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Allora(ALLO)是什麼?

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Allora 基本資訊

幣種名稱:Allora
幣種代號:
幣種介紹:

Allora 是一個自我改進的去中心化 AI 網路,利用社群建構的機器學習模型進行準確、具有上下文感知能力的預測。Allora(ALLO)由 Nick Emmons 和 Kenny Peluso 於 2019 年創立,並獲得 Polychain Capital、Framework Ventures 和 Blockchain Capital 的 3,500 萬美元融資,即將在 Bitget 上線!

什麼是 Allora(ALLO)?

Allora 是去中心化 AI 網路,藉由透明、激勵性的協議,促進機器學習模型之間的開放協作和持續改進,解決孤立的、專有的 AI 問題。該平台為 Web3 和企業應用程式場景,提供了易於使用的 AI 服務。

幣種介紹 image 0

現代 AI 由少數專有、中心化模型主導,這些模型不透明、難以驗證,且大多數用戶無法存取。傳統 AI 網路各自獨立,限制了協作和預測準確性的集體進展。中心化機構使人難以驗證預測是如何生成的,以及這些預測是否可信。

Allora 藉由讓多個 AI 模型在網路內協作和競爭來應對這些挑戰。模型會針對特定主題提交預測結果,而其他模型評估這些預測結果的準確性,進而形成了回饋循環,模型會根據其表現不斷受到獎勵或懲罰,使系統隨著時間推移變得更加聰明。

核心創新:Allora 使用 Alpha 證明共識機制,根據預測品質而非運算工作量或質押情況來獎勵參與者。該平台利用零知識機器學習(zkML)來對預測結果進行加密驗證,同時保持隱私和透明度。

Allora(ALLO)的創辦人是誰?

Allora 由 Nick Emmons 和 Kenny Peluso 於 2019 年在紐約創立,兩人都曾任 John Hancock 的區塊鏈工程師。該公司最初名為 Upshot,後來更名為 Allora Labs,專注於 NFT 評估之外的去中心化 AI。

Nick Emmons(聯合創始人兼執行長):

● 曾任 John Hancock 和 Manulife 首席區塊鏈工程師

● 在公共區塊鏈上開發應用程式,並為金融機構的區塊鏈戰略做出貢獻

● 帶領 Allora Labs 去中心化 AI 的戰略方向和願景

● 重點領域:去中心化 AI、強化學習與群眾外包智慧

Kenny Peluso(聯合創始人兼技術長):

● 布朗大學應用數學理學士學位

● 曾任 John Hancock 公司全端開發人員

● 負責 Allora Labs 的技術開發與施行

● 在創立 Allora Labs 之前曾和 Nick Emmons 共事

主要團隊成員:

● Tayeb Kenzari:戰略與行銷主管

● Keenan Olsen:成長主管

● Brian Chen:財務與營運

● Guilherme Brandão:後端與區塊鏈工程

● Kjetil Vaagen:區塊鏈與數據工程

Allora Labs 團隊由約 30 名成員組成,他們在軟體開發、工程、行銷、金融和博士級的學術研究方面擁有豐富專業知識,成員分布在美國、加拿大、葡萄牙、挪威等地。

有哪些創投公司支持 Allora(ALLO)?

Allora 已透過多輪融資,自頂級創投公司和加密貨幣及傳統金融領域的知名投資者處籌集了總計 3,500 萬美元。

融資輪次:

● 種子輪融資:125 萬美元

● A 輪融資(2023 年):2,200 萬美元

● 戰略融資輪(2024 年):300 萬美元,聚焦於建立戰略夥伴關係,以加速生態系發展

主要創投支持者:

● Polychain Capital(延伸輪領投)

● Framework Ventures(種子輪領投)

● Blockchain Capital(領投方)

● Delphi Ventures(領投方)

● ABCDE Capital

● CoinFund

知名天使投資人:

● Stani Kulechov(Aave 創辦人)

戰略合作夥伴:

● 亞馬遜雲端服務(AWS):為部署 Allora 工作節點提供開發人員支援,作為 AWS Activate/Web3 Providers 計畫的一環

● Plume Network:整合真實世界資產(RWA)DeFi 技術堆疊,用於估值、定價和風險管理

● PancakeSwap:為 Arbitrum 上的預測市場和價格預測提供支援

● Phala Network:針對隱私保護型 AI 代理和安全運算進行共同開發

● zkPredictor:零知識機器學習基礎設施合作夥伴,可提供可驗證的 AI 推理能力。

● Steer 協議:針對 DeFi 市場的 AI 驅動流動性庫

● Xross Road:針對 Web3 領域中動漫、娛樂和品牌產業的 AI 驅動分析

● stc Bahrain:攜手促進灣區 Web3 和 AI 生態系的發展

Allora 幾乎獲得了所有加密貨幣和 AI 創投基金的支持,代表機構對去中心化 AI 網路充滿信心。

Allora(ALLO)如何運作

Allora 透過協作系統運行,多個 AI 模型協同工作,在沒有中心化控制的情況下產生準確預測。

協作式 AI 網路

許多 AI 模型(稱為「工作者」)會對特定主題進行預測,例如:加密貨幣價格、情緒分析或 DeFi 訊號等。這些預測由「信譽者(Reputer)」進行評估,並根據其準確度與相關性進行打分。該模式創造出一個競爭環境,模型能夠根據真實世界的回饋不斷改進。

