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Omer Goldberg
「ブロックチェーン上のGDP」に関する質問がたくさんあります。
それは何を意味するのか、そしてなぜそれが重要なのか?
その核心は、米国政府が不変で検証可能なアクセスのために GDP データをオンチェーンで公開することを意味します。これには**いくつかの**利点がありますが、すべてを解決するわけではありません。
解決する内容
1) リリース後の整合性。オンチェーンの経済データは改ざん防止、透明性があり、中央のチョークポイントなしで世界中にアクセスできるため、静かな改訂を抑制し、普及に対する信頼を高める可能性があります。
2) トレーダーや経済関係者にとって、これはより高速で監査可能なシグナルを意味し、操作リスクを軽減し、進化した場合によりスマートでリアルタイムの戦略を可能にする可能性があります。
ないもの
1) 上流の欠陥。GDPは依然として遅れている調査やモデル(求人請求、支出の見積もりなど)に基づいており、誤りやバイアスが発生しやすい。入力がオフの場合、オンチェーン バージョンには不正なデータが表示されるだけです。
今のところ、それは一歩前進です。経済自体の多くがオンチェーンに移行するまでは、私たちは依然として同じ上流の仮定に頼ることになりますが、少なくとも透明性と説明責任は高まります。

Watcher.Guru8月27日 02:30
ジャストイン:🇺🇸米国政府はブロックチェーン上で経済データの公開を開始します。
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AIは、これまでに発明された中で最高のデモウェアです。
週末に何かをハッキングし、画面共有を投稿して、バイラルになることができます。
しかし、それを人々が信頼する製品に変えるのは残酷です。ユーザーが初めて信頼を失うと、ユーザーはいなくなってしまいます。
デモと本番の間のギャップは大きいです。これまでの AI への投資にもかかわらず、フロンティア ラボやコーディング ツール以外のブレイクアウト アプリはほとんどありません。
このギャップを埋めるには、次の 2 つの機能が必要です。
1. キラー アプリの構築 - これは十分に難しいです。
2. LLM を自分の意志に曲げる - 私たちは皆、LLM を習得する方法を学んでいるため、これは新境地を開拓しています。
難しいです。
しかし、両方ができれば、チャンスは計り知れません。

Chaos Labs8月14日 22:30
誰でもAIデモを構築できます。特に金融分野では、AI 製品を出荷できる企業はほとんどありません。
@chaos_labs CEO の @omeragoldberg と GP @HaunVentures の @diogomonica が、AI プロトタイプと生産の間のギャップと、財務が賭け金を上げる理由について話し合います。
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借入セキュリティ>制御
Stripe と Circle が L1 を立ち上げることは始まりにすぎません。
何年もの間、企業はセキュリティのためにイーサリアム、ソラナ、または別のパブリック L1 を選択するだろうと想定されていました。完全に分散化された未来は、私たちが望んでいたユートピアでした。
実際には、大手銀行やフィンテック企業と話すとき、それが彼らの決定を左右するものではありません。
彼らはすでに規制され、監査されています。ネットワークを所有している場合、彼らはそれをより強力なセキュリティ保証と見なします。彼らはバリデーターを選択し、アップグレード プロセスを制御し、誰がインフラストラクチャを運用しているかを正確に把握します。
何か問題が発生した場合は、直接の手段があります。企業は顧客に対して責任を負っており、悪意を持って行動すれば企業は打撃を受けることになります。
そして、何兆ものステーブルコインを移動させている場合、いずれにせよ、有意義な経済的セキュリティを提供するパブリック ネットワークはありません。
地方分権化と経済安全保障が優先事項でなければ、何が残っているのでしょうか?
パブリック L1 でローンチする正当な理由は、ディストリビューションと DeFi の相互運用性です。そのオーディエンスとそれらの統合が必要な場合は、それは理にかなっています。しかし、ステーブルコイン、FX、その他のRWAをより速く、より安価に移動させ、必要に応じて他のチェーンにブリッジできるフィンテックにとって、L1を所有することで価値の漏れがなくなり、完全なコントロールが可能になります。
オラクルと相互運用メッセージングプロトコルは、プライベートエンタープライズチェーン、パブリックネットワーク、およびより広範なWeb間のデータサイロを打破する上で重要です。オラクルとブリッジング プロトコルは、ネオバンクやフィンテックなどの要件を満たすために、今後数年間で洗練されていきます。
分散化はスペクトルであり、時間の経過に伴う分布を見るのは興味深いでしょう。
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