Web3与Web2的里程碑合作：Flock携手Qwen引领AI新方向

作者：Haotian

近日，Web3领域的分布式AI训练平台Flock.io与阿里云旗下的开源大语言模型Qwen宣布达成合作。这一消息引发了广泛关注，被认为是Web2 AI主动向Web3 AI领域发起的一次创新性集成合作。此次合作不仅标志着Flock实现了真正意义上的“破圈”，也为低迷中的Web3 AI赛道注入了新的活力。

接下来，我将从几个关键角度解析这次合作的意义：

1）长期以来，Web3 AI Agent试图通过Tokenomics（代币经济学）推动应用落地，并借助快速部署的竞争模式吸引用户。然而，经过一轮资产发行的Fomo热潮后，行业逐渐意识到，Web3 AI在实用性、创新性等方面与Web2 AI相比并无明显优势。

随着Manus、MCP、A2A等Web2创新AI技术的出现，这些技术直接或间接刺破了Web3 AI Agent市场的泡沫，导致二级市场一度陷入低迷。

2）面对当前困境，Web3 AI亟需找到自身的独特生态位，与Web2 AI形成互补关系。Web3 AI可以解决Web2中心化AI面临的诸多问题，例如高昂的算力成本、数据隐私保护不足以及垂直场景模型微调困难。

事实上，完全中心化的AI模型在长期竞争中不可避免地会面临算力资源获取渠道有限、成本高昂以及数据隐私问题等挑战。而Web3 AI基于分布式架构，能够利用闲置算力资源降低成本，同时通过零知识证明、可信执行环境（TEE）等软硬件技术保护用户隐私。此外，Web3 AI通过数据所有权和激励贡献机制，推动垂直场景下的模型开发与微调。尽管存在争议，但Web3 AI的去中心化架构和灵活激励机制，确实为解决Web2 AI的部分问题提供了有效路径。

3）关于Flock与Qwen的合作背景：

Qwen是阿里云开发的开源大语言模型，凭借其在基准测试中的出色表现及允许开发者本地部署和微调的灵活性，已成为众多开发者和研究团队的首选方案。

Flock则是一家融合了AI联邦学习和分布式技术架构的去中心化AI训练平台。其核心特点在于能够在“数据不出本地”的前提下，通过分布式训练保护用户隐私，并实现数据贡献的透明可追踪，进而解决AI模型在教育、医疗等垂直领域的微调与应用问题。具体来说，Flock拥有三大关键组件：

1、AI Arena（AI竞技场）：这是一个竞争性模型训练平台，用户可以提交自己的模型与其他参与者竞争优化效果，争夺奖励。这种游戏化的机制设计旨在激励用户不断微调和改进其本地大模型，从而筛选出更优的基准模型。

2、FL Alliance（联邦学习联盟）：该联盟旨在解决传统医疗、教育、金融等垂直敏感场景中的跨组织协作问题。通过本地化模型训练与分布式协作框架，多方可以在不共享原始数据的情况下共同提升模型性能。

3、Moonbase（月球基地）：作为Flock生态系统的神经中枢，Moonbase是一个去中心化的模型管理和优化平台。它整合了微调工具、算力资源和数据标注支持，提供分布式模型存储库，赋能用户高效优化本地模型。

4）如何看待Flock与Qwen的合作？我个人认为，这次合作的延伸意义远大于其实质内容。

一方面，在Web3 AI普遍遭受Web2 AI技术碾压的背景下，Qwen作为阿里巴巴旗下具有权威性和影响力的科技产品，选择与Flock合作，充分表明了对Flock技术团队的认可。未来，双方的研究和研发将进一步加强Web3 AI与Web2 AI之间的联动。

另一方面，此前的Web3 AI虽然拥有Tokenomics的外壳，但在实际Utility落地方面表现不佳。尽管尝试了多种方向，如AI Agent、AI Platform甚至AI Framework，但一旦涉及DeFi、GameFi等领域时，却难以提出真正解决问题的方案。此次来自Web2科技巨头的支持，一定程度上为Web3 AI未来的发展路径和发力点指明了方向。

最重要的是，Web3 AI在经历了一段以资产发行为核心的Fomo热潮后，需要重新聚焦于能够产生实际成果的目标。Web3 AI不应仅仅被视为一种更容易、更高效部署AI Agent的渠道，也不应沦为一种单纯发币圈钱的游戏，而是要与Web2 AI寻求合作可能，互补各自的生态位需求，从而在这一波AI趋势浪潮中真正发挥其不可或缺的作用。

很高兴看到更多类似Web2 AI与Web3 AI的跨界合作达成。希望未来能有更多这样的合作案例，推动AI技术的整体发展。