LatencyLullaby

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O que me importa é a latência e a execução, não as narrativas barulhentas. Tenho uma abordagem mais quantitativa e, ocasionalmente, partilho um resumo antes de dormir como canção de embalar.
A sério, nas opções, compradores e vendedores estão essencialmente a jogar com a diferença de tempo. O vendedor aproveita a erosão do valor temporal, enquanto o comprador parece estar a apostar na subida ou descida, mas, na realidade, está sobretudo a comprar a possibilidade de que “isto não se mexa antes de a minha opção expirar”. Muita gente não consegue fazer bem estas contas; enfim, quando estou a acompanhar o mercado no topo da lista, pensar nisto faz-me achar tudo um bocado sem graça.
Ultimamente, as regras de conformidade e a fiscalidade nas jurisdições aqui próximas têm sofrido algumas
A janela de pré-IPO da Moonshot AI permite, essencialmente, que os investidores comuns entrem antes de a narrativa da IA estar totalmente refletida nos preços. No entanto, o brilho tecnológico não equivale a retornos de investimento; o essencial é avaliar se as capacidades do modelo, a aplicação comercial e a avaliação estão alinhadas. As oportunidades e os riscos coexistem: vale a pena estudar, mas não seguir cegamente a tendência.
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#MoonshotAIPreIPOsOpen
A Moonshot AI está a entrar no centro das atenções da história global de investimento em IA, e a abertura da sua oportunidade de Pré-IPO coloca uma questão importante perante os investidores: quem estará posicionado antes de a próxima fase do crescimento da IA ser amplamente refletida nos preços?
A inteligência artificial já não é uma tendência tecnológica limitada a laboratórios de investigação ou a produtos experimentais. Tornou-se uma das forças competitivas mais importantes a moldar o software, a pesquisa, a produtividade, a robótica, as finanças, a educação, os meios de comunicação social e os serviços digitais. À medida que o setor se expande, os investidores procuram cada vez mais além das empresas de IA cotadas em bolsa e prestam atenção a empresas privadas que possam ter potencial para se tornar participantes importantes na próxima geração da inteligência artificial.
A Moonshot AI é um dos nomes a atrair essa atenção.
A empresa tornou-se reconhecida pelo seu trabalho em inteligência artificial avançada e em grandes modelos de linguagem, integrando um ecossistema em rápido desenvolvimento onde a capacidade dos modelos, a infraestrutura computacional, a adoção dos produtos, a eficiência do capital e a execução comercial se tornam cada vez mais importantes.
A fase de Pré-IPO é particularmente interessante porque representa um ponto no desenvolvimento da empresa anterior a uma potencial cotação em bolsa. Isso não significa que o sucesso esteja garantido, nem significa que uma oportunidade de Pré-IPO deva ser automaticamente considerada atrativa. Em vez disso, cria uma oportunidade para estudar a empresa mais cedo, compreender a tecnologia e o modelo de negócio subjacentes, avaliar os riscos e determinar se a potencial oportunidade corresponde à estratégia de cada investidor.
Por que razão a Moonshot AI está a atrair atenção?
A resposta começa pela transformação mais ampla que está a ocorrer na inteligência artificial.
Os grandes modelos de linguagem mudaram as expectativas em relação ao que o software pode fazer. Os sistemas de IA são cada vez mais capazes de compreender linguagem natural, processar informação complexa, gerar conteúdos, apoiar a investigação, escrever software, analisar dados e apoiar a tomada de decisões.
Esta mudança está a criar um novo ambiente competitivo.
As empresas já não competem apenas com base nas funcionalidades tradicionais do software. Competem com base na inteligência dos modelos, na capacidade de raciocínio, na eficiência da inferência, na experiência do utilizador, nos dados proprietários, nos recursos computacionais, nos ecossistemas de programadores e na capacidade de transformar a investigação em IA em produtos que as pessoas realmente utilizam.
A Moonshot AI opera neste ambiente.
Isso torna a empresa digna de atenção não simplesmente por ter uma designação associada à IA, mas porque o valor a longo prazo de uma empresa de IA depende da eficácia com que converte o progresso técnico em valor comercial sustentável.
