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牛市不等于赚钱,如何在这个周期中实现收益最大化?

牛市不等于赚钱,如何在这个周期中实现收益最大化?缩略图

原文作者:

原文编译:深潮 TechFlow

牛市并没有你想象的那么简单。

即使 $BTC 达到 $ 100, 000 ,很多人也可能会看到自己的收益逐渐减少。

不要成为这样的投资者。

这里有 15 条规则,帮助你在这个周期中实现收益最大化。

牛市不等于赚钱,如何在这个周期中实现收益最大化?

1. 未实现的收益不是收益

这是所有规则中最重要的一条。

把它设为你的锁屏,贴在冰箱上——不管你怎么做,千万不要忘记它。

账面收益只是想象值,直到你真正卖出。

(h/t TradeSanta)

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2. 避免使用杠杆

山寨币已经有足够的火力。

你不需要更多的波动性来获得丰厚的回报。

不要让贪婪扼杀你的收益。

我见过很多人因酒精和杠杆而失败——杠杆即借款。在这个世界上,其实你不需要借钱。如果你聪明,就能在不借钱的情况下赚很多钱。——沃伦·巴菲特

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3. 逐步减持

没有人能完美地把握市场顶部。

计划在周期的顶部三分之一内退出。

接受留下一部分收益,以确保你的未来。

(示例策略来自 )

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4. 为下跌做好准备

考虑下行风险与考虑上行潜力同样重要。

优化你的策略,以确保你能够承受最坏的情况。

世代财富的机会是稀有的。活得够久才能抓住它们。

5. 寻找不对称的投资

并非所有机会都是平等的。

不要让上涨的价格诱使你进入糟糕的风险/收益位置。

“上涨潜力”应始终大于“下跌风险”。

(来自 )

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6. 有疑问时,将目光放长远

不要迷失在炒作中。退后一步,考虑长期局势。

多年的趋势更可能继续还是反转?

在接下来的 6 个月以上,市场的流动性会更多流入还是流出?为什么?

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7. 严格选择投资

山寨币的稀释程度达到了前所未有的水平。

你不需要追逐那些闪亮的币。

大多数山寨币在周期结束后会归零——要非常挑剔。

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8. 保持策略简单

复杂性并不等于成功。

复杂的计划往往在市场升温时崩溃。

缩小你的关注范围,保持简单。

9. 在小池塘里做大鱼

加密行业有数十个领域。

不可能在每个领域都成为专家。

专注于你自己的领域,掌握几个细分市场。

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10. 没有私钥就没有你的加密货币

遗憾的是,很多人都是通过艰难的方式学习这个简单的道理。

即使是“最优秀”的交易者也可能因安全疏忽而失去储蓄。

养成良好的钱包使用习惯。将资产分散到多个钱包或中心化交易所(CEX)中。

11. 押注于领头羊

散户投资者热衷于追逐“追赶游戏”。

从长远来看,这几乎总是一个失败的战斗。赢家总是继续获胜。

(h/t Tapan Desai)

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12. 做团队合作者

记住,你的人际网络就是你的净资产。

不要做孤狼,你会赚得更少。

与其他精明的投资者和加密迷在一起。

13. 比较山寨币与 BTC

仅仅关注山寨币的美元估值是个错误。

相反,分析 ALT/BTC 交易对。

如果你的活跃投资组合没有超过 BTC 的表现,请重新评估你的策略。

14. 趋势是你的朋友

在强劲的趋势中,最好跟随大势。

只有在宏观拐点时,做逆势的投资才有意义。

否则,你会被人群踩踏(不要在中途退出)。

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15. 不要过于执着于你的最高净资产

市场并不关心你的盈亏。

过于执着只会模糊你的判断。

把握机会,安然接受失去。

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Bitget研究院: TON生态用户平均游玩5个T2E游戏,约86%的受访者表示正在玩Hamster Kombat

Bitget 研究院最近发布了一份 Telegram T 2 E 游戏用户调研报告,通过分析近万名用户的反馈,深入探讨了 TON 生态中最受欢迎的游戏类型、用户的游戏习惯及常用的去中心化钱包工具等。这份报告为理解 TON 生态中的用户行为提供了宝贵的见解。

本次调研通过在 Telegram 上投放问卷,收集了 10, 534 份有效反馈。随着 Telegram 用户数量逼近 10 亿,类似 Hamster Kombat 这样的游戏也迅速崭露头角。本次调研显示,Telegram 游戏用户大多拥有较多的空闲时间,他们热衷于“时间换收益”的任务类游戏,尤其偏好操作简单、投入成本低且每日可见回报的游戏。

在用户游戏偏好方面,调研数据显示,约 86% 的受访者表示正在玩 Hamster Kombat,表明该游戏在 TON 生态中占据了相当大的市场份额。紧随其后的是 Tapswap 和 Blum,用户比例分别达到了 79% 。其他受欢迎的游戏还包括 Yescoin 和 Catizen,这两款游戏也位列前五名的热门游戏之中。值得注意的是,当被问及玩几款 Telegram 游戏时,超过一半(54% )的用户反馈在玩多达五款游戏,显示出热门游戏之间较高的用户重叠度。

支持 TON 生态的去中心化钱包是用户游玩 Telegram 游戏的重要工具。调研发现,有 41% 的用户表示,朋友推荐是他们选择去中心化钱包的最重要信息来源,突显了 Word of Mouth(WOM)的关键作用。此外, 31% 和 27% 的用户分别通过 Telegram 社区和正在玩的游戏来了解去中心化钱包的相关信息。

在具体的使用偏好方面,移动端 App 占据了绝对的优势,这与传统的Web3用户更倾向使用浏览器插件有所不同。这一趋势显示 Telegram 及其游戏为加密行业带来了大量新用户,从而改变了用户行为习惯。这也解释了为什么 Metamask 并不是 Telegram 游戏用户的首选钱包。相反,Trust Wallet 和 Bitget Wallet 成为了最受欢迎的钱包工具,使用率分别达到了 71% 和 68% 。

Bitget Wallet 首席运营官 Alvin 表示:“TON 生态中 T 2 E 游戏的发展值得整个行业的关注,这些开发者收获了史无前例的增速,很多的用户则通过 T 2 E 游戏获得了实在的收益。我们很荣幸能成为最早全面支持 TON 生态的去中心化钱包,为了用户可便捷的交易 TON 生态资产,体验 TON 生态的游戏和应用,我们已支持 Catizen、Notcoin、Hamster Kombat、Yescoin 等热门应用。同时,与 TON 生态紧密合作,我们还引入了免 Gas Fee 的交互体验。这些创新将帮助 TON 生态及其应用降低体验门槛,以迎接更多从未体验过加密世界的用户,成为 Web3 的先行者。”

通过这次调研,Bitget 研究院不仅揭示了 TON 生态中游戏用户的行为特征,还为行业提供了宝贵的市场洞察,这将助力未来的产品和服务优化。TON 生态的持续发展和用户增长,将为游戏和加密行业带来更多创新和机遇。

OpenAI开始向部分ChatGPT Plus用户推出高级语音模式

博链财经BroadChain获悉,7月31日,OpenAI 宣布开始向一小部分 ChatGPT Plus 用户推出高级语音模式。

该模式提供更加自然的实时对话,允许随时打断,并能够感知和响应用户的情绪。

参与此测试的用户将通过电子邮件和移动应用收到指示。

OpenAI 计划在秋季前逐步向所有 Plus 用户开放高级语音模式。视频和屏幕共享功能将稍后推出。

OpenAI 称在首次展示高级语音模式后,一直在强化语音对话的安全性和质量,以便将这一前沿技术带给数百万人。

OpenAI 通过 100 多名外部测试人员,覆盖 45 种语言,测试了 GPT-4o 的语音功能。

为保护隐私,模型只会使用四种预设语音,并建立系统阻止其他语音输出,同时实施了防止暴力或版权内容的防护措施。

OpenAI 表示,将从这次测试中汲取经验,使高级语音体验更安全、更愉快,并计划在 8 月初分享详细的报告,介绍 GPT-4o 的能力、限制和安全评估。

揭秘Solana验证者现状:少数揽收千万美元,上千节点挣扎求存

原文作者:Frank,PANews

Solana 近期在各个维度的数据全面领先,此前 PANews 撰文介绍了其生态流动性质押赛道快速发展的态势和格局,除了这些台前的项目,Solana 背后的验证者们似乎从来都相对神秘,究竟在 Solana 上做个验证者能赚取多少?投入又是什么样的级别?PANews 就这门生意做了一些研究。

