除了AltLayer外,RAAS赛道还有哪些项目?

Odaily星球日报Опубликовано 2024-01-29Обновлено 2024-01-29

Введение

包括Gelato、Conduit、Caldera、Lumoz和Cartidge Slot。

原文作者:dt, DODO Research

币安 Launchpool 第 45 期项目 AltLayer 即将上线,也带出了新的赛道 RAAS(Rollups-as-a-Service)在现在多链的风潮中,不仅是 Optimism、Arbitrum、zkSync 以及 Polygon 等龙头公链纷纷推出 Rollup SDK,也衍生出了许多帮助项目方构建 Rollup 公链的服务商,而这类型的服务便称作是 RAAS(Rollups-as-a-Service)。

本周 Dr.DODO 将带大家一同了解 AltLayer 以及其他同属于 RAAS 赛道的五个早期项目介绍,我们一起畅游多链宇宙吧。

AltLayer

第一个介绍的是近期上币安交易所的 AltLayer,AltLayer 目前主打的是与 EigenLayer 再质押服务结合的 Restaked Rollups,能透过 EigenLayer 的主动验证服务(AVS)来加强 Rollup 公链的安全性、去中心化程度与用户体验,并且还提供临时执行层的服务,适用于特定短时间段用途的临时链,例如 Yuga Labs 发售 Otherdeed for Otherside NFT 时造成以太主网拥堵便能使用临时层服务来解决,除此之外 AltLayer 的平台是为多链和多虚拟机世界设计的,因此不仅支持 EVM 和 WASM (由 Cosmos、Polkadot 等使用),还计划支持 Solana VM(Sealevel) 和 Move VM。

Gelato

Gelato 一直参与为 EVM 公链提供各种后端基础设施服务,包括以太坊、BNB Chain、Polygon、Avalanche 等,Gelato 一直深入参与智能合约自动化服务,并在去年也加入 RAAS 的行列,专注于 zkRollup 公链的 zkRAAS 服务与 Polygon CDK 深度合作为项目方提供一键 zkRollup 升级,核心功能包括托管、监控和运营 Rollup,目前正在为 Astar Network 构建 zKatana(Astar zkEVM 的测试网络,除此之外近期也宣布支持 OP STACK 也就是 Optimism 推出的 Optimism Rollup SDK。

Conduit

Conduit 则是专注于 Optimism Rollup 的 RAAS 平台,去年三月获得 Paradiam 的 7 M 种子轮融资,最初专注于 OP Stack,并成功搭建了 Zora Network、Aevo、Lyra 以及 Orderly Network 等 OP stack Rollup 公链,并在最近也增加了对 Arbitrum Orbit 的支持,并帮助了 Parallel Network 成功构建基于 Arbitrum 的 L2 Rollup,而在数据可用性层(DA) 上 Conduit 同样支持不管是以太坊或是 Celestia,有了 Conduit 运营和维护 Rollup,项目方便可以专注于构建产品而不是基础设施。

Caldera

Caldera 同样是专注于 Optimism Rollup 的 RAAS 平台,去年九月获得了由红杉资本与 Dragonfly 领投 1kx、SevenX Ventures 等参投的 9 M 种子轮融资,Caldera 将自己定位为一站式服务为项目方提供所需的全部工具和资源构建 OP Stack 或 Arbitrum Orbit 框架的 Caldera Chains,在 Caldera 架构中结算层允许以太坊、BNB 链、Polygon 和 Avalanche 等 EVM 兼容链作为结算层,数据可用性层(DA)则同样支持以太坊、Celestia 或 EigenDA 等服务。

目前包括 Adventure Gold DAO 推出的 Loot Chain(OP Stack)、币安第 44 期 Launchpool 项目 Manta 的 Manta Pacific(OP Stack)、NFT 平台 Rarible 推出的 Rari Chain(Arbitrum Orbit)与前身为 NFTworlds 团队推出的 HYTOPIA(Arbitrum Orbit)皆是由 Caldera 提供技术支持构建。

Lumoz

Lumoz 是一个 zkRAAS 平台,去年四月获得由 Web3.com Ventures 领投 NGC Ventures 以及 Puzzle Ventures 等参投的 4 M 种子轮融资,它利用创新的混合共识机制,包括权益证明 (PoS) 和工作证明 (PoW)。Lumoz 还支持多个链作为基础结算层,可以选择以太坊、BNB 链、Polygon 或 Lumoz 本身进行结算并可以搭配多种 zkEVM 解决方案例如可以使用 Polygon zkEVM、zkSync、Scroll 或 StarkNet,最后数据可用性层(DA) 也可以任意选择以太坊、Celestia 或 EigenDA。近期在社区之间非常热门的 ZKFair 便是由 Lumoz 提供服务构建的。

