Dialog dengan Pendiri Dana Investasi di Bidang AI: Lupakan Narasi Palsu 100 Kali Lipat Kekayaan, Aset Crypto x AI Apa yang Menjanjikan?

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-05-26Terakhir diperbarui pada 2026-05-26

Abstrak

Ringkasan: Dialog dengan Austin Barack, pendiri Relayer Capital, membahas aset Crypto x AI yang potensial dan lupakan narasi kekayaan instan 100x. Austin menekankan pentingnya privasi dalam AI karena jumlah data yang dihasilkan 100x lebih besar dari produk internet sebelumnya. Ia merekomendasikan beberapa aset kunci: - **Venice (VVV & DM)**: Platform AI privat dengan 3 juta pengguna. DM Token memberikan kuota inferensi gratis $1/hari, menciptakan model ekonomi berkelanjutan dengan biaya maksimal terkendali. Dianggap undervalued meski pertumbuhan pengguna dan pendapatan tinggi. - **Grass**: Mengumpulkan dan menjual dataset berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI. Dengan ARR ~$50 juta dan pertumbuhan tiga digit, valuasi ~$400 juta dianggap sangat murah (5x pendapatan). - **NEAR**: Infrastructure untuk cross-chain swaps dan Agent AI, menemukan ceruk unik dalam ekosistem L1. - **Akash**: Pasar GPU terdesentralisasi yang mulai menemukan product-market fit. Austin juga membahas kerangka **"Aliran Nilai Token Bersih"**, menekankan bahwa pemegang token harus menangkap nilai dari bisnis yang mendasarinya, bukan sekadar mekanisme seperti pembakaran token. Ia menyimpulkan bahwa pasar sekarang lebih fokus pada proyek-proyek berkualitas dengan fundamental kuat seperti Venice, Grass, AERO, NEAR, dan Zcash, membuat peluang investasi 3-10x lebih mudah diidentifikasi daripada narasi spekulatif 100x.

Disusun & Diterjemahkan: Deep Tide TechFlow

Tamu: Austin Barack, Pendiri Relayer Capital (Dana investasi aset digital yang berfokus pada bidang AI)

Pembawa Acara: Andy

Sumber Podcast: The Rollup

Judul Asli: Austin Barack: My AI Bull Thesis (...And What I'm Holding)

Tanggal Tayang: 23 Mei 2026

Ringkasan Poin Utama

Episode AI Supercycle kali ini mengundang Austin Barack, Pendiri Relayer Capital, untuk membahas Venice, Grass, NEAR, Akash, serta kerangka aset Crypto x AI yang lebih luas. Poin pandangan inti Austin adalah, AI sedang meningkatkan volume data pengguna ke tingkat yang sulit dibayangkan oleh produk internet masa lalu, sehingga privasi AI, pasokan data, daya komputasi inferensi, pelatihan terdesentralisasi, dan infrastruktur Agen akan menjadi jalur kunci. Dia berpendapat bahwa terdapat ketidaksesuaian yang jelas antara pertumbuhan pendapatan, pertumbuhan pengguna, dan valuasi Venice dan Grass, sedangkan posisi NEAR dalam Intents lintas rantai dan infrastruktur Agen juga dinilai terlalu rendah. Untuk pasar kripto yang lebih luas, Austin menekankan bahwa investor harus berangkat dari "aliran nilai Token bersih", bukan melihat mekanisme pembelian kembali dan pembakaran secara mekanis, untuk benar-benar menilai apakah pemegang Token menangkap nilai yang diciptakan oleh bisnis.

Cuplikan Pandangan Menarik

Nilai Sebenarnya Venice dan Privasi AI

  • "Dalam AI, privasi lebih penting daripada di skenario lain mana pun. Karena yang Anda bagikan adalah data kesehatan, data keuangan, Anda akan menghubungkan semua file, akan membagikan seluruh kehidupan Anda dengan cara yang belum pernah terjadi sebelumnya."
  • "Ini bukan data 10 kali lebih banyak daripada media sosial, tapi 100 kali lebih banyak."
  • "Yang sangat keren dari Venice adalah, dia tidak hanya memungkinkan Anda menggunakan AI dalam lingkungan pribadi, tetapi melakukannya tanpa mengorbankan pengalaman pengguna sama sekali, bahkan meningkatkan pengalaman pengguna."
  • "Token dapat menjadi bagian yang sangat penting, dapat secara signifikan meningkatkan pengalaman, tetapi bagi kebanyakan pengguna, mereka tidak perlu memahami Token untuk merasa produk ini berguna."

Model Ekonomi VVV, DM, dan Venice

  • "Fungsi DM adalah: setiap Anda memiliki 1 DM Token, Anda dapat memperoleh kredit komputasi inferensi gratis senilai 1 dolar per hari di platform Venice. Anda dapat memahaminya sebagai hak kepemilikan perpetuitas, setahun setara dengan kredit komputasi senilai 365 dolar."
  • "Kreditnya hangus jika tidak digunakan, tidak terakumulasi seiring waktu. Jika suatu hari Anda hanya menggunakan 50 sen, keesokan harinya tidak menjadi 1,5 dolar, tetap dimulai ulang dari 1 dolar."
  • "Jika semua DM dikunci dan digunakan untuk komputasi inferensi, maka biaya maksimal Venice adalah 38.000 dolar per hari, biaya tahunan sekitar 10 juta dolar, dan biaya ini tidak akan melebihi angka tersebut."
  • "Menurut saya DM lebih seharusnya dinilai seperti obligasi perusahaan, bukan dengan tingkat diskonto yang terlalu tinggi untuk menekan nilainya."

Grass dan Kebutuhan Data AI

  • "Grass akan mengumpulkan kumpulan data, kemudian menjual kumpulan data ini ke laboratorium AI terdepan yang membutuhkan data untuk melatih model baru."
  • "Ini bukan merangkak internet secara acak, itu harus sangat profesional, kumpulan data yang sangat spesifik, dan kualitasnya harus tinggi."
  • "Skala investasi model sangat besar, Grass menjadi penerima manfaat tren ini. Semakin banyak investasi ke model, semakin besar kebutuhan akan data."
  • "Berdasarkan data yang diungkapkan baru-baru ini, ARR proyek ini sekitar 50 juta dolar. Saat ini, valuasinya sekitar 400 juta dolar. Bagi sebuah proyek yang tumbuh begitu cepat, hanya dinilai dengan 5 kali pendapatan, menurut saya sama sekali tidak masuk akal."

NEAR, Akash, dan Tumpukan (Stack) AI

  • "NEAR Intents sangat praktis, dan mungkin merupakan salah satu pengalaman Swap lintas rantai terbaik saat ini. Secara bersamaan, ia juga memainkan peran yang sangat penting di bidang Agen (agen pintar)."
  • "Saya pikir NEAR melakukannya dengan sangat baik di sisi Intents ini. Mereka juga melakukan banyak hal lain, seperti intent privasi, serta elemen lain seputar penggunaan AI, ini adalah salah satu dari sedikit proyek L1 yang benar-benar menemukan posisi uniknya sendiri."
  • "Akash. Mereka awalnya memulai dari pasar CPU terdesentralisasi, kemudian beralih ke pasar GPU."
  • "Area utama yang saya perhatikan termasuk: pelatihan terdesentralisasi, pasar inferensi dan daya komputasi, infrastruktur Agen, data, serta aplikasi penggunaan model yang berorientasi konsumen."

Penangkapan Nilai Token dan Diferensiasi Pasar

  • "Hyperliquid pertama-tama adalah model bisnis yang sangat sukses, jadi orang menyukai Token-nya, dan pembelian kembali hanyalah salah satu cara dia meneruskan nilai kepada pemegang Token. Jika itu sendiri bukan bisnis yang berjalan dengan baik, maka meskipun Anda menggunakan mekanisme pembelian kembali, harga Token tidak akan naik secara alami karenanya."
  • "Masalah intinya bukan apa nama mekanismenya, tetapi apakah pemegang Token dapat menangkap nilai maksimum yang dihasilkan oleh apa yang Anda bangun."
  • "Setiap proyek dan setiap mekanisme perlu dianalisis secara spesifik. Tetapi masalah intinya adalah: Dapatkah pemegang Token mendapat manfaat dari nilai yang sedang dihasilkan oleh sistem?"
  • "Investor dapat membuat pilihan dari kumpulan proyek berkualitas yang lebih kecil. Sekarang, arus dana sedang berpusat mengalir ke proyek-proyek seperti Venice, HYPE, Grass, AERO, NEAR, dan Zcash."
  • "Bagi investor yang berharap mendapatkan pengembalian 5 hingga 10 kali, atau bahkan 3 kali, saat ini lebih mudah untuk berhasil. Meskipun Anda mungkin akhirnya juga bisa mendapatkan pengembalian 100 kali, saya pikir, sekarang ada sekelompok proyek yang sedang melakukan hal-hal yang sangat menarik, dan proyek-proyek inilah yang akan saya perhatikan dan investasikan."

Ikhtisar Privasi Venice

Pembawa Acara Andy: Belum lama ini saya pertama kali menggunakan Venice, saya memasukkan di Venice: "Apakah ini benar-benar privat?" Dia menjawab: "Ya, proses inferensi bersifat pribadi", kemudian menjelaskan banyak hal. Saya membalas: "Ini sangat keren." Dia langsung menanggapi: "Ya, ini memang keren, bukan? Menggunakan Venice, Anda bisa..."

Jadi saat pertama kali menggunakan Venice, ada momen yang cukup menarik: Anda tiba-tiba menyadari bahwa semua percakapan yang Anda masukkan di penyedia layanan AI tipikal sebelumnya, meskipun tidak selalu terbuka, datanya mengalir ke penyedia besar. Buku harian paling pribadi, rahasia dagang, rencana, dan sebagainya, semuanya akan diberikan kepada mereka.

