Виталик Бутерин: Эфириум — полный антипод криптобиржи FTX

cryptonews.ruPublished on 2025-04-17Last updated on 2025-11-18

Сооснователь Эфириума Виталик Бутерин противопоставил свой блокчейн банкротящейся криптобирже FTX, назвав централизацию злом, противоречащим принципам блокчейна.

Выступая на аргентинской конференции Ethereum Devconnect, Бутерин раскритиковал бывшего гендиректора FTX Сэма Бэнкмана-Фрида (Sam Bankman-Fried), посвятив ему первый слайд своей презентации. Криптоэнтузиаст заявил: FTX была централизованной биржей, и именно это стало причиной ее провала, поскольку биржа требовала слепого доверия пользователей, не имевших представления о ее внутренних механизмах. В отличие от FTX, основной принцип работы Эфириума — децентрализация. Разработчики внедряют поэтапные обновления, которые открыто предлагаются, изучаются и разрабатываются вместе с сообществом, отметил Бутерин.

Сооснователь Эфириума подчеркнул, что недоверие к централизованным биржам усилилось из-за утечек данных, взломов и неэффективного управления. Поэтому пользователи вынуждены искать другие площадки для торговли криптовалютами. По словам Бутерина, разница между компанией и сообществом заключается в том, что компания представляет собой звездообразную структуру: центральный орган что-то делает и собирает деньги. В ситуации с FTX, биржей управляли несколько влиятельных фигур, уверяющих, что они не будут совершать злодеяний, но в конечном итоге совершили их. Тогда как Эфириум — это децентрализованное сообщество людей, которые все делают в общих интересах.

«Я занимаюсь криптовалютой, потому что хочу изменить мир. FTX — это прекрасный пример того, что происходит, если перевернуть принципы Эфириума на 180 градусов. Суть децентрализованных технологий и блокчейнов в том, что им не обязательно доверять. Поэтому Эфириум не может быть злом», — сказал Бутерин.

В 2024 году бывший гендиректор FTX Сэм Бэнкман-Фрид был признан виновным в мошенничестве и присвоении клиентских средств ради спекулятивных инвестиций аффилированной компании Alameda Research. Суд Южного округа Нью-Йорка приговорил Бэнкмана-Фрида к 25 годам тюрьмы.

Related Reads

A Threefold Performance Leap! NEAR Achieves 200ms Physical Block Time Limit with SPICE

NEAR's core development team, Near One, has announced its next major protocol evolution: SPICE (Separation of Consensus and Execution). Currently in development, SPICE represents the most significant upgrade before the full implementation of Nightshade 3.0. Its core innovation is decoupling the consensus layer, responsible for ordering transactions, from the execution layer, which processes them. This allows the consensus layer to run at full speed without waiting for transaction execution to complete. Once deployed, SPICE is projected to triple NEAR's block production speed, achieving a 200ms block time, which is considered the physical limit due to the speed of light and network latency. This leap will dramatically reduce transaction latency and finality, with transactions confirming in roughly 0.4 seconds—faster than a typical card payment. The upgrade also enables more complex, long-running transactions and significantly improves user experience for applications like NEAR Intents and near.com. Beyond raw speed, SPICE enhances network scalability and security. It enables deeper parallelism, efficiently distributing workload across shards and improving resource utilization. The simpler block structure and lighter contracts also facilitate formal verification and security auditing. Furthermore, SPICE lays the critical groundwork for future Nightshade 3.0 features, most notably atomic cross-shard transactions, which would simplify complex contract logic and eliminate development hurdles caused by asynchronous execution. The Near One team is actively developing SPICE, targeting deployment in the coming months.

Foresight News16m ago

A Threefold Performance Leap! NEAR Achieves 200ms Physical Block Time Limit with SPICE

Foresight News16m ago

Deep Insight: Decentralized Inference is Not Hype, but a Key Track for AI to Break Through Centralized Monopoly

Decentralized Reasoning: Beyond the Hype, a Key to Breaking AI's Centralized Monopoly A future scenario where a powerful AI model is banned by a major government illustrates the core value proposition of decentralized AI: resistance to censorship. The core bet of decentralized inference networks is mitigating this risk, with other benefits like cost being secondary. The path is extremely difficult, involving four key challenges: 1. **Running Massive Models:** Distributing a single model across a decentralized GPU swarm requires sophisticated techniques like pipeline and speculative decoding to overcome crippling network latency, aiming for usable speeds (e.g., 30-40 tokens/second). 2. **Proving Model Integrity:** Verifying that a node runs the correct model is critical. Solutions range from cryptographically secure but slow ZKML to faster, economically-secure methods like statistical fingerprints, deterministic re-execution, or live-weight proofs, each involving trade-offs between integrity, latency, and cost. 3. **Ensuring Prompt Privacy:** Simply sharding a model does not protect user inputs from nodes. Robust solutions currently require trusted hardware (TEEs) or advanced cryptography (FHE), which are not yet widely deployed in consumer swarms. 4. **Building a Real Market:** Identifying the ideal customer is tough. Beyond speculative AI agents, the viable market currently consists of startups embedding AI and projects needing batch processing (e.g., synthetic data generation), where decentralized aggregation can be an advantage over low-latency needs. The article analyzes several projects tackling these problems, such as Dolphin Network (live-weight proofs), Inference.net (statistical verification), Morpheus (TEE-based), and Darkbloom (Apple Secure Enclave). It provides a framework: decentralization is a "tax" for latency-sensitive applications (e.g., chat) but a potential supply-side advantage for throughput-oriented tasks (e.g., batch processing). The long-term vision is a closed data loop where decentralized inference generates valuable data (traces, preferences) to feed decentralized training networks, which in turn produce better open-weight models for the inference networks. A due diligence checklist advises focusing on projects that: are truly decentralized at specific layers; have a credible integrity method; offer real cost benefits; ensure genuine privacy; handle node reliability; have paying users; and are built by teams with deep AI expertise. The ultimate goal should be products that appeal beyond the crypto-native audience, using crypto mechanisms invisibly to deliver better cost, performance, or privacy.

Foresight News45m ago

Deep Insight: Decentralized Inference is Not Hype, but a Key Track for AI to Break Through Centralized Monopoly

Foresight News45m ago

Trading

Spot
Futures
活动图片