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

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。