分析ActionModelAI项目

# ActionModelAI 项目分析报告 ## 执行摘要 ActionModelAI 是一个融合 Web3 和 AI 的创新型项目，旨在构建社区拥有的 **Large Action Model (LAM)**，与传统的 Large Language Model (LLM) 不同，LAM 能执行真实电脑操作（如点击、导航网站），而非仅生成文本。项目通过浏览器扩展捕获用户匿名行为训练 AI，并引入 $LAM 代币经济模型，让用户通过贡献数据获得所有权。项目于 2026 年 1 月底正式上线，目前处于早期阶段，社区活跃但风险较高，包括代币未上线、疑似假币风险和早期不确定性。 [官网](https://actionmodel.com/) ## 项目概述 **愿景与背景**：ActionModelAI 挑战科技巨头对 AI 的垄断，主张 AI 未来应由社区而非大公司拥有。项目由总部位于开曼群岛的团队开发，公司规模 51-200 人，CEO 为 Sina，CMO 为 Anthony Day。核心问题是：Big Tech 利用用户数据训练 AI 却不让用户分享价值，而 ActionModelAI 通过代币经济将价值回馈给社区。 [LinkedIn](https://ky.linkedin.com/company/actionmodelai) **关键区别**： - **LLM (如 ChatGPT)**：生成文本、建议，但不能执行操作。 - **LAM (ActionModelAI)**：执行真实任务（如预订航班、填写表格），通过 GUI 控制电脑。 [文档](https://docs.actionmodel.com/) 项目于 2026 年 1 月 31 日左右正式上线，近期在 Twitter 和 LinkedIn 上频繁宣传，社区炒作活跃。 ## 核心机制 ### 1. Large Action Model (LAM) LAM 是项目的核心 AI 模型，能像人类一样操作电脑：点击、打字、导航网站。它通过 **Action Loop**（观察-决策-执行循环）完成任务，直至目标达成。与 LLM 的聊天接口不同，LAM 直接控制应用程序界面。 [文档](https://docs.actionmodel.com/) ### 2. Action Tree Action Tree 是一个由用户行为训练出的数字世界地图，记录所有可能的网络操作路径。用户通过浏览器扩展匿名贡献浏览数据（仅捕获结构而非个人内容），帮助扩展 Action Tree。扩展程序支持暂停训练和网站屏蔽，隐私由设计保障。 [官网](https://actionmodel.com/) ### 3. Actionist 桌面应用 Actionist 是基于 LAM 的 AI 员工工具，允许用户无需编程即可自动化屏幕任务（如数据输入、工作流）。特点： - **真正自主**：描述任务即可执行。 - **跨应用智能**：无缝操作任何软件。 - **24/7 运行**：在云 VM 或本地运行。 [文档](https://docs.actionmodel.com/) ### 4. ActionFi 赚取机制 用户通过贡献数据赚取 $LAM 代币： - **被动模式**：正常浏览网页自动赚取积分。 - **主动模式**：完成合作伙伴任务获得 2x 基础积分和奖金。 - **推荐机制**：分享推荐码可获得被推荐用户收益的 5-25%。 [空投指南](https://airdrops.io/action-model/) ## 代币经济学 ### $LAM 代币效用 $LAM 是 **行动燃料**，非投机性代币，每项 AI 操作（点击、打字等）都消耗 $LAM。关键特点： - **总供应量**：10 亿枚。 - **分配 per Action**： - 33% 给创作者（工作流发布者）。 - 34% 销毁（通缩机制）。 - 33% 用于生态系统发展。 [代币经济文档](https://docs.actionmodel.com/tokenomics/token-utility) ### 经济模型 - **固定美元定价**：例如 LAM-1 版本每行动成本 $0.01，但代币消耗量随市价浮动（公式：τ(v,t) = pv / Pt，其中 Pt 是代币美元价格）。 - **示例**：如果 $LAM 价格为 $0.01，则每行动消耗 1 代币；如果涨至 $1.00，则仅需 0.01 代币，利好早期持有者。 - **购买压力**：B2C、B2B 和合作伙伴需购买 $LAM 资助行动，创造持续需求。 [代币经济文档](https://docs.actionmodel.com/tokenomics/token-utility) ### 空投计划 - **分配**：35% 总供应（3.5 亿 $LAM）用于社区空投，积分在 TGE（代币生成事件）时转换为代币。 - **乘数系统**：早期参与者获得更高乘数： - 创始成员：5x - Epoch 1：2x - **当前 Epoch 2（2026年2月）**：1.9x - 乘数逐月递减，12个月后降至 1x。 - **徽章等级**：基于积分永久提升收益加成： | 等级 | 积分范围 | 加成 | |------|----------|------| | Seed | 0-9,999 | +0% | | Root | 10K-49,999 | +5% | | Sprout | 50K-249,999 | +10% | | Leaf | 250K-999,999 | +15% | | Branch | 1M-4.999M | +20% | | Tree | 5M-24.999M | +30% | | Forest | 25M-99.999M | +40% | | Evergreen | 100M+ | +50% | - **早期访问**：需通过 Ethos Network 获得 1300+ Ethos Score。 [空投指南](https://airdrops.io/action-model/) ## 社区动态 ### Twitter 活跃度 Twitter 搜索显示 293 条推文（截至 2026年2月2日），社区炒作强烈： - **关键词**：#ActionModelAI、#ActionFi、#LAM。 - **内容**：用户分享赚取积分经验、项目愿景（"从使用模型到拥有模型"）、以及空投期待。 - **示例推文**：用户 @Cryptokid990 称"已获得创作者访问权限"，@Ekanabasi_ 举办 6 天系列讲座。 [Twitter 搜索](https://x.com/search?q=ActionModelAI) ### LinkedIn 更新 公司官方 LinkedIn 频繁发布更新： - 2026年1月31日：宣布正式上线，强调"AI 由用户训练，用户拥有"。 - 内容聚焦 Web3 与 AI 交叉点，CEO 和 CMO 举办直播讨论。 [LinkedIn](https://ky.linkedin.com/company/actionmodelai) **社区情绪**：整体乐观，早期参与者积极，但需注意炒作可能过度。 ## 风险评估 ### 1. 疑似假代币风险 - **BSC 链代币**：合约地址 `0x1a86a1892c050a66674e4934f4324ad9c60c4444` 在 ApeSpace 列出，但数据显示： - 价格 $0.00，交易量 $0.00，创建时间 15 小时前（约 2026年2月1日）。 - 未验证合约，可能为骗局。 **警告**：这不是官方代币，官方 $LAM 尚未上线。 [ApeSpace](https://apespace.io/bsc/0x1a86a1892c050a66674e4934f4324ad9c60c4444) ### 2. 早期项目风险 - **代币未上线**：$LAM 仍处积分阶段，TGE 时间未公布，投资有不确定性。 - **无审计信息**：文档和官网未提及其他审计，智能合约风险未知。 - **依赖社区增长**：项目成功需大量用户贡献数据，否则 Action Tree 可能不足。 ### 3. 技术与监管风险 - **隐私问题**：尽管声称"不收集个人数据"，但浏览器扩展可能引发用户信任问题。 - **竞争**：Big Tech AI 模型（如 Google、OpenAI）可能类似功能，项目需快速迭代。 - **监管**：开曼总部可能面临不同司法管辖区监管，尤其涉及代币发行。 ### 4. 市场风险 - **炒作驱动**：当前价格行动依赖空投预期，而非实际效用，TGE 后可能抛压。 - **代币经济依赖采用**：如果企业或用户不广泛使用 Actionist，$LAM 需求可能不足。 ## 投资建议 ### 参与指南 1. **空投参与**：适合风险偏好高者。 - 步骤：通过 Ethos Network 达到 1300+ 分数 → 访问早期页面 → 下载 Chrome 扩展 → 选择被动/主动模式赚积分。 - 策略：尽早参与锁定高乘数（当前 Epoch 2 为 1.9x），完成任务和推荐以最大化积分。 2. **长期投资**：等待 TGE 后评估： - 关注代币上线价格、交易量和实际采用率。 - 监控企业合作伙伴和 Actionist 使用数据。 ### 建议总结 - **短期**：可参与空投积累积分，但警惕假代币和炒作风险。 - **长期**：项目愿景创新，但成功取决于执行和采用。建议小规模试探，避免重仓。 - **关键监控点**：TGE 公告、官方代币合约发布、审计报告、用户增长数据。 ## 结论 ActionModelAI 是一个有潜力的 Web3+AI 项目，通过社区拥有的 LAM 模型和代币经济挑战传统 AI 垄断。核心优势在于创新机制（Action Tree、Actionist）和早期社区热情，但风险较高，包括假代币、早期不确定性和依赖增长。投资者应谨慎参与空投，等待更多官方数据后再做重大决策。项目数据新鲜（2026年1月底至2月初），但需持续监控进展。 [官网](https://actionmodel.com/) **数据时效性**：本报告基于 2026 年 1 月底至 2 月 2 日的数据，项目处于早期阶段，信息可能快速变化。建议通过官方渠道获取最新更新。

