今日ふとこれを見かけたけど、なんで私の中国語ラインでは誰もシェアしてくれないんだろう、哈哈 ちなみに、ジム・クレイマーって誰なんですか？孫兄の逆指標効果よりも強いような気がするけど、「本物」の株式市場の明かりなんですかね🤣
Lao Bai
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XやXHS、小説などでは「クラスの花形」「学校の花形」といった言葉をよく見かける。 しかし、実際には、こうした認識は想像以上に集中しておらず、むしろ非常に分散している。 私は高校受験直前、クラスの男子数人が昼休みに同級生の美女について話していたが、意外にも、それぞれが「クラスで一番可愛い女の子」と思っている人物が全員異なっていた。 言い換えれば、クラスのどの女生が「可愛い」とされるかについてはある程度の合意があるが、「クラスの花形」は3人から5人ほどの異なる女生に分散していた。 これは男子側のサンプルにすぎず、もし全クラスで投票したら、さらに分散するだろう。 だから、私は「学科の花形」「学校の花形」といった言葉を聞くたびに、ただ耳に入れるだけにしている。一つのクラスには三〜五人のクラスの花形が存在し、一つの大学には数十人、あるいは百人以上の学校の花形がいる可能性がある。 もちろん例外もある。たとえば劉亦菲のような存在が現れれば、ほぼすべての「花形」は彼女に集まる。当時、隣のクラスに、奶茶妹妹のような純欲系の美人がいて、彼らのクラスの男子たちの合意は極めて集中していた。なぜなら、彼女の容姿は他の誰に対しても「次元の違い」だったからだ。おそらく全校規模で見ても、「圧倒的・異論なしの学年一の花形」だったはずだ。 このことを思いついたのは、数日前、誰かのツイートを見たからだ。そのツイートでは、暗号資産取引における「一次・二次・三次問題」について語られていた。 一次：零售投資家がある暗号資産のファンダメンタルズを研究する。 二次：零售投資家が他の零售投資家がその暗号資産をどう見ているかを研究する。 三次：開発者や大口投資家が、零售投資家が「他の零售投資家がどう見ているか」をいつ研究し始めるかを分析し、それに応じて「操作」を行う。 一次と二次は典型的なケインズの選美理論である。 一次：誰が一番美しいか？—零售投資家 二次：みんなは誰が一番美しいと思うか？—スマートマネー／上級P小将 三次：みんなはいつ、「みんなが誰を美しいと思うか」を研究し始めるのか？—開発者／大口投資家 三次の開発者・大口投資家は、タイミングを見計らって好材料を放出し、価格を押し上げ、話題を創出する。 まるで、適切なタイミングで校内掲示板に人気のある女子の写真を貼り出すようなものだ。 一次はValue（ファンダメンタルズ）を見、二次はConsensus（合意）を見、三次はConsensus Acceleration（合意の加速）を見る。 結局、私たちが取引しているのは、合意そのものと、その合意が形成される速度である。 ここまで書いてふと気づいたが、これはオプション取引の概念とも似ている。 一次：现货（この女子は本当に美しいのか？） 二次：Delta（この女子がクラスの花形だと考える人が増えているか？） 三次：Gamma（この女子がクラスの花形になると信じる人の数が加速的に増加しているか？） 最近の相場を見てみると、ある暗号資産を保有するなら、Gammaが頂点に達した時点で即座に売却すべきだ——たとえばPonsのように！ くそっ、気づきすぎた気がする。
