超越市值:“解锁供应”提供更深入的见解

币界网Xuất bản vào 2024-08-22Cập nhật gần nhất vào 2024-08-22

币界网报道:

流通供应是加密代币估值的常见指标,通常隐藏着关键细节。Token Unlocks通过引入解锁供应来解决这个问题,这是一种更准确的估计未来代币可用性的方法。

循环供应的问题在于它依赖于自我报告的数据和不频繁的更新。这可能会导致重大差异,使投资者难以真实了解代币的价值。

由于缺乏通用的报告标准,流通供应的准确性可能会有很大差异。此外,跟踪流通供应的方法,如钱包移动和估计,可能已经过时。有时它们只每月更新一次,导致报告的数字存在很大差异。

为了解决这些问题,Token Unlocks引入了一个新的指标:解锁供应。与可能落后的流通供应不同,解锁供应使用行权时间表来更准确地估计未来的代币供应。这让投资者对可能的市场变化有所了解,而且这种方法提供了一种更结构化、更准确的方法来估计未来的代币供应,为投资者提供了潜在市场变化的领先指标。

无锁定供应的主要好处之一是它能够作为预警系统。通过提供每日或每周更新的粒度数据,它允许用户预测尚未反映在流通供应指标中的代币发行。此外,将解锁供应与循环供应进行比较可以作为一种验证工具,有助于确保项目团队提供的数据的准确性。

然而,无锁供应并非没有挑战。该指标可能受到代币销毁、激励计划、DAO决策和生态系统赠款等动态因素的影响。这些元素通常在项目白皮书或代币生成事件(TGE)之后引入,可以改变预期的供应。

要真正理解一个项目的代币经济学,你需要同时考虑循环供应和解锁供应。它们共同提供了更清晰的供应动态图,帮助每个人在不断变化的加密世界中做出更明智的决策。

Nội dung Liên quan

Cơ quan FCA của Anh công bố sổ tay quy định về tiền mã hóa: Phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro bắt đầu vào tháng 10/2027

Cơ quan Giám sát Tài chính Anh (FCA) đã công bố một khuôn khổ quy định mới cho tiền mã hóa, áp dụng từ tháng 10/2027, thay vì các quy định cứng nhắc, đồng loạt. Cách tiếp cận dựa trên rủi ro này yêu cầu các công ty tiền mã hóa duy trì vốn đủ để bù đắp tổn thất tiềm năng, nhưng số vốn sẽ thay đổi tùy theo mức độ rủi ro của từng doanh nghiệp. Các công ty nhỏ hơn và ít rủi ro hơn sẽ có yêu cầu công bố thông tin giảm bớt, giúp tiết kiệm chi phí tuân thủ. Các công ty sẽ tự đánh giá rủi ro trên bảng cân đối kế toán và thực hiện kiểm tra áp lực hàng năm, sau đó FCA sẽ xem xét các đánh giá này. Mục tiêu của những thay đổi này là tăng cường sự tin tưởng của thị trường và thu hút thêm 3-4 triệu người dùng tiền mã hóa tại Anh. Đối với stablecoin, FCA đã giữ cấu trúc cơ bản nhưng nới lỏng một số yêu cầu, đồng thời tăng cường bảo vệ người tiêu dùng bằng quy định tài sản dự trữ phải được nắm giữ trong một ủy thác theo luật định. Các quy tắc này tạo thành khuôn khổ cơ bản, trong đó những tổ chức phát hành lớn có thể phải đối mặt với giám sát chặt chẽ hơn.

ambcrypto1 giờ trước

Cơ quan FCA của Anh công bố sổ tay quy định về tiền mã hóa: Phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro bắt đầu vào tháng 10/2027

ambcrypto1 giờ trước

Claude và Codex mà bạn dùng hàng ngày, Meta nội bộ không cho phép sử dụng tùy tiện

Vào tháng 5, Meta đã áp đặt các hạn chế nội bộ đối với việc sử dụng Claude Code và Codex cho đội kỹ sư AI ứng dụng của mình. Lý do không phải vì các công cụ này kém hiệu quả, mà ngược lại, vì chúng quá tốt. Meta đang phát triển trợ lý lập trình AI tự chủ tên MetaCode và lo ngại rằng đầu ra từ các mô hình bên ngoài này có thể vô tình "thấm" vào dữ liệu huấn luyện hoặc quy trình đánh giá của mô hình nội bộ, dẫn đến hiện tượng "chưng cất" (distillation). Điều này sẽ khiến MetaCode học theo "bản lĩnh" của đối thủ hơn là phát triển năng lực thực sự của riêng mình. Các hạn chế cụ thể bao gồm: không sử dụng đầu ra từ Claude/Codex để tạo câu hỏi kiểm tra cho mô hình nội bộ, không để AI tìm lỗi hoặc phân tích mã để đề xuất kiểm thử, và đảm bảo mọi nội dung AI tạo ra không xuất hiện trong môi trường mà mô hình đang được đánh giá có thể truy cập. Các công việc hỗ trợ như thiết lập quy trình hay cấu trúc mã vẫn được phép, nhưng luôn cần có sự giám sát của con người. Vấn đề "bẫy chưng cất" này là thách thức chung của ngành. Mặc dù không bị luật pháp cấm rõ ràng, nhưng các điều khoản dịch vụ của OpenAI hay Anthropic đều ngăn cản việc sử dụng đầu ra của họ để tạo ra sản phẩm cạnh tranh. Việc Meta thận trọng phản ánh mối lo ngại về ranh giới giữa năng lực tự phát triển và năng lực "mượn" từ người khác, đồng thời cũng nhằm mục tiêu cắt giảm chi phí sử dụng AI bên ngoài lên tới hàng chục tỷ USD. Tình huống này cho thấy khi AI giúp chúng ta tạo ra AI, câu hỏi "bản lĩnh thực sự thuộc về ai?" ngày càng khó trả lời.

marsbit1 giờ trước

Claude và Codex mà bạn dùng hàng ngày, Meta nội bộ không cho phép sử dụng tùy tiện

marsbit1 giờ trước

Vì sao chúng ta cần quan điểm về nội dung AI vào ngày hôm nay?

