市场估价 0.85 美元,JUP 空投有多值钱?

MarsBitPubblicato 2024-01-31Pubblicato ultima volta 2024-02-01

Introduzione

Jupiter Exchange将于1月31日上午10点进行空投,总流通量为13.5亿枚,其中10亿枚用于空投,2.5亿枚用于launchpool,5000万枚用于CEX做市,5000万枚用于链上LP需求。JUP已在预售市场上交易,预计开盘价为0.40-0.70美元,市值将达到13.5亿美元,排名前60。Delphi Digital研究员@mrink0对JUP空投进行了分析,可查看完整报告了解更多。

编者按:1 月 30 日,Jupiter 联创 Meow 在其社交平台更新 JUP 代币经济学,JUP 初始流通量将为 13.5 亿枚,其中 10 亿枚用于空投,2.5 亿枚用于 launchpool,5000 万枚用于 CEX 做市,5000 万枚用于链上 LP 需求。代币将于美国东部时间 1 月 31 日上午 10 点正式开放交易。此外,JUP Launch Pool 参数为:初始:0.4,最大值:0.7,曲线 1.6,2.5 亿代币。Meow 称这代表大约一半的代币将在 0.4-0.5 范围内可用,因此根据最终的需求和订单,早期用户可能会有足够的供应。
Delphi Digital 研究员 @mrink0 对 JUP 空投分配价值和价格做出分析,BlockBeats 将报告摘要翻译如下:


JUP 空投即将开始。


1 月 31 日上午 10 点(东部标准时间),Jupiter Exchange 将进行空投。


@mrink0 准时发布了一份详尽的报告,包含了关于 JUP 的所有重要信息。以下是简要摘要:


JUP






Jupiter:巨头


Jupiter 是 Solana 最主要的 DEX 聚合器。它充当 Solana DeFi 的准前端,占据了超过 75% 的交易量。


JUP




如今,Jupiter 是一家巨头,提供五种产品:交换、永续合约、定投、桥接和限价订单。平均每周超过 35 亿美元的交换量,Jupiter 已经开始超越 Uniswap。


JUP




在成为加密领域最受欢迎的协议之一后,Jupiter 准备推出其本地代币 JUP,具有强大的 PMF 和新兴的牛市作为助力。


核心指标


关于空投分配价值和 JUP 价格的猜测四起。为了对这一讨论进行一些说明,让我们深入了解一下关键数字:


JUP




  • 最大供应量为 100 亿
  • 50% 团队,50% 社区
  • 4 轮空投(可能每年 1 月一次)
  • 20% 团队分配(有 1 年锁定期和 2 年解锁期)
  • 20% 战略储备分配



13.5 亿初始流通量:


  • 10 亿用于第一轮空投
  • 2.5 亿用于启动池
  • 5000 万提供给中心化交易所市场制造商的贷款
  • 5000 万用于任何紧急的流动性提供需求



@mrink0 曾在一家 CEX 工作,负责在每次上市前运行最坏情况的卖压模型,以确保账面上有足够的流动性。任何以正成本基础交易的流动性代币都被视为潜在的卖压。


JUP




JUP 的开盘价


JUP 已经在一些预市场上交易,如 Aevo。在 Aevo 上,其价格目前为 0.67 美元,大致范围在 0.40 美元到 0.70 美元之间,历史最高价为 0.85 美元。


JUP






以预市交易为参考,这是 JUP 的基础信息表:


JUP




因此,JUP 的市值和 FDV 将如下:


JUP




假设 JUP 的交易价高达 1 美元,其市值将达到 13.5 亿美元,使其成为 CMC 上的前 60 代币。其隐含的 FDV 将达到 100 亿美元。根据这一指标,它将成为所有加密资产中排名第 18 的最有价值的资产。


对于围绕 JUP 的看涨和看跌情景的论点,可查看完整报告。

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Ethereum Q1 2026 Report: Fees Decline, Users and Transaction Volume Hit New Highs

