利好消息频传,代币月内上涨 50%,ZKsync 的复兴时刻终于来了?

链捕手Dipublikasikan tanggal 2024-09-30Terakhir diperbarui pada 2024-09-30

作者:Frank,PANews

 

自空投落地之后,ZKsync 可谓坏消息不断,生态数据极速下滑,代币价格也随之一路下跌,从上线冲高后的 0.29 美元一度跌至 0.08 美元,下降幅度达到 72.8%。不仅如此,还传出裁员 16% 的员工。

不过,进入 9 月以来,ZKsync 的新动态频频传出,从 Solana 挖来首席营销官;推出链上治理系统;迎来 Treasure DAO 的迁移等。ZKsync 好像正在迎来复苏,PANews 就 ZKsync 的近期发展状态做一个全面分析,看看这个曾经万众瞩目的明星 L2,是否即将迎来复兴?

从扩大朋友圈开始

ZKsync 的变化似乎是从裁员开始的,9 月 3 日,有消息传出 ZKsync 的开发公司 Matter Labs 宣布裁员 16% 的员工,共计 24 人。这是该公司成立 6 年来的首次裁员,而 Matter Labs 首席执行官 Alex Gluchowski 澄清说,裁员的决定并非由于公司的财务状况,下一步将计划进行「战略性招聘」。

事实上,这次裁员后 ZKsync 确实迎来了换血,9 月 11 日,Matter Labs 宣布聘请了 Solana 基金会前营销副总裁 Meghan Hughes 担任首席营销官,此前,Meghan Hughes 曾在 Google、Facebook、Niantic 和 Stripe 供职。Matter Labs 向媒体透露,「聘请 Hughes 是为了帮助 Matter Labs 分享其故事并提升其叙事水平」。

2 天后,ZKsync 宣布推出链上治理系统。这是一个围绕权力分立、制衡原则设立的治理体系。根据设计,没有任何人和实体能够更改 ZKsync 协议。Matter Labs 首席执行官 Alex Gluchowski 在推特上宣布了这一消息后,也引发了社区的众多讨论。其中,Solana 的联合创始人 Toly 在 Alex Gluchowski 推文下对 ZKsync 新协议「不是多签签名」的说法进行质疑。两人的讨论仅仅停留在理论层面,没有延展至其他层面。 不过,这样的隔空对话还是为 ZKsync 带来了一定的话题度。

9 月 14 日,Treasure 联合创始人 Karel Vuong 在社交媒体发布长文解释为何「Treasure DAO 拟从 Arbitrum 迁移至 ZKsync」,Karel Vuong 称 ZKsync 在扩展性、吞吐量、成本、游戏可能性、入职、互操作性等方面都更有助于项目实现愿景,即大规模采用。这是团队选择 ZKsync 的主要原因。

9 月 23 日,反复测试了一个月的 Aave V3 终于完成部署在 ZKsync Era 主网上线。

9 月 25 日,Coinbase 宣布将上线 ZKsync(ZK)代币。随后,ZK 代币应声上涨,在 15 分钟内最高涨幅达到 7.59%,在 25 日当天,最高涨幅达到 14.5%,价格达到 0.14,创下近两个月来的最高点。

此外,Chainlink CCIP、Stratis 等项目也纷纷宣布在 ZKsync 部署。

链上数据略有起色

除了在生态上扩大影响力之外,ZKsync 的链上数据近期也有了一定起色。回顾空投发布后的数据情况可以看出,无论是 TVL、链上交易数量,还是链上活跃地址数在 3 月以来都是处于一路下滑的状态。进入 9 月后,ZKsync 在这几项数据上都有了明显的回升。

今年 3 月 9 日,ZKsync Era 的 TVL 最高达到 1.88 亿美元,到 8 月 5 日这一数据降至 7200 万美元,下降幅度超六成。截至 9 月 29 日,ZKsync Era 的 TVL 回升至 1.4 亿美元,迎来跳跃式回升。

