上OKX不到四个月就下架 机构做局骗散户?

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-08-08Terakhir diperbarui pada 2024-08-08

币界网报道:

前几天OKX就发公告,把MSN这个币给下架了:

要知道,这项目今年四月份才登陆OKX,还号称私募估值10亿呢!

而且投资人列表也不算寒碜,Hash Global/Seven X等赫赫在列,虽然高达10亿美元估值那一轮的融资金额却没有透露,但OKX自己还亲自投了呢!

MSN从登陆OKX第一天的表现就很拉跨:

首日市值只有三亿,然后在一个月内估值跌到一亿,再就是一路下跌,项目方完全看不出来花钱拉盘的样子:

要说这代币其实流动也不多,只有20%的代币释放了,大部分VC币还都砸在手里呢:

自从OKX就发公告后,现在市值只有一千多万。

从TGE到OKX下架,前后四个月都不到。

从这个表现看,10亿私募估值绝对有问题,肯定没按这个估值给钱,大概率就是项目方和机构做局骗散户。

真是苦了参与质押的用户,项目方许诺年化收益率达55%,但如果从开盘冲进去到现在,币价掉了能有几十倍。

真的是你图人家利息,人家图你本金。

对此项目方目前的回应是:

“我们坚定自己的信念,并将继续在此基础上继续前进,无论是现在还是将来。”

果然加密圈果然是要信仰充值。

另外一个私募十亿估值的项目IO也好不到哪去:

但是IO好歹公布了自己有4千万美金的募集金额。

但是项目6月份上线币安后,现在代币只释放了百分之十出头,FDV也就只有14亿了,如果业务没什么实质性进展也是随时可以跌破私募发行价。

而IO的私募投资者,有一年的锁定期,要等第13月才开始线性解锁。

今年币安上所的所有代币,只有JUP一个项目是赚钱的:

在加密行业发展到现在,大部分玩家都是投机者,而Jupiter则是为数不多有终端用户的项目。

因为Jupiter的主要功能是从各种DEX和自动做市商(AMM)如Raydium、Serum、Orca、Saber等聚合流动性,为用户提供最佳的代币交换价格和路由。

在Solana网络上,Jupiter引导了约50%-60%的交易量。

因此各位在Solana上炒土狗的各位投机者,就是Jupiter的终端用户VC现在很难割韭菜了,还是开赌场赚钱~

Bacaan Terkait

"Raja Panggilan" Arthur Hayes Bergerak Lagi, Kali Ini Sasaran Utamanya adalah Deribit

"Panggil Raja" Arthur Hayes beraksi lagi, kali ini menargetkan Deribit. Pada 29 Juni, alamat terkait Hayes membeli sekitar 6,16 juta token SYN melalui platform OTC Flowdesk senilai $2,2 juta dengan harga rata-rata $0,3573. Hayes kemudian memuji SYN di platform X sebagai salah satu investasi paling asimetris yang dia lihat sejak HYPE, dan menantang Deribit, menyatakan Hypercall sebagai penantangnya. Harga SYN saat ini naik lebih dari 40% menjadi $0,436, dengan kenaikan lebih dari 10x dalam sebulan hingga Juni 2026. Protokol Synapse awalnya merupakan infrastruktur lintas rantai tetapi kini mengembangkan Hypercall, protokol opsi on-chain di ekosistem Hyperliquid. Hypercall menawarkan perdagangan opsi non-tersentralisasi tanpa KYC, tetapi masih dalam tahap awal dengan likuiditas terbatas. Deribit tetap mendominasi pasar opsi kripto dengan pangsa sekitar 85%, didukung likuiditas dalam dan alat profesional. Namun, platform tersentralisasi seperti Deribit memiliki risiko perwalian dan hambatan KYC. Hayes melihat peluang untuk opsi on-chain di ruang aset baru seperti RWA dan AI. Aksi Hayes baru-baru ini menuai kontroversi. Dia sebelumnya mendukung HYPE, kemudian menjualnya, namun membelinya kembali. Laporannya tentang CARDS yang menargetkan harga $4 juga diikuti penurunan harga 22%. Investigator on-chain ZachXBT mengkritiknya, menuduh Hayes menciptakan likuiditas keluar bagi pengikutnya. Hayes membela diri dengan mengatakan dia hanya melakukan perdagangan normal.

marsbit8m yang lalu

"Raja Panggilan" Arthur Hayes Bergerak Lagi, Kali Ini Sasaran Utamanya adalah Deribit

marsbit8m yang lalu

AI Melanda Dunia, Mengapa Crypto + AI Terlihat Lesu?