Dari perspektif tinggi, bagaimana Anda melihat struktur pasar, logika investasi, tim pendiri, dan aspek-aspek ini terkait AI privat dan Venice?

Austin:

Venice sangat menarik karena telah melalui banyak tahapan iterasi yang berbeda. Saya pertama kali mengenal proyek ini pada Januari lalu. Saat itu saya sangat memperhatikan Virtuals dan aixbt, dan dalam airdrop awal Venice, sebagian besar diberikan kepada pemegang Token di ekosistem itu, jadi saya pertama kali melihatnya dari sana.

Saat itu itu sudah merupakan produk yang menarik. Gila memang, meskipun hanya sekitar 16 bulan yang lalu, tetapi AI saat itu jauh belum meresap seperti sekarang, dan juga belum menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari setiap orang. Selama waktu ini, baik Claude, ChatGPT, maupun layanan lainnya, AI awalnya seperti pengganti pencarian Google. Orang akan berkata: 'Saya tidak menggunakan Google untuk mencari suatu masalah lagi, saya langsung pergi ke platform AI menggunakan LLM untuk bertanya.' Tetapi sekarang AI telah masuk ke tahap penciptaan, penyelesaian tugas, bahkan Anda memiliki seluruh tim dan sekelompok Agen yang membantu Anda bekerja.

Volume Data Penggunaan AI 100 Kali Lipat dari Masa Lalu

Austin:

Saya pikir orang-orang perlahan-lahan menyadari bahwa dalam AI, privasi lebih penting daripada di skenario lain mana pun. Karena yang Anda bagikan adalah data kesehatan, data keuangan, Anda akan menghubungkan semua file, akan membagikan seluruh kehidupan Anda dengan cara yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Dulu orang berbicara tentang privasi, lebih banyak dalam konteks media sosial, misalnya apakah akun saya publik atau pribadi, apakah Facebook menguasai terlalu banyak informasi tentang saya, tetapi AI bukan hanya 10 kali lebih banyak data, tapi 100 kali lebih banyak data.

Apa yang sangat keren dari Venice adalah, dia tidak hanya memungkinkan Anda menggunakan AI dalam lingkungan pribadi, tetapi melakukannya tanpa mengorbankan pengalaman pengguna sama sekali, bahkan meningkatkan pengalaman pengguna. Karena Anda tidak perlu terikat pada satu model tertentu. Misalnya, jika Anda menggunakan ChatGPT, Anda hanya bisa mengikuti upgrade model OpenAI; jika Anda menggunakan Anthropic, Anda mengikuti evolusi model berbeda Anthropic; atau jika Anda menggunakan Gemini, model open source, masing-masing memiliki batasannya sendiri.

Di Venice, Anda dapat memilih model yang paling sesuai untuk setiap tugas, Anda juga dapat memilih sendiri model mana yang ingin Anda gunakan. Jadi tingkat kustomisasinya tinggi. Pertama-tama mereka berhasil menciptakan produk konsumen yang sangat, sangat bagus, dan kebanyakan pengguna bahkan tidak tahu apa itu Token.

Token kemudian menambahkan elemen yang menarik di atasnya. Saya cukup optimis dengan apa yang mereka lakukan. Kuncinya di sini adalah, saya pikir produk konsumen kripto akan bergerak ke arah bentuk seperti ini: Token dapat menjadi bagian yang sangat penting, dapat secara signifikan meningkatkan pengalaman, tetapi bagi kebanyakan pengguna, mereka tidak perlu memahami Token untuk merasa produk ini berguna.

Pembawa Acara Andy: Ini memang seperti bentuk terobosan produk konsumen: ada Crypto di lapisan dasar, tetapi pengguna tidak perlu memahaminya dulu. Tapi ini juga membawa struktur Token yang menarik. Beberapa orang membandingkannya dengan Luna: setelah men-stake VVV, mendapatkan DM Token, kemudian melalui kredit inferensi membentuk semacam struktur utang.

3 Juta Pengguna

Pembawa Acara Andy: Lalu bagaimana seharusnya memahami VVV Token dan DM Token dalam flywheel Venice saat ini? Bisakah Anda juga menjelaskan sisi pendapatan Venice, karena mereka memang melakukan beberapa pembelian kembali, tetapi skalanya tidak terlalu besar. Bagaimana sebenarnya kedua Token ini beroperasi? Mengapa tidak seperti Luna?

Austin:

Mereka baru saja mengumumkan memiliki 3 juta pengguna, dan pertumbuhannya sangat cepat. Sekitar 3 bulan terakhir bertambah 1 juta pengguna, sedangkan 1 juta pengguna sebelumnya membutuhkan waktu sekitar 7 bulan. Jadi pertumbuhannya terus berakselerasi.

Flywheel VVV dan DM Token

Austin:

Mereka memiliki dua Token. Yang pertama adalah VVV, pendapatan protokol akan digunakan untuk membakar VVV. Pengguna juga dapat men-stake VVV untuk mendapatkan keanggotaan gratis. Tetapi yang paling menarik adalah, pengguna dapat men-stake dan mengunci VVV, kemudian mencetak Token bernama DM. Anda juga dapat membeli DM di pasar terbuka, tetapi mekanisme intinya adalah men-stake VVV dan mencetak DM.

Fungsi DM adalah: setiap Anda memiliki 1 DM Token, Anda dapat memperoleh kredit komputasi inferensi gratis senilai 1 dolar per hari di platform Venice. Anda dapat memahaminya sebagai hak kepemilikan perpetuitas, setahun setara dengan kredit komputasi senilai 365 dolar.

Tetapi kreditnya hangus jika tidak digunakan, tidak terakumulasi seiring waktu. Jika suatu hari Anda hanya menggunakan 50 sen, keesokan harinya tidak menjadi 1,5 dolar, tetap dimulai ulang dari 1 dolar. Saya pikir ini membentuk mekanisme yang sangat menarik, mirip dengan alat akuisisi pelanggan yang hampir merugi. Ini berbeda dengan Luna, Luna saat itu mencapai kondisi ekstrem, menerbitkan jumlah Token yang gila, menyebabkan skala stablecoin mencapai puluhan miliar bahkan ratusan miliar dolar. Sedangkan Venice sangat jelas dalam hal ini: mereka mengontrol biaya potensial dalam batas yang jelas.

Saat ini, jumlah DM yang dapat dicetak untuk setiap Venice Token akan menurun secara bertahap seiring bertambahnya jumlah DM yang beredar, ini sebenarnya menetapkan batas keras sekitar 38.000 DM. Dalam situasi saat ini, jika semua DM dikunci dan digunakan untuk komputasi inferensi, maka biaya maksimal Venice adalah 38.000 dolar per hari, biaya tahunan sekitar 10 juta dolar, dan biaya ini tidak akan melebihi angka tersebut.

Saat ini, sekitar 10.000 DM digunakan setiap hari untuk komputasi inferensi, biaya tahunan yang sesuai sekitar 3,5 juta dolar. Biaya ini akan ditutupi oleh pendapatan bisnis mereka. Mereka menyediakan layanan berlangganan Pro dan Premium, dengan kisaran harga dari 18 dolar per bulan hingga 68 dolar, bahkan lebih tinggi. Secara bersamaan, saat menggunakan platform, pengguna juga akan membeli Token atau kredit tambahan untuk menggunakan model.

Perlu diperhatikan bahwa volume penggunaan Token harian mereka telah meningkat dari puluhan miliar awal menjadi sekitar 700 miliar baru-baru ini, meningkat sekitar 15 kali lipat dalam beberapa bulan terakhir. Jadi menurut saya perbedaannya dengan Luna di sini adalah: perusahaan memiliki biaya potensial maksimal, dan pengguna DM saat menggunakan DM juga akan menggunakan layanan berlangganan. Jika suatu hari mereka membutuhkan kredit lebih dari 1 dolar per Token, mereka juga akan membeli kredit lainnya. Biaya ini mudah ditutupi oleh pendapatan bisnis, dan pendapatan bisnis telah jauh melampauinya.

DM Seharusnya Dinilai Seperti Obligasi Perusahaan

Austin:

Di sisi lain, hal paling keren tentang DM adalah, ia dapat menjamin akses Anda ke sumber daya komputasi di masa depan. Saat ini pasar kira-kira menggunakan tingkat diskonto 20% untuk menilainya, harga saat ini sekitar 1.800 dolar.

Saya pikir aset seperti ini seharusnya menggunakan metode penilaian seperti obligasi perusahaan, misalnya menggunakan tingkat diskonto 8% hingga 12%. Jika dihitung dengan tingkat diskonto 10%, harganya kira-kira akan berada di 3.650 dolar. Sebagai contoh, saat saya pertama kali memperhatikannya, harganya masih di kisaran 200 dolar.

Pembawa Acara Andy: Saat itu saya juga berpikir, bagaimana mungkin aset yang dapat menghasilkan hak senilai 365 dolar per tahun hanya bernilai 200 dolar? Kecuali pasar menganggap Venice sama sekali tidak dapat mempertahankan mekanisme ini.

Austin:

Betul. Jadi pada titik harga itu, bagi saya ini hampir merupakan peluang investasi tanpa perlu berpikir lagi. Bahkan sekarang, saya masih berpikir masih ada ruang naik.

Tetapi jika melihat di luar DM, melihat kondisi ekonomi keseluruhan Venice, angkanya sangat menakjubkan. Dan pola pertumbuhannya sangat berbeda dengan kebanyakan proyek yang kita lihat di industri kripto. Ini lebih seperti tingkat pertumbuhan yang hanya mungkin terjadi di bidang AI, itulah mengapa sangat menarik.