Solana 所采用的共识机制为历史证明(Proof of History, PoH)与权益证明(Proof of Stake, PoS)相结合相结合。代币持有者可以将自己的代币抵押给自己选择的验证者,获得质押代币越多的验证者领导区块产生的比例越高,同时参与质押的用户也能按比例获得区块奖励。

通常,验证者可以自行决定向质押者收取 8% ~ 10% 的质押佣金,而那些选择不收取佣金,且网络比较稳定的验证者则更受质押用户的青睐。

Solana 的验证节点有两种,一种是参与投票和记账的验证者节点,另外一种是 RPC 节点。RPC 节点可以为开发者和应用程序提供数据访问接口,同时配置要求也更低。但 RPC 节点不直接参与网络验证,也就不能获得区块奖励。

相比而言,验证者节点对硬件的带宽速率、内存、存储等方面有着较高的要求,因此一般来说,都会被部署在全球各地的数据中心,成为普通用户难以触及的生意。

成本最少 6 万美元每年

具体来看,验证者的主要成本有以下几项。

硬件:

硬件成本是成为 Solana 验证者最大的成本之一。就 Solana 官方推荐的配置 12 核/24 线程的 CPU、 256 GB/512 GB 的内存、 1 TB 以上的磁盘。这个配置远超一般的家用电脑,尤其是在内存方面,光这一项的价格基本都在万元以上。另外,还需要稳定的 1 GB 的传输带宽。因此,多数的验证者都选择采用租用服务器。根据 Helius 的文章显示,这个租用费用在 370 ~ 470 美元之间。全年的费用约为 4500 ~ 5600 美元之间。

而带宽的费用,往往根据质押量而定,领导区块的次数越多,则带宽的费用也越高。

链上投票:

Solana 需要通过链上进行投票以达成共识,这些投票交易产生的费用与网络上的其他交易相同。在每个纪元(432, 000 个时段)中,验证者都需要投票,每笔投票交易的价格为 0.000005 SOL(投票是特权,没有相关的优先权费用)。这相当于每个纪元的总费用约为 2-3 SOL。鉴于一个纪元通常跨越 2 到 3 天(一般接近 2 天),投票交易的年成本约为 300-350 SOL,换算成每天约为 1 SOL。按照 182 美元的价格换算,这部分的费用约为 54600 美元到 63700 美元。在 SOL 价格较高时,这部分的成本则通常成为最大的成本之一。

综合来看,在 Solana 上每年的成本最少约为 60000 美元左右。这个资金投入量对普通用户来说,并不是一笔小的投入,并且在这其中还没有涉及运维服务器的人工等成本。

收益可能为负

虽然投入不小,那么作为验证者的收益又怎样?

Solana 验证者的收益来自几个部分,通胀收益、整块奖励、MEV。

通胀收益:通胀收益是参与的验证者获得的 SOL 代币奖励,SOL 代币最初设定的通胀率为 8% ,之后每年 15% 的缩减。而验证者的通胀收益也跟全网的质押比例有关,总质押的比例越低,验证者的质押收益越高。当前的通胀综合收益为 5.52% 。按照一般验证者收取 8% 的佣金计算,获得 10000 个 SOL 的质押份额,目前每年的质押收益约为 8000 美元左右。

整块奖励:每个验证者都有一定的几率成为区块领导者,而当选次数的多少也取决于质押 SOL 的数量。以质押 10000 个 SOL 为例,每个纪元(一般为 2 天)当选的次数约为 11 次左右。该部分的收益全年约为 52 个 SOL(目前的平均的区块奖励约为 0.0332 SOL),约为 9400 美元。

MEV 奖励:即 最大可提取价值,指验证者通过在其生成的区块中任意包含、排除或重新排序交易的能力而获得的利润。在 Solana 上,被指定为领导者的验证者可以完全控制区块的打包和调度。搜索者可以通过链外拍卖机制向领导者发送捆绑包,以便纳入区块,同时缴纳一定的小费。如果验证者运行 Jito-Solana 客户端,则可以收取这部分的利益,但这个收益也取决于能否多次当选领导者。目前每个区块平均的 MEV 奖励约为 0.0427 SOL,而在 Jito 客户端中,这份收益一般也要和质押用户共享,验证者收取 8% 的佣金,以此计算,每年质押 10000 SOL 这部分的收益每年约为 970 美元。

按照这个比例计算,如果质押量仅有 10000 SOL,每年的综合成本至少为 60000 美元,而收入则为 18370 美元左右,亏损达到 41630 美元。看起来是一笔只亏不赢的买卖。

揭秘Solana验证者现状:少数揽收千万美元,上千节点挣扎求存

不过,这种亏损的原因主要是因为 SOL 的质押量不足,如果将质押的 SOL 代币量增加至 32300 枚以上,则能够扭亏为赢。

Solana 上目前有 2724 个验证节点,其中有 857 个验证者的质押量都达到了 32300 枚以,照此计算剩余的一千多个验证者都处于亏损状态。不过,Solana 基金会也有相关的扶持计划,对于新加入的验证者,进入 Delegation Program 的验证者如果总质押量不足 10 万枚,将 1: 1 匹配 SOL 的质押。不过按照这个来看,验证者仍需要最少争取 15000 枚 SOL 的质押,如果是自掏腰包进行质押的话,这笔资金投入目前不低于 273 万美元。

最大验证者收入达 1400 万美元

而对于那些已经成熟的验证者来说,验证者的收入已经是一笔足够的利润。以刚刚成为最大验证者的 Helius 来说,目前其受托的质押代币有 1300 万枚 SOL,Helius 不收取任何的通胀佣金和 MEV 佣金,这部分的收益完全反馈给质押用户。在这种情况下,Helius 的区块奖励每年将达到 1405 万美元。如果 Helius 也收取 8% 的佣金,则收入还将增加 1400 万美元,不过或许正是放弃了这部分收益,才获得更多的质押用户选择将代币质押给 Helius。

并且,像 Helius 这样的大型验证者,经营的路线并不只依靠区块收入,Helius 还通过提供 RPC 节点服务和 API 访问来获得收入,当前的订阅标准,分为每月 49 美元到 999 美元不等,Helius 已经成为 Solana 生态主要的 RPC 服务商之一。

揭秘Solana验证者现状:少数揽收千万美元,上千节点挣扎求存

仅靠质押或难获利

对于质押给这种验证者的用户来说,通常能够获得 6% ~ 8% 之间的年化收益。但这非一成不变的稳定收益,通常还要面临 SOL 代币下跌的风险,验证者服务器不稳定也会有罚款措施,以及个别不良验证者会悄悄将佣金比例提升至 100% 等风险。不过从数据上来看,目前,Solana 链上的质押比例约为 65.7% ,这一比例在公链中处于领先地位,似乎参与质押已成为 SOL 持币大户的集体选择。不过,这种投资策略也只在 SOL 代币上涨预期的行情中可行,如果 SOL 的持币成本过高,则很容易在下跌中抹去所有收益变为亏损。

总体而言,无论是资金上的储备还是技术上的复杂,Solana 的验证者收入存在一定门槛。但作为那些在生态内有一定号召力又具备资金实力的群体来说,成为验证者确实是一个相较而言比较稳定的收益。不过,过高的门槛也让 Solana 被质疑越来越中心化或被一小部分群体垄断。对于普通用户来说,只依靠质押和 MEV 奖励的分成却也很难成为抵御资产波动风险的合理手段。

7月30日,以太坊现货ETF总净流入3366.83万美元,过去4日净流出后首次净流入

7月30日,以太坊现货ETF总净流入3366.83万美元,过去4日净流出后首次净流入缩略图

博链财经BroadChain获悉,根据 SoSoValue 数据,美东时间7月30日以太坊现货 ETF 总净流入 3366.83 万美元。

7月30日,以太坊现货ETF总净流入3366.83万美元,过去4日净流出后首次净流入

7月30日灰度(Grayscale)以太坊信托 ETF ETHE 单日净流出 1.20 亿美元,目前 ETHE 历史净流出为 18.44 亿美元。

灰度(Grayscale)以太坊迷你信托 ETF ETH 单日净流入 1235.88 万美元,目前灰度以太坊迷你信托 ETH 历史总净流入为 1.81 亿美元。

7月30日单日净流入最多的以太坊现货 ETF 为贝莱德(BlackRock) ETF ETHA,单日净流入为 1.18 亿美元,目前 ETHA 历史总净流入达 6.18 亿美元。