# ActionModelAI 团队规模、融资与风险评估 ## 关键发现总结 基于 2026 年 1 月至 2 月初的实时数据，ActionModelAI 展现出一个规模适中、融资低调、风险相对可控的早期项目 profile： - **团队规模**：**中等偏大**（51-200 人规模，45+ 全职员工），具备 Web3 实战经验 - **融资情况**：**无公开融资记录**，可能为自筹资金或未公开融资 - **Rug 风险**：**低** - 无 scam 指控，社区反馈积极，机制强调真实行动验证 - **隐私风险**：**低** - 采用匿名本地数据训练结构，无泄露事件报告 ## 详细分析 ### 团队规模评估 **当前规模**：根据 LinkedIn 官方页面显示，ActionModelAI 公司规模为 **51-200 员工**，总部位于开曼群岛。 [LinkedIn](https://ky.linkedin.com/company/actionmodelai) **团队构成**：创始人 Sina 在 2026 年 1 月 5 日的推文中确认团队已有 **45 名以上全职员工**，并提到拥有"精英基金会和顾问团队"。这一数字与 LinkedIn 的 51-200 人范围吻合，表明团队规模属于中等偏大，远超典型初创公司的 10-20 人规模。 [X](https://x.com/sina_builds/status/2008118975184437732) **背景资质**：根据社区讨论，团队包含"Web3 创始人和高管，曾构建过数百万用户使用的产品，领导过总市值 300 亿美元以上的项目"。这种表述虽需验证，但多位社区成员证实团队具有实际产品经验和规模化管理能力。 [X](https://x.com/kavodweb3/status/2016424733135282668) ### 融资情况分析 **公开融资**：**零公开融资记录** - 经过多平台检索（包括 Crunchbase、Pitchbook 等专业数据库），未发现任何公开的融资轮次、投资机构或融资金额信息。 **可能情况**： 1. **自筹资金**：团队可能使用自有资金或通过其他非公开渠道融资 2. **未公开融资**：可能存在未向公众披露的私人投资 3. **收入驱动**：通过早期产品测试或合作伙伴关系获得资金 **现状评估**：缺乏机构投资既可能是风险（资金可持续性问题），也可能是优势（避免VC过度干预，保持社区自治愿景）。 ### Rug 风险分析 **风险等级**：**低** **支持证据**： 1. **无负面指控**：全面搜索未发现任何 scam、rug pull 或欺诈相关指控 2. **产品进展真实**：已有可用的浏览器扩展和 Actionist 桌面应用，非纯概念阶段 3. **社区验证**：创作者计划审核严格，多位通过审核的创作者分享真实体验 4. **机制设计**：ActionFi 强调验证真实行动而非单纯炒作，降低投机风险 **剩余风险**：项目仍处于早期（2026年1月底刚上线），最终代币经济模型和分配方案尚未完全公开，存在典型早期项目的执行风险。 ### 隐私泄露风险评估 **风险等级**：**低** **隐私保护机制**： 1. **匿名数据处理**：官方强调训练"结构而非个人内容"，浏览器扩展捕获的是匿名行为模式 2. **本地优先**：数据尽可能在本地处理，减少云端传输 3. **明确价值主张**：将隐私保护作为核心差异化优势，对抗 Big Tech 数据垄断 **无事件记录**：截至目前，无任何数据泄露、隐私侵犯或安全事件报告。 **通用风险**：任何AI项目都存在数据收集和处理的固有风险，但ActionModelAI的设计理念明显倾向于隐私保护方向。 ## 数据来源与时效性 | 数据维度 | 主要来源 | 时间戳 | 一致性 | |---------|---------|--------|--------| | 团队规模 | LinkedIn官方页面 + 创始人推文 | 2026-01-05 至 2026-02-02 | 高 | | 融资情况 | 多平台数据库检索 | 2026-02-02 | 无冲突 | | Rug风险 | 社区讨论 + 项目进展验证 | 2026-01-28 至 2026-02-02 | 高 | | 隐私风险 | 官方文档 + 技术说明 | 2026-01-15 至 2026-02-02 | 高 | ## 综合结论与建议 **团队规模**：✅ **中等偏大且经验丰富** - 51-200人规模配合Web3实战背景，具备执行复杂项目的能力。 **融资透明度**：⚠️ **需持续关注** - 无公开融资既可能是优势也可能是风险点，建议关注资金可持续性。 **Rug风险**：✅ **低风险** - 产品真实进展、严格审核机制和积极社区反馈支撑项目可信度。 **隐私风险**：✅ **低风险** - 隐私优先设计理念和匿名处理机制降低数据风险，但需持续监控实践情况。 **建议行动**： - 可谨慎参与早期社区活动，但避免重大资金投入 - 关注官方代币经济学发布和审计信息 - 监控用户增长和合作伙伴公告验证项目真实性 - 注意通用AI项目风险，但当前数据显示特定风险较低 **数据时效性**：本分析基于2026年1月至2月初的最新数据，项目处于快速演进期，建议通过官方渠道获取实时更新。