数据解析15个Whales Market上的项目积分价值:哪些值得参与?如何结算?

Odaily星球日报Publié le 2024-03-26Dernière mise à jour le 2024-03-26

Résumé

一文玩转Whales Market:如何计算价值?双押机制是否有安全问题?如何结算非线性兑换的积分?

原创 | Odaily星球日报

作者 | 南枳

数据解析15个Whales Market上的项目积分价值:哪些值得参与?如何结算?

随着 Blast 引发了积分制热潮,现市面上的绝大多数未发币项目均设立了积分制度,作为用户的未来奖励凭证。而 Whales Market 凭借积分交易市场快速崛起,现已上线十多个项目的积分市场,各项目积分价值如何?积分非线性兑换情况下如何结算?双押机制是否有安全问题?Odaily 将于本文解答这些问题。

数据汇总

本节对各协议的用户持有总分和 Whales Market 积分市场价格汇总如下,按照 Whales Market 中的总交易量(Total Volume)升序,理论上总交易量越高价格越接近合理数值。

其中部分协议未有官方披露的总积分数,由 Odaily 直接对排行榜进行汇总统计,统计总数详见表中备注。由于积分具有长尾效应,例如 marginfi 前 100 名积分占 1000 名的 54% ,Parcl 前 100 名占 500 名的 93% ,因此所有用户的积分总价值预计与表中统计结果无明显差异。

根据下表,若积分总额低而融资金额高,意味着项目距离空投或其他代币激励还有一定时间,用户可根据项目背景和积分获取速度决定是否参与;若积分总额高而融资金额低,则可能存在高估风险。

数据解析15个Whales Market上的项目积分价值:哪些值得参与?如何结算?

积分结算问题

在积分如何结算方面,存在几个问题在白皮书中未有明确,在咨询项目人员后解答如下。

问题:当代币奖励与积分并非线性关系时如何结算?例如某地址拥有 100 分,而在空投规则里 100 分的地址不发放空投,但在 Whales Market 单独出售了 100 分,如何结算?

解答:对于每个项目,在项目开启基于积分的空投后,Whales Market 官方将为这个项目单独计算一个兑换系数,不论在积分市场上出售了涉及多少积分的单子,均按照统一的兑换系数计算,卖方根据换算后的应交付代币进行卖单结算。(原文:Our team will calculate the average conversion rate and move according to that)

问题:当某个项目最终决定不参考积分进行空投,此时市场上已成交的积分单如何结算?

解答:所有成交单将被撤销,然后向所有用户退款。

问题:项目已宣布空投且买卖单已成交,但迟迟不发放代币,能够撤销成交单吗?

解答:已成交单无法撤销,需等待 TGE 后开启结算。

(Whales Market 功能、机制、运行流程和代币解读详见下文:《积分制协议太多,难以定价和抉择?Whales Market 这样解决》)

安全问题

此外,Whales Market 采取了双押模式,买卖双方都需要质押资金在平台合约中,因此存在对安全方面的疑虑,对于部分问题,Odaily 咨询了安全团队 Beosin 的相关人士,问题及解答如下。

问题:买卖双方进行双押的资金合约,是否有后门,项目方是否有权转移?

解答:当前买卖双方进行双押的资金合约中并没有后门,但由于该合约是可升级合约,其风险点在于项目方或是控制了 ProxyAdmin 合约(0xeB5E772919661F455619A4cABd9B2b64715505E6)的人可以通过升级合约实现恶意的攻击。

问题:平台如果出现无法登陆的情况下,能否通过合约进行解除交割? 

解答:平台如果无法登陆,目前可以由合约的管理员调用 forceCancelOrder()解除订单,将资产返回给买卖双方。合约代码如下: https://etherscan.io/address/0x0e57fff83ae53b22c5b656745168b21a9d2ac3da#code#F 19 #L2 79 

结论

Whales Market 的积分市场极大程度地解决了积分市场的定价与锁定利润需求,但存在资金占用高、项目方仍有超级权限等瑕疵,用户可根据实际需求选择使用。

Lectures associées

Un fabricant de puces publie la norme de certification AIDC pour le stockage d'énergie, de quel droit ? Nvidia refonde la logique d'alimentation avec la puissance de calcul, qui est en tête et qui est exclu ?

NVIDIA a publié un guide d’auto-certification pour les systèmes de stockage d’énergie destinés aux centres de données d’IA (AIDC). Ce guide impose 10 critères techniques stricts et 12 tests de validation, avec des tolérances de mesure précises (±0,2 % pour la tension et le courant). Il se concentre uniquement sur le PCS (onduleur de stockage), en exigeant une réponse dynamique rapide, une télémétrie haute fréquence et une transparence du contrôle, sans fixer de règles sur les batteries elles-mêmes. Cette démarche reflète le besoin critique des AIDC : face à la puissance croissante des racks GPU (jusqu’à 225 kW) et aux variations de charge brutales, les solutions électriques traditionnelles sont inadaptées. Le stockage devient un élément actif de contrôle, intégré dès la conception. Le guide établit une barrière élevée : les fabricants doivent fournir leurs volumes de livraison sur 12 mois et un plan crédible de multiplication par 10 de leur capacité de production en 24 mois, ce qui défavorise les petits acteurs. Des acteurs comme Fluence (partenaire de Siemens) ou des sociétés chinoises (comme Sungrow) ont déjà pris de l’avance sur ce marché. En résumé, NVIDIA ne fabrique pas de systèmes de stockage, mais définit les règles d’alimentation électrique de l’ère de l’IA. Le standard déplace la concurrence du coût et de la capacité vers la performance du contrôle, la fiabilité et l’évolutivité, redessinant l’accès à ce marché en pleine croissance.

marsbitIl y a 18 mins

Un fabricant de puces publie la norme de certification AIDC pour le stockage d'énergie, de quel droit ? Nvidia refonde la logique d'alimentation avec la puissance de calcul, qui est en tête et qui est exclu ?

marsbitIl y a 18 mins

Un fondateur de 20 ans, recrutant un employé de 18 ans, investi par une personne de 19 ans

**Résumé : La ruée vers l'or des jeunes talents de l'IA** L'industrie des grands modèles linguistiques (LLM) bouleverse les normes salariales et générationnelles. Des diplômés de 22 ans, sans expérience professionnelle, reçoivent désormais des salaires annuels de plusieurs millions de yuans (150 000 à 600 000 €), équivalents à ceux de cadres supérieurs de 40 ans dans les géants de l'internet. Des lycéens de 17 ans effectuent des stages rémunérés jusqu'à 5500 yuans (700 €) *par jour*. Cette frénésie est motivée par la recherche de profils "AI Native" – des jeunes (souvent nés après 2000) dont la pensée est naturellement alignée sur celle des modèles. Les entreprises (comme ByteDance avec Seed, Tencent, Alibaba) et les investisseurs estiment que l'expérience passée est un handicap face à la rapidité d'évolution de l'IA. La jeunesse, la capacité d'innovation et la disposition à travailler de longues heures sont privilégiées. Une véritable guerre des talents s'est engagée. Les entreprises organisent des dîners exclusifs dans des conférences prestigieuses (CVPR, ICML), créent des programmes spéciaux ("Top Seed", "Ali Star"), et proposent des salaires et conditions sans plafond pour séduire les meilleurs étudiants et chercheurs, parfois avant même leur diplôme. Cet écosystème favorise les jeunes entre eux. Des fonds d'investissement se spécialisent dans les start-ups fondées par des moins de 25 ans. Un réseau se forme où des fondateurs de 20 ans embauchent des employés de 18 ans, financés par des investisseurs de 19 ans. Cette dynamique crée une fracture brutale. Alors que les jeunes prodiges de l'IA récoltent des récompenses sans précédent, les professionnels plus âgés (parfois à peine 30 ans) se sentent dépassés, leurs compétences devenant obsolètes. Comme le résume un jeune chercheur : "La récompense pour l'exceptionnel n'a jamais été aussi généreuse, mais la sanction pour l'ordinaire n'a jamais été aussi sévère". L'industrie célèbre la jeunesse, mais personne ne peut rester jeune éternellement dans un domaine qui évolue à une vitesse vertigineuse.

marsbitIl y a 18 mins

Un fondateur de 20 ans, recrutant un employé de 18 ans, investi par une personne de 19 ans

marsbitIl y a 18 mins

Perspective des résultats du Q2 de Micron, Citi relève l'objectif de cours

La société Micron doit publier ses résultats du troisième trimestre de l’exercice 2026 le 24 juin. Avant cette publication, Citigroup a relevé son objectif de cours de 840 à 1 200 dollars, tout en maintenant une recommandation d'achat, citant des prix de mémoire plus élevés que prévu en 2026 et des marges bénéficiaires robustes. Cependant, au moment de l’annonce, l’action Micron se négociait déjà autour de 1 211 dollars, dépassant légèrement la cible. Le marché s'interroge désormais sur la possibilité de concrétiser ces hypothèses, notamment celles de Citigroup prévoyant une hausse de 200 % du prix moyen de vente (ASP) des DRAM et de 186 % pour le NAND en 2026. L'objectif de 1 200 dollars repose principalement sur une révision à la hausse du BPA estimé pour l'exercice 2027, à 114,73 dollars. Cette hausse est attribuée à la vigueur des prix et aux marges élevées. Les prix spot du DRAM ont augmenté de 52 % depuis début 2026 et dépassent actuellement les prix contractuels d'environ 21 %, ce qui laisse présager une poursuite de la hausse des prix contractuels lors des renégociations avec les clients. Les segments serveur et centres de données, stimulés par l'IA, sont les principaux moteurs de cette demande. L'offre reste tendue, avec un déficit estimé à environ 5 % pour le DRAM mondial en 2026, une situation exacerbée par l'allocation de capacités de production à la mémoire à haut débit (HBM). Toutefois, des risques persistent : une accélération des expansions de capacités par les concurrents pourrait perturber le cycle, et une modération des dépenses d'investissement dans l'IA et les centres de données pourrait ralentir la hausse des prix. En plus des perspectives de prix, les accords d'approvisionnement à long terme (LTA), comme celui signé avec Dell, pourraient contribuer à lisser la cyclicité des bénéfices, mais leur impact réel dépendra de la fermeté de leurs clauses. Citigroup présente également un scénario haussier à 1 400 dollars et un scénario baissier à 400 dollars, reflétant les fortes divergences sur la durée du cycle actuel. Les investisseurs scruteront les commentaires de la direction sur les perspectives d'offre et de demande, les prix du HBM, les progrès des LTA et les orientations en matière de marge. La valorisation actuelle, proche de l'objectif, laisse peu de marge d'erreur si l'une des hypothèses optimistes venait à faiblir.

marsbitIl y a 32 mins

Perspective des résultats du Q2 de Micron, Citi relève l'objectif de cours

marsbitIl y a 32 mins

Après avoir raté une multiplication par 20, j'ai trouvé une méthode bête pour investir dans l'IA

Manquer une opportunité de multiplication par 20 m'a conduit à adopter une approche plus méthodique pour investir dans l'IA. Au lieu de se précipiter sur les actions à la mode, il est crucial de d'abord constituer un « capital de connaissances » en comprenant en profondeur toute la chaîne de valeur de l'IA. Cette industrie suit une trajectoire historique : les investissements se diffusent par vagues successives, des infrastructures de base vers les applications. L'article décompose l'écosystème en quatre couches clés : 1. **Infrastructures de calcul (le « moteur »)** : Cœur physique, incluant les puces (Nvidia, AMD), la fabrication (TSMC), la mémoire (SK Hynix), l'interconnexion optique, le refroidissement et l'alimentation électrique. 2. **Couche des modèles (le « système d'exploitation »)** : Dominée par OpenAI, Anthropic, Google, Meta et xAI. Un changement structurel majeur est observé : la consommation de puissance de calcul bascule de l'entraînement des modèles vers leur **inférence** (utilisation), ce qui pourrait redessiner la concurrence. 3. **Intergiciels et plateformes (la « couche de liaison »)** : Outils comme Scale AI ou Hugging Face, essentiels pour connecter les modèles aux applications. 4. **Applications verticales (l'« entrée d'argent »)** : Domaines comme les outils de développement, la santé, les robots ou les véhicules autonomes, où l'IA crée une valeur directe. Une contrainte transversale majeure est **l'énergie**, l'électricité devenant un facteur limitant pour la croissance des centres de données IA. L'article soulève quatre questions cruciales au-delà du consensus : * L'impact du passage à l'inférence sur les acteurs du matériel. * Le retour sur les investissements massifs des géants technologiques. * L'identification des opportunités dans les « cercles » d'investissement moins visibles (refroidissement, sécurité, puces en périphérie). * L'influence de la géopolitique sur la fragmentation de la chaîne d'approvisionnement. La conclusion est claire : dans un cycle technologique aussi long que l'IA, la préparation prime sur la précipitation. En cartographiant méticuleusement chaque maillon de l'industrie – ses business models, sa concurrence et ses valorisations – on se prépare à saisir les futures opportunités avec un « instinct de tueur » forgé par l'étude, et non par la chance.

marsbitIl y a 33 mins

Après avoir raté une multiplication par 20, j'ai trouvé une méthode bête pour investir dans l'IA

marsbitIl y a 33 mins

Trading

Spot
Futures
活动图片