Ripple 欲借 XRPFi 激活 XRP 千亿市值,填补生态 DeFi 版图空白

深潮Pubblicato 2025-06-10Pubblicato ultima volta 2025-06-10

XRPFi,正在为越来越多的从业者视为激活XRP这一老牌加密资产、带动XRPL和Ripple生态增长的新路径。

作者:Weilin,PANews

Ripple欲借XRPFi激活XRP千亿市值,填补生态DeFi版图空白

6月10日,XRP Ledger Apex 2025大会在新加坡召开。会上,一个名为“XRPFi”的概念成为社交媒体热议的焦点。XRPFi,即XRP与去中心化金融(DeFi)的结合,正在为越来越多的从业者视为激活XRP这一老牌加密资产、带动XRPL和Ripple生态增长的新路径。

XRP是加密市场最具代表性的资产之一,目前市值接近1344亿美元,是除比特币之外市值最高的非智能合约类加密货币。凭借其快速、低成本的跨境支付能力,XRP在传统金融场景中拥有稳定应用。但在链上领域,XRP长期缺乏智能合约支持,难以融入主流DeFi生态,这一结构性矛盾也逐渐成为关注焦点。

随着SEC暂停对Ripple的诉讼、Ripple稳定币RLUSD市值接近3.9亿美元,以及市场对XRP ETF的持续猜测,投资者对XRP未来的期待逐渐升温。部分机构与散户开始关注XRP如何借助DeFi获得收益、提升资产使用效率,这也推动了“XRPFi”概念的诞生和发展。

借助Flare赋能XRPFi,打造多链互操作DeFi生态

在当前的XRPFi发展进程中,Flare Network被视为关键基础设施提供者。XRP Ledger(XRPL)虽然在速度和稳定性方面表现优秀,但在DeFi所需的可组合性和合约功能方面存在天然限制。因此,Flare选择从技术上为XRP赋能,成为当前桥接传统XRPL与多链DeFi生态的核心引擎。

Flare是一个兼容EVM的L1区块链,专为实现多链互操作性设计。其FAssets协议可将非智能合约资产如XRP映射为FXRP,使其具备合约调用能力,从而无缝接入去中心化借贷、交易和衍生品协议。借助这一机制,XRP持有者可参与包括质押、流动性挖矿等在内的主流链上收益活动。

此外,Flare还引入了USD₮0稳定币,作为基于LayerZero的OFT(Omnichain Fungible Token)标准发行的原生资产,具备跨链原生互操作性。与XRP配对后,USD₮0不仅可用于构建交易深度池和借贷抵押物,还可连接至市值超过1550亿美元的USDT生态,为XRPFi生态注入高流动性的“资本底座”。

据官方数据,Flare生态近期增长显著:截至6月10日,TVL突破1.57亿美元,主要得益于USD₮0的上线,目前USD₮0的供给量约为9210万美元。若拉长时间看,2024年2月至2025年2月期间,Flare的TVL同比增长超过400%。同时,Flare也集成了Bifrost、Oxenflow等与XRPL兼容的钱包工具,进一步降低用户进入门槛。

Flare将其XRPFi体系形容为“飞轮模型”:以USD₮0提供资本来源、FXRP实现合约可组合性,二者配对带来流动性,进而带动更多DeFi应用和真实场景,从而反哺XRP的长期生态价值。

未来,Flare还计划将比特币、狗狗币等非智能合约资产带入Flare,拓展其在DeFi领域的使用场景。

构建XRPFi收益矩阵,CeDeFi与链上策略双轨并行

Ripple欲借XRPFi激活XRP千亿市值,填补生态DeFi版图空白

在Flare构建链上兼容性的同时,Doppler Finance则围绕XRP设计了一整套收益机制,试图补全XRP过去在生息和金融产品方面的空白。截至6月8日,该平台吸引超过3000万美元TVL,成为XRPFi赛道的重要参与者之一。

Doppler Finance提供两类主要的收益产品:CeDeFi收益与链上DeFi策略。前者主要通过机构级托管和量化操作进行资产管理,后者则探索包括借贷、稳定币策略和质押在内的链上收益场景。

在CeDeFi模式下,用户将XRP存入专属地址,资产由Fireblocks、Ceffu等托管商保管,并按计划转移至中心化交易平台开展量化策略,如套利、基差交易等。收益通过链下结算后回流至用户账户。

而在链上收益方面,Doppler正积极对接XRPL侧链生态,包括兼容EVM的网络与新兴协议。其策略包括:

  1. XRP借贷:通过将XRP存入审计合规的借贷协议,获得利息或原生奖励。借款人以其他资产作为抵押,平台自动管理清算流程,确保安全性。

  2. 稳定币收益策略:将XRP作为抵押借出稳定币(如USDC),再部署至稳定币收益协议中。Doppler采用保守LTV比率,动态调整仓位,以实现低风险收益。

  3. 流动性质押与杠杆策略:用户可在特定LST池中进行一键杠杆质押,尤其围绕如ROOT这类侧链代币。该机制通过自动化合约简化繁琐操作流程,提高用户体验。

为了进一步降低风险,Doppler Finance正在构建风险隔离型借贷市场,允许不同资产池独立运作,从而避免高波动资产拖累整体系统稳定性。除了包含XRP、USDC、ROOT等主流资产的核心池外,Doppler Finance还计划推出多个隔离市场,包括专为杠杆收益农业设计的LST池,以及包含Futureverse生态中的游戏代币的隔离市场。

由于XRPFi牵涉到资产跨链、托管与高阶策略执行,其安全机制成为项目设计的重要一环。当前,Doppler Finance采用多层风控机制。

在资产托管方面,平台选用业内头部服务商(如Fireblocks与Ceffu),并通过冷钱包管理、链上验证、破产隔离等手段确保资产安全。量化操盘方面,平台则采取多策略、多团队合作模式,并将大部分操作设计为“借贷合约结构”,确保本金在非极端情况下可收回。

此外,据官方介绍,所有合作操盘方需通过严谨尽调,包括历史业绩、策略稳定性、AUM规模与财务风险等维度评估,筛选具有资质的机构参与。

填补DeFi市场空白,XRPFi尚处早期阶段

随着以太坊DeFi生态的内卷,市场正将目光转向尚未被充分激活的高市值资产。XRPFi 的出现正填补了XRP长期以来“高市值、低链用”的空白。XRPFi通过Flare网络的FAssets协议等技术实现,让原本缺乏智能合约能力的XRP得以进入DeFi生态。Doppler Finance正在构建包括CeDeFi收益、流动性质押等一整套可持续的收益机制,不仅具备真实路径,还投入资源提升安全性与用户体验。

从逻辑上看,XRPFi的发展回应了激活XRP和Ripple生态发展产生的迫切需求。但需指出的是,当前XRPFi生态仍处于早期阶段。Flare与Doppler的产品路线虽较为清晰,但整体用户规模、流动性深度、协议成熟度仍有待验证。旧资产融入新叙事,前景如何?PANews将持续保持关注。

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Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

DeepSeek has updated its DeepSeek V4 model with the DSpark speculative decoding framework, achieving a significant 60-85% speedup in generation for Flash models and 57-78% for Pro models while maintaining the same overall throughput. This engineering-focused update, rather than a core architectural change, introduces DSpark to address latency and throughput bottlenecks in high-concurrency production environments. DSpark combines high-throughput parallel generation with adaptive load-aware verification. Its key innovations include a semi-autoregressive generation architecture to model dependencies within token blocks and a hardware-aware confidence-scheduled verification system. This system uses a confidence head to predict token acceptance probabilities, allowing it to dynamically optimize verification length per request and allocate compute only to tokens with the highest expected payoff. The asynchronous scheduler is designed for real-world deployment, ensuring zero-overhead scheduling and continuous CUDA graph replay while preserving the target model's output distribution. In tests across mathematical reasoning, code generation, and daily dialogue, DSpark outperformed state-of-the-art models like Eagle3 and DFlash, increasing average acceptance length by 26.7%-30.9% and 16.3%-18.4% respectively on Qwen3 target models. DeepSeek also open-sourced DeepSpec, a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding draft models, providing a standardized toolkit that includes data preparation tools, model implementations, training code, and evaluation scripts.

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BIT Research: The 2028 Halving Is Not the End, the Real Shake-Up of the Bitcoin Mining Industry Is Just Beginning

The Bitcoin mining industry is undergoing its most complex structural adjustment since inception. Despite Bitcoin's price holding near $61,000 and the network hash rate approaching a record 1 ZH/s, miner profitability is deteriorating. The industry is operating close to its breakeven point, with the 2028 halving expected to accelerate consolidation. The challenges extend beyond the halving's subsidy reduction; the industry's revenue model has yet to successfully transition towards a fee-driven structure. Increasingly, mining companies are evolving from simple Bitcoin producers into infrastructure and energy operators, including providers of AI/HPC computing power. Competition is shifting from pure hash rate expansion to business model upgrades. Economic pressure is evident. The theoretical daily mining revenue at current prices is around $78 million, yet the actual figure is only about $33 million—a 136% gap. Transaction fees remain low at roughly $220k daily, far below historical implied levels. With a current estimated industry-wide breakeven price near $65,000, mining alone is struggling to generate ideal profits. The 2028 halving is projected to push the fundamental production cost floor to approximately $93,289. This will likely accelerate a shift towards consolidation among larger, well-capitalized miners with diversified revenue streams. Competitive advantage will belong to institutionalized players with access to low-cost energy, AI/HPC hosting operations, and stronger balance sheets. In essence, Bitcoin mining is transitioning from a "mining business" to an "infrastructure business." Future profitability and resilience will depend less on block rewards and more on diversified income sources like energy management and computational infrastructure services. For investors, the key question is not the halving itself, but which miners can successfully navigate this business model transformation.

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This is How God Karpathy Uses Claude?

Andrej Karpathy, a prominent figure in AI, has reportedly joined Anthropic, leading to a noticeable decrease in his open-source contributions and social media activity. A document claiming to be his personal "CLAUDE.md" file—a set of instructions for the Claude AI to follow within a specific codebase—has been circulating online. While its authenticity is unverified, the content aligns closely with Karpathy's publicly shared principles on effective AI-assisted programming. The document outlines key rules for AI coding assistants, emphasizing the importance of reading existing code thoroughly before writing new code to maintain consistency. It advises against over-engineering, advocating for simple, surgical modifications that match the project's existing style. Other guidelines include clarifying assumptions upfront, writing meaningful tests, thoughtful debugging, and carefully considering dependencies. The core message is that these principles help prevent common AI coding failures, such as introducing unnecessary abstractions, style drift, or making invisible architectural decisions. The community has noted that even experts like Karpathy require detailed instructions to guide AI effectively, akin to managing a junior developer. A related GitHub repository, "andrej-karpathy-skills," which encapsulates these ideas, is reported to significantly reduce Claude's code error rate. Ultimately, the advice stresses that the best CLAUDE.md is tailored to one's own tech stack and coding practices.

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