1996 or 1999? Walsh's First Test is 'How to View AI'

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-06-20Terakhir diperbarui pada 2026-06-20

Abstrak

"1996 or 1999? Wall's First Big Test Is 'How to View AI'" Federal Reserve Chairman Wall's initial challenge is not whether to raise or cut rates, but a more fundamental judgment: what kind of boom is the current AI boom? This will determine the Fed's policy path and define his legacy. Economics is split between two opposing views, according to reporter Nick Timiraos. One sees imminent productivity gains that will increase supply and cool inflation, allowing the Fed to hold steady. The other argues that while productivity benefits are distant, demand shocks are here now, and waiting for data confirmation risks missing the intervention window, forcing sharper rate hikes later. Wall has signaled a leaning toward the first view, echoing 1996-era Alan Greenspan, who embraced strong, productivity-driven growth without fear of inflation. However, Wall faces a different macro environment than Greenspan did, with tariff pressures, expanding fiscal deficits, and diminishing globalization benefits, which could force more significant inflation pressures even if AI benefits materialize. Wall's logic, expressed before taking office, is that AI-driven productivity gains won't show in official data for years. If the Fed waits for confirmation, it might mistakenly tighten policy and choke off the very growth that could suppress inflation. This argues for using forward-looking narratives over lagging data. Chicago Fed President Austan Goolsbee presents a key counter-argument. He distingui...

Written by: Dong Jing

The foremost challenge facing Walsh upon becoming Fed Chairman is not whether to raise or lower interest rates, but a more fundamental judgment: What kind of boom is the current AI prosperity? This judgment will determine the Fed's policy direction and define Walsh's place in history.

On June 19, Nick Timiraos, known as the "New Fed Whisperer," reported that the economic community holds two diametrically opposed interpretations of the AI construction boom:

First, the productivity dividend is about to materialize, supply will catch up with demand, and the Fed can stand pat and wait for inflation to subside naturally; second, the benefits of productivity gains are still in the distant future, while the demand shock has already arrived. If the Fed waits for data confirmation, it will miss the optimal intervention window and ultimately be forced to raise rates more sharply.

While the Fed held rates steady this week, nearly half the officials in the latest dot plot still project rate hikes this year, with the rest holding the opposite view. This deep internal division reflects the high degree of uncertainty surrounding this core issue.

Walsh's own inclination was faintly visible at the press conference. He repeatedly emphasized "robust, productivity-driven growth is not something we fear, but something we embrace," an echo of Greenspan's 1996 thinking.

However, the macroeconomic environment he faces—tariff pressures, widening fiscal deficits, fading globalization dividends—is far removed from the smooth sailing of Greenspan's era. Making the correct judgment between these two historical scripts will be Walsh's first true test at the Fed's helm.

Two 1990s: The Dual Legacy Left by Greenspan

Timiraos indicates that Walsh has repeatedly invoked the 1990s as a historical reference over the past year, but that decade itself contains two very different stories.

In 1996, facing rapid economic expansion, Greenspan chose to stand pat. He judged that fast growth wouldn't ignite inflation, and history proved him right. The expansion continued for years, earning him the reputation of a "maestro."

In 1999, Greenspan changed his judgment. With soaring stock markets and a persistently tight labor market, he began a series of rate hikes, which culminated in the dot-com bubble burst. It was also in this year that the Fed established its "forward guidance" mechanism of signaling rate hikes in advance—a practice that continues to this day and one that Walsh has explicitly stated he wishes to abolish.

The Trump administration publicly favors the 1996 version of the Fed. Before taking office, Walsh also publicly expressed his desire to create a central bank "confident enough to do less." Yet, current economic conditions may be handing him a different version of the script.

Walsh's Judgment Logic: Believe the Narrative, Not Wait for the Data

Before taking office, Walsh publicly stated his position on Fox Business: He fears the Fed is about to make its "sixth or seventh major mistake"—tightening monetary policy too early in what should be a hands-off productivity boom.

Timiraos reports that his core argument is: Productivity gains from AI will not be immediately reflected in official statistics; it may take several years for them to show up. If the Fed insists on waiting for data confirmation, it risks misdiagnosing a benign boom as an overheating economy and raising rates—which would precisely choke off the growth momentum that could have subdued inflation.

The essence of this logic advocates using a forward-looking narrative instead of lagging data as the basis for decision-making. Walsh continued this line of thinking at the press conference: when asked whether AI is currently boosting demand or expanding supply, he merely stated "demand is easier to measure than supply," deliberately avoiding a clear stance while adhering to the principle of "not telegraphing the next move" in communication.

