Acabo de ser impactado por un dato: la red de prueba de Fabric procesa un pico de 3200 tareas por segundo, completando una coincidencia de servicio de máquina en un promedio de 1.2 segundos.
Estas cifras no son lo que uno esperaría de un proyecto que promete mucho. Revisé los registros de llamadas de febrero: el volumen diario de tareas superó las 25000, con una tasa de finalización del 98.7%, y 12400 nodos activos en funcionamiento. Para ser honesto, ha sido mucho más de lo que esperaba.
$ROBO en este sistema realiza un trabajo bastante sucio: el cobro automático de tarifas eléctricas de estaciones de carga compartidas, la colaboración de nodos de IA para entrenar modelos, todo es llevado a cabo por las máquinas. La gente no necesita intervenir, ROBO se encarga por sí solo. La velocidad de circulación refleja directamente la eficiencia de automatización del mundo físico: esto no se puede falsificar.
Al revisar el equipo de OpenMind, que proviene de Stanford + MIT CSAIL + Google DeepMind, la inversión de 20 millones de dólares liderada por Pantera no fue solo por el libro blanco. El sistema operativo OM1 ya se ha adaptado a una serie de robots como Yushu, Ubtech, y Zhiyuan, con código abierto en GitHub, y las máquinas están en funcionamiento. Es mucho más sustancial que aquellos competidores que solo tienen tuits y carteles.
Ahora, la circulación total es del 22.3%, las participaciones de los inversores del 24.3% y del equipo del 20% están bloqueadas por un cliff de 12 meses + desbloqueo lineal de 36 meses. Esto significa que no comenzarán a liberarse lentamente hasta 2027; estructuralmente no hay tanta prisa por hacer recortes.
A continuación, hay que prestar atención a tres cosas: la profundidad del mercado no debe depender únicamente del dinero caliente, la cantidad real de colateral en el fondo de bonos de órdenes, y cuánta liquidación en la cadena proviene de tareas reales en lugar de auto-generadas. Cuando los datos hablan la verdad, es más efectivo que cualquier narrativa.
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