La firma financiera descentralizada “Yieldly” recauda 1,4 millones de dólares, en una ronda respaldada por LongHash

Yieldly, un proyecto que construye un conjunto de finanzas descentralizadas (DeFi), en la cadena de bloques pública de criptomonedas Algorand, afirman haber recaudado US$ 1,4 millones, lo que representa un valor de tokens por 20 millones.

Inversores que apoyan el proyecto

Los inversores principales, incluyen a Borderless Capital, LongHash Ventures y CMS Holdings. Otros inversores adicionales que realizan aportes son: Block Dream Fund de OKEX, Neo Global Capital, Kosmos Capital, LD Capital, Kernel Ventures e IBMR.io.

Origen y objetivos

Fundado en 2020, el caso de uso inicial de Yieldly será “Yieldly Pools”, que permite a los titulares de Algorand y otros proyectos en el protocolo, gamificar el ahorro y la retención de criptomonedas.

La compañía afirma que “Yieldly Pools” es “una lotería sin pérdidas», con pagos que aumentan junto con el tamaño de los participantes.

Acerca de Yieldly

Yieldly está reinventando cómo se intercambia valor en todas las cadenas; en nuestra visión, las barreras no existirán. 

Yieldly comenzó conectando el universo blockchain sin problemas, usando DeFi, construido en Algorand.

¿Por qué Algorand?

Algorand permite a los usuarios intercambiar valor más rápido, con tarifas más bajas y mayor seguridad que cualquier otro protocolo.

Los usuarios, ahora pueden usar la tecnología de cadena cruzada de “Yieldly”, un hito mundial que permite intercambiar valores entre Algorand y Ethereum, siendo esto solo el comienzo.


Este artículo ha sido escrito originalmente por TECH IN ASIA publicado en https://www.techinasia.com y traducido por AlgoLatam.

Original Article: https://www.techinasia.com/decentralized-finance-firm-yieldly-banks-14m-longhashbacked

Aviso de responsabilidad:

Este artículo no contiene consejos financieros, ni recomendaciones de inversión de ningún tipo. La información brindada se ofrece sólo con fines educativos y didácticos en cuanto a tecnología Web3 y análisis sobre sus casos de uso.

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