Solana 搞「网络扩展」,会步以太坊后尘么?

Odaily星球日报Pubblicato 2024-09-03Pubblicato ultima volta 2024-09-03

Introduzione

如果Solana也有了L2代币,SOL会跌吗?

原文标题:《Crucial period for Solana

原文作者:Ignas,DeFi 分析师

原文编译:Ismay,BlockBeats

Solana 正在从单体区块链扩展向模块化方式过渡,这一叙事目前正处于讨论之中。

哪种框架将占据主导地位?

是「网络扩展」(Network Extensions)的命名会在更广泛的加密社区中获得认可?还是类似以太坊的 Layer 2 框架会赢得市场?

这很重要,因为 Solana 如果放弃单体化的叙事,将面临与以太坊在本轮周期中类似的尴尬境地:

在这轮牛市中,$ETH 夹在 $BTC 和 $SOL 之间左右为难。

BTC 对于不太保守的投资者和机构来说是「更好的货币」,而 SOL 是一个速度更快、结构更简单且成本更低的智能合约平台,潜在增长空间超过 ETH。

如果 Solana 的叙事从单体模型转向使用 L2 进行扩展(类似以太坊),那么 $SOL 可能会成为新的 $ETH。

我们需要观察这些网络扩展或 L2 在 Solana 生态中如何实际发挥作用。

如果 Solana 面临流动性碎片化、因跨链桥导致用户体验恶化,以及其他类似以太坊 L2 所带来的负面影响,那么 SOL 将真正处于困境之中。

在这种情况下,以太坊仍然是比 Solana 更安全的长期资产存储选择:ETH 更去中心化,且没有宕机问题。

此外,如果投机者开始追逐「网络扩展」代币作为 $SOL 的测试版,而不是直接购买 $SOL,那么这可能会抑制 SOL 的价格增长。

本轮周期中,$ETH 就遭受了类似的测试版代币追逐效应。

我可能是错的,但我相信 Solana 的「公关团队」面临的形势并不乐观。

Austin 自己提到,网络扩展「带来了新的执行环境、专业化处理等」,对普通散户投资者来说,这听起来更像是一个 L2。

Solana 搞「网络扩展」,会步以太坊后尘么?

但我仍然会继续观望,看看这种「网络扩展」方式是否会导致流动性碎片化、用户体验恶化,以及「SOL 测试版」追逐效应的增长。

最后,Solana 向模块化扩展方式的转变,给了加密社区一个机会,让新的单体扩展冠军崛起。

这会是 Monad 启动的绝佳时机吗?或者会有其他 Layer 1 区块链取代 Solana,夺走单体链的桂冠?

令人兴奋!我们正在实时见证「真相」的辩论。最终,社区认为的「真相」可能比事实本身更加重要。

Crypto di tendenza

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BIS Report Compliance Observations: The True Risks of Stablecoins Go Beyond 'De-pegging'

The BIS report, "Anchoring trust in money: innovation beyond stablecoins," highlights that the primary risks of stablecoins extend beyond potential de-pegging. It argues that the core challenge is whether stablecoins can be integrated into a financial system that is identifiable, monitorable, accountable, and regulatable. While acknowledging efficiency gains like faster payments and programmability, BIS emphasizes that money requires an institutional framework—including legal certainty, liquidity support, and financial integrity controls—which many stablecoins currently lack. The report details compliance risks, noting that while blockchain transactions are transparent, address visibility does not equate to identity or purpose clarity. This creates a systemic risk as pseudonymity, non-custodial wallets, and cross-chain bridges can undermine AML/CFT controls. Furthermore, these risks can spill over into the traditional financial system through on- and off-ramps. The future direction, per BIS, is not to prohibit innovation but to embed regulatory rules—such as identity verification and transaction screening—directly into the technological infrastructure of tokenized finance. The key takeaway for compliance is that any new financial instrument must clearly address questions of customer identification, transaction monitoring, accountability, and cross-border rule consistency to be viable as a mainstream payment tool.

