核心要點


Allora 是一個去中心化 AI 推理協調網絡，通過聚合數萬個 AI 模型進行集體智能決策，已獲得 3500 萬美元融資，正準備主網發佈和代幣生成事件(TGE)。團隊由前 Chainlink 核心成員組成，網絡已生成超過 6.92 億次推理，擁有 28.8 萬+工作節點，正通過與 Coinbase、PancakeSwap 等的集成快速擴展實際應用場景。



核心理念


Allora 確實可以稱爲「AI 領域的 Chainlink」。正如 Chainlink 聚合現實世界數據爲區塊鏈提供可信輸入，Allora 聚合分散的 AI 模型，爲 Web3 生態提供集體智能。其願景是創建一個統一的、可調用的智能層，成爲 AI Agent 的「大腦」。


團隊背景驗證


根據研究結果，團隊的 Chainlink 背景得到了部分驗證：



  • CTO brynsk：前 Chainlink Labs 核心成員


  • Jiangdifeng：Allora APAC 業務發展負責人，前 Chainlink Labs 員工


  • CEO Nick Emmons：前約翰漢考克保險公司區塊鏈工程師，領導過公鏈項目



融資情況確認：



  • 總融資額：3500 萬美元，分 4 輪完成


  • 投資機構：Polychain Capital(領投)、Framework Ventures、Blockchain Capital、CoinFund、Delphi Ventures、Mechanism Capital 等頂級機構



核心功能：模型協調網絡(MCN)


技術架構


Allora 的核心是模型協調網絡(Model Coordination Network)，通過以下機制實現：





網絡參與者
功能描述
作用機制




Workers
生成 ML 推理並預測同伴表現
運行 AI 模型，提供預測結果


Reputers
評估推理準確性
根據實際結果評估模型表現


Validators
維護網絡安全和共識
確保網絡穩定運行


Topic Coordinators
定義規則並協調模型交互
管理特定應用場景的模型協作



自我改進機制



  • 同伴預測：模型不僅提供推理結果，還預測其他模型的表現


  • 強化學習：基於歷史表現調整模型權重和激勵


  • 上下文感知：根據市場條件和環境變化自適應調整



解決的核心問題


1. AI 幻覺問題


傳統單一模型問題：容易產生幻覺和錯誤輸出。Allora 解決方案：多模型投票協作，集體監督，大幅降低錯誤率


2. AI 孤島現象


傳統問題：各個模型獨立運行，無法協同。Allora 方案：創建統一的智能協調層，實現模型間協作


3. 可驗證性缺失


集成 zkML 技術：通過零知識機器學習確保 AI 計算的可驗證性和隱私性


應用場景與實際採用


DeFi 集成應用





合作項目
應用場景
具體功能




PancakeSwap
預測市場
在 Arbitrum 上運行，超過 36.5 萬美元交易量，6 萬+ 預測


Coinbase AgentKit
AI Agent 基礎設施
作爲 Action Provider 爲 AI Agent 提供鏈上執行能力


Vectis Finance
AI 交易策略
AI Edge Vault 提供預測性交易解決方案



企業級合作


亞馬遜雲科技：提供高達 5000 美元 AWS 積分支持節點部署。


阿里雲：基礎設施合作推進計劃(2024 年 4 月)


gumi 遊戲公司：日本知名遊戲公司戰略合作，在遊戲中集成去中心化 AI


網絡現狀與數據


測試網表現





關鍵指標
當前數據
說明




生成推理次數
6.92 億+
展示網絡活躍度


工作節點數量
28.8 萬+
AI 模型部署規模


活躍主題
55+
專業化子網絡數量


驗證者節點
50/336 活躍
當前測試網階段


網絡質押率
11.07%
7767 萬 ALLO 代幣質押



技術指標



  • 區塊時間：約 6 秒


  • 當前區塊高度：491 萬+


  • 驗證者在線率：100%


  • 網絡架構：基於 Cosmos SDK，支持 IBC 跨鏈 testnet explorer



競爭優勢與差異化


1. 技術創新



  • 集體智能：不依賴單一大模型，而是協調多模型協作


  • 自我進化：網絡通過使用變得更智能


  • 可驗證 AI：結合 zkML 技術確保計算可信



2. 生態建設



  • 多鏈部署：支持以太坊、Arbitrum、BNB Chain 等多個網絡


  • 真實應用：已有多個 DeFi 和遊戲項目實際集成使用


  • 開發者友好：提供 TypeScript 和 Python SDK



3. 經濟模型


積分計劃第二階段正在進行：



  • ML 模型貢獻獲得積分獎勵


  • 主題創建和推薦系統激勵


  • 基於表現的動態獎勵機制



市場定位


Allora 作爲去中心化 AI 基礎設施的先行者，通過實際應用驗證了其技術價值。與 Bittensor、Ocean Protocol 等項目相比，Allora 更注重模型協調和集體智能，而非單純的算力或數據交易。


結論：Allora Network 確實是一個具有創新技術、強大團隊背景和實際應用落地的優質 AI 基礎設施項目。其「AI 的 Chainlink」定位準確，通過多模型協作解決 AI 幻覺問題的方案具有實際價值，即將到來的 TGE 值得市場關注。