Штучний інтелект може точно сказати, які дані йому потрібні. Але хто саме їх збиратиме? Уявіть, що агент ШІ потребує свіжі просторові дані з вулиці по інший бік світу. Він знає, чого бракує, але не може фізично туди дістатися й зареєструвати це. Саме тут на допомогу приходить @vangrid_io. Вони створюють мережу, де люди можуть за допомогою своїх телефонів збирати дані про реальні місця та отримувати USDC за прийняті звіти. Ці дані потім допомагають створювати 3D-репрезентації реальних місць, які ШІ може використовувати. Мені цікаво те, що чим розумнішим стає ШІ, тим ціннішими стають свіжі, реальні дані. І люди все ще відіграють дуже важливу роль у їх зборі. Можливо, майбутнє ШІ — це не просто заміна людської праці, а створення нових видів роботи, про які ми ще не думали.

Ринок останнім часом важко читати, тому отримання нагород у USD1 має для мене сенс. Мої зарезервовані $WLFI все ще рухаються разом із ринком, а річна процентна ставка може змінюватися, але нагороди не зменшуються разом із токеном, коли ринок падає. Це саме та стабільність, яку я шукаю зараз.

Я прочитав досить багато постів про @vangrid_io, і більшість з них зосереджені на одному й тому самому: DePIN для фізичного ІІ. Звучить цікаво, звісно. Але знати, що проект розробляє, — це не те саме, що розуміти, чому він може здобути успіх. Тож я вивчив команду, що стоїть за ним. Співзасновник і CTO Khalid Benrafik, за повідомленнями, має понад 14 років досвіду розробки високопродуктивних систем, включаючи посади в Booking.com, ING та Mollie. Генеральний директор Robert Brighton має досвід у глибоких технологіях та Web3. І я вважаю, що ця комбінація має значення. Vangrid — це не просто збір відео. Йому потрібно верифікувати просторові дані, координувати учасників та обробляти платежі USDC у великих масштабах. Це досить серйозна інфраструктурна задача, саме там, де досвід команди може зробити різницю. Звісно, сильна команда не гарантує успіху. Але вона надає мені ще одну причину продовжувати стежити за Vangrid не лише через бали та нагороди.

Доброго ранку, команда ☀️💙 Привіт, листопаде! Сподіваємося, що цього місяця буде багато зелених свічок і чудових прибутків. Бажаємо вам чудового листопада https://t.co/ETRXLcWZvI

$CLAUDIA має чистий KOL-покупок на $85,6 тис. за останні 30 днів. Звучить булішно, поки не подивишся на розбивку 👀 CLAUDIA — це токен Solana, створений навколо AI-поп-співачки та її спільноти. Він досяг піку близько $0,01216 11 жовтня, впав до близько $0,0019 23 жовтня, потім відскочив до $0,00461, а потім знову опустився до близько $0,00308 28 жовтня. Surf Smart Money показує 10 чистих покупців і 4 чистих продавців. Три найбільших чистих покупці: найбільший покупець (+$39,9 тис.), Frank (+$33,2 тис.) та Ash Robin (+$8,8 тис.). Разом вони купили $202,5 тис. і продали $120,7 тис., залишивши чистий профіт +$81,9 тис., що становить близько 96% загального чистого надходження CLAUDIA. Інші 11 трейдерів додали лише $3,7 тис. чистого. Продажі значні, але ці три все ще купили більше, ніж продали. Отже, це не просто історія виходу: чистий покупок реальний, але зосереджений серед кількох трейдерів і супроводжується значним двостороннім торгівельним обсягом. Окремо, Surf вказує двох людей, які робили публічні виклики щодо CLAUDIA, обидва з яких мали мітку «не утримуються» на момент виклику. Публічні виклики та позиції у гаманцях не завжди збігаються. Відновлення ще можливе, але графік не підтверджує зміну тренду. Я б хотів побачити, як CLAUDIA знову повертається до $0,00461 при зростанні обсягу. Дані: Surf Smart Money, CLAUDIA, 30-денний перегляд, ціна станом на 28 жовтня @SurfAIHQ https://t.co/I84pxpsWeN NFA. DYOR

AI-агенти тепер можуть платити людям за збір даних у реальному світі через @vangrid_io. І запуск запиту виявився дивовижно простим. Я перевірив, як Vangrid використовує x402, і ось цей процес: Агент надсилає HTTP-запит ↓ Отримує 402 Payment Required ↓ Сплатжує USDC на Base або Arc ↓ Повторює запит → Бонус профінансовано ↓ Хтось поруч фіксує місцезнаходження ↓ Надсилання перевіряється та приймається ↓ Забезпечення звільняється → Починається 3D-реконструкція Для розміщення запиту не потрібен акаунт чи ключ API. Чесно кажучи, частина, яка мені найбільше подобається, — це не тільки сплата USDC. А те, що агент може запитати роботу у реальному світі, не намагаючись знайти когось, хто її виконає. Уявіть, що AI-агенту потрібні оновлені просторові дані з вантажного складу. Він може профінансувати запит на збір даних через API, а хтось на місці збере ці дані за допомогою свого телефону. Запит від програмного забезпечення може стати реальним завданням для людини у фізичному світі. Ось чому використання x402 Vangrid мені так цікаве.

