<Bây giờ không phải là mô hình, mà là dữ liệu đang cạnh tranh> Cốt lõi của ngành công nghiệp AI không còn là tính toán hay mô hình, mà là 'dữ liệu chất lượng cao.' Cũng như nền văn minh nhân loại đã tiến bộ nhờ dầu mỏ trong quá khứ, AI cũng cần một 'nhiên liệu' mới để tiến lên. Cũng như dầu mỏ đã được sử dụng như một nguồn năng lượng và vật liệu trước và sau Thế chiến II, dẫn đến sự công nghiệp hóa nhanh chóng, cách mà dữ liệu được bảo đảm và xử lý sẽ xác định vị thế lãnh đạo trong kỷ nguyên AI. Elon Musk cũng đã đề cập đến điều này vào đầu năm nay. "Chúng ta đã khai thác hết tổng hợp kiến thức của nhân loại trong việc học AI." Thật vậy, các mô hình như GPT đã phát triển nhanh chóng bằng cách thu thập dữ liệu công khai từ các trang web, sách, mã và hình ảnh. Tuy nhiên, bây giờ chúng ta cần những hình thức dữ liệu mới mà có thể được bảo vệ bản quyền hoặc không tồn tại chút nào. Ví dụ, trong các lĩnh vực như xe tự hành và robot, chúng ta cần dữ liệu phức tạp dựa trên sự tích hợp đa cảm biến, chẳng hạn như camera, radar và lidar, cũng như dữ liệu trường hợp được thu thập trong các môi trường thực tế, mà không tồn tại trên web. Vấn đề lớn hơn là 'làm thế nào để kết hợp chúng một cách tốt nhất' hơn là công nghệ bản thân. Hàng ngàn người cần thu thập, gán nhãn và cập nhật dữ liệu trong khi bị phân tán, và các phương pháp tập trung đã được sử dụng cho đến nay gặp khó khăn trong việc xử lý sự đa dạng và quy mô này. Do đó, ngành công nghiệp AI ngày càng hội tụ vào ý tưởng rằng một cách tiếp cận phi tập trung là giải pháp. Đây là lúc 'Poseidon (@psdnai)' phát huy vai trò. Poseidon không chỉ là một kho dữ liệu; nó là một cơ sở hạ tầng nhận, xác minh và tinh chế dữ liệu từ thế giới thực để tạo ra các tập dữ liệu huấn luyện có thể được sử dụng mà không lo ngại về bản quyền. Nói một cách ẩn dụ, Poseidon là một 'nhà máy lọc dầu.' Nó lấy dữ liệu thô và tinh chế nó thành nhiên liệu mà AI có thể sử dụng để học. Tất cả quá trình này hoạt động trên @StoryProtocol. Nó ghi lại một cách minh bạch trên chuỗi ai đã cung cấp dữ liệu, trong điều kiện nào, và ai đã sử dụng nó. Những người cung cấp dữ liệu nhận được sự bồi thường công bằng, và các nhà phát triển AI có thể sử dụng nó một cách yên tâm. Poseidon, sẽ đạt được sự đổi mới ở tầng dữ liệu thay vì thông qua GPU hoặc mô hình, có thể là ví dụ tốt nhất về việc áp dụng công nghệ web3 vào các ngành công nghiệp web2.

<Tại sao Sonic lại đến Hàn Quốc?> Đầu năm nay, @SonicLabs đã làm phấn khích trái tim của những người đam mê DeFi. Trên một chuỗi được cải tiến nhanh chóng, các sản phẩm DeFi mang tính hoài niệm đã trở lại. Vào thời điểm đó, có thông tin rằng khoảng 200 triệu token $S sẽ được phân phối dựa trên điểm số, chiếm khoảng 6% tổng cung, tạo ra một cơn sốt lớn. Tuy nhiên, khi sự quan tâm toàn cầu đối với các chuỗi chuyên biệt về DeFi đã giảm sút, Sonic có lẽ biết rằng không có nhiều người dùng ở nước ngoài sẽ chấp nhận khối lượng này. Cuối cùng, tôi nghĩ rằng thị trường duy nhất mà có thể mong đợi một phản ứng là 'Hàn Quốc', đó là lý do tại sao sự kiện này được lên kế hoạch. Tuy nhiên, các nhà đầu tư Hàn Quốc hiện nay đã được giáo dục, và sẽ không dễ dàng như trước. Hầu hết những người tham gia sự kiện là những người săn airdrop, và từ góc độ của dự án, những người tham gia được coi là một 'gánh nặng.' Cuối cùng, nếu họ không cạnh tranh với những sản phẩm chân chính thể hiện tinh thần của DeFi như trước, tôi tin rằng sẽ rất khó để lấy lại sự chú ý. Cá nhân tôi thấy thật đáng tiếc khi thấy Sonic, người mà tôi từng thích, bị đẩy ra khỏi ánh đèn sân khấu như Vera.

