利好消息频传,代币月内上涨 50%,ZKsync 的复兴时刻终于来了?

链捕手Xuất bản vào 2024-09-30Cập nhật gần nhất vào 2024-09-30

作者:Frank,PANews

 

自空投落地之后,ZKsync 可谓坏消息不断,生态数据极速下滑,代币价格也随之一路下跌,从上线冲高后的 0.29 美元一度跌至 0.08 美元,下降幅度达到 72.8%。不仅如此,还传出裁员 16% 的员工。

不过,进入 9 月以来,ZKsync 的新动态频频传出,从 Solana 挖来首席营销官;推出链上治理系统;迎来 Treasure DAO 的迁移等。ZKsync 好像正在迎来复苏,PANews 就 ZKsync 的近期发展状态做一个全面分析,看看这个曾经万众瞩目的明星 L2,是否即将迎来复兴?

从扩大朋友圈开始

ZKsync 的变化似乎是从裁员开始的,9 月 3 日,有消息传出 ZKsync 的开发公司 Matter Labs 宣布裁员 16% 的员工,共计 24 人。这是该公司成立 6 年来的首次裁员,而 Matter Labs 首席执行官 Alex Gluchowski 澄清说,裁员的决定并非由于公司的财务状况,下一步将计划进行「战略性招聘」。

事实上,这次裁员后 ZKsync 确实迎来了换血,9 月 11 日,Matter Labs 宣布聘请了 Solana 基金会前营销副总裁 Meghan Hughes 担任首席营销官,此前,Meghan Hughes 曾在 Google、Facebook、Niantic 和 Stripe 供职。Matter Labs 向媒体透露,「聘请 Hughes 是为了帮助 Matter Labs 分享其故事并提升其叙事水平」。

2 天后,ZKsync 宣布推出链上治理系统。这是一个围绕权力分立、制衡原则设立的治理体系。根据设计,没有任何人和实体能够更改 ZKsync 协议。Matter Labs 首席执行官 Alex Gluchowski 在推特上宣布了这一消息后,也引发了社区的众多讨论。其中,Solana 的联合创始人 Toly 在 Alex Gluchowski 推文下对 ZKsync 新协议「不是多签签名」的说法进行质疑。两人的讨论仅仅停留在理论层面,没有延展至其他层面。 不过,这样的隔空对话还是为 ZKsync 带来了一定的话题度。

9 月 14 日,Treasure 联合创始人 Karel Vuong 在社交媒体发布长文解释为何「Treasure DAO 拟从 Arbitrum 迁移至 ZKsync」,Karel Vuong 称 ZKsync 在扩展性、吞吐量、成本、游戏可能性、入职、互操作性等方面都更有助于项目实现愿景,即大规模采用。这是团队选择 ZKsync 的主要原因。

9 月 23 日,反复测试了一个月的 Aave V3 终于完成部署在 ZKsync Era 主网上线。

9 月 25 日,Coinbase 宣布将上线 ZKsync(ZK)代币。随后,ZK 代币应声上涨,在 15 分钟内最高涨幅达到 7.59%,在 25 日当天,最高涨幅达到 14.5%,价格达到 0.14,创下近两个月来的最高点。

此外,Chainlink CCIP、Stratis 等项目也纷纷宣布在 ZKsync 部署。

链上数据略有起色

除了在生态上扩大影响力之外,ZKsync 的链上数据近期也有了一定起色。回顾空投发布后的数据情况可以看出,无论是 TVL、链上交易数量,还是链上活跃地址数在 3 月以来都是处于一路下滑的状态。进入 9 月后,ZKsync 在这几项数据上都有了明显的回升。

今年 3 月 9 日,ZKsync Era 的 TVL 最高达到 1.88 亿美元,到 8 月 5 日这一数据降至 7200 万美元,下降幅度超六成。截至 9 月 29 日,ZKsync Era 的 TVL 回升至 1.4 亿美元,迎来跳跃式回升。

日交易量上升

而更为明显的变化发生在日活用户数上,9 月 9 日,ZKsync Era 的日活地址数跌至谷底,仅为 6.7 万。而在 9 月 17 日和 9 月 20 日两天日活地址数迎来大幅提升,分别上涨至 15.9 万和 16.4 万。同时在这两天的链上交易数量也迎来了突然增长,从 9 月 15 日到 9 月 20 日,链上交易数提升幅度在 1 倍以上。

活跃用户有回升迹象

这些数据的增长可能源于生态内的游戏平台 Tevaera,据 DappRadar 数据显示,Tevaera 近 30 天的用户地址数达到 15 万左右,增长 160%。另一个 ZKsync Era 的合约创建数据近期仍处于低位没有太大变化也侧面印证这些数据增长可能来自某个应用,而不是大量的新代币产生。

