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first_img Bybit PayがMesh決済ネットワークに接続され、ユーザーは取引所の残高から直接支払いができます。

暗号取引所 Bybit の支払い部門 Bybit Pay は、暗号支払いインフラ提供者 Mesh と統合を完了しました。ユーザーは現在、対応プラットフォーム上で直接 Bybit アカウントの残高を使用して支払いまたはアカウントのチャージを行うことができ、資産を引き出したり他のプラットフォームに移動したりする必要はありません。ユーザーは決済またはチャージ時に直接 Bybit Pay を支払い方法として選択できます。Mesh に接続されている商人は、既存の統合を通じて Bybit Pay を支払いオプションとして追加でき、Bybit が主張する 8000 万ユーザーにアクセスできます。Bybit は、この統合がプログラム可能な決済オプションもサポートしており、商人は異なる市場での支払い決済方法と時間を自主的に制御できると述べています。Mesh は、そのネットワークが 300 以上のウォレット、取引所、金融サービスプラットフォームに接続されていると述べています。今年の 1 月、同社は Dragonfly による 7500 万ドルの C ラウンド資金調達を完了し、評価額は 10 億ドルに達し、累計資金調達額は 2 億ドルを超え、ラテンアメリカ、アジア、ヨーロッパ市場への拡大を計画しています。

FTCはマスクによるMeshの買収を承認し、反トラスト申請に関与するAIデータセンターの光ネットワークの配置についてです。

アメリカ合衆国連邦取引委員会(FTC)の最新の開示文書によると、マスクは光ネットワークのスタートアップ企業Mesh Optical Technologiesの買収に関する独占禁止法の承認を取得したことが明らかになりました。これは、FTCが迅速な独占禁止審査を完了し、競争を理由に取引を疑問視しないことを意味しており、この取引の進行における主要な規制障害が取り除かれたことを示していますが、現在のところ取引が署名されたか、完了したかは明らかにされていません。Meshは元SpaceXのエンジニアによって設立され、コア製品はAIデータセンター用の光トランシーバーです。従来のネットワークハードウェアと比較して、エネルギー効率を向上させ、遅延を低減し、信頼性を強化し、AIの計算クラスターの規模の増加による百万レベルの光接続の需要に応えています。創業チームはSpaceXのスターリンク衛星ネットワークのレーザー通信システムの開発に参加しており、将来的には光通信技術を宇宙に展開し、軌道データセンターおよびAI衛星ネットワークの星間レーザー通信の需要に適応させる計画です。同社は今年の2月にThrive Capitalが主導する5000万ドルを超える資金調達を完了しました。Meshの買収は、SpaceXが大規模な計算クラスターの競争力を強化するための施策の一つです。現在、SpaceXはAI計算をコアビジネスの一部として位置づけており、傘下のxAIは合計約1GWの計算能力を持つColossus、Colossus IIトレーニングクラスターを運営しており、千メガワット級のAIトレーニングクラスターを展開する最初の企業となっています。その中でColossus IIは追加で400MWを超える計算能力を追加し、22万を超えるGB300チップを新たに導入します。現在、Anthropic、Google、Reflection AIなどと計算能力の協力契約を締結しており、Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloudなどの超大規模クラウドプロバイダーに直接対抗しています。SpaceXは今年中にTesla、IntelとともにTerafabチップ製造計画を達成し、チップ設計製造の垂直統合能力を拡張しています。過去1週間、SpaceXの株価は上昇トレンドを終え、最新の終値は153.23ドル/株で、最高点の225.64ドル/株から32%以上下落しました。

NeuroMeshは500万ドルの戦略的資金調達を完了し、分散型「集団脳」によって具現化された知能の発展を推進します。

近日、具身知能に特化した NeuroMesh は、500 万ドルの戦略的ラウンドの資金調達を完了したと発表しました。会社の投資後の評価額は 5000 万ドルに達しました。このラウンドの資金調達は、Alpha Capital と Coinvestor Ventures が共同で参加しました。NeuroMesh は、ロボットやスマートデバイスにエッジインテリジェンスソリューションを提供することに注力しており、そのデバイス側のインテリジェンススタックを通じて、ロボットがクラウドに依存せずにリアルタイムの感知、計画、実行を実現できるようにしています。同時に、機械が学習の中で得た経験は、分散型の「集団脳」に同期され、ネットワーク効果を通じて持続的な進化と共有学習を実現します。このモデルにより、知能体間の学習成果は検証可能で蓄積可能となり、ネットワーク全体がますます賢くなることを促進します。NeuroMesh の目標は、真にネイティブで検証可能かつ共有された自律的な知能の世界を構築し、分散型の機械知能を次世代の人間と機械の協力の基盤インフラとすることです。今回の資金は、技術開発の加速、チーム規模の拡大、そして産業自動化やサービスロボットなどのシーンでの実用化のさらなる拡大に使用される予定です。
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