В Ethereum предложили увеличить лимит газа в 100 раз

cryptonews.ruPubblicato 2024-12-28Pubblicato ultima volta 2025-04-28

Исследователь Ethereum Данкрат Файст опубликовал EIP-9698, которое подразумевает увеличение лимита газа сети в 100 раз.

В рамках инициативы валидаторы Ethereum смогут голосовать за рост показателя по экспоненциальному графику. Предложение вводит «детерминированное расписание» с десятикратным увеличением каждые два года (164 250 эпох), начиная с июня.

Если EIP реализуют так, как предлагает Фейст, это приведет к 100-кратному росту лимита газа за четыре года — с 36 млн до 3,6 млрд, а также ускорению базовой производительности сети.

Изменение теоретически позволит Ethereum обрабатывать до 2000 транзакций в секунду, отметил разработчик экосистемы Фабрис Ченг.

How serious is Ethereum about scaling L1?

Answer: Exponentially increase gas limit 100x over 4 years by @dankrad

How: Clients sets default and automatically raise the gas limit every epoch (users can still override).

100x means:
— 3.6B gas limit
~2000 TPS
— 6000 tx per block https://t.co/3Wjb5EKKck
— fabda.eth (@fabdarice) April 27, 2025

Файст также упомянул о возможных трудностях, таких как нагрузка на менее оптимизированные узлы и увеличение времени распространения блоков. Однако он уверен, что постепенные изменения позволят разработчикам адаптироваться и оптимизировать работу.

Напомним, 24 апреля команда Ethereum рассматривала более чем четырехкратное увеличение лимита газа в сети как одну из ключевых особенностей планируемого хардфорка Fusaka.

На 7 мая запланирован апгрейд Pectra. Активация Fusaka предположительно состоится в конце 2025 года.

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bitcoinist24 min fa

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

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marsbit53 min fa

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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.

marsbit1 h fa

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

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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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