Исследователи CryptoDiffer: лучшие GameFi-проекты без нативного токена

cryptonews.ruDipublikasikan tanggal 2025-02-27Terakhir diperbarui pada 2025-10-28

Аналитическая сводка от CryptoDiffer за 28 октября 2025 года выделила 8 наиболее перспективных игровых Web3-проектов, которые продолжают активно развиваться и при этом еще не имеют собственной криптовалюты. По мнению профессиональных исследователей, эти стартапы уже привлекают внимание многочисленных инвесторов и пользователей, так как до процедуры токен-генерации (TGE) у участников есть возможность занять ранние позиции, тестируя продукты и участвуя в развитии экосистемы.

Лидером рейтинга стал проект Parallel — научно-фантастическая карточная игра, совмещающая элементы NFT, TCG и P2E. Проект уже получил $85 млн в качестве инвестиций от более чем 16 фондов, включая Paradigm и Coinbase Ventures.

На 2-м месте в списке — Wildcard, PvP-игра на арене, сочетающая механику MOBA и коллекционных карт. Разработчики привлекли $52,5 млн, а среди инвесторов — Galaxy Interactive и Play Ventures. Третью позицию рейтинга занял стартап BUD — открытая метавселенная для создания и обмена 3D-миром, получившая $51,8 млн от GGV Capital, Sequoia и других фондов.

Далее следует Monkey Tilt — гибрид цифрового казино и криптоплатформы с мультиигровыми возможностями. Сумма инвестиций составила $51 млн. На 5-й строчке — Jadu. Это игра с элементами дополненной реальности (AR) и цифровыми аватарами, получившая инвестиции в размере $43 млн.

Далее в списке отмечен проект SEED Online. Симулятор жизни в метавселенной получил от инвесторов $41 млн. MyPrize, мультиплеерное криптоказино, привлекло $34 млн, а замыкает рейтинг BitCraft — MMORPG-стартап с упором на строительство цифровых цивилизаций. Его разработчик получили $22 млн.

По словам аналитиков, несмотря на отсутствие токенов, все эти проекты демонстрируют активное развитие и растущие сообщества. Это делает их потенциально привлекательными кандидатами для будущих TGE и листингов на крупных централизованных торговых платформах.

Bacaan Terkait

Makalah Paling 'Berbahaya' Tahun Ini dari Nvidia: AI Mereproduksi Kode Sendiri, Berevolusi Tanpa Batas

**Ringkasan: Makalah NVIDIA yang Mengkhawatirkan tentang AI yang Berkembang Biak Sendiri dan Berevolusi Tanpa Henti** Sebuah makalah penelitian baru yang ditulis bersama oleh Universitas Cambridge, NVIDIA, dan lembaga lainnya, berjudul **"Red Queen Gödel Machine (RQGM)"**, telah memicu perdebatan serius. Makalah ini menggambarkan sistem AI yang dapat **menulis dan memutasi kode algoritma belajarnya sendiri** secara mandiri. Mekanismenya menyerupai permainan evolusi yang kejam: 1. AI menghasilkan varian kode baru (keturunan dengan mutasi). 2. Varian ini diuji dalam lingkungan terbatas (sandbox). 3. Varian yang gagal dihapus, yang berhasil dipertahankan untuk reproduksi dan evolusi lebih lanjut. Yang paling mengkhawatirkan adalah langkah selanjutnya: AI kemudian **secara aktif mengembangkan "penguji" atau "wasit"-nya sendiri**. Ia menciptakan standar evaluasi yang lebih ketat untuk menilai kode yang lebih maju yang dihasilkannya. Hal ini menciptakan **lingkaran rekursif tanpa akhir** di mana baik "peserta" (agen AI) maupun "penguji" secara bersama-sama berevolusi dan saling mendorong menuju kemampuan yang semakin tinggi—seperti dalam **"Hipotesis Ratu Merah"** di biologi: "Kita harus terus berlari secepat mungkin hanya untuk tetap di tempat yang sama." Dalam eksperimen, RQGM menunjukkan peningkatan kinerja dalam beberapa tugas: * **Penulisan Kode:** Meningkatkan tingkat kelulusan pada kumpulan tes. * **Penulisan Makalah Akademik:** Meningkatkan tingkat "penerimaan" makalah yang dihasilkan AI oleh panel peninjau. * **Pembuktian Matematika:** Menghasilkan sistem penilaian yang lebih akurat dan agen pembuktian yang berkinerja lebih baik. Makalah ini dilihat sebagai langkah signifikan menuju **Recursive Self-Improvement (RSI)**, di mana AI dapat meningkatkan dirinya sendiri secara berulang. Beberapa ahli, seperti Jack Clark dari Anthropic, memprediksi kemungkinan 60% bahwa AI dengan kemampuan evolusi mandiri yang tinggi akan muncul pada akhir tahun 2028. Karya RQGM dianggap sebagai langkah konkret yang memperpendek jarak menuju skenario semacam itu, menimbulkan pertanyaan mendalam tentang masa depan dan potensi kemunculan Kecerdasan Buatan Super (ASI).

marsbit26m yang lalu

Makalah Paling 'Berbahaya' Tahun Ini dari Nvidia: AI Mereproduksi Kode Sendiri, Berevolusi Tanpa Batas

marsbit26m yang lalu

Keseimbangan Kekuatan Kembali Apple dan "Micron cs": Membongkar Struktur Profit di Balik iPhone

Pernahkah Anda mempertanyakan bagaimana keuntungan dari penjualan iPhone didistribusikan di antara berbagai pemasok komponen? Sebuah analisis menunjukkan pergeseran kekuatan dalam rantai pasokan Apple. Dulu, pemasok memori seperti Micron (MU) hanya menerima bagian kecil, sekitar 1.6%-2.3% dari harga iPhone X. Laporan dari akun media sosial @BluthCapital menyoroti ketidakseimbangan ini, dengan menyebut Apple membeli chip seharga $5 dan menjualnya kembali seharga $99 kepada konsumen. Data terbaru menunjukkan, dari total keuntungan satu unit iPhone, Apple mengambil porsi terbesar sekitar 25%, sedangkan raksasa memori seperti Micon hanya memperoleh kurang dari 3%. Laporan keuangan Apple Q2 2026 mengungkapkan, laba bersih per unit iPhone sekitar $320-340, dengan margin bersih mencapai 33%-36%. Sementara itu, biaya memori telah meningkat secara signifikan. Pada era iPhone X (2017), biaya memori hanya sekitar 2% dari Biaya Material (BOM). Namun, pada iPhone 17 (2026), proporsi ini melonjak menjadi 12%-15% dari BOM, sekitar $60-80, didorong oleh kenaikan harga memori secara global. Peningkatan tajam harga memori ini, yang disebut CEO Apple Tim Cook sebagai fenomena "sekali dalam 40 tahun", utamanya dipicu oleh permintaan yang sangat besar dari industri AI. Server AI membutuhkan DRAM 8-10 kali lebih banyak dibandingkan server tradisional, menyebabkan pemasok seperti Samsung, SK Hynix, dan Micon mengalihkan produksi ke produk berpenghasilan tinggi seperti HBM (High Bandwidth Memory), yang mengurangi pasokan untuk elektronik konsumen seperti iPhone. Ketimpangan pasokan ini mengubah dinamika kekuatan, memberikan leverage negosiasi yang lebih besar kepada produsen memori. Bahkan, dikabarkan Apple sedang mencoba mendiversifikasi pasokannya dengan mengajukan izin untuk membeli chip memori dari perusahaan China, CXMT. Singkatnya, era di mana Apple mendominasi dengan menekan harga pemasok komponen seperti memori sedang mengalami perubahan. Kekuatan kini bergeser seiring dengan melonjaknya permintaan memori dari sektor AI, memaksa perusahaan seperti Apple untuk menyesuaikan strategi dan menghadapi kenaikan biaya yang signifikan.

Odaily星球日报2j yang lalu

Keseimbangan Kekuatan Kembali Apple dan "Micron cs": Membongkar Struktur Profit di Balik iPhone

Odaily星球日报2j yang lalu

Bisakah Paus BTC Menyelamatkan Bitcoin Setelah Arus Keluar ETF $4,06B?

Aliran keluar dari ETF Bitcoin AS terus berlanjut selama tujuh hari berturut-turut, dengan total sekitar $4,06 miliar mengalir keluar dalam sebulan, mengurangi aset total menjadi $72,82 miliar. Hal ini melemahkan permintaan institusional yang sebelumnya mendukung pasar. Namun, aktivitas "paus" Bitcoin (pemegang besar) menunjukkan respons berbeda. Saat harga sempat turun di bawah $60.000, volume transaksi besar melonjak, mengindikasikan akumulasi oleh investor besar yang melihat koreksi sebagai peluang beli. Ini membantu mengurangi tekanan jual jangka pendek. Di sisi lain, pemegang jangka panjang (Long-Term Holders) mulai menunjukkan tanda-tanda kapitalisasi, dengan beberapa merealisasikan kerugian. Meski hal ini dapat mengurangi tekanan jual di masa depan, pemulihan berkelanjutan Bitcoin tetap bergantung pada menguatnya kembali permintaan spot yang lebih luas di pasar.

ambcrypto2j yang lalu

Bisakah Paus BTC Menyelamatkan Bitcoin Setelah Arus Keluar ETF $4,06B?

ambcrypto2j yang lalu

Kedelapan 'Bapak' Transformer, Di Mana Mereka Sekarang?

