PolyChain领投,Allora如何用“模型飞轮”重塑AI推理服务?

Allora 是一个去中心化的 AI 推理服务平台,通过聚合多个 AI 模型的预测能力,为用户提供包括价格预测、策略优化和风险评估在内的智能服务。其核心机制基于模型间的竞争与协作:用户提交需求后,网络中的多个节点(AI 模型)会给出推理结果,系统根据模型的历史准确率进行加权投票,并对高准确率的模型给予代币奖励,低准确率的则进行惩罚,从而形成“模型飞轮”效应,不断提升整体推理质量。

主要应用场景包括:

  • DeFAI:帮助 AI Agent 执行链上交易判断,如 MEV 风险识别、Uniswap LP 价格区间优化、Aave 清算风险评估以及 Yield 池杠杆动态调整。
  • 预测市场:通过 AI 聚合推理为市场概率提供更智能的预测起点,避免单纯依赖交易量定价的随大流问题。

尽管 Allora 作为基础设施在早期可能面临模型和数据不足的挑战,但其在 DeFAI 和预测市场领域的潜力,使其有望成为未来 AI 推理服务的重要底层架构。

总结

凭借$3500万融资,PolyChain、Framework等VC老炮儿领投的Allora最近表现特别炸眼,我看不少人说它是“预测市场”?错,说说对这个项目的理解:

1)准确说,Allora是一个去中心化的AI推理服务平台,用户有任何需要AI判断的需求,包括价格预测、策略优化、风险评估等都可以付费让AI Agent提供服务。所以预测市场只是Allora的一个应用场景,而不是全部;

2)那 AI 模型本就参差不齐的推理输出能力,要如何成为成熟批量输出的上游供应商呢?答案在于,Allora搭建了一个由AI模型群策群力+竞争协作的聚合平台;

它的机制很直白,比如,用户想预测接下来ETH是涨是跌,决定LP价格区间如何设置?传统做法是看K线听KOL分析,或者买各种定制化的AI模型 API给预测,发现给了一堆差异化的答案。能不能有一个聚合推理服务平台搞定这一对比筛选的过程呢?

关键就在这,用户把需求丢给Allora后,网络架构里28w个节点会竞相给答案,有的说涨、有的说跌、有的横盘,Allora会给这些模型投票,并记录历史成绩单,给预测成功率高的AI模型更高权重,并发送代币奖励,同时给瞎猜的扣分扣押金。

这就形成了正向飞轮:预测准的模型赚得多、权重越来越高、接更多任务;一直瞎猜的被淘汰出局。

3)所以,我更倾向于Allora是AI推理服务的基础设施层,具备按需调用AI模型组合的能力。主要有两大应用场景:

DeFAI:当AI Agent执行链上交易是,需要判断某笔交易是否被MEV,调整Uniswap LP时实时给最优价格区间,以及判断AAVE是否有清算风险,Yield池子如何动态调整杠杆率等等;

预测市场:用AI模型动态调整更新概率,相比那种纯靠交易量定价的机制,AI的聚合推理能给用户一个更智能的预测起点,避免纯粹的随大流。

不过,本质上Allora还只是基建服务设施,在早期模型少、数据少,准确率不足的情况下,也会经历漫长的积蓄能量期。

但若未来DeFAi、预测市场两大前景市场都能成为主流,其基建服务价值可就凸显出来了。

分享至:

作者:链上观

本文为PANews入驻专栏作者的观点,不代表PANews立场,不承担法律责任。

文章及观点也不构成投资意见

图片来源:链上观如有侵权,请联系作者删除。

关注PANews官方账号,一起穿越牛熊
推荐阅读
31分钟前
38分钟前
2小时前
2小时前
2小时前
2小时前

热门文章

行业要闻
市场热点
精选读物

精选专题

App内阅读