Cuộc chiến đồng meme đã trở lại. Max, một chuyên gia tiền điện tử trên X (trước đây là Twitter), dự đoán giá của Dogecoin (DOGE) và Pepe (PEPE) sẽ tăng đáng kể trong chu kỳ tăng giá. Chuyên gia đã chọn các đồng meme phổ biến sẽ thống trị thị trường và mang lại lợi nhuận khi sở hữu.
Pepe sẽ Vượt Trội Dogecoin Trong Thị Trường Tăng Giá
Max đã so sánh sự thành công của Dogecoin và Pepe, hai trong số các đồng meme phổ biến nhất, trong bài viết của mình trên X. Max dự đoán rằng Pepe sẽ vượt trội hơn Dogecoin trong thị trường tăng giá này dựa trên các xu hướng thị trường trước đó và sự biến động giá.
Nhà phân tích tiền điện tử đã gọi các đồng meme là "Alpha" và "Beta" trước khi bắt đầu phân tích của mình, có lẽ do hiệu suất thị trường xuất sắc và sự phổ biến của chúng. Ông đã phát hành biểu đồ giá của Pepe và Dogecoin để cho thấy sự biến động của thị trường và dự đoán tương lai của chúng.
Max cho biết Shiba Inu (Beta) đã vượt trội hơn Dogecoin (Alpha) trong chu kỳ tăng giá trước đó. Ông cho biết điều này biểu thị đỉnh cao của chu kỳ tăng giá, cho thấy một thị trường đã quá nóng.
Nhà nghiên cứu cũng cho biết các đồng Beta thường vượt trội hơn so với các đồng Alpha trong khoảng thời gian ngắn. Nếu sự vượt trội quá lớn, sự sụp đổ có thể sắp xảy ra.
Dogecoin là đồng alpha trong chu kỳ tăng giá, trong khi Pepe là đồng beta. Chuyên gia dự đoán Pepe sẽ "lật đổ Dogecoin" và dẫn dắt chu kỳ tăng giá này như một đồng meme.
Max cũng gợi ý rằng nếu Pepe vượt trội hơn Dogecoin, thị trường tăng có thể đang kết thúc và có thể tốt nhất là nên dừng lại để tránh thua lỗ. Dogecoin và Pepe được dự đoán sẽ tăng cùng nhau cho đến thời điểm này, do đó các nhà đầu tư có thể giữ chúng để thu lợi trong chu kỳ tăng giá này. Max cũng khuyên nên theo dõi Pepe (Beta) và Dogecoin (Alpha) trong khi thị trường tăng tiếp tục.
Nhà phân tích Dự đoán PEPE sẽ Tăng 940%
Trong một bài viết khác trên X, chuyên gia tiền điện tử Jameson dự đoán sự tăng giá đáng kể của Pepe và Shiba Inu trong năm nay. Chuyên gia cho biết việc niêm yết Pepe và SHIB trên Coinbase có thể thúc đẩy cả hai đồng meme.
Ông đã trình bày một biểu đồ giá cho thấy sự tăng giá dự đoán của Pepe và Shiba Inu trong chu kỳ này. Jameson dự đoán Pepe sẽ tăng 942,7% từ $0.00002 lên $0.00019. Tuy nhiên, Shiba Inu có thể tăng 942,7% lên mức cao kỷ lục trước đó là $0.00008.
Jameson rất lạc quan về sự tăng giá của Pepe và SHIB, nhưng ông biết rằng chúng sẽ cần thời gian để hiện thực hóa.
Tầm Nhìn Tương Lai: Mạng Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo và Các Hệ thống của Tương lai
Ngày nay, thế giới đang chứng kiến dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) là những động lực chính của công nghệ. AI đã có một quỹ đạo phát triển ấn tượng và đã thay đổi các ngành công nghiệp cũng như cách chúng ta sống, làm việc và tương tác theo những cách sâu sắc. Tuy nhiên, với những tiến bộ mà chúng ta đang đạt được, ngày càng rõ ràng rằng cần có các mạng dữ liệu và AI cho tương lai. Mục đích của tầm nhìn này là phát triển một hệ thống kết nối các hệ sinh thái không chỉ hiệu quả và an toàn, mà còn có thể mở rộng và dễ tiếp cận.
Các bằng chứng tích lũy và lời kêu gọi hành động
Các con số thô mà chứng cứ đã trải ra và có lẽ sự chứng minh quốc tế về giá trị của dữ liệu trong xã hội thật khó để bỏ qua. Dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như phương tiện truyền thông xã hội, thương mại điện tử, thiết bị IoT và nghiên cứu khoa học. Thông thường, các mạng và hệ thống hiện có không thể đối phó với sự gia tăng khối lượng dữ liệu này. Trong thời đại này, một cơ sở dữ liệu tập trung không thể hỗ trợ phát triển hệ thống vì nó tốn kém, tạo ra các nút thắt và lỗ hổng cho an ninh dữ liệu.
Có nhiều loại dữ liệu và AI định nghĩa ngành; để bảo mật những tình huống này, cần phải suy nghĩ lại về tính khả dụng của các mạng bằng cách chuyển sang thúc đẩy phân cấp, xây dựng các hệ thống tốt hơn và tạo ra các mạng an toàn. Một mạng như vậy sẽ được thiết kế với khả năng xử lý nhanh chóng một lượng lớn dữ liệu trong khi cung cấp một loạt các dịch vụ và công cụ cho doanh nghiệp và cá nhân nhằm hỗ trợ tự động hóa một phần cho các khả năng mà AI cung cấp.
### Các Yếu Tố Chính của Các Mạng Thế Hệ Tiếp Theo
1. Điện toán biên và cách tiếp cận phân cấp
Liên quan đến lưu trữ dữ liệu và xử lý trí tuệ nhân tạo, một cách tiếp cận tập trung có một số hạn chế sẵn có. Có một xu hướng hướng tới các hệ thống phân cấp và điện toán biên, cho phép dữ liệu được thu thập và xử lý gần với nguồn gốc của nó, do đó giảm thiểu độ trễ và tiêu thụ băng thông. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng yêu cầu tính toán theo thời gian thực, chẳng hạn như các thành phố thông minh và xe tự lái.
Điểm thứ hai là "Khả năng tương tác và Hợp tác".
Khi thông tin bị khóa trong các hệ thống dữ liệu tách biệt và không liên kết, có một sự ức chế hoạt động đổi mới. Mạng thế hệ tiếp theo phải thúc đẩy khả năng tương tác cao hơn, tức là sự dễ dàng mà các nền tảng và hệ thống khác nhau có thể kết nối và hoạt động cùng nhau mà không gặp lỗi. Để đạt được mục tiêu này, các tiêu chuẩn và khung mở sẽ là rất quan trọng. Điều này sẽ cho phép các tổ chức chia sẻ kiến thức mà không mất quyền kiểm soát dữ liệu hoặc vi phạm quyền riêng tư.
3. Tự động hóa Được Hỗ trợ bởi Trí tuệ Nhân tạo (Tự động hóa)
Sự kỳ vọng tăng lên được thúc đẩy bởi việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa các nhiệm vụ thu thập dữ liệu, xử lý, phân tích và ra quyết định. Việc tích hợp các công nghệ mới vào các công ty cho phép họ xử lý thông tin và đưa ra quyết định ngay tại chỗ, một thành tựu đã trở nên khả thi nhờ sự xuất hiện của các thuật toán mới và các mô hình học máy có khả năng nhận diện các mẫu dữ liệu và cung cấp thông tin nhanh hơn nhiều so với trước đây.
