От одного обеденного стола до бесконечной вселенной: Ли Фэйфэй делает ставку на следующее измерение ИИ

marsbitОпубликовано 2026-05-27Обновлено 2026-05-27

Введение

**Ли Фэйфэй делает ставку на пространственный интеллект как новое измерение ИИ** Профессор Стэнфорда и основатель World Labs Ли Фэйфэй утверждает, что пространственный интеллект (Spatial Intelligence), а не только языковые модели, является следующим рубежом для искусственного интеллекта. Она подчеркивает, что эволюционно восприятие пространства и зрения, насчитывающее сотни миллионов лет, является более фундаментальным для понимания мира, чем относительно молодая человеческая речь. По ее мнению, языковые модели работают с «сжатой с потерей информации» версией реальности, в то время как истинное понимание требует способности воспринимать, рассуждать и взаимодействовать в трехмерном физическом мире. В качестве примера она приводит неспособность современных ИИ подсчитать стулья в видео или вывести законы физики из наблюдений, что легко дается человеку. Ее компания World Labs разрабатывает модель Marble, которая из текста, изображений или видео генерирует целые навигационные и интерактивные 3D-миры, а не просто видеоизображения. Хотя Marble значительно меньше по масштабу, чем крупнейшие языковые модели, она находит применение в игровой индустрии, кинопроизводстве (сокращая сроки в 40 раз), дизайне, тренировке роботов и даже создании терапевтических сред для лечения фобий. Ли Фэйфэй верит, что эта технология позволит создавать «бесконечные вселенные» для разных целей. Однако она призывает к взвешенному обсуждению будущего ИИ, избегая крайностей утопизма и апокалиптики, и счита...

5 миллионов лет — таков возраст человеческого языка в истории эволюции. 540 миллионов лет — таков момент, когда зрительное и пространственное восприятие породило Кембрийский взрыв.

В 2025 и 2026 годах, когда почти все ведущие лаборатории Кремниевой долины гонялись за языковыми моделями, профессор Стэнфордского университета, основатель World Labs Ли Фэйфэй неоднократно задавала отрасли вопрос, от которого нельзя было отмахнуться: если ИИ умеет только говорить и смотреть картинки, он никогда не сможет по-настоящему «понять» этот мир.

В трех ключевых интервью, включая a16z Podcast в июне 2025 года, Cisco AI Summit (Саммит по ИИ Cisco) в феврале 2026 года, а также глубокое часовое обсуждение в Lenny's Podcast, опубликованное 22 мая 2026 года, она систематически излагала суждение, которое ускоряет свое подтверждение: пространственный интеллект (Spatial Intelligence) — это новый рубеж для ИИ.

Выражения в диалоге с a16z о «создании бесконечных вселенных», «жизни в мультивселенной», а также точки зрения в Lenny's Podcast о том, что «модель мира — это следующий рубеж» и «ОИИ больше похож на маркетинговый термин», в последнее время вновь активно распространяются на платформе X.

«Нам не хватает модели мира»

По воспоминаниям партнера a16z Мартина Касадо, на одном из обедов в Кремниевой долине за столом полным ИИ-специалистов они с энтузиазмом обсуждали большие языковые модели. Ли Фэйфэй, сидевшая на другом конце стола, внезапно повернулась к нему и спросила:

«Знаешь, чего нам не хватает? Нам не хватает модели мира».

Касадо — ранний инвестор World Labs и старый друг Ли Фэйфэй со времен Стэнфорда. Вспоминая тот момент, он говорит: «Всё сошлось». В то время он самостоятельно пришел к аналогичному выводу после множества инвестиций в область изображений: язык — это не конец истории.

Но Ли Фэйфэй размышляла над этим вопросом гораздо дольше, чем большинство.

В апреле 2024 года она выступила с 15-минутным докладом на конференции TED, начав с эволюционной теории: появление трилобитов 540 миллионов лет назад впервые позволило жизни «увидеть» мир. Рождение зрения вызвало взрывной рост эволюционной гонки интеллекта, начала развиваться нервная система, животные стали активными, и зародился интеллект. А язык — лишь очень поздний продукт этой долгой гонки.