Apakah Venice 20 Dolar Masih Dinilai Terlalu Rendah

Pembawa Acara Andy: Jadi Anda yakin, saat ini harga aset VVV Venice mendekati 20 dolar. Apakah menurut Anda kisaran valuasi 1,5 hingga 2 miliar dolar untuk VVV masih jelas dinilai terlalu rendah?

Austin:

Ya. Saya pertama kali membelinya pada Januari, kira-kira sekitar 2,5 dolar. Saat itu volume Token yang mereka proses setiap hari hanya puluhan miliar. Sekarang sekitar 15 kali lipat dari saat itu.

Dulu volume transaksi Token yang mereka proses setiap hari hanya puluhan miliar, sedangkan sekarang telah tumbuh 15 kali lipat dari saat itu. Jumlah pengguna mereka meningkat dari 1,5 juta menjadi 3 juta saat ini. Menurut perkiraan saya, pendapatan mereka setidaknya 3 kali lipat dari saat itu.

Saat ini, valuasi Venice kira-kira 20 hingga 30 kali pendapatan tahunannya, dan ini adalah perusahaan yang masih tumbuh dengan kecepatan 20% per bulan. Dari sudut pandang ini, menurut saya valuasinya masih sangat rendah. Anda bahkan dapat membandingkannya dengan OpenRouter. Valuasi OpenRouter meskipun mirip dengan Venice, tetapi skala pendapatannya mungkin masih sedikit lebih rendah, dan tingkat pertumbuhannya belum tentu secepat Venice.

Perbedaan kuncinya adalah, Venice memiliki sumber daya pelanggan langsung. Ini bukan infrastruktur murni yang hanya menyediakan layanan backend, tetapi platform yang secara aktif digunakan pelanggan setiap hari. Secara pribadi, saat ini satu-satunya cara saya menggunakan AI adalah melalui Venice.

Jadi, menurut saya potensinya masih sangat besar. Tentu saja, ini hanya pandangan pribadi saya, bukan saran investasi apa pun.

Bagaimana Grass Menghasilkan Uang

Pembawa Acara Andy: Saya belum terlalu mengenal Grass. Anda telah menyebutkan proyek ini berkali-kali sebelumnya, sepertinya dia juga sedang bersiap menghadapi pertumbuhan pesat. Tentu saja, hari ini harganya mungkin sedikit terkoreksi. Saya mendengar pendapatan tahunannya telah melebihi 50 juta dolar, dan tingkat pertumbuhannya masih semakin cepat, mencapai pertumbuhan tiga digit. Bisakah Anda menjelaskan secara singkat model inti monetisasi Grass? Bagaimana dia menghasilkan uang? Dan mengapa begitu menarik?

Austin:

Grass akan mengumpulkan kumpulan data, kemudian menjual kumpulan data ini ke laboratorium AI terdepan yang membutuhkan data untuk melatih model baru. Laboratorium-laboratorium ini sedang menghasilkan model baru dengan kecepatan yang sangat cepat, tetapi untuk menghasilkan model-model baru ini, mereka membutuhkan lebih banyak data. Dan ini bukan merangkak internet secara acak, itu harus sangat profesional, kumpulan data yang sangat spesifik, dan kualitasnya harus tinggi.

Inilah peran yang dimainkan Grass, karena skala investasi untuk membangun model-model ini sangat besar, Grass menjadi penerima manfaat tren ini. Semakin banyak investasi ke model, semakin besar kebutuhan akan data.

Pertumbuhan Tiga Digit Grass

Austin:

Tim Grass telah membangun selama bertahun-tahun. Saya ingat suatu kuartal tahun lalu, mereka menghasilkan pendapatan sekitar 3 juta dolar. Menjelang akhir tahun, mereka menghasilkan 12 juta atau mendekati 13 juta dolar per kuartal. Menurut perkiraan saya, sekarang mereka tumbuh lebih cepat. Dalam satu bulan hingga satu setengah bulan ke depan, mereka akan mengadakan panggilan telepon pemegang Token, kita akan mendapatkan lebih banyak informasi.

Tetapi ini adalah proyek yang menunjukkan pertumbuhan tiga digit. Menurut data yang diungkapkan baru-baru ini, ARR proyek ini sekitar 50 juta dolar. Namun, saya memperkirakan sekarang mungkin sudah mendekati 80 juta dolar. Saat ini, valuasinya sekitar 400 juta dolar. Jadi, bagi sebuah proyek yang tumbuh begitu cepat, hanya dinilai dengan 5 kali pendapatan, menurut saya sama sekali tidak masuk akal, ini adalah kandidat proyek yang sangat potensial untuk penilaian ulang.

Pembawa Acara Andy: Apakah ada hubungan kerja antara Grass dan Venice?

Austin:

Saat ini tidak. Venice biasanya tidak membangun modelnya sendiri. Jadi saat ini tidak ada hubungan. Di masa depan siapa yang tahu. Tapi saya melihatnya sebagai dua sisi berbeda dari persamaan yang sama. Satu pertanyaan: Bagaimana Anda menggunakan AI, dan bagaimana menggunakan AI dengan cara pribadi? Pertanyaan lainnya: Bagaimana model awalnya dibangun? Grass dan Venice masing-masing menangani dua sisi ini.

Apakah Valuasi Grass 400 Juta Dolar Terlalu Murah

Pembawa Acara Andy: Jadi Grass kira-kira diperdagangkan pada 5 kali pendapatan. Di industri kripto ada beberapa hal yang bisa diperdagangkan pada 20, 30, 40, 50 kali pendapatan. Apakah menurut Anda kisaran sekitar 400 juta dolar ini, agak tidak perlu dipikirkan panjang?

Austin:

Ya. Saya pikir yang penting adalah, industri kripto juga memiliki hal lain yang diperdagangkan pada kelipatan yang relatif rendah, tetapi mereka tidak tumbuh. Orang datang ke industri kripto, karena mereka ingin berinvestasi pada pertumbuhan.

Jadi saya pikir banyak kasus kelipatan rendah belum tentu dapat dipertahankan, karena tidak ada aliran dana di sana. Tetapi seperti Grass, adalah salah satu contoh terbaik pertumbuhan yang sangat cepat. Menurut saya hanya dengan ini, sudah layak diperhatikan, apalagi menurut saya juga cukup murah.

Swap Lintas Rantai NEAR

Pembawa Acara Andy: Lalu apakah Anda memiliki tesis investasi untuk NEAR? Apakah Anda memperhatikan NEAR?

Austin:

Saya terus memperhatikan NEAR. Bahkan tanpa melihat komponen AI, NEAR adalah proyek yang menarik. Karena dia adalah infrastruktur dasar untuk sejumlah besar Swap lintas rantai. Pada Oktober, November tahun lalu, saat orang masuk dan keluar Zcash, NEAR mendapatkan banyak perhatian dalam hal ini.

NEAR Intents sangat praktis, dan mungkin merupakan salah satu pengalaman Swap lintas rantai terbaik saat ini. Secara bersamaan, ia juga memainkan peran yang sangat penting di bidang Agen (agen pintar). Menurut saya, NEAR adalah salah satu infrastruktur yang paling cocok untuk menampung Swap lintas rantai, ia dapat menghindari banyak masalah ketergantungan proyek lain.

Mereka tumbuh dengan cepat dalam hal ini. Sekarang jika Anda adalah L1, saya pikir Anda perlu memenuhi salah satu dari beberapa arah: Anda adalah pengalaman App yang terintegrasi secara vertikal, atau 10 kali lebih baik dalam satu hal, atau sangat, sangat kuat dalam satu jenis aplikasi tertentu.

Saya pikir NEAR melakukannya dengan sangat baik di sisi Intents ini. Mereka juga melakukan banyak hal lain, seperti intent privasi, serta elemen lain seputar penggunaan AI, ini adalah salah satu dari sedikit proyek L1 yang benar-benar menemukan posisi uniknya sendiri.

Ini mengingatkan saya pada klasifikasi pemain NBA. Sekarang ada banyak proyek L1 dan L2 baru di pasar, mereka seperti bibit-bibit baru yang memiliki potensi. Seiring waktu, beberapa akan tumbuh menjadi superstar, beberapa akan tersingkir secara bertahap. Tetapi ada juga kategori pemain 'pemain peran', mereka tampil sangat baik dalam peran mereka. Misalnya Lu Dort atau Alex Caruso di OKC.

NEAR memberi saya kesan seperti pemain seperti itu. Dia bukan LeBron James, tetapi dia sangat penting, karena dia sangat kuat dalam hal yang dilakukannya.

Pembaruan Pasar GPU Akash

Pembawa Acara Andy: Proyek lain yang selalu dinilai terlalu rendah, Robbie selalu menekankan pada saya, adalah Akash. Sayangnya dia tidak hadir hari ini. Akash sudah memasuki arah inferensi terdistribusi, model terdistribusi, pelatihan terdesentralisasi ini sejak dulu, kan?

Ini terdengar seperti narasi putaran pertama Crypto AI. Setelah itu, kita melewati proyek-proyek Agen (agen pintar) palsu dengan Meme Token. Sekarang, kita tampaknya memasuki tahap putaran berikutnya inferensi terdesentralisasi dan pelatihan model, hanya saja kali ini produknya jauh lebih kuat. Apakah Anda melihat apa yang dilakukan Akash? Apakah Anda memiliki pandangan investasi untuk proyek ini?

Austin:

Saya memang pernah memperhatikan Akash, mereka awalnya memulai dari pasar CPU terdesentralisasi, kemudian beralih ke pasar GPU. Sekarang, Anda sebenarnya dapat melihat berapa banyak data yang mengalir melalui OpenRouter. Sebagian dari data tersebut melalui Akash, yaitu Akash ML, ini sangat keren. Dan data ini terbuka, siapa pun dapat melihatnya.

