Vom Flock und Alis Rechenleistung-Allianz aus gesehen, das nächste Generation AI-Infrastrukturparadigma

Gestern gaben die DeAI-Trainingsplattform Flock im Bereich Web3AI und das große Sprachmodell Alibaba Qwen von Alibaba Cloud offiziell ihre Zusammenarbeit bekannt. Wenn ich mich nicht irre, sollte dies als die erste Integrationskooperation angesehen werden, bei der web2 AI aktiv auf web3 AI zugeht. Dies ermöglicht es Flock nicht nur, wirklich die Grenzen zu überschreiten, sondern belebt auch den Web3AI-Sektor, der unter Druck und in einer Flaute steckt. Lassen Sie mich das näher erläutern:

1. Ich habe in dem angehefteten Tweet erklärt, dass der web3 AI Agent zuvor versucht hat, durch Tokenomics die Implementierung von Agent-Anwendungen zu fördern und auch ein schnelles Bereitstellungswettbewerbsmodell entwickelt hat. Aber nach dem Fomo-Hype um die Vermögensausgabe haben alle festgestellt, dass web3 AI in Bezug auf Praktikabilität, Innovation usw. im Vergleich zu web2AI kaum Chancen hat.

Die Geburt von Web2-Innovationen in KI-Technologien wie Manus, MCP und A2A hat direkt oder indirekt die Blase des Web3 AI Agent-Marktes zum Platzen gebracht, was dazu führte, dass der Sekundärmarkt zeitweise in Blut badete.

2. Wie kann man die Situation ändern? Der Weg ist eigentlich recht klar: Web3 AI muss dringend eine ökologische Nische finden, die Web2 AI ergänzt, um die hochkostenintensiven Rechenleistungsprobleme, die Datenschutzprobleme und die Feinabstimmungsprobleme von vertikalen Szenarien, die von zentralisierten AI in Web2 nicht gelöst werden können, anzugehen.

Die verteilte Architektur, die von Web3-KI versucht wird, kann ungenutzte Rechenressourcen nutzen, um Kosten zu senken, die Privatsphäre auf der Grundlage von Software- und Hardwaretechnologien wie Zero-Knowledge-Proofs und TEE zu schützen und die Modellentwicklung und Feinabstimmung vertikaler Szenarien durch Dateneigentum und Anreizbeitragsmechanismen zu fördern.

Egal wie sehr man es kritisiert, die dezentralisierte Architektur und das flexible Anreizsystem von web3 AI können einige der bestehenden Probleme von web2 AI sofort lösen.

3. Wenn es um die Kooperation zwischen Flock und Qwen geht. Qwen ist ein von Alibaba Cloud entwickeltes Open-Source-Sprachmodell, das dank seiner hervorragenden Leistung in Benchmark-Tests und der flexiblen Freiheit, die es Entwicklern ermöglicht, lokale Anpassungen vorzunehmen, zur allgemeinen Wahl für einige Entwickler und Forschungsteams geworden ist.

Flock ist eine dezentrale AI-Trainingsplattform, die AI-Föderiertes Lernen und AI-verteilte Technologiearchitektur kombiniert. Ihr größtes Merkmal besteht darin, dass sie durch verteiltes Training den Datenschutz der Benutzer gewährleistet, während “Daten nicht lokal ausgeben” wird, sowie eine transparente und nachvollziehbare Datenbeiträge ermöglicht, um schließlich die Feinabstimmung und Anwendungsprobleme von AI-Modellen in vertikalen Bereichen wie Bildung und Gesundheitswesen zu lösen.

Konkret hat Flock drei wesentliche Komponenten, die ich hier kurz teilen möchte:

1. AI Arena (AI Arena), eine kompetitive Modelltrainingsplattform, auf der Benutzer ihre eigenen Modelle einreichen und mit anderen Teilnehmern um Optimierungseffekte und Belohnungen konkurrieren können. Sein Hauptzweck ist es, die Benutzer zu motivieren, ihre lokalen großen Modelle durch das Mechanismus-Design des “Gameplays” kontinuierlich zu verfeinern und zu verbessern und dann bessere Benchmark-Modelle herauszufiltern.

2、FL Alliance (Federated Learning Alliance) wurde gegründet, um die Probleme der interorganisatorischen Zusammenarbeit in sensiblen vertikalen Szenarien wie traditioneller Medizin, Bildung und Finanzen zu lösen. Durch lokales Modelltraining und ein verteiltes Kooperationsframework hat die Föderierte Lernallianz es ermöglicht, dass mehrere Parteien die Modellleistung gemeinsam verbessern, ohne die Rohdaten zu teilen;

3. Moonbase (Mondbasis), es ist das zentrale Nervensystem des Flock-Ökosystems und entspricht einer dezentralen Plattform für Modellverwaltung und -optimierung, die verschiedene Feinabstimmungstools und Rechenleistung unterstützt (Rechenleistungsanbieter, Datenannotatoren). Es bietet nicht nur ein verteiltes Modell-Repository, sondern integriert auch Feinabstimmungstools, Rechenressourcen und Unterstützung bei der Datenannotation, um den Nutzern zu helfen, lokale Modelle effizient zu optimieren.

4. Wie sollten wir die Zusammenarbeit zwischen Qwen und Flock betrachten? Meiner Meinung nach ist die erweiterte Bedeutung ihrer Zusammenarbeit sogar größer als die gegenwärtige Substanz der Kooperation.

Einerseits, im Kontext, dass web3 AI weiterhin von web2 AI technologischem Druck ausgesetzt ist, repräsentiert Qwen den Technologieriesen Alibaba, der bereits innerhalb der AI-Community eine gewisse Autorität und Einfluss hat. Dass Qwen aktiv die Zusammenarbeit mit einer web3 AI Plattform wählt, beweist die Anerkennung von web2 AI durch das Flock-Technikteam. Gleichzeitig werden die nachfolgenden Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten des Flock-Teams in Zusammenarbeit mit dem Qwen-Team die Verknüpfung zwischen web3 AI und web2 AI vertiefen;

Auf der anderen Seite hatte die vorherige Web3-KI einst die Hülle von Tokenomics, und ihre Leistung bei der tatsächlichen Utility-Landung war sehr unbefriedigend, obwohl sie eine Vielzahl von KI-Agenten, KI-Plattformen und sogar KI-Frameworks und viele andere Richtungen ausprobierte, aber es war nicht möglich, eine echte Lösung für das Problem in Bezug auf DeFai und Gamefai zu finden. In gewisser Weise hat die Marke des Web2-Technologieriesen den Ton für den zukünftigen Entwicklungspfad und die Kraft der Web3-KI angegeben;

Am wichtigsten ist, dass web3 AI nach einer Phase des reinen „Asset-Emission“-Fomo-Hypes seine Kräfte neu bündeln und sich auf ein Ziel konzentrieren muss, das echte Ergebnisse liefern kann.

Tatsächlich ist web3 AI niemals nur ein einfacher und effizienter Kanal zur Bereitstellung von AI-Agenten zur Vermögensverteilung, noch ist es ein Spiel zur Vermögensbeschaffung. Es ist notwendig, mit web2 AI um Kooperationsmöglichkeiten zu konkurrieren und die jeweils benötigten ökologischen Nischen zu ergänzen. Nur so kann web3 AI in dieser Welle des AI-Trends seine Unentbehrlichkeit wirklich entfalten.

Es freut mich, mehr interdisziplinäre Kooperationen wie web2AI und web3AI zu sehen.