Dasar
Spot
Perdagangkan kripto dengan bebas
Perdagangan Margin
Perbesar keuntungan Anda dengan leverage
Konversi & Investasi Otomatis
0 Fees
Perdagangkan dalam ukuran berapa pun tanpa biaya dan tanpa slippage
ETF
Dapatkan eksposur ke posisi leverage dengan mudah
Perdagangan Pre-Market
Perdagangkan token baru sebelum listing
Futures
Akses ribuan kontrak perpetual
TradFi
Emas
Satu platform aset tradisional global
Opsi
Hot
Perdagangkan Opsi Vanilla ala Eropa
Akun Terpadu
Memaksimalkan efisiensi modal Anda
Perdagangan Demo
Pengantar tentang Perdagangan Futures
Bersiap untuk perdagangan futures Anda
Acara Futures
Gabung acara & dapatkan hadiah
Perdagangan Demo
Gunakan dana virtual untuk merasakan perdagangan bebas risiko
Peluncuran
CandyDrop
Koleksi permen untuk mendapatkan airdrop
Launchpool
Staking cepat, dapatkan token baru yang potensial
HODLer Airdrop
Pegang GT dan dapatkan airdrop besar secara gratis
Pre-IPOs
Buka akses penuh ke IPO saham global
Poin Alpha
Perdagangkan aset on-chain, raih airdrop
Poin Futures
Dapatkan poin futures dan klaim hadiah airdrop
Investasi
Simple Earn
Dapatkan bunga dengan token yang menganggur
Investasi Otomatis
Investasi otomatis secara teratur
Investasi Ganda
Keuntungan dari volatilitas pasar
Soft Staking
Dapatkan hadiah dengan staking fleksibel
Pinjaman Kripto
0 Fees
Menjaminkan satu kripto untuk meminjam kripto lainnya
Pusat Peminjaman
Hub Peminjaman Terpadu
MuleRun CTO Shu Junliang: Perbedaan model konvergen dengan cepat, keunggulan Agent beralih ke "kecepatan + data"
Berita dari Mars Finance, pada 21 April, dalam diskusi meja bundar berjudul “Membaca Ulang Web 4.0: Ketika Agen AI Mengambil Alih Hak Akses di Blockchain”, CTO MuleRun, Shu Junliang, menyatakan bahwa “parit perlindungan” teknologi AI secara tradisional sedang dengan cepat melemah, dengan alasan utama adalah percepatan konvergensi kemampuan model dan peningkatan efisiensi pengembangan secara eksponensial.
Dia menunjukkan bahwa kesenjangan performa antara model besar utama saat ini sedang dengan cepat menyempit, terutama dalam satu tahun terakhir, di mana kesenjangan kemampuan model domestik dan internasional telah secara signifikan menyatu.
Selain itu, dengan ledakan kemampuan pembuatan kode (Coding), efisiensi pengembangan perangkat lunak meningkat secara besar-besaran—fungsi yang sebelumnya membutuhkan beberapa minggu bahkan bulan kini dapat direalisasikan dalam beberapa hari.
Ini berarti bahwa baik kerangka kerja Agen maupun modul fungsi spesifik dapat dengan cepat diduplikasi atau digunakan kembali melalui solusi sumber terbuka, sehingga “parit perlindungan” fitur di tingkat produk menjadi semakin rapuh.
Dalam konteks ini, Shu Junliang berpendapat bahwa keunggulan kompetitif utama dari Agen di masa depan akan terutama terletak pada dua aspek:
Pertama adalah kemampuan iterasi dengan frekuensi tinggi secara berkelanjutan, yaitu apakah tim mampu mempertahankan kecepatan pembaruan produk yang memimpin secara jangka panjang;
Kedua adalah keunggulan data, termasuk sumber daya data eksklusif dan data yang dikumpulkan dari pengguna.
Di satu sisi, platform yang memiliki kemampuan memperoleh data unik (seperti data dari industri tertentu atau wilayah tertentu) akan membentuk hambatan alami;
Di sisi lain, dengan penggunaan jangka panjang pengguna di platform dan data perilaku serta memori yang terkumpul, ini juga akan menjadi aset kunci yang sulit dipindahkan, semakin memperkuat ketergantungan pengguna dan daya saing produk.
Dia menyimpulkan bahwa, dalam tren di mana model dan teknologi secara bertahap “menyamakan kedudukan”, parit perlindungan Agen sedang beralih dari “kemampuan teknologi” ke “aset data dan efisiensi eksekusi” sebagai kompetisi utama.