Năm 2025, KiloEx bị khai thác mất 7,5 triệu USD. Đội ngũ đã đề nghị hacker trả lại 90% số tiền và trả cho họ 750.000 USD. Bốn ngày sau, hacker đã hoàn trả toàn bộ số tiền. KiloEx giữ lời hứa và đồng ý không truy cứu trách nhiệm pháp lý. https://t.co/jvVddKOEAX

Năm 2014, Ethereum tổ chức ICO với giá khoảng 0,31 USD mỗi ETH. Một khoản đầu tư 100 USD ở mức giá đó sẽ giúp bạn mua được khoảng 322 ETH. Ở mức giá hiện tại, khoản 100 USD đó sẽ có giá trị hơn nửa triệu đô la. https://t.co/32T9M82VW8

Năm 2021, một người đã đánh cắp 611 triệu USD từ Poly Network. Ít hơn 24 giờ sau, kẻ tấn công gửi một tin nhắn trên chuỗi: "SẴN SÀNG TRẢ LẠI SỐ TIỀN!" Sau đó, họ bắt đầu trả lại số tiền đã đánh cắp, cuối cùng trả lại gần như toàn bộ số tiền đó. https://t.co/dcDTwrR5UZ

Liệu cơn sốt AI đang nứt gãy? Nasdaq vừa có tháng tồi tệ nhất trong hơn một năm qua Vài tuần trước, Nasdaq và S&P 500 đều đạt mức cao kỷ lục. Sau đó, tháng Mười đến. Alphabet giảm hơn 12% trong một ngày sau khi công bố kết quả kinh doanh, tương đương gần nửa nghìn tỷ USD biến mất. Intel và Amazon cũng giảm giá, dù doanh thu AI của họ vẫn tăng trưởng. Điều khiến mọi người lo lắng là chi tiêu. Alphabet đang giữ mức chi vốn (capex) ở mức 195 đến 205 tỷ USD trong năm nay, điều này đang làm cạn kiệt tiền mặt của họ. Những công ty này đang xây dựng các máy tính trước nhiều năm trước khi những máy tính đó đủ khả năng sinh lời để bù đắp chi phí. Hiện tượng này đang lan rộng ra ngoài Mỹ. Chỉ số STAR50 của Trung Quốc, bao gồm các công ty AI và chip, đã giảm khoảng 40% trong chưa đầy bốn tháng, tương đương khoảng 480 tỷ USD, tính đến đầu tuần này. Những nhà đầu tư tích cực chưa hoảng loạn. Chuyên gia kỳ cựu phố Wall Ed Yardeni cho rằng sự chậm lại có thể giúp cơn sốt kéo dài hơn. Những bảng cân đối kế toán yếu nhất đang chịu ảnh hưởng nặng nề, như các neoclouds mà chi phí vay mượn của họ đã tăng mạnh. Vì vậy, câu hỏi hiện tại là: Ai có khả năng chờ đợi AI mang lại lợi nhuận?

Một nhiệm vụ kinh doanh nào bạn cho rằng AI sẽ giúp đơn giản hóa đáng kể trong ba năm tới? A. Bán hàng và tạo khách hàng tiềm năng B. Hỗ trợ khách hàng C. Tiếp thị và tạo nội dung D. Phân tích dữ liệu và ra quyết định

