SemiAnalysis об эпическом падении: Еще не закончилось

marsbitОпубликовано 2026-07-30Обновлено 2026-07-30

Введение

Анализ SemiAnalysis обсуждает резкий спад на рынке полупроводников после исторически сильного первого полугодия. Эксперт Даг О'Локлин проводит параллели с тайваньским пузырем 1980-х, отмечая схожие поведенческие модели, но подчеркивая здоровые фундаментальные показатели отрасли. Ключевые темы обсуждения: * **Резкий рыночный спад:** Обвал индекса KOSPI на 40%, массовые потери инвесторов с плечом и самоусиливающаяся спираль продаж. Проблемы SK Hynix из-за перехода на долгосрочные соглашения (LTA) и замедления роста цен. * **Цикл памяти:** Вечный сценарий: двойные заказы во время дефицита, масштабное расширение производства, а затем резкое падение спроса и цен. * **Спрос на ИИ:** Главный вопрос на триллион долларов. Пример SemiAnalysis: после внедрения ИИ-агентов для программирования число пользователей выросло с 9 до 90, а расходы компании на ИИ увеличились в 100 раз. Однако остается неопределенность, будет ли общий рост спроса 10- или 100-кратным. * **Узкие места в поставках:** Физические и институциональные ограничения, такие как нехватка 100 000 электриков в США и структурные ограничения на рынках капитала (крупные займы облачных компаний, финансируемые пенсионными фондами). * **Политизация ИИ:** Эксперты предполагают, что ИИ может стать "козлом отпущения" на промежуточных выборах в США на фоне проблем с стоимостью жизни. В заключении обсуждается дисбаланс между огромными капитальными затратами (триллионы долларов) и текущими доходами (сотни миллиардов), а также ...

Даг О'Локлин возвращается в SemiAnalysis Weekly после долгого перерыва как раз в тот момент, когда полупроводниковый сектор переживает резкий откат после «лучшего первого полугодия в истории». Корейский KOSPI упал на 40%, розничные инвесторы с двукратным плечом были обнулены, а SK Hynix не оправдал ожиданий из-за замедления роста цен в результате перехода на большее количество LTA. Даг сравнивает текущую ситуацию с пузырем на Тайване в 1980-х, утверждая, что модели поведения пузыря очень похожи, но фундаментальные показатели по-прежнему здоровы.

Спор между ними разгорелся вокруг темы «Насколько велик спрос на ИИ?». Дилан, исходя из опыта самой SemiAnalysis: после запуска кодирующего агента расходы компании на ИИ выросли в 100 раз, количество пользователей увеличилось с 9 до 90, и использование на каждого человека также выросло в 10 раз. Даг не отрицает сильного спроса, но высказывает ключевое опасение: со стороны предложения все можно подсчитать, а со стороны спроса это «триллионный вопрос», на который у всех нет ответа. Что еще важнее, законы масштабирования требуют удвоения чипов, но физические и институциональные ограничения, такие как электрики, капитал, разрешения, не могут удваиваться синхронно. Гиперскейлеры в этом году уже выпустили облигаций на $450 млрд, деньги поступают из пенсионных фондов и аннуитетов, а сам пул пенсионных средств сокращается.

Основные моменты обсуждения

Об откате рынка

«К концу второго квартала это были лучшие показатели в истории полупроводников. А потом мы начали расплачиваться по счетам. Чем быстрее что-то растет, тем сильнее сила гравитации».

«У корейцев есть 20-летний рекорд: они всегда покупают на пике. В 2007 году покупали банки, в 2021 году — SaaS, на этот раз они рискнули собой».

«KOSPI упал на 40%, люди с двукратным плечом полностью обнулились. Затем начинается самосбывающаяся спираль: каждый смотрит на уменьшение счета, решает продавать, и это усугубляет падение».

О цикле памяти

«SK Hynix перешел на большее количество LTA, и рост цен замедлился с 3 раз до 30-50%. У всех на Уолл-стрит мозги отключились, они смотрят только на темпы изменения. Как только вторая производная падает, они думают, что цикл закончился».

