品牌重塑背后暗藏玄机:Frontier变身Self Chain,用户权益缩水75%

marsbitDipublikasikan tanggal 2024-09-01Terakhir diperbarui pada 2024-09-02

【链上调查】简单的一次品牌重塑,实则暗藏玄机——代币增发 4 倍,而用户却 1:1 兑换,相当于用户被稀释了 75% 最近,Frontier(FRONT)完成了向 Self Chain(SLF)的品牌重塑。根据官方 6.12 主网第二阶段的博客,品牌重塑中的一条重要内容是以 1:1 的比率将 FRONT 兑换为 SLF,并发起了所谓的社区投票。

值得注意的是,无论是 6.12 的博客内容还是社区投票,都没有提及代币总量的增加。这个提案投票本身也很有意思,1:1 兑换比例和总量均没有明确说明,以及仅有 11 个投票者,投了 1,548,149 FRONT 的 100% 的同意票,其中 0x55b6918866B147B2a13C1Dc167aE04D806F035B5 一个人便投了 150 万FRONT。很明显,官方操纵了一切。

https://blog.selfchain.xyz/self-chain-mainnet-update-transition-to-stage-2/…& https://dao.selfchain.xyz/proposal/0x80aa7f26d76afd99d2f26b83494f532ed682d760f228fe52636c59e9841034f5?ref=blog.selfchain.xyz…

在 8.19 的Binance 支持 Frontier-> Self Chain 重塑的公告中提到了代币总量从 9 千万到 3.6 亿的增加以及 1 FRONT = 1 SLF 的兑换;Binance 的公告中链接至 Self Chain 的代币经济学博客中,也提到了代币总量的 4x 增加。 也就是说,在这次品牌重塑中,代币总量增加了 4 倍,而用户却仍然以 1:1 的比率去兑换,用户持有价值相对于总供应量而言减少了 75%。换句话说,用户的代币价值只剩下了原来的 25%,即被稀释了 75%。

Frontier从 Self Chain(SLF)的代币经济学中可以发现,SLF 的 3.6 亿,除了 9 千万 FRONT(25%)进行置换外,增加的 2.7 亿中的大部分均与用户无关,具体分为股权投资者(10%)、验证节点/增长销售(28%)、生态系统(19%)、基础节点-永久锁定(25%)和团队(8%)。就拿股权投资者和团队来说,合计凭空增长了 6,480 万的 SLF 代币分配,现价值约 3,888 万美元。

这又产生了一个新问题,为什么原有的 SLF 增加了这么多的非用户份额,是原有的 9 千万 FRONT 中早期投资者和团队完全没有份额吗?结果显然不是。

FrontierFRONT 其实是一个在 2020 年就存在的老币。在扒出的 FRONT 代币经济学中,种子分配为 10%,私募为 25%,早期支持者为 0.625%,储备为 10%,团队为 10% 等。除了团队的 10% 被销毁外,其余的早期投资者均已完成了全部的解锁分配,且都在 2022 年就已完成了最后一次分配。

https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vQj9JqXWsknSBVmBcaccneNHAcg2T9jufbn3e6OpLfGGsrXvkheNkw3EaqdTH5n-9dBkHmDbaGuL5ER/pubhtml#…

那这就有意思了,既然早期投资者都全部出清,那这次品牌重塑又引入了新的投资者分配和新的团队分配,是新的投资者入驻呢,还是老的投资者继续获益,那项目方是否已经卖壳重新换了一个新的团队

Bacaan Terkait

Pemain Besar di Pasar Altcoin Melakukannya Saat Rally Besar-besaran!

