Un tempo, @circle investiva in modo discreto in Sei, ma ora, dopo aver fatto il suo ingresso a Wall Street con risultati straordinari, è finalmente giunto il momento di "sostenere i vecchi amici"? Dopo il lancio dell'USDC nativo su Sei, molti potrebbero chiedersi perché proprio @SeiNetwork? Quale impatto avrà l'"nuova identità" dell'emittente di stablecoin conforme alla quotazione? 1) Sei è una blockchain layer1 ad alte prestazioni progettata specificamente per l'ottimizzazione delle transazioni di asset digitali. Grazie all'architettura EVM parallela, consente di elaborare più transazioni simultaneamente, raggiungendo così una finalità di 390 millisecondi e una capacità di elaborazione parallela di 28.300 TPS, rendendola un tipico rappresentante delle nuove blockchain ad alte prestazioni. Inoltre, il punto chiave non è solo il "punteggio" di prestazione; il meccanismo di prestazione delle layer1 ad alte prestazioni mira a creare un nuovo scenario di applicazione ad alta frequenza in grado di risolvere i pagamenti ad alta concorrenza a livello aziendale. La differenziazione di Sei risiede nell'ottimizzazione di base specificamente per gli scenari di transazione: un motore di abbinamento degli ordini nativo (OME) integrato per affrontare direttamente il problema MEV, un meccanismo di consenso a doppio turbina, e un livello di archiviazione SeiDB per prevenire l'espansione dei dati on-chain, rendendola così la "corsia" esclusiva per la circolazione ad alta frequenza delle stablecoin. Pertanto, l'USDC, con la sua nuova identità di azienda quotata conforme, si unisce al vecchio amico Sei: uno fornisce l'autostrada, l'altro la macchina, formando una coppia perfetta? Se l'investimento iniziale di Circle in Sei era una sorta di investimento strategico, il lancio dell'USDC è chiaramente un modo per monetizzare quell'investimento iniziale. 2) Circle, come emittente di stablecoin conforme già quotata, e USDC, come la stablecoin più fidata e regolamentata al mondo, possono portare benefici evidenti a Sei, iniettando una grande liquidità e portando asset di base conformi alle sue applicazioni DeFi, di pagamento, di gioco e altri scenari di applicazione segmentati. Ma il beneficio più profondo è che sento che questo rappresenta in realtà gli "standard di approvvigionamento" che Wall Street sta emettendo per le infrastrutture crittografiche. Ricordando tre anni fa, quando le stablecoin erano sotto scrutinio, fino a quando BlackRock, Fidelity e altri hanno iniziato a posizionarsi attivamente nelle infrastrutture degli asset digitali, fino all'attuale introduzione del progetto di legge GENIUS, l'emittente di stablecoin Circle è diventato il nuovo favorito del mercato azionario statunitense. Se tutto va come previsto, Wall Street avrà bisogno di selezionare più "fornitori qualificati" in grado di gestire i fondi istituzionali? Dopo la quotazione, Circle si trova a dover affrontare la pressione della crescita delle prestazioni e della divulgazione dei dati finanziari, e può solo spingere con maggiore forza l'USDC verso il territorio delle "applicazioni commerciali mainstream", e l'unica strada per separare gli scenari di applicazione delle stablecoin dal ciclo interno del trading speculativo è una rottura su larga scala negli scenari di pagamento ad alta frequenza a livello aziendale, inclusi il pagamento degli stipendi in tempo reale, i pagamenti B2B transfrontalieri in millisecondi, la finanza della catena di approvvigionamento e altri scenari segmentati. Credo che questo sia il significato centrale della "rapida unione" tra Circle come emittente di stablecoin conforme già quotata e $SEI come layer1 ad alte prestazioni ottimizzato per il trading.