Cartidge Slot

由 StarkNet 游戏基建服务商 Cartidge 推出的平台,Slot 允许开发人员部署可管理的 Katana 排序器和 Torii 索引器,并构建以 StarkNet 作为结算层的 L3 公链,是第一个专门针对全链上游戏(FOCG)需求而设计的 RAAS,目前披露的消息并不多,正在帮助 Realms 与 Dope Wars 建立基于 StarkNet 的 L3 游戏链。

笔者观点

自上一轮牛市便奠定的多链发展方向,在本轮牛市中更加大放异彩,模块化区块链的发展方向让建造一条链这件事更加简单,以往要构建一条公链所需的技术如今都各自有对应的团队与服务能够达成需求,RAAS 这方向便是看准了多链趋势为多链宇宙与 APP CHAIN 应用链而诞生的赛道。

叙事很棒,但实用性与真实用户我在这打上了个大大的问号,链始终是为了应用所服务的除了 GameFi 公链以及 Defi Perp 永续合约赛道能够排除互操作性外,其他目前的区块链项目尤其在 Defi 领域都是架构在少数几间上的乐高产品,并不具备独立做一条公链的条件。

因此发展一个能够面向大众大规模采用的应用,笔者认为优先级是更胜于这类型替公链服务产品。当然先发展基建还是先发展产品就像是“是先有蛋,还是先有鸡”的问题,两者环环相扣缺一不少,但在出现杀手级应用产品之前笔者对于这类型项目中期发展并不特别看好,短期能跟着新叙事题材获得关注,长期则是有望跟着爆款应用的出现水涨船高。

如何孵化或寻找具备发展独立应用链的产品与如何创造持续性的收入包括赋能给代币持有人等,是这些 RAAS 项目需要突破的一堵高墙。

Похожее

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

В первом квартале 2026 года сеть Ethereum продемонстрировала парадоксальную динамику: количество активных пользователей, транзакций и пропускная способность достигли исторических максимумов, в то время как комиссии за транзакции, общая заблокированная стоимость (TVL), объем торгов и рыночная капитализация ETH снизились. Этот феномен объясняется стратегическим переходом к этапу «низких комиссий для роста масштаба» после обновления Fusaka, которое удешевило блок-пространство. Парадокс Джевонса проявляется в том, что снижение стоимости использования высвобождает новый спрос. Ключевой тренд — смещение нарратива от DeFi-платформы к глобальному расчетному слою для институциональных финансов. Ethereum сохраняет доминирующую позицию в сегментах стейблкоинов (61,8% среди топ-5 сетей), токенизированных фондов (73%) и товаров (84%), привлекающих таких гигантов, как BlackRock и JPMorgan. Инвестиции в масштабирование и снижение комиссий нацелены на укрепление сетевых эффектов и долгосрочную ценность ETH как базового актива для расчетов в цифровой экономике.

marsbit38 мин. назад

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

marsbit38 мин. назад

Первое подкаст-интервью CEO Intel: наша цель — "10x за 5-10 лет", ставка на передовую упаковку, стеклянные подложки и искусственный алмаз

Интелл CEO Чэнь Лиу впервые выступил в подкасте, поставив цель увеличить доходность компании в 10 раз за 5-10 лет. Основные стратегические направления включают инвестиции в передовые технологии упаковки (EMIB), стеклянные подложки и новые материалы, такие как нитрид галлия (GaN), карбид кремния (SiC), фосфид индия (InP) и синтетические алмазы, для преодоления физических ограничений традиционного масштабирования процессоров. Он отметил, что всплеск спроса на ИИ-агентов и задачи логического вывода увеличил значимость CPU, изменив соотношение CPU/GPU в серверах с 1:8 до 1:4 и ниже. Лиу подчеркнул важность восстановления баланса, фокуса на продуктах и клиентах, а также стратегической ценности внутреннего американского производства для безопасности цепочек поставок. Ключевыми показателями для фаундри-бизнеса названы выход годных изделий и время цикла. Совместный проект с Илоном Маском Terafab направлен на решение проблемы отставания инфраструктуры полупроводников от роста потребностей ИИ. Лиу считает, что истинный потенциал Intel, выходящий за рамки традиционного рынка ПК, начнет реализовываться в период 2030-2032 годов в таких областях, как периферийные вычисления, физический ИИ и ИИ-агенты, благодаря интеграции технологий XPU, передовой упаковки и фаундри-услуг.

