去中心化對沖基金 Numerai 回購 120 萬美元 누메레르(NMR)，強化 AI 質押競賽與 7 億美元資產管理模型

根據 Numerai 官方公告，於 17 日（當地時間），「群眾外包」對沖基金平台 *네메라이(Numerai)* 再度從公開市場回購自家代幣「*누메레르(NMR)*」，以強化「*質押(Staking)*」為核心的「*AI 預測競賽*」與基金實際運用表現之間的連結，進一步鞏固其「*去中心化對沖基金*」運作模型。此舉顯示結合「*加密貨幣*」與「*人工智慧模型競賽*」的基金架構，正持續吸引市場關注。

根據公告內容，네메라이는此次在公開市場追加買入約 120 萬美元（約 17 億 8,800 萬韓元）規模的 누메레르(NMR)。若加上過去 1 年內已完成的回購，累計買入力度已達約 320 萬美元（約 47 億 6,800 萬韓元），顯示專案方正持續透過「*代幣回購*」強化經濟模型的穩定性與獎勵池水位。

네메라이表示，本次回購主要目的在於強化提供給「*網路參與者*」——尤其是「*資料科學家*」的質押獎勵結構。該平台設計為參與者需將手中的 누메레르(NMR) 質押在自己建立的「*預測模型*」上，若其預測表現優於基準，則可獲得額外 NMR 作為獎勵，反之若長期表現不佳，部分質押代幣將被銷毀。評論：這種「*績效掛鉤的代幣懲罰與獎勵機制*」將參與者的經濟利益與模型品質直接綁定，被視為提高預測模型真實度與穩定度的重要設計。

透過上述機制構建出的「*權益加權(meta)模型*」，目前已多次在內部測試中「*持續跑贏*」네메라이가自行建立的基準模型。平台強調，這並非單純的演算法競賽，而是「*報酬與風險對稱存在*」的制度，參與者需自負質押風險，因此在模型訓練、風險控管與過度擬合（overfitting）防範方面更加謹慎。評論：在 AI 模型競賽領域加入「*金錢風險*」與「*代幣經濟*」，被部分分析人士視為提升「*預測準確率*」及「*模型可用性*」的關鍵因素。

自 2025 年 7 月首次公開 NMR 回購計畫後，네메라이表示整體生態在過去一年中成長明顯。官方數據顯示，「*活躍帳戶數*」在一年內實質成長逾一倍，「*模型提交數*」亦呈現穩定上升趨勢，反映更多資料科學家與量化團隊正加入該平台的 AI 投資實驗。為了支撐這波增長，네메라이는陸續推出「*Numerai Skills*」、「*模型上下文協議（Model Context Protocol, MCP）*」以及「*原子級區塊鏈質押（Atomic Blockchain Staking）*」等基礎設施，讓「*AI 系統本身*」也能更自動化、程式化地參與到預測與質押流程中。

在基金本體規模方面，네메라이對沖基金的管理資產（AUM）也持續擴大。官方指出，目前管理資產約為 7 億美元（約 1 兆 430 億韓元），相較於 2025 年底時約 5.6 億美元（約 8,340 億韓元）的規模，有明顯成長。這顯示以「*全球分散資料科學家信號*」為基礎的 AI 投資模型，已不僅停留在概念驗證階段，而是開始帶動實際資產管理業務升級。

누메레르(NMR) 是一款基於「*以太坊(ETH)*」的代幣，總發行量設定為 1,100 萬枚，具備明確供給上限。平台用於「*質押獎勵*」及「*競賽獎金*」的 NMR 主要來自基金會庫存，因此當獎勵持續支出、庫存下降時，네메라이會透過「*公開市場回購*」補充持有量，以維持獎勵池的長期穩定。根據公告，在本次回購之前，基金會約持有 310 萬枚 NMR。評論：這種「*基金會庫存 + 市場回購*」模式，有助於在不額外通膨發行的情況下維持獎勵供給，但同時也強化了專案方對二級市場的長期承諾與財務壓力。

在執行層面上，네메라이는此次回購已在對外公布前完成，並透過「*Coinbase Institutional（機構交易渠道）*」進行。交易在數週時間內，於接近市價的區間內分批成交，以降低對市場即時價格的衝擊。這種「*長時間、分散化掛單*」的執行方式，通常被機構視為在「*流動性有限*」的代幣市場中進行大額買入的標準策略，有助於減少滑價與市場波動。

네메라이는於 2015 年成立，總部設於美國舊金山，核心業務為「*透過全球資料科學家提交的股票預測訊號*」來建構對沖基金投資組合。參與者從世界各地提交機器學習模型與預測結果，平台再將這些模型加權整合，形成實際用於股市交易的投資策略。由於其結合「*開放式競賽*」、「*機器學習*」與「*加密貨幣激勵*」，外界普遍將其視為「*去中心化對沖基金*」與「*群眾智慧量化投資*」的一項實驗。

綜合來看，네메라이此次加碼回購 누메레르(NMR)，不僅是單純的「*代幣管理*」行為，更被視為對「*參與者質押驅動的 AI 投資架構*」的一次強化信號。隨著管理資產規模逼近 10 億美元門檻，以及生態內活躍參與者持續增加，市場將持續關注這種「*以代幣激勵驅動 AI 預測競賽，並直接應用於真實資本市場*」的模式，能否在未來數年證明其在傳統資產管理行業中具備長期可行性與競爭力。