LunarCrush, een platform voor sociale analyse en handel, kondigde vandaag aan dat het 5 miljoen dollar heeft opgehaald in Series A-financiering, waarmee de waardering van het bedrijf op 30 miljoen dollar komt.
“Het gaat om het opbouwen van kwalitatieve, langdurige en solide bedrijven en jezelf niet te veel uit te breiden,” vertelde Joe Vezzani, medeoprichter en CEO van LunarCrush, in een interview met TCN. “Dus we kwamen op een buigpunt, waar we wilden beginnen met het opschalen van het team.”
LunarCrush’s Series A raise werd geleid door Draper Round Table en Ince Capital. Andere investeerders die meededen aan de ronde waren Draper Associates, WWVentures, TRGC, Bitcoin Frontier Fund, Draper Goren Holm, Blockchain Founders Fund, Side Door Ventures, MoonPay, EMURGO, LBANK Labs, FUNFAIR Ventures en Techstars.
LunarCrush, dat in 2019 werd gelanceerd, gebruikt API en machine learning om gegevens van het internet en sociale mediasites, waaronder Twitter, in één dashboard te verzamelen en het online sentiment te peilen. Onlangs breidde LunarCrush uit van cryptocurrency naar NFT en aandelenanalyse.
Afbeelding: LunarCrush
Vezzani zegt dat kunstmatige intelligentie en de potentiële invloed ervan op Web3 van bijzonder belang is voor het team van LunarCrush, terwijl ze op zoek zijn naar nieuwe manieren om de technologie te gebruiken.
“We hebben machine learning en AI vanaf het begin gebruikt,” zegt Vezzani. “We gebruiken dingen als Google TensorFlow en OpenAI’s ChatGPT en hebben [de AI] getraind op verschillende social media posts die binnenkwamen voor sentiment, van bullish tot bearish, gericht op financials.”
In de crypto- en aandelenhandel wordt het sentiment gemeten door investeerders die bullish of bearish zijn over een asset of de markt. “Bullish” verwijst naar optimisme dat een investering in waarde zal stijgen, wat leidt tot een positief vooruitzicht. Omgekeerd impliceert “bearish” een pessimistische kijk, anticipatie op een prijsdaling en een negatief vooruitzicht.
Een hindernis die LunarCrush volgens Vezzani moest overwinnen bij het trainen van AI-modellen voor cryptocurrency en NFT’s was dat de AI geen Web3-lingo begreep.
“Als je postte, ‘I got wrecked on Dogecoin today,’ en je spelde het REKT; de natuurlijke taalverwerkingsbibliotheek spelt wrecked niet op die manier,” zei hij. “Dus moesten we ons systeem trainen om te begrijpen dat dat een negatief sentiment was.”
Vezzani zegt dat het nieuwe geld zal worden gebruikt om het LunarCrush team uit te breiden en de omvang van de analytische activiteiten en gebruikerservaring te vergroten.
“We proberen altijd de beste technologie te gebruiken die voor ons beschikbaar is en de eindgebruiker een betere ervaring te bieden dan wat er op dit moment beschikbaar is”, aldus Vezzani.
