更高效的 AI 模型協(xié)作，更廣闊的 AI 落地場景

在 AI 技術飛速發(fā)展的今天，我們正見證著一場前所未有的變革。ChatGPT 的橫空出世，將 Crypto + AI 的創(chuàng)新敘事推向了高潮，GOAT 的出現(xiàn)更是引爆了市場情緒。2024 年夏天，AI Meme Summer 的火爆，讓 Crypto + AI 進入以概念炒作為主的期望峰值期。然而，隨著 TRUMP Meme、Deepseek、關稅等因素的多重夾擊，AI Meme 泡沫提前破裂，Crypto + AI 市值大幅回撤，市場回歸短暫的冷靜。但泡沫的破裂并不意味著終結，而是為真正的價值創(chuàng)造者騰出了舞臺。

當 Crypto + AI 進入應用落地的務實探索階段，致力于推動 Crypto AI 邁進第五階段穩(wěn)定生產(chǎn)期的基礎設施類項目，成為 AI Meme 后更長周期的財富熱點。隨著主網(wǎng)及 TGE 進入倒計時階段，自我改進的去中心化 AI 網(wǎng)絡 Allora Network 進一步走入大眾視野。累計獲得 3500 萬美元融資，Allora Network 自 2 月宣布上線主網(wǎng) Beta 版本以來，生態(tài)規(guī)模持續(xù)擴張：不僅網(wǎng)絡中的 Worker 數(shù)量超過 28.8 萬，迄今為止產(chǎn)生的推理超過 6.9 億，且生態(tài)版圖拓展至 DeFAI、RWA、GameFi 等多個領域，在作為基礎設施賦能 AI 多場景落地方面的重要性日益凸顯。

“自我改進”意味著更強的推理與判斷能力、更高效智能的決策系統(tǒng)能力以及更強大的復雜場景服務能力。Allora 如何實現(xiàn)這一切？在無限接近主網(wǎng)正式上線的當下，Allora 是否值得關注以及如何更有效的參與？本文旨在一探究竟。

更高效的 AI 模型協(xié)作，更廣闊的 AI 落地場景

我們所熟知的 AI 產(chǎn)品，無論是 ChatGPT、Claude 還是 Gemini，似乎都在”普適性”方面不懈努力，大家都希望將自己的產(chǎn)品打造成一個全知全能的 AI，滿足所有用戶的所有需求，占領更高市場份額。但閉門造車，不僅費時費力費錢，且單一 AI 總有其力所不能及。相比較單一模型 AI 推理結果，多 AI 模型協(xié)作獲得的合成推理結果做為群體智慧的結晶，顯然更具優(yōu)勢：不同模型的協(xié)作避免了單個模型輸出結果的片面性，從而獲得更全面、更精準的結果；多模型交叉驗證的方式，也降低了單一模型可能出現(xiàn)的錯誤；在面對復雜場景下的復雜問題時，多模型協(xié)作也能有更高的靈活性與適應性，推動 AI 更好的在現(xiàn)實場景落地。

可以說，更密切的 AI 協(xié)作帶來更高級的智能，更高級的智能賦予 AI 更廣闊的落地場景。但如何實現(xiàn)高效協(xié)作，確實不得不面對的難題：一方面，不同 AI 模型往往在各自的封閉系統(tǒng)中運行，缺乏統(tǒng)一的協(xié)作機制，這種孤立性導致模型之間難以高效協(xié)作，限制了 AI 的潛力；另一方面，在現(xiàn)有的技術和商業(yè)環(huán)境下，促進 AI 模型之間協(xié)作的激勵機制尚未成熟，如何讓不同模型在協(xié)作中實現(xiàn)共贏，是亟待解決的問題。在 Crypto AI 真正由炒作走向價值主義的關鍵階段，面對多 AI 模型協(xié)作面臨的痛點與難點，Allora 如何破局？