«Сценарий в полупроводниках всегда один и тот же: при дефиците все размещают двойные заказы, фабрики видят безумный спрос и расширяют производство. Затем спрос чихает, поставки все еще наращиваются, загрузка мощностей падает со 100% до 50%, и остается только снижать цены».

О спросе на ИИ

«Кривая спроса — это и есть триллионный вопрос. Кривую предложения относительно легко понять, но будет ли спрос в 10 раз или в 100 раз больше, никто не знает».

«SemiAnalysis сама является примером: после запуска кодирующего агента 9 технических пользователей превратились в 90 пользователей среди всего персонала, и использование токенов на человека также выросло в 10 раз. Расходы компании на ИИ увеличились в 100 раз».

О узких местах в цепочке поставок

«В США не хватает 100 тысяч электриков. Электрик среднего уровня зарабатывает 250 тысяч долларов в год, те, кто согласны на сверхурочные, получают 400-500 тысяч. Людей даже доставляют на удаленные строительные площадки на маленьких самолетах Cessna».

«Гиперскейлеры в этом году выпустили долга на $450 млрд, уступая по масштабам заимствований только правительству США и Китаю. Эти деньги поступают из пенсионных фондов и аннуитетов, но пул пенсионных средств не удвоится».

«TSMC напрямую и косвенно составляет 20% ВВП Тайваня. Если он снова удвоится, Тайваню нужно будет рожать больше детей, чтобы найти достаточно рабочих».

О политике вокруг ИИ

«ИИ менее непопулярен, чем мороженое, и менее непопулярен, чем политики. Это не учтено в ценах. На промежуточных выборах ИИ станет козлом отпущения в вопросах стоимости жизни».

«Закон ROSA прошел в Палате представителей с результатом 300 против 20 и застрял в Сенате. Лоббистские силы бизнеса блокируют законодательство, ограничивающее удаленный доступ Китая к GPU».

Основной текст

Лучшее первое полугодие в истории полупроводников, а затем начало расплаты

Дилан: Откат на фондовом рынке, все акции, связанные с ИИ, падают. Сегодня мы либо подольем масла в огонь, либо попытаемся кого-то успокоить.

Даг: К 30 июня, когда закончился второй квартал, это, вероятно, были лучшие показатели в истории полупроводников. А потом мы начали разворачиваться. Многое из этого можно объяснить техническими факторами: плечо, разворот импульса. Но реальность такова, что чем быстрее что-то растет, тем сильнее гравитация. Мы расплачиваемся за предыдущий безумный импульсный ралли.

Ситуация в Корее просто сумасшедшая. Каждый день акции достигают лимита падения. Был твит: «Как мне выполнять свою работу?» Директор по персоналу потерял все деньги, все в депрессии, потому что акции упали. Если оглянуться на историю азиатских финансовых рынков, такое происходит чаще, чем можно подумать.

Моя любимая книга — о большом тайваньском пузыре. На Тайване на душу населения произошел пузырь в 100 раз, банковские акции торговались с P/E 500, все сошло с ума.

Дилан: Когда это было?

Даг: Конец 1980-х.

Дилан: По-твоему, основы в Корее сейчас отличаются от тех времен?

Даг: Основы хорошие. Но проблема в том, что все никогда не так плохо, как в страхе, и не так хорошо, как ты думаешь. SK Hynix сегодня не оправдал ожиданий, потому что они перешли на большее количество LTA. Ирония в том, что во время дорожного шоу по ADR они еще критиковали Micron за то, что те, заключая LTA, получают более низкие цены.

Цены на память в прошлом году выросли примерно в 3 раза, в следующем году они не могут вырасти еще в 3 раза, возможно, вырастут на 30–50%. Но у всех на Уолл-стрит мозги отключились, они смотрят только на темпы изменения. Исторически в циклах памяти, как только падает вторая производная, это обычно конец. Потому что темпы изменения не останавливаются на 30%, а сразу падают до минус 50%.

