investiert in widerstandsfähige Systeme mit Schutz

Unsere These

Wir unterstützen Computerinfrastruktur, Softwareprodukte und Protokolle, die private Informationen und eigenes Vermögen mit überprüfbarer Kryptografie schützen.

Unsere Investmentthese (Englisch)

Vertrauliche Arbeit. Werte in eigener Hand. Widerstandsfähige Produkte.

Die These umfasst drei Bereiche: vertrauliche Berechnungen, Infrastruktur für Werte in eigener Hand und Produkte, die diese Schutzmechanismen in grossem Massstab nutzbar machen.

Vertrauliche Berechnungen

KI-Systeme verarbeiten sensible Informationen und arbeiten mit angebundenen Werkzeugen. Ein grosser Teil dieser Arbeit beruht auf Vertrauen in den Betreiber. Wir investieren in Systeme, die vertrauliche Arbeit übernehmen, wenn das Vertrauen in den Betreiber nicht ausreicht.

Technischer Kontext

Confidential Computing kann Daten während ihrer Verarbeitung schützen. Attestierung liefert Nachweise über die Umgebung, in der das Modell läuft. Kontrollen nach dem Prinzip der geringsten Berechtigung begrenzen die Werkzeuge und Aktionen eines Agenten. Nachweise für eine Kontrolle sind kein Beleg für die anderen. Wir prüfen, ob diese Kontrollen im produktiven Betrieb standhalten, was sie kosten und ob ihre Nutzung Umsatz oder Nachfrage nach dem zugrunde liegenden Vermögenswert erzeugt.

Werte in eigener Hand

Ein öffentliches Register kann eine Übertragung verifizieren und dabei Bestände offenlegen. Ein Verwahrer kann den Zugang vereinfachen und zugleich die Kontrolle über die Vermögenswerte behalten. Wir investieren in Protokolle, Netzwerke und Wallets, die es Menschen und Institutionen ermöglichen, Werte zu halten und zu übertragen, ohne die Kontrolle abzugeben oder ihre Bestände offenzulegen.

Technischer Kontext

Zero-Knowledge-Beweise können die Gültigkeit einer Transaktion feststellen, ohne geschützte Transaktionsdetails offenzulegen. Bei der Selbstverwahrung bleiben die Schlüssel zur Verfügung über die Vermögenswerte beim Eigentümer. Offene Netzwerke ermöglichen die Teilnahme ohne zentrale Zulassungsinstanz. Wir prüfen anhand von Code-Reviews, unabhängiger Forschung und On-Chain-Aktivität, wie diese Schutzmechanismen in eingesetzten Systemen zusammenwirken.

Widerstandsfähige Produkte

Wir investieren in Produkte, Protokolle und Netzwerke, die private Datenverarbeitung, Wertübertragungen unter der Kontrolle des Eigentümers und kontrollierte KI-Arbeitsabläufe in Werkzeuge für den Alltag übersetzen und diese Schutzmechanismen bei wachsender Nutzung erhalten.

Technischer Kontext

In regulierten Umgebungen können diese Werkzeuge Datenresidenz, Zugriffskontrollen, Aufbewahrungsrichtlinien und Audit-Protokolle benötigen. Diese Kontrollen müssen im Alltag zusammenwirken. Wir prüfen, ob die Schutzmechanismen bei wachsender Verbreitung standhalten und ob das Produkt wirtschaftlich an diesem Wachstum teilhat.

Wie wir forschen

Root Storms (Öffnet in einem neuen Tab) unterstützt unsere Prüfung von Investitionsmöglichkeiten durch Forschung in den Bereichen Technik, Nutzererfahrung und Sicherheit. Diese Arbeit hilft uns, Code, Architektur, Nutzererfahrung und Sicherheitsannahmen zu untersuchen.

Was aktive Netzwerke uns zeigen

Shielded Value

Zcash held in shielded pools

—ZEC

90 days in ZEC. Select a point to inspect.

Protokoll erkunden

NEAR

Validator concentration and model attestation support

—%

Largest validators by stake. Select a bar to inspect.