Это суждение неоднократно подкреплялось в трех интервью. На Саммите по ИИ Cisco ее формулировка была еще более прямой:

«История языка насчитывает всего около 500 000 лет. Но 1,5 миллиарда лет назад животные уже начали воспринимать свет и прикасаться к окружающей среде. Способность понимать, рассуждать, взаимодействовать и ориентироваться в реальном 3D-, 4D-физическом мире является фундаментальной и так же важна, как и языковой интеллект».

Ли Фэйфэй не отрицает ценность языкового интеллекта. Ее ключевой тезис заключается в том, что язык по своей сути является способом кодирования мира «с потерей информации».

В интервью a16z Касадо провел мысленный эксперимент: завяжите себе глаза, опишите комнату словами, а затем попробуйте выполнить задачу — вероятность успеха будет крайне низкой. Потому что языковое описание реальности всегда грубое. Снимите повязку — ваш мозг мгновенно воссоздаст 3D-пространство, и вы сможете действовать, прикасаться, двигаться.

Ли Фэйфэй добавила более крайний пример — знаменитое пространственное рассуждение в истории науки: рентгенограмма дифракции ДНК, сделанная Розалинд Франклин, представляет собой плоское двумерное изображение, структура на котором выглядит как крест с дифракцией. Но Уотсон и Крик по этой двухмерной фотографии в трехмерном пространстве вывели структуру двойной спирали ДНК. «Эта структура не могла быть двумерной. Вы не можете вывести эту структуру, думая в двух измерениях».

«Если вы посмотрите на человеческий интеллект, многое выходит за рамки языка. Язык — это способ восприятия мира с потерей информации. Чисто генерирующий „язык“ не существует в природе; оглядевшись вокруг, мы не увидим готовых предложений или слов, в то время как весь физический, воспринимаемый, визуальный мир действительно существует».

Это легко упускаемый из виду ракурс: большая часть возможностей современных больших моделей основана на формате, который является естественным сжатием с потерями. А в Lenny's Podcast она развеяла эту иллюзию еще более обыденным тестом:

«Сегодня, если вы возьмете модель, прогоните через нее видео с несколькими офисными комнатами и попросите модель подсчитать количество стульев. Это то, что может сделать маленький ребенок, а искусственный интеллект — нет».

Не говоря уже о выводе физических законов из движения небесных тел: «Давайте дадим искусственному интеллекту все данные, включая данные современных приборов, которых не было у Ньютона, и попросим его создать систему уравнений о законах движения тел XVII века. Сегодняшний ИИ на это не способен».

Marble: на несколько порядков меньше, чем GPT-5

Претворить это суждение в продукт позволила модель первого поколения World Labs — Marble, выпущенная в конце 2024 года.

На Саммите по ИИ Cisco Ли Фэйфэй подробно разобрала техническое позиционирование Marble: получение текстовых, графических, видео- или простых 3D-входных данных и генерация «полностью навигируемого, интерактивного и имеющего постоянную согласованность 3D-мира». Она особо подчеркнула, что это принципиально отличается от моделей генерации видео, таких как Sora. Среда, генерируемая Marble, обладает геометрической структурой, а не является пиксельной анимацией, которая «выглядит как» видео.

В Lenny's Podcast она дала более глубокое объяснение с помощью платоновской аллегории пещеры: узники прикованы к стульям и видят только двумерные тени, проецируемые на стену, но настоящая драма разыгрывается в трехмерном пространстве позади. Видеомодели — это те самые тени, а пространственный интеллект должен создавать и осмысливать реальный мир, стоящий за этими тенями.

Сравнение: Вычислительная мощность обучения GPT-5 составляет примерно 10^26 FLOPS, в то время как Marble на несколько порядков меньше по масштабу. Причин две: сложность получения данных совершенно разная (высококачественные 3D-физические данные чрезвычайно редки), и эта область еще находится на ранней стадии «восходящей кривой Scaling Law».

В Lenny's Podcast она далее объяснила, почему обучение роботов не может просто скопировать «горький урок» языковых моделей. В области ИИ есть известное утверждение: простая модель с огромным количеством данных в конечном итоге всегда превзойдет сложную модель. Но «языковые модели имеют идеальную настройку: обучающие данные — это слова, и вывод — тоже слова». А в робототехнике «вы хотите получить действия, но обучающие данные не содержат действий в 3D-мире». Именно это фундаментальное несоответствие между целью обучения и формой данных является основной проблемой обучения роботов.

