GMO Legendary Prophet Shorts Again: AI Can't Save U.S. Stocks, Current Market as Dangerous as 2000

marsbitОпубліковано о 2026-04-21Востаннє оновлено о 2026-04-21

Анотація

Jeremy Grantham, co-founder of GMO and renowned for identifying major market bubbles, warns that the current U.S. stock market resembles the dangerous conditions of 2000, arguing that AI hype cannot prevent a significant downturn. He emphasizes that high valuations historically precede difficult periods, not higher growth, and cautions that despite AI-driven enthusiasm, underlying economic challenges—including geopolitical instability, climate costs, and demographic decline—are being ignored. Grantham notes that while non-U.S. equities appear reasonably priced, the U.S. market is excessively valued. He compares today’s AI narrative to the internet boom of 1999, stressing that expensive markets eventually correct. His approach relies on value investing principles, avoiding overpriced assets and focusing on long-term fundamentals rather than market timing. Grantham also highlights structural market inefficiencies, such as the persistent outperformance of high-quality stocks, and criticizes the financial industry for promoting optimism despite clear risks.

Source:"The Master Investor Podcast with Wilfred Frost" Podcast

Compiled by: Felix, PANews

Jeremy Grantham founded and led the Boston investment firm Grantham Mayo Van Otterloo (GMO) for decades. At the peak of his career, the assets under management reached $150 billion. In his nearly 60-year investment career, Jeremy accurately predicted almost all major stock market bubbles of the past 60 years, along with the subsequent rebounds, achieving long-term excess returns.

Recently, Jeremy was a guest on the "The Master Investor Podcast with Wilfred Frost" podcast. He focused on the current market environment, assessed the impact of the Iran war on oil prices, AI, meme stocks, and the "Magnificent Seven," and compared it to the boom periods of the 1970s, 1999, 2007, and the post-pandemic era. PANews has compiled the highlights of this conversation.

Host: Jeremy, welcome back to the podcast, great to see you in person.

Jeremy: Pleasure to be here. However, I must object to the word "prediction" you mentioned earlier. I am not predicting bubbles; I am merely pointing them out when they arrive. If I could foresee their arrival out of thin air, that would be convenient, but all I can do is wait for them to appear—and they always seem obvious. Then I say, "Look, it's there."

Host: Your book published this January, "The Making of a Permabear," mentions that you are also a Yorkshireman. Every qualified Yorkshireman is born knowing that "cheap is always better than expensive," which gave you a keen eye for finding good value. You also talked about your "butterfly effect" thinking pattern, where ideas and thoughts flit around like butterflies in a garden, seemingly lacking focus. Can you explain why this was important for you to become an investment thinker?

Jeremy: This might be a form of self-justification. I find it hard to stay on one specific topic for too long; I always tend to shift to another, which often annoys my colleagues. But the key is that I am quite persistent. Anyone who has observed gardening will see that this is exactly how butterflies work: you think they've flown away, but they might return to the same flower repeatedly over a day or two. I find brainstorming should work the same way. If you fixate too hard on one topic, you just make your brain rigid, like banging your head against a wall. The best method is to move around and then return to the original topic; then your brain is more open, and perhaps an epiphany will occur.

Host: You also wrote that working very hard can actually hinder thinking because you are too busy receiving new data. You rarely have time to truly think. Do today's investment professionals spend too much time on Excel spreadsheets or AI modeling? What do you mean by "truly thinking"?

Jeremy: Truly thinking is not about typing numbers into a spreadsheet. Truly thinking is taking a walk through Boston Common, or while showering, letting your brain operate at a comfortable walking pace, thinking about where we are now? What's happening? See what it concludes. In the past, when I arrived at the office, I usually already had two or three ideas (though most of my colleagues thought these ideas were stupid). I was lucky to have a colleague named Chris Darnell, the only person in the world who could convince me in 20 seconds that an idea was foolish. You really need such a combination: someone who generates a lot of absurd or superficial ideas, plus an "idea crusher" who can instantly spot fatal flaws and keep you moving forward. We would review 10 to 20 ideas to find one worth further research.

Host: On this point, you said in your book: "Getting the big picture right is everything. One or two good ideas a year is enough." Is this what gave you your legendary investment status?

Jeremy: Yes, there were many years when I didn't even have one good idea. But if your thinking is high-level enough, like "Will small-cap stocks win this year?", you don't need to be right too many times. Just knowing that small-cap stocks are strengthening is enough to support outperforming the market for three or four years. As long as you get the big direction right, it's actually not difficult.

