从 Libra 丑闻到 Solana 失血,Jupiter 多策略布局能否挽回市场信心?

Foresight NewsXuất bản vào 2025-03-05Cập nhật gần nhất vào 2025-03-05

Tóm tắt

Jupiter 近期正通过生态扩张、代币回购计划、产品迭代等多项策略,试图向外界释放逆风突围的信号。

撰文:Nancy,PANews

当下,Solana 生态正经历一场由 Libra 发币丑闻触发的「失血」危机,流动性流失与市场信心的双重打击令生态内部挑战加剧。作为 Solana 生态的明星项目,Jupiter 凭借超高的流动性占比一度扮演核心角色,但 Libra 丑闻的牵连叠加生态整体危机令其深陷泥潭。尽管如此,Jupiter 近期正通过生态扩张、代币回购计划、产品迭代等多项策略,试图向外界释放逆风突围的信号。

交易引擎减速?Jupiter 多项数据仍占据 Solana 生态优势

Jupiter 曾以强劲的市场号召力驱动 Solana 生态繁荣,但 Solana 生态信心危机令其交易引擎减速,难以独善其身。

Artemis 数据显示,Jupiter 的日交易量在今年 1 月中旬攀至历史峰值 29 亿美元。然而,随后交易活跃度呈现逐渐下滑趋势。截至 3 月 3 日日交易量回落至 12 亿美元,较峰值骤降 58.6%。

日活跃地址数的变化同样揭示了社区参与度的衰退。今年 1 月 20 日,Jupiter 活跃地址数创下 120 万个新高,凸显了其彼时的用户参与热潮。然而,截至 3 月 3 日,这一数字已锐减至 39.4 万个,跌幅高达 67.2%。活跃地址的锐减不仅指向交易活跃度的放缓,也暗示用户对 Jupiter 乃至 Solana 生态的信心受到冲击。不过,Solana 整体日活跃地址也在同期下降约 48.1%,也表明 Jupiter 的下滑与生态大环境同步。

交易活跃度的减弱直接波及 Jupiter 的收入表现。Artemis 数据显示,其聚合器日收入从峰值 130 万美元下降 83.3%,截至 3 月 3 日仅为 21.6 万美元。这一收入端的疲软也反映了 Jupiter 在当前市场环境下的脆弱性。

尽管交易活跃度和收入承压,Jupiter 在 Solana 生态中的权重仍展现出一定韧性。Artemis 数据显示,Jupiter 日交易量占 Solana 整体的 11.6%,较 1 月峰值时的 10.4% 略有提升。但 Jupiter 日活跃地址数占比较峰值下降 36.5%,截至 3 月 3 日占 Solana 整体的 9.4%。

而从生态排名来看,根据 Artemis 数据显示,自 2025 年以来,Jupiter 以 2.6 亿美元的日交易量稳居 Solana 生态第二,仅次于 Raydium;日活跃地址数则以 57.2 万个稳居第三;Gas 费消耗量贡献了 4570 万美元,位居第二。这些数据也表明,Jupiter 仍维持着 Solana 核心流动性支柱的角色,但影响力有所缩减。

此外,官网显示,JUP 的总质押量数超 5.8 亿枚,占流通量的 21.5% 以上,这也反映出社区对 JUP DAO 治理的持续参与,或为代币提供短期抛压缓冲。

从信任危机到长期主义,Jupiter 多线布局挽信心

Libra 丑闻是 Jupiter 陷入泥潭的导火索。今年 2 月的 LIbra 内幕交易风波中,Libra 在 Meteora 上创建流动性池,而 Jupiter 因 Meow 的双重身份(Meteora 联合创始人)被指联手 Meteora 作恶。虽然事后 Meteora 联创 Ben 辞职,且 Jupiter 回应未以任何形式参与 Libra 发行,表示未发现团队成员有抢筹行为,但并未让 Jupiter 摆脱声誉危机,其代币 JUP 也一度下跌。

