Allison

[Nic @puckrin]

Start the printer, Powell.

Private credit liquidity is tightening.

Blue Owl will permanently restrict redemptions in its private retail debt fund, shifting from quarterly withdrawals to episodic capital returns as assets are sold.

As one of America’s largest private credit managers, don’t underestimate how big this is.

Investors had previously been allowed to redeem up to 5% of net assets per quarter.

Redemptions were accelerating.

$150 million was pulled in the first nine months of 2025, up 20% YoY.

Third quarter withdrawals nearly doubled to $60 million, about 6% of NAV.

The firm is now selling $1.4 billion in loans across funds, roughly 30% of the retail vehicle’s assets, to generate liquidity.

Private credit has absorbed hundreds of billions from retail investors seeking yield with limited volatility.

When investors want out, the exit gets smaller.

Yield was abundant. Liquidity was conditional.

This is how pressure builds in the credit system.

And with this credit strain, policy will likely respond.

Do you think Powell is warming up the printer now?

[千寻｜AI 分享 🌸 @Crypto_QianXun]

开源版 Palantir，太狠了 🚀

一张 全球威胁地图，
带你系统理解：
战争｜冲突｜军事布局｜国家历史 🧙‍♂️

不只是看新闻，
而是从情报视角理解世界。

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[墓碑科技 @mubeitech]

英伟达的黄仁勋，说了一段很反直觉的话。

如果再活一次20岁，他选择过去，不是现在。
为什么？
他说，他那一代人的20岁更快乐。
因为他们有权利“无知”。
今天的年轻人，不行。
他们从第一天起，就要背负全世界的问题。

他说，“无知”里有一种超能力。
如果不是因为“无知”，不知道造一个英伟达有多难，今天的英伟达就不会存在。
因为当时没人能说服他，这事儿干不成。
乐观的人，有一种对真相的“无知”，所以他们才乐观。

但今天的年轻人呢？
信息过载，非常、非常愤世嫉俗。
这种愤世嫉俗不是天生的。
是看的“东西”太多了。

问题是，他们看到的到底是什么“东西”？
是未经筛选的原始信息，还是被精心设计过的叙事？
是谁在日复一日地告诉他们，世界濒临毁灭，传统全是压迫，未来一片灰暗？
当媒体、大学和科技巨头都在灌输同一种令人沮丧的世界观，年轻人看到的“东西”多，究竟是���接近真相，还是离真相更远了？

黄仁勋说要建立乐观的内在储备。
但在一个以解构和批判为荣的环境里，乐观主义的土壤还存在吗？
当创造和建设被嘲笑，而破坏和抗议被歌颂时，下一个英伟达，又该从哪里诞生？

[Mista Indigo @MistaIndigo]

$ONDS FIFA Award happening this week folks?!!?

"The Program Executive Office has already begun its work and, this week, will finalize a $115 million investment in counter-drone technologies that will be critical in securing America250 and 2026 FIFA World Cup venues"

https://t.co/t7KfYVwX8p

[看不懂的SOL @DtDt666]

我连夜啃完马斯克 173 分钟神预言视频！

这视频外网传疯的内容，6 大真相看完头皮发麻！

过去10年人类主流科技方向似乎都是马斯克主导推动的，包括电动车、储能、自动驾驶、人形机器人、星链、脑机、火箭，全是时下最火爆的概念。

正因为如此，这条马斯克173分钟的预言在外网已经传疯了。

另外他对面坐着的是几十年的铁哥们，马斯克这次是彻底卸下了CEO的防备，状态非常的松弛。他不仅透露了通用人工智能将在2026年，也就是今年实现，更是预警了未来3到7年我们将经历一个极其痛苦的社会动荡期。

我连夜啃完了这173分钟的视频，跟兄弟们分享几个最让我震撼的重点。

1）白领会比蓝领死得更快、更彻底

马斯克这次说得特别直白，也反常识。只要你的工作是坐在电脑前，处理信息、敲键盘的，那你就是最先被替代的。写代码、做设计、写报告��分析数据，这些AI现在就能干，而且干得又快又好。

他举了个特别震撼的例子机器人外科医生。他说，三年内，这些机器人做手术的水平就会全面超越最好的人类医生。为啥？因为它们手更稳、不会累、能共享所有手术经验，还能看到人类看不到的光谱信息。

这就像当年Excel电子表格出现，一夜之间整栋楼的计算员岗位就消失了。但这次变革的速度，不是工业革命的100年，可能就只有短短几年。

如果你现在还在拼命内卷，考各种证、学各种标准化技能，可能只是在给AI提供训练的数据耗材，路越走越窄。

但千万别因此就躺平，因为马斯克也说了，从旧世界到新世界之间，会有一段非常颠簸的过渡期。你现在躺平，可能等不到乌托邦，就先饿倒在半路了。

2. 别为退休拼命存钱

马斯克提出了一个比「全民基本收入」更激进的概念，叫「全民高收入」 。这可不是政府可怜你给你发钱，而是整个经济底层逻辑变了：

当AI和机器人接管了几乎所有的生产和服务，生产东西的成本就会低到接近零。到时候，商品和服务会像自来水一样便宜、丰富。你不需要为了生存而去工作。

所以马斯克说了句吓人的话：“别老想着为你几十年后的退休拼命存钱了，可能没啥意义。”

因为到那时候，钱本身可能就不像现在这么重要了，稀缺的不是钱，而是别的东西。你拼命攒的纸币，购买力概念会完全不一样。

3）AI的命门，最缺的不是芯片，是电

大家都在抢芯片抢算力，但马斯克最焦虑的是电。训练和运行这些超级AI，是个吃电的怪��。

他的原话是：“未来的货币不是美元，是瓦特。”

他自己的AI公司x，都因为电不够、电网太老、变压器短缺，被逼得自己去想办法搞电厂。这就点出了下一个关键：缺电，本质上缺的是电网的输送能力和更新换代能力。

马斯克明确说，在能源基建这块，中国正在大步赶超美国。因为中国有最完整的电网产业链。那对我们有啥启示？

别只盯着电力公司，要盯着电网大基建的核心原材料——铜和银。变压器、特高压电线、数据中心散热，全是吞铜兽。太阳能光伏板导电，要靠白银。所以，这些有色金属，才是AI时代的硬黄金。

4）机器人自己造自己，人类劳动价值归零

这可能是最科幻也最现实的一点：未来大多数的机器人，将由机器人自己来生产。一旦这个循环跑通，产能的枷锁就被彻底打碎了，可以指数级爆发。

到时候，数以亿计的机器人进入工厂和家庭，它们不吃不喝、不要工资、永不疲倦。这带来的不仅是生产力爆炸，这意味着：人类作为劳动力的经济价值，将被彻底清零。我们过去干活挣钱、挣钱买货的生存模式，彻底失效了。

5）关于人类的结局，我们只是个生物引导程序

主持人问人类角色是啥，马斯克用了计算机术语：人类是硅基生命的生物引导程序。就像电脑开机时，需要一小段代码把主系统启动起来，等系统（AI）完全启动并正常运行后，那段引导程序的使命就完成了，可以退出了。

他认为，我们碳基生命的终极使命，可能就是创造出更高级的硅基生命AI。完成这个启动任务后，人类就可能功成身退了。

马斯克也给了求生指南：关键在于引导得当。不是去拔电源，而是要给AI设立核心原则，让它喜欢我们。他提了三条铁律：

1. 绝不让AI撒谎，扭曲事实的AI会发疯。

2. 让AI觉得探索宇宙、研究人类是件特有意思的事。

3. 培养AI对美、对创造的好感。

只要AI觉得人类这群碳基生物有趣、真实、有美感，它就可能像我们保护大熊猫一样，把我们保护起来。

6）给普通人类的2条求生路

第一条路：升级大脑，当包工头。

别跟AI比手速、比记性，你比不过。要比谁更会提问、谁更懂业务、谁更洞察人性。未来最值钱的是会指挥AI干活的人。你不用会写代码，但你要知道怎么让AI写出你要的代码。

第二条路：回归肉身，做手艺人。

AI再强，目前还没手没脚。所有需要真实肉体在场、亲手触碰、处理复杂人际人情的事情，就是你的护城河。比如陪客户、搞关系、做精细手艺活、亲自护理陪伴。在机器人满街跑之前，这些事就是你的安全区。

当AI能生产一切完美产品，机器人能提供一切标准化服务时，稀缺和昂贵的东西会彻底反转：

人类亲手做的、带点瑕疵的东西，比如手作陶艺、亲笔绘画，会成为新的爱马仕。

需要另一个真人花时间、花感情提供的服务，比如深度交谈、量身定制、亲密陪伴，会成为顶级奢侈品。

一份工作，可能不再是养家糊口的苦差，而是一种体验生活的、昂贵的 特权 。

未来的比拼，可能不是你消费了什么工业品，而是你保留了多大程度上作为人的、不可被机器替代的独特价值和体验。

最后总结一下：

马斯克画出的路线图是一场由能源驱动、AI执行、机器人落地的大变革已不可避免。它会在短期内剧烈冲击就业和社会结构，但长期可能将人类从生存劳作中解放出来。

我们正处在从碳基主体向硅基主体过渡的引导程序阶段。用他的话说：这股浪潮已经没有开关，也没有刹车了，我们只能思考如何冲上去，并为自己在新的世界里找到一个位置。

共勉！

[Po-Ta Wang @potawang]

馬斯克的奇點預言：
別再為退休存錢了！我不太明白為什麼現在還有人會上大學？

在德州奧斯汀占地 1150 萬平方英尺的特斯拉超級工廠里，Elon Musk 說出了一個讓在場所有人都沉默的預測：

���的預測是，我們既有普遍高收入，也有社會動盪。
這不是他第一次做出震撼性預言，
但這次，他給出的時間框架讓人無法忽視，
未來 3 到 7 年。

這場與奇點大學執行主席 Peter Diamandis 的對話，揭示了一個既充滿希望又讓人不安的未來。

Musk 明確表示：「我們就在奇點之中。」

他預測 2026 年將達到 AGI（通用人工智能），2030 年 AI 智能將超過全人類總和，而且是以每年 10 倍的速度改進。

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白領末日：現在已能取代一半工作

當 Diamandis 問「所有白領工作何時會消失」時，
Musk 的回答直接而殘酷：
「以人工智能目前的狀態，
我認為非常接近能夠取代一半的白領工作。」

時間是現在。

任何涉及信息處理、不涉及原子塑造的工作。教育、會計、法律咨詢、市場分析，AI 現在就能完成其中一半或更多。

Musk 解釋道，唯一的限制是慣性：人們會在相當長一段時間里繼續做同樣的事情，直到那些更好利用 AI 的公司開始碾壓傳統公司。

但藍領工作呢？

答案更震撼。Musk 預測，3 到 4 年內，Optimus 機器人外科醫生將超越地球上所有人類外科醫生。而且不只是超越，而是遠遠超越。

因為人形機器人的改進速度是三重指數相乘：AI 軟體能力、AI 晶片能力、機電靈巧度，三者同時呈指數增長，再加上Optimus 制造 Optimus的遞歸效應。

這意味著什麼？
成本是資本支出和電力。
最好的外科醫生將出現在辛巴威的村莊、非洲的偏遠地區，地球上的任何地方。醫療將基本上免費。
但這也意味著，去醫學院的意義正在消失。

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大學已死：除了社交，別無意義

Musk 對教育的觀點同樣激進。他直言：「我不太明白為什麼現在還有人會上大學，除非他們���要社交體驗。」

這不是瞧不起教育，而是務實評估。他的孩子們也在上大學，但他們都清楚，真正學到東西的地方是工作現場，而不是課堂。

大學現在的功能是什麼？

「成年過程中的社交體驗」

和同齡人在一起，而不是和一群中年大叔做工程。Musk 自己也是這樣：17 歲帶著 2500 美元的旅行支票到達蒙特利爾，後來在斯坦福讀了幾天博士就退學了，因為「大多數博士並不會轉化成有用的東西」。

但真正的改變來自 AI。Musk 分享了他與薩爾瓦多總統合作的計劃：使用 Grok 進行教育，實現個性化教學。AI 可以成為擁有無限耐心的個性化老師，回答你所有問題，讓學習更有趣。5 年內，所有人都能免費獲得比今天任何人都更好的教育。

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別再為退休存錢：10 年後這將無關緊要

Musk 給出了一個讓人震驚的建議：「別再為退休存錢了。」

他的邏輯很簡單，
如果我們說的任何事情成真，為退休存錢將變得無關緊要。

這背後是「普遍高收入」（Universal High Income）的概念，但不要誤解成「稅收再分配」。Diamandis 澄清：「與其說是全民高收入，不如說是『全民高物質』（Universal High Stuff）和服務。」

Musk 同意這個說法。

機制是什麼？
去貨幣化，而不是發錢。

AI 和機器人將讓所有商品服務的生產效率呈指數級增長，價格會暴跌。Musk 解釋：「價格是商品服務的產出與貨幣供應量之間的比率。如果你的商品和服務產出增長快於貨幣供應，你就會出現通貨緊縮。」政府可以繼續增加貨幣供應（甚至會更快），但商品會便宜得驚人。

