ChainCatcherによると、ByteDanceのSeed部門はDoubaobao（同社のAIアシスタント）に関連する仮想株の価格を6月17日に$14.85まで引き上げた。この新しい評価額は、4月の$13.08から13.5%の増加を意味し、同期間におけるByteDanceの通常の従業員ストックオプションで約2.63%上昇したのに比べて、はるかに大きな伸びとなっている。

BlockBeatsが6月12日にCryptoRankのデータを引用したところによると、エンジェル、Pre-Seed、シードラウンドなどの初期段階の暗号資金調達は、7四半期連続で大きく減少しています。初期段階の資金調達額は、2024年Q2以降で50%減少し、資金調達のラウンド数は63%減少しました。2026年Q2（6月12日まで）には、初期段階のプロジェクトが合計$290 millionを63ラウンドで調達したにとどまり、記録上の最低水準となりました。投資家は、初期段階のベンチャーよりも、より大規模で成熟したプロジェクトをますます好むようになっています。

ChainCatcherによると、AIを活用した反詐欺インフラのInfoHawkは、Moonshots Capitalが主導した225万ドルのPre-Seedラウンドを完了し、元FTC委員長のJon Leibowitz、AppNexusの創業者であるBrian O'Kelley、Metaの広告部門元責任者Rob Goldman、GitHubのCTOであるVlad Fedorovが参加した。 この資金は、InfoHawkのAIによるコンテンツ認識と、深層インフラ分析を支援し、大規模なオンライン詐欺、フィッシング、ブランドのなりすまし、ディープフェイク攻撃を企業が検知・分析し、対処するのに役立てる。

The Blockによると、Grayscaleは5月29日に、資金シェアの対価としてseed投資を行う形で、Hyper Holdings Global LPから約200万のHYPEトークン（約1億1500万ドル）を取得する交渉を進めている。Hyperliquid ETFの更新された申請書は、「Grayscale HYPE ETF」から「Grayscale Hyperliquid Staking ETF」への名称変更を反映しており、NasdaqのティッカーはHYPGとなっている。ファンドには現在、ステーキング機能が含まれている。

ChainCatcherによると、BNBチェーン上の分散型デリバティブ・プラットフォームであるStandXが、SIP-5のユニバーサル・マーケット・リスティング・フレームワークを正式にローンチしました。このフレームワークにより、ユーザーはDUSDまたは将来のガバナンストークンをステーキングすることで、パーペチュアル、予測市場、プレマーケット、RWAデリバティブ、構造化デリバティブを展開できます。フレームワークの中核となる公式はUM = Seed + Oracle Grid + Shieldで、Seedはスポンサー資本を表し、Oracle GridはPythとChainlinkを通じて3層の価格フィードを提供し、Shieldは任意の初回損失バッファとして機能します。スポンサーは取引手数料の最大70%を得られ、Stand Modeによってマーケットメーカーのプールへ自動的に手数料のロールバックを有効化できます。

関係者筋によると、5月27日、ByteDanceはSeed部門の従業員が年末賞与をDouyinの株式という形で受け取ることを選択できると明らかにし、1株あたり13ドルの価格だという。 同社は、これは株式購入プログラムではなく、年次賞与のための任意の支払い方法であると述べた。 ByteDanceの中核となるAI研究チームであるSeedは、2023年に設立され、Douyinの大規模言語モデルの開発を主導し、マルチモーダル・モデルおよび身体化されたAIの研究に注力している。

Docha Beatingによると、ByteDanceは今月、自社のSeed AIユニットに対して従業員向け株式購入権（ESPP）を開放した。同社にとって、特定の事業部門に紐づく初めての株式報酬インセンティブとなる。株価は1株$13で、2025年後半に約$10で付与されて以来、ほぼ30%値上がりしている。この仕組みにより、従業員はSeedの成長の恩恵を受けられ、他のByteDanceの事業ラインによる希薄化を受けない。

BlockBeatsによると、AI監査のオートメーション・スタートアップであるCalibreは5月18日に、Vicus VenturesとCIVが主導して、Pre-Seedラウンドで330万ドルの資金調達を完了した。 Palantirの元幹部が創業したCalibreは、監査・認証業界において、AIエージェントを用いて書類審査、情報抽出、コンプライアンス検証を自動化し、手作業の負担と運用コストの削減を目指している。

Gate Newsメッセージ、4月24日 — ByteDanceのSeedチーム出身の元エンジニアであり、現在は北京大学の助教でもある張馳氏が、ポッドキャスト『Into Asia』で、ByteDanceが大規模言語モデルの学習(pretrainingを1サイクル完了するのに約6か月を要するほか、事後学習も必要だと明らかにした。一方でGoogleは、報道によればわずか3か月で済む。張氏は、このスピードの違いが、中国企業がAI開発で追いつけないことの根本的な理由の1つだとした

ゲートニュース 4月23日 — ByteDanceのSeedチームは、単一の画像からテクスチャ付きの3Dアセットを生成するテキストから3Dへのモデル「Seed3D 2.0」をリリースしました。アップグレードは幾何学的な精度と素材のリアリズムに重点が置かれており、APIは現在Volcano Arkで利用可能です。
幾何学的生成は