「我们谈论着加密是未来,但在现实中,往往表现出对长期主义和结果负责的意愿严重不足。有一件事是确定的:我们相信自己在做的事情,相信为长期结果负责,相信加密行业在未来会真正改变世界,哪怕短期波动再剧烈也无妨。」近期 Meow 发文表示。

面对 Solana 生态减速和 Libra 风波,Jupiter 以多元策略应对,近一段时间其宣布收购扩张、代币经济调整和透明治理等多线布局,力图挽回市场信任。

在生态扩张上,Jupiter 在过去一年中进行了多项招聘和收购,包括近几个月收购了 Sonarwatch 和 Moonshot 多数股权等,目前仍正进行两项未公布的收购,以增强团队及三大支柱平台 Jup.ag、Jupiverse 和 Jupnet 的能力。收购资金将由国库支付。

在代币价值赋能上,近期 Jupiter 宣布由独立第三方对创始人、Jupiter 财政部、Meteora 财政部和 JUP 代币进行全面审计;同时,Jupiter 成立 Litterbox Trust,该信托由独立第三方管理,已开始运作,未来两年将接收协议 50% 的收入,用于策略性积累 JUP,旨在增强代币长期稳定性。官方称,此举不涉及近期收益,而是为生态和社区的长期发展布局。Artemis 数据显示,截至 3 月 3 月,Jupiter 自 2 月 17 日以来已回购价值 1080 万美元的 JUP。

不仅如此,Meow 近期提出来「2030 提案」,计划将其 2.8 亿枚个人 JUP 代币用于团队激励,并在 2030 年获得 5 亿枚 JUP 作为补偿,该提案仍需社区投票决定。且 Jupiter 还在近期宣布推出「GOAT 框架」,旨在通过四大核心维度——治理(包括 30% 供应量销毁、「Jupuary」活动及工作组预算调整等多项关键决策)、有机性(强调拒绝幕后交易、KOL 推广或市场操纵)、一致性(协同持有者、社区和团队利益)和透明性(三次代币审计、多签钱包公开及大额流动记录),将 JUP 打造成加密行业的最佳代币,确立其作为长期代币的地位。

此外,Jupiter 还最新公布了 2030 团队战略,将在未来 5 年专注去中心化流动性平台、全球社区扩展和 Jupnet 生态,并计划在未来 3 年为新团队成员分配 2.8 亿枚 JUP(目前初创团队还持有 14 亿枚 JUP),但资金来源需社区决策,主要有两种方案供选择:一是使用战略储备拨款,2025 年 7 月起解锁,无需社区投票;二是由 Meow 个人持仓支付,2030 年向战略储备回收,并申请额外 2.2 亿枚 JUP 作为激励(DAO 可调整)。

在产品迭代上,Jupiter 与 ApePro 合并并更名为 Jup Trenches,可提供包括双帐户类型、私钥导出、实时数据等功能,以及去年推出的 Jupiter Mobile 也将进行重大更新。

总的来说,尽管交易引擎减速令 Jupiter 短期内承压,但其 Solana 生态核心支柱的地位未失,未来能否凭借多元策略布局以及 Solana 回暖实现生态止血乃至正向增长,仍需时间验证。

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Nội dung Liên quan

Anthropic tạo ra một bộ 'hình phạt' cho AI vượt ngục: Yêu cầu của bạn, bốn cách chết