Trong bộ phim năm 1995 Clueless, Cher chọn trang phục từ một máy tính kết hợp và phối đồ từ quần áo trong tủ của cô ấy. Eurie Kim của Forerunner cho biết ngành thời trang đã theo đuổi chiếc tủ đó suốt 30 năm, và vấn đề không bao giờ là thiếu sự tưởng tượng. Một startup tại New York tên Alta cho biết họ đã tạo ra phiên bản gần nhất với điều đó. Vào ngày 22 tháng 10, họ công bố vòng gọi vốn Series A trị giá 20 triệu đô la do Forerunner Ventures dẫn đầu, vốn đã tiên phong trong vòng gọi vốn này. Kim gia nhập hội đồng quản trị, trong khi Menlo Ventures và Aglaé Ventures – công ty thuộc gia đình Arnault đứng sau LVMH – tiếp tục là nhà đầu tư. Alta là một ứng dụng cho phép bạn chụp ảnh một món đồ quần áo và nhận được hình ảnh chất lượng như trong studio về nó. Nó xây dựng tủ đồ kỹ thuật số của bạn từ những món đồ bạn đã sở hữu, sau đó cho phép bạn thử các bộ trang phục trên một avatar ảo đại diện cho bạn. Nó đề xuất trang phục hàng ngày dựa trên tủ đồ và thời tiết, lên kế hoạch cho chuyến đi và danh sách hành lý, đồng thời theo dõi các món đồ trong danh sách mong muốn để cảnh báo khi giảm giá. Ứng dụng này hoàn toàn miễn phí. Theo Forerunner, người dùng đã tạo ra 700 triệu bộ trang phục và 20 triệu avatar. Alta đã huấn luyện 12 mô hình AI riêng biệt của mình, học về thời trang ở cấp độ từng món đồ riêng lẻ và toàn bộ bộ trang phục. Đội ngũ hiện gồm 10 người. Doanh nghiệp này cũng đang bán dịch vụ cho các thương hiệu. Alta cung cấp toàn bộ trí tuệ nhân tạo cho ứng dụng của Rent the Runway, và Fortune báo cáo rằng khách hàng sử dụng trải nghiệm bộ trang phục của Alta có xu hướng thêm sản phẩm vào giỏ hàng nhiều hơn 12% so với những người không dùng. Gap và Zimmermann đã triển khai các chiến dịch thử đồ bằng avatar với Alta. Người sáng lập và CEO Jenny Wang xây dựng mô hình dựa trên một niềm tin: cá nhân hóa hoạt động khi AI dự đoán được điều bạn muốn trước khi bạn nhận ra nó. Các nhà đầu tư thiên thần của cô bao gồm Karlie Kloss, cầu thủ NFL Paris Johnson Jr., và stylist Meredith Koop – người đã giúp huấn luyện AI. Số tiền này sẽ được dùng để phát triển hạ tầng AI, tuyển dụng trên cả hai mảng người dùng tiêu dùng và thương hiệu, cũng như địa phương hóa ứng dụng cho các thị trường mới. Wang đang hướng tới việc phát triển các tác nhân AI có thể đọc lịch trình, sở thích và kế hoạch du lịch của bạn rồi mua sắm thay bạn. Mục tiêu của cô là một AI biết bạn muốn mặc gì trước cả khi bạn biết.

Việc đi dự các lễ hội âm nhạc một mình là hành vi rất degen. Nhưng đi cùng gia đình @allaccessio thì hoàn toàn khác biệt. Đó mới là cộng đồng. Từ ASOT đến Dash Berlin, rồi đến Above & Beyond 🤞, AAA đang chứng minh những gì RWA – hay như tôi gọi là RWE (trải nghiệm thực tế) – và lợi ích thực sự nên trông như thế nào. Và giành được vé Dash Berlin chỉ vì là chủ sở hữu? Chẳng có gì để phàn nàn cả lol. Rất vui khi là chủ sở hữu và là một phần của cộng đồng kết nối mọi người thông qua âm nhạc và những trải nghiệm không thể quên. Nhiều dự án khác nên học hỏi cách làm này. Hãy ghi nhớ.

Nvidia vừa đầu tư vào một startup Ấn Độ giúp các công ty vận hành AI với ít GPU của chính Nvidia hơn. Startup này có tên SimpliSmart, đặt trụ sở tại Bengaluru, huy động được 14 triệu USD trong vòng Series B từ Accel, định giá khoảng 100 triệu USD. Phần mềm của họ nằm giữa các mô hình AI và cơ sở hạ tầng tính toán, tự động điều chỉnh cách triển khai mô hình để các công ty đạt được sự cân bằng tối ưu giữa tốc độ, chi phí và hiệu suất mà không cần quản lý thủ công. InVideo đã giảm 56% chi phí phục vụ GPU bằng cách sử dụng phần mềm này. Doanh thu tăng 14 lần trong sáu tháng. Hơn một nửa doanh thu đến từ Hoa Kỳ. Câu hỏi rõ ràng là tại sao Nvidia lại đầu tư vào phần mềm làm giảm nhu cầu về chip của chính họ? Câu trả lời của các nhà sáng lập: Làm cho việc suy luận AI trở nên rẻ hơn và dễ dàng hơn sẽ giúp nhiều công ty hơn áp dụng AI, từ đó cuối cùng thúc đẩy doanh số bán GPU nhiều hơn. Nvidia cũng đang hợp tác với SimpliSmart về các tích hợp kỹ thuật với phần mềm suy luận Dynamo của chính họ, giới thiệu họ đến khách hàng và đối tác. Vì vậy, Nvidia không chỉ đầu tư, mà còn tự gắn mình vào một startup cạnh tranh trong cùng lĩnh vực với các sản phẩm suy luận của chính họ. Hoặc Nvidia thực sự tin rằng hiệu quả sẽ thúc đẩy sự chấp nhận rộng rãi hơn, hoặc họ muốn kiểm soát mảng hiệu quả này thay vì để người khác chiếm lĩnh.

