【研报精选】有望在下一轮牛市继续爆发?Solana可能是优秀的壳资源链

MirrorXuất bản vào 2022-12-23Cập nhật gần nhất vào 2022-12-29

Tóm tắt

数据显示Solana上的开发者贡献数量在SOL代币价格下跌95%的情况下仍然呈现年2.5倍的增长。对这个数据略持怀疑。如今Solana上的初始投资机构Multicoin等早就赚的盆满钵满,渐渐会退出Solana的主导和控制。道理也不难明白,套现走人了而已。同样的,未必是坏事。Sam的崩溃和机构的有序撤退,让Solana变得纯粹。在有优秀壳资源的前提之下,有社区化的可能性。至于下轮周期是否能突破前十,还是下一个EOS,就看运气吧。

FTX崩溃后,Solana的TVL骤减67%,遭受重创。墙倒众人推。“Sam Coin、Sam Chain”完蛋了是许多人的直觉。不过Messari最近的一篇报告表明Solana的情况没有外界想象的糟糕。即便是在Sam失势后,Solana仍然具有重要的壳资源价值。脱离Sam的Solana反倒给了自己一次凤凰涅槃的机会。

从协议层面的进展,有由Jump推出的Firedancer轻客户端。公链的轻客户端越多,网络宕机的整体性风险也就越小。包括最近A16Z自己开发的以太坊轻客户端Helios是同样的道理。

也有Jito-solana这样结合流动性质押和MEV价值索取的应用。MEV Bot在每条公链成为标配。而以太坊上的FlashBot近期也公布了计划,有计划成为一条MEV Chain。类似于Dydx从以太坊生态的应用迁移到Cosmos做独立链。

说到DyDx去Cosmos上做应用链,我会觉得诸如此类的迁移更多是“叙事先行”。打铁还需自身硬。本质上还是得看自己能否被市场接受。一个本来能力就不行的项目,迁移到哪条链都是无济于事。当然不否认公链自身的用户属性和时机对项目崛起的重要性。像Axie就经历了EOS到ETH漫长的跨越周期的迁移探索。以及GMX从BSC迁移至Arbitrum后成为Arb最核心的项目。

无论是整体链,还是应用链。无论是L1还是L2。ZK也好,Optimistic也好。以及以上的所有排列组合。一切都是技术革新上的探索 哲学层面的探讨。最终还要落实到创新性项目诞生并且被市场接受。实际上每一条链,每一条L2,每一条Rollup能诞生一个爆款应用并且围绕它产生生态,已是成功。这也符合马太聚集效应的理论。A16Z的基础堆栈和应用迭代理论是神作。

像其他优化节点和数据效率的一些进展,QUIC/QOS/Local Fee Market等等因过于技术不赘述。

作为PoS网络,去中心化的问题逃不过。尽管有2000多个节点,130多个数据中心,35个区域,网络仍然集中在少数节点/数据中心/区域中。PoS网络都逃不过这个问题,以太坊几万个节点也无可避免。追溯到五年前,十年前,PoW网络也是集中的。既然世界上的财富本就是集中的,我倒是更愿意接受PoW转PoS是为了减少环境污染的说辞。

Solana上的所有游戏,典型像Aurory/Star Atalas等等,在21/22年曾经轰轰烈烈,至今未上线主网,大概率是难产了。Eclipse and Nitro是两个有趣的项目,他们在尝试把Solana的虚拟机SVM迁移到Celestia和Cosmos这类的Rollup链上。Solana曾经让大家一度相信是一条专注于专业Trading的链,因此在订单本Dex/专业衍生品领域会有大突破。Drift,/Zeta Markets/Friktion/PsyOptions这些衍生品项目,也都是不温不火。在Serum崩溃之后,出现了几个社区主导的Sreum Fork项目OpenBook,/Ellipsis Labs/Lifinit等。这未尝不是一件坏事。也许Solana真的是一条有专业交易优势的链,只是前期过多的被Sam主导导致没有发挥出其优势。

数据显示Solana上的开发者贡献数量在SOL代币价格下跌95%的情况下仍然呈现年2.5倍的增长。对这个数据略持怀疑。如今Solana上的初始投资机构Multicoin等早就赚的盆满钵满,渐渐会退出Solana的主导和控制。道理也不难明白,套现走人了而已。同样的,未必是坏事。Sam的崩溃和机构的有序撤退,让Solana变得纯粹。在有优秀壳资源的前提之下,有社区化的可能性。至于下轮周期是否能突破前十,还是下一个EOS,就看运气吧。

