リサーチレポート｜FLock.ioプロジェクト概要＆$FLOCKバリュエーション分析

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西格玛学长2025/06/09 03:32

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著者:西格玛学长

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1. プロジェクト概要

FLockは、AIエコシステム向けの分散型プライバシー保護プラットフォームであり、ブロックチェーンとフェデレーテッドラーニングを活用して、従来のAIシステムにおけるデータ独占とプライバシーリスクに対応します。このプラットフォームは、Federated Learning Blocks（FLocks）という概念を初めて導入し、ユーザーのローカル環境から生データを一切持ち出すことなく、協調的なAIモデルのトレーニングと最適化を可能にし、データ主権を最大化します。

オンチェーンインセンティブとプライバシーセキュアなアーキテクチャを統合することで、FLockは開発者、バリデーター、デリゲーター、モデルユーザーを結集し、エコシステムの共創を実現しています。これまでに176名のAI開発者、236名のバリデーター、1,203名のデリゲーター、70万人のモデルユーザーが参加し、6,500以上のAIモデルのトレーニングとバリデーションに貢献しています。

コアチームは、オックスフォード大学卒でカナダロイヤル銀行の元AIディレクターであるJiahao Sunが創設者兼CEOとして率いています。チームには、Chief AI Scientist Zehua Cheng、CFO Vincent Z. Wang、Head of Operations Leo Pengが在籍し、AI、暗号技術、金融分野での確かなバックグラウンドを持ち、強力な技術力と業界実行力を確保しています。

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資金調達状況として、FLockは2ラウンドで900万ドルを調達しています。600万ドルのシードラウンドは2024年3月に完了し、Faction、DCG、OKX Ventures、Volt Capital、Inception Capital、Hyperithm、Tagus Capital、Martin Köppelmannなどが投資しました。2024年12月には、DCG、Animoca Brands、Fenbushi Capital、GSR、Gnosis VC主導で300万ドルの戦略ラウンドを確保し、エコシステムの成長とR&Dのためのトップティアの支援を得ています。

2. 主な特徴

1. プライバシー内蔵の分散型AIアーキテクチャ

FLockは、フェデレーテッドラーニングとブロックチェーンを革新的に組み合わせ、生データを公開せずに協調的なモデル学習を実現します。ユーザーはローカルモデルの重みや勾配のみをアップロードし、データ漏洩や規制違反、越境問題のリスクを軽減します。このアプローチは、ヘルスケア、金融、教育などデータセンシティブな業界に特に適しており、長期的なスケーラビリティと実用的な導入可能性を提供します。

2. データ＆コンピュート市場を実現するフルスタックインセンティブメカニズム

プラットフォームは、$FLOCKトークンを用いて、データ提供、モデル学習、バリデーション、ホスティングにまたがるインセンティブモデルを構築しています。報酬はトレーニングノード、バリデーター、モデルユーザー、デリゲーターに分配され、データ×コンピュート×モデル×ガバナンスの多面的ネットワークを形成します。176人の開発者、236人のバリデーター、1,203人のデリゲーターにより、FLockは6,546モデルのトレーニングと575,900回以上のバリデーションをサポートし、実際のオンチェーンアクティビティとインセンティブの有効性を示しています。

3. エコシステム合意と持続的進化のためのDAOガバナンス

FLockは中央集権的な組織ではなく、コミュニティによってガバナンスされています。すべての$FLOCK保有者は、主要なプロトコルパラメータ（報酬比率、タスク重み、モデルリスト基準など）への投票や、新機能・サブシステムの提案が可能です。現在、$FLOCKの5.44%がガバナンスにステーキングされており、コミュニティ合意の実現可能性を証明し、分散型協働の拡大に道を開いています。

4. トップティアのチームと戦略的支援者

オックスフォード大学卒のJiahao Sunが率いるチームは、Imperial College London、Meta、Web3インフラスタートアップ、フェデレーテッドラーニング分野の人材を擁し、リサーチからデプロイまでのフルスタック能力を有しています。DCG、Animoca Brands、Fenbushi、OKX Ventures、Gnosis VCなどトップティア投資家から900万ドルを調達し、資本だけでなく、エコシステムアクセス、モデル統合、取引所上場などの戦略的支援も受けています。

3. バリュエーション展望

$FLOCKは、AI時代のWeb3データプライバシーインフラとして位置づけられており、フェデレーテッドラーニングとブロックチェーンを組み合わせて、協調的かつ検証可能なAIモデル学習ネットワークを構築しています。データ、コンピュート、アルゴリズムの貢献を通じてコミュニティ参加を促進し、プライバシーを守りながらAI能力の民主化を実現します。

