web3 AI จำเป็นต้องหาตำแหน่งนิเวศที่เสริมกับ web2 AI เพื่อแก้ปัญหาต้นทุนพลังคอมพิวเตอร์สูงที่ AI ศูนย์กลาง web2 ไม่สามารถแก้ไขได้ ปัญหาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ปัญหาการปรับแต่งโมเดลในแนวตั้ง เป็นต้น.
ประกาศความร่วมมือของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ถ้าฉันจำไม่ผิด นี่ควรจะถือเป็นความร่วมมือการรวมตัวกันครั้งแรกที่ AI จาก web2 ได้主动向 AI จาก web3 ไม่เพียงแต่ทำให้ Flock สามารถขยายสู่ภายนอกได้อย่างแท้จริง แต่ยังทำให้สนามการแข่งขัน web3 AI ที่กำลังซบเซาได้รับการฟื้นฟูทางจิตใจ มา ฉันจะพูดให้ละเอียดเกี่ยวกับเรื่องนี้:
ฉันได้ชี้แจงในโพสต์ที่ติดอยู่ด้านบนแล้ว ก่อนหน้านี้ web3 AI Agent พยายามกระตุ้นการนำแอปพลิเคชัน Agent มาใช้ผ่าน Tokenomics และพยายามใช้รูปแบบการแข่งขันการติดตั้งอย่างรวดเร็ว แต่เมื่อเกิดกระแส Fomo จากการ发行สินทรัพย์ ทุกคนต่างพบว่า web3 AI ในด้านความสามารถในการใช้งานและนวัตกรรมเมื่อเปรียบเทียบกับ web2AI แทบจะไม่มีโอกาสชนะเลย.
ดังนั้น การเกิดขึ้นของเทคโนโลยี AI ที่สร้างสรรค์ใน Web2 อย่าง Manus, MCP, A2A ฯลฯ จึงได้เจาะฟองสบู่ที่มีอยู่ในตลาด Web3 AI Agent โดยตรงหรือโดยอ้อม ส่งผลให้ตลาดรองเคยมีการสูญเสียอย่างหนัก.
2）จะหาทางออกได้อย่างไร? เส้นทางนั้นชัดเจนมาก ระบบนิเวศ AI ของ web3 จำเป็นต้องหาจุดที่เสริมกันกับ AI ของ web2 เพื่อแก้ปัญหาต้นทุนพลังคอมพิวเตอร์สูงที่ AI แบบรวมศูนย์ของ web2 ไม่สามารถแก้ได้ ปัญหาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ปัญหาการปรับแต่งโมเดลในแนวดิ่ง และอื่นๆ.
สถาปัตยกรรมแบบกระจายที่พยายามโดย web3 AI สามารถใช้ทรัพยากรการประมวลผลที่ไม่ได้ใช้งานเพื่อลดต้นทุนปกป้องความเป็นส่วนตัวตามเทคโนโลยีซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์เช่นการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์และ TEEs และส่งเสริมการพัฒนาแบบจําลองและการปรับแต่งสถานการณ์แนวตั้งผ่านการเป็นเจ้าของข้อมูลและกลไกการมีส่วนร่วมจูงใจ
ไม่ว่าจะถูกวิจารณ์อย่างไร สถาปัตยกรรมที่ไม่เป็นศูนย์กลางและกลไกการกระตุ้นที่ยืดหยุ่นของ web3 AI สามารถแก้ปัญหาบางประการที่มีอยู่ใน web2 AI ได้อย่างรวดเร็ว
Flock เป็นแพลตฟอร์มการฝึกอบรม AI ที่กระจายศูนย์ซึ่งรวมเทคโนโลยีสถาปัตยกรรม AI การเรียนรู้แบบรวมและ AI แบบกระจาย โดยมีลักษณะเด่นคือการทำให้ "ข้อมูลไม่ออกนอกพื้นที่" ในขณะที่ปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ผ่านการฝึกอบรมแบบกระจาย และมีการเปิดเผยข้อมูลการมีส่วนร่วมที่โปร่งใสและตรวจสอบได้ ซึ่งช่วยแก้ไขปัญหาการปรับแต่งและการใช้งานโมเดล AI ในด้านการศึกษา การแพทย์ และสาขาเฉพาะอื่น ๆ
具体而言，Flock มีสามส่วนสำคัญที่จะแบ่งปันในที่นี้:
AI Arena (AI Arena) ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการฝึกอบรมแบบจําลองการแข่งขันที่ผู้ใช้สามารถส่งโมเดลของตนเองและแข่งขันกับผู้เข้าร่วมคนอื่น ๆ เพื่อรับเอฟเฟกต์การเพิ่มประสิทธิภาพและรางวัล วัตถุประสงค์หลักคือเพื่อกระตุ้นให้ผู้ใช้ปรับแต่งและปรับปรุงโมเดลขนาดใหญ่ในท้องถิ่นอย่างต่อเนื่องผ่านการออกแบบกลไก "การเล่นเกม" จากนั้นเลือกโมเดลมาตรฐานที่ดีขึ้น
