Bức thư nội bộ dài bốn trang, OpenAI đang chơi bài gì?

marsbitPublicado a 2026-04-14Actualizado a 2026-04-14

Resumen

Trong một bức thư nội bộ dài 4 trang, OpenAI đã công khai phân tích và so sánh mình với đối thủ Anthropic trên ba khía cạnh chính: doanh thu, thị phần doanh nghiệp và năng lực điện toán. Về doanh thu, OpenAI chỉ trích Anthropic sử dụng phương pháp kế toán "gộp" (gross) để báo cáo doanh thu hàng năm 30 tỷ USD, trong khi nếu tính theo cách "ròng" (net) như OpenAI, con số thực của Anthropic chỉ là 22 tỷ USD. OpenAI tự báo cáo doanh thu 24 tỷ USD. Trên thị trường doanh nghiệp, dữ liệu từ Ramp AI Index cho thấy Anthropic đang tăng trưởng rất nhanh, thu hẹp khoảng cách với OpenAI và thậm chí dẫn đầu trong các ngành công nghệ, tài chính và dịch vụ chuyên nghiệp. OpenAI thừa nhận Anthropic có lợi thế về khả năng lập trình. Về năng lực điện toán, hiện tại OpenAI sở hữu 1.9 GW, nhiều hơn Anthropic (1.4 GW). Tuy nhiên, kế hoạch đến năm 2030 của OpenAI là đạt 30 GW, trong khi Anthropic dự kiến đạt 7-8 GW vào cuối năm 2027, tạo ra một khoảng cách lớn. Bức thư cũng tiết lộ sự thay đổi chiến lược của OpenAI khi chuyển sang hợp tác với Amazon sau khi thừa nhận mối quan hệ độc quyền với Microsoft đã "hạn chế khả năng tiếp cận khách hàng". Điều thú vị là Amazon cũng là nhà đầu tư chiến lược lớn nhất của Anthropic, khiến họ trở thành nền tảng chung cho cuộc cạnh tranh khốc liệt giữa hai gã khổng lồ AI này.

Theo sổ sách của Anthropic, doanh thu hàng năm của họ là 30 tỷ USD, nhưng theo cách tính của OpenAI, cùng một bộ số liệu bán hàng đó chỉ trị giá 22 tỷ USD. Cả hai con số đều không gian lận. Đây là nhát dao đầu tiên mà Giám đốc Doanh thu OpenAI, Denise Dresser, tung ra trong bức thư nội bộ dài bốn trang bị rò rỉ cho giới truyền thông vào ngày 13 tháng 4.

Mọi chuyện bắt đầu từ một bản ghi nhớ nội bộ của nhân viên được The Information thu thập được. Trong thư, Dresser đồng thời làm ba việc: ca ngợi hợp tác mới với Amazon là "có nhu cầu lớn đến kinh ngạc", thừa nhận hợp tác với Microsoft "đã hạn chế khả năng tiếp cận khách hàng của chúng tôi", và dành một phần đáng kể để phân tích các con số doanh thu của Anthropic. Thời điểm bức thư này rò rỉ trùng khớp với một tuần sau khi Anthropic công bố cột mốc doanh thu hàng năm đạt 30 tỷ USD.

Bề ngoài là giao tiếp nội bộ công ty, nhưng thực chất là một cuộc chiến thông tin được xây dựng tinh vi. Để hiểu được nó, cách trực tiếp nhất là tiếp cận từ ba khía cạnh riêng biệt: phương pháp tính doanh thu, cạnh tranh ở phân khúc doanh nghiệp và lộ trình chạy đua sức mạnh tính toán, sau đó đặt chúng vào chung một bức tranh về cấu trúc hợp tác đám mây.

Khoảng cách kế toán 8 tỷ USD đến từ đâu

Anthropic báo cáo doanh thu hàng năm là 30 tỷ USD, OpenAI nói con số thực tế là 22 tỷ. 8 tỷ USD chênh lệch là kết quả của hai lựa chọn hoàn toàn khác biệt trong phương pháp ghi nhận doanh thu của hai công ty.

Anthropic sử dụng phương pháp kế toán theo doanh thu gộp (Gross): Khi một doanh nghiệp mua hạn mức sử dụng Claude thông qua AWS, Anthropic ghi nhận toàn bộ số tiền này vào doanh thu hàng đầu (top-line revenue), sau đó xử lý phần hoa hồng trả cho Amazon như một chi phí. OpenAI thì ngược lại, họ chỉ ghi nhận số tiền thực nhận từ Microsoft, phần hoa hồng của Microsoft không được tính vào doanh thu hàng đầu.

Cả hai cách đều tuân thủ Nguyên tắc Kế toán được Chấp nhận Chung của Hoa Kỳ (GAAP). Logic của Anthropic là họ là "bên giao dịch chính" (principal) trong giao dịch với khách hàng, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây chỉ là kênh phân phối. Logic của OpenAI là họ coi Microsoft là "đại lý" (agent), và chỉ ghi nhận phần thực nhận. Nguồn gốc của sự khác biệt không nằm ở việc ai gian lận, mà ở việc ai chủ động khẳng định vị thế chủ đạo của mình trong chuỗi bán hàng một cách tích cực hơn.

Dresser viết trong bản ghi nhớ, Anthropic "đã sử dụng phương pháp kế toán làm cho con số doanh thu trông lớn hơn", bao gồm việc ghi nhận toàn bộ số tiền hoa hồng từ AWS và Google vào doanh thu gộp. Hàm ý của câu nói này không khó hiểu: khi Anthropic nộp bản cáo bạch S-1 cho SEC, các kiểm toán viên sẽ đưa ra phán quyết về phương pháp tính này, và khi đó có thể cần phải điều chỉnh và công bố lại để thống nhất phương pháp. Tính theo cùng một phương pháp, Anthropic là 22 tỷ, OpenAI là 24 tỷ, vị trí dẫn đầu đã đổi chỗ.

Cần lưu ý rằng, tốc độ tăng trưởng doanh thu của bản thân Anthropic đã ở cấp độ lịch sử. Theo dữ liệu từ Bloomberg và Sacra, doanh thu hàng năm của họ từ khoảng 9 tỷ USD vào cuối quý IV/2025 đã tăng lên 30 tỷ USD hiện nay, tăng gấp ba lần trong chưa đầy năm tháng, và điều này chủ yếu được thúc đẩy bởi nhu cầu mua hàng thực tế của khách hàng, không thể giải thích chỉ bằng việc điều chỉnh phương pháp tính toán. Cốt lõi của tranh cãi kế toán này không phải là Anthropic đang bị thu hẹp, mà là OpenAI đang dùng con dao "phương pháp tính" để vẽ lại ranh giới.

Tốc độ đuổi kịp ở phân khúc doanh nghiệp, nhanh hơn dự đoán của hầu hết mọi người

Nền tảng Ramp theo dõi hành vi chi tiêu AI thực tế của hàng nghìn doanh nghiệp, là nguồn dữ liệu đầu tay để đánh giá lựa chọn thực sự ở phân khúc doanh nghiệp.

Dữ liệu tháng 4 từ Ramp AI Index: Tỷ trọng của Anthropic trong số khách hàng doanh nghiệp trả phí đã tăng lên 30.6%, OpenAI là 35.2%, khoảng cách thu hẹp từ 11 điểm phần trăm trong tháng 2 xuống còn 4.6 điểm phần trăm. Với tốc độ tăng trưởng trung bình hàng tháng +6.3 điểm phần trăm của Anthropic trong hai tháng qua (bản thân đây đã là mức tăng kỷ lục hàng tháng của chỉ số này), họ sẽ vượt mặt OpenAI trong chỉ số này sau khoảng hai tháng.

Đáng chú ý hơn là những tín hiệu cấu trúc. Trong ba ngành có sức mua cao, sự dẫn đầu của Anthropic đã trở thành hiện thực: Công nghệ thông tin/Phần mềm (63% so với 54%), Dịch vụ tài chính (52% so với 46%), Dịch vụ chuyên nghiệp (47% so với 44%) đều vượt OpenAI. Ba ngành này trùng khớp với những lĩnh vực tập trung ngân sách AI doanh nghiệp lớn nhất và có quyết định mua sắm chuyên nghiệp nhất. Điều này có nghĩa là những công ty có tiếng nói lớn nhất trong chuỗi mua sắm AI, đã bắt đầu nghiêng về Anthropic một cách tập thể.

