2024年4种加密货币将在下半年抢尽风头爆发100倍

币界网Xuất bản vào 2024-08-16Cập nhật gần nhất vào 2024-08-16

币界网报道:

宏观方面

素有“恐怖数据”之称的美国7月零售销售月率录得1%,远超预期;上周初请人数略低于预期,降至7月以来最低水平;这个数据出来之后,市场对于美国衰退的预期大幅降低,但9月份降息50个基点的概率也随之降低至29%。下个月的三件大事很重要:CPI、非农、议息会。

关于ETF,8月16日美国比特币现货ETF净流入1111万美元,以太坊现货ETF净流出3921万美元,市场资金观望情绪仍比较重,ETF资金有点追涨杀跌的意思,下一次拉升或下跌的开启,资金面表现肯定会是正相关。

链上方面,LTH派发压力明显减小,之前LTH的派发对BTC的价格产生巨大影响,但与之前历史持仓比较,LTH持有的BTC数量仍处于历史高位。

行情方面

昨天美国的零售销售数据和当周初请失业金人数数据出来后,市场波动加大。美股上涨势头仍强劲,比特币没有联动。这两天走势比较重要,能否收回60000甚至63000上方,是决定右侧走势是否可以确立的关键。

市场依然有需求存在,但右侧的缩量走势还没出现,始终在确认供应水平,这位置如果能够持续出现缩量走势,币价基本就可以确认要开始上涨了。耐心等,现在有点像312之后的走势,看后市能否走出相近的形态。

ETH联动走势,压力位2800。

山寨方面,还是没有热点项目,资金不活跃,对于大多数人来讲,是非常难熬的阶段,但也是布局阶段,现在这个时点,还能参与市场、关注市场的人应该是凤毛麟角了。

c9e753e7f0597a35d329c37bf667256b.png

2024年4种加密货币将在下半年抢尽风头爆发100倍!

1.DOGE

狗狗币正在复制其在 2021 年暴涨之前创造的相同模式。在下跌三角形内盘整,然后回调。因此,对于顶级 meme 币来说,未来几个月 10 倍的涨幅并不罕见。

860de24014b5613432a645760249582c.png

毕竟,DOGE 仍然是伊隆·马斯克最喜欢的加密货币,据传它将被整合到 X 平台中。马斯克还暗示特斯拉可能很快就会接受 DOGE 支付其电动汽车的费用。因此,仍然相信 DOGE 将在此牛市周期中创下历史新高。事实上,1 美元可能是可能的目标,这意味着新买家仍可能获得近 10 倍的回报。

2.LTC

莱特币基于区块链技术,旨在提供快速、安全且低成本的支付解决方案。此外,莱特币交易通常在几分钟内即可确认,相关费用也保持在最低水平。

845830508b555901b1275d68c980be1e.png

莱特币的 14 天相对强弱指数 (RSI) 为 43.85,表明处于中性位置。这表明该资产可能在短期内继续横盘整理。然而,市场情绪和技术指标暗示莱特币有可能在年底前达到 223.39 美元。

3.SOL

Solana 是一个快速的区块链平台,与以太坊和 Cardano 竞争,为应用程序提供了良好的基础。它的代币 SOL 对于交易和奖励参与者至关重要。SOL 的价值显而易见,因为它支持其生态系统而没有复杂的功能。

c5c83ff293359a2b8789cb7b55358a62.png

投资者可能会考虑 SOL,因为它拥有强大的网络和开发者兴趣。其好处包括更快的交易和 Solana 网络上的广泛项目访问。到 2025 年,SOL 可能达到 377.70 美元,比目前的水平大幅增加。展望 2030 年,价格可能会升至 443.70 美元。这表明潜在的增长超出了当前的投资,未来有机会获得数倍的回报。

4.SATS

SATS 的故事不管重复说多少遍,依然能被称为比特币生态上的传奇。它是第一个在比特币生态上被铸造完的巨量 Meme 代币,总量 2100 万亿,耗时半年,铸造完成时持有地址达 3.6 万。而且与后来铭文热潮来临时被铸造的其他 BRC-20 代币不同,SATS 的铸造大部分是在比特币生态低谷期完成的,这也意味着其背后站着一群比特币生态的忠实用户。

