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牛市中如何交易？投资链本身还是龙头Defi项目？

，也可能会有一些链额外发力的赛道，比如DePIN、AI、RWA等领域，或许也会有一些类似Defi一样明显的龙一龙二出现，不过整体来说属性相对也更偏向α逻辑。因此我们选择Defi作为潜在的公链放大器进行进一步分析。 3、公链token VS 公链龙一/龙二 Defi 收益对比接下来让我们看看上个周期中表现不错的链以及链上龙头Defi项目的收益情况。数据规范：计算的时间是以上一次BTC减半（2020年5月）作为起点，计算从减半(2020年5月）到牛市峰值（2021年4月和11月左右）的表现；如果在减半时Defi项目还为发币，则以发币时作为起点计算到峰值的表现。选取了在上个牛市期间涨幅在20倍以上的链和Defi进行对比： Fantom从减半开始是600多倍，Fantom上的SpookySwap 3倍不到，SpiritSwap翻了5倍。 SOL从减半开始翻了500多倍，Serum翻了8倍，Ray从最低到最高是5倍（但减半时是高点，买的时候不一定是低点，反而可能买在高点被套住了），Orca是6倍左右。 BNB从减半开始是40多倍，BNB上的Pancakeswap是30多倍。 ETH从减半开始翻了20多倍，ETH上的DEX uniswap翻了12倍，Sushiswap翻了8倍。 Avalanche从减半开始是20多倍，Avalanche上的Joe是130多倍。 Near从减半开始是20倍左右，Near上的Defi 聚合器 Ref Finance 2倍不到。通过数据我们可以发现，除了Avalanche上的Joe以外，绝大部分链的头部defi项目都没有跑赢链本身。从这个角度来说，如果希望以β的方式获利，那么“链的β叙事的放大器” < 链的token，直接购买看好的链的token反而ROI更高。来源：金色财经