与其他 L2 仍有较大差距,空投阶段性抛售结束

在与其他以太坊的 L2 对比当中可以看到,Arbitrum 和 Base 的 TVL 均在 20 亿美元以上,Optimism 也有 6.8 亿美元。虽然项目方近期频繁引入合作项目迁移来增加生态的活跃度,但

相比之下,ZKsync 要走的路似乎还有很远。

截至 9 月 26 日,ZKsync 主网 DEX 内的创建代币总数量为 507 个,24 小时交易额不超过 1000 万美元。链上交易最多的代币交易人数 24 小时内仅为 333 个,从这些数据来看,ZKsync 的链上生态活跃度还没有真正开始繁荣起来。

从代币的市场表现来看,ZK 代币近期略有回升,近 4 天内,ZK 的价格上涨了 66%。目前流通的代币占总量的 17.5%。在 2025 年 6 月之前,代币不会有新的解锁产生。结合前三个月的代币空投领取情况来看,ZK 价格回升或许跟空投抛售基本结束具有一定的相关性,再加上近期生态内的合作消息,上线 Coinbase 等利好推动,以及整体盘面的回升都有关联。

整体而言,ZKsync 的复苏似乎还有时日。不过 ZKsync 的发展路线又和最近火热的 Sui 有所不同,ZKsync 上并未推出一键发币的 MEME 币平台,而是暂时依靠 Tevaera 等链游激活更多用户。如果接下来加密行业内的链游复苏取代 MEME 币成为下一阶段的增长引擎,ZKsync 能够依靠链游在 L2 当中突围或许也是不错的选择。

Nội dung Liên quan

Sở hữu thị trường nghìn tỷ, vì sao token hóa bất động sản vẫn chưa bùng nổ?

Trong nhiều năm, token hóa bất động sản được coi là bước đột phá cách mạng hóa lĩnh vực đầu tư bất động sản, hứa hẹn khả năng chia nhỏ tài sản, đầu tư nhanh chóng và thanh khoản cao. Tuy nhiên, trong thực tế, thị phần của bất động sản được token hóa vẫn chưa đến 0,1% trong tổng thị trường toàn cầu trị giá khoảng 300 nghìn tỷ USD. Nguyên nhân chính nằm ở việc ngành công nghiệp ban đầu tập trung quá nhiều vào công nghệ thay vì giải quyết các mối quan tâm cốt lõi của nhà đầu tư như tính tin cậy, quyền sở hữu pháp lý rõ ràng và cơ chế phân phối lợi nhuận minh bạch. Hạ tầng cơ bản còn thiếu, bao gồm khuôn khổ pháp lý cho quyền sở hữu, cơ chế chuyển nhượng tuân thủ và hệ thống dịch vụ vận hành chuyên nghiệp. Các nhà đầu tư tổ chức vẫn đang thận trọng do môi trường pháp lý chưa rõ ràng và những rủi ro tiềm ẩn. Họ đã có những kênh đầu tư truyền thống hiệu quả, và token hóa hiện tại thường chỉ phức tạp hóa mô hình sẵn có mà chưa chứng minh được lợi thế kinh tế vượt trội. Tuy vậy, đã xuất hiện những tín hiệu tích cực. Một số khu vực như UAE đang xây dựng khung quy định rõ ràng hơn cho tài sản số. Trọng tâm ngành cũng đang chuyển dần sang giải quyết vấn đề nền tảng và sự chấp thuận của cơ quan quản lý. Tương lai của lĩnh vực này sẽ phụ thuộc vào việc xây dựng và vận hành thành công các nền tảng tuân thủ đầy đủ, có hồ sơ minh bạch, thay vì chỉ phát hành nhiều token mới. Cuối cùng, trở ngại lớn nhất không còn là công nghệ, mà là hạ tầng và hệ thống tuân thủ.

marsbit6 phút trước

Sở hữu thị trường nghìn tỷ, vì sao token hóa bất động sản vẫn chưa bùng nổ?

marsbit6 phút trước

Mô hình lớn quét sạch mọi kỳ thi, nhưng lại càng xa rời AGI hơn: Bài báo này đã vạch trần điều gì?

