Руководитель Aptos заявил, что платформы Web 2.5 зарабатывают «тонны» дохода

cryptonews.ruPublié le 2025-03-06Dernière mise à jour le 2025-05-06

В то время как многие криптоэкосистемы фокусируются на децентрализации как основном принципе Web3, Aptos добивается успеха с гибридными платформами, которые сочетают технологии Web2 и Web3, обычно называемыми «Web2.5».

В интервью на мероприятии Token2049 в Дубае глава экосистемы Aptos (APT) Эш Пампати сказал, что платформы Web2.5 зарабатывают «тонны дохода» в Aptos. Он отметил, что в сети процветают, в частности, ориентированные на потребителя приложения.

Web2.5 — это термин, используемый для описания платформ или приложений, которые сочетают централизованный опыт Web2 с децентрализованными элементами Web3.

Эти приложения избегают полной децентрализации, часто подвергаясь критике за то, что не полностью принимают концепцию Web3.

Платформы Web2.5, ориентированные на потребителя, приносят доход Aptos

Пампати рассказал, что одна из тенденций, которую он видит в экосистеме Aptos, заключается в том, что основатели хотят создавать «отличные потребительские впечатления».

Он сказал, что сеть Aptos была создана для поддержки проектов с масштабом, почти как у Web2. Благодаря своему происхождению от проекта Meta*, Aptos имеет стек разработчиков, сосредоточенных на абстрагировании трения от Web3.

Пампати описал это как больше пользовательский опыт Web2 «без ущерба для принципов Web3». Он сказал, что платформы, которые следуют таким моделям, добились успеха в экосистеме:

«Мы видим, как появляется много отличных потребительских платформ Web 2.5. Таким образом, те, которые ориентированы на дистрибуцию, и те, которые ориентированы на преданность фанатов, также приносят массу дохода, потому что они создали отличные продукты».

Пампати сказал, что на эту тенденцию в основном влияют их стек разработчиков и то, что предлагает платформа Aptos, которая фокусируется на широких потребительских приложениях.

Проблема привлечения следующего миллиона пользователей

В то время как приложения Web2.5 решают некоторые проблемы пользовательского опыта для криптовалют и Web3, Пампати сказал, что одной из проблем в этой области остается привлечение в нее некрипто-аборигенов.

«Я думаю, что самая большая проблема — попытаться предсказать следующий катализатор, который привлечет следующий миллион, 10 миллионов пользователей в криптовалюту. Я думаю, что существует большая тенденция идти и снова вести старые войны», — сказал Пампати, добавив, что основатели часто возвращаются к таким концепциям, как мемокоины и невзаимозаменяемые токены (NFT).

Тем не менее, сказал он, чтобы найти следующий катализатор, который подстегнет более широкое принятие, потребуется создать что-то новое.

Пампати добавил, что сотрудничество и мотивация основателей «видеть сквозь углы и не просто пытаться воссоздать то, что уже было создано ранее» остается проблемой. Он сказал, что основатели должны быть готовы к следующему катализатору.

* Американская корпорация Meta Platforms и принадлежащие ей социальные сети Facebook и Instagram признаны экстремистскими и запрещены в РФ.

Lectures associées

Il y a quelques instants, DeepSeek V4 a mis à jour DSpark, augmentant la vitesse d'inférence de 80 %

DeepSeek a annoncé une mise à jour majeure de son modèle DeepSeek-V4-Pro avec le lancement de DSpark, un nouveau cadre de décodage spéculatif (Speculative Decoding) open source, accompagné de l'infrastructure complète DeepSpec. Cette mise à jour, axée sur l'ingénierie et non sur les capacités fondamentales du modèle, vise à accélérer considérablement l'inférence des LLM en production. Le cœur de DSpark est l'introduction d'une **génération semi-autorégressive**. Cela combine la génération parallèle à haut débit d'un modèle "brouillon" léger avec une modélisation des dépendances entre tokens pour améliorer le taux d'acceptation. De plus, un système de **vérification planifiée par confiance et conscient du matériel** (Confidence-Scheduled Verification) évalue dynamiquement la probabilité que chaque token généré soit accepté par le modèle cible. Il adapte ainsi la longueur de vérification en temps réel pour optimiser l'utilisation des ressources GPU, notamment en charge élevée. Les résultats sont significatifs : face aux méthodes de pointe comme Eagle3 et DFlash, DSpark augmente la longueur moyenne de tokens acceptés de 26.7% à 30.9% et de 16.3% à 18.4% respectivement sur les modèles Qwen3. En déploiement réel, par rapport à la génération token par token précédente (MTP-1), **DSpark améliore la vitesse de génération pour l'utilisateur de 60% à 85% pour le modèle Flash et de 57% à 78% pour le modèle Pro**, à débit total constant. Le projet open source **DeepSpec** fournit une stack complète pour entraîner et évaluer des modèles brouillons pour le décodage spéculatif, supportant actuellement les algorithmes DSpark, DFlash et Eagle3, ainsi que les familles de modèles cibles Qwen3 et Gemma.

marsbitIl y a 6 h

Il y a quelques instants, DeepSeek V4 a mis à jour DSpark, augmentant la vitesse d'inférence de 80 %

marsbitIl y a 6 h

Trading

Spot
活动图片