PolyChain领投，Allora如何用“模型飞轮”重塑AI推理服务？

凭借$3500万融资，PolyChain、Framework等VC老炮儿领投的Allora最近表现特别炸眼，我看不少人说它是“预测市场”？错，说说对这个项目的理解：

1）准确说，Allora是一个去中心化的AI推理服务平台，用户有任何需要AI判断的需求，包括价格预测、策略优化、风险评估等都可以付费让AI Agent提供服务。所以预测市场只是Allora的一个应用场景，而不是全部；

2）那 AI 模型本就参差不齐的推理输出能力，要如何成为成熟批量输出的上游供应商呢？答案在于，Allora搭建了一个由AI模型群策群力+竞争协作的聚合平台；

它的机制很直白，比如，用户想预测接下来ETH是涨是跌，决定LP价格区间如何设置？传统做法是看K线听KOL分析，或者买各种定制化的AI模型 API给预测，发现给了一堆差异化的答案。能不能有一个聚合推理服务平台搞定这一对比筛选的过程呢？

关键就在这，用户把需求丢给Allora后，网络架构里28w个节点会竞相给答案，有的说涨、有的说跌、有的横盘，Allora会给这些模型投票，并记录历史成绩单，给预测成功率高的AI模型更高权重，并发送代币奖励，同时给瞎猜的扣分扣押金。

这就形成了正向飞轮：预测准的模型赚得多、权重越来越高、接更多任务；一直瞎猜的被淘汰出局。

3）所以，我更倾向于Allora是AI推理服务的基础设施层，具备按需调用AI模型组合的能力。主要有两大应用场景：

DeFAI：当AI Agent执行链上交易是，需要判断某笔交易是否被MEV，调整Uniswap LP时实时给最优价格区间，以及判断AAVE是否有清算风险，Yield池子如何动态调整杠杆率等等；

预测市场：用AI模型动态调整更新概率，相比那种纯靠交易量定价的机制，AI的聚合推理能给用户一个更智能的预测起点，避免纯粹的随大流。

不过，本质上Allora还只是基建服务设施，在早期模型少、数据少，准确率不足的情况下，也会经历漫长的积蓄能量期。

但若未来DeFAi、预测市场两大前景市场都能成为主流，其基建服务价值可就凸显出来了。