Theo Bijie.com, Tesla gần đây đã thông báo cho nhân viên rằng bắt đầu từ ngày 6 tháng 7, giới hạn chi phí cho sức mạnh tính toán AI nội bộ và sử dụng mô hình sẽ được đặt ở mức 200 đô la mỗi tuần, bất kỳ khoản vượt quá nào đều cần được phê duyệt. Trước đây, chi phí sử dụng AI hàng tuần của các kỹ sư thường lên tới hàng nghìn đô la. Trong sáu tháng qua, công ty đã quảng bá nền tảng AI thống nhất của mình, "Bottle Rocket", tích hợp các mô hình từ OpenAI, Anthropic và xAI, và dần chuyển từ sử dụng phi tập trung sang quản lý toàn công ty. Trong khi thúc đẩy AI cho dịch vụ khách hàng, bán hàng và các quy trình tự động hóa, áp lực chi phí đã nhanh chóng xuất hiện, khiến công ty phải thắt chặt ngân sách. Sự thay đổi này phản ánh sự chuyển dịch của nhiều công ty từ việc khuyến khích phát triển AI sang kiểm soát chi phí; các công ty như Meta, Uber và Walmart cũng đã thắt chặt ngân sách AI của họ. Điều này rất quan trọng đối với Tesla vì Musk đã nhấn mạnh rằng giá trị tương lai của công ty phụ thuộc vào các sản phẩm AI như Robotaxi và robot Optimus, chứ không phải doanh số bán ô tô truyền thống. Hiện tại, doanh thu của Tesla đã trì trệ trong hai năm liên tiếp.

Việc theo dõi thị trường dự đoán PPP cho thấy trong sự kiện dự đoán tổng số bàn thắng "Vòng 32 World Cup Bồ Đào Nha vs Croatia" của Polymarket, địa chỉ đã kiếm được 570.000 đô la trong một tuần và nắm giữ 360.000 đô la đã dự đoán tổng số bàn thắng cho trận đấu này sẽ lớn hơn 2,5. Địa chỉ: 0x10a6fadcbacd66330862206f6199b197e3ad4d8bOdaily Seer Channel liên tục theo dõi thị trường dự đoán, phát hiện những thay đổi trước khi giá cả được định đoạt.

Theo CoinWorld, CEO của Robinhood, Vlad Tenev, cho biết giai đoạn phát triển tiếp theo của ngành công nghiệp tiền điện tử sẽ tập trung vào việc mã hóa các Tài sản Thế giới Thực (RWA), thay vì các meme. Ông tin rằng các tài sản thiếu tiện ích cơ bản không phải là tài sản sinh lời, và việc tạo ra một số lượng lớn meme có ý nghĩa hạn chế. Robinhood gần đây đã ra mắt dịch vụ cổ phiếu được mã hóa, cho phép người dùng đủ điều kiện giao dịch cổ phiếu được mã hóa 24/7, và có kế hoạch sử dụng chúng làm tài sản thế chấp trong các nhóm cho vay DeFi trong tương lai. Họ cũng đang nghiên cứu việc cung cấp cho người dùng quyền tiếp cận các tài sản liên quan đến các công ty chưa niêm yết (như OpenAI). Tenev cũng cho biết Bitcoin sẽ vẫn quan trọng, nhưng tài chính truyền thống và thị trường tiền điện tử đang hội tụ nhanh chóng, và nhiều tài sản tài chính hơn sẽ được mã hóa trên chuỗi trong tương lai.

Tờ Odaily Planet Daily đưa tin rằng David Sacks, trong một bài viết trên nền tảng X, đã bình luận về cuộc phỏng vấn với CEO của Palantir, Alex Karp, cho rằng trong khi một số phương tiện truyền thông truyền thống hiểu đó là "biểu hiện cảm xúc", thì quan điểm của ông thực sự tiết lộ những vấn đề cốt lõi về bảo mật AI cấp doanh nghiệp. Sacks khẳng định rằng bảo mật AI doanh nghiệp thực sự không phải là nghiên cứu "sự phù hợp AI" trừu tượng hay các khung pháp lý kiểu chính phủ, mà là sự kiểm soát hoàn toàn của doanh nghiệp đối với dữ liệu, trọng số mô hình và cơ sở hạ tầng điện toán của chính họ để ngăn chặn các tài sản tri thức cốt lõi bị các nhà cung cấp mô hình hấp thụ và biến thành lợi thế sản phẩm của riêng họ. Ông dẫn lời Karp rằng khách hàng doanh nghiệp thực sự quan tâm đến việc kiểm soát tài nguyên điện toán, mô hình và ngăn xếp dữ liệu - nghĩa là, "quyền sở hữu phương tiện sản xuất không được chuyển giao". Sacks cũng dẫn chứng vụ tranh cãi xung quanh sự hợp tác giữa Figma và Anthropic làm ví dụ. Theo các báo cáo truyền thông, Anthropic đã "làm các đối tác bất ngờ" khi ra mắt Claude Design và bị cáo buộc xâm nhập vào lớp ứng dụng của các đối tác trong hệ sinh thái trong quá trình mở rộng sản phẩm, dẫn đến những thay đổi trong cấu trúc thu thập giá trị. Ông cũng chỉ ra rằng một mô hình tương tự cũng xuất hiện trong việc mở rộng các dòng sản phẩm như Claude Code và Claude Legal, tức là mở rộng lên các lĩnh vực ứng dụng theo chiều dọc thông qua khả năng của mô hình. Sacks tin rằng xu hướng này cho thấy các nhà cung cấp mô hình đang chuyển từ "nhà cung cấp mô hình cơ bản" sang "đối thủ cạnh tranh ứng dụng theo chiều dọc", khiến khách hàng doanh nghiệp phải đối mặt với rủi ro phụ thuộc vào nhà cung cấp lớn hơn. Bản chất của bảo mật AI doanh nghiệp không phải là tin tưởng vào cam kết dài hạn của các nhà cung cấp mô hình, mà là đảm bảo sự lựa chọn và kiểm soát ở lớp mô hình để bảo vệ dữ liệu và "lợi nhuận" kinh doanh của chính mình.