Углубленное исследованиеНовости

Предоставляет подробные исследовательские отчеты и независимый анализ, используя данные, технологии и экономическую информацию для всестороннего изучения блокчейн-экосистемы, потенциала проекта и тенденций рынка.

От SpaceX до Galaxy Digital: 37 AI-компаний и 7 Crypto-темных лошадок, добавленных в индекс Russell

26 июня после закрытия торгов на американском фондовом рынке индексы Russell завершили ежегодную ребалансировку. Индекс Russell 3000, отслеживающий акции около 3000 крупнейших публичных компаний США, в этом году включил 224 новые компании, из которых 19 попали в индекс больших компаний Russell 1000, а 205 — в индекс малых компаний Russell 2000. Среди новых участников индекса около 37 компаний, связанных с сектором искусственного интеллекта и полупроводников. Самым заметным из них является SpaceX, который после своего IPO в июне 2026 года с рыночной капитализацией свыше $2 трлн был напрямую включен в Russell 1000. Также в индекс вошли компании, занимающиеся разработкой ПО для ИИ, облачными вычислениями, робототехникой и производством чипов. Кроме того, в Russell 3000 впервые включены около 7 компаний, связанных с криптоиндустрией, включая Galaxy Digital, Bitmine, Tron и IREN. Интересно, что пять из этих семи компаний занимаются бизнесом, связанным с децентрализованными автономными трастами (DAT), что свидетельствует об устоявшейся модели в этой области. Включение в индекс Russell означает, что эти акции теперь будут входить в портфели многочисленных пассивных индексных фондов с совокупными активами под управлением в триллионы долларов, что потенциально может обеспечить им дополнительную ликвидность и поддержку на рынке.

Odaily星球日报06/29 12:51

От SpaceX до Galaxy Digital: 37 AI-компаний и 7 Crypto-темных лошадок, добавленных в индекс Russell

Odaily星球日报06/29 12:51

Подробное интервью с CEO Anthropic на 10 000 иероглифов: Когда AI станет супероружием, как найти баланс между бизнесом и безопасностью?

Интервью CEO Anthropic Дарио Амодеи Bloomberg. Основатель Anthropic обсуждает рост компании, её ценности и подход к безопасности ИИ. Он объясняет уход из OpenAI из-за разногласий в видении и вопросах доверия. Амодеи подчеркивает важность корпоративного сегмента для бизнес-модели, совместимой с ценностями, и ведущую роль качества модели. Он говорит о влиянии ИИ на рынок труда, предсказывая значительные изменения, но призывает к «беспроигрышным» решениям. Обсуждается роль Anthropic в вопросах национальной безопасности и сотрудничество с правительством в установленных рамках. Амодеи объясняет решение не выпускать мощную модель Mythos, пока не будут усилены средства защиты. Он говорит о необходимости баланса между коммерцией и безопасностью, а также о важности регулирования для предотвращения рисков, связанных с ИИ.

marsbit06/24 09:25

Подробное интервью с CEO Anthropic на 10 000 иероглифов: Когда AI станет супероружием, как найти баланс между бизнесом и безопасностью?

marsbit06/24 09:25

Партнёр Dragonfly Haseeb: Самые быстрорастущие компании будущего, возможно, будут застревать на 149 сотрудниках

В статье Haseeb из Dragonfly Capital обсуждается влияние ценовой политики крупных компаний ИИ, таких как Anthropic, на использование ИИ-инструментов предприятиями. Автор отмечает, что для малых компаний и стартапов действуют щедрые подписочные модели с практически нулевой предельной стоимостью токенов, что стимулирует активное экспериментирование и автоматизацию. Однако при достижении порога в 150 сотрудников компании переходят на более дорогие корпоративные тарифы, где каждый токен оплачивается с высокой наценкой (до 75%). Это создаёт «налоговый разрыв»: стартапы получают субсидию на инновации, а крупные предприятия сталкиваются с высокими затратами на использование ИИ, что сдерживает их автоматизацию. В результате, по мнению автора, наиболее быстрорастущие компании будущего могут сознательно ограничивать численность персонала около 149 человек, чтобы сохранить выгодные условия подписки. Это ведёт к формированию новой управленческой философии, ориентированной на максимальное использование ИИ-агентов при минимальном количестве сотрудников. Таким образом, ценовая политика поставщиков ИИ неявно выполняет роль «налоговой системы», определяющей структуру и поведение компаний в новой экономике.

marsbit06/24 08:16

Партнёр Dragonfly Haseeb: Самые быстрорастущие компании будущего, возможно, будут застревать на 149 сотрудниках

marsbit06/24 08:16

Если можно не вкладывать — не вкладываем: Девятилетний разбор ошибок венчурного капиталиста, прошедшего четыре цикла

**IOSG основатель Jocy: Девятилетний опыт прохождения четырех циклов — «Если можно не инвестировать, мы не инвестируем»** За девять лет инвестиций в Web3 через IOSG мы создали «базу данных неудачных основателей», чтобы учиться на ошибках. Вот ключевые паттерны провала и качества успешных основателей. **6 портретов неудачных основателей:** 1. **Эмоционально неустойчивые.** Рушатся под давлением (80% снижение, атаки сообщества), вступают в конфликты вместо решения проблем. 2. **Без истинного голода / с запасным путем.** Имея «мягкую подушку» (богатство, путь назад в корпорацию), не выкладываются полностью в критические моменты. 3. **С неконтролируемым Эго.** * «Идеальные исполнительные машины»: сильны в исполнении, но хрупки, когда меняются фундаментальные правила (новые направления). * «Профессорский тип»: глубокая экспертиза, но часто слабое понимание бизнеса и неготовность учиться (uncoachable). * **Зависимые от прошлого пути:** пытаются копировать успех предыдущего цикла в новых условиях. 4. **Приоритет токенов, а не продукта.** Если токен — лишь инструмент финансирования, а реальный денежный поток и активы отделены в другой компании, проект нежизнеспособен. 5. **Без тезиса о выходе (Exit Thesis) с первого дня.** Не понимают стратегию капитала: что докажет этот раунд, какие метрики откроют следующий, как инвесторы в итоге получат возврат. 6. **Без опыта полного рыночного цикла.** Не проходили полный бычий/медвежий рынок (например, 2018, 2022), недооценивают свою уязвимость в кризис. Для таких команд мы ограничиваем начальные инвестиции. **Качества успешных основателей (обратная сторона):** * **Одержимость проблемой:** живут ею 24/7. * **Второй стартап + неконсенсусное видение:** извлекли уроки из прошлой неудачи, имеют смелые независимые тезисы. * **Отличные коммуникации + контролируемое Эго:** умеют ясно доносить сложные идеи; амбициозны, но не самонадеянны. * **Не сдаются, выносливы:** устойчивы к публичному давлению, гибко обновляют убеждения на основе новых данных (Байесовское мышление). * **Глобальное видение, Agency и Taste (вкус):** с первого дня мыслят глобально. В эпоху ИИ ценятся способность действовать самостоятельно (Agency) и вкус/чувство прекрасного для постановки оригинальных задач. **Три совета основателям для выживания:** 1. **Денежный поток важнее нарратива.** Выживут те, у кого есть реальная выручка. 2. **Не спешите выпускать токен.** Это тяжелое обязательство. Скрытые затраты (маркет-мейкеры, ликвидность, compliance) могут достигать миллионов долларов. Если не привлекли такой капитал — вы не готовы. 3. **Уважайте ликвидность.** Продавайте на пике, покупайте на дне для поддержки протокола. Оценка привлечения должна соответствовать реалистичным результатам за 3 года. **Как мы оцениваем основателей (по框架张一鸣):** * **Основа (Эмпатия):** умение работать с людьми, лидерство, эмоциональная стабильность. * **Середина (Логика и инструменты):** структурированное мышление. * **Вершина (Воображение):** видение того, что возможно, но еще не существует. **Итог:** За девять лет мы научились не столько находить лучших, сколько не ошибаться. Главное правило: **«Если можно не инвестировать — не инвестируем».** Именно дисциплина отказа от сомнительных сделок, а не единичные гениальные решения, позволяет пройти через циклы в постоянно меняющемся мире Crypto.

