本分链：更加适合稳定币应用场景的公链

链捕手Pubblicato 2024-12-18Pubblicato ultima volta 2024-12-18

比特币自问世以来，一直定位为点对点的支付系统，然而，其最大的问题是价格波动性太大，导致无法在具体应用场景中担任支付货币的角色，而稳定币的出现恰好可以弥补比特币的缺点。

PayFi 等基于稳定币的应用场景潜力巨大，将Web2用户引入到Web3

2024年10月，Stripe 以11亿美元收购稳定币平台 Bridge，创下了加密领域内金额最大的一笔收购，预示着稳定币与支付相结合所产生的想象空间。另外，欧盟、香港、美国、英国、新加坡等也出台了稳定币的相关政策，为市场的发展提供了政策保障。

链上部分，截止2024年12月5日，稳定币的发行总额已经接近2000亿美元。链下部分，根据世界银行的数据，全球15岁以上拥有银行账户或移动账户数量仅占总人口的76.2%，也意味着全球依然还有23.8%的人口（15岁+），约20亿人还没有银行账户。而这部分人群可以通过 PayFi 等应用进入Web3，成为 CEX、DeFi 等应用的用户，大大推进了 Mass Adoption 的进程。

2021年全球拥有银行账户人口占比  来源：世界银行数据库

另外，在跨境支付方面，稳定币跨境支付也大有可为。根据国际清算银行（BIS）的统计，2022年全球跨境支付金额超过29万亿美元。传统的基础设施，费用高昂且速度慢，而基于区块链稳定币的跨境支付速度快、费用低廉，并且可以提供7/24的服务。

我们认为稳定币支付将会逐步占据跨境支付的较大份额，如果占据50%的份额，将会给整个稳定币支付的体量扩大1.88倍；而如果占据80%的份额，将会扩大3倍的支付体量。

非美元稳定币市场也存在着不小的潜力

近期，渣打银行的一份报告里也指出，非美元稳定币也在逐步获得关注，包括一些外汇波动比较大的经济体，比如土耳其，发展稳定币可以降低汇率波动。同时，也能降低对美元的依赖。而 BenFen 生态系统除了发行美元稳定币之外，也发行基于其他货币的稳定币从而占领这一市场，比如 BJPY、BINR 等。

本分链是更适合稳定币应用场景的公链

在基于稳定币的应用场景中，无论是链上还是链下，对于基础设施首当其次的要求是安全，一旦出现安全性风险，再高的大厦也会功亏一篑。

相比于 Ethereum、Tron 采用 Solidity 和 Rust 作为应用开发语言，BenFen 链的应用开发语言为 Move 语言，有更高的安全性。另外，作为稳定币的基础设施，还需要更高的性能、低廉的Gas费以及稳健的共识机制。BenFen 链拥有着每秒数万笔交易的吞吐量以及0.5s的时延，更加适合稳定币的应用场景。

更安全：采用更安全的编程语言（Move语言）

本分链采用 Move 语言来编写，Move 具有严格的类型系统，可以在编译时捕获许多常见的错误，例如类型不匹配和空指针引用，从而提高代码的安全性。另外，Move 通过资源（Resource）概念来管理资产，这些资源具有严格的生命周期管理，确保资源只能按照预期的方式使用和传递，避免了许多安全漏洞，如重入攻击和资源泄漏。除了以上优势，Move 在权限控制、不可变性、形式化验证等方面均有着其特有的优势，从而大大提高了其安全性。

高性能：采用增强共识机制实现亚秒级延迟和每秒数万笔的吞吐量

本分链创新的采用增强共识机制，将基于 DAG 的共识和无共识方法相结合，实现了低时延和高TPS，同时还保持了对复杂合约的支持、生成检查点以及跨纪元重新配置验证者集的能力。

在时延方面，BenFen链可以做到 0.5 s的时延，远远快于 Ethereum 的12秒，也快于 Tron、Solana。

各条链时延对比

在TPS方面，BenFen 链可以实现数万笔的交易处理量，也高于Ethereum、Tron 和 Solana。

各条链 TPS 对比

便捷登陆：本分链通过 zkLogin  为用户提供更便捷、安全的登陆体验

本分创新性的引入 zkLogin 的设计， 为用户提供了一种基于第三方授权的地址生成和交易签名的方式。用户可以通过 Apple 账户和 Google账户快速登陆，不需要助记词，更加方便快捷。

BenFen 链的 zkLogin登陆界面

Gas 费低：多个环节降低 Gas 费用

本分链在 Gas 费的多个环节都进行了优化，以实现低廉的 Gas 费。比如每个验证节点在每个 epoch 提交他们愿意处理交易的最低报价。本分链会按照每个验证节点提交的报价自动排序，并选择按质押比例计算的2/3位置处的价格作为参考价格。

