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当许多人把 AI 视为洪水猛兽,担忧它会大规模吞噬工作岗位时,我看到的却是另一种更深层的变革。 真正被动摇的,并不是“工作”本身,而是长期以来由少数人掌控的行业门槛。 过去,一个普通人即便拥有出色的创意,也很难将其转化为现实成果。创意与市场之间横亘着多重屏障——学历认证、技术壁垒、资本支持、渠道资源以及组织协作能力。所谓“落地能力”,往往掌握在专业机构和中间公司手中。创意者必须依附体系,才能获得表达与变现的机会。 而 AI 的出现,正在重构这种结构。 它将原本高度专业化、团队化的能力模块化、工具化。写作、设计、编程、剪辑、建模、配音乃至营销策略的制定,逐渐从“组织能力”转变为“个人能力”。创意与执行之间的距离被压缩,个人与机构之间的能力差距被缩小。 这意味着,真正的稀缺资源正在发生迁移。 在工具普及之后,学历的重要性相对下降,技术的神秘性被削弱,资源壁垒不再坚不可摧。未来更具价值的,或许不再是那些善于整合资源、进行包装的中间机构,而是源源不断产生原创思想、能够持续创造市场共鸣作品的个人。 当生产工具被广泛下放,平庸将无处遁形。 那些依赖信息差生存、依靠包装与抄袭维持优势的人,会比任何人都更焦虑。因为当创作能力被普及,真正的竞争将回归本质——创意本身。 如果前三次工业革命解放的是体力与机械效率,那么 AI 所触及的,是人类的创造潜能。它不仅提升效率,更重塑生产关系,使创意者不再必须依附资本与体系才能发声。 在这种意义上,AI 不只是工具升级,而是结构性机会。 被淘汰的未必是劳动者,而是垄断。 被重估的,也未必是资历与头衔,而是持续创造价值的能力。 未来真正值钱的,不是被过度包装的产品,而是未经修饰却富有生命力的想法;不是资源的堆砌,而是思想的密度。 当工具趋于平等,创意将成为最真实的分水岭。

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🌐🤖 🔥川普的判断,指向的是一个被市场低估的国家级变量:人形机器人 最新表态中,Donald Trump 把话说得非常直白: 人工智能与机器人,尤其是人形机器人,将决定下一个工业时代的主导权。 而在这条路径上,美国之所以能占据领先位置,核心变量只有一个人—— Elon Musk,以及他背后的 Tesla。 这不是情绪判断,而是对生产函数即将发生变化的直觉反应。 1️⃣ 川普在说什么?不是“机器人抢工作”,而是“生产结构升级” 很多人只看到“机器人”和“AI”,下意识联想到失业。 但川普的逻辑恰恰相反。 他的原话里有几个被忽略的关键词: •持续改进 •机器人工厂 + 人类协作 •资源充足 •创造的就业多于历史任何时期 这不是反科技,而是典型的美式资本主义叙事: 通过技术放大生产效率,再由市场扩散到就业与收入端。 2️⃣ 为什么“人形机器人”是关键,而不是一般自动化? 原因很简单: 工业世界不是为机器人重新设计的,而是为人类设计的。 真正能规模化落地的机器人,必须满足三点: •能在现有环境中工作 •能快速复制到不同场景 •能与人类协作而非替代全部流程 这正是人形机器人的优势。 而 Tesla Optimus 的定位,从一开始就不是“玩具”或“展示品”,而是通用劳动力载体。 3️⃣ 这不是企业竞争,而是国家级产业锚点 川普强调“美国人的就业”,并不是偶然。 如果未来的生产体系由: •AI 负责决策 •机器人负责执行 那么谁掌握这两者的系统整合能力,谁就掌握了产业链的定价权。 这也是为什么他会把焦点,直接放在 Musk + Tesla 上,而不是泛泛而谈“科技公司”。 4️⃣ 就业、消费、AI、机器人,为什么是正循环? 逻辑链条其实非常清晰: •机器人提升生产效率 → 成本下降 •成本下降 → 产品与服务更便宜 •更低价格 → 消费扩张 •消费扩张 → 新岗位出现(设计、维护、运营、服务) 这正是川普所说的: “我们创造的就业岗位,将比历史上任何时期都多。” 这套逻辑,和经济学家杨小凯所描述的“好的资本主义”高度一致: 技术进步不是压缩社会,而是扩展分工边界。 5️⃣ 市场真正该思考的问题 如果人形机器人真的是下一代工业基础设施: •它会先在哪些行业落地? •谁具备“软硬一体 + 规模制造”的能力? •谁能把技术优势转化为国家级产业优势? 川普已经给出了他的判断方向。 而市场,显然还没完全消化这一层含义。 你认为,人形机器人会先在哪个行业真正引爆规模化需求? 📬我会持续跟踪 $TSLA 在人形机器人、AI 与自动化体系上的关键进展,拆解哪些技术正在从“概念”走向“国家级生产力”。 如果你关注科技如何重塑就业、产业与资本结构,欢迎订阅,一起提前看懂趋势的落点。 #Tesla #TSLA #HumanoidRobots #ArtificialIntelligence #AI #Robotics #Manufacturing #FutureOfWork

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今年,AI机器人赛道真的是火得不行。 从家里用的扫地机器人到工业上的自动化设备,甚至现在都可以上台跳舞了,不得不说一句牛逼! 但是现在机器人和AI系统大多被少数几家大公司掌控,创新的步伐虽然快,却往往伴随着技术封闭性和使用限制。 OpenMind 却正在打破这种局限,提出了一个非常具有前瞻性的解决方案——开源的机器人操作系统。 这种做法不仅仅是技术上的创新,它从根本上重新定义了谁能控制机器人的智能,以及谁能参与到技术创新中去。 OpenMind的核心理念是开放和去中心化——这意味着不再是只有少数几家公司有能力和资源控制机器人的发展和应用。通过开源操作系统OM1,OpenMind赋予了全球开发者和创新者在机器人生态系统中发挥更大作用的机会。任何有创意、有技术的团队,都可以基于OM1平台构建自己的机器人应用,这种开放生态不仅能加速创新,还能促进更广泛的合作和资源共享。 最关键的是,OpenMind没有像传统公司那样将机器人生态系统封闭在一个小圈子里,而是推动它向全球开发者开放,鼓励他们参与并共同塑造机器人的未来。这不仅能避免技术的垄断,更能确保机器人系统的多样性和适应性——每个开发者、每个小团队都能贡献自己的智慧,推动机器人技术在各个行业中的应用。 这背后折射的是OpenMind对于去中心化理念的深刻理解和执行力。与传统企业垄断不同,这种去中心化的思维让更多的人和团队能通过开源平台参与进来,这也让机器人技术有了更多的可能性。 未来的机器人技术, OpenMind 无疑为其注入了一股新鲜的力量。在这场关于机器人智能的创新竞赛中,去中心化和开源将不仅仅是一个趋势,更是能让全球每个人都参与进来的机会。 #OpenMind

阿乐

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今天看到谷歌前CEO施密特的演讲,对 #AI 重要性的描述,让人深思,他提到接下来这十年 #AI 技术的发展,将会直接决定未来的一百年。 当年在互联网时代,我看一个创业项目,第一反应就是问:“你的市场有多大?” 因为互联网的生意,本质是“人”的生意:有多少人会用、他们愿意花多少钱。比如微信、抖音、亚马逊,逻辑都是一样的——抓住海量用户,然后想办法把用户价值变现。 但 #AI 时代不是这样。施密特说,#AI 像电、像火。它不是一个“消费产品”,而是一个“生产力工具”,能直接创造结果。这意味着,AI 的市场规模不能再用“用户数 × 客单价”去算,而是要看它能切入多少“工资盘子”。 拿 Coding 举例。全球程序员也就 3000 万人,听上去不算大。但这些人薪水都很高,总盘子大概 5000 亿美元。那 #AI 编程工具的价值,就是看它能不能分走这块 5000 亿的蛋糕。 比如:如果 AI Coding 工具能替代程序员 10% 的工作,那就是 500 亿美金的价值。如果替代 30%,就是 1500 亿美金。更极端一点,如果完全自动化,那可能就是整个产业格局的重写。 这就是为什么,哪怕程序员这个群体本身不大,#AI 编程依然会被资本市场极度看好。因为它直接对接的是“工资成本”,而工资就是最实打实的市场。 而且这套逻辑不只适用于编程。未来律师、医生、设计师、投行分析师……这些高薪群体,背后都是巨大的工资池。#AI 能切走多少,就意味着有多大市场。 所以在 #AI 时代,我看一个项目,不会再问“有多少用户”,而会先问:“它能帮谁省钱,能省多少钱?”因为 #AI 是硅基员工,真正的竞争对手不是别的互联网应用,而是“人类劳动力”。 从投资角度讲,最值得关注的赛道,就是那些工资盘子最大、而且工作内容高度标准化的行业。编程只是第一个爆点,接下来可能会是法律文书、金融研究、医疗诊断,甚至是制造业里的设计环节。 换句话说,#AI 投资逻辑已经从“用户经济”转向“劳动力经济”。谁能替代掉最多的人类工作,谁就能拿到最大的市场。从这个思路来探索 #AI 应用领域的创新,将会大有可为,寻找投资标的,也会更清晰。🧐

Rocky

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说实话,币圈已经烂透了。 不管你们愿不愿意承认,这就是一个被蝇营狗苟主导的市场,一个充斥着收割与诈骗逻辑的游戏场。 那帮大镰刀,把这里当成提款机。 每天都在洗劫散户的资产。 机构也好,项目方也好,做市商也好,诈骗犯也好,大资金也好,交易所也好—— 所有掌握话语权的人,似乎都在做同一个动作: 不断制造那些根本不具备盈利能力的垃圾项目, 然后把筹码推向市场,让散户接盘。 他们不知道是垃圾吗? 项目方不清楚? 交易所不清楚? 交易所,本该是最后一道保护散户的门槛。 难道他们不知道哪些项目没有商业模式? 难道他们看不出哪些只是披着科技外衣的空气? 如果连交易所都在助纣为虐,那还有谁来保护散户? 谁来维护这个市场的基本秩序? 谁来让市场形成正反馈,真正为投资者创造价值? 看看这些年那些大交易所上了多少项目。 成百上千,甚至更多。 真正有盈利能力的有几个? 真正持续创造价值的有几个? 一级市场割不动了,就割二级; 二级市场割不到了,就搞 meme; meme 玩不动了,再换一个叙事。 所谓的科技创新,不过是包装。 所谓的生态建设,不过是情绪管理。 币圈现在更像一台流水线收割机。 源源不断地制造筹码, 源源不断地消耗散户本金。 从 21 年到现在,上了多少项目? 没有上万,也有成百上千。 真正为社会创造价值、为投资者带来持续收益的比例有多少? 说 99% 是垃圾,也未必夸张。 一年上 100 个项目, 99 个没有盈利能力,没有现金流,没有真实业务, 却依然堂而皇之地进入主流交易平台。 请问,这样的交易所是在建设市场, 还是在砸烂这个市场? 对比美股的大佬, 谁在真正创造企业利润? 谁在推动科技进步? 谁在为投资者带来分红与长期回报? 再看看币圈的大佬们, 谁在设计结构, 谁在做市值管理, 谁在讲故事, 谁在完成筹码转移? 我想,不需要再多说。 散户的本金不会凭空消失。 它只是在完成一次又一次财富转移。 我没有确凿数据, 也无法直接点名。 但只要在这个市场里待过的人,都知道钱最终流向了哪里。 当守门人不再守门, 当平台优先考虑手续费而非质量, 当叙事凌驾于盈利能力之上—— 这样的市场,还剩下多少值得期待的东西? 如果连最后一道门槛都在参与收割, 普通人,拿什么赢? 说实话,我已经彻底对所谓的“币圈大佬”去魅了。 曾经我也仰望过他们,以为他们站在时代的前沿,谈技术革命,讲金融重构,描绘的是未来秩序。可走到今天,我越来越清楚地看到,很多光环背后,不过是流动性的游戏,是筹码的分配,是叙事的包装。 所以现在,我反而能理解,为什么美股科技圈并不待见币圈的大佬。 那些真正扎根科技领域的人,在做芯片、做人工智能、做新能源、做底层技术。他们推动生产力进步,创造真实利润,为投资者持续带来现金流和回报,也在为人类的未来搭建基础设施。 而币圈里有多少所谓的“大佬”,真正专注于创造长期价值?又有多少人,思考的核心只是如何利用结构优势、信息差和情绪周期完成筹码转移? 当一个群体在创造生产力, 而另一个群体在设计收割结构, 两者之间的价值观注定无法共鸣。 我们又怎么能要求一群真正为社会创造价值、为投资者创造盈利、为人类铺设未来路径的科技领袖,去尊重甚至待见那些每天满脑子想着如何从散户身上转移本金的人? 一个行业的尊严,取决于它输出了什么。 如果最耀眼的人,不是因为技术突破而被认可,而是因为操盘能力而被追捧; 如果行业的核心竞争力,不是产品与利润,而是叙事与节奏; 那么被真正的科技圈轻视,其实并不意外。 去魅之后,我反而看得更清楚了。 真正值得敬重的,是那些创造价值的人。 而不是那些把流动性当作猎场的人。

Sizhe思哲

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谷歌前首席商务官Mo Gawdat聊到了AI时代的教育观,并且分享了四个教育策略: 1.真正学会使用AI:别把人工智能用在平庸的事情上,而是用在能帮助我们提升自身能力、工作效率以及生活水平的事情上。避免孩子们在基础应用中丧失思维的主动性。 2.重视人与人的链接:AI无法真正取代人与人交流互动之间的那种温度。当智力廉价化,“真实的人际连接”将成为真正宝贵的资源。感官反馈、共情能力、线下社交的温度等等,这些是AI永远无法模拟的物理壁垒。孩子需要培养在物理世界中建立信任、共情及面对面协作的能力。 3.教育孩子伦理:Mo Gawdat在他的书《Scary Smart》中提出:AI 并没有自己的意识,它是通过观察和模仿人类来进化的。因此,教育孩子“有所为,有所不为”不仅是为了塑造其个人价值观,更是为了在与AI互动中传递正向的伦理信号。在AI时代,孩子对行为边界的把握,直接决定了其作为“决策者”而非“执行工具”的人格高度。 4.分辨真相的能力:在算法推荐与合成媒体普及的背景下,信息的真伪成本极高。教育的防线在于培养孩子的批判性思维、逻辑辩论与交叉验证能力。这不仅是防止被算法欺骗的手段,更是为了确保孩子们在真伪信息洪流中,依然具备独立审视真相的能力。 总结:在这个万物皆可AI的时代,唯有“人性本质”不可替代。

傅盛

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未来已经变了。 你准备好了吗? 谷歌CEO桑达尔·皮查伊的最新访谈,像一声警钟。 这不是技术升级。 这是文明级别的转变。 他的核心观点:AI不是又一个工具,而是人类造过最深刻的技术。 它将重写创造力、工作和机会的运作方式。 听听他的几个关键点: 创造力“民主化”。 一个高中生很快就能用AI拍出一部长篇电影。 专业创作的门槛没了,想法成了新货币。 这听起来很美,但谁拥有发行这些“货币”的银行? 当平台被少数巨头控制时,这是真正的民主化,还是将权力更集中? 工作不会消失,而是转型。 真正的鸿沟不是职位,而是用AI和不用AI的人。 这套说辞在过去三十年的全球化浪潮中我们听得太多了。 每一次“转型”,都意味着大量蓝领和中产的工作岗位被掏空。 这次,被“转型”的会是谁? 给父母的建议: 别改变孩子的热情,医学、教学、艺术都还重要。 关键是拥抱AI,把它当成手艺的一部分。 这建议看似中肯,但回避了本质问题。 当AI由少数不受监督的科技公司定义规则时,我们的下一代是在学习一门手艺,还是在学习如何更好地服务于一个新系统? 最终的结论是: 世界正从一个重视人类劳动的地方,转向一个更重视人类意图的地方。 这恰恰是那些达沃斯精英们多年来鼓吹的“后稀缺”未来。 问题在于,由谁的“意图”来主导? 当劳动的价值被削弱,普通人赖以生存的根基是否会动摇? 这是一个需要所有人警惕的未来剧本。