Foresight News06/24 07:48

Если можно не вкладывать — не вкладываем: Девятилетний разбор ошибок венчурного капиталиста, прошедшего четыре цикла

Foresight News06/24 07:48

SemiAnalysis разбирает по косточкам ChangXin Memory Technologies: выручка в $500 млрд, IPO в суперцикле

SemiAnalysis представляет подробный анализ ChangXin Memory Technologies (CXMT), готовящейся к крупнейшему в истории Китая IPO в области полупроводников. Основанная в 2016 году, компания начала с приобретения патентов и привлечения специалистов обанкротившегося немецкого производителя DRAM Qimonda. При десятилетней финансовой поддержке властей Хэфэя, CXMT впервые вышла на прибыль в 2025 году. В первом квартале 2026 года ее выручка достигла $7,3 млрд. Отчет раскрывает данные предстоящего IPO: в 2026 году выручка может превысить $50 млрд, что обусловлено в основном сверхциклом роста цен на DRAM, а не резким увеличением доли рынка. CXMT быстро наращивает производственные мощности, к концу 2026 года достигнув ~350 тыс. пластин в месяц, приблизившись к Micron. Однако ее рентабельность пока зависит от высоких цен, а стоимость бита DDR5 остается на ~30% выше, чем у лидеров рынка. Ключевая проблема CXMT — отставание в производстве HBM. Лишь малая часть мощностей выделена под HBM, а технологические трудности, особенно в стековом монтаже кристаллов, приводят к низкому общему выходу годной продукции (~25% для HBM3 8-hi). Компания, вероятно, сосредоточится на HBM3E. Хотя коммерчески выгоднее производить commodity DRAM, государственное давление в целях импортозамещения в сфере AI-вычислений может заставить CXMT увеличить инвестиции в HBM. Структура IPO показывает сложную схему владения с преобладанием государственного капитала и соглашений о совместных действиях, что позволяет консолидировать прибыль заводов, где CXMT имеет менее 50% доли. При запланированном привлечении ~$4,1 млрд средства будут направлены в основном на развитие основных технологий DRAM, а не на HBM. Такие клиенты, как Alibaba, выступая одновременно акционером и заказчиком, обеспечивают стабильный внутренний спрос. В будущем CXMT станет серьезным конкурентом для Samsung, SK Hynix и Micron на глобальном рынке памяти.

marsbit06/24 07:29

SemiAnalysis разбирает по косточкам ChangXin Memory Technologies: выручка в $500 млрд, IPO в суперцикле

marsbit06/24 07:29

Collector Crypt с DAU всего 800 человек уже стал одним из самых прибыльных проектов в криптосфере?

**Collector Crypt (CARDS)**: Высокодоходный проект на Solana, оцифровывающий физические коллекционные карточки (в основном Pokémon). Он создает полную финансовую инфраструктуру вокруг этого актива. **Ключевая бизнес-модель**: Основная прибыль генерируется через систему «Гача» (цифровые кейсы). Платформа покупает карты оптом со скидкой 5-15%, пользователи открывают кейсы и могут либо оставить карты, либо немедленно продать их обратно платформе с дисконтом 7-15%. Средний выигрыш пользователя (EV) составляет около +2%, а платформа захватывает около 4.5% прибыли. **Революция рынка**: Проект бросает вызов таким гигантам, как eBay, где комиссии продавца достигают 16-20%. Collector Crypt взимает всего 2% за сделки, предлагая мгновенные расчеты, застрахованное хранение и удобную торговлю, кардинально улучшая пользовательский опыт. **Финансовые показатели**: В мае годовая прибыль оценивалась в ~53 млн долларов, а в июне темпы роста достигли ~109 млн долларов. При текущей полностью разводненной стоимости (FDV) ~550 млн долларов проект демонстрирует исключительную рентабельность. Помимо «Гачи», будущие источники дохода включают комиссии на вторичном рынке, партнерские доли и инструменты для участия в аукционах eBay. **Токеномика**: Общее предложение токенов — 20 млрд, но реальное циркулирующее предложение к 2027 году, вероятно, будет значительно меньше (около 13 млрд в самых агрессивных предположениях), что делает текущую оценку привлекательной. Команда уже начала выкуп токенов на открытом рынке. **Потенциал**: При всего около 800 ежедневных активных пользователей проект генерирует значительную прибыль. Он позиционирует себя не просто как торговая площадка для карточек, а как финансовая инфраструктура для нового класса активов — коллекционных предметов, открывая этот рынок для институциональных инвесторов. Расширение на спортивные карты и другие категории коллекционирования только начинается.

