EVM元宇宙概览

元宇宙特工队Pubblicato 2022-06-06Pubblicato ultima volta 2022-06-06

Introduzione

正如以太坊官网介绍,以太坊虚拟机(EVM)是「所有以太坊账户和智能合约所处的环境」。

正如以太坊官网介绍,以太坊虚拟机(EVM)是「所有以太坊账户和智能合约所处的环境」。

当然,许多元宇宙项目并不依赖EVM——甚至根本不使用区块链技术。然而,那些转向EVM的项目之所以这样做,是因为它是适合开放的元宇宙的基础设施,即NFT、加密货币和开放协议是表达自由、交易自由、开放互操作性等的理想选择。

以太坊之外的许多第一层(L1)和第二层(L2)链已经接受了EVM,所以今天加密经济中的大多数元宇宙建设工作都发生在EVM链上。这篇文章努力勾勒这一EVM元宇宙环境。

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为什么要在EVM上构建元宇宙?

在EVM上构建,元宇宙项目有能力插入无边界和无许可的基础设施(加密货币、DeFi、NFT等),以构建和分享他们想要的东西,以及他们想要的方式。

这些团队不必向苹果应用商店申请或担心被踢出Steam游戏市场。相反,这些项目使用EVM以自己的条款来实现和分发他们的产品,并在很大程度上以非中介的方式。

相比之下,考虑到今年早些时候有消息称,Facebook母公司Meta计划对通过其HorizonWorlds虚拟现实平台进行的任何销售收取高达47.5%的创作者费用。哎哟我去!

与EVM支持的市场工作相比,这种大比例抽佣看起来就像黑手党的手法,比如OpenSea,它收取2.5%的服务费,而Zora目前不收取任何协议费。

因此,基于EVM的元宇宙项目有更多的权力和更直接的方式实现他们的世界。在介绍完这些之后,让我们来逐一了解一下EVM元宇宙概况。

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以太坊

以太坊年轻的元宇宙场景继续促进加密经济中最多的NFT交易量和整体活动。这些活动大部分来自以太坊最受欢迎的两个元宇宙项目,Decentraland和TheSandbox。

其他值得注意的项目,如Voxels(以前的Cryptovoxels)和SomniumSpace在最近的时间里看到他们数据下降,尽管这两个项目仍然有忠实的粉丝群,并被许多NFT领域的人视为开拓者。

最近几个月,像NFTWorlds这样的新项目也涌入视野,而越来越多的人在关注YugaLabs的TheOtherside、NiftyIsland、Webaverse、Wassieverse、SouthsideCityMetaverse等知名的在开发项目。

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Polygon

Polygon被贴上经济实惠、环境友好、速度快的标签,是当代加密经济中以太坊之外最繁荣、发展最快的应用生态系统之一。最近几个月,Polygon的NFT场景大幅膨胀,这使得大量的元宇宙建设者将他们的注意力转向这一用户友好的EVM链。

由于与Aave的联系,Aavegotchi的Gotchiverse目前是活跃在Polygon上的最知名元宇宙项目之一。Voxels是另一个项目,它也在越来越多地尝试使用Polygon。其他的努力现在要小得多,尽管有许多这样的项目。

Meta旗下的Instagram最近宣布,它将添加对PolygonNFT的支持。这种支持会不会导致Meta在未来的VR努力中更加关注这一EVM链?只有时间能说明问题,但现在这显然是有可能的。

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Arbitrum

Arbitrum是一个受欢迎的新兴L2。它的NFT场景仍然非常小,但它正在稳步获得牵引力。目前在Arbitrum上领先NFT的是Treasure,它的特点是为元宇宙项目提供去中心化的NFT基础设施。到目前为止,已经在Treasure上建立的一些项目包括Bridgeworld、Life和Smolverse。

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Avalanche(雪崩协议)

Avalanche是一条EVM链,目前并没有太多的元宇宙活动发生。可以肯定的是,现在Avalanche上有一些较小的项目,如AtlantisWorld和Lootex。但在这个早期阶段,Avalanche的元宇宙雄心仍然主要是抱负性的。不过,这一公链的创作者正在努力,他们最近提议在Avalanche上建立Otherside元宇宙,就是一个证明。

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Optimism

Optimism是一个非常有前途的L2,提供完全的EVM等价功能,这意味着在Optimism上构建就像在以太坊上构建一样有效。然而,尽管有这一重大优势,OptimismNFT生态还非常年轻,目前主要被隔离在Quixotic市场上。也就是说,Optimism元宇宙场景目前几乎不存在,预计随着更多项目接受L2的EVM等价功能,这种情况很快就会改变。

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缩小范围

总的来说,EVM元宇宙全景还处于最初阶段,但它的边界已经开始向各个方向扩展。

EVM开辟的互操作性是这一增长的一个重要部分,并将继续向前发展。然而,认识到非EVM和非区块链技术的重要性也很重要,因为它涉及到在未来几年实现一个开放的元宇宙。

例如,像Blender和WebXR这样的3D技术可以成为开放元宇宙建设者的巨大资源,而且需要做更多的工作,以便从EVM元宇宙领域向这些工具及其社区进军。我认为,当EVM项目开始更深入地拥抱这些额外的开放元宇宙资源时,真正的魔力才会开始。

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Where Is the AI Infrastructure Industry Chain Stuck?

