Сегодня случайно наткнулся на это — почему никто из моих китайских друзей не пересылает это, хаха Кстати, кто такой Джим Крамер? Кажется, его эффект обратного индикатора сильнее, чем у Сунь-гэ, настоящий «пророк» фондового рынка? 🤣

Часто в X, XHS, а также в романах встречаются такие выражения, как «красавица класса» и «красавица школы». Но на самом деле согласие по этому поводу не так сильно концентрировано, как кажется — оно даже довольно рассеяно. Помню, перед ЕГЭ несколько мальчиков из нашего класса за обеденным перерывом болтали о красивых девочках из нашего класса и неожиданно обнаружили, что каждый из них считает своей самой красивой совершенно другую девушку. Другими словами, все согласны, какие девушки в классе красивы, но «красавица класса» распределена между тремя-пятью разными девушками. Это ещё только выборка мальчиков — если бы опросили весь класс, распределение, вероятно, было бы ещё более разрозненным. Поэтому каждый раз, когда я слышу слова «красавица факультета» или «красавица университета», я просто слушаю без особого доверия. В одном классе может быть три-пять «красавиц класса», а в университете — десятки или даже сотни «красавиц университета». Конечно, есть исключения — например, если появляется девушка в стиле Лю Ифэй, тогда все «цветы» автоматически переходят к ней. У нас в соседнем классе была девушка с лицом знаменитости (очень похожая на Нэйчай-сестру в стиле «чистая и соблазнительная»), и у её одноклассников-мальчиков консенсус был крайне узким — потому что её красота была для остальных подавляющим преимуществом. Думаю, если бы её оценивали среди всех учеников 11-го класса, она бы без споров стала «красавицей всего 11-го класса». Я вдруг подумал об этом, потому что пару дней назад не помню, кто именно опубликовал в Твиттере пост о первичных, вторичных и третичных проблемах в криптоторговле. Первичная — розничные инвесторы начинают изучать фундаментальную основу монеты. Вторичная — розничные инвесторы начинают изучать, как другие розничные инвесторы смотрят на эту монету. Третичная — действия разработчиков/манипуляторов, которые изучают, когда розничные инвесторы начнут анализировать мнения других розничных инвесторов, и затем соответствующим образом манипулируют. Первичная и вторичная — это классическая теория Кейнса о выборе красоты. Первичная: Кто красивее? — Розничные инвесторы. Вторичная: Кого, по их мнению, считают красивее? — Умные деньги / продвинутые трейдеры. Третичная: Когда именно розничные инвесторы начнут анализировать «кого считают красивее»? — Разработчики / манипуляторы. Третичные разработчики/манипуляторы выдают хорошие новости, поднимают цену и создают тренды в подходящее время — как будто в нужный момент публикуют фото популярной девушки на школьной стене. Первичная смотрит на ценность (фундамент), вторичная — на консенсус, третичная — на ускорение консенсуса. В конечном итоге мы торгуем не самой ценностью, а самим консенсусом и скоростью его формирования. Здесь я вдруг понял: это очень похоже на концепции в опционах. Первичная — спот (насколько эта девушка действительно красива). Вторичная — дельта (увеличивается ли число людей, считающих её красавицей класса). Третичная — гамма (ускоряется ли количество людей, считающих её красавицей класса). В нынешнем рынке не стоит ли продавать актив сразу после того, как гамма достигла пика? — Например, Pons! Чёрт, кажется, я понял это слишком поздно.