623184603fe1be0136ce75b551eaf358.png

SATS 日线是一根大阴线,成交量跟前两天基本相同,价格回踩了日线MA30线,颈线位在2540附近,价格不会一昧的不停上涨,中间也会有下跌回踩和震荡洗盘,9月份的预期利好依然还在,回踩就是给你上车的机会,如果已经在2860-3060区域补过仓的,拿好就行,不要乱补仓。等到价格回到2540附近再去补仓。

Nội dung Liên quan

Cuộc Đua Mã Hóa Của Các Tổ Chức Hàn Quốc: Sự Bùng Nổ Song Hành Của Stablecoin và RWA

**Hàn Quốc Tăng Tốc Cạnh Tranh Tiền Mã Hóa: Stablecoin và RWA Bùng Nổ Song Song** Thị trường tiền mã hóa Hàn Quốc đang trải qua một sự chuyển dịch cơ cấu quan trọng, với các công ty tài chính và nền tảng internet lớn tập trung xây dựng cơ sở hạ tầng blockchain cấp tổ chức. Hai lĩnh vực chính là stablecoin và mã hóa tài sản thực (RWA). **1. Stablecoin: Hướng tới Xu hướng Chủ đạo** * **Bối cảnh:** Áp lực từ dòng vốn chảy ra ngoài ước tính 1150 tỷ USD sang các stablecoin như USDC thúc đẩy nhu cầu cấp thiết về stablecoin Won được quản lý. * **Các bên tham gia:** * **Ngân hàng:** KB Financial, Hana Financial, NH Nonghyup, KBank đang dẫn đầu các dự án thí điểm thanh toán, chuyển tiền xuyên biên giới. * **Dịch vụ Thanh toán:** Shinhan Card (hợp tác với Solana), BC Card, Danal (phát hành KSC) đang tích hợp stablecoin vào hệ thống thanh toán. * **Nền tảng Internet:** KakaoPay và Naver Pay (đang mua lại Dunamu, công ty mẹ của Upbit) đang lên kế hoạch tích hợp stablecoin vào hệ sinh thái thanh toán rộng lớn của họ. * **Cơ hội cho Dự án Crypto:** Giai đoạn hiện tại là thời điểm vàng để thiết lập quan hệ đối tác, cung cấp các giải pháp cơ sở hạ tầng (ví dụ: chuỗi công khai, ví, dịch vụ lưu ký) cho các tổ chức Hàn Quốc. **2. Mã Hóa Tài Sản Thực (RWA): Từ Thí điểm đến Vận hành Chính thức** * **Phạm vi:** Các công ty chứng khoán Hàn Quốc đang thử nghiệm mã hóa nhiều loại tài sản, từ bất động sản, vàng đến các tài sản đặc thù của ngành công nghiệp Hàn Quốc như tài trợ tàu biển, chuỗi cung ứng quốc phòng, bản quyền K-pop. * **Hợp pháp hóa:** Khung pháp lý đã được thiết lập với các sửa đổi luật có hiệu lực từ năm 2027. * **Cơ hội cho Dự án Crypto:** Các dự án có thể lấp đầy khoảng trống về kênh phân phối toàn cầu, cung cấp thanh khoản và giải pháp đa chuỗi, cũng như các công cụ cơ sở hạ tầng hỗ trợ (không phải thay thế) các tổ chức phát hành. **3. Kênh Tiếp Cận Người Dùng Cuối (C): Động lực Quan trọng** Các nền tảng tiêu dùng lớn như Naver (sau khi mua lại Dunamu), Kakao (thông qua KakaoBank) và Toss đang nỗ lực tích hợp blockchain và ví tiền mã hóa trực tiếp vào ứng dụng thanh toán và dịch vụ tài chính hàng ngày của họ, nắm giữ chìa khóa tiếp cận hàng triệu người dùng. **Tóm lại:** Ngành công nghiệp tiền mã hóa Hàn Quốc đang ở một bước ngoặt quan trọng. Các dự án tiền mã hóa có thể thiết lập quan hệ đối tác chiến lược và cung cấp các giải pháp thiết thực ngay từ bây giờ sẽ định hình tương lai của ngành tại thị trường này.

