Mintttch🐣

Кит loracle.hl находится под наблюдением на Hyperliquid после убытков более $35M от шорта $HYPE на сумму более $110M . Недавно он частично закрыл шорт по $HYPE но все еще держит шорт примерно на 1.5M HYPE стоимостью около $103.1M . В то же время loracle.hl переключился на лонг $ASTER и увеличил лонги в $ZEC и $TON вместо этого . Ранее, 20 дней назад, он имел прибыль в $42.2M сейчас же снова в убытке около $900K

Гроза гораздо страшнее, чем я думал😱 Кто бы мог подумать, что сидя дома, можно попасть под удар молнии

Взлетел, как мем-монета $DELL, вырос на 57% с тех пор, как президент Трамп призвал покупать эту акцию 8 мая. . Потому что недавно правительство США объявило о контракте на сумму 9,7 миллиарда долларов с Dell . Это стал еще один случай, за которым внимательно следит рынок, потому что всего через несколько недель после слов Трампа акции Dell резко выросли на фоне хороших новостей о крупном государственном контракте.

Привычка оставлять браузер открытым с множеством вкладок — у кого так бывает? . Когда занимаешься чем-то, любишь открывать много вкладок и оставлять их. Когда нужно что-то ещё найти, открываешь ещё вкладку. . В итоге вкладок становится всё больше и больше, а осознаёшь это только тогда, когда компьютер начинает тормозить 😅

$ESPORTS упал более чем на 93% за один день . рыночная капитализация сократилась более чем на $110M и около $4.72M лонгов были ликвидированы . Основная причина — крупные продажи на блокчейне . По данным, которые были опубликованы, связанные кошельки продали примерно 178-197 миллионов $ESPORTS что составляет около 43% от монет в обращении на рынке . Эти продажи были обменяны примерно на 19,049 BNB стоимостью около 12.7-13.6 миллионов долларов . Еще один момент, за которым следят — есть предположения, что большая часть предложения $ESPORTS может находиться под контролем команды . Сообщается, что перед продажами около 60 миллионов $ESPORTS были разблокированы из мультиподписного кошелька, связанного с командой . Сейчас остается ждать ясности, является ли это настоящим "rug pull" или нет

Реальная стоимость AI становится очевидной когда компании используют его так много, что счета оказываются дороже, чем ожидалось . Fortune сообщает, что многие технологические компании сталкиваются с новой проблемой при использовании AI внутри организации . Проблема не в том, что AI не работает а в том, что при масштабном использовании реальные затраты оказываются выше, чем многие компании предполагали . Пример, который обсуждается — Microsoft . Согласно отчету The Verge Microsoft начала отменять большинство прямых лицензий Claude Code внутри компании и направляет инженеров на использование GitHub Copilot CLI вместо этого . Claude Code — это инструмент для помощи в написании кода от Anthropic который Microsoft запустила для тестирования среди нескольких тысяч сотрудников около 6 месяцев назад . Группа тестировщиков включала не только разработчиков но и менеджеров проектов, дизайнеров и сотрудников других команд . Проблема в том, что Claude Code быстро стал популярным и при большом объеме использования затраты стали требовать контроля . Тем не менее, отмена внутренних лицензий не повлияла на крупную сделку между Microsoft и Anthropic через Foundry . Эта сделка включает инвестиции до 5 миллиардов долларов в Anthropic и соглашение, по которому Anthropic приобретет вычислительные мощности Azure на сумму 30 миллиардов долларов . Microsoft не единственная компания с такой проблемой . The Information сообщает, что бюджет Uber на AI-инструменты для кодирования на 2026 год был израсходован всего за первые 4 месяца . Ранее Uber стимулировал сотрудников активнее использовать AI через внутренний рейтинг команд по использованию AI-инструментов . Ключевой момент в том, что многие AI-инструменты тарифицируются по количеству токенов . Чем больше используется чем больше AI читает данных выполняет многоступенчатые операции пишет код исправляет код или работает в режиме агентного рабочего процесса . Тем выше вычислительные затраты . Это то, что в отчете называют парадоксом AI . Хотя стоимость одного токена снижается если объем использования растет быстрее общие счета компаний могут только увеличиваться . Goldman Sachs прогнозирует, что агентный AI может увеличить использование токенов в 24 раза к 2030 году до примерно 120 квадриллионов токенов в месяц . В то же время Gartner ожидает, что стоимость инференса больших моделей снизится почти на 90% к 2030 году по сравнению с 2025 годом . Но Gartner предупреждает, что снижение стоимости токенов не обязательно означает удешевление корпоративного AI . Потому что AI-агенты используют гораздо больше токенов на одну задачу, чем обычные модели и провайдеры AI могут не передавать всю экономию клиентам . Брайан Катандзаро из NVIDIA в интервью Axios сказал «Для моей команды вычислительные затраты значительно выше, чем зарплаты сотрудников» . Это меняет вопрос об использовании AI в организациях . Раньше спрашивали помогает ли AI сотрудникам работать быстрее . Теперь вопрос в том стоит ли полученная скорость тех вычислительных затрат, которые нужно платить . Потому что в эпоху, когда каждая компания хочет иметь AI-агента, работающего вместе с сотрудниками затраты могут оказаться больше, чем многие думают