TechFlow 情报局：芯片股单日蒸发万亿美元，比特币跌破 6 万美元，美伊冲突升级

marsbitОпубликовано 2026-06-06Обновлено 2026-06-06

Введение

科技情报摘要：宏观波动与AI进展交织市场因强劲非农数据遭遇剧烈震荡。美国5月非农就业新增17.2万，远超预期，重燃加息担忧，导致美股、加密市场和芯片股同步暴跌。费城半导体指数创六年最大单日跌幅，芯片股市值蒸发逾万亿美元；比特币跌破6万美元，技术指标显示超卖程度已达2020年疫情暴跌水平。与此同时，消费品巨头CEO警告美国消费者正在耗尽积蓄，与强劲就业数据形成矛盾信号。地缘政治方面，美伊冲突升级，美军拦截伊朗导弹并打击其雷达站，霍尔木兹海峡持续受阻，引发原油供应与通胀忧虑。 AI领域进展与争议并存。Anthropic发布报告称AI已能参与改进自身研究流程，引发对递归自我改进（RSI）的讨论。另一方面，Claude被指在协助开发rsync代码库时引入了更多bug，引发关于AI编程工具利弊的争论。此外，研究出现新转向，有发现认为思维链（chain-of-thought）在某些场景会降低性能，研究者正尝试训练“内隐推理”模型。DeepSeek V4 Flash在本地部署测试中表现惊艳，GitHub Copilot也开放了自定义端点，支持连接本地模型。其他要闻包括：Gemma 4量化版在AMD GPU上运行良好；谷歌被曝每月向SpaceX支付9.2亿美元用于AI训练算力；微软内部文件显示其希望AI产品让用户“上瘾”引批评；标普500指数维持规则，拒绝将SpaceX、OpenAI等未盈利的AI独角兽纳入。

作者:深潮 TechFlow

AI / 大模型

Claude 被指"弄坏"了 rsync 代码库

有开发者做了详细分析,指出 Claude 在协助开发 rsync 期间引入了更多 bug,HN 社区爆发激烈讨论。

热议:开发者们在争 AI coding 工具到底是提速还是在给代码埋雷,以及怎么审查 AI 提交的代码。

分析文章 | HN 讨论

Anthropic 发布《AI 自我构建》报告,Amodei 警告 RSI 可能临近

Anthropic 内部文件显示 AI 已可以参与改进自身的研究流程,Amodei 公开警告"AI 可能很快开始自我构建",社区开始认真讨论 RSI(递归自我改进)不再是科幻。

> 辣评:上周你还在聊 AI 写代码有多少 bug,这周 Anthropic 就说 AI 快能改进自己了——速度确实快,但方向对不对另说。

DeepSeek V4 Flash 惊艳本地部署社区

llama.cpp 正在合并 DeepSeek V4 Flash 支持的 PR,早期测试者反馈速度和效果都超出预期,本地玩家兴奋程度堪比新手机发布。

GitHub Copilot 开放自定义端点,本地模型可以接入了

用户终于可以把 Copilot 指向自己的模型服务,这对企业内网部署和本地模型玩家是个大利好。

LLM 推理研究出现奇怪转向:现在要删掉思维链

研究者发现 chain-of-thought 在某些场景反而降低性能,正在尝试训练出"内隐推理"模型,不输出中间步骤。AI 研究的方向真的在螺旋式前进。

加密 / Web3

比特币跌破 6 万美元,RSI 触及新冠崩盘水平

受美国非农数据远超预期、加息预期重燃影响,BTC 单日跌破 $60,000,技术指标显示超卖程度与 2020 年 3 月疫情暴跌时相当。

热议:社区在争这是"钻石坑"还是还有得跌,多空分歧极大。

> 辣评:BTC RSI 跌到新冠级别——上次这个信号出现之后涨了十倍,但上次没有 4.5% 的美债收益率。

分析 | Reddit

以太坊 DeFi "消费层"仍是短板

社区讨论指出 ETH 支撑了大部分 DeFi 流动性,但普通人用 ETH 日常消费的体验依然很糟糕,链上支付离主流还差得远。

有人花数周手动对比 USDC 收益率,最后顺手做了个工具

一个 DeFi 用户厌倦了手动比价,自己造了个 USDC 跨协议收益聚合工具,在 Reddit 求反馈,收到大量真实用户建议。

芯片 / 硬件

芯片股单日蒸发逾万亿美元,费城半导体指数创六年最大单日跌幅

非农数据炸裂触发加息担忧,$SOXX 单日跌 10%:Marvell -16%、Micron -13%、AMD/Intel 各跌 11%、Broadcom -8%。纳指整体重挫超 4%,为 2025 年 4 月以来最差单日表现。

