昨年末、私たちは @getoro_xyz を構築しているスタンフォード大学と YC の研究者からアプローチを受けました。彼らは、AI の重大なボトルネックである、スクレイピングやシミュレーションができない高品質なプライベートデータへのアクセスを解決しようとしています。

彼らの技術的なソリューションは、私たちにすぐに感銘を与えました。zkTLS と TEE を使用した消費者向けアプリとプライバシー保護プロトコルにより、生データを公開することなくプライベートなモデルトレーニングを可能にします。これにより、プライバシーとデータの価値の両方が保護されます。

最初の電話の後、私たちは @Delphi_Labs Accelerator を通じて Oro を加速させることをすぐに決めました。スタンフォード AI Lab、YC、Salesforce、Replit での創業者たちの経歴は、他の人が理論化するしかなかった技術的な実行と市場のダイナミクスの両方を彼らが理解していることを示していました。さらに、彼らは需要と供給を結びつけるネットワークを持っていました。

私たちは、@a16zcrypto、@ocularvc、@OrangeDAOxyz、@NEARProtocol、@0G_labs と共に、Oro の 600 万ドルのシードラウンドを支援できることを誇りに思っています。消費者向けアプリのローンチが間近に迫っており、Oro は個人と AI 企業の両方に大きな価値を生み出すことで、真の市場導入を達成する最初の分散型 AI プロジェクトの 1 つになると期待しています。

@dgmonsoon と @ck_oro、資金調達おめでとうございます。消費者向けアプリのリリースとシーズン 1 の開始を楽しみにしています。