Tiger Research: Seandainya Saya Pendiri Kaito, Bagaimana Saya Akan Mengambil Keputusan Menghadapi Perubahan InfoFi?

marsbitXuất bản vào 2026-01-20Cập nhật gần nhất vào 2026-01-20

Tóm tắt

Laporan Tiger Research membahas dampak drastis perubahan kebijakan API X (Twitter) terhadap ekosistem InfoFi, yang menyebabkan keruntuhan proyek seperti Kaito dalam tiga hari. Sebagai respons, dipaparkan lima opsi strategis bagi pendiri InfoFi: menutup operasi, beralih ke platform bounty, mengadopsi model sponsor ala Korea, ekspansi ke multi-platform (seperti YouTube/TikTok), atau menjadi manajemen KOL ala MCN. Masa depan InfoFi 2.0 akan lebih terkontrol dan berfokus pada kualitas konten, bukan skalabilitas terbuka. Namun, tantangan utama tetap ada: merancang insentif yang adil dan membuktikan nilai intrinsik token, setelah insentif finansial sebelumnya memicu konten spam dan kehilangan kepercayaan investor.

Laporan ini ditulis oleh Tiger Research. Perubahan kebijakan API platform X yang drastis menyebabkan keruntuhan instan ekosistem InfoFi. Sebagai proyek terdepan di industri, jika saya adalah pendiri Kaito, jalur transformasi apa yang layak dipertimbangkan pada titik ini?

Poin Inti

  • Runtuhnya Ekosistem dalam Tiga Hari: Penyesuaian kebijakan platform X menghancurkan ekosistem InfoFi hanya dalam tiga hari, sepenuhnya mengekspos kerapuhan struktural proyek Web3 yang terlalu bergantung pada platform terpusat.
  • Lima Jalur Kelangsungan Hidup: Proyek InfoFi saat ini menghadapi lima pilihan: menutup sepenuhnya, bertransformasi menjadi platform hadiah (bounty), mengadopsi model sponsor ala Korea, ekspansi multi-platform, atau berevolusi menjadi manajemen model KOL ala MCN.
  • Evolusi InfoFi 2.0: Model masa depan akan lebih canggih dan terkendali, beralih dari "skalabilitas tanpa izin" ke "kolaborasi berkualitas tinggi yang diaudit".
  • Tantangan Mendasar: Membangun sistem kompensasi insentif yang adil dan membuktikan kembali nilai intrinsik token tetap menjadi jurang yang harus diseberangi oleh industri.

1. "Keruntuhan" InfoFi dalam Tiga Hari

Sumber: X(@nikitabier)

Pada 15 Januari, kepala produk platform X, Nikita Bier, merilis pengumuman singkat yang dengan jelas menyatakan bahwa aplikasi yang menginduksi pengguna untuk memposting melalui hadiah tidak lagi diizinkan beroperasi di platform. Bagi lanskap InfoFi, ini sama dengan vonis "hukuman mati".

Berdasarkan garis waktu yang diungkapkan oleh pendiri Kaito, Yu Hu, peristiwa berkembang sebagai berikut:

  • 13 Januari: Kaito menerima email dari platform X, mengisyaratkan kemungkinan peninjauan dan meminta klarifikasi.
  • 14 Januari: Platform X mengirim pemberitahuan hukum formal, Kaito mengajukan tanggapan hukum pada hari yang sama.
  • 15 Januari: Pernyataan resmi dirilis secara publik, Kaito dan seluruh industri mengetahui keputusan akhir secara bersamaan.

Reaksi pasar sangat keras, harga $KAITO menyusut drastis. Komunitas menuduh tim, meski mengklaim telah memiliki rencana cadangan, gagal memberikan peringatan dini. Kaito kemudian merilis pernyataan darurat, menjelaskan bahwa mereka sebelumnya telah berulang kali menyelesaikan sengketa serupa melalui jalur hukum, sehingga salah menilai ruang negosiasi untuk peristiwa ini.

Pelajaran: Keputusan tunggal dari satu perusahaan terpusat mengakhiri satu kategori Web3 yang muncul hanya dalam tiga hari. Realita di mana "hak hidup dan mati" berada di tangan orang lain ini membuat seluruh ekosistem merasa tercekik.

