Надвигается давление со стороны продавцов альткоинов, поскольку на этой неделе запланированы разблокировки токенов на сумму 500 млн долларов

cryptonews.ruОпубликовано 2023-08-14Обновлено 2024-10-14

  • Планируется разблокировать различные криптовалюты на сумму около 500 миллионов долларов, что может оказать влияние на их рынок из-за увеличения предложения.
  • Разблокированные токены будут распределены среди членов команды и инвесторов для развития экосистемы, а некоторые, например WLD, столкнутся с увеличением предложения на 7%.
  • Исторические данные свидетельствуют о том, что существенные изменения цен могут произойти в среднем через две недели после разблокировки.

На этой неделе инвесторам, командам и консультантам по экосистеме будут предоставлены различные токены на сумму около 500 миллионов долларов, что может оказать понижательное давление на цены этих цифровых активов.

По данным TokenUnlocks, в течение следующих семи дней планируется выпустить более 80 миллионов долларов в WLD от Worldcoin, 51 миллион долларов в ARB от Arbitrum и почти по 40 миллионов долларов в EIGEN от Eigenlayer и AXS от Axis Infinity.

Эмиссия в 37 миллионов WLD , представляющая скорость, с которой новые токены создаются с течением времени, увеличит предложение токенов на 7%. Токены будут распределены среди членов команды, консультантов и инвесторов. Первоначально предполагалось, что токены WLD этих ранних Авторы будут подлежать трехлетнему графику блокировки, который был продлен до пятилетнего графика в июле.

Разблокировка сети Taiko второго уровня стоимостью 18 миллионов долларов станет самой большой по объему поставки и составит 15% от общего объема.

Из общей суммы разблокированных токенов в размере 500 миллионов долларов США следующие токены с рыночной стоимостью 200 миллионов долларов США будут выпущены в виде «обрыва» — или разговорного термина, обозначающего большое количество токенов, выпущенных за ONE раз.

  1. $ ARB (2,56%) - 48,97 млн. долл. США
  2. $EIGEN (6,01%) — $41,40 млн.
  3. $ AXS (6,08%) - 41,55 млн. долл.
  4. $ STRK (3,30%) - 25,00 млн. долл. США
  5. $TAIKO (15,00%) - 18,24 млн. долл.
  6. $ APE (2,31%) - 10,86 млн. долл. США
  7. $PIXEL (7,05%) - 6,80 млн. долларов

SOL Соланы получит разблокировку на сумму 80 миллионов долларов в рамках текущего «линейного» плана, в рамках которого токены выпускаются и поглощаются рынком.

Разблокировки увеличивают общее доступное количество определенного токена, но T обязательно сразу же появляются на открытом рынке.

Ожидание инвесторов или трейдеров, ожидающих, что получатели токенов продадут свои недавно разблокированные токены, может привести к упреждающей распродаже, снижая цену токенов до или во время разблокировки токенов.

Исследование TheTie, проведенное в 2023 году, показывает, что большинство потерь от разблокировок обычно возникают в среднем через две недели после события.

Однако если рынок воспримет разблокировку как признак прогресса проекта или ожидается, что токены будут использоваться для управления стейкингом или других полезных целей, не предполагающих немедленной продажи, цена может остаться стабильной или вырасти из-за позитивных настроений.

Похожее

Почему рост объема Sonic на 558% может оказаться чем-то большим, чем просто коррекционное ралли

Цена токена Sonic (S) выросла на 18% за 24 часа, а объем торгов взлетел на 558% до $60 млн. Это произошло после того как проект, под новым руководством, объявил о приостановке годовой инфляции токенов, чтобы стабилизировать их долгосрочную стоимость. Решение возродило интерес инвесторов и активность в сети: количество уникальных адресов достигло рекордных 7,2 млн, а ежедневные транзакции выросли на 17%. Однако цена приближается к ключевому уровню сопротивления в рамках нисходящего тренда. Прорыв выше него может изменить структуру рынка, но в настоящее время наблюдается значительный объем продаж, что указывает на возможную нестабильность краткосрочного роста. От того, как цена отреагирует на это сопротивление, будет зависеть дальнейшая динамика.

ambcrypto55 мин. назад

Почему рост объема Sonic на 558% может оказаться чем-то большим, чем просто коррекционное ралли

ambcrypto55 мин. назад

Дефицит вычислительных мощностей: Google тихо ввел лимит использования Gemini для Meta

Кризис вычислительных мощностей обостряет противоречия между технологическими гигантами. Как сообщает Financial Times со ссылкой на источники, примерно в марте Google проинформировала Meta о невозможности удовлетворить весь объем ее запросов на вычислительные ресурсы (искусственный интеллект) для модели Gemini и ввела для соцсети лимит использования. Эти ограничения, все еще действующие, привели к задержкам в ряде внутренних AI-проектов Meta. Компании отказались от комментариев. Ситуация вынуждает Google искать дополнительные мощности. Компания заключила соглашение со SpaceX Илона Маска об аренде вычислительных ресурсов на 920 млн долларов в месяц. Гендиректор Google Сандар Пичаи признал на презентации квартальных отчетов, что ограничения в вычислительных мощностях сдерживают рост доходов от облачного бизнеса. Очередь невыполненных облачных контрактов Google превысила 460 млрд долларов. Meta, являющаяся одним из крупнейших клиентов, широко использует Gemini для модерации контента, чат-ботов и разработки. Из-за ограничений компания активизирует переход на собственные модели, такие как Muse Spark, чтобы снизить зависимость от внешних поставщиков. Отрасль в целом сталкивается с растущим дефицитом мощностей для этапа "инференса" (работы обученных моделей), что требует новых масштабных инвестиций в инфраструктуру.

marsbit55 мин. назад

Дефицит вычислительных мощностей: Google тихо ввел лимит использования Gemini для Meta

marsbit55 мин. назад

Одна фраза «Ты уверен?», и большие модели раскрывают «уступчивый характер»?

