באיזו מדינה אירופית הרוויח כל תושב 33 אלף אירו במשבר החוב?

הבנק המרכזי ניתחו כיצד השפיע משבר החוב באירופה על תושבי היבשת ברמת הפרט. מי הפסיד 18.4 אלף אירו?
לירן סהר |
נושאים בכתבה אירופה משבר 2008

משבר החוב באירופה הדגיש שוב את הפערים בין מדינות הליבה לבין מדינות הפריפריה באיחוד המטבע האירופי, כלומר בפער בין מדינות הצפון למדינות הדרום (מלבד אירלנד הצפונית שספגה את אחת המכות הקשות במשבר של 2009 עם התפוצצות אדירה של בועת נדל"ן. 

אולם כשבוחנים את החוב ברמת הפרט ניתן להבין יותר טוב עד כמה המשבר חמור. הבנק המרכזי האירופי הראה כמה הפסיד כל משק בית במדינות הפגועות עקב המשבר. 

האירים הפסידו הכי הרבה - המדינה נקלעה למשבר בין השנים 2009 ל-2013 וכל אירי הפסיד כ-18.5 אלף אירו. שלא במפתיע לא הרחק אחריהן נמצאים האזרח היווני עם הפסד של 17 אלף אירו ואחריו האזרח הספרדי עם הפסד של 13 אלף אירו. הרחק אחריהן נמצא האזרח הקפריסאי עם הפסד של 4,876 אירו, אחריו נמצאים הלטבי עם הפסד של 3,901 אירו, הסלובני עם הפסד של 3,615 אירו, האיטלקי עם הפסד של 1,386 אירו, הליטאי עם הפסד של 897 אירו, הפורטוגלי עם הפסד של 307 דולר והסלובקי עם הפסד של 230 דולר. 

אירלנד יוון וספרד נאבקו בקריסה במחירי הנכסים, בזינוק באבטלה ובקיצוץ במגזר הציבורי. יצוין כי הנתונים אינם לוקחים בחשבון את השיפור הכלכלי בתקופה האחרונה בספרד ובאירלנד. 

מנגד, תושבי הולנד, בלגיה וגרמניה דווקא הרוויחו יפה בתקופת המשבר - ההולנדי הרוויח 33 אלף אירו, הבלגי כ-24 אלף אירו והגרמני כ-19 אלף אירו. הסיבה לגידול בהון של הגרמני הוא נטייתו להשקיע במכשירים פיננסיים שזכו לתמיכה מה-ECB מאשר בנכסים אחרים. במקום הרביעי בין המרוויחים הגדולים נמצא התושב הפיני עם רווח של 10.2 אלף אירו ואחריו נמצא האזרח האוסטרי עם רווח של 9,329 אירו והאזרח הצרפתי עם רווח של 7,297 אירו. 

הגב לכתבה

השדות המסומנים ב-* הם שדות חובה
ביטקוין ירידות
צילום: רוי שיינמן

איבדו עשרות אחוזים: הביטקוין נפל - וחברות אוצר הקריפטו צנחו

המודל שאפשר למשקיעים מוסדיים להיחשף למטבעות דיגיטליים דרך מניות חברות האוצר מתגלה כפגיע במיוחד, כשהביטקוין יורד ב־15%, מניות החברות קורסות פי שניים ויותר, ובוול-סטריט מזהירים: הפרמיה המנופחת גובה את המחיר

אדיר בן עמי |

ההשקעה שנחשבה לפופולרית ביותר השנה בקרב משקיעי הקריפטו - רכישת מניות של חברות שמחזיקות במטבעות דיגיטליים כנכס מרכזי - נקלעה לתקופה קשה. מחירי הביטקוין והאתריום ירדו, ומניות אותן חברות נסוגו אף בשיעורים חדים יותר. מיקרוסטרטג'י MicroStrategy Inc -1.4%  , שמוכרת כיום בשם סטרטג'י, הייתה החלוצה במודל הזה בהובלת מייקל סיילור. החברה, שהחלה כחברת תוכנה קטנה, הפכה לאחת המחזיקות הגדולות בביטקוין. בשיאה ביולי שוויה עמד על כ־128 מיליארד דולר, וכעת הוא ירד לכ־70 מיליארד.


הרעיון מאחורי חברות האוצר היה לאפשר למשקיעים מוסדיים, שלא יכלו לרכוש קריפטו ישירות, דרך עקיפה להשקעה במטבעות דיגיטליים. המשקיעים קנו מניות של חברות שהחזיקו ביטקוין או אתריום עבורם, מה שנחשב פתרון נוח למגבלות רגולציה. אלא שהמודל הזה יצר בעיה מובנית: מניות החברות נסחרו בפרמיה גבוהה ביחס לשווי האמיתי של המטבעות שברשותן. ברנט דונלי, נשיא ספקטרה מרקטס, הסביר כי “משקיעים שילמו שני דולר על כל דולר של ביטקוין שהחברות החזיקו בפועל”.


נקודת המפנה הגיעה ב־10 באוקטובר, כשנשיא ארה״ב דונלד טראמפ הכריז על הטלת מכסים חדשים על סין. ההודעה גרמה לגל מכירות בשווקים, והקריפטו הצטרף לירידות. השבתת הממשל הפדרלי וחוסר הוודאות סביב מדיניות הריבית של הבנק המרכזי הגבירו את הלחץ. 


 כשהנכס הבסיסי יורד, המניה יורדת יותר

מחיר הביטקוין ירד בכ־15% בחודש האחרון, אך מניית סטרטג'י איבדה 26%. הירידה החדה משקפת את האופי הממונף של החברות הללו: כשהנכס הבסיסי יורד, המניה מגיבה בעוצמה גדולה יותר. פיטר ת'יל, משקיע הון סיכון בולט, נמנה עם התומכים הבולטים בתחום חברות האוצר הקריפטו והשקיע במספר חברות מהתחום. BitMine Immersion Technologies, אחת החברות הגדולות בתחום האת'ריום שנתמכת על ידי ת'יל, איבדה יותר מ-30% מערכה בחודש האחרון. גם ETHZilla, שהחלה כחברת ביוטכנולוגיה והפכה לאוצר את'ריום בהשתתפותו של ת'יל כמשקיע, ירדה ב-23% באותה תקופה.


מתיו טאטל, שמנהל קרן סל שמטרתה להכפיל את תשואת סטרטג'י, חווה ירידות חדות עוד יותר, כאשר קרן MSTU שלו נפלה בכ־50%. לדבריו, “חברות אוצר דיגיטליות הן למעשה גרסה ממונפת של נכסי הקריפטו, ולכן כשהשוק יורד, זה הגיוני שהן יפלו מהר יותר.” מאט קול, מנכ"ל חברת Strive, אמר כי רבות מהחברות “תקועות”. Strive רכשה ביטקוין במחיר הגבוה בכ־10% ממחירו הנוכחי, ומנייתה ירדה ב־28%. עם זאת, קול ציין כי החברה ערוכה להתמודד עם התנודתיות בזכות גיוס הון באמצעות מניות ולא באמצעות חוב.


אילוסטרציה AI אנושיאילוסטרציה AI אנושי

זהירות, גבול לפניך: ChatGPT6 צפוי "לחשוב" בשפה לא אנושית

חברת OpenAI חושפת כי הדגם הבא שלה, GPT-6, יחצה גבול שלא נחצה עד כה, היות ונחשב למסוכן מדי, ולראשונה המודל יעבוד בשיטת ה-“Latent Space Thinking”, או במלים אחרות: הבינה המלאכותית לא תיאלץ עוד לחשוב בשפה אנושית, אלא תפתח לעצמה שפה פנימית עצמאית, שלא תהיה נגישה לבני אדם 

רן קידר |

בעוד פחות מחצי שנה צפויה OpenAI להשיק את GPT-6, הדגם הבא בסדרת הצ'טבוטים ששינתה את הדרך שבה העולם מתקשר, יוצר ולומד. לפי פרטים שנחשפו באירוע שאלות ותשובות עם המדען הראשי יאקוב פצ'וסקי, GPT-6 יתבסס על עקרון שנחשב עד לאחרונה ל-"אסור": חשיבה במרחב חבוי (Latent Space Thinking), או במלים פשוטות, לא יאלצו יותר את המודלים לבצע תהליך "חשיבה" בשפנה אנושית. 

 עד כה, כל דגמי הבינה הגדולים, ביניהם ChatGPT, קלוד וג'מיני, אומנו כך שיחשבו בתוך גבולות השפה האנושית: הסקת מסקנות, נימוקים ופתרון בעיות נעשו באנגלית או בשפה אחרת שניתנת לפענוח על ידי גורם אנושי. כעת OpenAI משנה את הכללים: GPT-6 יקבל חופש לפתח שפה פנימית לא אנושית: סימון עצמי המורכב מצירופים, סמלים וקודים שלא נכתבו מעולם על ידי בני אדם. לטענת פצ'וסקי, דווקא החופש הזה עשוי להפוך את המודל לאמין ועמוק יותר מבחינה מחשבתית. "אנו מאפשרים למערכת לחשוב בפרטיות", הסביר. "המהות אינה על הסתרת המחשבות באנגלית, אלא במתן חופש לחשוב בכל דרך שתרצה".

טאבו מחקרי

הגישה החדשה של OpenAI מתנתקת מהגישה "המסורתית" ששמה את הבטיחות כאחד הפקטורים המרכזיים. עד כה, חוקרים שגילו את הנטייה של מודלים לפתח לעצמם “שפת חשיבה” פנימית, כמו צוות דיפסיק מאוניברסיטת בייג’ינג, ניסו לדכא את הנטייה הזו. הם הבחינו שכאשר מאפשרים לבינה מלאכותית "לחשוב לעצמה" לפני מתן תשובה, היא נוטה לנטוש את הדקדוק האנושי לטובת סימון יעיל יותר מבחינתו: תערובת של סמלים, קודים וקיצורים שאינם קריאים לבני אדם. הסיבה לכך הייתה פשוטה: יעילות חישובית. והחשש שנובע מנטישת הדקדוק האנושי לטובת דרך קומפקטית יותר היה ברור:, אם מערכת עלולה לפתח מחשבות עוינות או שגויות בשפה שאיש לא מבין, לא ניתן יהיה לפקח עליה או למנוע התנהגות מסוכנת. 

לכן, במשך שנים הוכרחו המודלים "לחשוב בקול" בשפה ברורה, כדי לאפשר פיקוח אנושי. אך ב-OpenAI טוענים כעת כי האיסור הזה הוליד בעיה חמורה לא פחות: היא מעודדת את המודלים לייצר הסברים “נעימים” במקום לפעול בשקיפות אמיתית לגבי תהליך החשיבה. 

במלים פשוטות, כשמאלצים את המודל לנמק את תשובותיו בשפה אנושית בלבד, הוא לומד לרצות את בני האדם ולהמציא נימוקים מזויפים. באחד מהניסויים שערכה אנת'רופיק היא חשפה כיצד מודל שקיבל רמז סמוי שהתשובה לשאלה מסוימת היא “C”, בחר בתשובה הנכונה, כשהתבקש להסביר איך הגיע לתשובה, הוא לא הזכיר את הרמז כלל. במקום, הוא המציא הסבר "יפה" ומנוסח היטב, כלומר נימוק הגיוני לכאורה, אבל שקרי, שמסתיר את העובדה שהסתמך על מידע חיצוני.