Setelah Ini, ChatGPT Mungkin Akan Hilang

marsbitОпубліковано о 2026-06-03Востаннє оновлено о 2026-06-03

Анотація

OpenAI secara resmi mengumumkan akan menggabungkan Codex ke dalam ChatGPT dalam beberapa minggu ke depan, menandai langkah pertama menuju aplikasi super yang menggabungkan percakapan dan eksekusi. Meski masih memakai nama ChatGPT, esensinya berubah dari alat chat menjadi platform agen yang bertindak. Penggabungan ini didorong oleh kesuksesan Codex yang mencapai 500 juta pengguna aktif mingguan, dengan 20% di antaranya bukan programmer. Codex juga menyumbang 40% pendapatan OpenAI. OpenAI memperkenalkan tiga pembaruan utama: plugin Agen untuk enam peran profesional, fitur Annotations untuk modifikasi langsung, dan Sites untuk mengubah hasil kerja menjadi aplikasi web. Langkah ini merupakan respons terhadap pesaing utama, Anthropic Claude Code, yang memimpin dalam kualitas kode, tetapi Codex unggul dalam aksesibilitas dan efisiensi biaya dengan model GPT-5.5 yang menghemat token. OpenAI berfokus pada peralihan dari era "chat" ke era "agen", di mana ChatGPT berfungsi sebagai basis pengguna, sementara Codex menjadi mesin pertumbuhan. Di masa depan, integrasi dengan browser Atlas diharapkan dapat menciptakan aplikasi super tunggal untuk semua tugas. Di China, perusahaan-perusahaan besar juga berlomba mengembangkan platform agen serupa untuk merebut pintu masuk utama di era AI ini. Intinya, ChatGPT akan tetap menjadi merek, tetapi fungsinya berkembang menjadi platform agen yang lebih otomatis dan eksekutif.

Aplikasi super OpenAI akhirnya “berwujud”.

Namanya masih ChatGPT, tetapi di dalamnya akan segera memiliki anggota baru: Codex.

Dan pada dasarnya ChatGPT hanyalah cangkangnya saja.

Dalam acara peluncuran Intelligence at Work yang baru saja digelar OpenAI, resmi diumumkan bahwa Codex akan digabungkan ke dalam ChatGPT dalam beberapa minggu ke depan.

Awalnya melihat berita ini agak bingung? Bukankah di ChatGPT sudah ada opsi Codex?

Hari ini baru saya coba klik, ternyata itu “palsu”, hanya mengarahkan untuk mengunduh aplikasi Codex, tidak bisa langsung digunakan di dalam ChatGPT.

Jadi, setelah digabungkan nanti, obrolan dan pekerjaan dapat dilakukan dalam satu aplikasi, tidak perlu berganti aplikasi lagi.

Tetapi, apakah Anda pikir ini sudah selesai?

Setidaknya dari perspektif OpenAI, Codex mungkin baru permulaan.

Dan semua visi tentang aplikasi super, melalui acara peluncuran ini, akhirnya kami pahami sekaligus.

Ternyata Codex Hanya Langkah Pertama

Acara peluncuran berlangsung selama 1 jam, padat informasi, tetapi intinya hanya tiga hal.

1. ChatGPT akan menggabungkan Codex, karena zaman telah berubah.

2. Codex akan terus ditingkatkan, jadi dikeluarkanlah tiga pembaruan besar.

3. Codex sedang mengejar Claude Code, dan “efisiensi” GPT-5.5 adalah faktor kunci.

Di sini saya akan jelaskan dengan cepat:

Pertama adalah peristiwa penggabungan yang cukup mengejutkan banyak orang, mengapa ChatGPT memilih menggabungkan Codex sekarang?

Satu alasannya, Codex awalnya diluncurkan untuk mengejar Claude Code, dan sekarang sudah bisa menunjukkan hasil.

Pengguna aktif mingguan Codex melampaui 5 juta, meningkat 6 kali lipat sejak versi desktop diluncurkan bulan Februari.

Yang lebih penting, 20% di antaranya bukan programmer, melainkan pekerja pengetahuan seperti analis, desainer, pekerja perbankan investasi, dan pertumbuhan kelompok ini 3 kali lebih cepat daripada pengembang.

Ini menunjukkan Codex sedang membentuk momentum penetrasi yang kuat.

Dan dalam hal pendapatan yang sangat diperhatikan OpenAI (saat itu iri dengan kemampuan Claude Code menghasilkan uang), mereka mengungkapkan bahwa pendapatan dari perusahaan saat ini sudah mencapai 40% dari total pendapatan OpenAI, dan pada akhir tahun ini proporsinya akan mencapai 50%.

Singkatnya, sekarang pengguna Codex tumbuh cepat, menjangkau banyak kalangan, dan benar-benar menghasilkan uang bagi OpenAI.

Sepertinya semuanya memberi tahu OpenAI, saatnya mempertimbangkan langkah selanjutnya.

Dan arah langkah selanjutnya, setidaknya saat ini sangat jelas — dari Chat ke Agent, dari obrolan ke eksekusi.

Kepala Produk OpenAI Alexander Embiricos dalam acara peluncuran mengatakan ini:

Anda mungkin tidak bekerja 7×24 jam, tetapi Agent Anda di cloud akan.