Timiraos believes that even if Walsh's ultimate judgment is correct, the 1990s analogy is not complete.

When Greenspan made his famous gamble in 1996, he had multiple tailwinds: cheap goods and labor from abroad continuously suppressed inflation, and the federal fiscal deficit was narrowing. These structural factors provided additional safety margins for the Fed's "wait-and-see" approach.

Walsh faces a markedly different environment: tariff policies are raising import costs, fiscal deficits are expanding rather than contracting, and globalization dividends have faded. This means that even if the AI productivity dividend ultimately materializes as expected, the inflationary pressure Walsh endures while waiting will far exceed what Greenspan faced back then.

Counterargument: The Chicago Fed's "Front-Loading of Expectations" Model

Timiraos points out that the most systematic challenge to Walsh's judgment logic comes from Chicago Fed President Austan Goolsbee.

According to a Wall Street Journal report, Goolsbee proposed a key distinction at a Stanford University conference last month: Whether a productivity boom allows a central bank to stand pat depends on whether the boom is unexpected. A boom that everyone can foresee can have the opposite effect—people will front-load their future wealth, increasing spending significantly before the productivity gains materialize, leading to economic overheating.

"You end up having to raise rates more than you would have had to if you had acted earlier," Goolsbee said.

He believes the current AI boom is precisely this type of "visible to all." Surveys of economists, tech workers, and the general public show the market widely expects AI to deliver about one percentage point of annual productivity gains, with most benefits still in the future. According to his model, this expectation itself constitutes a reason to raise rates, not a reason to cut.

Goolsbee also cited real-world "overheating signals": AI data center construction is driving up the prices of land, electricity, and chips, while also increasing costs for electricians and equipment, squeezing resources from other sectors. Apple's announcement this week of price hikes due to rising costs was cited by him as evidence this mechanism is at work.

It is worth noting that Goolsbee's framework is not without challengers. Fed Governor Christopher Waller, at the same Stanford conference, pointed out that the "front-loading of expectations" mechanism can work only if people are able to borrow to spend ahead. In reality, however, spending for many households is tightly constrained by current income, making it difficult to monetize future wealth easily.

"If they cannot front-load that spending, the whole mechanism gets shut off," Waller said.

This rebuttal provides theoretical support for Walsh's "stand pat" stance: If borrowing constraints are widespread enough, the demand-frontloading effect will be greatly diminished, making a productivity boom more likely to expand supply in a benign manner rather than triggering inflation.

Ultimate Paradox: Abolish Forward Guidance, or Be Forced to Use It

Furthermore, Timiraos argues that Walsh faces a deeper paradox at the Fed's helm, and this paradox stems precisely from what he most wants to change.

He has explicitly stated his desire to create a Fed that "does not show its cards in advance," reducing forward guidance and keeping markets guessing. However, the Fed's current forward guidance mechanism was established precisely in 1999—when Greenspan, to avoid catching markets off guard, began signaling rate hikes in advance.

If the economic trajectory is as optimistic as the Trump administration portrays, Walsh may never need to signal rate hikes early. But if the economy follows the other script, he will face a dilemma:

Either use the forward guidance convention he wishes to abolish, informing markets of rate hike plans in advance; or remain silent, letting markets guess the magnitude and pace of hikes, and bear the risk of severe financial market volatility that ensues.

The solution to this paradox ultimately still depends on the answer to the same question: Is it 1996, or 1999?

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

QWhat is the core challenge that Chairman Wash faces regarding AI, and how will it influence his policy decisions?

AThe core challenge is determining the nature of the current AI boom. He must judge whether it is a productivity-driven boom like in 1996 (where patience is warranted) or a demand-driven boom that risks overheating like in 1999 (requiring preemptive tightening). This fundamental judgment will dictate the Federal Reserve's monetary policy path, including decisions on interest rates, and ultimately define Wash's historical legacy.

QAccording to the article, what are the two contrasting interpretations of the AI boom within the economics community?

AThe two interpretations are: 1) Productivity dividends are imminent, supply will catch up with demand, and the Fed can hold steady while inflation naturally recedes. 2) The benefits of productivity gains are still distant, but the demand shock has already arrived. If the Fed waits for data confirmation, it will miss the optimal intervention window and eventually be forced to raise rates more aggressively.

QHow does Wash's personal logic on AI and productivity differ from a purely data-dependent approach?

AWash's logic advocates using a forward-looking narrative over lagging data for decision-making. He argues that AI's productivity gains won't be immediately visible in official statistics and may take years to show. If the Fed waits for data confirmation, it risks misjudging a benign productivity boom as economic overheating and raising rates, which would choke off the very growth that could suppress inflation.

