憑藉$3500萬融資，PolyChain、Framework等VC老砲兒領投的Allora最近表現特別炸眼，我看不少人說它是「預測市場」？錯，說說對這個項目的理解：

1）準確地說，Allora是一個去中心化的AI推理服務平台，使用者有任何需要AI判斷的需求，包括價格預測、策略優化、風險評估等都可以付費讓AI Agent提供服務。所以預測市場只是Allora的應用場景，而不是全部；

2）那AI 模型本來就參差不齊的推理輸出能力，要如何成為成熟批量輸出的上游供應商呢？答案在於，Allora搭建了一個由AI模式群策群力+競爭協作的聚合平台；

它的機制很直白，例如，使用者想預測接下來ETH是漲是跌，決定LP價格區間如何設定？傳統做法是看K線聽KOL分析，或是買各種客製化的AI模型API給預測，發現給了一堆差異化的答案。能不能有一個聚合推理服務平台搞定這對比篩選的過程呢？

關鍵就在這，用戶把需求丟給Allora後，網路架構裡28w個節點會競相給答案，有的說漲、有的說跌、有的橫盤，Allora會給這些模型投票，並記錄歷史成績單，給預測成功率高的AI模型更高權重，並發送瞎代幣獎勵，同時給瞎猜的扣分扣押金。

這就形成了正向飛輪：預測準的模型賺得多、權重越來越高、接更多任務；一直瞎猜的被淘汰出局。

3）所以，我比較傾向於Allora是AI推理服務的基礎設施層，具備按需呼叫AI模型組合的能力。主要有兩大應用場景：

DeFAI：當AI Agent執行鏈上交易是，需要判斷某筆交易是否被MEV，調整Uniswap LP時實時給最優價格區間，以及判斷AAVE是否有清算風險，Yield池子如何動態調整槓桿率等等；

預測市場：用AI模型動態調整更新機率，相較於那種純靠交易量定價的機制，AI的聚合推理能給用戶一個更聰明的預測起點，避免純粹的隨波逐流。

不過，本質上Allora還只是基礎建設服務設施，在早期模型少、數據少，準確率不足的情況下，也會經歷漫長的積蓄能量期。

但若未來DeFAi、預測市場兩大前景市場都能成為主流，其基礎建設服務價值可就凸顯出來了。