Berachain ускорит подтверждение транзакций в 10 раз с новым механизмом Preconfirmation System

cryptonews.ruDipublikasikan tanggal 2025-04-22Terakhir diperbarui pada 2025-10-23

Сеть Berachain представила предложение BRIP-0007, предусматривающее внедрение новой системы предварительного подтверждения транзакций — Preconfirmation System. Этот механизм, по оценке разработчиков, позволит ускорить время верификации более чем в 10 раз, обеспечивая улучшенную производительность, справедливое упорядочивание и минимальную задержку обработки операций.

Новая система построена на собственной инфраструктуре Berachain, включающей консенсусный клиент Beacon-Kit и исполнительный инструмент Bera-Reth. При этом, как подчеркнули разработчики, валидаторам не потребуется устанавливать дополнительные компоненты. Такой подход сохраняет устойчивость сети и обеспечивает совместимость с текущими архитектурными решениями.

По словам команды проекта, цель внедрения Preconfirmation System — сократить среднее время включения транзакций с 2 секунд до примерно 200 миллисекунд. Это позволит приложениям, чувствительным к скорости — таким как DeFi-протоколы, игры и высокочастотные сервисы, — получать почти мгновенный отклик о статусе операций.

Система будет работать по принципу «опционального участия»: пользователи смогут выбирать между быстрым включением транзакции с предварительным подтверждением и стандартным двухсекундным финалити. Даже в случае сбоя модуля цепочка продолжит работу без перебоев, что делает решение устойчивым к возможным ошибкам.

Разработчики отметили: Preconfirmation System не изменяет базовые принципы безопасности Berachain, а лишь улучшает пользовательский опыт и гибкость для приложений, нуждающихся в высокой скорости отклика. Это особенно важно для новых классов on-chain сервисов, где каждая миллисекунда имеет значение.

Запуск инициативы стал продолжением стратегического курса Berachain на развитие технологий низкой задержки и высокой пропускной способности. Сеть активно укрепляет позиции в секторе DeFi и GameFi, где спрос на быстрые транзакции и предсказуемое упорядочивание постоянно растет.

Bacaan Terkait

Naik Lebih dari 130% dalam Sebulan, Kuasai Posisi Utama Konsumsi Blob Ethereum, Seberapa Nyata Pertumbuhan World Chain?

Sejak Vitalik Buterin menetapkan kembali arah Layer 2 tahun ini, kompetisi di sektor L2 semakin ketat. Di tengah situasi ini, World Chain mencatatkan pertumbuhan yang relatif independen. Token WLD mengalami kenaikan harga lebih dari 130% dalam sebulan, didorong oleh sentimen positif seputar AI, aktivitas kelembagaan, dan perbaikan ekspektasi ekonomi token dengan penurunan pasokan harian yang akan datang. Di sisi on-chain, TVL World Chain melonjak 122,6% menjadi lebih dari $610 juta, didominasi oleh aset yang di-bridge. Jumlah alamat aktif harian juga meroket 649%. Namun, ekosistem DeFi-nya masih terbatas, dengan TVL DeFi hanya sekitar $40,4 juta yang terkonsentrasi di satu protokol utama. Yang menarik, World Chain telah menjadi konsumen Blob Ethereum terbesar kedua setelah Base, mengungguli L2 mapan lainnya. Ini menunjukkan aktivitas transaksi berfrekuensi tinggi dari jutaan pengguna World ID yang bermigrasi, meski ekosistem eksternalnya masih berkembang. Untuk pertumbuhan jangka panjang, kunci utamanya adalah mengubah aset yang masuk ini menjadi likuiditas dan aktivitas ekonomi berkelanjutan di dalam jaringannya sendiri.

marsbit17m yang lalu

Naik Lebih dari 130% dalam Sebulan, Kuasai Posisi Utama Konsumsi Blob Ethereum, Seberapa Nyata Pertumbuhan World Chain?

marsbit17m yang lalu

Mengapa "AGI教父" Ben Goertzel Percaya Masa Depan Kecerdasan Buatan Bergantung pada Blockchain?

"Bapak AGI" Ben Goertzel percaya masa depan kecerdasan buatan bergantung pada blockchain. Ia berpendapat bahwa Kecerdasan Umum Buatan (AGI) terlalu penting untuk dikendalikan oleh perusahaan terpusat atau modal ventura. Solusinya adalah membuat kode inti AGI menjadi sumber terbuka dan dijalankan pada jaringan komputasi terdesentralisasi, bukan di server milik korporasi. Goertzel mengkritik perusahaan seperti OpenAI dan Anthropic yang beralih dari prinsip keterbukaan menjadi tertutup. Melalui proyek SingularityNET dan Artificial Superintelligence Alliance, ia membangun ekonomi agen AI di atas blockchain, di mana agen-agen dapat beroperasi dan bertransaksi secara mandiri. Ini dianggapnya sebagai cara untuk mencegah monopoli AGI dan ketimpangan yang lebih besar. Rencananya adalah menyediakan AGI yang lebih cerdas melalui layanan berbayar untuk bisnis, dengan backend terdesentralisasi. Goertzel memperkirakan AGI setara manusia akan terwaktu sekitar tahun 2029. Uji pertamanya adalah peluncuran "Agent Omega Claw" dalam beberapa minggu ke depan, yang bertujuan membantu pengguna mengelola hidup dan menghasilkan uang melalui agen AI pribadi mereka.

Foresight News27m yang lalu

Mengapa "AGI教父" Ben Goertzel Percaya Masa Depan Kecerdasan Buatan Bergantung pada Blockchain?

Foresight News27m yang lalu

Sebuah Perusahaan yang Hampir Bangkrut, Baru Saja Nilai Pasarnya Melebihi Bitcoin

Pada 22 Juni, harga saham SK Hynix naik sehingga kapitalisasi pasarnya mencapai $1,35 triliun, melampaui kapitalisasi pasar Bitcoin sekitar $1,29 triliun. Kenaikan ini didorong oleh permintaan tinggi akan HBM (High-Bandwidth Memory), memori penting untuk pelatihan dan inferensi AI, di mana SK Hynix merupakan pemasok utama untuk Nvidia dengan pangsa pasar melebihi 60%. Perusahaan ini memulai pengembangan HBM sejak 2009, sebuah investasi jangka panjang yang baru membuahkan hasil signifikan dengan munculnya ChatGPT. SK Hynix pernah hampir bangkrut pasca gelembung dot-com, namun diselamatkan oleh akuisisi SK Group pada 2012 yang memungkinkan pendanaan berkelanjutan untuk teknologi HBM. Kini, perusahaan menikmati profitabilitas tinggi, dengan perkiraan laba operasi Q2 yang terus direvisi naik oleh analis. Artikel ini membandingkan kesuksesan infrastruktur AI fisik seperti SK Hynix dengan narasi Crypto AI. Pasar modal memberi premi tinggi pada aset seperti HBM karena pesanan nyata, hambatan fisik (kapasitas terbatas hanya pada 3 produsen), dan profitabilitas yang terukur. Sebaliknya, proyek Crypto AI, meskipmenjanjikan komputasi terdesentralisasi, masih banyak berada di tahap konsep dengan kemajuan terbatas. Laporan dari universitas seperti Cornell (IC3) menyatakan integrasi Crypto dan AI masih sangat awal. Proyek seperti Bittensor (TAO) masih membangun mekanisme intinya, sementara perusahaan penambangan Bitcoin yang berusaha beralih ke AI menghadapi tantangan pendanaan besar. Analis seperti Arthur Hayes berargemen bahwa industri AI telah menyerap likuiditas besar sejak 2022, dan IPO besar seperti OpenAI/Anthropic akan terus menarik modal, bukan mengalirkannya kembali ke crypto. Intinya, keuntungan infrastruktur AI saat ini lebih mudah diraih oleh entitas dengan teknologi, pesanan nyata, dan hambatan pasokan fisik yang kuat. Pasar crypto perlu lebih jelas mendefinisikan perannya dalam rantai nilai AI ini.

marsbit33m yang lalu

Sebuah Perusahaan yang Hampir Bangkrut, Baru Saja Nilai Pasarnya Melebihi Bitcoin

marsbit33m yang lalu

Sebuah Perusahaan yang Hampir Bangkrut, Baru Saja Nilai Pasar Melebihi Bitcoin

Pada 22 Juni, harga saham SK Hynix melonjak, mendorong valuasi pasarnya mencapai $1,35 triliun, melampaui total kapitalisasi pasar Bitcoin sekitar $1,29 triliun. Kenaikan ini terutama didorong oleh permintaan tinggi akan HBM (High-Bandwidth Memory), di mana SK Hynix adalah pemasok utama untuk Nvidia dengan pangsa pasar melebihi 60%. Laporan laba menunjukkan margin operasi perusahaan mencapai 72% pada kuartal pertama. SK Hynix mulai bertaruh pada teknologi HBM sejak 2009, sebuah investasi jangka panjang yang akhirnya membuahkan hasil dengan ledakan AI pasca-ChatGPT. Perusahaan ini hampir bangkrut pasca-gelembung dot-com 2001, tetapi diselamatkan oleh akuisisi SK Group pada 2012, yang memungkinkan pendanaan berkelanjutan untuk pengembangan HBM. Perbandingan ini menyoroti preferensi pasar modal saat ini: mereka memberikan premi tinggi pada aset infrastruktur AI dengan pesanan nyata, kelangkaan fisik, dan profitabilitas terukur seperti HBM, yang didominasi oleh sedikit pemain dengan siklus produksi panjang. Sementara itu, narasi Crypto AI, yang menjanjikan komputasi terdesentralisasi, masih berada pada tahap awal dengan kemajuan terbatas dan kurangnya kepastian dibandingkan dengan pemain infrastruktur fisik. Laporan dari institusi seperti Cornell IC3 mencatat bahwa integrasi Crypto dan AI masih lebih banyak wacana daripada realitas. Proyek seperti Bittensor masih membangun fondasi intinya, dan perusahaan penambangan kripto yang beralih ke AI menghadapi tantangan pendanaan besar. Analis seperti Arthur Hayes berpendapat bahwa industri AI telah menyerap likuiditas besar-besaran, dan aset kripto mungkin terdampak jika gelembung AI pecah.

链捕手1j yang lalu

Sebuah Perusahaan yang Hampir Bangkrut, Baru Saja Nilai Pasar Melebihi Bitcoin

链捕手1j yang lalu

Kuda Hitam AI Jepang Muncul: Bagaimana Model Kecil 7B Ini Berani Menantang Fable dan Mythos?

Sakana AI merilis model baru bernama Fugu pada Juni 2026, memicu kehebohan di komunitas AI. Dengan hanya 7B parameter inti, model ini mencetak skor 73.7 pada SWE-Bench Pro dan 82.1 pada TerminalBench 2.1, melampaui model raksasa seperti GPT-5.5 dan Claude Opus 4.8, bahkan diklaim sebanding dengan model terdepan seperti Fable 5 dan Mythos Preview. Kunci keberhasilannya terletak pada arsitektur "multi-agen" yang tidak biasa. Fugu tidak bekerja sendiri. Intinya adalah model kecil 7B yang dilatih dengan pembelajaran penguatan (RL Conductor), bertindak sebagai "mandor" pintar. Saat pengguna memberikan tugas, RL Conductor menganalisis dan membaginya, lalu secara dinamis menugaskannya kepada model-model terbaik dunia seperti GPT-5, Gemini, atau Claude di dalam kumpulan agennya. Ia mengoordinasikan, memverifikasi, dan menyintesis output mereka untuk menghasilkan jawaban akhir yang andal. Pendekatan ini mengubah paradigma "parameter adalah segalanya". Daripada mengandalkan komputasi internal yang berat, Fugu mengalokasikan daya komputasi untuk penjadwalan, verifikasi, dan sintesis eksternal yang cerdas. Dalam pengujian beta, Fugu menunjukkan keunggulan dalam skenario nyata seperti tinjauan kode yang mendalam, stabilitas percakapan panjang, dan efisiensi token. Namun, arsitektur ini memiliki kelemahan. Fugu sangat bergantung pada API model dasar AS (GPT, Claude, Gemini), sehingga rentan terhadap perubahan harga, pembatasan, atau ketentuan. Penjadwalan multi-agen juga dapat menambah latensi, dan klaim kesetaraan dengan model seperti Fable didasarkan pada data laporan yang berbeda, bukan pengujian langsung. Bagi Jepang yang memiliki sumber daya komputasi dan data terbatas, serta menghadapi risiko pembatasan ekspor model AS, Fugu mewakili strategi "penembusan asimetris". Alih-alih bersaing langsung dalam pelatihan model raksasa, Sakana AI fokus pada pelatihan "mandor" cerdas yang dapat memanfaatkan model global terbaik, memberikan fleksibilitas dan ketahanan tertentu. Meski terobosan sistem ini mengesankan, batas kemampuan akhirnya tetap ditentukan oleh model dasar yang diaturnya.

marsbit1j yang lalu

Kuda Hitam AI Jepang Muncul: Bagaimana Model Kecil 7B Ini Berani Menantang Fable dan Mythos?

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot

Futures