其次为富达(Fidelity) ETF FETH,单日净流入为 1635.67 万美元,目前 FETH 历史总净流入达 2.61 亿美元。

截止目前,以太坊现货 ETF 总资产净值为 91.66 亿美元,ETF 净资产比率(市值较以太坊总市值占比)达 2.32%,历史累计净流出已达 4.06 亿美元。

SignalPlus波动率专栏(20240731):FOMC前瞻

SignalPlus波动率专栏(20240731):FOMC前瞻

SignalPlus波动率专栏(20240731):FOMC前瞻

继特朗普周日在比特币 2024 峰会上发表拥护数字货币的演说之后,隔日便传出美国政府转移大量比特币的消息,其潜在的抛压使得投资者出现避险情绪,BTC 从 70000 美元高点跌回熟悉的 66000 附近,BTC ETF 的资金流入也有所衰减,但从 ETH 方面我们看到由 Blackrock ETHA 领头的 ETF 产品们以较高的正向资金流入抵御了来自 Grayscale ETHE 的抛压, 30 JUL 当天的 Flow 成功转正,为稳定价格提供了信心。

SignalPlus波动率专栏(20240731):FOMC前瞻

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Source: Farside Investors

今天投资者最关注的必然是凌晨 2 点的 FOMC 会议,末日期权早已用高昂的溢价 Price-In 了这次的不确定性。但这次会议的不确定性并不来自决策,事实上,根据外媒的调查统计,几乎所有经济学家都预计此次不会改变利率,我们要关注的更多的是后续鲍威尔在记者招待会的发言。市场预期,美联储可能会先在声明中作出微妙的措辞变化,并承认最近通胀有所改善以及和劳动力市场之间的平衡,大家并不指望美联储官员会在此次会议上表现出巨大的降息热情,但可能会提供 9 月降息的初步暗示,以及接下来需要关注什么指标的信息。对于想要更多更明确信号的投资者而言,他们可能要等到八月的杰克逊霍尔央行年会,届时美联储主席会在该会议上发表演讲,并宣布一些重要信息。

SignalPlus波动率专栏(20240731):FOMC前瞻

Source: SignalPlus, Economic Calendar

SignalPlus波动率专栏(20240731):FOMC前瞻

Source: SignalPlus

交易方面,投资者在 ETH 2 AUG 上大量买入看跌期权做保护,同时在中前端大量卖出看涨期权,造成了这段区间内 Vol Skew 的下跌;BTC 方面,市场在 2 AUG 上卖出看涨期权吃下由 FOMC 的不确定性带来的溢价,与此同时远端 top side 仍然有充足的供应,较为有代表的是 1000 张九月 95000-C 看涨买入, 85000 vs 55000 的 Long Risky,还有 12 月的 65000 vs 100000 看涨滚仓,推高了 topside wing 上的溢价,远端 Vol Skew 向看涨期权倾斜。

SignalPlus波动率专栏(20240731):FOMC前瞻

Source: Deribit (截至 31 JUL 16: 00 UTC+ 8)

SignalPlus波动率专栏(20240731):FOMC前瞻

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Data Source: Deribit ETH 交易总体分布; SignalPlus 25 dRR

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Data Source: Deribit BTC 交易总体分布; SignalPlus 25 dRR

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Source: Deribit Block Trade

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Telegram小游戏爆发期,一览值得关注的几款小游戏

Telegram小游戏爆发期,一览值得关注的几款小游戏缩略图

随着这几个月的发展,Telegram 平台上的小游戏数量有着爆炸性增长,TON 链生态游戏已经进入了一个空前繁荣的阶段。据了解,目前至少有一百多个小游戏在 Telegram 上运行,而到 8 月这个数字预计将增加到 2000 多。Telegram 小游戏不仅吸引了众多玩家的关注,也引来了大量投资者和开发者的目光。BlockBeats 选取了几款团队和融资背景深厚刚刚上线的 Telegram 小游戏,给大家介绍一下。

Gomble Games

Telegram小游戏爆发期,一览值得关注的几款小游戏

自发布以来,在一周内就吸引了 20 万名玩家。Gomble Games 在点点点的基础上,加了一些玩法。以下是主要玩法介绍:

1、连接掉落的蛋:玩家需要连接掉落的蛋(Eggs)以创造更高的分数。

2、使用 Punches:通过使用 Punches 搅拌蛋,可以发现新的组合。

3、单击 Get:通过组合获得 Egg Point(蛋积分)。

4、使用 Egg Point:利用获得的 Egg Point 完成 Bingo 游戏,解锁新的小鸟(Birdies)。

5、收藏小鸟:通过收藏和升级小鸟,提升游戏体验。

Telegram小游戏爆发期,一览值得关注的几款小游戏

此外,玩家可以通过 Punch, Drop 和 Stake Birdies 来赚取 $winG 代币:玩家通过质押小鸟(Birdies)可以瓜分 6 亿 $winG 代币奖池。质押的 $WORM 金额决定了 $winG 的奖励数量。通过质押 WORM,玩家还可以瓜分 4 亿 $winG 代币奖池。每个玩家在收藏中最多可注册 6 只小鸟,奖励基于小鸟们的总水平。

投资背景非常强大,涵盖了 Binance、Hashed、Animoca、Polygon 和 Aptos 等知名机构。

Wizzwoods

Telegram小游戏爆发期,一览值得关注的几款小游戏

 是一个由 Tabichain(已融资 2600 万美元)团队孵化的项目,NFT 预计会发布在 berachain 上。当前阶段游戏内的付费项目仅限于金币,但未来将推出 NFT 小巫师供玩家 mint 或交易。

Wizzwoods 是一个简易的工厂模拟经营小游戏,类似于 xpet,玩法会丰富一些,不是一直「无脑」盲点了。

Telegram小游戏爆发期,一览值得关注的几款小游戏

玩家开局会免费获得一只小巫师和一些初始资源。点击右侧巫师图标,选中巫师后点击 work,然后选择工厂即可开始工作。开局只能选择最左边的蘑菇工厂。采集几分钟蘑菇后可以升级家园,进入成就页面领取宝箱,会获得更多巫师和银币。接着继续用这些资源升级新的巫师,逐步滚雪球提升。

家园升级后可以打工的巫师数量上限也会增加。新手礼包仅需 $ 0.99 ,包含 1000 金币、一个一星巫师(能力是免费巫师的 1000 倍)、一个新手资源箱和一个地图装饰箱,支持 $TON $NOT 支付。新手礼包的金币可以用于快速升级巫师,大约可以升到 10 级。

The Banana Game

Telegram小游戏爆发期,一览值得关注的几款小游戏

这款香蕉点击游戏,原型在 6 月初时曾在 steam 上爆火,原版是德国人做的。之前了解过的人应该都知道,这款点点点的香蕉游戏模式和 NOTCOIN 非常像,当时大家就觉得这个游戏模式非常适合在 TON 链上做。

现在这款香蕉点点点游戏也确实来到了 TON 链上,玩法就是点点点,收集、点击和交易香蕉以赚取 PEEL 和 USDT 奖励,做做社交任务,积分升级香蕉换皮肤,开出稀有香蕉最少能卖 500 刀。

Telegram小游戏爆发期,一览值得关注的几款小游戏

The Banana Game 的团队也是这款游戏备受关注的原因之一,该游戏由融资 4900 万美元的游戏和 AI 模块化数据层公司 CARV 官方开发。CARV 在链游行业还是非常知名的,今年的 A 轮融资,参投机构包括 IOSG Ventures、Consensys、OKX Ventures,团队融资背景都非常不错。

Banana 是 CARV 进入 TON 生态计划的重要一步。CARV 计划将其模块化数据层协议部署到 TON 中,为在 TON 上构建的项目提供个人数据可用性和机密计算与存储解决方案,未来更多的游戏和玩家在游戏中不仅能体验数据主权保护,还能享受数据带来的价值分享。

