① AIに高価なGPUが必要とは限らない LayaはSystem Oneの意思決定モデルで、長文のチャットをするのではなく、主に選択や判断を行います。テトリスでは、ブロックが落ちてくるたびにシステムがいくつかの配置候補を提示し、Layaがどこに置くかを決めます。モデル全体はAcurastネットワーク上のAndroidスマホで動作し、CPUだけで計算できます。公式テストでは、簡単な判断の一部は最短約0.2秒で返ってきました。
② なぜ単に計算能力を見せるより面白いのか? 最近はAIエージェントがますます注目されていますが、実際のタスクの多くは、大規模モデルに何度も推論させる必要がありません。たとえば、迷惑メールの検出、チャット内容が規約違反かどうかの判定、悪意あるプロンプトのフィルタリングなどは、頻繁に発生する小さな判断です。Acurastはすでに、こうした用途をオンラインデモとして公開しています。特にAIの安全性フィルタリングは、今後、呼び出しのたびに費用がかかるようになれば、コストを抑えられるサービスほど、開発者を集めやすくなるでしょう。
③ スマホの計算能力に、ついにわかりやすい活用法が登場 これまでDePINプロジェクトといえば、デバイス数やノード数がよく取り上げられてきました。でも、デバイスを接続したあと、いったい何に使えるのでしょうか? 今回は少なくとも具体的な事例が見えてきました。モデルをスマホにデプロイし、API経由でリクエストを受け取り、結果をアプリに返すのです。 もちろん、デモが動いたからといって、大規模な商用化が実現したわけではありません。モデルの精度、デバイスの安定性、継続的な支払い需要については、さらなる検証が必要です。