Вчера платформа DeAi для обучения в области Web3AI Flock.io объявила о сотрудничестве с открытой языковой моделью Qwen, принадлежащей Alibaba Cloud. Если я не ошибаюсь, это должно считаться первым интеграционным сотрудничеством, инициированным web2 AI к web3 AI. Это не только позволило Flock действительно выйти за пределы своей сферы, но и подняло моральный дух на подавленном рынке web3AI. Давайте я расскажу подробнее:

1) Я уже объяснял в закрепленном твите, что ранее web3 AI Agent постоянно пытался стимулировать внедрение приложений Agent через Tokenomics и пытался быстро развернуть эту конкурентную парадигму, но после волны Fomo с выпуском активов все поняли, что web3 AI не имеет шансов в плане практичности и инновационности по сравнению с web2AI.

Таким образом, появление таких веб2 инновационных AI технологий, как Manus, MCP, A2A и др., прямо или косвенно разрушило пузырь на рынке Web3 AI Агентов, что привело к кровопролитию на вторичном рынке.

2) Как найти выход? Путь на самом деле тоже очень ясно, web3 AI крайне необходимо найти экологическую нишу, дополняющую web2 AI, чтобы решить проблемы высокой стоимости вычислительных ресурсов, проблемы конфиденциальности данных и проблемы тонкой настройки моделей для вертикальных сцен и т.д.

Причины не выходят за рамки того, что чисто централизованные AI модели в конечном итоге столкнутся с проблемами в области получения и затрат на вычислительные ресурсы, проблем конфиденциальности данных и т.д., тогда как распределенная архитектура, которую пытается реализовать web3 AI, может использовать неиспользуемые вычислительные ресурсы для снижения затрат, а также будет защищать конфиденциальность с помощью технологий нулевого знания, TEE и других аппаратных технологий, одновременно способствуя разработке и тонкой настройке моделей для вертикальных сцен через механизмы владения данными и стимулирования вклада. Несмотря на все недовольства, децентрализованная архитектура web3 AI и гибкие механизмы стимулов могут эффективно решить некоторые проблемы, существующие в web2 AI.

3) Говоря о сотрудничестве Flock и Qwen. Qwen — это открытая языковая модель, разработанная Alibaba Cloud, которая благодаря отличным результатам в бенчмарках и гибкости, позволяющей разработчикам локально настраивать модель, стала общим выбором для некоторых разработчиков и исследовательских команд.

Flock является децентрализованной платформой для обучения AI, объединяющей федеративное обучение AI и распределенную техническую архитектуру AI, его главная особенность заключается в том, что «данные не покидают локальную сеть», и с помощью распределенного обучения защищает конфиденциальность пользователей, обеспечивая прозрачный и отслеживаемый вклад данных, и тем самым решая проблемы тонкой настройки и применения AI моделей в вертикальных областях, таких как образование и здравоохранение. Конкретно, Flock имеет три ключевых компонента:

1、AI Arena (AI Арена), это конкурентная платформа для обучения моделей, где пользователи могут представлять свои модели и соревноваться с другими участниками для оптимизации результатов и борьбы за вознаграждение. Главная цель заключается в том, что через механизмы «игрового» дизайна можно мотивировать пользователей постоянно настраивать и улучшать свои локальные большие модели, тем самым отбирая более оптимальные эталонные модели;

2、FL Альянс (Федеративный Альянс), для решения проблемы межорганизационного сотрудничества в традиционных чувствительных областях, таких как здравоохранение, образование и финансы, Федеративный Альянс использует локальную модель обучения + распределенную кооперационную структуру, позволяя нескольким сторонам совместно улучшать производительность модели, не делясь исходными данными;

3、Moonbase (Лунная база), она представляет собой нервный центр экосистемы Flock, что является децентрализованной платформой для управления и оптимизации моделей, предлагающей различные инструменты для тонкой настройки и поддержки вычислительных ресурсов (поставщики вычислительных ресурсов, аннотаторы данных), она не только предоставляет распределенный репозиторий моделей, но и интегрирует инструменты для тонкой настройки, вычислительные ресурсы и поддержку аннотирования данных, позволяя пользователям эффективно оптимизировать локальные модели.

4) Так как же воспринимать сотрудничество Qwen и Flock? На мой взгляд, его продолжительное значение даже превышает текущее существо сотрудничества.

С одной стороны, на фоне того, что web3 AI постоянно подвергается техническому давлению со стороны web2 AI, Qwen, представляя технологического гиганта Alibaba, уже обладает определенным авторитетом и влиянием в AI-сообществе, и то, что Qwen активно выбирает сотрудничество с одной из платформ web3 AI, полностью доказывает web2

Признание Flock технологической командой AI, в то время как последующие исследования и разработки команды Flock и команды Qwen углубят взаимодействие между web3AI и web2AI;

С другой стороны, ранее web3 AI имел лишь оболочку Tokenomics, но в плане реальной полезности проявлял себя довольно слабо, хотя и пытался в различных направлениях, таких как AI Agent, AI Platform, и даже AI Framework, но когда дело доходило до DeFai, Gamfai и других аспектов, не мог предложить действительно эффективное решение. Появление технологического гиганта из web2, безусловно, в определенной степени задало направление и точки напряжения для будущего развития web3 AI;

Самое главное, что web3 AI, пережив период чистого Fomo-краткосрочного «выпуска активов», нуждается в переосмыслении и сосредоточении на цели, которая может дать реальные результаты. На самом деле, web3 AI всегда был не просто более удобным и эффективным способом развертывания AI агентами для выпуска активов, и не игрой для сбора денег, а необходимо стремиться к сотрудничеству с web2 AI, дополняя экосистемы друг друга, чтобы действительно продемонстрировать незаменимость web3 AI в этой волне тренда AI.

Я рад видеть больше междисциплинарного сотрудничества, подобного сотрудничеству web2AI и web3AI.