FLockは、AI＋DePINのハイブリッドモデルを体現し、データ主権と公正なインセンティブを重視しています。AIインフラストラクチャの重要性が高まる中、本プロジェクトは長期的な成長に適した強いテーマ性を持っています。

Alchemist AI（ノーコードAIビルダー）、elizaOS（AIエージェントOS）、Render（分散型GPUネットワーク）など、同様のWeb3 AIインフラプロジェクトが100 millions～1.1billionsの評価額であるのに対し、FLockは依然として大幅に過小評価されており、今後の大幅な再評価の余地があります。

4. トークノミクス

総供給量：1,000,000,000 $FLOCK

トークン 割当：

コミュニティ：47.00%（470M）
- TGEアンロック：10.64%（50M）
- クリフ：0ヶ月；ベスティング：60ヶ月線形
チーム＆アドバイザー：17.00%（170M）
- TGEアンロック：0%
- クリフ：12ヶ月；ベスティング：24ヶ月；合計：36ヶ月
エコシステム：19.70%（197M）
- TGEアンロック：40%（78.8M）
- クリフ：0ヶ月；ベスティング：48ヶ月
投資家：16.30%（163M）
- TGEアンロック：0%
- クリフ：12ヶ月；ベスティング：24ヶ月；合計：36ヶ月

トークン ユーティリティ：

タスク参加＆貢献報酬
1. すべての参加者（開発者、バリデーター、ノード、デリゲーター）は、タスク参加のために$FLOCKをステーキング/使用する必要があります。
2. データ貢献、トレーニング、バリデーションには$FLOCKで報酬が与えられ、ポジティブなフィードバックループを形成します。
支払い＆利用
1. $FLOCKはAIマーケットプレイスでホストされたモデルへのアクセス（APIコール、推論リクエスト、カスタムモデル構築など）に使用されます。
2. 開発者はモデルデプロイやアクセスのために$FLOCKを支払い、利用側の需要を生み出します。
タスクバウンティ＆デリゲーション
1. タスク作成者は、トレーニング/バリデーションのために高品質なノードオペレーターを惹きつけるため、$FLOCKでバウンティを設定できます。
2. ユーザーは$FLOCKをバリデーターやノードにデリゲートし、報酬を分配することでアクセス性とトークン活用を向上させます。
コミュニティガバナンス
1. トークン保有者はFLock DAOに参加し、プロトコルアップグレード、パラメータ、新機能などの提案・投票が可能です。
2. $FLOCK保有者がプロトコルの方向性を主導し、ガバナンスユーティリティを強調します。
ステーキング＆セキュリティ
1. ノードはモデルのトレーニング/バリデーションのために$FLOCKをステーキングする必要があり、不正行為はスラッシングによって罰せられます。
2. これにより、信頼性と誠実な貢献者への報酬が確保されます。

5. チーム＆資金調達

チーム概要：FLockは、オックスフォード大学卒でRBCの元AIディレクターであるJiahao Sunが創設しました。主要メンバーには、Chief AI Scientist Zehua Cheng、CFO Vincent Z. Wang、Ops Lead Leo Peng、Chief of Staff Sameeha Rehmanが在籍し、AI、ブロックチェーン、グローバルオペレーションの豊富な経験を有しています。

資金調達ラウンド：

シードラウンド（2024年3月）：600万ドル
- 投資家：DCG、OKX Ventures、Faction、Volt Capital、Inception Capital、Hyperithm、Tagus Capital
戦略ラウンド（2024年12月）：300万ドル
- 投資家：DCG、Animoca Brands、Fenbushi Capital、GSR、Gnosis VC、Bas1s Ventures

6. リスク要因

多面的インセンティブリスク：FLockのインセンティブモデルは開発者、バリデーター、デリゲーターを効果的に巻き込む一方で、スパムモデル、インセンティブファーミング、バリデーション操作など戦略的な悪用を招く可能性があります。これらの行動が抑制されない場合、ネガティブなフィードバックループを引き起こす恐れがあります。
エコシステム参加依存リスク：FLockのモデルは、コミュニティ主導のトレーニング、バリデーション、ガバナンスに大きく依存しています。高品質なノードオペレーターの誘致と維持が重要であり、十分なアクティビティがなければ、モデル品質やガバナンスの非効率に直面する可能性があります。

7. 公式リンク

Website: https://www.flock.io/
Twitter: https://x.com/flock_io
Telegram: https://t.me/flock_io_community

免責事項：本記事の内容はあくまでも筆者の意見を反映したものであり、いかなる立場においても当プラットフォームを代表するものではありません。また、本記事は投資判断の参考となることを目的としたものではありません。

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