Gestern gab die DeAi-Trainingsplattform Flock.io im Bereich Web3AI die Zusammenarbeit mit dem großen Sprachmodell Qwen von Alibaba Cloud bekannt. Soweit ich mich erinnere, sollte dies als die erste integrierte Kooperation zwischen web2 AI und web3 AI betrachtet werden. Dies ermöglicht Flock nicht nur ein echtes Übertreten der Grenzen, sondern gibt auch der unter Druck stehenden web3AI-Branche neuen Schwung. Lass mich das genauer erläutern:
1) Ich habe in meinem angehefteten Tweet bereits erklärt, dass web3 AI Agent zuvor versucht hat, durch Tokenomics die Anwendung von Agenten zu fördern und auch einen schnellen Implementierungswettbewerb angestrebt hat, aber nach einer Phase des Asset Issuance Fomo-Booms haben alle festgestellt, dass web3 AI in Bezug auf Praktikabilität und Innovation im Vergleich zu web2AI kaum Chancen hat.
Daher hat die Entstehung von web2-Innovationen wie Manus, MCP und A2A die Blase auf dem Markt für Web3 AI-Agenten direkt oder indirekt durchstochen, was zu einem massiven Rückgang im Sekundärmarkt führte.
2) Wie kann man die Situation ändern? Der Weg ist eigentlich klar: web3 AI muss dringend eine ökologische Nische finden, die sich mit web2 AI ergänzt, um Probleme wie die hohen Kosten für Rechenleistung, Datenschutzprobleme und das Feintuning von Modellen in vertikalen Szenarien zu lösen, die web2 nicht bewältigen kann.
Der Grund dafür ist einfach, dass rein zentralisierte AI-Modelle letztendlich in Bezug auf den Zugang zu Rechenressourcen und Kosten sowie Datenschutzprobleme in einer Krise enden werden, während die verteilte Architektur von web3 AI versucht, ungenutzte Rechenressourcen zu nutzen, um die Kosten zu senken, und gleichzeitig durch Technologien wie Zero-Knowledge-Proofs und TEE die Privatsphäre zu schützen. Darüber hinaus fördert es die Entwicklung und das Feintuning von Modellen in vertikalen Szenarien durch Datenbesitz und Anreizmechanismen. Unabhängig von der Kritik kann die dezentrale Architektur und das flexible Anreizsystem von web3 AI dazu beitragen, einige der bestehenden Probleme von web2 AI sofort zu lösen.
3) Was die Zusammenarbeit zwischen Flock und Qwen betrifft: Qwen ist ein von Alibaba Cloud entwickeltes Open-Source-Sprachmodell, das aufgrund seiner hervorragenden Leistungen in Benchmark-Tests und der Flexibilität, die es Entwicklern ermöglicht, lokal zu deployen und anzupassen, zur allgemeinen Wahl für einige Entwickler und Forschungsteams geworden ist.
Flock ist eine dezentrale AI-Trainingsplattform, die AI-Föderiertes Lernen und AI-verteilte Technologiearchitekturen integriert. Ihr größtes Merkmal ist es, die Privatsphäre der Nutzer durch verteiltes Training zu schützen, während die Daten nicht lokal verlassen werden, und durch transparente, nachvollziehbare Datenbeiträge die Probleme des Feintunings und der Anwendung von AI-Modellen in vertikalen Bereichen wie Bildung und Gesundheit zu lösen. Konkret hat Flock drei zentrale Komponenten:
1、AI Arena (AI-Arena), dies ist eine Plattform für wettbewerbsorientiertes Modelltraining, auf der Nutzer ihre eigenen Modelle einreichen und mit anderen Teilnehmern um die Optimierung der Ergebnisse konkurrieren können, um Belohnungen zu gewinnen. Ihr Hauptziel ist es, durch ein „spielerisches“ Mechanismusdesign die Nutzer zu motivieren, ihre lokalen großen Modelle ständig zu feintunen und zu verbessern, um bessere Basismodelle auszuwählen;
2、FL Alliance (Föderierte Lernallianz), um die Probleme der interorganisatorischen Zusammenarbeit in sensiblen vertikalen Szenarien wie traditioneller Medizin, Bildung und Finanzen zu lösen, hat die Föderierte Lernallianz durch lokales Modelltraining und ein verteiltes Kooperationsframework erreicht, dass mehrere Parteien die Modellleistung gemeinsam verbessern können, ohne die Rohdaten zu teilen;
3、Moonbase (Mondbasis), es ist das neuronale Zentrum des Flock-Ökosystems und fungiert als eine dezentrale Plattform für das Management und die Optimierung von Modellen, die verschiedene Feintuning-Tools und Rechenleistung (Rechenleistung-Anbieter, Datenannotatoren) bereitstellt. Es bietet nicht nur ein verteiltes Modell-Repository, sondern integriert auch Feintuning-Tools, Rechenressourcen und Datenannotationsunterstützung, um den Nutzern zu helfen, ihre lokalen Modelle effizient zu optimieren.
4) Wie sollten wir also die Zusammenarbeit zwischen Qwen und Flock betrachten? Meiner Meinung nach geht die erweiterte Bedeutung ihrer Zusammenarbeit sogar weit über die aktuelle Kooperation hinaus.
Einerseits hat Qwen, das als Vertreter des Technologieriesen Alibaba in einem Umfeld, in dem web3 AI von web2 AI technologisch kontinuierlich unter Druck gesetzt wird, an Autorität und Einfluss gewonnen. Die Tatsache, dass Qwen aktiv eine Zusammenarbeit mit einer web3 AI-Plattform wählt, beweist die Stärke von web2.
Die Anerkennung von AI für das Flock-Technologieteam, während die nachfolgenden Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten des Flock-Teams mit dem Qwen-Team die Interaktion zwischen web3AI und web2AI vertiefen werden;
Andererseits war das frühere web3 AI zeitweise nur eine Fassade von Tokenomics und zeigte in Bezug auf die tatsächliche Utility-Umsetzung eine enttäuschende Leistung. Obwohl es verschiedene Richtungen wie AI-Agenten, AI-Plattformen und sogar AI-Frameworks ausprobiert hat, konnte es in Bezug auf DeFi, GameFi und andere Bereiche keine wirklich umsetzbaren Lösungen anbieten. Der Schritt von einem Technologieriesen aus web2 wird in gewissem Maße den zukünftigen Entwicklungsweg und die Schwerpunkte von web3 AI festlegen;
Am wichtigsten ist, dass web3 AI nach einer Phase des reinen „Asset Issuance“ Fomo-Booms sich neu orientieren muss, um sich auf ein Ziel zu konzentrieren, das echte Ergebnisse liefern kann. Tatsächlich war web3 AI nie nur ein Kanal, um AI-Agenten einfacher und effizienter zu implementieren, noch ist es ein Spiel zur Kapitalbeschaffung durch Asset-Emissionen; es muss die Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit web2 AI anstreben, um die jeweiligen ökologischen Nischen zu ergänzen und in dieser Welle des AI-Trends die Unentbehrlichkeit von web3 AI wirklich zu demonstrieren.
Ich freue mich, mehr grenzüberschreitende Kooperationen zwischen web2AI und web3AI zu sehen.