世界杯才踢几天,AI预测已经有模型封神,有模型翻车

Odaily星球日报Xuất bản vào 2026-06-15Cập nhật gần nhất vào 2026-06-15

Tóm tắt

世界杯期间,AI预测模型成为预测市场的新兴参考工具。首日比赛,阿里千问成功预测墨西哥2:0胜南非,并提示南非红牌风险,随后又命中韩国2:1逆转捷克,引发关注。微软Copilot对完整赛程进行了预测,成功押中墨西哥、韩国及巴西被摩洛哥逼平的具体比分,但也出现多次误判,尤其在冷门比赛如澳大利亚胜土耳其、日本平荷兰等场次中表现不佳。 ChatGPT在单场比赛分析中展现出完整逻辑,如准确预测揭幕战比分并给出合理理由,但其完整赛程预测更偏向纸面强队,对爆冷赛事敏感度不足。其他模型如Gemini、Grok和Claude在测试中表现各异,预测结果存在差异。 总体而言,目前AI模型在世界杯预测中已有亮眼表现,可作为辅助参考,但远非绝对准确。其稳定性、对冷门的识别能力仍有待更多比赛检验。后续将持续追踪各模型预测与实际赛果的对比。

原创 | Odaily 星球日报(@OdailyChina)

作者 | Asher(@Asher_ 0210)

本届世界杯,最热闹的地方不只在球场上。

随着世界杯相关预测事件热度升温,越来越多用户开始用真金白银参与交易。谁能赢、几比几、会不会爆冷、有没有红牌、哪名球员能进球,这些原本属于球迷赛前闲聊的话题,如今被拆成了一个个可以交易的预测事件。

而当预测变成交易,用户需要的就不只是情绪和直觉:赔率变化、球队状态、伤病信息、历史交锋、市场情绪,都会成为交易前的参考。在这一过程中,AI 模型开始被频繁拉进世界杯预测场景里。

千问、ChatGPT、Gemini、Claude、DeepSeek、Qwen 以及 Copilot 等大模型,不仅能回答“哪支球队更可能赢”,还能给出比分判断、爆冷可能、红牌风险、关键球员表现和比赛走势分析。对于预测市场参与者来说,AI 的赛前推演,正在成为赔率、新闻、球队数据和市场情绪之外的另一层参考。

不过,预测最终仍要回到比赛本身。

随着世界杯正式开赛,前几场比赛结果已经陆续出炉。那些赛前被用户拿来辅助判断的 AI 分析,也终于有了可以对照的答案:比分有没有押中,爆冷有没有提前看到,红牌、绝杀、比赛走势这些细节,又有多少真正被模型捕捉到了。

最先出圈的,竟是千问

世界杯首日最有节目效果的,无疑是千问。

揭幕战墨西哥对南非,千问赛前给出的预测是墨西哥 2:0 南非。比赛结束后,比分真的定格在 2:0。更有看点的是,全场一共出现三张红牌,也和千问赛前提到的“南非防守动作过大、可能早早陷入少打一人”的风险判断基本吻合。

如果只是判断墨西哥取胜,这并不算太意外。作为东道主之一,墨西哥本身就更被看好。但千问这次踩中的是更具体的比赛细节:2:0 的比分、南非的红牌风险,以及比赛中后段被逐渐拉开的节奏。

紧接着,韩国对捷克这场,千问又给出了韩国 2:1 的判断。

这场比赛赛前并不算好猜。捷克有身体对抗,有定位球威胁,也有欧洲球队一贯的大赛经验。比赛过程也确实没有一边倒,捷克先取得领先,韩国随后扳平,比赛一度长时间僵在 1:1。直到最后阶段,韩国打进制胜球,比分最终变成 2:1。

这一下,千问的预测就有了更强的“剧本感”。胜负判断可以靠纸面实力,比分预测可以有运气成分,但红牌、逆转、最后阶段制胜这些过程细节,才真正让人觉得“有点东西”。首日两场之后,千问先把 AI 预测世界杯的关注度拉了起来。

Copilot:有神来一笔,也有明显翻车

赛前,USA Today 曾让 Copilot 预测了本届世界杯全部 104 场比赛。从目前已经结束的比赛来看,这份预测既有高光,也有明显失手。

其中,有三场比赛的预测最亮眼。

揭幕战墨西哥对南非,Copilot 给出的预测是墨西哥 2:0,最终比分正好命中。韩国对捷克,它预测韩国 2:1,同样与赛果一致。到了巴西对摩洛哥,Copilot 又给出 1:1 的判断,结果巴西真的被摩洛哥逼平。

尤其是巴西 1:1 摩洛哥这场,含金量不低。巴西毕竟是传统豪门,阵容和关注度都在第一梯队。摩洛哥虽然上届世界杯打进四强,但面对巴西,赛前直接预测双方打平,并不是一个特别安全的选择。结果比赛踢完,巴西没有拿下开门红,摩洛哥也延续了自己在大赛中的韧性,Copilot 这场预测确实是“神来一笔”。

但 Copilot 的问题也很快暴露出来。

它预测加拿大 2:1 战胜波黑,结果双方踢成 1:1;预测瑞士 1:0 小胜卡塔尔,结果瑞士同样被逼平;预测美国 2:0 巴拉圭,方向虽然对了,但实际比分是 4:1,进攻强度被明显低估。

更明显的翻车,出现在几场爆冷和强队受阻的比赛里。

土耳其对澳大利亚,Copilot 预测土耳其 2:1 取胜,结果澳大利亚 2:0 爆冷赢球。厄瓜多尔对科特迪瓦,它预测厄瓜多尔 2:1,结果科特迪瓦 1:0 拿下。荷兰对日本,它预测荷兰 2:1,结果日本两度追平,最终双方 2:2 战平。瑞典对突尼斯,它预测 1:1,结果瑞典直接踢出 5:1。

Copilot 能押中墨西哥、韩国、巴西这几场具体比分,说明并不是只会顺着热门队给答案。但澳大利亚击败土耳其、卡塔尔逼平瑞士、日本逼平荷兰这些比赛,也暴露出它对冷门和平局的判断仍然偏保守。

ChatGPT:分析很完整,但冷门抓得不够准

相比 Copilot 的完整赛程预测,ChatGPT 更像是一个“赛前分析型选手”。

在揭幕战预测中,ChatGPT 预测墨西哥 2:0 南非,最终比分命中。它给出的理由也比较完整,包括墨西哥的主场优势、近期状态、南非进攻乏力,以及墨西哥城高海拔和主场氛围等因素。这次预测中,ChatGPT 不只是给了结果,背后的判断逻辑也和比赛结果对上了。

但到了对世界杯完整赛程预测里,ChatGPT 的稳定性就没那么强。虽然它命中了墨西哥 2:0 南非和巴西 1:1 摩洛哥,也看对了苏格兰、德国、瑞典等几场比赛的胜负方向。但在韩国 2:1 捷克、卡塔尔 1:1 瑞士、澳大利亚 2:0 土耳其、日本 2:2 荷兰这些比赛上,ChatGPT 的判断都预测了纸面实力更强的队伍。比如瑞士应该赢卡塔尔,土耳其应该赢澳大利亚,荷兰应该小胜日本。

ChatGPT 不是没有预测能力,它能把球队实力、主场环境、近期状态拆得很清楚,也能在部分比赛里命中比分。但从目前结果看,它更擅长解释“为什么热门队更合理”,而不是提前识别哪些比赛可能偏离热门剧本。

Gemini、Grok、Claude:同一场比赛,不同模型写出不同剧本

除了千问、Copilot 和 ChatGPT,还有一些社媒用户把同一场比赛喂给多个模型做赛前预测。

以揭幕战墨西哥对南非为例,有博主同时测试了 ChatGPT、Gemini、Grok 和 Claude 四款 AI 模型进行赛前预测。结果显示,ChatGPT 和 Gemini 都给出了墨西哥 2:0 南非的预测,最终比分正好命中;Grok 预测墨西哥 2:1,Claude 预测墨西哥 3:1,虽然都看对了墨西哥取胜,但没有押中具体比分。

这次揭幕战的预测,不同模型给出了三种不同的“剧本”。ChatGPT Go 和 Gemini Pro 更接近实际比赛:墨西哥占优,南非进攻乏力,最终被零封。Grok 更像是给了一个相对开放的比分,认为南非会有反击收获。Claude Sonnet 则把墨西哥的进攻预期拉得更高,给出了 3:1 这种更大开大合的结果。

小结

由于目前可回溯的 AI 预测样本仍然有限,现阶段还不能直接判断哪个模型最“懂球”。

但只看已经结束的几场比赛,差异已经开始显现。千问目前最有记忆点,首日连续命中墨西哥 2:0 南非、韩国 2:1 捷克,还踩中了红牌风险和比赛走势,属于小样本里的高光表现。不过,后续能否持续命中,还需要更多比赛验证。

Copilot 和 ChatGPT,两者都有命中具体比分的高光,但也都暴露出一个共同问题——面对澳大利亚击败土耳其、卡塔尔逼平瑞士、日本战平荷兰这类偏离纸面实力的比赛,判断仍然不够敏感。

至于 Gemini、Grok、Claude 等模型,目前公开样本更多集中在单场或社媒对照,参考价值有,但还不适合直接下排名。

AI 已经可以成为世界杯预测市场用户的一层参考,但还远不是标准答案。接下来,Odaily星球日报也会继续收集各模型赛前预测,并随着比赛推进持续回看:哪些模型只是开局运气好,哪些模型真的能在更多场次里经得起赛果检验。

Câu hỏi Liên quan

Q在文章提到的AI模型中,哪个模型在世界杯首日的预测中表现最为突出,并具体说明了哪些细节?

A在世界杯首日的预测中,千问的表现最为突出。它成功预测了墨西哥2:0战胜南非的比分,并提到了南非可能因防守动作过大而吃到红牌的风险,这都与实际比赛情况吻合。此外,它还准确预测了韩国2:1战胜捷克的比分和比赛过程。

QCopilot在哪些比赛的预测中表现亮眼,又在哪些比赛中出现了明显的翻车?

ACopilot在墨西哥2:0南非、韩国2:1捷克和巴西1:1摩洛哥这几场比赛的预测中表现亮眼,准确命中了比分。然而,它在加拿大对波黑(预测2:1,实际1:1)、瑞士对卡塔尔(预测1:0,实际1:1)以及土耳其对澳大利亚(预测土耳其2:1胜,实际澳大利亚2:0胜)等比赛中出现了明显的预测失误。

Q根据文章描述,ChatGPT在世界杯预测中表现出了什么特点?

AChatGPT在世界杯预测中表现出了“赛前分析型选手”的特点。它不仅能给出预测结果,还能提供相对完整的分析逻辑,例如在预测墨西哥2:0南非时,提到了主场优势、近期状态和高海拔等因素。但文章指出,它在判断可能偏离纸面实力的比赛(如冷门或平局)时,表现不够敏感,更倾向于支持热门队伍。

Q文章中提到有博主测试了多个AI模型对同一场比赛(墨西哥对南非)的预测,结果如何?

A有博主同时测试了ChatGPT、Gemini、Grok和Claude四款AI模型对墨西哥对南非揭幕战的预测。结果是:ChatGPT和Gemini都准确预测了墨西哥2:0获胜;Grok预测墨西哥2:1获胜;Claude预测墨西哥3:1获胜。后两个模型虽然判断对了胜负,但没有命中具体比分。

Q文章作者对目前AI模型在世界杯预测中的总体表现做出了怎样的评价和展望?

A文章作者认为,由于目前可回溯的预测样本仍然有限,尚不能直接判断哪个模型最“懂球”。AI可以作为预测市场用户的一层参考,但远非标准答案。作者指出,不同的模型在部分场次有高光表现,但也暴露出对冷门比赛判断不够敏感等问题。文章最后表示,将继续收集各模型的赛前预测,并随着比赛推进检验其长期表现。

Nội dung Liên quan

STRC Mất Neo 11%, Bánh Xe Vĩnh Cửu Của Strategy Còn Chạy Không?

Strategy, công ty nắm giữ Bitcoin lớn nhất thế giới, đang đối mặt với thách thức nghiêm trọng khi cổ phiếu ưu đãi STRC của họ liên tục mất giá trị so với mệnh giá mục tiêu 100 USD, hiện đã giảm hơn 11%. STRC vốn được thiết kế như một công cụ tài chính ổn định để huy động vốn mua Bitcoin mà không làm loãng cổ phần phổ thông (MSTR). Cơ chế "bánh đà vốn" của Strategy – phát hành STRC, gây quỹ, mua BTC, tăng giá trị tài sản ròng và củng cố niềm tin vào STRC – phụ thuộc vào việc STRC duy trì quanh mệnh giá 100 USD. Dù Strategy đã tăng cổ tức lên 11.5% và tăng tần suất chi trả, STRC vẫn tiếp tục giảm giá. Nguyên nhân được cho là do sự bán tháo của các quỹ arbitrage sử dụng đòn bẩy và, quan trọng hơn, là sự lo ngại ngày càng tăng về tình hình thanh khoản và cấu trúc vốn của công ty. Một báo cáo của JPMorgan chỉ ra dự trữ tiền mặt của Strategy chỉ đủ chi trả cổ tức ưu đãi trong khoảng 6.3 tháng. Dù Strategy tuyên bố lượng Bitcoin dự trữ có thể chi trả trong 32 năm, việc họ lần đầu bán ra 32 BTC gần đây đã làm dấy lên lo ngại rằng công ty có thể phải bán Bitcoin để đáp ứng nghĩa vụ trong tương lai, phá vỡ cam kết "hodl" trước đó. Tình trạng mất giá kéo dài của STRC làm suy yếu khả năng gây quỹ then chốt của Strategy. Nếu không thể huy động vốn mới và dự trữ tiền mặt cạn kiệt, áp lực phải bán Bitcoin để trả cổ tức sẽ gia tăng. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến STRC mà còn đe dọa đảo ngược vai trò của Strategy từ "người mua lớn" thành "người bán tiềm năng" trên thị trường Bitcoin, gây áp lực giảm giá đáng kể.

Odaily星球日报8 phút trước

STRC Mất Neo 11%, Bánh Xe Vĩnh Cửu Của Strategy Còn Chạy Không?

Odaily星球日报8 phút trước

Vị trí công việc mới được săn đón nhất tại Thung lũng Silicon đã xuất hiện

Trong ba năm qua, ngành AI tập trung vào các nhà khoa học mô hình. Nhưng giờ đây, OpenAI, Anthropic và Google đang ráo riết tuyển dụng một vị trí mới: Kỹ sư Triển khai Tiền tuyến (Forward Deployment Engineer - FDE). Vai trò này bùng nổ, với số lượng tuyển dụng tăng 42 lần từ 2023-2025, báo hiệu một sự chuyển hướng lớn: cuộc chiến về mô hình đã kết thúc, và cuộc chiến triển khai thực tế bắt đầu. Các công ty nhận ra vấn đề không còn là công nghệ, mà là việc doanh nghiệp không biết cách sử dụng AI hiệu quả. Nhiều doanh nghiệp mua AI nhưng không thấy thay đổi lớn vì gặp phải các rào cản tổ chức nội bộ như dữ liệu lịch sử lộn xộn, quy trình phê duyệt phức tạp và hệ thống cũ khó tích hợp. Mô hình AI giống như một động cơ tên lửa gắn trên cỗ xe ngựa – mạnh mẽ nhưng vô dụng nếu không thay đổi toàn bộ hệ thống. Palantir Technologies là công ty tiên phong trong mô hình FDE, cử kỹ sư đến tận nơi khách hàng để hiểu và cải thiện quy trình làm việc thực tế. Phương pháp này giờ đây trở thành bài học cho toàn ngành. Tháng 5/2026, ba gã khổng lồ AI cùng hành động: Anthropic thành lập liên doanh 1,5 tỷ USD để triển khai Claude, OpenAI thành lập công ty con DeployCo với 4 tỷ USD và mua lại công ty tư vấn Tomoro, còn Google Cloud tuyển dụng ồ ạt FDE. Điều này cho thấy trọng tâm đã chuyển từ phát triển mô hình sang triển khai ứng dụng. Vai trò của FDE là "giao kết quả", không chỉ là phần mềm. Họ cần kỹ năng kỹ thuật sâu, hiểu biết về tổ chức và khả năng hợp tác để vượt qua các rào cản về quyền lực, văn hóa và trách nhiệm trong doanh nghiệp – những yếu tố chiếm tới 80% nguyên nhân thất bại của dự án AI. Tóm lại, khi công nghệ AI trở nên phổ biến và rẻ hơn, thứ đắt giá nhất chính là khả năng thấu hiểu tổ chức và thay đổi quy trình. Sự nổi lên của FDE chứng tỏ phần khó nhất của cuộc cách mạng công nghệ không phải là kỹ thuật, mà là con người.

marsbit8 phút trước

Vị trí công việc mới được săn đón nhất tại Thung lũng Silicon đã xuất hiện

marsbit8 phút trước

Khi World Cup Va chạm với Agent: Từ Web2 đến Web3, Ví tiền sẽ tiến tới Agentic Wallet như thế nào?

World Cup là một bối cảnh thích hợp để quan sát sự phát triển của ví tiền điện tử. Trong sự kiện này, các ví Web3 như imToken đã thử nghiệm tích hợp AI Agent vào các hoạt động dự đoán thị trường (ví dụ: Polymarket), cho phép người dùng tương tác với các thị trường dự đoán thông qua Discord hoặc trang web một cách tự nhiên, sau đó được Agent dẫn dắt một cách liền mạch trở lại giao dịch trên chuỗi. Điều này cho thấy sự thay đổi tiềm năng: ví không còn chỉ là một ứng dụng quản lý tài sản và ký giao dịch, mà đang trở thành "trình thông dịch ý định", nơi người dùng có thể diễn đạt nhu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên và để Agent phân tách thành các hành động cụ thể. Sự phát triển của Agentic Wallet không chỉ giới hạn trong Web3. Các gã khổng lồ thanh toán truyền thống như Mastercard (với Agent Pay) hay WeChat Pay cũng đang thử nghiệm để AI Agent tham gia vào lớp thanh toán, với trọng tâm là nhận dạng, ủy quyền, kiểm soát và giám sát. Điều này cho thấy xu hướng chung là AI đang thâm nhập vào lĩnh vực tài chính và giao dịch. Tuy nhiên, thách thức cốt lõi đối với ví Agentic không phải là tự động hóa, mà là thiết lập "ranh giới" an toàn rõ ràng. Vì ví xử lý tài sản thực, nên điều quan trọng là người dùng phải luôn nắm quyền kiểm soát: hiểu Agent là ai, nó có thể làm gì, thời gian ủy quyền, giới hạn số dư, và khả năng tạm dừng hoặc thu hồi ủy quyền. Tương lai của ví thông minh nằm ở việc biến các giao dịch phức tạp thành thông tin dễ hiểu cho người dùng, đảm bảo sự tiện lợi đi đôi với bảo mật. Các thử nghiệm trong bối cảnh World Cup chính là những bước đầu tiên hướng tới tương lai đó.

marsbit1 giờ trước

Khi World Cup Va chạm với Agent: Từ Web2 đến Web3, Ví tiền sẽ tiến tới Agentic Wallet như thế nào?

marsbit1 giờ trước

Tùy chọn không hoạt động trong DeFi? Vitalik có thể không nghĩ vậy

Tác giả phân tích đề xuất của Vitalik về một loại stablecoin thuật toán mới dựa trên cấu trúc quyền lợi giống hợp đồng quyền chọn (option). Trong thiết kế này, 1 ETH được tách thành hai phần: phần "P" đảm bảo giá trị ổn định tới một mức giá thực hiện nhất định, và phần "N" nhận toàn bộ lợi nhuận nếu giá vượt trên mức đó. Tổng của chúng luôn bằng 1 ETH, loại bỏ nhu cầu về cơ chế thanh lý. Tác giả chỉ ra rằng phần tài sản ổn định "P" thực chất giống một "covered call" (bán quyền chọn mua được bảo hiểm bằng tài sản cơ sở). Để duy trì tính ổn định, nó cần được gia hạn liên tục thành các quyền chọn có giá thực hiện thấp hơn (deep in-the-money), điều này dẫn đến rủi ro về trượt giá khi gia hạn và khả năng bị front-run. Thách thức lớn nhất là cần có người liên tục nắm giữ phần tài sản hưởng lợi từ xu hướng tăng "N" - một dạng đòn bẩy ETH không có phí funding hay rủi ro thanh lý. Nhu cầu dài hạn cho phần tài sản này là chìa khóa cho sự mở rộng của hệ thống. Bài viết kết luận rằng tiềm năng thực sự của hợp đồng quyền chọn trong DeFi có thể không nằm ở việc trở thành một sản phẩm giao dịch trực tiếp, mà là đóng vai trò là mô-đun cơ sở, công cụ định giá và phân bổ rủi ro cho các sản phẩm tài chính phức tạp hơn như stablecoin, sản phẩm có cấu trúc hay chỉ số.

marsbit2 giờ trước

Tùy chọn không hoạt động trong DeFi? Vitalik có thể không nghĩ vậy

marsbit2 giờ trước

Đối thoại với nhà đầu tư Zheng Di: Thử nghiệm bán coin của MicroStrategy, kinh tế AI và cơ hội thị trường chứng khoán Mỹ

Nhà đầu tư công nghệ tiên phong Didier Zheng (được gọi là Didier) đã chia sẻ trên một podcast về việc giảm giá Bitcoin gần đây, thay đổi chiến lược tài chính của MicroStrategy, sự tăng trưởng của thị trường chứng khoán Mỹ do AI thúc đẩy, việc các sàn giao dịch tiền mã hóa tiếp cận thị trường chứng khoán Mỹ và triển vọng vĩ mô. Didier tin rằng lý do chính khiến Bitcoin giảm không đơn thuần là do yếu tố vĩ mô hoặc việc rút tiền từ ETF, mà là thị trường đang định giá lại kỳ vọng về việc MicroStrategy có thể tiếp tục bán một lượng nhỏ Bitcoin để chi trả cổ tức cho cổ phiếu ưu đãi, theo nguyên tắc "trung lập về số Bitcoin trên mỗi cổ phiếu." Đồng thời, AI đang định hình lại cơ cấu lao động, Token được coi là yếu tố sản xuất mới, thúc đẩy chuỗi cung ứng AI trong thị trường chứng khoán Mỹ tiếp tục tăng. Ngành công nghiệp tiền mã hóa có thể dần chuyển từ việc đầu cơ vào các altcoin thuần túy sang giai đoạn công nghiệp hóa chín muồi hơn, với tài sản thực trên chuỗi và nền kinh tế máy móc trên chuỗi. MicroStrategy được mô tả như đang thực hiện một thí nghiệm tài chính để kiểm tra khả năng tiếp nhận của thị trường đối với áp lực bán Bitcoin nhỏ lẻ, liên tục. Động thái này bắt nguồn từ sự gia tăng các công cụ nợ và cổ phiếu ưu đãi, khiến quản lý dòng tiền trở nên cần thiết. Dù vậy, Didier lạc quan thận trọng rằng tình huống khó dẫn đến một "vòng xoáy tử thần" trừ khi có thêm cú sốc hệ thống lớn. Về AI, Didier nhấn mạnh Token đang trở thành lực lượng lao động mới, thay thế con người trong nhiều nhiệm vụ thực thi. Điều này thay đổi cơ cấu tổ chức doanh nghiệp, nén các vị trí trung gian và thúc đẩy lợi nhuận. Các công ty cung cấp chip, mô-đun quang, trung tâm dữ liệu được hưởng lợi từ làn sóng này, và đà tăng được cho là có tính bền vững trong dài hạn, đánh dấu sự khởi đầu của kỷ nguyên kinh tế máy móc. Các sàn giao dịch tiền mã hóa (CEX) chuyển sang cung cấp cổ phiếu Mỹ được xem là bước đi tự nhiên để tìm kiếm tài sản có giá trị thực và thanh khoản. Điều này không nhất thiết làm tổn hại đến tài sản tiền mã hóa mà phản ánh sự trưởng thành của ngành, hướng tới việc token hóa tài sản thế giới thực. Về lâu dài, cơ sở hạ tầng blockchain có thể phục vụ cho nền kinh tế máy móc, nơi các agent giao dịch và hợp tác trên chuỗi. Sự kiện ngày 10/11 (ám chỉ một đợt sụt giảm mạnh) được cho là đã gây tổn thất nghiêm trọng về thanh khoản trong ngành tiền mã hóa, khiến làn sóng altcoin khó phục hồi. Trong khi đó, tính thanh khoản mạnh của thị trường chứng khoán Mỹ tiếp tục thu hút các hoạt động đầu cơ có tính chất tương tự meme. Về triển vọng vĩ mô, Didier thận trọng hơn trong nửa cuối năm do áp lực điều chỉnh thị trường và các đợi IPO lớn sắp tới (như SpaceX). Cuộc bầu cử giữa kỳ ở Mỹ cũng là một yếu tố có thể ảnh hưởng đến AI và Web3. Về dài hạn, ông vẫn lạc quan về AI và sự kết hợp giữa AI với blockchain, dự đoán sự phát triển của nền kinh tế máy móc tự động hóa trên chuỗi. Ông nhấn mạnh cơ chế phân phối lại của cải (như thuế AI) sẽ trở nên quan trọng để giải quyết tình trạng bất bình đẳng tiềm tăng do AI gây ra.

marsbit2 giờ trước

Đối thoại với nhà đầu tư Zheng Di: Thử nghiệm bán coin của MicroStrategy, kinh tế AI và cơ hội thị trường chứng khoán Mỹ

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片