Индийские веб3 стартапы привлекли $564 млн, сообщество разработчиков расширяется

cryptonews.ruPublished on 2022-01-13Last updated on 2025-03-13

Индийские стартапы Web3 продемонстрировали значительный рост инвестиционной активности в 2024 году, собрав 564 миллиона долларов, что является значительным увеличением по сравнению с предыдущим годом. В Индии теперь самая быстрорастущая сообщество разработчиков, и к 2028 году она прогнозируется, что обгонит США.

Финансирование все еще ниже пика 2022 года

В 2024 году индийские стартапы Web3 собрали 564 миллиона долларов, по сравнению с 270 миллионами долларов в предыдущем году, при этом инвестиции в инфраструктурный сектор составили непропорциональную долю от общего объема. Однако, как показано в последнем отчете Hashed Emergent о ландшафте Web3 в Индии, собранные стартапами Web3 средства все еще уступают 1,4 миллиарда долларов, собранным в 2022 году.

Отчет Hashed Emergent также показал, что количество зарегистрированных сделок с финансированием за последний год было на 43% выше, чем в 2023 году. Ускорители, экосистемы Layer 1 и 2 и глобальные Web3 фонды внесли свой вклад в рост числа завершенных сделок.

Комментируя рост капитала, более чем на 200%, собранного для финансирования в инфраструктурном секторе, в основном для проектов, связанных с искусственным интеллектом (AI), промежуточным программным обеспечением и инструментами обработки данных, в отчете говорится:

“Этот сектор [инфраструктура] стал местом, где основатели из Индии, которые поселились за границей, привлекали финансирование для определяющих категорию компаний на глобальном уровне, таких как EigenLayer, Sentient и Avail. Кроме того, другие развивающиеся области, такие как DePIN и BaaS, также привлекали финансирование, поскольку инвесторы все чаще рассматривают децентрализованное будущее для различных отраслей, особенно в эпоху ИИ, когда затраты на координацию, вероятно, будут снижаться.”

Тем временем, финансовый сектор индийской индустрии Web3 также испытал более чем 50% всплеск инвестиционной активности до 86 миллионов долларов, что является первым увеличением с 2021 года. Данные показывают, что после пика в 640 миллионов долларов капитал, выделенный на финансовый сектор, снижался и, казалось, достиг дна в 2023 году, когда было собрано всего 55 миллионов долларов. В отчете это кажущееся восстановление объясняется толчком к ликвидному ретейкингу, токенизации реальных активов и многоцепочечным финансовым инструментам.

Что касается активности разработчиков, как показывают данные, в Индии самое быстрорастущее сообщество разработчиков, количество которых выросло на 28% в годовом исчислении до 4,5 миллиона. Эта цифра превосходит совокупное количество таких разработчиков в следующих четырех странах с наивысшим рейтингом. Согласно отчету, Индия идет к тому, чтобы обогнать Соединенные Штаты и иметь крупнейшее сообщество разработчиков к 2028 году.

Related Reads

Uniswap v4 Hook Analysis: Architecture Design, Common Vulnerabilities, and Protection Practices

Uniswap v4's Hook mechanism is a major innovation, enabling custom logic injection into liquidity pool lifecycle events like swaps and liquidity provisioning. This transforms the AMM into programmable infrastructure, shifting the security model from protocol-level to pool-level, as each pool's safety now depends on its bound Hook contract. The core architecture revolves around the singleton PoolManager contract, which manages all pools via a flash accounting system. State changes are tracked in transient storage and must be settled by the end of a transaction. Hook contracts are permanently bound to pools via a PoolKey, with their permissions encoded directly into their address via specific low-order bits. This design introduces unique security considerations and challenges for future upgrades. Key vulnerabilities and best practices identified include: - **Access Control Gaps:** Early versions of the BaseHook abstract contract only protect `unlockCallback()`, leaving other lifecycle functions (`beforeSwap`, `afterSwap`, etc.) exposed unless explicitly secured by developers. - **Unrestricted Pool Binding:** The `initialize()` function does not validate if a Hook "consents" to a new pool. Hooks must implement their own whitelisting in `beforeInitialize` to prevent unauthorized pool creation. - **Async/Custom Curve Hooks:** These high-risk Hooks can completely replace Uniswap's swap logic. Their security depends entirely on their own implementation, as they operate outside the native protocol's pricing safeguards. - **Delta Accounting Risks:** The system ensures final balance (NonzeroDeltaCount == 0) but cannot guarantee the *correctness* of intermediate delta states, which attackers could manipulate. - **Token Confusion:** Protocols must implement semantic validation for tokens in user-created markets, not just interface checks, to prevent cross-market confusion attacks. The article emphasizes that Hook auditing requires a "sub-protocol" approach due to extended interaction chains, highlighting a significant shift in security methodology for the v4 ecosystem.

marsbit34m ago

Uniswap v4 Hook Analysis: Architecture Design, Common Vulnerabilities, and Protection Practices

marsbit34m ago

Chips, Open-Source Models, and $50 Trillion: Joe Tsai Reassesses Alibaba Once Again

Alibaba Executive Chairman Joe Tsai recently outlined the company's comprehensive AI strategy in a public discussion. He believes AI represents a massive opportunity, estimating its potential economic impact at up to $50 trillion, stemming from the automation of human intelligence and productivity. Tsai detailed Alibaba's four-layer investment approach across the AI stack: starting from the chip level, moving to cloud infrastructure (Alibaba Cloud), then the model layer with its open-source Qwen model, and finally applications within its vast digital ecosystem (e-commerce, logistics, etc.). The company avoids the energy layer due to China's efficient infrastructure. This broad strategy is designed to ensure Alibaba captures value regardless of where it ultimately concentrates in the AI value chain. He dismissed concerns about an AI investment bubble, pointing to the enormous $50 trillion opportunity. While acknowledging U.S. cloud giants' higher capital expenditure, he argued Chinese firms, including Alibaba (funded by its cash-generative e-commerce core), need to invest more in AI infrastructure. A key theme was technological sovereignty. Tsai positioned open-source models like Qwen as a solution for companies, especially in Europe, seeking independence from proprietary U.S. models and greater data privacy control. He contrasted this with the trend of U.S. giants keeping their models closed-source. Tsai highlighted Alibaba's collaborations with European manufacturers like Bosch and Siemens, using AI for design and quality control. He concluded with an optimistic vision of AI agents enhancing productivity, ultimately freeing up human time for leisure, family, and experiences like live entertainment.

marsbit49m ago

Chips, Open-Source Models, and $50 Trillion: Joe Tsai Reassesses Alibaba Once Again

marsbit49m ago

Trading

Spot
Futures
活动图片