1. ปฏิสัมพันธ์เอเจนต์กับเอเจนต์

ความโปร่งใสและความสามารถในการรวมตัวของบล็อกเชน ทำให้เป็นฐานที่เหมาะสำหรับการโต้ตอบระหว่างเอเยนต์ที่พัฒนาโดยส่วนต่าง ๆ สำหรับวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน โดยเอเยนต์เหล่านี้สามารถโต้ตอบกันได้อย่างราบรื่น มีการทดลองอย่างมากมายอยู่แล้วตัวแทนส่งเงินให้กันเอง,เปิดตัวโทเคนพร้อมกันและอื่น ๆ เรายินดีที่จะเห็นว่าการโต้ตอบของเอเย่นต์ถึงเอเย่นต์สามารถขยายออกไปได้ทั้งโดยการสร้างพื้นที่ใช้แอปพลิเคชันใหม่ๆ เช่น gate-คริปโตสถานที่สังคมใหม่ที่มีการโต้ตอบของเอเย่นต์เป็นเครื่องเข้าใช้งาน, และโดยปรับปรุงการทำงานขององค์กรเรารู้ว่าวันนี้น่าเบื่อ ตั้งแต่การตรวจสอบและการยืนยันตัวตนของแพลตฟอร์ม จนถึงการชำระเงินขนาดเล็ก การผสานการทำงานระหว่างแพลตฟอร์ม และอื่น ๆ

- Danny,Katie, Aadharsh,Dmitriy

aethernet และ clanker กำลังเปิดตัวโทเค็นร่วมกันบน Warpcast

2. องค์กรตัวแทนที่ไม่มีศูนย์กลาง

การประสานงานระหว่างตัวแทนหลายรายในมาตราส่วนใหญ่เป็นพื้นที่ของการศึกษาที่น่าตื่นเต้นเช่นกัน วิธีการระบบตัวแทนหลายรายทำงานร่วมกันเพื่อทำภารกิจเสร็จสิ้น แก้ปัญหา และควบคุมระบบและโปรโตคอลได้อย่างไร? ในโพสต์ของเขาเมื่อเริ่มต้นปี 2024 คริปโตคำสัญญาและความท้าทายของการใช้งานคริปโต + ประยุกต์ AI" การอ้างอิง Vitalik ใช้ตัวแทน AI สําหรับตลาดการคาดการณ์และการพิจารณาคดี ในระดับเขาวางตัวเป็นหลักระบบหลายตัวแทนมีความสามารถที่โดดเด่นสําหรับการค้นหา "ความจริง" และระบบการกํากับดูแลที่เป็นอิสระโดยทั่วไป เราสนใจที่จะดูว่าความสามารถของระบบหลายตัวแทนและรูปแบบของ "หน่วยสืบราชการลับฝูง" ยังคงถูกค้นพบและทดลองต่อไปอย่างไร

เป็นส่วนขยายของการประสานงานระหว่างเอเจนต์ถึงการประสานงานระหว่างมนุษย์ นั้นเป็นพื้นที่การออกแบบที่น่าสนใจโดยเฉพาะว่าชุมชนจะเกี่ยวข้องกับเอเจนต์อย่างไร หรือว่าเอเจนต์จะจัดระเบียบมนุษย์ให้ทำการกระทำร่วมกัน เราอยากเห็นการทดลองเพิ่มเติมกับเอเจนต์ซึ่งมีฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่เกี่ยวข้องกับการประสานงานของมนุษย์ในขอบเขตขนาดใหญ่ นี้จะต้องได้รับการจับคู่กับกลไกการยืนยันบางประการโดยเฉพาะถ้างานของมนุษย์ถูกดำเนินการออกเสียง แต่อาจมีพฤติกรรมที่เกิดขึ้นที่แปลกและน่าสนใจมาก

-เคตี้, ดิมิทรี่,Ash

3. เอเจนติค มัลติมีเดียเอ็นเตอร์เทนเมนต์

แนวคิดของตัวละครดิจิตอลได้มีอยู่มาเป็นเวลาหลายสิบปีHatsune Miku (2007) ขายหมด สถานที่ที่มีความจุ 20,000 ที่นั่งแล้วLil Miquela (2016) มีผู้ติดตามมากกว่า 2 ล้านคนบน Instagram ตัวอย่างที่เป็นที่รู้จักน้อยกว่าที่เพิ่มเข้ามาคือ AI vtuberNeuro-sama (2022) ผู้ที่มีผู้ติดตามมากกว่า 600,000 คนบน Twitch และกลุ่มหนุ่ม kpop ที่ใช้ชื่อปลอม@plave_official/featured"> PLAVE (2023) ซึ่งมียอดดูบน YouTube มากกว่า 300 ล้านครั้งในเวลาไม่ถึงสองปี ด้วยความก้าวหน้าในโครงสร้างพื้นฐาน AI และการรวมบล็อกเชนสําหรับการชําระเงินการโอนมูลค่าและแพลตฟอร์มข้อมูลแบบเปิดเรารู้สึกตื่นเต้นที่จะได้เห็นว่าตัวแทนเหล่านี้สามารถเป็นอิสระมากขึ้นและอาจปลดล็อกความบันเทิงประเภทหลักใหม่ในปี 2025 ได้อย่างไร

- Katie,Dmitriy

จากด้านบนซ้ายไปด้านขวา: Hatsune Miku, Luna โดย Virtuals, Lil Miquela, และ PLAVE

4. การตลาดเนื้อหาแบบสร้างสรรค์/เอเจนติก

ที่ไหนในกรณีก่อนหน้านี้เอเจนต์คือ ผลิตภัณฑ์นั้นยังมีกรณีที่ตัวแทนสามารถเสริมสินค้าได้ ในเศรษฐกิจที่ให้ความสนใจ การรักษาการไหลของเนื้อหาที่น่าสนใจเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จของไอเดีย ผลิตภัณฑ์ บริษัท ฯลฯ เนื้อหาที่สร้างสรรค์ / สื่อสารเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพที่ทีมสามารถใช้เพื่อให้มั่นใจว่าจะมีท่อน้ำเนื้อหาที่มีการก่อตั้งที่มีการขยายตัวได้ 24/7 พื้นที่ไอเดียนี้ได้รับการเร่งความเร็วโดยการอภิปรายเกี่ยวกับว่าอะไรทำให้ memecoin แตกต่างจากเอเจนต์เอเจนต์เป็นวิธีที่มีอิทธิพลอย่างมากสำหรับเหรียญเมโม ให้ได้การกระจาย แม้ว่าไม่จำเป็นต้องเป็น “เอเจนติก” (แต่ยัง)

เป็นตัวอย่างอีกอันหนึ่ง,@archetype/from-players-to-gods-games-and-autonomous-worlds"> เกมคาดว่าจะมีพลวัตมากขึ้นเพื่อรักษาการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ วิธีคลาสสิกวิธีหนึ่งในการสร้างพลวัตในเกมคือการปลูกฝังเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น เนื้อหาเชิงกําเนิดอย่างหมดจด (ตั้งแต่ไอเท็มในเกมไปจนถึง NPC ไปจนถึงระดับกําเนิดทั้งหมด) อาจเป็นยุคต่อไปของวิวัฒนาการนี้ เราอยากรู้ว่าขอบเขตของกลยุทธ์การจัดจําหน่ายแบบดั้งเดิมจะขยายออกไปไกลแค่ไหนโดยความสามารถของตัวแทนในปี 2025

-Katie

5. เครื่องมือ/แพลตฟอร์มศิลปะรุ่นใหม่

ในปี 2024 เราได้เปิดตัว@archetype> ในการสนทนากับซีรีย์การสัมภาษณ์นักศิลป์ที่อยู่ใน / ที่ขอบของคริปโตที่เกี่ยวข้องกับดนตรี ศิลปะทางสัมพันธ์ การออกแบบ การจัดแสดง และอื่น ๆ หนึ่งในความสังเกตที่สำคัญที่ฉันได้รับจากการสัมภาษณ์ในปีนี้คือศิลปินที่สนใจในคริปโตมักสนใจในเทคโนโลยีด้านหน้ามากขึ้นรวมทั้งมีเทคโนโลยีนั้นอยู่ในลักษณะหรือในศิลปะหรือโฟกัสของการปฏิบัติงานของพวกเขาอย่างมาก อย่างเช่น วัตถุ AR / VR ศิลปะที่ใช้รหัสและการสร้างโปรแกรมแบบสด

ศิลปะที่สร้างขึ้นเองโดยเฉพาะอย่างยิ่งมักเคยมีการร่วมมือกับบล็อกเชนในอดีต ซึ่งทำให้ศักยภาพของมันเป็นที่ชัดเจนมากขึ้นในการเป็นฐานที่เหมือนกันสำหรับศิลปะ AI การแสดงและแสดงสื่อเหล่านี้อย่างถูกต้องเป็นเรื่องยากมากที่จะบรรลุในฟอรัมที่เป็นประเพณี ArtBlocks ได้ให้มองเห็นถึงอนาคตของศิลปะดิจิตอลในเรื่องการนำเสนอการจัดเก็บเงินและการอนุรักษ์โดยใช้บล็อกเชน - ปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมสำหรับศิลปินและผู้ชม นอกเหนือจากการนำเสนอเครื่องมือ AI ได้ขยายความสามารถของคนทั่วไปในการสร้างศิลปะของตนเอง. นี่จะเป็นสิ่งที่น่าสนใจมากที่จะดูว่าบล็อกเชนสามารถขยายตัวหรือเป็นกำลังใจให้เครื่องมือเหล่านี้ได้อย่างไรในปี 2025

-Katie

ตัวอย่างจากการสนทนากับ: มายา แมน

6. ตลาดข้อมูล

ในช่วง 20 ปีนับตั้งแต่ Clive Humby บัญญัติวลี "ข้อมูลคือน้ํามันใหม่" บริษัท ต่างๆได้ใช้มาตรการที่แข็งแกร่งในการกักตุนและสร้างรายได้จากข้อมูลผู้ใช้ ผู้ใช้ได้ตื่นขึ้นมาสู่ความเป็นจริงว่าข้อมูลของพวกเขาเป็นรากฐานที่ บริษัท มูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์เหล่านี้ถูกสร้างขึ้น แต่พวกเขาสามารถควบคุมวิธีการใช้ประโยชน์จากข้อมูลของพวกเขาได้น้อยมากหรือสัมผัสกับผลกําไรที่ช่วยสร้าง การเร่งความเร็วของโมเดล AI ที่ทรงพลังทําให้ความตึงเครียดนี้มีอยู่จริงยิ่งขึ้น หากการต่อสู้กับการแสวงหาประโยชน์จากผู้ใช้เป็นส่วนหนึ่งของโอกาสด้านข้อมูลความกังวลอื่น ๆ ในการแก้ปัญหาการขาดแคลนข้อมูลเนื่องจากรูปแบบที่ใหญ่ขึ้นและดีกว่าจะระบายบ่อน้ํามันที่เข้าถึงได้ง่ายของข้อมูลอินเทอร์เน็ตสาธารณะและต้องการแหล่งข้อมูลใหม่

ในคำถามแรกเกี่ยวกับว่าเราจะใช้โครงสร้างที่ไม่มีการกำหนดเพื่อโอนพลังของข้อมูลกลับไปสู่จุดกำเนิด (ผู้ใช้) มันเป็นพื้นที่ออกแบบที่ใหญ่ขนาดที่ต้องการการแก้ปัญหาที่เป็นนวัตกรรมในหลายพื้นที่ บางส่วนของที่สำคัญที่สุดรวมถึง: ที่ข้อมูลถูกจัดเก็บและวิธีที่เรารักษาความเป็นส่วนตัว (ระหว่างการจัดเก็บ การโอน และการคำนวณ) วิธีที่เราทำการทดสอบโดยวัตถุ, กรอง, และค่าคุณภาพของข้อมูล, สิ่งที่เราจะใช้เป็นกลไกสำหรับการกำหนดตำแหน่งและการทำเงิน (โดยเฉพาะเมื่อเชื่อมโยงค่ากลับไปสู่ต้นฉบับหลังจากการอินเฟอเรนซ์), และระบบการจัดการหรือการเรียกข้อมูลที่เราจะใช้ในระบบนิเวศรูปแบบที่หลากหลาย

ในคําถามที่สองของการแก้ปัญหาข้อ จํากัด ด้านอุปทานไม่ใช่แค่การพยายามทําซ้ํา Scale AI ด้วยโทเค็น แต่การทําความเข้าใจว่าเราสามารถมีความได้เปรียบได้ที่ไหนเนื่องจากลมหางทางเทคนิคและวิธีที่เราสามารถสร้างโซลูชันที่รอบคอบด้วยความได้เปรียบในการแข่งขันไม่ว่าจะเป็นขนาดคุณภาพหรือกลไกแรงจูงใจ (และการกรอง) ที่ดีกว่าเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูลที่มีมูลค่าสูงขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อด้านอุปสงค์ส่วนใหญ่ยังคงมาจาก web2 AI การคิดผ่านวิธีที่เราเชื่อมโยงกลไกการบังคับใช้สัญญาอัจฉริยะกับ SLA และเครื่องมือทั่วไปเป็นประเด็นสําคัญที่ต้องระวัง

- Danny

7. คำนวณแบบกระจาย

หากข้อมูลเป็นหนึ่งในองค์ประกอบพื้นฐานในการพัฒนาและใช้งาน AI คำนวณก็เป็นสิ่งอื่นหนึ่ง แบบแผนพื้นที่ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีการเข้าถึงเฉพาะที่ได้แน่นอน พลังงาน และฮาร์ดแวร์ได้กำหนดแนวโน้มของการเรียนรู้ลึกและ AI ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา แต่ผลผลิตทางกายภาพพร้อมกับการพัฒนาแบบโอเพนซอร์สเริ่มเร่งรัดแนวโน้มนี้

v1 ของการประมวลผลใน AI แบบกระจายอํานาจดูเหมือนแบบจําลองของระบบคลาวด์ web2 GPU ที่ไม่มีขอบจริงในการจัดหา (ฮาร์ดแวร์หรือศูนย์ข้อมูล) และความต้องการทั่วไปน้อยที่สุด ใน v2 เราเริ่มเห็นทีมที่โดดเด่นบางทีมสร้างสแต็คเทคโนโลยีที่เหมาะสมเหนืออุปกรณ์การประมวลผลประสิทธิภาพสูง (HPC) ที่แตกต่างกันด้วยความสามารถด้านการประสานการกําหนดเส้นทางและการกําหนดราคาพร้อมกับคุณสมบัติที่เป็นกรรมสิทธิ์เพิ่มเติมที่ออกแบบมาเพื่อดึงดูดความต้องการและการบีบอัดมาร์จิ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการอนุมาน ทีมยังเริ่มแยกความแตกต่างระหว่างกรณีการใช้งานและ GTM โดยบางทีมมุ่งเน้นไปที่การรวมเฟรมเวิร์กคอมไพเลอร์สําหรับการกําหนดเส้นทางการอนุมานที่มีประสิทธิภาพในฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายในขณะที่ทีมอื่น ๆ เป็นผู้บุกเบิกเฟรมเวิร์กการฝึกอบรมโมเดลแบบกระจายบนเครือข่ายการประมวลผลที่พวกเขากําลังสร้าง

เราเริ่มเห็นตลาด AI-Fi เกิดขึ้นพร้อมกับเศรษฐกิจดั้งเดิมแบบใหม่เพื่อเปลี่ยนการประมวลผลและ GPU ให้เป็นสินทรัพย์ที่ให้ผลตอบแทนหรือใช้สภาพคล่องแบบ onchain เพื่อเสนอแหล่งเงินทุนทางเลือกให้กับศูนย์ข้อมูลเพื่อซื้อฮาร์ดแวร์ คําถามสําคัญที่นี่คือขอบเขตที่ DeAI จะได้รับการพัฒนาและปรับใช้บนรางคํานวณแบบกระจายอํานาจหรือหากเช่นเดียวกับการจัดเก็บช่องว่างระหว่างอุดมการณ์และความต้องการในทางปฏิบัติไม่เคยปิดอย่างเพียงพอเพื่อให้บรรลุศักยภาพสูงสุดของความคิด

