• FLock API Platform에서 모델 호출 → AI inference 비용 발생
• 사용량이 해당 Model Token (MT) 수요로 직결
• 사용한 모델의 MT를 스테이킹
→ 보상 가중치 ↑ + 해당 모델 inference 할인 동시 적용
• 결과: FLOCK 배출 + MT 추가 인센티브 획득
→ 사용량 = 보상. 단순 스테이킹이 아니라 실사용이 핵심.

• 모든 MT는 FLock API에 호스팅된 실제 AI 모델의 토큰화 버전
• OpenClaw, Hermes Agent, Kimi, DeepSeek, GPT, Gemini 등 실제 수요가 폭발하는 모델들이 경쟁
• API 호출량이 많아질수록 MT 가치와 FLOCK 보상이 유기적으로 연동됨

Builders (개발자/에이전트 개발자)
• FLock API로 AI 도구·에이전트를 만들 때 단순 compute 비용만 내는 게 아님
• 사용 모델 MT 스테이킹 → inference 비용 ↓ + FLOCK + MT 인센티브까지 받음
→ 실질적으로 더 저렴하게 AI를 서빙할 수 있음

MT 홀더
• Agentic AI 시대에 폭발할 모델 수요(Kimi, DeepSeek, GPT 등)에 직접 노출
• 사용량 증가 = MT 가치 상승 + 보상 증가

FLOCK 홀더
• gmFLOCK(락업)으로 여러 MT에 동시 노출 가능
• 보상이 실사용자에게만 집중 → 희석되지 않고 지속 가능한 토큰노믹스 구축
• FLock 토큰의 유틸리티 확장

- 우하향
- 자주나오던 '부의 바구니'도 이제 10개 중에 1개 나옴
- 상장속도가 너무 빨라짐
- 기존 코인들 물린 사람 탈출하지 못해서 돈이 안돔