施密特的泄密讲话对区块链有何启发?

深潮Pubblicato 2024-08-19Pubblicato ultima volta 2024-08-19

如果施密特是正确的,那么区块链和 Web3 的应用爆发应该早于 AI。

撰文:孟岩

这几天大家都在谈施密特(Eric Schmidt)在斯坦福泄密讲话。我觉得整个讲话最引人深思的一部分在最后,将人工智能与电气化相比较的部分。

施密特提到,电动机出现以后,人们花了整整三十年才意识到这项技术所带来的根本变革,可以做出各种尺寸的电动机,把它放在各个地方,从而把动力去中心化了。

因为他在演讲里没有具体展开,所以我还特别去查了一下相关背景。大致是这样的:在蒸汽机时代,一间工厂通常只有一个集中的蒸汽机动力车间来提供全部的动力,为了将动力传送到各个车间,以及适应不同工序对于动力的不同需求,通常工厂会安装一套天轴动力传输系统。天轴一般悬挂在厂房天花板之下,所以叫天轴,由集中的蒸汽机动力机房带动,在机器上方旋转。而天轴下方的机器,通过齿轮和皮带再把动力传送到机器上,如下图所示。

施密特说,电动机刚刚出现的时候,人们只是把原本的蒸汽机动力中心换成了电动机动力中心,用电动机来驱动天轴。换句话说,只是改变了动力传输系统的性能和效率,但没有改变其结构。过了三十年之后,人们才慢慢认识到,其实可以将电机做成各种尺寸各种功率,就近放到机器和设备里面,让电跑,而不是让机械动力去跑,这才是使用电动力的正确姿势。施密特认为,电动力走向分布式,引发了重要的组织创新,改变了各部件之间的关系,这才真正改变了世界。

说到这里,施密特似乎总结出了一个科技创新引发技术和经济变革的过程规律。首先是单纯的效率创新,替换关键部件,但不修改结构。然后开始结构创新,从集中到分散,从中心化到去中心化。然后这种结构创新引发组织创新,带来巨大的生产力提升。我们不妨将这一过程成为施密特过程好了。

按照施密特过程,目前 AI 还处于早期阶段,还很集中。到了 施密特阶段的后半程,AI 的应用将跟电气化一样,走向分散化。 AI 模型普遍分布在计算的各个角落,AI 就近采集数据、就近决策、就近执行。只有到了这个阶段,走到这个过程需要多久?也许花不了三十年,但是恐怕也许要十年以上。

我不禁想,如果施密特说得对,那么现在去投资 AI 的投资人真是活雷锋。

那么区块链又如何呢?

我读了施密特的讲话,觉得对区块链行业可以有四点启发。

第一,按照施密特的思路,区块链和 Web3 更应该代表着正确的方向。

本质上区块链是将「自主权计算」和「可信赖计算(Trustworthy Computing)」分散化、去中心化了。自主权计算就是能够完全确保对自己的数字资源,包括身份、数据、资产和计算过程等要素的控制权,可信赖计算就是能够向用户保证计算的结果公正、可靠、值得信赖,不会被人恶意篡改和擦除。有了这两个东西,我们就可以把原来集中在银行、第三方支付平台、社交网络等中心化机构里的涉及到金钱价值的关键计算分散到一个个智能合约或者 ZK 程序里。抽象地看,这个过程就好像在电气化阶段,把动力引擎从集中的动力车间分散到各个位置、各个设备里。由此可见,区块链是完全符合施密特过程的,它应该代表着正确的方向。

第二,即使代表着正确的方向,想要真的取得成功,也需要时间。施密特如果是正确的,那么区块链和 Web3 的应用爆发应该早于 AI。

第三,区块链的创新还是要以解决用户的问题为出发点。

自 2017 年以太坊杀手叙事受到资本追捧以来,区块链里估值最高、最受关注的创新项目,基本上都是以解决区块链专业人士自己的问题为出发点,并且形成一套相当教条主义的观念,左右了一级和二级市场的估值。大家都脱离用户去谈基础设施大故事,越是这样的项目越能在一级和二级市场上受到追捧,一些从用户角度出发的项目无人问津,没处说理。这就好像,你们天天吹牛说可以做出多么牛逼的电动机,这么牛逼的电动机,股价应该值多少钱,等等,从来不跟我们聊,这电动机转起来以后到底是开车,是打钻,还是驱动硬盘。

最恶劣的后果,就是用了整整十年,没有培养出真正的用户群体,绝大多数这个行业的参与者都是炒币的,不是真正的用户。没有用户就没有创新的动力和方向。这是当前区块链和 Web3 陷入创新困境的主要原因。要摆脱这个困境,获取和培养用户才是当务之急。大家应该思考:到底有什么问题,是用户愿意花钱去解决,而现有的互联网和社交网络又解决不了或者解决不好,要借助于区块链来解决的?我感到现在思考这样问题的人很少,大多数项目整天围绕一些理念和教条来打圈圈。

第四,终局还是通证经济。施密特强调,最后推动生产力变革的还是组织创新。通证经济就是组织创新,是人与人的关系的重构,是新的协作机制。应该说通证经济是直指核心问题的。Web3 走到终局,是个什么情形?如果说创造了一种更便捷、更自由的支付和金融网络,那固然是很了不起,就像马斯克说的,区块链能解决支付问题就已经很有用了。但是,我认为这只是个基础,还不是区块链最厉害的部分。当基于区块链的支付和金融网络普及之后,人与人、人与 AI、人与机器之间协作的模式、数字经济组织的结构,乃至现实世界的社会结构,就会发生根本的变化。这个其实就是通证经济,这才是区块链的终局。

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DeepSeek has updated its DeepSeek V4 model with the DSpark speculative decoding framework, achieving a significant 60-85% speedup in generation for Flash models and 57-78% for Pro models while maintaining the same overall throughput. This engineering-focused update, rather than a core architectural change, introduces DSpark to address latency and throughput bottlenecks in high-concurrency production environments. DSpark combines high-throughput parallel generation with adaptive load-aware verification. Its key innovations include a semi-autoregressive generation architecture to model dependencies within token blocks and a hardware-aware confidence-scheduled verification system. This system uses a confidence head to predict token acceptance probabilities, allowing it to dynamically optimize verification length per request and allocate compute only to tokens with the highest expected payoff. The asynchronous scheduler is designed for real-world deployment, ensuring zero-overhead scheduling and continuous CUDA graph replay while preserving the target model's output distribution. In tests across mathematical reasoning, code generation, and daily dialogue, DSpark outperformed state-of-the-art models like Eagle3 and DFlash, increasing average acceptance length by 26.7%-30.9% and 16.3%-18.4% respectively on Qwen3 target models. DeepSeek also open-sourced DeepSpec, a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding draft models, providing a standardized toolkit that includes data preparation tools, model implementations, training code, and evaluation scripts.

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BIT Research: The 2028 Halving Is Not the End, the Real Shake-Up of the Bitcoin Mining Industry Is Just Beginning

The Bitcoin mining industry is undergoing its most complex structural adjustment since inception. Despite Bitcoin's price holding near $61,000 and the network hash rate approaching a record 1 ZH/s, miner profitability is deteriorating. The industry is operating close to its breakeven point, with the 2028 halving expected to accelerate consolidation. The challenges extend beyond the halving's subsidy reduction; the industry's revenue model has yet to successfully transition towards a fee-driven structure. Increasingly, mining companies are evolving from simple Bitcoin producers into infrastructure and energy operators, including providers of AI/HPC computing power. Competition is shifting from pure hash rate expansion to business model upgrades. Economic pressure is evident. The theoretical daily mining revenue at current prices is around $78 million, yet the actual figure is only about $33 million—a 136% gap. Transaction fees remain low at roughly $220k daily, far below historical implied levels. With a current estimated industry-wide breakeven price near $65,000, mining alone is struggling to generate ideal profits. The 2028 halving is projected to push the fundamental production cost floor to approximately $93,289. This will likely accelerate a shift towards consolidation among larger, well-capitalized miners with diversified revenue streams. Competitive advantage will belong to institutionalized players with access to low-cost energy, AI/HPC hosting operations, and stronger balance sheets. In essence, Bitcoin mining is transitioning from a "mining business" to an "infrastructure business." Future profitability and resilience will depend less on block rewards and more on diversified income sources like energy management and computational infrastructure services. For investors, the key question is not the halving itself, but which miners can successfully navigate this business model transformation.

