CoinVoice ha informado recientemente que Multiple Network ha anunciado la finalización de una nueva ronda de financiación estratégica, con una valoración post-inversión que alcanza los 100 millones de dólares. Gate Labs, 071 Labs, IBC Group y otras instituciones participaron en la inversión, y esta ronda de financiación sienta las bases para el próximo TGE de Multiple Network.
Según la plataforma de datos de activos Web3 RootData, Multiple Network es una red de aceleración de privacidad orientada a la IA, que ofrece servicios de comunicación anónima y transmisión encriptada a través de una red de protección de privacidad y aceleración de datos basada en tecnologías P2P y SD-WAN, mediante la agregación del ancho de banda de nodos distribuidos. Multiple proporciona mayor ancho de banda y menor latencia, y se aplica ampliamente en la invocación de modelos de IA, la interacción con motores de búsqueda y la encriptación y aceleración de grandes volúmenes de datos sensibles, mejorando la eficiencia y seguridad del entrenamiento y razonamiento de modelos de IA.
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Multiple Network ha completado una nueva ronda de financiamiento estratégico, con la participación de instituciones como Gate Labs y 071 Labs.
CoinVoice ha informado recientemente que Multiple Network ha anunciado la finalización de una nueva ronda de financiación estratégica, con una valoración post-inversión que alcanza los 100 millones de dólares. Gate Labs, 071 Labs, IBC Group y otras instituciones participaron en la inversión, y esta ronda de financiación sienta las bases para el próximo TGE de Multiple Network.
Según la plataforma de datos de activos Web3 RootData, Multiple Network es una red de aceleración de privacidad orientada a la IA, que ofrece servicios de comunicación anónima y transmisión encriptada a través de una red de protección de privacidad y aceleración de datos basada en tecnologías P2P y SD-WAN, mediante la agregación del ancho de banda de nodos distribuidos. Multiple proporciona mayor ancho de banda y menor latencia, y se aplica ampliamente en la invocación de modelos de IA, la interacción con motores de búsqueda y la encriptación y aceleración de grandes volúmenes de datos sensibles, mejorando la eficiencia y seguridad del entrenamiento y razonamiento de modelos de IA.