Кевин О’Лири: ИИ будет заказывать кофе, а блокчейн — за него платить

cryptonews.ruОпубликовано 2025-03-19Обновлено 2025-10-20

Миллионер и венчурный инвестор Кевин О’Лири (Kevin O’Leary) считает, что искусственный интеллект в будущем автоматизирует большинство розничных покупок, а блокчейн будет использоваться для завершения платежей. По его мнению, ИИ и блокчейн станут основой «следующей бизнес-революции».

Как будет работать система

В трехминутном видео в соцсети X предприниматель объяснил свое видение будущего розничной торговли. По его словам, блокчейн поддержит волну транзакций, управляемых ИИ, обрабатывая все — от заказов в Walmart и Target до покупок в кафе и бургерных.

«Ты просто говоришь в телефон: хочу высокий латте с обезжиренным молоком, буду через 90 секунд. Вот и все», — объясняет О’Лири принцип работы системы.

ИИ анализирует твое местоположение, изучает географию близлежащих магазинов, определяет подходящий и использует блокчейн для цифрового платежа за латте. Система уже знает, кто ты, поэтому продавец видит твое имя, когда ты заходишь в заведение.

Проблема современных решений

Однако О’Лири признает, что пока не нашел решения, способного обрабатывать миллионы розничных транзакций одновременно при низкой стоимости. Он отмечает, что существующие платформы вроде Ethereum не справляются с задачей, поскольку обрабатывают транзакции линейно, что приводит к задержкам и дорогим комиссиям в часы пик.

На самом деле решения описанной О’Лири проблемы уже существуют. Направленные ациклические графы (Directed Acyclic Graphs) обрабатывают транзакции в структуре, похожей на паутину, вместо упорядочивания их в отдельные блоки. Среди криптопроектов, использующих эту архитектуру, — Hedera и Nano, хотя они привлекли лишь небольшую часть пользователей по сравнению с ведущими блокчейнами вроде Ethereum и Solana.

О’Лири ищет первый проект, который сможет масштабировать эту технологию: «Это фантастическая возможность для карьеры, потому что Walmart, Target, бургерные нуждаются в миллионах транзакций в день».

Любопытно, что год назад О’Лири критиковал людей за трату $5,50 на кофе и $15 на сэндвичи, когда их можно приготовить дома за гораздо меньшие деньги.

ИИ-агенты уже помогают людям в ежедневных делах — от поиска и заказов до напоминаний о повседневных задачах.

Кайл Окамото (Kyle Okamoto), технический директор платформы децентрализованной инфраструктуры Aethir, рассказал Cointelegraph, что его жена создала ИИ-агента для напоминаний о пополнении запасов продуктов.

«Она просто регулярно говорит со своим агентом: „Эй, у меня закончилось молоко», а он отслеживает это и в итоге говорит: „Эй, у тебя молоко заканчивается каждую неделю-восемь дней. Ты мне еще не говорила, но нам, вероятно, стоит добавить молоко в список покупок»».

Ее ИИ-агент может классифицировать товары в Target, Whole Foods и Amazon, даже отслеживает, какие продукты продаются со скидкой. «Иногда детский йогурт будет на доллар дешевле в Target из-за распродажи по сравнению с Whole Foods. Она не хочет постоянно проверять все эти сайты для всего списка, поэтому поручает это агенту и получает уведомления о ценах».

Теперь остается только найти блокчейн-решение, которое справится с оплатой, считает О’Лири. Интеграция ИИ и блокчейна может кардинально изменить подход к розничным покупкам, автоматизируя процесс от выбора товара до совершения платежа.

Похожее

Collector Crypt возвысился как "печатный станок" на блокчейне: менее 1000 DAU, киты обеспечивают 97% доходов

Автор: Нэнси, PANews Проект Collector Crypt, связанный с коллекционными карточными играми (TCG), недавно вошёл в топ-10 протоколов по доходам, временно возглавив рейтинг в экосистеме Solana. Это свидетельствует о растущей популярности токенизированных TCG на блокчейне. В 2026 году сектор токенизированных TCG переживает быстрый рост, предлагая улучшенную ликвидность и безопасность по сравнению с физическими картами. Solana доминирует на этом рынке с долей более 80%, во многом благодаря успеху Collector Crypt. Collector Crypt является бесспорным лидером рынка, генерируя значительно больший объем транзакций и доходов, чем конкуренты. В июне его месячный доход составил 13,4 млн долларов. Однако его финансовая устойчивость вызывает вопросы: рентабельность снижается, а 97% доходов обеспечивают всего 14,6% пользователей (крупные игроки, или «киты»). Ключевыми факторами роста платформы являются: 1. Механика «гача» (случайная разблокировка карт), которая стимулирует повторные покупки. 2. Популярные IP, такие как Pokémon, составляющие основную часть продаж. 3. Токен CARDS, чья экономическая модель с выкупами создает эффект «летящего колеса», повышая ценность токена. Несмотря на впечатляющие финансовые показатели, Collector Crypt сталкивается с проблемами: низкая ежедневная активность (менее 1000 пользователей), зависимость от небольшого числа крупных игроков и предстоящие разблокировки токенов CARDS, которые могут оказать давление на рынок. Успех проекта подтверждает потенциал блокчейн-TCG, но для устойчивого роста необходимо привлечение более широкой аудитории.

marsbit11 мин. назад

Collector Crypt возвысился как "печатный станок" на блокчейне: менее 1000 DAU, киты обеспечивают 97% доходов

marsbit11 мин. назад

Первый специалист по компьютерной безопасности Дон Сун присоединяется к Meta

Профессор компьютерных наук Калифорнийского университета в Беркли Дон Сун (Сун Сяодун), известный исследователь в области кибербезопасности и искусственного интеллекта, объявила о присоединении к лаборатории суперинтеллекта Meta (Superintelligence Labs) на должности вице-президента по исследованиям ИИ. Она будет подчиняться непосредственно руководителю лаборатории Нэту Фридману. Сун Сяодун, выпускница физического факультета Университета Цинхуа, лауреат стипендии МакАртура и член ACM, IEEE и Американской академии искусств и наук, широко известна своими основополагающими работами, включая метод динамического анализа заражения данных (Dynamic Taint Analysis). Её исследования охватывают безопасность программного обеспечения, adversarial machine learning и безопасность ИИ-агентов. Она также является соосновательницей Oasis Labs и Virtue AI. Вместе с Сун Сяодун в Meta переходят сооснователи Virtue AI Бо Ли и Санми Койехо, а также другие члены их команды. Это назначение рассматривается как усиление позиций Meta в области безопасности ИИ, особенно в свете растущего внимания к проблемам защиты после инцидента с моделью Anthropic Mythos. Цель Meta — безопасно внедрять ИИ в свои продукты, используемые миллиардами людей. В статье также упоминается, что Дэнни Чжоу, ключевой специалист в области рассуждений ИИ и бывший руководитель команды Gemini Reasoning в Google, присоединился к Meta несколькими месяцами ранее. Его работа над такими методами, как Chain-of-Thought, сыграла важную роль в развитии способностей крупных языковых моделей к рассуждениям.

marsbit43 мин. назад

Первый специалист по компьютерной безопасности Дон Сун присоединяется к Meta

marsbit43 мин. назад

Корейская гонка за криптовалюту: двойной взрыв стейблкоинов и RWA

Корейские финансовые учреждения и интернет-платформы активно развивают блокчейн-инфраструктуру, сосредоточившись на двух ключевых направлениях: стейблкоинах и токенизации реальных активов (RWA). В сфере стейблкоинов идёт борьба за создание регулируемого рынка воны. Банки, финтех-компании и регуляторы определяют правила, стремясь предотвратить отток капитала в долларовые стейблкоины. Крупные банки, такие как KB Financial, Hana Financial и NH Nonghyup, уже проводят пилотные проекты по платежам и трансграничным переводам. Платежные системы (Shinhan Card, BC Card) и интернет-гиганты (KakaoPay, NAVER Pay) интегрируют стейблкоины в свои экосистемы. Криптопроектам следует устанавливать партнерства сейчас, чтобы стать частью будущей инфраструктуры. Направление RWA в Корее развивается быстро и с учётом местной специфики. Помимо традиционных активов, токенизируются активы ключевых отраслей: судостроение (Mirae Asset Securities), оборонная промышленность (Hanwha Investment) и культурный контент (Story Protocol). Правовая база формируется, и уже одобрены первые торговые платформы (NXT, KDX). Криптопроекты могут заполнить пробелы в глобальном распределении, ликвидности и предоставлении инструментов для токенизации. Ключевую роль в распространении среди пользователей играют потребительские платформы. NAVER (планирующая приобрести оператора Upbit) и Kakao (развивающая единый кошелёк) делают блокчейн основой своих сервисов. Toss, обладающий финансовыми лицензиями, также активно внедряет блокчейн. Корейская индустрия цифровых активов находится на переломном этапе. Принятие нормативной базы и активность институциональных игроков создают возможности для проектов, которые смогут наладить реальное сотрудничество и внедрение на местном рынке.

Foresight News51 мин. назад

Корейская гонка за криптовалюту: двойной взрыв стейблкоинов и RWA

Foresight News51 мин. назад

Как определить, является ли видео сгенерированным ИИ? Обзор динамической, прослеживаемой и объяснимой системы детекции

**Как определить, является ли видео созданным ИИ? Обзор динамической, отслеживаемой и объяснимой системы обнаружения** За последние два года модели генерации видео, такие как Sora, Google Veo и Kling, достигли кинематографического качества, создавая многосекундные сложные сцены. Это создает растущий разрыв с областью обнаружения, которая отстает, в то время как количество и качество поддельных видео в социальных сетях стремительно растет. В обзоре, принятом на ACL 2026, исследователи переосмысливают цель обнаружения: от простой бинарной классификации («поддельное/настоящее») к **верификации фактологической достоверности**. Задача — проверить, соответствует ли содержание видео (кто, что, где, когда) восприятию и знаниям о реальном мире, включая физические законы и здравый смысл. Авторы выделяют три парадигмы AI-видео: 1. **Локальная манипуляция (LMV):** Изменение части реального видео (например, Deepfake). 2. **Аудиовизуальное редактирование (AVE):** Изменение синхронизации между звуком, речью и видео. 3. **Генеративный синтез видео (GVS):** Полная генерация видео «с нуля» (например, Sora), что представляет наибольшую сложность. Для обнаружения предлагается **четырехуровневая система с двойным визуально-языковым подходом**: * **Уровень 1: Низкоуровневые визуальные сигналы** (артефакты, шум, физиологические сигналы). * **Уровень 2: Пространственно-временная согласованность** (плавность движений, физическая непрерывность). * **Уровень 3: Межмодальная согласованность** (проверка соответствия видео, звука и текста). * **Уровень 4: Рассуждение на уровне знаний о мире** (проверка соответствия фактам, законам физики и здравому смыслу). Фокус методов смещается от первых двух уровней (визуальных) к третьему и четвертому (языковым и смысловым). Обзор подчеркивает, что будущие системы обнаружения должны быть **динамическими, объяснимыми и отслеживаемыми**. Они должны не просто классифицировать, а предоставлять доказательства, связывать выводы с конкретными элементами видео (объектами, событиями) и оставаться устойчивыми к новым генеративным моделям. Это требует объединения усилий компьютерного зрения, обработки естественного языка и исследований многомодальных моделей для создания надежной системы проверки достоверности видео в эпоху продвинутого ИИ.

marsbit1 ч. назад

Как определить, является ли видео сгенерированным ИИ? Обзор динамической, прослеживаемой и объяснимой системы детекции

marsbit1 ч. назад

Новый открытый исходный код NVIDIA MoE: одна строка import, ускорение тонкой настройки в 3,7 раза

NVIDIA представила открытую библиотеку NeMo AutoModel, которая значительно ускоряет тонкую настройку MoE-моделей. Достаточно добавить одну строку импорта в код на основе Hugging Face Transformers v5, чтобы получить прирост производительности до 3.7 раз и сократить использование видеопамяти GPU на 29-32%. Библиотека совместима с API Transformers и вводит три ключевые оптимизации: Expert Parallelism (EP) для распределения параметров экспертов по GPU и снижения нагрузки на память, DeepEP для совмещения вычислений и коммуникаций, а также Transformer Engine для ускорения базовых операций. На примере модели Qwen3-30B-A3B на 8 GPU H100 скорость обучения выросла с 3075 до 11340 токенов в секунду на GPU. Для очень крупных моделей, таких как Nemotron 3 Ultra 550B, NeMo AutoModel позволяет проводить тонкую настройку там, где стандартный Transformers v5 исчерпывает доступную память. Проект доступен на GitHub, предоставляя простой способ ускорения работы с MoE-архитектурами без серьёзных изменений кода.

marsbit1 ч. назад

Новый открытый исходный код NVIDIA MoE: одна строка import, ускорение тонкой настройки в 3,7 раза

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片