TRAC幣是什么？到2030年TRAC幣能長到多少呢？OriginTrail（TRAC）是一個用于 Web3 可信數(shù)據(jù)共享的去中心化知識圖譜協(xié)議。

在一個日益依賴數(shù)據(jù)并受人工智能（AI）塑造的世界中，確保信息的可信度、透明性和來源變得至關(guān)重要。隨著 AI 系統(tǒng)愈發(fā)強(qiáng)大并深度嵌入決策流程，與虛假信息、不透明算法和中心化控制相關(guān)的風(fēng)險急劇上升。建立能驗證數(shù)據(jù)真實性、保護(hù)所有權(quán)并實現(xiàn)開放參與的系統(tǒng)，是實現(xiàn)公平、安全數(shù)字未來的關(guān)鍵。OriginTrail 正是通過融合 Web3 基礎(chǔ)設(shè)施與面向 AI 的架構(gòu)，來應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的去中心化知識圖譜協(xié)議項目。

下面腳本之家小編給大家詳細(xì)介紹TRAC幣是什么，以及TRAC幣未來的全面介紹，大家一起看看吧！

什么是 OriginTrail (TRAC)？

在 2013 至 2016 年間，OriginTrail 的基礎(chǔ)通過遍布?xì)W洲的供應(yīng)鏈試點項目逐步建立。這些早期原型項目聚焦于有機(jī)牛肉、乳制品、家禽與蔬菜，整合了微軟 Navision 和 SAP 等企業(yè)資源計劃（ERP）系統(tǒng)。到 2017 年，OriginTrail 開始連接以太坊用戶，并在上海設(shè)立項目辦公室。2018 年初，由 ?iga Drev、Toma? Levak 和 Branimir Raki? 領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊發(fā)起首次代幣發(fā)行（ICO），在不到 20 分鐘內(nèi)籌集了 2250 萬美元。這一成功推動了 OriginTrail 去中心化知識圖譜（DKG）基礎(chǔ)設(shè)施的開發(fā)，后被 BSI、SBB 和 WFH 等企業(yè)采用。2018 至 2022 年間，OriginTrail 推出其無需許可主網(wǎng)，引入零知識層，并通過多個版本發(fā)布優(yōu)化其激勵模型與競價機(jī)制?？偛课挥谙愀鄣暮诵拈_發(fā)公司 Trace Labs 在此期間贏得沃爾瑪食品安全創(chuàng)新 Spark 獎。2022 年，項目發(fā)布第二版白皮書，進(jìn)一步闡述現(xiàn)實世界資產(chǎn)的代幣化與 DKG 的作用。2023 年底，Turing 階段推出 DKG V6 與面向 AI 的 ChatDKG，解決生成式 AI 的信任缺口問題。2024 年，OriginTrail 推出其 NeuroWeb 區(qū)塊鏈，以支持知識圖譜在 EVM 鏈上的擴(kuò)展。截至 2025 年 4 月，Metcalfe 階段正在進(jìn)行中，圍繞 DKG V8 與去中心化 AI 可驗證性展開。受 Bob Metcalfe 啟發(fā)，本階段重點是增強(qiáng)型檢索生成（dRAG）與知識推理。在超過十年的開發(fā)基礎(chǔ)上，OriginTrail 持續(xù)突破可信數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的邊界，服務(wù)于供應(yīng)鏈、醫(yī)療保健與 AI 等多個領(lǐng)域。

OriginTrail 的創(chuàng)立旨在為 AI 構(gòu)建一個可驗證的互聯(lián)網(wǎng)，秉持中立、包容與可用性原則，提供支持去中心化 AI 與 Web3 系統(tǒng)的可信數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。