Сценарий этого цикла всегда один и тот же: все инвестируют в строительство фабрик, мощности выходят на рынок, а затем понимают: «О боже, как же мало спроса». Потому что раньше были двойные, тройные заказы. Загрузка фабрик падает со 100% до 50%, и единственный способ окупиться — это снижать цены. Такова природа полупроводникового рынка.

KOSPI сейчас упал на 40%. Люди с двукратным плечом полностью обнулились. Затем начинается самосбывающаяся спираль: каждый смотрит на уменьшение счета, решает продавать, и это усугубляет падение.

Китайская память: может испортить вечеринку, но спрос все еще превышает предложение

Дилан: Недавно китайская память вошла в экосистему, у CXMT и YMTC большие IPO, как ты это видишь?

Даг: У них есть мощности, и даже если выход годных низкий, это не имеет значения. Китайские компании соревнуются не за рентабельность или EPS.

CXMT сейчас явно занимает четвертое место на рынке, но это ситуация дефицита, они все равно зарабатывают деньги. Apple уже начала использовать память CXMT, потому что Micron занимается «ценовым мошенничеством». Никто не плачет в казино, Тим Эппл. Ты должен покупать по рыночным ценам.

CXMT может испортить вечеринку, но реальность такова, что спрос все еще превышает предложение. Настоящий триллионный вопрос: где находится спрос? Кривую предложения относительно легко понять. Кривую спроса мы не знаем. Мы знаем, что кодирующие агенты и чат-боты означают больший спрос, но не знаем, в 10 раз или в 100 раз больше. Предложение будет слепо наращиваться, пока однажды не столкнется с кривой спроса.

Кодирующий агент — это переломный момент: собственные расходы SemiAnalysis на ИИ выросли в 100 раз

Дилан: Я думаю, спрос явно очень сильный и останется таким надолго. Мне достаточно посмотреть на внутреннее использование в нашей собственной компании. Если ты считаешь, что будущий спрос выйдет на плато или даже снизится, тебе нужно верить, что модели перестанут становиться лучше. Я не вижу никаких признаков стагнации, только сигналы в обратную сторону.

Даг: Позволь мне выступить в роли адвоката дьявола. Какой самый сильный медвежий аргумент? Скорость технологического прогресса может опережать скорость, с которой люди его используют. Предположим, что убийственное приложение ИИ — это ввод данных, тогда Kimi K3 достаточно. Мы строим все более быстрые машины, все лучшие продукты, но реальная кривая спроса удовлетворяется продуктом, который у нас уже есть.

Это похоже на пузырь доткомов: тогда говорили, что «спрос удваивается каждые 90 дней», но технологии волоконной оптики улучшались в 2–3 раза в год. В итоге производительность одного волокна стала в 500 000 раз больше, и все сказали: «Подождите, кажется, нам не нужно столько волокон».

Дилан: Я не согласен, но это стоит обсуждения. Мой контраргумент: есть еще от 100 до 1000 раз больше людей, которые сейчас не используют никакие модели. Во-вторых, варианты использования ИИ далеко не ограничиваются кодированием. Он также может создавать видео, открывать лекарства, заниматься материаловедением. Люди используют ИИ для создания сверхпроводящих компонентов, а сколько это стоит? Много денег на GPU.

И кодирование само по себе — это не просто «выровнять div по центру». Оно представляет целый класс задач, экономическая ценность которых намного выше, чем отладка фронтенда. Сэм Олтман говорит о RSI (рекурсивном самосовершенствовании), у Anthropic скоро выйдет новая модель. Кодирующий агент в версии Claude 4.5 стал четким переломным моментом: вы переходите определенную черту интеллекта, и появляется совершенно новый рынок. Вчера вы не могли этого сделать, а завтра уже можете.