Riguardo al recente entusiasmo per la "MicroStrategy Summer" di Ethereum, $ETH può davvero replicare il "volano positivo" della MicroStrategy di BTC? Ecco alcune opinioni personali: 1) La MicroStrategy di ETH è effettivamente un modello di successo ispirato alla MicroStrategy di BTC, e nel breve termine molte aziende statunitensi tenteranno di Fomo, creando un volano positivo. Non importa come siano i soggetti operativi nel mercato azionario statunitense, il fatto che i fondi istituzionali tradizionali e gli investitori stiano acquistando $ETH come asset di riserva ha effettivamente portato Ethereum fuori da uno stato di lunga debolezza. In altre parole, l'aumento guidato dal Fomo è una regola d'oro del mercato delle criptovalute, solo che questa volta i soggetti del Fomo non sono più solo i piccoli investitori del settore crypto, ma sono i veri capitali di Wall Street, il che dimostra almeno che ETH ha finalmente superato la dipendenza dalla narrazione accumulativa del settore crypto, iniziando ad attrarre capitali freschi dall'esterno; 2) BTC è più vicino alla posizione di asset di riserva "oro digitale", con un valore relativamente stabile e aspettative chiare, mentre ETH è essenzialmente un "asset produttivo", il cui valore è legato a molteplici fattori come l'utilizzo della rete Ethereum, le entrate dalle commissioni di transazione (Gas) e lo sviluppo dell'ecosistema. Ciò significa che la volatilità e l'incertezza di ETH come asset di riserva sono maggiori. Se l'ecosistema di Ethereum dovesse affrontare problemi di sicurezza tecnica significativi, o se le autorità di regolamentazione esercitassero pressioni su funzionalità come DeFi e Staking, i rischi e le variabili di volatilità che ETH affronta come asset di riserva sarebbero molto più elevati rispetto a BTC. Quindi, la logica narrativa della MicroStrategy di BTC può essere presa come riferimento, ma non significa che la logica di valutazione del mercato possa rimanere la stessa; 3) L'ecosistema di Ethereum ha accumulato un'infrastruttura DeFi più matura e una maggiore capacità di espansione narrativa rispetto a BTC. Attraverso il meccanismo di staking, ETH può generare un rendimento nativo di circa il 3-4%, il che lo rende simile a un "obbligazione a rendimento on-chain" nel mondo delle criptovalute. Le istituzioni che investono in questa storia, nel breve termine, vedranno come un fattore negativo la costruzione di vari tipi di infrastruttura per BTC, ma a lungo termine sarà esattamente il contrario; una volta che ETH svolgerà un ruolo catalizzatore come asset programmabile a rendimento, stimolerà lo sviluppo più rapido dell'ecosistema BTC per completare l'infrastruttura di base; 4) Questa MicroStrategy Summer è essenzialmente una grande ristrutturazione della narrativa passata di Crypto; i progetti precedenti costruivano progetti e diffondevano narrazioni tecnologiche per raccontarle a VC e investitori retail, in altre parole, parlavano agli abitanti nativi del settore crypto. Ora, questa nuova narrativa, che si tratti di RWA o TradiFi, dovrà probabilmente raccontare storie a Wall Street. La differenza chiave è che Wall Street non si accontenta di concetti puri; ciò che vogliono è il PMF - crescita reale degli utenti, modelli di reddito, dimensioni del mercato, ecc. Questo costringe i progetti crypto a passare da una "narrazione tecnologica" a una "narrazione di valore commerciale", non è forse questa la pressione che Solana ha portato a Ethereum? Alla fine, bisogna affrontare; 5) Questa ondata di soggetti operativi nel concetto di MicroStrategy negli Stati Uniti, tra cui SharpLink Gaming, Bitmine immersion Tech, Bit Digital, BTCS inc., è composta per lo più da aziende che, avendo visto una crescita stagnante nel mercato dei capitali tradizionali, cercano di integrare il Crypto per trovare nuove opportunità. La loro scelta di investire pesantemente in asset crittografici è spesso dovuta alla mancanza di punti di crescita nel loro core business, costringendoli a cercare nuovi motori di crescita del valore. E il motivo per cui questi soggetti operativi possono permettersi di essere così aggressivi è in gran parte dovuto all'utilizzo della finestra di "arbitraggio" prima che il governo degli Stati Uniti stabilisca meccanismi di regolamentazione maturi per il settore crypto. A breve termine, hanno sfruttato molte lacune legali e normative - come la classificazione ambigua degli asset crittografici nei principi contabili, i requisiti di divulgazione della SEC più flessibili, le zone grigie nel trattamento fiscale, ecc. Il successo della MicroStrategy ha in gran parte beneficiato del super ciclo rialzista di BTC, ma come replicatori non è detto che abbiano la stessa fortuna e capacità operativa. Pertanto, l'entusiasmo del mercato portato da questi soggetti operativi non è molto diverso da quello della precedente narrazione puramente crypto; in sostanza, è ancora una scommessa e un tentativo, e bisogna prestare attenzione ai rischi di investimento. Nota: Questa MicroStrategy Summer è più simile a un "grande addestramento" per l'ingresso di Crypto nel sistema finanziario mainstream; se ha successo, sarà una gioia per tutti, se fallisce, sarà una piccola gioia (dopotutto, l'esperimento che ha tirato fuori ETH dalla palude della narrazione debole, sia che abbia successo o meno, è comunque un successo!)

