获得 5500 万美元融资的链上风控公司 Chaos Labs：创始人系以色列特种兵出身，为 Layer zero 设计反女巫机制

链捕手Dipublikasikan tanggal 2024-08-19Terakhir diperbarui pada 2024-08-19

作者：Frank，PANews

 

专注于链上风险管理工具的纽约加密初创公司Chaos Labs近日宣布完成了5500万美元的A轮融资。5500万美元的金额使Chaos Labs成为近期加密领域融资最多的初创公司，但这个颇受资本青睐的公司似乎并不被公众熟知，颇具神秘色彩。

Chaos Labs本轮融资由Haun Ventures领投，参与者包括F-Prime Capital、Slow Ventures、Spartan Capital等知名投资机构，以及Lightspeed Venture Partners、Galaxy Ventures和PayPal Ventures等大型投资者。Chaos Labs还得到了Solana 的 Anatoly Yakovenko 和 Phantom 的 Francesco Agosti 等天使投资者的支持。值得一提的是，Haun Ventures是Chaos Labs本轮融资的领投者，Haun Ventures的创始人Katie Haun曾是a16z的普通合伙人。Haun Ventures还曾投资了OpenSea、Zora、Aptos Labs 等项目。

2023年，Chaos Labs就曾获得由 PayPal Ventures 和 Galaxy Digital 领投的2000 万美元的种子轮资金。截至目前，该公司已累计获得7500万美元的融资金额。

创始人特种兵出身 自建蒙特卡洛模拟系统获数百万收入

Omer Goldberg的履历颇为丰富，他曾在2009年至2012年在以色列特种部队服役，在“Nahal”特种部队侦察部队担任作战士兵。2015年于以色列理工学院 (Technion) 信息系统工程 本科毕业，毕业后Omer Goldberg曾自主开发了一个暗网分析引擎，构建了完整栈网络应用程序和暗网网络爬虫，以发现、分析并分类可能在线上找到的危险文档。并协助巴黎警方收集有关国内威胁的实地情报。

随后Omer Goldberg曾任职Facebook、Instagram等公司的工程师，直至2021年7月主创业。

获得5500万美元融资的链上风控公司Chaos Labs：创始人系以色列特种兵出身，为Layer zero设计反女巫机制

获得A轮融资后，Omer Goldberg在推特上分享了Chaos Labs的创业历程。

十年前Omer Goldberg开始在宿舍挖比特币，由此接触加密领域。最早做的是山寨币投资组合，通过优化LP配置获得最大收益和最小风险，自建了一套可以大规模运行基于区块链代理的蒙特卡洛（Monte Carlo）模拟系统。

随后遇到MakerDAO需要模拟测试基础设施，Omer Goldberg意识到这个产品的商业需求。于是建立了一个运行基于代理的蒙特卡洛模拟的云开发者平台，提供SaaS服务，并在短期内获得了几百万美元的收入。

2021年，Omer Goldberg带领团队正式创立了Chaos Labs，最初雇佣了近 25 名员工，其中大多数是他在以色列军队时的朋友。

在接受《财富》的采访时Omer Goldberg表示：“Chaos Labs 的软件可以“100%”阻止 Eisenberg （Eisenberg攻击是指加密货币领域中的一种市场操纵行为，由Avraham Eisenberg在2022年10月对Mango Markets平台实施的攻击而得名）的攻击”。

PayPal Ventures 是Chaos Labs种子轮的投资人，PayPal Ventures 合伙人安曼·巴辛 (Amman Bhasin) 在一份声明中表示：“随着加密货币开发的加速和环境的复杂性不断增加，潜在的漏洞和黑客攻击的范围也在不断扩大。” “Chaos Labs 通过为协议、投资者和用户提供一套风险管理和优化工具来解决这个问题。”

Chaos Labs的最初主要业务是通过构建“混沌工程”对DeFi协议进行压力测试和模拟最坏的情况。随着加密领域安全环境的复杂性不断增加，Chaos Labs也拓展了自己的业务类型风险管理、风险预言机、分析工具、激励优化、女巫检测等。