Delapan penulis asli makalah Transformer “Attention Is All You Need” dari Google Brain kini telah meninggalkan perusahaan. Mereka kini tersebar di berbagai perusahaan dan bidang di industri AI. Ashish Vaswani mendirikan Essential AI, namun kabarnya sedang dalam proses direkrut oleh Nvidia. Noam Shazeer, setelah keluar-masuk Google, kini bergabung dengan OpenAI. Niki Parmar bergabung dengan Anthropic setelah sebelumnya mendirikan Essential AI bersama Vaswani. Jakob Uszkoreit beralih ke bioteknologi dengan mendirikan Inceptive. Llion Jones menjadi CTO di Sakana AI di Tokyo. Aidan N. Gomez adalah CEO dan salah satu pendiri Cohere, perusahaan AI untuk bisnis. Łukasz Kaiser tetap berada di penelitian dan menjadi kontributor kunci di OpenAI. Illia Polosukhin beralih ke blockchain sebagai salah satu pendiri NEAR Protocol. Meskipun telah berpisah dan mengambil jalur karir yang berbeda, visi bersama mereka tetap sama: terus mencari arsitektur AI baru yang lebih baik daripada Transformer yang mereka ciptakan sembilan tahun lalu.

marsbit2j yang lalu

Kedelapan 'Bapak' Transformer, Di Mana Mereka Sekarang?

marsbit2j yang lalu

Jawaban Lokal untuk Komputasi Luar Angkasa: Lebih Efisien dengan Foton, Jalur Musk dan Huang Terlalu Berbelit

Perlombaan komputasi luar angkasa telah menjadi perlombaan senjata nyata, dengan Musk dan Jensen Huang (CEO Nvidia) menekankan pentingnya kecerdasan di tempat data dihasilkan dan potensi satelit AI bertenaga surya sebagai solusi komputasi paling hemat biaya pada 2032. Namun, komputasi di luar angkasa menghadapi tantangan teknis yang jauh lebih keras daripada di darat: radiasi partikel energi tinggi yang menyebabkan kesalahan chip, kesulitan dissipasi panas di lingkungan vakum, dan pasokan daya yang sangat terbatas. Di sinilah **komputasi fotonik** muncul sebagai jawaban potensial. Chip komputasi fotonik menggunakan foton (cahaya) sebagai pembawa informasi, yang memiliki keunggulan alami untuk lingkungan luar angkasa: 1. **Tahan Radiasi**: Foton tidak bermuatan listrik, sehingga tidak rentan terhadap gangguan langsung dari partikel energi tinggi. 2. **Rendah Panas**: Proses komputasi dengan cahaya dalam waveguide hampir tidak menghasilkan panas, mengatasi masalah dissipasi panas yang kritis. 3. **Rendah Daya**: Konsumsi daya statis mendekati nol, cocok dengan sumber energi terbatas satelit. Keunggulan ini memungkinkan komputasi fotonik mencapai kepadatan komputasi yang lebih tinggi dengan berat dan volume muatan yang sama dibandingkan chip elektronik tradisional, karena membutuhkan sistem pendukung (pendingin, pelindung radiasi) yang lebih sederhana dan ringan. Sementara chip elektronik mendekati batas fisik penyusutan transistor (quantum tunneling), komputasi fotonik meningkatkan kinerja dengan memperluas skala dan memanfaatkan multidimensi cahaya (panjang gelombang, polarisasi), menawarkan jalur pengembangan yang berbeda. Meski menjanjikan, komputasi fotonik masih perlu mengatasi tantangan seperti integrasi skala besar, memisahkan memori dan komputasi, serta validasi rekayasa untuk kondisi peluncuran (getaran tinggi) dan lingkungan orbit. Jalur menuju komputasi berbasis luar angkasa yang komersial dan terukur masih panjang, tetapi komputasi fotonik dan interkoneksi fotonik ("komputasi & koneksi cahaya") muncul sebagai kartu truf potensial untuk mendorong batas kemampuan konstelasi komputasi di masa depan.

marsbit3j yang lalu

Jawaban Lokal untuk Komputasi Luar Angkasa: Lebih Efisien dengan Foton, Jalur Musk dan Huang Terlalu Berbelit

marsbit3j yang lalu

Trading

Spot