华尔街见闻 | 华尔街见闻

Gemma 4 QAT 版本在 AMD GPU 上跑出好成绩

量化感知训练版 Gemma 4 在 AMD 7900 XTX 上测试:速度更快、显存占用更少、质量无损。对本地部署用 AMD 卡的用户是个好消息。

科技公司

Google 每月付 SpaceX 9.2 亿美元买算力

Google 与 SpaceX 签了一份每月 9.2 亿美元的云计算协议,用于 AI 训练。这笔钱相当于 SpaceX 每年多了超百亿美元收入,也让 SpaceX 的 AI 基础设施故事更硬了。

> 辣评:SpaceX 既卖火箭又卖算力,马斯克这是在复刻亚马逊用电商养云服务的路子。

泄露文件显示微软希望 AI 产品让用户"上瘾"

内部文件提到 Copilot 的目标包括让用户产生"成瘾性"使用习惯,引发科技媒体和用户批评。

Reddit | 来源

Reid Hoffman 离开微软董事会,全职押注 AI 创业公司 Manus

LinkedIn 创始人宣布辞去微软董事席位,以"创始人模式"全力投入 AI Agent 公司 Manus。

TechCrunch

美股

美国 5 月非农暴增 17.2 万,几乎是预期两倍,市场遭双杀

预期仅 8 万,实际 17.2 万,就业市场过热直接打灭降息预期:10 年期美债收益率突破 4.5%、30 年期越过 5%,"新美联储通讯社"警告鹰派可能重启加息讨论。

华尔街见闻 | 华尔街见闻 | 财联社

Kraft、麦当劳、惠而浦 CEO 同时警告美国消费者正在"花光积蓄"

多家消费品巨头高管同一周集体发出消费降级警报,被认为是加剧本轮抛售的原因之一。当企业端和宏观端同时亮红灯,市场很难找到支撑点。

Yahoo Finance

标普 500 拒绝为 SpaceX 开后门,OpenAI 和 Anthropic 也进不来

标普委员会维持规则:不盈利的公司不得入选,SpaceX、OpenAI、Anthropic 均被拒之门外。AI 独角兽们估值再高,在传统指数面前也得排队。

Ars Technica | HN

财经 / 宏观

美伊冲突升级:美军拦截导弹无人机,打击伊朗雷达站

伊朗向巴林、科威特发射 7 枚弹道导弹并出动无人机逼近霍尔木兹海峡,全部被拦截;美军随即打击伊朗两处岸基雷达。霍尔木兹海峡自 2 月 28 日以来基本处于关闭状态,原油供应风险持续。

CNN | Nikkei

---

今天的暗线

非农数据用一个数字同时击穿了三个市场:美股跌、加密跌、芯片股暴跌。表面上是"就业太好→加息预期→流动性收紧"的老逻辑,但背后是更深的矛盾——消费品 CEO 们说美国人在花光积蓄,就业数据却说经济强劲,两个信号不可能同时为真,其中必有一个是滞后的。与此同时,美伊冲突让霍尔木兹海峡持续受阻,如果油价因此走高,通胀会再次抬头,美联储的处境将更加两难。今天所有的"黑色星期五",本质上是市场在为一个没有软着陆剧本的宏观环境定价。

Связанные с этим вопросы

Q根据文章，芯片股暴跌的主要原因是什么？

A芯片股暴跌的主要原因是美国5月非农就业数据远超预期，市场担忧美联储可能因此重启加息，导致流动性收紧预期加剧，从而引发大规模抛售。费城半导体指数（$SOXX）单日下跌10%，成分股如Marvell、Micron、AMD、Intel等均出现大幅下跌。

Q文章中提到的比特币跌破6万美元，其技术指标RSI显示出何种历史相似性？

A比特币跌破6万美元时，其相对强弱指数（RSI）显示超卖程度与2020年3月新冠疫情引发市场暴跌时的水平相当。这引发了市场关于当前是‘钻石坑’买入机会还是将继续下跌的激烈争论。