Bài viết thảo luận về hệ thống phân loại và đánh giá mức độ nghiêm trọng của các yêu cầu "jailbreak AI" (vượt rào an ninh AI) mới được Anthropic công bố, có tên là Khung Đánh giá Mức độ Nghiêm trọng Vượt Rào AI (CJS). Hệ thống phân loại của Anthropic chia các yêu cầu liên quan đến an ninh mạng thành bốn loại: (1) Nguy hiểm cao (ví dụ: phần mềm tống tiền) bị chặn hoàn toàn; (2) Công cụ kép rủi ro cao (như thử nghiệm thâm nhập); (3) Công cụ kép rủi ro thấp (như quét lỗ hổng đã biết); và (4) Vô hại (như gỡ lỗi). Tuy nhiên, hệ thống được thiết kế quá nhạy, dẫn đến việc chặn nhiều yêu cầu hợp pháp (ví dụ đếm chữ cái, debug). Để đánh giá mức độ nguy hiểm của một lần vượt rào, Anthropic đề xuất khung CJS với bốn thang đo: Mức độ tăng cường khả năng tấn công (0-4), Phạm vi khả năng (0-2), Độ khó vũ khí hóa (0-2) và Tính dễ phát hiện (0-2). Tổng điểm 0-10 xác định mức độ nghiêm trọng từ CJS-0 (thông tin) đến CJS-4 (khủng hoảng). Điểm số phụ thuộc vào bối cảnh thời gian và kiến thức của người dùng. Bài viết chỉ ra rằng Anthropic, thông qua liên minh Glasswing với các tập đoàn công nghệ lớn, đang nắm quyền định nghĩa "nguy hiểm" và thiết lập tiêu chuẩn này. Điều này có thể ảnh hưởng đến việc kiểm duyệt mô hình và trải nghiệm người dùng. Bối cảnh được đặt trong lệnh cấm xuất khẩu của Mỹ lần đầu tiên nhắm vào API mô hình AI (như với Fable 5), cho thấy sự kiểm soát công nghệ ngày càng chặt chẽ. Khung CJS được xem như một công cụ để hợp thức hóa các quyết định kiểm soát đó. Cuối cùng, bài viết đưa ra một số lời khuyên cho người dùng khi bị chặn: điều chỉnh từ ngữ trong lệnh, cảnh giác với tín hiệu bị giáng cấp chất lượng phản hồi, hoặc kiên nhẫn chờ đợi các cải tiến không rõ thời hạn từ Anthropic.

marsbit27 phút trước

Anthropic tạo ra một bộ 'hình phạt' cho AI vượt ngục: Yêu cầu của bạn, bốn cách chết

marsbit27 phút trước

Thu nhập 100 triệu đô la mỗi năm, hai bạn cùng phòng Berkeley thế hệ 9x tạo ra mô hình kinh doanh AI sinh lời nhất

Công ty không tạo ra AI nào nhưng kiếm được 100 triệu USD mỗi năm! Đó là Arena, nền tảng bảng xếp hạng và đánh giá mô hình AI khổng lồ, bắt nguồn từ một dự án nghiên cứu mã nguồn mở có tên Chatbot Arena do một nhóm từ UC Berkeley khởi xướng vào năm 2023. Cốt lõi của Arena là một bảng xếp hạng được xây dựng dựa trên hàng chục triệu lượt bình chọn "mù" của người dùng thực. Người dùng nhập prompt, hai mô hình ẩn danh trả lời và họ chọn câu trả lời tốt hơn. Cơ chế "đấu trường" đơn giản này đã thu hút hơn 1000 triệu lượt đánh giá, trở thành điểm tham chiếu quan trọng. Tất cả các gã khổng lồ như OpenAI, Google, Anthropic, Meta đều đưa mô hình hàng đầu của họ lên đây để kiểm tra, thậm chí cả GPT-5 dưới bí danh. Bí quyết kiếm tiền của Arena nằm ở dịch vụ thương mại AI Evaluations, ra mắt tháng 9 năm ngoái. Các công ty phát triển mô hình và doanh nghiệp lớn trả phí để Arena huy động cộng đồng hàng triệu người dùng đánh giá chuyên sâu mô hình của họ, cung cấp phân tích hiệu suất trong thế giới thực mà các bài kiểm tra tiêu chuẩn không có được. Đây là mô hình kinh doanh "bán dụng cụ" trong cơn sốt AI: khi các công ty đua nhau cải thiện mô hình, nhu cầu cho dịch vụ đánh giá và tinh chỉnh sau khi triển khai càng lớn. Dự án này được đồng sáng lập bởi hai bạn cùng phòng tại Berkeley: CEO Anastasios Angelopoulos (chuyên gia học máy) và CTO Wei-Lin Chiang (người đứng sau chatbot mã nguồn mở Vicuna nổi tiếng). Dự án tách ra thành công ty vào mùa xuân 2025, nhanh chóng huy động được 100 triệu USD vốn hạt giống, định giá 6 tỷ USD. Đến tháng 1 năm nay, họ đã hoàn thành vòng gọi vốn Series A 150 triệu USD, định giá 1.7 tỷ USD. Arena không ngừng mở rộng, gần đây ra mắt Chế độ Tác nhân (Agent Mode) để đánh giá các AI thực hiện nhiệm vụ dài, phức tạp như viết mã, nghiên cứu. Arena đặt cược vào một tương lai nơi việc đánh giá khách quan, dựa trên dữ liệu thực tế về hiệu suất AI sẽ ngày càng quan trọng và có giá trị.

