<Acum nu modelul, ci datele sunt competitive> Nucleul industriei AI nu mai este calculul sau modelele, ci "date de înaltă calitate". La fel cum civilizația umană a avansat prin petrol în trecut, AI are nevoie și de un nou "combustibil" pentru a merge mai departe. La fel cum petrolul a fost folosit ca sursă de energie înainte și după cel de-al Doilea Război Mondial, ceea ce a dus la o industrializare rapidă, modul în care datele sunt securizate și procesate va determina poziția de lider în era AI. Elon Musk a menționat acest lucru la începutul acestui an. "Am epuizat suma cumulată a cunoștințelor umane în învățarea AI." Este adevărat că modele precum GPT au crescut rapid prin extragerea datelor publice de pe site-uri web, cărți, cod și imagini. Cu toate acestea, acum avem nevoie de noi forme de date care fie sunt protejate prin drepturi de autor, fie nu există deloc. De exemplu, în domenii precum vehiculele autonome și robotica, avem nevoie de date complexe bazate pe integrarea mai multor senzori, cum ar fi camere, radare și lidare, precum și de date de caz colectate în medii reale, care nu există pe web. Problema mai mare este "cum să le combinăm bine" mai degrabă decât tehnologia în sine. Mii de oameni trebuie să colecteze, să eticheteze și să actualizeze datele în timp ce sunt împrăștiate, iar metodele centralizate utilizate până acum se luptă să gestioneze această diversitate și scară. Prin urmare, industria AI converge din ce în ce mai mult pe ideea că o abordare descentralizată este soluția. Aici intră în joc "Poseidon (@psdnai)". Poseidon nu este doar un depozit de date; Este o infrastructură care primește, verifică și rafinează date din lumea reală pentru a crea seturi de date de antrenament care pot fi utilizate fără probleme de drepturi de autor. Ca să spunem metaforic, Poseidon este o "rafinărie de petrol". Preia date brute și le rafinează în combustibil pe care AI îl poate folosi pentru învățare. Tot acest proces funcționează pe @StoryProtocol. Înregistrează în mod transparent în lanț cine a furnizat datele, în ce condiții și cine le-a folosit. Cei care furnizează date primesc o compensație echitabilă, iar dezvoltatorii AI le pot folosi cu liniște sufletească. Poseidon, care va realiza inovație la nivel de date, mai degrabă decât prin GPU-uri sau modele, ar putea fi cel mai bun exemplu de aplicare a tehnologiei web3 în industriile web2.

<De ce a venit Sonic în Coreea?> La începutul acestui an, @SonicLabs entuziasmat inimile degeneraților DeFi. Pe un lanț rapid reînnoit, produsele DeFi nostalgice au revenit. La acea vreme, s-a spus că aproximativ 200 de milioane de jetoane $S vor fi distribuite în funcție de puncte, ceea ce a reprezentat aproximativ 6% din oferta totală, creând un hype semnificativ. Cu toate acestea, pe măsură ce interesul global pentru lanțurile specializate DeFi a scăzut, Sonic știe probabil că nu există mulți utilizatori din străinătate care vor prelua acest volum. În cele din urmă, cred că singura piață în care se poate aștepta o reacție este "Coreea", motiv pentru care a fost planificat acest eveniment. Cu toate acestea, investitorii coreeni sunt acum educați și nu va fi la fel de ușor ca înainte. Majoritatea celor adunați la eveniment sunt fermieri de airdrop, iar participanții din perspectiva proiectului sunt văzuți ca o "responsabilitate". În cele din urmă, dacă nu concurează cu produse autentice care întruchipează spiritul DeFi ca înainte, cred că va fi dificil să recâștigi atenția. Personal, mi se pare nefericit să-l văd pe Sonic, pe care îl plăceam, fiind dat afară din lumina reflectoarelor ca Vera.

<Povestea, câștigând un nou impuls> O nouă figură s-a alăturat @StoryProtocol, care remodelează industria de conținut prin tokenizarea IP. El este Sandeep Chinchali, profesor la UT Austin și expert în inteligență artificială, robotică și sisteme distribuite. Sandeep Chinchali, fost cercetător NASA, a studiat AI generativă și robotică cloud la Stanford, iar în prezent este profesor la UT Austin, ocupându-se de conducerea autonomă și modelele de învățare automată distribuită. În timpul cercetărilor sale, a instalat cutii negre direct în vehicule pentru a colecta date din lumea reală, analizând scene rare cunoscute sub numele de evenimente "cu coadă lungă". El și-a dat seama profund de importanța calității și rarității datelor prin etichetarea acestor date și antrenarea modelelor AI ușoare pe hardware TPU de învățare profundă. În acest proces, și-a pus o întrebare. "Pentru ca AI să funcționeze corect în realitate, are nevoie de date de calitate, nu doar de modele. Și pentru a colecta aceste date în mod voluntar, este necesară o structură eficientă de stimulare." A găsit răspunsul la Story. @StoryProtocol definește datele nu doar ca o resursă, ci ca IP și construiește un sistem de recompensă on-chain. Colectarea datelor rare → Etichetarea → Sinteza → Înregistrarea în lanț → Distribuirea redevențelor Fiecare pas este urmărit în mod transparent pe lanț. Profesorul Sandeep explică după cum urmează. "Înregistrez o scenă rară de conducere surprinsă de camera mea de bord pe Story, iar un prieten o etichetează. Pe baza acestui lucru, AI creează date sintetice, generând IP conectat la fiecare pas, iar redevențele sunt distribuite automat tuturor contribuitorilor." În calitate de Chief AI Officer al Story, profesorul Sandeep Chinchali va conduce strategia generală AI, infrastructura de date de învățare în lanț și proiectarea unui sistem de recompensă a datelor distribuite. El definește valoarea datelor după cum urmează. "Datele sunt noul IP."

<Interviu RedStone> RedStone este un proiect modular de oracle blockchain care oferă fluxuri de date sigure, rapide și eficiente din punct de vedere al costurilor pentru peste 1.250 de active din peste 70 de lanțuri. Arhitectura sa separă colectarea datelor în afara lanțului de livrarea în lanț, acceptând atât mecanisme de tragere, cât și de împingere. Acest design oferă dezvoltatorilor flexibilitatea de a optimiza costurile de gaz și performanța în timp real. În această seară, la ora 22:00 KST, ni se va alătura fondatorul RedStone pentru a afla despre viziunea și strategiile lor pentru piețele de stablecoin și RWA în creștere rapidă. 👉

<Este real conținutul creat de AI?> Verificați prin @Mira_Network este infrastructura care răspunde la această întrebare. Acesta evaluează fiecare afirmație prin trei modele de verificare specializate, clasificând rezultatele ca "adevărate", "false" sau "fără consens". Dacă toate modelele ajung la aceeași concluzie, este considerat un rezultat fiabil; dacă diferă, ridică un steag de suspiciune. Nu este vorba doar de a găsi răspunsul corect, ci de a oferi "incertitudinea" în sine ca date. Verify nu este doar o simplă demonstrație; este o "infrastructură de încredere". Oferă un backend prin API, permițând companiilor să detecteze autenticitatea conținutului generat de AI, să filtreze automat dezinformarea și să se conecteze pentru revizuire umană atunci când este necesar.

<Gânduri despre vizionarea jocurilor SharpLink> Se pare că ConsenSys este lider, făcând din "strategia financiară Ethereum" o tendință semnificativă. SharpLink Gaming acumulează în mod constant Ethereum prin strângerea a aproximativ 500 de miliarde de woni prin PIPE, iar diferența față de strategia financiară Bitcoin este că Ethereum poate genera profituri prin gestionarea activelor dincolo de simpla deținere. Ceea ce sunt curios este cum vor gestiona Ethereum pe care l-au adunat. Privind cazul @SharpLinkGaming, se poate confirma că gestionează active bazate pe LST sau LRT prin Figment. Figment este unul dintre cei mai buni validatori pe Ethereum și operează un seif dedicat investitorilor instituționali, oferind randamente stabile de staking. Proiecte precum @Obol_Collective ajută operatorii mari să valideze mai stabil și mai eficient, similar cu Figment. Pe măsură ce tot mai multe instituții adoptă strategii Ethereum, cred că oferta de Ethereum se va concentra inevitabil pe acești validatori specifici instituției. Mai ales că managementul riscului este esențial pentru instituții, acestea tind să opereze nodurile foarte conservator pentru a minimiza riscurile precum timpul de nefuncționare sau reducerea. De exemplu, dacă are loc un dezastru natural în timp ce rulați un nod cu o singură cheie de validare, ar putea duce la pierderea nu numai a recompenselor viitoare, ci și a principalului mizat. Pentru a reduce astfel de riscuri, se așteaptă ca cererea de infrastructură care distribuie chei de validare pe mai multe noduri, și anume DVT (DVT: Distributed Validator Technology), să continue să crească. Diferența decisivă de infrastructură dintre Ethereum și Solana este structura sa de calcul descentralizată. Este conceput pentru a evita punctele unice de eșec prin cel puțin 5-6 clienți, chiar dacă lumea s-ar sfârși. Pentru ca instituțiile să meargă în mod corespunzător pe această narațiune Ethereum, trebuie să elaboreze strategii pentru a reduce punctele unice de eșec la nivelul validatorului, cu proiecte precum @Obol_Collective în centrul acestui efort. În cele din urmă, pe măsură ce mai multe companii aleg strategia financiară Ethereum, cererea de proiecte care le pot ajuta să valideze mai bine sau să simplifice gestionarea activelor va crește în mod natural.

Nu mă așteptam ca interesul pentru monedele stabile din Coreea să fie atât de mare. Peste 300 de angajați au participat numai la NH Nonghyup Bank. Simt încă o dată că piața cripto este încă la început.

<Gramatica investițiilor companiilor globale de capital de risc s-a schimbat> În zilele noastre, VC-urile globale investesc în companii care doresc să încorporeze active digitale ca active strategice. Pantera a creat recent un fond DAT (Digital Asset Treasury) și a investit în companii precum Cantor Equity Partners (CEP) și se spune că profită cu o primă de 1,5 până la 10 ori valoarea activului net (VAN). În cele din urmă, a fost creat un nou meta centrat pe companii și fonduri de capital privat. Ceea ce ne putem gândi aici este să aflăm în avans ce monede vor include aceste companii ca active strategice în viitor. De exemplu, se pare că proiecte precum @StoryProtocol ar putea fi incluse în fondul AI gestionat de Grayscale, iar dacă VC-urile care sunt serioase în ceea ce privește AI, cum ar fi @DCGco, creează un ETF AI separat, există posibilitatea ca monedele AI, cum ar fi $IP, $TAO și $Flock, să fie incluse strategic. Dacă vă uitați la cazul actual Pantera, puteți vedea monede majore precum Bitcoin, Ethereum, Ripple, Avalanche, Hyperliquid și Sui. Prin urmare, cred că ar fi mai realist să căutăm candidați pe care companiile și fondurile îi pot include ca active strategice în rândul companiilor cu capitalizare medie/mică.

"CLOBs on Blobs" marchează o oportunitate masivă de venituri pentru Celestia. Locurile de tranzacționare de înaltă performanță se îndreaptă către arhitecturi modulare, iar Celestia devine stratul DA de referință pentru bursele bazate pe CLOB. Voi găzdui @nickwh8te din @celestia pe podcastul meu de pe YouTube în această seară la ora 23:00 KST pentru a mă scufunda în ceea ce înseamnă cu adevărat această schimbare.

Piața coreeană este încă entuziasmată de monedele noi, dar monedele care au rezistat furtunilor pentru o lungă perioadă de timp ar putea fi alegerea mai bună. @maplefinance