【一周靓文】如何复制无聊猿持有者的10亿美元空投,美联储可能在中期大选前释放美元流动性

火必Publicado a 2022-08-27Actualizado a 2022-08-29

Resumen

美联储在过去几周对紧缩政策进行了放缓,再加上财政部向信贷系统注入了大量流动性,推动了风险资产的反弹。

一周靓文,介绍过去一周最值得关注的热点文章,帮助投资者深刻理解市场动态。

1、《美联储可能在中期大选前释放美元流动性》

最近,美联储在过去几周对紧缩政策进行了放缓,再加上财政部向信贷系统注入了大量流动性,推动了风险资产的反弹。我们不知道是什么因素推动了美联储最近的行动,但如果继续下去,将在一定程度上弱化我们对美国货币紧缩的预期。目前,我们并没有改变我们的看法,但我们将继续密切关注情况。

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2、《为什么无聊猿持有者得到10亿美元猿币空投?为什么天上会掉馅饼?》

并且,币圈流传很多空投让人暴富的故事。有一个故事说,某个国人曾以每个0.1ETH的价格买了4个无聊猿,一直持有,已经变成巨额财富。今年3月份又获得大礼包,无聊猿俱乐部的猿币(APE)空投,按近期最低的价格5.2美元算,价值20多万美元,瞬间资产增值100多万人民币。是真是假很难分辨。但在Web3领域,确实有许多人靠空投,无需本钱,就赚到了巨额财富。

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3、《从上线暴涨300倍到引发蓝筹NFT连锁清算,BendDAO都经历了什么?》

近期NFT市场各类标的持续阴跌,8月19日NFT 抵押借贷平台 BendDAO 首次清算拍卖 BAYC。最近三天有28个BAYC和28 个MAYC被清算,而清算拉低了NFT的地板价又引发其他NFT抵押物濒临清算门槛,从而引发多米诺骨牌效应。8月22日,BendDAO 平台有20个 BAYC 的健康因子小于 1.1,如若低于 1,将进入拍卖阶段。而从市场动态来看,目前愿意参与拍卖的用户屈指可数。

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4、《美国政府制裁Tornado Cash后,我们如何更好地应对审查威胁?》

股权证明中社会削减的道德困境是当前存在的加密哲学中最有趣的难题之一。在这篇文章中,我将试图说服你,如果你关心以太坊,社会削减是唯一正确的选择,以及为什么这个难题不足以成为你想完全放弃股权证明的充分理由。

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5、《Yuga Labs 的 IP 帝国: 近 80 个品牌、创作者、项目与艺术家》

从上图可以看出来游戏被排除在外,因为游戏是图中 IP 的集合体。在这张生态图中,我们着重介绍了采用 Yuga Labs IP 的品牌、创作者、项目和艺术家。它们增强了 IP 的社交属性、效用、娱乐价值,从而吸引更多的受众加入 Yuga 的 IP 生态。

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OpenAI ha presentado su primer chip, Jalapeño, un cambio estratégico que va más allá de competir con Nvidia. La empresa busca controlar todo el proceso de producción de inteligencia artificial, desde los modelos hasta el hardware, la energía y los centros de datos. La brecha entre modelos líderes se está reduciendo, mientras que la ventaja competitiva se desplaza a capas más profundas: suministro de computación, costes de inferencia y eficiencia de sistemas. Cada token generado implica un costo, y OpenAI, con productos de gran consumo como ChatGPT, necesita reducir esta "tasa de inferencia" para fortalecer su rentabilidad y defensa competitiva a largo plazo. Jalapeño, un chip ASIC optimizado para inferencia de modelos de lenguaje, fue desarrollado en solo nueve meses con Broadcom. Este plazo résubevela la ventaja clave de OpenAI: utiliza su propio conocimiento interno sobre cómo se ejecutan sus modelos masivos en producción para guiar el diseño del hardware. Esencialmente, GPT ayuda a diseñar las máquinas que ejecutarán la próxima generación de GPT, creando un ciclo de retroalimentación potente. El enfoque en la inferencia es crucial porque, a diferencia del entrenamiento (una inversión puntual enorme), la inferencia consume el flujo de caja diario. Al optimizarla, OpenAI reduce costes operativos fundamentales para su escalabilidad comercial, especialmente con futuros agentes de IA que realizarán cadenas largas de razonamiento. Este movimiento refleja una ambición mayor: OpenAI no quiere ser solo un proveedor de modelos, sino construir un ecosistema integrado al estilo de Apple, donde el software, el hardware y la infraestructura se optimizan mutuamente en un ciclo cerrado. A corto plazo depende de Nvidia, pero al trazar su propia hoja de ruta de chips, emerge como un nuevo tipo de actor en la infraestructura de IA. En resumen, OpenAI ya no aspira solo a crear la inteligencia más avanzada, sino a controlar los medios completos de su producción.

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