Namun, saya juga harus mengakui, Akash bukanlah salah satu proyek yang paling saya ikuti secara ketat. Tetapi bagi tim yang sudah ada begitu lama, terus beriterasi, sekarang melihat mereka akhirnya menemukan kecocokan pasar produk (Product-Market Fit) yang sebenarnya, dan kecocokan itu tampaknya masih berakselerasi, ini adalah hal yang keren.

Dekomposisi Tumpukan (Stack) AI

Pembawa Acara Andy: Ada proyek bernama Gitlab, valuasinya kecil di Base, tetapi performa jumlah Token yang diproduksi setiap hari sangat kuat. Sekarang muncul sekelompok Token AI yang sangat spekulatif di Base, dan ada banyak bidang kecil yang perlu dipahami dalam teka-teki ini.

Saya ingin bertanya dari sudut pandang yang lebih luas: Dalam stack AI ini, apakah ada bagian tertentu yang paling cocok diintegrasikan dengan blockchain untuk mencapai pertumbuhan skala besar? Kita telah melihat Venice menyediakan inferensi privat dan ChatGPT yang tidak dapat disensor; NEAR seperti infrastruktur pasar Agen; Akash memiliki Akash ML; Grass berfokus pada kumpulan data.

Menurut Anda, dalam stack AI, jalur atau komponen kunci apa yang paling mungkin digantikan oleh teknologi blockchain, atau paling cocok digunakan di rantai?

Austin:

Menurut saya pertama-tama adalah konteks privasi, termasuk penggunaan model bahasa besar (LLM) secara pribadi, dan penggunaan yang tidak dapat disensor. Kemudian pengumpulan data yang diperlukan untuk melatih model, yaitu yang dilakukan Grass.

Selanjutnya adalah komputasi inferensi dan pasar daya komputasi, Anda baru saja menyebutkan Akash. Kita juga melihat pasar inferensi lain bermunculan. Ada juga proyek yang dibangun di sekitar DM, sekaligus menyediakan layanan lain, memungkinkan pengguna menjual daya komputasi menganggur, bernama AnC. Ini adalah proyek menarik yang terus saya perhatikan. Meskipun saat ini belum meluncurkan Token, tapi saya pikir mereka sudah melakukan hal-hal yang sangat keren, terutama dalam hal kombinasi dengan Venice dan DM.

Saya pikir ada arah penting lainnya yaitu pelatihan model terdesentralisasi. Masalahnya adalah bagaimana membangun model open source sambil mempertahankan kepemilikan dan kemampuan monetisasi model melalui bobot privat. Saat ini ada beberapa tim yang mengeksplorasi bidang ini. Misalnya, saya pikir Pluralis adalah salah satu proyek paling menarik. Nous Research juga melakukan pekerjaan yang sangat menarik di sekitar Hermes. Selain itu, ada Prime Intellect dan beberapa tim lain yang juga memiliki tata letak di bidang ini.

Jadi area utama yang saya perhatikan termasuk: pelatihan terdesentralisasi, pasar inferensi dan daya komputasi, infrastruktur Agen, data, serta aplikasi penggunaan model yang berorientasi konsumen.

Kerangka Aliran Nilai Token Bersih

Pembawa Acara Andy: Baru-baru ini Anda terus menekankan pandangan lain: Kita perlu memahami model Token dan ekonomi dengan cara baru. Anda selalu sangat mendukung proyek-proyek seperti Aerodrome dan Hyperliquid.

Saya ingin bertanya, sebelum mengakhiri, terlepas dari konteks AI, pertanyaan yang lebih luas: Bagaimana Anda melihat aliran nilai Token bersih? Dengan kata lain, menggunakan cara credit (pendapatan) dan debit (pengeluaran), menggunakan tabel penambahan dan pengurangan untuk menganalisis nilai suatu aset kripto. Menurut Anda, pola pikir apa yang sedang terjadi dalam industri dalam menganalisis ekonomi Token? Apa kerangka Anda sekarang? Apakah Anda setuju bahwa investor harus memahami aliran nilai Token bersih suatu aset seperti melihat tabel positif-negatif?

Austin:

Saya pikir ada beberapa cara berbeda untuk melihat masalah ini, dan ini bukanlah hal yang seragam.

Kita bisa mulai dengan mekanisme tingkat tinggi seperti pembelian kembali dan pembakaran. Hyperliquid membuat mekanisme ini sangat populer, orang akan berkata: 'Lihat Hyperliquid melakukannya dengan baik, dia memiliki pembelian kembali dan pembakaran.' Tetapi setiap kali ada Hyperliquid, akan ada sembilan Token lain yang juga mencoba mengadopsi mekanisme pembelian kembali dan pembakaran yang sama, hasilnya performa harga mereka sangat buruk.

Apa pelajaran di sini? Pelajarannya adalah, Hyperliquid pertama-tama adalah model bisnis yang sangat sukses, jadi orang menyukai Token-nya, dan pembelian kembali hanyalah cara dia meneruskan nilai kepada pemegang Token. Jika itu sendiri bukan bisnis yang berjalan dengan baik, maka meskipun Anda menggunakan mekanisme pembelian kembali, harga Token tidak akan naik secara alami karenanya.

Ini adalah masalah pertama yang menurut saya sering membingungkan orang.

Masalah kedua adalah, apakah Anda benar-benar menciptakan nilai bagi pemegang Token. Apakah Anda menggunakan pembelian kembali dan pembakaran, pembelian kembali dan distribusi, atau menginvestasikan kembali dana ke dalam bisnis, atau menyimpan dana di rekening bank untuk meningkatkan fleksibilitas neraca, masalah intinya adalah: Dapatkah pemegang Token menangkap nilai maksimum yang dihasilkan oleh apa yang Anda bangun.

Misalnya, Hyperliquid begitu, Aerodrome juga begitu. Sedangkan Grass, banyak orang berharap dapat melakukan lebih banyak pembelian kembali, tetapi jelas, semua kontraknya adalah dengan yayasan, semua pendapatan masuk ke rekening bank yayasan, dan aset-aset ini dikendalikan oleh pemegang Token.

Jadi, menurut saya ada banyak cara berbeda yang dapat digunakan untuk memahami hal ini.

Pembelian Kembali dan Pembakaran Hanya Efektif dalam Situasi Tertentu

Austin:

Selanjutnya adalah masalah likuiditas Token. Mengambil Hyperliquid sebagai contoh, secara teori setiap bulan akan ada jumlah unlock maksimum, tetapi kenyataannya mungkin hanya dua ratus tiga puluh ribu Token yang di-unlock. Sedangkan volume pembelian dari ETF, DAT, dan assistance fund (dana bantuan) jauh lebih tinggi. Oleh karena itu, secara alami akan muncul situasi pembeli lebih banyak daripada penjual.

Sekarang lihat Aerodrome. Jika Anda mengunci AERO sebagai veAERO, maka setelah mereka diperluas ke Ethereum mainnet pada bulan Juli, veAERO akan diubah namanya menjadi sAERO. Pemegang tidak hanya dapat memperoleh seluruh pendapatan platform, tetapi juga dapat mengarahkan emisi Token ke pool likuiditas yang paling membutuhkan likuiditas dan sekaligus paling menghasilkan pendapatan.

Beberapa orang mungkin berkata, jika dalam suatu siklus nilai emisi Token melebihi nilai pendapatan, maka siklus tersebut adalah net negatif. Tetapi saya pikir pandangan ini sepenuhnya salah.

Cara analisis yang benar seharusnya adalah: Berapa banyak pendapatan yang dihasilkan sistem dalam siklus ini? Berapa banyak Token yang beredar bertambah, tetapi sebenarnya tidak dijual? Misalnya, Aerodrome baru-baru ini mengubah salah satu mekanismenya menjadi Momentum Fund, esensi mekanisme ini mirip dengan yayasan yang terus-menerus melakukan pembelian kembali. Selain itu, banyak orang yang memperoleh AERO akan memilih untuk menguncinya dan men-stake sebagai veAERO, untuk memperoleh lebih banyak pendapatan. Dan, ada juga sebagian orang yang hanya percaya penuh pada masa depan Token ini, mereka sejak awal tidak berencana menjual.

Dari sudut pandang ini, setiap siklus, yaitu setiap minggu, jumlah Token yang benar-benar mengalir ke pasar terbuka, jauh lebih sedikit daripada skala pendapatan yang dihasilkan platform dalam siklus yang sama.

Ditambah dengan beberapa rilis baru baru-baru ini, seperti Atlas, Aura, dan proyek lain, sekarang pendapatan Aerodrome meningkat secara signifikan. Pendapatan yang saya sebutkan di sini, mengacu pada pendapatan yang diperoleh pemegang Token dari platform, pendapatan ini jelas telah melebihi nilai yang keluar sebagai emisi.

Jadi, setiap proyek dan setiap mekanisme perlu dianalisis secara spesifik. Tetapi masalah intinya adalah: Dapatkah pemegang Token mendapat manfaat dari nilai yang sedang dihasilkan oleh sistem? Inilah titik kunci analisis. Atas dasar ini, Anda dapat melanjutkan analisis dari perspektif ini.

Dua Kelompok Baru di Pasar Aset Digital

Pembawa Acara Andy: Saya merasa seluruh industri sedang bergerak ke arah model pemikiran serupa, meskipun model ini sangat rinci. Sekarang tampaknya ada dua jenis hal yang muncul: satu adalah perusahaan-perusahaan yang memiliki pendapatan, memiliki fundamental; yang lainnya adalah proyek-proyek yang lebih fokus pada narasi, lebih tersegmentasi, tetapi teknologinya sangat berguna, seperti Zcash, Venice, NEAR, aset-aset terkait privasi AI ini. Selain itu, ada juga proyek-proyek yang murni berbasis bisnis on-chain, sedangkan wilayah tengah tampaknya saat ini tidak banyak terjadi.