Dresser trong bản ghi nhớ hiếm hoi thừa nhận, Anthropic "có lợi thế dẫn đầu đáng kể trong khách hàng doanh nghiệp", lý do là khả năng lập trình. Câu nói này xuất phát từ nội bộ OpenAI có sức nặng hoàn toàn khác với đánh giá bên ngoài; đây là một công ty đang nói với nhân viên của chính họ rằng đối thủ đã thắng ở mặt trận then chốt. Cô đồng thời thêm một cảnh báo: "You do not want to be a single-product company in a platform war." ("Trong một cuộc chiến nền tảng, bạn sẽ không muốn trở thành một công ty chỉ có một sản phẩm.") Đây là lời nhắc nhở nhân viên rằng lợi thế về lập trình của Claude nếu không thể mở rộng lên tầng nền tảng, cuối cùng chỉ là một tấm vé tham dự chứ không phải là tấm vé lên thuyền.

Khoảng cách sức mạnh tính toán: Hôm nay gần nhau, năm 2030 gấp bốn lần

Dung lượng sức mạnh tính toán là khía cạnh cạnh tranh khó thu hẹp nhất trong ngắn hạn giữa các công ty AI, vì chu kỳ xây dựng của nó tính bằng năm, và ngưỡng vốn tính bằng hàng trăm tỷ.

Những con số hiện tại có vẻ chênh lệch không lớn: OpenAI khoảng 1.9 Gigawatt (GW), Anthropic khoảng 1.4 GW, chênh lệch khoảng 35%. Dresser trong bản ghi nhớ mô tả Anthropic là "đang vận hành với một đường cong nhỏ hơn đáng kể" (operating on a meaningfully smaller curve), nhưng cách nói này trong so sánh dung lượng hiện tại không phải là phóng đại, khoảng cách là có thật, chỉ là chưa đến mức mang tính quyết định.

Điểm rẽ thực sự nằm sau năm 2027. OpenAI lên kế hoạch đạt 30 GW sức mạnh tính toán vào năm 2030, dựa vào hợp đồng điện toán đám mây 30 tỷ USD trong năm năm với Oracle, toàn bộ dự án cơ sở hạ tầng Stargate, và cam kết xây dựng tổng cộng 1.4 nghìn tỷ USD.

Lộ trình của Anthropic phụ thuộc vào một thỏa thuận chip tùy chỉnh với Broadcom, dung lượng 3.5 GW, được triển khai thông qua Google Cloud, có hiệu lực từ năm 2027, cộng với cụm đào tạo hiện có trên AWS, mục tiêu cuối năm 2027 là 7-8 GW.

Ngay cả khi Anthropic hoàn toàn đạt được mục tiêu năm 2027, vẫn có một khoảng cách gấp bốn lần so với kế hoạch năm 2030 của OpenAI. Vực thẳm này về mặt kỹ thuật không phải là không thể lấp đầy, nếu hiệu suất mô hình được cải thiện đủ để mỗi đơn vị sức mạnh tính toán tạo ra nhiều lợi nhuận hơn, Anthropic có thể tạo ra sản phẩm đủ tốt với ít sức mạnh tính toán hơn.

Nhưng họ phải duy trì đà của Claude ở phân khúc doanh nghiệp, thông qua doanh thu thuê bao liên tục để trang trải chi phí mua sắm sức mạnh tính toán: Theo ước tính của Sacra, chi phí Anthropic trả cho các đối tác đám mây năm nay sẽ vào khoảng 1.9 tỷ USD, và sẽ tăng lên khoảng 6.4 tỷ USD vào năm 2027.

Amazon, đồng thời đặt cược vào hai đối thủ

Câu nói đáng suy ngẫm nhất trong bản ghi nhớ này, là nhận định trực tiếp của Dresser về mối quan hệ hợp tác với Microsoft, cô viết rằng sự hợp tác này "cũng đã hạn chế khả năng tiếp cận khách hàng doanh nghiệp của chúng tôi tại nơi họ hiện diện".

