Forschungsbericht｜FLock.io Projektübersicht & $FLOCK Bewertungsanalyse

1. Projektübersicht

FLock ist eine dezentralisierte, datenschutzfreundliche Plattform für das KI-Ökosystem, die Blockchain und föderiertes Lernen nutzt, um Datenmonopole und Datenschutzrisiken in traditionellen KI-Systemen anzugehen. Die Plattform hat das Konzept der Federated Learning Blocks (FLocks) eingeführt, das kollaboratives KI-Modelltraining und -optimierung ermöglicht, ohne dass Rohdaten jemals die lokale Umgebung des Nutzers verlassen, wodurch die Datensouveränität maximiert wird.

Durch die Integration von On-Chain-Anreizen und einer datenschutzsicheren Architektur bringt FLock Entwickler, Validatoren, Delegatoren und Modellnutzer zusammen, um gemeinsam sein Ökosystem aufzubauen. Bis heute haben über 176 KI-Entwickler, 236 Validatoren, 1.203 Delegatoren und 700.000 Modellnutzer teilgenommen und zur Ausbildung und Validierung von mehr als 6.500 KI-Modellen beigetragen.

Das Kernteam wird von Jiahao Sun geleitet, einem Oxford-Absolventen und ehemaligen Direktor für KI bei der Royal Bank of Canada, der als Gründer und CEO fungiert. Zum Team gehören außerdem Chief AI Scientist Zehua Cheng, CFO Vincent Z. Wang und Leiter der Operationen Leo Peng, alle mit soliden Hintergründen in KI, Kryptographie und Finanzen, was eine starke technische Tiefe und Branchenumsetzung gewährleistet.

Finanzierungstechnisch hat FLock 9 Millionen Dollar in zwei Runden aufgebracht. Eine 6-Millionen-Dollar-Seed-Runde wurde im März 2024 mit Investoren wie Faction, DCG, OKX Ventures, Volt Capital, Inception Capital, Hyperithm, Tagus Capital und Martin Köppelmann abgeschlossen. Im Dezember 2024 sicherte es sich eine 3-Millionen-Dollar-strategische Runde, angeführt von DCG, Animoca Brands, Fenbushi Capital, GSR und Gnosis VC, um erstklassige Unterstützung für das Wachstum des Ökosystems und F&E zu sichern.

2. Wichtige Highlights

1. Dezentrale KI-Architektur mit integriertem Datenschutz

FLock kombiniert innovativ föderiertes Lernen mit Blockchain, um kollaboratives Modelltraining zu ermöglichen, ohne Rohdaten offenzulegen. Nutzer laden nur lokale Modellgewichte oder -gradienten hoch, wodurch Risiken von Datenlecks, regulatorischen Verstößen und grenzüberschreitenden Problemen gemindert werden. Dieser Ansatz eignet sich besonders gut für datensensible Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Bildung und bietet langfristige Skalierbarkeit und praktische Einsatzmöglichkeiten.

2. Full-Stack-Anreizmechanismus für Daten- und Rechenmarkt

Die Plattform nutzt den $FLOCK-Token, um ein Anreizmodell zu betreiben, das sich über Datenbeitrag, Modelltraining, Validierung und Hosting erstreckt. Belohnungen werden an Trainingsknoten, Validatoren, Modellnutzer und Delegatoren verteilt, wodurch ein mehrseitiges Netzwerk von Daten × Rechenleistung × Modell × Governance entsteht. Mit 176 Entwicklern, 236 Validatoren und 1.203 Delegatoren hat FLock 6.546 Modelle trainiert und über 575.900 Verifizierungen unterstützt, was die Leistungsfähigkeit des Systems unterstreicht.

g real on-chain Aktivität und Anreizwirksamkeit.

3. Bewertungsausblick

4. Tokenomics

• Community: 47,00% (470M)
  • TGE-Freigabe: 10,64% (50M)
  • Cliff: 0 Monate; Vesting: 60 Monate linear
• Team & Berater: 17,00% (170M)
  • TGE Freigabe: 0%
  • Cliff: 12 Monate; Vesting: 24 Monate; Gesamt: 36 Monate
• Ökosystem: 19,70% (197M)
  • TGE Freigabe: 40% (78,8M)
  • Cliff: 0 Monate; Vesting: 48 Monate
• Investoren: 16,30% (163M)
  • TGE Freigabe: 0%
  • Cliff: 12 Monate; Vesting: 24 Monate; Gesamt: 36 Monate

1. Aufgabenbeteiligung & Belohnungen für Beiträge
   1. Alle Teilnehmer (Entwickler, Validatoren, Knoten, Delegatoren) müssen $FLOCK einsetzen/nutzen, um an Aufgaben teilzunehmen.
   2. Datenbeiträge, Training und Validierung werden mit $FLOCK belohnt, was einen positiven Rückkopplungseffekt schafft.
2. Zahlung & Nutzung
   1. $FLOCK wird verwendet, um auf gehostete Modelle im AI-Marktplatz zuzugreifen – einschließlich API-Aufrufen, Inferenzanfragen, benutzerdefinierten Modellaufbauten usw.
   2. Entwickler zahlen $FLOCK für die Bereitstellung und den Zugriff auf Modelle, was die Nachfrage auf der Nutzungsseite generiert.
3. Aufgabenprämien & Delegation
   1. Aufgabensteller können Prämien in $FLOCK festlegen, um hochwertige Knotenbetreiber für Training/Validierung anzuziehen.
   2. Benutzer können $FLOCK an Validatoren oder Knoten delegieren und an Belohnungen teilhaben, was die Zugänglichkeit und Token-Nutzung verbessert.
4. Community-Governance
   1. Token-Inhaber können am FLock DAO teilnehmen, um Protokoll-Upgrades, Parameter, neue Funktionen usw. vorzuschlagen/abzustimmen.
   2. $FLOCK-Inhaber lenken die Protokollrichtung und betonen die Governance-Nutzung.
5. Staking & Sicherheit
   1. Knoten müssen $FLOCK einsetzen, um Modelle zu trainieren/validieren; böswilliges Verhalten wird durch Slashing bestraft.
   2. Dies gewährleistet Vertrauen und Zuverlässigkeit, während ehrliche Mitwirkende belohnt werden.

5. Team & Finanzierung

• Seed-Runde (März 2024): $6M
  • Investoren: DCG, OKX Ventures, Faction, Volt Capital, Inception Capital, Hyperithm, Tagus Capital
• Strategische Runde (Dezember 2024): $3M
  • Investoren: DCG, Animoca Brands, Fenbushi Capital, GSR, Gnosis VC, Bas1s Ventures

6. Risikofaktoren

1. Multilaterale Anreizrisiken: Obwohl das Anreizmodell von FLock Entwickler, Validatoren und Delegatoren effektiv einbindet, könnte es strategische Ausbeutung anziehen—z.B. Spam-Modelle, Anreiz-Farming, Validierungsmanipulation. Wenn diese Verhaltensweisen nicht gemindert werden, können sie negative Rückkopplungsschleifen verursachen.
2. Abhängigkeit von der Teilnahme am Ökosystem: Das Modell von FLock hängt stark von der gemeinschaftsgetriebenen Ausbildung, Validierung und Governance ab. Die Gewinnung und Bindung hochwertiger Knotenbetreiber ist entscheidend. Ohne ausreichende Aktivität könnte die Plattform sowohl bei der Modellqualität als auch bei der Governance ineffizient sein.

7. Offizielle Links

• Website: https://www.flock.io/
• Twitter: https://x.com/flock_io
• Telegram: https://t.me/flock_io_community