Рынки прогнозов — не «машина истины»: подробный разбор семи структурных проблем неэффективности

marsbitОпубликовано 2026-01-27Обновлено 2026-01-27

Введение

Предсказательные рынки, такие как PredictIt, Kalshi и децентрализованные платформы (Polymarket, Augur), преобразуют мнения в цены, используя коллективные знания для прогнозирования событий — от выборов до экономических показателей. Хотя они эффективно агрегируют информацию через механизмы стимулирования, их точность ограничена структурными недостатками. Ключевые проблемы включают: отсутствие «неопытных участников» для ликвидности, устойчивые арбитражные возможности (например, $39.5 млн прибыли на Polymarket в 2024 году), доминирование торговых роботов, самоусиливающиеся циклы (цены отражают самих себя, а не реальность), дезинформацию (как на выборах США 2020 года), инсайдерскую торговлю и низкую ликвидность нишевых рынков. Эти скрытые неэффективности искажают цены, подрывая достоверность прогнозов. Решение требует структурных изменений, таких как параллельные расчеты (например, FastSet), для сокращения задержек и повышения точности.

Автор: Pi Squared

Компиляция: Felix, PANews

Краткое содержание: Отсутствие «глупых денег», устойчивый арбитраж, засилье ботов, петли обратной связи, дезинформация, инсайдерская торговля и низкая ликвидность нишевых рынков.

Рынки прогнозов всё больше меняют то, как общество думает о будущем. От предсказания результатов выборов и уровня инфляции до запуска продуктов и крупных спортивных событий — они предлагают простую, но мощную идею: вкладывать деньги в свои убеждения и позволить рынку выявить наиболее вероятный исход.

Этот подход оказался на удивление эффективным. Во многих случаях рынки прогнозов показывают результаты наравне с традиционными опросами и прогнозами экспертов, а иногда и превосходят их. Позволяя индивидуумам с разной информацией, мотивацией и взглядами торговать на одном и том же вопросе, эти рынки объединяют разрозненные знания в единый сигнал: цену. Общепринято считать, что торгуемый контракт по цене 0.7 доллара означает 70%-ную вероятность наступления события, отражая коллективное суждение всех участников.

Таким образом, рынки прогнозов перестали быть просто диковинкой для избранных. Политики, исследователи, трейдеры и различные учреждения всё чаще используют их, чтобы лучше предсказывать исходы в условиях неопределённости. С появлением Web3 многие из этих рынков перешли на блокчейн, обеспечивая открытое участие, прозрачные расчеты и автоматические выплаты с помощью смарт-контрактов.

Однако, несмотря на растущую популярность и теоретическую привлекательность, рынки прогнозов далеки от совершенства.

Большинство дискуссий сосредоточено на очевидных проблемах, таких как регулирование, недостаток ликвидности или сложность пользовательского интерфейса. Эти проблемы действительно существуют, но это не вся картина. Даже если рынки прогнозов кажутся активными, ликвидными и хорошо спроектированными, они всё равно могут порождать искажённые цены, несправедливые результаты и вводящие в заблуждение сигналы.

Эта статья выйдет за рамки поверхностных ограничений и рассмотрит более глубокие, скрытые неэффективности в работе рынков прогнозов. Эти скрытые ограничивающие факторы (многие из которых являются структурными, а не поведенческими) незаметно ограничивают точность, масштабируемость и доверие. Понимание этих проблем важно не только для эффективного использования рынков прогнозов, но и для построения систем прогнозирования следующего поколения.

Как на самом деле работают рынки прогнозов

По своей сути, рынок прогнозов — это место, где люди торгуют исходами будущих событий. Участники покупают и продают не акции компаний, а контракты, привязанные к конкретным вопросам, например:

  • Победит ли кандидат X на следующих выборах?

  • Превысит ли инфляция 5% в этом году?

  • Выпустит ли компания Z новый продукт до июня?

  • Превысят ли кассовые сборы фильма в первый уик-энд 500 миллионов долларов?

Каждый возможный исход представлен контрактом. В простейшем случае, если событие происходит, контракт выплачивает 1 доллар; если нет — 0 долларов. Эти контракты торгуются по цене от 0 до 1 доллара, при этом рыночная цена обычно интерпретируется как вероятность данного исхода.

Например, если контракт, предсказывающий исход выборов как «Да», торгуется по цене 0.7 доллара, рынок, по сути, указывает на 70%-ную вероятность этого исхода. По мере появления новой информации — данных опросов, новостей, экономических данных или даже слухов — трейдеры обновляют свои позиции, и цены колеблются.

Привлекательность рынков прогнозов заключается не только в механике, но и в лежащих в их основе стимулах. Участники не просто высказывают мнение, они рискуют деньгами. Правильный прогноз приносит экономическое вознаграждение, а неправильный — имеет свою цену. Этот механизм побуждает людей искать более точную информацию, бросать вызов主流ным взглядам и быстро действовать при появлении новых доказательств.

Со временем цена эволюционирует в постоянно обновляемый краудсорсинговый прогноз.

На практике рынки прогнозов принимают различные формы. Такие платформы, как PredictIt, специализируются на политических прогнозах, позволяя пользователям торговать на результатах выборов и политических вопросах. Регулируемая Комиссией по торговле товарными фьючерсами США (CFTC) Kalshi предлагает рынки для торговли экономическими показателями, геополитическими событиями, а также реальными исходами, такими как изменение процентных ставок или уровень инфляции. В экосистеме Web3 децентрализованные платформы, такие как Polymarket и Augur, запускают рынки прогнозов на блокчейне, используя смарт-контракты для управления торговлей и автоматического расчета прибыли после определения результатов.

Несмотря на различия в регулировании, архитектуре и пользовательском опыте, все эти платформы основаны на одной и той же предпосылке: рыночная цена может служить мощным сигналом для измерения коллективных убеждений о будущем.

Почему рынки прогнозов работают (когда они работают)

Популярность рынков прогнозов не случайна. При подходящих условиях они могут быть очень эффективным инструментом прогнозирования, иногда превосходя опросы, анкетирование и даже группы экспертов. Вот ключевые причины:

Агрегация информации: Ни один участник не обладает всей информацией о мире. Одни трейдеры могут обладать локальной информацией, другие — следить за нишевыми источниками данных, третьи — по-разному интерпретировать公开чную информацию. Рынки прогнозов позволяют всей этой разрозненной информации объединяться через цену в единый сигнал. Рынок не определяет, чьё мнение важнее, а взвешивает различные точки зрения на основе убеждений и денег.

Стимулы: В отличие от опросов, где участники не несут никаких последствий за неправильный ответ, рынки прогнозов требуют от трейдеров брать на себя финансовые риски. Этот механизм «деньги на кону» сдерживает случайные догадки и поощряет тех, кто consistently действует на основе более точной информации. Со временем участники, которые предсказывают неточно, теряют деньги и влияние, а те, кто предсказывает точнее, — получают их.

Адаптивность: Цены — это не фиксированные прогнозы, а постоянно обновляемые показатели по мере появления новой информации. Внезапные новость, выход данных или правдоподобный слух могут быстро изменить рыночные настроения. Это делает рынки прогнозов особенно полезными в быстро меняющихся или неопределённых условиях, где статические прогнозы быстро устаревают.

Исторически такое сочетание стимулов, адаптивности и агрегации информации давало заметные результаты. Политические рынки прогнозов часто сравнимы с традиционными средними показателями опросов, а в некоторых случаях даже точнее. В финансовой и экономической сферах рыночные прогнозы часто используются в качестве опережающих индикаторов, поскольку отражают ожидания в реальном времени, а не запаздывающие отчёты.

В совокупности эти характеристики объясняют, почему рынки прогнозов всё чаще рассматриваются как серьёзный прогнозный инструмент, а не просто как азартные платформы. При широком участии, высоком качестве информации и健全ой рыночной структуре цены могут давать содержательную оценку будущих исходов.

Однако эти преимущества опираются на некоторые допущения, которые в реальности не всегда выполняются. Когда эти допущения нарушаются, рынки прогнозов могут вводить в заблуждение.

Ограничения рынков прогнозов

Как и любая рыночная система, рынки прогнозов имеют well-known ограничения. Участие часто ограничено регулированием: такие платформы, как PredictIt и Kalshi, подчиняются строгим юрисдикционным правилам, которые ограничивают личность трейдеров и сумму вкладываемых средств. Ликвидность часто сосредоточена на нескольких громких событиях, в то время как нишевые рынки остаются пустыми и волатильными.

С точки зрения удобства использования, особенно на платформах на основе Web3, таких как Polymarket и Augur, громоздкие процессы регистрации, высокие комиссии за транзакции и несовершенные механизмы разрешения рыночных споров остаются постоянными проблемами. Эти вопросы широко признаются и обсуждаются в академической литературе и отраслевых обзорах.

Однако, focusing лишь на этих表面ностных ограничениях, упускается более важная проблема. Даже на ликвидных, законных и активно торгуемых рынках рынки прогнозов могут демонстрировать искажение цен, вводящие в заблуждение вероятности и несправедливые исходы.

Эти проблемы не всегда возникают из-за низкого участия или плохих стимулов, а скорее из-за более глубоких структурных неэффективностей, присущих рынкам прогнозов в обработке информации, торговле и генерации исходов. Именно эти скрытые неэффективности в конечном итоге ограничивают надёжность и масштабируемость рынков прогнозов как инструментов прогнозирования. Некоторые из最重要的 скрытых неэффективностей включают:

1. Проблема «глупых денег»

Рынкам прогнозов для нормальной работы нужны как профессиональные трейдеры, так и обычные участники, но они struggle привлекать достаточное количество розничных инвесторов для создания необходимого объёма торгов. Можно понять это так: если за столом все профессионалы, никто не захочет играть.

Без достаточного количества розничных трейдеров, добавляющих объём на рынок, ликвидности недостаточно, чтобы привлечь профессиональных трейдеров, которые могут двигать цены к точности. Это создаёт проблему курицы и яйца, приводящую к small, неэффективным рынкам.

2. Устойчивые ошибки ценообразования и арбитражные возможности

Когда общая цена долей «Да» и «Нет» на бинарном рынке отклоняется от 1 доллара, существует возможность безрисковой прибыли. С 2024 года только на Polymarket простые арбитражные стратегии принесли прибыль в размере over 39.5 миллионов долларов.

Эти возможности существуют, потому что рынок недостаточно эффективен, чтобы немедленно исправлять ошибочное ценообразование. Хотя это может показаться просто умной торговлей, это reveals, что цены не всегда точно отражают истинную вероятность, а отражают любые неэффективности, существующие в системе.

3. Бот-движимая и алгоритмическая торговля

Исследования показывают, что рынками прогнозов манипулируют боты, использующие рыночные неэффективности. Автоматические торговые системы выполняют сделки быстрее, чем люди-участники, создавая несправедливые условия конкуренции. Обычные пользователи часто теряют из-за этих сложных алгоритмов, что подрывает как справедливость, так и точность рынка как прогнозного инструмента.

4. Самоподкрепляющиеся петли обратной связи

На рынках прогнозов возникает проблема, когда коэффициенты ставок на игровых рынках самоподкрепляются: трейдеры воспринимают рыночные коэффициенты как правильную вероятность, не обновляя sufficiently на основе внешней информации.

Это особенно опасно, потому что означает, что рынок может оторваться от реальности. Трейдеры не агрегируют новую информацию, а просто смотрят, что говорит рынок, и считают это верным, создавая циклическую логику, которая может сохраняться, даже если внешние evidence свидетельствуют об обратном.

5. Дезинформация и проблемы качества информации

Во время президентских выборов в США 2020 года на рынках прогнозов наблюдались устойчивые и可利用емые ценовые аномалии, когда некоторые участники рынка действовали на основе misinformation, ошибочно полагая, что Дональд Трамп выиграл выборы.

На рынках с низким объёмом торгов несколько участников, распространяющих дезинформацию, могут значительно исказить цены. Это выявляет фундаментальную проблему: когда дезинформация проникает на рынок, он не всегда быстро корректируется, особенно если достаточно many людей верят ложной информации.

6. Инсайдерская торговля и асимметрия информации

Одной из самых больших проблем, связанных с рынками прогнозов, является widespread асимметрия информации, когда некоторые люди имеют доступ к информации, недоступной другим участникам, получая несправедливое преимущество.

В отличие от Комиссии по ценным бумагам и биржам США (SEC), которая запрещает инсайдерскую торговлю,框架 регулирования рынков прогнозов CFTC во многих случаях разрешает торговлю на основе非公开信息. Например, спортсмен может делать ставки на собственную травму, или политик может торговать, используя knowledge о своих будущих планах; это явно raises вопросы справедливости.

7. Низкая ликвидность нишевых рынков

Рынки с низкой ликвидностью более подвержены манипуляциям, а нишевые рынки往往 являются наименее точными. Когда на рынке торгует не так много людей, одна крупная сделка может вызвать резкие колебания цены, и участников недостаточно, чтобы исправить ошибочное ценообразование. Это означает, что рынки прогнозов применимы только к популярным, high-volume событиям, что ограничивает их scope применения.

Эти неэффективности часто незаметны для обычного пользователя, но они quietly влияют на результаты, даже если рынок прогнозов кажется работающим хорошо. Понимание этих проблем имеет решающее значение для всех, кто хочет участвовать в рынках прогнозов и строить системы, выходящие за их нынешние ограничения.

Решение этих проблем требует переосмысления базовой архитектуры. Большинство современных рынков прогнозов сталкиваются с узким местом упорядочения: будь то ставки на выборы или спортивные соревнования, все транзакции должны выстраиваться в одну очередь. Эта задержка prolongs арбитражное окно, не позволяя ценам отражать истину в реальном времени.

Новая инфраструктура, такая как FastSet, пытается решить эту проблему с помощью параллельного расчета. Она может обрабатывать non-conflicting транзакции simultaneously, достигая окончательной согласованности менее чем за 100 миллисекунд. Когда расчет происходит достаточно быстро, арбитражные окна закрываются до того, как ими можно будет массово воспользоваться, и цены более точно отражают истинные вероятности. Обычные трейдеры также не страдают систематически от структурных задержек. Это не просто улучшение производительности, а фундаментальный сдвиг в том, как рынки прогнозов могут работать справедливо и эффективно.

Заключение

Рынки прогнозов превращают мнения в цены, а убеждения — в ставки. Когда они работают хорошо, их способность предсказывать будущее поражает, иногда превосходя возможности опросов, экспертов и аналитиков.

Но их эффективность не гарантирована. Помимо well-known проблем с регулированием и внедрением, существуют более глубокие неэффективности, которые quietly искажают цены и ослабляют рыночные сигналы. Ловушки ликвидности, устойчивое ошибочное ценообразование, алгоритмическое доминирование, петли обратной связи, misinformation и хрупкие механизмы разрешения — всё это способствует разрыву между actual производительностью рынков прогнозов и их承诺.

Для преодоления этого разрыва требуется не просто больше участников или лучшие стимулы, а более глубокий взгляд на допущения и структуры, которые формируют то, как работают сегодняшние рынки прогнозов. Только устранив эти фундаментальные ограничения, рынки прогнозов смогут эволюционировать в truly надёжные инструменты для принятия решений.

Связанное чтение: Рынки прогнозов и битва за истину: когда ИИ учится подделывать общественное мнение

Связанные с этим вопросы

QКаковы основные структурные неэффективности, ограничивающие точность рынков предсказаний?

AСемь основных структурных неэффективностей: отсутствие «глупых денег», устойчивые арбитражные возможности, доминирование торговых роботов, самоподкрепляющиеся циклы обратной связи, дезинформация, инсайдерская торговля и низкая ликвидность нишевых рынков.

QПочему отсутствие «глупых денег» является проблемой для рынков предсказаний?

AБез достаточного количества непрофессиональных участников объёмы торгов остаются низкими, что снижает ликвидность и не привлекает профессиональных трейдеров, способных корректировать цены. Это создаёт порочный круг, ограничивающий рост и эффективность рынка.

QКак алгоритмическая торговля влияет на справедливость рынков предсказаний?

AТорговые роботы эксплуатируют неэффективности рынка быстрее людей, создавая несправедливые условия. Обычные пользователи часто теряют средства из-за алгоритмов, что подрывает точность и честность рынка как инструмента прогнозирования.

QКакие риски возникают из-за информационной асимметрии на рынках предсказаний?

AУчастники с инсайдерской информацией (например, спортсмены или политики) получают несправедливые преимущества, торгуя на недоступных другим данных. В отличие от фондового рынка, регуляторы часто разрешают такие действия, что искажает цены и снижает доверие.

QКак предлагается решить проблему медленного арбитража на рынках предсказаний?

AНовые инфраструктурные решения, такие как FastSet, используют параллельный расчёт операций, сокращая время финализации до менее 100 мс. Это закрывает арбитражные окна до их массового использования, делая цены более точными и защищая обычных трейдеров.

Похожее

BitMine добавляет 7 430 ETH и тратит $86 млн на выкуп акций – Почему?

Компания Bitmine на прошлой неделе значительно сократила закупки Ethereum (ETH), приобретя лишь 7430 ETH — это минимальный еженедельный объем с мая. Вместо наращивания криптовалютного резерва компания направила примерно 86 млн долларов на обратный выкуп 5,5 млн своих обыкновенных акций по средней цене 15,62 доллара, чтобы повысить акционерную стоимость. Несмотря на замедление темпов покупки, резерв Bitmine по-прежнему огромен и составляет 5 777 468 ETH (около 4,8% от общего объема эмиссии ETH). Компания близка к достижению своей долгосрочной цели — владению 5% всех ETH. Уже через 12 месяцев после запуска стратегии фонд почти достиг этого показателя. Кроме того, Bitmine разместила в стейкинге через свою платформу MAVAN около 4,92 млн ETH (85% своих активов). Это может приносить примерно 247 млн долларов годового дохода при текущей доходности в 2,67%, а после стейкинга всего резерва доход может вырасти до 290 млн долларов. Параллельно в статье отмечается, что пока Bitmine фокусируется на Ethereum, компания MicroStrategy Майкла Сэйлора продолжает агрессивно накапливать Bitcoin (BTC), несмотря на финансовое давление и недавние продажи части активов.

ambcrypto4 мин. назад

BitMine добавляет 7 430 ETH и тратит $86 млн на выкуп акций – Почему?

ambcrypto4 мин. назад

9,42 миллиона частных инвесторов бросились покупать акции Changxin Technology, кто же выиграл в лотерее?

Результаты размещения акций Changxin Technology привлекли огромное внимание инвесторов. Всего в онлайн-подписке для частных инвесторов участвовало около 9,4288 миллиона человек, было подано 816,92 миллиарда заявок на акции, сгенерировано примерно 7,7 миллиона выигрышных лотерейных номеров, а итоговая ставка онлайн-подписки составила около 0,4714%, что является рекордно высоким показателем для новых акций на рынке STAR. Из-за высокого спроса компания активировала механизм обратного перевода, увеличив количество акций, размещаемых онлайн, до 3,851 миллиарда. Среди институциональных инвесторов 285 организаций, управляющих 10907 счетами, подали заявки на сумму около 12,38 триллиона акций, получив в итоге 2,173 миллиарда акций при коэффициенте распределения около 0,1756%. Taikang Asset Management стал институциональным инвестором, получившим наибольшее распределение. Среди публичных фондов лидерами по объему размещения стали E Fund, Southern Fund и ICBC Credit Suisse. Основатель ведущей китайской компании в области больших моделей DeepSeek, Лян Вэньфэн, через свои хедж-фонды Ningbo幻方量化 и Zhejiang九章资产 получил самое большое распределение среди частных фондов — акций на общую сумму примерно 1,75 миллиарда юаней. Ожидается, что Changxin Technology официально выйдет на биржу 27 июля. По оценкам рынка, её стоимость после IPO может превысить 1 триллион юаней, а некоторые аналитики дают прогноз до 2-3 триллионов юаней. Однако недавняя коррекция на глобальном технологическом рынке может оказать определенное влияние на цену акций компании после листинга.

marsbit30 мин. назад

9,42 миллиона частных инвесторов бросились покупать акции Changxin Technology, кто же выиграл в лотерее?

marsbit30 мин. назад

Криптовалюта USCR стабилизируется на отметке $0,0022: Сможет ли мемкоин отыграть потери второго квартала?

Криптовалюта USCR, мемкоин, отслеживающий тему официальных крипторезервов США, пытается восстановиться после падения до двухмесячного минимума в $0.0022. В мае цена выросла на 65%, но в июне упала на 37%. Сейчас наблюдается потенциальный отскок, и если быкам удастся закрепиться выше ключевых скользящих средних, возможен рост до $0.0028 (уровень Фибоначчи) и далее до майского пика в $0.0036, что означает потенциал роста на 30-60%. Динамика USCR тесно связана с новостями о создании стратегического резерва биткойна в США. Майский рост совпал с увеличением вероятности этого события и внесением соответствующего законопроекта. Однако его рассмотрение застопорилось, а шансы на создание резерва к 2027 году, по данным Polymarket, упали до 18%, что давит на настроения. Несмотря на неопределённость, база держателей USCR остаётся значительной: 48 тысяч, сократившись лишь на 4 тысячи с начала 2026 года. Восстановление цены будет зависеть от позитивных новостей по законопроекту о биткойн-резерве.

ambcrypto49 мин. назад

Криптовалюта USCR стабилизируется на отметке $0,0022: Сможет ли мемкоин отыграть потери второго квартала?

ambcrypto49 мин. назад

«Богиня благотворительности» с 3 млн подписчиков целиком создана ИИ, поддельный детский дом, международный «фальшивый фонд» рухнул за одну ночь

**Шокирующий разоблачение: Астролябка «благотворительности» с 300 000 подписчиков оказалась масштабной аферой на основе ИИ** Австралийская инфлюенсерша Лили Джей, имевшая почти 3 миллиона подписчиков в Instagram, создала тщательно продуманную мошенническую схему под прикрытием своего «Фонда Лили Джей». Используя искусственный интеллект, она и ее команда генерировали фальшивые изображения и видео, изображающие строительство мечетей, раздачу хлеба в Газе и даже открытие детского дома в Уганде для привлечения пожертвований от преимущественно мусульманской аудитории. Расследование ABC News Verify выявило многочисленные подделки: видео с «открытием» детского дома полностью сгенерировано ИИ (включая детей, саму Лили и фонды), «награда» за гуманитарную деятельность оказалась фальшивкой с цифровым водяным знаком ИИ, а заявленные благотворительные проекты в Уганде и Газе не существуют. Фонд не зарегистрирован как официальная благотворительная организация, что позволяло избегать финансовой отчетности. После запросов ABC сайт фонда стал скрывать кнопки для пожертвований и предупреждения о своем неблаготворительном статусе для посетителей из Австралии, но оставил их для иностранных пользователей. Эксперты предупреждают, что эта афера — тревожный прецедент, демонстрирующий, как ИИ может эксплуатировать человеческое доверие и желание творить добро, создавая убедительные, но полностью вымышленные нарративы.

marsbit1 ч. назад

«Богиня благотворительности» с 3 млн подписчиков целиком создана ИИ, поддельный детский дом, международный «фальшивый фонд» рухнул за одну ночь

marsbit1 ч. назад

L2 «рекалибровка»: когда L1 становится собственным ролл-апом, каков финал Ethereum?

«L2 перекалибровка»: когда L1 становится собственным роллапом, каков финал Ethereum? Первоначально, роллапы (L2) рассматривались как основной путь масштабирования Ethereum, обеспечивая дешёвое и быстрое исполнение транзакций. Однако, с развитием самого L1 (повышение лимита газа, внедрение безсостоятельности и zkEVM) и объединением задач масштабирования, традиционное разделение между L1 как безопасным, но медленным «слоем урегулирования» и L2 как дешёвым «слоем исполнения» меняется. Вопрос теперь не только в увеличении пространства блоков, а в перераспределении ролей в системе с множеством исполняющих сред. Будущая роль L2 смещается от простого предоставления дешёвого газа к обеспечению уникальных функций, таких как оптимизация для конкретных приложений, приватность и гибкие модели управления. Таким образом, L2 станет скорее спектром исполняющих сред с разной степенью наследования безопасности Ethereum, чем единым техническим классом. Ключевой задачей становится решение фрагментации. Разделённая ликвидность и состояние пользователя ухудшают опыт. Усилия концентрируются на улучшении взаимодействия (интероперабельности) через системы на основе намерений (intents) и нативные протоколы, такие как Ethereum Interoperability Layer (EIL), чтобы Ethereum вновь «ощущался как единая цепь». Сокращение времени до финальности транзакций L1 также имеет решающее значение для доверия между цепями. Ещё более радикальная идея — с появлением систем доказательств (zkEVM) внутри L1 сама Ethereum может стать своего рода «собственным роллапом», где высокопроизводительные узлы исполняют транзакции, а валидаторы проверяют криптографические доказательства. Это размывает классические границы между слоями и открывает путь к архитектуре, где множество исполняющих доменов (специализированных L2) сосуществуют, разделяя общую безопасность, ликвидность и систему урегулирования Ethereum. В итоге, будущее Ethereum видится не как победа L1 над L2 или наоборот, а как экосистема взаимосвязанных исполняющих сред, которые, будучи «разобранными» для масштабирования, вновь объединяются в единое, безопасное и удобное для пользователя целое.

marsbit1 ч. назад

L2 «рекалибровка»: когда L1 становится собственным ролл-апом, каков финал Ethereum?

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片