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黄仁勋带了一台GPU去白宫跟川普一起开发布会 60年前,IBM的System 360定义了现代计算机 CPU、操作系统、I/O系统、多任务处理——这些词,1964年就有了 从那之后,计算机结构基本没变 而现在,黄仁勋说,他们又重新发明了计算机 这不是传统意义上的“芯片” 你眼前的,是一块70斤的GPU 6万个零件,1万瓦功耗 要造它,几百家供应商同时开工 要搬它,得靠机器人 要测它,得用一台超算来测 而它的使命,是驱动一个全新的行业:人工智能 它不是工具,是“制造者” 以前是水进电出,现在是电进“智能”出 它是AI时代的“发电机” 但这不只是芯片的故事 这背后,是美国本土制造业的全面升级 人工成本早已不是核心 拼的是技术,是自动化,是数字孪生,是AI工厂本身 黄仁勋说,没有总统的推动,这一切不会这么快 制造业的核心早已不是“便宜”,而是“智能” 他们要在美国本土建起未来的“超级工厂” 靠的不是廉价劳动力,而是AI和机器人 更重要的是,这条AI基建链,将革新所有行业 医疗、制药、金融、教育、生命科学…… 所有行业都在接入AI,而这个“引擎”就是起点 这不是一个行业的升级,这是所有行业的重构 黄仁勋最后说: 制造未来的工厂,本身就是未来的工厂 而他们,正在把它造出来

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Ilya——塑造世界的人工智能科学家 如今,AI 是一项伟大的科技,因为 AI 将解决我们现在面临的所有问题。它能解决就业问题,能治疗疾病,能消除贫困,但同时它也会带来新的问题。假新闻将会愈演愈烈,网络攻击将变得更加严重,我们将面临全自动的 AI 武器的问题。我认为 AI 有潜力创造出无比稳定的独裁统治。 今天早晨,关于人工智能威力的警告再次响起,超过 1300 位科技产业领军人物、研究者及其他人士正呼吁暂停人工智能的发展,以便认真考虑其带来的风险。 扮演上帝,科学家们被指责这么做已经有一段时间了,但我们正在创造的东西确实与我们迄今为止创造的任何东西都截然不同。是的,我们绝对有能力创造出具有自我目标的全自主实体。而且,这些实体变得比人类聪明的时候,确保它们的目标与我们的目标保持一致将变得至关重要。 什么激励我?我喜欢思考根本问题,基本问题。我们的系统不能做什么,而人类却可以做到?我几乎以哲学的方式去思考这些问题。比如,什么是学习?什么是经验?什么是思考?大脑又是如何运作的呢? 我感觉技术就仿佛一种自然力量。在我看来,技术与生物进化之间有许多相似之处。生物进化的过程其实很容易理解,我们有基因的变异,自然选择的过程。我们保留那些有利于生存的变异,随着时间的推移,这个过程将使生物体变得极其复杂。我们不能因为理解了生物进化就能理解人体是如何运作的,但我们可以大概理解这个过程。 我认为目前的机器学习也处在类似的阶段,特别是深度学习,我们有一个非常简单的规则,它从数据中提取信息,并将这些信息输入到模型中,我们只需不断重复这个过程。这个过程的结果就是将数据的复杂性转化为模型的复杂性。因此,最终的模型会变得非常复杂,我们并不能完全了解它的运作机制,需要进行大量的研究,但实现这一切的算法其实很简单。 也许你听说过 ChatGPT,如果你还没听说过,那就做好准备。你可以把它看作是暴风雨来临之前的零星细雨。我们需要对此保持高度警觉,因为我认同这是一个意义重大的时刻。ChatGPT 被誉为颠覆性的创新,在许多方面,它确实做到了,比如在测试中得分超过人类。微软最近的一项研究得出结论,GPT4 是一个初级阶段的,但尚未完全形成的通用人工智能系统。 这就是通用人工智能。通用人工智能,这是一个可以胜任人类能做的任何工作或任务的计算机系统,而且可能做得更好。有可能在短时间内实现通用人工智能,也可能需要更长的时间。但我认为,由于通用人工智能可能在不久的将来出现,这个可能性足够大,我们应该给予它足够的重视。这一点至关重要要确保这些超级智能的系统能按照我们的最大利益去行动。 最初的通用人工智能可能就是大型数据中心,这些中心中充满了大量并行运行的专用神经网络处理器,紧凑、高热、能耗大,其消耗的能量可能相当于一千万个家庭的用电量。这些系统的智能程度可能会大幅提升,我相信它们将对社会产生深远影响。不过,人类真的会从中获益吗?谁会获益,谁又会付出代价呢? 首批通用人工智能的信念和欲望将极为重要,所以我们必须正确地编程这些系统。如果我们做不到这一点,那么就会出现这样的情况:进化的本质,即自然选择,将使这些系统优先考虑自己的生存。并不是说它们会主动对人类产生敌意,甚至想要伤害人类,但它们将变得过于强大。我认为,一个恰当的类比就是人类对待动物的方式。我们并不是憎恨动物,实际上人类往往对动物怀有深深的爱意,但当我们需要在两座城市之间修建高速公路时,我们并不会征求动物的意见,而只是因为这对我们来说非常重要而去做。我认为这也是我们与通用人工智能(AGI)之间的默认关系,那些能真正自主运作并为自己目标服务的 AGI。 许多机器学习领域的专家这些知识渊博和经验丰富的人士,对通用人工智能(AGI)抱有许多疑虑。他们对 AGI 可能出现的时间以及是否真的能够实现表示怀疑。目前,这还是一个鲜为人知的问题。用于神经网络和人工智能的计算机速度可能在未来几年内增加 10 万倍。如果多个团队处于竞相开发通用人工智能的军备竞赛态势中,他们就会没有足够的时间来确保他们构建的通用人工智能会真正关心人类。因为在我看来,这就像是通用人工智能发展的雪崩,一发不可收拾。 我认为将来整个地球的表面很可能布满太阳能板和数据中心。考虑到这些担忧,未来的通用人工智能的建设应该是多国间的合作项目。不论如何,人工智能的未来都将是美好的。如果这同样也能给人类带来福祉,那就更加理想了。 视频来源:

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主播真是个咸鸭蛋,外面白里面黄🤣 当 Web3 不再只是“亮闪闪的新名词”,而变成你用过一次就记住的工具时,它的背后往往不是轰轰烈烈的宣言,而是那些悄悄改善用户感受的细节。下面这几位项目正在做的,就是让链上体验更像“自然发生的行为”,而不是把你推进一个操作流程。 Spaace 🟠 — 让 NFT 交易变成“玩出来的历程” Spaace 是业内首个 游戏化 NFT 市场,用户不仅限于简单挂单和成交,而是可以通过累积行为、完成任务、参与排行等方式不断“升级体验层”。这种把买卖行为拆成多次可反馈事件的设计,让 NFT 不再是急着成交的商品,而是一条可以反复参与的成长路径。这种交互沉淀正逐渐成为社区互动的内在逻辑。 @GlintAnalytics — 把链上分析从“看懂”变成“可参与的信号层” 过去数据分析像是观察者的工具,Glint 的定位则是把它变成一个“交互式洞察网络”:不仅输出链上数据,还试图让这些洞察被共享、引用甚至形成协作回报机制。它正在构建一个更像“分析师经济体”的信号生态,让链上智能分析不再只是报表,而是参与者之间可交易、可价值化的资源。 Veera — 把 Web3 入口变成 “习惯性空间” Veera 的产品思路是:入口不再是工具板,而是探索空间。它整合钱包、DApp 发现与资产管理于一体,以更像信息流、推荐流的形式呈现功能入口,让用户不被陌生感阻隔,一滑就懂。一款“你不觉得难用”的链上入口,是推进 Web3 普及最重要的改进之一。 Altura — 让链上资产从“静态凭证”变成“可调用构件” Alturax 的逻辑不止于交易或持有资产,它把这些资产视为可以被不同协议和玩法 嵌入、调用、组合 的基础构件,而不是单一的价值标签。这种让资产本身参与生态互联的思路,是让用户真正拥有“资产用途”的关键一步——不仅是在市场看涨跌,而是作为生态互动动力参与其中。 Konnex — 让现实任务与链上结算真正对接 Konnex 的有趣之处在于,它不仅仅把任务搬到链上,而是让现实世界的不确定性成为系统结构的一部分。它提出了机器人、自动化系统与链上协议协作的方式,让物理任务可以被量化、验证、结算,从而支持基于结果的稳定币支付机制。这种把现实交互信任度嵌入链上逻辑的尝试,是 Web3 迈向现实世界应用的重要布局。 TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending

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两个人不见面,不聊骚,不涉黄,不约会,不聊色的情况下,一个男的一个女的能聊多久? 我长期观察 Kindred Labs ,有了一个清晰的判断。 它真正想解决的不是 AI 像不像人,也不是 IP 会不会火,而是一个更底层的问题,IP 在数字世界里,第一次拥有完整生命周期的数据主权。 现在大多数 IP 的命运都很相似。 被创作 被传播 被消费 被平台吃掉数据。 用户的情绪 行为 偏好 和记忆,全都留在平台,IP 本身却什么都带不走。 Kindred Labs 的核心改变在于,它把 IP 从一次性内容,变成一个持续运行的系统。 这个系统不是靠曝光驱动,而是靠关系驱动。 SATO 只是第一个被完整跑通的样本。 真正重要的不是它是蚂蚁,而是它作为一个可持续存在的 AI 实体,每天在和用户产生可记录 可学习 可累积的数据关系。 这点非常关键。 因为一旦 IP 拥有了长期连续的数据轨迹,它就不再只是形象,而是具备了状态 演化 和历史。 这在传统 IP 体系里是不存在的。 从技术角度看,Kindred 在做的是三件事的叠加。 第1️⃣:IP 的行为层被模块化,所有互动不再是一次性调用,而是状态更新。 第2️⃣:用户关系被本地化,IP 不依赖平台推荐生存,而是存在于用户设备。 第3️⃣:数据权属被重新定义,IP 的成长轨迹是可验证 可迁移的。 这三件事组合起来,本质上是在为 IP 构建一个类似账户系统的存在形式。 不是账号,不是 NFT,而是一个可以持续运行的智能体。 这也是为什么我不把 Kindred 看成 AI 产品公司。 它更像是在搭建一个IP 的操作系统。 未来每一个进入 Kindred 的 IP,本质上都是在接入同一套运行环境。 从这个角度看,SATO 的经济设计反而只是外层。 真正的价值在于,Kindred 已经证明了一件事。 IP 可以不依赖平台流量,也可以持续存在并扩展关系。 这对内容产业意味着什么。 意味着未来 IP 的估值不再只看曝光,而会开始看留存 看互动深度 看生命周期长度。 而这些指标,只有在 Kindred 这种系统里才成立。 很多人把 Kindred 和其他 AI 项目放在一起对比,其实是错位的。 它不是在比模型能力,而是在重写 IP 的存在方式。 从长期建设的角度,我更关心的是下一步。 当更多 IP 进入这套系统,IP 之间是否会产生协作。 用户是否会开始把时间分配给不同智能体。 以及这些关系是否会反过来形成新的价值网络。 如果这些成立,Kindred 就不是一个爆款项目。 而是一条新的数字文明基础设施。 这也是我持续关注它的原因。 Kindred Labs #kindred #KAITO

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