Доход сети Ethereum Layer 1 рухнул — в чем причина?

cryptonews.ruPubblicato 2024-01-03Pubblicato ultima volta 2024-09-03

Доход сети Ethereum Layer-1 упал на 99% с марта 2024 года, несмотря на резкое увеличение ежемесячного количества пользователей и ежедневных транзакционных издержек на Layer-2.

Согласно данным Token Terminal, сетевые сборы достигли самого высокого уровня за год 5 марта 2024 года — 35,5 млн долларов. Обновление Dencun, значительно снизившее комиссии за транзакции Ethereum Layer 2, было запущено 13 марта 2024 года.

Комиссии сети Ethereum в 2024 году. Источник: Token Terminal

После обновления сетевые комиссии неуклонно снижались, достигнув минимума в $566 000 31 августа и незначительно увеличившись до $578 000 2 сентября 2024 года.

Слишком много L2?

Резкое снижение комиссий Ethereum Layer 2 после обновления Dencun вызвало взрыв конкурирующих решений по масштабированию L2. Ресурс данных уровня 2 L2Beat в настоящее время содержит 74 проекта по масштабированию Ethereum Layer 2 и 21 проект Layer 3.

Адриан Бринк, генеральный директор Anoma, утверждает, что количество решений L2, которые в настоящее время построены на основе сети Ethereum, значительно превышает потребности рынка. Бринк подсчитал, что решений для масштабирования Layer 2 примерно в 10 раз больше, чем нужно отрасли.

Средние сетевые сборы Layer 2 Ethereum по сети L2. Источник: Token Terminal

Эта высококонкурентная среда стимулировала гонку на дно, в которой конкурирующие L2 соревнуются за то, чтобы предложить клиентам самые низкие транзакционные сборы. Возникшая в результате конкуренция отвлекла пользователей от расчетов непосредственно на базовом уровне Ethereum и действует как самоусиливающийся механизм, который еще больше снижает комиссии в сети.

Низкие комиссии создают инфляционное давление предложения

Снижение транзакционных издержек, введенное Dencun, компенсировало дефляционное давление, введенное EIP-1559 — предложением по улучшению Ethereum, которое ввело механизм сжигания части комиссий в сети.

Предложение Ethereum. Источник: Y Charts.

Это резкое снижение комиссий приводит к снижению спроса на Ethereum (ETH), валюту, необходимую для оплаты транзакционных сборов в сети. В результате предложение ETH неуклонно растет с момента запуска обновления Dencun.

Исторически низкие транзакционные издержки на Ethereum и соответствующее отсутствие спроса стали движущими силами, которые подтолкнули цену ETH ниже уровня в 3000 долларов.

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Karpathy's Genius Strikes Again, Challenging RAG, Turning Your Notes into a Second Brain

Andrej Karpathy has proposed a revolutionary concept for managing personal knowledge: treating notes as immutable "source code" and using LLMs as "compilers" to build a structured, interlinked wiki. This approach fundamentally shifts the cognitive workflow away from the limitations of RAG (Retrieval-Augmented Generation), which merely retrieves and pieces together fragments, leading to contradictions and "digital mummies"—unused, decaying notes. The LLM-Wiki framework introduces a three-layer architecture: the **Raw Layer** for original, immutable notes; the **Schema Layer** defining rules for structuring knowledge; and the **Wiki Layer**, where the LLM continuously compiles and maintains a coherent, cross-referenced knowledge base. Key operations are **Ingest** (adding new material, which triggers updates across related pages), **Query** (asking the compiled wiki, with answers that can become new pages), and **Lint** (periodic AI audits to find contradictions, outdated claims, or gaps). This system automates the tedious maintenance—updating links, resolving conflicts, keeping summaries fresh—that has historically made large-scale personal knowledge management unsustainable. It realizes Vannevar Bush's 1945 "Memex" vision by finally solving the maintenance problem. Karpathy's proposal represents a third piece in human-AI collaboration, following "Vibe Coding" and "Agentic Engineering." It liberates human attention from organizational drudgery, refocusing it on what matters: deciding what to read and deriving meaning.

marsbit23 min fa

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marsbit23 min fa

Claude Science Completes Two Years' Work in a Few Weeks, Is 10x Research Acceleration Really Here?

Claude Science, a new AI workbench from Anthropic, is being tested by scientists, reportedly accelerating specific research workflows by up to 10x. A neuro-scientist at the Allen Institute completed a lengthy literature review in weeks instead of nearly two years using the tool, which automates tasks like citation verification. The platform is an integrated environment for macOS and Linux, connecting to local or remote computing resources. It streamlines the fragmented research process—literature analysis, computation, visualization, and drafting—into a single, auditable workflow. A key feature is its emphasis on reproducibility: every chart generated includes the exact code, environment, and history used to create it. Claude Science uses a multi-agent system. A coordinator manages over 60 pre-configured skills for life sciences (genomics, proteomics, etc.) and can spawn specialized agents. A dedicated reviewer agent checks citations and calculations for accuracy, creating a form of internal AI peer review. The system operates with a human-in-the-loop, requiring user approval for major steps. Initial applications are in life sciences. Examples include target identification for biotech company Manifold Bio and germline variant analysis for glioma research at UCSF, completing analyses in roughly one-tenth the previous time. The approach contrasts with competitors: Google focuses on proprietary models like AlphaFold, while OpenAI is advancing models' scientific reasoning with benchmarks like GeneBench-Pro. Claude Science differentiates by automating and integrating the practical research pipeline, not just the model's intelligence, aiming to make AI-aided science more reproducible and integrated into daily lab work.

marsbit27 min fa

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The Invisible Force of Bitcoin's Bear Market: On-Chain Payments and Institutional Adoption Accelerate

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marsbit27 min fa

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GoMining Launches GoBTC Pay SDK to Expand Bitcoin Payments

GoMining has launched the GoBTC Pay Gen1 SDK and API, enabling merchants, wallet providers, and ecosystem partners to integrate Bitcoin payments. This release transforms the technology from a demo into an open infrastructure layer for building scalable Bitcoin payment experiences. An initial group of up to 10 partners will begin integration. The solution facilitates quick, non-custodial transactions that settle directly on the Bitcoin network, allowing users to retain custody of their BTC. It includes merchant tools, a dashboard, payment connectors, and public developer documentation. Powered by a private 15EH/s mempool, it aims for debit card-like speed with an average 12-hour settlement window. A 0.2% transaction fee is distributed equally between participating wallet providers and GoMining pool miners, aligning incentives to promote network growth. This launch is part of GoMining's broader strategy to expand real-world Bitcoin commerce for everyday purchases.

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Come comprare ETH

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