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Aston在下不求
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Aston在下不求

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$MSFTB $METAB $GOOGLB Gen Z 與 AI 一起長大,為何開始反感?51% 每週使用、憤怒比例升至 31% 生成式 AI 快速進入校園與職場,但第一批真正與 AI 一起成長的年輕世代,對這項技術的態度卻愈來愈複雜。科技媒體 Futurism 於 8 月 16 日引述 CNBC 與 Generation Lab 最新調查,1,088 名 18 至 34 歲美國受訪者中,45% 認為 AI 將對自己的職涯造成負面影響,僅 10% 認為會帶來正面幫助。另一份 Gallup 今年針對 14 至 29 歲 Gen Z 的調查則顯示,51% 至少每週使用生成式 AI,但對 AI 感到興奮、希望的比例雙雙下降,感到憤怒的人則升至 31%。高使用率與低信任,正在同時發生。 45% 擔心 AI 傷害職涯,科技巨頭信任度同步走低 CNBC 與 Generation Lab 調查詢問年輕人,是否相信 9 名主要科技公司領導人能負責任地發展 AI,結果多數人的不信任比例都超過六成。 其中有 81% 受訪者表示不信任 Palantir 執行長 Alex Karp,共同創辦人 Peter Thiel 則為 79%;Meta 執行長 Mark Zuckerberg 為 71%、馬斯克(Elon Musk)為 70%,OpenAI 執行長 Sam Altman 也有 69% 表示不信任。Microsoft 執行長 Satya Nadella 在 9 人中表現最好,但表示信任者也只有 35%。 這份調查同時顯示,45% 認為 AI 將對自己的職涯帶來負面影響;40% 認為美國聯邦政府應介入 AI 監管,60% 則希望資料中心建設速度放慢。Futurism 認為,這反映年輕世代對科技產業的疑慮已從單一產品,延伸至 AI 產業的領導者與基礎建設。 Gen Z 每週使用 AI 達 51%,期待感卻持續下降 更明顯的變化來自 Gallup、Walton Family Foundation 與 GSV Ventures 今年公布的調查。 研究於 2 月 24 日至 3 月 4 日訪問 1,572 名 14 至 29 歲美國 Gen Z。結果顯示,51% 至少每週使用生成式 AI,其中 22% 每天使用、29% 每週使用;仍在 K-12 教育階段的學生每週使用率更達 56%,高於成年 Gen Z 的 48%。 不過,使用率維持高檔的同時,正面情緒卻快速下降。 與 2025 年相比,對 AI 感到興奮的比例下降 14 個百分點至 22%,感到希望的比例下降 9 個百分點至 18%;感到憤怒的比例則增加 9 個百分點至 31%,焦慮比例維持在 42%。即使是每天使用 AI 的重度使用者,興奮與希望的比例也分別較前一年下降 18 與 11 個百分點。 Gallup 因此指出,對 AI 愈熟悉的人整體仍較正面,但「實際使用增加就會自然換來更高接受度」的假設並未出現。 80% 擔心 AI 讓自己未來更難真正學會東西 年輕人對 AI 的疑慮也不只集中在就業。 Gallup 調查顯示,80% Gen Z 認為使用 AI 工具,很可能讓自己未來更難真正學會知識;42% 認為 AI 會傷害仔細思考資訊的能力,認為有所幫助的只有 25%。 在獨立產生新想法方面,38% 認為 AI 會帶來負面影響,高於認為有正面幫助的 31%。已就業的 Gen Z 中,也有 48% 認為 AI 對職場的風險大於利益,認為利益高於風險者僅 15%。 不過,這並不代表年輕人準備放棄 AI。 52% 的 5 到 18 歲 Gen Z 學生認為,未來接受大學或其他高等教育時需要具備 AI 能力;48% 認為未來工作同樣需要使用 AI。學校也正快速建立相關規範,表示學校已有 AI 使用政策的學生比例,從 2025 年的 51% 上升至今年的 74%。 從問卷走進校園,畢業典禮談 AI 直接被噓 年輕世代對 AI 的焦慮,今年也開始在美國大學校園公開浮現。 美聯社 5 月報導,前 Google 執行長 Eric Schmidt 在 University of Arizona 對約 1 萬名畢業生發表演說,談到 AI 將影響每個職業、教室與生活領域時,現場多次出現噓聲。 University of Central Florida 畢業典禮也出現類似情況;Big Machine Records 執行長 Scott Borchetta 在 Middle Tennessee State University 談到 AI 正在改變音樂製作時,同樣遭學生噓聲回應。 部分學生向美聯社表示,矛盾之處在於,他們在學校裡長期被限制甚至禁止使用 AI,畢業進入職場時,卻突然被要求學習如何與 AI 合作。 Harvard Kennedy School Institute of Politics 於 2025 年公布的 Youth Poll 也顯示,18 至 29 歲美國年輕人中,44% 認為 A...
$MSFTB $METAB $GOOGLB
Gen Z 與 AI 一起長大,為何開始反感?51% 每週使用、憤怒比例升至 31%

生成式 AI 快速進入校園與職場,但第一批真正與 AI 一起成長的年輕世代,對這項技術的態度卻愈來愈複雜。科技媒體 Futurism 於 8 月 16 日引述 CNBC 與 Generation Lab 最新調查,1,088 名 18 至 34 歲美國受訪者中,45% 認為 AI 將對自己的職涯造成負面影響,僅 10% 認為會帶來正面幫助。另一份 Gallup 今年針對 14 至 29 歲 Gen Z 的調查則顯示,51% 至少每週使用生成式 AI,但對 AI 感到興奮、希望的比例雙雙下降,感到憤怒的人則升至 31%。高使用率與低信任,正在同時發生。 45% 擔心 AI 傷害職涯,科技巨頭信任度同步走低 CNBC 與 Generation Lab 調查詢問年輕人,是否相信 9 名主要科技公司領導人能負責任地發展 AI,結果多數人的不信任比例都超過六成。 其中有 81% 受訪者表示不信任 Palantir 執行長 Alex Karp,共同創辦人 Peter Thiel 則為 79%;Meta 執行長 Mark Zuckerberg 為 71%、馬斯克(Elon Musk)為 70%,OpenAI 執行長 Sam Altman 也有 69% 表示不信任。Microsoft 執行長 Satya Nadella 在 9 人中表現最好,但表示信任者也只有 35%。 這份調查同時顯示,45% 認為 AI 將對自己的職涯帶來負面影響;40% 認為美國聯邦政府應介入 AI 監管,60% 則希望資料中心建設速度放慢。Futurism 認為,這反映年輕世代對科技產業的疑慮已從單一產品,延伸至 AI 產業的領導者與基礎建設。 Gen Z 每週使用 AI 達 51%,期待感卻持續下降 更明顯的變化來自 Gallup、Walton Family Foundation 與 GSV Ventures 今年公布的調查。 研究於 2 月 24 日至 3 月 4 日訪問 1,572 名 14 至 29 歲美國 Gen Z。結果顯示,51% 至少每週使用生成式 AI,其中 22% 每天使用、29% 每週使用;仍在 K-12 教育階段的學生每週使用率更達 56%,高於成年 Gen Z 的 48%。 不過,使用率維持高檔的同時,正面情緒卻快速下降。 與 2025 年相比,對 AI 感到興奮的比例下降 14 個百分點至 22%,感到希望的比例下降 9 個百分點至 18%;感到憤怒的比例則增加 9 個百分點至 31%,焦慮比例維持在 42%。即使是每天使用 AI 的重度使用者,興奮與希望的比例也分別較前一年下降 18 與 11 個百分點。 Gallup 因此指出,對 AI 愈熟悉的人整體仍較正面,但「實際使用增加就會自然換來更高接受度」的假設並未出現。 80% 擔心 AI 讓自己未來更難真正學會東西 年輕人對 AI 的疑慮也不只集中在就業。 Gallup 調查顯示,80% Gen Z 認為使用 AI 工具,很可能讓自己未來更難真正學會知識;42% 認為 AI 會傷害仔細思考資訊的能力,認為有所幫助的只有 25%。 在獨立產生新想法方面,38% 認為 AI 會帶來負面影響,高於認為有正面幫助的 31%。已就業的 Gen Z 中,也有 48% 認為 AI 對職場的風險大於利益,認為利益高於風險者僅 15%。 不過,這並不代表年輕人準備放棄 AI。 52% 的 5 到 18 歲 Gen Z 學生認為,未來接受大學或其他高等教育時需要具備 AI 能力;48% 認為未來工作同樣需要使用 AI。學校也正快速建立相關規範,表示學校已有 AI 使用政策的學生比例,從 2025 年的 51% 上升至今年的 74%。 從問卷走進校園,畢業典禮談 AI 直接被噓 年輕世代對 AI 的焦慮,今年也開始在美國大學校園公開浮現。 美聯社 5 月報導,前 Google 執行長 Eric Schmidt 在 University of Arizona 對約 1 萬名畢業生發表演說,談到 AI 將影響每個職業、教室與生活領域時,現場多次出現噓聲。 University of Central Florida 畢業典禮也出現類似情況;Big Machine Records 執行長 Scott Borchetta 在 Middle Tennessee State University 談到 AI 正在改變音樂製作時,同樣遭學生噓聲回應。 部分學生向美聯社表示,矛盾之處在於,他們在學校裡長期被限制甚至禁止使用 AI,畢業進入職場時,卻突然被要求學習如何與 AI 合作。 Harvard Kennedy School Institute of Politics 於 2025 年公布的 Youth Poll 也顯示,18 至 29 歲美國年輕人中,44% 認為 A...
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美國長天期公債殖利率創20年新高!科技巨頭為 AI 發債更吸金?受到美國政府支出擴張、長天期國債發行量增加以及通貨膨脹壓力長期高於目標等因素影響,美國30年期國債殖利率攀升至近 20 年來新高。週一 30 年期國債殖利率上升約 6 個基點至 5.31%,創下 2007 年以來最高紀錄。此一趨勢同時引發加拿大與歐洲等全球債券殖利率同步走高,反映投資人要求更高的期限溢價以應對長期的通膨風險。除了財政赤字推升聯邦債務外,如微軟(Microsoft)相關的資料中心專案債券因提供高達7%以上的殖利率,吸引大量機構投資人參與認購。 美國長天期公債殖利率創 2007 年以來新高 根據彭博社報導,美國30年期國債殖利率於週一 (8/17) 上升近 6 個基點,達到 5.31%,創下 2007 年以來新高紀錄。在此之前,美國財政部發行 250 億美元的 30 年期新債,得標殖利率達 5.216%,為 2001 年以來最高水準;10 年期公債拍賣融資成本亦同步創下 2007 年以來高點,殖利率微升至約 4.72%。全球債市亦呈現連動走勢,加拿大 30 年期公債殖利率升至 2010 年以來新高,德國公債殖利率亦回升至 2011 年水準。 財政赤字擴大與 AI 融資推升發債供給量 長天期公債殖利率走高,主要反映投資人對美國聯邦政府年均近2兆美元財政赤字推升整體債務的擔憂。與此同時,企業為了因應人工智慧領域的投資熱潮,發債借貸規模顯著增加,長天期債券的傳統買盤需求則呈現放緩趨勢。巴克萊銀行分析指出,長天期債券的賣壓若要出現實質轉變,需仰賴財政赤字降溫、AI 發債放緩、財政部發債策略調整或經濟數據持續疲弱等因素交互配合。 通膨維持高檔與借貸成本連鎖效應 市場長天期債券殖利率上升,顯示投資人對於長期通膨高於聯準會 2% 目標的風險要求更多補償。美國上月消費者物價指數(CPI)年增率為 3.4%,市場正密切關注即將公布的 7 月份個人消費支出物價指數(PCE)。國債殖利率的上行已直接帶動房貸利率及各類貸款成本上升,進一步加重整體市場的融資成本負擔。 科技巨頭狂發債,殖利率高吸引機構買盤 全球科技巨頭為擴建 AI 基礎設施,正推動新一波公司債券發行熱潮,並促成新型態的專案融資模式。市場消息指出,黑石集團(Blackstone)旗下 QTS 房地產信託(QTS Realty Trust LLC)推動名為「奧德賽計畫」(Project Odyssey)的資料中心融資案,因市場認購需求超過 80 億美元,預計將發債規模擴大至 39 億美元。這項與微軟公司相關的資料中心融資雖具備投資級信評預期,但因提供接近高收益債水準的 7% 以上殖利率,吸引大量資金湧入。包含微軟(Microsoft)、Alphabet 與亞馬遜(Amazon)等超大規模運算商,正透過簽署長期租賃合約或提供財務支持的方式,協助基礎設施營運商發行數十億美元債券。此融資結構不僅反映企業對算力中心的龐大資金需求,亦顯示機構投資人對具備科技巨頭信用支撐之高收益結構型商品的高度興趣。 這篇文章 美國長天期公債殖利率創20年新高!科技巨頭為 AI 發債更吸金? 最早出現於 。 $MSFTB $AMZNB $GOOGLB #AI #聯準會 #利率

美國長天期公債殖利率創20年新高!科技巨頭為 AI 發債更吸金?

受到美國政府支出擴張、長天期國債發行量增加以及通貨膨脹壓力長期高於目標等因素影響,美國30年期國債殖利率攀升至近 20 年來新高。週一 30 年期國債殖利率上升約 6 個基點至 5.31%,創下 2007 年以來最高紀錄。此一趨勢同時引發加拿大與歐洲等全球債券殖利率同步走高,反映投資人要求更高的期限溢價以應對長期的通膨風險。除了財政赤字推升聯邦債務外,如微軟(Microsoft)相關的資料中心專案債券因提供高達7%以上的殖利率,吸引大量機構投資人參與認購。
美國長天期公債殖利率創 2007 年以來新高
根據彭博社報導,美國30年期國債殖利率於週一 (8/17) 上升近 6 個基點,達到 5.31%,創下 2007 年以來新高紀錄。在此之前,美國財政部發行 250 億美元的 30 年期新債,得標殖利率達 5.216%,為 2001 年以來最高水準;10 年期公債拍賣融資成本亦同步創下 2007 年以來高點,殖利率微升至約 4.72%。全球債市亦呈現連動走勢,加拿大 30 年期公債殖利率升至 2010 年以來新高,德國公債殖利率亦回升至 2011 年水準。
財政赤字擴大與 AI 融資推升發債供給量
長天期公債殖利率走高,主要反映投資人對美國聯邦政府年均近2兆美元財政赤字推升整體債務的擔憂。與此同時,企業為了因應人工智慧領域的投資熱潮,發債借貸規模顯著增加,長天期債券的傳統買盤需求則呈現放緩趨勢。巴克萊銀行分析指出,長天期債券的賣壓若要出現實質轉變,需仰賴財政赤字降溫、AI 發債放緩、財政部發債策略調整或經濟數據持續疲弱等因素交互配合。
通膨維持高檔與借貸成本連鎖效應
市場長天期債券殖利率上升,顯示投資人對於長期通膨高於聯準會 2% 目標的風險要求更多補償。美國上月消費者物價指數(CPI)年增率為 3.4%,市場正密切關注即將公布的 7 月份個人消費支出物價指數(PCE)。國債殖利率的上行已直接帶動房貸利率及各類貸款成本上升,進一步加重整體市場的融資成本負擔。
科技巨頭狂發債,殖利率高吸引機構買盤
全球科技巨頭為擴建 AI 基礎設施,正推動新一波公司債券發行熱潮,並促成新型態的專案融資模式。市場消息指出,黑石集團(Blackstone)旗下 QTS 房地產信託(QTS Realty Trust LLC)推動名為「奧德賽計畫」(Project Odyssey)的資料中心融資案,因市場認購需求超過 80 億美元,預計將發債規模擴大至 39 億美元。這項與微軟公司相關的資料中心融資雖具備投資級信評預期,但因提供接近高收益債水準的 7% 以上殖利率,吸引大量資金湧入。包含微軟(Microsoft)、Alphabet 與亞馬遜(Amazon)等超大規模運算商,正透過簽署長期租賃合約或提供財務支持的方式,協助基礎設施營運商發行數十億美元債券。此融資結構不僅反映企業對算力中心的龐大資金需求,亦顯示機構投資人對具備科技巨頭信用支撐之高收益結構型商品的高度興趣。
這篇文章 美國長天期公債殖利率創20年新高!科技巨頭為 AI 發債更吸金? 最早出現於 。
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Gavin Baker 大讚 Grok Bot 堪比「Claude Code 時刻」自己 AI 用量也增加百倍 知名科技投資人 Gavin Baker 近日在 X 上分享使用 xAI Grok Bot 的體驗,並給出相當高的評價。 Baker 直言,他認為 Grok Bot 很可能是 AI 產品發展中的另一個「Claude Code moment」,並估計自己導入 Grok Bot 後,個人 AI 使用量大約增加了 100 倍。 他甚至舉例,先前不少人詢問他該如何打造一套「Podcast summarizer」,也就是自動整理 Podcast 內容的工具,但現在他只花了大約 15 秒就在 Grok Bot 中完成,而且效果比自己原本使用的工具更好。 (xAI 內部「AI 同事」公開了!推出 Grok Bot ,馬斯克加碼 Grok 4.6 本週登場) 這段評價正好呼應 xAI 日前公開的 Grok Bot 定位:它不是單純回答問題的聊天機器人,而是能夠取得獨立雲端電腦、登入網站與工具、持續執行任務的「AI 同事」。 Gavin Baker:這可能是另一個 Claude Code 時刻 Baker 表示:「我認為 @bot 是 AI 的另一個 Claude Code moment。我估計自己的 AI 使用量大概增加了 100 倍。」 所謂「Claude Code moment」,指的並不只是某個模型變得更強,而是一款產品成功改變使用者與 AI 的互動頻率與工作方式。 Claude Code 將 AI 從過去需要工程師不斷複製程式碼、貼入聊天介面詢問的工具,進一步變成可以直接進入開發環境、讀取整個 codebase,甚至自行修改與執行程式碼的 Agent。 如果原本只有在碰到特定問題時才會打開 AI,當 Agent 可以長時間存在於工作環境中、直接操作工具並承接完整任務,AI 就可能從「偶爾使用的助手」,變成日常工作流程中的固定執行層。 這也是 Baker 所稱「AI 使用量增加 100 倍」背後更重要的產品訊號。 Podcast 摘要工具 15 秒就做好 Baker 特別提到,此前有不少人聯絡他,詢問該如何打造一個 Podcast summarizer。如果採用傳統做法,通常需要處理 Podcast 音訊或逐字稿來源、設計摘要流程、串接模型與輸出格式,甚至另外建立一個介面。但 Baker 表示:「我大約花了 15 秒就在 Grok Bot 裡完成,而且比我之前用的版本更好。」 Grok Bot 原本就是 xAI 內部的「AI 同事」 xAI 於 8 月 12 日公開 Grok Bot Early Beta。 根據 xAI 的產品定位,每個 Grok Bot 都擁有自己的雲端電腦,可以登入使用者日常使用的網站、App 與企業工具。 即使服務本身沒有完善 API 或 MCP,Bot 仍可以像真人一樣直接操作圖形介面。 因此它的產品邏輯並不是等待使用者輸入問題後提供答案,而是讓使用者像交辦同事一樣,把一整個工作項目交出去。 Bot 可以保留工作脈絡、持續執行任務,甚至在人類關閉電腦後繼續於雲端運作,只有碰到需要使用者授權或判斷的環節才回來詢問。 這篇文章 Gavin Baker 大讚 Grok Bot 堪比「Claude Code 時刻」自己 AI 用量也增加百倍 最早出現於 。
Gavin Baker 大讚 Grok Bot 堪比「Claude Code 時刻」自己 AI 用量也增加百倍

