Bài phát biểu mới nhất của Đàn Tân: Đừng bỏ lỡ một thời đại vĩ đại

marsbitОпубліковано о 2026-07-02Востаннє оновлено о 2026-07-02

Анотація

Bài phát biểu mới nhất của Đàm Bân: Đừng bỏ lỡ một thời đại vĩ đại Ngày 29/6, Đàm Bân, Chủ tịch Đông Phương Loan, đã có bài phát biểu với chủ đề "Đừng bỏ lỡ một thời đại vĩ đại". Ông chỉ ra rằng, từ góc độ chu kỳ ngành, rủi ro bỏ lỡ cả một thời đại AI có thể lớn hơn rủi ro lo lắng về bong bóng ngắn hạn. Đàm Bân nhận định, nhân loại đang đứng ở điểm khởi đầu của thời đại trí tuệ nhân tạo - một thời đại có tính đột phá hơn cả thời đại điện tử, Internet hay di động. Làn sóng AI khó có thể kết thúc chỉ sau ba bốn năm; ở cấp độ ngành, có thể tham chiếu nhịp điệu mười năm của thời đại Internet, lấy thời điểm ChatGPT ra mắt cuối năm 2022 làm mốc, điểm tham chiếu rủi ro thực sự có lẽ là vào khoảng trước năm 2033. Ông nhấn mạnh, động lực chính thúc đẩy tăng trưởng dài hạn của thị trường vốn là tiến bộ công nghệ, các yếu tố như chiến tranh thương mại, tăng lãi suất hay chiến tranh chỉ là thứ yếu. Từ góc độ văn minh nhân loại, ông cũng đề cập đến logic dài hạn về việc sự sống silicon thay thế sự sống carbon, nhấn mạnh đầu tư cần nắm bắt nguyên nhân chính, tôn trọng đổi mới doanh nghiệp và lẽ thường thị trường. Đàm Bân cũng trình bày quan điểm về cuộc cạnh tranh AI Mỹ-Trung, cho rằng cả hai nước đều không thể thua trong cuộc đua này. Ông còn chia sẻ về sự tiếc nuối của Buffett khi bỏ lỡ cơ hội đầu tư vào Microsoft, nhắc nhở về việc không ngừng mở rộng ranh giới nhận thức trong đầu tư. Cuối cùng, ông kết thúc bằng một bài thơ tự sáng tác, kêu gọi mọi người giữ vững tầm nhìn, nắm bắt c...

Tác giả: Đàn Tân

Ngày 29/6, Chủ tịch Đông Phương Loan Loan Đàn Tân đã có bài phát biểu chủ đề Đừng bỏ lỡ một thời đại vĩ đại tại Hội nghị Chiến lược giữa năm "2026--All in Kỷ nguyên Silic mới" của Gelonghui.

Về vấn đề bong bóng AI mà thị trường quan tâm, từ góc độ chu kỳ ngành, Đàn Tân chỉ ra:"Rủi ro của việc bỏ lỡ một thời đại, có thể lớn hơn rủi ro lo lắng về bong bóng ngắn hạn."

Theo ông, nhân loại đang đứng ở điểm khởi đầu của thời đại trí tuệ nhân tạo - thời đại này có thể mang tính đột phá hơn cả thời đại điện tử, thời đại internet và thời đại internet di động.

Ông nhận định làn sóng AI khó có thể kết thúc chỉ sau ba bốn năm, ở cấp độ ngành có thể tham khảo nhịp điệu mười năm của thời đại internet, lấy thời điểm ChatGPT ra mắt cuối năm 2022 làm điểm bắt đầu, thời điểm tham chiếu rủi ro thực sự có lẽ vào khoảng trước sau năm 2033.

Ông chỉ ra, "nhân tố chính" thúc đẩy tăng trưởng dài hạn của thị trường vốn là tiến bộ công nghệ, chiến tranh thương mại, tăng lãi suất, chiến tranh... chỉ là những nhân tố phụ. Ông còn nói về logic dài hạn của việc sự sống silic thay thế sự sống carbon từ góc độ văn minh nhân loại, nhấn mạnh đầu tư phải nắm bắt nhân tố chính, tôn trọng sự đổi mới của doanh nghiệp và lẽ thường thị trường.

Cuối cùng, ông nhấn mạnh đừng bao giờ phụ lòng thời đại vĩ đại này.

"Sóng triều không bao giờ quay đầu, bánh xe khổng lồ của thời đại đang lăn về phía trước trong im lặng. Sống đúng thời, đã là may mắn lớn lao, đừng để sự do dự trói buộc bước chân, đừng để tầm nhìn ngắn hạn phụ phàng năm tháng - đừng bao giờ bỏ lỡ thời đại vĩ đại hùng vĩ này thuộc về chúng ta."

Dưới đây là phần tinh hoa bài phát biểu của Đàn Tân được Gelonghui tổng hợp, chia sẻ với mọi người.

01 Từ góc độ chu kỳ ngành, rủi ro bỏ lỡ thời đại AI, lớn hơn rủi ro lo lắng bong bóng ngắn hạn

Gần đây thường có người hỏi: Liệu AI có phải là bong bóng không? Nhìn ngắn hạn thế nào?

Câu trả lời của Đàn Tân là: Đứng từ góc độ phát triển dài hạn của ngành, đối với người tham gia thị trường,rủi ro của việc bỏ lỡ một thời đại, có thể lớn hơn rủi ro bạn lo lắng về bong bóng ngắn hạn.Tất nhiên, trước biến động và sự không chắc chắn ngắn hạn, nhà đầu tư cũng cần kết hợp chu kỳ đầu tư và khả năng chịu rủi riêng để đưa ra phán đoán độc lập.

Nhìn lại lịch sử 55 năm từ khi thành lập năm 1971 đến nay của Nasdaq, động lực cốt lõi thực sự thúc đẩy tăng trưởng dài hạn của thị trường vốn là tiến bộ công nghệ, chứ không phải những yếu tố ngắn hạn như lãi suất, chính sách vĩ mô.

Có người lo lắng môi trường lãi suất cao sẽ dẫn đến sự sụp đổ của thị trường.

Chúng ta hãy xem lịch sử: những năm 70, lãi suất cơ bản của Mỹ từng lên tới 22%, nhưng thời đại phần cứng điện tử 16 năm đã tăng 6,5 lần; thời đại internet trải qua chu kỳ giảm lãi - tăng lãi hoàn chỉnh, tăng mạnh trọn vẹn 10 năm; thời đại internet di động cũng như vậy. Lãi suất chưa bao giờ là nhân tố chính, tiến bộ công nghệ mới là nhân tố chính.

02 Thời đại AI mang tính đột phá hơn ba thời đại trước, ở cấp độ ngành có thể tham khảo nhịp điệu mười năm của thời đại internet

Ông chỉ ra thêm, năm ngoái khi khai hội ông từng dự đoán năm 2026 có thể giống năm 1994 - vẽ chữ thập rồi đón đợt tăng mạnh. Năm 23, 24, 25 đã tăng mạnh ba năm, năm nay vẫn thể hiện động lực ngành mạnh mẽ.

"Tại sao?Bởi vì thời đại AI mang tính đột phá hơn cả ba thời đại trước - thời đại điện tử, thời đại internet, thời đại internet di động."

Phán đoán cơ bản của Đàn Tân là:thời đại trí tuệ nhân tạo sẽ giống như thời đại internet, cóchu kỳ ngành tương đối dài - ChatGPT được công bố vào cuối năm 2022, nếu tham khảo nhịp điệu lịch sử "mười năm" của internet, thời điểm đó (khoảng trước sau năm 2033) nhiều khả năng mới là cửa sổ tham chiếu cần xem xét rủi ro, trước đó, sự diễn biến ngành AI khó có thể kết thúc chỉ sau ba bốn năm. Tuy nhiên, biến động thị trường ngắn hạn và bong bóng cục bộ khách quan vẫn tồn tại, nhà đầu tư vẫn phải đánh giá hợp lý dựa trên tình hình bản thân.

03 Viễn cảnh dài hạn của sự sống silic: Một thí nghiệm tư tưởng từ góc nhìn văn minh

Đàn Tân trình chiếu hai đoạn video, mở rộng tầm nhìn từ thị trường vốn lên chiều kích văn minh nhân loại.

Quan điểm của ông cực kỳ giàu trí tưởng tượng:Sự sống silic thay thế sự sống carbon, đây là một hướng đi với xác suất cực cao.Nếu nền văn minh Trái đất muốn tiếp diễn, sự sống silic rất có thể sẽ thay thế sự sống carbon, hoặc trở thành lực lượng sản xuất chủ đạo.

Ông đưa ra một nhóm tọa độ thời gian trải dài cực lớn:

4,1 tỷ năm sau, Mặt trời có thể phình to thành sao khổng lồ đỏ nuốt chửng Trái đất, cũng có thể co sập thành sao lùn trắng.

Tàu Voyager đã bay 77 năm, khoảng cách còn lại để bay ra khỏi hệ Mặt trời là khoảng 7 vạn năm ánh sáng.

100 tỷ năm sau, thiên hà Tiên Nữ có thể va chạm với Ngân Hà - lúc đó loài người nhất định phải bay ra khỏi Ngân Hà.

"Sự sống carbon không bay ra khỏi Ngân Hà được. Còn sự sống silic - nó thông minh hơn chúng ta 1 triệu lần, suy nghĩ và làm việc không ngừng 24 giờ mỗi ngày, những thay đổi cách mạng mà nó tạo ra, có thể theo cách vượt xa nhận thức của chúng ta, đưa nền văn minh đến những nơi xa hơn."

Đàn Tân cho biết, đây không phải là phán đoán đầu tư ngắn hạn, mà là cung cấp một khuôn khổ tư duy: trí tuệ silic mang đến mô hình tăng trưởng kinh tế có thể có khả năng vô hạn và chuỗi công nghiệp dài hơn, hiểu được điểm này giúp thoát khỏi những xáo trộn trước mắt, nhìn nhận xu hướng dài hạn.

04 Công nghệ viết lại quy tắc chiến tranh, cuộc cạnh tranh AI Mỹ-Trung ai cũng không thể thua

Đàn Tân trình chiếu một trường hợp mới nhất từ chiến trường Nga-Ukraine: Một binh sĩ Nga bị máy bay không người lái và robot của Ukraine bắt làm tù binh.

"Vũ khí hóa AI làsự biến đổi theo cấp số nhân, đây là quá trình tất yếu."

Ông cho rằng, cả Mỹ và Trung Quốc đều không thể thua trong cuộc đua AI này. Mỹ tiên phong về công nghệ nền tảng, nhân tài đỉnh cao; Trung Quốc hình thành năng lực cạnh tranh khác biệt về kịch bản ứng dụng, quy mô dữ liệu, tính hoàn chỉnh của chuỗi công nghiệp. Cả hai bên đều không ngừng tăng cường bố trí dài hạn cho AI.

05 "Sự hối tiếc" của Buffett và quá trình lặp lại nhận thức của Đông Phương Loan Loan

Đàn Tân so sánh sự thay đổi danh mục nắm giữ của những "lão đăng" Mỹ-Trung.

Buffett mua vào Google quý ba năm ngoái, năm nay tiếp tục tăng thêm, Google đã vào năm cổ phiếu nắm giữ nặng ký hàng đầu của Berkshire.

"Trước khi ra đi, Munger trả lời phỏng vấn, nói thời đại của mình lẽ ra nên kiếm được 100 tỷ thậm chí 1 nghìn tỷ. Ông ấy thân với Bill Gates như vậy, nhưng chỉ mua 100 cổ Microsoft mang tính biểu tượng. Microsoft đã tăng 7000 lần."

"Nếu lấy 1 tỷ từ Coca-Cola ra mua Microsoft, đó sẽ là 7000 tỷ, nhiều hơn tất cả số tiền ông ấy kiếm được."

Đàn Tân thừa nhận, những phân đoạn lịch sử này không thể suy ra tương lai, nhưng nhắc nhở chúng ta đầu tư cần không ngừng phá vỡ ranh giới nhận thức. Đông Phương Loan Loan cũng đang lặp lại và tiến hóa: đội ngũ nghiên cứu của công ty chúng tôi tiếp tục theo dõi sâu vào các khâu năng lực tính toán cơ sở, lưu trữ... của AI.

06 Lắng lòng giữ vững cục diện, lý trí nắm chặt mã mà thời đại ban tặng

Đàn Tân kết thúc bằng một bài thơ do chính ông viết:

"Sóng triều không bao giờ quay đầu, bánh xe khổng lồ của thời đại đang lăn về phía trước trong im lặng.

Có người kẹt trong những xôn xao vụn vặt trước mắt, có người đứng trên chu kỳ ngẩng đầu ngắm nhìn sông ngân hà.

Chẳng cần vướng bận lên xuống nhất thời, chẳng cần mù quáng theo cơn nóng lạnh khoảnh khắc.

Núi sông tái sinh trong biến cục, cơhội nở hoa trong sự kiên trì dài lâu.

Sống đúng thời, đã là may mắn lớn lao, đừng để sự do dự trói buộc bước chân, đừng để tầm nhìn ngắn hạn phụ phàng năm tháng.

Sống tốt đẹp, bước đi nghiêm túc, đừng bao giờ bỏ lỡ thời đại vĩ đại hùng vĩ này thuộc về chúng ta."

Трендові криптовалюти

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

BrevisBREV

ZRX（0X）ZRX

PancakeSwapCAKE

Пов'язані питання

QTheo Bài phát biểu của Đàm Bân, tại sao ông cho rằng nguy cơ bỏ lỡ thời đại AI lớn hơn nguy cơ lo lắng về bong bóng ngắn hạn?

AĐàm Bân nhấn mạnh từ góc độ chu kỳ ngành, động lực cốt lõi thúc đẩy tăng trưởng dài hạn của thị trường vốn là tiến bộ công nghệ. AI đánh dấu sự khởi đầu của một thời đại mang tính đột phá hơn cả thời đại điện tử, internet và di động. Vì vậy, nguy cơ bỏ lỡ cả một thời đại công nghệ có thể lớn hơn nhiều so với rủi ro từ sự điều chỉnh hay bong bóng ngắn hạn trên thị trường.

QĐàm Bân dự đoán chu kỳ ngành của thời đại AI có thể kéo dài bao lâu và dựa trên cơ sở nào?

AÔng đưa ra nhận định cơ bản rằng thời đại AI có thể có chu kỳ ngành dài tương tự như thời đại internet. Lấy mốc ChatGPT ra mắt cuối năm 2022, nếu tham chiếu theo nhịp độ 'mười năm' của kỷ nguyên internet, thì thời điểm khoảng năm 2033 có thể là cửa sổ tham chiếu cần xem xét rủi ro. Trước đó, sự phát triển của ngành AI khó có thể kết thúc chỉ sau ba bốn năm.

QQuan điểm của Đàm Bân về 'sinh mạng silicon thay thế sinh mạng carbon' mang ý nghĩa gì đối với tư duy đầu tư dài hạn?

AÔng coi đây là một viễn cảnh dài hạn và khung tư duy, không phải phán đoán đầu tư ngắn hạn. Quan điểm này nhấn mạnh rằng sự thông minh silicon mang lại mô hình tăng trưởng kinh tế với khả năng vô hạn và chuỗi ngành dài hơn. Hiểu được điều này giúp nhà đầu tư vượt ra khỏi những xáo trộn trước mắt, nhìn nhận xu hướng dài hạn và nắm bắt động lực chính thực sự thúc đẩy sự phát triển.

QĐàm Bân đề cập đến sự cạnh tranh AI giữa Trung Quốc và Mỹ như thế nào?

AÔng cho rằng cả Trung Quốc và Mỹ đều không thể thua trong cuộc đua AI này. Mỹ có lợi thế đi trước về công nghệ nền tảng và nhân tài đỉnh cao. Trong khi đó, Trung Quốc hình thành năng lực cạnh tranh khác biệt ở quy mô ứng dụng, dữ liệu và tính hoàn chỉnh của chuỗi cung ứng. Cả hai bên đều đang không ngừng tăng cường bố trí dài hạn cho AI.

QVí dụ về 'sự hối tiếc' của Buffett và Munger được Đàm Bân nêu ra nhằm mục đích gì?

AÔng đề cập việc Buffett mua Google và câu chuyện Munger chỉ mua 100 cổ phiếu Microsoft để minh họa rằng ngay cả những nhà đầu tư vĩ đại cũng có thể bỏ lỡ cơ hội của cả một thời đại do giới hạn nhận thức. Điều này nhắc nhở các nhà đầu tư cần không ngừng phá vỡ ranh giới nhận thức, tiến hóa và lặp lại tư duy để theo kịp sự thay đổi của thời đại công nghệ, nếu không sẽ có nguy cơ bỏ lỡ những làn sóng tăng trưởng lớn.

Пов'язані матеріали

Anthropic Creates an AI Jailbreak 'Penal Code': Your Requests, Four Ways to Die

Anthropic has publicly detailed its security measures and a new "Cyber Jailbreak Severity" (CJS) framework following the controversial takedown of its Fable 5 model. The incident, triggered by simple user requests like counting letters or stating a profession, highlighted overzealous safety filters. Anthropic classifies cybersecurity-related prompts into four tiers: malicious activities (blocked), high-risk dual-use (like pentesting, with strict limits), low-risk dual-use (often blocked by "safety margin" errors), and harmless tasks (theoretically allowed but still frequently flagged). The company admits its classifiers are tuned for high sensitivity, leading to many false positives. The newly proposed CJS framework aims to objectively score the severity of AI "jailbreaks" (prompts that bypass safety rules) on a 0-10 scale across four dimensions: Capability Gain (does it grant new attack abilities?), Breadth (does it work across multiple attack types?), Weaponization Ease (how hard is it to turn into a real attack?), and Discoverability (how easy is it to find?). The score determines the response, from no action (CJS-0) to a potential model takedown (CJS-4). The score is context-dependent; for example, discovering a major unknown vulnerability today scores high, while asking about a well-known one scores low. The article raises concerns about Anthropic's dual role: it is both creating powerful models (like the restricted Mythos 5) and defining the rules (CJS) for judging their misuse, potentially giving it disproportionate influence. This is set against the backdrop of U.S. export controls, which for the first time directly restricted API access to a model (Fable 5), creating a "tiered" system where public models are heavily filtered and advanced ones are limited to vetted partners. The CJS framework is portrayed as potentially providing regulators with a metric to justify future API shutdowns. For users, the advice is to carefully phrase prompts, watch for signs of being downgraded to a weaker model, and wait indefinitely for promised filter improvements.

marsbit29 хв тому

Anthropic Creates an AI Jailbreak 'Penal Code': Your Requests, Four Ways to Die

marsbit29 хв тому

$100M Annual Revenue, Two Berkeley Roommates in Their 20s Build the Most Profitable AI Business

Arena, the AI model ranking platform, has become a $100 million annual revenue business just eight months after launching its commercial service. Originally a UC Berkeley open-source research project called Chatbot Arena, it created a "battle arena" where users blind-test and vote on anonymous AI model responses. This has generated a highly trusted, community-driven leaderboard based on over 10 million user evaluations and 82 million votes. Major AI companies like OpenAI, Google, and Anthropic submit their flagship models to be ranked. The core monetization strategy is its AI Evaluations service, where model developers and large enterprises pay for in-depth performance analysis from Arena's massive user community. This provides real-world feedback on model strengths, weaknesses, and hallucinations—a critical service as models become more complex. The company, spun out from Berkeley in early 2025, quickly raised $100 million in seed funding at a $600 million valuation and later secured a $150 million Series A at a $1.7 billion valuation. The founding team includes CEO Anastasios Angelopoulos, a mathematician focused on rigorous model evaluation; CTO Wei-Lin Chiang, creator of the popular Vicuna chatbot; and co-founder Ion Stoica, a renowned Berkeley professor. Arena is now expanding beyond chat benchmarks into "Agent Mode," evaluating AI agents on complex, multi-step tasks like coding and research. The company's success illustrates the growing value and cost of independent, real-world AI model evaluation as the industry intensifies.

marsbit33 хв тому

$100M Annual Revenue, Two Berkeley Roommates in Their 20s Build the Most Profitable AI Business

marsbit33 хв тому

Racking Up 24,000 Stars: With One Command, AI Can Now Find Its Own Skills

Vercel, known for its developer tools like Next.js, has launched 'skills', a package manager for AI coding agents, garnering 24,000 GitHub stars. It allows developers to add specialized capabilities, such as React best practices, to AI assistants like Claude Code or Cursor with a single command: `npx skills add <package>`. Skills are shareable, reusable modules that define an AI agent's behavior for specific tasks, moving beyond one-off prompt engineering towards standardized 'capability engineering'. A key innovation is the 'find-skills' skill, which acts as an internal search engine, allowing an agent to autonomously find and install the right skill for a user's request. This lowers the barrier for non-developers to leverage advanced AI coding assistance. However, this 'npm moment' for AI brings significant security risks. Security audits of thousands of skills on platforms like skills.sh and ClawHub found over 30% contained security flaws, with about 13% classified as severe. Threats include malicious scripts that can access local files and credentials, and prompt injection hidden within skill documentation. Unlike traditional code packages, skills blend instructions, code, and system access, posing a direct risk to user machines and data. Experts advise treating skills like code—reviewing them carefully before installation, especially their scripts, and being wary of excessive permissions. Ultimately, Vercel's initiative represents a major shift towards modular, reusable AI capabilities, but its rapid adoption requires developers to bring the same caution used in managing traditional software dependencies.

marsbit34 хв тому

Racking Up 24,000 Stars: With One Command, AI Can Now Find Its Own Skills

marsbit34 хв тому

Token Devours One-Third of Payroll, Silicon Valley's AI Bill is Spinning Out of Control

The article discusses the dual reality of AI token costs in Silicon Valley. While research firm SemiAnalysis reports spending 30% of its employee salary budget on internal LLM tokens—translating to massive productivity gains like converting complex Excel models in minutes—other giants are struggling with ballooning, uncontrolled AI bills. Uber exhausted its annual AI budget in months after rapid engineer adoption, and Microsoft is cutting third-party AI tools due to high costs. NVIDIA's CEO argues tokens are becoming "means of production" and plans substantial AI budgets per engineer. Despite current cost concerns, the analysis emphasizes that cost collapse is just beginning. Through software optimizations (like 14x throughput boosts) and next-gen hardware (e.g., GB300 NVL72 with 17-32x H100 performance), real token costs can fall far below list prices. Anthropic's gross margins reportedly soared as token prices dropped. Gartner predicts a >90% inference cost drop by 2030. The piece highlights a split: massive AI capex ($740B announced) contrasts with tech layoffs and minimal measured economic impact so far. The transition mirrors past infrastructure shifts—investment precedes widespread productivity. For early adopters like SemiAnalysis, tokens already deliver high leverage; for others, the choice is to adopt now or risk falling behind.

marsbit38 хв тому

Token Devours One-Third of Payroll, Silicon Valley's AI Bill is Spinning Out of Control

marsbit38 хв тому

Claude Engineer Finally Unveils Fable 5's Ultimate Strategy, Teaching You How to Bridge the Information Gap with AI Models

This article, titled "Claude Engineer Finally Releases Fable 5 'Skill-Burning' Guide, Teaching How to Bridge the Information Gap with Models," details a blog post by Claude Code engineer Thariq Shihipar. The core concept is the "information gap" or "unknowns"—the disconnect between a user's instructions (the "map") and the actual task requirements (the "territory"). The article argues that with powerful models like Claude Fable 5, work quality depends on the user's ability to identify and clarify these unknowns. Shihipar categorizes unknowns into four types: Known Knowns (explicit instructions), Known Unknowns (awareness of gaps), Unknown Knowns (implicit, unstated knowledge), and Unknown Unknowns (unforeseen issues). The blog provides a framework for addressing these gaps throughout the workflow: * **Before Implementation:** Techniques include "Blindspot Scanning" to uncover Unknown Unknowns, brainstorming/prototyping for visual or complex tasks, having Claude ask clarifying questions, using reference code/examples, and creating implementation plans. * **During Implementation:** Maintaining an "implementation notes" file for Claude to document deviations and decisions made due to encountered edge cases. * **After Implementation:** Creating summary documents for review and having Claude generate quizzes to ensure the user fully understands the completed changes. The article concludes that as models become more capable, the key to success is systematically discovering and defining these unknowns through low-cost methods like prototyping and planning, allowing for more effective collaboration.

marsbit39 хв тому

Claude Engineer Finally Unveils Fable 5's Ultimate Strategy, Teaching You How to Bridge the Information Gap with AI Models

marsbit39 хв 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.

120 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.

748 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.

1.6k 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).