【 $REI ：一顆有記憶、能進化的鏈上大腦，新技術範式 vs 巨鯨結構的對賭】 要承認，@ReiNetwork0x 是一個典型的“底層範式重寫 + 二級結構很脆弱”的對賭局。 1. $REI要做什麼？ 它不僅僅只是另一個 #AI 敘事包裝，而是真的在嘗試做：把“記憶 / 推理 / 模型協作”重新拼成一塊“鏈上可進化的大腦”。 它想解決當下 LLM （Large Language Model，大型語言模型）的幾個硬傷： 會忘記（無持續記憶）、會幻覺、不屬於你（不可擁有/遷移）。 @ReiNetwork0x 給出的解決方式是：那讓它邊用邊學、記得住、還能資產化。 2. 一句話版： Rei 核心定位是一個對標 OpenAI 和Anthropic 的基礎研究 AI 實驗室，並非另一個 LLM，而是一個革命性的“合成大腦”架構，名為“Core”。 Core 透過三大核心組件和三大技術突破，從根本上解決當前AI在記憶、學習和可靠性方面的瓶頸。 Crypto 賦予它三件利器：鏈上日誌=可驗證、資產化=可交易復用、開放激勵=拉開發者補專用能力。 所以，散戶們平時完全沒機會接觸到早期基礎研究實驗室的股權，現在公開流動的 $REI 就是稀缺入口，當然也是一個風險敞口。 3. 代幣/經濟模型： 優點：高初始流通，後續解鎖炸彈少； 缺點：但早期集中低成本籌碼巨大； 最大缺口：沒有對 $REI 價值捕獲說清楚，是調用費？創建 Unit 抵押？費用回購？暫時都沒明晰。 4. 鏈上 & 數據看點： 1. 前 250 地址 >81% 供應量，不自欺欺人，這是核心系統性風險； 2.月度運行：幾十 TB 級數據寫入、六十多萬 Patterns、接近 99% Sync Rate，說明真在跑，不是 PPT。 3.市值區間：中腰部 AI 概念，技術敘事溢價 + 持倉結構折價。 5. 近似對標項目的差異： Bittensor @opentensor：激勵算力/模型貢獻的開放網絡，側重外部貢獻的激勵；REI 更像 架構+記憶+推理的一體化大腦。 Autonolas @autonolas：偏多代理協作與去中心化服務編排；REI 更側重“單腦持續學習 + 內部知識結構”。 LangChain @LangChainAI：開發者工具/編排框架，沒有長期記憶或激勵；REI 則綁定記憶-推理-激勵。 6. 風險點（不粉飾）： 1. 持倉集中：巨鯨籌碼成本低，任何風吹草動就是擠兌預演。 2. 匿名團隊：現在是“代碼=信譽”，一旦迭代節奏斷層，信任馬上反噬。 3. 技術兌現：推理時學習/幻覺降低需要第三方測評，不靠自述。 4. 生態驗證：外部真實業務應用場景、第三方 Units 規模都要時間。 5. 代幣價值捕獲機制現在是“空框”階段。 7. 當前重點關注指標： 1⃣籌碼集中度：Top 250 占比能不能往 75% 以下走；巨鯨買入和賣出。 2⃣開發進展：Core 版本持續（月或雙月頻率），GitHub 周提交保持跑（≥30 級別）。 3⃣ 生態應用：外部 Units 數量持續上升；真實 API/SDK 調用。 4⃣經濟模型刺激：費用/抵押/租賃一旦落地，看是否產生真實代幣消耗或鎖倉。 8. 我的進入和持倉策略： 配合nansen工具已完成：鏈上監控，重點盯頭部地址，CEX 軌跡 & LP 流動性變動；0.19U時建倉25% 這兩天base上AI+crypto項目整體回調時，在0.11U時已補倉到50% 後續我會繼續盯：持倉前100集中度 / Units 真實生態 / 費用消耗&激勵&鎖倉模型 / 幻覺實測 / 巨鯨資金流入/流出。 核心看法： 這不是簡單的再做一個 AI 應用，而是新基礎範式和新嘗試的實驗室，同時也是有一部分看項目方格局的籌碼結構定時炸彈。 若能跑通， 市場估值上限會遠高於普通 AI x Crypto 項目；base上也開始陸續出現很多這類這類“底層重構 + “風浪越大魚越貴”結構風險”AI+crypto項目，保持跟蹤，DYOR！ 關於 $REI 匯總的一些資料貼： 1.@blocmatesdotcom 《從零開始重新思考大語言模型》 2. @bes_______《Rei 論文》 3.@0xreitern的《@ReiNetwork0x 的基本資源/資料指南》