Ethereum Q1 2026 Report: Fees Down, Users & Transactions Hit New Highs Token Terminal's Q1 2026 report on Ethereum presents a pivotal development: the network achieved record highs in monthly active users (13.2M, +85.9% YoY), total transactions (200.4M, +81.5% YoY), and throughput (25.78 TPS), while transaction fees on the mainnet plummeted by 47.9% quarter-over-quarter. This shift is attributed to the network's strategic move into a "low fees for scale" phase, exemplified by the Fusaka upgrade which increased data capacity and lowered block space costs, releasing pent-up demand (a manifestation of Jevons's Paradox). The report highlights a core narrative shift for Ethereum: from a DeFi-centric blockchain to a global financial settlement layer. It maintains a dominant position in tokenized assets, holding majority market shares among top chains in stablecoins (61.8%), tokenized funds (73.0%), and tokenized commodities (84.0%). Growth in tokenized funds (+73.1% YoY) and commodities (+325.9% YoY) was particularly strong, driven by institutions like BlackRock and JPMorgan entering the space. Contrasting these usage gains, several USD-denominated value metrics declined in Q1: fully diluted market cap fell 30.3% QoQ, total value locked (TVL) dropped 11.0%, and ecosystem transaction volume decreased 24.0%. The report interprets this as Ethereum prioritizing long-term network expansion and cementing its role as the default settlement layer for finance over short-term fee capture. The commentary from Etherealize argues that, much like the early internet, Ethereum's open, permissionless model is poised to win over closed alternatives as institutional tokenization accelerates.

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He Just Raised 2.7 Billion, and Li Fei-Fei Also Invested

Pete Florence, a former senior research scientist at Google DeepMind and a key contributor to the Vision-Language-Action (VLA) model architecture, is deliberately distancing his startup, Generalist AI, from the trendy "world model" label. He argues that the industry should prioritize concrete goals over buzzwords. His goal is to create robots that can perform a vast range of unseen tasks with high speed and success rates, without needing task-specific training data. Recently, his company raised $400 million (¥2.7 billion) at a $2 billion valuation. Notable investors include NVIDIA's NVentures, Bezos Expeditions, NFDG, as well as Xiaomi co-founder Lin Bin, Zoom founder Eric Yuan, and renowned AI scientist Fei-Fei Li. Florence's approach stems from his academic background at MIT under Professor Russ Tedrake, focusing on understanding the physical world. After joining DeepMind, he developed models like Transporter Network and co-created the VLA framework. He left in 2025 to found Generalist AI. The company has launched two models: GEN-0, which demonstrated that scaling laws apply to physical motion, and GEN-1. GEN-1 was trained on over 500,000 hours of physical interaction data collected via a specialized wearable device. It achieves a 99% success rate on precise mechanical tasks like folding boxes and maintains performance three times faster than its predecessor. Florence believes GEN-1 is reaching a commercial utility threshold similar to the GPT-3 inflection point. The substantial funding round, following GEN-1's release, signifies strong investor confidence in Generalist AI's practical, goal-driven path to creating versatile, useful robots, regardless of the "world model" terminology.

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Two Legends Lost in Three Days: Is Google's AI Talent Dam Cracking?