Host: From a micro perspective, if I'm not mistaken, the real winning formula for you is basically the dividend discount model, plus some adjustments you make. This is the core of your focus, right?

Jeremy: Yes, the dividend discount model is just a tool we use to measure the quality of other ideas. It gives the ratio of relative fair value for different stocks, used to test if our intuition is correct. We have a dividend discount ratio for each stock. What is the ratio to fair value? If it's 0.79, it's undervalued by 21%. If it's 1.12, it's overvalued by 12%. Then we add them up and find that the sum of all small-cap stocks is very cheap, and vice versa. It provides us with a measuring tool to test if our intuition is correct. Very convenient.

Host: Here you obviously weigh value more heavily than other factors like growth and momentum. I imagine you also appreciate the importance of those other factors.

Jeremy: No, actually I have a secret respect for anything that works, no matter how absurd. Of course, momentum is a fairly simple inefficiency. It really shouldn't work. But it has been very effective throughout my entire investment career, and for a long time before that. And it still works in many forms today. It just shows that an object in motion tends to stay in motion for a while. Market efficiency scholars like the author of "A Random Walk Down Wall Street" said that price alone provides no information. That is completely wrong. I think the biggest inefficiency has always been the pricing of "quality". High quality means less debt, higher returns, stronger stability, and a smaller chance of bankruptcy. No matter how you torture the data, you cannot convince anyone that "quality" is a risk factor.

From an academic perspective, lower risk should mean lower returns; but in fact, quality stocks always outperform the market. Due to lower risk, they should underperform by about one percentage point per year, right? AAA-rated bonds yield about one percentage point less per year than B-rated bonds. Based on the same low-risk logic, AAA-rated stocks should too. But they don't; they outperform the market by about 0.5% per year. Therefore, due to market inefficiency, there is about 1.5% of free excess return per year. You get the privilege return of holding these high-quality large-cap stocks, and academia hasn't discovered and made a big deal about this for decades.

Host: Has the market become more efficient over time? Has your job become harder?

Jeremy: As my career has progressed, I tend to focus on increasingly grand problems, from individual stocks to sectors to the entire market. To talk about those absurd inefficiencies and bubbles, like those meme stocks that soar 6 times in a year, the market might be a bit worse now than ever before.

Host: Regarding your investment method, you once mentioned: "We could never make big money without first suffering painful losses. You need the confidence to hold positions when they go against you and to add weight when they become more attractive. It is value that gives you this confidence." This must be very difficult.

Jeremy: It is indeed very difficult; you must believe in the data. If you want to capture those once-in-a-century super bubbles, you often have to go through an ordinary bubble that appears every 15 years first. If you want to make big money, you must watch the market go from "overpriced" to "extremely overpriced" to "oh my god, ridiculously overpriced." Only at that turning point can you make big money. But before that, you will endure immense pain. For example, in 2000, the market fell 50%, but our portfolio achieved substantial gains over three years.

Host: Many people say it's impossible to time the market. I think that's true at the individual stock level, but I admire the bold positions you take.

Jeremy: No, I don't think this is timing the market. I think this is just exiting obviously overpriced stocks and always focusing on those that are cheap. Every time you buy a small-cap stock, someone might say, "Oh, you're timing that stock. Is that it? Or is it that if you hold cheaper stocks, you will always win in the long run?" So, don't hold your ground in a severely overpriced stock market unless you eventually want to take a heavy punch. Of course, others will outperform you during this period, but in the long run, you will win.

Host: In the first 9 years after founding GMO, you achieved an excess return of 8% per year, which is amazing performance.

Jeremy: Compared to Buffett achieving 9% excess returns over a longer period, our results only make one realize how incredible Buffett is. Buffett made making money a simple and fun goal. And Jack Bogle (father of index funds) got the medal for "doing the most useful thing in investing" for saving tens of billions of dollars for millions of investors.

Host: Compare the historical bubbles. In 1999, clients complained to you about underperformance. At that time, you said "value is off the charts, TIPS yields are 4%, real estate investment trusts (REITs) are trading at a discount." Can you apply all this to today?

Jeremy: No. The 2000 one was great because it gave you many safe havens. Real estate investment trusts (REITs) were selling for even less than construction costs. Right at the market peak, the S&P 500's yield dropped to 1.6%, a low level not even seen in 1929. That was the situation then. Small-cap stocks were cheap then.