2049に行く前に中国に数週間帰国した際、普段運動を欠かさないため、毎回XHSや咸魚でバドミントンのペアを探していた。 大抵は00年代生まれの女性で、プロの体育大学出身の国家一級・二級選手もいれば、中途半端に長年練習してきたアマチュアの頂点に立つ人もいた。 2時間のシングルス試合の合間に、山の話から海の話まで雑談し、恋愛経験も自然と話題に上った。そこで気づいたのは、こうした女性たちに共通して見られるある傾向だ—— 恋愛に対して：拒否はしないが、楽観的ではない。 結婚や子育てに対して：今は考えたくない、あるいは若干拒否感すらある。 これは私たち80年代生まれの頃とはまったく異なる思考パターン、まったく別の世界だ。 さらに考えを深めると、これは暗号資産業界と似ていることに気づいた。 1. 80年代生まれの恋愛は、2021年以前の暗号資産市場に似ている—— 当時は、誰かを決めたら結婚し、家を買い、ずっと一緒に歩んでいくのが当たり前だった。 それは当時の暗号資産購入と似ていた：ある物語を信じて買い、持ち続け、HODLする。 当時も詐欺やICO、山寨コインがゼロになる事例は数多くあったが、ベータ（市場全体の上昇トレンド）が十分に大きく、BTCや主要通貨の損失回復は時間の問題だった。何を買っても儲かった。 当時の結婚も同じだった。経済成長、給与上昇、住宅価格上昇。二人で結婚し子供を産むことは、未来に多額の投資をするようなものだった。多くの感情的な問題は、時代のベータに隠されていた。 80年代生まれが恋愛をより深く理解していたわけではない。単に牛市に乗り遅れなかっただけかもしれない。 2. 00年代生まれの恋愛は、2022年以降の暗号資産市場に似ている—— LUNA、FTX、高FDV・低流通量……リグ（Rug Pull）に何度も騙され、Hyperliquidの台頭とともに、誰もが物語（Narrative）を聞くと最初に言うのは「物語だけじゃなく、データを見せろ」だ。 今年になると、暗号資産市場はまるで株式市場のように見えるようになった——収益、ユーザー数、買い戻しといったデータを重視するようになり、物語は単なる入り口の鍵にすぎなくなった。 00年代生まれの婚活も同じだ：収入はいくらか？ 家庭環境は？ 親は負担があるか？ 情緒は安定しているか？ さまざまな感情系ブロガーが台頭した。女性には「曲曲」、男性には「李新野」がいる。男性は自分がエグジット・リキッドティ（Exit Liquidity）になることを恐れ、女性は数年間青春を注いだ末にリグされるのを恐れる。誰もがDD（デューデリジェンス）を行い、ポジションをコントロールする。多くの人がむしろ空席（空仓）を選ぶようになった。 私たちの頃は、「将来必ず成功する」「一生あなたを大切にする」などといった大きな約束や物語に、多くの女性が心を動かされたものだ。 今はもう通用しない（女性たちはもう簡単に騙されない）。 現在ネット上で流行っている「黄毛薄肌論」には、Pumpfun時代の匂いがする（長期的価値を築くのが難しいから、まずは短期的な注目と注目を集める！）。 ベータが消えたからこそ、自分自身でアルファを見つけるしかない。00年代生まれが恋愛を信じていないわけではない。ただ、その中に無理やりリスク評価の視点が混じってしまったのだ。 80年代生まれはただ運が良くて、ベータが十分に大きかった時代に生まれただけだ。00年代生まれが直面しているのは、自分自身でアルファを選ぶしかない市場だ。13年に業界に入った人は多くが寝ていてOGになったが、23年に参入した人は多くが砲灰となった。 時（とき）であり、命（みょう）である。
今日のマーベルの衝撃的なドライブを借りて、前日に仕込んだ坑を埋めよう。最近のAI界で面白いと感じたJev、Strata、Atlasの3つについて話す。 技術的な細部は説明せず、映画のシーンを使って3つをつなげて説明する。興味のある人はAIやリサーチに聞いてみてください。 そのシーンとは――『ターミネーター』！ T-800が1984年に送り込まれ、サラ・コナーを見つけ出して殺害するという任務を遂行すると想像してみよう。 このとき、T-800には以下の3つの基本機能が必要だ：空間を理解する、瞬時に判断する、ネットに接続せずに思考する（1984年には天網などない）。 なんと、この3つはそれぞれAtlas、Jev、Strataに完全に対応している。 1. まず李飛飛教授のAtlas――空間を理解する シュワルツェネッガー（T-800）が部屋に入り、一瞥しただけで、ドアの向こうや机の下に何があるかを把握する。 