Ein kurzer Überblick über FLock: Erste Erkundungen des Launchpad-Modells für große KI-Modelle

Verfasser: Haotian

Ich habe mir den Jahresbericht 2025 von FLock angehört, und in der Sitzung wurde ein Thema angesprochen, das sich mit der Einführung von Launchpad für große KI-Modelle befasst, was mich sehr anspricht.

Was? Schon wieder Launchpad? Wie sollen große Modelle Vermögenswerte ausgeben? Eigentlich ist das ganz einfach zu verstehen, wenn man es mit etwas vergleicht:

Das Launchapd eines solchen AI-Agenten im Virtuellen Protokoll, getrieben von der Anwendungsschicht, gibt dem Agenten Vermögenswerte durch ein Token-Anreizmechanismus, um dem Agenten zu helfen, sich von “chatten” zu x402 “zahlen” weiterzuentwickeln, bis zum ultimativen Ziel “autonome Transaktionen durchführen” und komplexe Dienstleistungen anzubieten;

Das FLock-Projekt zielt darauf ab, eine KI-Modell-Startplattform zu schaffen, die von einer Infrastruktur-Ebene betrieben wird, um den trainierten großen Modellen Vermögenswerte zuzuweisen, d.h. eine Vielzahl von vertikalen Szenario-Modellen, wie z.B. medizinische Diagnosen, juristische Dokumente, Finanzrisikomanagement sowie Optimierung der Lieferkette usw.

Obwohl die Trainingskosten für solche vertikalen Modelle relativ kontrollierbar sind, ist der kommerzielle Weg extrem eng: Entweder verkauft man sich an ein großes Unternehmen oder man öffnet den Quellcode, um aus Liebe zur Sache zu arbeiten. Es gibt nur sehr wenige nachhaltige Monetarisierungsmöglichkeiten.

FLock beabsichtigt, die Wertschöpfungskette mit Tokenomics neu zu gestalten, indem es den feinjustierten großen Modellen Vermögenswerte zuweist. Dadurch wird Datenanbietern, Rechenleistungsknoten und Validierern, die an der Modelltraining teilnehmen, die Möglichkeit gegeben, langfristige Ertragsrechte zu erwerben. Wenn das Modell aufgerufen wird und Einnahmen generiert, können diese fortlaufend gemäß dem Beitragsanteil verteilt werden.

Es klingt neu, ein Launchpad für große Modelle zu erstellen, aber im Grunde genommen geht es darum, Produkte mithilfe finanzieller Mittel voranzutreiben.

Sobald das Modell kapitalisiert ist, haben die Trainer die Motivation zur kontinuierlichen Optimierung, und sobald die Erträge kontinuierlich verteilt werden können, hat das Ökosystem die Fähigkeit zur Selbstversorgung.

Die Vorteile dieser Vorgehensweise sind unbestritten, wie zum Beispiel der kürzlich sehr beliebte nof1 große Modell Handelswettbewerb, bei dem derzeit nur allgemeine große Modelle teilnehmen und keine speziell angepassten großen Modelle. Der Grund dafür liegt im Fehlen eines Anreizmechanismus; herausragende spezialisierte Modelle neigen dazu, heimlich Gewinne zu erzielen und können daher nicht offengelegt werden. Doch wenn man Vermögenswerte besitzt, hat das eine außergewöhnliche Bedeutung. Solche großen Modell Arena Wettbewerbe werden zu einer öffentlichen Plattform, um die Muskeln spielen zu lassen, und die Wettbewerbsleistung wird direkt die Vermögenswerte der großen Modelle beeinflussen. Der Raum für Vorstellungskraft wird sofort geöffnet, oder?

Natürlich hat FLock derzeit nur eine Richtung aufgezeigt, ist aber noch nicht wirklich umgesetzt. Was die Unterschiede zwischen dem Modell der Asset-Emission und der Agent-Asset-Emission betrifft, ist noch unklar.

Aber eines ist sicher: Wie kann man sicherstellen, dass die Modellaufrufe zur Ausgabe von Vermögenswerten auf echten Bedürfnissen basieren und nicht auf künstlicher Erhöhung der Zahlen? Wie kann man effektiv sicherstellen, dass PMF usw. in speziellen Szenarien gewährleistet sind? Man sollte sagen, dass die Probleme, die Agent-Anwendungen bei der Ausgabe von Token haben, auch nicht fehlen sollten.

Ich bin nur sehr gespannt, welche unterschiedlichen Spielweisen es in Richtung Launchpad für das Modell geben wird?