【研报精选】有望在下一轮牛市继续爆发?Solana可能是优秀的壳资源链

MirrorОпубликовано 2022-12-23Обновлено 2022-12-29

Введение

数据显示Solana上的开发者贡献数量在SOL代币价格下跌95%的情况下仍然呈现年2.5倍的增长。对这个数据略持怀疑。如今Solana上的初始投资机构Multicoin等早就赚的盆满钵满,渐渐会退出Solana的主导和控制。道理也不难明白,套现走人了而已。同样的,未必是坏事。Sam的崩溃和机构的有序撤退,让Solana变得纯粹。在有优秀壳资源的前提之下,有社区化的可能性。至于下轮周期是否能突破前十,还是下一个EOS,就看运气吧。

FTX崩溃后,Solana的TVL骤减67%,遭受重创。墙倒众人推。“Sam Coin、Sam Chain”完蛋了是许多人的直觉。不过Messari最近的一篇报告表明Solana的情况没有外界想象的糟糕。即便是在Sam失势后,Solana仍然具有重要的壳资源价值。脱离Sam的Solana反倒给了自己一次凤凰涅槃的机会。

从协议层面的进展,有由Jump推出的Firedancer轻客户端。公链的轻客户端越多,网络宕机的整体性风险也就越小。包括最近A16Z自己开发的以太坊轻客户端Helios是同样的道理。

也有Jito-solana这样结合流动性质押和MEV价值索取的应用。MEV Bot在每条公链成为标配。而以太坊上的FlashBot近期也公布了计划,有计划成为一条MEV Chain。类似于Dydx从以太坊生态的应用迁移到Cosmos做独立链。

说到DyDx去Cosmos上做应用链,我会觉得诸如此类的迁移更多是“叙事先行”。打铁还需自身硬。本质上还是得看自己能否被市场接受。一个本来能力就不行的项目,迁移到哪条链都是无济于事。当然不否认公链自身的用户属性和时机对项目崛起的重要性。像Axie就经历了EOS到ETH漫长的跨越周期的迁移探索。以及GMX从BSC迁移至Arbitrum后成为Arb最核心的项目。

无论是整体链,还是应用链。无论是L1还是L2。ZK也好,Optimistic也好。以及以上的所有排列组合。一切都是技术革新上的探索 哲学层面的探讨。最终还要落实到创新性项目诞生并且被市场接受。实际上每一条链,每一条L2,每一条Rollup能诞生一个爆款应用并且围绕它产生生态,已是成功。这也符合马太聚集效应的理论。A16Z的基础堆栈和应用迭代理论是神作。

像其他优化节点和数据效率的一些进展,QUIC/QOS/Local Fee Market等等因过于技术不赘述。

作为PoS网络,去中心化的问题逃不过。尽管有2000多个节点,130多个数据中心,35个区域,网络仍然集中在少数节点/数据中心/区域中。PoS网络都逃不过这个问题,以太坊几万个节点也无可避免。追溯到五年前,十年前,PoW网络也是集中的。既然世界上的财富本就是集中的,我倒是更愿意接受PoW转PoS是为了减少环境污染的说辞。

Solana上的所有游戏,典型像Aurory/Star Atalas等等,在21/22年曾经轰轰烈烈,至今未上线主网,大概率是难产了。Eclipse and Nitro是两个有趣的项目,他们在尝试把Solana的虚拟机SVM迁移到Celestia和Cosmos这类的Rollup链上。Solana曾经让大家一度相信是一条专注于专业Trading的链,因此在订单本Dex/专业衍生品领域会有大突破。Drift,/Zeta Markets/Friktion/PsyOptions这些衍生品项目,也都是不温不火。在Serum崩溃之后,出现了几个社区主导的Sreum Fork项目OpenBook,/Ellipsis Labs/Lifinit等。这未尝不是一件坏事。也许Solana真的是一条有专业交易优势的链,只是前期过多的被Sam主导导致没有发挥出其优势。

数据显示Solana上的开发者贡献数量在SOL代币价格下跌95%的情况下仍然呈现年2.5倍的增长。对这个数据略持怀疑。如今Solana上的初始投资机构Multicoin等早就赚的盆满钵满,渐渐会退出Solana的主导和控制。道理也不难明白,套现走人了而已。同样的,未必是坏事。Sam的崩溃和机构的有序撤退,让Solana变得纯粹。在有优秀壳资源的前提之下,有社区化的可能性。至于下轮周期是否能突破前十,还是下一个EOS,就看运气吧。

的应用迁移到Cosmos做独立链。

说到DyDx去Cosmos上做应用链,我会觉得诸如此类的迁移更多是“叙事先行”。打铁还需自身硬。本质上还是得看自己能否被市场接受。一个本来能力就不行的项目,迁移到哪条链都是无济于事。当然不否认公链自身的用户属性和时机对项目崛起的重要性。像Axie就经历了EOS到ETH漫长的跨越周期的迁移探索。以及GMX从BSC迁移至Arbitrum后成为Arb最核心的项目。