Hơn 300 công ty hiện đang cho thuê GPU AI, mỗi công ty đều có phần cứng, mạng, phần mềm và điều khoản hợp đồng riêng. Đối với một đội ngũ AI, điều đó có nghĩa là một dự án mua sắm mỗi khi cần năng lực, và thường phải trả tiền cho các GPU nằm im giữa các công việc. Đối với các nhà cung cấp, điều đó có nghĩa là phần cứng đắt đỏ, điện năng và trung tâm dữ liệu đang chờ khách hàng. Một cựu người tạo lệnh tại Citadel Securities cho rằng đây là một vấn đề giao dịch. Jasper Zhang cho biết thời gian làm việc tại đó đã cho thấy cách thanh khoản và phát hiện giá kết nối cung với cầu. Công ty của anh là Hyperbolic, có trụ sở tại San Francisco. Vào ngày 27 tháng 10, công ty này đã công bố vòng gọi vốn Series A1 trị giá 30 triệu đô la do Walden Catalyst dẫn đầu – quỹ được thành lập bởi CEO Intel Lip-Bu Tan và cựu Chủ tịch Samsung Young Sohn. Zhang là CEO. Anh 31 tuổi và hoàn thành luận án tiến sĩ tại UC Berkeley trong hai năm trước khi gia nhập Citadel Securities. Đồng sáng lập của anh, Yuchen Jin, là CTO, và đội ngũ cũng đến từ Google Cloud, Lambda, VMware, Supermicro và Point72. Công ty bắt đầu như một nền tảng AI mở. Bạn có thể thuê GPU H100, H200 hoặc B200 theo giờ mà không giới hạn số lượng và không cần hợp đồng dài hạn, đặt trước cụm máy riêng, hoặc gọi API suy luận tương thích OpenAI và trả tiền theo token. Công ty cho biết hơn 250.000 nhà phát triển đang sử dụng dịch vụ này, bao gồm các đội ngũ tại Modal, Higgsfield, Daytona, HeyGen và Pika. Higgsfield cho biết họ đã chuyển sang hợp đồng đặt trước với giá rẻ hơn 35% so với giá theo nhu cầu. Số vốn mới sẽ được dùng để biến Hyperbolic thành lớp kết nối giữa 300 nền tảng này. Forge – một control plane ra mắt vào tháng 6 – chuẩn hóa các cụm GPU bare-metal từ các nhà cung cấp khác nhau thành một bảng điều khiển duy nhất. Flux – ra mắt ngày 21 tháng 10 – chạy suy luận trên nhiều nền tảng đám mây. Kubernetes được quản lý đã bước vào giai đoạn beta vào ngày 13 tháng 10. Tiếp theo là Global Compute Grid – đang được lên kế hoạch nhưng chưa hoạt động. Các nhà cung cấp và khách hàng sẽ mua, bán và tái bán năng lực GPU, với các phiên bản spot, định giá động và chiến lược tạo thị trường. Công ty cũng đang tìm cách phòng ngừa rủi ro về giá tính toán. Luận điểm của Zhang là các tác nhân AI sẽ trở thành người tiêu thụ năng lực tính toán lớn nhất, và chúng sẽ không chịu ngồi nghe các cuộc gọi bán hàng hay ký hợp đồng ba năm. Chúng cần một cách lập trình để tìm kiếm năng lực, vì vậy công ty muốn các tác nhân tự động thu nhận năng lực trong ngân sách đã định. Dell Technologies Capital, General Catalyst, Vista Equity Partners, Cambium Capital và Salience Capital cũng tham gia vòng gọi vốn này. Tổng số vốn huy động là 50 triệu đô la, bao gồm 12 triệu đô la từ vòng Series A vào tháng 12 năm 2024 do Polychain Capital và Variant đồng dẫn đầu. Tầm nhìn là để năng lực tính toán hoạt động như điện năng – lấy đúng những gì bạn cần và bán lại những gì bạn không dùng đến.

Dự báo lạm phát đang tăng trở lại 1 năm: 4,7% Dài hạn: 3,5% Nếu Fed không thể cắt lãi suất mạnh như mong đợi, các tài sản rủi ro có thể chịu áp lực BTC không ngoại lệ trước yếu tố vĩ mô https://t.co/eDIUIqaSzw