行业

深度解析区块链行业,包括技术、应用、市场和政策等。
巴西:高数字素养率,助推加密行业快速发展

原文标题:《Brazil – Digital Literacy Paves the Way for Crypto Use》撰文:CCI编译:TaxDAO摘要巴西是拉丁美洲最大的加密经济体:2021 年巴西 2.14 亿人口中有 8% 使用加密货币,且使用量继续呈指数级增长。巴西的政策制定者和监管机构广泛支持向加密货币的转变,这表明巴西发展潜力巨大,并使巴西成...

观点:如何客观对待比特币生态的现状以及未来?

最近,看了不少比特币生态的早期项目,尤其是围绕 Ordinals,Lightining network,Taproot Assets,RGB 协议等技术创新衍生的一批项目。或叙事溢出也好,或技术突破也好,围绕比特币生态的探索者、投机者、非议者一直都共存共生,那么,该如何客观对待比特币生态的现状以及未来呢?仅在此谈一些浅薄的感想1)围绕比特币生态做「扩容」,不...

快速成长的Morpho,会是Aave的潜在对手吗?

引言经历了 2020-2023 这一波牛熊周期,我们发现:Web3 商业世界里的应用层,目前真正成立的商业模式大类仍然只有 DeFi,而 Dex、借贷和稳定币依旧是 DeFi 的三大基石(衍生品赛道近几年也有长足的发展),即使在熊市里,它们的业务依旧强韧。Mint Ventures 过往撰写了大量关于 Dex 和稳定币的研究报告和分析文章,其中 Dex 囊括...

Pantera Capital管理合伙人:我们正在关注的三个加密领域

撰文:Paul Veradittakit,Pantera Capital 管理合伙人编译:Luffy,Foresight News我将探索 Pantera 正在关注的一些领域。1. 社交和消费者用例Web2 已经从社交转向金融,而 Web3 正在从金融转向社交。从 Friend.tech 到链上忠诚度,最近 Web3 的社交元素受到越来越多的关注,寻求利用代...

解锁金融科技未来,ScalingX参加香港金融科技周2023

近两日,第八届香港金融科技周(Hong Kong FintechWeek)正如火如荼,本届大会以「金融科技新定义」为主题,于10月30开幕,将持续至11月5日。其中实体主论坛于11月2日至3日在香港会议展览中心实体举行,吸引了超过300位演讲嘉宾和逾540家参展商参与。11月3日,ScalingX联合创始人ChichiHong在主会议期间发表演讲,现场对Sc...

速览Coinbase Q3财报:营收额超预期却仍亏损,交易量和交易收入下滑

综编:Felix, Coinbase于当地时间11月2日公布第三季度财报, 调整后每股亏损0.01美元,而FactSet预计每股亏损0.55美元,连续第三次好于预期。自今年年初以来,Coinbase 股价已飙升近150%,从1月份的33美元攀升至周四收盘时的84美元,而同期比特币价格上涨约110%。虽然数据好于预期,但并非所有指标尽如人意,本文带你速览Coi...

曾募集27.5万ETH的Aragon正式解散,DAO治理还是栽在了人性上?

作者:0xAyA11 月 2 日,DAO 解决方案提供商Aragon正式官宣解散。Aragon 将向其代币 ANT(Aragon Network Token)的持有者,提供 8.6 万枚 ETH 用于兑换 ANT,兑换价为 0.0025376 ETH / ANT(约 4.55 USDT,约目前市价相差不大),剩余资金将用于产品开发。Aragon 是以太坊生态...

Unibot遭遇黑客入侵:Telegram用户该如何保障资产安全?

著名的Telegram交易工具Unibot成为了不断扩大的一系列加密货币被攻击事件中的最新受害者。Unibot承认在10月31日遭受了攻击,原因是在新路由器中出现了代币批准的漏洞。Unibot官方发布公告称:“在新路由器中出现了代币批准的漏洞,Unibot已暂停了新路由器以解决这个问题。由于新路由器的错误而造成的任何资金损失都将得到补偿;用户的密钥和钱包是安...

friend.tech 经济模型拓展:SocialFi 需要什么样的价格曲线?

作者:Loki一、定价曲线对比 &改变斜率的代价10 月以来,Socialfi 竞争格局逐步明晰,部分竞品已经逐步淡出市场视野。回顾 Friend.tech 发展过程,经济模型(尤其是定价曲线)起到了非常关键的作用,具体而言 FT 的定价曲线有以下几个特点:差分的正负性确保随着人数的增加价格不断上涨,且上涨得越来越快,确保让前面的人赚到钱;16000 实现一...

潜力赛道前瞻:去中心化算力市场(上)

作者:Zeke, YBB Capital前言自GPT-3诞生以来,生成式AI以其惊人的表现以及广阔的应用场景,让人工智能领域迎来了爆炸式的拐点,科技巨头开始扎堆抱团跳入AI赛道。但问题也随之而来,大型语言模型(LLM)训练和推理的运行需要大量算力支撑,伴随着模型的迭代升级,算力需求和成本更是呈指数级的增加。以GPT-2和GPT-3为例,GPT-2和GPT-3...

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