一场自导自演的控盘大戏?解读AEVO上线两个月间的抓马故事

原创 | Odaily星球日报

作者 | 南枳

一场自导自演的控盘大戏?解读AEVO上线两个月间的抓马故事

上周,AEVO 市值仅 1.4 亿美元,而关于 AEVO 即将“解锁”价值高达 10 亿美元代币的说法在市场上愈演愈烈。对此,不论是 Aevo 官方或者相关的数据网站都没有做出解释。而在“解锁”事件到期时,AEVO 一小时应声下跌 16% 。下跌完毕后,Aevo 却才开始对“解锁”做出说明和澄清,并做出了锁仓承诺,随着这一公告 AEVO 又开始快速上涨。Odaily星球日报将于本文解读该事件。

AEVO 代币由来

2023 年 4 月,期权交易平台 Aevo 主网正式上线,该平台由链上结构化产品 Ribbon Finance 推出。在推出 AEVO 代币前,该平台没有原生代币,而 Ribbon Finance 此前曾发行了代币 RBN。

在产品上线时,Aevo 在白皮书中提到将推出代币 AEVO,而 AEVO 并非凭空产生,而是 Aevo 先前治理代币 RBN 的品牌重塑。

RBN 大部分代币沉淀在 DAO Treasury 中,难以得到利用,因此 Aevo 在 AGP-1 提案中提出,对财库进行更动态和功能性的分配,该财库的代币将在 TGE 时转换为 AEVO,分别用于空投、流动性、社区增长和 DAO 支出。

2024 年 3 月,AEVO 代币正式推出并上线币安 Launchpool,代币总量共 10 亿枚,初始流通 1.1 亿枚。RBN 持有者能够以 1 : 1 的汇率将他们的 RBN 转换为 AEVO,但需要 2 个月的锁定期(即 5 月解锁)。其中私募投资者(种子轮和 A 轮)、团队和其他普通 RBN 持有者均可在 5 月进行转换,转换开放后,AEVO 的流通量将上升至约 9.5 亿枚。

RBN 差价与 AEVO 过山车行情

3 月 6 日公布上线币安 Launchpool 前,RBN 价格约为 0.79 USDT,公布后开始上升,在 3 月 13 日创下最高价 1.83 USDT。

AEVO 上线后,AEVO 却一直与 RBN 存在 90% -100% 的价差,直至本月才有可见的抹平。尤其在上线早期,二者价差过大,市场上部分用户选择购入 RBN 现货,在合约市场开空套保,以至于 AEVO 在 3 月末进行了一轮爆空行情。爆空后价格维持了约 10 天,便领先大盘开始下跌。

一场自导自演的控盘大戏?解读AEVO上线两个月间的抓马故事

天量代币解锁?

在 RBN 向 AEVO 的转换开启前,用户能够在代币解锁网站 token.unlocks 中查询到,AEVO 将于 5 月 15 日解锁价值 10.6 亿美元的代币,为流通市值的 770% 。市场也开始流传相应的恐慌砸盘言论。

然而如前文所述,这一转换仅是将 RBN 的流通市值转为 AEVO 的流通市值,可以理解为两个代币市值的合并。而常规意义上的解锁,应当是代币从“不可出售“的状态转为”可出售“的状态,但转换前 RBN 本身就处于大量的流通状态,可自由交易。

下跌后澄清

对于市场天量解锁传闻,Aevo 并未做出明确的澄清,而是为用户输出如何进行 RBN 转换的相关内容。5 月 15 日“解锁”事件到期时,AEVO 一小时应声下跌 16% 。而在今天 5 月 16 日,Aevo 却发文对“解锁”进行了说明,其原文为:“(本轮)‘解锁’不是典型的内部人员 / VC / 团队解锁,它是 RBN 持有者(获得)将其 RBN 迁移到 AEVO 代币的能力。”

在该澄清推文下,Aevo 团队表示:“为了表明长期致力于将 Aevo 打造为以太坊上排名第一的衍生品 DEX,团队和支持者将自愿在 2024 年底前重新锁定约 15% 的供应量。”在该说明后,AEVO 代币开始快速反弹,三小时最高上涨超 10% 。

结论

诚然,Aevo 以低成本承接住了来自 Ribbon Finance 时期的历史负担,但高达 100% 的代币价差、“转换”而非“解锁”时的天量砸盘力量、砸盘后才做出澄清公告的种种反常情况,或意味着背后是一场自导自演的控盘之路。

但相关事件已全部落幕,AEVO 代币进入近全流通状态,承接历史债务完毕的团队能否通过其业务继续发展,就交由市场检验。

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数据解读KOL喊单效应:加密资产相关回报表现如何?

原文作者:深潮 TechFlow

对韭菜来说,关注各类 KOL 博主的喊单,是获取财富密码的重要来源。

那么 KOL 喊单,是永赚的常胜将军,还是一次次偶然的巧合?

对于这个问题,关注不同的博主有着截然不同的答案。一次 100 倍的的喊单正确,或者一次归零的错误推荐,都可能成为非常主观的幸存者偏差。

从整个行业来看,KOL 们带单最后的战绩如何?

2 月,来自哈佛大学商学院、印第安纳大学商学院和德克萨斯农工大学的几位研究者,共同发表了一篇名为《加密货币影响者》的论文。

文章对截至 2022 年 12 月的两年期间, 180 名最著名的加密货币社交媒体影响者(KOL)发布的约 36, 000 条推文中所提到的加密资产相关回报表现进行研究,涵盖超过 1, 600 种代币。

数据解读KOL喊单效应:加密资产相关回报表现如何?

关键结果

在使用机器学习对推文进行归类,通过多种统计性描述和检验对推文中所提到的代币和之后价格表现进行跟踪后,得到的关键结果如下:

1.加密货币影响者的推文最初与正回报。但这些推文之后出现了显著的长期负回报,这表明它们产生的长期投资价值微乎其微。

2.当具备小币、拥有大量推特粉丝和自称专家这几个要素时,这些推文所产生的上述影响最为明显。

3.论文用机器学习方法对推文进行分类,发现当推文具有更积极的情绪或与「购买」推荐相关时,上述结果模式更强。

数据例证

加密货币影响者的推文呈现积极的短期回报效应:

发推喊单某个币,平均一天(两天)回报率为 1.83% (1.57% )。

市值前 100 名之外的加密货币项目,喊单一天后的回报率为 3.86% 

收益最早开始大幅下降是在推文发布五天后。第二天到第五天的平均回报率为-1.02% ,这表明超过一半的初始涨幅在五个交易日内被消除。

数据解读KOL喊单效应:加密资产相关回报表现如何?

从更长远的角度来看,推文发布后 10 天和 30 天结束的平均累积回报分别为-2.24% 和-6.53%。我们进一步记录了这些负面的事后回报,对于低市值加密货币来说更加负面(其中信息和流动性问题是最严重的)。

粗略估计表明,个人投资 1,000 美元购买在推文日期非前 100 名加密代币并持有投资三十天将产生 79 美元 (7.9%) 的损失,年化损失为 62.8%。

所谓专家:当影响者自称为专家时,事件后的回报率会更加负面;而当这些专家拥有更多的追随者时,回报率会更差。

整体来看,研究结果表明加密货币影响者平均提供的长期投资建议是无利可图的。只有在推文发布后立即退出仓位,才能从中获利,但这种策略可能因为市场流动性不足而不总是可行。此外,这种立即卖出的行为与加密货币社区中「永不卖出」的文化相悖。

思考

论文中的集体证据表明,投资者应该谨慎遵循加密货币 KOL 的投资建议,因为大多数收益在推文发布后不久就消失了。

但文章作者也承认,证据还不是决定性的。加密货币 KOL 可能只是追逐趋势或推广将为他们赢得最大知名度和粉丝的代币,从而使他们在经济上受益。

此外,一种更无害的替代解释是,加密货币影响者确实相信加密资产最终将经历高水平的增长。有影响力的人也可能只是关注建议短期购买并假设投资者知道立即出售。

尽管如此,论文的结果仍然提供了丰富的信息,因为它们提供了明确的证据,表明如果一个人持有的代币超过了几个月甚至几年,那么投资建议就不太可能有用。

同时论文还建议,监管机构和商业媒体可能会促使对此类行为进行更多审查,以确定这些活动是否与更多相关的利益冲突有关。

附录:论文所提及的 TOP 25 推特账号(受论文研究时间影响,表格是 2 年前的排名)

数据解读KOL喊单效应:加密资产相关回报表现如何?

