Hamster Kombat запустит сеть второго уровня на базе блокчейна TON

investing.ruPublished on 2024-12-28Last updated on 2024-12-28

Happycoin.club - Некогда популярная игра Telegram-игра Hamster Kombat запустит сеть второго уровня на базе блокчейна The Open Network (TON). За это решение проголосовала большая часть сообщества криптопроекта.

Голосование по предложению завершилось! Сообщество DAO высказалось: на базе TON БУДЕТ создан блокчейн Hamster второго уровня! Мы будем служить нашему сообществу, крупнейшему сообществу Web3 в мире, предоставляя технологическую основу, о которой оно просило, — говорится в объявлении разработчиков проекта.

По мнению участников голосования, разработка собственной сети второго уровня расширит возможности использования токена Hamster Kombat (HMSTR), в том числе для оплаты за газ. Это особенно актуально на фоне падения популярности криптовалюты после неудачного аирдропа.

Запущенная в Telegram в марте 2024 года игра Hamster Kombat быстро завоевала популярность и за пять месяцев собрала миллионы пользователей.

По данным команды Hamster Kombat, в приложении зарегистрировалось более 300 млн человек. Из них чуть менее половины игроков получили право на получение токенов HMSTR. При этом более 2,3 млн пользователей были квалифицированы как мошенники и исключены из списков аирдропа.

Однако после раздачи, которая сопровождалась техническими проблемами, популярность Hamster Kombat резко упала. К началу ноября база пользователей сократилась на 86%, снизившись с 300 млн до примерно 41 млн активных игроков в месяц.

На момент публикации токен HMSTR стоил $0,003006, что на 70% ниже его исторического максимума, достигнутого в конце сентября. Рыночная капитализация снизилась с пика в $552 млн до $194,57 млн.

Читайте оригинальную статью на сайте Happycoin.club

Related Reads

BIS Report Compliance Observations: The True Risks of Stablecoins Go Beyond 'De-pegging'

The BIS report, "Anchoring trust in money: innovation beyond stablecoins," highlights that the primary risks of stablecoins extend beyond potential de-pegging. It argues that the core challenge is whether stablecoins can be integrated into a financial system that is identifiable, monitorable, accountable, and regulatable. While acknowledging efficiency gains like faster payments and programmability, BIS emphasizes that money requires an institutional framework—including legal certainty, liquidity support, and financial integrity controls—which many stablecoins currently lack. The report details compliance risks, noting that while blockchain transactions are transparent, address visibility does not equate to identity or purpose clarity. This creates a systemic risk as pseudonymity, non-custodial wallets, and cross-chain bridges can undermine AML/CFT controls. Furthermore, these risks can spill over into the traditional financial system through on- and off-ramps. The future direction, per BIS, is not to prohibit innovation but to embed regulatory rules—such as identity verification and transaction screening—directly into the technological infrastructure of tokenized finance. The key takeaway for compliance is that any new financial instrument must clearly address questions of customer identification, transaction monitoring, accountability, and cross-border rule consistency to be viable as a mainstream payment tool.

marsbit1h ago

BIS Report Compliance Observations: The True Risks of Stablecoins Go Beyond 'De-pegging'

marsbit1h ago

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.

marsbit1h ago

When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

marsbit1h ago

Trading

Spot
活动图片