去年年底，我们接触到了两位来自斯坦福大学和 YC 的研究人员，他们正在构建 @getoro_xyz，旨在解决 AI 的关键瓶颈：获取无法抓取或模拟的高质量私有数据。

他们的技术解决方案立即给我们留下了深刻的印象：一个使用 zkTLS 和 TEE 的消费者应用程序和隐私保护协议，可以在不暴露原始数据的情况下进行私有模型训练。这既保护了隐私，又保护了数据的价值。

在第一次通话后，我们毫不犹豫地通过 @Delphi_Labs Accelerator 加速了 Oro 的发展。创始人团队在斯坦福 AI 实验室、YC、Salesforce 和 Replit 的背景表明，他们既了解技术执行，也了解市场动态，而其他人只是在进行理论研究。此外，他们还拥有连接供需双方的网络。

我们很自豪能与 @a16zcrypto、@ocularvc、@OrangeDAOxyz、@NEARProtocol 和 @0G_labs 等投资者一起支持 Oro 完成 600 万美元的种子轮融资。随着他们的消费者应用程序即将推出，我们预计 Oro 将成为首批实现真正市场采用的分布式 AI 项目之一，为个人和 AI 公司创造巨大的价值。

祝贺 @dgmonsoon 和 @ck_oro 完成融资，期待消费者应用程序的发布和第一季的开始。