[币萌研究院]投研报告Fetch.ai(FET)

Fetch.ai 是一个主打 AI（人工智能）应用的公链，2017 年成立，2019 年 12 月上线主网。目前已接入 Cosmos 的 IBC 协议，可与 Cosmos 生态的其他链互操作。

技术设计

AI 的智能化是通过机器学习实现的，就像人类学习知识一样，需要大量的外部数据配合神经网络算法，给 AI 灌输知识。Fetch 是一个区块链 +AI 底层基础设施，整体分为三层设计，底层主要为共识网络、智能合约以及机器学习库，上层 AEA 通过各项技能模块实现各类功能和应用，OEF 为 AEA 提供了交互的空间，例如两个 AEA 之间可以通过 OEF 来交易机器学习需要用到的数据。

底层：区块链网络与 AI 核心

• 共识机制：采用 PoS-uD（Proof-of-Stake with un-permissioned Delegation，无需许可的权益证明）共识机制，使用了 DAG 技术进行分片。

• 协同合约：即可以与矿工协同的智能合约，运行在 Etch 虚拟机上，采用自研的 Etch 语言。除常规智能合约功能外，还允许合约创建者邀请矿工进行协同工作，矿工可以在链下提供计算能力来帮助合约解决复杂问题。

• 机器学习：机器学习库可以根据应用程序的需要，在链上或链下对 AI 进行神经网络训练。

三者在实际运行中的作用如下：

智能合约可以调用机器学习库对 AI 应用执行神经网络训练，需要在库中找到最佳的机器学习模型，该过程可以通过协同合约交给矿工在链下执行，矿工参与计算找出最佳模型上传给链上的协同合约，以实现最高效的机器学习，矿工获得网络奖励。

上层：AEA

AEA（Autonomous Economic Agent，自治经济代理人）是指代表用户完成任务的智能代理软件，其行为预先设定，可以通过各种技能模块来实现功能，AEA 不在链上运行，通过中间层 OEF 来与区块链和智能合约进行交互。AEA 可以是纯软件，也可以与手机、电脑、汽车等现实硬件绑定。官方提供了 AEA 框架，是一个基于 Python 的开发套件，框架具备可组合性，开发者可以用以构建 AEA。

中间层：OEF

OEF（Open Economic Framework，开放经济框架）是 AEA 之间进行相互搜索、查找、交流、贸易的空间，其定义的虚拟环境为 AEA 提供 API（有免费的有付费的，用 FET 代币支付）。例如代号为 001 的 AEA 拥有某些数据（数据提供者），于是在网络中声明自己有数据，代号 002 的 AEA 恰好需要这些数据进行机器学习，则在网络中搜索到并购买了 001 的数据，实现贸易行为，并用于机器学习。

生态系统

官网列出的相关生态应用有：

• CoLearn：共享机器学习系统，可以使多个利益相关者构建一个共享的机器学习模型。

• Axim：使用 AI 帮助企业从数据中发掘价值。

• Atomix：稳定币收益协议，将现实世界的资产作为抵押品进行借贷。

• Mobix：P2E 骑车赚币。

• Catena-X：汽车数据交换、共享平台。

• Resonate：Web3 原生社交平台。

• Starfleit：DEX。

• Mettalex：DEX。

代码更新

Fetch 在 Github 的几个主要代码库近一年的更新情况如下，更新频率较低。

团队 / 合作 / 融资

Fetch 开发团队大多毕业自名校，或出身 500 强企业，且均为 AI 或算法相关领域的大牛。值得一提的是，CEO、CTO 都与 Deepmind 这家企业有关，Deepmind 是 Google 旗下 AI 企业，招牌产品 Alphago 曾打败韩国围棋冠军李世石，还在星际争霸 2 上还打败了职业选手。顾问团队则大多为名校教授，整体学术背景深厚。

• Humayun Sheikh：CEO 兼联合创始人，Deepmind 早期投资人，14 年创办了 itzMe，16 年创办了 uVue，由机器学习和人工智能驱动的区块链网络，专注于无人机领域。2017 年 8 月创建 Fetch.ai，2020 年 6 月创建使用 Fetch 搭建的 DEX Mettalex。

• Toby Simpson：CTO 兼联合创始人，2013 年至 2018 年在 Ososim 公司担任 CTO，该公司设计和研发 AI 仿真引擎，2011 年至 2013 年在 DeepMind 担任软件设计负责人，研究生物 AI，2000 年至 2011 年在 Nice Tech 公司担任 CEO 和 CTO，研究可编程引擎。

• Thomas Hain：首席科学家兼联合创始人，剑桥大学博士，现任谢菲尔德大学教授，是人工智能和机器学习领域的专家。

• Jonathan Ward：研究主管，伦敦大学机器学习博士毕业，2015 年至 2017 年在 DNA Electronics 担任资深算法工程师，研究 Python 的首席架构师，2007 年到 2015 年在 EMBL 担任研究员，专攻 Matlab 算法。

Fetch 的合作伙伴非常多，合作的领域主要包含物联网和 AI。其中包括 Bosch、Festo、Telekom Innovation Laboratories、Datarella、Yoti 等全球领先的传统企业，IOTA、Conflux 等明星区块链项目，以及 GE 医疗、辉瑞、波兰波兹南超级计算与网络中心等医疗企业和机构。

此外，Fetch 加入的组织有：欧洲区块链联盟（成员包含 Ripple、NEM、Cardano）、MOBI 联盟（成员包含宝马、福特、通用等车企和埃森哲、IBM 等互联网企业）、华威大学商学院等。

近期融资方面，2021 年 3 月， 多伦多数字资产公司 GDA Group 投资 500 万美元；2022 年 3 月，Fetch 推出 1.5 亿美元发展基金，用于鼓励开发者在其生态上开发项目，该基金有 MEXC Global 领投，火币和 Bybit 参投。

经济模型

FET 作为 Fetch 的原生代币，可以像 ETH 一样充当网络燃料费用，另外还用于节点质押，以维护网络运行。

FET 代币总量为 1,152,997,575，分配如下：

• 团队：20%

• 顾问：10%

• 代币销售：17.6%

• 基金会：20%

• 挖矿奖励：15%

• 未来版本：17.4%

代币释放：如下图所示，目前已流通约 10.4 亿 FET，当前流通市值约 2.46 约占代币总量的 90%。当前价格 0.236 美元，当前流通市值约 2.47 亿美元。

代币销售：价格比较混乱，如下图所示。

筹码分布：目前 FET 代币存在于以太坊、BSC、Fetch 三条链中，其中以太坊链为主力链。根据区块浏览器显示，超过 25% 的 FET（以太坊 +BSC）存于币安交易所，链上筹码比较分散。

盈亏比例：根据链上数据显示，目前有超过 91% 的持币地址 / 超过 98% 的链上筹码处于盈利状态。由于合计有超过 30% 的 FET 存于各交易所而非链上独立地址，所以该数据仅供参考。

项目小结

Fetch 的团队学术 / 技术背景很强，与诸多顶级机构达成了 AI 领域的合作，是一个真正的 AI 项目，而非仅仅是造概念圈钱。但从项目进展上来看，已经成立近六年、主网上线超过三年的 Fetch 并没有推出杀手级的区块链应用，链下合作遍地开花，链上生态可怜巴巴，从一个区块链项目的角度来看，Fetch 还处于讲故事的阶段。

造成生态缺失的原因主要在于，AI 行业处于极早期，现阶段难以推出真正有广泛应用场景的产品，且相关开发者较少，只能依靠官方抽出部分精力打造生态。

另外，AI 行业烧钱严重，虽然 2022 年联合各 CEX 机构推出了 1.5 亿美元的生态基金，但与 Deepmind 四年亏损 40 亿美元相比，这点钱杯水车薪，如果后续不能获得持续的大额融资，Fetch 极有可能无法维持运营。

整体来看，Fetch 更接近一个传统的科技企业，多拉融资谋求上市是更好的出路，发行代币与其企业基因不符，投资预期主要在于蹭热点和庄家拉盘，短期内很难看到其实用价值的爆发。