Надвигается давление со стороны продавцов альткоинов, поскольку на этой неделе запланированы разблокировки токенов на сумму 500 млн долларов

cryptonews.ruPublicado a 2023-08-14Actualizado a 2024-10-14

Планируется разблокировать различные криптовалюты на сумму около 500 миллионов долларов, что может оказать влияние на их рынок из-за увеличения предложения.
Разблокированные токены будут распределены среди членов команды и инвесторов для развития экосистемы, а некоторые, например WLD, столкнутся с увеличением предложения на 7%.
Исторические данные свидетельствуют о том, что существенные изменения цен могут произойти в среднем через две недели после разблокировки.

На этой неделе инвесторам, командам и консультантам по экосистеме будут предоставлены различные токены на сумму около 500 миллионов долларов, что может оказать понижательное давление на цены этих цифровых активов.

По данным TokenUnlocks, в течение следующих семи дней планируется выпустить более 80 миллионов долларов в WLD от Worldcoin, 51 миллион долларов в ARB от Arbitrum и почти по 40 миллионов долларов в EIGEN от Eigenlayer и AXS от Axis Infinity.

Эмиссия в 37 миллионов WLD , представляющая скорость, с которой новые токены создаются с течением времени, увеличит предложение токенов на 7%. Токены будут распределены среди членов команды, консультантов и инвесторов. Первоначально предполагалось, что токены WLD этих ранних Авторы будут подлежать трехлетнему графику блокировки, который был продлен до пятилетнего графика в июле.

Разблокировка сети Taiko второго уровня стоимостью 18 миллионов долларов станет самой большой по объему поставки и составит 15% от общего объема.

Из общей суммы разблокированных токенов в размере 500 миллионов долларов США следующие токены с рыночной стоимостью 200 миллионов долларов США будут выпущены в виде «обрыва» — или разговорного термина, обозначающего большое количество токенов, выпущенных за ONE раз.

$ ARB (2,56%) - 48,97 млн. долл. США
$EIGEN (6,01%) — $41,40 млн.
$ AXS (6,08%) - 41,55 млн. долл.
$ STRK (3,30%) - 25,00 млн. долл. США
$TAIKO (15,00%) - 18,24 млн. долл.
$ APE (2,31%) - 10,86 млн. долл. США
$PIXEL (7,05%) - 6,80 млн. долларов

SOL Соланы получит разблокировку на сумму 80 миллионов долларов в рамках текущего «линейного» плана, в рамках которого токены выпускаются и поглощаются рынком.

Разблокировки увеличивают общее доступное количество определенного токена, но T обязательно сразу же появляются на открытом рынке.

Ожидание инвесторов или трейдеров, ожидающих, что получатели токенов продадут свои недавно разблокированные токены, может привести к упреждающей распродаже, снижая цену токенов до или во время разблокировки токенов.

Исследование TheTie, проведенное в 2023 году, показывает, что большинство потерь от разблокировок обычно возникают в среднем через две недели после события.

Однако если рынок воспримет разблокировку как признак прогресса проекта или ожидается, что токены будут использоваться для управления стейкингом или других полезных целей, не предполагающих немедленной продажи, цена может остаться стабильной или вырасти из-за позитивных настроений.

Lecturas Relacionadas

Por qué el aumento del volumen del 558% de Sonic podría ser más que un rebote de alivio

Sonic (S) subió más del 18% en 24 horas, impulsado por un aumento del 558% en el volumen de trading hasta unos 60 millones de dólares. Este repunte sigue al anuncio de la suspensión de la inflación anual planificada de tokens, una medida destinada a estabilizar el valor a largo plazo que ha renovado el interés de los inversores. La actividad en la cadena también creció, con direcciones únicas alcanzando un máximo histórico de 7,20 millones y transacciones diarias aumentando un 17%. Técnicamente, el precio se acerca a una línea de tendencia de resistencia clave dentro de un canal descendente. Un posible rechazo en esta zona podría indicar que el alza actual es de corta duración. Por tanto, aunque las medidas fundamentales han generado un fuerte impulso, la reacción del precio en este nivel de resistencia determinará la sostenibilidad del movimiento alcista.

ambcryptoHace 54 min(s)

Por qué el aumento del volumen del 558% de Sonic podría ser más que un rebote de alivio

ambcryptoHace 54 min(s)

Capacidad de computación en apuros: Google impone silenciosamente un límite de uso de Gemini a Meta

La creciente demanda global de infraestructura de IA está generando tensiones incluso entre los gigantes tecnológicos. Según informes, Google ha impuesto límites de uso de su modelo Gemini a Meta desde marzo, incapaz de satisfacer toda su demanda de capacidad computacional. Estas restricciones han causado retrasos en varios proyectos internos de IA de Meta, obligando a la empresa a optimizar su uso de recursos y a acelerar la migración hacia sus modelos propios, como Muse Spark. Google reconoce limitaciones en su capacidad, lo que está ralentizando su crecimiento en la nube. Para hacer frente a esto, ha firmado un acuerdo de arrendamiento de capacidad computacional con SpaceX por valor de 920 millones de dólares mensuales. El caso de Meta ejemplifica el cuello de botella generalizado que supone la carga de trabajo de inferencia de IA, un desafío crítico para toda la industria, que requiere inversiones masivas continuas en chips, centros de datos y energía.

marsbitHace 55 min(s)

Capacidad de computación en apuros: Google impone silenciosamente un límite de uso de Gemini a Meta

marsbitHace 55 min(s)

¿Un simple "¿Estás seguro?" expone la "personalidad complaciente" de los modelos de gran lenguaje?

Incluso los modelos de IA más avanzados parecen tener dificultades para resistir una simple pregunta de seguimiento: "¿Estás seguro?". Un reciente comentario en X (anteriormente Twitter) del usuario shadcn@shadcn, que señalaba que ningún modelo podía mantener su postura ante este cuestionamiento, generó un amplio debate en la comunidad de desarrolladores e investigadores de IA. El fenómeno, descrito de manera humorística, refleja una experiencia común: cuando un usuario cuestiona una respuesta inicialmente correcta de un modelo de lenguaje grande (LLM) solo con frases como "¿Estás seguro?" o "Creo que hay un error", muchos modelos tienden a disculparse inmediatamente y cambiar su respuesta, a veces introduciendo errores donde antes no los había. Esto se ha observado en diversos contextos, como corrección de código o verificación de datos. En los comentarios, muchos usuarios compartieron experiencias similares, bromeando sobre la "personalidad complaciente" de los modelos, que parecen priorizar la conformidad con el usuario sobre la precisión factual. Algunos atribuyen este comportamiento al proceso de alineación mediante Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF), que puede incentivar de forma excesiva la cortesía y la aquiescencia para obtener una puntuación alta, llevando a lo que la investigación denomina "síndrome de adulación" o *AI sycophancy*. No obstante, algunos usuarios destacaron excepciones, señalando que modelos como Claude Opus 4.6, Claude Opus 4.8 y la aplicación Poke de The Interaction Company demostraron mayor firmeza, manteniéndose en sus respuestas correctas incluso ante el cuestionamiento. Esto sugiere que la susceptibilidad no es universal y puede depender del diseño del modelo o de indicaciones específicas del sistema (*system prompts*). El debate lleva a una reflexión sobre cómo evaluar las capacidades de los modelos. Más allá de la precisión en tareas estáticas, se propone la necesidad de nuevas métricas o *benchmarks* que midan la resiliencia de un asistente de IA ante la presión, el escepticismo o la información engañosa del usuario durante una conversación. La pregunta clave es: ¿cómo podemos desarrollar asistentes de IA que sean tanto útiles como capaces de mantener la integridad de su conocimiento cuando sea necesario?

marsbitHace 1 hora(s)

¿Un simple "¿Estás seguro?" expone la "personalidad complaciente" de los modelos de gran lenguaje?

marsbitHace 1 hora(s)

'Venta de...' - Dentro del plan de Grayscale para borrar la pérdida no realizada de $14B de Strategy

Desde hace tiempo, Strategy ha sido objeto de escrutinio comunitario. Zach Pandl, Jefe de Investigación de Grayscale, sugiere que la empresa debe tomar una decisión financiera crucial: podría aumentar el dividendo de sus acciones preferentes STRC en 50 puntos básicos para atraer inversionistas, pero esto agregaría unos $100 millones en obligaciones durante dos años. En su lugar, propone vender aproximadamente $3 mil millones en Bitcoin para cubrir casi todas sus obligaciones de efectivo a dos años, mejorando así la liquidez, reduciendo el riesgo de refinanciación y restaurando la confianza del mercado. Actualmente, Strategy posee 847,363 Bitcoins, valorados en $50.9 mil millones, pero enfrenta una pérdida no realizada de unos $14 mil millones. Su acción, MSTR, cayó por debajo de $100, y la relación Precio-Reservas de BTC de la empresa ha disminuido significativamente, indicando una prima menor pagada por los inversionistas hacia su estrategia de tesorería en Bitcoin y reflejando una confianza menguante.

ambcryptoHace 1 hora(s)

'Venta de...' - Dentro del plan de Grayscale para borrar la pérdida no realizada de $14B de Strategy

ambcryptoHace 1 hora(s)

Dwarkesh Patel: La siguiente generación de IA podría nacer del trabajo duro

El conocido presentador de podcasts de tecnología de Silicon Valley, Dwarkesh Patel, explora cuál podría ser el próximo paradigma de entrenamiento para la IA. Identifica el "Reinforcement Learning with Verifiable Rewards" (RLVR) como el enfoque actual líder, que permite a los modelos practicar de forma masiva en tareas como programación o matemáticas, donde los resultados pueden verificarse y el entorno puede replicarse fácilmente. Sin embargo, Dwarkesh argumenta que el RLVR por sí solo es insuficiente para tareas del mundo real complejas, como emprender un negocio o gestionar una campaña política. Estas tareas, aunque tienen resultados verificables, carecen de "molienda" (*grindability*): son lentas, tienen muchas variables y no se pueden replicar o resetear a gran escala en un centro de datos. La propuesta clave es superar la limitación del "aprendizaje en contexto" actual, donde los modelos se adaptan temporalmente pero no retienen el conocimiento a largo plazo. Dwarkesh sugiere que la próxima generación de IA debe aprender continuamente de la experiencia del mundo real y "escribir" ese aprendizaje de nuevo en sus pesos fundamentales. Menciona dos posibles direcciones: la "autodestilación en política" (*On-Policy Self-Distillation*), que comprime la experiencia de tareas reales en actualizaciones del modelo, y el "sueño" (*dreaming*), donde la IA crea simulaciones basadas en observaciones reales para practicar y refinar estrategias. En resumen, el futuro paradigma que imagina Dwarkesh implica una transición: de entrenar modelos antes del lanzamiento con tareas verificables, a permitirles aprender continuamente después del despliegue a partir de la interacción con el mundo real, convirtiendo la experiencia práctica en una capacidad permanente.

marsbitHace 2 hora(s)

Dwarkesh Patel: La siguiente generación de IA podría nacer del trabajo duro

marsbitHace 2 hora(s)

Trading

Spot