一文梳理40个未发币的潜力项目

Odaily星球日报Опубликовано 2024-03-05Обновлено 2024-03-05

Введение

本文盘点了40个还没有发币的高潜力项目。

原文作者:Leshka.eth

原文编译:深潮 TechFlow

本文列举了 40 个还没有发币的项目,根据分配最高空投/时间成本的潜力进行划分。

我没有在本文中包括 $ZRO 和 $ZKS 等主流项目。因为你肯定已经听说过它们了。让我们关注一下在空投方面很有潜力的项目。

巨大潜力 (Tremendous)

  • @aevoxyz :衍生的 L2 解决方案并且已经确认空投

  • @fuel_network :具有免费测试网的无许可第 2 层协议

  • @AleoHQ :测试网阶段隐私第一的第一层区块链

  • @eigenlayer :带有积分系统的再质押

  • @monad_xyz :与 LayerZero Labs 合作的以太坊兼容 L1 解决方案,有可能超越其他的 L1 和 L2

  • @AvailProject :可靠的基线(baseline)水平,开展自己的激励活动

  • @puffer_finance :EigenLayer 的再质押中心,为 Eigen 和 Puffer 提供激励

  • @Hyperlane_xyz :无需许可的互操作层,具有空投的潜力

  • @Backpack :Solana 上的加密钱包和交易所,已确认空投和 3700 万美元投资

  • @taikoxyz :无需许可的以太坊等价 ZK-Rollup,将在第一季度至第二季度奖励其活动参与者

  • @Scroll_ZKP :EVM 等效的 ZK-rollup,具有减少网络内链上活动的巨大潜力

  • @Metis L2 :无需许可的以太坊第 2 层网络,为测试网参与者提供奖励

  • @PolyhedraZK :Web3 互操作性的基础设施协议,很有可能出现代币空投,类似于 Panda NFT 发生的情况

高潜力

  • @swellnetworkio :以太坊 LST 协议,提供自己的奖励系统

  • @Parcl :一个已确认代币的去中心化房地产交易平台

  • @initiaFDN :由 Binance Labs 支持的未来集成 rollup 网络

  • @Polymer_Labs :以太坊和 L2 之间的互操作枢纽,已开通了候补名单表

  • @DriftProtocol :Solana 上的链上永续 DEX,预计在第二季度提供积分和代币

  • @berachain :EVM 兼容区块链,在免费激励活动中拥有超过 200 万参与者

  • @ourZORA :为以太坊设计的协议,为创作者提供奖励并有机会获得空投

  • @HyperliquidX :去中心化永续交易所,预计在第二季度将积分转换为代币

  • @tensor_hq :Solana 上最大的 NFT 市场,提供获得第 3 季奖励的机会

  • @ether_fi :以太坊上的再质押协议,提供了获得 EigenLayer 和 EtherFi 忠诚积分的机会

  • @KaminoFinance :Solana 的借贷、流动性和杠杆协议,正在进行其第一个积分季节

  • @Calderaxyz :一个模块化区块链平台,允许您部署自己的 rollup,类似于 AltLayer

  • @base :由 Coinbase 孵化并为创作者创建的新以太坊第 2 层,创作者从其项目中获得激励

  • @sovereign_labs :适合所有人的可互操作和可扩展的 rollup 生态系统

较高潜力

  • @Orbiter_Finance :最大的去中心化跨链桥之一,嵌入了桥、铭文等的积分系统

  • @QuaiNetwork :进行 Galaxy 活动和测试网的工作量证明区块链网络

  • @marginfi :Solana 上最大的借贷协议,与 Backpack 合作,预计将推出代币

  • @RenzoProtocol :EigenLayer 再质押中心,TVL 超过 7 亿美元

  • @kinzafinance :BNB 链上的借贷协议,由币安支持,上市机会很大

  • @zerolendxyz :zkSync、Blast 和 Manta 上的借贷市场,为存入/借出资金提供积分作为奖励

  • @ambient_finance :Blast、Scroll 和以太坊上的 zero-to-One 去中心化交易协议,具有积分系统

  • @MeteoraAG :Solana 上的第一个动态流动性协议

  • @PikeFinance :由 Wormhole 提供支持并拥有自己的积分系统的跨链借贷平台

  • @KelpDAO :流动性重新抵押协议,为 $ETH、 $ETHx、 $stETH 和 $sfrxETH 质押者提供奖励

  • @NibiruChain :L1 区块链为智能合约中心提供支持,提供空投计划

  • @KiloEx_perp :BNB Chain、opBNB 和 Manta 网络上的永久 DEX;由 Binance Labs 支持

原文链接

Похожее

Открытые системы в конечном итоге побеждают: почему Ethereum — следующий Linux?

