Flower Labs：人工智能正从孤立孤岛走向协作网络

Flower Labs 在其官网上发布了一篇前瞻性文章，指出人工智能行业正从数据孤岛向协作网络演进。文章强调，当前全球数据的使用率不足1%，绝大多数有价值的非公开数据仍处于闲置状态。据统计，当前公开数据仅约15万亿个token，而非公开数据则高达2000万亿个token，这些数据主要集中在企业、政府和研究机构中，由于隐私、合规或竞争原因无法集中。传统的数据集中式方法已无法满足需求，因为计算和数据本质上是去中心化的。真正的解决方案是构建去中心化的协作网络，让每个参与者都能完全掌控自己的数据，同时通过联邦学习等技术实现模型协作，从而解锁前所未有的规模。

Flower Labs 将自己定位为“基于不同原则构建的全栈新实验室”，其团队由AI研究者、工程师和乐观主义者组成，致力于打造开放、协作且与人类进步一致的AI基础。他们计划推出的产品包括：Flower Agent——一种协作式AI代理，能够在不共享原始数据的情况下与其他代理协同工作；Flower Model——一个类别领先的大型语言模型，通过协作训练获得更广泛的知识；以及Flower SuperGrid——联邦AI的行业标准，已被广泛部署于各类行业和区域，支持从边缘设备到云端的联邦学习。其中，Flower SuperGrid已被誉为“协作AI的行业标准”，允许组织在保持数据本地化的同时参与全球AI模型训练。

目前，Flower Labs 已建立全球最大的协作AI社区，拥有超过7000名AI开发者、6900个GitHub星标、2500多个生态系统项目以及180多名贡献者。公司还提供与吴恩达（Andrew Ng）合作的DeepLearning.AI课程，包括“联邦学习入门”和“LLM联邦微调”，帮助开发者快速掌握联邦AI技术。此外，Flower Labs通过向前部署工程师（Forward-Deployed Engineers）加速用户的AI项目落地，直接与客户合作解决实际部署挑战。这种协作方式不仅提高了数据利用率，还为AI模型带来了更丰富、更具代表性的训练数据，从而提升模型的鲁棒性和公平性。Flower Labs认为，协作网络将是AI发展的下一前沿，它将彻底改变我们构建和使用AI的方式，从孤立的模型转向互联的智能。