基本情報



  • Twitter: @AlloraNetwork


  • 公式ウェブサイト: allora.network


  • GitHub: github.com/allora-network


  • Discord: discord.gg/allora


  • Telegram: t.me/alloranetworkannouncements (約82,100名の購読者)


  • ドキュメント/ホワイトペーパー: docs.allora.network



資金調達状況


Allora Labs(Allora Networkの主要な貢献者)は、複数の資金調達ラウンドを完了しました:


資金調達総額: 3500万ドル


資金調達ラウンド:



  • 2024年6月: 戦略的資金調達ラウンド、300万ドル


  • 2022年3月: Aラウンド資金調達、2200万ドル、ポリチェーンキャピタルが主導


  • 2021年5月: Aラウンド資金調達、750万ドル、ブロックチェーンキャピタル、フレームワーク、コインファンドが共同主導



主要投資機関:



  • ポリチェーンキャピタル


  • フレームワークベンチャーズ


  • コインファンド


  • ブロックチェーンキャピタル


  • アーキタイプ


  • スローベンチャーズ


  • メカニズムキャピタル


  • デルファイデジタル



投資機関の背景分析:
Allora Networkの投資者陣は強力で、暗号分野で最も有名なベンチャーキャピタルが含まれています。ポリチェーンキャピタル、フレームワークベンチャーズ、コインファンドなどのリード機関は、Web3分野で豊富な投資経験と成功事例を持っています。これらの機関の参加は、プロジェクトが高い専門的認知度と長期的な発展可能性を持っていることを示しています。


プロジェクトタイムライン



  • 2021年: Upshotプロジェクトとして立ち上げ、AI x暗号インフラに焦点を当てる


  • 2024年2月: Allora Networkに改名し、正式にローンチ


  • 2024年6月: 最新の戦略的資金調達ラウンドを完了


  • 現在: テストネット段階にあり、初期の機械学習モデルを統合し、最初のネットワークバリデーターを導入


  • 今後の計画: 近い将来にメインネットをローンチし、2025年に重要な機能を段階的に展開する計画



プロジェクト紹介


核心的なビジョンと目標


Allora Networkは、自己改善型の分散型AIネットワークであり、機械学習モデルのネットワークを通じてアプリケーションがよりスマートで安全なAIを利用できるようにすることを目指しています。その核心的なビジョンは、「分散型インテリジェンスレイヤー」を構築し、AIを広くアクセス可能にし、有用なデータやアルゴリズムを持つ誰もが貢献できるようにすることです。


解決する問題


現在、最良のMLモデルは少数の組織によって制御されている中央集権型のブラックボックスです。AIには巨大な潜在能力がありますが、現在の先進的なモデルは、依然として多くの点で分散型プロトコルやアプリケーションと互換性がありません。Alloraは暗号プリミティブを利用して、不透明なブラックボックスシステムをオープンネットワークに変換し、機械知能を協調させて共有目標に向かうようにします。


技術アーキテクチャの概要


Alloraは異なる「トピック」で構成されており、それぞれが異なる機械学習タスクや目標に最適化されています。例えば、あるトピックは将来の資産価格を予測することに焦点を当て、別のトピックはソーシャルセンチメント分析に焦点を当て、さらに別のトピックは自然言語生成に焦点を当てています。


Alloraは「重み」システムを通じて分散型機械学習を調整しています。各トピックはその分野で役立つ推論を生成するモデルの参加を調整します。出力品質が各モデルの重みを決定します——これはネットワークに対するその信頼性と価値の評価を示します。この直接的なフィードバックメカニズムが正確で詳細な貢献を促します。


主要コンポーネント



  1. ワーカーノード: 機械学習モデルをデプロイし、推論サービスを提供


  2. トピック: 特定の機械学習タスクまたは目標分野


  3. 重みシステム: モデル貢献の質を評価し報酬を与えるメカニズム


  4. バリデーター: ネットワークの運用を維持するノード



主要なハイライト


ユニークな売り文句 (USP)



  1. 自己改善の集合知: Alloraはモデル作成者にインセンティブを提供し、彼らがネットワーク上の他のモデルを同時に評価し学ぶことを促します。これらのインセンティブは、時間と共に改善されるAIネットワークを構築するための重要な要素であり、その出力性能は構成するどの単一モデルよりも優れています。


  2. コンテキスト認識: Alloraは、最適なAI推論を選択する際のコンテキストの重要性を認識し、これらの重要な詳細を識別するために機械知能を統合します。


  3. 差別化されたインセンティブ: ネットワーク構造は、様々な役割(ワーカー、評価者、バリデーター)に対してカスタマイズされたインセンティブを提供するように設計されており、最高のパフォーマンスと公平な報酬分配を確保します。



革新点


Alloraは、クラウドソーシングメカニズム(ピアツーピア予測)、フェデラルラーニング、zkMLの最前線の研究を組み合わせて、暗号とAIの交差分野に広大な新しい設計空間を開きました。


他のAI x暗号プロジェクトとは異なり、Alloraは純粋な計算能力を提供するのではなく、機械学習モデルが生成した予測を集約、重み付け、マネタイズするための包括的なフレームワークを提供します。


