1. Тема про те, що, на мою думку, є одним з найбільш непомітних проектів на ринку: $FLOCK 🧵 >> @flock_io став першим і єдиним децентралізованим штучним інтелектом, інтегрованим компанією @Alibaba_Qwen, LLM від Alibaba (GPT до OpenAI, від Claude до Anthropic). Це не порожнє партнерство, на кшталт простого використання Alibaba Cloud або інтеграції моделей Qwen. Замість цього Qwen будує моделі та навчається на інфраструктурі Flock для децентралізованого штучного інтелекту, орієнтованого на конфіденційність. Деякі альфа-версії: Версія >> Qwen 2.5 on-edge навчається за допомогою FLock і буде продаватися безпосередньо в промисловості, таких як лікарні, фінансові установи та інші сектори, де конфіденційність даних має першорядне значення. За їхніми власними словами: «Це знаменує собою перше розгортання децентралізованої моделі агента штучного інтелекту в основній централізованій екосистемі штучного інтелекту».

2. Це вже досить багато, але це ще не все. @base MCP замінив ончейн-частину Claude від Anthropic на модель Web3 Foundation від FLock. "Очікувалося, що Клод буде двигуном виконання за замовчуванням. Однак у березні Base зрештою обрала FLock як модель за замовчуванням для виконання агентів ончейн, після того, як FLock перевершив Claude за різними тестами Web3».

3/ Але що таке FLock? FLock — це повноцінна інфраструктура для штучного інтелекту, орієнтованого на конфіденційність. Вони стали першопрохідцями в масштабному федеративному навчанні (FL) — децентралізованому методі навчання, де моделі навчаються разом, не обмінюючись необробленими даними. Сектори, які потребують руйнування, – це ті, де конфіденційність є життєво важливою (наприклад, охорона здоров'я, уряд, банківська справа, юридичні фірми тощо). Основна теза FLock: публічні дані вже були утилізовані. Наступний стрибок у розвитку штучного інтелекту відбудеться за рахунок приватних даних. Протокол охоплює повний стек, від підготовки даних до розгортання моделі, на трьох рівнях: + AI Arena = як Bittensor, для навчання та змагань з відкритою моделлю + FL Alliance = як Nous Research, для тонкого налаштування + Moonbase = як Virtuals, для агентів та моделей штучного інтелекту @Defi0xJeff зробив фантастичну статтю про FLock, детально висвітливши її. Перевірте це тут:

5/ Числа також говорять самі за себе • Створено 7 169 моделей штучного інтелекту • 186 торгових вузлів • 249 валідаторів • 1 263 валідаторів • 613 692 заявок на підтвердження @MessariCrypto докладно розглянули Flock тут (з тих пір цифри зросли, демонструючи стабільне зростання):

8/ Вони залучили $9 млн від @DCGco та @OKX_Ventures, які подвоїли ставки у грудні '24 (завжди хороший знак) та @GSR_io (також їхній маркет-мейкер). Як бачите, ці інвестори не просто виписують чеки. GSR навчає децентралізовані моделі з торговими даними, а DCG підтримує підмережу і є офіційним валідатором. Ще одним валідатором Flock, який виділяється, є A41, найбільший валідатор у Кореї за загальною кількістю активів у стейкінгу. Також вони отримали грант від Ethereum Foundation.

10/ Венчурні капіталісти інвестували в 150 мільйонів доларів і 300 мільйонів FDV і заблоковані на 12 мільйонів скель + 24 мільйони вестингу, а також команда та радники. Жодних побоювань щодо тиску з боку продажів. Циркулююча пропозиція значно зросте через інфляцію, щоб стимулювати участь в екосистемі. Дещо потрібно враховувати. На щастя, підмережа отримує $TAO винагороди, які, я сподіваюся, вони використовують, щоб уникнути $FLOCK інфляції.

Нещодавно команда натякнула, що готує щось із командою McLaren F1. Саме на такому рівні вони грають. Не всі заходять у ті заклади. Я не здивуюся, враховуючи змагальний характер Формули-1, побачивши співпрацю такого роду для моделей штучного інтелекту, орієнтованих на конфіденційність.

13/ Інші: • Flock також входить до списку 100 найперспективніших компаній зі штучним інтелектом за версією @CBinsights, поряд із такими титанами, як @Figure_robot, @LangChainAI та іншими стартапами web2 • Команда є автором відзначеної нагородами статті про застосування федеративного навчання в охороні здоров'я. (статті: • Вони мають безліч інших наукових праць та цитат:

14/ Це мій огляд на даний момент. Теза проста: • Перша в історії інтеграція децентралізованої системи штучного інтелекту за допомогою web2 LLM — Qwen від Alibaba, який безпосередньо використовує Flock для навчання та створення моделей • Інтегровано в Base MCP для виконання в ланцюжку • Залучили $9 млн від DCG, OKX, GSR • Цифри, які свідчать про високий рівень прийняття, з такими гравцями, як моделі тренувань GSR, Animoca або Dimo • Надійна базова технологія (федеративне навчання) з хорошим наративом і баченням (AI, орієнтована на конфіденційність), а також платформа для спільного створення повного стека з накопиченням вартості в токен • Потенційне партнерство з McLaren • Підмережа Bittensor за підтримки Yuma Group і DCG • Лише $20 млн ринкової капіталізації з постійно зростаючим співвідношенням стейкінгу/блокування • Акції котируються на біржах рівня 1, таких як Bybit, Upbit і Bithumb, з великим проникненням на корейський ринок