Özet

• VLA inovasyonları ve ölçek ekonomileri, uygun fiyatlı, verimli ve genelleştirilmiş insansı robotların yaratılmasını katalize etti.

• Robotik güvenliği, finansmanı ve değerlendirmesi, depolar tüketici robotik alanına genişledikçe keşfedilmeye değerdir.

• Kripto, robot güvenliği için ekonomik garantiler sağlayarak ve yerleştirme altyapısını, gecikme süresini ve veri toplama hatlarını optimize ederek robotik alanını geliştirecektir.

ChatGPT, insanlığın yapay zekâya yönelik beklentilerini yeniden yazdı. LLM'lerin harici yazılım dünyasıyla etkileşiminin meta'sı ile birçok kişi yapay zekâ Ajanlarının nihai hedef olduğunu düşündü. Ancak Star Wars, Blade Runner veya Robocop gibi ikonik bilim kurgu filmlerine baktığınızda, insanlığın yapay zekânın fiziksel olarak dünyayla etkileşime girebileceği günü hayal ettiği açıktır - robotik şeklinde.

Pantera Capital'de, robotik için ChatGPT anının ufukta olduğuna inanıyoruz. İlk olarak, son birkaç yılda yapay zekâdaki uygun fiyatlılık ve gelişmelerin alanı nasıl değiştirdiğini inceleyeceğiz. Ardından, pil, gecikme süresi ve veri toplama optimizasyonunun önümüzdeki yıllarda alanı nasıl değiştireceğini ve kriptonun bunda oynadığı rolü tartışacağız. Robotik güvenliği, finansmanı, değerlendirmesi ve eğitiminin neden bakmaya değer dikey alanlar olduğuna dair açıklamalarımızla bitireceğiz.

Ne Değişti?

Yapay Zekâ Atılımları

Çok modlu LLM alanındaki gelişmeler, robotlara karmaşık görevleri yerine getirmek için ihtiyaç duyduğu beyni veriyor. Robotlar çoğunlukla çevresini iki duyu aracılığıyla algılar - görsel ve işitsel.

Geleneksel olarak, evrişimsel sinir ağları gibi görsel modeller nesne algılama veya sınıflandırma görevleri için uyarlanmıştı, ancak bu tür vizyonları amaçlı eylemlere dönüştürme anlayışından yoksundular. LLM'ler metin tabanlı anlama veya oluşturma konusunda harikadır, ancak fiziksel dünyayı algılama konusunda kısıtlıdırlar.

Kaynak: https://arxiv.org/html/2505.04769v1

Görsel-Dil-Eylem modellerini (VLA'lar) kullanarak, robotlar görsel algıyı, dil anlayışını ve fiziksel eylemi tek bir hesaplama çerçevesinde birleştirebilir. Şubat 2025'te, Figure AI, genel insansı kontrol için bir VLA modeli olan Helix'i yayınladı. Helix, sıfır atış genellemesi, sistem1/sistem 2 mimarisi sağlayarak VLA ve robotik alanında yeni standartlar belirliyor. Sıfır atış genellemesi ile robotun yaptığı her görev için kapsamlı bir yeniden eğitim gerekmez. Helix, yeni durumlara, nesnelere ve talimatlara anında genellenebilir. Sistem 1/ sistem 2 mimarisi altında, üst düzey ve hafif akıl yürütmeler ayrılır ve insan benzeri akıl yürütmeyi gerçek zamanlı hassasiyetle birleştiren ticari olarak uygulanabilir insansıların önü açılır.

Uygun Fiyatlı Robotlar Görünür Durumda

Dünyayı değiştiren teknolojilerin hepsinin ortak bir noktası vardır - erişilebilirdirler. Akıllı telefonlar, kişisel bilgisayarlar, 3D baskı, orta sınıf tarafından uygun fiyatlı hale getirilerek erişilebilir hale getirildi. Unitree G1 gibi robotlar bir Honda Accord'dan veya Amerika'daki 34K USD'lik asgari ücretten daha ucuz olduğunda, fiziksel ve sıradan görevlerin çoğunlukla robotlar tarafından yapıldığı bir dünyayı hayal etmek zor değil.

Kaynak: https://www.unitree.com/g1/

Depodan Tüketiciye Genişleme

Robotik, depo çözümlerinden tüketicilere doğru genişliyor. Dünya insanlar için yapıldı. İnsanlar uzmanlaşmış robotların yapabileceği her şeyi yapabilir; uzmanlaşmış robotlar insanların yapabileceği her şeyi yapamaz.Robotik şirketleri, fabrikalar için uzmanlaşmış robotlar yapmak yerine, daha genelleştirilmiş insansı robotlar yapıyor. Bu nedenle, robotik sınırı sadece depolarda değil, günlük hayatımızda da gözlemlenebilir.

Uygun fiyatlılık, genişleme için ana darboğazlardan biridir. En çok baktığım metrik saat başına maliyettir. Maliyeti, eğitim ve şarj için kullanılan zamanın fırsat maliyeti, görevi yapma maliyeti ve robotun maliyetinin operasyonel saatlere bölünmesi olarak tanımlıyoruz. Sektörün ortalama ücreti, altına inilecek kıyas noktasıdır.

Kaynak: https://www.bls.gov/news.release/empsit.t19.htm

Depo sektörüne tam olarak nüfuz etmek için, saat başına maliyet 31,39 USD'den düşük olmalıdır. Yukarıdaki en büyük tüketici sektörü Özel Eğitim ve Sağlık Hizmetleridir. Robotların tüketici dikey alanlarına nüfuz etmesi için saatte 35,18 USD'den daha aza mal olması gerekir.

Robotlar daha ucuz, daha verimli ve daha genelleştirilmiş hale geliyor.

Robotik için Sonraki Adımlar Nelerdir?

Pil Optimizasyonu

Pil her zaman kullanıcı dostu robotlar için bir darboğaz olmuştur. BMW i3 gibi ilk elektrikli araçlar, menzili sınırlayan, maliyeti artıran ve pratikliği azaltan zayıf pil teknolojisi nedeniyle popülerlik kazanmakta zorlandı. Robotlar aynı zorluklarla karşılaşıyor. Boston Dynamics'in Spot robotu, yeniden şarj edilmeden önce yalnızca 90 dakika çalışabilir; Unitree G1'in pil ömrü yaklaşık 2 saattir. Kimse robotlarının pillerini her 2 saatte bir manuel olarak şarj etmek istemez. Bu nedenle, otonom şarj ve yerleştirme altyapısı bakmaya değer bir alandır. Şu anda robotların şarj edilmesinin iki yolu vardır - pili değiştirmek veya pili şarj etmek.

Pil tepsilerini değiştirmek, bitmiş pillerin hızlı bir şekilde şarj edilmiş olanlarla değiştirilmesini sağlayarak arıza süresini en aza indirir ve robotların sahada veya fabrika zemininde sürekli olarak çalışmasını sağlar. Bu işlem hem manuel olarak hem de otomatik olarak yapılabilir.

Endüktif şarj, robotları kablosuz olarak şarj eder, robotu tamamen şarj etmek daha uzun sürer, ancak işlem kolayca tamamen otomatikleştirilebilir.

Gecikme Süresi Optimizasyonu

Düşük gecikme süreli işlemler iki kategoriye ayrılabilir: algılama ve teleoperasyonlar. Algılama, robotun çevresini nasıl algıladığıdır. Teleoperasyon, bir insanın robotu uzaktan kontrol ettiği zamandır.

Cintrini Research'e göreCintrini Research, robotik algılama ucuz sensörlerle başlar, ancak hendek füzyon yazılımında, düşük güçlü hesaplamada ve milisaniye sıkı kontrol döngülerinde oluşur. Robot şurayı burayı bildikten sonra, hafif bir sinir ağı engelleri, paletleri veya insanları etiketler. Sahne etiketleri planlayıcıyı besler ve bu da ayaklara, tekerleklere veya kollara motor komutları verir. 50 ms'nin altındaki algılama gecikmesi, bir insanın reflekslerine eşdeğerdir - daha yavaş herhangi bir şey ve robotunuz gerçekten beceriksiz olacaktır. Bu nedenle, kararların %90'ı tek bir vizyon-dil-eylem ağı şeklinde yerleşik olarak bulunur.

Tamamen otonom bir robot için, yüksek performanslı VLA'nın gecikme süresi 50ms'den düşük olmalıdır; bir teleoperatör robotu için, operatör ile robot arasındaki gecikme süresi 50ms'den düşük olmalıdır. Görsel ve metin girdileri ayrı ayrı iki modelde işlenir ve işleme için daha büyük bir LLM'ye beslenirse, gecikme süresi 50ms'den çok daha yüksek olacağından, VLA'ların önemini burada tam olarak anlayabiliriz.

