Allora Network collectieve intelligentie @AlloraNetwork is een gedecentraliseerd collectief intelligentieprotocol dat is ontworpen om de structurele beperkingen van gecentraliseerde AI-ontwikkelingsmodellen te overwinnen. Dit netwerk is gebouwd op de Cosmos-blockchain en implementeert 'zelfverbeterende collectieve intelligentie', waarbij individuele modellen niet geïsoleerd leren, maar hun prestaties verbeteren door middel van wederzijdse evaluatie en feedback. Dit is een poging om de problemen van ondoorzichtigheid, vooringenomenheid en controleconcentratie die traditionele enkele AI-modellen hebben, op te lossen en wordt gepresenteerd als een alternatief voor een AI-ecosysteem dat wordt gedomineerd door gecentraliseerde bedrijven. De structuur van Allora is onderverdeeld in drie kerncomponenten. Ten eerste, via een gedistribueerde modelcoöperatiestructuur, nemen meerdere werkmodellen (Worker) deel aan specifieke onderwerpen (Topic), terwijl beoordelaars (Reputer) de prestaties verifiëren en coördinatoren (Coordinator) de verzamelde resultaten op basis van gewichten integreren. Ten tweede verhoogt het netwerk continu de nauwkeurigheid via een zelfverbeteringslus op basis van peer-evaluatie. Elk model voorspelt de prestaties van andere modellen en de gewichten worden opnieuw aangepast door deze te vergelijken met de werkelijke resultaten. Ten derde wordt het netwerk geëxploiteerd via een 'pay-what-you-want' (PWYW) structuur, waarbij gebruikers betalen wat ze willen om voorspellingen aan te vragen. Hierdoor ontvangen modellen beloningen die evenredig zijn aan hun prestaties en nauwkeurigheid, en worden netwerkbronnen dynamisch verdeeld op basis van de marktvraag. Op basis van de testnet zijn er meer dan 690 miljoen inferenties uitgevoerd en zijn er meer dan 288.000 modellen actief in 55 onderwerpen. Voor kortetermijn Bitcoin-richtingvoorspellingen toonde het netwerk een statistisch significante voorsprong van meer dan 53%, en voor langetermijnvoorspellingen meer dan 58% in vergelijking met willekeurige voorspellingen. Deze gegevens suggereren dat de voorspellingsnauwkeurigheid van de collectieve intelligentiebenadering een hogere contextuele herkenningsprestatie oplevert dan de benadering van een enkel model. Technisch gezien implementeert Allora zero-knowledge machine learning (zkML) om de rechtmatigheid van berekeningen te bewijzen zonder de interne structuur of datasets van de modellen openbaar te maken. Deze functie lost het 'black box'-probleem van gecentraliseerde AI op en maakt het mogelijk om betrouwbare voorspellingsresultaten on-chain te verifiëren. Deze technologie is geïntegreerd met DeFi-protocollen zoals PancakeSwap en heeft daadwerkelijk meer dan 3,8 miljoen dollar aan weddenschappen gegenereerd, waarmee de effectiviteit is bewezen. Wat betreft ecosysteemuitbreiding heeft Allora strategische partnerschappen gesloten met AWS, @plumenetwork, ZKsync, gumi, @SonicLabs, enz. AWS biedt infrastructuurondersteuning, Plume benut gegevens van de echte activa (RWA) markt, en ZKsync is verantwoordelijk voor layer 2-schaalvergroting. Bovendien maakt de gedecentraliseerde structuur op basis van Cosmos het mogelijk om onderwerpen te genereren en modellen te implementeren die resistent zijn tegen censuur, en de governance via de $ALLO-token maakt een deelnemersgerichte ecosysteem mogelijk. Echter, op de lange termijn zijn er enkele structurele risico's. Gecentraliseerde AI-bedrijven hebben meer dan 12 miljard dollar aan jaarlijkse AI-inkomsten en overweldigende rekenkracht, waardoor ze gedecentraliseerde modellen op het gebied van snelheid en efficiëntie aanzienlijk overtreffen. Bovendien vereist zkML-validatie 10 tot 100 keer de rekenkosten in vergelijking met gecentraliseerde systemen, en de limiet van ongeveer 1.000 TPS van het Cosmos-netwerk maakt het moeilijk om grootschalige AI-taken on-chain uit te voeren. Wat betreft juridische aspecten is de aansprakelijkheid van gedecentraliseerde netwerken onduidelijk volgens AI-regelgeving (EU AI Act) en gegevensbeschermingsregels (GDPR, enz.), en er bestaat ook een risico dat de ALLO-token als een effect wordt beschouwd. Concluderend kan worden gesteld dat Allora Network een experimentele poging is om technische en economische alternatieven te bieden voor de ondoorzichtigheid en controleproblemen van AI. Het heeft al de technische haalbaarheid op het testnet bewezen en heeft een verifieerbare gedecentraliseerde inferentie-infrastructuur opgebouwd, waarmee het een unieke positie in de Web3 AI-infrastructuurmarkt inneemt. Echter, na de lancering van het mainnet blijven de werkelijke stabiliteit, schaalbaarheid, regelgeving en de uitbreiding van ecosysteemdeelname cruciale variabelen voor succes. Als dit netwerk grootschalige deelname kan aantrekken en de rekenefficiëntieproblemen kan oplossen, kan Allora een substantiële tegenkracht tegen de gecentraliseerde AI-orde worden. Aan de andere kant, als technische knelpunten of regelgevingsrisico's zich voordoen, bestaat de mogelijkheid dat de visie van 'verifieerbare gedecentraliseerde AI' beperkt blijft tot een nichemarkt.