I protocolli ZK hanno bruciato oltre 54 milioni di dollari in gas negli ultimi due anni. Mentre il mercato della prova è previsto raggiungere i 10 miliardi di dollari entro il 2030, è vincolato da un'infrastruttura che rende le operazioni semplici troppo costose. @ZKVProtocol risolve questo problema riducendo drasticamente i costi di verifica. La roadmap di Ethereum si sta orientando verso la tecnologia ZK, ma l'infrastruttura non è progettata per la verifica delle prove su larga scala. Questo è un collo di bottiglia fondamentale. Creando un L1 dedicato per la verifica delle prove, zkVerify riduce i costi di verifica di oltre il 90%. Entrambi i tipi di prova vedono questa riduzione dei costi: le prove Groth16 scendono da 20 dollari a 2 dollari, mentre le prove STARK sono ridotte da 200 dollari a 20 dollari per prova. A titolo di riferimento, i costi annuali di verifica di Starknet di 168.000 dollari scenderebbero a 20.000 dollari con queste riduzioni dei costi. Gli sviluppatori possono semplicemente inviare le prove al L1 di zkVerify, che viene verificato in un ambiente progettato appositamente con supporto nativo per tutti i principali sistemi di prova. Una volta verificate, zkVerify crea un'attestazione che funziona su qualsiasi catena, eliminando completamente la necessità di contratti di verifica personalizzati. Oltre ai risparmi sui costi, i protocolli ZK non devono più compromettere. • Gli utenti possono ottenere prelievi istantanei invece di lunghe attese • I rollup possono verificare ogni ora invece di razionare le prove • Gli utenti possono beneficiare di commissioni più basse • Gli sviluppatori possono concentrarsi sulla costruzione invece di mantenere verificatori compatibili Riducendo i costi, abbassando la latenza e semplificando la prova, zkVerify colma un'importante lacuna progettuale nello stack modulare: uno strato di verifica condiviso che è compatibile con qualsiasi primitivo o catena ZK.

Il ciclo quadriennale potrebbe essere ancora rilevante • La struttura di mercato rispecchia la fine del 2017 con i massimi storici di BTC seguiti da una sovraperformance di ETH • L'espansione globale di M2 si allinea con i picchi storici dei cicli • I veicoli DAT richiamano i rischi riflessivi che hanno messo fine ai cicli precedenti Leggi di più qui 👇

Mentre il calcolo distribuito rimane una promessa infranta, @theblessnetwork sta costruendo l'infrastruttura per renderlo una realtà. Ecco alcuni casi d'uso reali che Bless abilita. Elaborazione di Machine Learning e AI Bless sta democratizzando l'AI creando un ecosistema AI distribuito per rendere il machine learning più accessibile a tutti. Abilitando la suddivisione dei modelli su più dispositivi, i modelli possono essere serviti e ottimizzati attraverso nodi distribuiti. Questo riduce i costi migliorando i tempi di addestramento attraverso una massiccia parallelizzazione. Le capacità di apprendimento federato della rete consentono alle aziende di contribuire all'addestramento dei modelli mantenendo i propri dati locali. Le aziende sanitarie potrebbero addestrare l'AI sui dati dei pazienti senza che questi lascino mai l'ospedale. Solo gli aggiornamenti dei gradienti vengono condivisi attraverso la rete, affrontando una delle barriere più significative all'adozione dell'AI in settori regolamentati. Latenza nei Giochi Un problema che ha afflitto i giochi online è la latenza. I giocatori sperimentano una qualità di gioco molto diversa in base alla loro posizione geografica. Bless risolve questo problema attraverso la sincronizzazione gerarchica dello stato. Gli stati di gioco regionali vengono mantenuti localmente per un gameplay reattivo, mentre vengono sincronizzati tra le regioni per mantenere la coerenza globale. Consentendo i calcoli della fisica di gioco di avvenire vicino ai giocatori piuttosto che in centri dati lontani, i giocatori beneficiano di un gameplay reattivo che sembra coerente indipendentemente dalla posizione. Partnership Bless sta collaborando con @SpaceandTimeDB per integrare le capacità di ZK-proof nella loro rete. Gli agenti AI distribuiti tramite Bless possono accedere a input verificabili crittograficamente, inclusi previsioni meteorologiche, proiezioni di posizione della rete e prezzi dell'energia. Questa architettura funziona bene per le reti di ricarica per veicoli elettrici. Gli agenti possono analizzare la capacità della rete in tempo reale, i prezzi dell'elettricità e i modelli di domanda degli utenti per prevenire il sovraccarico della rete e ridurre i costi per gli utenti. Bless ha anche collaborato con @monad per abilitare il dispiegamento di agenti di trading AI autonomi che operano interamente sui dispositivi degli utenti mentre interagiscono on-chain. Monad offre un'elevata capacità di elaborazione e bassa latenza, e Bless la completa fornendo il livello di calcolo per l'inferenza degli agenti locale e a bassa latenza. Questi agenti potrebbero analizzare i modelli di mercato in tempo reale e abbassare la barriera all'ingresso per l'HFT. Questo consente a chiunque di distribuire agenti di trading sofisticati sui propri dispositivi.