服务Layer zero筛出80万女巫，服务DeFi领域头部项目

Chaos Labs今年被社区所关注，是在今年5月，负责了规模最大的反女巫机制Layer zero的女巫监测机制和筛选工作，共筛选出80多万个女巫地址。此外，Aave、GMX、Arbitrum、dYdX、Jupiter等DeFi领域的知名项目都是Chaos Labs客户。Jupiter的风险平台，dYdX的生态奖励机制，Aave的风险参数调整方案均出自Chaos Labs之手。

在早期未获得投资之前，Chaos Labs就曾获得Chainlink、Uniswap、dYdX、AAVE的多次资助，主要的资助原因是帮助这些DeFi项目进行隔离测试和具有建设意义的提案。包括在Aave社区发起“调整风险参数”提案；dYdX Chain的激励计划； Uniswap V3 风险管理解决方案；

当前，加密领域的安全事件已发展到不可忽视的地步，区块链安全审计公司Beosin Alert监测显示，2024年7月，各类安全事件损失金额较6月大幅增长。2024年7月发生较典型安全事件超20起，因黑客攻击、钓鱼诈骗和Rug Pull造成的总损失金额达2.86亿美元，较6月增长约56.3%。其中攻击事件约2.71亿美元，增长约92.2%；其中最大事件来自于印度交易所WazirX，损失约2.3亿美元，占到了当月攻击事件金额的85%。第二大攻击事件是LI.FI因合约漏洞损失约1160万美元。

获得5500万美元融资的链上风控公司Chaos Labs：创始人系以色列特种兵出身，为Layer zero设计反女巫机制

在此背景之下，Chaos Labs也迎来巨大的业务增加。据Chaos Labs官方表示：“在过去的一年里，Chaos Labs的客户数量增加了两倍，包括Aave、GMX和Jupiter在内的20多个协议依赖Chaos Labs的技术来保障、监控和扩展其产品。迄今为止，Chaos Labs的技术已确保了8600亿美元的累计交易量、250亿美元的贷款和3500万美元的奖励。”

就目前来看，随着DeFi行业的继续发展，以及各个协议越来越复杂的安全隐患出现，似乎Chaos Labs这种卖铲子的公司反而更具有商业潜力。

Bacaan Terkait

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

Meskipun harga Ethereum (ETH) turun 20-45% sejak awal tahun, minat institusional terhadap aset kriptu terkemuka ini tetap kuat. SharpLink, setelah jeda delapan bulan, kembali membeli 5.000 ETH senilai sekitar $7,88 juta, diikuti penambahan 26.324 LSETH senilai $45,54 juta. Total kepemilikannya kini mencapai 876.285 ETH, menunjukkan keyakinan pada utilitas jangka panjang dan pendapatan staking Ethereum, meski menghadapi kerugian belum terealisasi hampir $1,71 miliar. Tren akumulasi ini juga tercermin pada aktivitas "paus" (whale), dengan satu dompet baru mengakumulasi 18.361 ETH senilai $28,9 juta dalam sembilan hari terakhir, menandakan persiapan untuk pergerakan harga di masa depan. Namun, kepercayaan yang kembali bangun ini belum sepenuhnya tercermin dalam permintaan institusional yang lebih luas. ETF Spot Ethereum justru mencatat arus keluar bersih, dengan penarikan $12,85 juta pada 26 Juni. Meski demikian, total aset yang dipegang penerbit ETF masih signifikan, senilai lebih dari $8,38 miliar, yang mengindikasikan penyesuaian posisi berkelanjutan daripada pelepasan total. Pada intinya, akumulasi oleh treasury perusahaan dan paus mendukung prospek jangka panjang Ethereum, tetapi pemulihan berkelanjutan masih bergantung pada membaiknya sentimen pasar dan arus masuk ETF yang lebih kuat untuk mengimbangi tekanan penjualan institusional yang masih ada.

