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    解析未来加密货币市场4大潜在叙事方向

    作者:Poopman,来源:作者推特@poopmandefi;编译:MarsBit

    下一个叙事将来自解决当前市场痛点的产品。

    这些叙事包括:

    1️. 再质押

    2️. De-AI

    3️. 共享排序器

    4️. Gamble-Fi ($RLB)

    我将在本文快速概述最喜欢的4个叙事,并提供可操作的见解.

    您可以在以下链接中跳转到可操作的见解:

    事不宜迟,让我们开始吧。

    1. 再质押

    自上海升级以来,流动性质押经历了指数级增长,成为最大类别,TVL约为200亿美元。

    长推:解析未来加密货币市场4大潜在叙事方向

    @eigenlayer利用这一趋势,推出了再质押。

    再质押允许质押者存入 LST 并选择使用相同的基础资产赚取额外的收益。

    虽然stakers可以从staking的资本效率中受益,

    协议也可以利用Eigenlayer的池化安全来享受更安全的环境。

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    到目前为止,@eigenlayer TVL达到2.32亿美元,并设置硬上限。

    展望未来,我预计Eigenlayer的TVL将继续上升,因为更多的创新协议加入了生态系统,从市场上吸引了更多的交易量和流动性。

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    流动性的涌入将使它对新协议(例如@EspressoSys)越来越有吸引力,以利用Eigenlayer日益增长的流动性。

    最终,这可以创造一个积极的反馈循环,乐观地讲,可以将Eigenlayer的TVL达到更高水平。

    可行性:

    我很确定Eigenlayer将从质押/opt-in中产生巨大收入。

    那么,作为散户,你可以做什么来参与Eigenlayer?

    策略1:

    当Eigenlayer再次提高上限时,你可以stake stETH/cbETH/rETH,赚取质押积分和收益(但承担ETH价格下跌的风险)。

    策略2:

    一旦以下这些项目上线,重新质押并加入其中:

    @puffer_finance

    @EspressoSys

    @witnesschain

    @AstridFinance

    2️. De-AI

    在Web2中,AI训练非常昂贵,从300万美元到1200万美元不等。

    数据集中、垄断(由谷歌、亚马逊等大公司控制)和硬件限制等问题可能会阻碍AI的发展。

    De-AI(去中心化AI)是这些问题的潜在解决方案。

    要理解De-AI,我们首先需要理解传统ML的关键组件。

    一个ML模型可以分为4部分:

    数据输入

    数据训练

    数据存储

    数据服务

    在Web3环境中,每个组件都可以去中心化。

    为什么我们需要去中心化AI?

    去中心化在AI中的价值是关于确保数据准确性。

    这个概念与群体智慧理论相一致,即群体中信息聚集产生的集体智慧往往会导致更准确的决策。

    换句话说,与其依赖一小群专家为内部AI训练输入数据,利用来自不同来源的信息或数据往往会得到更准确的模型。

    通过去中心化AI模型,我们可以:

    模型训练更具成本效益

    消除单点故障的风险

    在数据和模型之间创建市场

    那么,你能做些什么来参与这一叙述?

    可操作:

    你可以参与这些项目,或者在市场再次下跌时开始囤积其相关代币:

    @bittensor_  ($TAO)

    @gensynai (目前没有代币可用)

    @SingularityNET ($AGIX)

    1)@bittensor_($TAO)

    Bittensor是波卡上的L1 POW网络,作为训练ML模型的P2P市场。

    你可以根据信息价值赚取TAO代币用于协作训练,或者花TAO购买他们的ML服务。

    2)@gensynai

    Gensyn是另一个解决AI硬件限制的L1,由@a16z支持。

    它通过将世界上所有闲置的GPU联合到一个全球ML超级集群来实现这一点,任何人都可以在任何时间租借和使用。

    然而,他们还没有发行任何代币。

    3)SingularityNET

    作为De-AI领域的OG之一, SingularityNET以P2P的方式支持交易AI解决方案。

    你可以通过在其质押页面上质押$AGIX来参与流动性挖矿,或者简单地在AI热度出现时进行交易。

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    3.共享排序器

    L2(如Arbitrum, Optimismzksync)目前运行一个中心化的排序器,虽然这提供了更快的确认时间和更高的效率,但它也以审查风险和单点故障为代价。

    解决该问题的办法是去中心化,即共享排序器。

    有了共享排序器,每个Rollup都可以通过牺牲MEV的利润将其作为“去中心化服务”

    它不仅解决了审查问题,还确保了活跃性(防止离线)……

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    它还允许在一个区块中包含来自多个Rollup的交易(跨链可组合性),从而降低批量提交的成本,并在对抗负外部性时对MEV具有更大的抵抗力

    可操作的:

    有一些协议适用于共享排序器,它们很可能会推出代币来产生收入并分配治理权力。 因此,我建议密切关注:

    @EspressoSys

    @AstriaOrg

    @radius_xyz

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    4.Gamble-Fi

    2023年,在线赌博市场规模已达到886.5亿美元。

    其中,2023年博彩中Crypto的采用激增了44.6%,这表明Crypto在博彩行业中的采用率呈明显趋势。

    基于令人上瘾的特性以及类庞氏代币经济学(例如回购、销毁或收入共享等机制),我相信,随着用户体验的不断改善,Gamble-Fi可能是实现大规模采用的产品之一。

    可操作:

    目前,我只持有$RLB,因为它每月都能产生收入,尽管我不确定他们是否真的回购和销毁代币。

    话虽如此,我依然会继续关注Gamble-Fi。

    jinse.cn 0
    好文章,需要你的鼓励
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