ETC致宝二爷公开信:放弃ETH PoW分叉,矿工应该转移到 ETC

深潮TechFlowОпубликовано 2022-08-09Обновлено 2022-08-10

Введение

为什么以太坊 POW 分叉不会成功,甚至会是一件非常困难的事情?

为什么以太坊 POW 分叉不会成功,甚至会是一件非常困难的事情?

此封公开信的背景是 ETH PoW 分叉论被热烈讨论的当下,宝二爷等人是此次事件的主导者。对此,以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 表示,潜在的以太坊 PoW 分叉不太可能获得长期的广泛采用。

以下是公开信正文:

你好 ,宝二爷:

请让我说明一下为什么我认为以太坊 POW 分叉不会成功,甚至会是一件非常困难的事情。

在 ETH/ETC 分裂的时候,支持 ETC 是世界上最简单的事情——只要继续挖矿,只要继续运行相同的客户端软件。不需要做出额外的努力,而高难度的工作全都是在支持分叉的一方。

这一次,你将需要分叉 Geth(可能还有 Erigon、Besu 和 Nethermind)。这些代码中的每一个都需要删除 POS 转换逻辑,禁用难度炸弹,同时更新链 ID 以提供保护。挖矿软件也可能需要分叉/更新,以对不同链 ID 的支持,也许还有更多。不像客户端代码,它是公开的和开放的,很多采矿软件是封闭的,你需要说服它的创作者做出这些改变,然后支持它们。

你将需要与钱包供应商合作,以同意支持 ETHW;你将需要与交易所合作,同意支持 ETHW。

在你发布了工作的客户端软件后,你需要与所有的节点运营商合作,为了获得他们的支持以运行新软件。

所有这些协调都是非常艰苦的工作,并且需要很长的时间。我知道这一点是因为经历了 ETC 的多个升级周期,这真的是非常非常困难和缓慢。

目前,据我所见,网站上的信息几乎为零,没有关于客户端和其他软件开发发生的信息(即 Github 组织)。

这真的很关键,需要在公开场合进行以建立信任。当然也没有客户端软件的链接发布,这是迫切需要的,以便节点运营商可以开始工作,将这些客户端安装在网上,为过渡做好准备。同时,这里也没有博文、文章、教程或其他文件,这些对协调这项工作至关重要。

离合并只有几个星期了。现在做任何事情都太晚了。

即使你设法让客户端发布,在分叉发生时撮合好少数矿池与交易所,你仍然会面临问题,即该链将是多么破败不堪。

因为所有由现实世界资产(USDT、USDC 等)支持的稳定币都将归零,发行者会支持 ETH。DeFi 中的几乎所有东西都建立在这些稳定币之上,所以几乎每一个 DeFi 项目都将被完全破坏。

在 ETH/ETC 分裂的时候,没有 DeFi 或稳定币,所以没有什么真正的破坏。现在,ETH 上的大部分价值是以代币形式存在的,而不仅仅是原生的以太币。因此,PoW 新链对现有的 ETH 用户来说毫无意义。

所有建立在以太坊之上的 dApp 都有很多相关的链下资源——他们允许访问的网站、运行后端服务的服务器、社区资源和文档,以及最重要的是运行其 dApp 的人——开发、错误修复、维护、客户服务等等。所有这些都将在分叉时消失,因此,即使是那些不会立即归零的项目,对于大多数用户来说,仍然是破碎的,无法访问的,因为他们没有运行自己的节点,而是依赖于这些第三方服务。

除非特定的项目同意为他们的项目提供并行的基础设施(大多数不会),否则该项目将被破坏,任何有预言机的东西也会被破坏。

许多项目有管理员权限,用于智能合约升级和紧急维护操作。这些需要私钥,由项目负责人持有。他们不会把私钥交给那些想在 PoW 新链上运行 dApp 分叉的人,他们为什么要这样做?这只会给他们带来风险,也会使他们花费时间和金钱建立起来的项目价值受到影响。

对于大名鼎鼎的项目来说,更有可能的情况是,他们会明确选择关闭他们在 PoW 新链上的智能合约——以避免用户的混乱和损失。

NFT 的情况和 DeFi 的情况是一样的,PoW 链上的 NFT 不会被识别或支持,你有 Cryptokitties 吗?你不会得到这些东西的 PoW 分叉版本,你也不会得到像 OpenSea 这样的 NFT 市场的分叉版本。

在 EthereumPOW 上的任何东西都需要明确地与项目团队交谈,并说服他们(无论是谈话还是谈钱),值得他们重复他们所有的基础设施来重新建立。

这是一个巨大的、艰巨的协调任务,而合并尚且只有几周的时间,如今的繁荣在 Pow 新链上大概率不会重现。

我只是不认为这样一个链能给实际的最终用户提供任何价值,更何况启动这个链本身也有巨大的负担,然后还要付出更多的努力才能使它真正发挥作用。但无论发生什么,由于 DeFi 和 NFT 的断裂,链本身将成为分叉后的灾难区,没有办法避免这种痛苦。

我不认为你和其他 EthereumPOW 支持者对此有多深的了解,尤其是低估了或忽略这个 "不可分叉性 "现实。

还有时间来取消这个分叉,它的存在只会造成更多的混乱,并且在最初的拉盘后将不可避免地失败,因为它将没有任何用户。

正如 Barry 所说,"除 ETC 外,我们完全支持 ETH PoS,并且不会支持任何 ETH PoW 分叉。ETH 矿工应该转移到 ETC,以使他们的收入长期最大化,就这么简单"。

他是对的。

祝你好运,Bob。

Похожее

Collector Crypt возвысился как "печатный станок" на блокчейне: менее 1000 DAU, киты обеспечивают 97% доходов

Автор: Нэнси, PANews Проект Collector Crypt, связанный с коллекционными карточными играми (TCG), недавно вошёл в топ-10 протоколов по доходам, временно возглавив рейтинг в экосистеме Solana. Это свидетельствует о растущей популярности токенизированных TCG на блокчейне. В 2026 году сектор токенизированных TCG переживает быстрый рост, предлагая улучшенную ликвидность и безопасность по сравнению с физическими картами. Solana доминирует на этом рынке с долей более 80%, во многом благодаря успеху Collector Crypt. Collector Crypt является бесспорным лидером рынка, генерируя значительно больший объем транзакций и доходов, чем конкуренты. В июне его месячный доход составил 13,4 млн долларов. Однако его финансовая устойчивость вызывает вопросы: рентабельность снижается, а 97% доходов обеспечивают всего 14,6% пользователей (крупные игроки, или «киты»). Ключевыми факторами роста платформы являются: 1. Механика «гача» (случайная разблокировка карт), которая стимулирует повторные покупки. 2. Популярные IP, такие как Pokémon, составляющие основную часть продаж. 3. Токен CARDS, чья экономическая модель с выкупами создает эффект «летящего колеса», повышая ценность токена. Несмотря на впечатляющие финансовые показатели, Collector Crypt сталкивается с проблемами: низкая ежедневная активность (менее 1000 пользователей), зависимость от небольшого числа крупных игроков и предстоящие разблокировки токенов CARDS, которые могут оказать давление на рынок. Успех проекта подтверждает потенциал блокчейн-TCG, но для устойчивого роста необходимо привлечение более широкой аудитории.

marsbit21 мин. назад

Collector Crypt возвысился как "печатный станок" на блокчейне: менее 1000 DAU, киты обеспечивают 97% доходов

marsbit21 мин. назад

Первый специалист по компьютерной безопасности Дон Сун присоединяется к Meta

Профессор компьютерных наук Калифорнийского университета в Беркли Дон Сун (Сун Сяодун), известный исследователь в области кибербезопасности и искусственного интеллекта, объявила о присоединении к лаборатории суперинтеллекта Meta (Superintelligence Labs) на должности вице-президента по исследованиям ИИ. Она будет подчиняться непосредственно руководителю лаборатории Нэту Фридману. Сун Сяодун, выпускница физического факультета Университета Цинхуа, лауреат стипендии МакАртура и член ACM, IEEE и Американской академии искусств и наук, широко известна своими основополагающими работами, включая метод динамического анализа заражения данных (Dynamic Taint Analysis). Её исследования охватывают безопасность программного обеспечения, adversarial machine learning и безопасность ИИ-агентов. Она также является соосновательницей Oasis Labs и Virtue AI. Вместе с Сун Сяодун в Meta переходят сооснователи Virtue AI Бо Ли и Санми Койехо, а также другие члены их команды. Это назначение рассматривается как усиление позиций Meta в области безопасности ИИ, особенно в свете растущего внимания к проблемам защиты после инцидента с моделью Anthropic Mythos. Цель Meta — безопасно внедрять ИИ в свои продукты, используемые миллиардами людей. В статье также упоминается, что Дэнни Чжоу, ключевой специалист в области рассуждений ИИ и бывший руководитель команды Gemini Reasoning в Google, присоединился к Meta несколькими месяцами ранее. Его работа над такими методами, как Chain-of-Thought, сыграла важную роль в развитии способностей крупных языковых моделей к рассуждениям.

marsbit53 мин. назад

Первый специалист по компьютерной безопасности Дон Сун присоединяется к Meta

marsbit53 мин. назад

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 News1 ч. назад

Корейская гонка за криптовалюту: двойной взрыв стейблкоинов и RWA

Foresight News1 ч. 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.

marsbit1 ч. назад

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

marsbit1 ч. 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.

marsbit1 ч. назад

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

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片