**Ringkasan:** Meskipun AI melanda dunia, kombinasi Crypto + AI tampak suram. Analisis dari sisi permintaan mengungkap empat bidang utama dan tantangannya: 1. **Komputasi & Penyimpanan Terdesentralisasi:** Menawarkan kedaulatan data dan biaya potensial lebih rendah, tetapi belum memberikan keunggulan teknologi yang meyakinkan bagi perusahaan yang sudah terikat dengan penyedia cloud tradisional. Risiko ketidakstabilan menghalangi adopsi. 2. **Pasar Data & Validasi Model/Privasi:** Teknologi seperti ZKML memecahkan masalah transparansi dan kepemilikan data, tetapi ini bukan prioritas mendesak bagi bisnis saat ini. Permintaan kemungkinan akan mengikuti regulasi (misalnya, Undang-Undang AI UE). 3. **Infrastruktur Agen AI:** Mengembangkan dasar untuk interaksi otonom antar agen, tetapi fokus pasar saat ini adalah otomatisasi proses internal. Permintaan belum matang untuk infrastruktur tahap berikutnya ini. 4. **Pembayaran Agen AI:** Satu-satunya bidang di mana blockchain bersaing langsung dengan keuangan tradisional. Keduanya belum sepenuhnya memecahkan masalah pembayaran mikro real-time antar mesin. **Masalah Inti: Ketidaksesuaian Pasokan-Permintaan.** Visi blockchain (desentralisasi, transparansi) tidak selaras dengan kebutuhan mendesak industri AI (kinerja, stabilitas, ROI). Kurangnya kasus penggunaan percontohan skala besar semakin menghambat adopsi. **Nilai Jangka Panjang:** Kombinasi ini memiliki logika yang kuat, tetapi perkembangannya bergantung pada kemampuannya beradaptasi dengan kebutuhan pasar saat ini atau menunggu permintaan masa depan (seperti ekonomi agen otonom) menjadi matang. Jalannya akan ditentukan oleh keselarasan dengan kebutuhan pasar yang nyata.

Foresight News16m yang lalu

AI Melanda Dunia, Mengapa Crypto + AI Terlihat Lesu?

Foresight News16m yang lalu

ETF Alami Keluar Bersih Berkelanjutan, Apakah Institusi Sedang Keluar?

Selama enam minggu terakhir, dana ETF Bitcoin spot ASR mengalami arus keluar bersih sekitar $6 miliar, mencatat periode mingguan terpanjang dengan penurunan sejak diluncurkan pada tahun 2024. IBIT milik BlackRock, dana terbesar, menjadi penyumbang utama, dengan $1,3 miliar mengalir keluar dalam satu minggu terakhir saja. Data on-chain menunjukkan penjualan terutama berasal dari dana konfigurasi yang membeli ETF melalui akun broker, bukan dari pemegang jangka panjang (>155 hari) yang masih menguasai ~83% pasokan yang beredar. Perilaku ini menyerupai penyesuaian portofolio untuk mengurangi risiko (*de-risking*) karena meningkatnya inflasi, suku bunga, dan aliran modal ke sektor lain seperti infrastruktur AI dan IPO. Kerugian yang direalisasi melonjak 78%, dengan banyak penjual menjual pada kisaran biaya $55.000-$68.000. Meski kecepatan arus keluar melambat signifikan (dari $1,72 miliar menjadi $226,8 juta), tekanan struktural tetap ada karena skala besar IBIT menciptakan tekanan jualnya sendiri. Tanpa pembeli baru yang masuk dari sisi ETF atau pasar spot, harga sulit bertahan. Arah pasar selanjutnya bergantung pada apakah arus keluar IBIT melambat dan Bitcoin dapat bertahan di atas $60.000, atau jika penjualan besar berlanjut dan harga jatuh di bawah $58.000, yang akan menguji kemampuan pembeli non-ETF dalam menyerap tekanan jual. ETF, meski mempermudah akses, tidak menghilangkan volatilitas aset.

marsbit59m yang lalu

ETF Alami Keluar Bersih Berkelanjutan, Apakah Institusi Sedang Keluar?

marsbit59m yang lalu

Konsep Model Dunia untuk Pemula: Sebuah Kisah dari Psikologi hingga Medan Utama AI