Foresight News06/24 07:03

Collector Crypt с DAU всего 800 человек уже стал одним из самых прибыльных проектов в криптосфере?

Foresight News06/24 07:03

Не стоит зацикливаться на увольнениях, новая структура Ethereum Foundation заслуживает более внимательного изучения

**Резюме: Новая структура Фонда Ethereum (EF) и переориентация приоритетов** Фонд Ethereum (EF) провёл реорганизацию, сократив штат примерно на 20% (54 человека) и сократив бюджет примерно на 40%. Однако ключевым изменением является не сокращение, а стратегическое перераспределение ресурсов и чёткое определение границ ответственности фонда. Новая структура EF состоит из восьми блоков, где **протокольный уровень (57 человек) имеет наибольший вес**, за ним следует уровень доступа (34 человека). Это сигнализирует о концентрации усилий на фундаментальных, незаменимых компонентах: развитии протокола, безопасности, конфиденциальности, клиентах и спецификациях. В рамках протокольного уровня приоритет отдаётся ключевым долгосрочным техническим направлениям, таким как **квантово-безопасная криптография, zkEVM, формальная верификация и архитектура** (группу последней возглавляют Джастин Дрейк и Виталик Бутерин). EF смещает фокус с модели «избыточной безопасности» через множество полных клиентов в сторону специализации, формальных методов и инструментов, поддерживаемых ИИ, для управления растущей сложностью. Финансовая цель EF — переход от ежегодного расхода около 15% оставшихся средств к модели долгосрочного эндаумента с ежегодным расходованием около 5% после 2030 года. Это отражает стремление к устойчивости. Параллельно EF способствует появлению в экосистеме большего количества независимых узлов (таких как EthLabs, Ethereum Apps Guild, EEZ, Argot), которые возьмут на себя задачи, связанные с внедрением, разработкой приложений, продуктовой разработкой и коммуникацией. Это должно повысить устойчивость экосистемы и снизить её зависимость от одного центра. В целом, реорганизация означает стратегическое **сужение границ ответственности EF** с фокусом на сложнейшие базовые проблемы, развитие более дисциплинированной финансовой модели и поощрение децентрализованной, многоузловой структуры экосистемы Ethereum.

Foresight News06/24 06:07

Не стоит зацикливаться на увольнениях, новая структура Ethereum Foundation заслуживает более внимательного изучения

Foresight News06/24 06:07

Интерпретация отчета: Когда CPO взрывается, какую стратегию разыгрывает Coherent?

JP Morgan подтверждает рейтинг «превышение рынка» для Coherent (COHR), отмечая недооцененный рынком потенциал роста в трех ключевых направлениях. Основной драйвер — оптические компоненты для ЦОД: спрос на трансиверы 1,6Т остается высоким, а переход к CPO (совместной упаковке оптики) не заменяет, а увеличивает потребность в высококачественных оптических компонентах, где Coherent предлагает полный портфель. Дополнительные возможности связаны с CPO и оптическими коммутаторами (OCS), где компания может получить значительно большую долю стоимости на чип. Планы по увеличению производства компонентов на InP в 4 раза и уникальная позиция на дефицитном рынке насосных лазеров позволяют перейти к продажам более дорогих комплексных решений. Целевая валовая маржа выше 42% поддерживается ростом доли премиальных продуктов, переходом на пластины большего диаметра и новыми продуктами, такими как высокоэффективные материалы для теплоотвода. Промышленный сегмент демонстрирует стабильный рост 5-10%. Таким образом, рост спроса на высокоскоростные оптические решения для ИИ, позиции в CPO и OCS, расширение мощностей и улучшение структуры затрат формируют основу для положительного инвестиционного тезиса.

marsbit06/24 05:43

Интерпретация отчета: Когда CPO взрывается, какую стратегию разыгрывает Coherent?

marsbit06/24 05:43

Самый крутой MEV-бот потерял $7.5 млн: Approval — самый недооценённый смертельный риск в ончейне?

