A finales del año pasado, fuimos contactados por dos investigadores de Stanford y YC que estaban desarrollando @getoro_xyz para resolver el cuello de botella crítico de la IA: el acceso a datos privados de alta calidad que no se pueden extraer ni simular.

Su solución técnica nos impresionó de inmediato: una aplicación para el consumidor y un protocolo de preservación de la privacidad que utiliza zkTLS y TEEs que permite el entrenamiento de modelos privados sin exponer los datos brutos. Esto preserva tanto la privacidad como el valor de los datos.

Después de nuestra primera llamada, no tuvimos que pensarlo dos veces para acelerar Oro a través de @Delphi_Labs Accelerator. Los antecedentes de los fundadores en Stanford AI Lab, YC, Salesforce y Replit demostraron que entendían tanto la ejecución técnica como la dinámica del mercado donde otros solo habían teorizado. Además, tenían la red para conectar la oferta y la demanda.

Estamos orgullosos de apoyar a Oro junto con los inversores @a16zcrypto, @ocularvc, @OrangeDAOxyz, @NEARProtocol y @0G_labs en su ronda de financiación inicial de 6 millones de dólares. Con el lanzamiento de su aplicación para el consumidor en breve, esperamos que Oro se encuentre entre los primeros proyectos de IA distribuida que logren una adopción genuina en el mercado, creando un enorme valor tanto para los individuos como para las empresas de IA.

Felicitaciones por la recaudación @dgmonsoon y @ck_oro, esperamos con ansias el lanzamiento de la aplicación para el consumidor y el inicio de la Temporada 1.