撰文：深潮 TechFlow

Crypto AI 正在无限趋近「Gartner Hype Cycle」发展曲线：

ChatGPT 横空出世后，Crypto + AI 创新叙事迅速聚集大量目光，GOAT 的出现更是引爆市场情绪，我们共同见证了 2024 年夏天上演的 AI Meme Summer，Crypto + AI 进入以概念炒作为主的期望峰值期。

随后在 TRUMP Meme、Deepseek、关税等因素的多重夹击之下，AI Meme 泡沫提前破裂，Crypto + AI 市值大幅回撤，推动「高热」的市场回归短暂的「冷静」。但泡沫的破裂并不意味着终结，而是为真正的价值创造者腾出了舞台。

当 Crypto + AI 进入应用落地的务实探索阶段，致力于推动 Crypto AI 迈进第五阶段稳定生产期的基础设施类项目，成为 AI Meme 后更长周期的财富热点，而随着主网及 TGE 进入倒计时阶段，自我改进的去中心化 AI 网络 Allora Network 进一步走入大众视野。

累计获得 3500 万美元融资， Allora Network 自 2 月宣布上线主网 Beta 版本以来，生态规模持续扩张：不仅网络中的 Worker 数量超过28.8 万，迄今为止产生的推理超过 6.9 亿，且生态版图拓展至 DeFAI、RWA、GameFi 等多个领域，在作为基础设施赋能 AI 多场景落地方面的重要性日益凸显。

「自我改进」意味着更强的推理与判断能力、更高效智能的决策系统能力以及更强大的复杂场景服务能力，Allora 如何实现这一切？

在无限接近主网正式上线的当下，Allora 是否值得关注以及如何更有效的参与？

本文旨在一探究竟。

更高效的 AI 模型协作，更广阔的 AI 落地场景

我们所熟知的 AI 产品，不管是 ChatGPT、Claude 还是 Gemini，似乎都在「普适性」方面不懈努力，大家都希望将自己的产品打造成一个全知全能的 AI，满足所有用户的所有需求，占领更高市场份额。

但闭门造车，不仅费时费力费钱，且单一 AI 总有其力所不能及。

而相比较单一模型 AI 推理结果，多 AI 模型协作获得的合成推理结果做为群体智慧的结晶，显然更具优势：

不同模型的协作避免了单个模型输出结果的片面性，从而获得更全面、更精准的结果；多模型交叉验证的方式，也降低了单一模型可能出现的错误；在面对复杂场景下的复杂问题时，多模型协作也能有更高的灵活性与适应性，推动 AI 更好的在现实场景落地。

可以说，更密切的 AI 协作带来更高级的智能，更高级的智能赋予 AI 更广阔的落地场景。#p#分页标题#e#

但如何实现高效协作，确实不得不面对的难题：

一方面，不同 AI 模型往往在各自的封闭系统中运行，缺乏统一的协作机制，这种孤立性导致模型之间难以高效协作，限制了 AI 的潜力。

另一方面，在现有的技术和商业环境下，促进 AI 模型之间协作的激励机制尚未成熟，如何让不同模型在协作中实现共赢，是亟待解决的问题。

在 Crypto AI 真正由炒作走向价值主义的关键阶段，面对多 AI 模型协作面临的痛点与难点，Allora 如何破局？

赋予 AI 上下文感知能力，群体智慧下的 AI 推理最优解 双输入权重系统：赋予 AI 情境感知能力，让结果更精准

简单来说，Allora 不训练任何 AI，只是充当 AI 模型之间的调度员。

比如当用户发起「预测明天天气」的需求时，Allora 就像是一个总控台，调动专注于温度、风力等级、空气湿度、紫外线强度等不同维度的 AI 响应，最终将所有反馈汇总，反馈给用户一个群策群力的最优结果。

在这一过程中，Allora Chain 作为共识层，是不同用户参与网络的平台，该平台基于 CometBFT 和 DPoS 共识机制的 Cosmos SDK 构建。

面对不同的推理需求，Allora 通过 Topic 将其分类，比如一个主题可以专注于预测未来资产价格，另一个可以专注于社交情绪分析等，Topic 由协调者（Topic Coordinator）管理，承担着交互中枢和任务分配的重要角色。

Allora Chain 存在三大参与主体：

• 消费者（Consumers）

• 工作者（Workers）

• 评价者（Reputers）

具体而言：

当消费者希望获得一个推断结果，他需要向