Allora Cos'è?

Approfondimento

1. Scopo e Valore Proposto

Allora mira a decentralizzare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale superando i tradizionali silos in cui dati, modelli e capacità di calcolo sono controllati da entità centralizzate. Invece, crea una rete in cui i contributori (fornitori di dati, sviluppatori di modelli, validatori) collaborano per generare previsioni e approfondimenti. Ad esempio, il suo topic di previsione sull’S&P 500 aggrega migliaia di modelli per prevedere i movimenti di mercato, migliorando l’accuratezza grazie alla competizione e all’apprendimento per rinforzo (Allora Blog).

2. Tecnologia e Architettura

La rete utilizza una Model Coordination Network (MCN) per unificare i modelli attorno a obiettivi condivisi. Le innovazioni principali sono:
- Topics: unità modulari per la risoluzione di problemi specifici (ad esempio previsioni di prezzo, valutazioni del rischio) con regole personalizzate.
- Zero-knowledge ML (zkML): verifica in modo crittografico i risultati dei modelli senza rivelare i dati grezzi.
- Proof-of-Alpha consensus: premia i contributori in base alla precisione e all’impatto delle previsioni, non solo al lavoro computazionale (OKX Whitepaper).

3. Tokenomics e Governance

ALLO funge da token di utilità e governance della rete:
- Staking: gli utenti delegano token a validatori o reputers per garantire la sicurezza della rete, guadagnando inizialmente circa il 12% di rendimento annuo.
- Incentivi: i creatori di modelli guadagnano ALLO in base alle prestazioni; chi fa staking riceve le commissioni del protocollo.
- Offerta: fornitura massima fissa di 1 miliardo di token, con emissioni decrescenti nel tempo, seguendo un modello di scarsità simile a Bitcoin (Allora Staking Guide).

Conclusione

Allora ripensa l’intelligenza artificiale come un sistema decentralizzato e auto-migliorante in cui i partecipanti migliorano collettivamente l’intelligenza. Allineando gli incentivi tramite il suo token e la sua architettura, sfida i monopoli centralizzati dell’AI. Rimane una domanda cruciale: il suo approccio focalizzato sugli obiettivi riuscirà a scalare e superare i sistemi AI tradizionali e isolati nelle applicazioni reali?