深扒Aidatify:假VC「投資」1750萬美元的野雞AI項目

24-08-08 18:44
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总结 AI 總結
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行情不好的時候,妖魔鬼怪就來了。



昨晚看到有同行發了這麼一個新聞,直接把我整迷糊了:融這麼多錢的AI 項目,怎麼之前聽都沒聽過?


打開官推一看,嚯,我關注的人裡也誰都沒關注。一個項目如果是這種情況,我一般就不會再往下看了。在加密世界裡,如果一個 Gem 只有你一個人發現,往往不代表你慧眼識珠,而說明這是個別人不想沾的詐騙盤。



「縫合怪」項目


本著對同儕負責的原則,我決定繼續看下去。同行說 Aidatify 是全鏈 AI 聚合器,望文生義的話,會覺得它是不是整合了多個區塊鏈上的 AI 服務和資源?


依照這個專案的官方介紹,它其實是 DEX 資料聚合器,產品功能上應該類似 DefiLlama。之所以能和 AI 扯上關係,是因為 Aidatify 聲稱擁有先進的 AI 技術,可以每天處理 500 TB 的資料和 300 萬個智慧合約地址。



500 TB 是什麼概念呢?假如一張照片大小是 2MB,它一天要處理 2.5 億張照片;假設一部 4K 電影大小為 50GB,它一天要處理 1 萬部 4K 電影。簡單來說,只有網路大廠才能處理這種規模的數據,一個融了不到 2,000 萬美元的計畫這麼說實在有些誇張。


在白皮書中,Aidatify 也強調它能透過機器學習和深度學習演算法,為用戶推薦高收益、低風險的 DeFi 產品。但具體用什麼演算法做到這一點,卻隻字未提。



可能覺得光有一個「AI」的Buff 還不夠,Aidatify 又疊了一個「無損再質押挖礦」的Buff。可以說,今年的敘事熱點都被它縫合全了。



我不知道別人看到這句話會有什麼感受,反正我看到「無損」二字只有一陣心慌,畢竟鄙人進幣圈虧的第一筆錢就是在Luna 穩定幣上。當一個專案說自己提供的收益產品沒有風險,那麼這個專案本身就是最大的風險。


可疑的融資和野雞領投方


我們再回到Aidatify 公佈的這輪1750 萬美元A 輪融資上。這筆錢著實不是個小數目,尤其 VC 現在普遍手頭緊,一個沒有背景的團隊一下子融這麼多錢怎麼看都很假。


首先,Aidatify 公佈的融資資訊與其代幣經濟模型之間存在明顯的不一致。 Aidatify 宣布以 1.5 億美元的估值完成了 1,750 萬美元的 A 輪融資。然而,根據其代幣經濟模型,AID 代幣的完全稀釋估值 (FDV) 僅為 100 萬美元(1 億代幣 * $0.01 每枚)。投資者投入了 1750 萬美元,但根據代幣分配,分配給 VC 的代幣價值僅為 10 萬美元(1000 萬 AID * $0.01 每枚)。



其次,領投方SM Capital 也是一隻野雞VC。根據官網描述,SM Capital 成立於 2011 年,是來自華爾街的投資團隊,管理資產超過 20 億美元。奇怪的是,雖然官網列出這麼多投資組合,但卻搜不到任何 SM Capital 參投這些項目的新聞公告。 BlockBeats 向一些上面出現的項目方求證後,他們一致回饋根本不認識這個 VC。


SM Capital 官網列出的投資組合


翻了一下SM Capital 的官推,雖然顯示2011 年11 月註冊,但最早一則推特僅發佈於上週。除了 Aidatify,沒一個專案方關注。 3840 名追蹤者中只有 8 名有藍標認證,其他追蹤者都像是買的粉,刷著刷著就看不到了。



國人盤露出雞腳


到這裡,我已經非常篤定這則融資新聞就是一個野雞計畫聯合野雞VC 騙韭菜用的,而且還是個國人盤。


為什麼是國人盤?別看白皮書裡介紹團隊清一水都是畢業於各名牌大學的外國人,但官網和宣傳片的小細節直接露出了雞腳。


首先,官網的語言選項除了英文,就是中文。一般的國外專案方可做不到這麼貼心。



比較離譜的是,官方放出來的兩本宣傳片,雖然是英文配音,但字幕只有中文一種,連英文字幕都沒了。所以這影片很難說不是量身訂做拍給國人看的。整個英文配音,再塞一些 AI 和區塊鏈的名詞術語,都是為了讓韭菜看不懂。只有看不懂,才好騙嘛!



總結


Aidatify 這則融資新聞不僅讓許多幣圈同行媒體著了道,連著名的創投資料庫網站PitchBook 也在陰溝裡翻船。


在 PitchBook 網站上,Aidatify 這筆融資被歸類在另一個 SM Capital 名下。根據 PitchBook 網站介紹,這個 SM Capital 是一家成立於 2021 年,總部位於聖馬力諾的歐洲 VC,之前投資過金融科技公司 Stripe、Qomodo,甚至還有馬斯克的 SpaceX。不知道 Aidatify 見到它和這些頂級公司並列,會不會自己也是一陣錯愕?



這裡也提醒一下廣大讀者,不要盲目依賴單一來源的信息,一定要進行多方交叉驗證,確保信息的準確性,避免上當受騙。


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