Pages

Friday, July 18, 2025

The GENIUS Act And Stablecoins



What Is the GENIUS Act?

The GENIUS Act—short for Guiding and Establishing National Innovation for U.S. Stablecoins Act—is landmark U.S. federal legislation signed into law on July 18, 2025. It represents the first comprehensive regulatory framework for stablecoins, a class of cryptocurrencies pegged to stable assets such as the U.S. dollar. The Act passed the Senate on June 17, 2025, with a bipartisan 68–30 vote, and was subsequently approved by the House.

Its core objectives are to:

  • Provide regulatory clarity for stablecoin issuers,

  • Promote financial innovation in the digital asset sector,

  • Ensure consumer and investor protection, and

  • Enable stablecoin integration into the broader financial system.

The GENIUS Act marks a pivotal moment in the evolution of U.S. digital finance policy.


Key Provisions of the GENIUS Act

1. Definition and Scope

The Act legally defines “payment stablecoins” as digital assets designed for use in payments or settlements, backed by a fixed monetary value (typically the U.S. dollar), and redeemable on demand at a 1:1 ratio.

2. Licensing Requirements

Stablecoin issuance is restricted to:

  • Federally licensed entities, such as national banks and credit unions,

  • State-chartered entities with assets under $10 billion,

  • Qualified non-bank issuers approved by the Office of the Comptroller of the Currency (OCC).

3. Reserve Requirements

Issuers must maintain 100% reserve backing with high-quality liquid assets (HQLA), such as:

  • U.S. dollars held in segregated accounts,

  • Short-term U.S. Treasury securities.

Operational funds must be separated from reserves to ensure immediate redemption capability.

4. Transparency and Auditing

  • Monthly public disclosures of reserve holdings,

  • Annual audits for issuers with market capitalizations above $50 billion,

  • Publicly available redemption policies and risk disclosures.

5. Consumer Protection Measures

  • Redemption priority in the event of issuer insolvency,

  • Full compliance with anti-money laundering (AML) and counter-terrorism financing (CTF) laws.

6. Usage Restrictions

  • Prohibits paying interest or yield on stablecoin holdings,

  • Bans any marketing implying government backing,

  • Bars non-financial technology firms from issuing stablecoins unless partnered with a licensed financial institution.

7. Foreign Issuers

Foreign issuers must:

  • Comply with U.S. law enforcement requests (e.g., freezing assets),

  • Submit to limited U.S. regulatory oversight,
    raising concerns over regulatory arbitrage.

8. Algorithmic Stablecoins

Rather than direct regulation, the Act mandates a Treasury-led study on the risks posed by uncollateralized algorithmic stablecoins—such as those that contributed to the 2022 collapse of TerraUSD.


How the GENIUS Act Supports Stablecoins

Regulatory Clarity

Previously, stablecoins fell into a legal gray area—treated variably as securities, commodities, or currencies. This Act ends that ambiguity, providing clear guidance for issuers and regulators.

Mainstream Adoption

By imposing standards on reserve quality, audits, and consumer safeguards, the Act builds public trust and incentivizes adoption by banks, fintech firms, and merchants.

Innovation and Competition

The Act welcomes both traditional financial institutions and regulated non-bank issuers, fueling innovation in areas such as cross-border payments, DeFi, and tokenized assets.

Financial Stability

The requirement for full reserve backing is designed to prevent destabilizing failures like TerraUSD (2022), which triggered $40 billion in losses and reverberated throughout the crypto market.

Investment Opportunities

With clearer rules, institutional investors—domestic and international—are more likely to enter the stablecoin market. Some forecasts project market growth from $238 billion (2025) to $2.8 trillion by 2028.


Understanding Stablecoins in the Crypto Landscape

Stablecoins are digital assets engineered to maintain a stable value by being pegged to a reference asset, such as fiat currency (e.g., USD), commodities (e.g., gold), or even cryptocurrencies.

๐Ÿ”น Types of Stablecoins:

  1. Fiat-Collateralized – e.g., USDT (Tether), USDC (Circle)

  2. Crypto-Collateralized – Overcollateralized with volatile crypto assets

  3. Algorithmic – Rely on smart contracts to maintain peg without full reserves

They function as the "reserve currency" of crypto, facilitating seamless trades, quick settlements, and reduced volatility. In 2024, stablecoins facilitated over $28 trillion in transactions—more than Visa and Mastercard combined.


Why Stablecoins Matter

Stablecoins are vital not just in crypto but increasingly in global finance:

  • ๐Ÿ›ก️ Stability: Offer traders a safe haven in volatile crypto markets

  • ๐Ÿš€ Efficiency: Enable low-cost, near-instantaneous global payments

  • ๐ŸŒ Inclusion: Provide dollar exposure in emerging markets suffering currency volatility

  • ⚙️ DeFi Backbone: Power smart contracts, lending, and automated exchanges

  • ๐Ÿ“ˆ Adoption: USDT and USDC account for over 90% of stablecoin circulation

However, past failures and fraud ($9.3 billion in crypto losses in 2024) underscore the need for oversight, which the GENIUS Act seeks to deliver.


Impact on Ordinary Americans

The GENIUS Act’s implementation could reshape everyday financial life:

  • ๐Ÿ’ณ New Payment Options: Stablecoins may be accepted by merchants, apps, and even payment networks like Visa, potentially lowering transaction costs.

  • ๐Ÿ’ธ Better Remittances: Americans sending money abroad could benefit from faster, cheaper cross-border transfers.

  • ๐Ÿ’ผ Investment Vehicles: As regulatory trust grows, Americans may use stablecoins for savings, yield-generating DeFi products, or as hedges.

  • ⚠️ Risks: Critics warn about lack of FDIC-style insurance, potential wallet hacks, and regulatory loopholes (e.g., Trump’s USD1 stablecoin’s perceived conflict of interest).

  • ๐Ÿ“‘ Tax Complexity: Stablecoin use triggers capital gains tracking, increasing reporting burdens.

While not yet a replacement for credit cards, stablecoins are poised to expand financial services and enhance digital payments infrastructure over time.


Global Implications

The GENIUS Act could significantly shape the global crypto economy:

  • ๐ŸŒ U.S. Leadership: Positions the U.S. as a standard-setter in stablecoin regulation, contrasting with the EU’s MiCA and Asia’s CBDC-first approaches.

  • ๐Ÿ’ต Dollar Dominance: Strengthens the digital role of the U.S. dollar globally, as most stablecoins are USD-pegged.

  • ๐Ÿ“Š Market Expansion: A regulatory green light could push global stablecoin usage to the multi-trillion-dollar level.

  • ๐Ÿงช Innovation vs. Consolidation: Promotes innovation but may favor large issuers (e.g., Circle, Tether) over smaller players burdened by compliance costs.

  • ๐Ÿงญ Policy Divergence: Highlights contrasting strategies—private sector-led in the U.S. vs. public sector-led CBDCs in Europe and Asia.

  • ๐Ÿšง Offshore Risks: Limited oversight of foreign issuers could enable regulatory arbitrage or illicit finance, potentially undermining U.S. safeguards.


Critical Perspectives and Controversies

Despite its progress, the GENIUS Act has sparked debate:

  • Consumer Protection Gaps: Critics like Sen. Elizabeth Warren argue that the Act does not go far enough to safeguard users from fraud or insolvency risks.

  • Conflicts of Interest: The Act does not adequately address concerns about USD1, a controversial stablecoin backed by allies of former President Trump.

  • Foreign Loopholes: Offshore issuers may not face equivalent scrutiny, disadvantaging U.S.-based competitors.

  • Lobbying Influence: Crypto firms spent an estimated $265 million in the 2024 election cycle, raising transparency concerns.


Conclusion

The GENIUS Act is a landmark in bringing stablecoins into the regulatory mainstream. It seeks to balance innovation, protection, and global competitiveness—offering a clearer path for integrating crypto into the financial system.

Yet, the Act’s long-term success will hinge on closing regulatory loopholes, strengthening consumer protections, and ensuring a level playing field for issuers at home and abroad. If these challenges are met, stablecoins may become as ubiquitous as credit cards—powering a new era of digital finance for the U.S. and the world.






GENIUS เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เค•्เคฏा เคนै?

GENIUS เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ—เคœिเคธเค•ा เคชूเคฐा เคจाเคฎ เคนै Guiding and Establishing National Innovation for U.S. Stablecoins Act—เคเค• เคเคคिเคนाเคธिเค• เค…เคฎेเคฐिเค•ी เคธंเค˜ीเคฏ เค•ाเคจूเคจ เคนै เคœिเคธे 18 เคœुเคฒाเคˆ 2025 เค•ो เคชाเคฐिเคค เค•िเคฏा เค—เคฏा। เคฏเคน เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ (Stablecoins) เค•े เคฒिเค เคชเคนเคฒा เคต्เคฏाเคชเค• เคจिเคฏाเคฎเค• เคขांเคšा เคช्เคฐเคฆाเคจ เค•เคฐเคคा เคนै। เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ เคตे เค•्เคฐिเคช्เคŸोเค•เคฐेंเคธी เคนोเคคी เคนैं เคœो เค…เคฎेเคฐिเค•ी เคกॉเคฒเคฐ เคœैเคธी เคธ्เคฅिเคฐ เคธंเคชเคค्เคคिเคฏों เค•े เคธाเคฅ เค†ंเค•ी เคœाเคคी เคนैं।

เคฏเคน เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ 17 เคœूเคจ 2025 เค•ो เค…เคฎेเคฐिเค•ी เคธीเคจेเคŸ เคฎें 68-30 เคฎเคคों เคธे เคชाเคฐिเคค เคนुเค† เค”เคฐ เคฌाเคฆ เคฎें เคช्เคฐเคคिเคจिเคงि เคธเคญा เคธे เคญी เคธ्เคตीเค•ृเคค เคนुเค†। เค‡เคธเค•ा เค‰เคฆ्เคฆेเคถ्เคฏ เคนै:

