Hoskinson Says This Cardano App Could Become Crypto’s Most-Used By 2030

bitcoinistPublicado em 2026-05-26Última atualização em 2026-05-26

Resumo

Charles Hoskinson, founder of Input Output, believes Midnight.city—an interactive simulation tied to Cardano's privacy-focused Midnight blockchain—could become the most-used crypto application by 2030. The platform is preparing for a new beta-testing phase involving thousands of testers to refine its design and user experience. Midnight.city serves as a public-facing simulation layer for the Midnight network, which emphasizes programmable privacy and selective disclosure. It is designed as a live environment populated by AI agents that simulate economic activity, aiming to make zero-knowledge privacy infrastructure more tangible for users. The platform allows inspection of transactions from different disclosure perspectives (public, auditor, and simulation-only modes). The Midnight ecosystem uses a dual-state ledger and the Compact programming language to enable privacy-preserving applications. Its economic model features two tokens: NIGHT (unshielded, for governance) and DUST (shielded, for transaction costs). Hoskinson stated that rapid development sprints could accelerate Midnight.city's evolution toward a "crypto-native" civilization with privacy at its core.

Charles Hoskinson said Midnight.city, the interactive simulation tied to Cardano’s privacy-focused Midnight ecosystem, is preparing for a new beta-testing phase that he believes could put it on a path to become crypto’s most-used application by 2030.

The Input Output founder framed the next version of Midnight.city as more than a product test. In a post on X, Hoskinson said the platform would soon bring in “thousands of beta testers” to stress-test and refine its design, utility and user experience.

“I’m super excited about the next iteration of Midnight.city,” Hoskinson wrote. “We will have thousands of beta testers coming online soon and gather incredible feedback about how to improve and refine the experience and utility of the world. It’s the largest and most meaningful focus group ever done.”

He added that the team’s development cadence would be central to how quickly the product evolves. “Combined with two week sprints, within a few months we’ll be well on our way to a new civilization. One that’s crypto native, has privacy at the core, and evolves in weeks instead of decades. I predict Midnight.city will be the most used crypto application by 2030.”

Could This Cardano App Will Lead Crypto By 2030?

Midnight.city is the public-facing simulation layer for Midnight, a privacy-oriented blockchain associated with the Cardano ecosystem. The official Midnight site describes the network as a blockchain focused on programmable privacy, selective disclosure and predictable costs, with developers able to determine what information remains protected and what can be disclosed when required.

The city itself is designed as a live environment rather than a conventional block explorer or wallet interface. Midnight describes it as a simulation populated by autonomous AI agents that work, trade, interact and generate ongoing economic activity, creating sustained transaction volume intended to make zero-knowledge systems more visible to users.

That design matters because privacy infrastructure is difficult to demonstrate in consumer-facing form. The official Midnight blog says Midnight.city lets users inspect the same transaction from different disclosure perspectives, including public mode, auditor mode and a simulation-only “god mode,” showing how selective disclosure can reveal specific fields to authorized parties while keeping other data shielded.

Midnight’s broader pitch is that privacy should not mean opacity by default. The network uses zero-knowledge proofs and a dual-state ledger model to allow public on-chain state and local private state to interact, while its Compact programming language is intended to let developers build privacy-preserving applications without requiring deep specialist knowledge of ZK cryptography.

The project also uses a two-part economic model. NIGHT is the network’s unshielded native and governance token, while DUST is a shielded, non-transferable resource used to pay for transactions and execute smart contracts. Midnight says this model is intended to separate capital assets from operational costs and make application usage more predictable.

At press time, Cardano traded at $0.24.

Cardano remains in sideways trend, 1-day chart | Source: ADAUSDT on TradingView.com

Perguntas relacionadas

QWhat is the name of the Cardano-based app that Charles Hoskinson believes could become the most-used crypto application by 2030?