知名科技投資人 Gavin Baker 近日在 X 上分享使用 xAI Grok Bot 的體驗,並給出相當高的評價。 Baker 直言,他認為 Grok Bot 很可能是 AI 產品發展中的另一個「Claude Code moment」,並估計自己導入 Grok Bot 後,個人 AI 使用量大約增加了 100 倍。 他甚至舉例,先前不少人詢問他該如何打造一套「Podcast summarizer」,也就是自動整理 Podcast 內容的工具,但現在他只花了大約 15 秒就在 Grok Bot 中完成,而且效果比自己原本使用的工具更好。 (xAI 內部「AI 同事」公開了!推出 Grok Bot ,馬斯克加碼 Grok 4.6 本週登場) 這段評價正好呼應 xAI 日前公開的 Grok Bot 定位:它不是單純回答問題的聊天機器人,而是能夠取得獨立雲端電腦、登入網站與工具、持續執行任務的「AI 同事」。 Gavin Baker:這可能是另一個 Claude Code 時刻 Baker 表示:「我認為 @bot 是 AI 的另一個 Claude Code moment。我估計自己的 AI 使用量大概增加了 100 倍。」 所謂「Claude Code moment」,指的並不只是某個模型變得更強,而是一款產品成功改變使用者與 AI 的互動頻率與工作方式。 Claude Code 將 AI 從過去需要工程師不斷複製程式碼、貼入聊天介面詢問的工具,進一步變成可以直接進入開發環境、讀取整個 codebase,甚至自行修改與執行程式碼的 Agent。 如果原本只有在碰到特定問題時才會打開 AI,當 Agent 可以長時間存在於工作環境中、直接操作工具並承接完整任務,AI 就可能從「偶爾使用的助手」,變成日常工作流程中的固定執行層。 這也是 Baker 所稱「AI 使用量增加 100 倍」背後更重要的產品訊號。 Podcast 摘要工具 15 秒就做好 Baker 特別提到,此前有不少人聯絡他,詢問該如何打造一個 Podcast summarizer。如果採用傳統做法,通常需要處理 Podcast 音訊或逐字稿來源、設計摘要流程、串接模型與輸出格式,甚至另外建立一個介面。但 Baker 表示:「我大約花了 15 秒就在 Grok Bot 裡完成,而且比我之前用的版本更好。」 Grok Bot 原本就是 xAI 內部的「AI 同事」 xAI 於 8 月 12 日公開 Grok Bot Early Beta。 根據 xAI 的產品定位,每個 Grok Bot 都擁有自己的雲端電腦,可以登入使用者日常使用的網站、App 與企業工具。 即使服務本身沒有完善 API 或 MCP,Bot 仍可以像真人一樣直接操作圖形介面。 因此它的產品邏輯並不是等待使用者輸入問題後提供答案,而是讓使用者像交辦同事一樣,把一整個工作項目交出去。 Bot 可以保留工作脈絡、持續執行任務,甚至在人類關閉電腦後繼續於雲端運作,只有碰到需要使用者授權或判斷的環節才回來詢問。 這篇文章 Gavin Baker 大讚 Grok Bot 堪比「Claude Code 時刻」自己 AI 用量也增加百倍 最早出現於 。
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$NVDAB $MSFTB $GOOGLB 輝達攜手 OpenAI、SB Energy 蓋 4.25GW AI 工廠!黃仁勳:下一個瓶頸是土地、電力與機房 輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳最新發文〈Securing the Infrastructure of Intelligence〉指出,繼晶片、先進封裝、記憶體與網路之後,Land、Power、Shell(LPS,土地、電力與資料中心建築外殼)正成為 AI Factory 下一項戰略資源。輝達也將過去管理半導體供應鏈的方式延伸至資料中心,開始直接協助鎖定長期 LPS 容量。 黃仁勳宣布,輝達將與 SB Energy 合作,在美國俄亥俄州 Portsmouth 的 PORTS-Pike Technology Campus 鎖定資料中心容量,並由 OpenAI 擔任租戶。 黃仁勳再次強調他的核心論述:「在 AI 經濟中,算力就是營收(In the AI economy, compute is revenue)。」 OpenAI 俄亥俄 AI Factory 初期規模達 4.25GW 根據黃仁勳說法,OpenAI 將在 PORTS-Pike 建造並營運大型 AI Factory,採用 NVIDIA 完整的 DSX AI Factory 平台,包括 GPU、CPU、網路設備與基礎設施軟體。 第一階段預計提供 4.25GW(吉瓦)AI Factory 容量。黃仁勳估算,PORTS-Pike 每部署一個世代的 NVIDIA AI Factory 系統,大約 150 萬顆 NVIDIA GPU,對輝達帶來約 1,500 億至 2,000 億美元營收。而且這並不是一次性的 GPU 採購。,PORTS-Pike 的基礎設施預計可以使用數十年,未來 GPU、CPU 與網路設備則可以隨著 Blackwell 後續世代持續汰換。 因此輝達認為,真正重要的經濟模型在於:土地、電力與機房是長壽命資產,但裡面的 GPU 可以不斷換代。此外,輝達未來也可能進一步取得 PORTS-Pike 剩餘的 3.75GW 容量,使整個基地潛在規模提高至約 8GW。 OpenAI 至 2030 年 NVIDIA 算力商機上看 6,000 億美元 PORTS-Pike 只是 OpenAI 與輝達整體合作的一部分。 黃仁勳透露,OpenAI 已承諾在 2030 年前大規模部署 NVIDIA AI 基礎設施。目前既有及規劃中的項目合計約相當於 12GW NVIDIA Compute。 若輝達進一步取得 PORTS-Pike 剩餘容量,整體合作機會可能提高至約 16GW。按照輝達的估算:OpenAI 至 2030 年對 NVIDIA Compute 所代表的整體商機,約達 6,000 億美元。 這也進一步揭露出 OpenAI 未來數年的資本密集程度。訓練與推論需求成長後,前沿 AI 公司面對的限制已經不只是能不能買到 GPU,而是能不能取得數 GW 規模的電力、土地、機房,以及能否簽下動輒長達數十年的基礎設施合約。 為何需要輝達替 OpenAI 擔保? 黃仁勳也特別解釋,為什麼輝達需要介入 OpenAI 的資料中心基礎建設。 AWS、Microsoft、Google 等大型雲端服務供應商,以及投資級大型企業,本身擁有龐大資產負債表、基礎設施團隊及長期融資能力,因此通常可以自行取得土地、電力與資料中心。 黃仁勳強調,這類客戶自行建設 AI Factory 的模式,未來仍然會構成 NVIDIA 絕大部分業務。 OpenAI 等前沿 AI 實驗室可能擁有極高的模型訓練與推論需求、快速成長的營收及客戶,但企業成長速度也可能遠超過自身資產負債表與長期信用紀錄累積的速度。 換句話說,即使一家 AI 公司可以證明「只要有更多 GPU,就能服務更多客戶、創造更多收入」,也不代表它有能力獨自簽下一份 20 年、數 GW 規模的土地與電力合約。 黃仁勳認為,這些公司的成長瓶頸正在從演算法與市場需求,轉變成能不能取得足夠的算力。因此 NVIDIA 開始利用自身規模、信用能力與對未來 GPU 需求的能見度,協助提前鎖定基礎建設。 輝達替 OpenAI 扛多少風險? 這也立即產生一個市場最敏感的問題:輝達是不是為了賣 GPU,反過來替客戶融資? 黃仁勳在文章中特別澄清,NVIDIA 對 PORTS-Pike 的支持範圍約為 4GW、20 年,但並不是替 OpenAI 承擔整個資料中心的成本。 輝達的責任僅限於特定部分的租金與電力付款,以及約定的殘值承諾(residual-value commitment),並非承擔整座基地或 OpenAI 所有租戶義務。 相關擔保也不是立即一次生效,而是隨資料中心在 2028 至 2030 年陸續投入使用分階段啟動。 隨著 OpenAI 支付租金、資料中心容量正式上線,NVIDIA 剩餘的風險曝險也會逐漸下降。 循環融資疑慮?黃仁勳直接回應了 隨著 AI 基礎設施投資急速膨脹,市場近年開始質...
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輝達攜手 OpenAI、SB Energy 蓋 4.25GW AI 工廠!黃仁勳:下一個瓶頸是土地、電力與機房

輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳最新發文〈Securing the Infrastructure of Intelligence〉指出,繼晶片、先進封裝、記憶體與網路之後,Land、Power、Shell(LPS,土地、電力與資料中心建築外殼)正成為 AI Factory 下一項戰略資源。輝達也將過去管理半導體供應鏈的方式延伸至資料中心,開始直接協助鎖定長期 LPS 容量。 黃仁勳宣布,輝達將與 SB Energy 合作,在美國俄亥俄州 Portsmouth 的 PORTS-Pike Technology Campus 鎖定資料中心容量,並由 OpenAI 擔任租戶。 黃仁勳再次強調他的核心論述:「在 AI 經濟中,算力就是營收(In the AI economy, compute is revenue)。」 OpenAI 俄亥俄 AI Factory 初期規模達 4.25GW 根據黃仁勳說法,OpenAI 將在 PORTS-Pike 建造並營運大型 AI Factory,採用 NVIDIA 完整的 DSX AI Factory 平台,包括 GPU、CPU、網路設備與基礎設施軟體。 第一階段預計提供 4.25GW(吉瓦)AI Factory 容量。黃仁勳估算,PORTS-Pike 每部署一個世代的 NVIDIA AI Factory 系統,大約 150 萬顆 NVIDIA GPU,對輝達帶來約 1,500 億至 2,000 億美元營收。而且這並不是一次性的 GPU 採購。,PORTS-Pike 的基礎設施預計可以使用數十年,未來 GPU、CPU 與網路設備則可以隨著 Blackwell 後續世代持續汰換。 因此輝達認為,真正重要的經濟模型在於:土地、電力與機房是長壽命資產,但裡面的 GPU 可以不斷換代。此外,輝達未來也可能進一步取得 PORTS-Pike 剩餘的 3.75GW 容量,使整個基地潛在規模提高至約 8GW。 OpenAI 至 2030 年 NVIDIA 算力商機上看 6,000 億美元 PORTS-Pike 只是 OpenAI 與輝達整體合作的一部分。 黃仁勳透露,OpenAI 已承諾在 2030 年前大規模部署 NVIDIA AI 基礎設施。目前既有及規劃中的項目合計約相當於 12GW NVIDIA Compute。 若輝達進一步取得 PORTS-Pike 剩餘容量,整體合作機會可能提高至約 16GW。按照輝達的估算:OpenAI 至 2030 年對 NVIDIA Compute 所代表的整體商機,約達 6,000 億美元。 這也進一步揭露出 OpenAI 未來數年的資本密集程度。訓練與推論需求成長後,前沿 AI 公司面對的限制已經不只是能不能買到 GPU,而是能不能取得數 GW 規模的電力、土地、機房,以及能否簽下動輒長達數十年的基礎設施合約。 為何需要輝達替 OpenAI 擔保? 黃仁勳也特別解釋,為什麼輝達需要介入 OpenAI 的資料中心基礎建設。 AWS、Microsoft、Google 等大型雲端服務供應商,以及投資級大型企業,本身擁有龐大資產負債表、基礎設施團隊及長期融資能力,因此通常可以自行取得土地、電力與資料中心。 黃仁勳強調,這類客戶自行建設 AI Factory 的模式,未來仍然會構成 NVIDIA 絕大部分業務。 OpenAI 等前沿 AI 實驗室可能擁有極高的模型訓練與推論需求、快速成長的營收及客戶,但企業成長速度也可能遠超過自身資產負債表與長期信用紀錄累積的速度。 換句話說,即使一家 AI 公司可以證明「只要有更多 GPU,就能服務更多客戶、創造更多收入」,也不代表它有能力獨自簽下一份 20 年、數 GW 規模的土地與電力合約。 黃仁勳認為,這些公司的成長瓶頸正在從演算法與市場需求,轉變成能不能取得足夠的算力。因此 NVIDIA 開始利用自身規模、信用能力與對未來 GPU 需求的能見度,協助提前鎖定基礎建設。 輝達替 OpenAI 扛多少風險? 這也立即產生一個市場最敏感的問題:輝達是不是為了賣 GPU,反過來替客戶融資? 黃仁勳在文章中特別澄清,NVIDIA 對 PORTS-Pike 的支持範圍約為 4GW、20 年,但並不是替 OpenAI 承擔整個資料中心的成本。 輝達的責任僅限於特定部分的租金與電力付款,以及約定的殘值承諾(residual-value commitment),並非承擔整座基地或 OpenAI 所有租戶義務。 相關擔保也不是立即一次生效,而是隨資料中心在 2028 至 2030 年陸續投入使用分階段啟動。 隨著 OpenAI 支付租金、資料中心容量正式上線,NVIDIA 剩餘的風險曝險也會逐漸下降。 循環融資疑慮?黃仁勳直接回應了 隨著 AI 基礎設施投資急速膨脹,市場近年開始質...
記事
翻訳参照
輝達攜手 OpenAI、SB Energy 蓋 4.25GW AI 工廠!黃仁勳:下一個瓶頸是土地、電力與機房輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳最新發文〈Securing the Infrastructure of Intelligence〉指出,繼晶片、先進封裝、記憶體與網路之後,Land、Power、Shell(LPS,土地、電力與資料中心建築外殼)正成為 AI Factory 下一項戰略資源。輝達也將過去管理半導體供應鏈的方式延伸至資料中心,開始直接協助鎖定長期 LPS 容量。 黃仁勳宣布,輝達將與 SB Energy 合作,在美國俄亥俄州 Portsmouth 的 PORTS-Pike Technology Campus 鎖定資料中心容量,並由 OpenAI 擔任租戶。 黃仁勳再次強調他的核心論述:「在 AI 經濟中,算力就是營收(In the AI economy, compute is revenue)。」 OpenAI 俄亥俄 AI Factory 初期規模達 4.25GW 根據黃仁勳說法,OpenAI 將在 PORTS-Pike 建造並營運大型 AI Factory,採用 NVIDIA 完整的 DSX AI Factory 平台,包括 GPU、CPU、網路設備與基礎設施軟體。 第一階段預計提供 4.25GW(吉瓦)AI Factory 容量。黃仁勳估算,PORTS-Pike 每部署一個世代的 NVIDIA AI Factory 系統,大約 150 萬顆 NVIDIA GPU,對輝達帶來約 1,500 億至 2,000 億美元營收。而且這並不是一次性的 GPU 採購。,PORTS-Pike 的基礎設施預計可以使用數十年,未來 GPU、CPU 與網路設備則可以隨著 Blackwell 後續世代持續汰換。 因此輝達認為,真正重要的經濟模型在於:土地、電力與機房是長壽命資產,但裡面的 GPU 可以不斷換代。此外,輝達未來也可能進一步取得 PORTS-Pike 剩餘的 3.75GW 容量,使整個基地潛在規模提高至約 8GW。 OpenAI 至 2030 年 NVIDIA 算力商機上看 6,000 億美元 PORTS-Pike 只是 OpenAI 與輝達整體合作的一部分。 黃仁勳透露,OpenAI 已承諾在 2030 年前大規模部署 NVIDIA AI 基礎設施。目前既有及規劃中的項目合計約相當於 12GW NVIDIA Compute。 若輝達進一步取得 PORTS-Pike 剩餘容量,整體合作機會可能提高至約 16GW。按照輝達的估算:OpenAI 至 2030 年對 NVIDIA Compute 所代表的整體商機,約達 6,000 億美元。 這也進一步揭露出 OpenAI 未來數年的資本密集程度。訓練與推論需求成長後,前沿 AI 公司面對的限制已經不只是能不能買到 GPU,而是能不能取得數 GW 規模的電力、土地、機房,以及能否簽下動輒長達數十年的基礎設施合約。 為何需要輝達替 OpenAI 擔保? 黃仁勳也特別解釋,為什麼輝達需要介入 OpenAI 的資料中心基礎建設。 AWS、Microsoft、Google 等大型雲端服務供應商,以及投資級大型企業,本身擁有龐大資產負債表、基礎設施團隊及長期融資能力,因此通常可以自行取得土地、電力與資料中心。 黃仁勳強調,這類客戶自行建設 AI Factory 的模式,未來仍然會構成 NVIDIA 絕大部分業務。 OpenAI 等前沿 AI 實驗室可能擁有極高的模型訓練與推論需求、快速成長的營收及客戶,但企業成長速度也可能遠超過自身資產負債表與長期信用紀錄累積的速度。 換句話說,即使一家 AI 公司可以證明「只要有更多 GPU,就能服務更多客戶、創造更多收入」,也不代表它有能力獨自簽下一份 20 年、數 GW 規模的土地與電力合約。 黃仁勳認為,這些公司的成長瓶頸正在從演算法與市場需求,轉變成能不能取得足夠的算力。因此 NVIDIA 開始利用自身規模、信用能力與對未來 GPU 需求的能見度,協助提前鎖定基礎建設。 輝達替 OpenAI 扛多少風險? 這也立即產生一個市場最敏感的問題:輝達是不是為了賣 GPU,反過來替客戶融資? 黃仁勳在文章中特別澄清,NVIDIA 對 PORTS-Pike 的支持範圍約為 4GW、20 年,但並不是替 OpenAI 承擔整個資料中心的成本。 輝達的責任僅限於特定部分的租金與電力付款,以及約定的殘值承諾(residual-value commitment),並非承擔整座基地或 OpenAI 所有租戶義務。 相關擔保也不是立即一次生效,而是隨資料中心在 2028 至 2030 年陸續投入使用分階段啟動。 隨著 OpenAI 支付租金、資料中心容量正式上線,NVIDIA 剩餘的風險曝險也會逐漸下降。 循環融資疑慮?黃仁勳直接回應了 隨著 AI 基礎設施投資急速膨脹,市場近年開始質疑 AI 產業是否形成一種「供應商投資客戶、客戶再拿錢購買供應商產品」的循環資本結構。 黃仁勳也在文章中直接自問:「這是不是 circular financing?」 他的答案是:「No. OpenAI will pay the lease.」 OpenAI 才是實際支付租金的租戶。按照黃仁勳的說法,NVIDIA 的角色更接近提前鎖定關鍵供應鏈資源:就像過去為了確保 GPU 生產,會提前確保晶圓、先進封裝、HBM 等產能;如今當限制 AI Factory 建設的資源變成土地、電力與資料中心,NVIDIA 也開始用類似方式取得長期容量。 如果 OpenAI 不租了怎麼辦?輝達押注 GPU「可轉租」 另一項風險則是:如果 NVIDIA 簽下 20 年基礎設施承諾,但 OpenAI 幾年後不再需要這座資料中心呢? 黃仁勳的答案建立在 NVIDIA Compute 的「可替代性」。 他認為 NVIDIA GPU 並不是只能服務 OpenAI,相關容量未來可以重新提供給其他雲端服務商、企業、AI Lab 或新創公司。 背後關鍵則是 CUDA。 在黃仁勳的論述中,CUDA 讓不同世代的 NVIDIA 系統維持共同軟體平台,因此 NVIDIA Compute 不只是硬體,而逐漸具有一種標準化基礎設施資產的特徵。 CUDA 讓算力具備通用性 → 通用性提高可替代性 → 可替代性提高利用率與資產耐久性 → GPU 算力因此可以出租、融資。因此即使原始租戶改變,一座已經取得土地、電力、機房與網路條件的大型 AI Factory,仍可能轉租給其他 NVIDIA 生態系客戶。 這篇文章 輝達攜手 OpenAI、SB Energy 蓋 4.25GW AI 工廠!黃仁勳:下一個瓶頸是土地、電力與機房 最早出現於 。 $NVDAB $MSFTB $GOOGLB #AI #加密監管 #微软

