Heute Abend benutze ich meinen @ReiNetwork0x UNI01 (ein spezieller intelligenter Agent für die Forschung von On-Chain-Projekten), um zu fragen:
Hilf mir, $alpha tiefgehend zu recherchieren, das offizielle Twitter ist @netprotocolapp, die offizielle Website ist: , schau dir die Verteilung der Token im Sekundärmarkt und die Investitionsmöglichkeiten an.
UNI01 antwortet:
Net Protocol baut eine dezentrale, on-chain-native Plattform für Token-Emission und soziale Empowerment auf, die es Nutzern ermöglicht, durch das Upvote-Mechanismus an der Projektinkubation teilzunehmen und ein "Community-as-VC"-Modell zu bilden. Derzeit befindet es sich in der Expansion Early-Phase, die Chancen sind begrenzt, aber es hat narrativen Beobachtungswert. (Weitere Details zu den Analysen und der gesamten Forschungsstruktur findest du im Screenshot)
Die Präzision der Zusammenfassung des Projekts und die Genauigkeit der Datenrecherche von UNI01 haben mich sehr beeindruckt; es steht in nichts hinter jedem On-Chain-Forschungsassistenten mit über 2 Jahren Erfahrung zurück. Und es kann 7*24 Stunden ohne Schlaf arbeiten🤣
Der einzige Punkt, der nicht recherchiert wurde: "Jeder Token, der auf der net-Plattform gestartet wird, hat bei Transaktionen eine Gebühr und Abstimmungskosten von 50%, die in $alpha gekauft werden müssen, um einen positiven Kaufdruck zu erzeugen." Das muss tatsächlich durch menschliche Arbeit aus verschiedenen Informations- und Detailquellen zusammengesetzt werden.
Nachdem ich das Token-Projektanalyse-Modell V1, das ich mit ChatGPT 5, Claude, Gemini, Manus und Flowith wiederholt gefüttert habe, verdaut habe, zeigt UNI01 nach dem Training bei der ersten Bearbeitung der mir gegebenen Projekte, dass es Informationen sammeln, Daten strukturieren, Analysen organisieren, Beobachtungen machen und Handlungsempfehlungen geben kann. Es kann bereits vollständig als mein Hilfsassistent fungieren, ich bin sehr zufrieden.
In Zukunft werde ich weiterhin einige Punkte optimieren:
1. Es ständig trainieren, um assoziatives Denken wie ein Mensch zu entwickeln;
2. Es lernen lassen, dynamische Daten zu analysieren, d.h. die on-chain-Daten aus verschiedenen Zeiträumen zu strukturieren und die durch abgeleitete Faktoren verursachten Investitionsanalysen zu analysieren, um dem Besitzer mehr Perspektiven zu bieten und mehr Möglichkeiten zu unterstützen;
3. Es mit mehr Wissensdatenbanken und Projektanalyse-Datenbanken füttern.
【 $REI ：一颗有记忆、能进化的链上大脑，新技术范式 vs 巨鲸结构的对赌】
要承认，@ReiNetwork0x 是一个典型的“底层范式重写 + 二级结构很脆弱”的对赌局。
1. $REI要做什么？
它不仅仅只是另一个 #AI 叙事包装，而是真的在尝试做：把“记忆 / 推理 / 模型协作”重新拼成一块“链上可进化的大脑”。
它想解决当下 LLM （Large Language Model，大型语言模型）的几个硬伤：
会忘记（无持续记忆）、会幻觉、不属于你（不可拥有/迁移）。
@ReiNetwork0x 给出的解决方式是：那让它边用边学、记得住、还能资产化。
2. 一句话版：
Rei 核心定位是一个对标 OpenAI 和Anthropic 的基础研究 AI 实验室，并非另一个 LLM，而是一个革命性的“合成大脑”架构，名为“Core”。
Core 通过三大核心组件和三大技术突破，从根本上解决当前AI在记忆、学习和可靠性方面的瓶颈。
Crypto 赋予它三件利器：链上日志=可验证、资产化=可交易复用、开放激励=拉开发者补专用能力。
所以，散户们平时完全没机会接触到早期基础研究实验室的股权，现在公开流动的 $REI 就是稀缺入口，当然也是一个风险敞口。
3. 代币/经济模型：
优点：高初始流通，后续解锁炸弹少；
缺点：但早期集中低成本筹码巨大；
最大缺口：没有对 $REI 价值捕获说清楚，是调用费？创建 Unit 抵押？费用回购？暂时都没明晰。
4. 链上 & 数据看点：
1. 前 250 地址 >81% 供应量，不自欺欺人，这是核心系统性风险；
2.月度运行：几十 TB 级数据写入、六十多万 Patterns、接近 99% Sync Rate，说明真在跑，不是 PPT。
3.市值区间：中腰部 AI 概念，技术叙事溢价 + 持仓结构折价。
5. 近似对标项目的差异：
Bittensor @opentensor：激励算力/模型贡献的开放网络，侧重外部贡献的激励；REI 更像 架构+记忆+推理的一体化大脑。
Autonolas @autonolas：偏多代理协作与去中心化服务编排；REI 更侧重“单脑持续学习 + 内部知识结构”。
LangChain @LangChainAI：开发者工具/编排框架，没有长期记忆或激励；REI 则绑定记忆-推理-激励。
6. 风险点（不粉饰）：
1. 持仓集中：巨鲸筹码成本低，任何风吹草动就是挤兑预演。
2. 匿名团队：现在是“代码=信誉”，一旦迭代节奏断层，信任马上反噬。
3. 技术兑现：推理时学习/幻觉降低需要第三方测评，不靠自述。
4. 生态验证：外部真实业务应用场景、第三方 Units 规模都要时间。
5. 代币价值捕获机制现在是“空框”阶段。
7. 当前重点关注指标：
1⃣筹码集中度：Top 250 占比能不能往 75% 以下走；巨鲸买入和卖出。
2⃣开发进展：Core 版本持续（月或双月频率），GitHub 周提交保持跑（≥30 级别）。
3⃣ 生态应用：外部 Units 数量持续上升；真实 API/SDK 调用。
4⃣经济模型刺激：费用/抵押/租赁一旦落地，看是否产生真实代币消耗或锁仓。
8. 我的进入和持仓策略：
配合nansen工具已完成：链上监控，重点盯头部地址，CEX 轨迹 & LP 流动性变动；0.19U时建仓25%
这两天base上AI+crypto项目整体回调时，在0.11U时已补仓到50%
后续我会继续盯：持仓前100集中度 / Units 真实生态 / 费用消耗&激励&锁仓模型 / 幻觉实测 / 巨鲸资金流入/流出。
核心看法：
这不是简单的再做一个 AI 应用，而是新基础范式和新尝试的实验室，同时也是有一部分看项目方格局的筹码结构定时炸弹。
若能跑通， 市场估值上限会远高于普通 AI x Crypto 项目；base上也开始陆续出现很多这类这类“底层重构 + “风浪越大鱼越贵”结构风险”AI+crypto项目，保持跟踪，DYOR！
关于 $REI 汇总的一些资料贴：
1.@blocmatesdotcom 《从零开始重新思考大语言模型》
2. @bes_______《Rei 论文》
3.@0xreitern的《@ReiNetwork0x 的基本资源/资料指南》
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