​以太坊现货ETF获批,新合规资产时代的又一里程碑

Odaily星球日报Pubblicato 2024-07-23Pubblicato ultima volta 2024-07-23

Introduzione

复制BTC主流化之路,还是超越?

原创|Odaily星球日报

作者|jk

​以太坊现货ETF获批,新合规资产时代的又一里程碑美国证券交易委员会(SEC)已正式批准与以太坊现货价格挂钩的交易所交易基金(ETF)。这一决定标志着加密货币市场的又一重大进展,为投资者提供了新的投资渠道。此次批准涉及包括贝莱德(BlackRock)、VanEck、富兰克林邓普顿(Franklin Templeton)和灰度投资(Grayscale Investments)在内的 9 家资产管理公司,其中大部分公司早些时候也推出了比特币现货 ETF。分析师认为,这一新产品的推出将进一步推动加密货币的主流化,同时为投资者提供更多元化的投资选择。

此前, 5 月份 SEC 批准的文件是 19 b-4 文件,本次正式批准的是 S-1 文件,也就是正式开始发售并交易前的最后一步。

19 b-4 文件主要用于证券交易所提出的规则变更申请,比如一个新的 ETF 规则变更。它是向 SEC 提交的正式文件,要求批准这些规则的变更或新规则的实施。

提交后,SEC 会审查提案并在其网站上公开征求意见。公众可以在规定的时间内提交意见。SEC 会考虑公众意见并决定是否批准或拒绝该规则变更。

S-1 文件是注册声明,主要用于公司首次公开募股(IPO)或其他证券发行。它是公司向 SEC 提交的文件,目的是提供详细的财务和业务信息,以便公开发售证券。文件中包含公司的详细信息,包括财务报表、业务概述、管理团队、风险因素、募集资金的用途等。还需要披露公司面临的各种风险,以及公司未来的计划和战略。

提交后,SEC 会审查文件,并可能要求公司提供额外的信息或修改文件。一旦 SEC 认为文件符合要求,就会宣布其生效,公司可以进行证券发售。

需要注意的是,目前的提交文件当中均不包括质押相关内容。

彭博分析师表示,一月份推出的比特币 ETF 在 ETF 市场上取得了巨大的成功,吸引了约 80 亿美元的资产。根据 Morningstar Direct 的数据,截至 6 月底,这些新产品拥有近 380 亿美元的资产。但也有很多分析师认为,新推出的以太坊现货 ETF 的表现将不及比特币,毕竟市值,交易体量,数据等等都不一样。

费率

随着各发行商相继向美 SEC 提交现货以太坊 ETF 的 S-1/A 等文件后,目前 9 只现货以太坊 ETF 费用均已公布,具体数据如下:

BlackRock 现货以太坊 ETF 费用为 0.25% (前 2.5 亿美元为 0.12% ),代码为 ETHA;
Fidelity 现货以太坊 ETF 费用为 0.25% (2024 年免管理费),代码为 FETH;
Bitwise 现货以太坊 ETF 费用为 0.20% (前 5 亿美元或前 6 个月为 0% ),代码为 ETHW;
21 Shares 现货以太坊 ETF 费用为 0.21% (前 5 亿美元或前 6 个月为 0% ),代码为 GETH;
VanEck 现货以太坊 ETF 费用为 0.20% (前 1.5 亿美元或前 12 个月为 0% ),代码为 ETHV;
Invesco Galaxy 现货以太坊 ETF 费用为 0.25% ,代码为 QETH;
Franklin 现货以太坊 ETF 费用为 0.19% (2025 年 1 月 21 日前或前 10 亿美元为 0% ),代码为 EZET;
Grayscale 现货以太坊 ETF 费用为 2.50% ,代码为 ETHE;
Grayscale 现货以太坊迷你 ETF 费用为 0.25% (前 20 亿美元或前 12 个月为 0.12% ),代码为 ETH。

时间线:

  • 去年 11 月,贝莱德和富达正式向美 SEC 提交了以太坊 ETF 的申请;

  • 3 月,富达正式提交 S-1 注册表格;

  • 5 月,灰度撤回以太坊 ETF 申请;

  • 5 月 24 日,SEC 正式批准现货以太坊 ETF 的 19 b-4 文件,但仍然需要 S-1 文件的批准才能交易;

  • 6 月,SEC 结束对于以太坊 2.0 的调查;

  • 7 月 18 日,SEC 正式批准 ETF S-1 文件,获准上市。

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Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