QWhat is the key argument posed by Chicago Fed President Austan Goolsbee against Wash's 'wait-and-see' stance on the AI boom?

AGoolsbee argues that whether a productivity boom allows the Fed to hold steady depends on whether the boom is unexpected. A widely anticipated boom, like the current AI wave, can have the opposite effect. People might front-load future wealth by spending more before productivity gains materialize, leading to economic overheating. This dynamic, visible in rising costs for data centers and related inputs, creates a rationale for raising rates sooner, not later.

QWhat is the fundamental paradox Chairman Wash faces regarding the Fed's communication policy, as outlined in the article?

AThe paradox is rooted in Wash's desire to abolish the Fed's practice of forward guidance (pre-signaling policy moves). However, this very practice was established in 1999 to prevent market shocks. If the economy follows a 1999-like scenario requiring preemptive tightening, Wash faces a dilemma: either use the forward guidance he wants to end to prepare markets, or remain silent and risk significant market volatility as participants guess the Fed's next move. The solution depends on his judgment of whether the current era is more like 1996 or 1999.

Bacaan Terkait

Pemburu Jadi Mangsa, MEV Bot yang Paling Cuan Diretas

Penyerang MEV Bot yang Terkenal, Jaredfromsubway.eth, Kehilangan Lebih dari $7,5 Juta dalam Serangan 'Perangkap Madu'. Alamat MEV Bot Ethereum yang terkenal dan sangat aktif, Jaredfromsubway.eth, mengalami serangan rantai yang sangat bertarget pada hari Sabtu, yang mengakibatkan kerugian lebih dari $7,5 juta. Menurut investigasi Blockaid, serangan ini bukanlah serangan phishing tradisional atau eksploitasi kerentanan kontrak pintar, melainkan serangan 'perangkap madu MEV balik' (counter-MEV honeypot attack) yang dirancang khusus untuk mengeksploitasi logika perilaku MEV Bot. Penyerang telah menyebarkan 66 kontrak token palsu dan kumpulan likuiditas palsu selama beberapa minggu sebelumnya. Aset-aset ini disamarkan sebagai aset stabil utama seperti WETH, USDC, dan USDT, dan membangun jalur perdagangan arbitrase yang tampak nyata. Rantai serangan berkembang: kumpulan likuiditas palsu menciptakan sinyal 'kesenjangan harga yang dapat diarbitrase'; bot MEV secara otomatis mengidentifikasi peluang dan mengeksekusi perdagangan; bot memberikan otorisasi ke kontrak bantu yang dikendalikan penyerang selama proses perdagangan; otorisasi ini tidak dicabut tepat waktu, menciptakan paparan izin yang terus-menerus; akhirnya, penyerang memanggil logika 'pintu belakang' yang telah dipasang sebelumnya dalam satu transaksi, secara langsung mentransfer aset ETH, USDC, dan USDT yang dipegang oleh alamat MEV bot tersebut. Jaredfromsubway.eth adalah salah satu bot MEV paling aktif dan menguntungkan di jaringan Ethereum, yang terkenal karena menjalankan serangan 'sandwich' secara sistematis untuk menangkap keuntungan dari pergerakan harga. Cointelegraph Research menunjukkan bahwa sekitar 70% dari sekitar 60.000 hingga 90.000 serangan sandwich bulanan di Ethereum antara November 2024 dan Oktober 2025 terkait dengan strateginya. Diperkirakan bot ini telah menghasilkan puluhan juta dolar AS. Peristiwa ini menjadi peringatan keras tentang meningkatnya ancaman keamanan di ekosistem crypto. Bahkan pemain tingkat atas seperti Jaredfromsubway.eth, yang biasanya berada di sisi 'predator', kini menjadi target dari serangan canggih yang mengeksploitasi logika operasional otomatis mereka sendiri. Selain itu, setelah peretasan, sebuah akun X tidak dikenal dengan 94.000 pengikut mengubah namanya menjadi Jaredfromsubway.eth dan secara palsu mengklaim akan menawarkan hadiah $1 juta untuk pengembalian dana, memicu peringatan dari pengembang agar pengguna tetap waspada terhadap kemungkinan penipuan.