另外，当用户提交的 Gas 价格高于参考价格时，差异视为支付给网络的小费，支付小费可以使用户获得更高的优先级。不同的交易需要不同数量的计算时间进行处理和执行。

最后，本分链的存储机制在事务删除先前存储的对象时提供存储费用返还。

原生稳定币 BUSD 支持 Gas 费支付和 Staking

相比 USDT 和 USDe 的中心化发行模式，BUSD 采用去中心化方式发行，并且支持 Gas费的支付和链内的Staking，这一点是其他稳定币所不具备的。同时，也是本分链内置的稳定币，跟 USDT、DAI、USDe 形成差异化。除了BUSD，本分基于预言机还将发行其他主要货币挂钩的稳定币，例如与日元挂钩的 BJPY。

发行机制：拿出50%的 BFC代 币用于抵押发行 BUSD

在公链初始化时，本分将 50% 的 BFC 作为国库永久性地用于已发行的稳定币抵押物，能大大的提升系统的安全性和稳定性，这一点是其他公链所没有的。打个比方，这就像以太坊将 ETH 代币永久性的放入国库来发行稳定币一样。当用户的钱包接入之后，可以选择支付 BFC 来铸造稳定币 BUSD，退出时，可以销毁稳定币，赎回BFC。链外用户也可以拿自己的USDT/USDC 按照 1:1 固定比例兑换成 BUSD，跨出时也按照 1:1的固定比例兑换成USDT/USDC。

更稳定：多种高效的 BUSD 价格稳定机制

本分设计了多种价格稳定机制，比如弹性货币供应机制，该机制根据市场需求的波动情况，动态地调整货币供应以维持价格稳定。本分稳定币协议通过特定算法和触发条件自动执行，以动态增加或减少流通中的 BUSD 数量。还比如汇率回归机制，依赖于稳定币国库内与二级市场上的同资产不同的价格差。当二者之间存在明显价格差时，交易者可在低价买入资产并高价售出，实现套利收益。这不仅为交易者提供了盈利机会，还有助于维持市场价格稳定，确保稳定币价值接近其锚定价值。

更专注：专注稳定币应用场景的拓展

相比其他链专注于多个生态，本分更加专属于基于稳定币应用的生态场景。

  • BenFen Bridge是本分链上目前计划在近期推出的原生资产跨链桥
  • BenFen Card是一个合规的支付解决方案，融入到我们的日常消费之中
  • BenFen Pay 是一个综合支付生态，可以实现加密货币直接支付、数字货币与法币之间的无缝兑换、以及链上担保支付等多元化功能
  • BenFen KYC 是一个链上身份认证与鉴权系统，通过聚合各大 KYC 提供商的认证结果，实现多平台 KYC 记录的链上一键查询和点对点的身份信息验证通道
  • BenFen C2C 是一个创新性的去中心化担保交易平台

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Injective software package hit by malicious supply chain attack – Details

In a software supply chain attack, malicious actors compromised the Injective Labs TypeScript SDK (@injectivelabs/sdk-ts v1.20.21) by uploading a tainted version to the npm registry. The attackers gained access to a legitimate contributor's GitHub account to distribute malicious commits. The compromised package, disguised as a routine update, contained malware that activated only when developers used specific wallet generation functions, stealing private keys and mnemonic seed phrases. This breach impacted approximately 50,000 weekly downloads and spread through transitive dependencies in 17 other Injective packages. While a clean version (v1.20.23) was later released, the malicious package remained accessible. Affected users are advised to rotate credentials, create new wallets, and move their funds.

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After Aave's Exit and TVL's Sharp Fluctuation, Where Does MegaETH's Valuation Anchor Lie?

Following the withdrawal of Aave and a sharp drop in its Total Value Locked (TVL), the valuation of the high-performance DeFi blockchain MegaETH faces scrutiny. Once a highly anticipated project with a fully diluted valuation (FDV) reaching around $2 billion, MegaETH saw its TVL plummet from a May peak of $245 million to just over $30 million in July, a roughly 70% decline. Its native token, MEGA, currently trades around $0.048 with a market cap of approximately $54 million and an FDV of about $480 million. The report identifies a core vulnerability: MegaETH's TVL was heavily dependent on a single protocol, Aave V3, which at its peak contributed around 90% of the chain's TVL. A significant portion of this capital is attributed to leveraged yield-farming strategies involving stablecoins like USDe. When the profitability of these strategies diminished, capital rapidly exited, exposing the lack of diversified, sustainable activity. Three key mismatches between MegaETH's valuation and its fundamentals are highlighted: 1. **Valuation vs. Real Usage:** With an FDV of ~$4.8B but only ~$1M in annualized protocol revenue and ~2,600 daily active addresses, the valuation appears disconnected from current economic activity. 2. **Token Narrative vs. Ecosystem Reality:** Despite its DeFi narrative, nearly 80% of the chain's recent protocol revenue comes from a trading card game, Monster, not from core DeFi applications like Aave. The chain's native stablecoin, USDM, also shows low trading volume and a declining market cap. 3. **Short-Term Hype vs. Long-Term Delivery:** Initial hype from token generation, blue-chip integrations, and influencer support has faded. Major protocols like Uniswap now hold minimal TVL on the chain, indicating that early capital was largely transient and driven by incentives rather than organic demand. The situation reflects a broader market trend where investors are becoming less tolerant of valuations based on inflated TVL and narrative, demanding clearer evidence of sustainable transactions, revenue, and ecosystem development. While MEGA's price may experience short-term rebounds from market sentiment, a fundamental re-rating likely depends on the team's ability to convert its remaining resources into tangible, user-retaining applications and genuine ecosystem growth.