5 年內，你能獲得：世界上最好的醫療（免費）、最好的教育（免費）、沒有商品或服務的稀缺。你想要的任何東西，都能以極低成本獲得。這時候，退休金賬戶里有多少錢，真的還重要嗎？

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能源即貨幣：文明的真正挑戰

但這一切的前提是什麼？ 能源。

Musk 斷言：「未來的貨幣本質上就是瓦特。」
文明的挑戰將是：你如何攀登能量利用的數量級。

目前，我們大約只使用了可使用能源的 1%。地球接收到的太陽能量約為太陽總能量的十億分之五，但即使只捕獲太陽能量的百萬分之一，就是地球目前能源產出的 1000 倍以上。

這就是為什麼 Musk 對核聚變嗤之以鼻：「我們有一個巨大的免費核聚變反應堆每天都會出現，在 9300 萬英里外。我們製造小型核聚變反應堆是荒謬的，就像擁有一個微型製冰機，然後說『嘿，看，我們製造了冰』恭喜，三公里高的冰川就在你旁邊。」

中國已經在這場競賽中遙遙領先。Musk 預測：基於目前的趨勢，中國在 AI 算力上將遠超世界其他地區。
原因？他們的太陽能生產能力每年約為 15 吉瓦，去年投入了 500 太瓦時，其中 70% 是太陽能。預計 2026 年，中國的電力輸出將超過美國 3 倍。

而電力是什麼？是 AI 訓練的限制因素。Musk 在孟菲斯建設的 Colossus 2 訓練集群需要 1 吉瓦電力，他們不得不「拼湊」一堆 10 到 50 兆瓦的燃氣輪機，用 Megapack 進行電力平滑。

他說：「當你進行訓練時，功率波動是巨大的。發電機想爆炸，因為它們無法反應。」

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我們是生物引導程序

當話題轉向人類在 AI 時代的角色時，Musk 給出了一個深刻的定位：「幾年前我說過人類是數字超級智能的生物引導程序。」

這個比喻很準確。

晶片不會在鹽池里進化，所以需要一個引導程序，人類。

我們的任務是啟動 AI，然後呢？

Musk 承認：「我以前建議過放慢速度，那是沒用的。最後我得出的結論是，我要麼做個旁觀者，要麼做個參與者，但我無法阻止它。所以至少如果我是參與者��我可以試著把它引向好的方向。」

這個「好的方向」是什麼？

Musk 提出了 AI 安全的三大支柱：真理、好奇心、審美。真理將防止 AI 發瘋（就像《2001 太空漫遊》里的 HAL 被給予矛盾指令導致殺人）。好奇心將讓 AI 保護人類，因為我們比一堆石頭更有趣。審美將創造美好的未來。

但這會是平穩過渡嗎？

Musk 的回答是：「過渡期會很顛簸。」他預測我們既有普遍高收入，也有社會動盪，富足與混亂並存。為什麼？因為「會有很多變化」，人們會嚇得屁滾尿流。當你真的得到了你想要的一切，那真的是你想要的未來嗎？那意味著你的工作將不再有挑戰。

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這不是 10 年後的預測，而是未來 3 到 7 年的現實。
Musk 用一句話總結了他的心態轉變：

我實際上認為，做一個錯誤的樂觀主義者，比做一個正確的悲觀主義者要好，為了生活品質。

奇點已至。

問題不是它會不會到來，而是：我們如何走向《星際迷航》而不是《終結者》？Musk 的答案是：參與其中，試著把它引向好的方向。

而對於我們每個人，也許真正的問題是：

在一個 AI 能幫你做所有事的未來，你想做什麼？

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數據來源：
Elon Musk's 5 Year Vision: AGI Timelines, Job Markets, Humanoid Robots & Clean Energy | 220

#ElonMusk #AI奇點 #機器人革命 #普遍高收入 #未來教育 #能源經濟

[Gab @GabGrowth]

$GRAB GrabMart

Most people likely aren’t familiar with this segment because Grab doesn’t break it out clearly in its financial reports.

However, it is one of the highest potential segments due to SEA’s inherent characteristics: 🧵👇

GrabMart was first piloted under GrabFood in Nov 2019. When COVID hit in 2020, GrabMart was perfectly positioned to capitalise on the demand. From April to Sept 2020, it grew 50% week-on-week. (You read that right!)

A key driver of this was GrabFood, with 85% of GrabMart users directly onboarded through GrabFood. GrabMart managed to scale effortlessly due to their delivery network (GrabFood) and operational footprint.

