كيف تعيد Allora تشكيل خدمات استدلال الذكاء الاصطناعي باستخدام "دورة نماذج" بقيادة PolyChain؟

بفضل تمويل قدره 3500 مليون دولار، قدمت شركات VC القديمة مثل PolyChain وFramework استثمارات كبيرة في Allora التي حققت أداءً مميزاً مؤخراً، ورأيت الكثير من الناس يقولون إنها “السوق التنبؤية”؟ خطأ، دعني أتحدث عن فهمي لهذا المشروع:

1. بشكل دقيق، Allora هو منصة خدمة استدلال AI لامركزية، حيث يمكن للمستخدمين دفع رسوم للحصول على خدمات AI Agent لتلبية أي احتياجاتهم في الحكم على AI، بما في ذلك توقع الأسعار، تحسين الاستراتيجيات، وتقييم المخاطر، وغيرها. لذا فإن السوق التنبؤية هو مجرد سيناريو تطبيق واحد لـ Allora، وليس كل شيء؛

2. كيف يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي الذي يتمتع بقدرات استنتاج غير متساوية أن يصبح مزودًا متقدمًا للإنتاج بالجملة؟ الجواب هو أن Allora قامت بتأسيس منصة تجميع تعتمد على التعاون والتنافس بين مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي؛

آليته واضحة جدًا، على سبيل المثال، إذا أراد المستخدم التنبؤ بما إذا كان سعر ETH سيرتفع أو ينخفض، فكيف يحدد نطاق سعر LP؟ الطريقة التقليدية هي النظر إلى الرسوم البيانية والاستماع إلى تحليلات KOL، أو شراء مجموعة متنوعة من واجهات برمجة التطبيقات لنماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة للتنبؤ، واكتشاف أنه تم تقديم مجموعة من الإجابات المختلفة. هل يمكن أن يكون هناك منصة خدمة استنتاج تجميعية تتولى هذه العملية من اتخاذ القرار والمقارنة؟

المفتاح هنا هو أنه بعد أن يضع المستخدم الطلب لدى Allora، ستتنافس 28 ألف عقدة في هيكل الشبكة لتقديم الإجابات، بعضهم يقول ارتفاع، وبعضهم يقول انخفاض، وبعضهم يقول استقرار، ستقوم Allora بالتصويت على هذه النماذج وتسجيل السجل التاريخي، مما يمنح النماذج الذكائية ذات معدل التنبؤ العالي وزناً أعلى، وتوزيع مكافآت رمزية، بينما يتم خصم النقاط من التخمينات العشوائية واحتجاز الودائع.

هذا يشكل دوارة إيجابية: النموذج الدقيق يكسب أكثر، وزنه يرتفع، ويتلقى المزيد من المهام؛ بينما يتم استبعاد أولئك الذين يخطئون باستمرار.

3. لذلك، أميل أكثر إلى أن يكون Allora هو طبقة البنية التحتية لخدمات الاستدلال بالذكاء الاصطناعي، مع القدرة على استدعاء مجموعات نماذج الذكاء الاصطناعي حسب الطلب. هناك حالتان رئيسيتان للتطبيق:

DeFAI: عندما يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بتنفيذ المعاملات على السلسلة، يجب تحديد ما إذا كانت المعاملة قد تأثرت بـ MEV، وضبط نطاق السعر الأمثل في الوقت الحقيقي عند تعديل Uniswap LP، وكذلك تحديد ما إذا كانت هناك مخاطر تصفية في AAVE، وكيفية ضبط نسبة الرافعة المالية في تجمع Yield بشكل ديناميكي، إلخ;

السوق التنبؤية: استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لضبط تحديث الاحتمالات ديناميكيًا، مقارنةً بتلك الآلية التي تعتمد فقط على حجم التداول في التسعير، فإن الاستدلال التراكمي للذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر للمستخدم نقطة انطلاق أكثر ذكاءً للتنبؤ، مما يتجنب الانجراف الأعمى مع الحشود.

ومع ذلك، فإن Allora في جوهرها لا تزال مجرد مرافق خدمات البنية التحتية، وفي حالات وجود نماذج قليلة وبيانات قليلة في المراحل المبكرة، ستشهد فترة طويلة من تراكم الطاقة بسبب انخفاض الدقة.

لكن إذا أصبحت أسواق DeFAi والسوق التنبؤية في المستقبل التيارين الرئيسيين، فإن قيمة خدمات البنية التحتية الخاصة بها ستظهر بشكل واضح.