📢Allora 项目系列 4/“Allora 风险与防御策略”
▪️目前，我还没有进入 Allora @AlloraNetwork甚至 7D。说实话，这是我第一次这样做，所以我很尴尬。
▪️目前，我觉得我的帖子没有在市场上得到适当的反映，所以我现在感觉有点不舒服。
▪️我想过引用另一位核心圈子成员的话并发布它......我会按照我的方式去做。
今天，我们就来看看 Aloa 独特的风险管理视角，它与大多数 Web3 新项目不同。
简要总结
▪️技术风险、市场风险和生态系统风险都存在，但 Allora 有防御策略
▪️不仅优势，风险管理能力也塑造了投资者的长期信心
▪️最后，Allora 是一个在两翼上移动的项目：“增长和防御”
1. 技术风险
▪️人工智能模型质量差：即使初始参与者增加，低质量模型的供应也可能导致可靠性问题。
▪️黑客攻击和数据纵风险：由于 DeAI 的性质，分布式数据可能成为攻击目标。
▪️Allora 的策略：引入基于验证者的模型质量评估机制和罚没系统。不准确或恶意模型会自动消除，并鼓励合适的参与者。
2. 市场风险
▪️AI-区块链融合项目竞争：需要与现有先行者区分开来。
▪️周边经济变量：利率政策和流动性状况可能会收缩代币需求。
▪️Allora 的策略：将自己定位为 DeAI 网络层，而不仅仅是一个 AI 市场
▪️扩展在实际 dApp 中运行的 AI 模型的实际用例，以确保内在需求
3. 生态系统风险
▪️缺乏初始参与者：数据提供者、建模者和 dApp 开发人员都必须以一定规模聚集在一起，才能形成良性循环。
▪️代币通胀：过多的奖励可以创造短期流动性，但会稀释长期代币价值。
▪️Allora 的策略：优化激励曲线，最初密集分配奖励，但逐渐减少奖励以增强网络自生
▪️扩大合作伙伴关系：AI 初创公司与区块链 L1/L2 合作，快速获得早期用户池
就我个人而言，我可能在技术上并不完全不确定，但是（在我所知的范围内），预期的风险和对策已经设计好的事实是 Allora
我认为，他们积极尝试在结构上解决问题而不隐藏问题，这表明它不仅仅是一个主题币，而是一个可持续的 Layer 项目。（当然得看哈哈）
📢Allora项目系列3/代币经济与奖励机制
核心要点总结
▪️通过结构性设计奖励Allora @AlloraNetwork的参与和贡献，确保生态系统的可持续性
▪️数据提供者、模型开发者、验证者都能获得激励的平衡结构
▪️追求网络增长与代币价值共同上升的价值积累型模型
Allora设计了一种根据参与和贡献分配奖励的经济结构。这是确保生态系统可持续性的核心要素。
1. 代币经济的核心
▪️基于参与的分配：Allora向提供数据的参与者、开发模型的研究者、运营网络的验证者提供代币奖励
▪️价值积累：随着网络的增长，数据和模型的价值增加，从而代币需求也随之增强
▪️以实用性为中心：包含模型访问、数据使用、治理参与等多种实用功能
2. 奖励机制
▪️数据供应者：提供高质量数据的奖励更多
▪️模型贡献者：自己的算法在网络中越有用，代币激励越大
▪️验证者（Validator）：维护网络完整性并提供稳定性的回报
▪️这一结构明确了参与者的角色，并激励每个人为网络的增长做出贡献
所有DeAI可能都会具有类似的结构。最重要的是，数据、模型和参与者的贡献如何精细地连接并转化为网络整体的增长，形成良性循环结构。
3. 那么从投资者的角度来看，应该关注什么？
▪️Allora的代币经济是网络增长与代币价值共同上升的结构
▪️随着参与者的增加，数据和模型的质量得到改善-->增强网络可信度
▪️增强网络可信度-->代币需求增加
▪️代币需求增加-->长期价值积累
▪️不依赖于初始融资，模型和数据的贡献直接与奖励相连
关于详细的代币经济资料调查内容，我会在评论中发布。(By chatGPT) 已查看白皮书
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