У вівторок були випущені три великі моделі штучного інтелекту, включаючи Genie, GPT-OSS і Opus-4.1, а сьогодні був випущений GPT5, і хвиля за хвилею йде хвиля за хвилею. Хоча після оцінки технологій медіа прийнято вважати, що продуктивність GPT5 не досягла рівня AGI, в основному для підвищення коректності заповнення недоліків функції Vibe Coding і вирішення складних математичних і фізичних завдань. Але оптимізм фінансового ринку та індустрії штучного інтелекту щодо «моменту AGI» не сильно постраждав. Виходячи з поточного технологічного прогресу Scaling Law, Agentic learning та Reinforcement Learning, а також поглядів лідерів галузі Маска та Даріо Амодея, суперінтелект з'явиться у 2026~2027 роках. Фінансовий ринок підніметься ще до того, як настане момент AGI, тому нам потрібно заздалегідь шукати цілі, пов'язані з ним, і втручатися зліва, щоб скористатися 🫴 цим рівнем інвестиційних можливостей нового покоління. З огляду на те, що шлях інтеграції між фондовим ринком США та крипторинком триває, замість того, щоб чекати, поки цілі, пов'язані з AGI, пройдуть різні громіздкі процедури IPO Tradfi, щоб відкритися для гравців вторинного ринку, краще безпосередньо шукати цілі, пов'язані з AGI, що беруть участь на крипторинку. Виходячи з того, що існуюча парадигма навчання великих моделей ШІ залишається незмінною, ми можемо знайти найкращу ціль з чотирьох вимірів даних, великої моделі, обчислювальної потужності та агента AGI. –-дані Дані є базовим матеріалом для навчання великих моделей ШІ, а причина, по якій GPT3.5 може досягти прориву в продуктивності великих моделей оракулів, полягає в впровадженні великої кількості корпорацій Reddit і X Twitter. В даний час такі проблеми, як виснаження інвентаризації даних, створених людиною, петлі зворотного зв'язку щодо забруднення та токсичності AIGC, а також попередня обробка та управління приватними даними підприємств/приватних осіб, обмежують появу AGI. Таким чином, з точки зору даних, у порівнянні з Chainbase і Ocean Protocol, які спеціалізуються на наданні додаткового навчального корпусу даних у ланцюжку, Sahara AI, яка використовує токеноміку для стимулювання високоякісних, багатовимірних, структурованих мереж спільного виробництва корпусів, є найкращою ціллю. –-Велика модель В даний час великі моделі є не тільки за обсягом виконання, але і за об'ємними варіантами використання і витратами на використання. Наприклад, GPT-OSS, випущений OpenAI до GPT5, є дешевою та простою у використанні великою моделлю з відкритим вихідним кодом. У сегменті моделей AGI Artificial Superintelligence Alliance ($FET) і Bittensor ($TAO) мають глибоку технічну спадщину та історію бренду, але проектна робота першого має присмак «пенсіонера» старого, і Bittensor ($TAO) є кращим вибором. Крім того, хоча передові проекти ще не дійшли до стадії TGE, вони заслуговують на нашу велику увагу. Альтернативні проєкти первинного ринку з високою вартістю включають SentientAGI, яка прагне побудувати бізнес-економіку AGI, Nous Research і Prime Intellect, які спеціалізуються на децентралізованому навчанні штучного інтелекту. –-Хешрейт Обчислювальна потужність – це нафта ери штучного інтелекту, і той, хто контролює потужність розподілу обчислювальної потужності, матиме владу ціноутворення, що стало ринковим консенсусом. Основна логіка децентралізованих мереж графічних процесорів (GPU DePIN) полягає в тому, що вибух штучного інтелекту полягає → надзвичайно обмеженій обчислювальній потужності→ а монопольне ціноутворення централізованих хмарних обчислень → DePIN є неминучою тенденцією В даний час основними додатковими стандартами для GPU DePIN є: Це пов'язано з тим, що, по-перше, Aethir має власну великомасштабну обчислювальну потужність GPU, по-друге, Aethir має можливості підтримки обчислювальної потужності корпоративного рівня, і, нарешті, Aethir побудував процвітаючу та диверсифіковану екосистему прикладного рівня, включаючи AI Agent, ігри Web3 та протоколи RWA. Більше того, @AethirCloud непомітно досягла ARR у розмірі $156 млн. Яка ж концепція цього числа? Більше 99% криптопроектів не заробляють цю суму 🤯 протягом усього свого життя –-Агент AGI Фреймворки AI Agent Virtual і AI16Z, які стали новими лаунчпадами монет, і AI Agents, які є спам-ботами для публікації постів, були ліквідовані часом, і з'являються нові парадигми AI Agent, які більше підходять для розвідки AGI, такі як соціальна мережа Agent, яку @ChainOpera_AI @Infinit_Labs досліджує. Нова парадигма AI Agent прагне до справжньої юзабіліті, яка може досягти реального зниження витрат та підвищення ефективності, а також генерувати економічну цінність у таких сферах, як розробка продуктів, фінансові транзакції та написання контенту для самостійного медіа. В даний час не існує TGE для цих двох проектів, і хто перший піде в TGE, той і буде налаштований першим Вище.