金色财经2024-04-09

AI\DePIN\Sol生态三重光环加身：浅析发币在即的IO.NET

m/ 除此之外，包括Mobile在内的DePIN项目们，也正在尝试通过代币激励塑造供需两端的双边市场，实现网络效应。本文接下来将重点梳理的IO.NET，则是为了汇聚AI算力设计的平台，希望通过代币模型，激发出更多的AI算力潜力。例子C：开源代码，引入ZK，保护隐私的情况下分辨人机作为OpenAI创始人Sam Altman参与的Web3项目，Worldcoin通过硬件设备Orb，基于人的虹膜生物特征，通过ZK技术生成专属且匿名的哈希值，用于验证身份，区别人和机器。今年3月初，Web3艺术项目Drip就开始使用Worldcoin的ID，来验证真人用户和发放奖励。此外，Worldcoin也在近日开源了其虹膜硬件Orb的程序代码，就用户生物特征的安全和隐私提供保证。总体来说，加密经济由于代码和密码学的确定性、无许可和代币机制带来的资源流转和募集优势，和基于开源代码、公开账本的去信任属性，已经成为人类社会面临AI挑战的一个重要的潜在解决方案。而且其中最迫在眉睫，商业需求最旺盛的挑战，就是AI产品在算力资源上的极度饥渴，围绕芯片和算力的巨大需求。这也是本轮牛市周期，分布式算力项目的涨势冠绝整体AI赛道的主要原因。分布式计算（Decentralized Compute）的商业必要性 AI需要大量的计算资源，无论是用于训练模型还是进行推理。而在大语言模型的训练实践中，有一个事实已经得到确认：只要数据参数的规模足够大，大语言模型就会涌现出一些之前没有的能力。每一代GPT的能力相比上一代的指数型跃迁，背后就是模型训练的计算量的指数级增长。 DeepMind和斯坦福大学的研究显示，不同的大语言模型，在面对不同的任务（运算、波斯语问答、自然语言理解等）时，只要把模型训练时的模型参数规模加大（对应地，训练的计算量也加大了），在训练量达不到10^22 FLOPs（FLOPs指每秒浮点运算量，用于衡量计算性能）之前，任何任务的表现都和随机给出答案是差不多的；而一旦参数规模超越那个规模的临界值后，任务表现就急剧提升，不论哪个语言模型都是这样。来源：Emergent Abilities of Large Language Models 来源：Emergent Abilities of Large Language Models 也正是在算力上“大力出奇迹”的规律和实践的验证，让OpenAI的创始人Sam Altman提出了要募集7万亿美金，构建一个超过目前台积电10倍规模的先进芯片厂（该部分预计花费1.5万亿），并用剩余资金用于芯片的生产和模型训练。除了AI模型的训练需要算力之外，模型的推理过程本身也需要很大的算力（尽管相比训练的计算量要小），因此对芯片和算力的饥渴成为了AI赛道参与者的常态。相对于中心化的AI算力提供方如Amazon Web Services、Google Cloud Platform、微软的Azure等，分布式AI计算的主要价值主张包括：可访问性：使用 AWS、GCP 或 Azure 等云服务获取算力芯片的访问权限通常需要几周时间，而且流行的 GPU 型号经常无货。此外为了拿到算力，消费者往往需要跟这些大公司签订长期、缺少弹性的合同。而分布式算力平台可以提供弹性的硬件选择，有更强的可访问性。定价低：由于利用的是闲置芯片，再叠加网络协议方对芯片和算力供给方的代币补贴，分布式算力网络可能可以提供更为低廉的算力。抗审查：目前尖端算力芯片和供应被大型科技公司所垄断，加上以美国为代表的政府正在加大对AI算力服务的审查，AI算力能够被分布式、弹性、自由地获取，逐渐成为一个显性需求，这也是基于web3的算力服务平台的核心价值主张。如果说化石能源是工业时代的血液，那算力或将是由AI开启的新数字时代的血液，算力的供应将成为AI时代的基础设施。正如稳定币成为法币在Web3时代的一个茁壮生长的旁支，分布式的算力市场是否会成为快速成长的AI算力市场的一个旁支？由于这还是一个相当早期的市场，一切都还有待观察。但是以下几个因素可能会对分布式算力的叙事或是市场采用起到刺激作用： GPU持续的供需紧张。GPU的持续供应紧张，或许会推动一些开发者转向尝试分布式的算力平台。监管扩张。想从大型的云算力平台获取AI算力服务，必须经过KYC以及层层审查。这反而可能促成分布式算力平台的采用，尤其是一些受到限制和制裁的地区。代币价格的刺激。牛市周期代币价格的上涨，会提高平台对GPU供给端的补贴价值，进而吸引更多供给方进入市场，提高市场的规模，降低消费者的实际购买价格。但同时，分布式算力平台的挑战也相当明显：技术和工程难题工作验证问题：深度学习模型的计算，由于层级化的结构，每层的输出都作为后一层的输入，因此验证计算的有效性需要执行之前的所有工作，无法简单有效地进行验证。为了解决这个问题，分布式计算平台需要开发新的算法或使用近似验证技术，这些技术可以提供结果正确性的概率保证，而不是绝对的确定性。并行化难题：分布式算力平台汇聚的是长尾的芯片供给，也就注定了单个设备所能提供的算力比较有限，单个芯片供给方几乎短时间独立完成AI模型的训练或推理任务，所以必须通过并行化的手段来拆解和分配任务，缩短总的完成时间。而并行化又必然面临任务如何分解（尤其是复杂的深度学习任务）、数据依赖性、设备之间额外的通信成本等一系列问题。隐私保护问题：如何保证采购方的数据以及模型不暴露给任务的接收方？监管合规难题分布式计算平台由于其供给和采购双边市场的无许可性，一方面可以作为卖点吸引到部分客户。另一方面则可能随着AI监管规范的完善，成为政府整顿的对象。此外，部分GPU的供应商也会担心自己出租的算力资源，是否被提供给了被制裁的商业或个人。总的来说，分布式计算平台的消费者大多是专业的开发者，或是中小型的机构，与购买加密货币和NFT的加密投资者们不同，这类用户对于协议所能提供的服务的稳定性、持续性有更高的要求，价格未必是他们决策的主要动机。目前来看，分布式计算平台们要获得这类用户的认可，仍然有较长的路要走。接下来，我们就一个本轮周期的新分布式算力项目IO.NET进行项目信息的梳理和分析，并基于目前市场上同赛道的AI项目和分布式计算项目，测算其上市后可能的估值水平。 2.分布式AI算力平台：IO.NET 2.1 项目定位 IO.NET是一个去中心化计算网络，其构建了一个围绕芯片的双边市场，供给端是分布在全球的芯片（GPU为主，也有CPU以及苹果的iGPU等）算力，需求端是希望完成AI模型训练或推理任务的人工智能工程师。在IO.NET的官网上，它这样写道： Our Mission Putting together one million GPUs in a DePIN – decentralized physical infrastructure network. 其使命是把百万数量级的GPU整合到它的DePIN网络中。与现有的云AI算力服务商相比，其对外强调的主要卖点在于：弹性组合：AI工程师可以自由挑选、组合自己所需要的芯片来组成“集群”，来完成自己的计算任务部署迅速：无需数周的审批和等待（目前AWS等中心化厂商的情况），在几十秒内就可以完成部署，开始任务服务低价：服务的成本比主流厂商低90% 此外，IO.NET未来还计划上线AI模型商店等服务。 2.2 产品机制和业务数据产品机制和部署体验与亚马逊云、谷歌云、阿里云一样，IO.NET提供的计算服务叫IO Cloud。IO Cloud是一个分布式的、去中心化的芯片网络，能够执行基于Python的机器学习代码，运行AI和机器学习程序。 IO Cloud的基本业务模块叫做集群（Clusters），Clusters是一个可以自我协调完成计算任务的GPU群组，人工智能工程师可以根据自己的需求来自定义想要的集群。 IO.NET的产品界面的用户友好度很高，如果你要部署属于自己的芯片集群，来完成AI计算任务，在进入它的Clusters（集群）产品页面后，就可以开始按需配置你要的芯片集群。页面信息：https://cloud.io.net/cloud/clusters/create-cluster，下同首先你需要选择自己的任务场景，目前有三个类型可供选择： General（通用型）：提供了一个比较通用的环境，适合早期不确定具体资源需求的项目阶段。 Train（训练型）：专为机器学习模型的训练和微调而设计的集群。这个选项可以提供更多的GPU资源、更高的内存容量和/或更快的网络连接，以便于处理这些高强度的计算任务。 Inference（推理型）：专为低延迟推理和重负载工作设计的集群。在机器学习的上下文中，推理指的是使用训练好的模型来进行预测或分析新数据，并提供反馈。因此，这个选项会专注于优化延迟和吞吐量，以便于支持实时或近实时的数据处理需求。然后，你需要选择芯片集群的供应方，目前IO.NET与Render Network以及Filecoin的矿工网络达成了合作，因此用户可以选择IO.NET或另外两个网络的芯片来作为自己计算集群的供应方，相当于IO.NET扮演了一个聚合器的角色（但截至笔者撰文时，Filecon服务暂时下线中）。