В конце прошлого года к нам обратились два исследователя из Stanford и YC, работающие над проектом @getoro_xyz, чтобы решить критическую проблему ИИ: доступ к высококачественным приватным данным, которые невозможно собрать или смоделировать. Их техническое решение сразу произвело на нас впечатление: потребительское приложение и протокол, сохраняющий конфиденциальность, с использованием zkTLS и TEEs, который позволяет обучать модели без раскрытия исходных данных. Это сохраняет как конфиденциальность, так и ценность данных. После нашего первого звонка мы не сомневались и ускорили развитие Oro через @Delphi_Labs Accelerator. Опыт основателей в Stanford AI Lab, YC, Salesforce и Replit показал, что они понимают как техническую реализацию, так и рыночную динамику, где другие только теоретизировали. Кроме того, у них была сеть для соединения спроса и предложения. Мы гордимся тем, что поддерживаем Oro вместе с инвесторами @a16zcrypto, @ocularvc, @OrangeDAOxyz, @NEARProtocol и @0G_labs в их раунде посевного финансирования на $6M. С запуском их потребительского приложения в ближайшее время мы ожидаем, что Oro станет одним из первых распределённых проектов ИИ, достигших реального рыночного принятия, создавая огромную ценность как для отдельных пользователей, так и для компаний, работающих с ИИ. Поздравляем с привлечением инвестиций @dgmonsoon и @ck_oro, с нетерпением ждём выпуска потребительского приложения и начала первого сезона.