Даг: Ты — пользователь-прототип. Год назад в технической команде SemiAnalysis кодирующий агент использовали менее 10 человек, а затем ты и Дилан сказали: «Каждый в компании должен научиться этому пользоваться». Теперь у нас 90 пользователей.

Дилан: С 9 до 90 — в 10 раз. Затем за 3–4 месяца использование на каждого человека также выросло примерно в 10 раз. Расходы компании на ИИ — в 100 раз. Сейчас вопрос в том, будет ли так в каждой компании? Возможно, не с такой интенсивностью, как у нас, но у многих компаний есть масса работы, которую можно сократить.

H100 не превратится в металлолом, но модели становятся больше

Даг: Я думаю, что старые чипы обесценятся. Все говорят: «H100 — это актив, который дорожает», но однажды для вывода одной модели потребуется 100 H100. И тогда ты скажешь: «Пора отправлять старушек на пенсию, купить B300». Настоящим сигналом подтверждения будет появление ценового разрыва между B200 и B300.

Дилан: Я совершенно не согласен. Самая фундаментальная причина: никто не будет вынимать H100 и заменять их на B300. Архитектура центра обработки данных совершенно разная. Ты не можешь заменить Hopper на Blackwell или Rubin в одном и том же дата-центре, тебе нужно разобрать и перестроить все с нуля. Поэтому, чтобы оправдать вывод из эксплуатации целого дата-центра на Hopper, нужно сначала доказать, что доход от этих чипов уже ниже операционных затрат. Это не переменные издержки, это невозвратные издержки.

Даг: В мире без трения ты прав, но мы живем в мире, где трения становится все больше. Трения для создания новых вычислительных мощностей включают разрешения на электроэнергию, землю, согласования.

Дилан: Да, согласен. Сценарий падения цен на GPU — это стагнация прогресса моделей, сценарий роста цен — это продолжение прогресса моделей. Есть еще фактор X: государственное вмешательство в передовые лаборатории. Если ограничить, кто может использовать самые новые и лучшие чипы, спрос будет сжат, и цены на старые чипы также упадут.

Капитал и электрики: физические потолки законов масштабирования

Даг: Меня беспокоит не спрос, а физические ограничения со стороны предложения. Первое — электрики. В США не хватает 100 тысяч электриков. Электрик среднего уровня зарабатывает 250 тысяч долларов в год, те, кто согласен работать по 18 часов, получают 400–500 тысяч. Есть сайт, отслеживающий вакансии для электриков, на Wayback Machine видно, как почасовая ставка выросла с 15–20 долларов до 50, 100, 200 долларов. Обучение электрика занимает 18 месяцев. Чтобы удвоить количество необходимых людей, мы никогда не обучали столько.

Второе — капитал. Гиперскейлеры в этом году выпустили долга примерно на $450 млрд, это рекорд в истории. Уступает только правительству США и Китаю. Кто-то должен покупать эти облигации. Чтобы заставить их купить больше, нужно предлагать более высокие ставки. А источник этих денег во многом — пенсионные фонды и аннуитеты. Пул пенсионных средств структурно сокращается. Пенсии уже массово переходят на 401k, а 401k не покупает облигации. По сути, тебе нужно верить, что каждому нужно в два раза больше страховки, но это нелогично.

Законы масштабирования говорят: «Отлично, мы делаем модель в два раза больше». Но не все может синхронно увеличиваться в два-три раза.

Дилан: Подожди, ты говоришь, что пенсионные фонды оплачивают строительство центров обработки данных?

Даг: Да. Аннуитеты покупаются концентрированно до выхода на пенсию, поколение бэби-бумеров массово уходит на пенсию, поэтому этот пул активов относительно велик. Но может ли он удвоиться? Утроиться? Я так не думаю. Страхование жизни — тоже источник. Но тебе нужно верить, что всем нужно в два раза больше страховки жизни. Никто не купит в два раза больше страховки жизни.

Дилан: Это интересно. Пенсионные фонды структурно сокращаются, но там действительно много денег.

