Solana ETF也要来了?哪些代币有望暴涨?

Odaily星球日报Опубликовано 2024-07-10Обновлено 2024-07-10

Введение

前十大最有前景的$SOL山寨币,这些币将涨10到50倍。

原文作者:@leshka_eth
原文编译:律动小工,BlockBeats

编者按:今年年初,比特币 ETF 的通过引发了加密市场的巨大反响,紧随其后的是以太坊 ETF 的批准,这些都极大地提升了市场对加密货币 ETF 的信心。在这样的背景下,今天 Solana ETF 的传闻也显得更加可信和引人注目。如果 Solana ETF 真的获得批准,可能会对整个 Solana 生态系统产生深远影响。本文详细分析了当前市场中最具潜力的 Solana 生态代币,并提供了相应的投资策略,以帮助投资者在这一可能的市场转折点中抓住机会。

今天有谣言说:Blackrock 在七月提交了$SOL ETF 申请。

有句老话说,「谣言时买入,新闻时卖出」。如果这个谣言是真的,那么 Solana 上的山寨币至少能轻松涨十倍。我整理了前十大最有前景的 $SOL 山寨币,这些币将涨 10 到 50 倍。

Solana ETF也要来了?哪些代币有望暴涨?

CNBC 探讨了现货 ETF,并指出 ETH ETF 的批准只是一个开始。

CNBC 提出$SOL 作为下一个潜在候选者。

这表明媒体对$SOL ETF 持有积极态度,暗示其获批的可能性很高。

Solana ETF也要来了?哪些代币有望暴涨?

BlackRock——全球最大的风投公司,管理着超过 9 万亿美元的资产——表现出对 Solana ETF 的兴趣。

这一举动使其与行业竞争对手 VanEck 和 21Shares 并列,这两家公司都已经提交了 Solana ETF 提案。

Solana ETF也要来了?哪些代币有望暴涨?

以下是 Solana 上的顶级机会:

围绕 ETH ETF 的猜测导致 ETH 最初上涨,并在获批后飙升了 25% 。如果 SOL 获得 ETF 批准,其可能上涨 50% 到 100% ,并可能催化山寨币上涨 30 倍到 100 倍。

1.$JUP

Solana ETF也要来了?哪些代币有望暴涨?

Jupiter 是 Solana 区块链上的顶级流动性聚合器,提供广泛的代币和所有代币对的最佳交易路径。

价格:$0.81
市值:11 亿美元

2.$JTO

Solana ETF也要来了?哪些代币有望暴涨?

Jito 是 Jito 提供的 Solana 区块链上的流动性质押代币,提供带有 MEV 奖励的质押机会。

价格:$2.31
市值:2.85 亿美元

3.$IO

Solana ETF也要来了?哪些代币有望暴涨?

ionet 是一个基于 solana 区块链网络,用户将未使用的 GPU 容量分享给需要计算能力的 AI 公司。

价格:$ 3.33 
市值: 3.13 亿美元

4.$W

Solana ETF也要来了?哪些代币有望暴涨?

wormhole 能连接 Solana 与顶级 DeFi 网络的通信桥梁,实现跨区块链的代币化资产无缝转移。

价格:$0.33
市值:6.13 亿美元

5.$TNSR

Solana ETF也要来了?哪些代币有望暴涨?

通过创新使用区块链技术,Tensor 市场迅速成为 Solana 上第二大 NFT 市场。

价格:$0.65
市值:7500 万美元

6.$PRCL

Solana ETF也要来了?哪些代币有望暴涨?

Parcl v3 是房地产合成资产的永续合约交易所,允许跨市场的交叉保证金永续交易。

价格:$ 0.22 
市值: 2690 万美元

7. $DRIFT

Solana ETF也要来了?哪些代币有望暴涨?

DriftProtocol 是基于 Solana 区块链的开源去中心化交易平台,提供透明的非托管加密交易。

价格:$ 0.43 
市值: 7800 万美元

8. $RAY

Solana ETF也要来了?哪些代币有望暴涨?

RaydiumProtocol 是基于 Solana 区块链的 DeFi 协议,增强整个生态系统的流动性。

价格:$ 1.64 
市值: 4.31 亿美元

9. $NEON

Solana ETF也要来了?哪些代币有望暴涨?