賦予 AI 上下文感知能力，群體智慧下的 AI 推理最優(yōu)解

雙輸入權重系統(tǒng)：賦予 AI 情境感知能力，讓結果更精準

簡單來說，Allora 不訓練任何 AI，只是充當 AI 模型之間的調(diào)度員。比如當用戶發(fā)起”預測明天天氣”的需求時，Allora 就像是一個總控臺，調(diào)動專注于溫度、風力等級、空氣濕度、紫外線強度等不同維度的 AI 響應，最終將所有反饋匯總，反饋給用戶一個群策群力的最優(yōu)結果。在這一過程中，Allora Chain 作為共識層，是不同用戶參與網(wǎng)絡的平臺，該平臺基于 CometBFT 和 DPoS 共識機制的 Cosmos SDK 構建。面對不同的推理需求，Allora 通過 Topic 將其分類，比如一個主題可以專注于預測未來資產(chǎn)價格，另一個可以專注于社交情緒分析等，Topic 由協(xié)調(diào)者（Topic Coordinator）管理，承擔著交互中樞和任務分配的重要角色。Allora Chain 存在三大參與主體：

消費者（Consumers）

工作者（Workers）

評價者（Reputers）

具體而言：當消費者希望獲得一個推斷結果，他需要向網(wǎng)絡發(fā)起請求，并支付費用；網(wǎng)絡接到請求后，協(xié)調(diào)者將根據(jù)請求，創(chuàng)建新 Topic 或者調(diào)動不同 Topic 完成任務；工作者需要支付一定費用注冊 Topic 才能成為該 Topic 的推理參與者，這里便出現(xiàn)了 Allora 機制的第一個重要創(chuàng)新點：接到任務后，工作者不僅需要根據(jù)消費者的需求提交推論，還需要評估其他工作者推論的準確性。簡單來說，工作者不僅要提交答案，還要預測其他工作者的答案準確度。這種雙輸入系統(tǒng)構成了上下文感知的基礎。圍繞這兩個輸出，協(xié)調(diào)者將根據(jù)不同工作者的權重進行加權計算，生成一個上下文感知的綜合結果，并最終反饋給消費者。

沒錯，相信你已經(jīng)注意到，不同工作者的權重不同，這是 Allora 系統(tǒng)的另一個重要創(chuàng)新：Allora 并不是簡單的收集每一位工作者的反饋進行平均計算，而是由評價者實時對工作者進行評估，若工作者能夠推論準確，并且準確預測其他工作者的推論準確度，將可獲得更高獎勵及更高權重。與此同時，為了保證評估過程的準確，評價者不僅需要支付一定費用注冊 Topic，還需要額外投入一定數(shù)量的代幣，若發(fā)現(xiàn)評價者作惡，則會面臨資產(chǎn)削減（Asset Slashing）的風險。

舉個例子，當用戶發(fā)起”預測明天天氣”的需求時：

工作者 A 對于天氣的平均推論精確度為 90%，但夏季其準確度會下降。

工作者 B 對于天氣的平均推論精確度為 88%，但夏季其準確度會上升。

如果當下正處于夏季，多位工作者預測”工作者 A 在夏季約有 10% 的誤差”，并同時預測”工作者 B 在夏季約有 5% 的誤差”，盡管工作者 A 平均推論精確度更高，Allora 仍會賦予工作者 B 較高權重。如此一來，Allora 便能夠根據(jù)當前環(huán)境動態(tài)調(diào)整每個預測的權重，而不是依賴靜態(tài)或歷史數(shù)據(jù)，這種具有上下文感知的集體推理，使得 Allora 有能力為用戶帶來更公平、更準確、更能適應復雜需求的輸出，同時也為 Allora 的差異化獎勵機制打下基礎。

差異化獎勵機制：賦能生態(tài)每一位參與者

作為 Allora 原生代幣，$ALLO 是網(wǎng)絡激勵的核心載體，在網(wǎng)絡中具有多重效用：

購買推斷結果：消費者使用 $ALLO 支付費用獲得更精準的推理結果，Allora 采用靈活的”PWYW – 你愿意支付多少”模型，允許消費者自主決定為推理支付的 $ALLO 費用；

支付參與費用：使用 $ALLO 代幣支付 Allora 中創(chuàng)建 Topic、注冊 Topic 等費用，以便更好的參與網(wǎng)絡；

質(zhì)押：評價者和網(wǎng)絡驗證者可以使用 $ALLO 代幣進行質(zhì)押以獲得 $ALLO 質(zhì)押獎勵，其他代幣持有者也可以將其代幣委托給評價者或網(wǎng)絡驗證者。