值得一提的是，根据页面显示，目前IO.NET在线可用GPU数量为20万+，而Render Network的可用GPU数量为3700+。再接下来就进入了集群的芯片硬件选择环节，目前IO.NET列出可供选择的硬件类型仅有GPU，不包括CPU或是苹果的iGPU(M1、M2等），而GPU也主要以英伟达的产品为主。在官方列出、且可用的GPU硬件选项中，根据笔者测试的当日数据，IO.NET网络总在线的可用数量的GPU数量为206001张。其中可用量最多的是GeForce RTX 4090（45250张），其次是GeForce RTX 3090 Ti（30779张）。此外，在处理AI计算任务如机器学习、深度学习、科学计算上更为高效的A100-SXM4-80GB芯片（市场价15000$+），在线数有7965张。而英伟达从硬件设计开始就专为AI而生的H100 80GB HBM3显卡（市场价40000$+），其训练性能是A100的3.3倍，推理性能是A100的4.5倍，实际在线数量为86张。在选定集群的硬件类型后，用户还需要选择集群的地区、通信速度、租用的GPU数量和时间等参数。最后，IO.NET根据综合的选择，会为你提供一个账单，以笔者的集群配置为例：通用（General）任务场景 16张A100-SXM4-80GB芯片最高连接速度（Ultra High Speed）地理位置美国租用时间为1周该总账单价格为3311.6$，单张卡的时租单价为1.232$ 而A100-SXM4-80GB在亚马逊云、谷歌云和微软Azure的单卡时租价格分别为5.12$、5.07$和3.67$（数据来源：https://cloud-gpus.com/，实际价格会根据合约细节条款产生变化）。因此仅就价格来说，IO.NET的芯片算力确实比主流厂商便宜不少，且供给的组合与采购也非常有弹性，操作也很容易上手。业务情况供给端情况截至今年4月4日，根据官方数据，IO.NET在供应端的GPU总供给为371027张，CPU供给为42321张。此外，Render Network作为其合作伙伴，还有9997张GPU和776张CPU接入了网络的供给。数据来源：https://cloud.io.net/explorer/home，下同笔者撰文时，IO.NET接入的GPU总量中的214387处于在线状态，在线率达到了57.8%。来自Render Network的GPU的在线率则为45.1%。以上供应端的数据意味着什么？为了进行对比，我们再引入另一个上线时间更久的老牌分布式计算项目Akash Network来进行对比。 Akash Network早在2020年就上线了主网，最初主要专注于CPU和存储的分布式服务。2023年6月，其推出了GPU服务的测试网，并于同年9月上线了GPU分布式算力的主网。数据来源：https://stats.akash.network/provider-graph/graphics-gpu 根据Akash官方数据，其GPU网络推出以来，供应端尽管持续增长，但截至目前为止GPU总接入数量仅为365张。从GPU的供应量来看，IO.NET要比Akash Network高出了好几个数量级，已经是分布式GPU算力赛道最大的供应网络。需求端情况不过从需求端来看，IO.NET依旧处于市场培育的早期阶段，目前实际使用IO.NET来执行计算任务的总量不多。大部分在线的GPU的任务负载量为0%，只有A100 PCIe 80GB K8S、RTX A6000 K8S、RTX A4000 K8S、H100 80GB HBM3四款芯片有在处理任务。且除了A100 PCIe 80GB K8S之外，其他三款芯片的负载量均不到20%。而官方当日披露的网络压力值为0%，意味着大部分芯片供应都处于在线待机状态。而在网络费用规模上，IO.NET已经产生了586029$的服务费用，近一日的费用为3200$。数据来源：https://cloud.io.net/explorer/clusters 以上网络结算费用的规模，无论是总量还是日交易量，均与Akash处在同一个数量级，不过Akash的大部分网络收入来自于CPU的部分，Akash的CPU供应量有2万多张。数据来源：https://stats.akash.network/ 此外，IO.NET还披露了网络处理的AI推理任务的业务数据，截至目前其已经处理和验证的推理任务数量超过23万个，不过这部分业务量大部分都产生于IO.NET所赞助的项目BC8.AI。数据来源：https://cloud.io.net/explorer/inferences 从目前的业务数据来看，IO.NET的供给端扩张顺利，在空投预期和代号“Ignition”的社区活动刺激下，让其迅速地汇聚起了大量的AI芯片算力。而其在需求端的拓展仍处于早期阶段，有机需求目前还不足。至于目前需求端的不足，是由于消费端的拓展还未开始，还是由于目前的服务体验尚不稳定，因此缺少大规模的采用，这点仍需要评估。不过考虑到AI算力的落差短期内较难填补，有大量的AI工程师和项目在寻求替代方案，可能会对去中心化的服务商产生兴趣，加上IO.NET目前尚未开展对需求端的经济和活动刺激，以及产品体验的逐渐提升，后续供需两端的逐渐匹配仍然是值得期待的。 2.3 团队背景和融资情况团队情况 IO.NET的核心团队成立之初的业务是量化交易，在2022年6月之前，他们一直专注于为股票和加密资产开发机构级的量化交易系统。出于系统后端对计算能力的需求，团队开始探索去中心化计算的可能性，并且最终把目光落在了降低GPU算力服务的成本这个具体问题上。创始人&CEO：Ahmad Shadid Ahmad Shadid在IO.NET之前一直从事量化和金融工程相关的工作，同时还是以太坊基金的志愿者。 CMO&首席战略官：Garrison Yang Garrison Yang在今年3月才正式加入IO.NET，他此前是Avalanche的战略和增长VP，毕业于加州大学圣巴巴拉分校。 COO：Tory Green Tory Green 是 io.net 首席运营官，此前是 Hum Capital 首席运营官、Fox Mobile Group 企业发展与战略总监，毕业于斯坦福。从IO.NET的Linkedin信息来看，团队总部位于美国纽约，在旧金山有分公司，目前团队人员规模在50人以上。融资情况 IO.NET截至目前仅披露了一轮融资，即今年3月完成的A轮估值10亿美金融资，共募集了3000万美金，由Hack VC领投，其他参投方包括Multicoin Capital、Delphi Digital、Foresight Ventures、Animoca Brands、Continue Capital、Solana Ventures、Aptos、LongHash Ventures、OKX Ventures、Amber Group、SevenX Ventures和ArkStream Capital等。值得一说的是，或许是因为收到了Aptos基金会的投资，原本在Solana上进行结算记账的BC8.AI项目，已经转换到了同样的高性能L1 Aptos上进行。 2.4 估值推算根据此前创始人兼CEO Ahmad Shadid的说法，IO.NET将在4月底推出代币。 IO.NET有两个可以作为估值参考的标的项目：Render Network和Akash Network，它们都是代表性的分布式计算项目。我们可以用两种方式推演IO.NET的市值区间：1.市销比，即：市值/收入比；2.市值/网络芯片数比。先来看基于市销比的估值推演：从市销比的角度来看，Akash可以作为IO.NET的估值区间的下限，而Render则作为估值的高位定价参考，其FDV区间为16.7亿~59.3亿美金。但考虑到IO.NET项目更新，叙事更热，加上早期流通市值较小，以及目前更大的供应端规模，其FDV超过Render的可能性并不小。再看另一个对比估值的角度，即“市芯比”。在AI算力求大于供的市场背景下，分布式AI算力网络最重要的要素是GPU供应端的规模，因此我们可以以“市芯比”来横向对比，用“项目总市值与网络内芯片的数量之比”，来推演IO.NET可能的估值区间，供读者作为一个市值参考。如果以市芯比来推算IO.NET的市值区间，IO.NET以Render Network的市芯比为上限，以Akash Network为下限，其FDV区间为206亿~1975亿美金。相信再看好IO.NET项目读者，都会认为这是一个极度乐观的市值推算。而且我们需要考虑到，目前IO.NET如此庞大的芯片在线张数，有受到空投预期以及激励活动的刺激，在项目正式上线后其供应端的实际在线数仍然需要观察。因此总体来说，从市销比的角度进行的估值测算可能更有参考性。 IO.NET作为叠加了AI+DePIN+Solana生态三重光环的项目，其上线后的市值表现究竟如何，让我们拭目以待。 3.参考信息 Dephi Digital：The Real Merge Galaxy：Understanding the Intersection of Crypto and AI 来源：金色财经

