VC 级简报：DeSci 何以单日领涨加密市场？

深潮Dipublikasikan tanggal 2025-08-10Terakhir diperbarui pada 2025-08-11

沉寂许久的 DeSci 迎来集体反弹，分析其原因及 KOL 追踪清单。

撰文：hoeem

编译：Tim，PANews

读这篇文章是因为你想获得一份关于 DeSci 赛道的风投级别研究，而这恰恰是最近尤其在 8 月 7 日的加密市场表现最佳的叙事。

很大胆的想法，请继续阅读。只需 5 分钟即可读完，内容涵盖：

  1. 目前最热门的 DeSci 代币有哪些？

  2. 价值发现 vs 心智份额

  3. 资金费率

  4. 新老代币对比

  5. DeSci 赛道的心智分布

  6. 聪明关注者 vs 普通关注者

  7. DeSci 赛道值得关注的 KOL 账号

DeSci 是今日表现最佳的叙事板块。

DeSci 在整个加密领域的心智份额仅占 0.2%，是的，仅此而已，就是右下角那个小小的橙色方框。

关注度少是事实，但这并不是全部，因为如果我们深入观察过去一周心智占有率提升最大的赢家，就会发现 DeSci 高居榜首。

那么，让我们深入探讨这个叙事。我希望你能从对 DeSci 一无所知，到深入理解这一叙事中的核心相关 KOL 及其影响力的来源。现在，我们开始。

1.当前最热门的 DeSci 代币有哪些？

  • $BIO

  • $CRYO

  • $RIF

  • $URO

  • $YNE

  • $RSC

过去 24 小时，BIO 以超过 4 亿美元的交易量稳居该板块龙头地位，其余竞品交易量仅为 100 万至 400 万美元。如果你注意到 BIO 开始暴涨，也许可在同类代币中挖掘补涨潜力的币种，但这风险很高！

2.价值发现 vs 心智份额

我们不妨看看心智份额 /FDV，借此或许能发现某些币种相较于 FDV 的心智份额偏差。

与他们的 FDV 相比，下面这些小市值项目具有极大的潜力：

3.资金费率

在这张列表上，并非所有代币都有资金费率，但可以明显看到，尽管 BIO 经历了暴涨，仍有人坚持做空。这或许预示着该代币仍有上涨空间，价格可能进一步拉升。

4.新老代币对比

每当市场出现新叙事时，通常新上线的币种涨幅会更大，当前行情正是如此，因此建议密切关注这些新币种 + 其他可能上市的币种：

5.DeSci 赛道的心智分布

  • $BIO-50%

  • $CRYO-21.43%

  • $LAKE-21.43%

  • $URO-7.14%

6.聪明关注者 vs 普通关注者

来看看哪些代币拥有最聪明的关注者。

现在我们可以看到聪明关注着与普通关注者的比例，并判断他们是否早于其他人关注到某个协议：

7.DeSci 赛道值得关注的 KOL 账号

让我们看看谁在积极参与重振 DeSci 话题热度 + 谁是这波趋势的早期参与者，这样你就可以关注他们获取 DeSci 的最新动态，从而在赛道叙事中保持领先。

@zacxbt

@sjdedic

@paulkhls

@langeriuseth

@ViktorDefi

@0xSalazar

@this_investor

Bacaan Terkait

Tiga Tahun Kemudian: Menilik Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT pada 2023

