Sahara AI ha completato un finanziamento da 43 milioni di dollari, guidato da Binance Labs, Pantera Capital e Polychain Capital. Questo importo di investimento e istituti di investimento sono tutti di alto livello. I suoi partner includono Sean (Xiang), professore associato di informatica presso l'Università di California meridionale, laureato alla Zhejiang University Ren @xiangrenNLP
e Tyler Zhou @tz_sahara, ex direttore degli investimenti di Binance Labs laureato all'Università della California, Berkeley.

Cosa fa Sahara AI @SaharaLabsAI? Il sito web ufficiale mostra che sta costruendo una piattaforma blockchain AI decentralizzata, nello specifico come segue:
1. Livello dati: fornisce filigrane digitali, tracciabilità di base dei record di dati e gestione dei diritti, al fine di facilitare la verifica dei dati.
2. Livello di transazione: utilizza la tecnologia AI per implementare l'algoritmo di consenso POS.
3. Livello di esecuzione: sottolineare che gli algoritmi ML tradizionali e gli algoritmi LLM possono essere utilizzati per l'addestramento dell'intelligenza artificiale.
4. Livello applicativo: una piattaforma per generare, scambiare e accedere a set di dati, modelli e agenti preziosi. È possibile la generazione di proxy senza codice.

Dopo aver raccolto notizie, interviste esclusive al fondatore (https://chaincatcher.com/article/2120262), introduzioni al sito ufficiale e alcune ricerche di informazioni da parte del fondatore, abbiamo scoperto che ci sono ancora molte incertezze sulla valutazione di questo progetto come segue:
1. Nel rapporto dell'intervista esclusiva, ritengo che i fondatori non abbiano una chiara comprensione di ciò che vogliono fare e sul sito ufficiale non è presente alcun libro bianco o introduzione al modello economico. Ad esempio, Tyler Zhou ha descritto: "Per costruire un" agente personalizzato "sono necessari due prerequisiti. Il primo è che è necessario disporre del proprio database e quindi addestrare l'agente AI in base ai propri dati per ottenere alcune funzionalità desiderate; il secondo è che è necessario disporre di un proprio database e quindi addestrare l’agente AI in base ai propri dati. In secondo luogo, dobbiamo disporre dell’infrastruttura e degli strumenti pertinenti per costruire l’agente. Mi sembra di sapere cosa fanno, ma al momento ho solo una vaga idea di quali funzionalità forniscono, ma non so ancora quali strumenti forniscono e quale infrastruttura forniscono non l'ho ancora visto.
2. Tyler Zhou ha affermato che "Sahara lancerà il suo primo prodotto di fascia C da aprile a maggio". Al momento non ci sono prodotti disponibili per l'esperienza sul sito ufficiale.
3. Sahara ha affermato di aver servito più di 30 aziende come Microsoft e Amazon. In combinazione con il background di Sean (Xiang) Ren, lavora anche sulla PNL e sui set di dati correlati e ha visto "200.000 lavoratori legati all'intelligenza artificiale". Quindi queste promozioni potrebbero essere dovute al fatto che hanno collaborato con queste società o contribuito con set di dati e copiato alcune cose esistenti da web2 a web3. Ma non vedi alcun lavoro in web3.
4. La filigrana dei dati del livello dati è uno dei concetti di convalida dei dati che sono stati spazzati via nel campo web2. Il livello dell'algoritmo eseguito è quello di autoML. Non sono nuovi di per sé, quindi non esserlo un altro mostro di cuciture. È necessario chiarire ulteriormente i punti di innovazione specifici e gli scenari applicativi del progetto nel campo dell'integrazione Web3 e AI. I successivi rilasci di prodotti e casi pratici di applicazione saranno indicatori chiave per valutare il potenziale del progetto.