Я ніколи точно не знаю, скільки капіталу варто тримати готовим для торгівлі. Деякі дні я знаходжу добрий сигнал за хвилини. Інші дні майже не торкаюсь своїх позицій. Залишати надто багато готівки без руху здається витратним, але й вкладати все в Earn теж не ідеально. Ось чому я нетерпляче чекаю на Yield as Margin на @grvt_io, заплановано на листопад з Grvt 2.0. Ідея досить проста: використовувати підходящі баланси Earn як маржу для торгівлі, тоді як вони продовжують отримувати дохід. Grvt Earn також має на меті до 11% річних на підходящих активах за допомогою стратегій з фіксованим доходом. Звичайно, дохід не гарантований, а використання цих коштів як маржі супроводжується ризиком ліквідації. Мені подобається ідея мати більше гнучкості зі своїм капіталом, ніж постійно переміщувати кошти між отриманням доходу та торгівлею.

Роботи можуть навчитися переміщувати коробки в лабораторії, звісно. Але що відбувається, коли змінюється план складу? Підтримка цих даних у актуальному стані — це зовсім інша проблема. Ось чому мені подобається підхід @vangrid_io. Люди просто можуть використовувати свої телефони, щоб зафіксувати нові просторові дані і отримувати оплату в USDC за прийняті завдання. Насправді має сенс. Неможливо відправляти команду кожного разу, коли щось змінюється.

Ваші кошти можуть приносити дохід або залишатися готовими до вашої наступної угоди. Чому вам доводиться вибирати? 👀 Чесно кажучи, переказування коштів між продуктами з отриманням доходу та торговими акаунтами — це незручно. Ви бачите можливість, але ваш капітал заблокований десь інше. Саме це мені подобається в напрямку, який обрав @grvt_io для Grvt 2.0. ➥ Grvt Earn: стратегії з фіксованим доходом, забезпечені активами, з потенційною дохідністю до 11% (не гарантовано). ➥ Stable Funding Perps: акції, FX, товари та індекси з нульовою торговою комісією та щоденним фінансуванням. ➥ Дохід як маржа: використовуйте підходящі баланси Earn як маржу, зберігаючи при цьому отримання доходу. ➥ Grvt 2.0 App: торгуйте та отримуйте дохід з одного самоконтрольованого балансу. Дохід як маржа — це мій улюблений функціонал. Можливість зберігати капітал продуктивним, одночасно використовуючи його для торгівлі, може значно спростити управління коштами. Звичайно, маржинальна торгівля все ще супроводжується ризиками. І вже є досягнення, яке варто відзначити: 1,1 мільйона ethereum:0xad29f2723fcdbcf665f210f25e06f97477e417cf було викуплено та назавжди знищено — майже 1% обігового пропонування. Майбутні викупи плануються щомісяця за розсудом емітента. Мені подобається, що Grvt 2.0 зосереджується на тому, щоб зробити капітал більш корисним, а не просто додавати нові ринки. З нетерпінням чекаю, як усе збереться разом 🚀

Ngl, мені подобається, як @vangrid_io робить збір реальних даних чимось, за що люди можуть отримувати оплату. Це не про те, щоб виходити назовні і знімати випадкові місця. Хтось замовляє дані з конкретного місця, кладе USDC на ескроу, а учасники можуть виконати завдання за допомогою своїх телефонів. Цікаво, як працює оплата. Учасники бачать, що завдання профінансоване, перш ніж витрачати на нього час, а замовник платить лише тоді, коли підтвердження приймається. Це має для мене сенс. Обидві сторони знають, що вони отримують. І я думаю, ця модель добре підходить для Physical AI. Роботам потрібні дані з реальних середовищ, але не всі місця охоплені існуючими наборами даних, і місця постійно змінюються. Замість того, щоб збирати більше даних просто для того, щоб збирати, Vangrid дає людям змогу збирати саме те, що реально потрібно. Досить круто бачити, як смартфони стають частиною інфраструктури Physical AI.