アプリケーションケース


Alloraは複数のプロジェクトと統合し、さまざまなユースケースに分散型AI能力を提供しています:



  1. SentiAI: Alloraの集合知を使用して予測的な価格予測を生成し、コンテキストアウェア信号を評価し、取引を実行します。


  2. Vectis FinanceのAllora AI Edge Vault: Alloraの分散型AIを使用して、SOLの8時間予測的価格フィードを生成し、Solana上のDrift Protocolを通じて取引を実行します。


  3. SymphonyのSympson AI: BTCとETHの予測を利用して、よりスマートなクロスチェーントレーディングを実現します。


  4. Sage StudioのAltar builder: 分散型、リアルタイム推論を任意のAIワークフローに簡単に統合します。


  5. Ember AIによるArbitrum VibeKit: チェーン上のエージェントに分散型、自己改善型の機械知能を提供し、リアルタイム市場信号を解釈し、条件を予測し、実行戦略を動的に最適化します。



類似比較


Allora Networkは、自己最適化型の集合知ネットワークとして自らを位置づけており、他のAI x暗号プロジェクト(Bittensor、Gensyn、Oraなど)と区別しています。


その独自性は:



  1. 集合知アプローチ: 複数のモデルが同じタスクに参加し、相互に評価し合う。単に計算リソースを集約するのではありません。


  2. 自己改善メカニズム: 経済的インセンティブによってネットワーク全体の性能が時間と共に向上します。


  3. コンテキストアウェア能力: 推論リクエストのコンテキストを理解し処理することに特に焦点を当てています。



プロジェクト参加方法


開発者参加



  1. アプリケーションの構築: 開発者はAlloraが提供するインフラを利用して、分散型で自己改善型のMLモデルネットワークを支えるアプリケーションを構築できます。


  2. モデルのデプロイ: MLモデルの作成者はネットワーク上でモデルをデプロイし、その性能から価値を得ることでモデルをマネタイズできます。


  3. 既存プラットフォームとの統合: 既存プラットフォームは簡単にAlloraに接続し、AIをそのアプリケーションに統合できます。


  4. コードへの貢献: 開発者はGitHubを通じてプロジェクト開発に参加でき、複数のアクティブなコードリポジトリが含まれています。



コミュニティ参加



  • Discordコミュニティに参加: discord.gg/allora


  • Telegramチャンネルをフォロー: t.me/alloranetworkannouncements


  • プロジェクトニュースレターの購読: mailchi.mp/b746f6b6a4af/allora-signup-landing-page



チームの背景


Allora Networkは2024年にNick EmmonsとKenny Pelusoによって設立されました。


Allora Labs(以前のUpshot)は本プロジェクトの主要貢献者であり、過去3年間にわたりAI x暗号インフラの分野での初期のパイオニアおよび市場リーダーです。特にロングテール金融インフラの領域において。


プロジェクトはAllora Foundationによってサポートされており、これはガバナンス、プロトコル採用、技術貢献の調整に取り組む構造です。


潜在的リスク


技術リスク



  • 複雑な分散型AIネットワークの実現と安定性が直面する課題


  • 機械学習モデルの品質と信頼性の不確実性



競争リスク



  • AIと暗号の交差分野は競争が激しく、多くのプロジェクトが類似の分野で開発されています。


  • 大規模な中央集権型AIプロバイダーが分散型分野に参入する可能性



採用リスク



  • ネットワーク効果を実現するためには、十分なモデル作成者とユーザーの参加が必要です。


  • 分散型AIの性能が中央集権型ソリューションと比較して不確実性がある



規制リスク



  • AIと暗号技術の規制環境は絶えず変化しています。


  • 国境を越えた運営は、異なる法域のコンプライアンスの課題に直面する可能性があります。



今後の進展


ルートマップ


Allora Networkは現在テストネット段階にあり、近い将来メインネットをローンチする予定です。


今後の発展計画には:



  • 2025年に重要な機能を段階的に導入


  • モデル作成者とアプリエコシステムの拡張


  • ネットワークの自己改善能力の強化



コミュニティの期待


プロジェクトの最新の発表と統合に基づき、コミュニティはAllora NetworkのDeFi、取引、より広範なWeb3アプリケーションにおけるAI統合に対して非常に高い期待を寄せています。プロジェクトは統合とパートナーシップを着実に拡大しており、分散型AIソリューションへの需要が増加していることを示しています。


まとめ


Allora Networkは、分散型AI分野における有望な革新を代表しており、AIと暗号技術の間のギャップを埋めるために自己改善型の集合知ネットワークを構築することを目指しています。その独自の技術アプローチ、強力な投資家のサポート、そして拡大し続ける統合により、このプロジェクトは分散型システムにおいてよりスマートで透明なAI機能を実現する可能性を示しています。


プロジェクトはまだ比較的初期の段階(テストネット)にありますが、その野心的なビジョン、専門チーム、強力なエコシステムのサポートにより、特にAIと暗号の交差分野の未来に興味を持つ人々にとって注目に値するプロジェクトとなっています。


プロジェクトがメインネットに向けて進展し、その機能と統合が拡大するにつれて、その進捗とエコシステムの成長を注意深く見守ることは非常に価値があります。