Austin:

Saya setuju dengan pandangan Anda. Hal menarik tentang pasar ini adalah, kumpulan Token yang benar-benar layak diperhatikan menjadi lebih kecil. Karena sekarang orang memiliki pemahaman yang lebih jelas tentang proyek apa yang benar-benar memiliki daya tarik pasar, proyek apa yang nyata, bukan sekadar hype belaka, sekarang mungkin hanya 10 hingga 20 Token yang memiliki fundamental sangat kuat.

Oleh karena itu, kita melihat Token-token ini jelas mengungguli pasar. Karena ini adalah pertama kalinya dalam waktu yang lama, terjadi situasi seperti ini: investor dapat membuat pilihan dari kumpulan proyek berkualitas yang lebih kecil. Sekarang, arus dana sedang berpusat mengalir ke proyek-proyek seperti Venice, HYPE, Grass, AERO, NEAR, dan Zcash.

Zcash adalah proyek lain yang berfokus pada privasi. Sekarang beberapa orang khawatir Bitcoin mungkin semakin dipengaruhi oleh Michael Saylor (ini topik lain), sedangkan Zcash mewakili semangat asli Bitcoin, sekaligus strukturnya juga sangat mirip dengan Bitcoin.

Meskipun Zcash dalam konteks saat ini tidak memiliki pendapatan, tetapi itu tetap merupakan aset yang menarik. Karena semakin tinggi harganya, utilitas aktualnya semakin besar. Semakin tinggi harganya, semakin besar kemungkinannya untuk dikonsolidasikan, sehingga membentuk konsensus dan nilai komunitas yang lebih kuat di sekitarnya.

Jadi, saya pikir kita sekarang berada pada tahap yang sangat menarik: memilih Token yang benar menjadi lebih mudah. Hanya perlu lebih fokus meneliti, membedakan proyek mana yang nyata, mana yang hanya hype palsu.

Bagi investor yang berharap mendapatkan pengembalian 5 hingga 10 kali, atau bahkan 3 kali, saat ini lebih mudah untuk berhasil. Meskipun Anda mungkin akhirnya juga bisa mendapatkan pengembalian 100 kali, saya pikir, sekarang ada sekelompok proyek yang sedang melakukan hal-hal yang sangat menarik, dan proyek-proyek inilah yang akan saya perhatikan dan investasikan.

Pertanyaan Terkait

QMengapa privasi dianggap lebih penting dalam konteks AI daripada di media sosial?

AKarena pengguna AI membagikan data kesehatan, keuangan, dan seluruh kehidupan mereka dalam skala yang jauh lebih besar. Austin menyatakan bahwa volume data di AI tidak hanya 10 kali lipat lebih banyak, tetapi bisa 100 kali lipat dari media sosial tradisional.

QBagaimana mekanisme token DM bekerja di platform Venice?

ASetiap token DM memberikan hak kepada pemegangnya untuk mendapatkan kredit inferensi gratis senilai $1 per hari di platform Venice. Kredit ini tidak dapat diakumulasi dan akan hangus jika tidak digunakan pada hari yang sama. Token ini berfungsi seperti hak akses komputasi abadi dengan batasan biaya maksimal yang jelas untuk Venice.

QApa model bisnis utama Grass dan mengapa proyek ini dianggap undervalued?

AGrass mengumpulkan dan menjual kumpulan data berkualitas tinggi yang spesifik kepada laboratorium AI untuk melatih model baru. Dengan ARR sekitar $50 juta (dan kemungkinan sudah $80 juta) serta pertumbuhan tiga digit, valuasi proyek sekitar $400 juta hanya setara dengan 5-6 kali pendapatan, yang dianggap sangat rendah untuk tingkat pertumbuhannya.

QMenurut Austin, apa peran unik NEAR dalam ekosistem AI dan crypto?

ANEAR berperan sebagai infrastruktur penting untuk cross-chain swaps melalui mekanisme Intents yang memberikan pengalaman pengguna yang sangat baik. Selain itu, NEAR juga memposisikan diri sebagai fondasi yang kuat untuk infrastruktur Agent (agen AI), menjadikannya blockchain lapisan-1 dengan positioning yang unik dan jelas.

QKerangka berpikir apa yang Austin sarankan untuk menganalisis nilai token, selain melihat mekanisme buyback and burn?

AAustin menekankan pentingnya menganalisis 'aliran nilai bersih token' (net token value flow). Fokusnya adalah pada apakah pemegang token benar-benar dapat menangkap nilai yang dihasilkan oleh bisnis/protokol, terlepas dari mekanisme spesifiknya (seperti buyback, distribusi, atau reinvestasi). Kunci utamanya adalah keberhasilan bisnis yang mendasarinya dalam menghasilkan nilai.

Bacaan Terkait

Sebuah Sejarah Evolusi Teknologi yang Digerakkan oleh Listrik: Aluminium, Bitcoin, dan AI

Dari bekas pabrik aluminium di Rockdale, Texas, hingga negara-negara Teluk, sebuah pola berulang terlihat: industri yang mengonsumsi energi tinggi terus berganti, tetapi inti asetnya tetap sama – akses ke listrik murah. Artikel ini menelusuri evolusi pemanfaatan listrik, dimulai dari industri peleburan aluminium (dengan pendapatan kotor $0.17–0.27 per kWh), yang kemudian digantikan oleh penambangan Bitcoin saat profitabilitasnya lebih tinggi ($0.05–0.11 per kWh). Kini, di tengah harga Bitcoin yang rendah, pusat data AI menjadi pemanfaat listrik yang jauh lebih menguntungkan ($1.27–3.67 per kWh untuk inferensi AI dengan H100). Perusahaan-perusahaan seperti Riot Platforms, TeraWulf, dan NYDIG berlomba mengamankan situs industri tua untuk infrastruktur listriknya, baik untuk penambangan kripto maupun, yang semakin dominan, untuk komputasi AI. Raksasa teknologi seperti Microsoft dan Google juga masuk ke persaingan ini, mendorong beberapa penambang Bitcoin beralih ke AI. Fenomena "kutukan sumber daya digital" ini juga terlihat di Timur Tengah, di mana listrik murah yang dulu menarik industri berat kini dialihkan ke pusat data AI besar. Bhutan menghentikan penambangan Bitcoin sovereign-nya demi menjual listrik ke India karena lebih stabil. Artikel ini juga menyoroti model alternatif dari proyek-proyek kripto seperti Bittensor dan Render yang memanfaatkan komputasi terdistribusi, serta visi futuristik pusat data tenaga surya di orbit. Kesimpulan utamanya: entitas yang mengontrol listrik termurah akan menentukan penggunaan komputasi di masa depan, terlepas dari teknologi yang beroperasi di atasnya.

marsbit12m yang lalu

Sebuah Sejarah Evolusi Teknologi yang Digerakkan oleh Listrik: Aluminium, Bitcoin, dan AI

marsbit12m yang lalu

Mudah Menguasai Kota, Sulit Mengelolanya: Polymarket Harus Tunduk di Mana-Mana untuk Menancapkan Benderanya di Dunia

Polymarket, pasar prediksi terdesentralisasi, menghadapi tantangan regulasi yang rumit saat berekspansi ke berbagai negara. Platform ini diblokir di India berdasarkan undang-undang yang melarang perjudian daring, dan di Brasil karena dianggap sebagai "perjudian yang menyamar sebagai instrumen keuangan." Ukraina memblokirnya karena menerima taruhan terkait perang. Di Eropa, negara-negara seperti Prancis, Belanda, dan Inggris membatasi atau memblokir akses karena Polymarket dianggap sebagai operator tanpa izin perjudian atau melanggar aturan derivatif. Sementara itu, beberapa yurisdiksi mengambil pendekatan berbeda: Brasil mengizinkan derivatif acara biner yang diatur melalui bursa resmi, Dubai memerlukan lisensi khusus, dan AS mengizinkan Polymarket beroperasi secara legal setelah membayar denda dan mengakuisisi perusahaan berlisensi. Di Jepang, Polymarket sedang melakukan lobi untuk legalisasi dengan target tahun 2030, meskipun hukum perjudian setempat sangat ketat. Terlepas dari kendala regulasi, volume perdagangan pasar prediksi global diperkirakan akan tumbuh pesat. Intinya, tantangan utama Polymarket bukanlah pertumbuhan, tetapi bagaimana beradaptasi dengan berbagai sistem regulasi yang berfokus pada izin dan perlindungan konsumen di setiap negara.

marsbit14m yang lalu

Mudah Menguasai Kota, Sulit Mengelolanya: Polymarket Harus Tunduk di Mana-Mana untuk Menancapkan Benderanya di Dunia

marsbit14m yang lalu

Menyerang Kota Mudah, Mengatur Kota Sulit: Polymarket Ingin Berkibar Global, Tapi Harus Tunduk di Mana-Mana

Polymarket, platform prediksi berbasis blockchain, menghadapi tantangan regulasi yang kompleks dalam ekspansi globalnya. Baru-baru ini, platform ini diblokir di India karena dikategorikan sebagai "perjudian uang daring" dan juga menghadapi larangan di Brasil, Ukraina, serta beberapa negara Eropa seperti Prancis, Portugal, dan Belanda, dengan alasan melanggar hukum perjudian atau derivatif setempat. Secara global, respons regulator terhadap pasar prediksi terbagi dalam tiga pendekatan: pemblokiran langsung (seperti di India dan Brasil), penegakan melalui regulasi perjudian dan derivatif yang ada (seperti di Eropa dan Australia), serta upaya "membawa ke dalam sistem" dengan kerangka perizinan khusus (seperti di Brasil yang mengizinkan produk sejenis untuk investor profesional dan Dubai dengan rezim lisensi VARA). Untuk memasuki pasar utama, Polymarket menerapkan strategi yang disesuaikan. Di AS, mereka membayar denda dan mengakuisisi perusahaan berlisensi CFTC untuk kembali secara legal, meski harus mengorbankan anonimitas. Mereka juga bermitra dengan ICE (NYSE) yang berinvestasi besar-besaran untuk mendistribusikan data probabilitas acak mereka. Sementara di Jepang, platform ini memulai lobi jangka panjang untuk melegalkan pasar prediksi, dengan target persetujuan pada 2030, mengingat lingkungan regulasi yang sangat ketat terkait perjudian di negara tersebut. Meski menghadapi berbagai pembatasan, volume perdagangan pasar prediksi global diperkirakan tumbuh pesat, dari $51 miliar menjadi $2.4 triliun pada 2026. Inti tantangan Polymarket dan sejenisnya adalah bagaimana mengintegrasikan sistem desentralisasi "tanpa izin" mereka ke dalam kerangka regulasi yang berlandaskan kedaulatan, lisensi, dan perlindungan konsumen di setiap negara.