OriginTrail 如何運作？去中心化知識圖譜與 NeuroWeb

OriginTrail 通過一套名為去中心化知識圖譜（DKG）的復(fù)雜數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施運行，旨在為數(shù)字知識帶來可驗證性、所有權(quán)與可訪問性，構(gòu)建一個去中心化的環(huán)境。在虛假信息泛濫的數(shù)字時代，驗證與擁有知識的能力愈加重要，尤其對于依賴實時、準(zhǔn)確數(shù)據(jù)輸入的 AI 系統(tǒng)。DKG 致力于解決這些挑戰(zhàn)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為 AI 就緒的可驗證“知識資產(chǎn)”，通過去中心化節(jié)點網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訪問。

來源：origintrail 白皮書

OriginTrail DKG 是一個開源網(wǎng)絡(luò)，由三個互相連接的層組成，構(gòu)建出神經(jīng)-符號 AI 堆棧。信任層利用區(qū)塊鏈技術(shù)保障數(shù)據(jù)完整性；知識基礎(chǔ)層運用符號 AI 有效地組織與推理知識；可驗證 AI 層則使用神經(jīng) AI 模型實現(xiàn)自動化與適應(yīng)性。這三層結(jié)合，構(gòu)成一個強(qiáng)大的信息組織、檢索與驗證系統(tǒng)。

DKG 最先進(jìn)的特性之一是實現(xiàn)了去中心化增強(qiáng)型檢索生成（dRAG）。dRAG 基于傳統(tǒng)的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）概念，通過去中心化知識圖譜集成符號 AI，使生成式 AI 系統(tǒng)在響應(yīng)前可檢索到相關(guān)、已驗證的知識，從而提高 AI 輸出的準(zhǔn)確性與相關(guān)性。dRAG 的價值在于融合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力與符號 AI 的精確推理。

來源：origintrail.io

在 DKG 中，知識資產(chǎn)是信息的核心單位。它們是多格式、可擁有的知識容器，通過統(tǒng)一資產(chǎn)定位符（UALs）實現(xiàn)唯一標(biāo)識。資產(chǎn)所有權(quán)通過 NFT 管理，使數(shù)據(jù)控制與變現(xiàn)更安全。其結(jié)構(gòu)內(nèi)置可發(fā)現(xiàn)性，采用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)原則，促進(jìn)跨互聯(lián)網(wǎng)的信息連接。資產(chǎn)通過基于 Merkle 樹的加密證明上鏈驗證，確保每個資產(chǎn)可審計且防篡改。

AI 系統(tǒng)和代理可通過符號與神經(jīng)查詢方式精準(zhǔn)訪問這些知識資產(chǎn)。無論是聊天機(jī)器人、自主代理，還是大型語言模型，DKG 都提供一個透明、可追蹤的 AI 基礎(chǔ)。每個資產(chǎn)都可被查詢、驗證與集成，構(gòu)成一個可互操作且可信的數(shù)據(jù)源網(wǎng)絡(luò)，支撐可信 AI 應(yīng)用。

最終，OriginTrail DKG 在 Web3 與 AI 時代重新定義了數(shù)據(jù)的實用性，將知識轉(zhuǎn)化為去中心化、可擁有、可驗證的資產(chǎn)類別。它構(gòu)建了 AI 可驗證互聯(lián)網(wǎng)的骨干，確保人類與機(jī)器能實時訪問準(zhǔn)確、可信的信息，并保障來源、所有權(quán)與完整性。

NeuroWeb

OriginTrail 基礎(chǔ)設(shè)施演進(jìn)的核心是 NeuroWeb，這是一個專門構(gòu)建的 Layer 1 區(qū)塊鏈，通過與知識圖譜與人工智能的深度整合，增強(qiáng)去中心化知識經(jīng)濟(jì)。NeuroWeb 是一個多鏈創(chuàng)新中心，秉持中立、包容與可用性的原則。其構(gòu)建基于 Substrate 框架，并由 Polkadot 提供安全保障，具備 EVM 兼容性，可與以太坊及其他 EVM 網(wǎng)絡(luò)互操作。通過這些集成，NeuroWeb 實現(xiàn) OriginTrail DKG 在多個生態(tài)系統(tǒng)間的無縫擴(kuò)展。