Перед этим поездкой в 2049 я вернулся в Китай на несколько недель. Как обычно, я не могу прекращать тренировки, поэтому каждый раз, когда возвращаюсь домой, я ищу партнеров для игры в бадминтон через XHS и Xianyu. Обычно это девушки-представительницы поколения Z — кто-то из профессиональных спортсменов, окончивших спортивные школы уровня Гои или Гоэрг, кто-то — любители, много лет упорно тренирующиеся и достигшие пика любительского уровня. Во время перерывов в двухчасовых одиночных матчах мы болтаем обо всем на свете — естественно, в разговоры включаются и личные отношения. И я заметил у этих девушек одну относительно распространенную установку: Отношение к романтическим отношениям — не отвергают, но и не оптимистичны. Отношение к браку и деторождению — пока не хотят, а у некоторых даже сопротивляются. Это совершенно не то мышление, не тот мир, что был у поколения 80-х. И чем больше я об этом думаю, тем больше мне кажется, что это похоже на криптовалютный рынок! 1. Любовь поколения 80-х — как крипторынок до 2021 года: Тогда, если ты выбирал человека — выходил замуж, покупал квартиру и шел с ним до конца жизни. Как и покупка криптовалют в те годы — верил в нарратив, покупал, держал, HODLил. Хотя тогда тоже было много мошенничества, ICO-токены обесценивались, но Beta-фактор был огромен: BTC и основные монеты просто вопрос времени должны были окупиться — покупай что хочешь, все растет. То же самое было и с браком: экономический рост, рост зарплат, рост цен на жилье — жениться и заводить детей казалось совместной долгосрочной позицией на будущее. Многие проблемы в отношениях просто затмевались Beta-фактором эпохи. Не то чтобы поколение 80-х лучше понимало любовь — возможно, мы просто попали в бычий рынок. 2. Любовь поколения 00-х — как крипторынок после 2022 года: LUNA, FTX, высокий FDV при низкой оборачиваемости... После множества Rug Pulls и роста Hyperliquid люди теперь первым делом реагируют на любой нарратив: «Не рассказывай сказки — покажи данные». В этом году даже появилось ощущение «акционерности» криптовалют — смотрят на выручку, на пользователей, на выкупы и другие метрики... Нарратив стал просто дверным звонком. То же самое с браком и отношениями у поколения 00-х: сколько зарабатываешь? Какие у семьи условия? Есть ли у родителей обязательства? Стабильна ли эмоционально? Появилось множество блогеров по эмоциональным темам — девушки следят за Цюйцюй, парни — за Ли Синьъе. Парни боятся стать Exit Liquidity, девушки боятся вложить годы молодости и в итоге попасть под Rug Pull. Все начинают делать DD, контролировать позиции. Многие даже выбирают пустой портфель. Представьте себе наше время: «Я обязательно добьюсь успеха», «Я буду заботиться о тебе всю жизнь...» — такие большие обещания или нарративы тогда многие девушки были готовы купить. Сейчас это уже не пройдет (девушки уже не так легко обманываются). Сейчас в интернете популярна теория «желтые волосы и тонкие мышцы» — она вызывает ассоциации с эпохой Pumpfun (если сложно найти долгосрочную ценность — сначала захвати внимание и зрительский интерес!). Beta-фактор исчез — теперь нужно самому искать Alpha. Нельзя сказать, что поколение 00-х не верит в любовь — просто в их восприятии теперь неизбежно присутствует оценка рисков. Поколение 80-х просто повезло — они попали в эпоху с огромным Beta-фактором. Поколение 00-х сталкивается с рынком, где нужно самому выбирать Alpha. Как люди, вошедшие в криптовалюту в 2013 году, многие стали OG. А те, кто вошел в 2023 году, многие превратились в пушечное мясо. Время. Судьба.