Động thái chuyển hướng sang Amazon của OpenAI đã rất rõ ràng: Theo CNBC đưa tin, vào tháng 2 năm nay, Amazon thông báo đầu tư 50 tỷ USD vào OpenAI, đồng thời giành được quyền phân phối đám mây của bên thứ ba độc quyền cho nền tảng quản lý Agent doanh nghiệp Frontier của OpenAI.

Đây là sự chuyển đổi chủ động từ quỹ đạo Microsoft sang quỹ đạo Amazon, logic đằng trực tiếp là cơ sở hạ tầng AI của nhiều khách hàng doanh nghiệp đã được xây dựng trên nền tảng Bedrock của AWS, các điều khoản loại trừ của Microsoft khiến OpenAI khó có thể bán hàng trực tiếp ở đó.

Nhưng mặt khác của Amazon trong cuộc cạnh tranh này cũng đáng chú ý không kém, họ hiện là đối tác cơ sở hạ tầng đám mây lớn nhất và nhà đầu tư chiến lược của Anthropic, với tổng khoản đầu tư tích lũy 8 tỷ USD, cụm Project Rainier do hai bên hợp tác triển khai khoảng 500,000 chip Trainium 2. Tổng cược của Amazon trong toàn bộ cuộc đua AI là 58 tỷ USD, đồng thời chảy về hai đối thủ đang giao tranh trực diện trên thị trường doanh nghiệp.

Đây không phải là một sự đặt cược đa dạng của một nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu lớn, mà là một cấu trúc chính xác hơn: Amazon vừa là "đồng minh chiến lược và nhà tài trợ lớn nhất" của Anthropic, vừa là nền tảng đám mây mới mà OpenAI dùng để "thay thế Microsoft".

Khi hai công ty tranh giành cùng một nhóm khách hàng doanh nghiệp, kênh tranh giành lại chính là nền tảng Bedrock của Amazon, nền tảng này đồng thời phân phối mô hình của cả hai công ty. Dù tỷ lệ chuyển đổi trên Bedrock của ai cao hơn, Amazon đều kiếm được tiền, nhưng OpenAI và Anthropic đều mất đi đối với nhau.

Dưới áp lực thị phần doanh nghiệp liên tục bị xói mòn và sự rạn nứt cấu trúc trong hợp tác với Microsoft, OpenAI đã chọn cách xây dựng lại tường thuật bằng một cuộc chiến số được tính toán kỹ lưỡng, đồng thời tận dụng Amazon để bố trí lại các kênh phân phối. Ba nhóm con số khi được tách ra cho thấy cuộc cạnh tranh này phức tạp hơn bất kỳ bên nào muốn bạn thấy.

Criptos en tendencia

Preguntas relacionadas

QSự khác biệt 80 tỷ đô la trong doanh thu hàng năm giữa Anthropic và OpenAI đến từ đâu?

ASự khác biệt 80 tỷ đô la xuất phát từ cách thức ghi nhận doanh thu khác nhau. Anthropic sử dụng phương pháp ghi nhận tổng (Gross), tính toàn bộ số tiền khách hàng trả qua AWS vào doanh thu, sau đó trừ đi phần chia sẻ cho Amazon như một chi phí. Ngược lại, OpenAI chỉ ghi nhận số tiền thực nhận từ Microsoft, không tính phần chia sẻ của Microsoft vào doanh thu. Cả hai cách đều tuân thủ Chuẩn mực Kế toán Hoa Kỳ (GAAP).

QTại sao OpenAI thừa nhận Anthropic có lợi thế vượt trội trong khách hàng doanh nghiệp?

AOpenAI thừa nhận Anthropic có lợi thế vượt trội trong khách hàng doanh nghiệp chủ yếu dựa trên khả năng lập trình vượt trội của Claude. Dữ liệu từ Ramp AI Index cho thấy Anthropic đang nhanh chóng thu hẹp khoảng cách thị phần và thậm chí dẫn đầu trong các ngành có sức mua cao như công nghệ thông tin/phần mềm, dịch vụ tài chính và dịch vụ chuyên nghiệp.

