Four numbers to know going into Ethereum’s Merge

THE BLOCKPublié le 2022-08-30Dernière mise à jour le 2022-08-31

Résumé

Ethereum’s long-awaited Merge is expected to arrive next month, and would-be blockchain watchers may want to pay attention to some notable metrics.

Ethereum’s long-awaited Merge is expected to arrive next month, and would-be blockchain watchers may want to pay attention to some notable metrics.
The Merge — the final stage in Ethereum’s transition from proof-of-work to proof-of-stake — will see the so-called Beacon Chain and its fleet of validators become the underpinnings of the blockchain network.
This event follows a long phase of planning, iteration, trial-and-error and public discourse.
Here are some of the key numbers to keep in mind ahead of The Merge.
417,855
This figure refers to the number of validators in place as of August 28. The data comes from beaconcha.in, which provides a number of data points about the network.
Validators are essentially the miners of the proof-of-stake blockchain. In order to participate in the network, they must stake 32 ETH. Validators function in part to create the next block of transactions, thereby extending the chain as new transactions are added to the network. They also store information about the network.
13,218,949
That’s the amount of ETH deposited to date in Ethereum’s staking contract. The contract was first launched in November 2020 and kicked off the initial phase of Ethereum’s proof-of-stake transition.
The above figure comes from a Dune Analytics dashboard maintained by Dune co-founder Fredrik Haga.
79,322
To date, there are almost 80,000 unique depositors who have contributed funds to the staking contract and, thus have set aside the necessary funds to become a validator.
According to the data collected by Haga, the biggest depositor has deposited 288,160 ETH to the address.
58,750,000,000,000,000,000,000
Yes, that eye-popping number has a significant meaning for Ethereum's Merge.
It refers to a value known as Terminal Total Difficulty, which is the trigger point at which Ethereum will actually shift from proof-of-work to proof-of-stake. 
Ethereum co-founder Vitalik Buterin tweeted earlier this month about the number's setting, stating that "[t]his means the ethereum [proof-of-work] network now has a (roughly) fixed number of hashes left to mine."
61
This last number is only indirectly related to the Ethereum network itself but speaks to the attention being paid as of late to the upcoming upgrade.
61 was the most recent Google Trends score for “ethereum merge” in the United States, having reached 100 for August 11, as shown in the chart below.

Looking at the worldwide data, “ethereum merge” similarly peaked on August 11, having scored a 65 on August 25.

© 2022 The Block Crypto, Inc. All Rights Reserved. This article is provided for informational purposes only. It is not offered or intended to be used as legal, tax, investment, financial, or other advice.

Lectures associées

Rapport du premier trimestre 2026 d'Ethereum : Baisse des frais, nombre d'utilisateurs et volume de transactions à des niveaux historiques

**Rapport du T1 2026 sur Ethereum : Baisse des frais, mais nombre d'utilisateurs et volume de transactions atteignent des records** Le premier trimestre 2026 présente une dynamique clé pour Ethereum : l'utilisation explose tandis que les revenus liés aux frais baissent. Le nombre d'utilisateurs actifs mensuels (+85,9% en glissement annuel), le nombre de transactions (+81,5%) et le débit du réseau ont tous atteint des sommets historiques. En revanche, les frais totaux sur le réseau principal se sont effondrés de 81,9% sur un an. Ce paradoxe s'explique par la stratégie délibérée d'Ethereum de privilégier la croissance à court terme en réduisant le coût de l'espace bloc grâce aux mises à niveau comme Fusaka (capacité de données augmentée). C'est l'effet Jevons : la baisse des coûts libère une nouvelle demande. Le rapport souligne également un pivot narratif majeur : Ethereum consolide son rôle de couche de règlement financier mondial pour les actifs tokenisés. Il domine ce marché naissant, détenant des parts majoritaires dans les stablecoins (61,8%), les fonds tokenisés (73%), les matières premières tokenisées (84%) et les prêts DeFi (79,2%) parmi les cinq principales blockchains. L'entrée en force d'institutions comme BlackRock, JPMorgan et Fidelity, avec des produits concrets, valide cette tendance. Ainsi, Ethereum sacrifie une capture de valeur à court terme (frais, TVL, capitalisation baisse) pour renforcer ses effets de réseau et sa position d'infrastructure neutre et ouverte, pariant sur une croissance à long terme alimentée par la tokenisation massive de la finance traditionnelle.

marsbitIl y a 17 mins

Rapport du premier trimestre 2026 d'Ethereum : Baisse des frais, nombre d'utilisateurs et volume de transactions à des niveaux historiques

marsbitIl y a 17 mins

Premier entretien en podcast du PDG d'Intel, Lip-Bu Tan : « Notre objectif est une multiplication par 10 en 5-10 ans », en misant sur l'emballage avancé, les substrats en verre et le diamant synthétique

Le PDG d'Intel, Lip-Bu Tan, a exposé sa vision ambitieuse de transformer l'entreprise avec pour objectif de multiplier par 10 la valeur pour les actionnaires dans les 5 à 10 prochaines années. Lors d'un podcast, il a détaillé sa stratégie axée sur trois piliers technologiques pour dépasser les limites physiques de la miniaturisation : l'emballage avancé (EMIB), les nouveaux matériaux de substrat comme le verre, et les semi-conducteurs de nouvelle génération (GaN, SiC, InP, diamant synthétique). Il souligne la reprise de la demande en CPU pour l'IA, notamment l'inférence et les agents intelligents, modifiant le ratio CPU/GPU dans les serveurs. Tan défend également la division de fonderie d'Intel, essentielle pour la sécurité de la chaîne d'approvisionnement américaine, en se concentrant sur la confiance client, le rendement et les délais. Il révèle le projet Terafab en collaboration avec Elon Musk pour construire des capacités de fabrication de semi-conducteurs. Selon lui, le plus grand malentendu des investisseurs est de sous-estimer le potentiel d'Intel, encore en phase de "rampement". Il prévoit que le véritable potentiel de l'entreprise, au-delà du PC, dans l'informatique en périphérie, l'IA physique et les agents IA, sera pleinement reconnu vers 2030-2032.

marsbitIl y a 19 mins

Premier entretien en podcast du PDG d'Intel, Lip-Bu Tan : « Notre objectif est une multiplication par 10 en 5-10 ans », en misant sur l'emballage avancé, les substrats en verre et le diamant synthétique

marsbitIl y a 19 mins

Il vient de lever 2,7 milliards, et Fei-Fei Li y a investi.

Le chercheur en intelligence artificielle Pete Florence, ancien employé de Google DeepMind et co-créateur de l'architecture VLA (Vision-Language-Action), a levé 400 millions de dollars (environ 2,7 milliards de RMB) pour sa startup Generalist AI, portant sa valorisation à 2 milliards de dollars. Parmi les investisseurs figurent NVentures (NVIDIA), Bezos Expeditions, ainsi que des personnalités comme Li Fei-Fei, co-fondateur de Xiaomi Lin Bin et le fondateur de Zoom, Eric Yuan. Contrairement à la tendance actuelle, Florence rejette catégoriquement l'étiquette "modèle du monde" pour son entreprise. Issu du MIT et influencé par son mentor Russ Tedrake, il prône une approche orientée "objectif" plutôt que "technologie". Pour lui, l'objectif ultime n'est pas de construire un modèle du monde, mais de créer des robots capables d'accomplir avec un taux de réussite et une vitesse élevés des tâches variées et inédites, sans nécessiter de données spécifiques. Generalist AI a dévoilé deux modèles d'intelligence incarnée : GEN-0 en novembre 2025, démontrant que les lois d'échelle des LLM s'appliquent au mouvement physique, et GEN-1 en avril 2026. Ce dernier, entraîné sur plus de 500 000 heures de données collectées via un dispositif portable, atteint un taux de réussite de 99% sur des tâches manuelles précises comme plier des cartons. Florence estime que GEN-1 approche d'un point d'inflexion similaire à GPT-3, avec des performances atteignant un niveau utile pour des déploiements commerciaux. Ce financement record, intervenu rapidement après la démonstration de GEN-1, valide la vision pragmatique de Florence : développer des robots généralistes réellement utiles en se concentrant sur la résolution de tâches physiques concrètes.

marsbitIl y a 27 mins

Il vient de lever 2,7 milliards, et Fei-Fei Li y a investi.

marsbitIl y a 27 mins

Trois jours, deux légendes de perdues : le barrage de talents en IA de Google est-il en train de se fissurer ?

En l'espace de trois jours, Google a perdu deux figures légendaires de l'IA, signe d'un exode massif de ses talents vers des concurrents comme OpenAI et Anthropic. Noam Shazeer, co-auteur de l'architecture Transformer, a rejoint OpenAI, tandis que John Jumper, lauréat du Nobel et responsable d'AlphaFold, est parti chez Anthropic. Ce mouvement, renforcé par le recrutement d'Andrej Karpathy par Anthropic, révèle une tendance structurelle. La cause profonde est un désalignement des missions. Les priorités de Google restent centrées sur son activité publicitaire, contraignant la recherche. À l'inverse, OpenAI et Anthropic offrent une focalisation exclusive sur l'innovation et la sécurité de l'AGI. De plus, les perspectives d'introduction en bourse de ces startups promettent des gains financiers considérables via leurs actions, un avantage que Google, déjà géant établi, ne peut égaler. La fusion de Google Brain et DeepMind en 2023, censée unifier les forces, a en réalité accru les tensions entre recherche fondamentale et pression commerciale, créant un environnement moins attractif pour les scientifiques de haut vol. Cette restructuration du paysage des talents, potentiellement irréversible, représente une crise silencieuse pour Google. Son avantage en matière de données, de puissance de calcul et de publications académiques dépend ultimement des personnes capables de les exploiter, et celles-ci partent.

marsbitIl y a 2 h

Trois jours, deux légendes de perdues : le barrage de talents en IA de Google est-il en train de se fissurer ?

marsbitIl y a 2 h

Derrière les bulletins de notes de l'IA, se cache un concepteur de "sujets d'examen" chinois

Le domaine de l'IA suit de près les scores des grands modèles sur des benchmarks comme MMLU-Pro et MMMU, devenus des références pour évaluer les capacités de raisonnement et de compréhension multimodale. Derrière ces outils d'évaluation influents se trouve Wenhu Chen, professeur assistant à l'Université de Waterloo et fondateur du TIGERLab. Face aux limites des anciens benchmarks comme MMLU, où les modèles de pointe atteignaient des scores quasi parfaits, Chen a dirigé le développement de MMLU-Pro. Cette nouvelle base de données, plus difficile et stable avec des questions à choix multiples élargis, permet de mieux distinguer les véritables capacités de raisonnement des modèles. Dans le domaine multimodal, les benchmarks MMMU et MMMU-Pro, également créés par son équipe, évaluent rigoureusement la capacité des modèles à combiner informations visuelles complexes et connaissances disciplinaires pour résoudre des problèmes avancés. Cette expertise en évaluation découle des recherches de Chen sur la compréhension d'informations complexes et le raisonnement, renforcée par son expérience chez Google DeepMind sur Gemini. Aujourd'hui au Meta Super-Intelligence Lab, il continue ses travaux sur l'évaluation et l'entraînement de modèles multimodaux. Son parcours illustre le rôle crucial, bien que moins visible, des chercheurs dans la construction des fondations méthodologiques qui guident les progrès de l'IA.

marsbitIl y a 2 h

Derrière les bulletins de notes de l'IA, se cache un concepteur de "sujets d'examen" chinois

marsbitIl y a 2 h

Trading

Spot
Futures
活动图片