Магазин DApp | Web3-центр мероприятий и игр

Актуальные темы

Delphi Digital

Исследовательская фирма, стремящаяся сделать криптовалюту быстрее и лучше, чем это было бы без нас.

Протоколы ZK сожгли более 54 миллионов долларов на газ за последние пару лет. Хотя рынок доказательств, как ожидается, достигнет 10 миллиардов долларов к 2030 году, он ограничен инфраструктурой, которая делает простые операции слишком дорогими. @ZKVProtocol решает эту проблему, значительно снижая затраты на верификацию. Дорожная карта Ethereum переходит на технологии ZK, но инфраструктура не предназначена для верификации доказательств в больших масштабах. Это является основным узким местом. Создавая специализированный L1 для верификации доказательств, zkVerify снижает затраты на верификацию более чем на 90%. Оба типа доказательств видят это снижение затрат: доказательства Groth16 падают с 20 долларов до 2 долларов, в то время как доказательства STARK снижаются с 200 долларов до 20 долларов за доказательство. Для справки, ежегодные затраты на верификацию Starknet в 168 тысяч долларов снизятся до 20 тысяч долларов с этими сокращениями затрат. Разработчики могут просто отправлять доказательства на L1 zkVerify, который проверяется в специально созданной среде с нативной поддержкой всех основных систем доказательства. После верификации zkVerify создает аттестацию, которая работает на любой цепочке, полностью устраняя необходимость в пользовательских контрактах верификаторов. Помимо экономии затрат, протоколы ZK больше не нуждаются в компромиссах. • Пользователи могут получать мгновенные выводы вместо долгих задержек • Rollups могут проверять каждый час вместо ограничения доказательств • Пользователи могут получать выгоду от более низких сборов • Разработчики могут сосредоточиться на разработке, а не на поддержании совместимых верификаторов Снижая затраты, уменьшая задержки и упрощая доказательства, zkVerify заполняет важный проектный пробел в модульном стеке: общий слой верификации, который совместим с любым ZK-примитивом или цепочкой.

Четырехлетний цикл все еще может быть актуален • Рыночная структура отражает конец 2017 года с ATH BTC, за которым следует превосходство ETH • Глобальное расширение M2 совпадает с историческими пиками циклов • Транспортные средства DAT отражают рефлексивные риски, которые завершили предыдущие циклы Читать больше здесь 👇

Цикл в четыре года действительно мертв? В начале года я полагал, что консенсус был таков, что мы достигнем пика в конце апреля/начале мая – аналогично 2021 году. Но консенсус редко оказывается правильным. И как только это было опровергнуто, все начали утверждать, что пик уже был достигнут и цикл завершен. Конечно, у нас было ~34% падение с января по апрель в этом году, но рынок часто забывает, что такие коррекции обычны даже в восходящем тренде. И хотя денежная масса M2 продолжает расти, мне трудно отвергать продолжение этого цикла в четвертом квартале – аналогично 2017 году. Решение Пауэлла оставить ставки без изменений с возможными снижениями, отложенными до сентября, смягчение фискальной политики в нескольких экономиках и распространение DAT совпадают с моей теорией о том, что этот цикл отражает рост 2017 года. И с учетом того, что Трамп активно продвигает снижение ставок и перестраивает совет ФРС, давление на Пауэлла, чтобы он в конечном итоге изменил курс, растет. Даже без формального смягчения рынки уже начали предвосхищать изменения, как указано ниже. Это именно тот сценарий, который мы наблюдали в 2017 году – медленное наращивание рефляционного импульса, который в конечном итоге привел к параболическому росту в криптовалюте в конце цикла. Конечно, всегда стоит корректировать теорию, если она опровергнута, но на данный момент тайминг событий слишком странен, чтобы его игнорировать. Единственное, что меня беспокоит, это если предвосхищение ускорится, мы можем оказаться ближе к финальным иннингам, чем мы изначально думали.

Хотя распределенные вычисления остаются несбывшейся мечтой, @theblessnetwork строит инфраструктуру, чтобы сделать это реальностью. Вот некоторые реальные примеры использования, которые предоставляет Bless. Обработка машинного обучения и ИИ Bless демократизирует ИИ, создавая распределенную экосистему ИИ, чтобы сделать машинное обучение более доступным для всех. Позволяя шардирование моделей на нескольких устройствах, модели могут обслуживаться и дорабатываться на распределенных узлах. Это снижает затраты и одновременно улучшает время обучения за счет массовой параллелизации. Функции федеративного обучения сети позволяют компаниям участвовать в обучении моделей, сохраняя свои данные локально. Компании в области здравоохранения могут обучать ИИ на данных пациентов, не передавая их за пределы больницы. Только обновления градиентов передаются по сети, что решает одну из самых значительных преград для внедрения ИИ в регулируемых отраслях. Задержка в играх Одной из проблем, которая преследует онлайн-игры, является задержка. Игроки испытывают значительно различное качество игрового процесса в зависимости от их географического положения. Bless решает эту проблему с помощью иерархической синхронизации состояния. Региональные игровые состояния поддерживаются локально для отзывчивого игрового процесса, одновременно синхронизируясь по регионам для поддержания глобальной согласованности. Позволяя расчетам физики игры происходить ближе к игрокам, а не в удаленных дата-центрах, геймеры получают отзывчивый игровой процесс, который кажется согласованным независимо от местоположения. Партнерства Bless работает с @SpaceandTimeDB, чтобы интегрировать возможности ZK-доказательств в свою сеть. Агенты ИИ, развернутые через Bless, могут получать криптографически проверяемые данные, включая прогнозы погоды, проекции местоположения сетей и цены на энергию. Эта архитектура хорошо работает для сетей зарядки электромобилей. Агенты могут анализировать емкость сети в реальном времени, цены на электроэнергию и модели спроса пользователей, чтобы предотвратить перегрузку сети и минимизировать затраты для пользователей. Bless также сотрудничает с @monad для развертывания автономных агентов ИИ для торговли, которые полностью работают на устройствах пользователей, взаимодействуя в цепочке блоков. Monad обеспечивает высокую пропускную способность и низкую задержку, а Bless дополняет это, предоставляя вычислительный слой для локального, низколатентного вывода агентов. Эти агенты могут анализировать рыночные паттерны в реальном времени и снижать барьер для входа в HFT. Это позволяет любому развертывать сложные торговые агенты на своих собственных устройствах.

Компьютинг по-прежнему застрял в дорогих облачных монополиях и экспериментах с децентрализацией, которые не оправдали своих обещаний. @theblessnetwork строит глобальный суперкомпьютер, используя неиспользуемые устройства – превращая потребительские технологии в узлы в распределенной вычислительной платформе, которая запускает модели ИИ, игровую инфраструктуру и многое другое. Не требуются аппаратные средства или сложные настройки. Почему распределенные вычисления продолжают терпеть неудачу Традиционные сети исключают большинство пользователей из-за сложности, специализированных аппаратных требований и проблем с безопасностью. Даже когда люди присоединяются, технологии терпят неудачу: • Игры требуют времени отклика в миллисекундах, но на практике возникают долгие ожидания • Мощные узлы становятся узким местом, в то время как потребительские устройства остаются бездействующими • Децентрализованные приложения не могут сопоставить производительность централизованных Тем не менее, Bless использует принципиально другой подход. Bless разделяет рабочие нагрузки ИИ и другие вычислительные функции между несколькими повседневными устройствами с помощью шардирования моделей. Распределяя рабочие нагрузки по сети, Bless снижает затраты по сравнению с дорогими фермерскими установками CPU/GPU. Адаптивная криптографическая проверка соответствует валидации реальным потребностям. Простые вычисления получают легкую проверку, в то время как критические вычисления проходят несколько раундов валидации. Цель состоит в том, чтобы сеть адаптировалась к условиям в реальном времени, чтобы устранить узкие места, которые сдерживают традиционные модели. Bless также предлагает безсерверный интерфейс для разработчиков, чтобы отправлять рабочие нагрузки, не беспокоясь об инфраструктуре. Это сочетает в себе простоту централизованных услуг с устойчивостью децентрализованных сетей. Если Bless выполнит свои обещания, традиционные вычисления на краю станут устаревшими. Сейчас в тестовой сети Bless превысил 800 петаFLOPS вычислительной мощности, с более чем 5,4 миллиона узлов, зарегистрированных в 210 странах мира. Цифры тестовой сети впечатляют. Архитектура выглядит продуманной. Возможно, время наконец пришло. Но распределенные вычисления были "почти здесь" на протяжении десятилетия. Bless нужно доказать, что на этот раз все иначе.

Топ

Рейтинг

Избранное

В тренде ончейн

В тренде в Х

Самые инвестируемые

Наиболее известные