2025 में, KiloEx को $7.5M का नुकसान हुआ। टीम ने हैकर को 90% धनराशि वापस करने के लिए $750K का प्रस्ताव दिया। चार दिन बाद, हैकर ने सब कुछ वापस कर दिया। KiloEx ने अपना वादा पूरा किया और कानूनी कार्रवाई नहीं करने को सहमत हो गया। https://t.co/jvVddKOEAX

2014 में, ईथेरियम ने लगभग $0.31 प्रति ETH पर अपना ICO आयोजित किया। उस कीमत पर $100 का निवेश आपको लगभग 322 ETH खरीदने की अनुमति देता था। आज की कीमतों पर, वह $100 आधे मिलियन डॉलर से अधिक के बराबर होगा। https://t.co/32T9M82VW8

2021 में, किसी ने पॉली नेटवर्क से 611 मिलियन डॉलर चुरा लिए। कम से कम 24 घंटे बाद, हैकर ने ऑनचेन संदेश भेजा: "फंड वापस करने को तैयार!" उन्होंने फिर चुराए गए पैसे वापस करना शुरू कर दिया, और अंततः लगभग सभी पैसे वापस कर दिए। https://t.co/dcDTwrR5UZ

क्या AI का बूम टूट रहा है? नासदैक ने एक साल में अपना सबसे खराब महीना दर्ज किया है कुछ हफ्तों पहले नासदैक और S&P 500 रिकॉर्ड हाई पर थे। फिर अक्टूबर आ गया। अल्फाबेट ने अपने आय की घोषणा के बाद एक ही दिन में 12% से अधिक की गिरावट दर्ज की, लगभग आधा ट्रिलियन डॉलर का नुकसान। इंटेल और अमेज़न भी गिरे, भले ही उनकी AI आय बढ़ रही हो। लोगों को डराने वाली बात खर्च है। अल्फाबेट इस साल अपना पूंजीगत खर्च $195 से $205 बिलियन पर सीमित कर रहा है, जिससे इसकी पूंजी कम हो रही है। ये कंपनियाँ ऐसे कंप्यूटर बना रही हैं, जो कि कई सालों तक कमाई के समान मूल्य प्राप्त नहीं कर पाएंगे। यह समस्या संयुक्त राज्य से परे फैल रही है। चीन का STAR50 सूचकांक, जो AI और चिप कंपनियों को शामिल करता है, पिछले चार महीनों में लगभग 40% गिरा, जिससे $480 बिलियन का नुकसान हुआ, जैसा कि पिछले सप्ताह की شुरुआत में हुआ। बुल्स घबराए हुए नहीं हैं। वॉल स्ट्रीट के प्रख्यात पेशेवर एड यार्डेनी कहते हैं कि मंदी से AI का बूम लंबे समय तक चल सकता है। सबसे कमजोर बैलेंसशीट्स प्रभावित हो रहे हैं, जैसे कि neoclouds, जिनकी कर्ज़ पर लागत में काफी वृद्धि हुई है। तो, अब सवाल यह है कि AI के मुनाफे का इंतज़ार करने के लिए कौन समर्थ है?

अगले तीन वर्षों में आपको कौन सा व्यावसायिक कार्य एआई द्वारा काफी आसान हो जाने का विश्वास है? A. बिक्री और लीड जनरेशन B. ग्राहक समर्थन C. बाजारकरण और सामग्री निर्माण D. डेटा विश्लेषण और निर्णय लेना

1995 की फिल्म क्लूएस में, चेर अपने कपड़ों को अपने क्लॉजेट में मिलाकर एक कंप्यूटर से अपने आउटफिट चुनती है। फोररनर की यूरी किम कहती हैं कि फैशन उद्योग 30 सालों से उस क्लॉजेट का पीछा कर रहा है, और समस्या कभी कल्पना की कमी नहीं थी। एक न्यूयॉर्क स्टार्टअप, अल्टा, कहता है कि इसने अब तक का सबसे निकटतम संस्करण बना लिया है। 22 अक्टूबर को, इसने फोररनर वेंचर्स द्वारा नेतृत्व किए गए $20 मिलियन की सीरीज़ A की घोषणा की, जिसने राउंड को प्री-एम्प्ट किया। किम बोर्ड में शामिल हो गईं, और मेनलो वेंचर्स और अग्लाए वेंचर्स, LVMH के पीछे के अर्नोल्ट परिवार की कंपनी, पुनः निवेशक के रूप में हैं। अल्टा एक ऐप है, जहां आप किसी कपड़े की एक तस्वीर लेते हैं और उसकी स्टूडियो-गुणवत्ता वाली छवि प्राप्त करते हैं। यह आपके पास पहले से मौजूद कपड़ों से आपका डिजिटल क्लॉजेट बनाता है, फिर आपके स्वयं के वर्चुअल एवेटार पर आउटफिट पहनकर देखने की सुविधा देता है। यह आपके क्लॉजेट और मौसम के आधार पर प्रतिदिन के आउटफिट सुझाता है, यात्राओं की योजना बनाता है, पैकिंग सूची बनाता है, और मूल्य में कमी के लिए विशेष सूची में सामानों को ट्रैक करता है। इसका प्रयोग मुफ्त है। फोररनर के अनुसार, प्रयोक्ताओं ने 700 मिलियन आउटफिट्स और 20 मिलियन एवेटार्स बनाए हैं। अल्टा ने 12 स्वयं के AI मॉडल्स प्रशिक्षित किए हैं, जो सिंगल सामानों से लेकर पूरे आउटफिट्स के स्तर पर फैशन सीखते हैं। टीम 10 सदस्यों की है। व्यवसाय साथ ही ब्रांड्स को भी बेचता है। अल्टा Rent the Runway केऐप में सभी AI को संचालित करता है, और Fortune के मुताबिक, Alta के आउटफिट अनुभव का प्रयोग करने वालेग्राहक, 12%अधिक संभावना सेअपनेबैग में सामान मिलाते हैं,जबकिजोग्राहकइसका प्रयोगनहींकरते। Gapऔर Zimmermannनेइसके साथएवेटारट्राइ-ऑनअभियानचलाएहैं। संस्थापकऔरCEOजेनीवांगनेइसमॉडलकोएकविश्वासपरआधारितबनाया—व्यक्तिगतकरणतबकामयाबहोतहैजबAIआपकोजानेसेपहलेआपकीइच्छाकोपहलेसे समझलेता है।उनके प्रमुखदाताKarlie Kloss, NFLखिलाड़ीParis Johnson Jr.,औरस्टाइलिस्टMeredith Koopहैं,जिन्होंनेएआईकोप्रशिक्षितकरनेमेंमददकी। धन, AIअवसंरचना,उपभोक्ताऔरब्रांडदोनोंओरोंपरभर्तीऔरनएबाज़ारोंकेलिएऐपकोस्थानीयकरणकेलिएखर्चहोगा।वांगAIएजेंट्सकीओरबढ़तीहैजोआपकीकैलेंडर,प्राथमिकताओंऔरयात्राकीयोजनाओंकोपढ़तेहैंऔरआपकेलिएखरीदारीकरतेहैं। उनकालक्ष्यएकऐऐहैजोआपसेपहलेआपकोजानतेहुएआपकोपहननेकेलिएजोचीजचाहतेहैंउसकोजानतेहै।

अकेले म्यूजिक फेस्टिवल्स में शामिल होना इतना डीजेन व्यवहार है। लेकिन @allaccessio के साथ जाना बिल्कुल अलग बात है। यही कम्युनिटी है। ASOT से डैश बर्लिन, फिर एबव एंड बीयोन्ड 🤞, AAA यह दिखा रहा है कि RWA या जैसा मैं कहता हूँ RWE (रियल-वर्ल्ड एक्सपीरियंसेज), और वास्तविक उपयोगिता कैसी होनी चाहिए। और केवल होल्डर होने के लिए डैश बर्लिन के टिकट जीतना? कोई शिकायत नहीं lol। एक होल्डर होने और एक ऐसी कम्युनिटी का हिस्सा होने के लिए मुझे खुशी है, जो संगीत और अविस्मरणीय अनुभवों के माध्यम से लोगों को जोड़ती है। और अधिक प्रोजेक्ट्स को ऐसा ही करना चाहिए। ध्यान से समझें।

निविडिया ने एक भारतीय स्टार्टअप का समर्थन किया है जो कंपनियों को निविडिया के अपने GPU कम से कम उपयोग करके AI चलाने में मदद करता है इसका नाम सिम्प्लिस्मार्ट है, बेंगलुरु स्थित, एकेल के साथ $14 मिलियन की सीरीज़ B फंडिंग, जिसका मूल्यांकन लगभग $100 मिलियन है उनका सॉफ़्टवेयर AI मॉडल और कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर के बीच स्थित है, और मॉडल्स को डिप्लॉय करने के तरीके को स्वचालित रूप से ट्यून करता है, ताकि कंपनियों को मैनुअल प्रबंधन किए बिना गति, लागत और प्रदर्शन का सही संतुलन मिल सके इनवीडियो ने इसका उपयोग करके अपनी GPU सेवा लागत में 56% की कमी की। छह महीनों में आय 14 गुना बढ़ी। इसका आधे से अधिक हिस्सा संयुक्त राज्य अमेरिका से आता है स्पष्ट प्रश्न यह है कि निविडिया क्यों ऐसे सॉफ़्टवेयर का समर्थन करेगी जो निविडिया के चिप्स की मांग कम करता है संस्थापकों का उत्तर: AI इन्फरेंस को सस्ता और आसान बनाने से अधिक कंपनियाँ AI को अपनाने के लिए प्रेरित होती हैं, जिससे अंततः अधिक GPU बिकते हैं निविडिया साथ ही सिम्प्लिस्मार्ट के साथ अपने स्वयं के Dynamo इन्फरेंस सॉफ़्टवेयर पर तकनीकी एकीकरण पर काम कर रही है, और उन्हें ग्राहकों और साझेदारों के साथ परिचय करा रही है इसलिए, निविडिया केवल निवेश ही नहीं कर रही है, बल्कि वह एक स्टार्टअप में समाहित हो रही है जो निविडिया के स्वयं के इन्फरेंस उत्पादों के समान क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा करता है या तो निविडिया सचमुच मानती है कि कुशलता ही अधिक अपनावट को प्रेरित करती है, या फिर वह पसंद करती है कि वह प्रभावशीलता पर प्रभुत्व प्राप्त करे, बजाय इसकी प्रतीक्षा करने की कि कोई और इसे हथिया ले

अब लगभग 300 कंपनियाँ AI GPU लीज पर दे रही हैं, जिनमें से प्रत्येक के पास अपना हार्डवेयर, नेटवर्किंग, सॉफ्टवेयर और अनुबंध शर्तें हैं। एक AI टीम के लिए, इसका मतलब है कि हर बार जब उसे क्षमता की आवश्यकता होती है, तो एक खरीद प्रोजेक्ट करना पड़ता है, और अक्सर उन GPU के लिए भुगतान करना पड़ता है जो कार्यों के बीच निष्क्रिय रहते हैं। प्रदाताओं के लिए, इसका मतलब है महंगा हार्डवेयर, बिजली और डेटा सेंटर, जो ग्राहकों का इंतजार कर रहे हैं। सिटाडेल सिक्योरिटीज के पूर्व मार्केट मेकर का मानना है कि यह एक ट्रेडिंग समस्या है। जैस्पर ज़ांग कहते हैं कि उनका समय सिटाडेल सिक्योरिटीज में इस बात को दर्शाता है कि तरलता और मूल्य निर्धारण कैसे आपूर्ति को मांग से जोड़ते हैं। उनकी कंपनी, हाइपरबोलिक, सैन फ्रांसिस्को में स्थित है। 27 अक्टूबर को, इसने Walden Catalyst के नेतृत्व में $30 मिलियन की Series A1 की घोषणा की, जो Intel CEO Lip-Bu Tan और पूर्व Samsung प्रेसिडेंट Young Sohn द्वारा स्थापित कंपनी है। ज़ांग CEO हैं। वे 31 साल के हैं और सिटाडेल सिक्योरिटीज में शामिल होने से पहले UC Berkeley में अपनी PhD को दो साल में पूरा कर चुके हैं। उनके सह-संस्थापक Yuchen Jin CTO हैं, और टीम Google Cloud, Lambda, VMware, Supermicro और Point72 से भी आई है। यह एक ओपन-एक्सेस AI क्लाउड के रूप में شुरू हुआ। आप H100, H200, या B200 GPU को घंटे के हिसाब से, कोई कोटा सीमा या लंबी अवधि का कोई अनुबंध नहीं, समर्पित क्लस्टर्स की सुविधा प्राप्त कर सकते हैं, या OpenAI-अनुकूल inference API को कॉल कर सकते हैं और प्रति token भुगतान कर सकते हैं। कंपनी का कहना है कि 250,000 से अधिक बिल्डर्स इसका उपयोग करते हैं, जिनमें Modal, Higgsfield, Daytona, HeyGen, और Pika की टीमें शामिल हैं। Higgsfield का कहना है कि उन्हें on-demand मूल्य से 35% सस्ते reserved contract पर स्थानांतरित कर दिया गया। नया पैसा 300 क्लाउड्स के बीच परत बनाने में खर्च किया जाएगा। 12024 में June में लॉन्च किया गया Forge,एक control plane,अलग-अलग प्रदाताओं से bare-metal GPU clusters को एक dashboard में मानकीकृत करता है। 21 October को released Flux,एक से अधिक cloud पर inference run करता है। Managed Kubernetes 13 October पर beta में प्रवेश किया। अगला Global Compute Grid है,जो planned है but live nahi hai। Suppliers aur customers GPU capacity buy, sell aur resell karenge, spot instances, dynamic pricing aur market-making strategies ke saath। Company compute price risk ko hedge karne ke tarike bhi explore kar rahi hai। Zhang ka thesis hai ki AI agents compute ka sabse bda consumer banenge, aur woh sales calls par wait nahi karenge ya three-year contracts sign nahi karenge। Unhe capacity find karne ka ek programmable tareeka chahiye, isliye company chahti hai ki agents set budget ke andar capacity acquire karein। Dell Technologies Capital, General Catalyst, Vista Equity Partners, Cambium Capital aur Salience Capital bhi is round mein shamil hue। Total funding $50 million hai,जिसमें December 2024 में Polychain Capital aur Variant dwara co-led ki gayi $12 million Series A bhi shamil hai। दृष्टि yeh hai ki compute electricity ki tarah kaam kare — jisko aapko chahiye usse lein aur jisko nahi chahiye usse bechein।

बढ़ती मुद्रास्फीति की अपेक्षाएँ 1 वर्ष: 4.7% दीर्घकालिक: 3.5% अगर फेड दरों को इतनी तीव्रता से कम नहीं कर सकता, तो जोखिम संपत्तियों पर दबाव पड़ सकता है BTC मैक्रो के प्रति असंवेदनशील नहीं है https://t.co/eDIUIqaSzw