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Bella Alpha brings AI-powered trading signals, market data, project information, and crypto research together in one Telegram experience. Powered by five specialized AI models alongside an LLM- and Retrieval-Augmented Generation-powered research engine, Bella Alpha is designed to help users connect market movements with the research and context behind them.
In August, Bella Alpha expanded its research coverage beyond crypto with the launch of SEMI AlphaReport, a dedicated Semiconductor Research Intelligence stream. It helps users follow developments across the semiconductor value chain, including AI infrastructure, foundry capacity, advanced packaging, memory, semiconductor equipment, networking, and related supply chains.
SEMI AlphaReport was initially opened to all users from August 7 through September 7, 2026 as a limited introductory access period. As the product moves into its next stage, SEMI AlphaReport subscriptions are now live, with full access powered by BEL.
Users can choose a 7-day, 15-day, or 30-day subscription and pay directly in BEL via an on-chain transfer, adding a direct product utility for BEL within the Bella ecosystem.
Access SEMI AlphaReport with BEL
An active subscription provides full access to SEMI AlphaReport’s Semiconductor Research Intelligence for the selected subscription period.
Three subscription durations are available:
7-Day Subscription: Full access to SEMI AlphaReport for 7 days.
15-Day Subscription: Full access to SEMI AlphaReport for 15 days.
30-Day Subscription: Full access to SEMI AlphaReport for 30 days.
The subscription applies specifically to SEMI AlphaReport. Bella Alpha’s existing crypto-focused features, including its AI signal models and crypto market research capabilities, will continue alongside the semiconductor research stream.
How BEL Subscription Payments Work
Subscriptions are paid in BEL via an on-chain transfer.
When accessing SEMI AlphaReport without an active subscription, Bella Alpha will display the available subscription durations and corresponding payment instructions. For each duration, users can choose between two payment methods:
Wallet Transfer — for sending BEL directly from a personal wallet
Exchange Withdrawal — for withdrawing BEL from a centralized exchange
After selecting the subscription duration and payment method, Bella Alpha will provide an exact BEL amount and recipient address for the transaction.
The payment amount is uniquely associated with the user’s User ID, selected subscription duration, and payment method, allowing Bella Alpha to identify the incoming transaction and activate the corresponding subscription automatically.
Users should therefore send the exact BEL amount displayed inside Bella Alpha. Payment amounts should not be rounded or reused from another user, an example screenshot, or a previous transaction, as a different amount may prevent the subscription from being identified and activated correctly.
Automatic On-Chain Activation
Once the transaction is confirmed on-chain and recognized by Bella Alpha, the user will receive a Telegram notification confirming the subscription duration and expiration date.
The SEMI AlphaReport subscription will then remain active for the selected period.
When access expires, users can return to Bella Alpha, select a subscription duration, and follow the latest payment instructions displayed in the product to activate a new subscription.
From Open Access to BEL-Powered Research
SEMI AlphaReport marked Bella Alpha’s first expansion of research coverage beyond crypto, extending its market intelligence framework into the semiconductor industry supporting the growth of AI.
The introduction of BEL-powered subscriptions adds a new product utility for BEL within Bella Alpha while establishing a subscription model for its expanding research capabilities.
Explore Bella Alpha: https://t.me/BellaSignalBot
Bella Alpha
Disclaimer: Bella Alpha and SEMI AlphaReport are provided for informational and research purposes only and do not constitute financial or investment advice. Users should conduct their own research and independently assess all risks before making any investment decision.
About Bella
Aiming to make crypto trading, research, and yield opportunities easier to navigate, Bella Protocol offers a suite of accessible products across AI-powered market intelligence and quantitative strategy development. Its product ecosystem includes Bella Alpha, a multi-chain yield protocol, and a programmatic Uniswap V3 simulator.
Bella Alpha is the next evolution of Bella Signal Bot and Bella Research Bot, bringing AI-powered trading signals, market data, project information, and crypto research together in one Telegram experience. Powered by five specialized AI models, Bella Alpha monitors supported perpetual trading pairs and delivers long, short, and close signals across different market conditions. Its LLM- and Retrieval-Augmented Generation-powered research engine also allows users to ask market-related questions, search relevant information, and explore supported crypto projects, creating a more connected workflow from identifying a market movement to researching the context behind it without switching between separate tools.
Beyond AI market intelligence, Bella Protocol has developed a broader suite of DeFi and quantitative tools. Bella LP Farm provides liquidity providers with access to yield opportunities across multiple networks, while Tuner is a programmatic Uniswap V3 simulator that enables developers and quantitative strategists to backtest and refine strategies using historical or custom data while preserving Uniswap V3 smart-contract behavior.
Bella Protocol is backed by Binance Labs, Arrington XRP Capital, and several other renowned investors.
For more information about Bella or to join our team, please contact us at contact@bella.fi Learn about Bella’s recent official news: Medium: https://medium.com/@Bellaofficial Twitter: @BellaProtocol Telegram: https://t.me/bellaprotocol Discord: https://discord.gg/jcuFJZWFMh Gitbook: https://bellafi.gitbook.io/bella-protocol

半導体研究を始めるときに最も起こりやすい、そして見落としがちな間違いの1つは、「半導体」を単一の産業として扱ってしまうことです。
実際には、サーバー、スマートフォン、車両、またはAIアクセラレータの内部にあるチップは、非常に複雑な生産ネットワークの最終成果物です。設計ソフトウェア、知的財産、製造設備、特殊材料、ファウンドリ（受託製造）、メモリーメーカー、パッケージング企業、テスト提供者、そしてシステムメーカーなどが、完成品が顧客に届くまでの間に重要な役割を果たし得ます。

Artificial intelligence is usually experienced as software. Users interact with models, chat interfaces, coding assistants, image generators, and increasingly autonomous agents. As a result, much of the conversation around AI focuses on model capabilities: which system reasons better, which benchmark improved, how inference costs are falling, or what new applications may emerge.
But every AI interaction ultimately depends on physical infrastructure.
Before a model can generate an answer, enormous amounts of computation must take place somewhere. That computation requires processors. Those processors depend on memory. Thousands of chips may need to exchange data through increasingly sophisticated networks. The entire system has to be manufactured, packaged, installed in servers, supplied with electricity, and cooled inside data centers.
AI may appear to users as software, but its ability to scale depends heavily on the semiconductor industry underneath it.
That is one reason Bella Alpha is beginning its expansion beyond crypto with semiconductor research. Many of the same investors following AI, digital assets, and emerging technology are increasingly looking further down the technology stack, toward the compute, memory, networking, manufacturing, and power infrastructure that makes the AI economy possible.
AI Compute Is a System, Not a Single Chip
The most visible part of the AI hardware story is the accelerator, particularly GPUs and other processors optimized for highly parallel workloads.
But focusing only on the processor can create an incomplete picture.
Modern AI workloads involve moving extraordinary amounts of data. If a processor cannot receive that data quickly enough, additional computing capacity becomes less useful. This is one reason high-bandwidth memory has become increasingly important to AI systems. HBM places large amounts of memory close to the processor and provides far greater bandwidth than conventional memory architectures.
The same logic applies to networking. One accelerator may be powerful, but modern AI systems increasingly operate across large clusters containing hundreds or thousands of processors. Those processors need to communicate quickly enough for the cluster to behave like a coordinated computing system.
Then there is power. Greater compute density means greater electricity requirements and more heat. Data centers need sufficient power delivery, cooling systems, networking equipment, and physical capacity before additional accelerators can even be deployed.
This makes AI infrastructure an interconnected system. Increasing supply in one part of the stack can simply reveal the next constraint somewhere else.
If accelerator availability improves, memory can become the bottleneck. If memory supply increases, advanced packaging may become more important. If more complete systems become available, networking or power infrastructure may begin limiting deployment.
For investors, that movement of bottlenecks is often more informative than simply knowing that AI demand is strong.
The Chip Itself Is Changing
The semiconductor industry is also changing how high-performance systems are built.
For decades, improvements in computing were strongly associated with putting more transistors onto increasingly advanced process nodes. That remains important, but modern systems are increasingly assembled from multiple pieces of silicon rather than relying on one enormous monolithic chip.
Compute dies, memory, input/output components, and other functions can be brought together through advanced packaging technologies. This allows semiconductor designers to build larger and more specialized systems while managing some of the physical and economic limitations of manufacturing everything on one die.
For AI, this matters because processors and high-bandwidth memory need to operate in extremely close coordination. Advanced packaging is therefore no longer simply a final manufacturing step. It has become part of system architecture.
That changes the research question.
It is no longer enough to ask whether sufficient leading-edge wafer capacity exists. Investors may also need to understand whether there is enough packaging capacity, whether memory supply is available, and whether all of those components can be integrated at the volume customers require.
AI Demand Travels Through the Entire Semiconductor Supply Chain
One of the defining features of semiconductors is specialization.
A chip may be designed by one company, manufactured by another, packaged by a third, and installed in a system assembled elsewhere. Manufacturing itself depends on highly specialized equipment, materials, software, intellectual property, chemicals, and components.
As a result, strong AI demand can propagate through the supply chain in different ways.
Higher accelerator demand may increase requirements for leading-edge foundry capacity. Larger AI packages may create additional demand for advanced packaging. More memory per accelerator can change memory-industry product mix. Larger clusters increase requirements for networking and optical connectivity. Greater rack density affects power management and cooling infrastructure.
This is why the AI hardware opportunity cannot be reduced to a handful of well-known chip companies. The economic impact can extend across multiple layers of the semiconductor and data-center ecosystem.
At the same time, those layers do not necessarily benefit equally or at the same moment. Some may face scarcity, while others have excess capacity. Some may capture greater margins because they control a bottleneck, while others face competitive pricing pressure.
Understanding the value chain becomes essential.
Hardware Moves More Slowly Than Software
There is another fundamental difference between AI software and semiconductor infrastructure: time.
A software product can sometimes be updated or deployed within days. Semiconductor manufacturing capacity cannot.
New fabs require enormous capital investment and long construction timelines. Advanced manufacturing equipment takes time to build and install. New processes need qualification. Yields must improve before production reaches economic scale. Packaging capacity also requires physical expansion, and data centers themselves take time to build and connect to power.
This creates an important mismatch.
AI demand can change quickly, but the supply response often moves slowly.
When demand accelerates unexpectedly, shortages can emerge because production cannot expand immediately. When manufacturers respond with aggressive investment, another risk eventually appears: by the time the additional capacity becomes available, demand may have changed again.
That is one reason semiconductor markets can remain highly cyclical even when they are benefiting from a powerful long-term technology trend.
AI may represent structural growth. The infrastructure supporting it can still experience periods of shortage, overinvestment, inventory correction, and recovery.
Better Software Does Not Necessarily Mean Less Hardware
Another common assumption is that AI efficiency improvements will eventually reduce demand for infrastructure.
Efficiency certainly matters. Better algorithms, smaller models, improved architectures, and more efficient inference can reduce the amount of computation required for a specific task.
But lower computing costs can also make more applications economically viable.
When a task becomes cheaper, companies may use AI more frequently, deploy it to more users, or apply it to problems that previously were not economical to solve. The number of AI workloads may therefore grow even as individual workloads become more efficient.
This relationship has appeared repeatedly throughout computing history. More efficient infrastructure does not automatically lead to lower total usage. In many cases, it enables much more usage.
For semiconductor research, the important question is therefore not simply whether AI is becoming more efficient. It is how efficiency changes the economics of deployment and how quickly new demand emerges as a result.
Following AI Means Following Its Constraints
For investors, the hardware perspective adds a different set of questions to the AI discussion.
Where is compute demand growing fastest? Which components are becoming harder to supply? How quickly can new manufacturing capacity arrive? Is memory keeping pace with processors? Can advanced packaging support the next generation of systems? Are networking and power becoming larger constraints as clusters scale?
These questions help explain why semiconductor research is becoming more relevant to audiences that may previously have focused primarily on software, crypto, or AI applications.
Bella Alpha’s new SEMI AlphaReport is built around this broader view of the AI economy. Semiconductor research is the first new category being added as Bella Alpha expands beyond crypto-focused signals and research, because following AI increasingly requires understanding the physical infrastructure supporting it.
The next stage of AI will be shaped by better models and better software, but also by the industry’s ability to manufacture, connect, power, and deploy the hardware those models require.
Understanding both sides gives investors a more complete picture of where AI is actually heading.
For informational and research purposes only. This content does not constitute financial or investment advice.
About Bella
Aiming to make crypto trading, research, and yield opportunities easier to navigate, Bella Protocol offers a suite of accessible products across AI-powered market intelligence and quantitative strategy development. Its product ecosystem includes Bella Alpha, a multi-chain yield protocol, and a programmatic Uniswap V3 simulator.
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Beyond AI market intelligence, Bella Protocol has developed a broader suite of DeFi and quantitative tools. Bella LP Farm provides liquidity providers with access to yield opportunities across multiple networks, while Tuner is a programmatic Uniswap V3 simulator that enables developers and quantitative strategists to backtest and refine strategies using historical or custom data while preserving Uniswap V3 smart-contract behavior.
Bella Protocol is backed by Binance Labs, Arrington XRP Capital, and several other renowned investors.
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人工知能（AI）の成長は、モデル、アプリケーション、ソフトウェアを通じてよく議論されます。しかしそのすべての背後には、AIをどれだけ速くスケールできるかを左右する物理的なインフラ層があります。それが半導体です。
AIのあらゆる進歩は、ますます複雑なチップを設計し、製造し、接続し、電力を供給し、展開する能力に依存しています。AIの計算需要の高まりにより、GPU、高帯域幅メモリ、ファウンドリの生産能力、高度なパッケージング、ネットワーキング、光インターコネクション（光学的相互接続）、電力システム、そしてそれらを製造するために必要な装置や材料に、より大きな注目が集まっています。

ベラ・アルファは、Bella Signal BotおよびBella Research Botの次なる進化版であり、AI搭載のトレーディング・シグナル、暗号資産のマーケット調査、プロジェクト情報を、1つに統合されたTelegram体験として提供します。
このFAQでは、何が変わるのか、製品がどのように機能するのか、ローンチ時にユーザーが何にアクセスできるのか、そして今後のリリースで何を期待できるのかを説明します。
一般
1. ベラ・アルファとは？
ベラ・アルファは、Telegramを通じて提供されるAI搭載のマーケット情報・リサーチ製品です。
Bella Signal Botのトレーディング・シグナル機能と、Bella Research Botの調査・プロジェクト探索機能を組み合わせたものです。これまで別々の製品間で切り替える必要がありましたが、今後は1つのインターフェースから、シグナル、マーケットデータ、リサーチツール、プロジェクト情報、サブスクリプションにアクセスできます。

Bella Alphaを紹介：AIトレーディング・シグナルと市場調査を1つのTelegram体験に統合
暗号資産市場はこれまで情報に欠けたことはありません。価格は24時間動き、新しい物語（ナラティブ）がほぼ毎日生まれ、トレーダーは、市場データ、プロジェクトの進展、ソーシャルのセンチメント、調査レポート、そしてますます複雑化する取引指標を同時に追いかけることが期待されています。
情報へのアクセスは大幅に改善されましたが、それによって意思決定が必ずしも簡単になったわけではありません。課題は、単により多くのデータを見つけることではなくなっています。市場の動きの背景にある文脈を理解し、どの進展に注目すべきかを見極め、その情報を明確な調査プロセスにつなげることが求められています。

親愛なるBellaコミュニティの皆さまへ、
夏は、さらに開発を進め、拡大し、BellaのAI搭載型トレーディングツールを、皆さまがすでに利用している場所にかかわらず、より近い存在として届けるための季節でした。
過去数か月にわたり、私たちは次世代のBella Signal BotおよびBella Research Botの開発を継続し、より広範なエコシステムを支えるインフラを強化するとともに、分散型AI、エージェント基盤、多フレームワークでのエージェント展開にまたがる、拡大し続ける多様なプラットフォームでAIエージェントを拡張してきました。以下は、2026年夏を通じたBella Protocolの主要な進捗の要約です。

金融市場は、どのような進展が最も重要なのかをめったに明示しません。その代わりに、投資家は、価格の変動、取引活動、見出し、ソーシャル上の感情、プロジェクトの発表、経済データ、そして相反する解釈が絶えず流れ込んでくる状況に直面します。これらの進展のうち、何らかの市場環境の重要な変化を表しているものもあるでしょう。そうでないものは、一時的な反応、再利用された物語、あるいはノイズである可能性があります。
最初の課題は、何かが起きていることに気づくことです。次の課題は、それがなぜ起きているのかを理解することです。この2つの課題は密接に関連していますが、同一ではありません。市場のシグナルは、投資家が注目に値する活動を特定するのに役立ちます。一方で、研究は、その活動を解釈するために必要な文脈を提供できます。1つは発見を支えます。もう1つは理解を支えます。

BellaはSVP Chainと提携し、次世代のブロックチェーン・エコシステムにAIパワード・エージェントをもたらします
親愛なるBellaコミュニティの皆さまへ
Bella ProtocolとSVP Chainによる新しいパートナーシップを発表できることをうれしく思います。SVP Chainは、ネイティブのオンチェーン注文帳と、AIエージェントに対応した実行レイヤーを備えた、EVM互換のLayer 1ブロックチェーンです。BellaがAIパワードの暗号資産プロダクトやインテリジェントなトレーディングツールに注力を広げていく中で、SVP Chainは、AIエージェント、リアルタイムの市場インテリジェンス、そして安全なオンチェーン連携をどのように統合できるかを探るうえで、非常に親和性の高いエコシステムです。

金融市場はかつてないほど可視化されています。投資家はリアルタイムで価格を監視でき、数秒以内に速報ニュースのアラートを受け取り、複数のプラットフォームにまたがるソーシャルのセンチメントを追跡し、オンチェーンの活動を調査し、アナリストの論評を確認し、さらに人工知能ツールに要望を伝えてほぼあらゆる市場テーマをその場で要約させることもできます。かつては専門の端末、プロの調査チーム、または機関向けデータ提供者へのアクセスが必要だったことが、今ではラップトップや携帯電話から実行できるようになりました。
理論上は、これによって投資がより簡単になるはずです。しかし実際には、投資家がこれまで以上に多くの市場情報にアクセスできる一方で、その情報が何を意味するのかを理解することは、同じだけ簡単になっていないという新たな問題が生まれています。課題は、もはや単にデータを見つけることではなく、どのデータが重要なのか、さまざまな情報がどのように互いに関係しているのか、そして市場の展開が本質的な意味を持つのか、それとも単なる一時的なノイズにすぎないのかを判断することです。

24時間365日稼働していて1時間で10%も動き得る暗号資産市場では、決断力を持つことがまるで超能力のように感じられます。しかし、すばやく行動できるその切迫感は、優れたエントリーを掴むのに役立つ一方で、薄い流動性への売買、インサイダー主導のポンプに巻き込まれる買い、あるいは悪いニュースの触媒がヒットする直前でのエントリーといった、避けられる罠に押し込まれてしまうこともあります。
最高のトレーダーは、次の問いに基づいて状況を判断します――これは、執行スピードを優先すべき場面なのか、それとも検証のために一度立ち止まるべきなのか？これは、着実に上達していくトレーダーと、ただ回して消耗してしまうトレーダーを分ける本当の境界線です。

親愛なるベラコミュニティの皆さん、
私たちは、ベラプロトコルとビリオンズネットワークの間の新しいパートナーシップを発表できることを嬉しく思います。ビリオンズは、モバイルファーストの検証に基づいて構築されたグローバルな人間とAIのネットワークです。ビリオンズは、人間とAIエージェントの両方のアイデンティティとユニークさを検証するためのインフラを開発しており、パーソナライズされた体験、ユーザーリワード、アイデンティティを意識したデジタルインタラクションを通じて、より信頼できる価値のインターネットをスケールしていく手助けをしています。
ベラがAIパワードの暗号製品とインテリジェントエージェントに焦点を当てて拡大していく中で、私たちは検証がWeb3の次のフェーズにおいて最も重要な基盤の一つになると信じています。AIトレーディングアシスタントからリサーチエージェント、将来の自律ツールまで、実際のユーザーと信頼できるエージェントのインタラクションを区別できる能力は、より安全でパーソナライズされたデジタルエコシステムの構築に貢献します。

親愛なるベラコミュニティの皆さん、
春はベラプロトコルにとって、裏でのインフラ整備やAIトレーディングエージェントの大きな成長マイルストーン、そしてユーザーがベラボットを瞬時に発見、展開、利用できる場所の急速な拡大のためのモメンタムを積み重ねる季節でした。以下は、最近の数ヶ月における私たちの重要な進展の構造化された要約です。いつも通り、皆さんの変わらぬサポートに感謝いたします。
製品とテクノロジーのアップデート
この春、私たちは戦略のパフォーマンス、クロスチェーンの信頼性、AIエージェントの使いやすさを支えるテクニカルバックボーンを強化し続けました。