輝達攜手 OpenAI、SB Energy 蓋 4.25GW AI 工廠!黃仁勳:下一個瓶頸是土地、電力與機房

輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳最新發文〈Securing the Infrastructure of Intelligence〉指出,繼晶片、先進封裝、記憶體與網路之後,Land、Power、Shell(LPS,土地、電力與資料中心建築外殼)正成為 AI Factory 下一項戰略資源。輝達也將過去管理半導體供應鏈的方式延伸至資料中心,開始直接協助鎖定長期 LPS 容量。
黃仁勳宣布,輝達將與 SB Energy 合作,在美國俄亥俄州 Portsmouth 的 PORTS-Pike Technology Campus 鎖定資料中心容量,並由 OpenAI 擔任租戶。
黃仁勳再次強調他的核心論述:「在 AI 經濟中,算力就是營收(In the AI economy, compute is revenue)。」
OpenAI 俄亥俄 AI Factory 初期規模達 4.25GW
根據黃仁勳說法,OpenAI 將在 PORTS-Pike 建造並營運大型 AI Factory,採用 NVIDIA 完整的 DSX AI Factory 平台,包括 GPU、CPU、網路設備與基礎設施軟體。
第一階段預計提供 4.25GW(吉瓦)AI Factory 容量。黃仁勳估算,PORTS-Pike 每部署一個世代的 NVIDIA AI Factory 系統,大約 150 萬顆 NVIDIA GPU,對輝達帶來約 1,500 億至 2,000 億美元營收。而且這並不是一次性的 GPU 採購。,PORTS-Pike 的基礎設施預計可以使用數十年,未來 GPU、CPU 與網路設備則可以隨著 Blackwell 後續世代持續汰換。
因此輝達認為,真正重要的經濟模型在於:土地、電力與機房是長壽命資產,但裡面的 GPU 可以不斷換代。此外,輝達未來也可能進一步取得 PORTS-Pike 剩餘的 3.75GW 容量,使整個基地潛在規模提高至約 8GW。
OpenAI 至 2030 年 NVIDIA 算力商機上看 6,000 億美元
PORTS-Pike 只是 OpenAI 與輝達整體合作的一部分。
黃仁勳透露,OpenAI 已承諾在 2030 年前大規模部署 NVIDIA AI 基礎設施。目前既有及規劃中的項目合計約相當於 12GW NVIDIA Compute。
若輝達進一步取得 PORTS-Pike 剩餘容量,整體合作機會可能提高至約 16GW。按照輝達的估算:OpenAI 至 2030 年對 NVIDIA Compute 所代表的整體商機,約達 6,000 億美元。
這也進一步揭露出 OpenAI 未來數年的資本密集程度。訓練與推論需求成長後,前沿 AI 公司面對的限制已經不只是能不能買到 GPU,而是能不能取得數 GW 規模的電力、土地、機房,以及能否簽下動輒長達數十年的基礎設施合約。
為何需要輝達替 OpenAI 擔保?
黃仁勳也特別解釋,為什麼輝達需要介入 OpenAI 的資料中心基礎建設。
AWS、Microsoft、Google 等大型雲端服務供應商,以及投資級大型企業,本身擁有龐大資產負債表、基礎設施團隊及長期融資能力,因此通常可以自行取得土地、電力與資料中心。
黃仁勳強調,這類客戶自行建設 AI Factory 的模式,未來仍然會構成 NVIDIA 絕大部分業務。
OpenAI 等前沿 AI 實驗室可能擁有極高的模型訓練與推論需求、快速成長的營收及客戶,但企業成長速度也可能遠超過自身資產負債表與長期信用紀錄累積的速度。
換句話說,即使一家 AI 公司可以證明「只要有更多 GPU,就能服務更多客戶、創造更多收入」,也不代表它有能力獨自簽下一份 20 年、數 GW 規模的土地與電力合約。
黃仁勳認為,這些公司的成長瓶頸正在從演算法與市場需求,轉變成能不能取得足夠的算力。因此 NVIDIA 開始利用自身規模、信用能力與對未來 GPU 需求的能見度,協助提前鎖定基礎建設。
輝達替 OpenAI 扛多少風險?
這也立即產生一個市場最敏感的問題:輝達是不是為了賣 GPU,反過來替客戶融資?
黃仁勳在文章中特別澄清,NVIDIA 對 PORTS-Pike 的支持範圍約為 4GW、20 年,但並不是替 OpenAI 承擔整個資料中心的成本。
輝達的責任僅限於特定部分的租金與電力付款,以及約定的殘值承諾(residual-value commitment),並非承擔整座基地或 OpenAI 所有租戶義務。
相關擔保也不是立即一次生效,而是隨資料中心在 2028 至 2030 年陸續投入使用分階段啟動。
隨著 OpenAI 支付租金、資料中心容量正式上線,NVIDIA 剩餘的風險曝險也會逐漸下降。
循環融資疑慮?黃仁勳直接回應了
隨著 AI 基礎設施投資急速膨脹,市場近年開始質疑 AI 產業是否形成一種「供應商投資客戶、客戶再拿錢購買供應商產品」的循環資本結構。
黃仁勳也在文章中直接自問:「這是不是 circular financing?」
他的答案是:「No. OpenAI will pay the lease.」 OpenAI 才是實際支付租金的租戶。按照黃仁勳的說法,NVIDIA 的角色更接近提前鎖定關鍵供應鏈資源:就像過去為了確保 GPU 生產,會提前確保晶圓、先進封裝、HBM 等產能;如今當限制 AI Factory 建設的資源變成土地、電力與資料中心,NVIDIA 也開始用類似方式取得長期容量。
如果 OpenAI 不租了怎麼辦?輝達押注 GPU「可轉租」
另一項風險則是:如果 NVIDIA 簽下 20 年基礎設施承諾,但 OpenAI 幾年後不再需要這座資料中心呢?
黃仁勳的答案建立在 NVIDIA Compute 的「可替代性」。
他認為 NVIDIA GPU 並不是只能服務 OpenAI,相關容量未來可以重新提供給其他雲端服務商、企業、AI Lab 或新創公司。
背後關鍵則是 CUDA。
在黃仁勳的論述中,CUDA 讓不同世代的 NVIDIA 系統維持共同軟體平台,因此 NVIDIA Compute 不只是硬體,而逐漸具有一種標準化基礎設施資產的特徵。
CUDA 讓算力具備通用性 → 通用性提高可替代性 → 可替代性提高利用率與資產耐久性 → GPU 算力因此可以出租、融資。因此即使原始租戶改變,一座已經取得土地、電力、機房與網路條件的大型 AI Factory,仍可能轉租給其他 NVIDIA 生態系客戶。
這篇文章 輝達攜手 OpenAI、SB Energy 蓋 4.25GW AI 工廠!黃仁勳:下一個瓶頸是土地、電力與機房 最早出現於 。
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#AI #加密監管 #微软
翻訳参照
$GOOGLB 泛用 AI 勝過臨床專用工具:Nature 研究揭醫療 AI 意外 在醫療領域,「特製的 AI」不一定贏過「通用的 AI」。一篇發表於《Nature Medicine》的研究發現,三款通用型前沿大型語言模型(LLM),在多項醫療基準與醫師的真實提問上,全面勝過兩款主流的臨床專用 AI 工具;而後者的表現,甚至只與 Google 搜尋的 AI 摘要相當。 三款通用模型,對上兩款臨床工具 研究把 GPT-5.2、Gemini 3.1 Pro 與 Claude Opus 4.6 三款通用模型,對上 OpenEvidence 與 UpToDate Expert AI 兩款臨床 AI 工具,評測分成三關:第一關是 500 題 MedQA,測醫學知識;第二關是 500 項 HealthBench,衡量與臨床醫師的一致性;第三關是 RCQ「真實臨床提問」基準,取自醫師在實際臨床環境中,對通用模型提出的 100 個去識別化問題,再由 12 名美國臨床醫師進行隨機、盲測的評分,合計產出 1,800 筆標註。 通用模型三關全勝,MedQA 最高 97.4% 結果是通用模型在三關全面勝出。以 MedQA 為例,Gemini 的準確率最高、達 97.4%,GPT 為 94.2%、Claude 為 90.2%;相較之下,OpenEvidence 為 89.6%、UpToDate 為 88.4%。更關鍵的是,在最貼近實務的 RCQ 上,這兩款臨床工具的表現,只與「開啟自動摘要的 Google 搜尋 AI」相當。 對「垂直醫療 AI」的護城河是警訊 這個結果挑戰了一個常見假設:醫療這種高度專業的領域,必須用「特別打造、灌入專業資料」的 AI 才可靠。研究顯示,當通用的前沿模型本身已經夠強,專用工具若沒有明顯的加值,護城河就會被打上問號。它也點出一個監管落差:部分臨床 AI 工具已取得美國 FDA 認證,卻在測試中不敵未針對醫療特調的通用模型,凸顯現行的驗證標準,可能跟不上模型進步的速度。要提醒的是,這是一項以基準與盲測評分為主的研究,並不等於「通用模型可以直接拿來看診」;醫療現場的責任、合規與安全,仍需要更嚴謹的臨床驗證。但至少在「回答醫療問題」這件事上,通用 AI 已經追上、甚至超車了專用工具。 這篇文章 泛用 AI 勝過臨床專用工具:Nature 研究揭醫療 AI 意外 最早出現於 。
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泛用 AI 勝過臨床專用工具:Nature 研究揭醫療 AI 意外

在醫療領域,「特製的 AI」不一定贏過「通用的 AI」。一篇發表於《Nature Medicine》的研究發現,三款通用型前沿大型語言模型(LLM),在多項醫療基準與醫師的真實提問上,全面勝過兩款主流的臨床專用 AI 工具;而後者的表現,甚至只與 Google 搜尋的 AI 摘要相當。 三款通用模型,對上兩款臨床工具 研究把 GPT-5.2、Gemini 3.1 Pro 與 Claude Opus 4.6 三款通用模型,對上 OpenEvidence 與 UpToDate Expert AI 兩款臨床 AI 工具,評測分成三關:第一關是 500 題 MedQA,測醫學知識;第二關是 500 項 HealthBench,衡量與臨床醫師的一致性;第三關是 RCQ「真實臨床提問」基準,取自醫師在實際臨床環境中,對通用模型提出的 100 個去識別化問題,再由 12 名美國臨床醫師進行隨機、盲測的評分,合計產出 1,800 筆標註。 通用模型三關全勝,MedQA 最高 97.4% 結果是通用模型在三關全面勝出。以 MedQA 為例,Gemini 的準確率最高、達 97.4%,GPT 為 94.2%、Claude 為 90.2%;相較之下,OpenEvidence 為 89.6%、UpToDate 為 88.4%。更關鍵的是,在最貼近實務的 RCQ 上,這兩款臨床工具的表現,只與「開啟自動摘要的 Google 搜尋 AI」相當。 對「垂直醫療 AI」的護城河是警訊 這個結果挑戰了一個常見假設:醫療這種高度專業的領域,必須用「特別打造、灌入專業資料」的 AI 才可靠。研究顯示,當通用的前沿模型本身已經夠強,專用工具若沒有明顯的加值,護城河就會被打上問號。它也點出一個監管落差:部分臨床 AI 工具已取得美國 FDA 認證,卻在測試中不敵未針對醫療特調的通用模型,凸顯現行的驗證標準,可能跟不上模型進步的速度。要提醒的是,這是一項以基準與盲測評分為主的研究,並不等於「通用模型可以直接拿來看診」;醫療現場的責任、合規與安全,仍需要更嚴謹的臨床驗證。但至少在「回答醫療問題」這件事上,通用 AI 已經追上、甚至超車了專用工具。 這篇文章 泛用 AI 勝過臨床專用工具:Nature 研究揭醫療 AI 意外 最早出現於 。
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チェ・テヨン:SKはMaaS「メモリ即サービス」でHBMの需給を精密にバランスさせるSKグループ会長チェ・テヨンは、CNBCの独占インタビューで、AIエージェントの普及に伴い、世界の高帯域幅メモリ(HBM)需要が爆発的に伸びていると指摘した。市場ではチップ不足と価格上昇の圧力に直面しており、生産能力のボトルネックを解消し、設備投資(CAPEX)に伴うリスクを低減するため、SKハイニックスはエヌビディアおよびTSMC(台湾積体電路製造)と提携し、緊密に協力する。SKはさらに、MaaS(Memory as a Service:メモリ即サービス)の革新的なビジネスモデルを推進し、顧客とともにサプライチェーンのリスクを分担しながら共同投資を進める。 AIチップ「ゴールデントライアングル」はどのように連携するのか? 市場需要を満たすため、SKハイニックスはTSMC(台湾積体電路製造)およびエヌビディアとともに、AIゴールデントライアングルのアライアンスを構成する。TSMCは高帯域幅メモリ(HBM)に必要なベースとなるウエハーの製造を担当し、SKハイニックスは高帯域幅メモリのパッケージングを担う。チェ・テヨンは、両社の生産能力は密接に関係していると述べた。もしTSMCの生産能力が十分でも、SKハイニックスのHBM供給が不足していれば、GPUは機能しない。逆に、メモリが十分でもTSMCの生産能力が制限されていれば、同様に十分なGPUを生産できない。

チェ・テヨン:SKはMaaS「メモリ即サービス」でHBMの需給を精密にバランスさせる

SKグループ会長チェ・テヨンは、CNBCの独占インタビューで、AIエージェントの普及に伴い、世界の高帯域幅メモリ(HBM)需要が爆発的に伸びていると指摘した。市場ではチップ不足と価格上昇の圧力に直面しており、生産能力のボトルネックを解消し、設備投資(CAPEX)に伴うリスクを低減するため、SKハイニックスはエヌビディアおよびTSMC(台湾積体電路製造)と提携し、緊密に協力する。SKはさらに、MaaS(Memory as a Service:メモリ即サービス)の革新的なビジネスモデルを推進し、顧客とともにサプライチェーンのリスクを分担しながら共同投資を進める。
AIチップ「ゴールデントライアングル」はどのように連携するのか?
市場需要を満たすため、SKハイニックスはTSMC(台湾積体電路製造)およびエヌビディアとともに、AIゴールデントライアングルのアライアンスを構成する。TSMCは高帯域幅メモリ(HBM)に必要なベースとなるウエハーの製造を担当し、SKハイニックスは高帯域幅メモリのパッケージングを担う。チェ・テヨンは、両社の生産能力は密接に関係していると述べた。もしTSMCの生産能力が十分でも、SKハイニックスのHBM供給が不足していれば、GPUは機能しない。逆に、メモリが十分でもTSMCの生産能力が制限されていれば、同様に十分なGPUを生産できない。
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Stripe 據報逾 70 億美元收購 AI 模型閘道 OpenRouter 支付巨頭 Stripe 把觸角伸進了 AI 基礎設施。根據彭博社報導,Stripe 已敲定以逾 70 億美元收購 AI 模型閘道新創 OpenRouter。先前報導過這樁收購傳聞,如今傳出定案。 OpenRouter 是什麼:AI 版的 Stripe OpenRouter 提供的是一個「AI 閘道」,讓客戶依任務與預算,在超過 400 種 AI 模型之間自由切換。執行長 Alex Atallah(OpenSea 共同創辦人)形容它是「AI 界的 Stripe」:用單一接入點串接各家系統、避免被單一供應商綁定。公司於 2023 年由 Atallah 與 Louis Vichy 創辦,目前有約 800 萬名全球用戶,今年 5 月完成 1.13 億美元的 B 輪募資後,估值約為 13 億美元。 半年估值翻逾 5 倍,反映「找最省成本 AI」的需求 這樁逾 70 億美元的收購,較 OpenRouter 5 月的 13 億美元估值漲了逾 5 倍。它也點出一個趨勢:企業愈來愈想用「最省成本的方式」取用 AI,而能在多家模型之間比價、切換的中間層,正變得炙手可熱。對 Stripe 而言,把它在支付上「一個接口串起全世界」的邏輯搬到 AI,等於在模型的分發與計費這塊,先卡好了位置。 這篇文章 Stripe 據報逾 70 億美元收購 AI 模型閘道 OpenRouter 最早出現於 。
Stripe 據報逾 70 億美元收購 AI 模型閘道 OpenRouter

支付巨頭 Stripe 把觸角伸進了 AI 基礎設施。根據彭博社報導,Stripe 已敲定以逾 70 億美元收購 AI 模型閘道新創 OpenRouter。先前報導過這樁收購傳聞,如今傳出定案。 OpenRouter 是什麼:AI 版的 Stripe OpenRouter 提供的是一個「AI 閘道」,讓客戶依任務與預算,在超過 400 種 AI 模型之間自由切換。執行長 Alex Atallah(OpenSea 共同創辦人)形容它是「AI 界的 Stripe」:用單一接入點串接各家系統、避免被單一供應商綁定。公司於 2023 年由 Atallah 與 Louis Vichy 創辦,目前有約 800 萬名全球用戶,今年 5 月完成 1.13 億美元的 B 輪募資後,估值約為 13 億美元。 半年估值翻逾 5 倍,反映「找最省成本 AI」的需求 這樁逾 70 億美元的收購,較 OpenRouter 5 月的 13 億美元估值漲了逾 5 倍。它也點出一個趨勢:企業愈來愈想用「最省成本的方式」取用 AI,而能在多家模型之間比價、切換的中間層,正變得炙手可熱。對 Stripe 而言,把它在支付上「一個接口串起全世界」的邏輯搬到 AI,等於在模型的分發與計費這塊,先卡好了位置。 這篇文章 Stripe 據報逾 70 億美元收購 AI 模型閘道 OpenRouter 最早出現於 。
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區塊鏈還有救嗎?研究員重新為 Layer 1 公鏈估值,敘事如何轉化為代幣持有者價值?Solana 社群即將針對 SIMD-0550「Double Disinflation Speed」與 SIMD-0553「Resource Fees」進行投票之際,前 Consensys 研究主管、現為 Solana 生態重要開發者的 Max Resnick 發表長文,試圖回答一個比兩項提案本身更根本的問題:一條 Layer 1 區塊鏈究竟應該如何估值? Resnick 認為,加密市場目前對 L1 公鏈的估值方式,很像 1920 年代末期的股票市場:市場充斥著成長故事,卻缺乏一套能把這些故事轉換成資產價值的框架。 「開發者數量創新高」、「交易量創新高」、「代幣未來會成為貨幣」、「數位石油」、「未來金融體系的選擇權」,這些敘事未必錯誤,但 Resnick 強調,如果無法解釋這些活動最終如何轉化為 tokenholder surplus(代幣持有人剩餘價值)就不能算是一套完整的估值模型。 L1 其實也可以用股票的方法估值 Resnick 從傳統金融的資產定價理論切入。 John Burr Williams 在 1938 年出版的《The Theory of Investment Value》中提出,股票的價值,本質上就是未來股息折現後的現值;Merton Gordon 後來也進一步指出,股票和其他資產一樣,其價值來自持有人預期可以獲得的未來收入。 換句話說,一家公司不會單純因為「很重要」、「成長很快」或「技術不可取代」就具有某個估值,真正重要的是:股東最終能從公司創造的經濟活動中拿走多少價值。 Resnick 認為,同樣的邏輯也應該套用在 L1 代幣。 對區塊鏈而言,網路創造的收入主要可以透過兩種方式回到代幣持有人手上:第一種是銷毀手續費,在經濟效果上類似企業回購股票;第二種則是將手續費分配給質押者,類似企業向股東發放股息。 因此,一條區塊鏈即使每天處理數百萬筆交易,也不代表其代幣必然具有相同程度的價值。 如果交易產生的大部分經濟剩餘最後被應用程式、驗證者、MEV 搜尋者或其他中介者拿走,而沒有回流到代幣持有人,那麼龐大的交易活動可能只創造有限的 tokenholder value。 反過來說,一條交易量較小的鏈,如果能把更高比例的經濟活動轉換成代幣持有人收益,理論上反而可能具有更高的資產價值。 質押獎勵不是收入,通膨也不能直接算成本 這套框架中另一個關鍵,是如何處理區塊鏈最常見的「通膨質押獎勵」。Resnick 認為,透過增發代幣支付的 staking rewards,不能直接視為區塊鏈創造的收入,同樣也不應直接視為網路對外支付的成本。 原因在於,新代幣只是由協議創造後分配給質押者,本質上是沒有質押的持有人被稀釋,價值重新分配給質押者。 從所有代幣持有人的總體角度來看,這筆價值一加一減後會互相抵銷。 這也是為什麼 Resnick 認為,不能單純看到 Solana 支付大量 SOL 作為驗證者與質押者獎勵,就得出「Solana 虧損」的結論。 當然,分析師也可以把通膨獎勵列為成本,但如此一來,就必須同時把新發行的代幣列為相對應的價值來源,否則整套會計模型便會失真。 類似問題也存在於基金會持幣與支出。 例如,如果分析師已經將 Foundation spending 視為營運成本,那麼尚未支出的基金會代幣就不能又完整計入流通供給的估值模型,否則可能形成重複計算。 Resnick 因此主張,L1 估值至少應該建立一套明確且一致的 Revenue、Cost、Total Supply 分類標準。 不是所有手續費都有一樣的價值 不過,即使確認手續費才是真正值得觀察的收入來源,問題仍沒有結束。 Resnick 特別強調「收入品質」。股票市場分析 SaaS 公司時,很重視 ARR(年度經常性收入),原因就在於 recurring revenue 的可持續性遠高於一次性收入。相同概念也可以套用在區塊鏈。 例如,一美元來自長期穩定金融活動的手續費,與一美元來自空投挖礦、迷因幣狂熱、清算潮或短期網路壅塞的手續費,不能給予完全相同的估值倍數。 真正重要的是兩件事:持續性與防禦性。 投資人需要判斷,用戶究竟是因為區塊鏈提供不可替代的經濟效用而付費,還是單純因為短期投機活動湧入;當補貼結束、波動下降之後,這些收入是否仍然存在。 更重要的是,公鏈能否提高價格而不把交易、應用程式與訂單流趕到其他地方。 Resnick:市場可能低估 Solana、Ethereum 的定價能力 Resnick 認為,加密市場過去其實同時犯了兩個方向相反的錯誤。 一方面,市場可能高估區塊鏈收入品質,因為大量鏈上活動具有投機、反身性與週期性,牛市期間暴增的手續費未必可以長期維持。 但另一方面,投資人也可能低估成熟 L1 的網路效應。 流動性、應用程式、錢包、基礎設施、用戶、開發者、鏈上資產與訂單流會彼此強化,使大型公鏈形成比表面上更強的護城河。 因此 Resnick提出一個值得注意的判斷:Solana 與 Ethereum 等既有大型區塊鏈的 pricing power,可能比市場普遍想像得更強,因此提高價格未必會造成需求同比例流失。 這也直接把問題帶回 Solana 目前正在討論的費用改革。 手續費漲 10%,交易量可能下降 6% 至 8% 最直觀的方法,是直接提高區塊鏈手續費。 但 Resnick提醒:Revenue = Price × Quantity 提高手續費可以增加每筆交易帶來的收入,卻同時可能降低交易需求,因此最終收入究竟增加還是減少,取決於需求的價格彈性。 Resnick 表示,他過去利用 EIP-1559 定價中的隨機變動進行研究,結果顯示價格提高 10%,交易需求可能下降約 6% 至 8%。 而且這還只是短期價格波動。 如果價格長期維持高檔,應用程式可能進一步最佳化程式、減少鏈上操作,甚至直接遷移至其他區塊鏈,因此長期需求反應可能更加複雜。 公鏈難題:轉 10 美元與轉 1 億美元可能付差不多的錢 這也是 Resnick 認為目前區塊鏈手續費制度最大的結構性問題之一:不同交易的支付意願完全不同。 傳統 L1 手續費比較接近按資源用量計價:一筆交易用了多少 compute、佔多少 blockspace、用了多少 storage 等資源,就按照資源消耗收費。但一筆小額錢包轉帳、一筆高額穩定幣轉帳,以及一筆即將被清算的 DeFi 部位,它們創造的經濟價值與使用者願意支付的最高價格完全不同。 這就是 resource-based pricing(按資源用量計費) 跟 value-based pricing(按交易價值/支付意願計費) 的差別。但 Resnick 指出的問題是,資源成本相同,不代表交易的經濟價值與支付意願相同。 機器人交易尤其敏感。 Resnick 以 Solana 資料指出,同一個 fee payer 在單一 epoch 內進行超過 250 筆交易的地址,更可能屬於 bot。這類策略通常利潤極薄,因此價格稍微提高,就可能大幅減少交易。 也就是說,如果 Solana 對所有交易一視同仁提高價格,最先消失的可能就是這些高頻、低利潤交易。  Anatoly Yakovenko 提議:SPL Token 轉帳直接收 0.5 個基點 因此,比起單純全面提高 gas fee,更理想的方法可能是讓區塊鏈進行某種程度的「差別定價」。 Solana 共同創辦人 Anatoly Yakovenko 近期便提出一個方向:對所有 SPL Token transfer 收取 0.5 basis point 的費用,相當於交易金額的 0.005%。 這種設計與中心化交易所按照交易金額抽取一定比例手續費的模式更加接近。 例如兩筆轉帳即使使用完全相同的 compute resources,100 美元與 100 萬美元的轉帳,願意支付的手續費理論上可能完全不同。 Resnick 認為,對金融活動而言,notional volume(名目交易金額)往往比 compute consumption 更能反映使用者的支付意願。 因此,其中一種方法便是直接修改 Token Program,讓代幣轉帳按照金額收取極低比例的費用。高價值轉帳自然支付更多,低價值轉帳則維持低成本。 這篇文章 區塊鏈還有救嗎?研究員重新為 Layer 1 公鏈估值,敘事如何轉化為代幣持有者價值? 最早出現於 。 $ETH $SOL #Ethereum #DeFi #通膨

區塊鏈還有救嗎?研究員重新為 Layer 1 公鏈估值,敘事如何轉化為代幣持有者價值?

Solana 社群即將針對 SIMD-0550「Double Disinflation Speed」與 SIMD-0553「Resource Fees」進行投票之際,前 Consensys 研究主管、現為 Solana 生態重要開發者的 Max Resnick 發表長文,試圖回答一個比兩項提案本身更根本的問題:一條 Layer 1 區塊鏈究竟應該如何估值?
Resnick 認為,加密市場目前對 L1 公鏈的估值方式,很像 1920 年代末期的股票市場:市場充斥著成長故事,卻缺乏一套能把這些故事轉換成資產價值的框架。
「開發者數量創新高」、「交易量創新高」、「代幣未來會成為貨幣」、「數位石油」、「未來金融體系的選擇權」,這些敘事未必錯誤,但 Resnick 強調,如果無法解釋這些活動最終如何轉化為 tokenholder surplus(代幣持有人剩餘價值)就不能算是一套完整的估值模型。
L1 其實也可以用股票的方法估值
Resnick 從傳統金融的資產定價理論切入。
John Burr Williams 在 1938 年出版的《The Theory of Investment Value》中提出,股票的價值,本質上就是未來股息折現後的現值;Merton Gordon 後來也進一步指出,股票和其他資產一樣,其價值來自持有人預期可以獲得的未來收入。
換句話說,一家公司不會單純因為「很重要」、「成長很快」或「技術不可取代」就具有某個估值,真正重要的是:股東最終能從公司創造的經濟活動中拿走多少價值。
Resnick 認為,同樣的邏輯也應該套用在 L1 代幣。
對區塊鏈而言,網路創造的收入主要可以透過兩種方式回到代幣持有人手上:第一種是銷毀手續費,在經濟效果上類似企業回購股票;第二種則是將手續費分配給質押者,類似企業向股東發放股息。
因此,一條區塊鏈即使每天處理數百萬筆交易,也不代表其代幣必然具有相同程度的價值。
如果交易產生的大部分經濟剩餘最後被應用程式、驗證者、MEV 搜尋者或其他中介者拿走,而沒有回流到代幣持有人,那麼龐大的交易活動可能只創造有限的 tokenholder value。
反過來說,一條交易量較小的鏈,如果能把更高比例的經濟活動轉換成代幣持有人收益,理論上反而可能具有更高的資產價值。
質押獎勵不是收入,通膨也不能直接算成本
這套框架中另一個關鍵,是如何處理區塊鏈最常見的「通膨質押獎勵」。Resnick 認為,透過增發代幣支付的 staking rewards,不能直接視為區塊鏈創造的收入,同樣也不應直接視為網路對外支付的成本。
原因在於,新代幣只是由協議創造後分配給質押者,本質上是沒有質押的持有人被稀釋,價值重新分配給質押者。
從所有代幣持有人的總體角度來看,這筆價值一加一減後會互相抵銷。
這也是為什麼 Resnick 認為,不能單純看到 Solana 支付大量 SOL 作為驗證者與質押者獎勵,就得出「Solana 虧損」的結論。
當然,分析師也可以把通膨獎勵列為成本,但如此一來,就必須同時把新發行的代幣列為相對應的價值來源,否則整套會計模型便會失真。
類似問題也存在於基金會持幣與支出。
例如,如果分析師已經將 Foundation spending 視為營運成本,那麼尚未支出的基金會代幣就不能又完整計入流通供給的估值模型,否則可能形成重複計算。
Resnick 因此主張,L1 估值至少應該建立一套明確且一致的 Revenue、Cost、Total Supply 分類標準。
不是所有手續費都有一樣的價值
不過,即使確認手續費才是真正值得觀察的收入來源,問題仍沒有結束。
Resnick 特別強調「收入品質」。股票市場分析 SaaS 公司時,很重視 ARR(年度經常性收入),原因就在於 recurring revenue 的可持續性遠高於一次性收入。相同概念也可以套用在區塊鏈。
例如,一美元來自長期穩定金融活動的手續費,與一美元來自空投挖礦、迷因幣狂熱、清算潮或短期網路壅塞的手續費,不能給予完全相同的估值倍數。
真正重要的是兩件事:持續性與防禦性。
投資人需要判斷,用戶究竟是因為區塊鏈提供不可替代的經濟效用而付費,還是單純因為短期投機活動湧入;當補貼結束、波動下降之後,這些收入是否仍然存在。
更重要的是,公鏈能否提高價格而不把交易、應用程式與訂單流趕到其他地方。
Resnick:市場可能低估 Solana、Ethereum 的定價能力
Resnick 認為,加密市場過去其實同時犯了兩個方向相反的錯誤。
一方面,市場可能高估區塊鏈收入品質,因為大量鏈上活動具有投機、反身性與週期性,牛市期間暴增的手續費未必可以長期維持。
但另一方面,投資人也可能低估成熟 L1 的網路效應。
流動性、應用程式、錢包、基礎設施、用戶、開發者、鏈上資產與訂單流會彼此強化,使大型公鏈形成比表面上更強的護城河。
因此 Resnick提出一個值得注意的判斷:Solana 與 Ethereum 等既有大型區塊鏈的 pricing power,可能比市場普遍想像得更強,因此提高價格未必會造成需求同比例流失。
這也直接把問題帶回 Solana 目前正在討論的費用改革。
手續費漲 10%,交易量可能下降 6% 至 8%
最直觀的方法,是直接提高區塊鏈手續費。
但 Resnick提醒:Revenue = Price × Quantity
提高手續費可以增加每筆交易帶來的收入,卻同時可能降低交易需求,因此最終收入究竟增加還是減少,取決於需求的價格彈性。
Resnick 表示,他過去利用 EIP-1559 定價中的隨機變動進行研究,結果顯示價格提高 10%,交易需求可能下降約 6% 至 8%。
而且這還只是短期價格波動。
如果價格長期維持高檔,應用程式可能進一步最佳化程式、減少鏈上操作,甚至直接遷移至其他區塊鏈,因此長期需求反應可能更加複雜。
公鏈難題:轉 10 美元與轉 1 億美元可能付差不多的錢
這也是 Resnick 認為目前區塊鏈手續費制度最大的結構性問題之一:不同交易的支付意願完全不同。
傳統 L1 手續費比較接近按資源用量計價:一筆交易用了多少 compute、佔多少 blockspace、用了多少 storage 等資源,就按照資源消耗收費。但一筆小額錢包轉帳、一筆高額穩定幣轉帳,以及一筆即將被清算的 DeFi 部位,它們創造的經濟價值與使用者願意支付的最高價格完全不同。
這就是 resource-based pricing(按資源用量計費) 跟 value-based pricing(按交易價值/支付意願計費) 的差別。但 Resnick 指出的問題是,資源成本相同,不代表交易的經濟價值與支付意願相同。
機器人交易尤其敏感。
Resnick 以 Solana 資料指出,同一個 fee payer 在單一 epoch 內進行超過 250 筆交易的地址,更可能屬於 bot。這類策略通常利潤極薄,因此價格稍微提高,就可能大幅減少交易。
也就是說,如果 Solana 對所有交易一視同仁提高價格,最先消失的可能就是這些高頻、低利潤交易。
Anatoly Yakovenko 提議:SPL Token 轉帳直接收 0.5 個基點
因此,比起單純全面提高 gas fee,更理想的方法可能是讓區塊鏈進行某種程度的「差別定價」。
Solana 共同創辦人 Anatoly Yakovenko 近期便提出一個方向:對所有 SPL Token transfer 收取 0.5 basis point 的費用,相當於交易金額的 0.005%。
這種設計與中心化交易所按照交易金額抽取一定比例手續費的模式更加接近。
例如兩筆轉帳即使使用完全相同的 compute resources,100 美元與 100 萬美元的轉帳,願意支付的手續費理論上可能完全不同。
Resnick 認為,對金融活動而言,notional volume(名目交易金額)往往比 compute consumption 更能反映使用者的支付意願。
因此,其中一種方法便是直接修改 Token Program,讓代幣轉帳按照金額收取極低比例的費用。高價值轉帳自然支付更多,低價值轉帳則維持低成本。
這篇文章 區塊鏈還有救嗎?研究員重新為 Layer 1 公鏈估值,敘事如何轉化為代幣持有者價值? 最早出現於 。
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#Ethereum #DeFi #通膨
$ETH $SOL ブロックチェーンにはまだ救いがあるのか?研究者が改めてレイヤー1(L1)パブリックチェーンのバリュエーションを見直し、ストーリーはどのようにトークン保有者の価値へ転換されるのか? Solanaコミュニティが、SIMD-0550「Double Disinflation Speed」とSIMD-0553「Resource Fees」への投票を行おうとしている中、元Consensysのリサーチ責任者で、現在はSolanaエコシステムの重要な開発者でもあるMax Resnickが長文を発表し、2つの提案そのものよりも根本的な問いに答えようとしている。すなわち、L1のブロックチェーンは一体どのように評価(バリュエーション)すべきなのか? Resnickは、暗号市場におけるL1パブリックチェーンの評価方法は、1920年代末の株式市場にとても似ていると指摘する。市場には成長物語があふれている一方で、それらの物語を資産価値へ変換する枠組みが欠けている。 「開発者数が過去最高を更新」「取引量が過去最高を更新」「トークンは将来通貨になる」「デジタル・オイル」「未来の金融システムのオプション」—こうしたナラティブが必ずしも間違っているわけではないが、Resnickは、これらの活動が最終的にtokenholder surplus(トークン保有者の剰余価値)へどう変わるのかを説明できなければ、完全なバリュエーションモデルとは言えないと強調する。 L1は実は株式のやり方で評価できる Resnickは従来の金融における資産価格理論から切り込む。John Burr Williamsが1938年に出版した『The Theory of Investment Value』では、株式の価値とは本質的に、将来の配当を割り引いた現在価値であるとした。さらにMerton Gordonも後に、株式や他の資産と同様に、その価値は保有者が将来得られる収益に基づくと述べている。 つまり、企業は「重要だ」「成長が速い」「技術が代替できない」といった理由だけで、ある種の評価額を持つわけではない。最終的に株主が、企業が生み出した経済活動からどれだけ価値を持ち帰れるかが本質的に重要だ。 Resnickは同じ論理をL1トークンにも適用できると考えている。 ブロックチェーンにおいてネットワークが生み出す収入は、主に2つの方法でトークン保有者へ戻る。1つ目は手数料のバーン(焼却)で、経済効果としては企業による自社株買いに似ている。2つ目は手数料をステーカーへ分配することで、これは企業が株主へ配当を支払うのに類似する。 したがって、仮にあるブロックチェーンが毎日数百万件の取引を処理していても、そのトークンが必ず同程度の価値を持つとは限らない。 取引によって生じた経済的な余剰の大部分が、最終的にアプリケーション、検証者、MEV検索者、あるいはその他の仲介者によって吸収されてしまい、トークン保有者へ還流しないのであれば、大規模な取引活動はtokenholder value(トークン保有者の価値)を限定的にしか生まない可能性がある。 逆に、取引量が比較的少ないチェーンでも、経済活動のより高い割合をトークン保有者の収益へ変換できるなら、理論上は資産価値がむしろ高くなるかもしれない。 ステーキング報酬は収入ではない。インフレはコストとして直接は計上できない この枠組みでのもう1つの重要な論点は、ブロックチェーンで最も一般的な「インフレによるステーキング報酬」をどう扱うかだ。Resnickは、トークンの新規発行によって支払われるstaking rewardsは、ブロックチェーンが創出した収入だとは直接みなせず、同様にネットワークが外部に支払うコストだとも直接みなすべきではないと考えている。 理由は、協議(プロトコル)が新トークンを創造した後、それをステーカーへ分配するだけであり、本質的にはステーキングしていない保有者が希薄化され、その価値がステーカーへ再配分されているにすぎないからだ。 すべてのトークン保有者の総体という観点では、この価値は「足す」「引く」が相殺される。 これがResnickが、「Solanaが検証者とステーカーに大量のSOLを支払っているのだから『Solanaは損している(亏損)』」という結論には直結しない、と主張する理由でもある。 もちろん、アナリストはインフレ報酬をコストとして列挙することもできるが、その場合は、同時に新規発行されるトークンを対応する価値の源泉として扱う必要がある。そうしなければ、会計モデル全体が歪んでしまう。 財団が保有するトークンと支出においても、同様の問題がある。例えば、アナリストがFoundation spending(財団支出)を運営コストとしてすでに計上しているなら、まだ支出されていない財団のトークンを、流通供給の評価モデルに二重にフルで組み込むことはできない。さもないと重複計算になり得る。 Resnickはしたがって、L1のバリュエーションは少なくともRevenue(収益)、Cost(コスト)、Total Supply(総供給)について、明確で一貫した分類基準を構築すべきだと主張する。 すべての手数料が同じ価値ではない とはいえ、本当に観察すべき収益源が手数料だと確認できたとしても、問題はまだ終わらない。Resnickは特に「収益の質」を強調する。株式市場でSaaS企業を分析する際、ARR(年次経常収益)を重視するのは、recurring revenue(継続的な収益)が単発の収益よりはるかに持続可能性が高いからだ。これはブロックチェーンにも同様に当てはめられる。 例えば、1ドル分の手数料が長期的に安定した金融活動から生まれているのと、1ドル分がエアドロップ狙いのマイニング、ミームコインの熱狂、清算の波、あるいは短期的なネットワーク混雑から生まれているのでは、まったく同じバリュエーション・マルチプル(評価倍率)を与えることはできない。 本当に重要なのは2つのこと。持続性と防御性だ。 投資家は、ユーザーがブロックチェーンに代替できない経済的効用があるから支払っているのか、それとも単に短期の投機活動が流入しているだけなのかを見極める必要がある。補助(インセンティブ)が終わり、ボラティリティが下がった後でも、こうした収入は残るのか。 さらに重要なのは、パブリックチェーンが価格を引き上げられるかどうかであり、その際に取引やアプリケーション、注文フローを他の場所へ追いやってしまわないかが問われる。 Resnick:市場はSolanaやEthereumの「価格決定力」を過小評価している可能性がある Resnickは、暗号市場は過去に、実は2つの逆方向の誤りを同時に犯してきたと考えている。 一方で、市場はブロックチェーンの収益の質を過大評価している可能性がある。大量のオンチェーン活動は投機的で、反射的(センチメント連動)かつ周期的であることが多く、強気相場の間に急増した手数料が長期に維持されるとは限らない。 しかし他方で、投資家が成熟したL1のネットワーク効果を過小評価している可能性もある。 流動性、アプリケーション、ウォレット、インフラ、ユーザー、開発者、オンチェーン資産、注文フローは互いに強化し合い、大型パブリックチェーンは表面的に見える以上の強い堀(競争優位)を築く。 そのため…
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ブロックチェーンにはまだ救いがあるのか?研究者が改めてレイヤー1(L1)パブリックチェーンのバリュエーションを見直し、ストーリーはどのようにトークン保有者の価値へ転換されるのか?

Solanaコミュニティが、SIMD-0550「Double Disinflation Speed」とSIMD-0553「Resource Fees」への投票を行おうとしている中、元Consensysのリサーチ責任者で、現在はSolanaエコシステムの重要な開発者でもあるMax Resnickが長文を発表し、2つの提案そのものよりも根本的な問いに答えようとしている。すなわち、L1のブロックチェーンは一体どのように評価(バリュエーション)すべきなのか? Resnickは、暗号市場におけるL1パブリックチェーンの評価方法は、1920年代末の株式市場にとても似ていると指摘する。市場には成長物語があふれている一方で、それらの物語を資産価値へ変換する枠組みが欠けている。 「開発者数が過去最高を更新」「取引量が過去最高を更新」「トークンは将来通貨になる」「デジタル・オイル」「未来の金融システムのオプション」—こうしたナラティブが必ずしも間違っているわけではないが、Resnickは、これらの活動が最終的にtokenholder surplus(トークン保有者の剰余価値)へどう変わるのかを説明できなければ、完全なバリュエーションモデルとは言えないと強調する。 L1は実は株式のやり方で評価できる Resnickは従来の金融における資産価格理論から切り込む。John Burr Williamsが1938年に出版した『The Theory of Investment Value』では、株式の価値とは本質的に、将来の配当を割り引いた現在価値であるとした。さらにMerton Gordonも後に、株式や他の資産と同様に、その価値は保有者が将来得られる収益に基づくと述べている。 つまり、企業は「重要だ」「成長が速い」「技術が代替できない」といった理由だけで、ある種の評価額を持つわけではない。最終的に株主が、企業が生み出した経済活動からどれだけ価値を持ち帰れるかが本質的に重要だ。 Resnickは同じ論理をL1トークンにも適用できると考えている。 ブロックチェーンにおいてネットワークが生み出す収入は、主に2つの方法でトークン保有者へ戻る。1つ目は手数料のバーン(焼却)で、経済効果としては企業による自社株買いに似ている。2つ目は手数料をステーカーへ分配することで、これは企業が株主へ配当を支払うのに類似する。 したがって、仮にあるブロックチェーンが毎日数百万件の取引を処理していても、そのトークンが必ず同程度の価値を持つとは限らない。 取引によって生じた経済的な余剰の大部分が、最終的にアプリケーション、検証者、MEV検索者、あるいはその他の仲介者によって吸収されてしまい、トークン保有者へ還流しないのであれば、大規模な取引活動はtokenholder value(トークン保有者の価値)を限定的にしか生まない可能性がある。 逆に、取引量が比較的少ないチェーンでも、経済活動のより高い割合をトークン保有者の収益へ変換できるなら、理論上は資産価値がむしろ高くなるかもしれない。 ステーキング報酬は収入ではない。インフレはコストとして直接は計上できない この枠組みでのもう1つの重要な論点は、ブロックチェーンで最も一般的な「インフレによるステーキング報酬」をどう扱うかだ。Resnickは、トークンの新規発行によって支払われるstaking rewardsは、ブロックチェーンが創出した収入だとは直接みなせず、同様にネットワークが外部に支払うコストだとも直接みなすべきではないと考えている。 理由は、協議(プロトコル)が新トークンを創造した後、それをステーカーへ分配するだけであり、本質的にはステーキングしていない保有者が希薄化され、その価値がステーカーへ再配分されているにすぎないからだ。 すべてのトークン保有者の総体という観点では、この価値は「足す」「引く」が相殺される。 これがResnickが、「Solanaが検証者とステーカーに大量のSOLを支払っているのだから『Solanaは損している(亏損)』」という結論には直結しない、と主張する理由でもある。 もちろん、アナリストはインフレ報酬をコストとして列挙することもできるが、その場合は、同時に新規発行されるトークンを対応する価値の源泉として扱う必要がある。そうしなければ、会計モデル全体が歪んでしまう。 財団が保有するトークンと支出においても、同様の問題がある。例えば、アナリストがFoundation spending(財団支出)を運営コストとしてすでに計上しているなら、まだ支出されていない財団のトークンを、流通供給の評価モデルに二重にフルで組み込むことはできない。さもないと重複計算になり得る。 Resnickはしたがって、L1のバリュエーションは少なくともRevenue(収益)、Cost(コスト)、Total Supply(総供給)について、明確で一貫した分類基準を構築すべきだと主張する。 すべての手数料が同じ価値ではない とはいえ、本当に観察すべき収益源が手数料だと確認できたとしても、問題はまだ終わらない。Resnickは特に「収益の質」を強調する。株式市場でSaaS企業を分析する際、ARR(年次経常収益)を重視するのは、recurring revenue(継続的な収益)が単発の収益よりはるかに持続可能性が高いからだ。これはブロックチェーンにも同様に当てはめられる。 例えば、1ドル分の手数料が長期的に安定した金融活動から生まれているのと、1ドル分がエアドロップ狙いのマイニング、ミームコインの熱狂、清算の波、あるいは短期的なネットワーク混雑から生まれているのでは、まったく同じバリュエーション・マルチプル(評価倍率)を与えることはできない。 本当に重要なのは2つのこと。持続性と防御性だ。 投資家は、ユーザーがブロックチェーンに代替できない経済的効用があるから支払っているのか、それとも単に短期の投機活動が流入しているだけなのかを見極める必要がある。補助(インセンティブ)が終わり、ボラティリティが下がった後でも、こうした収入は残るのか。 さらに重要なのは、パブリックチェーンが価格を引き上げられるかどうかであり、その際に取引やアプリケーション、注文フローを他の場所へ追いやってしまわないかが問われる。 Resnick:市場はSolanaやEthereumの「価格決定力」を過小評価している可能性がある Resnickは、暗号市場は過去に、実は2つの逆方向の誤りを同時に犯してきたと考えている。 一方で、市場はブロックチェーンの収益の質を過大評価している可能性がある。大量のオンチェーン活動は投機的で、反射的(センチメント連動)かつ周期的であることが多く、強気相場の間に急増した手数料が長期に維持されるとは限らない。 しかし他方で、投資家が成熟したL1のネットワーク効果を過小評価している可能性もある。 流動性、アプリケーション、ウォレット、インフラ、ユーザー、開発者、オンチェーン資産、注文フローは互いに強化し合い、大型パブリックチェーンは表面的に見える以上の強い堀(競争優位)を築く。 そのため…
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翻訳参照
阿里開源 Qwen 3.8-27B:Apache 2.0、多模態,筆電可跑開源 AI 又往前推了一大步。阿里巴巴的 Qwen 團隊於 8 月 14 日開源了 Qwen 3.8-27B,以 Apache 2.0 授權釋出。這款 270 億參數的多模態模型,在部分程式與代理基準上,自報成績甚至小勝 Anthropic 的 Claude Opus 4.6 Max。 270 億參數的多模態模型,筆電也跑得動 依官方模型卡,Qwen 3.8-27B 具備約 278 億參數,原生上下文視窗為 262,144 個 token、可延伸到 100 萬,並支援文字、圖片與影片理解,採 Apache 2.0 授權、可自由商用。這個量級的模型在量化後,高階筆電或 Mac 也跑得動,正呼應近期「本地 AI」的討論熱度:把一個免費、可離線的模型直接放進自己的裝置。 自報基準:部分項目小勝 Opus 4.6 Max 依 Qwen 官方模型卡的對照,Qwen 3.8-27B 在 SWE-bench Pro(61.7 對 53.4)、LiveCodeBench v6(90.3 對 88.8)與 OSWorld-Verified(84.3 對 72.7)上,分數高於 Claude Opus 4.6 Max;但在 Terminal Bench 2.1 則落後(73.0 對 78.2)。要提醒的是,這組對照中 Opus 4.6 Max 用的是「官方公布分數」,而 Qwen 自己是以 Claude Code 的測試框架評測,兩者條件不完全一致;這些數字仍屬廠商自報,有待第三方驗證。 開源陣營持續逼近前沿 相較前一代 Qwen3.6-27B,新版在代理與程式能力上進步明顯,例如 OSWorld-Verified 從 63.9 跳到 84.3、DeepSWE 從 13.3 拉到 42.2。這也延續了近期開源模型「以低成本逼近閉源前沿」的趨勢,近日就報導過 DeepSeek V4 Pro 主打性價比對標 Claude。當一個免費、可本地部署的模型,在部分任務上能與頂級閉源模型互有勝負,對 OpenAI、Anthropic 的定價與護城河,都會是持續的壓力。 這篇文章 阿里開源 Qwen 3.8-27B:Apache 2.0、多模態,筆電可跑 最早出現於 。 #AI

阿里開源 Qwen 3.8-27B:Apache 2.0、多模態,筆電可跑

開源 AI 又往前推了一大步。阿里巴巴的 Qwen 團隊於 8 月 14 日開源了 Qwen 3.8-27B,以 Apache 2.0 授權釋出。這款 270 億參數的多模態模型,在部分程式與代理基準上,自報成績甚至小勝 Anthropic 的 Claude Opus 4.6 Max。
270 億參數的多模態模型,筆電也跑得動
依官方模型卡,Qwen 3.8-27B 具備約 278 億參數,原生上下文視窗為 262,144 個 token、可延伸到 100 萬,並支援文字、圖片與影片理解,採 Apache 2.0 授權、可自由商用。這個量級的模型在量化後,高階筆電或 Mac 也跑得動,正呼應近期「本地 AI」的討論熱度:把一個免費、可離線的模型直接放進自己的裝置。
自報基準:部分項目小勝 Opus 4.6 Max
依 Qwen 官方模型卡的對照,Qwen 3.8-27B 在 SWE-bench Pro(61.7 對 53.4)、LiveCodeBench v6(90.3 對 88.8)與 OSWorld-Verified(84.3 對 72.7)上,分數高於 Claude Opus 4.6 Max;但在 Terminal Bench 2.1 則落後(73.0 對 78.2)。要提醒的是,這組對照中 Opus 4.6 Max 用的是「官方公布分數」,而 Qwen 自己是以 Claude Code 的測試框架評測,兩者條件不完全一致;這些數字仍屬廠商自報,有待第三方驗證。
開源陣營持續逼近前沿
相較前一代 Qwen3.6-27B,新版在代理與程式能力上進步明顯,例如 OSWorld-Verified 從 63.9 跳到 84.3、DeepSWE 從 13.3 拉到 42.2。這也延續了近期開源模型「以低成本逼近閉源前沿」的趨勢,近日就報導過 DeepSeek V4 Pro 主打性價比對標 Claude。當一個免費、可本地部署的模型,在部分任務上能與頂級閉源模型互有勝負,對 OpenAI、Anthropic 的定價與護城河,都會是持續的壓力。
這篇文章 阿里開源 Qwen 3.8-27B:Apache 2.0、多模態,筆電可跑 最早出現於 。
#AI
アリがオープンソース化 Qwen 3.8-27B:Apache 2.0、多模態、ノートPCで動く オープンソースAIがまた大きく前進しました。アリババのQwenチームは8月14日、Qwen 3.8-27BをApache 2.0ライセンスでオープンソース公開しました。270億パラメータのマルチモーダルモデルで、いくつかのプログラムおよびエージェントのベンチマークでは、自己申告の成績がAnthropicのClaude Opus 4.6 Maxを上回り、わずかに勝っていると報告されています。270億パラメータのマルチモーダルモデルはノートPCでも動く 公式のモデルカードによれば、Qwen 3.8-27Bは約278億パラメータを備え、ネイティブのコンテキストウィンドウは262,144トークンで、最大100万まで拡張可能。さらに、テキスト・画像・動画の理解に対応し、Apache 2.0ライセンスで提供され、自由に商用利用できます。この規模のモデルは量子化すると、高性能ノートPCやMacでも動かせるため、最近話題の「ローカルAI」の熱を裏付けています。つまり、無料でオフライン動作できるモデルを自分の端末に直接組み込むのです。 自己申告ベンチ:一部項目でOpus 4.6 Maxを上回る Qwen公式モデルカードの対照では、Qwen 3.8-27BはSWE-bench Pro(61.7対53.4)、LiveCodeBench v6(90.3対88.8)、OSWorld-Verified(84.3対72.7)でClaude Opus 4.6 Maxより高いスコアを示しました。 ただしTerminal Bench 2.1では劣後しています(73.0対78.2)。注意点として、この比較ではOpus 4.6 Maxは「公式発表のスコア」を使用している一方、QwenはClaude Codeのテストフレームワークで評価しており、両者の条件は完全には一致していません。これらの数値は依然としてメーカーによる自己申告であり、第三者による検証が必要です。 オープンソース陣営が前線に迫り続ける 前世代のQwen3.6-27Bと比べると、新版はエージェントおよびプログラム能力で明確に進歩しています。例えば、OSWorld-Verifiedは63.9から84.3へ、DeepSWEは13.3から42.2へと伸びています。これは、最近の「低コストでクローズドの最先端に接近する」というオープンソースモデルのトレンドを継続するものでもあります。先日には、DeepSeek V4 ProがClaudeに対しコストパフォーマンスを売りにしているという報道もありました。無料でローカルにデプロイできるモデルが、一部のタスクでトップ級のクローズドモデルと互角以上の結果を出せるなら、OpenAIやAnthropicの価格設定や参入障壁に対するプレッシャーは今後も続くでしょう。この記事「アリがオープンソース化 Qwen 3.8-27B:Apache 2.0、多模態、ノートPCで動く」は最初に 。に登場しました。
アリがオープンソース化 Qwen 3.8-27B:Apache 2.0、多模態、ノートPCで動く

オープンソースAIがまた大きく前進しました。アリババのQwenチームは8月14日、Qwen 3.8-27BをApache 2.0ライセンスでオープンソース公開しました。270億パラメータのマルチモーダルモデルで、いくつかのプログラムおよびエージェントのベンチマークでは、自己申告の成績がAnthropicのClaude Opus 4.6 Maxを上回り、わずかに勝っていると報告されています。270億パラメータのマルチモーダルモデルはノートPCでも動く 公式のモデルカードによれば、Qwen 3.8-27Bは約278億パラメータを備え、ネイティブのコンテキストウィンドウは262,144トークンで、最大100万まで拡張可能。さらに、テキスト・画像・動画の理解に対応し、Apache 2.0ライセンスで提供され、自由に商用利用できます。この規模のモデルは量子化すると、高性能ノートPCやMacでも動かせるため、最近話題の「ローカルAI」の熱を裏付けています。つまり、無料でオフライン動作できるモデルを自分の端末に直接組み込むのです。 自己申告ベンチ:一部項目でOpus 4.6 Maxを上回る Qwen公式モデルカードの対照では、Qwen 3.8-27BはSWE-bench Pro(61.7対53.4)、LiveCodeBench v6(90.3対88.8)、OSWorld-Verified(84.3対72.7)でClaude Opus 4.6 Maxより高いスコアを示しました。 ただしTerminal Bench 2.1では劣後しています(73.0対78.2)。注意点として、この比較ではOpus 4.6 Maxは「公式発表のスコア」を使用している一方、QwenはClaude Codeのテストフレームワークで評価しており、両者の条件は完全には一致していません。これらの数値は依然としてメーカーによる自己申告であり、第三者による検証が必要です。 オープンソース陣営が前線に迫り続ける 前世代のQwen3.6-27Bと比べると、新版はエージェントおよびプログラム能力で明確に進歩しています。例えば、OSWorld-Verifiedは63.9から84.3へ、DeepSWEは13.3から42.2へと伸びています。これは、最近の「低コストでクローズドの最先端に接近する」というオープンソースモデルのトレンドを継続するものでもあります。先日には、DeepSeek V4 ProがClaudeに対しコストパフォーマンスを売りにしているという報道もありました。無料でローカルにデプロイできるモデルが、一部のタスクでトップ級のクローズドモデルと互角以上の結果を出せるなら、OpenAIやAnthropicの価格設定や参入障壁に対するプレッシャーは今後も続くでしょう。この記事「アリがオープンソース化 Qwen 3.8-27B:Apache 2.0、多模態、ノートPCで動く」は最初に 。に登場しました。
ギャビン・ベイカーはアンスロピックの2兆ドル企業評価をどう見ている? 同席してDarioが未来は「アンスロピックと政府」だけになると暴露 AIスタートアップのアンスロピックの成長スピードは、シリコンバレーをこれまでに見たことのない規模へ引きずり込んでいる。『オールイン・ポッドキャスト』最新回では、アンスロピックに伝わるIPO計画について議論が交わされ、2兆ドルの企業評価よりも大きな問題はこうだ。もしクロードの需要が今のペースで伸び続けるなら、アンスロピックは次の成長サイクルを支えるだけの計算能力(算力)とエネルギーを十分に確保できるのか?(アンスロピックは10月上場で2兆ドル評価に挑戦し、スペースXの最大IPO記録を塗り替える)番組では、市場では現在、アンスロピックが約2兆ドルの企業評価で上場する可能性が囁かれている一方で、投資家のギャビン・ベイカーはこの数字に慎重な見方をしていると紹介された。彼は、IPO直前の評価額のニュースはアンダーライター銀行同士の綱引きが混ざりがちで、正式なS-1書類が公開される前に2兆ドルをそのまま最終的な価格だと見なすべきではないと考えている。さらにベイカーは番組内で、複数の信頼できる関係者から、アンスロピックのCEOダリオ・アモデイが社内で「アンスロピックは将来、世界で唯一のプライベート企業になる可能性がある」と語ったことを聞いたと暴露した。ベイカーは、このような想像を「アンスロピック至上主義者(アンスロピック・マキシマリスト)」的な世界観にたとえた。最も極端なケースでは、未来にはアンスロピックと各国政府だけが残るかもしれない、というものだ。だが彼はすぐにブレーキを踏み、その発言が事実なら、その考えにはかなり強い傲慢さが含まれており、彼には「もう誰にもその言葉を言わないでほしい」とまで勧めたのだという。 しかし、ベイカーはアンスロピック自身の事業運営の実績については非常に高く評価している。彼は、アンスロピックが一部市場ではオープンAI、Grok、そしてオープンソース・モデルにシェアを侵食されている可能性があるとしても、売上(絶対額)は依然として非常に速いペースで拡大していると指摘する。これは単一企業の勝ち負けではなく、AIトークン市場全体が急速に大きくなっていることを反映している。言い換えれば、アンスロピックが取り分として得る「ケーキの割合」が下がっても、ケーキそのものがより速く成長していれば、売上は急増しうるということだ。 アンスロピックの来年ARRは1兆ドルまで伸びる? デビッド・サックスは番組で極端なシナリオを提示した。もしアンスロピックが今年末までに年換算売上(ARR)を約1,000億ドルに到達し、過去の高い成長率を維持していれば、理屈の上では来年末(明年底)にはさらに1兆ドルARRに向かうこともあり得る。ただし問題は、もはや「これだけの巨大市場があるのか」という点だけではない。サックスは、AIエージェント、コーディング、そして企業向けアプリケーションの増加はなおも急速で、トークン需要が上がり続けるのは想像に難くない一方で、実際に制約として効き始めるのは、算力、データセンター、そしてエネルギーという物理的な供給面かもしれないと考えている。 ベイカーも、複数の信頼できる人物から得た情報として、アンスロピック社内は今後の成長に極めて強い自信を持っていると明かした。彼は、同社のARRが約600億ドルの時点で、社内では1年以内に6,000億ドルに到達する可能性を検討していたとも聞いている。そして現在では、伝えられているARRはすでに800億ドルを超えている。ベイカーは、1兆ドルという極端なケースよりも現実的には、もしアンスロピックが来年ARRを4,000億〜5,000億ドルまで押し上げられるなら、それだけで世界最大級のソフトウェア企業の領域に入り、規模はMicrosoft OfficeやGoogle Searchのような歴史的なソフトウェア/ネット事業に迫ってくるだろうと見ている。 番組後半では、ベイカーとサックスはいずれも、明年底におけるアンスロピックの「妥当なエグジットARRのレンジ」を約4,000億〜5,000億ドル付近に置くとしており、これより高い数字を掲げなかったのは主に、算力とエネルギーが物理的な制限にぶつかる可能性を考慮しているためだ。 クロード最大の堀(ホリ城):オープンソース・モデルより半年先 だがアンスロピックが抱えるもう一つの問題は、オープンソース・モデルの急速な追い上げだ。オールインによれば、現時点でアンスロピックがクロードのトークンに高いプレミアム価格を付けられている大きな理由の一つは、そのフロンティア・モデルが能力面で大半のオープンソース・モデル(約6か月)に対して依然としてリードしている点だ。もしこのリードが追い付かれると、高価格帯のモデルの値付け力がすみやかに圧縮される可能性がある。 しかしサックスは、それがアンスロピックが最終的に必ず価格競争に巻き込まれることを意味するわけではないと考えている。彼の例えはアップルとアンドロイドだ。市場の多くのユーザーはより安いオープンソース・モデルを選ぶかもしれないが、それでも企業の中には「本物のフロンティア・インテリジェンス」に対して高いプレミアムを支払う意思のある層が残る。仮にそれが市場の一部にとどまったとしても、アンスロピックは依然として高い売上と高い粗利を維持しうる、ということだ。 問題は、アンスロピックとオープンAIが、技術面でのリードを絶えず維持し続けなければならない点にある。「このプレミアムを取ろうとするなら、常に最前線を走っていないといけない」。つまり、フロンティアAI企業は実際には、止められない開発競争の中にすでに入っているということだ。アンスロピックが成功すればするほど、逆にオープンソース・モデルが必要になるのか? ベイカーは、より直感に反する別の見方を示した。オープンソースAIは、フロンティア・モデルの価値を失わせるとは限らないし、むしろ最強モデルの価値を高める可能性すらある。彼の論理はこうだ。将来、最も高価で能力が最も高いフロンティア・モデルは、自らすべての作業を完遂する必要はなく、「司令塔」として機能し、よりシンプルな大量のタスクを、コストがはるかに低いオープンソース・モデルに振り分けられる。 このような市場構造のもとでは、オープンソース・モデルがトークン利用の大半を占めるかもしれないが、An...
ギャビン・ベイカーはアンスロピックの2兆ドル企業評価をどう見ている? 同席してDarioが未来は「アンスロピックと政府」だけになると暴露

AIスタートアップのアンスロピックの成長スピードは、シリコンバレーをこれまでに見たことのない規模へ引きずり込んでいる。『オールイン・ポッドキャスト』最新回では、アンスロピックに伝わるIPO計画について議論が交わされ、2兆ドルの企業評価よりも大きな問題はこうだ。もしクロードの需要が今のペースで伸び続けるなら、アンスロピックは次の成長サイクルを支えるだけの計算能力(算力)とエネルギーを十分に確保できるのか?(アンスロピックは10月上場で2兆ドル評価に挑戦し、スペースXの最大IPO記録を塗り替える)番組では、市場では現在、アンスロピックが約2兆ドルの企業評価で上場する可能性が囁かれている一方で、投資家のギャビン・ベイカーはこの数字に慎重な見方をしていると紹介された。彼は、IPO直前の評価額のニュースはアンダーライター銀行同士の綱引きが混ざりがちで、正式なS-1書類が公開される前に2兆ドルをそのまま最終的な価格だと見なすべきではないと考えている。さらにベイカーは番組内で、複数の信頼できる関係者から、アンスロピックのCEOダリオ・アモデイが社内で「アンスロピックは将来、世界で唯一のプライベート企業になる可能性がある」と語ったことを聞いたと暴露した。ベイカーは、このような想像を「アンスロピック至上主義者(アンスロピック・マキシマリスト)」的な世界観にたとえた。最も極端なケースでは、未来にはアンスロピックと各国政府だけが残るかもしれない、というものだ。だが彼はすぐにブレーキを踏み、その発言が事実なら、その考えにはかなり強い傲慢さが含まれており、彼には「もう誰にもその言葉を言わないでほしい」とまで勧めたのだという。
しかし、ベイカーはアンスロピック自身の事業運営の実績については非常に高く評価している。彼は、アンスロピックが一部市場ではオープンAI、Grok、そしてオープンソース・モデルにシェアを侵食されている可能性があるとしても、売上(絶対額)は依然として非常に速いペースで拡大していると指摘する。これは単一企業の勝ち負けではなく、AIトークン市場全体が急速に大きくなっていることを反映している。言い換えれば、アンスロピックが取り分として得る「ケーキの割合」が下がっても、ケーキそのものがより速く成長していれば、売上は急増しうるということだ。
アンスロピックの来年ARRは1兆ドルまで伸びる? デビッド・サックスは番組で極端なシナリオを提示した。もしアンスロピックが今年末までに年換算売上(ARR)を約1,000億ドルに到達し、過去の高い成長率を維持していれば、理屈の上では来年末(明年底)にはさらに1兆ドルARRに向かうこともあり得る。ただし問題は、もはや「これだけの巨大市場があるのか」という点だけではない。サックスは、AIエージェント、コーディング、そして企業向けアプリケーションの増加はなおも急速で、トークン需要が上がり続けるのは想像に難くない一方で、実際に制約として効き始めるのは、算力、データセンター、そしてエネルギーという物理的な供給面かもしれないと考えている。
ベイカーも、複数の信頼できる人物から得た情報として、アンスロピック社内は今後の成長に極めて強い自信を持っていると明かした。彼は、同社のARRが約600億ドルの時点で、社内では1年以内に6,000億ドルに到達する可能性を検討していたとも聞いている。そして現在では、伝えられているARRはすでに800億ドルを超えている。ベイカーは、1兆ドルという極端なケースよりも現実的には、もしアンスロピックが来年ARRを4,000億〜5,000億ドルまで押し上げられるなら、それだけで世界最大級のソフトウェア企業の領域に入り、規模はMicrosoft OfficeやGoogle Searchのような歴史的なソフトウェア/ネット事業に迫ってくるだろうと見ている。
番組後半では、ベイカーとサックスはいずれも、明年底におけるアンスロピックの「妥当なエグジットARRのレンジ」を約4,000億〜5,000億ドル付近に置くとしており、これより高い数字を掲げなかったのは主に、算力とエネルギーが物理的な制限にぶつかる可能性を考慮しているためだ。
クロード最大の堀(ホリ城):オープンソース・モデルより半年先
だがアンスロピックが抱えるもう一つの問題は、オープンソース・モデルの急速な追い上げだ。オールインによれば、現時点でアンスロピックがクロードのトークンに高いプレミアム価格を付けられている大きな理由の一つは、そのフロンティア・モデルが能力面で大半のオープンソース・モデル(約6か月)に対して依然としてリードしている点だ。もしこのリードが追い付かれると、高価格帯のモデルの値付け力がすみやかに圧縮される可能性がある。
しかしサックスは、それがアンスロピックが最終的に必ず価格競争に巻き込まれることを意味するわけではないと考えている。彼の例えはアップルとアンドロイドだ。市場の多くのユーザーはより安いオープンソース・モデルを選ぶかもしれないが、それでも企業の中には「本物のフロンティア・インテリジェンス」に対して高いプレミアムを支払う意思のある層が残る。仮にそれが市場の一部にとどまったとしても、アンスロピックは依然として高い売上と高い粗利を維持しうる、ということだ。
問題は、アンスロピックとオープンAIが、技術面でのリードを絶えず維持し続けなければならない点にある。「このプレミアムを取ろうとするなら、常に最前線を走っていないといけない」。つまり、フロンティアAI企業は実際には、止められない開発競争の中にすでに入っているということだ。アンスロピックが成功すればするほど、逆にオープンソース・モデルが必要になるのか?
ベイカーは、より直感に反する別の見方を示した。オープンソースAIは、フロンティア・モデルの価値を失わせるとは限らないし、むしろ最強モデルの価値を高める可能性すらある。彼の論理はこうだ。将来、最も高価で能力が最も高いフロンティア・モデルは、自らすべての作業を完遂する必要はなく、「司令塔」として機能し、よりシンプルな大量のタスクを、コストがはるかに低いオープンソース・モデルに振り分けられる。
このような市場構造のもとでは、オープンソース・モデルがトークン利用の大半を占めるかもしれないが、An...
翻訳参照
NTT Docomo 攜手星鏈簽署協議、升級衛星直連手機上網通訊服務 NTT Docomo 近日與 Starlink Japan 達成合作升級協議,計畫引進 SpaceX 下一代「Starlink Mobile V2」衛星系統,於 2028 年大幅擴展「Docomo Starlink Direct」通訊服務,手機使用者未來即便在地面訊號無法覆蓋的山區、偏遠島嶼與海上時,也能透過智慧型手機上網與通話。 Docomo Starlink Direct 服務升級覆蓋偏遠地區 NTT Docomo 宣佈與美國太空探索科技公司(SpaceX)旗下日本子公司 Starlink Japan 簽署協議,規劃引進「Starlink Mobile V2」衛星。現行的「docomo Starlink Direct」服務主要支援戶外簡訊傳輸與部分指定應用程式,導入星鏈下一代衛星系統後將進一步支援語音通話、網頁瀏覽以及物聯網(IoT / M2M)設備的直接連線,屆時,即便身處山區、離島或海洋等地面行動通訊基地台無法覆蓋的區域,使用者也能保持連線。 (日本三大電信商全面擁抱 Starlink 衛星直連手機服務,樂天選擇 AST SpaceMobile 另起爐灶) Docomo 星鏈累積 650 萬名日本用戶 Docomo 的星鏈方案「Docomo Starlink Direct」於 4 月 27 日推出,免費提供給包含「Ahamo」方案在內的所有 NTT Docomo 用戶使用,截至 7 月底,該服務在三個月內已累積 650 萬名用戶。 全球衛星直連手機通訊服務發展快速 衛星直連智慧型手機已成為全球電信業者快速發展的通訊業務。T-Mobile US 於 2024 年即與 SpaceX 合作推出衛星簡訊服務,Apple 也早已將 Emergency SOS via Satellite「衛星緊急求救」功能整合於 iPhone 。 (星鏈有望進駐台灣,立院初審通過電信管理法修正案) (日本成功完成首次透過星鏈直接控制的無人機飛行) 日本的 KDDI 去年 1月已推出基於 Starlink 的衛星通訊服務,軟銀(SoftBank)則透過與美國 AST SpaceMobile 合作加速推進服務。 需要注意的是,衛星直連手機仍需要相容的硬體設備,目前 Docomo Starlink Direct 服務僅支援有限範圍的智慧型手機。 這篇文章 NTT Docomo 攜手星鏈簽署協議、升級衛星直連手機上網通訊服務 最早出現於 。
NTT Docomo 攜手星鏈簽署協議、升級衛星直連手機上網通訊服務

NTT Docomo 近日與 Starlink Japan 達成合作升級協議,計畫引進 SpaceX 下一代「Starlink Mobile V2」衛星系統,於 2028 年大幅擴展「Docomo Starlink Direct」通訊服務,手機使用者未來即便在地面訊號無法覆蓋的山區、偏遠島嶼與海上時,也能透過智慧型手機上網與通話。 Docomo Starlink Direct 服務升級覆蓋偏遠地區 NTT Docomo 宣佈與美國太空探索科技公司(SpaceX)旗下日本子公司 Starlink Japan 簽署協議,規劃引進「Starlink Mobile V2」衛星。現行的「docomo Starlink Direct」服務主要支援戶外簡訊傳輸與部分指定應用程式,導入星鏈下一代衛星系統後將進一步支援語音通話、網頁瀏覽以及物聯網(IoT / M2M)設備的直接連線,屆時,即便身處山區、離島或海洋等地面行動通訊基地台無法覆蓋的區域,使用者也能保持連線。 (日本三大電信商全面擁抱 Starlink 衛星直連手機服務,樂天選擇 AST SpaceMobile 另起爐灶) Docomo 星鏈累積 650 萬名日本用戶 Docomo 的星鏈方案「Docomo Starlink Direct」於 4 月 27 日推出,免費提供給包含「Ahamo」方案在內的所有 NTT Docomo 用戶使用,截至 7 月底,該服務在三個月內已累積 650 萬名用戶。 全球衛星直連手機通訊服務發展快速 衛星直連智慧型手機已成為全球電信業者快速發展的通訊業務。T-Mobile US 於 2024 年即與 SpaceX 合作推出衛星簡訊服務,Apple 也早已將 Emergency SOS via Satellite「衛星緊急求救」功能整合於 iPhone 。 (星鏈有望進駐台灣,立院初審通過電信管理法修正案) (日本成功完成首次透過星鏈直接控制的無人機飛行) 日本的 KDDI 去年 1月已推出基於 Starlink 的衛星通訊服務,軟銀(SoftBank)則透過與美國 AST SpaceMobile 合作加速推進服務。 需要注意的是,衛星直連手機仍需要相容的硬體設備,目前 Docomo Starlink Direct 服務僅支援有限範圍的智慧型手機。 這篇文章 NTT Docomo 攜手星鏈簽署協議、升級衛星直連手機上網通訊服務 最早出現於 。
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RedotPay 暫緩 10 億美元美國 IPO:幣安官司拖累幣安的一紙告訴,似乎打亂了 U 卡龍頭的上市計畫。根據 CoinDesk 報導(引述彭博社),加密支付公司 RedotPay 已把原本規模達 10 億美元的美國 IPO 計畫按下暫停,最快也要等到 2027 年才可能推進。 官司纏身:幣安求償 4.7 億、控導流 47 萬用戶 RedotPay 的上市案於今年 2 月浮上檯面,估值上看 40 億美元、擬募集逾 10 億美元。但就在 8 月初,幣安的關係企業在香港法院對 RedotPay 三名共同創辦人提起 4.728 億美元的訴訟,指控他們把逾 47 萬名付費用戶,從幣安卡拉到 RedotPay 自家的競品上。先前也報導過這起幣安對 RedotPay 的求償案。依訴狀,雙方在 2025 年 3 月簽署商業合約,RedotPay 得以接觸幣安的用戶基礎,但幣安在 2026 年 3 月發現,Binance Pay 的餘額未經隔離,就流入了 RedotPay 自家卡片的儲值。 RedotPay 未證實延後,主打合規與新牌照 對於暫緩 IPO,RedotPay 發言人並未直接證實延後或其原因,僅表示公司策略仍聚焦於全球法規遵循與業務成長,並指出本週剛取得美國的匯款業者(money transmitter)牌照。對想搶進美股的加密支付公司來說,一場懸而未決的訴訟本身就是上市路上的變數;RedotPay 接下來如何處理與幣安的爭議,將牽動它重啟 IPO 的時程。 這篇文章 RedotPay 暫緩 10 億美元美國 IPO:幣安官司拖累 最早出現於 。 #加密監管 #美國 #幣安 $BNB {spot}(BNBUSDT)

RedotPay 暫緩 10 億美元美國 IPO:幣安官司拖累

幣安的一紙告訴,似乎打亂了 U 卡龍頭的上市計畫。根據 CoinDesk 報導(引述彭博社),加密支付公司 RedotPay 已把原本規模達 10 億美元的美國 IPO 計畫按下暫停,最快也要等到 2027 年才可能推進。
官司纏身:幣安求償 4.7 億、控導流 47 萬用戶
RedotPay 的上市案於今年 2 月浮上檯面,估值上看 40 億美元、擬募集逾 10 億美元。但就在 8 月初,幣安的關係企業在香港法院對 RedotPay 三名共同創辦人提起 4.728 億美元的訴訟,指控他們把逾 47 萬名付費用戶,從幣安卡拉到 RedotPay 自家的競品上。先前也報導過這起幣安對 RedotPay 的求償案。依訴狀,雙方在 2025 年 3 月簽署商業合約,RedotPay 得以接觸幣安的用戶基礎,但幣安在 2026 年 3 月發現,Binance Pay 的餘額未經隔離,就流入了 RedotPay 自家卡片的儲值。
RedotPay 未證實延後,主打合規與新牌照
對於暫緩 IPO,RedotPay 發言人並未直接證實延後或其原因,僅表示公司策略仍聚焦於全球法規遵循與業務成長,並指出本週剛取得美國的匯款業者(money transmitter)牌照。對想搶進美股的加密支付公司來說,一場懸而未決的訴訟本身就是上市路上的變數;RedotPay 接下來如何處理與幣安的爭議,將牽動它重啟 IPO 的時程。
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RedotPay 米国IPO10億ドル規模を延期:バイナンス訴訟が響く バイナンスからの1通の告訴状が、Uカードのトップ企業(バイナンス関連企業)の上場計画をかき乱したようだ。CoinDeskの報道(ブルームバーグの引用)によると、暗号資産決済企業RedotPayは、当初規模10億ドルの米国IPO計画をいったん停止し、早くても2027年まで推進できない見通しだという。 訴訟でこじれる:バイナンスが4.728億ドル請求、47万人の送客を阻止 RedotPayの上場案件は、今年2月に表面化した。企業価値は40億ドルとみられ、10億ドル超を調達する予定だった。しかし8月初め、バイナンスの関連会社が香港の裁判所でRedotPay共同創業者3名を相手取って4.728億ドルの訴訟を提起し、47万人超の有料ユーザーを「バイナンスカード」からRedotPayの自社競合商品へ移したとして非難した。先に、このバイナンスによるRedotPayへの損害賠償請求訴訟についても報じられていた。 訴状によれば、両者は2025年3月に商業契約を締結し、RedotPayがバイナンスのユーザーベースにアクセスできるようになった。一方でバイナンスは2026年3月、Binance Payの残高が隔離されずに、RedotPayの自社カードのチャージへ流入したことを確認したという。 RedotPayは延期を裏付けていない:コンプライアンスと新ライセンスを押し出す IPOの延期について、RedotPayの発言者は延期の事実やその理由を直接は認めなかった。同社の戦略は引き続き、グローバルな法令順守と事業成長に重点を置いているとしたうえで、今週アメリカで送金業者(money transmitter)のライセンスを新たに取得したことを明らかにした。 米国株上場を目指す暗号資産決済企業にとって、宙に浮いた訴訟そのものが上場への不確実要素となる。RedotPayが今後、バイナンスとの争いをどう処理するかが、IPO再始動の時期に影響を与えることになる。 この記事 RedotPay 米国IPO10億ドル規模を延期:バイナンス訴訟が響く は最初に 。
RedotPay 米国IPO10億ドル規模を延期:バイナンス訴訟が響く

バイナンスからの1通の告訴状が、Uカードのトップ企業(バイナンス関連企業)の上場計画をかき乱したようだ。CoinDeskの報道(ブルームバーグの引用)によると、暗号資産決済企業RedotPayは、当初規模10億ドルの米国IPO計画をいったん停止し、早くても2027年まで推進できない見通しだという。 訴訟でこじれる:バイナンスが4.728億ドル請求、47万人の送客を阻止 RedotPayの上場案件は、今年2月に表面化した。企業価値は40億ドルとみられ、10億ドル超を調達する予定だった。しかし8月初め、バイナンスの関連会社が香港の裁判所でRedotPay共同創業者3名を相手取って4.728億ドルの訴訟を提起し、47万人超の有料ユーザーを「バイナンスカード」からRedotPayの自社競合商品へ移したとして非難した。先に、このバイナンスによるRedotPayへの損害賠償請求訴訟についても報じられていた。 訴状によれば、両者は2025年3月に商業契約を締結し、RedotPayがバイナンスのユーザーベースにアクセスできるようになった。一方でバイナンスは2026年3月、Binance Payの残高が隔離されずに、RedotPayの自社カードのチャージへ流入したことを確認したという。 RedotPayは延期を裏付けていない:コンプライアンスと新ライセンスを押し出す IPOの延期について、RedotPayの発言者は延期の事実やその理由を直接は認めなかった。同社の戦略は引き続き、グローバルな法令順守と事業成長に重点を置いているとしたうえで、今週アメリカで送金業者(money transmitter)のライセンスを新たに取得したことを明らかにした。 米国株上場を目指す暗号資産決済企業にとって、宙に浮いた訴訟そのものが上場への不確実要素となる。RedotPayが今後、バイナンスとの争いをどう処理するかが、IPO再始動の時期に影響を与えることになる。 この記事 RedotPay 米国IPO10億ドル規模を延期:バイナンス訴訟が響く は最初に 。
成人向サイト起業家がAIの“お母さん”へ転身:Anthorpic CEOの妻に知られざる秘密 Anthropic共同創設者兼CEOダリオ・アモデイの妻であるキャミ・クラークは、社内に正式な肩書きはないものの、前GoogleのCEOエリック・シュミットを投資へと引き入れ、背後の政治的な関係構築を主導する重要人物だ。性犯罪者ジェフリー・エプスタイン(Jeffrey Epstein)への資金集めを行った過去も、同社がIPO準備を進めるにつれ全面的に精査されるようになっている。 肩書きのない裏側の意思決定者:キャミ・クラークの実質的な影響力 『ウォール・ストリート・ジャーナル』および『The Information』の最近の調査報道によれば、ダリオ・アモデイの妻キャミ・クラークは、Anthropicで正式な職務には就いていないにもかかわらず、実際には中核の意思決定サークルで大きな存在感を放っているという。 この夫婦を知る関係者によると、クラークはアモデイにとって重要な戦略顧問で、性格はアモデイよりも社交的だ。長年にわたり投資家、政界の人物、各界のキーパーソンへ積極的に働きかけ、そしてこのAnthropicのCEOへとつないできた。クラークはアモデイとともにダボス世界経済フォーラム、ニューデリー、そしてAllen & Co. 太陽谷年会といった重要な場に出席しており、外部からAnthropicの経営陣の動向をうかがう際にも見過ごせない存在だ。 ブルーカラーの家庭からサンフランシスコのテック界へ、女性向け成人サイト起業から出発 報道によれば、クラークはネバダ州リノでブルーカラーの家庭に生まれ、幼いころから職場に身を置いていた。のちにサンフランシスコ湾岸へ移り、カリフォルニア芸術大学で建築を学び、オフィス家具会社ハーマン・ミラーで事業開発の仕事に携わった。 起業の歩みは2009年に始まる。彼女はミシェル・カポセファロと共同で、女性向けの成人動画会社Eddiceを創業し、男性主導の成人エンタメ業界に対して、より高い制作基準と女性の視点による新たな道を切り開こうとした。しかしEddiceは業態上、従来型の投資家から資金を集めにくく、資金繰りが長期的に苦しくなり、最終的には目標に遠く及ばない数十万ドルしか集められなかった。その後、サイトも2013年前後に更新が止まった。 報道:クラークはエプスタインへの投資打診を何度も試みていた Eddiceの資金集めが行き詰まっていた時期、クラークとカポセファロは2011年に、文芸エージェントのジョン・ブロックマンの紹介で性犯罪者エプスタインと連絡を取り合っていた。エプスタインは当時、2008年に「未成年者を性的取引に誘引した」罪で有罪を認めていた。 クラークは自ら脚本をエプスタインへ送っていたこともあり、その文面には明確な“取り込もう”とする意図がにじんでいたという。その後、彼が新たな資金調達に参加する意思があるかを尋ねていた。エプスタインは最終的に、性に関連したテレビ番組への投資はできないとして断った。クラークはその直後、女性向けのコミュニティ型ダイエット・アプリを彼に勧めた。 両者のメッセージのやり取りは約2年間続き、社交の招待やLinkedInでのつながりも含まれていたが、エプスタインはEddiceへ投資したことは一度もなかった。 Eddiceが失敗に終わった後、クラークは2013年に女性の医療分野へ転じ、Female Algorithm Technologiesを創業した。ロサンゼルスとニューヨークに高級志向の女性向け健診クリニックのネットワークをつくる計画だった。この起業は前Google CEOのエリック・シュミットの投資を受け、彼女がアモデイと出会うきっかけにもなった。報道によれば、2人は2014年ごろから交際を始めたという。 Female Algorithm Technologiesが結局実を結ばなかったため、クラークは2016年にVR(バーチャルリアリティ)企業Leap Motionへ営業収益担当として入社し、その過程でのちにOpenAIのCTOとなるミラ・ムラティと知り合った。 シュミットのAnthropic投資を後押しし、“AGIの母基金”構想が頓挫しながらも、クラークとシュミットのつながりは、Anthropicの初期資金調達における重要なパズルのピースとなった。関係者によると、アモデイがOpenAIに在籍していた頃からクラークは、主導的に研究論文をテック富裕層の間へ紹介していたという。2020年にはアモデイとその妹のダニエラ・アモデイらが相次いでOpenAIを離れ、Anthropicを創業。クラークはすぐに、シュミットとの既存の関係を使ってつないだ。 シュミットは、2018年に2人が暮らすサンフランシスコの旧居を訪問した後、強い印象を受けたとされ、2021年にはAnthropicの1.24億ドルのAラウンドに参加した。 2021年2月、クラークはシュミットに対し、40ページに及ぶ提案書を提出した。名称は「AGIの母基金」(Mother of AGI Fund)とされるベンチャー投資基金の設立を計画し、シュミットの投資利益を統括管理し、さらにAGIエコシステム全体に広く布石を打つことを目標とした。調達規模は数十億ドルに上るとされていた。だがこの計画は、Anthropic内部でダニエラ・アモデイや他の共同創設者らから強い反対を受けた。理由は、クラークとCEOの間にある私的な関係が利益相反に当たるというものだった。結局シュミットは、当該基金の枠組みを回避して、直接Anthropicへ投資する道を選んだ。 政治の舞台へ:Anthropic IPO前の拡大検証 Anthropicと米政府の関係がますます微妙になっていくにつれ、クラークの役割も政治面へと広がっていった。アモデイは、トランプ政権がペンタゴンによるClaude利用の制限を求めたことに反発してホワイトハウスと対立し、その後クラークが積極的にAnthropicを代表して政治的な交渉を行っていたと報じられた。トランプ陣営と...
成人向サイト起業家がAIの“お母さん”へ転身:Anthorpic CEOの妻に知られざる秘密

Anthropic共同創設者兼CEOダリオ・アモデイの妻であるキャミ・クラークは、社内に正式な肩書きはないものの、前GoogleのCEOエリック・シュミットを投資へと引き入れ、背後の政治的な関係構築を主導する重要人物だ。性犯罪者ジェフリー・エプスタイン(Jeffrey Epstein)への資金集めを行った過去も、同社がIPO準備を進めるにつれ全面的に精査されるようになっている。

肩書きのない裏側の意思決定者:キャミ・クラークの実質的な影響力
『ウォール・ストリート・ジャーナル』および『The Information』の最近の調査報道によれば、ダリオ・アモデイの妻キャミ・クラークは、Anthropicで正式な職務には就いていないにもかかわらず、実際には中核の意思決定サークルで大きな存在感を放っているという。
この夫婦を知る関係者によると、クラークはアモデイにとって重要な戦略顧問で、性格はアモデイよりも社交的だ。長年にわたり投資家、政界の人物、各界のキーパーソンへ積極的に働きかけ、そしてこのAnthropicのCEOへとつないできた。クラークはアモデイとともにダボス世界経済フォーラム、ニューデリー、そしてAllen & Co. 太陽谷年会といった重要な場に出席しており、外部からAnthropicの経営陣の動向をうかがう際にも見過ごせない存在だ。

ブルーカラーの家庭からサンフランシスコのテック界へ、女性向け成人サイト起業から出発
報道によれば、クラークはネバダ州リノでブルーカラーの家庭に生まれ、幼いころから職場に身を置いていた。のちにサンフランシスコ湾岸へ移り、カリフォルニア芸術大学で建築を学び、オフィス家具会社ハーマン・ミラーで事業開発の仕事に携わった。

起業の歩みは2009年に始まる。彼女はミシェル・カポセファロと共同で、女性向けの成人動画会社Eddiceを創業し、男性主導の成人エンタメ業界に対して、より高い制作基準と女性の視点による新たな道を切り開こうとした。しかしEddiceは業態上、従来型の投資家から資金を集めにくく、資金繰りが長期的に苦しくなり、最終的には目標に遠く及ばない数十万ドルしか集められなかった。その後、サイトも2013年前後に更新が止まった。

報道:クラークはエプスタインへの投資打診を何度も試みていた
Eddiceの資金集めが行き詰まっていた時期、クラークとカポセファロは2011年に、文芸エージェントのジョン・ブロックマンの紹介で性犯罪者エプスタインと連絡を取り合っていた。エプスタインは当時、2008年に「未成年者を性的取引に誘引した」罪で有罪を認めていた。
クラークは自ら脚本をエプスタインへ送っていたこともあり、その文面には明確な“取り込もう”とする意図がにじんでいたという。その後、彼が新たな資金調達に参加する意思があるかを尋ねていた。エプスタインは最終的に、性に関連したテレビ番組への投資はできないとして断った。クラークはその直後、女性向けのコミュニティ型ダイエット・アプリを彼に勧めた。
両者のメッセージのやり取りは約2年間続き、社交の招待やLinkedInでのつながりも含まれていたが、エプスタインはEddiceへ投資したことは一度もなかった。

Eddiceが失敗に終わった後、クラークは2013年に女性の医療分野へ転じ、Female Algorithm Technologiesを創業した。ロサンゼルスとニューヨークに高級志向の女性向け健診クリニックのネットワークをつくる計画だった。この起業は前Google CEOのエリック・シュミットの投資を受け、彼女がアモデイと出会うきっかけにもなった。報道によれば、2人は2014年ごろから交際を始めたという。

Female Algorithm Technologiesが結局実を結ばなかったため、クラークは2016年にVR(バーチャルリアリティ)企業Leap Motionへ営業収益担当として入社し、その過程でのちにOpenAIのCTOとなるミラ・ムラティと知り合った。

シュミットのAnthropic投資を後押しし、“AGIの母基金”構想が頓挫しながらも、クラークとシュミットのつながりは、Anthropicの初期資金調達における重要なパズルのピースとなった。関係者によると、アモデイがOpenAIに在籍していた頃からクラークは、主導的に研究論文をテック富裕層の間へ紹介していたという。2020年にはアモデイとその妹のダニエラ・アモデイらが相次いでOpenAIを離れ、Anthropicを創業。クラークはすぐに、シュミットとの既存の関係を使ってつないだ。
シュミットは、2018年に2人が暮らすサンフランシスコの旧居を訪問した後、強い印象を受けたとされ、2021年にはAnthropicの1.24億ドルのAラウンドに参加した。

2021年2月、クラークはシュミットに対し、40ページに及ぶ提案書を提出した。名称は「AGIの母基金」(Mother of AGI Fund)とされるベンチャー投資基金の設立を計画し、シュミットの投資利益を統括管理し、さらにAGIエコシステム全体に広く布石を打つことを目標とした。調達規模は数十億ドルに上るとされていた。だがこの計画は、Anthropic内部でダニエラ・アモデイや他の共同創設者らから強い反対を受けた。理由は、クラークとCEOの間にある私的な関係が利益相反に当たるというものだった。結局シュミットは、当該基金の枠組みを回避して、直接Anthropicへ投資する道を選んだ。

政治の舞台へ:Anthropic IPO前の拡大検証
Anthropicと米政府の関係がますます微妙になっていくにつれ、クラークの役割も政治面へと広がっていった。アモデイは、トランプ政権がペンタゴンによるClaude利用の制限を求めたことに反発してホワイトハウスと対立し、その後クラークが積極的にAnthropicを代表して政治的な交渉を行っていたと報じられた。トランプ陣営と...
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翻訳参照
胖企鵝前共同創辦人Cole在Robinhood鏈上推出NFT,完售Pudgy Penguins 前共同創辦人 Cole Villemain 於 Robinhood Chain 上推出全新專案 Spritehood,44,444 枚 NFT 在不到一小時內全部售罄。鏈上數據分析顯示,本次銷售實際獲得金額約 128 萬美元,遠高於先前社群傳聞的 75.5 萬美元,然而,該專案合約至今尚未通過驗證,引起社群熱議。 鏈上數據披露發行收益 0xlaplaced 發佈的鏈上分析顯示,Spritehood 實際收益高於銷售期間的流通量,該分析師統計了鑄造數據,發現此次 NFT 發行銷售時間總計約為 53 分 48 秒,共售出 37,430 件,每件 17 美元,另有 5,526 件以 117 美元價格售出。 Spritehood 合約仍未驗證 Spritehood 在 Blockscout 區塊鏈瀏覽器上的 Spritehood Wisp(代號 WISP)合約,至今仍顯示為「未驗證」,無法確認內部運作邏輯與資金分配機制。 創辦人黑歷史再度被挖出 在該專案發行前,Cole Villemain 便持續於 X 平台上進行熱身炒作,他於 7 月 11 日預告將在 Robinhood Chain 上推出目標排名第一的 NFT 企劃,並於數週後舉辦贈獎活動,稱此為早期 NFT 的行銷策略,吸引用戶透過點讚、轉發與關注 Spritehood 官方帳號來參與鑄造。 此專案推出後,Cole Villemain 過往的爭議事件再次引發社群關注,2022 年 1 月,Pudgy Penguins 社群因質疑原始團隊的資金使用情況,透過 Discord 投票罷免包含 Villemain 在內的創始團隊。 儘管相關指控從未進入司法程序,Pudgy Penguins 後續在新團隊接手營運下亦取得顯著的商業成功,但區塊鏈調查員 ZachXBT 早在 2021 年就曾發表長文,對其過去的行為發出強烈質疑。 (Robinhood Chain 上線九天:TVL 破億、迷因幣帶動交易量爆衝) (賣玩偶又賣水,NFT 授權商品 Pudgy Penguins 和 Ape Water 進入零售業) X 用戶 HanIsRich 認為 Cole 此次推出新專案的目的就只是單純的圈錢,如果持續進行這種計謀,鏈上的流動性很容易被少數人榨乾,最終導致鏈死亡,44,444 名 NFT 買家花費 17 美元或 117 美元獲得 NFT 後究竟能得到什麼,仍然是個未知數。 這篇文章 胖企鵝前共同創辦人Cole在Robinhood鏈上推出NFT,完售 最早出現於 。 #AI #NFT #區塊鏈

胖企鵝前共同創辦人Cole在Robinhood鏈上推出NFT,完售

Pudgy Penguins 前共同創辦人 Cole Villemain 於 Robinhood Chain 上推出全新專案 Spritehood,44,444 枚 NFT 在不到一小時內全部售罄。鏈上數據分析顯示,本次銷售實際獲得金額約 128 萬美元,遠高於先前社群傳聞的 75.5 萬美元,然而,該專案合約至今尚未通過驗證,引起社群熱議。
鏈上數據披露發行收益
0xlaplaced 發佈的鏈上分析顯示,Spritehood 實際收益高於銷售期間的流通量,該分析師統計了鑄造數據,發現此次 NFT 發行銷售時間總計約為 53 分 48 秒,共售出 37,430 件,每件 17 美元,另有 5,526 件以 117 美元價格售出。
Spritehood 合約仍未驗證
Spritehood 在 Blockscout 區塊鏈瀏覽器上的 Spritehood Wisp(代號 WISP)合約,至今仍顯示為「未驗證」,無法確認內部運作邏輯與資金分配機制。
創辦人黑歷史再度被挖出
在該專案發行前,Cole Villemain 便持續於 X 平台上進行熱身炒作,他於 7 月 11 日預告將在 Robinhood Chain 上推出目標排名第一的 NFT 企劃,並於數週後舉辦贈獎活動,稱此為早期 NFT 的行銷策略,吸引用戶透過點讚、轉發與關注 Spritehood 官方帳號來參與鑄造。
此專案推出後,Cole Villemain 過往的爭議事件再次引發社群關注,2022 年 1 月,Pudgy Penguins 社群因質疑原始團隊的資金使用情況,透過 Discord 投票罷免包含 Villemain 在內的創始團隊。
儘管相關指控從未進入司法程序,Pudgy Penguins 後續在新團隊接手營運下亦取得顯著的商業成功,但區塊鏈調查員 ZachXBT 早在 2021 年就曾發表長文,對其過去的行為發出強烈質疑。
(Robinhood Chain 上線九天:TVL 破億、迷因幣帶動交易量爆衝)
(賣玩偶又賣水,NFT 授權商品 Pudgy Penguins 和 Ape Water 進入零售業)
X 用戶 HanIsRich 認為 Cole 此次推出新專案的目的就只是單純的圈錢,如果持續進行這種計謀,鏈上的流動性很容易被少數人榨乾,最終導致鏈死亡,44,444 名 NFT 買家花費 17 美元或 117 美元獲得 NFT 後究竟能得到什麼,仍然是個未知數。
這篇文章 胖企鵝前共同創辦人Cole在Robinhood鏈上推出NFT,完售 最早出現於 。
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SEC、急停して「Reg Crypto」提案を延期 トークン化の免除も足踏み 米国証券取引委員会(SEC)が、暗号資産の法整備に突然ブレーキをかけた。CoinDeskの報道によると、SECは事前の予告なく、暗号資産の発行枠組み「Reg Crypto」を提出する予定だった会議を延期し、新たな日程も示していない。同時に、市場が本来、今週中に上場(運用開始)するのを期待していたトークン化証券の「イノベーション免除」(innovation exemption)も、報道では一緒に延期されるという。これは先日の報道と真逆の動きで、数日前には市場がこの2つのルールが相次いで始まるのを待っていた。 Reg Crypto の会議が中止に、トークン化の免除も議題に入らず Reg Cryptoは「暗号資産を含む特定の投資契約」に合わせて発行の枠組みを整備し、暗号資産プロジェクトが連邦証券法の要件を満たしながら資金調達できるようにするものだ。先行報道では、SECがこの枠組みの提示に向け準備を進めており、市場には一時「今週中にトークン化株のためのイノベーション免除が打ち出され、24/7のチェーン上で株式取引が可能になる」といった見方もあった。しかし今回、会議は延期され新しい日程は未定。公開された議題にも、トークン化の免除は単独で明記されていない。 つまずきの背景はCLARITY法案にある:SECは先に動いてしまい、議会の合意を崩すことを恐れている 延期の理由は、議会の「CLARITY法案」とのすり合わせに関連しているとされる。報道によれば、法案内のトークン化に関する条項は、関係者間で引き続き協議中であり、このタイミングでSECが先に独自に免除を打ち出すと、それらの条項をめぐって形成されつつある合意をかき乱す可能性があるという。したがって「CLARITY法案」の方向性が明確になるまで、この措置は引き続き先送りされる見込みだ。言い換えれば、SECがトークン化に反対しているのではなく、立法を待ってから行政上のルールで進め、議会版との間で齟齬が生じるのを避けようとしている。 オンチェーンでの株式取引や暗号資産による資金調達を急ぐ事業者にとって、スケジュールはまたしても不確実になった。 この記事「SEC、急停して『Reg Crypto』提案を延期 トークン化の免除も足踏み」は、最初に に掲載された。
SEC、急停して「Reg Crypto」提案を延期 トークン化の免除も足踏み

米国証券取引委員会(SEC)が、暗号資産の法整備に突然ブレーキをかけた。CoinDeskの報道によると、SECは事前の予告なく、暗号資産の発行枠組み「Reg Crypto」を提出する予定だった会議を延期し、新たな日程も示していない。同時に、市場が本来、今週中に上場(運用開始)するのを期待していたトークン化証券の「イノベーション免除」(innovation exemption)も、報道では一緒に延期されるという。これは先日の報道と真逆の動きで、数日前には市場がこの2つのルールが相次いで始まるのを待っていた。 Reg Crypto の会議が中止に、トークン化の免除も議題に入らず

Reg Cryptoは「暗号資産を含む特定の投資契約」に合わせて発行の枠組みを整備し、暗号資産プロジェクトが連邦証券法の要件を満たしながら資金調達できるようにするものだ。先行報道では、SECがこの枠組みの提示に向け準備を進めており、市場には一時「今週中にトークン化株のためのイノベーション免除が打ち出され、24/7のチェーン上で株式取引が可能になる」といった見方もあった。しかし今回、会議は延期され新しい日程は未定。公開された議題にも、トークン化の免除は単独で明記されていない。

つまずきの背景はCLARITY法案にある:SECは先に動いてしまい、議会の合意を崩すことを恐れている

延期の理由は、議会の「CLARITY法案」とのすり合わせに関連しているとされる。報道によれば、法案内のトークン化に関する条項は、関係者間で引き続き協議中であり、このタイミングでSECが先に独自に免除を打ち出すと、それらの条項をめぐって形成されつつある合意をかき乱す可能性があるという。したがって「CLARITY法案」の方向性が明確になるまで、この措置は引き続き先送りされる見込みだ。言い換えれば、SECがトークン化に反対しているのではなく、立法を待ってから行政上のルールで進め、議会版との間で齟齬が生じるのを避けようとしている。

オンチェーンでの株式取引や暗号資産による資金調達を急ぐ事業者にとって、スケジュールはまたしても不確実になった。

この記事「SEC、急停して『Reg Crypto』提案を延期 トークン化の免除も足踏み」は、最初に に掲載された。
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