Akedo Games

Telegram小游戏爆发期,一览值得关注的几款小游戏

也是一款点点点游戏,但其特色在于使用了精致的狗狗形象。进入游戏后,玩家可以通过点击获得 Telegram 的 NFT 宠物 Akedog,并进行收集、合并、培养和交易,以提升其能力并参与激烈的战斗。

Telegram小游戏爆发期,一览值得关注的几款小游戏

值得一提的是,Akedo 团队得到了 Web3 风投公司 The Open Platform (TOP) 的投资。TOP 之前曾扶持过许多 Telegram 生态的头部项目,包括 Tonkeeper 钱包、TON 上交易量最大的 DEX Ston.fi、质押协议 Tonstakers,以及小游戏 Notcoin、Pluto.Visio(由 Catizen 制作平台)和 GetGems。此外,Telegram 团队也与 TOP 保持着密切交流。

据 The Block 消息,Akedo 团队此前曾参与开发了《PUBG Mobile》、《英雄联盟》、《AFK Arena》和《万国觉醒》等知名游戏。虽然此次投资金额未披露,但可以预见 Akedo 将受益于 TOP 在 TON 开发者网络及生态资源方面的支持。

QED在Dogecoin上推出首个ZK Rollup

QED在Dogecoin上推出首个ZK Rollup

ZK-native 协议 QED 发布了一项新的 ZK 操作码提案——OP_CHECKGROTH 16 VERIFY。该提案使得在 Dogecoin 网络上构建各种应用成为可能,包括 DeFi、NFT 和链上 DEX。

在 QED Protocol 团队的带领下,为了把 doge 发展成世界领先的 memecoin 网络,QED 提供一个功能完备的 ZK Rollup,展示了如何通过新的 opcode 能使 Dogecoin 的性能提升至与 Solana 和其他高吞吐量区块链相匹敌的水平。目前,这个提议已经在与狗狗币生态系统中最大的矿池进行讨论,且吸引了许多知名密码学家的关注。

QED 创始人 Carter 表示,ZK 证明非常适合像 Dogecoin 这样的链,通过比一行文字还小的证明即可验证一百万笔交易。简而言之,这个操作码意味着 Dogecoin 可以扩展而无需增加区块大小或做出任何使节点运行变得更困难的改变。

Carter 还表示:“Dogecoin 的一个特点是它在全球范围内积累了大量的关注,如今体现为一个庞大的忠实持有者社区——当然还有 meme 和狗狗形象。

随着 ZK 操作码的引入以及 Dogecoin 核心开发者们的持续努力,Dogecoin 网络将成为第一个与以太坊等区块链功能相当的 PoW 安全链,并具有 Solana 的可扩展性。Dogecoin 正处于突破的边缘。”

Carter 还提到,QED 团队目前正在与 Dogecoin 矿池讨论这个操作码,并补充说到最终目标是“让 Dogecoin 变得 STRONK。”

最后 Carter 表示:“QED 团队对我们从 Dogecoin 社区获得的支持感到欣喜,我们致力于发展 Dogecoin 开源生态系统,并帮助建设者继续扩大 Doge 大军。我们将尽一切努力开发 Dogecoin 的潜力,我们很自豪能成为其中一份子。”

有关 QED 协议的更多信息,请关注 和/或在 阅读更多内容。   

关于 QED

QED 是比特币的原生执行层,旨在解决 Web3 开发的挑战。凭借其水平可扩展的架构,QED 通过使用其突破性的架构,完全回避了安全性和可扩展性的传统权衡,该架构利用快速递归零知识证明和首创的 PARTH 状态模型,这些模型相结合可实现可扩展的 Web3 应用程序,例如订单簿交易所,以及无需信任的 Web2 规模应用程序和游戏。

Solana——皇帝的新衣

Solana——皇帝的新衣缩略图

编译:刘教链

隔夜加密市场承压Mt.Gox派发继续推进,受此影响,市场无力上攻。BTC暂时回撤至66k待命。今天,教链和大家谈一谈新公链的赛道。

早在去年底,针对Messari研报唱衰ETH、唱多SOL,教链就曾一针见血地指出,这是华尔街资本在2022年FTX暴雷被埋之后的自救行动之一环。何故?因为他们这些机构,当初被长着白皮、天然招他们信任的SBF(FTX创办人)给忽悠进了套,重仓了Solana,结果FTX(SBF开办的交易所)被CZ(币安赵长鹏)趁着2022年熊市一波嘴炮直接带走,直接导致“FTX系”的诸多资产鸡飞蛋打!

就说这诸多套牢资产中的一个,Solana,从2021年10月最高峰近260刀的高位,直接给干到了2022年12月不到8刀!最大跌幅高达97%!

这就让这帮被套死的美机构资本婶可忍叔不可忍。他们马上拿出了两个对策:

第一,开展报复行动。利用美国资本影响政治的体制,推动司法部、CFTC、财政部联合执法,把CZ给“请”到美国,罚款判刑。CZ被迫离开自己一手创办的Binance。Binance被美财政部监管。这是去年(2023年)11月份的事了。1年不到就大仇得报,深刻体现了资本主义制度的“先进性” —— 老板(资本)一发话,员工(美政府)执行力那真是杠杠滴!此一段江湖恩怨,暂且不表。

第二,开展自救行动。怎么自救?当然就是联合坐庄,炮制利好,拉升币价咯。华尔街资本炮制的策略,就是把以太坊头上公链之王的皇冠,加冕给Solana。到今年(2024年)3月份,趁着那一波的山寨潮,SOL已经成功飙升至210刀,相比于2022年12月不到8刀,上涨25倍之多。而同期ETH仅从2022年底1070刀涨至2024年3月4090刀,涨幅仅有4倍左右。

大家不妨回忆一下,为什么网上忽然很少有人谈Solana根本就不是去中心化的区块链,因为它最核心处需要一个中心化的定序器才能工作?为什么Maker的创始人Rune Christensen去年要和以太坊创始人Vitalik Buterin对线叫板,说Solana比以太坊更好?为什么头部加密投研机构Messari去年研报要明牌唱衰以太坊(ETH)、唱多SOL?为什么推特等平台上开始盛行“Solana超越以太坊”(SOL flips ETH)的言论?

Solana——皇帝的新衣

时至今日,2024年7月最后一天,Solana已跻身加密市值榜单前5,市值近840亿刀。而以太坊的市值则超3960亿刀。虽然体量上还有一个数量级的差距,但是市场中已经有很多人、很多声音,在鼓动不明觉厉的韭菜们,去相信“Solana就是下一个以太坊”、“Solana必将超越以太坊”这样的故事了。

记住,在金融市场,你看到的,往往都是别人想让你看到的。表象的虚假程度,往往和看好之声的响亮程度成正比。Solana,是否真的具备超越以太坊的潜力,是不是有可能成为下一个公链之王?或者相反,Solana的繁荣是不是人为炮制的假象,是不是皇帝的新衣呢?

下面,教链编译Flip Research的研究报告《SOL – 皇帝的新衣》,与大家分享一下,作为启发。


最近,我的推特时间线上充斥着 SOL 的看牛帖子,中间还夹杂着模因币的骗局。我开始相信,模因币超级周期是真实存在的,Solana将超越以太坊,成为主要的L1(一层链)。但后来我开始挖掘数据,结果至少可以说是令人担忧的…… 在这篇文章中,我介绍了我的发现,以及为什么 Solana 可能是一个“纸牌屋”(指资本和权力的游戏)。

首先让我们看看网友Nachi简明扼要地阐述看好SOL的观点:

Solana——皇帝的新衣

【教链注:网友Nachi看牛SOL的言论主要是这样的:

我看到 @BanklessHQ 最近关于$SOL比$ETH折价83%的报道,完全震惊于Solana与ETH的定价失误,甚至Solana是我最大的头寸 

根据第二季度的表现,Solana 有

50% 的 ETH+L2 用户

27% 的 ETH+L2 费用

36% 的 DEX 交易量

占 ETH+L2 稳定币交易量的 190。

今天,SOL 的 DEX 交易量超过了 ETH 的交易量。即使把 ETH+L2 计算在内,它也在短短几周内从 36% 上升到了 57%。

SOL 的 DEX 交易量迟早会翻转 ETH+L2s 和模因币,而模因币是本周期最好的 PMF(教链注:指契合市场需求的产品),还有其他指标。

但是,SOL 的市值仍然只有 ETH 市值的 20%,而且还在快速增长,这在传统估值中完全是弱智的,再加上像 Firedancer 这样的催化剂,以及明年初可能获得的 ETF 批准……】