ambcrypto47m yang lalu

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

ambcrypto47m yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

Baru-baru ini, DeepSeek V4 diperbarui dengan framework *Speculative Decoding* baru bernama **DSpark**, yang diklaim meningkatkan kecepatan inferensi hingga 80%. Pembaruan ini, yang juga disertai open-sourcing framework **DeepSpec**, berfokus pada optimasi teknikal dan peningkatan performa, bukan perubahan arsitektur model inti. DSpark mengimplementasikan **Semi-Autoregressive Generation** untuk menjaga throughput tinggi dan meningkatkan akurasi token yang dihasilkan oleh model draf (*draft model*). Inovasi utamanya adalah **Confidence-Scheduled Verification**, yaitu sistem penjadwalan yang cerdas dan adaptif. Sistem ini menggunakan *Confidence Head* untuk memperkirakan probabilitas penerimaan setiap token kandidat dan secara dinamis menyesuaikan panjang verifikasi berdasarkan beban kerja sistem (*hardware-aware*), sehingga mengalokasikan daya komputasi hanya ke token yang paling potensial. Dalam pengujian di berbagai domain (penalaran matematika, generasi kode, percakapan), DSpark menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan model *state-of-the-art* seperti Eagle3 dan DFlash. Pada kondisi *throughput* yang setara, DSpark meningkatkan kecepatan respons pengguna sebesar 57%-85% untuk model DeepSeek-V4 Flash dan Pro. DeepSpec, yang dirilis bersamaan, adalah *codebase* lengkap untuk melatih dan mengevaluasi model draf *speculative decoding*. Framework ini menyediakan pipeline standar (persiapan data, pelatihan, evaluasi) dan mendukung beberapa algoritma (DSpark, DFlash, Eagle3) serta model target (Qwen3, Gemma), memudahkan peneliti dan insinyur untuk mengembangkan dan menerapkan teknik percepatan inferensi pada model bahasa besar mereka sendiri.

marsbit1j yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

marsbit1j yang lalu

Bisakah Aavenomics 3.0 Mempertahankan Rally Pemulihan AAVE di Tengah Pembicaraan Akuisisi Kraken?

CEO Aave Labs, Stani Kulechov, membantah laporan pembelian saham oleh Kraken, menekankan bahwa Aave tidak akan dijual dengan diskon 70%. Dia mengklarifikasi bahwa pendapatan tahunan sebesar $134 juta dialokasikan untuk Aave DAO, bukan Aave Labs, dan mengumumkan rencana Aavenomics 3.0 yang mencakup mekanisme pembelian kembali otomatis. Berdasarkan klarifikasi ini dan rencana tokenomics baru, harga AAVE mengalami pemulihan signifikan, melonjak 12% dan mencapai rally pemulihan lebih dari 50% pada Juni, meski masih jauh dari level tertingginya. Tekanan jual yang menurun sejak akhir Mei juga berkontribusi pada rebound ini. Pemulihan terjadi meski sebelumnya harga terdampak konflik tata kelola dan tekanan makro. Keberlanjutan rally ini kini tergantung pada reaksi pasar terhadap rencana Aavenomics 3.0 yang diusulkan Kulechov.

ambcrypto2j yang lalu

Bisakah Aavenomics 3.0 Mempertahankan Rally Pemulihan AAVE di Tengah Pembicaraan Akuisisi Kraken?