QAnthropic发布的《AI自我构建》报告揭示了什么重要趋势？其CEO发出了什么警告？

AAnthropic发布的内部报告揭示，人工智能（AI）已经可以参与改进自身的研究流程。其CEO达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）因此公开警告，AI可能很快开始‘自我构建’，社区开始认真讨论‘递归自我改进’（RSI）不再是科幻概念。

Q文章指出，当前美国宏观经济数据中存在哪一对互相矛盾的信号？

A当前美国宏观经济中存在一对互相矛盾的信号：一方面，消费品巨头（如Kraft、麦当劳、惠而浦）的CEO们警告美国消费者正在‘花光积蓄’，显示出消费降级压力；另一方面，5月非农就业数据暴增17.2万，几乎是预期的两倍，显示出就业市场强劲。这两个信号不可能同时为真，其中一个可能是滞后的。

Q美伊冲突的升级对全球经济和市场产生了怎样的具体影响？

A美伊冲突升级导致霍尔木兹海峡自2月底以来基本处于关闭状态，严重威胁全球原油供应。伊朗向巴林、科威特发射导弹和无人机（均被拦截），美军随后打击了伊朗的雷达站。这种地缘政治风险推高了油价上涨和通胀再次抬头的可能性，使美联储在制定货币政策时面临更艰难的两难处境，也加剧了市场的避险情绪和波动。

Похожее

Robots Begin to 'Consume Data': The Hidden Production Chain from Indian Data Factories to Billion-Dollar Humanoid Robots

Robots have started to 'consume data,' driving the formation of a new industrial supply chain focused on producing training data for embodied AI. Unlike large language models, which are trained on vast internet text corpora, embodied AI models face a 'data desert' in the physical world. This has created a massive demand for first-person perspective video data (Ego Data), captured by workers wearing cameras in places like Indian garment factories. Companies like Neocambrian AI are establishing 'data factories' where workers perform standardized tasks (e.g., sorting clothes, kitchen organization) to generate thousands of hours of video. Research, such as NVIDIA's EgoScale, demonstrates that scaling this human demonstration data predictably improves robot performance, particularly for dexterous manipulation. This has validated a training path combining large-scale human data for pre-training with smaller amounts of robot-specific data for fine-tuning. The value of different data types varies significantly, forming a 'data pyramid.' The base consists of low-cost, large-scale internet and Ego Data. Higher layers include more expensive motion-capture data (e.g., from data gloves), simulation/synthetic data, and the most costly and scarce layer: real robot teleoperation data. This demand has spawned a layered ecosystem of data suppliers: low-cost data factories, motion capture and alignment specialists, robot-native teleoperation service providers, simulation data companies, and platforms aiming for data standardization. Robot companies themselves are adopting a 'layered procurement' strategy: outsourcing generic Ego Data while building in-house capabilities for robot-specific adaptation data and the critical deployment/failure data generated in real-world applications. The industry is shifting focus from hardware and basic mobility to the data pipelines required for general-purpose capability. While parallels exist to data labeling companies like Scale AI in the LLM boom, the physical complexity of robot data—involving action success ambiguity and sim-to-real gaps—requires more integrated solutions for data collection, annotation, and a continuous feedback loop. The race is on to build the data engines that will teach robots to operate reliably in the unstructured real world.

marsbit1 ч. назад

Robots Begin to 'Consume Data': The Hidden Production Chain from Indian Data Factories to Billion-Dollar Humanoid Robots

marsbit1 ч. назад

Spicy Commentary | Michael Saylor's 'Player Talk'; 60-Year-Old Aunt Liquidated After 'Scamming a Young Man'

**"Spicy Commentary": Three Tales of Crypto's Wild Week** This week's "Spicy Commentary" column highlights three dramatic stories from the cryptocurrency world. First, **MicroStrategy's Michael Saylor** addressed the controversy over his company potentially selling Bitcoin. At the BTC Prague event, he clarified, "I never said the company can't sell Bitcoin. I told *you* never to sell *your* Bitcoin." This "do as I say, not as I do" stance was criticized by netizens as peak linguistic gymnastics, noting a history of him previously stating the company would "never" sell. Second, a **bizarre fraud case** emerged from Beijing. A 60-year-old woman, obsessed with getting rich from crypto but unwilling to risk her own savings, posed online as the 20-something "god-daughter" of a high-ranking official. She catfished a young man, convincing him to give her over 200,000 yuan for fabricated emergencies. She then invested all the stolen money into cryptocurrency with 10x leverage, only to lose everything in a market crash. The woman was sentenced to four years in prison for fraud. Finally, a **sobering trader's tale** surfaced on Reddit. A user posted "Tale of a crypto trader," confessing their net worth had plummeted from a peak of $45 million to roughly $17,200, primarily due to holding meme coins too long. The post, described as a crypto "book of confessions," sparked reactions ranging from sympathy to critique about greed, poor risk management, and the perils of treating meme coins as long-term investments instead of taking profits. The column concludes that this week featured masterful rhetoric, elaborate scams, and extreme financial volatility, stitching together another chapter in crypto's unpredictable theater.

