'Performing as expected' — Aptos Labs defends day 1 criticism

CointelegraphPublicado a 2022-10-18Actualizado a 2022-10-18

Resumen

After four years of development and millions in funding, the layer-1 blockchain Aptos (APT) has finally launched its mainnet, though it has been marred by mixed reception. 

After four years of development and millions in funding, the layer-1 blockchain Aptos (APT) has finally launched its mainnet, though it has been marred by mixed reception. 
The much-anticipated proof-of-stake blockchain, dubbed by some as a “Solana killer” due to its claimed 160,000 transactions per second (TPS) has launched its mainnet on Oct. 17.
However, some members of the community have pointed out that the previously claimed TPS is falling far short of expectations on the mainnet.
According to Aptos’ blockchain explorer the network is seeing around 4 TPS at the time of writing, while some users on Twitter have reported not being able to send transactions.
Others on Twitter noticed the Aptos Discord was closed for a few hours after the launch of the mainnet, accusing the team was attempting to stop discussion around potential launch issues.
Cointelegraph reached out to Aptos for comment and was directed to a "Day one update" tweet by Aptos on Oct. 18. 
In the tweet, Aptos said the network is “performing as expected” with activity increasing as more ecosystem participants join. Cointelegraph was able to view a variety of transactions from users using its blockchain explorer.
Day one update:
Today has been exciting. Thank you for all the support!

The Aptos network has been performing as expected and will see increased activity as ecosystem projects onboard and get going.
— Aptos (@AptosLabs) October 18, 2022
Aptos also said it closed comments on its Discord and Telegram channels to “protect the community from scams” and they will “return to normal when appropriate.”
The tokenomics of Aptos is not yet publicly available, leading some to cite concerns that cryptocurrency exchanges such as Binance and FTX are listing its token without such information available to their customers.
Aptos has seen millions invested from venture capital firms with the most recent round of funding in July netting Aptos Labs $150 million, a prior round in March raised $200 million with participants including Andreessen Horowitz (a16z), FTX Ventures, and Coinbase Ventures.
Aptos Labs was created by former Meta employees Mo Shaikh and Avery Ching who were involved in the failed Diem blockchain project which wound down ​​in February of this year and sold its intellectual property and other assets.
The blockchain is built on a programming language originally developed for the defunct Meta-built Diem blockchain.

Lecturas Relacionadas

Los sistemas abiertos al final ganarán: ¿Por qué Ethereum es el próximo Linux?

**El sistema abierto prevalece: por qué Ethereum es el próximo Linux** Históricamente, la infraestructura abierta y descentralizada tiende a superar a los sistemas cerrados y propietarios a largo plazo. Esto lo demuestran casos como Internet frente a las redes privadas corporativas, y Linux frente a los sistemas Unix patentados. El ensayo "La catedral y el bazar" de Eric Raymond explica la lógica: los sistemas de "bazar" sin permisos fomentan una innovación más rápida y una colaboración masiva, superando a las "catedrales" centralizadas. Ethereum encarna este modelo. Su naturaleza abierta y su **neutralidad creíble** (reglas transparentes, iguales, difíciles de cambiar y accesibles) atraen a desarrolladores e innovadores globales. Ejemplos como los estándares ERC-20, ERC-721 o Uniswap surgieron sin necesidad de permiso central. Esto contrasta con las cadenas privadas o de consorcio (como Canton, Tempo), que carecen de esta neutralidad y, a menudo, fracasan debido a conflictos de intereses y la falta de efectos de red abiertos. La **independencia soberana** de Ethereum, lograda a través de una descentralización profunda y un historial sin interrupciones, es su ventaja fundamental. Instituciones como BlackRock, JPMorgan, Coinbase y Robinhood están construyendo sobre su ecosistema, que ya alberga la mayor parte de la actividad DeFi, de stablecoins y de activos tokenizados. Aunque los sistemas cerrados pueden parecer inicialmente más controlados, la capa de aplicación en Ethereum puede integrar cumplimiento normativo (como el estándar ERC-3643 para KYC) y privacidad. La evolución de Internet, desde ser considerado inseguro hasta la base del comercio global, sirve como precedente. La estrategia ganadora no es competir con la infraestructura abierta, sino construir sobre ella.

Foresight NewsHace 4 min(s)

Los sistemas abiertos al final ganarán: ¿Por qué Ethereum es el próximo Linux?

Foresight NewsHace 4 min(s)

El desafío de la potencia de cálculo en el ajedrez de la IA entre China y Estados Unidos

La carrera por la inteligencia artificial entre China y EE.UU. enfrenta un desafío fundamental: la enorme brecha en capacidad de computación (computing power). Mientras empresas estadounidenses como Meta, Google y xAI despliegan cientos de miles de GPUs de alta gama (como las de Nvidia) para entrenar modelos con billones de parámetros, China depende en gran medida de chips de inferencia nacionales para tareas menos exigentes. El artículo destaca que la escasez de chips de entrenamiento de última generación, debido a las restricciones de exportación estadounidenses, es la raíz de la diferencia entre los modelos de IA de ambos países. Según estimaciones, EE.UU. posee el doble de capacidad de computación que China, y un solo gigante tecnológico estadounidense puede superar la suma de todas las empresas chinas. Esto permite a EE.UU. iterar modelos mucho más rápido y entrenar sistemas con parámetros significativamente mayores. Aunque líderes tecnológicos como Huang Jen-hsun (Nvidia) o Elon Musk elogian el progreso chino, la realidad muestra un rezago. El modelo chino más avanzado, DeepSeek V4 Pro, tiene 1.6 billones de parámetros, muy por detrás de los 10 billones de modelos estadounidenses como Mythos de Anthropic. Además, se estima que China está entre 8 y 15 meses atrás en la frontera de la IA. El ascenso de fabricantes nacionales chinos como Huawei (Ascend 910B), Moore Thread o Cambricon representa un camino esperanzador. Aunque su rendimiento absoluto y ecosistema de software (similar al CUDA de Nvidia) aún están en desarrollo, ya logran avances en inferencia y comienzan a adaptarse para entrenamiento básico. El éxito a largo plazo requerirá paciencia, inversión sostenida y un esfuerzo colectivo similar al que llevó a Corea del Sur a dominar la industria de chips de memoria. En este duelo geopolítico por la IA, China avanza con determinación, pero el camino por recorrer es extenso.

marsbitHace 11 min(s)

El desafío de la potencia de cálculo en el ajedrez de la IA entre China y Estados Unidos

marsbitHace 11 min(s)

Se agotan las ventajas del canal: ¿En qué pueden confiar los protocolos DeFi para resistir la recolección de los gigantes?

"La ventaja de los canales se agota: ¿Cómo pueden los protocolos DeFi resistir la cosecha de los gigantes? Cuando los gigantes tecnológicos como Coinbase, Stripe y Kraken consolidan su control sobre los canales de distribución y la infraestructura, los protocolos DeFi abiertos enfrentan una presión extrema. Coinbase gana millones en tarifas de secuenciación de su blockchain Base, donde Morpho opera, mientras que Stripe adquirió Bridge para capturar los ingresos por intereses de sus stablecoins, y Kraken compró NinjaTrader por sus licencias. Estos movimientos exponen una batalla fría por las ganancias. La supervivencia de los protocolos abiertos depende de dos estrategias clave: la expansión multichain y la integración profunda. Proyectos como Morpho y Uniswap no dependen de una sola cadena; al diversificarse, mitigan el riesgo de que un gigante los desplace en su propio ecosistema. Además, cuando su tecnología se integra tan profundamente en los productos de una empresa (como el producto de préstamo de Bitcoin de Coinbase en Morpho), el costo y el riesgo de reemplazarlos se vuelven prohibitivamente altos. El futuro del sector podría inclinarse hacia un oligopolio de grandes empresas que controlen toda la pila tecnológica, relegando el código abierto a nichos. Sin embargo, la agilidad de los protocolos para desplegarse en múltiples cadenas y la complejidad técnica que ofrecen crean una interdependencia. La carrera entre la velocidad de expansión de las instituciones y la de los protocolos abiertos decidirá el panorama final. Por ahora, la infraestructura crítica de estos gigantes aún se basa en código abierto."

marsbitHace 11 min(s)

Se agotan las ventajas del canal: ¿En qué pueden confiar los protocolos DeFi para resistir la recolección de los gigantes?

marsbitHace 11 min(s)

Nuevo trabajo del equipo de Kaiming He: Eliminando VAE y datos privados, la generación de texto a imagen resulta ser más potente

El equipo de investigación de He Kaiming presenta MiniT2I, un modelo de generación de imagen a partir de texto (text-to-image, T2I) minimalista y directo en el espacio de píxeles, que desafía la complejidad de los enfoques dominantes. El modelo elimina componentes estándar como el VAE para codificación, mecanismos de inyección condicional complejos (AdaLN), funciones de pérdida auxiliares, datos privados y etapas de alineación RL/DPO. Utiliza un objetivo de "flow matching" entrenado directamente sobre píxeles RGB. Con solo 258M de parámetros (versión B/16), supera a modelos de espacio de píxeles mucho más grandes en benchmarks como GenEval (0.87) y DPG-Bench (84.2). Su arquitectura, MM-JiT, simplifica el Transformer estándar: añade dos adaptadores ligeros para las características de texto de T5 (congelado) y elimina la rama AdaLN, confiando en que la imagen ruidosa ya contiene información temporal. Esto reduce parámetros y permite más capas, mejorando el FID a 13.7. El entrenamiento, de bajo costo (~3 días en 8 H100 para el modelo de ablación), se realiza en dos fases con datos completamente públicos: preentrenamiento en CC12M reetiquetado y ajuste fino en ~120K pares de alta calidad. Esto demuestra que un modelo pequeño puede igualar o superar en ciertos aspectos a gigantes como SD3-Medium en escenas imaginativas, aunque muestra limitaciones en renderizado de texto y entidades nombradas debido a los datos públicos. MiniT2I señala un cambio de paradigma hacia la simplificación y eficiencia en la generación de imágenes, haciendo que la tecnología T2I sea más accesible fuera de los laboratorios industriales líderes.

marsbitHace 16 min(s)

Nuevo trabajo del equipo de Kaiming He: Eliminando VAE y datos privados, la generación de texto a imagen resulta ser más potente

marsbitHace 16 min(s)

¿La industria de los seguros se enfrenta a su mayor competidor? ¿Son los mercados de predicción los "bárbaros a las puertas"?

El sector asegurador, tradicionalmente un pilar estable de la economía, podría enfrentar un cambio disruptivo con el auge de los mercados de predicción. Plataformas como Kalshi y Polymarket están demostrando su utilidad para la cobertura de riesgos, invadiendo progresivamente dominios tradicionales de las aseguradoras. Ejemplos concretos ilustran esta tendencia: Kalshi se asoció con Game Point Capital para ofrecer cobertura más barata y transparente sobre bonos por desempeño deportivo en la NBA. Polymarket, en colaboración con Parcl, permite apostar sobre índices de precios de la vivienda, funcionando como una herramienta de cobertura para propietarios o compradores. Un bar de Nueva York usó Kalshi para cubrir el costo de una promoción de bebidas gratuitas vinculada al resultado de un partido de baloncesto, mostrando el potencial para pequeñas empresas. El valor de estos mercados reside en su transparencia, liquidez y el rol neutral de la plataforma, a diferencia de las apuestas deportivas tradicionales. Transforman la información en un activo negociable y permiten una gestión de riesgos más flexible y accesible. Aunque enfrentan desafíos como la liquidez insuficiente y la incertidumbre regulatoria, estos ejemplos marcan un primer paso significativo. Los mercados de predicción se presentan no solo como una alternativa a las casas de apuestas, sino como un competidor emergente para segmentos clave del negocio tradicional de seguros.

marsbitHace 17 min(s)

¿La industria de los seguros se enfrenta a su mayor competidor? ¿Son los mercados de predicción los "bárbaros a las puertas"?

marsbitHace 17 min(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片