**Ringkasan Konsep Model Dunia: Dari Psikologi ke Medan Utama AI** Model Dunia adalah konsep yang sangat hangat di dunia AI namun sering membingungkan banyak orang. Pada dasarnya, model dunia bertujuan memberi mesin "papan pasir mental" untuk mensimulasikan dan memprediksi kejadian di dunia nyata sebelum bertindak. Kemampuan ini, yang dalam psikologi disebut "model mental", memungkinkan AI berlatih dan bereksperimen secara virtual, mengurangi ketergantungan pada data dunia nyata yang mahal dan terbatas. Konsep ini berakar dari ide psikolog Kenneth Craik (1943) tentang bagaimana otak membangun model internal untuk memprediksi peristiwa. Di AI, pionir seperti Marvin Minsky dengan "Teori Kerangka" dan peneliti seperti David Ha serta Jürgen Schmidhuber (2018) menghidupkan kembali konsep ini dalam pembelajaran mendalam. Para ahli memiliki pandangan berbeda: * **Yann LeCun** (Meta) mengkritik LLM dan mengadvokasi model prediktif seperti JEPA yang memahami struktur fisika dunia, bukan hanya menghasilkan konten. * **Fei-Fei Li** (Stanford/World Labs) mengklasifikasikan model dunia menjadi tiga jenis berdasarkan siklus "aksi-observasi": **Perender** (menghasilkan piksel/visual), **Simulator** (menghasilkan status dunia dengan akurasi struktural/fisik), dan **Perencana** (menghasilkan aksi). * **Tim FIB-Lab Tsinghua** membaginya menjadi dua fungsi inti: **Memahami Dunia** (mendukung pengambilan keputusan) dan **Memprediksi Masa Depan** (menghasilkan status/video masa depan). Perusahaan teknologi besar juga mendefinisikannya sesuai kebutuhan: * **OpenAI** menyebut **Sora** sebagai "simulator dunia" berbasis video. * **Google DeepMind** membangun **Genie 3** sebagai model dunia 3D interaktif waktu-nyata. * **NVIDIA** mengembangkan **Cosmos** sebagai platform "model fondasi dunia" untuk AI fisik. * **Perusahaan China** seperti Alibaba, Tencent, Huawei, dan pembuat mobil (NIO, XPeng, Li Auto) mengembangkan solusi serupa untuk simulasi mengemudi, robotika, dan dunia virtual, meski sering menggunakan nama berbeda. Secara teknis, ada tiga jalur pendekatan utama: 1. **"Melukis" (Generatif)**: Model pembuat video seperti Sora. Keunggulan visual, tetapi konsistensi fisika lemah. 2. **"Kalkulasi Mental" (Prediktif Abstrak)**: Seperti JEPA LeCun. Memprediksi representasi abstrak, efisien dan lebih stabil mempelajari fisika, tetapi kurang terinterpretasi. 3. **"Menyusun Balok" (Simulasi 3D Eksplisit)**: Seperti NVIDIA Omniverse. Menghasilkan lingkungan 3D dengan properti geometri dan fisika. Tepat dan dapat dikontrol, tetapi memerlukan data khusus dan mahal. Perkembangan terkini bergerak menuju **Model Aksi Dunia (WAM)** yang menggabungkan prediksi keadaan masa depan dan pembuatan aksi dalam satu model, mencapai "pengetahuan dan tindakan yang selaras" untuk robotika. Industri model dunia mulai terbentuk dalam tiga lapisan: * **Lapisan Dasar**: Data, daya komputasi (didominasi GPU NVIDIA), dan sensor. * **Lapisan Platform Teknis**: Platform serbaguna (Omniverse, Pangu) dan platform vertikal (untuk mobil otonom, konstruksi). * **Lapisan Aplikasi**: Mobil otonom (paling matang), robotika, game, konstruksi cerdas, layanan spasial, simulasi medis. Kekacauan dalam penamaan dan definisi sebenarnya adalah tanda awal revolusi teknologi, mirip dengan fase awal komputasi awan atau AI. Semua pendekatan, meski berbeda, mengarah pada tujuan yang sama: memberdayakan mesin dengan model internal dunia yang dapat disimulasikan untuk bertindak lebih aman, efisien, dan cerdas di dunia nyata. Konsep akan menyatu ketika teknologinya matang. Saat ini, ketidakseragaman justru menandakan bahwa model dunia telah memasuki medan pertempuran utama pengembangan AI.

marsbit1j yang lalu

Konsep Model Dunia untuk Pemula: Sebuah Kisah dari Psikologi hingga Medan Utama AI

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片