最近两年AIの発展ルートに変化が見られる。大規模モデルの能力が急上昇し、推論速度も最適化されている。世界中の資本や機関もこの方向に賭けている。しかし、この中央集権的な熱狂の背後には、もう一つの道も模索されている——DeAI（分散型AI訓練と推論）だ。このアーキテクチャは、現在のAI発展における二つの潜在的な問題を狙っている。一つは、中央集権モデルへの過度な依存と盲信の問題、もう一つは、シングルポイント故障による拡張性の脆弱性だ。Web3の視点から見ると、DeAIはAIの独占を打破し、オープンエコシステムを構築するための鍵となる可能性がある。この分散型のソリューションが今後の主流となるかどうか、引き続き注目すべきだ。