Atlasが現在行っているのはまさにこれだ：数枚の写真を入力として、別の視点から見た様子を予測する。 LLMは次の単語を予測し、 ビデオモデル（例：Seedance）は時間軸に沿って映像を生成する。 Atlasは「新しい視点」を予測する。 現在多くのビデオモデルが「ワールドモデル」と称しているが、李飛飛教授は数か月前にこれを3つに分類した：レンダラー、シミュレーター、プランナー。 シミュレーターはレンダラーに変換可能だが、プランナーは強力なシミュレーターを前提とする。 T-800が一瞥して部屋の中身を把握するのはシミュレーター。跳び降りたときの結果や、弾丸がどこに当たるかを計算するのもシミュレーター。追いかけるか、逃げるか、車で突っ込むかという行動選択にはおそらくプランナーが必要で、レンダラーはほぼ使われない。 Atlasの目標は、最強のシミュレーターを作ること。その後、プランナーへと進化する。 ロードマップはこうだ： 静的3D空間（現在）→ 動的（4D）→ 編集可能→ 交互可能→ シミュレーター＝プランナー（最終形） 万里の長城の第一歩に過ぎないが、ターミネーターを実現するにはこれが必要不可欠。単なるLLMでは不十分だ。 2. 次にJev――瞬時の判断 あのシーンを覚えているか？T-800がモーテルで管理人にノックされたとき、彼の視界に一連の返答候補が即座に表示され、その中から一つ選んで返す。言葉を組み立てる必要はない。（記憶では最も無礼な文を選んだ……） これがJevだ：LLMが文章を生成したり、COT（Chain-of-Thought）で思考したりする必要がない。与えられた選択肢の中から選び、その確信度を示すだけ。 TypeSafeのJevはまさにこれ：文字を生成せず、与えられた選択肢の中から選択し、調整済みの確率を出力する。 ある返答の確信度が0.97 → 直ちに返信 最高でも0.60 → 返信せず、より遅いが賢い大モデルに任せる TypeSafeのデモ動画では、請求書の偽造判別を行っている。従来のLLMは8秒かかるところ、Jevは0.1秒で完了。 速いのは、文字生成ではなく選択だけだから。正確なのは、RLCD（Reinforcement Learning for Calibrated Decisions）というブラックテクノロジーによる――「調整済み意思決定」のための強化学習。 アーキテクチャはまだ公開されていないが、おそらくTransformerベースで、生成というプロセスを完全に削除したものだろう。特定の文脈におけるLLMのASIC（専用回路）と見なせる：会話もコードも書けず、高頻度意思決定だけを行う。従来のLLMが行う複数ステップを一つの選択問題に圧縮・簡略化し、速度とコストは1～2桁違う。 これはダニエル・カーネマンの有名な『ファスト＆スロー』における「システム1」に似ている。従来のLLMは「システム2」だ。 生成という新たなAIの道を開いたように思える――意思決定／判断。 結局、今のLLMの判断速度ではターミネーターは映画中のどんな任務も遂行できない。カタツムリのように遅いだろう（なぜか『ファントム・カーチャー』のスローモーを思い出した……）。そのときこそJevが登場し、ターミネーター機能の第二ピースが完成する。 3. 最後のピース――Strata：ローカルで大規模モデルを実行 1984年にはインターネットは存在したが、速度は極端に遅く、軍隊や大学以外では使われていなかった。さらにクラウドには天網などない。T-800の脳内にローカルモデルを搭載してタイムトラベルしなければならない。 Strataは、12GB VRAM＋64GB RAMという一般消費者向けGPUで、1250億パラメータのQwen3.8-Flash-Nextモデルを実行可能にする。 ブラックテクノロジーはまずパラメータを16ビットから2～3ビットに量子化し、サイズを数倍縮小。次に頻繁に使う20%のエキスパート（コピー）をVRAMに置き、全エキスパートを64GBメモリに配置。