Сложность добычи биткоина достигла очередного максимума

cryptonews.ruPublished on 2022-11-15Last updated on 2024-09-15

За последние время сложность добычи флагманского криптоактива выросла на 3,6%, установив тем самым новые рекорд. Это означает, что майнинговая среда становится все более конкурентной. Скорость хеширования тоже достигла нового экстремума на отметке 693,84 экзахеша. Подобная ситуация говорит о том, что к сети подключились новые майнеры. Конечно, сложившаяся обстановка прямо отражается и на отраслевых компаниях.

Например, организации Marathon Digital и Riot Platform столкнулись с резким падением стоимости своих акций. Например, с начала этого года ценные бумаги Riot Platform потеряли свыше 50%. Для того, чтобы выдерживать конкуренцию на рынке, отраслевые организации пытаются оптимизировать свои расходы и использовать более эффективное оборудование.

Однако на начальном этапе реализация данных мер становится дорогостоящей. Относительно небольшие компании не могут пойти на данный шаг, потому они вынуждены покидать индустрию. Учитывая то, что сложность майнинга повышается, криптодобытчики часто пересматривают свои финансовые стратегии.

С другой стороны, рост сложности майнинга и хэшрейта делает сеть флагманского криптоактива более безопасной. Но одновременно с этим данная ситуация требует больших финансовых затрат. Некоторые же эксперты выражают обеспокоенность. Они считают, что в свете возросших затрат могут уйти многие майнеры. И это уже может негативно отразиться на безопасности сети.

Также стоит отметить, что рост устойчивости экосистемы биткоина может привлечь больше институциональных инвесторов. Они привнесут новый капитал, что благоприятно отразится на долгосрочной стоимости главной цифровой монеты. Также стоит отметить, что биткоин уже демонстрирует явную прямую корреляцию с золотом.

Related Reads

Jensen Huang: Prompts are Becoming Obsolete, Loops are the New Paradigm

Jensen Huang, alongside AI leaders like Peter Norvig, Boris Cherny, and Andrew Ng, is advocating for a shift from "prompt engineering" to "loop engineering" as the new paradigm for AI development. Instead of manually crafting individual prompts, the focus is now on designing autonomous loops—systems where AI agents execute tasks, self-validate results, and iterate until completion without constant human oversight. A loop is a management framework that enables agents to operate independently. Key implementations are seen in Claude Code (with features like /loop, /goal, and /schedule) and OpenAI Codex, which employ multiple agents working in parallel within isolated environments. A core principle is the separation of roles: one agent (or model) performs the task, while an independent agent (or a smaller, separate model) validates the output to ensure objectivity. The article outlines a practical roadmap for implementing loops, starting with a "four-condition test" to assess suitability, building a minimal viable loop, and emphasizing critical pitfalls to avoid, such as lacking hard stop conditions or allowing loops to handle tasks requiring human judgment. This evolution is framed as the fourth major shift in AI interaction: from Prompt Engineering (crafting instructions) to Context Engineering (providing background information), then to Harness Engineering (building tool-enabled environments), and finally to Loop Engineering (creating self-sustaining systems). This progression reflects a consistent trend of increasing abstraction, moving human involvement from direct instruction to system design and rule-setting. The concept has academic roots in frameworks like ReAct, which formalized the "reason-act-observe" cycle. While loop engineering promises greater automation, experts caution about managing token costs and warn against outsourcing understanding—AI can assist, but deep problem comprehension remains essential.

marsbit1h ago

Jensen Huang: Prompts are Becoming Obsolete, Loops are the New Paradigm

marsbit1h ago

GPT Designs GPT

OpenAI has unveiled its first custom AI chip, Jalapeño, a move signaling a strategic shift beyond being a mere model company. While many see it as a challenge to NVIDIA, its core aim is to control the entire intelligent production pipeline—from models and chips to data centers and energy. The key driver is the evolving competitive landscape: model advantages are shrinking, while the computational gap in areas like cost-per-token, system throughput, and energy efficiency is becoming the true long-term barrier. Jalapeño is primarily an inference chip, targeting the massive and growing "inference tax"—the daily operational cost of generating tokens for services like ChatGPT and APIs. By designing its own hardware optimized for its specific workloads and future product roadmaps (even using AI to aid the chip design process), OpenAI aims to drastically reduce token generation costs and improve system efficiency. This creates a potential flywheel: better models help design better chips, which lower costs for running next-generation models, supporting more users and products, which in turn provides more data to refine future chips. The strategy mirrors Apple’s integrated approach, building a closed loop where hardware, software, and applications are co-optimized. In the long term, OpenAI is not trying to become the next NVIDIA (a supplier of "shovels" to all AI companies) but to own and operate the entire "mine"—selling the end product of intelligence itself. This move marks OpenAI's ambition to evolve from creating the smartest models to controlling the foundational infrastructure of AI production.

marsbit1h ago

GPT Designs GPT

marsbit1h ago

Trading

Spot
Futures
活动图片