无论是整体链,还是应用链。无论是L1还是L2。ZK也好,Optimistic也好。以及以上的所有排列组合。一切都是技术革新上的探索 哲学层面的探讨。最终还要落实到创新性项目诞生并且被市场接受。实际上每一条链,每一条L2,每一条Rollup能诞生一个爆款应用并且围绕它产生生态,已是成功。这也符合马太聚集效应的理论。A16Z的基础堆栈和应用迭代理论是神作。

像其他优化节点和数据效率的一些进展,QUIC/QOS/Local Fee Market等等因过于技术不赘述。

作为PoS网络,去中心化的问题逃不过。尽管有2000多个节点,130多个数据中心,35个区域,网络仍然集中在少数节点/数据中心/区域中。PoS网络都逃不过这个问题,以太坊几万个节点也无可避免。追溯到五年前,十年前,PoW网络也是集中的。既然世界上的财富本就是集中的,我倒是更愿意接受PoW转PoS是为了减少环境污染的说辞。

Solana上的所有游戏,典型像Aurory/Star Atalas等等,在21/22年曾经轰轰烈烈,至今未上线主网,大概率是难产了。Eclipse and Nitro是两个有趣的项目,他们在尝试把Solana的虚拟机SVM迁移到Celestia和Cosmos这类的Rollup链上。Solana曾经让大家一度相信是一条专注于专业Trading的链,因此在订单本Dex/专业衍生品领域会有大突破。Drift,/Zeta Markets/Friktion/PsyOptions这些衍生品项目,也都是不温不火。在Serum崩溃之后,出现了几个社区主导的Sreum Fork项目OpenBook,/Ellipsis Labs/Lifinit等。这未尝不是一件坏事。也许Solana真的是一条有专业交易优势的链,只是前期过多的被Sam主导导致没有发挥出其优势。

数据显示Solana上的开发者贡献数量在SOL代币价格下跌95%的情况下仍然呈现年2.5倍的增长。对这个数据略持怀疑。如今Solana上的初始投资机构Multicoin等早就赚的盆满钵满,渐渐会退出Solana的主导和控制。道理也不难明白,套现走人了而已。同样的,未必是坏事。Sam的崩溃和机构的有序撤退,让Solana变得纯粹。在有优秀壳资源的前提之下,有社区化的可能性。至于下轮周期是否能突破前十,还是下一个EOS,就看运气吧。

Похожее

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

В первом квартале 2026 года сеть Ethereum продемонстрировала парадоксальную динамику: количество активных пользователей, транзакций и пропускная способность достигли исторических максимумов, в то время как комиссии за транзакции, общая заблокированная стоимость (TVL), объем торгов и рыночная капитализация ETH снизились. Этот феномен объясняется стратегическим переходом к этапу «низких комиссий для роста масштаба» после обновления Fusaka, которое удешевило блок-пространство. Парадокс Джевонса проявляется в том, что снижение стоимости использования высвобождает новый спрос. Ключевой тренд — смещение нарратива от DeFi-платформы к глобальному расчетному слою для институциональных финансов. Ethereum сохраняет доминирующую позицию в сегментах стейблкоинов (61,8% среди топ-5 сетей), токенизированных фондов (73%) и товаров (84%), привлекающих таких гигантов, как BlackRock и JPMorgan. Инвестиции в масштабирование и снижение комиссий нацелены на укрепление сетевых эффектов и долгосрочную ценность ETH как базового актива для расчетов в цифровой экономике.

marsbit46 мин. назад

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

marsbit46 мин. назад

Первое подкаст-интервью CEO Intel: наша цель — "10x за 5-10 лет", ставка на передовую упаковку, стеклянные подложки и искусственный алмаз

Интелл CEO Чэнь Лиу впервые выступил в подкасте, поставив цель увеличить доходность компании в 10 раз за 5-10 лет. Основные стратегические направления включают инвестиции в передовые технологии упаковки (EMIB), стеклянные подложки и новые материалы, такие как нитрид галлия (GaN), карбид кремния (SiC), фосфид индия (InP) и синтетические алмазы, для преодоления физических ограничений традиционного масштабирования процессоров. Он отметил, что всплеск спроса на ИИ-агентов и задачи логического вывода увеличил значимость CPU, изменив соотношение CPU/GPU в серверах с 1:8 до 1:4 и ниже. Лиу подчеркнул важность восстановления баланса, фокуса на продуктах и клиентах, а также стратегической ценности внутреннего американского производства для безопасности цепочек поставок. Ключевыми показателями для фаундри-бизнеса названы выход годных изделий и время цикла. Совместный проект с Илоном Маском Terafab направлен на решение проблемы отставания инфраструктуры полупроводников от роста потребностей ИИ. Лиу считает, что истинный потенциал Intel, выходящий за рамки традиционного рынка ПК, начнет реализовываться в период 2030-2032 годов в таких областях, как периферийные вычисления, физический ИИ и ИИ-агенты, благодаря интеграции технологий XPU, передовой упаковки и фаундри-услуг.