Сегодня, воспользовавшись впечатляющим дрифтом Старка, я заполню ямы, оставленные пару дней назад, — расскажу о трёх интересных вещах в AI-сфере: Jev, Strata и Atlas. Я свяжу их все вместе через сцену из фильма — «Терминатор»! Представьте, что T-800 отправлен обратно в 1984 год с задачей найти и уничтожить Сару Коннор. Для этого ему нужны три базовые функции: понимать пространство, мгновенно принимать решения и работать без интернета (в 1984 году ещё не было «Невы»). И удачно — эти три функции идеально соответствуют Atlas, Jev и Strata. 1. Сначала — Atlas от профессора Ли Фэйфэй: понимание пространства. Когда Шварценеггер (T-800) заходит в комнату, он одним взглядом понимает, что за дверью, под столом и т.д. Atlas сейчас делает именно это: по нескольким фотографиям предсказывает, как будет выглядеть сцена с нового ракурса. LLM предсказывает следующее слово. Видео-модели (например, Seedance) генерируют кадры по временной оси. Atlas предсказывает новый ракурс. Сейчас многие видео-модели называют себя «моделями мира». Несколько месяцев назад Ли Фэйфэй классифицировала их на три типа: рендереры, симуляторы, планировщики. Симулятор может стать рендерером, но планировщик должен опираться на мощный симулятор. Когда T-800 одним взглядом понимает, что в комнате есть — это симулятор. Расчёт того, что произойдёт, если прыгнуть или выстрелить — тоже симулятор. Выбор действия: преследовать, уклоняться или врезаться в машину — скорее всего требует планировщика. Рендерер тут почти не нужен. Цель Atlas — создать самый мощный симулятор, а затем эволюционировать в планировщик. Их дорожная карта выглядит так: Статичное 3D-пространство (сейчас) → Динамическое (4D) → Редактируемое → Интерактивное → Симулятор = планировщик (финал) Это только первый шаг долгого пути, но без этого невозможно создать Терминатора — одного LLM недостаточно. 2. Затем — Jev: мгновенные решения. Помните сцену? T-800 в мотеле, стучат в дверь — и в его поле зрения сразу появляется список вариантов ответов. Он выбирает один — и отвечает, не составляя фраз. (Я помню, он выбрал самую грубую…) Вот что такое Jev: не нужно, чтобы LLM генерировал текст или проходил через цепочку рассуждений (COT). Он просто выбирает из предложенных вариантов и даёт степень уверенности. Jev от TypeSafe именно так и работает: не генерирует текст, а выбирает из фиксированного набора вариантов с калиброванной вероятностью. Ответ с вероятностью 0.97 → сразу отправляется. Наивысший — 0.60 → не отправлять, передать более медленной, но умной модели. В демонстрационном видео TypeSafe проверяют подлинность счёта: традиционный LLM тратит 8 секунд, Jev — всего 0.1 секунды. Быстро — потому что только выбор, без генерации текста. Точно — благодаря технологии RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions): усиленное обучение для калиброванных решений. Архитектура пока не раскрыта, но я предполагаю, что это всё ещё Transformer-база, просто убрана генерация. Можно считать это ASIC для LLM в конкретном контексте: не умеет общаться или писать код — только принимать частые решения. Все этапы обычного LLM сжаты до одного вопроса с выбором — скорость и стоимость отличаются на один-два порядка. Это как система 1 из книги Даниэля Канемана «Думай медленно… решай быстро». Традиционный LLM — система 2. Похоже, мы открываем новый путь в AI — не генерация, а принятие решений/оценка. Если бы T-800 действовал по скорости современного LLM — он бы не справился ни с одной задачей из фильма, двигался бы как улитка (почему-то вспомнился Спиди из «Зверополиса»). Именно здесь появляется Jev — вторая часть пазла Терминатора собрана. 3. Последняя часть пазла — Strata: локальный запуск крупных моделей. В 1984 году интернет уже существовал — но был крайне медленным, доступен только военным и университетам. Облака? Нет «Невы»! Придётся установить локальную модель прямо в голове T-800. Strata позволяет запустить модель Qwen3.8-Flash-Next с 125 миллиардами параметров на потребительской видеокарте с 12 ГБ VRAM и 64 ГБ ОЗУ. Технология: сначала квантование параметров с 16 бит до 2–3 бит — объём уменьшается в несколько раз. Затем 20% наиболее часто используемых экспертов (копий) загружаются в VRAM, все эксперты — в 64 ГБ ОЗУ. Оставшиеся 30 ГБ — это огромная таблица поиска (справочник обучения), хранящаяся на SSD. Полностью автономно, конфиденциальность данных. Конечно, производительность снижена из-за сжатия, чтение длинных документов медленнее — но теперь игровая консоль может запускать модели с сотнями миллиардов параметров! Это переход от «нельзя» к «можно». Точные параметры видеокарты, памяти и CPU внутри T-800 нам неизвестны — но Strata позволяет запускать более крупные MOE-модели на ограниченном железе (пока только Qwen; однако подход универсален для всех MOE-моделей). Таким образом, мы всё ближе к эпохе «Невы» и Терминатора! @drfeifei @theworldlabs @typesafeai P.S. Кто-нибудь из богачей уже заказал Roadster? Пожалуйста, возьмите меня на пробную поездку в 2028 году!

