Майнеры могут покрывать расходы, не избавляясь от биткоинов

cryptonews.ruОпубліковано о 2025-03-04Востаннє оновлено о 2025-05-04

Директор по инвестициям криптовалютной кредитной компании Ledn Джон Гловер предложил майнерам брать кредиты вместо того, чтобы продавать биткоины.

Гловер считает, что добывающим цифровые активы предприятиям стоит брать взаймы фиатную валют под залог BTC для покрытия расходов. В этом случае они накопят больше монет и не будут оказывать нисходящего давления на курс виртуальной валюты.

Если вы занимаетесь майнингом, то вы добываете все эти биткоины. Вы должны понимать лежащие в основе BTC принципы и то, почему он, скорее всего, продолжит дорожать в будущем. Не в ваших интересах продавать заработанные биткоины, — заявил Джон.

john-glover

Джон Гловер

По мнению Гловера, использование кредитов обладает целым рядом преимуществ по сравнению с продажей BTC, потому что позволяет:

  • Увеличить прибыль за счёт повышения курса цифрового актива;
  • Платить налоги позднее;
  • Получить пассивный доход за передачу взаймы криптовалюты, не находящейся под залогом.

Одной из главных причин стагнации цены биткоина в этом году считается продажа монет майнерами. Согласно статистике, они избавлялись от части добытых монет в первом квартале 2025-го и сдерживали таким образом восходящую тенденцию.

Если компании возьмут план Гловера на вооружение, то курс BTC, вероятнее всего, будет расти быстрее, и все участники рынка выиграют от этого. Однако если криптовалюта не станет дорожать, то майнеры потерпят убытки, потому что им придётся рассчитываться за взятые кредиты. Например, на площадке Ledn ставка по займам под залог биткоинов составляет не менее 10,4% годовых.

Пов'язані матеріали

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

DeepSeek has updated its DeepSeek V4 model with the DSpark speculative decoding framework, achieving a significant 60-85% speedup in generation for Flash models and 57-78% for Pro models while maintaining the same overall throughput. This engineering-focused update, rather than a core architectural change, introduces DSpark to address latency and throughput bottlenecks in high-concurrency production environments. DSpark combines high-throughput parallel generation with adaptive load-aware verification. Its key innovations include a semi-autoregressive generation architecture to model dependencies within token blocks and a hardware-aware confidence-scheduled verification system. This system uses a confidence head to predict token acceptance probabilities, allowing it to dynamically optimize verification length per request and allocate compute only to tokens with the highest expected payoff. The asynchronous scheduler is designed for real-world deployment, ensuring zero-overhead scheduling and continuous CUDA graph replay while preserving the target model's output distribution. In tests across mathematical reasoning, code generation, and daily dialogue, DSpark outperformed state-of-the-art models like Eagle3 and DFlash, increasing average acceptance length by 26.7%-30.9% and 16.3%-18.4% respectively on Qwen3 target models. DeepSeek also open-sourced DeepSpec, a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding draft models, providing a standardized toolkit that includes data preparation tools, model implementations, training code, and evaluation scripts.

marsbit7 год тому

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

marsbit7 год тому

Торгівля

Спот
活动图片