marsbit51 мин. назад

Первое подкаст-интервью CEO Intel: наша цель — "10x за 5-10 лет", ставка на передовую упаковку, стеклянные подложки и искусственный алмаз

marsbit51 мин. назад

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

В венчурном рынке «мировые модели» стали горячей темой, но Пит Флоренс, сооснователь и бывший ведущий исследователь Google DeepMind, публично отверг этот ярлык для своей компании Generalist AI. Несмотря на то, что он был ключевым разработчиком архитектуры VLA, лежащей в основе многих современных «мировых моделей», Флоренс считает, что акцент должен делаться на конкретных целях, а не на модных терминах. Его цель — создать роботов, способных с высокой надежностью выполнять самые разные задачи без специального обучения для каждой. Недавно Generalist AI привлекла $4 млрд в ходе раунда финансирования при оценке в $20 млрд. Среди инвесторов — NVentures (Nvidia), Bezos Expeditions, фонд NFDG, сооснователь Xiaomi Линь Бинь, основатель Zoom Эрик Юань и известный ученый в области ИИ Ли Фэйфэй. Подход Флоренса сформировался под влиянием его научного руководителя в MIT, Рус Тедрейка, который делал акцент на понимании физики. В Generalist AI этот подход выражается в последовательной разработке моделей, нацеленных на практическую полезность. Их первая модель, GEN-0, продемонстрировала, что законы масштабирования, как у больших языковых моделей, применимы и к физическим действиям. В апреле 2026 года была представлена GEN-1, обученная на более чем 50 тысячах часов данных, собранных с помощью специальных перчаток. Она достигает 99% успеха в таких задачах, как складывание коробок, и работает в три раза быстрее предыдущей версии. Флоренс считает, что производительность GEN-1 приближается к переломному моменту, необходимому для коммерческого развертывания. Финансирование, полученное после ее демонстрации, подтверждает веру инвесторов в его целеориентированный подход к созданию универсальных роботов, которые могут изменить экономику физического труда.

marsbit54 мин. назад

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

marsbit54 мин. назад

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

За последние три дня Google потеряла двух ведущих специалистов по ИИ: Ноама Шазера, одного из авторов архитектуры Transformer, присоединившегося к OpenAI, и Джона Джампера, руководителя проекта AlphaFold и нобелевского лауреата, перешедшего в Anthropic. Эти события не являются изолированными случаями — они отражают устойчивую тенденцию оттока ключевых талантов из Google в сторону OpenAI и Anthropic. Основная причина — фундаментальное несоответствие миссий. Коммерческие цели Google, ориентированные на рекламный бизнес, ограничивают фундаментальные исследования, в то время как OpenAI и Anthropic предлагают фокус на развитии ИИ и безопасности. Кроме того, перспектива скорого IPO OpenAI и Anthropic сулит сотрудникам значительный финансовый рост, чего не может предложить зрелый гигант вроде Google. Слияние Google Brain и DeepMind в 2023 году, предназначенное для консолидации усилий, на практике усилило внутренние трения между исследовательской и продуктовой культурами, увеличив давление коммерциализации на науку. Этот структурный отток талантов перекраивает ландшафт индустрии. Несмотря на сохраняющиеся преимущества в вычислительных ресурсах и данных, Google рискует проиграть в гонке, где ключевым активом являются люди, продвигающие технологические границы. Способность удерживать этих людей становится для компании самой сложной задачей.

marsbit2 ч. назад

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

marsbit2 ч. назад

За оценками ИИ скрывается китайский «составитель тестов»

За кулисами результатов ведущих ИИ-моделей, таких как GPT и Gemini, часто стоит один и тот же «составитель заданий» — китайский исследователь Чэнь Вэньху. Будучи доцентом Университета Ватерлоо и основателем лаборатории TIGERLab, он разработал ключевые оценочные эталоны MMLU-Pro, MMMU и MMMU-Pro, которые стали общим языком для сравнения способностей моделей. Чэнь Вэньху сосредоточился на создании более сложных и устойчивых тестов, когда предыдущие эталоны, такие как MMLU, перестали эффективно различать передовые модели, достигшие почти идеальных результатов. MMLU-Pro, с его 12032 вопросами, расширенными вариантами ответов и акцентом на рассуждения, снизил точность моделей на 16–33% и уменьшил зависимость от угадывания. MMMU и MMMU-Pro, в свою очередь, оценивают мультимодальное понимание, требуя от моделей анализа изображений, таблиц, схем и текста в контексте профессиональных знаний, что выявило значительные ограничения даже у самых мощных моделей. Исследования Чэнь Вэньху в области сложных вопросно-ответных систем и его опыт работы в Google DeepMind над Gemini позволили ему глубоко понять слабые места в оценке ИИ. Его лаборатория также занимается разработкой моделей, таких как UniVideo и Vamba, что помогает создавать более точные и релевантные тесты. Сегодня, работая в лаборатории суперинтеллекта Meta, Чэнь Вэньху продолжает влиять на развитие ИИ через улучшение данных для предобучения и систем оценки, оставаясь ключевой, но менее заметной фигурой в этой быстроразвивающейся области.

marsbit3 ч. назад

За оценками ИИ скрывается китайский «составитель тестов»

marsbit3 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы
活动图片