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Bitget研究院:加密市场全线反弹,Blast 6月26日确定空投

过去 24 小时,市场出现了不少新的热门币种和话题,很可能它们就是下一个造富机会。

  • 造富效应强的板块是: 主流币板块、TON 生态、MEME 板块;

  • 用户热搜代币&话题为:PIXELS、Sonne Finance、GME

  • 潜在的空投机会有:Tonstakers、Bemo

数据统计时间: 2024 年 5 月 16 日 4: 00(UTC+ 0)

一、市场环境

昨日美国 4 月 CPI 数据公布,数据符合预期且有转折趋势,被市场普遍解读为利好,交易者普遍押注 24 年内存在两次降息,市场活跃度增加,主流加密货币均出现 10% 左右的单日涨幅。

BTC ETF 方面,昨日各家总流入 3.03 亿美金,展现出资本市场对于年内美联储多次降息已经展现出乐观态度。同样在近期各大机构公布的 BTC ETF 持仓信息方面,越来越的多养老基金,头部资管,银行均有配置 BTC ETF,而且此类机构一般都是逐步配置,说明后续 BTC ETF 的购买力还将持续增长。

加密行业方面, 6 月 26 日 Blast 确定空投,同时近期几个较大的项目均已经确认代币经济,即将进行空投或 TGE,其中包括 LayerZero、Orbiter、Debank 等。

二、造富板块

1)板块异动:主流币板块(BTC、ETH、SOL)

主要原因:昨日主流币集体反弹的核心原因是 CPI 数据的止涨,并且被市场普遍解读为通胀得以控制。因此市场普遍判断年内美联储有望进行 2 次降息。资本市场和风险市场普遍大涨,纳斯达克、道琼斯和标普 500 均创历史新高。加密行业的主流资产 BTC,ETH 和 SOL 也一扫近两周阴霾。

上涨情况:BTC 近 24 小时涨幅 7.6% ,ETH 涨幅 5.5% ,SOL 涨幅 13.75% ;

影响后市因素:

  • 宏观层面进一步释放利好:目前主流加密资产的例如 BTC 的走势基本上与美元流动性呈现出积极的正相关性,随着美联储接下来逐步向市场释放流动性,加密资产也会逐步水涨船高。但是在此过程中投资者也应该注意美联储对于市场预期的管理,紧跟政策步伐;

  • ETF 通过和生态发展:对于 ETH 而言,近期 ETF 是否能够通过是决定 ETH 是否能够走出趋势性行情的重要因素。对于 SOL 而言,生态是否能够持续繁荣,获得更多的市场采纳率是决定 SOL 后续是能否继续冲高的核心因素。

2)后续需要重点关注板块:TON 生态

主要原因:TON 生态近期 TVL 增长迅速,目前生态 TVL 已经达到 5.08 亿美金。按照过去公链的发展历程,目前 TON 链上已经出现了对应的基础设施项目,例如 Liquid Staking、Swap、Lending 等,并且已经逐步形成头部聚集效应,投资者可以参与在这类项目当中,不但可以收获早期较高的 APR,还有获得潜在空投的机会。

具体项目清单:

  • Tonstakers:该项目是 TON 生态最大的流动性质押服务商,用户可以将 TON 在该协议质押获得年化 3.8% 的收益,同时该项目暂时还未发币,有空投预期;

  • STON.fi:该项目是 TON 生态目前最大的 DEX,部分 LP 池还获得 TON 基金会的扶持,用户可以在 DEX 里提供流动性获得收益,同时该项目暂时还未发币,有空投预期。

  • EVAA Protocol:该项目是 TON 生态目前最大的 Lending 项目,用户可以将代币存入该协议享受借贷利率收益,并且该项目暂时还未发币,有空投预期。

3)后续需要重点关注板块:MEME 板块

主要原因:随着 RoaringKitty 的回归,让美国散户重新活跃起来。RoaringKitty 在美股散户群体的影响力可见一斑,发推回归之后美股 GME、AMC 均出现大涨,这一情绪也会蔓延到加密资产当中来。同样近期 WSB 也在积极与币圈进行互动,因此很有可能存在一些 MEME 资产后续被拿来进行炒作。

具体币种清单:

  • PEPE:PEPE 从意象是最符合美国散户的炒作群体的,群体便于公情,同时 PEPE 在交易层面较为活跃,价格容易出现暴涨暴跌;

  • PEOPLE:该项目的主要特点是项目方几乎已经放弃该项目,但是依然有较高的炒作人气,近期 PEOPLE 大涨的核心原因就是多头轧空的行情。

  • FLOKI:FLOKI 作为老牌 MEME 近期活动也颇为频繁,值得关注。

三、用户热搜

1)热门 Dapp

PIXELS(Dapp):Pixels 是一个基于 Ronin 网络的社交休闲 Web3 游戏,具有探索、农耕和创造的开放世界游戏环境。根据 DappRadar 数据统计,Pixels UAW 达到 74 万,用户规模量较大。Pixels 的一大特色是其结合了玩家赚取(play-to-earn,P2E)功能和农田 NFTs,旨在通过 PIXEL 代币提供一个全面的游戏环境,将货币使用和游戏玩法紧密结合,受到广泛玩家喜爱。

2)Twitter

Bitget研究院:加密市场全线反弹,Blast 6月26日确定空投

Sonne Finance(Dapp):项目是一个去中心化的、非托管的流动性管理协议,部署在 Optimism 和 Base 公链上。昨日消息 Sonne Finance 遭到黑客攻击,已经损失 2000 万美金。黑客攻击的方式是闪电贷攻击,借入 VELO 代币并通过 transfer 发送给 soVELO 合约,然后创建合约,借贷 Sonne Finance 的代币,不断操作导致项目资金盗空。链上 DeFi 项目的风险比较高,需要注意管理链上项目交互风险。

3)Google Search 地区

从全球范围来看:

GME(Shares, Token):华尔街知名交易员 Keith Gill 回归,带动美国股市 GME(Gamestop)的大幅上涨,价格从 17.46 美金快速上涨至 64 美金,引发个股 4 次上涨熔断。价格昨日开始大幅回调,单日下跌 20% 市场关注比较高。GME 的上涨直接带动了加密市场的 MEME 币的行情。Bitget 已上线 GME,可以持续关注交易机会。

从各区域热搜来看:

(1)英文区各地区昨日的热搜关注点主要集中在 GME、AMC、PEPE:

GME、AMC、PEPE(Token):近期二级市场、DEX 上异动的代币,Meme 币的行情具有突然性和偶发性。Meme 币的行情一般由现货主导,需要从技术指标上关注入场、止盈止损的点位。建议用户参与交易需要警惕风险,尽量做日内交易。

(2)非洲及亚洲和其他地区关注市场整体行情:

BTC(Token):昨日美国劳工部公布四月 CPI 数据,环比增长 3.4% ,核心 CPI 环比增长 3.6% ,符合市场预期。相比上月 CPI 环比数据略有降低,被市场解读为 CPI 触顶回落。美元指数、美债收益率大幅下挫,BTC 单日上涨 5000 美金,引起非洲、亚洲等地用户的关注。

四、潜在空投机会

Tonstakers

Tonstakers 是 TON 生态最大的流动性质押服务商,用户可以将 TON 在该协议质押获得年化 3.8% 的收益。目前项目 TVL 有 2.4 亿美金,潜在的估值比较高。

项目获得 Ton 基金会的关注,目前协议有 6.8 万个质押者。项目和 Ton 核心开发者、Tonkeeper、OKX 等机构合作,未来发币有支持。

具体参与方式: 1)访问项目官网,点击「stake now」;2)链接 Ton 钱包进行质押。

Bemo

Bemo 是 TON 生态第二大的流动性质押服务商,用户可以将 TON 在该协议质押获得年化 3.9% 的收益。目前项目 TVL 有 6000 万美金,属于 Ton 生态的早期项目,空间较大。

项目官网开放空投运营活动,Bemo 的应用质押者可以获得 xtXP 的奖励,未来可以换成 $BMO 代币。

具体参与方式: 1)访问项目官网,点击「stake now」;2)链接 Ton 钱包进行质押。

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从前端到数据库:EthStorge如何帮助DAPP实现真正的去信任化

摘要:

  • 一个去中心化应用由多个部分构成,但目前只有最核心的后端逻辑运行在以太坊上,其他部分比如前端代码还部署在以太坊之外,同时还包含很多没有上链的数据,所以大多数 DAPP 无法完整继承以太坊的安全性,远未达到理想化的状态。

  • 导致上述问题的原因主要有两个:一是以太坊没有为开发者提供相应的前端标准和工具,二是链上存储数据的成本太高。

  • 为了提供去中心化的前端标准,EthStorage 团队提出了 web3:// 访问协议,为开发者提供一整套通过智能合约来部署和访问前端代码,甚至是类文件系统的标准和工具,目前已成为以太坊的正式标准。

  • 为了降低以太坊链上数据的存储成本,EthStorage 团队开发了二层存储协议 EthStorage,利用 PoRA (Proof of Random Access) 和零知识证明,在继承以太坊一层安全性的同时,极大降低存储开销。

致谢:感谢来自极客 Web3 的 Faust,ChainFeeds 的 Zhixiong Pan、LXDAO 的 Bruce、EthStorage 的 Qi Zhou, Lun Deng 对本文的反馈。

去中心化 DAPP 的背景和问题

以太坊的愿景是成为世界计算机,希望在其上构建的应用程序都继承它的安全性。开发者只需一次部署,该应用就会永远在以太坊上运行,没有实体可以对其进行审查或恶意操纵。

但现在的去中心化应用 DAPP 是否达到了上述目标?为了更清晰的回答这个问题,我们需要将一个 DAPP 应用解构,看它都包括哪些部分,进而分析各个部分的去信任化程度,来得出最终结论。

一般情况下,一个去中心化 DAPP 会包含前端界面、后端服务器、数据库。用户访问前端界面时,会通过浏览器和域名服务来加载前端内容。其中:

  • 前端和域名服务:大多没有通过智能合约来部署和访问,区块链提供的特性如避免单点故障、代码不可篡改、抗审查、社区治理等都没有在前端这部分体现出来。

  • 后端服务器:部分由智能合约实现,有些计算密集型的任务无法完全上链。

  • 数据库:部分由智能合约实现,由于链上存储费用非常高,数据量较大的情况下 DAPP 还是采用链下的存储方案。

从前端到数据库:EthStorge如何帮助DAPP实现真正的去信任化

通过上面的分析,可以看到现在的去中心化 DAPP 只有部分组件通过智能合约获得了以太坊的保护,以太坊体系还远未实现当初的「去中心化的世界计算机」愿景。

2023 年末 Vitalik 回顾以太坊的发展,写了一篇反响较大的文章「Make Ethereum Cypherpunk Again」,讨论了以太坊社区该如何回归密码朋克的理念。他在文中总结了以太坊甚至是更大范围的 Web3 社区应该坚守的价值观,提到非常重要的一点:

去中心化应用应尽量减少对任何单一主体的依赖,即便 DAPP 的核心开发者永久消失,应用程序也可以继续运转。

从前端到数据库:EthStorge如何帮助DAPP实现真正的去信任化

由此可见 Vitalik 对于去中心化应用该如何构建也有类似的期待。接下来我们将详细分析去中心化 DAPP 中每个组件面临的问题,探讨如何对其进行改进。

前端和域名服务

在去中心化应用的几个组成部分中,前端和域名服务的中心化程度最为严重。目前绝大部分 dApp 的前端都使用中心化服务器,项目方可以随时修改前端代码,不需要经过社区治理,也不受到时间锁限制,这部分的安全性与部署在以太坊上的智能合约相去甚远。

黑客可以入侵服务器修改前端代码,而 dApp 用户会因为使用该恶意前端而损失资产。这个问题在上个 DeFi Summer 中反复出现,我们不禁要问:为什么前端不能和后端一样部署在以太坊上,让修改行为通过社区治理和时间锁才生效呢?