ในด้านหนึ่ง ในบริบทที่ web3 AI ถูก web2 AI กดดันทางเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง Qwen ซึ่งเป็นตัวแทนของยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่างอาลีบาบา ได้ออกมาเผชิญหน้าและมีอำนาจและอิทธิพลในวงการ AI อยู่บ้าง Qwen สามารถเลือกที่จะร่วมมือกับแพลตฟอร์ม web3 AI ได้อย่างสมัครใจ ซึ่งพิสูจน์ให้เห็นว่า web2 AI ได้รับการยอมรับจากทีมเทคโนโลยี Flock อย่างเต็มที่ ในขณะเดียวกัน การวิจัยและพัฒนาซึ่งเป็นชุดกิจกรรมต่อเนื่องระหว่างทีม Flock และทีม Qwen จะทำให้การเชื่อมโยงระหว่าง web3 AI และ web2 AI มีความลึกซึ้งมากขึ้น;
ในทางกลับกัน web3 AI ก่อนหน้านี้เคยไม่มีเปลือกของ Tokenomics และประสิทธิภาพในการลงจอดยูทิลิตี้จริงนั้นไม่น่าพอใจมากแม้ว่าจะลองใช้ AI Agent, AI Platform และแม้แต่ AI Framework และทิศทางอื่น ๆ อีกมากมาย แต่ก็ไม่สามารถหาวิธีแก้ปัญหาที่แท้จริงได้เมื่อพูดถึง DeFai, Gamefai และอื่น ๆ ในระดับหนึ่งแบรนด์จากยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี web2 ได้กําหนดทิศทางการพัฒนาในอนาคตและพลังของ web3 AI
สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ web3 AI หลังจากประสบกับกระแส Fomo ที่บริสุทธิ์ในช่วงการ «ออกสินทรัพย์» ต้องปรับเปลี่ยนและมุ่งเน้นไปที่เป้าหมายที่สามารถแสดงผลลัพธ์ที่แท้จริงได้
จริงๆ แล้ว web3 AI ไม่เคยเป็นเพียงแค่ช่องทางที่ง่ายกว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่าในการปรับใช้ AI Agent เพื่อปล่อยสินทรัพย์ หรือไม่ใช่เกมการปล่อยสินทรัพย์เพื่อหาเงินเท่านั้น แต่ควรจะต้องพยายามสร้างความร่วมมือกับ web2 AI เพื่อเสริมสร้างความต้องการของแต่ละระบบนิเวศ ในกระแสของ AI ที่กำลังมาแรงนี้จึงจะสามารถทำให้ web3 AI แสดงบทบาทที่ขาดไม่ได้ได้จริงๆ
FLock.io ได้บรรลุความร่วมมือเชิงกลยุทธ์กับ Qwen ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของอาลีบาบา โดย Web3 AI จำเป็นต้องค้นหาตำแหน่งทางนิเวศที่เสริมสร้างกันกับ Web2 AI
เขียนโดย: Haotian
เมื่อวานนี้ แพลตฟอร์มการฝึกอบรม DeAI ในสาขา Web3AI @flock_io ได้ร่วมมือกับ @Alibaba_Qwen ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของอาลีบาบา
ประกาศความร่วมมือของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ถ้าฉันจำไม่ผิด นี่ควรจะถือเป็นความร่วมมือการรวมตัวกันครั้งแรกที่ AI จาก web2 ได้主动向 AI จาก web3 ไม่เพียงแต่ทำให้ Flock สามารถขยายสู่ภายนอกได้อย่างแท้จริง แต่ยังทำให้สนามการแข่งขัน web3 AI ที่กำลังซบเซาได้รับการฟื้นฟูทางจิตใจ มา ฉันจะพูดให้ละเอียดเกี่ยวกับเรื่องนี้:
ดังนั้น การเกิดขึ้นของเทคโนโลยี AI ที่สร้างสรรค์ใน Web2 อย่าง Manus, MCP, A2A ฯลฯ จึงได้เจาะฟองสบู่ที่มีอยู่ในตลาด Web3 AI Agent โดยตรงหรือโดยอ้อม ส่งผลให้ตลาดรองเคยมีการสูญเสียอย่างหนัก.
