赛马、内斗、裁员,窥视以太坊核心圈的权力争斗

marsbitPubblicato 2025-06-11Pubblicato ultima volta 2025-06-12

在去中心化理念构建的加密世界里,以太坊基金会被视为技术与价值中立的守护者,但最近一场由核心开发者 Péter Szilágyi 引爆的分裂风波打破了这层信任表象。

解散 Geth 团队,EF 陷入内讧争论


Geth(Go Ethereum)是以太坊网络最常用的执行客户端,约 41% 的节点依赖它,网络的稳定性和去中心化高度依赖其开发质量。近日,以太坊核心开发者、Geth 客户端开发者 Péter Szilágyi 在一段回顾中提到,多年前他曾提议向 Geth 的关键依赖组件(如 go-leveldb)作者发放小额补助,以激励其继续维护相关代码。彼时他希望能给出 1 万美元的资助,却被告知只能拨出 500 美元,超过这个数额就必须签署合同、交付成果。


然而据 Szilágyi 的说法,就在同期,以太坊基金会却可以无附加条件地向 Parity 提供 500 万美元的资助,理由是「以太坊需要一个第二客户端,因为 Geth 不可靠」。这成为 Szilágyi 心中挥之不去的不平衡:同样是协议关键基础设施,Geth 团队却要靠节衣缩食维持,而竞争对手却能轻松获得大额补助。


随着时间推移,这种失衡逐渐演变为信任危机。Szilágyi 爆料称,基金会已在 Nethermind 内部组建了一个新的 Geth 团队,并明确表示这是一个「完全独立、无意合作」的分叉。更关键的是,Geth 原团队并未被提前知会,而是 Szilágyi 自行发现此事后才得知。


面对 Szilágyi 的连番指控,以太坊基金会联合执行董事 Tomasz K. Stańczak 公开回应称:「目前没有任何计划要移除 Geth。它是一款出色的客户端软件,也由一支优秀的团队在为协议安全做出贡献。我们会继续维护和支持 Geth,并致力于让它变得更好、更快。」


去中心化


而 Tomasz 也是 Nethermind 的领导人,Nethermind 如今已是以太坊生态系统中最重要的基础设施,与 Geth、Besu、Erigon 并列为五大执行客户端之一。


去中心化


但这一说法显然与 Szilágyi 的披露大相径庭,Szilágyi 更是公开向 EF 领导层发出「敢否认?」的挑战,并点名多位基金会高管曾私下提出让 Geth 团队独立成公司、脱离 EF 的构想,三度被团队拒绝。


Szilágyi 表示 Tomasz 最近几周找了大多数还留在 Geth 的开发者,告诉他们可以开始面试其他公司了,因为他觉得他们的工资太高了,并且问他们如果把工资砍掉一半,有多少人会离开。「来啊,否认啊!还记得我那次休假吗?对,那是我和 @0xstark 一对一谈话之后的事,谈的就是我发现的那个秘密第二 Geth 团队。24 小时内我就被基金会开除了」


去中心化

「我敢让你们整个 Ethereum 基金会站出来说:你们没有提出 500 万美元让我们拆分出去?或者说,基金会没有至少三次问我们要不要成立一家公司、独立出去,而我、Felix 和 @mhswende 拒绝了?我敢让 @hwwonx 否认我们二月的那次谈话。」


同为开发者的 banteg 针对 500 万美元拆分遣散费问 Szilágyi 为什么不接受提议、单干一把。Szilágyi 的回应是,作为开发者,「我们根本不擅长经营公司,我们也没有相应的基础设施或团队支持,整个事情最终只会失败。」


根据 Szilágyi 的说法,事态的激烈程度远不止于团队管理或资源分配的分歧,而是直接触及了以太坊生态内部权力运作与信任体系的根基。


Geth 作为维系以太坊网络正常运转的关键模块,理应得到持续、稳定的支持,但现实却恰恰相反:它既未获得与重要性匹配的资源倾斜,也未享受到来自基金会的长期信任。对 Szilágyi 而言,这种制度性冷遇逐步侵蚀了他最初对这项事业的信心——一个曾令他激动不已、全情投入的去中心化实验,如今却逐渐变得让人心灰意冷。


从满怀热忱到失望抱怨,Péter Szilágyi 的以太坊之旅


Péter Szilágyi 是以太坊基金会的核心成员,也是以太坊最重要的执行客户端 Geth 的开发负责人。如果没有从以太坊基金会离职的话,今年应该是他在以太坊工作的第十年,而那也是他毕业后的第一份工作。


2015 年,Szilágyi 接受了以太坊核心开发者 Jeff Wilcke 提出的「试用任务」:「这是个烂摊子,你来修吧,有问题可以问我。」就这样,他开始参与 Geth 的开发工作。


Szilágyi 的大学专业是计算机,研究背景是分布式系统,尤其对网络方向尤为热衷。他在硕士期间专注于构建分布式托管平台,因不满手动配置的低效和脆弱,立志开发一种无需人工干预、能自组织运行的计算系统。「毕业后我也不是非区块链不可,而是到处找可以让我做让计算机自己运行起来的工作,然后就遇到了以太坊」,Szilágyi 这样描述他和以太坊的相遇。


