Grayscale stakes 857K ETH: What it means for Ethereum’s Q4 run

ambcryptoPubblicato 2025-10-08Pubblicato ultima volta 2025-10-09

Key Takeaways

What’s putting pressure on Ethereum’s liquid supply?

Ethereum institutional stacking and 1.3 million ETH queued for staking are tightening the float, reinforcing $4.5k as key support.

Could ETH regain momentum for Q4?

If bulls flip $4.5k into a strong base, a July-style run toward $4.7k by year-end is possible, supported by Grayscale’s 890k ETH lockup and ETF inflows.

Ethereum’s [ETH] $5k target appears to be slipping further out of reach.

Since its mid-August ATH of $4.9k, ETH has twice rejected $4.8k, forming a short-term resistance zone.

On-chain, the ETH/BTC ratio has been grinding sideways around 0.036, showing no relative strength versus Bitcoin [BTC].

In short, the kind of momentum and rotational flows that fueled ETH’s June-August 70%+ ramp to ATH aren’t showing up now, creating a notable divergence. Could this mean Ethereum’s Q4 run is losing steam?

Ethereum’s next move depends on a solid base

Ethereum’s structural resilience is getting put to the test.

In under 72 hours, ETH has pulled back 2.7% from $4,756, marking its second rejection at the $4.8k ceiling. Previously, ETH topped at $4,766 on the 13th of September, which triggered a 20% pullback over two weeks.

In fact, this unfolded as ETH’s weakest cycle in three months. Bulls failed to flip $4.5k into a reliable floor, dragging price back to early August levels. To avoid another shakeout, ETH needs to ignite a July-style rebound.

Source: TradingView (ETH/USDT)

Back then, ETH flipped $2.4k into support, fueling a 70%+ run to its ATH.

To mirror that cycle, bulls now need to flip $4.5k into a strong support base, clearing the way for a potential $5k run. In fact, if a similar rally takes hold, Ethereum could grind toward $4,700 by year-end.

Notably, it appears institutions are already front-running this setup.

Grayscale locks 857k ETH, reinforcing Q4 support

Under the hood, it looks like big players are engineering a supply shock.

Ethereum ETF inflows are pouring in, with $1.3 billion hitting these funds this month alone. Around 5.38% of that has flowed into Grayscale’s ETH ETF, showing a notable divergence from the September cycle.

Back then, ETH ETFs saw $800 million in outflows, coinciding with ETH dropping 15% from $4.5k and breaking below $4k in that cycle’s sharp vertical pullback. This time, it looks like bulls are carving out a solid base.

Source: ValidatorQueue

Supporting this, Grayscale has staked an additional 857k ETH ($3.8 billion).

In fact, in under 72 hours, Grayscale locked 890k ETH, pushing ETH’s Total Staked Value (TVS) to 36.17 million.

On top of that, Ethereum’s entry queue has surged by 1.19 million in the same stretch, as shown in the chart above.

Put simply, 1.3 million ETH is queued for staking over the next three weeks.

With institutions stacking, ETH’s liquid supply is tightening, reinforcing $4.5k support, and setting up a solid base for ETH’s $4.7k run by Q4’s end.

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Three Years Later: Revisiting My 2023 Predictions on ChatGPT In March 2023, shortly after ChatGPT's launch, I made 20 predictions about its future. Now, in mid-2026, I've used AI agents to fact-check each one against the latest data. Overall, most major directional forecasts were correct, with only one outright error (incorrectly stating GPT-4 had 100 trillion parameters). Key successes included predicting that RAG and retrieval architectures would become the standard for handling knowledge and hallucinations, that natural language interfaces (LUI) would create a massive new industry layer beyond the models themselves, and that China would develop viable large language models, significantly closing the performance gap with Western counterparts within about three years. Predictions about the absence of mass unemployment, the rise of a new "robot network" for agent communication, and ChatGPT not possessing consciousness also held true in their core arguments. However, the "devil was in the details." Errors frequently involved specific numbers, timelines, or overlooking distributional effects. I tended to overestimate the speed of adoption (e.g., for agent networks) while underestimating the ultimate scale of capabilities or costs (e.g., AI winning IMO gold without tools, or the extreme capital required for frontier models). Other misjudgments included: underestimating how AI would reinforce, not dissolve, information filter bubbles; incorrectly assuming AI-generated content would easily circumvent copyright (it has instead triggered record-breaking settlements); and misidentifying where value would be captured (it accrued overwhelmingly to the compute layer, like Nvidia, not just the application or model layers). Key lessons from reviewing these predictions are: 1) Directional and mechanistic insights are far more reliable than precise numbers or absolute statements. 2) There's a consistent bias to overestimate short-term speed but underestimate long-term magnitude. 3) Errors often lie in missing distributional impacts within a generally correct aggregate trend. 4) Predictions phrased with nuance and caveats aged the best. 5) Some fundamental debates (e.g., on machine consciousness or the ultimate value chain) remain unresolved even after three years. This exercise is less about scoring the past and more about establishing rules for clearer thinking about the next three years of AI.