來源：origintrail.io

NeuroWeb 由 OriginTrail 社區(qū)治理，核心經(jīng)濟(jì)與治理職能由原生通證 NEURO 支持，包括激勵網(wǎng)絡(luò)參與者、質(zhì)押與知識挖掘等。DKG V6 已在 NeuroWeb 上部署，這是構(gòu)建可驗證 AI 的關(guān)鍵一步，實現(xiàn)了區(qū)塊鏈生態(tài)中可擴(kuò)展、去中心化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。借助 DKG V6，知識資產(chǎn)得以在多個網(wǎng)絡(luò)（如 Polkadot parachains 與 EVM 鏈）中開發(fā)與維護(hù)。

NeuroWeb 的一個重要創(chuàng)新是支持 dRAG 框架，借此增強(qiáng)生成式 AI 模型對可信外部知識的調(diào)用。隨著 DKG 中可用知識的擴(kuò)展，dRAG 的效果愈發(fā)顯著。為了推動知識增長，NeuroWeb 啟動了“知識挖掘”機(jī)制，即一個激勵模式，鼓勵個人或組織在特定“Paranet”中創(chuàng)建、驗證并共享知識資產(chǎn)。

Paranet 是 DKG 的專題或領(lǐng)域特定子網(wǎng)，可由任意用戶自主創(chuàng)建與管理。Paranet 操作者可通過去中心化治理提出獎勵結(jié)構(gòu)，決定 NEURO 通證如何分發(fā)。獎勵可用于激勵本體驗證、AI 服務(wù)提供或數(shù)據(jù)策展等任務(wù)。這些動態(tài)治理機(jī)制使 NeuroWeb 保持靈活，支持廣泛與小眾的數(shù)據(jù)空間發(fā)展，以適應(yīng)社區(qū)需求演變。

更重要的是，NeuroWeb 的激勵系統(tǒng)支持人工與自動化知識挖掘。在早期階段，參與者以人工方式收集與組織知識。隨著某個 paranet 內(nèi)的數(shù)據(jù)成熟（注釋完整并符合本體標(biāo)準(zhǔn)），AI 系統(tǒng)可使用演繹與歸納推理自動生成新知識。演繹推理遵循邏輯規(guī)則從現(xiàn)有知識中得出洞見，而歸納推理則由圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNNs）等工具驅(qū)動，識別模式以進(jìn)行概率預(yù)測。

通過 dRAG 框架將 DKG、NeuroWeb 與 AI 三者融合，開啟了自主知識創(chuàng)造的新時代。知識資產(chǎn)之間實現(xiàn)動態(tài)互聯(lián)，持續(xù)通過加密證明進(jìn)行驗證，并借助 AI 推理不斷增強(qiáng)。這種協(xié)同關(guān)系提升了 AI 系統(tǒng)的完整性、相關(guān)性與實用性，使其與 Web3 的透明性、用戶控制與去中心化價值觀保持一致。

OriginTrail 的應(yīng)用場景

OriginTrail 的去中心化知識圖譜（DKG）技術(shù)在多個行業(yè)中已獲得實際應(yīng)用，涵蓋從供應(yīng)鏈管理到人工智能驗證等多個關(guān)鍵領(lǐng)域：

1. AI 時代的更安全互聯(lián)網(wǎng)：

OriginTrail 正在通過引入可信數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，應(yīng)對深度偽造（deepfakes）、知識產(chǎn)權(quán)侵犯以及虐 待材料（CSAM）等非法內(nèi)容日益增長的風(fēng)險。隨著人工智能的不斷發(fā)展，其帶來的風(fēng)險也同步增加——尤其是在虛假信息與有害媒體被大規(guī)模生成的背景下。OriginTrail 支持一個可驗證的互聯(lián)網(wǎng)，通過實現(xiàn)透明性、所有權(quán)與信任，來構(gòu)建去中心化、抗審查且具備互操作性的數(shù)字內(nèi)容生態(tài)系統(tǒng)。它為倫理創(chuàng)新提供支持，并在日益由 AI 驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中保護(hù)個人與機(jī)構(gòu)的權(quán)益。

2. 去中心化科學(xué)與科研誠信：

OriginTrail 正在引領(lǐng)去中心化科學(xué)（DeSci）革命，以解決虛假信息、發(fā)表偏差以及掠奪性出版等問題。通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可驗證、相互關(guān)聯(lián)的“知識資產(chǎn)”，研究人員可以獲取具備來源可追溯性、真實可信的信息。諸如 SciGraph 的項目正在利用 DKG 連接科研數(shù)據(jù)，并支持基于 AI 的假設(shè)生成，從而構(gòu)建更透明、更具協(xié)作性的研究環(huán)境。這使科學(xué)界能夠建立信任、提高可重復(fù)性，并在氣候科學(xué)與醫(yī)療健康等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更快速、更可信的突破。

3. 透明供應(yīng)鏈：

全球供應(yīng)鏈往往存在信息不透明問題，引發(fā)對可持續(xù)性、人權(quán)和產(chǎn)品安全性的擔(dān)憂。OriginTrail 的 DKG 支持在網(wǎng)絡(luò)之間安全、隱私保護(hù)地共享已驗證的數(shù)據(jù)，促進(jìn)追溯性與協(xié)作性。該技術(shù)已被多個重要計劃采用，如由沃爾瑪、好市多等成員組成的供應(yīng)商合規(guī)審計網(wǎng)絡(luò)（SCAN）。通過知識資產(chǎn)，OriginTrail 支持 ESG 標(biāo)準(zhǔn)，減少審計重復(fù)，確保合規(guī)性，從而推動一個更加道德、可持續(xù)與高效的貿(mào)易生態(tài)系統(tǒng)。

4. 智能基礎(chǔ)設(shè)施與建筑行業(yè)：

在建筑行業(yè)，OriginTrail 解決了建筑數(shù)據(jù)缺乏可信來源的問題，這在可持續(xù)性與安全性方面造成了阻礙。其去中心化圖譜系統(tǒng)能夠確保項目、材料與合規(guī)信息的可驗證記錄。在 BuildChain 項目中，OriginTrail 技術(shù)已與歐盟的數(shù)字建筑日志簿（Digital Building Logbook）實現(xiàn)集成，使建筑師、承包商與業(yè)主等所有利益相關(guān)方都能實時訪問防篡改的建筑數(shù)據(jù)。這不僅提升了效率，也加強(qiáng)了災(zāi)難應(yīng)對準(zhǔn)備，為更加智能、綠色、負(fù)責(zé)任的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)奠定基礎(chǔ)。

主要功能

自治平行網(wǎng)絡(luò)

OriginTrail 擁有一組獨特的核心功能，使其在 Web3 與去中心化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施項目中獨樹一幟。最核心的部分是去中心化知識圖譜（DKG），它允許用戶創(chuàng)建、發(fā)布和維護(hù)可擁有且可驗證的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。DKG 將去中心化存儲技術(shù)、區(qū)塊鏈的加密證明機(jī)制與語義網(wǎng)的知識表示方式結(jié)合在一起，從而構(gòu)建出一個強(qiáng)大的數(shù)據(jù)共享與驗證框架。

OriginTrail 還引入了 AI 可驗證性概念，使生成式 AI 系統(tǒng)能夠通過 ChatDKG 與去中心化增強(qiáng)檢索（dRAG）機(jī)制引用真實的知識資產(chǎn)，從而確保 AI 的回答基于真實世界的信息，并具備明確的溯源路徑。

在資產(chǎn)所有權(quán)方面，OriginTrail 利用 NFT 對知識資產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)記與擁有權(quán)認(rèn)證。每一項知識資產(chǎn)都可以通過 NFT 的形式擁有者清晰、控制權(quán)明晰，從而使數(shù)據(jù)不僅可用，更是具有實際所有權(quán)的資產(chǎn)。

此外，OriginTrail 引入了統(tǒng)一資產(chǎn)定位符（UALs）機(jī)制，使網(wǎng)絡(luò)中的每一項知識資產(chǎn)都具備唯一且可驗證的定位標(biāo)識。這類似于互聯(lián)網(wǎng)中的 URL，但它面向的是鏈上與鏈下混合的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，使得資產(chǎn)具備全球可尋址能力。

OriginTrail 還具備跨鏈能力，目前已支持在以太坊、Polygon 與 Polkadot 等多個區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)之間運行 DKG，使其更具靈活性與互操作性。

為了激勵生態(tài)系統(tǒng)參與者提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)，OriginTrail 推出了 NeuroWeb 計劃，配合 NEURO 通證，通過知識挖掘機(jī)制對網(wǎng)絡(luò)貢獻(xiàn)者進(jìn)行獎勵。這一機(jī)制可確保系統(tǒng)長期自洽地增長與優(yōu)化。

治理方面，OriginTrail 提出 Paranet 概念，允許用戶圍繞特定主題或興趣創(chuàng)建“平行網(wǎng)絡(luò)”，這些網(wǎng)絡(luò)具備自主治理權(quán)，可以定義自己獨立的激勵機(jī)制與驗證流程，支持高度定制化與社區(qū)導(dǎo)向的發(fā)展模式。

最后，OriginTrail 的雙棧架構(gòu)——既兼容以太坊虛擬機(jī)（EVM），又支持 Substrate 框架，使其能夠兼顧現(xiàn)有智能合約生態(tài)的廣泛兼容性與 Substrate 所帶來的高性能與可擴(kuò)展性。這種設(shè)計不僅提升了網(wǎng)絡(luò)靈活性，也為未來支持 AI 與現(xiàn)實世界資產(chǎn)等復(fù)雜場景提供了堅實基礎(chǔ)。

OriginTrail 的這些核心功能，為其構(gòu)建一個可信的數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)奠定了基礎(chǔ)，不僅適用于現(xiàn)實世界資產(chǎn)的代幣化，也在可信 AI 與 Web3 應(yīng)用融合中扮演著基礎(chǔ)設(shè)施級別的重要角色。

Source: origintrail whitepaper

神經(jīng)符號協(xié)同（Neuro-Symbolic Harmony）

OriginTrail 促進(jìn)了符號 AI 與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) AI 系統(tǒng)之間的獨特協(xié)同，通過將基于事實的知識圖譜與大語言模型的生成能力結(jié)合，構(gòu)建出一種混合模型，即“神經(jīng)符號 AI（Neuro-Symbolic AI）”。這一模型使系統(tǒng)不僅具備推理能力，還能進(jìn)行創(chuàng)造性輸出，同時利用結(jié)構(gòu)化、可驗證的數(shù)據(jù)作為創(chuàng)意支撐。符號層（由去中心化知識圖譜 DKG 提供支持）保障數(shù)據(jù)的完整性、可追溯性與所有權(quán)，構(gòu)建堅實的事實基礎(chǔ)；而神經(jīng)層（如大型語言模型）則為文本、圖像和音頻等多模態(tài)內(nèi)容注入動態(tài)創(chuàng)意。

這種架構(gòu)讓用戶能夠自由選擇偏好的 AI 模型，并將其與可信的數(shù)據(jù)源集成。無論是設(shè)計 AI 助理，還是構(gòu)建高級機(jī)器學(xué)習(xí)流程，開發(fā)者都能從 OriginTrail 所提供的結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新之間的平衡中獲益。系統(tǒng)在不犧牲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)能力的前提下，實現(xiàn)了可組合性與可控性，推動了可擴(kuò)展、透明的 AI 發(fā)展，使其不僅更智能，也更加負(fù)責(zé)任與包容。

來源：origintrail.io

ChatDKG

ChatDKG 是一個對開發(fā)者友好的平臺，能夠?qū)⒛愕臄?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用、可驗證的知識資產(chǎn)，從而推動可靠的 AI 驅(qū)動應(yīng)用的開發(fā)。這些資產(chǎn)構(gòu)建于 OriginTrail 的去中心化知識圖譜（DKG）之上，確保數(shù)據(jù)的溯源性，并賦予創(chuàng)作者對數(shù)據(jù)可見性與使用方式的完全控制。一旦資產(chǎn)發(fā)布上線，開發(fā)者即可部署具備可預(yù)測行為的 AI 智能體，同時可與頂級 AI 模型集成，包括 OpenAI、Microsoft Copilot、Llama Index 和 Hugging Face。ChatDKG 還允許用戶啟動新的 Paranet，建立細(xì)分知識中心，并有資格獲得網(wǎng)絡(luò)激勵。為促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)增長，ChatDKG 引入了一個機(jī)制，每新增一個相關(guān)的知識資產(chǎn)，即可申請激勵。這不僅提升了知識資產(chǎn)的質(zhì)量與數(shù)量，也維持了一個由可信數(shù)據(jù)與可靠智能體支撐的經(jīng)濟(jì)體系。無論你是在構(gòu)建搜索引擎、分析工具，還是 AI 聊天機(jī)器人，ChatDKG 都簡化了整個流程，為你的數(shù)據(jù)與智能自治系統(tǒng)之間架起一座橋梁。

來源：chatdkg.ai

AI Agents 實踐場景

OriginTrail 的 ChatDKG 通過運行在可驗證知識之上的智能體，在各行業(yè)推動現(xiàn)實世界的 AI 應(yīng)用落地。舉例來說，PolkaBot.ai 是一款面向 Polkadot 生態(tài)系統(tǒng)的 AI 教育工具，利用社區(qū)策劃的知識資產(chǎn)提供可信洞察與學(xué)習(xí)資源。在食品行業(yè)，Perutnina Ptuj 借助去中心化 AI，驗證產(chǎn)品各環(huán)節(jié)的真實性，增強(qiáng)消費者信任。在歐洲建筑行業(yè)，ChatDKG 支持的智能體為建設(shè)者提供可信數(shù)據(jù)與合規(guī)協(xié)助。在航空航天領(lǐng)域，OriginTrail 參與了一個由歐盟資助的計劃，推進(jìn)“數(shù)字產(chǎn)品護(hù)照”，幫助行業(yè)提升可追溯性與應(yīng)對突發(fā)事件的能力。這些用例展示了 ChatDKG 的多元潛力，從提升用戶互動、保障數(shù)據(jù)安全，到支持可擴(kuò)展的監(jiān)管解決方案。每一個 AI 智能體都與 DKG 上的可驗證數(shù)據(jù)綁定，確保其可靠性、可審計性與自主性，徹底重塑關(guān)鍵行業(yè)中的人機(jī)協(xié)作未來。

Source: chatdkg.ai

Core Node

Core Node 是 DKG 的核心支柱，負(fù)責(zé)保障網(wǎng)絡(luò)安全并從全球數(shù)據(jù)活動中賺取 TRAC 獎勵。每個運行節(jié)點需質(zhì)押至少 50,000 枚 TRAC，協(xié)助網(wǎng)絡(luò)保持韌性、安全性與可信度。Core Node 托管公共知識資產(chǎn)，并根據(jù) DKG 的整體使用量參與獎勵分配。通過委托質(zhì)押，其他 TRAC 持有者也可貢獻(xiàn)代幣至節(jié)點，進(jìn)一步提升收益能力。值得一提的是，Core Node 也包含了 Edge Node 的全部功能，具備構(gòu)建可驗證 AI 的能力，同時為知識經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施支持。

來源：origintrail.io

Edge Node

Edge Node 是進(jìn)入 OriginTrail 去中心化知識圖譜（DKG）的用戶友好入口，允許開發(fā)者構(gòu)建可驗證、可信的 AI 應(yīng)用。用戶可通過簡潔的界面或 API 上傳各類數(shù)據(jù)格式——如 PDF、Word 文檔或網(wǎng)頁內(nèi)容，并將其轉(zhuǎn)換為語義豐富的知識資產(chǎn)。Edge Node 提供對數(shù)據(jù)隱私的全面掌控，支持在 DKG 上進(jìn)行選擇性共享。系統(tǒng)內(nèi)置支持去中心化的增強(qiáng)檢索生成（dRAG），用戶可直接或通過 AI 助手與知識互動。支持靈活的 AI 集成方式，可部署本地模型或連接外部服務(wù)，實現(xiàn)隱私與可擴(kuò)展性的平衡。

來源：origintrail.io

什么是 TRAC 代幣？

TRAC 是 OriginTrail 去中心化知識圖譜與生態(tài)系統(tǒng)的原生代幣，總供應(yīng)量為 5 億枚，截至 2025 年 4 月，其中 4.994 億枚已流通。

隨著 OriginTrail 擴(kuò)展其應(yīng)用邊界，應(yīng)對虛假信息、去中心化 AI 與 Web3 基礎(chǔ)設(shè)施等挑戰(zhàn)，TRAC 在激勵機(jī)制、安全保障和系統(tǒng)運行中扮演著核心角色。每當(dāng)一個知識資產(chǎn)在 DKG 上被創(chuàng)建，就會消耗網(wǎng)絡(luò)資源，TRAC 用于支付此類服務(wù)費用，是資產(chǎn)發(fā)布與更新的準(zhǔn)入費。雖然 TRAC 并非所有區(qū)塊鏈上的直接 gas（如以太坊上使用 ETH，NeuroWeb 上使用 NEURO），但在 OriginTrail 基礎(chǔ)設(shè)施中，它仍然是關(guān)鍵的支付與激勵媒介。

DKG 中的節(jié)點彼此競爭以提供發(fā)布服務(wù)，并從中賺取 TRAC 費用。其收入取決于服務(wù)質(zhì)量、質(zhì)押的 TRAC 數(shù)量以及相關(guān) paranet 的配置。由于 TRAC 質(zhì)押決定節(jié)點的參與與收益資格，TRAC 委托質(zhì)押成為網(wǎng)絡(luò)核心功能之一。任何 TRAC 持有者都可以將代幣委托至 Core Node 并按比例獲得獎勵。此種機(jī)制保障了網(wǎng)絡(luò)的安全性與韌性，確保節(jié)點行為受激勵與約束，最終提升網(wǎng)絡(luò)的可靠性與經(jīng)濟(jì)一致性。

TRAC 于 2018 年以 ERC-20 代幣形式在以太坊上發(fā)行，其用途自此大幅擴(kuò)展。除了用于節(jié)點質(zhì)押與知識資產(chǎn)運營，它也作為 OriginTrail 生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的價值傳遞媒介。其代幣分配如下：50% 分配給預(yù)售與眾籌，20% 預(yù)留給未來開發(fā)，18% 給創(chuàng)始人與 Pre-ICO 參與者，5% 給團(tuán)隊與顧問，5% 用于流動性池，2% 用于賞金計劃。該結(jié)構(gòu)支持項目的長期增長、網(wǎng)絡(luò)激勵與去中心化參與。

來源：medium.com/origintrail

TRAC 是一個好的投資嗎？

TRAC 在 OriginTrail 生態(tài)中具備強(qiáng)大實用性，是去中心化知識圖譜（DKG）的經(jīng)濟(jì)引擎，旨在解決 AI 透明度與虛假信息等關(guān)鍵問題。其委托質(zhì)押機(jī)制與現(xiàn)實企業(yè)集成為項目增添可信度。然而，該項目也面臨跨出垂直細(xì)分領(lǐng)域的難題。技術(shù)復(fù)雜性與對 Web3 與 AI 長期融合的依賴，可能會限制其短期吸引力。市場波動與主流知名度不高，也為 TRAC 的廣泛成功與價值增長帶來不確定性。

如何持有 TRAC？

要持有 TRAC，可使用中心化交易所的服務(wù)。首先創(chuàng)建一個 Gate.io 賬戶，完成身份驗證與充值，然后按照步驟即可購買 TRAC。

OriginTrail 最新動態(tài)

據(jù) OriginTrail 官方博客報道，生態(tài)系統(tǒng)已發(fā)布 2025 年路線圖，重點包括 Impact Base: Gaia 的推出以及 DKG V8 的關(guān)鍵部署。該更新通過 Edge Node、私有知識庫與自動推理等可擴(kuò)展工具，加速集體神經(jīng)-符號 AI 的發(fā)展。路線圖還介紹了 6000 萬枚 TRAC 的“集體編程金庫”（CPT），用于獎勵生態(tài)貢獻(xiàn)者。隨著隱私保護(hù)、AI 集成與可驗證知識挖掘的持續(xù)突破，OriginTrail 正不斷演化為可信、去中心化 AI 驅(qū)動互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)層。

OriginTrail（TRACAI）價格預(yù)測 2025-2030

從現(xiàn)在到2030年，OriginTrail預(yù)計可以達(dá)到$0.9365。
以當(dāng)前價格$0.418購買OriginTrail的潛在收益率是 +124.00%，OriginTrail的歷史最高價是$1.23。
OriginTrail在近24小時內(nèi)+6.98%，近7天內(nèi) +10.87%。

2025年OriginTrail價格預(yù)測

2025年，預(yù)計OriginTrail的平均價格為$0.418，最高價為$0.5726，最低價為$0.2257。以當(dāng)前價格$0.418購買OriginTrail，在2025年您有可能獲得0的收益率。

2026年OriginTrail價格預(yù)測

過去的趨勢、模式表明，2026年，預(yù)計OriginTrail的最高價為$0.733，最低價為$0.4408。因此，以當(dāng)前價格$0.418購買OriginTrail，根據(jù)2026年的平均價格$0.4953，您的潛在收益率是+18.00%。

2027年OriginTrail價格預(yù)測

2027年，預(yù)計大部分的OriginTrail將在$0.6142徘徊，預(yù)計最低價為$0.4975，最高價為$0.8291。根據(jù)這一預(yù)測，如果您以當(dāng)前的市場價格$0.418購買，您的潛在收益率是+47.00%。

2028年OriginTrail價格預(yù)測

根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，2028年，預(yù)計OriginTrail的最高價為$0.801，最低價為$0.5196。因此，如果您以當(dāng)前價格$0.418購買OriginTrail，根據(jù)2028年的平均價格$0.7216，您的潛在收益率是+73.00%。

2029年OriginTrail價格預(yù)測

2029年，預(yù)計OriginTrail的最低價為$0.7233，最高價為$1.11。在平均價格為$0.7613的情況下，如果您以$0.418的市場價格購買，2029年您的潛在收益率為+82.00%。

2030年OriginTrail價格預(yù)測

根據(jù)前幾年的市場情緒，預(yù)計OriginTrail將在$0.899和$1.12之間波動，2030的平均價格為$0.9365。如果您以當(dāng)前價格$0.418購買OriginTrail，并HODL至2030年，您的潛在收益率是+124.00%。

以上就是腳本之家小編給大家分享的TRAC幣是什么，以及TRAC幣未來怎么樣的詳細(xì)介紹了，希望大家喜歡！

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