Andre Cronje:Layer2没用,只是浪费钱做重复的事

Odaily星球日报Pubblicato 2024-10-14Pubblicato ultima volta 2024-10-14

Introduzione

Andre Cronje指出,应用链(Layer 2)低估了基础设施和合规性的成本,到2024年已花费1,400万美元,其中很多是经常性成本。

原文作者:James,动区动趋 BlockTempo

自数年前 Arbitrum、 Optimism 等先驱开始在以太坊上构建 Layer 2 网路,以支持更快、更便宜的交易体验后, Layer 2 网路如雨后春笋般出现,据 L2 Beat 数据显示,现有 73 个运行中的 Layer 2、 20 个 Layer 3 ,还有 81 个即将推出的项目和 12 个已建档的项目。

不过有 DeFi 之父称号的 Fantom 基金会董事 Andre Cronje、 Sonic Labs 技术长 Andre Cronje 今日发推,将炮口对准 L2 ,指 L2 作为应用链,对开发者来说不合逻辑,并列出多个理由:

  • 部署时几乎没有任何基础设施(稳定币、预言机、机构讬管等)

  • 没有基金会或实验室提供帮助

  • 中心化架构易受攻击

  • 分散流动性并强制通过跨链桥

  • 没有使用者和开发者社群

  • 将时间花在处理上述问题上,而不是专注应用和使用者

  • 消除网路效应

  • 交易确认时间仍较长(有些供应商不愿合作)

  • 单独开发(没有合作团队)

Andre Cronje 还表示,应用链也严重低估了基础设施和合规性的成本(包含浏览器、主机、交易平台、预言机、桥接、工具包、整合式开发环境、出入金、原生发行和整合、监管、合规性),光是 2024 年,应用链就已花费 1, 400 万美元开支,其中很大一部分是经常性成本。

Andre Cronje:Layer2没用,只是浪费钱做重复的事

针对 Andre Cronje 的说法,开发者们议论纷纷,有开发者表态赞同,称「 100% 同意,当没有基金会的支持和帮助时,在应用链上建构产品是没有意义的」、「考虑到如此大的开销,我很好奇为何还有更多 L2 要推出,需要大量交易才能赚钱」。

但也有开发者持不同意见,一名开发者表示,虽然千篇一律的 L2 可用基础设施有限,但 L2(甚至 L1)之间更强的可组合性,完全消除了对本地稳定币、预言机和机构讬管的需求,很少人理解框架转变。

该名开发者对 Andre Cronje 的诸多论点也不赞同,强调 L2 应用链当然是去中心化、且安全的,他坦言,应用链的基础设施成本可能比单纯应用更高,但坚信随著服务需求竞争加剧,许多基础设施的成本将趋向于零。

Andre Cronje 力推 Sonic

在 Andre Cronje 看来,Layer 1 可能应该致力用技术增强其可扩展性,而非一直创造 Layer 2 产生问题,他最近就正在全力领导 Layer 1 区块链 Sonic(原 Fantom)网路的设计和开发,Fantom 基金会最先在去年 10 月披露,将推出 Sonic,旨在提升可扩展性和效能。

今年 9 月初,Sonic 测试网正式上线,Andre Cronje 接著在 9 月 25 日宣布,Sonic 主网将在今年 12 月正式推出,力邀开发者在其生态上建立应用,还表示 Sonic 引入信用评分机制,有机会成为首个解锁 11.3 兆美元市场(全球无担保贷款市场规模)的公链。

Andre Cronje 当时曾大力宣传自家 Sonic 网路的性能,包含高达 90% 的交易费用会返还给开发者、每秒交易笔数(TPS)突破 1 万笔、交易最终性(TTF)约 1 秒、支援原生稳定币,并在与以太坊的桥接上,致力于开发 Sonic Gateway 的新原生桥接技术,以大大提高从其他链转移资产的安全性和便利性。

