<现在竞争的不是模型，而是数据> 人工智能行业的核心不再是计算或模型，而是“高质量数据”。就像人类文明在过去通过石油进步一样，人工智能也需要一种新的“燃料”来向前推进。正如石油在二战前后被用作能源和材料，导致了快速的工业化，数据的获取和处理方式将决定人工智能时代的领导地位。 埃隆·马斯克今年早些时候也提到过这一点。“我们已经耗尽了人类知识在人工智能学习中的累积总和。”确实，像GPT这样的模型通过抓取网站、书籍、代码和图像的公共数据迅速成长。然而，现在我们需要的是新的数据形式，这些数据要么是受版权保护的，要么根本不存在。 例如，在自动驾驶和机器人等领域，我们需要基于多传感器集成的复杂数据，如摄像头、雷达和激光雷达，以及在真实环境中收集的案例数据，这些数据在网络上并不存在。 更大的问题是“如何将它们很好地结合起来”，而不是技术本身。成千上万的人需要在分散的情况下收集、标记和更新数据，而迄今为止使用的集中方法难以处理这种多样性和规模。因此，人工智能行业越来越趋向于认为去中心化的方法是解决方案。 这就是“Poseidon (@psdnai)”发挥作用的地方。Poseidon不仅仅是一个数据仓库；它是一个基础设施，接收、验证和精炼现实世界的数据，以创建可以在没有版权担忧的情况下使用的训练数据集。 比喻来说，Poseidon就像一个“石油精炼厂”。它将原始数据精炼成人工智能可以用于学习的燃料。整个过程在@StoryProtocol上运行。它透明地记录了链上谁提供了数据、在什么条件下以及谁使用了这些数据。提供数据的人获得公平的补偿，而人工智能开发者可以安心使用这些数据。 Poseidon将通过数据层实现创新，而不是通过GPU或模型，可能是将web3技术应用于web2行业的最佳例子。

<为什么Sonic来到韩国?> 今年早些时候，@SonicLabs激发了DeFi爱好者的热情。在一个迅速改造的链上，怀旧的DeFi产品卷土重来。当时，有人说大约2亿个$S代币将根据积分分发，占总供应量的约6%，引发了巨大的炒作。 然而，随着全球对DeFi专用链的兴趣减退，Sonic可能知道海外愿意承担这种交易量的用户并不多。 最终，我认为唯一可以期待反应的市场是“韩国”，这就是此次活动的策划原因。然而，韩国投资者现在已经受过教育，这将不再像以前那么简单。 聚集在活动上的大多数人都是空投农民，从项目的角度来看，参与者被视为“负担”。 最终，如果他们不与真正体现DeFi精神的产品竞争，我相信重新获得关注将会很困难。就个人而言，我觉得很遗憾看到我曾经喜欢的Sonic被推向了聚光灯之外，就像Vera一样。

<故事，获得新动能> 一个新人物加入了@StoryProtocol，正在通过IP代币化重塑内容行业。 他是Sandeep Chinchali，德克萨斯大学奥斯汀分校的教授，专注于人工智能、机器人技术和分布式系统的专家。 Sandeep Chinchali曾是NASA的研究员，在斯坦福大学研究生成性人工智能和云机器人，目前是德克萨斯大学奥斯汀分校的教授，专注于自动驾驶和分布式机器学习模型。 在他的研究中，他直接在车辆中安装黑匣子以收集真实世界的数据，分析被称为“长尾”事件的稀有场景。他通过标记这些数据并在深度学习TPU硬件上训练轻量级AI模型，深刻认识到数据质量和稀缺性的重要性。 在这个过程中，他向自己提出了一个问题。 “为了让AI在现实中正常运作，它需要高质量的数据，而不仅仅是模型。为了自愿收集这些数据，必须有有效的激励结构。” 他在Story找到了答案。 @StoryProtocol将数据定义为不仅仅是资源，而是IP，并正在构建一个链上奖励系统。 稀有数据收集 → 标记 → 合成 → 链上注册 → 版权分配 每一步都在链上透明追踪。Sandeep教授这样解释。 “我在Story上注册了我的行车记录仪捕捉到的稀有驾驶场景，我的朋友为其标记。基于此，AI生成合成数据，在每一步生成连接的IP，版权自动分配给所有贡献者。” 作为Story的首席AI官，Sandeep Chinchali教授将领导整体AI战略、链上学习数据基础设施以及分布式数据奖励系统的设计。他将数据的价值定义为： “数据是新的IP。”