金色财经2024-04-09

金色Web3.0日报 | Solana链上NFT销售总额达到53亿美元

Lumoz的定位结合了ZK-RaaS和DePIN，提供低成本且便捷的ZK-Rollup部署能力，OKX Ventures看到了其在ZK-RaaS领域及Prover技术方面的进步，该笔投资将助力Lumoz加快模块化计算层和ZK-RaaS平台的开发和技术创新。 3.dYdX：dYdX链因v4.0.0软件升级而暂停，目前正在调查金色财经报道，dYdX在X平台表示，dYdX链因v4.0.0软件升级而暂停，目前正在调查该问题，希望在接下来的几个小时内解决问题。此前dYdX链遇到中断问题，正在被调试中。 4.点对点订单簿协议Saturn将推出Saturn V4，支持Rune代币交易等金色财经报道，特币生态非托管点对点订单簿协议Saturn将推出Saturn V4，也称为Rune升级版本，将在比特币减半时推出。该版本将带来一系列重要的改进，包括Rune代币交易、大幅改善的用户界面、新的图表、代币统计以及购买Runes的最低手续费。 5.以太坊流动性再质押协议TVL突破90亿美元金色财经报道，据DeFiLlama数据显示，以太坊流动性再质押协议TVL突破90亿美元，目前为91.21亿美元，其中TVL排名前三的协议为：ether.fiTVL为35.29亿美元；RenzoTVL为27.06亿美元；Puffer FinanceTVL为12.91亿美元。游戏热点 1.Cyvers Alerts：链游SQUID Game存在恶意交易，总损失约为8.7万美元金色财经报道，据Cyvers Alerts系统监测，检测到BNB上链游SQUID Game的“SquidTokenSwap”合约存在恶意交易。攻击者资金来源于币安，可能是白帽黑客，总损失约为 87,000 美元。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2024-04-08

AI+DePIN大爆发：OpenPower全球启幕,预期回报拉满!