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US Debt Exceeds $39 Trillion, Surpassing GDP for First Time: The 'Gray Rhino' Every Investor Must Face by 2026

The U.S. national debt has exceeded $39 trillion, with the debt-to-GDP ratio surpassing 100% in 2026 for the first time since WWII. The annual interest payment is projected to reach $1.039 trillion. Driven by structural factors like tax cuts, rising entitlement spending (Social Security, Medicare), and compounding interest, the deficit persists. The Congressional Budget Office warns the current fiscal path is unsustainable, projecting debt could reach 175% of GDP by 2056. While the U.S. is unlikely to default as it issues its own currency, the consequences include persistent inflation pressure, higher long-term interest rates (e.g., 30-year Treasury yields at 5.2%), and potential crowding out of private investment. A fiscal crisis could manifest as a sudden, sharp spike in borrowing costs if market confidence erodes. Major credit rating agencies have downgraded U.S. debt, reflecting these concerns. For investors, this signals the end of the era of permanently low interest rates. Equity investors should favor companies with strong current earnings over high-growth stocks reliant on low discount rates. Bond investors face headwinds for long-term Treasuries due to increased supply, making shorter-duration bonds and investment-grade corporates relatively attractive. Gold and real assets can provide a hedge against currency debasement risks. Three broad scenarios are possible: gradual stabilization through fiscal reform (unlikely given political gridlock), a slow-burn of high debt and interest rates dragging on growth (the most probable baseline), or a sudden loss of market confidence triggering a crisis. Key indicators to watch include CBO report updates, Treasury auction demand, and the 30-year Treasury yield. The core takeaway for investors is the need to adjust portfolios for a world of sustained higher government borrowing costs and interest rates.

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A 10,000-Word Interpretation of the "Optical Interconnect" Industry Chain: The AI Infrastructure Bottleneck Obscured by GPU Glare

**Summary: The Rise of Optical Interconnect in AI Infrastructure** This analysis explores the critical, yet often overlooked, role of optical interconnects in large-scale AI data centers. While GPUs provide raw computational power, the efficiency of AI clusters depends heavily on high-speed data transfer between thousands of cooperating GPUs during both training and inference tasks. Copper-based electrical connections are hitting physical limits in bandwidth, distance, and power consumption. Fiber optics, using light signals, offer a superior solution with exponentially higher bandwidth and lower energy use over longer distances. This shift is driving rapid growth in the optical interconnect market. The core translation device is the pluggable optical transceiver (or module), which converts electrical signals from GPUs into optical signals for fiber transmission and vice versa. Its manufacturing involves two distinct semiconductor domains: indium phosphide (InP) for optical chips (lasers, modulators, detectors) and silicon for digital signal processing (DSP) chips. A transformative next-generation technology is Co-Packaged Optics (CPO). CPO moves the optical engine (a silicon photonic integrated circuit, or PIC) much closer to the GPU or switch inside the same chip package, drastically reducing power loss and latency. CPO necessitates an external laser source and relies on silicon photonics (using Silicon-on-Insulator/SOI wafers) for integration with silicon chips. The optical interconnect ecosystem is highly fragmented, unlike the concentrated GPU market. Key bottlenecks and players span the entire supply chain: InP substrates (e.g., AXT), epitaxial wafers (e.g., IQE), laser chips (e.g., Sivers, Lumentum, Coherent), silicon photonics foundries (e.g., Tower Semiconductor), SOI wafers (e.g., Soitec), DSP/switch chips (e.g., Broadcom, Marvell), and underlying fiber (e.g., Corning). The article posits that AI infrastructure competition is extending from "who has more GPUs" to "who can secure the scarce optical interconnect supply chain." CPO represents the largest potential growth variable, with projections suggesting it could become a market worth tens of billions of dollars by 2028. Investment opportunities vary from conservative (large, diversified players) to aggressive (small, high-beta companies focused on specific bottleneck technologies), but the sector carries significant volatility and execution risks.

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