Noong 2025, na-exploit ang KiloEx para sa $7.5M. Inilahad ng team ang $750K sa hacker upang ibalik ang 90% ng mga pondo. Apat na araw pagkatapos, ibinalik ng hacker ang lahat. Ipinanatili ng KiloEx ang kanyang pangako at sumang-ayon na huwag ipaglaban ang legal na aksyon. https://t.co/jvVddKOEAX

Noong 2014, ang Ethereum ay nag-organisa ng kanyang ICO sa halagang halos $0.31 bawat ETH. Ang isang pamumuhunan na $100 sa presyong iyon ay magkakaroon ng halos 322 ETH. Sa kasalukuyang presyo, ang $100 na iyon ay magkakaroon ng halagang higit sa kalahating milyon dolyar. https://t.co/32T9M82VW8

Noong 2021, kinuha ng isang tao ang $611 milyon mula sa Poly Network. Bumaba nang higit sa 24 oras, ang hacker ay nagpadala ng mensahe sa blockchain: "HANDA NA PARA IBAHIN ANG PANGKABUHAYAN!" Pagkatapos ay nagsimula siya na ibalik ang perang kinuha, at sa huli ay ibinigay niya ang halos lahat nito. https://t.co/dcDTwrR5UZ

Nagkakaroon ba ng pagbagsak ang AI boom? Ang Nasdaq ay may pinakamasamang buwan nito sa huling isang taon. Ilang linggo ang nakalipas, ang Nasdaq at S&P 500 ay nasa record highs. Pagkatapos ay dumating ang Oktubre. Bumagsak ang Alphabet ng higit sa 12% sa isang araw pagkatapos ng earnings, nawala ang halos kalahati ng trilyon dolyar. Bumagsak din ang Intel at Amazon, kahit na tumataas ang kanilang AI revenue. Ang nagpapahiyas sa mga tao ay ang paggastos. Pinapanatili ng Alphabet ang kanyang capex sa $195 hanggang $205 bilyon sa taong ito, at ito ay nagpapawalang halaga ng kanyang pera. Ang mga kumpanyang ito ay nagtatayo ng mga computer taon bago makakakuha ng sapat na kita upang bayaran ang kanilang gastos. Nagpapalaganap ito sa labas ng US. Bumaba ang STAR50 index ng China, na binubuo ng mga kumpanya sa AI at chip, ng halos 40% sa loob ng apat na buwan, halos $480 bilyon, ayon sa nakaraang linggo. Hindi naghahalos ang mga bull. Sabi ni Ed Yardeni, isang veteran ng Wall Street, maaaring gawing mas matagal ang boom ang pagbaba. Ang mga pinakamahinang balance sheet ang nagsasagawa ng pinsala, tulad ng mga neoclouds kung saan tumaas ang kanilang gastos sa pagpapautang. Kaya ang tanong ngayon ay sino ang kayang maghintay para mabayaran ang AI?

Ano ang isang negosyo gawain na sa tingin mo ay gagawing mas madali ng AI sa mga sumusunod na tatlong taon? A. sales at lead generation B. customer support C. marketing at content creation D. data analysis at decision-making

