ether.fi 与 Nexus Mutual 合作,为机构级规模提供ETH Slashing防护

TheNewsCrypto發佈於 2026-07-17更新於 2026-07-17

文章摘要

伦敦,2026年7月17日,Chainwire — 数字资产管理领域的头部链上新银行 ether.fi 已选择 Nexus Mutual 为其提供加密货币史上最大规模的 ETH Slashing 保障。该保障将为 ether.fi 的验证者提供最高价值 15,000 ETH 的罚没损失保护。 随着 ether.fi 在零售和机构用户中的采用率迅速增长,为其用户获取行业领先的罚没风险保障至关重要。过去一年,ether.fi 在基础设施、风险管理、运营安全和实时防御系统等方面持续加强其技术栈。 鉴于 ether.fi 运营着以太坊上规模最大的验证者集群之一,罚没是其面临的实际尾部风险。通过与 Nexus Mutual 合作,ether.fi 引入了在验证者发生损失时触发的保障,有效缓解了此风险。该保障的额度设计足以覆盖最极端情况下的损失,其规模超过了历史上所有 ETH 罚没损失的总和。 ether.fi 创始人兼首席执行官 Mike Silagadze 表示,最安全的协议终将胜出,因此公司在审计、运营安全、质押架构以及此次业内最大的保险项目上投入巨大,很高兴能与 Nexus Mutual 合作实现这一目标。 Nexus Mutual 创始人 Hugh Karp 表示,自 ether.fi 创立之初,团队就始终关注风险管理,为其用户提供高达 15,000 ETH 的罚没保障是历史性的一步,很自豪能共同参与。 **关于 ether.fi** ether.fi 是领先的链上数字资产管理新银行,管理资产规模超 60 亿美元,业务涵盖现金(加密卡)、质押(再质押)和流动性质押衍生品,在加密新银行领域占据主导地位。 **关于 Nexus Mutual** Nexus Mutual 是首个加密保险替代方案。自 2019 年以来,已为超过 70 亿美元的智能合约黑客攻击、罚没等数字资产风险提供保障,成为从个人到机构管理链上风险的可靠合作伙伴。

英国伦敦,2026年7月17日,Chainwire

数字资产管理领域的领先链上新银行ether.fi,已选择Nexus Mutual为其提供加密史上最大规模的ETH Slashing(罚没)保险。该保险为ether.fi的验证节点提供高达价值15,000 ETH的罚没损失保护。

随着ether.fi持续获得零售和机构用户的快速采用,为其用户提供行业领先的针对罚没风险的保护变得至关重要。在过去一年中,ether.fi系统地加强了其在基础设施、风险管理、运营安全和实时防御系统等各方面的能力。

由于ether.fi运营着以太坊上最大规模的验证节点集合之一,罚没是其真实存在的尾部风险。通过与Nexus Mutual合作,ether.fi已获得了相应的防护,在验证节点发生损失时启动保护机制。该保险的计算旨在保护ether.fi即使在最极端的情况下也能应对,其覆盖的金额超过了ETH罚没历史上所有损失的总和。

“我们始终相信,最安全的协议终将胜出。这就是为什么我们在审计、运营安全、质押架构以及现在行业内最大的保险计划上进行了大量投入。我们很高兴能与Nexus Mutual合作,将这一愿景变为现实。” ether.fi 创始人兼首席执行官 Mike Silagadze 表示。

“在ether.fi成立之前我们就认识这个团队,他们从第一天起就专注于风险管理。为他们的用户提供高达15,000 ETH的罚没损失保护是历史性的一步,我们很自豪他们选择了Nexus Mutual来共同迈出这一步。” Nexus Mutual 创始人 Hugh Karp 表示。

关于 ether.fi

ether.fi是数字资产管理领域的领先链上新银行。其在现金(加密卡)、质押(再质押)和流动性(流动性质押衍生品)三大业务板块的管理资产总额超过60亿美元,已在加密新银行类别中确立了主导地位。它是为数不多为大众采用而打造的、具有机构级品质的产品。

关于 Nexus Mutual

Nexus Mutual是首个加密保险替代方案。自2019年以来,它已为超过70亿美元的资金提供了针对智能合约黑客攻击、罚没和其他数字资产风险的保障。作为行业领导者,它已成为从个人到机构等各类主体管理链上风险的可靠合作伙伴。

联系方式

市场部负责人
Phil Johnston
Nexus Mutual
phil@nexusmutual.io

相關問答

Qether.fi 与 Nexus Mutual 合作是为了应对什么风险?

Aether.fi 与 Nexus Mutual 合作是为了应对以太坊验证者可能面临的“罚没”风险。Nexus Mutual 为 ether.fi 提供了有史以来规模最大的 ETH 罚没保险,承保额度高达 15,000 ETH,旨在保护其验证者免受罚没处罚造成的损失。

Q这笔由 Nexus Mutual 提供的 ETH 罚没保险的规模有多大,有何意义?

A这笔保险的承保额度高达 15,000 ETH。其意义在于,它不仅是有史以来规模最大的 ETH 罚没保险,而且其金额超过了历史上所有 ETH 罚没损失的总和。这笔保险旨在为 ether.fi 应对最极端的罚没风险提供保护。

Qether.fi 在其业务中如何定位自己?

Aether.fi 将自己定位为领先的链上数字资产管理新银行。它提供现金(加密货币卡)、质押(再质押)和流动质押衍生品等服务,管理资产超过 60 亿美元,并声称在加密货币新银行类别中占据主导地位。

QNexus Mutual 是一家什么样的公司?

ANexus Mutual 是第一个加密保险替代方案。自 2019 年以来,它已为超过 70 亿美元的资产提供了针对智能合约漏洞、罚没和其他数字资产风险的保障。作为行业领导者,它已成为从个人到机构管理链上风险的可靠合作伙伴。

Qether.fi 的创始人 Mike Silagadze 如何解释此次与 Nexus Mutual 的合作?

AMike Silagadze 表示,ether.fi 始终相信最安全的协议终将胜出。为此,他们在审计、运营安全、质押架构以及现在行业内最大的保险项目上进行了大量投资。他对于通过与 Nexus Mutual 的合作实现这一目标感到兴奋。

你可能也喜歡

从翻跟头到24小时连轴转:我们在WAIC看到了机器人的班味

在2026年上海世界人工智能大会(WAIC)上,机器人行业呈现出从“炫技”转向务实“落地”的显著变化。相比去年展示舞蹈、格斗等表演能力的机器人,今年展会更多聚焦于具备实际“工作能力”的轮式机器人,它们被部署在流水线、咖啡机旁等场景,执行具体任务。行业共识是,风向已从比拼参数转向冲刺商业化落地。 大会首次将具身智能提升为核心赛道,参展企业激增,真机数量超过300台。一个标志性变化是,数十台人形机器人首次作为志愿者大规模部署在会场提供导览服务。行业关注点也从“能否跳舞”转变为“能否连续工作24小时”、“功能能否复用”,量产成为关键分水岭。 然而,从实验室走向量产面临多重挑战:一是大模型上机存在算力和延迟难题;二是机器人系统对多传感器协同和实时计算的要求极高;三是需要跨产业链的协同,涉及设计、标准、品控等环节。 当前发展的核心瓶颈在于“大脑”(人工智能与决策能力),而非硬件“身体”。尽管硬件进步较快,但让机器人真正理解复杂指令并可靠执行仍有很长的路要走。多家企业展示了在“大脑”方向的努力,例如通过类脑模型改进规划与控制,或尝试通过自然语言指令让机器人完成系列任务。资本市场也向“大脑”研发公司投入重金。 成本是另一大现实难题。机器人价格呈现分化:消费级产品价格持续下探至万元以内,而工业级及高性能机器人价格依然高昂。高盛报告指出,将成本控制在2-3万美元是普及的关键。 关于机器人进入家庭这一终极场景,业界普遍认为时机尚未成熟。家庭环境完全非结构化,涉及安全、隐私和复杂任务,挑战巨大。虽有企业尝试以租赁模式探索家庭陪伴与服务,但现阶段的机器人更多被视作“智能玩具”,要完全替代人类完成家务仍需至少五年时间。 2026年被视为人形机器人的“量产元年”,意味着真机开始下线并交付客户,在工业等结构化场景中实现初步商用。但距离像消费电子一样走进千家万户仍然遥远。WAIC 2026成为机器人商业价值的“考场”,行业正在经历从“展品”到“产品”、从技术突破到稳定交付的成人礼。机器人能否真正“毕业”,取决于其在真实工作场景中的持续表现。