World Labs использует гибридную стратегию данных: текстовые, графические и видео-данные интернет-масштаба плюс данные симуляций плюс данные, собранные из реального мира. Ли Фэйфэй честно признала: «Мы все еще находимся на относительно ранней стадии исследования архитектуры моделей», но она ожидает, что «следующие несколько лет будут очень захватывающими».

Не успели эти слова прозвучать, как в феврале 2026 года World Labs привлекла финансирование в размере 10 миллиардов долларов, с участием NVIDIA, AMD, a16z, а ее оценка выросла примерно до 50 миллиардов долларов по сравнению с 10 миллиардами долларов годом ранее. В апреле команда открыла исходный код 3D-движка рендеринга Gaussian splatting Spark 2.0, который может осуществлять рендеринг 3D-сцен масштаба сотен миллионов в реальном времени в веб-браузере, перейдя от закрытых продуктов к двойной стратегии «продукт + экосистема с открытым исходным кодом». Технологический барьер пространственного интеллекта быстро снижается.

В Lenny's Podcast Ли Фэйфэй также редко раскрыла трудности предпринимательства: «Если бы я могла прошептать себе 18 месяцев назад: „Интенсивность конкуренции в этой области, как технологической, так и кадровой, превосходит все твои ожидания“».

Бесконечная вселенная и мультивселенная

Именно высказывания Ли Фэйфэй о «бесконечной вселенной» в том интервью a16z вызвали повторные всплески на платформе X:

«За всю историю человеческой цивилизации мы все жили в одном 3D-мире. На Луну летали лишь несколько человек, и их очень мало. А эта технология делает цифровые виртуальные миры невероятно увлекательными. Внезапно мы можем создавать бесконечные вселенные, некоторые — для роботов, некоторые — для творчества, некоторые — для общения, некоторые — для путешествий, некоторые — для рассказывания историй. Внезапно мы можем жить в мультивселенной, пространство для воображения бесконечно».

Касадо же дал более конкретное техническое объяснение: по одной двумерной фотографии модель может генерировать полное 360-градусное 3D-представление, включая обратную сторону стола. Вы можете манипулировать, измерять, складывать — всё, что можно делать в пространстве.

Это не научная фантастика. В двух интервью Ли Фэйфэй перечислила уже реализованные приложения Marble:

• Разработчики игр используют ранние версии для создания игр

• Группа виртуального производства, сотрудничающая с Sony, сократила цикл кинопроизводства в 40 раз

• NVIDIA и несколько академических лабораторий используют Marble для обучения роботов

• Архитекторы и дизайнеры используют его для дизайна интерьеров

• Клинические исследователи создают персонализированные иммерсивные триггерные среды для пациентов с ОКР, боязнью высоты

• Некоторые используют его для генерации персонализированных пространств для занятий йогой

Последнее применение особенно неожиданно. На саммите Ли Фэйфэй упомянула, что пациентов с ОКР могут провоцировать очень конкретные сцены, «например, лично меня беспокоят кучи грязной одежды, но триггеры у всех разные». В Lenny's Podcast она добавила, что после релиза один друг позвонил ей среди ночи, чтобы спросить, можно ли использовать Marble для лечения акрофобии. Стоимость создания физической среды чрезвычайно высока, а Marble просто по промпту за несколько минут генерирует различные среды.

Платоновская аллегория пещеры как нельзя лучше подходит для понимания расхождения между 2D и 3D.

Ли Фэйфэй использовала эту аллегорию для объяснения: узники, прикованные к стульям, видят только двумерные тени, проецируемые на стену. Современные языковые модели и видеомодели по сути являются этими тенями, угадывающими трехмерное по двумерному. Амбиция пространственного интеллекта — создавать, осмысливать и взаимодействовать с реальным миром, стоящим за этими тенями.

В технической траектории она четко обозначила границы простым сравнением:

«Автомобиль можно рассматривать как квадратного робота, движущегося в двухмерной плоскости, чья цель — ни во что не врезаться. А робот — это трехмерное существо, функционирующее в трехмерном мире, цель универсального робота — обязательно касаться предметов, не ломая их. Это проблема более высокой размерности».

Она также привела временные рамки из личного опыта: в 2006 году она участвовала в создании первого беспилотного автомобиля, проехавшего 138 миль по пустыне, и тогда предсказывала, что через 20 лет появятся беспилотные автомобили. Лишь к 2025 году Waymo начали массово работать на городских улицах.

«Увидеть Полярную звезду не означает, что путешествие будет коротким».

Касадо в диалоге с a16z добавил наблюдение, основанное на деловой интуиции: только на одном направлении беспилотных автомобилей отрасль инвестировала около 100 миллиардов долларов, и прошло 20 лет, чтобы дойти до сегодняшнего дня. «Наш первоначальный план состоял в том, чтобы сначала решить проблему навигации по миру, но это оказалось чрезвычайно сложно».

Ли Фэйфэй даже поделилась в интервью a16z личным опытом, чтобы усилить аргумент: около пяти лет назад она на несколько месяцев потеряла стереоскопическое зрение из-за травмы роговицы. «Даже если я очень хорошо знала размер своей машины и примерно представляла размер припаркованных машин у соседей, и я много лет ездила по этой дороге, я не могла хорошо определить расстояние между моей машиной и машинами, припаркованными у обочины. Я могла ехать только со скоростью десять миль в час, чтобы не поцарапать другие машины».

Ученый, всю жизнь изучающий зрительный интеллект, ответила на вопрос «почему 3D незаменим», используя собственную дилемму после потери восприятия глубины.

Двусторонний меч технологии и цивилизационная мера

Между технооптимизмом и апокалиптическими рассуждениями Ли Фэйфэй выбрала более сдержанную и практичную позицию. На Саммите по ИИ Cisco она четко выразила озабоченность поляризованными высказываниями:

«Обсуждения в сети часто бывают черно-белыми: либо полный техноутопизм, игнорирующий тот факт, что технология — это обоюдоострый меч; либо апокалиптические настроения, как будто человечеству постоянно угрожает выживание. Для технологии, столь глубоко затрагивающей человеческую цивилизацию, такой способ обсуждения безответственен».

Она не остановилась на критике, а дала измеримую точку отсчета ценности: электричество.

«Если вернуться на сто с лишним лет назад и представить, как тогда люди определяли успех электричества. Я бы хотела, чтобы тогдашнее видение было таким: школы ярко освещены, дома теплы, машины обрели силу для индустриализации, что, в свою очередь, увеличило продолжительность жизни людей, позволив большему количеству детей получить образование».

Затем она перенесла эту точку отсчета на ИИ: «Определение успеха должно заключаться в том, что цивилизация становится лучше, а цивилизация состоит из каждого человека, стремящегося к счастью, процветанию и обладающего достоинством. Таково определение успеха ИИ и каждой технологии».

В конце Lenny's Podcast она применила эту заботу к конкретным людям. Она сказала, что ее повсюду спрашивают один и тот же вопрос: если я фермер, медсестра, музыкант, заменит ли меня ИИ? Ее ответ: «В конечном счете, ИИ — это о людях. Ни одна технология не должна лишать человека достоинства. Человеческое достоинство и автономия должны быть ядром разработки, внедрения и управления каждой технологией».

Оглядываясь на три интервью, вырисовывается четкая логика.

Размышления Ли Фэйфэй о пространственном интеллекте — это не бунт против волны больших моделей, а продолжение на их основе. Она раньше большинства увидела пределы языковых моделей — формат сжатия с потерями в конечном счете может сделать лишь ограниченное. А пространственный интеллект должен решить проблему: эволюционировать ИИ от «разговоров о мире» к «пониманию мира» и, в конечном итоге, к «действиям в мире».

Команда World Labs насчитывает около 30 человек, привлекла более 10 миллиардов долларов финансирования. Marble — продукт первого поколения, по масштабу далекий от ведущих языковых моделей. Дефицит 3D-данных и ранняя стадия архитектуры моделей определяют, что это не путь, который можно пройти за один шаг. Но в Lenny's Podcast Ли Фэйфэй сказала другую фразу, которая, возможно, лучше всего характеризует это терпение:

«Наш мозг потребляет всего около 20 ватт, что меньше, чем любая лампочка в комнате, но способен на так много. Чем больше я работаю в области ИИ, тем больше я уважаю человека».

540 миллионов лет эволюции потребовалось углеродной жизни, чтобы обрести этот 20-ваттный пространственный интеллект. Эволюцию ИИ сейчас сжимают до нескольких лет.