marsbit28m yang lalu

Pemburu Jadi Mangsa, MEV Bot yang Paling Cuan Diretas

marsbit28m yang lalu

Pemburu Dikepung, MEV Bot yang Paling Bisa Hasilkan Uang Diretas

Alamat bot MEV terkenal di Ethereum, Jaredfromsubway.eth, baru-baru ini menjadi korban serangan yang sangat tersasar dan kehilangan lebih dari $7.5 juta. Serangan ini bukanlah phising atau eksploitasi kerentanan kontrak pintar biasa, melainkan serangan "counter-MEV honeypot" yang dirancang khusus untuk mengeksploitasi logika operasional bot MEV. Penyerang dengan sabar menyiapkan puluhan kontrak token dan pool likuiditas palsu selama beberapa minggu, yang menyamar sebagai aset seperti WETH, USDC, dan USDT. Mereka membuat sinyal arbitrase yang tampak menguntungkan. Saat bot Jaredfromsubway.eth mendeteksi dan mencoba mengeksekusi peluang arbitrase ini, bot tersebut secara tidak sengaja memberikan izin (approval) ke kontrak bantu milik penyerang. Izin ini kemudian dieksploitasi dalam satu transaksi untuk menguras aset ETH, USDC, dan USDT dari dompet bot. Jaredfromsubway.eth sendiri adalah salah satu bot MEV paling aktif dan menguntungkan di Ethereum, yang terkenal terutama karena sering melakukan "serangan sandwich" untuk mengambil keuntungan dari selisih harga. Peristiwa ini menunjukkan bahwa bahkan pemain yang biasanya berperan sebagai "predator" di ekosistem crypto pun rentan terhadap ancaman keamanan yang semakin canggih. Setelah serangan, muncul akun palsu di X yang mengaku sebagai Jaredfromsubway.eth dan menawarkan pengembalian dana, yang telah diperingatkan oleh pengembang sebagai potensi penipuan.

Odaily星球日报36m yang lalu

Pemburu Dikepung, MEV Bot yang Paling Bisa Hasilkan Uang Diretas

Odaily星球日报36m yang lalu

Kondisi Pembayaran di Amerika Latin Tak Sesuai dengan yang Anda Bayangkan

**Ringkasan: Kondisi Pembayaran di Amerika Latin Berbeda dari Bayangan Anda** Penulis menghabiskan hampir sebulan di Amerika Latin, melakukan riset lapangan selama 500 jam dan berbicara dengan lebih dari 100 pengguna lokal serta regulator. Temuannya mengejutkan dan berbeda dari narasi umum. 1. **Kartu Kripto**: Volume transaksi sebenarnya berasal dari profesional bergaji tinggi yang menerima gaji dalam dolar AS atau stablecoin (seperti USDT), lalu mengonversinya ke mata uang lokal via Pix (Brazil), bukan dari transaksi ritel kecil seperti membeli kopi. 2. **Dominasi QR Code**: Pembayaran QR sedang menguasai pasar pembayaran negara berkembang. Di Brasil, Pix memproses >60 miliar transaksi/bulan. Peta global menunjukkan negara berpenduduk padat (China, India, Brasil, dll) didominasi QR, sementara negara kaya (AS, Eropa Barat) masih bertahan dengan kartu. 3. **Peluang Besar**: Interoperabilitas internasional antar sistem pembayaran instan lokal (seperti Pix, UPI, CoDi) masih terpecah-pecah. Ini adalah peluang besar yang belum terbangun. 4. **Persaingan Bergeser**: Persaingan bukan lagi sekadar akuisisi pengguna, tetapi memperebutkan infrastruktur penyelesaian (settlement). Perusahaan pembayaran terkemuka mulai mengakuisisi bank untuk efisiensi biaya dan kepatuhan. 5. **Amerika Latin Bukan Satu Pasar**: Setiap negara (Brasil, Argentina, Meksiko, dll) memiliki dinamika mata uang, regulasi, dan pola ekonomi informal yang sangat berbeda. Memperlakukan mereka sebagai satu kesatuan adalah kesalahan. 6. **Neobank Beralih ke Valas**: Bisnis stablecoin untuk transfer lintas batas semakin kompetitif dengan margin yang menyusut cepat, mendorong perusahaan untuk menjadikannya produk pintu masuk ke layanan lain. 7. **Ekspansi Lintas Batas adalah Kunci**: Startup pembayaran generasi berikutnya perlu memiliki identitas merek dan teknologi yang dapat diskalakan secara internasional sejak hari pertama, bukan hanya fokus mendalam di satu koridor. 8. **Brasil & Meksiko Sudah Jenuh**: Koridor yang kurang diperhatikan seperti "Lima Negara yang Terlupakan" (Republik Dominika, Guatemala, Honduras, Nikaragua, El Salvador) justru menerima arus remitansi besar dengan kompetisi yang jauh lebih rendah. 9. **Segmentasi Pasar yang Tepat**: Misalnya di Brasil, setidaknya ada 5 segmen pengguna dengan aliran dana dan kebutuhan berbeda (turis, ekspatriat, digital nomad, pengguna dompet digital muda, pengguna kripto asli). Strategi pemasaran harus disesuaikan. 10. **Regulasi Lebih Maju**: Bertentangan dengan persepsi, regulator Amerika Latin (Brasil, Meksiko, Kolombia, dll) seringkali lebih progresif dan jelas dalam mengatur aset kripto dan pembayaran digital dibandingkan AS. Kerangka regulasi seringkali sudah ada. Penutup: Peluang sebenarnya bukan hanya pada saluran konversi mata uang/stablecoin, tetapi pada layanan nilai tambah yang dibangun di atasnya.

链捕手47m yang lalu

Kondisi Pembayaran di Amerika Latin Tak Sesuai dengan yang Anda Bayangkan

链捕手47m yang lalu

Trading

Spot
Futures

Artikel Populer

Apa Itu $S$

Memahami SPERO: Tinjauan Komprehensif Pengenalan SPERO Seiring dengan perkembangan lanskap inovasi, munculnya teknologi web3 dan proyek cryptocurrency memainkan peran penting dalam membentuk masa depan digital. Salah satu proyek yang telah menarik perhatian di bidang dinamis ini adalah SPERO, yang dilambangkan sebagai SPERO,$$s$. Artikel ini bertujuan untuk mengumpulkan dan menyajikan informasi terperinci tentang SPERO, untuk membantu para penggemar dan investor memahami dasar-dasar, tujuan, dan inovasi dalam domain web3 dan crypto. Apa itu SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ adalah proyek unik dalam ruang crypto yang berusaha memanfaatkan prinsip desentralisasi dan teknologi blockchain untuk menciptakan ekosistem yang mendorong keterlibatan, utilitas, dan inklusi finansial. Proyek ini dirancang untuk memfasilitasi interaksi peer-to-peer dengan cara baru, memberikan pengguna solusi dan layanan keuangan yang inovatif. Pada intinya, SPERO,$$s$ bertujuan untuk memberdayakan individu dengan menyediakan alat dan platform yang meningkatkan pengalaman pengguna dalam ruang cryptocurrency. Ini termasuk memungkinkan metode transaksi yang lebih fleksibel, mendorong inisiatif yang dipimpin komunitas, dan menciptakan jalur untuk peluang finansial melalui aplikasi terdesentralisasi (dApps). Visi mendasar dari SPERO,$$s$ berputar di sekitar inklusivitas, bertujuan untuk menjembatani kesenjangan dalam keuangan tradisional sambil memanfaatkan manfaat teknologi blockchain. Siapa Pencipta SPERO,$$s$? Identitas pencipta SPERO,$$s$ tetap agak samar, karena ada sumber daya publik yang terbatas yang memberikan informasi latar belakang terperinci tentang pendiriannya. Kurangnya transparansi ini dapat berasal dari komitmen proyek terhadap desentralisasi—sebuah etos yang banyak proyek web3 bagi, memprioritaskan kontribusi kolektif di atas pengakuan individu. Dengan memusatkan diskusi di sekitar komunitas dan tujuan kolektifnya, SPERO,$$s$ mewujudkan esensi pemberdayaan tanpa menonjolkan individu tertentu. Dengan demikian, memahami etos dan misi SPERO tetap lebih penting daripada mengidentifikasi pencipta tunggal. Siapa Investor SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ didukung oleh beragam investor mulai dari modal ventura hingga investor malaikat yang berdedikasi untuk mendorong inovasi di sektor crypto. Fokus investor ini umumnya sejalan dengan misi SPERO—memprioritaskan proyek yang menjanjikan kemajuan teknologi sosial, inklusivitas finansial, dan tata kelola terdesentralisasi. Fondasi investor ini biasanya tertarik pada proyek yang tidak hanya menawarkan produk inovatif tetapi juga memberikan kontribusi positif kepada komunitas blockchain dan ekosistemnya. Dukungan dari investor ini memperkuat SPERO,$$s$ sebagai pesaing yang patut diperhitungkan di domain proyek crypto yang berkembang pesat. Bagaimana SPERO,$$s$ Bekerja? SPERO,$$s$ menerapkan kerangka kerja multi-faceted yang membedakannya dari proyek cryptocurrency konvensional. Berikut adalah beberapa fitur kunci yang menekankan keunikan dan inovasinya: Tata Kelola Terdesentralisasi: SPERO,$$s$ mengintegrasikan model tata kelola terdesentralisasi, memberdayakan pengguna untuk berpartisipasi aktif dalam proses pengambilan keputusan mengenai masa depan proyek. Pendekatan ini mendorong rasa kepemilikan dan akuntabilitas di antara anggota komunitas. Utilitas Token: SPERO,$$s$ memanfaatkan token cryptocurrency-nya sendiri, yang dirancang untuk melayani berbagai fungsi dalam ekosistem. Token ini memungkinkan transaksi, hadiah, dan fasilitasi layanan yang ditawarkan di platform, meningkatkan keterlibatan dan utilitas secara keseluruhan. Arsitektur Berlapis: Arsitektur teknis SPERO,$$s$ mendukung modularitas dan skalabilitas, memungkinkan integrasi fitur dan aplikasi tambahan secara mulus seiring dengan perkembangan proyek. Kemampuan beradaptasi ini sangat penting untuk mempertahankan relevansi di lanskap crypto yang selalu berubah. Keterlibatan Komunitas: Proyek ini menekankan inisiatif yang dipimpin komunitas, menggunakan mekanisme yang memberikan insentif untuk kolaborasi dan umpan balik. Dengan memelihara komunitas yang kuat, SPERO,$$s$ dapat lebih baik memenuhi kebutuhan pengguna dan beradaptasi dengan tren pasar. Fokus pada Inklusi: Dengan menawarkan biaya transaksi yang rendah dan antarmuka yang ramah pengguna, SPERO,$$s$ bertujuan untuk menarik basis pengguna yang beragam, termasuk individu yang mungkin sebelumnya tidak terlibat dalam ruang crypto. Komitmen ini terhadap inklusi sejalan dengan misi utamanya untuk memberdayakan melalui aksesibilitas. Garis Waktu SPERO,$$s$ Memahami sejarah proyek memberikan wawasan penting tentang trajektori dan tonggak perkembangannya. Berikut adalah garis waktu yang disarankan yang memetakan peristiwa signifikan dalam evolusi SPERO,$$s$: Fase Konseptualisasi dan Ideasi: Ide awal yang membentuk dasar SPERO,$$s$ dikembangkan, sangat selaras dengan prinsip desentralisasi dan fokus komunitas dalam industri blockchain. Peluncuran Whitepaper Proyek: Setelah fase konseptual, whitepaper komprehensif yang merinci visi, tujuan, dan infrastruktur teknologi SPERO,$$s$ dirilis untuk menarik minat dan umpan balik komunitas. Pembangunan Komunitas dan Keterlibatan Awal: Upaya jangkauan aktif dilakukan untuk membangun komunitas pengguna awal dan investor potensial, memfasilitasi diskusi seputar tujuan proyek dan mendapatkan dukungan. Acara Generasi Token: SPERO,$$s$ melakukan acara generasi token (TGE) untuk mendistribusikan token asli kepada pendukung awal dan membangun likuiditas awal dalam ekosistem. Peluncuran dApp Awal: Aplikasi terdesentralisasi (dApp) pertama yang terkait dengan SPERO,$$s$ diluncurkan, memungkinkan pengguna untuk terlibat dengan fungsionalitas inti platform. Pengembangan Berkelanjutan dan Kemitraan: Pembaruan dan peningkatan berkelanjutan terhadap penawaran proyek, termasuk kemitraan strategis dengan pemain lain di ruang blockchain, telah membentuk SPERO,$$s$ menjadi pemain yang kompetitif dan berkembang di pasar crypto. Kesimpulan SPERO,$$s$ berdiri sebagai bukti potensi web3 dan cryptocurrency untuk merevolusi sistem keuangan dan memberdayakan individu. Dengan komitmen terhadap tata kelola terdesentralisasi, keterlibatan komunitas, dan fungsionalitas yang dirancang secara inovatif, ia membuka jalan menuju lanskap keuangan yang lebih inklusif. Seperti halnya investasi di ruang crypto yang berkembang pesat, calon investor dan pengguna dianjurkan untuk melakukan riset secara menyeluruh dan terlibat dengan perkembangan yang sedang berlangsung dalam SPERO,$$s$. Proyek ini menunjukkan semangat inovatif industri crypto, mengundang eksplorasi lebih lanjut ke dalam berbagai kemungkinan yang ada. Meskipun perjalanan SPERO,$$s$ masih berlangsung, prinsip-prinsip dasarnya mungkin benar-benar mempengaruhi masa depan cara kita berinteraksi dengan teknologi, keuangan, dan satu sama lain dalam ekosistem digital yang saling terhubung.