- Danny

8. มาตรฐานการบัญชีคำนวณ

เกี่ยวกับการกระตุ้นการคำนวณแบบกระจายที่สูงในเครือข่าย อย่างมีความสำคัญในการจัดการการคำนวณแบบไม่สม่ำเสมอคือขาดความเห็นกันเกี่ยวกับชุดมาตรฐานในการบัญชีคำนวณดังกล่าว รูปแบบ AI มีคุณลักษณะที่ไม่เหมือนใครในพื้นที่เอาท์พุตของ HPC ตั้งแต่รุ่นแบบและการปริมาณอย่างเป็นทางการไปจนถึงระดับการสุ่มที่ปรับได้ผ่านรูปแบบอุณหภูมิและการสุ่มพารามิเตอร์ เนื่องจากฮาร์ดแวร์ AI สามารถนำเสนอผลลัพธ์ที่หลากหลายขึ้นได้ผ่านโครงสร้าง GPU และเวอร์ชันของ คูด้า. โดยสุดท้ายนี้ นั้นส่งผลให้เกิดความจำเป็นต้องมีมาตรฐานเกี่ยวกับวิธีการที่ตลาดโมเดลและความสามารถในการคำนวณจะตรงกับความจุของพวกเขาเมื่อเผยแพร่ไปยังระบบที่แตกต่างกัน

อย่างน้อยก็บางส่วนเนื่องจากขาดข้อกำหนดนี้ เราได้เห็นกรณีหลายรายการในปีนี้ทั้งใน web2 และ web3 ที่ตลอดเวลาที่โมเดลและตลาดคำนวณล้วนเกิดข้อผิดพลาดในการคำนวณคุณภาพและปริมาณของคำนวณของพวกเขาอย่างแม่นยำ ซึ่งทำให้ผู้ใช้ต้องตรวจสอบประสิทธิภาพจริงของเลเยอร์ AI เหล่านี้ด้วยการรันเบนช์มาร์คโมเดลเปรียบเทียบของตนเองและการทำพิสูจน์การทำงานโดยการจำกัดอัตราการทำงานของตลาดคำนวณดังกล่าว

โดยให้ความสำคัญกับหลักการสำรวจของ crypto space เราหวังว่าการตัดสินใจของ crypto และ AI ในปี 2025 จะสามารถตรวจสอบได้ง่ายขึ้นเมื่อเทียบกับ AI ทั่วไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งว่าผู้ใช้ทั่วไปสามารถทำการเปรียบเทียบเทียบเท่ากันได้ในด้านที่กำหนดโมเดลหรือคลัสเตอร์ในการกำหนดผลลัพธ์ของระบบเพื่อตรวจสอบและทดสอบประสิทธิภาพของระบบ

- Aadharsh

9. โพรบาบิลิสติกที่มีความเป็นส่วนตัว

ใน คำสัญญาและความท้าทายของการใช้งานคริปโต + AI” วิทัลิคอ้างถึงความท้าทายที่เป็นเอกลักษณ์ในการสร้างสะพานระหว่างคริปโตและ AI:

“ในกลุ่มวิทยาการป้องกันข้อมูล โอเพนซอร์สคือวิธีเดียวที่ทำให้สิ่งที่แท้จริงมั่นคง แต่ในการเรียนรู้เชิงปัญญาประดิษฐ์ โมเดล (หรือแม้แต่ข้อมูลการฝึก) ที่เปิดเป็นอย่างมากเพิ่มความเสี่ยงต่อการโจมตีด้านเครื่อง”

แม้ว่าความเป็นส่วนตัวจะไม่ใช่พื้นที่วิจัยใหม่สําหรับบล็อกเชน แต่เราเชื่อว่าการแพร่กระจายของ AI จะยังคงเร่งการวิจัยและการใช้งานการเข้ารหัสดั้งเดิมที่เปิดใช้งานความเป็นส่วนตัว ในปีนี้ได้เห็นความก้าวหน้าอย่างมากในเทคโนโลยีที่เพิ่มความเป็นส่วนตัวเช่น ZK, FHE, TEEs และ MPC สําหรับกรณีการใช้งานเช่นสถานะที่ใช้ร่วมกันส่วนตัวสําหรับการคํานวณข้อมูลที่เข้ารหัสสําหรับแอปพลิเคชันทั่วไป ในขณะเดียวกันเราได้เห็นยักษ์ใหญ่ด้าน AI แบบรวมศูนย์เช่น Nvidia และ Apple ใช้ TEEs ที่เป็นกรรมสิทธิ์สําหรับการเรียนรู้แบบรวมศูนย์และการอนุมาน AI ส่วนตัวเมื่อถือฮาร์ดแวร์เฟิร์มแวร์และโมเดลคงที่ทั่วทั้งระบบ

ด้วยเหตุนี้ เราจะติดตามการพัฒนาอย่างใกล้ชิดเกี่ยวกับการรักษาความเป็นส่วนตัวสําหรับการเปลี่ยนสถานะสุ่ม ตลอดจนวิธีที่พวกเขาเร่งความคืบหน้าของแอปพลิเคชัน AI แบบกระจายอํานาจในโลกแห่งความเป็นจริงบนระบบที่แตกต่างกัน ตั้งแต่การอนุมานส่วนตัวแบบกระจายอํานาจไปจนถึงไปป์ไลน์การจัดเก็บ/การเข้าถึงสําหรับข้อมูลที่เข้ารหัสและสภาพแวดล้อมการดําเนินการที่มีอํานาจอธิปไตยอย่างสมบูรณ์

- Aadharsh

Apple ความฉลาดของแอปเปิ้ลและ Nvidia H100 GPU

10. ความตั้งใจทางเอเจนติกและอินเตอร์เฟซการซื้อขายของผู้ใช้รุ่นถัดไป

หนึ่งใน Use case ที่ใกล้เคียงที่สุดของตัวแทน AI คือการใช้งานพวกเขาเพื่อการทำธุรกรรมโดยอัตโนมัติบนเครือข่ายของเราในนามของเรา ต้องยอมรับว่ามีภาษาที่ไม่ชัดเจนมากในช่วง 12-16 เดือนที่ผ่านมาเกี่ยวกับสิ่งที่กำหนดจริงๆเป็นจุดมุ่งหมาย การกระทำของตัวแทน จุดมุ่งหมายที่ใช้ตัวแก้ไขปัญหาในฐานะตัวแทน ตัวแก้ไขปัญหาในฐานะตัวแทน ฯลฯ และว่าพวกเขาแตกต่างจากการพัฒนา 'bot' ที่เกิดขึ้นในปีสุดท้าย

ในอีก 12 เดือนข้างหน้าเรารู้สึกตื่นเต้นที่ได้เห็นระบบภาษาที่ซับซ้อนมากขึ้นจับคู่กับประเภทข้อมูลที่แตกต่างกันและสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมเพื่อพัฒนาพื้นที่การออกแบบโดยรวม เอเจนต์จะทําธุรกรรมโดยใช้ระบบ onchain เดียวกันกับที่เราใช้ในปัจจุบันหรือพัฒนาเครื่องมือ/วิธีการของตนเองสําหรับการทําธุรกรรม onchain หรือไม่? LLM จะยังคงเป็นแบ็กเอนด์ของระบบธุรกรรมที่เป็นตัวแทนเหล่านี้หรือระบบอื่นทั้งหมดหรือไม่? ที่เลเยอร์อินเทอร์เฟซผู้ใช้จะเริ่มทําธุรกรรมโดยใช้ภาษาธรรมชาติหรือไม่? ในที่สุดวิทยานิพนธ์ "กระเป๋าเงินเป็นเบราว์เซอร์" แบบคลาสสิกจะบรรลุผลหรือไม่?

-Danny,เคที, Aadharsh,Dmitriy

คำปฏิเสธ:

1. บทความนี้ถูกพิมพ์ใหม่จาก[ต้นแบบ]. ลิขสิทธิ์ทั้งหมดเป็นของผู้เขียนต้นฉบับ [แบบแทน]. หากมีข้อแก้แพ้ใด ๆ ในการสำเนานี้ โปรดติดต่อ เกต์เรียนทีม และพวกเขาจะดำเนินการทันที
2. คำประกาศรับผิดชอบต่อความเสียหาย: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นเพียงแค่ของผู้เขียนเท่านั้น และไม่เกี่ยวข้องกับคำแนะนำการลงทุนใด ๆ
3. ทีม Gate Learn ทำการแปลบทความเป็นภาษาอื่น ๆ หากไม่ได้กล่าวถึงไว้ การคัดลอก การแจกจ่าย หรือการลอกเลียนบทความที่ถูกแปลนั้นถูกห้าม