Nếu ai đó nói rằng AGI (Trí tuệ nhân tạo phổ quát) đã đạt được, làm sao để phân biệt thật hư? Ngành công nghiệp AI đang chạy đua hướng tới một mục tiêu không có đường kết thúc rõ ràng. Một bài báo gần đây của nhà nghiên cứu Michael Timothy Bennett đã đề xuất một thước đo mới cho AGI: không phải là khả năng bắt chước con người, mà là khả năng thích ứng và khám phá tri thức mới như một "nhà khoa học nhân tạo". Bài báo chỉ ra rằng các bài kiểm tra chuẩn cũ như bài kiểm tra Turing đã bị các mô hình lớn (large models) vượt qua, nhưng chúng ta lại càng xa rời trí thông minh phổ quát thực sự. Các mô hình hiện tại chủ yếu dựa vào "Scale-maxing" - tối đa hóa quy mô dữ liệu và tham số, lưu trữ các câu trả lời gần đúng trong trọng số mạng. Chúng thiếu khả năng chủ động thử nghiệm, hiểu biết nhân quả và cân bằng giữa khám phá (exploration) và khai thác (exploitation) trong điều kiện tài nguyên hạn chế (như năng lượng). Một AGI thực sự, theo định nghĩa mới này, cần có ba đặc điểm cốt lõi: (1) Chủ động thử nghiệm để thu thập thông tin, thay vì thụ động học từ dữ liệu có sẵn. (2) Hiểu được quan hệ nhân quả, không chỉ là tương quan. (3) Biết cách phân bổ tài nguyên tính toán một cách khôn ngoan để cân bằng giữa việc tìm kiếm thông tin mới và sử dụng kiến thức đã biết. Điều này đòi hỏi một sự chuyển dịch mô hình trong ngành AI. Tiêu chí đánh giá sẽ chuyển từ bảng xếp hạng điểm số sang các "điểm chuẩn thích ứng", nơi AI được đặt vào môi trường hoàn toàn mới để kiểm tra khả năng khám phá quy luật. Lộ trình kỹ thuật cũng cần kết hợp nhiều phương pháp (Scale-maxing, Simp-maxing, W-maxing) thay vì chỉ phụ thuộc vào một luật duy nhất. Tóm lại, bài báo nhấn mạnh rằng con đường đến AGI không phải là sự lặp lại tuyến tính của các mô hình lớn, mà là một sự thiết lập lại lộ trình, hướng tới việc xây dựng những hệ thống có tinh thần của một nhà khoa học: biết đặt câu hỏi "tại sao" và chủ động tìm kiếm câu trả lời.

marsbit1 giờ trước

Mô hình lớn quét sạch mọi kỳ thi, nhưng lại càng xa rời AGI hơn: Bài báo này đã vạch trần điều gì?

marsbit1 giờ trước

Giáo hoàng phát hành thông điệp đầu tiên về AI: 40.000 chữ, 10 quan điểm, nói thấu nỗi lo lắng về AI

Ngày 15/5/2026, Giáo hoàng Leo XIV đã công bố thông điệp "Magnifica Humanitas", văn kiện đầu tiên của Giáo hội Công giáo tập trung vào trí tuệ nhân tạo (AI), kỷ niệm 135 năm thông điệp "Rerum Novarum" về cách mạng công nghiệp. Thông điệp dài 40.000 chữ này không phải là tài liệu kỹ thuật mà là một bản kiểm điểm đạo đức, đề cập đến chiến tranh, việc làm, giáo dục, y tế và ra quyết định công. Tóm tắt 10 quan điểm cốt lõi: 1. AI không phải kẻ thù, nhưng đã trở thành môi trường ảnh hưởng đến quyết định hằng ngày. 2. Vấn đề then chốt là ai nắm quyền lực công nghệ (dữ liệu, năng lực tính toán, nền tảng), không chỉ là quy định. 3. Ngay cả nhà phát triển cũng khó giải thích đầy đủ cơ chế hoạt động nội bộ của AI. 4. AI không phải là chủ thể đạo đức, không thể thay thế trách nhiệm của con người trong các mối quan hệ. 5. Các quyết định AI về việc làm, phúc lợi, tư pháp, y tế cần cơ chế minh bạch, giải trình và giám sát con người. 6. Tài nguyên AI (dữ liệu, tri thức, mô hình) nên phục vụ lợi ích chung, tránh tập trung vào số ít. 7. AI khuếch đại thông tin sai lệch và thao túng nhận thức, đe dọa sự thật - một hàng hóa công cộng. 8. Giáo dục AI không chỉ dạy công cụ, mà phải bảo vệ khả năng đặt câu hỏi, tư duy phản biện. 9. AI định hình lại lao động, nhưng công việc không chỉ là hiệu quả, mà còn là nơi con người phát triển và tham gia xã hội. 10. Quyết định sinh tử hoặc không thể đảo ngược không được giao cho hệ thống tự động. Thông điệp nhấn mạnh: Công nghệ không trung lập. Giá trị và lợi ích của những người tạo ra và triển khai AI sẽ định hình trải nghiệm của xã hội. Thách thức cốt lõi do AI mang lại là thách thức về nhân học: Khi AI mô phỏng sáng tạo, phán đoán và quan hệ, con người phải tự hỏi ý nghĩa đích thực và giá trị độc đáo của mình là gì. AI có thể mô phỏng bề ngoài, nhưng không thể có ý chí, chịu trách nhiệm hoặc trải qua cái giá thực sự đằng sau những hành động đó.

marsbit1 giờ trước

Giáo hoàng phát hành thông điệp đầu tiên về AI: 40.000 chữ, 10 quan điểm, nói thấu nỗi lo lắng về AI

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片