1/ Wątek na temat tego, co uważam za jeden z najbardziej niedocenianych projektów na rynku: $FLOCK 🧵 >> @flock_io stał się pierwszym i jedynym zdecentralizowanym AI zintegrowanym z @Alibaba_Qwen, LLM Alibaby (GPT do OpenAI, Claude do Anthropic). To nie jest pusta współpraca, jak Flock po prostu korzystający z Alibaba Cloud lub integrujący modele Qwen. Zamiast tego, Qwen buduje modele i trenuje na infrastrukturze Flock dla zdecentralizowanego AI z priorytetem na prywatność. Trochę alfa: >> Wersja 2.5 Qwen na krawędzi jest trenowana z Flockiem i będzie sprzedawana bezpośrednio do zastosowań przemysłowych, takich jak szpitale, instytucje finansowe i inne sektory, w których prywatność danych ma najwyższe znaczenie. Ich własnymi słowami: "To oznacza pierwsze wdrożenie modelu agenta AI w zdecentralizowanym systemie AI w ramach dużego centralizowanego ekosystemu AI."

2/ To już wystarczająco dużo, ale to nie koniec. @base MCP zastąpił część onchain Anthropic’s Claude modelem Web3 Foundation FLock. "Claude miał być domyślnym silnikiem wykonawczym. Jednak w marcu Base ostatecznie wybrał FLock jako swój domyślny model do wykonania agentów onchain, po tym jak FLock przewyższył Claude w różnych benchmarkach Web3."

3/ Ale czym jest FLock? FLock to infrastruktura full-stack dla AI z priorytetem na prywatność. Pionierzy Federated Learning (FL) w skali — zdecentralizowana metoda treningu, w której modele uczą się wspólnie, nie dzieląc się surowymi danymi. Sektory do zakłócenia to te, w których prywatność jest kluczowa (np. opieka zdrowotna, rząd, bankowość, kancelarie prawne itp.). Główna teza FLock: publiczne dane zostały już zebrane. Następny skok w AI będzie pochodził z danych prywatnych. Protokół obejmuje pełny stos, od przygotowania danych po wdrożenie modelu, w trzech warstwach: + AI Arena = jak Bittensor, do otwartego treningu modeli i rywalizacji + FL Alliance = jak Nous Research, do dostrajania + Moonbase = jak Virtuals, do agentów i modeli AI @Defi0xJeff napisał fantastyczny artykuł na temat FLock, szczegółowo go omawiając. Sprawdź to tutaj:

5/ Liczby mówią same za siebie • 7 169 stworzonych modeli AI • 186 węzłów handlowych • 249 walidatorów • 1 263 walidatorów • 613 692 zgłoszenia walidacji @MessariCrypto szczegółowo omówił Flock tutaj (liczby wzrosły od tego czasu, pokazując stały wzrost):

8/ Zebrali 9 milionów dolarów od @DCGco i @OKX_Ventures, którzy zainwestowali ponownie w grudniu '24 (zawsze dobry znak), oraz od @GSR_io (również ich Market Maker). Jak widać, ci inwestorzy nie tylko piszą czeki. GSR szkoli zdecentralizowane modele na podstawie danych handlowych, a DCG wspiera subnet i jest oficjalnym walidatorem. Innym walidatorem Flock, który się wyróżnia, jest A41, największy walidator w Korei pod względem całkowitych stakowanych aktywów. Otrzymali również dotację od Fundacji Ethereum.

10/ VC zainwestowali przy wycenie 150M i 300M FDV, a ich środki są zablokowane na 12 miesięcy klifu + 24 miesiące vestingu, podobnie jak zespół i doradcy. Nie ma obaw o presję sprzedażową z ich strony. Cyrkulująca podaż znacznie wzrośnie z powodu inflacji, aby zachęcić do uczestnictwa w ekosystemie. Coś, co należy wziąć pod uwagę. Na szczęście subnet zarabia nagrody w $TAO, które mam nadzieję, że wykorzystają, aby uniknąć inflacji $FLOCK.

12/ Zespół niedawno zasugerował, że pracuje nad czymś z zespołem McLaren F1. To jest poziom, na którym grają. Nie każdy ma dostęp do tych obiektów. Nie zdziwiłbym się, biorąc pod uwagę konkurencyjny charakter Formuły 1, gdybyśmy zobaczyli współprace tego typu w przypadku modeli AI z priorytetem na prywatność.

13/ Inne: • Flock jest również wyróżniony w top 100 najbardziej obiecujących firm AI według @CBinsights, obok gigantów takich jak @Figure_robot, @LangChainAI i innych startupów web2. • Zespół napisał nagradzany artykuł na temat zastosowania uczenia federacyjnego w opiece zdrowotnej. (artykuł: • Mają mnóstwo innych prac naukowych i cytatów:

14/ To na razie moje podsumowanie. Teza jest prosta: • Pierwsza integracja zdecentralizowanego systemu AI przez web2 LLM — Qwen od Alibaby, bezpośrednio wykorzystująca Flock do trenowania i budowania modeli • Zintegrowane w Base MCP do wykonania onchain • Zebrano 9 milionów dolarów od DCG, OKX, GSR • Liczby, które sygnalizują wysokie poziomy adopcji, z graczami takimi jak GSR, Animoca czy Dimo trenującymi modele • Solidna technologia bazowa (uczenie federacyjne) z dobrą narracją i wizją (AI z priorytetem na prywatność) oraz pełnostackowa platforma współtworzenia z akumulacją wartości dla tokena • Potencjalne partnerstwo z McLarenem • Subnet Bittensor wspierany przez Yuma Group i DCG • Tylko 20 milionów dolarów kapitalizacji rynkowej z ciągle rosnącym wskaźnikiem stakowania / blokowania • Notowane na giełdach tier 1, takich jak Bybit, Upbit i Bithumb, z dużą penetracją na rynku koreańskim