文:ハオティアン昨日、Web3AI分野のDeAIトレーニングプラットフォーム@flock\_ioが、アリババクラウド傘下の@Alibaba\_Qwenと提携しました。大規模言語モデルが提携を正式発表しました。間違っていなければ、これはWeb2 AIがWeb3 AIに初めて統合提携を持ちかけたものと言えるでしょう。Flockは真に外部のサークルを突破することを実現し、低迷し圧力のかかるWeb3 AIの分野に活気を取り戻しました。それでは、具体的にお話ししましょう：1）私は固定された投稿で述べたように、以前 Web3 AIエージェントは Tokenomicsを通じてエージェントアプリケーションの実装を促進しようとし、迅速な展開の競争モデルを試みてきました。しかし、一連の資産発行のFomo熱が過ぎた後、皆はWeb3 AIが実用性、革新性などの点でWeb2 AIと比較して、ほとんど勝算がないことに気付きました。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エージェント市場に存在するバブルを突き破り、二次市場は一時的に血の海となった。2）どのように突破口を見つけるか？道筋は実際に非常に明確で、Web3 AIはWeb2 AIと補完し合うエコロジーを見つける必要があり、Web2の中央集権的なAIでは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、純粋に中央集権的なAIモデルが最終的に計算リソースの取得経路とコスト、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発生するからです。一方、Web3 AIが試みている分散型アーキテクチャは、余剰の計算リソースを活用してコストを削減し、またゼロ知識証明やTEEなどのソフトウェアおよびハードウェア技術に基づいてプライバシーを保護します。さらに、データの所有権やインセンティブ貢献メカニズムを通じて、垂直シーンのモデル開発や微調整を促進します。どんなに批判されても、Web3 AI の分散型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 に存在するいくつかの問題を迅速に解決する効果をもたらします。3）FlockとQwenの今回の協力について言及すると、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あり、ベンチマークテストでの優れた性能と、開発者がローカルでの微調整を行う柔軟性があるため、一部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統合した分散型AIトレーニングプラットフォームです。その最大の特性は、「データがローカルから出ない」状態で、分散トレーニング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貢献を実現することにあります。これにより、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します。具体的には、Flockには3つの主要なコンポーネントがありますので、簡単に共有します：1、AI Arena（AIアリーナ）、これは競争的なモデルトレーニングプラットフォームで、ユーザーは自分のモデルを提出し、他の参加者と最適化効果を競い合い、報酬を争います。主な目的は「ゲーム性」のメカニズム設計を通じて、ユーザーがローカルの大規模モデルを継続的に微調整、改善するように促し、より優れたベンチマークモデルを選別することです；2、FLアライアンス（連邦学習アライアンス）は、伝統的な医療、教育、金融などの垂直的な敏感なシーンにおける組織間の協力の問題を解決するために、ローカライズされたモデル訓練 + 分散協力フレームワークを通じて、原データを共有することなく、複数の関係者がモデルの性能を共同で向上させることを実現しました；3、Moonbase（月球基地）は、Flockエコシステムの神経中枢と見なされ、分散型の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力のサポート（計算力提供者、データアノテーター）を提供し、分散型モデルリポジトリだけでなく、微調整ツール、計算リソース、データアノテーションのサポートを統合し、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？私個人の見解では、その協力の延長的な意義は現在の協力の実質をはるかに上回るものです。一方で、Web3 AI が Web2 AI による技術的圧倒に直面している中、Qwen はテクノロジー大手アリババを代表して戦い、すでに AI 界内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の提携を選択することは、Web2 AI が Flock テクノロジーチームを認めていることを十分に証明しています。同時に、Flock チームと Qwen チームの一連の研究と開発は、Web3 AI と Web2 AI との連携を深めるでしょう;一方、従来のWeb3 AIは、かつてトークノミクスのシェルがなく、実際の実装におけるパフォーマンスは非常に芳しくなく、AI AgentやAI Platform、さらにはAIフレームワークなど、さまざまな方向性を試したものの、DeFaiやGamefaiといった問題に対する真の解決策は出せませんでした。 Web2テクノロジーの巨人のブランドは、Web3 AIの将来の発展の道筋と力のトーンをある程度設定しています。最も重要なのは、Web3 AIが純粋な「資産発行」のFomoブームを経て、真の結果を出せる目標に再集中する必要があるということです。実際、Web3 AIは決して単にAIエージェントを展開するためのより簡単で効率的な資産発行の手段ではなく、資産を発行してお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追求し、それぞれのエコシステムのニーズを補完し合わなければなりません。このAIのトレンドの波の中で、Web3 AIの不可欠性を真に発揮することが重要です。Web2AIやWeb3AIのようなクロスボーダーコラボレーションがもっと実現するのを見ることができて嬉しいです。
FLock.ioはアリババクラウド傘下のQwenと戦略的提携を結び、Web3 AIはWeb2 AIとの相補的なエコロジーを見つける必要があります。