从前端到数据库:EthStorge如何帮助DAPP实现真正的去信任化

另外请设想一下,假如 Uniswap 的开发团队有一天不再给他们的前端服务器以及域名服务付费,那么 Uniswap 的用户和 LP 将如何使用 Uniswap

绝大部分用户并不懂得如何绕过前端和智能合约交互,虽然 Uniswap 有尝试将其前端上传到 IPFS,但是 IPFS 和以太坊是不同的网络,在可靠性和去信任程度上完全不同。值得一提的是,IPFS 的内容访问速度很慢,现在绝大多数用户还是在和 Uniswap 部署在中心化服务器上的前端进行交互

此外,因为Uniswap 前端的运营主体是 Uniswap Labs,他们为了迎合监管,增加了对 Token 列表的审查,这与他们在以太坊上部署的智能合约进成了反差,因为谁都无法随意对智能合约进行修改。所以,在前端被审查的 Token 还是可以在合约层面被交互到的,由此可见代码上链对抗审查的重要性。

后端服务器

因为 EVM 可以提供图灵完备的执行环境,所以大部分后端逻辑都可以在以太坊链上执行,我们可以说智能合约类的应用可以完全继承以太坊的安全。只是因为成本原因,一些计算密集型的任务无法直接在链上进行

针对这个问题,现在探索比较多的是使用 ZK 或者 OP 的方式,将计算移交到链下完成,以太坊链上只对计算结果进行最终确认,以此在计算层面上进行扩容。有些 AI 相关的项目将这类方法推向了极致,希望将 AI 大模型这种超级计算密集型的任务与区块链挂钩,值得我们去密切关注。

数据库

对于数据库,EVM 原本就支持键值对 /KV 型存储 (Key Value Store),可以覆盖非常多的使用场景,但核心的问题是:链上存储的成本太高。

贵到什么地步呢?在 Gas Price 为 10Gwei 的情况,链上存储 1GB 的数据需要 6200 多枚 ETH,超过 2000 万美元!显然存储成本成为了数据库去中心化的核心问题。

我们可能会想,能否使用和上述计算扩容类似的方法,对存储进行扩容,也就是链下存储,链上验证存储效果。后面我们会对这个思路详细展开。

分析了上述谈及的 DAPP 组成部分后,我们发现,只有让 DAPP 的每个部分都足够安全和去信任,其作为一个去信任的整体,才能真正成为一个去中心化的 DAPP。而以太坊作为 dApp 的运行与托管平台,需要给开发者提供相应的解决方案,才能孕育出符合以太坊愿景的应用生态。

DAPP 的去信任解决方案

围绕着如何让 DAPP 完全基于以太坊来部署和访问,EthStorage 团队提出了两套解决方案:

  • web3:// 访问协议:解决如何使用智能合约来部署和访问前端代码,甚至是类文件系统的问题。

  • EthStorage 二层存储协议:在继承以太坊安全性的同时,极大降低了存储开销。

web3:// 访问协议

web3:// 可以被理解为去中心化版本的 http://,与 http 的 URL 中通过指定服务器 IP 地址或者域名来访问中心化的资源类似,web3 的 URL 需要指定一个智能合约地址或者 ENS 域名,来访问存储在其上的资源。

我们可以将一个网站的前端全部部署到一个智能合约中,并通过 web3:// 来访问!可以对比一下两者的区别:

从前端到数据库:EthStorge如何帮助DAPP实现真正的去信任化

目前 web3:// 已经成为了以太坊的正式标准(ERC-4804),如果希望详细了解 web3:// 访问协议的内容,可以访问其官网。为了更好的在智能合约中做文件管理,我们提出了 ERC-5018,它在智能合约中模拟了一套文件系统的接口,这样就可以通过 ethfs-cli,将打包好的前端代码文件夹上传到一个智能合约中,并通过 web3:// 来访问这个网站。

大家如果感兴趣,可以按照 教程 完成一个简单的去中心化应用部署和访问。

有了 web3:// 访问协议,我们才能真正让 dApp 前端也具有了「Code is law」的属性。对于开发者来说,一旦部署,这个前端将永久执行下去。试想如果 Uniswap labs 也将其前端部署到了以太坊,那么即使团队想在前端层面对用户进行审查和限制,也无法阻止人们使用其部署在以太坊上的前端了。

当然在解决了可行性的问题后,我们还意识到链上存储大量数据的成本会非常高,从而使开发者在链上部署前端的时候面临困扰。我们进一步开发了 EthStorage 二层存储协议,在继承以太坊安全性的同时,极大降低存储开销。

EthStorage 二层存储协议

EthStorage 协议由部署在以太坊上的智能合约和 Layer2 网络中的存储节点组成,其中,智能合约提供了键值存储, 而二层的存储节点负责存放数据本身

用户通过 EIP-4844 的 BLOB 将待存储的数据上传到以太坊上,EthStorage 智能合约只会记录 BLOB 内数据的哈希,从而有效的降低存储成本。

同时,二层的存储节点会下载对应的 BLOB 数据到本地磁盘,使用 PoRA (Proof of Random Access) 和 ZK,将存储证明提交至以太坊上的合约做验证,该合约需要通过之前记录的 Blob 哈希来确认存储节点上传的 ZK 证明能否对上号,以此确认二层网络中的存储节点真的存放了这些数据。

具体流程如下:

从前端到数据库:EthStorge如何帮助DAPP实现真正的去信任化

对于开发者来说,其上传数据和获取数据的接口非常简单:

从前端到数据库:EthStorge如何帮助DAPP实现真正的去信任化

应用开发者可以直接通过 EthStorage 提供的合约接口,对大块数据进行读写,写入成本约等于直接在链上存储数据的千分之一。因此,EthStorage 不仅支持链上部署前端,对更广泛的键值存储数据库操作也提供了成本更低的解决方案。

目前,EthStorage 已获得了以太坊官方的 Grants,并且已经在 Sepolia 部署了公开测试网,欢迎大家加入。

总结与展望

大多数 DAPP 的重要组件如前端和数据库未部署在以太坊,无法继承以太坊的安全,导致应用作为一个整体无法做到永久执行,抗审查,可治理。

EthStorage 对此提出了两个方案解决这个问题:web3:// 访问协议解决使用智能合约来部署和访问前端的问题;EthStorage 二层存储协议解决存储成本过高的问题。

为了实现以太坊最初的愿景,我们认为它将演进为一个去中心化的 Web 服务器,生态中的去中心化应用会将其所有组件都部署于以太坊,不管是后端代码、前端还是数据,一旦部署,代码可以永久运行,数据可以永久访问,成为一个真正的 Unstoppable Dapp。

EthStorage 公开测试网正在进行第二次激励活动,感兴趣的社区小伙伴可以按照 Guide 完成自己的第一个 Unstoppable Dapp 部署和访问!

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从德扑天才到女巫杀手,LayerZero创始人是如何成为人性大师的?

原创 | Odaily星球日报

作者 | Azuma

从德扑天才到女巫杀手,LayerZero创始人是如何成为人性大师的?

LayerZero 的女巫大清洗活动正在紧张进行中。

由于清洗机制之灵活(采用了“自曝”、“筛查”、“检举”等多重设计),清洗力度之大(预计只会保留 6.67% – 13.33% 的地址),清洗策略之精准(可根据已“自曝”地址的行为模式推导出更多女巫),在社区内有着“臭企鹅”绰号的 LayerZero 创始人 Bryan Pellegrino 也被冠以了“人性大师”的称呼。

从德扑天才到女巫杀手,LayerZero创始人是如何成为人性大师的?

鲜为人知的是,Bryan 早在创办 LayerZero 之前就已展现了自己在人性博弈方面的惊人天赋 —— 在 2009 年至 2013 年期间,化名为 PrimordialAA 的 Bryan 一度被认为是职业德州扑克领域最值得关注的新星之一。

2009 年,Bryan 首次参加第 40 届“世界扑克系列赛”(WSOP)的 10000 美元 Buy-In 单挑赛中斩获了第 8 名的佳绩,并以此获利 92580 美元;2012 年,Bryan 更是在第 43 届 WSOP 的 1500 美元 Buy-In 级别的赛事中斩获第 2 名,并以此获利 117199 美元。

从德扑天才到女巫杀手,LayerZero创始人是如何成为人性大师的?

尽管后来因去寻找“某有意思的挑战”而早早退出了职业牌坛,但现如今我们还是能够在 Poker Hendon Mob 等职业牌手数据库内查到 Bryan 曾经的辉煌战绩 —— 线下正式比赛获利总额为 569647 美元,历史最高排名 1859 ,当前排名 5097 。

从德扑天才到女巫杀手,LayerZero创始人是如何成为人性大师的?

2013 年,扑克媒体 Card Player 曾对 Bryan 进行后一场,Bryan 在那场采访中曾详细谈论过自己最为擅长的单挑策略,并解释了了自己在不同的对手状况、手牌范围、筹码深浅、跟注压力下会出什么样的决策。在瞬息万变的牌桌上尚可应对自如,也就不难理解 Bryan 为何能在如今“女巫在明,我在暗”的情况下完成精准打击了。

小镇上的游戏天才

Bryan 出生于美国新罕布什尔州的一个名为 Danbury 的小镇,在他出生之时,Danbury 的总人口甚至不到 1000 人。小时候的 Bryan 曾经觉得身边只有自己的亲戚们,为此他在 4 岁时就曾对母亲表示希望未来能去到一个人际关系更为“不同”的地方。

6 岁左右,Bryan 便已展现出了一定的数学天赋。Bryan 一家共有四个孩子,从小到大依次是 Deanna、Manie、Bryan 和 Angela,周五和周六的晚上是 Bryan 一家人的“游戏之夜”,孩子们会一起玩大富翁、西洋陆军棋等游戏,Bryan 很乐于其中,且几乎总是在赢。

高中时期,Bryan 第一次接触到了德州扑克。在某位朋友的邀请下,Bryan 用了 20 美元的零花钱进行了第一次下注,小时候的游戏经验赋予了他对风险及策略的敏锐嗅觉,那一晚上 20 美元变成了 60 美元,Bryan 用其中的一些钱给自己的买了件乔治城大学的运动衫,剩下的一些钱则交给了父亲,用来帮助 Bryan 开设一个在线账户。

虽然高中时一直都沉迷于玩牌,但 Bryan 成绩依旧不错,高三毕业时的 Bryan 成绩排名全班第三。出于经济原因考虑,Bryan 最后选择本州的新罕布什尔大学,在那里他遇到了两个朋友 Zarick 以及 Banister,也就是 LayerZero 后来的两位联合创始人。

19 岁那年,在姐夫的坚持下 Bryan 申请了去匈牙利布达佩斯的海外学习项目,在那里 Bryan 不但遇到了未来的人生伴侣 Melanie,还通过在线上玩德州扑克攒到了一笔钱,于是 Bryan 有了辍学的打算。

Bryan 随后向家人沟通表示,希望能够给自己六个月的时间,要么成为职业玩家,要么回去继续学习计算机科学。Bryan 的母亲 Audrey 的回复是:“只要你不去为非作歹,且能够保证自己的安全,做什么都可以。如果你破产了,你永远都可以回家。”

从那时起,直到 2011 年美国禁止线上扑克为止,Bryan 每周会坐在电脑前打 70 个小时的扑克,即便是和 Melanie 一起出国旅行期间,Bryan 也不会忘记扛着他的全尺寸主机出境。在那段时间内,Bryan 疯狂沉迷于德州扑克,其技术也在不断精进,开始能够在 0.3 秒内基于不同的状况快速做出关于风险和回报的决策。

Bryan 当时住在德克萨斯州的奥斯汀,但由于线上德州扑克的禁令,Bryan 名义上“失业”了。之后 Bryan 曾加入了体育博彩网站 BuzzDraft,并在该公司不久后被另一家体育博彩公司收购时成为了 CEO。与此同时 Bryan 还去了拉斯维加斯,在线下的正式德州扑克比赛中逐渐打出了一些名声,并获得了不菲的收益。

这时也曾发生过一件小插曲,2013 年左右随着 Bryan 变得越来越有钱,他也第一次接触到了比特币,随后 Bryan 和兄弟们一起专门买了电脑来进行比特币挖矿,但随着币价在 2014 暴跌,以及 Bryan 所使用的交易所暴雷(未具名,但目测是 Mt.Gox),这笔投资的结果并不理想。

之后 Bryan 搬去了加拿大,那里的线上扑克依旧合法,Bryan 可以继续在线上玩牌,但 Bryan 却慢慢发现自己的情绪越来越低沉,越来越缺乏竞争兴趣,而那一年本该是 Bryan 职业生涯继续攀升的关键节点。Bryan 动摇了,就此他曾回忆表示:“与许多其他的职业玩家不同,我并不受金钱驱动,而是希望寻求更具竞争性的挑战。”

寻找“更有意思”的挑战

2015 年左右,赚够了钱的 Bryan 一度考虑过要不要退休,为此他和 Melanie 曾带着还是婴儿的儿子在 12 个内探访了 12 个国家,希望能够找到一个合适的“养老地”,但在此过程中 Bryan 却也意识到自己并不希望就此安定下来。

某一天,Bryan 在 YouTube 上看到了一个名为 Agent 57 的 DeepMind AI 在玩各种雅达利小游戏的视频,Agent 57 会从零开始学习各种游戏内容,并逐步实现超越人类的游戏技巧。Bryan 对此感到非常兴奋,结合自己此前在 BuzzDraft 工作时对棒球运动的接触,Bryan 就此决定利用 AI 去做一个棒球数据分析工具。

之后 Bryan 便结束了旅行,回到了温哥华定居,虽然此时距离 Bryan 经常编写代码的日子已经过去了好些年,但 Bryan 最终还是创建了一个 AI 工具,可通过数据来预测投手面对不同击球手时的表现。2016 年,美国棒球大联盟奥克兰运动家(Oakland Athletics)的知名高管 Billy Beane 给 Bryan 打了电话,购买了 Bryan 的 AI 工具,以帮助自己的球队更好的进行统计分析。

在同一时期内,Bryan 对于加密货币的兴趣也越来越浓。2016 年末,Bryan 个人再次投资了比特币;之后 Bryan 还与曾就职于 a16z 的开发者 Daniel Chen 在 2018 年联合构建了用以启动“民主化”加密货币的编码平台 OpenToken,该平台现已被其他项目收购。 

在 AI 领域,Bryan 在 2020 年再次实现了巨大突破。他与 Zarick 以及 Banister(即前文提到的 LayerZero 的两位联合创始人)以及 Facebook AI 团队的 Noam Brown 联合发表了一篇,描述了一款可击败一些顶级职业选手的德州扑克人工智能 Supremus,该论文后来还曾被谷歌 DeepMind 团队的游戏博弈研究论文所引用。

Bryan 当时曾表示:“我一生都喜欢解决难题,没有什么会比这更加吸引我。”

LayerZero 的故事

2020 年秋,BSC 的爆火也吸引了 Bryan 的注意力。

在看到了 BSC 极高的处理速度以及低廉的交易成本之后,Bryan 拉上了 Zarick 和 Banister,希望构建一款基于 NFT 的角斗类游戏,该游戏的特点为会将 NFT 存储在安全性更高、流动性更好的以太坊网络上,但将交易处理置于 BSC 之上。

然而,Bryan 等人在随后的游戏开发过程中却发现,他们必须或多或少地去手动转移 NFT,但使用当时既有的跨链桥要么不支持 NFT,要么就是很容易遭遇黑客的攻击。

于此 Bryan 等人意识到,他们所需要的远不只是一个跨链桥,而是需要一个基础代码层,链上信息可以借助该层在各条区块链之上运行,跨链桥也可以基于该层构建且确保安全,但这样的东西在加密货币领域尚不存在。

这是一项相当艰巨的工作,但 Bryan 对此却越来越兴奋 —— 因为他终于找到了一个足够大的挑战,这一挑战所带来的兴奋程度是任何扑克牌局都无法比拟的。

后来的故事大家就很熟悉了。

2021 年 5 月,LayerZero 初版白皮书正式发布。

2021 年 9 月,LayerZero 完成了 600 万美元 A 轮融资。

2023 年 4 月,LayerZero 以 30 亿美元估值完成了 1.2 亿美元 B 轮融资。

2024 月 5 月,LayerZero 正式宣布第一季快照已完成,并在正式发币之前向女巫们举起了“屠刀”。

……

根据 LayerZero 已披露的时间规划,这场加密货币历史上最大规模的女巫清洗活动将于明日结束“自曝”阶段,精通人性的 Bryan 已在这场牌局中“开了第一枪”,后续还将如何操作,让我们静待下一圈吧。

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对币圈后基础设施时代的思考

作者:Allen Ding 鼎,无为资本合伙人 来源:X,@0x_Allending

刚很多朋友私信我问怎么去玩美股,答案很简单,币圈最近几个月没啥太大的交易机会(你要是善于做空,那当我没说)。单论现货上的赚钱机会,这段时间美股比币圈强了好几个A股。特别是对于我这种已经建仓完毕且信奉beta为王的人,未来几个月如果只盯着币圈二级机会大概率是在浪费时间。如果论一级的机会,我觉得比二级更小,有确定性退出机会的项目在一级市场就已经开始收割,所以我已经好久没有出手了,上次好像还是 @puffer_finance 。前天我合伙人跟我说有一个项目20亿在放KOL轮,我听完直接xxxx了。