marsbit43 мин. назад

Первое подкаст-интервью CEO Intel: наша цель — "10x за 5-10 лет", ставка на передовую упаковку, стеклянные подложки и искусственный алмаз

marsbit43 мин. назад

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

В венчурном рынке «мировые модели» стали горячей темой, но Пит Флоренс, сооснователь и бывший ведущий исследователь Google DeepMind, публично отверг этот ярлык для своей компании Generalist AI. Несмотря на то, что он был ключевым разработчиком архитектуры VLA, лежащей в основе многих современных «мировых моделей», Флоренс считает, что акцент должен делаться на конкретных целях, а не на модных терминах. Его цель — создать роботов, способных с высокой надежностью выполнять самые разные задачи без специального обучения для каждой. Недавно Generalist AI привлекла $4 млрд в ходе раунда финансирования при оценке в $20 млрд. Среди инвесторов — NVentures (Nvidia), Bezos Expeditions, фонд NFDG, сооснователь Xiaomi Линь Бинь, основатель Zoom Эрик Юань и известный ученый в области ИИ Ли Фэйфэй. Подход Флоренса сформировался под влиянием его научного руководителя в MIT, Рус Тедрейка, который делал акцент на понимании физики. В Generalist AI этот подход выражается в последовательной разработке моделей, нацеленных на практическую полезность. Их первая модель, GEN-0, продемонстрировала, что законы масштабирования, как у больших языковых моделей, применимы и к физическим действиям. В апреле 2026 года была представлена GEN-1, обученная на более чем 50 тысячах часов данных, собранных с помощью специальных перчаток. Она достигает 99% успеха в таких задачах, как складывание коробок, и работает в три раза быстрее предыдущей версии. Флоренс считает, что производительность GEN-1 приближается к переломному моменту, необходимому для коммерческого развертывания. Финансирование, полученное после ее демонстрации, подтверждает веру инвесторов в его целеориентированный подход к созданию универсальных роботов, которые могут изменить экономику физического труда.

marsbit45 мин. назад

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

marsbit45 мин. назад

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

За последние три дня Google потеряла двух ведущих специалистов по ИИ: Ноама Шазера, одного из авторов архитектуры Transformer, присоединившегося к OpenAI, и Джона Джампера, руководителя проекта AlphaFold и нобелевского лауреата, перешедшего в Anthropic. Эти события не являются изолированными случаями — они отражают устойчивую тенденцию оттока ключевых талантов из Google в сторону OpenAI и Anthropic. Основная причина — фундаментальное несоответствие миссий. Коммерческие цели Google, ориентированные на рекламный бизнес, ограничивают фундаментальные исследования, в то время как OpenAI и Anthropic предлагают фокус на развитии ИИ и безопасности. Кроме того, перспектива скорого IPO OpenAI и Anthropic сулит сотрудникам значительный финансовый рост, чего не может предложить зрелый гигант вроде Google. Слияние Google Brain и DeepMind в 2023 году, предназначенное для консолидации усилий, на практике усилило внутренние трения между исследовательской и продуктовой культурами, увеличив давление коммерциализации на науку. Этот структурный отток талантов перекраивает ландшафт индустрии. Несмотря на сохраняющиеся преимущества в вычислительных ресурсах и данных, Google рискует проиграть в гонке, где ключевым активом являются люди, продвигающие технологические границы. Способность удерживать этих людей становится для компании самой сложной задачей.

marsbit2 ч. назад

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

marsbit2 ч. назад

За оценками ИИ скрывается китайский «составитель тестов»

За кулисами результатов ведущих ИИ-моделей, таких как GPT и Gemini, часто стоит один и тот же «составитель заданий» — китайский исследователь Чэнь Вэньху. Будучи доцентом Университета Ватерлоо и основателем лаборатории TIGERLab, он разработал ключевые оценочные эталоны MMLU-Pro, MMMU и MMMU-Pro, которые стали общим языком для сравнения способностей моделей. Чэнь Вэньху сосредоточился на создании более сложных и устойчивых тестов, когда предыдущие эталоны, такие как MMLU, перестали эффективно различать передовые модели, достигшие почти идеальных результатов. MMLU-Pro, с его 12032 вопросами, расширенными вариантами ответов и акцентом на рассуждения, снизил точность моделей на 16–33% и уменьшил зависимость от угадывания. MMMU и MMMU-Pro, в свою очередь, оценивают мультимодальное понимание, требуя от моделей анализа изображений, таблиц, схем и текста в контексте профессиональных знаний, что выявило значительные ограничения даже у самых мощных моделей. Исследования Чэнь Вэньху в области сложных вопросно-ответных систем и его опыт работы в Google DeepMind над Gemini позволили ему глубоко понять слабые места в оценке ИИ. Его лаборатория также занимается разработкой моделей, таких как UniVideo и Vamba, что помогает создавать более точные и релевантные тесты. Сегодня, работая в лаборатории суперинтеллекта Meta, Чэнь Вэньху продолжает влиять на развитие ИИ через улучшение данных для предобучения и систем оценки, оставаясь ключевой, но менее заметной фигурой в этой быстроразвивающейся области.

marsbit3 ч. назад

За оценками ИИ скрывается китайский «составитель тестов»

marsbit3 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы
活动图片