In passato, dopo che $ETH aumentava, si assisteva sempre a un giro di rotazione nell'ecosistema di Ethereum, con il MeMe coin, i blue chip DeFi layer2, NFT, GameFi e i settori narrativi come ZK e modularità che si attivavano a turno, per un vero e proprio tripudio di opportunità; Ora che $ETH sta di nuovo decollando, il mercato è completamente cambiato, e la gente non si concentra più sulle narrazioni innovative dell'ecosistema nativo di Ethereum, ma cerca titoli azionari americani che incapsulano asset ETH di TradiFi, senza nemmeno preoccuparsi di quale sia la vera natura di queste istituzioni/aziende che si presentano come tokenizzati nel mercato azionario americano. Va bene, BTC ha raggiunto nuovi massimi, ETH è pronto a decollare verso nuovi picchi, ma tornerà mai quel tanto atteso mercato delle altcoin native di Crypto? La nuova ondata di integrazione RWA guidata dalla finanza tradizionale offre davvero più opportunità che trappole? Il mercato degli investitori al dettaglio di Crypto, pieno di selvatichezza, innovazione, opportunità, volatilità e immaginazione, esiste ancora?

L'IA sta influenzando il Web3, AgentFi sarà il variabile chiave della prossima ondata? Domani sera, ci uniremo a leader del settore per un approfondito dibattito su "AgentFi: Nuove opportunità economiche per gli agenti nel Web3 sotto l'ondata dell'IA". Dettagli dell'evento🔽 Data: 18 luglio (venerdì) Ora: 20:00 Lingua: cinese Ospiti: - Haotian @tmel0211 (ricercatore indipendente) - 0xTodd @0x_Todd (partner di Nothing Research / co-fondatore di Ebunker) - LaoBai @wuhuoqiu (ex partner di investimento e ricerca di ABCDE) - Howe @0xcryptoHowe (stagista di Amber Group) - Anne @AnneXingxb (ricercatrice di IA di Amber Group) I temi includono opportunità imprenditoriali per gli agenti, variabili strutturali, percorsi di integrazione tra IA e Crypto e prospettive future. Benvenuti ad ascoltare, insieme per prevedere il prossimo punto di esplosione dell'economia degli agenti👉 A domani!

Perché il nuovo massimo di $ETH è molto importante per il mercato delle altcoin? 1) Come progetto leader nella narrazione tecnologica, la fiducia del mercato nella narrazione tecnologica del mercato delle altcoin deve basarsi su una nuova fiducia nella roadmap tecnologica di ETH e nella visione di applicazione dei protocolli di prodotto. Solo un nuovo massimo può riaccendere la fiducia nella leadership della narrazione tecnologica di Ethereum, che è stata a lungo influenzata da un prezzo stagnante; 2) ETH non produce solo un singolo progetto di narrazione tecnologica, ma le relazioni logiche tra i progetti del suo grande ecosistema, la combinabilità della liquidità TVL, i sistemi di valutazione e di prezzo reciproco, sono tutti determinati dai fondamentali di mercato di Ethereum e influenzano direttamente il mercato. L'ascesa di ETH ha un effetto a catena; 3) Il grande ecosistema di ETH ha accumulato troppe aspettative non soddisfatte delle vecchie narrazioni. Riuscirà DeFi a rinascere? Gli NFT potranno riaccendere un'ondata culturale? Layer2 avrà davvero valore di Mass Adoption? La nuova narrazione RWA potrà guidare un grande rialzo? Durante i periodi di mercato stagnante, queste narrazioni, eccessivamente schiacciate dalle emozioni, potrebbero avviare un ciclo di rotazione esplosivo se la logica di valutazione di ETH viene ripristinata con un nuovo massimo.

I progetti che richiedono TGE stanno aumentando visibilmente, ma sembra che la base fondamentale del mercato delle altcoin non sia migliorata molto: 1) Ethereum è ancora in una fase bassa e non è riuscito a dare il via a una nuova stagione delle altcoin; non si sa quanto dovrà salire, ma l'umore deve essere giusto, almeno dobbiamo aspettare che la narrazione tecnica dominata da Ethereum torni in auge; 2) Attualmente, avviare il TGE con vari effetti negativi come l'esaurimento della liquidità, la mancanza di narrazioni tecniche e l'assenza di airdrop è una mossa disperata da parte dei progetti, ma guardando da un'altra prospettiva, i progetti che hanno il coraggio di emettere token durante il mercato ribassista e poi gestirli per farli crescere sono molto più affidabili rispetto a quelli che aspettano ancora una liquidità abbondante per emettere token; 3) Il ballo solitario di Bitcoin e la tristezza delle altcoin sono già polarizzati, ma non possiamo aspettarci che il solo effetto di spillover di Bitcoin salvi il mercato delle altcoin; le altcoin devono dimostrare il loro valore intrinseco uscendo dal vuoto di narrazioni eccessive e devono liberarsi dal passato di pura speculazione senza consegne e senza PMF.

Ho esaminato alcuni progetti popolari nel settore Crypto+AI dell'ultimo mese e ho riscontrato tre tendenze significative, con una breve introduzione e commento sui progetti: 1) I percorsi tecnologici dei progetti sono diventati più pragmatici, iniziando a dare importanza ai dati sulle prestazioni piuttosto che a un semplice imballaggio concettuale; 2) Le nicchie di mercato specifiche sono diventate il focus di espansione, l'AI generalista sta cedendo il passo all'AI specializzata; 3) Gli investitori prestano maggiore attenzione alla validazione dei modelli di business, i progetti con flussi di cassa sono chiaramente più apprezzati; In allegato: introduzione ai progetti, analisi dei punti salienti e commenti personali: 1. @yupp_ai Introduzione al progetto: piattaforma decentralizzata di valutazione dei modelli AI, ha completato un round di finanziamento seed da 33 milioni di dollari a giugno, guidato da a16z, con la partecipazione di Jeff Dean. Analisi dei punti salienti: applica il vantaggio del giudizio soggettivo umano alle lacune nella valutazione dell'AI. Attraverso il crowdsourcing umano, ha valutato oltre 500 modelli di grandi dimensioni, i feedback degli utenti possono essere convertiti in denaro (1000 punti = 1 dollaro), ha già attratto aziende come OpenAI per l'acquisto di dati, con un reale flusso di cassa. Commento personale: il modello di business è relativamente chiaro e non è solo un modello di bruciare denaro. Tuttavia, prevenire le frodi è una grande sfida, l'algoritmo anti-frode deve essere continuamente ottimizzato. Tuttavia, considerando la dimensione del finanziamento di 33 milioni di dollari, è chiaro che gli investitori prestano maggiore attenzione ai progetti con validazione monetaria. 2. @Gradient_HQ Introduzione al progetto: rete di calcolo AI decentralizzata, ha completato un round di finanziamento seed da 10 milioni di dollari a giugno, guidato da Pantera Capital e Multicoin Capital. Analisi dei punti salienti: grazie all'estensione del browser Sentry Nodes, ha già raggiunto un certo consenso di mercato nel campo DePIN di Solana, i membri del team provengono da Helium, hanno recentemente lanciato il protocollo di trasmissione dati Lattica e il motore di inferenza Parallax, esplorando sostanzialmente l'elaborazione ai margini e la verificabilità dei dati, riducendo la latenza del 40% e supportando l'accesso a dispositivi eterogenei. Commento personale: la direzione è corretta, si inserisce perfettamente nella tendenza della "localizzazione" dell'AI. Tuttavia, per gestire compiti complessi, deve competere in efficienza con le piattaforme centralizzate, la stabilità dei nodi ai margini rimane un problema. Tuttavia, l'elaborazione ai margini è una nuova esigenza emersa dall'involuzione dell'AI web2 ed è anche il vantaggio del framework distribuito dell'AI web3, sono ottimista riguardo all'avanzamento dei prodotti concreti basati su prestazioni reali. 