Разлоки токенов, за которыми стоит следить в октябре

cryptonews.ruDipublikasikan tanggal 2023-08-29Terakhir diperbarui pada 2024-09-29

В сентябре будут разблокированы токены на сумму более $3,4 млрд, почти половина которых приходится на клифф-разлоки.

Редакция BeInCrypto собрала в одном материале пять ключевых разблокировок токенов, на которые стоит обратить внимание в сентябре.

Топ разлоков токенов в октябре

По данным TokenUnlocks, общий объем клифф-разлоков в октябре превышает $1,6 млрд, Инвесторы и трейдеры внимательно следят за этими событиями, поскольку разлоки вводят в обращение ранее недоступные токены и тем самым оказывают влияние на рынок.


Клифф-разлоки в октябре. Источник: token.unlocks

«Октябрь не за горами — будьте в курсе, не поддавайтесь FOMO! Поскольку на этот месяц запланирована разблокировка токенов на сумму $3,46 млрд, необходимо внимательно следить за рынком», — написала команда Token Unlocks.

В список крупейших клтфф-разлоков октября вошли Celestia (TIA), Sui (SUI), Immutable (IMX), Aptos (APT) и Arbitrum (ARB).

Sui (SUI)

В первый день октября проект Sui разблокирует 64,19 млн токенов. Монеты стоимостью более $105 млн составляют 2,40% от текущего объема циркулирующего предложения SUI. Распределение будет следующим:

  • Серия A: 19,84 млн SUI ($32,93 млн)
  • Серия B: 19,32 млн SUI ($32,07 млн)
  • Ранние участники: 10,34 млн ($17,16 млн)
  • Казначейство Mysten Labs: 2,07 млн SUI ($3,44 млн)
  • Резерв сообщества: 12,63 млн SUI ($20,96 млн)

Читайте также: Как работает блокчейн Sui — полный обзор главного конкурента Aptos


Разлок токенов SUI. Источник: TokenUnlocks

Immutable (IMX)

Immutable выпустит в обращение 32,47 млн токенов IMX стоимостью почти $60 млн 4 октября. Разблокированные токены составляют 2,06% от циркулирующего предложения IMX. Монеты распределят следующим образом:

  • Развитие экосистемы: 15,91 млн IMX ($28,96 млн)
  • Разработка проекта: 16,56 млн IMX ($30,14 млн)

Разлок токенов IMX. Источник: TokenUnlocks

Aptos (APT)

11 октября Aptos выпустит на рынок 11,31 млн токенов APT, что составляет 2,25% от общего предложения актива. Совокупная стоимость этих монет — $96,25. Высвобожденные токены разделят между фондом Aptos, сообществом, инвесторами и командой проекта.

  • Фонд: 1,33 млн APT ($11,35 млн)
  • Сообщество: 3,21 млн APT ($27,32 млн)
  • Разработчики: 3,96 млн APT ($33,69 млн)
  • Инвесторы: 2,81 млн APT ($23,90 млн)

Разлок токенов APT. Источник: TokenUnlocks

Arbitrum (ARB)

16 октября Arbitrum разблокирует 92,65 млн токенов ARB на сумму $61,90 млн. Это составляет 2,56% от оборотного предложения ARB. Вот как распределится эта партия монет:

  • Команда, будущие сотрудники и советники: 56,13 млн ARB ($37,50 млн)
  • Инвесторы: 36,52 млн ARB ($24,40 млн)

Разлок токенов ARB. Источник: TokenUnlocks

Celestia (TIA)

Завершает наш список Celestia. 30 октября проект разблокирует 175,56 млн токенов TIA стоимостью около $1,12 млрд. Эти токены будут распределены между ранними инвесторами и основными участниками команды.

  • Инвесторы серии A&B: 65,01 млн TIA ($414,76 млн)
  • Инвесторы посевного раунда: 52,47 млнTIA ($334,76 млн)
  • Основные участники команды: 58,08 млн TIA ($370,55 млн)

Разлок токенов TIA. Источник: token.unlocks

Помимо этих пяти разблокировок, на октябрь также запланированы клифф-разлоки Starknet (STRK), ZetaChain (ZETA), ApeCoin (APE) и ряда других проектов. О них мы расскажем в отдельных материалах.

Bacaan Terkait

AI Merajalela di Seluruh Dunia, Mengapa Crypto + AI Terlihat Suram?

**Ringkasan: AI Merambah Global, Mengapa Crypto + AI Suram?** Industri AI mengalami ledakan investasi, namun sektor blockchain yang mencoba berkolaborasi dengan AI tampak tertinggal. Analisis dari sisi kebutuhan mengungkap empat bidang utama dalam Crypto + AI, masing-masing menghadapi tantangan kesenjangan antara penawaran teknologi dan permintaan pasar yang sebenarnya: 1. **Komputasi & Penyimpanan Terdesentralisasi:** Menawarkan logika seperti kedaulatan data dan efisiensi biaya, tetapi belum mampu menunjukkan keunggulan teknologi yang cukup meyakinkan bagi perusahaan untuk beralih dari penyedia layanan cloud tradisional yang sudah mapan. Risiko ketidakstabilan jaringan menjadi penghalang besar. 2. **Validasi Model & Privasi (ZKML):** Teknologi seperti bukti tanpa pengetahuan (zero-knowledge proofs) menjanjikan audit dan perlindungan privasi, tetapi belum menyentuh titik nyeri bisnis yang mendesak bagi perusahaan saat ini. Permintaan besar kemungkinan akan mengikuti setelah regulasi yang jelas (seperti Undang-Undang AI UE) diberlakukan. 3. **Infrastruktur Agen AI:** Proyek blockchain membangun infrastruktur untuk ekosistem multi-agen otonom masa depan. Namun, fokus pasar saat ini masih pada otomatisasi proses internal perusahaan. Permintaan pasar belum matang untuk solusi tahap berikutnya ini. 4. **Pembayaran untuk Agen AI:** Ini adalah satu-satunya bidang di mana blockchain berada di garis start yang sama dengan keuangan tradisional. Keduanya belum sepenuhnya menyelesaikan tantangan seperti penyelesaian transaksi mikro real-time antar mesin, membuka ruang untuk kompetisi langsung. **Kesimpulan:** Masalah utama bukanlah ketidakcocokan logis antara AI dan blockchain, tetapi **ketidakselarasan parah antara penawaran dan permintaan**. Sebagian besar solusi blockchain berfokus pada nilai jangka panjang (desentralisasi, transparansi, kedaulatan data), sementara industri AI tradisional saat ini mengutamakan peningkatan kinerja, pengurangan biaya, dan stabilitas jangka pendek. Kurangnya contoh penerapan skala besar yang meyakinkan semakin memperlambat adopsi. Masa depan sektor ini bergantung pada kemampuannya beradaptasi dengan standar industri yang ada atau bertahan dengan visi jangka panjang hingga kebutuhan pasar matang sejalan dengan perkembangan teknologi.

marsbit5m yang lalu

AI Merajalela di Seluruh Dunia, Mengapa Crypto + AI Terlihat Suram?

marsbit5m yang lalu

"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.

marsbit27m yang lalu

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

marsbit27m 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 News35m yang lalu

AI Melanda Dunia, Mengapa Crypto + AI Terlihat Lesu?

Foresight News35m 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.

marsbit1j yang lalu

ETF Alami Keluar Bersih Berkelanjutan, Apakah Institusi Sedang Keluar?

marsbit1j 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

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow