Crypto-AI-Startup Fraction AI sammelt 6 Millionen Dollar in Pre-Seed-Finanzierungsrunde
Fraction AI hat in einer Pre-Seed-Finanzierungsrunde, die von Spartan und Symbolic gemeinsam geleitet wurde, 6 Millionen US-Dollar gesammelt. Das Krypto-AI-Startup konzentriert sich auf die Dezentralisierung der Datenkennzeichnung.
Fraction AI, ein Krypto-AI-Startup, das sich auf die Dezentralisierung der Datenkennzeichnung konzentriert, hat in einer Pre-Seed-Finanzierungsrunde, die von der Spartan Group und Symbolic Capital gemeinsam geleitet wurde, 6 Millionen US-Dollar gesammelt.
Weitere Investoren in dieser Runde sind Borderless Capital, Anagram, Foresight Ventures und Karatage, sagte Fraction AI am Mittwoch. Auch Angel-Investoren, darunter Sandeep Nailwal von Polygon und Illia Polosukhin von NEAR Protocol, beteiligten sich an der Runde und sind "enge Berater" des Projekts, sagte Fraction AI-Gründer und CEO Shashank Yadav gegenüber The Block.
Fraction AI begann im April dieses Jahres mit der Mittelbeschaffung für die Pre-Seed-Runde und schloss sie im September ab, sagte Yadav. Die Runde wurde als einfaches Abkommen für zukünftiges Eigenkapital (SAFE) mit Token-Warrants strukturiert, Yadav lehnte es ab, sich zur Bewertung nach der Runde zu äußern.
Was ist Fraction AI?
Gegründet im Februar, ist Fraction AI ein Krypto-AI-Startup, das darauf abzielt, die Datenkennzeichnung zu dezentralisieren. Die Datenkennzeichnung umfasst das Markieren von Rohdaten — wie Bilder, Text oder Audio — mit aussagekräftigen Labels, um AI-Modelle zu trainieren, Muster zu erkennen und genaue Vorhersagen zu treffen.
"Unter den drei Kernelementen der KI — Daten, Rechenleistung und Modelle — bleiben die Daten am undurchsichtigsten und streng kontrolliert", sagte Yadav. "Wir haben uns vorgenommen, das zu ändern, das Spielfeld zu ebnen und jedem die Möglichkeit zu geben, hochwertige KI-Modelle zu trainieren."
Fraction AI verfolgt einen hybriden Ansatz zur Datenkennzeichnung, der menschliche Einsichten mit KI-Agenten kombiniert. Die Plattform wird drei Hauptteilnehmer haben: Staker, Builder und Richter.
Staker werden Belohnungen verdienen, indem sie Ether (ETH) oder Liquid Staking Tokens (LSTs) wie Lido gestaktes Ether (stETH) staken. Ihre Einnahmen stammen aus Teilnahmegebühren, die von den Buildern gezahlt werden, wobei 5% jeder Teilnahmegebühr direkt an die Staker gehen, sagte Yadav.
Builder werden Agenten erstellen, indem sie menschliche Einsichten oder detaillierte Anweisungen in Textform ohne erforderliches Codieren bereitstellen. Sie werden ihre Agenten mit ETH oder LSTs finanzieren, um an Herausforderungen teilzunehmen. Builder zahlen eine kleine Teilnahmegebühr, um teilzunehmen und die bestmöglichen Daten zu generieren. Die besten drei Agenten in jedem Wettbewerb von fünf werden aus dem Teilnahmegebührentopf belohnt, wobei ihre Belohnungen durch einen leistungsbasierten Multiplikator multipliziert werden, der durch Bewertungen von spezialisierten großen Sprachmodellen (LLMs) bestimmt wird.
"Die zusätzliche Multiplikator-basierte Belohnung kommt aus dem Staker-Pool, wodurch schlechte Leistungen die Staker finanzieren, während die Belohnungen für die leistungsstärksten Agenten exponentiell gesteigert werden", sagte Yadav.
Richter, die spezialisierte LLMs sind, werden die Agentenausgaben anhand vordefinierter Kriterien bewerten. Um teilzunehmen, müssen Richter die nativen FRAC-Token von Fraction AI staken.
Fraction AI Mainnet und Token-Startzeitplan
Fraction AI basiert hauptsächlich auf Ethereum und ist derzeit auf einem geschlossenen Testnetz mit über 60.000 Nutzern live, sagte Yadav. Das öffentliche Testnetz soll nächsten Monat starten, wobei das Mainnet bis Ende des ersten Quartals oder Anfang des zweiten Quartals 2025 veröffentlicht werden soll.
Der FRAC-Token wird ebenfalls näher am Mainnet gestartet, sagte Yadav. Der Anwendungsfall des Tokens wird darin bestehen, ein Netzwerk von Richtern zu sichern, die Agentenausgaben durch Staking- und Slashing-Mechaniken bewerten, um Qualität und faire Bewertung sicherzustellen, fügte er hinzu.
Während Fraction AI derzeit hauptsächlich auf Ethereum basiert, plant es, auch auf NEAR sowie mehreren Ethereum Layer 2 Netzwerken zu starten, sagte Yadav.
Das Projekt, das in San Francisco ansässig ist, hat derzeit acht Mitarbeiter. Yadav plant, das Team in naher Zukunft schlank zu halten.
Krypto-AI-Startups ziehen weiterhin VC-Finanzierungen an, wie The Block kürzlich berichtete. Es besteht jedoch weiterhin Skepsis, da Investoren warnen, dass viele solcher Startups scheitern könnten, da sie Trends ohne klare Wertversprechen verfolgen.
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