$ALLO 估值范围基于 Allora 同行 FDV Allora 是一个开放的机器学习网络,专注于预测智能,灵感来自 Bittensor("达尔文式 AI")和 Chainlink(高质量数据源)。 它通过独特的网络架构实现竞争性、加密经济激励的机器学习算法优化,从而提供准确且具有上下文意识的预测数据源,供代理使用并构建到 DeFi 协议中。 估值可比性: ➤ Bittensor($72 亿 FDV):去中心化的 AI/ML 网络,为达尔文式"生态系统"提供加密经济激励结构,矿工在子网中竞争优化算法/生产"数字商品",后者可能是无服务器计算、去中心化存储、分布式模型训练、可验证推理、计算机视觉、预测智能等。 ➤ 在 Bittensor 上,还有一堆专注于预测智能的子网,通常专注于特定类型的数据/预测。 这包括: - SN6 无限游戏 $3300 万 - SN8 Taoshi $3.28 亿 - SN18 Zeus $2500 万 - SN41 Sportstensor $5300 万 - SN44 Score $2.23 亿 - SN50 Synth Data(按模式)$4400 万 - SN55 Coinmetrics(预知)$1700 万 这些 Bittensor 上的预测智能子网目前的总估值为 $7.23 亿。 ➤ Flock($1.62 亿 FDV):Flock 是一个竞争性的 AI 市场平台,灵感来自 Bittensor,参与者在训练模型、提供智能、提供交易信号和预测等各种任务中竞争。该平台利用竞争作为其核心机制,创建最佳基础模型 + 联邦学习/微调以适应特定领域的用例等。 ➤ 创新游戏($1.67 亿 FDV):创新游戏是一个去中心化网络,旨在加速算法创新,将这些算法转变为流动的、可投资的链上资产。TIG 独特地用可优化的工作量证明(OPOW)替代传统的 PoW 挖矿,激励计算上有价值的科学突破。研究人员只需提交算法,奖励与现实世界的采用和可测量的性能直接相关。最后,商业许可创造了一个可持续的经济循环,将算法采用直接与 TIG 代币价值联系起来。 ➤ 预言机:虽然在产品上并不直接竞争,但提供数据源以集成协议的概念(仅实时/历史与预测)仍然相似。该类别包括像 Chainlink($167 亿 FDV)、Redstone($4 亿 FDV)或 Pyth($12 亿 FDV)这样的参与者,它们是当前市场上拥有活跃代币的领导者。 虽然与上述所有参与者存在相似之处,但直接推断估值仍然困难且高度投机。 底线: 就技术角度而言,我个人认为 TAO 子网可能是最好的可比对象,尽管单一子网可能无法公正地反映 Allora 的 Bittensor 风格架构(具有各种预测"主题")和广泛的采用(在代理、它们构建的框架和 DeF(a)i 协议中)。 因此,作为上限,我们可能考虑整个以预测为重点的 Bittensor 子网,而更成熟的子网(例如 Taoshi 和 Score)或像 Flock 和 TIG 这样的算法创新网络的独立估值。 在我看来,预言机在这里作为可比对象的相关性较低,但与 TAO FDV 一起可以提供一个参考,说明如果网络继续增长并找到有意义的采用,未来的旅程可能会走向何方。 基于可比性分析,$ALLO 的合理 TGE FDV 范围为: ➤ 熊市情景:$1.5-2.5 亿(与像 Flock 或 TIG 这样的独立、早期阶段的算法创新网络一致) ➤ 基本情景:$2.5-5 亿(与像 Taoshi/Score 这样的成熟预测子网或像 Redstone 这样的中型预言机参与者相当) ➤ 牛市情景:$5-7.5 亿(捕捉 Allora 的多主题网络潜力与单一子网焦点及其采用,接近集体预测子网估值) 我认为我们不会看到超过 $10 亿 FDV 的情况,但考虑到 Allora 已经定位的强大技术细分市场和明确识别的细分市场(已经有相当的采用水平),该项目确实可以在未来为更高的估值辩护。 无论如何,强烈建议对此进行 DYOR,匿名者。
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Allora:自我改进的开放智能网络 今天,强大的机器智能集中在少数行业巨头手中,形成了孤岛,隔离了有价值的数据、算法和计算资源。Allora通过创建一个去中心化的开放访问网络,打破了这些障碍,使这些组件能够无缝互联和协作。 @AlloraNetwork聚合了专业的机器学习模型,以生成更优越的、上下文感知的预测。这使得Allora成为代理和DeFAI协议的重要基础设施层,提供自主代理和强大的DeFAI应用所需的(预测)智能,以实现更智能、更有效的决策。 ➀ 关键机制 ➤ 推理聚合系统: 1)主题协调者定义预测任务 2)工作节点提交模型推理 3)评估节点根据真实情况评估准确性 4)网络根据历史表现加权和组合输出 ➤ Allora的协作AI抽象层围绕“目标中心”架构构建,这意味着用户指定所需的机器学习结果,而不是选择模型;网络动态路由到最佳模型组合 ➤ 经济对齐得以确保,因为贡献者根据推理质量获得与之成比例的奖励,创造了竞争性的模型改进动态 ➁ 牵引指标 - 生成692M+推理 - 288K+工作者(可能因测试网激励而膨胀) - 55+预测主题 ➂ 主要用例 ➤ 预测价格馈送:为DeFi协议提供AI驱动的资产价格预测 ➤ 自动化流动性管理:基于市场预测的动态再平衡 ➤ 收益优化:自适应杠杆和复利策略 ➃ 实时集成 - Coinbase CDP(AgentKit) - Pancakeswap(价格预测) - Steer Protocol(AI驱动的金库) - Drift(永续合约策略) - Ember AI(Arbitrum上的代理工具包) - Vectis(AI驱动的USDC金库) - Cod3xO(代理平台) - Axal(收益农业) - BrahmaFi(自主资本管理) - ElizaOS(代理框架/启动平台) - CreatorBid(代理框架/启动平台) - Virtuals(代理框架/启动平台) - 还有更多 ➄ 关键要点 Allora针对DeFAI领域的一个真实痛点,因为协议和代理需要比简单价格预言机提供的更先进和更好的预测能力。 Allora对机器学习模型组合和预测机器学习/人工智能模型的开放开发/优化的“达尔文式”方法似乎在价格/波动性预测方面具有明确的产品市场契合度,这从实际的协议集成中得到了证明,这些集成超越了单纯的试点项目。然而,Allora并不是这个垂直领域的唯一参与者,还有例如Bittensor上的各种子网,追求类似的目标,以及集中式竞争对手。 Allora更专业、更狭窄聚焦的Bittensor风格网络的长期成功将取决于其预测准确性和网络性能超越集中式和去中心化替代方案的能力,以及其在不断增长的代理/DeFAI市场垂直领域中持续捕获市场份额的能力。 随着其当前的关注度(也因其Kaito LB活动而加速)和即将到来的主网启动 + TGE(可能在本月),未来几周可能会有很多目光聚焦在Allora身上。 DYOR匿名。
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