Neon EVM 促进从 EVM 链到 Solana 的 dApp 无缝开发和部署。

价格:$ 0.47 
市值: 4200 万美元

10.$SLND

Solana ETF也要来了?哪些代币有望暴涨?Solend 是 Solana 上的去中心化借贷协议,提供 Meteora SOL mSOL LP、Wrapped SOL、USD Coin 和 USDT 等资产的服务。

价格:$ 0.4 
市值: 1800 万美元

原文链接

Трендовые криптовалюты

Похожее

Корейская гонка за криптовалюту: двойной взрыв стейблкоинов и RWA

Корейские финансовые учреждения и интернет-платформы активно развивают блокчейн-инфраструктуру, сосредоточившись на двух ключевых направлениях: стейблкоинах и токенизации реальных активов (RWA). В сфере стейблкоинов идёт борьба за создание регулируемого рынка воны. Банки, финтех-компании и регуляторы определяют правила, стремясь предотвратить отток капитала в долларовые стейблкоины. Крупные банки, такие как KB Financial, Hana Financial и NH Nonghyup, уже проводят пилотные проекты по платежам и трансграничным переводам. Платежные системы (Shinhan Card, BC Card) и интернет-гиганты (KakaoPay, NAVER Pay) интегрируют стейблкоины в свои экосистемы. Криптопроектам следует устанавливать партнерства сейчас, чтобы стать частью будущей инфраструктуры. Направление RWA в Корее развивается быстро и с учётом местной специфики. Помимо традиционных активов, токенизируются активы ключевых отраслей: судостроение (Mirae Asset Securities), оборонная промышленность (Hanwha Investment) и культурный контент (Story Protocol). Правовая база формируется, и уже одобрены первые торговые платформы (NXT, KDX). Криптопроекты могут заполнить пробелы в глобальном распределении, ликвидности и предоставлении инструментов для токенизации. Ключевую роль в распространении среди пользователей играют потребительские платформы. NAVER (планирующая приобрести оператора Upbit) и Kakao (развивающая единый кошелёк) делают блокчейн основой своих сервисов. Toss, обладающий финансовыми лицензиями, также активно внедряет блокчейн. Корейская индустрия цифровых активов находится на переломном этапе. Принятие нормативной базы и активность институциональных игроков создают возможности для проектов, которые смогут наладить реальное сотрудничество и внедрение на местном рынке.

Foresight News7 мин. назад

Корейская гонка за криптовалюту: двойной взрыв стейблкоинов и RWA

Foresight News7 мин. назад

Как определить, является ли видео сгенерированным ИИ? Обзор динамической, прослеживаемой и объяснимой системы детекции

**Как определить, является ли видео созданным ИИ? Обзор динамической, отслеживаемой и объяснимой системы обнаружения** За последние два года модели генерации видео, такие как Sora, Google Veo и Kling, достигли кинематографического качества, создавая многосекундные сложные сцены. Это создает растущий разрыв с областью обнаружения, которая отстает, в то время как количество и качество поддельных видео в социальных сетях стремительно растет. В обзоре, принятом на ACL 2026, исследователи переосмысливают цель обнаружения: от простой бинарной классификации («поддельное/настоящее») к **верификации фактологической достоверности**. Задача — проверить, соответствует ли содержание видео (кто, что, где, когда) восприятию и знаниям о реальном мире, включая физические законы и здравый смысл. Авторы выделяют три парадигмы AI-видео: 1. **Локальная манипуляция (LMV):** Изменение части реального видео (например, Deepfake). 2. **Аудиовизуальное редактирование (AVE):** Изменение синхронизации между звуком, речью и видео. 3. **Генеративный синтез видео (GVS):** Полная генерация видео «с нуля» (например, Sora), что представляет наибольшую сложность. Для обнаружения предлагается **четырехуровневая система с двойным визуально-языковым подходом**: * **Уровень 1: Низкоуровневые визуальные сигналы** (артефакты, шум, физиологические сигналы). * **Уровень 2: Пространственно-временная согласованность** (плавность движений, физическая непрерывность). * **Уровень 3: Межмодальная согласованность** (проверка соответствия видео, звука и текста). * **Уровень 4: Рассуждение на уровне знаний о мире** (проверка соответствия фактам, законам физики и здравому смыслу). Фокус методов смещается от первых двух уровней (визуальных) к третьему и четвертому (языковым и смысловым). Обзор подчеркивает, что будущие системы обнаружения должны быть **динамическими, объяснимыми и отслеживаемыми**. Они должны не просто классифицировать, а предоставлять доказательства, связывать выводы с конкретными элементами видео (объектами, событиями) и оставаться устойчивыми к новым генеративным моделям. Это требует объединения усилий компьютерного зрения, обработки естественного языка и исследований многомодальных моделей для создания надежной системы проверки достоверности видео в эпоху продвинутого ИИ.

marsbit42 мин. назад

Как определить, является ли видео сгенерированным ИИ? Обзор динамической, прослеживаемой и объяснимой системы детекции

marsbit42 мин. назад

Новый открытый исходный код NVIDIA MoE: одна строка import, ускорение тонкой настройки в 3,7 раза