QKế hoạch về năng lực điện toán (compute) của OpenAI và Anthropic đến năm 2030 khác nhau như thế nào?

AOpenAI có kế hoạch đạt 30 gigawatt (GW) năng lực điện toán vào năm 2030 thông qua hợp đồng điện toán đám mây 300 tỷ đô la với Oracle và dự án cơ sở hạ tầng Stargate. Anthropic nhắm đến mục tiêu 7-8 GW vào cuối năm 2027 thông qua thỏa thuận chip tùy chỉnh với Broadcom được triển khai trên Google Cloud, cùng các cụm huấn luyện hiện có trên AWS. Điều này tạo ra một khoảng cách gấp bốn lần giữa hai bên vào năm 2030.

QVai trò của Amazon trong cuộc cạnh tranh giữa OpenAI và Anthropic là gì?

AAmazon đóng vai trò kép: vừa là nhà đầu tư chiến lược và đối tác cơ sở hạ tầng đám mây lớn nhất của Anthropic với khoản đầu tư 80 tỷ đô la, vừa là nền tảng đám mây mới mà OpenAI chuyển sang sử dụng (sau Microsoft) thông qua thỏa thuận đầu tư 500 tỷ đô la và phân phối độc quyền nền tảng Frontier. Cả hai công ty đều cạnh tranh để phân phối model trên nền tảng Bedrock của Amazon, mang lại lợi nhuận cho Amazon bất kể bên nào thắng.

QBức thư nội bộ của OpenAI tiết lộ những mối quan ngại nào về mối quan hệ với Microsoft?

ABức thư nội bộ của OpenAI, thông qua Giám đốc Doanh thu Denise Dresser, thừa nhận rằng mối quan hệ hợp tác độc quyền với Microsoft 'đã hạn chế khả năng của chúng tôi trong việc tiếp cận khách hàng doanh nghiệp tại nơi họ hiện diện'. Điều này ám chỉ các điều khoản độc quyền đã ngăn OpenAI bán sản phẩm trực tiếp cho nhiều khách hàng tiềm năng vốn đã xây dựng cơ sở hạ tầng AI trên nền tảng AWS Bedrock của Amazon, dẫn đến việc OpenAI chuyển hướng sang hợp tác với Amazon.

Lecturas Relacionadas

Why Is the World Nervous About Japan Raising Interest Rates?

In June 2026, the Bank of Japan raised its policy rate to 1%, marking its first hike to this level since 1995. While this rate remains low compared to global peers like the US and Europe, the move signals a profound shift for a nation that has been a global source of ultra-cheap funding for decades. Japan's long-standing near-zero or negative interest rates had facilitated massive "yen carry trades," where international investors borrowed low-cost yen to invest in higher-yielding assets worldwide, such as US tech stocks and emerging market bonds. This made Japan a critical, often overlooked, source of global liquidity. Japan's ultra-loose policy stemmed from structural challenges post-1990s asset bubble: aging demographics, chronic low inflation/deflation, and high public debt. Recent shifts, including sustained wage growth (exceeding 5% in recent years) and inflation consistently above the 2% target, have created a "wage-price spiral" possibility, prompting the policy normalization. The global market's concern lies not in the absolute rate but in the potential unwinding of the yen carry trade. As Japanese borrowing costs rise, the economics of these leveraged global investments change, potentially triggering deleveraging and capital outflows from risk assets. Market anxiety focuses on the end of a thirty-year consensus that Japan would perpetually provide cheap funding. Ultimately, the global impact will depend on the interplay with US monetary policy. While Japan is tightening, the significant interest rate differential with the US remains. The key future dynamic is whether simultaneous Japanese hikes and eventual US rate cuts will narrow this gap, forcing a major recalibration of global capital flows and asset pricing built on an era of abundant, cheap yen liquidity.

marsbitHace 8 hora(s)

Why Is the World Nervous About Japan Raising Interest Rates?

marsbitHace 8 hora(s)

Trading

Spot
Futuros

Artículos destacados

Qué es $S$

Entendiendo SPERO: Una Visión General Completa Introducción a SPERO A medida que el panorama de la innovación continúa evolucionando, la aparición de tecnologías web3 y proyectos de criptomonedas juega un papel fundamental en la configuración del futuro digital. Un proyecto que ha atraído la atención en este campo dinámico es SPERO, denotado como SPERO,$$s$. Este artículo tiene como objetivo reunir y presentar información detallada sobre SPERO, para ayudar a entusiastas e inversores a comprender sus fundamentos, objetivos e innovaciones dentro de los dominios web3 y cripto. ¿Qué es SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ es un proyecto único dentro del espacio cripto que busca aprovechar los principios de descentralización y tecnología blockchain para crear un ecosistema que promueva la participación, la utilidad y la inclusión financiera. El proyecto está diseñado para facilitar interacciones de igual a igual de nuevas maneras, proporcionando a los usuarios soluciones y servicios financieros innovadores. En su esencia, SPERO,$$s$ tiene como objetivo empoderar a los individuos al proporcionar herramientas y plataformas que mejoren la experiencia del usuario en el espacio de las criptomonedas. Esto incluye habilitar métodos de transacción más flexibles, fomentar iniciativas impulsadas por la comunidad y crear caminos para oportunidades financieras a través de aplicaciones descentralizadas (dApps). La visión subyacente de SPERO,$$s$ gira en torno a la inclusividad, buscando cerrar brechas dentro de las finanzas tradicionales mientras aprovecha los beneficios de la tecnología blockchain. ¿Quién es el Creador de SPERO,$$s$? La identidad del creador de SPERO,$$s$ sigue siendo algo oscura, ya que hay recursos públicos limitados que proporcionan información de fondo detallada sobre su(s) fundador(es). Esta falta de transparencia puede derivarse del compromiso del proyecto con la descentralización, una ética que muchos proyectos web3 comparten, priorizando las contribuciones colectivas sobre el reconocimiento individual. Al centrar las discusiones en torno a la comunidad y sus objetivos colectivos, SPERO,$$s$ encarna la esencia del empoderamiento sin señalar a individuos específicos. Como tal, comprender la ética y la misión de SPERO sigue siendo más importante que identificar a un creador singular. ¿Quiénes son los Inversores de SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ cuenta con el apoyo de una diversa gama de inversores que van desde capitalistas de riesgo hasta inversores ángeles dedicados a fomentar la innovación en el sector cripto. El enfoque de estos inversores generalmente se alinea con la misión de SPERO, priorizando proyectos que prometen avances tecnológicos sociales, inclusión financiera y gobernanza descentralizada. Estas fundaciones de inversores suelen estar interesadas en proyectos que no solo ofrecen productos innovadores, sino que también contribuyen positivamente a la comunidad blockchain y sus ecosistemas. El respaldo de estos inversores refuerza a SPERO,$$s$ como un contendiente notable en el dominio de proyectos cripto que evoluciona rápidamente. ¿Cómo Funciona SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ emplea un marco multifacético que lo distingue de los proyectos de criptomonedas convencionales. Aquí hay algunas de las características clave que subrayan su singularidad e innovación: Gobernanza Descentralizada: SPERO,$$s$ integra modelos de gobernanza descentralizada, empoderando a los usuarios para participar activamente en los procesos de toma de decisiones sobre el futuro del proyecto. Este enfoque fomenta un sentido de propiedad y responsabilidad entre los miembros de la comunidad. Utilidad del Token: SPERO,$$s$ utiliza su propio token de