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This is How God Karpathy Uses Claude?

Andrej Karpathy, a prominent figure in AI, has reportedly joined Anthropic, leading to a noticeable decrease in his open-source contributions and social media activity. A document claiming to be his personal "CLAUDE.md" file—a set of instructions for the Claude AI to follow within a specific codebase—has been circulating online. While its authenticity is unverified, the content aligns closely with Karpathy's publicly shared principles on effective AI-assisted programming. The document outlines key rules for AI coding assistants, emphasizing the importance of reading existing code thoroughly before writing new code to maintain consistency. It advises against over-engineering, advocating for simple, surgical modifications that match the project's existing style. Other guidelines include clarifying assumptions upfront, writing meaningful tests, thoughtful debugging, and carefully considering dependencies. The core message is that these principles help prevent common AI coding failures, such as introducing unnecessary abstractions, style drift, or making invisible architectural decisions. The community has noted that even experts like Karpathy require detailed instructions to guide AI effectively, akin to managing a junior developer. A related GitHub repository, "andrej-karpathy-skills," which encapsulates these ideas, is reported to significantly reduce Claude's code error rate. Ultimately, the advice stresses that the best CLAUDE.md is tailored to one's own tech stack and coding practices.

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In linea con le informazioni trovate, anche questa sezione rimane allo stato di sconosciuto. Come funziona Euruka Tech, $erc ai? Nonostante la mancanza di specifiche tecniche dettagliate per Euruka Tech, è essenziale considerare le sue ambizioni innovative. Il progetto cerca di sfruttare la potenza computazionale dell'intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare l'esperienza dell'utente all'interno dell'ambiente delle criptovalute. Integrando l'IA con la tecnologia blockchain, Euruka Tech mira a fornire funzionalità come operazioni automatizzate, valutazioni del rischio e interfacce utente personalizzate. L'essenza innovativa di Euruka Tech risiede nel suo obiettivo di creare una connessione fluida tra gli utenti e le vaste possibilità presentate dalle reti decentralizzate. Attraverso l'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e IA, mira a ridurre le sfide degli utenti alle prime armi e semplificare le esperienze transazionali all'interno del framework Web3. 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DUOLINGO AI: Integrare l'apprendimento delle lingue con Web3 e innovazione AI In un'era in cui la tecnologia rimodella l'istruzione, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e delle reti blockchain annuncia una nuova frontiera per l'apprendimento delle lingue. Entra in scena DUOLINGO AI e la sua criptovaluta associata, $DUOLINGO AI. Questo progetto aspira a fondere la potenza educativa delle principali piattaforme di apprendimento delle lingue con i benefici della tecnologia decentralizzata Web3. Questo articolo esplora gli aspetti chiave di DUOLINGO AI, esaminando i suoi obiettivi, il framework tecnologico, lo sviluppo storico e il potenziale futuro, mantenendo chiarezza tra la risorsa educativa originale e questa iniziativa indipendente di criptovaluta. Panoramica di DUOLINGO AI Alla sua base, DUOLINGO AI cerca di stabilire un ambiente decentralizzato in cui gli studenti possono guadagnare ricompense crittografiche per il raggiungimento di traguardi educativi nella competenza linguistica. Applicando smart contracts, il progetto mira ad automatizzare i processi di verifica delle competenze e le allocazioni di token, aderendo ai principi di Web3 che enfatizzano la trasparenza e la proprietà da parte degli utenti. Il modello si discosta dagli approcci tradizionali all'acquisizione linguistica, facendo forte affidamento su una struttura di governance guidata dalla comunità, che consente ai detentori di token di suggerire miglioramenti ai contenuti dei corsi e alle distribuzioni delle ricompense. Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

475 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.04.11Aggiornato il 2025.04.11

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