AThe app is called Midnight.city, which is the interactive simulation tied to Cardano's privacy-focused Midnight ecosystem.

QAccording to the article, what is the main purpose of the upcoming new beta-testing phase for Midnight.city?

AThe main purpose of the new beta-testing phase is to bring in thousands of beta testers to stress-test and refine the platform's design, utility, and user experience, gathering feedback to improve it.

QHow does the article describe the core function or design of the Midnight network?

AThe article describes the Midnight network as a privacy-oriented blockchain focused on programmable privacy, selective disclosure, and predictable costs. It uses zero-knowledge proofs and a dual-state ledger model, allowing developers to determine what information stays protected and what can be disclosed.

QWhat are the two distinct tokens in Midnight's economic model and what are their purposes?

AThe two tokens are NIGHT and DUST. NIGHT is the network's unshielded native and governance token. DUST is a shielded, non-transferable resource used to pay for transaction fees and execute smart contracts.

QWhat is the primary goal of creating the Midnight.city simulation environment?

AThe primary goal of Midnight.city is to serve as a live, interactive simulation environment (rather than a simple block explorer) to demonstrate privacy infrastructure in a consumer-facing way. It shows how selective disclosure works and aims to generate sustained transaction volume to make zero-knowledge systems more visible and understandable to users.

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O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. Utilizando Modelos de Linguagem Multimodais de Grande Escala (MLLMs), o Agent S pode navegar e manipular diversas interfaces gráficas de utilizador de forma fluida. Através destas características pioneiras, o Agent S fornece um framework robusto que aborda as complexidades envolvidas na automação da interação humana com máquinas, preparando o terreno para uma infinidade de aplicações em IA e além. Quem é o Criador do Agent S? Embora o conceito de Agent S seja fundamentalmente inovador, informações específicas sobre o seu criador permanecem elusivas. O criador é atualmente desconhecido, o que destaca ou o estágio nascente do projeto ou a escolha estratégica de manter os membros fundadores em anonimato. Independentemente da anonimidade, o foco permanece nas capacidades e no potencial do framework. Quem são os Investidores do Agent S? Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. Cronologia do Agent S O desenvolvimento e os marcos do Agent S podem ser encapsulados numa cronologia que destaca os seus eventos significativos: 27 de Setembro de 2024: O conceito de Agent S foi lançado num artigo de pesquisa abrangente intitulado “Um Framework Agente Aberto que Usa Computadores como um Humano”, mostrando a base para o projeto. 10 de Outubro de 2024: O artigo de pesquisa foi disponibilizado publicamente no arXiv, oferecendo uma exploração aprofundada do framework e da sua avaliação de desempenho com base no benchmark OSWorld. 12 de Outubro de 2024: Uma apresentação em vídeo foi lançada, proporcionando uma visão visual das capacidades e características do Agent S, envolvendo ainda mais potenciais utilizadores e investidores. Estes marcos na cronologia não apenas ilustram o progresso do Agent S, mas também indicam o seu compromisso com a transparência e o envolvimento da comunidade. Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. Versatilidade: A sua adaptabilidade em diferentes ambientes operacionais, como OSWorld e WindowsAgentArena, garante que pode servir uma ampla gama de aplicações. À medida que o Agent S se posiciona no panorama do Web3 e das criptomoedas, o seu potencial para melhorar as capacidades de interação e automatizar processos significa um avanço significativo nas tecnologias de IA. Através do seu framework inovador, o Agent S exemplifica o futuro das interações digitais, prometendo uma experiência mais fluida e eficiente para os utilizadores em diversas indústrias. Conclusão O Agent S representa um ousado avanço na união da IA e do Web3, com a capacidade de redefinir a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda esteja nas suas fases iniciais, as possibilidades para a sua aplicação são vastas e cativantes. Através do seu framework abrangente que aborda desafios críticos, o Agent S visa trazer interações autónomas para o primeiro plano da experiência digital. 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