Kecerdasan Kolektif Jaringan Allora @AlloraNetwork adalah protokol kecerdasan kolektif terdesentralisasi yang dirancang untuk mengatasi keterbatasan struktural model pengembangan AI terpusat. Jaringan ini dibangun di atas blockchain Cosmos dan mengimplementasikan 'kecerdasan kolektif yang meningkatkan diri' di mana model individu meningkatkan kinerja mereka sendiri melalui evaluasi dan umpan balik timbal balik alih-alih belajar secara terpisah. Ini mencoba untuk mengatasi opasitas, bias, dan konsentrasi kontrol model AI tunggal tradisional, dan menyajikannya sebagai alternatif untuk ekosistem AI yang didominasi oleh perusahaan terpusat. Struktur Allora dibagi menjadi tiga elemen kunci. Pertama, melalui struktur kerja sama model terdistribusi, beberapa model pekerja berpartisipasi dalam unit topik tertentu, reputer memverifikasi kinerja, dan koordinator mengintegrasikan hasil agregat berdasarkan bobot. Kedua, melalui lingkaran peningkatan diri berdasarkan evaluasi rekan kerja, jaringan terus meningkatkan akurasinya. Setiap model memprediksi performa model lain dan ditimbang ulang terhadap hasil aktual. Ketiga, ia beroperasi dengan struktur 'willing-to-pay plan (PWYW)', di mana pengguna dapat meminta prediksi dengan membayar sebanyak yang mereka inginkan. Akibatnya, model dihargai sebanding dengan kinerja dan akurasinya, dan sumber daya jaringan dialokasikan secara dinamis sesuai dengan permintaan pasar. Pada testnet, Allora memiliki lebih dari 690 juta kesimpulan, dan lebih dari 288.000 model aktif pada 55 topik. Ini menunjukkan keunggulan yang signifikan secara statistik dibandingkan prediksi acak, dengan lebih dari 53% dalam prediksi arah Bitcoin jangka pendek dan lebih dari 58% dalam prediksi jangka panjang. Data ini menunjukkan bahwa akurasi prediksi metode kecerdasan kolektif memiliki kinerja kesadaran kontekstual yang lebih tinggi daripada pendekatan model tunggal. Di sisi teknis, Allora menerapkan pembelajaran mesin tanpa pengetahuan (zkML) untuk membenarkan perhitungan tanpa mengungkapkan struktur internal atau kumpulan data model. Fitur ini memecahkan masalah "kotak hitam" dari AI pusat, memungkinkan prediksi yang andal untuk diverifikasi secara on-chain. Teknologi ini telah terintegrasi dengan protokol DeFi seperti PancakeSwap, dan sebenarnya telah menghasilkan lebih dari $3.8 juta dalam volume taruhan, membuktikan keefektifannya. Dalam hal perluasan ekosistem, Allora telah menandatangani kemitraan strategis dengan AWS, @plumenetwork, ZKsync, gumi, @SonicLabs, dan lainnya. AWS akan memberikan dukungan infrastruktur, Plume akan bertanggung jawab untuk memanfaatkan data di pasar aset riil (RWA), dan ZKsync akan bertanggung jawab untuk menskalakan Lapisan 2. Selain itu, berkat struktur terdesentralisasi berdasarkan Cosmos, pembuatan topik dan distribusi model tahan sensor, dan tata kelola melalui token $ALLO memungkinkan ekosistem yang berpusat pada peserta. Namun, dari perspektif jangka panjang, ada beberapa risiko struktural. Perusahaan AI terpusat memiliki lebih dari $12 miliar dalam pendapatan AI dan sumber daya komputasi yang luar biasa setiap tahun, jauh lebih unggul dari model terdesentralisasi dalam hal kecepatan dan efisiensi. Selain itu, verifikasi zkML menimbulkan biaya komputasi 10~100 kali lipat dibandingkan dengan sistem terpusat, dan batas jaringan Cosmos sekitar 1.000 TPS menyulitkan untuk melakukan tugas AI skala besar secara on-chain. Di sisi hukum, tanggung jawab jaringan terdesentralisasi tidak jelas di bawah undang-undang peraturan AI (Undang-Undang AI UE) dan peraturan perlindungan data (seperti GDPR), dan ada juga risiko bahwa token ALLO akan dianggap sebagai keamanan. Kesimpulannya, Allora Network dapat digambarkan sebagai upaya eksperimental untuk memberikan alternatif teknis dan ekonomi untuk mengatasi masalah opacity dan kontrol dalam AI. Ini telah membuktikan kelayakan teknisnya di testnet dan telah membangun infrastruktur inferensi terdesentralisasi yang dapat diverifikasi, memposisikannya secara unik di pasar infrastruktur AI Web3. Namun, setelah peluncuran mainnet, stabilitas dan skalabilitas aktual, responsivitas peraturan, dan apakah akan memperluas partisipasi ekosistem atau tidak tetap menjadi variabel penentu untuk keberhasilan. Jika jaringan ini dapat menarik partisipasi skala besar dan memecahkan masalah efisiensi komputasi, Allora dapat menjadi tandingan praktis untuk tatanan AI terpusat. Namun, di sisi lain, jika kemacetan teknis atau risiko peraturan terwujud, visi 'AI terdesentralisasi yang dapat diverifikasi' mungkin tetap berada di ceruk pasar yang terbatas.