1/ Hilo sobre lo que creo que es uno de los proyectos más desconocidos en el mercado: $FLOCK 🧵 >> @flock_io se convirtió en el primer y único AI descentralizado integrado por @Alibaba_Qwen, el LLM de Alibaba (el GPT de OpenAI, el Claude de Anthropic). Esta no es una asociación vacía, como si Flock simplemente usara Alibaba Cloud o integrara modelos de Qwen. En cambio, Qwen está construyendo modelos y entrenando en la infraestructura de Flock para una IA descentralizada y centrada en la privacidad. Alfa: >> La versión 2.5 en el borde de Qwen se está entrenando con Flock y se venderá directamente a casos de uso en la industria, como hospitales, instituciones financieras y otros sectores donde la privacidad de los datos es de suma importancia. En sus propias palabras: "Esto marca el primer despliegue de un modelo de agente de IA descentralizada dentro de un importante ecosistema de IA centralizada".

2/ Eso ya es lo suficientemente grande, pero hay más. @base MCP reemplazó la parte onchain de Claude de Anthropic con el Modelo de Fundación Web3 de FLock. "Se esperaba que Claude fuera el motor de ejecución predeterminado. Sin embargo, en marzo, Base finalmente eligió a FLock como su modelo predeterminado para la ejecución de agentes onchain, después de que FLock superara a Claude en varios benchmarks de Web3."

3/ Pero, ¿qué es FLock? FLock es una infraestructura de pila completa para IA centrada en la privacidad. Pioneros en el Aprendizaje Federado (FL) a gran escala: un método de entrenamiento descentralizado donde los modelos aprenden de manera colaborativa sin compartir datos en bruto. Los sectores a interrumpir son aquellos donde la privacidad es vital (por ejemplo, salud, gobierno, banca, bufetes de abogados, etc). La tesis central de FLock: los datos públicos ya han sido recopilados. El próximo salto en IA vendrá de los datos privados. El protocolo cubre toda la pila, desde la preparación de datos hasta el despliegue de modelos, a través de tres capas: + AI Arena = como Bittensor, para entrenamiento y competencia de modelos abiertos + FL Alliance = como Nous Research, para ajuste fino + Moonbase = como Virtuals, para agentes y modelos de IA @Defi0xJeff hizo un fantástico artículo sobre FLock, cubriéndolo extensamente. Échale un vistazo aquí:

5/ Los números también hablan por sí mismos • 7,169 modelos de IA creados • 186 nodos de trading • 249 validadores • 1,263 validadores • 613,692 envíos de validación @MessariCrypto cubrió Flock en detalle aquí (los números han aumentado desde entonces mostrando un crecimiento constante):

8/ Recaudaron $9M de @DCGco y @OKX_Ventures, que duplicaron su inversión en diciembre de '24 (siempre es una buena señal), y @GSR_io (también su creador de mercado). Como puedes ver, estos inversores no están simplemente escribiendo cheques. GSR está entrenando modelos descentralizados con datos de trading, y DCG apoya la subred y es un validador oficial. Otro validador de Flock que destaca es A41, el validador más grande de Corea por activos totales apostados. También recibieron una subvención de la Fundación Ethereum.

10/ Los VCs invirtieron a $150M y 300M FDV y están bloqueados por un cliff de 12 meses + 24 meses de vesting, al igual que el equipo y los asesores. No hay preocupaciones sobre la presión de venta de estos. La oferta circulante aumentará considerablemente debido a la inflación para incentivar la participación en el ecosistema. Algo a tener en cuenta. Afortunadamente, la subred gana recompensas en $TAO que espero que utilicen para evitar la inflación de $FLOCK.

12/ El equipo recientemente insinuó que está cocinando algo con el equipo McLaren F1. Ese es el nivel al que están jugando. No todos entran en esas instalaciones. No me sorprendería, dada la naturaleza competitiva de la Fórmula 1, ver colaboraciones de este tipo para modelos de IA centrados en la privacidad.

13/ Otros: • Flock también se destaca en el top 100 de las empresas de IA más prometedoras según @CBinsights, junto a titanes como @Figure_robot, @LangChainAI y otras startups de web2. • El equipo escribió un artículo galardonado sobre la aplicación del aprendizaje federado en la atención médica. (artículo: • Tienen un montón de otros artículos académicos y citas:

14/ Esa es mi visión general por ahora. La tesis es simple: • Primera integración de un sistema de IA descentralizado por un LLM de web2 — Qwen de Alibaba, utilizando directamente Flock para entrenar y construir modelos • Integrado en Base MCP para ejecución en cadena • Se recaudaron $9M por parte de DCG, OKX, GSR • Números que indican altos niveles de adopción, con jugadores como GSR, Animoca o Dimo entrenando modelos • Tecnología subyacente sólida (aprendizaje federado) con una buena narrativa y visión (IA centrada en la privacidad), y una plataforma de co-creación de pila completa con acumulación de valor para el token • Potencial asociación con McLaren • Subred de Bittensor respaldada por Yuma Group y DCG • Solo $20M de capitalización de mercado con una relación de staking / bloqueo en constante aumento • Listado en intercambios de nivel 1 como Bybit, Upbit y Bithumb, con una gran penetración en el mercado coreano