Блокчейн Solana стал лидером по привлечению мирового трафика

investing.ruPublished on 2024-11-15Last updated on 2024-11-15

Happycoin.club - Согласно отчёту, опубликованному экспертами платформы CoinGecko, блокчейн Solana занял первое место по привлечению глобального трафика. С начала этого года на Solana пришлось 38,79% от общего трафика. Второе место занял блокчейн Base с 16,81%.

Как считают эксперты, такой успех сети Solana вызван запуском платформы Pump.fun, где как раз создаются мемкоины на базе Solana. По состоянию на 14 ноября объём эмиссий на этой площадке превысил 3,26 млн мемкоинов.

Блокчейн Base смог занять вторую строчку тоже за счёт растущей торговли мемкоинами. Третье место получила сеть Ethereum, ей принадлежит чуть более 10,8% доли глобального трафика. С первого квартала доля трафика Ethereum снизилась на 1,9%, отметили аналитики.

По их мнению, снижение популярности блокчейна Ethereum обусловлено тем, что он перестал привлекать инвесторов из-за отсутствия хайпа. К тому же интерес к сети упал из-з внедрения сетей второго уровня.

Как подчеркнули эксперты, в общей сложности топ-20 блокчейнов смогли привлечь практически 97% глобального трафика, а оставшиеся 3% распределили между собой 47%.

Если интерес к мемкоинам сохранится на высоком уровне, тогда Solana сможет удержать лидерство и в первом квартале 2025 года, подытожили аналитики CoinGecko.

Читайте оригинальную статью на сайте Happycoin.club

Trending Cryptos

Related Reads

Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

In a new article, Dr. Fei-Fei Li addresses the widespread and often inconsistent use of the term "world model" in AI. She proposes a clear, functional taxonomy rooted in the classic Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) loop (agent → action → state → observation → agent). According to this framework, current systems called "world models" are different projections of this loop, categorized by their primary output: 1. **Renderers**: Output observations (pixels). Their goal is visual fidelity for human consumption (e.g., video generation models like Sora). They are the most commercially mature but are limited by a focus on appearance over physical accuracy. 2. **Simulators**: Output states (geometric, physical, dynamic representations). They provide a structurally accurate world for both human professionals (e.g., architects) and computational agents (e.g., robots for training). Li argues simulators are the crucial, underappreciated bridge, as they can underpin both rendering and planning. 3. **Planners**: Output actions. Given an observation and a goal, they decide what an agent should do next (e.g., robotic action models). This area is highly promising but remains the least mature for real-world deployment. Li highlights a key trend: the boundaries between these three categories are beginning to blur, as they all rely on a shared underlying understanding of geometry, physics, and dynamics. The logical endpoint is a unified world foundation model capable of switching between rendering, simulation, and planning based on downstream needs. This convergence, she concludes, is central to advancing spatial intelligence—enabling machines not just to talk about the world, but to truly understand, imagine, and interact with it.

marsbit5h ago

Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

marsbit5h ago

Trading

Spot

Hot Articles

Discussions

Welcome to the HTX Community. Here, you can stay informed about the latest platform developments and gain access to professional market insights. Users' opinions on the price of SOL (SOL) are presented below.

活动图片