Foresight News2 ч. назад

Spicy Commentary | Michael Saylor's 'Player Talk'; 60-Year-Old Aunt Liquidated After 'Scamming a Young Man'

Foresight News2 ч. назад

Tremble Humans, AI Continues Its Accelerated Sprint

Trembling, Humans: AI Continues Its Accelerated Sprint Yes, AI is still rapidly accelerating. While deep learning seemed to stall quickly in its early years, large models after years of development show no sign of hitting their ceiling. At the Zhiyuan Conference 2026, the focus is on enabling AI to move from the digital world into the physical world. Scaling Law remains effective, continuing to drive advancements in both large language models and multimodal models. The industry is now entering a phase of pursuing World Models, though unresolved technical paths and data issues mean this exploration may take 3-5 more years. Concurrently, breakthroughs in Agents are accelerating AI's real-world application in fields like healthcare and meetings. Making Agents truly useful requires key hardware-software co-design, evident from the strong presence of chip vendors at the conference. We stand at a new historical threshold where AI is becoming a foundational force reshaping the world. The first day of the conference highlighted AI's evolution from "knowing how to chat" to "knowing how to work." Scaling Law persists, World Models are the next key battleground, and Agents are transitioning from usable to好用 (user-friendly). Scaling Law is not ending but diversifying. New models like Anthropic's Fable 5 demonstrate scaling through parameter size, synthetic data, and reinforcement learning. Advancements in AI Coding and Agent deployment are enabling a trend of AI self-evolution, potentially allowing AI to take over digital world iterations. World Models represent the next frontier for large models extending into the physical realm, but no current model is truly impressive at solving real-world problems. Technical consensus is lacking, with debates on data sources (video, simulation, real-world). Different approaches are emerging: language-centric, pixel-centric, 3D-structure-centric, and visual-representation-centric models. Zhiyuan Institute is exploring a fifth path: unified latent space modeling fusing language and visual representations, and introduced its own under-development World Model, Physis-v0.1. On the product side, Agents are key to bringing AI into daily life. Since 2025, the "Year of the Agent," products have become more proactive and capable of complex tasks. Zhiyuan showcased four vertical Agents for cardiac diagnosis, autonomous research, meeting summarization, and protein risk discovery. However, technical challenges remain, particularly in context engineering like memory and orchestration. "Harness" – the engineering framework around an Agent – is crucial for maximizing its capabilities by clarifying intent, designing workflows, and incorporating validation and feedback. In summary, AI's breakneck pace continues on multiple fronts: foundational model scaling, the ambitious pursuit of World Models for physical understanding, and the ongoing refinement of practical Agents. The journey from capable to truly reliable and useful AI systems is well underway.

marsbit2 ч. назад

Tremble Humans, AI Continues Its Accelerated Sprint

marsbit2 ч. назад

The Backside of Musk's Trillion-Dollar Fortune: 85% Can't Be Sold

Elon Musk becomes the world's first trillionaire, driven by SpaceX's IPO valuing the company at $1.77 trillion. However, his vast wealth is largely illiquid: he holds over 85% voting control, likely through super-voting shares that are subject to lock-ups and selling restrictions. While his net worth surpasses $1 trillion across SpaceX, Tesla, and private holdings, only a tiny fraction (potentially under 2% annually) could be converted to cash without jeopardizing control and market confidence. SpaceX's IPO also creates paper millionaires for roughly 4,400 employees, but their holdings face lock-up periods, exercise costs, and taxes, delaying and reducing actual cash proceeds. Only 4.2% of total shares are initially available for public trading, making the stock price highly sensitive to limited net buying or selling pressure. A major test will come when lock-ups expire for the remaining 96% of shares. The article contrasts SpaceX's wealth distribution with potential AI IPOs. Anthropic and OpenAI could generate employee wealth pools 20 times larger than SpaceX's in paper value, due to their higher valuations relative to revenue and potentially more distributed ownership. However, sustaining those high price-to-sales multiples post-IPO is uncertain. A key financial puzzle for SpaceX investors is its xAI unit. While it has locked in an estimated $26 billion in annual compute revenue from clients like Anthropic and Google, the unit reported a $6.4 billion loss in 2025. More critically, estimated annual capital expenditures of ~$30.8 billion exceed that revenue. The long-term viability of SpaceX's AI narrative hinges on whether this compute income can eventually cover the unit's massive ongoing investments and losses.

链捕手2 ч. назад

The Backside of Musk's Trillion-Dollar Fortune: 85% Can't Be Sold

链捕手2 ч. назад

Ethereum Researchers Propose SPHINCS- Signature Scheme For Post-Quantum Wallets

Ethereum researchers have proposed SPHINCS-, a stateless post-quantum signature verification scheme optimized for the Ethereum Virtual Machine (EVM). Designed to function within the existing EVM without protocol changes or new precompiles, it replaces standard hash functions with EVM-native KECCAK256, enabling a Solidity implementation. The scheme is tailored for wallet use, targeting a more practical signature budget (2^14 to 2^20 signatures per key) rather than the standard astronomical limit, reflecting typical Ethereum address transaction patterns. A key variant, C13, is reported to verify signatures at about 127,000 gas with a 3,704-byte signature. The proposal, credited to researcher nicocsgy with acknowledgments to Vitalik Buterin, is currently a non-standard research concept, not a finished standard. It highlights trade-offs, such as long signing times on certain hardware wallets, but contributes to the broader, essential conversation on preparing Ethereum's account security for a future with quantum computers.

bitcoinist4 ч. назад

Ethereum Researchers Propose SPHINCS- Signature Scheme For Post-Quantum Wallets

bitcoinist4 ч. назад

Торговля

Спот

Фьючерсы

Популярные статьи

Тест по Bitcoin Биткоина

HTX Learn: Изучите Bitcoin halving и Заработаете Токены USDT

3.1k просмотров всегоОпубликовано 2024.04.16Обновлено 2024.04.16

Что такое $BITCOIN

ЦИФРОВОЕ ЗОЛОТО ($BITCOIN): Комплексный анализ Введение в ЦИФРОВОЕ ЗОЛОТО ($BITCOIN) ЦИФРОВОЕ ЗОЛОТО ($BITCOIN) — это проект на основе блокчейна, работающий в сети Solana, который стремится объединить характеристики традиционных драгоценных металлов с инновациями децентрализованных технологий. Хотя он носит имя Биткойн, часто называемого “цифровым золотом” из-за его восприятия как средства хранения ценности, ЦИФРОВОЕ ЗОЛОТО является отдельным токеном, предназначенным для создания уникальной экосистемы в ландшафте Web3. Его цель — позиционировать себя как жизнеспособный альтернативный цифровой актив, хотя детали его применения и функциональности все еще развиваются. Что такое ЦИФРОВОЕ ЗОЛОТО ($BITCOIN)? ЦИФРОВОЕ ЗОЛОТО ($BITCOIN) — это токен криптовалюты, специально разработанный для использования в блокчейне Solana. В отличие от Биткойна, который выполняет широко признанную роль хранения ценности, этот токен, похоже, сосредоточен на более широких приложениях и характеристиках. Примечательные аспекты включают: Инфраструктура блокчейна: Токен построен на блокчейне Solana, известном своей способностью обрабатывать высокоскоростные и недорогие транзакции. Динамика предложения: ЦИФРОВОЕ ЗОЛОТО имеет максимальное предложение, ограниченное 100 квадриллионами токенов (100P $BITCOIN), хотя детали о его обращающемся предложении в настоящее время не раскрыты. Утилита: Хотя точные функциональные возможности не описаны, есть указания на то, что токен может быть использован для различных приложений, потенциально связанных с децентрализованными приложениями (dApps) или стратегиями токенизации активов. Кто создатель ЦИФРОВОГО ЗОЛОТА ($BITCOIN)? На данный момент личность создателей и команды разработчиков, стоящих за ЦИФРОВЫМ ЗОЛОТОМ ($BITCOIN), остается неизвестной. Эта ситуация типична для многих инновационных проектов в области блокчейна, особенно тех, которые связаны с децентрализованными финансами и феноменом мем-криптовалют. Хотя такая анонимность может способствовать культуре, ориентированной на сообщество, она усиливает опасения по поводу управления и ответственности. Кто инвесторы ЦИФРОВОГО ЗОЛОТА ($BITCOIN)? Доступная информация указывает на то, что у ЦИФРОВОГО ЗОЛОТА ($BITCOIN) нет известных институциональных спонсоров или значительных венчурных