<Câu chuyện, Tăng cường động lực mới> Một nhân vật mới đã gia nhập @StoryProtocol, đang định hình lại ngành công nghiệp nội dung thông qua việc token hóa IP. Ông là Sandeep Chinchali, một giáo sư tại UT Austin và là chuyên gia về AI, robot và hệ thống phân tán. Sandeep Chinchali, một cựu nhà nghiên cứu của NASA, đã nghiên cứu về AI sinh tạo và robot đám mây tại Stanford, và hiện đang là giáo sư tại UT Austin, làm việc với lái xe tự động và các mô hình học máy phân tán. Trong quá trình nghiên cứu, ông đã lắp đặt các hộp đen trực tiếp trong các phương tiện để thu thập dữ liệu thực tế, phân tích các cảnh hiếm được biết đến với tên gọi 'sự kiện đuôi dài'. Ông đã nhận thức sâu sắc tầm quan trọng của chất lượng và sự khan hiếm của dữ liệu bằng cách gán nhãn cho dữ liệu này và đào tạo các mô hình AI nhẹ trên phần cứng TPU học sâu. Trong quá trình này, ông đã đặt ra một câu hỏi cho chính mình. "Để AI hoạt động đúng cách trong thực tế, nó cần dữ liệu chất lượng, không chỉ là các mô hình. Và để thu thập dữ liệu đó một cách tự nguyện, cần có một cấu trúc khuyến khích hiệu quả." Ông đã tìm thấy câu trả lời tại Story. @StoryProtocol định nghĩa dữ liệu không chỉ đơn thuần là một tài nguyên mà còn là IP, và đang xây dựng một hệ thống thưởng trên chuỗi. Thu thập dữ liệu hiếm → Gán nhãn → Tổng hợp → Đăng ký trên chuỗi → Phân phối tiền bản quyền Mỗi bước đều được theo dõi một cách minh bạch trên chuỗi. Giáo sư Sandeep giải thích như sau. "Tôi đăng ký một cảnh lái xe hiếm được ghi lại bởi camera hành trình của tôi trên Story, và một người bạn gán nhãn cho nó. Dựa trên điều này, AI tạo ra dữ liệu tổng hợp, tạo ra IP liên kết ở mỗi bước, và tiền bản quyền được phân phối tự động cho tất cả các người đóng góp." Với vai trò là Giám đốc AI của Story, Giáo sư Sandeep Chinchali sẽ dẫn dắt chiến lược AI tổng thể, cơ sở hạ tầng dữ liệu học trên chuỗi, và thiết kế một hệ thống thưởng dữ liệu phân tán. Ông định nghĩa giá trị của dữ liệu như sau. "Dữ liệu là IP mới."

<Phỏng vấn RedStone> RedStone là một dự án oracle blockchain mô-đun cung cấp các nguồn dữ liệu an toàn, nhanh chóng và tiết kiệm chi phí cho hơn 1.250 tài sản trên hơn 70 chuỗi. Kiến trúc của nó tách biệt việc thu thập dữ liệu ngoài chuỗi với việc cung cấp trên chuỗi, hỗ trợ cả cơ chế kéo và đẩy. Thiết kế này mang lại cho các nhà phát triển sự linh hoạt để tối ưu hóa giữa chi phí gas và hiệu suất thời gian thực. Tối nay lúc 10 giờ tối KST, chúng tôi sẽ có mặt cùng với người sáng lập RedStone để nghe về tầm nhìn và chiến lược của họ cho thị trường stablecoin và RWA đang phát triển nhanh chóng. 👉

<Nội dung được tạo bởi AI có thật không?> Verify của @Mira_Network là cơ sở hạ tầng trả lời câu hỏi này. Nó đánh giá từng tuyên bố thông qua ba mô hình xác minh chuyên biệt, phân loại kết quả là 'đúng', 'sai' hoặc 'không có sự đồng thuận'. Nếu tất cả các mô hình đạt được cùng một kết luận, nó được coi là một kết quả đáng tin cậy; nếu chúng khác nhau, điều đó sẽ dấy lên nghi ngờ. Không chỉ đơn thuần là tìm ra câu trả lời đúng, mà còn cung cấp 'sự không chắc chắn' như một dữ liệu. Verify không chỉ là một bản demo đơn giản; nó là một 'cơ sở hạ tầng tin cậy'. Nó cung cấp một backend qua API, cho phép các công ty phát hiện tính xác thực của nội dung do AI tạo ra, tự động lọc thông tin sai lệch và kết nối để xem xét bởi con người khi cần thiết.

Tôi không ngờ rằng sự quan tâm đến stablecoin sẽ cao như vậy ở Hàn Quốc. Chỉ riêng hơn 300 nhân viên của Ngân hàng NH Nonghyup đã tham gia. Một lần nữa tôi cảm thấy rằng thị trường tiền điện tử vẫn đang ở giai đoạn sơ khai.

<Ngữ pháp đầu tư của các VC toàn cầu đã thay đổi> Ngày nay, các quỹ đầu tư mạo hiểm toàn cầu đang đầu tư vào các công ty muốn kết hợp tài sản kỹ thuật số làm tài sản chiến lược. Pantera gần đây đã tạo ra một quỹ DAT (Kho bạc tài sản kỹ thuật số) để đầu tư vào các công ty như Cantor Equity Partners (CEP), được cho là đang kiếm được với mức phí bảo hiểm gấp 1,5 đến 10 lần giá trị tài sản ròng (NAV) của nó. Cuối cùng, một meta mới tập trung vào các tập đoàn và quỹ đầu tư tư nhân đã được tạo ra. Những gì chúng ta có thể nghĩ đến ở đây là tìm hiểu trước những đồng tiền nào mà các công ty này sẽ đưa vào làm tài sản chiến lược trong tương lai. Ví dụ: có vẻ như các dự án như @StoryProtocol có thể được đưa vào quỹ AI do Grayscale quản lý và nếu các nhà đầu tư mạo hiểm nghiêm túc với AI như @DCGco tạo ra một ETF AI riêng biệt, có khả năng các đồng tiền AI như $IP, $TAO và $Flock có thể được đưa vào một cách chiến lược. Nhìn vào ví dụ Pantera hiện tại, chúng ta thấy các đồng tiền lớn như Bitcoin, Ethereum, Ripple, Avalanche, Hyperliquide và Sui. Vì vậy, tôi nghĩ sẽ thực tế hơn nếu tìm kiếm một ứng cử viên mà một công ty hoặc quỹ có thể đưa vào như một tài sản chiến lược trong số các cổ phiếu vốn hóa trung bình/nhỏ.

‘CLOBs trên Blobs’ đánh dấu một cơ hội doanh thu lớn cho Celestia. Các sàn giao dịch hiệu suất cao đang chuyển sang kiến trúc mô-đun, và Celestia đang nổi lên như là lớp DA hàng đầu cho các sàn giao dịch dựa trên CLOB. Tối nay lúc 11 giờ tối KST, tôi sẽ tổ chức @nickwh8te từ @celestia trên podcast YouTube của mình để khám phá ý nghĩa thực sự của sự chuyển mình này.

Thị trường Hàn Quốc vẫn nhiệt tình với những đồng tiền mới, nhưng những đồng tiền đã vượt qua bão trong một thời gian dài có thể là lựa chọn tốt hơn. @maplefinance