@ccataliniによる素晴らしいスレッド 私はこれを「イノベーターのジレンマ」のレンズを通して見ており、ブロックチェーンは、インターネットが銀行とお金をどのように変革しているかという長いプロセスにおける最後の主要な特徴であると見なしています。これらのプロセスは通常、数十年、場合によっては数百年にわたって展開されるため、このように組み立てるのが妥当です。 ステーブルコインは、この変革の最新の部分として、次のいずれかとして理解できます。 a) 破壊的 – 銀行とお金の競争をまったく新しいパラダイムと評価指標にシフトします。ユーザーは、以前は重要ではなかったパフォーマンス指標に基づいてシステムを採用しており、新規プレーヤーのほとんどは既存企業ではありません。つまり、銀行は脇に追いやられ、フィンテック(Stripeがその代表例)に取って代わられ、新しいプレーヤーはまだ生み出されていないということです。パートナーの価値ネットワークも変化します。破壊的テクノロジーは、異なる考え方が必要であり、ニッチ市場から始まることが多いため、既存の企業にとって実装が困難です。 b) 増分 – ここでは、最大の既存企業が依然として支配的です。一部のフィンテックは同じレベルに上昇する可能性がありますが、市場に参入する新規企業はごくわずかです。パートナーの価値ネットワークはほとんど変わっていません。インクリメンタルテクノロジーは、既存のパラダイムに適合するため、既存の企業にとって簡単に採用できます。 テクノロジーがセクターに破壊的になるかどうかを予測することは非常に困難です。 私は、インターネット→ブロックチェーン→ステーブルコインの弧を破壊的であると考える傾向があります。その方向に向かう兆候はたくさんありますが、この長いサイクルの中で、古い現職に取って代わる選手の波に貢献していきたいと思っています。 破壊的な理論がステーブルコインにも当てはまるのであれば、市場戦略に関係なく、相互運用性と競争は残ります。今日の銀行モデルを再現しようとする試みは、ユーザーが必然的に何か違うものを望んでいるため、失敗するでしょう。

1/ 暗号通貨は魂を失うことなく拡張できますか?簡単に言うと、競争と相互運用性が現実であれば、はい。より長い回答: 🧵

クリスチャンからのこのスレッドは、彼が主張する本当の点を埋めています。 Robinhood、Coinbase、Circle、Stripe はすべて、可能な限り広範なネットワークを構築するインセンティブを持っています。 成功の指標は、自分のチェーンを所有することではありません。 そのチェーンがAWSのようなハイパーアカルなインフラストラクチャになっているのです

Stripeの新しいチェーンに関する@ccataliniの強力なポイント:ステーブルコイン発行者は、すべてのチェーンで発行し、独自のミントバーン「メタチェーン」(CCTP)を実行することでチェーンをコモディティ化しようとするか、支払い/交換手数料を最大化するためにチェーンを自分で立ち上げるかのどちらかです。 読む価値のあるスレッド全体。

アーリーアダプターからアーリーマジョリティに移行すると、一部のパワーユーザーが気に入らないものを出荷することになります。それが規模のコストです。

2/ 注目度のハードルは上がり続けており、AI はそれをより速く引き上げます。今なら誰でもまとめることができます。新しい筋肉は、*予測不可能だが、明らかに正しい次のトークン*です。

この時点では、未来が見えないように盲目でなければなりません。 バージョン番号、ロードマップ、機能セットを備えた安定したオブジェクトとしての従来のソフトウェアの時代は、ほとんど終わりました。私たちはおそらくそれを認めるのが遅いだけです。 将来のシステムは流動的で、環境的で、コンテキストと絡み合ったものになるでしょう。たとえば、実際の「アプリ」は機能ではなく、機能を呼び出します。話したり、ジェスチャーをしたり、ヒントをしたりしても、自分に合わせてパーソナライズされていない単一のインターフェイスを二度と学ぶ必要はありません。 私たちが知っていたソフトウェアの終焉は、近づいているのではなく、ここにあります。

1/ GPT-5 までの T マイナス 2 時間。本当のサスペンスは、それが何ができるかだけではなく、自動化をどのように加速するかです。AI は測定できるものはすべてむさぼり食い、反復するたびに測定できるものの地図が描き直されます。

1/ アフリカの為替干ばつは3つの数字で表れています:ドルは少しずつ流入しますが、~7,500億ドルの輸入、~900億ドルの債務クーポン、そして密かに~890億ドルの違法な資金がそれらをすぐに吸い戻します。エンドゲーム: 全員がレジの最後の 20 ドルを求めて列に並びます。

1/ AI は、特に物事が測定可能な場合、深い専門知識にアクセスするためのコストを削減します。スペシャリストは今のところ、優れた味覚とキュレーションのスキルの恩恵を受けていますが、ジェネラリストになる機会をつかむことが増えています。