Protokoll erkunden

Pearl

Non-coinbase transactions

—transactions

30 complete UTC days. Select a day to inspect.

Protokoll erkunden

Forschung über Märkte hinweg

Die Forschung in diesen Märkten ordnet technische Entwicklungen in den Kontext der lokalen Nachfrage, der Infrastruktur und der regulatorischen Anforderungen ein.

Architektur-Aquarell des Jet d’Eau und des Genfersees in Genf

Genf

. Unsere Forschung in Genf untersucht Technologien zum Schutz der Privatsphäre und ihren Einsatz in Kommunikationsdiensten, Finanzinfrastruktur und vertraulichen Analysen.

Architektur-Aquarell des Tokyo Tower und eines traditionellen Tempels in Tokio

Tokio

. Unsere Forschung in Tokio verfolgt Datenschutztechnologien in japanischen Unternehmen, von der Reiseanalyse durch JAL und DOCOMO ohne Austausch der zugrunde liegenden Datensätze bis zu NTTs Dienst für vertrauliche Datenverarbeitung.

Aquarell eines Küstenmammutbaums und eines Bachs in Palo Alto

Palo Alto

. In Palo Alto und der weiteren Bay Area verfolgt unsere Forschung die wirtschaftlichen Aspekte vertraulicher Datenverarbeitung, die Produktentscheidungen, die deren Akzeptanz beeinflussen, sowie die Investitionen in neue Software und Infrastruktur.

Architektur-Aquarell der Coronado Bridge und der Silhouette von San Diego

San Diego

. Unsere Forschung in San Diego untersucht verschlüsselte klinische Analysen und die Integrität institutionsübergreifend entwickelter Modelle sowie die Einbindung von KI in die Patientenversorgung.

Neuigkeiten von Root Storms

    Skip to the investment thesis
    AIGIS

    Investment thesis

    AIGIS invests in companies and networks that protect private information and asset ownership. Our conviction is that as AI takes on more sensitive work and software controls more value, effective protection will become a stronger reason to choose one product over another.

    The opportunity spans infrastructure that makes protection possible and products that make it useful. We look for technology that addresses a real need, a practical path to adoption, and a way for that adoption to produce investment returns. We view privacy as a core requirement of the infrastructure people rely on. Capabilities, cost, and ease of use shape how widely that protection is adopted.

    Verifiable protection

    Users should be able to check a system’s protection, not just read its description. We look for evidence tied to the deployed system: who can access data, who can move assets, what environment ran the work, and whether a claimed result is valid. Its limits and the trust it still requires must be clear.

    Different products serve different needs. A payment network may prioritize keeping transaction details private. A consumer application may improve privacy while preserving familiar features and user choice. An organization may need controls over where data is processed and who can access it.

    We assess protection against the risks a product addresses and the people it serves. Cost, performance, convenience, and recovery options all affect adoption. There is room for different approaches, provided their protection claims can be checked and their limits are clear.

    Adoption and investment value

    Protection can create investment value by helping products win and retain users or enabling work that would otherwise be too risky. We assess who pays, why they stay, and what competitors can reproduce. Technical quality needs distribution and sustainable business or network economics.

    For equity, we assess revenue, costs, competitive advantage, and valuation. For network assets, we examine what the asset does, how usage creates demand for it, and how supply, incentives, and governance affect holders. Growing network use is only part of the investment case. Price, liquidity, and position risks must support the returns we seek.

    Root Storms supports our opportunity diligence through technical, UX, and security research. That research helps us examine code, user experience, security assumptions, and deployment constraints alongside evidence of adoption and business or network economics.

    How we test the thesis

    We follow actual use: does protection influence product choice, do users stay, and does their activity support the economics we expect? Demand for privacy starts the research. Adoption, economics, price, and risk guide the investment decision.

    Existing platforms may meet these needs, protections may become standard features, or users may find the tradeoffs too costly. Security failures, weak distribution, or poor investment terms can undermine an otherwise useful product. We reassess a position when the evidence no longer supports its technical, commercial, or return assumptions.