Populære emner
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
De fleste observatører følger modellens størrelse og seire på ledertavlen.
Den virkelige historien er sammenbruddet i prisen på intelligens, og flaskehalsen som flyttes til makt og kontroll over arbeidsflyten.
Resultatet er et marked som priser resultater gjennom agenter, og belønner den som eier elektroner og utførelse. Vår versjon av @tengyanAI AI-kart for 2026. 🧵
Vår avhandling begynte å gå på plass da vi behandlet modell-IQ som kraft.
Kostnadene går til null ved stikkontakten, verdien konsentreres i nettet og i apparatene folk bruker daglig.
I AI betyr det at strøminnkjøp og arbeidsflyteierskap setter marginen.
Kraft, ikke brikker, styrer nå fremgang.
Gigawattplanlegging og nettforbindelser definerer kapasitet. Kjernekraft gjenoppretter pålitelig grunnlast.
Gir du den begrensningen, får du varig prismakt.
Tokenprisene faller raskt, så lagene har råd til lengre tanker per oppgave.
Mer tankegang og flere sjekker gjør AI om til arbeidskraft, så følger fakturering resultatene i stedet for seter.
Når agentene utfører arbeidet, blir verdienheten et lukket sløyfe-resultat.
Model Advantage komprimeres fordi destillasjon og modellstjeling er enkle.
Kontroll over arbeidsflyten, sammen med private resultatdata, blir vollgraven.
Eie brukerens prosess, og overskuddet tilfaller deg.
Agenter introduserer en ledelsesinversjon. Arbeidskostnadene nærmer seg null, ansvarskostnadene dominerer.
Trust krever revisjonsspor og håndheving av retningslinjer som resonnerer over intensjon.
Resultatprisene skalerer når verifiseringen er native.
Prompt-triksene forsvinner, kontekstutviklingen vinner.
Designvariabelen blir hva systemet ser og hvor lenge det tenker, ikke en smart trylleformel.
Proaktive lagkamerater vil observere arbeidet og foreslå handlinger, og mesteparten av brukertiden vil flytte seg til å godta eller redigere.
166
Topp
Rangering
Favoritter