Then you look at other markets, like the 2007 real estate bubble, there was almost nowhere to hide. That was a risk bubble. All risky assets were overpriced. In 2008, there were no obviously cheap assets. The current market is somewhere in between; it's more like 2000. Half the time during bubbles you have excellent alternatives, the other half you don't. For this time, I remember saying on a podcast early last year that we have no bias against non-US stocks. We won't touch the US stock market, but the rest of the world: emerging markets, Europe, Australia, Canada, their stock market valuations are extremely reasonable.

Host: In 1999, many people talked about the productivity and GDP boost from the internet, just like everyone talks about AI today. Why is this bullish logic foolish?

Jeremy: There is no necessary relationship between high market prices in the past and future growth. In every bull market, people say the future must be bright, otherwise market prices wouldn't be so high, but the opposite is true. If you ask what the three or four worst periods in history were, they are not randomly distributed; they came right after huge bubbles. The Great Depression came right after the famous 1929 peak. Japan's "Lost Decade," "Lost Two Decades" came right after the astonishing 65 P/E ratio in 1989. There is no historical example where a high P/E ratio meant higher profits, faster growth, or higher productivity. What they truly预示 (portend) is the arrival of difficult times. If there ever was a possibility of this happening, it is now.

The current situation is that we are doing everything wrong. We are doing our utmost to mess up the beautiful growth of post-war international trade with tariffs and trade wars. We are doing our utmost to破坏 (undermine) geopolitical stability,破坏 (undermine) our relations with countries like Russia and China. I'm sure these relations have been worse at some times and with one side, but getting worse with both sides simultaneously is distinctly unsettling. Billion-dollar losses from floods, droughts, and fires are so frequent that they might shave 0.5% off global GDP annually, and the situation keeps worsening; then population begins to decline, in some countries like Japan, South Korea, China, the population is falling like a stone, and this trend will remain visible. So, the world will have to get used to slowing labor force growth.

Host: With the outbreak of the Iran conflict and its obvious impact on oil prices and inflation, does it remind you of some challenges from the 1970s?

Jeremy: Yes, as a species, humans have a tendency to wishful thinking. We are very good at wishful thinking. If you study the stock market now and in the past, you will conclude that given half a chance, we will interpret the future generously and say how good things will be. If economic data is bad, we say "Great, this gives the Fed an excuse to cut rates," and the market rises. If economic growth is good, we say "Great, profits will be high," and the market rises again. So the market is always looking for optimistic excuses and overinterprets good news.

We tend to extrapolate linearly and persistently. For example, in the summer of 1929, the economic situation was good; if you extrapolated persistently, people would expect an outrageously high P/E ratio. Then in 2000, profit margins reached historical highs, the P/E ratio was 35, and stock prices even rose to four times book value. These phenomena are not complicated, but most people failed to notice them. Why didn't these warnings make front-page news? Because it's not a business strategy. Any large company in the financial领域 (sector) must always tell you everything is fine, then lead everyone off the cliff and make as much money as possible cleaning up the mess. Goldman Sachs, JPMorgan Chase, Morgan Stanley—these companies would never tell you to get out of the market because market pricing is terrifyingly high. And they can all see that the pricing is terrifyingly high. So don't think the market is priced reasonably just because no professionals are telling you to sell; that is not the actual situation.

I often use an analogy: it's like dropping a bag of feathers from a high-rise in Miami on a hurricane day. In the short term, you absolutely don't know where those feathers will be blown. But you can be absolutely sure of one thing: eventually every single feather will fall to the ground. For me, "value" is equivalent to gravity. No matter how high you fly now, sooner or later, being expensive will make you pay the price.

Host: You wrote in your book about the strangest condition for a bubble burst: "When the previous market leaders fall sharply, but the broader market led by blue chips continues to rise." This happened in 1929, 1972, and 2000. Considering the MAG 7 (Magnificent Seven tech giants) have lost upward momentum in the past few months, but the rest of the market remains firm, would you add late 2025, early 2026 to that list?

Jeremy: Perhaps I should add it. Although I haven't added it before, I think I've been busy with the book tour. But I would also add 2021 to that list. Many speculative and unprofitable stocks started falling after their strong performance post the COVID-19 low, while the broader market kept rising, leading to a 25% drop in the S&P 500 in 2022 and a 40% drop in MAG 7 stocks. But then ChatGPT appeared. Without the AI investment frenzy, we might have already fallen into a mild or moderate recession, and the broader market might have fallen 40% or more. AI was like discovering railroads in 1930, forcibly扼杀 (strangling) a real bear market.

Host: In March 2009, you published the famous "Reinvesting in Fear." How did you judge when to enter the market when there was extreme panic?

Jeremy: That's because I was familiar with the panic of 1974, the fear that put the market in "ultimate paralysis." In 2009, I advocated making a plan, even a bad plan is better than paralysis. You must understand: the market's turning point does not appear when people see "light at the end of the tunnel," but when "everything looks pitch black, but just a tiny bit less black than the day before." Although it didn't reach the absolute low valuation of 1974, according to our dividend discount model, it was very cheap, destined to provide丰厚 (rich) returns far exceeding historical averages over the next 7 years (actual return reached 12%).

Related reading:Dialogue with Bitwise Advisor: From K-Shaped Economy to AI Stealing Jobs, How Can Bitcoin Save Young People?

Пов'язані питання

QAccording to Jeremy Grantham, why is the current market environment similar to the year 2000?

AHe states that the current market is similar to 2000 because, like then, there are excellent alternative investment opportunities outside of the overpriced US market, such as in emerging markets, Europe, Australia, and Canada, which have extremely reasonable valuations.

QWhat is Jeremy Grantham's view on the role of AI in the current market rally?

AGrantham believes that the AI investment boom has artificially propped up the market. He suggests that without the AI hype, the market might have already fallen into a moderate or even severe recession, with the S&P 500 potentially dropping 40% or more.

QHow does Jeremy Grantham describe the process of 'real thinking' in investing?

AHe describes 'real thinking' as not inputting numbers into a spreadsheet, but rather letting the mind work at a comfortable walking pace, such as by taking a walk through a park or during a shower, to contemplate the current situation and see what insights emerge.

QWhat does Jeremy Grantham identify as the greatest market inefficiency throughout his career?

AHe identifies the mispricing of 'quality' as the greatest inefficiency. High-quality stocks, which are less risky with lower debt and higher returns, consistently outperform the market, contrary to academic theory which suggests lower risk should yield lower returns.

QAccording to Grantham, when is the best time to enter the market during a crash?

AThe best time to enter is not when people see 'light at the end of the tunnel,' but at the moment when 'everything looks pitch black but is just a tiny bit less black than the day before.' This is the turning point when fear is at its peak and valuations are very cheap.

Пов'язані матеріали

Торгівля

Спот
Ф'ючерси

Популярні статті

Що таке GROK AI

Grok AI: Революція в розмовних технологіях ери Web3 Вступ У швидко змінюваному ландшафті штучного інтелекту Grok AI вирізняється як помітний проєкт, що поєднує сфери передових технологій та взаємодії з користувачами. Розроблений компанією xAI, яку очолює відомий підприємець Ілон Маск, Grok AI прагне переосмислити, як ми взаємодіємо зі штучним інтелектом. Оскільки рух Web3 продовжує процвітати, Grok AI має на меті використати потужність розмовного ШІ для відповіді на складні запитання, надаючи користувачам досвід, який є не лише інформативним, але й розважальним. Що таке Grok AI? Grok AI — це складний розмовний чат-бот, розроблений для динамічної взаємодії з користувачами. На відміну від багатьох традиційних систем ШІ, Grok AI охоплює ширший спектр запитів, включаючи ті, які зазвичай вважаються недоречними або виходять за межі стандартних відповідей. Основні цілі проєкту включають: Надійне міркування: Grok AI акцентує увагу на здоровому глузді, щоб надавати логічні відповіді на основі контекстуального розуміння. Масштабоване управління: Інтеграція допоміжних інструментів забезпечує моніторинг та оптимізацію взаємодій користувачів для покращення якості. Формальна верифікація: Безпека є пріоритетом; Grok AI впроваджує методи формальної верифікації для підвищення надійності своїх результатів. Розуміння довгого контексту: Модель ШІ відзначається здатністю зберігати та згадувати обширну історію розмов, що сприяє змістовним та контекстуально обізнаним дискусіям. Стійкість до атак: Зосереджуючись на покращенні своїх захистів від маніпульованих або зловмисних вхідних даних, Grok AI прагне зберегти цілісність взаємодій з користувачами. По суті, Grok AI — це не просто пристрій для отримання інформації; це занурюючий розмовний партнер, який заохочує динамічний діалог. Творець Grok AI Геній, що стоїть за Grok AI, — це ніхто інший, як Ілон Маск, особа, яка стала синонімом інновацій у різних сферах, включаючи автомобільну промисловість, космічні подорожі та технології. Під егідою xAI, компанії, що зосереджена на розвитку технологій ШІ на користь суспільства, бачення Маска прагне переосмислити розуміння взаємодій з ШІ. Лідерство та основоположна етика глибоко впливають на прагнення Маска розширити технологічні межі. Інвестори Grok AI Хоча конкретні деталі щодо інвесторів, які підтримують Grok AI, залишаються обмеженими, загальновідомо, що xAI, інкубатор проєкту, заснований і підтримується переважно самим Ілоном Маском. Попередні підприємства та активи Маска забезпечують надійну підтримку, що додатково зміцнює довіру до Grok AI та потенціал для зростання. Однак наразі інформація про додаткові інвестиційні фонди або організації, що підтримують Grok AI, не є доступною, що позначає область для потенційного майбутнього дослідження. Як працює Grok AI? Операційна механіка Grok AI є такою ж інноваційною, як і його концептуальна структура. Проєкт інтегрує кілька передових технологій, які сприяють його унікальним функціональним можливостям: Надійна інфраструктура: Grok AI побудований з використанням Kubernetes для оркестрації контейнерів, Rust для продуктивності та безпеки, і JAX для високопродуктивних числових обчислень. Ця трійка забезпечує ефективну роботу чат-бота, його масштабованість та швидке обслуговування користувачів. Доступ до знань у реальному часі: Однією з відмінних рис Grok AI є його здатність отримувати дані в реальному часі через платформу X — раніше відому як Twitter. Ця можливість надає ШІ доступ до останньої інформації, що дозволяє надавати своєчасні відповіді та рекомендації, які можуть бути пропущені іншими моделями ШІ. Два режими взаємодії: Grok AI пропонує користувачам вибір між “Розважальним режимом” та “Звичайним режимом”. Розважальний режим дозволяє більш ігровий та гумористичний стиль взаємодії, тоді як Звичайний режим зосереджується на наданні точних і правильних відповідей. Ця універсальність забезпечує індивідуальний досвід, що відповідає різним уподобанням користувачів. По суті, Grok AI поєднує продуктивність із залученням, створюючи досвід, який є одночасно збагачуючим і розважальним. Хронологія Grok AI Шлях Grok AI відзначений важливими етапами, які відображають його розвиток та етапи впровадження: Початковий розвиток: Фундаментальна фаза Grok AI тривала приблизно два місяці, протягом яких проводилося початкове навчання та налаштування моделі. Випуск бета-версії Grok-2: У значному досягненні була оголошена бета-версія Grok-2. Цей випуск представив дві версії чат-бота — Grok-2 та Grok-2 mini — кожна з яких оснащена можливостями для спілкування, кодування та міркування. Публічний доступ: Після бета-розробки Grok AI став доступним для користувачів платформи X. Ті, хто має акаунти, підтверджені номером телефону та активні принаймні сім днів, можуть отримати доступ до обмеженої версії, що робить технологію доступною для ширшої аудиторії. Ця хронологія відображає систематичний розвиток Grok AI від початку до публічної взаємодії, підкреслюючи його прагнення до постійного вдосконалення та взаємодії з користувачами. Ключові особливості Grok AI Grok AI охоплює кілька ключових особливостей, які сприяють його інноваційній ідентичності: Інтеграція знань у реальному часі: Доступ до актуальної та релевантної інформації відрізняє Grok AI від багатьох статичних моделей, забезпечуючи захоплюючий та точний досвід для користувачів. Універсальні стилі взаємодії: Пропонуючи різні режими взаємодії, Grok AI задовольняє різноманітні уподобання користувачів, запрошуючи до творчості та персоналізації у спілкуванні з ШІ. Передова технологічна основа: Використання Kubernetes, Rust та JAX надає проєкту надійну основу для забезпечення надійності та оптимальної продуктивності. Етичні міркування в дискурсі: Включення функції генерації зображень демонструє інноваційний дух проєкту. Однак це також піднімає етичні питання, пов'язані з авторським правом та поважним зображенням впізнаваних фігур — триваюча дискусія в спільноті ШІ. Висновок Як піонер у сфері розмовного ШІ, Grok AI втілює потенціал трансформаційних користувацьких досвідів в цифрову епоху. Розроблений компанією xAI та керований візією Ілона Маска, Grok AI інтегрує знання в реальному часі з передовими можливостями взаємодії. Він прагне розширити межі того, що може досягти штучний інтелект, зберігаючи при цьому акцент на етичних міркуваннях та безпеці користувачів. Grok AI не лише втілює технологічний прогрес, але й представляє нову парадигму спілкування в ландшафті Web3, обіцяючи залучити користувачів як глибокими знаннями, так і ігровою взаємодією. Оскільки проєкт продовжує розвиватися, він слугує свідченням того, що може досягти перетин технологій, творчості та людської взаємодії.

336 переглядів усьогоОпубліковано 2024.12.26Оновлено 2024.12.26

Що таке GROK AI

Що таке ERC AI

Euruka Tech: Огляд $erc ai та його амбіцій у Web3 Вступ У швидко змінюваному ландшафті технології блокчейн та децентралізованих додатків нові проекти з'являються часто, кожен з унікальними цілями та методологіями. Одним з таких проектів є Euruka Tech, який працює у широкій сфері криптовалют та Web3. Основна увага Euruka Tech, зокрема його токена $erc ai, зосереджена на представленні інноваційних рішень, розроблених для використання зростаючих можливостей децентралізованих технологій. Ця стаття має на меті надати всебічний огляд Euruka Tech, дослідження його цілей, функціональності, ідентичності його творця, потенційних інвесторів та його значення в ширшому контексті Web3. Що таке Euruka Tech, $erc ai? Euruka Tech характеризується як проект, який використовує інструменти та функціональність, що пропонуються середовищем Web3, зосереджуючи увагу на інтеграції штучного інтелекту у своїй діяльності. Хоча конкретні деталі про структуру проекту дещо неясні, він розроблений для покращення залучення користувачів та автоматизації процесів у крипто-просторі. Проект має на меті створити децентралізовану екосистему, яка не лише полегшує транзакції, але й включає прогностичні функції через штучний інтелект, звідси і назва його токена, $erc ai. Мета полягає в тому, щоб надати інтуїтивно зрозумілу платформу, яка сприяє розумнішим взаємодіям та ефективній обробці транзакцій у зростаючій сфері Web3. Хто є творцем Euruka Tech, $erc ai? На даний момент інформація про творця або засновницьку команду Euruka Tech залишається невизначеною та дещо непрозорою. Ця відсутність даних викликає занепокоєння, оскільки знання про бекграунд команди часто є важливим для встановлення довіри в секторі блокчейн. Тому ми класифікували цю інформацію як невідому, поки конкретні деталі не стануть доступними в публічному домені. Хто є інвесторами Euruka Tech, $erc ai? Аналогічно, ідентифікація інвесторів або організацій, які підтримують проект Euruka Tech, не надається через доступні дослідження. Аспект, який є критично важливим для потенційних зацікавлених сторін або користувачів, які розглядають можливість співпраці з Euruka Tech, - це впевненість, що походить від встановлених фінансових партнерств або підтримки від авторитетних інвестиційних компаній. Без розкриття інформації про інвестиційні зв'язки важко зробити всебічні висновки про фінансову безпеку або довговічність проекту. Відповідно до знайденої інформації, цей розділ також має статус невідомий. Як працює Euruka Tech, $erc ai? Незважаючи на відсутність детальних технічних специфікацій для Euruka Tech, важливо враховувати його інноваційні амбіції. Проект прагне використовувати обчислювальну потужність штучного інтелекту для автоматизації та покращення досвіду користувачів у середовищі криптовалют. Інтегруючи ШІ з технологією блокчейн, Euruka Tech має на меті надати такі функції, як автоматизовані угоди, оцінка ризиків та персоналізовані інтерфейси користувачів. Інноваційна суть Euruka Tech полягає в його меті створити безшовний зв'язок між користувачами та величезними можливостями, які пропонують децентралізовані мережі. Завдяки використанню алгоритмів машинного навчання та ШІ, він має на меті мінімізувати труднощі для нових користувачів і спростити транзакційні досвіди в рамках Web3. Ця симбіоз між ШІ та блокчейном підкреслює значення токена $erc ai, який виступає як міст між традиційними інтерфейсами користувачів та розвиненими можливостями децентралізованих технологій. Хронологія Euruka Tech, $erc ai На жаль, через обмежену інформацію про Euruka Tech ми не можемо представити детальну хронологію основних подій або досягнень у подорожі проекту. Ця хронологія, яка зазвичай є безцінною для відстеження еволюції проекту та розуміння його траєкторії зростання, наразі недоступна. Як тільки інформація про значні події, партнерства або функціональні доповнення стане очевидною, оновлення, безумовно, підвищать видимість Euruka Tech у крипто-сфері. Роз'яснення щодо інших проектів “Eureka” Варто зазначити, що кілька проектів та компаній мають схожу назву з “Eureka”. Дослідження виявило ініціативи, такі як AI-агент від NVIDIA Research, який зосереджується на навчанні роботів складним завданням за допомогою генеративних методів, а також Eureka Labs та Eureka AI, які покращують користувацький досвід в освіті та аналітиці обслуговування клієнтів відповідно. Однак ці проекти відрізняються від Euruka Tech і не повинні бути змішані з його цілями чи функціональністю. Висновок Euruka Tech, разом із його токеном $erc ai, представляє обіцяючого, але наразі невідомого гравця в ландшафті Web3. Хоча деталі про його творця та інвесторів залишаються невідомими, основна амбіція поєднання штучного інтелекту з технологією блокчейн є центром інтересу. Унікальні підходи проекту до сприяння залученню користувачів через передову автоматизацію можуть виділити його на фоні прогресу екосистеми Web3. Оскільки крипто-ринок продовжує еволюціонувати, зацікавлені сторони повинні уважно стежити за новинами, пов'язаними з Euruka Tech, оскільки розвиток задокументованих інновацій, партнерств або визначеного дорожньої карти може представити значні можливості в найближчому майбутньому. На даний момент ми чекаємо на більш суттєві інсайти, які можуть розкрити потенціал Euruka Tech та його позицію в конкурентному крипто-ландшафті.

276 переглядів усьогоОпубліковано 2025.01.02Оновлено 2025.01.02

Що таке ERC AI

Що таке DUOLINGO AI

DUOLINGO AI: Інтеграція вивчення мов з Web3 та інноваціями штучного інтелекту В епоху, коли технології змінюють освіту, інтеграція штучного інтелекту (ШІ) та блокчейн-мереж відкриває нові горизонти для вивчення мов. З'являється DUOLINGO AI та його асоційована криптовалюта, $DUOLINGO AI. Цей проект прагне об'єднати освітні можливості провідних платформ для вивчення мов з перевагами децентралізованих технологій Web3. У цій статті розглядаються ключові аспекти DUOLINGO AI, його цілі, технологічна структура, історичний розвиток та майбутній потенціал, зберігаючи чіткість між оригінальним освітнім ресурсом та цією незалежною криптовалютною ініціативою. Огляд DUOLINGO AI В основі DUOLINGO AI лежить прагнення створити децентралізоване середовище, де учні можуть отримувати криптографічні винагороди за досягнення освітніх етапів у мовній компетенції. Застосовуючи смарт-контракти, проект має на меті автоматизувати процеси перевірки навичок та розподілу токенів, дотримуючись принципів Web3, які підкреслюють прозорість та власність користувачів. Модель відрізняється від традиційних підходів до вивчення мов, акцентуючи увагу на структурі управління, що базується на спільноті, що дозволяє власникам токенів пропонувати поліпшення змісту курсів та розподілу винагород. Деякі з помітних цілей DUOLINGO AI включають: Гейміфіковане навчання: Проект інтегрує досягнення на блокчейні та невзаємозамінні токени (NFT), щоб представляти рівні мовної компетенції, сприяючи мотивації через захоплюючі цифрові винагороди. Децентралізоване створення контенту: Це відкриває можливості для викладачів та мовних ентузіастів вносити свої курси, сприяючи моделі розподілу доходів, яка вигідна всім учасникам. Персоналізація на основі ШІ: Використовуючи сучасні моделі машинного навчання, DUOLINGO AI персоналізує уроки, щоб адаптуватися до індивідуального прогресу навчання, подібно до адаптивних функцій, що є в усталених платформах. Творці проекту та управління Станом на квітень 2025 року команда, що стоїть за $DUOLINGO AI, залишається псевдонімною, що є поширеною практикою в децентралізованому криптовалютному середовищі. Ця анонімність має на меті сприяти колективному розвитку та залученню зацікавлених сторін, а не зосереджуватися на окремих розробниках. Смарт-контракт, розгорнутий на блокчейні Solana, зазначає адресу гаманця розробника, що свідчить про зобов'язання до прозорості щодо транзакцій, незважаючи на те, що особи творців залишаються невідомими. Згідно з його дорожньою картою, DUOLINGO AI прагне перетворитися на Децентралізовану Автономну Організацію (DAO). Ця структура управління дозволяє власникам токенів голосувати з важливих питань, таких як реалізація функцій та розподіл скарбниці. Ця модель узгоджується з етикою розширення прав і можливостей спільноти, що спостерігається в різних децентралізованих додатках, підкреслюючи важливість колективного прийняття рішень. Інвестори та стратегічні партнерства На даний момент немає публічно відомих інституційних інвесторів або венчурних капіталістів, пов'язаних з $DUOLINGO AI. Натомість ліквідність проекту в основному походить з децентралізованих бірж (DEX), що є різким контрастом до стратегій фінансування традиційних компаній у сфері освітніх технологій. Ця модель знизу вгору вказує на підхід, орієнтований на спільноту, що відображає зобов'язання проекту до децентралізації. У своєму білому документі DUOLINGO AI згадує про формування співпраці з неуточненими “блокчейн-освітніми платформами”, спрямованими на збагачення своїх курсів. Хоча конкретні партнерства ще не були розкриті, ці спільні зусилля натякають на стратегію поєднання інновацій блокчейну з освітніми ініціативами, розширюючи доступ та залучення користувачів у різноманітні навчальні напрямки. Технологічна архітектура Інтеграція ШІ DUOLINGO AI включає два основні компоненти на основі ШІ для покращення своїх освітніх пропозицій: Адаптивний навчальний двигун: Цей складний двигун навчається на основі взаємодій користувачів, подібно до власних моделей великих освітніх платформ. Він динамічно регулює складність уроків, щоб вирішувати конкретні проблеми учнів, зміцнюючи слабкі місця через цілеспрямовані вправи. Розмовні агенти: Використовуючи чат-боти на базі GPT-4, DUOLINGO AI надає платформу для користувачів, щоб брати участь у симульованих розмовах, сприяючи більш інтерактивному та практичному досвіду вивчення мови. Інфраструктура блокчейну Побудований на блокчейні Solana, $DUOLINGO AI використовує комплексну технологічну структуру, яка включає: Смарт-контракти для перевірки навичок: Ця функція автоматично нагороджує токенами користувачів, які успішно проходять тести на компетентність, підкріплюючи структуру стимулів для справжніх навчальних результатів. NFT значки: Ці цифрові токени позначають різні етапи, яких досягають учні, такі як завершення розділу курсу або оволодіння конкретними навичками, що дозволяє їм обмінюватися або демонструвати свої досягнення в цифровому форматі. Управління DAO: Члени спільноти, наділені токенами, можуть брати участь в управлінні, голосуючи за ключові пропозиції, що сприяє культурі участі, яка заохочує інновації в курсах та функціях платформи. Історичний хронологічний графік 2022–2023: Концептуалізація Основи DUOLINGO AI закладаються з створення білого документа, що підкреслює синергію між досягненнями ШІ у вивченні мов та децентралізованим потенціалом блокчейн-технологій. 2024: Бета-реліз Обмежений бета-реліз представляє пропозиції з популярних мов, винагороджуючи ранніх користувачів токенами в рамках стратегії залучення спільноти проекту. 2025: Перехід до DAO У квітні відбувається повний запуск основної мережі з обігом токенів, що спонукає обговорення в спільноті щодо можливих розширень на азійські мови та інші розробки курсів. Виклики та майбутні напрямки Технічні труднощі Незважаючи на свої амбітні цілі, DUOLINGO AI стикається з суттєвими викликами. Масштабованість залишається постійною проблемою, особливо в балансуванні витрат, пов'язаних із обробкою ШІ, та підтриманням чутливої, децентралізованої мережі. Крім того, забезпечення якості створення контенту та модерації в умовах децентралізованої пропозиції створює складнощі у підтримці освітніх стандартів. Стратегічні можливості Дивлячись у майбутнє, DUOLINGO AI має потенціал використовувати партнерства з мікрокреденційними академічними установами, надаючи блокчейн-верифіковані підтвердження мовних навичок. Крім того, розширення через різні блокчейни може дозволити проекту залучити ширші бази користувачів та додаткові екосистеми блокчейну, покращуючи його взаємодію та охоплення. Висновок DUOLINGO AI представляє інноваційне злиття штучного інтелекту та блокчейн-технологій, пропонуючи альтернативу, орієнтовану на спільноту, традиційним системам вивчення мов. Хоча його псевдонімна розробка та нова економічна модель несуть певні ризики, зобов'язання проекту до гейміфікованого навчання, персоналізованої освіти та децентралізованого управління освітлює шлях вперед для освітніх технологій у сфері Web3. Оскільки ШІ продовжує розвиватися, а екосистема блокчейну еволюціонує, ініціативи на кшталт DUOLINGO AI можуть переосмислити, як користувачі взаємодіють з мовною освітою, наділяючи спільноти та винагороджуючи залучення через інноваційні механізми навчання.

292 переглядів усьогоОпубліковано 2025.04.11Оновлено 2025.04.11

Що таке DUOLINGO AI

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 AI (AI).

活动图片