昨日、Web3 AI分野のDeAI訓練プラットフォームFlock.ioとアリババクラウド傘下のQwen大言語モデルが協力を公式に発表しました。間違っていなければ、これはweb2 AIがweb3 AIに初めて統合協力を申し掛けたものと見なされるべきです。Flockが真の意味で外部に突破口を開くことを実現し、低迷する重圧の中でweb3 AIの分野に士気を再び与えました。さあ、具体的に話しましょう：

1）私は固定ツイートの中で説明しましたが、以前のweb3 AIエージェントはTokenomicsを通じてエージェントの適用を促進しようとし、迅速な展開の競争パラダイムを試みていましたが、一度資産発行のFomo熱潮が過ぎると、皆はweb3 AIが実用性や革新性などでweb2 AIと比較してほとんど勝ち目がないことを理解しました。

したがって、Manus、MCP、A2Aなどのweb2の革新的なAI技術の誕生は、直接的または間接的にWeb3 AIエージェント市場の泡を破り、二次市場での血流が生じました。

2）どうやって打破するのか？道筋は実際には非常に明確で、web3 AIはweb2 AIと互補的な生態系を見つけ、web2の中央集権的AIが解決できない計算力の高コスト問題、データのプライバシー問題、垂直シーンモデルの微調整問題などを解決する必要があります。

理由は単純で、純粋な中央集権的AIモデルが最終的に計算力資源の取得チャネルとコスト、データリソースのプライバシー問題などの面で集中して問題が爆発するからです。一方、web3 AIが試みている分散型アーキテクチャは、未使用の計算力資源を利用してコストを削減し、ゼロ知識証明やTEEなどのソフトウェアとハードウェア技術を用いてプライバシーを保護し、データ所有権や貢献のインセンティブメカニズムを通じて垂直シーンのモデル開発と微調整を推進します。どんなに批判されても、web3 AIの去中心化アーキテクチャと柔軟なインセンティブメカニズムは、web2 AIが抱えるいくつかの問題の解決に即効性を持つことができます。

3）FlockとQwenの今回の協力について話すと、Qwenはアリババクラウドが開発したオープンソースの大規模言語モデルで、ベンチマークテストでの優れたパフォーマンスと、開発者がローカルでデプロイし微調整する柔軟性により、多くの開発者や研究チームにとって一般的な選択肢となっています。

FlockはAI連邦学習とAI分散型技術アーキテクチャを融合させた去中心化AI訓練プラットフォームで、その最大の特徴は「データがローカルから出ない」状況で、分散型訓練を通じてユーザーのプライバシーを保護し、透明で追跡可能なデータの貢献を実現し、教育や医療などの垂直分野におけるAIモデルの微調整と応用の問題を解決することです。具体的には、Flockには3つの重要なコンポーネントがあります：

1、AI Arena（AI競技場）、これは競争型モデル訓練プラットフォームで、ユーザーは自分のモデルを提出し、他の参加者と競争して最適化された結果を争います。その主な目的は「ゲーム性」のメカニズムを通じて、ユーザーが自身のローカル大モデルを微調整し改善し続けることを促し、より優れたベンチマークモデルを選出することです；

2、FL Alliance（連邦学習連盟），伝統的な医療、教育、金融などの垂直的な敏感シーンにおける組織間の協力問題を解決するために、連邦学習連盟はローカライズされたモデル訓練と分散型協力フレームワークを通じて、原始データを共有することなく、共同でモデルの性能を向上させることを実現しました；

3、Moonbase（月面基地）は、Flockエコシステムの神経中枢として機能し、去中心化されたモデル管理と最適化プラットフォームに相当します。さまざまな微調整ツールと計算能力のサポート（計算リソース提供者、データ注釈者）を提供し、分散型モデルストレージリポジトリを提供するだけでなく、微調整ツール、計算リソース、データ注釈サポートを統合し、ユーザーがローカルモデルを効率的に最適化できるようにします。

4）では、QwenとFlockの協力をどう見るべきでしょうか？私の個人的な見解では、その協力の延伸的な意義は現在の協力の実質よりも遥かに大きいです。

一方、web3 AIがweb2 AIに継続的に技術的に圧迫されている背景の中で、Qwenは技術大手アリババを代表して出陣し、AI分野で一定の権威と影響力を持っています。Qwenがweb3 AIプラットフォームと協力することを選んだことは、web2の...

AIはFlock技術チームを認めており、FlockチームとQwenチームの一連の研究と開発がweb3 AIとweb2 AIの間の連動を深めるでしょう；

一方、以前のweb3 AIはTokenomicsの外殻を持っていたものの、実際のユーティリティの落とし込みに関してはあまり良い結果を出せておらず、さまざまなAIエージェント、AIプラットフォーム、さらにはAIフレームワークなどの方向性を試みましたが、DeFiやGameFiなどの具体的な側面においては本当に解決できる問題を提供できませんでした。web2のテクノロジー大手からの今回の提携は、今後のweb3 AIの発展の道筋と焦点をある程度定めました；

最も重要なのは、web3 AIは純粋な「資産発行」のFomo熱潮を経て、真の結果を出すことができる目標に焦点を当てる必要があるということです。実際、web3 AIは単にAIエージェントをより簡単かつ効率的に展開するための手段ではなく、資産を発行して資金を集めるゲームでもありません。web2 AIとの協力の可能性を探り、互いの生態系のニーズを補完し、このAIの潮流の中でweb3 AIの不可欠性を真に発揮する必要があります。

嬉しいことに、web2 AIとweb3 AIのような分野横断的な協力がもっと実現するのを見られることです。