marsbit1 小時前

从翻跟头到24小时连轴转:我们在WAIC看到了机器人的班味

marsbit1 小時前

AI 泡沫破了?2000 年科网股崩盘会重演吗?

本文是一篇假设性推演,探讨如果AI泡沫破裂,溢出的资本可能流向何处,并指出RWA/资产代币化可能是最具优势的承接赛道。 **核心观点:** 1. **AI泡沫破裂信号密集**:2026年7月,从链上数据、传奇投资者到主权基金和央行,多个独立信号源发出警告,显示市场对AI估值过高的担忧达到临界点。 2. **资本迁徙的三条路径**:若泡沫破裂,资金可能(一)短期涌入国债等避险资产;(二)中期寻找有真实收入和现金流的“新叙事”;(三)部分选择性流入加密资产。 3. **RWA/代币化成为关键替代叙事**:该赛道具备真实底层资产(如国债、股票)、可验证收入、主流金融基础设施支持(如DTCC启动生产级代币化)和明确监管框架,恰好处于从概念验证进入全栈生产就绪的关键时刻。 4. **加密市场内部将分化**:AI相关代币(如AI Agent代币)最脆弱;而有真实收益的RWA代币(如ONDO、MORPHO)、比特币及DeFi蓝筹可能相对坚韧甚至受益。 5. **对香港的潜在影响**:若发生叙事轮换,香港在合规数字资产和代币化方面的监管基础设施,可能吸引从AI撤出、寻求受监管替代方案的机构资金,面临区域竞争(如韩国)但也存在机遇窗口。 **结论**:文章并非预测AI泡沫必然破裂,而是指出一系列结构性变化(如DTCC入场、RWA交易量激增)已为市场潜在的叙事轮换(从AI到RWA)准备了条件。这一情景能否实现,取决于泡沫破裂的时机、方式及监管节奏等多重变量,需要持续观察验证。

marsbit1 小時前

AI 泡沫破了?2000 年科网股崩盘会重演吗?

marsbit1 小時前

MegaETH关闭Mega Mafia加速器,成功项目迁移至竞争公链

区块链扩容网络MegaETH最近关闭了其旗舰孵化器项目Mega Mafia。该计划运营两年后,团队做出了这一艰难决定。期间,它支持了20个早期初创团队,这些公司总计从知名风投筹集了8000万美元。然而,MegaETH并未持有这些项目的股权,核心开发者原本期望创始人们能基于共同价值观保持对网络的忠诚,但竞争激烈的加密市场现实很快证明这一假设是错误的。创始人们自然更优先考虑自身产品路线图而非生态对齐。 这些成功的应用已迁移至竞争区块链。例如,Global Token Exchange决定构建自己的主权链;Noise团队将社交注意力市场移至CoinBase的Base网络;HelloTrade团队迁至Monad区块链;稳定币发行方Cap则选择了多链策略。此外,五个孵化应用中有两个已停止运营,最终回流至MegaETH的价值甚少。 这一结构性转变发生在一个重要网络里程碑之后。4月30日,MegaETH因十个生态应用达成性能里程碑而创建了其原生代币MEGA。今后,MegaETH平台将直接资助其自主开发的原生消费者应用,这些被称为OMEGA的应用将独家利用MegaETH的高速实时执行能力。此举展现了在Web3生态中对自主开发的信心。 通过这一转变,核心团队得以与平台用户建立直接联系,不再依赖外部初创公司来提升交易量,同时也让开发者对产品性能承担更多责任。平台将继续实施其基于稳定币的经济系统,利用USD稳定币的净收入持续回购MEGA代币,期望通过自主开发的新方法将经济活动保留在核心生态内。

TheNewsCrypto2 小時前

MegaETH关闭Mega Mafia加速器,成功项目迁移至竞争公链

TheNewsCrypto2 小時前

真人短剧,被AI逼上大银幕

真人短剧开始集体进军电影院,多部现象级短剧IP如《好一个乖乖女》《一家三口在同班》《掀桌》已通过电影局立项,计划推出电影版。此举标志着短剧正尝试从竖屏小屏走向大银幕,寻求内容生态的突破。 这一转变背后是真人短剧行业面临的现实压力。过去两年,短剧凭借低成本、快节奏迅速崛起,但进入2026年,行业增长红利消退:爆款减少、项目缩减、平台政策调整,尤其是AI短剧的快速扩张严重冲击了真人短剧的市场。AI在标准化、高产出的内容生产上具备优势,迫使真人短剧必须寻找新的竞争力。 电影化被视为一条可能的出路。其优势在于,经过市场验证的短剧IP降低了原创电影的试错成本,且短剧擅长的情绪调动和情感共鸣与部分成功电影有相通之处。此外,电影化有助于将短期的爆款流量转化为长期的IP资产,拓展商业链条。 然而,短剧电影化面临严峻挑战。电影与短剧的消费逻辑完全不同,电影需要观众付出更高的金钱和时间成本,短剧积累的流量并不直接等同于票房保证。历史经验表明,单纯依赖IP热度而内容质量不足的影视改编往往遭遇失败。电影市场竞争激烈,观众选择愈发谨慎,唯有故事扎实、人物立体、情感持久的作品才有可能成功。 总之,电影化是真人短剧在行业变局下的一次主动探索与产业升级实验,但并非万能解药。它能否成为新出路,最终取决于内容本身能否完成从“短平快”到“精深耕”的跨越,真正赢得大银幕观众的认可。

marsbit3 小時前

真人短剧,被AI逼上大银幕

marsbit3 小時前

算法代理不对称:当AI替你决策时,你连反对的权利都没有

随着人工智能深度融入社会,一种被称为“算法代理不对称”的危险关系正在形成。在这种关系中,科技公司与组织能够利用算法观察、测试并塑造用户行为,而用户却只能被动承受算法的影响,既不了解其运作逻辑,也难以进行有效质疑和抵制。 这种不对称性体现在三个层面:一是系统运作的“不透明性”,使得其输出结果常被误认为客观;二是算法会学习并放大“历史偏见”,让旧有的不平等以更隐蔽的方式重现;三是系统与用户构成“递归”关系,用户在训练系统的同时,自身的行为和选择也被系统持续塑造和引导。 这种不对称赋予了组织强大的“代理能力”,使其能够通过个性化推送、动态定价、自动化筛选等工具大规模地、精准地引导个体决策。例如,招聘AI可能偏爱特定族群的简历,教育算法可能不公平地调整学生成绩,而员工则可能在不清楚规则的情况下被算法指标所驱动。个人往往只能接触到系统给出的最终结果(如一条推荐、一个分数),却对其背后的数据使用、优化目标和引导机制一无所知。 为了应对这一结构性失衡,政策制定必须采取行动。建议包括:要求系统在产生影响时提供“有意义的通知与解释”;在高风险领域部署前强制进行“影响评估”;确保有效的“人工监督”,赋予审查人员中断有害输出的实权;建立部署后的持续“监控与审计”机制;明确“禁止”某些具有操纵性和剥削性的算法应用;并将“算法素养”教育作为公民基础设施进行广泛普及。 总之,良好的政策目标不是彻底消除不对称,而是通过增强透明度、可问责性和公众认知,在关键领域缩小权力差距,使算法的影响变得可见、可质疑且可治理。

marsbit3 小時前

算法代理不对称:当AI替你决策时,你连反对的权利都没有

marsbit3 小時前

交易

現貨
活动图片