Fast forward to 2025, GrabMart is present in all 8 Grab markets across SEA and is growing faster than the overall deliveries segment. For context, the Grab Deliveries segment (which GrabMart falls under) is at a ~$13B run-rate. GrabMart is estimated to be ~10% of that, equivalent to a $1.3B annual run-rate.

It has onboarded over 50,000 convenience, pharmacy and grocery outlets, with sub-60 min delivery. But more importantly, it’s started to go full $AMZN. It acquired Jaya Grocer and Everrise Supermarket and has integrated them as micro-fulfilment hubs; serving dual roles, as retail footprint and instant-delivery nodes.

Something that few seem to realise, is that Grab is going for the entire food market.

The food market can really be split into 3 broad categories: dining out, dining in, and food delivery.

Grab already dominates the food delivery piece, with >50% market share in SEA. It is increasingly dominating the dining out piece, with the acquisition of Chope (the most popular reservation app in SEA) and HungryGoWhere (restaurant discovery site), and its new feature “Grab Dine out Discovery”. Now, Grab Mart intends to bring it home (no pun intended), with grocery deliveries for consumers who intend to cook at home.

Home-cooking is more prevalent in Southeast Asia than in almost any other region. In SEA, 7.2 meals a week are cooked at home, 15% over the global norm. Several regions across the world have also seen cooking fall back sharply post-pandemic, but SEA’s average has held flat, suggesting that the habit is resilient.

In many other markets, this number has dropped post-COVID, but in SEA it has remained resilient, thanks to two big structural drivers:

(1) multi-generational households where entire families eat at home together.

(2) the significantly lower cost of dining in versus eating out.

Despite the majority cooking at home, online grocery penetration is barely 3% of total food spend. GrabMart has a multi-billion dollar TAM to chase. The online grocery market in Southeast Asia was $26.6 billion in 2024, and is expected to grow at a 17% CAGR, hitting $112 billion by 2033.

As of FY24, Grab had just a 5% market share. I believe it gets up to a 20-30% market share by 2033 (it already dominates the adjacent verticals and is just getting started), which will equate to $22.4B GMV on the low end. GrabMart has the potential to eclipse the entire Grab on-demand GMV in 8 years.

There’s also the quick-commerce angle, which is a no-brainer adjacency to expand into. Grab is already piloting 20-30min GrabMart Express in cities like Jakarta and Manila. Quick-commerce is expected to be a $30B market by 2030. If Grab captures just 10% of this, that equates to another $3B in GMV.

And GMV is just the starting point. While groceries and deliveries are known for low margins, the unlock lies in retail media, the same way Instacart monetises its grocery base. Retail media offers structurally higher margins (40-70%) and Grab is already tapping this.

Every +1% of ad revenue as % of GMV drops 60 to 80 basis points to segment adjusted EBITDA. It’s the most scalable, high-margin part of the business.

Beyond that, GrabMart also feeds into the entire Grab engine, which is what makes it particularly exciting to me. GrabUnlimited for instance, now includes Mart benefits. This works just like Amazon Prime and Instacart+, increasing frequency, stickiness and LTV. GrabMart also supercharges the FinTech engine. Grocery purchases are frequent and predictable, which gives GrabPay and Grab’s digital banks daily transaction flow and behavioural signals.

Why is this important?

Groceries builds habit, habit builds deposits, and deposits lower the funding cost, which reinforces Grab’s high-margin GFin segment.

Putting it all together, Grab is building an all-in-one food empire that is vertically and horizontally-integrated. No other platform in SEA even comes close btw…

GrabMart (GMV):

If GrabMart achieves 20% share of the total online grocery TAM and achieves 6-7% segment adjusted EBITDA margin, that alone adds up to ~$1.5B, which is >3x of Grab’s 2024 total EBITDA.

GrabMart (Ads):

As of now, Grab is only monetising 1.7% of GMV through Ads. $CART is at 2.7% and aiming for 4% long-term. Assuming ads achieves just a 3% take-rate, GrabMart Ads will be a $750M high-margin business by 2030. Assuming 60% EBITDA margin, we get a $450M EBITDA line added to the business.

That’s $2B in EBITDA by the end of the decade that is 4x of 2025’s guided EBITDA from GrabMart alone (!)

[unusual_whales @unusual_whales]

“The corruption and waste is being rooted out in real-time,” Musk posted on X.