Ли Фэйфэй в трех интервью не давала никаких временных графиков. Она лишь постоянно возвращалась к выводу, извлеченному из эволюционной теории: восприятие предшествует языку, пространство предшествует символам. То, что происходит сейчас в офисах Кремниевой долины, лабораториях Стэнфорда и World Labs, — это не технологическая итерация, а ускоренное воспроизведение эволюционной теории. (Эта статья впервые была опубликована в приложении Titanium Media, автор — Silicon Valley Tech News, редактор — Чжао Хунъюй)

Приложение: текстовые расшифровки трех вышеупомянутых интервью можно найти по адресу [база знаний ima] Интервью с Ли Фэйфэй https://ima.qq.com/wiki/?shareId=3f1d4b4c0d6cb2aeca250e2c5d068390e2d45895816ad607309820e25cb2e9c5

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QЧто такое пространственный интеллект (Spatial Intelligence), и почему Ли Фэйфэй считает его следующим рубежом развития ИИ?

AПространственный интеллект (Spatial Intelligence) — это способность понимать, рассуждать и взаимодействовать в трёхмерном или четырёхмерном физическом мире. Ли Фэйфэй считает его следующим рубежом развития ИИ, потому что визуальное восприятие и пространственная ориентация являются эволюционной основой интеллекта (возникли более 500 миллионов лет назад), в отличие от языка (около 500 000 лет). Текущие языковые модели и модели генерации видео работают с «сжатой» информацией, тогда как пространственный интеллект позволяет ИИ по-настоящему понимать и взаимодействовать с миром.

QКак модель Marble от World Labs отличается от моделей генерации видео, таких как Sora?

AМодель Marble генерирует полностью навигационные, интерактивные и последовательные 3D-миры с геометрической структурой, а не просто последовательности пикселей, как в видео. В отличие от Sora, которая создаёт «тени» реальности (видео), Marble создаёт само «кулисное пространство» — настоящий трёхмерный мир, в котором можно взаимодействовать, перемещаться и выполнять задачи.

QКакие практические применения модели Marble уже существуют или разрабатываются?

AMarble уже используется в различных областях: разработка видеоигр, виртуальное производство фильмов (сокращение цикла в 40 раз с Sony), тренировка роботов (включая лаборатории NVIDIA), архитектура и дизайн интерьеров, а также создание персонализированных терапевтических сред для лечения ОКР, акрофобии и даже для персональных занятий йогой.

QКаковы основные вызовы и трудности в разработке пространственного интеллекта и таких моделей, как Marble?

AОсновные трудности включают: 1) Нехватку высококачественных 3D-данных о физическом мире по сравнению с текстовыми и визуальными данными. 2) Фундаментальное несоответствие между данными (текст, изображения) и целью обучения (действия в 3D-мире). 3) Модель находится на ранней стадии развития в отношении архитектуры и законов масштабирования. 4) Жесткая конкуренция в области технологий и талантов.

QКакой подход у Ли Фэйфэй к этическим вопросам и потенциальным рискам развития ИИ, особенно пространственного интеллекта?

AЛи Фэйфэй выступает против поляризованных дискуссий (техноутопии или апокалипсиса). Она предлагает оценивать успех технологий, таких как ИИ, по аналогии с электричеством — по их способности делать цивилизацию лучше, повышая благосостояние, достоинство и автономию каждого человека. Она подчёркивает, что любая технология, включая ИИ, не должна лишать людей достоинства, которое должно быть центральным в разработке и управлении технологиями.

Похожее

Фонд Ethereum может превратиться в «талисман»? Разнообразные организации перехватывают его функции

Фонд Ethereum (EF) официально распустил свою группу поддержки протокола, что стало частью крупнейшего сокращения персонала в истории организации — было уволено 20% сотрудников. Это событие высветило внутренние структурные проблемы и критику EF за бюрократизм и непрозрачность принятия решений. Параллельно с сокращениями появились новые независимые некоммерческие организации, такие как Ethlabs и Ethereum Institutional, основанные бывшими членами EF. Их цель — взять на себя часть функций по развитию экосистемы, исследованиям и привлечению институциональных инвестиций, что указывает на смещение центра влияния в сообществе Ethereum. Кроме того, команда безопасности EF начала использовать ИИ-агентов для тестирования сети на уязвимости, обнаружив реальные пробелы, например, в библиотеке gossipsub. Хотя EF заявляет, что ИИ не заменяет исследователей, эта технология может привести к дальнейшим изменениям в структуре фонда. Основатель Ethereum Виталик Бутерин ранее заявлял, что EF должен стать меньше и придерживаться долгосрочных целей, а не быть центральным органом управления. На фоне этих изменений и отсутствия четкого нарратива для роста цены ETH, роль Фонда Ethereum в будущем может трансформироваться в символическую, в то время как новые организации будут двигать экосистему вперед.