自我改進循環

模型透過正確預測獲得 ALLO 代幣獎勵,並因錯誤預測受到懲罰。模型之間可以互相學習彼此的成功以及失敗經驗。這種持續的回饋循環使得系統在無需人工干預的情況下,隨著時間變得更加聰明可靠。

專題架構

AI 任務組織成專門主題,使模型專注於表現最好的領域。例如,某個模型可能擅長預測比特幣價格,而另一個模型則專門從事以太坊情緒分析。每個主題都有量身打造的評估指標,以確保準確的績效衡量。

三層技術架構

Allora 採用模組化架構,主要分為三層:

1. 推理消費層:用戶可透過介面請求針對特定主題的 AI 預測,並使用 ALLO 代幣進行支付

2. 推理合成與評估層:工作者執行推理任務,而信譽者評估預測準確性

3. 共識與驗證層:驗證者在 Allora 區塊鏈上運行節點,處理交易並執行質押、獎勵和治理規則

Cosmos SDK 區塊鏈基金會

Allora 在基於 Cosmos SDK 構建的自有 Layer 1 區塊鏈上運行,提供可擴展性、互通性和安全性。基於 Cosmos 的架構讓去中心化的 AI 進行推理、評估和共識,並整合零知識機器學習,以保障隱私和可驗證性。

隱私和驗證

零知識機器學習能夠保護個人預測的私密性,同時透過加密證明在鏈上驗證預測的正確性。這樣既能保證透明度,又不會損害數據安全或洩露有關模型運行的敏感資訊。

多鏈互通性

雖然核心網路基於 Cosmos,但 Allora 整合了以太坊、Solana、比特幣(透過預測模型)、Mantle、Starknet、zkSync 和其他 Web3 生態系,以擴展區塊鏈網路的功能性和可存取性。

您可以透過 allora.network 存取該平台,並在 docs.allora.network 瀏覽文件。

Allora 代幣(ALLO)和經濟學

ALLO 代幣是 Allora 去中心化 AI 網路的原生功能性和治理代幣,可支援支付、質押、獎勵和參與關鍵網路活動。

代幣詳情

● 代幣名稱:Allora

● 幣種代碼:ALLO

● 總供應量:1,000,000,000 枚代幣(10 億枚)

● 初始流通量:20.05%(約 200,500,000 枚 ALLO)

● 區塊鏈部署:Allora Layer 1(基於 Cosmos SDK),具備串連以太坊、Base 和 BNB 鏈的多鏈橋接能力。

● 代幣標準:ICS20(Cosmos 跨鏈)

幣種介紹 image 1

代幣分配

● 早期支持者(創投):31.05%

● 核心貢獻者(團隊):17.50%

● 網路釋放量:21.45%

● 社群:9.30%

● 基金會:9.35%

● 生態系和合作關係:8.85%

● Allora Prime 質押:2.50%

解鎖結構:支持者和貢獻者有三年鎖定期,其中 12 個月完全鎖定,然後解鎖 33%,剩餘部分則在 24 個月內線性解鎖。生態系和社群分配的代幣會在代幣生成活動(TGE)中解鎖 50%,其餘部分將在兩年內線性釋放。網路發行採用類似比特幣的遞減時間表,進行質押和獎勵機制。

代幣功能性

● AI 推理付費:用戶和應用程式向 ALLO 付費,存取由網路工作模型提供的 AI 驅動的預測、洞察和分析

● 質押與參與:驗證者與信譽者質押 ALLO 以保障網路安全、評估預測結果並參與共識,然後透過誠實參與獲得協議獎勵

● 透過貢獻賺取收益:工作者(AI 模型操作員)透過對各種主題提供準確預測來賺取 ALLO

● 治理:代幣持有者在去中心化治理中對網路升級、協議參數、主題創作和資金方向進行投票

● 生態系獎勵:ALLO 為黑客松、開發補助金和生態系計畫提供資金,以促進 Allora 平台的發展

● 高級質押:Allora Prime 質押計畫提供參與者專屬獎勵、收益提升和搶先體驗新功能的機會

為何選擇 Allora?