文:ハオティアン
昨日、Web3AI分野のDeAIトレーニングプラットフォーム@flock_ioが、アリババクラウド傘下の@Alibaba_Qwenと提携しました。
大規模言語モデルが提携を正式発表しました。間違っていなければ、これはWeb2 AIがWeb3 AIに初めて統合提携を持ちかけたものと言えるでしょう。Flockは真に外部のサークルを突破することを実現し、低迷し圧力のかかるWeb3 AIの分野に活気を取り戻しました。それでは、具体的にお話ししましょう：
1）私は固定された投稿で述べたように、以前 Web3 AIエージェントは Tokenomicsを通じてエージェントアプリケーションの実装を促進しようとし、迅速な展開の競争モデルを試みてきました。しかし、一連の資産発行のFomo熱が過ぎた後、皆はWeb3 AIが実用性、革新性などの点でWeb2 AIと比較して、ほとんど勝算がないことに気付きました。
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エージェント市場に存在するバブルを突き破り、二次市場は一時的に血の海となった。
2）どのように突破口を見つけるか？道筋は実際に非常に明確で、Web3 AIはWeb2 AIと補完し合うエコロジーを見つける必要があり、Web2の中央集権的なAIでは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、純粋に中央集権的なAIモデルが最終的に計算リソースの取得経路とコスト、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発生するからです。一方、Web3 AIが試みている分散型アーキテクチャは、余剰の計算リソースを活用してコストを削減し、またゼロ知識証明やTEEなどのソフトウェアおよびハードウェア技術に基づいてプライバシーを保護します。さらに、データの所有権やインセンティブ貢献メカニズムを通じて、垂直シーンのモデル開発や微調整を促進します。
どんなに批判されても、Web3 AI の分散型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 に存在するいくつかの問題を迅速に解決する効果をもたらします。
3）FlockとQwenの今回の協力について言及すると、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あり、ベンチマークテストでの優れた性能と、開発者がローカルでの微調整を行う柔軟性があるため、一部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統合した分散型AIトレーニングプラットフォームです。その最大の特性は、「データがローカルから出ない」状態で、分散トレーニング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貢献を実現することにあります。これにより、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します。
具体的には、Flockには3つの主要なコンポーネントがありますので、簡単に共有します：
1、AI Arena（AIアリーナ）、これは競争的なモデルトレーニングプラットフォームで、ユーザーは自分のモデルを提出し、他の参加者と最適化効果を競い合い、報酬を争います。主な目的は「ゲーム性」のメカニズム設計を通じて、ユーザーがローカルの大規模モデルを継続的に微調整、改善するように促し、より優れたベンチマークモデルを選別することです；
2、FLアライアンス（連邦学習アライアンス）は、伝統的な医療、教育、金融などの垂直的な敏感なシーンにおける組織間の協力の問題を解決するために、ローカライズされたモデル訓練 + 分散協力フレームワークを通じて、原データを共有することなく、複数の関係者がモデルの性能を共同で向上させることを実現しました；
3、Moonbase（月球基地）は、Flockエコシステムの神経中枢と見なされ、分散型の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力のサポート（計算力提供者、データアノテーター）を提供し、分散型モデルリポジトリだけでなく、微調整ツール、計算リソース、データアノテーションのサポートを統合し、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？私個人の見解では、その協力の延長的な意義は現在の協力の実質をはるかに上回るものです。
一方で、Web3 AI が Web2 AI による技術的圧倒に直面している中、Qwen はテクノロジー大手アリババを代表して戦い、すでに AI 界内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の提携を選択することは、Web2 AI が Flock テクノロジーチームを認めていることを十分に証明しています。同時に、Flock チームと Qwen チームの一連の研究と開発は、Web3 AI と Web2 AI との連携を深めるでしょう;
一方、従来のWeb3 AIは、かつてトークノミクスのシェルがなく、実際の実装におけるパフォーマンスは非常に芳しくなく、AI AgentやAI Platform、さらにはAIフレームワークなど、さまざまな方向性を試したものの、DeFaiやGamefaiといった問題に対する真の解決策は出せませんでした。 Web2テクノロジーの巨人のブランドは、Web3 AIの将来の発展の道筋と力のトーンをある程度設定しています。
最も重要なのは、Web3 AIが純粋な「資産発行」のFomoブームを経て、真の結果を出せる目標に再集中する必要があるということです。
実際、Web3 AIは決して単にAIエージェントを展開するためのより簡単で効率的な資産発行の手段ではなく、資産を発行してお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追求し、それぞれのエコシステムのニーズを補完し合わなければなりません。このAIのトレンドの波の中で、Web3 AIの不可欠性を真に発揮することが重要です。
Web2AIやWeb3AIのようなクロスボーダーコラボレーションがもっと実現するのを見ることができて嬉しいです。