<RedStone 采访> RedStone 是一个模块化区块链预言机项目，为超过 70 条链上的 1,250 多种资产提供安全、快速和高效的数据馈送。 其架构将链外数据收集与链上交付分开，支持拉取和推送机制。这种设计使开发者能够在燃气成本和实时性能之间进行优化。 今晚 10 点 KST，我们将与 RedStone 的创始人一起，听取他们对快速增长的稳定币和 RWA 市场的愿景和策略。 👉

<由AI创建的内容是真的吗?> Verify by @Mira_Network 是回答这个问题的基础设施。它通过三个专业的验证模型评估每个声明，将结果分类为“真实”、“虚假”或“无共识”。 如果所有模型得出相同的结论，则被视为可靠结果；如果它们不同，则会引发怀疑。这不仅仅是找到正确答案，而是将“不确定性”本身作为数据提供。 Verify 不仅仅是一个简单的演示；它是一个“信任基础设施”。它通过API提供后端，允许公司检测AI生成内容的真实性，自动过滤虚假信息，并在必要时进行人工审核。

<观看SharpLink Gaming的想法> 感觉ConsenSys正在引领潮流，使“以太坊金融战略”成为一个重要趋势。SharpLink Gaming通过PIPE筹集了约5000亿韩元，正在稳步积累以太坊，与比特币金融战略的不同之处在于，以太坊可以通过资产管理产生利润，而不仅仅是简单持有。 我好奇的是他们将如何管理所积累的以太坊。通过@SharpLinkGaming的案例，可以确认他们是通过Figment基于LST或LRT进行资产管理的。 Figment是以太坊顶级验证者之一，为机构投资者运营专用的金库，提供稳定的质押回报。像@Obol_Collective这样的项目帮助大型运营商更稳定和高效地进行验证，类似于Figment。 随着越来越多的机构采用以太坊战略，我相信以太坊的供应将不可避免地集中在这些特定于机构的验证者上。尤其是由于风险管理对机构至关重要，他们往往非常保守地运营节点，以最小化停机或削减等风险。 例如，如果在使用单个验证者密钥运行节点时发生自然灾害，可能会导致不仅失去未来的奖励，还会失去质押的本金。为了降低这种风险，对将验证者密钥分布在多个节点上的基础设施的需求，即DVT（DVT：分布式验证者技术），预计将继续增长。 以太坊和Solana之间的决定性基础设施差异在于其去中心化的计算结构。它旨在通过至少5-6个客户端避免单点故障，即使世界末日也不例外。为了让机构能够正确地驾驭这一以太坊叙事，他们需要制定策略，以减少验证者层的单点故障，像@Obol_Collective这样的项目正是这一努力的中心。 最终，随着越来越多的公司选择以太坊金融战略，能够帮助他们更好地进行验证或简化资产管理的项目的需求自然会增加。

我没想到韩国对稳定币的兴趣会如此之高。仅 NH Nonghyup Bank 就有 300 多名员工参与其中。我再次感觉到加密市场仍处于起步阶段。

<全球风险投资的投资语法已经改变> 如今，全球风险投资公司正在投资希望将数字资产作为战略资产的公司。Pantera 最近创建了一个 DAT（数字资产国库）基金，投资于 Cantor Equity Partners （CEP） 等公司，据说该公司的收益是其资产净值 （NAV） 的 1.5 至 10 倍。 最后，创建了一个以公司和私募股权基金为中心的新元。我们在这里可以考虑的是提前了解这些公司未来会将哪些代币作为战略资产。 例如，像 @StoryProtocol 这样的项目似乎可能会被纳入 Grayscale 管理的 AI 基金，如果像 @DCGco 这样认真对待 AI 的 VC 创建一个单独的 AI ETF，就有可能在战略上将 $IP、$TAO 和 $Flock 等 AI 币纳入其中。 看看当前的 Pantera 示例，我们看到比特币、以太坊、瑞波币、Avalanche、Hyperliquide 和 Sui 等主要代币。 因此，我认为寻找公司或基金可以作为中小盘股战略资产的候选人会更现实。

‘CLOBs on Blobs’ 为 Celestia 带来了巨大的收入机会。高性能交易场所正向模块化架构转变，而 Celestia 正在成为基于 CLOB 的交易所的首选 DA 层。 今晚 11 点 KST，我将在我的 YouTube 播客中邀请 @nickwh8te 和 @celestia 一起深入探讨这一转变的真正意义。

韩国市场仍然对新币充满热情，但经得起时间考验的硬币可能是更好的选择。@maplefinance