분산형 AI 모델 레이어를 구축하는 암호화폐 스타트업 Pond, 시드 펀딩에서 750만 달러 조달

2023년에 설립된 Pond는 처음에 온체인 데이터로 구동되는 사용자 검색 엔진을 구축하여 사용자가 블록체인 연결을 탐색할 수 있도록 했습니다.

Crypto startup Pond, which is building a decentralized AI model layer, has raised $7.5 million in a seed funding round led by Archetype.

분산형 AI 모델 레이어를 구축하고 있는 암호화폐 스타트업 Pond가 Archetype이 주도하는 시드 펀딩 라운드에서 750만 달러를 모금했습니다.

Other participants in the round included Cyber Fund, Delphi Ventures, Coinbase Ventures, Near Foundation and several angel investors, such as Illia Polosukhin, co-founder of Near Protocol; Chris Yin, CEO and co-founder of Plume Network; Cynthia Wu, founding partner and COO of Matrixport; and Tesa Ho, head of market research at Flashbots, Pond announced Thursday.

이번 라운드의 다른 참가자로는 Cyber ​​Fund, Delphi Ventures, Coinbase Ventures, Near Foundation 및 Near Protocol의 공동 창립자인 Illia Polosukhin과 같은 여러 엔젤 투자자가 포함되었습니다. Plume Network의 CEO이자 공동 창립자인 Chris Yin; Matrixport의 창립 파트너이자 COO인 Cynthia Wu; 그리고 Flashbots의 시장 조사 책임자인 Tesa Ho는 목요일에 Pond를 발표했습니다.

Pond began raising money for this round in April and closed it by July, co-founder and CEO Dylan Zhang told The Block. The round was structured as a simple agreement for future equity (SAFE) with token warrants, said Zhang, who declined to disclose the post-round valuation.

Pond는 4월부터 이번 라운드를 위한 자금 조달을 시작했으며 7월까지 자금을 조달했다고 공동 창업자이자 CEO인 Dylan Zhang이 The Block에 말했습니다. 이번 라운드는 토큰 워런트와 함께 SAFE(미래 지분에 대한 단순 계약)로 구성되었다고 Zhang은 말했습니다. 그는 라운드 후 평가액 공개를 거부했습니다.

What is Pond?

연못이란 무엇입니까?

Founded in 2023, Pond initially built a user search engine powered by on-chain data, enabling users to explore blockchain connections. For example, if someone wanted to connect with Ethereum co-founder Vitalik Buterin, they could enter his ENS (vitalik.eth) and view who is connected to him in their network. "We achieved this through a proprietary graph algorithm designed specifically for blockchain data, which calculates the strength of these connections," said Zhang.

2023년에 설립된 Pond는 처음에 온체인 데이터로 구동되는 사용자 검색 엔진을 구축하여 사용자가 블록체인 연결을 탐색할 수 있도록 했습니다. 예를 들어, 누군가 이더리움 공동 창업자인 Vitalik Buterin과 연결하고 싶다면 그의 ENS(vitalik.eth)를 입력하고 네트워크에서 누가 그에게 연결되어 있는지 확인할 수 있습니다. Zhang은 "우리는 이러한 연결의 강도를 계산하는 블록체인 데이터용으로 특별히 설계된 독점 그래프 알고리즘을 통해 이를 달성했습니다."라고 말했습니다.

Over time, Pond saw the potential of a unified graph network across all types of on-chain data — social, financial and more — and expanded its focus to build crypto-native AI models for broader applications. "In the entire industry of AI, models are the engine that generates productivity," Pond co-founder and CTO Bill Shi told The Block. "By learning from and understanding data, models extract value from data and make predictions. Consider the current AI wave: It was unlocked by models like GPT and Llama."

시간이 지남에 따라 Pond는 소셜, 금융 등 모든 유형의 온체인 데이터에 걸쳐 통합 그래프 네트워크의 잠재력을 확인하고 더 광범위한 애플리케이션을 위한 암호화 기반 AI 모델을 구축하는 데 초점을 확대했습니다. Pond의 공동 창립자이자 CTO인 Bill Shi는 The Block에 "전체 AI 산업에서 모델은 생산성을 생성하는 엔진입니다."라고 말했습니다. "모델은 데이터로부터 학습하고 이해함으로써 데이터에서 가치를 추출하고 예측합니다. 현재 AI 물결을 생각해 보세요. GPT 및 Llama와 같은 모델이 이를 가능하게 했습니다."