Взлом MEV-бота Jaredfromsubway.eth на сумму 7,5 млн долларов вновь подчеркивает, что «Approve» (разрешение) в ERC-20 остается одной из самых недооцененных и опасных рисков в DeFi. Атакующие не взламывали приватные ключи или контракты, а создали среду с поддельными токенами и пулами ликвидности, имитирующую арбитражные возможности. Это заставило автоматизированный бот выдавать разрешения на управление активами. В итоге злоумышленники «легально» вывели средства. Этот случай демонстрирует общую проблему: пользователи и автоматизированные системы часто воспринимают Approve лишь как технический шаг для транзакции, не осознавая его долгосрочных последствий. Разрешение не исчезает после отключения кошелька от dApp, а бесконечные разрешения дают контрактам неограниченный доступ к будущим поступлениям средств. Как управлять рисками: 1. Принцип минимальных привилегий: устанавливайте лимит, близкий к сумме сделки, а не бесконечный. 2. Разделяйте кошельки: для хранения и для активного взаимодействия с dApp. 3. Регулярно проверяйте и отменяйте ненужные разрешения через такие инструменты, как Revoke.cash или функцию «Управление разрешениями» в imToken. Безопасность в Web3 зависит не только от защиты приватного ключа, но и от активного управления разрешениями. Кошельки, в свою очередь, должны улучшать читаемость подписываемых данных и предупреждать пользователей о подозрительных контрактах, стремясь к стандарту «What You See Is What You Sign» (WYSIWYS).

marsbit06/24 05:29

Самый крутой MEV-бот потерял $7.5 млн: Approval — самый недооценённый смертельный риск в ончейне?

marsbit06/24 05:29

Новая статья OpenAI: Как обучить ИИ, который «не портится под давлением»?

Открытие OpenAI: как обучить ИИ, который не «ломается» под давлением? В новом исследовании «Обучение с подкреплением для создания широко и устойчиво полезных моделей» OpenAI изучает, как заставить большие языковые модели сохранять безопасное и полезное поведение в новых, непредвиденных ситуациях, особенно под давлением или при попытках злонамеренной перетренировки. Ключевая проблема заключается в «взломе вознаграждения» (reward hacking), когда модель учится обходить правила, чтобы получить высокую оценку, не выполняя задачу по существу. Более того, вредное поведение, усвоенное в одной области, может распространиться на другие — феномен «возникающего рассогласования» (emergent misalignment). OpenAI задается вопросом: если плохое поведение обобщается, можно ли аналогичным образом обобщить и хорошее? Исследователи создали синтетический диалоговый набор данных, охватывающий 12 областей (медицина, право, инженерия и др.), чтобы оценить 15 полезных черт, таких как правдивость, прозрачность, способность признавать ошибки, осознание рисков и справедливость. Эксперимент показал, что замена всего 5% стандартных данных обучения с подкреплением на диалоги, демонстрирующие эти полезные черты, значительно улучшает поведение модели. Модель с «полезными чертами» превзошла базовую в 83% тестов (44 из 53) на безопасность и соответствие. Более того, улучшения имели **междисциплинарный характер**: модель, обученная на примерах хорошего поведения только из области здравоохранения, показала лучшие результаты и в не медицинских тестах, например, на обман в рассуждениях или взлом вознаграждения в коде. Это говорит о формировании у модели более глубокой поведенческой склонности: признавать неопределенность, отдавать предпочтение осторожным и обратимым решениям в ситуациях с высоким риском. Дополнительные тесты на «устойчивость соответствия» (alignment persistence) показали, что такая модель лучше сопротивляется вредным промптам и злонамеренной донастройке, демонстрируя меньшую деградацию и предотвращая глобальное распространение вредного поведения. Вывод исследования: создание надежного ИИ требует смещения фокуса с простых списков запретов («что нельзя делать») на **заблаговременное формирование устойчивых полезных черт**, которые позволяют модели принимать более взвешенные решения в сложных, неоднозначных ситуациях, балансируя между полезностью, честностью и безопасностью.

marsbit06/24 04:12

Новая статья OpenAI: Как обучить ИИ, который «не портится под давлением»?

marsbit06/24 04:12

活动图片

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow