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Aethir: 破局算力瓶颈构建AI时代去中心化云基础设施

的可用H100芯片提供服务，从而消除了延迟问题。除了分布式部署H100保证算力的稳定，Aethir的架构和经济模型保证了零散算力的质量和网络的稳定。 Aethir的架构设计包括了五个基本角色：矿工、开发者、用户、代币持有者和Aethir DAO。最核心的三个部分则是Container容器、Indexer索引器和Checker检查器： Container是Aethir的核心计算单元，负责执行和渲染应用程序，每一个任务被封装在一个独立的Container中，每一个Container作为一个相对隔离的环境来运行用户的任务，避免了任务间互相干扰的情况。如有用到大数据处理或机器学习等计算资源密集型应用，它们可以在Container里顺利执行并最终得出结果。即实现了所要求的高性能算力。 Indexer主要被用于实时匹配并调度用户的任务需求和可用资源。实时匹配和调度是为了保证用户的需求可以在最短的时间内被满足，而存在的容错与冗余设计是为了应对可能的服务故障，可以选择其他备用节点进行任务调度，以防止任务进展被中断。同时，动态资源调整能够根据系统的负载情况，动态将资源分配给不同的任务，以达到优化整体性能的目标。 Checker则负责实时监控和评估Container的性能，它可以实时地监控和评估整个系统的状态，并对可能出现的问题作出及时的反应。如需应对网络攻击等安全事件，在检测到异常行为后，能够及时发出警告并启动防护措施。同样的，在系统性能出现瓶颈或其他问题时，Checker也可以及时发出提醒，以便问题能够被及时解决，保证了服务质量和网络安全。同时，Aethir建立了严格的节点奖惩机制，对符合质量的高标准节点进行奖励，不符合服务质量标准的节点进行经济处罚，保证了整个网络的稳定性和可用性。该机制有效保护了客户权益，提高了节点的服务意识。 Aethir的代币经济以ATH代币为核心，用于云计算服务的交易、平台治理、激励和开发。代币总量为420亿，通过购买GPU计算能力和质押机制，ATH代币促进了生态系统的去中心化管理和增长，同时为新节点运营商和用户提供了一种承诺和经济保障。代币经济模型的关键之处还在于其共识机制（Proof of Rendering），由两个主要组成部分构成：Proof of Rendering Capacity（渲染能力证明）和Proof of Rendering Work（渲染工作证明）。 Proof of Rendering Capacity：此策略为每一个Container进行定向评估，其代币投资（节点质押的ATH代币数量）、算力水平和在线时长被合计考虑，以估算该Container的有效算力。这种机制使得所有节点能够公正地参与到网络中，并鼓励节点运营商去质押更多的ATH代币。 Proof of Rendering Work：当容器在提供算力服务时，Checker会进行工作情况的监督，并将服务具体情况（例如，延迟、分辨率、帧率等）提交至链上。根据工作质量和工作时长来分配Proof of Rendering Work奖励。 Aethir的服务费（Service Fee）以ATH代币支付，价格锚定法币，以此来确保服务费的稳定性。若因Container出现故障导致服务中断，用户将会获得相应的退款，同时发生故障的Container将会被罚款。为了满足不同规模和需求的客户需求，Aethir还设计了零售（Retail）和批发（Wholesale）两种运营模式。批发模式牺牲了一定的灵活性，以提供较低的服务费用、偏向于长期的服务保证和交易结算方便性。零售模式更加灵活，可以随时根据需求提供服务，无需预定或承诺。 Aethir引入了法币定价机制，允许客户以法币支付算力服务，大大降低了其进入门槛和财务风险，增强了客户粘性和合规性。总的来看，Aethir通过优秀的架构和代币经济模型，从技术架构和制度上具备充分调动高质量零散算力的可能，解决了在当前商业环境下AI需求场景最大的大模型训练需要的高性能算力问题，这使得Aethir在大模型训练场景下，有着极高的商业可用性。在游戏领域的应用在过去的几年里，我们已经见证了AI在游戏领域中的广泛应用，如新手引导和NPC文本生成等。随着科技的发展，未来AI在游戏产业中的应用将更加深入，需要大量的算力进行训练和学习。除了AI算力的共享，云游戏领域则是Aethir另一大擅长的领域。在GPU和存储技术疯狂进化的20年中，随着家用PC设备算力的提升，开发商对游戏的画面和游戏空间的追求也在不断扩大。例如GTA把算力用到了城市生成，极品飞车把算力用到了赛车碰撞和画质的提升，因此也诞生了精美的游戏画面和超大真实的城市，最终结果是动辄几百G的容量和对显卡性能的要求，大量玩家的电脑难以负载。云游戏是指以云计算为基础的游戏方式，在云游戏的运行模式下，所有游戏都在服务器端运行，并将渲染完毕后的游戏画面压缩后通过网络传送给用户。在客户端，用户的游戏设备不需要任何高端处理器和显卡，只需要基本的视频解压能力即可。 Aethir通过其分布式网络，为云游戏领域带来了显著价值，包括提供低成本的高端GPU计算能力，优化游戏体验实现设备的即时访问和低延迟，服务游戏开发商提供新的发布方式和游戏移植服务，扩大玩家基础规模，提高游戏升级效率，提升游戏安全性。生态发展 Aethir与IO.net达成了战略合作伙伴关系，二者联合进行技术研发和对接，打通了Aethir的H100与IO网络之间的连接。这样，Aethir的H100就能自动接入IO网络，为IO网络的客户提供稳定的企业级服务。通过联合的技术研发和对接，Aethir的H100可以自动加入IO网络，为IO的客户提供稳定的企业级服务。Aethir的H100提供者，在获得Aethir奖励的同时，将可以同时获得IO网络的Token奖励。同时，Aethir正在推动集群与边缘计算的融合。简单的说，通过Aethir的边缘计算，客户可以匹配到就近的节点，保证了算力和网络的畅通。 Aethir Edge是专为Aethir边缘计算服务的硬件设备。它将打破远离用户的单一集中化的GPU集群部署方式，将算力部署到边缘。这样远离集中服务器集群的客户也能够享受稳定无缝的GPU云计算服务。 APhone是Aethir推出的一款Web 3.0云电话。它采用了Aethir的分布式云架构，实现了安全、设备无关同时跨越通信服务供应商地理边界的Web3通信体验。作为Aethir网络的一部分，APhone不仅支持无缝的dApp访问，还集成了Web 3.0的应用商店。截至目前，Aphone用户量超过3.6万。总结在当前AI成为重要的技术革新的背景下，AI算力的短缺问题已经成为阻碍行业发展的主要束缚。作为新兴的云计算解决方案提供商的Aethir意在通过建立分布式算力网络来解决这一问题，为全球企业和个人提供高效且可扩展的算力。 Aethir的架构设计和代币经济模型，以及在游戏领域和边缘计算方面的应用，都表明了其在技术架构和商业布局方面具备潜力。Aethir通过激励机制保证网络的稳定性和可用性，为AI和游戏等领域提供了商用水平的解决方案。总体来看，Aethir不论是在项目基本面、技术架构，还是产品与生态上都表现得可圈可点。其代币ATH也即将TGE，值得我们关注。来源：金色财经

金色财经2024-06-04

瑞安航空CEO：欢迎波音管理层变动，期待合作解决737飞机交付延迟问题

瑞安航空CEO迈克尔·奥利里3月25日在声明中表示，欢迎波音公司“亟需的管理层变动”，这对波音公司和客户来说是“必要且有利的”。迈克尔·奥利里表示，期待继续与波音CEO戴夫·卡尔霍恩和波音民机集团CEO斯蒂芬妮·波普合作，解决波音737飞机交付延迟的问题。

金融界2024-03-25

美国政府停摆“箭在弦上”，大杂烩式法案能否力挽狂澜？

的工作在围绕着国土安全部的资金上出现了延迟问题，但该法案的轮廓在周一晚些时候得到解决。众议院发言人麦克·约翰逊（Mike Johnson）表示，相关委员会现在正在起草法案文本，以便由全体众议院和参议院“尽快”考虑。纽约州民主党领袖哈基姆·杰弗里斯（Hakeem Jeffries）发表了类似的声明，称“在接下来的几天内，在起草过程完成后”，国会将考虑这一方案。此举发生在财政年度接近六个月之际，国会在通过预计总额约为1.65万亿美元的支出措施时仍然只完成了一半。立法者在3月初通过了第一部分支出法案，占本年度离散支出的约30%。现在，立法者将注意力集中在更大的方案上，按照惯例，他们将面临停摆的最后期限。预计这一方案将为五角大楼提供约8860亿美元的资金。它还将资助卫生与公众服务部、劳工部等部门。总体而言，这两个支出方案为国防提供了约3%的增长，同时使非国防支出与去年大致持平。这与前众议院议长麦卡锡与白宫达成的协议一致，该协议限制了两年的支出，并将债务上限暂停到2025年1月，以便联邦政府可以继续支付其账单。众议院共和党人一直决心结束将所有12项年度支出法案打包成一项名为大杂烩的大规模法案的做法。他们这一次设法将支出法案分为两部分。如果立法文本可能在周二晚些时候发布，那么众议院的72小时规定意味着该议院不会在周五深夜之前对其进行审议，即资金到期时间。约翰逊随后可能不得不通过一项简化程序，要求三分之二的支持来通过该法案。预计大多数“否决”票将来自共和党人，他们批评整体支出水平以及一些保守派人士寻求的缺乏政策要求，如取消联邦机构内的多元化和包容性计划以及禁止性别认同疗法。随后，参议院将对该法案进行审议，但这将要求所有参议员同意加快进程，以在周五午夜之前达成最终投票。这种协议通常要求参议院多数党领袖舒默允许就加快对法案的最终投票达成一致，以换取对各种修正案的投票。

佳华1682024-03-20

PayPal 如何使用稳定币漏洞来规避AML

少，而且很少被列入制裁黑名单。这意味着延迟问题和耗资的调查也就更少了。PayPal现在可以解雇一大批合规员工了。成本的降低导致收入的大幅增加，最终带来股价的飙升。目前，PayPal的稳定币平台仍然很小。正如本文顶部的图表所示，该平台只有1.5亿美元价值。而PayPal传统平台则要大得多，持有余额价值约400亿美元。不过，考虑到合规成本差异，我怀疑，如果PayPal的稳定币平台的增长以牺牲其传统平台为代价，那么PayPal将乐见其成。我以PayPal为例，但同样的道理适用于整个金融行业。如果金融体系中的每一家银行都转变成为提供金融服务的稳定币平台，不再使用他们的传统平台，那么该行业的反洗钱合规总成本将大幅下降。到目前为止，我只是从金融机构的角度来做阐述，那么从其他角度来看会如何？社会为自己设定了一个崇高的目标，即防止不良行为者利用金融体系。通过要求金融机构承担对其平台用户进行尽职调查的费用，这项工作有很大一部分委托给了金融机构。这需要大量的资源投入。这些成本中有很多最终都转嫁到了我们这些用户身上。如果像PayPal这样的机构转向不审查用户的基础设施，那么资源就不会再用于我们预期目的，我们设定的更广泛的目标也会被颠覆。这是我们想要的吗？我建议还是不要这么做为好。来源：金色财经

金色财经2024-03-19

【比特日报】币圈大混乱！以太坊升级爆发“下杀”恐慌行情 L2代币却不跌反涨？

(Dencun)启动当下似乎遇到一些小延迟问题，以太币也没有如市场预期飙涨，价格甚至一度下杀3930美元。但目前已经确定升级完成，以太币跌势也有所缓和，再次上涨逼近4000美元。 (来源:FX168) 以太坊EIP-4844是坎昆升级的核心内容，象征扩容朝着正确方向迈出的一大步。它引入了一种新的交易类型(blob)，作为Rollup释出交易资料的方式，与当前Calldata存储交易数据不可变和内存只读相比，Blob储存量大得多而且更便宜，为未来的扩容奠定了基础。 (来源:Youtube) 重点是，Blob主要是用于降低L2的数据存储成本，从而降低以太坊L2的Gas费，数据存储成本此前占L2交易Gas费消耗的90%以上。但是，此次升级对以太坊主网的Gas费影响相对小得多。升级启动后，参与以太坊测试版的Arbitrum(ARB)和Lido DAO(LDO)等上涨近5%，但随后价格有所回落。 CoinDesk在升级中表示，“以太坊的无Gas时代将到来，坎昆升级将使L2交易变得超级便宜，几乎无成本，以至于以太坊上的几乎所有活动都将切换到这些网络。” 在其他地方，有报道称，随着升级，Layer 2领域的新玩家Blast L2也受到了影响。具体来说，由于以太坊坎昆升级相关问题，Blast主网停止生产区块，部署了核心工程师来解决这个问题。 Blast L2席卷了市场，影响者和早期采用者蜂拥而至，因为它加入了承诺采用独特的去中心化金融(DeFi)方法的项目。具体而言，它致力于通过社区驱动的平台促进金融包容性。该项目于2023年11月开始空投的早期访问阶段，参与者需要邀请码才能进入。比特币方面，Farside Investors数据显示，美国比特币现货ETF周二流入量达到惊人的10.45亿美元，总流入量已升至112.42亿美元。 (来源:Farside Investors) 比特币技术分析 FXStreet的Lockridge Okoth表示，比特币价格没有显示出任何停止的迹象，因为多头抓住每一次调整作为“逢低买入”的机会。凭借如此出色的记录，比特币价格已成功创下新高，在币安交易所，比特币兑USDT稳定币的价格最高达到73650美元。尽管如此，随着比特币多头继续涌入现场，所有道路似乎都通向北方。下面周线图中显示的三个技术指标表明了这一点。首先，相对强弱指数(RSI)攀升，呈现上升势头。多头在比特币市场上也保持着强大的影响力，绿色柱状图的数量不断增加，且仍处于正值区域。此外，从成交量指标不断增长可以看出，看涨趋势似乎正在增强。购买压力的增加可能会导致比特币价格重回73000美元的水平。再往上，比特币可能会达到75000美元的里程碑，或者在高度看涨的情况下，推断到80000美元的心理水平，这意味着比当前水平上涨10%。另一方面，如果交易者开始兑现迄今为止的收益，比特币价格可能会回落。想要做空比特币的投资者应该等待突破并收市低于64044美元的平均阈值，即供应区域的中线从62278美元延伸至65618美元。看涨突破口从支撑位转变为阻力位，可能会导致比特币在60000美元的心理水平附近提供另一个买入机会。 (来源:FXStreet)

小萧2024-03-14

揭开智能 DeFi 的面纱：协处理器如何赋能 DeFi

了经济高效的解决方案，但它们存在严重的延迟问题（通常为数周）。他们要求诚实的各方在具有挑战性的窗口内通过欺诈证据有效地挑战他们。因此，安全保障的时间被推迟。加密经济协处理器是乐观的协处理器，在执行时具有足够大的经济债券和链上保险系统，允许其他人获得错误计算的补偿。这种经济债券和保险可以通过 Eigenlayer 等共享安全提供商购买。优点是即时结算，但缺点是购买保险的成本。 *现有的证明生成时间不到一秒（诚然，对于小型、优化的证明），而且它们正在迅速改进。不同类型的协处理器表现出不同的成本、延迟和安全特性。组合不同类型的协处理器可以带来优化的用户体验。一个突出的例子是布雷维斯。Brevis 最初推出的是 zk 协处理器，现在推出了Brevis coChain。这项创新将加密经济学和 ZKP 结合在 ZK 协处理器中，从而降低了成本、最小化了延迟并增强了用户体验。纯 ZK 协处理器在当前状态下仍然面临诸如高证明生成成本和可扩展性问题等挑战。这是因为数据访问和计算结果的 ZK 证明总是预先生成的。利用 Eigenlayer 的重新抵押基础设施，Brevis coChain 使 dapp 能够定制他们想要的加密经济安全级别，从而赋予他们更大的灵活性来增强用户体验。以下是其运作方式的简单说明。 Brevis coChain 首先会根据 PoS 共识“乐观”地生成协处理请求的结果。然后，启动两个挑战窗口，一个是特定于应用程序且由开发人员配置的，另一个是较长的全局 coChain 削减窗口。在应用程序挑战窗口期间，观察者可以提交与协处理结果相矛盾的 ZKP。成功的挑战会削减提议者并奖励挑战者。失败的提案会导致挑战者的保证金被没收。如果没有挑战，应用程序将认为结果有效。全球 coChain 削减窗口是为了增强安全性。即使应用程序接受了错误的结果，只要 coChain 削减窗口打开，恶意验证器就可以被削减，并且可以纠正错误的结果。由于不同类型的协处理器表现出不同的成本、延迟和安全特性，因此应用程序必须评估其需求以确定所需的协处理器类型。如果计算涉及高安全性任务，例如计算 Beacon 链上验证者的余额，涉及数十亿美元的流动性质押，ZK 协处理器是最合适的选择。它们提供了最大的安全性，因为结果可以不受信任地验证。此外，在这种情况下，延迟不是问题，可以在可接受的时间范围内生成证明。对于对延迟不太敏感且不涉及重大财务价值的任务，例如在社交资料上展示链上成就指标，提供最低链下计算的乐观协处理器可能更可取。对于其他任务，当购买的保险涵盖风险价值时，加密经济协处理器被证明更具成本效益。保险成本的分析应根据具体情况进行，很大程度上受到应用程序所带来的价值的影响。这些任务通常需要不同的分析和风险建模。对协处理器进行分类的另一种方法是按计算类型，例如： RiscZero，简洁且=nil；对于一般计算， AI 的仪式和模块，数据库操作的空间和时间，用于 EVM 计算的MegaETH等。协处理器在 DeFi 中的使用是一个具有巨大潜力的新兴领域。接下来，我将概述如何在 DeFi 的各个领域（包括 DEX、货币市场、质押、重新质押等）使用协处理器的现有想法和实现。 DEX DEX 涉及多个利益相关者。其中包括交易者、流动性提供者、做市商、流动性管理者、解决者/填充者等。协处理器有潜力通过不同级别的信任假设有效地简化复杂任务，最终增强这些利益相关者的体验。降低成本在基本的 AMM 中，一项重要功能是在用户发起交换时计算必要的参数。这些参数包括转入和转出的金额、费用以及转入后的价格。在维持信任保证的同时利用 zk 协处理器的计算能力的一个简单用例是在链外执行部分交换功能，然后在链上完成其余步骤。zkAMM 是自动做市商 (AMM) 的一种变体，它在协议中集成了零知识证明。迭戈（@0xfuturistic）介绍了基于 Uniswap v3 的 zkAMM (zkUniswap) 实现，其中一部分 AMM 交换计算被卸载到 Risc Zero zkVM。用户通过在链上发出请求来启动交换，交换输入由中继器拾取，并且计算在链外进行。然后中继者发布输出和证明。AMM 验证证明并结算交换。虽然现阶段计算成本仍与 EVM 相当，但由于 RiscZero 的延续特性，可以通过独立路径并行计算交换来实现更高的效率。本质上，交换的执行可以在链上按顺序完成，但实际的交换步骤可以使用这种方法在链外并行计算。这使得批次中最重的部分能够并行化，这在 EVM 中本身是不可能的。验证成本也可以通过将多个交易分批在一起来摊销。用户还可以选择使用替代数据可用性层来发送交换请求。另一种方法是利用EIP712签名进行链下传播，这可以进一步降低交换成本。动态参数协处理器还可以用于动态控制 AMM 池的交换费用。动态费用的概念是在市场波动期间提高费率，并在市场平静时降低费率。这对被动流动性提供者来说是一个好处，因为他们始终站在交易的不利一边，并通过损失与再平衡（LVR）经历价值泄漏。动态费用的实施旨在通过充分补偿有限合伙人来解决这个问题。一些 AMM 已经具备此功能。例如，Ambient利用外部预言机每 60 分钟监控不同费用级别的 Uniswap v3 池并拍摄快照，以选择性能最佳的池。为了进一步了解调整费率，可以利用链上和链下的额外数据。这包括针对该特定 AMM 池或针对不同流动性池（例如 Ambient 解决方案）甚至不同网络上的池的同一货币对进行的链上历史交易。如果允许某些信任假设，还可以引入来自 Chainlink 或 Pyth 等信誉良好的预言机的链下数据（例如 CEX 交易数据）。使用哪种类型的协处理器的决定受到费用调整频率的影响。如果池需要非常频繁的动态费用变化，加密经济协处理器可能更合适。这是因为证明成本可能超过保险成本，保险成本可以通过费率差异乘以平均数量来估计。如果发生任何错误的计算，有限合伙人可以轻松地索赔 Eigenlayer 提供的保险，以补偿他们的费用损失。另一方面，有些矿池更喜欢不太频繁的费率变化。然而，这些池处理的数量非常大，这可能会增加保险购买成本。在这种情况下，ZK协处理器更适合，因为它提供了最强的保障。主动流动性管理器（ALM）对于经验不足的用户来说，被动流动性提供可能是一个有吸引力的选择，他们希望从闲置流动性中赚取费用，而不必过度担心价格偏差。然而，一些流动性提供者（LP）更容易受到价格偏差和统计套利造成的损失。我们之前讨论过如何动态调整费用来缓解这个问题。但为什么不更进一步，彻底改变流动性曲线的形状呢？这是一种更复杂的流动性管理方法，称为主动流动性管理器（ALM）。遗憾的是，现有的ALM大多只提供再平衡等基础策略，对费用收取的影响有限。另一方面，可以使用稍微更先进的技术，例如使用货币市场或衍生品进行对冲。然而，它们要么在链上频繁执行时会产生高昂的成本，要么依赖集中式链下黑盒计算。协处理器有潜力解决成本和信任问题，从而能够采用先进的策略。通过与Modulus Labs等尖端零知识机器学习 (ZKML) 解决方案和Ritual等去中心化人工智能平台集成，流动性管理者可以利用基于历史交易数据、价格相关性、波动性、动量等的复杂策略，同时享受隐私和无需信任的优点。高频交易策略需要精确的时机和快速的执行。虽然 ZK 解决方案可能并不总能满足必要的速度，但加密经济协处理器在这一领域表现出色。这些协处理器允许快速执行人工智能算法，并在块时间允许的情况下尽可能频繁地更新参数。然而，使用这种方法会产生保险费用。由于管理者不当处理资金或进行反向交易等潜在风险，准确估计这些成本可能具有挑战性。决策过程涉及平衡额外回报与保险费用，这最终取决于协处理器测量的时间范围内发生的总量。基于指标的奖励分配虽然每笔交易都记录在区块链上，但智能合约在确定这些交易所代表的指标方面面临着挑战，例如交易量、交互次数、每单位时间的 TVL 等。人们可能会建议使用 Dune Analytics 等索引解决方案，该解决方案提供有价值的信息。然而，依赖链外索引引入了额外的信任层。这就是协处理器成为一种有前途的解决方案的地方。一项特别有价值的链上指标是交易量。例如，与某些块内的特定地址相关联的特定 AMM 池内的累积量。这个指标对于 DEX 非常有利。一种用例是允许根据用户的交易量为其设置不同的费用等级。这种方法类似于动态费用，但它不依赖一般数据，而是查看特定地址的数据。 Brevis提供了一个有趣的例子，其中交易量证明可以与定制的费用回扣 Uniswap 挂钩相结合，以提供类似于 CEX 上的 VIP 交易者的基于交易量的费用回扣。具体来说，Uniswap v4可以读取用户过去30天内的历史交易，用定制的逻辑解析每个交易事件，并使用Brevis计算交易量。然后，交易量和 Brevis 生成的 ZK Proof 在 Uniswap v4 Hook 智能合约中进行可信验证，该智能合约异步确定并记录用户的 VIP 费用等级。验证通过后，符合条件的用户未来的任何交易都会触发 getFee() 函数，简单地查询 VIP 记录并相应减少交易费用。获得“VIP”认证的成本也很便宜（根据其性能基准结果，大约 2.5 美元）。使用NEBRA等解决方案聚合多个用户可以进一步降低成本。唯一的代价是延迟，因为访问和计算 2600 个链上 Uniswap 交易大约需要 400 秒。然而，对于时间不敏感的功能来说，这不太重要。为了解决延迟问题，dapp 可以利用 Brevis 的 coChain。通过 PoS 共识机制快速计算和交付结果，以最大程度地减少延迟。如果出现恶意活动，可以在挑战窗口期间使用 ZKP 来惩罚流氓验证者。例如，在前面提到的 VIP 费用场景中，如果超过 2/3 的 coChain 验证者在链接到动态费用挂钩的“VIP 等级查找表”中欺骗性地为某些用户分配更高的 VIP 等级，则某些用户最初可能会获得更大的费用折扣。然而，当在削减窗口期间出示 ZK 证明，证明 VIP 等级不正确时，恶意验证者将面临处罚。然后，可以通过启用质询回调来更新 VIP 等级查找表来纠正错误的 VIP 等级。对于更谨慎的场景，开发人员可以选择实施扩展的应用程序级挑战窗口，提供额外的安全性和适应性层。流动性挖矿流动性挖矿是一种旨在引导流动性的奖励分配形式。DEX 可以通过协处理器更深入地了解其流动性提供者的行为，并适当分配流动性挖矿奖励或激励。重要的是要认识到并非所有 LP 都是一样的。有些人充当雇佣兵，而另一些人则仍然是忠实的长期信徒。最佳的流动性激励应该回顾性地评估有限合伙人的奉献精神，特别是在市场大幅波动期间。那些在此期间持续为矿池提供支持的人应该获得最高的奖励。求解器/填充器声誉系统在关注用户意图的未来，求解器/填充器通过简化复杂的交易并实现更快、更便宜或更好的结果来发挥至关重要的作用。然而，对于求解器的选择过程一直存在批评。目前的解决方案包括：利用荷兰式拍卖或费用自动扶梯的无需许可的系统。然而，这种方法在确保竞争性和无需许可的拍卖环境方面面临挑战，可能导致延迟问题甚至用户无法执行。无需许可的系统需要抵押代币才能参与，这会造成进入的财务障碍，并且可能缺乏明确的削减/惩罚条件，或透明且无需信任的执行。或者，可以根据声誉和关系建立解决者白名单。前进的道路应该是无需许可和无需信任的。然而，为了实现这一目标，有必要建立区分优秀求解器和一般求解器的准则。通过利用 ZK 协处理器，可以生成可验证的证明，以确定某些求解器是否满足或不满足这些准则。根据这些信息，求解器可能会受到优先顺序流、削减、暂停甚至列入黑名单的影响。理想情况下，更好的求解器将收到更多的订单流，而较差的求解器将收到更少的订单流。定期审查和更新这些评级非常重要，以防止巩固和促进竞争，为新来者提供平等的参与机会。抗操纵价格预言机 Uniswap 已经在其 v2 和 v3 版本中引入了嵌入式预言机。随着 v4 的发布，Uniswap 通过引入更高级的预言机选项，为开发人员扩展了可能性。然而，链上价格预言机仍然存在局限性和约束。首先，有成本的考虑。如果协处理器计算的价格预言机可以提供成本改进，那么它可以作为更实惠的替代方案。价格预言机的设计越复杂，节省成本的潜力就越大。其次，链上价格预言机池仍然容易受到操纵。为了解决这个问题，通常的做法是汇总不同来源的价格并进行计算，以创建更具抗操纵性的价格预言机。协处理器能够从各种池中检索历史交易，甚至跨不同协议，从而能够生成具有竞争性成本的抗操纵价格预言机，以便与其他 DeFi 协议集成。 DIA Data正在与Mina 生态系统的O(1) Labs合作开发基于 ZK 的预言机。这种方法是类似的——获取市场数据并在链外执行更复杂的计算，不受天然气成本和其他执行限制的影响，但能够在结果在链上提供时验证计算的完整性。这使得用其他市场数据（例如深度）补充简单的价格信息变得可行，以帮助评估清算影响，以及元数据以使协议能够定制其信息。保证金制度为了克服区块链技术的计算限制，许多衍生品平台经常将某些组件（例如风险管理系统）移至链外。 @0x_emperor和@0xkrane提出了一个有趣的协处理器用例，其中裕度逻辑是透明且可验证的。许多交易所都设有风险管理系统来防止杠杆过高。其中一个例子是自动减仓系统（ADL），该系统战略性地将损失分配给盈利的交易者，以抵消清算交易者所遭受的损失。本质上，它在盈利的交易者之间重新分配损失，以弥补因这些清算而产生的未偿债务。用户可能对强行平仓有疑问。为了解决这个问题，交易所可以利用协处理器使用链上数据执行保证金引擎逻辑，并生成证明来验证计算是否正确。由于 ADL 很少发生，因此对延迟和证明成本的担忧很小。然而，使用无需信任且可验证的 Zk 协处理器可以增强透明度和完整性，这对交易所及其用户都是有利的。货币市场通过利用历史链上数据的见解，协处理器有可能增强有限合伙人和借贷协议的风险管理。此外，协议可以基于数据驱动的分析提供改进的用户体验。几个月前，当 Curve 遭遇漏洞攻击时，人们的注意力转向了货币市场，数以百万计的 CRV 代币面临清算风险。当贷款价值 (LTV) 比率变得不健康时，Frax 贷方在协议大幅加息中找到了一些安慰。这激励 Curve 创始人更快地偿还债务。然而，AAVE 利益相关者表达了担忧，并发起了关于减少抵押品容量和可能停止市场的讨论。他们的担忧源于流动性不足以成功清算的可能性，这可能导致坏账和易受市场条件影响。幸运的是，危机已经解决。定期审查货币市场上列出的资产非常重要，特别要关注其在市场上的流动性，尤其是在清算事件期间。非流动资产应被分配较低的贷款价值（LTV）比率和抵押品能力。然而，正如我们在 CRV 情况中观察到的那样，货币市场风险参数变化的决策过程通常是反应性的。我们需要更加迅速和主动的措施，包括去信任的解决方案。关于反馈控制的使用进行了讨论根据链上指标（例如流动性利用率）动态调整参数，而不是依赖预先确定的曲线。一个有趣的概念涉及一个贷款池，用于验证特定市场的链上流动性证明。控制器接收 ZK 协处理器根据链上指标计算得出的证据，表明资产何时不再具有足够的流动性超过特定阈值。根据这些信息，控制者可以采取各种措施，例如调整利率、设定贷款价值上限、暂停市场，甚至完全停止市场。更先进的策略可能包括根据前一周的链上流动性定期调整抵押品借贷能力或利率曲线。确切的门槛将通过 DAO 内部的讨论来确定。它可以通过考虑历史链上交易量、代币储备、一次性互换的最小滑点等因素来确定。对于贷款人和借款人来说，货币市场可以提供增强的服务和体验，类似于 DEX 中 VIP 交易者的费用回扣计划。现有的信用评分解决方案旨在创建链上用户的全面档案。目标是激励良好的行为，例如通过避免清算事件、维持健康的平均贷款价值比率、稳定的大额存款等来证明有效的风险管理。这些积极行为可以得到无需信任的奖励，包括与普通用户相比更好、更平滑的利率、更高的最大LTV和清算比率、清算缓冲时间、更低的清算费用等等。质押和重新质押信任最小化的预言机自合并和上海/沙佩拉升级以来，流动性质押市场已成为 DeFi 最大的市场。值得注意的是，Lido 的 TVL 已超过 290 亿美元，而 Rocketpool 的 TVL 超过 36 亿美元。鉴于涉及大量资金，值得注意的是，用于报告信息的预言机（例如信标链上相关验证器的准确余额）仍然值得信赖。这些预言机在向执行层的涉众分配奖励方面发挥着至关重要的作用。目前，Lido 采用 9 中 5 的法定人数机制，并维护一份受信任的成员列表，以防范恶意行为者。同样，Rocketpool 使用仅限邀请的 Oracle DAO 进行运营，该 DAO 由节点运营商组成，这些节点运营商受信任更新执行层智能合约中的奖励信息。然而，必须认识到，如果大多数受信任的第三方受到损害，可能会严重损害流动质押代币（LST）持有者以及建立在 LST 之上的整个 DeFi 生态系统。为了降低错误/恶意预言机报告的风险，Lido在协议的执行层代码中实施了一系列健全性检查。随着 EIP-4788“EVM 中的信标块根”的引入，协处理器可以更轻松地访问和计算共识层上的数据。=无；Foundation、Succint和 DendrETH 都在为 Lido 开发自己的 ZK-proof TVL 预言机。为了确保最大程度的安全性，Lido 可以利用多重防护架构。以 =nil; 的设计为例，在较高的层面上，预言机从共识层和执行层获取基本信息，例如 Beacon 区块头、Beacon 状态、Lido 合约地址等，然后计算出一份报告所有 Lido 验证器的总锁定值和验证器计数。这些数据以及其他必要的信息被传递给证明生成者并在专用电路上运行以生成 ZK 证明。预言机检索证据并将证据及其报告提交给智能合约进行验证。请注意，这些预言机设计仍处于测试阶段，可能会发生变化。然而，值得注意的是，由于通过 4788 发送的内容有限，总会有一些数据可能无法在 EL 端得到证明，并且该数据子集可能仍然需要预言机。此外，信任最小化的 ZK 证明预言机仍处于起步阶段。Lido 贡献者提出的方法是使用 ZK 预言机提供的信息作为对可信预言机所做工作的“健全性检查”，直到这些 ZK 实现可以进行战斗测试。现阶段将预言机系统中的信任全部转移到 ZK 系统风险太大。此外，这种大小的数据的证明计算量非常大（例如，甚至可能需要 30-45 分钟）并且非常昂贵，因此，在目前技术成熟的情况下，对于诸如每日甚至日内之类的事情，它们并不是合适的替代品报告。验证者风险和绩效分析验证者在质押生态系统中发挥着至关重要的作用。他们在信标链上锁定 32 ETH 并提供验证服务。如果他们表现得当，他们就会得到奖励。然而，如果他们行为不端，他们将面临砍伐。验证器由具有不同风险状况的节点运营商运行。它们可以被策划（例如 Lido 的策划验证器集）、绑定（例如 Rocket pool、Lido 的CSM））或单独的质押者。他们可能会选择在云数据中心或家里运行他们的服务，在加密货币监管友好或不友好的地区。此外，验证者可以利用 DVT 技术来拆分内部节点或加入集群以增强容错能力。随着 Eigenlayer 和各种 AVS（主动验证服务）的出现，验证器可能会提供除以太坊验证之外的其他服务。毫无疑问，验证者的风险状况将很复杂，因此准确评估其风险状况至关重要。凭借良好的验证者风险和性能分析，它打开了无限可能性的大门，包括：首先，风险评估在建立无需许可的验证器集方面发挥着至关重要的作用。在 Lido 的背景下，质押路由器的引入和未来的 EIP-7002“执行层可触发退出”可以为验证者的无许可加入和退出铺平道路。加入或退出的标准可以根据验证者过去验证活动得出的风险状况和性能分析来确定。其次，DVT中的节点选择。对于单独的质押者来说，选择其他节点来创建 DVT 集群可能是有益的。这有助于实现容错并提高产量。节点的选择可以基于各种分析。此外，集群的形成可以是无需许可的，允许具有强大历史性能的节点加入，同时可以删除性能不佳的节点。第三，重新赌注。Liquid 重新抵押协议使重新抵押者能够参与 Eigenlayer 重新抵押市场。这些协议不仅产生称为流动性重新抵押代币（LRT）的流动性收据，而且旨在为重新抵押者确保最佳的风险调整回报。例如，Renzo 的策略之一是构建具有最高夏普比率的 AVS 投资组合，同时遵守指定的最大损失目标，通过 DAO 调整风险承受能力和权重。随着越来越多的 AVS 项目启动，优化对特定 AVS 的支持以及选择最合适的 AVS 运营商变得越来越重要。到目前为止，我们强调了验证者风险和性能分析的重要性，以及它所支持的广泛用例。然而，问题仍然存在：我们如何准确评估验证者的风险状况？Ion Protocol正在开发一种潜在的解决方案。 Ion Protocol 是一个利用可证明的验证器支持的数据的借贷平台。它使用户能够以其质押和重新质押头寸借入 ETH。贷款参数，包括利率、LTV 和头寸健康状况，由共识层数据确定，并由 ZK 数据系统保护。 Ion 正在与 Succinct 团队合作开发Precision，这是一个无需信任的框架，用于验证以太坊共识层上验证器的经济状态。其目的是创建一个可验证的系统，准确评估抵押资产的价值，减轻任何潜在的操纵或削减风险。一旦建立，该系统可以促进贷款发放和清算流程。 Ion 还与 Modulus Labs 合作，利用 ZKML 对借贷市场进行去信任分析和参数化，包括利率、LTV 和其他市场细节，以最大限度地减少异常削减事件时的风险暴露。结论 DeFi 确实非常了不起，因为它彻底改变了金融活动的进行方式，消除了对中介机构的需求并降低了交易对手风险。然而，目前 DeFi 在提供良好的用户体验方面还存在不足。令人兴奋的消息是，随着协处理器的引入，这种情况即将发生变化，协处理器将使 DeFi 协议能够提供数据驱动的功能，增强用户体验并完善风险管理。此外，随着去中心化人工智能基础设施的进步，我们正在迈向智能 DeFi 的未来。来源：金色财经

金色财经2024-02-26

ChatGPT 周年纪念反思：AIGC的瓶颈与Web3的机遇

模式有效解决了传统版权模式中的不透明和延迟问题，为创作者提供了更加公平、高效的利益分配机制。 E. 虚拟宇宙领域的应用在元宇宙中，Web3与AI的融合为创建低成本AIGC以丰富基于区块链的游戏内容开辟了新的可能性。AI生成的虚拟环境和角色可以丰富游戏内容，为用户提供更加生动多样的体验，同时减少制作的人力和时间成本。创建生动的数字人是元宇宙应用的创新。数字人类具有细到头发的详细物理外观和基于大型语言模型构建的心理逻辑，可以在元宇宙中扮演各种角色。他们可以与用户交互，甚至参与现实世界场景的数字孪生。这为虚拟现实提供了更加真实、深刻的体验，推动数字人技术在娱乐、教育等领域的广泛应用。基于区块链用户画像自动生成广告内容是元宇宙中的智能广告应用。通过分析用户在元宇宙中的行为和偏好，人工智能算法可以创建更加个性化和有吸引力的广告，从而提高点击率和用户参与度。这种广告创作方式不仅更符合用户兴趣，也为广告主提供了更高效的推广渠道。生成式交互式 NFT是元宇宙中一项引人注目的技术。通过将NFT与生成设计相结合，用户可以在元宇宙中参与创作自己的NFT艺术品，赋予其互动性和独特性。这为数字资产的创造和交易开辟了新的可能性，推动了虚拟宇宙中数字艺术和虚拟经济的发展。三．签名 Web3 协议在本节中，作者选择了五个具有代表性的协议来深入了解 Web3 领域中生成式 AI 的现状：Render Network和Akash Network被强调为通用 AI 基础设施协议和 Web3 中 AI 类别的领先者；Bittensor被认定为当前模型训练领域的热门项目；Alethea.ai因其与生成式 AI 应用程序的密切相关性而被选中；Fetch.ai展示了人工智能代理在去中心化Web3世界中的潜力。 3.1 渲染网络（$RNDR） Render Network 由母公司 OTOY 的创始人 Jules Urbach 于 2017 年创立。OTOY 的核心业务是基于云的图形渲染，由 Google 和 Mozilla 联合创始人提供建议，为奥斯卡获奖电影项目做出了贡献，并与 Apple 进行了项目合作。 Render Network 是 OTOY 进军 Web3 领域的举措，旨在利用区块链的分布式特性，将小规模渲染和人工智能需求与去中心化资源连接起来。这一举措旨在为小型工作室节省成本，否则这些小型工作室将租用昂贵的集中式计算资源（例如AWS、MS Azure和阿里云），并为那些拥有闲置计算资源的人提供创收机会。在发布专有渲染器 Octane Render 的 OTOY 的支持下，Render Network 凭借固有的需求和扎实的商业模式推出，很快被认为是一个具有坚实基础和潜力的 Web3 项目。随着生成式AI的兴起，分布式验证和推理任务的需求不断增加，与Render的技术架构完美契合，使其成为未来发展的一个有希望的方向。Render 一直引领着 Web3 领域的 AI 赛道，演变成一个有点像 meme 的实体，每当围绕 AI、元宇宙和分布式计算的叙述升温时，它都会受益于上升趋势，展示了它的多功能性。 2023 年 2 月，Render Network 宣布了更新其定价等级系统的路线图，并为 $RNDR 引入了社区投票的价格稳定机制（尽管发布日期尚未公布）。该项目还宣布从 Polygon 迁移到 Solana（将 $RNDR 代币升级为基于 Solana SPL 的 $RENDER 代币，已于 2023 年 11 月完成）。渲染网络的新定价体系将链上服务分为三个级别，从高到低，每个级别对应不同的价格点和渲染服务质量。这些层根据客户的特定渲染需求为客户提供选择。社区投票的$RNDR价格稳定机制已从不定期回购转变为“销毁和铸币均衡（BME）”模式。这一变化强调 $RNDR 作为交易的稳定币，而不是长期持有资产。一个BME Epoch的具体业务流程如下：产品创建：Render上的产品创建者，即渲染资源的提供者，将闲置的渲染资源打包成产品（节点）并上线，等待使用。购买产品：有渲染需求的客户可以直接销毁$RNDR代币作为服务费用。如果他们没有 $RNDR 代币，他们首先用法定货币在 DEX 上购买它们，然后销毁代币。服务支付的价格公开记录在区块链上。铸造代币：根据预设规则铸造新代币。注：Render Network 收取产品购买者支付的项目运营交易费用的 5%。在每个 BME Epoch 中，都会铸造预设数量的新代币（数量会随着时间的推移而减少）。这些新代币被分发给三方：产品创造者：他们获得的奖励是： A。任务完成：根据各产品节点完成的渲染任务数量进行奖励。 b. 在线奖励：鼓励资源提供者在线完成任务，根据市场待机时间给予奖励。 2. 产品购买者：与购物中心的产品优惠券返还类似，购买者可以获得高达 100% 的 $RNDR 代币返还，鼓励未来使用 Render Network。 3. DEX 流动性提供商：合作 DEX 中的提供商，确保以合理的价格提供 $RNDR 代币以进行必要的销毁，将根据质押的 $RNDR 数量获得奖励。从过去一年$RNDR的价格走势来看，作为Web3中领先的AI赛道项目，$RNDR受益于ChatGPT在2022年底和2023年初带动的AI热潮。随着新代币机制的引入，$RNDR的价格2023年上半年达到顶峰。经过一段时间的稳定后，随着 OpenAI 新版本引发的 AI 复苏、Render Network 向 Solana 的迁移以及新代币机制的预期实施，$RNDR 的价格达到了近期高点。鉴于 $RNDR 的基本面变化很小，未来对 $RNDR 的投资需要谨慎的头寸管理和风险控制。 Dune Analytics仪表板的数据表明，自2023年初以来，渲染任务总数有所增加，但渲染节点数量并未增加。这表明导致工作负载增加的新用户是那些有渲染需求的用户，而不是那些提供渲染资源的用户。鉴于生成式 AI 到 2022 年底将激增，有理由推断额外的渲染任务与生成式 AI 应用程序相关。这种需求的增加是代表长期趋势还是暂时的激增还有待观察，需要进一步观察。 3.2 Akash Network（$AKT） Akash Network 是一个去中心化的云计算平台，旨在为开发者和企业提供更灵活、高效、更具成本效益的云计算解决方案。该项目的“超级云”平台基于分布式区块链技术，利用区块链去中心化的特性，为用户提供全球性、去中心化的云基础设施，包括CPU、GPU、存储等多样化的计算资源。 Akash Network 由拥有丰富项目背景、经验丰富的企业家 Greg Osuri 和 Adam Bozanich 创立，其使命很明确：降低云计算成本、提高可用性并让用户更好地控制计算资源。通过激励提供商通过竞价流程开放闲置计算资源，Akash Network 实现了更有效的资源利用，为资源需求者提供有竞争力的价格。 2023 年 1 月，Akash Network 启动了 Akash Network Economics 2.0 更新，以解决当前代币经济中的各种缺陷，包括： $AKT 市场价格的波动导致长期合同价格和价值的不匹配。对资源提供者释放大量算力的激励不足。社区激励措施不足阻碍了项目的长期发展。 $AKT 的价值捕获不足对项目稳定性构成风险。据官网介绍，Akash网络经济2.0计划中提出的解决方案包括引入稳定币支付、增加订单费用以增加协议收入、增强对资源提供者的激励以及增加社区激励等。值得注意的是，稳定币支付功能和订单费用功能已经实现。作为 Akash 网络的原生代币，$AKT 在协议中具有多种用途，包括用于验证（安全）、激励、网络治理和支付交易费用的质押。据官网显示，$AKT 的总供应量上限为 3.88 亿枚，截至 2023 年 11 月，已解锁约 2.29 亿枚（59%）。项目启动时分配的创世代币于2023年3月完全解锁并进入二级市场。创世代币的分配如下：关于价值获取，白皮书中提到的一个值得注意的尚未实施的功能是 Akash 计划对每一次成功的租赁收取“费用”。这些费用将被发送到收入池以分配给持有人。该计划规定对 AKT 交易收取 10% 的费用，对使用其他加密货币的交易收取 20% 的费用。此外，Akash 打算奖励长期锁定 AKT 持有量的持有者，从而激励长期投资。 CoinGecko 的价格趋势显示，$AKT 在 2023 年 8 月中旬和 11 月下旬经历了上涨，尽管涨幅不如人工智能领域的其他项目，这可能是由于当前的市场情绪所致。总体而言，Akash Network 是 AI 赛道上为数不多的优质项目之一，其基本面优于大多数竞争对手。其潜在的业务收入可以为该协议带来未来的盈利能力，随着人工智能行业的发展和对云计算资源的需求不断增加，Akash Network 有望在下一波人工智能浪潮中取得重大进展。 3.3 Bittensor（$TAO）对于那些熟悉 $BTC 技术架构的人来说，理解 Bittensor 的设计非常简单。事实上，在设计 Bittensor 时，其创建者从加密货币先驱 $BTC 的几个特征中汲取了灵感。其中包括总代币供应量为 2100 万枚，大约每四年产量减半，并涉及工作量证明 (PoW) 共识机制等。为了将其概念化，想象一下最初的比特币生产过程，然后用训练和验证人工智能模型来取代计算密集型的“挖矿”过程，该过程不会创造现实世界的价值。矿工根据人工智能模型的性能和可靠性获得激励。这形成了 Bittensor ($TAO) 项目架构的简单总结。 Bittensor 由人工智能研究人员 Jacob Steeves 和 Ala Shaabana 于 2019 年根据神秘作者 Yuma Rao 撰写的白皮书成立。简而言之，它是一个开源、无需许可的协议，创建了一个由许多子网络连接的网络架构，每个子网络负责不同的任务（机器翻译、图像识别和生成、大型语言模型等）。优秀的任务完成会受到奖励，并且子网络可以相互交互和学习。就目前主要的人工智能模型而言，都是科技巨头大量计算资源和数据投资的结果。这些AI产品表现出色的同时，这种方式也带来了很高的中心化风险。 Bittensor 的基础架构允许交流专家网络进行交互和相互学习，为大规模模型的去中心化训练奠定了基础。Bittensor 的长期愿景是与 OpenAI、Meta 和 Google 等巨头的闭源模型竞争，保持去中心化特征，同时渴望与它们的推理性能相匹配。 Bittensor的技术核心是Yuma Rao独特设计的共识机制，也称为Yuma Consensus，它混合了PoW和Proof of Stake（PoS）的元素。供应方主要涉及“服务器”（矿工）和“验证者”（验证者），而需求方则由使用网络中模型的“客户端”（客户）组成。流程如下：客户端将请求和数据发送给验证器进行处理。验证者将数据分发给特定子网下的矿工。矿工使用他们的模型和接收到的数据进行推理并返回结果。验证者按质量对推理结果进行排名，并记录在区块链上。最好的推理结果返回给客户端，矿工和验证者根据排名和工作量获得奖励。值得注意的是，Bittensor 本身并不在大多数子网络中训练任何模型；它更像是模型提供者和用户之间的纽带，通过较小模型之间的交互进一步提高各种任务的性能。目前，在线有（或已经有）30个子网络，每个子网络对应不同的任务模型。 $TAO 作为 Bittensor 的原生代币，在创建子网络、在子网络中注册、支付服务费用以及向生态系统内的验证者质押方面发挥着至关重要的作用。效仿 BTC 的精神，$TAO 选择公平发布，这意味着所有代币都是通过对网络的贡献生成的。目前，$TAO 的日产量约为 7,200 个代币，均匀分配给矿工和验证者。自项目启动以来，已生产了 2100 万枚代币中的约 26.3%，其中 87.21% 用于质押和验证。该项目还遵循 BTC 大约每四年产量减半的模式，下一次减半计划将于 2025 年 9 月 20 日举行，预计将成为重要的价格驱动因素。从 2023 年 10 月下旬开始，$TAO 的价格趋势出现大幅上涨，这主要是受到 OpenAI 会议之后新一波人工智能热情以及资本转向人工智能领域的推动。 $TAO作为Web3+AI赛道的新项目的出现，其品质、长远的愿景也吸引了投资。但必须承认，与其他AI项目一样，Web3+AI的结合虽然潜力巨大，但尚未在实际业务中找到支撑长期盈利项目的应用。 3.4 Alethea.ai（$OR） Alethea.ai 成立于 2020 年，是一个致力于利用区块链技术为生成内容带来去中心化所有权和治理的项目。 Alethea.ai 的创始人相信，生成式人工智能将带领我们进入一个由生成式内容引起的信息冗余时代，在这个时代，通过简单的复制粘贴或单击即可轻松复制或生成大量数字内容，但原创者很难获得利益。通过将区块链原语（例如 NFT）与生成式人工智能连接起来，他们的目标是确保生成式人工智能及其内容的所有权，并在此之上进行社区治理。在这一理念的推动下，Alethea.ai最初推出了新的NFT标准iNFT，它利用Intelligence Pods将AI动画、语音合成甚至生成式AI嵌入到图像中。Alethea.ai 还与艺术家合作，利用他们的艺术品创建 iNFT，其中一件在苏富比拍卖会上以 478,000 美元的价格售出。 Alethea.ai 随后推出了 AI 协议，允许任何生成式 AI 开发者或创作者无需许可即可使用 iNFT 标准进行创作。为了展示 AI 协议，Alethea.ai 开发了 CharacterGPT，这是一种基于 GPT 等大型模型理论的工具，用于创建交互式 NFT。最近，他们发布了 Open Fusion，使得任何 ERC-721 NFT 都可以与 Intelligence 结合并发布在 AI 协议上。 Alethea.ai 的原生代币是 $ALI，它有四个主要用途：锁定一定数量的$ALI来创建iNFT。锁定的 $ALI 越多，情报舱的级别就越高。 $ALI 持有者参与社区治理。 $ALI 作为 iNFT 之间交互的凭证（尚无实际用例）。从 $ALI 的用例来看，很明显，代币的价值捕获仍然主要基于叙述。过去一年的代币价格趋势证实了这一点：$ALI 受益于 ChatGPT 自 2022 年 12 月开始引领的生成式 AI 热潮。此外，当 Alethea.ai 在 6 月宣布新的 Open Fusion 功能时，引发了价格飙升。然而，除了这些情况之外，$ALI 的价格一直呈下降趋势，甚至没有像类似项目那样对 2023 年底人工智能炒作做出反应。除了原生代币之外，Alethea.ai 的 NFT 项目（包括其官方集合）在 NFT 市场的表现也值得关注。根据 Dune 仪表板的数据，第三方销售的 Intelligence Pods 和 Alethea.ai 的第一方 Revenants 系列在首次发布后逐渐淡出了人们的视线。作者认为，主要原因是最初的新颖性逐渐减弱，没有实质性的价值或社区参与来留住用户。 3.5 Fetch.ai（$FET） Fetch.ai 是一个致力于促进人工智能 (AI) 与区块链技术融合的项目。其目标是通过结合机器学习、区块链和分布式账本技术来构建去中心化的智能经济，以支持智能代理之间的经济活动。 Fetch.ai 由英国科学家 Humayun Sheikh、Toby Simpson 和 Thomas Hain 于 2019 年创立，其创始团队拥有令人印象深刻的背景。 Humayun Sheikh 是 DeepMind 的早期投资者，Toby Simpson 曾在多家公司担任高管职务，Thomas Hain 是谢菲尔德大学人工智能领域的教授。创始人的多元化经历横跨传统IT公司、区块链明星项目、医疗、超级计算领域，为Fetch.ai提供了丰富的行业资源。 Fetch.ai的使命是建立一个由自治经济代理（AEA）和人工智能应用程序组成的去中心化网络平台，使开发人员能够通过创建自治代理来完成预设的目标导向的任务。该平台的核心技术是其独特的三层架构：底层：基于 PoS-uD（无许可权益证明）共识机制，该基础层支持智能合约网络，促进矿工协作以及基本的机器学习训练和推理。中间层：开放经济框架（OEF）为AEA之间交互和底层协议提供共享空间，支持AEA之间的搜索、发现和交易。顶层：AEA 是 Fetch.ai 的核心组件。每个AEA都是一个智能代理软件，能够通过技能模块执行各种功能，执行用户预定义的任务。这些代理并不直接在区块链上运行，而是通过 OEF 与区块链和智能合约进行交互。智能代理软件可以纯粹基于软件，也可以绑定到智能手机、计算机和汽车等物理硬件。Fetch.ai 提供基于 Python 的开发套件 AEA 框架，该框架是模块化的，使开发人员能够构建他们的智能代理。在此架构之上，Fetch.ai 推出了 Co-Learn（智能体之间共享机器学习模型）和 Metaverse（智能体云托管服务）等后续产品和服务，以支持用户在其平台上开发智能体。关于代币，$FET 作为 Fetch.ai 的原生代币，涵盖了支付 Gas、验证质押以及在网络内购买服务等标准功能。超过90%的$FET代币已解锁，具体分配如下：自成立以来，Fetch.ai 经历了多轮代币稀释融资，最近一次是 2023 年 3 月 29 日从 DWF Lab 获得的 3000 万美元投资。鉴于 $FET 代币不能从项目收入中获取价值，其价格动能主要依赖于项目更新和市场对人工智能领域的情绪。事实上，在两次人工智能市场繁荣的浪潮中，Fetch.ai 的价格在 2023 年初和年底经历了超过 100% 的飙升。 Fetch.ai 的发展轨迹更像是一家 Web2.0 人工智能初创公司，重点是完善其技术。它通过持续的筹款和广泛的合作寻求认可和盈利。这种方法为未来在 Fetch.ai 上开发的应用程序留下了充足的空间，但也意味着它可能对其他区块链项目没有那么大的吸引力，从而可能限制生态系统的活力。Fetch.ai 的一位创始人甚至尝试基于 Fetch.ai 推出一个 DEX 项目 Mettalex DEX，但最终以失败告终。作为一个专注于基础设施的项目，生态系统的衰弱也阻碍了 Fetch.ai 内在价值的增长。四．生成式人工智能的美好未来 NVIDIA首席执行官黄仁勋将生成大型模型的推出比作人工智能的“iPhone时刻”，表明人工智能角色的关键转变，高性能计算芯片成为人工智能稀缺资源的核心。锁定Web3 AI子赛道大部分资金的AI基础设施项目仍然是投资者长期关注的焦点。随着芯片巨头逐渐升级计算能力，AI的能力将会扩展，很可能在Web3中催生更多的AI基础设施项目，甚至可能是专门为Web3中的AI训练而设计的芯片。虽然以消费者为中心的生成式人工智能产品仍处于实验阶段，但一些工业级应用已经显示出巨大的潜力。其中一种应用是将现实世界场景转移到数字领域的“数字孪生” 。考虑到工业数据中尚未开发的价值，NVIDIA 的元宇宙数字孪生平台将生成式 AI 定位为工业数字孪生的重要组成部分。在Web3中，包括虚拟世界、数字内容创作和现实世界资产，受人工智能影响的数字孪生将发挥重要作用。新型交互硬件的开发也至关重要。从历史上看，计算领域的每一次硬件创新都带来了革命性的变化和机遇，比如现在无处不在的电脑鼠标或 iPhone 4 的多点触控电容屏。 Apple Vision Pro宣布将于 2024 年第一季度发布，以其令人印象深刻的演示吸引了全球关注，有望为各行业带来意想不到的变化和机遇。以快速内容制作和广泛传播而闻名的娱乐行业往往首先受益于硬件更新。这其中包括Web3的元宇宙、区块链游戏、NFT等，都是值得长期关注和研究的。从长远来看，生成式人工智能的发展代表着量变导致质变。ChatGPT 的核心是推理问答这一长期研究的学术问题的解决方案。只有通过扩展数据和模型迭代，才达到了 GPT-4 令人印象深刻的水平。Web3中的AI应用也类似，目前正处于Web2模型适应Web3的阶段。完全基于 Web3 数据的模型尚未出现。未来富有远见的项目和致力于研究 Web3 特定问题的大量资源将为 Web3 带来自己的 ChatGPT 级杀手级应用程序。生成式人工智能的技术基础还有很多有前景的探索途径，比如思想链技术。这项技术允许大型语言模型在多步推理方面取得重大飞跃。然而，它也凸显甚至加剧了大型模型在复杂逻辑推理方面的局限性。有兴趣的读者可以探索原作者关于Chain-of-Thought的论文。 ChatGPT之后，Web3中出现了各种以GPT为主题的项目，但简单地将GPT与智能合约结合起来并不能满足用户需求。ChatGPT 发布大约一年后，未来仍然拥有巨大的潜力。未来的产品应该从Web3用户的真实需求出发。随着Web3技术的日益成熟，生成式AI在Web3中的应用必将是广阔而令人兴奋的。来源：金色财经

金色财经2024-02-18

同态加密市场格局分析：数字隐私的下一个前沿

硬件。一些实体正在构建硬件加速来解决延迟问题。值得注意的是，Intel、Cornami、Fabric、Optaanalysis、KU Leuven、Niobium、Chain Reaction和一些 ZK ASIC/FPGA 团队。大约三年前，DARPA 授予基于 ASIC 的 FHE 加速拨款，推动了这一发展的激增。也就是说，对于某些 GPU 可能达到 20+ TPS 的区块链应用程序来说，这种专门的硬件加速可能不是必需的。FHE ASIC 可以将性能提高到 100+ TPS，同时大幅降低验证器的运营成本。值得注意的提及。谷歌、英特尔、OpenFHE 都为 FHE 的整体进步做出了重大贡献，只是在加密领域的具体程度不那么具体。用例关键优势是实现共享私有状态和个人私有状态。这是什么意思？私有智能合约：传统的区块链架构将用户数据暴露在 web3 应用程序中。每个用户的资产和交易对其他每个用户都是可见的。这对于信任和可审计性很有用，但也是企业采用的主要障碍。许多企业不愿意或干脆拒绝公开这些信息。FHE 改变了这一点。除了端到端加密交易之外，FHE 还支持加密内存池、加密区块和机密状态转换。这解锁了各种新颖的用例： DeFi：暗池，通过加密内存池、无法追踪的钱包和机密支付（例如链上组织的员工工资）消除恶意 MEV。游戏：加密状态多人策略游戏，支持各种新的游戏机制，如秘密联盟、资源隐藏、破坏、间谍、虚张声势等。 DAO：私人投票。 DID：在链上加密信用评分和其他标识符。数据：合规的链上数据管理。那么 FHE 加密架构的未来会是什么样子呢？我们应该详细阐述三个核心组件：第 1 层：该层是开发人员 (a) 在网络上本地启动应用程序或 (b) 与现有以太坊生态系统（输入输出模型）接口的基础，包括以太坊主网及其 L2s/侧链。 L1 的灵活性在这里是关键，因为它迎合了寻求具有 FHE 功能的本机平台的新项目，同时也适应了更愿意保留在当前链上的现有应用程序。汇总/应用程序链：应用程序可以在这些启用 FHE 的 L1 之上启动自己的汇总或应用程序链。为此，Zama致力于fhEVM L1 的乐观堆栈和 ZK FHE 汇总堆栈，以扩展注重隐私的解决方案。以太坊上的 FHE Rollup：在以太坊上启动 FHE Rollup 本身可以显着增强以太坊上的本地隐私，但面临一些技术挑战：数据存储成本：即使明文条目很小，FHE 密文数据也相当大（每个 8 kb 以上）。出于数据可用性（DA）目的在以太坊上存储如此大量的数据在汽油费方面将非常昂贵。定序器集中化：集中式定序器排序交易并控制全局 FHE 密钥是一个主要的隐私和安全问题，它首先违背了 fhEVM 的目的。虽然 MPC 是分散控制全局 FHE 密钥的潜在解决方案，但维护多方网络来执行计算会增加运营成本并导致潜在的低效率。生成有效的 ZKP：为 FHE 操作生成 ZKP 是一项仍在开发中的复杂任务。虽然像Sunscreen这样的公司正在取得进展，但这种技术可能还需要几年的时间才能广泛用于商业用途。 EVM 集成： FHE 操作需要作为预编译合并到 EVM 中，因此需要对涉及计算开销和安全问题的多个问题的网络范围升级进行共识投票。验证器硬件要求：以太坊验证器需要升级硬件才能运行FHE 库，这引发了对中心化和成本的担忧。我们预计 FHE 最初将在流动性较低的环境和隐私至关重要的特定领域找到自己的定位。最终，随着吞吐量的增加，FHE L1 上可能会出现更深的流动性。从长远来看，一旦上述问题得到解决，我们可能会在以太坊上看到 FHE rollup，它可以更顺畅地利用主网的流动性和用户。现在的挑战在于找到 FHE 的杀手级用例、保持合规性并将可立即投入生产的技术推向市场。与此同时，任何想要亲自动手或通过赏金狩猎赚钱的开发者都可以尝试Fherma的 FHE 挑战，并获得几项 4 位数的赏金。致谢：非常感谢 Gurgen Arakelov（Yasha Labs/Fherma 创始人）、Rand Hindi（Zama 创始人）、Remi Gai（Inco Network 创始人）和Hiroki Kotabe（Inception Capital 研究负责人）对此做出的贡献文章。来源：金色财经

金色财经2024-02-15

解读全链游戏的承诺与风险

所有区块链都具有区块确认时间，这会引入延迟问题。根据不同的区块链，一笔交易被验证并包含在一个区块中所需的时间可以从几秒钟到几分钟不等。因此，早期的全链游戏是基于区块链的游戏，具有异步游戏元素，例如回合制的集换式卡牌游戏。对于其他游戏类型，例如与即时或准即时反馈同步运行的即时战略游戏，需要使用扩展解决方案。以下是一些例子： Argus 的 World Engine - 这是一个分片的 Layer 2 区块链 SDK，具有类似高性能游戏服务器的游戏分片，专门用于处理游戏内计算。这通过将游戏执行（游戏分片）与智能合约执行（EVM 分片）解耦实现。他们的第一个游戏分片实现 - Cardinal，实现了更高的刻度率，每秒 20 个区块，并且可以直接与现有的游戏引擎如 Unity 集成。 Curio Research - 在 OP 堆栈上构建了一个定制的刻度链实现（使用 Caldera 作为 RaaS）。这是一个高吞吐量的基于 ECS 的游戏引擎，可以支持他们即将推出的即时战略游戏。 Dojo - 这是一个建立在 Starknet 上的「可验证」游戏引擎，可以在链下运行游戏会话，减少了需要在链上记录每个玩家行为的需求。相反，可以在特定间隔生成证明来验证该间隔内先前动作的正确性，这些证明在链下进行处理。最后，对于具有不完全信息的游戏，例如具有战争迷雾等特点的游戏，有效实现零知识证明（例如 Dark Forest 使用 zk-SNARKs）也是建立完全链上并保证公平性的关键。 FOCG 的承诺可组合的 Modding 我们目前正在见证游戏领域的一个新时代，玩家们希望能够个性化、修改并无缝地将自己的身份融入游戏中，这需要通过 UGC 或 modding 才能实现的定制化水平。Web 2.0 游戏中像 Minecraft 和 Roblox 这样的 mod 的流行，正是这一趋势的典范。 Roblox 的 Modding 生态系统在这些游戏中，出现了一个新的「玩家」类别：modders（模组制作者），他们积极为不断增长的 mod 库和生态系统做出贡献。在 Roblox 中，modders 可以通过游戏通行证和 / 或游戏内购买以 Robux 的形式获得他们的内容的收益。通过构建和运营成功的 mod 所获得的回报可以与独立开发游戏的回报相媲美。以 Adopt Me!为代表的独立工作室 Uplift Games 每年雇佣约 40 人，收入达 6000 万美元。 Roblox 飞轮这种动态创造了一个具有重要网络效应的自我强化的正反馈循环。随着 modders 不断创造新的游戏和内容，玩家变得更加沉浸其中，新用户通过社交网络被吸引。随着玩家基数的扩大，mod 的激励和反馈系统鼓励更多的玩家成为 modders。modders 和玩家之间的共生关系，再加上直观的开发工具，推动了单个游戏中独特虚拟世界、体验和社区的兴起。然而，传统游戏中的 mod 往往孤立存在，缺乏有意义互动的通用框架。尽管这可能是有意为之，但来自 modders 的新输入和贡献通常仍局限于孤立的虚拟世界中。即使跨 mod 交互确实发生，对游戏玩法的影响往往是微不足道的，例如在不同的 mod 之间使用相同的外观（在 Roblox 中称为「allowed gear」）。可组合 modding 的潜力是 FOCG 的重要价值主张。即将推出的 FOCG 项目采取了各种方法来构建其技术堆栈，但一个常见的方法是允许第三方开发者通过智能合约直接与游戏逻辑进行交互，使他们能够：创建新的 mod（带有特定于 mod 的代币经济）通过添加新的物品、角色和地图来扩展游戏和 mod 的功能基于链上的可组合性 Modding 生态系统可以设想，如果 Mod A 社区引入了一种新资源，它应该与 Mod B 的世界直接兼容，使那里的玩家能够种植、收获和交易该资源。这激励 modders 在设计新功能时考虑不仅仅是单个 mod，还包括所有相关的 mod。可组合 modding 扩展了赚钱和传播最佳实践的潜力。然而，为了实现这种在链上可组合的 modding 并确保一致的游戏体验，与传统游戏相比，modders 可能需要在有限的设计空间内进行操作。智能合约作为社会契约在传统游戏中，玩家、团队和公会依赖于非正式且不可执行的协议来进行超出预定游戏机制的互动。这种方法存在一些限制，尤其是在风险较高的游戏中，违反协议可能导致重大后果。 2014 年，发生了一场名为「B-R5RB 血腥战斗」的大规模战斗，涉及到成千上万名 Eve Online 玩家。在战斗之前，联盟之间达成了非正式的协议和条约，以共同对抗共同的敌人。然而，在战斗中，一个联盟意外地背叛了盟友，违背了协议，导致游戏资产损失超过 30 万美元。 Curio Research 探索的条约突显了智能合约在促进玩家或团队之间复杂社会互动方面的巨大潜力。通过像 Treaties 这样的游戏特定智能合约，可以在玩家之间正式化协议，并且可以在满足预定条件时执行信任。 CurioTreaty 条约有很多含义。它可以是一项类似于北约的协议，在加入并支付会费后，你被禁止攻击其他委员会成员。它可以是一个发行以 USDC 支持的代币的国家银行，迫使签署协议的交易伙伴在下次在游戏内 AMM 中交换时严格使用你的国家货币。——Curio 的 Kevin Z 这些游戏内智能合约的可定制性和模块化性可以将社交动态扩展到游戏之外，并允许与其他链上生态系统（如 DeFi 协议）直接交互。 FOCG 的障碍毫无疑问，FOCG 有潜力在链上实现创新的 modding 模式和社交互动。然而，当我们更仔细地审视这些承诺时，一系列问题浮现出来。技术限制除了缺乏原生的链上游戏刻度外，还有各种技术限制需要考虑：高昂的燃气成本和低 TPS - 大多数主网链的瓶颈使支持同步游戏和并发游戏会话 / 实例变得具有挑战性。链上随机性的脆弱性 - 验证者可以在链上确认之前看到随机性的结果，为操纵留下了空间（需要 VRF/ZKP 解决方案）。机器作弊 - 去中心化的游戏实体有限的方法来规范和执行反作弊措施。机器人可以像人类玩家一样与游戏进行交互，没有任何固有限制。对于 Web 2 游戏玩家而言，用户界面和用户体验不直观 - 使用 dApps 通常需要创建钱包、签署交易、桥接资产等。重要的是简化这个过程（即钱包账户抽象化），以最大程度地吸引非加密原生的游戏玩家入门。安全性 - 当 FOCG 拥有具有真实价值的资产可以与 DeFi 交互时，利用漏洞变得不可逆，可能会对整个 FOCG 生态系统产生永久性影响。 2. 可组合性的成本可组合 modding 的承诺引入了一定的权衡，特别是当我们考虑到链上实现可能会阻碍首次使 modding 变得理想和成功的因素时。对于玩家来说成功的 Roblox mod，如 Jailbreak、Arsenal 和 Adopt Me！已经积累了庞大的追随者群体，总访问量超过 400 亿次。每个 mod 都提供了独特的游戏机制、规则、环境和游戏内资产： Jailbreak 让玩家沉浸在越狱和警察追逐的情节中。 Arsenal 提供了类似于《使命召唤》的 FPS 体验。 Adopt Me！围绕虚拟宠物的领养和照顾展开。从玩家的角度来看，这些 mod 的吸引力主要在于它们独特的游戏机制、故事叙述和主题元素。玩家可以将玩 Roblox 与登录 Steam 进行比较，因为两者都提供了多样化的游戏类型和体验供玩家探索。社区曾试图使 mod 更具互动性，例如在「Pixelmon Modpack」中，可以下载一组预配置的 Minecraft mod。然而，这些 mod 仍然与其他 modpacks 隔离，并在本地服务器上运行。然而，目前玩家对此类互动 mod 的需求似乎并不高，主要 modding 生态系统的游戏缺乏官方框架也反映了这一点。对于 Modder 物理和游戏平衡在一个无需许可的 modding 生态系统中，实现可组合性需要对游戏物理和游戏平衡进行慎重考虑，这对于确保公平和愉快的游戏体验至关重要。在传统游戏中，modder 可以根据他们期望的游戏机制自由修改游戏物理，因为他们创建的 mod 不一定需要与其他 mod 进行交互。例如，在 Roblox 的游戏世界中存在一些基本物理原理，但每个 mod 都可以灵活定义和实现自己的物理规则。Jailbreak 有与车辆操控和碰撞相关的特定物理规则，而 Adopt Me！有与宠物移动相关的独特物理系统。正是由于这种灵活性，Roblox 可以吸引和容纳在各种类型中拥有专业知识的 modder，如 FPS、恐怖和休闲游戏。要使 mod 真正可组合，就需要在所有 mod 之间保持一致的游戏物理。随着新的物品、经济和系统被无需许可地添加到游戏中，考虑游戏平衡会带来额外的不灵活性。例如，FOCG 需要进行精确的计算和框架设计，以防止新角色或策略过于强大。此外，更新整个技术栈（包括前端和相关合约）中的新输入需要进行复杂的协调。人们可以想象，完全可组合的模块将在这方面造成混乱，并将新的输入限制为仅仅是美学上的变化，而不是允许影响游戏结果的输入。这样的一致性可能会阻碍 modder 的多样性，并导致模组生态系统同质化。一个有许可的 modding 生态系统可以缓解其中一些问题，但这将与 FOCG 应坚持的自治世界的基本原则相矛盾。特定类型的游戏逻辑和基础设施不同类型的游戏需要不同的刷新率，这使得对于依赖比 FOCG 基础设施当前能支持的更高刷新率的类型的游戏，无法构建新的 mod 成为可能。因此，大多数即将推出的 FOCG 都会在尝试使其更具通用性之前，专注于最初构建特定游戏的基础设施，以满足其规模需求。这些团队之间存在一个明显的模式 - 几乎所有团队都专注于构建支持策略游戏的基础设施（如 Dark Forest，Treaties，Primodium 等）。一方面，策略类型相对较容易实施，并且可以通过像 Treaties 这样的实例充分从完全链上的特性中获得更多的好处。另一方面，特定类型的技术栈可能会限制玩家和 modder 的多样性，从而削减可组合 modding 的全部潜力。游戏是否应该完全上链？在一个理想的情景中，FOCG 的价值主张，如可组合 modding，对玩家和 modder 来说都非常有价值，传统游戏工作室可以将这些元素纳入他们的离链或混合系统中，从中获益，而不受设计空间限制的束缚。例如，将游戏内资产作为 NFT 进行化身，并结合智能合约实施可执行的社交契约。同时，其余的组件可以在离链上运行，包括一个通过适当的框架重设计的 modding 生态系统，以确保可组合性。 FOCG 的理由尽管这种情况确实是可能的，但我保持开放的态度，认为 FOCG 可能在特定领域超越这些混合游戏。我相信 FOCG 最有竞争力的案例是由玩家群体驱动的高风险游戏，他们要求不仅游戏内资产和凭证，而且整个游戏逻辑都要上链。为了说明这一点，以 Marvel Heroes 的关闭为例。它是一个免费在线动作角色扮演游戏，以漫威宇宙的角色为特色。2017 年 11 月，游戏突然宣布关闭，并引发了退款的一波需求。然而，由于巧妙的法律技术细节，消费者发现自己既没有明确的赔偿权利，也无法访问购买的游戏内资产。「您同意，Gazillion 及其任何关联公司、许可方、代理商或员工对您或任何第三方不承担任何追责，不论是因为系统修订、补充、暂停或停止使用，还是因为任何许可的终止。Gazillion 有权酌情删除或清除您的任何内容，当该内容超过预定的时间限制和 / 或数量，或者系统或其任何组件需要维护或升级时。」 @GIBiz 仅仅将资产上链并不能完全解决游戏工作室恶意退出的问题，因为游戏状态和进展仍然会丢失，使得这些资产在游戏内毫无用处。此外，在这种情况下，工作室没有义务开源游戏。FOCG 可以解决这个问题。可证明公平性可以与游戏内的机制和结果相关。想象一群玩家参与对抗共同敌人的战斗，最高伤害输出者将有机会获得一个高价值的物品掉落。或者想象一个 4X 实时战略游戏，生成位置和资源接近程度是随机的。在这些情景中，FOCG 可以保证战斗的结果或随机性是可证明公平的。这种无需信任的环境不仅有利于玩家，还可以扩展到新形式的「玩家」，包括通过智能合约对游戏结果下注的投机者。确保未经操纵的游戏结果和永久性（因为游戏状态和逻辑可以进行分叉）将使高风险游戏生态系统能够真正扩展，而不会有任何平台风险。我相信还有其他一些元素需要进一步探索和协调。我期待看到以下内容：进一步探索无法被矿工、预言机运营商或其他玩家篡改的真正随机性。需要减轻提前交易或在结果在链上确认之前观察结果的任何可能性。链上随机性的实用性。如果不行，需要加快和扩展离链随机性解决方案。在不牺牲可组合性的情况下，更好地支持并发游戏会话 / 实例的架构优化。游戏机制和社交动力学，可以直接与相邻的链上生态系统进行交互。高风险 FOCG 内部或派生的经济系统将极大受益于与 DeFi 功能的可组合性。更好地对齐玩家和 modder 的激励机制。随着开发者与玩家之间的界限变得越来越模糊，可能会出现新的商业模式，类似于移动游戏的免费模式的广泛使用。去中心化的游戏平衡治理结构，以适应无需许可的 modding。我对于完全基于链上构建的游戏能够产生新的原语充满了希望，从而实现游戏的新范式，充分利用区块链提供的全部优势，而不仅仅是部分优势。致谢感谢 Erik Lie、Richard Yuen、Jonathan Yuen、Adrian Chow 和 Harry Lam 的帮助。特别感谢我的弟弟 Nathan，他是一个 Roblox 的爱好者，并回答了我关于游戏的所有问题。参考资料 https://blog.chain.link/blockchain-gaming/ https://blog.zkga.me/announcing-darkforest https://book.dojoengine.org/index.html https://blog.argus.gg/world-engine/ https://blog.curio.gg/introducing-treaty/ https://blog.curio.gg/how-we-built-this-treaty-technical-overview/ https://www.paradigm.xyz/2023/08/onchain-games https://daposto.medium.com/game-networking-2-time-tick-clock-synchronisation-9a0e76101fe5 https://daposto.medium.com/game-networking-3-rtt-ping-latency-lag-679b73b274ae https://www.youtube.com/watch?v=8TEtOpwO0LY https://www.youtube.com/watch?v=z7V830zndoA https://www.gamesindustry.biz/gazillion-entertainment-has-officially-shut-down 【免责声明】市场有风险，投资需谨慎。本文不构成投资建议，用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。来源：金色财经

金色财经2024-01-30

币安重量级宣布！BUSD稳定币将“彻底归零” 在多链“大规模销毁币安挂钩代币”

10亿美元的缺口，但强调这仅是操作上的延迟，问题很快就解决。随后在2023年2月，BUSD市值因受到监管围堵再次悬崖式下跌。当时，Paxos被美国证监会以涉嫌“发行未注册证券”而起诉，并被NYDFS勒令停止铸造新的BUSD。不久后，Paxos和币安均宣布终止双方针对BUSD的合作关系。Paxos当时表示，现有的BUSD将继续获得其全面支持，至少在2024年2月之前仍能得到充分支持和赎回。到了2023年12月15日，币安正式停止支援BUSD产品，并在12月31日自动将部分用户帐户中的BUSD按1比1兑换为FDUSD。最后来到2024年1月5日，币安宣布将BUSD抵押资产转换为FDUSD。也就是说在未来，市场将只会有FDUSD，BUSD将走入历史。

秉哥说市2024-01-23

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