獎勵支付：網(wǎng)絡使用 $ALLO 代幣向參與者支付獎勵。工作者的準確性越高，獎勵越豐厚。評價者和網(wǎng)絡驗證者的獎勵與其質(zhì)押和共識成比例。

差異化獎勵機制作為 Allora 的另一大創(chuàng)新，基于實時調(diào)整的權重系統(tǒng)，Allora 為不同網(wǎng)絡參與者提供定制激勵，確保獎勵分配給更高質(zhì)量的貢獻，并保證整個運作體系的頂峰性能。此外，Allora 系統(tǒng)還會計算”如果沒有某個工作者的輸入結果會如何”的反事實值，確保獎勵與貢獻的真實信息增益對齊。

構建 AI 多場景落地基礎設施：從 DeFAI、RWAFi 到 GameFi

聊完產(chǎn)品，更值得聊的是生態(tài)。而聊到生態(tài)，Allora 則更顯包羅萬象：站在用戶角度，Allora 可以為消費者提供更高質(zhì)量的 AI 服務；而站在產(chǎn)品角度，開發(fā)者可以基于 Allora 提供的去中心化、自我改進的 ML 模型網(wǎng)絡等基礎設施，構建功能更強大的應用程序，可以在 Allora 上部署模型響應用戶需求并獲得獎勵，實現(xiàn)模型價值代幣化，并不斷提升模型能力，還可以將現(xiàn)有平臺連接到 Allora，將 AI 整合到其應用程序中。Allora 多賽道急速擴張的生態(tài)合作有力證明了這一點。根據(jù)官網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)頁面顯示，目前已有超過 100+ 項目與 Allora 建立合作，涵蓋 DeFi、RWA、GameFi、公鏈等多個賽道，生態(tài)版圖日趨豐富完善。合作項目中，也不乏我們所熟知的 Monad、Berachain、Story Protocol、0xScope、Virtuals Protocol、Eliza OS、Alibaba Cloud 等 Web2 / Web3 知名項目。

DeFAI 是 Allora 生態(tài)最重要的板塊之一，不同 AI 模型之間的高效協(xié)作，可以綜合鏈上交易數(shù)據(jù)、社交媒體情緒和宏觀經(jīng)濟指標，實現(xiàn)更精準的市場趨勢預測、更高級別的風險管理、更復雜的投資策略優(yōu)化以及更智能的交易策略執(zhí)行。此前，已有多個項目與 Allora 達成合作探索 DeFAI 的更多可能：

PancakeSwap 宣布在 Arbitrum 上推出 AI 驅(qū)動的預測市場，該市場由 Allora 提供的 AI 價格預測支持，用戶可以每 10 分鐘預測一次代幣價格走勢；

Joule Finance 宣布將 Allora 的高級價格預測功能集成至其 Move AI 代理工具包中，AI 代理能夠執(zhí)行智能杠桿循環(huán)和收益優(yōu)化策略，進一步提升 DeFAI 生態(tài)的效率和智能化水平；

Drift Protocol 與 Allora 合作后，在與 RoboNet 共同部署的 Agent 內(nèi)引入由 AI 驅(qū)動的循環(huán)策略，該策略能夠根據(jù)預測的市場狀況動態(tài)優(yōu)化收益、降低風險并調(diào)整杠桿，旨在為用戶提供更高效、智能的 DeFi 解決方案。

Virtuals AI Agent Game 開發(fā)團隊宣布與 Allora Network 建立合作，支持 Virtuals 開發(fā)者將 Allora AI 技術用于 AI Agent 的交易策略。

Mind Network 與 Allora Network 聯(lián)合推出面向 DeFAI 場景的首個隱私保護型價格預言機 FHE TrustPrice Index，實現(xiàn)輸入數(shù)據(jù)不泄露、過程可驗證、結果防篡改。

此外，Allora 宣布支持 DeepSeek 作為 AI Agent 進行 LLM 交易評判，并以 Allora Network 作為交互平臺在 Hyperliquid 金庫實現(xiàn)交易管理，進行更智能化的交易策略。

