かつて私は、中央集権型AIシステムのスケーリングが最も簡単な解決策だと信じていました—より大きなインフラストラクチャ、より良い結果。現実はそうではありませんでした。

実際に起こることは次の通りです：中央集権型AIが拡大するにつれて、脆弱性が増加します。単一障害点が重大な問題となります。調整コストが爆発的に増加します。全体が脆弱になります。

分散型インテリジェンスはこれを完全に回避します。計算負荷と意思決定をネットワーク全体に分散させることで、ボトルネックを排除します。各ノードは独立して動作しながらも他と調和します。システムはアンチフラジャイル—参加者が増えるほど、耐性が強化され、弱くなることはありません。

これが分散型AIモデルの重要性です。過剰な考えすぎではありません。実際に複雑なシステムがどのように壊れるかから学んでいるのです。