DeepSeek has updated its DeepSeek V4 model with the DSpark speculative decoding framework, achieving a significant 60-85% speedup in generation for Flash models and 57-78% for Pro models while maintaining the same overall throughput. This engineering-focused update, rather than a core architectural change, introduces DSpark to address latency and throughput bottlenecks in high-concurrency production environments. DSpark combines high-throughput parallel generation with adaptive load-aware verification. Its key innovations include a semi-autoregressive generation architecture to model dependencies within token blocks and a hardware-aware confidence-scheduled verification system. This system uses a confidence head to predict token acceptance probabilities, allowing it to dynamically optimize verification length per request and allocate compute only to tokens with the highest expected payoff. The asynchronous scheduler is designed for real-world deployment, ensuring zero-overhead scheduling and continuous CUDA graph replay while preserving the target model's output distribution. In tests across mathematical reasoning, code generation, and daily dialogue, DSpark outperformed state-of-the-art models like Eagle3 and DFlash, increasing average acceptance length by 26.7%-30.9% and 16.3%-18.4% respectively on Qwen3 target models. DeepSeek also open-sourced DeepSpec, a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding draft models, providing a standardized toolkit that includes data preparation tools, model implementations, training code, and evaluation scripts.

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BIT Research: The 2028 Halving Is Not the End, the Real Shake-Up of the Bitcoin Mining Industry Is Just Beginning

The Bitcoin mining industry is undergoing its most complex structural adjustment since inception. Despite Bitcoin's price holding near $61,000 and the network hash rate approaching a record 1 ZH/s, miner profitability is deteriorating. The industry is operating close to its breakeven point, with the 2028 halving expected to accelerate consolidation. The challenges extend beyond the halving's subsidy reduction; the industry's revenue model has yet to successfully transition towards a fee-driven structure. Increasingly, mining companies are evolving from simple Bitcoin producers into infrastructure and energy operators, including providers of AI/HPC computing power. Competition is shifting from pure hash rate expansion to business model upgrades. Economic pressure is evident. The theoretical daily mining revenue at current prices is around $78 million, yet the actual figure is only about $33 million—a 136% gap. Transaction fees remain low at roughly $220k daily, far below historical implied levels. With a current estimated industry-wide breakeven price near $65,000, mining alone is struggling to generate ideal profits. The 2028 halving is projected to push the fundamental production cost floor to approximately $93,289. This will likely accelerate a shift towards consolidation among larger, well-capitalized miners with diversified revenue streams. Competitive advantage will belong to institutionalized players with access to low-cost energy, AI/HPC hosting operations, and stronger balance sheets. In essence, Bitcoin mining is transitioning from a "mining business" to an "infrastructure business." Future profitability and resilience will depend less on block rewards and more on diversified income sources like energy management and computational infrastructure services. For investors, the key question is not the halving itself, but which miners can successfully navigate this business model transformation.

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This is How God Karpathy Uses Claude?

Andrej Karpathy, a prominent figure in AI, has reportedly joined Anthropic, leading to a noticeable decrease in his open-source contributions and social media activity. A document claiming to be his personal "CLAUDE.md" file—a set of instructions for the Claude AI to follow within a specific codebase—has been circulating online. While its authenticity is unverified, the content aligns closely with Karpathy's publicly shared principles on effective AI-assisted programming. The document outlines key rules for AI coding assistants, emphasizing the importance of reading existing code thoroughly before writing new code to maintain consistency. It advises against over-engineering, advocating for simple, surgical modifications that match the project's existing style. Other guidelines include clarifying assumptions upfront, writing meaningful tests, thoughtful debugging, and carefully considering dependencies. The core message is that these principles help prevent common AI coding failures, such as introducing unnecessary abstractions, style drift, or making invisible architectural decisions. The community has noted that even experts like Karpathy require detailed instructions to guide AI effectively, akin to managing a junior developer. A related GitHub repository, "andrej-karpathy-skills," which encapsulates these ideas, is reported to significantly reduce Claude's code error rate. Ultimately, the advice stresses that the best CLAUDE.md is tailored to one's own tech stack and coding practices.

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Conclusione HarryPotterTrumpHomerSimpson777Inu si presenta come un'aggiunta distintiva al panorama delle criptovalute, combinando il fascino della cultura popolare con le meccaniche innovative della tecnologia blockchain. Sebbene i dettagli riguardanti il creatore e gli investitori specifici rimangano non divulgati, il focus del progetto sulla comunità e il suo approccio tematico lo contraddistinguono come un potenziale attore influente nel contesto del Web3 e delle criptovalute. Man mano che l'ecosistema delle criptovalute continua ad espandersi, iniziative come HarryPotterTrumpHomerSimpson777Inu ci ricordano le molteplici modalità in cui la blockchain può connettere le comunità globali attraverso narrazioni e valori condivisi.

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