3. @PublicAI_ Introduzione al progetto: piattaforma di infrastruttura dati AI decentralizzata, incentiva gli utenti globali a contribuire con dati in vari settori (sanità, guida autonoma, voce, ecc.) tramite token, ha accumulato oltre 14 milioni di dollari di entrate e ha creato una rete di oltre un milione di contribuenti di dati. Analisi dei punti salienti: tecnicamente integra la verifica ZK e l'algoritmo di consenso BFT per garantire la qualità dei dati, ha anche utilizzato la tecnologia di calcolo della privacy Amazon Nitro Enclaves per soddisfare i requisiti di conformità. È interessante notare che ha lanciato il dispositivo di raccolta delle onde cerebrali HeadCap, espandendosi così dall'hardware al software. Anche il modello economico è ben progettato, gli utenti possono guadagnare 16 dollari + 500.000 punti per 10 ore di annotazione vocale, mentre il costo per le aziende per abbonarsi ai servizi di dati può diminuire del 45%. Commento personale: credo che il valore principale di questo progetto risieda nella reale domanda di annotazione dei dati AI, specialmente nei settori della sanità e della guida autonoma, dove i requisiti di qualità e conformità dei dati sono estremamente elevati. Tuttavia, un tasso di errore del 20% è ancora più alto rispetto al 10% delle piattaforme tradizionali, la variabilità della qualità dei dati è un problema che deve essere continuamente risolto. La direzione delle interfacce cervello-macchina ha un grande potenziale, ma anche una notevole difficoltà di esecuzione. 4. @sparkchainai Introduzione al progetto: rete di calcolo distribuito sulla catena Solana, ha completato un finanziamento di 10,8 milioni di dollari a giugno, guidato da OakStone Ventures. Analisi dei punti salienti: aggrega le risorse GPU inutilizzate tramite tecnologia di frammentazione dinamica, supporta l'inferenza di grandi modelli come Llama3-405B, con costi inferiori del 40% rispetto ad AWS. Il design del trading di dati tokenizzati è piuttosto interessante, trasformando i contribuenti di potenza di calcolo in parti interessate, incentivando ulteriormente la partecipazione alla rete. Commento personale: è un modello tipico di "aggregazione di risorse inutilizzate", che ha senso logicamente. Tuttavia, un tasso di errore di verifica cross-chain del 15% è piuttosto alto, la stabilità tecnica deve essere ulteriormente affinata. Tuttavia, in scenari di rendering 3D, dove le richieste di real-time non sono elevate, ci sono vantaggi, la chiave è se possono ridurre il tasso di errore, altrimenti anche il miglior modello di business sarà ostacolato da problemi tecnici. 5. @olaxbt_terminal Introduzione al progetto: piattaforma di trading ad alta frequenza di criptovalute guidata dall'AI, ha completato un round di finanziamento seed da 3,38 milioni di dollari a giugno, guidato da @ambergroup_io. Analisi dei punti salienti: la tecnologia MCP può ottimizzare dinamicamente i percorsi di trading, riducendo lo slippage, con un aumento dell'efficienza del 30% in test reali. Si allinea con la tendenza #AgentFi, trovando un punto di ingresso nel settore relativamente vuoto del trading quantitativo DeFi, riempiendo una domanda di mercato. Commento personale: la direzione è corretta, DeFi ha davvero bisogno di strumenti di trading più intelligenti. Tuttavia, il trading ad alta frequenza richiede latenze e precisioni estremamente elevate, la sinergia in tempo reale tra le previsioni AI e l'esecuzione on-chain deve essere verificata. Inoltre, gli attacchi MEV rappresentano un grande rischio, le misure di protezione tecnologica devono tenere il passo. Nota: per ulteriori nuovi progetti nel settore AI+Crypto, tutti possono aggiungere nei commenti, selezionerò i progetti di valore per la ricerca e condividerò, grazie.

