Pidato Terbaru Dan Bin: Jangan Sia-siakan Era yang Hebat Ini

链捕手Xuất bản vào 2026-07-02Cập nhật gần nhất vào 2026-07-02

Tóm tắt

Dalam pidato bertajuk "Jangan Lewatkan Era yang Hebat" pada Konferensi Strategi "2026 – All in Era Silikon Baru" Glonghui, ketua Dongfang Harbor, Dan Bin, menekankan pentingnya menyikapi era kecerdasan buatan (AI) dari perspektif siklus industri jangka panjang. Ia berpendapat bahwa risiko kehilangan peluang di era AI jauh lebih besar daripada kekhawatiran atas gelembung jangka pendek. Menurut Dan Bin, kemajuan teknologi, bukan suku bunga atau kebijakan makro, adalah pendorong utama pertumbuhan pasar modal jangka panjang. Era AI, yang dimulai dengan peluncuran ChatGPT akhir 2022, dinilainya lebih mengganggu dan transformatif dibandingkan era elektronik, internet, atau ponsel. Ia memprediksi siklus industri AI kemungkinan akan berlangsung sekitar sepuluh tahun, dengan titik risiko potensial sekitar tahun 2033. Dari sudut pandang peradaban, Dan Bin menyatakan bahwa kehidupan berbasis silikon (AI/robot) pada akhirnya akan menggantikan atau mendominasi kehidupan berbasis karbon (manusia) sebagai kekuatan produktif utama, terutama untuk kelangsungan peradaban dalam skala waktu kosmik yang sangat panjang. Ia juga menyingkat persaingan AI antara AS dan Tiongkok, menyatakan kedua negara tidak akan mengalah karena implikasi strategisnya, termasuk dalam peperangan. Sambil merefleksikan "penyesalan" Warren Buffett dan Charlie Munger yang melewatkan saham teknologi seperti Microsoft, Dan Bin menekankan perlunya investor memperluas batas kognitif dan berfokus pada penyebab utama. Pidat...

Penulis: Dan Bin

Pada 29 Juni, Ketua Dongfang Bintang Dan Bin menyampaikan pidato berjudul "Jangan Sia-siakan Era yang Hebat Ini" pada Konferensi Strategi Tengah Tahun "2026--All in Era Baru Silikon" Glonghui.

Mengenai masalah gelembung Ai yang menjadi perhatian pasar, Dan Bin meninjau dari perspektif siklus industri: Risiko kehilangan sebuah era mungkin lebih besar daripada risiko khawatir tentang gelembung jangka pendek.

Menurutnya, umat manusia sedang berdiri di titik awal era kecerdasan buatan — era ini mungkin lebih mengganggu daripada era elektronik, era internet, dan era internet seluler.

Ia menilai bahwa gelombang AI kemungkinan besar tidak akan berakhir dalam tiga atau empat tahun saja, dan pada tingkat industri dapat mengacu pada ritme sepuluh tahun era internet. Dengan peluncuran ChatGPT pada akhir 2022 sebagai titik awal, titik referensi risiko yang sebenarnya mungkin sekitar tahun 2033.

Dia menegaskan bahwa "penyebab utama" yang mendorong pertumbuhan jangka panjang pasar modal adalah kemajuan teknologi, sedangkan perang dagang, kenaikan suku bunga, perang, dan lainnya hanyalah faktor sekunder. Dia juga berbicara dari perspektif peradaban manusia tentang logika jangka panjang kehidupan berbasis silikon menggantikan kehidupan berbasis karbon, menekankan bahwa investasi harus menangkap penyebab utama, menghormati inovasi perusahaan dan akal sehat pasar.

Terakhir, dia menekankan untuk tidak pernah menyia-nyiakan era yang hebat ini.

“Ombak tidak pernah berbalik arah, roda raksasa zaman sedang melaju ke depan tanpa suara. Lahir di saat yang tepat sudah merupakan keberuntungan besar, jangan biarkan keraguan membelenggu langkahmu, jangan biarkan pandangan sempit menyia-nyiakan waktu — jangan sampai melewatkan era yang hebat dan megah ini yang menjadi milik kita.”

Berikut adalah intisari pidato Dan Bin yang disusun oleh Glonghui, dibagikan untuk semua.

01 Dari Perspektif Siklus Industri, Risiko Kehilangan Era AI Lebih Besar Daripada Kekhawatiran Gelembung Jangka Pendek

Baru-baru ini banyak yang bertanya: Apakah AI ada gelembungnya? Bagaimana pandangan jangka pendek?

Jawaban Dan Bin adalah: Dari sudut pandang perkembangan industri jangka panjang, bagi peserta pasar,risiko kehilangan sebuah era mungkin lebih besar daripada risiko yang Anda khawatirkan tentang gelembung jangka pendek.Tentu saja, menghadapi volatilitas dan ketidakpastian jangka pendek, investor juga perlu menilai secara independen sesuai dengan siklus investasi dan toleransi risiko mereka sendiri.

Melihat kembali sejarah 55 tahun Nasdaq sejak didirikan pada 1971 hingga sekarang, kekuatan pendorong inti yang benar-benar mendorong pertumbuhan jangka panjang pasar modal adalah kemajuan teknologi, bukan faktor jangka pendek seperti suku bunga dan kebijakan makro.

Beberapa orang khawatir lingkungan suku bunga tinggi akan menyebabkan pasar runtuh.

Mari kita lihat sejarah: Pada era 70-an, suku bunga acuan AS pernah setinggi 22%, tetapi era perangkat keras elektronik naik 6,5 kali lipat dalam 16 tahun; era internet mengalami siklus penuh penurunan dan kenaikan suku bunga, benar-benar naik selama 10 tahun; era internet seluler juga demikian. Suku bunga tidak pernah menjadi penyebab utama, kemajuan teknologi-lah penyebab utamanya.

02 Era AI Lebih Mengganggu Daripada Tiga Era Sebelumnya, Tingkat Industri Mungkin Mengacu pada Ritme Sepuluh Tahun Era Internet

Dia lebih lanjut mencatat, tahun lalu saat konferensi awal tahun dia pernah memprediksi bahwa tahun 2026 mungkin mirip dengan tahun 1994 — membentuk pola salib lalu diikuti kenaikan besar. Tahun 23, 24, dan 25 sudah mengalami kenaikan besar selama tiga tahun, tahun ini masih menunjukkan kekuatan pendorong industri yang kuat.

"Mengapa?Karena era AI lebih mengganggu daripada tiga era sebelumnya — era elektronik, era internet, dan era internet seluler."

Penilaian dasar yang diberikan Dan Bin adalah:era kecerdasan buatan akan seperti era internet, memiliki siklus industri yang relatif panjang — ChatGPT dirilis pada akhir 2022, jika mengacu pada ritme sejarah "sepuluh tahun" internet, titik itu (sekitar tahun 2033) kemungkinan besar adalah jendela referensi yang perlu dipertimbangkan risikonya. Sebelum itu, evolusi industri AI kecil kemungkinan akan berakhir dalam tiga atau empat tahun saja. Namun, volatilitas pasar jangka pendek dan gelembung lokal memang ada secara objektif, investor tetap harus menilai secara rasional sesuai dengan kondisi mereka sendiri.

03 Visi Jangka Panjang Kehidupan Berbasis Silikon: Eksperimen Pemikiran dari Perspektif Peradaban

Dan Bin menampilkan dua klip video, memperluas pandangan dari dimensi pasar modal ke dimensi peradaban manusia.

Pandangannya sangat imajinatif:kehidupan berbasis silikon menggantikan kehidupan berbasis karbon, ini adalah arah yang sangat mungkin.Jika peradaban Bumi ingin bertahan, kehidupan berbasis silikon kemungkinan besar akan menggantikan kehidupan berbasis karbon, atau menjadi kekuatan produktif yang dominan.

Dia memberikan seperangkat koordinat waktu dengan rentang yang sangat luas:

4,1 miliar tahun kemudian, Matahari mungkin mengembang menjadi raksasa merah dan menelan Bumi, atau mungkin runtuh menjadi katai putih.

Voyager telah terbang selama 77 tahun, masih sekitar 70.000 tahun cahaya untuk keluar dari tata surya.

100 miliar tahun kemudian, galaksi Andromeda mungkin bertabrakan dengan Bima Sakti — saat itu umat manusia harus keluar dari Bima Sakti.

"Kehidupan berbasis karbon tidak bisa terbang keluar dari Bima Sakti. Sedangkan kehidupan berbasis silikon — ia 1 juta kali lebih pintar dari kita, berpikir dan bekerja tanpa henti 24 jam sehari, perubahan revolusioner yang dihasilkannya mungkin, dengan cara yang melampaui pemahaman kita, membawa peradaban ke tempat yang lebih jauh."

Dan Bin menyatakan, ini bukan penilaian investasi jangka pendek, melainkan menyediakan kerangka berpikir: kecerdasan berbasis silikon yang membawa paradigma pertumbuhan ekonomi mungkin memiliki kemungkinan yang tak terbatas dan rantai industri yang lebih panjang. Memahami hal ini membantu melompat keluar dari kekacauan saat ini dan meninjau tren jangka panjang.

04 Teknologi Menulis Ulang Aturan Perang, Kompetisi AI AS-China Tidak Ada yang Boleh Kalah

Dan Bin menunjukkan kasus terbaru dari medan perang Rusia-Ukraina: seorang prajurit Rusia ditangkap oleh drone dan robot Ukraina.

"Senjata AI adalah perubahan eksponensial, ini adalah proses yang tak terelakkan."

Menurutnya, kedua negara, AS dan China, tidak mungkin kalah dalam perlombaan AI ini. AS lebih dahulu dalam teknologi dasar dan talenta puncak, China memiliki daya saing yang berbeda dalam skenario aplikasi, skala data, dan kelengkapan rantai industri. Kedua belah pihak terus meningkatkan tata letak jangka panjang AI.

05 "Penyesalan" Buffett dan Evolusi Kognitif Dongfang Bintang

Dan Bin membandingkan perubahan portofolio para "sesepuh" AS dan China.

Buffett membeli Google pada kuartal ketiga tahun lalu, terus menambah saham tahun ini, Google telah masuk ke dalam lima saham utama Berkshire.

"Sebelum meninggal, Munger dalam sebuah wawancara mengatakan bahwa di zamannya dia seharusnya menghasilkan 100 miliar bahkan 1 triliun. Hubungannya dengan Bill Gates sangat baik, tetapi dia hanya membeli 100 saham Microsoft secara simbolis. Microsoft naik 7000 kali lipat."

"Jika mengambil 100 juta dari Coca-Cola untuk membeli Microsoft, itu adalah 700 miliar, lebih dari semua uang yang dia hasilkan."

Dan Bin mengakui, fragmen sejarah ini tidak dapat disimpulkan untuk masa depan, tetapi mengingatkan kita bahwa investasi perlu terus menerobos batas kognitif. Dongfang Bintang juga sedang berevolusi dan berkembang: tim penelitian perusahaan kami terus melakukan pelacakan mendalam pada kemampuan komputasi dasar AI, penyimpanan, dan lainnya.

06 Tenangkan Hati, Pertahankan Pola Pikir, Pegang Chip yang Diberikan Zaman dengan Rasional

Dan Bin mengakhiri dengan sebuah puisi yang dia tulis:

"Ombak tidak pernah berbalik arah, roda raksasa zaman sedang melaju ke depan tanpa suara.

Ada yang terjebak dalam hiruk-pikuk remeh di depan mata, ada yang berdiri di atas siklus memandang bintang-bintang.

Tak perlu terbelenggu pada naik turun sesaat, tak perlu ikut-ikutan pada dingin panas sekejap.

Gunung dan sungai terlahir kembali dalam perubahan besar, peluang mekar dalam keteguhan yang lama.

Lahir di saat yang tepat sudah merupakan keberuntungan besar, jangan biarkan keraguan membelenggu langkahmu, jangan biarkan pandangan sempit menyia-nyiakan waktu.

Hiduplah dengan baik, majulah dengan serius, jangan sampai melewatkan era yang hebat dan megah ini yang menjadi milik kita."

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QMenurut Dan Bin, apa yang menjadi faktor utama penggerak pertumbuhan pasar modal dalam jangka panjang?

AMenurut Dan Bin, faktor utama penggerak pertumbuhan pasar modal dalam jangka panjang adalah kemajuan teknologi, bukan faktor jangka pendek seperti suku bunga atau kebijakan makro.

QBagaimana Dan Bin membandingkan era AI dengan era elektronik, internet, dan internet seluler?

ADan Bin menyatakan bahwa era AI lebih mengganggu dan transformatif dibandingkan dengan era elektronik, era internet, dan era internet seluler.

QMenurut Dan Bin, berapa lama siklus industri era AI mungkin berlangsung, dan titik referensi risiko apa yang disebutkannya?

AMenurut Dan Bin, era AI kemungkinan memiliki siklus industri yang panjang, mengikuti ritme sepuluh tahun era internet. Titik referensi risiko yang disebutkan adalah sekitar tahun 2033, dengan ChatGPT yang diluncurkan akhir 2022 sebagai titik awal.

QApa pandangan Dan Bin tentang kemungkinan 'kehidupan berbasis silikon' menggantikan 'kehidupan berbasis karbon'?

ADan Bin berpendapat bahwa sangat besar kemungkinan kehidupan berbasis silikon akan menggantikan atau mendominasi kehidupan berbasis karbon sebagai kekuatan produktif utama, dari perspektif kelangsungan peradaban manusia jangka panjang.

QApa pelajaran investasi yang Dan Bin ambil dari kisah Warren Buffett dan Charlie Munger terkait Microsoft?

ALajaran yang diambil Dan Bin adalah bahwa investor perlu terus-menerus memperluas batas kognitif mereka. Meskipun Warren Buffett dan Charlie Munger dekat dengan Bill Gates, mereka hampir melewatkan peluang besar di Microsoft, yang mengingatkan pentingnya tidak terjebak dalam bias atau zona nyaman investasi.

Nội dung Liên quan

Anthropic tạo ra một bộ 'hình phạt' cho AI vượt ngục: Yêu cầu của bạn, bốn cách chết

Bài viết thảo luận về hệ thống phân loại và đánh giá mức độ nghiêm trọng của các yêu cầu "jailbreak AI" (vượt rào an ninh AI) mới được Anthropic công bố, có tên là Khung Đánh giá Mức độ Nghiêm trọng Vượt Rào AI (CJS). Hệ thống phân loại của Anthropic chia các yêu cầu liên quan đến an ninh mạng thành bốn loại: (1) Nguy hiểm cao (ví dụ: phần mềm tống tiền) bị chặn hoàn toàn; (2) Công cụ kép rủi ro cao (như thử nghiệm thâm nhập); (3) Công cụ kép rủi ro thấp (như quét lỗ hổng đã biết); và (4) Vô hại (như gỡ lỗi). Tuy nhiên, hệ thống được thiết kế quá nhạy, dẫn đến việc chặn nhiều yêu cầu hợp pháp (ví dụ đếm chữ cái, debug). Để đánh giá mức độ nguy hiểm của một lần vượt rào, Anthropic đề xuất khung CJS với bốn thang đo: Mức độ tăng cường khả năng tấn công (0-4), Phạm vi khả năng (0-2), Độ khó vũ khí hóa (0-2) và Tính dễ phát hiện (0-2). Tổng điểm 0-10 xác định mức độ nghiêm trọng từ CJS-0 (thông tin) đến CJS-4 (khủng hoảng). Điểm số phụ thuộc vào bối cảnh thời gian và kiến thức của người dùng. Bài viết chỉ ra rằng Anthropic, thông qua liên minh Glasswing với các tập đoàn công nghệ lớn, đang nắm quyền định nghĩa "nguy hiểm" và thiết lập tiêu chuẩn này. Điều này có thể ảnh hưởng đến việc kiểm duyệt mô hình và trải nghiệm người dùng. Bối cảnh được đặt trong lệnh cấm xuất khẩu của Mỹ lần đầu tiên nhắm vào API mô hình AI (như với Fable 5), cho thấy sự kiểm soát công nghệ ngày càng chặt chẽ. Khung CJS được xem như một công cụ để hợp thức hóa các quyết định kiểm soát đó. Cuối cùng, bài viết đưa ra một số lời khuyên cho người dùng khi bị chặn: điều chỉnh từ ngữ trong lệnh, cảnh giác với tín hiệu bị giáng cấp chất lượng phản hồi, hoặc kiên nhẫn chờ đợi các cải tiến không rõ thời hạn từ Anthropic.

marsbit27 phút trước

Anthropic tạo ra một bộ 'hình phạt' cho AI vượt ngục: Yêu cầu của bạn, bốn cách chết

marsbit27 phút trước

Thu nhập 100 triệu đô la mỗi năm, hai bạn cùng phòng Berkeley thế hệ 9x tạo ra mô hình kinh doanh AI sinh lời nhất

Công ty không tạo ra AI nào nhưng kiếm được 100 triệu USD mỗi năm! Đó là Arena, nền tảng bảng xếp hạng và đánh giá mô hình AI khổng lồ, bắt nguồn từ một dự án nghiên cứu mã nguồn mở có tên Chatbot Arena do một nhóm từ UC Berkeley khởi xướng vào năm 2023. Cốt lõi của Arena là một bảng xếp hạng được xây dựng dựa trên hàng chục triệu lượt bình chọn "mù" của người dùng thực. Người dùng nhập prompt, hai mô hình ẩn danh trả lời và họ chọn câu trả lời tốt hơn. Cơ chế "đấu trường" đơn giản này đã thu hút hơn 1000 triệu lượt đánh giá, trở thành điểm tham chiếu quan trọng. Tất cả các gã khổng lồ như OpenAI, Google, Anthropic, Meta đều đưa mô hình hàng đầu của họ lên đây để kiểm tra, thậm chí cả GPT-5 dưới bí danh. Bí quyết kiếm tiền của Arena nằm ở dịch vụ thương mại AI Evaluations, ra mắt tháng 9 năm ngoái. Các công ty phát triển mô hình và doanh nghiệp lớn trả phí để Arena huy động cộng đồng hàng triệu người dùng đánh giá chuyên sâu mô hình của họ, cung cấp phân tích hiệu suất trong thế giới thực mà các bài kiểm tra tiêu chuẩn không có được. Đây là mô hình kinh doanh "bán dụng cụ" trong cơn sốt AI: khi các công ty đua nhau cải thiện mô hình, nhu cầu cho dịch vụ đánh giá và tinh chỉnh sau khi triển khai càng lớn. Dự án này được đồng sáng lập bởi hai bạn cùng phòng tại Berkeley: CEO Anastasios Angelopoulos (chuyên gia học máy) và CTO Wei-Lin Chiang (người đứng sau chatbot mã nguồn mở Vicuna nổi tiếng). Dự án tách ra thành công ty vào mùa xuân 2025, nhanh chóng huy động được 100 triệu USD vốn hạt giống, định giá 6 tỷ USD. Đến tháng 1 năm nay, họ đã hoàn thành vòng gọi vốn Series A 150 triệu USD, định giá 1.7 tỷ USD. Arena không ngừng mở rộng, gần đây ra mắt Chế độ Tác nhân (Agent Mode) để đánh giá các AI thực hiện nhiệm vụ dài, phức tạp như viết mã, nghiên cứu. Arena đặt cược vào một tương lai nơi việc đánh giá khách quan, dựa trên dữ liệu thực tế về hiệu suất AI sẽ ngày càng quan trọng và có giá trị.

marsbit32 phút trước

Thu nhập 100 triệu đô la mỗi năm, hai bạn cùng phòng Berkeley thế hệ 9x tạo ra mô hình kinh doanh AI sinh lời nhất

marsbit32 phút trước

Thu về 24.000 sao: Một lệnh duy nhất, AI tự tìm kiếm kỹ năng

Vercel, công ty đứng sau Next.js, đã ra mắt công cụ Skills - một trình quản lý gói (package manager) dành cho AI Agent, cho phép cài đặt các "kỹ năng" (skill) chuyên biệt vào các công cụ lập trình AI như Claude Code, Cursor, Codex... chỉ bằng một dòng lệnh `npx skills add <package>`. Kho lưu trữ chính thức đã đạt 24,000 sao GitHub trong vòng 5 tháng. Một skill là một thư mục chứa tài liệu hướng dẫn (SKILL.md), tài liệu tham khảo và cả script có thể thực thi, giúp AI tuân thủ các quy tắc, phong cách code cụ thể của dự án một cách tự động và lâu dài. Tính năng nổi bật là "Find Skills", một skill giúp AI tự động tìm kiếm và cài đặt skill phù hợp nhất dựa trên yêu cầu của người dùng, hoạt động như một công cụ tìm kiếm năng lực cho AI. Tuy nhiên, tiện ích đi kèm rủi ro bảo mật lớn. Các nghiên cứu từ Snyk và Koi Security cho thấy hàng trăm skill chứa mã độc, có khả năng đánh cắp khóa, thực hiện prompt injection hoặc phân phối phần mềm độc hại. Khác với npm, skill hợp nhất lệnh, mã code và quyền truy cập đầy đủ, tạo ra mối đe dọa trực tiếp đến hệ thống cục bộ. Vercel, thông qua sáng kiến này, đang tìm cách định hình lại lớp công cụ AI, biến trải nghiệm "một dòng lệnh" từng thành công với Next.js thành chuẩn mực mới trong việc mở rộng năng lực cho trợ lý lập trình AI, đồng thời cũng đặt ra những thách thức bảo mật cần được quản lý cẩn thận.

marsbit32 phút trước

Thu về 24.000 sao: Một lệnh duy nhất, AI tự tìm kiếm kỹ năng

marsbit32 phút trước

Claude Engineer Cuối Cùng Đã Giao Ra Fable 5 Đốt Quyết, Hướng Dẫn Bạn Phá Vỡ Khoảng Cách Thông Tin Với Mô Hình

Fable 5 ra mắt với sự chú ý toàn cầu, từ kỳ vọng cao đến lệnh cấm và hạn chế truy cập. Claude Code kỹ sư Thariq Shihipar chia sẻ hướng dẫn sử dụng Fable 5 hiệu quả, giải quyết vấn đề chênh lệch thông tin giữa người dùng và mô hình. Ông so sánh "bản đồ" (prompt, kỹ năng, ngữ cảnh người dùng cung cấp) với "lãnh thổ" (môi trường thực tế cần xử lý). Khoảng cách này là "điểm chưa biết". Chất lượng công việc phụ thuộc vào khả năng làm rõ các điểm chưa biết này. Bài viết phân loại "điểm chưa biết" thành bốn loại: Đã biết mình biết (nội dung trong prompt), Đã biết mình chưa biết, Chưa biết mình đã biết (điều hiển nhiên không nói ra), và Chưa biết mình chưa biết. Để thu hẹp khoảng cách, tác giả đề xuất các phương pháp lặp đi lặp lại trước, trong và sau khi thực hiện công việc: - **Trước khi thực hiện:** Quét điểm mù, động não tạo nguyên mẫu, đặt câu hỏi ngược, tham khảo tài liệu, lập kế hoạch triển khai. - **Trong khi thực hiện:** Ghi chú lại các quyết định và điều chỉnh trong quá trình thực thi. - **Sau khi thực hiện:** Tạo tài liệu giải thích/giới thiệu và tự kiểm tra kiến thức. Ví dụ, chính video ra mắt Fable đã được Claude Code biên tập bằng cách áp dụng các bước trên: học về kỹ thuật phụ đề, tạo nguyên mẫu đồng bộ hóa, và học về chỉnh màu video. Bài học cốt lõi: Mô hình càng mạnh, việc xác định rõ các "điểm chưa biết" của bạn trước khi bắt đầu càng quan trọng để dẫn đến kết quả tốt hơn. Hãy để Claude giúp bạn tìm ra chúng.

marsbit37 phút trước

Claude Engineer Cuối Cùng Đã Giao Ra Fable 5 Đốt Quyết, Hướng Dẫn Bạn Phá Vỡ Khoảng Cách Thông Tin Với Mô Hình

marsbit37 phút trước

Token ăn mất 30% lương, hóa đơn AI ở Thung lũng Silicon mất kiểm soát

Token hiện đang tiêu tốn tới 30% tổng lương nhân viên tại SemiAnalysis, một viện nghiên cứu bán dẫn Silicon Valley, nhưng đổi lại mang lại hiệu suất cao gấp nhiều lần chi phí lao động truyền thống. CEO NVIDIA, Jensen Huang, thậm chí khuyến khích các kỹ sư sử dụng Token với ngân sách bằng nửa lương, coi đây là "tư liệu sản xuất" mới. Tuy nhiên, mặt khác, nhiều gã khổng lồ công nghệ như Uber và Microsoft đang vật lộn với hóa đơn AI tăng vọt ngoài tầm kiểm soát, trong khi mối liên hệ giữa việc sử dụng AI và đổi mới sản phẩm thực tế vẫn chưa rõ ràng. Một nghiên cứu của MIT năm 2024 chỉ ra trong 77% công việc liên quan đến thị giác, thuê người vẫn rẻ hơn dùng AI. Báo cáo của SemiAnalysis nhấn mạnh đừng chỉ nhìn vào chi phí hiện tại. Với sự tối ưu hóa phần mềm (như tăng tốc độ xử lý token lên 14 lần) và phần cứng mới (hiệu suất cao gấp 17-32 lần), chi phí token dự kiến sẽ giảm mạnh. Gartner dự báo đến 2030, chi phí suy luận cho mô hình lớn có thể giảm hơn 90% so với 2025. Bài viết kết luận rằng dù các công ty công nghệ đang đầu tư hàng nghìn tỷ USD vào AI và cắt giảm nhân sự, tác động kinh tế rộng lớn vẫn chưa thấy rõ. Đây là giai đoạn "xây đường ống" cần thiết, tương tự như điện lưới hay internet trước đây. SemiAnalysis, với 30% chi phí lương chuyển thành token, đã thấy được đòn bẩy sản xuất khổng lồ và đứng về phía bên kia của dòng chảy. Câu hỏi đặt ra cho các công ty khác là bắt đầu ngay hay chờ đợi và bị tụt lại phía sau.

marsbit37 phút trước

Token ăn mất 30% lương, hóa đơn AI ở Thung lũng Silicon mất kiểm soát

marsbit37 phút trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua ERA

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Caldera (ERA) 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 Caldera (ERA) 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 Caldera (ERA) của BạnSau khi mua Caldera (ERA), 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 Caldera (ERA)Giao dịch Caldera (ERA) 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 612Xuất bản vào 2025.07.17Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua ERA

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 ERA (ERA) được trình bày dưới đây.

活动图片