空投潮褪,谁在裸泳?

Odaily星球日报Опубликовано 2024-07-11Обновлено 2024-07-11

Введение

羊毛党转移阵地后,Web3真实的需求量浮现。

原创 | Odaily星球日报(@OdailyChina

作者|Golem(@web3_golem

空投潮褪,谁在裸泳?

2024 上半年 4 大热门空投项目(Starknet、ZKsync、LayerZero、Blast)终于都在空投结束后告一段落,然而在社交媒体上仍时常有关于它们真实网络情况的争议,有观点认为它们曾经耀眼的链上数据是因为撸毛用户和工作室的存在,而当空投落地后,它们将是一个只有“ 8 个真实用户”的“链上鬼城”。

那么真实情况究竟如何,当热闹散尽还有多少用户留存,现在是时候看看它们真正的实力了。本文Odaily星球日报将从链上活跃地址、TVL、交易量等数据角度对这 4 个项目进行对比和总结。

Starknet:用户流失较多,但网络质量并未明显下降

Starknet 官方代币 STRK 的空投领取时间为 2 月 20 日至 6 月 20 日。

活跃地址数较空投前约减少 80% 

为了尽早卖出和避免承受抛压,许多用户都会选择尽早领取空投。因此根据 Starknet 官方浏览器 starkscan 的数据,在 2 月 21 日 Starknet 网络的日活跃地址数接近 2023 年 7 月的历史高度,超 38 万个地址。

空投潮褪,谁在裸泳?

但当大部分用户空投领取完后,日活跃地址也呈断崖式下跌,直到 6 月 20 日之后,日活跃地址数已经降到了 2023 年 3 月时的水平,大概 1.5 万到 2 万左右。

2023 年 5 月至 2024 年 2 月宣布空投前这段时间,Starknet 网络日活跃地址数平均约为 10 万,而目前来看空投申领结束后日活跃地址数已经减少了约 80% 。

TVL:空投后 U 本位下降,币本位并未减少

根据 Starknet 官方浏览器 starkscan 的数据,总体来看,Starknet 网络 TVL 仍处于上升趋势,以币本位计算,ETH 锁仓量一直在增加。即使是 STRK 空投后,TVL 也并没有下降太多,图中 4 月份 STRK 的 TVL 下跌是因为币价跳水,而实际锁定的 STRK 总量并未有太大变化。

空投潮褪,谁在裸泳?

日交易量无明显变化,交易笔数下降

根据 Defillama 的数据,Starknet 网络日交易量在空投前后并无明显变化,空投结束后并未影响用户在 Starknet 网络上交易的热情。

空投潮褪,谁在裸泳?

但日交易笔数却呈断崖式下跌。根据 Artemis 的数据, 2 月 20 日空投当日 Starknet 网络日交易笔数创新高,但之后总体呈下跌趋势,远不如空投前水平。

空投潮褪,谁在裸泳?

小结

以上数据总体反映出因空投结束撸毛用户与工作室的退出,网络活跃人数与交易频次下降,但整体网络质量却并未因此而下降太多,网络 TVL 与日交易量在空投前后并未有太大差异。同时总体交易笔数下降带来的影响便是网络的手续费用与收入也在空投后下降。

空投潮褪,谁在裸泳?

ZKsync:真实用户比例最高,网络质量较好

ZKsync 官方代币 ZK 的空投领取开始时间为 6 月 17 日。

活跃地址数较空投前约减少 40% 

根据由 Matter Labs 创建的 Dune 仪表盘显示,空投当天 ZKsync 的日活跃地址数创下历史新高。当大部分用户领取完后,日活跃地址数于空投当天相比下降约 70% ,但与空投前相比较,只下降了约 40% 。

空投潮褪,谁在裸泳?

TVL:U 本位下降,但受空投影响因素不大

根据 Artemis 的数据,ZKsync Era 网络的 TVL 以 U 本位计算在今年 3 月份未开始空投前就已经呈现下跌趋势, 6 月份空投之后 TVL 仍在持续下跌。

空投潮褪,谁在裸泳?

但是根据L2 beat 的数据,以币本位计算,ZKsync Era 网络空投后的 TVL 下降趋势并不明显。可见,其 TVL 降低受空投的影响并不大,而可能受其他因素(如整体赛道行情、币价、生态建设等)影响较大一些。

空投潮褪,谁在裸泳?

日交易量空投前后无明显变化

根据 Defillama 的数据,因为领取空投的需求, 6 月 17 日 ZKsync Era 网络交易量达到了 2.4 亿美元,创下 2024 年最高记录。但当空投领取完后,日交易量迅速回归平均水平,也无明显下跌。

空投潮褪,谁在裸泳?

但与日活跃地址数类似,ZKsync Era 网络的日交易笔数在 6 月 16 日空投当天达到了历史新高,约 170 万笔。随后日交易笔数下跌,与空投前平均日交易笔数相比约减少 50% 。

空投潮褪,谁在裸泳?

小结

以上数据总体反映 ZKsync Era 网络的真实用户占比相对较高,空投前后用户与交易频次仅减少 40% ~ 50% ,其他网络质量方面受空投因素而前后发生变化的影响小。

LayerZero:用户流失最大,网络质量骤降

LayerZero 在 5 月份初宣布进行了快照, 6 月 20 日正式宣布开放空投申领。

日活跃地址数较宣布快照前减少约 85% 

据 Dune 数据,自 LayerZero 在 5 月份初宣布完成快照后,链上活跃地址数断崖式下降, 5 月 2 日前链上活跃地址数还有超 11 万, 5 月 2 日后直接减少约 40% ,随后更是逐渐走向新低,较宣布快照前减少约 85% 以上。

空投潮褪,谁在裸泳?

跨链消息较空投前减少约 80% 

根据 LayerZero 官方浏览器 layerzeroscan 数据,使用 LayerZero 跨链的总消息数在官方宣布快照后也经历了断崖式下跌,除了在 6 月 20 日空投领取当日数据有起色外,与空投前相比,平均减少约 80% 以上,回到了 2023 年 3 月的水平。

空投潮褪,谁在裸泳?

跨链金额与日交易笔数减少 90% 以上

根据 Dune 数据,每日使用 LayerZero 进行跨链的资金在官方宣布快照后骤降,每日平均保持在 1500 万美元左右,与空投前高峰期相比,减少了 90% 以上。

空投潮褪,谁在裸泳?

同时,使用 LayerZero 的日交易笔数在宣布快照结束当天也下跌约 47% ,空投后日交易笔数平均保持在 2 万左右,与空投前平均 20 万的日交易笔数相比,也减少了 90% 以上。

空投潮褪,谁在裸泳?

小结

以上数据反映 LayerZero 网络表现并不客观,空投前后数据差异较大,用户与网络质量较空投前都下降了约 90% ,这也证明当撸毛用户和工作室退出后,LayerZero 的真实用户需求仅为空投前的 1/10 。

Blast:用户信心不足,未来发展堪忧

Blast 在 2 月 20 日宣布一周后发放空投,官方代币 BLAST 的空投领取开始时间为 6 月 26 日。

日活跃地址持续下降

根据 Artemis 的数据, 6 月份 Blast 的日活跃地址数整体处于上升趋势,表明用户对于 Blast 的信心实际在增加。但当 6 月 26 日空投落地,日活跃地址数骤降,短短几天回到了 3 月份时的水平,并且这种下降趋势仍在继续。

空投潮褪,谁在裸泳?

TVL 在空投前就开始下跌

根据 Artemis 的数据,Blast 网络的 TVL 在其官方 6 月 20 日宣布即将空投消息时就已经开始呈现下跌趋势,而实际到 6 月 26 日空投后,下跌趋势更加明显,资金正在撤出 Blast。

空投潮褪,谁在裸泳?

日交易量无明显变化,日交易笔数骤降

根据 Defillama 的数据, 6 月份 Blast 网络的交易量呈上升趋势, 6 月 26 日因空投领取达到历史最高,但很快回到了空投前 6 月份平均水平。

空投潮褪,谁在裸泳?

日交易笔数与日活跃地址数类似,在 Blast 官方 6 月 20 日宣布空投后就开始下跌,因 7 月 2 日 Blast 生态去中心化杠杆交易协议 Particle 向用户开放空投而有短暂回升,总体仍是下跌趋势。

空投潮褪,谁在裸泳?

小结

以上数据反映虽然 Blast 第一阶段空投并未结束多久,但用户对于 Blast 的信心明显不足,无论是用户还是资金与空投前相比都出现明显的撤退痕迹。但从交易量也能看出,因生态应用建设和新阶段的空投激励措施等作用,网络质量目前还处于一个较好的状态。

结语

综上,可以看出空投前这 4 个项目在用户量及链上活跃度方面确实存在较大的水分,但随着空投结束后大量撸毛用户和工作室的退出,真实链上数据被还原,所有项目都回归本身的价值时,我们就能够较为客观地看出是谁在裸泳。

针对走技术叙事的两条以太坊 L2(Starknet 和 ZKsync),当空投结束后,从真实用户数量与网络质量角度来说,它们也并没有想象中的那么不堪,TVL 与交易量没有与活跃地址数减少成正比。

反而是跨链互操作协议 LayerZero 与 收益型 L2 Blast 空投前后数据差异较大,特别是 LayerZero 不仅链上活跃地址大幅下降,日跨链金额也都经历了大幅下跌。这也侧面说明当空投泡沫破灭后,跨链协议的真正价值有待进一步评估。

当然,目前的数据也并不能代表它们的表现,随着主流叙事发展、行情变化、项目方路线图的进展等,未来市场会选择真正有价值的项目,而淘汰那些依靠空投积分策略获得一时热度的项目。

毕竟空投结束时,拼的才是真刀真枪。

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 News3 мин. назад

Корейская гонка за криптовалюту: двойной взрыв стейблкоинов и RWA

Foresight News3 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.

marsbit39 мин. назад

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

marsbit39 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.

marsbit39 мин. назад

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

marsbit39 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.

marsbit46 мин. назад

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

marsbit46 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53 мин. назад

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

链捕手53 мин. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Как купить ZK

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение ZKsync (ZK) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки ZKsync (ZK).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение ZKsync (ZK)После приобретения вами ZKsync (ZK) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля ZKsync (ZK)С легкостью торгуйте ZKsync (ZK) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

511 просмотров всегоОпубликовано 2024.06.17Обновлено 2026.06.02

Как купить ZK

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 ZK (ZK) представлены ниже.

活动图片