FLock.io et Qwen, filiale d'Alibaba Cloud, concluent un partenariat stratégique : l'IA Web3 doit trouver une position écologique complémentaire par rapport à l'IA Web2
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FLock.io et Qwen, filiale d'Alibaba Cloud, concluent un partenariat stratégique : l'IA Web3 doit trouver une position écologique complémentaire par rapport à l'IA Web2
Web3 AI doit impérativement trouver une niche écologique complémentaire par rapport au Web2 AI, afin de résoudre des problèmes que l'IA centralisée du Web2 ne peut pas régler, tels que le coût élevé de la puissance de calcul, les questions de confidentialité des données, ou encore l'ajustement fin des modèles dans des scénarios verticaux.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Haotian
Hier, la plateforme de formation DeAI dans le domaine Web3AI @flock_io a annoncé officiellement une collaboration avec @Alibaba_Qwen, appartenant au cloud Alibaba. Si je ne m'abuse, il s'agit probablement de la première intégration proactive lancée par une IA Web2 vers une IA Web3. Cette coopération permet non seulement à Flock de véritablement sortir de sa bulle initiale, mais redonne également du souffle au secteur Web3AI, actuellement sous pression et en berne. Permettez-moi d'entrer dans les détails :
1) Comme je l'ai expliqué dans mon tweet épinglé, les agents Web3 AI ont jusqu’ici tenté de stimuler le déploiement d’applications via des modèles d’incitation Tokenomics, adoptant aussi la course aux déploiements rapides. Pourtant, après un épisode frénétique de FOMO autour de l’émission d’actifs, on réalise que face aux IA Web2, les agents Web3 AI sont presque sans espoir en termes d'utilité réelle et d'innovation.
Ainsi, l’émergence de technologies innovantes Web2 comme Manus, MCP ou A2A a directement ou indirectement fait éclater la bulle du marché des agents Web3 AI, provoquant un effondrement brutal sur le marché secondaire.
2) Alors, quelle issue ? Le chemin est en réalité clair : les IA Web3 doivent impérativement trouver une niche complémentaire par rapport aux IA Web2, pour résoudre des problèmes que l’IA centralisée Web2 ne peut régler – notamment le coût élevé de la puissance de calcul, les questions de confidentialité des données, ou encore le fine-tuning des modèles dans des cas d’usage verticaux spécifiques.
La raison en est simple : les modèles d’IA purement centralisés finissent inévitablement par buter sur des problèmes liés à l’accès et au coût des ressources de calcul, ainsi qu’à la protection des données sensibles. En revanche, l’architecture distribuée explorée par les IA Web3 peut réduire les coûts grâce à l’utilisation de puissance de calcul inutilisée, protéger la vie privée via des technologies comme les preuves à divulgation nulle (ZKP) ou l’environnement d’exécution confidentiel (TEE), tout en favorisant le développement et le fine-tuning de modèles sectoriels grâce à des mécanismes d’attribution de propriété des données et d’incitation aux contributions.
Quelles que soient les critiques, l’architecture décentralisée des IA Web3 et ses mécanismes d’incitation flexibles peuvent apporter des solutions immédiates à certains défis persistants des IA Web2.
3) Parlons maintenant de la collaboration entre Flock et Qwen. Qwen est un grand modèle linguistique open source développé par le cloud Alibaba. Grâce à ses performances remarquables dans les benchmarks et à la liberté offerte aux développeurs de le déployer localement et de l’ajuster selon leurs besoins, il est devenu un choix populaire auprès de nombreux développeurs et équipes de recherche.
Flock, quant à lui, est une plateforme décentralisée de formation d’IA combinant apprentissage fédéré et architecture technologique distribuée. Son principal atout réside dans sa capacité à entraîner des modèles de manière distribuée sans que les données ne quittent leur lieu d’origine, préservant ainsi la confidentialité des utilisateurs, traçant de façon transparente les contributions aux données, et permettant de résoudre les problèmes de fine-tuning et d’application des modèles dans des domaines verticaux tels que l’éducation ou la santé.
Plus précisément, Flock repose sur trois composants clés, que je résume brièvement ci-dessous :
1. AI Arena (Arène IA) : une plateforme de formation compétitive où les utilisateurs peuvent soumettre leurs modèles pour concurrencer d'autres participants afin d’optimiser les performances et remporter des récompenses. Ce mécanisme « ludifié » vise à inciter continuellement les utilisateurs à ajuster et améliorer leurs modèles locaux, permettant ainsi de sélectionner progressivement des modèles de référence plus performants ;
2. FL Alliance (Alliance d'apprentissage fédéré) : conçue pour répondre aux défis de collaboration inter-organisationnelle dans des secteurs sensibles comme la santé, l’éducation ou la finance, cette alliance utilise un cadre d’entraînement localisé + collaboration distribuée. Elle permet ainsi à plusieurs parties de renforcer conjointement la performance d’un modèle sans avoir à partager leurs données brutes ;
3. Moonbase (Base lunaire) : véritable centre névralgique de l’écosystème Flock, elle agit comme une plateforme décentralisée de gestion et d’optimisation des modèles. Elle met à disposition divers outils de fine-tuning, des ressources de calcul (fournisseurs de puissance, annotateurs de données), un dépôt de modèles distribué, et intègre en un seul lieu les outils d’ajustement, les ressources de calcul et le support d’annotation, permettant aux utilisateurs d’optimiser efficacement leurs modèles locaux.
4) Comment analyser alors cette collaboration entre Qwen et Flock ? À mon avis, son impact symbolique dépasse même la portée immédiate de la coopération.
D’un côté, dans un contexte où les IA Web3 subissent une pression technologique constante de la part des IA Web2, le fait que Qwen – représentant le géant technologique Alibaba – s’engage activement porte déjà un poids considérable dans la communauté IA. Que Qwen choisisse volontairement de collaborer avec une plateforme Web3 témoigne d’une reconnaissance claire de la valeur technologique de l’équipe Flock. Par ailleurs, les futures recherches et développements conjoints entre les deux équipes renforceront davantage les interactions entre Web3AI et Web2AI.
De l’autre côté, les IA Web3 ont longtemps été cantonnées à une simple enveloppe de tokenomie, sans utilité concrète satisfaisante. Malgré des essais variés autour d’agents IA, de plateformes ou de frameworks, elles n’ont pas su proposer de solutions tangibles dans des applications comme DeFai ou Gamefai. Le soutien d’un géant Web2 constitue ici une forme de validation qui pourrait bien orienter les futurs axes de développement des IA Web3.
Le plus crucial étant que, après une phase marquée par une frénésie spéculative centrée uniquement sur l’émission d’actifs, les IA Web3 doivent se recentrer sur des objectifs capables de produire des résultats concrets.
Les IA Web3 n’ont jamais dû être simplement un canal plus facile ou plus rapide pour déployer des agents IA et émettre des jetons, ni un jeu visant à lever des fonds. Elles doivent plutôt chercher à coopérer avec les IA Web2, combler mutuellement leurs lacunes respectives, et ainsi affirmer pleinement leur rôle indispensable dans cette vague mondiale de transformation par l’intelligence artificielle.
Je suis heureux de constater que davantage de collaborations transversales entre Web2AI et Web3AI voient le jour.
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Haotian | CryptoInsight