**Открытые системы в конечном итоге побеждают: Почему Ethereum — это следующий Linux?** Исторические параллели показывают, что открытые, децентрализованные системы («базары») со временем превосходят закрытые, контролируемые («соборы»). Как Linux победил проприетарные UNIX-системы, а интернет — частные сети, так и Ethereum, благодаря своей беспристрастной нейтральности (credible neutrality), имеет все шансы стать доминирующей основой для мировой финансовой инфраструктуры. Ключевые причины: 1. **Беспризорное (permissionless) инновационное развитие:** Подобно модели разработки Linux с открытым исходным кодом, Ethereum позволяет любому разработчику вносить инновации без разрешения (примеры: ERC-20, ERC-721, Uniswap). Ни одна частная компания не может сравниться с совокупной скоростью инноваций глобального сообщества. 2. **Суверенитет и нейтральность:** Ethereum — это суверенная вычислительная платформа, правила которой прозрачны, равны для всех, устойчивы к изменениям и открыты для участия. Ни одна организация (будь то корпорация или государство) не может контролировать или произвольно менять сеть, что устраняет риски платформы и создает доверие. 3. **Провал частных альтернатив:** Частные блокчейны и консорциумы (например, We.trade, Marco Polo), продвигаемые банками, страдают от фундаментальных противоречий интересов участников и не могут обеспечить открытую компоновку (composability) и нейтральность, которые являются основной ценностью блокчейна. Многие подобные проекты уже потерпели неудачу. 4. **Эффект сетевого масштаба:** Доверие разработчиков и институтов (Coinbase, BlackRock, JPMorgan, Robinhood) привлекает в экосистему Ethereum больше инструментов, ликвидности и приложений, создавая самоподдерживающийся цикл роста. На Ethereum уже приходится подавляющая доля активности в DeFi, стейблкоинах и токенизированных активах. 5. **Ответственность на уровне приложения:** Аргумент о необходимости контролируемого субъекта для регулирования в финансовой сфере решается на уровне приложений (например, с помощью токеновых стандартов со встроенным KYC, как ERC-3643), а не базового расчетного уровня, который должен оставаться нейтральным. История технологий учит, что преимущества закрытых систем (скорость, фокус) в долгосрочной перспективе уступают силе открытых сетей. Ethereum, как платформа, обеспечивающая суверенитет, нейтральность и беспрепятственные инновации, находится на пути к тому, чтобы стать для финансов тем же, чем Linux стал для операционных систем, — повсеместно принятой, надежной и открытой основой.

Foresight News4 мин. назад

Открытые системы в конечном итоге побеждают: почему Ethereum — следующий Linux?

Foresight News4 мин. назад

Заканчиваются канальные преимущества. Как протоколы DeFi защищаются от захвата гигантами?

Рост за счет доступа к каналам дистрибуции подходит к концу. Такие гиганты, как Coinbase, Stripe и Kraken, стремятся контролировать всю цепочку создания стоимости, поглощая или создавая конкурирующую базовую инфраструктуру, чтобы захватить прибыль и избежать «платы за проезд». Coinbase с ее блокчейном Base собирает сборы за упорядочение, Stripe приобрела Bridge для удержания доходов от стейблкоинов, а Kraken купила NinjaTrader для получения лицензий на деривативы. Однако протоколы DeFi, такие как Morpho и Uniswap, строят защиту, активно расширяясь на множество блокчейнов. Это снижает риск зависимости от одной платформы. Их глубоко укоренившаяся, проверенная в боях технология создает высокие затраты на замену для крупных компаний, что ведет к взаимозависимости. Хотя будущее может двигаться к олигополии, текущая динамика — это гонка между вертикальной интеграцией гигантов и горизонтальным, мультичейн-расширением открытых протоколов. Краткосрочная стабильность есть, но долгосрочный итог этой борьбы определит архитектуру отрасли.

marsbit10 мин. назад

Заканчиваются канальные преимущества. Как протоколы DeFi защищаются от захвата гигантами?

marsbit10 мин. назад

Проблемы вычислительной мощности в китайско-американской партии по искусственному интеллекту

**Краткое содержание статьи: "Проблемы вычислительных мощностей в контексте китайско-американского соперничества в области ИИ"** Ключевой проблемой развития ИИ в Китае является серьезное отставание в области вычислительных мощностей, особенно в сфере высокопроизводительных чипов для **обучения** моделей ИИ. В то время как китайские чипы, такие как продукты компаний Moore Thread, Biren Technology и других, находят применение в более доступных задачах **вывода (инференса)** (например, в приложении Doubao), они практически не представлены в требовательном сегменте обучения крупных моделей. Здесь безраздельно доминируют американские компании, в первую очередь Nvidia с ее чипами серии A100/H100/H200 и экосистемой CUDA. Разрыв огромен: США контролируют более 70% мирового рынка высококлассных GPU, их общие вычислительные мощности более чем в два раза превышают китайские (2400 против 1053 EFLOPS). Американские технологические гиганты, такие как Meta, Google, Microsoft и Amazon, вкладывают сотни миллиардов долларов в инфраструктуру ИИ. Например, только у Google вычислительных мощностей столько же, сколько у 500 000 чипов H100, что составляет четверть от общемирового объема. Это позволяет им проводить десятки итераций обучения крупных моделей в год и экспериментировать с параметрами в триллионы и десятки триллионов, как это делает xAI Илона Маска. В результате, самые передовые американские модели (например, Anthropic Claude Mythos с 10 триллионами параметров) значительно превосходят лучшие китайские (например, DeepSeek V4 Pro с 1.6 триллионами параметров). Эксперты оценивают отставание Китая в 8-15 месяцев. Основная причина — физическое отсутствие необходимых мощностей для быстрого обучения сверхбольших моделей в соответствии с законом Scaling Law. Китай стремится к импортозамещению, разрабатывая собственные чипы (Huawei Ascend 910B, Cambricon и др.). Хотя по абсолютной производительности они пока отстают от лидеров на 30% и более, в сфере инференса разрыв сократился до 15-20%. Главная проблема — не только производительность железа, но и отсутствие зрелой программной экосистемы, подобной CUDA. Однако уже есть первые успехи: компании вроде Zhipu AI и Moore Thread начинают демонстрировать возможность полного цикла обучения моделей на отечественном оборудовании и фреймворках. Вывод: Китай сталкивается с фундаментальным вызовом в "гонке вычислений", которая лежит в основе "гонки моделей". Преодоление этого разрыва требует времени, масштабных инвестиций и построения собственной экосистемы. Страна обладает необходимым рынком, талантами и капиталом, но путь к паритету с США в области высокопроизводительных чипов для ИИ будет долгим.

marsbit10 мин. назад

Проблемы вычислительной мощности в китайско-американской партии по искусственному интеллекту

marsbit10 мин. назад

Новая работа команды Хэ Каймина: после удаления VAE и приватных данных генерация текста в изображениях стала ещё лучше

Новая работа команды Хэ Каймина, MiniT2I, представляет собой минималистскую базовую модель для генерации изображений по тексту, которая бросает вызов существующим сложным подходам. В отличие от популярных моделей, таких как Stable Diffusion, MiniT2I отказывается от использования VAE, сложных механизмов введения условий (AdaLN), вспомогательных функций потерь, приватных данных и этапов выравнивания RL/DPO. Модель работает непосредственно в пространстве пикселей, используя потоковое согласование. Архитектура MM-JiT основана на чистом Transformer с двумя адаптерами для текста и без AdaLN. Обучение проводится в два этапа на полностью открытых данных: предварительное обучение на LLaVA-recaptioned CC12M и тонкая настройка на наборе высококачественных пар изображение-текст. Несмотря на небольшой размер (например, версия B/16 с 258 млн параметров), MiniT2I показывает конкурентоспособные результаты на бенчмарках GenEval (0.87) и DPG-Bench (84.2), превосходя более крупные модели. Модель L/16 (912 млн параметров) демонстрирует хорошее качество в стилях, композиции и воображении, приближаясь к SD3-Medium. Работа также честно указывает на текущие ограничения: артефакты на границах патчей, побочные эффекты CFG в пиксельном пространстве, потолок разрешения и отставание в рендеринге текста из-за использования только открытых данных. MiniT2I доказывает, что создание мощных тексто-графических моделей может быть более простым, эффективным и доступным, отмечая возможный переход от парадигмы «нагромождения» к парадигме «очищения».

marsbit15 мин. назад

Новая работа команды Хэ Каймина: после удаления VAE и приватных данных генерация текста в изображениях стала ещё лучше

marsbit15 мин. назад

Агенты ИИ «поглотили» какие криптосекторы?

Если вы, как и мы, последние несколько лет были глубоко вовлечены в индустрию, вы заметили, как изменилась атмосфера. Основной консенсус заключается в том, что отрасль активно оптимизируется под AI-агентов, что отодвигает на второй план продукты, ориентированные на прямое человеческое взаимодействие. Однако цепочка данных остается активной на новом уровне — уровне автономных агентов, недоступном для прямого человеческого вмешательства. Агенты уже доминируют в определенных сегментах: * **Деривативы (перпетуальные контракты):** Скорость и круглосуточное исполнение дают машинам явное преимущество, что подтверждают результаты конкурсов, где все AI-агенты завершили гонку, в то время как многие люди понесли убытки. * **Арбитраж (MEV):** Это абсолютно доминируемая роботами сфера, где масштабируемая человеческая деятельность невозможна. * **Оптимизация доходности:** Большинство новых протоколов DeFi включают автономных AI-агентов для управления, что показывает рост их внедрения. * **Спот-торговля:** По оценкам, автоматизированные боты отвечают за значительную долю общего объема торгов. В других сегментах наблюдается **смешанная активность**: * **Предиктивные рынки:** Агенты доминируют в краткосрочном арбитраже, но люди сохраняют преимущество в долгосрочных прогнозах, требующих адаптации. * **Кредитование в DeFi:** Хотя процессы ликвидации автоматизированы, ключевые решения о займах и депозитах по-прежнему принимаются людьми. Человеческое взаимодействие остается ключевым в областях, требующих доверия и контекста: * **Стейблкоины и платежи:** Подавляющий объем транзакций связан с реальными людьми, использующими криптовалюту для переводов и повседневных расходов. * **Кошельки:** Это последний рубеж, требующий человеческого одобрения и надзора. С ростом числа агентов **верификация человеческой деятельности** становится критически важной. Проекты, такие как World (AgentKit), t54, Self Protocol и Kite AI, разрабатывают инфраструктуру для безопасного связывания агентов с проверенными людьми, обеспечивая подотчетность и доверие в агент-ориентированной экономике. **Вывод:** Агенты превосходят людей в задачах, требующих скорости и оптимизации (трейдинг, MEV), и эта тенденция сохранится. Однако человеческий слой остается жизненно важным для сфер, связанных с реальной экономикой, платежами, доверием и сложными суждениями. Будущее, скорее всего, будет заключаться в симбиозе, где агенты эффективно выполняют задачи, но подотчетны и контролируются людьми.

marsbit22 мин. назад

Агенты ИИ «поглотили» какие криптосекторы?

marsbit22 мин. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы
活动图片