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解析Spectral:融资3000万美元、S1空投豪掷800万枚代币的链上AI代理

星蕴 财经知识 2024-06-24 08:40:30 1

Bitget新闻:近日,链上代理机器智能网络 Spectral 宣布 SPEC 代币第一季空投上线,代币总供应量 1 亿枚,第一季空投分配代币占总量的 8%,即 800 万枚代币,按照5月6日最高均价 90美元/枚的价格计算,相当于该项目豪掷总价值 7.2亿美元,当然,这只是极限情况的计算,流通量、流动性以及币价都难以支持一个项目的如此体量。截止撰稿前,SPEC 代币价格为 6.1美元,流动性剩余 290万美元,市值也回落到了 1670万美元左右。

发布公告,宣布第一季空投正式上线,总共有 8% 的 SPEC 代币供应量用于第一季分配,共计 52,992 个地址有资格获得首次分配。

Spectral的早期采用者;

数据科学家和开源人工智能开发人员;

生成艺术收藏家和社区成员;

AI 和 Web3 支持者。

除此以外,为以太坊发展做出重大贡献并打造了对AI发展较为重要的去中心化基础设施的相关核心开发人员也拥有一定的代币空投份额。

回看 Spectral 项目的过往发展历程,AI 的爆发可以说是为这个项目提供了一个新的“突破口”,进而走到了下一个转折点。 官方介绍来看,Spectral 项目将自身定位为一个机器智能网络,允许用户构建链上 AI 代理并参与链上代理经济,其主要产品则是类似 ChatGPT 的 AI 对话工具—— Spectral Syntax 和 Nova,能够帮助用户创建链上代理并访问智能合约的去中心化机器学习推理,这些工具通过 Inferchain 集成,以确保透明度和去中心化。

而早在 2021年11月,Spectral 宣布完成第一轮融资之时,它还是一个基于以太坊的可编程信誉协议,主要用于评估 Web3 中的信用风险,借助链上信用评分系统,为贷款人提供评估借款人风险的改进机制,并授予用户对其在区块链上的身份和假名的完全控制权。

但在 Web3 这样一个讲求 “Don't Trust, Just Verify”(别相信,去验证)的地方,受限于去中心化网络的复杂性和匿名性,链上信用评估是一件困难且“吃力不讨好”的事情,所以,尽管后来该项目于 2022年8月获得新一轮融资,但其打造的多资产信用风险预言机(MACRO)评分体系仍然难以得到市场和用户的深度理解和强烈认可。

时间进入2024年3月,据 Coindesk 报道,Spectral 推出人工智能应用程序 Syntax,该程序可以帮助任何人为以太坊及其他数十个区块链启动智能合约,用户可以编译、调试和部署人工智能生成的 Solidity 代码。NFT、套利机器人和交易汇总都是该技术的可能用例。而 Spectral CEOVarghese 认为,加密货币散户交易者,而不是经验丰富的程序员,将成为 Syntax 的主要用户。

直到此时,Spectral 才正式完成了从可编程信誉协议到链上 AI 代理平台的转型,而原本略显晦涩的产品定位则变得更加易于理解了:

Spectral Syntax 产品界面

完成675 万美元融资,Polychain Capital 领投,Mike Novogratz旗下Galaxy Digital、Chamath Palihapitiya旗下Social Capital、ParaFi Capital、Edge & Node Ventures(The Graph)、MetaPurse Ventures参投。

2022年8月,Spectral 完成 2300 万美元融资,General Catalyst和Social Capital 领投,Samsung、Gradient Ventures、Section 32、Franklin Templeton、Circle Ventures、Jump Capital 等参投。

截止目前,该公司已筹集了约3000万美元的融资。

Spectral 官网界面

Pump.fun、Rug.fun 等平台,赚取对应的发行手续费的同时,为链上 AI 代理的智能合约编写、审核、部署提供更多的数据集积累以及技术支持。

除此以外,Spectral 另外一个发展方向或许也可以尝试搭建智能合约教育平台,与以太坊生态网络的公共物品发展不谋而合。根据 Electric Capital 2023 年开发者报告数据显示,2023 年,每月仅有 22,411 名活跃的开源开发者为加密领域做出贡献,月活跃开发者数量下降了 24%,如果 Spectral 可以在开发者教育方面做出一定努力,有望为区块链网络开发者增长做出一定贡献。

邀请新用户进行智能合约部署获取平台积分,以谋求后续获取空投的可能。 而身处 ChatGPT5 即将发布的 AGI 前夜,或许我们还需要更多地思考 AI 与 Web3 领域更好的结合形式和应用呈现。

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