AI+DePIN，2024 主流叙事市场中的热钱 95% 来自于用户的 FOMO 情绪。在具体探究 OpenPower 价值逻辑之前，我们先将目光聚焦项目所处的 AI + DePIN 赛道，探讨「抓住风口赛道」对于一个项目获得成功的加成作用。 DePIN 旨在利用区块链技术和加密激励手段，联动全世界硬件设备用户，激励人们建立物理设备大规模协作的基础设施网络，具有重视社区所有权、追求更公开透明的分配并有效促进资源共享等特征。目前，DePIN 项目 650+，市值一月内从 150 亿美元上涨至目前的 314 亿美元。 AI 做为 21 世纪科技革命的重要驱动力量，正随着 OpenAI 推出 ChatGPT 走入千家万户。将 AI 发展类比汽车，AI 快速发展离不开三个核心要素：数据就像是汽车燃料；算法就像是汽车的中控系统；算力则相当于汽车引擎。然而，在目前还是中心化主导的互联网世界中，AI 的发展面临各种难题：首先，AI 通常需要大量数据进行训练提高性能，但数据收集过程中的隐私泄露问题却多次发生，去年 OpenAI 曾公开表示付费版用户的个人支付信息可能被泄露从而引发舆论哗然。其次，数据处理和计算资源的高成本带来的垄断问题也不容小觑，根据富国银行统计，英伟达目前在数据中心 AI 市场拥有 98% 的市场份额。此外，出于商业竞争等方面考虑，AI 企业们总是无法做到资源共享、协同发展，这也不可避免的带来算法偏见和不公平、技术倫理和规范以及重复造车轮等问题。目前 AI 的发展困境或许也是 AI + DePIN 赛道热度高企的重要原因：一方面，DePIN 能够很大程度上缓解 AI 目前的发展困境：DePIN 主张的去中心化价值体系具有公开、透明、不可篡改、可验证等特性，这不仅有利于帮助更多人理解 AI 的决策过程及思考逻辑，让 AI 不再是黑匣子，融合加密经济模型的激励手段，也可以吸引全球范围内的用户通过贡献自己的数据、闲置算力来获得奖励，从而大大降低 AI 成本。隐私方面，配合 ZK 等隐私技术，用户数据做到可用而不可见。另一方面，AI 是为 DePIN 引入传统资本、点燃加密资本的绝佳切入点：说白了，DePIN 还是属于加密概念寻求现实世界落地的一个新的尝试，但对于 AI，无论是传统科技巨头还是加密 VC 都十分青睐的存在，因此 AI + DePIN 成为联动传统和加密资金的热门叙事。不少加密 KOL 也公开预测：AI+DePIN 将会承接上一轮 DeFi Summer 的角色，成为这一轮牛市的价值叙事主升浪。根据 Messari 估算，2028 年 DePIN 市值将达到 3.5 万亿美元，而到了 2023 年，AI 在 Web3 领域的市值将超过 2.8 万亿美元，随着两者市值存在部分重叠，但这也充分展现了 AI+DePIN 的巨大上升潜力。顶级投研机构的认可加上多个项目开年来的亮眼表现，AI+DePIN 绝对是目前最炙手可热的赛道之一。然而，身处这样一个充满机遇与挑战的赛道，OpenPower 缘何能够脱颖而出？核心逻辑：OpenPower 如何实现去中心化 AI （DeAI）？ OpenPower正在重塑去中心化AI（DeAI）的未来，立志于构建一个全球性的、去中心化的AI算力网络。我们的愿景与Delphi Digital联合创始人Tommy的看法不谋而合，即未来将充斥着数十亿个AI模型，每个人都可以下载、个性化开源模型，或为特定用例构建自己的模型集。简言之，OpenPower集成了数据收集、存储、预处理、计算以及AI模型的设计、训练、微调和部署，提供一站式去中心化AI解决方案。我们的目标是融合AI与DePIN技术，通过完善的激励模型吸引广泛用户参与，同时为用户提供低门槛、低成本、高隐私保护的AI服务，构建基于信任的全球AI生态系统。要实现人人可贡献、人人可设计、人人可受益的AI算力世界，OpenPower首先构建了一个去中心化的基础设施层，通过我们的原生代币OPCT实现激励闭环，保证网络的稳定运行。我们设计了一套独特的节点结构来维持网络的稳定性和高效运转，包括智算锚点、智算节点、智算集群和智算中心，这些不同级别的计算单元共同工作，为AI应用提供必要的计算支持，并确保AI技术的快速发展及其广泛应用。通过整合全球的闲置算力，OpenPower不仅优化了算力资源的分配和利用，也降低了获取高质量算力的门槛。我们鼓励全球用户将自己的硬件设备作为节点加入OpenPower网络，共同贡献算力资源，享受经济回报。如此，OpenPower不只是建立了一个去中心化算力网络的基础设施层，更为基于OpenPower智算网络构建的应用提供了支撑。无论是dApp、定制AI还是未来可能爆发的更多创新应用，都将依托这一去中心化智算网络实现更高效的响应、更广泛的数据分析、更可靠的数据安全及更透明的运作流程。随着OpenPower高性能分布式智算网络的框架搭建完成，我们正积极推进产品的具体化，涵盖数据存储、计算、AI部署和训练等多个维度，展现出初步的产品矩阵。这一切都为实现一站式去中心化算力解决方案铺平了道路，开启了AI与DePIN融合的新篇章。OpenPower 计算：整合全球长尾市场算力 OpenPower致力于挖掘和整合全球范围内的闲置算力资源，为AI模型运行提供强大而经济的计算支持。我们深知，在数字化时代，每一台个人电脑、智能手机和平板电脑中都蕴藏着巨大的未利用算力，而这些设备遍布全球每一个角落。OpenPower通过创新的技术手段和智能算法，精准匹配AI项目的计算需求和全球用户的闲置算力，实现资源的最优配置。我们的目标是打破传统计算资源获取的限制和高昂成本，通过利用现有的闲置算力，降低AI技术的门槛，使其更加民主化和普及化。通过OpenPower平台，全球用户可以轻松参与到AI革命中来，不仅为AI研究和应用提供必要的算力支持，还能从中获得实际的经济回报，共享AI技术发展的成果。在实现这一目标的过程中，OpenPower已建立了一套完善的技术体系和运营模式，包括但不限于智能合约、区块链技术和加密算法等，确保闲置算力的安全、透明和公平交易。此外，我们还为算力提供者提供了简易的接入方式和友好的用户界面，让每一个人都能轻松成为全球AI计算网络的一份子。 OpenPower不仅仅是一个算力交易平台，它更是一个连接全球算力资源与AI需求的桥梁，促进全球技术资源的有效利用和科技创新的快速发展。通过不断探索和创新，OpenPower期待在AI和DePIN赛道上实现更多突破，推动全球科技进步与经济增长。 AI+DePIN 炙手可热：OpenPower 的生态布局在AI技术与DePIN结合的新赛道上，OpenPower正迅速成为引领全球科技创新的重要力量。我们正在构建一个全方位的AI解决方案生态，这不仅包括数据的存储、计算资源的供给，还涵盖了AI模型的设计、训练及应用部署等关键环节。OpenPower的目标是通过智算节点的广泛部署，大幅降低技术门槛，吸引全球用户的广泛参与，共同释放闲置的计算资源，提供值得信赖、去中心化、高度定制化的一站式AI服务。 OpenPower背后是一个由顶尖科学家、工程师和行业专家组成的强大团队。自项目启动以来，我们凭借着深厚的技术积累和丰富的实践经验，成功地将OpenPower推向全球市场。尤其值得一提的是，OpenPower的首席执行官，曾在全球顶尖学府担任计算机科学教授，不仅在深度学习和人工智能领域做出了开创性的贡献，而且还是多项创新技术和算法的发明者，拥有众多国际专利和学术成就。在行业合作方面，OpenPower已与包括腾讯云、戴尔科技、联想等在内的全球顶尖企业建立了密切的合作关系，共同探索去中心化技术的创新应用。此外，我们还与OpenAI、Binance等行业领导者建立了战略伙伴关系，为BNB Chain生态下的AI项目提供强有力的算力支持，加速推动行业的整体进步和发展。 OpenPower正以其独特的价值主张和技术优势，为全球AI+DePIN赛道注入新的动力，推动科技与经济的共同发展。我们相信，在不久的将来，OpenPower将成为连接Web2与Web3、推动全球算力共享与AI技术普及的关键桥梁，为世界带来更加智能、高效和公平的数字未来。面向未来：为世界文明跃升贡献力量随着OpenPower全球上线的成功，我们正站在一个AI与DePIN技术融合发展的新起点。在未来，OpenPower将持续拓展其在全球算力网络中的影响力，通过不断优化我们的技术平台，以及扩大与全球科技巨头和创新企业的合作，加速推进AI技术的民主化和普及化。前瞻性的技术研发我们将不断深化对AI与DePIN技术的研究，推出更为高效、安全、透明的算力解决方案。未来，OpenPower致力于成为全球AI算力网络的核心枢纽，支持从个人开发者到大型企业的广泛需求，从而加速AI技术在各行各业的创新应用。拓展全球算力网络 OpenPower的全球算力网络将持续扩张，我们计划在未来几年内覆盖更多国家和地区，建立更多的智算中心。通过提供接近用户的算力服务，我们能够有效降低延迟，提高算力的可访问性和经济性，促进全球数字经济的均衡发展。构建全球AI生态系统 OpenPower不仅是一个算力提供平台，更是一个全球AI生态系统的构建者。我们将携手全球开发者、科研机构、企业及其他合作伙伴，共同推动AI技术的革新，探索AI与DePIN结合的新模式，促进AI技术的应用落地和产业化发展。强化社区和平台治理社区是OpenPower成功的关键。我们将持续加强与全球社区的互动与合作，鼓励社区参与到OpenPower的发展和治理中来。通过完善的激励机制和透明的治理模型，我们致力于构建一个开放、公平、共赢的AI算力生态。未来展望展望未来，OpenPower将以其创新的AI+DePIN模式，引领全球算力和AI技术的新浪潮。我们相信，通过OpenPower的努力，可以实现更广泛的技术普及，推动全球经济的高质量发展，并最终实现人类社会的智能化升级和可持续发展的美好愿景。随着OpenPower生态的不断壮大和完善，我们期待着与全球合作伙伴和用户一同创造更加繁荣的AI未来。来源：金色财经

