Fuse подключает токен Solana

cryptonews.ruPublished on 2024-03-13Last updated on 2024-09-13

Fuse, лондонский стартап по возобновляемой энергетике, стремится изменить способы производства, распределения и потребления энергии, предлагая стимулы, в том числе криптовалюту, с использованием мобильных приложений и децентрализованных технологий.

Инициатива представляет собой децентрализованную сеть физической инфраструктуры (DePIN), быстрорастущий сектор, использующий технологию на основе блокчейна и токены в инфраструктурных проектах - в случае Fuse, возобновляемой электроэнергии.

“Когда вы передаете питание по линии электропередачи, происходят потери электроэнергии”, - сказал Decrypt соучредитель и генеральный директор Fuse Алан Чанг. “Итак, чего вы хотите, так это того, чтобы производство было как можно ближе к потреблению. И это прекрасная особенность децентрализованных энергетических ресурсов ”.

По словам Чанга, к этим ресурсам относятся домашняя солнечная батарея, домашний аккумулятор и зарядка домашнего электромобиля (EV).

“Наличие местной генерации и местного потребления обеспечивает более эффективное потребление электроэнергии и, следовательно, более низкие затраты”, - сказал он.

Компания Fuse, запущенная в январе 2022 года, была соучредителями Алана Чанга и Чарльза Орра и управляет и обслуживает солнечные и ветряные электростанции по всей территории Соединенного Королевства. В команду Fuse входят выпускники инженерных специальностей Meta, Citadel, Tesla и Palantir.

Используя мобильное приложение Fuse Energy, потребители могут отслеживать потребление энергии практически в режиме реального времени. Чанг считает, что такая прозрачность имеет решающее значение для сокращения потерь энергии и оптимизации потребления, когда возобновляемые источники, такие как солнечная энергия и ветер, наиболее производительны.

“Мы хотим упростить весь процесс”, - сказал Чанг. “Приобрести солнечные батареи — это должно быть не сложнее, чем заказать еду онлайн”.

Приложение Fuse также поддерживает концепцию, известную как "реагирование на спрос", при которой пользователи регулируют свое потребление энергии в зависимости от доступности возобновляемых источников энергии, что снижает нагрузку на сеть и снижает затраты.

Однако, как объяснил Чанг, просто предоставить потребителям возможность помочь снизить нагрузку на сеть недостаточно: клиентов нужно стимулировать к участию. Это привело к запуску Project Zero и токена Project Zero на Solana, который, как объяснил Чанг, будет токеном полезности, который потребители смогут заработать, а затем использовать для получения скидок на электроэнергию от Fuse.

Чтобы поддержать Project Zero, Fuse объявила в четверг, что фирма завершила стратегический раунд стоимостью 12 миллионов долларов, возглавляемый Multicoin Capital, в результате чего общий объем финансирования компании достиг 90 миллионов долларов. Среди других спонсоров Fuse - Balderton, Lakestar, Accel, Creandum, LowerCarbon, Ribbit и Box Group.

В то время как клиенты из Великобритании смогут воспользоваться преимуществами Project Zero, Чанг отметил, ссылаясь на неопределенность нормативных требований, что токен Project Zero недоступен по всему миру.

“Прямо сейчас, учитывая нормативно-правовую базу в США, Project Zero не будет доступен в США”, - сказал Чанг. “Возможно, это изменится после выборов, но, как и многие другие люди в криптоиндустрии, мы наблюдаем”.

DePIN - последний популярный термин в блокчейн-индустрии. Другие компании в растущей индустрии DePIN включают высокоскоростного интернет-провайдера Spacecoin, поставщика облачных ресурсов Akash Network, сеть зарядки электромобилей PowerPod и децентрализованный картографический сервис Hivemapper.