Satu baris kata singkat ini menggambarkan daya tarik ultimat sebuah aplikasi super. Di masa depan, pengguna benar-benar tidak perlu berganti aplikasi, Anda hanya perlu memberi satu perintah, ChatGPT akan membantu Anda memahami, lalu Codex akan memanggil berbagai Agent untuk membantu Anda mengeksekusi.

Jadi integrasi ini sebenarnya adalah langkah pertama OpenAI menuju aplikasi super.

Anda bertanya apa langkah selanjutnya? Jawabannya mungkin sudah bisa ditebak — Browser.

Browser adalah bagian terakhir dari integrasi ini, melengkapi pintu masuk AI ke dunia web, memungkinkan pengguna hanya perlu berbicara di ChatGPT, kemudian melalui Codex di browser dapat secara otomatis menyelesaikan pencarian, mengoperasikan backend, menangani pekerjaan, dan semua tugas yang sebelumnya memerlukan klik manual.

Dengan demikian, ChatGPT+Codex+Browser Atlas, OpenAI akhirnya berharap dapat mencapai eksekusi dari obrolan ke semua skenario melalui satu aplikasi.

Tetapi kembali ke hari ini, kita hanya bicara tentang Codex.

Agar Codex memiliki lebih banyak “tentara” untuk bekerja, OpenAI sekaligus meluncurkan tiga pembaruan:

Enam Plugin Agent untuk Posisi Pekerjaan, mencakup analisis data, penjualan, pembuatan kreatif, desain produk, investasi ekuitas, dan perbankan investasi, langsung mengintegrasikan 62 aplikasi perusahaan seperti Snowflake, Figma, Salesforce, dengan 110 keterampilan otomatisasi bawaan.

Fungsi Annotations, langsung menandai dan mengubah pada dokumen asli, tidak perlu menghasilkan ulang seluruh dokumen. Kemampuan ini sudah digunakan pengembang untuk mengubah kode, file Markdown, dan situs web yang dihasilkan Codex.

Sekarang, diperluas ke dokumen, spreadsheet, PPT, dan skenario pembuatan konten lainnya.

Fungsi Sites, memungkinkan Codex mengubah hasil kerja Anda menjadi aplikasi web yang dapat diinteraksikan dengan satu klik, menghasilkan URL yang dapat langsung dibagikan ke tim.

Fungsi ini terasa cukup praktis, sebelumnya saat mengembangkan proyek, orang yang tidak paham teknologi hanya bisa mendeskripsikan kebutuhan secara samar, sekarang semua orang dapat menghasilkan demo visual yang jelas dan mudah dipahami, biaya komunikasi tim jelas akan berkurang drastis.

Saat ini fungsi ini terbuka untuk preview bagi pelanggan Business dan Enterprise.

Lihatlah, OpenAI bertaruh bahwa di masa depan akan semakin banyak orang biasa beralih dari dialog ke eksekusi.

Mungkin ada yang bertanya, mengapa bukan Codex yang menelan ChatGPT?

Hanya bisa dikatakan, secara permukaan ini adalah cerita ChatGPT menelan Codex, tetapi beberapa detail digabungkan, arahnya mungkin justru sebaliknya.

Dalam penyesuaian struktur organisasi bulan Mei, Thibault Sottiaux yang membesarkan Codex dipromosikan menjadi Kepala Produk Inti dan Platform, bertanggung jawab atas tiga jalur: konsumen, perusahaan, dan pengembang. Sedangkan Nick Turley yang membawa ChatGPT ke 900 juta pengguna aktif mingguan, dipindahkan ke jalur produk perusahaan.

Jadi sekarang orang Codex yang mengelola ChatGPT, bukan sebaliknya.

Selain itu, redaksi memo internal Brockman juga layak dipertimbangkan —

Dia menulis bukan “meningkatkan ChatGPT”, melainkan “berinvestasi dalam platform agentic yang terpadu”.

Jadi penggabungan ini, lebih dari sekadar integrasi produk, adalah perubahan arah: dari dialog ke eksekusi, dari obrolan ke Agent.

ChatGPT menyediakan dasar lalu lintas 1 miliar pengguna, Codex menyediakan mesin pertumbuhan dan narasi masa depan.

Cangkangnya milik ChatGPT, tetapi jiwanya milik Codex.

Namun, kehidupan Codex pada dasarnya dipicu oleh pesaing Anthropic.

Bahkan GPT-5.5 yang disebutkan dalam acara peluncuran, hampir bisa dianggap sebagai produk dari tekanan ini.

Codex Dipicu oleh Anthropic

Melihat kembali, jika bukan karena Anthropic, Codex mungkin hingga hari ini hanya menjadi fungsi tambahan kecil di ChatGPT.

Mari kita tarik garis waktu ke saat pratinjau Claude Code diluncurkan tahun lalu.

Claude Code begitu diluncurkan langsung sukses besar, pendapatan tahunannya mencapai $25 miliar pada Februari tahun ini, dari peluncuran hingga $10 miliar hanya butuh 6 bulan, menjadi salah satu produk dalam sejarah perangkat lunak komersial yang paling cepat berkembang.

Sekitar 4% dari commit publik global GitHub berasal darinya, pengguna rata-rata menghabiskan 20 jam per minggu.

Ledakan Claude Code inilah yang membuat OpenAI internal menyadari: mereka sudah tertinggal di bidang coding ini.

Tertinggal bagaimana? Mengejar.

Sebelumnya narasi default industri AI selalu Anthropic mengekor OpenAI — GPT keluar duluan, Claude menyusul, ChatGPT populer duluan, Claude mengejar.

Tapi di jalur Code, skenario ini benar-benar berubah.

Claude Code diluncurkan Februari tahun lalu, dua bulan kemudian OpenAI baru meluncurkan Codex sebagai tandingan; Anthropic membuat versi desktop duluan, OpenAI mengejar; Anthropic meluncurkan Cowork untuk pekerja pengetahuan, OpenAI kemudian mengejar dengan Plugins.

Kali ini OpenAI yang mengekor Anthropic.

Tapi kecepatan pengejarannya memang cepat. Tarik garis waktu, 14 bulan, dari nol hingga 5 juta pengguna aktif mingguan.

April tahun lalu Codex Cloud pratinjau diluncurkan;

Februari tahun ini meluncurkan App desktop dan model khusus GPT-5.3-Codex;

Maret mengumumkan penggabungan App super dan mengakuisisi penyedia alat Python Astral;

April meluncurkan ChatGPT Pro $100/bulan untuk merebut pengembang;

Mei meluncurkan versi mobile;

Juni secara resmi disematkan ke ChatGPT.

Bisa dikatakan, hampir setiap langkah di sini ada bayangan Claude Code.

Tapi sejujurnya, Codex bangkit bukan dengan mengandalkan kualitas kode secara langsung.

Lagi pula data uji buta ada di sana, Claude Code masih menang 67%, sebagian besar programmer juga mengakui hasilnya lebih solid.

Tapi sayangnya kuota Claude Code terlalu ketat, harganya juga lebih mahal daripada Codex.

Diskusi di Reddit dengan partisipasi lebih dari 500 pengembang menyimpulkan satu konsensus:

Claude Code lebih pintar, tetapi kuota terlalu ketat tidak bisa digunakan sehari-hari; Codex sedikit lebih buruk tetapi benar-benar bisa berjalan.

Satu model lebih pintar, tetapi seringkali tugas terhenti di tengah jalan dan harganya lebih mahal, dengan model yang sedikit kurang pintar tetapi harganya lebih terjangkau.

Anda, pilih yang mana? (doge)

Menariknya, dalam acara peluncuran, Kepala Produk OpenAI Alexander juga mengatakan kalimat emas ini:

Hal yang paling dibenci GPT-5.5 adalah membuang-buang token.

Menggunakan Codex dengan GPT-5.5, mendapatkan produk dengan kualitas yang sama, token hanya menggunakan 1/3.

Singkatnya, dalam perjalanan mengejar Claude Code, Codex sedang menjadikan “sedikit token, banyak kecerdasan” sebagai prinsip baru.

Tidak dapat disangkal, bidang AI programming sekarang memang menjadi persaingan dua raksasa.

Satu mewakili kemampuan kode terkuat, satu mewakili kemampuan produk terkuat.

Tapi jika ditarik waktu lebih panjang akan ditemukan, yang diperebutkan Claude Code dan Codex sebenarnya sudah bukan lagi pasar alat pemrograman.

Ketika semakin banyak orang biasa mulai menjadikan Agent sebagai rekan kerja sehari-hari, pintu masuk, sebenarnya adalah hal yang paling penting.

Dan ini justru memberi peluang baru bagi pemain Tiongkok — karena di era Agent, penentu kemenangan belum tentu hanya kemampuan model, tetapi juga skenario, ekosistem, kemampuan koneksi aplikasi, serta pemahaman terhadap alur kerja perusahaan lokal.

Faktanya, perusahaan besar Tiongkok sudah mulai turun tangan.

Di antara mereka, ada yang memilih masuk melalui pintu pengembang, ada yang masuk melalui pintu kerja internal perusahaan, ada yang masuk melalui platform Agent cerdas alur lengkap.

Tapi apa pun jalurnya, tujuannya pada dasarnya sama — merebut pintu masuk inti di era Agent.

Semua sangat jelas, bagaimana memanfaatkan jendela waktu skenario lokal, membangun hambatan kompetisi nyata di tingkat infrastruktur Agent, ini adalah prioritas mendesak yang sebenarnya.

Jadi, selanjutnya lihat siapa yang pertama kali lolos, menciptakan Claude Code dan Codex versi Tiongkok?

Dan yang lebih krusial, siapa yang akan menjadi pintu masuk super baru di Tiongkok di era Agent?

One More Thing

Kembali ke peristiwa penggabungan ini.

Melihat perkembangan Codex saat ini dan lingkungan industri yang besar, saya sangat ingin berani mengatakan:

Daripada aplikasi setelah penggabungan tetap disebut ChatGPT, lebih baik langsung disebut Codex.

Coba pikirkan, ChatGPT, terdengar seperti produk lama dari era “Chat”, tetapi arah yang dipertaruhkan OpenAI sekarang justru bukan lagi Chat.

Yang mengelola produk adalah orang Codex, memo internal menulis platform agentic, yang tumbuh paling cepat adalah skenario eksekusi, tidak ada satu pun fungsi baru yang berhubungan dengan obrolan.

ChatGPT bisa digunakan? Bisa. Tetapi akurat? Tidak akurat.

Tentu, OpenAI kemungkinan besar tidak akan mengganti nama. Lagipula tiga huruf ChatGPT sudah menjadi sinonim AI, aset merek yang nilainya tidak bisa diukur dengan mudah.

Tapi nama tidak diganti, tidak berarti esensinya tidak berubah.

Mungkin tidak lama lagi, ketika Anda membuka ChatGPT, yang menyambut Anda bukan lagi kotak dialog yang menunggu pertanyaan, melainkan Agent yang sudah menyelesaikan pekerjaan untuk Anda.

Saat itu, Chat atau tidak, sudah tidak penting lagi.

Dengan kata lain, ChatGPT mungkin nantinya hanya menjadi simbol semata...

Referensi:

[1]https://www.techmeme.com/260602/p14#a260602p14

[2]https://openai.com/index/codex-for-every-role-tool-workflow/

[3]https://www.theinformation.com/articles/inside-openais-decision-combine-codex-chatgpt

Artikel ini berasal dari akun WeChat publik “量子位”, penulis: Fokus Teknologi Terdepan

Трендові криптовалюти

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

BrevisBREV

PancakeSwapCAKE

JUSTJST

Пов'язані питання

QMengapa OpenAI memutuskan untuk menggabungkan Codex ke dalam ChatGPT dalam waktu dekat?

AOpenAI menggabungkan Codex ke ChatGPT untuk menciptakan aplikasi 'super' yang memungkinkan pengguna melakukan percakapan dan tugas eksekusi dalam satu aplikasi tanpa perlu beralih. Codex telah menunjukkan pertumbuhan pengguna yang pesat, menjangkau banyak pekerja non-pemrogram, dan berkontribusi signifikan terhadap pendapatan perusahaan.

QApa tiga pembaruan utama yang diumumkan OpenAI untuk Codex?

ATiga pembaruan utama adalah: 1) Plugin Agen untuk enam peran pekerjaan (analis data, penjualan, dll.) yang terintegrasi dengan 62 aplikasi perusahaan, 2) Fitur Annotations untuk mengedit dokumen secara langsung, dan 3) Fitur Sites untuk mengubah hasil kerja menjadi aplikasi web yang dapat dibagikan.

QMenurut artikel, bagaimana peran Claude Code (Anthropic) dalam pengembangan Codex oleh OpenAI?

AClaude Code dari Anthropic menjadi pendorong utama (katalis) bagi OpenAI untuk mengembangkan Codex. Kesuksesan Claude Code di bidang pemrograman AI membuat OpenAI menyadari ketertinggalan mereka, sehingga mereka secara agresif mengembangkan dan merilis Codex serta fitur-fitur lainnya untuk mengejar ketertinggalan.

QApa perbedaan utama antara Claude Code dan Codex menurut diskusi para pengembang di Reddit?

AMenurut diskusi di Reddit, Claude Code dianggap lebih pintar dan menghasilkan kode yang lebih solid, namun memiliki batasan (limit) yang ketat dan harga yang lebih mahal. Sementara Codex mungkin sedikit kurang pintar, tetapi lebih terjangkau, memiliki limit yang lebih longgar, dan lebih dapat diandalkan untuk penggunaan sehari-hari.

QMengapa penulis menyarankan bahwa nama 'ChatGPT' mungkin tidak lagi akurat menggambarkan aplikasi gabungan di masa depan?

APenulis berargumen bahwa fokus OpenAI telah bergeser dari sekadar 'chat' (percakapan) ke platform 'agentic' yang menekankan eksekusi tugas. Dengan manajer produk dari tim Codex, fitur-fitur baru yang berfokus pada eksekusi, dan visi platform terpadu, esensi aplikasi tersebut akan lebih tentang agen yang bekerja daripada sekadar mengobrol, sehingga nama 'ChatGPT' menjadi kurang mencerminkan fungsinya.

Пов'язані матеріали

Upbit Rebalances 864B SHIB In Internal Wallet Move

South Korean cryptocurrency exchange Upbit moved a total of 864 billion SHIB (worth approximately $4 million) between its internal wallet addresses. The activity, involving transfers of 384 billion SHIB outbound and 480 billion SHIB inbound, occurred following a 36% SHIB price rally. On-chain data indicates this was a routine internal wallet rebalancing operation by the exchange, not a sell-off or liquidation event. The article cautions that while large on-chain transfers are highly visible, they require proper context and wallet labeling to interpret correctly. In this case, the movement between known Upbit addresses does not inherently signal a change in market supply or selling pressure for SHIB.

bitcoinist7 хв тому

Upbit Rebalances 864B SHIB In Internal Wallet Move

bitcoinist7 хв тому

Can Generative Models Finally Be Trained End-to-End? The Core Is a For Loop

This article introduces a novel training paradigm for generative models called Explorative Modeling (XM), which enables true end-to-end training. Traditionally, powerful generative models like autoregressive and diffusion models are not trained end-to-end. They are trained to predict a single small step but require iterative multi-step sampling for inference. This "exposure bias" leads to error accumulation and limits performance. The core challenge XM addresses is "mode blurring." In generative tasks, a single input (e.g., "generate a dog") corresponds to many valid outputs (multiple modes). Standard training objectives like reconstruction loss force the model to average these modes, producing unrealistic, blurry outputs. To avoid this, existing models break generation into many small, almost deterministic steps, sacrificing end-to-end training. XM tackles this by restructuring the training loop itself. Its key insight is to amplify "generative expressivity." For each training input, instead of generating one sample, the model generates K candidate outputs. Only the candidate closest to the real data is used for computing the loss and updating the model via backpropagation. This simple "best-of-K" mechanism is implemented as a short for-loop. By exploring multiple possibilities, the model learns to distribute its guesses across different modes rather than collapsing to their uninformative average. The paper demonstrates that "exploration" acts as a new, powerful scaling axis. Gains from XM increase with model size, data scale, and compute. Experiments show improvements in FID scores for image generation and significant efficiency gains, sometimes outperforming larger models without exploration. When pushed to the limit, XM enables fully single-step, end-to-end generative models. In robotics tasks, an "Explorative Policy" matched the performance of a 100-step Diffusion Policy with a single forward pass, drastically improving inference speed. While the best-of-K concept is not entirely new, the authors' contribution lies in formally understanding it as a direct method to boost generative expressivity without fragmenting the generation process. This work suggests that as models scale, enhancing exploration during training may become crucial for overcoming fundamental performance bottlenecks.

marsbit7 хв тому

Can Generative Models Finally Be Trained End-to-End? The Core Is a For Loop

marsbit7 хв тому

A Maximum of 20 Submissions Per Person? DeepMind Researcher Satirically 'Petitions' Against ICLR's New Rule

The International Conference on Learning Representations (ICLR) 2027 has introduced a new submission rule limiting authors to a maximum of 20 papers per conference. This policy, announced due to a 68% surge in submissions for ICLR 2026 that strained the review system, aims to ensure fair and informative peer review. Google DeepMind researcher Dan Roy responded with a sarcastic petition on X, calling the 20-paper cap "absurd" and claiming it would slow AI progress. His post mockingly argued that AI agents can now produce incremental research and that large language models (LLMs) already handle all reviewing, so output should be maximized. This satire critiques the broader trend of AI's role in academia, referencing a 2025 study that found about 21% of ICLR 2026 reviews were likely fully AI-generated. Roy's underlying point questions whether simply capping submissions addresses the systemic issue of AI potentially flooding conferences with agent-written papers and AI-assisted reviews. The debate highlights tensions between managing submission volume and maintaining research quality as AI tools become pervasive.

marsbit12 хв тому

A Maximum of 20 Submissions Per Person? DeepMind Researcher Satirically 'Petitions' Against ICLR's New Rule

marsbit12 хв тому

Coldcard Vulnerability Leads to $89 Million Theft, Sparking Largest On-Chain Migration Since FTX Collapse

A security vulnerability in Coldcard hardware wallets led to the theft of 1,367.05 BTC (approx. $89 million) from 4,585 addresses, according to Galaxy Research. The flaw, caused by insufficient randomness in seed phrase generation for specific firmware versions, triggered a massive migration of funds as users moved assets to new, secure wallets. This event caused the largest on-chain movement of small Bitcoin transactions since the FTX collapse, distorting key market indicators like active addresses and exchange deposits, and significantly dampening market sentiment. The incident also highlighted challenges in cybersecurity investigations, as researchers reported that safety guardrails on mainstream U.S. AI models hindered the analysis of attack patterns, forcing them to use an open-source Chinese AI model for forensic work. This underscores a dilemma in balancing AI security restrictions with the need for rapid response in tracing stolen crypto assets.

marsbit57 хв тому

Coldcard Vulnerability Leads to $89 Million Theft, Sparking Largest On-Chain Migration Since FTX Collapse

marsbit57 хв тому

Annual Salary of Millions Competing for Electricians, Meta Rushes to Open Its Own Technical School

The AI boom is facing an unexpected bottleneck: a severe shortage of skilled construction workers and electricians. As tech giants like Meta, OpenAI, and Alphabet race to build massive data centers—such as OpenAI's $16 billion "Stargate" project—they are hitting a critical labor wall. The U.S. needs an estimated 130,000 more electricians, 240,000 construction workers, and 150,000 supervisors by 2030 for AI infrastructure alone, but tens of thousands of electrician jobs go unfilled each year. While AI companies offer high premiums, with electricians earning up to $280,000 annually, worker scarcity still causes massive losses—delays on a single project can cost $14.2 million per month. The complexity of building AI data centers, which require immense power (equivalent to powering hundreds of thousands of homes), sophisticated electrical systems, and advanced liquid cooling solutions, demands highly skilled technicians who are in short supply. To combat this, companies are investing heavily in training. Meta has committed $115 million to a free training school offering tuition, housing, and stipends, targeting 5,000 new workers. OpenAI is partnering with unions to secure skilled labor. These efforts are paying off, with a significant rise in Gen Z interest in trade schools over college. However, the power demands are staggering. AI data centers are driving a rapid surge in electricity consumption, projected to account for up to 12% of U.S. power use by 2028 and raising costs for consumers. Furthermore, the construction boom is project-based, leading to a potential future glut of trained workers once building peaks, which could depress wages industry-wide. The race for AI supremacy now depends as much on skilled hands as on advanced chips.

marsbit1 год тому

Annual Salary of Millions Competing for Electricians, Meta Rushes to Open Its Own Technical School

marsbit1 год тому

Торгівля

Спот

Популярні статті

Що таке $S$

Розуміння SPERO: Комплексний огляд Вступ до SPERO Оскільки ландшафт інновацій продовжує еволюціонувати, виникнення технологій web3 та криптовалютних проектів відіграє ключову роль у формуванні цифрового майбутнього. Один з проектів, який привернув увагу в цій динамічній сфері, — це SPERO, позначений як SPERO,$$s$. Ця стаття має на меті зібрати та представити детальну інформацію про SPERO, щоб допомогти ентузіастам та інвесторам зрозуміти його основи, цілі та інновації в рамках web3 та крипто-сектору. Що таке SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ — це унікальний проект у криптопросторі, який прагне використати принципи децентралізації та технології блокчейн для створення екосистеми, що сприяє залученню, корисності та фінансовій інклюзії. Проект розроблений для полегшення взаємодії між користувачами новими способами, надаючи їм інноваційні фінансові рішення та послуги. У своїй основі SPERO,$$s$ прагне надати можливості індивідам, забезпечуючи інструменти та платформи, які покращують користувацький досвід у криптовалютному просторі. Це включає в себе можливість більш гнучких методів транзакцій, сприяння ініціативам, що підтримуються спільнотою, та створення шляхів для фінансових можливостей через децентралізовані додатки (dApps). Основна концепція SPERO,$$s$ обертається навколо інклюзивності, прагнучи зменшити розриви в традиційній фінансовій системі, використовуючи переваги технології блокчейн. Хто є творцем SPERO,$$s$? Особистість творця SPERO,$$s$ залишається дещо невідомою, оскільки є обмежені публічно доступні ресурси, що надають детальну інформацію про його засновників. Ця відсутність прозорості може бути наслідком зобов'язання проекту до децентралізації — етики, яку багато проектів web3 поділяють, ставлячи колективні внески вище за індивідуальне визнання. Зосереджуючи обговорення навколо спільноти та її колективних цілей, SPERO,$$s$ втілює суть наділення без виділення конкретних осіб. Таким чином, розуміння етики та місії SPERO є більш важливим, ніж ідентифікація єдиного творця. Хто є інвесторами SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ підтримується різноманітними інвесторами, починаючи від венчурних капіталістів до ангельських інвесторів, які прагнуть сприяти інноваціям у крипто-секторі. Зосередження цих інвесторів зазвичай узгоджується з місією SPERO — пріоритет надається проектам, які обіцяють технологічний прогрес у суспільстві, фінансову інклюзію та децентралізоване управління. Ці інвесторські фонди зазвичай зацікавлені в проектах, які не лише пропонують інноваційні продукти, але й позитивно впливають на спільноту блокчейн та її екосистеми. Підтримка з боку цих інвесторів підкріплює SPERO,$$s$ як значного конкурента в швидко змінюваній сфері крипто-проектів. Як працює SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ використовує багатогранну структуру, яка відрізняє його від традиційних криптовалютних проектів. Ось деякі ключові особливості, які підкреслюють його унікальність та інноваційність: Децентралізоване управління: SPERO,$$s$ інтегрує моделі децентралізованого управління, надаючи користувачам можливість активно брати участь у процесах прийняття рішень щодо майбутнього проекту. Цей підхід сприяє відчуттю власності та відповідальності серед членів спільноти. Корисність токена: SPERO,$$s$ використовує свій власний криптовалютний токен, розроблений для виконання різних функцій в екосистемі. Ці токени дозволяють здійснювати транзакції, отримувати винагороди та полегшувати послуги, що пропонуються на платформі, підвищуючи загальну залученість та корисність. Шарова архітектура: Технічна архітектура SPERO,$$s$ підтримує модульність та масштабованість, що дозволяє безперешкодно інтегрувати додаткові функції та додатки в міру розвитку проекту. Ця адаптивність є надзвичайно важливою для збереження актуальності в постійно змінюваному крипто-ландшафті. Залучення спільноти: Проект підкреслює ініціативи, що підтримуються спільнотою, використовуючи механізми, які стимулюють співпрацю та зворотний зв'язок. Підтримуючи сильну спільноту, SPERO,$$s$ може краще задовольняти потреби користувачів та адаптуватися до ринкових тенденцій. Фокус на інклюзію: Пропонуючи низькі комісії за транзакції та зручні інтерфейси, SPERO,$$s$ прагне залучити різноманітну базу користувачів, включаючи осіб, які раніше не брали участі в крипто-просторі. Це зобов'язання до інклюзії узгоджується з його загальною місією наділення через доступність. Хронологія SPERO,$$s$ Розуміння історії проекту надає важливі уявлення про його розвиток та етапи. Нижче наведено пропоновану хронологію, що відображає значні події в еволюції SPERO,$$s$: Етап концептуалізації та ідеації: Початкові ідеї, що стали основою SPERO,$$s$, були сформовані, тісно пов'язані з принципами децентралізації та фокусом на спільноті в індустрії блокчейн. Запуск білого паперу проекту: Після концептуального етапу був випущений комплексний білий папір, що детально описує бачення, цілі та технологічну інфраструктуру SPERO,$$s$, щоб залучити інтерес та зворотний зв'язок від спільноти. Створення спільноти та ранні залучення: Активні зусилля були спрямовані на створення спільноти ранніх прихильників та потенційних інвесторів, що полегшило обговорення цілей проекту та отримання підтримки. Подія генерації токенів: SPERO,$$s$ провів подію генерації токенів (TGE) для розподілу своїх рідних токенів серед ранніх прихильників та встановлення початкової ліквідності в екосистемі. Запуск початкового dApp: Перший децентралізований додаток (dApp), пов'язаний з SPERO,$$s$, став доступним, дозволяючи користувачам взаємодіяти з основними функціями платформи. Постійний розвиток та партнерства: Безперервні оновлення та вдосконалення пропозицій проекту, включаючи стратегічні партнерства з іншими учасниками блокчейн-простору, сформували SPERO,$$s$ у конкурентоспроможного та еволюціонуючого гравця на крипто-ринку. Висновок SPERO,$$s$ є свідченням потенціалу web3 та криптовалют для революціонізації фінансових систем та наділення індивідів. Завдяки зобов'язанню до децентралізованого управління, залучення спільноти та інноваційно спроектованих функцій, він прокладає шлях до більш інклюзивного фінансового ландшафту. Як і з будь-якими інвестиціями в швидко змінюваному крипто-просторі, потенційним інвесторам та користувачам рекомендується ретельно досліджувати та обдумано взаємодіяти з поточними подіями в SPERO,$$s$. Проект демонструє інноваційний дух крипто-індустрії, запрошуючи до подальшого дослідження його численних можливостей. Хоча подорож SPERO,$$s$ ще триває, його основні принципи можуть справді вплинути на майбутнє того, як ми взаємодіємо з технологією, фінансами та один з одним у взаємопов'язаних цифрових екосистемах.

226 переглядів усьогоОпубліковано 2024.12.17Оновлено 2024.12.17

Що таке AGENT S

Агент S: Майбутнє автономної взаємодії в Web3 Вступ У постійно змінюваному ландшафті Web3 та криптовалюти інновації постійно переосмислюють, як люди взаємодіють з цифровими платформами. Один з таких новаторських проектів, Агент S, обіцяє революціонізувати взаємодію людини з комп'ютером через свою відкриту агентну структуру. Прокладаючи шлях для автономних взаємодій, Агент S прагне спростити складні завдання, пропонуючи трансформаційні застосування в штучному інтелекті (ШІ). Це детальне дослідження заглиблюється в складності проекту, його унікальні особливості та наслідки для сфери криптовалюти. Що таке Агент S? Агент S є революційною відкритою агентною структурою, спеціально розробленою для вирішення трьох основних викликів в автоматизації комп'ютерних завдань: Набуття специфічних знань у галузі: Структура інтелектуально навчається з різних зовнішніх джерел знань та внутрішнього досвіду. Цей подвійний підхід дозволяє їй створити багатий репозиторій специфічних знань у галузі, покращуючи її продуктивність у виконанні завдань. Планування на довгих горизонтах завдань: Агент S використовує планування з підкріпленням досвіду, стратегічний підхід, який полегшує ефективний розподіл та виконання складних завдань. Ця функція значно підвищує її здатність ефективно та результативно управляти кількома підзавданнями. Обробка динамічних, неоднорідних інтерфейсів: Проект представляє Інтерфейс Агент-Комп'ютер (ACI), інноваційне рішення, яке покращує взаємодію між агентами та користувачами. Використовуючи багатомодальні великі мовні моделі (MLLMs), Агент S може безперешкодно орієнтуватися та маніпулювати різноманітними графічними інтерфейсами користувача. Завдяки цим новаторським функціям Агент S надає надійну структуру, яка вирішує складнощі, пов'язані з автоматизацією людської взаємодії з машинами, прокладаючи шлях для численних застосувань у ШІ та за його межами. Хто є творцем Агент S? Хоча концепція Агент S є фундаментально новаторською, конкретна інформація про його творця залишається невідомою. Творець наразі невідомий, що підкреслює або початкову стадію проекту, або стратегічний вибір зберегти засновників у таємниці. Незважаючи на анонімність, акцент залишається на можливостях та потенціалі структури. Хто є інвесторами Агент S? Оскільки Агент S є відносно новим у криптографічній екосистемі, детальна інформація про його інвесторів та фінансових спонсорів не задокументована. Відсутність публічно доступних відомостей про інвестиційні фонди або організації, що підтримують проект, викликає питання щодо його фінансової структури та дорожньої карти розвитку. Розуміння підтримки є критично важливим для оцінки стійкості проекту та потенційного впливу на ринок. Як працює Агент S? В основі Агент S лежить передова технологія, яка дозволяє йому ефективно функціонувати в різних умовах. Його операційна модель побудована навколо кількох ключових функцій: Взаємодія з комп'ютером, подібна до людської: Структура пропонує розширене планування ШІ, прагнучи зробити взаємодії з комп'ютерами більш інтуїтивними. Імітуючи людську поведінку при виконанні завдань, вона обіцяє підвищити досвід користувачів. Наративна пам'ять: Використовується для використання високорівневого досвіду, Агент S використовує наративну пам'ять для відстеження історій завдань, тим самим покращуючи свої процеси прийняття рішень. Епізодична пам'ять: Ця функція надає користувачам покрокові інструкції, дозволяючи структурі пропонувати контекстуальну підтримку в міру виконання завдань. Підтримка OpenACI: Завдяки можливості працювати локально, Агент S дозволяє користувачам зберігати контроль над своїми взаємодіями та робочими процесами, узгоджуючи з децентралізованою етикою Web3. Легка інтеграція з зовнішніми API: Його універсальність і сумісність з різними платформами ШІ забезпечують те, що Агент S може безперешкодно вписатися в існуючі технологічні екосистеми, роблячи його привабливим вибором для розробників та організацій. Ці функціональні можливості колективно сприяють унікальному положенню Агент S у крипто-просторі, оскільки він автоматизує складні, багатоступеневі завдання з мінімальним втручанням людини. У міру розвитку проекту його потенційні застосування в Web3 можуть переосмислити, як відбуваються цифрові взаємодії. Хронологія Агент S Розробка та етапи Агент S можуть бути узагальнені в хронології, яка підкреслює його значні події: 27 вересня 2024 року: Концепція Агент S була представлена в комплексній науковій статті під назвою “Відкрита агентна структура, яка використовує комп'ютери як людина”, що демонструє основи проекту. 10 жовтня 2024 року: Наукова стаття була опублікована на arXiv, пропонуючи детальне дослідження структури та її оцінки продуктивності на основі бенчмарку OSWorld. 12 жовтня 2024 року: Було випущено відеопрезентацію, що надає візуальне уявлення про можливості та особливості Агент S, ще більше залучаючи потенційних користувачів та інвесторів. Ці маркери в хронології не лише ілюструють прогрес Агент S, але й вказують на його прихильність до прозорості та залучення громади. Ключові моменти про Агент S У міру розвитку структури Агент S кілька ключових характеристик виділяються, підкреслюючи її новаторський характер та потенціал: Інноваційна структура: Розроблена для забезпечення інтуїтивного використання комп'ютерів, подібного до людської взаємодії, Агент S пропонує новий підхід до автоматизації завдань. Автономна взаємодія: Здатність автономно взаємодіяти з комп'ютерами через GUI означає стрибок до більш інтелектуальних та ефективних обчислювальних рішень. Автоматизація складних завдань: Завдяки своїй надійній методології він може автоматизувати складні, багатоступеневі завдання, роблячи процеси швидшими та менш схильними до помилок. Безперервне вдосконалення: Механізми навчання дозволяють Агенту S покращуватися на основі минулого досвіду, постійно підвищуючи свою продуктивність та ефективність. Універсальність: Його адаптивність до різних операційних середовищ, таких як OSWorld та WindowsAgentArena, забезпечує його здатність служити широкому спектру застосувань. Оскільки Агент S займає своє місце в ландшафті Web3 та криптовалюти, його потенціал покращити можливості взаємодії та автоматизувати процеси означає значний прогрес у технологіях ШІ. Завдяки своїй інноваційній структурі Агент S є прикладом майбутнього цифрових взаємодій, обіцяючи більш безперешкодний та ефективний досвід для користувачів у різних галузях. Висновок Агент S представляє собою сміливий крок вперед у поєднанні ШІ та Web3, з можливістю переосмислити, як ми взаємодіємо з технологією. Хоча проект все ще на ранніх стадіях, можливості для його застосування є величезними та переконливими. Завдяки своїй комплексній структурі, що вирішує критичні виклики, Агент S прагне вивести автономні взаємодії на передній план цифрового досвіду. У міру того, як ми заглиблюємося в сфери криптовалюти та децентралізації, проекти, подібні до Агент S, безсумнівно, відіграватимуть ключову роль у формуванні майбутнього технологій та співпраці людини з комп'ютером.

846 переглядів усьогоОпубліковано 2025.01.14Оновлено 2025.01.14

Як купити S

Ласкаво просимо до HTX.com! Ми зробили покупку Sonic (S) простою та зручною. Дотримуйтесь нашої покрокової інструкції, щоб розпочати свою криптовалютну подорож.Крок 1: Створіть обліковий запис на HTXВикористовуйте свою електронну пошту або номер телефону, щоб зареєструвати обліковий запис на HTX безплатно. Пройдіть безпроблемну реєстрацію й отримайте доступ до всіх функцій.ЗареєструватисьКрок 2: Перейдіть до розділу Купити крипту і виберіть спосіб оплатиКредитна/дебетова картка: використовуйте вашу картку Visa або Mastercard, щоб миттєво купити Sonic (S).Баланс: використовуйте кошти з балансу вашого рахунку HTX для безперешкодної торгівлі.Треті особи: ми додали популярні способи оплати, такі як Google Pay та Apple Pay, щоб підвищити зручність.P2P: Торгуйте безпосередньо з іншими користувачами на HTX.Позабіржова торгівля (OTC): ми пропонуємо індивідуальні послуги та конкурентні обмінні курси для трейдерів.Крок 3: Зберігайте свої Sonic (S)Після придбання Sonic (S) збережіть його у своєму обліковому записі на HTX. Крім того, ви можете відправити його в інше місце за допомогою блокчейн-переказу або використовувати його для торгівлі іншими криптовалютами.Крок 4: Торгівля Sonic (S)Легко торгуйте Sonic (S) на спотовому ринку HTX. Просто увійдіть до свого облікового запису, виберіть торгову пару, укладайте угоди та спостерігайте за ними в режимі реального часу. Ми пропонуємо зручний досвід як для початківців, так і для досвідчених трейдерів.

1.9k переглядів усьогоОпубліковано 2025.01.15Оновлено 2026.06.02

Обговорення

Ласкаво просимо до спільноти HTX. Тут ви можете бути в курсі останніх подій розвитку платформи та отримати доступ до професійної ринкової інформації. Нижче представлені думки користувачів щодо ціни S (S).