WC! WC!!! В прошлые выходные только протестировал Model Y с FSD — впечатление невероятное. На этой неделе Маск выпустил такой суперудар! Мой мозг просто завис! Зачем ездить на бензиновых машинах? Зачем нужны холодильник, телевизор и большой диван? Езжай только на Tesla!

Вчера вечером, вернувшись, я увидел объявление @Ondo о Ondo Intelligent Portfolios и внезапно осознал: это, возможно, веха, открывающая эру RWA 2.0. Раньше я неоднократно говорил, что RWA — это главная тенденция этого цикла. Сейчас можно назвать это эрой RWA 1.0 — когда различные активы переносятся на блокчейн: казначейские облигации США, акции, ETF, золото… Я бы назвал это эрой Tokenize Assets, и Ondo безусловно является лидером этой эры. Но неожиданно именно Ondo открывает RWA 2.0 — я бы назвал её эрой Tokenize Strategies. Другими словами, в 1.0 речь шла о выводе финансовых активов на блокчейн — решалась проблема: какие активы мы можем купить? В 2.0 речь идёт о выводе финансовых услуг на блокчейн — решается вопрос: как мы храним/управляем активами? Возьмём в качестве примера Intelligent Portfolios: их структура на самом деле несложна. В основе остаются уже токенизированные акции и ETF — Ondo Stocks. На этом уровне дополнительно применяется заранее заданная стратегия портфеля, определяющая, какие именно активы покупать, в каких пропорциях и когда проводить перебалансировку. В первом выпуске первые три портфеля разработаны BlackRock для Ondo; Ondo отвечает за реализацию этих стратегий на блокчейне: настройку базовых активов, регулярную перебалансировку и операционное управление продуктом. В итоге вам не нужно держать десятки разных токенов — достаточно одного отдельного Portfolio Token. Весь процесс выбора активов → установки весов → покупки → постоянного мониторинга → перебалансировки Ondo автоматизировал за вас. Конечно, у вас может возникнуть естественный вопрос: разве не то же самое, если я куплю токенизированный ETF из эпохи 1.0, например QQQ или SPY? На поверхности это выглядит похоже — ведь оба представляют собой корзину активов, и вам не нужно ничего делать вручную. Но ключевое различие — в стоимости и способе создания. В TradFi запуск нового комбинированного продукта требует создания фонда, лицензий, хранения, эмиссии — барьеры чрезвычайно высоки, поэтому на рынке доступны лишь немногие «стандартизированные» комбинации. На блокчейне всё иначе. Когда всё больше активов уже токенизировано, создание нового продукта по сути сводится к сборке этих строительных блоков с помощью смарт-контрактов: настройка, веса, перебалансировка — всё прописывается в правилах и выполняется автоматически; каждая корректировка публикуется в цепочке. Вот почему я говорю, что возможности 2.0 ещё впереди. Официально уже заявлено, что в будущем будут постепенно добавляться Perps, Spot Crypto и опционы. Тогда комбинации вроде американских акций + BTC или сырьевых товаров + опционный оверлей — которые в TradFi практически невозможно реализовать — получат реальную основу для воплощения. Пока что базовые активы в запущенных портфелях — это по-прежнему токенизированные акции и ETF. Ещё один момент, который часто упускают из виду: сам Portfolio Token — это токен! Токен, который можно свободно переводить между кошельками, биржами и DeFi! А дальше — целый портфель может использоваться как залог для кредитования, как маржа для Perps или даже быть встроен в другой портфель. Пока это лишь направление, но как только это сработает, «строительные блоки» DeFi поднимутся с отдельных активов до целых портфелей. Именно это и было финальной мечтой «DeFi Summer» — «финансовый Лего»! Так что, оглядываясь на путь Ondo за последние годы, он очень ясен: USDY решает вопрос доходности в долларах, Ondo Stocks — американские акции, Perps — плечо, Network — инфраструктуру. Каждый новый токенизированный актив расширяет возможности Intelligent Portfolios. Чем больше строительных блоков в 1.0 — тем больше домов можно построить в 2.0. RWA 1.0 позволила нам владеть активами. RWA 2.0 даёт нам возможность управлять ими. Раньше такую услугу могли получить только частные банки и клиенты с высоким уровнем дохода — теперь соответствующие неамериканские инвесторы могут получить доступ к ней через свои кошельки. От Tokenized Assets 1.0 к Tokenized Strategies 2.0 — так идёт путь Уолл-стрит на блокчейн, именно здесь RWA действительно начинает становиться интересным. Благодарю @Ondo за поддержку этого исследования.

