解析Spectral:融資3000萬美元、S1空投豪擲800萬枚代幣的鏈上AI代理

2024-05-10 18:05:11

近日,鏈上代理機器智能網絡 Spectral 宣布 SPEC 代幣第一季空投上线 ,代幣總供應量 1 億枚,第一季空投分配代幣佔總量的 8% ,即 800 萬枚代幣,按照 5 月 6 日最高均價 90 美元/枚的價格計算,相當於該項目豪擲總價值 7.2 億美元,當然,這只是極限情況的計算,流通量、流動性以及幣價都難以支持一個項目的如此體量。截止撰稿前,SPEC 代幣價格為 6.1 美元,流動性剩余 290 萬美元,市值也回落到了 1670 萬美元左右。 當空投帶來的爆發式關注度逐漸褪去,或許才是復盤一個“正經項目”的最佳時機。今天,Odaily星球日報將和大家一起了解 Spectral 這一項目背後的更多信息。

SPEC 代幣第一季空投解析

5 月 6 日,Spectral 官方 發布公告 ,宣布第一季空投正式上线,總共有 8% 的 SPEC 代幣供應量用於第一季分配,共計 52, 992 個地址有資格獲得首次分配。

SPEC 代幣空投人群細分:平臺用戶、AI 領域貢獻者、NFT 社區

據公告指出,SPEC 代幣第一季空投對象主要包括四類人群:

  • Spectral 的早期採用者;

  • 數據科學家和开源人工智能开發人員;

  • 生成藝術收藏家和社區成員;

  • AI 和 Web3 支持者。

除此以外,為以太坊發展做出重大貢獻並打造了對 AI 發展較為重要的去中心化基礎設施的相關核心开發人員也擁有一定的代幣空投份額。

SPEC 代幣經濟學:社區、貢獻者、投資人三足鼎立

在 1 億枚 SPEC 代幣的具體分配中,Spectral 的劃分比例堪稱簡單粗暴,其中:

  • 社區佔比 40% ,即 4000 萬枚 SPEC 代幣,TGE 代幣上线解鎖 10.3% ,Cliff 解鎖分為 12 個月,隨後每月解鎖 10% ,Vesting 時間為 30 個月;

  • 核心貢獻者佔比 22% ,即 2200 萬枚 SPEC 代幣,TGE 代幣上线解鎖 0 ,Cliff 解鎖分為 12 個月,隨後每月解鎖 10% ,Vesting 時間為 30 個月;

  • 投資人佔比 38% ,即 3800 萬枚 SPEC 代幣,TGE 代幣上线解鎖 0 ,Cliff 解鎖分為 12 個月,隨後每月解鎖 10% ,Vesting 時間為 18 個月。

看得出來,Spectral 對於項目核心貢獻者以及投資人回報的分配都頗為大方,主要的分配節奏則是“社區先行-均勻解鎖”。

SPEC 代幣分配模型

值得注意的空投對象:AI 工具用戶、藍籌 NFT 持有者、Farcaster 活躍用戶

而結合 代幣空投名單 以及 空投檢查界面 ,我們可以發現,除了常規的 Spectral 平臺用戶、過往貢獻者、以及社區活躍用戶以外,知名 AI 工具平臺 Huggingface 用戶、Pudgy Penguin NFT 持有者、Artblocks NFT 持有者以及 Farcaster 活躍用戶也都擁有不同比例的 SPEC 代幣空投份額。

其中,Farcaster 活躍用戶可獲得 8.125% 的 SPEC 代幣空投,而對應的資格標准是:在 2024 年 1 月至 5 月期間,擁有 10+ 點贊、 10+關注者、 10+內容發布以及 10-200 個互動聯系人即可( )。而 182 枚 SPEC 即可兌換 1200+ USDT 的真實事例,也再一次讓 Farcaster 活躍用戶這一身份的含金量直线上升。

除此以外,AI 平臺用戶、數字藝術收藏家和創作者、數據科學家、機器學習工程師等群體也成為 Spectral 在空投公告中多次提到並呼籲加入生態建設的重要角色,區別於以往衆多“看似 AI,實則 Meme”的 AI 項目,不得不說,在代幣空投這件事情,Spectral 還是對 AI 予以了應有的尊重。

Spectral 項目背景:融資 3000 萬美元的鏈上 AI 代理平臺

回看 Spectral 項目的過往發展歷程,AI 的爆發可以說是為這個項目提供了一個新的“突破口”,進而走到了下一個轉折點。

Spectral:從可編程信譽協議到鏈上 AI 代理平臺

從現在的 官方介紹 來看,Spectral 項目將自身定位為一個機器智能網絡,允許用戶構建鏈上 AI 代理並參與鏈上代理經濟,其主要產品則是類似 ChatGPT 的 AI 對話工具—— Spectral Syntax 和 Nova,能夠幫助用戶創建鏈上代理並訪問智能合約的去中心化機器學習推理,這些工具通過 Inferchain 集成,以確保透明度和去中心化。

