1/ Draadje over wat ik denk dat een van de meest onderbelichte projecten op de markt is: $FLOCK 🧵 >> @flock_io werd de eerste en enige gedecentraliseerde AI geïntegreerd door @Alibaba_Qwen, Alibaba's LLM (de GPT van OpenAI, de Claude van Anthropic). Dit is geen lege samenwerking, zoals Flock die simpelweg Alibaba Cloud gebruikt of Qwen-modellen integreert. In plaats daarvan bouwt Qwen modellen en traint het op de infrastructuur van Flock voor gedecentraliseerde privacy-eerste AI. Enkele alpha: >> Qwen's 2.5 on-edge versie wordt getraind met Flock en zal direct aan de industrie worden verkocht, zoals ziekenhuizen, financiële instellingen en andere sectoren waar gegevensprivacy van het grootste belang is. In hun eigen woorden: "Dit markeert de eerste implementatie van een gedecentraliseerd AI-agentmodel binnen een groot gecentraliseerd AI-ecosysteem."

2/ Dat is al groot genoeg, maar er is meer. @base MCP verving het on-chain gedeelte van Anthropic's Claude met FLock's Web3 Foundation Model. "Claude werd verwacht de standaard uitvoeringsengine te zijn. Echter, in maart koos Base uiteindelijk FLock als zijn standaardmodel voor on-chain agentuitvoering, nadat FLock Claude op verschillende Web3 benchmarks had overtroffen."

3/ Maar wat is FLock? FLock is een full-stack infrastructuur voor privacy-first AI. Ze hebben Federated Learning (FL) op grote schaal gepionierd — een gedecentraliseerde trainingsmethode waarbij modellen samen leren zonder ruwe gegevens te delen. Sectoren die verstoord moeten worden zijn die waar privacy van vitaal belang is (bijv. gezondheidszorg, overheid, bankwezen, advocatenkantoren, enz.). De kernthese van FLock: openbare gegevens zijn al verzameld. De volgende sprong in AI zal komen van privégegevens. Het protocol dekt de volledige stack, van gegevensvoorbereiding tot modelimplementatie, over drie lagen: + AI Arena = zoals Bittensor, voor open modeltraining en competitie + FL Alliance = zoals Nous Research, voor fine-tuning + Moonbase = zoals Virtuals, voor agenten en AI-modellen @Defi0xJeff heeft een fantastische beschrijving van FLock geschreven, die het uitgebreid behandelt. Bekijk het hier:

5/ Cijfers spreken ook voor zichzelf • 7.169 AI-modellen gemaakt • 186 handelsnodes • 249 validators • 1.263 validators • 613.692 validatie-indieningen @MessariCrypto heeft Flock hier in detail behandeld (de cijfers zijn sindsdien gestegen en tonen een constante groei):

8/ Ze hebben $9M opgehaald van @DCGco en @OKX_Ventures, die in december '24 opnieuw hebben geïnvesteerd (altijd een goed teken), en @GSR_io (ook hun Market Maker). Zoals je kunt zien, schrijven deze investeerders niet zomaar cheques. GSR traint gedecentraliseerde modellen met handelsdata, en DCG ondersteunt het subnet en is een officiële validator. Een andere Flock-validator die opvalt is A41, de grootste validator van Korea op basis van totaal gestake activa. Ze hebben ook een subsidie ontvangen van de Ethereum Foundation.

10/ VCs hebben geïnvesteerd tegen $150M en 300M FDV en zijn vergrendeld voor 12 maanden cliff + 24 maanden vesting, evenals het team en adviseurs. Geen zorgen over verkoopdruk van deze. De circulerende voorraad zal aanzienlijk toenemen door inflatie om deelname aan het ecosysteem te stimuleren. Iets om rekening mee te houden. Gelukkig verdient de subnet $TAO-beloningen waarvan ik hoop dat ze deze gebruiken om $FLOCK-inflatie te vermijden.

12/ Het team heeft onlangs gesuggereerd dat ze iets aan het voorbereiden zijn met het McLaren F1-team. Dat is het niveau waarop ze spelen. Niet iedereen komt in die faciliteiten binnen. Het zou me niet verbazen, gezien de competitieve aard van de Formule 1, om samenwerkingen van dit soort te zien voor privacy-first AI-modellen.

13/ Overige: • Flock wordt ook genoemd in de top 100 van de meest veelbelovende AI-bedrijven door @CBinsights, naast titanen zoals @Figure_robot, @LangChainAI en andere web2-startups. • Het team heeft een bekroond artikel geschreven over de toepassing van gefedereerd leren in de gezondheidszorg. (artikel: • Ze hebben talloze andere academische artikelen en citaties:

14/ Dat is mijn overzicht voor nu. De thesis is eenvoudig: • De eerste integratie van een gedecentraliseerd AI-systeem door een web2 LLM — Alibaba’s Qwen, die Flock rechtstreeks gebruikt om modellen te trainen en te bouwen • Geïntegreerd in Base MCP voor on-chain uitvoering • $9M opgehaald door DCG, OKX, GSR • Cijfers die hoge niveaus van adoptie signaleren, met spelers zoals GSR, Animoca of Dimo die modellen trainen • Solide onderliggende technologie (federated learning) met een goed verhaal en visie (privacy-first AI), en een full-stack co-creatieplatform met waardeaccumulatie voor de token • Potentiële samenwerking met McLaren • Bittensor subnet gesteund door Yuma Group en DCG • Slechts $20M marktkapitalisatie met een steeds toenemende staking / locking ratio • Genoteerd op tier 1 exchanges zoals Bybit, Upbit en Bithumb, met een geweldige penetratie in de Koreaanse markt