关于对比 ETH+L2 的指标,有四个不同的维度:1. 用户群比例高

2. 按比例收取更高的费用

3. DEX 交易量大

4. 稳定币交易量所占比例明显更高

一、用户群比较:

以下是 ETH 主网与 SOL 的对比(仅对比主网,因为绝大多数费用都来自 Dencun 之后的主网,来源:@tokenterminal):

Solana——皇帝的新衣

ETH用户基数+链上交易数(tx)

Solana——皇帝的新衣

SOL用户基数+链上交易数(tx)

从表面上看,SOL 的数据很不错,日活跃用户(DAU)超过 130 万,而 ETH 为 37.63 万。然而,当我们将 tx 计数加入其中时,我发现了一些奇怪的现象。

例如,7 月 26 日星期五,ETH 有 110 万次交易,而 DAU 为 37.63万,大约每个用户每天有 2.92 次交易。而 SOL 的交易数为 2.822 亿次,DAU 则为 130 万,每用户每天的交易数高达 217 次。

我想,这可能是由于低费用允许更多的交易、更频繁的复合头寸、更多的套利机器人活动等。因此,我将其与另一个受欢迎的链 Arbitrum 进行了比较。然而,Arb 在同一天的用户访问量仅为 4.46 次。再看看其他链,结果也差不多:

Solana——皇帝的新衣

鉴于用户数量高于 ETH,我对照谷歌趋势进行了检查,谷歌趋势应该与每用户价值相当无关:

Solana——皇帝的新衣

ETH一直与SOL持平或领先。考虑到 DAU 的差异,再加上所有围绕 SOL 模因币趋势的炒作,这并不是我所期望的。这到底是怎么回事?

Solana——皇帝的新衣

图中字幕:暴富的秘诀都写在《刑法》里。

二、DEX 交易量分析

要了解交易数量的差异,看看 Raydium 的 LPs 会有所启发。即使是第一眼,也能明显看出不对劲:

Solana——皇帝的新衣

起初,我以为这只是在蜜罐 LP 上进行低流动性的洗盘交易,以吸引零星的模因币傻缺(degen),但从图表上看,情况要糟糕得多:

Solana——皇帝的新衣

每一个低流动性池都是一个仅在过去 24 小时内就抽毯子跑路(rug)的项目。就 MBGA 而言,在过去 24 小时内,Raydium 上有 4.6万笔交易、1080 万美元的交易量、2845 个不同钱包的买入/卖出以及超过 2.8 万美元的手续费。(请注意,类似规模的合法 LP $MEW 只产生了 1.12万笔交易)。

纵观所涉及的钱包,绝大多数似乎都是同一网络中的机器人,交易量数以万计。它们独立生成虚假交易量,随机产生 SOL 数量和交易次数,直到项目出现问题,然后再进入下一个项目。

在过去 24 小时内,Raydium 的标准 LP 上有超过 50 个交易量大于 250 万美元的项目,总共产生了超过 2 亿美元的交易量和超过 50 万美元的费用。Orca 和 Meteora 上的交易量似乎要少得多,而我在 Uniswap (ETH) 上很难找到这些跑路项目的任何有意义的交易量。

很明显,Solana上的项目跑路存在着巨大的问题,并产生了各种影响:

  • 考虑到异常高的交易与用户比率,以及链上的洗币交易/洗币数量,似乎绝大多数交易都是非自然的。在主要的以太坊 L2 上,最高的日交易用户比是 Blast 上的 15.0 倍(该平台的手续费同样很低,而且用户都在使用 Blast S2)。作为一个粗略的比较,如果我们假设真实的 SOL 交易-用户比率与 Blast 相似,这将意味着 Solana 上超过 93% 的交易(推而广之,费用)都是非自然的。

  • 这些骗局运行的唯一原因就是有利可图。因此,用户损失的金额肯定至少等于产生的费用+交易成本,每天高达数百万美元。

  • 一旦部署这些骗局变得无利可图(即实际用户厌倦了赔钱),你就会发现大部分交易量和费用收入都会下降。

  • 由此看来,用户、真实费用和 DEX 交易量都被严重夸大了。

我不是唯一得出这些结论的人,@gphummer 最近也发了类似的帖子:

Solana——皇帝的新衣

【教链注:网友ghpummer说的是:很多所谓的“研究人员”都在吹嘘,SOL 在 DEX 交易量中超过了 ETH。让我们深入了解一下。这些数字令人难以置信地可疑,暗示着刷量/营销欺骗,对于一个最初在 SBF 的帮助下流行起来的链来说,这并不奇怪。】

三、Solana 上的 MEV

Solana 上的 MEV(矿工提取价值)处于一个独特的位置。与以太坊不同,它没有内置的内存池;相反,像 @jitoo_sol 这样的玩家创建了(现已废弃)协议外基础设施来模拟内存池功能,从而为 MEV 提供了机会,如抢跑(front-running)、三明治攻击(sandwich attacks)等。Helius Labs 在这里详细介绍了 MEV:

https://www.helius.dev/blog/solana-mev-an-introduction

Solana 的问题在于,交易的绝大多数代币都是超高波动性、低流动性的模因币,交易者往往要设置大于 10% 的滑点才能成功执行交易。这为 MEV 获取价值提供了一个油水很大的攻击面:

Solana——皇帝的新衣

【教链注:网友Ben说的是:在过去的 1-2 个月里,Solana上臭名昭著的三明治机器人 arsc 已经赚取了 3000 多万美元?!】

如果我们看看区块空间的盈利能力,就会发现现在大部分价值都来自 MEV 的油水:

Solana——皇帝的新衣

【教链注:网友Dan Smith说的是:Solana昨天共产生了 550 万美元的费用,是过去三个月中最高的一次 58% 的价值来自 MEV 提示,37% 来自优先交易费大部分活动来自现货 DEX 交易】

虽然这是严格意义上的“真实”价值,但 MEV 只有在有利可图时才会进行,也就是说,只要散户继续“梭哈”模因币(并净亏损),MEV 就会进行。一旦模因币开始降温,MEV 费用收入也将随之崩溃。

我看到许多 SOL 帖子都在谈论最终会如何转向 $JUP、$JTO 等基础设施投资。这很有可能,但值得注意的是,这些代币的波动性更低、流动性更高,根本无法提供相同的 MEV 机会。

老练的玩家有动力建立最好的基础架构来利用这种情况。在我的调查过程中,一些消息来源提到了这些玩家投资控制内存池空间,然后将权限出售给第三方的传言。但我无法证实这一信息。

这其中存在一些明显反常的激励机制 —— 通过将尽可能多的模因币活动转移到 SOL,可以让老谋深算的人继续从 MEV、上面谈到的模因币内幕交易以及 SOL 的价格升值中获利。

四、稳定币

说到稳定币的交易量+TVL(总锁定金额),还有一个奇怪的现象。交易量明显高于 ETH,但当我们查看 @DefiLlama 的稳定币数据时,ETH 有 800 亿美元的稳定 TVL,而 SOL 只有 32 亿美元。

我认为,稳定币(以及更广泛的)TVL是一个比低费用平台上的交易量/手续费更不容易出老千的指标,它显示了游戏中的参与者有多少。

稳定币的交易量动态凸显了这一点 —— @WazzCrypto 指出,一旦 CFTC 宣布他们正在调查 Jump,交易量就会突然下降:

Solana——皇帝的新衣

【教链注:网友Wazz说的是:自从Jump被美国商品期货交易委员会(CFTC)调查以来,Solana稳定币交易量的图表就成了字面意义上的一条水平线。这是一个很大的谜,是什么造成了这种情况…】

五、韭菜价值提取

除了跑路和 MEV,散户的前景依然暗淡。名流们选择Solana作为他们的首选链,结果并不乐观:

Solana——皇帝的新衣

【教链注:此表展示了Solana上发行的“名人币”的惊人跌幅】

Andrew Tate的 “DADDY” 是表现最好的名人币,回报率为-73%。

在推特上快速搜索一下,就能发现内幕交易猖獗、开发者向买家倾销代币的证据:

Solana——皇帝的新衣

也许有人会这样反问:但是,我的推特时间线上都是在 Solana 上交易模因币赚了几百万的人。这和你说的有什么关系?

我根本不相信 KOL 在推特上发表的帖子能代表更广泛的用户群。在当前的狂热下,他们很容易进入一个生态位,推销他们的代币,从他们的追随者身上获利,然后重复一遍又一遍。这里绝对有幸存者偏差在起作用 —— 赢家的声音远大于输家,造成了对现实的扭曲认知。

客观地说,散户每天都会被骗子、开发者、内部人士、MEV、KOL 折腾走数百万,而这还没有考虑到他们在 Solana 上交易的大部分东西都是没有任何真材实料支持的模因币。很难反驳这样一个事实,即大多数模因币最终都会走向与$boden相同的道路(即:归零)。

六、附加考虑

市场是善变的,当情绪发生变化时,买家曾经视而不见的因素就会成为焦点:

  • 链稳定性差,经常出现中断

  • 交易失败率高

  • 无法阅读的区块浏览器

  • 开发门槛高,Rust 对用户的友好程度远不如 Solidity

  • 与 EVM 相比,互操作性差。我认为,让多个可互操作的链相互竞争,而不是受制于一个单一的(相当集中的)链,是更健康的做法。

  • 从监管和需求角度看,ETF 的可能性都很低。这篇文章本身就强调了为什么在Solana目前的状态下,机构需求会很低。@malekanoms 还强调了一些我认为与传统金融相关的观点(加上 @0xmert 的反驳):

Solana——皇帝的新衣

【教链注:网友Omid Malekan说的是:ETH 是加密货币中的优质流动资产 (HQLA)

为了迎接 ETH ETF 的推出,我写了一篇小论文,解释什么是 HQLA,为什么我们需要一个数字原生的HQLA,以及为什么 ETH 是最有可能的候选资产。我的分析将其与 BTC 和 SOL 进行了比较。

以下是摘要:

为什么是 HQLA?

HQLA 是传统金融的一个概念,用于银行监管。它指的是那些几乎具有公认价值和深度流动性的资产 —— 银行可以安全持有并在紧要关头出售而不影响市场的资产。我将这一概念不严格地应用于加密货币,因为这种资产是我们可以用来建立一个全新的去中心化金融体系的。

原生数字 HQLA 意味着更好的去中心化稳定币、更安全的信贷和更可信的衍生品。我的分析解释了为什么这不可能是一个 dApp 代币、集中发行的稳定币/RWA 或 L2 代币。最佳候选者是 L1 的原生币。

为什么不是比特币?

BTC 是加密货币中最有价值、流动性最强的资产,但你却不能用它做很多事。链上没有原生 DeFi 或替代资产,比如稳定币。将其用作抵押品的唯一方法是托管或桥接到另一条链上,而这两种方法都会带来新的风险,在某种程度上有违初衷。

也许随着新契约或 L2 的出台,情况会有所改变,但我对此持怀疑态度。BTC 的灵魂在于实现另一个目的,即成为传统金融的 HQLA。

ETH 与 SOL 之争

Solana网络有许多吸引人的特性。但这与 SOL(资产)是两码事。从经济学角度来看,SOL 的基本面较弱,因此是一种中等质量的资产。

首先,SOL 的所有权很集中,这要归功于它的年轻、多轮风险投资、对实验室和基金会的拨款,以及它以质押方式(即PoS)上线的事实。集中会降低流动性。ETH 在几年前进行了适度的融资,只给了基金会和创始人少量资金(按当前标准),并且在合并前有多年的 PoW(工作量证明,即算力挖矿)。

其次,SOL 的通胀率相对较高,超过 5%。通胀率最终会下降,但在通胀率稳定在 1.5%之前,供应量将增长 25%。在此期间,SOL 在 DeFi 的资本成本会很高。

DeFi 总是倾向于使用原生资产 —— LST(流动性质押代币)本身会带来风险 —— 但在 DeFi 中使用原生 SOL 意味着放弃高额质押收益。DeFi 要吸引资本,就必须与质押(staking)相竞争。

这意味着 SOL 的名义利率很高。另一方面,ETH 则接近通货紧缩,其名义利率接近于零。你已经可以在行动中看到这一点:目前,在 Kamino 上借入 SOL 的成本几乎是在 AAVE 上借入 ETH 的三倍。

第三,高名义利率会导致更多的质押。为了避免稀释,SOL 的所有者如果不质押,那就太傻了,但这会阻碍流动性。Solana的质押参与率是以太坊的两倍多。以太坊持有者不会因为不质押而错过太多机会。这意味着市场上自由流通的 ETH 总比 SOL 多。

更糟的是,Solana 的 LST 生态系统支离破碎。流动性质押代币不如 HQLAs 吸引人,但人们确实在使用它们,以太坊 DeFi 中就有大量的 Lido stETH。集中于单一 LST 可能不利于链的安全性,但反过来却有利于 DeFi。这意味着可能被认为“大到不能倒 ”的资产有了更多的流动性。

第四,也许与直觉相反,Solana 的交易费用很低。这可能对用户有利,但对 SOL 的基本面不利 —— 费用是用户的成本,但也是质押者的收入。低费用意味着支付给质押者的大部分回报必须来自新币发行,也就是贬值。

发行量和费用之间的相互作用决定了加密资产的实际利率(MEV 也起作用,但不包括在我的分析中)。

ETH 的发行量很低,而手续费却很高,几乎所有的手续费都归质押者所有。这意味着它的实际收益率为正。在这方面,它甚至比比特币更好。比特币也具有很低的发行量和很高的手续费,但两者都归矿工所有,而不是持币者。

SOL 的实际收益率几乎为负。除了活动高峰期,几乎所有的收益都来自于货币供应量的增加。

ETH 也有燃烧机制。这增加了它的正实际收益率,同时也将价值返还给非质押者,从而降低了质押动机,降低了质押参与率,导致了更多的流动性。Solana曾有燃烧机制,但后来决定取消。

最后,以太坊的高额费用意味着 ETH 具有更高的便利收益率:用户会希望始终持有一些ETH(而不质押)来支付未来的上链gas费用,从而增加ETH的可用供应量。

ETH 比 SOL 具有更好的货币属性,而货币属性对于成为 HQLA 非常重要。

这是一个复杂的论证,其中有许多变动的部分,但 SOL 在 Solana 的成功中缺乏重要性,这妨碍了它作为建立在其基础上的终极资产的资格。

你甚至可以在 Solana 文化中看到这一点。连 @aeyakovenko 都认为加密经济的安全性只是一种模因。但如果这是真的,那么链的代币的基础也就成了模因。

安全->币值->安全的循环逻辑是任何加密货币的最终价值来源。这是中本聪最伟大的洞察力。

这并不意味着 SOL 不能升值,甚至不能跑赢 ETH,因为目前在加密货币中,模因和声势比基本面更重要。

但是,在以全新资产为基础重新构建的金融体系中,这些动态降低了 SOL 的重要性。

ETH 是加密货币中的 HQLA

随着市场慢慢意识到这一点,它作为 DeFi 币的增长速度可能会与 SOL 不相称,并有可能在某一天在价值和地位上超越比特币。金融领域的赢家通吃倾向非常强烈。

本分析是思想的前沿,因此欢迎所有评论、提问和反驳。以下是完整的分析:

https://omid-malekan.medium.com/eth-is-the-high-quality-liquid-asset-of-crypto-4d27ee77c127 】

  • 最高增发 67,000 SOL/天(1240 万美元)

  • FTX遗产里仍锁定着 4100 万 SOL(76 亿美元)。750 万 SOL(14 亿美元)将于 2025 年 3 月解锁,在 2028 年之前,每月还将解锁 6.09 万 SOL(1.13 亿美元)。大多数代币似乎是以约 64 美元/个的价格购买的。

七、结论

与往常一样,卖镐和铲子的人从Solana模因币的繁荣中获利,而投机者却被洗劫一空,而且往往是在不知情的情况下。

我认为,通常引用的 SOL 指标被严重夸大了。此外,绝大多数自然用户在链上的资金正在快速流失。我们目前正处于狂热阶段,散户的资金流入仍然超过了这些老练玩家的资金流出,从而产生了正面的观感。一旦用户对持续的损失感到疲倦,许多指标就会迅速崩溃。

