这个 Meme 发射台花费近 80 万美元买了一顶 30 美元的帽子？

深潮2025-08-10 tarihinde yayınlandı2025-08-11 tarihinde güncellendi

买下那顶帽子，包会飞向月球吗？

撰文：Cookie

注意看，仅需 30 美元，您就可以获得这样一顶帽子：

但在昨天，Meme 发射台 Bags 的创始人及 CEO @finnbags 却花费 6.8 个比特币（约 80 万美元）的价格买下了与上图这顶一模一样的粉色毛帽。

80 万美元的溢价，是 Meme 的「原味」价值。@finnbags 拍下的这顶，是 Solana 上著名的 Meme 币 $WIF(dogwifhat) 在 2018 年的原型 Meme 中所出现的那顶。现在，这顶帽子将永远从上图这只可爱小狗的头上离开，到 Bags 的手中。

在这场竞拍中，另一个有力的竞争者是 @gr3gor14n。他的最高出价一度来到 6.6 比特币。他在 Twitter 上表示，他的计划是买下这顶帽子，然后把帽子戴在自己的狗的头上，并发射一个无捆绑的 $WIF2 币。

@finnbags 表示，他将 Bags 平台发射出的 Meme 币 $BTH 的全部收入用于购买了这顶帽子。目前，$BTH 的市值接近 500 万美元。

在上图的推文内容也可以看到，@finnbags 表示，他们可以在之后更新 $BTH 的 metadata。加之，目前 @finnbags 与 Bags 官推的头像都已经戴上了这顶帽子，部分玩家期望这个币会成为 Bags 平台在 Meme 发射台大战中打响的第一炮。毕竟，80 万美元的真金白银已经花出去了。

在今天上午，@finnbags 又发表推文，宣布将为 Bags 平台上第一枚突破 1000 万美元市值且保持 24 小时的 Meme 币提供 25 万美元的奖励，获胜代币的 dev 和持有者都可以分享到这笔奖励。

在 $BTH 之外，另一个有力的竞争者是 $NYAN。这是把经典的彩虹猫 Meme 搬到了 Bags 发射台上，并且使用 Bags 的手续费收入指派功能，将收入给到了彩虹猫 Meme 的原创者 @PRguitarman。这个举动成功吸引了彩虹猫 Meme 原创者的互动。

比起之前 boop 发射台需要 KOL 亲自发币来解锁平台代币空投，Bags 这个收入指派的功能给了创作者 /KOL 更大的自由度，既不需要亲自下场发币，也可以选择完全沉默不领取这部分手续费，目前看来是一个更为温和而有效的方式。

这场 80 万美元的市场营销最后会让 $BTH 走到多高？Bags 能够在 Meme 发射台大战中杀出重围吗？我们拭目以待。

İlgili Okumalar

Three Years Later: Looking Back at My Predictions About ChatGPT in 2023

Three Years Later: Revisiting My 2023 Predictions on ChatGPT In March 2023, shortly after ChatGPT's launch, I made 20 predictions about its future. Now, in mid-2026, I've used AI agents to fact-check each one against the latest data. Overall, most major directional forecasts were correct, with only one outright error (incorrectly stating GPT-4 had 100 trillion parameters). Key successes included predicting that RAG and retrieval architectures would become the standard for handling knowledge and hallucinations, that natural language interfaces (LUI) would create a massive new industry layer beyond the models themselves, and that China would develop viable large language models, significantly closing the performance gap with Western counterparts within about three years. Predictions about the absence of mass unemployment, the rise of a new "robot network" for agent communication, and ChatGPT not possessing consciousness also held true in their core arguments. However, the "devil was in the details." Errors frequently involved specific numbers, timelines, or overlooking distributional effects. I tended to overestimate the speed of adoption (e.g., for agent networks) while underestimating the ultimate scale of capabilities or costs (e.g., AI winning IMO gold without tools, or the extreme capital required for frontier models). Other misjudgments included: underestimating how AI would reinforce, not dissolve, information filter bubbles; incorrectly assuming AI-generated content would easily circumvent copyright (it has instead triggered record-breaking settlements); and misidentifying where value would be captured (it accrued overwhelmingly to the compute layer, like Nvidia, not just the application or model layers). Key lessons from reviewing these predictions are: 1) Directional and mechanistic insights are far more reliable than precise numbers or absolute statements. 2) There's a consistent bias to overestimate short-term speed but underestimate long-term magnitude. 3) Errors often lie in missing distributional impacts within a generally correct aggregate trend. 4) Predictions phrased with nuance and caveats aged the best. 5) Some fundamental debates (e.g., on machine consciousness or the ultimate value chain) remain unresolved even after three years. This exercise is less about scoring the past and more about establishing rules for clearer thinking about the next three years of AI.

