Deutsche Bank's Blockbuster Report: The Two Ultimate Outcomes of AI - Marx's Prophecy and Musk's Vision

marsbitXuất bản vào 2026-02-27Cập nhật gần nhất vào 2026-02-27

Tóm tắt

Deutsche Bank's report presents two extreme scenarios for AI's ultimate impact on the economy. The first, "Full Substitution," envisions AI fully replacing human labor, where capital becomes labor itself. This Marxian/Muskian outcome would render labor value and wages near zero, causing extreme wealth concentration. Classical economics would break down as the link between supply and demand fractures, leading to deflation, secular stagnation, and potential social upheaval. The second, "Augmentation," is a more familiar path where AI enhances human productivity without full replacement. New jobs emerge, policy adapts, and the economy continues similarly with moderate inflation and rising rates. The report concludes that the path taken depends on the speed of technological change versus institutional adaptation, with key indicators to watch being structural unemployment data and shifts in fiscal/antitrust policy.

Author: Zhui Feng Trading Platform

When discussing AI, the vast majority of people are still worried about "whether jobs will be taken away." But Deutsche Bank believes this perspective might be a bit narrow.

According to Zhui Feng Trading Desk, the latest report by George Saravelos, Global Head of FX Research at Deutsche Bank, extrapolates two extreme ultimate outcomes for AI development:

The first outcome is "Complete Substitution". Like Marx's prophecy over 180 years ago and Musk's vision today: in the factors of production in economics, "capital" itself becomes "labor" itself, the labor value drops to zero, and capitalism becomes obsolete. AI replaces human jobs on a large scale, wealth and income are highly concentrated in the hands of a few capital owners, the income and demand of ordinary people are weakened, and the economy falls into the dilemma of "plenty of things, but no one can afford them".

Did Marx predict artificial intelligence? About 200 years ago, he wrote a work on "machines," envisioning a scenario of full automation. In this world, the problem of scarcity is solved. However, as the value of labor drops to zero, capitalism becomes obsolete, and we transition to a new world of material abundance. The endpoint envisioned by Marx is strikingly similar to Elon Musk's vision today.

The second outcome is "History Repeats Itself". AI, like previous technological revolutions, improves efficiency but does not completely replace human labor; it merely "empowers" humans. New jobs continuously emerge, and the policy system can still patch up the shocks. In this case, the economic operating logic is similar to the past few decades, and inflation, interest rates, and the stock market are more likely to rise moderately.

Will we head towards an abyss, a utopia, or merely usher in an ordinary industrial upgrade? This Deutsche Bank report provides us with a brand new perspective.

When "Capital Becomes Labor", Why Traditional Economics Might Fail

To understand the ultimate destructive power of AI on the economy, one must return to the starting point of modern economics.

Starting from Adam Smith, all classical economists based their work on one most fundamental assumption: capital and labor are two completely independent factors of production. Whether capital or labor, their prices (interest rates and wages) are determined by their "relative scarcity" in the market.

Looking back at the history of the past two hundred years, all previous waves of technological innovation have basically conformed to this model.

By analogy, the invention of the steam engine eliminated coachmen but created train drivers; the internet destroyed traditional print media but created countless programmers and delivery drivers. In these historical cycles, labor always had something to do. Machines are capital, but those operating, maintaining, and designing the machines are still labor. Capital is merely a "complement" to labor.

But fully autonomous robots with Artificial General Intelligence (AGI) completely break this classification.

"In this scenario, capital becomes labor. It is no longer a complement to labor, but a substitute." George Saravelos pointed out incisively in the report.

When an AI machine can think, produce, and iterate completely autonomously, this machine is both capital and labor. The foundational structure of modern economics fractures at this moment.

The report states bluntly: "When capital equals labor, the value of work falls to zero, and wages fall to zero. Economists call this an unacceptable equilibrium. Scientists call it the singularity. Classical economic theory breaks down. And with it, capitalism as an institution also becomes obsolete."

When the Law of "Supply Creates Its Own Demand" Fails, Growth May Face "Secular Stagnation"

Once labor is replaced on a large scale, what kind of mutation will occur in the gears of macroeconomic operation? Deutsche Bank introduces a deeper level of theoretical extrapolation.

In a pure "AI replaces workers" world, wages fall, but material abundance increases unprecedentedly. Machines tirelessly produce a sea of goods and services for the market.

According to the views of classical economic schools like Say, Walras, and Wicksell, "supply automatically creates its own demand". In their theoretical models, the market has self-correcting capabilities. Commodity prices will fall as production costs decrease, and workers can eventually buy more things with less money, or find jobs in new fields.

However, Deutsche Bank warns that in a fully automated AI world, this self-correcting mechanism will completely fail.

The logic is very straightforward: automation will concentrate wealth and income extremely in a narrow class of "capital owners." And in economic laws, the "marginal propensity to consume" of the rich (capital owners) is far lower than that of ordinary workers.

For example: an AI factory can produce ten thousand cars a day at very low cost. But these profits all go to the AI owner. This owner cannot possibly buy ten thousand cars alone; meanwhile, the vast number of ordinary people who have lost their jobs and have zero income cannot afford to buy a car no matter how cheap it is.

"The transmission chain from supply to demand is broken." Saravelos wrote.

This state of market-clearing equilibrium would manifest as: structurally very low labor income, deflationary price levels, and a massive amount of "excess savings" replacing strong goods demand. Deutsche Bank points out that this is precisely the "secular stagnation" scenario proposed by economists Eggertsson and Mehrotra, and in extreme cases, it might trigger a Marxist-style revolution.

"Keynes Can Save the Day, But Might Not Be Enough", It Depends on the Government's and Institutions' Reaction Speed

Faced with market failure, can another pillar of modern economics - Keynesianism - turn the tide?

Keynes's revolution lay in acknowledging the failure of classical theory. Under the Keynesian framework, economic maladjustment is not permanent but cyclical. When price adjustments are slow and labor retraining cannot keep up, the government must intervene forcefully.

In the AI era, such intervention might manifest as: imposing high "AI taxes" on AI enterprises, using this as a funding pool to distribute "stimulus checks" or Universal Basic Income (UBI) to all citizens. Through this powerful fiscal transfer, the economy eventually reaches a new balance.

But this logic faces huge practical constraints.

The report cites the extensive research by renowned economists Acemoglu and Johnson on the history of technology deployment. History proves that policy and institutional adjustments are often extremely slow.

For example, in the early British Industrial Revolution, due to a lack of corresponding institutional protection, workers' real wages were suppressed for decades.

To prevent a decline in living standards, Deutsche Bank lists the necessary list of institutional reforms: "stronger labor bargaining institutions, competition policies that limit the monopoly power of dominant firms, tax and subsidy structures that do not artificially favor capital over labor, public investment in skills and creative task technologies, and the expansion and even reform of corporate governance."

If the pace of technological change is faster than the adaptation speed of governments and institutions, the Keynesian prescription will not take effect in time.

From Marx to Musk: The End of Property Rights and Scarcity

Even with a highly proactive and responsive government, deeper political economy challenges still exist.

The report raises a highly philosophical phenomenon: Karl Marx's构想 (conception) about "machines" and full automation in his book nearly 200 years ago is strikingly similar to tech giant Elon Musk's ultimate vision for AI today.

In this fully automated endgame, humanity solves the ultimate problem since ancient times - "Scarcity".

But what follows is the disintegration of the basic social consensus. "In this scenario of full automation, the essence of capitalism collapses. Political problems no longer revolve around how to subsidize wages. They become more fundamental to the social structure: if scarcity is solved, what is the meaning of property rights?"

Just as Keynes questioned in his famous 1930 essay "Economic Possibilities for our Grandchildren": When humans no longer need to labor for survival, what is the meaning of human existence?

Although these topics may seem grand, Deutsche Bank emphasizes that given their existential nature, they are absolutely relevant to current financial market pricing.

Deutsche Bank's Two Ultimate Outcome Scenarios and Pricing Logic

For the market, one must consider both the "transition period to the endgame" and the "endgame itself." Deutsche Bank divides the future world into two extreme parallel universes and provides clear asset pricing logic.

Outcome One: AI Completely Replaces Labor (Heading Towards Extreme Disruption)

This is a world where AI can quickly and (almost) completely replace human labor. From a living standard perspective, this is a utopia where the problem of economic scarcity is permanently solved. But Deutsche Bank warns that the path to get there will be "the most destructive and full of uncertainty".

  • Macroeconomic Characteristics Rising unemployment, continuous pressure for government intervention, intensified social conflicts. There will be endless博弈 (game/struggle) over resource distribution between capital owners and labor.

  • Market Pricing Logic: The macroeconomy will face extremely strong disinflationary pressures, and real interest rates will see a structural and sustained decline. Due to AI's极高 efficiency, corporate profitability will soar.

  • Stock Market and FX Market Performance: Despite soaring profits, the stock market will fall into long-term confusion and volatility. The logic is: the risk of "expropriation faced by enterprises (such as extremely high taxes or nationalization)" will increase significantly, and how to distribute profits among different stakeholders will remain unresolved. In the foreign exchange market, Deutsche Bank clearly states: "The currencies of those countries that can most successfully manage this smooth transition are most likely to gain the most."

Outcome Two: AI is Merely an Empowering Technology (History Repeats Itself)

In this world, AI does not trigger a singularity but, like innovations of the 20th century, merely acts as an augmentation technology.

  • Macroeconomic Characteristics: This is a world of coherence. Limitations in technology adoption, gradual institutional evolution, and Keynesian countercyclical fiscal policies will work effectively. Although distribution conflicts and labor market pains still exist, humans always find new jobs.

  • Market Pricing Logic: Completely opposite to the first outcome, the macro indicators here will point upwards.

  • Stock Market and FX Market Performance: Inflation levels, real interest rates, and the stock market are all more likely to move towards higher levels. Deutsche Bank concludes: "History will rhyme, not rupture, just like the past few decades."

What Should We Look At Now?

Deutsche Bank points out that the purpose of this report is not to give an absolute prediction but to establish an analytical framework. In this extremely wide distribution of outcomes, the market debate on the macro impact of AI will definitely not stop in the short term.

From an investor's perspective, how should we observe the progress bar of the AI economy's evolution now? Deutsche Bank提炼出 (extracted) clear "observation waypoints":

  1. Qualitative Change in Labor Data: Are we beginning to observe a rise in structural unemployment? Has the already declining labor share of income entered a trajectory of accelerated decline?

  2. Shift in Fiscal and Antitrust Policies: How willing is the government to adopt proactive fiscal and institutional policies? Has it begun to forcefully implement income redistribution? Has it taken substantive antitrust preventive measures against monopolistically concentrated capital conglomerates (tech giants)?

Related Reading:Trading Moment: Tech Stock Pullback Drags Down Broad Market, BTC Fails to Reclaim $70,000 Mark

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QAccording to Deutsche Bank's report, what are the two extreme endgames for AI development?

AThe two extreme endgames are: 1. 'Full Replacement,' where AI completely substitutes human labor, and 2. 'Augmentation,' where AI merely enhances human capabilities, similar to past technological revolutions.

QWhy does the report suggest that classical economic theory breaks down in a scenario of full AI automation?

AClassical economic theory breaks down because it is based on capital and labor being separate factors. With AGI, capital becomes labor—a single autonomous machine is both. This erases the value of work and wages, leading to an 'unacceptable equilibrium' where the foundational structure of economics collapses.

QWhat is the key macroeconomic risk identified in the 'Full Replacement' scenario?

AThe key risk is a breakdown in the transmission from supply to demand. While AI produces abundant goods cheaply, wealth concentrates with capital owners who have a low marginal propensity to consume. Meanwhile, unemployed workers have no income to buy these goods, leading to deflation, excess savings, and potential 'secular stagnation.'

QHow does the report assess the potential effectiveness of Keynesian policies in an AI-driven economy?

AKeynesian policies, like heavy taxation on AI firms and redistribution via UBI, could theoretically restore balance. However, their effectiveness is constrained by the slow pace of institutional and policy adaptation compared to the speed of technological change, potentially rendering them insufficient.

QWhat are the two key 'observable signposts' Deutsche Bank suggests investors monitor regarding AI economy evolution?

AThe two signposts are: 1. A qualitative change in labor data, specifically a rise in structural unemployment and a rapid decline in labor's share of income. 2. A shift in fiscal and antitrust policies, including the government's willingness to enact wealth redistribution and take substantive antitrust actions against dominant tech firms.

Nội dung Liên quan

Làm thế nào để khiến bản thân trở nên không thể bị thay thế bởi trí tuệ nhân tạo

**Tóm tắt: Làm thế nào để trở nên không thể bị thay thế bởi AI** Bài viết phản đối việc than vãn về AI và thay vào đó đề xuất một giải pháp căn cơ: trở thành một "siêu cá nhân" không thể bị thuê mướn. Mối đe dọa thực sự không phải là AI, mà là tình trạng "nô lệ lương thưởng" – phụ thuộc hoàn toàn vào người khác để sinh tồn, làm công việc nhàm chán mà không có mục đích. Để thoát khỏi vòng luẩn quẩn này và phát triển mạnh trong kỷ nguyên AI, bạn cần trau dồi 5 yếu tố then chốt: 1. **Tính tự chủ:** Khả năng hành động mà không cần chờ chỉ thị. 2. **Khiếu thẩm mỹ:** Khả năng nhận biết điều gì thực sự có giá trị. 3. **Khả năng thuyết phục:** Thu hút sự chú ý và sự công nhận. 4. **Sự kiên trì:** Không sợ thất bại, xem đó là bài học. 5. **Khả năng lặp:** Điều chỉnh dựa trên phản hồi để tiến tới mục tiêu. Giải pháp là đầu tư vào sự nghiệp của chính mình. Trong khi AI giỏi tạo ra "tài sản" (nội dung, code), nó không thể thay thế được khả năng phân biệt thứ gì đáng để tạo ra, làm cho mọi người quan tâm và kiên trì theo đuổi. Trong hai kỹ năng đòn bẩy mạnh mẽ là **Code (Lập trình)** và **Media (Nội dung)**, bài viết nhấn mạnh **Nội dung** quan trọng hơn. Giá trị của nội dung là chủ quan và đòi hỏi sự am hiểu, trải nghiệm mà AI khó có được, tạo không gian cho các cá nhân sáng tạo thực sự. **Cách bắt đầu (Bài tập 15 phút):** 1. **Khai thác nguyên liệu thô của bạn:** Xác định chủ đề bạn am hiểu sâu, vấn đề bạn tự giải quyết được, hay sở thích đặc biệt từ nhỏ. 2. **Xác định "trục phản biện" của bạn:** Tìm ra quan điểm độc đáo của bạn – những điều bạn tin là đúng nhưng số đông lại sai trong lĩnh vực của mình. 3. **Xuất bản ý tưởng đầu tiên:** Kết hợp câu trả lời từ bước 1 và 2, tạo ra một nội dung (bài đăng, video) và đăng nó lên. Hành động này mang lại phản hồi thực tế, bắt đầu quá trình học hỏi, lặp lại và phát triển kỹ năng thuyết phục. Bằng cách xây dựng một sự nghiệp xoay quanh con người thật, trải nghiệm thật và góc nhìn độc đáo của mình thông qua nội dung, bạn có thể tạo ra giá trị mà AI không thể sao chép, từ đó trở nên không thể thay thế.

marsbit1 giờ trước

Làm thế nào để khiến bản thân trở nên không thể bị thay thế bởi trí tuệ nhân tạo

marsbit1 giờ trước

Nhờ việc tung xúc xắc, chìa khóa Bitcoin được lưu trữ offline, nhưng không phải ai cũng muốn làm điều này

Cảm biến từ cuộc tranh cãi gần đây xung quanh lỗ hổng trong ví phần cứng Coldcard, bài viết thảo luận về phương pháp tạo seed (cụm từ khôi phục) cho ví Bitcoin bằng cách xúc xắc vật lý. Mỗi lần xúc xắc công bằng cung cấp khoảng 2,6 bit entropy (thước đo tính ngẫu nhiên). Để đạt mức entropy an toàn cho một seed 12 từ (128 bit), cần khoảng 50 lần xúc xắc; Coldcard khuyến nghị 99 lần để đạt mức bảo mật cao hơn. Lợi thế chính của phương pháp này là tách biệt hoàn toàn với bất kỳ lỗi phần cứng hoặc phần mềm nào trong trình tạo số ngẫu nhiên của thiết bị, từ đó bảo vệ seed chính của ví. Tuy nhiên, bài viết cảnh báo rằng trong sự cố Coldcard, các chức năng phụ khác của thiết bị (như tạo ví giấy, khóa đa chữ ký, mật mã phiên USB) vẫn có thể bị ảnh hưởng nếu chúng dựa vào trình tạo số lỗi, ngay cả khi seed chính được tạo an toàn bằng xúc xắc. Nhược điểm lớn của việc dùng xúc xắc là quá trình thủ công, dễ xảy ra sai sót, tốn thời gian và không thực tế cho đa số người dùng mới. Người dùng có thể ghi chép sai, sử dụng xúc xắc gian lận, hoặc để lộ chuỗi kết quả. Do đó, mặc dù có nền tảng toán học vững chắc, phương pháp này đòi hỏi sự tỉ mỉ cao và không phải là giải pháp khả thi cho việc áp dụng Bitcoin rộng rãi. Bài viết kết luận rằng mục tiêu dài hạn vẫn là phát triển phần cứng/phần mềm tạo số ngẫu nhiên mạnh mẽ và đáng tin cậy, trong khi vẫn giữ phương pháp thủ công như một tùy chọn cho người dùng có kinh nghiệm. Cuối cùng, bài viết đưa ra khuyến nghị cho chủ sở hữu Coldcard: cập nhật firmware, kiểm tra các chức năng phụ đã sử dụng và xem xét các biện pháp bảo mật bổ sung như ví đa chữ ký kết hợp nhiều nhà sản xuất để giảm thiểu rủi ro từ một điểm yếu đơn lẻ.

cryptonews.ru4 giờ trước

Nhờ việc tung xúc xắc, chìa khóa Bitcoin được lưu trữ offline, nhưng không phải ai cũng muốn làm điều này

cryptonews.ru4 giờ trước

Michael Saylor tuyên bố, bản cập nhật Bitcoin mà ông phản đối đã không thể được thông qua!

Michael Saylor tuyên bố rằng về mặt toán học, BIP-110 không thể đạt ngưỡng hỗ trợ 55% từ các tình nguyện viên trong chu kỳ điều chỉnh độ khó khai thác Bitcoin hiện tại. Dữ liệu của ông cho thấy, trong tổng số 946 khối được tạo ra tính đến khối 960.561, chỉ 24 khối chứa tín hiệu ủng hộ BIP-110 trong trường phiên bản tiêu đề khối. Tất cả các tín hiệu này đều đến từ thợ đào DATUM chia sẻ phần thưởng thông qua nhóm khai thác OCEAN, và không có tín hiệu nào từ các thợ đào bên ngoài OCEAN. Saylor nhấn mạnh rằng trong tình huống này, BIP-110 sẽ không đạt được mức hỗ trợ tự nguyện 55% trong chu kỳ xem xét, và các tín hiệu hiện tại không thể được coi là sự đồng thuận chung của các thợ đào. BIP-110 là một đề xuất nhằm gây khó khăn cho việc thêm ảnh, văn bản hoặc các loại dữ liệu lớn khác vào mạng Bitcoin, ngoài giao dịch chuyển tiền. Người ủng hộ cho rằng Bitcoin chỉ nên được dùng để chuyển tiền và không nên làm tắc nghẽn mạng bằng dữ liệu không cần thiết. Tuy nhiên, Michael Saylor phản đối BIP-110. Ông lập luận rằng mạng Bitcoin không nên quyết định giao dịch nào là cần thiết, luật lệ không nên thay đổi theo ý muốn của một số ít người, và tỷ lệ hỗ trợ cao có thể không phản ánh đúng sự ủng hộ thực sự của thợ đào do một phần mềm tự động hóa quá trình báo hiệu.

cryptonews.ru5 giờ trước

Michael Saylor tuyên bố, bản cập nhật Bitcoin mà ông phản đối đã không thể được thông qua!

cryptonews.ru5 giờ trước

Số lượng bình luận tiêu cực về Bitcoin đạt mức cao nhất lịch sử: Điều này có nghĩa là gì?

Công ty phân tích tiền mã hóa Santiment thông báo rằng tình cảm tiêu cực đối với Bitcoin trên mạng xã hội đã đạt mức cao kỷ lục. Tỷ lệ bình luận tích cực/tiêu cực về Bitcoin trên các nền tảng như X, Reddit, Telegram đã giảm xuống mức thấp nhất kể từ khi công ty triển khai hệ thống giám sát hiện đại. Một lỗ hổng bảo mật trong phần sụn của ví cứng Coldcard được xác định là nguyên nhân chính gây lo ngại, làm dấy lên nghi ngờ về tính an toàn của phương pháp lưu trữ lạnh vốn được coi là an toàn nhất. Santiment lưu ý rằng, khác với các cuộc khủng hoảng lớn trước đây như sự sụp đổ của FTX hay Mt. Gox, cuộc thảo luận lần này tập trung vào rủi ro bảo mật phần cứng và ví lạnh nói chung, thay vì chỉ trích các sàn giao dịch tập trung. Theo dữ liệu, hiện chỉ có 0,58 bình luận tích cực cho mỗi bình luận tiêu cực về Bitcoin, cho thấy "nỗi sợ hãi" đang áp đảo "lòng tham" ở mức đáng kể. Mặc dù dữ liệu chỉ trong một ngày, mức độ hoảng loạn hiện tại được đánh giá là cao hơn cả đỉnh lo ngại về chiến tranh đầu năm và các cuộc khủng hoảng tiền mã hóa lớn trong quá khứ.

cryptonews.ru5 giờ trước

Số lượng bình luận tiêu cực về Bitcoin đạt mức cao nhất lịch sử: Điều này có nghĩa là gì?

cryptonews.ru5 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

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 1.1kXuất 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 2.1kXuất 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