FLock.ioとアリババクラウド傘下のQwenが戦略的提携。Web3 AIはWeb2 AIとの補完関係にあるエコシステムポジションを確立する必要がある
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FLock.ioとアリババクラウド傘下のQwenが戦略的提携。Web3 AIはWeb2 AIとの補完関係にあるエコシステムポジションを確立する必要がある
web3 AIは、web2 AIと補完的なエコシステムのポジションを見つけることが急務であり、web2の中央集権型AIが解決できない計算コストの高さ、データプライバシー、特定分野におけるモデルのファインチューニングなどの問題を解決する必要がある。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Haotian
昨日、Web3AI分野のDeAIトレーニングプラットフォーム @flock_io とアリババクラウド傘下の @Alibaba_Qwen
大規模言語モデルが提携すると正式発表しました。間違いないと思うのですが、これはおそらくWeb2 AIがWeb3 AIに対して初めて積極的に統合提携を申し入れた事例となるでしょう。この提携はFlockの真の意味での外部へのブレイクスルーを実現しただけでなく、低迷と重圧にさらされていたWeb3AI分野の士気を再び高めました。では、詳しく説明しましょう：
1）私はピン留め投稿で述べましたが、これまでWeb3 AIエージェントはトークノミクスによってエージェントアプリケーションの実用化を促そうとし、迅速なデプロイメントといった競争的パラダイムも試みてきました。しかし、一連の資産発行によるFOMOの熱狂の後、人々はWeb3 AIが実用性や革新性の面でWeb2AIと比較しても、勝算はほとんどないと気づきました。
そのため、Manus、MCP、A2AなどWeb2における革新的AI技術の登場は、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破裂させ、二次市場は一時的に大打撃を受けました。
2）どうすればこの状況を打破できるでしょうか？方法は明確です。Web3 AIは、Web2 AIと補完的なエコシステム上のポジションを見つける必要があります。つまり、Web2の中央集権型AIが解決できない、計算コストの高さ、データのプライバシー問題、特定分野向けモデルのファインチューニング問題などを解決することです。
理由は明白で、完全な中央集権型AIモデルは、最終的に計算資源の調達経路とコスト、データ資源のプライバシー問題などで深刻な課題が集中して発生します。一方、Web3 AIが試みる分散型アーキテクチャは、未使用の計算資源を利用してコストを削減でき、ゼロ知識証明（ZKP）やTEEなどのソフトウェア・ハードウェア技術によりプライバシーを保護できます。さらに、データ所有権と貢献インセンティブメカニズムを通じて、特定分野向けのモデル開発およびファインチューニングを推進できます。
どんな批判があろうとも、Web3 AIの非中央集権型アーキテクチャと柔軟なインセンティブメカニズムは、Web2 AIが抱える一部の問題に対して即効性のある解決策を提供できます。
3）ここでFlockとQwenの今回の提携について述べます。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、ベンチマークテストでの優れた性能と、開発者がローカル環境に展開・ファインチューニング可能な柔軟性から、多くの開発者や研究チームに広く採用されています。
Flockは、AIフェデレーテッドラーニングとAI分散型技術アーキテクチャを融合した、非中央集権型AIトレーニングプラットフォームです。最大の特徴は、「データをローカルから出さない」状態で分散学習を行うことでユーザーのプライバシーを守り、データ貢献を透明かつ追跡可能にし、教育・医療などの特定分野におけるAIモデルのファインチューニングと応用の課題を解決することです。
具体的には、Flockには以下の三つの主要コンポーネントがあります。簡単に紹介します：
1. AI Arena（AI競技場）：競争型モデルトレーニングプラットフォームです。ユーザーは自らのモデルを提出し、他の参加者と最適化成果を競い合い、報酬を獲得できます。主な目的は「ゲーム性」のある仕組み設計により、ユーザーが継続的に自身のローカル大規模モデルを調整・改善するようインセンティブを与え、より優れたベースラインモデルを絞り込むことです。
2. FL Alliance（フェデレーテッドラーニング連盟）：伝統的な医療・教育・金融など、機微情報を扱う特定分野において組織間の協力課題を解決するために、ローカルでのモデル学習＋分散協働フレームワークを用いて、複数の組織が元のデータを共有せずに共同でモデル性能を向上させることを実現します。
3. Moonbase（ムーンベース）：Flockエコシステムの神経中枢とも言える存在で、非中央集権型のモデル管理・最適化プラットフォームです。多様なファインチューニングツールと計算リソース支援（計算リソース提供者、データアノテーター）を提供しており、分散型モデルリポジトリに加え、ファインチューニングツール、計算リソース、データアノテーション支援を統合し、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支援します。
4）では、QwenとFlockの提携をどう捉えるべきでしょうか？個人的には、その提携が持つ延長意義は、現時点での実質的な協力内容以上に大きいと考えます。
まず第一に、Web3 AIがWeb2 AIに技術的に継続的に圧倒されている状況下で、Qwenはテックジャイアントであるアリババを代表してすでにAI業界内で一定の権威と影響力を持っています。そのQwenが積極的にWeb3 AIプラットフォームとの提携を選択したことは、Web2AI側がFlockの技術チームを十分に認めた証拠です。また、今後FlockチームとQwenチームが共同で研究・開発を進めることで、Web3AIとWeb2AIの連携がさらに深まります。
第二に、これまでのWeb3 AIはトークノミクスという外殻だけを持ち、実際のユーティリティ実装面では非常に不満足な結果しか出していませんでした。AIエージェント、AIプラットフォーム、AIフレームワークなどさまざまな方向性を試みましたが、具体的なDeFai、Gamefaiなどの領域で真に問題を解決できるソリューションを提示できていませんでした。今回、Web2のテックジャイアントが「カードを切った」ことは、将来的なWeb3 AIの発展方向性と重点施策に一定の基調を定めるものと言えます。
最も重要なのは、Web3 AIが一時期「資産発行」によるFOMOのブームに溺れていた後、再び立ち直り、真に成果を出すことのできる目標に集中しなければならないということです。
そもそもWeb3 AIは、単にAIエージェントをより容易かつ効率的に展開して資産を発行するための手段でもなければ、資産を発行して資金を集めるゲームでもありません。Web2 AIと協力の可能性を探り、それぞれのエコシステムが必要とする部分を補完し合うことで、このAIの大きな潮流の中でWeb3 AIが不可欠な存在となることが求められています。
今後、このようなWeb2AIとWeb3AIのクロスボーダーな提携がさらに多く成立することを心から願っています。
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Haotian | CryptoInsight