现在币圈处于一个很尴尬的境地,其实这个状态已经持续一段时间了,那就是基础设施层面的范式创新已经不存在了,而且未来这种创新出现的概率越来越低,现在你看看顶级vc领投的那些项目都是啥叙事你就懂了,要么是来抢地盘分一杯羹的,要么就是创造一个虚空概念然并卵,根本没什么让我兴奋的东西出现。如果要说炒情绪,那就是买meme,为什么不买流动性更好,且能引起更大范围fomo的标的呢?没错我说的就是美股里面的meme币,GME这种。

我最近和圈内朋友吃饭聊天的时候一直在分享一个观点,当下的crypto可能已经到了2000-2005年的互联网阶段。那是个什么年代呢?基础设施已经很拥挤,应用层公司开始逐渐崛起,联网用户爆发增长,流量越来越贵。像谷歌,亚马逊,腾讯,阿里,基本都是从那时起产品和市值开始迅速成长的。而且这个路径是必然的,因为用户最终只会和应用产生粘性,也只有应用能长期捕获流量的价值。没有繁荣的上层应用,底层协议离mass adoption太远了。所以我认为,

未来无法在应用层大战中胜出的基础设施,都将被淘汰。

其实我最近一直很焦虑,因为大家都知道我一直自诩亚洲以太坊多军总司令,但是依照我上面的思考,我现在对以太坊的未来有强烈担忧。主要原因是我看不到杀手级应用在以太坊上出现的必然性。

一个商业场景如果和区块链深度结合,必然是建立在公链方和应用方深度合作的前提上。但是目前以太坊的路线显然是埋头推动极致的去中心化和密码学安全性。这理论上没有问题,这很crypto native,也很decentralization,所以在DeFi这个场景下,以太坊当下依旧是大资金的首选。但是商业场景有很多种,特别是离用户日常生活更近的那些应用场景,比如game,social,e-commerce,entertainment甚至是很多细分的高dau赛道,那些创业者需要的是人情味,是利益交换,是资源互补,是主动配合,是背靠背。

显然在这方面,以太坊系有些曲高和寡了。以太坊基金会对于他们计划以外的那些“意外创新”兴趣寥寥,这非常不利于生态的繁荣和吸引新开发者的加入。

以交易所背景公链为例,他们对项目方往往会提供各种生态合作,涵盖投资,活动赞助,钱包服务,流量扶持,上币等一条龙服务。

以其他公链为例,他们的bd和市场人员(甚至是创始人)更积极,对早期项目的扶持也更大。我投资的 @fansland_io ,在举办这次曼谷音乐节后,有5家公链主动找来想聊下一场音乐节的合作事宜,有些上来就是用钞能力砸。

最后,估计有人要说我是不是要抛弃以太坊了。答案是:

不是。以太坊目前依旧有很大的综合优势,但是。

应用层的爆发会是获得更大范围共识的关键。所以未来的币圈,得应用者得天下。

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ZK Rollups:房间里的大象

原文作者:Jaehyun Ha

编译:深潮 TechFlow

摘要

  • 虽然零知识证明(ZKPs)有望打造一个更加私密和可扩展的区块链生态系统,但许多关于零知识(ZK)的方面被误解或与普遍认知中的实施方式不同。

  • ZKPs 主要有两个方面:“零知识”和“简洁性”。虽然这种说法没有错,但大多数 ZK rollups 只利用了简洁性属性,交易数据和账户信息并没有完全保持零知识或私密。

  • 对于各种类型的 DApps,ZK rollups 可能不是最佳的开发堆栈选择。例如,生成 ZKPs 可能成为快速终结的瓶颈,从而降低Web3游戏的性能,而基于状态差异发布的数据可用性保证方法可能会损害 DeFi 借贷协议的服务。

ZK Rollups:房间里的大象

图 1 :ZK 是一个很好的流行词

来源:imgflip

区块链行业的当前状态可以比喻为零知识(ZK)时代。无论你走到哪里,ZK 都很突出,找到不将 ZK 纳入其名称的下一代区块链项目变得越来越罕见。从技术角度看,无可否认,ZK 是一项有前景的技术,能够为更具可扩展性和私密性的区块链生态系统做出贡献。然而,由于 ZK 的复杂技术背景,许多投资者,无论是散户还是机构,常常基于“相信”这看起来很酷、新颖且可能解决区块链三难问题而投资于 ZK 项目,而没有完全理解 ZK 技术如何使每个项目受益。

在这个 ZK 系列中,我们将探讨 ZK rollups 的难以忽视的事实(缺点和劣势)及其有益的应用。首先,我们将解析区块链中 ZK 证明(ZKPs)的两个核心属性:“零知识”和“简洁性”。然后,我们将讨论当前在服务中的大量 ZK rollups 为何没有真正利用“零知识”方面。接下来,我们将研究在哪些领域应用 ZK rollup 比较有害而非有益,避免实施复杂性等众所周知的问题。最后,我们将突出那些有效体现 ZK 原则并实际从使用 ZK 技术中获得明显好处的杰出项目。

回顾:ZK Rollups 中的交易生命周期

Rollup 是一种扩展解决方案,通过在链外执行交易束然后将最新 L2 状态的摘要数据存储在 L1 上来解决 L1 的吞吐量限制。其中,ZK Rollups 的突出特点是能够通过在链上提交链下计算的有效性证明来快速提取资金。在我们深入研究 ZK rollups 的问题之前,让我们简单回顾一下它的交易生命周期。

ZK Rollups:房间里的大象

图 2 :ZK rollups 中的交易生命周期

来源:Presto 研究中心

  • 每个L2用户生成并提交他们的交易给序列器。

  • 序列器聚合并排序多个交易,然后在链下执行这些交易以计算新的 rollup 状态。随后,序列器将这个新的 rollup 状态以“批次”形式提交到链上状态智能合约,并压缩相应的L2交易数据成为数据块以确保数据可用性。

  • 这个批次被发送给证明者,证明者创建该批次执行的有效性证明(或 ZKP)。然后,这个有效性证明连同额外数据(即之前的状态根)一起发送到L1的验证者智能合约,这有助于验证者识别它正在验证的内容。

  • 在验证者合约检查证明有效后,rollup 的状态会被更新,且已提交批次中的L2交易被视为已完成。

(请注意,这种解释是 ZK Rollup 过程的简化版本,每种实现可能因协议而异。如果我们区分角色,L2中可能有更多实体,如聚合器、执行器和提议者。数据块的层级也可能不同,如块、块组和批次,具体取决于它们的用途。上述解释假设了一个情况,即一个集中式序列器具有强大的权威来执行交易,并且还生成统一的数据块格式为批次。)

与 Optimistic Rollups 不同,得益于 ZKPs(例如 ZK-SNARKs 或 ZK-STARKs),ZK Rollups 可以通过验证一个简单的证明来验证数千个交易的执行正确性,而无需重播所有交易。那么,这个 ZKP 是什么,它有什么特性呢?

ZKPs 的两个属性:零知识和简洁性

顾名思义,ZKP 基本上是一种证明。证明可以是任何能够充分支持提供者声明的东西。假设 Bob(提供者)想要让 Alice(验证者)相信他对自己的笔记本电脑有权威。证明这一点最简单的方法是,Bob 只告诉 Alice 密码,Alice 在笔记本上输入密码并验证 Bob 确实有权限。然而,这个验证过程对 Alice 和 Bob 来说都是不满意的。如果 Bob 设置了一个非常长且复杂的密码,Alice 要正确输入将非常具有挑战性(假设 Alice 不能复制粘贴)。更现实的是,Bob 可能不愿意透露他的密码给 Alice 以证明他的权限。

如果有一种验证过程,Alice 可以迅速验证计算机的权限,而无需 Bob 透露他的密码呢?例如,Bob 可以在 Alice 面前用指纹识别解锁笔记本电脑,正如图 3 中所示(注意这不是 ZKP 的完美示例)。这是 Alice 和 Bob 都可以从 ZKPs 的两个关键属性中受益的地方:零知识属性和简洁性属性。

ZK Rollups:房间里的大象

图 3 :零知识和简洁性的高级直觉

来源:imgflip

零知识(ZK)

零知识属性指的是提供者生成的证明除了证明的有效性外,不会泄露关于秘密见证人(即私有数据)的任何信息,使验证者对数据一无所知。在区块链中,这一属性可以用于保护个人用户的隐私。如果对每笔交易应用 ZKPs,用户可以证明他们的行为的合法性(即证明一个用户有足够的资金进行交易)而不暴露他们的交易细节(例如转账、账户余额更新、智能合约部署和执行)给公众。

简洁性

简洁性属性指的是 ZK 能够从大尺寸的声明生成一个短小且快速验证的证明,换句话说,它将大的东西压缩成紧凑的形式。在区块链中,这一点特别用于 rollups。使用 ZKPs,L2中的验证者可以通过向L1中的验证者提交一个简洁的证明来声称交易的正确执行(TB 级交易的有效性可以用 10 ~ 100 KB 的证明表示)。然后,验证者可以通过验证简洁的证明而不是重播所有交易,在短时间内(即 10 毫秒至 1 秒)轻松确认执行的有效性。

ZK Rollup 很棒,但并不意味着隐私性

上述 ZKP 的特性在 ZK Rollups 中得到了很好的利用。虽然验证者无法从提供者接收的 ZKPs 中推断原始交易数据,但验证简洁的证明允许他们有效地验证提供者的声明(即新的L2状态)。也就是说,断言当前的 ZK Rollups 完全遵循零知识和简洁性属性是误导的。这可能在专注于提供者与验证者之间的互动时是正确的,但 ZK Rollups 中还存在其他组成部分,如序列器、提供者和 rollup 节点。那么,“零知识”原则也为他们确保了吗?

