Pada 2025, KiloEx dieksploitasi sebesar $7,5 juta. Tim menawarkan peretas $750.000 untuk mengembalikan 90% dana. Empat hari kemudian, peretas mengembalikan seluruhnya. KiloEx menepati janjinya dan setuju tidak mengejar tindakan hukum. https://t.co/jvVddKOEAX

Pada tahun 2014, Ethereum mengadakan ICO dengan harga sekitar $0,31 per ETH. Investasi $100 pada harga tersebut akan memberi Anda sekitar 322 ETH. Pada harga hari ini, $100 itu akan bernilai lebih dari setengah juta dolar. https://t.co/32T9M82VW8

Pada tahun 2021, seseorang mencuri $611 juta dari Poly Network. Kurang dari 24 jam kemudian, peretas mengirim pesan onchain: "SIAP MENGEMBALIKAN DANANYA!" Mereka kemudian mulai mengembalikan uang yang dicuri, dan akhirnya mengembalikan hampir seluruhnya. https://t.co/dcDTwrR5UZ

Apakah ledakan AI mulai retak? Nasdaq baru saja mengalami bulan terburuknya dalam lebih dari satu tahun. Beberapa minggu lalu, Nasdaq dan S&P 500 berada di level tertinggi sepanjang masa. Lalu Oktober datang. Alphabet jatuh lebih dari 12% dalam satu hari setelah rilis laporan keuangan, sekitar setengah triliun dolar lenyap. Intel dan Amazon juga turun, meskipun pendapatan AI mereka tumbuh. Apa yang membuat orang khawatir adalah pengeluaran. Alphabet mempertahankan capex-nya di kisaran $195 hingga $205 miliar tahun ini, dan itu menguras kasnya. Perusahaan-perusahaan ini membangun komputer bertahun-tahun sebelum komputer-komputer tersebut menghasilkan cukup uang untuk membayar biayanya. Hal ini menyebar di luar AS. Indeks STAR50 Tiongkok untuk perusahaan AI dan chip turun sekitar 40% dalam waktu kurang dari empat bulan, sekitar $480 miliar, sebagaimana tercatat awal minggu ini. Para pembeli tidak panik. Veteran Wall Street Ed Yardeni mengatakan perlambatan bisa membuat ledakan ini berlangsung lebih lama. Neraca yang paling lemahlah yang paling terdampak, seperti perusahaan neocloud yang biaya pinjamannya melonjak. Jadi, pertanyaan sekarang adalah: siapa yang mampu menunggu AI untuk menghasilkan keuntungan?

Apa satu tugas bisnis yang menurut Anda akan jauh lebih mudah dilakukan oleh AI dalam tiga tahun ke depan? A. penjualan dan generasi prospek B. dukungan pelanggan C. pemasaran dan pembuatan konten D. analisis data dan pengambilan keputusan