marsbit18 мин. назад

Фонд Ethereum может превратиться в «талисман»? Разнообразные организации перехватывают его функции

marsbit18 мин. назад

Достаточно ли сжигания LIT на сумму 42 миллиона долларов, чтобы спровоцировать следующий крупный ралли альткоина?

Lighter (LIT) продемонстрировал рост на 3,68% за последние 24 часа с увеличением торгового объема на 13,52%. На прошлой неделе его рост составил 18%. Ранее AMBCrypto предупреждал о возможной перекупленности и коррекции к уровню $2. После снижения примерно на 13% до $2,3 токен восстановился до $2,60. 10 июля проект провел масштабное сжигание более 15,6 миллионов токенов LIT на сумму свыше $42 млн, что составляет около 6,3% от циркулирующего предложения. Это событие могло создать краткосрочный бычий импульс, указывая на возможность движения к $3. Однако на дневном графике наблюдается медвежья дивергенция RSI: при росте цены до более высокого максимума индикатор сформировал более низкий пик, что сигнализирует о вероятной коррекции. Уровни Фибоначчи указывают на то, что падение ниже $2,30 (уровень 23,6%) может открыть путь к более глубокой коррекции. На 4-часовом графике сформировался диапазон между $2,31 и $2,68. Трейдеры могут рассматривать покупки при бычьем пробое выше $2,70 с целями у $3,06 и $3,21. С другой стороны, пробой ниже $2,31 усилит вероятность снижения к отметке $2. В итоге, несмотря на сильный спрос и бычий импульс после сжигания, технический анализ предупреждает о признаках перекупленности. Следующее направление тренда, вероятно, определит пробой границ текущего ценового диапазона.

ambcrypto2 ч. назад

Достаточно ли сжигания LIT на сумму 42 миллиона долларов, чтобы спровоцировать следующий крупный ралли альткоина?

ambcrypto2 ч. назад

Почти сто игроков ворвались в индустрию данных для воплощенного интеллекта: Кто на самом деле может заработать на «продаже данных», если за год привлекли 4,47 млрд?

Более 90 игроков выходят на рынок данных для воплощенного интеллекта: за год привлечено 44,7 млрд юаней инвестиций, но кто действительно может заработать на «продаже данных»? Индустрия данных для воплощенного интеллекта (Embodied AI) формируется как самостоятельный сегмент, привлекая разнообразных участников: независимых поставщиков данных, государственные платформы, робототехнические компании и игроков из смежных отраслей. За последний год 15 независимых поставщиков услуг по обработке данных привлекли около 44,7 млрд юаней. Однако, по сравнению с общим объемом финансирования в области воплощенного интеллекта (438 млрд юаней за первое полугодие 2026 года), эта сумма невелика, что указывает на сохраняющуюся осторожность инвесторов. Основные методы сбора данных включают телеуправление реальными роботами, сбор данных без робота (с использованием захвата движений, перспективы от первого лица и т.д.), синтез в симуляциях и дистилляцию из интернет-видео. Наиболее распространены гибридные подходы. Текущая годовая производственная мощность отрасли оценивается в 1,6-1,8 млн часов данных + 70-80 млн отдельных единиц данных, но краткосрочная цель — увеличить это в 15-20 раз. Сбор данных ведется более чем в 20 провинциях Китая, при этом наибольшая концентрация — в регионе дельты Янцзы. Несмотря на бурный рост, отрасль остается на ранней стадии: более половины ключевых независимых компаний младше года, большинство находятся на ранних стадиях финансирования (A-раунд и ранее), и лишь одна компания заявляет о прибыльности. Капитал распределен широко, но ни один институциональный инвестор не сделал крупной ставки. Ключевой вопрос, который предстоит решить в ближайшие год-два, — сможет ли «чистая» продажа данных стать устойчивой и прибыльной бизнес-моделью в этой сфере.

marsbit3 ч. назад

Почти сто игроков ворвались в индустрию данных для воплощенного интеллекта: Кто на самом деле может заработать на «продаже данных», если за год привлекли 4,47 млрд?

marsbit3 ч. назад

Диалог с партнером Multicoin: Крипторынок достиг дна, в этом цикле ожидается рост трех криптовалют

Источник: интервью Tushar Jain, управляющего партнера Multicoin Capital, в подкасте «When Shift Happens». Ключевые тезисы: * **Рынок достиг дна:** По мнению Джейна, крипторынок пережил минимум. Сигналы: негативные новости больше не вызывают падений, а внедрение приложений растёт при отставании цены. * **Видение на текущий цикл:** Jain выделяет три основных актива: 1. **Solana (SOL):** Сохраняет уверенность как архитектура для интернет-рынков капитала, лидер в спотовой торговле и размещении токенизированных активов (RWA). Ценится за «доверенную нейтральность». 2. **Hyperliquid (HYPE):** Рассматривается как лидер в децентрализованных деривативах, предлагающий высокую производительность. Multicoin видит значительный потенциал роста. 3. **Zcash (ZEC):** Символизирует возврат к ценностям «киберпанка» и приватности. Рассматривается как актив для хранения стоимости с потенциалом войти в топ-5 по капитализации. Недавний инцидент с уязвимостью был расценён как нерациональная паника и возможность для увеличения позиции. * **Подход к инвестициям:** Multicoin избегает активной торговли и технического анализа. Стратегия включает концентрацию на наиболее убедительных идеях, метод «третей» для входа в позицию (немедленная покупка, усреднение и докупка на просадках) и продажу только при изменении тезиса, нахождении лучшей возможности или экстремальном завышении оценки. Биткоин используется в портфеле как инструмент хеджирования и «кэш». * **Об Ethereum:** Отмечается его ценовая устойчивость, несмотря на потерю доли рынка в спотовой торговле (Solana) и деривативах (Hyperliquid). Позиция Ethereum Foundation считается нечёткой.

marsbit3 ч. назад

Диалог с партнером Multicoin: Крипторынок достиг дна, в этом цикле ожидается рост трех криптовалют

marsbit3 ч. назад

Bitcoin приближается к минимуму цикла, несмотря на рекордные оттоки $8 млрд из спотовых ETF – Почему?

На момент публикации Bitcoin торговался на уровне $64 099,20, восстановившись после падения ниже $60 000, однако опасения сохраняются. По словам Джеймса Баттерфилла из CoinShares, на BTC оказывают давление три фактора: напряженность на Ближнем Востоке, опасения ФРС по поводу инфляции и сохраняющаяся высокая процентная ставка в США (3,50%-3,75%). Несмотря на рекордный отток средств из спотовых Bitcoin-ETF на $8 млрд за последние восемь недель, появились предварительные признаки возможного дна. Вливания за последние три торговые сессии указывают на снижение институционального давления продаж. Также крупная продажа 3 588 BTC в начале июля не обрушила рынок. Технический анализ показывает, что зона сопротивления теперь находится у отметки $77 000, а значительное сопротивление — в диапазоне $84 000–$85 000. При этом в диапазоне $60 000–$63 000 формируется новая зона поддержки. Общий вывод: рынок остается под давлением, но не сломлен, и есть признаки того, что цикл снижения может приближаться к завершению.

ambcrypto3 ч. назад

Bitcoin приближается к минимуму цикла, несмотря на рекордные оттоки $8 млрд из спотовых ETF – Почему?

ambcrypto3 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Как купить S

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Sonic (S) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Sonic (S).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Sonic (S)После приобретения вами Sonic (S) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Sonic (S)С легкостью торгуйте Sonic (S) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

1.6k просмотров всегоОпубликовано 2025.01.15Обновлено 2026.06.02

Как купить S

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

Он решает проблемы масштабируемости, совместимости между блокчейнами и стимулов для разработчиков с помощью технологических инноваций.

2.3k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.09Обновлено 2025.04.09

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

HTX Learn — ваш проводник в мир перспективных проектов, и мы запускаем специальное мероприятие "Учитесь и Зарабатывайте", посвящённое этим проектам. Наше новое направление .

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.10Обновлено 2025.04.10

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на S (S) представлены ниже.

活动图片