Tiga tahun kemudian: Meninjau Kembali 20 Prediksi ChatGPT Saya pada 2023 Pada Maret 2023, penulis Wang Jianshuo membuat 20 prediksi intuitif tentang ChatGPT dan AI masa depan. Kini, di Mei 2026, sebuah sistem AI yang terdiri dari 41 agen menganalisis prediksi-prediksi tersebut berdasarkan data terkini. Hasilnya menunjukkan pola menarik. **Yang Terbukti Benar (Secara Umum):** * **RAG dan Arsitektur Pencarian (✅):** Solusi utama untuk pengetahuan dan halusinasi adalah dengan menambahkan "contekan" (RAG), bukan mengubah model. Arsitektur pencarian + LLM kini menjadi standar. * **LUI sebagai Benua Baru (🟢):** Antarmuka Pengguna Bahasa Alami (LUI) adalah lapisan interaksi baru yang besar, melahirkan industri agen dan protokol seperti MCP. * **Jaringan Robot dan Sistem Pengalamatan Baru (🟢):** Agen akan berkomunikasi otomatis dengan bahasa alami. Protokol seperti MCP dan ANP sedang mewujudkannya. * **Model Besar Tiongkok (🟢):** Model-model seperti DeepSeek dan Qwen telah mengejar ketertinggalan performa, meski dengan investasi lebih kecil. * **Tidak Ada Kesadaran, Tes Turing Hanya Ukur Penampilan (🟢):** AI tidak memiliki kesadaran. Tes Turing hanya mengukur ilusi kesadaran. * **Prediksi Lain yang Benar:** ChatGPT bukan AGI, tapi lompatan besar; gelombang pengangguran besar tidak terjadi; tahun besar untuk startup; momen "browser 1994" telah tiba. **Yang Kurang Tepat atau Salah:** * **Parameter GPT-4 (❌):** Prediksi 100 triliun parameter salah. Estimasi terbaru sekitar 1,8 triliun. * **Matematika di LLM (🟡):** Diagnosis bahwa matematika adalah kelemahan intrinsik dan memerlukan alat bantu benar. Namun, pernyataan "tidak mungkin" ditingkatkan terbukti salah, karena model kini bisa memenangkan medali emas Olimpiade Matematika Internasional (IMO). * **Penangkapan Nilai (🟡):** Aplikasi memang berkembang pesat, tetapi nilai terbesar justru ditangkap oleh lapisan komputasi (seperti Nvidia), bukan oleh pembuat model. * **Hak Cipta (🟡):** Konten AI sulit didaftarkan hak cipta, tetapi tidak serta-mata "menghindari" pelanggaran. Gugatan dan penyelesaian besar (misalnya, Anthropic $1,5 miliar) membuktikan risikonya. * **Biaya Model (🟡):** Prediksi "perang lokal" dengan biaya $5-10 miliar untuk model canggih terbukti salah. Biaya pelatihan model terdepan (seperti GPT-5) jauh lebih tinggi, sementara biaya kloning model terbuka justru bisa lebih murah. **Pola dan Pelajaran:** 1. **Arah dan mekanisme lebih dapat diandalkan daripada angka pasti dan pernyataan mutlak.** 2. **Cenderung terlalu optimis untuk jangka pendek (kecepatan), tetapi terlalu konservatif untuk jangka panjang (skala/dampak).** 3. **Kesalahan sering terjadi pada distribusi, bukan pada total.** Contoh: Tidak ada gelombang pengangguran masif, tetapi dampak berat dirasakan oleh lulusan baru. 4. **Pernyataan yang disertai batasan dan ruang ketidakpastian justru lebih tahan uji waktu.** 5. **Beberapa pertanyaan mendasar masih belum terjawab setelah tiga tahun.** Kesimpulannya, prediksi tentang arah besar dan mekanisme cenderung akurat, sementara prediksi spesifik tentang angka, kecepatan, dan distribusi dampak lebih sering meleset. Latihan ini lebih merupakan pelajaran dalam kerendahan hati dan penilaian yang bernuansa daripada sekadar penghitungan skor.

链捕手2j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Menilik Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT pada 2023

链捕手2j yang lalu

Peringatan Gelembung AI: Investasi AI Merupakan Pengembalian Negatif bagi Kebanyakan Raksasa Teknologi

Peringatan Gelembung AI: Investasi AI Membawa Pengembalian Negatif bagi Sebagian Besar Raksasa Teknologi Demam AI kini memasuki tahap pemeriksaan keuangan. Raksasa cloud seperti Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, dan Oracle berencana menginvestasikan ratusan miliar dolar ke pusat data AI dalam lima tahun ke depan. Namun, analisis terhadap proyeksi pendapatan dan pengeluaran modal (capex) hingga 2030 mengungkap masalah: tingkat pengembalian investasi implisit diperkirakan sangat negatif bagi semua perusahaan kecuali Amazon, bahkan dalam skenario optimis ekstrem. Ini menunjukkan bahwa jika tren saat ini berlanjut, boom AI bisa menjadi salah satu peristiwa perusakan nilai pemegang saham terbesar. Ada dua jalan keluar: pendapatan yang jauh melebihi ekspektasi saat ini, atau pengurangan rencana investasi. Jalan pertama tampaknya mustahil, karena membutuhkan tambahan pendapatan triliunan dolar. Jalan kedua—pemotongan investasi—akan berdampak luas, meruntuhkan harga saham perusahaan-perusahaan teknologi global dan dapat mendorong ekonomi AS ke resesi, mengingat 93% pertumbuhan PDB AS belakangan ini didorong oleh investasi teknologi. IPO perusahaan AI seperti OpenAI dan Anthropic tahun ini bisa menjadi mekanisme transfer risiko, memindahkan ketidakpastian dari pemilik awal kepada investor ritail dan dana pensiun. Sementara euphoria pemasaran mungkin bertahan hingga setelah IPO tahun 2026, tekanan matematika yang tak terelakkan mungkin memaksa raksasa cloud mengumumkan pemotongan investasi pada 2027 atau 2028, mirip dengan jeda tiga tahun antara peringatan "irrational exuberance" Alan Greenspan pada 1996 dan pecahnya gelembung dotcom pada 2000.

marsbit3j yang lalu

Peringatan Gelembung AI: Investasi AI Merupakan Pengembalian Negatif bagi Kebanyakan Raksasa Teknologi

marsbit3j yang lalu

Dari Token ke Tenaga Kerja Mesin: AI Sedang Berubah dari Alat Menjadi 'Pekerja'

Dari Token ke Tenaga Kerja Mesin: AI Berubah dari Alat Menjadi "Pekerja" AI mulai menulis kode, menangani tiket dukungan pelanggan, dan meninjau dokumen hukum. Artikel ini mengusulkan kerangka baru: komersialisasi AI sedang bergerak menuju "pasar tenaga kerja mesin". Dalam pasar ini, token hanyalah unit pengukuran, GPU adalah bahan baku, dan model adalah alat produksi. Objek yang benar-benar ditetapkan harganya dan diperdagangkan adalah kerja ekonomi yang diselesaikan langsung oleh perangkat lunak. Mekanisme penetapan harga AI akan berkembang dari token mentah, kemampuan model yang terstandarisasi, tenaga kerja yang terspesialisasi industri, hingga pasar hasil yang dapat diprogram. Di masa depan, perusahaan mungkin tidak lagi peduli model atau GPU mana yang menyelesaikan suatu tugas, tetapi lebih pada apakah tugas itu diselesaikan dalam batas latensi, akurasi, keandalan, dan biaya yang ditentukan. Implikasinya, dampak AI pada pasar tenaga kerja manusia tidak hanya sekadar penggantian. Saat mesin mengambil alih lebih banyak pekerjaan yang dapat distandardisasi dan diverifikasi, peran manusia mungkin bergeser ke pengawasan, penanggung jawab, manajemen konteks, dan keputusan akhir. Dalam beberapa kasus, penilaian manusia untuk 1% akhir justru menjadi lebih berharga karena dapat membuka kunci 99% otomatisasi skala besar. Pasar AI adalah pasar ekspansif. Ketika biaya kerja turun, permintaan tidak tetap. Jika interaksi dukungan pelanggan menjadi lebih murah, perusahaan dapat menawarkan layanan 24/7, menciptakan pasar interaksi pelanggan yang lebih besar. Persaingan tahap berikutnya di pasar AI mungkin bukan lagi sekadar pertarungan kemampuan model atau perang harga daya komputasi, tetapi tentang siapa yang dapat pertama kali menstandarisasi, memverifikasi, dan menetapkan harga "pekerjaan", akhirnya menjadikan tenaga kerja mesin sebagai faktor produksi baru yang dapat dibeli, diselesaikan, dan diperdagangkan.

marsbit3j yang lalu

Dari Token ke Tenaga Kerja Mesin: AI Sedang Berubah dari Alat Menjadi 'Pekerja'

marsbit3j yang lalu

Diskon 99% untuk MiMo Bukan Hanya Pemasaran! Luo Fuli Membantah Para Pengecam di X

