主网上线一个月,数据回顾ZKFair取得哪些成果?

Odaily星球日报Dipublikasikan tanggal 2024-01-19Terakhir diperbarui pada 2024-01-19

Abstrak

一文看懂ZK L2新秀ZKFair的突围之道和未来规划。

原文作者:ZKFair Community

主网上线一个月,数据回顾ZKFair取得哪些成果?

时值 ZKFair 主网上线一个月之际,我们非常激动向大家分享这一个月以来 ZKFair 所取得的成果:主网上线并平稳运行、Gas fee Airdrop 圆满结束、TVL 一路飙升至 3.24 亿美金、ZKF 代币一天内上线 10+ 交易所、ZKF 总质押量超 26 亿、 75% Gas fee 利润已被 4 W+ZKF 质押者瓜分、.zkf 域名服务即将推出......

繁荣背后,也有不少社区用户非常关心 ZKFair 的未来前景,在这里,我们也将真诚分享 ZKFair 一路走来的历程,同时也向社区及时分享 ZKFair 的未来规划。

100% Fair launch,直面 ZK 赛道不公平、PUA

正如我们此前文章多次提到的那样:ZK 生态目前面临着估值过高、普通用户无从参与、门槛太高以及被 VC 垄断等问题,用户参与更多也是被 PUA。因此,ZKFair 诞生的初衷就是要创建一条公平且完全社区驱动的 ZK L2 网络。

我们采用 100% 公平发射的模式,其中 25% 代币空投给过去 2 个月在 Polygon zkEVM,ZKSpace,zkSync,Linea,Scroll 等有交互的用户,以及 Lumoz 忠诚度积分持有者;75% 代币以 Gas fee 空投的形式分给 ZKFair 的社区用户。

幸运的是,我们经受了市场的检验,这也为 ZKFair 后续的发展积累了一定的早期用户和原始资本。在这里,要特别感谢那些在早期就十分认可 ZKFair 理念,并积极布道传施的社区成员们!

TVL 最高达 3.24 亿美元,现位列L2榜单第 9 名

伴随着 Gas fee Airdrop 的开展,ZKFair 链上 TVL 也迎来历史性突破。12 月 26 日上午 11 点,我们宣布 Gas fee Airdrop 正式结束,彼时,ZKFair 链上 TVL 达到 1.23 亿美元,活动总参与人数突破 20 万,总 Gas 消耗也突破 1 亿 USDC 关口。

此后,链上 TVL 更是一路飙升,据 L 2B eat 数据,ZKFair 链上 TVL 最高一度达 3.24 亿美元,目前虽稍有回落,但仍以 2.7 亿美金的 TVL 超越 Linea 位列L2排行榜第 9 名。

一天上线 Bybit、Gate、Bitget 等 10+ 交易所

ZKF 代币总量为 100 亿,其中 25 亿公平空投给L2社区用户,另外 75 亿也已以 Gas Fee 空投形式全部产出。2024 年 1 月 1 日,用户所获得的 ZKF 代币开放 Claim。1 月 11 日,我们也第一时间将未领取的 1.3 亿枚 ZKF Token 全部销毁,并承诺未来将不再增发任何 ZKF 代币。

1 月 5 号,我们的官方代币 ZKF 也先后上线 Bybit、Kucoin、Bitget、Gate、HTX、MEXC、BitMart 等 10 余家交易所,这不仅为 ZKFair 带来了更多的渠道和用户,也有效推动了 ZKFair 在市场上的认可度和流动性。

Gas fee 分红已开启, 4 W+ ZKF 质押者已获得 USDC 奖励

我们于 1 月 10 日正式开启 ZKF 质押功能,截至发稿,共有超 26 亿枚 ZKF 被质押(占 Token 总量的 26% ),独立质押地址数 4 W+,这些用户将按照相应规则瓜分 75% 的总利润,剩余 25% 将分配给 DApp 开发者。作为业内首个进行 Gas fee 利润分红的L2网络,我们的技术团队也一直不断优化 Stake 页面的功能,力求为用户提供更好的产品体验。

目前,所有 ZKF 的质押者均可通过 ZKFair 官网Stake 页面实时查看个人收益。

关于未来:$ 10 B 目标不是空想, 100+ 生态项目方已申请部署

最近两周,我们先后在各大交易所参加 Space 活动,屡次也被问到,是否会担心项目高开低走以及未来的发展规划。在这里,我们再次强调:未来还有非常多的事情亟待完成和实现, $ 10 B 的目标也不是空想,而是在深思熟虑后一个比较切实的目标,具体规划如下:

首先,我们的 Stake 功能刚刚上线,无论是与日俱增的质押量还是已被分配出去的 USDC 奖励,足见社区对L2 Gas fee 利润分红模式的高度认可。这是一个非常关键的里程碑,也带领着 ZKFair 迈向更进一步的社区化;