Oltre alla "discesa" della localizzazione AI, il cambiamento più significativo nel campo dell'AI negli ultimi tempi è stato il superamento delle tecnologie di generazione video multimodale, che sono passate dal supportare la generazione di video solo da testo a una tecnologia di generazione integrata che combina testo + immagini + audio. Ecco alcuni esempi di casi di successo tecnologico, così potete farvi un'idea: 1) Il framework EX-4D di ByteDance open source: un video monoculare diventa contenuto 4D a prospettiva libera in un attimo, con un tasso di approvazione degli utenti del 70,7%. In altre parole, dato un video normale, l'AI può generare automaticamente effetti di visualizzazione da qualsiasi angolazione, cosa che in passato richiedeva un team di modellazione 3D professionale; 2) La piattaforma "Hui Xiang" di Baidu: un'immagine genera un video di 10 secondi, affermando di poter raggiungere una qualità "da film". Tuttavia, se non si tratta di un'esagerazione da marketing, dovremo aspettare l'aggiornamento della versione Pro ad agosto per vedere i risultati reali; 3) Google DeepMind Veo: può generare video 4K + audio ambientale in sincronia. Il punto chiave è la capacità di "sincronizzazione", poiché in precedenza video e audio erano due sistemi separati, e per ottenere una corrispondenza semantica reale è necessario superare sfide significative, come la corrispondenza tra le azioni di camminare nel video e i suoni dei passi; 4) Douyin ContentV: 80 miliardi di parametri, genera video 1080p in 2,3 secondi, con un costo di 3,67 yuan/5 secondi. A dire il vero, questo controllo dei costi è accettabile, ma attualmente la qualità di generazione, in scenari complessi, lascia a desiderare; Perché questi casi rappresentano importanti progressi in termini di qualità video, costi di generazione e scenari di applicazione? 1. In termini di valore tecnologico, la complessità della generazione video multimodale è spesso esponenziale: un'immagine singola genera circa 10^6 pixel, un video deve garantire coerenza temporale (almeno 100 fotogrammi), oltre alla sincronizzazione audio (10^4 punti di campionamento al secondo), e deve considerare la coerenza spaziale 3D. In sintesi, la complessità tecnologica non è bassa; inizialmente, era un super modello che affrontava tutti i compiti, e si dice che Sora abbia utilizzato decine di migliaia di H100 per ottenere capacità di generazione video. Ora è possibile realizzarlo attraverso la scomposizione modulare + collaborazione tra grandi modelli. Ad esempio, l'EX-4D di ByteDance scompone effettivamente il compito complesso in: modulo di stima della profondità, modulo di conversione dell'angolo di vista, modulo di interpolazione temporale, modulo di ottimizzazione del rendering, ecc. Ogni modulo si occupa di un compito specifico e poi collabora attraverso meccanismi di coordinamento. 2. In termini di riduzione dei costi: dietro ci sono ottimizzazioni dell'architettura di inferenza, inclusa una strategia di generazione a strati, generando prima uno scheletro a bassa risoluzione e poi migliorando il contenuto dell'immagine ad alta risoluzione; meccanismi di riutilizzo della cache, ovvero il riutilizzo di scenari simili; allocazione dinamica delle risorse, che in realtà significa regolare la profondità del modello in base alla complessità del contenuto specifico. Solo con un'ottimizzazione di questo tipo si ottiene il risultato di 3,67 yuan/5 secondi per Douyin ContentV. 