83 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.17Diperbarui pada 2024.12.17

Apa Itu $S$

Apa Itu AGENT S

Agent S: Masa Depan Interaksi Otonom di Web3 Pendahuluan Dalam lanskap Web3 dan cryptocurrency yang terus berkembang, inovasi secara konstan mendefinisikan ulang cara individu berinteraksi dengan platform digital. Salah satu proyek perintis, Agent S, menjanjikan untuk merevolusi interaksi manusia-komputer melalui kerangka agen terbuka. Dengan membuka jalan untuk interaksi otonom, Agent S bertujuan untuk menyederhanakan tugas-tugas kompleks, menawarkan aplikasi transformasional dalam kecerdasan buatan (AI). Eksplorasi mendetail ini akan menyelami seluk-beluk proyek, fitur uniknya, dan implikasinya untuk domain cryptocurrency. Apa itu Agent S? Agent S berdiri sebagai kerangka agen terbuka yang inovatif, dirancang khusus untuk mengatasi tiga tantangan mendasar dalam otomatisasi tugas komputer: Memperoleh Pengetahuan Spesifik Domain: Kerangka ini secara cerdas belajar dari berbagai sumber pengetahuan eksternal dan pengalaman internal. Pendekatan ganda ini memberdayakannya untuk membangun repositori pengetahuan spesifik domain yang kaya, meningkatkan kinerjanya dalam pelaksanaan tugas. Perencanaan Selama Rentang Tugas yang Panjang: Agent S menggunakan perencanaan hierarkis yang ditingkatkan pengalaman, pendekatan strategis yang memfasilitasi pemecahan dan pelaksanaan tugas-tugas rumit dengan efisien. Fitur ini secara signifikan meningkatkan kemampuannya untuk mengelola beberapa subtugas dengan efisien dan efektif. Menangani Antarmuka Dinamis dan Tidak Seragam: Proyek ini memperkenalkan Antarmuka Agen-Komputer (ACI), solusi inovatif yang meningkatkan interaksi antara agen dan pengguna. Dengan memanfaatkan Model Bahasa Besar Multimodal (MLLM), Agent S dapat menavigasi dan memanipulasi berbagai antarmuka pengguna grafis dengan mulus. Melalui fitur-fitur perintis ini, Agent S menyediakan kerangka kerja yang kuat yang mengatasi kompleksitas yang terlibat dalam mengotomatisasi interaksi manusia dengan mesin, membuka jalan untuk berbagai aplikasi dalam AI dan seterusnya. Siapa Pencipta Agent S? Meskipun konsep Agent S secara fundamental inovatif, informasi spesifik tentang penciptanya tetap samar. Pencipta saat ini tidak diketahui, yang menyoroti baik tahap awal proyek atau pilihan strategis untuk menjaga anggota pendiri tetap tersembunyi. Terlepas dari anonimitas, fokus tetap pada kemampuan dan potensi kerangka kerja. Siapa Investor Agent S? Karena Agent S relatif baru dalam ekosistem kriptografi, informasi terperinci mengenai investor dan pendukung keuangannya tidak secara eksplisit didokumentasikan. Kurangnya wawasan yang tersedia untuk umum mengenai fondasi investasi atau organisasi yang mendukung proyek ini menimbulkan pertanyaan tentang struktur pendanaannya dan peta jalan pengembangannya. Memahami dukungan sangat penting untuk mengukur keberlanjutan proyek dan potensi dampak pasar. Bagaimana Cara Kerja Agent S? Di inti Agent S terletak teknologi mutakhir yang memungkinkannya berfungsi secara efektif dalam berbagai pengaturan. Model operasionalnya dibangun di sekitar beberapa fitur kunci: Interaksi Komputer yang Mirip Manusia: Kerangka ini menawarkan perencanaan AI yang canggih, berusaha untuk membuat interaksi dengan komputer lebih intuitif. Dengan meniru perilaku manusia dalam pelaksanaan tugas, ia menjanjikan untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Memori Naratif: Digunakan untuk memanfaatkan pengalaman tingkat tinggi, Agent S memanfaatkan memori naratif untuk melacak sejarah tugas, sehingga meningkatkan proses pengambilan keputusannya. Memori Episodik: Fitur ini memberikan panduan langkah demi langkah kepada pengguna, memungkinkan kerangka untuk menawarkan dukungan kontekstual saat tugas berlangsung. Dukungan untuk OpenACI: Dengan kemampuan untuk berjalan secara lokal, Agent S memungkinkan pengguna untuk mempertahankan kontrol atas interaksi dan alur kerja mereka, sejalan dengan etos terdesentralisasi Web3. Integrasi Mudah dengan API Eksternal: Versatilitas dan kompatibilitasnya dengan berbagai platform AI memastikan bahwa Agent S dapat dengan mulus masuk ke dalam ekosistem teknologi yang ada, menjadikannya pilihan menarik bagi pengembang dan organisasi. Fungsionalitas ini secara kolektif berkontribusi pada posisi unik Agent S dalam ruang kripto, saat ia mengotomatisasi tugas-tugas kompleks yang melibatkan banyak langkah dengan intervensi manusia yang minimal. Seiring proyek ini berkembang, aplikasi potensialnya di Web3 dapat mendefinisikan ulang bagaimana interaksi digital berlangsung. Garis Waktu Agent S Pengembangan dan tonggak Agent S dapat dirangkum dalam garis waktu yang menyoroti peristiwa pentingnya: 27 September 2024: Konsep Agent S diluncurkan dalam sebuah makalah penelitian komprehensif berjudul “Sebuah Kerangka Agen Terbuka yang Menggunakan Komputer Seperti Manusia,” yang menunjukkan dasar untuk proyek ini. 10 Oktober 2024: Makalah penelitian tersebut dipublikasikan secara terbuka di arXiv, menawarkan eksplorasi mendalam tentang kerangka kerja dan evaluasi kinerjanya berdasarkan tolok ukur OSWorld. 12 Oktober 2024: Sebuah presentasi video dirilis, memberikan wawasan visual tentang kemampuan dan fitur Agent S, lebih lanjut melibatkan pengguna dan investor potensial. Tanda-tanda dalam garis waktu ini tidak hanya menggambarkan kemajuan Agent S tetapi juga menunjukkan komitmennya terhadap transparansi dan keterlibatan komunitas. Poin Kunci Tentang Agent S Seiring kerangka Agent S terus berkembang, beberapa atribut kunci menonjol, menekankan sifat inovatif dan potensinya: Kerangka Inovatif: Dirancang untuk memberikan penggunaan komputer yang intuitif seperti interaksi manusia, Agent S membawa pendekatan baru untuk otomatisasi tugas. Interaksi Otonom: Kemampuan untuk berinteraksi secara otonom dengan komputer melalui GUI menandakan lompatan menuju solusi komputasi yang lebih cerdas dan efisien. Otomatisasi Tugas Kompleks: Dengan metodologinya yang kuat, ia dapat mengotomatisasi tugas-tugas kompleks yang melibatkan banyak langkah, membuat proses lebih cepat dan kurang rentan terhadap kesalahan. Perbaikan Berkelanjutan: Mekanisme pembelajaran memungkinkan Agent S untuk belajar dari pengalaman masa lalu, terus meningkatkan kinerja dan efektivitasnya. Versatilitas: Adaptabilitasnya di berbagai lingkungan operasi seperti OSWorld dan WindowsAgentArena memastikan bahwa ia dapat melayani berbagai aplikasi. Saat Agent S memposisikan dirinya di lanskap Web3 dan kripto, potensinya untuk meningkatkan kemampuan interaksi dan mengotomatisasi proses menandakan kemajuan signifikan dalam teknologi AI. Melalui kerangka inovatifnya, Agent S mencerminkan masa depan interaksi digital, menjanjikan pengalaman yang lebih mulus dan efisien bagi pengguna di berbagai industri. Kesimpulan Agent S mewakili lompatan berani ke depan dalam pernikahan AI dan Web3, dengan kapasitas untuk mendefinisikan ulang cara kita berinteraksi dengan teknologi. Meskipun masih dalam tahap awal, kemungkinan aplikasinya sangat luas dan menarik. Melalui kerangka komprehensifnya yang mengatasi tantangan kritis, Agent S bertujuan untuk membawa interaksi otonom ke garis depan pengalaman digital. Saat kita melangkah lebih dalam ke dalam ranah cryptocurrency dan desentralisasi, proyek-proyek seperti Agent S pasti akan memainkan peran penting dalam membentuk masa depan teknologi dan kolaborasi manusia-komputer.

936 Total TayanganDipublikasikan pada 2025.01.14Diperbarui pada 2025.01.14

Apa Itu AGENT S

Cara Membeli S

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Sonic (S) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli Sonic (S) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan Sonic (S) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Sonic (S) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading Sonic (S)Lakukan trading Sonic (S) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

1.4k Total TayanganDipublikasikan pada 2025.01.15Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli S

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga S (S) disajikan di bawah ini.

活动图片