Allora Network: 綜合研究·策略洞察 @AlloraNetwork 的目標是建立一個分散式、自我改善的人工智慧網絡。該項目旨在通過開放高級的上下文感知型 AI 供所有人使用，減少對集中式人工智慧提供者的依賴，並創造一個更透明和可接觸的生態系統。這一願景通過一個公平的人工智慧網絡實現，社區、開發者和企業可以共同參與，而 $ALLO 代幣則作為一個核心機制，向貢獻者提供獎勵，以促進生態系統的增長。 在技術上，Allora Network 採用各種機器學習模型相互評估和學習的結構，以實現集體智慧。網絡內的每個主題子網絡，即“主題”，圍繞特定的人工智慧任務運行，參與者可以提交預測結果或作為評估者驗證和保證質量。被稱為 Reputer 的特殊參與者評估模型性能並質押代幣，以提供網絡的經濟穩定性。在此過程中，zkML 和聯合學習等技術相結合，以確保個人隱私和可驗證性。最終，Allora 實現了一個通過集體互動逐步提高準確性的結構，而不是單一模型。 從項目的里程碑來看，自 2020 年開始進行種子投資和加速器支持以來，2021 年和 2022 年在系列 A 和擴展輪中吸引了主要風險投資的投資。2024 年，Allora 在包括 Delphi Ventures、CMS Holdings 等的戰略投資輪中獲得了額外資金，並在同年依次推出了測試網和主網。合作夥伴關係也在積極展開，與 Story Protocol 推進知識產權 (IP) 代幣化模型，與 Phala Network 推進隱私保護型 AI 代理，與 DuckChain 推進預測市場，與 JogoJogo 推進基於 AI 的遊戲化。 在 Web3 的主要敘事中，Allora 的定位相對明確。在分散式 AI 方面，可以被評價為實現自我改善型集體智慧的先驅案例；在代理經濟的角度，通過實時推理和預測功能支持鏈上和鏈下的代理。此外，在 DePIN 敘事中，通過重視隱私、計算和數據完整性的合作夥伴策略，Allora 成為連接物理基礎設施和數據層的要素。 在競爭格局中，Bittensor 提供了通用人工智慧市場的子網結構，Sentient 專注於模型所有權和知識產權管理，而 Ritual 則專注於模塊化執行層和資源拍賣，與此不同的是，Allora 專注於上下文感知型推理以及金融市場和代理中心應用。其激勵模型不僅獎勵簡單的預測提交，還獎勵對模型性能的評估和預測，這一結構展現了其差異性。這一點使其與其他項目區別開來，因為它的目標不是簡單的競爭，而是集體改善。 其優勢包括通過上下文感知型推理提供比單一模型更高的準確性、模塊化結構使各種參與者和數據集能夠結合，以及基於主要風險投資公司的資金和信任。相對而言，風險因素包括如果未能充分獲得網絡效應，將難以保持與競爭對手的差異性，以及初期項目特有的擴展性和採用問題。然而，與 DeFi 和預測市場的結合、針對機構和企業的隱私中心解決方案提供、通過黑客松和社區參與進行擴展等，可能成為新的機會因素。 社區策略主要包括通過黑客松和獎勵計劃擴大開發者參與、通過教育和教程進行上線，以及通過大使和倡導者計劃進行全球擴展。特別是“集體智慧超越集中式模型”的信息、“貢獻越多獲得的獎勵越多”的參與誘因，以及利用預測市場進行的實時實驗性活動，可能成為提高用戶留存率和生態系統忠誠度的因素。 總結來說，Allora Network 位於分散式 AI 和代理經濟這兩個核心敘事的交叉點，並基於集體智慧的自我改善型結構和隱私保護技術確保了其差異性。儘管相對於競爭對手仍處於初期階段，但它擁有強大的合作夥伴關係和投資者基礎，未來通過 DeFi 整合、機構採用和社區主導的擴展，評價為具有持續增長潛力的項目。