капиталовложений. Проект, похоже, функционирует по модели пирингового взаимодействия, сосредоточенной на поддержке и принятии сообществом, а не на традиционных путях финансирования. Его активность и ликвидность в основном сосредоточены на децентрализованных биржах (DEX), таких как PumpSwap, а не на устоявшихся централизованных торговых платформах, что еще больше подчеркивает его подход, ориентированный на grassroots. Как работает ЦИФРОВОЕ ЗОЛОТО ($BITCOIN) Операционные механизмы ЦИФРОВОГО ЗОЛОТА ($BITCOIN) можно подробно описать на основе его дизайна блокчейна и характеристик сети: Механизм консенсуса: Используя уникальный механизм доказательства истории (PoH) Solana в сочетании с моделью доказательства доли (PoS), проект обеспечивает эффективную валидацию транзакций, что способствует высокой производительности сети. Токеномика: Хотя конкретные дефляционные механизмы не были подробно описаны, большое максимальное предложение токенов подразумевает, что оно может быть предназначено для микротранзакций или нишевых случаев использования, которые еще предстоит определить. Интероперабельность: Существует потенциал для интеграции с более широкой экосистемой Solana, включая различные платформы децентрализованных финансов (DeFi). Однако детали относительно конкретных интеграций остаются неуточненными. Хронология ключевых событий Вот хронология, которая подчеркивает значимые вехи, касающиеся ЦИФРОВОГО ЗОЛОТА ($BITCOIN): 2023: Первоначальное развертывание токена происходит в блокчейне Solana, отмеченное его адресом контракта. 2024: ЦИФРОВОЕ ЗОЛОТО приобретает видимость, когда оно становится доступным для торговли на децентрализованных биржах, таких как PumpSwap, позволяя пользователям обменивать его на SOL. 2025: Проект наблюдает спорадическую торговую активность и потенциальный интерес к инициативам, возглавляемым сообществом, хотя на данный момент не зафиксировано никаких значительных партнерств или технических достижений. Критический анализ Сильные стороны Масштабируемость: Основная инфраструктура Solana поддерживает высокие объемы транзакций, что может повысить полезность $BITCOIN в различных сценариях транзакций. Доступность: Потенциально низкая цена торговли за токен может привлечь розничных инвесторов, способствуя более широкому участию благодаря возможностям дробного владения. Риски Отсутствие прозрачности: Отсутствие публично известных спонсоров, разработчиков или процесса аудита может вызвать скептицизм относительно устойчивости и надежности проекта. Волатильность рынка: Торговая активность сильно зависит от спекулятивного поведения, что может привести к значительной волатильности цен и неопределенности для инвесторов. Заключение ЦИФРОВОЕ ЗОЛОТО ($BITCOIN) является интригующим, но неоднозначным проектом в быстро развивающейся экосистеме Solana. Хотя он пытается использовать нарратив “цифрового золота”, его отход от установленной роли Биткойна как средства хранения ценности подчеркивает необходимость более четкого различения его предполагаемой утилиты и структуры управления. Будущее принятие и усвоение, вероятно, будут зависеть от решения текущей непрозрачности и более четкого определения его операционных и экономических стратегий. Примечание: Этот отчет охватывает синтезированную информацию, доступную на октябрь 2023 года, и с тех пор могут произойти события.

99 просмотров всегоОпубликовано 2025.05.13Обновлено 2025.05.13

Fractal Bitcoin: масштабирование Биткоина с помощью рекурсивной системы

Fractal Bitcoin — масштабное Layer-1-решнение, созданное на базе кода Биткоина, позволяющего достигать бесконечного масштабирования с помощью рекурсивного подхода.

2.3k просмотров всегоОпубликовано 2025.06.30Обновлено 2025.06.30

Fractal Bitcoin: масштабирование Биткоина с помощью рекурсивной системы

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 BTC (BTC) представлены ниже.