2024 还有山寨季吗?当下还有什么投资机会

链捕手Pubblicato 2024-10-22Pubblicato ultima volta 2024-10-22

在这一轮牛市中,迟迟未到“山寨季”最近好像有了动静,从APE开始到 DYDX、SUSHI,许多山寨都出现了大幅上涨,这次真的牛回了还是山寨借机发利好然后出货?曾经在加密市场必然出现的“山寨季”规律,今年为何就不灵了?

以往的山寨季是怎么来的?

在过去的几轮牛市中,山寨季的到来似乎是必然的现象。当比特币和以太坊的价格走高后,投资者在主流币种中获得了足够的利润,资金会逐渐溢出,进入波动更大、但可能带来更高回报的山寨币市场。因此,山寨币在这类资金推动下开始轮番上涨,形成了独特的“山寨季”行情。

然而,2024年,这一规律似乎失灵了。比特币通过减半事件和ETF的催化,价格扶摇直上,从2.6万攀升至7万美元的高位,主流资金已然收获颇丰。按常理,此时应是山寨币大展拳脚的时机,但现实却令人失望。众多提前埋伏、期待重复历史行情的投资者被深套其中,损失惨重。今年跑赢比特币的山寨币寥寥无几,选对山寨币种如大海捞针一般。

 

2024年山寨季为何缺席?

在以往山寨季是一种“自然现象”,但今年为何缺席?这背后是多重因素交织的结果。

首先是缺乏新的叙事。每一轮牛市的背后,都有一个强劲的叙事驱动。例如,2017年是首次代币发行热潮,2021年则由DeFi、NFT和GameFi等新兴概念支撑。而今年币圈新的项目很多但基本都是旧瓶装新酒、重复造轮子,缺乏足够吸引人的新叙事来吸引资金和驱动大行情。

其次代币稀释。这一轮有大量高市值低流通代币上线,数据显示这些项目的平均流通率仅为14%,还有约900 亿美元的代币等待解锁。当项目过度饱和与代币供应过剩结合时山寨季难以为继。

另一个重要因素是比特币现货ETF的出现改变了资金流向。此前,投资者大多通过中心化交易所(CEX)接触比特币,而这些投资者常常会尝试山寨币,推动山寨币市场繁荣。然而,ETF的获批吸引了大量机构资金,这些资金仅对比特币感兴趣。这种机构资金的结构性变化,削弱了山寨币的市场需求,打破了传统的资金流转规律。

此外,宏观经济的不确定性加剧了市场的保守情绪。全球经济前景令人担忧,投资者在这种环境下更加谨慎,而山寨币由于波动较大,风险更高,在这种风险厌恶的氛围中显得尤为疲软。

下一步该怎么走?

加密市场的走向充满了不确定性。接下来如果降息政策稳定了经济,投资者风险偏好可能回升,比特币的市场主导地位可能会受到挑战,资金或将更加自由地流向其他优质资产,包括部分具有潜力的山寨币。然而,若衰退担忧持续加剧,比特币作为避险资产的地位将进一步巩固,其市场主导地位将保持高位。

但无论哪种情况,一个不争的事实是,山寨币之间的分化将日益加剧。优质项目将凭借其独特的技术优势、应用场景和市场潜力脱颖而出,而劣质项目则可能举步维艰,逐渐被市场淘汰。

面对如此复杂多变的市场环境,盲目操作无疑会大大增加投资风险。对于普通投资者来说,不必局限于山寨币的机会,不妨考虑将目光投向更为稳健产品,在不确定性中寻找确定性。如4E理财提供USDT年化收益率高达5.5%的理财产品,活期定期任意搭配,资金既不闲置,又能静待市场变化,灵活投资。

当然,多元化资产配置有助于抵御单一市场的波动风险,也可以在这段垃圾时间里重点关注其他领域的投资机会。例如,4E还支持传统金融市场中的股票、指数、外汇、黄金等资产类别,U本位一站式交易,提供更为稳健的增长机会。

总之,2024年的山寨季是否会到来,目前仍是未知数。在加密市场不断演变的背景下,市场规律已不再如过往那般可靠。面对复杂多变的市场,投资者应保持谨慎,合理分散风险,不要仅依赖于过去的经验,在多元化的投资中寻找稳健的成长机会。

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From Code to Cognition: A Ten-Thousand-Word Guide to the Evolution of the Robot Brain

"From Code to Cognition: The Evolution of Robot Brains" The journey of robotic intelligence has shifted dramatically from manually coded systems to AI-driven brains. For decades, robots relied on layered software stacks—perception, state estimation, planning, control—each handcrafted. While predictable, they lacked adaptability. The 2010s saw deep learning revolutionize perception (e.g., object detection) and control (via reinforcement learning), but learned skills remained narrow. The arrival of Large Language Models (LLMs) marked a turning point. LLMs acted as high-level planners, interpreting natural language instructions and generating sequences of actions for traditional robotic systems to execute. However, true integration came with Visual-Language-Action (VLA) models, which fused vision, language, and motion prediction into a single network. Pioneered by models like RT-2 and open-source projects like OpenVLA, VLAs enable robots to reason and act directly from visual input and commands. The most advanced humanoid robots now employ a "dual-brain" architecture: a slow-thinking, large VLA (System 2) for reasoning and planning, and a fast-reacting, small network (System 1) for high-frequency motion control, sometimes with an even lower-level System 0 for balance. This split balances cognition with the physics of real-time movement. Computation is split between onboard hardware (e.g., NVIDIA Jetson) for safety-critical control loops and cloud/edge servers for non-critical tasks like learning and interfaces. A crucial driver is the open-source ecosystem—models like GR00T and OpenVLA allow startups to build upon pre-trained brains and fine-tune them with their own data, accelerating development. Despite progress, current systems struggle with recovery from errors, sample inefficiency, and long-horizon tasks. This has spurred the rise of **World Models**—neural networks that predict the consequences of actions. By simulating possible futures before acting (like NVIDIA Cosmos or Meta V-JEPA), robots can plan, recover, and generalize better. This represents the next frontier: shifting intelligence from learned reactions to an internal model of physics and cause-and-effect. The field is rapidly evolving. While not yet at its "ChatGPT moment," the convergence of cheaper hardware, scalable simulation, and world models points toward robots that are increasingly capable, adaptive, and useful. The question is shifting from "what can robots do?" to "what *should* they do?"

marsbit31 min fa

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The AI Bubble is Bursting: A Necessary Purge on the Path to Ubiquitous Intelligence Market volatility has reignited debates about an AI bubble, with figures like Ray Dalio pointing to high valuations. However, this parallels the dot-com bubble, which, despite its crash, laid the physical infrastructure for today's internet era. The current AI investment frenzy, with tech giants planning trillions in infrastructure spending far outstripping current AI application revenues, appears similarly imbalanced. This 'bubble' is seen as an inevitable phase for a disruptive technology, paying the "innovation tax." Critically, AI inference costs have plummeted over 99.7% since 2023, making intelligence nearly free at the margin. This hasn't reduced spending but has instead unlocked massive new demand, as seen in enterprise AI cloud expenditure tripling. This follows the Jevons Paradox: efficiency gains lead to greater total consumption. The market is now entering a cleansing phase, weeding out speculative ventures lacking real moats. The deeper shift is a move from capital expenditure (CapEx) on hardware to value creation in operational expenditure (OpEx) through AI applications that solve real industry problems. While infrastructure valuations are high, rapid earnings growth from widespread AI adoption across sectors—from manufacturing and finance to law and healthcare—may digest these valuations over time. Ultimately, this creative destruction will leave behind robust infrastructure and optimized models, cheaply powering an AI-augmented future for all industries, much as the internet became indispensable after its own bubble burst. The core productive potential remains undiminished.

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