AI+Crypto泡沫下的冷静思考：Flock能否脱颖而出？

访客区块链 2024-11-02 3197浏览 0

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作者：NingNing

虽然最近meme超级周期论成了加密市场的显学,但对市场情绪降噪处理后,你会发现这段时间AI+Crypto项目的二级市场表现同样亮眼。从资产发行的角度，meme币是在Tokenize（注意力&Cult文化）,而AI+Crypto是在Tokenize（货币化（AI））。两者Tokenize的对象，在当下都具有强大的势能和可持续成长性。

如Tokenize（AI货币化）公式所表示的，AI 代币化的关键在于先将AI货币化,再将AI货币化能力Tokenize。这个路径与传统证券发行具有一定的相似性，套用Tokenize AI的公式，股票发行是证券化（未来现金流）。但它们之间也有显著的差别，它们的资产发行具有各自专用的原语。

MeMe币资产发行的原语：MeMe的标准化创建-发射-Bonding Curve曲线IBO融资-初始流动性添加-做市商做市-阴谋集团喊单-上线CEX退出

MeMe代币化的流程，市场已经非常熟悉，而且已经标准化。但如何将AI代币化，尚处在百家争鸣的阶段，有的解决方案是Tokenize（货币化（AI Agent、向量知识库）），有的解决方案是Tokenize（货币化（AGI）），有的解决方案是Tokenize（货币化（AI生产要素）），有的解决方案是Tokenize（货币化（AI大模型训练、优化、部署和使用））。

今天我们来剖析一下Flock的AI代币化方案。

简单介绍一下Flock，它是一个去中心化的AI开发和部署平台,旨在通过区块链技术和联邦学习重新定义AI的创建和分发方式。Flock Follow的宏大叙事是AI的民主化。

Flock构建了三大核心产品:AI Arena、FL Alliance和AI Marketplace,它们之间形成了一个完整的deAI开发生命周期：

1. AI Arena: 一个基础AI大模型选择和训练的竞技场。

其创新点在于:

- 引入了类似POS的质押机制,将AI训练与经济激励紧密结合。

- 多重验证数据集设计,有效防止了Sybil攻击和模型过拟合。

- 动态奖励分配机制(Reward A和B),平衡了短期参与度和长期价值创造。

2. FL Alliance：基于联邦学习的模型优化平台。

其技术亮点包括:

- 去中心化的监督节点,解决了传统联邦学习中的中心化"窥视"问题。

- 基于区块链的随机角色分配,确保了公平性和抗审查能力。

- 创新的"提议者-投票者"机制,提高了模型更新的效率和质量。

举个医疗AI的例子:假设我们要训练一个预测患者是否患有糖尿病的模型。医院A、B、C都有患者数据,但出于隐私考虑不能直接共享。使用FL Alliance:

1. 初始模型被发送给所有医院。

2. 每家医院使用本地数据训练模型。

3. 医院只向区块链网络发送更新后的模型参数,不发送原始数据。

4. 网络通过共识机制聚合所有医院的模型更新,生成新的全局模型。

5. 更新后的全局模型被发送回各医院,重复步骤2-5。

这种方法不仅保护了患者隐私,还能利用更广泛的数据集提高模型准确性。相比传统中心化方法,准确率提升可达15-20%。

3. AI Marketplace：一个模型部署和使用的市场平台。

其独特之处在于:

- 引入了"使用即挖矿"的概念,模型使用越多,创造者获得的奖励越多。

- 实现了模型的"可组合性",允许开发者像搭积木一样组合不同模型。

- 创新的定价机制,根据模型使用频率和计算复杂度动态调整价格。

Flock在deAI开发生命周期中巧妙地实现了AI的货币化:

- AI Arena将模型训练过程货币化。质押代币参与竞争就像对模型潜力下注,优秀的训练者和验证者能获得丰厚回报。

- FL Alliance将数据价值货币化。在我们的医疗AI例子中,通过贡献模型更新间接地将其数据价值货币化,同时保护了隐私。

- AI Marketplace直接将模型应用货币化。用户付费使用模型,收益按贡献分配给开发者、数据提供者和计算资源提供者。

通过这种方式,Flock不仅将抽象的AI能力转化为可量化、可交易的资产,还创造了一个激励所有参与者持续贡献和改进的生态系统。最后，Flock通过发行平台原生代币FML，将AI货币化之后再代币化。

可以看出，Flock采用的代币化AI解决方案，是代币化（货币化（AI大模型训练、优化、部署和使用））。

当然，以上只是从代币化AI解决方案的角度去观察和理解Flock这个项目。我们还可以通过与市场上其他的知名AI+Crypto项目进行对比分析的方法，对其获得更深入理解。

我们首先对比一下Flock、Bittensor、Ritual、Sentient、Artificial Superintelligence Alliance的技术焦点、代币化对象、去中心化程度、市场定位、生态系统开放性等等技术特性。

1. 技术焦点：

- Flock 和 Bittensor 更关注当前AI技术的去中心化和激励机制。

- Ritual 专注于将AI能力引入Web3应用。

- Sentient 和 ASI Alliance 更关注长期的AGI/ASI发展。

2. 代币化对象：

- Flock 的代币化范围最广，覆盖了从训练到使用的全生命周期。

- Bittensor 主要代币化了网络中的计算节点和信息价值。

- Ritual 侧重于代币化AI大模型的推理能力。

- Sentient 和 ASI Alliance 更多地代币化了AGI开发过程和贡献。

3. 去中心化程度：

- Bittensor 可能是去中心化程度最高的，采用完全P2P的结构。

- Flock 和 Sentient 在去中心化和效率之间寻求平衡。

- Ritual 可能较为中心化，以确保执行效率。

- ASI Alliance 由于是多方联盟，去中心化程度可能因不同组件而异。

4. 市场定位：

- Flock 瞄准广泛的AI大模型开发和应用市场。

- Bittensor 专注于创建一个自组织、自我优化的AI网络。

- Ritual 针对需要AI能力的Web3开发者。

- Sentient 和 ASI Alliance 瞄准未来的AGI市场。

5. 生态系统开放性：

- Flock、Sentient 和 ASI Alliance 强调开放性和社区参与。

- Bittensor 的开放性体现在任何节点都可以加入网络。

- Ritual 的开放性可能较低，更多面向特定的Web3开发者。

我们再对比一下以上的总市值/融资

Bittensor FDV: $12.15B

ASI Alliance FDV: $3.65B

Ritual 融资：~$30M，估值未公开

Flock 融资：$6M ，估值未公开

Sentient 融资：$8500 ，估值未公开