項目業務內容
Ora 協議介紹
$OLM 是由 Ora Protocol 推出的 token，Ora Protocol 的前身是 HyperOraclel ，以前是做 ZKOracle 為主的團隊，是一種類似於 ZKbridge 的底層技術。在 2023 生成式 AI 興起的過程，項目轉型將重點放在OPML、ZKML 及鏈上可驗證的 AI 模型。核心內容是將構建 AI 模型的過程上鏈並加入可驗證的元素。每當模型需要外部調用，這套機制能以去中心化的方式將獎勵分配給相關方。簡單來說，Ora 這個協議透過提供無需信任的 AI 解決方案，為開發者打開了新的可能性，允許他們在智能合約中實現更複雜的功能和創新。ORA 的優勢在於相較其他項目，在這塊賽道上耕耘的時間較久，不論是產品的可實現性、完成度等等，Ora 大部分時候都處於領先的位置。
IMO 機制
介紹 $OLM 必須提到這個創新的 IMO 機制，IMO 的全名為初始模型發行。在過往的 ICO、IEO 等等，都是將投資者看好的資產發行時，推出代幣獎勵，若是代幣對應的項目表現好，投資者可以在二級市場的幣價獲得回報，也可能從協議獲得收益分配。而 IMO 也是相同的概念，但核心內容被置換為 AI 模型的代幣化。只要投資者購買綁定 AI 模型的 IMO 代幣，便可以成為該 AI 模型的共同所有者之一，並分享 IMO AI 模型所產生的收入。過去許多開源人工智慧模型面臨將其貢獻貨幣化的問題，導致貢獻者和組織因為賺不到錢缺乏動力。間接造成人工智慧行業主要由閉源、營利性公司主導。而開源人工智慧模型想要有發展，關鍵在於籌集更多資金並公開構建。IMO 的機制變成為解決這個痛點的潛在方案之一。
而在 IMO 機制下，保證 AI 模型的存在與真實性，以及收益的可分配性，就需要涉及到 Ora 協議所推出的 ERC -7641內在收益分享代幣以及 ERC-7007 ，並搭配其預言機與 ZK 的技術來解決。本篇文章重點放在 $OLM ，因此不重點描述，對背後技術原理有興趣的讀者可以參考項目方提供的資料。
$OLM 介紹
介紹完了 Ora 協議與 IMO 機制，$OLM 的邏輯其實就非常清楚。該代幣是第一個採用 IMO 機制發行的代幣，背後的模型是 OpenML。OpenLM 模型主要的共用在最大化 GPU 利用率和訓練速度，並且易於修改，適用於新的語言模型研究和應用。 按照 IMO 機制的邏輯，只要愈來愈多項目進行外部的調用，使用到 OpenML 的模型，則持有 $OLM 的用戶就能像股東一樣，獲得分紅，發展成為另類的金鏟子。另外 $OLM 的優勢在於作為第一個 IMO 的代幣，通常在crypto 行業，第一個開創先例的通常在往後的發展上成為龍頭，並且獲得先行者優勢的機率非常高。此外，Ora 協議目前也沒有發幣，因此 $OLM 的重要性不言而喻。
日前 $OLM 的模型也在 2024/05/11 正式上鏈， 成功與 Ora 的 Onchain AI Oracle 整合，持有 $OLM 的錢包會每 90 天進行快照，屆時將開放手動領取收益的網站。
團隊背景與融資
此部分針對 $OLM 背後的 Ora 協議做介紹。Ora 協議的解決方案目前已被多個知名項目與組織，如 Compound、以太坊基金會、Uniswap 等等採用，展示了其技術的可靠性和創新性。另外在團隊的部分，除了 Co-Founder Kartin Wong 有過 Google 軟體工程師與 Tk Tok tech lead 等相關工作經驗外，其他成員則沒什麼太大的亮點，算是比較可惜的部分。而在融資的部分，Ora 協議的表現則稍微不太理想，在 2022 Q4 有過融資，但金額沒有揭露，投資者只有 Foresight Ventures 與 GeekCartel 兩家。
資金面與持倉地址
$OLM 在 4 月下半旬開放 IMO 預售，當時總額度開放 150ETH，開盤後市值大約1M ，隨後有兩度衝到新高價接近 0.04 左右，目前價格則是回落到 0.018 的水準，市值與 FDV 則在 18M 左右徘徊。除了在 Dex 可以交易外，目前中心化有開放 $OLM 交易的有 BingX、BitMart 等等較小眾的交易所，顯示這隻代幣的熱度與知名度現今真的不太高。在代幣的發行上，$OLM 總供應量為十億顆。
持倉第一的地址為 Gnosis Safe Proxy，Gnosis Safe 是智慧合約錢包的工具，可讓用戶安全儲存以太幣和 ERC20 代幣並與去中心化網路互動。同時也是一個集體資產管理平台，使用戶能夠與其他人就共享專案進行協作，例如 DAO、DeFi、NFT 集體和機構託管。 因此推測該地址可能為項目方相關。剩餘的地址除了第三名的持倉為 Dex 交易所，其餘則無明顯跡象顯示為機構或交易所相關地址。相較於其他幣種，$OLM 的籌碼分佈不算太集中，籌碼大戶對於未來價格的影響程度可能不大。
$OLM 的潛在問題與挑戰
以目前現有的資訊來看，$OLM 與其背後的 IMO 機制，參考深潮 Techflow 的觀點，將可能會面臨到以下幾點問題：
鏈下使用問題：即使 IMO 能夠實現 AI 模型的鏈上代幣化和收益分享，它仍然難以解決模型在鏈下使用時的收益分享問題。當 AI 模型被用於非區塊鏈的應用中時，這些使用的收益如何被追蹤和分配給代幣持有者，將會非常複雜。
市場需求的不確定性：雖然鏈上的 AI 生成內容（如 NFT 等）為創意產業帶來了新的可能性，但市場對這些作品的需求仍具有很大的不確定性。AIGC 作品的市場價值和流動性，以及人們願意為這些作品支付多少錢，是一個未知數，穩定的 AI 模型收益分享，也就無從談起。
收益分享的實際效果：在理論上，通過 ERC-7641 代幣實現收益分享聽起來是一個吸引人的主意。然而，在實踐中，這種機制的有效性和可行性還需經過市場的檢驗。特別是考慮到區塊鏈項目和代幣的高波動性，代幣持有者實際能夠獲得的收益可能會有很大差異。
另外若是將格局擴張至整個公鏈的問題，假設以太鏈的生態發展不如預期，真的出現了被其他公鏈超越的主導性轉移問題，駐紮於該鏈上的所有項目必定隨著時間受到不同程度的影響，而這之中當然也包含了 $OLM 。
結論
開源與閉源的 AI 模型性質，將會是 AI 持續發展下不斷被爭論的議題。而加入了區塊鏈技術的開源模型能比閉源模型更好的利用經濟激勵機制，來達到全球的分佈式協作並推動其自身發展，作為規模化與效率不足的替代手段，然而對於開源模型的定價也將會有更多的價值空間。
Ora 協議的業務代表他們完成了第一個模型定價的產品，對每個模型引入 crypto 參與者非常熟悉的經濟激勵 Token。至於模型是否有市場、產品的契合度以及獲利能力的表現，目前來看也都是未知數，一切靜待時間給出答案。
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