如上所述,SOL 还面临着一些基本面的不利因素,一旦情绪转向,这些因素就会凸显出来。任何价格上涨都会加剧通胀压力/解锁。

归根结底,我认为从基本面的角度来看,SOL 的估值过高,虽然现有的情绪和势头很可能在短期内推动价格上涨,但长期的情况却更加不确定。

零知识证明的先进形式化验证:如何证明零知识内存

零知识证明的先进形式化验证:如何证明零知识内存

在关于零知识证明的先进形式化验证的系列博客中,我们已经讨论了如何验证ZK指令以及对两个ZK漏洞的深度剖析。正如在公开报告和代码库中所显示的,通过形式化验证每一条zkWasm指令,我们找到并修复了每一个漏洞,从而能够完全验证整个zkWasm电路的技术安全性和正确性。

尽管我们已展示了验证一条zkWasm指令的过程,并介绍了相关的项目初步概念,但熟悉形式化验证读者可能更想了解zkVM与其他较小的ZK系统、或其他类型的字节码VM在验证上的独特之处。在本文中,我们将深入讨论在验证zkWasm内存子系统时所遇到的一些技术要点。内存是zkVM最为独特的部分,处理好这一点对所有其他zkVM的验证都至关重要。

形式化验证:虚拟机(VM)对 ZK虚拟机(zkVM)

我们的最终目标是验证zkWasm的正确性,其与普通的字节码解释器(VM,例如以太坊节点所使用的EVM解释器)的正确性定理相似。亦即,解释器的每一执行步骤都与基于该语言操作语义的合法步骤相对应。如下图所示,如果字节码解释器的数据结构当前状态为SL,且该状态在Wasm机器的高级规范中被标记为状态SH,那么当解释器步进到状态SL,且Wasm规范中规定了SH必须步进到SH必须对应一个高级状态SH。

零知识证明的先进形式化验证:如何证明零知识内存

同样地,zkVM也有一个类似的正确性定理:zkWasm执行表中新的每一行都与一个基于该语言操作语义的合法步骤相对应。如下图所示,如果执行表中某行数据结构的当前状态是SR,且该状态在Wasm机器的高级规范中表示为状态SH,那么执行表的下一行状态SR,且Wasm规范中规定了SH必须步进到SH’。

零知识证明的先进形式化验证:如何证明零知识内存

由此可见,无论是在VM还是zkVM中,高级状态和Wasm步骤的规范是一致的,因此可以借鉴先前对编程语言解释器或编译器的验证经验。而zkVM验证的特殊之处在于其构成系统低级状态的数据结构类型。

首先,如我们在之前的博客文章中所述,zk证明器在本质上是对大素数取模的整数运算,而Wasm规范和普通解释器处理的是32位或64位整数。zkVM实现的大部分内容都涉及到此,因此,在验证中也需要做相应的处理。然而,这是一个“本地局部”问题:因为需要处理算术运算,每行代码变得更复杂,但代码和证明的整体结构并没有改变。

另一个主要的区别是如何处理动态大小的数据结构。在常规的字节码解释器中,内存、数据栈和调用栈都被实现为可变数据结构,同样的,Wasm规范将内存表示为具有get/set方法的数据类型。例如,Geth的EVM解释器有一个`Memory`数据类型,它被实现为表示物理内存的字节数组,并通过`Set32`和`GetPtr`方法写入和读取。为了实现一条内存存储指令,Geth调用`Set32`来修改物理内存。

func opMstore(pc *uint64, interpreter *EVMInterpreter, scope *ScopeContext) ([]byte, error) {

// pop value of the stack

mStart, val := scope.Stack.pop(), scope.Stack.pop()

scope.Memory.Set32(mStart.Uint64(), &val)

return nil, nil

}

在上述解释器的正确性证明中,我们在对解释器中的具体内存和在规范中的抽象内存进行赋值之后,证明其高级状态和低级状态相互匹配,这相对来说是比较容易的。

然而,对于zkVM而言,情况将变得更加复杂。

zkWasm 的内存表和内存抽象层

在zkVM中,执行表上有用于固定大小数据的列(类似于CPU中的寄存器),但它不能用来处理动态大小的数据结构,这些数据结构要通过查找辅助表来实现。zkWasm的执行表有一个EID列,该列的取值为1、2、3……,并且有内存表和跳转表两个辅助表,分别用于表示内存数据和调用栈。

以下是一个提款程序的实现示例:

int balance, amount;

void main () {

balance = 100;

amount = 10;

balance -= amount; // withdraw

}

执行表的内容和结构相当简单。它有6个执行步骤(EID1到6),每个步骤都有一行列出其操作码(opcode),如果该指令是内存读取或写入,则还会列出其地址和数据:

零知识证明的先进形式化验证:如何证明零知识内存

内存表中的每一行都包含地址、数据、起始EID和终止EID。起始EID是写入该数据到该地址的执行步骤的EID,终止EID是下一个将会写入该地址的执行步骤的EID。(它还包含一个计数,我们稍后详细讨论。)对于Wasm内存读取指令电路,其使用查找约束来确保表中存在一个合适的表项,使得读取指令的EID在起始到终止的范围内。(类似地,跳转表的每一行对应于调用栈的一帧,每行均标有创建它的调用指令步骤的EID。)

零知识证明的先进形式化验证:如何证明零知识内存

这个内存系统与常规VM解释器的区别很大:内存表不是逐步更新的可变内存,而是包含整个执行轨迹中所有内存访问的历史记录。为了简化程序员的工作,zkWasm提供了一个抽象层,通过两个便捷入口函数来实现。分别是:

alloc_memory_table_lookup_write_cell

Alloc_memory_table_lookup_read_cell

其参数如下:

零知识证明的先进形式化验证:如何证明零知识内存

例如,zkWasm 中实现内存存储指令的代码包含了一次对’write alloc’函数的调用:

let memory_table_lookup_heap_write1 = allocator

.alloc_memory_table_lookup_write_cell_with_value(

“store write res1”,

constraint_builder,

eid,

move |____| constant_from!(LocationType::Heap as u64),

move |meta| load_block_index.expr(meta), // address

move |____| constant_from!(0), // is 32-bit

move |____| constant_from!(1), // (always) enabled

);

let store_value_in_heap1 = memory_table_lookup_heap_write1.value_cell;

`alloc`函数负责处理表之间的查找约束以及将当前`eid`与内存表条目相关联的算术约束。由此,程序员可以将这些表看作普通内存,并且在代码执行之后 `store_value_in_heap1`的值已被赋给了 `load_block_index` 地址。

类似地,内存读取指令使用`read_alloc`函数实现。在上面的示例执行序列中,每条加载指令有一个读取约束,每条存储指令有一个写入约束,每个约束都由内存表中的一个条目所满足。

mtable_lookup_write(row1.eid, row1.store_addr, row1.store_value)

⇐ (row1.eid=1 ∧ row1.store_addr=balance ∧ row1.store_value=100 ∧ …)

mtable_lookup_write(row2.eid, row2.store_addr, row2.store_value)

⇐ (row2.eid=2 ∧ row2.store_addr=amount ∧ row2.store_value=10 ∧ …)

mtable_lookup_read(row3.eid, row3.load_addr, row3.load_value)

⇐ (2<row3.eid≤6 ∧ row3.load_addr=amount ∧ row3.load_value=100 ∧ …)

mtable_lookup_read(row4.eid, row4.load_addr, row4.load_value)

⇐ (1<row4.eid≤6 ∧ row4.load_addr=balance ∧ row4.load_value=10 ∧ …)

mtable_lookup_write(row6.eid, row6.store_addr, row6.store_value)

⇐ (row6.eid=6 ∧ row6.store_addr=balance ∧ row6.store_value=90 ∧ …)

形式化验证的结构应与被验证软件中所使用的抽象相对应,使得证明可以遵循与代码相同的逻辑。对于zkWasm,这意味着我们需要将内存表电路和“alloc read/write cell”函数作为一个模块来进行验证,其接口则像可变内存。给定这样的接口后,每条指令电路的验证可以以类似于常规解释器的方式进行,而额外的ZK复杂性则被封装在内存子系统模块中。

在验证中,我们具体实现了“内存表其实可以被看作是一个可变数据结构”这个想法。亦即,编写函数 `memory_at type`,其完整扫描内存表、并构建相应的地址数据映射。(这里变量 `type` 的取值范围为三种不同类型的Wasm内存数据:堆、数据栈和全局变量。)而后,我们证明由alloc函数所生成的内存约束等价于使用set和get函数对相应地址数据映射所进行的数据变更。我们可以证明:

  • 对于每一eid,如果以下约束成立

memory_table_lookup_read_cell eid type offset value

get (memory_at eid type) offset = Some value

  • 并且,如果以下约束成立

memory_table_lookup_write_cell eid type offset value

memory_at (eid+1) type = set (memory_at eid type) offset value

在此之后,每条指令的验证可以建立在对地址数据映射的get和set操作之上,这与非ZK字节码解释器相类似。

zkWasm 的内存写入计数机制

不过,上述的简化描述并未揭示内存表和跳转表的全部内容。在zkVM的框架下,这些表可能会受到攻击者的操控,攻击者可以轻易地通过插入一行数据来操纵内存加载指令,返回任意数值。

以提款程序为例,攻击者有机会在提款操作前,通过伪造一个$110的内存写入操作,将虚假数据注入到账户余额中。这一过程可以通过在内存表中添加一行数据,并修改内存表和执行表中现有单元格的数值来实现。这将导致其可以进行“免费”的提款操作,因为账户余额在操作后将仍然保持在$100。

零知识证明的先进形式化验证:如何证明零知识内存
零知识证明的先进形式化验证:如何证明零知识内存

为确保内存表(和跳转表)仅包含由实际执行的内存写入(和调用及返回)指令生成的有效条目,zkWasm采用了一种特殊的计数机制来监控条目数量。具体来说,内存表设有一个专门的列,用以持续追踪内存写入条目的总数。同时,执行表中也包含了一个计数器,用于统计每个指令预期进行的内存写入操作的次数。通过设置一个相等约束,从而确保这两个计数是一致的。这种方法的逻辑十分直观:每当内存进行写入操作,就会被计数一次,而内存表中相应地也应有一条记录。因此,攻击者无法在内存表中插入任何额外的条目。

零知识证明的先进形式化验证:如何证明零知识内存

上面的逻辑陈述有点模糊,在机械化证明的过程中,需要使其更加精确。首先,我们需要修正前述内存写入引理的陈述。我们定义函数`mops_at eid type`,对具有给定`eid`和`type`的内存表条目计数(大多数指令将在一个eid处创建0或1个条目)。该定理的完整陈述有一个额外的前提条件,指出没有虚假的内存表条目:

如果以下约束成立

(memory_table_lookup_write_cell eid type offset value)

并且以下新增约束成立

(mops_at eid type) = 1

(memory_at(eid+1) type) = set (memory_at eid type) offset value

这要求我们的验证比前述情况更精确。 仅仅从相等约束条件中得出内存表条目总数等于执行中的总内存写入次数并不足以完成验证。为了证明指令的正确性,我们需要知道每条指令对应了正确数目的内存表条目。例如,我们需要排除攻击者是否可能在执行序列中略去某条指令的内存表条目,并为另一条无关指令创建一个恶意的新内存表条目。

为了证明这一点,我们采用了由上至下的方式,对给定指令对应的内存表条目数量进行限制,这包括了三个步骤。首先,我们根据指令类型为执行序列中的指令预估了所应该创建的条目数量。我们称从第 i 个步骤到执行结束的预期写入次数为`instructions_mops i`,并称从第 i 条指令到执行结束在内存表中的相应条目数为`cum_mops (eid i)`。通过分析每条指令的查找约束,我们可以证明其所创建的条目不少于预期,从而可以得出所跟踪的每一段 [i … numRows] 所创建的条目不少于预期:

零知识证明的先进形式化验证:如何证明零知识内存

其次,如果能证明表中的条目数不多于预期,那么它就恰好具有正确数量的条目,而这一点是显而易见的。

零知识证明的先进形式化验证:如何证明零知识内存

现在进行第三步。我们的正确性定理声明:对于任意n,cum_mops和instructions_mops在表中从第n行到末尾的部分总是一致的:

零知识证明的先进形式化验证:如何证明零知识内存

通过对n进行归纳总结来完成验证。表中的第一行是zkWasm 的等式约束,表明内存表中条目的总数是正确的,即 cum_mops 0 = instructions_mops 0。对于接下来的行,归纳假设告诉我们:

cum_mops n = instructions_mops n

并且我们希望证明

cum_mops (n+1) = instructions_mops (n+1)

注意此处

cum_mops n = mop_at n + cum_mops (n+1)

并且

instructions_mops n = instruction_mops n + instructions_mops (n+1)

因此,我们可以得到

mops_at n + cum_mops (n+1) = instruction_mops n + instructions_mops (n+1)

此前,我们已经证明了每条指令将创造不少于预期数量的条目,例如

mops_at n ≥ instruction_mops n.

所以可以得出

cum_mops (n+1) ≤ instructions_mops (n+1)

这里我们需要应用上述第二个引理。

(用类似的引理对跳转表进行验证,可证得每条调用指令都能准确地产生一个跳转表条目,这个证明技术因此普遍适用。然而,我们仍需要进一步的验证工作来证明返回指令的正确性。返回的eid与创建调用帧的调用指令的eid是不同的,因此我们还需要一个附加的不变性质,用来声明eid数值在执行序列中是单向递增的。)

如此详细地说明证明过程,是形式化验证的典型特征,也是验证特定代码片段通常比编写它需要更长时间的原因。然而这样做是否值得?在这里的情况下是值得的,因为我们在证明的过程中的确发现了一个跳转表计数机制的关键错误。之前的文章中已经详细描述了这个错误——总结来说,旧版本的代码同时计入了调用和返回指令,而攻击者可以通过在执行序列中添加额外的返回指令,来为伪造的跳转表条目腾出空间。尽管不正确的计数机制可以满足对每条调用和返回指令都计数的直觉,但当我们试图将这种直觉细化为更精确的定理陈述时,问题就会凸显出来。

使证明过程模块化

从上面的讨论中,我们可以看到在关于每条指令电路的证明和关于执行表的计数列的证明之间存在着一种循环依赖关系。要证明指令电路的正确性,我们需要对其中的内存写入进行推理;即需要知道在特定EID处内存表条目的数量、以及需要证明执行表中的内存写入操作计数是正确的;而这又需要证明每条指令至少执行了最少数量的内存写入操作。

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此外,还有一个需要考虑的因素,zkWasm项目相当庞大,因此验证工作需要模块化,以便多位验证工程师分工处理。因此,对计数机制的证明解构时需要特别注意其复杂性。例如,对于 LocalGet 指令,有两个定理如下:

Theoremopcode_mops_correct_local_get:foralli,

0<=i->

etable_valueseid_celli>0->

opcode_mops_correctLocalGeti.

TheoremLocalGetOp_correct:forallistyxs,

0<=i->

etable_valuesenabled_celli=1->

mops_at_correcti->

etable_values(ops_cellLocalGet)i=1->

state_relist->

wasm_stackst=xs->

(etable_valuesoffset_celli)>1->

nth_errorxs(Z.to_nat(etable_valuesoffset_celli-1))=Somey->

state_rel(i+1)(update_stack(incr_iidst)(y::xs)).

第一个定理声明

opcode_mops_correct LocalGet i

展开定义后,意味着该指令在第i行至少创建了一个内存表条目(数字1是在zkWasm的LocalGet操作码规范中指定的)。

第二个定理是该指令的完整正确性定理,它引用

mops_at_correct i

作为假设,这意味着该指令准确地创建了一个内存表条目。

验证工程师可以分别独立地证明这两个定理,然后将它们与关于执行表的证明结合起来,从而证得整个系统的正确性。值得注意的是,所有针对单个指令的证明都可以在读取/写入约束的层面上进行,而无须了解内存表的具体实现。因此,项目分为三个可以独立处理的部分。

零知识证明的先进形式化验证:如何证明零知识内存

总结

逐行验证zkVM的电路与验证其他领域的ZK应用并没有本质区别,因为它们都需要对算术约束进行类似的推理。从高层来看,对zkVM的验证需要用到许多运用于编程语言解释器和编译器形式化验证的方法。这里主要的区别在于动态大小的虚拟机状态。然而,通过精心构建验证结构来匹配实现中所使用的抽象层,这些差异的影响可以被最小化,从而使得每条指令都可以像对常规解释器那样,基于get-set接口来进行独立的模块化验证。