FameEX 加密货币每日晨报新闻丨8月14日, 2024

币界网Publicado a 2024-08-14Actualizado a 2024-08-14

币界网报道:

美联储委员博斯蒂克暗示年底前可能降息

8 月 14 日,美联储委员博斯蒂克表示,美联储可能会在年底前降息。但他澄清说,具体是否降息还需要更多的数据支撑。他强调必须要避免降息后再次加息情况,因为美联储的利率决定对经济有重大影响,影响企业和消费者的借贷成本,并影响投资决策。

美参议员 Ted Cruz:比特币为德州电网的安全提供保障

美国参议员 Ted Cruz 表示,比特币在增强电网弹性方面发挥了重要作用,其为德克萨斯州提供了超强的“能源存储设备”和“安全保障”。

韩国失业率降至去年10月以来的最低,央行或推迟政策转变

韩国 7 月份的失业率降至 2.5%,为去年 10 月以来最低,就业人数同比增加 17.2 万人,劳动力参与率为 64.9%。这一数据可能会强化在住房问题日益严重的情况下维持限制性货币政策的理由。韩国央行将在下周召开的会议上维持政策不变。

哈里斯赢得 2024 年美国总统选举的几率升至 77%

8月13日,预测市场 Polymarket 上哈里斯赢得今年美国总统选举普选的几率攀升至 77%,而特朗普的概率则下降至 21%,竞选数据的变化往往会为加密市场增添更多的不确定性。

哈里斯政府或将延续拜登政府严格的加密货币监管政策

Galaxy Research 研究总监 Alex Thorn 表示,副总统哈里斯很可能会延续拜登政府时期的严格加密货币监管政策。她的顾问团队包括 Brian Deese 和 Bharat Ramamurti 等重要官员均持反加密货币立场,两人在拜登政府的监管工作中发挥了重要作用。这表明哈里斯领导下政府或许会对加密货币依旧采取强硬的监管立场。

美国司法部考虑分拆谷歌,可能针对 Android 和 Chrome

据报道,在一项具有里程碑意义的法院裁决中认定,谷歌已经垄断了在线搜索市场,目前美国司法部正在考虑分拆谷歌。消息人士称,Android 操作系统和 Chrome 浏览器是最有可能被分拆的部门。此外,美国官员们正在考虑强制出售谷歌用于销售文字广告的平台 AdWords。

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Fundador de IOSG: Ethereum no necesita otra fe tecnológica, necesita un compromiso al estilo de Musk

**Autora: Jocy, fundadora de IOSG** **Ethereum no necesita otra fe tecnológica, necesita un compromiso al estilo Musk.** El reciente lanzamiento de ETHLabs no es una bifurcación de la Fundación Ethereum (EF), sino que llena un vacío intencional dejado por ella. Financiado por grandes tenedores de ETH, este movimiento representa un voto de desconfianza del mercado hacia el modelo de gobernanza "pequeño y descentralizado" de la EF, mostrando que el ecosistema está actuando donde el liderazgo central es percibido como pasivo. La comparación clave es entre Vitalik Buterin (V) y Elon Musk. Mientras que Musk domina la realidad comercial y adapta la tecnología a ella, V parte de ideales técnicos puros esperando que la realidad emerja por sí misma. Esta aproximación funcionó en el pasado, pero hoy, con muchas alternativas, Ethereum carece de una narrativa comercial clara y aplicaciones del mundo real convincentes. El ecosistema debate si la falta es de una "killer app" o de esfuerzos comerciales (BD). En realidad, son dos caras de la misma moneda: Ethereum necesita que su liderazgo se sumerja y lidere la creación de aplicaciones prácticas con impacto tangible, no solo roadmaps técnicos. La crítica interna más severa señala que el problema de la EF es de gestión, no de estrategia. La fuga de talento es una gran amenaza. La nueva estructura propuesta, con múltiples nodos independientes como ETHLabs, busca descentralizar la responsabilidad pero enfrenta el desafío de mantener la cohesión y una dirección unificada sin fragmentarse. La cohesión futura no puede depender de una organización, sino del valor de ETH como activo de referencia común. Sin embargo, esto solo será posible si existe una narrativa sobre utilidad en el mundo real que una a todos los actores. Además, la verdadera independencia de estos nuevos nodos debe ganarse con transparencia y tiempo, no solo declaraciones. La amenaza más profunda no es Solana, sino la migración de la atención y el talento hacia la IA. Ethereum tiene una ventana de 12 a 18 meses. La infraestructura técnica por sí sola no recuperará esa atención. Se necesita una narrativa a una década que atraiga al mejor talento y un fundador dispuesto, como Musk, a ensuciarse las manos para construir aplicaciones reales. La luz del ideal de V no se ha apagado, pero para iluminar la realidad, necesita bajar del pedestal y sumergirse en la lucha. Y el tiempo para este giro se agota rápidamente.

