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比特币首次减半 11 周年：从 12 美元涨至 37,000 美元
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每四年发生一次”。比特币减半机制已被编程到比特币挖矿算法中，以通过维持稀缺性来抵消通货膨胀。在第一次减半发生之前，矿工每区块获得高达 50 BTC 的补偿。2012年第一次减半后，补贴被大幅削减至25 BTC，随后在2016年第二次减半，补贴减少至12.5 BTC。最近一次比特币减半发生在 2020 年，将区块补贴从 12.5 BTC 削减至 6.25 BTC。由于比特币减半显着增加了加密货币的稀缺性，比特币价格周期在历史上一直受到减半的影响。第一次减半仅一年后，比特币就已升至近 1,000 美元，而第二次减半则在事件发生后的一年内引发了 350% 的飙升，比特币随后在 2017 年 12 月升至近 20,000 美元的历史高点。在比特币第三次减半之后，BTC 于 2021 年 11 月飙升至近 69,000 美元的历史高点。第一次比特币减半周年纪念日之际，加密货币社区正在等待第四次比特币减半，目前预计第四次比特币减半将于2024 年 4 月 17 日发生。随着美国证券监管机构对 2024 年比特币价格的期望越来越高，许多比特币拥护者尤其看好比特币价格。最终可能会批准现货比特币交易所交易基金。不过，2024 年减半不会是最后一次。比特币矿工奖励预计将减半 34 倍，直至 2100 万枚比特币全部开采完毕后达到 0 BTC。按照目前的时间表，比特币的最大供应量将在2140年左右达到2100万枚。目前社区目前在发车的： L2赛道ZK龙头：zksync、背靠小狐狸的：linea、基础设施赛道：nxyz 、Ai赛道：Gensyn、SocialFi赛道：enemy、故事协议：Story Protocol 来源：金色财经
金色财经2023-11-29
加密社区庆祝比特币“首次减半纪念日” 市值最大的加密货币都完成了哪些里程碑？
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持稀缺性来抵消通货膨胀，这一机制已经被编程到比特币（BTC）挖矿算法中。在第1次减半之前，矿工每个区块可以获得多达50个BTC的奖励。在2012年的第1次减半事件之后，这个奖励被削减到25个BTC，随后在2016年的第2次减半中进一步减少到12.5个BTC。最近一次比特币减半发生在2020年，将区块奖励从12.5个BTC减少到6.25个BTC。由于比特币减半显著增加了比特币的稀缺性，比特币价格周期在历史上受到了减半的影响。在第1次减半后的1年，比特币的价格上涨到了将近1000美元，而第2次减半在事件后的1年内触发了350%的涨幅，随后比特币在2017年12月达到了将近20000美元的历史最高水平。在比特币第3次减半之后，比特币于2021年11月飙升至近69,000美元的历史高点。（来源：Cointelegraph.com）比特币第1次减半纪念日之际，整个加密货币社区都在期待第4次比特币减半，预计将于2024年4月17日发生。许多比特币支持者对2024年比特币价格特别看好，原因是越来越多的人预计美国证券监管机构可能最终会批准比特币现货交易基金。然而，2024年的减半并不是最后一次。比特币挖矿奖励预计将在挖出全部2100万比特币之前减半34次，最终减少到0比特币。根据当前的计划，2100万比特币的最大供应量将在大约2140年达到。
一禾2023-11-29
Bitget 研究院：LUNA系资产受消息面影响剧烈波动 CME上BTC期货升水已接近上轮牛市水平
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rcle的Web3服务解决方案，例如可编程钱包、区块链基础设施和智能合约管理工具。 2.热门NFT方面： DeGods（NFT）：NFT项目DeGods和y00ts系列NFT创始人 Frank 发推表示，将关停积分计划（Points Parlor），停止向 DeGods 及 y00ts 的 NFT 持有者发放积分。该积分计划没有达到社区的期望，导致了不满。如果出现可行的替代方案，愿意重新考虑，但目前已决定将关闭积分计划。 SmartCat（NFT）：SmartLayer相关的NFT，目前已有80万+ holders，对Smart Cat可以进行Feed、Clean等操作给NFT升级，因为用户对SmartLayer未来的空投预期，导致该NFT交易量很高。 3.热门DAPP方面： Blast（Dapp）：Blast TVL已超过 $573M，昨日日本加密投资公司CGV宣布对Blast生态系统进行500万美元专项投资，旨在协同推进Blast网络的发展。但同时，Paradigm研究主管Dan Robinson在推特发文，称Blast的发布“在消息传递和执行方面都已越界”，不同意Blast在L2网络之前推出网桥以及在三个月内禁止取款等决定，因此这为其他项目树立了不好的榜样。 Jito（Dapp）：Solana生态流动性质押协议Jito宣布推出治理代币JTO，旨在使“社区成员能够直接影响Jito Network的决策和方向”。最初将有1.15亿枚JTO投入流通。约34%的代币用于社区增长，25%用于生态系统开发，24.5%分配给核心贡献者，16%分配给投资者，10%将“空投给Jito社区成员”。 Arbitrum（Dapp）：Arbitrum宣布其Odyssey活动正式结束，最终的NFT申领将于美东时间12月1日开始，若想获得领取资格，用户必须在美东时间11月30日中午12点拍摄快照时拥有12/15的Odyssey NFT，铸造或购买的 NFT 均计入 12/15 资格。 Vertex（Dapp）：前日Vertex交易量再创ATH，它在交易量上超过了 dYdX，成为当日交易量排名第一的衍生品DEX；几日前$ARB激励第 2 周claim上线，Vertex上的交易者收获颇丰，瓜分了300 万美元的$ARB奖励以及$VRTX。 TinyTap（Dapp）：TinyTap是一个大型的由教师创建游戏的库，该项目成为Animoca Brands的一部分，旨在构建一个基于区块链的开放教育系统。昨日，Animoca Brands声称打算从公开市场购买额外的EDU代币，Binance Labs向Web3教育协议Open Campus投资315万美元，对web3教育板块带来一定流量。 4.Twitter热议方面： KAS（Token）：KAS近期保持迅猛增长，同时也带动整个POW板块出现明显复苏与炒作，KAS本身项目较为优质，建议保持关注。 5.区域热搜方面： USTC（Token）：LUNA社区出现发起提案试图重新启用市场模块并逐步将 USTC 重新与 1 美元挂钩，并建议对LUNC和USTC的最大供应量设置硬性上限，USTC生态的mint cash 项目在社区内引起热议，其产品Mint Cash 是一种完全由#Bitcoin抵押品支持的稳定货币系统，Mint Cash 需要比特币抵押品来铸造新的 Cash 稳定币，而锁定销毁USTC能够参与到新项目中，USTC需求增加。随后，Terraform Labs 在其社交平台发表声明称其不会以任何身份参与 Mint Cash 项目。USTC先涨后跌，目前回落至0.041左右。来源：金色财经
金色财经2023-11-28
链下交易：比特币资产协议的演化
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face 则负责具体功能的实现，类似于编程语言中的接口。这些合约的模式负责限制虚拟机执行期间超出预期的行为。例如，RGB20和RGB21分别负责在交易过程中对同质化和非同质化代币施加一定的限制。 RGB中使用的承诺机制Pedersen Hash 它的优势在于能够在不公开的情况下承诺某种价值。使用 Pedersen Hash 构建 Merkle 树意味着你可以创建一个可以隐藏其值的隐私保护 Merkle 树。这种结构在某些隐私保护协议中很有用，例如一些匿名加密货币项目。但是，它可能不适合 CSV 资产，稍后将在与 Taproot 资产比较时提到。为RGB简单性设计的虚拟机 → AluVM RGB 的目标不仅是实现客户端验证的资产协议，而且还扩展到图灵完备的虚拟机执行和合约编程。最初，RGB 声称使用一种名为 Simplicity 的编程语言，它可以生成执行证明并允许对用它编写的合约进行形式验证（以避免错误）。然而，这种语言的开发并没有按计划进行，导致了复杂性，最终阻碍了整个 RGB 协议的发展。最终，RGB 开始使用由 Maxim 开发的名为 AluVM 的 VM，其目标是避免任何未定义的行为，类似于原始的 Simplicity。据说新的 AluVM 将来会被一种名为 Contractum 的编程语言所取代，从目前使用的 Rust语言迁移。 RGB Layer2 扩容方向：闪电网络还是侧链？客户端验证的资产无法持续安全地进行链下交易，因为它们仍然依赖 L1 进行交易发布和排序。这意味着，如果没有 2 层扩容解决方案，它们的交易速度仍然受到 L1 见证的区块生产速度的限制。这意味着，如果直接在比特币上进行RGB交易，在严格的安全要求下，两笔相关交易之间的时间至少需要相隔十分钟（BTC出块时间），这往往慢得令人难以接受。 RGB和闪电网络简单来说，闪电网络的运作方式是让交易双方在链下签署一堆合约（承诺交易）。这些合约确保如果任何一方违反协议，受害方可以将合约（承诺交易）提交给BTC进行结算，收回其资金，并对违规者进行惩罚。换句话说，闪电网络通过协议和博弈论设计保证了链下交易的安全。 RGB可以通过设计适合RGB本身的支付通道合约细节来构建自己的闪电网络基础设施。然而，由于闪电网络的高度复杂性，建设这样的基础设施并不容易，特别是考虑到Lightning Labs在该领域的多年工作以及LND超过90%的市场份额。 RGB的侧链Prime RGB 协议的当前维护者 LNP-BP 于 2023 年 6 月发布了 Maxim 提出的一项名为 Prime 的客户端验证资产扩容解决方案的提案。在其中，Maxim 批评现有的侧链和闪电网络扩容解决方案开发过于复杂。他表示，除了Prime之外，其他扩容方式，包括NUCLEUS多节点闪电通道、Ark/Enigma通道工厂，都需要两年多的时间来开发。然而，Prime 只需一年即可完成。 Prime并不是按照传统区块链设计的。相反，它是一个模块化证明发布层，其专门为客户端验证创建。它由四个主要部分组成： 1、时间戳服务：该服务可以在短短 10 秒内完成一系列交易。 2、证明：这些以部分默克尔树（PMT）的形式存储，并与区块头一起生成和发布。 3、一次性密封：这是一个抽象的一次性密封协议，旨在防止双重支出。当在比特币上实现时，它可以绑定到UTXO，类似于当前的RGB设计。 4、智能合约协议：RGB分片合约（可替换）由此我们可以看出，为了解决RGB中交易确认时间的问题，Prime利用时间戳服务来快速确认链下交易并将其与ID一起打包到区块中。同时，Prime上的交易证明可以通过PMT进一步整合，然后以类似检查点的方式锚定到BTC上。基于Taproot的CSV资产协议：Taproot Assets Taproot Assets是一个基于Taproot的CSV资产协议，专为在比特币区块链上发行资产而设计。这些资产可以通过闪电网络进行即时、大量、低成本的交易。Taproot Assets的核心是利用比特币的安全性和稳定性以及闪电网络的速度、可扩展性和低成本。该协议由闪电实验室首席技术官 roasbeef 设计和开发。Roasbeef 可能是地球上唯一亲自领导过比特币客户端（BTCD）和闪电网络客户端（LND）开发的人，展示了对 BTC 的深刻理解。 Taproot交易仅携带资产脚本的根哈希，使得外部观察者很难识别它们是否涉及 Taproot 资产，因为哈希本身是通用的，可以代表任何数据。通过 Taproot 升级，比特币获得了执行智能合约（TapScript）的能力。在此基础上，Taproot Assets 的资产编码本质上创建了类似于 ERC20 或 ERC721 定义的代币。这样，比特币不仅获得了定义资产的能力，还获得了编写智能合约的能力，为比特币的代币智能合约基础设施奠定了基础。 Taproot Assets的编码结构如下：作者：Roasbeef，Lighting Labs首席技术官同样作为CSV资产协议，Taproot Assets相比RGB具有更简洁的设计。Taproot Assets 和 RGB 在应用程序可扩展性方面的最大区别在于执行 VM，Taproot Assets 使用与 BTC 原生默认相同的 TaprootScript VM。近年来很多针对 BTC 的基础设施研究都是基于 TapScript，但由于 BTC 升级缓慢，短时间内无法应用，所以可以预见，未来Taproot Assets将成为这些新鲜想法的试验场。 Taproot Assets和RGB之间的差异 1、交易验证和轻节点友好性 Taproot Assets由于采用sum tree的方式，验证效率高，安全性高。它允许只需拥有证明即可进行状态验证和交易，而无需遍历整个交易历史。相比之下，RGB 使用 Pedersen 承诺使得难以有效验证输入的有效性。因此，RGB 需要追溯输入的交易历史记录，随着交易时间的推移，这可能会成为一个巨大的负担。Merkel sum tree的设计还使 Taproot Assets 能够轻松促进轻节点验证，这是以前在比特币之上构建的资产协议中不具备的功能。 2、执行虚拟机 Taproot Assets 是为了响应比特币网络的 Taproot 升级而开发的。它利用 TaprootScriptVM，这是 Taproot 升级后比特币附带的脚本执行引擎。而且，它使用了vPSBT，即比特币PSBT的变体，这表明一旦Taproot Assets闪电通道机制开发出来，它可以立即复用LND（Lightning Network Daemon）当前的所有基础设施，以及Lightning Labs之前的产品（LND目前在闪电网络中占有超过90%的市场份额）。此外，最近流行的 BitVM 提案是基于 TaprootScript 的，这从理论上讲意味着所有这些改进最终都可以使 Taproot Assets 受益。然而，RGB 的运作方式略有不同。它的虚拟机和验证规则（SCHEMA）是一个独立系统的一部分，形成了一个有点封闭的生态系统。RGB 在自己的生态系统内运作，它与更广泛的比特币生态系统的关系并不像某些人想象的那么密切。例如，对于 Taproot 升级，RGB 唯一真正的交互是将承诺数据编码到区块中的 Witness TapLeaf 上。这说明 RGB 和 Taproot 升级仅存在最低程度的关联。 3、智能合约在当前的 RGB 实现中，合约和 VM 被重点强调。然而，在 Taproot Assets 中，似乎并没有关注智能合约，至少目前还没有。当前的 RGB 实现尚未解释对全局状态的修改如何与各个合约分片 (UTXO) 同步。此外，虽然Pedersen承诺可以确保资产总量，但尚不清楚如何保护其他状态不被篡改，因为对此没有太多解释。另一方面，Taproot Assets 的设计更简单，但目前仅存储资产余额，不处理更复杂的状态，使得智能合约讨论还为时过早。不过，据 Lightning Labs 称，明年计划将重点放在 Taproot Assets 的智能合约设计上。 4、同步中心前面提到的关于资产在客户端验证的基本原则表明，持有 Proof 与持有私钥一样重要。然而，由于证明保存在客户端，因此存在丢失的风险。如何解决这个问题？在 Taproot Assets 中，可以通过使用“Universe”来避免这个问题。Universe 是一个可公开审计的稀疏 Merkle 树（sparse Merkle tree），涵盖一个或多个资产。不同于标准 Taproot 资产树，Universe 不用于托管 Taproot 资产。相反，它致力于一个或多个资产历史的子集。在 RGB 系统中，这一角色由 Storm 来完成，它通过点对点（p2p）网络同步链下证明数据。然而，由于 RGB 开发团队的历史原因，这些团队目前使用不兼容的证明格式。RGB生态系统团队DIBA表示将开发“ carbonado ”来解决这个问题，但进展尚不清楚。 5、工程实施 Taproot Assets 使用的所有库都经过了充分测试，因为 Lightning Labs 拥有自己的比特币客户端 (BTCD)、闪电网络客户端 (LND) 和各种钱包库实现。相比之下，大多数用于 RGB 实现的库都是自定义的。从行业标准的角度来看，RGB的实施仍处于实验阶段。简要展望BTC扩容的未来很明显，客户端验证的资产协议已经超出了传统协议的范围，现在正朝着计算扩容的方向发展。许多人声称，未来比特币将作为“数字黄金”而存在，而其他区块链将创建应用生态系统。不过，我却持有不同的看法。正如比特币论坛上的许多讨论所见，有很多关于各种山寨币及其短暂寿命的讨论。这些山寨币的迅速消亡使围绕它们的资本和努力变成了泡沫。我们已经将比特币作为共识的坚实基础；无需仅为应用协议构建新的L1解决方案。我们应该做的是利用比特币这个强大的基础设施来建立一个更长期的去中心化世界。更少的链上计算，更多的链上验证从应用设计的角度来看，比特币早期选择的理念不是以链上计算为中心，而是以验证为中心（智能合约的图灵完备性和状态）。区块链的本质是一个复制状态机。如果区块链的共识侧重于链上计算，那么很难说让网络中的每个节点重复这些计算是一种合理或可扩容的方法。如果重点是验证，那么验证链下交易可能是最适合比特币可扩容性的方法。验证在哪里进行？这一点至关重要。对于在比特币之上创建协议的开发者来说，如何使用比特币进行关键验证，甚至将验证置于链下，以及如何设计安全方案，都是协议设计者自己的事情。它们不应该也不需要与链本身相关联。如何实现验证将导致不同的BTC扩容方案。从基于验证的实现角度来看，我们有三个扩容方向： 1、链上验证（OP-ZKP）直接在 TaprootScriptVM 中实现 OP-ZKP 将赋予比特币本身执行 ZKP 验证的能力。这与一些 Covenant 设计结算协议相结合，可以创建继承比特币安全性的 Zk-Rollup 扩展解决方案。然而，与在以太坊上部署验证合约不同，比特币的升级本质上很慢，添加这样一个专门的、可能需要升级的操作码必然具有挑战性。 2、半链上验证（BitVM） BitVM 的设计确保它不适合普通交易逻辑。Robin Linus 也表示，BitVM 的未来在于为各种侧链创建一个自由的跨链市场。BitVM 的方法被认为是半链上的，因为大多数验证计算不会发生在链上，而是发生在链下。围绕比特币的 Taproot 进行设计的重要原因是在必要时利用 TapScriptVM 进行计算验证，理论上继承了比特币的安全性。这个过程还生成一条验证信任链，例如只需要“n”个验证者中的一个诚实验证者，称为Optimistic Rollups。 BitVM 会产生大量链上开销，但它可以使用 ZK 欺诈证明来提高效率吗？答案是否定的，因为 ZK 欺诈证明的实现依赖于在链上执行 ZKP 验证的能力，这让我们回到了 OP-ZKP 方法的困难。 3、链下验证（客户端验证、闪电网络）完整的链下验证是指之前讨论的CSV资产协议和闪电网络。正如之前的讨论所示，我们无法完全防止 CSV 设计中的串通行为。我们能做的就是利用密码学和协议设计，将恶意串通造成的损害控制在可控范围内，使此类行为无利可图。链下验证的优点和缺点同样明显。优点是使用最少的链上资源，并且具有巨大的可扩容性潜力。缺点是几乎不可能完全继承比特币的安全性，这极大地限制了可以进行的链下交易的类型和方式。此外，链下验证还意味着数据处于链下，由用户自行管理，这对软件执行环境的安全性和软件的稳定性提出了更高的要求。扩容演进趋势目前以太坊上流行的 Layer 2 解决方案，从范式上来说，都是通过 Layer 1 来验证 Layer 2 的计算，也就是说状态的计算下推到 Layer 2，但验证仍然保留在 Layer 1。未来，我们也可以类似地将验证的计算推至链下，进一步释放当前区块链基础设施的性能。来源：金色财经
金色财经2023-11-28
以太坊杀手再现,AIA 上线MEXC Kickstarter专区
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A）是与以太坊虚拟机（EVM）兼容的可编程智能合约区块链。AIA 智能链保留了以太坊的快速执行时间、低交易费用和高安全性，同时增加了智能合约功能，以支持兼容的 DApp。AIA Chain 的内生代币是 AIA（原生代币），它采用 APoS 共识机制。AIA Chain 将通过第二层继续提高公有链的效率，这将极大地补充和扩展公有链生态系统。总供应量： 100,000,000,000 AIA 来源：金色财经
金色财经2023-11-28
Filecoin Layer2未来已来, IPFS赛道再掀浪潮, 官方明牌空投活动, FIL能否再崛起？
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已可通过 FVM 支持智能合约和用户可编程性。通过 FVM，开发者可部署智能合约，并规划数据存储、治理和在公开市场变现的方式。目前，Filecoin已部署超过3000个智能合约，Filecoin 虚拟机（FVM）带来了以太坊式的智能合约支持的新用例，包括流动性质押、永久存储和去中心化计算。据星球日报报道，SINSO和FILDAO在伊斯坦布尔举办的“Web3时代·Filecoin的未来之夜”的活动中展示了在数据存储和治理领域的重大进展，强调了Filecoin生态对Web3世界的重要性。据悉，本活动聚焦Filecoin及其虚拟机（FVM）在构建Web3平台的角色。活动吸引了领域内的专家、开发者和投资者。特别嘉宾包括Filecoin Foundation的Clara Tsao和Protocol Labs的Colin Evran。如何参与FILDAO？有什么新的机遇？ FILDAO是协议实验室唯一指定官方社区，现在参与者质押FIL就能获得FILX空投奖励。我们相信，随着Filecoin生态系统的不断发展和完善，尤其是在智能合约和FVM的推动下，FIL将再次展现其市场领导力。技术创新、合作伙伴关系的增强以及对Web3基础设施的持续贡献将推动FIL的价值上升。来源：金色财经
金色财经2023-11-28
蚂蚁集团子公司入股沐创集成电路
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司官网介绍，沐创集成电路专注于可重构可编程系统芯片的研发和销售。
金融界2023-11-28
区块链动态2023年11月28日早参考
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t将发布公共产品和工具，以促进Move编程语言在更广泛的区块链生态系统中的采用。 10. 金色财经报道，据《华尔街日报》报道，美国证券交易委员会（SEC）正在积极寻找更多证据来证明Binance.US存在潜在欺诈行为。此前，美司法部本月早些时候对币安及其前首席执行官赵长鹏提出指控，赵长鹏已认罪。SEC仍在寻找证据，证明币安及其创始人赵长鹏可能有后门来控制存储在Binance.US平台上的资产，该机构担心Binance可能会通过FTX式的欺诈行为控制Binance.US的加密资产。 11. 金色财经报道，BNB Chain宣布已加入Adobe领导的内容真实性计划 (CAI)，将内容凭证（ Content Credentials）纳入其平台，内容凭证是一种开源技术，可以透明地了解内容的创建或编辑方式。CAI是一个由 2,000 多名成员组成的联盟，他们来自不同行业，包括媒体和科技公司、非政府组织和学术机构，他们通过名为“内容凭证”的安全元数据为在线内容添加可验证的透明度和信任层。 12. 金色财经报道，FTX投资者起诉该加密货币交易所的名人发起人涉嫌帮助促成110亿美元的欺诈行为，起诉目标包括美国职业棒球大联盟、一级方程式赛车和梅赛德斯-奔驰集团的赛车队。目前该案在美国佛罗里达州南区地方法院（迈阿密）审理。投资者律师周一在迈阿密联邦法院起诉MLB和其他实体，指控他们“协助、教唆和/或积极参与 FTX 集团的大规模、全球欺诈金额达数十亿美元。此外，还包括前NFL超级碗冠军四分卫汤姆·布雷迪 ( Tom Brady)、现任美国联盟最有价值球员大谷翔平 ( Shohei Ohtani)和NBA神枪手斯蒂芬·库里 ( Steph Curry)等大牌明星。 FTX投资者表示，他们在FTX的崩溃中损失了至少110亿美元，他们声称MLB、一级方程式赛车和梅赛德斯一级方程式赛车队通过与该加密货币网站的促销交易，帮助推动了不受监管证券的销售。 13. 金色财经报道，香港证监会11月初将虚拟资产交易平台HOUNAX列入「无牌公司及可疑网站」名单，行政总裁梁凤仪表示，证监会最早在9月底收到第一宗投诉，10月已展开调查，由于调查需时，本月1日将其列入可疑名单。证监会表示，直至今日，共收到18宗有关HOUNAX的投诉，涉及金额由12000元至1000万元不等。梁凤仪说，在收到投诉前，证监会并没有留意到HOUNAX在港有活动。她强调，虚拟资产交易平台骗徒的手法，与传统金融市场产品「唱高散货」的惯常手法一致，因此有诈骗不代表监管有重大缺陷，证监会亦有持续留意无牌交易平台在社交媒体进行宣传的情况。至于是否要缩短虚拟资产交易平台领牌的宽限期，梁凤仪说，即使宽限期明日就完结，诈骗案都会继续发生，证监会平衡各种因素后认为，需要给予相关金融机构足够时间申领牌照。 14. 11月28日消息，以太坊联合创始人Vitalik Buterin在社交媒体发文表示，人工智能与其他技术有着根本的不同，值得特别小心。在以太坊中，我们有意试图确保堆栈的许多部分都是去中心化的：确保没有一个单一的代码库控制超过一半的权益证明网络，试图抵制大型权益池的主导地位，改善地理分散等。基本上，以太坊实际上正试图实现一个基于市场的社会的古老自由主义梦想。在某种程度上，这是有效的：Prysm 客户端的主导地位从 70% 以上下降到 45% 以下。