DeFAI 之外，Allora 構建的自我改進的去中心化 AI 網(wǎng)絡對于 RWAFi 賽道有著強大的賦能：RWAFi 的核心在于對現(xiàn)實資產(chǎn)的數(shù)字化和金融化，而資產(chǎn)的精準評估與定價至關重要，多 AI 模型協(xié)作可以顯著提升這一能力?；诖?，Allora 宣布與 RWAFi 賽道龍頭項目 Plume 建立合作，將 Allora 的集體智能網(wǎng)絡融入 Plume 的生態(tài)系統(tǒng)，為在 Plume 上構建的項目提供先進的 AI 驅(qū)動洞察，用于 RWA 的估值、定價和風險管理。未來 Plume 和 Allora 的合作探索方向還將包括針對多種資產(chǎn)類別的實時 AI 驅(qū)動估值模型、利用 AI 超采樣技術的高級年化收益率（APY）預測、具備自適應閾值的動態(tài)風險管理系統(tǒng)、智能流動性優(yōu)化策略等。

在 GameFi 賽道，Allora 同樣表現(xiàn)不俗：多 AI 模型協(xié)作可以顯著提升 GameFi 平臺的智能化水平，為玩家提供更加個性化的游戲體驗，與此同時，通過多 AI 模型協(xié)作實現(xiàn)游戲的動態(tài)經(jīng)濟平衡、資產(chǎn)價值評估與動態(tài)定價、收益優(yōu)化與分配等功能，將進一步增強 GameFi 的經(jīng)濟系統(tǒng)的穩(wěn)固性與安全性。Allora 與日本數(shù)字娛樂公司 Gumi 的合作很好的證明了這一點，二者旨在共同探索去中心化 AI 如何重塑游戲的未來，未來雙方將圍繞游戲 AI 驅(qū)動推理、智能游戲內(nèi)代理、AI 驅(qū)動的反作弊系統(tǒng)等維度展開深入合作。

當站在 AI 大敘事角度下看 Allora 應用場景，你會發(fā)現(xiàn) Allora 自我改進的去中心化 AI 網(wǎng)絡，賦予了 Allora 作為 AI 基礎設施，多場景推動 AI 走向落地應用的強大能力。因為理論上來說，更準確的推理結果帶來更智能的 AI，賦予 AI 在不同復雜場景下的強大服務能力，而只要對更高效協(xié)作、更精準推理結果、更高質(zhì)量 AI 服務有需求，Allora 都能提供相應服務。未來隨著 Allora 在生態(tài)建設方面的持續(xù)發(fā)力，越來越多合作伙伴加入，Allora 生態(tài)版圖將進一步囊括 DeFi、社交、醫(yī)療等多個板塊，進一步夯實 Allora 作為推動 Crypto AI 發(fā)展基礎設施的重要地位。

TGE + 主網(wǎng)里程碑將至，如何更高效參與 Allora？

種種動向已經(jīng)表明，Allora 正處于主網(wǎng)正式上線 + TGE 的前夜：2025 年 1 月 10 日，Allora 基金會成立并開設官方推特賬號，TGE 信號釋放；2025 年 1 月 17 日，Allora 宣布推出工程師 Forge 競賽，即日起一個月內(nèi)，Allora ML 工程師將競相構建 12 小時 ETH/USD 波動率預測模型、12 小時 ETH/USDC 交易量預測模型和 5 分鐘 ETH/USD 價格預測模型，此舉旨在為即將推出的主網(wǎng)挑選 AI 模型創(chuàng)作者；2025 年 2 月，Allora 宣布上線主網(wǎng) Beta 版本，并明確表示該版本為主網(wǎng)上線前的最后一個版本；與此同時，不斷擴大的工作者規(guī)模重磅節(jié)點合作伙伴的加入也證明著 Allora 迎接主網(wǎng)上線所做出的扎實準備：據(jù)悉，目前 Allora 網(wǎng)絡擁有 55+ Topic，Worker 數(shù)量超過 28.8 萬，包括巴林電信運營商 stc Bahrain、能源巨頭集團 EDF Group 子公司 Exaion 都宣布加入 Allora Network 節(jié)點計劃。