在任何 ZK Rollups 中用 ZKPs 实现完全隐私的挑战来自于,如果其他部分保持公开而某些部分通过 ZK 变为私有时可能出现的妥协。想想 ZK Rollups 中的交易生命周期,当交易从用户发送到序列器时,隐私是否得到维护?对于提供者呢?或者当L2批次提交到 DA 层时,个别账户信息的隐私是否得到保护?目前这些情况都不成立。

ZK Rollups:房间里的大象

图 4 :ZK rollups 中的隐私泄露

来源:Presto 研究

在大多数主流的 ZK Rollups 中,序列器或提供者(或其他具有强大权限的集中化实体)能清晰地看到交易细节,包括转账金额、账户余额更新、合约部署和执行。举一个简单的例子,你可以通过访问任何 ZK Rollup 区块浏览器轻松观察到所有提到的细节。不仅如此,考虑一种情况,集中式序列器某种原因停止服务,另一个 rollup 节点试图恢复 rollup 状态。它将从 DA 层(在大多数情况下是L1 Ethereum)公开发布的L2数据中提取信息,并重建L2状态。在这个过程中,任何能够重播 DA 层存储的L2交易的节点都能恢复关于每个用户账户状态的信息。

因此,“零知识”的术语在当前的 ZK Rollups 中以碎片化的形式实施。虽然这不能被认为是错误的,但很明显,它与“ZK 意味着零知识等同于完全隐私”的普遍认知不同。当前 ZK Rollups 的新颖之处在于利用“简洁性”属性而不是“零知识”,即在链下执行交易,并为验证者生成简洁的证明,以便他们可以快速且可扩展地验证执行的有效性,而无需重新执行它们。

出于这个原因,一些 ZK Rollups,如 Starknet,将自己称为“有效性 Rollups”,以避免混淆,而确保真正 ZK 隐私的其他,如 Aztec,将自己标记为 ZK-ZK rollups。

深入考量 ZK Rollups 的实用性

正如前文提到的,大多数 ZK Rollups 并未完全实现 ZK 隐私。那么,我们的下一个目标是什么?通过在 Rollup 的每个部分全面部署 ZK 来实现完全的交易隐私?事实上,这并不是一个简单的问题。除了需要显著的技术进步以进一步成熟技术外,ZK 在意识形态(例如私人交易的非法使用)和实用性(例如它真的有用吗?)方面仍存在争议问题。鉴于讨论完全交易隐私的道德问题超出了本文的范围,我们将关注区块链项目中遇到的 ZK Rollups 的两个实用性问题。

第 1 点:生成 ZKP 可能是快速确定性的瓶颈

首先让我们讨论 ZK Rollups 本身的实用性。ZK Rollups 最引人注目的卖点是由于其交易的“快速终结”而使资产提取延迟时间缩短,这得益于 ZKP。提高的 TPS 和低交易费用是额外好处。最有效利用 ZK Rollups 特性的领域是游戏行业,因为游戏内货币的存取非常频繁,每秒都会产生大量的游戏内交易。

但 ZK Rollups 真的可以被认为是游戏的最佳技术栈吗?对此,我们需要更深入地思考 ZK Rollups 中的“快速终结”概念。想象一下,一个用户正在享受运行在基于 ZK Rollup 的技术栈的Web3游戏。用户将游戏内物品交易成游戏币,并试图从游戏中提取该资产。

要提取资产,游戏内交易必须被终结。这意味着交易必须被包含在新的 Rollup 状态承诺中,相应的 ZKP 应提交到L1,并且需要等待L1以太坊中证明的终结,以保证交易不可逆转。如果所有这些过程能瞬间发生,那么我们就能实现 ZK Rollups 常被吹嘘的“即时交易确认”,允许用户立即提取资产。

然而,现实远非如此。,zkSync Era 大约需要 2 小时,Linea 需要 3 小时,而 Starknet 平均需要约 8 小时。这是因为生成一个 ZKP 需要时间,将更多交易包含在一个批次(即单一证明)中以减少交易费用也需要额外时间。换句话说,生成和提交证明的速度是实现 ZK Rollups 快速终结的潜在瓶颈,这可能会降低Web3游戏中的用户体验。

ZK Rollups:房间里的大象

图 5 :ZKP 生成可能是 ZK rollups 快速确定性的潜在瓶颈

来源:imgflip

另一方面,像 Ronin 这样为游戏优化的链(支持如 Pixels 和 Axie Infinity 等Web3游戏)确保了超快终结,同时牺牲了去中心化和安全性。Ronin 不是基于 ZK 或 Rollup 的链:它是一个在 PoA(权威证明)+ DPoS(委托权益证明)共识算法下运行的 EVM 区块链。它根据委托的股份数量选择 22 个验证者,然后这些验证者以 PoA 方式(即仅在 22 个验证者之间的投票过程)生成和验证区块。因此,在 Ronin 上,交易能够迅速完成终结,几乎没有延迟被包含在区块中,并且验证时间很短。在 Shillin 硬分叉后,平均每个交易只需要就能完成终结。Ronin 实现了所有这些,而无需 ZKP。

当然,Ronin 也有缺点。由中心化验证者管理使其相对更容易受到 51% 攻击的威胁。此外,由于它不使用以太坊作为结算层,它无法继承以太坊的安全性。使用跨链桥也存在安全风险。但从用户的角度来看:他们会在意这些吗?当前没有去中心化排序的 ZK Rollups 也存在单点故障(SPOF)问题。以太坊为它们提供了保证,因为它减少了交易回滚的可能性,但如果中心化的序列器或验证者出现故障,ZK Rollups 也会冻结。再次注意,ZK Rollups 中的“ZK”仅用于验证执行正确性的有效性。如果有另一个项目提供相同的功能但更快更便宜,ZK Rollups 可能不再被Web3游戏用户和开发者视为首选技术栈。

第 2 点:发布状态差异是一把双刃剑

另一点是 ZK Rollup 协议实现的实用性。其中,这里我们重点关注状态差异发布,这是在 ZK rollups 中确保数据可用性的方法之一(参见 , Jaehyun Ha, 12 Apr 24)。

理解 Rollups 中数据可用性的一个简单方法是想象一个业余登山者证明并记录他攀登珠穆朗玛峰的过程。最简单的方法是从基地营到山顶的每一步都录制成视频。尽管视频文件可能很大,但任何人都可以验证登山者的攀登过程,并可能重播录像。这个比喻可以类比于确保数据可用性的原始交易数据发布方法。Optimistic Rollups 遵循这种方法,以便个别挑战者重播并验证正确的执行,因为无法信任序列器的状态承诺。在 ZK Rollups 中,Polygon zkEVM 和 Scroll 采用这种方法,在L1上以压缩形式存储原始L2交易数据,以便在需要时任何人都可以重播L2交易以恢复 Rollup 的状态。

回到业余登山者的例子,另一种验证方法可能是一位著名的登山者与业余登山者一起攀登珠峰,以向世界证明登山确实完成。由于攀登已经由可信的个人证实,登山者不再需要记录每一步以作记录。只需在起点和山顶拍摄一张照片即可,其他人就会认为登山者已经到达了山顶。这个比喻反映了用于确保数据可用性的状态差异方法。在 ZK Rollups 中,zkSync Era 和 StarkNet 采用这种方法,仅存储L2交易在L1上执行前后的状态差异,以便在必要时任何人都可以从初始状态计算状态差异以恢复 Rollup 的状态。

ZK Rollups:房间里的大象

图 6 :原始交易发布与状态差异发布

来源:Presto 研究

这种状态差异方法无疑在成本上比原始交易数据发布方法有利,因为它可以省去存储中间交易的步骤,从而减少L1的存储成本。尽管这通常不是问题,但这里还是有一个潜在的缺陷:这种方法不允许恢复完整的L2交易历史,这对某些 DApps 可能是一个问题。

以 Compound 这个 DeFi 借贷协议为例,假设它是建立在基于状态差异的 ZK Rollup 技术栈之上的。这些协议需要完整的交易历史以每秒计算供应和借贷利率。但是,如果 ZK Rollup 序列器出现故障,其他 Rollup 节点试图恢复最新状态会发生什么?它可能恢复状态,但利率将被不准确地恢复,因为它只能跟踪批次之间的快照而不是每个中间交易。

结论

本文主要断言,大多数当今的 ZK Rollups 中并不存在“ZK”,在 DApp 中的很多地方,使用 ZKP 和 ZK 程序可能不是最佳选择。ZK 技术可能因被指责而感到无辜,因为它本身并没有什么问题,只是在利用其技术进步的过程中,它可能会带来 DApps 的潜在性能下降。然而,这并不是说 ZK 技术对这个行业毫无用处。当 ZKPs 和 ZK rollups 最终技术成熟时,它们肯定可以提供更好的解决方案来解决区块链三难问题。实际上,目前已有基于 ZK 的项目维护了 ZK 隐私,也有许多类型的 DApps 有效利用了 ZKP 和 ZK 卷积的优势。

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900个开源AI工具背后,我看到的趋势

文章来源:

作者 | Chip Huyen

OneFlow编译

翻译|杨婷、宛子琳

900个开源AI工具背后,我看到的趋势

四年前,我对开源机器学习生态系统进行了分析。自那时起,情况就发生了变化,所以这次我打算重新讨论这个话题,本次主要关注的是基础模型的技术栈。

我把完整的开源AI代码库列表放在了“llama-police”(https://huyenchip.com/llama-police,该列表每6小时更新一次。其余大部分也放在了我的GitHub“cool-llm-repos”(https://github.com/stars/chiphuyen/lists/cool-llm-repos)列表中。

