VIRTUALS 生態系統運行良好。 @Reppo 是我一直在關注的項目。 這就是原因 🧵

簡而言之：@reppo 並不是在建立一個 AI 應用程式或代理。他們正在建立一個 AI 資源的協調層。 他們的論點：AI 的真正瓶頸不僅僅是模型或 GPU - 而是協調。 想想 ScaleAI 對於數據標記、清理和優化數據集的 Web2 方法，這是為了科技巨頭。但這通常以數據質量為代價，而數據質量通常由集中式供應商或封閉委員會決定。 → 集中式管道無法擴展。 → 靜態數據集會衰退。 一種基於市場的方法： Reppo 通過利用預測市場作為規範基礎設施來顛覆這一點：一個在激勵壓力下選擇價值、解釋和判斷的系統。 這種方法解鎖了 AI 數據的真實本質： • 上下文相關 • 特定領域 • 不斷變化

那麼他們在建設什麼？ 加密原生協調層： • Pods：代表 AI 建設者、代理、數據集或服務的鏈上實體。 • veREPPO 治理：代幣持有者鎖定 $REPPO 以將排放（增長資本）導向他們認為會成功的 pods。 • FCUs（費用索賠單位）：代表對 pod 未來收益的索賠的 NFT，作為補償由投票者獲得。 • 數據子網（公共 + 私有）：貢獻者創建數據的特定領域市場，驗證者質押代幣以驗證質量。 • 求解節點：可編程的媒合者，將 AI 需求（數據、基礎設施）路由到最佳供應商。 → 所有這些共同生成、驗證和貨幣化高質量的訓練數據。 想像一下 Curve 風格的計量機制 + 受 Bittensor 啟發的 AI 市場 + 一個意圖路由器，全部整合成一個系統。

💭 我的閱讀 大多數人聽到「預測市場」時會想：「會發生什麼？」 @reppo 利用市場壓力來決定什麼是重要的：基於權益的信號，錯誤的判斷會受到懲罰，而高信號的貢獻會得到獎勵。 這是靜態數據集無法做到的。 如果 reppo 成功，它會創造一個反饋循環：更好的 pods → 更多的費用 → 更高的 FCU 價值 → 更多的 veREPPO 需求 → 更強的資本配置 → 更好的 pods。 AI × 加密基礎設施仍然處於早期階段。