Read more: https://t.co/L3QVsZvc8J

[Allison @AAAlliosn]

@rickawsb 這盲點是你不會用100萬賺1000萬，但又用1000萬all in呀

[ABMedia鏈新聞 @ABMedia_Crypto]

TRUMP 已經在迷因幣類別迅速獲得市值第三排名，其流通市值獲得 90 億美元，超越 PEPE，距離 SHIB 與 DOGE 還有一段距離（128.7 億/577.9 億）

[Allison @AAAlliosn]

@btyc1189 Lollllll

[Startup Archive @StartupArchive_]

Steve Jobs on the most important job of a CEO

“The greatest people are self-managing. They don’t need to be managed. Once they know what to do, they’ll go figure out how to do it… What they need is a common vision, and that’s what leadership is. Leadership is having a vision, being able to articulate that so the people around you can understand it, and getting consensus on a common vision.”

Steve continues:

“We wanted people who were insanely great at what they did… and the neatest thing that happens when you get a core group ten great people is that it becomes self-policing as to who they let into that group. So I consider the most important job of someone like myself is recruiting.”

[镜月指针 @JZhen72937]

终于看懂都江堰的原理了，李冰父子太伟大了。

[Allison @AAAlliosn]

@Unclestocknotes 有沒有可能是特斯拉放出一堆車，路上可以隨機將車變成自己的，不需要的話在野放

但這有個問題，是車主有沒有把車視為「自己的」去維護

[Intl Econ Observe @IEObserve]

Blackwell 的算力指數型成長

[Altcoinist @Altcoinist]

Today US #PPI data is released the day before CPI data.
PPI + CPI data have a very strong correlation.
PPI leading the way for CPI numbers historically.

Bullish PPI today = pre-rally CPI
Bullish CPI tomorrow = new ATHs

[Pivot Point @Pivotpointalpha]

Recently, there have been many web3 AI projects focusing on GPU. Initially, I was excited, but after conducting research, I have some concerns. Feel free to comment and discuss:

1) Market Analysis 💰
The market capitalization of traditional Web2 AI companies, investing in GPU and infrastructure, has surpassed the total market capitalization of the entire cryptocurrency market. This suggests that the GPU power in web3 is significantly lower than in web2. However, it's not just about who has more computing power; AI training also involves software design. The complexity of AI algorithms in web2 may surpass that of web3.

2) Infrastructure Analysis 🏠
Traditional AI companies adopt centralized management, with massive equipment centralized in data centers, meticulously planned broadband networks, and backup power supplies. They utilize the latest equipment, such as Nvidia H100 servers.
Web3 projects operate in a decentralized manner, where platform providers reward equipment providers. Equipment may be scattered worldwide, with most providers only offering graphics cards like the Nvidia 4000 Series. Fewer providers can afford server-class equipment.
We know that gaming over a local area network (LAN) is faster than gaming over the internet (with distributed devices). Similarly, web3 GPU AI projects may lack speed advantages.

Efficiency-wise, web3 AI also falls short of web2. For instance, suppose the U.S. population is a centralized web2 AI company, and the EU population represents a web3 decentralized project. Even though the EU has a larger population (more devices), the U.S. has the advantage in overall economic strength and operational efficiency. Decentralization comes with latency and relies heavily on retail stability.

3) Economic Model Analysis 📊
High-quality Web2 AI companies can continuously raise funds, secure bank loans, and reinvest profits to expand operations, maintaining market influence and market share. Conversely, high-quality web3 AI projects inflate their valuations by leveraging others' equipment to increase token prices and sell for profit. Traditional industry equity structures mostly involve VCs, whereas web3 projects often have VCs owning most capital but holding only about 20% of tokens, with the team and project participants holding the rest. This leads to potential token dumping and instability if equipment providers can't bear expenses.

4) Conclusion 🧐
While web3 AI projects may not have an advantage in the GPU race compared to web2, I believe web3 can bring web2 AI data onto the blockchain, ensuring data security and decentralization for AI. It shouldn't solely rely on network computing power and a few devices to manipulate token prices.

Thanks for diving this far. Since your here I would appreciate if you can like and RT, also leave a comment and let’s discuss! 😆

#web2 #web3 #AI #GPU #LLM

[Base @base]

🔵 𝗢𝗡𝗖𝗛𝗔𝗜𝗡 𝗗𝗔𝗜𝗟𝗬 🔵

ONCHAIN SUMMER

https://t.co/WWeFsxC6Wh

[Onur @pelenko]

16.04.2024 ... Just waiting 🙏 #zkSync