2）จะหาทางออกได้อย่างไร? เส้นทางนั้นชัดเจนมาก ระบบนิเวศ AI ของ web3 จำเป็นต้องหาจุดที่เสริมกันกับ AI ของ web2 เพื่อแก้ปัญหาต้นทุนพลังคอมพิวเตอร์สูงที่ AI แบบรวมศูนย์ของ web2 ไม่สามารถแก้ได้ ปัญหาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ปัญหาการปรับแต่งโมเดลในแนวดิ่ง และอื่นๆ.
สถาปัตยกรรมแบบกระจายที่พยายามโดย web3 AI สามารถใช้ทรัพยากรการประมวลผลที่ไม่ได้ใช้งานเพื่อลดต้นทุนปกป้องความเป็นส่วนตัวตามเทคโนโลยีซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์เช่นการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์และ TEEs และส่งเสริมการพัฒนาแบบจําลองและการปรับแต่งสถานการณ์แนวตั้งผ่านการเป็นเจ้าของข้อมูลและกลไกการมีส่วนร่วมจูงใจ
ไม่ว่าจะถูกวิจารณ์อย่างไร สถาปัตยกรรมที่ไม่เป็นศูนย์กลางและกลไกการกระตุ้นที่ยืดหยุ่นของ web3 AI สามารถแก้ปัญหาบางประการที่มีอยู่ใน web2 AI ได้อย่างรวดเร็ว
3）พูดถึงความร่วมมือระหว่าง Flock และ Qwen ในครั้งนี้ Qwen เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่พัฒนาโดย Alibaba Cloud ซึ่งมีประสิทธิภาพที่โดดเด่นในการทดสอบมาตรฐาน และมีความยืดหยุ่นในการให้ผู้พัฒนาสามารถปรับแต่งการติดตั้งในท้องถิ่นได้ ทำให้มันเป็นตัวเลือกทั่วไปสำหรับนักพัฒนาและทีมวิจัยบางกลุ่ม.
