На этой неделе во вторник были выпущены три больших AI-модели: Genie, GPT-OSS и Opus-4.1, а сегодня вышел GPT-5. Волна инноваций в AI накатывает одна за другой. Хотя технологические СМИ после тестирования в целом считают, что производительность GPT-5 не достигла уровня AGI, основные улучшения касаются устранения недостатков функции Vibe Coding и повышения точности решения сложных математических и физических задач. Тем не менее, оптимизм финансовых рынков и AI-индустрии по поводу "момента AGI" не сильно пострадал. Оценив текущие достижения в области Scaling Law, Agentic обучения и усиленного обучения, а также мнения таких лидеров отрасли, как Маск и Дарио Амодеи, можно предположить, что суперинтеллекты появятся в 2026-2027 годах. Финансовые рынки будут спекулировать на моменте AGI, поэтому нам нужно заранее искать связанные с ним активы и входить в них на левой стороне, чтобы воспользоваться 🫴 этой новой инвестиционной возможностью мирового уровня. Учитывая, что путешествие между рынком акций США и крипторынком только начинается, вместо того чтобы ждать, когда активы, связанные с AGI, пройдут через все сложные процедуры IPO Tradfi и откроются для игроков вторичного рынка, лучше сразу искать активы, тесно связанные с AGI, на крипторынке. При неизменности существующих парадигм обучения больших моделей AI мы можем найти по одному лучшему активу в каждом из четырех измерений: данные, большие модели, вычислительная мощность и AGI-агенты. –-Данные Данные, то есть корпус, являются основным материалом для обучения больших AI-моделей. GPT-3.5 смог достичь прорыва в производительности благодаря введению большого количества данных из Reddit и X Twitter. В настоящее время запасы человеческих генерируемых данных почти исчерпаны, проблемы загрязнения AIGC и токсичной обратной связи, а также предварительная обработка и управление частными данными компаний/индивидуумов сдерживают появление AGI. Поэтому с точки зрения данных, в сравнении с такими компаниями, как Chainbase и Ocean Protocol, которые предоставляют данные для обучения на блокчейне, Sahara AI, использующая токеномику для стимулирования производства качественных, многомерных и структурированных данных, является безусловно лучшим активом. –-Большие модели В настоящее время большие модели не только конкурируют по производительности, но и начинают конкурировать по случаям использования и затратам. Например, GPT-OSS, выпущенный OpenAI перед GPT-5, является дешевым и удобным открытым большим моделем. В сегменте AGI-моделей Artificial Superintelligence Alliance ($FET) и Bittensor ($TAO) имеют глубокие технические корни и историю бренда, но у первого есть некое "вкус старости" в управлении проектом, в то время как Bittensor ($TAO) является лучшим выбором. Кроме того, среди новых проектов, хотя они еще не достигли стадии TGE, стоит обратить на них пристальное внимание. Альтернативные высоко оцененные проекты на первичном рынке включают SentientAGI, который стремится создать коммерческую экономику AGI, Nous Research, специализирующийся на децентрализованном обучении AI, и Prime Intellect. –-Вычислительная мощность Вычислительная мощность — это нефть эпохи AI; кто контролирует распределение вычислительной мощности, тот контролирует ценообразование — это уже стало рыночным консенсусом. Основная логика децентрализованной сети GPU (GPU DePIN) такова: взрыв AI → крайняя нехватка вычислительной мощности → монополия централизованного облачного вычисления на ценообразование → DePIN — это неизбежная тенденция. В настоящее время основные активы для GPU DePIN: Это связано с тем, что, во-первых, Aethir обладает собственными крупномасштабными вычислительными мощностями GPU, во-вторых, Aethir имеет возможность поддержки вычислительной мощности на уровне предприятий, и, наконец, Aethir строит процветающую и разнообразную экосистему приложений, включающую AI-агентов, Web3-игры и RWA-протоколы. Кроме того, @AethirCloud уже тихо достигла 156 миллионов долларов ARR. Что это за цифра? Более 99% проектов в Crypto не зарабатывают такую сумму за весь жизненный цикл 🤯 –-AGI-агенты AI-агенты, ставшие платформами для запуска новых токенов, такие как Virtual и AI16Z, а также AI-агенты, которые являются машинами для публикации мусорных X-постов, уже устарели. Новые парадигмы AI-агентов, более подходящие для уровня интеллекта AGI, начинают появляться, такие как @ChainOpera_AI и @Infinit_Labs, которые исследуют социальные сети агентов. Новая парадигма AI-агентов стремится к истинной полезности, обеспечивая реальное снижение затрат и увеличение эффективности в таких областях, как разработка продуктов, финансовые сделки и написание контента для СМИ. В настоящее время у этих двух проектов нет TGE, и кто первым проведет TGE, тот и получит преимущество. Вот и все.