Viết bởi: Haotian
Hôm qua, nền tảng đào tạo DeAI @flock_io trong lĩnh vực Web3AI và @Alibaba_Qwen thuộc Alibaba Cloud
Big Language Model chính thức công bố hợp tác. Nếu tôi nhớ không nhầm thì đây là sự hợp tác tích hợp đầu tiên được khởi xướng bởi Web2 AI với Web3 AI. Nó không chỉ giúp Flock thực sự thoát khỏi vòng luẩn quẩn mà còn thúc đẩy tinh thần của nhóm Web3AI vốn đang chịu áp lực nặng nề từ sự suy thoái. Hãy để tôi giải thích chi tiết hơn:
1) Như tôi đã giải thích trong tweet được ghim, Web3 AI Agent đã cố gắng thúc đẩy việc áp dụng Agent thông qua Tokenomics và cũng tham gia vào việc triển khai nhanh chóng mô hình cạnh tranh. Tuy nhiên, sau cơn sốt Fomo về phát hành tài sản, mọi người đều thấy rằng Web3 AI hầu như không có cơ hội chiến thắng so với Web2AI về mặt tính thực tiễn và tính đổi mới.
Do đó, sự ra đời của các công nghệ AI tiên tiến trên Web2 như Manus, MCP và A2A đã trực tiếp hoặc gián tiếp làm vỡ bong bóng trên thị trường Web3 AI Agent, gây nên sự đổ máu thị trường thứ cấp.
2) Làm thế nào để phá vỡ bế tắc? Con đường thực sự rất rõ ràng. Web3 AI rất cần tìm một phân khúc sinh thái bổ sung cho Web2 AI để giải quyết các vấn đề về chi phí tỷ lệ băm cao, vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu, vấn đề tinh chỉnh mô hình kịch bản theo chiều dọc, v.v. mà Web2 AI tập trung không thể giải quyết được.
Lý do không gì khác hơn là mô hình AI tập trung hoàn toàn cuối cùng sẽ dẫn đến sự bùng phát tập trung của các vấn đề trong các kênh và chi phí để có được tài nguyên tỷ lệ băm, các vấn đề về quyền riêng tư của tài nguyên dữ liệu, v.v. Kiến trúc phân tán do Web3 AI thử nghiệm có thể sử dụng các tài nguyên tỷ lệ băm nhàn rỗi để giảm chi phí và cũng sẽ bảo vệ quyền riêng tư dựa trên Bằng chứng không tri thức, TEE và các công nghệ phần mềm và phần cứng khác. Đồng thời, nó sẽ thúc đẩy phát triển mô hình và tinh chỉnh cho các kịch bản theo chiều dọc thông qua cơ chế sở hữu dữ liệu và đóng góp khích lệ.
Bất kể bị chỉ trích nhiều thế nào, kiến trúc phi tập trung và cơ chế khích lệ linh hoạt của Web3 AI có thể có tác dụng ngay lập tức trong việc giải quyết một số vấn đề tồn tại trong Web2 AI.
3) Nói về lần giữa Flock và Qwen. Qwen là mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở được phát triển bởi Alibaba Cloud. Nó đã trở thành sự lựa chọn phổ biến cho một số nhà phát triển và đội ngũ nghiên cứu do hiệu suất vượt trội trong các bài kiểm tra chuẩn và tính linh hoạt cho phép các nhà phát triển triển khai và tinh chỉnh nó tại địa phương.
Flock là nền tảng đào tạo AI phi tập trung tích hợp công nghệ học tập liên kết AI và kiến trúc công nghệ phân tán AI. Tính năng tuyệt vời nhất của nó là bảo vệ quyền riêng tư của người dùng thông qua đào tạo phân tán mà không để lại dữ liệu cục bộ, theo dõi minh bạch và có thể truy xuất được các đóng góp dữ liệu, sau đó giải quyết các vấn đề về tinh chỉnh và ứng dụng các mô hình AI trong các lĩnh vực dọc như giáo dục và chăm sóc sức khỏe.
Cụ thể, Flock có ba thành phần chính mà tôi sẽ chia sẻ ngắn gọn ở đây:
1. AI Arena, một nền tảng đào tạo mô hình cạnh tranh, nơi người dùng có thể gửi mô hình của riêng mình để cạnh tranh với những người tham gia khác nhằm tối ưu hóa kết quả và giành phần thưởng. Mục đích chính của nó là khích lệ người dùng liên tục tinh chỉnh và cải thiện các mô hình lớn tại địa phương của họ thông qua việc thiết kế các cơ chế "giống trò chơi", qua đó sàng lọc ra các mô hình chuẩn tốt hơn;
2. FL Alliance (Liên minh học tập liên bang), nhằm giải quyết các vấn đề hợp tác liên tổ chức tồn tại trong các tình huống nhạy cảm theo chiều dọc như chăm sóc y tế truyền thống, giáo dục và tài chính, Liên minh học tập liên bang đã đạt được điều này thông qua đào tạo mô hình cục bộ + khuôn khổ hợp tác phân tán, do đó bên long có thể cùng nhau nâng cao hiệu suất mô hình mà không cần chia sẻ dữ liệu gốc;
3. Moonbase là trung tâm điều hành của hệ sinh thái Flock. Nó tương đương với một nền tảng quản lý và tối ưu hóa mô hình phi tập trung cung cấp nhiều công cụ tinh chỉnh và hỗ trợ tỷ lệ băm(nhà cung cấp tỷ lệ băm, người chú thích dữ liệu). Nó không chỉ cung cấp kho lưu trữ mô hình phân tán mà còn tích hợp các công cụ tinh chỉnh, tài nguyên tỷ lệ băm và hỗ trợ chú thích dữ liệu để cho phép người dùng tối ưu hóa hiệu quả các mô hình cục bộ.
4) Vậy, ứng xử sự hợp tác giữa Qwen và Flock? Theo ý kiến cá nhân của tôi, ý nghĩa mở rộng của sự hợp tác này thậm chí còn lớn hơn bản chất hiện tại của sự hợp tác.
Một mặt, trong bối cảnh Web3 AI nhìn chung đang bị Web2 AI vượt trội hơn, Qwen, với tư cách là đại diện của gã khổng lồ công nghệ Alibaba, đã đạt được một mức độ uy tín và ảnh hưởng nhất định trong lĩnh vực AI. Sáng kiến hợp tác với nền tảng AI Web3 của Qwen thể hiện rõ sự công nhận của Web2AI đối với đội ngũ kỹ thuật Flock. Đồng thời, sê-ri động nghiên cứu và phát triển tiếp theo của đội ngũ Flock và đội ngũ Qwen sẽ làm sâu sắc thêm mối liên kết giữa Web3AI và Web2AI.
Mặt khác, AI Web3 trước đây chỉ có lớp vỏ của Tokenomics nhưng tiện ích thực tế của nó lại không thỏa đáng. Mặc dù đã thử nhiều hướng như AI Agent, AI Platform và thậm chí là AI Framework, nhưng vẫn không đưa ra được giải pháp thực sự cho vấn đề liên quan đến DeFai, Gamefai, v.v. Thông báo lần từ một gã khổng lồ công nghệ Web2, ở một mức độ nào đó, đã định hình lộ trình phát triển trong tương lai và trọng tâm của Web3 AI;
Điều quan trọng nhất là sau khi trải qua một thời kỳ cuồng nhiệt Fomo về "phát hành tài sản" thuần túy, Web3 AI cần tập hợp lại và tập trung vào một mục tiêu có thể tạo ra kết quả thực sự.
Trên thực tế, Web3 AI chưa bao giờ chỉ là kênh triển khai AI Agent để phát hành tài sản dễ dàng và hiệu quả hơn, cũng không phải là trò chơi phát hành tài sản để kiếm tiền. Cần phải nỗ lực hợp tác với Web2 AI, bổ sung nhu cầu cho các phân khúc sinh thái của nhau và thực sự chứng minh tính không thể thiếu của Web3 AI trong làn sóng xu hướng AI này.
Tôi rất vui khi thấy nhiều sự hợp tác xuyên biên giới hơn như Web2AI và Web3AI.