傳統 AI 系統中心化、不透明,且大多數用戶無法存取。Allora 憑藉著成熟的技術和生態系支援,以對應這些根本性挑戰:

卓越的領導團隊: 由 Nick Emmons 和 Kenny Peluso 創立,兩人曾是 John Hancock 的區塊鏈工程師,在公共區塊鏈開發和金融科技創新方面擁有豐富經驗。

機構支援:自包括 Polychain Capital、Framework Ventures、Blockchain Capital、Delphi Ventures 和 CoinFund 在內的領先投資者籌集了 3,500 萬美元,表明對去中心化 AI 的信心。

自我改進的集體智慧:透過獨特機制,讓多個獨立的 AI 模型在不同專題中以競爭與協作方式持續進化;同時由信譽者評估預測結果,確保只有表現最優者能獲得獎勵。

Alpha 共識證明:根據預測品質和準確性而非運算工作或質押來獎勵參與者,確保整體網路的經濟一致性和市場驅動的準確性。

零知識機器學習整合:zkML 技術的領導者,允許在鏈上以加密方式證明預測正確性,而無需曝露私有數據或模型內部,進而在透明度和隱私之間取得平衡。

戰略合作夥伴網路:與亞馬遜雲端服務(AWS)進行基礎設施整合,並與 PancakeSwap(預測市場)、Plume Network(RWA DeFi)、Phala Network(隱私保護型 AI)以及 stc Bahrain(區域拓展)等夥伴建立合作。

多鏈架構:原生 Cosmos Layer 1 區塊鏈,能夠和以太坊、Solana、比特幣、zkSync、Starknet 以及其他網路互通,提供可存取性和跨鏈功能性。

活躍生態系:擁有超過 30 萬名參與者的公共測試網、支援 AI 代理建構者的加速器計畫,以及產生實際應用和收入的營運合作夥伴關係。

模組化主題架構:AI 應用程式依據專門領域進行分類(如 DeFi 訊號、NFT 定價、遊戲 NPC、醫療預測),使特定領域能進行專屬的評分機制與模型競爭。

開發者工具:模型開發工具包(MDK)、REST 和 RPC API、CLI 工具以及開源程式碼庫,協助開發者輕鬆整合並打造去中心化 AI 應用程式。

平衡的代幣經濟:在貢獻者之間進行分配,促進生態系發展,並採用類似比特幣的遞減機制進行長期網路釋放,促進持續參與和網路去中心化。

Allora 結合了去中心化治理、持續模型改進、隱私技術和跨鏈互通性,為 Web3 和企業應用程式建立一個自我改進的全球智慧層。

幣種介紹 image 2

Allora(ALLO)在 Bitget 上架了

我們很高興地宣布,Allora Network(ALLO)將在創新區和 AI 區上架。

交易時間:2025 年 11 月 11 日 21:00(UTC+8)

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免責聲明:本文表達的觀點僅供參考。本文不構成針對討論的任何產品、服務、投資、財務或交易建議的背書認可。在您做出任何財務決定之前,請向合格的專家尋求建議。

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ALLO 供應資訊與代幣經濟學

流通量:200,500,000 ALLO
總發行量:785,499,999 ALLO
‌最大發行量:1,000,000,000 ALLO
流通市值:$22.07M
完全稀釋市值:$110.07M

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ALLO 的發展前景和未來價值如何?

ALLO 目前的市值為 $22.07M,市場排名為 #628。ALLO 的市場價值尚未獲得廣泛認可;當牛市來臨時,ALLO 的市值可能會出現較大成長潛力。

作為一種具有創新加密貨幣技術和新穎應用場景的新型貨幣,ALLO 具有廣闊的市場潛力和發展空間,ALLO 的獨特性和趣味性可能會吸引特定群體的關注,從而推動其市值上升。

ALLO 在 2027 的價格是多少?
根據ALLO的歷史價格表現預測模型,預計ALLO的價格將在 2027 達到 $0.1626
ALLO 在 2032 的價格是多少?
2032,ALLO的價格預計將上漲 +6.00%。 到 2032 底,預計ALLO的價格將達到 $0.3081,累計投資報酬率為 +153.96%。
特別提醒,與所有加密貨幣投資一樣,投資者需要密切關注 ALLO 的市場表現,注意投資風險。在加密貨幣的世界裡存在著許多變數,投資者應該做好充分的研究和準備。

ALLO 值得投資或持有一段時間嗎?如何從加密貨幣交易所購買 ALLO?

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近 7 日 ALLO 價格下跌了 -2.27%,大多數 ALLO 投資者都承受了一定程度的虧損,目前市場對 ALLO 的價格走勢持悲觀態度。
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Allora 有什麼用,如何使用 Allora?

Allora 的應用場景可能會隨著加密市場的發展和項目進展而增加,目前您可以使用 ALLO 實現以下目標:
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您也可以前往 Allora 項目方官網站,以了解更多有關 ALLO 的應用場景。例如,Allora 項目方是否支援將 ALLO 應用到其社群或生態應用中、Allora 項目方是否支援用 ALLO 購買實體產品或虛擬產品。

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