La plataforma de análisis social y comercio LunarCrush ha anunciado hoy que ha recaudado 5 millones de dólares en financiación de serie A, lo que eleva la valoración de la firma a 30 millones de dólares.
«Se trata de construir negocios sólidos de calidad y duraderos, y no extenderse demasiado», dijo el cofundador y CEO de LunarCrush, Joe Vezzani, a TCN en una entrevista. «Así que llegamos a un punto de inflexión, en el que queríamos empezar a escalar el equipo».
La Serie A de LunarCrush fue liderada por Draper Round Table e Ince Capital. Otros inversores que se unieron a la ronda fueron Draper Associates, WWVentures, TRGC, Bitcoin Frontier Fund, Draper Goren Holm, Blockchain Founders Fund, Side Door Ventures, MoonPay, EMURGO, LBANK Labs, FUNFAIR Ventures y Techstars.
Lanzada en 2019, LunarCrush utiliza API y aprendizaje automático para extraer datos de Internet y sitios de medios sociales, incluido Twitter, en un solo tablero y medir el sentimiento en línea. Recientemente, LunarCrush se expandió más allá de la criptodivisa para incluir NFT y análisis de acciones.
Imagen: LunarCrush
Vezzani afirma que la inteligencia artificial y su impacto potencial en Web3 son de especial interés para el equipo de LunarCrush, que busca nuevas formas de aprovechar la tecnología.
«Hemos utilizado el aprendizaje automático y la IA desde el principio», afirma Vezzani. «Utilizamos herramientas como Google TensorFlow y ChatGPT de OpenAI, y entrenamos [la IA] en diferentes publicaciones de redes sociales que nos llegaban para conocer el sentimiento, desde alcista hasta bajista, centrado en el sector financiero».
En el comercio de criptomonedas y acciones, el sentimiento se mide cuando los inversores son alcistas o bajistas sobre un activo o el mercado. «Alcista» se refiere al optimismo de que una inversión aumentará de valor, lo que lleva a una perspectiva positiva. Por el contrario, «bajista» implica una visión pesimista, la anticipación de una caída de los precios y una perspectiva negativa.
Según Vezzani, un obstáculo que LunarCrush tuvo que superar al entrenar modelos de IA para criptomonedas y NFT fue que la IA no entendía la jerga de Web3.
«Si publicas ‘Hoy me he arruinado con Dogecoin’ y lo escribes REKT, la biblioteca de procesamiento de lenguaje natural no deletrea arruinado de esa forma», explica. «Así que tuvimos que entrenar a nuestro sistema para que entendiera que era un sentimiento negativo».
Vezzani afirma que los nuevos fondos se destinarán a reforzar el equipo de LunarCrush y a ampliar el alcance de sus operaciones analíticas y la experiencia del usuario.
«Siempre intentamos utilizar la mejor tecnología disponible y ofrecer al usuario final una experiencia mejor que la actual», afirma Vezzani.
