2025-09-11 10:25:03

FLock：联邦学习+零知识构建隐私AI网络，代币供应10亿

摘要

FLock通过联邦学习、零知识证明与链上激励构建去中心化隐私AI训练网络，总供应量10亿，66.7%分配给社区。项目已集成Akash、Aptos等多链生态，支持Base链高频结算，推动AI模型协作与验证。

项目概述：FLock 做什么

FLock致力于打造一个去中心化的隐私人工智能训练体系，将数据、计算和模型三要素转化为可验证的协作流程。其核心原则是数据永不离开本地，训练在节点端完成，梯度更新经链下聚合后，通过链上结算实现贡献回报闭环。目前生态由三大模块构成：AI Arena（公共基准测试）、FL Alliance（隐私协作训练）和AI Marketplace/Moonbase（模型分发与结算），形成从训练到应用的完整路径。

技术架构：联邦学习+零知识+多网络计算

联邦学习与隐私

FLock采用联邦学习框架，确保各参与方仅使用本地数据进行训练，上传内容仅为梯度或参数更新，显著降低数据泄露风险。进一步结合零知识证明（ZK）技术，可在不暴露原始信息的前提下验证更新的有效性，提升整体可信度。实践中融合差分隐私（DP-SGD）、安全聚合与梯度裁剪等手段，并引入声誉系统与惩罚机制，以应对恶意更新，平衡准确性、隐私性与抗攻击能力。

训练和验证节点

训练与验证节点可部署于去中心化计算平台如Akash、io.net，实现弹性资源调度。项目提供“几步部署”指南，降低运维门槛。为保障稳定性，系统设定基于epoch的调度策略、最低运行时长与带宽要求，并对重复断连、伪造更新或双重签名行为实施经济惩罚。同时记录节点地理分布与硬件配置，避免同质化故障引发的系统性风险。

结算和链边选择

FLock代币在Base Layer 2网络上完成结算，利用其低费用、高吞吐特性匹配“训练-验证-奖励”的高频节奏。结合EIP-4844 blob数据，批量记账与定期汇总可有效控制成本。采用“定期汇总 + Merkle声明”结构减少链上交互，保留官方桥接与白名单路由以支持跨链操作。关键里程碑亦可写回L1，增强最终性冗余。

代币经济学：供应、分配和效用

总供应量和分配

FLock代币总供应量为10亿枚。根据公开披露，社区与生态占比约66.7%，团队及投资者占33.3%，体现对一线建设者与长期参与者的核心激励导向，强化网络外部性，抑制短期投机行为。

$FLock 核心实用程序

代币在生态系统中具备多重功能：在AI Arena与FL Alliance中用于奖励高质量贡献；质押机制支持注册、提升权重与配额，同时作为防范不当行为的经济约束；模型市场中的上市、调用与微服务组件均以代币结算，部分收益循环注入金库。治理机制决定预算分配与回购节奏，形成可持续的价值闭环。供应节奏遵循官方活动时间表，重点推进绩效驱动型奖励，而非一次性大规模解锁。

FLock.io(FLOCK)币是什么？怎么样？FLOCK架构、代币和路线图介绍

生态系统伙伴关系、进展和数据端信号

生态系统协同作用

据CoinMarketCap数据显示，FLock已在三层架构中取得实质性进展：基础层对接Akash、io.net等去中心化算力网络，保障训练与验证资源弹性扩展；中间层与Aptos、Scroll、Berachain等主流链建立标准结算与身份接口，实现高频激励的成本可控；顶层通过模型轨道、隐私协作与市场分发吸引应用开发者与机构参与，构建“从算力到场景”的全链条走廊。

数据侧信号

项目建立综合仪表板监控多维度指标：链上数据包括训练轮次、更新接受率、活跃节点数、削减事件与奖励发放频率；链下数据涵盖研发节奏（文档更新、SDK发布、问题关闭速度）、里程碑达成情况及外部集成的实际调用案例；市场层面则追踪上市后价格浮动、CEX/DEX流动性分布以及社区留存率与内容冷启动至回购的演化曲线，全面反映生态健康度。