1/ Fil sur ce que je pense être l'un des projets les plus sous-estimés du marché : $FLOCK 🧵 >> @flock_io est devenu le premier et le seul AI décentralisé intégré par @Alibaba_Qwen, le LLM d'Alibaba (le GPT d'OpenAI, le Claude d'Anthropic). Ce n'est pas un partenariat vide, comme si Flock utilisait simplement Alibaba Cloud ou intégrait les modèles Qwen. Au lieu de cela, Qwen construit des modèles et s'entraîne sur l'infrastructure de Flock pour une AI décentralisée axée sur la confidentialité. Quelques informations : >> La version 2.5 de Qwen en edge est en cours d'entraînement avec FLock et sera vendue directement à des cas d'utilisation industriels, comme les hôpitaux, les institutions financières et d'autres secteurs où la confidentialité des données est d'une importance capitale. Dans leurs propres mots : "Ceci marque le premier déploiement d'un modèle d'agent AI décentralisé au sein d'un écosystème AI centralisé majeur".

2/ C'est déjà assez grand, mais il y a plus. @base MCP a remplacé la partie onchain de Claude d'Anthropic par le Modèle de Fondation Web3 de FLock. "Claude devait être le moteur d'exécution par défaut. Cependant, en mars, Base a finalement choisi FLock comme son modèle par défaut pour l'exécution d'agents onchain, après que FLock ait surpassé Claude sur divers benchmarks Web3."

3/ Mais qu'est-ce que FLock ? FLock est une infrastructure full-stack pour une IA axée sur la confidentialité. Ils ont été les pionniers de l'apprentissage fédéré (FL) à grande échelle — une méthode d'entraînement décentralisée où les modèles apprennent de manière collaborative sans partager de données brutes. Les secteurs à perturber sont ceux où la confidentialité est vitale (par exemple, la santé, le gouvernement, la banque, les cabinets d'avocats, etc). La thèse centrale de FLock : les données publiques ont déjà été collectées. Le prochain saut dans l'IA viendra des données privées. Le protocole couvre l'ensemble de la pile, de la préparation des données au déploiement des modèles, à travers trois couches : + AI Arena = comme Bittensor, pour l'entraînement et la compétition de modèles ouverts + FL Alliance = comme Nous Research, pour le fine-tuning + Moonbase = comme Virtuals, pour les agents et les modèles d'IA @Defi0xJeff a rédigé un excellent article sur FLock, le couvrant de manière exhaustive. Consultez-le ici :

5/ Les chiffres parlent d'eux-mêmes • 7 169 modèles d'IA créés • 186 nœuds de trading • 249 validateurs • 1 263 validateurs • 613 692 soumissions de validation @MessariCrypto a couvert Flock en détail ici (les chiffres ont augmenté depuis, montrant une croissance constante) :

8/ Ils ont levé 9 millions de dollars auprès de @DCGco et @OKX_Ventures, qui ont réinvesti en décembre 2024 (toujours un bon signe), et de @GSR_io (également leur Market Maker). Comme vous pouvez le voir, ces investisseurs ne se contentent pas d'écrire des chèques. GSR forme des modèles décentralisés avec des données de trading, et DCG soutient le sous-réseau et est un validateur officiel. Un autre validateur Flock qui se distingue est A41, le plus grand validateur de Corée en termes d'actifs total stakés. Ils ont également reçu une subvention de la Fondation Ethereum.

10/ Les VC ont investi à 150M $ et 300M $ FDV et sont bloqués pour un cliff de 12 mois + 24 mois de vesting, tout comme l'équipe et les conseillers. Aucune inquiétude concernant la pression de vente de ceux-ci. L'offre en circulation va augmenter considérablement via l'inflation pour inciter à la participation dans l'écosystème. C'est quelque chose à prendre en compte. Heureusement, le sous-réseau gagne des récompenses $TAO que j'espère qu'ils utiliseront pour éviter l'inflation de $FLOCK.

12/ L'équipe a récemment laissé entendre qu'elle préparait quelque chose avec l'équipe McLaren F1. C'est à ce niveau qu'ils jouent. Tout le monde n'entre pas dans ces installations. Cela ne me surprendrait pas, étant donné la nature compétitive de la Formule 1, de voir des collaborations de ce type pour des modèles d'IA axés sur la confidentialité.

13/ Autres : • Flock est également mis en avant dans le top 100 des entreprises d'IA les plus prometteuses par @CBinsights, aux côtés de titans comme @Figure_robot, @LangChainAI, et d'autres startups web2. • L'équipe a rédigé un article primé sur l'application de l'apprentissage fédéré à la santé. (article : • Ils ont des tonnes d'autres articles académiques et citations :

14/ Voici mon aperçu pour l'instant. La thèse est simple : • Première intégration d'un système d'IA décentralisé par un LLM web2 — Qwen d'Alibaba, utilisant directement Flock pour entraîner et construire des modèles • Intégré dans Base MCP pour une exécution onchain • Levé 9 millions de dollars par DCG, OKX, GSR • Des chiffres qui signalent des niveaux d'adoption élevés, avec des acteurs comme GSR, Animoca ou Dimo entraînant des modèles • Technologie sous-jacente solide (apprentissage fédéré) avec une bonne narration et vision (IA axée sur la confidentialité), et une plateforme de co-création full-stack avec accumulation de valeur pour le token • Partenariat potentiel avec McLaren • Sous-réseau Bittensor soutenu par Yuma Group et DCG • Seulement 20 millions de dollars de capitalisation boursière avec un ratio de staking / locking en constante augmentation • Coté sur des échanges de niveau 1 comme Bybit, Upbit et Bithumb, avec une excellente pénétration sur le marché coréen