Seiring tren bullish di pasar kripto yang menguat, transaksi oleh pemain besar (paus) mulai menarik perhatian. Data blockchain menunjukkan posisi dibuka dan ditutup senilai ratusan juta dolar dalam Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), dan Hyperliquid (HYPE). Seorang investor besar, diduga terkait Matrixport, menutup posisi long 40.000 ETH senilai sekitar $100,5 juta, meraih laba $9,9 juta. Investor ini masih memegang posisi long 80.000 ETH ($201 juta) dan 500 BTC ($39 juta) dengan keuntungan belum terealisasi sekitar $22,9 juta. Setelah sebelumnya rugi $92,5 juta, transaksi terbaru ini mengubah total posisinya menjadi laba sekitar $32,8 juta. Di platform Hyperliquid, investor besar loracle.hl dilaporkan kehilangan lebih dari $70 juta dari perdagangan HYPE dalam tiga bulan terakhir. Saat ini, investor ini memegang sekitar 685.744 posisi short HYPE senilai $54,88 juta, yang berisiko likuidasi jika harga HYPE naik ke $101,15. Machi Big Brother, dikenal dengan perdagangan leverage tinggi, juga untung dari rally baru-baru ini. Investor yang dilaporkan pernah mengalami 500 likuidasi ini berhasil meningkatkan ekuitinya dari $152.000 menjadi $12,72 juta hanya dalam tiga hari, meraih keuntungan lebih dari $12,5 juta. Meskipun HYPE mencapai rekor tertinggi baru, transfer token oleh Multicoin Capital juga menjadi sorotan. Perusahaan dikabarkan mendepositokan total 427.422 HYPE (sekitar $31,74 juta) ke Coinbase Prime dalam tiga hari terakhir, memicu perhatian pasar terkait potensi penjualan atau manajemen portofolio. Dalam perdagangan Bitcoin, penjualan oleh investor anonim besar menonjol. Dalam transaksi terakhir, "paus" ini menjual sekitar 2.700 BTC senilai $211,8 juta, menjadikan total penjualannya dalam tiga hari mencapai 7.700 BTC dengan nilai sekitar $576,6 juta. *Ini bukan rekomendasi investasi.

cryptonews.ru20m yang lalu

Pemain Besar di Pasar Altcoin Melakukannya Saat Rally Besar-besaran!

cryptonews.ru20m yang lalu

Fidelity Memperingatkan: Kemakmuran Agen AI Belum Tentu Pesta untuk Rantai Publik

Fidelity mengingatkan investor agar tidak terlalu cepat menyamakan kemajuan AI agent dengan kemakmuran public blockchain. Meskipun AI yang dapat bertindak secara mandiri berpotensi menggunakan blockchain untuk pembayaran atau penyelesaian transaksi, terdapat setidaknya enam risiko yang perlu diperhatikan. Pertama, AI agent mungkin tidak memerlukan blockchain publik. Sistem tertutup oleh perusahaan teknologi besar bisa lebih dipilih karena kecepatan, biaya, stabilitas, dan kepatuhan regulasi yang lebih baik. Kedua, peningkatan transaksi on-chain tidak serta-merta menguntungkan token asli jaringan. Aktivitas pembayaran AI mungkin didominasi stablecoin, sehingga nilai tertangkap oleh penyedia layanan pembayaran, bukan token dasar blockchain. Ketiga, AI membuat pengembangan perangkat lunak lebih murah, tetapi banyaknya kode tidak sama dengan peningkatan nilai ekonomi. Persaingan bisa beralih ke pengguna, likuiditas, dan merek. Keempat, keunggulan teknologi menjadi kurang langka karena AI dapat dengan cepat mereplikasi fungsi, sehingga sulit mempertahankan keunggulan kompetitif hanya melalui kode. Kelima, AI menurunkan biaya pengembangan sekaligus biaya serangan, berpotensi meningkatkan risiko keamanan jika infrastruktur audit tidak matang. Keenam, institusi besar mungkin lebih membutuhkan blockchain "terkendali" dengan manajemen identitas, izin, dan audit yang kuat, bukan jaringan publik yang sepenuhnya terbuka. Intinya, narasi gabungan AI dan blockchain perlu dikaji lebih kritis. Fokus seharusnya pada infrastruktur mana yang benar-benar dapat menangkap kebutuhan riil dan mengubahnya menjadi nilai bisnis yang berkelanjutan.

marsbit1j yang lalu

Fidelity Memperingatkan: Kemakmuran Agen AI Belum Tentu Pesta untuk Rantai Publik

marsbit1j yang lalu

Setelah Riset di Silicon Valley, Kesimpulan Goldman Sachs: Agent Masuki Era Eksekusi, Kompetisi AI Beralih ke Workflow, World Model Bangkit