的应用迁移到Cosmos做独立链。

说到DyDx去Cosmos上做应用链,我会觉得诸如此类的迁移更多是“叙事先行”。打铁还需自身硬。本质上还是得看自己能否被市场接受。一个本来能力就不行的项目,迁移到哪条链都是无济于事。当然不否认公链自身的用户属性和时机对项目崛起的重要性。像Axie就经历了EOS到ETH漫长的跨越周期的迁移探索。以及GMX从BSC迁移至Arbitrum后成为Arb最核心的项目。

无论是整体链,还是应用链。无论是L1还是L2。ZK也好,Optimistic也好。以及以上的所有排列组合。一切都是技术革新上的探索 哲学层面的探讨。最终还要落实到创新性项目诞生并且被市场接受。实际上每一条链,每一条L2,每一条Rollup能诞生一个爆款应用并且围绕它产生生态,已是成功。这也符合马太聚集效应的理论。A16Z的基础堆栈和应用迭代理论是神作。

像其他优化节点和数据效率的一些进展,QUIC/QOS/Local Fee Market等等因过于技术不赘述。

作为PoS网络,去中心化的问题逃不过。尽管有2000多个节点,130多个数据中心,35个区域,网络仍然集中在少数节点/数据中心/区域中。PoS网络都逃不过这个问题,以太坊几万个节点也无可避免。追溯到五年前,十年前,PoW网络也是集中的。既然世界上的财富本就是集中的,我倒是更愿意接受PoW转PoS是为了减少环境污染的说辞。

Solana上的所有游戏,典型像Aurory/Star Atalas等等,在21/22年曾经轰轰烈烈,至今未上线主网,大概率是难产了。Eclipse and Nitro是两个有趣的项目,他们在尝试把Solana的虚拟机SVM迁移到Celestia和Cosmos这类的Rollup链上。Solana曾经让大家一度相信是一条专注于专业Trading的链,因此在订单本Dex/专业衍生品领域会有大突破。Drift,/Zeta Markets/Friktion/PsyOptions这些衍生品项目,也都是不温不火。在Serum崩溃之后,出现了几个社区主导的Sreum Fork项目OpenBook,/Ellipsis Labs/Lifinit等。这未尝不是一件坏事。也许Solana真的是一条有专业交易优势的链,只是前期过多的被Sam主导导致没有发挥出其优势。

数据显示Solana上的开发者贡献数量在SOL代币价格下跌95%的情况下仍然呈现年2.5倍的增长。对这个数据略持怀疑。如今Solana上的初始投资机构Multicoin等早就赚的盆满钵满,渐渐会退出Solana的主导和控制。道理也不难明白,套现走人了而已。同样的,未必是坏事。Sam的崩溃和机构的有序撤退,让Solana变得纯粹。在有优秀壳资源的前提之下,有社区化的可能性。至于下轮周期是否能突破前十,还是下一个EOS,就看运气吧。

Nội dung Liên quan

Báo cáo Ethereum Q1 2026: Phí giảm, người dùng và khối lượng giao dịch lập kỷ lục mới

Báo cáo Q1/2026 của Ethereum cho thấy một xu hướng đối lập: lượng người dùng, số giao dịch và thông lượng mạng lưới đều đạt mức cao kỷ lục, trong khi phí giao dịch, tổng giá trị bị khóa (TVL), khối lượng giao dịch và vốn hóa pha loãng hoàn toàn (FDV) của ETH lại giảm. Hiện tượng này được giải thích là "Nghịch lý Jevons": việc giảm chi phí sử dụng mạng lưới sau đợt nâng cấp Fusaka đã giải phóng nhu cầu, thúc đẩy tăng trưởng quy mô. Báo cáo nhấn mạnh sự chuyển dịch trong định vị cốt lõi của Ethereum từ một blockchain DeFi sang một tầng thanh toán tài chính toàn cầu. Ethereum tiếp tục thống trị thị trường tài sản được mã hóa, chiếm phần lớn thị phần trong các lĩnh vực stablecoin (61,8%), quỹ được mã hóa (73%), hàng hóa được mã hóa (84%) và cổ phiếu được mã hóa. Sự tham gia của các tổ chức lớn như BlackRock, JPMorgan và Fidelity đang đẩy nhanh quá trình "thể chế lên chuỗi". Mặc dù phí giao dịch tầng cơ sở giảm mạnh (-47,9%), đây được xem là một sự đánh đổi có chủ đích để đổi lấy tăng trưởng mạng lưới dài hạn. Chiến lược này nhằm củng cố vị thế là nền tảng định sẵn cho việc thanh toán và quyết toán các tài sản tài chính ngày càng được mã hóa, từ đó tạo ra giá trị cơ bản cho ETH thông qua nhu cầu sử dụng mạng lưới.