(本文作者Chip Huyen是实时机器学习平台Claypot AI的联合创始人。本文经授权后由OneFlow编译发布,转载请联系授权。原文:https://huyenchip.com//2024/03/14/ai-oss.html)

数据

如果你现在觉得AI发展十分火爆,那是因为它确实如此。我在Github上以GPT、LLM和Generative AI为关键词进行检索,仅与GPT相关的就有约11.8万条结果。

为减少工作量,我将搜索范围限定在拥有至少500 star数的代码库。结果显示,与LLM相关的有590个,与GPT相关的有531个,与Generative AI相关的有38个。此外,我偶尔会查看GitHub Trending和社交媒体上的新代码库。

经过长时间的搜索,我找到了896个仓库。其中,有51个是教程(例如dair-ai/Prompt-Engineering-Guide)和聚合列表(例如f/awesome-chatgpt-prompts)。尽管这些教程和列表都很有帮助,但我更感兴趣的是软件,不过我还是将其放进了最终列表,只是最后的分析是基于其余845个软件库(截止本文发布)。

这个过程虽然痛苦,但很值得,因为我更深入地了解了人们正在研究的内容,开源社区的合作程度之高令人惊叹,也让我意识到中国的开源生态系统与西方存在很大差异。

(毫无疑问,我也遗漏了很多库。你可以在这里(https://forms.gle/1ijNSnizgWQaVYK16)提交缺失的代码库,该列表每天会自动更新。欢迎提交star数少于500的代码库,我会持续关注这些仓库,并在它们达到500 star时将其添加到列表中!)

新的AI技术栈

我认为,AI技术栈包含四个层级:基础设施层、模型开发层、应用开发层和应用层。

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1.基础设施层

基础设施是AI技术栈的底层,包括用于Serving的工具(例如vLLM、NVIDIA的Triton)、计算管理(例如SkyPilot)、向量搜索和数据库(例如Faiss、Milvus、Qdrant、LanceDB)等。

2.模型开发层

模型开发层提供了开发模型的工具,包括建模和训练框架(Transformers、Pytorch、DeepSpeed)、推理优化(如GGML、Openai/Triton)、数据集工程,评估等。任何涉及改变模型权重的操作都发生在这一层,包括微调。

3.应用开发层

在应用开发层,任何人都可以基于现成的模型开发应用程序。在过去的两年里,这一层的发展动态最多,并且仍在快速演进。这一层也被称为AI工程(AI Engineering)。

应用开发包括提示工程(Prompt Engineering)、RAG(Retrieve、Add、Generate)和AI界面(AI Interface)等。

4.应用层

应用层有许多基于现有模型构建的开源应用程序,其中最流行的应用类型包括编码、工作流自动化、信息聚合等。

除这四层外,还有另一个类别,即模型存储库(Model Repos)。这些存储库由公司和研究人员创建,用于分享与他们模型相关的代码。这一类别的存储库示例包括CompVis/stable-diffusion、openai/whisper和facebookresearch/llama。

AI技术栈的演进

我绘制了每一类别中代码库数量的累积月度图。在2023年推出Stable Diffusion和ChatGPT之后,新工具的数量呈爆炸式增长。2023年9月后,曲线似乎开始趋于平缓,这背后可能有三个潜在原因:

  1. 我的分析中仅包含star数500以上的库,而代码库积累这么多star需要时间。
  2. 大部分容易获得的成果(low-hanging fruits)已被收割,剩下的项目需要付出更多的努力来构建,因此能够构建它们的人更少。
  3. 人们意识到在生成式人工智能领域很难保持竞争力,因此激动的情绪已平息。2023年初,我与公司的所有人工智能对话都集中在生成式人工智能上,但最近的交流更加务实,有些公司甚至提到了Scikit-learn。我希望在几个月后重新审视这一点,以验证这种情况是否属实。

900个开源AI工具背后,我看到的趋势

在2023年,增长最快的是应用层和应用程序开发层。基础设施层出现了一些增长,但远不及其他层的增长水平。

应用

毫不奇怪,最受欢迎的应用类型是编码、机器人(例如角色扮演、WhatsApp机器人、Slack机器人)以及信息聚合(例如“将其连接到我们的Slack,并要求它每天总结消息”)。

900个开源AI工具背后,我看到的趋势

AI工程化

2023年是AI工程化的一年。由于许多工具比较相似,很难对其进行分类。目前我将它们分为以下几类:提示工程、AI界面、智能体(Agent)和AI工程(AIE)框架。

提示工程远不止是简单地调整提示,涵盖了诸如约束采样(结构化输出)、长期记忆管理、提示测试与评估等内容。

900个开源AI工具背后,我看到的趋势

AI界面提供了一个界面,可以让最终用户与AI应用程序进行交互。这是我最感兴趣的一个类别。一些日益受到欢迎的界面包括:

  • Web和桌面应用程序。
  • 浏览器扩展,让用户在浏览网页时快速查询AI模型。
  • Slack、Discord、微信和WhatsApp等聊天应用程序上的机器人。
  • 插件:让开发人员将AI应用程序嵌入到VSCode、Shopify和Microsoft Office等应用程序中。插件常用于可以使用工具完成复杂任务的AI应用(智能体)中。

AIE框架是一个统称,用来指代所有能够帮助开发AI应用程序的平台。其中许多平台都是围绕RAG构建的,但也提供诸如监控、评估等其他工具。

智能体是一个捉摸不定的类别,因为许多智能体工具实际上只是复杂的提示工程,可能包含约束生成(例如,模型只能输出预定的动作)和插件集成(例如,让智能体使用工具)。

900个开源AI工具背后,我看到的趋势

模型开发层

在ChatGPT出现之前,模型开发主导了AI技术栈。2023年,模型开发的最大增长源自于对推理优化、评估和参数高效微调(归类为建模和训练)日益增加的兴趣。

推理优化一直以来都非常重要,但如今基础模型的规模使得它对时延和成本变得至关重要。虽然优化的核心方法仍然保持不变(量化、低秩分解、剪枝、蒸馏),但许多新的技术已经被开发,特别是针对Transformer架构和新一代硬件。例如,2020年,16位量化被认为是最先进的技术,而如今又出现了2位量化甚至更低的量化技术。

同样,模型评估一直以来也十分重要,但如今许多人把模型视为黑匣子,因此评估的重要性变得愈发突出。现在出现了许多新的评估基准和评估方法,例如比较评估(如Chatbot Arena)和将AI作为裁判(AI-as-a-judge)的评估方法。

900个开源AI工具背后,我看到的趋势

基础设施层

基础设施层主要涉及管理数据、计算以及用于服务、监控和其他平台工作的工具。尽管生成式人工智能带来了诸多变化,但开源AI基础设施层基本保持不变。这可能是因为基础设施产品通常不是开源的,因此在开源领域中并没有出现太多变化。

基础设施层中的最新类别是向量数据库,其中包括Qdrant、Pinecone和LanceDB等公司。然而,许多人认为,这根本不应该成为一个类别。向量搜索已经存在很长时间了。与其仅仅为了向量搜索构建新的数据库,不如像DataStax和Redis这样的现有数据库公司将向量搜索整合到现有的数据库中。

开源AI开发者

像许多其他事物一样,开源软件也遵循长尾分布,由少数账户掌控着大部分的代码库。

一人创造价值数十亿美元的公司?

有845个代码库托管在594个独特的GitHub账户上,其中20个账户至少拥有4个代码库。这些排名前20的账户托管了195个代码库,占列表上全部代码库的23%,这195个代码库共获得了165万star数。

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在Github上,账户可以由组织或个人所有。在这些排名Top 20的顶级账户中,有19个属于组织,其中3个属于谷歌,分别是Google-research,Google和Tensorflow。

在排名top 20的账户中,唯一的个人账户是lucidrains。在拥有最多star数的top 20账户中(仅计算通用人工智能代码库),只有4个是个人账户:

  • lucidrains(Phil Wang):能以极快的速度实现SOTA模型。
  • ggerganov(Georgi Gerganov):一位物理学出身的优化专家。
  • Illyasviel(Lyumin Zhang):创建了Foocus和ControlNet,目前在斯坦福大学攻读博士。
  • xtekky:一位全栈开发者,创建了gpt4free。

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自然地,在技术栈所处的层级越低,个人开发的难度就越大。因此基础设施层的软件最不可能由个人账户发起和托管。然而,超过一半的应用程序由个人托管。

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由个人发起的应用程序平均获得的star数比由组织发起的更多。许多人推测将会出现众多市值不菲的个人公司(参考OpenAI CEO Sam Altman的采访 https://fortune.com/2024/02/04/sam-altman-one-person-unicorn-silicon-valley-founder-myth/以及Reddit上的讨论)。我认为,这种推测可能是正确的。

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100万次commit

超过两万名开发人员为这845个库做出了贡献。他们共计完成了近100万次commmit!