marsbit31 phút trước

Thu nhập 100 triệu đô la mỗi năm, hai bạn cùng phòng Berkeley thế hệ 9x tạo ra mô hình kinh doanh AI sinh lời nhất

marsbit31 phút trước

Thu về 24.000 sao: Một lệnh duy nhất, AI tự tìm kiếm kỹ năng

Vercel, công ty đứng sau Next.js, đã ra mắt công cụ Skills - một trình quản lý gói (package manager) dành cho AI Agent, cho phép cài đặt các "kỹ năng" (skill) chuyên biệt vào các công cụ lập trình AI như Claude Code, Cursor, Codex... chỉ bằng một dòng lệnh `npx skills add <package>`. Kho lưu trữ chính thức đã đạt 24,000 sao GitHub trong vòng 5 tháng. Một skill là một thư mục chứa tài liệu hướng dẫn (SKILL.md), tài liệu tham khảo và cả script có thể thực thi, giúp AI tuân thủ các quy tắc, phong cách code cụ thể của dự án một cách tự động và lâu dài. Tính năng nổi bật là "Find Skills", một skill giúp AI tự động tìm kiếm và cài đặt skill phù hợp nhất dựa trên yêu cầu của người dùng, hoạt động như một công cụ tìm kiếm năng lực cho AI. Tuy nhiên, tiện ích đi kèm rủi ro bảo mật lớn. Các nghiên cứu từ Snyk và Koi Security cho thấy hàng trăm skill chứa mã độc, có khả năng đánh cắp khóa, thực hiện prompt injection hoặc phân phối phần mềm độc hại. Khác với npm, skill hợp nhất lệnh, mã code và quyền truy cập đầy đủ, tạo ra mối đe dọa trực tiếp đến hệ thống cục bộ. Vercel, thông qua sáng kiến này, đang tìm cách định hình lại lớp công cụ AI, biến trải nghiệm "một dòng lệnh" từng thành công với Next.js thành chuẩn mực mới trong việc mở rộng năng lực cho trợ lý lập trình AI, đồng thời cũng đặt ra những thách thức bảo mật cần được quản lý cẩn thận.

marsbit32 phút trước

Thu về 24.000 sao: Một lệnh duy nhất, AI tự tìm kiếm kỹ năng

marsbit32 phút trước

Claude Engineer Cuối Cùng Đã Giao Ra Fable 5 Đốt Quyết, Hướng Dẫn Bạn Phá Vỡ Khoảng Cách Thông Tin Với Mô Hình

Fable 5 ra mắt với sự chú ý toàn cầu, từ kỳ vọng cao đến lệnh cấm và hạn chế truy cập. Claude Code kỹ sư Thariq Shihipar chia sẻ hướng dẫn sử dụng Fable 5 hiệu quả, giải quyết vấn đề chênh lệch thông tin giữa người dùng và mô hình. Ông so sánh "bản đồ" (prompt, kỹ năng, ngữ cảnh người dùng cung cấp) với "lãnh thổ" (môi trường thực tế cần xử lý). Khoảng cách này là "điểm chưa biết". Chất lượng công việc phụ thuộc vào khả năng làm rõ các điểm chưa biết này. Bài viết phân loại "điểm chưa biết" thành bốn loại: Đã biết mình biết (nội dung trong prompt), Đã biết mình chưa biết, Chưa biết mình đã biết (điều hiển nhiên không nói ra), và Chưa biết mình chưa biết. Để thu hẹp khoảng cách, tác giả đề xuất các phương pháp lặp đi lặp lại trước, trong và sau khi thực hiện công việc: - **Trước khi thực hiện:** Quét điểm mù, động não tạo nguyên mẫu, đặt câu hỏi ngược, tham khảo tài liệu, lập kế hoạch triển khai. - **Trong khi thực hiện:** Ghi chú lại các quyết định và điều chỉnh trong quá trình thực thi. - **Sau khi thực hiện:** Tạo tài liệu giải thích/giới thiệu và tự kiểm tra kiến thức. Ví dụ, chính video ra mắt Fable đã được Claude Code biên tập bằng cách áp dụng các bước trên: học về kỹ thuật phụ đề, tạo nguyên mẫu đồng bộ hóa, và học về chỉnh màu video. Bài học cốt lõi: Mô hình càng mạnh, việc xác định rõ các "điểm chưa biết" của bạn trước khi bắt đầu càng quan trọng để dẫn đến kết quả tốt hơn. Hãy để Claude giúp bạn tìm ra chúng.

marsbit36 phút trước

Claude Engineer Cuối Cùng Đã Giao Ra Fable 5 Đốt Quyết, Hướng Dẫn Bạn Phá Vỡ Khoảng Cách Thông Tin Với Mô Hình

marsbit36 phút trước

Token ăn mất 30% lương, hóa đơn AI ở Thung lũng Silicon mất kiểm soát

Token hiện đang tiêu tốn tới 30% tổng lương nhân viên tại SemiAnalysis, một viện nghiên cứu bán dẫn Silicon Valley, nhưng đổi lại mang lại hiệu suất cao gấp nhiều lần chi phí lao động truyền thống. CEO NVIDIA, Jensen Huang, thậm chí khuyến khích các kỹ sư sử dụng Token với ngân sách bằng nửa lương, coi đây là "tư liệu sản xuất" mới. Tuy nhiên, mặt khác, nhiều gã khổng lồ công nghệ như Uber và Microsoft đang vật lộn với hóa đơn AI tăng vọt ngoài tầm kiểm soát, trong khi mối liên hệ giữa việc sử dụng AI và đổi mới sản phẩm thực tế vẫn chưa rõ ràng. Một nghiên cứu của MIT năm 2024 chỉ ra trong 77% công việc liên quan đến thị giác, thuê người vẫn rẻ hơn dùng AI. Báo cáo của SemiAnalysis nhấn mạnh đừng chỉ nhìn vào chi phí hiện tại. Với sự tối ưu hóa phần mềm (như tăng tốc độ xử lý token lên 14 lần) và phần cứng mới (hiệu suất cao gấp 17-32 lần), chi phí token dự kiến sẽ giảm mạnh. Gartner dự báo đến 2030, chi phí suy luận cho mô hình lớn có thể giảm hơn 90% so với 2025. Bài viết kết luận rằng dù các công ty công nghệ đang đầu tư hàng nghìn tỷ USD vào AI và cắt giảm nhân sự, tác động kinh tế rộng lớn vẫn chưa thấy rõ. Đây là giai đoạn "xây đường ống" cần thiết, tương tự như điện lưới hay internet trước đây. SemiAnalysis, với 30% chi phí lương chuyển thành token, đã thấy được đòn bẩy sản xuất khổng lồ và đứng về phía bên kia của dòng chảy. Câu hỏi đặt ra cho các công ty khác là bắt đầu ngay hay chờ đợi và bị tụt lại phía sau.

marsbit36 phút trước

Token ăn mất 30% lương, hóa đơn AI ở Thung lũng Silicon mất kiểm soát

marsbit36 phút trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua JUP

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Jupiter (JUP) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Jupiter (JUP) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Jupiter (JUP) của BạnSau khi mua Jupiter (JUP), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Jupiter (JUP)Giao dịch Jupiter (JUP) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 283Xuất bản vào 2024.12.12Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua JUP

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của JUP (JUP) được trình bày dưới đây.

活动图片