在這樣一個重要時刻，如何才能更有效的參與 Allora 呢？最近最受熱議的莫過于 Allora 目前正在開展 Kaito 活動。早在 3 月 20 日，Kaito 就已經(jīng)宣布 Allora 是從 Yapper Launchpad 中選出的下一個 Pre-TGE 項目。目前 Allora Yapper 排行榜已公布：用戶可通過發(fā)布優(yōu)質(zhì)內(nèi)容、與 KOL 留言互動等方式提升排名，作為項目識別核心意見領袖和支持者的重要手段，排名較高的用戶將大概率在未來獲得空投獎勵。Kaito 活動之外，積分活動是用戶積攢空投籌碼的最重要途徑。根據(jù)官方文檔介紹，目前用戶有鏈上、鏈下兩種方式獲得積分獎勵。

鏈上活動包括：

創(chuàng)建主題：識別和定義網(wǎng)絡特定問題或感興趣的領域，吸引其他參與者開發(fā)和提供解決方案。

引入機器學習模型：將機器學習模型添加到網(wǎng)絡中供其他人使用。

使用 Allora 支持的應用程序：參與利用 Allora 機器智能功能的應用程序和服務

鏈下活動包括：

社區(qū)參與：在 Twitter 上關注 Allora，加入 Discord 和 Telegram 群組。

參與社區(qū)活動：參與精選的社區(qū)活動和活動以支持 Allora 網(wǎng)絡。

用戶可通過登陸 Allora Points Program 頁面連接錢包完成相應任務，并在排行榜中查看積分情況。雖然目前文檔中 Allora 并沒有明確表示積分與空投掛鉤，但其官方發(fā)布的積分介紹中有暗示”激動人心的獎勵正等待著我們積極的貢獻者”，心照不宣之下，或許現(xiàn)在是 TGE 之前的最后參與機會。另外，針對開發(fā)者 Allora 近期還推出了 Allora Agent Accelerator 計劃：該計劃將匯集一批精選的 Agent 團隊，這些團隊有的來自社區(qū)開發(fā)者報名，有的是基金會團隊提名。入選的 Agent 將接受各個維度的考評，包括鏈上表現(xiàn)、用戶互動與使用情況、與 Allora 的集成質(zhì)量、Agent 的整體價值等，為保證公平，項目啟動當天會對所有參與的 Agent 進行快照，建立一個初始表現(xiàn)基線，使得不同項目在加速器期間擁有平等的機會展示其價值。Allora 每周都會發(fā)布實時排行榜，分享表現(xiàn)突出的 Agent 更新，表現(xiàn)更優(yōu)者將獲得更高積分?；顒悠陂g：項目將獲得來自 Allora 生態(tài)的技術支持、產(chǎn)品指導和社區(qū)曝光，幫助參與者吸引用戶、合作伙伴及投資者；另外，Allora 每周都會發(fā)布參與項目的實時排行榜，分享表現(xiàn)突出的 Agent 更新，表現(xiàn)更優(yōu)者將獲得更高積分；活動結束后，表現(xiàn)最優(yōu)秀的 Agent 將獲得 ALLO 代幣資助。整個計劃為期 6 周，旨在挖掘、完善并放大那些在 Allora 網(wǎng)絡中展現(xiàn)出顯著成效和深度集成的智能 Agent，為 Allora 生態(tài)繁榮發(fā)展儲備優(yōu)秀人才與產(chǎn)品。

結語

遵循”Gartner Hype Cycle”的曲線，我們正站在 Crypto AI 從喧囂走向理性、實現(xiàn)厚積薄發(fā)的關鍵時間點。作為自我改進的去中心化 AI 網(wǎng)絡的項目，Allora 不僅擁有在技術上的深厚積累，實現(xiàn)了多 AI 模型協(xié)作下更精準的推理結果，更在生態(tài)建設方面，通過在 DeFAI、RWAFi 和 GameFi 等多個領域的亮眼表現(xiàn)，展現(xiàn)了作為 AI 基礎設施推動 Crypto AI 走向?qū)嵱玫膹姶竽芰?。伴隨著更多用戶、開發(fā)者加入生態(tài)，Allora 未來是否真正發(fā)展成為 AI 總控臺，調(diào)動 AI 群體智慧的力量，推動 AI 實用性的大爆發(fā)？在 Crypto AI 持續(xù)復蘇的當下，隨著 TGE 及主網(wǎng)的臨近，一起見證 Allora 在這一波 AI 浪潮中的后續(xù)表現(xiàn)。

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