Dalam film tahun 1995 Clueless, Cher memilih pakaian dari komputer yang mencampur dan mencocokkan pakaian di lemari pakaian miliknya. Eurie Kim dari Forerunner mengatakan industri mode telah mengejar lemari pakaian semacam itu selama 30 tahun, dan masalahnya bukanlah kurangnya imajinasi. Sebuah startup New York bernama Alta mengklaim telah membangun versi terdekat hingga kini. Pada 22 Oktober, Alta mengumumkan pendanaan Seri A senilai $20 juta yang dipimpin oleh Forerunner Ventures, yang mempercepat putaran ini. Kim bergabung dengan dewan direksi, sementara Menlo Ventures dan Aglaé Ventures, perusahaan keluarga Arnault di balik LVMH, kembali sebagai investor. Alta adalah aplikasi di mana Anda mengambil foto satu potong pakaian dan mendapatkan gambar berkualitas studio darinya. Aplikasi ini membangun lemari pakaian digital Anda dari pakaian yang sudah Anda miliki, lalu memungkinkan Anda mencoba pakaian pada avatar virtual diri Anda. Alta merekomendasikan pakaian harian berdasarkan lemari Anda dan cuaca, merencanakan perjalanan dan daftar packing, serta melacak item wishlist untuk penurunan harga. Aplikasi ini gratis digunakan. Menurut Forerunner, pengguna telah menghasilkan 700 juta outfit dan 20 juta avatar. Alta telah melatih 12 model AI miliknya yang belajar mode pada tingkat item tunggal dan keseluruhan outfit. Timnya terdiri dari 10 orang. Bisnis ini juga menjual ke merek-merek. Alta menyediakan seluruh AI di aplikasi Rent the Runway, dan Fortune melaporkan bahwa pelanggan yang menggunakan pengalaman outfit Alta menambahkan item ke troli mereka 12% lebih sering dibandingkan yang tidak menggunakannya. Gap dan Zimmermann telah menjalankan kampanye coba pakaian dengan avatar. Pendiri dan CEO Jenny Wang membangun model ini berdasarkan satu keyakinan: personalisasi bekerja ketika AI memprediksi apa yang Anda inginkan sebelum Anda menyadarinya. Malaikat investasinya termasuk Karlie Kloss, pemain NFL Paris Johnson Jr., dan stylist Meredith Koop, yang membantu melatih AI. Dana tersebut akan digunakan untuk infrastruktur AI, rekrutmen di sisi konsumen dan merek, serta melokalisasi aplikasi untuk pasar baru. Wang sedang bekerja menuju agen AI yang membaca kalender, preferensi, dan rencana perjalanan Anda serta berbelanja untuk Anda. Tujuannya adalah menciptakan AI yang tahu apa yang ingin Anda pakai sebelum Anda sendiri menyadarinya.

Menghadiri festival musik sendirian itu perilaku yang sangat degen. Tapi pergi bersama keluarga @allaccessio rasanya berbeda. Itulah komunitas. Dari ASOT hingga Dash Berlin, lalu Above & Beyond 🤞, AAA menunjukkan seperti apa RWA atau yang saya sebut RWE (pengalaman dunia nyata), dan utilitas sejati seharusnya terwujud. Dan memenangkan tiket Dash Berlin hanya karena menjadi pemegang? Tidak ada yang bisa dikeluhkan lol. Senang menjadi pemegang dan bagian dari komunitas yang menyatukan orang-orang melalui musik dan pengalaman tak terlupakan. Lebih banyak proyek seharusnya melakukan hal ini. Catat ini.

NVIDIA baru saja mendukung startup India yang membantu perusahaan menjalankan AI dengan lebih sedikit GPU milik NVIDIA sendiri. Startup ini bernama SimpliSmart, berbasis di Bengaluru, mengumpulkan pendanaan Seri B senilai $14 juta dari Accel, dengan valuasi sekitar $100 juta. Perangkat lunak mereka berada di antara model AI dan infrastruktur komputasi, serta secara otomatis menyesuaikan cara penyebaran model agar perusahaan mendapatkan keseimbangan yang tepat antara kecepatan, biaya, dan kinerja tanpa perlu mengelolanya secara manual. InVideo mengurangi biaya pelayanan GPU sebesar 56% dengan menggunakannya. Pendapatan mereka tumbuh 14 kali lipat dalam enam bulan. Lebih dari separuhnya berasal dari AS. Pertanyaan yang jelas adalah mengapa NVIDIA mendukung perangkat lunak yang mengurangi permintaan terhadap chip NVIDIA sendiri. Jawaban para pendiri: membuat inferensi AI lebih murah dan lebih mudah mendorong lebih banyak perusahaan untuk mengadopsi AI pada awalnya, yang pada akhirnya meningkatkan penjualan GPU. NVIDIA juga bekerja sama dengan SimpliSmart dalam integrasi teknis dengan perangkat lunak inferensi Dynamo miliknya sendiri, memperkenalkan mereka kepada pelanggan dan mitra. Jadi, NVIDIA tidak hanya berinvestasi, tetapi juga menanamkan dirinya ke dalam startup yang bersaing di ruang yang sama dengan produk inferensi milik NVIDIA sendiri. Baik NVIDIA benar-benar percaya bahwa efisiensi mendorong lebih banyak adopsi, atau mereka lebih suka menguasai peluang efisiensi daripada membiarkan orang lain mengambilnya.

