À mesure que les modèles deviennent plus utiles, la demande en calcul augmente. Je crois fermement que la demande en inférence continuera de dépasser l'offre, poussant les prix de location des GPU à la hausse. Que ce soit open source ou closed source, tous nécessitent des puces, de la mémoire et de l'énergie. Cela est porteur pour un investissement continu en capex IA, car les délais de retour sur investissement deviennent de plus en plus courts.

L'équipe Temporal est composée de développeurs exceptionnels. Vous devriez commencer à les suivre, car ils sont à l'origine de l'avancement de la microstructure de Solana.

La plupart de la liquidité se consolidera sur une seule chaîne. Nous le disons depuis un moment chez Frictionless. Le critère est que la structure de marché de cette chaîne doit fonctionner pour le monde entier, et non pas seulement pour quelques juridictions.

Félicitations à l'équipe @anza_xyz ! Mise à jour majeure du réseau

C'est une statistique assez folle quand on y pense. Et ce n'est que le spot. L'opportunité devient bien plus grande lorsque les Perp et autres dérivés migreront sur chaîne.

Lancement d’un podcast avec @benfielding, cofondateur et PDG de @gensynai Ben a commencé son doctorat en deep learning en 2015, bien avant la vague actuelle d’intérêt pour l’IA. Dans cet épisode, je souhaite explorer sa vision de la progression accomplie, de l’économie de la construction de modèles plus grands et de ce qui vient ensuite. Nous abordons pourquoi il remet en question si l’argent investi dans l’IA centralisée sera récupéré grâce à l’usage des produits, comment les modèles ouverts influencent ce modèle économique, et pourquoi avoir des clients qui continuent d’utiliser votre produit compte plus que de rester en tête sur un benchmark. Nous examinons également l’évolution de Gensyn. L’équipe est passée d’une focalisation sur le calcul décentralisé à la collecte d’informations véridiques provenant du monde réel. Ben explique pourquoi cette décision a été prise et comment Delphi utilise des marchés pour rassembler des informations et les vérifier par rapport à ce qui se produit réellement. Cela nous mène à la prévision. Ben pense que prédire des événements futurs pourrait devenir une utilisation bien plus importante de l’IA. Nous discutons de la manière dont les modèles pourraient apprendre à partir de leurs prédictions justes ou erronées, pourquoi les gens ont besoin d’une raison pour partager ce qu’ils savent, et ce que signifierait avoir une calculatrice de probabilités aidant aux décisions quotidiennes. Nous abordons : - L’expérience de Ben en deep learning et les origines de Gensyn - L’économie des modèles d’IA plus grands et si les dépenses sont justifiées - Modèles ouverts, concurrence et création de produits que les gens continuent d’utiliser - Pourquoi Gensyn a abandonné la focalisation sur le calcul - Vérification du travail d’apprentissage automatique et rendu de l’entraînement auditables avec open-1b - Delphi, les marchés d’information et apprentissage à partir des résultats réels - Récompenser les personnes pour avoir partagé les preuves derrière leurs prédictions - Prévision, meilleures décisions et où la décentralisation apporte une valeur ajoutée Horodatages 0:00 – L’IA peut-elle prédire l’avenir ? 1:14 – Ben Fielding et les origines de Gensyn 7:26 – Mise à l’échelle de l’IA au-delà des grands clusters 13:29 – Pourquoi les startups peuvent adopter une approche différente 18:49 – Confiance et vérification de l’apprentissage automatique 23:59 – L’économie de l’IA centralisée 27:29 – Pourquoi Gensyn a abandonné le calcul 31:09 – open-1b et un entraînement d’IA auditables 35:47 – Modèles ouverts vs laboratoires fermés 43:29 – Produits d’IA, clients et néoclouds 50:13 – Des LLM à la prévision 53:44 – Former des modèles pour faire de meilleures prédictions 57:10 – Delphi et les marchés d’information 1:02:26 – Récompenser les preuves derrière une prédiction 1:04:34 – Où la crypto et l’IA se croisent réellement 1:11:35 – La prochaine vague d’IA Bonne écoute !

Armani a totalement raison. L'ensemble de la chaîne de valeur des marchés de capitaux se déplace sur la chaîne, mais tant de personnes sont trop blasées par la crypto pour le voir.