日交易量上升

而更为明显的变化发生在日活用户数上,9 月 9 日,ZKsync Era 的日活地址数跌至谷底,仅为 6.7 万。而在 9 月 17 日和 9 月 20 日两天日活地址数迎来大幅提升,分别上涨至 15.9 万和 16.4 万。同时在这两天的链上交易数量也迎来了突然增长,从 9 月 15 日到 9 月 20 日,链上交易数提升幅度在 1 倍以上。

活跃用户有回升迹象

这些数据的增长可能源于生态内的游戏平台 Tevaera,据 DappRadar 数据显示,Tevaera 近 30 天的用户地址数达到 15 万左右,增长 160%。另一个 ZKsync Era 的合约创建数据近期仍处于低位没有太大变化也侧面印证这些数据增长可能来自某个应用,而不是大量的新代币产生。

与其他 L2 仍有较大差距,空投阶段性抛售结束

在与其他以太坊的 L2 对比当中可以看到,Arbitrum 和 Base 的 TVL 均在 20 亿美元以上,Optimism 也有 6.8 亿美元。虽然项目方近期频繁引入合作项目迁移来增加生态的活跃度,但

相比之下,ZKsync 要走的路似乎还有很远。

截至 9 月 26 日,ZKsync 主网 DEX 内的创建代币总数量为 507 个,24 小时交易额不超过 1000 万美元。链上交易最多的代币交易人数 24 小时内仅为 333 个,从这些数据来看,ZKsync 的链上生态活跃度还没有真正开始繁荣起来。

从代币的市场表现来看,ZK 代币近期略有回升,近 4 天内,ZK 的价格上涨了 66%。目前流通的代币占总量的 17.5%。在 2025 年 6 月之前,代币不会有新的解锁产生。结合前三个月的代币空投领取情况来看,ZK 价格回升或许跟空投抛售基本结束具有一定的相关性,再加上近期生态内的合作消息,上线 Coinbase 等利好推动,以及整体盘面的回升都有关联。

整体而言,ZKsync 的复苏似乎还有时日。不过 ZKsync 的发展路线又和最近火热的 Sui 有所不同,ZKsync 上并未推出一键发币的 MEME 币平台,而是暂时依靠 Tevaera 等链游激活更多用户。如果接下来加密行业内的链游复苏取代 MEME 币成为下一阶段的增长引擎,ZKsync 能够依靠链游在 L2 当中突围或许也是不错的选择。

Bacaan Terkait

Model Raksasa Menyapu Bersih Semua Ujian, Tapi Justru Jauh dari AGI: Apa yang Dibongkar Makalah Ini?

Teks ini membahas perdebatan definisi AGI (Kecerdasan Buatan Umum) yang belum memiliki standar pengukuran yang diterima secara universal. Berbagai pihak, seperti OpenAI, Microsoft, dan para CEO, memiliki tolok ukur dan ramalan waktu yang berbeda-beda. Sebuah makalah oleh Michael Timothy Bennett dari Australian National University menawarkan definisi baru AGI sebagai "ilmuwan buatan"—yaitu, sistem yang mampu beradaptasi secara luas, efisien, dan ilmiah di bawah kendala sumber daya terbatas (komputasi, memori, energi) seperti layaknya ilmuwan manusia. Penulis mengkritik standar lama seperti Tes Turing dan uji benchmark manusia karena telah "dikuasai" oleh model bahasa besar (LLM) tanpa mendekatkan kita pada kecerdasan umum yang sesungguhnya. LLM saat ini dinilai hanya melakukan "aproksimasi maksimalisasi skala", menyimpan jawaban perkiraan untuk berbagai tugas dalam bobot jaringannya, namun gagal pada masalah di luar distribusi data pelatihan dan tidak memiliki kemampuan aktif seperti merancang eksperimen atau memahami hubungan sebab-akibat. Teks ini merinci tiga kemampuan kunci AGI sejati menurut kerangka "ilmuwan buatan": 1. Dari "boneka pasif" menjadi "peneliti aktif": Mampu merencanakan eksperimen secara mandiri untuk memperoleh informasi. 2. Dari "tahu apa" menjadi "tahu mengapa": Memiliki pemahaman kausal, bukan hanya korelasi. 3. Menyeimbangkan "eksplorasi" dan "eksploitasi": Mengalokasikan sumber daya komputasi secara dinamis di bawah kendala. Tiga pendekatan metodologis dalam membangun sistem cerdas dianalisis: *Scale-maxing* (pendekatan LLM saat ini yang menumpuk parameter dan data), *Simp-maxing* (maksimalkan kesederhanaan model), dan *W-maxing* (melemahkan batasan fungsional agar sistem menemukan solusi optimal sendiri). Kesimpulannya, AGI tidak akan tercapai hanya melalui satu pendekatan (seperti *Scaling Law*), tetapi memerlukan konvergensi berbagai metode. Jika definisi baru ini diterima, akan terjadi pergeseran paradigma dalam industri AI. Standar evaluasi akan bergeser dari peringkat ujian manusia ke "benchmark adaptasi" yang menguji kemampuan menemukan pengetahuan baru dalam lingkungan yang tidak dikenal.