链捕手19m yang lalu

Menyerang Kota Mudah, Mengatur Kota Sulit: Polymarket Ingin Berkibar Global, Tapi Harus Tunduk di Mana-Mana

链捕手19m yang lalu

Tidak Ada Pembelian Bitcoin Hari Senin Ini: Strategy Pilih Obligasi

Michael Saylor, pendiri dan ketua MicroStrategy, mengonfirmasi perusahaan tidak membeli Bitcoin minggu ini, mengalihkan dana untuk membeli obligasi. Keputusan ini menyusul pembelian besar 24.869 BTC senilai $2,01 miliar pada Senin lalu, yang menambah total kepemilikan perusahaan menjadi 843.738 BTC. Meski saat ini keuntungannya sekitar 2,6%, Saylor menyiratkan akumulasi Bitcoin belum berakhir sepenuhnya dengan menyebut "BitVac sedang diisi." Di sisi lain, dana ETF spot Bitcoin AS mengalami aliran keluar modal bersih selama dua minggu berturut-turut, membalikkan tren enam minggu sebelumnya. Harga Bitcoin sendiri sempat turun di bawah $75.000 pada akhir pekan, namun telah pulih dan diperdagangkan di sekitar $77.400.

bitcoinist21m yang lalu

Tidak Ada Pembelian Bitcoin Hari Senin Ini: Strategy Pilih Obligasi

bitcoinist21m yang lalu

Koin Misterius Kembali Muncul, Apakah Ekosistem Bitcoin Memang Punya Sesuatu yang Baru?

Aset Bitcoin baru, $Bound, dari platform Bound Exchange, telah menarik perhatian dengan kenaikan harga hingga 46 kali lipat sejak 21 Mei. Platform ini, gabungan dari radfi dan Bound, menawarkan berbagai layanan seperti perdagangan, pinjaman, Launchpad, dan pasar NFT. Keunggulan utamanya adalah penyederhanaan proses perdagangan dengan dukungan berbagai aset (SOL/ETH/HYPE/BNB), konfirmasi transaksi cepat menggunakan sistem multi-signature 2-of-2 dan time-lock untuk keamanan, serta mekanisme perlindungan harga pada Launchpad untuk menstabilkan harga token baru. Protokol Tacit juga terus berkembang dengan token $TAC yang stabil (kapitalisasi pasar ~$5,5 juta) dan pembaruan fitur privasi serta jembatan ETH-BTC tanpa izin. Sementara itu, token $DIESEL dari protokol Alkanes telah naik sekitar 17 kali lipat sejak akhir April. Meskipun protokol ini sudah lama, peningkatan mekanisme penambangan memungkinkan partisipasi yang lebih adil. Dengan total pasokan 1,562 juta token dan hanya ~10% yang dapat diperdagangkan, kenaikan tajam $DIESEL menjadikannya aset yang sangat volatile di ekosistem Bitcoin. Kesimpulannya, meski inovasi teknis seperti penyelesaian transaksi cepat dan keamanan ada, kegembiraan saat ini di ekosistem Bitcoin tampaknya didorong terutama oleh keuntungan spekulatif yang besar dari aset-aset seperti $Bound dan $DIESEL, mengingatkan pada fenomena 'meme coin' sebelumnya.

marsbit43m yang lalu

Koin Misterius Kembali Muncul, Apakah Ekosistem Bitcoin Memang Punya Sesuatu yang Baru?

marsbit43m yang lalu

Trading

Spot
Futures

Artikel Populer

Apa Itu GROK AI

Grok AI: Merevolusi Teknologi Percakapan di Era Web3 Pendahuluan Dalam lanskap kecerdasan buatan yang terus berkembang dengan cepat, Grok AI menonjol sebagai proyek yang patut diperhatikan yang menjembatani domain teknologi canggih dan interaksi pengguna. Dikembangkan oleh xAI, sebuah perusahaan yang dipimpin oleh pengusaha terkenal Elon Musk, Grok AI berupaya untuk mendefinisikan ulang cara kita berinteraksi dengan kecerdasan buatan. Seiring dengan berkembangnya gerakan Web3, Grok AI bertujuan untuk memanfaatkan kekuatan AI percakapan untuk menjawab pertanyaan kompleks, memberikan pengguna pengalaman yang tidak hanya informatif tetapi juga menghibur. Apa itu Grok AI? Grok AI adalah chatbot AI percakapan yang canggih yang dirancang untuk berinteraksi dengan pengguna secara dinamis. Berbeda dengan banyak sistem AI tradisional, Grok AI menerima berbagai pertanyaan yang lebih luas, termasuk yang biasanya dianggap tidak pantas atau di luar respons standar. Tujuan inti proyek ini meliputi: Penalaran yang Andal: Grok AI menekankan penalaran akal sehat untuk memberikan jawaban logis berdasarkan pemahaman kontekstual. Pengawasan yang Dapat Diskalakan: Integrasi bantuan alat memastikan bahwa interaksi pengguna dipantau dan dioptimalkan untuk kualitas. Verifikasi Formal: Keamanan adalah hal yang utama; Grok AI menggabungkan metode verifikasi formal untuk meningkatkan keandalan output-nya. Pemahaman Konteks Panjang: Model AI unggul dalam mempertahankan dan mengingat riwayat percakapan yang luas, memfasilitasi diskusi yang bermakna dan sadar konteks. Ketahanan Adversarial: Dengan fokus pada peningkatan pertahanannya terhadap input yang dimanipulasi atau berbahaya, Grok AI bertujuan untuk mempertahankan integritas interaksi pengguna. Intinya, Grok AI bukan hanya perangkat pengambilan informasi; ini adalah mitra percakapan yang imersif yang mendorong dialog yang dinamis. Pencipta Grok AI Otak di balik Grok AI tidak lain adalah Elon Musk, seorang individu yang identik dengan inovasi di berbagai bidang, termasuk otomotif, perjalanan luar angkasa, dan teknologi. Di bawah naungan xAI, sebuah perusahaan yang fokus pada kemajuan teknologi AI dengan cara yang bermanfaat, visi Musk bertujuan untuk membentuk kembali pemahaman tentang interaksi AI. Kepemimpinan dan etos dasar sangat dipengaruhi oleh komitmen Musk untuk mendorong batasan teknologi. Investor Grok AI Meskipun rincian spesifik mengenai investor yang mendukung Grok AI masih terbatas, secara publik diakui bahwa xAI, inkubator proyek ini, didirikan dan didukung terutama oleh Elon Musk sendiri. Usaha dan kepemilikan Musk sebelumnya memberikan dukungan yang kuat, lebih lanjut memperkuat kredibilitas dan potensi pertumbuhan Grok AI. Namun, hingga saat ini, informasi mengenai yayasan investasi tambahan atau organisasi yang mendukung Grok AI tidak tersedia secara mudah, menandai area untuk eksplorasi potensial di masa depan. Bagaimana Grok AI Bekerja? Mekanisme operasional Grok AI sama inovatifnya dengan kerangka konseptualnya. Proyek ini mengintegrasikan beberapa teknologi mutakhir yang memfasilitasi fungsionalitas uniknya: Infrastruktur yang Kuat: Grok AI dibangun menggunakan Kubernetes untuk orkestrasi kontainer, Rust untuk kinerja dan keamanan, dan JAX untuk komputasi numerik berkinerja tinggi. Ketiga elemen ini memastikan bahwa chatbot beroperasi secara efisien, dapat diskalakan dengan efektif, dan melayani pengguna dengan cepat. Akses Pengetahuan Real-Time: Salah satu fitur pembeda Grok AI adalah kemampuannya untuk mengakses data real-time melalui platform X—sebelumnya dikenal sebagai Twitter. Kemampuan ini memberikan AI akses ke informasi terbaru, memungkinkannya untuk memberikan jawaban dan rekomendasi yang tepat waktu yang mungkin terlewat oleh model AI lainnya. Dua Mode Interaksi: Grok AI menawarkan pengguna pilihan antara “Mode Menyenangkan” dan “Mode Reguler.” Mode Menyenangkan memungkinkan gaya interaksi yang lebih bermain dan humoris, sementara Mode Reguler fokus pada memberikan respons yang tepat dan akurat. Fleksibilitas ini memastikan pengalaman yang disesuaikan yang memenuhi berbagai preferensi pengguna. Intinya, Grok AI menggabungkan kinerja dengan keterlibatan, menciptakan pengalaman yang kaya dan menghibur. Garis Waktu Grok AI Perjalanan Grok AI ditandai oleh tonggak penting yang mencerminkan tahap pengembangan dan penerapannya: Pengembangan Awal: Fase dasar Grok AI berlangsung selama sekitar dua bulan, di mana pelatihan awal dan penyempurnaan model dilakukan. Rilis Beta Grok-2: Dalam kemajuan signifikan, beta Grok-2 diumumkan. Rilis ini memperkenalkan dua versi chatbot—Grok-2 dan Grok-2 mini—masing-masing dilengkapi dengan kemampuan untuk chatting, coding, dan penalaran. Akses Publik: Setelah pengembangan beta, Grok AI menjadi tersedia untuk pengguna platform X. Mereka yang memiliki akun yang diverifikasi dengan nomor telepon dan aktif selama setidaknya tujuh hari dapat mengakses versi terbatas, membuat teknologi ini tersedia untuk audiens yang lebih luas. Garis waktu ini mencakup pertumbuhan sistematis Grok AI dari awal hingga keterlibatan publik, menekankan komitmennya untuk perbaikan berkelanjutan dan interaksi pengguna. Fitur Utama Grok AI Grok AI mencakup beberapa fitur kunci yang berkontribusi pada identitas inovatifnya: Integrasi Pengetahuan Real-Time: Akses ke informasi terkini dan relevan membedakan Grok AI dari banyak model statis, memungkinkan pengalaman pengguna yang menarik dan akurat. Gaya Interaksi yang Beragam: Dengan menawarkan mode interaksi yang berbeda, Grok AI memenuhi berbagai preferensi pengguna, mengundang kreativitas dan personalisasi dalam berkomunikasi dengan AI. Dasar Teknologi yang Canggih: Pemanfaatan Kubernetes, Rust, dan JAX memberikan proyek ini kerangka kerja yang solid untuk memastikan keandalan dan kinerja optimal. Pertimbangan Diskursus Etis: Penyertaan fungsi penghasil gambar menunjukkan semangat inovatif proyek ini. Namun, hal ini juga menimbulkan pertimbangan etis seputar hak cipta dan penggambaran yang menghormati tokoh-tokoh yang dikenali—diskusi yang sedang berlangsung dalam komunitas AI. Kesimpulan Sebagai entitas perintis di bidang AI percakapan, Grok AI mencakup potensi untuk pengalaman pengguna yang transformatif di era digital. Dikembangkan oleh xAI dan didorong oleh pendekatan visioner Elon Musk, Grok AI mengintegrasikan pengetahuan real-time dengan kemampuan interaksi yang canggih. Ini berupaya untuk mendorong batasan apa yang dapat dicapai oleh kecerdasan buatan sambil tetap fokus pada pertimbangan etis dan keselamatan pengguna. Grok AI tidak hanya mewujudkan kemajuan teknologi tetapi juga mewakili paradigma percakapan baru di lanskap Web3, menjanjikan untuk melibatkan pengguna dengan pengetahuan yang mahir dan interaksi yang menyenangkan. Seiring proyek ini terus berkembang, ia berdiri sebagai bukti apa yang dapat dicapai di persimpangan teknologi, kreativitas, dan interaksi yang mirip manusia.

555 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.26Diperbarui pada 2024.12.26

Apa Itu GROK AI

Apa Itu ERC AI

Euruka Tech: Gambaran Umum tentang $erc ai dan Ambisinya di Web3 Pendahuluan Dalam lanskap teknologi blockchain dan aplikasi terdesentralisasi yang berkembang pesat, proyek-proyek baru muncul dengan frekuensi tinggi, masing-masing dengan tujuan dan metodologi yang unik. Salah satu proyek tersebut adalah Euruka Tech, yang beroperasi di domain cryptocurrency dan Web3 yang luas. Fokus utama Euruka Tech, khususnya tokennya $erc ai, adalah untuk menghadirkan solusi inovatif yang dirancang untuk memanfaatkan kemampuan teknologi terdesentralisasi yang terus berkembang. Artikel ini bertujuan untuk memberikan gambaran komprehensif tentang Euruka Tech, eksplorasi tujuannya, fungsionalitas, identitas penciptanya, calon investor, dan signifikansinya dalam konteks yang lebih luas dari Web3. Apa itu Euruka Tech, $erc ai? Euruka Tech dicirikan sebagai proyek yang memanfaatkan alat dan fungsionalitas yang ditawarkan oleh lingkungan Web3, dengan fokus pada integrasi kecerdasan buatan dalam operasinya. Meskipun rincian spesifik tentang kerangka proyek ini agak samar, proyek ini dirancang untuk meningkatkan keterlibatan pengguna dan mengotomatiskan proses di ruang crypto. Proyek ini bertujuan untuk menciptakan ekosistem terdesentralisasi yang tidak hanya memfasilitasi transaksi tetapi juga menggabungkan fungsionalitas prediktif melalui kecerdasan buatan, sehingga penamaan tokennya, $erc ai. Tujuannya adalah untuk menyediakan platform intuitif yang memfasilitasi interaksi yang lebih cerdas dan pemrosesan transaksi yang efisien dalam lingkup Web3 yang terus berkembang. Siapa Pencipta Euruka Tech, $erc ai? Saat ini, informasi mengenai pencipta atau tim pendiri di balik Euruka Tech masih tidak ditentukan dan agak tidak jelas. Ketidakhadiran data ini menimbulkan kekhawatiran, karena pengetahuan tentang latar belakang tim sering kali penting untuk membangun kredibilitas dalam sektor blockchain. Oleh karena itu, kami telah mengkategorikan informasi ini sebagai tidak diketahui sampai rincian konkret tersedia di domain publik. Siapa Investor Euruka Tech, $erc ai? Demikian pula, identifikasi investor atau organisasi pendukung untuk proyek Euruka Tech tidak disediakan dengan mudah melalui penelitian yang tersedia. Aspek yang sangat penting bagi pemangku kepentingan atau pengguna potensial yang mempertimbangkan keterlibatan dengan Euruka Tech adalah jaminan yang datang dari kemitraan keuangan yang mapan atau dukungan dari perusahaan investasi yang terkemuka. Tanpa pengungkapan tentang afiliasi investasi, sulit untuk menarik kesimpulan komprehensif tentang keamanan finansial atau keberlangsungan proyek. Sesuai dengan informasi yang ditemukan, bagian ini juga berada pada status tidak diketahui. Bagaimana Euruka Tech, $erc ai Bekerja? Meskipun kurangnya spesifikasi teknis yang mendetail untuk Euruka Tech, penting untuk mempertimbangkan ambisi inovatifnya. Proyek ini berusaha memanfaatkan kemampuan komputasi kecerdasan buatan untuk mengotomatiskan dan meningkatkan pengalaman pengguna dalam lingkungan cryptocurrency. Dengan mengintegrasikan AI dengan teknologi blockchain, Euruka Tech bertujuan untuk menyediakan fitur seperti perdagangan otomatis, penilaian risiko, dan antarmuka pengguna yang dipersonalisasi. Esensi inovatif dari Euruka Tech terletak pada tujuannya untuk menciptakan koneksi yang mulus antara pengguna dan kemungkinan luas yang ditawarkan oleh jaringan terdesentralisasi. Melalui pemanfaatan algoritma pembelajaran mesin dan AI, proyek ini bertujuan untuk meminimalkan tantangan bagi pengguna baru dan menyederhanakan pengalaman transaksional dalam kerangka Web3. Simbiosis antara AI dan blockchain ini menggarisbawahi signifikansi token $erc ai, yang berdiri sebagai jembatan antara antarmuka pengguna tradisional dan kemampuan canggih dari teknologi terdesentralisasi. Garis Waktu Euruka Tech, $erc ai Sayangnya, sebagai akibat dari informasi yang terbatas mengenai Euruka Tech, kami tidak dapat menyajikan garis waktu yang mendetail tentang perkembangan utama atau tonggak dalam perjalanan proyek ini. Garis waktu ini, yang biasanya sangat berharga dalam memetakan evolusi suatu proyek dan memahami trajektori pertumbuhannya, saat ini tidak tersedia. Ketika informasi tentang peristiwa penting, kemitraan, atau penambahan fungsional menjadi jelas, pembaruan pasti akan meningkatkan visibilitas Euruka Tech di dunia crypto. Klarifikasi tentang Proyek “Eureka” Lainnya Penting untuk dicatat bahwa banyak proyek dan perusahaan berbagi nomenklatur serupa dengan “Eureka.” Penelitian telah mengidentifikasi inisiatif seperti agen AI dari NVIDIA Research, yang fokus pada pengajaran robot tugas kompleks menggunakan metode generatif, serta Eureka Labs dan Eureka AI, yang meningkatkan pengalaman pengguna dalam analitik pendidikan dan layanan pelanggan, masing-masing. Namun, proyek-proyek ini berbeda dari Euruka Tech dan tidak boleh disamakan dengan tujuan atau fungsionalitasnya. Kesimpulan Euruka Tech, bersama dengan token $erc ai-nya, mewakili pemain yang menjanjikan namun saat ini masih samar dalam lanskap Web3. Meskipun rincian tentang pencipta dan investor masih belum diungkapkan, ambisi inti untuk menggabungkan kecerdasan buatan dengan teknologi blockchain tetap menjadi titik fokus yang menarik. Pendekatan unik proyek ini dalam mendorong keterlibatan pengguna melalui otomatisasi canggih dapat membedakannya seiring dengan kemajuan ekosistem Web3. Seiring dengan terus berkembangnya pasar crypto, pemangku kepentingan harus memperhatikan kemajuan seputar Euruka Tech, karena pengembangan inovasi yang terdokumentasi, kemitraan, atau peta jalan yang terdefinisi dapat menghadirkan peluang signifikan di masa depan. Saat ini, kami menunggu wawasan yang lebih substansial yang dapat mengungkap potensi Euruka Tech dan posisinya dalam lanskap crypto yang kompetitif.

