Back to top
  • 공유 แชร์
  • 인쇄 พิมพ์
  • 글자크기 ขนาดตัวอักษร
ลิงก์ถูกคัดลอกแล้ว

เควิน โอ’ลีรีชี้ลงทุน AI ให้ดูโครงสร้างพื้นฐานพลังงาน พร้อมจับตารายได้จากบล็อกเชน

เควิน โอ’ลีรี(Kevin O’Leary) กล่าวว่า การลงทุนใน AI ควรพิจารณาโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานมากกว่าตัวโมเดล ส่วนการลงทุนในสินทรัพย์ดิจิทัลควรตรวจสอบความต้องการใช้งานบล็อกเชนจริงของภาคธุรกิจและรูปแบบการสร้างรายได้ การเติบโตของเทคโนโลยีไม่ได้ทำให้ผลตอบแทนจากการลงทุนหรือมูลค่าโทเคนเพิ่มขึ้นโดยอัตโนมัติ

โอ’ลีรีให้สัมภาษณ์ในพอดแคสต์ The Deep End ของ Stock Sharks ว่า ในช่วง 36 เดือนข้างหน้า เขาจะจับตาการผลิตไฟฟ้าจากก๊าซธรรมชาติ กังหัน โครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน และยูเรเนียม บทสัมภาษณ์เผยแพร่เมื่อวันที่ 18 กันยายน 2026

แนวคิดนี้ขยายขอบเขตการลงทุนใน AI จากโมเดลและบริษัทเทคโนโลยีไปสู่โครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นต่อการดำเนินงานของศูนย์ข้อมูล แทนที่จะพยายามคาดเดาล่วงหน้าว่าโมเดล AI รายใดจะเป็นผู้ชนะ เขาจะพิจารณาธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับการจ่ายไฟ อย่างไรก็ตาม ความต้องการพลังงานที่เพิ่มขึ้นเพียงอย่างเดียวยังไม่ยืนยันว่าบริษัทพลังงานจะทำกำไรได้

สำหรับสินทรัพย์ดิจิทัล เขากล่าวว่าควรพิจารณาว่าบริษัทนำบล็อกเชนไปใช้ในงานจริงหรือไม่ และการใช้งานนั้นสร้างรายได้ให้เครือข่ายหรือไม่ ข้อมูลประกอบบทสัมภาษณ์ยังระบุว่า โอ’ลีรีกำลังกลับมาศึกษาบล็อกเชนสาธารณะ เช่น บิตคอยน์(BTC) อีเธอเรียม(ETH) และอวาแลนช์(AVAX)

การที่ภาคธุรกิจนำบล็อกเชนมาใช้ไม่ได้หมายความว่าอุปสงค์ต่อโทเคนที่เกี่ยวข้องหรือมูลค่าที่ส่งถึงผู้ถือโทเคนจะเพิ่มขึ้นทันที จึงต้องพิจารณาแยกกันว่าใครเป็นผู้จ่ายค่าธรรมเนียม เครือข่ายสร้างรายได้อย่างไร และมูลค่านั้นส่งต่อไปยังโทเคนหรือไม่

โอ’ลีรียังกล่าวถึงผลกระทบที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมอาจมีต่อระบบเข้ารหัส โดยข้อมูลประกอบบทสัมภาษณ์กล่าวถึงประเด็นนี้ในฐานะความเสี่ยงระยะยาวที่เรียกว่า ‘Q-Day’ ทั้งนี้ ไม่ได้หมายความว่าบิตคอยน์กำลังถูกโจมตีด้วยควอนตัมในปัจจุบัน

<ลิขสิทธิ์ ⓒ TokenPost ห้ามเผยแพร่หรือแจกจ่ายซ้ำโดยไม่ได้รับอนุญาต>

บทความที่มีคนดูมากที่สุด

บทความที่เกี่ยวข้อง

ความคิดเห็น 0

ข้อแนะนำสำหรับความคิดเห็น

ขอบคุณสำหรับบทความดี ๆ ต้องการบทความติดตามเพิ่มเติม เป็นการวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยม

0/1000

ข้อแนะนำสำหรับความคิดเห็น

ขอบคุณสำหรับบทความดี ๆ ต้องการบทความติดตามเพิ่มเติม เป็นการวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยม
1