marsbit15m yang lalu

Model Raksasa Menyapu Bersih Semua Ujian, Tapi Justru Jauh dari AGI: Apa yang Dibongkar Makalah Ini?

marsbit15m yang lalu

Paus Menerbitkan Ensiklik Pertama tentang AI: 40 Ribu Kata dengan 10 Pandangan Inti, Kecemasan AI Dijelaskan Secara Tuntas

Pada 15 Mei 2026, Paus Leo XIV menerbitkan ensiklik berjudul *Magnifica Humanitas*, yang pertama dalam sejarah Gereja Katolik yang berfokus pada kecerdasan buatan (AI). Dokumen setebal 40.000 kata ini membahas dampak AI yang telah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari dan sistem pengambilan keputusan, memengaruhi berbagai bidang seperti pekerjaan, pendidikan, kesehatan, dan informasi. Ensiklik menyoroti sepuluh poin utama: (1) AI bukan musuh, tetapi telah tertanam dalam proses keputusan; (2) Kekuasaan teknologi kini banyak dipegang oleh perusahaan swasta; (3) Bahkan pengembang pun tidak sepenuhnya memahami cara kerja AI; (4) AI tidak boleh disamakan dengan kecerdasan atau subjek moral manusia; (5) Keputusan AI di bidang sensitif seperti pekerjaan dan hukum memerlukan transparansi dan pengawasan; (6) Sumber daya AI harus melayani kepentingan bersama, bukan hanya segelintir orang; (7) AI memperbesar penyebaran informasi palsu; (8) Pendidikan AI harus melatih pemikiran kritis, bukan hanya penggunaan alat; (9) AI mengubah tenaga kerja, tetapi pekerjaan juga tentang pengembangan diri; (10) Keputusan hidup dan mati yang tidak dapat diubah tidak boleh diserahkan kepada AI. Intinya, ensiklik menekankan bahwa teknologi tidak netral. Nilai dan kepentingan mereka yang mengembangkan dan mengendalikan AI membentuk bagaimana teknologi ini memengaruhi masyarakat. Tantangan terbesar AI bukanlah teknis, tetapi antropologis: AI dapat meniru hubungan, kreativitas, dan penilaian manusia, tetapi tidak dapat memikul tanggung jawab, kehendak, atau konsekuensi yang sebenarnya. Dokumen ini mengajak refleksi untuk mendefinisikan kembali makna menjadi manusia di era di mana mesin semakin mampu meniru hal-hal yang dianggap unik bagi manusia.

marsbit18m yang lalu

Paus Menerbitkan Ensiklik Pertama tentang AI: 40 Ribu Kata dengan 10 Pandangan Inti, Kecemasan AI Dijelaskan Secara Tuntas

marsbit18m yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片