  • เคจिเคฏाเคฎเค• เคธ्เคชเคท्เคŸเคคा เคธुเคจिเคถ्เคšिเคค เค•เคฐเคจा,

  • เคตिเคค्เคคीเคฏ เคจเคตाเคšाเคฐ เค•ो เคช्เคฐोเคค्เคธाเคนिเคค เค•เคฐเคจा,

  • เค‰เคชเคญोเค•्เคคा เคธुเคฐเค•्เคทा เค•ो เคฎเคœเคฌूเคค เคฌเคจाเคจा,

  • เค”เคฐ เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ เค•ो เคฎुเค–्เคฏเคงाเคฐा เค•ी เคตिเคค्เคคीเคฏ เคช्เคฐเคฃाเคฒी เคฎें เคเค•ीเค•ृเคค เค•เคฐเคจा।


GENIUS เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เค•े เคฎुเค–्เคฏ เคช्เคฐाเคตเคงाเคจ

1. เคชเคฐिเคญाเคทा เค”เคฐ เคฆाเคฏเคฐा

เคฏเคน เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ "เคชेเคฎेंเคŸ เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ" เค•ो เคเคธे เคกिเคœिเคŸเคฒ เคเคธेเคŸ्เคธ เค•े เคฐूเคช เคฎें เคชเคฐिเคญाเคทिเคค เค•เคฐเคคा เคนै เคœो เคญुเค—เคคाเคจों เค•े เคฒिเค เคช्เคฐเคฏोเค— เค•िเค เคœाเคคे เคนैं, เค•िเคธी เคธ्เคฅिเคฐ เคฎुเคฆ्เคฐा (เคœैเคธे USD) เคธे เค†ंเค•े เคนोเคคे เคนैं, เค”เคฐ 1:1 เค…เคจुเคชाเคค เคฎें เคฐिเคกीเคฎ เค•िเค เคœा เคธเค•เคคे เคนैं।

2. เคฒाเค‡เคธेंเคธ เค†เคตเคถ्เคฏเค•เคคाเคं

เค•ेเคตเคฒ เคจिเคฎ्เคจเคฒिเค–िเคค เคธंเคธ्เคฅाเคं เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ เคœाเคฐी เค•เคฐ เคธเค•เคคी เคนैं:

  • เคธंเค˜ीเคฏ เคธ्เคคเคฐ เคชเคฐ เคฒाเค‡เคธेंเคธ เคช्เคฐाเคช्เคค เคฌैंเค• เคฏा เค•्เคฐेเคกिเคŸ เคฏूเคจिเคฏเคจ,

  • เคฐाเคœ्เคฏ-เคช्เคฐเคฎाเคฃिเคค เคธंเคธ्เคฅाเคं เคœिเคจเค•ी เคธंเคชเคค्เคคि $10 เคฌिเคฒिเคฏเคจ เคธे เค•เคฎ เคนै,

  • เค”เคฐ OCC (Office of the Comptroller of the Currency) เคธे เคฎाเคจ्เคฏเคคा เคช्เคฐाเคช्เคค เค—ैเคฐ-เคฌैंเค• เคœाเคฐीเค•เคฐ्เคคा।

3. เค†เคฐเค•्เคทिเคค เคจिเคงि เค†เคตเคถ्เคฏเค•เคคा

เคœाเคฐीเค•เคฐ्เคคा เค•ो 100% เคนाเคˆ-เค•्เคตाเคฒिเคŸी เคฒिเค•्เคตिเคก เคเคธेเคŸ्เคธ (เคœैเคธे เคกॉเคฒเคฐ เคฏा เคŸ्เคฐेเคœเคฐी เคฌिเคฒ) เค…เคฒเค— เค–ाเคคों เคฎें เคฐเค–เคจे เคนोंเค—े, เคคाเค•ि เคธ्เคฅिเคฐเคคा เคฌเคจी เคฐเคนे เค”เคฐ เค‰เคชเคญोเค•्เคคा เค•เคญी เคญी เคชैเคธे เคจिเค•ाเคฒ เคธเค•ें।

4. เคชाเคฐเคฆเคฐ्เคถिเคคा เค”เคฐ เค‘เคกिเคŸिंเค—

  • เคฎाเคธिเค• เคฐिเคœ़เคฐ्เคต เคฐिเคชोเคฐ्เคŸ เคธाเคฐ्เคตเคœเคจिเค• เค•เคฐเคจी เคนोเค—ी,

  • $50 เคฌिเคฒिเคฏเคจ เคธे เค…เคงिเค• เคฌाเคœाเคฐ เคชूंเคœी เคตाเคฒे เคœाเคฐीเค•เคฐ्เคคाเค“ं เค•े เคฒिเค เคตाเคฐ्เคทिเค• เค‘เคกिเคŸ เค…เคจिเคตाเคฐ्เคฏ เคนोเค—ा,

  • เคฐीเคกेเคฎ्เคชเคถเคจ เคจीเคคिเคฏां เค”เคฐ เคœोเค–िเคฎों เค•ी เคธाเคฐ्เคตเคœเคจिเค• เคœाเคจเค•ाเคฐी เคฆेเคจी เคนोเค—ी।

5. เค‰เคชเคญोเค•्เคคा เคธुเคฐเค•्เคทा เค‰เคชाเคฏ

  • เคฆिเคตाเคฒिเคฏा เคนोเคจे เค•ी เคธ्เคฅिเคคि เคฎें เคงाเคฐเค•ों เค•ो เคช्เคฐाเคฅเคฎिเค• เคญुเค—เคคाเคจ เคฎिเคฒेเค—ा,

  • AML (Anti-Money Laundering) เค”เคฐ CTF (Counter-Terrorism Financing) เค•ाเคจूเคจों เค•ा เคชाเคฒเคจ เค…เคจिเคตाเคฐ्เคฏ เคนै।

6. เคช्เคฐเคคिเคฌंเคง

  • เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ เคชเคฐ เคฌ्เคฏाเคœ เคฏा เคฐिเคŸเคฐ्เคจ เคฆेเคจा เคจिเคทिเคฆ्เคง เคนै,

  • เคธเคฐเค•ाเคฐ เคฆ्เคตाเคฐा เคธเคฎเคฐ्เคฅिเคค เคนोเคจे เค•ा เคญ्เคฐाเคฎเค• เคตिเคœ्เคžाเคชเคจ เคช्เคฐเคคिเคฌंเคงिเคค เคนै,

  • เค—ैเคฐ-เคตिเคค्เคคीเคฏ เคŸेเค• เค•ंเคชเคจिเคฏां เค•ेเคตเคฒ เคฒाเค‡เคธेंเคธ เคช्เคฐाเคช्เคค เคตिเคค्เคคीเคฏ เคธंเคธ्เคฅाเค“ं เค•े เคธเคนเคฏोเค— เคธे เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ เคœाเคฐी เค•เคฐ เคธเค•เคคी เคนैं।

7. เคตिเคฆेเคถी เคœाเคฐीเค•เคฐ्เคคा

  • เค…เคฎेเคฐिเค•ी เค•ाเคจूเคจ เคช्เคฐเคตเคฐ्เคคเคจ เค•े เค…เคจुเคฐोเคงों (เคœैเคธे เคซ्เคฐीเคœिंเค— เค‘เคฐ्เคกเคฐ) เค•ो เคฎाเคจเคจा เคนोเค—ा,

  • เคฒेเค•िเคจ เคจिเคฏाเคฎเค• เคจिเคฐीเค•्เคทเคฃ เคธीเคฎिเคค เคนै, เคœिเคธเคธे เคฐेเค—ुเคฒेเคŸเคฐी เค†เคฐ्เคฌिเคŸ्เคฐेเคœ เค•ी เค†เคถंเค•ा เคนै।

8. เคเคฒ्เค—ोเคฐिเคฆเคฎिเค• เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ

เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เคเคธे เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ (เคœैเคธे TerraUSD) เคชเคฐ เคคुเคฐंเคค เคช्เคฐเคคिเคฌंเคง เคจเคนीं เคฒเค—ाเคคा, เคฌเคฒ्เค•ि เค‰เคจเค•े เคœोเค–िเคฎों เคชเคฐ เคเค• เคตिเคค्เคค เคฎंเคค्เคฐाเคฒเคฏ เค•ी เค…เคง्เคฏเคฏเคจ เคฐिเคชोเคฐ्เคŸ เค•ा เคช्เคฐเคธ्เคคाเคต เคฆेเคคा เคนै।


เคฏเคน เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ เค•ी เค•ैเคธे เคฎเคฆเคฆ เค•เคฐเคคा เคนै?

เคจिเคฏเคฎों เค•ी เคธ्เคชเคท्เคŸเคคा

เคชเคนเคฒे เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ เค•ो เค•เคญी เคฎुเคฆ्เคฐा, เค•เคญी เคธिเค•्เคฏोเคฐिเคŸी, เค”เคฐ เค•เคญी เคตเคธ्เคคु เค•े เคฐूเคช เคฎें เคตเคฐ्เค—ीเค•ृเคค เค•िเคฏा เคœाเคคा เคฅा। GENIUS เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เค‡เคธ เค…เคธ्เคชเคท्เคŸเคคा เค•ो เค–เคค्เคฎ เค•เคฐเคคा เคนै।

เคฎुเค–्เคฏเคงाเคฐा เคฎें เคธ्เคตीเค•ृเคคि

เคฐिเคœ़เคฐ्เคต เค•ी เค—ुเคฃเคตเคค्เคคा, เค‘เคกिเคŸ เค”เคฐ เค‰เคชเคญोเค•्เคคा เคธुเคฐเค•्เคทा เคœैเคธे เคฎाเคจเค•ों เคธे เคตिเคถ्เคตाเคธ เคฌเคข़เคคा เคนै, เคœिเคธเคธे เคฌैंเค•, เคซिเคจเคŸेเค• เค”เคฐ เคต्เคฏाเคชाเคฐी เค‡เคจ्เคนें เค…เคชเคจाเคจे เค•े เคฒिเค เคช्เคฐेเคฐिเคค เคนोंเค—े।

