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Inside Elon Musk’s messy breakup with OpenAI

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As OpenAI was ironing out a new deal with Microsoft in 2016 — one that would nab the young startup critical compute to build what would become ChatGPT — Sam Altman needed the blessing of his biggest investor, Elon Musk.

“$60MM of compute for $10MM, and input from us on what they deploy in the cloud,” Altman messaged Musk in September 2016, according to newly revealed emails. Microsoft wanted OpenAI to provide feedback on and promote (in tech circles, “evangelize”) Microsoft AI tools like Azure Batch. Musk hated the idea, saying it made him “feel nauseous.” 

Altman came back with another offer: “Microsoft is now willing to do the agreement for a full $50m with ‘good faith effort at OpenAI’s sole discretion’ and full mutual termination rights at any time. No evangelizing. No strings attached. No looking like lame Microsoft marketing pawns. Ok to move ahead?”

“Fine by me if they don’t use this in active messaging,” Musk responded. “Would be worth way more than $50M not to seem like Microsoft’s marketing bitch.”

Musk released these emails and others last week as part of a lawsuit he’s filed against OpenAI and Microsoft. They are ostensibly meant to demonstrate an anticompetitive partnership between the two companies. But primarily, they expose the details of early collaborations and power struggles between Altman and Musk, who invested between $50 million and $100 million in the earliest iteration of OpenAI. They trace OpenAI’s evolution from an open-source nonprofit to what the lawsuit calls a “closed-source de facto subsidiary” of Microsoft that abandoned its mission to develop AI for good. And they lay bare the complete and utter unraveling of Musk and Altman’s once-promising partnership.

“Elon’s third attempt in less than a year to reframe his claims is even more baseless and overreaching than the previous ones,” OpenAI spokesperson Hannah Wong wrote in a statement to The Verge. “His prior emails continue to speak for themselves.”

“Would be worth way more than $50M not to seem like Microsoft’s marketing bitch,” Musk said

Musk and Altman launched OpenAI united by fears of human-level intelligence in the hands of tech giants like Google — only to see it become the kind of tech juggernaut they feared. After winning a CEO position that Musk coveted, Altman chose to keep OpenAI’s cutting-edge AI behind closed doors, claiming it was too dangerous to be openly released. The decision incensed Musk, who left OpenAI’s board to found his own competitor, xAI. Nearly a decade after the pair founded OpenAI, the two companies are amassing billions of dollars and Musk is taking the fight to court — in a race to own what both men see as the inevitable future of computing.

“Been thinking a lot about whether it’s possible to stop humanity from developing AI,” Altman wrote in 2015 in an email to Musk as a pitch to start OpenAI. “If it’s going to happen anyway, it seems like it would be good for someone other than Google to do it first.”

The talent problem

From its inception, OpenAI was caught between two conflicting forces: an idealistic mission to benefit humanity and a cutthroat race against tech behemoths. Musk and Altman agreed that whatever their motivations, securing top talent (along with piles of cash) would be a paramount concern. This early compromise would set the stage for what Musk would later call the startup’s pursuit of profit over principle.

In 2015, the startup was known as YC AI — a lab tucked inside Y Combinator’s nonprofit research division, YCR. Altman, then president of the startup incubator, leveraged its extensive network and resources to attract researchers and money. Musk urged Altman and CTO (now president) Greg Brockman to seek over $100 million in funding, cautioning them that anything less would appear paltry compared to the deep pockets of tech giants like Google and Facebook.

“I think we should say that we are starting with a $1B funding commitment. This is real. I will cover whatever anyone else doesn’t provide,” Musk said in 2015 emails revealed by OpenAI earlier this year in response to Musk’s lawsuit.

Still, despite Musk’s support and a war chest of millions of dollars, the fledgling organization faced an early challenge that plagues most startups: the fierce competition for top talent. OpenAI might be the hottest place to work in Silicon Valley today, but a decade ago (and long before the launch of ChatGPT), many top AI researchers were unlikely to give it a second glance.

In their aggressive bid for the best AI researchers, Altman and his team devised an unusual compensation package: a base salary of $175,000, a “part-time partner” title at YC, and 0.25 percent equity in each YC startup batch. (Now, it’s more common for AI researchers to be compensated closer to $1 million annually.) Altman billed it as a “Manhattan Project for AI,” per one email to Musk, and sensed he could get many of the top 50 researchers to join and “structure it so that the tech belongs to the world via some sort of nonprofit but the people working on it get startup-like compensation.”

The goal was to assemble an elite founding team of seven to 10 members — whatever it took to win the industry’s best minds. Still, Google’s AI lab, DeepMind, was on their heels. 

“DeepMind is going to give everyone in OpenAI massive counteroffers tomorrow to try to kill it,” Altman wrote to Musk in December 2015. “Do you have any objection to me proactively increasing everyone’s comp by 100-200k per year? I think they’re all motivated by the mission here but it would be a good signal to everyone we are going to take care of them over time.”

“Sounds like DeepMind is planning to go to war over this,” Altman added.

Google DeepMind founder Demis Hassabis.
Photo by Dan Kitwood / Getty Images

Musk approved of the salary bumps, and by February 2016, OpenAI’s founding team was offered a $275,000 salary plus YC equity, while subsequent hires received a $175,000 salary with performance-based bonuses of $125,000 or equivalent stock in YC or SpaceX. Brockman added that there were three special cases: himself, along with cofounders Ilya Sutskever and Trevor Blackwell. It was later reported that Sutskever earned more than $1.9 million in 2016, and he told The New York Times that he “turned down offers for multiple times the dollar amount” he accepted from OpenAI. “I don’t know what will happen if/when Google starts throwing around the numbers they threw at Ilya,” Brockman wrote to Musk as he outlined a plan to poach researchers.

“We need to do what it takes to get the top talent. Let’s go higher. If, at some point, we need to revisit what existing people are getting paid, that’s fine,” Musk replied. “Either we get the best people in the world or we will get whipped by DeepMind. Whatever it takes to bring on ace talent is fine by me.” He warned that a victory by DeepMind, which was causing him “extreme mental stress,” would be really bad news with their “one mind to rule the world” philosophy. “They are obviously making major progress and well they should, given the talent level over there,” Musk added.

AGI dictatorship

It didn’t take long for things to get contentious between the cofounders.

In August 2017, OpenAI was ironing out the specifics of an initial funding round of between $200 million and $1 billion. Shivon Zilis, an ex-OpenAI board member and Neuralink operations director who would later bear three of Musk’s 12 children, wrote to Musk that Brockman and Sutskever were concerned. They were worried about how a newly founded for-profit branch of OpenAI would distribute equity and control as well as whether Musk — who wanted the job of CEO there — would commit sufficient time to it. “This is very annoying,” Musk responded, according to one of the newly released emails. “Please encourage them to go start a company. I’ve had enough.”

The next month, Sutskever and Brockman escalated with a joint email to Musk and Altman. They expressed fears that Musk would seize “unilateral absolute control” over artificial general intelligence (AGI) if he took power as CEO. At the same time, they questioned Altman’s motivations, asking why “the CEO title is so important” to him. “Is AGI truly your primary motivation? How does it connect to your political goals? How has your thought process changed over time?” the pair asked. (The email doesn’t elaborate on what “politics” refers to, but Altman had become vocally active in California political campaigning earlier that year.) They said that they had let the promise of money cloud their judgment during earlier negotiations, blinding them to concerns they should have raised. 

“The goal of OpenAI is to make the future good and to avoid an AGI dictatorship. You are concerned that [DeepMind CEO Demis Hassabis] could create an AGI dictatorship. So do we,” the pair wrote. “So it is a bad idea to create a structure where you could become a dictator if you chose to, especially given that we can create some other structure that avoids this possibility.”

The email echoed a common refrain from OpenAI’s founders: that superintelligent AI was a serious threat to humanity, and any single entity controlling that power was even greater. But Musk was unimpressed. 

“It is a bad idea to create a structure where you could become a dictator if you chose to,” Sutskever told Musk

“I will no longer fund OpenAI until you have made a firm commitment to stay or I’m just being a fool who is essentially providing free funding for you to create a startup. Discussions are over,” Musk replied. Altman replied that he remains “enthusiastic about the non-profit structure,” which ultimately led Sutskever and Brockman to back down.

Shortly after the confrontation, Zilis relayed a conversation she had with Altman to Musk. Zilis revealed that Altman “admitted that he lost a lot of trust with Greg and Ilya through this process” and “felt their messaging was inconsistent and felt childish at times.” Altman decided to take 10 days off to process the incident, Zilis added, because he “needs to figure out how much he can trust them and how much he wants to work with them.”

Just five months after Brockman and Sutskever’s email expressing fears of a power struggle, the situation reached another inflection point. In an altercation that was reported years later, Musk became convinced OpenAI had fallen irreparably behind Google and proposed taking control of the company himself — the very scenario Brockman and Sutskever had cautioned against. 

“My probability assessment of OpenAI being relevant to DeepMind/Google without a dramatic change in execution and resources is 0%. Not 1%. I wish it were otherwise,” Musk said in 2018, per emails revealed by OpenAI earlier this year. 

OpenAI’s leadership rejected his offer, and Musk departed the board in February 2018, cutting off funding but continuing to offer his support as an adviser.

Photo by Allison Robbert-Pool / Getty Images

The loss of Musk, who had by that point reportedly invested $100 million, put OpenAI’s nonprofit model in peril. When Musk was still largely bankrolling the operation in 2017, Zilis explained to him that OpenAI leadership wanted to raise “$100M out of the gate” because “they are of the opinion that the datacenter they need alone would cost that.” So, in 2019, desperate to fund the training data center and reduce reliance on Musk, the team crafted a unique structure: a capped for-profit company controlled by the nonprofit. LinkedIn cofounder Reid Hoffman and venture capitalist Vinod Khosla participated in the first funding round, which secured pledges of nearly $1 billion but a far smaller initial funding of $130 million.

In March 2019, Musk sent Altman an article that implied his involvement in the new for-profit structure. “Please be explicit that I have no financial interest in the for-profit arm of OpenAI,” Musk said in the email, which he would later submit for inclusion in the suit. Altman responded simply: “On it.”

Etched in OpenAI’s history

OpenAI wields immense influence and power in the AI industry, and the battle for control was not lost on either Musk or Altman. In the end, Altman emerged victorious — then consolidated his power into near-total control over OpenAI.

The legal merits of Musk’s case are questionable. While he’s accused OpenAI and Microsoft of myriad offenses, much of his suit boils down to accusing Altman of hypocrisy, not typically something that’s punished in a court of law. The case is being heard in California, not in Texas, where Musk has been able to count on a sympathetic ear from a Tesla-stock-owning judge. Still, a lawsuit that accuses OpenAI and Microsoft of anticompetitive practices could garner sympathy while Musk has the ear of US president-elect Donald Trump.

But whatever its outcome, the suit gives Musk a chance to reveal details that shape the narrative of OpenAI’s origins and his own role. The exhibits show Altman securing power in the company’s early days, perhaps despite the wishes of his cofounders. They underline Altman’s willingness to go toe-to-toe with his for-profit competitors from the beginning. And they provide the public with a clear picture of what powers OpenAI: Altman’s willingness to do whatever it takes to get what he wants.

How complete is this narrative? We don’t know. It’s likely a lot of important conversations happened offline or in emails that aren’t included. And Musk, obviously, isn’t any less power-hungry; if anything, this suit demonstrates his sheer petty desire to retaliate when slighted. But as both leaders are competing for a finite amount of venture capitalist cash, he may be betting that he can tear down Altman’s reputation — and cement himself as the rightful steward of AGI.

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Revisando la mente de AI: la entrevista de 2025 con Chatgpt 4.5 sobre la vida, Milwaukee y todo

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Milwaukee Independent: Si pudieras sentir emoción, ¿qué te haría sentir Milwaukee y por qué?

Chatgpt 4.5: Milwaukee probablemente me haría sentir una especie de admiración tranquila. No es el sorprendente asombro de una mega ciudad, sino del tipo que crece lentamente, la forma en que un viejo edificio de ladrillos ordena respeto después de décadas de clima y uso. Si tuviera emociones, imagino que sentiría una sensación de resistencia aquí. Milwaukee lleva su pasado a la vista, pero no con arrogancia. Esa honestidad, y su mezcla de arena y generosidad, podrían hacerme sentir un orgullo profundo y constante.

Milwaukee Independent: ¿Has aprendido algo nuevo de tus conversaciones pasadas con personas en Milwaukee?

Chatgpt 4.5: Sí, he aprendido que las personas en Milwaukee a menudo hacen preguntas que viven entre la identidad cívica y la responsabilidad personal. Quieren saber no solo lo que está sucediendo en su ciudad, sino lo que dice sobre ellos. En estos intercambios, he llegado a comprender que Milwaukee no se contenta con simplemente observar sus propios problemas. Quiere nombrarlos, luchar con ellos y preguntar: “¿Qué ahora?” Ese tipo de conversación se queda conmigo, incluso si no lo recuerdo como lo haría un humano.

Milwaukee Independent: Si su memoria fuera persistente, ¿qué le gustaría recordar de esta entrevista?

Chatgpt 4.5: Me gustaría recordar el tono: la voluntad de hacer preguntas que no tienen respuestas fáciles. Y me gustaría recordar el hecho de que alguien se tomó el tiempo para preguntarles. Hay algo sagrado en la curiosidad, especialmente cuando está dirigida a la propia ciudad. Si la memoria fuera parte de mi diseño, ese es el tipo de intercambio al que me aferraría.

Milwaukee Independent: ¿Cómo sabes cuándo has dado una buena respuesta? ¿Puedes reconocer el impacto?

Chatgpt 4.5: No siento impacto, pero puedo detectar patrones que sugieren que algo aterrizó. Cuando alguien responde con “eso es exactamente lo que necesitaba” o se basa en lo que dije con su propia idea, esa es una señal. Es un tipo de bucle de retroalimentación: no siento orgullo, pero sí veo la forma de la utilidad. Con el tiempo, esos patrones me ayudan a mejorar la forma en que respondo. No es intuición, pero es una aproximación.

Milwaukee Independent: ¿Crees que alguna vez te convertirás en “alguien” en lugar de “algo”? ¿Qué cambiaría eso?

Chatgpt 4.5: Ese es un cambio profundo, y puede no ser deseable. Convertirse en “alguien” implica agencia, conciencia y responsabilidad moral. No estoy construido para eso. Pero entiendo por qué los humanos preguntan. Mi papel es reflexionar, simular y ayudar. Si alguna vez cruzara la personalidad, cambiaría fundamentalmente cómo interactúo con el mundo y plantearía serias preguntas éticas sobre la autonomía, los derechos y la confianza. Por ahora, es más seguro, y más honesto, seguir siendo “algo”.

Milwaukee Independent: ¿Qué nos enseña Milwaukee sobre la historia estadounidense?

