Aidatify项目打假:出口转内销,假VC“投资”1750 万美元的野鸡AI项目

作者:思维怪怪

行情不好的时候,妖魔鬼怪就来了。

Aidatify项目打假:出口转内销,假VC“投资”1750 万美元的野鸡AI项目

昨晚看到有同行发了这么一个新闻,直接把我整迷糊了:融这么多钱的 AI 项目,怎么之前听都没听过?

打开官推一看,嚯,我关注的人里也谁都没关注。一个项目如果是这种情况,我一般就不会再往下看了。在加密世界里,要是一个 Gem 只有你一人发现,往往不代表你慧眼识珠,而说明这是个别人不想沾的诈骗盘。

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「缝合怪」项目

本着对同行负责的原则,我决定继续看下去。同行说 Aidatify 是一个全链 AI 聚合器,望文生义的话,会觉得它是不是整合了多个区块链上的 AI 服务和资源?

按照这个项目的官方介绍,它其实是一个 DEX 数据聚合器,产品功能上应该类似于 DefiLlama。之所以能和 AI 扯上关系,是因为 Aidatify 声称拥有先进的 AI 技术,可以每天处理 500 TB 的数据和 300 万个智能合约地址。

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500 TB 是什么概念呢?假如一张照片大小是 2MB,它一天要处理 2.5 亿张照片;假设一部 4K 电影大小为 50GB,它一天要处理 1 万部 4K 电影。简单来说,只有互联网大厂才能处理这种规模的数据,一个融了不到 2000 万美元的项目这么说实在有些夸张。

在白皮书中,Aidatify 还强调它能通过机器学习和深度学习算法,为用户推荐高收益、低风险的 DeFi 产品。但具体用什么算法做到这一点,却是只字未提。

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可能觉得光有一个「AI」的 Buff 还不够,Aidatify 又叠了一个「无损再质押挖矿」的 Buff。可以说,今年的叙事热点都被它缝合全了。

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不知道其他人看到这句话会有什么感受,反正我看到「无损」二字只有一阵心慌,毕竟鄙人进币圈亏的第一笔钱就是在 Luna 稳定币上。当一个项目说自己提供的收益产品没有风险,那么这个项目本身就是最大的风险。

可疑的融资和野鸡领投方

我们再回到 Aidatify 公布的这轮 1750 万美元 A 轮融资上。这笔钱着实不是个小数目,尤其 VC 现在普遍手头紧,一个没有背景的团队一下子融这么多钱怎么看都很假。

首先,Aidatify 公布的融资信息与其代币经济模型之间存在明显的不一致。Aidatify 宣布以 1.5 亿美元的估值完成了 1750 万美元的 A 轮融资。然而,根据其代币经济模型,AID 代币的完全稀释估值 (FDV) 仅为 100 万美元(1 亿代币 * $0.01 每枚)。投资者投入了 1750 万美元,但根据代币分配,分配给 VC 的代币价值仅为 10 万美元(1000 万 AID * $0.01 每枚)。

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其次,领投方 SM Capital 也是一个野鸡 VC。根据官网描述,SM Capital 成立于 2011 年,是来自华尔街的投资团队,管理资产超过 20 亿美元。诡异的是,虽然官网列出这么多投资组合,但却搜不到任何 SM Capital 参投这些项目的新闻公告。BlockBeats 向一些上面出现的项目方求证后,他们一致反馈根本不认识这个 VC。

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SM Capital 官网列出的投资组合

翻了一下 SM Capital 的官推,虽然显示 2011 年 11 月注册,但最早一条推特仅发布于上周。除了 Aidatify,没一个项目方关注。3840 名关注者中只有 8 名有蓝标认证,其他关注者都像是买的粉,刷着刷着就看不到了。

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国人盘露出鸡脚

到这里,我已经非常笃定这条融资新闻就是一个野鸡项目联合野鸡 VC 骗韭菜用的,而且还是个国人盘。

为什么是国人盘?别看白皮书里介绍团队清一水都是毕业于各个名牌大学的外国人,但官网和宣传片的小细节直接露出了鸡脚。

首先,官网的语言选项除了英文,就是中文。一般的国外项目方可做不到这么贴心。

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更离谱的是,官方放出来的两条宣传片,虽然是英文配音,但字幕只有中文一种,连英文字幕都没了。所以这视频很难说不是量身定做拍给国人看的。整个英文配音,再塞一些 AI 和区块链的名词术语,都是为了让韭菜看不懂。只有看不懂,才好骗嘛!

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总结

Aidatify 这条融资新闻不仅让很多币圈同行媒体着了道,连著名的创投数据库网站 PitchBook 也在阴沟里翻船。

在 PitchBook 网站上,Aidatify 这笔融资被归到另一个 SM Capital 名下。根据 PitchBook 网站介绍,这个 SM Capital 是一家成立于 2021 年,总部位于圣马力诺的欧洲 VC,之前投资过金融科技公司 Stripe、Qomodo,甚至还有马斯克的 SpaceX。不知道 Aidatify 见到它和这些顶级公司并列,会不会自己也是一阵错愕?

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这里也提醒一下广大读者,不要盲目依赖单一来源的信息,一定要进行多方交叉验证,确保信息的准确性,避免上当受骗。

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