クランチラボはどのようにして1万人のクラウドソースエンジニアに1億ドルの雇用予算を置き換えることを計画しているか 
 
 匿名の貢献者のネットワークは、コストのほんの一部でエリート・イン・ハウス・チームを上回ることができますか?Crunch Labは、答えがYesであることに500万ドルを賭けています。 Can a network of anonymous contributors outperform elite in-house teams at a fraction of the cost? Crunch Lab is betting $5 million that the answer is yes. 2025年10月7日、 同社は、Galaxy VenturesとRoad Capitalが共同で主導する資金調達で500万ドルを確保し、VanEckとMulticoinが参加した。 同社は、分散型AIのための「インテリジェンス層」を構築し、プラットフォーム「CrunchDAO」を通じて、機械学習エンジニア1万人を超えるネットワークと1200人の博士号を持つ企業を結びつける。 CRUNCH LAB 2024年までに3500万ドルの種子ラウンド コンセプトは、組織がAI開発にどのようにアプローチするかを挑戦します。専門家を募集したり、内部チームを構築したりする代わりに、企業は問題を暗号化されたモデリングの課題として提出します。 MITとハーバードのブロード・インスティテュートは、コンピュータビジョンを持つがん遺伝子研究のためのネットワークを使用しました。グローバルな投資銀行は現在、FX OTC市場のためのクラウドソースの価格設定エンジンをMid+Oneを実行しています。 17%のクロスセクション資産価格予測の改善 資金調達は、AIインフラストラクチャへの分散型アプローチに対する関心が高まっていることを反映しています。Galaxy Ventures、Road Capital、VanEck、Multicoinは、集団情報モデルが集中型の代替品と競争できることを賭けてきました。 2025年には、このプラットフォームはSolanaのブロックチェーン上で動作する。 ソラナ・インキュベーター(Solana Incubator) The Economics of Talent Scarcity(才能不足の経済学) 機械学習の専門家を雇用するにはお金がかかります。米国の高級MLエンジニアは、業界データによると、年間平均給与が15万ドルから250万ドルに上ります。予測モデリングに対処するために10〜20人のエンジニアのチームを構築することは、インフラストラクチャ、利点、または保留コストを考慮する前に容易に年間200万ドルを超える可能性があります。 Crunch Labのモデルは別の道を提供します。フルタイムのスタッフを雇用する代わりに、企業はモデリングの課題を投稿します。何千人ものエンジニアが参加し、組織は結果のためにのみ支払います。Crunch LabとCrunchDAOのCEOであるJean Herelleは、「AIは今日、ボトルネック、シロードチームを雇用し、効果的にスケールすることができないことに制限されています。我々はそのモデルを変えました。 このアプローチは、Kaggleのようなクラウドソーシングプラットフォームを反映していますが、単独競争ではなく生産展開に焦点を当てています。企業は実際の問題を提起し、学術的な練習をしません。 貢献者は暗号化されたデータで動作しますので、独自の情報は保護されます。 ネットワークは、最終的な出力を生成するために複数のモデルからの予測を合計します。 Herelleは、「これは理論的なハイプではありません、それは証明されています。 ハイスタック環境での実績 結果はAIにおける約束よりも重要です。Crunch Labは、その方法が機能する証拠として3つの展開を指摘しています。最初にADIA Lab、アブダビ投資局の研究部門が関与しています。 ラボはCrunchDAOのネットワークを使用して、さまざまな証券における資産価格の予測を改善しました 17%の精度の増加は、より良いポートフォリオ決定と規模のリスク管理に翻訳されます。 900億ドル以上の資産 第二のケースは、MITのブロードインスティテュートとハーバード、ゲノミクスと生物医学科学に焦点を当てた研究機関を含む。研究所は、データを分析するためにコンピュータビジョン技術を適用して、がん遺伝子研究のためのネットワークを使用した。 第三の展開はMid+Oneであり、OTC市場のための価格設定エンジンです。OTC取引は当事者間で直接行われ、交換なしで行われ、価格設定はリアルタイムの供給と需要に依存します。Crunch Labが名前を付けていないグローバル投資銀行は、現在、Mid+Oneをライブ取引に使用しています。 なぜ投資家はインフラゲームを見るのか AIにおけるベンチャー・キャピタルは近年、インフラに傾いています。投資家は、他の企業がアプリケーションを構築することを可能にするプラットフォームに資金を注ぎ込んでいます。Crunch Labはこのカテゴリーに適しています。Galaxy VenturesのGeneral Partner Will Nuelle氏は、「Crunch Labはグローバル企業のためのインテリジェンス層を構築しています。資産価格の予測、エネルギー需要の最適化、または医療診断の進歩に関わらず、CrunchDAOのクラウドソースモデルはよりスマートで速い意思決定を解き放つ」と述べています。 ロードキャピタルのトーマス・ベイリーは、この気持ちを振り返った。 
 
