aPriori تجمع 20 مليون دولار لتعزيز أسواق DeFi عالية الأداء

جمعت aPriori مبلغ 20 مليون دولار، ليصل إجمالي رأس المال إلى 30 مليون دولار. المشروع، الذي أسسه خريجون من Jump Crypto وCitadel Securities، يقوم ببناء طبقة تدفق أوامر أصلية على البلوكشين تقوم بتقسيم وتوجيه الصفقات بذكاء، بهدف تقليل عدم الكفاءة وتسرب MEV لكل من المتداولين ومزودي السيولة (LPs).

وفقًا لبيان صحفي بتاريخ 28 أغسطس، قاد الجولة الأخيرة لـ aPriori مجموعة من كبار المستثمرين بما في ذلك HashKey Capital وPantera Capital وPrimitive Ventures، مع مشاركة IMC Trading وGEM وGate Labs وAmbush Capital وBig Brain Collective وآخرين.

ذكرت aPriori أن ضخ رأس المال سيدعم تطوير البنية التحتية الأساسية لـ aPriori، والتي يتم تصميمها خصيصًا لبيئات Ethereum Virtual Machine عالية الأداء، مع اعتبار بلوكشين Monad منصة الإطلاق الرئيسية لها.

بناء الطبقة التالية من بنية السوق على السلسلة

تعزز جولة التمويل الأخيرة بقيمة 20 مليون دولار الأساس المالي لـ aPriori، رافعةً إجمالي التمويل إلى 30 مليون دولار، مع تخصيص الجزء الأكبر منها لنشر المنتجات الأساسية للمشروع، والتي تشكل نظامًا مترابطًا يهدف إلى إعادة هيكلة كيفية انتقال القيمة على السلسلة بشكل جذري.

وفقًا للبيان، يشمل ذلك تطوير Swapr، وهو مجمع DEX مدعوم بالذكاء الاصطناعي يفعل أكثر من مجرد إيجاد أفضل سعر؛ حيث يصنف نية وتأثير كل صفقة في الوقت الفعلي. في الوقت نفسه، يقوم الفريق ببناء بروتوكول ستيكنج سائل مدعوم بـ MEV، مصمم لالتقاط القيمة المستخرجة وإعادة توزيعها على المودعين والمحققين، لإعادة مواءمة الحوافز التي تعاني حاليًا من التشظي.

أشارت aPriori إلى أن تنسيق تدفق الأوامر النشط لديها يستفيد من الذكاء الاصطناعي لأداء تصنيف فوري وفي الوقت الفعلي للصفقات الواردة، وتقسيمها حسب الجودة وتوقع احتمالية الاختيار السلبي قبل اتخاذ قرارات التوجيه.

يتيح ذلك للبروتوكول حماية مزودي السيولة من استراتيجيات المراجحة المفترسة، مع تقديم فروقات أسعار أضيق للمتداولين العاديين في الوقت ذاته.

قال مؤسس aPriori، Ray Song: "قمنا ببناء aPriori بناءً على الرؤية التي تفيد بأن نفس الآليات التي تحمي مزودي السيولة وتحسن الكفاءة، إلى جانب المحركات النشطة المستخدمة في شركات HFT الرائدة لمكافحة الاختيار السلبي، يمكن جلبها إلى السلسلة لتحويل كيفية إدارة السيولة وتدفق الأوامر".

لماذا اختارت aPriori بلوكشين Monad

وفقًا للمشروع، فإن بيئات EVM عالية الأداء أمر لا غنى عنه لهذا النوع من البنية التحتية. تصميم Monad، الذي يعد بزمن استجابة منخفض وقدرة معالجة ضخمة، يزيل القيود الحسابية التي غالبًا ما أجبرت التداول على السلسلة على الموازنة بين اللامركزية والأمان والأداء.

لكي تعمل عمليات التوجيه المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتقسيم في الوقت الفعلي لـ aPriori كما هو مقصود، يجب أن يكون البلوكشين الأساسي قادرًا على معالجة المعاملات بسرعة ونطاق يتناسب مع متطلبات منطق التداول على مستوى المؤسسات.