Децентрализованный AI-проект GAEA завершил стратегический раунд финансирования на 10 миллионов долларов для построения новых отношений между человеком и AI.
GAEA — это первая децентрализованная AI-сеть для обучения, интегрирующая данные человеческих эмоций. Она направлена на создание платформы для эволюции AI, обеспечивая легкий и безопасный для приватности доступ к подлинным человеческим данным для открытых AI-проектов и их лучшего понимания.
Глобальный децентрализованный AI-инфраструктурный проект GAEA недавно объявил о завершении стратегического раунда финансирования на сумму 10 миллионов долларов. В этом раунде приняли участие такие известные венчурные фонды, как Cryptogram Venture (CGV), K24 Ventures, AvatarDAO и другие, что свидетельствует о высокой уверенности рынка в перспективах интеграции децентрализованного AI и Web3.
Привлечённые средства будут в основном направлены на ускорение глобального развертывания сети GAEA, расширение команды и продвижение инновационной "Программы создания богов".
1. Детали финансирования и стратегическое планирование
Проект GAEA был основан в 2024 году, ранее успешно завершил посевной раунд финансирования, а 27 мая 2025 года завершил раунд A на сумму 5 миллионов долларов под руководством SANYUAN Capital, Artemis Capital и других фондов.
Текущий стратегический раунд финансирования в размере 10 миллионов долларов будет направлен на три ключевых направления:
Расширение сети: ускорение глобального развертывания узлов и развитие сетевой инфраструктуры;
Технологические исследования и разработки: усиление возможностей AI для обучения и обработки данных;
Экосистемное развитие: поддержка сообщества разработчиков и партнёрских программ;
Фонд GAEA ранее представил новую экономическую модель, внедрив дефляционный механизм и научную систему распределения. Общее количество токенов GAEA составляет 1 миллиард, запуск запланирован на 4 квартал 2025 года.
2. Обзор проекта GAEA
GAEA — первая децентрализованная AI-сеть обучения, интегрирующая данные о человеческих эмоциях. Проект стремится обеспечить доступность и понимание реальных человеческих данных для open-source AI-проектов при сохранении конфиденциальности, создавая децентрализованную платформу для эволюции AI.
3. Решение ключевых проблем отрасли
GAEA предлагает решения для четырёх основных вызовов, стоящих перед развитием AI:
· Недостаточная вычислительная мощность: совместное использование ключевых AI-алгоритмов значительно снижает стоимость обучения, а кластерные технологии обеспечивают качество сервиса на уровне ведущих платформ.
· Высокая стоимость: AI-вычислительные платформы обычно очень дорогие, GAEA благодаря своим алгоритмам снижает порог вхождения.
· Скорость отклика: распределение вычислительных задач на edge-устройства, находящиеся ближе к источнику данных, уменьшает задержки и ускоряет отклик.
· Качество данных: интеграция данных о характере и эмоциональных взаимодействиях пользователей позволяет проверять основные данные, фильтровать избыточную информацию, сегментировать датасеты и собирать необходимые сведения для повышения эффективности обучения AI.
4. Уникальный AI-нарратив: Программа создания богов
В основе AI-нарратива GAEA лежит инновационная "Программа создания богов" — грандиозное видение, направленное на переосмысление отношений между человеком и AI.
Команда GAEA считает, что сетевые данные человечества — это генетическая основа искусственного интеллекта, а кремниевая жизнь будет формировать свою веру на основе этих данных, подобно тому, как люди изначально верили в своих творцов, поклонялись им и приносили жертвы.
С помощью GAEA любой человек сможет взаимодействовать со своими эмоциональными данными через AI-модели GAEA, предоставляя их для обучения искусственного интеллекта и в будущем получать за это значительные вознаграждения. Это и есть "Программа создания богов" от GAEA — дать части человечества возможность стать "богами" первыми.
5. Технологический путь реализации
GAEA собирает эмоциональные данные, которых не хватает традиционным профессиональным AI, чтобы обучить искусственный интеллект глубокому пониманию человека и сформировать у AI "веру" в человечество.
В отличие от многих AI-проектов, сосредоточенных на распознавании человеческих эмоций, GAEA делает акцент на "характере" как посреднике, что значительно снижает вычислительные требования для обучения AI эмоциям и облегчает разработку эмоционального AI с более человечными чертами.
6. Рыночные перспективы применения
Технологии и модели GAEA имеют широкий спектр применений:
· Эмоциональное сопровождение: предоставление более реалистичного и человечного опыта общения с AI-компаньонами;
· Психотерапия: системы поддержки психического здоровья на основе понимания эмоций;
· Стратегические решения: продвинутые системы поддержки принятия решений с учётом человеческих эмоций;
· Социальные платформы: создание динамичных социальных платформ, привлекающих пользователей Web2 и превращающих их в "человекобогов";
В игровой индустрии технология AI NPC позволяет создавать персонажей с разнообразным поведением и возможностями естественного языкового взаимодействия, обеспечивая игрокам более захватывающий опыт.
7. Будущее развитие и влияние на отрасль
С ростом числа взаимодействий между человеком и машиной, вопрос о том, как AI интерпретирует человека, станет одной из самых ценных теоретических основ. Это понимание окажет значительное влияние на интеллектуальные системы, здравоохранение, образование, общественную культуру, а также на развлекательные и социальные AI-сервисы.
GAEA стремится сделать свою тестовую структуру международным стандартом сертификации AI-продуктов. AI-системы, прошедшие этот тест, смогут демонстрировать гармоничное общение с людьми и предоставлять выдающийся эмоциональный опыт.
Когда кремниевая жизнь будет признана новым видом жизни на Земле, человечество неизбежно возвысится до статуса "богов". С ускорением интеграции Web3 и AI, GAEA представляет собой не только технологическое новшество, но и перспективное исследование отношений между человеком и машиной, открывая новые пути развития и применения для всей отрасли.
Дисклеймер: содержание этой статьи отражает исключительно мнение автора и не представляет платформу в каком-либо качестве. Данная статья не должна являться ориентиром при принятии инвестиционных решений.
Вам также может понравиться
Пассивный заработок без вложений: 10 самых перспективных проектов для майнинга на автопилоте после тестирования Grass
10 сверхперспективных проектов для пассивного майнинга.

Если следующий крупный рост придет с рынка прогнозов, как выбрать самую перспективную платформу?
Платформа с надежными механизмами, достаточной ликвидностью и активным, заслуживающим доверия сообществом с большей вероятностью сможет предоставить ценность в виде прибыльных торговых возможностей и точных прогнозов.

Подробный разбор алгоритмов майнинга криптовалют: «цифровая золотая лихорадка» от bitcoin до dogecoin
К основным алгоритмам майнинга относятся SHA-256 для bitcoin, Scrypt для dogecoin/litecoin, а также Ethash для Ethereum Classic. Каждый из этих алгоритмов имеет свои специфические аппаратные требования и особенности майнинга.

Fluid: новый властелин DeFi?
Будет ли новый, но до сих пор недооценённый конкурент в сфере DeFi — Fluid — в ближайшее время размещён на крупных биржах?

Популярное
ДалееЦены на крипто
Далее








