📢Allora projet série 4/"Les risques auxquels Allora sera confronté et les stratégies de défense" ▪️Actuellement, je n'ai même pas encore pu entrer dans Allora @AlloraNetwork, même pas en 7D. Honnêtement, c'est la première fois que cela m'arrive et je suis assez déconcerté. ▪️J'ai l'impression que mes publications ne sont pas correctement reflétées dans le système de Mashé, ce qui me rend assez mal à l'aise. ▪️J'ai même pensé à citer les écrits d'autres membres de l'Inner Circle pour faire un post, mais... je vais le faire à ma manière. Aujourd'hui, examinons principalement la gestion des risques unique à Allora, qui se distingue des nouveaux projets Web3. Résumé clé ▪️Il existe des risques techniques, de marché et d'écosystème, mais Allora dispose de stratégies de défense. ▪️Non seulement les avantages, mais aussi la capacité de gestion des risques renforcent la confiance à long terme des investisseurs. ▪️En fin de compte, Allora est un projet qui fonctionne avec "croissance et défense" comme deux ailes. 1. Risques techniques ▪️Diminution de la qualité du modèle AI : même si le nombre de participants initiaux augmente, si des modèles de qualité inférieure sont fournis, cela peut poser des problèmes de fiabilité. ▪️Risques de piratage et de manipulation des données : en raison de la nature décentralisée de DeAI, il existe un risque que les données soient ciblées par des attaques. ▪️Stratégie d'Allora : introduction d'un mécanisme d'évaluation de la qualité des modèles basé sur des validateurs et d'un système de slashing. Les modèles inexactes ou malveillants sont automatiquement éliminés, et les participants corrects sont encouragés. 2. Risques de marché ▪️Concurrence des projets de fusion AI et blockchain : nécessité de se différencier des acteurs établis. ▪️Variables économiques environnantes : la demande de tokens peut diminuer en fonction des politiques de taux d'intérêt et de l'environnement de liquidité. ▪️Stratégie d'Allora : positionnement en tant que réseau DeAI Layer plutôt qu'un simple marché AI. ▪️Élargir les cas d'utilisation réels où les modèles AI fonctionnent dans des dApps pour sécuriser la demande intrinsèque. 3. Risques d'écosystème ▪️Manque de participants initiaux : les fournisseurs de données, les modélistes et les développeurs de dApps doivent tous se rassembler à une certaine échelle pour que la structure de rétroaction positive fonctionne. ▪️Inflation des tokens : des récompenses excessives peuvent générer une liquidité à court terme, mais la valeur des tokens à long terme peut être diluée. ▪️Stratégie d'Allora : optimisation de la courbe d'incitation, distribution intensive des récompenses au début, mais réduction progressive pour renforcer l'auto-suffisance du réseau. ▪️Élargissement des partenariats : collaboration avec des startups AI et des blockchains L1/L2 pour rapidement sécuriser une base d'utilisateurs initiale. Personnellement, je ne suis peut-être pas parfaitement compétent techniquement (en raison de mes limites de connaissance), mais le fait que les risques prévus et les contre-mesures soient déjà conçus montre qu'Allora n'essaie pas de cacher les problèmes et tente de les résoudre de manière structurelle. Cela pourrait être un signe qu'il ne s'agit pas simplement d'une pièce thématique, mais d'un projet Layer durable. (Bien sûr, il faut voir pour croire ㅎㅎ)