去中心化

2021 年,Geth 团队合影,右一为 Szilágyi


在接受 Bankless 采访时,Szilágyi 称在 Geth 团队最后几年工作,大多是修修补补,早年他的动力是「创造、发布、折腾」,但目前那种驱动力差不多消退了。慢慢地它转变成了一种责任感:他意识到自己正在维护一个极其有价值的网络,而自己是少数几个真的理解它、能维护它的人之一。「这种工作确实没那么有趣,但它是有成就感的,你会从中获得一种参与其中的满足感。」


去中心化


2023 年的一次采访中,当被问及和 Geth 的关系轨迹是怎样的,Szilágyi 回答「这些年确实有过起起伏伏,也有过很沮丧、很想摔桌子走人的时候。最严重的可能是新冠疫情那段时间,确实挺难熬的。但现在我还是挺享受这份工作的。」


然而,仅一年过去,Szilágyi 便成了以太坊社区的「外人」。


其实,这不是 Szilágyi 第一次炮轰以太坊社区某些问题。去年 7 月,他批评以太坊正在走歪路,研究团队完全接受了一切中心化的想法,只要能够被验证就行,表面上是去中心化的验证,但实质上是中心化的控制,他的这种强烈措辞引起以太坊社群的广大关注,更引发关于以太坊网路核心原则的激烈争辩。


去中心化


一个月后,Szilágyi 发布了一段对加密行业的抱怨,怀疑自己是否选错了行业。他说「比如 SpaceX,他们把火箭送上火星?人类进步。他们没能成功发射火箭并炸毁了?人类学到了教训并且仍然进步。所有结果都带来了进步。


相比之下,加密行业简直就是个给傻瓜们准备的赌场(向少数例外致歉)。价格上涨了?太好了,什么时候买跑车。价格下跌了?生活被摧毁了。对人类有何贡献?


在我看来,这个行业早该开始创造一些真正有用、让人们愿意使用的东西,否则就应该关门大吉。至少比特币试图(虽然失败了)成为一种避险资产。但其他的都是在卖铲子,而根本没有淘金热的迹象。」


如今看来,在那个时候,Szilágyi 或许就在以太坊基金会内部遭遇了一些不开心的事情。


而 Szilágyi 与如今的以太坊基金会董事 Tomasz 似乎也不太对付,Nethermind 曾与 Besu 一同停止存储以太坊的历史数据,这一决策引发 Szilágyi 的公开批评,认为这是不负责任的行为,并可能误导用户。这也是 Szilágyi 退出以太坊的导火线之一,「既然连核心开发者都在最大化他们相对于其他开发者的利益,为什么要费尽心思让它变得更好?我对参与其中的每个人都深感失望」。


2024 年 11 月 16 日,Szilágyi 宣布将因「休假」而暂时离开 Geth 团队,然而如前文所述,Szilágyi 的「休假」是因发现以太坊基金会秘密资助 Nethermind 内部的第二个 Geth 开发团队而导致的被解雇。他在与基金会成员 Josh Stark 的一次一对一会议后,24 小时内被基金会以「威胁辞职和破坏团队士气」为由解雇。


削减开支的过程并不体面


这场公开分裂本质上触及了以太坊当前治理结构的两难。一方面,基金会强调「多客户端共识」对协议安全至关重要,强调不能让 Geth 一家独大;另一方面,Geth 多年来一直承担着协议执行的主力职责,其基础设施质量与团队经验难以被轻易替代。


今年 2 月,以太坊基金会执行董事 Aya Miyaguchi 宣布将转任新设立的「主席」一职,这一变动为社区数月来对基金会领导层和方向的不满情绪画上了句号。


6 月,以太坊基金会宣布裁撤部分研发人员,并将原研究团队重组为名为「Protocol」的新部门,集中资源攻坚三大技术方向:L1 扩展、blob 扩展、UX 改进。官方将此举定位为对资源配置的优化,一方面,裁撤部分研发人员,特别是那些长期停留在理论阶段的团队;另一方面,引入更严格的问责机制,要求快速将研究成果转化为实际产出。


可以说,以太坊基金会自去年下半年遭受群嘲后一直致力于变革整个团队,但改革难免遇到阵痛期。按照新政策,EF 将以「运营支出比例 × 缓冲年限」模型确定法币与 ETH 的配置比例,并将年度支出维持在 15% 的高位。基金会指出,2025–2026 年将是生态关键阶段,需集中资源推进协议层的技术落地,包括 L1 扩展、blob 技术和 UX 优化等方向。


EF 表示,2025–2026 年将是推进协议落地的关键窗口,预计维持 15% 年度支出,并设定 2.5 年的法币缓冲期。这意味着基金会需将金库中约 37.5% 转换为法币,以支撑中短期投入。


如今,政策层面的利好不断,对于以太坊上的应用层而言是一件好事。但涉及治理,我们或许还需要多给以太坊基金会一点时间,适应新阶段。


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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.

marsbit19 min fa

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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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