【一周靓文】擒获50万倍涨幅Meme币复盘,国内数藏增长100倍的原因曝光

火币资讯Publicado a 2022-10-01Actualizado a 2022-10-03

Resumen

Meme币概念已成为加密货币领域最受关注的投资机会之一,整体市值达160亿美元。

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、《现在谁拥有以太坊?》

以太坊合并已经过去一周多了,涟漪已经开始显现。加密碳评级研究所(CCRI)委托发布的一份报告显示,能源使用量下降了,甚至超过了预期。来自“以以太坊为中心的软件公司ConsenSys”的CCRI报告称,以太坊现在使用的能源比合并完成前减少了约99.99%。它还表明区块链的碳足迹也下降了99.99%以上,”Decrypto网站上的一篇文章写道。减少能源使用是合并的主要目标之一。

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2、《ETH质押平台对比:Lido等流动性质押平台的衍生品负溢价更低,使用范围更广》

ETH的质押量还有数倍的上升空间,提供“质押即服务”的第三方运营商有可能成为以太坊质押叙事的关键。

以太坊本次合并后由PoW转向PoS,能源消耗减少99.95%,每年发行的ETH减少90%左右。在PoS区块链中,验证者锁定原生代币来为网络提供安全性。截至9月26日,根据Staking Rewards的数据,在主要的PoS网络中,以太坊12%的质押率显得较低,市值紧随其后的BNB Chain、Cardano、Solana原生代币的质押率均在70%及以上。

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3、《擒获50万倍涨幅:Meme币投资规律复盘》

meme币概念已成为加密货币领域最受关注的投资机会之一。根据CoinGecko统计,meme币赛道约有200-300个项目,整体市值约160亿美元。正常项目在牛市大概率会有5-20倍的收益回报,而DOGE上涨400倍,SHIB上涨50万倍,均进入整体市值前20。一定程度上可以说DOGE和SHIB的成功是meme文化的变现。

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4、《比特币闪电网络就是最牛,不接受反驳!》

它的目的是使在线支付从一方直接发送到另一方,而不必经过受信任的第三方。

在现实世界中,我们可以互相支付,而不需要信任一些使用现金的第三方。当我们使用Venmo、Paypal或任何其他非加密的在线服务时,我们相信这些服务会保护我们的资金。

我们无法在网上进行点对点支付。你可以承诺把现金邮寄给他们,但很难在这种信任和延迟付款时间的基础上开展业务。因此,我们使用Stripe和VISA等服务为我们处理支付,并为每笔交易支付约3%的服务费。

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5、《为什么5年内数藏有100倍增长?2022年中国数字藏品行业研究最新报告 》

传稻士社区获得艾瑞咨询授权,转载近期发布《2022年中国数字藏品行业研究报告》。报告帮助用户更清晰的了解数字藏品行业发展情况,了解数字藏品底层区块链技术及国内各大数字藏品交易平台应用模式、剖析具体应用场景的价值,并对企业未来使用数字藏品商业化落地提供思路。

数字藏品是NFT的一种应用形式,2022年,国内数字藏品在5月份之前,增长态势迅猛,5月份发行数量达到496. 9万件。

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Entrevista al CEO de Strategy: Después de vender Bitcoin, ¿puede STRC recuperarse?

Entrevista con Phong Le, CEO de MicroStrategy: Tras la venta de 32 bitcoins, ¿puede recuperarse el STRC? La venta de 32 bitcoins (unos 2,5 millones de dólares) por parte de MicroStrategy generó una amplia reacción en el mercado. El CEO Phong Le explica que la decisión, tomada con transparencia y disciplina, tenía dos objetivos principales: demostrar a los tenedores de deuda la capacidad de liquidez de los activos en Bitcoin y probar los procesos internos de venta. Asegura que la medida no fue una respuesta a los temores de un "espiral de muerte" relacionado con el producto de acciones preferentes STRC, ya que menos del 10% de este está en protocolos DeFi. Le destaca que MicroStrategy, el mayor tenedor corporativo de Bitcoin, opera con un riguroso proceso de decisión que involucra a la junta directiva y análisis de datos, lejos de ser una decisión unilateral. Reitera la estrategia a largo plazo de la compañía y su firme creencia en el valor subyacente de Bitcoin. Frente a la volatilidad, enfatiza la opción estratégica de "no hacer nada", como se hizo durante el mercado bajista de 2022. Sobre el STRC, un producto con apenas 10 meses, Le confía en que recuperará su valor nominal de 100 dólares, respaldado por el mecanismo de pago de dividendos que comienza el 30 de junio y la sólida sobrecolateralización del producto. Finalmente, aclara que la venta de Bitcoin sí ocurrió en la semana previa al 31 de mayo, tal como se reportó en los documentos oficiales 8-K de la compañía.

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**Autora: Jocy, fundadora de IOSG** **Ethereum no necesita otra fe tecnológica, necesita un compromiso al estilo Musk.** El reciente lanzamiento de ETHLabs no es una bifurcación de la Fundación Ethereum (EF), sino que llena un vacío intencional dejado por ella. Financiado por grandes tenedores de ETH, este movimiento representa un voto de desconfianza del mercado hacia el modelo de gobernanza "pequeño y descentralizado" de la EF, mostrando que el ecosistema está actuando donde el liderazgo central es percibido como pasivo. La comparación clave es entre Vitalik Buterin (V) y Elon Musk. Mientras que Musk domina la realidad comercial y adapta la tecnología a ella, V parte de ideales técnicos puros esperando que la realidad emerja por sí misma. Esta aproximación funcionó en el pasado, pero hoy, con muchas alternativas, Ethereum carece de una narrativa comercial clara y aplicaciones del mundo real convincentes. El ecosistema debate si la falta es de una "killer app" o de esfuerzos comerciales (BD). En realidad, son dos caras de la misma moneda: Ethereum necesita que su liderazgo se sumerja y lidere la creación de aplicaciones prácticas con impacto tangible, no solo roadmaps técnicos. La crítica interna más severa señala que el problema de la EF es de gestión, no de estrategia. La fuga de talento es una gran amenaza. La nueva estructura propuesta, con múltiples nodos independientes como ETHLabs, busca descentralizar la responsabilidad pero enfrenta el desafío de mantener la cohesión y una dirección unificada sin fragmentarse. La cohesión futura no puede depender de una organización, sino del valor de ETH como activo de referencia común. Sin embargo, esto solo será posible si existe una narrativa sobre utilidad en el mundo real que una a todos los actores. Además, la verdadera independencia de estos nuevos nodos debe ganarse con transparencia y tiempo, no solo declaraciones. La amenaza más profunda no es Solana, sino la migración de la atención y el talento hacia la IA. Ethereum tiene una ventana de 12 a 18 meses. La infraestructura técnica por sí sola no recuperará esa atención. Se necesita una narrativa a una década que atraiga al mejor talento y un fundador dispuesto, como Musk, a ensuciarse las manos para construir aplicaciones reales. La luz del ideal de V no se ha apagado, pero para iluminar la realidad, necesita bajar del pedestal y sumergirse en la lucha. Y el tiempo para este giro se agota rápidamente.

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Imagina que una persona mayor que vive sola se cae en casa y no puede pedir ayuda. Su dispositivo inteligente o una cámara, impulsado por IA, detecta la situación de forma autónoma y alerta a emergencias. Este no es un escenario futurista, sino el tipo de problema que busca resolver **JoyAI-VL-Interaction**, el primer modelo de interacción visiolingüística de código abierto del mundo, presentado por JD.com. En la industria de la IA, la interacción ha estado dominada por un formato de turnos: el usuario pregunta, el modelo responde. JD.com y otros, como Thinking Machines Lab de Mira Murati, identificaron la misma limitación y convergieron en una idea: la IA debe evolucionar de ser un procesador pasivo de información a un **participante activo** que "prediga el siguiente estado físico". JoyAI-VL-Interaction observa el flujo continuo de video de una cámara y decide *autónomamente* cuándo responder, cuándo guardar silencio y cuándo derivar tareas complejas a otros modelos. Su ventaja clave es colocar al **lenguaje visual como el motor principal** para la toma de decisiones, desacoplándolo del audio. Esto lo hace ideal para aplicaciones como asistencia a personas mayores o con discapacidad visual, comentarios automáticos en eventos deportivos, inspección de almacenes o robots colaborativos, donde los eventos ocurren demasiado rápido para una orden verbal. JD.com ha optado por una estrategia de **cód abierto integral** y un diseño ligero (8B parámetros), que permite ejecutar el modelo incluso con una tarjeta gráfica NVIDIA 3090. El objetivo es democratizar el acceso y acelerar la innovación. Este movimiento refleja la estrategia más amplia de JD.com: utilizar su vasta red de operaciones en el mundo físico (logística, retail, salud) como un campo de entrenamiento y una fuente de datos única para entrenar IAs que comprendan y actúen en entornos reales. Al abrir su modelo, JD.com apuesta a que la **interacción activa y proactiva** se convierta en la principal vía para que la IA entre en el mundo físico.

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Google comienza a vender TPU, las grandes tecnológicas buscan producir "tokens baratos" con chips de IA

Google ha anunciado la venta directa de sus chips TPU autodiseñados y hardware de computación de IA a centros de datos y clientes externos. Los TPU, o Unidades de Procesamiento de Tensores, son chips especializados en operaciones matemáticas de matrices, fundamentales para los modelos de IA actuales. Al combinar miles de TPU en clústeres, Google logra centros de cómputo de alta eficiencia. Esto permite a servicios como Gemini ofrecer precios más bajos por token, haciéndolo competitivo frente a alternativas como OpenAI y algunos modelos chinos. La estrategia de Google no se centra solo en vender hardware, sino en ofrecer un ecosistema completo similar al de Nvidia con CUDA, apuntando a empresas que buscan controlar su propia infraestructura de cómputo. Aunque Nvidia sigue siendo el estándar dominante en entrenamiento de modelos gracias a su ecosistema consolidado, el enfoque de Google es más atractivo para la inferencia, donde la eficiencia de costos es crucial. La industria está evolucionando hacia tratar la potencia de cómputo como un recurso básico, como la electricidad, donde el precio final por token se vuelve un factor clave de competitividad. En China, proveedores en la nube como Huawei Cloud y Alibaba Cloud están siguiendo un camino similar, desarrollando sus propios ecosistemas de chips (como Ascend y Zhenwu) y soluciones integrales. La competencia ya no se trata solo de tener el chip más potente, sino de quién puede ofrecer el sistema más eficiente y económico para convertir el hardware en productividad. La venta de TPU por parte de Google señala que la batalla por la infraestructura de IA es ahora una guerra de sistemas.

marsbitHace 1 hora(s)

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marsbitHace 1 hora(s)

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