Даг: Еще пример — Тайвань. TSMC напрямую и косвенно составляет 20% ВВП Тайваня. Если TSMC снова удвоится или утроится, Тайваню нужно будет рожать больше детей, чтобы найти достаточно рабочих. У Тайваня только одна игра. ВВП Тайваня в этом году вырос на 25% — это TSMC «жарит чипы». Но если удвоить, людей не хватит.

Политизация ИИ: козел отпущения на промежуточных выборах

Дилан: Многим не нравится ИИ, и это не учтено в ценах. Как это может быть учтено? Я думаю, это произойдет на промежуточных выборах.

Даг: ИИ, наверное, пятый по приоритету, не входит в первую тройку. Здравоохранение, стоимость жизни идут впереди. Никто не будет баллотироваться с платформой, посвященной ИИ.

Дилан: Но ИИ станет субститутом в вопросах стоимости жизни. Не «поддерживаем ли мы ИИ», а «беспокоимся об экономике, виним tech bro и ИИ». Закон ROSA прошел в Палате представителей 300 против 20, застрял в Сенате. Бизнес-лобби блокирует его.

Даг: Если это не приоритет из первой тройки, лоббистские силы победят общественное мнение.

Дилан: Но ИИ уже является козлом отпущения для людей в других вопросах. Изменение климата, жилье, инфляция — ИИ и tech bro будут привлечены к ответственности.

Даг: Есть интересный опрос: люди, которые ненавидят центры обработки данных, обычно не живут рядом с ними. А те, кто живет поблизости, особенно молодежь, относятся положительно из-за рабочих мест. Я посетил центр обработки данных недалеко от Буффало, местные жители очень поддерживают. На самом деле, строительство центров обработки данных в отдаленных районах — это хорошо, оно расширяет экономическое участие. Центр обработки данных на гигаватт требует около десяти тысяч человек. 70 гигаватт — это 700 тысяч рабочих мест. Это начинает влиять на голоса.

Конечная цель: пять триллионов инвестиций, пятьдесят миллиардов дохода

Даг: Будущее технологического бума всегда наступит, вопрос во времени получения денежного потока. Ты потратил триллион, получил сто миллиардов, и однажды это действительно станет триллионом. Но это может быть через пять лет, и к тому времени ты скажешь: «Чувак, у меня закончились деньги».

Предположим, что текущий ARR всей экосистемы ИИ составляет 150 млрд, совокупные CAPEX — триллион. Возврат на доход в 15%, при 50% рентабельности — это 7,5%. Неплохо, но и не суперприбыльно. Тебе нужно верить, что 150 млрд могут стать 500 млрд, это возможно. Тогда 500 млрд смогут поддерживать CAPEX в два-три триллиона. Но снова удвоиться будет сложно.

OpenAI и Anthropic верят, что конечное предобучение близко, потому что они готовятся к IPO. Модель, полученная в результате конечного предобучения, действительно хороша, доход растет быстро, но скорость роста недостаточна для оплаты счетов. Ты построил дом, который не можешь себе позволить. Потратил пять триллионов на инвестиции, доход пятьдесят миллиардов — это деньги на десять лет.

Дилан: Ты говоришь о доходе, а не о прибыли. И ты говоришь это, зная, какова сейчас рентабельность услуг этих компаний.

Даг: Да, мы еще не дошли до этого. Сейчас мы еще на узкой дороге, видно, как доходы сходятся. У гиперскейлеров есть другие бизнесы, которые генерируют безумные деньги, если они захотят остановить CAPEX, прибыль сразу же начнет печататься. Но по мере того, как ты вкладываешь все больше, ставки становятся выше, дорога сужается. В какой-то момент тебе действительно потребуется, чтобы все этим пользовались. Проблема в том, что лица, принимающие решения, и реальные пользователи — это два совершенно разных мира. Зак думает, что все будут носить очки Meta в метавселенной и сживать триллионы токенов в день, а бабушка из Небраски даже не умеет пользоваться новым iPhone.

