Майнеры готовятся продать рекордное с 2022 года число биткоинов

investing.ru發佈於 2024-08-23更新於 2024-08-23

Happycoin.club - Сотрудники исследовательской компании CryptoQuant считают, что рост запаса биткоинов у майнеров указывает на падение курса криптовалюты.

По данным CryptoQuant, количество биткоинов, которые хранятся в криптокошельках добывающих цифровые активы предприятий, которые использовались для совершения внебиржевых торговых операций, вырос на 70% за последние три месяца и достиг 368 000 биткоинов стоимостью $22,3 млн по текущему курсу. Этот показатель оказался максимальным с июня 2022 года.

Исторические данные говорят о том, что после существенного повышения резервов BTC в криптохранилищах майнеров для внебиржевой торговли цена монеты резко снижается и может опуститься на 63% за несколько месяцев, как это произошло с мая по декабрь 2018-го. При этом во время медвежьего тренда добывающие криптовалюту фирмы избавляются от цифровых активов, чем ускоряют нисходящую тенденцию.

Изменение запасов биткоинов у майнеров (синяя диаграмма) и курса BTC (белая линия)

По словам сотрудников CryptoQuant, майнеры переводят монеты в криптокошельки для совершения внебиржевых торговых операций, чтобы не повлиять на цену BTC путём продажи монет на биржах.

Учитывая тот факт, что биткоин начинает дешеветь перед тем, как майнеры наращивают запасы монет в этих криптохранилищах, можно предположить, что они реагируют на уже установившийся на рынке тренд, а не создают новый.

Читайте оригинальную статью на сайте Happycoin.club

你可能也喜歡

ACL 2026华人霸榜,最佳论文一作全华人,杰出论文几乎包场

ACL 2026计算语言学顶会于7月在美国圣地亚哥举行,规模创历史新高,共收到12148篇投稿,同比增长45%。本届会议被大语言模型(LLM)主题主导,相关词汇在论文标题中出现频率极高。 会议评选出三篇最佳论文,一作均为华人学者: 1. 《The Imperfective Paradox in Large Language Models》:通过“未完成体悖论”这一经典语言学现象测试大模型,发现开源模型普遍存在“目的论偏见”,即倾向于认为有目标的动作都会完成,揭示了模型更像“叙事预测引擎”而非逻辑推理者。 2. 《Memory efficiency and resource-rational encoding in sentence processing》:通过为Transformer模型添加工作记忆约束(注入噪声),迫使模型学习更高效地分配有限的记忆资源。结果发现,这种约束让模型的阅读节奏更接近人类,并促成了更压缩、更范畴化的表征。 3. 《Characterizing the Expressivity of Local Attention in Transformers》:利用形式语言理论解释了为何“局部注意力”机制在节省计算成本的同时,常能提升模型效果。研究表明,局部注意力引入了新的表达能力,与全局注意力互补,结合使用能获得最丰富的表达力。 此外,会议还评选了18篇杰出论文,华人在其中占据显著比例,尤其在强化学习、大模型安全与智能体等热门方向成果突出。 本届ACL数据显示,中国大陆作者占比高达54.0%,美国以18.4%位列第二。会议投稿量、审稿规模及参会人数均大幅增长,体现了该领域的空前繁荣与激烈竞争。

marsbit32 分鐘前

ACL 2026华人霸榜,最佳论文一作全华人,杰出论文几乎包场

marsbit32 分鐘前

GPT-5.6即将上线,推理狂飙750 Tokens/s,疑似横跨100张晶圆

【导读】GPT-5.6推理速度高达750 tokens/秒,将在芯片公司Cerebras的定制硬件上推出,标志着AI实时交互时代的到来。过去需要数分钟的复杂任务,现在可瞬间完成。 这一速度相当于人类每秒阅读约500-600个汉字。开发者指出,这将彻底改变计算机使用体验,解决大模型在实时多步任务中的延迟瓶颈。传统GPU集群在处理万亿参数模型时面临通信瓶颈,而OpenAI的方案是让硬件与模型深度融合。 GPT-5.6 Sol预计在7月小规模开放,针对愿意为极致速度付费的企业客户。其参数量约3万亿,激活参数约1500亿,网络层数达70-90层。为部署如此庞大的模型,OpenAI与Cerebras采用了一种“一晶圆,一层网络”的震撼方式,将每一层神经网络单独部署在一整张晶圆上,总计可能横跨70-100张晶圆。 为实现高速推理,模型架构可能进行了重构,放弃了传统的重型KV缓存,转而采用类似DeepSeekV4的轻量化缓存或混合SSM设计,以适配Cerebras芯片海量但珍贵的片上SRAM。也有猜测认为,注意力计算可能由GPU处理,而Cerebras晶圆集群专门暴力计算前馈网络部分。 此前,OpenAI还发布了首款自研AI推理芯片Jalapeño,专为大模型推理优化,并兼容行业主流模型,展示了其构建全栈AI生态的野心。通过结合顶尖第三方硬件探索与自研芯片,OpenAI正朝着控制从模型训练到硬件部署的完整产业链迈进,计划建设GW级超级数据中心,用AI加速AI基础设施的迭代。

marsbit35 分鐘前

GPT-5.6即将上线,推理狂飙750 Tokens/s,疑似横跨100张晶圆

marsbit35 分鐘前

交易

現貨
活动图片