3. In termini di impatto applicativo, la produzione video tradizionale è un gioco ad alto investimento: attrezzature, location, attori, post-produzione, è normale che un video pubblicitario di 30 secondi costi decine di migliaia di yuan. Ora l'AI ha compresso questo processo in un Prompt + pochi minuti di attesa, e può realizzare angolazioni e effetti speciali difficilmente raggiungibili con le riprese tradizionali. In questo modo, le barriere tecniche e finanziarie nella produzione video si trasformano in creatività e estetica, il che potrebbe promuovere una nuova ristrutturazione dell'economia dei creatori. La domanda è: dopo aver parlato di tutte queste variazioni nella domanda di tecnologia web2AI, quale relazione c'è con web3AI? 1. In primo luogo, il cambiamento nella struttura della domanda di potenza di calcolo: in passato, l'AI si basava sulla scala della potenza di calcolo, chi aveva più cluster GPU omogenei vinceva, ma la generazione video multimodale richiede una combinazione diversificata di potenza di calcolo, il che potrebbe generare domanda per potenza di calcolo distribuita inutilizzata, così come per vari modelli di micro-ottimizzazione distribuiti, algoritmi e piattaforme di inferenza; 2. In secondo luogo, la domanda di etichettatura dei dati aumenterà: generare un video di livello professionale richiede: descrizioni di scena precise, immagini di riferimento, stili audio, traiettorie di movimento della telecamera, condizioni di illuminazione, ecc., che diventeranno nuove esigenze di etichettatura dei dati professionali. Utilizzando modalità di incentivazione web3, si possono stimolare fotografi, tecnici del suono, artisti 3D, ecc. a fornire dati professionali, migliorando la capacità di generazione video AI con dati etichettati di nicchia; 3. Infine, è importante notare che quando l'AI passa da una distribuzione centralizzata di risorse su larga scala a una collaborazione modulare, ciò rappresenta una nuova domanda per piattaforme decentralizzate. A quel punto, potenza di calcolo, dati, modelli e incentivi si combineranno per formare un volano auto-rafforzante, portando così a una grande integrazione tra scenari web3AI e web2AI.

Negli ultimi giorni, il mercato secondario di @plumenetwork $PLUME ha mostrato buone performance, confermando un fatto: nel mercato Crypto attuale, se si riesce a collegare il proprio progetto alla famiglia Trump, si può ottenere una stabilità garantita? Ma di cosa si tratta esattamente? Recentemente, Plume ha annunciato una collaborazione importante con World Liberty Finance (WLFI) @worldlibertyfi, fondata dalla famiglia Trump, diventando il primo a integrare USD1 nelle riserve del suo stablecoin nativo pUSD. USD1 è uno stablecoin sostenuto dalla famiglia Trump, ancorato 1:1 a titoli di stato americani, con una capitalizzazione attuale di 2,2 miliardi di dollari, e un volume di scambi nelle ultime 24 ore che si posiziona al secondo posto nel mercato degli stablecoin, subito dopo USDT. In altre parole, USD1 non è un normale progetto di stablecoin, ma ha il supporto della famiglia Trump e della SEC. In questo contesto di un governo favorevole alle criptovalute, ciò equivale a una "corsia preferenziale" per il settore RWA. Quali sono i punti salienti di questa collaborazione? 1) L'adozione di RWA per applicazioni commerciali su larga scala da parte di istituzioni è ormai un dato di fatto: in precedenza, MGX, sostenuta dagli Emirati Arabi Uniti, ha già utilizzato USD1 per regolare un investimento di 2 miliardi di dollari in Binance, dimostrando che la narrativa RWA ha già trovato applicazioni commerciali significative. Pertanto, per Plume, l'integrazione di USD1 non porta solo a un supporto di liquidità di 2,2 miliardi di dollari, ma significa anche che RWA è emersa dal puro scenario DeFi per diventare un'infrastruttura in grado di attrarre enormi capitali dal settore finanziario tradizionale. In sostanza, rappresenta un salto da una "prova di concetto" a una "commercializzazione concreta"; 2) C'è incertezza nella configurazione del mercato degli stablecoin: USD1 ha raggiunto una capitalizzazione di mercato da zero a 2,2 miliardi di dollari, e il suo volume di scambi nelle ultime 24 ore