【研报精选】有望在下一轮牛市继续爆发?Solana可能是优秀的壳资源链

MirrorPublicado a 2022-12-23Actualizado a 2022-12-29

Resumen

数据显示Solana上的开发者贡献数量在SOL代币价格下跌95%的情况下仍然呈现年2.5倍的增长。对这个数据略持怀疑。如今Solana上的初始投资机构Multicoin等早就赚的盆满钵满,渐渐会退出Solana的主导和控制。道理也不难明白,套现走人了而已。同样的,未必是坏事。Sam的崩溃和机构的有序撤退,让Solana变得纯粹。在有优秀壳资源的前提之下,有社区化的可能性。至于下轮周期是否能突破前十,还是下一个EOS,就看运气吧。

FTX崩溃后,Solana的TVL骤减67%,遭受重创。墙倒众人推。“Sam Coin、Sam Chain”完蛋了是许多人的直觉。不过Messari最近的一篇报告表明Solana的情况没有外界想象的糟糕。即便是在Sam失势后,Solana仍然具有重要的壳资源价值。脱离Sam的Solana反倒给了自己一次凤凰涅槃的机会。

从协议层面的进展,有由Jump推出的Firedancer轻客户端。公链的轻客户端越多,网络宕机的整体性风险也就越小。包括最近A16Z自己开发的以太坊轻客户端Helios是同样的道理。

也有Jito-solana这样结合流动性质押和MEV价值索取的应用。MEV Bot在每条公链成为标配。而以太坊上的FlashBot近期也公布了计划,有计划成为一条MEV Chain。类似于Dydx从以太坊生态的应用迁移到Cosmos做独立链。

说到DyDx去Cosmos上做应用链,我会觉得诸如此类的迁移更多是“叙事先行”。打铁还需自身硬。本质上还是得看自己能否被市场接受。一个本来能力就不行的项目,迁移到哪条链都是无济于事。当然不否认公链自身的用户属性和时机对项目崛起的重要性。像Axie就经历了EOS到ETH漫长的跨越周期的迁移探索。以及GMX从BSC迁移至Arbitrum后成为Arb最核心的项目。

无论是整体链,还是应用链。无论是L1还是L2。ZK也好,Optimistic也好。以及以上的所有排列组合。一切都是技术革新上的探索 哲学层面的探讨。最终还要落实到创新性项目诞生并且被市场接受。实际上每一条链,每一条L2,每一条Rollup能诞生一个爆款应用并且围绕它产生生态,已是成功。这也符合马太聚集效应的理论。A16Z的基础堆栈和应用迭代理论是神作。

像其他优化节点和数据效率的一些进展,QUIC/QOS/Local Fee Market等等因过于技术不赘述。

作为PoS网络,去中心化的问题逃不过。尽管有2000多个节点,130多个数据中心,35个区域,网络仍然集中在少数节点/数据中心/区域中。PoS网络都逃不过这个问题,以太坊几万个节点也无可避免。追溯到五年前,十年前,PoW网络也是集中的。既然世界上的财富本就是集中的,我倒是更愿意接受PoW转PoS是为了减少环境污染的说辞。

Solana上的所有游戏,典型像Aurory/Star Atalas等等,在21/22年曾经轰轰烈烈,至今未上线主网,大概率是难产了。Eclipse and Nitro是两个有趣的项目,他们在尝试把Solana的虚拟机SVM迁移到Celestia和Cosmos这类的Rollup链上。Solana曾经让大家一度相信是一条专注于专业Trading的链,因此在订单本Dex/专业衍生品领域会有大突破。Drift,/Zeta Markets/Friktion/PsyOptions这些衍生品项目,也都是不温不火。在Serum崩溃之后,出现了几个社区主导的Sreum Fork项目OpenBook,/Ellipsis Labs/Lifinit等。这未尝不是一件坏事。也许Solana真的是一条有专业交易优势的链,只是前期过多的被Sam主导导致没有发挥出其优势。

数据显示Solana上的开发者贡献数量在SOL代币价格下跌95%的情况下仍然呈现年2.5倍的增长。对这个数据略持怀疑。如今Solana上的初始投资机构Multicoin等早就赚的盆满钵满,渐渐会退出Solana的主导和控制。道理也不难明白,套现走人了而已。同样的,未必是坏事。Sam的崩溃和机构的有序撤退,让Solana变得纯粹。在有优秀壳资源的前提之下,有社区化的可能性。至于下轮周期是否能突破前十,还是下一个EOS,就看运气吧。

的应用迁移到Cosmos做独立链。

说到DyDx去Cosmos上做应用链,我会觉得诸如此类的迁移更多是“叙事先行”。打铁还需自身硬。本质上还是得看自己能否被市场接受。一个本来能力就不行的项目,迁移到哪条链都是无济于事。当然不否认公链自身的用户属性和时机对项目崛起的重要性。像Axie就经历了EOS到ETH漫长的跨越周期的迁移探索。以及GMX从BSC迁移至Arbitrum后成为Arb最核心的项目。

无论是整体链,还是应用链。无论是L1还是L2。ZK也好,Optimistic也好。以及以上的所有排列组合。一切都是技术革新上的探索 哲学层面的探讨。最终还要落实到创新性项目诞生并且被市场接受。实际上每一条链,每一条L2,每一条Rollup能诞生一个爆款应用并且围绕它产生生态,已是成功。这也符合马太聚集效应的理论。A16Z的基础堆栈和应用迭代理论是神作。

像其他优化节点和数据效率的一些进展,QUIC/QOS/Local Fee Market等等因过于技术不赘述。

作为PoS网络,去中心化的问题逃不过。尽管有2000多个节点,130多个数据中心,35个区域,网络仍然集中在少数节点/数据中心/区域中。PoS网络都逃不过这个问题,以太坊几万个节点也无可避免。追溯到五年前,十年前,PoW网络也是集中的。既然世界上的财富本就是集中的,我倒是更愿意接受PoW转PoS是为了减少环境污染的说辞。

Solana上的所有游戏,典型像Aurory/Star Atalas等等,在21/22年曾经轰轰烈烈,至今未上线主网,大概率是难产了。Eclipse and Nitro是两个有趣的项目,他们在尝试把Solana的虚拟机SVM迁移到Celestia和Cosmos这类的Rollup链上。Solana曾经让大家一度相信是一条专注于专业Trading的链,因此在订单本Dex/专业衍生品领域会有大突破。Drift,/Zeta Markets/Friktion/PsyOptions这些衍生品项目,也都是不温不火。在Serum崩溃之后,出现了几个社区主导的Sreum Fork项目OpenBook,/Ellipsis Labs/Lifinit等。这未尝不是一件坏事。也许Solana真的是一条有专业交易优势的链,只是前期过多的被Sam主导导致没有发挥出其优势。

数据显示Solana上的开发者贡献数量在SOL代币价格下跌95%的情况下仍然呈现年2.5倍的增长。对这个数据略持怀疑。如今Solana上的初始投资机构Multicoin等早就赚的盆满钵满,渐渐会退出Solana的主导和控制。道理也不难明白,套现走人了而已。同样的,未必是坏事。Sam的崩溃和机构的有序撤退,让Solana变得纯粹。在有优秀壳资源的前提之下,有社区化的可能性。至于下轮周期是否能突破前十,还是下一个EOS,就看运气吧。

Lecturas Relacionadas

Informe de Ethereum del primer trimestre de 2026: caen las tarifas, usuarios y volumen de transacciones alcanzan máximos históricos

Resumen del informe del primer trimestre de 2026 sobre Ethereum, por Token Terminal. El reporte destaca una tendencia clave: la cantidad de usuarios activos mensuales (13.2 millones, +53.5%), las transacciones (200.4 millones, +38%) y el rendimiento de la red (25.78 TPS) alcanzaron máximos históricos, mientras que las tarifas de transacción en la capa principal cayeron un 47.9% intertrimestral. Este fenómeno, denominado la "Paradoja de Jevons", sugiere que Ethereum está priorizando deliberadamente la expansión a corto plazo sobre la captura de ingresos inmediatos. La actualización Fusaka, que aumenta la capacidad de datos y reduce el costo del espacio de bloque, es un factor clave. La narrativa central de Ethereum se está desplazando de una cadena de bloques DeFi a una capa de liquidación financiera global. Ethereum mantiene una posición dominante en activos tokenizados, con una capitalización total de $2 billones (-0.7% intertrimestral). Destacan el crecimiento de los fondos tokenizados ($194 mil millones, +4.9%) y las materias primas tokenizadas ($47 mil millones, +60%), reflejando una mayor adopción institucional por parte de entidades como BlackRock y JPMorgan. A pesar de una caída del 30.3% en su capitalización de mercado totalmente diluida, la base de titulares de ETH creció a 292.8 millones. En resumen, Ethereum está sacrificando ingresos a corto plazo para impulsar la adopción, consolidándose como la infraestructura de liquidación preferida para las finanzas tokenizadas, con el objetivo de que una mayor demanda de red compense las tarifas más bajas a largo plazo.

marsbitHace 42 min(s)

Informe de Ethereum del primer trimestre de 2026: caen las tarifas, usuarios y volumen de transacciones alcanzan máximos históricos

marsbitHace 42 min(s)

Entrevista inaugural en podcast del CEO de Intel, Tan Lip Bu: Nuestro objetivo es '10 veces en 5-10 años', apostamos por empaquetado avanzado, sustratos de vidrio y diamantes artificiales

El CEO de Intel, Chen Lifu, expresó en una entrevista en un podcast su objetivo de multiplicar por diez el valor de la empresa en un plazo de 5 a 10 años. Para lograrlo, está centrando la estrategia en la superación de los límites físicos de la miniaturización de los semiconductores, invirtiendo en tres áreas clave: tecnologías avanzadas de empaquetado como EMIB, nuevos materiales como el nitruro de galio (GaN), carburo de silicio (SiC), fosfuro de indio (InP) y diamante sintético, y sustratos innovadores como el de vidrio. Destacó que la explosión de la IA, especialmente los agentes autónomos y la inferencia, está impulsando una fuerte demanda de CPUs, cambiando la proporción CPU/GPU en servidores. Chen Lifu también defendió la apuesta de Intel por el negocio de fundición (foundry), subrayando que es crucial para la seguridad de la cadena de suministro en EE.UU. y que se basa en generar confianza a través de altos rendimientos y fiabilidad. Reveló detalles de la colaboración Terafab con Elon Musk para construir fábricas de chips y abordar la escasez de capacidad. Reconoció que Intel aún está en una fase de transformación ("gatear"), reconstruyendo equipos y capacidades fundamentales, pero proyecta que su verdadero potencial en mercados como la informática de borde, la IA física y la de agentes comenzará a materializarse hacia 2030-2032. Con una mentalidad de capitalista de riesgo, su meta clara es entregar un retorno de 10x a los accionistas en la próxima década.

marsbitHace 45 min(s)

Entrevista inaugural en podcast del CEO de Intel, Tan Lip Bu: Nuestro objetivo es '10 veces en 5-10 años', apostamos por empaquetado avanzado, sustratos de vidrio y diamantes artificiales

marsbitHace 45 min(s)

Acaba de recaudar 2.700 millones, y Li Feifei también invirtió

En la actualidad, el mercado de inversión está obsesionado con los "Modelos del Mundo". Sin embargo, Pete Florence, ex científico de DeepMind y co-creador de la arquitectura Vision-Language-Action (VLA), fundó Generalist AI y rechaza esta etiqueta. Para él, el objetivo concreto es más importante: crear robots que realicen cualquier tarea con alta tasa de éxito sin datos específicos. Recientemente, Generalist AI recaudó 400 millones de dólares (unos 2.700 millones de RMB) en una ronda de financiación, alcanzando una valoración de 2.000 millones de dólares. Inversores incluyen NVentures de Nvidia, Bezos Expeditions, NFDG, y figuras como el cofundador de Xiaomi Lin Bin, el fundador de Zoom Eric Yuan, y la renombrada científica Fei-Fei Li. Florence, influenciado por su mentor en el MIT Russ Tedrake, prioriza comprender el mundo físico. Su enfoque comienza estableciendo una meta clara, luego diseña la ruta técnica. Tras dejar Google, lanzó Generalist AI en 2025. La compañía presentó su primer modelo de IA incorporada, GEN-0, en noviembre de 2025, demostrando que las leyes de escalado de los LLMs también se aplican al movimiento físico. En abril de 2026, presentaron GEN-1, entrenado con más de 50.000 horas de datos de interacción física recogidos por un dispositivo portátil. GEN-1 logra un 99% de éxito en tareas como plegar cajas y empaquetar teléfonos, siendo tres veces más rápido que GEN-0. Este avance acerca el modelo a un punto de inflexión similar al GPT-3, mostrando un rendimiento apto para despliegues comerciales en ciertas tareas. La inversión récord respalda la visión de Florence: robots universales que sean lo suficientemente expertos en tareas reales como para ser útiles, avanzando hacia la reducción del coste marginal del trabajo físico a cero. La etiqueta "Modelo del Mundo" queda así en segundo plano frente a los resultados tangibles.

marsbitHace 52 min(s)

Acaba de recaudar 2.700 millones, y Li Feifei también invirtió

marsbitHace 52 min(s)

Perdiendo a dos leyendas en tres días: ¿Se está resquebrajando el dique de talento de IA de Google?

En solo tres días, Google ha perdido a dos leyendas de la IA. El 18 de junio, Noam Shazeer, coautor del seminal trabajo "Attention is All You Need" y copresponsable de Gemini, anunció su salida para unirse a OpenAI. Dos días después, John Jumper, ganador del Nobel de Química 2024 y líder de AlphaFold, dejó Google DeepMind para incorporarse a Anthropic. Estas partidas no son incidentes aislados, sino parte de una tendencia clara de fuga de talento de Google hacia OpenAI y Anthropic, como lo confirma también la reciente incorporación a Anthropic del exmiembro fundador de OpenAI, Andrej Karpathy. El trasfondo de este éxodo es fundamentalmente una cuestión de misión y enfoque. El modelo de negocio central de Google, basado en la publicidad, impone una lógica orientada a productos y métricas comerciales que, en última instancia, restringe la investigación pura. En contraste, tanto OpenAI (con su misión de AGI) como Anthropic (centrada en la seguridad y la ciencia) ofrecen un entorno de trabajo enfocado únicamente en empujar los límites de las capacidades de los modelos. A esto se suma la fuerte atracción financiera: OpenAI y Anthropic están en camino a una OPI, lo que promete una recompensa económica masiva a través de capital para sus empleados, algo que la ya gigantesca Google difícilmente puede igualar. La fusión de Google Brain y DeepMind en 2023, destinada a consolidar esfuerzos, ha generado en cambio tensiones culturales y ha hecho más evidente la presión por alinear la investigación con los objetivos de los equipos de productos. El resultado es una reorganización estructural del mapa del talento en IA. Google, a pesar de sus vastos recursos en computación y datos, está perdiendo a las personas que definen el futuro del campo. La verdadera ventaja competitiva en IA reside en retener a las mentes más brillantes, y Google está descubriendo que esa es quizás su batalla más difícil.

marsbitHace 2 hora(s)

Perdiendo a dos leyendas en tres días: ¿Se está resquebrajando el dique de talento de IA de Google?

marsbitHace 2 hora(s)

Tras las notas de la IA, se esconde un "creador de exámenes" chino

Cada vez que se lanza un modelo de IA de vanguardia, la comunidad fija su atención en ciertas "hojas de resultados" familiares: MMLU-Pro, MMMU, MMMU-Pro. Estos puntos de referencia se han convertido en exámenes estándar para evaluar y comparar modelos como GPT, Claude, Gemini, Llama, Qwen y DeepSeek. Detrás de estas influyentes evaluaciones está el investigador chino Wenhu Chen, profesor asistente en la Universidad de Waterloo y fundador del TIGERLab (apodado "虎头帮"). Su trabajo surge de una necesidad crítica: a medida que los modelos avanzaban, las pruebas antiguas como MMLU se saturaban con puntuaciones casi perfectas, dejando de ser útiles para discernir diferencias reales. En 2024, Chen y su equipo presentaron MMLU-Pro, una renovación exhaustiva del original. Con 12,032 preguntas de 14 disciplinas, aumenta las opciones de respuesta de 4 a 10 para reducir las conjeturas e incorpora problemas más complejos que requieren razonamiento. El resultado fue una caída del 16% al 33% en la precisión de los modelos y una evaluación más estable y discriminatoria, rápidamente adoptada por la industria. Su contribución se extiende al ámbito multimodal con MMMU, un conjunto de 11,500 preguntas que combinan imágenes (gráficos, mapas, fórmulas) con conocimientos académicos para probar una comprensión integrada. Incluso los mejores modelos como GPT-4V inicialmente solo alcanzaron un 56% de precisión, revelando un largo camino por recorrer. Su sucesor, MMMU-Pro, cierra aún más las brechas, obligando a los modelos a utilizar la información visual y no solo el texto. La experiencia de Chen, que incluye investigación doctoral en preguntas complejas y una etapa en Google DeepMind trabajando en Gemini, le permite anticipar cómo los modelos pueden "aparentar" competencia. Su laboratorio no solo diseña evaluaciones, sino que también desarrolla modelos (como UniVideo para video o MoCha para avatares), asegurando que sus "exámenes" reflejen desafíos reales y los límites actuales de la tecnología. Actualmente, Chen continúa este trabajo en el laboratorio de superinteligencia de Meta, enfocado en datos y evaluación multimodal. Su historia destaca el papel fundamental, aunque a menudo menos visible, de los investigadores que construyen las herramientas para medir el verdadero progreso de la IA.

marsbitHace 3 hora(s)

Tras las notas de la IA, se esconde un "creador de exámenes" chino

marsbitHace 3 hora(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片