Традиционная экономика уступает место интернет-экономике

cryptonews.ruPublicado a 2025-09-25Actualizado a 2025-09-25

По словам Баладжи Шринивасана, бывшего руководителя криптовалютной биржи Coinbase и автора книги «Сетевое государство», традиционная экономика постепенно сходит на нет в развитых странах. Они переходят к экономике, ориентированной на интернет, где доминируют технологическая индустрия и цифровые платформы.

«Традиционная экономика уходи в прошлое в угоду интернет-экономике», — написал Шринивасан в субботу в своем посте.

Он опубликовал график, показывающий разницу в ценах между акциями технологических компаний «Великолепной семерки», которые демонстрируют стремительный рост, и остальными компаниями индекса S&P 500. Последние остаются практически неизменными с 2005 года.


Динамика акций технологических компаний «Великолепной семерки» в сравнении с остальными 493 компаниями индекса S&P 500. Источник: Баладжи Шринивасан

Индекс S&P 500, ключевой экономический показатель, представляет собой взвешенный фондовый индекс. Он включает 500 крупнейших по рыночной капитализации компаний, зарегистрированных на фондовом рынке США. Шринивасан отметил:

«После финансового кризиса 2008 года каждая транзакция и каждое сообщение перешли в онлайн. Но мы все еще находимся у подножия горы. Следующий шаг — интернет-экономика, сообщества, города и президентство. Мир становится ориентированным на интернет».

«Великолепная семерка» включает гигантов потребительских технологий Apple и Microsoft, онлайн-площадку Amazon, материнскую компанию Google, компанию Meta Platforms, занимающуюся социальными сетями и дополненной реальностью, производителя высокопроизводительных компьютерных чипов Nvidia и производителя электромобилей Tesla.


Акции технологических и интернет-компаний доминируют на фондовом рынке США. Источник: TradingView

Шринивасан популяризировал концепцию сетевых государств — распределенных онлайн-сообществ. По его словам, они однажды вытеснят традиционные национальные государства.

Эти сетевые государства потребуют интернет-деньги в форме криптовалют и станут поворотным моментом в истории человечества. Этот переход будет подобен переходу от аграрной к производственной экономике во время промышленной революции.

Блокчейн и ИИ, отбросив старое и впустив новое, преобразуют традиционную систему

Традиционная финансовая система и правительства штатов обычно медленно внедряют новые технологии и часто подавляют технологические инновации.

Однако регулирующие органы и законодатели в США в настоящее время продвигают исследования, разработки и интеграцию искусственного интеллекта и блокчейн-технологий для модернизации финансовой системы.

Комиссия по ценным бумагам и биржам США (SEC) и Комиссия по торговле товарными фьючерсами (CFTC) в сентябре опубликовали совместное заявление. В нем анонсирован переход к круглосуточным рынкам капитала, чтобы традиционная финансовая система могла синхронизироваться с криптовалютами, торговля которыми ведется круглосуточно.

Правительство США также привлекло провайдеров оракулов Pyth Network и Chainlink для публикации экономических данных в блокчейне. Это повысит прозрачность бюджета и подотчетность перед общественностью.

Lecturas Relacionadas

Predicción del precio de Ethena: ¿Mantendrá la zona de $0.08 viva la recuperación de ENA?

El precio de Ethena (ENA) ha mostrado una recuperación reciente, subiendo un 14.11% desde su mínimo del 8 de julio y superando la zona de resistencia clave de $0.08. Este movimiento positivo se vio respaldado por la noticia de la función Robinhood Earn, que generó un importante aumento en el TVL de la cadena. Sin embargo, la tendencia general sigue siendo bajista, respaldada por indicadores como el OBV. Además, una gran transferencia de 1.231 mil millones de ENA entre carteras desconocidas introduce incertidumbre. Para que la recuperación se consolide, el precio debe superar la resistencia clave de $0.105-$0.125. Por ahora, los traders buscan más señales claras antes de tomar posiciones significativas.

ambcryptoHace 1 hora(s)

Predicción del precio de Ethena: ¿Mantendrá la zona de $0.08 viva la recuperación de ENA?

ambcryptoHace 1 hora(s)

Claude se volvió 'tonto' en toda la red, y Anthropic aclara el motivo: No es el modelo quien te falla

**Los usuarios de Claude Code se quejaban de que el modelo se volvió más torpe, pero Anthropic aclara: el problema no era el modelo, sino el ajuste de "Esfuerzo".** En marzo, muchos desarrolladores notaron que Claude Code parecía menos competente: omitía leer archivos o ejecutar pruebas. La comunidad criticó fuertemente a Anthropic. La causa real fue un cambio en la configuración predeterminada del nivel de **Esfuerzo (Effort)**, de "alto" a "medio", realizado para reducir la latencia. Este ajuste afectó cuánto trabajo invertía Claude en una tarea, no su conocimiento fundamental. Anthropic explica la diferencia clave entre **Modelo** y **Esfuerzo**: * **Modelo (Sonnet, Opus, Fable):** Representa la "inteligencia" o conocimiento base del modelo (pesos congelados del entrenamiento). Cambiarlo resuelve problemas de "¿puede hacerlo?". * **Esfuerzo (Effort):** Representa la "actitud" o cuánto trabajo está dispuesto a realizar en una tarea específica (leer archivos, ejecutar pruebas, verificar). Un Esfuerzo bajo hace que Claude responda rápido pero pida más contexto; un Esfuerzo alto lo hace investigar y trabajar de forma más autónoma. **Conclusión importante:** Un modelo más pequeño (como Sonnet) con un Esfuerzo alto puede superar a un modelo más grande (como Opus) con un Esfuerzo bajo en muchas tareas. El cambio de marzo demostró que los usuarios a menudo subestimaban el impacto del control de Esfuerzo, culpando erróneamente al modelo. **Marco para solucionar problemas:** 1. Verifica primero el contexto y las instrucciones (prompt). 2. Si Claude se equivoca, pregúntate: **¿Es que "no sabe" o "no se esfuerza lo suficiente"?** * **No se esfuerza (ej., omite pasos):** Aumenta el nivel de Esfuerzo. * **No sabe (ej., errores persistentes a pesar del contexto):** Cambia a un modelo más capaz. La lección es que el uso efectivo de herramientas de IA como Claude Code ya no se trata solo de elegir el modelo más potente, sino de aprender a **gestionar y asignar recursos** (modelo y esfuerzo) de manera inteligente para cada tarea, optimizando tanto el rendimiento como el coste.

marsbitHace 1 hora(s)

Claude se volvió 'tonto' en toda la red, y Anthropic aclara el motivo: No es el modelo quien te falla

marsbitHace 1 hora(s)

¿Se convertirá la Fundación Ethereum en una "mascota"? Organizaciones diversificadas están desgajando sus funciones

La Fundación Ethereum (EF) anunció la disolución de su equipo de soporte de protocolo y ha visto la salida de al menos 8 altos cargos este año, incluida la copresidenta ejecutiva, Xiaowei Wang. Estos cambios organizativos, descritos como la mayor ronda de despidos en la historia de la EF, siguen a una reestructuración que eliminó 54 puestos (20% de la plantilla). Paralelamente, han surgido organizaciones independientes como EthLabs y Ethereum Institutional, fundadas por exmiembros de la EF, que asumen funciones en investigación, desarrollo y adopción institucional, fragmentando el rol tradicional de la Fundación. Internamente, la EF enfrenta críticas por su estructura rígida y decisiones centralizadas. Externamente, su equipo de seguridad está adoptando agentes de IA para pruebas de penetración, encontrando vulnerabilidades reales, lo que plantea preguntas sobre el futuro impacto de la IA en sus funciones. El fundador Vitalik Buterin ha indicado que la EF debería ser más pequeña y menos central. Con estos cambios, algunos especulan que la Fundación podría evolucionar hacia un rol más simbólico o de "mascota" dentro del ecosistema, mientras que otras organizaciones impulsan la adopción y el avance técnico de Ethereum.

marsbitHace 1 hora(s)

¿Se convertirá la Fundación Ethereum en una "mascota"? Organizaciones diversificadas están desgajando sus funciones

marsbitHace 1 hora(s)

¿Vale la pena la quema de LIT de 42 millones de dólares para impulsar el próximo gran rally de esta altcoin?