509 Total TayanganDipublikasikan pada 2025.01.02Diperbarui pada 2025.01.02

Apa Itu ERC AI

Apa Itu DUOLINGO AI

DUOLINGO AI: Mengintegrasikan Pembelajaran Bahasa dengan Inovasi Web3 dan AI Dalam era di mana teknologi membentuk kembali pendidikan, integrasi kecerdasan buatan (AI) dan jaringan blockchain menandai batasan baru untuk pembelajaran bahasa. Masuklah DUOLINGO AI dan cryptocurrency terkaitnya, $DUOLINGO AI. Proyek ini bercita-cita untuk menggabungkan kekuatan pendidikan dari platform pembelajaran bahasa terkemuka dengan manfaat teknologi Web3 yang terdesentralisasi. Artikel ini menggali aspek-aspek kunci dari DUOLINGO AI, menjelajahi tujuannya, kerangka teknologi, perkembangan sejarah, dan potensi masa depan sambil mempertahankan kejelasan antara sumber daya pendidikan asli dan inisiatif cryptocurrency independen ini. Gambaran Umum DUOLINGO AI Pada intinya, DUOLINGO AI berusaha untuk membangun lingkungan terdesentralisasi di mana pelajar dapat memperoleh imbalan kriptografi untuk mencapai tonggak pendidikan dalam kemahiran bahasa. Dengan menerapkan kontrak pintar, proyek ini bertujuan untuk mengotomatiskan proses verifikasi keterampilan dan alokasi token, sesuai dengan prinsip Web3 yang menekankan transparansi dan kepemilikan pengguna. Model ini menyimpang dari pendekatan tradisional dalam akuisisi bahasa dengan sangat bergantung pada struktur tata kelola yang dipimpin oleh komunitas, memungkinkan pemegang token untuk menyarankan perbaikan pada konten kursus dan distribusi imbalan. Beberapa tujuan notable dari DUOLINGO AI meliputi: Pembelajaran Gamified: Proyek ini mengintegrasikan pencapaian blockchain dan token non-fungible (NFT) untuk mewakili tingkat kemahiran bahasa, mendorong motivasi melalui imbalan digital yang menarik. Penciptaan Konten Terdesentralisasi: Ini membuka jalan bagi pendidik dan penggemar bahasa untuk berkontribusi pada kursus mereka, memfasilitasi model pembagian pendapatan yang menguntungkan semua kontributor. Personalisasi Berbasis AI: Dengan menggunakan model pembelajaran mesin yang canggih, DUOLINGO AI mempersonalisasi pelajaran untuk beradaptasi dengan kemajuan belajar individu, mirip dengan fitur adaptif yang ditemukan di platform yang sudah mapan. Pencipta Proyek dan Tata Kelola Hingga April 2025, tim di balik $DUOLINGO AI tetap anonim, praktik yang umum dalam lanskap cryptocurrency terdesentralisasi. Anonimitas ini dimaksudkan untuk mempromosikan pertumbuhan kolektif dan keterlibatan pemangku kepentingan daripada fokus pada pengembang individu. Kontrak pintar yang diterapkan di blockchain Solana mencatat alamat dompet pengembang, yang menandakan komitmen terhadap transparansi terkait transaksi meskipun identitas penciptanya tidak diketahui. Menurut peta jalannya, DUOLINGO AI bertujuan untuk berkembang menjadi Organisasi Otonom Terdesentralisasi (DAO). Struktur tata kelola ini memungkinkan pemegang token untuk memberikan suara pada isu-isu penting seperti implementasi fitur dan alokasi kas. Model ini sejalan dengan etos pemberdayaan komunitas yang ditemukan dalam berbagai aplikasi terdesentralisasi, menekankan pentingnya pengambilan keputusan kolektif. Investor dan Kemitraan Strategis Saat ini, tidak ada investor institusi atau modal ventura yang dapat diidentifikasi secara publik yang terkait dengan $DUOLINGO AI. Sebaliknya, likuiditas proyek ini terutama berasal dari bursa terdesentralisasi (DEX), menandai kontras yang tajam dengan strategi pendanaan perusahaan teknologi pendidikan tradisional. Model akar rumput ini menunjukkan pendekatan yang dipimpin oleh komunitas, mencerminkan komitmen proyek terhadap desentralisasi. Dalam whitepapernya, DUOLINGO AI menyebutkan pembentukan kolaborasi dengan “platform pendidikan blockchain” yang tidak ditentukan yang bertujuan untuk memperkaya penawaran kursusnya. Meskipun kemitraan spesifik belum diungkapkan, upaya kolaboratif ini menunjukkan strategi untuk menggabungkan inovasi blockchain dengan inisiatif pendidikan, memperluas akses dan keterlibatan pengguna di berbagai jalur pembelajaran. Arsitektur Teknologi Integrasi AI DUOLINGO AI menggabungkan dua komponen utama yang didorong oleh AI untuk meningkatkan penawaran pendidikannya: Mesin Pembelajaran Adaptif: Mesin canggih ini belajar dari interaksi pengguna, mirip dengan model kepemilikan dari platform pendidikan besar. Ia secara dinamis menyesuaikan kesulitan pelajaran untuk mengatasi tantangan spesifik pelajar, memperkuat area yang lemah melalui latihan yang ditargetkan. Agen Percakapan: Dengan menggunakan chatbot bertenaga GPT-4, DUOLINGO AI menyediakan platform bagi pengguna untuk terlibat dalam percakapan yang disimulasikan, mendorong pengalaman pembelajaran bahasa yang lebih interaktif dan praktis. Infrastruktur Blockchain Dibangun di atas blockchain Solana, $DUOLINGO AI memanfaatkan kerangka teknologi yang komprehensif yang mencakup: Kontrak Pintar Verifikasi Keterampilan: Fitur ini secara otomatis memberikan token kepada pengguna yang berhasil melewati tes kemahiran, memperkuat struktur insentif untuk hasil pembelajaran yang nyata. Lencana NFT: Token digital ini menandakan berbagai tonggak yang dicapai pelajar, seperti menyelesaikan bagian dari kursus mereka atau menguasai keterampilan tertentu, memungkinkan mereka untuk memperdagangkan atau memamerkan pencapaian mereka secara digital. Tata Kelola DAO: Anggota komunitas yang memiliki token dapat terlibat dalam tata kelola dengan memberikan suara pada proposal kunci, memfasilitasi budaya partisipatif yang mendorong inovasi dalam penawaran kursus dan fitur platform. Garis Waktu Sejarah 2022–2023: Konseptualisasi Landasan untuk DUOLINGO AI dimulai dengan pembuatan whitepaper, menyoroti sinergi antara kemajuan AI dalam pembelajaran bahasa dan potensi terdesentralisasi dari teknologi blockchain. 2024: Peluncuran Beta Peluncuran beta terbatas memperkenalkan penawaran dalam bahasa-bahasa populer, memberikan imbalan kepada pengguna awal dengan insentif token sebagai bagian dari strategi keterlibatan komunitas proyek. 2025: Transisi DAO Pada bulan April, peluncuran mainnet penuh terjadi dengan peredaran token, mendorong diskusi komunitas mengenai kemungkinan ekspansi ke bahasa Asia dan pengembangan kursus lainnya. Tantangan dan Arah Masa Depan Hambatan Teknis Meskipun memiliki tujuan ambisius, DUOLINGO AI menghadapi tantangan signifikan. Skalabilitas tetap menjadi perhatian yang berkelanjutan, terutama dalam menyeimbangkan biaya yang terkait dengan pemrosesan AI dan mempertahankan jaringan terdesentralisasi yang responsif. Selain itu, memastikan penciptaan konten berkualitas dan moderasi di tengah penawaran terdesentralisasi menimbulkan kompleksitas dalam mempertahankan standar pendidikan. Peluang Strategis Melihat ke depan, DUOLINGO AI memiliki potensi untuk memanfaatkan kemitraan mikro-credentialing dengan institusi akademis, menyediakan validasi keterampilan bahasa yang diverifikasi oleh blockchain. Selain itu, ekspansi lintas rantai dapat memungkinkan proyek ini untuk menjangkau basis pengguna yang lebih luas dan ekosistem blockchain tambahan, meningkatkan interoperabilitas dan jangkauannya. Kesimpulan DUOLINGO AI mewakili perpaduan inovatif antara kecerdasan buatan dan teknologi blockchain, menghadirkan alternatif yang berfokus pada komunitas untuk sistem pembelajaran bahasa tradisional. Meskipun pengembangannya yang anonim dan model ekonomi yang muncul membawa risiko tertentu, komitmen proyek terhadap pembelajaran gamified, pendidikan yang dipersonalisasi, dan tata kelola terdesentralisasi menerangi jalan ke depan untuk teknologi pendidikan di ranah Web3. Seiring kemajuan AI dan evolusi ekosistem blockchain, inisiatif seperti DUOLINGO AI dapat mendefinisikan ulang bagaimana pengguna terlibat dengan pendidikan bahasa, memberdayakan komunitas dan memberikan imbalan atas keterlibatan melalui mekanisme pembelajaran yang inovatif.

559 Total TayanganDipublikasikan pada 2025.04.11Diperbarui pada 2025.04.11

Apa Itu DUOLINGO AI

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 AI (AI) disajikan di bawah ini.

活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow