📢Allora 專案系列 4/“Allora 面臨的風險與防禦策略”
▪️目前我還沒有進入 Allora @AlloraNetwork，甚至連 7D 都還沒進入。老實說，這是我第一次遇到這種情況，感到相當驚訝。
▪️我感覺我的發文似乎沒有正確反映在社群上，讓我現在心情不太好。
▪️我曾考慮引用其他內圈成員的文章來發文，但我決定還是按照我的方式來做。
今天我們將從風險管理的角度來了解 Allora 與大多數 Web3 新專案的不同之處。
核心摘要
▪️技術、市場、生態系統風險皆存在，但 Allora 擁有防禦策略
▪️不僅是優勢，還有風險管理能力，形成投資者的長期信任
▪️最終 Allora 是一個以“成長與防禦”兩翼運行的專案
1. 技術風險
▪️AI 模型質量下降：即使初期參與者增加，若供應的模型質量下降，將可能出現信任問題。
▪️黑客攻擊及數據操控風險：由於 DeAI 的特性，分散的數據可能成為攻擊目標。
▪️Allora 的策略：引入驗證者基礎的模型質量評估機制和削減系統。不準確或惡意的模型將自動淘汰，正確的參與者將受到鼓勵。
2. 市場風險
▪️AI·區塊鏈融合專案競爭：需要與現有的先行者區分開來。
▪️周邊經濟變數：根據利率政策和流動性環境，代幣需求可能會減少。
▪️Allora 的策略：不僅僅是簡單的 AI 市場，而是定位為 DeAI 網絡層。
▪️擴大實際 dApp 中 AI 模型運行的實際使用案例，以確保內在需求。
3. 生態系統風險
▪️初期參與者不足：數據提供者、模型設計者、dApp 開發者都需要聚集到一定規模以上，才能啟動良性循環結構。
▪️代幣通脹：如果獎勵過高，短期流動性會增加，但長期代幣價值可能會被稀釋。
▪️Allora 的策略：優化激勵曲線，初期集中分配獎勵，但逐漸減少以增強網絡自生能力。
▪️擴大夥伴關係：與 AI 初創公司、區塊鏈 L1/L2 合作，快速獲取初期用戶池。
個人來說，雖然我可能對技術並不完全了解（因為我的知識有限），但 Allora 已經設計了預期的風險和應對措施，這讓我覺得 Allora 正在積極地不隱藏問題，並試圖從結構上解決問題，這是一個可持續的 Layer 專案的信號，而不僅僅是簡單的主題幣。（當然，還是要實際看看才知道 ㅎㅎ）
📢Allora項目系列3/代幣經濟與獎勵機制
核心要點總結
▪️通過結構性設計獎勵Allora @AlloraNetwork的參與和貢獻，確保生態系統的可持續性
▪️數據提供者、模型開發者、驗證者都能獲得激勵的平衡結構
▪️追求網絡增長與代幣價值共同上升的價值積累型模型
Allora設計了一種根據參與和貢獻分配獎勵的經濟結構。這是確保生態系統可持續性的核心要素。
1. 代幣經濟的核心
▪️基於參與的分配：Allora向提供數據的參與者、開發模型的研究者、運營網絡的驗證者提供代幣獎勵
▪️價值積累：隨著網絡的增長，數據和模型的價值增加，從而代幣需求也隨之增強
▪️以實用性為中心：包含模型訪問、數據使用、治理參與等多種實用功能
2. 獎勵機制
▪️數據供應者：提供高質量數據的獎勵更多
▪️模型貢獻者：自己的算法在網絡中越有用，代幣激勵越大
▪️驗證者（Validator）：維護網絡完整性並提供穩定性的回報
▪️這一結構明確了參與者的角色，並激勵每個人為網絡的增長做出貢獻
所有DeAI可能都會具有類似的結構。最重要的是，數據、模型和參與者的貢獻如何精細地連接並轉化為網絡整體的增長，形成良性循環結構。
3. 那麼從投資者的角度來看，應該關注什麼？
▪️Allora的代幣經濟是網絡增長與代幣價值共同上升的結構
▪️隨著參與者的增加，數據和模型的質量得到改善-->增強網絡可信度
▪️增強網絡可信度-->代幣需求增加
▪️代幣需求增加-->長期價值積累
▪️不依賴於初始融資，模型和數據的貢獻直接與獎勵相連
關於詳細的代幣經濟資料調查內容，我會在評論中發佈。(By chatGPT) 已查看白皮書
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