Благодарю @168MrZ за приглашение, снова был на 168X, болтал больше часа и отлично пообщался с Z. Возможно, это последний «приличный» бычий рынок — чувствую, что в будущем всё будет всё больше похоже на рынок акций США, и у «шилд-ВК» без фундаментальных показателей и данных не будет шансов — Другими словами, в этот раз я чувствую, что многие мусорные монеты всё ещё могут подтягиваться за «хорошими» и совершить последнюю в истории «разгрузку»🤨

В прошлом году у одной из моих подруг случился одновременно ликвидация позиции и расставание — двойной удар, вызвавший лёгкую депрессию и телесные проявления стресса. Тогда я сказал ей: «В жизни, кроме смерти и жизни, нет ничего важного. Воспринимай себя как главного героя игры Earth Online, а всех остальных — как NPC, включая бывшего парня и даже меня». По сути, это взгляд со стороны третьего лица. Позже она сказала, что попробовала — эффект не был мгновенным, но боль и внутренние переживания действительно немного уменьшились. Как написал в комментариях Мало-гэ: «Делай, как хочешь!»

StableStock — одна из немногих платформ на рынке, позволяющих одновременно работать с активами американского, гонконгского и корейского рынков через U. Теперь поддерживается и мобильное приложение!

Согласен с идеей haotian, но я просто продолжу держать оба, ничего не буду менять. Раньше я купил $SHROOM на полпути вверх — было сложно. Только что внезапно подумал: то, что SHROOM пытается сделать, теоретически может сделать и $AI, и при этом, если он это сделает, у него может быть даже больше преимуществ, чем у SHROOM. Во-первых, AI уже сейчас является парной активом для многих других мемов. Если в будущем эти мемы будут глубоко интегрированы с AI и одновременно начнут париться с токенизированными акциями средних и малых капитализаций, то через многоступенчатые маршруты AI фактически может стать промежуточным узлом, соединяющим эти длиннохвостовые активы. Конечно, это пока только «есть путь», но не означает, что AI сам обладает этой ликвидностью. Более важным является второй момент: Сейчас, помимо NVDA, в Vault/Treasury AI уже начинают появляться другие токенизированные акции. Если команда проекта на следующей версии сделает ещё один шаг вперёд — напрямую создаст пулы между AI и акциями, отличными от NVDA, и будет постоянно конвертировать капитал, генерируемый торговлей мемами, в различные акционные POL, а затем реинвестировать комиссии для расширения ликвидности — тогда это будет буквально путь SHROOM: идти чужой дорогой и оставлять других без пути! Кроме того, AI может иметь ещё большие преимущества перед SHROOM: SHROOM сначала создал сеть ликвидности акций, а потом пытается направить туда спекулятивную энергию мемов; AI же уже имеет мемы, объёмы торгов и способность формировать капитал, а теперь постепенно выращивает сеть ликвидности акций. Один сначала строит дорогу и ждёт машин, другой уже имеет поток машин и только теперь начинает строить дорогу. Если AI действительно пойдёт в этом направлении, то «сеть ликвидности длиннохвостовых акций», которую сейчас пытается построить $SHROOM, в итоге может быть просто перехвачена $AI.