Berdasarkan laporan terbaru Goldman Sachs setelah survei di Silicon Valley, industri AI sedang memasuki tahap baru dari "mampu menjawab" menuju "mampu mengeksekusi". Kompetisi beralih dari "model siapa yang lebih kuat" ke "siapa yang benar-benar menguasai alur kerja". **Agent Masuki Era Eksekusi:** Agent AI berkembang dari alat bantu menjadi pelaksana alur kerja. Kendala utama untuk adopsi besar-besaran di perusahaan bukan lagi kemampuan model, melainkan **kontrollabilitas**, pembagian tanggung jawab, dan kemampuan untuk melacak serta memperbaiki kesalahan. Alur kerja yang paling mungkin diotomatisasi pertama kali memiliki karakteristik: batasan keputusan yang jelas, hasil yang dapat diverifikasi, dan kesalahan yang dapat dikembalikan (rollback). Penyedia layanan informasi dengan konten tepercaya, model domain yang terverifikasi, dan hubungan pengawasan yang matang memiliki peluang lebih besar. **Persaingan Model: Pembagian Tugas antara Model Mutakhir dan Model Sumber Terbuka:** Pasar kemungkinan akan berkembang menjadi pembagian kerja yang lebih jelas. **Model mutakhir (seperti GPT-4)** akan menangani tugas kompleks bernilai tinggi yang membutuhkan keandalan ekstrem. Sementara **model sumber terbuka** akan mengatasi tugas standar berskala besar dan menghabiskan sebagian besar token inferensi (sekitar 90% dalam 12-18 bulan ke depan), menawarkan biaya yang lebih rendah dengan sedikit pengorbanan kinerja untuk banyak kasus penggunaan bisnis. **Kebangkitan Model Dunia (World Model) dan Implikasinya:** Perhatian penelitian bergeser dari LLM (Large Language Model) ke "Model Dunia", yang memahami lingkungan, sebab-akibat, hukum fisika, dan interaksi dinamis di dunia nyata menggunakan data dari sistem fisik dan operasi dunia nyata. Ini semakin meningkatkan nilai **data proprietary**. Transisi AI ke dunia fisik di bidang seperti industri, sains, dan robotika akan membuka ruang masalah yang lebih luas dan memicu **kurva pertumbuhan kedua untuk permintaan komputasi AI**, menguntungkan penyedia infrastruktur cloud dan komputasi seperti Microsoft, Oracle, dan CoreWeave. **Perubahan Model Bisnis:** Komersialisasi AI bergerak dari berlangganan per kursi (**seat-based**) ke pengisian berdasarkan konsumsi, volume transaksi, dan hasil (**consumption/transaction/outcome-based**). Nilai industri bermigrasi dari model itu sendiri ke data proprietary, konteks bisnis, dan keahlian domain.

marsbit1j yang lalu

Setelah Riset di Silicon Valley, Kesimpulan Goldman Sachs: Agent Masuki Era Eksekusi, Kompetisi AI Beralih ke Workflow, World Model Bangkit

marsbit1j yang lalu

Telegram Memperkenalkan Teknologi WEB-Proxy: Menyamarkan Lalu Lintas agar Terlihat Seperti Situs Web Biasa

Telegram memperkenalkan teknologi eksperimental bernama WEB-proxy pada 21 Agustus 2026. Teknologi ini menawarkan cara baru untuk mengatasi pemblokiran dengan menyamarkan lalu lintas data aplikasi agar terlihat seperti kunjungan biasa ke situs web melalui koneksi HTTPS yang aman. Cara kerjanya, Telegram Desktop menggunakan mesin browser (WebView) bawaan untuk mengirimkan semua data melalui satu sesi yang tampak seperti loading halaman web. Data dari MTProxy dikemas dalam format khusus dan dikirim melalui saluran terenkripsi HTTPS atau WebSocket. Di sisi server, relay khusus menerima aliran data ini dan meneruskannya ke MTProxy tanpa mengetahui isi atau tujuan akhirnya, sehingga menjaga privasi. WEB-proxy beroperasi pada domain HTTPS biasa yang juga menampung situs web publik asli. Halaman jembatan proxy hanya diaktifkan jika permintaan mengandung parameter rahasia tertentu yang dihitung dari konfigurasi. Tautan koneksi proxy memiliki format spesifik dan menggunakan port 443 wajib. Saat ini, teknologi ini masih dalam tahap uji konsep dan tersedia untuk Telegram Desktop serta klien Android eksperimental, dengan rencana dukungan iOS. Dengan memanfaatkan infrastruktur web standar, WEB-proxy mempersulit sistem filter untuk membedakannya dari lalu lintas internet sah tanpa memblokir keseluruhan HTTPS. Keberhasilannya akan bergantung pada ketahanannya terhadap analisis lalu lintas yang canggih dan kemampuan skalanya.

cryptonews.ru1j yang lalu

Telegram Memperkenalkan Teknologi WEB-Proxy: Menyamarkan Lalu Lintas agar Terlihat Seperti Situs Web Biasa

cryptonews.ru1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片