Участник ICO Ethereum направил в стейкинг монеты на $665 млн

cryptonews.ruОпубликовано 2025-03-04Обновлено 2025-09-05

5 сентября участвовавший в ICO кит отправил на стейкинговый адрес 150 000 ETH (~$665 млн) после четырех лет бездействия.

通过以太坊 ICO 获得 100 万枚 ETH 的远古巨鲸/机构,在休眠了 4 年之久后,今天醒来把 15 万枚 ETH ($6.46 亿) 存进了以太坊质押。

◎他们最初是通过 3 个地址在 2015 年以太坊 ICO 获得了 100 万枚的 ETH,最近一次的操作已经是 4 年前 (2021/7):把 5.5 万枚 ETH 转进了 Gemini,当时 ETH 价格为… pic.twitter.com/y7MOe69Lt7

— 余烬 (@EmberCN) September 5, 2025

Согласно ончейн-данным, крупный инвестор приобрел 1 млн ETH через три адреса в ходе первичного предложения 2015 года.

В последний раз он перемещал свои активы в 2021 году, отправив 55 000 ETH на биржу Gemini. Тогда курс монеты находился на уровне $2500.

Он по-прежнему владеет 250 000 ETH стоимостью около $1,1 млрд, включая отправленные в стейкинг активы.

Ранее аналитики Santiment сообщили, что за последние пять месяцев крупные игроки увеличили свои запасы второй по капитализации криптовалюты на 14%, закупив 5,54 млн ETH.

В общей сложности Ethereum-киты владеют 42,5 млн ETH на сумму $186,4 млрд — приблизительно 35% от циркулирующего предложения.

Параллельно другой крупный держатель переместил часть своих биткоинов — 479 BTC стоимостью более $54 млн.

Источник: mempool.space.

Кит «проснулся» впервые с 2012 года, до этого на адрес поступали относительно небольшие суммы монет.

Напомним, CEO Bitcoin Magazine Дэвид Бейли обвинил двух китов в «торможении» биткоина. Упомянутые им кошельки продали 80 000 BTC и 120 000 BTC.

Трендовые криптовалюты

Похожее

Доход 100 миллионов долларов в год. Два соседа по общежитию из Беркли, 90-х годов рождения, создали самый прибыльный бизнес в сфере ИИ

Два студента Калифорнийского университета в Беркли, Анастасиос Ангелопулос и Вэй-Лин Чианг, превратили свой исследовательский проект — платформу Chatbot Arena для слепого сравнения ИИ-моделей — в бизнес с годовым доходом $100 млн. Их платформа, теперь известная как Arena, использует голосование пользователей для создания рейтинга больших языковых моделей (LLM), собрав 100 млн оценок. Хотя сам сервис для пользователей бесплатный, компания зарабатывает, предлагая платные услуги по углубленной оценке (AI Evaluations) для ИИ-компаний и корпораций. Это позволяет клиентам тестировать свои модели в реалистичных условиях, выявляя сильные и слабые стороны перед выпуском. Бизнес-модель Arena сравнивают с «продажей лопат во время золотой лихорадки». Всего через несколько недель после отделения от университета в 2025 году компания привлекла $100 млн в рамках посевного раунда при оценке в $600 млн. К январю 2026 года, после раунда финансирования серии A в $150 млн, её оценка достигла $1,7 млрд. Сегодня Arena расширяет свою деятельность, тестируя не только чат-ботов, но и автономных ИИ-агентов, способных выполнять сложные задачи, такие как программирование и анализ. Платформа стала важнейшим независимым арбитром в конкурентной борьбе между такими гигантами, как OpenAI, Google и Anthropic, доказывая, что в мире ИИ быть судьёй может быть выгоднее, чем быть игроком.

marsbit29 мин. назад

Доход 100 миллионов долларов в год. Два соседа по общежитию из Беркли, 90-х годов рождения, создали самый прибыльный бизнес в сфере ИИ

marsbit29 мин. назад

Набирает 24 тыс. звезд: одной командой ИИ сам находит себе навыки

Vercel представил инструмент навыков (skills) для ИИ-агентов, набравший 24 000 звезд на GitHub. Это менеджер пакетов, подобный npm, который позволяет одной командой `npx skills add` устанавливать готовые наборы правил и скриптов — «навыки» — в различные ИИ-инструменты (Claude Code, Cursor и др.). Он решает проблему передачи проектных требований и лучших практик ИИ. Ключевой особенностью является навык `find-skills`, который автоматически находит и устанавливает нужные пакеты по описанию задачи, действуя как поисковик способностей для ИИ. Однако эксперты по безопасности предупреждают о рисках. Аудит тысяч навыков выявил, что многие содержат критические уязвимости или вредоносный код, способный украсть данные или выполнить произвольные команды. В отличие от npm, навыки напрямую влияют на поведение ИИ и имеют доступ к системе. Таким образом, инструмент открывает эру удобного обмена ИИ-способностями, но требует от пользователей осторожности и проверки источников устанавливаемых пакетов.

marsbit30 мин. назад

Набирает 24 тыс. звезд: одной командой ИИ сам находит себе навыки

marsbit30 мин. назад

Токены съедают треть зарплат, счет за ИИ в Кремниевой долине вышел из-под контроля

Ключевые выводы из анализа SemiAnalysis: расходы на токены для внутренних ИИ-моделей в некоторых компаниях достигают 30% от фонда заработной платы. При этом производительность возрастает в разы: задачи, требовавшие ранее часов работы, теперь решаются за минуты за несколько долларов. Хотя такие компании, как Uber и Microsoft, столкнулись с неконтролируемым ростом ИИ-расходов и ограничивают бюджеты, анализ показывает, что стоимость токенов будет резко снижаться. За счёт оптимизации ПО (14-кратный рост скорости) и новых аппаратных решений (в 17-32 раза производительнее) стоимость к 2030 году может упасть более чем на 90%. Токен становится новым "средством производства". Несмотря на рекордные инвестиции в ИИ-инфраструктуру (7400 млрд долларов в 2024 году) и текущее отсутствие макроэкономического эффекта, это типичная фаза технологической революции: сначала строится "трубопровод", затем он наполняется "потоком" приложений. Компании, которые уже сейчас эффективно используют ИИ, как SemiAnalysis, получают многократное преимущество в производительности на фоне снижающихся издержек.

marsbit34 мин. назад

Токены съедают треть зарплат, счет за ИИ в Кремниевой долине вышел из-под контроля

marsbit34 мин. назад

Инженер Claude представляет Fable 5 и «Пылающую формулу», которая научит вас устранить информационный разрыв с моделью

Модель Fable 5 Claude привлекла большое внимание — от высоких ожиданий до правительственных ограничений. Главный вопрос: почему мощные модели иногда не справляются с задачами? Инженер Claude Code Тэрик Шихипар объясняет: проблема в **информационном разрыве** между пользователем и ИИ — различии между подсказкой, контекстом и реальным выполнением. **Карта — это не территория:** «Карта» — это ваши инструкции и контекст для Claude, а «территория» — реальный код, ограничения и мир. Разрыв между ними — **«неизвестные»**. Когда Claude встречает неизвестное, он действует по предположениям. Чем сложнее задача, тем больше неизвестных. Качество работы с Fable 5 напрямую зависит от умения выявлять и устранять эти пробелы. **Типы «неизвестных»:** 1. **Известные известные:** То, что четко указано в подсказке. 2. **Известные неизвестные:** Вопросы, которые вы осознаете. 3. **Неизвестные известные:** Очевидные для вас, но не озвученные детали. 4. **Неизвестные неизвестные:** То, о чем вы даже не подозреваете. **Как работать с Claude для устранения разрыва:** * **Планирование:** Попросите Claude провести «сканирование слепых зон», помочь с мозговым штурмом, создать прототип или задать уточняющие вопросы. * **Использование референсов:** Покажите примеры кода, дизайна или документации. * **Создание плана:** Перед реализацией пусть Claude составит план, выделив ключевые решения. * **В процессе:** Попросите вести файл с заметками о принятых решениях и отклонениях от плана. * **После:** Создавайте итоговые документы с объяснениями и даже проводите тесты на понимание проделанной работы. **Вывод:** Сила современных моделей требует нового подхода. Ключ к успеху — не просто давать команды, а **итеративно сотрудничать** с ИИ, выявляя «неизвестные» на всех этапах работы с помощью прототипов, вопросов и референсов. Это превращает Claude в настоящего партнера по решению задач.

marsbit34 мин. назад

Инженер Claude представляет Fable 5 и «Пылающую формулу», которая научит вас устранить информационный разрыв с моделью

marsbit34 мин. назад

OpenAI рушится: в оригинальной работе по Scaling law обнаружен баг, триллионные вычислительные мощности потрачены впустую

Бывший исследователь OpenAI Диого Алмейда заявил, что оригинальная работа OpenAI о Scaling Law содержит критическую ошибку, из-за которой вся индустрия ИИ несколько лет следовала неверному пути. В 2020 году OpenAI утверждала, что при фиксированном бюджете вычислительных мощностей следует увеличивать параметры модели, а не объем данных. Это привело к созданию «раздутых» моделей, таких как GPT-3. Однако в 2022 году DeepMind своей моделью Chinchilla опровергла этот подход, показав, что параметры и данные должны масштабироваться сбалансированно. Алмейда указывает на три ключевые проблемы в первоначальном исследовании OpenAI: 1) все модели обучались на одинаковом и недостаточном для больших моделей объеме данных; 2) использование затухания скорости обучения создавало ложное впечатление, что модели достигли предела; 3) выводы, справедливые для ограниченных условий, были ошибочно приняты за универсальный закон. В результате индустрия, возможно, потратила триллионы операций впустую на обучение неоптимальных моделей. Более того, как отмечают некоторые исследователи, текущие Scaling Law в основном отражают закономерности английского языка, который требует для обучения больше данных, чем другие языки. Это ставит под сомнение универсальность данных законов и указывает на возможность создания более эффективных моделей.

marsbit51 мин. назад

OpenAI рушится: в оригинальной работе по Scaling law обнаружен баг, триллионные вычислительные мощности потрачены впустую

marsbit51 мин. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Manyu: восходящая мем-звезда на Ethereum, готовая открыть новую эру культуры Shiba

Manyu - это мемтокен на Ethereum, который приносит децентрализованную культурную и развлекательную ценность через вирусное влияние в соцсетях и вовлечённость сообщества.

2.0k просмотров всегоОпубликовано 2025.11.27Обновлено 2025.11.27

Manyu: восходящая мем-звезда на Ethereum, готовая открыть новую эру культуры Shiba

Неделя обучения по популярным токенам 14: Glamsterdam — самое ожидаемое обновление Ethereum в 2026 году

Ordinals/Runes по-прежнему стимулируют доходы от комиссий за блоки и активность разработчиков, рассматриваются как отправная точка «нативной эмиссии активов» в сети.

1.6k просмотров всегоОпубликовано 2026.04.29Обновлено 2026.04.29

Неделя обучения по популярным токенам 14: Glamsterdam — самое ожидаемое обновление Ethereum в 2026 году

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 ETH (ETH) представлены ниже.

活动图片