criptomoneda, diseñado para servir diversas funciones dentro del ecosistema. Estos tokens permiten transacciones, recompensas y la facilitación de servicios ofrecidos en la plataforma, mejorando la participación y la utilidad general. Arquitectura en Capas: La arquitectura técnica de SPERO,$$s$ apoya la modularidad y escalabilidad, permitiendo la integración fluida de características y aplicaciones adicionales a medida que el proyecto evoluciona. Esta adaptabilidad es fundamental para mantener la relevancia en el cambiante paisaje cripto. Participación de la Comunidad: El proyecto enfatiza iniciativas impulsadas por la comunidad, empleando mecanismos que incentivan la colaboración y la retroalimentación. Al nutrir una comunidad sólida, SPERO,$$s$ puede abordar mejor las necesidades de los usuarios y adaptarse a las tendencias del mercado. Enfoque en la Inclusión: Al ofrecer tarifas de transacción bajas e interfaces amigables para el usuario, SPERO,$$s$ busca atraer a una base de usuarios diversa, incluyendo a individuos que anteriormente pueden no haber participado en el espacio cripto. Este compromiso con la inclusión se alinea con su misión general de empoderamiento a través de la accesibilidad. Cronología de SPERO,$$s$ Entender la historia de un proyecto proporciona información crucial sobre su trayectoria de desarrollo y hitos. A continuación se presenta una cronología sugerida que mapea eventos significativos en la evolución de SPERO,$$s$: Fase de Conceptualización e Ideación: Las ideas iniciales que forman la base de SPERO,$$s$ fueron concebidas, alineándose estrechamente con los principios de descentralización y enfoque comunitario dentro de la industria blockchain. Lanzamiento del Whitepaper del Proyecto: Tras la fase conceptual, se lanzó un whitepaper completo que detalla la visión, los objetivos y la infraestructura tecnológica de SPERO,$$s$ para generar interés y retroalimentación de la comunidad. Construcción de Comunidad y Primeras Interacciones: Se realizaron esfuerzos de divulgación activa para construir una comunidad de primeros adoptantes y posibles inversores, facilitando discusiones en torno a los objetivos del proyecto y obteniendo apoyo. Evento de Generación de Tokens: SPERO,$$s$ llevó a cabo un evento de generación de tokens (TGE) para distribuir sus tokens nativos a los primeros seguidores y establecer liquidez inicial dentro del ecosistema. Lanzamiento de la dApp Inicial: La primera aplicación descentralizada (dApp) asociada con SPERO,$$s$ se puso en marcha, permitiendo a los usuarios interactuar con las funcionalidades centrales de la plataforma. Desarrollo Continuo y Alianzas: Actualizaciones y mejoras continuas a las ofertas del proyecto, incluyendo alianzas estratégicas con otros actores en el espacio blockchain, han moldeado a SPERO,$$s$ en un jugador competitivo y en evolución en el mercado cripto. Conclusión SPERO,$$s$ se erige como un testimonio del potencial de web3 y las criptomonedas para revolucionar los sistemas financieros y empoderar a los individuos. Con un compromiso con la gobernanza descentralizada, la participación comunitaria y funcionalidades diseñadas de manera innovadora, allana el camino hacia un paisaje financiero más inclusivo. Como con cualquier inversión en el espacio cripto que evoluciona rápidamente, se anima a los posibles inversores y usuarios a investigar a fondo y participar de manera reflexiva con los desarrollos en curso dentro de SPERO,$$s$. El proyecto muestra el espíritu innovador de la industria cripto, invitando a una mayor exploración de sus innumerables posibilidades. Mientras el viaje de SPERO,$$s$ aún se desarrolla, sus principios fundamentales pueden, de hecho, influir en el futuro de cómo interactuamos con la tecnología, las finanzas y entre nosotros en ecosistemas digitales interconectados.