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JD.com y Mira Murati, ex CTO de Open AI, apuestan por la misma pista de IA

Imagina que una persona mayor que vive sola se cae en casa y no puede pedir ayuda. Su dispositivo inteligente o una cámara, impulsado por IA, detecta la situación de forma autónoma y alerta a emergencias. Este no es un escenario futurista, sino el tipo de problema que busca resolver **JoyAI-VL-Interaction**, el primer modelo de interacción visiolingüística de código abierto del mundo, presentado por JD.com. En la industria de la IA, la interacción ha estado dominada por un formato de turnos: el usuario pregunta, el modelo responde. JD.com y otros, como Thinking Machines Lab de Mira Murati, identificaron la misma limitación y convergieron en una idea: la IA debe evolucionar de ser un procesador pasivo de información a un **participante activo** que "prediga el siguiente estado físico". JoyAI-VL-Interaction observa el flujo continuo de video de una cámara y decide *autónomamente* cuándo responder, cuándo guardar silencio y cuándo derivar tareas complejas a otros modelos. Su ventaja clave es colocar al **lenguaje visual como el motor principal** para la toma de decisiones, desacoplándolo del audio. Esto lo hace ideal para aplicaciones como asistencia a personas mayores o con discapacidad visual, comentarios automáticos en eventos deportivos, inspección de almacenes o robots colaborativos, donde los eventos ocurren demasiado rápido para una orden verbal. JD.com ha optado por una estrategia de **cód abierto integral** y un diseño ligero (8B parámetros), que permite ejecutar el modelo incluso con una tarjeta gráfica NVIDIA 3090. El objetivo es democratizar el acceso y acelerar la innovación. Este movimiento refleja la estrategia más amplia de JD.com: utilizar su vasta red de operaciones en el mundo físico (logística, retail, salud) como un campo de entrenamiento y una fuente de datos única para entrenar IAs que comprendan y actúen en entornos reales. Al abrir su modelo, JD.com apuesta a que la **interacción activa y proactiva** se convierta en la principal vía para que la IA entre en el mundo físico.

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Google comienza a vender TPU, las grandes tecnológicas buscan producir "tokens baratos" con chips de IA

Google ha anunciado la venta directa de sus chips TPU autodiseñados y hardware de computación de IA a centros de datos y clientes externos. Los TPU, o Unidades de Procesamiento de Tensores, son chips especializados en operaciones matemáticas de matrices, fundamentales para los modelos de IA actuales. Al combinar miles de TPU en clústeres, Google logra centros de cómputo de alta eficiencia. Esto permite a servicios como Gemini ofrecer precios más bajos por token, haciéndolo competitivo frente a alternativas como OpenAI y algunos modelos chinos. La estrategia de Google no se centra solo en vender hardware, sino en ofrecer un ecosistema completo similar al de Nvidia con CUDA, apuntando a empresas que buscan controlar su propia infraestructura de cómputo. Aunque Nvidia sigue siendo el estándar dominante en entrenamiento de modelos gracias a su ecosistema consolidado, el enfoque de Google es más atractivo para la inferencia, donde la eficiencia de costos es crucial. La industria está evolucionando hacia tratar la potencia de cómputo como un recurso básico, como la electricidad, donde el precio final por token se vuelve un factor clave de competitividad. En China, proveedores en la nube como Huawei Cloud y Alibaba Cloud están siguiendo un camino similar, desarrollando sus propios ecosistemas de chips (como Ascend y Zhenwu) y soluciones integrales. La competencia ya no se trata solo de tener el chip más potente, sino de quién puede ofrecer el sistema más eficiente y económico para convertir el hardware en productividad. La venta de TPU por parte de Google señala que la batalla por la infraestructura de IA es ahora una guerra de sistemas.

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