さらに30GBの大規模検索テーブル（訓練時のクイックリファレンス）をSSDに保存する。 完全オフラインでデータプライバシーも確保。ただし圧縮により性能は低下し、長文読解も遅い。しかし、高級ゲームコンソールで千亿パラメータモデルが動くというのは「無から有」への飛躍だ。 T-800内のGPU・メモリ・CPUの具体的な仕様は不明だが、Strataは限られたハードウェア環境でより大きなMoEモデル（現時点ではQwenのみ対応だが、MoEモデル全般に適用可能）を実行できるようにする。 こうして見ると、我々は天網とターミネーター時代へとますます近づいているようだ！ @drfeifei @theworldlabs @typesafeai P.S. 誰か金持ちがRoadsterを予約してくれたら、2028年に一緒に体験させてください。お願いします！
WC！WC！！！ 先週末にModel Y L + FSDを試乗しましたが、印象が非常に強烈でした。 今週、マスク氏がこんな大技を出してきた！私の脳がそのまま停止しました！ ガソリン車なんて乗るな！冷蔵庫やテレビ、大きなソファなんて必要ない！車はテスラに乗るだけ！
昨夜戻ってきて、@Ondo が発表したOndo Intelligent Portfoliosを見て、これがRWAの2.0時代へのマイルストーンであることに気づいた。 これまで何度もRWAがこのラウンドの最大のテーマだと訴えてきたが、現在の段階はRWA 1.0——さまざまな資産をチェーン上に移す段階、米国債、株式、ETF、金…… 私はこれを「Tokenize Assets」の時代と呼ぶ。Ondoは間違いなくこの時代のリーダーだ。 しかし、RWA 2.0もまたOndoが切り開いた。私はこれを「Tokenize Strategies」の時代と呼ぶ。 言い換えれば、1.0は金融資産のチェーン上化で、「何を買えるか」を解決する。 2.0は金融サービスのチェーン上化で、「どのように資産を保有・管理するか」を解決する。 今回のIntelligent Portfoliosを例に挙げると、その構造はそれほど複雑ではない。 底层にはすでにTokenizedされたOndo Stocksなどの株式やETFがあり、その上に、あらかじめ定義されたPortfolio Strategyに基づいて、具体的に何を購入するか、各資産のウェイトをどう設定するか、そしていつリバランスするかを決定する。 今回の最初の製品では、最初の3つのPortfolioの戦略はBlackRockがOndoのために開発し、Ondoはこれらの戦略を実際にチェーン上に実装し、底层資産の配置、定期的なリバランス、製品運用を担う。 最終的に、あなたは十数種類の異なるトークンを保有する必要はなく、1つのPortfolioトークンだけで済む。これまでの「資産選択 → ウェイト設定 → 購入 → 継続的モニタリング → リバランス」というプロセスを、Ondoがすべて自動で解決してくれる。 もちろん、自然とこんな疑問が湧くだろう。「1.0時代のトークン化ETF、たとえばQQQやSPYを買うのと何が違うのか？」 表面的には似ている。どちらも一籠の資産で、自分で手間をかける必要がないからだ。 しかし核心的な違いは、構築のコストと方法にある。TradFiでは、新しいポートフォリオ製品を立ち上げるには、ファンド構造、ライセンス、託送、発行が必要で、ハードルが極めて高く、市場にはごく少数の「標準化された」ポートフォリオしか存在しない。 一方、チェーン上では違う。多くの資産がすでにTokenizedされている今、新しい製品を組み立てるとは、これらのBuilding Blocksをスマートコントラクトで組み合わせることに他ならない——配置、ウェイト、リバランスをすべてルールとしてコード化し、自動実行する。毎回のポジション調整はチェーン上で確認可能だ。 だからこそ私は2.0の可能性が今後さらに広がると考える。公式でも明言しているように、今後Perps、Spot Crypto、オプションなどの資産も段階的に統合していく予定だ。そのとき、TradFiでは実現が難しい「米国株＋BTC」「コモディティ＋オプションオーバーレイ」のような組み合わせが可能になる。もちろん、現在上場されているPortfolioの底层は依然としてTokenized株式とETFである。 もう一つ見落とされがちなポイント：Portfolio Token自体が1つのTokenであるということだ！ 1つのTokenは、ウォレットや取引所、DeFi間で自由に転送可能だ。さらに先を見ると、1つのPortfolio全体がローンの担保やPerpsのマージンとなり得る。あるいは別のPortfolioの中に組み込まれることさえ可能だ。これはまだ方向性にすぎないが、一旦実現すれば、DeFiが扱う積み木は単一資産から「一括ポートフォリオ」へと進化する。这才是私たちがDefi Summer期に夢見た「金融レゴ」の究極のビジョンではないか！ したがって、Ondoがこれまで歩んできた道筋は非常に明確だ：USDYでドル収益を解決し、Ondo Stocksで米国株を解決し、Perpsでレバレッジを解決し、Networkでインフラを解決した。Tokenizeされる資産が増えれば増えるほど、Intelligent Portfoliosで構築可能な組み合わせも増える。1.0の積み木が増えれば増えるほど、2.0で建てられる家は大きくなる。 RWA 1.0は私たちに資産をもたらし、RWA 2.0は私たちに資産を構成する能力をもたらす。かつてこれはプライベートバンクやハイネットワース顧客だけが享受できたサービスだったが、今や適格な非米国投資家は自分のウォレットで簡単にアクセスできる。 1.0のTokenized Assetsから2.0のTokenized Strategiesへ——これがウォールストリートがチェーン上へ進む道であり、RWAが本格的に面白くなり始めた瞬間である。 @Ondo がこの研究内容へのご支援に感謝します。
haotianの考えに賛成ですが、私は両方をそのまま保有し、動かしません。 以前、$SHROOMを山の半ばで仕入れましたが、難しいと感じました。先ほどふと気づいたのですが、SHROOMが目指していること自体は、$AIも理論的には可能で、実際にはSHROOMよりも優位性があるかもしれません。 まず、AIは現在、多くの他のMemeのペア資産として既に使用されています。もし今後、これらのMemeがAIと深く連携しつつ、中小盤のトークン化株式ともペアリングし始めるなら、マルチホップルーティングを通じて、AIは実質的にこれらのロングテール資産を結ぶ中継ノードとなる可能性があります。 もちろん、これはまだ「道が存在する」にすぎず、AI自身がそれらの流動性を所有しているわけではありません。 さらに注目すべきは二点目です： AIは現在、NVDA以外にも、Vault/Treasuryに他のトークン化株式が登場し始めています。もしプロジェクト側が次のバージョンでさらに一歩進んで、AIを使ってNVDA以外の株式とプールを構築し、Meme取引から生じる資本を次々と各種株式POLとして蓄積し、手数料を再投資して流動性を拡大するなら——それはまさにSHROOMの道筋を歩んでいることになり、他人の道を歩ませて、他人に道を残さないという状況になります。 さらに、AIはSHROOMよりも優位性があるかもしれません： SHROOMはまず株式流動性ネットワークを設計し、その後でMemeの投機的エネルギーを導入しようとしているのに対し、 AIはすでにMemeを持ち、取引量と資本形成能力を備えており、その上で株式流動性ネットワークを外側に拡張しているのです。 一方は「道を先に作って車を待つ」で、他方は「すでに車が流れている状態で道を造り始める」です。 もしAIが本当にこの方向にアップグレードするなら、$SHROOMが現在目指している「ロングテール株式流動性ネットワーク」は、最終的に$AIに果実を摘み取られてしまう可能性があります。