NVIDIA представила открытую библиотеку NeMo AutoModel, которая значительно ускоряет тонкую настройку MoE-моделей. Достаточно добавить одну строку импорта в код на основе Hugging Face Transformers v5, чтобы получить прирост производительности до 3.7 раз и сократить использование видеопамяти GPU на 29-32%. Библиотека совместима с API Transformers и вводит три ключевые оптимизации: Expert Parallelism (EP) для распределения параметров экспертов по GPU и снижения нагрузки на память, DeepEP для совмещения вычислений и коммуникаций, а также Transformer Engine для ускорения базовых операций. На примере модели Qwen3-30B-A3B на 8 GPU H100 скорость обучения выросла с 3075 до 11340 токенов в секунду на GPU. Для очень крупных моделей, таких как Nemotron 3 Ultra 550B, NeMo AutoModel позволяет проводить тонкую настройку там, где стандартный Transformers v5 исчерпывает доступную память. Проект доступен на GitHub, предоставляя простой способ ускорения работы с MoE-архитектурами без серьёзных изменений кода.

marsbit42 мин. назад

Новый открытый исходный код NVIDIA MoE: одна строка import, ускорение тонкой настройки в 3,7 раза

marsbit42 мин. назад

Никто не ожидал, что первой сферой применения AI x Crypto станет аудит безопасности

По неожиданному сценарию, первой областью, где искусственный интеллект (ИИ) реально изменил криптоиндустрию, стала безопасность и аудит. В 2026 году DeFi-сектор столкнулся с растущим давлением: общая стоимость заблокированных средств (TVL) сократилась примерно на 39% с начала года, а хакерские атаки привели к потере около 942 миллионов долларов только за первое полугодие. Распространение продвинутых ИИ-моделей, таких как Claude Mythos, радикально снизило стоимость и требования к навыкам для поиска уязвимостей в смарт-контрактах. Атаки стали масштабными, быстрыми (от обнаружения до эксплуатации — минуты) и нацеленными даже на старые, давно развернутые контракты. Традиционная модель аудита, основанная на разовых отчетах, демонстрирует трещины. Атаки смещаются от чистого кода к эксплуатации логики протоколов, ошибок конфигурации и социальной инженерии (как в случаях с Drift Protocol и KelpDAO). Соучредитель OpenZeppelin заявил, что считает весь DeFi небезопасным из-за сверхчеловеческих способностей ИИ в поиске уязвимостей. В ответ проект и аудиторские компании вынуждены меняться. Возникает спрос на повторные аудиты по новым стандартам. Аудиторские фирмы внедряют собственные ИИ-системы для автоматического анализа и переходят от разовых проверок к непрерывному мониторингу, формальной верификации и встраиванию защиты на этапе разработки (как Skills от OpenZeppelin). Такие ИИ-инструменты, как Firepan, уже находят сложные комбинированные уязвимости, упущенные при многократных ручных аудитах, как в случае с Curve Finance. Эпоха, когда одного аудита было достаточно навсегда, закончилась. Безопасность становится не разовым этапом, а постоянной инфраструктурной затратой. Будущее останется за теми, кто быстрее адаптирует свои услуги к реалиям «гонки вооружений» между ИИ-атаками и ИИ-защитой.

marsbit49 мин. назад

Никто не ожидал, что первой сферой применения AI x Crypto станет аудит безопасности

marsbit49 мин. назад

Никогда бы не подумал, что первым применением AI x Crypto станет аудит безопасности

Данные показывают, что к июню TVL в DeFi упал примерно до $700 млрд, что на 39% меньше показателей начала года. При этом в 2026 году в сфере DeFi произошло 121 хакерское нападение с общим ущербом около $942 млн. С распространением новых инструментов ИИ значительно снизились стоимость и требуемые навыки для поиска уязвимостей в смарт-контрактах. Традиционная модель аудита безопасности сталкивается с серьёзными проблемами. Наступление ИИ-атак происходит быстрее, что сокращает жизненный цикл аудиторских отчётов. Даже прошедшие аудит протоколы, такие как Drift Protocol и KelpDAO, подверглись атакам через уязвимости в логике операций или конфигурации инфраструктуры. В ответ на это проекты начинают пересматривать свою безопасность в соответствии с новыми стандартами эпохи ИИ. Компании, занимающиеся аудитом безопасности, также трансформируются, внедряя системы аудита с поддержкой ИИ и переходя от разовых проверок к постоянному мониторингу и встроенной безопасности. Такие инструменты, как Firepan, уже доказали свою эффективность, находя сложные уязвимости в тщательно проверенных контрактах, например, в Curve Finance. В целом, сфера аудита безопасности переходит от модели, основанной на разовых проверках, к конкурентной модели, требующей постоянных инвестиций. ИИ ускоряет как атаки, так и развитие защитных систем.

链捕手56 мин. назад

Никогда бы не подумал, что первым применением AI x Crypto станет аудит безопасности

链捕手56 мин. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на SOL (SOL) представлены ниже.

活动图片