1/ 這是一個我認為市場上最被低估的項目之一的線程：$FLOCK 🧵 >> @flock_io 成為了第一個也是唯一一個由 @Alibaba_Qwen 整合的去中心化 AI，Alibaba 的 LLM（相當於 OpenAI 的 GPT，Anthropic 的 Claude）。 這不是一個空洞的合作夥伴關係，像 Flock 只是使用 Alibaba Cloud 或整合 Qwen 模型。 相反，Qwen 正在為去中心化的隱私優先 AI 在 Flock 的基礎設施上構建模型和進行訓練。 一些內幕消息： >> Qwen 的 2.5 邊緣版本正在與 FLock 進行訓練，並將直接銷售給行業用例，如醫院、金融機構和其他數據隱私至關重要的行業。 用他們自己的話說："這標誌著在主要的集中式 AI 生態系統中首次部署去中心化 AI 代理模型"。

2/ 這已經夠大了，但還有更多。 @base MCP 用 FLock 的 Web3 基礎模型取代了 Anthropic 的 Claude 的鏈上部分。 "Claude 原本預期會成為默認執行引擎。然而，在三月，Base 最終選擇了 FLock 作為其鏈上代理執行的默認模型，因為 FLock 在各種 Web3 基準測試中超越了 Claude。"

3/ 但什麼是 FLock？ FLock 是一個以隱私為首的 AI 全堆棧基礎設施。 他們在大規模上開創了聯邦學習（FL）——一種去中心化的訓練方法，模型在不共享原始數據的情況下進行協作學習。 需要顛覆的行業是那些隱私至關重要的行業（例如：醫療保健、政府、銀行、律師事務所等）。 FLock 的核心論點：公共數據已經被刮取。AI 的下一次飛躍將來自私有數據。 該協議涵蓋了從數據準備到模型部署的全堆棧，分為三個層次： + AI Arena = 像 Bittensor，進行開放模型訓練和競爭 + FL Alliance = 像 Nous Research，進行微調 + Moonbase = 像 Virtuals，為代理和 AI 模型提供支持 @Defi0xJeff 對 FLock 做了精彩的寫作，詳細介紹了它。請在這裡查看：

5/ 數字本身也會說話 • 7,169 個 AI 模型已創建 • 186 個交易節點 • 249 個驗證者 • 1,263 個驗證者 • 613,692 次驗證提交 @MessariCrypto 在這裡詳細報導了 Flock（自那以來數字有所增加，顯示出穩定的增長）：

8/ 他們從 @DCGco 和 @OKX_Ventures 籌集了 900 萬美元，這兩家在 2024 年 12 月加碼投資（這總是個好兆頭），還有 @GSR_io（他們的市場做市商）。 如你所見，這些投資者不僅僅是在寫支票。GSR 正在用交易數據訓練去中心化模型，而 DCG 則支持子網並且是官方驗證者。 另一個突出的 Flock 驗證者是 A41，韓國最大的驗證者，按總質押資產計算。 他們還獲得了以太坊基金會的資助。

10/ 風險投資公司以1.5億美元和3億美元的完全稀釋估值進行投資，並鎖定12個月的懸崖期 + 24個月的歸屬期，團隊和顧問也包括在內。對於這些的賣壓沒有任何擔憂。 流通供應量將通過通脹大幅增加，以激勵參與生態系統。這是需要考慮的因素。 幸運的是，子網賺取$TAO獎勵，我希望他們能利用這些來避免$FLOCK通脹。

12/ 團隊最近暗示正在與麥克拉倫F1團隊合作。 這就是他們所處的層次。不是每個人都能進入這些設施。 考慮到F1的競爭性，我不會感到驚訝，看到這種針對隱私優先的AI模型的合作。

13/ 其他： • Flock 也在 @CBinsights 評選的最具潛力的 100 家 AI 公司中被突出顯示，與 @Figure_robot、@LangChainAI 和其他 web2 初創公司並列。 • 團隊撰寫了一篇獲獎論文，探討聯邦學習在醫療保健中的應用。（論文： • 他們還有大量其他學術論文和引用：

14/ 這是我目前的概述。論點很簡單： • 首次由 web2 LLM（阿里巴巴的 Qwen）整合去中心化 AI 系統，直接使用 Flock 來訓練和構建模型 • 整合在 Base MCP 中以進行鏈上執行 • 由 DCG、OKX、GSR 籌集了 900 萬美元 • 數據顯示高水平的採用，像 GSR、Animoca 或 Dimo 等參與者正在訓練模型 • 穩固的基礎技術（聯邦學習），擁有良好的敘事和願景（隱私優先的 AI），以及一個全棧的共同創建平台，為代幣帶來價值增長 • 潛在的與 McLaren 的合作 • 由 Yuma Group 和 DCG 支持的 Bittensor 子網 • 僅有 2000 萬美元的市值，且質押/鎖定比例不斷增加 • 在 Bybit、Upbit 和 Bithumb 等一級交易所上市，並在韓國市場有很好的滲透率