分散型AIのケース：数学とスケール

なぜ私たちは分散型AIに関心を持つべきなのか？二つの言葉で：数学的必然性とスケーラビリティ。

これが根本的な違いです。中央集権型AIシステムは、長いリリースサイクルを経て作業する単一のチームに依存しています。このアプローチは線形に改善されます—一つのエンジンが前進し続けるようなものです。上限は？五年間の堅実な努力の後でも、能力はおよそ3,000倍の向上にとどまります。

これに対して、分散型AIはどうでしょう。一つのチームの代わりに、何千もの並列の貢献者が分散ネットワーク上で同時に改善を行います。これは逐次的ではなく、同時進行です。改善はゆっくり進むのではなく、複数の側面で一度に複合的に進行します。

これは推測ではありません。スケーリングの法則です。中央集権的なボトルネックから分散アーキテクチャに移行すると、数学は異なる働きをします。参加者が増え、実験が増え、反復サイクルが並行して行われるほど、改善の速度は線形ではなく指数関数的に加速します。

だからこそ、分散型AIインフラへの移行は単なる好みではありません。それは、中央集権的なゲートキーピングの制約を取り除くときに進化する複雑なシステムの避けられない結果なのです。