VIRTUALS 生态系统表现良好。 @Reppo 是我一直关注的项目。 这就是原因 🧵

简而言之：@reppo 并不是在构建一个 AI 应用或代理。他们正在构建一个 AI 资源的协调层。 他们的论点是：AI 的真正瓶颈不仅仅是模型或 GPU，而是协调。 想想 ScaleAI 对数据标注、清理和优化数据集的 Web2 方法，服务于科技巨头。但这往往以数据质量为代价，而数据质量通常由集中式供应商或封闭委员会决定。 → 集中式管道无法扩展。 → 静态数据集会衰退。 基于市场的方法： Reppo 通过利用预测市场作为规范基础设施来颠覆这一点：一个在激励压力下选择价值、解释和判断的系统。 这种方法解锁了 AI 数据的真实本质： • 上下文相关 • 特定领域 • 不断变化

他们在构建什么？ 加密原生协调层： • Pods：代表 AI 构建者、代理、数据集或服务的链上实体。 • veREPPO 治理：代币持有者锁定 $REPPO，以将排放（增长资本）引导到他们认为会成功的 pods。 • FCUs（费用索赔单位）：代表对 pod 未来收益的索赔的 NFT，作为补偿由投票者获得。 • 数据子网（公共 + 私有）：特定领域市场，贡献者创建数据，验证者质押代币以验证质量。 • 求解节点：可编程的撮合者，将 AI 需求（数据、基础设施）路由到最佳供应商。 → 所有这些共同生成、验证和货币化高质量的训练数据。 想象一下 Curve 风格的计量机制 + 受 Bittensor 启发的 AI 市场 + 一个意图路由器，全部整合到一个系统中。

💭 我的阅读 大多数人听到“预测市场”时会想：“会发生什么？” @reppo 利用市场压力来决定什么是重要的：基于权益的信号，错误的判断会受到惩罚，而高信号的贡献会得到奖励。 这是静态数据集无法做到的。 如果 reppo 成功，它会创造一个反射循环：更好的 pods → 更多的费用 → 更高的 FCU 价值 → 更多的 veREPPO 需求 → 更强的资本配置 → 更好的 pods。 AI × 加密基础设施仍然处于早期阶段。