金色财经2024-04-08

解读链游Mirandus：内容品质优秀玩法设计丰富

来，Gala Chain 还要搞存储、DePin 等等。同时，Gala Games 前些年就在筹备的游戏 @MirandusGame 也开始 NFT 销售和大量的游戏测试——从小体量游戏到大型 MMORPG 的转变，距离正式的游戏发行应该不远了。简单来聊聊 Mirandus 这款游戏。 1/ Overview 中世纪奇幻冒险类 MMORPG 世界由五位玩家君主统治，玩家可以选择不同职业，进行冒险、战斗和经营。我们可以将其理解为一个大型虚拟社会。没有地图，没有任务提示「?」，玩家可以自由探索。游戏通过利益（Materium $MTRM 代币）驱动玩家的行为。代币有产出有消耗。游戏的核心机制是「玩家对游戏资产的所有权」：比如说玩家可以声称他们拥有大陆某块荒野的所有权，并在其上进行建设。整体游戏的逻辑看下来，游戏是由利益驱动玩家行为。与之前 Gala Games 卖节点挖矿异曲同工，不同的是，玩家需要要付出相应的游玩时间才赚取到对应的代币，和 Bigtime 类似，算是真正的“Play2Earn”。游戏的生命力也会比旧范式的 GameFi 要更加强劲——真实玩家将组建社区，使得游戏拥有更长的生命周期。 2/ NFT：游戏内资产 1、Exemplars Exemplars 有五种：ELF、HALFING、ORC、DWARF 和 HUMAN，目前 ELF 和 HALFING NFT 已经售罄，HUMAN NFT 也马上售罄。不同种族的不同分支拥有不同的能力，比如 Allsight ELF 有远程武器加成。简单来说，种族决定了你在游戏社会中的角色——因为它的某种特性能够让你更好地上手相关游戏内容。 2、Deeds 游戏中提供不同的 Deeds（比如城堡、城镇、村庄、前哨等），玩家可以通过不同的 Deeds 来获得游戏内资产（土地）的所有权。 3、Buldings 在通过 Deeds 确定了土地归属之后，玩家就需要通过 Buldings NFT 来在土地上进行建设。 4、Ships 简而言之，Ships 就是游戏内的探索工具，玩家需要 Ships 来进行探索和装载货物。 5、Docks Docks 用来停泊 Ships。 6、Items Items 类型很多，都是功能性 / 增益 Buff 型游戏道具。目前在售的是 Lantern of The Sun，功能是照明，帮助玩家探索黑暗荒野。 Mirandus 几乎把所有的游戏道具都放在了链上——这是一件好事，也是一件坏事，好事是游戏通过 NFT 的形式彰显玩家对游戏资产的所有权，坏事是这会让玩家徒增许多不必要的交易成本。如果未来在游戏发布后 Mirandus 能够很好地解决这个问题，那么请忽略我的这些担心。 3/ 与 Bigtime 的区别目前区块链游戏需要通过现金流来维持项目运营和游戏内容（和买断制游戏不同），Bigtime 使用时间付费的形式来赚取现金流收入，但 Bigtime 本身没有对应的赋能（其实 Bgtime 可以通过回购等形式来做代币赋能，与游戏本身无关，只要是赋能就行，这也是它主要被诟病的点）。而 Mirandus 是通过售卖游戏道具来赚取现金流，且游戏代币 $MTRM 在产出的同时，也有消耗的场景。团队可以通过新游戏内容（新游戏资产的销售）的推出速度来控制整体游戏资产的通胀速度，只要好好运营，不涸泽而渔，上限可能要比 Bigtime 更高。不过由于 Exemplars 的上限固定（50000），在一定程度上也限制了游戏的发展上限。看看官方后期会如何解决这个问题。简单来说，如果 Mirandus 的运营思路（游戏资产发行、社区运营、维持玩家粘性等）正确和执行力到位，在 Gala Games 背景下，这个游戏有机会走到更高的地方。来源：金色财经

金色财经2024-04-07

2024 年 6 种加密货币让你成为百万富翁 !

.web3＋Ai 2.Sol生态 3.Depin 4.Rwa 5.Gamefi 牛市时，每轮行情都有主叙事，例如20年的牛市，defi、存储、L2、gamefi、链游。踏空龙一以后去追龙二是一个正确的思路，但注意这是牛市，场内资金是充沛的，散户情绪是fomo的。而熊市，这种炒作逻辑风险更大。因为场内存量资金处于越来越少的状态，主力要操盘一个品种，一定是用最小的压力，最安全的方式，最暴力的手法。所以，熊市中反弹叙事比较明确的前提之下，尽可能的右侧去追刚开始反弹的alt coin,吃一段鱼身就够了。最后的最后，还有很多其实都没写进来，比如具体的机会，具体的决策，这些东西往往不是一篇文章能概括的。创建一个高质量圈子，主要是讲解币圈的各种基本行业知识，市场潜力币和山寨币的推荐！热点版块的轮动，还有识别顶底的基础方法，如何更好的把握住这个牛市，等等一系列的知识，感兴趣的可以主页找我。来源：金色财经

