Pendant ma pause déjeuner à faire défiler mon fil d’actualité, un ami a soudainement lancé : « Allora, le signal AI m’a encore aidé à prendre mes bénéfices. »

J’ai mis quelques secondes à réaliser qu’il parlait de la position longue sur SOL. En cliquant pour voir la référence sous-jacente, tout était composé de flux de sujets sur la chaîne.

Ce sentiment que « oui, l’IA peut vraiment faire ses propres prédictions » est assez magique. Je bois une gorgée d’eau pour me calmer, tout en pensant : si ça marche vraiment, cela pourrait marquer un tournant entre l’IA et le trading.

Récemment, @AlloraNetwork a mis à jour :
- La feuille de route pour la première année est en ligne ;
- La première série de sujets pour le réseau principal a été dévoilée ;
- Les Workers commencent à migrer vers le réseau principal, avec une mise en garde pour ne conserver que les plus performants.

Ils ont aussi souligné vouloir rendre chaque signal de prédiction plus « précis, stable et traçable ».

Prime est également en phase de préchauffage, mais l’objectif n’est pas seulement le rendement APY, c’est plutôt de transformer « crédibilité → performance → incitations » en un cycle fermé — ceux qui sont plus précis gagnent plus.

Les développeurs pensent que : Allora ne suit pas une simple compétition de modèles, mais mise sur une « tarification par intelligence collective ».

Ils alimentent la prédiction dans des scénarios de trading / gestion des risques / agents, en utilisant les coûts réels pour filtrer à l’envers les modèles de qualité, créant ainsi un cercle vertueux : « plus utilisé → plus rentable → plus précis → plus adopté ».

Sur le marché, certains chercheurs en investissement annoncent que le TGE approche, mais plutôt que de se focaliser sur le prix, il vaut mieux surveiller deux éléments clés :
1) Le taux de réussite réel des sujets ;
2) La rétention et la vitesse d’itération des Workers après la migration.

Si ces deux points sont maîtrisés, la narration « intelligence‑backed » de $ALLO pourra tenir la route.

#Allora #ALLO