Pond is now creating a "complete model ecosystem," encompassing data, model computation, training and inference. Shi said that Pond not only builds its own models but also supports others in model creation and commercialization.

Pond는 이제 데이터, 모델 계산, 교육 및 추론을 포괄하는 "완벽한 모델 ​​생태계"를 만들고 있습니다. Shi는 Pond가 자체 모델을 제작할 뿐만 아니라 다른 모델 제작 및 상용화를 지원한다고 말했습니다.

User perspective

사용자 관점

While web2 AI models like ChatGPT assist with tasks from text generation to recommendations, Shi said Pond's web3 AI models will power crypto-specific use cases driven by on-chain data.

ChatGPT와 같은 web2 AI 모델은 텍스트 생성부터 추천까지 작업을 지원하는 반면, Shi는 Pond의 web3 AI 모델이 온체인 데이터를 기반으로 하는 암호화폐 관련 사용 사례를 강화할 것이라고 말했습니다.

"On-chain data is extremely messy and vast in quantity, making it incomprehensible to the human mind. By leveraging AI capabilities, we transform what is beyond human understanding into comprehensible information, helping users make better use of on-chain data," he said.

"온체인 데이터는 매우 복잡하고 양이 방대하여 인간의 마음으로는 이해할 수 없습니다. AI 기능을 활용하여 우리는 인간의 이해를 넘어서는 것을 이해할 수 있는 정보로 변환하여 사용자가 온체인 데이터를 더 잘 활용할 수 있도록 돕습니다." 말했다.

Currently, Pond supports applications in security, recommendations and DeFi.

현재 Pond는 보안, 권장 사항 및 DeFi 분야의 애플리케이션을 지원합니다.

In security, Pond has developed a graph-based model for predicting malicious addresses, achieving an accuracy of 0.936 and a precision of 0.935. This model will be available on Pond's platform and will be used by "an industry-leading security company," according to Shi.

보안 분야에서 Pond는 악성 주소를 예측하기 위한 그래프 기반 모델을 개발하여 0.936의 정확도와 0.935의 정밀도를 달성했습니다. Shi에 따르면 이 모델은 Pond의 플랫폼에서 사용할 수 있으며 "업계를 선도하는 보안 회사"에서 사용될 것이라고 합니다.

In recommendations, Pond offers models that suggest NFTs to users on Zora and DeFi protocols on Gearbox.

권장 사항에서 Pond는 Gearbox의 Zora 및 DeFi 프로토콜 사용자에게 NFT를 제안하는 모델을 제공합니다.

In DeFi, Pond has developed a dynamic fee model that addresses a key issue for liquidity providers: determining optimal transaction fees, Shi said. "When an intended trade is predicted to potentially lead to losses for liquidity providers, the model increases the transaction fee to compensate for the possible loss. Conversely, when a trade is predicted to be beneficial to liquidity providers, the model can lower the transaction fee to encourage more of these trades," he explained.

DeFi에서 Pond는 유동성 공급자의 주요 문제인 최적의 거래 수수료를 결정하는 동적 수수료 모델을 개발했다고 Shi는 말했습니다. "의도한 거래가 잠재적으로 유동성 공급자에게 손실을 초래할 것으로 예측되면 모델은 가능한 손실을 보상하기 위해 거래 수수료를 인상합니다. 반대로 거래가 유동성 공급자에게 이익이 될 것으로 예측되면 모델은 거래 수수료를 낮출 수 있습니다. 이러한 거래를 더 많이 장려하기 위해”라고 그는 설명했다.

Pond plans to expand its crypto-AI use cases to include DeFi risk management, insider trading detection and personalized recommendations. Currently employing 11 people, Pond is actively hiring for roles including chief operating officer, product manager and ecosystem growth manager, said Zhang.

Pond는 DeFi 위험 관리, 내부자 거래 탐지 및 맞춤형 추천을 포함하도록 암호화폐 AI 사용 사례를 확장할 계획입니다. Zhang은 현재 11명을 고용하고 있으며 Pond는 최고 운영 책임자(COO), 제품 관리자, 생태계 성장 관리자 등의 역할을 적극적으로 채용하고 있다고 말했습니다.

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