仮想通貨IPOのトレンドは、規制の明確さが高まる中、勢いを増し続けています。 サークルのIPOは、クラーケン、ジェミニなどの申請が確認され、機関投資家の意欲に火をつけた。 サークルのIPOの数カ月前に流通市場から撤退した売り手は、サークルのローンチ後の急騰中に途方もない上昇を逃した。 これにより、買い手は、新しいIPOで同様の再評価を捉えることを期待して、他の後期ブランドにローテーションするようになりました。 次に Gemini、Bullish、FalconX が噂されており、トークンのみの取引から株式へのローテーションが加速しています。

ZK プロトコルは過去数年間で $54M 以上のガスを消費しました。 実証市場は 2030 年までに $10B に達すると予測されていますが、単純な操作がコストがかかりすぎるインフラストラクチャによって制約されています。 @ZKVProtocol検証コストを大幅に削減することで、この問題を解決しています。 イーサリアムのロードマップは ZK テクノロジーに軸足を移していますが、インフラストラクチャは大規模な証明検証用に設計されていません。これは根本的なボトルネックです。 zkVerify は、証明検証用の専用 L1 を作成することで、検証コストを 90% 以上削減します。 どちらの証明タイプでも、このコスト削減が見られます: Groth16 証明は 20 ドルから 2 ドルに下がり、STARK 証明は証明あたり 200 ドルから 20 ドルに削減されます。 参考までに、Starknet の年間検証コスト 168 ドルは、これらのコスト削減により 20 ドルに下がります。 開発者は、すべての主要な証明システムをネイティブにサポートする専用環境で検証される zkVerify の L1 に証明を送信するだけです。 検証されると、zkVerify は任意のチェーンで機能する証明を作成するため、カスタム検証者コントラクトが完全に不要になります。 コスト削減だけでなく、ZK プロトコルはもはや妥協する必要はありません。 • ユーザーは長い遅延ではなく、即時引き出しを受けることができます • ロールアップは、証明を配給する代わりに、毎時検証できます • ユーザーは手数料の安さの恩恵を受けることができます • 開発者は、互換性のある検証ツールを維持するのではなく、構築に集中できます zkVerify は、コストを削減し、遅延を低減し、証明を簡素化することで、モジュラー スタックの重要な設計ギャップ、つまりあらゆる ZK プリミティブまたはチェーンと互換性のある共有検証レイヤーを埋めます。

4年サイクルはまだ適切かもしれません • 市場構造は2017年後半を反映しており、BTC ATHに続いてETHがアウトパフォームした • グローバルM2の拡大は、過去のサイクルトップと一致しています • DAT ビークルは、以前のサイクルを終わらせた反射的リスクを反映します 詳細はこちら 👇

分散コンピューティングは依然として約束を破っていますが、@theblessnetworkはそれを実現するためのインフラストラクチャを構築しています。 Blessが有効にする実際の使用例をいくつか紹介します。 機械学習とAI処理 Blessは、分散型AIエコシステムを構築し、誰もが機械学習にアクセスしやすくすることで、AIを民主化しています。 複数のデバイス間でモデルのシャーディングを有効にすることで、分散ノード間でモデルを提供および微調整できます。これにより、大規模な並列化によりトレーニング時間が短縮されながら、コストが削減されます。 ネットワークのフェデレーテッド学習機能により、企業はデータをローカルに保ちながらモデルトレーニングに貢献できます。医療企業は、患者データが病院を離れることなく、AI をトレーニングできます。 勾配更新のみがネットワーク全体で共有されるため、規制された業界での AI 導入に対する最も重要な障壁の 1 つに対処します。 ゲームレイテンシー オンライン ゲームを悩ませている問題の 1 つは遅延です。プレイヤーは、地理的な場所に基づいて、大きく異なる品質のゲームプレイを体験します。 Blessは階層的な状態同期を通じてこれを解決する。リージョンのゲーム状態は、応答性の高いゲームプレイのためにローカルに維持され、グローバルな一貫性を維持するためにリージョン間で同期されます。 ゲームの物理演算を遠く離れたデータセンターではなく、プレイヤーの近くで実行できるようにすることで、ゲーマーは場所に関係なく一貫性のある応答性の高いゲームプレイの恩恵を受けることができます。 パートナーシップ Bless は @SpaceandTimeDB と協力して、ZK プルーフ機能をネットワークに統合しています。 Bless を通じて展開された AI エージェントは、天気予報、送電網位置予測、エネルギー価格など、暗号的に検証可能な入力にアクセスできます。 このアーキテクチャは、EV 充電ネットワークに適しています。エージェントは、リアルタイムの送電網容量、電力価格、ユーザーの需要パターンを分析して、送電網の過負荷を防ぎ、ユーザーのコストを最小限に抑えることができます。 Bless はまた、@monad と提携して、オンチェーンで対話しながらユーザー デバイス上で完全に実行される自律型 AI 取引エージェントの展開を可能にしました。 Monad は高スループットと低レイテンシーを実現し、Bless はローカルで低レイテンシーのエージェント推論のためのコンピューティングレイヤーを提供することでそれを補完します。 これらのエージェントは市場パターンをリアルタイムで分析し、HFT への参入障壁を下げることができます。これにより、誰でも自分のデバイスに高度な取引エージェントを展開できます。

