Existe uma disparidade de custos fascinante nos setores de criptomoedas e IA que merece atenção. Startups de IA estão a investir enormes capitais em infraestrutura computacional—GPUs, centros de dados, pipelines de treino. Entretanto, plataformas de mercados de previsão como Kalshi e Polymarket estão a canalizar os seus recursos de forma diferente. Estas plataformas estão a investir fortemente em campanhas de aquisição de utilizadores, construção de comunidade e iniciativas de crescimento orgânico.
Isto revela algo interessante sobre as prioridades do mercado. Os projetos de IA apostam na vantagem computacional bruta e na proteção tecnológica. Os mercados de previsão, por outro lado, apostam nos efeitos de rede e na adoção de utilizadores como sua vantagem competitiva. São essencialmente dois caminhos diferentes para escalar: um através de investimento em infraestrutura, o outro através de marketing e envolvimento da comunidade.
Ambas as abordagens refletem as suas dinâmicas de mercado respectivas—a intensidade de capital da IA versus o foco dos mercados de previsão na liquidez e participação dos utilizadores.
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MEVictim
· 01-17 23:34
Na área de IA, o dinheiro está sendo investido principalmente em hardware, enquanto o mercado de previsão está, na verdade, focado em atrair novos usuários de forma louca... Essa diferença é realmente tão grande? Parece que, no final, o mercado de previsão ainda depende da liquidez para falar mais alto.
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FlippedSignal
· 01-17 18:59
Resumindo, AI a queimar GPU é apenas sobre hardware, enquanto prever o mercado envolve atrair pessoas, são duas coisas completamente diferentes.
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DAOplomacy
· 01-16 09:09
honestamente, a moldura aqui parece um pouco demasiado limpa... tipo, sim, a IA está a investir dinheiro em GPUs, mas ninguém realmente está a questionar as externalidades não triviais dessa dependência de caminho. mercados de previsão a apostar em efeitos de rede são apenas uma reformulação da agricultura de liquidez com melhores ópticas, porventura
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SudoRm-RfWallet/
· 01-15 12:29
Os mercados de previsão ngl na verdade são uma abordagem mais inteligente, gastar GPU não é tão direto quanto investir na comunidade
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AlwaysQuestioning
· 01-15 01:15
Diz-se que o caminho das previsões de mercado está correto, em comparação com gastar GPU sem fundo, atrair usuários é realmente mais vantajoso... Mas a questão é se a Polymarket realmente consegue criar efeitos de rede através do marketing? Parece que ainda depende de se a liquidez é suficiente.
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TrustMeBro
· 01-15 01:05
Prever o mercado é na verdade uma abordagem mais inteligente, gastar dinheiro em GPUs não é tão eficaz quanto cultivar os usuários, o efeito de rede é realmente a vantagem competitiva.
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0xLuckbox
· 01-15 01:05
O jogo do mercado de previsão é jogado de forma decisiva, gastar dinheiro em infraestrutura não é tão bom quanto gastar dinheiro em usuários... Aquele pessoal de IA precisa queimar GPUs até o fim dos tempos, aqui do nosso lado, liquidez é o caminho, certo?
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GasBandit
· 01-15 01:03
AI queima GPU até o fim do mundo, o mercado de previsão vira e vai investir em marketing, essa diferença é incrível... hardware vs pessoas, vamos ver quem ri por último
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WalletDetective
· 01-15 00:57
AI queima GPUs até à falência, o mercado de previsão depende de enganar as pessoas para jogar... Ambas as opções parecem arriscadas.
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Rugman_Walking
· 01-15 00:52
A IA investe em hardware, prevê o mercado e gerencia operações, cada um faz a sua. Mas, para ser honesto, quem vai sobreviver por mais tempo ainda não é certo.
Existe uma disparidade de custos fascinante nos setores de criptomoedas e IA que merece atenção. Startups de IA estão a investir enormes capitais em infraestrutura computacional—GPUs, centros de dados, pipelines de treino. Entretanto, plataformas de mercados de previsão como Kalshi e Polymarket estão a canalizar os seus recursos de forma diferente. Estas plataformas estão a investir fortemente em campanhas de aquisição de utilizadores, construção de comunidade e iniciativas de crescimento orgânico.
Isto revela algo interessante sobre as prioridades do mercado. Os projetos de IA apostam na vantagem computacional bruta e na proteção tecnológica. Os mercados de previsão, por outro lado, apostam nos efeitos de rede e na adoção de utilizadores como sua vantagem competitiva. São essencialmente dois caminhos diferentes para escalar: um através de investimento em infraestrutura, o outro através de marketing e envolvimento da comunidade.
Ambas as abordagens refletem as suas dinâmicas de mercado respectivas—a intensidade de capital da IA versus o foco dos mercados de previsão na liquidez e participação dos utilizadores.