2. Jika Saya Sekarang adalah Pendiri InfoFi

Apakah ini berarti InfoFi telah memasuki jalan buntu? Proyek seperti Kaito telah mempersiapkan rencana pengembangan selanjutnya. Namun, yang dibutuhkan saat ini bukanlah kelanjutan dari jalur lama, tetapi versi "InfoFi 2.0" yang sangat berbeda.

Jika saya adalah pendiri proyek InfoFi seperti Kaito, pilihan praktis apa yang sebenarnya tersedia sekarang? Dengan meninjau jalur maju potensial ini, kita dapat mulai menggambarkan轮廓 tahap selanjutnya dari InfoFi.

2.1 Menutup Sepenuhnya

Ini adalah pilihan paling sederhana dan langsung: menghentikan operasi sebelum dana benar-benar habis. Pada kenyataannya, banyak proyek kecil dan menengah mungkin memasuki "fase zombie" — pada dasarnya tidak aktif, sesekali memposting pembaruan media sosial, lalu perlahan menghilang dari pandangan publik.

Karena "Kecocokan Produk dengan Pasar" (PMF) yang sebelumnya dibangun di sekitar platform X sekarang hilang, memilih untuk menutup mungkin lebih realistis daripada terus membakar uang untuk mencari arah baru yang samar. Jika proyek masih memegang aset data yang dapat digunakan, mereka dapat menjual aset ini ke perusahaan lain untuk mendapatkan kembali sebagian nilai sisa. Oleh karena itu, sebagian besar proyek InfoFi yang lebih kecil kemungkinan akan memilih jalan ini.

2.2 Platform Pendanaan Berbasis Hadiah (Bounty)

Jika tidak dapat lagi mengakses API X, pilihan lain adalah kembali ke model bisnis yang lebih awal: KOL langsung mengajukan aktivitas terkait, mengirimkan konten, dan setelah melalui审核 manual, menerima hadiah.

Sumber: Scribble

Model yang diwakili oleh Scribble adalah contoh tipikal. Penyedia proyek memposting tugas pendanaan dalam bentuk hadiah, KOL membuat dan mengirimkan konten untuk ditinjau oleh platform, dan mendapatkan bayaran setelah disetujui. Ini adalah model "kirim dulu, tinjau kemudian", bukan pelacakan real-time yang bergantung pada API.

Struktur ini dapat diskalakan sebagai platform terbuka: platform hanya menyediakan perantara pemadanan dan infrastruktur, sementara masing-masing penyedia proyek mengelola kampanye mereka sendiri. Saat lebih banyak proyek berpartisipasi, kolam KOL juga akan berkembang; dan pertumbuhan basis KOL, pada gilirannya, memberikan lebih banyak pilihan bagi penyedia proyek. Kelemahannya adalah KOL menghadapi ketidakpastian yang sangat besar — jika konten yang dikirimkan ditolak, waktu dan usaha yang diinvestasikan menjadi sia-sia. Setelah beberapa kali kegagalan, KOL berkualitas kemungkinan akan meninggalkan platform.

2.3 Model Blog Sponsor Ala Korea

Model blog sponsor Korea mengikuti metode "pilih dulu, kelola kemudian", bukan审核 setelahnya. Lembaga seperti Revu telah menggunakan model ini selama lebih dari sepuluh tahun.

Alurnya sangat jelas: penyedia proyek menetapkan target jumlah peserta dan meluncurkan kampanye, pelamar mengajukan aplikasi, dan penyedia proyek memilih KOL yang sesuai berdasarkan data seperti jumlah pengikut, kinerja masa lalu, dll. KOL yang terpilih menerima panduan pembuatan konten yang jelas, dan konten yang diposting kemudian ditinjau oleh staf operasional. Jika tidak memenuhi standar, revisi diminta; jika melewatkan tenggat waktu, penalti diterapkan.