Trending Cryptos

Related Reads

When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

When Silicon Valley Giants Turn to Chinese AI Models to Cut Costs A surprising trend is emerging: major U.S. tech companies are significantly reducing AI costs by switching to Chinese models. Coinbase, the largest U.S. cryptocurrency exchange, reportedly halved its AI spending after migrating to China's GLM-5.2 and Kimi 2.7 models, despite increasing usage. They achieved this through a sophisticated three-part strategy: implementing an automatic routing system to select the most cost-effective model per task, boosting cache hit rates from 5% to 60% to reuse computations, and employing "context engineering" to provide AI with more precise, less cluttered information. They are not alone. AI startup Lindy switched from Claude to DeepSeek, saving millions, while Snowflake's tests found GLM-5.2 solved 66% of coding tasks compared to Claude Opus's 67%—but at a fraction of the cost (output pricing is 5-7 times lower). While the top Western models may offer slightly better stability, the massive price differential is leading many businesses to reconsider their value proposition. This shift signals a deeper change in the AI industry, moving beyond pure performance benchmarks to a fierce cost competition. As pressure mounts, even OpenAI and Anthropic have begun slashing prices. For users, this means more choices, lower costs, and a crucial lesson: using multiple models based on task complexity, optimizing with caching, and keeping contexts lean are now key to leveraging AI efficiently and affordably.

marsbit2m ago

When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

marsbit2m ago

BIS Report Compliance Watch: The Real Risks of Stablecoins Are Not Just 'De-pegging'

BIS Report Compliance Observations: The real risks of stablecoins go beyond "depegging" The BIS report "Anchoring trust in money: innovation beyond stablecoins" argues that while stablecoins and tokenization offer efficiency gains, their primary risk lies in fitting into an identifiable, monitorable, accountable, and regulatable financial system. Money's trust stems not just from technology but from institutional arrangements: a common unit of account, guaranteed redemption at par, liquidity support, regulatory frameworks, and financial integrity requirements. Stablecoins, operating on permissionless blockchains with pseudo-anonymity and non-custodial wallets, create systemic compliance gaps: unclear customer identity, incomplete fund origins, unexplained transaction purposes, fragmented cross-chain paths, and ambiguous liability. On-chain transparency does not equal compliance transparency. Public addresses don't reveal identity or intent. While blockchain analytics aid law enforcement, they cannot replace routine, large-scale AML/CFT controls. Effective compliance requires a closed-loop process encompassing customer onboarding, transaction monitoring, investigation, reporting, and audit. Stablecoin risks are not confined to the blockchain; they re-enter the traditional financial system via on/off-ramps, exchanges, and payment institutions. This forces banks to monitor client accounts for activity linked to virtual assets. The future direction is not to prohibit innovation but to embed rules into the technology. Tokenized finance should integrate with the existing two-tier monetary system, embedding compliance—like customer identification, pre-transaction screening, and auditable data trails—directly into the transaction flow. For compliance professionals, the key takeaway is that any new financial instrument must answer core questions: Who identifies the customer? Who monitors transactions? Who handles exceptions? Who is liable? Compliance is not the antithesis of innovation but the essential infrastructure for its sustainable growth.

链捕手3m ago

BIS Report Compliance Watch: The Real Risks of Stablecoins Are Not Just 'De-pegging'

链捕手3m ago

When American Giants 'Defect' to Chinese AI Models

Summary: The trend of major U.S. technology firms adopting more cost-effective Chinese AI models is gaining momentum. A prime example is Coinbase, the largest U.S. cryptocurrency exchange, which reportedly halved its AI expenditure by switching to Chinese models GLM-5.2 and Kimi 2.7, while its usage volume increased. This was achieved through a sophisticated cost-saving system featuring intelligent model routing (selecting the most suitable model per task), dramatically improving cache hit rates from 5% to 60%, and implementing "Context Engineering" to streamline prompts. This shift is not isolated. Other companies like the AI startup Lindy and data cloud firm Snowflake are making similar moves, drawn by the significant price disparity. For instance, GLM-5.2 costs $1.40/$4.40 per million tokens (input/output), compared to $5/$25 for Claude Opus 4.7. While top Western models may offer slightly higher stability or speed in complex tasks, the performance gap is narrowing, making the price difference harder to justify for many enterprise use cases. The implications are significant for both businesses and individual users. It highlights the importance of a multi-model strategy based on task requirements, the value of caching and reusing outputs, and the effectiveness of providing concise context. Ultimately, this migration signals a potential reshaping of the AI industry's pricing model, moving competition from pure performance benchmarks to practical cost-effectiveness, with increased choice and downward price pressure benefiting end-users.

链捕手9m ago

When American Giants 'Defect' to Chinese AI Models

链捕手9m ago

Trading

Spot

Hot Articles

Discussions

Welcome to the HTX Community. Here, you can stay informed about the latest platform developments and gain access to professional market insights. Users' opinions on the price of SOL (SOL) are presented below.

活动图片