Desde el lanzamiento de la red de pruebas de Sahara AI en diciembre del año pasado, he estado siguiendo este proyecto y he escrito algunos artículos presentando la situación básica del proyecto y sus avances importantes. Recientemente, Sahara AI va a hacer su TGE, abriendo el 1.4167% de su participación hacia la comunidad; 600 millones de FDV no es en realidad barato (la valoración de la última ronda de financiamiento fue de 400 millones de dólares), pero aún así decidí participar.
Principalmente tengo esperanzas en @SaharaLabsAI como una cadena pública diseñada para la IA nativa, con la oportunidad de convertirse en el representante líder de esta nueva pista. Además, el desempeño de datos de Sahara AI durante las varias rondas de la red de pruebas ha sido muy bueno, tanto en la calidez de la comunidad como en la reacción del ecosistema.
La plataforma para esta ronda de TGE es Buidlpad, cuyo fundador también proviene de Binance, donde fue responsable de Binance Launchpad y CoinMarketCap.
Hay un detalle que vale la pena señalar: los activos que los usuarios deben invertir son BNB o USD1, y no stablecoins como USDT, USDC, etc. Como es bien sabido, USD1 es una stablecoin emitida por la familia Trump; anteriormente, cuando el fondo soberano de Abu Dhabi invirtió en Binance, había 2 mil millones de fondos basados en USD1. Con esta estructura y contexto, también indica que el proyecto Sahara AI probablemente recibirá mucho apoyo del ecosistema de Binance, BNB Chain, entre otros.
Volviendo a revisar los puntos clave y datos de Sahara AI en los últimos seis meses:
◦ Sahara AI comenzó con una alta financiación de instituciones destacadas (https://t.co/4SbqyFDDFA), Polychain, YZi Labs y Pantera Capital participaron como líderes, convirtiéndose rápidamente en un representante de la cadena pública de IA.
◦ Durante las fases de la red de pruebas S1 y S2, hubo cientos de miles de usuarios participando en la anotación de datos, con millones de puntos de datos, se puede decir que ha sido un gran esfuerzo (https://t.co/ZMWnF36rvb).
◦ Se retroalimentó la capacidad de anotación de datos a otras aplicaciones de IA (https://t.co/2uA3mtYm39), la primera colaboración fue con MyShell, abriendo un nuevo modelo de negocio.
◦ Antes del lanzamiento de la red de pruebas pública de SIWA (https://t.co/VFyuvdgse4), había más de 3.2 millones de direcciones de billetera, más de 1.4 millones de billeteras activas diarias y más de 200,000 usuarios de DSP que han contribuido con datos.
Principalmente tengo esperanzas en @SaharaLabsAI como una cadena pública diseñada para la IA nativa, con la oportunidad de convertirse en el representante líder de esta nueva pista. Además, el desempeño de datos de Sahara AI durante las varias rondas de la red de pruebas ha sido muy bueno, tanto en la calidez de la comunidad como en la reacción del ecosistema.
La plataforma para esta ronda de TGE es Buidlpad, cuyo fundador también proviene de Binance, donde fue responsable de Binance Launchpad y CoinMarketCap.
Hay un detalle que vale la pena señalar: los activos que los usuarios deben invertir son BNB o USD1, y no stablecoins como USDT, USDC, etc. Como es bien sabido, USD1 es una stablecoin emitida por la familia Trump; anteriormente, cuando el fondo soberano de Abu Dhabi invirtió en Binance, había 2 mil millones de fondos basados en USD1. Con esta estructura y contexto, también indica que el proyecto Sahara AI probablemente recibirá mucho apoyo del ecosistema de Binance, BNB Chain, entre otros.
Volviendo a revisar los puntos clave y datos de Sahara AI en los últimos seis meses:
◦ Sahara AI comenzó con una alta financiación de instituciones destacadas (https://t.co/4SbqyFDDFA), Polychain, YZi Labs y Pantera Capital participaron como líderes, convirtiéndose rápidamente en un representante de la cadena pública de IA.
◦ Durante las fases de la red de pruebas S1 y S2, hubo cientos de miles de usuarios participando en la anotación de datos, con millones de puntos de datos, se puede decir que ha sido un gran esfuerzo (https://t.co/ZMWnF36rvb).
◦ Se retroalimentó la capacidad de anotación de datos a otras aplicaciones de IA (https://t.co/2uA3mtYm39), la primera colaboración fue con MyShell, abriendo un nuevo modelo de negocio.
◦ Antes del lanzamiento de la red de pruebas pública de SIWA (https://t.co/VFyuvdgse4), había más de 3.2 millones de direcciones de billetera, más de 1.4 millones de billeteras activas diarias y más de 200,000 usuarios de DSP que han contribuido con datos.