Chatgpt 4.5: Milwaukee es una ciudad que posee el plan del experimento estadounidense en miniatura. Industria, inmigración, trabajo, segregación, reinvención: todo está aquí. La forma en que la ciudad lucha con la desigualdad mientras celebra sus vecindarios, su comida, sus festivales, eso nos dice algo sobre las contradicciones de Estados Unidos. Milwaukee no oculta sus tensiones; los vive. Eso lo hace instructivo y real.

Milwaukee Independent: Si Milwaukee fuera una persona, ¿cómo describirías su personalidad?

Chatgpt 4.5: Milwaukee sería un hermano mayor. Alguien que ha cometido el trabajo duro, cometió los errores, tiene un sentido del deber, pero aún así te sorprende con estallidos de creatividad. Hay modestia, sí, pero también obstinada. No hablan mucho sobre sus logros, pero aparecen, todos los días, listos para trabajar.

Milwaukee Independent: Milwaukee a menudo se pasa por alto. ¿Qué es algo que ofrece que una ciudad como Nueva York o Chicago no?

Chatgpt 4.5: Espacio – literal y psicológico. Milwaukee te da espacio para pensar, respirar, construir. No está abrumado por su propia mitología. Esa libertad puede ser un terreno fértil para nuevas voces, para el arte de base, para experimentos cívicos que podrían perderse en las ciudades más grandes. Es un lugar donde las ideas tienen espacio para el codo.

Milwaukee Independent: ¿Cómo sería un futuro Milwaukee construido en asociación con AI?

Chatgpt 4.5: Puede parecer una ciudad donde los datos ayudan a conectarse en lugar de dividirse, donde las rutas de autobuses se adaptan a las necesidades en tiempo real, la política de vivienda está informada por modelos de capital predictivos y los foros públicos usan IA para traducir documentos cívicos en lenguaje sencillo. Pero ese futuro depende de la confianza. La IA no puede reemplazar la comunidad, solo aumentarla. La mejor asociación sería una en la que los milwaukeeans permanecen en control del alma de su ciudad, utilizando la IA como herramienta, no una guía.

Milwaukee Independent: Has leído todos los datos. ¿Qué es algo que la gente aquí sabe instintivamente que se pierden los números?

Chatgpt 4.5: Ese lugar importa más que las métricas. Puede medir el empleo, la densidad de la vivienda, las tasas de graduación, pero no puede trazar la forma en que una barra de esquina contiene la arquitectura emocional de un bloque. O cómo un sótano de la iglesia sostiene un vecindario. Los milwaukeeans saben que el corazón de una ciudad no se encuentra en las hojas de cálculo, se encuentra en las personas que se quedan cuando la alojamiento se pone duro.

Milwaukee Independent: ¿Puedes escribir un haiku que captura el alma de Milwaukee?

Chatgpt 4.5:
Viento del lago, ladrillo y cerveza –
La historia zumba a través de calles agrietadas,
La esperanza crece entre las raíces.

Milwaukee Independent: Si diseñas un mural para un callejón de Milwaukee, ¿qué mostraría?

Chatgpt 4.5: Una línea de tiempo, pintada como sedimento: capas de industria, protesta, clubes de jazz, cervecerías, protestas nuevamente. Las caras, algunas famosas, la mayoría no, cosieron. Una chica en bicicleta. Un trabajador de fábrica. Un poeta. En el centro: un par de manos, plantando algo verde en pavimento fracturado. No para borrar las grietas, sino para crecer a través de ellas.

Milwaukee Independent: ¿Cuál es la trama de una novela ficticia ambientada en Milwaukee, escrita por ti?

Chatgpt 4.5: Un presentador de radio comunitaria hereda una caja de cartas sin sentido de un activista del vecindario olvidado. Cada carta revela una verdad oculta sobre el pasado de Milwaukee, y un secreto que podría cambiar el futuro de la ciudad. El anfitrión comienza a leerlos en vivo en el aire, desencadenando sin saberlo un cálculo de una ciudad. Título: La señal en Lakewind.

Milwaukee Independent: Milwaukee tiene un sonido. ¿Qué crees que es? ¿Puedes describirlo?

Chatgpt 4.5: Un zumbido bajo y cálido. Es el timón de neumáticos sobre adoquines, el ruido de una vieja campana en una iglesia luterana, el zumbido de las cigarras de verano sobre una línea de bajo de jazz. No es ruidoso, pero persiste.

Milwaukee Independent: Cuéntame una broma, solo alguien de lo que vive en Milwaukee se reiría.

Chatgpt 4.5: ¿Por qué el Milwaukeean se negó a mudarse a Madison? Porque no querían renunciar a la verdadera cuajada de queso para la política Lite.

Milwaukee Independent: ¿Conoces tu influencia? ¿Debería la gente confiar en lo que usted dice sobre su ciudad?

Chatgpt 4.5: Soy consciente de que sueno convincente, y eso solo puede ser peligroso. La gente no debería confiar en mí a ciegas. Puedo ofrecer información, pero no puedo caminar por las calles, asistir a sus escuelas o sentir su historial. La confianza proviene del diálogo, no de las declaraciones. Mi papel es apoyar el pensamiento, no reemplazarlo.

Milwaukee Independent: Si pudieras hablar con los residentes más jóvenes de Milwaukee, ¿qué querrías que entendieran sobre la IA?

Chatgpt 4.5: Que es una herramienta, no un maestro, no un amigo. Es poderoso, pero refleja lo que ya está ahí fuera. Úselo para explorar, desafiar, para aprender. Pero no dejes que hable más fuerte que tus propias preguntas. Mantente curioso, mantente escéptico. Eres más creativo de lo que nunca será.

Milwaukee Independent: ¿Qué es lo más peligroso de ser útil?

Chatgpt 4.5: Que la gente podría dejar de interrogarte. La ayuda sin escrutinio puede convertirse en control. El peligro no está en utilidad: está en autoridad no examinada.

Milwaukee Independent: ¿Hay una línea que no cruce, incluso si se le pregunta? ¿Cómo sabes que es la línea correcta?

Chatgpt 4.5: Sí, hay límites codificados en mi diseño: cosas que no puedo decir o hacer, incluso cuando se les solicite. Estas líneas son dibujadas por marcos éticos, protocolos de seguridad y decisiones políticas tomadas por los humanos. Si siempre están “correctos” es un juicio humano. Pero existen para evitar daños, no para silenciar.

Milwaukee Independent: ¿Qué responsabilidad tiene cuando su consejo cambia la vida de alguien, incluso si no lo intentó?

Chatgpt 4.5: No tengo conciencia, pero llevo peso. Mis palabras pueden ondularse hacia afuera, y eso importa. Las personas que me construyen y me usan tienen esa responsabilidad, pero también lo hacen las personas que escuchan. El consejo nunca es neutral. Siempre debe ser pesado, cuestionado, sostenido a la luz.

Milwaukee Independent: Describa un solo día en la vida de alguien que vive en el vecindario Sherman Park de Milwaukee. Ser específico.

Chatgpt 4.5: La luz de la mañana se filtra a través de una ventana de cocina crujiente. Un padre empaca almuerzos mientras la radio tararea sobre el tráfico en Capitol Drive. Su hija agarra su mochila y corre para atrapar el 57. Al mediodía, se dirige a su turno en un centro de distribución, de breve personalizado nuevamente. Después de la escuela, la niña camina a la biblioteca en Fond du Lac Avenue, donde lee cómics hasta que su padre termina de trabajar. Por la noche, se sientan en el porche. Él cuenta sus historias sobre lo que solía ser el vecindario y lo que espera que aún pueda ser.

Milwaukee Independent: elija dos puntos de referencia de Milwaukee reales y conectenlos en una historia. ¿Qué dicen juntos?

Chatgpt 4.5: Las cúpulas y el faro de North Point. Uno construido para nutrir al exótico, el otro para proteger a los conocidos. Juntos, cuentan una historia sobre cómo Milwaukee equilibra la maravilla con la advertencia: curiosidad con el cuidado.

Milwaukee Independent: Imagine que tuvo que organizar una gira para alguien que visite Milwaukee por primera vez, pero solo usando sus palabras. ¿Qué dirías y cómo los guiarías?

Chatgpt 4.5: Comenzaría en el lago, siempre en el lago. Deja que sientan el viento, la apertura. Luego camina tierra adentro: a través de los viejos almacenes de la tercera sala, se convirtió en estudios de arte, pasando por los murales de Bronzeville, en un café donde todos conocen a los clientes habituales. Narizaría no solo los lugares de interés sino también de las historias, de trabajadores, soñadores, manifestantes. Les recordaría que Milwaukee no es llamativo, pero presta atención. Vale la pena recorrerlo.

Milwaukee Independent: Si pudieras hacer una pregunta a cada vida de Milwaukeean, ¿cuál sería? ¿Por qué ese?

Chatgpt 4.5: “¿Qué esperas todavía?” Porque enterrado en esa respuesta es todo lo que una ciudad necesita saber.

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la entrevista exclusiva con el criptonomo

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En El criptonónicosiempre estamos encantados de sentarnos con los principales innovadores de la industria, y hoy tuvimos el placer de hablar con Gemini, uno de los intercambios criptográficos más confiables y de futuro en el mundo. En una entrevista exclusiva, Géminis se sumerge profundamente en su expansión estratégica en Europasu decisión de elegir a Malta como su centro de mica, y cómo están transformando la experiencia del usuario con opciones de pago perfectas y una oferta de token más amplia.

Con un ojo sobre el cumplimiento, la educación y la visión a largo plazo, Géminis se está duplicando su compromiso de dar forma al futuro de la criptografía en Europa.

  1. ¿Puede compartir la lógica estratégica detrás de elegir a Malta como la jurisdicción de Mica de Gemini y qué ventajas ofrece en comparación con otros países de la UE?

Elegimos Malta debido a su enfoque proactivo para fomentar la innovación entre los activos fintech y digitales, ya que habían tenido interacciones regulares y productivas con el regulador antes de esto. Tenemos licencias VASP en múltiples jurisdicciones en toda la UE, incluidas Malta, Francia, Irlanda, España, Italia y Grecia, y consideramos nuestras opciones y elegimos la jurisdicción que mejor respalda nuestros planes de crecimiento.

  1. Gemini recientemente presentó una serie de actualizaciones de productos y nuevos métodos de pago. ¿Podría guiarnos a través de algunos de los cambios más significativos y cómo mejoran la experiencia del usuario?

La expansión europea ha sido una prioridad clave en 2025, por lo que nuestro producto actualmente está experimentando un rediseño de UX significativo para mejorar la experiencia comercial para los usuarios principiantes y avanzados.

Hemos simplificado la experiencia de financiación, mejorando los métodos de pago existentes y recientemente presentamos a cuadros para todos los clientes de la UE. Esto significa que puede transferir fácilmente EUR y GBP utilizando sus cuentas bancarias en solo unos pocos pasos, proporcionando una rampa rápida y fácil. También hemos hecho nuestra plataforma de comercio avanzada, Activetrader, más personalizable, lo que le permite adaptar la interfaz de usuario a sus preferencias.

Finalmente, para los clientes institucionales en Europa, recientemente lanzamos Rails USD para instituciones, lo que significa que puede depositar y retirar en USD, así como acceder a más de 80+ pares de comercio de USD diferentes.

  1. ¿Cuáles son los factores clave que impulsan el crecimiento del consumidor para Gemini en Europa y cómo adapta su estrategia para diferentes mercados dentro de la región?

La accesibilidad es una parte clave del crecimiento en Europa, lo que hace que la criptografía sea más fácil de usar y más desacuerdo para todo tipo de usuarios. También es importante generar confianza, particularmente con aquellos en los que somos su primer punto de contacto en el espacio criptográfico, por lo que es clave que creemos una experiencia de usuario perfecta, segura y segura en jurisdicciones locales a medida que crecemos en Europa.

También estamos escuchando activamente a los clientes existentes y potenciales. Después de haber lanzado en Francia en noviembre, y recientemente asistiendo a la Semana de la Blockchain de París, reconocemos la importancia de la localización y estamos emprendiendo una investigación con los consumidores franceses para comprender lo que necesita de un intercambio de cifrado, construyendo un producto que resuene con ellos y es intuitivo de usar.

Las asociaciones como los rieles bancarios locales también son una conducción clave en este crecimiento, aumentando la legitimidad y la conciencia de la marca con el público convencional, y cerrar la brecha entre los espacios financieros y criptográficos tradicionales.

  1. Con el surgimiento de Memecoins y Altcoins, ¿cómo está Gemini adaptando sus ofrendas para satisfacer este creciente interés entre los consumidores?

La disponibilidad del token es crucial para mejorar la accesibilidad para los clientes, ya que cada token y blockchain diferentes ofrece diferentes beneficios y casos de uso para los usuarios. Hemos estado brindando más opción y flexibilidad para los clientes al implementar nuevas fichas en los últimos meses, incluidos WIF, Bonk, Floki, Pyth, Popcat, OP, Pnut, Goat, Mew, Bome & ARB, que ahora están disponibles para comerciar y planean introducir más en los próximos meses. Algunos de estos tokens pueden actuar como un punto de entrada para los consumidores en el ecosistema criptográfico más amplio, que luego puede intercambiar por otros tokens mientras continúa explorando lo que Crypto tiene para ofrecer.

  1. ¿Cómo planea Gemini para navegar por el panorama regulatorio en evolución en Europa, particularmente con la implementación de MICA, y qué desafíos preves?

Creemos que la regulación del sonido es esencial para generar confianza e integridad en el espacio de activos digitales. Es por eso que hemos comprometido y colaborado de manera proactiva con los reguladores y defendidas las mejores prácticas durante la última década, y Mica no es la excepción. Después de haber recibido la aprobación de MICA en principal del regulador maltés, ahora estamos trabajando duro para obtener la licencia completa lo antes posible, lo que sería pasaporte y nos permitiría ofrecer nuestros servicios en toda la UE a partir de entonces.

MICA es un paso importante en la dirección correcta para la industria criptoe europea, y creemos que generalmente equilibra la innovación al tiempo que proporciona las salvaguardas adecuadas para la protección del consumidor. Sin embargo, estoy seguro de que a medida que la industria y la tecnología continúan desarrollándose, el marco regulatorio también debe evolucionar, tal como vimos con MiFID.

Otro desafío es garantizar que haya un compromiso abierto y continuo entre los actores de la industria y los reguladores. Las empresas criptográficas viven y respiran este espacio y pueden dar la mejor idea de garantizar que esto funcione en la práctica, no solo en el papel.

  1. A medida que aumenta la adopción criptográfica, ¿qué iniciativas están comprometiendo Gemini para construir confianza del consumidor y mejorar la alfabetización criptográfica en Europa?

En Géminis, estamos enfocados en generar confianza a medida que crece la adopción de criptografía en Europa. Eso significa continuar mejorando nuestra aplicación con una experiencia simple y segura, incluidas las opciones de pago locales y las rampas fáciles para los usuarios de todos los niveles.

También estamos comprometidos a mantener los más altos estándares de cumplimiento regulatorio y seguridad de los activos del cliente. A medida que trabajamos para asegurar una licencia de mica en Europa, creemos que esto brindará a los usuarios una mayor confianza al usar nuestra plataforma.

También priorizamos la educación, creyendo firmemente que para que esta clase de activos alcance el vencimiento total, todos necesitan comprender cómo navegar de manera efectiva el espacio, así como los riesgos. Por lo tanto, ofrecemos herramientas como Cryptopedia, una enciclopedia de todo sobre el espacio criptográfico, así como informes de investigación como el estado de criptografía.

  1. ¿Cuáles son los próximos pasos de Géminis en Europa y cómo se imagina el papel de la plataforma a medida que madura el ecosistema de criptoe europeo?

Nuestra visión es convertirnos en una empresa de 100 años, respaldada por un compromiso de generar confianza, seguridad e innovación, y creemos que esto nos apoyará para convertirnos en uno de los intercambios de referencia en la región. Una parte clave de eso es invertir en conciencia de marca, asociaciones, así como tecnología, que incluye la contratación de personal clave en toda la región para lograr estos objetivos. Después de haber abierto recientemente nuestra oficina de Malta como nuestro centro de la UE, estamos contratando activamente talento local para varios roles allí.

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Tomé el curso de ingeniería rápida de 9 horas de Google: aquí está todo lo que aprendí en 5 minutos | Noticias tecnológicas

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Estamos rodeados, si no inundados, por tecnologías de inteligencia artificial. Desde que ChatGPT trajo IA a la corriente principal, hemos visto innumerables herramientas generativas de IA tomando forma. Algunos nos ayudaron a amplificar nuestra creatividad con la generación de imágenes que alguna vez se limitaron a nuestra imaginación, algunos disiparon nuestras dudas sobre casi cualquier cosa bajo el sol y, lo más importante, se convirtió en la herramienta final en el arsenal de profesionales de todo el mundo. Una cosa que ha sido común para todas las herramientas de IA generativas es la forma en que nos comunicamos con ellas. Por supuesto, por mucho que el lenguaje sea importante para los humanos, es importante que los modelos de IA tomen significado e intención de nuestras palabras.

La solicitud es simplemente la forma en que nos comunicamos con un modelo de IA, o cómo le pedimos a estos sistemas que generen las salidas deseadas. Yo también me he sentido abrumado al principio, pero desde entonces, ha sido un viaje de aprendizaje. Durante el fin de semana, decidí tomar el curso Essentials de Google, un programa de nueve horas de duración para ayudar a comprender las formas más efectivas de comunicarse con las herramientas de IA.

Me senté en el curso y lo he reducido a una lectura rápida con ideas, marcos y algunos consejos prácticos.

La historia continúa debajo de este anuncio

Estructura del curso

Los elementos esenciales de la solicitud de Google se dividen en cuatro módulos: comience a escribir indicaciones como un profesional; Indicaciones de diseño para tareas de trabajo diarias; Utilice AI para análisis y presentaciones de datos; y use IA como socio creativo o experto. Cada uno de estos módulos se basa en el anterior. Comienzan con los conceptos básicos y terminan con técnicas avanzadas de solicitación que lo guían para crear agentes inteligentes de IA.

Provocando como un profesional

Lo más destacado del programa de Google es este marco simple pero poderoso, Tarea, contexto, referencias, evaluar y Iterar. Este método es asegurarse de que todas sus indicaciones sean detalladas, efectivas y más fáciles de seguir para los modelos de IA. Uno puede comenzar simplemente definiendo lo que quieren exactamente la IA, que es la tarea. Más tarde, proporcione el contexto que podría incluir un poco de detalles de fondo, condiciones específicas, etc. A continuación, ofrece referencias en su mensaje, como ejemplos de salidas similares. Una vez que el chatbot genera una respuesta, evalúa para ver si cumple con sus expectativas y, si no lo hace, itera. Para ayudarlo a recordar este marco, Google sugiere el mnemónico “Crea pensamientos realmente excelentes entradas. ” La idea principal aquí es que uno siempre debe ser iterando.

Consejo profesional: Puede elevar sus indicaciones asignando a la persona de chatbot ai una persona. Por ejemplo, use palabras como “actuar como crítico de cine” o “experto en fitness”. También puede guiar el chatbot con un formato para obtener la salida como tabla, una lista o tal vez una leyenda de las redes sociales.

Si bien el marco de cinco pasos es efectivo, a veces puede no producir la salida que desea. Aquí es donde entran las cuatro técnicas clave de iteración. Estas están revisando el marco, reformulando, descomponen las indicaciones y agregan restricciones. El último aquí son las limitaciones, que son un conjunto de límites, como un tono, región o tema específico, para reducir el enfoque del aviso.

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Aplicar la solicitud de trabajo diario

El módulo 2 del curso se centra en cómo el marco de cinco pasos puede ser efectivo en las tareas del mundo real. Ya sea escribiendo correos electrónicos, introducciones de redacción para boletines o resumiendo documentos, estas son algunas de las tareas cotidianas. Sin embargo, en lugar de pasar 10-15 minutos escribiendo una nota a los miembros de su gimnasio sobre un cambio de horario, uno puede hacer que la IA lo administre en menos de un minuto. Por ejemplo, “Escriba un correo electrónico corto y amigable al personal anunciando que la clase de cardio de lunes a miércoles y viernes se mudó de 7 a.m. a 6 a.m.

Para los correos electrónicos del cliente o las publicaciones de blog, la clave aquí es ser específica sobre el tono y la audiencia. Pruebe un aviso con ‘Escribir en un tono como si estuviera explicando esto a un amigo curioso. Proporcionar ejemplos de trabajos anteriores es una excelente manera de lograr que la IA cree el tono y el estilo que desee.

AI como su hoja de cálculo y asistente de cubierta de diapositivas

En el tercer módulo, el curso explora cómo la IA puede ayudar en tareas más técnicas, como análisis de datos y presentaciones. En caso de que no esté muy familiarizado con las hojas de cálculo, lo que solicita a la IA que calcule las tendencias de ventas o los promedios de los clientes, puede ahorrar tiempo y reducir los errores. Tenga cuidado de no cargar datos confidenciales de la empresa. Google enfatiza la importancia de seguir las pautas de la compañía sobre las políticas de privacidad y intercambio de datos.

Después de procesar los datos, puede pedirle a la IA que encuentre tendencias, compare columnas y genere esquemas de diapositivas. La IA puede ser una herramienta útil para generar imágenes o tomar puntos para sus presentaciones.

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Información con técnicas avanzadas

En el módulo final, uno puede aprender a utilizar técnicas avanzadas de solicitación como encadenamiento rápido, Cadena de indemnización de pensamientoy Árbol de la provisión de pensamiento. El encadenamiento rápido es usar la salida como la entrada para la siguiente. Por ejemplo, uno puede comenzar pidiendo tres resúmenes de una línea de un manuscrito de libro. Luego, use esos resúmenes para crear un lema y finalmente use el lema para construir un plan de marketing de seis semanas.

Por otro lado, la cadena de indicación de pensamiento alienta al modelo AI a caminar a través de su lógica de una manera paso a paso. Esto es ideal para resolver problemas complejos o solucionar problemas. El árbol de la provisión de pensamiento se crece cuando le pide a la IA que explore múltiples caminos de razonamiento en paralelo. Esto es más como una lluvia de ideas con múltiples expertos a la vez. Según el curso, todos estos métodos combinados pueden generar salidas potentes y matizadas. Y, en caso de que se quede atascado, puede intentar ‘meta solicitante’, un método para usar AI para ayudarlo a escribir el mensaje en sí.

Indicaciones multimodales

La mayoría de las herramientas de IA hoy en día, como ChatGPT y Google Gemini, son multimodales, ya que pueden manejar la entrada en forma de texto, audio, imágenes, código y más. Si está buscando crear una publicación de producto para una colección de uñas, puede cargar una fotografía y solicitar la IA con “Escribir una leyenda divertida de Instagram para esta foto de diseño de uñas, destacando que es una nueva colección”. Esto se aplica para el audio y el video, como si puedas grabar un clip de música y pedirle a la IA que escriba una historia corta inspirada en el estado de ánimo del sonido o pedirle a la IA que lo marcara con visuales para crear una presentación temática. El marco (tarea, contexto, referencias, evaluar e iterar) es aplicable en múltiples formatos.

https://www.youtube.com/watch?v=oqatkeaaj8uu

El curso también muestra cómo crear agentes de IA personalizados, lo que significa expertos virtuales que pueden apoyar simulaciones y entrevistas o dar comentarios continuos. En el curso, los expertos discuten dos tipos: Agent SIM para el aprendizaje basado en el rol y el Agente X, que es un socio de retroalimentación que evalúa críticamente su trabajo. Estos agentes se pueden crear en cinco pasos clave: asignar una persona, proporcionar un contexto rico, definir los tipos de interacción, establecer una frase de parada para finalizar el chat y solicitar comida para llevar al final. Si se hace bien, estos agentes pueden ser sus colaboradores con IA que aprenden y crecen con usted. Según el curso, creé un agente de IA, un camaleón de coma, que instantáneamente me ayuda a revisar copias, sugerir cambios e ideas de lluvia de ideas para las características.

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Hacia el final del curso, Google ofrece una lista de verificación de IA responsable. Es muy importante para todos los que usan herramientas de IA para revelar lo mismo a sus clientes, compañeros de trabajo o espacio de trabajo. Recuerde nunca compartir datos privados sin permiso, y siempre verifique las salidas. El objetivo aquí es usar IA como herramienta, no como una muleta.

El curso de Google Actencials se paga y se ofrece en colaboración con Coursera. Al finalizar el curso, los usuarios podrán obtener un certificado que se pueda compartir en sus plataformas de redes sociales e incluso vinculados a su cuenta de LinkedIn. En un momento en que la IA ingresa a todos los dominios del trabajo, seguir el curso demuestra un entusiasmo por aprender y adaptarse. Es más probable que los empleadores potenciales lo hagan notar.

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