Nick Emmons
Nick Emmons 是一位技术企业家和工程师，在区块链和人工智能领域拥有丰富经验。他是 Allora Labs 的联合创始人兼首席执行官，该公司负责 Allora Network 的开发。[1]
职业生涯
Emmons 的职业生涯始于传统金融领域，大约在 2014 年左右，他首次对区块链技术产生了兴趣。从 2018 年到 2019 年，他担任 John Hancock 前瞻性思维实验室的首席区块链工程师。在此职位上，他负责指导公司的区块链计划，为公司的整体战略做出贡献，并与公司高管和行业合作伙伴合作，监督相关项目的研究、架构和开发。
2019 年，Emmons 共同创立了后来成为 Allora Labs 的公司，目前他担任首席执行官。该公司最初以 Upshot 的名称成立，最初专注于使用人工智能进行资产价格发现。后来，该公司更名为 Allora Labs，以反映其更广泛的使命，即创建去中心化的人工智能网络，将区块链技术与机器学习技术（包括强化学习和众包智能）相结合。[3] [4]
访谈
去中心化人工智能市场
在 2025 年 6 月的 Chain Reaction 播客中，Emmons 讨论了他进入去中心化人工智能市场的历程，从 2014 年左右在 John Hancock 的传统金融领域工作时对区块链技术的最初兴趣开始。他转型创立了 Upshot，该公司专注于人工智能驱动的资产价格发现，并最终发展成为 Allora。对话探讨了 Allora 创建人工智能模型市场的目标，该市场允许开发人员指定他们的需求，并从各种人工智能贡献者那里获得优化的输出，从而简化与人工智能的交互。Emmons 解决了关于价值捕获和潜在的社会过度金融化的问题，同时强调了去中心化系统在揭示集体智慧和提高各个领域（尤其是在金融领域）效率方面的优势。该集以对人工智能和金融系统未来趋势的见解结束，预测了这些领域创新将朝着更加集成和可访问的格局转变。[2]
人工智能与集体智慧
在 2025 年 2 月的 Everything Bagel 播客中，Emmons 分享了对去中心化人工智能及其增强集体智慧的潜力的见解。Emmons 强调了他自己在加密货币方面的背景，以及 Allora 如何旨在解决协调去中心化参与者达成共识方面的效率低下问题，尤其是在主观领域。对话详细介绍了去中心化网络的开发，该网络利用人工智能通过允许不同的模型组合其输出来创建改进的集体智慧。Emmons 解释了“声誉者”的机制，该机制评估各种模型的贡献，以确保有效的共识。此外，该播客还探讨了人工智能在去中心化领域中的未来，将其与中心化系统进行了对比，并强调了社区驱动的贡献对于创新的重要性。Emmons 和主持人 Bon Roy 都表达了他们对实现开发人员之间广泛合作以促进高级人工智能系统开发的愿景。[6]
Allora 网络
在 2024 年 12 月的 Outpost 播客中，Emmons 讨论了该平台如何通过采用超模块化的网络设计方法，在人工智能和加密货币领域中战略性地将自己区分开来。Allora 并没有采用可能限制优化的单一框架，而是专注于创建一个“商品化智能”市场，从而能够有效地提供各种形式的人工智能。Emmons 强调了他进入去中心化技术的历程，并指出人工智能作为改变金融市场的催化剂的潜力。他详细阐述了网络的结构，其中包括推理工作者和预测者等各种参与者，从而创建了一个鼓励人工智能模型之间协作以提高性能的系统。这种模块化方法旨在解决其他系统中常见的诸如勾结和权重复制等问题。Emmons 还表达了 Allora 最终将涵盖金融市场以外的更广泛应用的雄心，旨在建立一个全面的框架，用于在各个领域中利用人工智能。随着他们的测试网的最后阶段启动，早期的社区参与表明了令人鼓舞的兴趣，表明了 Allora 在人工智能和去中心化金融不断发展的交叉领域中的潜在轨迹。[7]
演讲
Allora
在 2024 年 4 月 Archetype 的研讨会上，Emmons 讨论了 Allora 的开发。这个自我改进的去中心化人工智能网络旨在通过使模型能够相互学习来解决孤立的机器智能问题。该团队将人工智能堆栈概念化为由四个核心层组成：数据、计算、智能和执行，并强调了去中心化网络中模块化的必要性。Allora 旨在创建一个网络，使不同的 AI 模型能够共同优化机器学习目标，从而产生比任何单个模型都能实现的更有效的聚合输出。他们的方法以一种称为推理合成的核心机制为中心，该机制使不同的模型输出能够智能地拼接在一起。Emmons 还强调了该网络在金融环境中的潜在应用，尤其是在提供人工智能驱动的数据馈送、高级交易策略和改进的风险建模方面。在整个过程中，该公司从最初的名称 Upshot 过渡到 Allora Labs，并专注于引入各种模型以增强网络的集体智能。[4]
小组讨论
计算的未来
在 2024 年 11 月的 Open AGI 峰会上，小组成员研究了中心化和去中心化计算架构之间的差异，评估了它们各自的优势和挑战。参与者包括 Matthew Wang (OpenGradient)、Emmons、Prashant Maurya (Spheron)、Jeremy Hazan (Hyperbolic) 和 Mikhail Avady (Prodia)。每位参与者都介绍了他们的项目，这些项目包括从去中心化 GPU 网络到旨在实现计算资源访问民主化的人工智能基础设施。对话强调了用户需求的重要性，指出理想的架构取决于特定的用例，包括性能、隐私和成本考虑因素。虽然中心化系统通常提供更好的性能，但去中心化选项有望提供更高的成本效益和对审查的抵抗力。小组成员承认需要改进去中心化解决方案的可靠性和可用性，因为许多用户在遇到问题后已恢复使用传统的云服务。他们对诸如验证机制和隐私解决方案等技术进步表示热情，认为这些进步是更广泛采用去中心化计算的潜在催化剂。[8]
深度科技建设
在 2024 年 9 月的 Open AGI 峰会上，题为“深度科技建设”的小组讨论以 AWS 的 Brad Feinstein、Emmons 和 CoinFund 的 Jake Brukhman 为特色，他们探讨了人工智能和 Web3 技术的融合。Feinstein 强调了加密货币领域的显着增长以及人工智能的投资潜力。Emmons 提供了对 Allora 旨在创建去中心化集体智能网络的见解，通过实现不同模型之间的协作来解决孤立的 AI 模型问题。Brukhman 讨论了 CoinFund 在这一交叉领域的投资策略，强调了人工智能技术民主化和促进创新的必要性。该小组承认了现有的用例，尤其是在金融技术领域，同时考虑了未来向模块化人工智能系统和去中心化训练架构的转变，这可能会挑战传统的人工智能开发。最终，两位发言人都强调了合作伙伴关系、工具和社区支持对于推进去中心化人工智能生态系统的重要性。[5]