其次,ZKFair 也将在未来支持 BTC L2 资产跨链,目前我们的技术团队正在加紧研发,未来会在合适的时候推出;

最后,链上生态的搭建仍然是我们的重中之重。目前,已经有 100 余家项目方已申请入驻 ZKFair 生态,近期一些好消息已经传来:ZKFair 宣布联合 SPACE ID 推出.zkf 域名服务,目前白名单活动已启动;一线 NFT 项目 Element 也官宣已完成部署,双方联合 NFT 发行也在筹备中...... 此外,我们也积极和已部署/意愿部署的项目方们沟通 Fair mode 的可行性,目前 ZKFair 已推出 Fair Launchpad 的申请,优质项目也将以 100% Fair Launch、低估值的形式完成项目的早期启动,这些项目也将赋能 ZKF 生态,从而为所有 ZKF 用户带来更多收益。

目前,我们也在和更多潜力赛道方向的项目积极沟通中,例如 AI Infra, AI agent, Game, Basic Defi Protocol, Depin, Bitcoin Ordinals, Bitcoin Layer 2, ZK Applications, web3 powered consumer apps 等,为确保安全,我们官方也会进行代码合约的审核,通过后方可入驻。对于优质项目,我们还会给到给予早期支持和帮助。相信社区会看到一个更加丰富的 ZKFair 生态。

对于一个崭新的L2,我们深知,凡属过往,皆为序章。

未来,我们将时刻秉持 “Without users, we are nothing.”的初心,鼎力协同每一个社区用户的力量,完成一个所有人都觉得不可能完成的梦想。

Bacaan Terkait

Di Balik Skor AI, Ada "Pembuat Soal" Seorang Tionghoa

Setiap peluncuran model AI terbaru, industri sering merujuk pada sejumlah "rapor" standar seperti MMLU-Pro, MMMU, dan MMMU-Pro. Di balik sistem evaluasi kunci ini, terdapat seorang "penyusun soal" bernama Chen Wenhu, asisten profesor di University of Waterloo. MMLU-Pro dikembangkan oleh Chen dan timnya sebagai respons atas keterbatasan MMLU lama. Ketika model-model mutakhir seperti o3 OpenAI mulai mencapai skor hampir sempurna, MMLU-Pro hadir dengan 12.032 soal yang lebih menantang, memperluas pilihan jawaban dan menekankan penalaran, sehingga berhasil membedakan kemampuan model yang sebelumnya tampak setara. Chen juga terlibat dalam MMMU, tolok ukur multimodal yang mengevaluasi pemahaman model terhadap gambar, grafik, dan teks secara terintegrasi. MMMU-Pro kemudian menyempurnakannya dengan memastikan model tidak bisa mengandalkan teks saja. Latar belakang Chen dalam pemahaman informasi kompleks dan pengembangannya di Google DeepMind untuk proyek Gemini memberinya wawasan mendalam. Ia mendirikan TIGERLab (atau "Geng Harimau"), yang tidak hanya fokus pada evaluasi tetapi juga riset model, seperti UniVideo untuk video dan MoCha untuk karakter virtual. Saat ini, Chen bergabung dengan Meta Super Intelligence Lab, terus berkontribusi pada data dan evaluasi multimodal. Karyanya mengingatkan bahwa di balik kemajuan AI yang terlihat, ada banyak talenta seperti dirinya yang membangun fondasi penting bagi perkembangan industri.