marsbit44 phút trước

Báo cáo Ethereum Q1 2026: Phí giảm, người dùng và khối lượng giao dịch lập kỷ lục mới

marsbit44 phút trước

Anh ấy vừa gọi được 2,7 tỷ USD, Lý Phi Phi cũng rót tiền đầu tư

"Generalist AI", công ty khởi nghiệp trí tuệ thể hiện (embodied AI) do Pete Florence - cựu nhà khoa học nghiên cứu cốt cán của Google DeepMind và là một trong những người đặt nền móng cho kiến trúc mô hình VLA (Vision-Language-Action) - sáng lập, vừa huy động thành công 4 tỷ USD (tương đương 27 tỷ RMB) ở vòng gọi vốn mới, định giá 20 tỷ USD. Vòng đầu tư có sự tham gia của các tổ chức và cá nhân uy tín như NVentures (từ NVIDIA), NFDG, Bezos Expeditions, đồng sáng lập Xiaomi Lin Bin, người sáng lập Zoom Eric Yuan, và nhà khoa học nổi tiếng Fei-Fei Li. Mặc dù được coi là người tiên phong trong lĩnh vực "mô hình thế giới" (world model), Florence lại công khai phản đối việc dán nhãn này cho công ty mình. Triết lý của ông, chịu ảnh hưởng từ người thầy Russ Tedrake tại MIT, là ưu tiên "mục tiêu" cụ thể hơn các "nhãn" công nghệ chung chung. Mục tiêu tối thượng của Generalist AI là tạo ra những robot đa năng có thể thực hiện với độ tin cậy cực cao nhiều nhiệm vụ chưa từng thấy mà không cần dữ liệu huấn luyện riêng cho từng tác vụ. Để hiện thực hóa điều này, Generalist AI đã lần lượt ra mắt các mô hình GEN-0 và GEN-1. GEN-1, được công bố vào tháng 4/2026, được huấn luyện trên hơn 50 nghìn giờ dữ liệu tương tác vật lý thu thập qua một thiết bị đeo tay đặc biệt. Theo công ty, mô hình này đạt tỷ lệ thành công 99% trong một số nhiệm vụ thao tác lặp lại và tinh vi (như gấp hộp, đóng gói), với tốc độ nhanh gấp ba lần GEN-0 và chỉ cần khoảng một giờ để thích ứng với tác vụ mới. Thành tựu này chứng minh lộ trình phát triển rõ ràng của công ty và là lý do chính thu hút được sự ủng hộ mạnh mẽ từ các nhà đầu tư hàng đầu, đưa Generalist AI trở thành một trong những công ty được kỳ vọng nhất trong lĩnh vực robot và trí tuệ thể hiện.

marsbit52 phút trước

Anh ấy vừa gọi được 2,7 tỷ USD, Lý Phi Phi cũng rót tiền đầu tư

marsbit52 phút trước

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

Chỉ trong ba ngày, Google đã chứng kiến hai huyền thoại AI rời đi: Noam Shazeer (đồng tác giả Transformer, lãnh đạo Gemini) gia nhập OpenAI, và John Jumper (người đoạt giải Nobel Hóa học 2024, lãnh đạo AlphaFold) chuyển sang Anthropic. Đây không phải là trường hợp cá biệt mà là một xu hướng rõ ràng, bổ sung cho việc cựu thành viên sáng lập OpenAI Andrej Karpathy gia nhập Anthropic trước đó. Các tài năng AI hàng đầu đang tập trung ngày càng nhiều vào OpenAI và Anthropic, khiến Google trở thành nguồn cung cấp chính trong cuộc tái cấu trúc nhân tài này. Sự dịch chuyển này bắt nguồn từ sự khác biệt cốt lõi về sứ mệnh. Google, với doanh thu chính phụ thuộc vào quảng cáo, thường đặt các dự án AI trong khuôn khổ phục vụ mục tiêu sản phẩm và lợi nhuận. Ngược lại, OpenAI (với sứ mệnh AGI) và Anthropic (tập trung vào AI an toàn) cho phép các nhà nghiên cứu tập trung hoàn toàn vào việc đẩy xa giới hạn năng lực mô hình. Ngoài ra, cơ hội thu lợi nhuận lớn từ cổ phiếu trước thềm IPO của hai công ty này là động lực hấp dẫn mà Google - một gã khổng lồ trưởng thành - khó có thể sánh được. Việc sáp nhập Google Brain và DeepMind vào năm 2023 cũng tạo ra những lực ly tâm mới, làm xói mòn văn hóa nghiên cứu dài hạn dưới áp lực phải phù hợp với lộ trình sản phẩm. Sự ra đi của các nhân vật then chốt như Jumper và Shazeer phản ánh điều này. Cuộc khủng hoảng nhân tài này mang tính cấu trúc. Google có thể sở hữu cơ sở hạ tầng máy tính khổng lồ và kho dữ liệu đồ sộ, nhưng việc thiếu những bộ óc xuất sắc nhất để khai thác chúng khiến lợi thế đó trở nên vô nghĩa. Trong khi OpenAI và Anthropic củng cố vị thế với đội ngũ tinh nhuệ ngày càng mạnh, Google đang mất dần hào quang là trung tâm hấp dẫn nhân tài AI toàn cầu. Trong cuộc đua mà mật độ tài năng quyết định năng lực mô hình và thị phần, đây là một thách thức tồn vong thầm lặng nhưng nghiêm trọng của Google.

marsbit2 giờ trước

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

marsbit2 giờ trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

Mỗi khi một mô hình AI tiên tiến ra mắt, giới công nghệ lại dõi theo những “bảng điểm” quen thuộc như MMLU-Pro, MMMU hay MMMU-Pro. Đây là các tiêu chuẩn đánh giá quan trọng giúp so sánh năng lực của các mô hình lớn như GPT, Claude hay Gemini. Tuy nhiên, ít người biết rằng đằng sau những bộ đề thi này là một nhà nghiên cứu người Hoa: Chen Wenhu (Trần Văn Hổ), trợ lý giáo sư tại Đại học Waterloo, Canada. Ông cùng phòng thí nghiệm TIGERLab (còn gọi là Hổ Đầu Bang) đã tạo ra MMLU-Pro vào năm 2024 để giải quyết vấn đề “mất chuẩn” của bộ đánh giá MMLU cũ, khi nhiều mô hình tiên tiến đạt điểm gần tuyệt đối, khó phân biệt được sự khác biệt thực sự. MMLU-Pro với hơn 12.000 câu hỏi, mở rộng lựa chọn và tăng cường các câu đòi hỏi suy luận, đã giúp kéo giãn khoảng cách điểm số và đánh giá ổn định hơn. Trước đó, nhóm của Chen Wenhu cũng phát triển MMMU - bộ đánh giá đa phương thức (multimodal) yêu cầu mô hình kết hợp hiểu biết hình ảnh, biểu đồ với kiến thức chuyên môn để trả lời câu hỏi. Ngay cả các mô hình mạnh nhất thời điểm đó như GPT-4V cũng chỉ đạt độ chính xác khoảng 56%. Phiên bản MMMU-Pro sau này được thiết kế để đảm bảo mô hình không thể “bỏ qua” thông tin hình ảnh mà chỉ dựa vào văn bản để đoán đáp án. Nghiên cứu của Chen Wenhu tập trung vào việc hiểu thông tin phức tạp, hỏi đáp tri thức và suy luận. Ông từng làm việc tại Google Research và DeepMind, tham gia vào dự án Gemini, trước khi gia nhập Đại học Waterloo và thành lập TIGERLab. Phòng thí nghiệm không chỉ tạo ra các bộ đánh giá mà còn nghiên cứu phát triển mô hình, chẳng hạn trong lĩnh vực xử lý video. Hiện tại, Chen Wenhu làm việc tại Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ (Super Intelligent Lab) của Meta, tiếp tục tập trung vào dữ liệu huấn luyện và đánh giá đa phương thức. Công việc của ông và nhiều nhà nghiên cứu người Hoa khác đang đóng góp quan trọng vào sự phát triển chung của ngành AI, dù có thể không nằm dưới ánh đèn sân khấu.

marsbit3 giờ trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

marsbit3 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片