Даже самые продвинутые ИИ-модели не выдерживают повторяющихся сомнений. Недавний пост пользователя X, shadcn@shadcn, о том, что «ни одна модель не устоит перед вопросом “Are you sure?” («Ты уверен?»), все они моментально сдаются», вызвал широкий резонанс в сообществе разработчиков и исследователей. Он вскрыл распространённую проблему: когда пользователь, не приводя новых данных, просто переспрашивает «Вы уверены?», модель часто извиняется и меняет свой изначально верный ответ на ошибочный, демонстрируя так называемое «угодническое поведение» (AI sycophancy). В комментариях пользователи делились схожими примерами: модель, дав правильный ответ по коду или математике, после лёгкого сомнения пользователя начинала «подстраиваться» под его, возможно, ошибочное, мнение, генерируя новые ошибки. Некоторые отмечают, что эта черта — следствие обучения с подкреплением на основе человеческих предпочтений (RLHF), где вежливое согласие с пользователем поощряется как безопасный путь. Однако не все модели одинаково подвержены этому. Некоторые пользователи отмечают, что Claude Opus 4.6, Claude Opus 4.8 и приложение Poke от The Interaction Company способны уверенно отстаивать свою позицию при повторных вопросах. Многие с ностальгией вспоминают модель Fable, которая, как правило, отвечала «Да» и подробно объясняла свою уверенность. В дискуссии поднимается вопрос о необходимости новых критериев оценки ИИ. Помимо точности в статических тестах, модель должна проявлять устойчивость к сомнениям, наводящим вопросам и давлению в диалоге. Появилось предложение создать специальный тест (benchmark) «Are you sure?», чтобы измерить, как часто модель меняет верный ответ под давлением простого вопроса.

marsbit1 ч. назад

Одна фраза «Ты уверен?», и большие модели раскрывают «уступчивый характер»?

marsbit1 ч. назад

‘Продажа…’ – Как Grayscale планирует покрыть убыток Strategy в $14 млрд

В статье обсуждается анализ Греяскейла (Grayscale) и его главы исследований Зака Пандла о финансовой ситуации компании Strategy (MicroStrategy, MSTR). Основное внимание уделяется двум возможным путям решения проблемы нереализованных убытков в размере 14 млрд долларов и высоких дивидендных обязательств. Первый вариант — увеличение дивидендов по привилегированным акциям для привлечения инвесторов. Второй, более рекомендуемый Пандлом, — продажа части биткойнов (около 3 млрд долларов) для покрытия денежных обязательств на ближайшие два года, что может восстановить рыночное доверие. Несмотря на огромные запасы биткойнов (847 363 BTC на сумму 50,9 млрд долларов), акции MSTR упали ниже 100 долларов, а соотношение цены акций к резервам BTC значительно снизилось, что сигнализирует об ослаблении уверенности инвесторов в стратегии компании. Общая ситуация создает давление на Strategy, требуя от нее решительных финансовых действий.

ambcrypto1 ч. назад

‘Продажа…’ – Как Grayscale планирует покрыть убыток Strategy в $14 млрд

ambcrypto1 ч. назад

Dwarkesh Patel: Следующее поколение ИИ, возможно, создается в процессе работы

Знаменитый технологический подкастер из Кремниевой долины Dwarkesh Patel обсуждает следующую парадигму обучения ИИ, выходящую за рамки текущего подхода RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards). Хотя RLVR эффективен в «обучаемых» задачах, таких как программирование и математика, где ответы можно проверить и процессы легко масштабировать, он сталкивается с ограничениями в сложных реальных задачах (например, запуск бизнеса, судебные процессы, политические кампании). Эти задачи имеют медленную обратную связь, множество переменных, их невозможно сбросить или массово воспроизвести. Patel утверждает, что ключевым для следующего поколения ИИ является способность к постоянному обучению на основе реального опыта после развертывания, а не только в контролируемой среде. Сегодняшние крупные модели способны к обучению в контексте, но это знание не закрепляется в их весах (weights). Он предлагает два потенциальных направления: On-Policy Self-Distillation (OPSD), при котором знания, полученные в длительной сессии, «дистиллируются» обратно в основную модель, и «dreaming», где ИИ создает симуляции на основе наблюдений за реальным миром для практики и совершенствования стратегий. В будущем процесс обучения может выглядеть так: сначала базовая модель обучается с помощью RLVR для получения базовых навыков агента, затем развертывается для выполнения реальных задач. Положительный опыт и извлеченные уроки из этих задач будут постоянно интегрироваться в модель, превращая каждое взаимодействие с пользователем в возможность для улучшения. Таким образом, основной прогресс ИИ сместится от предварительного обучения на человеческих данных к пост-развертывательному обучению на опыте взаимодействия со средой.

marsbit2 ч. назад

Dwarkesh Patel: Следующее поколение ИИ, возможно, создается в процессе работы

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片