Trong bối cảnh AI phát triển mạnh mẽ trong ngành sáng tạo nội dung, đặc biệt là điện ảnh và video, bài viết phân tích mâu thuẫn giữa tiềm năng và những lo ngại xung quanh AI. AI đã chứng minh hiệu quả trong sản xuất nội dung giải trí nhanh ("thức ăn nhanh văn hóa") như phim ngắn, web drama nhờ khả năng tạo hiệu ứng, đáp ứng nhu cầu cảm xúc nông và logic thương mại dựa trên khối lượng. Tuy nhiên, việc AI tiến vào lĩnh vực điện ảnh truyền thống - nơi được coi là "bữa ăn chính văn hóa" - lại gây ra nhiều tranh cãi về đạo đức, việc làm và bản chất sáng tạo. Bài viết chỉ ra ba giá trị cốt lõi của con người trong sáng tạo mà AI khó thay thế: khả năng đổi mới đột phá, sự đầu tư lao động/thời gian (tạo ra giá trị cảm nhận), và trải nghiệm sống/cảm xúc thật mang tính tương tác giữa người với người. Tuy nhiên, sự phát triển của nội dung AI đang đối mặt với rủi ro "vượt giới hạn": lợi thế chi phí có thể chèn ép và "đánh cắp" thành quả sáng tạo của con người; sản lượng khổng lồ dẫn đến nguy cơ chất lượng thấp và cơ chế "đồng xấu đẩy lùi đồng tốt"; hiệu suất cao khiến rủi ro về an toàn nội dung và bản quyền phát sinh sớm hơn và khó kiểm soát hơn. Do đó, cần thiết lập một "quan điểm về nội dung AI" với bốn nguyên tắc cốt lõi: (1) Đảm bảo không gian sáng tạo của con người được mở rộng, không bị thu hẹp; (2) Tôn trọng và bảo vệ thành quả sáng tạo của con người, tránh bị khai thác; (3) Duy trì vai trò chủ đạo và trách nhiệm của con người trong quá trình sáng tạo; (4) Đảm bảo tính minh bạch, công khai và quyền được biết của người dùng đối với nội dung AI. Tương lai của nội dung AI nên là một hành trình cân bằng, nơi con người là "người cầm lái" công nghệ, sử dụng AI để khuếch đại sự sáng tạo, bảo vệ giá trị nhân văn và thúc đẩy văn hóa phát triển lành mạnh.

marsbit2 giờ trước

Vì sao chúng ta cần quan điểm về nội dung AI vào ngày hôm nay?

marsbit2 giờ trước

Planck bị rút bài? Người cha của cơ học lượng tử vấp ngã trước thuật toán

Một bài báo gần đây chỉ ra rằng hai bài viết của nhà vật lý lỗi lạc Max Planck, công bố năm 1940 và 1942 trên tạp chí Đức "Die Naturwissenschaften", đã bị gắn nhãn "retracted" (rút lại) trên nền tảng số của Springer. Điều đáng chú ý là việc rút lui này dường như không phải do gian lận hay sai sót học thuật, mà là hậu quả của sự xung đột giữa thông lệ xuất bản lịch sử và các quy tắc hiện đại. Hai bài viết của Planck mang tính triết học, phản ánh về bản chất của khoa học. Chúng từng được lưu hành dưới nhiều hình thức như bài phát biểu, sách mỏng và tạp chí - một thông lệ phổ biến và hợp pháp vào thời điểm đó. Tuy nhiên, các thuật toán và hệ thống quản lý siêu dữ liệu ngày nay, được thiết kế để phát hiện vi phạm bản quyền hoặc công bố trùng lặp, có thể đã hiểu sai những thực hành này. Một bài thậm chí bị đánh dấu do có tiêu đề trùng với bài của một tác giả khác trước đó, vốn là một hình thức đối thoại học thuật. Hệ quả không chỉ dừng ở một nhãn sai. Nội dung gốc của hai bài báo đã bị xóa khỏi nền tảng Springer, chỉ còn có thể truy cập qua kho lưu trữ Internet Archive. Sự việc này làm nổi bật một vấn đề lớn hơn: kiến thức lịch sử khi được số hóa và đưa vào cơ sở dữ liệu thương mại hiện đại có nguy cơ bị bóp méo bởi các quy tắc tự động, logic kinh doanh và giả định pháp lý đương đại. Trong thời đại AI, nơi các mô hình học máy được đào tạo dựa trên những kho dữ liệu này, một nhãn "đã rút" sai lệch có thể vĩnh viễn làm sai lệch sự hiểu biết về quá khứ khoa học, đặt ra câu hỏi quan trọng về tính toàn vẹn và khả năng tiếp cận của di sản học thuật trong kỷ nguyên số.

marsbit2 giờ trước

Planck bị rút bài? Người cha của cơ học lượng tử vấp ngã trước thuật toán

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片