supera quello di USDC, posizionandosi al secondo posto. Una crescita così rapida dimostra che il duopolio di USDT e USDC può essere facilmente scosso da USD1, che ha un "supporto politico". Chiaramente, Plume ha cercato di integrarsi per prima con USD1 per posizionarsi in anticipo nel nuovo assetto del mercato degli stablecoin. Mentre altri progetti RWA sono ancora indecisi tra USDT e USDC, Plume si è già schierata dalla parte della certezza politica; In sintesi: nell'attuale ambiente in cui le Crypto sono facilmente influenzate dalle politiche, a volte, il "politicamente corretto" può portare a rendimenti straordinari a breve termine più di quanto possa fare l'innovazione tecnologica. L'entusiasmo del mercato per i concetti legati alla famiglia Trump ha già creato una logica di investimento consolidata, e questo periodo di benefici politici a breve termine sarà sicuramente sfruttato. Naturalmente, un ambiente politico favorevole può essere considerato solo un catalizzatore a breve termine; a lungo termine, il progetto deve comunque affrontare la prova dei fondamentali. In particolare, se l'ecosistema RWA sarà in grado di integrare realmente più asset tradizionali sulla blockchain e se sarà in grado di innovare prodotti differenziati all'interno di un quadro normativo.

Osservando recentemente l'industria dell'AI, ho notato un cambiamento sempre più "discesista": dalla precedente concentrazione sulla potenza di calcolo e sul consenso mainstream dei "grandi" modelli, si è evoluta una branca che tende verso modelli locali più piccoli e calcolo edge. Questo è evidente dall'Apple Intelligence che copre 500 milioni di dispositivi, al lancio da parte di Microsoft di un piccolo modello da 3,3 miliardi di parametri specifico per Windows 11, fino alle operazioni "offline" dei robot di Google DeepMind, e così via. Quali saranno le differenze? L'AI cloud si basa sulla scala dei parametri e sui dati di addestramento, la capacità di spendere è la principale competitività; l'AI locale si basa sull'ottimizzazione ingegneristica e sull'adattamento ai contesti, progredendo ulteriormente nella protezione della privacy, affidabilità e praticità. (Il problema dell'illusione dei modelli generali influenzerà gravemente la penetrazione nei contesti verticali) Questo in realtà offre maggiori opportunità per l'AI web3; quando tutti si concentravano sulla capacità di "generalizzazione" (calcolo, dati, algoritmi), erano naturalmente monopolizzati dalle tradizionali grandi aziende, e cercare di competere con Google, AWS, OpenAI e simili con il concetto di decentralizzazione è semplicemente un'illusione, dato che non si ha vantaggio in termini di risorse, tecnologia e nemmeno una base utenti. Ma nel mondo dei modelli localizzati + calcolo edge, la situazione per i servizi basati su tecnologia blockchain cambia notevolmente. Quando i modelli AI vengono eseguiti sui dispositivi degli utenti, come si può dimostrare che i risultati prodotti non siano stati manomessi? Come realizzare la cooperazione dei modelli proteggendo la privacy? Questi problemi sono esattamente i punti di forza della tecnologia blockchain... Ho notato alcuni nuovi progetti legati all'AI web3, come il protocollo di comunicazione dati Lattica recentemente lanciato da @Gradient_HQ con un investimento di 10 milioni da Pantera, per risolvere il problema del monopolio e della scatola nera delle piattaforme AI centralizzate; @PublicAI_ ha realizzato un dispositivo per le onde cerebrali, HeadCap, per raccogliere dati umani reali, costruendo un "livello di verifica artificiale", già con 14 milioni di entrate; in effetti, stanno tutti cercando di risolvere il problema della "credibilità" dell'AI locale. In una frase: solo quando l'AI scenderà realmente in ogni dispositivo, la cooperazione decentralizzata passerà da concetto a necessità?