 私たちは、Crunch Labは、グローバルな量子を規模の企業とつなげる最も説得力のある試みの1つだと信じています.AIは数兆ドルの市場であり、Crunchのようなオープンなプロトコルはそれをキャプチャするために配置されています。 私たちは、Crunch Labは、グローバルな量子を規模の企業とつなげる最も説得力のある試みの1つだと信じています.AIは数兆ドルの市場であり、Crunchのようなオープンなプロトコルはそれをキャプチャするために配置されています。 CrunchDAOはインフラストラクチャではなく垂直のソリューションとして位置づけられ、プラットフォームは金融、医療、物流、エネルギー、または予測モデリングが価値を推進するあらゆる分野に役立つ可能性があります。 投資家の選択も戦略を示しています。Galaxy Venturesは、デジタル資産とブロックチェーン技術に焦点を当てた企業であるGalaxy Digitalのベンチャーアームとして活動しています。Road CapitalとMulticoinは、分散型ネットワークと暗号インフラに投資しています。VanEckは、取引所で取引されている資金で知られていますが、デジタル資産に拡大しています。 Decentralized AIに関するリスクと質問 まず、何千人もの匿名の貢献者がモデルを提出したときに、プラットフォームはどのように品質管理を確保するのか? CrunchDAOはパフォーマンスベースの報酬システムを使用し、貢献者は正確性に基づいてトークンを稼ぐ。 第二に、データのセキュリティは依然として懸念事項です。Crunch Labは、貢献者と共有する前にデータを暗号化しますが、暗号化方法は強さによって異なります。暗号化されたデータの計算を可能にするホモモルフィック暗号化はまだ開発中であり、遅い可能性があります。ゼロ知識の証拠は別の道を提供しますが、複雑さを追加します。 第三に、プラットフォームはネットワーク効果に依存します。 10,000 人の貢献者と共に、CrunchDAO には有用な結果を生成するのに十分な参加者がいますが、時間の経過とともに関与を維持することは困難です。 第四に、規制上の不確実性は分散型プラットフォームに広がっています。金融や医療の企業は厳格なコンプライアンス規則に従って事業を展開しています。匿名の貢献者による分散型ネットワークを使用すると、Know Your Customer (KYC) または Anti-Money Laundering (AML) 要件に矛盾する可能性があります。 コレクティブ・インテリジェンスへの道のり Crunch Labは財務および生物医学研究を超えて拡大することを計画している。同社は次にどのような業界をターゲットにするかを明らかにしなかったが、予測モデリングは広く適用されている。エネルギー企業は需要を予測している。 Solana Incubator の選択により、信頼性が向上します。Solana は最速のブロックチェーンの一つであり、低料金で毎秒数千件のトランザクションを処理します。Solana に基づいて構築することで、CrunchDAO はコスト禁止なしに高いトランザクションの量を処理できます。Incubator は、Solana エコシステムへの技術的サポートと接続を提供し、パートナーシップや統合に役立つことができます。 プラットフォーム開発とチーム拡張を資金調達するための500万ドルのラウンドです。Crunch Labは現在のヘッドカウントや雇用計画を明らかにしていないが、分散型ネットワークを拡張するにはエンジニアリングリソースが必要です。企業は、課題を提出し、データ暗号化を管理し、貢献者を調整し、予測を合計し、パフォーマンスを監視するためのツールを構築しなければなりません。 2015年に設立されたNumeraiは、ヘッジファンド予測のための類似のモデルを運用しています。Ocean Protocolは、ブロックチェーンインフラストラクチャを使用してデータ市場を構築しています。Fetch.aiは、分散型システムのための自律的なエージェントに焦点を当てています。 最終思考 Crunch Labのモデルは、分散型ネットワークが重要な結果を提供できるかどうかの実践的なテストを提供します。ADIA Labの17%の精度向上は測定可能です。ライブトレーディングにおけるMid+Oneの展開は現実です。Broad Instituteの突破口は、少量化されても、尊敬される研究機関から来ています。これらは思考実験やホワイトペーパーではありません。それらは結果的な問題に対処する生産システムです。 問題は、このアプローチが業界および使用事例をカバーするかどうかです。金融モデリングと生物医学研究は、クラウドソースのAIに自然に適合します。両方のフィールドには、大きなデータセット、明確なパフォーマンスメトリクス、および実験に対する寛容性があります。しかし、失敗が停止時間を引き起こす製造業でモデルが機能しますか?または、エラーが命を危険にさらす自律車両では?または法的分析では、責任が重要ですか? 資金調達額は1000万ドルで、Crunch Labは答えを見つける時間を提供します。投資家グループは、分散型インフラストラクチャにおける信頼性と接続を提供します。10,000人の貢献者ネットワークは、築くための基盤を提供します。 もしCrunch Labが成功すれば、企業がAI開発について考える方法を変える可能性があります。才能を蓄積する代わりに、組織はグローバルネットワークを活用できます。ゼロからモデルを構築する代わりに、集団情報にアクセスできます。 その結果は実行に依存します。Crunch Labは、指摘する結果、展開する資金、およびリバウンドするネットワークを持っています。 ストーリーを気に入ってシェアすることを忘れないでください! 
 
 この著者は、当社のビジネスブログプログラムを通じて出版する独立した貢献者です HackerNoonは、品質のためのレポートをレビューしましたが、ここに記載されている主張は著者に属します。 この著者は、当社のビジネスブログプログラムを通じて出版する独立した貢献者です HackerNoonは、品質のためのレポートをレビューしましたが、ここに記載されている主張は著者に属します。 ビジネスブログプログラム ビジネスブログプログラム

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