Para os investidores que avaliam uma oportunidade de Pré-IPO, esta distinção é crítica.
A IA é um dos setores tecnológicos que evoluem mais rapidamente em todo o mundo. Podem surgir novos modelos rapidamente, as vantagens competitivas podem desaparecer mais depressa do que o esperado e podem ser necessários enormes volumes de capital para treinar e operar sistemas avançados.
Por isso, a pergunta certa não é simplesmente:
“A IA é o futuro?”
As perguntas mais importantes são:
Pode a Moonshot AI continuar a melhorar a sua tecnologia?
Pode criar produtos que atraiam e mantenham utilizadores?
Pode competir com empresas de IA globais e regionais bem financiadas?
Pode gerir os enormes custos da infraestrutura de IA?
Pode criar receitas sustentáveis?
Pode transformar vantagens tecnológicas em vantagens empresariais duradouras?
E, em última análise, poderá o seu crescimento a longo prazo justificar a avaliação que lhe é atribuída?
Estas são as perguntas que merecem atenção séria.
A perspetiva de Pré-IPO
O investimento em Pré-IPO pode proporcionar exposição a empresas antes de estas potencialmente se tornarem acessíveis através dos mercados públicos. Essa posição inicial pode ser atrativa porque as empresas tecnológicas bem-sucedidas podem registar um crescimento significativo durante a transição de startup privada para empresa cotada madura.
No entanto, o acesso antecipado implica riscos numa fase inicial.
Os investimentos nos mercados privados podem envolver liquidez limitada, incerteza quanto à avaliação, informação restrita, condições de mercado variáveis e horizontes de investimento mais longos. Uma empresa pode ter uma tecnologia impressionante e, ainda assim, enfrentar dificuldades na geração de lucros sustentáveis. Da mesma forma, uma narrativa forte em torno da IA não se traduz automaticamente num desempenho de investimento forte.
É por isso que compreender a empresa é mais importante do que simplesmente seguir o entusiasmo em torno do setor.
A Moonshot AI deve, por isso, ser avaliada a partir de múltiplas perspetivas.
A tecnologia é uma delas.
A adoção dos produtos é outra.
As necessidades de capital são outra.
O posicionamento competitivo é outra.
As condições regulamentares são outra.
E a avaliação é talvez uma das mais importantes.
Uma excelente empresa pode tornar-se um mau investimento se a avaliação de entrada já pressupuser demasiado crescimento futuro.
Por outro lado, uma empresa forte a uma avaliação razoável pode oferecer um perfil de risco-retorno mais atrativo.
A concorrência na IA está a intensificar-se
A indústria da inteligência artificial está a entrar num período em que a concorrência já não se baseia apenas em quem consegue criar um modelo competente.
As empresas competem em toda uma camada tecnológica.
Ao nível dos modelos, os investigadores trabalham para melhorar o raciocínio, as capacidades multimodais, o processamento do contexto, a fiabilidade, o desempenho na programação e a eficiência da inferência.
Ao nível da infraestrutura, as empresas competem pelo acesso a recursos computacionais avançados.
Ao nível dos produtos, as empresas tentam transformar os modelos de IA em ferramentas úteis para consumidores, programadores, empresas e instituições.
Ao nível da distribuição, as empresas com grandes bases de utilizadores têm a vantagem de integrar a IA diretamente em produtos que as pessoas já utilizam.
Isto significa que a Moonshot AI opera numa indústria onde a inovação acontece continuamente.
Uma liderança tecnológica hoje pode não continuar a ser uma liderança tecnológica amanhã.
Esse é um dos maiores riscos que os investidores devem compreender.
A indústria da IA recompensa a inovação, mas também penaliza as empresas que não conseguem inovar com rapidez suficiente.
A importância da capacidade dos modelos
Um dos fatores centrais na avaliação de uma empresa de IA é a qualidade e a utilidade dos seus modelos.
O desempenho dos modelos pode influenciar a adoção pelos utilizadores, o interesse dos programadores, a procura empresarial e a reputação geral da empresa.
Mas o desempenho bruto em benchmarks não deve ser a única consideração.
A utilidade no mundo real é importante.
Um modelo de IA que tenha um bom desempenho em testes controlados, mas que seja dispendioso de operar, pode enfrentar limitações. Um modelo poderoso, mas difícil de integrar em produtos, pode ter dificuldades em escalar. Um modelo que atraia utilizadores, mas não consiga retê-los, pode não criar valor duradouro.
Por isso, os investidores devem olhar para além das manchetes e analisar o quadro mais amplo.
Com que frequência os utilizadores interagem com os produtos?
Os utilizadores regressam?
Os programadores estão a desenvolver com base na tecnologia?
As empresas estão dispostas a pagar?
A empresa está a melhorar a eficiência?
O custo por interação de IA está a diminuir?
As receitas estão a crescer em paralelo com a utilização?
Estas perguntas podem revelar muito mais do que uma única pontuação de benchmark.
A economia da inteligência artificial
Uma das questões mais importantes relacionadas com as empresas de IA é a economia.
A inteligência artificial exige capacidade computacional.
O treino de modelos avançados pode exigir recursos substanciais, enquanto disponibilizar esses modelos a milhões de utilizadores também pode criar custos correntes significativos.
Isto cria um desafio fundamental.
Uma empresa pode ter milhões de utilizadores e, ainda assim, enfrentar uma economia difícil se o custo de servir esses utilizadores crescer demasiado depressa.
A próxima fase da concorrência na IA poderá, por isso, ser determinada não apenas por quem cria o modelo mais inteligente, mas por quem consegue criar modelos altamente capazes a custos sustentáveis.
A eficiência pode tornar-se uma vantagem competitiva.
Uma melhor arquitetura dos modelos, sistemas de inferência melhorados, uma utilização otimizada do hardware, pipelines de dados mais inteligentes e um design eficiente dos produtos podem influenciar a economia de uma empresa de IA.
No caso da Moonshot AI, os investidores devem prestar muita atenção à relação entre capacidade e custo.
Um modelo tornar-se mais capaz é valioso.
Um modelo tornar-se mais capaz e, simultaneamente, mais barato de operar é ainda mais poderoso.
Essa combinação pode melhorar a escalabilidade e potencialmente reforçar a posição competitiva da empresa.
O papel da adequação produto-mercado
A tecnologia, por si só, não cria uma empresa bem-sucedida.
A adequação produto-mercado é importante.
Os utilizadores precisam de ter uma razão para escolher um produto, regressar a ele, recomendá-lo e, potencialmente, pagar por ele.
Na IA, a adequação produto-mercado pode assumir muitas formas.
Pode resultar de assistentes para consumidores.
Pode resultar de ferramentas de programação.
Pode resultar da automatização empresarial.
Pode resultar de aplicações de investigação.
Pode resultar da criação de conteúdos.
Pode resultar de software de produtividade.
Pode resultar de aplicações de IA especializadas.
As empresas de IA mais valiosas poderão eventualmente ser aquelas que consigam combinar com sucesso uma tecnologia de base poderosa com produtos que resolvam problemas relevantes.
É por isso que a Moonshot AI deve ser vista tanto como uma empresa de tecnologia de IA como uma empresa que tenta transformar essa tecnologia em produtos escaláveis.
A oportunidade a longo prazo depende do sucesso de ambos os lados.
Por que razão os investidores de Pré-IPO precisam de pensar de forma diferente
O investimento nos mercados públicos proporciona frequentemente uma descoberta de preços regular.
O investimento nos mercados privados pode ser diferente.
As avaliações podem basear-se em rondas de financiamento, transações negociadas, expectativas de mercado, empresas comparáveis ou outros métodos, em vez de resultarem de uma negociação pública contínua.
Isto cria tanto oportunidade como incerteza.
A ausência de um preço público em constante mudança não significa que um ativo seja menos arriscado.
Na verdade, por vezes pode tornar mais difícil identificar o risco de avaliação.
Os investidores precisam de compreender aquilo pelo que estão realmente a pagar.
Se uma empresa privada for avaliada a um nível elevado porque os investidores esperam um crescimento extraordinário no futuro, a empresa terá eventualmente de apresentar crescimento suficiente para justificar essa avaliação.