**Ringkasan:** Xiaomi MiMo memotong harga API MiMo-V2.5 hingga **99%**, memicu spekulasi tentang perang harga atau strategi merugi. Luo Fuli, kepala MiMo, merespons dengan mempublikasikan blog teknis 5000 kata yang merinci **enam pilar teknikal** di balik potongan harga besar ini. Intinya, diskon 99% terutama untuk **Input (Cache Hit)** – bagian dimana pengguna membaca ulang konteks historis dalam percakapan panjang. Ini menjadi mungkin karena serangkaian optimasi teknikal yang mengubah biaya komputasi untuk bagian tersebut mendekati nol. **Enam Pilar Teknikal:** 1. **Arsitektur Hybrid SWA:** Menggunakan Sliding Window Attention di sebagian besar lapisan model, mengurangi volume **KVCache** (memori jangka pendek model) hingga **1/7**. 2. **Manajemen KVCache Dua Kolam:** Mengalokasikan memori secara terpisah untuk lapisan SWA dan Full Attention, benar-benar mewujudkan penghematan teoretis 1/7 dan meningkatkan jumlah pengguna yang dapat dilayani secara bersamaan. 3. **Prefix Cache yang Dioptimalkan:** Meningkatkan aturan pencocokan cache untuk arsitektur SWA, menghasilkan **tingkat keberhasilan cache 93-95%** untuk pembacaan ulang. Artinya, sebagian besar permintaan "baca ulang" tidak memerlukan komputasi GPU baru. 4. **Sistem Cache Terdistribusi GCache:** Menyimpan data cache di **SSD bawaan mesin GPU**, menghilangkan biaya penyimpanan cluster khusus dan memperpanjang masa hidup cache. 5. **Sistem Penjadwalan LLM-Router:** Mengarahkan permintaan secara cerdas berdasarkan kesamaan prefix dan panjang konteks, memprioritaskan permintaan yang menggunakan cache, meningkatkan efisiensi dan mengurangi latensi. 6. **Multi-Token Prediction (MTP):** Mengoptimalkan proses generasi output model, mempercepat pembuatan respons dan melengkapi pengurangan biaya di sisi input. **Kesimpulan:** Penurunan harga 99% bukanlah gimmick pemasaran atau strategi merugi, tetapi hasil dari **efisiensi sistemik rekayasa AI** yang telah divalidasi di lingkungan produksi. Rantai optimasi ini secara kumulatif mengurangi biaya komputasi per permintaan hingga lebih dari 95%, memungkinkan penurunan harga ekstrem sambil mempertahankan profitabilitas. Luo Fuli menekankan bahwa ini adalah masalah teknikal yang terwujud, bukan sekadar perang harga.

marsbit5j yang lalu

Diskon 99% untuk MiMo Bukan Hanya Pemasaran! Luo Fuli Membantah Para Pengecam di X

marsbit5j yang lalu

Rp 426 Triliun, "Tim Murni Tionghoa" Menopang Perusahaan Pemrograman AI dengan Valuasi Tertinggi di Dunia

Pada Mei 2025, Cognition AI, startup pengembangan AI yang didirikan oleh tiga pendiri berkebangsaan China pemenang Olimpiade Informatika, mengumumkan pendanaan baru senilai lebih dari $10 miliar, yang menaikkan valuasinya menjadi $26 miliar. Lonjakan valuasi ini, hanya dalam 8 bulan sejak valuasi $10,2 miliar sebelumnya, didorong oleh kepercayaan investor bahwa agen AI seperti "Devin" perusahaan mereka akan menjadi infrastruktur rekayasa perangkat lunak generasi berikutnya. Awalnya, Cognition menciptakan sensasi dengan meluncurkan Devin, yang dipasarkan sebagai "insinyur perangkat lunak AI" pertama yang dapat menangani tugas pengkodean secara mandiri. Namun, produk awal ini menuai kritik karena kinerja yang tidak konsisten dan harga yang tinggi. Untuk mengatasi kekurangan ini, Cognition melakukan pivoting strategis dengan mengakuisisi Windsurf, sebuah platform IDE berbasis AI, pada tahun 2025. Akuisisi ini memberi Cognition dua jalur produk: Devin untuk menangani tugas-tugas rekayasa asinkron yang dapat didelegasikan, dan Windsurf IDE sebagai alat bantu kolaboratif bagi pengembang dalam editor kode. Kombinasi ini terbukti sukses. Cognition melaporkan pertumbuhan penggunaan perusahaan lebih dari 10 kali lipat tahun ini, dengan run-rate pendapatan mencapai $492 juta dan pertumbuhan penggunaan bulanan Devin sebesar 50% selama enam bulan terakhir. Kliennya termasuk nama-nama besar seperti Goldman Sachs, NASA, dan Angkatan Darat AS. Intinya, valuasi $26 miliar ini mencerminkan keyakinan pasar bahwa Cognition, dengan strategi "dua kaki"nya, berada di posisi yang tepat untuk menangkap peluang adopsi AI berskala besar di sektor rekayasa perangkat lunak perusahaan, yang bergerak menuju sistem hybrid di mana manusia dan AI berkolaborasi.

marsbit5j yang lalu

Rp 426 Triliun, "Tim Murni Tionghoa" Menopang Perusahaan Pemrograman AI dengan Valuasi Tertinggi di Dunia

marsbit5j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow