Ayer, la plataforma de entrenamiento DeAI en el campo de Web3AI, Flock.io, anunció una colaboración con el modelo de lenguaje grande Qwen de Alibaba Cloud. Si no me equivoco, esto debería considerarse como la primera colaboración integral de la IA web2 hacia la IA web3. No solo permite a Flock romper verdaderamente su círculo, sino que también revitaliza la moral en el camino de la IA web3, que ha estado bajo presión. Vamos, déjame explicarte en detalle:

1) Como he mencionado en el tuit destacado, antes la IA web3 Agent siempre intentó estimular la implementación de aplicaciones de Agente a través de Tokenomics, y también intentó rápido despliegue en ese paradigma competitivo, pero tras la ola de Fomo de emisión de activos, todos se dieron cuenta de que la IA web3 no tiene casi ninguna posibilidad de ganar frente a la IA web2 en términos de utilidad práctica, innovación, etc.

Por lo tanto, el nacimiento de tecnologías innovadoras de IA web2 como Manus, MCP y A2A ha roto directa o indirectamente la burbuja existente en el mercado de Agentes de IA web3, lo que ha llevado a que el mercado secundario se vea gravemente afectado.

2) ¿Cómo se rompe el estancamiento? El camino es en realidad bastante claro, la IA web3 necesita urgentemente encontrar un nicho ecológico que complemente a la IA web2, para abordar problemas como el alto costo de computación que la IA centralizada web2 no puede resolver, problemas de privacidad de datos, problemas de ajuste fino de modelos en escenarios verticales, etc.

La razón es, en última instancia, que los modelos de IA puramente centralizados inevitablemente enfrentarán problemas concentrados en canales de adquisición de recursos de computación y costos, así como en cuestiones de privacidad de recursos de datos, y la arquitectura distribuida que intenta la IA web3 puede utilizar recursos de computación ociosos para reducir costos, además se basará en tecnologías de hardware y software como pruebas de conocimiento cero, TEE, etc., para proteger la privacidad, al mismo tiempo que impulsará el desarrollo y ajuste fino de modelos en escenarios verticales a través de mecanismos de propiedad de datos y contribuciones incentivadas. Sin importar las críticas, la arquitectura descentralizada de la IA web3 y sus mecanismos de incentivos flexibles pueden tener un efecto inmediato en la resolución de algunos problemas existentes en la IA web2.

3) Hablando de la colaboración entre Flock y Qwen. Qwen es un modelo de lenguaje grande de código abierto desarrollado por Alibaba Cloud, que, gracias a su excelente rendimiento en pruebas de referencia y la flexibilidad que permite a los desarrolladores implementar ajustes finos localmente, se ha convertido en una elección común para algunos desarrolladores y equipos de investigación.

Flock es una plataforma de entrenamiento de IA descentralizada que combina aprendizaje federado de IA y arquitectura de tecnología distribuida, su característica principal es permitir que 'los datos no salgan de la localización' y, a través de entrenamiento distribuido, protege la privacidad del usuario, contribuciones de datos transparentes y rastreables, y así resolver problemas de ajuste fino y aplicación de modelos de IA en campos verticales como la educación y la salud. En concreto, Flock tiene tres componentes clave:

1、AI Arena（Arena de IA），es una plataforma de entrenamiento de modelos competitiva donde los usuarios pueden enviar sus modelos y competir con otros participantes por la optimización de resultados y recompensas. Su objetivo principal es diseñar un mecanismo de 'jugabilidad' que incentive a los usuarios a ajustar y mejorar continuamente su modelo grande local, y así seleccionar un modelo de referencia superior;

2、FL Alliance（Alianza de Aprendizaje Federado），para resolver los problemas de colaboración interorganizacional en escenarios sensibles verticales como la atención médica, la educación y las finanzas, la Alianza de Aprendizaje Federado ha logrado, a través del entrenamiento de modelos localizados + un marco de colaboración distribuido, que múltiples partes mejoren conjuntamente el rendimiento del modelo sin compartir datos originales;

3、Moonbase（Base Lunar），se considera el centro neurálgico del ecosistema Flock, equivalente a una plataforma de gestión y optimización de modelos descentralizada, que ofrece diversas herramientas de ajuste fino y soporte de capacidad de cómputo (proveedores de capacidad, etiquetadores de datos), no solo proporciona un repositorio de modelos distribuidos, sino que también integra herramientas de ajuste fino, recursos de capacidad de cómputo y soporte de etiquetado de datos, empoderando a los usuarios para optimizar eficientemente sus modelos locales.

4) Entonces, ¿cómo deberíamos ver la colaboración entre Qwen y Flock? Desde mi perspectiva, el significado de su cooperación se extiende incluso más allá de la sustancia actual de la colaboración.

Por un lado, en el contexto de que la IA web3 se ve constantemente aplastada por la tecnología de la IA web2, Qwen, representando al gigante tecnológico Alibaba, ya tiene cierta autoridad e influencia en el círculo de IA, y que Qwen elija proactivamente colaborar con una plataforma de IA web3 demuestra plenamente que la web2

El reconocimiento de la tecnología Flock por parte de la IA, al mismo tiempo que una serie de investigaciones y desarrollos posteriores del equipo Flock y el equipo Qwen profundizarán la interacción entre la IA web3 y la IA web2;

Por otro lado, la IA web3 anteriormente tenía solo la apariencia de Tokenomics, pero en términos de utilidad real, su desempeño fue bastante decepcionante, a pesar de haber intentado múltiples direcciones como Agentes de IA, Plataforma de IA e incluso Framework de IA, pero al concretarse en aspectos como DeFai y Gamfai, no pudo ofrecer soluciones reales para resolver problemas. Esta intervención de un gigante tecnológico de la web2 establece, en cierta medida, un rumbo para el futuro desarrollo y puntos de enfoque de la IA web3;

Lo más crucial es que, después de experimentar una ola de Fomo puramente centrada en la 'emisión de activos', la IA web3 necesita reagruparse y centrarse en un objetivo que pueda proporcionar resultados reales. En realidad, la IA web3 nunca ha sido solo un canal más fácil y eficiente para desplegar Agentes de IA y emitir activos, ni un juego para recaudar dinero con la emisión de activos, debe buscar colaboraciones con la IA web2 para complementar los nichos ecológicos que cada uno necesita, y realmente demostrar la indispensable relevancia de la IA web3 en esta ola de tendencias de IA.

Estoy muy contento de ver más colaboraciones transversales como la de web2AI y web3AI logradas.