In three days, Google lost two AI legends. On June 18, Noam Shazeer, co-author of the seminal "Attention is All You Need" paper and Gemini co-lead, left for OpenAI. Just 48 hours later, John Jumper, 2024 Nobel laureate and AlphaFold lead, departed DeepMind for Anthropic. This follows Andrej Karpathy joining Anthropic in May. These moves highlight a structural trend: top AI talent is concentrating at mission-driven, pre-IPO firms like OpenAI and Anthropic, while Google becomes a primary source. The exodus stems from a core mission mismatch. Google's ad-centric model often subordinates AI research to product and revenue goals, creating friction for pioneers like Shazeer, who returned in 2024 only to leave again. In contrast, OpenAI and Anthropic offer singular focus on pushing AI boundaries, whether towards AGI or safety-aligned models, which deeply appeals to top researchers like Jumper. Financial incentives amplify the pull. With both OpenAI and Anthropic nearing IPO, employees stand to gain immensely from equity, an upside Google's mature stock cannot match. Furthermore, the 2023 merger of Google Brain and DeepMind, intended to consolidate strength, has instead created cultural tension and slowed the path from research to product, as evidenced by Gemini's pace. This talent redistribution is reshaping the AI landscape. While Google retains vast data and compute resources, its true crisis is the quiet, continuous loss of the people who define the field's future. The real moat in AI is not infrastructure, but the concentration of brilliant minds—a battle Google is currently losing.

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Behind the AI Report Card, Lies a Chinese 'Exam Setter'

Beyond the familiar performance charts like MMLU-Pro and MMMU, which major AI models strive to ace, stands a key "examiner": Chinese-Canadian researcher Wenhu Chen. An assistant professor at the University of Waterloo and founder of TIGERLab, Chen addresses the crucial need for more rigorous AI evaluation. As models like GPT-4 began scoring near-perfect results on older benchmarks like MMLU, it became difficult to distinguish their true capabilities. In response, Chen introduced MMLU-Pro in 2024, featuring harder, more reasoning-focused questions with more answer choices, successfully reintroducing meaningful performance gaps. His work extends to multi-modal evaluation with MMMU and its enhanced version, MMMU-Pro. These benchmarks test a model's ability to understand and reason with complex information from images, charts, and text across diverse academic subjects, exposing the significant challenges even top models face in genuine comprehension. Chen's background in complex QA, table reasoning, and his experience at Google DeepMind on projects like Gemini inform his approach. He understands that effective benchmarks must anticipate how models might "cheat" by memorizing data or avoiding visual analysis. His lab also actively researches video understanding and generation models (e.g., UniVideo, Vamba), ensuring his evaluation work is grounded in practical model-building challenges. Now at Meta's Super Intelligence Lab, Chen continues his focus on multi-modal data and evaluation, representing the deep yet often unseen contributions of Chinese talent in shaping the fundamental tools of the AI industry.

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462 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.04.04Aggiornato il 2024.12.03

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Benvenuto in HTX.com! Abbiamo reso l'acquisto di Solana (SOL) semplice e conveniente. Segui la nostra guida passo passo per intraprendere il tuo viaggio nel mondo delle criptovalute.Step 1: Crea il tuo Account HTXUsa la tua email o numero di telefono per registrarti il tuo account gratuito su HTX. Vivi un'esperienza facile e sblocca tutte le funzionalità,Crea il mio accountStep 2: Vai in Acquista crypto e seleziona il tuo metodo di pagamentoCarta di credito/debito: utilizza la tua Visa o Mastercard per acquistare immediatamente SolanaSOL.Bilancio: Usa i fondi dal bilancio del tuo account HTX per fare trading senza problemi.Terze parti: abbiamo aggiunto metodi di pagamento molto utilizzati come Google Pay e Apple Pay per maggiore comodità.P2P: Fai trading direttamente con altri utenti HTX.Over-the-Counter (OTC): Offriamo servizi su misura e tassi di cambio competitivi per i trader.Step 3: Conserva Solana (SOL)Dopo aver acquistato Solana (SOL), conserva nel tuo account HTX. In alternativa, puoi inviare tramite trasferimento blockchain o scambiare per altre criptovalute.Step 4: Scambia Solana (SOL)Scambia facilmente Solana (SOL) nel mercato spot di HTX. Accedi al tuo account, seleziona la tua coppia di trading, esegui le tue operazioni e monitora in tempo reale. Offriamo un'esperienza user-friendly sia per chi ha appena iniziato che per i trader più esperti.

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