AIはここ数年で急速に進化しました。私たちは、単純なチャットボットから、コードを作成し、市場を分析し、要求に応じてクリエイティブなコンテンツを生成できるモデルに移行しました。しかし、私たちは今、質問に答えることを超える次の段階に入っています。
その段階はエージェンティックAIです：単に応答するだけでなく、自律的に目標に向かって計画、決定、行動するAIシステムです。ソフトウェアがすでにお金、契約、調整を制御しているWeb3では、エージェンティックAIは自然な進化を表しています。
エージェンティックAIが暗号とインターネットの未来になりつつある理由と、Bella ProtocolがBella Signal BotやBella Research Botのようなツールを通じてどのように類似の原則を適用しているかを説明します。

親愛なるBellaコミュニティへ、
年末を迎え、2026年に突入するにあたり、Bella Protocolは引き続き全力で前進しています。意味のある製品のアップグレードを出荷し、新しいプラットフォームでAIエージェントのリーチを拡大し、ユーザーベース全体で大きな成長のマイルストーンを達成しています。この冬の期間は、配布と使いやすさに関するものでした。ユーザーがすでに構築、取引、研究している多くの場所にBellaのエージェントを導入し、先進的な戦略を支える技術的基盤を強化しました。以下は、過去数ヶ月で達成した重要なマイルストーンです。

親愛なるベラコミュニティの皆様、
ベラプロトコルと分散型AIデータインフラストラクチャの先駆者であるPundi AIとの戦略的新しいパートナーシップを発表できることを嬉しく思います。
高品質で検証可能なデータの需要が急増する中、Pundi AIはユーザーがAIデータを知的財産（IP）として貢献し、管理できるようにするための必須レイヤーを構築しています。このAI経済を民主化し、何百万もの参加者を迎え入れるという使命は、Web3時代のためのよりスマートなAI駆動のトレーディングツールを構築するというベラの焦点と完璧に一致しています。

Bella Protocol、ChatAndBuild と提携して、ノーコードビルダー革命に AI パワーを駆使したトレーディングツールを提供
Bella コミュニティの皆様へ、
Bella Protocol と ChatAndBuild の新たなコラボレーションを発表できることを非常に楽しみにしています。AIを活用したスーパーアプリである ChatAndBuild は、コードを書くことなく会話だけでアプリ、ゲーム、ツールを構築できる仕組みです。今回の提携により、Bella のインテリジェントな AI トレーディングエージェントである Bella Signal Bot と LLM Research Bot が、ChatAndBuild のエコシステムに直接統合され、ユーザーがチャットを通じてプロジェクトを構築・革新・展開する際に、即時的なトレーディングインサイトと研究サポートを提供します。

Dear Bella Community,
Bella ProtocolとLighterの新しい提携について、お知らせできることを嬉しく思います。Lighterは、カスタムゼロ知識（ZK）インフラストラクチャで構築された次世代の分散型取引所です。この統合により、すべてのユーザーがAI駆動のトレーディングをより身近にできるようになるという私たちのミッションの実現に一歩前進しました。
この提携を通じて、Bella Signal Botは外部リンク経由でLighterに直接接続され、AI駆動のインサイトを活用しながらリアルタイムで永続契約取引が可能になります。さらに、Lighterの検証可能なオンチェーンインフラストラクチャの利点も享受できます。

親愛なるBellaコミュニティの皆様へ、
Bella ProtocolとRivalz Networkの新たな戦略的提携を発表できることを嬉しく思います。Rivalz Networkは、AIネイティブな知能がDeFiメカニクスと統合されるDeFAI（分散型金融AI）エコシステムを先導するチームであり、透明性があり検証可能で誰もがアクセス可能な金融システムをすべての人に提供します。
この提携により、RivalzのDeFAIインフラがBellaエコシステムに統合され、Bella Signal BotやLLM Research Botといった私たちのAIトレーディングエージェントが、知能的で安全かつスケーラブルなシステムにアクセスし、現実世界のリソースと接続し、Web3全体に効果的にスケーリングできるようになります。

Bellaコミュニティの皆様へ、
Bella ProtocolとZypher Networkの新たな提携を発表することを嬉しく思います。Zypher Networkは、分散型エコシステム向けの次世代AIエージェントセキュリティ層を構築する新進気鋭のリーダーです。Zypher Networkは、Web3における人工知能の安全性、透明性、責任性を確保するインフラを先導しています。
この協業は、Bellaが知能的で安全かつアクセス可能なAgentFiエコシステムを構築するというミッションを強調しています。BellaとZypherが協力することで、進化するWeb3経済において、Bella Signal BotやLLM Research BotなどのAIツールの安全性と信頼性を高めることを目指しています。