marsbit12 dk önce

Three Years Later: Looking Back at My Predictions About ChatGPT in 2023

marsbit12 dk önce

Three Years Later: Looking Back on My 2023 Predictions for ChatGPT

Looking Back After Three Years: Revisiting My 2023 Predictions on ChatGPT In March 2023, shortly after ChatGPT's debut and before GPT-4's release, I made over twenty predictions about AI's future based on limited information and intuition. Now, in May 2026, I revisited those forecasts using an AI-driven analysis with 41 Opus 4.8 agents to cross-reference them with the latest data. The assessment used symbols: ✅ Correct, 🟢 Mostly Correct, 🟡 Partially Correct, ❌ Incorrect. Overall, the directional judgments held up well, with only one major factual error regarding GPT-4's rumored parameter size (incorrectly cited as 100T). However, nuances and degrees of accuracy revealed more. **What Was Largely Correct:** Predictions about mechanisms and directions proved accurate. The rise of RAG (Retrieval-Augmented Generation) as the standard architecture for combating AI hallucination was confirmed, as was the transformative potential of LUI (Language User Interface) in creating a new industry layer atop GUIs. The emergence of "robot networks" (agent-to-agent communication protocols) and China's rapid catch-up in developing capable large models (closing the performance gap with top models to ~2.7%) were also on point. The analysis affirmed that LLMs lack consciousness and that the Turing Test merely measures perceived intelligence. **What Was Off Target:** Errors often involved specific numbers, over-optimistic timelines, or misjudged distributions. The prediction that value would primarily accrue to the application layer was half-right but missed NVIDIA's dominance as the profitable infrastructure layer. Forecasts about AI circumventing copyright issues and fostering a "global common ground" by averaging human viewpoints were incorrect; instead, major copyright settlements occurred and AI personalization is increasing. Estimates for model training costs ("$5-10 billion cap") were significantly off, underestimating frontier costs and overestimating replication costs. The notion that LLMs could never do complex math without tools was disproven by later models winning IMO gold. **Key Patterns from the Review:** 1. **Direction over precision:** Judgments about mechanisms and trends were more reliable than specific numbers or definitive statements. 2. **Timing bias:** There was a tendency to overestimate short-term speed but underestimate long-term magnitude and transformation. 3. **The distribution blind spot:** Aggregate-level correctness often masked uneven impacts (e.g., on young professionals' employment). 4. **The value of qualifiers:** Predictions framed with caution (e.g., "reportedly," "for now," "prototype in 2-3 years") aged better. 5. **Some debates continue:** Issues like the nature of "emergent abilities" or machine consciousness remain unresolved. This three-year review highlights that while seeing the big picture is crucial, humility regarding specifics, timelines, and disparate impacts is essential for future forecasting.

链捕手2 saat önce

Three Years Later: Looking Back on My 2023 Predictions for ChatGPT

链捕手2 saat önce

AI Bubble Warning: AI Investments Are Negative Returns for Most Tech Giants

The article issues a stark warning about a potential AI investment bubble. It notes that while the AI boom shares similarities with the TMT bubble of the late 1990s, its scale is vastly larger, currently driving 93% of U.S. GDP growth. Major hyperscale cloud providers like Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, and Oracle are planning to invest trillions in AI data centers over the coming years. However, calculations based on analyst projections for 2025-2030 reveal a concerning math problem: expected capital expenditure growth far outpaces projected revenue growth. Even under an extremely optimistic scenario of zero costs, the implied return on investment for most of these tech giants (except Amazon) is deeply negative. This suggests that the current trajectory could lead to one of history's largest shareholder value destruction events. The piece outlines two potential escapes: AI generating vastly more revenue than currently anticipated—a near-impossible task—or a significant cutback in the planned investment splurge. The latter scenario could trigger a domino effect, severely impacting the entire tech supply chain (from Nvidia to TSMC), potentially pushing the U.S. economy into recession, and causing a major stock market downturn. The author suggests upcoming high-profile IPOs by companies like OpenAI and Anthropic might represent a transfer of risk from early investors to public market participants. While the peak of the hype cycle might sustain investment through 2026, the fundamental financial dilemma remains unresolved, setting the stage for a potential market correction in 2027 or 2028, similar to the years following Alan Greenspan's "irrational exuberance" warning.

marsbit3 saat önce

AI Bubble Warning: AI Investments Are Negative Returns for Most Tech Giants

marsbit3 saat önce

From Tokens to Machine Labor: AI is Shifting from Tool to "Worker"

The article "From Token to Machine Labor: AI is Evolving from Tool to 'Worker'" argues that the business model for AI is shifting beyond simply selling computational resources (tokens, GPU hours) or model access. Instead, a new "machine labor market" is emerging, where the core economic transaction is the purchase of economically useful work directly performed by software. The central thesis is that AI pricing will evolve through four stages: 1) raw tokens, 2) standardized LLM capabilities (e.g., text generation), 3) industry-specific labor markets (e.g., legal review, radiology), and finally 4) a programmable results market where tasks like resolving a support ticket are bid on and priced based on outcome. In this future, buyers will care less about *which* model or GPU completes a task and more about whether the work meets specified standards for accuracy, latency, and cost. This transition reframes the impact of AI on human labor. Rather than simple replacement, it suggests a re-coordination where machines handle standardized, verifiable work, freeing humans for roles involving oversight, context management, responsibility, and final judgment. In some cases, this "last 1%" of human input becomes more valuable as it enables the other 99% to be automated. Furthermore, as AI reduces the cost of work, demand may expand, creating larger markets (e.g., 24/7 customer service) rather than just cheaper versions of existing ones. The article concludes that while infrastructure (GPUs, models, tokens) remains crucial upstream, the market is converging on a simpler, tradeable unit: machine labor that can be defined, measured, priced, and procured based on contractible specifications.

marsbit3 saat önce

From Tokens to Machine Labor: AI is Shifting from Tool to "Worker"

marsbit3 saat önce

Xiaomi MiMo's 99% Price Cut is Not Marketing! Luo Fuli Posts on X to Refute Critics

The price of Xiaomi's MiMo-V2.5 series API has been permanently reduced by up to 99%, specifically for the "Input (Cache Hit)" cost, which covers users re-reading historical context in long conversations. MiMo's head, Luo Fuli, published a detailed technical blog to clarify that this drastic price cut stems from genuine engineering breakthroughs, not a marketing stunt or a simple price war. The core of the achievement lies in six key engineering optimizations. First, the model architecture adopts a Hybrid Sliding Window Attention (SWA), reducing the memory footprint (KVCache) to 1/7th of a traditional model. Second, a dual-pool memory management system actually utilizes these savings, allowing a single GPU to handle over 5 times more concurrent users. Third, an upgraded prefix caching mechanism achieves a cache hit rate of 93-95% for repeated reads, meaning most such requests bypass GPU computation entirely. Fourth, a self-developed distributed cache (GCache) utilizes idle SSD space on existing GPU servers, eliminating additional storage costs. Fifth, an intelligent scheduling system (LLM-Router) efficiently routes requests to maximize cache reuse and performance. Sixth, Multi-Token Prediction (MTP) accelerates the model's text generation ("output") side. Together, these systemic optimizations dramatically lower the real computational cost per request, enabling the 99% price reduction for cached inputs while reportedly maintaining positive gross margins. Luo Fuli's disclosure aims to shift the narrative from "price war" to a demonstration of substantive AI engineering progress.

marsbit5 saat önce

Xiaomi MiMo's 99% Price Cut is Not Marketing! Luo Fuli Posts on X to Refute Critics

marsbit5 saat önce

İşlemler

Spot

Futures

Popüler Makaleler

MEME 2.0 Nedir

Memecoin 2.0: Kripto Para Dünyasında $MEME 2.0'ın Yükselişi Giriş Kripto para dünyasının sürekli gelişen yapısında, yeni bir rakip olarak Memecoin 2.0 ortaya çıktı. $MEME 2.0 sembolüyle öne çıkan bu proje, meme coinlerinin kavramını heyecan verici bir yeni seviyeye taşıyor. Orijinal Memecoin'in bir yan ürünü olarak, bu proje, odağını geleneksel finansal teşviklerden, katılımcı ve eğlenceli bir deneyime kaydırarak kripto topluluğunun dikkatini çekmeyi başardı. Ethereum blockchain'inde faaliyet gösteren Memecoin 2.0, kripto alanında topluluk katılımını cesurca yeniden tanımlıyor. Memecoin 2.0, $MEME 2.0 Nedir? Memecoin 2.0, temelinde topluluk ruhunu ve meme kültürüyle ilişkilendirilen eğlenceyi öncelikli olarak benimseyen bir kripto para projesidir. Pratik kullanım alanlarına ve somut faydalara odaklanan geleneksel kripto paralardan farklı olarak, Memecoin 2.0 dijital para biriminin daha hafif yönünü benimseyerek kendini gösteriyor. Proje, herhangi bir fayda, yapılandırılmış bir yol haritası veya finansal getiri vaadi olmadan varlığını sürdürüyor ve bunun yerine memelere ve ortak keyfe odaklanmış canlı bir topluluk oluşturmayı hedefliyor. Bu sayede, çevrimiçi alanda meme kültürünün artan trendine hitap ederek dijital varlıklar dünyasında benzersiz bir oyuncu haline geliyor. Memecoin 2.0'ın Yaratıcısı, $MEME 2.0 Memecoin 2.0'ın kökenleri üzerine yapılan kapsamlı araştırmalara rağmen, yaratıcısının kimliği belirsizliğini koruyor. Bu anonimlik, birçok projenin sahne arkasında kalmayı tercih eden bireyler veya gruplar tarafından yönetildiği kripto topluluğunda alışılmadık bir durum değil. Yaratıcının kamuya açık bilgilere sahip olmaması, topluluk katılımına odaklanarak bireysel ünlülük yerine topluluğun önemini vurgulayan stratejik bir hamle olarak görülebilir. Memecoin 2.0 Yatırımcıları, $MEME 2.0 Memecoin 2.0 için yatırımcılar veya mali destek ile ilgili bilgiler sınırlıdır. Bu bilgi eksikliği projenin ya kendi kendini finanse ettiğini ya da geleneksel yatırım yapılarına kıyasla topluluğa odaklanmasının farklı bir destekçi türünü çektiğini öne sürebilir. Meme coinlerinin dünyası tipik olarak daha fazla taban katılımı içerdiği için bu yaklaşım, topluluk odaklı projelerin etikleriyle uyumlu bir yapı sergiliyor. Memecoin 2.0, $MEME 2.0 Nasıl Çalışır? Memecoin 2.0 tamamen Ethereum blockchain'inde faaliyet gösteriyor ve bu sayede güvenlik özelliklerinden ve ölçeklenebilirliğinden yararlanıyor. Ethereum'un güçlü yönlerinden faydalanarak, Memecoin 2.0 kullanıcı etkileşimleri için güvenli bir ortam sunarken, işlemlerin hem verimli hem de maliyet etkili olmasını sağlıyor. Memecoin 2.0'ın benzersiz özelliklerinden biri topluluk odaklı yapısıdır. $MEME 2.0 tokeninin değeri ve popülaritesi, kullanıcıların aktif katılımlarından geliyor, içsel faydadan ziyade. Bu tasarım, projenin kripto para biriminin eğlence yönüne odaklanmasını pekiştirerek, gülmenin ve topluluk etkileşiminin başarısını sağlayan gerçek para birimleri olduğunu ima eder. Ayrıca, proje, meme coinlerinin daha geniş ekosisteminin bir parçası olarak yer alıyor; burada her meme coininin değeri, kültür, trendler ve topluluk katılımına göre dalgalanıyor, geleneksel ekonomik prensiplerden ziyade. Memecoin 2.0'ın Zaman Çizelgesi, $MEME 2.0 Memecoin 2.0'ın evrimini ve kilometre taşlarını daha iyi anlamak için, tarihindeki önemli olayları vurgulayan bir zaman çizelgesi: 2024: Memecoin 2.0'ın ortaya çıkışı, orijinal Memecoin'in bir yan ürünü olarak kabul edilir ve Ethereum blockchain'inde faaliyet gösterirken meme coinlerinin gelişen bağlamında kendini konumlandırır. 13 Temmuz 2024: Memecoin 2.0, Ethereum ağında topluluk odaklı bir meme coin olarak resmi bir konum alır ve kullanıcıların katılımını ve büyümeye katkı sağlamasını teşvik eden eğlence odaklı yaklaşımını vurgular. Memecoin 2.0'a Dair Anahtar Noktalar, $MEME 2.0 Memecoin 2.0'ı tanımlayan birkaç kritik özellik: Topluluk Merkezli Yaklaşım: Memecoin 2.0'ın temel misyonu, memetik kültürden elde edilen ortak keyfi kullanarak eğlenceli ve katılımcı bir topluluk deneyimi yaratmaktır. Ethereum Üzerinde İnşa Edilmiş: Ethereum blockchain'inde faaliyet göstermek, projeye güvenlik ve ölçeklenebilirlik sağlayan temel bir altyapı sunar. Fayda veya Yol Haritası Yokluğu: Geleneksel kripto paralardan çarpıcı bir şekilde farklı olarak, Memecoin 2.0 herhangi bir faydalı özellik veya finansal getiri vaadinde bulunmamakta, topluluk katılımı ve sosyal etkileşime olan bağlılığını pekiştirmektedir. Memetik Kültüre Odağı: Mem fenomeninin mizahi ve kültürel yönlerini benimseyerek, Memecoin 2.0 kullanıcıların kripto ile çevrimdışı ve çevrimiçi etkileşimde bulunması için bir platform sağlar. Ek Bağlam: Meme Coinlerinin Önemi Meme coinler, kabaca mizah ve ticarete yönelik hafif bir yaklaşım tarafından yönlendirilen belirgin bir kripto para sınıfı olarak ortaya çıkmıştır. Bu paralar genellikle önemli bir fayda veya gelişim yol haritasından yoksundur ve kullanıcıları eğlence, topluluk etkileşimi ve kültürel relevans vaadiyle çeker. Daha geniş kripto ekosisteminde, meme coinler topluluk katılımının önemini yeniden canlandırırken, yalnızca kar odaklı yaklaşımlara karşı bir duruş sergiliyor. Memecoin 2.0 gibi projeler, eğlencenin finansal hedeflerle uyum sağlamasını sağlayarak, blockchain'i yaratıcılık ve sosyal etkileşim için bir oyun alanı haline getiriyor. Sonuç Memecoin 2.0, veya $MEME 2.0, topluluk katılımını katı finansal yapıların üzerinde önceliklendirerek yeni bir kripto para dalgasını temsil ediyor. Mizah ve sosyal etkileşime odaklanarak, meme kültürü etrafındaki ilgiden faydalanıyor. Ethereum blockchain'inde faaliyet göstererek, Memecoin 2.0, teknolojinin yeteneklerinden yararlanırken dijital para biriminin eğlence değerine olan bağlılığında kararlılığını koruyor. Kripto para alanı gelişmeye devam ederken, Memecoin 2.0, dijital varlıkların geleceğinin ortak deneyimlere, gülmelere ve sağlam topluluk bağlantılarına bağlı olabileceğinin bir kanıtı olarak hizmet ediyor. Kripto dünyası belirsiz olsa da, belki de neşe, geleneksel finansal kazanç kadar değerli olabilir.

137 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2024.04.04Güncellenme 2024.12.03

MEME Nasıl Satın Alınır

HTX.com’a hoş geldiniz! Memeland (MEME) satın alma işlemlerini basit ve kullanışlı bir hâle getirdik. Adım adım açıkladığımız rehberimizi takip ederek kripto yolculuğunuza başlayın. 1. Adım: HTX Hesabınızı OluşturunHTX'te ücretsiz bir hesap açmak için e-posta adresinizi veya telefon numaranızı kullanın. Sorunsuzca kaydolun ve tüm özelliklerin kilidini açın. Hesabımı Aç2. Adım: Kripto Satın Al Bölümüne Gidin ve Ödeme Yönteminizi SeçinKredi/Banka Kartı: Visa veya Mastercard'ınızı kullanarak anında Memeland (MEME) satın alın.Bakiye: Sorunsuz bir şekilde işlem yapmak için HTX hesap bakiyenizdeki fonları kullanın.Üçüncü Taraflar: Kullanımı kolaylaştırmak için Google Pay ve Apple Pay gibi popüler ödeme yöntemlerini ekledik.P2P: HTX'teki diğer kullanıcılarla doğrudan işlem yapın.Borsa Dışı (OTC): Yatırımcılar için kişiye özel hizmetler ve rekabetçi döviz kurları sunuyoruz.3. Adım: Memeland (MEME) Varlıklarınızı SaklayınMemeland (MEME) satın aldıktan sonra HTX hesabınızda saklayın. Alternatif olarak, blok zinciri transferi yoluyla başka bir yere gönderebilir veya diğer kripto para birimlerini takas etmek için kullanabilirsiniz.4. Adım: Memeland (MEME) Varlıklarınızla İşlem YapınHTX'in spot piyasasında Memeland (MEME) ile kolayca işlemler yapın.Hesabınıza erişin, işlem çiftinizi seçin, işlemlerinizi gerçekleştirin ve gerçek zamanlı olarak izleyin. Hem yeni başlayanlar hem de deneyimli yatırımcılar için kullanıcı dostu bir deneyim sunuyoruz.

642 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2024.12.12Güncellenme 2025.03.21

Tartışmalar

HTX Topluluğuna hoş geldiniz. Burada, en son platform gelişmeleri hakkında bilgi sahibi olabilir ve profesyonel piyasa görüşlerine erişebilirsiniz. Kullanıcıların MEME (MEME) fiyatı hakkındaki görüşleri aşağıda sunulmaktadır.