Lebih dari 300 perusahaan kini menyewakan GPU AI, masing-masing dengan perangkat keras, jaringan, perangkat lunak, dan syarat kontrak sendiri. Bagi tim AI, ini berarti proyek pengadaan setiap kali membutuhkan kapasitas, dan seringkali membayar untuk GPU yang menganggur di antara tugas. Bagi penyedia, ini berarti perangkat keras, daya, dan pusat data yang mahal menunggu pelanggan. Seorang mantan market maker di Citadel Securities berpendapat ini adalah masalah perdagangan. Jasper Zhang mengatakan pengalamannya di sana menunjukkan bagaimana likuiditas dan penemuan harga menghubungkan penawaran dengan permintaan. Perusahaannya adalah Hyperbolic, berbasis di San Francisco. Pada 27 Oktober, perusahaan itu mengumumkan pendanaan Seri A1 sebesar $30 juta yang dipimpin oleh Walden Catalyst, perusahaan yang didirikan oleh CEO Intel Lip-Bu Tan dan mantan presiden Samsung Young Sohn. Zhang adalah CEO. Ia berusia 31 tahun dan menyelesaikan PhD-nya di UC Berkeley dalam dua tahun sebelum bergabung dengan Citadel Securities. Rekan pendirinya, Yuchen Jin, adalah CTO, dan timnya juga berasal dari Google Cloud, Lambda, VMware, Supermicro, dan Point72. Perusahaan ini awalnya dimulai sebagai cloud AI akses terbuka. Anda dapat menyewa GPU H100, H200, atau B200 per jam tanpa batas kuota dan tanpa kontrak jangka panjang, memesan klaster khusus, atau memanggil API inferensi yang kompatibel dengan OpenAI dan membayar per token. Perusahaan mengatakan lebih dari 250.000 pembangun menggunakannya, termasuk tim di Modal, Higgsfield, Daytona, HeyGen, dan Pika. Higgsfield mengatakan mereka beralih ke kontrak yang dipesan lebih murah 35% dibandingkan harga on-demand. Dana baru akan digunakan untuk menjadikannya lapisan di antara 300 cloud tersebut. Forge, sebuah control plane yang diluncurkan pada Juni, memstandarisasi klaster GPU bare-metal dari berbagai penyedia menjadi satu dasbor. Flux, yang dirilis 21 Oktober, menjalankan inferensi di beberapa cloud. Managed Kubernetes memasuki versi beta pada 13 Oktober. Langkah selanjutnya adalah Global Compute Grid, yang direncanakan tetapi belum aktif. Pemasok dan pelanggan akan membeli, menjual, dan menjual kembali kapasitas GPU, dengan instance spot, penetapan harga dinamis, dan strategi market-making. Perusahaan juga sedang mengeksplorasi cara untuk menghindari risiko harga komputasi. Tesis Zhang adalah bahwa agen AI akan menjadi konsumen komputasi terbesar, dan mereka tidak akan bersabar mengikuti penjualan atau menandatangani kontrak tiga tahun. Mereka membutuhkan cara yang dapat diprogram untuk menemukan kapasitas, sehingga perusahaan ingin agen dapat memperolehnya dalam anggaran yang telah ditentukan. Dell Technologies Capital, General Catalyst, Vista Equity Partners, Cambium Capital, dan Salience Capital juga bergabung dalam putaran ini. Total pendanaan mencapai $50 juta, termasuk Seri A sebesar $12 juta pada Desember 2024 yang dipimpin bersama oleh Polychain Capital dan Variant. Visinya adalah agar komputasi bekerja seperti listrik: mengambil apa yang Anda butuhkan dan menjual kembali apa yang tidak Anda butuhkan.

Ekspektasi inflasi kembali meningkat 1 tahun: 4,7% Jangka panjang: 3,5% Jika Fed tidak bisa memangkas suku bunga seagresif sebelumnya, aset berisiko bisa merasakan tekanan BTC tidak kebal terhadap makro https://t.co/eDIUIqaSzw