昨日、Web3AI分野のDeAIトレーニングプラットフォームFlockが、アリババクラウド傘下のAlibaba Qwen大規模言語モデルとの公式提携を発表しました。間違っていなければ、これはweb2 AIがweb3 AIに初めて統合コラボレーションを積極的に提案したものと考えられます。Flockは真の意味で外部とのつながりを実現し、低迷するweb3AI市場に活気を与えました。さあ、具体的に説明します：1）私は固定ツイートで説明しましたが、以前のweb3 AIエージェントはTokenomicsを通じてエージェントアプリケーションの実現を促進しようとし、迅速な展開の競争パラダイムを試みましたが、一連の資産発行のFomo熱潮の後、皆はweb3 AIの実用性や革新性などがweb2 AIと比較してほぼ勝算がないことを発見しました。したがって、Manus、MCP、A2AなどのWeb2革新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出すか？道筋は実に明確で、web3 AIはweb2 AIと補完関係にあるエコロジーを見つける必要があり、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、純粋な中央集権型AIモデルが最終的に計算リソース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問題を集中して引き起こすからです。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およびハードウェア技術を基にプライバシーを保護します。また、データの所有権と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と微調整を促進します。どんなに批判されても、web3 AIの非中央集権的な構造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を即座に解決する効果を持っています。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、その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微調整を行う柔軟性により、多くの開発者や研究チームに選ばれる存在となっています。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。その最大の特徴は、「データをローカルに留めたまま」、分散型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、透明性のある追跡可能なデータ貢献を実現し、教育や医療などの垂直分野におけるAIモデルの微調整や応用の問題を解決することです。具体的には、Flockには3つの主要コンポーネントがありますので、ここで簡単に共有します。1、AI Arena（AI競技場）、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、報酬を獲得します。その主な目的は「ゲーム性」のメカニズム設計を通じて、ユーザーが自分のローカル大モデルを継続的に微調整、改善することを促し、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 Alliance（フェデレーションラーニングアライアンス）は、従来の医療、教育、金融などの垂直なセンシティブ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、フェデレーションラーニングアライアンスは、ローカライズモデルのトレーニングと分散協力フレームワークを通じて、原始データを共有せずに複数の参加者が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（ムーンベース）、それは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および最適化プラットフォームに相当し、さまざまな微調整ツールと計算力サポート（計算力提供者、データアノテーター）を提供します。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、およびデータアノテーションサポートを統合し、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の協力をどのように考えるべきでしょうか？私個人の見解では、その協力の延伸的な意味は、現在の協力の実質をはるかに超えています。一方で、web3 AIがweb2 AIの継続的な技術圧力にさらされている背景の中で、Qwenはテクノロジー巨大企業のアリババを代表して戦い、すでにAI業界内で一定の権威と影響力を持っています。Qwenが積極的にweb3 AIプラットフォームとの協力を選択できたことは、web2 AIがFlock技術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チームの今後の一連の研究と開発は、web3 AIとweb2 AIの間の連携を深めるでしょう；一方で、以前のweb3 AIはTokenomicsの外殻を持っていたが、実際のUtilityの実現に関してはあまり満足できるものではなかった。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多くの方向性を試みたが、DeFaiやGamefaiなどの具体的な面において問題を解決できる本当のソリューションを提示することはできなかった。web2のテクノロジー巨人からの今回の発表は、ある程度、未来のweb3 AIの発展の道筋と力点を定めることになった。最も重要なことは、web3 AIが純粋な「資産発行」のFomo熱潮を経験した後、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は単にAIエージェントを資産発行のためにより簡単かつ効率的に展開する手段ではなく、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との協力を追求し、それぞれのエコシステムのニーズを補完することが必要です。このAI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さらに実現するのを見ることができて嬉しいです。
Flockとアリババのコンピューティングパワー同盟から見る次世代AIインフラのパラダイム
昨日、Web3AI分野のDeAIトレーニングプラットフォームFlockが、アリババクラウド傘下のAlibaba Qwen大規模言語モデルとの公式提携を発表しました。間違っていなければ、これはweb2 AIがweb3 AIに初めて統合コラボレーションを積極的に提案したものと考えられます。Flockは真の意味で外部とのつながりを実現し、低迷するweb3AI市場に活気を与えました。さあ、具体的に説明します：
1）私は固定ツイートで説明しましたが、以前のweb3 AIエージェントはTokenomicsを通じてエージェントアプリケーションの実現を促進しようとし、迅速な展開の競争パラダイムを試みましたが、一連の資産発行のFomo熱潮の後、皆はweb3 AIの実用性や革新性などがweb2 AIと比較してほぼ勝算がないことを発見しました。
したがって、Manus、MCP、A2AなどのWeb2革新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出すか？道筋は実に明確で、web3 AIはweb2 AIと補完関係にあるエコロジーを見つける必要があり、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、純粋な中央集権型AIモデルが最終的に計算リソース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問題を集中して引き起こすからです。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およびハードウェア技術を基にプライバシーを保護します。また、データの所有権と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と微調整を促進します。
どんなに批判されても、web3 AIの非中央集権的な構造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を即座に解決する効果を持っています。
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、その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微調整を行う柔軟性により、多くの開発者や研究チームに選ばれる存在となっています。
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。その最大の特徴は、「データをローカルに留めたまま」、分散型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、透明性のある追跡可能なデータ貢献を実現し、教育や医療などの垂直分野におけるAIモデルの微調整や応用の問題を解決することです。
具体的には、Flockには3つの主要コンポーネントがありますので、ここで簡単に共有します。
1、AI Arena（AI競技場）、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、報酬を獲得します。その主な目的は「ゲーム性」のメカニズム設計を通じて、ユーザーが自分のローカル大モデルを継続的に微調整、改善することを促し、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 Alliance（フェデレーションラーニングアライアンス）は、従来の医療、教育、金融などの垂直なセンシティブ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、フェデレーションラーニングアライアンスは、ローカライズモデルのトレーニングと分散協力フレームワークを通じて、原始データを共有せずに複数の参加者が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（ムーンベース）、それは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および最適化プラットフォームに相当し、さまざまな微調整ツールと計算力サポート（計算力提供者、データアノテーター）を提供します。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、およびデータアノテーションサポートを統合し、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の協力をどのように考えるべきでしょうか？私個人の見解では、その協力の延伸的な意味は、現在の協力の実質をはるかに超えています。
一方で、web3 AIがweb2 AIの継続的な技術圧力にさらされている背景の中で、Qwenはテクノロジー巨大企業のアリババを代表して戦い、すでにAI業界内で一定の権威と影響力を持っています。Qwenが積極的にweb3 AIプラットフォームとの協力を選択できたことは、web2 AIがFlock技術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チームの今後の一連の研究と開発は、web3 AIとweb2 AIの間の連携を深めるでしょう；
一方で、以前のweb3 AIはTokenomicsの外殻を持っていたが、実際のUtilityの実現に関してはあまり満足できるものではなかった。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多くの方向性を試みたが、DeFaiやGamefaiなどの具体的な面において問題を解決できる本当のソリューションを提示することはできなかった。web2のテクノロジー巨人からの今回の発表は、ある程度、未来のweb3 AIの発展の道筋と力点を定めることになった。
最も重要なことは、web3 AIが純粋な「資産発行」のFomo熱潮を経験した後、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は単にAIエージェントを資産発行のためにより簡単かつ効率的に展開する手段ではなく、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との協力を追求し、それぞれのエコシステムのニーズを補完することが必要です。このAI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さらに実現するのを見ることができて嬉しいです。