其中排名前50位的活跃开发人员完成了超10万次commit,平均每人超过2000次。下图为前50位最活跃的开源开发人员的完整列表。

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中国不断壮大的开源生态系统

众所周知,长期以来中国的AI生态系统与美国有所差异,(我在2020年的一篇博客文章中也提到过这一点)。当时,我的印象是GitHub在中国的使用并不广泛,而我的看法可能受到了中国在2013年禁止使用GitHub的影响。

然而,如今情况已经发生了改变。在GitHub上有许多针对中国受众的热门AI代码库,其描述均由中文编写。其中一些代码库是为中文或中英文混合开发的模型而设立的,如Qwen、ChatGLM3、Chinese-LLaMA等。

在美国,虽然许多研究实验室已经放弃了基于循环神经网络(RNN)架构的语言模型,但基于RNN的模型系列的RWKV仍然很受欢迎。

此外,还有一些AI工程工具能够将AI模型集成到中国的主流产品中,如微信、QQ、钉钉等。许多热门的提示工程工具在中国也有镜像。

在GitHub上排名前20的账户中,有6个来自中国:

  1. THUDM:清华大学知识工程组(KEG)和数据挖掘团队。
  2. OpenGVLab:上海人工智能实验室的通用视觉团队。
  3. OpenBMB:由ModelBest和清华大学NLP组共同创建的大模型基地开放实验室。
  4. InternLM:来自上海的人工智能实验室。
  5. OpenMMLab:来自香港中文大学。
  6. QwenLM:阿里巴巴的人工智能实验室,发布了Qwen模型系列。

快速崛起,短暂辉煌

去年,我观察到许多代码库在短期内迅速吸引了大量关注,但随后便快速衰落。我的一些朋友称之为“炒作曲线”。在这845个至少拥有500 star数的GitHub代码库中,有158个库(占18.8%)在过去24小时内没有获得任何新的star,有37个库(占4.5%)在过去一周内没有获得任何新的star。

以下是其中两个代码库的增长轨迹示例,与其他两个更为持久的软件增长曲线进行比较。尽管这里展示的两个示例已不再使用,但在这里用作开源社区的例子非常典型,并且其作者们能够如此快速地推出这些项目,实在是令人赞叹。

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个人最看好的创意

社区正在开发许多酷炫的创意,以下是我最看好的一部分:

  • Batch推理优化:FlexGen、llama.cpp
  • 采用Medusa、LookaheadDecoding等技术实现更快的解码器
  • 模型合并:mergekit
  • 受限采样:outlines、guidance、SGLang
  • 看似小众但解决问题非常出色的工具,如einops和safetensors

结论

尽管本文的分析仅涉及845个代码库,但我实际上浏览了数千个代码库,这有助于我全面了解看似庞大的AI生态系统。希望这份列表对你有所帮助,如果你发现了遗漏的仓库,请告诉我,我会将它们添加到列表中。

【OneDiff v1.0发布(生产环境稳定加速SD&SVD)】本次更新包含以下亮点,欢迎体验新版本:github.com/siliconflow/onediff

  • OneDiff质量评估
  • 重复利用编译图
  • 改进对Playground v2.5的支持
  • 支持ComfyUI-AnimateDiff-Evolved
  • 支持ComfyUI_IPAdapter_plus
  • 支持Stable Cascade
  • 提高了VAE的性能
  • 为OneDiff企业版提供量化工具

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(SDXL E2E Time)

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(SVD E2E Time)

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如何看待CyberConnect升级成全新layer2社交公链?

作者:链上观

如何看待 @BuildOnCyber 协议升级为专注于社交的layer2公链——Cyber?在完成一系列的Staking、Restaking社区激励活动后,CyberConnect基于OP Stack构建的全新社交公链正式上线了。全新链Cyber会带来哪些潜在影响?接下来,简单分享下我的看法:

1)Social王炸应用,尤其是现象级SocialFI一直都被各大链可望而不求,社交爆款应用如何构建,何时出现,都仿佛是随机“涌现”事件,而且即使突然爆火也难逃短暂生命周期的魔咒。在我看来,这是源于过往发展Social,要么像Farcaster和Lens上来就是通信协议层的整体架构转变,要靠其他链和应用的适配才能集成应用;要么像Friendtech、Degen等只能凭应用和社区驱动,最终也会因经济模型累赘而得不到持续。

而一条面向C端注重用户体验并设计用户留存机制,面向B端设法激励开发者构建社交应用的专属社交链,或许才是催生社交爆款应用的最优解?

2)Cyber快速切入layer2领域做专属社交链,在技术架构上博采众长:

1、选择基于OP Stack构建并加入了Optimism的超级链大家庭,快速起链是表象,更重要是可以连接OP Stack大联盟背后的资源,共享用户和流动性(潜在空投);

2、基于Altlayer的RaaS服务,实现了灵活集成以太坊之外的DA数据可用性,可以在初期显著降低应用构建和运维成本;

此外,Cyber自身的CyberConnect协议社交图谱、CyberDB去中心化存储方案,账户抽象(AA)、Passkey、WebAuth等身份认证方式,以及Paymaster Gas 代付等等功能对其吸引开发者开发应用都大有裨益。关键是,一个社交链必须要有较低的用户进入门槛和优化的产品使用体验,当链成为统一入口层后,原先CyberConnect的统一去中心化身份(DID)机制,又会被放大优势成为其做社交入口的强标签。

3)Cyber之所以要从一个去中心化社交协议升级成一条链,本质上目标通过链的底层进一步聚拢更大范围的资源,比如:当最终升级为EigenDA后,Cyber新链则会在Staking和 Restaking有持续资产增益的玩法。

不仅采用了AVS的安全共识层,又引入了再质押机制,为Cyber链引入ETH、stETH、ezETH、pufETH等LRT资产。实现了把Eigenlayer讲的故事作为一个实际用例落地,同时又通过双质押模型,为CYBER Token找全新维系链安全共识的新应用场景,相当于给通证模型也实施了升级。

总之,CyberConnect从协议升级成链的新品牌故事,会明显有“增益”效果的产生。

尽管“社交链”的印象可能最终还得靠诞生几个现象级社交应用来加深,但Cyber联动OP Stack超级链,Eigenlayer AVS再质押模型、以及为其Cyber DID描绘全新的入口层故事,在短期资源聚合叙事上的想象空间,也会为其社交链的发展打下基础。

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SignalPlus宏观分析特别版:Asymmetric

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经过连续 3 个通胀数据超出预期后,周三公布的 CPI 数据大致符合预期,这一结果足以刺激风险市场再来一轮大规模反弹。盘点市场表现:

  • SPX 指数再创新高

  • 美国 1 y 1 y 远期利率出现自 1 月初以来最大单日跌幅

  • 2025 年联邦基金期货定价从 4 月高点下跌了 25 个基点(相当于一次降息)

  • 美元指数 DXY 创下今年迄今最大单日跌幅

  • 跨资产波动率(外汇、股票、利率)回落至中期和/或历史低点

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SignalPlus宏观分析特别版:Asymmetric美联储是否会尽快降息呢? 6 月联邦基金期货显示降息的可能性仅 5% ,而 7 月也只有 30% ,即使是 9 月,降息的可能性也只不过是 64% 左右,那么大家在兴奋什么呢?

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正如我们先前所提的,美联储已经转向一个完全不平衡的立场,只要通胀不再重新加速,即使通胀压力持续,也可以被容忍,而就业市场任何疲软的迹象都将被视为政策放松的驱动力。因此,虽然整体通胀和核心通胀仍分别高于美联储 3.6% 和 3.4% 的目标值,但市场担心的是价格重新加速,而这个情况在上个月并未出现,这符合美联储重新回到“观察宽松时机”的主题,因为“就业市场放缓”和“虽然高但可容忍的通胀”这两项内容正在被逐一确认。

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回到 CPI 数据本身, 4 月核心 CPI 环比上涨 0.29% ,在连续 3 个月超出预期后,这次数据结果仅略低于市场预期,疲软主要来自于商品价格的下降以及住房价格和业主等价租金的可控增长。不包括住房在内的核心服务通胀则环比上涨 0.42% ,大致符合预期。

在 CPI/PPI 公布后,华尔街预计 4 月核心 PCE 将环比增长 0.24% 左右,朝着 2% 的年化水平和美联储的舒适区间迈进,交易员对于下半年通胀将继续回落仍深具信心。

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另一方面, 4 月零售销售数据大幅疲软,不同支出类别均普遍走软。零售销售环比持平,低于普遍预期的环比增长 0.4% – 0.5% ,控制组支出环比下降 0.3% ,前值也被下修。一般商品甚至非店铺销售都出现自 2023 年第一季以来的最大降幅。

零售销售数据不及预期,延续了近期一系列疲软的消费者数据,包括信用卡和汽车贷款拖欠率上升、累积的超额储蓄耗尽以及就业市场的恶化。虽然现在断言经济大幅放缓还为时过早,但我们似乎已经接近经济增长的转折点,高利率是否终于开始侵蚀美国经济?

一如往常,市场乐于忽略任何经济放缓风险,暂时只关注美联储的宽松政策。提醒一下,虽然市场非常具有前瞻性,并擅长将所有可用信息纳入定价,但请注意,市场也没有那么前瞻。短暂享受当前的派对吧!

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在加密货币方面,BTC 价格继续受到整体股票情绪的影响,价格突破了本月高点,回升至 4 月的峰值 6.7 万美元左右。ETF 资金流入也十分良好,昨天 CPI 公布后新增 3 亿美元资金流入,甚至 GBTC 也出现净流入。然而,各个代币的表现差异仍然很大,ETH 和部分前 20 大代币仍在努力收复跌幅,市场的涨幅越来越集中于一小部分的代币(BTC、SOL、TON、DOGE),而不是整体市场的上涨。

预计这种情况将持续下去,关注重点仍将会是 TradFi 资金流入的主要受益者 BTC(13 F 文件显示,一些大型对冲基金的 BTC ETF 敞口不断增加),且原生代币或 degen 代币的 FOMO 现象在这一周期会相对较少。祝各位好运!

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