一文总览元宇宙科技独角兽Animoca Brands投资版图

本文概述了 AnimocaBrands 近两年的迅猛增长,从1亿美元市值跃升至590亿美元,重点介绍了其在区块链游戏、元宇宙、DeFi等领域的投资布局,以及与顶级投资者的战略合作。

Animoca Brands是一家成立于2014年的香港移动游戏公司,2017年开始涉足区块链和NFT市场,经过几年的高速增长。Animoca Brands已经发展成为一家区块链科技的独角兽企业,也是一家元宇宙的巨无霸企业。

回顾Animoca Brands近两年的市值变化,我们便可以发现这家企业具有极高增长性,2020年3月公司的市值仅仅在1亿美元左右,凭借超强的管理能力和对市场的把握,几轮投融资之后,公司现在的市值已经突破了59亿美元。

其中最大的一笔融资发生在今年1月,Animoca Brands获得由Liberty City Ventures 领投的3.588亿美元融资,参投机构既有“金融大鳄”索罗斯基金管理公司,也有投资了中国半个互联网的红杉中国。

Animoca Brands直属生态

近期,Animoca Brands公布了2021年最后三个月至2022年前四个月未经审计的主要财务和业务亮点。数据显示,Animoca Brands 投资项目340余项,总投资金额达15亿美金。投资项目主要涉及区块链游戏、电子竞技、公会、元宇宙、艺术、市集、去中心化金融、基础设施、加密钱包等类型。

本报告不完全统计了2017年6月30日至2022年6月30日之间,Animoca Brands投资的312个项目。数据显示,报告期内,Animoca Brands投资领域前三的是区块链游戏(Blockchain Gaming)、基础设施(Infrastructure)、去中心化金融(DeFi),投资数量分别占总投资的35.4%、14.8%、10.6%。

Animoca Brands 投资布局(具体投资项目见附件1)

从Animoca Brands 领投参投项目分布来看,312个项目中,Animoca Brands领投项目有84个,参投的项目达119个,参与战略投资成为合作伙伴的项目数量和收购项目数量分别为90个和18个。

此外,我们统计了2021年之后每个月Animoca Brands 投资项目的数量。之所以统计这两年的数据原因在于,其一Animoca Brands 2017年开始布局加密市场,但真正加快投资步伐在这两年,前几年的投资项目数量相对较少;其二2021年被称为“NFT”之年,加密领域迎来了爆炸式的增长。从投资活跃度来看,2022年上半年Animoca Brands投资项目的数量整体高于2021年,活跃度明显增加,其中2022年3,4月份最为活跃。

Animoca Brands 投资生态汇总

附件1:Animoca Brands投资项目详情:

https://docs.google.com/document/d/15AAzzp2ZBpBCVFzNS-88d0MCCLzhkxz-__7Isp-8Lco/edit?usp=sharing

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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