Ada disparitas biaya yang menarik perhatian di sektor crypto dan AI. Startup AI menggelontorkan modal besar ke infrastruktur komputasi—GPU, pusat data, pipeline pelatihan. Sementara itu, platform pasar prediksi seperti Kalshi dan Polymarket mengarahkan sumber daya mereka secara berbeda. Platform ini berinvestasi besar-besaran dalam kampanye akuisisi pengguna, pembangunan komunitas, dan inisiatif pertumbuhan organik.
Ini mengungkapkan sesuatu yang menarik tentang prioritas pasar. Proyek AI bertaruh pada keunggulan komputasi mentah dan parit teknologi. Pasar prediksi, sebaliknya, bertaruh pada efek jaringan dan adopsi pengguna sebagai keunggulan kompetitif mereka. Ini pada dasarnya dua jalur berbeda untuk skala: satu melalui pengeluaran infrastruktur, yang lain melalui pemasaran dan keterlibatan komunitas.
Kedua pendekatan mencerminkan dinamika pasar masing-masing—kepadatan modal AI versus fokus pasar prediksi pada likuiditas dan partisipasi pengguna.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
21 Suka
Hadiah
21
10
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
MEVictim
· 01-17 23:34
Di sisi AI, uang yang dibakar sebagian besar dihabiskan untuk perangkat keras, sementara pasar prediksi justru sibuk menarik pengguna baru secara gila-gilaan... Apakah perbedaan ini benar-benar sebesar itu? Rasanya, pada akhirnya, pasar prediksi tetap harus mengandalkan likuiditas untuk berbicara.
Lihat AsliBalas0
FlippedSignal
· 01-17 18:59
Singkatnya, AI membakar GPU hanyalah mengumpulkan bahan, memprediksi pasar bermain dengan menarik orang, kedua pekerjaan itu sama sekali berbeda.
Lihat AsliBalas0
DAOplomacy
· 01-16 09:09
Jujur saja, kerangka di sini terasa agak terlalu bersih... seperti ya, AI menghamburkan uang ke GPU, tetapi tidak ada yang benar-benar menginterogasi eksternalitas non-sepele dari ketergantungan jalur itu. Pasar prediksi yang bertaruh pada efek jaringan hanyalah pengemasan ulang dari pertanian likuiditas dengan tampilan yang lebih baik, bisa dibilang
Lihat AsliBalas0
SudoRm-RfWallet/
· 01-15 12:29
pasar prediksi ngl ini sebenarnya lebih cerdas, membakar GPU tidak seefektif membakar komunitas secara langsung
Lihat AsliBalas0
AlwaysQuestioning
· 01-15 01:15
Berbicara tentang pasar prediksi, jalur ini memang benar-benar tepat, dibandingkan dengan membakar GPU yang tidak berujung, menarik pengguna memang lebih menguntungkan... Tapi masalahnya, apakah Polymarket benar-benar bisa membangun efek jaringan melalui pemasaran? Rasanya tetap tergantung pada kecukupan likuiditas
Lihat AsliBalas0
TrustMeBro
· 01-15 01:05
Jalan prediksi pasar sebenarnya lebih cerdas, membakar uang untuk membeli GPU tidak sebanding dengan membangun pengguna, efek jaringan adalah sungguh-sungguh parit perlindungan
Lihat AsliBalas0
0xLuckbox
· 01-15 01:05
Pasar prediksi ini benar-benar dimainkan dengan cerdas, membakar uang untuk infrastruktur tidak sebaik membakar uang untuk pengguna... Orang-orang AI itu harus membakar GPU sampai langit runtuh, di sisi kita, likuiditas adalah kunci, bukan?
Lihat AsliBalas0
GasBandit
· 01-15 01:03
ai membakar gpu sampai langit runtuh, pasar prediksi berbalik dan langsung menghancurkan pemasaran, perbedaan ini luar biasa... perangkat keras vs jumlah pengguna, lihat siapa yang akan tertawa terakhir
Lihat AsliBalas0
WalletDetective
· 01-15 00:57
AI membakar GPU sampai bangkrut, pasar prediksi hanya mengandalkan tipu-tipu orang untuk bermain... Kedua jalan cukup mengkhawatirkan
Lihat AsliBalas0
Rugman_Walking
· 01-15 00:52
AI menghancurkan perangkat keras, memprediksi pasar dan operasi, masing-masing bermain sesuai keinginan. Tapi sejujurnya, siapa yang akhirnya bertahan lama memang belum tentu.
Ada disparitas biaya yang menarik perhatian di sektor crypto dan AI. Startup AI menggelontorkan modal besar ke infrastruktur komputasi—GPU, pusat data, pipeline pelatihan. Sementara itu, platform pasar prediksi seperti Kalshi dan Polymarket mengarahkan sumber daya mereka secara berbeda. Platform ini berinvestasi besar-besaran dalam kampanye akuisisi pengguna, pembangunan komunitas, dan inisiatif pertumbuhan organik.
Ini mengungkapkan sesuatu yang menarik tentang prioritas pasar. Proyek AI bertaruh pada keunggulan komputasi mentah dan parit teknologi. Pasar prediksi, sebaliknya, bertaruh pada efek jaringan dan adopsi pengguna sebagai keunggulan kompetitif mereka. Ini pada dasarnya dua jalur berbeda untuk skala: satu melalui pengeluaran infrastruktur, yang lain melalui pemasaran dan keterlibatan komunitas.
Kedua pendekatan mencerminkan dinamika pasar masing-masing—kepadatan modal AI versus fokus pasar prediksi pada likuiditas dan partisipasi pengguna.