El token Lighter (LIT) ha experimentado una notable actividad reciente. Trás una advertencia previa de posible sobrecompra, el precio cayó un 13% hasta los 2,3 dólares, pero luego se recuperó a 2,60 dólares. Este movimiento se produce después de que el proyecto quemara más de 15,6 millones de tokens LIT, valorados en más de 42 millones de dólares, lo que podría haber generado un impulso alcista a corto plazo. Sin embargo, el análisis técnico en el gráfico diario muestra una divergencia bajista, donde el RSI hizo un máximo más bajo mientras el precio alcanzaba un máximo más alto, señalando una posible corrección. Los niveles de retroceso de Fibonacci sugieren que si LIT cae por debajo de 2,30 dólares, podría iniciarse un retroceso más profundo. En el gráfico de 4 horas, el precio ha formado un rango entre 2,31 y 2,68 dólares. Los operadores están a la espera de una ruptura: un cierre por encima de 2,70 dólares podría apuntar a objetivos de 3,06 y 3,21 dólares, mientras que una caída por debajo del soporte de 2,31 dólares haría más probable un retroceso por debajo de los 2 dólares. En resumen, la demanda se mantiene fuerte, pero los traders deben observar la formación del rango a corto plazo para determinar la próxima dirección del movimiento.

ambcryptoHace 4 hora(s)

¿Vale la pena la quema de LIT de 42 millones de dólares para impulsar el próximo gran rally de esta altcoin?

ambcryptoHace 4 hora(s)

Casi un centenar de jugadores se lanzan al sector de datos embodiment: 44.700 millones de financiación en un año, ¿quién puede ganar dinero realmente "vendiendo datos"?

**Resumen en español europeo:** Más de 90 empresas, incluidas 70 dedicadas a la recopilación, compiten en el emergente campo de los datos de inteligencia encarnada en China. En el último año, 15 proveedores de datos independientes recaudaron aproximadamente 4.470 millones de RMB. El artículo, basado en estadísticas de "Quantum Bit", describe diez aspectos clave del sector: 1. **Métodos de recopilación:** Se dividen en cuatro categorías: teleoperación de robots reales, recopilación sin robot (con captura de movimiento), simulación y destilación de vídeos de internet. La mayoría de las empresas (43%) utilizan múltiples métodos, siendo la teleoperación la ruta única más común (31%). 2. **Perfil de los actores:** Los proveedores de datos independientes son el grupo más numeroso (40%), seguidos por plataformas de datos estatales (26%) y fabricantes de robots (25%). Dos tercios de las empresas son "nativas" del sector. 3. **Capacidad y distribución:** La capacidad anual actual se estima en 1,6-1,8 millones de horas, con el objetivo de multiplicarla por 15-20 en 1-3 años. Las "fábricas de datos" están presentes en 20 provincias, concentrándose en el delta del Yangtsé. 4. **Financiación y etapa:** La financiación del último año para proveedores independientes (44.700 millones RMB) es modesta comparada con la inversión total en inteligencia encarnada. El sector está muy fragmentado, con una sola "unicornio" (Lightwheel AI) que acaparó el 70% de la inversión. 69 fondos han invertido, pero ninguno de forma significativa, mostrando cautela. 5. **Conclusión:** El mercado de datos encarnados es ya una industria independiente y generadora de empleo, pero se encuentra en una fase muy temprana. Aún no está claro si "vender datos" será un negocio rentable, y los próximos 1-2 años serán cruciales para validar el modelo.

marsbitHace 4 hora(s)

Casi un centenar de jugadores se lanzan al sector de datos embodiment: 44.700 millones de financiación en un año, ¿quién puede ganar dinero realmente "vendiendo datos"?

marsbitHace 4 hora(s)

Trading

Spot
活动图片

Categorías popularesright-arrow

Etiquetas Popularesright-arrow