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。

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。