@avaxアプリチェーンの論文はリアルタイムで展開されています。 • 毎日の L1 トランザクションは 1 月以来 6 倍の 18M txs に増加しています。 • スマートコントラクトの展開は、毎日1kから250kに爆発的に増加しました • 需要は@MaplestoryU & @playoffthegrid などのアプリチェーンによって主導されています • ネットワークは、890+ バリデーターを備えた 82 のアクティブな L1 をサポートするようになりました • ICMの出来高は4月以来25倍に急増 Avalanche は、スタックを所有したいチームのためのプラットフォームになりつつあります

Prop AMM が Solana を再構築している • MEV から注文フローを隠すことで、Jupiter ボリュームの 40% をルーティングするようになりました。 • SOL/USDC ペアでは、スプレッドが狭いこれらの AMM を通じて取引の 42% が見られます • プロップ AMM は流動性ペアを支配し、パブリック AMM はミームコインに使用されます 詳しくはこちらをご覧ください。 👇

コンピューティングは、依然として高価なクラウド独占と分散化の実験にとらわれていますが、その約束は果たされていません。 @theblessnetworkは、アイドル状態のデバイスを使用してグローバルなスーパーコンピューターを構築し、消費者向けテクノロジーをAIモデルやゲームインフラなどを実行する分散コンピューティングプラットフォームのノードに変えています。 ハードウェア要件や複雑な構成は必要ありません。 分散コンピューティングが失敗し続ける理由 従来のネットワークでは、複雑さ、特殊なハードウェア要件、セキュリティ上の懸念により、ほとんどのユーザーが排除されています。 人々が参加しても、この技術は失敗します。 • ゲームにはミリ秒の応答時間が必要ですが、実際には長い待ち時間がかかります • 民生用デバイスがアイドル状態にある間、強力なノードがボトルネックになる • 分散型アプリは集中型パフォーマンスに匹敵しない ただし、ブレスは根本的に異なるアプローチを採用しています。 Blessは、モデルシャーディングを使用して、AIワークロードやその他のコンピューティング機能を複数の日常的なデバイスに分割します。ネットワーク全体にワークロードを分散することで、Blessは高価なCPU/GPUファームと比較してコストを削減します。 適応型暗号化検証は、検証を実際のニーズに一致させます。単純な計算は軽量の検証を受け、重要な計算は複数の検証ラウンドを受けます。 目標は、ネットワークがリアルタイムの条件に適応して、従来のモデルを抑制するボトルネックを排除することです。 Blessは、開発者がインフラストラクチャを気にせずにワークロードを送信できるサーバーレスインターフェイスも提供します。これにより、集中型サービスのシンプルさと分散型ネットワークの回復力が組み合わされます。 Blessが約束を果たせば、従来のエッジコンピューティングは時代遅れになります。 現在、テストネットで、Blessは計算能力で800ペタフロップを超え、世界210か国で540万以上のノードが登録されています。 テストネットの数は印象的です。建築は思慮深く見えます。ようやくタイミングが来たのかもしれない。 しかし、分散コンピューティングは10年前から「ほぼここまで来ている」のです。ブレスは今回は違うことを証明する必要がある。

私の最初の@delphi_intelレポート「Browser Wars Got Personal」が公開されました! アプリ中心のコンピューティングの時代は終わりに近づいています。AI が人間の意図を直接理解することを学習するにつれて、ブラウザは AI を使用するための究極のフロントエンドとして浮上しています。 AIブラウザ戦争へようこそ。 🧵

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