FLockについての簡単な考察：AI大規模モデルのローンチパッドモデルの初探

文:ハオティアン

FLock 2025年度業績報告を聞いたところ、会議でAI大モデルのLaunchapdについて言及されていて、とても興味を引かれました。

何ですか？またLaunchpadですか？大モデルはどのように資産を発行するのですか？実際、理解するのは簡単です。例えればすぐにわかります：

Virtuals ProtocolのこのAIエージェントのLaunchapdは、アプリケーション層によって駆動され、エージェントに資産を提供するトークンインセンティブメカニズムによって、エージェントが「会話する」からx402「支払いができる」へ、そして最終目標「自律的に取引ができる」ことや複雑なサービスを提供することへ進化するのを助けます；

FLockが目指すAIモデルランチパッドは、インフラ層によって駆動され、トレーニングされた大規模モデルに資産を提供します。これには、医療診断、法律文書、金融リスク管理、サプライチェーン最適化などの多数の垂直シーンモデルが含まれます。

このような垂直型モデルは、トレーニングコストが比較的制御しやすいが、商業化の道は非常に狭い。大手企業に身売りするか、オープンソースにして愛のために発電するか、持続可能な収益化の方法はほとんどない。

FLockはTokenomicsを用いてこの価値連鎖を再構築し、微調整された大規模モデルに資産を提供し、モデルの訓練に貢献するデータ提供者、計算ノード、検証者などに長期的な収益権の可能性を与えます。モデルが呼び出されて収入が生まれると、貢献の割合に応じて継続的に分配されます。

大規模モデルにLaunchpadを提供するというのは一見新鮮に聞こえますが、本質的には金融的手段を用いて製品を推進することです。

モデルが資産化されると、トレーニング者は継続的な最適化の動機を持ち、利益が持続的に分配されると、エコシステムは自己資金調達能力を持つようになります。

これを行う利点は明らかです。例えば、最近の人気のあるnof1大モデル取引コンペティションでは、現在は汎用の大モデルのみが参加しており、特化型の大モデルは参加していません。その理由は、インセンティブメカニズムが欠けているためです。優れた特化型モデルは通常、ひっそりと利益を得る傾向があり、公開されることはありません。しかし、もし資産があれば、その意義は特別なものになります。このような大モデルアリーナ競技会は、公開の筋肉を披露する場となり、競技のパフォーマンスは大モデルの資産パフォーマンスに直接影響します。想像の余地がすぐに広がりますか？

もちろん、現在FLockはまだ方向性を示しただけで、実際にはまだ実現されておらず、具体的なモデルでの資産発行とエージェントによる資産発行の違いについてはまだ不明です。

しかし、確かなことは、資産発行モデルの呼び出しが実際の需要に基づいていることをどのように保証するか、量を増やすのではなく、特定のシーン内でのPMFなどを効果的に確保する方法が問題であると言えます。言うまでもなく、エージェントアプリのトークン発行ラッシュが直面する問題も少なくないでしょう。

ただとても楽しみにしています。ModelにLaunchpadを提供するこの方向性では、どのような異なる遊び方があるのでしょうか？