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Allora Network kollektive Intelligenz @AlloraNetwork ist ein dezentralisiertes kollektives Intelligenzprotokoll, das entwickelt wurde, um die strukturellen Grenzen zentralisierter KI-Entwicklungsmodelle zu überwinden. Dieses Netzwerk wurde auf der Cosmos-Blockchain aufgebaut und implementiert eine "selbstverbessernde kollektive Intelligenz", bei der einzelne Modelle nicht isoliert lernen, sondern ihre Leistung durch gegenseitige Bewertung und Feedback verbessern. Dies ist ein Versuch, die Intransparenz, Voreingenommenheit und die Konzentration von Kontrolle zu lösen, die traditionelle Einzel-KI-Modelle aufweisen, und wird als Alternative zu einem von zentralen Unternehmen dominierten KI-Ökosystem präsentiert. Die Struktur von Allora gliedert sich in drei zentrale Elemente. Erstens nehmen mehrere Arbeiter-Modelle über eine verteilte Modellkooperationsstruktur an bestimmten Themen teil, während Gutachter die Leistung validieren und Koordinatoren die aggregierten Ergebnisse gewichten und integrieren. Zweitens erhöht das Netzwerk kontinuierlich die Genauigkeit durch einen selbstverbessernden Zyklus, der auf Peer-Bewertungen basiert. Jedes Modell sagt die Leistung anderer Modelle voraus und vergleicht sie mit den tatsächlichen Ergebnissen, um die Gewichtungen neu anzupassen. Drittens wird es durch ein "Pay What You Want"-Modell (PWYW) betrieben, bei dem Nutzer so viel zahlen, wie sie möchten, um Vorhersagen anzufordern. Infolgedessen erhalten die Modelle Belohnungen, die proportional zu ihrer Leistung und Genauigkeit sind, und die Netzwerkressourcen werden dynamisch entsprechend der Marktnachfrage verteilt. Laut Testnet wurden über 690 Millionen Inferenzanfragen durchgeführt, und mehr als 288.000 Modelle sind in 55 Themen aktiv. Bei kurzfristigen Bitcoin-Richtungsvorhersagen zeigte es eine statistisch signifikante Überlegenheit von über 53 %, während es bei langfristigen Vorhersagen über 58 % lag, verglichen mit zufälligen Vorhersagen. Diese Daten deuten darauf hin, dass die Vorhersagegenauigkeit des kollektiven Intelligenzansatzes eine höhere kontextuelle Erkennungsleistung aufweist als der Einzelmodellansatz. Technisch implementiert Allora Zero-Knowledge-Machine-Learning (zkML), um die Legitimität von Berechnungen zu beweisen, ohne die interne Struktur oder Datensätze der Modelle offenzulegen. Diese Funktion löst das "Black-Box"-Problem zentralisierter KI und ermöglicht die Überprüfung vertrauenswürdiger Vorhersageergebnisse on-chain. Diese Technologie wurde in DeFi-Protokolle wie PancakeSwap integriert und hat tatsächlich ein Handelsvolumen von über 3,8 Millionen Dollar generiert, was ihre Wirksamkeit beweist. In Bezug auf die Ökosystemerweiterung hat Allora strategische Partnerschaften mit AWS, @plumenetwork, ZKsync, gumi und @SonicLabs geschlossen. AWS bietet Infrastrukturunterstützung, Plume nutzt Daten aus dem Markt für reale Vermögenswerte (RWA), und ZKsync ist für Layer-2-Erweiterungen verantwortlich. Darüber hinaus ermöglicht die dezentrale Struktur auf Basis von Cosmos die Themenbildung und Modellverteilung, die zensurresistent ist, und die Governance über den $ALLO-Token ermöglicht ein teilnehmerzentriertes Ökosystem. Langfristig gibt es jedoch einige strukturelle Risiken. Zentrale KI-Unternehmen sichern sich über 12 Milliarden Dollar an KI-Umsatz pro Jahr und überwältigende Rechenressourcen, was sie in Bezug auf Geschwindigkeit und Effizienz erheblich vor dezentralisierten Modellen zurücklässt. Darüber hinaus verursacht die zkML-Validierung im Vergleich zu zentralisierten Systemen 10-100 Mal höhere Berechnungskosten, und die etwa 1.000 TPS-Grenze des Cosmos-Netzwerks erschwert die Durchführung großangelegter KI-Aufgaben on-chain. Aus rechtlicher Sicht ist die Verantwortlichkeit dezentraler Netzwerke unklar, gemäß den KI-Regulierungsrichtlinien (EU AI Act) und Datenschutzbestimmungen (GDPR usw.), und es besteht das Risiko, dass der ALLO-Token als Wertpapier betrachtet wird. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Allora Network ein experimenteller Versuch ist, technische und wirtschaftliche Alternativen zur Lösung der Intransparenz und Kontrollprobleme von KI anzubieten. Es hat bereits die technische Machbarkeit im Testnet bewiesen und hat eine überprüfbare dezentrale Inferenzinfrastruktur aufgebaut, was ihm eine einzigartige Position im Web3-AI-Infrastrukturmarkt verleiht. Dennoch bleiben die tatsächliche Stabilität und Skalierbarkeit, die Reaktionsfähigkeit auf regulatorische Anforderungen und die Erweiterung der Ökosystemteilnahme nach dem Mainnet-Start entscheidende Variablen für den Erfolg. Wenn dieses Netzwerk große Teilnahmen anzieht und die Probleme der Recheneffizienz löst, könnte Allora zu einer realen Gegenkraft gegen die zentrale KI-Ordnung werden. Umgekehrt besteht jedoch die Möglichkeit, dass technische Engpässe oder regulatorische Risiken die Vision von "verifizierbarer dezentraler KI" auf einen begrenzten Nischenmarkt beschränken.

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