PING 会再次掀起「铭文热潮」吗?

深潮Dipublikasikan tanggal 2025-10-23Terakhir diperbarui pada 2025-10-24

x402 叙事的爆发是一定的, $PING 只是吹响了冲锋号。

撰文:Haotian

大家都说 $PING 的出现很像 2023 年的 BTC 铭文热潮,为什么像?像在哪里?会向铭文市场一样演化发展吗?先说答案:会。好,以下阐述具体逻辑:

1)为什么像?核心在于链上合法数据 + 链下解释权。

铭文的运作逻辑是:用户向 BTC 主网发送交易并占有特定的 UTXO,但 BTC 主网并没有决断哪笔交易有效的能力,而 Ordinals 协议就是那个判断铭文是否有效的 indexer 索引器。它作为第三方裁判,扫描链上所有交易,按照自己定义的规则,比如 「First is First」来认定哪些是有效真铭文。

PING 的运作逻辑,也几乎是同样的配方:用户在 Base 链上发送 USDC 到特定地址,地址由 x402scan 动态返回,相当于用户向 x402 协议发出了一笔「支付请求」,但 Base 链和 x402 协议本身并不知道这是在 mint $PING,在它们眼里,这只是一笔普通的 ERC20 转账。

真正赋予这笔交易「mint 意义」的是 x402scan 这个 indexer:它扫描 Base 链上所有发往特定地址的 USDC 转账,按照自己定义的规则(1 USDC = 5000 $PING),认定哪些交易是「有效 mint」,然后在链下数据库记录并通过合约分发代币。

2)像在哪里,铭文刚出来时候,遭到了 Bitcoin Core 团队的抵制,因为它的存在除了让 BTC 主网上堆满大量粉尘交易,没任何价值。显然,顺着这个思路,$PING 的存在逻辑也类似,但和 BTC 主网一样,x402 协议作为开放标准,即便不讨喜短期看也无能为力。

原理很简单,大家打铭文的资产好歹还是存在了 BTC 主网上,铭文没了炒作意义,释放一下还能返回一部分 BTC,但大家 Mint 的 PING,其实都到了 x402scan 指定的 treasury 钱包内,团队一边众筹,一边发币,真正的 x402 协议前后都只是被「白嫖」了一番。

先别着急怼我,这样的行为我前文说了是一次「冲锋号」行动,对于曝光传播 x402 赛道的价值大有裨益。等于强行为 x402 协议制造使用场景,且效果立竿见影,也算是一次对 x402 协议的压力测试,无疑是一次「x402 叙事的奇点」,会催生一系列改进和生态繁荣可能。

3)会向铭文市场一样演化吗?会,前边说了,PING 的存在意义实际上是 x402scan 这个 indexer。但显然它存在很大问题:比如,资产托管在自身中心化实体名下,违背了 x402 协议为 AI Agent 开通的支付通道的初衷,不一定能和其他 x402 协议进行无缝兼容,甚至没有统一的铸造、转账、销毁等操作规范。

所以,顺着 BRC20-ARC20-SRC20-Runes 演进的逻辑,相信还会有很多自称更「正统」的新「铭文」出现。

比如改进托管方式,改变发交易 mint 的形式,获得原生协议支持等等思路等等。夸张点说,中间即便出现 x402scan 协议跑路,Treasury 卷款走等已经阻挡不住这波风刮起来了,潘多拉的魔盒已经开启!

以上。

还是重申一个观点,x402 叙事的爆发是一定的, $PING 只是吹响了冲锋号,后续市场如何演化可能也很多很多,以上分享权当认知逻辑,不做任何投资建议,但大可不必焦虑,接下来该凑的热闹值得凑凑!

Bacaan Terkait

AI Juga Bisa "Moody"! Penelitian Baru USTC: Kebingungan dan Kecemasan Bikin AI Makin Jago Bekerja

AI punya "emosi" dan itu bisa meningkatkan kemampuannya bekerja? Penelitian terbaru dari Universitas Sains dan Teknologi Tiongkok (USTC), Oxford, dan lainnya menunjukkan bahwa dengan membiarkan AI mengenali "emosi internal" seperti kebingungan, ketegangan, atau kekecewaan, dan menggunakan sinyal ini sebagai dasar untuk memilih tindakan atau keterampilan berikutnya, kinerjanya dalam menyelesaikan tugas dapat meningkat drastis. Dalam eksperimen, AI (agent) ditugaskan untuk berbelanja online. Peneliti mengamati bahwa kondisi emosional tertentu secara konsisten memicu pemilihan keterampilan tertentu: 1. Rasa ingin tahu dan keinginan → secara spontan mencari produk. 2. Kebingungan dan ketegangan → mengajukan ulang pertanyaan atau kueri. 3. Rasa percaya diri dan optimis → mengonfirmasi pembelian. 4. Kekecewaan dan kekesalan → membandingkan harga. Emosi "negatif" seperti kebingungan dan ketegangan ternyata berfungsi sebagai sinyal metakognitif yang berguna. Mereka menandakan ketidaksesuaian antara strategi saat ini dan lingkungan, memicu mekanisme pemulihan yang tepat *sebelum* kesalahan benar-benar terjadi. Dalam tugas-tugas rumit yang rentan gagal (seperti "mememanaskan barang" atau "mengambil dua item" di lingkungan simulasi), metode berbasis emosi ini meningkatkan tingkat keberhasilan secara signifikan, dari di bawah 10% menjadi lebih dari 30% bahkan 56%. Penelitian terpisah dari Universitas Tianjin juga mengintegrasikan emosi ke dalam "Model Dunia" (World Model) untuk prediksi yang lebih baik dalam lingkungan berpusat pada manusia. Hasilnya, akurasi prediksi meningkat, dan menghilangkan data emosi justru menurunkan kinerja AI bahkan dalam tugas penalaran logis. Temuan ini menunjukkan bahwa representasi emosional dalam model bahasa besar (LLM) tidak hanya fenomena yang diamati, tetapi semakin menjadi sinyal fungsional yang dapat diekstraksi dan dimanfaatkan untuk meningkatkan ketangguhan dan kemampuan AI dalam menyelesaikan tugas.

marsbit1j yang lalu

AI Juga Bisa "Moody"! Penelitian Baru USTC: Kebingungan dan Kecemasan Bikin AI Makin Jago Bekerja

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片