OpenServ
SERVAIエージェントプラットフォーム
パフォーマンス
RD 人気指数
RD 成長指数
| 1h | 24h | 7d | 30d | 60d | 90d |
|---|---|---|---|---|---|
| 1.40% | 5.70% | 20.45% | 6.55% | 26.90% | 28.92% |
比較
トケノミクス
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データソース: CoinGecko
トップホルダー
| ポジションの住所 | トークン | ポジション数 | 割合 | 価値 |
|---|---|---|---|---|
| 0xf86b...28a8 | ![]() SERV | 130,000,000 | 13% | $2.24M |
| 0x3962...e51e | ![]() SERV | 100,000,000 | 10% | $1.72M |
| Wormhole: Portal Token Bridge (a585) | ![]() SERV | 94,459,649.72 | 9.45% | $1.63M |
オープンマーケット
| # | 取引所 | 取引ペア | 価格 | +2% 深さ | -2%の深さ | 取引高(24時間) | 取引量% |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SERV/WETH | $0.01644 | $33,845 | $33,743 | $170,946 | 23.72% | |
| 2 | SERV/WETH | $0.01602 | $9,940 | $9,910 | $47,763 | 6.63% | |
| 3 | SERV/WETH | $0.01632 | $642 | $640 | $10,573 | 1.47% | |
| 4 | SERV/ETH | $0.01609 | $22 | $22 | $34 | 0.00% |
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キャラクター
OpenServについて
OpenServは、TypeScript SDK、トークン化されたAIプロジェクト向けのローンチパッド、そしてBRAID(自律推論と意思決定のための境界付き推論)と呼ばれる構造化推論フレームワークを提供するAIエージェント基盤プラットフォームです。中核事業は、企業や公共セクターのユースケースに焦点を当て、開発者が自律型AIエージェントを構築、ローンチ、運用できるように支援することです。 主なストーリーは「境界付き推論」にあります。モデルが自由に思考することを許す(コストが高く信頼性が低い)代わりに、BRAIDは明示的な指示グラフに従うよう制約し、精度を向上させコストを削減します。OpenServは、このアプローチにより最先端モデルと同等以上のパフォーマンスを74~122分の1のコストで実現し、Neolとの提携を通じてUAEの政府機関で本番運用されていると主張しています。 対応する市場の課題:従来のAIエージェントは実世界のタスクには信頼性が低く高コストであり、1ステップあたり95%の精度のモデルでも100ステップのタスクでは99.4%の確率で失敗します。また、ほとんどのAIプロジェクトは開発からトークン化、収益化への統合されたパスが欠けており、チームは断片的なツールを寄せ集める必要があります。 過去6ヶ月間(2026年3月~2026年9月):OpenServはSDK v2をリリース(ローカルトンネリングとシークレット管理、3月)、BRAIDの公開APIを公開(4月)、政府AI展開のためのNeol提携を発表(5月)、Base上でAerodrome流動性を備えたローンチパッドを有効化(6月)、TEEによるエンタープライズグレードのプライベート推論を導入(7月)、SERVネイティブのファインチューニングモデルを出荷(8月)しました。 注目すべきネガティブ点:SERVトークンコントラクトは独立した監査を受けておらず、チームは管理者権限(ブラックリスト、手数料変更)を保持しています。トークンの価値はプラットフォーム収入からの買い戻しとバーンに依存していますが、大規模な検証はまだできていません。ステーキングは2026年9月時点で「近日公開」のままです。
OpenServの設立チームと主要経営陣は以下の通りです: ティム・ハフナー(共同創業者兼CEO、X: @open_founder)は、会社のビジョンと戦略的方向性を統括し、AIエージェント基盤の構築に注力しています。 ルーカス・ハフナー(共同創業者、X: @lucashafner)は、ビジネス開発とパートナーシップを担当し、ブロックチェーンとベンチャー構築における経験を活かしています。 アルマガン・アムカラル(最高技術責任者、X: @dashersw)は、技術アーキテクチャと製品開発を監督し、ソフトウェアエンジニアリングとAIシステムに関する豊富な経験を有しています。

