စံတော်ချတ်ဘဏ် (Standard Chartered Bank) သည် 국제ဘဏ်ကြီးတစ်ခုဖြစ်ပါသည်။ ၎သည် Ethereum (ETH) ၏ ဈေးကွက်ခန့်မှန်းချက်ကိုအလွန်ငယ်လာစေပြီး ၂၀၂၅ ခုနှစ်အထိ $10,000 သတ်မှတ်ထားသောအစား $4,000 အနီးဖြင့် လျော့ချခဲ့သည်။ ဤအပြောင်းအလဲသည် ဘဏ်၏ အမြင်ကြီးကိုအလွန်လေးနက်စေပြီး ငွေပိုက်ဆံကြွယ်ဝသူများအပေါ်တွင် အသုံးပြုလာမည့်အခါအခက်အခဲများ၊ မျက်နှာက်များကြောင့် ဖြစ်လာပါသည်။ ၂၀၁၅ ခုနှစ်တွင်စတင်မိတ်ဆက်ပြီးနောက် Ethereum သည် အပြည့်အဝသုံးစွဲသူတစ်ဦးမဟုတ်သော ငွေကြေးစနစ်များအတွက်အင်တီဂရိတ်ခံ ယုံကြည်စိတ်ပါသော အရေးပါအင်အားတစ်ခုအဖြစ်လာခဲ့သည်။ ၎၏ မြေပုံအိုင်လ် token တစ်ခုဖြစ်သည် Ether (ETH) သည် မြင့်မားမှုအများကြီးနှင့် မတည်မမှန်ခြင်းများကို ခံလိုက်ရပြီး လူကြီးမင်းများ၊ ကြံ့ခိုင်သူများနှင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများစာရင်းသွင်းလာရသည်။ သို့သော် ဈေးကွက်အနှံ့အပြား အသားပေးလာပြီး Ethereum ၏ တန်ဖိုးနှင့် ရာသီအလျားကြီးအနာဂတ်ကို ဖြတ်သန်းနေသော စိမ့်ကျွန်ခိုင်းဖြစ်လာပါသည်။ Standard Chartered ၏ ပြန်ကြားချက်သည် Ethereum ၏ လောလောဆယ်နှင့် အနာဂတ် ဈေးကွက်အခြေအနေများကို ပြုစုပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာထားခြင်းဖြစ်သည်။ အဓိကအကြောင်းအရာတစ်ခုမှာ Solana နှင့် Binance Smart Chain ကဲ့သို့သော အခြား blockchain ပလက်ဖောင်းများက ယှဉ့်ပြိုင်လာနေပြီး၊ ၎င်းတို့သည်ပိုမိုမိုက်မဲသော ကြီးမားမှု၊ သက်သာသောကြေးနှုန်းများနှင့် သန့်ရှင်းသောအင်္ဂါရပ်များအတွက် Ethereum ၏ ထိပ်တန်းတည်ရန် ထီခိုထားကြသည်။ ၎င်းတို့သည် Ethereum ၏ ထင်ရှားမှုကိုအနည်းငယ်လျော့ရသောအပေါ်အလားအလာ ဖန်တီးနေသည်။ ထို့အတူ ဥပဒေပြဌာန်းမှုများအပေါ်မှာလည်း မျှော်မလားမလား ကြားနေကြသည်။ ကမ္ဘာတစ်လွှားအစိုးရများသည် ငွေကြေးစည်ကားမှုကိုတားစီးရန်၊ အသုံးပြုသူတို့၏ အာမခံချက်များ၊ သူငယ်တန်းငွေလဲလှယ်မှု၊ အခွန်မှုဟူသော မျှော်လင့်ချက်များကို လုပ်ေဆောင်နေကြပြီး၊ ဤအခြေအနေများသည် ဒစ်ဂျစ်ထဲအကြမ်းမခံ عنصرများ၏ တိုးတက်မှုကို ရုပ်တည်အောင် မလုပ်နိုင်စေရန် သက်တမ်းရှည်မခံနိုင်သည်။ ဥပဒေပြဌာန်းမှုအကြောင်းအရာက Ethereum ၏ အကြီးအကျယ်ကွဲပြားမှုကြောင့် ပိုမိုအရေးကြီးလာသည်။ Ethereum သည် ငွေကြေးအညွှန်းတစ်ခုသာမက၊ အစီအစဉ်များ မျှပိုင်နိုင်သော အသင်းအဖွဲ့များအတွက် ပါလက်ဖောင်းတစ်ခုလည်းဖြစ်သည်။ ဥပဒေများအဆင့်ပြောင်းအဆင့်ကွဲပြားမှုကြောင့် Ethereum ပိုင်ဖိုင်စနစ်များ၊ DeFi မူစွမ်းများ၊ နောက်ကြောင်းသင့်လား့လားအသုံးပြုမှုများအပေါ် မျှော်လင့်ချက် များစွာ တိုးတက်နေပြန်အောင် စိန်ခေါ်မှုများဖြစ်ပွားနေသည်။ နည်းပညာပိုင်းစိန်ခေါ်မှုများလည်း ရှိနေပြီး Ethereum သည် Proof-of-Work (PoW) မှ Proof-of-Stake (PoS) သို့ပြောင်းလဲနေရာတြင် Ethereum 2

ကုမ္ပဏီများအတွက် အနာဂတ်အလုပ်လုပ်ငန်းသဘောတူညီမှုများသည် AI နှင့် အလိုအလျောက်လုပ်ငန်းများကို အားထားလာပြီး၊ အလုပ်မလူသားများအတွက် စိန်ရှင်းများကိုဖြစ်စေသည်။ လူသတ်တတ်ပြီး အစွမ်းကုန်အင်အားများအစား AI ဖြင့်အလုပ်များအစားထိုးမှုကြောင့် ကုမ္ပဏီများသည် လုပ်ငန်းစဉ်များကို ရိုးမြင်းစေခြင်း၊ ကုန်ကျစရိတ်လျော့ချခြင်းနှင့် ထုတ်လုပ်မှုမြှင့်တင်ရေးစဉ်းစားနေကြသည်။ ထို့ကြောင့် အလုပ်လုံးဝလျော့ချပေးမှုများဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ယင်းအခြေအနေများအပေါ်အာရုံစိုက်သည်မှာ ပွဲထိုးပြိုင်ဘက်များအတွက် မဖြစ်နိုင်မည့်အခက်အခဲများဖြစ်ပေသည်။ ကလားနား၊ oor၊ ဒူအလိုင်းဂို၊ အင်တူအစ်နှင့် စစ်ကိုစနစ်များကဲ့သို့သော ကြီးကြပ်ကုမ္ပဏီများသည် လူ့အလုပ်အကိုင်များအစား AI နှင့် အလိုအလျောက်လုပ်ငန်းများကို တိုးတက်စွာအသုံးပြုနေကြသည်။ ဤနည်းပညာများသည် ထုတ်လုပ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသော်လည်း၊ အလုပ်အကိုင်အတွက်အနာဂတ်အန္တရာယ်များကို ရင်ဆိုင်ရသည်။ အလုပ်လုပ်သူများသည် မည်သည့်အကျိုးဆက်များရှိမည်ကို အကြှနျုးတင်စိုးရိမ်နေကြသည်။ စီးပွားရေးအခက်အခဲများပြားလာစေသည့် မျိုးစုံသန်းခေါင်ဆေးမူများ၊ ငွေကြေးပမာဏပျံ့နှံ့ခြင်းနှင့် စတော့အိတ်များအပေါ် မတည်ငြိမ်သော စီးပွားရေးဈေးကွက်များသည် ကုမ္ပဏီများကို လူ့အလုပ်အကိုင်နည်းပါးလာစေသည့် လုပ်ငန်းများအတွက် အလေးပေးလာစေကြသည်။ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် AI ကိုအလေးပေး၍၊ ဒီနည်းပညာကိုအောက်ခံသော ကုမ္ပဏီများကို တရားဝင်နိုင်ဆီသို့ ဂုဏ်ယူကြသည်။ AI ပတ်သက်သော ကြေညာချက်များသည် အခိုင်အမာစျေးနှုန်းတက်ကြင့်အောင်မြင်မြန်စေကြောင်းမှတ်တမ်းရုပ်ပြခဲ့သည်။ **ကလားနား**: fintech ဦးစီးသူ Klarna သည် ၂၀၂၄ ခုနှစ်တွင် လူ ၁,၀၀၀ ကျော် (တစ်ရာပေးတစ်ရာစုပြီး) အလုပ်သင့်များကို လျော့ချပေးခဲ့ပြီး AI ဖြင့် လုပ်ငန်းကို ဦးစားပေးခဲ့သည်။ Klarna သည် 고객စေတာနှင့် ကုန်သွယ်မှု ဦးစီးမှုအတွက် AI တွင် အလေးထားခဲ့ပြီး၊ AI အကူအညီကို လူ ၇၀၀ များ၏ အလုပ်အလားတူ လုပ်ငန်းမှ ဆောင်ရွက်နေကြသည်။ Klarna ၏ ဥက္ကဋ္ဌက AI စကားစများနှင့် အလိုအလျောက်စနစ်များက ကောက်နုတ်ခြင်း၊ ငွေပြန်လည်ပေးခြင်း နှင့် အကြံပြုများကို စီမံနိုင်သည်ဟုမှတ်ချက်ထုတ်ခဲ့သည်။ ဒါကြောင့် ကုန်ကျစရိတ်များ လျော့ချနိုင်ပြီး ဝန်ဆောင်မှုပမာဏများကို ပြန့်ပွားနိုင်ကြောင်းပြသခဲ့သည်။ **UPS**: ၂၀၂၅ ခုနှစ်အစောပိုင်းတွင် UPS သည် ၂၀,ဝမ်းအတွင်း လုပ်သား ၂၀,၀၀၀ ကျော်ကို လျော့ချပေးမည်ဖြစ်ကြောင်း ကြေညာခဲ့သည်။ CEO ကေရလ် တိုမြီက သတင်းအချက်အလတ်များမှ AI နှင့် မော်ဒယ်လ်လေ့လာမှုစနစ်များအသုံးပြုမှုကြောင့် ဥပမာ ဝယ်ပေးခြင်းများကို အလိုအလျောက် Generate လုပ်နိုင်ခဲ့ရင်းကြောင့် ဖြစ်ကြောင်းပြောကြားခဲ့သည်။ ယင်းတွင် AI သည် လူများကို တိုက်ရိုက်အစားထိုးထားသည်ဟု မကြားရပေမယ့်၊ Logistics, လမ်းကြောင်းအကျိုးသက်သာမှုများမှာ AI ကူညီပေး၍ မည်သည့်အလုပ်အကိုင်များလည်း အကျိုးအမြတ် ပေးခဲ့သည်။ ငွေကြေးမဖြစ်မနေဖြစ်ပေါ်လာသော ငွေကြေးဘေးအန္တရာယ်များအတွက်လည်း AI ကမူမူပေးနိုင်သည်။ **ဒူအလိုင်းဂို**: ဘာသာစကားအပေါ်အခြေခံပြီး AI ဦးစားပေးမည်ဟုကြေညာခဲ့ပြီး၊ လူ့အလုပ်သမားများကို AI ဖြင့်အစားထိုးနေကြသည်။ ဤသက်သေများတွင် လူ ၁၀% သာသောအလုပ်သမားများကို ချိတ်ဆက်ပြီး၊ အထူးသဖြင့် ဘာသာစကား၁၀၀ ကျော်ရေးသားရာတွင် AI ကိုအသုံးပြုနိုင်စေခဲ့သည်။ မာကြောင်းအသစ်များအတွက် AI အကူအညီက ယခင်အလုပ်အကိုင်ပျောက်ဆုံးမှုများအတွက် လူ့ဘာသာပြန်အဖြစ်အပျက်များကို လျော့နည်းစေရန် ကူညီခဲ့သည်။ ထိုအခါမှာ အမြဲတမ်း အလုပ်သမားများကို မချေးခဲ့ပေမယ့်၊ စိတ်ဝင်စားမှုများအနေဖြင့် AI ကို အလုပ်သမားများအစားထိုးအဖြစ် နှစ်နိုင်ငံရောင်းဝယ်မှုများတွင်လည်းဖြစ်ပေါ်လာသည်။ **အင်တူအစ်**: ငွေကြေးဆော့ဖ်ဝဲကုမ္ပဏီအနေနဲ့ ၂၀၂၄ ခုနှစ်တွင် လူ ၁,၈၀၀ ကျော်ကို လျော့ချပေးခဲ့ပြီး၊ သိက္ခာတစ်ဆင့် AI ကိုထူထောင်ဖို့အတွက် အလေးထားဖြစ်လာသည်။ Intuit သည် customer support, data analysis နှင့် Tax preparation တို့တွင် AI ကို အရန်အလွဲအနက်အသုံးပြုခဲ့သည်။ လူအများ၏ အလုပ်များကို AI ကနေ ထောက်ပံ့နေရာတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်လိုအပ်ချက်များနှင့် အရည်အသွေးမြှင့်တင်ရေးမှာ အဓိကဖြစ်လာသည်။ **စစ်ကိုစနစ်များ**: Cisco သည် ၎င်း၏ အလုပ်သမား ၇% (~၅,၉၀၀) ကိုလျော့ချပေးခဲ့ပြီး၊ AI နှင့် Cybersecurity အားအင်များကို ဦးတည်လျက်ပါသည်။ Cisco သည် မျိုးစုံအဆင့်မြှင့်အုပ်စုများတွင် AI ကို ပိုမိုပေါင်းစည်းပေးပြီး၊ ခြုံငုံစစ်ဆေးမှု၊ အကြံပြုအချိန်အတန်းများနှင့် customer support များကို လုပ်ဆောင်နေသည်။ ဤနည္းပညာ၏အကြံပေးအနေကိုထောက်ပံ့ပေးပြီး၊ နောက်ဆက်တွဲဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုများအနေဖြင့်ကြေညာနေကြသည်။ စုစုပေါင်းအားဖြင့် ဤနမူနာများသည် ကုမ္ပဏီများသည် အလုပ်ငန်းများစွာကို အချိန်နှင့်ဘတ်ဂျက်ကနေတာများအတွက် AI နှင့် အလိုအလျောက်လုပ်ငန်းများကို အများဆုံးအသုံးပြုလာခြင်းကို ပြသပေပြီး၊ တကလော အလုပ်အကိုင်များအတွက် မဖြစ်မနာသည့်အန္တရာယ်များကို တိုးတက်စေသည်။

အကြမ်းဖျင်း မျိုးစုံသော ဒစ်ဂျီစတာပွဲကြီးများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်မည့် အသစ်သော ပိုင်းခြားထားသော ဘလော့ချိန်းများ (Berachain, Story (IPfi), Unichain, Monad, MegaETH စသည့်) တစ်လောတစ်နေရာထလာနေပါသည်။ ထူးခြားသော အထူးပြု ဘလော့ချိန်းများသည် ပျမ်းမျှဘလော့ချိန်းများက ပေးနိုင်သော တူညီသောအကွာအဝေးများမှ မလွတ်တမ်းပဲ၊ အသုံးပြုသူများကို မျိုးစုံသောလိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ရန် ဦးစားပေးကာ မျိုးစုံသော DeFi လျှောက်လွှာများအတွက် ပို့ချနိုင်နိုင်သည့် စနစ်အသစ်တစ်ခုကို ဦးမည်ထားပါသည်၊ အဲလားဆိုသော အနာဂတ်တွင် မျိုးစုံသော Blockchain များကို ပိုမို အကောင်းဆုံး လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် အစိတ်အပိုင်းများစွာ ပါရှိပြီး ပြိုင်ဆိုင်နိုင်မယ့်၊ ပူးပေါင်းနိုင်မယ့်၊ ထိုက်တန်ဆည်းဆာဖွဲ့နိုင်မယ့် စနစ်တစ်ခုစွာဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။ Traditional Finance အတွေ့အကြုံကြောင့် ပုံပါစေ သူတို့အဖွဲ့အစည်းများသည် မြင့်မားသောအချိန်အတွက် ငွေကျခံလိုက်မှု၊ သုံးစွဲသူများကို ထုတ်ကုန်အမှတ်အသားအ တွေ့ရှိခွင့်ပြုခြင်းနှင့် ရင်ဆိုင်ရလိမ့်မည့် ဥပဒေကွာဝေးမှုများနှင့်အညီ ပြုလုပ်ထားသော ပလက်ဖောင်းများကို လိုအပ်သည်။ ဒီအခါတွင်စနစ်များ မျိုးစုံပြားလာခြင်းနှင့်အညီ ကျော်ကြားသော မျိုးစုံလမ်းကြောင်း ဆက်သွယ်မှု (cross-chain interoperability) မေးခွန်းများ၊ အဖွဲ့အစည်းအသစ်များအပေါ် စိုးရိမ်မှုများ နှင့် တိုက်ပွဲများ ပိုမိုများလာနေပါသည်။ ပုံမှန်ဘလော့ချိန်းများကို ပြေးကြကာ မလွဲမလောင် အားလုံး စောင့်ကြည့်နေခြင်းသည် ပလက်ဖောင်းများ ကျော်ကြားလာလျှင် ထိပ်စာမလှုပ်မချေ ပိုမိုလျော့ပါးလာနိုင်ပါသည်။ ပုံမှန်ဘလော့ချိန်းများ၏ တားမြစ်ချက်များကို ဦးတည်လေ့ရှိပြီး အဖွဲ့အစည်းများအပေါ် သက်တမ်းယူမှု ခိုင်မာမှု ပိုမိုကောင်းမွန်ပြီး အန္တရာယ်အနည်းဆုံး စနစ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် ဆန္ဒကြီးစွာ ရှိလာသည်။ ထူးခြားသော စနစ်များတွင် ဒီဂျစ်တယ်အကြံဉာဏ်များက အထူးကုအဆင့်ပေးပြီး လုံခြုံမှု၊ ကွဲပြားခြားနားမြင်နိုင်မှုနှင့် ဥပဒေရေးရာလိုအပ်ချက်များကို မူရင်းအနေဖြင့် ထည့်သွင်းထားသည်။ ပုံမှန်လမ်းကြောင်းများအနေနဲ့ ဒီလို တပ်ဆင်ထားသည်အခါမှာ ထုတ်လုပ်မှုများအတွက် ထိုလိုအပ်ချက်များကို ပြန်လုပ်ကိုင်ရန် Retrofitting လုပ်ရတတ်သည်။ အနည်းငယ် မူပိုင်ခွင့်များ ချထားခြင်းဟူသောအခါ liquidity ညစ်ညမ်းမှုများနှင့် သက်ဆိုင်ရာအကောင့်အလွန်လွယ်ကူစွာ ရွှေ့ပြောင်းနိုင်မှု မျှင့်မဲ့ခြင်းများ ဖြစ်ပေါ်နိုင်ပါသည်။ ယုံကြည်စိတ်အနည်းဆုံး (trust-minimized) ကြိုးပမ်းမှုများ နှင့် ယေဘုယျ liqudity layer များက ဤအခက်အခဲများကို လျော့ချနိုင်စေနိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့၏ ထိရောက်မှုသည် specialized chains များကို ပိုမိုပြေလည်စေရန် ဝေးလံနေမည်ဟု မသိသည်။ မေးခွန်းအရေးကြီးမှာ မျိုးစုံသောအာဏာကြီးစီးကြောင်း Infrastructure များ မကြာမီအထိ လျင်မြန်စွာ ဖွံ့ဖြိုးနိုင်မနည်းလဲဆိုသည်ဖြစ်သည်။ ဒါကြောင့် beta များ မှာရရှိလာသော အချက်အလက်များအရ အထူးပြု networks များတွင် အားကောင်းသော Ecosystem များ ဖော်ထုတ်နိုင်ပီး၊ developer များအနေဖြင့် Algorithmic Credit Scoring၊ IP Rights ပါမition နှင့် Tokenized Commodities တွင် တီထွင်နိုင်စေရန် စတင်ခဲ့ကြပါသည်။ ဗဟုပ်သိပ္ပံအရ၌ မယုံကြည်မှုနှင့် သုတေသနမရှိသေးသော်လည်း၊ တာဝန်ခံမှုကို ထိရောက်စွာ စမ်းသုံးနိုင်သော လုပ်ငန်းများတွင် အောင်မြင်မှုများ ပိုမိုမြင်သာလာဖြစ်သည်။ အနာဂတ် DeFi သည် ပိုရိုးရှင်းလာခြင်း မရ၊ ပိုမိုကောင်းမွန်လာခြင်း မြန်ဆန်လာခြင်း ဖြစ်လာနိုင်ပါသည်။ ဤအကြောင်းကို ဗီရုရှင်းများအပေါ် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများ တိုးလာမှု၊ တိုးတက်သော Data Validation နည်းပညာများနှင့် Cross-Chain Bridges တို့အပါအဝင် လှုပ်ရှားမှုများမှ ယင်းကို တွေ့ရပါသည်။ အဖွဲ့အစည်းများသည် ဥပဒေရေးရာလိုအပ်ချက်များနှင့် ဒထ္တူတိုက်ပွဲများကို ဖြည့်ဆည်းလိုင်းများ ရှာဖွေနေကြပါသည်။ Liquid staking, Asset Tokenization, Hybrid On/Off-Chain Data Verification တို့အပြင် စမ်းသပ်မှုများက ပိုမိုအရေးကြီးပြီး မြှင့်တင်ထားသော Infrastructure Layer များအနေနဲ့ အလေးပေးရန် လိုအပ်နေပါသည်။ အလုပ်ရုံများ မျိုးစုံကွဲပြားရန် အားထုတ်နေကြသော်လည်း၊ သူတို့အသုံးပြုရတဲ့အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံ (UX) များကို ဖြေရှင်းနိုင်ရန် seamless interfaces များနှင့် အားပေးချိတ်ဆက်မှု (interoperability) ပိုမိုကောင်းမွန်လာမည်ဆိုတာ ငြင်းပယ်မရပါ။ မျိုးစုံသော DeFi ecosystem တွင် ပျဉ့မိတ်ကြီးပြားခြင်းသည် တိုးတက်ချိန်တာကို ဆိုလိုပြီး ထိုင်းများက သေချာပါတယ်။ မျိုးစုံအနေဖြင့် စီမံချုပ်နိုင်မှု (modularity) ပြောစရာမရှိဘဲ မျိုးစုံခြင်းကို ကိုယ်တိုင်သာ ယူဆထားပါတယ်။ အများစု ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် ဤမျိုးစုံမှု (fragmentation) ကို အန္တရာယ်ကင်းအောင် လုပ်ဖို့ ရုန်းကန်နေကြပြီး ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်နိုင်သော ဗဟုတ်စစ်ဆေးမှု များနှင့် တိုက်တွဲ အသုံးပြုနိုင်သောကြောင့် ပိုင်စီးပိုင်ခွင့်စုဆောင်းရမှုများ ပိုမိုအဆင်ပြေဖြစ်နိုင်ကြောင်းယုံကြည်ကြသည်။ ထိုအကြောင်းအရာကတော့ ထိုမီးခိုးမတတ်လိုက်အောင် ကြိုးပမ်းမှုများအတွက်စနစ်ကောင်းမွန်စေပါမည်။ ဗဟုသုတများနှင့်အတူ မော်ဒူလာပြောင်းလဲမှုကြောင့် ကုန်စီရည်တို့ ရဲ့အပေါ် မျိုးစုံသော အစိုးရများပိုင်အကျင့်အတတ်များ တည်ဆောက်နိုင်မည်ဖြစ်ပြီး။ ယင်းကိုရောစပ်မီး မျိုးစုံသော ဘလော့ခ်ချိန်းများ ထိုင်းကြီးများအချင်းချင်း မြှင့်တင်ပြီး အကြမ်းဖျင်းတစ်ခုအဖြစ် ပြုလုပ်နိုင်မည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။ အောင်မြင်မှုသည် Liquidity ကို ထိန်းသိမ်းနိုင်ခြင်း၊ စနစ်အပေါ်ပါ ကောင်းစွာ ပေါင်းစည်းနိုင်ခြင်းနှင့် အဖွဲ့အစည်းများ၏ ယုံကြည်မှုရရှိနိုင်ခြင်းအပေါ် မူတည်ပြီး၊ အချို့အခါကျ ချိုးမစ်ဖြစ်နေသော တစ်ခုတည်းအိုင်တီမြစ် ထဲမှာ မဟုတ်ဘဲ မျိုးစုံသော On-chain and Off-chain အသုံးပြုနိုင်သော ထင်ရှားတယ်။ အဆုံးမဲ့မှာ၊ Multi-chain အနာဂတ် မူလအတိုင်း Hybrid Interoperability framework များပင် ဖြစ်နေပြီး အကျိုးအမြတ်မူနယ်သည့် ယုံကြည်မှုများအပေါ် တည်ဆောက်ထားသည်။ ဤအခြေအနေမှာ မျိုးစုံသော DeFi ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပိုမိုထိရောက်စေမည်မဟုတ်ဘူး၊ မျိုးစုံသော Networks ကို သီးခြားထားလိုက်မည်ဖြစ်ရင် မည်သည့်အကျိုးဆောင်ကို ထိခိုက်မလဲဆိုတာ မသိနိုင်ပါ။ ဒါပေမဲ့၊ မျိုးစုံသောအခြေခံအဆောက်အအုံများကို တိုးတက်လာစေရန် ဆောက်လုပ်နေခြင်းသည် မှန်ကန်သောလမ်းဖြစ်နေပါသည်။ အနာဂတ်မှာ မျိုးစုံသောအဆောက်အအုံများ (modular) ဖြစ်လာမည်၊ ထူးခြားသည့် လိုအပ်ချက်များအလိုက် အင်အားအုပ်ချုပ်မှု ပိုမိုမြန်ဆန်လာမည်ဖြစ်သည်။

ဒီအပတ်မှာ Duolingo က သူတို့ရဲ့ ကွန်မန်တားတာများကို AI ဖြင့်အစားထိုးရန် ပланыများကြေညာခဲ့ပြီး “AI ပထမ” သတင်းအချက်အလက်အတွက် လမ်းကြောင်းပြောင်းခဲ့သည်။ ဤအကြောင်းကို မီဒီယာလတ်တလောလူကြိုက်များသော ဗြိတိသျှ ဗြိတ်သမား Brian Merchant ရသည် AI အလုပ်အကိုင်တိုးလာမှု “အခုနှစ်တွင် ရောက်ရှိနေပြီ” ဟူ၍ အာမခံချက်အား ထောက်ပြခဲ့သည်။ သို့သောအခါ Merchant သည် Duolingo ၏ ယခင် ကွန်မန်တားတာတစ်ဦးနှင့် မေးမြန်းစကားပြောခဲ့ပြီး သေချာစွာပြောခဲ့သည် ထိုမဟုတ်သော မဟုတ်သော မိတ်ဆက်မရှိသော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုပ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်ေသာ မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်ေသာ မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုပ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ္ေသာ မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟု့သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ်ေသာ မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ်သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္ေသာ မဟုတ္ေသာ မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော မဟုတ္သော တချို့ The Atlantic ၏ ရေးသားချက်တွင် အဆိုပါနယ်ပယ်အကြားအလုပ်အကိုင်အရေအားမြင့်မားနေမှုအားဖော်ပြခဲ့ပြီး၊ အလုပ်အကိုင်လျော့ပါးမှုအကြောင်းအရင်းအတော်များများထဲက တစ်ခုကကုမ္ပဏီများက ကျွမ်းကျင်သူWhite-collar များကို AI ဖြင့်အစားထိုးနေခြင်း၊ ဒါမှမဟုတ် AI အပေါ်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများသည် သူတို့၏အလုပ်ခွင်အသစ်တောင်းခံသူများအတွက်အာဏာကြီးမားစေတဲ့အခါ စသဖြင့် ဖြစ်နိုင်ကြောင်း ဤအကြောင်းအရာကို Merchant ထောက်ပြခဲ့သည်။ Merchant ရဲ့ ရှုပ်ထွေးတဲ့အကြောင်းအရာသည် “အုပ်ချုပ်မှုဆုံးဖြတ်ချက်ဆိုင်ရာ မည်သူမဆို ထိန်းချုပ်နိုင်မှုကို လျော့ချပြီး အလုပ်ချိန်ကုန်ကျစရိတ် လျော့ချရန် ရည်မှန်းထားသော အဆိုတူဆုံးဖြတ်ချက်များအရ ဖြစ်ခဲ့သည်” ဟုဆိုပါသည်။ ဤအရေးအခင်းသည် “ထုတ်ဖော်ရေးစက်မှု, လွတ်လပ်သော အနုပညာရှင်များ၏ ဝင်ငွေကျဆင်းခြင်းများနှင့် လူ့အလုပ်သုံး လုပ်ငန်းများအတွက် လူ့အလုပ်သမားအသက်အရွယ်ချင်းတို့ တိုးတက်မှု သို့မဟုတ် ပိတ်ဆုံးခြင်းများအဖြစ်ရိုက်ခတ်နေပါသည်။"

မော်လေးဒီဝ်ဟာ ဧရာငြင်းဒေသတွင် တည်ရှိသော အိုင်တီအာဏာအသစ်တစ်ခုဖြစ်သော ငွေကြေးဗျည်းမတော်စုရုပ်ရှင်ကြီး ၈

အိတ်စနေနေ့တွင် အစုရှုဦးလေးပိုင် ဝိုင်းပူဇော်ရေးလမ်းကြောင်း တစ်လွှားသည် ရုံးအက္ခမဓာတ်ဆင်သော ဝိုင်းလေးပုံကို ပုံမှန်မဟုတ်ပဲ AI ထုတ်လုပ်သော ပုံသဏ္ဍါ။ ဤဓာတ်ပုံကို ဝိုင်းအကောင့်များနှင့် Instagram တွင် မျှဝေခဲ့ကြပြီး အဓိကအကြောင်းအရာမှာ ဒေါနလာဒ် ထရံပျော်အား ရုပ်ပုံအဖြစ် မုပ်စက်ကလေး Jedi ကိုဖော်ပြထားသည်။ ဤအမှတ်တရနေ့ကို “Star Wars” Day ဟု ခေါ်ပါသည်။ လက်တွဲပို့စ်တွင်ပြောသည်၊ “မေ ၄ ရက်နေ့ကို အားလုံးအဆင်ပြေစွာ မင်္ဂလာပါ၊ ထိခိုက်ရန်ဖြစ်နေတဲ့ အနီရောင်လူပရိသတ်များအပါအဝင်၊ Sith ဘုရားများ၊ ဖျတ်သားသူများ၊ မူးယစ်ဆေးဝါးမူးယစ်သူများ၊ အန္တရာယ်ရှိသော ဟောင်မောင်များ၊ MS-13 အုပ်စုအဖွဲ့များကို ဂုဏ်ပြုပြီး ဂေါလက်စဂျီထဲ ရှင်အောင်ထည့်ခြင်းကို ကြိုးပမ်းနေသောသူများ၊ သင်မဟုတ်ဘဲ သင့်မဟုတ်ဘူး။ သင်ဟာ ယူနီဖိုင်းတစ်ခုပါပဲ။ မေ ၄ ရက်နေ့ သင်နှင့်အတူရှိပါစေ။” ဤပို့စ်တွင် လူနိုင်ငံရေးတိုးတက်ရေးဖော်ပြထားသည့် Trump အပေါ် မဆန့်ကျင်ဘက်များကို “Sith Lords” ဟု အမည်ပေးထားပေမယ့် “Star Wars” ကမ္ဘာတွင် ဝါဒကြောင်များအနေဖြင့် ဒါ့Vader ကဲ့သို့သော အမုတ်အဆုတ်ဝါဒများ ချဲ့ထွင်ထားသည်။ ဤပုံအတွက် အသုံးပြုသော မီးခလုတ်ရောင်မှာ ခြုတ်သွားအသွင်ပေးထားသော ခြောင်အမဲရောင် ဖြစ်ပြီး အကွာအဝေးကနေ Dark Side များအတွက်သာ သုံးကျင့်ပြီး ကြည့်ရသူအနေဖြင့် ပြောမောက်မှာ များတတ်သည်။ ထိုအပြင်၊ အပြာရောင် သို့မဟုတ်ပုလဲရောင် မီးခလုတ်များ သာမန်အားဖြင့် Light Side များ။ ဤအကြောင်းအရာသည် ဝိုင်းပူဇော်ခရီးအသင်းအဖွဲ့၏ လူမှုမီဒီယာစာမျက်နှာများ ပေးထားသည့် AI ပုံများစဉ်အနည်းငယ် မဟုတ်ပဲ သမိုင်းအတောအတွင်း ပထမဆုံးမဟုတ်ပါ။ မနေ့က (စနေနေ့) တွင် ဝိုင်းအေးစစ်တေးအကြောင်းပြု AI ပုံကို သတ်မှတ်ခဲ့ပြီး ဖောင်းဖင်နဲင်းဖြင့် ဦးကောင်ကို ဧည့်ခံချမုုပ်ထားသည်။ ဤပုံသည် ဧပြီလ ၂၁ ရက်နေ့တွင် ဖရောင်းချစ် ထောင့်ဖို့ရပ်တည်မှုကြောင့် ထွက်ပေါ်ခဲ့မှုအနေနဲ့ဆက်စပ်သည်။ မေ ၄ ရက်နေ့သည် ဖန်တီးသူများအကြား “Star Wars” Day ဖြစ်အောင် လူကြိုက်များသည်။ ဤနေ့မှာ “May the 4th be with you” ဟု ချစ်ချင်းများအကြား မေရာသီအဖြစ် ပရိတ်သတ်များ ကောင်းкентတင်ကြပြီး “Star Wars” မှာ “May the Force be with you” ဟုဆိုလိုသည်ကို ရောင်းချရေးသုံးသည်။ 1977 ခုနှစ် “A New Hope” ထွက်ချိန်မှ နှစ်များအထိ လူကြိုက်များလာခဲ့သည်။ ဤနေ့ကို ပထမဆုံးဟု လူသိများသည့် မီဒီယာအကြောင်းအရာမှာ ဗြိတိသျှနိုင်ငံ ရပ်ကွက်ရာဇဝင်ကြော်ငြာတစ်ခုဖြစ်ပြီး မာဂ်ရက်ဒါေချာ ချုပ်အောင်မဲနဲ့နားလည်ရန် “May the Fourth be with you” ဟုပေးခဲ့သည်။

ဘလောက်ခ်ိန်း ဆိုတာဘာလဲ?