Dalam model ini, KOL dapat menghindari usaha yang sia-sia secara efektif. Begitu terpilih, selama mengikuti panduan, penghasilan pada dasarnya terjamin. Tidak seperti sistem berbasis hadiah, tidak ada risiko ditolak tanpa alasan setelah pekerjaan selesai. Dari perspektif penyedia proyek, kontrol kualitas juga menjadi lebih mudah karena hanya memilih peserta yang telah diaudit sebelumnya.

2.4 Ekspansi Multi-Platform

Jika platform X bukan lagi lahan subur, pilihan berikutnya pasti beralih ke YouTube, TikTok, dan Instagram. Di ruang Web3, saat ini sudah ada dorongan kuat untuk melampaui platform X. Pandangan utama adalah bahwa pertumbuhan nyata perlu beralih dari platform yang didominasi oleh pengguna asli crypto, ke saluran massal dengan audiens yang lebih luas.

Keuntungan utama dari jalur ini adalah basis pengguna potensial yang jauh lebih besar daripada platform X, terutama di pasar berkembang seperti Asia Tenggara dan Amerika Latin, di mana TikTok dan Instagram memiliki pengaruh yang sangat kuat. Selain itu, setiap platform menjalankan algoritme yang berbeda, sehingga bahkan jika satu saluran dibatasi, operasi keseluruhan dapat terus berlanjut.

Namun, tantangan yang datang dari pertukaran ini adalah peningkatan drastis dalam kompleksitas operasional. Di platform X, biasanya hanya perlu meninjau postingan berbasis teks; di YouTube, panjang konten dan kualitas produksi sangat penting; di TikTok, tiga detik pertama video menentukan performa; dan di Instagram, kekuatan eksekusi Story dan kualitas format harus dinilai. Ini membutuhkan keahlian khusus platform tertentu, dan bahkan mungkin memerlukan pengembangan alat internal yang sama sekali baru. Karena kebijakan API dan metode pengumpulan data setiap platform sangat berbeda, ini pada dasarnya hampir sama dengan membangun kembali seluruh proyek dari awal. Selain itu, risiko kebijakan masih mengintai — platform mana pun dapat mengubah aturan secara tiba-tiba seperti platform X. Namun, menyebarkan aktivitas ke beberapa platform memang dapat secara signifikan mengurangi ketergantungan pada satu platform, dan untuk proyek skala besar, ini adalah satu-satunya pilihan yang menawarkan skalabilitas substansial.

2.5 Manajemen KOL Ala MCN

Dalam model MCN (Multi-Channel Network) Web2, nilai merek KOL sangat penting. Di ruang Web3, pengaruh ini bahkan lebih menentukan: narasi menggerakkan modal, dan satu komentar dari pemimpin opini dapat langsung memengaruhi harga token.

Proyek InfoFi yang sukses biasanya telah membentuk sekelompok KOL yang aktif dan memiliki loyalitas tinggi, para pencipta ini tumbuh melalui partisipasi mendalam selama berbulan-bulan di platform. Penyedia proyek dapat mempertahankan kelompok ini dan mengarahkannya ke model manajemen berbasis data, alih-alih mencari pencipta dari awal. Ini berbeda dengan MCN Web2 tradisional yang bergantung pada penemuan terus-menerus terhadap talenta baru.

Struktur ala MCN berarti membangun hubungan kontrak formal, bukan partisipasi selektif yang longgar. Dengan data historis yang terkumpul dan hubungan yang telah dibangun, platform dapat menggunakan pengaruh yang lebih kuat dalam ekosistem Web3, dan menegosiasikan transaksi komersial yang lebih baik. Untuk proyek InfoFi, ini memerlukan sistem manajemen yang kuat, di mana data akan menjadi aset inti. Jika dapat secara akurat membimbing KOL melalui data, dan menyediakan strategi GTM (Go-To-Market) yang profesional dan berbasis data untuk penyedia proyek, model ini akan memberikan keunggulan kompetitif yang bertahan lama.

3. InfoFi 2.0

Keruntuhan ekosistem InfoFi ini meninggalkan dua pelajaran mendalam bagi dunia Web3:

  1. Ironi Desentralisasi: Banyak proyek Web3 sangat bergantung pada platform X yang terpusat, dan satu keputusan X cukup untuk menghancurkan seluruh sistem.
  2. Keterbatasan Desain Insentif: Mekanisme hadiah meskipun berhasil menarik banyak peserta, tetapi kurangnya metode yang efektif untuk mengontrol kualitas konten. Banjir konten sampah memberikan alasan jelas bagi platform X untuk campur tangan.

