Hamster Kombat запустит сеть второго уровня на базе блокчейна TON

investing.ruОпубликовано 2024-12-28Обновлено 2024-12-28

Happycoin.club - Некогда популярная игра Telegram-игра Hamster Kombat запустит сеть второго уровня на базе блокчейна The Open Network (TON). За это решение проголосовала большая часть сообщества криптопроекта.

Голосование по предложению завершилось! Сообщество DAO высказалось: на базе TON БУДЕТ создан блокчейн Hamster второго уровня! Мы будем служить нашему сообществу, крупнейшему сообществу Web3 в мире, предоставляя технологическую основу, о которой оно просило, — говорится в объявлении разработчиков проекта.

По мнению участников голосования, разработка собственной сети второго уровня расширит возможности использования токена Hamster Kombat (HMSTR), в том числе для оплаты за газ. Это особенно актуально на фоне падения популярности криптовалюты после неудачного аирдропа.

Запущенная в Telegram в марте 2024 года игра Hamster Kombat быстро завоевала популярность и за пять месяцев собрала миллионы пользователей.

По данным команды Hamster Kombat, в приложении зарегистрировалось более 300 млн человек. Из них чуть менее половины игроков получили право на получение токенов HMSTR. При этом более 2,3 млн пользователей были квалифицированы как мошенники и исключены из списков аирдропа.

Однако после раздачи, которая сопровождалась техническими проблемами, популярность Hamster Kombat резко упала. К началу ноября база пользователей сократилась на 86%, снизившись с 300 млн до примерно 41 млн активных игроков в месяц.

На момент публикации токен HMSTR стоил $0,003006, что на 70% ниже его исторического максимума, достигнутого в конце сентября. Рыночная капитализация снизилась с пика в $552 млн до $194,57 млн.

Читайте оригинальную статью на сайте Happycoin.club

Похожее

TRON Nile Testnet Развернул Квантово-Устойчивую Криптографию Подписей

Криптовалютный рынок сегодня анализирует множество событий, и новое развитие от TRON добавляет важный слой информации. Тестовая сеть TRON Nile развернула обновление, внедряющее квантово-устойчивую криптографию подписей. **Ключевые моменты:** * Обновление развернуто в **тестовой сети Nile** и представляет собой упреждающий шаг по укреплению безопасности блокчейна на уровне протокола (Layer 1). * Основная цель — защита реестра от теоретических будущих рисков взлома с помощью квантовых компьютеров. * Развитие связано с одной из ключевых тем рынка — **стейблкоинами**, так как TRON является крупной платформой для их обращения. * Информация подтверждена первоисточниками: официальным сайтом тестовой сети (nileex.io) и репозиторием на GitHub. **Важный контекст:** Обновление пока **не активено в основной сети TRON (mainnet)**. Поэтому, хотя это подтвержденный и значимый шаг в развитии протокола, его не следует рассматривать как гарантию немедленных рыночных изменений. Для оценки его полного воздействия необходимы последующие подтверждения и данные о внедрении в основную сеть. В быстроменяющихся крипторынках каждый новый подтвержденный факт важно оценивать в комплексе с ликвидностью, структурой рынка и регуляторной средой.

bitcoinist28 мин. назад

TRON Nile Testnet Развернул Квантово-Устойчивую Криптографию Подписей

bitcoinist28 мин. назад

BIS Отчет о комплаенс-обзоре: настоящие риски стейблкоинов не ограничиваются «отвязкой»

Доклад BIS подчеркивает, что риски стейблкоинов выходят за рамки простой «потери привязки» к стоимости. Основная проблема заключается в их интеграции в регулируемую финансовую систему, где обязательны идентификация клиентов, мониторинг транзакций, подотчетность и надзор. Стейблкоины, работающие на разрешенных блокчейнах, создают комплексные риски для соответствия требованиям AML/CFT из-за псевдоанонимности, некстодиальных кошельков и кросс-чейн-мостов. Публичность данных в блокчейне не равна прозрачности для соблюдения нормативных требований, так как адреса не раскрывают личность или цель транзакций. BIS отмечает, что риски со стейблкоинов могут перетекать в традиционный финансовый сектор через операции пополнения/вывода, торговые площадки и расчеты. Будущее регулирования должно заключаться не в запрете инноваций, а во «встраивании правил» в технологическую инфраструктуру. Это означает предварительную проверку клиентов, скрининг транзакций, аудируемые данные и сотрудничество между юрисдикциями. Таким образом, соответствие требованиям — не препятствие для инноваций, а необходимая основа для устойчивого развития цифровых финансов.