marsbit59 min fa

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marsbit59 min fa

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链捕手3 h fa

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marsbit4 h fa

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From Tokens to Machine Labor: AI is Shifting from Tool to "Worker"

The article "From Token to Machine Labor: AI is Evolving from Tool to 'Worker'" argues that the business model for AI is shifting beyond simply selling computational resources (tokens, GPU hours) or model access. Instead, a new "machine labor market" is emerging, where the core economic transaction is the purchase of economically useful work directly performed by software. The central thesis is that AI pricing will evolve through four stages: 1) raw tokens, 2) standardized LLM capabilities (e.g., text generation), 3) industry-specific labor markets (e.g., legal review, radiology), and finally 4) a programmable results market where tasks like resolving a support ticket are bid on and priced based on outcome. In this future, buyers will care less about *which* model or GPU completes a task and more about whether the work meets specified standards for accuracy, latency, and cost. This transition reframes the impact of AI on human labor. Rather than simple replacement, it suggests a re-coordination where machines handle standardized, verifiable work, freeing humans for roles involving oversight, context management, responsibility, and final judgment. In some cases, this "last 1%" of human input becomes more valuable as it enables the other 99% to be automated. Furthermore, as AI reduces the cost of work, demand may expand, creating larger markets (e.g., 24/7 customer service) rather than just cheaper versions of existing ones. The article concludes that while infrastructure (GPUs, models, tokens) remains crucial upstream, the market is converging on a simpler, tradeable unit: machine labor that can be defined, measured, priced, and procured based on contractible specifications.

marsbit4 h fa

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Xiaomi MiMo's 99% Price Cut is Not Marketing! Luo Fuli Posts on X to Refute Critics

The price of Xiaomi's MiMo-V2.5 series API has been permanently reduced by up to 99%, specifically for the "Input (Cache Hit)" cost, which covers users re-reading historical context in long conversations. MiMo's head, Luo Fuli, published a detailed technical blog to clarify that this drastic price cut stems from genuine engineering breakthroughs, not a marketing stunt or a simple price war. The core of the achievement lies in six key engineering optimizations. First, the model architecture adopts a Hybrid Sliding Window Attention (SWA), reducing the memory footprint (KVCache) to 1/7th of a traditional model. Second, a dual-pool memory management system actually utilizes these savings, allowing a single GPU to handle over 5 times more concurrent users. Third, an upgraded prefix caching mechanism achieves a cache hit rate of 93-95% for repeated reads, meaning most such requests bypass GPU computation entirely. Fourth, a self-developed distributed cache (GCache) utilizes idle SSD space on existing GPU servers, eliminating additional storage costs. Fifth, an intelligent scheduling system (LLM-Router) efficiently routes requests to maximize cache reuse and performance. Sixth, Multi-Token Prediction (MTP) accelerates the model's text generation ("output") side. Together, these systemic optimizations dramatically lower the real computational cost per request, enabling the 99% price reduction for cached inputs while reportedly maintaining positive gross margins. Luo Fuli's disclosure aims to shift the narrative from "price war" to a demonstration of substantive AI engineering progress.

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879 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.04.06Aggiornato il 2024.12.03

Come comprare ETH

Benvenuto in HTX.com! Abbiamo reso l'acquisto di Ethereum (ETH) semplice e conveniente. Segui la nostra guida passo passo per intraprendere il tuo viaggio nel mondo delle criptovalute.Step 1: Crea il tuo Account HTXUsa la tua email o numero di telefono per registrarti il tuo account gratuito su HTX. Vivi un'esperienza facile e sblocca tutte le funzionalità,Crea il mio accountStep 2: Vai in Acquista crypto e seleziona il tuo metodo di pagamentoCarta di credito/debito: utilizza la tua Visa o Mastercard per acquistare immediatamente EthereumETH.Bilancio: Usa i fondi dal bilancio del tuo account HTX per fare trading senza problemi.Terze parti: abbiamo aggiunto metodi di pagamento molto utilizzati come Google Pay e Apple Pay per maggiore comodità.P2P: Fai trading direttamente con altri utenti HTX.Over-the-Counter (OTC): Offriamo servizi su misura e tassi di cambio competitivi per i trader.Step 3: Conserva Ethereum (ETH)Dopo aver acquistato Ethereum (ETH), conserva nel tuo account HTX. In alternativa, puoi inviare tramite trasferimento blockchain o scambiare per altre criptovalute.Step 4: Scambia Ethereum (ETH)Scambia facilmente Ethereum (ETH) nel mercato spot di HTX. Accedi al tuo account, seleziona la tua coppia di trading, esegui le tue operazioni e monitora in tempo reale. Offriamo un'esperienza user-friendly sia per chi ha appena iniziato che per i trader più esperti.

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