Flock เป็นแพลตฟอร์มการฝึกอบรม AI ที่กระจายศูนย์ซึ่งรวมเทคโนโลยีสถาปัตยกรรม AI การเรียนรู้แบบรวมและ AI แบบกระจาย โดยมีลักษณะเด่นคือการทำให้ "ข้อมูลไม่ออกนอกพื้นที่" ในขณะที่ปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ผ่านการฝึกอบรมแบบกระจาย และมีการเปิดเผยข้อมูลการมีส่วนร่วมที่โปร่งใสและตรวจสอบได้ ซึ่งช่วยแก้ไขปัญหาการปรับแต่งและการใช้งานโมเดล AI ในด้านการศึกษา การแพทย์ และสาขาเฉพาะอื่น ๆ
具体而言，Flock มีสามส่วนสำคัญที่จะแบ่งปันในที่นี้:
2、FL Alliance (พันธมิตรการเรียนรู้แบบสหพันธ์) เพื่อแก้ปัญหาการทำงานร่วมกันข้ามองค์กรในสถานการณ์แนวตั้งที่มีความอ่อนไหวเช่นการแพทย์ การศึกษา และการเงิน พันธมิตรการเรียนรู้แบบสหพันธ์ได้สร้างขึ้นโดยการฝึกอบรมโมเดลท้องถิ่น + โครงสร้างการทำงานร่วมกันแบบกระจาย ซึ่งช่วยให้หลายฝ่ายสามารถเสริมสร้างประสิทธิภาพของโมเดลได้โดยไม่ต้องแชร์ข้อมูลดิบ
3、Moonbase（月球基地），มันถือเป็นศูนย์กลางประสาทของระบบนิเวศ Flock ซึ่งเทียบเท่ากับแพลตฟอร์มการจัดการและปรับแต่งโมเดลแบบกระจายศูนย์ มันมีเครื่องมือการปรับแต่งที่หลากหลายและการสนับสนุนพลังคอมพิวเตอร์ (ผู้ให้บริการพลังคอมพิวเตอร์, ผู้ทำการติดป้ายข้อมูล) มันไม่เพียงแต่มีที่เก็บโมเดลแบบกระจาย แต่ยังรวมเครื่องมือการปรับแต่ง, ทรัพยากรพลังคอมพิวเตอร์ และการสนับสนุนการติดป้ายข้อมูล เพื่อช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับแต่งโมเดลในท้องถิ่นได้อย่างมีประสิทธิภาพ.
ในด้านหนึ่ง ในบริบทที่ web3 AI ถูก web2 AI กดดันทางเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง Qwen ซึ่งเป็นตัวแทนของยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่างอาลีบาบา ได้ออกมาเผชิญหน้าและมีอำนาจและอิทธิพลในวงการ AI อยู่บ้าง Qwen สามารถเลือกที่จะร่วมมือกับแพลตฟอร์ม web3 AI ได้อย่างสมัครใจ ซึ่งพิสูจน์ให้เห็นว่า web2 AI ได้รับการยอมรับจากทีมเทคโนโลยี Flock อย่างเต็มที่ ในขณะเดียวกัน การวิจัยและพัฒนาซึ่งเป็นชุดกิจกรรมต่อเนื่องระหว่างทีม Flock และทีม Qwen จะทำให้การเชื่อมโยงระหว่าง web3 AI และ web2 AI มีความลึกซึ้งมากขึ้น;
ในทางกลับกัน web3 AI ก่อนหน้านี้เคยไม่มีเปลือกของ Tokenomics และประสิทธิภาพในการลงจอดยูทิลิตี้จริงนั้นไม่น่าพอใจมากแม้ว่าจะลองใช้ AI Agent, AI Platform และแม้แต่ AI Framework และทิศทางอื่น ๆ อีกมากมาย แต่ก็ไม่สามารถหาวิธีแก้ปัญหาที่แท้จริงได้เมื่อพูดถึง DeFai, Gamefai และอื่น ๆ ในระดับหนึ่งแบรนด์จากยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี web2 ได้กําหนดทิศทางการพัฒนาในอนาคตและพลังของ web3 AI
สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ web3 AI หลังจากประสบกับกระแส Fomo ที่บริสุทธิ์ในช่วงการ «ออกสินทรัพย์» ต้องปรับเปลี่ยนและมุ่งเน้นไปที่เป้าหมายที่สามารถแสดงผลลัพธ์ที่แท้จริงได้
จริงๆ แล้ว web3 AI ไม่เคยเป็นเพียงแค่ช่องทางที่ง่ายกว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่าในการปรับใช้ AI Agent เพื่อปล่อยสินทรัพย์ หรือไม่ใช่เกมการปล่อยสินทรัพย์เพื่อหาเงินเท่านั้น แต่ควรจะต้องพยายามสร้างความร่วมมือกับ web2 AI เพื่อเสริมสร้างความต้องการของแต่ละระบบนิเวศ ในกระแสของ AI ที่กำลังมาแรงนี้จึงจะสามารถทำให้ web3 AI แสดงบทบาทที่ขาดไม่ได้ได้จริงๆ
ดีใจที่ได้เห็นความร่วมมือข้ามสาขาแบบ web2AI และ web3AI เกิดขึ้นมากขึ้น.