Cải thiện Bảo vệ An ninh Dữ liệu và Quyền Riêng tư Dữ liệu của Dữ liệu Được Thu Thập
Do tầm quan trọng sinh thái ngày càng cao của dữ liệu, các rủi ro liên quan đến việc bị lạm dụng cũng tăng cao. Các mạng thế hệ tiếp theo nên được thiết kế với các tính năng bảo mật dữ liệu như mã hóa hiện đại, xác thực dữ liệu dựa trên blockchain và các hệ thống phát hiện mối đe dọa AI. Các biện pháp như vậy sẽ đảm bảo rằng ngay cả trong các môi trường kết nối quá mức, thông tin nhạy cảm sẽ được an toàn. Các quy trình tự động hóa với ít tương tác của con người sẽ thúc đẩy nỗ lực năng suất kinh doanh mới.
Khả năng mở rộng và khả năng thích ứng là điểm thứ năm.
Tương lai thực sự khó đoán, và không ai có thể chắc chắn rằng công nghệ hiện tại sẽ đủ cho những thách thức lớn hơn ở phía trước. Trong vấn đề này, cần phát triển một hệ thống xương sống mạnh mẽ về dữ liệu và một mạng lưới trí tuệ nhân tạo hoặc AI có khả năng linh hoạt với những thời điểm và hoàn cảnh thay đổi. Điều này sẽ đảm bảo rằng sự phát triển và thay đổi của mạng sẽ đi đôi với sự xuất hiện của các công nghệ mới hơn và nhu cầu của con người trong một xã hội nhất định.
Tác động và Ứng dụng của Khái niệm
Mạng dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo cho tương lai sẽ thay đổi nhiều lĩnh vực bao gồm:
Trong lĩnh vực y tế, những năm tới sẽ chứng kiến việc sử dụng trí tuệ nhân tạo rộng rãi hơn cho chẩn đoán hiệu quả, y học cá nhân hóa và theo dõi tình trạng sức khỏe thường xuyên.
Trong ngành tài chính, việc phát hiện các hoạt động và quy trình gian lận như giao dịch thuật toán và quản lý rủi ro sẽ trở nên đáng tin cậy và hiệu quả hơn.
Trong lĩnh vực giáo dục, một hệ thống học tập thích ứng sẽ có khả năng đáp ứng nhu cầu của từng người học và do đó các trải nghiệm giáo dục của họ sẽ hiệu quả hơn.
Liên quan đến khía cạnh sinh thái của phương trình, phân tích tinh vi sẽ cho phép mô hình hóa tốt hơn về biến đổi khí hậu, quản lý tài nguyên thiên nhiên cũng như các nỗ lực giữ cho sinh thái được nguyên vẹn.
### Những Rào Cản Cần Phải Vượt Qua
Xây dựng một mạng như vậy đi kèm với những thách thức hợp lý của nó. Có những vấn đề về công nghệ, quy định và đạo đức cần được giải quyết. Các nghĩa vụ chính là đảm bảo rằng mọi người dùng nhận được cùng một cơ hội, hạn chế lạm dụng Trí tuệ Nhân tạo và tìm cách điều hướng qua ma trận phức tạp của các luật dữ liệu quốc tế. Hơn nữa, để đạt được tham vọng này, một khối lượng lớn tài nguyên sẽ cần được cam kết cho giáo dục, nghiên cứu và phát triển hạ tầng nói chung.
• Những Suy Nghĩ Cuối Cùng
Mục tiêu với sự tiến bộ của cả trí tuệ nhân tạo cũng như dữ liệu là tạo ra một mạng lưới mà tất cả các nút đều thông minh, được bảo vệ và có một điểm kiểm soát duy nhất. Có thể giải phóng những tiềm năng chưa từng được trải nghiệm và giải quyết một số vấn đề quan trọng nhất của nhân loại nếu các ràng buộc hiện tại được nới lỏng và sự chú trọng được đặt vào việc đạt được phát triển. Con đường phía trước thực sự khó khăn, nhưng thông qua sự đoàn kết và tầm nhìn lớn, mạng dữ liệu và AI của thế hệ tiếp theo chắc chắn sẽ mang tính chuyển đổi.