Foresight News6 phút trước

Cuộc Đua Mã Hóa Của Các Tổ Chức Hàn Quốc: Sự Bùng Nổ Song Hành Của Stablecoin và RWA

Foresight News6 phút trước

Làm Thế Nào Để Phát Hiện Video AI Giả? Tổng Quan Hệ Thống Phát Hiện Động, Có Thể Truy Nguyên và Có Thể Giải Thích

Hai năm qua, video tạo bởi AI đã phát triển với tốc độ chóng mặt, chất lượng đạt đến mức chuyên nghiệp. Tuy nhiên, nghiên cứu phát hiện video giả mạo vẫn chưa theo kịp, tạo ra khoảng cách nguy hiểm với tác động xã hội lớn. Một bài tổng quan nghiên cứu dài 50 trang từ MBZUAI, Đại học Nhân dân Trung Quốc và Harvard, được chấp nhận tại ACL 2026, đã định nghĩa lại mục tiêu phát hiện là "xác minh độ trung thực sự kiện" (factual fidelity verification), kiểm tra xem nội dung video có phù hợp với thế giới thực hay không. Bài tổng quan phân loại video AI thành ba loại: 1. **Video thao tác cục bộ (LMV):** Chỉnh sửa một phần (như khuôn mặt) từ video thật. 2. **Chỉnh sửa đa phương thức (AVE):** Thay đổi mối quan hệ giữa hình ảnh, âm thanh, lời nói (như đồng bộ môi). 3. **Tổng hợp video từ đầu (GVS):** Tạo toàn bộ video từ văn bản/hình ảnh, thách thức lớn nhất. Để đối phó, một khung phát hiện "góc nhìn kép Thị giác-Ngôn ngữ" bốn tầng được đề xuất: * **Lớp 1 (Manh mối thị giác cơ bản):** Phân tích tín hiệu pixel, nhiễu, tần số. * **Lớp 2 (Tính nhất quán không-thời gian):** Kiểm tra tính liên tục của chuyển động và vật lý. * **Lớp 3 (Tính nhất quán đa phương thức):** Kiểm tra sự liên kết giữa hình ảnh, âm thanh, văn bản. * **Lớp 4 (Suy luận cấp độ thế giới):** Sử dụng ngôn ngữ và tri thức bên ngoài để kiểm tra tính hợp lý, logic và sự thật của nội dung. Xu hướng nghiên cứu đang chuyển dần từ các phương pháp dựa trên thị giác (Lớp 1,2) sang các phương pháp dựa trên ngôn ngữ và suy luận (Lớp 3,4). Hệ thống đánh giá cũng cần tiến hóa, chuyển từ chỉ phân loại nhị phân sang một hệ thống "ưu tiên bằng chứng", năng động và có thể giải thích được, có khả năng theo dõi nguồn gốc và chịu được các điều kiện thực tế. Tương lai của việc phát hiện video AI đáng tin cậy đòi hỏi sự kết hợp của thị giác máy tính (CV), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), hiểu đa phương thức và nghiên cứu mô hình thế giới.

marsbit41 phút trước

Làm Thế Nào Để Phát Hiện Video AI Giả? Tổng Quan Hệ Thống Phát Hiện Động, Có Thể Truy Nguyên và Có Thể Giải Thích

marsbit41 phút trước

Không ngờ, ứng dụng đầu tiên của AI x Crypto đã thành hiện thực lại là kiểm toán an ninh

Dữ liệu cho thấy, tính đến tháng 6, TVL của DeFi đã giảm khoảng 39% so với đầu năm. Cùng lúc, các vụ tấn công bảo mật tiếp tục gây áp lực, với tổn thất lên tới 942 triệu USD tính từ đầu năm 2026. Sự phổ biến của các công cụ AI thế hệ mới đang làm giảm đáng kể chi phí và yêu cầu kỹ năng để tìm ra lỗ hổng hợp đồng thông minh, đặt các công ty kiểm toán an ninh vào tâm điểm của cuộc khủng hoảng. Mặt tấn công đã được AI hóa. Các mô hình ngôn ngữ lớn giờ đây có thể quét hàng loạt hợp đồng để xác định mẫu lỗ hổng, rút ngắn thời gian từ phát hiện đến thực thi xuống còn vài phút, trong khi báo cáo kiểm toán truyền thống có hiệu lực tính bằng tháng. Ngay cả những giao thức đã được kiểm toán kỹ lưỡng như Drift Protocol hay KelpDAO vẫn bị tấn công thông qua lỗ hổng vận hành hoặc kỹ thuật xã hội. Các cuộc tấn công cũng nhắm vào hợp đồng cũ đã triển khai nhiều năm, cho thấy thời hạn bảo vệ của báo cáo kiểm toán cũ có thể đã hết hiệu lực. Để đối phó, nhu cầu kiểm toán phòng thủ từ các giao thức hiện có đang gia tăng. Tuy nhiên, về lâu dài, mô hình kinh doanh của các công ty kiểm toán đang phân hóa. Các công ty hàng đầu đang phát triển hệ thống kiểm toán hỗ trợ AI và chuyển dịch từ mô hình báo cáo một lần sang cung cấp dịch vụ giám sát liên tục, xác minh hình thức và phát hiện rủi ro thời gian thực. Công cụ kiểm toán AI nguyên bản như Firepan đã chứng minh hiệu quả khi phát hiện ra lỗ hổng phức tạp mà kiểm toán thủ công bỏ sót, như trong trường hợp của Curve Finance. Tóm lại, AI vừa thúc đẩy hiệu quả tấn công, vừa thúc đẩy nâng cấp hệ thống phòng thủ. An ninh không còn là thủ tục một lần mà trở thành cơ sở hạ tầng cần đầu tư liên tục. Các công ty kiểm toán cần tái cấu trúc nhanh chóng để thích ứng và tồn tại.