而早在 2021 年 11 月,Spectral 宣布完成第一輪融資之時,它還是一個基於以太坊的可編程信譽協議,主要用於評估 Web3 中的信用風險,借助鏈上信用評分系統,為貸款人提供評估借款人風險的改進機制,並授予用戶對其在區塊鏈上的身份和假名的完全控制權。

但在 Web3 這樣一個講求 “Don't Trust, Just Verify”(別相信,去驗證)的地方,受限於去中心化網絡的復雜性和匿名性,鏈上信用評估是一件困難且“喫力不討好”的事情,所以,盡管後來該項目於 2022 年 8 月獲得新一輪融資,但其打造的多資產信用風險預言機(MACRO)評分體系仍然難以得到市場和用戶的深度理解和強烈認可。

時間進入 2024 年 3 月,據 Coindesk 報道, Spectral 推出人工智能應用程序 Syntax ,該程序可以幫助任何人為以太坊及其他數十個區塊鏈啓動智能合約,用戶可以編譯、調試和部署人工智能生成的 Solidity 代碼。NFT、套利機器人和交易匯總都是該技術的可能用例。而 Spectral CEO Varghese 認為,加密貨幣散戶交易者,而不是經驗豐富的程序員,將成為 Syntax 的主要用戶。

直到此時,Spectral 才正式完成了從可編程信譽協議到鏈上 AI 代理平臺的轉型,而原本略顯晦澀的產品定位則變得更加易於理解了: 一個幫助用戶實現智能合約 AI 編程的平臺。

這才有了後面更多的故事。畢竟,簡單才是力量,而復雜往往導致誤解。

Spectral Syntax 產品界面

投資機構:Polychain Capital、General Catalyst、Social Capital 等多家明星機構

2021 年 11 月,Spectral 完成 675 萬美元融資 ,Polychain Capital 領投,Mike Novogratz 旗下 Galaxy Digital、Chamath Palihapitiya 旗下 Social Capital、ParaFi Capital、Edge & Node Ventures(The Graph)、MetaPurse Ventures 參投。

2022 年 8 月,Spectral 完成 2300 萬美元融資 ,General Catalyst 和 Social Capital 領投,Samsung、Gradient Ventures、Section 32、Franklin Templeton、Circle Ventures、Jump Capital 等參投。

截止目前,該公司已籌集了約 3000 萬美元的融資。

Spectral 官網界面

Spectral 後續發展以及潛在空投推測

基於以上信息,對於 Spectral 來說,後續該項目可能的發展方向以及潛在的空投機會主要在於以下 2 個方面:

Spectral 發展方向:一鍵發幣平臺或智能合約教育平臺

盡管 Spectral 目前的平臺定位相較於以前清晰不少,但對於衆多市場用戶來說仍然具有一定門檻,所以,在現有的技術積累與項目發展的基礎上,Spectral 或許可以考慮推出一個更符合市場現存需求的“一鍵發幣平臺”,參考 Pump.fun Rug.fun 等平臺,賺取對應的發行手續費的同時,為鏈上 AI 代理的智能合約編寫、審核、部署提供更多的數據集積累以及技術支持。

除此以外,Spectral 另外一個發展方向或許也可以嘗試搭建智能合約教育平臺,與以太坊生態網絡的公共物品發展不謀而合。根據 Electric Capital 2023 年开發者報告數據顯示, 2023 年,每月僅有 22, 411 名活躍的开源开發者為加密領域做出貢獻,月活躍开發者數量下降了 24% ,如果 Spectral 可以在开發者教育方面做出一定努力,有望為區塊鏈網絡开發者增長做出一定貢獻。

Spectral 產品演示界面

Spectral 潛在空投:第一季空投面向對象及平臺積分

在第一季空投逐漸落下尾聲之後,Spectral 後續的潛在空投主要集中在 2 部分:其一,是延續第一季空投面向對象的思路,尤其是 Huggingface 平臺用戶、Farcaster 活躍用戶等群體,或許仍將是潛在空投的重要分配對象;其二,則是根據 Spectral Syntax 界面顯示,目前用戶可以通過 邀請新用戶 進行智能合約部署獲取平臺積分,以謀求後續獲取空投的可能。

小結:代幣價格或將繼續下跌,長期走勢取決於項目融資表現

整體而言,Spectral 的項目最新定位具備一定的創新價值,此前的融資表現也較為亮眼,但過於簡單粗暴的代幣經濟學模型以及具備一定門檻的工具平臺或許無法促使其 SPEC 代幣價格的持續上漲,後續項目的發展走向與代幣價格長期走勢仍然取決於該項目的後續融資表現。

而身處 ChatGPT 5 即將發布的 AGI 前夜,或許我們還需要更多地思考 AI 與 Web3 領域更好的結合形式和應用呈現。

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