AI與機器人熱潮掩蓋加密貨幣創新週期

在本期《GoodGame》中，AllianceDAO聯合創始人Imran和Qiao深入探討了科技界關注焦點如何從加密貨幣轉向AI和機器人技術。他們評估了加密貨幣當前的發展狀況,同時強調了由交易所和表情包驅動的代幣發行主導的競爭環境。

Robinhood正在橋接金融科技與代幣化資產,成爲一個強有力的競爭者。討論還涵蓋了新興創業公司的動態、AI對編碼和教育的影響,以及法律、醫學和金融領域初級職位可能消失的前景,描繪了一個由AI原生、創始人主導的微型創業公司重塑行業規範的未來。

交易所競爭激烈,突顯Hyperliquid的挑戰

某交易平台近期發起了兩個重大間接聲明。首先是Hyperliquid上的Jelly代幣事件,該平台的交易量和流動性已達到可操控水平。有人開空頭倉位提取HLP價值。某些交易平台公開參與並在社交平台發帖,被解讀爲希望Hyperliquid失敗。

另一個例子是某交易平台列出來自FourMeme的代幣,這是在BNB鏈上運行的PumpFun複製。Mubarak和Broccoli等代幣被列出,引發了對該平台方向的批評。但邏輯很明確 - 他們將PumpFun等平台視爲競爭對手。

現在,各大平台正在積極與Hyperliquid、PumpFun、Jupiter等競爭 - 這是一場鏈上與鏈下的戰爭。每個玩家都在瞄準相同的垂直領域 - 交易和穩定幣。

Robinhood向代幣化的戰略推進

Robinhood最近舉辦了一場發布會,強調他們對"萬物代幣化"的承諾。憑藉龐大的分銷網路,他們在市場上處於有利地位。他們還計劃代幣化房地產 - 讓用戶可以交易房地產資產的風險敞口。

此外,他們推出了現金送達服務 - 用戶可以請求實物現金,而不是親自去取款機。這可能是爲了抓住ATM業務的盈利機會。Robinhood似乎正在全面推進 - 傳統業務、銀行服務、傳統經紀帳戶,現在甚至與加密交易所競爭。

Circle的戰略困境:依賴Coinbase、全球競爭與鏈上轉型

Circle的IPO估值在30億至50億美元之間。值得注意的是,Circle將其儲備收入的50% - 來自國債和其他收益資產的收入 - 支付給Coinbase。這顯示出明確的權力動態:Coinbase擁有用戶關係,是USDC的主要分銷渠道。

Circle似乎在打一場艱難的戰爭。雖然他們目前有監管的護城河,但傳統金融競爭對手正在出現。USDC在美國佔主導地位,但在全球範圍內,USDT依然是王者。Circle正更多地傾向於鏈上基礎設施,他們建立的最好的東西是CCTP - 跨鏈USDC橋。

市場情緒檢查:Saylor、GameStop與流動性週期

Michael Saylor剛剛再次進行了20億美元的融資,而GameStop則緊隨其後,進行了16億美元的發行。Saylor擁有大約3%的總BTC供應,他的清算風險很小。

至於股票市場,只有少數幾只美國股票的估值合理。谷歌就是其中之一 - 它在AI方面正在復蘇,估值仍然合理。特斯拉也值得關注,它是對AI、自動駕駛和機器人技術最具流動性的風險投資。

AI競賽加劇:谷歌、特斯拉與中國的參與

中國已經在公共場合展示了人形機器人。如果投資者希望接觸中國的創新,現在有更多選擇。騰訊在數據規模方面進行嚴肅的AI工作。拼多多由創始人領導,快速發展,仍然感覺像是一家初創公司。

在AI模型領域,Mistral和Perplexity在深度研究任務方面表現出色。谷歌的Gemini也給人留下深刻印象,它在提取實時數據(如YouTube、播客等)方面的優勢使其在研究應用場景中佔據優勢。

AI會讓編碼變得過時嗎?生產力與專業知識的對抗

Replit的CEO最近表示:"我不再認爲你應該學習編碼。"這引發了爭議,但他的意思可能是編碼不再是障礙。許多技術創始人報告說,AI工具提高了2到4倍的生產力。越來越多的非技術創始人現在正在使用Cursor等工具來快速開發前端。

這種趨勢意味着,你不需要大團隊或巨額資金就能建立一家獨角獸。幾個人和AI工具可能就足夠了。另一個大機會是面向消費者的微型應用。使用像Cursor這樣的工具,任何人都可以構建高度個性化的應用。

爲流動性代幣化微型初創公司

我們正進入"微型獨角獸"季節 - 將會出現數百甚至數千家小規模初創公司,爲小用戶羣體解決重大問題。這些公司可能會保持小規模,永遠不會成爲十億美元的公司。

代幣化可能成爲微型初創公司的流動性引擎。這是一個完美的用例,可以爲那些永遠不會進行IPO的小型初創公司提供流動性。

下一代建設者選擇跳過學校

越來越多的年輕人選擇直接跳過大學,投入創業。傳統教育對這一代人來說開始感覺可有可無。真正的地位來自於無法僞造的東西:構建被數百萬人使用的產品、讓公司上市,或者拯救生命。

用AI輔導員顛覆傳統教育

德克薩斯州的阿爾法學校正在用AI輔導員教學,學生每天只花兩小時在學業上,但表現超過了傳統學校的學生。AI作爲輔導員非常有效,在5到10年內可能會完全顛覆K-12教育。

孩子們不再需要經歷八小時的講座,他們在更短的時間內就能學習到相同的內容 - AI輔導員會根據他們的節奏和興趣進行個性化教學。這將比普通課堂老師效率高得多。

AI健康助手與初級醫生的終結

蘋果正在探索AI醫生產品,這很有潛力。除此之外,還有巨大的機會讓初創公司構建AI健康助手。想象一個AI從可穿戴設備、藥物和檢查結果中提取數據,並給出量身定制的健康建議。

這種AI健康助手可能最終取代一些類型的醫生,尤其是初級醫生。AI可以提供可擴展的個性化護理,至少可以提供第二意見並減少誤診。

法律、分析師和初級角色面臨威脅

初級律師、分析師和研究人員的大部分工作已經可以由AI處理。進入這些行業對想要建立職業的人來說會變得更加困難。他們必須找到新的方式來建立聲譽,比如在社交媒體上展示思考和見解。

AI時代的通才與專家

AI對通才的提升可能大於對專家的提升,但真正的領域專家仍然無法被AI取代。他們擁有獨特的見解、邊緣案例和基於經驗的直覺,而這些是AI所沒有的。

最終,成功取決於能動性。如果你願意學習、適應,並根據情況深入或廣泛發展,你就會成功。如果缺乏這種動力,就會落後 - 尤其是在其他人更積極地利用AI的情況下。

通過AI和書籍教孩子們能動性

教育的關鍵是盡早培養孩子們的能動性。讓他們自己做決定,從經驗中學習,理解選擇背後的原因。這比簡單地告訴他們該做什麼更有效。

未來的學習方式應該是實踐性的、好奇心驅動的。給予孩子們探索的自由,同時設定一些基本的學習要求,可以培養他們的自主性和學習熱情。