Startup de Crypto-AI Fraction AI levanta US$ 6 milhões em financiamento pré-seed

Fraction AI, uma startup de cripto-IA focada na descentralização da rotulagem de dados, arrecadou US$ 6 milhões em uma rodada de financiamento pré-seed co-liderada pelo Spartan Group e Symbolic Capital.

Outros investidores na rodada incluem Borderless Capital, Anagram, Foresight Ventures e Karatage, disse a Fraction AI na quarta-feira. Investidores anjo, incluindo Sandeep Nailwal da Polygon e Illia Polosukhin do NEAR Protocol, também participaram da rodada e são "conselheiros próximos" do projeto, disse o fundador e CEO da Fraction AI, Shashank Yadav, ao The Block.

A Fraction AI começou a arrecadar fundos para a rodada pré-seed em abril deste ano e a encerrou em setembro, disse Yadav. A rodada foi estruturada como um acordo simples para futura participação acionária (SAFE) com garantias de token, disse Yadav, recusando-se a comentar sobre a avaliação pós-rodada.

O que é a Fraction AI?

Fundada em fevereiro, a Fraction AI é uma startup de cripto-IA que visa descentralizar a rotulagem de dados. A rotulagem de dados envolve marcar dados brutos — como imagens, texto ou áudio — com rótulos significativos para treinar modelos de IA a reconhecer padrões e fazer previsões precisas.

"Entre os três elementos principais da IA — dados, computação e modelos — os dados permanecem os mais obscuros e rigidamente controlados", disse Yadav. "Nós nos propusemos a mudar isso, nivelando o campo de jogo e capacitando qualquer pessoa a treinar modelos de IA de alta qualidade."

A Fraction AI segue uma abordagem híbrida para rotulagem de dados, combinando insights humanos com agentes de IA. A plataforma terá três participantes principais: stakers, builders e juízes.

Os stakers ganharão recompensas ao fazer staking de ether (ETH) ou tokens de staking líquido (LSTs) como o Lido staked ether (stETH). Seus ganhos virão das taxas de entrada pagas pelos builders, com 5% de cada taxa de entrada indo diretamente para os stakers, disse Yadav.

Os builders criarão agentes fornecendo insights humanos ou instruções detalhadas em forma de texto sem necessidade de codificação. Eles financiarão seus agentes com ETH ou LSTs, permitindo que eles compitam em desafios. Os builders pagarão uma pequena taxa de entrada para participar e gerar os melhores dados possíveis. Os três principais agentes em cada competição de cinco serão recompensados com o pool de taxas de entrada, com suas recompensas multiplicadas por um multiplicador baseado em desempenho, determinado por pontuações de modelos de linguagem de grande escala especializados (LLMs).

"A recompensa adicional baseada em multiplicador vem do pool dos stakers, garantindo que os desempenhos ruins financiem os stakers enquanto aumentam exponencialmente as recompensas para os agentes de melhor desempenho", disse Yadav.

Os juízes, que são LLMs especializados, avaliarão as saídas dos agentes contra critérios predefinidos. Para participar, os juízes precisarão fazer staking dos tokens nativos FRAC da Fraction AI.

Cronograma de lançamento do mainnet e token da Fraction AI

A Fraction AI é construída principalmente no Ethereum e está atualmente ativa em um testnet fechado com mais de 60.000 usuários, disse Yadav. Espera-se que o testnet público seja lançado no próximo mês, com o mainnet previsto para lançamento até o final do primeiro trimestre ou início do segundo trimestre de 2025.

O token FRAC também será lançado próximo ao mainnet, disse Yadav. O caso de uso do token será para garantir uma rede de juízes que avaliarão as saídas dos agentes através de mecânicas de staking e slashing, garantindo avaliação de qualidade e justa, acrescentou.

Embora a Fraction AI seja atualmente construída principalmente no Ethereum, planeja lançar também no NEAR, bem como em várias redes Ethereum Layer 2, disse Yadav.

O projeto, com sede em São Francisco, atualmente tem oito funcionários. Yadav planeja manter a equipe enxuta no futuro próximo.

Startups de cripto-IA continuam a atrair financiamento de VC, como relatado recentemente pelo The Block. No entanto, o ceticismo persiste, com investidores alertando que muitas dessas startups podem falhar ao perseguir tendências sem propostas de valor claras.

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