Perceptron ปิดระดมทุน 6.5 ล้านดอลลาร์ สร้างเครือข่ายข้อมูล AI แบบกระจายศูนย์ พร้อมโหนดกว่า 807,000 โหนด

อุปสรรคสำคัญในการพัฒนา AI ปัจจุบันไม่ได้อยู่ที่พลังการประมวลผลอีกต่อไป แต่อยู่ที่การเข้าถึงข้อมูลคุณภาพสูงจากโลกจริง ที่ไม่ได้ถูกปิดกั้นไว้ภายใต้ความร่วมมือแบบปิด หรือถูกเก็บเกี่ยวจนถึงจุดที่ผลตอบแทนลดลง Perceptron เครือข่ายข้อมูล AI แบบกระจายศูนย์ (Decentralized AI Data Network) จากดูไบ กำลังเข้ามาแก้ปัญหานี้ด้วยเครือข่ายผู้มีส่วนร่วมระดับโลกที่มีขนาดใหญ่ถึง 807,000 โหนด และผู้ใช้ประจำวันกว่า 300,000 ราย และในวันที่ 30-31 กรกฎาคม 2026 บริษัทก็ได้ปิดรอบระดมทุน Strategic มูลค่า 6.5 ล้านดอลลาร์สหรัฐ จากนักลงทุน Web3 บริษัทเทรดดิง และพาร์ทเนอร์ด้านโครงสร้างพื้นฐาน 14-15 ราย เพื่อขยายเครือข่ายและเปิดตัวแพลตฟอร์ม Data Questing ของบริษัท

ใครคือนักลงทุนในรอบ 6.5 ล้านดอลลาร์สหรัฐของ Perceptron

สำหรับรอบการระดมทุน Strategic นี้ ไม่มีการเปิดเผยนักลงทุนนำ (Lead Investor) ที่ชัดเจน รายชื่อนักลงทุนที่ได้รับการยืนยันจากหลายแหล่งข่าวประกอบด้วย :

• Sigma Capital
• Selini Capital
• QCP Capital
• P2 Ventures (เดิมคือ Polygon Ventures)
• CoinDCX Ventures
• Momentum6
• DeFi Capital
• Walrus Foundation
• Aethir
• Colosseum
• GuruDev Capital
• Tempo Finance
• NewTribe Capital
• Digital Consensus Fund
• CodeCraft Capital

บางแหล่งข้อมูลระบุว่ามีนักลงทุน 14 ราย ในขณะที่บางแหล่งระบุ 15 ราย ความแตกต่างนี้เกิดจากการนับ NewTribe Capital ว่าเป็นนักลงทุนนำหรือผู้ร่วมลงทุน โดยบริษัทไม่ได้เปิดเผยมูลค่าบริษัท (Valuation) ต่อสาธารณะ

เครือข่ายข้อมูล AI แบบกระจายศูนย์ทำงานอย่างไร

Perceptron ดำเนินงานในรูปแบบ "AI Data Mesh" แบบกระจายศูนย์ ที่เข้ามาแทนที่การเก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์ (Centralized Data Scraping) ด้วยเครือข่ายผู้มีส่วนร่วมระดับโลก ผู้ใช้ทุกคนสามารถรัน Perceptron Node ได้ ซึ่งมีให้ใช้งานทั้งในรูปแบบส่วนขยายเบราว์เซอร์และแอปพลิเคชัน Android โดย Node จะแบ่งปันแบนด์วิธที่ไม่ได้ใช้งานและทรัพยากรการประมวลผลให้กับเครือข่าย ปัจจุบันเครือข่ายทำงานอยู่จริง (Live) โดยมี มากกว่า 807,000 โหนด และ ผู้ใช้ประจำวันมากกว่า 300,000 ราย ในกว่า 150 ประเทศ

บริษัท AI สามารถว่าจ้างชุดข้อมูลเฉพาะทางผ่านแพลตฟอร์ม Data Questing ของ Perceptron โดยพวกเขาจะโพสต์งานรวบรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างตามความต้องการในการเทรนโมเดลของตนเอง และผู้มีส่วนร่วมจะทำงานเหล่านี้ให้สำเร็จลุล่วง ไม่ว่าจะเป็นการให้ชุดข้อมูลที่ไม่ซ้ำใคร ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน หรือแบนด์วิธ ซึ่งจะได้รับรางวัลเป็นโทเคนเป็นการตอบแทน สิ่งสำคัญคือผู้มีส่วนร่วมยังคงเป็นเจ้าของข้อมูลของตนเองและสามารถทำเงินจากข้อมูลได้โดยตรงผ่านเครือข่าย ซึ่งแตกต่างจากโมเดล "เก็บข้อมูลแล้วขาย" แบบรวมศูนย์

Perceptron อ้างว่ารูปแบบนี้ช่วยลดต้นทุนการจัดหาข้อมูลได้ประมาณ 90% เมื่อเทียบกับผู้ให้บริการแบบรวมศูนย์แบบดั้งเดิม ชุมชนผู้มีส่วนร่วมของ Perceptron มีความหลากหลาย ประกอบไปด้วยแพทย์ ทนายความ เจ้าของภาษาต่างๆ และผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านอื่นๆ ที่สามารถนำความรู้และข้อมูลจากโลกจริงมาแบ่งปันได้

เป้าหมายการขยายเครือข่าย: ระยะใกล้และระยะไกล

เป้าหมายหลักในระยะใกล้ของบริษัทคือการขยายเครือข่ายไปสู่ 5 ล้านโหนด ภายในสิ้นปี 2026 เงินทุนที่ระดมมาได้จะถูกนำไปใช้ในสามด้านหลัก :

• เปิดตัวแพลตฟอร์ม Data Questing ในวงกว้าง
• ขยายเครื่องมือสำหรับผู้มีส่วนร่วมและโครงสร้างพื้นฐานในการให้รางวัล
• สนับสนุนการเติบโตของเครือข่ายสู่เป้าหมาย 5 ล้านโหนด

สำหรับเป้าหมายระยะยาวในเชิงตัวเลขที่ชัดเจน (เช่น "X ล้านโหนดภายในปี 2028") ยังไม่มีการเปิดเผยต่อสาธารณะนอกเหนือจากเป้าหมาย 5 ล้านโหนดในระยะใกล้ โดยเป้าหมายระยะยาวของบริษัทคือการเป็นชั้นข้อมูลแบบกระจายศูนย์ (Decentralized Data Layer) มาตรฐานสำหรับการเทรนและ Inference ของ AI ผ่านการขยายเครือข่ายผู้มีส่วนร่วมทั่วโลก ซึ่งครอบคลุมทั้งแบนด์วิธที่ไม่ได้ใช้งาน ชุดข้อมูลที่ไม่ซ้ำใคร และความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน

แรงผลักดันจนถึงตอนนี้

เส้นทางการเติบโตของ Perceptron แสดงให้เห็นถึงความต้องการในช่วงแรกที่แข็งแกร่ง เครือข่ายเติบโตจากผู้ใช้ประจำวัน 200,000 รายในช่วงเริ่มต้น เป็นมากกว่า 300,000 ราย ซึ่งเป็นการเพิ่มขึ้นถึง 50% จำนวนโหนดก็เพิ่มขึ้นจาก 700,000+ โหนด เป็น 807,000+ โหนด ในช่วงเวลาเดียวกัน โดยบริษัทรายงานว่ามีกิจกรรมกระจายตัวอยู่ในกว่า 150 ประเทศ

Perceptron ยังได้ควบรวมกิจการกับ BlockMesh ในเดือนมิถุนายน 2025 โดยผสานโครงสร้างพื้นฐานของ Perceptron เข้ากับเครือข่ายอุปกรณ์กว่า 700,000 เครื่องของ BlockMesh ที่ใช้ในการรวบรวมและจัดโครงสร้างข้อมูลสาธารณะบนเว็บ