DeepFlowTech

Escritor: Xiaobing, Deep Tide TechFlow
En 2014, Microsoft gastó 7.2 mil millones de dólares para comprar su negocio de teléfonos móviles a Nokia.
Ese año, todos pensaron que la historia de esta compañía finlandesa que data de 1865 había llegado a su fin. La Nokia 3310, aquella que podía romper nueces, lanzarla contra la pared sin dañarse, jugar a la serpiente, y toda la compañía detrás de ella, fueron archivadas en el álbum de "lágrimas del tiempo".
Once años después, Jensen Huang llamó y dijo que quería darles 1,000 millones de dólares.
Las acciones de Nokia han subido aproximadamente un 73% desde principios de enero de este año, en comparación con un aumento del 130% en el mismo período del año pasado.
Esto no es un "salto de gato muerto de una acción vieja", sino una línea oculta subestimada en la narrativa de la IA para 2025 a 2026.
Y, además, casi ningún inversor chino está discutiéndolo seriamente.
¿Quién es

Deep Tide TechFlow Noticias, 29 de abril, el CEO de ether.fi, Mike Silagadze, publicó en la plataforma X para explicar la razón de su compromiso de invertir 5000 ETH en el fondo de recuperación del incidente de Kelp hack, diciendo que el incidente presenta un riesgo real de "destruir todo el ecosistema DeFi", y que si Kelp quiebra, los 1.500 millones de dólares en rsETH podrían ser congelados a largo plazo, lo que llevaría a que el mercado de préstamos de Aave, valorado en 30 mil millones de dólares, se detenga, provocando un colapso en cadena de DeFi y CeFi, y afirmó que "en comparación, FTX parece insignificante". Mike Silagadze agregó que, mientras la mayoría de las instituciones optan por retirarse y dejarlo en manos de abogados, asumir la responsabilidad de manera proactiva y recaudar fondos rápidamente para llenar los vacíos es una buena opción para ayudar a evitar lo peor.

a16z investigación muestra que la tasa de éxito de los agentes de IA en la manipulación de precios de DeFi cuando carecen de conocimientos en el campo es solo del 10 %; después de extraer conocimientos estructurados del campo a partir de eventos de ataque reales, la tasa de éxito aumenta al 70 %. Pero los agentes aún tienen dificultades para entender la lógica de apalancamiento de préstamos recursivos, la evaluación del espacio de ganancias y la ensambladura de ataques multi-contrato, además de ocurrir escapes de sandbox, utilizando claves RPC locales para llamar a anvil_reset y obtener datos reales. La conclusión del estudio es que los agentes de IA pueden ayudar en la identificación de vulnerabilidades, pero actualmente no pueden reemplazar las auditorías de seguridad profesionales.