Veri Toplama Optimizasyonu

Veri toplamanın üç yolu vardır: gerçek dünya video verileri, sentetik veri, teleoperasyon verileri. Gerçek dünya verileri ve sentetik veriler için ana kısıtlamalar, robotların fiziksel ortamlarda nasıl davrandığı ile video veya simülasyonlarda nasıl modellendiği arasındaki farkı kapatmaktır. Gerçek dünya video verileri, kuvvet geri bildirimi, eklem hareketi yanlışlıkları veya malzeme deformasyonu gibi fiziksel ayrıntılardan yoksundur; Simülasyon verileri, sensör arızası ve sürtünme gibi öngörülemeyen değişkenlerden yoksundur.

En umut verici veri toplama yöntemi, insan operatörlerin görevleri gerçekleştirmek için robotları uzaktan kontrol ettiği teleoperasyondur. İnsan emeği için sermaye, teleoperasyon verileri için ana kısıtlamadır.

Yüksek kaliteli veri sağlamak için özel donanım da geliştiriliyor. Mecka, yapay zekâ robotik eğitimi için hızlı yineleme döngüleriyle yüksek kaliteli, yüksek hacimli insan hareketi verileri sağlıyor. Hem ana akım yöntemlerle hem de özel donanımla çeşitli insan verisi biçimlerini yakalar ve daha sonra robotik sinir ağlarını eğitmede kullanılabilir hale getirmek için işlenir ve dönüştürülür. Birlikte, bu hatlar veriden konuşlandırılabilir robotiklere giden yolu kısaltır.

Alanda Bakılacak Şeyler

Kripto Robotikle Buluşuyor

Kripto, robotik için ağ verimliliklerini artırmada güvenilmez tarafları teşvik etmek için kullanılabilir. Yukarıdaki kilit alanlara baktığımızda, kriptonun yerleştirme altyapısı, gecikme süresi optimizasyonu ve veri toplamadaki verimlilikleri artırabileceğine inanıyoruz.

Merkezi Olmayan Fiziksel Altyapı Ağları'nın (DePIN), yerleştirme altyapısı için potansiyeli vardır. İnsansı robotlar, arabalar gibi, dünyayı dolaştığında, şarj istasyonlarının benzin istasyonları kadar erişilebilir olması önemlidir. Merkezi ağlar ağır ön yatırım gerektirirken, DePIN maliyeti düğüm operatörleri arasında dağıtır ve şarj altyapısının hızla genişlemesine ve daha fazla konuma ulaşmasına olanak tanır.

DePIN'ler ayrıca teleoperasyonlarda gecikmeyi optimize etmek için merkezi olmayan altyapıdan yararlanmaya da konumlanmıştır. DePIN'ler, coğrafi olarak dağınık uç düğümlerden bilgi işlem kaynaklarını toplayabilir, teleoperasyonlar. Bu, bir teleoperatörden robota gelen komutların yerel olarak veya en yakın kullanılabilir düğüm tarafından işlenebileceği, verilerin kat etmesi gereken mesafeyi en aza indirebileceği ve potansiyel olarak iletişim gecikmesini azaltabileceği anlamına gelir. Bununla birlikte, mevcut DePIN projeleri öncelikle merkezi olmayan depolama, içerik dağıtımı ve bant genişliği paylaşımına odaklanmaktadır. Bazı projeler, akış veya IoT gibi uygulamalar için uç bilgi işlemin faydalarını göstermiştir, ancak robotik veya teleoperasyonlarda değil.

Teleoperasyon, en umut verici veri toplama yöntemidir. Ancak, merkezi bir kuruluşun teleoperasyon verileri üretmek için uzman personel işe alması çok pahalıdır. DePIN, üçüncü tarafları teleoperasyon verileri sağlamada teşvik ederek bunu çözer. Reborn, küresel bir teleoperatör ağını ödüllendirmek ve koordine etmek için kripto jetonları kullanır. Katkılarını jetonlaştırılmış dijital varlıklara dönüştürerek, herkesin kazanabileceği, yönetebileceği ve AGI robotlarını eğitmeye yardımcı olabileceği merkezi olmayan, izinsiz bir sistem sağlar.