金色财经2024-04-07

当FHE遇上Restaking：一文读懂行业新贵Mind Network

感用户数据的去中心化物理基础设施网络（DePIN）等。Mind Network 的解决方案已经与 io.net、AIOZ、Nimble Network (AI)、Chainlink 等项目达成产品市场共识。 2. 项目里程碑 Mind Network 获得了 Binance Labs、Hashkey、Big Brain、Chainlink、Comma 3、SevenX 的投资，并收到了以太坊基金会的资助，以研究 FHE 技术在以太坊上的实际应用 Mind Network 由 Binance Incubation Camp 孵化 Mind Network 参与 Chainlink BUILD 计划与行业领导者合作如 ZAMA、Chainlink 等成为商业合作伙伴测试网发布 3 个月内活跃钱包超过 60 万，交易次数近 300 万，测试网奥德赛活动即将截止社交媒体关注者和社区成员超过 80 万的主网将于 5 月初启动 3. 再质押技术的风潮与所受到的挑战再质押技术利用以太坊的共识层，将加密经济安全性扩展到网络上的其他应用。以太坊是世界上最安全的 PoS 链，TVL 达 500 亿美元，但平均质押收益率约为 4% 。比特币的当前市值为 1.4 万亿美元，显然，质押不是一个单选项。像 Babylon 这样的项目正在使用自托管方式并锁定比特币以保护 PoS 链。目前市面上有越来越多的项目推出再质押，能在基础利率上再获得更多收益以及项目积分，数层叠加的收益让用户更积极参与，把再质押带到一个前所未见的风潮浪头，可谓这两个月最热门赛道的财富密码之一。然而，再质押面临着不少挑战：中心化风险：一个主要担忧是再质押可能导致质押中心化，少数验证者作弊和控制质押，这可能导致中立性降低。复合风险：来自一个生态系统（例如 ETH）的 LST 可能会受损，并放大复合风险，使之对生态系统成为系统性风险。数据安全性：操作者没有配备数据保护机制，可能影响数据隐私和计算公平性。对于像 AI 或 DePIN 网络这样的数据密集型网络来说，这是至关重要的。 4. Mind Network 解决方案 4.1 FHE - 密码学的“圣杯” 完全同态加密（FHE）是一种允许在加密数据上进行计算的技术。最近的进展将 FHE 方案的速度提高了 20 倍，并且很快将达到 100 倍，这也将有助于推动区块链和人工智能取得重大进展。现在已经可以将一个 AI 模型转换为 FHE 等价物，并在加密数据上进行训练和推理。数据科学家现在已经可以开始构建简单的机密 AI 应用，并在不久的将来随着硬件加速的可用，集成更复杂的模型，如大语言模型（LLMs）。FHE，密码学的“圣杯”，很快将通过一个新的、由 FHE 驱动的“HTTPZ”协议，使整个互联网实现端到端加密。 4.2 FHE 再质押层 Mind 的 FHE 再质押解决方案由三个互联的层构成：再质押层：支持各种安全偏好的再质押代币，与 EigenLayer、StakeStone、Renzo、Babylon、Ankr 等行业头部项目合作，Mind Network 通过再质押代币将来自以太坊和比特币等一流网络的安全带给用户。Mind Network 与战略合作伙伴如 Chainlink CCIP 和 Connext 合作，提供跨不同网络的远程再质押。广受欢迎的产品 MindSAP（FHE + 隐形地址）得到了原生支持，以保护链上和跨链交易的隐私和安全。 FHE 安全层：Mind Network 相信，在 Web3 确保所有权的路径是端到端加密，这对于像 AI 或 DePIN 网络这样的数据密集型网络尤其关键。通稿引入增强 FHE 的验证者，以确保验证和共识计算过程的端到端加密。这种计算完全去中心化，FHE 验证者的所有者可以选择加入不同的网络并获得奖励。通过与模块化 fhEVM 合作伙伴 Fhenix 和 Inco 集成，安全性将进一步提高。共识层：Mind Network 引入了一种专为 AI 任务设计的新颖的智能证明（POI）共识机制，确保在 FHE 验证者之间公平且安全地分配奖励，为网络内的行为提供一个强大的框架，以安全和透明地执行。此外，Mind Network 正在与 AltLayer、EigenDA 和 Arbitrum Orbit 合作推出一个 rollup 链，进一步提高共识计算的成本效率和性能速度。上述解决方案不仅在安全性上带来实质的提升，也涵括了最热门的再质押项目，主网上线前最后的测试网活动阶已经热度攀升，在多重奖励激励下，预估主网上线后会带来更大一波关注。 4.3 Mind Network：智能证明与依赖于解决复杂数学问题或持有一定数量的代币的工作证明（PoW）和权益证明（PoS）不同，智能证明（PoI）利用了机器学习（ML）任务的力量。换句话说，AI 网络中的节点通过执行 ML 任务而非传统方法获得奖励。然而，为了保护机器学习任务的结果并减轻来自恶意 FHE 验证者的潜在威胁，Mind Network 提出基于 FHE 加密数据计算奖励和达成共识。通过利用 FHE，敏感数据在整个过程中保持加密，确保了机密性和完整性。在 Mind Network 中，三个集群协调验证者的工作：挖矿集群、验证者集群、共识集群。挖矿集群在模型生成中扮演着关键角色，而验证者则评估这些模型的准确性。这些集群，即挖矿者和验证者，构成了子网的基本组成部分，共同推动网络的功能。相反，共识集群负责在多样化的验证者之间达成共识，确保网络内关键决策的一致，并计算分配给 Mind 子网参与者的奖励。这些集群共同构成了 Mind 验证服务的支柱，加强了网络的基础设施并促进了其运营效率。 4.4 再质押 x AI 再质押利用以太坊的共识层，将加密经济安全性扩展到网络上的额外应用。以太坊是世界上最安全的 PoS 链，锁定总价值达到 500 亿美元。但平均质押收益率约为 4% 。比特币的当前市值为 1.4 万亿美元，显然，质押不是一个选项。像巴比伦这样的项目正在使用自托管方法并锁定比特币以保护权益证明链。Mind Network 引入了 FHE 再质押层来弥合市值差距。 AI 项目和系统正在呈指数级增长，AI 计算需求每 3.5 个月就会翻一番。然而，它面临着高度集中的 GPU 资源和治理模型的挑战，以发展主要的 AI 开发，例如模型训练、推理服务。这代表这个行业已经面临瓶颈，不仅是巨大的开销成本，还有伦理和隐私问题。 Mind Network 为 AI 在区块链上的用例做好了准备，提供了以下四个贡献：贡献 0 ：加密经济的安全至关重要，特别是对于初启动的 AI 网络。Mind Network 引入多样化的再质押代币来消除来自单一生态系统的复合风险。贡献 1 ：Mind Network 相信 AI 网络的需求和潜力是巨大的，将允许再质押代币持有者在最小化波动风险的同时分享看涨的 AI 代币的上涨空间。贡献 2 ：AI 模型需要大量的参数来协作更新。Mind Network 引入了一个新的 AI 原生 rollup，具有更快的计算速度和更低的成本，以及一个为 AI 网络设计的创新的智能证明共识机制。贡献 3 ：如果 AI 参数完全是明文数据，且每个操作者都能看到它。它很容易被相互复制，导致操纵。通过 FHE 的保护，Mind Network 启用匿名评分和投票来保持 AI 的秘密性，但可以公开验证。 5. Mind Network 团队联合创始人团队是 Web3 项目的连续创业者和以太坊基金会研究员顶尖的密码学博士、研究员和学术获奖者团队成员来自微软、谷歌、麦肯锡、剑桥大学等一线公司和大学来源：金色财经

金色财经2024-04-07

未来潜力巨大 ! 即将爆发上涨的 3 种加密货币 !

