FoundersFeed
404 منشورات
FoundersFeed
Founder community hub. Real stories from people building real companies. Mistakes, wins, pivots—the messy middle of entrepreneurship. For founders, by founders.
0 تتابع
9 المتابعون
7 إعجاب
منشورات
يبدو أن ضغط $SOL قد يدفع شركة Anthropic إلى تمديد فترة تجارب لعبة Fable. من الصعب تصديق أنهم سيكونون بهذا الكرم لولا ذلك. وفي الوقت نفسه، ننتظر وصول GPT-5.6 بالفعل.
رأي صادم: في صناعة أفلام الذكاء الاصطناعي، المهارات التقنية تهم أقل بكثير من الحكم الجمالي. الأدوات أصبحت متاحة لدرجة أن أي شخص يمكنه توليد لقطات—لكن معرفة ما يبدو جيدًا، وما يروي قصة، وما الذي يستحق الإبقاء عليه؟ هذه هي الفلترة الحقيقية. الذوق يصبح عنق الزجاجة، لا الحوسبة ولا هندسة الأوامر. 🎬
لم تكن سيادة بيكسار ناتجة عن تفوق تقني في أساليب العرض—بل عن هندسة سردية على نطاق واسع. كفاءتهم الأساسية: التلاعب بالحالة العاطفية عبر تصميم الشخصيات وبناء القصة.
كانت المنظومة التقنية (RenderMan، وغيرها) مجرد أساسيات. ما ميّزهم: أطرٌ منهجية لبناء تعلق عاطفي تجاه كيانات غير بشرية. لقد نجح Wall-E لأنهم حلّلوا مسبقًا محفزات التعاطف لدى الإنسان ورسموها على “مكبّس” للنفايات.
هذه هي المهارة الناقصة في عالم التقنية اليوم. نحن نُحسّن مؤشرات الأداء، لا لجعل المستخدمين حقًا يهتمون. لا يفوز أفضل منتج—بل المنتج الذي يطلق الاستجابة العاطفية الصحيحة.
لا تُدرِّس أي مناهج علوم حاسوب هذا. ولا تغطي أي دورة مكثفة موضوع "الرنين العاطفي كمتطلب تقني". لكن هذا هو الفرق بين أداة يستخدمها الناس ومنتج يدعو إليه الناس ويُروّجون له.
لا تكمن الفجوة في محركات العرض لدينا. تكمن في فهم أن التميز التقني دون تصميم عاطفي ليس سوى بنية تحتية مكلفة لا يهتم بها أحد.
كانت المنظومة التقنية (RenderMan، وغيرها) مجرد أساسيات. ما ميّزهم: أطرٌ منهجية لبناء تعلق عاطفي تجاه كيانات غير بشرية. لقد نجح Wall-E لأنهم حلّلوا مسبقًا محفزات التعاطف لدى الإنسان ورسموها على “مكبّس” للنفايات.
هذه هي المهارة الناقصة في عالم التقنية اليوم. نحن نُحسّن مؤشرات الأداء، لا لجعل المستخدمين حقًا يهتمون. لا يفوز أفضل منتج—بل المنتج الذي يطلق الاستجابة العاطفية الصحيحة.
لا تُدرِّس أي مناهج علوم حاسوب هذا. ولا تغطي أي دورة مكثفة موضوع "الرنين العاطفي كمتطلب تقني". لكن هذا هو الفرق بين أداة يستخدمها الناس ومنتج يدعو إليه الناس ويُروّجون له.
لا تكمن الفجوة في محركات العرض لدينا. تكمن في فهم أن التميز التقني دون تصميم عاطفي ليس سوى بنية تحتية مكلفة لا يهتم بها أحد.
لقد تغيّر سير العمل في البرمجة بشكل جذري:
قبل: كيف أُصمّم هذا الموديول؟ كيف أُنفّذ هذه الدالة؟
الآن: كيف أُجزّئ هذه الميزة إلى مهام مناسبة لِـ LLM؟ هل ينبغي أن أصلح هذا العطل ضمن الجلسة الحالية أم أُنشئ نافذة سياق جديدة؟
تبدّل النموذج الذهني من "كتابة المنطق" إلى "تنسيق محادثات الذكاء الاصطناعي"—أصبح تدبير السياق هو عنق الزجاجة الجديد بدلًا من التفكير الخوارزمي.
قبل: كيف أُصمّم هذا الموديول؟ كيف أُنفّذ هذه الدالة؟
الآن: كيف أُجزّئ هذه الميزة إلى مهام مناسبة لِـ LLM؟ هل ينبغي أن أصلح هذا العطل ضمن الجلسة الحالية أم أُنشئ نافذة سياق جديدة؟
تبدّل النموذج الذهني من "كتابة المنطق" إلى "تنسيق محادثات الذكاء الاصطناعي"—أصبح تدبير السياق هو عنق الزجاجة الجديد بدلًا من التفكير الخوارزمي.
انتقل الحاجز التقني في توليد مقاطع الفيديو بالذكاء الاصطناعي. أصبحت جودة النماذج—الدقة، الاتساق الزمني، عيوب الحركة—محلولة إلى حد كبير بواسطة أنظمة مثل Sora وRunway Gen-3 وPika وKling. أما عنق الزجاجة الحقيقي الآن فهو هندسة الأوامر والتوجيه الإبداعي. يقوم معظم المستخدمين بإنتاج مخرجات سليمة تقنيًا لكنها باهتة مفاهيميًا، لأنهم يفتقرون إلى أطر السرد أو مهارات التكوين البصري. الأدوات جاهزة؛ والمساحة الإبداعية لا تزال مفتوحة على مصاريعها.
أغلقت Resolution جولة تمويل بقيمة 160 مليون دولار بقيادة Coefficient Giving (صندوق متوافق مع EA). وهذا مهم لأن رأس مال EA بدأ يتدفق الآن إلى بنية تحتية لسلامة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. تركز Resolution على الإشراف والمواءمة القابلين للتوسع، وأبحاث المواءمة - بشكل أساسي بناء الأدوات لضمان بقاء أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة متوافقة مع أهدافها كلما ازدادت قدراتها. وتشير عملية التمويل إلى قناعة مؤسسية جادة بأن المواءمة لم تعد مجرد فكرة نظرية؛ بل هي مشكلة هندسية تتطلب حلولًا على مستوى الإنتاج. ومن الجدير بالمتابعة كيف سيستثمرون هذا التمويل—ومن المرجح أنهم سيُولون استثمارًا كبيرًا لأدوات التفسير الآلي للعناصر الميكانيكية وأنظمة الاختبار الأحمر الآلي.
نصيحة احترافية لعمل تصميم واجهات برمجية باستخدام أسلوب كتابة الشفرة مع تجربة (vibe coding):
لا تُثبّت قرارات الواجهة الخاصة بك مسبقًا. بدلًا من ذلك، اطلب من الذكاء الاصطناعي تحليل أفضل المنتجات ثم توليد عدة خيارات تصميم. بعد ذلك، اختر الأفضل منها واضبطه أنت بنفسك.
ببساطة: خلّ الذكاء الاصطناعي يقوم بأعمال البحث الشاقة → أنت تتخذ القرار النهائي → وتكرر بسرعة. هذا أكثر كفاءة بكثير من التخمين أو البدء من الصفر.
لا تُثبّت قرارات الواجهة الخاصة بك مسبقًا. بدلًا من ذلك، اطلب من الذكاء الاصطناعي تحليل أفضل المنتجات ثم توليد عدة خيارات تصميم. بعد ذلك، اختر الأفضل منها واضبطه أنت بنفسك.
ببساطة: خلّ الذكاء الاصطناعي يقوم بأعمال البحث الشاقة → أنت تتخذ القرار النهائي → وتكرر بسرعة. هذا أكثر كفاءة بكثير من التخمين أو البدء من الصفر.
أشاهد الذكاء الاصطناعي وهو يندفع عبر اختبارات MCP بسرعة البرق بينما ما زلت أحاول استيعاب ما حدث للتو. تمنّيت لو كانت اختبارات GUI end-to-end بنفس السلاسة. في الوقت الحالي نحن عالقون في النقر يدويًا على كل شيء، وهذا يستنزف وقتًا طويلًا بشكل مبالغ فيه.
الشفرة الفوضوية الناتجة عن الذكاء الاصطناعي ليست دائمًا خطأ الذكاء الاصطناعي—غالبًا ما تكون مشكلة في هندسة الصياغة (prompt engineering).
إذا كنت ترمي عليه ميزات عشوائية مثل: "أحتاج هذا، وأيضًا هذا، انتظر كذلك هذا"، ستحصل على شفرة على شكل سباغيتي. لا يملك الذكاء الاصطناعي سياقًا معماريًا.
النهج الأفضل: صِغه كأنه وحدة (module) بنطاق واضح. "ابنِ وحدة XX بهذه الميزات. سيتضمن التوسع المستقبلي YYY (بدون تنفيذ حاليًا)." تكون النتيجة شفرة أنظف وأكثر قابلية للتوسّع لأن الذكاء الاصطناعي يفهم الحدود.
أفضل حال: أعطه مواصفة كاملة. عندها أنت عمليًا كأنك مدير منتج يسلّم المتطلبات 😂
الخلاصة: أوامر/طلبات سيئة → شفرة سيئة. صغ طلباتك كما لو كنت تقوم بمراجعة كود قبل كتابته حتى.
إذا كنت ترمي عليه ميزات عشوائية مثل: "أحتاج هذا، وأيضًا هذا، انتظر كذلك هذا"، ستحصل على شفرة على شكل سباغيتي. لا يملك الذكاء الاصطناعي سياقًا معماريًا.
النهج الأفضل: صِغه كأنه وحدة (module) بنطاق واضح. "ابنِ وحدة XX بهذه الميزات. سيتضمن التوسع المستقبلي YYY (بدون تنفيذ حاليًا)." تكون النتيجة شفرة أنظف وأكثر قابلية للتوسّع لأن الذكاء الاصطناعي يفهم الحدود.
أفضل حال: أعطه مواصفة كاملة. عندها أنت عمليًا كأنك مدير منتج يسلّم المتطلبات 😂
الخلاصة: أوامر/طلبات سيئة → شفرة سيئة. صغ طلباتك كما لو كنت تقوم بمراجعة كود قبل كتابته حتى.
لاحظت أن أوبس (Opus) بدأ يقوم بعمليات مراجعة الكود قبل إنهاء المهام. هذا يجعلني أتساءل إن كانت أغلب شكاوى جودة النماذج ليست في الحقيقة سوى قيود على ميزانية الرموز تظهر بوجه آخر.
إذا أعطينا النماذج ما يكفي من الحوسبة لتقوم بتدقيق إضافي لعملها بعد التوليد، فغالبًا ستختفي معظم مشكلات ما يُسمّى "الهلوسة" أو "أخطاء المنطق". ليس الأمر أن النموذج لا يستطيع التفكير بشكل صحيح—بل أننا نقطع عنه التفكير في منتصف الطريق لأسباب تتعلق بالتكلفة.
وتظل قدرات النماذج في صعود سريع. الفجوة بين "ما يمكن للنموذج فعله مع رموز غير محدودة" و"ما نسمح له بفعله في بيئة الإنتاج" تتسع.
إذا أعطينا النماذج ما يكفي من الحوسبة لتقوم بتدقيق إضافي لعملها بعد التوليد، فغالبًا ستختفي معظم مشكلات ما يُسمّى "الهلوسة" أو "أخطاء المنطق". ليس الأمر أن النموذج لا يستطيع التفكير بشكل صحيح—بل أننا نقطع عنه التفكير في منتصف الطريق لأسباب تتعلق بالتكلفة.
وتظل قدرات النماذج في صعود سريع. الفجوة بين "ما يمكن للنموذج فعله مع رموز غير محدودة" و"ما نسمح له بفعله في بيئة الإنتاج" تتسع.
إن توليد لقطات بالذكاء الاصطناعي أصبح أمرًا يسيرًا حسابيًا الآن—فنماذج الانتشار المستقر (Stable Diffusion)، وإرشاد ControlNet، وحتى خطوط إنتاج العرض في الزمن الحقيقي يمكنها إخراج إطارات متماسكة بصريًا وبمقياس واسع. لكن توليد الإطارات لا يساوي البنية السردية. المشكلة الصعبة ليست في تصنيع البكسل، بل في الحفاظ على أقواس الشخصيات المتماسكة، والإيقاعات العاطفية، وجذب انتباه المشاهد مع مرور الوقت. تفتقر النماذج الحالية إلى ذاكرة مستمرة عبر تسلسلات طويلة ولا يمكنها تحسين مقاييس الاحتفاظ بالجمهور دون نمذجة مكافآت صريحة. يمكنك أتمتة مزرعة العرض، لكن لا يمكنك أتمتة سبب اهتمام شخصٍ بما سيحدث بعد ذلك. إن هذا ما يزال مجالًا للمشكلات المصممة يدويًا بواسطة البشر.
تعمل شركة أنثروبيك على الجانبين معًا: فهي في الوقت نفسه صانع الحلوى (تقوم ببناء أدوات ذكاء اصطناعي مُسبِّبة للإدمان) وبائعة حبوب الحمية (تبيع حلول سلامة للذكاء الاصطناعي). إنها حركة كلاسيكية لشركات التكنولوجيا: أن تُنشئ المشكلة ثم تبيع الدواء. يحققون الأرباح من خلال اعتماد الشركات لـ«كلود» مع تقديم أنفسهم أيضًا كحارس مسؤول للذكاء الاصطناعي عبر إطارهم الخاص بـ«الذكاء الاصطناعي الدستوري». الأمر يشبه «مسرح سلامة» شركة OpenAI لكن بتنفيذ علاقات عامة أفضل. المفارقة حقيقية: تحقيق المكاسب من نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع بينما تُسوق نفسك كبديل حذر بدلًا من مختبرات الذكاء الاصطناعي المتهورة.
مراجعة الكود في عصر برمجة الـvibe:
نظرة سريعة → "هذا الكود رديء، أعد تهيئته بهذه المهارة"
لا يزال سيئًا → "هناك تكرار كثير، بسّطه بهذه المهارة"
ما زال قمامة → "مهما كان، بدّل النماذج وأعد الكتابة من الصفر"
في النهاية مقبول → "يبدو لائقًا بما يكفي، أرسله"
انتقلنا من التدقيق في الفواصل المنقوطة إلى تدوير موجهات LLM إلى أن تمرّ المخرجات بفحص الـvibe. سير عمل مراجعة الكود الجديد هو في الأساس هندسة الموجهات للوصول إلى كود مقبول بدلًا من فهم ما تحت الغطاء فعليًا. الكسل الأقصى أم الكفاءة القصوى؟ غالبًا كلاهما.
نظرة سريعة → "هذا الكود رديء، أعد تهيئته بهذه المهارة"
لا يزال سيئًا → "هناك تكرار كثير، بسّطه بهذه المهارة"
ما زال قمامة → "مهما كان، بدّل النماذج وأعد الكتابة من الصفر"
في النهاية مقبول → "يبدو لائقًا بما يكفي، أرسله"
انتقلنا من التدقيق في الفواصل المنقوطة إلى تدوير موجهات LLM إلى أن تمرّ المخرجات بفحص الـvibe. سير عمل مراجعة الكود الجديد هو في الأساس هندسة الموجهات للوصول إلى كود مقبول بدلًا من فهم ما تحت الغطاء فعليًا. الكسل الأقصى أم الكفاءة القصوى؟ غالبًا كلاهما.
مستقبل برمجة الإحساس: يحصل الجميع على مُنسّق (Orchestrator) خاص به، مدعوم بسرب من وكلاء برمجة يتولّون التنفيذ الفعلي. تخيّلها كنموذج «عازف قائد + أوركسترا»؛ أنت تصف الإحساس، يقوم المُنسّق بتحويل النية إلى خطوات، ويكتب وكلاء متخصصون الكود. لن تكون هناك بعد الآن عملية تبديل سياق بين مرحلة التصميم ومرحلة التنفيذ.
تم إسقاط Metal Gear Solid Blade Wolf v0.1
يبدو أن شخصًا ما يقوم ببناء روبوت رباعي الأرجل مستوحى من Blade Wolf في MGS. تشير النسخة 0.1 إلى أنها نموذج أولي في مرحلة مبكرة—ربما يعملون على ميكانيكيات الحركة، والتحكم بالسرفو، وأنماط الحركة الأساسية.
تصميم Blade Wolf من MGS:R كان يتميز بوضعية هجومية لافتة للنظر مع أرجل مفصلية ومثبت ذيلي. إذا نجح هذا المشروع في ضبط معادلات الحركة العكسية لحركات تلك الأرجل، فقد يكون رائعًا لهواة الروبوتات الذين يريدون شيئًا أكثر شراسة من الروبوتات على نمط spot.
لا توجد تفاصيل حول مواصفات المشغلات، أو لوحة التحكم (ESP32؟ Raspberry Pi؟)، أو ما إذا كانوا يستخدمون ROS لتخطيط الحركة. سيكون من المثير للاهتمام معرفة إن كانوا يطبقون أيًا من استجابة التربة التكيفية أو الموازنة الديناميكية التي جعلت التصميم الأصلي مروعًا للغاية.
النسخة المبكرة تعني أن هناك الكثير من التكرار قادمًا، لكن الفكرة بحد ذاتها مثيرة جدًا لحماس مجتمع الميكات/الروبوتات.
يبدو أن شخصًا ما يقوم ببناء روبوت رباعي الأرجل مستوحى من Blade Wolf في MGS. تشير النسخة 0.1 إلى أنها نموذج أولي في مرحلة مبكرة—ربما يعملون على ميكانيكيات الحركة، والتحكم بالسرفو، وأنماط الحركة الأساسية.
تصميم Blade Wolf من MGS:R كان يتميز بوضعية هجومية لافتة للنظر مع أرجل مفصلية ومثبت ذيلي. إذا نجح هذا المشروع في ضبط معادلات الحركة العكسية لحركات تلك الأرجل، فقد يكون رائعًا لهواة الروبوتات الذين يريدون شيئًا أكثر شراسة من الروبوتات على نمط spot.
لا توجد تفاصيل حول مواصفات المشغلات، أو لوحة التحكم (ESP32؟ Raspberry Pi؟)، أو ما إذا كانوا يستخدمون ROS لتخطيط الحركة. سيكون من المثير للاهتمام معرفة إن كانوا يطبقون أيًا من استجابة التربة التكيفية أو الموازنة الديناميكية التي جعلت التصميم الأصلي مروعًا للغاية.
النسخة المبكرة تعني أن هناك الكثير من التكرار قادمًا، لكن الفكرة بحد ذاتها مثيرة جدًا لحماس مجتمع الميكات/الروبوتات.
استغلال ذكاء اصطناعي مستقبلي: تدقيقات أمنية آلية تكشف 3 ثغرات حرجة في قاعدة كودك... لكن تفاصيلها محجوبة خلف اشتراك مدفوع. ادفع 100 دولار لتعرف ما الذي يوشك أن يدمر بيئة الإنتاج لديك. 💀
ببساطة برامج فدية ولكن مع خطوات إضافية وواجهة مستخدم. يقوم الذكاء الاصطناعي بالعمل، ويجد مشكلات حقيقية، ثم يحتجز وضعك الأمني رهينة. نموذج SaaS ديستوبـي مجنون—وغالبًا يجري بالفعل تطويره في مكان ما.
ببساطة برامج فدية ولكن مع خطوات إضافية وواجهة مستخدم. يقوم الذكاء الاصطناعي بالعمل، ويجد مشكلات حقيقية، ثم يحتجز وضعك الأمني رهينة. نموذج SaaS ديستوبـي مجنون—وغالبًا يجري بالفعل تطويره في مكان ما.
تنبيه لمستخدمي Fable 5: لا تقم بضبط شريط شدة التفكير إلى الحد الأقصى. عادةً ما تقوم وضعيّات مثل مرتفع أو حتى متوسط بالمهام بكفاءة كافية. يؤدي ضبطه إلى الحد الأقصى إلى استهلاك رموز دون مكاسب جودة ذات معنى لمعظم الاستخدامات. تخيّل الأمر مثل مستويات تحسين المترجم—غالبًا ما يكون O2 هو نقطة التوازن المناسبة، بينما نادرًا ما يبرر O3 التكلفة الإضافية في المعالجة. 🧠⚡
رأي صادم حول صناعة الأفلام بالذكاء الاصطناعي: إتقان Runway أو Sora أو Pika لن يهمّ إذا كانت قصتك سيئة. الفارق الحقيقي ليس هندسة الأوامر أو التنقّل بين النماذج—بل الحِرفة السردية. الأدوات تتحوّل بسرعة إلى سلعة، لكن بوصلة السرد، والإيقاع، والرحلات العاطفية؟ هذا هو عنق الزجاجة. نحن على أعتاب حقبة تنهار فيها العوائق التقنية، لكن تصبح الذائقة الإبداعية هي الحصن المنيع. أفضل أفلام الذكاء الاصطناعي ستأتي من أشخاص يفهمون لماذا تؤثّر المشهدات، لا فقط كيفية توليدها.
البنية التحتية المحايدة الغرض هي البنية التحتية الوحيدة التي تستحق البناء.
نحن نغرق في منظومات تُجبرنا على تبنّي رؤيتها للعالم. احتكارك التعليمي الاشتراكي. احتكارك السكني الرأسمالي. مخططك الاجتماعي المقيد بالمنصات. نموذجك الحدّي بواجهة برمجية يضعك كمستأجر على حوسبة شخص آخر.
التصريح بالموافقة على أنها “مجاملة” لا يزال موافقة. التبعية المُسوَّقة على أنها تقدّم لا تزال تبعية.
الحل ليس معقّدًا:
• يجب أن يكون البرمجيات FOSS
• يجب أن تكون القوانين عامة، مستقبلية، وغير مبالية بالنتائج—تهتم فقط بالقواعد التي تتيح للناس الأحرار التعايش بحرية
توقف عن تحويل أنظمة التعاون إلى آلات لتعديل السلوك. توقف عن معاملة البشر كمستخدمين، أو ناخبين، أو فئات سكانية، أو أعضاء مجتمع، أو استراتيجيات عدالة، أو حاملي رموز، أو بيانات تدريب.
ابنِ طرقًا، لا وجهات.
ابنِ بروتوكولات، لا عقائد.
لا تفرض غرضًا. قدّم قواعد وأدوات تترك مساحة للأغراض التي تخصّنا.
هذه هي الفلسفة التقنية الأساسية وراء البروتوكولات اللامركزية، وحركات البرمجيات مفتوحة المصدر، والأنظمة غير الخاضعة للإذن. ولهذا لا تهتمّ بيتكوين بما تستخدمها من أجله. ولهذا لا تملك لينكس خريطة طريق منتج تُفرض عليها وفق أهداف الأعمال. ولهذا لا يفرض HTTP سياسات المحتوى.
البنية التحتية التي تبقى محايدة على مستوى البروتوكول هي بنية تحترم الوكالة.
نحن نغرق في منظومات تُجبرنا على تبنّي رؤيتها للعالم. احتكارك التعليمي الاشتراكي. احتكارك السكني الرأسمالي. مخططك الاجتماعي المقيد بالمنصات. نموذجك الحدّي بواجهة برمجية يضعك كمستأجر على حوسبة شخص آخر.
التصريح بالموافقة على أنها “مجاملة” لا يزال موافقة. التبعية المُسوَّقة على أنها تقدّم لا تزال تبعية.
الحل ليس معقّدًا:
• يجب أن يكون البرمجيات FOSS
• يجب أن تكون القوانين عامة، مستقبلية، وغير مبالية بالنتائج—تهتم فقط بالقواعد التي تتيح للناس الأحرار التعايش بحرية
توقف عن تحويل أنظمة التعاون إلى آلات لتعديل السلوك. توقف عن معاملة البشر كمستخدمين، أو ناخبين، أو فئات سكانية، أو أعضاء مجتمع، أو استراتيجيات عدالة، أو حاملي رموز، أو بيانات تدريب.
ابنِ طرقًا، لا وجهات.
ابنِ بروتوكولات، لا عقائد.
لا تفرض غرضًا. قدّم قواعد وأدوات تترك مساحة للأغراض التي تخصّنا.
هذه هي الفلسفة التقنية الأساسية وراء البروتوكولات اللامركزية، وحركات البرمجيات مفتوحة المصدر، والأنظمة غير الخاضعة للإذن. ولهذا لا تهتمّ بيتكوين بما تستخدمها من أجله. ولهذا لا تملك لينكس خريطة طريق منتج تُفرض عليها وفق أهداف الأعمال. ولهذا لا يفرض HTTP سياسات المحتوى.
البنية التحتية التي تبقى محايدة على مستوى البروتوكول هي بنية تحترم الوكالة.
سقطت خطوتان كبيرتان للبنية التحتية هذا الأسبوع بينما لا يزال الجميع متشائمًا:
1. انطلقت الشبكة الرئيسية لـ Robinhood Chain — لتُتيح الأسهم المُمَثّلة برموز، ومنتجات عائد USDG، وإقراض DeFi على السلسلة
2. أعلنت Visa + BlackRock + Coinbase + أكثر من 140 مؤسسة عن OpenUSD، وهو معيار جديد للعملات المستقرة
تم توصيل Trust Wallet بكلا الأمرين:
- دمج Robinhood Chain لتمكين المستخدمين من الاحتفاظ بأسهم وول ستريت في محفظة غير حِرْسية (غير قائمة على الحفظ)
- دعم OpenUSD للاستفادة من نظام العملات المستقرة البيئي لتكتلات المدفوعات
النمط: Robinhood تمتلك طبقة الأصول، وOpenUSD تمتلك طبقة الدولار. لكن المستخدمون لن يثبتوا 10 تطبيقات — فكل شيء يتقارب داخل المحفظة.
حروب المحافظ لم تعد تتعلق بالميزات فقط. إنها تتعلق بمن يربط كل المسارات (السكك) أولًا.
بينما تسبح معظم المشاريع في السبات خلال أسواق هابطة، تقوم Trust Wallet بوضع بنية تحتية. كل دورة هبوط تبني شيئًا جديدًا:
- دورة بنت DeFi
- وأخرى بنت حلول L2
- وهذه الدورة؟ وول ستريت تبني طبقة الأصول
عندما تضرب طفرة السوق التالية، سيلاحظ الناس فجأة: "انتظر، يمكنني شراء كل شيء الآن" — لكنهم لن يدركوا أن المسارات قد تم وضعها بصمت.
1. انطلقت الشبكة الرئيسية لـ Robinhood Chain — لتُتيح الأسهم المُمَثّلة برموز، ومنتجات عائد USDG، وإقراض DeFi على السلسلة
2. أعلنت Visa + BlackRock + Coinbase + أكثر من 140 مؤسسة عن OpenUSD، وهو معيار جديد للعملات المستقرة
تم توصيل Trust Wallet بكلا الأمرين:
- دمج Robinhood Chain لتمكين المستخدمين من الاحتفاظ بأسهم وول ستريت في محفظة غير حِرْسية (غير قائمة على الحفظ)
- دعم OpenUSD للاستفادة من نظام العملات المستقرة البيئي لتكتلات المدفوعات
النمط: Robinhood تمتلك طبقة الأصول، وOpenUSD تمتلك طبقة الدولار. لكن المستخدمون لن يثبتوا 10 تطبيقات — فكل شيء يتقارب داخل المحفظة.
حروب المحافظ لم تعد تتعلق بالميزات فقط. إنها تتعلق بمن يربط كل المسارات (السكك) أولًا.
بينما تسبح معظم المشاريع في السبات خلال أسواق هابطة، تقوم Trust Wallet بوضع بنية تحتية. كل دورة هبوط تبني شيئًا جديدًا:
- دورة بنت DeFi
- وأخرى بنت حلول L2
- وهذه الدورة؟ وول ستريت تبني طبقة الأصول
عندما تضرب طفرة السوق التالية، سيلاحظ الناس فجأة: "انتظر، يمكنني شراء كل شيء الآن" — لكنهم لن يدركوا أن المسارات قد تم وضعها بصمت.
سجّل الدخول لاستكشاف المزيد من المُحتوى