Lancement d’un podcast avec @mdudas, partenaire gérant chez @6thManVentures Une entreprise de crypto peut générer des bénéfices sans que ces revenus n’atteignent ses détenteurs de jetons. Dans cet épisode, je voulais discuter avec Mike de ce qui donne de la valeur à un jeton et à qui profite la croissance de l’entreprise. Nous abordons comment il a construit 6MV, pourquoi il investit dans des applications, et comment il envisage de restituer des fonds aux investisseurs lorsque l’entreprise ne reste pas en avance longtemps. Une grande partie de la conversation porte sur les jetons et les actions. Mike pense que les équipes doivent expliquer ce que les gens achètent, où vont les revenus, et comment les détenteurs de jetons en bénéficient. Nous parlons des rachats et du niveau réel de contrôle dont disposent les détenteurs. Nous abordons également pourquoi les applications de trading ont besoin de meilleurs actifs et de moins de façons pour les utilisateurs de perdre de l’argent, ses vues sur Solana, Hyperliquid et Ethereum, et où la crypto s’insère dans l’IA. Nous discutons - Comment Mike a construit 6MV - Ce qui fait la durabilité d’une entreprise crypto - Quand vendre et restituer les fonds aux investisseurs - Stablecoins, prêt et marchés de prévision - Trading social, slippage (effet de glissement) et fidélisation des utilisateurs - Solana, Hyperliquid et ce qui donne de la valeur à l’ETH - Jetons, actions, rachats et ce que possèdent réellement les détenteurs - Pourquoi Mike appelle XRP et Cardano des « memes pour hommes d’affaires » - Agents IA, paiements et marchés de calcul - Si les valorisations des entreprises d’IA sont justifiées Horodatages 0:00 – Qu’est-ce qui donne de la valeur aux jetons ? 0:58 – Mike Dudas et les origines de 6MV 6:20 – Liquidité et restitution du capital aux investisseurs 10:16 – Adoption réelle au-delà des prix des jetons crypto 16:56 – Apathie crypto et montée de l’IA 21:43 – Pourquoi 6MV a modifié sa thématique d’investissement grand public 26:34 – Trading social, slippage (effet de glissement) et meilleurs actifs 36:25 – Solana, Hyperliquid et le paysage des chaînes 39:37 – Le problème avec la proposition de valeur de l’ETH 43:16 – Jetons, actions et destination des revenus 46:21 – Jetons de gouvernance, XRP et Cardano 49:40 – Où la crypto rencontre l’IA 55:38 – Les valorisations de l’IA sont-elles dans une bulle ? 58:42 – Les cinq prochaines années de la crypto Bonne écoute !

Le jeton est le début, pas la fin.

Je vais passer en QT parce que je veux continuer la discussion. Vous pouvez le décomposer en deux problèmes fondamentaux : - La structure du marché - Le marché potentiel total de la finance mondiale Parlons d’abord de la structure du marché, car je pense qu’elle est en réalité la plus importante, car elle se traduit directement en de meilleurs produits. Il ne devrait surprendre personne ayant étudié le système financier que, avec le passage progressif du trading papier au trading électronique, les systèmes sont devenus plus rapides. En conséquence, la proximité physique par rapport à l’engine de matching a conféré aux firmes de trading un avantage unique en étant physiquement colocalisées dans le même centre de données ou en disposant d’une liaison en fibre optique directe vers l’engine de matching. Si vous n’avez pas encore exploré ce sujet, je vous encourage à lire l’histoire de Flash Boys. Il y a une raison pour laquelle les firmes de trading dépensent autant d’argent à optimiser leurs réseaux, leurs liens par micro-ondes et leurs lignes de fibre privées : des millisecondes de latence peuvent se traduire par des milliards de dollars. La NYSE normalise même les longueurs de fibres pour le même service de connexion au sein de son centre de données de Mahwah, indépendamment du hall ou du cabinet utilisé par la firme. L’objectif est d’éliminer l’avantage procuré simplement par un emplacement plus proche. Cela est décrit dans les spécifications de colocalisation d’ICE. Autres réflexions ici : https://t.co/8gs2vq9IdJ