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Goldman Sachs In-Depth Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

Goldman Sachs Report: China's AI Models at an Inflection Point China's open-source/open-weight large language models (LLMs) have reached performance parity with top global proprietary models, according to a Goldman Sachs report. This is driven by architectural innovations and higher parameter efficiency, allowing Chinese models to achieve comparable capabilities at 2%-10% the parameter size and significantly lower cost. The market is evolving into a two-tiered structure: a high-end segment (e.g., GLM5.2, Qwen3.7 Max) with premium pricing and a low-end, price-sensitive segment for global SMEs and individual users. Key points: * **Cost & Performance:** Innovations like Mixture of Experts (MoE) enable high performance with smaller models. Projects like Meituan's LongCat 2.0, trained on domestic hardware, highlight progress in tech self-sufficiency. * **Open-Source Strategy:** Most Chinese players use open-source/open-weight models for flexibility and ecosystem growth. However, Goldman notes this may underreport actual deployment and revenue. A shift toward "open-weight + community license" models with revenue sharing (e.g., MiniMax) could improve monetization. * **Market Shift & Global Expansion:** Enterprise AI adoption is shifting from "token maximization" to "ROI-first." International expansion, especially in non-US markets, is a major growth driver. Chinese models are increasingly available on global platforms like AWS Bedrock and Microsoft Copilot. * **Competitive Landscape:** Using a framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman identifies **Zhipu AI and DeepSeek** as the strongest in foundational text models, and **ByteDance** as the leader in multimodal/video generation. The report maintains Buy ratings on MiniMax and Kuaishou. * **Market Growth:** China's AI model API and subscription revenue is projected to grow from an estimated ¥35 billion in 2026 to ¥879 billion by 2030.

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Goldman Sachs Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry? China's AI large model sector is at a historic inflection point. Goldman Sachs argues that the intelligence of Chinese open-source/open-weight models is approaching top global proprietary models. Rapid adoption by domestic enterprises and global SMEs is creating a data flywheel effect that will further drive model iteration. The evolution is summarized as moving from "DeepSeek's cost-efficiency moment last year to GLM's model-intelligence moment this year." Chinese models achieve near-state-of-the-art performance at significantly lower cost, primarily due to architectural innovations like Mixture of Experts (MoE) and higher parameter efficiency. Models like DeepSeek V4 Pro (1.6T params), GLM5.2 (0.7T), and MiniMax M3 (0.4T) are much smaller than global leaders. Recent advancements in coding capability are attributed to better data curation and RLHF. Landmarks like Meituan's LongCat 2.0, trained fully on domestic AI chips, demonstrate progress in hardware stack independence. The market is forming a "two-tiered structure." The high-end tier (e.g., GLM5.2, Alibaba's Qwen3.7 Max) prices around $1 per million tokens, about 10-25% of US top models, with estimated inference gross margins of 10-20%. The low-end tier (priced as low as $0.06-$0.2 per million tokens) targets price-sensitive global SMEs and individuals. MiniMax derives 60-70% of revenue overseas. Goldman forecasts China's AI model API/subscription revenue to grow from an estimated RMB 35bn in 2026 to RMB 879bn by 2030. Most Chinese players adopt open-source/open-weight strategies for deployment flexibility and community feedback, though this limits monetization as deployments on third-party platforms (e.g., Alibaba Cloud) may not generate direct revenue. A shift towards "open-weight + community license" models with revenue-sharing agreements (like MiniMax's approach) could improve unit economics. International expansion, particularly in non-US markets, is the key growth driver. The global enterprise AI paradigm is shifting from "token maximization" to "ROI prioritization." Chinese models are already hosted on major global platforms like AWS Bedrock and are under consideration for integration into Microsoft Copilot. Using a competitive framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman identifies the strongest players: In foundational text models, Zhipu AI (initiated coverage) and DeepSeek lead. In multimodal/video generation, ByteDance's Seed is the frontrunner, with Kuaishou's Kling and MiniMax's Hailuo also well-positioned. Goldman maintains a Buy rating on MiniMax, citing its attractive valuation.

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130 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.05.13Aggiornato il 2025.05.13

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