По мере того как модели становятся более полезными, спрос на вычислительные ресурсы растет. Я твердо убежден, что спрос на инференс будет продолжать превышать предложение, что приведет к росту цен на аренду GPU. Как с открытым, так и с закрытым исходным кодом, обе модели требуют чипов, памяти и энергии. Это позитивно влияет на продолжение инвестиций в капитальные расходы на ИИ, поскольку сроки окупаемости становятся все короче и короче.

Команда Temporal — это крутые разработчики. Следите за ними, ведь они продвигают микроструктуру Solana.

Большая часть ликвидности сконцентрируется на одной цепочке. Мы уже некоторое время говорим об этом в Frictionless. Эта цепочка должна иметь рыночную структуру, которая будет работать для всего мира, а не только для нескольких юрисдикций.

Поздравляем команду @anza_xyz! Крупное обновление сети

Это довольно безумная статистика, если подумать об этом. И это только спот. Возможности становятся намного больше, когда Бесср и другие деривативы перейдут на блокчейн.

Выпуск подкаста с @benfielding, сооснователем и генеральным директором @gensynai Бен начал свою докторскую работу по глубокому обучению в 2015 году, задолго до нынешнего всплеска интереса к ИИ. В этом эпизоде мы подробно разберем, как он оценивает прогресс, который мы достигли, экономику создания более крупных моделей и что ждет нас дальше. Мы обсудим, почему он сомневается, что инвестиции в централизованный ИИ окупятся за счет использования продуктов, как открытые модели влияют на этот бизнес и почему важно, чтобы клиенты продолжали использовать ваш продукт, а не просто опережать конкурентов по показателям. Мы также рассмотрим, как изменилась компания Gensyn: команда перешла от фокуса на децентрализованные вычисления к сбору достоверной информации из реального мира. Бен объясняет, почему они приняли это решение и как Delphi использует рынки для объединения информации и проверки ее против реальных событий. Это приводит нас к прогнозированию. Бен считает, что предсказание будущих событий может стать одним из самых значимых применений ИИ. Мы обсуждаем, как модели могут учиться на правильных и неправильных прогнозах, почему людям нужна причина делиться своими знаниями и что значит иметь инструмент, который помогает с вероятностными расчетами при повседневных решениях. Мы обсудим: - Бэкграунд Бена в области глубокого обучения и происхождение Gensyn - Экономику более крупных моделей ИИ и оправданность расходов - Открытые модели, конкуренция и создание продуктов, которые люди продолжают использовать - Почему Gensyn отошла от фокуса на вычисления - Проверку работы машинного обучения и обеспечение аудитируемости обучения с помощью open-1b - Delphi, информационные рынки и обучение на реальных результатах - Поощрение людей за предоставление доказательств, лежащих в основе их прогнозов - Прогнозирование, принятие более качественных решений и где помогает децентрализация Временные метки: 0:00 – Может ли ИИ предсказывать будущее? 1:14 – Бен Филдинг и происхождение Gensyn 7:26 – Масштабирование ИИ за пределами крупных кластеров 13:29 – Почему стартапы могут подходить иначе 18:49 – Доверие и проверка машинного обучения 23:59 – Экономика централизованного ИИ 27:29 – Почему Gensyn отошла от вычислений 31:09 – open-1b и аудитируемое обучение ИИ 35:47 – Открытые модели и закрытые лаборатории 43:29 – Продукты ИИ, клиенты и неоклауды 50:13 – От LLM к прогнозированию 53:44 – Обучение моделей для более точных прогнозов 57:10 – Delphi и информационные рынки 1:02:26 – Поощрение за доказательства, лежащие в основе прогноза 1:04:34 – Где крипто и ИИ действительно пересекаются 1:11:35 – Следующая волна ИИ Приятного прослушивания!

Армани абсолютно прав. Весь стек рынков капитала перемещается на блокчейн, но многие люди слишком циничны к криптовалютам, чтобы это заметить.

Выпуск подкаста с @mdudas, управляющим партнером @6thManVentures Крипто-бизнес может получать прибыль, не передавая её держателям токенов. В этом эпизоде я хотел поговорить с Майком о том, что придаёт токену ценность и кто извлекает выгоду при росте бизнеса. Мы обсуждаем, как он создавал 6MV, почему он инвестирует в приложения и как он думает о возврате денег инвесторам, когда бизнес может не оставаться лидером надолго. Большая часть разговора посвящена токенам и акциям. Майк считает, что командам нужно объяснять, что именно покупают люди, куда идёт выручка и как держатели токенов извлекают выгоду. Мы говорим о выкупе токенов и о том, насколько реальную власть имеют держатели. Также мы обсуждаем, почему торговые приложения нуждаются в лучших активах и меньшем количестве способов для пользователей терять деньги, его взгляды на Solana, Hyperliquid и ethereum, а также как криптовалюта связана с ИИ. Мы говорим о: - Как Майк создавал 6MV - Что делает крипто-бизнес устойчивым - Когда продавать и возвращать деньги инвесторам - Стейблкоинах, кредитовании и прогнозных рынках - Социальном трейдинге, проскальзывании и удержании пользователей - Solana, Hyperliquid и том, что придаёт ETH ценность - Токенах, акциях, выкупе и том, что на самом деле принадлежит держателям - Почему Майк называет XRP и Cardano «мемами для деловых людей» - Агентах ИИ, платежах и рынках вычислительных ресурсов - Стоят ли компании ИИ своих оценок Временные метки 0:00 – Что придаёт токенам ценность? 0:58 – Майк Дудас и истоки 6MV 6:20 – Ликвидность и возврат капитала инвесторам 10:16 – Реальное внедрение за пределами цен на крипто-токены 16:56 – Крипто-апатия и рост ИИ 21:43 – Почему 6MV изменила свою стратегию потребительских инвестиций 26:34 – Социальный трейдинг, проскальзывание и лучшие активы 36:25 – Solana, Hyperliquid и ландшафт блокчейнов 39:37 – Проблема с ценностью ethereum 43:16 – Токены, акции и куда уходит деньги 46:21 – Управляющие токены, XRP и Cardano 49:40 – Где криптовалюта встречается с ИИ 55:38 – Находятся ли оценки ИИ в пузыре? 58:42 – Следующие пять лет криптовалюты Приятного прослушивания!

Токен — это начало, а не конец.

Я перехожу в QT, потому что хочу продолжить обсуждение. Вы можете разбить это на две ключевые проблемы: — Структура рынка — Общий доступный рынок глобальных финансов Сначала поговорим о структуре рынка, потому что, как я считаю, она важнее, поскольку напрямую приводит к созданию лучших продуктов. Ни для кого, кто изучал финансовую систему, не должно быть сюрпризом, что со временем, по мере перехода от бумажной торговли к электронной, системы становились быстрее. В результате физическая близость к механизму сопоставления давала торговым фирмам уникальное преимущество — будь то физическое размещение в одном дата-центре или прямое оптоволоконное соединение с механизмом сопоставления. Если вы еще не погружались в эту тему, рекомендую прочитать историю «Flash Boys». Есть причина, по которой торговые фирмы тратят столько денег на оптимизацию сетей, микроволновых и частных оптоволоконных линий — миллисекунды задержки могут означать миллиарды долларов. NYSE даже стандартизирует длину оптоволоконных линий для одного и того же сервиса подключения внутри своего дата-центра в Махвэ, независимо от того, в каком зале или шкафу находится фирма. Цель — устранить преимущество просто более близкого стойки. Это описано в спецификациях колокации ICE. Дополнительные мысли здесь: https://t.co/8gs2vq9IdJ