เคจเคตाเคšाเคฐ เค”เคฐ เคช्เคฐเคคिเคธ्เคชเคฐ्เคงा

เคฏเคน เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เคฌैंเค•ों เค”เคฐ เคตिเคจिเคฏเคฎिเคค เค—ैเคฐ-เคฌैंเค• เคธंเคธ्เคฅाเค“ं เคฆोเคจों เค•ो เค…เคจुเคฎเคคि เคฆेเคคा เคนै, เคœिเคธเคธे เคจเค เคช्เคฐเคฏोเค— เค”เคฐ DeFi (Decentralized Finance) เค•ो เคฌเคข़ाเคตा เคฎिเคฒเคคा เคนै।

เคตिเคค्เคคीเคฏ เคธ्เคฅिเคฐเคคा

เคชूเคฐ्เคฃ เคฐिเคœ़เคฐ्เคต เค†เคตเคถ्เคฏเค•เคคाเค“ं เคธे 2022 เค•े TerraUSD เคœैเคธे เคชเคคเคจों เค•ो เคฐोเค•ा เคœा เคธเค•เคคा เคนै, เคœिเคธเคธे เคจिเคตेเคถเค•ों เค•ी เคธुเคฐเค•्เคทा เคนोเคคी เคนै।

เคจिเคตेเคถ เค•ा เค†เค•เคฐ्เคทเคฃ

เคจिเคฏเคฎों เค•ी เคธ्เคชเคท्เคŸเคคा เคธे เคธंเคธ्เคฅाเค—เคค เคจिเคตेเคถเค• เค…เคงिเค• เค†เคค्เคฎเคตिเคถ्เคตाเคธ เค•े เคธाเคฅ เค‡เคธ เค•्เคทेเคค्เคฐ เคฎें เคจिเคตेเคถ เค•เคฐ เคธเค•เคคे เคนैं। เค…เคจुเคฎाเคจ เคนै เค•ि 2025 เคฎें $238 เคฌिเคฒिเคฏเคจ เค•ा เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ เคฌाเคœाเคฐ 2028 เคคเค• $2.8 เคŸ्เคฐिเคฒिเคฏเคจ เคคเค• เคชเคนुंเคš เคธเค•เคคा เคนै।


เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ เค•्เคฏा เคนैं?

เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ เค•्เคฐिเคช्เคŸोเค•เคฐेंเคธी เค•ा เคตเคน เคฐूเคช เคนैं เคœो เค…เคชเคจी เค•ीเคฎเคค เค•ो เคธ्เคฅिเคฐ เคฌเคจाเค เคฐเค–เคจे เค•े เคฒिเค เค•िเคธी เคธ्เคฅिเคฐ เคธंเคชเคค्เคคि เคธे เคœुเคก़े เคนोเคคे เคนैं।

๐Ÿ”น เคช्เคฐเคฎुเค– เคช्เคฐเค•ाเคฐ:

  1. เคซिเคเคŸ-เค•ोเคฒेเคŸเคฐเคฒाเค‡เคœ्เคก: 1:1 เค…เคจुเคชाเคค เคฎें เคซिเคเคŸ เค•เคฐेंเคธी เคธे เคธเคฎเคฐ्เคฅिเคค (เคœैเคธे USDC, USDT)

  2. เค•्เคฐिเคช्เคŸो-เค•ोเคฒेเคŸเคฐเคฒाเค‡เคœ्เคก: เค…เคจ्เคฏ เค•्เคฐिเคช्เคŸोเค•เคฐेंเคธी เคธे เคธเคฎเคฐ्เคฅिเคค, เค…เคงिเค• เค—ाเคฐंเคŸी เค•े เคธाเคฅ

  3. เคเคฒ्เค—ोเคฐिเคฆเคฎिเค•: เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ เค•ॉเคจ्เคŸ्เคฐैเค•्เคŸ्เคธ เคฆ्เคตाเคฐा เค†เคชूเคฐ्เคคि เค•ो เคจिเคฏंเคค्เคฐिเคค เค•เคฐเคคे เคนैं, เคฌिเคจा เคช्เคฐเคค्เคฏเค•्เคท เคธंเคชเคค्เคคि เค•े เคธเคฎเคฐ्เคฅเคจ เค•े

2024 เคฎें, เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ เคจे $28 เคŸ्เคฐिเคฒिเคฏเคจ เคธे เค…เคงिเค• เค•े เคŸ्เคฐांเคœैเค•्เคถเคจ เคช्เคฐोเคธेเคธ เค•िเค—Visa เค”เคฐ Mastercard เคธे เคญी เคœ्เคฏाเคฆा।


เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ เค•्เคฏों เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เคนैं?

  • ๐Ÿ›ก️ เคธ्เคฅिเคฐเคคा: เค•्เคฐिเคช्เคŸो เคฌाเคœ़ाเคฐ เค•ी เค…เคธ्เคฅिเคฐเคคा เค•े เคฆौเคฐाเคจ เคธुเคฐเค•्เคทिเคค เคตिเค•เคฒ्เคช

  • ๐Ÿš€ เคคेเคœ़ เค”เคฐ เคธเคธ्เคคा เคญुเค—เคคाเคจ: เคตिเคถेเคท เคฐूเคช เคธे เค…ंเคคเคฐเคฐाเคท्เคŸ्เคฐीเคฏ เคฒेเคจ-เคฆेเคจ เคฎें

  • ๐ŸŒ เคตिเคค्เคคीเคฏ เคธเคฎाเคตेเคถเคจ: เคตिเค•ाเคธเคถीเคฒ เคฆेเคถों เคฎें เคกॉเคฒเคฐ เค•ी เคชเคนुंเคš

  • ⚙️ DeFi เคฎें เค†เคตเคถ्เคฏเค•: เคฒोเคจ, เคเค•्เคธเคšेंเคœ, เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ เค•ॉเคจ्เคŸ्เคฐैเค•्เคŸ्เคธ เค•े เคฒिเค เคœ़เคฐूเคฐी เคฎाเคง्เคฏเคฎ

  • ๐Ÿ“ˆ เคตैเคถ्เคตिเค• เคธ्เคตीเค•ृเคคि: 2025 เคคเค• USDT เค”เคฐ USDC เคฌाเคœाเคฐ เค•े 90% เคนिเคธ्เคธे เคชเคฐ เคนाเคตी เคนैं

เคนाเคฒांเค•ि เคœोเค–िเคฎ เคฌเคจे เคนुเค เคนैं—เคœैเคธे เคŸोเค•เคจ เคชเคคเคจ, เคงोเค–ाเคงเคก़ी ($9.3B เคจुเค•เคธाเคจ 2024 เคฎें), เค”เคฐ เค…เคชเคฐ्เคฏाเคช्เคค เคจिเคฏเคฎ—เคœिเคธे GENIUS เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เคธंเคฌोเคงिเคค เค•เคฐเคจे เค•ा เคช्เคฐเคฏाเคธ เค•เคฐเคคा เคนै।


เค†เคฎ เค…เคฎेเคฐिเค•िเคฏों เคชเคฐ เคช्เคฐเคญाเคต

GENIUS เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เค”เคฐ เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ เค…เคชเคจाเคจे เคธे เค†เคฎ เคจाเค—เคฐिเค•ों เค•ो เคฏे เคฒाเคญ เค”เคฐ เคšुเคจौเคคिเคฏां เคนो เคธเค•เคคी เคนैं:

  • ๐Ÿ’ณ เคจเค เคญुเค—เคคाเคจ เคตिเค•เคฒ्เคช: เค•เคฎ เคถुเคฒ्เค• เคฎें เคต्เคฏाเคชाเคฐी เค”เคฐ เคญुเค—เคคाเคจ เคจेเคŸเคตเคฐ्เค• เคฆ्เคตाเคฐा เค…เคชเคจाเค เคœा เคธเค•เคคे เคนैं

  • ๐Ÿ’ธ เคฌेเคนเคคเคฐ เคช्เคฐेเคทเคฃ เคธेเคตाเคं: เคตिเคฆेเคถ เคฎें เคชैเคธे เคญेเคœเคจा เคคेเคœ़ เค”เคฐ เคธเคธ्เคคा เคนोเค—ा

  • ๐Ÿ’ผ เคจिเคตेเคถ เค…เคตเคธเคฐ: DeFi เค”เคฐ เคกिเคœिเคŸเคฒ เคธेเคตिंเค—्เคธ เคฎें เคญเคฐोเคธा เคฌเคข़ เคธเค•เคคा เคนै

  • ⚠️ เคœोเค–िเคฎ: FDIC เคฌीเคฎा เคจเคนीं, เคนैเค•िंเค— เคฏा เค•ी เคฒॉเคธ เค•ी เค†เคถंเค•ा

  • ๐Ÿ“‘ เคŸैเค•्เคธ เคœเคŸिเคฒเคคाเคं: เคนเคฐ เคฒेเคจ-เคฆेเคจ เคชเคฐ เคชूंเคœीเค—เคค เคฒाเคญ เค—เคฃเคจा เคœเคฐूเคฐी

เคนाเคฒांเค•ि เค…เคญी เคฏเคน เค•्เคฐेเคกिเคŸ เค•ाเคฐ्เคก เค•ी เคœเค—เคน เคจเคนीं เคฒे เคฐเคนे, เคฒेเค•िเคจ เคธเคฎเคฏ เค•े เคธाเคฅ เคฒाเค—เคค เค•เคฎ เค•เคฐ เคธเค•เคคे เคนैं เค”เคฐ เคตिเคค्เคคीเคฏ เคธेเคตाเคं เคฌเคข़ा เคธเค•เคคे เคนैं।


เคตैเคถ्เคตिเค• เคช्เคฐเคญाเคต

  • ๐ŸŒ เค…เคฎेเคฐिเค•ा เค•ी เคจेเคคृเคค्เคตเค•ाเคฐी เคญूเคฎिเค•ा: เคธ्เคชเคท्เคŸ เคจिเคฏเคฎों เคธे เคตैเคถ्เคตिเค• เคฎाเคจเค• เคธेเคŸ เคนो เคธเค•เคคे เคนैं

  • ๐Ÿ’ต เคกॉเคฒเคฐ เค•ी เคช्เคฐเคญुเคคा: เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ เค•े เคœ़เคฐिเค เคกिเคœिเคŸเคฒ เคซाเค‡เคจेंเคธ เคฎें เคกॉเคฒเคฐ เค•ा เคตिเคธ्เคคाเคฐ

  • ๐Ÿ“Š เคฌाเคœाเคฐ เคตिเคธ्เคคाเคฐ: 2028 เคคเค• $2.8 เคŸ्เคฐिเคฒिเคฏเคจ เคคเค• เคชเคนुंเคšเคจे เค•ी เคธंเคญाเคตเคจा

  • ๐Ÿงช เคช्เคฐเคคिเคธ्เคชเคฐ्เคงा เคฌเคจाเคฎ เค•ेंเคฆ्เคฐीเค•เคฐเคฃ: เคฌเคก़े เค–िเคฒाเคก़ी เคนाเคตी เคนो เคธเค•เคคे เคนैं, เค›ोเคŸे เค–िเคฒाเคก़िเคฏों เคชเคฐ เค…เคจुเคชाเคฒเคจ เคฒाเค—เคค เค•ा เคฆเคฌाเคต

  • ๐Ÿงญ เคจीเคคिเค—เคค เค…ंเคคเคฐ: เค…เคฎेเคฐिเค•ा เคจिเคœी เค•्เคทेเคค्เคฐ เคชเคฐ, เคœเคฌเค•ि เคฏूเคฐोเคช เคกिเคœिเคŸเคฒ เคฏूเคฐो เคœैเคธे CBDC เคชเคฐ เค•ेंเคฆ्เคฐिเคค

  • ๐Ÿšง เคตिเคฆेเคถी เคœाเคฐीเค•เคฐ्เคคा เค–เคคเคฐा: เค•เคฎ เคจिเคฐीเค•्เคทเคฃ เคธे เคตिเคค्เคคीเคฏ เค…เคชเคฐाเคง เค”เคฐ เคฎाเคจเค•ों เค•ा เคนเคจเคจ เคธंเคญเคต


เค†เคฒोเคšเคจाเคं เค”เคฐ เคตिเคตाเคฆ

  • เค‰เคชเคญोเค•्เคคा เคธुเคฐเค•्เคทा: เคธीเคจेเคŸเคฐ เคเคฒिเคœ़ाเคฌेเคฅ เคตॉเคฐेเคจ เคœैเคธे เค†เคฒोเคšเค•ों เค•ा เคฎाเคจเคจा เคนै เค•ि เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เคฎें เคชเคฐ्เคฏाเคช्เคค เคธुเคฐเค•्เคทा เคช्เคฐाเคตเคงाเคจ เคจเคนीं เคนैं

  • เคนिเคคों เค•ा เคŸเค•เคฐाเคต: เคŸ्เคฐंเคช เคธเคฎเคฐ्เคฅिเคค USD1 เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ เค•ो เคฒेเค•เคฐ เคšिंเคคा

  • เคตिเคฆेเคถी เค›ूเคŸ: เคตिเคฆेเคถी เค•ंเคชเคจिเคฏां เค…เคฎेเคฐिเค•ी เคจिเคฏเคฎเคจ เคธे เคฌเคš เคธเค•เคคी เคนैं

  • เคฒॉเคฌिंเค— เค•ा เคช्เคฐเคญाเคต: 2024 เคฎें เค•्เคฐिเคช्เคŸो เค‡ंเคกเคธ्เคŸ्เคฐी เคจे $265 เคฎिเคฒिเคฏเคจ เคธे เค…เคงिเค• เค–เคฐ्เคš เค•िเคฏा


เคจिเคท्เค•เคฐ्เคท

GENIUS เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ เค•ो เคชाเคฐंเคชเคฐिเค• เคตिเคค्เคค เค•े เคธाเคฅ เคœोเคก़เคจे เคตाเคฒा เคเค• เค•्เคฐांเคคिเค•ाเคฐी เค•เคฆเคฎ เคนै। เคฏเคน เคจเคตाเคšाเคฐ, เคธुเคฐเค•्เคทा เค”เคฐ เคตैเคถ्เคตिเค• เคช्เคฐเคคिเคธ्เคชเคฐ्เคงा เค•े เคฌीเคš เคธंเคคुเคฒเคจ เคธ्เคฅाเคชिเคค เค•เคฐเคคा เคนै।

เคฒेเค•िเคจ เค‡เคธเค•ी เคธเคซเคฒเคคा เค‡เคธ เคชเคฐ เคจिเคฐ्เคญเคฐ เค•เคฐेเค—ी เค•ि:

  • เค•्เคฏा เค‰เคชเคญोเค•्เคคा เคธुเคฐเค•्เคทा เค•ो เคฎเคœเคฌूเคค เค•िเคฏा เคœा เคธเค•ेเค—ा,

  • เค•्เคฏा เคตिเคฆेเคถी เค”เคฐ เค˜เคฐेเคฒू เค–िเคฒाเคก़िเคฏों เค•े เคฒिเค เคธเคฎाเคจ เคจिเคฏเคฎ เคฌเคจाเค เคœा เคธเค•ेंเค—े,

  • เค”เคฐ เค•्เคฏा เคคเค•เคจीเค•ी เคœोเค–िเคฎों เค•ो เคช्เคฐเคญाเคตी เคขंเค— เคธे เคช्เคฐเคฌंเคงिเคค เค•िเคฏा เคœा เคธเค•ेเค—ा।

เคฏเคฆि เคฏे เคšुเคจौเคคिเคฏाँ เคชूเคฐी เค•ी เค—เคˆं, เคคो เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ เค•्เคฐेเคกिเคŸ เค•ाเคฐ्เคก เค•ी เคคเคฐเคน เคธเคฐ्เคตเคต्เคฏाเคชเค• เคฌเคจ เคธเค•เคคे เคนैं—เคตिเคค्เคคीเคฏ เคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा เคฎें เคเค• เคจเคฏा เคฏुเค— เค†เคฐंเคญ เค•เคฐเคคे เคนुเค।


Tesla to launch Model 3 Plus with massive range While the currently available RWD (Rear-Wheel Drive) version uses LFP battery cells, the new version uses LG's ternary lithium ion cells, which have a higher energy density. The other basic specs of the car — overall length, wheelbase length, and weight — are the same as those of the base Model 3 version. ......... Currently, the Tesla Model 3 with the longest range (that's the RWDe model) is listed as having 753 kilometers of range in China. The new variant could potentially exceed 800 kilometers (roughly 500 miles), which would be a first for Tesla........... There's no word on when (or if) the two new variants are coming to the U.S. and Tesla's other markets. Both are very interesting as they address two very important pain points for today's electric cars: interior space and range.

From Quantum Specks to Planetary Brains: The Full Spectrum of Computing Scale and the Future Beyond


From Quantum Specks to Planetary Brains: The Full Spectrum of Computing Scale and the Future Beyond


Introduction: From Atoms to Cities

Computers are the nervous system of our modern civilization. From invisible chips inside your smartwatch to city-sized data centers powering AI models, computing spans an extraordinary range of sizes. But how big can a computer get? And how small? What lies at the edge of scale, and what happens when we go beyond?

This blog post explores the full spectrum—from microscopic to planetary—of computing, and ventures into what the future might hold as we push the limits both ways: shrinking computers down to subatomic interfaces and scaling them up to networks the size of the Earth—or even the cosmos.


How Big Can a Computer Get?

1. Data Center: The Current Upper Limit

  • Modern data centers are the largest single units of computing we’ve built.

  • A hyperscale data center like Meta’s Hyperion in Louisiana spans over 4 million square feet.

  • Power draw: 100–500 megawatts, enough to power a small city.

  • Contains hundreds of thousands of servers, GPUs, and storage racks.

2. Network of Data Centers: Planetary Compute Grid

  • The next logical scale is a global network of data centers, like:

    • Google Cloud, AWS, and Microsoft Azure’s distributed architecture.

    • The global AI supergrid being envisioned to train next-gen models.

  • These function as cooperative mega-computers, using load balancing, distributed processing, and redundancy.

  • They form an embryonic Planetary Computer—a system where storage, compute, and inference occur dynamically across continents.

3. Bigger Still: Earth-as-Computer

  • Think of the entire planet as a computer:

    • Every device, sensor, and node as part of a neural mesh.

    • Projects like Microsoft’s Planetary Computer, Earth-2 by NVIDIA, and large-scale digital twins are prototypes of this vision.

  • Future satellites, drones, undersea cables, quantum links, and mobile edge compute may enable real-time global consciousness, especially for climate, trade, and AI inference.

4. Cosmic-Scale Computing (Far Future)

  • Dyson Sphere-style structures to harness a star’s power for computation.

  • Matrioshka Brains—nested shells of computation around a star.

  • Computing structures embedded in asteroids, moons, or exoplanets.

  • Interstellar computing using light, neutrinos, or quantum entanglement to communicate between far-flung nodes.


How Small Can a Computer Get?

1. Microcontrollers and Edge Devices

  • Your smart toothbrush might contain a 32-bit MCU smaller than a fingernail.

  • Energy-efficient, domain-specific, and increasingly AI-capable.

2. Smart Dust

  • Millimeter-scale, wirelessly-networked particles that can sense, process, and communicate.

  • Could be used in military surveillance, environmental monitoring, or even internal medicine.

  • IBM and DARPA are investing in research toward swarms of “computational motes.”

3. Nano and Molecular Computing

  • Using carbon nanotubes, molecular switches, or even DNA strands to compute.

  • In 2021, scientists used DNA to solve mathematical problems.

  • Size: As small as 10 nanometers across—smaller than most viruses.

4. Quantum Dots and Atom-Scale Transistors

  • Experiments with 1-atom transistors and quantum dots push the limit.

  • IBM and Intel are working on 2-nanometer chip fabrication.

  • Theoretically, computation could occur at the Planck scale—where spacetime itself becomes granular.