marsbit13m yang lalu

Di Balik Skor AI, Ada "Pembuat Soal" Seorang Tionghoa

marsbit13m yang lalu

Posisi Baru yang Paling Banyak Dicari di Silicon Valley Telah Muncul

Selama tiga tahun terakhir, posisi yang paling diminati di industri AI adalah ilmuwan model. Namun, kini fokus perusahaan raksasa seperti OpenAI, Anthropic, dan Google telah berubah. Mereka kini paling ingin merekrut Forward Deployment Engineer (FDE) – insinyur penyebaran garis depan. Posisi ini, yang melibatkan kerja lapangan, rapat, dan modifikasi proses, menandai pergeseran besar industri: mitos model meredup, perang implementasi dimulai. Laporan LinkedIn 2026 menunjukkan bahwa perekrutan FDE global meningkat 42 kali lipat dari 2023 hingga 2025, tiga kali lebih cepat daripada pertumbuhan posisi insinyur AI. Ini mengungkap kenyataan: model sudah canggih, tetapi banyak perusahaan gagal mengadopsinya karena kendala organisasi, seperti data lama, alur kerja yang kaku, dan masalah integrasi sistem. Palantir Technologies adalah pelopor dalam mengembangkan peran FDE. Alih-alih menjual perangkat lunak standar, mereka mengirim insinyur untuk tinggal di lokasi klien, memahami proses, dan menyesuaikan solusi. Metode ini kini menjadi acuan. Pada Mei 2026, tiga raksasa AI mengambil langkah serius untuk implementasi. Anthropic meluncurkan perusahaan patungan senilai $15 miliar untuk men-deploy model Claude. OpenAI membentuk anak perusahaan Deployment Company (DeployCo) dengan investasi awal lebih dari $40 miliar dan mengakuisisi firma konsultan Tomoro. Google Cloud secara masif membuka lowongan untuk FDE. Ini adalah sinyal kuat bahwa fokus telah beralih dari pembuatan model ke penyebaran hasil. FDE tidak hanya menjual alat, tetapi menjamin hasil. Mereka harus memahami teknologi sekaligus dinamika organisasi, menggantikan peran manajer produk, arsitek, manajer proyek, dan insinyur AI. Gaji mereka yang tinggi (hingga $500.000) mencerminkan kompleksitas tugas: mengatasi hambatan organisasi seperti budaya korporat, kepatuhan, dan pembagian tanggung jawab, yang seringkali menjadi penyebab utama kegagalan proyek AI, seperti yang dialami oleh Goldman Sachs dan Target. Kesimpulannya, saat model, daya komputasi, dan Agen menjadi semakin murah, kemampuan yang menjadi sangat berharga adalah memahami organisasi, mengubah proses, dan mendorong perubahan. FDE populer karena industri AI akhirnya mengakui bahwa bagian tersulit dari revolusi teknologi bukanlah teknologinya, melainkan manusianya.

marsbit26m yang lalu

Posisi Baru yang Paling Banyak Dicari di Silicon Valley Telah Muncul

marsbit26m yang lalu

Saat Piala Dunia Bertemu Agen: Dari Web2 ke Web3, Bagaimana Dompet Menuju ke Agentic Wallet?

Piala Dunia menjadi momen yang relevan untuk mengamati evolusi dompet digital (wallet). Dalam skenario prediksi Piala Dunia di platform seperti Polymarket, dompet web3 tradisional berfungsi sebagai pintu masuk interaksi on-chain bagi pengguna. Namun, perubahan yang lebih mendasar terjadi ketika AI Agent mulai diintegrasikan ke dalam skenario dompet, mengubah cara pengguna berinteraksi dengan dunia on-chain. Contohnya, imToken bereksperimen dengan menyematkan AI Agent dalam aktivitas prediksi Piala Dunia. Agent di situs web dan Discord ini dapat membantu pengguna menyelesaikan transaksi taruhan secara lebih alami. Pengguna tidak lagi harus membuka aplikasi dompet secara langsung, tetapi dapat berpartisipasi melalui Discord atau halaman web, kemudian dengan mulus dipandu kembali ke transaksi on-chain oleh Agent. Ini merupakan bentuk awal dari "Agentic Wallet", di mana dompet masa depan mungkin hadir dalam bentuk AI yang ada di mana-mana, bukan hanya sebagai aplikasi mandiri. Inti perubahan ini adalah pergeseran dari dompet sebagai "menu fungsi" menjadi "penerjemah intensi" (intent interpreter). Daripada pengguna memutuskan untuk mentransfer, menukar aset, atau menyambung ke DApp, mereka cukup menyampaikan keinginan dalam bahasa alami. Agent kemudian akan menguraikan langkah-langkahnya, dan dompet akan mengeksekusi rangkaian aksi on-chain. Piala Dunia menjadi pintu masuk yang ideal karena menyediakan konteks alami di mana pengguna memiliki intensi untuk berekspresi dan membuat keputusan. Perkembangan serupa juga terlihat di sektor keuangan tradisional. Mastercard meluncurkan "Agent Pay for Machines", yang mendefinisikan kerangka kerja untuk agen AI tepercaya yang berpartisipasi dalam pembayaran dengan otorisasi pengguna. Ini menekankan pentingnya identifikasi, otorisasi, batasan, dan audit untuk agen AI yang terlibat dalam transaksi bernilai—tantangan yang juga dihadapi oleh dompet web3. Oleh karena itu, tantangan utama bagi Agentic Wallet bukanlah seberapa banyak yang dapat dilakukan AI, tetapi bagaimana memastikan pengguna tetap memahami dan mengontrol tindakan AI. Keamanan dan batasan yang jelas menjadi sangat penting. Dompet masa depan perlu secara jelas memberi tahu pengguna tentang identitas Agent, kemampuan yang dapat digunakannya, durasi otorisasi, batas transaksi, dan memberikan opsi untuk menjeda atau mencabut akses kapan saja. Eksperimen dalam skenario ringan seperti prediksi Piala Dunia merupakan langkah awal menuju masa depan di mana dompet cerdas dapat meningkatkan pengalaman pengguna tanpa mengorbankan kendali dan keamanan aset mereka.

marsbit1j yang lalu

Saat Piala Dunia Bertemu Agen: Dari Web2 ke Web3, Bagaimana Dompet Menuju ke Agentic Wallet?

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片