Binance Square

0xdungbui

I am a trader, and to me, crypto is not a game of chance. My Blog: 0xdungbui.xyz
4 Seguiti
227 Follower
505 Mi piace
92 Condivisioni
Post
PINNED
·
--
Articolo
LA MIA STORIACiao, sono Dung, nella comunità crittografica, la gente mi chiama 0xdungbui. Il trading di criptovalute, per me, non è solo una questione di numeri o grafici, ma un viaggio alla scoperta della propria vera natura. Ogni decisione, ogni fluttuazione del mercato riflette in parte la propria pazienza, determinazione e convinzione. Le sfide mi hanno aiutato a crescere, non solo come trader ma anche come persona. Ora voglio condividere la mia storia, insieme alle lezioni e alle esperienze che ho accumulato durante questo viaggio.

LA MIA STORIA

Ciao, sono Dung, nella comunità crittografica, la gente mi chiama 0xdungbui.
Il trading di criptovalute, per me, non è solo una questione di numeri o grafici, ma un viaggio alla scoperta della propria vera natura. Ogni decisione, ogni fluttuazione del mercato riflette in parte la propria pazienza, determinazione e convinzione.
Le sfide mi hanno aiutato a crescere, non solo come trader ma anche come persona. Ora voglio condividere la mia storia, insieme alle lezioni e alle esperienze che ho accumulato durante questo viaggio.
Visualizza traduzione
Khi nào các tác nhân AI không còn chỉ là một công cụ nội bộ thông thường, mà bắt đầu khiến chi phí sử dụng thị trường rẻ đến mức làm thu hẹp ranh giới của doanh nghiệp? AI có thể làm doanh nghiệp đổi hình trước khi nó thay lao động. Chỗ đáng nhìn không nằm ở việc AI có giỏi hơn con người hay không. Chỗ đáng nhìn hơn là: khi nào thị trường trở nên đủ rẻ, đủ tin cậy, đủ kiểm chứng được để thay một phần việc điều phối mà công ty từng phải giữ ở bên trong. Hãy nghĩ đến một quản lý mua hàng. Công việc của anh ta không chỉ là hỏi giá. Anh ta phải tìm nhà cung cấp, so điều khoản, thương lượng lại, theo dõi giao hàng, rồi xử lý khi có trục trặc. Vai trò đó tồn tại một phần vì dùng thị trường cho những việc này vẫn đắt. Nếu tác nhân AI chỉ giúp làm nhanh hơn, công ty gần như vẫn thế. Nhưng nếu nó có thể so, thương lượng, theo dõi và xác minh đủ rẻ, đủ ổn, thì ranh giới doanh nghiệp bắt đầu lùi lại. Doanh nghiệp có thể không biến mất. Nhưng một phần của nó có thể chỉ đang tồn tại vì thị trường trước đây quá đắt để dùng.
Khi nào các tác nhân AI không còn chỉ là một công cụ nội bộ thông thường, mà bắt đầu khiến chi phí sử dụng thị trường rẻ đến mức làm thu hẹp ranh giới của doanh nghiệp?
AI có thể làm doanh nghiệp đổi hình trước khi nó thay lao động.
Chỗ đáng nhìn không nằm ở việc AI có giỏi hơn con người hay không. Chỗ đáng nhìn hơn là: khi nào thị trường trở nên đủ rẻ, đủ tin cậy, đủ kiểm chứng được để thay một phần việc điều phối mà công ty từng phải giữ ở bên trong.
Hãy nghĩ đến một quản lý mua hàng. Công việc của anh ta không chỉ là hỏi giá. Anh ta phải tìm nhà cung cấp, so điều khoản, thương lượng lại, theo dõi giao hàng, rồi xử lý khi có trục trặc.
Vai trò đó tồn tại một phần vì dùng thị trường cho những việc này vẫn đắt.
Nếu tác nhân AI chỉ giúp làm nhanh hơn, công ty gần như vẫn thế. Nhưng nếu nó có thể so, thương lượng, theo dõi và xác minh đủ rẻ, đủ ổn, thì ranh giới doanh nghiệp bắt đầu lùi lại.
Doanh nghiệp có thể không biến mất. Nhưng một phần của nó có thể chỉ đang tồn tại vì thị trường trước đây quá đắt để dùng.
0xdungbui
·
--
[D's Market #183] Khi nào AI agent xóa nhòa ranh giới doanh nghiệp?
Hãy hình dung một quản lý mua hàng trong một công ty sản xuất.
Anh ta không chỉ hỏi giá. Anh ta phải tìm nhà cung cấp, so điều khoản, theo dõi giao hàng, thương lượng lại khi điều kiện đổi, rồi xử lý khi một mắt xích không làm đúng cam kết. Vị trí đó tồn tại một phần vì dùng thị trường liên tục cho các việc này vẫn tốn chi phí.
Ronald Coase nhìn doanh nghiệp từ đúng chỗ đó. Ý của ông không phải là thị trường vô dụng. Ý của ông là dùng cơ chế giá không miễn phí. Bản thân việc tìm giá, đàm phán, lập hợp đồng, kiểm tra và xử lý tranh chấp đã là một loại chi phí. Khi các chi phí đó đủ cao, có những việc làm ở trong doanh nghiệp rẻ hơn làm qua thị trường. Đó là một phần rất quan trọng trong cách ông giải thích vì sao doanh nghiệp tồn tại.
Nhìn từ đây, câu hỏi về tác nhân AI không còn nằm ở chỗ nó có thay được lao động hay không. Câu đó quá rộng. Chỗ đáng nhìn hơn là: khi nào nó chỉ là một công cụ mới bên trong công ty, và khi nào nó bắt đầu làm mỏng ranh giới của công ty.
Ở đây, “làm mỏng ranh giới” không cần hiểu theo nghĩa công ty biến mất hay nhân sự sụt ngay. Mình đang nói một điều hẹp hơn và quan sát được hơn: có nhiều khâu công ty từng phải giữ bên trong nay có thể mua từ bên ngoài thường xuyên hơn, theo hợp đồng rõ hơn, với ít ma sát hơn. Nói cách khác, phạm vi việc công ty phải tự điều phối bằng mệnh lệnh nội bộ bắt đầu co lại, còn phần có thể giao cho thị trường bắt đầu rộng ra. Cách hiểu này đi đúng tinh thần Coase và Williamson khi xem thị trường và doanh nghiệp là hai cách tổ chức phối hợp khác nhau, với chi phí và ưu nhược riêng.
Đó là lý do các nghiên cứu gần đây về tác nhân AI đáng chú ý. Chương The Coasean Singularity? của NBER nói khá rõ: ở cấp độ thị trường, agents có thể tạo hiệu quả bằng cách hạ chi phí tìm kiếm, giao tiếp và ký kết. Nhưng chương này cũng nói cùng lúc rằng agents có thể tạo thêm ma sát như tắc nghẽn và làm giá khó nhìn hơn, còn tác động ròng lên phúc lợi vẫn là câu hỏi thực nghiệm. Nó cũng gợi ý rằng nếu chi phí gợi đúng nhu cầu, thực thi hợp đồng và xác minh danh tính giảm xuống, thì phạm vi những thiết kế thị trường khả thi sẽ rộng ra.
Nhưng từ đó đến kết luận rằng biên doanh nghiệp sẽ dịch chuyển vẫn còn một bước. Bước đó nằm ngay ở ví dụ quản lý mua hàng lúc đầu bài. Nếu tác nhân AI chỉ giúp anh ta hỏi giá nhanh hơn, thì công ty vẫn chỉ đang có một công cụ mới. Nếu tác nhân đó có thể so nhà cung cấp, thương lượng trong các khung cho phép, theo dõi việc thực hiện, và làm những việc ấy đủ rẻ, đủ tin cậy, đủ kiểm chứng được, thì lúc đó công ty mới bắt đầu có lý do đẩy một phần điều phối ra thị trường thay vì giữ hết ở bên trong.
Điểm mấu chốt không phải là tác nhân AI “thông minh” theo nghĩa chung chung. Điểm mấu chốt là nó có làm đổi tương quan chi phí giữa hai cách điều phối hay không. Nếu không đổi được tương quan đó, biên công ty gần như vẫn nguyên. Nếu đổi được, biên mới bắt đầu lùi. Cách đặt vấn đề này khớp với Coase ở tầng nền, và cũng khớp với Williamson ở tầng lựa chọn cấu trúc quản trị phù hợp với từng loại giao dịch.
Theo cách đọc đó, tác nhân AI có vẻ dễ làm mỏng ranh giới doanh nghiệp trước hết ở những việc hội đủ vài điều kiện cùng lúc.
Thường đó là những việc đủ mô-đun, đủ đo được và đủ xác minh được. Nghĩa là đầu vào và đầu ra tương đối rõ, “tốt” có thể diễn tả bằng giá, thời hạn, tỷ lệ lỗi hay vài tiêu chí khá cụ thể, còn kết quả có thể kiểm tra là đúng hay sai. Thêm một điều kiện nữa là thị trường đối tác phải đủ dày. Có đủ lựa chọn để so, để thay, để mặc cả thì việc đẩy điều phối ra thị trường mới thành chuyện thật, chứ không chỉ là một ý tưởng đẹp. Và cuối cùng là hạ tầng thực thi phải đủ ổn. Nếu tìm kiếm rẻ đi nhưng xác minh vẫn đắt, hoặc thương lượng được nhưng tranh chấp vẫn khó xử lý, thì doanh nghiệp vẫn có lý do giữ phần điều phối đó ở bên trong. Chương The Coasean Singularity? nhấn khá mạnh đúng vào các lớp như thực thi hợp đồng, xác minh danh tính và thiết kế thị trường.
Chiều ngược lại cũng quan trọng.
Có những chỗ nhiều khả năng vẫn ở lại trong doanh nghiệp lâu hơn. Một là nơi giao dịch gắn với mức độ chuyên biệt tài sản cao. Williamson nhấn mạnh rằng khi các bên đầu tư sâu vào những tài sản khó chuyển sang chỗ khác, giao dịch đó khó giao hoàn toàn cho thị trường hơn. Hai là nơi mục tiêu còn mờ, hoặc chưa thể viết thành tiêu chí hành động đủ tốt. Tác nhân mạnh nhất khi nó biết mình đang tối ưu cái gì. Nó yếu hơn nhiều khi ngay cả tổ chức cũng chưa nói rõ “tốt” nghĩa là gì. Ba là nơi quyền quyết định và trách nhiệm khó tách rời. Phần này trong bài mình chỉ xem là suy luận từ logic chi phí giao dịch và cấu trúc quản trị, chưa phải kết luận đã được khóa bằng dữ liệu thực nghiệm rộng.
Vì thế, cách hiểu có vẻ đứng nhất lúc này không phải là “AI sẽ làm công ty biến mất”. Cách hiểu hẹp hơn và có điều kiện hơn là: tác nhân AI có thể làm lộ ra phần nào của công ty đang tồn tại chủ yếu để bù cho chi phí giao dịch còn cao. Phần nào càng chuẩn hóa, càng đo được, càng xác minh được, phần đó càng có khả năng bị đẩy ra thị trường sớm hơn. Phần nào gắn với tài sản chuyên biệt, mục tiêu mơ hồ và trách nhiệm khó chuyển giao, phần đó có lý do ở lại lâu hơn. Đây là một mô hình nhìn đi ra từ Coase, Williamson và chương NBER ở trên. Nó chưa phải kết luận thực chứng đã đóng lại.
Quay lại người quản lý mua hàng ở đầu bài, chỗ đáng nhìn không nằm ở việc anh ta có bị thay thế hay không. Chỗ đáng nhìn hơn là phần nào trong công việc của anh ta tồn tại chủ yếu vì dùng thị trường còn quá đắt, và phần nào tồn tại vì công ty thật sự cần giữ quyền điều phối ở bên trong. Nếu tác nhân AI làm phần thứ nhất rẻ đi đủ nhiều, biên doanh nghiệp có thể bắt đầu lùi lại. Không phải một lần, và cũng không phải ở mọi nơi như nhau. Nhưng như vậy cũng đủ để đổi cách mình nhìn doanh nghiệp: không còn như một khối cố định, mà như một đường biên luôn được quyết định lại bởi chi phí điều phối.
#0xdungbui
Articolo
Visualizza traduzione
[D's Market #183] Khi nào AI agent xóa nhòa ranh giới doanh nghiệp?Hãy hình dung một quản lý mua hàng trong một công ty sản xuất. Anh ta không chỉ hỏi giá. Anh ta phải tìm nhà cung cấp, so điều khoản, theo dõi giao hàng, thương lượng lại khi điều kiện đổi, rồi xử lý khi một mắt xích không làm đúng cam kết. Vị trí đó tồn tại một phần vì dùng thị trường liên tục cho các việc này vẫn tốn chi phí. Ronald Coase nhìn doanh nghiệp từ đúng chỗ đó. Ý của ông không phải là thị trường vô dụng. Ý của ông là dùng cơ chế giá không miễn phí. Bản thân việc tìm giá, đàm phán, lập hợp đồng, kiểm tra và xử lý tranh chấp đã là một loại chi phí. Khi các chi phí đó đủ cao, có những việc làm ở trong doanh nghiệp rẻ hơn làm qua thị trường. Đó là một phần rất quan trọng trong cách ông giải thích vì sao doanh nghiệp tồn tại. Nhìn từ đây, câu hỏi về tác nhân AI không còn nằm ở chỗ nó có thay được lao động hay không. Câu đó quá rộng. Chỗ đáng nhìn hơn là: khi nào nó chỉ là một công cụ mới bên trong công ty, và khi nào nó bắt đầu làm mỏng ranh giới của công ty. Ở đây, “làm mỏng ranh giới” không cần hiểu theo nghĩa công ty biến mất hay nhân sự sụt ngay. Mình đang nói một điều hẹp hơn và quan sát được hơn: có nhiều khâu công ty từng phải giữ bên trong nay có thể mua từ bên ngoài thường xuyên hơn, theo hợp đồng rõ hơn, với ít ma sát hơn. Nói cách khác, phạm vi việc công ty phải tự điều phối bằng mệnh lệnh nội bộ bắt đầu co lại, còn phần có thể giao cho thị trường bắt đầu rộng ra. Cách hiểu này đi đúng tinh thần Coase và Williamson khi xem thị trường và doanh nghiệp là hai cách tổ chức phối hợp khác nhau, với chi phí và ưu nhược riêng. Đó là lý do các nghiên cứu gần đây về tác nhân AI đáng chú ý. Chương The Coasean Singularity? của NBER nói khá rõ: ở cấp độ thị trường, agents có thể tạo hiệu quả bằng cách hạ chi phí tìm kiếm, giao tiếp và ký kết. Nhưng chương này cũng nói cùng lúc rằng agents có thể tạo thêm ma sát như tắc nghẽn và làm giá khó nhìn hơn, còn tác động ròng lên phúc lợi vẫn là câu hỏi thực nghiệm. Nó cũng gợi ý rằng nếu chi phí gợi đúng nhu cầu, thực thi hợp đồng và xác minh danh tính giảm xuống, thì phạm vi những thiết kế thị trường khả thi sẽ rộng ra. Nhưng từ đó đến kết luận rằng biên doanh nghiệp sẽ dịch chuyển vẫn còn một bước. Bước đó nằm ngay ở ví dụ quản lý mua hàng lúc đầu bài. Nếu tác nhân AI chỉ giúp anh ta hỏi giá nhanh hơn, thì công ty vẫn chỉ đang có một công cụ mới. Nếu tác nhân đó có thể so nhà cung cấp, thương lượng trong các khung cho phép, theo dõi việc thực hiện, và làm những việc ấy đủ rẻ, đủ tin cậy, đủ kiểm chứng được, thì lúc đó công ty mới bắt đầu có lý do đẩy một phần điều phối ra thị trường thay vì giữ hết ở bên trong. Điểm mấu chốt không phải là tác nhân AI “thông minh” theo nghĩa chung chung. Điểm mấu chốt là nó có làm đổi tương quan chi phí giữa hai cách điều phối hay không. Nếu không đổi được tương quan đó, biên công ty gần như vẫn nguyên. Nếu đổi được, biên mới bắt đầu lùi. Cách đặt vấn đề này khớp với Coase ở tầng nền, và cũng khớp với Williamson ở tầng lựa chọn cấu trúc quản trị phù hợp với từng loại giao dịch. Theo cách đọc đó, tác nhân AI có vẻ dễ làm mỏng ranh giới doanh nghiệp trước hết ở những việc hội đủ vài điều kiện cùng lúc. Thường đó là những việc đủ mô-đun, đủ đo được và đủ xác minh được. Nghĩa là đầu vào và đầu ra tương đối rõ, “tốt” có thể diễn tả bằng giá, thời hạn, tỷ lệ lỗi hay vài tiêu chí khá cụ thể, còn kết quả có thể kiểm tra là đúng hay sai. Thêm một điều kiện nữa là thị trường đối tác phải đủ dày. Có đủ lựa chọn để so, để thay, để mặc cả thì việc đẩy điều phối ra thị trường mới thành chuyện thật, chứ không chỉ là một ý tưởng đẹp. Và cuối cùng là hạ tầng thực thi phải đủ ổn. Nếu tìm kiếm rẻ đi nhưng xác minh vẫn đắt, hoặc thương lượng được nhưng tranh chấp vẫn khó xử lý, thì doanh nghiệp vẫn có lý do giữ phần điều phối đó ở bên trong. Chương The Coasean Singularity? nhấn khá mạnh đúng vào các lớp như thực thi hợp đồng, xác minh danh tính và thiết kế thị trường. Chiều ngược lại cũng quan trọng. Có những chỗ nhiều khả năng vẫn ở lại trong doanh nghiệp lâu hơn. Một là nơi giao dịch gắn với mức độ chuyên biệt tài sản cao. Williamson nhấn mạnh rằng khi các bên đầu tư sâu vào những tài sản khó chuyển sang chỗ khác, giao dịch đó khó giao hoàn toàn cho thị trường hơn. Hai là nơi mục tiêu còn mờ, hoặc chưa thể viết thành tiêu chí hành động đủ tốt. Tác nhân mạnh nhất khi nó biết mình đang tối ưu cái gì. Nó yếu hơn nhiều khi ngay cả tổ chức cũng chưa nói rõ “tốt” nghĩa là gì. Ba là nơi quyền quyết định và trách nhiệm khó tách rời. Phần này trong bài mình chỉ xem là suy luận từ logic chi phí giao dịch và cấu trúc quản trị, chưa phải kết luận đã được khóa bằng dữ liệu thực nghiệm rộng. Vì thế, cách hiểu có vẻ đứng nhất lúc này không phải là “AI sẽ làm công ty biến mất”. Cách hiểu hẹp hơn và có điều kiện hơn là: tác nhân AI có thể làm lộ ra phần nào của công ty đang tồn tại chủ yếu để bù cho chi phí giao dịch còn cao. Phần nào càng chuẩn hóa, càng đo được, càng xác minh được, phần đó càng có khả năng bị đẩy ra thị trường sớm hơn. Phần nào gắn với tài sản chuyên biệt, mục tiêu mơ hồ và trách nhiệm khó chuyển giao, phần đó có lý do ở lại lâu hơn. Đây là một mô hình nhìn đi ra từ Coase, Williamson và chương NBER ở trên. Nó chưa phải kết luận thực chứng đã đóng lại. Quay lại người quản lý mua hàng ở đầu bài, chỗ đáng nhìn không nằm ở việc anh ta có bị thay thế hay không. Chỗ đáng nhìn hơn là phần nào trong công việc của anh ta tồn tại chủ yếu vì dùng thị trường còn quá đắt, và phần nào tồn tại vì công ty thật sự cần giữ quyền điều phối ở bên trong. Nếu tác nhân AI làm phần thứ nhất rẻ đi đủ nhiều, biên doanh nghiệp có thể bắt đầu lùi lại. Không phải một lần, và cũng không phải ở mọi nơi như nhau. Nhưng như vậy cũng đủ để đổi cách mình nhìn doanh nghiệp: không còn như một khối cố định, mà như một đường biên luôn được quyết định lại bởi chi phí điều phối. #0xdungbui

[D's Market #183] Khi nào AI agent xóa nhòa ranh giới doanh nghiệp?

Hãy hình dung một quản lý mua hàng trong một công ty sản xuất.
Anh ta không chỉ hỏi giá. Anh ta phải tìm nhà cung cấp, so điều khoản, theo dõi giao hàng, thương lượng lại khi điều kiện đổi, rồi xử lý khi một mắt xích không làm đúng cam kết. Vị trí đó tồn tại một phần vì dùng thị trường liên tục cho các việc này vẫn tốn chi phí.
Ronald Coase nhìn doanh nghiệp từ đúng chỗ đó. Ý của ông không phải là thị trường vô dụng. Ý của ông là dùng cơ chế giá không miễn phí. Bản thân việc tìm giá, đàm phán, lập hợp đồng, kiểm tra và xử lý tranh chấp đã là một loại chi phí. Khi các chi phí đó đủ cao, có những việc làm ở trong doanh nghiệp rẻ hơn làm qua thị trường. Đó là một phần rất quan trọng trong cách ông giải thích vì sao doanh nghiệp tồn tại.
Nhìn từ đây, câu hỏi về tác nhân AI không còn nằm ở chỗ nó có thay được lao động hay không. Câu đó quá rộng. Chỗ đáng nhìn hơn là: khi nào nó chỉ là một công cụ mới bên trong công ty, và khi nào nó bắt đầu làm mỏng ranh giới của công ty.
Ở đây, “làm mỏng ranh giới” không cần hiểu theo nghĩa công ty biến mất hay nhân sự sụt ngay. Mình đang nói một điều hẹp hơn và quan sát được hơn: có nhiều khâu công ty từng phải giữ bên trong nay có thể mua từ bên ngoài thường xuyên hơn, theo hợp đồng rõ hơn, với ít ma sát hơn. Nói cách khác, phạm vi việc công ty phải tự điều phối bằng mệnh lệnh nội bộ bắt đầu co lại, còn phần có thể giao cho thị trường bắt đầu rộng ra. Cách hiểu này đi đúng tinh thần Coase và Williamson khi xem thị trường và doanh nghiệp là hai cách tổ chức phối hợp khác nhau, với chi phí và ưu nhược riêng.
Đó là lý do các nghiên cứu gần đây về tác nhân AI đáng chú ý. Chương The Coasean Singularity? của NBER nói khá rõ: ở cấp độ thị trường, agents có thể tạo hiệu quả bằng cách hạ chi phí tìm kiếm, giao tiếp và ký kết. Nhưng chương này cũng nói cùng lúc rằng agents có thể tạo thêm ma sát như tắc nghẽn và làm giá khó nhìn hơn, còn tác động ròng lên phúc lợi vẫn là câu hỏi thực nghiệm. Nó cũng gợi ý rằng nếu chi phí gợi đúng nhu cầu, thực thi hợp đồng và xác minh danh tính giảm xuống, thì phạm vi những thiết kế thị trường khả thi sẽ rộng ra.
Nhưng từ đó đến kết luận rằng biên doanh nghiệp sẽ dịch chuyển vẫn còn một bước. Bước đó nằm ngay ở ví dụ quản lý mua hàng lúc đầu bài. Nếu tác nhân AI chỉ giúp anh ta hỏi giá nhanh hơn, thì công ty vẫn chỉ đang có một công cụ mới. Nếu tác nhân đó có thể so nhà cung cấp, thương lượng trong các khung cho phép, theo dõi việc thực hiện, và làm những việc ấy đủ rẻ, đủ tin cậy, đủ kiểm chứng được, thì lúc đó công ty mới bắt đầu có lý do đẩy một phần điều phối ra thị trường thay vì giữ hết ở bên trong.
Điểm mấu chốt không phải là tác nhân AI “thông minh” theo nghĩa chung chung. Điểm mấu chốt là nó có làm đổi tương quan chi phí giữa hai cách điều phối hay không. Nếu không đổi được tương quan đó, biên công ty gần như vẫn nguyên. Nếu đổi được, biên mới bắt đầu lùi. Cách đặt vấn đề này khớp với Coase ở tầng nền, và cũng khớp với Williamson ở tầng lựa chọn cấu trúc quản trị phù hợp với từng loại giao dịch.
Theo cách đọc đó, tác nhân AI có vẻ dễ làm mỏng ranh giới doanh nghiệp trước hết ở những việc hội đủ vài điều kiện cùng lúc.
Thường đó là những việc đủ mô-đun, đủ đo được và đủ xác minh được. Nghĩa là đầu vào và đầu ra tương đối rõ, “tốt” có thể diễn tả bằng giá, thời hạn, tỷ lệ lỗi hay vài tiêu chí khá cụ thể, còn kết quả có thể kiểm tra là đúng hay sai. Thêm một điều kiện nữa là thị trường đối tác phải đủ dày. Có đủ lựa chọn để so, để thay, để mặc cả thì việc đẩy điều phối ra thị trường mới thành chuyện thật, chứ không chỉ là một ý tưởng đẹp. Và cuối cùng là hạ tầng thực thi phải đủ ổn. Nếu tìm kiếm rẻ đi nhưng xác minh vẫn đắt, hoặc thương lượng được nhưng tranh chấp vẫn khó xử lý, thì doanh nghiệp vẫn có lý do giữ phần điều phối đó ở bên trong. Chương The Coasean Singularity? nhấn khá mạnh đúng vào các lớp như thực thi hợp đồng, xác minh danh tính và thiết kế thị trường.
Chiều ngược lại cũng quan trọng.
Có những chỗ nhiều khả năng vẫn ở lại trong doanh nghiệp lâu hơn. Một là nơi giao dịch gắn với mức độ chuyên biệt tài sản cao. Williamson nhấn mạnh rằng khi các bên đầu tư sâu vào những tài sản khó chuyển sang chỗ khác, giao dịch đó khó giao hoàn toàn cho thị trường hơn. Hai là nơi mục tiêu còn mờ, hoặc chưa thể viết thành tiêu chí hành động đủ tốt. Tác nhân mạnh nhất khi nó biết mình đang tối ưu cái gì. Nó yếu hơn nhiều khi ngay cả tổ chức cũng chưa nói rõ “tốt” nghĩa là gì. Ba là nơi quyền quyết định và trách nhiệm khó tách rời. Phần này trong bài mình chỉ xem là suy luận từ logic chi phí giao dịch và cấu trúc quản trị, chưa phải kết luận đã được khóa bằng dữ liệu thực nghiệm rộng.
Vì thế, cách hiểu có vẻ đứng nhất lúc này không phải là “AI sẽ làm công ty biến mất”. Cách hiểu hẹp hơn và có điều kiện hơn là: tác nhân AI có thể làm lộ ra phần nào của công ty đang tồn tại chủ yếu để bù cho chi phí giao dịch còn cao. Phần nào càng chuẩn hóa, càng đo được, càng xác minh được, phần đó càng có khả năng bị đẩy ra thị trường sớm hơn. Phần nào gắn với tài sản chuyên biệt, mục tiêu mơ hồ và trách nhiệm khó chuyển giao, phần đó có lý do ở lại lâu hơn. Đây là một mô hình nhìn đi ra từ Coase, Williamson và chương NBER ở trên. Nó chưa phải kết luận thực chứng đã đóng lại.
Quay lại người quản lý mua hàng ở đầu bài, chỗ đáng nhìn không nằm ở việc anh ta có bị thay thế hay không. Chỗ đáng nhìn hơn là phần nào trong công việc của anh ta tồn tại chủ yếu vì dùng thị trường còn quá đắt, và phần nào tồn tại vì công ty thật sự cần giữ quyền điều phối ở bên trong. Nếu tác nhân AI làm phần thứ nhất rẻ đi đủ nhiều, biên doanh nghiệp có thể bắt đầu lùi lại. Không phải một lần, và cũng không phải ở mọi nơi như nhau. Nhưng như vậy cũng đủ để đổi cách mình nhìn doanh nghiệp: không còn như một khối cố định, mà như một đường biên luôn được quyết định lại bởi chi phí điều phối.
#0xdungbui
Il test più difficile per una persona che detiene criptovalute spesso non inizia quando c'è un forte crollo. Inizia quando non succede nulla. Niente pump. Niente crash. Solo una fase in cui il prezzo non continua a salire per rassicurare ulteriormente la tua fiducia. In un mercato rialzista, una decisione debole può comunque guadagnare. Comprare in fretta può ancora vincere. Un portafoglio debole può ancora crescere grazie al flusso di denaro generale. Questa è la trappola. I risultati a breve termine possono confermare le emozioni. Non è detto che confermino la qualità dell'argomento di detenzione. Quando il prezzo smette di essere un supporto, la domanda da porsi non è più: ci credo ancora? Ma è: su cosa si basa questa decisione di detenere? Fatti, ipotesi, speranze o inerzia? Se puoi esprimerlo in parole semplici: sto tenendo cosa, perché lo tengo, da dove potrebbe provenire il valore, e cosa deve succedere perché io cambi idea, allora quella fiducia ha ancora una base. Altrimenti, se ciò che sta guidando la tua decisione è principalmente una speranza vaga o un'inerzia dal ciclo precedente, un mercato noioso di solito fa emergere quella parte debole molto rapidamente. Un mercato silenzioso non decide da solo chi ha ragione e chi ha torto. Ma spesso rivela una verità più profonda: quando il prezzo non sostiene più la tua fiducia, la ragione per detenere è ancora valida?
Il test più difficile per una persona che detiene criptovalute spesso non inizia quando c'è un forte crollo.
Inizia quando non succede nulla.
Niente pump. Niente crash. Solo una fase in cui il prezzo non continua a salire per rassicurare ulteriormente la tua fiducia.
In un mercato rialzista, una decisione debole può comunque guadagnare. Comprare in fretta può ancora vincere. Un portafoglio debole può ancora crescere grazie al flusso di denaro generale.
Questa è la trappola.
I risultati a breve termine possono confermare le emozioni. Non è detto che confermino la qualità dell'argomento di detenzione.
Quando il prezzo smette di essere un supporto, la domanda da porsi non è più: ci credo ancora?
Ma è: su cosa si basa questa decisione di detenere?
Fatti, ipotesi, speranze o inerzia?
Se puoi esprimerlo in parole semplici:
sto tenendo cosa,
perché lo tengo,
da dove potrebbe provenire il valore,
e cosa deve succedere perché io cambi idea,
allora quella fiducia ha ancora una base.
Altrimenti, se ciò che sta guidando la tua decisione è principalmente una speranza vaga o un'inerzia dal ciclo precedente, un mercato noioso di solito fa emergere quella parte debole molto rapidamente.
Un mercato silenzioso non decide da solo chi ha ragione e chi ha torto.
Ma spesso rivela una verità più profonda:
quando il prezzo non sostiene più la tua fiducia, la ragione per detenere è ancora valida?
0xdungbui
·
--
[D's Market #182] Quando il prezzo non sale più, la tua fiducia nell'investimento può reggere?
Questo articolo parla a chi detiene un'attività con una prospettiva a medio o lungo termine, non è rivolto a chi fa trading a breve termine.
Qui, il “mercato del sonno” non è un modello tecnico fisso. Lo utilizzo per indicare un periodo in cui il prezzo non continua a salire abbastanza a lungo da confermare costantemente la fiducia degli investitori. La “fiducia nell'investimento” non è neanche la sensazione di gradire un'attività. È la ragione per cui continui a possederla quando le ricompense a breve termine iniziano a diminuire.
Articolo
[D's Market #182] Quando il prezzo non sale più, la tua fiducia nell'investimento può reggere?Questo articolo parla a chi detiene un'attività con una prospettiva a medio o lungo termine, non è rivolto a chi fa trading a breve termine. Qui, il “mercato del sonno” non è un modello tecnico fisso. Lo utilizzo per indicare un periodo in cui il prezzo non continua a salire abbastanza a lungo da confermare costantemente la fiducia degli investitori. La “fiducia nell'investimento” non è neanche la sensazione di gradire un'attività. È la ragione per cui continui a possederla quando le ricompense a breve termine iniziano a diminuire.

[D's Market #182] Quando il prezzo non sale più, la tua fiducia nell'investimento può reggere?

Questo articolo parla a chi detiene un'attività con una prospettiva a medio o lungo termine, non è rivolto a chi fa trading a breve termine.
Qui, il “mercato del sonno” non è un modello tecnico fisso. Lo utilizzo per indicare un periodo in cui il prezzo non continua a salire abbastanza a lungo da confermare costantemente la fiducia degli investitori. La “fiducia nell'investimento” non è neanche la sensazione di gradire un'attività. È la ragione per cui continui a possederla quando le ricompense a breve termine iniziano a diminuire.
Più vedo nuove app, più ho una sensazione chiara: la parte superficiale del prodotto sta diventando meno rara. L'IA non deve necessariamente far perdere valore d'uso all'app subito. Ma può far perdere valore di segnale all'app prima. In passato, avere semplicemente un'app funzionante, con un'interfaccia decente e un flusso fluido, era sufficiente per il mercato per dare punti extra. Non dimostrava tutto il valore. Ma mostrava che il progetto aveva superato un certo attrito reale per trasformare un'idea in un prodotto. Quando l'IA rende quel livello più facile da costruire, quel segnale si indebolisce. E questo è il punto in cui il crypto inizia a dare fastidio. Alcuni token erano sostenuti in parte dalla sensazione "abbiamo un prodotto". Ma se la parte che gli utenti vedono ora può essere costruita abbastanza rapidamente, il mercato inizierà a chiedere di più: Questo token è ancorato a qualcosa di più difficile da copiare rispetto a quell'app stessa? Se dietro ci sono liquidità, distribuzione, fiducia, dati, o diritto di accedere al flusso di cassa, la storia può ancora reggere. Ma se l'app è principalmente solo un livello di presentazione della narrativa, allora l'IA può rendere più evidente la distanza tra la superficie e il nucleo. La prossima domanda probabilmente non sarà più: questo progetto ha già un'app? Ma sarà: se l'app non è più rara, cosa c'è dietro di essa che è ancora abbastanza raro da sostenere il valore del token? 👉 [D's Market 181](https://www.binance.com/vn/square/post/309222350323889?sqb=1)
Più vedo nuove app, più ho una sensazione chiara: la parte superficiale del prodotto sta diventando meno rara.
L'IA non deve necessariamente far perdere valore d'uso all'app subito. Ma può far perdere valore di segnale all'app prima.
In passato, avere semplicemente un'app funzionante, con un'interfaccia decente e un flusso fluido, era sufficiente per il mercato per dare punti extra. Non dimostrava tutto il valore. Ma mostrava che il progetto aveva superato un certo attrito reale per trasformare un'idea in un prodotto.
Quando l'IA rende quel livello più facile da costruire, quel segnale si indebolisce.
E questo è il punto in cui il crypto inizia a dare fastidio.
Alcuni token erano sostenuti in parte dalla sensazione "abbiamo un prodotto". Ma se la parte che gli utenti vedono ora può essere costruita abbastanza rapidamente, il mercato inizierà a chiedere di più:
Questo token è ancorato a qualcosa di più difficile da copiare rispetto a quell'app stessa?
Se dietro ci sono liquidità, distribuzione, fiducia, dati, o diritto di accedere al flusso di cassa, la storia può ancora reggere.
Ma se l'app è principalmente solo un livello di presentazione della narrativa, allora l'IA può rendere più evidente la distanza tra la superficie e il nucleo.
La prossima domanda probabilmente non sarà più: questo progetto ha già un'app?
Ma sarà: se l'app non è più rara, cosa c'è dietro di essa che è ancora abbastanza raro da sostenere il valore del token?

👉 D's Market 181
Articolo
[D's Market #181] Quando le app non sono più rare, il mercato chiederà un token una domanda più difficileC'è una sensazione che incontro sempre più spesso quando guardo le nuove app. Non è proprio che “questo sia bello”. Non è nemmeno che “l'IA sia davvero spaventosa”. Somiglia più a un sussurro: ciò che sto vedendo qui non è più difficile da costruire come prima. Quella sensazione non è venuta da sola. OpenAI ha integrato le app direttamente in ChatGPT. GitHub Spark descrive abbastanza chiaramente che gli utenti possono parlare in linguaggio naturale per ottenere un'app web e implementarla con meno attriti rispetto a prima. Anche Replit sta seguendo la stessa direzione: dalla descrizione a parole a un'app o a un sito web funzionante.

[D's Market #181] Quando le app non sono più rare, il mercato chiederà un token una domanda più difficile

C'è una sensazione che incontro sempre più spesso quando guardo le nuove app.
Non è proprio che “questo sia bello”. Non è nemmeno che “l'IA sia davvero spaventosa”.
Somiglia più a un sussurro: ciò che sto vedendo qui non è più difficile da costruire come prima.
Quella sensazione non è venuta da sola. OpenAI ha integrato le app direttamente in ChatGPT. GitHub Spark descrive abbastanza chiaramente che gli utenti possono parlare in linguaggio naturale per ottenere un'app web e implementarla con meno attriti rispetto a prima. Anche Replit sta seguendo la stessa direzione: dalla descrizione a parole a un'app o a un sito web funzionante.
Nel crypto c'è leva, ciò che spesso rovina a lungo termine non è il primo errore. Raccontiamo spesso storie di conti bruciati come errori caratteriali: avidità, mancanza di disciplina, inesperienza. Questo racconto non è sbagliato. Ma manca di una metà. L'altra metà è nella struttura del gioco. Negli futures perpetui e nelle posizioni facilmente liquidabili, un errore iniziale spesso non rimane statico nella sua dimensione iniziale. La leva e la volatilità costringono i giocatori a prendere decisioni in uno stato sempre peggiore. Da un errore di analisi si passa a un errore comportamentale. E poi da un errore comportamentale a danni a lungo termine. Questa è la rovina. Non è solo una grossa perdita. Ma è la perdita di capitale, la distorsione psicologica e poi il fallimento del modo in cui ci si opera in seguito. Pertanto, il problema non è solo "leva pericolosa". Il problema è: ci sono strutture di mercato capaci di trasformare un errore riparabile in qualcosa che interrompe completamente il lungo termine. Quindi la domanda preliminare non è: quanto si può guadagnare da questa opportunità. Ma è: all'interno del mercato in cui si sta giocando, quale errore è solo un errore e quale errore sarà amplificato dalla struttura del gioco fino a diventare rovina?
Nel crypto c'è leva, ciò che spesso rovina a lungo termine non è il primo errore.
Raccontiamo spesso storie di conti bruciati come errori caratteriali: avidità, mancanza di disciplina, inesperienza. Questo racconto non è sbagliato. Ma manca di una metà.
L'altra metà è nella struttura del gioco.
Negli futures perpetui e nelle posizioni facilmente liquidabili, un errore iniziale spesso non rimane statico nella sua dimensione iniziale. La leva e la volatilità costringono i giocatori a prendere decisioni in uno stato sempre peggiore. Da un errore di analisi si passa a un errore comportamentale. E poi da un errore comportamentale a danni a lungo termine.
Questa è la rovina.
Non è solo una grossa perdita. Ma è la perdita di capitale, la distorsione psicologica e poi il fallimento del modo in cui ci si opera in seguito.
Pertanto, il problema non è solo "leva pericolosa". Il problema è: ci sono strutture di mercato capaci di trasformare un errore riparabile in qualcosa che interrompe completamente il lungo termine.
Quindi la domanda preliminare non è: quanto si può guadagnare da questa opportunità.
Ma è: all'interno del mercato in cui si sta giocando, quale errore è solo un errore e quale errore sarà amplificato dalla struttura del gioco fino a diventare rovina?
Articolo
[D’s Market #180] Nel crypto con leva, ciò che uccide a lungo termine spesso non è il primo erroreSpesso raccontiamo storie di conti in rosso come un problema di carattere. A causa dell'avidità. A causa della mancanza di disciplina. Perché non sappiamo cosa stiamo facendo. Quel racconto non è sbagliato. Ma fa perdere metà del problema. La metà restante si trova nella struttura stessa del gioco. Questo articolo non parla di tutti i modi di partecipare al crypto allo stesso modo. È più corretto per la parte con leva, specialmente i futures perpetui e le posizioni facilmente liquidabili. In quella parte, un errore iniziale che sembra correggibile molte volte non rimane fermo alla sua dimensione iniziale. Viene amplificato.

[D’s Market #180] Nel crypto con leva, ciò che uccide a lungo termine spesso non è il primo errore

Spesso raccontiamo storie di conti in rosso come un problema di carattere. A causa dell'avidità. A causa della mancanza di disciplina. Perché non sappiamo cosa stiamo facendo. Quel racconto non è sbagliato. Ma fa perdere metà del problema.
La metà restante si trova nella struttura stessa del gioco.
Questo articolo non parla di tutti i modi di partecipare al crypto allo stesso modo. È più corretto per la parte con leva, specialmente i futures perpetui e le posizioni facilmente liquidabili. In quella parte, un errore iniziale che sembra correggibile molte volte non rimane fermo alla sua dimensione iniziale. Viene amplificato.
L'IA può adattarsi al crypto prima degli esseri umani. Non perché "l'agente è il nuovo utente." La vera differenza sta tra il software che offre solo suggerimenti e il software con un budget che può spendere autonomamente per completare il lavoro. La maggior parte delle persone ignora questa distinzione. Sentono AI + pagamenti e pensano immediatamente al crypto. Ma la maggior parte degli agenti oggi è ancora solo un coordinatore. Chiamano strumenti e smistano compiti. L'azione economica reale si trova ancora altrove. Quindi, definirli come una nuova categoria di utenti crypto è ancora prematuro. La soglia importante è più ristretta: la capacità di spesa. Quando il software può decidere autonomamente quando pagare, la questione cambierà. A questo punto, la domanda non è più solo "è abbastanza intelligente?" Ma diventa: come gestisce il denaro, come spende e come può un altro sistema verificare che il pagamento sia avvenuto affinché il processo possa continuare? Questo è meno importante quando un agente acquista beni fisici per un utente. I sistemi centralizzati possono ancora adattarsi lì. È più importante quando il software acquista input digitali proprio all'interno del compito stesso. Pensate ai dati, alle risorse di calcolo, alle chiamate API, all'accesso agli strumenti. I piccoli pagamenti, ripetuti molte volte, avvengono spesso tra parti che non hanno una relazione di conto comune. È lì che onchain inizia a diventare degno di considerazione, e non è automaticamente giusto. Anche così, questo non è "l'IA salverà il crypto." È più ristretto: il crypto può adattarsi al software prima, in quei luoghi in cui il denaro deve essere parte della logica, e non solo un passo di pagamento aggiunto alla fine.
L'IA può adattarsi al crypto prima degli esseri umani. Non perché "l'agente è il nuovo utente." La vera differenza sta tra il software che offre solo suggerimenti e il software con un budget che può spendere autonomamente per completare il lavoro.

La maggior parte delle persone ignora questa distinzione. Sentono AI + pagamenti e pensano immediatamente al crypto. Ma la maggior parte degli agenti oggi è ancora solo un coordinatore. Chiamano strumenti e smistano compiti. L'azione economica reale si trova ancora altrove.

Quindi, definirli come una nuova categoria di utenti crypto è ancora prematuro. La soglia importante è più ristretta: la capacità di spesa. Quando il software può decidere autonomamente quando pagare, la questione cambierà.

A questo punto, la domanda non è più solo "è abbastanza intelligente?" Ma diventa: come gestisce il denaro, come spende e come può un altro sistema verificare che il pagamento sia avvenuto affinché il processo possa continuare?

Questo è meno importante quando un agente acquista beni fisici per un utente. I sistemi centralizzati possono ancora adattarsi lì. È più importante quando il software acquista input digitali proprio all'interno del compito stesso.

Pensate ai dati, alle risorse di calcolo, alle chiamate API, all'accesso agli strumenti. I piccoli pagamenti, ripetuti molte volte, avvengono spesso tra parti che non hanno una relazione di conto comune. È lì che onchain inizia a diventare degno di considerazione, e non è automaticamente giusto.

Anche così, questo non è "l'IA salverà il crypto." È più ristretto: il crypto può adattarsi al software prima, in quei luoghi in cui il denaro deve essere parte della logica, e non solo un passo di pagamento aggiunto alla fine.
Articolo
[D’s Market #179] Potrebbe essere che la crypto si adatti a una macchina prima di adattarsi a un essere umanoIl confine interessante qui non si trova tra AI e non-AI. Si trova tra due tipi di software molto diversi. Un tipo conosce solo suggerimenti. Risponde a domande, scrive email, suggerisce programmi, suggerisce fornitori. Quel tipo non ha bisogno di un portafoglio. È solo un software migliore. L'altro tipo differisce in un punto molto più delicato: ha un budget e può spendere denaro per completare il lavoro. Può acquistare dati autonomamente, assumere strumenti autonomamente, chiamare API a pagamento autonomamente, o pagare un altro servizio per completare un passo nel processo. A questo punto, il focus del problema inizia a cambiare. La domanda non è solo se è abbastanza intelligente. La domanda è anche come gestisce il denaro, come spende e come fanno gli altri sistemi a sapere che quella spesa è avvenuta.

[D’s Market #179] Potrebbe essere che la crypto si adatti a una macchina prima di adattarsi a un essere umano

Il confine interessante qui non si trova tra AI e non-AI. Si trova tra due tipi di software molto diversi.
Un tipo conosce solo suggerimenti. Risponde a domande, scrive email, suggerisce programmi, suggerisce fornitori. Quel tipo non ha bisogno di un portafoglio. È solo un software migliore.
L'altro tipo differisce in un punto molto più delicato: ha un budget e può spendere denaro per completare il lavoro. Può acquistare dati autonomamente, assumere strumenti autonomamente, chiamare API a pagamento autonomamente, o pagare un altro servizio per completare un passo nel processo. A questo punto, il focus del problema inizia a cambiare. La domanda non è solo se è abbastanza intelligente. La domanda è anche come gestisce il denaro, come spende e come fanno gli altri sistemi a sapere che quella spesa è avvenuta.
Articolo
[D’s Market #178] Quando le azioni vanno su blockchain, dove si concentrerà il valore del crypto?A volte nel crypto, basta essere vicini al futuro per avere un valore. Una cosa con token, con una storia, con la parola “onchain” associata, è sufficiente per essere ben premiata dal mercato. Non necessariamente perché abbia fatto qualcosa di chiaro. Molte volte è solo perché è vicina a una grande promessa: arriverà il giorno in cui tutto sarà su blockchain. Quando quella promessa è lontana, essere vicino ad essa è già utile. Le azioni onchain meritano un'attenta analisi perché rendono questa promessa meno ambigua. Le azioni tokenizzate sono ancora piccole rispetto al mercato azionario tradizionale, ma non sono più così piccole da poter essere considerate come un semplice demo. RWA.xyz sta registrando questo segmento a circa 1,08 miliardi di dollari di valore totale; Ondo detiene circa il 60,49%, mentre xStocks circa il 23,75%. Kraken ha anche dichiarato che xStocks ha superato i 25 miliardi di dollari di transazioni totali, con oltre 3,5 miliardi di dollari di attività onchain e oltre 80.000 holder onchain.

[D’s Market #178] Quando le azioni vanno su blockchain, dove si concentrerà il valore del crypto?

A volte nel crypto, basta essere vicini al futuro per avere un valore.
Una cosa con token, con una storia, con la parola “onchain” associata, è sufficiente per essere ben premiata dal mercato. Non necessariamente perché abbia fatto qualcosa di chiaro. Molte volte è solo perché è vicina a una grande promessa: arriverà il giorno in cui tutto sarà su blockchain.
Quando quella promessa è lontana, essere vicino ad essa è già utile.
Le azioni onchain meritano un'attenta analisi perché rendono questa promessa meno ambigua. Le azioni tokenizzate sono ancora piccole rispetto al mercato azionario tradizionale, ma non sono più così piccole da poter essere considerate come un semplice demo. RWA.xyz sta registrando questo segmento a circa 1,08 miliardi di dollari di valore totale; Ondo detiene circa il 60,49%, mentre xStocks circa il 23,75%. Kraken ha anche dichiarato che xStocks ha superato i 25 miliardi di dollari di transazioni totali, con oltre 3,5 miliardi di dollari di attività onchain e oltre 80.000 holder onchain.
Articolo
[D’s Market #177] Stile d'investimento: scegliere il numero giusto prima di entrare in stradaLa notte corre in autostrada. Il vento colpisce il parabrezza. Lo specchio convesso ingrandisce le luci posteriori come stelle cadenti. La stessa curva: Questa persona accelera. L'altra frena. La crittografia è la stessa. La stessa vibrazione: La persona vede l'opportunità. La persona sente il segnale di allerta. Ciò che conta non è quanto grande sia la fluttuazione. Ma è: Cosa farai quando bussa alla tua porta? Puoi riflettere per istinto. Vendita in massa per paura di ulteriori dolori. Saltare dentro per paura di perdere l'onda.

[D’s Market #177] Stile d'investimento: scegliere il numero giusto prima di entrare in strada

La notte corre in autostrada.
Il vento colpisce il parabrezza.
Lo specchio convesso ingrandisce le luci posteriori come stelle cadenti.
La stessa curva:
Questa persona accelera.
L'altra frena.
La crittografia è la stessa.
La stessa vibrazione:
La persona vede l'opportunità.
La persona sente il segnale di allerta.
Ciò che conta non è quanto grande sia la fluttuazione.
Ma è:
Cosa farai quando bussa alla tua porta?
Puoi riflettere per istinto.
Vendita in massa per paura di ulteriori dolori.
Saltare dentro per paura di perdere l'onda.
Articolo
[D’s Market #176] Fondamenti e Flusso di denaro: due flussi paralleli del mercato cryptoNel crypto, ci sono due flussi sempre paralleli. Il flusso di denaro in superficie — attenzione, aspettative, voci. E fondamentalmente in fondo — valore reale, utenti reali, flusso di denaro sostenibile. Sapere in quale corrente stai nuotando deciderà se arriverai a riva o ti allontanerai. --- Fondamentalmente è la parte che gli utenti sono disposti a pagare per risolvere un problema specifico. È un'utilità chiara. Entrate reali. Domanda ripetitiva. È come le fondamenta di una casa.

[D’s Market #176] Fondamenti e Flusso di denaro: due flussi paralleli del mercato crypto

Nel crypto, ci sono due flussi sempre paralleli.
Il flusso di denaro in superficie — attenzione, aspettative, voci.
E fondamentalmente in fondo — valore reale, utenti reali, flusso di denaro sostenibile.
Sapere in quale corrente stai nuotando
deciderà se arriverai a riva
o ti allontanerai.
---
Fondamentalmente è la parte che gli utenti sono disposti a pagare
per risolvere un problema specifico.
È un'utilità chiara.
Entrate reali.
Domanda ripetitiva.
È come le fondamenta di una casa.
Articolo
[ D’s Market #175] Prezzi = storia con scadenza: chi paga, con cosa, quando?Una mattina tranquilla. Lo schermo lampeggia di rosso e verde. A sinistra: il calendario delle aste dei titoli di stato. A destra: il calendario di sblocco dei token di un progetto che ha appena raccolto fondi in massa. Due mondi che sembrano diversi. Ma raccontano la stessa storia: Abbandona la promessa per riportare il potere d'acquisto dal futuro al presente. Il momento in cui lo vedi, i prezzi non sono più un mistero. Il prezzo è la misura della storia in cui la maggioranza crede. Inizia con qualcosa di semplice

[ D’s Market #175] Prezzi = storia con scadenza: chi paga, con cosa, quando?

Una mattina tranquilla.
Lo schermo lampeggia di rosso e verde.
A sinistra: il calendario delle aste dei titoli di stato.
A destra: il calendario di sblocco dei token di un progetto che ha appena raccolto fondi in massa.
Due mondi che sembrano diversi.
Ma raccontano la stessa storia:
Abbandona la promessa per riportare il potere d'acquisto dal futuro al presente.
Il momento in cui lo vedi,
i prezzi non sono più un mistero.
Il prezzo è la misura della storia in cui la maggioranza crede.
Inizia con qualcosa di semplice
Articolo
[D’s Market #174] L'Effetto Osservatore: Quando il Mercato Definisce la RealtàC'è una domanda che tiene svegli sia i fisici che gli investitori: La realtà è qualcosa che esiste indipendentemente, o appare solo quando qualcuno la guarda? A livello microscopico, la lezione quantistica è piuttosto brusca: basta che tu osservi, i risultati cambiano. A livello macroscopico del denaro, è... più spaventoso. Perché nel mercato, ciò che guardi – e credi – non riflette solo la realtà. La tira verso di sé.

[D’s Market #174] L'Effetto Osservatore: Quando il Mercato Definisce la Realtà

C'è una domanda che tiene svegli sia i fisici che gli investitori:
La realtà è qualcosa che esiste indipendentemente,
o appare solo quando qualcuno la guarda?
A livello microscopico, la lezione quantistica è piuttosto brusca:
basta che tu osservi, i risultati cambiano.
A livello macroscopico del denaro, è... più spaventoso.
Perché nel mercato, ciò che guardi – e credi – non riflette solo la realtà.
La tira verso di sé.
Articolo
[D’s Insight #15] Tempo contro Tempo“L'ispirazione è facilmente deperibile – agisci immediatamente.” — Naval Ravikant Gli antichi greci avevano due modi per parlare del tempo. Chronos — tempo lineare, ogni secondo scorre regolarmente, accumulandosi e aspettando. Kairos — il momento unico che si apre, dove tutto può cambiare per sempre. L'immagine più bella di Kairos è quella di un arciere. Lui tira la corda, tensione in attesa. Il vento soffia. L'obiettivo si sposta.

[D’s Insight #15] Tempo contro Tempo

“L'ispirazione è facilmente deperibile – agisci immediatamente.”
— Naval Ravikant
Gli antichi greci avevano due modi per parlare del tempo.
Chronos — tempo lineare, ogni secondo scorre regolarmente, accumulandosi e aspettando.
Kairos — il momento unico che si apre, dove tutto può cambiare per sempre.
L'immagine più bella di Kairos è quella di un arciere.
Lui tira la corda,
tensione in attesa.
Il vento soffia.
L'obiettivo si sposta.
Articolo
[ D’s Market #173] Il Capitalismo È Una Macchina Del TempoTi sei mai chiesto: Cosa è realmente il mercato? Molti pensano in modo semplice: è un luogo per comprare e vendere merci. Ma in realtà, il mercato fa qualcosa di molto più miracoloso: porta valore dal futuro al presente. Sembra astratto. Ma lasciami raccontarti una piccola storia. Quando prendi in prestito dalla banca per aprire un caffè, non stai solo prendendo in prestito dei soldi. Stai prendendo in prestito sia i ricavi futuri — una cosa che non è mai esistita.

[ D’s Market #173] Il Capitalismo È Una Macchina Del Tempo

Ti sei mai chiesto:
Cosa è realmente il mercato?
Molti pensano in modo semplice:
è un luogo per comprare e vendere merci.
Ma in realtà, il mercato fa qualcosa di molto più miracoloso:
porta valore dal futuro al presente.
Sembra astratto.
Ma lasciami raccontarti una piccola storia.
Quando prendi in prestito dalla banca per aprire un caffè,
non stai solo prendendo in prestito dei soldi.
Stai prendendo in prestito sia i ricavi futuri —
una cosa che non è mai esistita.
Articolo
[D’s Market #172] La fiducia può diventare un modello di business?Nel mondo delle criptovalute, ciò che viene scambiato di più— non è la tecnologia. Non è un prodotto reale. Ma è... fiducia. Hai mai visto monete sconosciute schizzare in alto, solo per un tweet di Elon Musk. O una promessa vaga da un volto familiare su YouTube. Ma ti sei mai chiesto: La fiducia di una celebrità può diventare un modello di business sostenibile? --- Prova a pensare alle borse di marca.

[D’s Market #172] La fiducia può diventare un modello di business?

Nel mondo delle criptovalute, ciò che viene scambiato di più—
non è la tecnologia.
Non è un prodotto reale.
Ma è... fiducia.
Hai mai visto monete sconosciute schizzare in alto,
solo per un tweet di Elon Musk.
O una promessa vaga da un volto familiare su YouTube.
Ma ti sei mai chiesto:
La fiducia di una celebrità
può diventare un modello di business sostenibile?
---
Prova a pensare alle borse di marca.
Articolo
[D’s Market #171] Fai Amicizia con il Rischio, Invece di EvitarloCrypto – per me – è come l'oceano. Onde alte = profitti. Onde sotterranee = rischio. La cosa strana è: la maggior parte delle persone guarda solo le onde alte. Pochi si prendono la briga di guardare sotto. --- Ti sei mai chiesto perché la gente ama scommettere? Non perché a loro piaccia perdere soldi. Ma per l'emozione di fronte all'incertezza. Ma investire non è gioco d'azzardo. È l'arte di misurare l'incertezza.

[D’s Market #171] Fai Amicizia con il Rischio, Invece di Evitarlo

Crypto – per me – è come l'oceano.
Onde alte = profitti.
Onde sotterranee = rischio.
La cosa strana è: la maggior parte delle persone guarda solo le onde alte.
Pochi si prendono la briga di guardare sotto.
---
Ti sei mai chiesto perché la gente ama scommettere?
Non perché a loro piaccia perdere soldi.
Ma per l'emozione di fronte all'incertezza.
Ma investire non è gioco d'azzardo.
È l'arte di misurare l'incertezza.
Accedi per esplorare altri contenuti
Unisciti agli utenti crypto globali su Binance Square
⚡️ Ottieni informazioni aggiornate e utili sulle crypto.
💬 Scelto dal più grande exchange crypto al mondo.
👍 Scopri approfondimenti autentici da creator verificati.
Email / numero di telefono
Mappa del sito
Preferenze sui cookie
T&C della piattaforma