marsbit55 мин. назад

BIS Отчет о комплаенс-обзоре: настоящие риски стейблкоинов не ограничиваются «отвязкой»

marsbit55 мин. назад

Когда американские гиганты массово «переметнулись» к китайским AI-моделям

Генеральный директор крупнейшей американской криптобиржи Coinbase Брайан Армстронг заявил, что компания перешла на использование китайских AI-моделей GLM 5.2 и Kimi 2.7, что позволило сократить расходы на искусственный интеллект вдвое, несмотря на растущий объём использования. Для достижения такой экономии Coinbase внедрила систему автоматического выбора модели в зависимости от задачи, оптимизировала кэширование, повысив его эффективность с 5% до 60%, и применила методы "контекстной инженерии" для более точных запросов. Эта тенденция набирает обороты: другие компании, такие как Lindy и Snowflake, также сообщают о значительной экономии после перехода на более доступные модели, такие как DeepSeek и GLM, качество которых в многих задачах приближается к дорогим аналогам вроде Claude Opus или GPT, но стоит в 5-7 раз дешевле. Для пользователей это означает, что эпоха зависимости от одной модели заканчивается. Ключевыми становятся стратегии выбора модели под задачу, использование кэширования и составление лаконичных запросов. Данный тренд оказывает давление на ценовую политику лидеров рынка, таких как OpenAI и Anthropic, запускающих более дешёвые модели, и знаменует смещение конкуренции в сфере AI от чистой производительности к экономической эффективности.

marsbit1 ч. назад

Когда американские гиганты массово «переметнулись» к китайским AI-моделям

marsbit1 ч. назад

Отчет BIS: истинные риски стейблкоинов – не только в "отвязке"

В отчете BIS «Anchoring trust in money: innovation beyond stablecoins» (2026 г.) подчеркивается, что главные риски стабильных монет связаны не только с возможной потерей привязки к стоимости, но с их соответствием регулируемой финансовой системе. Доклад указывает, что деньги — это не просто технологический продукт, а институциональная конструкция, требующая доверия, юридических рамок, контроля и прозрачности. Основные риски включают: псевдоанонимность, сложности с KYC и AML/CFT в условиях использования некастодиальных кошельков, кросс-чейн-мостов и микшеров, а также отсутствие четких ответственных лиц. Публичность блокчейна не означает автоматической прозрачности для комплаенс-контроля, поскольку видимость адресов не раскрывает личность или цель транзакций. BIS отмечает, что стабильные монеты уже представляют значительный объем (рыночная капитализация около $3.2 трлн), и их риски могут проникать в традиционный финансовый сектор через точки входа/выхода, криптобиржи и счета клиентов. Регуляторный ответ должен заключаться не в запрете инноваций, а во встраивании правил («правила вперед») в технологическую инфраструктуру: предварительную проверку клиентов, скрининг транзакций, отслеживаемость данных и механизмы межведомственного сотрудничества. Ключевой вывод для комплаенс-специалистов: любая новая финансовая технология, претендующая на массовое использование, должна четко определять, кто идентифицирует клиентов, отслеживает операции, обрабатывает инциденты и несет ответственность. Комплаенс — не препятствие, а необходимая инфраструктура для устойчивых финансовых инноваций.

链捕手1 ч. назад

Отчет BIS: истинные риски стейблкоинов – не только в "отвязке"

链捕手1 ч. назад

Когда американские гиганты массово «бегут» к китайским AI-моделям

Генеральный директор Coinbase Брайан Армстронг заявил, что переход на китайские AI-модели GLM 5.2 и Kimi 2.7 позволил компании сократить расходы на искусственный интеллект вдвое, несмотря на рост объема использования. Это достигнуто за счет внедрения системы автоматической маршрутизации запросов, оптимизации кэширования (повышение命中 до 60%) и метода "контекстного инжиниринга" для работы с моделями. Тенденция набирает обороты: стартап Lindy и Snowflake также сообщают о значительной экономии после перехода на такие модели, как DeepSeek и GLM. Сравнение цен показывает разрыв в 5-7 раз в пользу китайских аналогов по сравнению с Claude Opus или GPT, при том что разница в производительности для многих задач незначительна. Это сигнализирует о сдвиге в отрасли: конкуренция смещается от чистой производительности к экономической эффективности. Пользователям стоит reconsider подход: использовать разные модели под разные задачи, оптимизировать контекст запросов и учитывать кэширование. Растущий спрос на более доступные альтернативы может оказать давление на ценовую политику лидеров рынка, таких как OpenAI и Anthropic, что в итоге выгодно для потребителей.

链捕手1 ч. назад

Когда американские гиганты массово «бегут» к китайским AI-моделям

链捕手1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片