Sa pelikulang Clueless noong 1995, pinipili ni Cher ang kanyang mga damit mula sa isang computer na nagmumix at nagmamatch ng mga damit sa kanyang closet. Sinabi ni Eurie Kim ng Forerunner na ang industriya ng fashion ay naghahanap na ng closet na iyon sa loob ng 30 taon, at ang problema ay hindi kawalan ng imahinasyon. Isang startup sa New York na tinatawag na Alta ay nagsasabing itinayo na nila ang pinakamalapit na bersyon pa lamang. Noong Oktubre 22, inihayag nila ang isang $20 milyong Series A na pinamumunuan ng Forerunner Ventures, na nag-pre-empt sa round. Sumali si Kim sa board, at sina Menlo Ventures at Aglaé Ventures, ang pamilyang Arnault na nasa likod ng LVMH, ay bumalik bilang mga investor. Ang Alta ay isang app kung saan ikaw ay kukuha ng litrato ng isang damit at makakakuha ka ng isang studio-quality image nito. Ibinubuo nito ang iyong digital closet mula sa mga damit na iyong mayroon, at pinapahintulutan ka nitong subukan ang mga outfit sa isang virtual avatar ng iyong sarili. Ibinabahagi nito ang mga araw-araw na outfit batay sa iyong closet at panahon, nagpaplano ng mga biyahe at listahan ng pagpapakita, at tinitiyak ang mga item sa wishlist para sa pagbaba ng presyo. Libre itong gamitin. Ayon kay Forerunner, may 700 milyong outfit at 20 milyong avatar na ginawa ng mga user. Tinuruan na ng Alta ang 12 sariling AI models na natututo ng fashion sa antas ng magkakaibang item at buong outfit. Ang team ay 10 tao. Ang negosyo ay nagbebenta rin sa mga brand. Pinapagana ng Alta ang lahat ng AI sa app ni Rent the Runway, at ayon sa Fortune, ang mga customer na gumagamit ng outfit experience ni Alta ay nagdaragdag ng mga item sa kanilang bag 12% mas madalas kaysa sa mga walang ito. Gumawa na rin ng avatar try-on campaign sina Gap at Zimmermann dito. Itinayo ni Founder at CEO na si Jenny Wang ang model batay sa isang paniniwala: ang personalisasyon ay gumagana kapag inaasahan ng AI kung ano ang gusto mo bago ka pa alam ito. Ang kanyang mga angel investor ay kasama si Karlie Kloss, NFL player na si Paris Johnson Jr., at stylist na si Meredith Koop, na tumulong sa pagtuturo sa AI. Pupunta ang pera sa AI infrastructure, paghingga ng mga empleyado sa consumer at brand side, at pag-localize ang app para sa bagong merkado. Gumagawa si Wang para sa mga AI agents na babasahin ang iyong kalendaryo, preferensya, at mga plano sa pagbiyahe at magbili para sa iyo. Ang kanyang layunin ay isang AI na alam kung ano ang gusto mong suotin bago ka pa alam ito.

Ang pag-attend ng mga music festival nang mag-isa ay talagang degen na pag-uugali. Pero ang pagpunta kasama ang @allaccessio fam, iba ‘to. Ito ang komunidad. Mula sa ASOT hanggang Dash Berlin, tapos Above & Beyond 🤞, ipinapakita ng AAA kung ano dapat ang RWA o kung ano ko tawagin, RWE (real-world experiences), at ang tunay na utility. At manalo ng mga tiket sa Dash Berlin para lang dahil ikaw ay holder? Walang masasabi lol. Masaya akong holder at bahagi ng isang komunidad na nagpapagkaisa sa pamamagitan ng musika at hindi malilimutang karanasan. Dapat gawin ng iba pang proyekto ang ganitong paraan. Tandaan.

Binalik ng Nvidia ang isang Indian startup na tumutulong sa mga kumpanya na patakbuhin ang AI gamit ang mas kaunting mga GPU ng Nvidia. Tinatawag itong SimpliSmart, batay sa Bengaluru, may $14 milyong Series B mula sa Accel, na may halagang halos $100 milyon. Ang kanilang software ay nasa pagitan ng mga AI model at ang computing infrastructure, at awtomatikong tinutugma kung paano ipinapalabas ang mga model upang makakuha ang tamang balanse ng bilis, gastos, at performance nang hindi kailangang manu-manong pamahalaan. Nabawasan ng InVideo ang kanilang gastos sa GPU serving ng 56% gamit ito. Lumago ang kanilang kita ng 14x sa loob ng anim na buwan. Higit sa kalahati nito ay galing sa US. Ang direktang tanong ay bakit binigyan ng suporta ng Nvidia ang isang software na nagbabawas sa pangangailangan para sa mga chip ng Nvidia? Ang sagot ng mga tagapagtatag: ang paggawa ng AI inference na mas mura at mas madali ay nagpapadali sa mas maraming kumpanya na tanggapin ang AI sa una, na sa huli ay nagbebenta ng higit pang mga GPU. Ang Nvidia ay nagtatrabaho din kasama ang SimpliSmart sa teknikal na integrasyon sa kanilang sariling Dynamo inference software, at nagpapakilala sa kanila sa mga customer at partner. Kaya hindi lang nag-invest ang Nvidia—ito’y nagtatanim mismo sa isang startup na kumikita sa parehong espasyo tulad ng kanilang sariling inference products. O ang Nvidia ay totoo nang naniniwala na ang efficiency ang nagpapadali sa pagtanggap, o mas gusto nilang mapanatili ang efficiency play kaysa panoorin ang iba na kunin ito.

