Variant Fund:我们对加密货币感到兴奋的事情

深潮Pubblicato 2024-08-05Pubblicato ultima volta 2024-08-05

你认为未来一年加密领域将会发生什么?

作者:variant.eth

编译:深潮TechFlow

这个夏天,Variant团队一直在展望2024年剩下的时间以及我们可能在2025年看到的情况。以下是我们在探索下一波加密开发时所关注的一些情况快照。

你认为未来一年加密领域将会发生什么?我们非常期待听到你的想法和预测——欢迎在 X (@variantfund) 或 Warpcast (/variant) 上与我们分享。

Jesse

我对2024-2025年加密产品的期待(快速列表,非详尽):

  • 移动端成为默认选择。

  • 稳定币基础设施逐渐成熟,以支持全球金融科技的采用,推动机构和监管的认可。

  • 预测市场可能会出现意想不到的形式。

  • NFT经历另一次惊人的演变。

  • 创作者工具与代币发行者之间的互动变得更加有趣和安全。

  • Farcaster频道将转变为钱包和DAO,并开展一些奇特而重大的活动。

  • Telegram将深入开发小型应用、钱包和支付功能。

  • Frames和blinks将找到大规模社交小型应用,验证“无头”市场推广作为引导协议和市场流动性的一种有效方式。

  • 数据DAO和代币化市场将吸引全新用户来赚取代币。

  • 对于加密领域的原住民来说,代币分配中将真正体现“实质参与”,从而培养出更忠诚和参与的用户和持有者。

欢迎在此回复Jesse的观点。

加密基础设施方面我对2024-2025年的期待(快速列表,非详尽):

  • 机构开始进行质押。

  • 链和钱包的抽象化工作良好,用户终于能够体验到优越的用户体验(这正是扩展性、互操作性和意图等工作带来的好处)。

  • 模块化逐渐成熟;第二代框架将集成模块打包,解决碎片化问题,同时保持可定制性。

  • ZK技术在隐私、链下数据和链上操作的交集上实现突破性应用。

  • 安全漏洞变得越来越少(例如在DeFi和接口中)。

  • 去中心化计算开始在成本和性能上展开竞争。

  • MEV市场结构逐渐成熟,乐观地惠及用户。

欢迎在此回复Jesse的观点。

Li

我认为在未来6个月到1年内,加密领域将会出现的一些发展:

  • 开源AI开始转向加密领域以实现货币化。

  • 去中心化AI和计算逐渐获得动力。

  • DePIN帮助人们获得他们的第一笔加密货币。

  • 金融化导致的不良激励达到临界点。

Alana

我对2024/2025年加密的预测:

  • Block / CashApp将推出稳定币。

  • 将出现第三只现货ETF,但并不是人们所期待的。

  • PayPal开始提供收益稳定币(可能是PYUSD的修改版),并在Venmo中获得显著采用。

  • 人类验证项目将吸引超过1亿用户。

  • 一位知名脱口秀主持人将NFT作为其头像。

  • Farcaster用户超过300万,并开始提供有意义的移动优先分发。

  • 突破性的AI与加密结合的用例是社区拥有和训练的模型。

  • 本轮围绕去中心化GPU市场的炒作最终被证明仅仅是炒作,因为供应短缺缓解,新型芯片出现。

  • 我们确实看到去中心化训练和推理的重要用例出现,因为集中式云开始制定关于哪些类型的模型可以在其服务器上运行的政策,但这需要2年以上才能真正发展(因为监管进展缓慢)。

  • 基于比特币的开发体验显著改善。

  • 一位知名传统金融人士写了一条关于Helium(或其他DePIN项目)的推文。

  • 一家受欢迎的L2决定成为自己的L1。

  • 至少有一半的预测是错误的。

欢迎在此回复Alana的观点。

Cooper

一些当前的年末预测:

  • 共享序列器终于上线。

  • 许多证明市场进入测试网。

  • 随着去中心化,Rollup的恐惧不安逐渐平息。

  • 以太坊的路线图将更加清晰。

  • ZK应用程序发布并真正被使用。

  • 分片研究再次成为热门话题。

欢迎在此回复Cooper的观点。

Derek

2024-2025年的元级预测:我们将从基础设施转向本周期的应用部分。

一些具体想法:

  • 10多家主要金融科技公司推出自己的稳定币。

  • ETF开始质押。

  • 一个基于Base的加密消费者应用程序达到1000万以上的周活跃用户。

  • 每个传统金融巨头基金都对其产品进行代币化。

  • 一个加密预测市场在政治之外的类别中达到每月10亿美元的交易量。

  • 比特币作为主要全球货币的储备资产。

  • 一家美国前20大银行通过DeFi渠道借款。

  • 一个DePin网络用户超过1000万。

  • 一家主要的AAA工作室创建一款链上游戏。

  • DEX的交易量在某个时刻超过CEX的交易量。

  • 一个在Telegram/Ton上的迷你游戏吸引10亿玩家。

欢迎在此回复Derek的观点。

Geoff

12个月后,我预计关于代理AI在加密中有哪些产品市场契合度(PMF)会有更清晰的认识。

在此期间,我认为我们将看到几个应用程序获得 traction,并定义第一代可行的用例。这些领先的应用程序将推动代理平台的网络效应,影响哪些平台成为施林点。

这一序列的第一步是构建引人注目的用户体验,利用代理。我认为最有可能获得早期 traction 的一些用例包括:

  • 代币发现、研究和交易。

  • 空投和流动性挖矿。

  • 游戏:代理作为可玩角色和非玩家角色(NPC)。

  • AI伴侣。

  • 自主内容生产者。

我非常期待在这些和其他用例中即将到来的创新浪潮。成为加密用户的时光应该会很有趣!

欢迎在此回复Geoff的观点。

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Where Is the AI Infrastructure Industry Chain Stuck?

The AI infrastructure (AI Infra) industry chain is facing unprecedented systemic bottlenecks, despite the rapid emergence of applications like DeepSeek and Seedance 2.0. The surge in global computing demand has exposed critical constraints across multiple layers of the supply chain—from core manufacturing equipment and data center cabling to specialty materials and cleanroom facilities. Key challenges include four major "walls": - **Memory Wall**: High-bandwidth memory (HBM) and DRAM face structural shortages as AI inference demand outpaces training, with new capacity not expected until 2027. - **Bandwidth Wall**: Data transfer speeds lag behind computing power, causing multi-level bottlenecks in-chip, between chips, and across data centers. - **Compute Wall**: Advanced chip manufacturing, reliant on EUV lithography and monopolized by ASML, remains the fundamental constraint, with supply chain fragility affecting production. - **Power Wall**: While energy demand from data centers is rising, power supply is a solvable near-term challenge through diversified energy infrastructure. Expansion is further hindered by shortages in testing equipment, IC substrates (critical for GPUs and seeing price hikes over 30%), specialty materials like low-CTE glass fiber, and high-end cleanroom facilities. Connection technologies are evolving, with copper cables resurging for short-range links due to cost and latency advantages, while optical solutions dominate long-range scenarios. Innovations like hollow-core fiber and advanced PCB technologies (e.g., glass substrates, mSAP) are emerging to meet bandwidth needs. In summary, AI Infra bottlenecks are multidimensional, spanning compute, memory, bandwidth, power, and supply chain logistics. Advanced chip manufacturing remains the core constraint, while substrate, material, and equipment shortages present immediate challenges. The industry is moving toward hybrid copper-optical solutions and accelerated domestic supply chain development.

marsbit57 min fa

Where Is the AI Infrastructure Industry Chain Stuck?

marsbit57 min fa

Autonomy or Compatibility: The Choice Facing China's AI Ecosystem Behind the Delay of DeepSeek V4

DeepSeek V4's repeated delay in early 2026 has sparked global discussions on "de-CUDA-ization" in AI. The highly anticipated trillion-parameter open-source model is undergoing deep adaptation to Huawei’s Ascend chips using the CANN framework, representing China’s first systematic attempt to run a core AI model outside the CUDA ecosystem. This shift, however, comes with significant engineering challenges. While the model uses a MoE architecture to reduce computational load, it places extreme demands on memory bandwidth, chip interconnects, and system scheduling—areas where NVIDIA’s mature CUDA ecosystem currently excels. Migrating to Ascend introduces complexities in hardware topology, communication latency, and software optimization due to CANN’s relative immaturity compared to CUDA. The move highlights a broader strategic dilemma: short-term compatibility with CUDA offers practical benefits and faster adoption, as seen in CANN’s efforts to emulate CUDA interfaces. Yet, long-term over-reliance on compatibility risks inheriting CUDA’s limitations and stifling native innovation. If global AI shifts away from transformer-based architectures, strict compatibility could lead to technological obsolescence. Despite these challenges, DeepSeek V4’s eventual release could demonstrate the viability of a full domestic AI stack and accelerate CANN’s ecosystem growth. However, true technological independence will require building an original software-hardware paradigm beyond compatibility—a critical task for China’s AI ambitions in the next 3-5 years.

marsbit1 h fa

Autonomy or Compatibility: The Choice Facing China's AI Ecosystem Behind the Delay of DeepSeek V4

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