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埃隆·马斯克认为，今年编程将会消失。 它不会进化，而是会彻底消失。 到12月，人工智能将不再需要编程语言。它将直接生成机器代码——比人类逻辑所能生成的任何代码都更加优化的二进制代码。不再需要翻译或编译，只有纯粹的执行。 “我甚至懒得再写代码了。” 代码并非本质，它只是阻碍。它是机器无法理解人类语言而不得不缴纳的税款。如今，人工智能已经掌握了流畅的人类语言，这笔税款也随之消失。现在，把它连接到Neuralink系统。语法、键盘、屏幕都将不复存在。 “从想象到软件。” 思想可以执行。想象结果，系统就能立即将其设计并编译成现实。我们不是在自动化编程，而是在抹杀编程本身。整个行业都将坍缩成一个单一的想法。数十年的培训将变得毫无意义。想法与实现之间的差距将为零。我们将停止创造。想象一下，它就会变成现实。这并非渐进式的进步，而是彻底的变革。人类数万年来创造事物的方式如今已然过时。 欢迎来到一个技术、资源和时间不再是限制因素的世界。关键在于，你要能够清晰地构想你想要的东西，让机器将其变为现实。 x.com/r0ck3t23/status/20218055...
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$USDC，CIRCLE 的 Perp DEX “Circle 投资 Perp DEX / 收益分成是游说者为了自身利益而进行的” 9.2 亿美元的 USDC 收益分成较低，对 EdgeX 进行战略投资 1. Circle 的本质 = 国库券利息业务 - 17 亿美元收入的 99% 来自 USDC 储备利息。与 Coinbase 五五分成后，实际收入为 7.68 亿美元 - 如果美联储降息 150 个基点，可能会出现赤字。他们的盈利能力可能不如你想象的那么强 - 生存公式：USDC 流通量 × 链上停留时间 2. 为什么选择 Perp DEX？ - 预计到 2025 年，Perp DEX 的累计交易量将超过 7 万亿美元。杠杆作用使得交易量比相同 TVL 值高出数十倍。 - 长期锁定抵押 USDC → 确保稳定的储备利息Lighter 9.2亿美元，约合每年3700万美元。 即使有收益分成，这仍然是一种为市场份额付费的结构。 3. 为什么他们之前免费获得，现在却突然要免费赠送？ - 最初，Lighter 9.2亿美元的USDC → 只有Circle获得利息，而Lighter本身一无所获。 - 然而，随着各种稳定币交易对和受监管稳定币的出现，USDC必须找到自己的生存策略。 - 在USDC拥有大量份额的地方，交易机会比比皆是（将原本在中心化交易所（CEX）上自然而然的做法扩展到了去中心化交易所（DEX））。 4. 为什么现在是监管的时机？ - 《CLARITY法案》：最大的问题是是否允许稳定币收益。银行完全禁止稳定币收益，而加密货币则反对。 - USDC在去中心化交易所（DEX）中的交易活动与市场挂钩 → 无论市场走向如何，都能最大限度地降低监管风险。 - 利用永久去中心化交易所（DEX）结构绕过银行游说集团施加的利息禁令。 5. 先发制人地防御美国代币发行（USAT） - Tether USAT 于 1 月 27 日上线。中心化交易所（CEX）立即展开正面竞争。 - 然而，由于 USDC 作为原生抵押品嵌入，永久去中心化交易所的转换成本很高。 - 先发制人的收益分成机制允许在市场渗透之前构建基础设施。
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Lighter 已与 Circle 签署协议，双方将共享平台上约 9.2 亿美元 USDC 存款所产生的收益。 简而言之： Lighter 是一个 Perf DEX 平台。 Circle 是 USDC 的发行方。 约 9.2 亿美元的 USDC 已存入 Lighter 平台。 这些 USDC 产生的利息由 Circle 和 Lighter 共享。 USDC 储备投资于美国国债等安全资产，从而产生利息。虽然 Circle 通常会获得这些利息，但协议的关键在于，部分收益将与 Lighter 分享。 其影响如下： 首先，Lighter 现在拥有基于存款的收入模式，而不再仅依赖交易手续费。 其次，随著平台总锁定价值 (TVL) 的增加，Lighter 的收益也将增加。 第三，这有可能与代币价值建立长期连结。 图表价格的飙升反映了市场预期，即此消息将进一步提升 Lighter 的收入结构。 简而言之， Lighter 已与 Circle 达成协议，共享 USDC 存款产生的利息，这被解释为该平台获得了可持续的收入模式。
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【软件公司崩盘】 人工智能工具的进步引发了热议。👀👀 让我们来总结一下这场“软件大崩盘”，其中90%的SaaS股票从52周高点下跌了30%到80%。🙏 ✅ 为什么会崩盘？ 1️⃣ 人工智能服务取代现有软件 - 我们过去理所当然地认为在电脑上使用软件、网页和应用程序是理所当然的。 - 然而，越来越多的公司正在用基于前沿人工智能模型的原生AI应用程序或服务来取代现有软件。 2️⃣ 过去一年，这些公司的股价暴跌。 - 这不仅仅是被取代的问题；各项指标都显示出灾难性的结果。 - 设计工具Figma、数字广告投放工具Trade Desk、语言学习应用Duolingo、营销软件HubSpot、商业协作工具monday.com 软件和SaaS公司就是典型的例子。 3️⃣ 原生AI应用的增长速度惊人。 - 反过来，基于AI的应用也在飞速增长。 - AI编码工具Cursor和AI语音生成服务ElevenLabs仅用了两年时间就实现了1亿美元的经常性收入。 4️⃣ 使用时长与收入成正比增长。 - a16z将其描述为“传奇般的速度”。 - 基于AI的法律服务Harvey的使用时长翻了一番。 - 用户查询量也在稳步增长。 🤔 AI的出现正在彻底改变计算机与人类的交互方式。😅 在过去的两三年里，我们周围的人都在使用AI，而这正是导致这些严重后果的原因。😓😓 数据不会说谎。 👉 查看原文 👈
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😎Lighter创办人谈以太坊最快去中心化交易所：LIT、Robinhood及传统金融-去中心化金融桥梁概述😎 问题1：您如何评价您目前的业绩与一年前相比？ • 一年前：预发布阶段 > 目前：每日自然交易量：40-50亿美元 • 自10月10日以来的交易量下降并非由于以太坊抽奖（TGE）所致，而是由于清理虚假帐户/民用帐户导致的交易量正常化 • 这是一项长期扩张策略，而非短期事件 • 目前，Lighter拥有稳健的基础，具备可扩展性 问题2：您是如何进入金融与交易领域的？ • 数学与电脑科学背景 • 量化金融方法 • 在Citadel的工作经验，使您具备了市场结构、风险管理和基础设施设计能力 问题3：请用一句话概括Lighter的独特之处？ • 基于五大原则的设计：低成本、低延迟、安全性、可验证性和可组合性 • 每日约 5 亿笔订单的加密证明 • 基于验证的架构，而非基于信任的架构 • 积极利用 DeFi 的可组合性 Q4. 为什么零知识证明 (ZK) 技术如此重要？ • ZK 同时解决了可扩充性和可验证性问题 • 建构专门用于金融领域的客制化 ZK 电路 • 处理每日 5 亿笔订单的成本约为 5 万美元 • 与一般架构相比，确保经济可行性是关键的竞争优势 Q5. 您认为它真的能够与中心化交易所竞争吗？ • 我们承认 DeFi 过去在产品与市场契合度方面存在不足 • 目前，它在延迟和成本方面可以与中心化交易所竞争 • 预计 DeFi 的市占率将在长期内成长 • 竞争有利于产业发展 Q6. 有限责任合伙 (LLP) 的运作方式是什么？为什么它转向了 LIT 质押？ • 以社区资本为基础的做市资金池（约 5 亿美元） • 稳定的绝对收益，但有容量限制 • 从现有的积分制模式过渡到基于 LIT 质押的模式 • 更稳定、更完善的长期结构 Q7. LIT 代币的实际用途是什么？ • 造访 LLP • 手续费折扣 • 优先执行速度 • 取得进阶数据 • 最高 15% 的融资费返还 • 回购已经开始，根据 Vlad 的说法，超过一半的利润已用于回购。 （这并非明确规定 50% 的固定回购政策；他只是表示超过一半的利润已被用于回购。） • 未来也计划推出以程式为基础的回购机制。 Q8. 您与 Robinhood 的关系如何？您对代币化股票有何计划？ • Robinhood 正在积极拓展链上业务 • 已具备互通性 • 代币化股票将从性能股扩展到现货股 • 最终目标是建构传统金融 (TradFi) 与去中心化金融 (DeFi) 的连接基础设施 Q9. 您对监理的立场是什么？ • 目前不接受美国客户 • 我们专注于合理的监管，而非规避监管 • DeFi 在结构上是透明且可追溯的 Q10. 您的长期发展路线图是什么？ • 代币化现货股 • 选择权 • 预测市场 • 基于 zkVM 的扩展 • 固定收益产品，例如链上债券 • 超越简单的交易所，成为全面的链上金融基础设施层
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时间 + 人工智能 = 金钱 机会稍纵即逝。🔫 原文 五年内，人人都会使用人工智能。 但真正理解它的人却寥寥无几。 而“使用人工智能的人”和“理解人工智能的人”之间的差距 将成为未来经济中最有价值的差距。 让我们来探讨一下原因，以及为什么现在几乎是我们弥合这一差距的唯一时机。 许多聪明人会说这样的话： “等人工智能更成熟了，我再开始用。” “等它变得更容易了。” “等赢家确定，工作流程也理顺了。” 表面上看，这似乎是一个合理的决定。 但就目前而言，这是最糟糕的策略。 人工智能并没有变得更难；它正在变得越来越容易。 而这正是问题所在。 每个月，工具都变得更加流畅， 点击操作更加便捷， 变得更加“黑匣子”。 目前，我们还能窥见其内部运作。您可以思考 Claude 中提示失败的原因， 并亲身体验 n8n 中代理节点的工作原理。 您甚至可以通过在本地运行开源模型来体验输入和输出之间的流程。 但这个机会稍纵即逝。 回想一下互联网的早期。 在 20 世纪 90 年代初，那些搭建自己的调制解调器并探索 BBS 的人 不仅仅是网络专家。 他们后来成为了公司的创始人、首席技术官和架构师，而这些公司最终雇佣了无数其他人。 那些了解 HTTP、DNS 和 FTP 的人 不仅仅是“技术达人”。 他们是那些在电子商务出现之前就敏锐地感知到电子商务、SaaS 和云计算发展趋势的人。 这并非因为他们的想法独树一帜， 而是因为他们拥有架构方面的第一手经验。 自 2005 年以来，任何人都可以使用 WordPress 构建网站， 但那些自 1997 年就开始使用 HTML 的人 并非只是创建漂亮的网站。 他们设计系统、领导团队，他们的思维方式与那些只会拖放的用户截然不同。 问题不在于“易用性”。 而在于结构的模糊性。 如果你看不到结构， 你就无法设计新的结构。 如今，人工智能领域也面临着同样的问题。 那些如今改进提示、构建代理并尝试开源模型的人 并没有把时间浪费在那些终将过时的工具上。 他们正在积累直觉，这将塑造下一步的发展方向。 使用人工智能生成电子邮件的人与 理解为什么先分配角色会带来不同结果的人截然不同。 前者获得结果。 后者构建系统。 然后改进、自动化并扩展该系统。 区别不在于智能， 而在于起点。 一切都取决于你是否在工具尚不完善时就开始了。 那么，“理解人工智能”意味着什么？ 它并非指记住模型名称。 它并非指紧跟每一次版本更新。 如今理解人工智能意味着具备以下能力： 设计上下文，而非提示。 理解低级逻辑模型（LLM）是概率引擎，而非知识库。 至少拥有一次构建自动化系统的经验。 能够区分封装层和底层模型。 能够权衡速度、成本和准确性之间的利弊。 这种感觉源于经验，而非理论。 人工智能将变得像电力一样“开箱即用”。 我们正在进入一个只需拨动开关的时代。 但设计电网的人并非拨动开关的人。 在数十亿互联网用户中，只有极少数人设计了人工智能架构并从中获益。 而且他们中的大多数人都经历了早期的动荡时期。 我们现在正处于人工智能动荡的时代。 准入门槛不是学历，也不是风险投资。 而是好奇心和执行力。 这样的机会不会永远持续下去。 这并非因为工具变得越来越昂贵， 而是因为学习基础知识的环境正在消失。 差距不在于获取途径，而在于积累的理解。 任何人每月只需花费几万韩元就能使用相同的模型。 问题在于谁投入了更多的时间和更深入的学习。 随着你每天使用人工智能， 你的大脑会积累模型。 你会看到模式， 你会区分好问题和坏问题， 你会逐渐掌握何时应该相信，何时应该怀疑。 这些积累会迅速增长。一年的时间看似短暂， 但在这个领域，这却至关重要。 现在就开始行动。 不要等到一切完美才行动。 正如早期互联网不会让那些等待宽带普及的人受益一样， 人工智能也不会让那些等到“容易”才行动的人受益。 现在，当它既具有挑战性又足够开放，可以进行实验时， 才是最宝贵的时机。 机会之门已经敞开。 但它不会永远敞开。
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