Дилан: Доход зависит не от бабушек. Он зависит от предприятий, банков, телекоммуникационных компаний, розничных компаний, оборонных и разведывательных органов. Я вижу, что каждый банк, каждая телекоммуникационная компания, каждый ритейлер используют это в повседневной работе. Более интересные ограничения на стороне предложения: сможешь ли ты установить достаточно GPU, сможешь ли ты нанять достаточно людей для продаж.

Даг: Да, проблемы со стороны предложения более интересные и сложные. Электрики, капитал, разрешения — эти вещи нельзя удвоить по законам масштабирования. Но дай им время, они доберутся. Они действительно могут выпустить триллион облигаций в следующем году. Реальная проблема заключается в том, что путь сузится, ставки возрастут, и тогда тебе потребуется, чтобы все этим пользовались. Этой кривой внедрения нужно время.

Связанные с этим вопросы

QКаковы основные причины резкого спада на рынке полупроводников и фондового рынка, в частности в Южной Корее, согласно анализу SemiAnalysis?

AСогласно анализу, основные причины спада — это технические факторы, такие как высокий леверидж и разворот рыночного тренда после «лучшего первого полугодия в истории полупроводников». Специфично для Кореи: KOSPI упал на 40%, что привело к обнулению счетов инвесторов с двукратным плечом и запустило самоисполняющуюся спираль продаж. Также отмечается поведенческое сходство с пузырем на Тайване в конце 1980-х годов.

QКакой пример приводит сооснователь SemiAnalysis Дилан для иллюстрации взрывного роста спроса на AI?

AДилан приводит пример своей компании, SemiAnalysis. После внедрения AI-агентов для написания кода количество пользователей внутри компании выросло с 9 до 90 (в 10 раз), а потребление токенов на каждого пользователя также увеличилось примерно в 10 раз. В результате общие расходы компании на AI выросли в 100 раз.

QКакие физические и институциональные ограничения (узкие места), по мнению Дага О'Лафлина, мешают линейному масштабированию производства AI-чипов согласно «законам масштабирования» (scaling laws)?

AДаг О'Лафлин называет три ключевых ограничения: 1) Нехватка квалифицированных электромонтажников (в США не хватает ~100 тысяч). Их обучение занимает время, а зарплаты резко выросли. 2) Проблемы с капиталом. Крупные облачные провайдеры уже выпустили рекордные объемы долга ($450 млрд), финансируемого в основном через пенсионные фонды и страховые аннуитеты, пул которых структурно сокращается. 3) Институциональные и логистические барьеры, такие как получение разрешений на строительство и ограниченные человеческие ресурсы (например, в Тайване для удвоения TSMC потребуется значительно больше рабочих).

QКак авторы оценивают политические риски для индустрии искусственного интеллекта в контексте предстоящих выборов в США?

AАвторы считают, что AI как отдельная тема имеет низкий приоритет для избирателей. Однако она может стать «козлом отпущения» в дискуссиях о более важных проблемах, таких как стоимость жизни. Законопроект ROSA, ограничивающий удаленный доступ Китая к GPU, уже прошел в Палате представителей, но застрял в Сенате из-за лоббистских усилий бизнеса. Таким образом, основная политическая угроза — это косвенное регулирование через другие социально-экономические вопросы.

QВ чем заключается ключевой парадокс или «проблема на триллион долларов», связанная с будущим AI, согласно дискуссии в статье?

AКлючевой парадокс, или «проблема на триллион долларов», заключается в гигантском несоответствии между понятной стороной предложения (можно построить больше фабрик) и совершенно непредсказуемой стороной спроса. Никто точно не знает, будет ли реальный спрос на AI-вычисления расти в 10, 100 раз или выйдет на плато. Существует риск того, что индустрия вложит триллионы долларов в инфраструктуру (CAPEX), а доходы (ARR) будут расти недостаточно быстро, чтобы оправдать эти инвестиции в приемлемые сроки, создав ситуацию «потратили пять триллионов на инвестиции, а получаем доход в пятьдесят миллиардов».

Похожее

Вице-президент Coinbase: Войны за регулирование криптовалют закончились

Новый вице-президент Coinbase Райан ВанГрак объявил о завершении периода ожесточённых регуляторных баталий в криптоиндустрии. Назначенный в июле 2026 года, он представляет новый подход компании, фокусирующийся на росте и инновациях вместо судебных разбирательств. Ключевым фактором стало продвижение Закона CLARITY, который устанавливает чёткую федеральную нормативную базу, разграничивая полномочия SEC и CFTC. Это позволяет отрасли развиваться, не борясь за право на существование. Смена главного юрисконсульта Пола Гревала, ведшего масштабный судебный процесс против SEC, на ВанГрака символизирует переход от «советника военного времени» к «дипломату мирного времени». Опыт ВанГрака в SEC и институциональных финансах соответствует новой стратегии Coinbase по трансформации в полноценного поставщика финансовых услуг с расширенным набором продуктов. Законодательство о криптовалютах, в частности двухпартийная поддержка Закона CLARITY, демонстрирует сдвиг в позиции регуляторов: от вопроса о целесообразности существования криптоактивов к вопросу о том, как их регулировать. Тем не менее, риски сохраняются, так как закон ещё не принят окончательно, и на пути к его реализации могут возникнуть препятствия.

cryptonews.ru42 мин. назад

Вице-президент Coinbase: Войны за регулирование криптовалют закончились

cryptonews.ru42 мин. назад

Глубокий анализ FWA: Интересный эксперимент по превращению NFT в «ончейн-гачапон»

**FWA (Fake World Assets): увлекательный эксперимент по превращению NFT в «онлайн-гэча»** FWA — это новая платформа на базе Ethereum, которая функционирует как полностью онлайн-автомат по продаже «гэча» (слепых коробок). Проект позволяет владельцам NFT участвовать в качестве «поставщиков ликвидности», а пользователям — случайно получать эти активы. **Как это работает?** * **Поставщик (Depositor):** блокирует свой NFT вместе с депозитом в ETH («Backing»), создавая позицию. Этот депозит определяет вероятность выпадения его NFT (меньше депозит = выше шанс) и служит гарантией выкупа. * **Покупатель/Игрок (Purchaser):** платит единую для всех цену, рассчитанную системой (среднее гармоническое всех депозитов + сбор), и гарантированно получает случайную позицию. При выигрыше можно либо забрать NFT, либо продать его обратно поставщику, получив 85% от его депозита (в ETH или в токенах $FWA). **Ключевые особенности:** * **Динамическое распределение:** часть сборов от покупок распределяется между поставщиками, стимулируя ликвидность. * **Система обратного веса:** низкие депозиты делают пул доступным, высокие создают редкие «джеко-поты». * **Токен $FWA:** используется для стимулирования и формирует постоянный спрос, поскольку часть депозитов при продаже NFT конвертируется в покупку $FWA на рынке. **Суть проекта:** FWA предлагает новый способ монетизации и торговли NFT, объединяя механизмы ликвидности, азарт слепых коробок и игровую экономику для двух типов участников.

marsbit55 мин. назад

Глубокий анализ FWA: Интересный эксперимент по превращению NFT в «ончейн-гачапон»

marsbit55 мин. назад

Подразделение Samsung изучает инфраструктуру стейблкоинов с оператором Upbit

Компания Samsung SDS, IT-подразделение Samsung Group, изучает возможность создания инфраструктуры для стейблкоинов, систем цифровых активов и платежных моделей на основе ИИ совместно с Dunamu, оператором одной из крупнейших южнокорейских криптобирж Upbit. Это сотрудничество может помочь Samsung SDS укрепить свои позиции на рынке инфраструктуры цифровых активов. Ранее Samsung Electronics анонсировала планы по добавлению поддержки стейблкоинов в Samsung Wallet. Также в мае 2026 года Samsung Securities, SDS и Samsung Card договорились о совместной покупке 4% доли в Dunamu, что углубляет вовлеченность аффилированных компаний Samsung в цифровой сектор Южной Кореи. Инициатива в области цифровых активов развивается на фоне расширения деятельности Samsung SDS в сфере ИИ и облачных сервисов, которые способствовали росту выручки во втором квартале. Компания планирует значительно нарастить мощности своей ИИ-инфраструктуры к 2031 году, совмещая это направление с развитием услуг в области цифровых финансов.

cointelegraph58 мин. назад

Подразделение Samsung изучает инфраструктуру стейблкоинов с оператором Upbit

cointelegraph58 мин. назад

10 тысяч ученых получают год бесплатного доступа: OpenAI переносит научный конвейер в ChatGPT

OpenAI запустила программу «ChatGPT для академических исследователей», предлагая 100 000 ученым бесплатный годовой доступ к своим передовым моделям, включая флагманскую GPT-5.6 Sol Pro. Цель — интегрировать весь научно-исследовательский рабочий процесс — от изучения литературы и генерации гипотез до написания кода, анализа данных и составления рукописей — в единую среду ChatGPT, дополненную инструментами вроде Codex и ChatGPT Work, а также специализированными навыками для наук о жизни и подключением к базам данных. Программа уже пользуется спросом: еженедельно около 1,3 миллиона человек используют ChatGPT для сложных научных и математических задач. OpenAI видит в этом возможность сформировать у исследователей привычку работать в своей экосистеме, повышая будущие затраты на переход после окончания бесплатного периода. Однако у предложения есть ограничения: доступ предоставляется только на использование моделей (без API и без раскрытия весов), предназначен для преподавателей и постдоков из утвержденных учреждений и имеет лимиты использования, аналогичные ChatGPT Pro. Эта стратегия отличается от подхода Anthropic, который предлагает ученым кредиты на API, но также не раскрывает веса моделей. Таким образом, OpenAI укрепляет свои позиции, предоставляя не просто инструмент, а целую рабочую среду, оставаясь при этом закрытой в отношении фундаментальных технологий.

marsbit1 ч. назад

10 тысяч ученых получают год бесплатного доступа: OpenAI переносит научный конвейер в ChatGPT

marsbit1 ч. назад

После вывода 4,4 млрд акционером на рекордные 20 млрд: Что за маневр у Gigadevice?

За месяц акции ведущей китайской компании по производству микросхем памяти GigaDevice (兆易创新) упали с исторического максимума в 846 юаней до около 350 юаней, потеряв в стоимости более 330 млрд юаней. Причиной резкого падения стал выход на IPO аффилированной компании Changxin Technologies, что разрушило логику инвестиций в GigaDevice как в "акцию-тень". Одновременно аналитики Morgan Stanley предупредили о возможном пике цикла роста рынка памяти. Ранее, в период с мая по июнь, крупнейший акционер и председатель правления Чжу Имин продал акций на сумму около 4,4 млрд юаней по цене от 339 до 538 юаней за акцию. После обвала котировок 29 июля он объявил о планах выкупить акций на сумму не менее 1 млрд юаней и предложил компании провести обратный выкуп акций на сумму до 2 млрд юаней, а также пообещал не продавать свои акции в течение года. Хотя операции по продаже были проведены в соответствии с правилами, такая последовательность действий — масштабная продажа на пике с последующими планами выкупа после обвала — подорвала доверие рынка. Полугодовой отчет компании показал впечатляющий рост выручки на 177% и чистой прибыли на 1099%, однако около трети прибыли носит разовый характер. Компания признает высокие циклические риски в своем секторе. Эксперты отмечают долгосрочный потенциал GigaDevice на волне импортозамещения в Китае, однако инвесторам следует четко разделять инвестиции в фундаментальный бизнес компании и риски, связанные с действиями инсайдеров.

marsbit1 ч. назад

После вывода 4,4 млрд акционером на рекордные 20 млрд: Что за маневр у Gigadevice?

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片