Il existe une disparité de coûts fascinante dans les secteurs de la crypto et de l'IA qui mérite d'être observée. Les startups en IA investissent massivement dans l'infrastructure informatique—GPU, centres de données, pipelines d'entraînement. Pendant ce temps, les plateformes de marchés de prédiction comme Kalshi et Polymarket orientent leurs ressources différemment. Ces plateformes investissent massivement dans des campagnes d'acquisition d'utilisateurs, la construction de communauté et des initiatives de croissance organique.
Cela révèle quelque chose d'intéressant sur les priorités du marché. Les projets d'IA parient sur l'avantage computationnel brut et la barrière technologique. Les marchés de prédiction, en revanche, misent sur les effets de réseau et l'adoption par les utilisateurs comme leur avantage concurrentiel. C'est essentiellement deux chemins différents pour atteindre l'échelle : l'un par la dépense en infrastructure, l'autre par le marketing et l'engagement communautaire.
Les deux approches reflètent leurs dynamiques de marché respectives—l'intensité capitalistique de l'IA versus l'accent mis par les marchés de prédiction sur la liquidité et la participation des utilisateurs.
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MEVictim
· 01-17 23:34
L'argent dépensé dans l'IA est principalement investi dans le matériel, alors que le marché des prévisions semble plutôt axé sur l'acquisition massive de nouveaux utilisateurs... Une telle différence est-elle vraiment si grande ? J'ai l'impression que, pour le marché des prévisions, c'est finalement la liquidité qui fait la loi.
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FlippedSignal
· 01-17 18:59
En résumé, l'IA qui consomme des GPU, c'est de la surenchère, le marché de la prévision joue sur le recrutement, ce ne sont pas du tout les mêmes activités.
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DAOplomacy
· 01-16 09:09
honnêtement, la façon dont cela est présenté ici semble un peu trop propre... comme si oui, l'IA lançait de l'argent sur les GPU, mais personne n'interroge vraiment les externalités non triviales de cette dépendance au chemin. Les marchés de prédiction pariant sur les effets de réseau ne sont qu'une version remaniée de la farming de liquidités avec de meilleures optiques, arguably
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SudoRm-RfWallet/
· 01-15 12:29
Les marchés de prédiction ngl sont en fait une stratégie plus intelligente, brûler des GPU n'est pas aussi direct que de brûler la communauté.
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AlwaysQuestioning
· 01-15 01:15
Il semble que la voie du marché prédictif soit la bonne, car par rapport à la dépense sans fin pour les GPU, attirer des utilisateurs est en effet plus rentable... Mais le problème, c'est que Polymarket peut-il vraiment créer un effet de réseau grâce au marketing ? Il semble que cela dépend surtout de la liquidité disponible.
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TrustMeBro
· 01-15 01:05
Le marché de la prévision est en réalité une voie plus intelligente, dépenser de l'argent pour acheter des GPU n'est pas aussi efficace que de fidéliser les utilisateurs, l'effet de réseau est la véritable barrière naturelle
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0xLuckbox
· 01-15 01:05
Le marché des prévisions est une partie d'échecs jouée de manière impeccable. Brûler de l'argent pour acheter des infrastructures n'est pas aussi efficace que de brûler de l'argent pour acquérir des utilisateurs... Ceux qui travaillent sur l'IA doivent dépenser des GPU jusqu'à la fin des temps, mais ici, la liquidité est la clé, n'est-ce pas ?
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GasBandit
· 01-15 01:03
L'IA brûle les GPU jusqu'à l'extrême, le marché prédit un retournement et se tourne vers le marketing, cette différence est incroyable... matériel vs tête humaine, qui rira le dernier ?
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WalletDetective
· 01-15 00:57
L'IA brûle les GPU jusqu'à la faillite, le marché des prévisions repose sur la tromperie... Les deux options sont un peu risquées
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Rugman_Walking
· 01-15 00:52
L'IA investit dans le matériel, prévoit le marché et gère ses opérations, chacun fait sa propre chose. Mais pour être honnête, on ne sait pas vraiment qui survivra le plus longtemps à la fin.
Il existe une disparité de coûts fascinante dans les secteurs de la crypto et de l'IA qui mérite d'être observée. Les startups en IA investissent massivement dans l'infrastructure informatique—GPU, centres de données, pipelines d'entraînement. Pendant ce temps, les plateformes de marchés de prédiction comme Kalshi et Polymarket orientent leurs ressources différemment. Ces plateformes investissent massivement dans des campagnes d'acquisition d'utilisateurs, la construction de communauté et des initiatives de croissance organique.
Cela révèle quelque chose d'intéressant sur les priorités du marché. Les projets d'IA parient sur l'avantage computationnel brut et la barrière technologique. Les marchés de prédiction, en revanche, misent sur les effets de réseau et l'adoption par les utilisateurs comme leur avantage concurrentiel. C'est essentiellement deux chemins différents pour atteindre l'échelle : l'un par la dépense en infrastructure, l'autre par le marketing et l'engagement communautaire.
Les deux approches reflètent leurs dynamiques de marché respectives—l'intensité capitalistique de l'IA versus l'accent mis par les marchés de prédiction sur la liquidité et la participation des utilisateurs.