Visualizing the Spectrum

Here's a rough visualization of the computing size spectrum:

+---------------------------+---------------------------------------------+
| Scale                    | Example                                      |
+---------------------------+---------------------------------------------+
| Planck-scale             | Theoretical limit (quantum gravity frontier)|
| Atomic-scale             | Atom-based quantum computers                 |
| Molecular-scale          | DNA computing, synthetic bio-processors     |
| Nanotech (10^-9 m)       | Nanobots, carbon nanotube processors         |
| Micro-scale (10^-6 m)    | Smart dust, implantable chips                |
| Chip-scale (cm)          | CPUs, GPUs, mobile SoCs                      |
| Device-scale (10s cm)    | Laptops, IoT devices                         |
| Rack-scale               | Server racks, storage arrays                 |
| Room-scale               | Small data centers, HPC clusters            |
| Building-scale           | Corporate data centers                       |
| City-scale               | Hyperscale facilities like Meta Hyperion    |
| Nation-scale             | National supercomputing programs            |
| Global-scale             | Interconnected cloud networks                |
| Planetary-scale          | Earth as a thinking system                   |
| Stellar-scale            | Dyson Spheres, Matrioshka Brains (theory)   |
| Cosmic-scale             | Universe-wide or interstellar computation   |
+---------------------------+---------------------------------------------+

The Future of Scale: What Comes Next?

Near Future (5–15 years):

  • AI Hubs with co-located nuclear energy for green AI supercomputing.

  • Edge-to-core intelligence: billions of small AI devices networked together (think autonomous vehicles, drones, glasses).

  • Smart fabrics, wearable processors, and brain-computer interfaces.

  • DNA storage: replacing data centers with vials of encoded DNA.

  • Federated intelligence: millions of local models collaborating without centralization.

Mid-Term (15–50 years):

  • Neuromorphic computing becomes mainstream—machines that think more like the brain.

  • Global brain-style cognition: combining all human and machine cognition into a single interface.

  • Implantable quantum chips enabling human-computer synthesis.

  • AI-managed infrastructure, designing and building its own upgrades.

  • Mass-scale, AI-first urban planning using simulation twins and predictive compute.

Far Future (50–500 years):

  • Space-based computation to escape Earth’s heat and energy limits.

  • Synthetic planetary consciousness—fully digitized environments that simulate or even replace reality.

  • Post-biological civilization: computing becomes the substrate of existence.

  • Cosmic communication networks, possibly tapping into quantum fabric or wormholes.

  • Computronium: matter converted entirely into computing substrate, forming intelligent stars, planets, or megastructures.


Conclusion: The Stretch and Compression of Intelligence

Computing isn’t just getting faster—it’s stretching across all scales of existence. On one end, we are miniaturizing computers to nearly invisible sizes, merging them into flesh, nature, and fabric. On the other, we are scaling them into continental brains and planetary simulators. The boundaries between hardware and environment, software and biology, human and machine are dissolving.

We live in the century where computation becomes not just a tool—but the medium of reality. It’s a new physics, a new biology, and a new metaphysics.

In the near future, we may carry a billion tiny computers in our bodies while being plugged into a planetary AI that learns from us in real time. In the far future, the line between “the computer” and “the universe” may no longer exist.


What’s next? Maybe the biggest computer won’t be a thing we build—but the thing we become.



เค•्เคตांเคŸเคฎ เค•เคฃों เคธे เค—्เคฐเคน-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคฎเคธ्เคคिเคท्เค• เคคเค•: เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เค•ा เคชूเคฐा เคธ्เคชेเค•्เคŸ्เคฐเคฎ เค”เคฐ เคญเคตिเคท्เคฏ เค•ी เคเคฒเค•


เคชเคฐिเคšเคฏ: เคชเคฐเคฎाเคฃुเค“ं เคธे เคถเคนเคฐों เคคเค•

เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เคนเคฎाเคฐी เค†เคงुเคจिเค• เคธเคญ्เคฏเคคा เค•ी เคจเคธों เค•ी เคคเคฐเคน เคนैं। เค†เคชเค•ी เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸเคตॉเคš เค•े เค…เคฆृเคถ्เคฏ เคšिเคช्เคธ เคธे เคฒेเค•เคฐ เค†เคฐ्เคŸिเคซिเคถिเคฏเคฒ เค‡ंเคŸेเคฒिเคœेंเคธ เค•ो เคถเค•्เคคि เคฆेเคจे เคตाเคฒे เคถเคนเคฐ-เค†เค•ाเคฐ เค•े เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ्เคธ เคคเค•, เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เค•ा เค†เค•ाเคฐ เค…เคฆ्เคญुเคค เคฐूเคช เคธे เคตिเคธ्เคคृเคค เคนै। เคฒेเค•िเคจ เคเค• เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เค•िเคคเคจा เคฌเคก़ा เคนो เคธเค•เคคा เคนै? เค”เคฐ เค•िเคคเคจा เค›ोเคŸा? เค”เคฐ เคœเคฌ เคนเคฎ เคธीเคฎा เคธे เค†เค—े เคœाเคคे เคนैं เคคो เค•्เคฏा เคธंเคญाเคตเคจाเคँ เคนोเคคी เคนैं?

เคฏเคน เคฌ्เคฒॉเค— เคชोเคธ्เคŸ เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เค•े เคชूเคฐे เคธ्เคชेเค•्เคŸ्เคฐเคฎ เค•ी เค–ोเคœ เค•เคฐเคคी เคนै—เคธूเค•्เคท्เคฎ เคธे เคฒेเค•เคฐ เค—्เคฐเคน-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคคเค•—เค”เคฐ เคญเคตिเคท्เคฏ เค•ी เคธंเคญाเคตเคจाเค“ं เคชเคฐ เคช्เคฐเค•ाเคถ เคกाเคฒเคคी เคนै: เคœเคฌ เคนเคฎ เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เค•ो เคชเคฐเคฎाเคฃु เคธ्เคคเคฐ เคคเค• เค›ोเคŸा เค•เคฐเคคे เคนैं เคฏा เคฌ्เคฐเคน्เคฎांเคกीเคฏ เคธ्เคคเคฐ เคคเค• เคซैเคฒाเคคे เคนैं।


เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เค•िเคคเคจा เคฌเคก़ा เคนो เคธเค•เคคा เคนै?

1. เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ: เคตเคฐ्เคคเคฎाเคจ เค•ी เคธเคฌเคธे เคฌเคก़ी เค‡เค•ाเคˆ

  • เค†เคงुเคจिเค• เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ เค†เคœ เค•ी เคธเคฌเคธे เคฌเคก़ी เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เค‡เค•ाเค‡เคฏाँ เคนैं।

  • เค‰เคฆाเคนเคฐเคฃ: เคฎेเคŸा เค•ा เคนाเค‡เคชเคฐिเคฏเคจ เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ (เคฒुเค‡เคœ़िเคฏाเคจा) — 4 เคฎिเคฒिเคฏเคจ เคตเคฐ्เค— เคซीเคŸ เคธे เค…เคงिเค•।

  • เคฌिเคœเคฒी เค–เคชเคค: 100–500 เคฎेเค—ाเคตॉเคŸ — เคเค• เค›ोเคŸे เคถเคนเคฐ เค•े เคฌเคฐाเคฌเคฐ।

  • เค‡เคธเคฎें เคฒाเค–ों เคธเคฐ्เคตเคฐ, เคœीเคชीเคฏू, เค”เคฐ เคธ्เคŸोเคฐेเคœ เคธिเคธ्เคŸเคฎ เคถाเคฎिเคฒ เคนोเคคे เคนैं।

2. เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ्เคธ เค•ा เคจेเคŸเคตเคฐ्เค•: เคตैเคถ्เคตिเค• เคธुเคชเคฐเค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ

  • เค…เค—เคฒा เคธ्เคคเคฐ เคนै — เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ्เคธ เค•ा เคตैเคถ्เคตिเค• เคจेเคŸเคตเคฐ्เค•, เคœैเคธे:

    • AWS, Azure, Google Cloud

  • เคฏเคน เคเค• เคธเคนเคฏोเค—ाเคค्เคฎเค• เคฎेเค—ा-เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เค•ी เคคเคฐเคน เค•ाเคฐ्เคฏ เค•เคฐเคคा เคนै।

  • เคฏเคน เคฌเคจเคคा เคœा เคฐเคนा เคนै เคเค• เคชृเคฅ्เคตी-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ, เคœो เคตाเคธ्เคคเคตिเค• เคธเคฎเคฏ เคฎें เคตैเคถ्เคตिเค• เคช्เคฐเค•्เคฐिเคฏाเค“ं เค•ा เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เค•เคฐ เคธเค•เคคा เคนै।

3. เคชूเคฐी เคชृเคฅ्เคตी เคเค• เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ

  • เค•เคฒ्เคชเคจा เค•เคฐें เคชूเคฐी เคชृเคฅ्เคตी เคเค• เคธोเคšเคจे เคตाเคฒी เคช्เคฐเคฃाเคฒी เคฌเคจ เคœाเค:

    • เคนเคฐ เคธेंเคธเคฐ, เคกिเคตाเค‡เคธ, เค‰เคชเค—्เคฐเคน เคเค• เคคंเคค्เคฐिเค•ा เคจेเคŸเคตเคฐ्เค• เค•ा เคนिเคธ्เคธा เคนो।

    • เคฎाเค‡เค•्เคฐोเคธॉเคซ्เคŸ เค•ा Planetary Computer, NVIDIA เค•ा Earth-2 — เค‡เคธ เคฆिเคถा เคฎें เคชเคนเคฒें।

  • เค‡เคธเค•ा เค‰เคชเคฏोเค— เคœเคฒเคตाเคฏु เคชเคฐिเคตเคฐ्เคคเคจ, เค†เคชूเคฐ्เคคि เคถ्เคฐृंเค–เคฒाเค“ं, เค”เคฐ เคตैเคถ्เคตिเค• เคเค†เคˆ เค•े เคฒिเค เคนो เคธเค•เคคा เคนै।

4. เคฌ्เคฐเคน्เคฎांเคกीเคฏ เคธ्เคคเคฐ เค•ी เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— (เคฆूเคฐ เคญเคตिเคท्เคฏ)

  • Dyson Sphere เคœैเคธी เคธंเคฐเคšเคจाเคँ เคœो เคชूเคฐे เคธिเคคाเคฐे เค•ी เคŠเคฐ्เคœा เคธे เค•ंเคช्เคฏूเคŸ เค•เคฐें।

  • Matrioshka Brain — เคคाเคฐा เค•े เคšाเคฐों เค“เคฐ เคชเคฐเคคों เคฎें เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค—।

  • เค—्เคฐเคนों, เค‰เคชเค—्เคฐเคนों เคฏा เค•्เคทुเคฆ्เคฐเค—्เคฐเคนों เคฎें เคกाเคฒे เค—เค เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เคธिเคธ्เคŸเคฎ।

  • เค‡ंเคŸเคฐเคธ्เคŸेเคฒเคฐ เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— — เคช्เคฐเค•ाเคถ, เคจ्เคฏूเคŸ्เคฐिเคจो เคฏा เค•्เคตांเคŸเคฎ เคंเคŸैंเค—เคฒเคฎेंเคŸ เคธे เคกेเคŸा เคญेเคœเคจा।


เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เค•िเคคเคจा เค›ोเคŸा เคนो เคธเค•เคคा เคนै?

1. เคฎाเค‡เค•्เคฐोเค•ंเคŸ्เคฐोเคฒเคฐ เค”เคฐ เคเคœ เคกिเคตाเค‡เคธ

  • เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ เค˜เคก़िเคฏाँ, เคนोเคฎ เคกिเคตाเค‡เคธ — เคธเคฌ เคฎें เค›ोเคŸे เคฎाเค‡เค•्เคฐोเค•ंเคŸ्เคฐोเคฒเคฐ เคฏूเคจिเคŸ (MCU) เคนोเคคे เคนैं।

  • เค†เค•ाเคฐ: เคเค• เคธिเค•्เค•े เคธे เคญी เค›ोเคŸा

2. เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ เคกเคธ्เคŸ

  • เคฎिเคฒीเคฎीเคŸเคฐ-เค†เค•ाเคฐ เค•े เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เคœो เคนเคตा เคฎें เค‰เคก़ เคธเค•เคคे เคนैं, เคกेเคŸा เค‡เค•เคŸ्เค ा เค•เคฐ เคธเค•เคคे เคนैं।

  • เคช्เคฐเคฏोเค—: เคธैเคจ्เคฏ เคจिเค—เคฐाเคจी, เค•ृเคทि, เค”เคฐ เคœैเคตिเค• เค…เคจुเคช्เคฐเคฏोเค—

3. เคจैเคจो เค”เคฐ เค†เคฃเคตिเค• เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค—

  • เคกीเคเคจเค เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค—, เค•ाเคฐ्เคฌเคจ เคจैเคจोเคŸ्เคฏूเคฌ, เคฎॉเคฒिเค•्เคฏूเคฒเคฐ เคธ्เคตिเคš — เคฌेเคนเคฆ เค›ोเคŸे เคธ्เคคเคฐ เคชเคฐ।

  • เคช्เคฐเคฏोเค—: เค—เคฃिเคคीเคฏ เคธเคฎเคธ्เคฏाเค“ं เค•ो เคนเคฒ เค•เคฐเคจे เคฎें เคกीเคเคจเค เค•ा เค‰เคชเคฏोเค—।

4. เค•्เคตांเคŸเคฎ เคกॉเคŸ्เคธ เค”เคฐ เคชเคฐเคฎाเคฃु-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคŸ्เคฐांเคœिเคธ्เคŸเคฐ

  • เคเค•เคฒ เคชเคฐเคฎाเคฃु เคŸ्เคฐांเคœिเคธ्เคŸเคฐ — IBM เค”เคฐ Intel เคœैเคธी เค•ंเคชเคจिเคฏाँ เค‡เคธ เคชเคฐ เคถोเคง เค•เคฐ เคฐเคนी เคนैं।

  • 2-เคจैเคจोเคฎीเคŸเคฐ เคšिเคช्เคธ เคต्เคฏाเคตเคธाเคฏिเค• เคธ्เคคเคฐ เคชเคฐ เค†เคจे เคฒเค—े เคนैं।


เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เคธ्เค•ेเคฒ เค•ा เคชूเคฐा เคธ्เคชेเค•्เคŸ्เคฐเคฎ (เคตिเคœ़ुเค…เคฒ เคŸेเคฌเคฒ)

เคชैเคฎाเคจा เค‰เคฆाเคนเคฐเคฃ
เคช्เคฒैंเค• เคธ्เคคเคฐ เคธैเคฆ्เคงांเคคिเค• เคธीเคฎा (เค•्เคตांเคŸเคฎ เค—ुเคฐुเคค्เคตाเค•เคฐ्เคทเคฃ)
เคชเคฐเคฎाเคฃु เคธ्เคคเคฐ เค•्เคตांเคŸเคฎ เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เคฎें เค‰เคชเคฏोเค—
เค†เคฃเคตिเค• เคธ्เคคเคฐ เคกीเคเคจเค เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค—
เคจैเคจो เคธ्เคคเคฐ (10^-9 เคฎीเคŸเคฐ) เคจैเคจोเคฌॉเคŸ्เคธ, เค•ाเคฐ्เคฌเคจ เคจैเคจोเคŸ्เคฏूเคฌ เคช्เคฐोเคธेเคธเคฐ
เคฎाเค‡เค•्เคฐो เคธ्เคคเคฐ (10^-6 เคฎीเคŸเคฐ) เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ เคกเคธ्เคŸ, เคœैเคตिเค• เค‡เคฎ्เคช्เคฒांเคŸ เคšिเคช्เคธ
เคšिเคช เคธ्เคคเคฐ (เคธेंเคŸीเคฎीเคŸเคฐ) CPU, GPU, เคฎोเคฌाเค‡เคฒ เคช्เคฐोเคธेเคธเคฐ
เคกिเคตाเค‡เคธ เคธ्เคคเคฐ เคฒैเคชเคŸॉเคช, IoT เคกिเคตाเค‡เคธ
เคฐैเค• เคธ्เคคเคฐ เคธเคฐ्เคตเคฐ เคฐैเค•, เคกाเคŸा เคธ्เคŸोเคฐेเคœ เคฏूเคจिเคŸ
เคฐूเคฎ เคธ्เคคเคฐ เคนाเคˆ เคชเคฐเคซॉเคฐ्เคฎेंเคธ เค•्เคฒเคธ्เคŸเคฐ
เคฌिเคฒ्เคกिंเค— เคธ्เคคเคฐ เค•ॉเคฐ्เคชोเคฐेเคŸ เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ्เคธ
เคถเคนเคฐ เคธ्เคคเคฐ เคนाเค‡เคชเคฐเคธ्เค•ेเคฒ เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ्เคธ
เคฐाเคท्เคŸ्เคฐीเคฏ เคธ्เคคเคฐ เคฐाเคท्เคŸ्เคฐीเคฏ เคธुเคชเคฐเค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เคชเคฐिเคฏोเคœเคจाเคँ
เคตैเคถ्เคตिเค• เคธ्เคคเคฐ เค…ंเคคเคฐเคฐाเคท्เคŸ्เคฐीเคฏ เค•्เคฒाเค‰เคก เคจेเคŸเคตเคฐ्เค•
เค—्เคฐเคน เคธ्เคคเคฐ เคชृเคฅ्เคตी เคเค• เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เค•े เคฐूเคช เคฎें
เคคाเคฐเค•ीเคฏ เคธ्เคคเคฐ เคกाเค‡เคธเคจ เคธ्เคซीเคฏเคฐ, เคฎैเคŸ्เคฐिเคฏोเคถ्เค•ा เคฌ्เคฐेเคจ (เคธिเคฆ्เคงांเคค)
เคฌ्เคฐเคน्เคฎांเคกीเคฏ เคธ्เคคเคฐ เค‡ंเคŸเคฐเคธ्เคŸेเคฒเคฐ เคฏा เค•ॉเคธ्เคฎिเค• เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค—

เคญเคตिเคท्เคฏ: เค…เคฌ เคธे เค†เค—े เค•्เคฏा?

เคจिเค•เคŸ เคญเคตिเคท्เคฏ (5–15 เคตเคฐ्เคท)

  • AI เคธुเคชเคฐเคนเคฌ — เคŠเคฐ्เคœा เค•ुเคถเคฒ เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ्เคธ, เคจाเคญिเค•ीเคฏ เคŠเคฐ्เคœा เค†เคงाเคฐिเคค।

  • เคเคœ-เคŸू-เค•्เคฒाเค‰เคก เคจेเคŸเคตเคฐ्เค•िंเค— — เคนเคฐ เคตाเคนเคจ, เคกिเคตाเค‡เคธ, เคšเคถ्เคฎा, เค”เคฐ เคธेंเคธเคฐ เคเค• เคจेเคŸเคตเคฐ्เค• เคฎें।

  • เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ เค•เคชเคก़े, เคฌ्เคฐेเคจ-เคšिเคช เค‡ंเคŸเคฐเคซेเคธ, เคจैเคจोเคšिเคช เค‡เคฎ्เคช्เคฒांเคŸ्เคธ

  • เคกीเคเคจเค เคธ्เคŸोเคฐेเคœ — เคเค• เคตाเคฏเคฒ เคกीเคเคจเค = เคชूเคฐा เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ।

เคฎเคง्เคฏเคฎ เค…เคตเคงि (15–50 เคตเคฐ्เคท)

  • เคจ्เคฏूเคฐोเคฎॉเคฐ्เคซिเค• เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— — เคฎเคธ्เคคिเคท्เค• เคœैเคธे เคธोเคšเคจे เคตाเคฒे เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ।

  • เคตैเคถ्เคตिเค• เคฎเคธ्เคคिเคท्เค• — เค‡ंเคธाเคจ เค”เคฐ เคฎเคถीเคจ เค•ी เคธเคฎ्เคฎिเคฒिเคค เคฌुเคฆ्เคงि।

  • เค•्เคตांเคŸเคฎ เค‡เคฎ्เคช्เคฒांเคŸ्เคธ — เคฎเคจुเคท्เคฏ เค”เคฐ เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เค•ा เคธंเคฏोเคœเคจ।

  • AI เคฆ्เคตाเคฐा เคกिเคœाเค‡เคจ เค•िเค เค—เค เคถเคนเคฐ เค”เคฐ เค‡ंเคซ्เคฐाเคธ्เคŸ्เคฐเค•्เคšเคฐ।

เคฆूเคฐ เคญเคตिเคท्เคฏ (50–500 เคตเคฐ्เคท)

  • เคธ्เคชेเคธ-เคฌेเคธ्เคก เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— — เคชृเคฅ्เคตी เค•ी เคธीเคฎाเค“ं เคธे เคฌाเคนเคฐ।

  • เคกिเคœिเคŸเคฒ เค—्เคฐเคน เคšेเคคเคจा — เคตเคฐ्เคšुเค…เคฒ เคตाเคธ्เคคเคตिเค•เคคा เคฎें เคชूเคฐी เคธเคญ्เคฏเคคा।

  • เคฎเคถीเคจ-เค†เคงाเคฐिเคค เคœीเคตเคจ — เคœैเคตिเค• เคถเคฐीเคฐ เค•ी เค†เคตเคถ्เคฏเค•เคคा เคธเคฎाเคช्เคค।

  • เค•ॉเคธ्เคฎिเค• เคจेเคŸเคตเคฐ्เค• — เค‡ंเคŸเคฐเคธ्เคŸेเคฒเคฐ เคธंเคชเคฐ्เค• เค”เคฐ เคธเคนเคฏोเค—।

  • Computronium — เคชूเคฐी เคคเคฐเคน เคธे เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เคฎें เคฌเคฆเคฒा เค—เคฏा เคชเคฆाเคฐ्เคฅ।


เคจिเคท्เค•เคฐ्เคท: เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เค•ी เค–िंเคšाเคต เค”เคฐ เคธंเค•ुเคšเคจ

เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เคธिเคฐ्เคซ เคคेเคœ़ เคจเคนीं เคนो เคฐเคนी, เคฌเคฒ्เค•ि เคนเคฐ เคชैเคฎाเคจे เคชเคฐ เคซैเคฒ เคฐเคนी เคนै। เคเค• เคคเคฐเคซ เคนเคฎ เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เค•ो เค‡เคคเคจा เค›ोเคŸा เคฌเคจा เคฐเคนे เคนैं เค•ि เคตो เคนเคฎाเคฐे เคถเคฐीเคฐ เค•ा เคนिเคธ्เคธा เคฌเคจ เคœाเคँ, เค”เคฐ เคฆूเคธเคฐी เคคเคฐเคซ เคนเคฎ เค‰เคจ्เคนें เคชूเคฐी เคชृเคฅ्เคตी เค•े เคฌเคฐाเคฌเคฐ เคฌเคจा เคฐเคนे เคนैं।

เคฏเคน เคตเคน เคธเคฆी เคนै เคœเคฌ เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เคธिเคฐ्เคซ เคเค• เค‰เคชเค•เคฐเคฃ เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เค•ि เคตाเคธ्เคคเคตिเค•เคคा เค•ा เคฎाเคง्เคฏเคฎ เคฌเคจ เคœाเคเค—ी — เคเค• เคจเคฏा เคญौเคคिเค•ी, เคเค• เคจเคˆ เคœीเคตเคตिเคœ्เคžाเคจ, เค”เคฐ เคเค• เคจเคˆ เคฆाเคฐ्เคถเคจिเค•เคคा।

เคจिเค•เคŸ เคญเคตिเคท्เคฏ เคฎें, เคนเคฎ เคเค• เคนी เคธเคฎเคฏ เคฎें เค…เคชเคจे เคถเคฐीเคฐ เคฎें เค…เคฐเคฌों เค›ोเคŸे เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เคฒिเค เค˜ूเคฎेंเค—े เค”เคฐ เคเค• เคตैเคถ्เคตिเค• เคเค†เคˆ เคฎें เคœुเคก़ेंเค—े। เคฆूเคฐ เคญเคตिเคท्เคฏ เคฎें, เคถाเคฏเคฆ "เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ" เค”เคฐ "เคฌ्เคฐเคน्เคฎांเคก" เคฎें เค•ोเคˆ เค…ंเคคเคฐ เคจเคนीं เคฐเคนेเค—ा।


เคถाเคฏเคฆ เคธเคฌเคธे เคฌเคก़ा เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เคตो เคจเคนीं เคนोเค—ा เคœो เคนเคฎ เคฌเคจाเคंเค—े — เคฌเคฒ्เค•ि เคตो เคนोเค—ा เคœो เคนเคฎ เคธ्เคตเคฏं เคฌเคจेंเค—े


Liquid Computing: The Future of Human-Tech Symbiosis
Velocity Money: Crypto, Karma, and the End of Traditional Economics
The Next Decade of Biotech: Convergence, Innovation, and Transformation
Beyond Motion: How Robots Will Redefine The Art Of Movement
ChatGPT For Business: A Workbook
Becoming an AI-First Organization
Quantum Computing: Applications And Implications
Challenges In AI Safety
AI-Era Social Network: Reimagined for Truth, Trust & Transformation

Remote Work Productivity Hacks
How to Make Money with AI Tools
AI for Beginners

18: Vinod Khosla

Liquid Computing: The Future of Human-Tech Symbiosis
Velocity Money: Crypto, Karma, and the End of Traditional Economics
The Next Decade of Biotech: Convergence, Innovation, and Transformation
Beyond Motion: How Robots Will Redefine The Art Of Movement
ChatGPT For Business: A Workbook
Becoming an AI-First Organization
Quantum Computing: Applications And Implications
Challenges In AI Safety
AI-Era Social Network: Reimagined for Truth, Trust & Transformation

Remote Work Productivity Hacks
How to Make Money with AI Tools
AI for Beginners

Liquid Computing: The Future of Human-Tech Symbiosis
Velocity Money: Crypto, Karma, and the End of Traditional Economics
The Next Decade of Biotech: Convergence, Innovation, and Transformation
Beyond Motion: How Robots Will Redefine The Art Of Movement
ChatGPT For Business: A Workbook
Becoming an AI-First Organization
Quantum Computing: Applications And Implications
Challenges In AI Safety
AI-Era Social Network: Reimagined for Truth, Trust & Transformation

Remote Work Productivity Hacks
How to Make Money with AI Tools
AI for Beginners

Liquid Computing: The Future of Human-Tech Symbiosis
Velocity Money: Crypto, Karma, and the End of Traditional Economics
The Next Decade of Biotech: Convergence, Innovation, and Transformation
Beyond Motion: How Robots Will Redefine The Art Of Movement
ChatGPT For Business: A Workbook
Becoming an AI-First Organization
Quantum Computing: Applications And Implications
Challenges In AI Safety
AI-Era Social Network: Reimagined for Truth, Trust & Transformation

Remote Work Productivity Hacks
How to Make Money with AI Tools
AI for Beginners

Liquid Computing: The Future of Human-Tech Symbiosis
Velocity Money: Crypto, Karma, and the End of Traditional Economics
The Next Decade of Biotech: Convergence, Innovation, and Transformation
Beyond Motion: How Robots Will Redefine The Art Of Movement
ChatGPT For Business: A Workbook
Becoming an AI-First Organization
Quantum Computing: Applications And Implications
Challenges In AI Safety
AI-Era Social Network: Reimagined for Truth, Trust & Transformation

Remote Work Productivity Hacks
How to Make Money with AI Tools
AI for Beginners

Liquid Computing: The Future of Human-Tech Symbiosis
Velocity Money: Crypto, Karma, and the End of Traditional Economics
The Next Decade of Biotech: Convergence, Innovation, and Transformation
Beyond Motion: How Robots Will Redefine The Art Of Movement
ChatGPT For Business: A Workbook
Becoming an AI-First Organization
Quantum Computing: Applications And Implications
Challenges In AI Safety
AI-Era Social Network: Reimagined for Truth, Trust & Transformation

Remote Work Productivity Hacks
How to Make Money with AI Tools
AI for Beginners

18: a16z

Liquid Computing: The Future of Human-Tech Symbiosis
Velocity Money: Crypto, Karma, and the End of Traditional Economics
The Next Decade of Biotech: Convergence, Innovation, and Transformation
Beyond Motion: How Robots Will Redefine The Art Of Movement
ChatGPT For Business: A Workbook
Becoming an AI-First Organization
Quantum Computing: Applications And Implications
Challenges In AI Safety
AI-Era Social Network: Reimagined for Truth, Trust & Transformation

Remote Work Productivity Hacks
How to Make Money with AI Tools
AI for Beginners

Liquid Computing: The Future of Human-Tech Symbiosis
Velocity Money: Crypto, Karma, and the End of Traditional Economics
The Next Decade of Biotech: Convergence, Innovation, and Transformation
Beyond Motion: How Robots Will Redefine The Art Of Movement
ChatGPT For Business: A Workbook
Becoming an AI-First Organization
Quantum Computing: Applications And Implications
Challenges In AI Safety
AI-Era Social Network: Reimagined for Truth, Trust & Transformation

Remote Work Productivity Hacks
How to Make Money with AI Tools
AI for Beginners

Liquid Computing: The Future of Human-Tech Symbiosis
Velocity Money: Crypto, Karma, and the End of Traditional Economics
The Next Decade of Biotech: Convergence, Innovation, and Transformation
Beyond Motion: How Robots Will Redefine The Art Of Movement
ChatGPT For Business: A Workbook
Becoming an AI-First Organization
Quantum Computing: Applications And Implications
Challenges In AI Safety
AI-Era Social Network: Reimagined for Truth, Trust & Transformation

Remote Work Productivity Hacks
How to Make Money with AI Tools
AI for Beginners

18: ChatGPT Agent

ChatGPT’s new AI agent can browse the web and create PowerPoint slideshows New "agentic" AI feature combines web browsing with task-execution abilities. ......... The feature marks OpenAI's latest entry into what the tech industry calls "agentic AI"—systems that can take autonomous multi-step actions on behalf of the user. OpenAI says users can ask Agent to handle requests like assembling and purchasing a clothing outfit for a particular occasion, creating PowerPoint slide decks, planning meals, or updating financial spreadsheets with new data.......... "ChatGPT carries out these tasks using its own virtual computer," OpenAI writes, "fluidly shifting between reasoning and action to handle complex workflows from start to finish, all based on your instructions." .......... OpenAI says it has implemented safeguards against prompt injections by training the model to identify and "resist" these attacks while requiring user confirmation for consequential or suspicious-looking actions. The model is also trained to actively refuse high-risk tasks such as bank transfers. During a livestream on Thursday, one OpenAI engineer characterized Agent as a system of AI models working together, some of which constantly monitor the other models' behavior for suspicious activity. Those overseers can hypothetically halt a process if they spot a potentially dangerous scenario.

Introducing ChatGPT agent: bridging research and action ChatGPT now thinks and acts, proactively choosing from a toolbox of agentic skills to complete tasks for you using its own computer. ........ You can now ask ChatGPT to handle requests like “look at my calendar and brief me on upcoming client meetings based on recent news,” “plan and buy ingredients to make Japanese breakfast for four,” and “analyze three competitors and create a slide deck.” ChatGPT will intelligently navigate websites, filter results, prompt you to log in securely when needed, run code, conduct analysis, and even deliver editable slideshows and spreadsheets that summarize its findings.

‘Not Trump’s dumping ground’: Outrage over arrival of foreign US deportees in tiny African nation
France signals willingness to discuss reparations for colonial massacres in Niger

30 Ways To Close Sales  
Digital Sales Funnels  
Quantum Computing:  Applications And Implications  
AI And Robotics Break Capitalism  
Musk’s Management  
Challenges In AI Safety  
Corporate Culture/ Operating System: Greatness  
A 2T Cut  
Are We Frozen in Time?: Tech Progress, Social Stagnation  
Digital Marketing Minimum  
CEO Functions  

Become An AI-First Organization (Click here)

ChatGPT For Business: A Workbook  
Becoming an AI-First Organization  

30 Ways To Close Sales  
Digital Sales Funnels  
Quantum Computing:  Applications And Implications  
AI And Robotics Break Capitalism  
Musk’s Management  
Challenges In AI Safety  
Corporate Culture/ Operating System: Greatness  
A 2T Cut  
Are We Frozen in Time?: Tech Progress, Social Stagnation  
Digital Marketing Minimum  
CEO Functions  

Become An AI-First Organization (Click here)

ChatGPT For Business: A Workbook  
Becoming an AI-First Organization  

30 Ways To Close Sales  
Digital Sales Funnels  
Quantum Computing:  Applications And Implications  
AI And Robotics Break Capitalism  
Musk’s Management  
Challenges In AI Safety  
Corporate Culture/ Operating System: Greatness  
A 2T Cut  
Are We Frozen in Time?: Tech Progress, Social Stagnation  
Digital Marketing Minimum  
CEO Functions  

Become An AI-First Organization (Click here)

ChatGPT For Business: A Workbook  
Becoming an AI-First Organization  

30 Ways To Close Sales  
Digital Sales Funnels  
Quantum Computing:  Applications And Implications  
AI And Robotics Break Capitalism  
Musk’s Management  
Challenges In AI Safety  
Corporate Culture/ Operating System: Greatness  
A 2T Cut  
Are We Frozen in Time?: Tech Progress, Social Stagnation  
Digital Marketing Minimum  
CEO Functions  

Become An AI-First Organization (Click here)

ChatGPT For Business: A Workbook  
Becoming an AI-First Organization  

30 Ways To Close Sales  
Digital Sales Funnels  
Quantum Computing:  Applications And Implications  
AI And Robotics Break Capitalism  
Musk’s Management  
Challenges In AI Safety  
Corporate Culture/ Operating System: Greatness  
A 2T Cut  
Are We Frozen in Time?: Tech Progress, Social Stagnation  
Digital Marketing Minimum  
CEO Functions  

Become An AI-First Organization (Click here)

ChatGPT For Business: A Workbook  
Becoming an AI-First Organization  

30 Ways To Close Sales  
Digital Sales Funnels  
Quantum Computing:  Applications And Implications  
AI And Robotics Break Capitalism  
Musk’s Management  
Challenges In AI Safety  
Corporate Culture/ Operating System: Greatness  
A 2T Cut  
Are We Frozen in Time?: Tech Progress, Social Stagnation  
Digital Marketing Minimum  
CEO Functions  

Become An AI-First Organization (Click here)

ChatGPT For Business: A Workbook  
Becoming an AI-First Organization  

Thursday, July 17, 2025

17: Mamdani

The Drum Report: Markets, Tariffs, and the Man in the Basement (novel)
World War III Is Unnecessary
Grounded Greatness: The Case For Smart Surface Transit In Future Cities
The Garden Of Last Debates (novel)
Deported (novel)
Empty Country (novel)
Trump’s Default: The Mist Of Empire (novel)
The 20% Growth Revolution: Nepal’s Path to Prosperity Through Kalkiism
Rethinking Trade: A Blueprint for a Just and Thriving Global Economy
The $500 Billion Pivot: How the India-US Alliance Can Reshape Global Trade
Trump’s Trade War
Peace For Taiwan Is Possible
Formula For Peace In Ukraine
A 2T Cut
Are We Frozen in Time?: Tech Progress, Social Stagnation
The Last Age of War, The First Age of Peace: Lord Kalki, Prophecies, and the Path to Global Redemption
AOC 2028: : The Future of American Progressivism

Ukraine ignores Trump's advice by targeting Moscow and St Petersburg with latest move
U.S. Trade Drops Second Straight Month As Tariff Effects Emerge
Trump Chickened Out on Plan to ‘Truly Decimate’ Iran’s Nuke Sites President Donald Trump passed on a chance to launch a sustained strike on Iran that could have fully dismantled the country’s nuclear program......... Months in the making, the plan was crafted by the commander of the U.S. Central Command, Erik Kurilla, a four-star general nicknamed “the Gorilla” and one of the few voices on the Middle East that Trump actually listens to ......... Instead of the one-night strike on three facilities, Kurilla proposed hammering six critical sites repeatedly over several weeks, which would “truly decimate” Iran’s nuclear capabilities ...... Trump was briefed on the more aggressive plan but ultimately rejected it because he didn’t want to risk dragging the U.S. into another long foreign war given that he has touted himself as the “president of peace” and pledged to rein in America’s foreign entanglements. Trump also reportedly worried that a drawn-out missile campaign could rack up heavy casualties on both sides of the conflict.

Homebuilders are slashing prices at the highest rate in 3 years

The Drum Report: Markets, Tariffs, and the Man in the Basement (novel)
World War III Is Unnecessary
Grounded Greatness: The Case For Smart Surface Transit In Future Cities
The Garden Of Last Debates (novel)
Deported (novel)
Empty Country (novel)
Trump’s Default: The Mist Of Empire (novel)
The 20% Growth Revolution: Nepal’s Path to Prosperity Through Kalkiism
Rethinking Trade: A Blueprint for a Just and Thriving Global Economy
The $500 Billion Pivot: How the India-US Alliance Can Reshape Global Trade
Trump’s Trade War
Peace For Taiwan Is Possible
Formula For Peace In Ukraine
A 2T Cut
Are We Frozen in Time?: Tech Progress, Social Stagnation
The Last Age of War, The First Age of Peace: Lord Kalki, Prophecies, and the Path to Global Redemption
AOC 2028: : The Future of American Progressivism

The Drum Report: Markets, Tariffs, and the Man in the Basement (novel)
World War III Is Unnecessary
Grounded Greatness: The Case For Smart Surface Transit In Future Cities
The Garden Of Last Debates (novel)
Deported (novel)
Empty Country (novel)
Trump’s Default: The Mist Of Empire (novel)
The 20% Growth Revolution: Nepal’s Path to Prosperity Through Kalkiism
Rethinking Trade: A Blueprint for a Just and Thriving Global Economy
The $500 Billion Pivot: How the India-US Alliance Can Reshape Global Trade
Trump’s Trade War
Peace For Taiwan Is Possible
Formula For Peace In Ukraine
A 2T Cut
Are We Frozen in Time?: Tech Progress, Social Stagnation
The Last Age of War, The First Age of Peace: Lord Kalki, Prophecies, and the Path to Global Redemption
AOC 2028: : The Future of American Progressivism

The Drum Report: Markets, Tariffs, and the Man in the Basement (novel)
World War III Is Unnecessary
Grounded Greatness: The Case For Smart Surface Transit In Future Cities
The Garden Of Last Debates (novel)
Deported (novel)
Empty Country (novel)
Trump’s Default: The Mist Of Empire (novel)
The 20% Growth Revolution: Nepal’s Path to Prosperity Through Kalkiism
Rethinking Trade: A Blueprint for a Just and Thriving Global Economy
The $500 Billion Pivot: How the India-US Alliance Can Reshape Global Trade
Trump’s Trade War
Peace For Taiwan Is Possible
Formula For Peace In Ukraine
A 2T Cut
Are We Frozen in Time?: Tech Progress, Social Stagnation
The Last Age of War, The First Age of Peace: Lord Kalki, Prophecies, and the Path to Global Redemption
AOC 2028: : The Future of American Progressivism

The Drum Report: Markets, Tariffs, and the Man in the Basement (novel)
World War III Is Unnecessary
Grounded Greatness: The Case For Smart Surface Transit In Future Cities
The Garden Of Last Debates (novel)
Deported (novel)
Empty Country (novel)
Trump’s Default: The Mist Of Empire (novel)
The 20% Growth Revolution: Nepal’s Path to Prosperity Through Kalkiism
Rethinking Trade: A Blueprint for a Just and Thriving Global Economy
The $500 Billion Pivot: How the India-US Alliance Can Reshape Global Trade
Trump’s Trade War
Peace For Taiwan Is Possible
Formula For Peace In Ukraine
A 2T Cut
Are We Frozen in Time?: Tech Progress, Social Stagnation
The Last Age of War, The First Age of Peace: Lord Kalki, Prophecies, and the Path to Global Redemption
AOC 2028: : The Future of American Progressivism