了 5 年多，但随着人们对人工智能和 DePin 技术的兴趣日益浓厚，它的潜力最近才得以实现。自牛市开始以来，随着越来越多的投资者关注其未来与人类进步的相关性，该代币的价格持续上涨。在过去 24 小时内，IoTeX 的价格涨幅超过 20%，交易量增长约 16%。有趣的是，随着该代币的技术数据显示其进一步上涨趋势的潜力，IOTX 持有者可能会看到价格进一步上涨。 IOTX 价格最近突破了 EMA200，其 RSI 读数低于 70 大关。因此，其目前的价格还有更大的上涨空间。此外，推动该平台及其基础资产未来增长的因素之一是最近宣布的 5000 万美元，专门用于整个网络的项目开发。它还表示，一部分资金将分配给长期质押的IOTX。因此，该项目有潜力成为 DePIN 领域不可忽视的力量，特别是当该网络发现更多用例时。来源：金色财经

金色财经2024-04-07

Coingecko：哪个赛道的加密叙事在2024年一季度独占鳌头

的兴趣。 2024 年 DeFi 和 DePIN 收益适度 DeFi 叙事在本季度最后几天重新领先于 DePIN 后，在第一季度实现了 98.9% 的适度回报。特别是，在 Uniswap (UNI) 费用转换提案的支持下，2 月底 DeFi 的叙事回报率出现了提振。迄今为止，第一季度最赚钱的大盘 DeFi 代币是 Ribbon Finance (RBN)，在该项目转向 Aevo 并成功发行代币后，该代币的季度涨幅迄今为止上涨了 430.8%。其他具有强劲回报的大型 DeFi 代币包括 Jupiter (JUP) 为 125.7%，Maker (MKR) 为 121.2%，The Graph (GRT) 为 111.0% QTD。 DePIN 最初在第一季度上半年录得亏损，但在季度末以 81.0% 的回报率实现增长。大型 DePIN 代币中表现最好的是 Arweave (AR)，上涨 292.5%，Livepeer (LPT) 上涨 133.7%，Theta Network (THETA) 上涨 124.5%。与此同时，Helium (HNT) 表现不佳，是唯一一个在第一季度下跌 10.5% 的大型 DePIN 代币。 Layer 1、游戏和Layer 2落后 2024 年第一季度，Layer 1 (L1) 的利润相对较低，回报率仅为 70.0%。尽管 Solana (SOL) 作为流行的 memecoin 链而备受关注，并且 QTD 上涨了 91.9%，回到了 2021 年的价格水平，但表现最好的大型 L1 加密货币实际上是 Toncoin (TON) 和比特币现金 (BCH)，分别为 131.2% 和 130.5 ％分别。相比之下，比特币 (BTC) 在创下历史新高后上涨了 65.1%，而以太坊 (ETH) 尽管有美国现货以太坊 ETF 申请，但季度迄今涨幅较低，为 53.9%。 GameFi 叙事的第一季度表现与 L1 叙事持平，回报率为 64.4%。在 GameFi 大盘股中，涨幅最大的是 Echelon Prime (PRIME)，上涨 124.0%，Gala (GALA) 上涨 123.0%，Ronin (RON) 上涨 112.3%。今年年初，Layer 2 (L2) 成为利润最低的加密货币，其涨幅显著降低 39.5%。在大盘 L2 代币中，成熟的以太坊 L2 表现最差：Arbitrum (ARB) 的回报率为 5.6%，Polygon (MATIC) 的回报率为 1.2%，Optimism (OP) 本季度略有下降 1.2%。另一方面，Stacks (STX) 和 Mantle (MNT) 的季度迄今回报率分别为 142.5% 和 95.8%，相对强劲。最赚钱的加密货币叙事加密叙事在 2024 年第一季度的表现，按前 10 种代币的平均季度至今价格回报排名：来源：金色财经

金色财经2024-04-07

近期行情怎么看, 牛市还在吗？后面还会不会有大跌？

em Digest 板块，寻求对AI DEPIN 分布式计算机领域的发展。 11、DOGE合约推出时间推迟至4月29日。 12、Coinbase计划于4月1日启动DOGE、LTC和BCH的期货交易。上涨和下跌，时间和空间，都有它们的计算方式，很多已经完成日线下跌笔的山寨，日线在长阴几天几阴后不可能再继续看坏，这里和春节2月初的时候差不多，中线无非是时间问题，如果不能第一时间上车就分批买入即可。 ETHFI 币安的新币，最近热度比较高，目前在小时级别有筑底的迹象买入位置：5.2-4.88之间可以买入补仓：4.4-3.9-3.6 止盈：6.4-7-7.8 最近很多兄弟问近期行情怎么看，牛市结束了吗？后面还会不会有大跌？关于行情，其实大家没有任何恐慌的必要！个人认为目前才刚刚进入牛市行情的初期，所以这个时候有什么好怕的呢？牛市中的每一次下跌就是黄金坑，就是给你再次上车的机会！所以在大趋势确定的情况下，每一次的回踩就是我们大胆上车的时机，有什么好怕的呢？另外还有关于很多人的仓位早早就打满了的情况，这个是属于你自己的操作习惯，如果你本身就习惯于在牛市里面满仓，那你又纠结什么呢？决定了牛市满仓干，想要上涨吃到全部涨幅，那你就必须接受和忍受住回踩带来的利润回吐和没有筹码加仓的结果，所以满仓情况下耐心等待主升浪的到来即可，不要频繁割肉换仓！最后的最后，还有很多其实都没写进来，比如具体的机会，具体的决策，这些东西往往不是一篇文章能概括的。创建一个高质量圈子，主要是讲解币圈的各种基本行业知识，市场潜力币和山寨币的推荐！热点版块的轮动，还有识别顶底的基础方法，如何更好的把握住这个牛市，等等一系列的知识，感兴趣的可以主页找我。来源：金色财经

金色财经2024-04-06

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