Sumber: X(@nikitabier)

Apakah ini berarti jalan InfoFi sudah berakhir?

Tidak sepenuhnya. Sejumlah kecil proyek yang telah menemukan "Kecocokan Produk dengan Pasar" (PMF) mungkin bertahan dengan mengubah bentuk bisnisnya. Mereka dapat beralih ke ekspansi multi-platform, mengkurasi aktivitas精品, atau bertransformasi menjadi manajemen ala MCN.

InfoFi 2.0 mungkin akan menjadi lebih kecil, lebih terkendali, dan lebih fokus pada kualitas konten. Ini akan beralih dari platform terbuka dan tanpa izin, ke jaringan profesional yang diaudit ketat, bentuknya akan lebih mendekati platform pemasaran terintegrasi yang menggabungkan upaya GTM lokal dan komponen seperti iklan offline.

Namun, masalah mendasar masih terbuka di atas meja. Joel Mun dari Tiger Research House指出: Begitu mekanisme hadiah diperkenalkan, peserta secara tak terelakkan akan mencari cara untuk mengeksploitasi celah sistem, membuat struktur insentif yang adil sangat sulit dirancang. Perilaku spekulatif ini menyebabkan generasi konten berkualitas rendah, dan menciptakan循环umpan balik negatif yang dapat merusak platform.

Selain itu, peneliti David mengajukan pertanyaan yang lebih mendasar: Dia berpendapat bahwa pemeliharaan nilai token InfoFi di masa lalu lebih bergantung pada ekspektasi airdrop staking dan kepercayaan pada某种narasi, daripada kinerja aktual platform. Sekarang, keduanya telah kehilangan relevansi. Ini memunculkan pertanyaan langsung: Mengapa investor harus membeli token InfoFi di masa depan?

Agar InfoFi 2.0 dapat benar-benar bertahan, pertanyaan-pertanyaan ini harus dijawab dengan jelas dan meyakinkan. Jika sebuah proyek tidak dapat menyelaraskan diri dengan kepentingan pemegang tokennya, ia tidak dapat mencapai keberlanjutan yang sebenarnya.

Tautan asli

Câu hỏi Liên quan

QApa yang menyebabkan keruntuhan ekosistem InfoFi dalam waktu tiga hari?

APerubahan kebijakan API platform X yang tiba-tiba melarang aplikasi yang memberikan imbalan untuk memicu postingan pengguna, yang diumumkan oleh Nikita Bier pada 15 Januari, menyebabkan keruntuhan instan ekosistem InfoFi.

QApa saja lima pilihan yang dihadapi proyek InfoFi setelah perubahan kebijakan platform X?

ALima pilihan tersebut adalah: menghentikan operasi sepenuhnya, bertransformasi menjadi platform bounty/penghargaan, mengadopsi model sponsor ala Korea, ekspansi ke multi-platform, atau berevolusi menjadi manajemen KOL bergaya MCN.

QApa perbedaan utama antara model berbasis bounty (seperti Scribble) dan model sponsor ala Korea (seperti Revu)?

AModel bounty (Scribble) mengikuti pendekatan 'kirim dulu, tinjau kemudian' di mana KOL membuat konten terlebih dahulu dan baru dibayar setelah disetujui, berisiko usaha sia-sia. Model sponsor Korea (Revu) mengikuti pendekatan 'pilih dulu, kelola kemudian' di mana KOL dipilih terlebih dahulu berdasarkan data, diberikan panduan, dan dibayar selama mengikuti aturan, meminimalkan risiko.

QApa dua pelajaran utama yang ditinggalkan oleh keruntuhan ekosistem InfoFi bagi dunia Web3?

ADua pelajaran utamanya adalah: (1) Ironi desentralisasi - banyak proyek Web3 sangat bergantung pada platform X yang terpusat. (2) Keterbatasan desain insentif - mekanisme imbalan menarik banyak peserta tetapi gagal mengontrol kualitas konten, menyebabkan banjir spam.

QBagaimana bentuk InfoFi 2.0 yang mungkin muncul di masa depan menurut laporan tersebut?

AInfoFi 2.0 kemungkinan akan lebih kecil, lebih terkendali, dan lebih fokus pada kualitas konten. Ini akan beralih dari platform terbuka dan tanpa izin ke jaringan profesional yang dikurasi dengan ketat, menyerupai platform pemasaran terintegrasi yang menggabungkan upaya GTM lokal dan komponen seperti iklan offline.

Nội dung Liên quan

Zcash Chứng Kiến Sự Sụp Đổ Lịch Sử Khi Hàng Tỷ Đô La Biến Mất Khỏi Giá Trị Thị Trường

Thị trường tiền điện tử chấn động bởi sự sụp đổ mạnh mẽ của Zcash (ZEC), đồng tiền tập trung vào quyền riêng tư đã mất hơn một nửa giá trị chỉ trong 24 giờ. Sự sụt giảm đột ngột này xóa sổ khoảng 5 tỷ USD từ vốn hóa thị trường của nó. Nguyên nhân chính được cho là do lo ngại xung quanh một lỗ hổng bảo mật vừa được tiết lộ ảnh hưởng đến cơ sở hạ tầng riêng tư của mạng lưới. Lỗ hổng này, ẩn trong nhóm giao dịch riêng tư Orchard của Zcash từ tháng 5/2022, cho phép tạo ra ZEC giả mạo trong thử nghiệm. Mặc dù đã được vá vào ngày 2/6, thiết kế bảo mật của Zcash khiến không thể xác minh liệu có đồng ZEC giả nào đã được tạo ra trước đó hay không, dẫn đến sự hoang mang và bán tháo. Tình huống này làm nổi bật sự đánh đổi giữa tính riêng tư và minh bạch. Để khôi phục niềm tin, Shielded Labs đang xem xét một đề xuất nâng cấp mạng lưới cho phép xác minh tính toàn vẹn của tổng nguồn cung Zcash. Cộng đồng Zcash nhấn mạnh rằng việc phát hiện lỗ hổng là kết quả của quy trình nghiên cứu bảo mật đẳng cấp và chủ động, một dấu hiệu tích cực cho thấy mạng lưới liên tục được củng cố.

bitcoinist39 phút trước

Zcash Chứng Kiến Sự Sụp Đổ Lịch Sử Khi Hàng Tỷ Đô La Biến Mất Khỏi Giá Trị Thị Trường

bitcoinist39 phút trước

Câu chuyện về Bitcoin "Vàng Kỹ Thuật Số" có thất bại hay không?

**TÓM TẮT** Bài viết phân tích Bitcoin từ góc nhìn của Jason, tập trung vào ba vấn đề chính: bản chất của Bitcoin, nguyên nhân đợt giảm giá gần đây và triển vọng dài hạn. **1. Cách nhìn nhận tài sản Bitcoin:** Tác giả vẫn coi Bitcoin là một lớp tài sản mới, ưu việt hơn vàng về tính chất "vàng kỹ thuật số" nhờ: nguồn cung cố định (21 triệu BTC), khả năng chuyển giao vượt trội và tính minh bạch có thể kiểm chứng. Dù vẫn còn sớm (tỷ lệ thâm nhập toàn cầu ~3-4%) và biến động mạnh, quá trình hợp pháp hóa đang đẩy lùi các hoạt động phi chính thức. **2. Nguyên nhân đợt giảm giá 2025-2026:** Đợt giảm khoảng 50% từ đỉnh 12.6万美元 xuống dưới 6.1万美元 là một đợt bán theo chu kỳ có tính đồng thuận cao, phù hợp với mô hình lịch sử sau mỗi lần giảm một nửa phần thưởng. Sự kiện ETF Bitcoin năm 2024 đã mở đường cho dòng tiền tổ chức mua vào, đồng thời tạo cơ hội cho các nhà đầu tư sớm (có giá gốc rất thấp) chốt lời, dẫn đến một đợt "chuyển giao lịch sử" từ những người tin tưởng ban đầu sang các tổ chức đầu tư dài hạn. Một điểm đáng chú ý là biên độ các đợt sụt giảm trong lịch sử đang thu hẹp dần (từ 93% xuống còn ~50%), cho thấy tài sản đang trưởng thành và biến động giảm bớt. **3. Triển vọng dài hạn:** Về dài hạn, nếu tin vào luận điểm "vàng kỹ thuật số", giá trị Bitcoin nên được định giá theo vàng vật chất. Với vốn hóa hiện tại (~1.4 nghìn tỷ USD) chỉ bằng 7% vốn hóa vàng (~20 nghìn tỷ USD), tiềm năng tăng trưởng vẫn còn rất lớn nếu luận điểm này được hiện thực hóa một phần. Tuy nhiên, tác giả cảnh báo rủi ro thực sự không nằm ở bản thân Bitcoin (xác suất về 0 thấp hơn xác suất tăng trưởng), mà ở hai yếu tố: **cơ cấu danh mục đầu tư** (không all-in, vay mượn) và **độ hiểu biết sâu sắc về tài sản**. Chỉ khi hiểu rõ logic cốt lõi, nhà đầu tư mới có thể giữ vững lập trường qua các đợt biến động mạnh. Bài học từ Amazon (sụt 95% năm 2000 rồi tăng 42 lần) cho thấy điều quan trọng là "sống sót" được đến lúc tiềm năng được giải phóng. Câu hỏi cuối cùng được đặt ra: Liệu đợt giảm giá này chứng minh luận điểm "vàng kỹ thuật số" đã thất bại, hay chỉ đơn giản là quá trình chuyển giao chưa kết thúc? Câu trả lời phụ thuộc vào niềm tin nền tảng của mỗi người vào loại tài sản này.

marsbit1 giờ trước

Câu chuyện về Bitcoin "Vàng Kỹ Thuật Số" có thất bại hay không?

marsbit1 giờ trước

Chủ đề “Vàng kỹ thuật số” của BTC có thất bại không?

Tác giả, qua góc nhìn của Jason, phân tích về Bitcoin dưới ba khía cạnh chính: bản chất của tài sản Bitcoin, nguyên nhân đợt giảm giá gần đây và triển vọng dài hạn. **1. Bản chất của Bitcoin:** Tác giả coi Bitcoin là một loại tài sản mới, một phiên bản "vàng kỹ thuật số" ưu việt hơn nhờ tính chất: nguồn cung cố định (21 triệu), khả năng chuyển giao và kiểm toán vượt trội. Dù còn sớm với tỷ lệ thâm nhập toàn cầu khoảng 3-4% và biến động cao, Bitcoin đang dần được hợp thức hóa. **2. Nguyên nhân đợt giảm giá:** Đợt điều chỉnh từ đỉnh ~126k USD (10/2025) xuống ~61k USD (2/2026) được xem là một đợt bán theo chu kỳ 4 năm (sau sự kiện giảm một nửa phần thưởng) và là quá trình "chuyển giao lịch sử" từ các nhà đầu tư sớm sang các tổ chức dài hạn thông qua ETF. Đáng chú ý, mức độ sụt giảm qua các chu kỳ đang thu hẹp (từ 93% xuống ~50%), phản ánh sự trưởng thành của tài sản. **3. Triển vọng dài hạn:** Với vai trò "vàng kỹ thuật số", vốn hóa Bitcoin hiện chỉ bằng ~7% vốn hóa vàng vật chất. Nếu đạt 30-50% vốn hóa vàng, tiềm năng tăng trưởng vẫn rất lớn. Tuy nhiên, tác giả không đưa ra lời khuyên mua ngay và nhấn mạnh hai rủi ro thực sự: **cấu trúc danh mục đầu tư** (không nên all-in, dùng đòn bẩy hoặc tiền không nên dùng) và **độ hiểu biết về tài sản** - yếu tố then chốt để giữ vững tâm lý qua các đợt biến động mạnh. Câu hỏi then chốt là liệu bạn có thể "sống sót" để chứng kiến tiềm năng dài hạn, giống như cổ phiếu Amazon đã vượt qua đợt sụt giảm 95% năm 2000. Bài viết kết luận bằng một câu hỏi mở: Liệu việc vàng tăng 60% trong khi Bitcoin giảm 50% có nghĩa là câu chuyện "vàng kỹ thuật số" đã thất bại, hay đơn giản phản ánh quá trình chuyển giao chưa kết thúc và sự tiến hóa từ tài sản đầu cơ sang tài sản được định vị? Câu trả lời phụ thuộc vào niềm tin cốt lõi của mỗi người vào loại tài sản này.

链捕手1 giờ trước

Chủ đề “Vàng kỹ thuật số” của BTC có thất bại không?

链捕手1 giờ trước

Từ Mã đến Nhận Thức: Hướng Dẫn Nghìn Chữ về Sự Tiến Hóa của Bộ Não Robot

Từ nhiều thập kỷ trước, robot chủ yếu được điều khiển bằng mã lập trình truyền thống, với các lớp như cảm nhận, ước tính trạng thái, lập kế hoạch và điều khiển được xây dựng thủ công. Chúng hoạt động tốt trong môi trường được thiết kế trước nhưng thiếu khả năng tổng quát hóa. Sự xuất hiện của học sâu (deep learning) đã cách mạng hóa lớp cảm nhận, trong khi học tăng cường (reinforcement learning) và học bắt chước (imitation learning) bắt đầu cải thiện lớp điều khiển. Tuy nhiên, mỗi chính sách học được vẫn còn hẹp và thiếu linh hoạt. Sự bùng nổ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT đã mang lại bước nhảy vọt: LLM đóng vai trò như một bộ lập kế hoạch thông minh, dịch chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên thành chuỗi hành động để hệ thống robot (như ROS2) thực thi. Dù vậy, LLM vẫn chỉ nằm ở lớp lập kế hoạch. Bước tiến quan trọng tiếp theo là các Mô hình Thị giác-Ngôn ngữ-Hành động (VLA). Các mô hình như RT-2 của Google hay OpenVLA hợp nhất lý luận và hành động trong một mạng thần kinh duy nhất, nhận đầu vào là hình ảnh và lệnh, rồi trực tiếp xuất ra các chỉ thị chuyển động, giúp robot linh hoạt và có khả năng tổng quát hóa hơn. Kiến trúc tiên tiến nhất hiện nay cho robot hình người là "hệ thống kép" (System 1/System 2), lấy cảm hứng từ tâm lý học. System 2 (chậm) là một VLA lớn, xử lý cảnh quan và lý luận ở tần số thấp. System 1 (nhanh) là một mạng nhỏ, tốc độ cao, nhận ý định từ System 2 và xuất ra các lệnh chuyển động liên tục. Một số hệ thống còn có System 0 như một lớp phản xạ để giữ thăng bằng. Việc tính toán được chia sẻ: các vòng lặp điều khiển an toàn quan trọng chạy cục bộ trên bo mạch (ví dụ: NVIDIA Jetson) để đảm bảo độ trễ thấp và độ tin cậy, trong khi các tác vụ như giao diện hội thoại hay học tập nhóm có thể chạy trên đám mây. Các mô hình mã nguồn mở như OpenVLA, NVIDIA Isaac GR00T, và Physical Intelligence π0 đang thúc đẩy lĩnh vực này, cho phép các công ty khởi nghiệp tinh chỉnh chúng với dữ liệu riêng thay vì đào tạo từ đầu. Dù đã có tiến bộ lớn, robot VLA hiện tại vẫn có hạn chế: khó khăn trong phục hồi sau lỗi, hiệu quả mẫu thấp, khó khăn với nhiệm vụ dài hạn và thiếu "hiểu biết vật lý" thực sự. Để giải quyết những hạn chế này, lĩnh vực đang tập trung vào "Mô hình Thế giới" (World Model). Đây là các mạng thần kinh có thể dự đoán hệ quả của hành động dựa trên trạng thái hiện tại. Bằng cách mô phỏng nhiều tương lai khả thi trước khi hành động, robot có thể lập kế hoạch tốt hơn, phục hồi tốt hơn và cải thiện khả năng tổng quát hóa. Các kiến trúc chính gồm: mô hình khuếch tán pixel (Cosmos/Sora), Kiến trúc Dự đoán Nhúng Chung (JEPA của LeCun) và Mô hình Thế giới Hành động Tiềm ẩn (Genie/Dreamer). Tương lai, robot tiên tiến có thể kết hợp VLA với Mô hình Thế giới để lập kế hoạch và kiểm tra hành động trong mô phỏng trước khi thực thi, đồng thời tạo ra lượng dữ liệu tổng hợp khổng lồ cho đào tạo. Yếu tố then chốt hiện nay là dữ liệu, với việc điều khiển từ xa (teleoperation) là phương pháp thu thập chính. Mô phỏng (simulation) cũng đóng vai trò ngày càng quan trọng. Về kinh tế, chi phí phần cứng robot hình người đang giảm nhanh, mở ra thị trường rộng lớn hơn. Tuy nhiên, lĩnh vực này vẫn đang ở giai đoạn phát triển, tương tự "thời kỳ GPT-2" của AI vật lý, với tiềm năng to lớn nhưng cần thêm thời gian để trưởng thành hoàn toàn và triển khai một cách tự chủ, an toàn.

marsbit1 giờ trước

Từ Mã đến Nhận Thức: Hướng Dẫn Nghìn Chữ về Sự Tiến Hóa của Bộ Não Robot

marsbit1 giờ trước

Bong bóng AI đang vỡ

Thị trường đang biến động mạnh với nhiều ý kiến về "bong bóng AI". Mặc dù các chuyên gia như Ray Dalio cảnh báo mức độ bong bóng tương đối cao, nhưng những người như CEO NVIDIA, Jensen Huang, vẫn nhìn thấy cơ hội to lớn và nhu cầu về năng lực tính toán mới chỉ bắt đầu bùng nổ. Cả hai quan điểm đều có phần đúng. Bong bóng trong lĩnh vực AI là có thực, giống như bong bóng Internet năm 2000. Tuy nhiên, bong bóng công nghệ thường là cách thị trường phản ứng với một lực lượng sản xuất đột phá. Sau khi bong bóng vỡ, cơ sở hạ tầng vật chất và công nghệ cốt lõi được xây dựng sẽ trở thành nền tảng cho sự phát triển bùng nổ tiếp theo, như đã thấy với Internet. Hiện tại, đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI (như GPU, hệ thống làm mát, điện) là rất lớn, trong khi doanh thu từ các công ty thuần AI còn hạn chế, cho thấy sự mất cân đối. Nhưng một yếu tố then chốt là chi phí suy luận AI (inference cost) đã giảm hơn 99.7% trong hai năm qua. Khi chi phí biên của "trí thông minh" tiến gần đến 0, nó mở khóa một lượng lớn nhu cầu và ứng dụng mới trong mọi ngành công nghiệp, từ phần mềm, y sinh đến sản xuất. Điều này tuân theo "Nghịch lý Jevons": hiệu quả tăng lên dẫn đến mức tiêu thụ tổng thể cao hơn. Thị trường hiện đang trong giai đoạn thanh lọc, nơi các công ty chỉ dựa vào khái niệm sẽ bị đào thải. Xu hướng sâu xa bao gồm: 1) Chuyển dịch giá trị từ chi đầu tư (CapEx) sang chi vận hành (OpEx), nơi các ứng dụng AI thực sự tạo ra lợi nhuận; 2) Các công ty cơ sở hạ tầng có thể tiêu hóa định giá cao thông qua tăng trưởng lợi nhuận mạnh mẽ; 3) AI đang được tích hợp sâu vào các ngành như tài chính, pháp lý, chăm sóc sức khỏe và sản xuất, nâng cao hiệu quả đáng kể. Tóm lại, trong khi bong bóng đầu tư có thể xì hơi và gây ra đợt sàng lọc, động lực cơ bản của AI với tư cách là một lực lượng sản xuất đột phá là không thể đảo ngược. Giống như Internet trước đây, tương lai sẽ là một kỷ nguyên mà hầu hết mọi ngành công nghiệp đều được chuyển đổi và trao quyền bởi AI.

链捕手1 giờ trước

Bong bóng AI đang vỡ

链捕手1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 853Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.5kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片