marsbit48 phút trước

Không ngờ, ứng dụng đầu tiên của AI x Crypto đã thành hiện thực lại là kiểm toán an ninh

marsbit48 phút trước

Không ngờ tới, AI x Crypto lại ứng dụng đầu tiên trong kiểm toán bảo mật

Dữ liệu cho thấy, tính đến tháng 6, tổng giá trị bị khóa (TVL) trong DeFi đã giảm khoảng 39% so với đầu năm. Cùng lúc, các vụ tấn công bảo mật tiếp tục gây áp lực, với thiệt hại ước tính lên tới 9,42 tỷ USD trong năm 2026. Một xu hướng đáng chú ý là sự phổ biến của các công cụ AI thế hệ mới, làm giảm đáng kể chi phí và yêu cầu kỹ năng để tìm kiếm lỗ hổng hợp đồng thông minh, đặt các công ty kiểm toán an ninh vào tâm điểm của cuộc khủng hoảng. Mặt tấn công đã được AI hóa. Các công cụ như Claude Mythos cho phép kẻ tấn công quét hàng loạt hợp đồng, phát hiện mẫu lỗ hổng và rút ngắn thời gian từ phát hiện đến thực thi xuống cấp độ vài phút. Điều này khiến các báo cáo kiểm toán truyền thống có "thời hạn sử dụng" bị thu hẹp nghiêm trọng, thậm chí về 0. Các vụ tấn công không chỉ nhắm vào hợp đồng mới mà còn khai thác lỗ hổng từ các hợp đồng cũ đã triển khai nhiều năm. Đáng chú ý, ngay cả những giao thức hàng đầu đã được kiểm toán kỹ lưỡng (như Drift Protocol, KelpDAO) vẫn bị xâm phạm thông qua các lỗi logic nghiệp vụ, kỹ thuật xã hội hoặc cấu hình hạ tầng. Trước thực tế mới, cả bên giao thức và công ty kiểm toán đều phải điều chỉnh. Về phía giao thức, nhu cầu kiểm toán lại theo tiêu chuẩn mới thời AI đang tăng lên như một khoản chi phòng thủ. Về phía công ty kiểm toán, mô hình kinh doanh báo cáo một lần đang bị thách thức. Họ buộc phải chuyển đổi sang mô hình dịch vụ nhúng toàn trình, tích hợp AI để nâng cao hiệu quả kiểm tra tự động, giám sát liên tục và phát hiện rủi ro thời gian thực. Các công cụ AI bản địa như Firepan đã chứng minh khả năng phát hiện những lỗ hổng phức tạp mà kiểm toán thủ công có thể bỏ sót, như trong trường hợp của Curve Finance và Zcash. Tóm lại, ngành kiểm toán an ninh đang chuyển từ mô hình hưởng lợi sang cạnh tranh khốc liệt dưới tác động của AI. An ninh không còn là thủ tục một lần mà phải là cơ sở hạ tầng được đầu tư liên tục. Các công ty kiểm toán cần tái cấu trúc nhanh chóng từ công cụ sang dịch vụ để tồn tại.

链捕手56 phút trước

Không ngờ tới, AI x Crypto lại ứng dụng đầu tiên trong kiểm toán bảo mật

链捕手56 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片