
创始人和团队
创始人:Jiahao Sun(孙嘉豪),牛津大学计算机科学硕士,前加拿大皇家银行AI总监,曾领导AI投资平台Nora的开发,学术背景深厚,在NeurIPS等顶级会议发表多篇论文。
核心团队:
- Zehua Cheng:AI首席科学家,伦敦帝国理工博士,联邦学习领域专家
- Vincent Z. Wang:CFO,前BCG金融科技团队负责人
- Sameeha Rehman:首席运营官,前Amazon Alexa生态系统负责人
融资背景:累计融资1100万美元,投资方包括:
- 种子轮(2024.3):600万美元,Lightspeed Faction与Tagus Capital领投,DCG、OKX Ventures参投
- 战略轮(2024.12):300万美元,DCG领投,Animoca Brands、Fenbushi Capital跟投
- 以太坊基金会2024年学术资助(唯一AI基础设施项目)
产品价值
核心价值主张
解决AI行业三大痛点:
- 数据隐私危机:通过联邦学习实现数据”可用不可见”,医疗、金融等敏感领域合规性提升40%
- 算力垄断:整合全球闲置算力,训练成本较中心化平台降低65%
- 模型偏见:社区治理确保模型训练方向多元化,减少单一机构主导的算法歧视
典型应用场景
- 医疗:梅奥诊所使用其技术训练癌症诊断模型,数据本地化处理符合HIPAA要求
- 金融:日本三菱UFJ银行部署链上信用评分模型,避免数据跨境流动风险
- 气候科学:UNDP试点项目利用分布式节点训练极端天气预测模型,整合10万+气象站数据
产品特色
三层生态系统:
- AI Arena:去中心化模型训练竞技平台
- 开发者质押FLOCK创建训练任务,节点竞争训练最优模型
- 验证者机制确保模型质量,恶意节点惩罚机制使准确率保持95.5%以上(40%恶意节点环境下)
- FL Alliance:联邦学习协作网络
- 支持多机构联合微调模型,如与阿里云Qwen合作优化Web3 Agent模型
- 首创”联合学习区块”(FLocks)机制,实现跨链模型参数同步
- AI Marketplace:模型交易与部署平台
- 70万+终端用户,6500+模型上架,包括OpenGradient的DeFi策略机器人
- 支持API调用计费,热门模型如BTC-GPT单次调用费用0.005 FLOCK
核心技术优势
- 隐私计算:结合安全多方计算(SMPC)与零知识证明,数据可用不可见
- 抗攻击算法:在40%恶意节点存在时仍保持95.5%模型准确率(传统联邦学习仅70.9%)
- 链上治理:gmFLOCK质押机制,31%流通代币参与治理,平均锁仓270天
收益情况
代币经济
指标 | 数据 |
---|---|
当前价格 | $0.2512(2025.8.27) |
24H交易额 | $3725.91万 |
市值 | $4.97亿 |
流通供应量 | 2.03亿(总量10亿) |
质押APY | 7-12% |
收益来源
- 节点运营:训练节点年均收益$12,400(基于2025Q1数据,100节点样本)
- 模型授权:医疗模型开发商平均月收入$85,000(Top 10项目)
- 治理参与:提案投票奖励池年化3.2%,当前池规模1200万FLOCK
市场表现
- 上市交易所:Coinbase、Kraken、Upbit等15家主流平台
- 近30日涨幅:132%(同期AI板块平均68%)
- 机构持仓:灰度数字大盘基金持仓1.2%,占流通量5.3%
独特优势
与同类项目对比
维度 | FLock.io | Bittensor | Render Network |
---|---|---|---|
核心技术 | 联邦学习+智能合约 | 区块链激励的AI子网 | 去中心化GPU渲染 |
参与门槛 | 消费级设备可参与 | 需专业AI知识 | 需GPU硬件投入 |
数据隐私 | 本地处理,零数据上传 | 数据需上传至子网节点 | 渲染数据暂存节点 |
商业落地 | 20+企业级客户 | 以开发者工具为主 | 影视制作公司合作 |
生态壁垒
- 学术背书:研究成果入选ICML 2025,与牛津大学联合实验室
- 监管合规:欧盟MiCA认证,美国MSB牌照,加拿大FINTRAC注册
- 基础设施:接入io.net 10万+GPU节点,训练效率较中心化平台提升3倍
用户价值
参与者权益
- 数据所有者:医疗数据贡献者获得模型收益分成(平均分成比例15%)
- 开发者:免费使用基础模型库,商业化收益抽成仅8%(行业平均25%)
- 机构客户:摩根大通等机构通过API调用模型,按需付费降低90%研发成本
社区激励
- 早期贡献者计划:500万FLOCK空投(已完成),惠及10万测试网用户
- 全球节点计划:新兴市场节点额外奖励20%,已在尼日利亚、印尼部署社区中心
- 开发者 grants:每年200万美元资助隐私AI创新项目,如加州大学伯克利分校的联邦学习框架优化
发展规划
2025年 roadmap
- Q3:推出AI Agent市场,支持自然语言创建训练任务
- Q4:Robinhood Chain主网上线,实现跨链模型资产转移
- 长期:建立去中心化AI算力交易所,连接闲置GPU与训练需求
风险提示
- 监管风险:欧盟AI法案要求2026年前完成高风险AI模型备案
- 技术迭代:Google联邦学习框架TFF v2.0可能冲击市场份额
- 代币波动:机构持仓集中度较高(Top 10地址占比38%)
数据来源:
- FLock.io 2025年Q2白皮书
- CoinMarketCap实时数据(2025.9.3)
- UNDP可持续发展目标区块链加速器报告
- 牛津大学《去中心化AI训练效率研究》(2025)
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