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

Khi Sự Đồng Thuận Diễn Ra Ngày Càng Nhanh, Các Nhà Đầu Tư Trẻ Đang Đánh Cược Vào Điều Gì?

Khi sự đồng thuận thị trường ngày càng nhanh, các nhà đầu tư trẻ đang tập trung vào đâu? Đầu tư công nghệ hiện nay đang trải qua sự chuyển dịch rõ rệt, với bốn xu hướng chính được các nhà đầu tư trẻ hàng đầu quan tâm. **Xu hướng 1: AI rời màn hình, bước vào thế giới vật lý.** Trọng tâm đầu tư đang chuyển từ mô hình lớn và ứng dụng sinh dữ liệu sang robot, thiết bị AI, xe tự lái và hệ thống công nghiệp. Thách thức lớn không còn là khả năng của mô hình, mà là năng lực triển khai, độ tin cậy và hiệu quả chi phí khi tích hợp vào môi trường vật lý. Ngành giao hàng tự động (ví dụ: Bạch Tê Ngưu với hơn 2000 xe) là minh chứng cho xu hướng này. **Xu hướng 2: Lợi nhuận từ mô hình lớn chưa hết, cạnh tranh chuyển sang "Bánh xe thông minh".** Thay vì chỉ tìm kiếm kiến trúc kế tiếp, các nhà đầu tư tập trung vào các công ty có thể nhúng khả năng AI hiện có vào quy trình làm việc thực tế, tạo ra vòng lặp phản hồi "bánh xe thông minh": dữ liệu người dùng -> cải thiện mô hình -> trải nghiệm tốt hơn -> nhiều người dùng hơn. Sự thành công của Zhipu AI và Kling AI của Kuaishou cho thấy giá trị của việc xây dựng hệ thống tự củng cố này. **Xu hướng 3: Nghẽn dữ liệu thúc đẩy công nghệ nền tảng mới, mô hình cơ bản khoa học trở thành hướng đi không đồng thuận.** Khi dữ liệu chất lượng cao từ internet trở nên khan hiếm, việc đào tạo AI cần các nguồn kiến thức mới. Các phương pháp như học tăng cường, tự đối kháng và đặc biệt là **Mô hình Cơ bản Khoa học** (Scientific Foundation Models) hứa hẹn sử dụng dữ liệu và quy luật từ các lĩnh vực chuyên sâu (sinh học, vật liệu) để mở rộng biên giới của AI, mặc dù đây vẫn là một lĩnh vực đầy thách thức. **Xu hướng 4: Càng tiến vào vùng nước sâu của công nghệ cứng, càng cần vốn kiên nhẫn.** Trong các lĩnh vực như hàng không vũ trụ thương mại, máy tính lượng tử và năng lượng tiên tiến, chu kỳ xác minh dài hơn và con đường thương mại hóa không rõ ràng. Các nhà đầu tư cần xây dựng phán đoán sớm, tập trung vào năng lực nghiên cứu cốt lõi, khả năng kỹ thuật và sự kiên cường của đội ngũ, thay vì kỳ vọng lợi nhuận ngắn hạn. Sự quan tâm đến robot không gian, điện toán không gian và vật liệu năng lượng không gian phản ánh tầm nhìn dài hạn này. Tóm lại, các nhà đầu tư trẻ ngày nay không chỉ theo đuổi các khái niệm nóng, mà đang chuyển sang phân tích sâu sắc con đường tích hợp công nghệ vào ngành công nghiệp, tìm kiếm các hệ thống tạo ra vòng lặp phản hồi bền vững và sẵn sàng đồng hành cùng các dự án công nghệ cứng trong hành trình dài hạn.

marsbit13 phút trước

Khi Sự Đồng Thuận Diễn Ra Ngày Càng Nhanh, Các Nhà Đầu Tư Trẻ Đang Đánh Cược Vào Điều Gì?

marsbit13 phút trước

Giải phóng 100 triệu USD thanh khoản? Chính sách mới của Pump.fun thử nghiệm chiến thuật bơm giá trong 5 phút

Bài viết thảo luận về cơ chế BOOST mới được Pump.fun công bố vào ngày 21/7, trở thành cơ chế phát hành mặc định cho các token mới. Cơ chế này nhắm giải quyết vấn đề "thanh khoản chết" - khoảng 20% vốn bị khóa vĩnh viễn trong nhóm thanh khoản (LP) sau khi token di chuyển từ bonding curve, gây lãng phí ước tính hơn 100 triệu USD mỗi năm. Thay vì khóa số vốn này, BOOST sẽ dùng nó (khoảng 17,6 SOL hoặc 2516 USDC) để mua token ngay trong 5 phút đầu sau khi di chuyển lên PumpSwap, thông qua cơ chế TWAP, và ngay lập tức đốt số token mua được. Điều này tạo áp lực mua tức thời và giảm nguồn cung vĩnh viễn. Mục tiêu của Pump.fun là tạo ra "pháo hoa" trong 5 phút đầu, kích thích giao dịch và cải thiện trải nghiệm cho nhà giao dịch meme - đối tượng thường quan tâm đến đợt "bứt phá" ngay khi token ra mắt. Cách tiếp cận này nhằm tăng tỷ lệ token tạo ra khối lượng giao dịch bền vững, từ đó củng cố doanh thu nền tảng và tính bền vững của việc mua lại token PUMP. Tuy nhiên, bài viết cũng nêu lo ngại: cơ chế có thể khiến các token chất lượng thấp dễ thành công hơn về mặt hình thức và làm tăng rủi ro sau 5 phút, khi áp lực mua biến mất và token có thể lao dốc nhanh hơn nếu gặp bán tháo.

Foresight News24 phút trước

Giải phóng 100 triệu USD thanh khoản? Chính sách mới của Pump.fun thử nghiệm chiến thuật bơm giá trong 5 phút

Foresight News24 phút trước

Đơn vị quản lý tài sản lớn nhất Ấn Độ SBI lên sàn, số liệu giao dịch hé lộ tín hiệu gì?

SBI Funds Management, công ty quản lý quỹ lớn nhất Ấn Độ, đã niêm yết vào ngày 21/7. Đợt IPO trị giá khoảng 10,3 tỷ USD được định giá kỷ lục gấp 42 lần, cho thấy nhu cầu mạnh mẽ từ các nhà đầu tư tổ chức và bán lẻ đối với tài sản tài chính cốt lõi. Tuy nhiên, giá đóng cửa ngày đầu tiên chỉ tăng khoảng 6,3%, thấp hơn nhiều so với kỳ vọng chênh lệch 16% trên thị trường chợ đen, cho thấy vốn sẵn sàng nhưng không chấp nhận trả giá quá cao. Sự thành công thận trọng của SBI đặt ra một cột mốc định giá mới cho thị trường IPO Ấn Độ: cửa sổ IPO vẫn mở, nhưng ưu tiên cho các công ty có thương hiệu mạnh, dòng tiền ổn định và câu chuyện tăng trưởng thâm nhập dài hạn rõ ràng. Một tín hiệu đáng chú ý khác là phí bảo lãnh phát hành cực thấp (khoảng 0,01%), khiến một số ngân hàng quốc tế rút lui. Điều này phản ánh quyền định giá đang nghiêng về phía các tổ chức phát hành mạnh như SBI, những người có thể dựa vào kênh phân phối nội địa và thương hiệu, làm giảm giá trị cận biên mà các ngân hàng đầu tư quốc tế mang lại. Tăng trưởng ổn định của ngành quản lý quỹ Ấn Độ (dự báo CAGR 16-18%) hỗ trợ định giá, nhưng thị trường vẫn cân nhắc các yếu tố chu kỳ. Bài kiểm tra thực sự cho cửa sổ IPO sẽ là các đợt chào bán lớn tiếp theo như Reliance Jio và Sở giao dịch chứng khoán quốc gia (NSE). Thành công của họ ở mức định giá hợp lý sẽ khẳng định xu hướng mới; nếu bị trì hoãn, SBI sẽ chỉ là một thành công đơn lẻ.

marsbit42 phút trước

Đơn vị quản lý tài sản lớn nhất Ấn Độ SBI lên sàn, số liệu giao dịch hé lộ tín hiệu gì?

marsbit42 phút trước

Nhật Bản muốn dùng AI để mua tăng trưởng, thị trường trái phiếu có tin không?

Nội các Nhật Bản đã thông qua "Phương hướng cơ bản về vận hành và cải cách tài chính kinh tế 2026", chuyển trọng tâm mục tiêu tài chính từ cân bằng thu chi ngân sách cơ bản sang ổn định và giảm tỷ lệ nợ/GDP. Động thái này nhằm tạo không gian đầu tư vào các lĩnh vực chiến lược như AI, bán dẫn để thúc đẩy tăng trưởng, giải quyết vấn đề lão hóa và thiếu lao động. Tuy nhiên, thị trường trái phiếu tỏ ra hoài nghi. Việc làm suy yếu "mỏ neo" tài chính truyền thống có thể bị coi là nới lỏng kỷ luật ngân sách. Lợi tức trái phiếu chính phủ Nhật kỳ hạn 10 năm đã tăng, phản ánh lo ngại về tính tín nhiệm tài chính. Kế hoạch đầu tư 370 nghìn tỷ Yên đến năm 2040 không phải là ngân sách mới tập trung chỉ cho AI, mà là tổng đầu tư công-tư vào nhiều lĩnh vực. Thành bại của khung chính sách mới phụ thuộc vào việc liệu tốc độ tăng trưởng kinh tế danh nghĩa có vượt quá lãi suất dài hạn hay không, và liệu các khoản đầu tư chiến lược có thực sự cải thiện năng suất và thu ngân sách. Thị trường sẽ tiếp tục định giá dựa trên khả năng chính phủ chứng minh được hiệu quả đầu tư và con đường giảm nợ bền vững.

marsbit51 phút trước

Nhật Bản muốn dùng AI để mua tăng trưởng, thị trường trái phiếu có tin không?

marsbit51 phút trước

Cổ phiếu A bị tổn thương nhầm: Sự kiên cường, kỳ vọng và bản lĩnh

Cổ phiếu A-shares bị ảnh hưởng bởi các cú sốc ngoại vi vào tháng 7, nhưng đã thể hiện sức chống chịu mạnh mẽ. Các cổ phiếu công nghệ giảm giá chủ yếu do ảnh hưởng từ việc giảm đòn bẩy tại thị trường Hàn Quốc, trong khi cơ bản ngành vẫn vững chắc với lợi nhuận cao, đặc biệt trong lĩnh vực module quang, sợi quang, với cấu trúc đa ngành và hai câu chuyện nội địa hóa cùng chuỗi cung ứng toàn cầu. Lực lượng "đội tuyển quốc gia" đã mạnh mẽ can thiệp để ổn định thị trường, với các khoản mua vào và tái mua cổ phiếu trị giá hàng trăm tỷ từ các tập đoàn nhà nước, công ty bảo hiểm và quỹ. Hành động này không chỉ cung cấp thanh khoản mà còn gửi tín hiệu mạnh mẽ về điểm đáy, tạo hiệu ứng dẫn dắt cho các định chế dài hạn. Động lực phục hồi nội sinh còn đến từ ba nhóm chính: (1) Tiêu dùng, với CPI tăng và dấu hiệu phục hồi trong ngành rượu bia; (2) Chu kỳ, đặc biệt là nhôm, với lợi nhuận cao, kỳ vọng tăng giá và định giá thấp; (3) Tài chính, với tài sản cổ tức ổn định và định giá hấp dẫn. Sự kết hợp của các yếu tố này cùng với nền tảng công nghệ vững chắc cho thấy A-shares có đủ sức chống chịu và khả năng sớm trở lại trạng thái ổn định.

marsbit1 giờ trước

Cổ phiếu A bị tổn thương nhầm: Sự kiên cường, kỳ vọng và bản lĩnh

marsbit1 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 961Xuất 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 1.9kXuất 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