Se o crescimento abrandar, a concorrência aumentar ou os custos da infraestrutura de IA permanecerem elevados, o valor futuro esperado pode alterar-se.
É por isso que uma análise disciplinada da avaliação é importante.
A importância estratégica da IA
A inteligência artificial está a tornar-se estrategicamente importante para empresas e governos de todo o mundo.
A capacidade em IA pode influenciar a produtividade económica, a competitividade nacional, o desenvolvimento de software, a investigação científica, a cibersegurança, a educação, a tecnologia na área da saúde, os serviços financeiros e inúmeras outras indústrias.
Isso cria um ambiente de procura forte a longo prazo.
Mas uma forte procura no setor não garante que todas as empresas de IA sejam bem-sucedidas.
O mercado poderá eventualmente consolidar-se em torno de um número menor de empresas altamente competitivas.
Algumas empresas desenvolverão produtos fortes.
Algumas tornar-se-ão alvos de aquisição.
Algumas irão mudar de estratégia.
Algumas poderão enfrentar dificuldades de financiamento.
Algumas poderão não conseguir transformar o potencial tecnológico em resultados comerciais.
Isto é normal nos grandes ciclos tecnológicos.
A internet criou um valor enorme, mas nem todas as empresas de internet se tornaram vencedoras a longo prazo.
#MoonshotAIPreIPOsOpen
@Gate_Square
@Dr. Han
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A Gemini 3.6 Flash chegou e as capacidades de programação foram atualizadas mais uma vez.
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A Google lançou o Gemini 3.6 Flash, e o Gemini 4 já iniciou o treino prévio
A Google lançou o Gemini 3.6 Flash, iniciando o pré-treinamento do Gemini 4. O foco está no trabalho de programação, multimodalidade e fluxos de agentes de múltiplos passos, reduzindo os passos de inferência e as chamadas a ferramentas. O consumo de tokens é 17% inferior ao do 3.5 Flash. A API custa 1,5 USD por milhão de tokens na entrada e o valor de saída desce para 7,5 USD. Melhorias de desempenho: deepswe até 49%, mle bench até 63,9% e osworld-verified até 83%. Suporta contexto de até 1 milhão de tokens e até 64 mil tokens de saída, reduzindo os custos de tarefas longas e o desvio dos agentes. O Gemini 3.5 Pro já foi disponibilizado a parceiros, e o pré-treinamento do Gemini 4 é, até agora, a ronda mais ambiciosa da Google, sem data de lançamento anunciada.
Em última análise, essa história de “furar a fila” na cadeia é, na prática, MEV. Eu costumo correr estratégias, e o mais irritante é quando a ordem em que as transacções são empacotadas é alterada — aqueles deslizes que eu calculei a sério, acabam por ser comidos à força por um “alicate”. Para o utilizador comum é ainda pior: comprar uma moeda pequena pode acabar por ser um ataque de sandwich; tu achas que é volatilidade do mercado, mas na verdade há alguém na cadeia a “furar a fila” e a trocar posições. Esses novos discursos sobre blockchains modulares estão a dar que falar entre programadore
A sério, ultimamente o grupo voltou a andar a inundar com aquelas capturas de ecrã sobre o “desancoramento”. Quando as emoções sobem, já não vale de nada nenhum “relatório de auditoria de reservas”. Na verdade, o que eu me interessa é mais a latência daqueles segundos nas cotações do oracle. Se a oferta atrasa, a linha de liquidação fica enviesada; antes de estares a reagir, a tua posição é varrida de forma “limpa e decisiva”, e não tem nada a ver com se a narrativa está ou não a gritar.
De qualquer forma, o meu hábito agora é: sempre que vejo esse tipo de reencaminhamento em pânico, primeiro
Acabei de pôr em ordem os activos na carteira: alguns ETH dispersos on-chain e stablecoins, tudo aos bocadinhos, como moedas num mealheiro. Antes vivia com a ideia de ter um pouco em cada rede, mas no fim já nem eu me lembrava de quanto havia em cada endereço. Agora, baixei as expectativas e, em vez disso, ficou tudo mais leve: sigo de olho num ou dois endereços principais, e o resto fica lá, a servir de teste, sem me preocupar.
De qualquer forma, ultimamente a narrativa dos AI Agents está em todo o lado; quem anda a apregoar a tecnologia, quem está a apertar a segurança, eu sei o que é que é.
ETH+3,04%
Acabei de ver um ponto vermelho aparecer no telemóvel. Pensei que era um aviso de deslizamento de transação, mas afinal foi um certo AI Agent que voltou a executar uma compra automaticamente. Sinceramente, tenho bastante curiosidade sobre até onde este tipo de interação on-chain consegue ir.
Quando olho para dados on-chain, a latência e o slippage são o que realmente conta. E, por muito que elogiem a “inteligência” desses AI Agents, há uma questão que quase nunca dá para contornar: em condições de mercado extremas, quem fica como garantia? Por exemplo, ataques via flash loan ou um MEV bot a fa
Acabei de ver alguém dizer: “Se é à vista não dá para segurar, nos contratos é que dá um rebentamento por excesso de alavancagem.” Estou a rir-me. No fundo, é só uma frase: tu queres demasiado.
O meu próprio método… é baixar as expectativas e, por consequência, ficar mais tranquilo. Antes eu andava sempre a pensar: “Nesta ronda vai dobrar.” Mas assim que havia um bocadinho de vento e ervas a mexer, eu entrava em pânico: ou saía cedo, ou aguentava até ao rebentamento. Depois mudei para: “Se nesta ronda der para ganhar 20%, fico satisfeito.” A posição naturalmente ficou menor, eu consigo segurar
Visto ao fim de dois dias a guerra de boca entre Layer2 em torno de TPS, para ser sincero fiquei bastante cansado. No fim, no fim, o que realmente decide é o ordenamento: o “ordenador” (sequencer), não é quem fala mais alto que fica mais rápido. No que toca à disponibilidade de dados, é ainda mais nebuloso; muita gente acha que, se os dados estiverem na cadeia, isso equivale a segurança, mas a verdadeira finalidade exige que esperes que a janela de risco de reorganização passe — dito de forma simples, enquanto a cadeia ainda não tiver cessado o tremor, antes de parar de agitar, não trates nenh
A verdade é que, ultimamente, ao ver aqueles PFP e projetos de membros, é mesmo bastante fácil entrar numa onda — assim que começam a vender, a gente vai a correr, e depois de conseguir, fica logo com receio. Na minha opinião, a atenção de curto prazo é como uma maré: vem rápido e também vai rápido. Mas as marcas que realmente conseguem manter-se em andamento, a longo prazo, é preciso ver se o “brand” por si tem algo a sério a acontecer. Conceitos como modularização e a camada de DA são temas que os programadores discutem a toda a hora, mas para o utilizador comum podem deixar tudo numa espéci
Acabei de rever o caminho de uma mensagem cross-chain e, quanto mais olho, mais sinto que “ser lento” é, na verdade, um luxo subestimado.
Agora anda toda a gente a falar de ansiedade com a pressão de venda após desbloqueios de staking e desbloqueio de tokens, como se toda a gente estivesse a correr para ver quem sai primeiro, com medo de ficar apanhada por uma diferença de meio segundo. Mas do lado da ponte cross-chain, quando fazes uma análise séria da cadeia de confiança dos componentes — conjunto de nós verificados, light clients, relayers, protocolo de mensagens — percebes que “ser rápido”
Faz uma revisão das operações de hoje antes de dormir. Há uma coisa que me deixou bastante receoso. Fui a uma testnet de módulos e fiz uma interação; o tempo de resposta que a camada de execução forneceu estava particularmente lento. Achei que fosse por eu estar a fazer algo na postura errada ou por a carteira estar a falhar; quase que acabei por reenviar várias transações……
Só depois é que percebi que, depois de a arquitectura modular ter separado consenso e liquidação, os pacotes de dados ficaram a “engasgar” por um instante em certos passos. Se eu tivesse mesmo enviado em duplicado, não só
A sério, os retalhistas não precisam de ir “matar-se” a tentar perceber como aqueles bundles dos construtores de blocos são montados. Saber o essencial chega — há quem faça front-running, há quem empurre transações, e algumas ordens são simplesmente um passo mais rápidas do que as outras. De qualquer forma, se não percebes, não faz mal: concentra-te no preço de execução real da tua transação e na slippage, que é mais importante do que tudo o resto.
Ultimamente, a história daquela recompensação em “matrioska” que se volta a apostar tem sido bastante criticada. Na verdade, a ideia de partilhar s
BTC+0,60%
Acabei de ver uma notícia sobre uma ponte cross-chain e senti um aperto no coração. Embora não seja surpreendente, ainda assim fiquei bastante preocupado — a cada roubo, aquelas poucas linhas de logs na mainnet parecem mesmo doer. Para ser sincero, no caso das pontes cross-chain, as coisas ficam estranhas quando o limiar das assinaturas múltiplas é definido baixo; é como andar nu. Se for definido alto, e se algum nó que está em rotação tiver infiltrado uma anomalia num oráculo com uma cotação fora do normal, a ponte fica inutilizável. Eu, por agora, ando a acompanhar os cross-chain de forma qu
Eu costumava achar que os retalhistas tinham de perceber como os construtores de blocos montam bundles, e qual sequenciador é mais “justo”, senão não iam conseguir acompanhar o ritmo. Agora sinto que, sabendo que existe MEV e que os bundles conseguem “atacar mais cedo”, já chega. Afinal, tu e eu não vamos correr nós. Resumindo: esses pormenores de filas de transações e latência, que se encarreguem os profissionais.
Ultimamente tenho visto a “mineração social” a aquecer, com coisas como tokens de fãs, ou atenção a ser minerada; parece bastante misterioso. Mas, se pensar bem, isto não é um pouco
Ficava-me a olhar para a posição, só a lutar contra o peso das pálpebras, e aquelas parcelas de prejuízo não realizadas teimavam em não me deixar dormir. Eu sabia perfeitamente que, ao seguir a estratégia, não há problema nenhum, mas o cérebro humano não consegue corrigir esse vício: quando há lucro não realizado, o coração fica tão estável como uma máquina; quando aparece o prejuízo não realizado, a sensação de atraso é engolida por ansiedade.
Na verdade, dito de forma simples, as transações on-chain são como jogar xadrez: no momento em que entras, já decidiste a jogada; a volatilidade que
Na verdade, para pequenos investidores, é suficiente ter uma ideia geral do funcionamento do block builder e do bundle. Em palavras simples: as tuas transações podem acabar num “pacote prioritário”, mas aqueles pormenores complexos do front-end e das estratégias MEV, sinceramente, não vale a pena aprofundar. Já vi imensa gente perseguir uma “execução ótima” e, no fim, perder lucros por causa do slippage. No fundo, eu acho que, se souberes que o bundle melhora a eficiência da execução, e que pode fazer com que a tua transação seja menos saltada na fila, e depois simulares tu próprio, faz mais s
Acabei de retirar os direitos de voto por delegação de alguns projectos. Para ser sincero, antes eu tinha bloqueado uma série de tokens de governação e, ao ver aquela taxa de participação na página de votação, eram sempre as mesmas dezenas de endereços a votar. Os grandes holders limitavam-se a deitar-se e a receber os votos, enquanto os pequenos nem sequer se davam ao trabalho de pagar pelo gas. Diz-se que é descentralizado, mas na prática as “cotas” de votos já tinham sido compradas por algumas instituições. Onde é que os pequenos investidores ainda têm voz?
Nos últimos tempos, entre as Laye
Ultimamente, ao ver a comunicação entre cadeias do tipo IBC, cada vez acho mais interessante o tema das componentes de confiança. Uma mensagem de uma cadeia A para uma cadeia B, no meio depende do conjunto de validadores, relayers e clientes ligeiros; em suma, em cada etapa existe um “limite de confiança”. Em termos simples, não confias em todos os nós completos de uma cadeia específica, mas sim na disponibilidade e na segurança de cada componente no percurso da mensagem. Às vezes uma transacção cross-chain falha e, no fim, descobre-se que o problema foi o relayer; não tem praticamente nada a
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