La tesi dell'appchain @avax si sta realizzando in tempo reale. • Le transazioni giornaliere L1 sono aumentate di 6 volte a 18 milioni di tx da gennaio • I deployment di smart contract sono esplosi da 1k a 250k al giorno • La domanda è guidata da appchain come @MaplestoryU e @playoffthegrid • La rete ora supporta 82 L1 attivi con oltre 890 validatori • Il volume ICM ha visto un aumento di 25 volte da aprile Avalanche sta diventando la piattaforma per i team che vogliono possedere il proprio stack.

I Prop AMM stanno rimodellando Solana • Ora instradano il 40% del volume di Jupiter nascondendo il flusso degli ordini dagli MEV • Le coppie SOL/USDC vedono il 42% delle operazioni attraverso questi AMM con spread più stretti • I Prop AMM dominano le coppie liquide mentre gli AMM pubblici sono utilizzati per i memecoin Leggi di più qui.👇

Il calcolo è ancora bloccato con monopolii cloud costosi e esperimenti di decentralizzazione che non hanno mantenuto le loro promesse. @theblessnetwork sta costruendo un supercomputer globale utilizzando dispositivi inattivi – trasformando la tecnologia dei consumatori in nodi in una piattaforma di calcolo distribuito che esegue modelli di intelligenza artificiale, infrastrutture di gioco e altro ancora. Nessun requisito hardware o configurazioni complicate necessarie. Perché il Calcolo Distribuito Continua a Fallire Le reti tradizionali escludono la maggior parte degli utenti a causa della complessità, dei requisiti hardware specializzati e delle preoccupazioni per la sicurezza. Anche quando le persone partecipano, la tecnologia fallisce: • Il gioco richiede tempi di risposta in millisecondi ma comporta lunghi tempi di attesa in pratica • I nodi potenti sono bloccati mentre i dispositivi dei consumatori rimangono inattivi • Le app decentralizzate non possono eguagliare le prestazioni centralizzate Tuttavia, Bless adotta un approccio fondamentalmente diverso. Bless suddivide i carichi di lavoro dell'IA e altre funzioni di calcolo tra più dispositivi quotidiani con il model sharding. Distribuendo i carichi di lavoro attraverso la rete, Bless riduce i costi rispetto a costose fattorie CPU/GPU. La verifica crittografica adattiva abbina la validazione alle esigenze reali. Calcoli semplici ricevono una verifica leggera mentre i calcoli critici ricevono più turni di validazione. L'obiettivo è che la rete si adatti alle condizioni in tempo reale per eliminare i colli di bottiglia che soffocano i modelli tradizionali. Bless offre anche un'interfaccia serverless per gli sviluppatori per inviare carichi di lavoro senza preoccuparsi dell'infrastruttura. Questo combina la semplicità dei servizi centralizzati con la resilienza delle reti decentralizzate. Se Bless mantiene le sue promesse, il calcolo edge tradizionale diventa obsoleto. Ora in testnet, Bless ha superato gli 800 petaFLOPS di potenza di calcolo, con oltre 5,4 milioni di nodi registrati in 210 paesi in tutto il mondo. I numeri del testnet sono impressionanti. L'architettura sembra ben pensata. Il momento potrebbe finalmente essere giusto. Ma il calcolo distribuito è stato "quasi qui" per un decennio. Bless deve dimostrare che questa volta è diverso.

Il mio primo report di @delphi_intel, 'Le guerre dei browser sono diventate personali', è uscito! L'era del computing incentrato sulle app sta giungendo al termine. Man mano che l'IA impara a comprendere direttamente l'intento umano, i browser stanno emergendo come il frontend definitivo per utilizzare l'IA. Benvenuti nelle guerre dei browser AI. 🧵

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