Crunch Lab, विकेन्द्रित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) सामूहिक CrunchDAO के मुख्य योगदानकर्ता, ने एक रणनीतिक फंडिंग राउंड में $5 मिलियन जुटाए हैं, जो कंपनी ने Bitcoin.com News के साथ साझा किया है। इस निवेश से इसकी कुल फंडिंग $10 मिलियन से अधिक हो गई है।
क्रंच लैब ने ताज़ा $5 मिलियन पूंजी के साथ एआई इंटेलिजेंस लेयर का निर्माण किया।

Crunch Lab ने उत्पादन-तैयार AI मॉडल के लिए कुल $10M फंडिंग प्राप्त की
इस राउंड का सह-नेतृत्व Galaxy Ventures और Road Capital ने किया, जिसमें Vaneck और Multicoin की भागीदारी रही। Bitcoin.com News के साथ साझा की गई एक विज्ञप्ति में, टीम ने कहा कि नई पूंजी प्लेटफ़ॉर्म विकास को तेज करेगी और नेटवर्क की पहुंच को नए उद्योगों तक विस्तारित करेगी।
Crunch Lab 10,000 से अधिक मशीन लर्निंग इंजीनियरों और 1,200 पीएचडी के विकेन्द्रीकृत नेटवर्क का संचालन करता है, जो “Crunches” के नाम से जाने जाते संरचित मॉडलिंग चुनौतियों में प्रतिस्पर्धा करते हैं, ताकि एंटरप्राइज पूर्वानुमान समस्याओं को हल किया जा सके।
प्लेटफॉर्म पहले से ही प्रमुख संस्थानों के लिए मापने योग्य परिणाम दे चुका है। अबू धाबी इंवेस्टमेंट अथॉरिटी (ADIA) रिसर्च लैब ने नेटवर्क का उपयोग करके क्रॉस-सेक्शनल एसेट प्राइसिंग पूर्वानुमान में 17% सुधार देखा। इसी तरह, MIT और हार्वर्ड के ब्रॉड इंस्टीट्यूट ने क्रंच के कंप्यूटर विजन मॉडल का उपयोग करते हुए कैंसर जीन अनुसंधान में क्रांतिकारी परिणाम प्राप्त किए।
“AI आज भर्ती बाधाओं, बिखरी हुई टीमों और प्रभावी ढंग से स्केल करने की असमर्थता से बाधित है,” क्रंच लैब और CrunchDAO के सीईओ जीन हेरेले ने कहा। “हमने उस मॉडल को उलट दिया है। दुर्लभ प्रतिभा के लिए प्रतिस्पर्धा करने के बजाय, हम नेटवर्क के माध्यम से सुरक्षित पहुंच प्रदान करते हैं।”
निवेशक परियोजना को विकेन्द्रित बुद्धिमत्ता के लिए एक मौलिक परत के रूप में समर्थन करते हैं। “क्रंच लैब वैश्विक उपक्रमों के लिए एक बुद्धिमत्ता परत बना रहा है,” Galaxy Ventures के जनरल पार्टनर विल न्यूएल ने कहा। रोड कैपिटल के थॉमस बेली ने कहा कि प्रोटोकॉल ट्रिलियन-डॉलर AI बाजार में मूल्य कैप्चर करने के लिए स्थित है।
इस वर्ष की शुरुआत में, CrunchDAO को सोलाना इनक्यूबेटर के दूसरे समूह के लिए चुना गया था, जो इसके तकनीकी दृष्टिकोण को और अधिक प्रमाणित करता है। नेटवर्क सुरक्षित, क्राउडसोर्स्ड मॉडल विकास को सक्षम करता है जो लगातार पारंपरिक इन-हाउस टीमों को पीछे छोड़ देता है।