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When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

When Silicon Valley Giants Turn to Chinese AI Models to Cut Costs A surprising trend is emerging: major U.S. tech companies are significantly reducing AI costs by switching to Chinese models. Coinbase, the largest U.S. cryptocurrency exchange, reportedly halved its AI spending after migrating to China's GLM-5.2 and Kimi 2.7 models, despite increasing usage. They achieved this through a sophisticated three-part strategy: implementing an automatic routing system to select the most cost-effective model per task, boosting cache hit rates from 5% to 60% to reuse computations, and employing "context engineering" to provide AI with more precise, less cluttered information. They are not alone. AI startup Lindy switched from Claude to DeepSeek, saving millions, while Snowflake's tests found GLM-5.2 solved 66% of coding tasks compared to Claude Opus's 67%—but at a fraction of the cost (output pricing is 5-7 times lower). While the top Western models may offer slightly better stability, the massive price differential is leading many businesses to reconsider their value proposition. This shift signals a deeper change in the AI industry, moving beyond pure performance benchmarks to a fierce cost competition. As pressure mounts, even OpenAI and Anthropic have begun slashing prices. For users, this means more choices, lower costs, and a crucial lesson: using multiple models based on task complexity, optimizing with caching, and keeping contexts lean are now key to leveraging AI efficiently and affordably.

marsbit59 min fa

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BIS Report Compliance Watch: The Real Risks of Stablecoins Are Not Just 'De-pegging'

BIS Report Compliance Observations: The real risks of stablecoins go beyond "depegging" The BIS report "Anchoring trust in money: innovation beyond stablecoins" argues that while stablecoins and tokenization offer efficiency gains, their primary risk lies in fitting into an identifiable, monitorable, accountable, and regulatable financial system. Money's trust stems not just from technology but from institutional arrangements: a common unit of account, guaranteed redemption at par, liquidity support, regulatory frameworks, and financial integrity requirements. Stablecoins, operating on permissionless blockchains with pseudo-anonymity and non-custodial wallets, create systemic compliance gaps: unclear customer identity, incomplete fund origins, unexplained transaction purposes, fragmented cross-chain paths, and ambiguous liability. On-chain transparency does not equal compliance transparency. Public addresses don't reveal identity or intent. While blockchain analytics aid law enforcement, they cannot replace routine, large-scale AML/CFT controls. Effective compliance requires a closed-loop process encompassing customer onboarding, transaction monitoring, investigation, reporting, and audit. Stablecoin risks are not confined to the blockchain; they re-enter the traditional financial system via on/off-ramps, exchanges, and payment institutions. This forces banks to monitor client accounts for activity linked to virtual assets. The future direction is not to prohibit innovation but to embed rules into the technology. Tokenized finance should integrate with the existing two-tier monetary system, embedding compliance—like customer identification, pre-transaction screening, and auditable data trails—directly into the transaction flow. For compliance professionals, the key takeaway is that any new financial instrument must answer core questions: Who identifies the customer? Who monitors transactions? Who handles exceptions? Who is liable? Compliance is not the antithesis of innovation but the essential infrastructure for its sustainable growth.

链捕手1 h fa

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When American Giants 'Defect' to Chinese AI Models

Summary: The trend of major U.S. technology firms adopting more cost-effective Chinese AI models is gaining momentum. A prime example is Coinbase, the largest U.S. cryptocurrency exchange, which reportedly halved its AI expenditure by switching to Chinese models GLM-5.2 and Kimi 2.7, while its usage volume increased. This was achieved through a sophisticated cost-saving system featuring intelligent model routing (selecting the most suitable model per task), dramatically improving cache hit rates from 5% to 60%, and implementing "Context Engineering" to streamline prompts. This shift is not isolated. Other companies like the AI startup Lindy and data cloud firm Snowflake are making similar moves, drawn by the significant price disparity. For instance, GLM-5.2 costs $1.40/$4.40 per million tokens (input/output), compared to $5/$25 for Claude Opus 4.7. While top Western models may offer slightly higher stability or speed in complex tasks, the performance gap is narrowing, making the price difference harder to justify for many enterprise use cases. The implications are significant for both businesses and individual users. It highlights the importance of a multi-model strategy based on task requirements, the value of caching and reusing outputs, and the effectiveness of providing concise context. Ultimately, this migration signals a potential reshaping of the AI industry's pricing model, moving competition from pure performance benchmarks to practical cost-effectiveness, with increased choice and downward price pressure benefiting end-users.

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