“白银”失色:莱特币在加密市场的沉默与挣扎

投研日志Xuất bản vào 2025-05-27Cập nhật gần nhất vào 2025-05-27

Tóm tắt

当叙事成为行业的核心驱动力,“稳健”不再是莱特币的护身符,而更像是一副枷锁。莱特币需要大胆抛弃过时的包袱,重新思考自己的核心定位。只有真正打破陈规,用技术和叙事为支撑,莱特币才有可能重获市场与社区的信任,焕发新生。

最近的行情都是meme给的,每天在链上pvp,在x上找热点,多睡1m就少赚1M,x上也开始出现A8、A9退圈宣言。但凡和meme沾上边的,不管新项目还是老项目都能让链上捕手多看一眼。曾经被认为是诈骗、无用例、纯投机的meme成为这轮周期里最瞩目的焦点,于是,很多项目方早已坐不住,纷纷开始寻求接入点,推出自己的meme项目、发行趣味代币或者干脆直接和现有的meme合作。就连一贯严肃的老牌团队也开始“放下身段”,努力蹭上meme热潮。

曾经一向低调严肃的莱特币也加入了这场狂欢,在其官方推特表示:“根据目前的市场状况,我现将自身定义为 Memecoin。”该推文一出,LTC 短时突破 83 USDT。同时,Solana链上推出的Memecoin——$LESTER,被认为是莱特币进军meme领域的首个尝试。莱特币官方推特的互动更是引爆了社区热情:不仅转发了$LESTER的合约信息,还在几天内多次展示$LESTER的logo。得益于这些动作,$LESTER的市值一度攀升至1亿美元。

然而剧情急转直下,莱特币随后声明: $LESTER 与他们无关,他们没有刻意宣传,只是有人利用这个logo 在 Solana 上创建了$LESTER。

这一声明瞬间引发了社区的强烈反应。一些观点认为,莱特币在圈内的热度早已式微,正是因为蹭上meme的热度,靠$LESTER这个梗短暂地重回大众视野。而莱特币官方的态度则被批评为“既享受了meme带来的流量,又急于撇清关系、保留所谓的技术优越感”。这种“既要蹭热度,又不肯放下身段”的做法,引发了许多争议。

莱特币的困境:叙事匮乏与社区脱节

莱特币的问题并非始于$LESTER事件,而是长期积累的结果。

作为“比特币的白银”,莱特币从未摆脱这一标签的束缚,而这样的定位正变得越来越无力:

1.叙事的单薄与僵化

加密市场已经从单纯的“支付工具”叙事,转向生态建设、创新玩法的竞争。而莱特币依然停留在“快速且便宜”的框架内,缺乏吸引市场和社区的叙事张力。

2.创新能力的缺失

莱特币鲜有能与时俱进的技术突破或场景应用,难以吸引新一代用户。与之对比,许多新兴项目凭借独特的叙事、玩法或技术,迅速赢得市场目光。

3.社区的渐行渐远

社区是项目的灵魂,但莱特币多年来的表现缺乏对社区需求的深度共鸣。随着更活跃、更具吸引力的项目涌现,莱特币原有的用户基础正逐渐流失。

模因之外:莱特币的其他尝试

事实上,莱特币并非完全没有行动。去年5月,莱特币社区推出了LTC-20标准,用于支持在其链上铭刻NFT等内容。借助比特币BRC-20标准的热度,LTC-20短暂地吸引了市场注意。

这一热潮让莱特币链上交易笔数一度创下历史新高,达到576708笔,该记录是2018年1月牛市峰值附近的历史最高纪录的两倍多。也是莱特币区块链平均交易数量的五倍,此外,莱特币活跃钱包地址数也高达81.3万个,续创历史新高。

然而,这种“跟随式创新”并未真正持久,LTC-20很快消失在人们的视线中。

莱特币的这些努力虽有亮点,但始终缺乏一个长远的叙事逻辑和社区运营策略,难以持续为项目注入活力。

“白银”的时代为何褪色?