The AI infrastructure (AI Infra) industry chain is facing unprecedented systemic bottlenecks, despite the rapid emergence of applications like DeepSeek and Seedance 2.0. The surge in global computing demand has exposed critical constraints across multiple layers of the supply chain—from core manufacturing equipment and data center cabling to specialty materials and cleanroom facilities. Key challenges include four major "walls": - **Memory Wall**: High-bandwidth memory (HBM) and DRAM face structural shortages as AI inference demand outpaces training, with new capacity not expected until 2027. - **Bandwidth Wall**: Data transfer speeds lag behind computing power, causing multi-level bottlenecks in-chip, between chips, and across data centers. - **Compute Wall**: Advanced chip manufacturing, reliant on EUV lithography and monopolized by ASML, remains the fundamental constraint, with supply chain fragility affecting production. - **Power Wall**: While energy demand from data centers is rising, power supply is a solvable near-term challenge through diversified energy infrastructure. Expansion is further hindered by shortages in testing equipment, IC substrates (critical for GPUs and seeing price hikes over 30%), specialty materials like low-CTE glass fiber, and high-end cleanroom facilities. Connection technologies are evolving, with copper cables resurging for short-range links due to cost and latency advantages, while optical solutions dominate long-range scenarios. Innovations like hollow-core fiber and advanced PCB technologies (e.g., glass substrates, mSAP) are emerging to meet bandwidth needs. In summary, AI Infra bottlenecks are multidimensional, spanning compute, memory, bandwidth, power, and supply chain logistics. Advanced chip manufacturing remains the core constraint, while substrate, material, and equipment shortages present immediate challenges. The industry is moving toward hybrid copper-optical solutions and accelerated domestic supply chain development.

marsbit25 min fa

Where Is the AI Infrastructure Industry Chain Stuck?

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Autonomy or Compatibility: The Choice Facing China's AI Ecosystem Behind the Delay of DeepSeek V4

DeepSeek V4's repeated delay in early 2026 has sparked global discussions on "de-CUDA-ization" in AI. The highly anticipated trillion-parameter open-source model is undergoing deep adaptation to Huawei’s Ascend chips using the CANN framework, representing China’s first systematic attempt to run a core AI model outside the CUDA ecosystem. This shift, however, comes with significant engineering challenges. While the model uses a MoE architecture to reduce computational load, it places extreme demands on memory bandwidth, chip interconnects, and system scheduling—areas where NVIDIA’s mature CUDA ecosystem currently excels. Migrating to Ascend introduces complexities in hardware topology, communication latency, and software optimization due to CANN’s relative immaturity compared to CUDA. The move highlights a broader strategic dilemma: short-term compatibility with CUDA offers practical benefits and faster adoption, as seen in CANN’s efforts to emulate CUDA interfaces. Yet, long-term over-reliance on compatibility risks inheriting CUDA’s limitations and stifling native innovation. If global AI shifts away from transformer-based architectures, strict compatibility could lead to technological obsolescence. Despite these challenges, DeepSeek V4’s eventual release could demonstrate the viability of a full domestic AI stack and accelerate CANN’s ecosystem growth. However, true technological independence will require building an original software-hardware paradigm beyond compatibility—a critical task for China’s AI ambitions in the next 3-5 years.

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How Blockchain Fills the Identity, Payment, and Trust Gaps for AI Agents?

AI Agents are rapidly evolving into autonomous economic participants, but they face critical gaps in identity, payment, and trust infrastructure. They currently lack standardized ways to prove who they are, what they are authorized to do, and how they should be compensated across different environments. Blockchain technology is emerging as a solution to these challenges by providing a neutral coordination layer. Public ledgers offer auditable credentials, wallets enable portable identities, and stablecoins serve as a programmable settlement layer. A key bottleneck is the absence of a universal identity standard for non-human entities—akin to "Know Your Agent" (KYA)—which would allow Agents to operate with verifiable, cryptographically signed credentials. Without this, Agents remain fragmented and face barriers to interoperability. Additionally, as AI systems take on governance roles, there is a risk that centralized control over models could undermine decentralized governance in practice. Cryptographic guarantees on training data, prompts, and behavior logs are essential to ensure Agents act in users' interests. Stablecoins and crypto-native payment rails are becoming the default for Agent-to-Agent commerce, enabling seamless, low-cost transactions for AI-native services. These systems support permissionless, programmable payments without traditional merchant onboarding. Finally, as AI scales, human oversight becomes impractical. Trust must be built into system architecture through verifiable provenance, on-chain attestations, and decentralized identity systems. The future of Agent economies depends on cryptographically enforced accountability, allowing users to delegate tasks with clearly defined constraints and transparent operation logs.

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