但这并不是一种自动的市场过程：这是人类意愿和协调行动的结果。区块链使我们能够创建具有共享硬盘驱动器的经济和社会结构，而无需依赖于中央化的行为体。加密货币使个人能够储存资金并进行金融交易，就像在互联网出现之前使用现金一样，而无需依赖于可能随意改变规则的信任第三方。它们还可以充当备用的反伪造机制，使攻击和垃圾邮件对那些没有或不想透露其真实身份的用户来说变得昂贵。账户抽象化，尤其是社交恢复钱包，可以保护我们的加密资产，未来还有可能保护其他类资产，而不过分依赖于中心化的中介机构。零知识证明可用于隐私保护，使用户能够证明关于自己的事情，而无需透露私人信息。例如，将数字护照签名封装在 ZK-SNARK 中，以证明你是某个国家的独特公民，而不必透露你是具体哪个公民。类似这样的技术可以让我们保持隐私和匿名性的好处，同时仍然能够获得安全性保证，并打击垃圾邮件和不良行为者。 15. 金色财经报道，加密货币交易所Coinbase (COIN) 股价创下18个月新高。根据TradingView 的数据，11月27日，Coinbase收于119.77美元，为2022年5月5日以来的最高水平，当时收于114.25美元。这一数字使Coinbase股价今年迄今上涨了约256.5%。彭博 ETF 分析师 James Seyffart 的分析显示， Coinbase 是目前正在等待美国证券交易委员会审理的 19 只现货加密 ETF 中的 13 只的托管人。 16. 11月28日消息，Cosmos 联合创始人 Jae Kwon 已推出 Cosmos 分叉 AtomOne 的具体章程，包括宣言、愿景使命、创世分配、代币经济学、AtomOne 治理、AtomOne 技术指导委员会等内容，以「回应 Cosmos 社区对任务、代币经济和安全性的不同看法」。其中 10% 的 ATOM 1 将被预挖以用于各种目的，80% 的通货膨胀 + 奖励流向选择验证者的质押者。金色财经注，Jae Kwon 一直反对降低 ATOM 的通货膨胀，认为 ATOM 应该保留作为保障安全、可持续性和去中心化核心组成部分的质押代币，但上周 Cosmos Hub 社区投票通过ATOM 减产：将最大通胀率设置为 10%提案。 17. 金色财经报道，一名比特币用户声称，黑客从他们身上窃取了超过139枚BTC，这与上周支付的创纪录的83.65枚BTC（310万美元）交易费有关。同一用户签署了一条消息，似乎表明他们拥有进行交易的密钥，但如果钱包遭到破坏，它也可能是由攻击者签署的。 18. 金色财经报道，据Spot on Chain数据监测，6小时前，共有2,800万枚MATIC（2,080万美元）存入交易所，其中包括： -来自鲸鱼0xfef和0x0b9的2,000万枚MATIC（1,490 万美元）存入Binance。 -从Alameda Research到OKX和Coinbase的800万枚MATIC（594万美元）。值得注意的是、 -上述所有存款人都从Polygon生态系统增长中获得了MATIC。 -鲸鱼 0xfef 和 0x0b9 是 11 月 15 日（12 天前）MATIC 分配中的 1 号和 4 号收款人。 -到目前为止，共有 43 个地址向Binance、Coinbase、OKX、Bitfinex和GalaxyDigital OTC存入了1.456亿枚MATIC（1.24亿美元），占11月15日分配的 67% 来源：金色财经
金色财经2023-11-28
重塑计算界限：去中心化算力的现状与展望
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而随着以太坊的智能合约问世，随着它的可编程性、可组合性等特点，形成了广泛的应用，特别是在 DeFi 领域的运用，使得ETH的价格一路看涨，而还处于 PoW 共识阶段的以太坊其挖矿难度也一路走高。矿工对以太坊矿机的算力要求也与日俱增，但以太坊与比特币使用ASIC芯片不同，则需要使用图形处理器（GPU）来进行挖矿计算，如Nvidia RTX系列等。这样它更适合通用计算硬件来参与，这甚至一度引发了，市场对于GPU的争抢而导致市面上高端的显卡一度断货的局面。而当时间来到2022年11月30日，由 OpenAI 研发的 ChatGPT 同样是展示了 AI 领域划时代的意义，用户惊叹于 ChatGPT 带来的全新体验，能如同真人一般，基于上下文完成用户提出的各种要求。而在今年9月推出的新版本中，加入了语音、图像等多模态特征的生成式AI又将用户体验带到了更新的阶段。但与之对应的是GPT4有超过万亿级的参数参与模型预训练以及后续微调。这是 AI 领域对算力需求最大的两个部分。在预训练阶段，通过学习大量的文本来掌握语言模式、语法和关联上下文。使其能够理解语言规律，从而根据输入生成连贯且上下文相关的文本。预训练之后，再对GPT4进行微调，以便于更好地适应特定类型的内容或风格，提升特定需求场景的性能和专业化。由于 GPT 采用的 Transformer 架构，引入自注意力机制（Self-attention），这种机制使得模型能在处理输入的序列时，同时关注序列中不同部分之间的关系，因而对算力需求急剧增长，特别是在处理长序列是需要大量并行计算和存储大量注意力分数，因而也需要大量的内存和高速的数据传输能力。目前主流的同架构LLM对于高性能GPU的需求巨大，这也表明AI大模型领域投入成本巨大。根据相关 SemiAnalysis 的推测估计GPT4一次模型训练成本高达6300万美金。而为实现良好的交互体验，GPT4 在日常运营中亦需要投入大量的算力来维持其日常运营。算力硬件分类这里我们要来理解一下目前主要的算力硬件类型，CPU、GPU、FPGA、ASIC 分别能处理怎样算力需求场景。 • 从CPU和GPU的架构示意图上，GPU包含更多核心，它们使得GPU可同时处理多个计算任务，并行计算的处理能力更强，适用于处理大量计算任务，因此在机器学习和深度学习领域得到了广泛的应用。而CPU的核心数量较少，适合处理更集中地处理单个复杂计算或序列任务，但在处理并行计算任务时不如GPU高效。在渲染任务和神经网络计算任务中，通常需要处理大量重复计算和并行计算，因此GPU比CPU在这个方面会更高效且适用。 • FPGA（Field Programmable Gate Array）现场可编程逻辑门阵列，是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路。由大量小型处理单元组成的阵列，FPGA可以理解为可编程的数字逻辑电路集成芯片。目前的运用主要集中在硬件加速，其他任务仍然在CPU上完成，让FPGA和CPU协同工作。 • ASIC（Application Specific Integrated Circuit）专用集成电路，是指应特定用户要求和特定电子系统的需要而设计的集成电路。ASIC在批量生产时与通用集成电路相比具有体积更小、功耗更低、可靠性提高、性能提高、保密性增强、成本降低等优点。因而在比特币挖矿的固有场景下，只需要执行特定的计算任务，ASIC则是最契合的。Google 也推出了针对机器学习专门设计的 TPU（Tensor Processing Unit）作为ASIC的一种，但目前主要通过Google Cloud提供算力租用服务。 • ASIC 和 FPGA 相比，ASIC 是专用集成电路，一旦设计完成后集成电路即固定。而FPGA是在阵列内集成大量数字电路基本门电路和存储器，开发人员可以通过烧写FPGA配置来定义电路，并且这种烧写是可更换的。但就当下的AI领域的更新速度，定制化或半定制化的芯片，无法及时通过调整重新配置来执行不同的任务或适应新算法。因而，GPU 的普遍的适应性和灵活性，使其在 AI 领域大放异彩。各大 GPU 厂商就 AI 领域也对 GPU 在 AI 领域的适配做了相关优化。以 Nvidia 为例，推出了专为深度学习设计的 Tesla 系列和 Ampere 架构 GPU，这些硬件包含针对机器学习和深度学习计算优化的硬件单元（Tensor Cores），这使得GPU能够以更高的效率和更低的能耗执行神经网络的前向和反向传播。此外也提供了广泛的工具和库来支持AI开发，如 CUDA（Compute Unified Device Architecture）来帮助开发人员利用GPU进行通用并行计算。去中心化算力去中心化算力是指通过分布式计算资源提供处理能力的方式。这种去中心化的方法通常结合区块链技术或类似的分布式账本技术，将闲置的计算资源汇集并分发给需要的用户，以实现资源共享、交易和管理。产生背景 • 强劲的算力硬件需求。创作者经济的繁荣，使得数字媒体处理方向进入全民创作的时代，激增的视效渲染需求，出现专门渲染外包工作室、云渲染平台等形式，但这样方式也需要本身投入大量的资金用于前期算力硬件采购。 • 算力硬件来源单一。AI 领域发展更加剧了算力硬件的需求，全球以 Nvidia 为龙头的 GPU 制造企业在这场AI算力竞赛中，赚得盆满钵满。其供货能力甚至成为能掣肘某一行业发展的关键要素，Nvidia的市值也于今年首次突破一万亿美元。 • 算力提供仍主要依赖中心化云平台。而目前真正受益于高性能计算需求激增的是以 AWS 为代表的中心化云厂商，它们推出了 GPU 云算力服务，以目前AWS p4d.24xlarge 为例，租用一台这样的专精于 ML 方向的 HPC 服务器，包含8块 Nvidia A100 40GB GPUs，每小时花费在 32.8 美元，其毛利率据估计可达61%。这也使得其他云巨头纷纷竞相参与，囤积硬件以其在行业发展初期尽可能占据有利。 • 政治、人为干预等因素导致行业发展不平衡。不平衡我们不难看出GPU的所有权和集中度更向资金和技术充裕组织和国家倾斜，且与高性能计算集群呈现依仗关系。这使得以美国为代表的芯片半导体制造强国，也在对AI芯片出口方面实施更为严苛的限制，以削弱其他国家在通用人工智能领域的研究能力。 • 算力资源分配过于集中。 AI 领域的发展主动权掌握在少数巨型公司手中，目前以 OpenAI 为代表的巨头，有微软的加持，背后是微软Azure 提供的丰富算力资源，这使得 OpenAI 每次新产品的发布，都是对当下 AI 行业的重塑和整合，让其余团队在大模型领域难以望其项背。那么在面对高昂的硬件成本、地域限制、产业发展不均衡的情况，是否有其他解决方案？去中心化算力平台则应运而生，平台的目的是创建一个开放、透明且自我调节的市场来更有效地利用全球计算资源。适应性分析 1. 去中心化算力供给侧目前高昂的硬件价格和供给侧的人为控制，都给去中心化算力网络的建设提供了土壤。 • 从去中心化算力的组成方式来看，多样的算力提供方小到个人PC、小型物联网设备大到数据中心、IDC等，大量累积的算力可提供更灵活和可扩展的计算解决方案，从而帮助更多的AI开发者和组织更有效地利用有限的资源。都可以通过个人或组织的闲置算力，来实现去中心化算力共享，但这些的算力的可用性、稳定性，受本身用户的使用限制或分享上限的限制。 • 有可能的潜在优质算力来源，则是以太坊转 PoS 后，直接由相关矿场转型提供的算力资源。以美国领先的 GPU 集成式算力提供商 Coreweave 为例，前身是北美以太坊最大的矿场，基于已构建的完备基础设施。此外，退役的以太坊矿机，其中也包含了大量的闲置 GPU，据悉此前以太坊挖矿时代巅峰在网工作的 GPU 约2700万张，盘活这些 GPU 也能进一步成为去中心化算力网络重要的算力来源。 2. 去中心化算力需求侧 • 从技术实现来看，去中心化算力资源在图形渲染类，视频转码类，这种计算复杂程度不高的任务，结合区块链技术和web3的经济体系能在确保信息数据安全传递情况下，为网络参与者带来了切实的收益激励，积累了有效的商业模式和客群。而 AI 领域则涉及大量的并行计算，节点间的通信、同步等环节，对网络环境等方面有非常高的要求，因而目前应用也都集中于微调、推理、AIGC 等更偏应用层。 • 从商业逻辑来看，单纯算力买卖的市场是缺乏想象力的，行业只能卷供应链、定价策略，但这些又恰好是中心化云服务的优势。因而，市场上限较低也缺乏更多想象空间，所以也能看到原本做单纯图形渲染的网络在寻求 AI 转型，如 Render Network 与2023 Q1 也推出了原生集成Stability AI 工具集，用户可以的该项功能引入Stable Diffusion作业，业务也不再局限于渲染作业而向 AI 领域扩展。 • 从主要客群来看，很显然大B端客户会更倾向于中心化集成式云服务，他们通常有充足的预算，他们通常是从事底层大模型的开发，需要更高效的算力聚合形式；因而，去中心化算力更多的是服务于中小型开发团队或个人，从事多是模型微调，或应用层开发，对算力的提供形式没有太高的要求。他们对价格更敏感，去中心化算力的能从根本上减轻初始成本的投入，因而整体的使用成本也更低，以 Gensyn 此前测算的成本来看，将算力换算成V100 提供的等值算力，Gensyn 价格仅为0.4美元每小时，相比AWS 同类型的算力需要2美元每小时，能下降80%。虽然这部分生意并不在目前行业中占开销大头，但伴随 AI 类应用的使用场景持续延展，未来的市场规模不容小觑。 • 从提供的服务来看，可以发现目前的项目更像是去中心化云平台的概念，提供的是一整套从开发、部署、上线、分发、交易全流程的管理，这样的好处在于吸引开发者，可以利用相关工具组件来简化开发部署，提升效率；同时能吸引用户来平台使用这些完整的应用产品，形成基于自身算力网络的生态护城河。但这同时也对项目运营提出了更高的要求。如何吸引优秀开发者和用户并实现留存显得尤为重要。不同领域的应用 1. 数字媒体处理 Render Network 一个基于区块链的全球渲染平台，其目标是为创作者数字创意提供帮助。它允许创作者按需将 GPU 渲染工作扩展到全球 GPU 节点，提供了以一种更为高速且便宜的渲染工作能力，在创作者确认过渲染结果后，再由区块链网络向节点发送代币奖励。相比传统的视觉效果实现方法，在本地建立渲染基础设施或在购置的云服务中增加相应的GPU开支，这都需要高昂的前期投入。自2017年创立以来，Render Network 用户在网络上渲染了超过1600万帧和近50万个场景。从Render Network 2023 Q2 发布数据也能表明，渲染帧数作业和活跃节点数都呈增长的趋势。此外，Render Network 与2023 Q1 也推出了原生集成Stability AI 工具集，用户可以的该项功能引入Stable Diffusion作业，业务也不再局限于渲染作业而向AI领域扩展。 Livepeer 则是通过网络参与者贡献自己的GPU算力和带宽，为创作者提供实时视频转码服务。广播者可以通过将视频发送至Livepeer，完成各类视频转码，并向各类端侧用户分发，进而实现视频内容的传播。同时，可以便捷地通过法币形式支付，获得视频转码、传输、存储等服务。在Livepeer 网络中，任何人都允许贡献个人计算机资源（CPU、GPU 和带宽）以进行转码和分发视频来赚取费用。原生代币（LPT）则代表了网络参与者在网络中的权益，通过质押代币的数量，决定节点在网络中的权重，从而影响其获得转码任务的机会。同时，LPT也起到了引导节点安全、可靠、快速地完成分派的任务。 2. AI领域的扩展在目前AI领域的生态系统中，主要参与者大致可以划分成：从需求方入手，在产业的不同阶段，对算力的诉求是有明显区别的。以底层模型开发为例，在预训练环节为确保训练结果的有效对并行计算、存储、通信等方面要求都非常高，这就需要通过大型的算力集群来完成相关的任务。当下主要算力供给主要还是依赖自建机房、中心化的云服务平台来集中提供。而在后续模型微调、实时推理和应用开发等环节则对并行计算、节点间通信的要求没有那么高，这恰恰是去中心化算力能一展拳脚的部分。纵观此前已颇具的声量的项目， Akash Nework 在去中心化算力方向做了一些尝试： Akash Network 结合不同的技术组件，让用户可以在去中心化的云环境中高效、灵活地部署和管理应用程序。用户可以利用 Docker 容器技术打包应用，然后通过 Kubernetes 在 Akash 提供的云资源上通过 CloudMOS 进行部署和扩展。Akash 采用“反向拍卖”的方式，这使得价格比传统云服务更低。 Akash Network 在今年8月也发布将推出了主网第6次升级，将对 GPU 的支持纳入其云服务中，未来向更多 AI 团队提供算力供给。 Gensyn.ai，今年颇受行业瞩目的项目由 a16z 领投完成了4300万美元A轮融资，就目前公布项目公布的文档来看，该项目是一个主网基于波卡网络的 L1 PoS 协议，聚焦于深度学习，它旨在通过创建一个全球性的超级计算集群网络来推动机器学习的边界。这个网络连接了从拥有算力富余的数据中心到潜在可贡献个人 GPU 的 PC，定制的 ASIC 和 SoC 等多种设备。为解决的目前去中心化算力中存在的一些问题，Gensyn 借鉴了学术界的一些理论研究新成果： 1. 采用概率学习证明，即使用基于梯度的优化过程的元数据来构建相关任务执行的证明，来加快验证过程； 2. 图形基准协议（Graph-based Pinpoint Protocol），GPP作为一个桥梁，连接了DNN（Deep Neural Network）的离线执行与区块链上的智能合约框架，解决了跨硬件设备间容易发生的不一致性，并确保了验证的一贯性。 3. 与 Truebit 类似的激励方式，通过质押和惩罚相结合的方式，建立一个能让经济理性参与者能诚实地执行分派的任务。该机制采用了密码学和博弈论方法。这个验证系统对于维持大型模型训练计算的完整性和可靠性。但值得注意的是以上内容更多的是解决任务完成验证层面，而非在项目文档中作为主要亮点讲述的关于去中心化算力来实现模型训练方面的功能，特别是关于并行计算和分布式硬件间通信、同步等问题的优化。当前受网络延迟（Latency）和带宽（Bandwidth）的影响，频繁的节点间通信会使得迭代时间和通信成本都发生增长，这不仅不会带来实际的优化，相反会降低训练效率。Gensyn 在模型训练中处理节点通信和并行计算的方法可能涉及复杂的协调协议，以管理计算的分布式性质。然而，如果没有更详细的技术信息或对他们具体方法的更深入了解，Gensyn通过其网络实现大型模型训练的确切机制需要等项目上线才能真正揭晓。我们还关注到 Edge Matrix Computing (EMC) protocol 它通过区块链技术将算力运用至 AI、渲染、科研、AI电商接入等类型的场景，通过弹性计算把任务分发到不同的算力节点。这种方法不仅提高了算力的使用效率，还确保了数据传输的安全性。同时，它提供了一个算力市场，用户可以访问和交换计算资源。方便开发者部署，更快地触达用户。结合 Web3 的经济形式，也能使算力提供方在根据用户的实际使用情况获取真实收益和协议方补贴，AI开发者也获得更低的推理和渲染成本。以下是其主要组成部分和功能的概述：预期还将推出了基于 GPU 的 RWA 类产品，此项的关键在于将原本在机房固定住的硬件盘活，以 RWA 的形式分割流通，获得额外的资金流动性，高质量 GPU 能作为 RWA 底层资产的原因在于，算力可以算得上 AI 领域的硬通货，目前有明显的供需矛盾，且该矛盾并不能在短期内解决，因而 GPU 的价格相对比较稳定。此外，通过部署 IDC 机房实现算力集群也是 EMC protocol 会重点布局的部分，这不仅能让 GPU 在统一环境下的运转，更高效地处理相关大型算力消耗的任务，如模型的预训练，由此来匹配专业用户的需求。同时，IDC 机房也能集中托管和运行大量的 GPU，确保同类型高质量硬件的技术规格，方便将其打包作为 RWA 产品推向市场，开启DeFi 新思路。近年学界在边缘计算领域也有新的技术理论发展和应用实践。边缘计算作为云计算的一种补充和优化，一部分的人工智能正在加快速度从云端走向边缘，进入到越来越小的物联网设备中。而这些物联网设备往往体积很小，为此轻量机器学习受到青睐，以满足功耗、延时以及精度等问题。 Network3 是通过构建了一个专门的AI Layer2，通过AI 模型算法优化和压缩，联邦学习，边缘计算和隐私计算，为全球范围内的AI开发者提供服务，帮助他们快速、便捷、高效地训练或者验证模型。它通过利用大量智能物联网硬件设备，可聚焦小模型，来做相应的算力供给，且通过构建TEE（Trusted Execution Environment）能让用户仅通过上传模型梯度，来完成相关训练，确保用户相关数据隐私安全。综上 • 伴随 AI 等领域的发展，许多行业会从底层逻辑上实现巨大变革，算力会上升到更重要的地位，与之关联的各个方面也都会引起行业的广泛探索，去中心化算力网络有其自身优势，可答复降低中心化风险，同时也能作为中心化算力的一种补足。 • 且本身 AI 领域的团队也处于一个分岔口上，是否利用已训练好的大模型构建自身产品，还是参与到训练各自地域内的大模型，这样的选择也多是辩证的。因而去中心化算力能满足不同的业务需求，这样的发展趋势是喜闻乐见的，且伴随技术的更新和算法的迭代，势必在关键领域也会有所突破。 • 至不惧，而徐徐图之。来源：金色财经
金色财经2023-11-28
金色早报 | CZ暂时无法在明年宣判前返回阿联酋谷歌云确认参与EigenLayer测试网
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t将发布公共产品和工具，以促进Move编程语言在更广泛的区块链生态系统中的采用。 ▌Web3游戏社区平台Earn Alliance即将上线Base Web3游戏社区平台Earn Alliance即将上线Base，该平台曾于去年完成475万美元种子轮融资，CoinFund和FabricVentures共同领投，BlockchainCoinvestors、MADWorldVentures及天使投资人等参投。加密货币 ▌FTX投资者对MLB、一级方程式赛车和梅赛德斯-奔驰因推广FTX提起诉讼 FTX投资者起诉该加密货币交易所的名人发起人涉嫌帮助促成110亿美元的欺诈行为，起诉目标包括美国职业棒球大联盟、一级方程式赛车和梅赛德斯-奔驰集团的赛车队。目前该案在美国佛罗里达州南区地方法院（迈阿密）审理。投资者律师周一在迈阿密联邦法院起诉MLB和其他实体，指控他们“协助、教唆和/或积极参与 FTX 集团的大规模、全球欺诈金额达数十亿美元。此外，还包括前NFL超级碗冠军四分卫汤姆·布雷迪 ( Tom Brady)、现任美国联盟最有价值球员大谷翔平 ( Shohei Ohtani)和NBA神枪手斯蒂芬·库里 ( Steph Curry)等大牌明星。 FTX投资者表示，他们在FTX的崩溃中损失了至少110亿美元，他们声称MLB、一级方程式赛车和梅赛德斯一级方程式赛车队通过与该加密货币网站的促销交易，帮助推动了不受监管证券的销售。 ▌巴西现货比特币ETF的资产管理规模接近1亿美元巴西的一项调查发现，巴西现货比特币ETF的资产管理规模接近1亿美元，截至11月21日，这些ETF的管理资产(AUM)总计为9,680万美元，其中Hashdex的纳斯达克比特币参考价格FDI(BITH11)领先，截至11月21日，管理资产规模为5,780万美元，市场份额约为60%。巴西的其他现货比特币ETF提供商包括Itau Asset Management，该公司去年与Mike Novogratz的Galaxy Digital合作推出了一只基金，以及2021年推出的QR Capital的产品，资产管理规模为3600万美元。 ▌10T Holdings创始人：比特币在2025年将超过10万美元 10T Holdings创始人Dan Tapiero在接受采访时表示，在2025年的下一次牛市将看到比特币超过10万美元，并且“认为这是一个相当保守的估计”。作为1Rountable Partners和10T Holdings的创始人、首席执行官、首席信息官和管理合伙人，DanTapiero管理着超过10亿美元的投资，他解释说，他的前景是基于对比特币是一种越来越有吸引力的价值储存手段的理解，将分配给更传统资产的大量资本。 ▌Solana MEV开发项目Jito推出治理代币，总量10%进行追溯性空投 Solana生态流动性质押协议Jito宣布推出治理代币JTO，JTO将用于社区治理，持有者可参与设置JitoSOL权益池的费用、通过控制StakeNet参数更新委托策略、管理JTO代币的DAO金库和JitoSOL的收入、以及为Jito Network的增强做出贡献。 JTO总量10亿枚，其中10%将向社区进行追溯性空投。这包括JitoSOL持有者、运行Jito-Solana MEV客户端的Solana验证者以及积极利用Jito Network MEV 程序的搜索者。分配明细为：社区增长：34.3%；生态系统发展：25%；投资者：16.2%；核心贡献者：24.5%。 Jito Labs的投资者包括Solana Ventures和Solana Labs联合创始人Anatoly Yakovenko。去年，该公司在A轮融资中筹集了1000万美元。重要经济动态 ▌圣路易斯联储研究：美联储或需四年才有利润上缴国库圣路易斯联储的最新研究显示，美联储还需要近四年的时间才能弥补历史性的经营亏损，并开始重新向美国财政部上缴利润。亏损是加息周期的产物，美联储在大幅加息的同时缩减了资产负债表规模，使其在2022年9月开始亏损。截至11月22日，美联储用来衡量净负收益情况的“递延资产”为1204亿美元。递延资产是美联储再次向财政部返还超额收益之前所必须覆盖的，圣路易斯联储研究估计，美联储将在2027年中期将其覆盖。美联储多年来一直稳定盈利，但2022年秋季利率上升到足以超过美联储从债券和服务中获得的收入，使美联储陷入亏损。随着利率上升而美联储拥有并产生收入的债券存量减少，赤字进一步增加。（金十数据）金色百科 ▌什么是Pyth网络？与 Chainlink 一样，Pyth 是一种预言机服务——一个向区块链提供数据的平台。但 Pyth 以市场为中心的“实时数据”馈送速度明显快于 Chainlink，这应该使该服务能够更好地适应某些金融用例。免责声明：金色财经作为区块链资讯平台，所发布的文章内容仅供信息参考，不作为实际投资建议。请大家树立正确投资理念，务必提高风险意识。来源：金色财经
金色财经2023-11-28

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