Higit sa 300 na kumpanya ang naglalabas ng AI GPUs, bawat isa ay may sariling hardware, networking, software, at mga kondisyon ng kontrata. Para sa isang AI team, ibig sabihin nito ay isang proyektong pagbili bawat beses na kailangan nila ang kapasidad, at madalas ay nagbabayad para sa mga GPU na naka-stay sa pagkakasira sa pagitan ng mga gawain. Para sa mga tagapagbigay, ibig sabihin nito ay mahal na hardware, kuryente, at mga data center na naghihintay sa mga customer. Isang dating market maker sa Citadel Securities ang naniniwala na ito ay isang problema sa pagtinda. Sabi ni Jasper Zhang, ipinakita sa kanya ang kanyang panahon doon kung paano nagkakonekta ang likuididad at pagtukoy ng presyo ang suplay at demand. Ang kanyang kumpanya ay Hyperbolic, na nakabase sa San Francisco. Noong Oktubre 27, inanunsyo nito ang isang $30 milyong Series A1 na pinamumunuan ng Walden Catalyst, ang kumpanyang itinatag ni Intel CEO Lip-Bu Tan at dating pangulo ng Samsung na Young Sohn. Si Zhang ay ang CEO. Siya ay 31 taong gulang at natapos ang kanyang PhD sa UC Berkeley sa loob ng dalawang taon bago sumali sa Citadel Securities. Ang kanyang co-founder na si Yuchen Jin ay ang CTO, at ang team ay galing din sa Google Cloud, Lambda, VMware, Supermicro, at Point72. Nagsimula ito bilang isang open-access AI cloud. Maaari mong iririn ang H100, H200, o B200 GPUs per oras nang walang quota limit at walang matagal na kontrata, mag-reserve ng dedicated clusters, o tumawag ng isang OpenAI-compatible inference API at magbayad per token. Sinasabi ng kumpanya na higit sa 250,000 na builder ang gumagamit nito, kabilang ang mga team sa Modal, Higgsfield, Daytona, HeyGen, at Pika. Sabi ni Higgsfield, isinilip nila ito sa isang reserved contract na 35% mas mura kaysa sa on-demand pricing. Ang bagong pondo ay gagamitin para gawin itong layer sa pagitan ng 300 na cloud. Ang Forge, isang control plane na ipinakilala noong Hunyo, ay nagpapantay ng bare-metal GPU clusters mula sa iba’t ibang tagapagbigay sa isang dashboard. Ang Flux, na ipinakilala noong Oktubre 21, ay nagpapatakbo ng inference sa iba’t ibang cloud. Ang Managed Kubernetes ay pumasok sa beta noong Oktubre 13. Susunod ay ang Global Compute Grid, na plano ngunit hindi pa buhay. Ang mga supplier at customer ay magbibili, magbebenta, at magrereresell ng GPU capacity, kasama ang spot instances, dynamic pricing, at mga market-making strategies. Dinadalhan din nito ng paraan upang i-hedge ang panganib ng presyo ng compute. Ang thesis ni Zhang ay na magiging pinakamalaking tagapag-consume ng compute ang AI agents, at hindi sila maghihintay sa mga tawag sa pagbebenta o magpapakita ng tatlong taong kontrata. Kailangan nila ang isang programmable paraan upang makahanap ng kapasidad, kaya nais ng kumpanya na makakuha ang mga agent nito sa loob ng itinakdang budget. Kasama rin sa pagsali sa round ang Dell Technologies Capital, General Catalyst, Vista Equity Partners, Cambium Capital, at Salience Capital. Ang kabuuang pondo ay $50 milyon, kasama ang $12 milyong Series A noong Disyembre 2024 na pinamumunuan ng Polychain Capital at Variant. Ang pangarap ay gawing tulad ng kuryente ang compute—kuhain mo ang kailangan mo at ibenta muli ang hindi mo gamit.

Bumababa ang mga inaasahang inflasyon 1-taon: 4.7% matagalang panahon: 3.5% kung hindi kayang bawasan ng Fed ang mga interes na rate nang mas agresibo, maaaring makaramdam ng presyur ang mga risk asset hindi nakaligtas ang BTC sa makro https://t.co/eDIUIqaSzw