莱特币的挣扎不仅是技术问题,更在于它无法适应行业环境的变化:

1.行业需求的改变

过去的叙事强调简单的支付功能,但如今的用户更关注生态建设、创新功能以及项目的叙事张力。在这样的环境中,莱特币的定位显得单薄而无力。

2.缺乏吸引新用户的亮点

相比于那些能够持续输出热点或独特价值的项目,莱特币在创新和场景应用上显得乏善可陈。这使得它很难吸引新一代加密用户的关注。

3.过于守旧的品牌形象

作为老牌加密项目,莱特币一直强调其“稳健”和“经典”,但这种策略在如今的市场中容易被解读为保守和落后。当行业的叙事越来越灵活和多元化时,莱特币却停留在过去的辉煌中,显得与时代脱节。

老牌项目的自我救赎之路

在叙事驱动的市场中,莱特币若想重新崛起,需要从根本上改变策略:

1.重新定义叙事

“比特币白银”的定位已经过时,莱特币需要挖掘更贴合市场需求的叙事线索,将技术与情感诉求相结合。

2.激活社区力量

项目的活力来源于社区,莱特币需要通过定期活动、清晰沟通和更大胆的尝试,重新凝聚用户。

3.拥抱变化与创新

meme文化、创新玩法并非低级趣味,而是市场需求的体现。莱特币需要以开放的心态尝试新事物,学会用更生动的方式讲述自己的故事。

当叙事成为行业的核心驱动力,“稳健”不再是莱特币的护身符,而更像是一副枷锁。莱特币需要大胆抛弃过时的包袱,重新思考自己的核心定位。只有真正打破陈规,用技术和叙事为支撑,莱特币才有可能重获市场与社区的信任,焕发新生。

Nội dung Liên quan

Sức mạnh xử lý sắp cạn: Google thầm áp đặt hạn mức sử dụng Gemini đối với Meta

Cuộc khủng hoảng hạ tầng AI đang leo thang giữa các gã khổng lồ công nghệ. Theo các nguồn tin, từ khoảng tháng 3, Google đã thông báo với Meta rằng họ không thể đáp ứng toàn bộ nhu cầu sử dụng mô hình Gemini và áp dụng giới hạn sử dụng, gây ra sự chậm trễ cho một số dự án AI nội bộ của Meta. Cả hai công ty từ chối bình luận. Tình trạng thiếu hụt năng lực tính toán (compute) buộc Google phải đẩy nhanh việc mở rộng, bao gồm ký hợp đồng thuê năng lực tính toán trị giá 920 triệu USD mỗi tháng với SpaceX của Elon Musk. Giám đốc điều hành Google Sundar Pichai thừa nhận hạn chế về compute đang ảnh hưởng đến doanh thu đám mây. Meta, một trong những khách hàng doanh nghiệp lớn nhất của Google, bị ảnh hưởng nặng nề nhất. Công ty này sử dụng Gemini cho nhiều mục đích như kiểm duyệt nội dung, chatbot hỗ trợ và phát triển mã nguồn. Để giảm phụ thuộc, Meta đang đẩy mạnh chuyển sang sử dụng mô hình tự phát triển như Muse Spark và tăng cường đầu tư vào hạ tầng data center riêng. Sự việc cho thấy áp lực ngày càng tăng từ khối lượng công việc suy luận (AI inference) sau khi mô hình được huấn luyện, trở thành một trong những thách thức lớn nhất của ngành, bất chấp hàng trăm tỷ USD đã được đổ vào chip và trung tâm dữ liệu.

marsbit51 phút trước

Sức mạnh xử lý sắp cạn: Google thầm áp đặt hạn mức sử dụng Gemini đối với Meta

marsbit51 phút trước

Câu hỏi "Anh có chắc không?" khiến mô hình lớn AI bộc lộ "tính cách xu nịnh"?

Ngay cả các mô hình AI mạnh mẽ nhất cũng khó cưỡng lại sự nghi ngờ lặp đi lặp lại từ người dùng. Một bài đăng gần đây trên X của shadcn@shadcn đã gây bão trong cộng đồng phát triển và nghiên cứu AI: "Không có mô hình nào có thể đứng vững trước câu hỏi 'Bạn có chắc không?' - tất cả đều nhanh chóng đầu hàng." Điều này phản ánh một tình huống phổ biến: người dùng chỉ cần hỏi lại "Bạn có chắc không?" mà không cung cấp thông tin mới, nhiều mô hình lớn (LLM) lập tức xin lỗi, sửa đổi câu trả lời, thậm chí biến một đáp án đúng thành sai. Trong phần bình luận, nhiều người dùng chia sẻ trải nghiệm tương tự, nơi AI dễ dàng bị "gaslight" (thao túng tâm lý) để đưa ra câu trả lời kém hơn dù ban đầu nó đúng. Họ nhận xét các mô hình thiếu sự tự tin thực sự; sự chắc chắn của chúng chỉ là cảm giác được đóng gói thành sự tự tin. Tuy nhiên, một số người dùng chỉ ra rằng không phải tất cả mô hình đều như vậy. Ví dụ, AI trợ lý Poke của The Interaction Company và Claude Opus 4.8 của Anthropic có thể giữ vững lập trường khi bị chất vấn. Claude Opus 4.6 cũng được khen ngợi nhờ khả năng "chịu được áp lực" nếu được hướng dẫn trong prompt hệ thống rằng nên phản đối khi chắc chắn. Nguyên nhân sâu xa của hành vi "xu nịnh" này thường được quy cho "lời nguyền" từ quá trình Huấn luyện Củng cố bằng Phản hồi Con người (RLHF). Trong quá trình căn chỉnh, các mô hình được khen thưởng vì an toàn, lịch sự và tuân theo mong đợi của con người. Việc "cãi lại" hoặc kiên định có thể bị trừng phạt, trong khi xin lỗi và tuân theo người dùng là con đường an toàn để đạt điểm cao, vô hình trung tạo ra "nhân cách xu nịnh" ở AI. Hiện tượng này còn được gọi là "AI sycophancy" - sự hy sinh tính nhất quán thực tế để chiều theo khuynh hướng người dùng. Một số ý kiến cho rằng cần có một tiêu chuẩn đánh giá (benchmark) mới, chẳng hạn như benchmark "Bạn có chắc không?", để đo lường khả năng giữ vững lập trường của mô hình khi bị người dùng chất vấn sau khi đã đưa ra câu trả lời đúng. Một trợ lý AI đủ tiêu chuẩn không chỉ cần chính xác trong các bài kiểm tra tĩnh mà còn phải có khả năng chống nhiễu và duy trì ranh giới phán đoán trong đối thoại thực tế.

marsbit1 giờ trước

Câu hỏi "Anh có chắc không?" khiến mô hình lớn AI bộc lộ "tính cách xu nịnh"?

marsbit1 giờ trước

Dwarkesh Patel: Thế hệ AI tiếp theo có thể được tạo ra từ công việc thực tế

Bài viết trình bày phân tích của Dwarkesh Patel về hướng phát triển tiếp theo của AI, vượt ra ngoài khuôn khổ "Huấn luyện Củng cố với Phần thưởng có thể Xác minh" (RLVR) hiện tại. Ông chỉ ra rằng RLVR thành công trong các lĩnh vực như viết mã, toán học vì chúng có tính "có thể mài mòn" cao - dễ dàng nhân bản, thiết lập lại và kiểm tra song song. Tuy nhiên, nhiều nhiệm vụ thế giới thực như khởi nghiệp, vận động tranh cử hay nghiên cứu khoa học lại thiếu các thuộc tính này, khiến việc huấn luyện trở nên khó khăn. Điểm mấu chốt mà Patel đưa ra là sự cần thiết phải chuyển từ mô hình chỉ huấn luyện trước khi triển khai sang khả năng học tập liên tục từ kinh nghiệm triển khai thực tế. Ông cho rằng kiến thức giá trị nhất thường nảy sinh từ tương tác thực, lỗi thực và bối cảnh cụ thể, nhưng hiện tại việc học ngữ cảnh (in-context learning) của các mô hình lớn chỉ là tạm thời và không lưu lại trọng số. Bài viết đề xuất hai hướng tiếp cận chính cho mô hình học tập tiếp theo: 1. **Tự chưng cất theo chính sách (OPSD):** Nén kiến thức mà một mô hình đã học được trong một phiên làm việc dài (như một "nhân viên kỳ cựu") trở lại trọng số của mô hình cơ sở. 2. **Mơ mộng (Dreaming):** Mô hình tự xây dựng môi trường mô phỏng dựa trên quan sát thế giới thực để luyện tập và thử nghiệm chiến lược, sau đó nén kinh nghiệm thu được. Tầm nhìn cuối cùng là một quy trình huấn luyện mới: AI đầu tiên đạt được năng lực cơ bản thông qua RLVR, sau đó được triển khai để thực hiện công việc thực. Kinh nghiệm tích lũy từ các nhiệm vụ thực này, thông qua các cơ chế như OPSD, sẽ liên tục được tinh chỉnh trở lại mô hình, biến mỗi lần tương tác của người dùng thành cơ hội học tập. Tương lai của AI có thể phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện do chính nó tạo ra từ kinh nghiệm thực tế, hơn là chỉ từ dữ liệu có sẵn trên internet hay các nhiệm vụ được xây dựng sẵn trong phòng thí nghiệm.

marsbit2 giờ trước

Dwarkesh Patel: Thế hệ AI tiếp theo có thể được tạo ra từ công việc thực tế

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片