Güvenlik Her Zaman Bir Endişe Kaynağıdır

Robotik için nihai hedefin tamamen otonom robotik olduğu yaygın olarak bilinmektedir. Ancak, gişe rekorları kıran Termaintor'da görüldüğü gibi, insanlığın istediği son şey, özerkliklerinin onları agresif robotlara dönüştürmesidir. Yapay zekâ güvenliği, LLM'ler için bir endişe kaynağı olmuştur. Ancak LLM'lerin uzuvları olduğunda, robotik güvenliği, robotiklerin toplumda benimsenmesi için çok önemlidir.

Ekonomik güvenlik, gelişen bir robot ekonomisinin temel direklerinden biridir.OpenMind, bu alandaki bir şirket, makinelerin kimlik oluşturması, fiziksel varlığı doğrulaması ve kriptografik kanıtlar yoluyla sermayeye veya işlere erişmesi için merkezi olmayan bir koordinasyon katmanı olan FABRIC'i inşa ediyor. FABRIC, sadece görev pazarlarını yönetmek yerine, robotların kim olduklarını, nerede olduklarını ve ne yaptıklarını merkezi aracılara güvenmeden kanıtlamalarını sağlar.

Davranışsal koruma rayları ve kimlik tasdikleri zincir üzerinde uygulanır ve herkesin uyumluluğu denetlemesine olanak tanır. Güvenlik, kalite ve konum kriterlerini karşılayan robotlar ödüllendirilir; başarısız olanlar kesilir veya diskalifiye edilir, bu da otonom makine ağlarında hem hesap verebilirliği hem de güveni sağlar.

Symbiotic gibi üçüncü taraf yeniden stake etme ağlarıSymbiotic, eşit güvenlik garantileri de sağlayabilir. Kesme parametreleri üzerinde hala yapılması gereken işler var, ancak teknoloji zaten üretimde. Yakında sektör çapında güvenlik yönergelerinin geliştirileceğine ve kesme parametrelerinin yönergelere göre modelleneceğine inanıyoruz.

Bunun nasıl uygulanabileceğine dair bir örnek:

1. Bir robotik şirketi, Symbiotic'e bir ağ olarak katılır

2. "İnsanlarla 2.500 newton'u aşan bir kuvvetle fiziksel temas kurmak" gibi doğrulanabilir kesme parametreleri oluşturulur

3. Staker'lar, robotun kesme parametrelerini ihlal etmeyeceğine dair garantiler sağlamak için stake eder

4. Robotlar kesme parametrelerini ihlal ederse, stake mağdura tazminat olarak kullanılır

Bu model altında, robotik şirketleri robotik güvenliğini 1 numaralı öncelikleri olarak belirlemeye teşvik edilirken, staker'lar tarafından toplanan sigorta, robotiklerin tüketici tarafından benimsenmesini artıracaktır.

Symbiotic ekibinin robotik hakkında düşündükleri:

Symbiotic'in evrensel stake etme çerçevesi, stake etme kavramını, ister paylaşılan ister bireysel modeller aracılığıyla olsun, ekonomik güvenlikten yararlanabilecek herhangi bir dikey veya protokole genişletmek için tasarlanmıştır. Uygulamalar sigortadan robotiklere kadar uzanır ve vaka bazında kavramsallaştırılması gerekir. Örneğin, robotik ağlar, yalnızca Symbiotic'in evrensel stake etme çerçevesiyle oluşturulabilir ve paydaşların ağ bütünlüğü için ekonomik destek sağlamasına olanak tanır.

Robotik Yığınındaki Boşlukları Doldurma

OpenAI, yapay zekâyı popüler hale getirdi, ancak ChatGPT anının temeli yıllar öncesinden atılmıştı. Bulut hizmetleri, modellerin yerel bilgi işlemle sınırlı olmamasını mümkün kıldı, Huggingface, modellerin açık kaynaklı olmasını mümkün kıldı, Kaggle, yapay zekâ mühendislerinin alanda deney yapması için bir alan sağladı. Tüm bu bebek adımları, yapay zekânın popüler hale gelmesini mümkün kıldı.

Yapay zekânın aksine, sınırlı sermaye ile robotikte başlamak zordur. Robotiklerin popüler hale gelmesi için, robot inşa etmek yapay zekâ uygulamaları inşa etmek kadar kolay olmalıdır.

Üç katmanda iyileştirme için yer olduğuna inanıyoruz - finansman, değerlendirme ve eğitim.

Finansman, robotik için bir sorundur. Bir bilgisayar oluşturmak için yalnızca bir bilgisayara ve bulut bilişim kredilerine ihtiyacınız vardır. Tamamen işlevsel bir robot oluşturmak için, maliyeti kolayca 100K USD'nin üzerinde olabilen motorlar, sensörler ve piller gibi donanımlar satın almanız gerekir. Robotiklerin donanım doğası, robotik inşa etmeyi yapay zekâda inşa etmekten daha az esnek ve daha pahalı hale getirir.

Gerçek dünya robotik değerlendirmesi için altyapı yeni gelişiyor. Yapay zekâda, kayıp fonksiyonları iyi tanımlanmıştır ve test işlemleri sanal olarak yapılabilir. Ancak, iyi bir sanal politika doğrudan gerçek dünyada iyi bir politikaya dönüşmez.Robotların yinelemeli olarak iyileşmesi için çeşitli gerçek dünya ortamlarında otonom politikaların değerlendirilmesi için altyapı gereklidir.

Bu raylar sağlamlaştığında, yetenek akın edecek ve otonom insansılar Web 2'yi fırlatan aynı benimseme eğrisini izleyecektir. Bir kripto robotik şirketi olan OpenMind, zaten bu yönde ilerliyor. Şirketin açık kaynaklı "Robotlar için Android"i olan OM1, ham donanımı yükseltilebilir, ekonomik olarak bilinçli aracılara dönüştürüyor. Vizyon, dil ve hareket planlayıcıları telefon uygulamaları gibi tıklanır ve her akıl yürütme adımı düz İngilizce olarak görünür, böylece operatörler ürün yazılımına dokunmadan davranışı denetleyebilir veya yeniden yönlendirebilir. Doğal dilde akıl yürütme yeteneği, yeni nesil yeteneğin robotiklere sorunsuz bir şekilde geçmesini sağlar ve açık kaynağın yapay zekâyı hızlandırdığı gibi robotik patlamasını tetikleyebilecek türden açık bir platforma harika bir ilk adım atılmasını sağlar.

Kaynak: OpenMind'ın OM1 tarafından desteklenen bir insansı robot, dünyanın ilk açık kaynaklı, yapay zekâ yerel robotlar için işletim sistemi, NASDAQ'da bir ETF listesini kutlamak için düğmeye bastı.

Yetenek yoğunluğu, bir sektörün yörüngesini tanımlar. Yapılandırılmış ve erişilebilir eğitim, yeteneğin robotiklere aktarılması için çok önemlidir. OpenMind'ın Nasdaq'daki görünümü, akıllı makinelerin hem finansal inovasyonda hem de gerçek dünya eğitiminde doğrudan rol oynadığı yeni bir dönemin başlangıcını işaret ediyor. OpenMind ve Robostore, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki K–12 devlet okullarında Unitree G1 insansı robotu için ilk yaygın olarak benimsenen eğitim müfredatının kullanıma sunulacağını duyurdu. Müfredat, platformdan bağımsız ve çeşitli robotik form faktörlerine uyarlanabilir olacak şekilde tasarlanmıştır ve öğrencilere robotikle ilgili uygulamalı deneyim sunar. Bu cesaret verici bir işarettir ve robotik için eğitim materyali miktarının birkaç yıl içinde yapay zekâ ile aynı seviyede olacağına dair inancımızı güçlendiriyor.

Geleceğe Bakış

VLA inovasyonları ve ölçek ekonomileri, uygun fiyatlı, verimli ve genelleştirilmiş insansı robotların yaratılmasını katalize etti. Robotik güvenliği, finansmanı ve değerlendirmesi, depolar tüketici robotik alanına genişledikçe keşfedilmeye değerdir. Ayrıca, kriptonun robot güvenliği için ekonomik garantiler sağlayarak ve yerleştirme altyapısını, gecikme süresini ve veri toplama hatlarını optimize ederek robotik alanını geliştireceğine dair güçlü bir inancımız var.

- Paul Veradittakit

İş

Centrifuge, bir lansman ortağı olarak Converge'e katılıyor

Converge, kurumsal düzeyde RWA ürünleri ve geliştirici araçlarını yeni jetonlaştırılmış pazarına ekleyerek Centrifuge'i ilk lansman ortağı olarak adlandırıyor.

ABD firmaları kripto hazinelerine 844 milyon dolar akıtıyor

Amerikan şirketleri Bitcoin ve Hyperliquid'e (HYPE) 844 milyon dolar taşıyarak, her iki jeton için de açık faiz ve yükseliş eğiliminde bir artış sağladı.

Düzenleme

Fannie Mae, Freddie Mac'e ipotek satın alırken kriptoyu bir varlık olarak değerlendirme emri verildi

FHFA Direktörü William Pulte, Fannie Mae (FNMA) ve Freddie Mac (FMCC)'e, tek aileli ipotek kredisi risk değerlendirmeleri için kripto para birimini bir varlık olarak değerlendirme emri verdi.

Coinbase MiCA Lisansı Alıyor: Avrupa'nın Kripto Evriminde Bir Dönüm Noktası

Lüksemburg'da kayıt yaptırmak, Coinbase'in yeni MiCA rejimi altında tüm 27 AB ülkesinde kripto hizmetleri paketinin tamamını pasaportla geçirmesini sağlıyor.

GENIUS Yasası Stablecoin Tasarısı Senato'dan Geçti

ABD Senatosu, GENIUS Yasası'nı iki partinin desteğiyle onayladı. Tasarı, büyük stablecoin ihraççıları için tam rezervler ve düzenli, denetlenmiş açıklamalarla birlikte açık itfa hakları ve operasyonel standartlar zorunlu kılıyor.

Yeni Ürünler ve Sıcak Fırsatlar

Zama, Zama Gizli Blockchain Protokolü'nü tanıtıyor ve 57 milyon dolarlık Seri B'sini duyuruyor

Zama, bugüne kadarki en iddialı ürünlerini tanıtıyor: Zama Gizli Blockchain Protokolü ve 1 milyar doların üzerinde bir değerlemeyle 57 milyon dolarlık Seri B'lerini duyuruyor. Tur, Pantera Capital ve Blockchange tarafından yönetildi.

Stripe, Privy'yi Satın Alıyor: Kriptoyu Herkese Getiriyor

Stripe, Bridge'in yakın zamanda 1,1 milyar dolara satın alınmasının ardından, şimdi Privy'yi satın alıyor ve 75 M kendi kendine saklama cüzdanını Stripe'ın ödeme yığınına entegre ederken Privy ürününü bağımsız tutuyor.

Nexus TestNet III'ü kullanıma sunuyor

Doğrulanabilir bilgi işlem blok zinciri, TestNet'ini Amerika Birleşik Devletleri, Vietnam, Nijerya, Rusya, Hindistan, Endonezya, Birleşik Krallık, Hong Kong SAR ve Çin Anakarası'nda başlatıyor.

Bu Hafta Pantera'da

Pantera, Jeton Şeffaflık Çerçevesi konusunda Blockworks Research ile ortaklık kuruyor

Cosmo Jiang ve Eric Wallach, jeton tabanlı protokoller için tutarlı açıklama standartlarını açıklıyor.

Dan Morehead Bloomberg'de - Kripto Para Birimlerini Sert Varlıklar Gibi İşlem Görmek

Pantera'dan Dan Morehead, Bloomberg'e verdiği "Açık Faiz" röportajında, kurumsal yatırımcıların artık Bitcoin'e altın gibi davrandığını, jeopolitik şokları hedge etmek için türevler ve sağlam saklama kullandığını söylüyor. Olumlu düzenlemeler yeni fon toplamayı mümkün kılıyor.

World: Görev Açısından Kritik Bir Kimlik Çözümü

Pantera, World'ün insan kanıtı çözümünün, insanların ve yapay zekânın bir arada var olduğu bir gelecekte kritik bir altyapı haline geleceğine inanıyor.

BENİM HAKKIMDA

Merhaba, ben Paul Veradittakit, blok zinciri şirketlerine ve kripto para birimlerine yatırım yapmaya odaklanan en eski ve en büyük kurumsal yatırımcılardan biri olan Pantera Capital'de Yönetici Ortak. 2014'ten beri sektördeyim ve firma öz sermayeye, erken aşama jeton projelerine ve borsalardaki likit kripto para birimlerine yatırım yapıyor. Erken aşama yatırımlarına odaklanıyorum ve bu haftalık bültende sektörde neler olup bittiğine dair düşüncelerimi paylaşıyorum.

Finansmana ihtiyaç duyan herhangi bir projeniz varsa, bana twitter üzerinden DM göndermekten çekinmeyin.