77 Vistas totalesPublicado en 2024.12.17Actualizado en 2024.12.17

Qué es $S$

Qué es AGENT S

Agent S: El Futuro de la Interacción Autónoma en Web3 Introducción En el paisaje en constante evolución de Web3 y las criptomonedas, las innovaciones están redefiniendo constantemente cómo los individuos interactúan con las plataformas digitales. Uno de estos proyectos pioneros, Agent S, promete revolucionar la interacción humano-computadora a través de su marco agente abierto. Al allanar el camino para interacciones autónomas, Agent S busca simplificar tareas complejas, ofreciendo aplicaciones transformadoras en inteligencia artificial (IA). Esta exploración detallada profundizará en las complejidades del proyecto, sus características únicas y las implicaciones para el dominio de las criptomonedas. ¿Qué es Agent S? Agent S se presenta como un marco agente abierto innovador, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende inteligentemente de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas complejas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal de Gran Escala (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para una multitud de aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Si bien el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo en las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra una tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora Similar a la Humana: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios una guía paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de ejecutarse localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con varias plataformas de IA aseguran que Agent S pueda encajar sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus posibles aplicaciones en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. Cronología de Agent S El desarrollo y los hitos de Agent S pueden encapsularse en una cronología que resalta sus eventos significativos: 27 de septiembre de 2024: El concepto de Agent S fue lanzado en un documento de investigación integral titulado “Un Marco Agente Abierto que Usa Computadoras Como un Humano”, mostrando las bases del proyecto. 10 de octubre de 2024: El documento de investigación fue puesto a disposición del público en arXiv, ofreciendo una exploración profunda del marco y su evaluación de rendimiento basada en el benchmark OSWorld. 12 de octubre de 2024: Se lanzó una presentación en video, proporcionando una visión visual de las capacidades y características de Agent S, involucrando aún más a posibles usuarios e inversores. Estos marcadores en la cronología no solo ilustran el progreso de Agent S, sino que también indican su compromiso con la transparencia y la participación comunitaria. Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un salto hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. Versatilidad: Su adaptabilidad en diferentes entornos operativos como OSWorld y WindowsAgentArena asegura que pueda servir a una amplia gama de aplicaciones. A medida que Agent S se posiciona en el paisaje de Web3 y criptomonedas, su potencial para mejorar las capacidades de interacción y automatizar procesos significa un avance significativo en las tecnologías de IA. A través de su marco innovador, Agent S ejemplifica el futuro de las interacciones digitales, prometiendo una experiencia más fluida y eficiente para los usuarios en diversas industrias. Conclusión Agent S representa un audaz avance en la unión de la IA y Web3, con la capacidad de redefinir cómo interactuamos con la tecnología. Aunque aún se encuentra en sus primeras etapas, las posibilidades para su aplicación son vastas y atractivas. A través de su marco integral que aborda desafíos críticos, Agent S busca llevar las interacciones autónomas al primer plano de la experiencia digital. A medida que nos adentramos más en los reinos de las criptomonedas y la descentralización, proyectos como Agent S sin duda desempeñarán un papel crucial en la configuración del futuro de la tecnología y la colaboración humano-computadora.

488 Vistas totalesPublicado en 2025.01.14Actualizado en 2025.01.14

Qué es AGENT S

Cómo comprar S

¡Bienvenido a HTX.com! Hemos hecho que comprar Sonic (S) sea simple y conveniente. Sigue nuestra guía paso a paso para iniciar tu viaje de criptos.Paso 1: crea tu cuenta HTXUtiliza tu correo electrónico o número de teléfono para registrarte y obtener una cuenta gratuita en HTX. Experimenta un proceso de registro sin complicaciones y desbloquea todas las funciones.Obtener mi cuentaPaso 2: ve a Comprar cripto y elige tu método de pagoTarjeta de crédito/débito: usa tu Visa o Mastercard para comprar Sonic (S) al instante.Saldo: utiliza fondos del saldo de tu cuenta HTX para tradear sin problemas.Terceros: hemos agregado métodos de pago populares como Google Pay y Apple Pay para mejorar la comodidad.P2P: tradear directamente con otros usuarios en HTX.Over-the-Counter (OTC): ofrecemos servicios personalizados y tipos de cambio competitivos para los traders.Paso 3: guarda tu Sonic (S)Después de comprar tu Sonic (S), guárdalo en tu cuenta HTX. Alternativamente, puedes enviarlo a otro lugar mediante transferencia blockchain o utilizarlo para tradear otras criptomonedas.Paso 4: tradear Sonic (S)Tradear fácilmente con Sonic (S) en HTX's mercado spot. Simplemente accede a tu cuenta, selecciona tu par de trading, ejecuta tus trades y monitorea en tiempo real. Ofrecemos una experiencia fácil de usar tanto para principiantes como para traders experimentados.

1.0k Vistas totalesPublicado en 2025.01.15Actualizado en 2026.06.02

Cómo comprar S

Discusiones

Bienvenido a la comunidad de HTX. Aquí puedes mantenerte informado sobre los últimos desarrollos de la plataforma y acceder a análisis profesionales del mercado. A continuación se presentan las opiniones de los usuarios sobre el precio de S (S).

活动图片