Simplify陷代码漏洞风波，ERC314社会实验失败了吗？

Odaily星球日报Pubblicato 2024-03-22Pubblicato ultima volta 2024-03-22

Introduzione

在关注创新的同时，谨慎对待潜在的风险。

据官网数据显示，代币 SIMP 开盘后最高涨至 53.36 美元，截止撰稿时间现价 9.56 美元，已从高点回落了 80% 。

昨日，一个关于以太坊主网上 ERC-314 标准项目 Simplify 经众多 KOL 宣传后，在社交媒体引起热议。据其官网信息显示，ERC-314 项目 Simplify 的交易非常简单，除了在官网前段交易外，其可通过直接向地址转帐 ETH，来完成买入$Simp 行为，转出$Simp 完成卖出行为。

Simplify陷代码漏洞风波，ERC314社会实验失败了吗？

这意味着，Simplify 避开了以太坊网络上的一切交易基础设施，包括 DEX，用户只需要用钱包一笔转账就可完成买卖。

为了让社区成员更能理解 Simplify 的机制创新，KOL paulwei 用了一个形象的「空香皂盒」的例子来解释。

Simplify陷代码漏洞风波，ERC314社会实验失败了吗？

代码漏洞风波

就在大家发现了这个 ERC-314 标准项目 Simplify 确实节省了 gas 费之后，$Simp 一路向上走到 53.36 美元。直到几位社区成员表示，Simplify 的代码存在漏洞。

Simplify陷代码漏洞风波，ERC314社会实验失败了吗？

几位社区成员的言论经发酵后，引起社区恐慌，Simplify 官方社交媒体也表示这是一个社会实验，$Simp 价格一路下跌到 9 美元附近。

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不过几小时后，来自北大的社区成员@yicunhui 2 表示：「开盘的 x*y 和现在的 x*y，可以发现这方面肯定是没问题的」。经过多位科学家验算后发推证实，在这个问题上确实没有问题，社区情绪开始回转，价格也有所回升。

Simplify陷代码漏洞风波，ERC314社会实验失败了吗？

但正如这个 ERC-314 标准项目 Simplify 自己说的那样，目前来看这还只是一个社会实验，一个诞生不久的新 ERC 标准，或许还有一些潜在的风险。对比昨天，Simplify 的热度有了不少下降，币价也保持在 9 美元上下。

最后，对于社区来说，在关注创新的同时，还是应该谨慎对待潜在的风险，毕竟在这个快速迭代的市场上，有太多失去热度后一波流的项目了。

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**Missing the 20x Opportunity: A Simple 'Dumb' Approach to AI Investing** The AI boom, driving NVIDIA's revenue from $60B to $216B in two years, creates immense investment pressure. However, like the internet bubble of 2000, the largest AI opportunities likely lie ahead, perhaps after a correction. Instead of rushing in now or waiting paralyzed for a crash, the author proposes a third way: building a "knowledge warehouse" by systematically mapping the AI industry to be ready when opportunities arise. The core of the strategy is understanding AI's four-layer value chain: 1. **Compute Infrastructure (The "Engine"):** This foundational layer, where all money eventually flows, includes: a) **Chip Design:** NVIDIA's dominance via its CUDA ecosystem, b) **Chip Manufacturing/Packaging/Memory:** TSMC's near-monopoly in advanced manufacturing and SK Hynix's lead in High Bandwidth Memory (HBM), c) **Optical Interconnects:** Essential for large-scale AI clusters (e.g., Lumentum, Coherent), d) **Cooling & Power:** Critical for high-density AI data centers (e.g., Vertiv), e) **Servers/Data Centers & Cloud Platforms:** The physical and virtual wholesale providers. 2. **Models & Tools (The "OS"):** The competitive layer of foundation models (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI), now generating real revenue. A key shift is the center of gravity moving from **Training** models to **Inference** (running models), which demands different chip characteristics and could challenge NVIDIA's monopoly. 3. **Middleware & Platform ("The Glue"):** Connects models and applications (e.g., Scale AI, Hugging Face). This layer could explode if applications take off. 4. **Vertical Applications ("The Cash Register"):** Where AI meets end-users (e.g., enterprise AI, coding tools, medical AI, robotics). A critical cross-cutting constraint is **Energy**, as AI's massive power consumption drives investment in nuclear and other energy infrastructure. The author identifies four key questions for further research: 1) How will the shift from Training to Inference reshape the competitive landscape? 2) With tech giants spending over $600B on capex, where is the ROI from AI applications? 3) What are the under-the-radar opportunities in the "second" and "third" circles of the value chain (e.g., cooling, specialty foundries)? 4) How will geopolitics (e.g., U.S.-China chip restrictions) bifurcate the supply chain? The conclusion is that missed opportunities stem from insufficient research, not slow timing. By methodically studying each layer—its business models, competition, and valuations—investors can build the "killer intuition" needed to act decisively when the market presents its chance.

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Rented Faith: How Much of the Bitcoin ETF Inflows Is Real Money?

"Rented Conviction: How Much of Bitcoin ETF Flows Is Real Money" The weekly inflows into Bitcoin ETFs are often interpreted as a gauge of institutional belief. However, a significant portion of this activity is driven by a hidden arbitrage trade, not directional conviction. The core mechanism is a cash-and-carry arbitrage: traders buy spot Bitcoin (often via ETFs) while simultaneously shorting CME futures to lock in the price difference, or "basis." This delta-neutral trade is essentially an interest rate play. In weekly data, about half the fluctuation in ETF flows can be explained by new short positions added by leveraged funds (hedge funds), with a correlation of 0.70. Bitcoin's price movement in a given week shows no statistical power in predicting these flows. While this arbitrage trade drives weekly *volatility*, it is not the main component of the cumulative *stock*. Of the total ~$55 billion in net ETF inflows, the current net arbitrage position is only about $1 billion. The remainder is steady, directional buying averaging ~$400 million per week, which constitutes the vast majority of the accumulated "mountain" over two years. Thus, ETF flow data overstates the *volatility* of conviction, not its *level*. This arbitrage trade has been unwinding for nearly two years. Leveraged fund short positions peaked at ~$14 billion in late 2024 and have since declined to ~$4.5 billion. When the basis compresses to unprofitable levels, ETF inflows and short positions retreat together. Recent outflows should not be mistaken for a loss of faith but rather the routine unwinding of this rate trade. For Ethereum ETFs, the pattern is weaker. Accounting for staking yield makes the basis often negative, so neither strong conviction buying nor robust arbitrage supports its flows. To interpret ETF flows correctly, monitor the CME basis versus T-bill rates and leveraged fund net shorts. They reveal how much of the next "demand" headline is real. The real, patient buy-and-hold demand is what constitutes the enduring bulk of ETF assets.

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