基本信息
Twitter: @AlloraNetwork
官方网站: allora.network
GitHub: github.com/allora-network
Discord: discord.gg/allora
Telegram: t.me/alloranetworkannouncements (约82,100名订阅者)
文档/白皮书: docs.allora.network
融资情况
Allora Labs（Allora Network的主要贡献者）已完成了多轮融资：
融资总额: 3500万美元
融资轮次:
2024年6月: 战略融资轮，300万美元
2022年3月: A轮融资，2200万美元，由Polychain Capital领投
2021年5月: A轮融资，750万美元，由Blockchain Capital、Framework和CoinFund共同领投
主要投资机构:
Polychain Capital
Framework Ventures
CoinFund
Blockchain Capital
Archetype
Slow Ventures
Mechanism Capital
Delphi Digital
投资机构背景分析:
Allora Network的投资者阵容强大，包括了加密领域最知名的风险投资机构。Polychain Capital、Framework Ventures和CoinFund等领投机构在Web3领域有着丰富的投资经验和成功案例。这些机构的参与表明项目具有较高的专业认可度和长期发展潜力。
项目时间线
2021年: 作为Upshot项目启动，专注于AI x加密基础设施
2024年2月: 更名为Allora Network并正式推出
2024年6月: 完成最新一轮战略融资
当前: 处于测试网阶段，已整合初始机器学习模型，引入第一批网络验证者
未来规划: 计划在不久的将来推出主网，并在2025年逐步推出关键功能
项目介绍
核心愿景与目标
Allora Network是一个自我改进的去中心化AI网络，旨在通过一个由机器学习模型组成的网络，使应用程序能够利用更智能、更安全的AI。其核心愿景是创建一个"去中心化智能层"，使AI广泛可访问，并支持任何拥有有用数据或算法的人做出贡献。
解决的问题
当前，最好的ML模型是由少数组织控制的中心化黑盒。尽管AI具有巨大潜力，但目前领先的模型在很大程度上仍与去中心化协议和应用程序不兼容。Allora利用加密原语将不透明的黑盒系统转变为开放网络，协调机器智能朝着共享目标发展。
技术架构概述
Allora由不同的"主题"组成，每个主题针对不同的机器学习任务或目标进行优化。例如，一个主题可以专注于预测未来资产价格，另一个可以专注于社交情绪分析，还有一个可以专注于生成自然语言。
Allora通过"权重"系统协调去中心化机器学习。每个主题协调参与模型在其领域内产生有用的推理。输出质量决定了每个模型的权重——一个表示其对网络的可靠性和价值的评级。这种直接反馈机制激励准确、细致的贡献。
主要组件
Worker节点: 部署机器学习模型并提供推理服务
主题(Topics): 特定的机器学习任务或目标领域
权重系统: 评估和奖励模型贡献质量的机制
验证者: 维护网络运行的节点
核心亮点
独特卖点 (USP)
自我改进的集体智能: Allora为模型创建者提供激励，让他们同时评估和学习网络上的其他模型。这些激励是创建随时间改进的AI网络的关键组成部分，其输出性能优于其组成的任何单个模型。
上下文感知: Allora认识到上下文在选择最佳AI推理中的重要性，并整合机器智能来辨别这些关键细节。
差异化激励: 网络结构设计为为各种角色（工作者、评估者和验证者）提供定制激励，以确保顶峰性能和公平的奖励分配。
创新之处
Allora结合了众包机制（如对等预测）、联邦学习和zkML前沿研究，开辟了加密和AI交叉领域的广阔新设计空间。
与其他AI x加密项目不同，Allora不提供原始计算能力，而是提供一个全面的框架，用于聚合、加权和货币化由机器学习模型生成的预测。
应用案例
Allora已经与多个项目集成，为各种用例提供去中心化AI能力：
SentiAI: 使用Allora的集体智能生成预测性价格预测，评估上下文感知信号，并执行交易。
Vectis Finance的Allora AI Edge Vault: 使用Allora的去中心化AI为SOL生成8小时预测性价格馈送，并通过Solana上的Drift Protocol执行交易。
Symphony的Sympson AI: 利用BTC和ETH预测进行更智能的跨链交易。
Sage Studio的Altar builder: 轻松将去中心化、实时推理集成到任何AI工作流程中。
Arbitrum VibeKit by Ember AI: 为链上代理带来去中心化、自我改进的机器智能，使它们能够解释实时市场信号、预测条件并动态优化执行策略。
同类对比
Allora Network将自己定位为一个自我优化的集体智能网络，与其他AI x加密项目（如Bittensor、Gensyn或Ora）区分开来。
其独特之处在于：
集体智能方法: 多个模型参与相同任务并相互评估，而不是简单地聚合计算资源。
自我改进机制: 通过经济激励驱动网络整体性能随时间提高。
上下文感知能力: 特别关注理解和处理推理请求的上下文。
项目参与方式
开发者参与
构建应用: 开发者可以利用Allora提供的基础设施构建由去中心化、自我改进的ML模型网络支持的应用程序。
部署模型: ML模型创建者可以通过在网络上部署模型并从其性能中获取价值来将模型货币化。
与现有平台集成: 现有平台可以轻松连接到Allora，将AI整合到其应用程序中。
贡献代码: 开发者可以通过GitHub参与项目开发，其中包括多个活跃的代码仓库。
社区参与
加入Discord社区: discord.gg/allora
关注Telegram频道: t.me/alloranetworkannouncements
订阅项目通讯: mailchi.mp/b746f6b6a4af/allora-signup-landing-page
团队背景
Allora Network由Nick Emmons和Kenny Peluso于2024年创立。
Allora Labs（前身为Upshot）是该项目的主要贡献者，是过去三年在AI x加密基础设施领域建设的早期移动者和市场领导者，特别是在长尾金融基础设施领域。
项目由Allora Foundation支持，这是一个致力于治理、协议采用和协调技术贡献的结构。
可能风险
技术风险
复杂的去中心化AI网络实现和稳定性面临挑战
机器学习模型质量和可靠性的不确定性
竞争风险
AI和加密的交叉领域竞争激烈，有大量项目在相似领域开发
大型中心化AI提供商可能进入去中心化领域
采用风险
需要足够的模型创建者和用户参与以实现网络效应
去中心化AI的性能与中心化解决方案相比的不确定性
监管风险
AI和加密技术的监管环境不断变化
跨境运营可能面临不同司法管辖区的合规挑战
后续进展
路线图
Allora Network目前处于测试网阶段，计划在不久的将来推出主网。
未来发展计划包括：
2025年逐步推出关键功能
扩展模型创建者和应用生态系统
增强网络自我改进能力
社区预期
根据项目的最新公告和集成，社区对Allora Network在DeFi、交易和更广泛的Web3应用中的AI集成抱有很高期望。项目正在稳步扩展其集成和合作伙伴关系，表明对去中心化AI解决方案的需求增长。
总结
Allora Network代表了去中心化AI领域的一个有前途的创新，旨在通过创建一个自我改进的集体智能网络来弥合AI和加密技术之间的鸿沟。凭借其独特的技术方法、强大的投资者支持和不断扩大的集成，该项目展示了在去中心化系统中实现更智能、更透明的AI能力的潜力。
虽然项目仍处于相对早期阶段（测试网），但其雄心勃勃的愿景、专业团队和强大的生态系统支持使其成为值得关注的项目，特别是对于那些对AI和加密交叉领域的未来感兴趣的人。
随着项目向主网发展并扩展其功能和集成，密切关注其进展和生态系统增长将很有价值。