ambcrypto2j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

Sejak bergabung dengan Anthropic, aktivitas Andrej Karpathy di komunitas terbuka berkurang drastis. Baru-baru ini, sebuah dokumen bernama CLAUDE.md yang diklaim sebagai panduan penggunaan Claude milik Karpathy beredar di komunitas. Isinya berisi sejumlah prinsip ketat untuk memandu AI dalam menulis kode, yang bertujuan mengurangi kesalahan umum model bahasa besar (LLM). Prinsip-prinsip utama mencakup: 1) **Baca dahulu sebelum menulis** – pahami struktur dan gaya kode proyek yang ada. 2) **Berpikir sebelum menulis kode** – klarifikasi asumsi, pertimbangkan trade-off, dan uraikan rencana. 3) **Tetap sederhana** – hindari desain berlebihan, abstraksi prematur, dan fleksibilitas yang tidak diperlukan. 4) **Modifikasi terarah** – lakukan perubahan minimal yang sesuai dengan gaya kode asli, jangan melakukan reformatting atau pembersihan yang tidak relevan. 5) **Verifikasi dan uji** – pastikan kode berfungsi seperti yang diharapkan dengan pengujian yang tepat. 6) **Debug secara sistematis** – jangan menebak, selidiki akar masalahnya. 7) **Hati-hati dengan dependensi** – hindari menambah dependensi yang tidak perlu. 8) **Komunikasi yang jelas** – jelaskan apa yang dilakukan dan alasannya. Dokumen ini juga menyoroti pola kegagalan umum seperti abstraksi yang salah, "optimistic path", dan "halusinasi pengetahuan". Meskipun keaslian dokumen ini diragukan, isinya sangat selaras dengan pemikiran Karpathy yang telah banyak mengkritik kelemahan LLM dalam pemrograman. Prinsip-prinsip ini, yang juga telah dijadikan template populer di GitHub, dianggap dapat meningkatkan efektivitas dan mengurangi kesalahan saat menggunakan asisten AI seperti Claude untuk pengembangan perangkat lunak.

marsbit3j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

marsbit3j yang lalu

Riset BIT: Halving 2028 Bukanlah Akhir, Perombakan Sejati Industri Pertambangan Bitcoin Baru Dimulai

Industri penambangan Bitcoin sedang mengalami penyesuaian struktural paling kompleks sejak kelahiran protokolnya. Meski harga Bitcoin bertahan di sekitar $61.000 dan hash rate global mendekati 1 ZH/s (hampir rekor tertinggi), profitabilitas penambang terus memburuk. Beberapa indikator—seperti biaya produksi, pendapatan dari biaya transaksi, ekspansi hash rate, dan anggaran keamanan industri—menunjukkan bahwa sektor ini beroperasi di ambang titik impas. Pengurangan hadiah blok (halving) 2028 diprediksi akan mempercepat proses konsolidasi ini. Masalah utamanya bukan hanya berasal dari penurunan subsidi blok pasca-halving, tetapi juga transisi yang belum tuntas ke model pendapatan berbasis biaya transaksi. Banyak perusahaan penambangan kini beralih dari sekadar memproduksi Bitcoin menjadi operator infrastruktur, operator energi, dan penyedia infrastruktur komputasi untuk AI/HPC. Dengan demikian, fokus kompetisi bergeser dari ekspansi hash rate menuju peningkatan model bisnis. Data menunjukkan bahwa dengan harga Bitcoin sekitar $61.000, pendapatan teoritis harian penambang seharusnya sekitar $78 juta, namun kenyataannya hanya sekitar $33 juta—terjadi selisih sekitar 136%. Pendapatan dari biaya transaksi juga rendah, hanya sekitar $220.000 per hari, jauh di bawah perkiraan historis sebesar $9,7 juta. Biaya listrik sendiri menyerap 71,5% dari total pendapatan industri pada tahun 2025. Setelah halving 2028, biaya produksi dasar Bitcoin diproyeksikan naik menjadi sekitar $93.289, yang akan mendorong konsolidasi industri ke perusahaan-perusahaan besar dengan modal kuat dan pendapatan yang terdiversifikasi. Masa depan industri ini terletak pada transformasi dari bisnis "penambangan" murni menjadi bisnis "infrastruktur", yang mengandalkan sumber pendapatan lain seperti manajemen energi dan layanan hosting komputasi AI/HPC. Bagi investor, pertanyaan kuncinya adalah perusahaan mana yang dapat berhasil bertransformasi dan membangun keunggulan kompetitif yang lebih tangguh dalam lanskap baru ini.

marsbit3j yang lalu

Riset BIT: Halving 2028 Bukanlah Akhir, Perombakan Sejati Industri Pertambangan Bitcoin Baru Dimulai

marsbit3j yang lalu

Trading

Spot
活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow