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Partiellement vrai
En regardant le @termmax , je me suis de nouveau posé une question : quelle est la quantité de capital qui bouge réellement, au lieu de rester simplement dans le système ?
En mettant les données du @termmax à côté de celles de DefiLlama, je vois environ 34,1 millions de dollars immobilisés dans le protocole, dont 29,5 millions de dollars sont allés dans des prêts. Pour moi, ce chiffre est plus intéressant à analyser que la simple taille du TVL : près de 87 % du capital est effectivement injecté sur le marché.
Je m’intéresse particulièrement à la partie du capital mise en prêts sur le @termmax , plutôt que de trop me concentrer sur les 34,1 millions de dollars. Avec des emprunts à taux fixe, fondés sur des échéances, et un taux d’utilisation élevé montrant que le capital est mis au travail. Mais ce chiffre ne nous dit pas d’où vient la demande ni si elle est durable ; je ne me précipite donc pas vers une conclusion.
Un point de données antérieur enregistrait #termmax à 26,7 millions de dollars de TVL, tandis que le capital alloué aux prêts n’était que de 4,78 millions. Ce qui m’impressionne, ce n’est pas seulement l’augmentation de l’échelle, mais aussi la façon dont l’utilisation du capital a nettement changé.
Je suis aussi curieux de savoir comment le @termmax va développer cette histoire. Après le tour de seed de 4,25 millions de dollars du 30/11/2023, Vault V2, ainsi que les options et la gouvernance sont les prochaines choses que je veux suivre. Pour moi, la manière dont le projet transforme ces ressources en produits vaut plus la peine d’être observée que le montant du capital levé.
Je veux toutefois garder une certaine distance avec ce chiffre. Une forte utilisation du capital peut être le signe que la demande s’améliore, refléter un changement du marché, ou simplement être motivée par quelques gros prêts. Se contenter de regarder le TVL ne suffit pas à lire l’histoire qui se cache derrière.
Il y a un élément que je n’ai pas vu dans les chiffres actuels : où se trouve l’argent emprunté et quand il revient. Je veux suivre l’évolution de la taille de chaque position et de son échéance au fil de chaque période. S’il existe des données plus anciennes, les placer à côté des chiffres actuels m’aiderait à voir l’ensemble du tableau plus clairement avant de porter un jugement.
$XRP $COLLECT $GWEI #USJoblessClaimsFallTo206000 #ETHSurpasses$2300 #BTCSurpasses$72000 #TrumpPressesCongressToPassClarityAct
En regardant le @TermMax , je me suis de nouveau posé une question : quelle est la quantité de capital qui bouge réellement, au lieu de rester simplement dans le système ?
En mettant les données du @TermMax à côté de celles de DefiLlama, je vois environ 34,1 millions de dollars immobilisés dans le protocole, dont 29,5 millions de dollars sont allés dans des prêts. Pour moi, ce chiffre est plus intéressant à analyser que la simple taille du TVL : près de 87 % du capital est effectivement injecté sur le marché.
Je m’intéresse particulièrement à la partie du capital mise en prêts sur le @TermMax , plutôt que de trop me concentrer sur les 34,1 millions de dollars. Avec des emprunts à taux fixe, fondés sur des échéances, et un taux d’utilisation élevé montrant que le capital est mis au travail. Mais ce chiffre ne nous dit pas d’où vient la demande ni si elle est durable ; je ne me précipite donc pas vers une conclusion.
Un point de données antérieur enregistrait #termmax à 26,7 millions de dollars de TVL, tandis que le capital alloué aux prêts n’était que de 4,78 millions. Ce qui m’impressionne, ce n’est pas seulement l’augmentation de l’échelle, mais aussi la façon dont l’utilisation du capital a nettement changé.
Je suis aussi curieux de savoir comment le @TermMax va développer cette histoire. Après le tour de seed de 4,25 millions de dollars du 30/11/2023, Vault V2, ainsi que les options et la gouvernance sont les prochaines choses que je veux suivre. Pour moi, la manière dont le projet transforme ces ressources en produits vaut plus la peine d’être observée que le montant du capital levé.
Je veux toutefois garder une certaine distance avec ce chiffre. Une forte utilisation du capital peut être le signe que la demande s’améliore, refléter un changement du marché, ou simplement être motivée par quelques gros prêts. Se contenter de regarder le TVL ne suffit pas à lire l’histoire qui se cache derrière.
Il y a un élément que je n’ai pas vu dans les chiffres actuels : où se trouve l’argent emprunté et quand il revient. Je veux suivre l’évolution de la taille de chaque position et de son échéance au fil de chaque période. S’il existe des données plus anciennes, les placer à côté des chiffres actuels m’aiderait à voir l’ensemble du tableau plus clairement avant de porter un jugement.
$XRP $COLLECT $GWEI #USJoblessClaimsFallTo206000 #ETHSurpasses$2300 #BTCSurpasses$72000 #TrumpPressesCongressToPassClarityAct
En mettant les données du @TermMax à côté de celles de DefiLlama, je vois environ 34,1 millions de dollars immobilisés dans le protocole, dont 29,5 millions de dollars sont allés dans des prêts. Pour moi, ce chiffre est plus intéressant à analyser que la simple taille du TVL : près de 87 % du capital est effectivement injecté sur le marché.
Je m’intéresse particulièrement à la partie du capital mise en prêts sur le @TermMax , plutôt que de trop me concentrer sur les 34,1 millions de dollars. Avec des emprunts à taux fixe, fondés sur des échéances, et un taux d’utilisation élevé montrant que le capital est mis au travail. Mais ce chiffre ne nous dit pas d’où vient la demande ni si elle est durable ; je ne me précipite donc pas vers une conclusion.
Un point de données antérieur enregistrait #termmax à 26,7 millions de dollars de TVL, tandis que le capital alloué aux prêts n’était que de 4,78 millions. Ce qui m’impressionne, ce n’est pas seulement l’augmentation de l’échelle, mais aussi la façon dont l’utilisation du capital a nettement changé.
Je suis aussi curieux de savoir comment le @TermMax va développer cette histoire. Après le tour de seed de 4,25 millions de dollars du 30/11/2023, Vault V2, ainsi que les options et la gouvernance sont les prochaines choses que je veux suivre. Pour moi, la manière dont le projet transforme ces ressources en produits vaut plus la peine d’être observée que le montant du capital levé.
Je veux toutefois garder une certaine distance avec ce chiffre. Une forte utilisation du capital peut être le signe que la demande s’améliore, refléter un changement du marché, ou simplement être motivée par quelques gros prêts. Se contenter de regarder le TVL ne suffit pas à lire l’histoire qui se cache derrière.
Il y a un élément que je n’ai pas vu dans les chiffres actuels : où se trouve l’argent emprunté et quand il revient. Je veux suivre l’évolution de la taille de chaque position et de son échéance au fil de chaque période. S’il existe des données plus anciennes, les placer à côté des chiffres actuels m’aiderait à voir l’ensemble du tableau plus clairement avant de porter un jugement.
$XRP $COLLECT $GWEI #USJoblessClaimsFallTo206000 #ETHSurpasses$2300 #BTCSurpasses$72000 #TrumpPressesCongressToPassClarityAct
👀 Capital is moving
44%
Utilization is rising
31%
🚀 Demand looks stronger
13%
🤡 Still too early to tell
12%
16 Votes • Vote fermé
1
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13k
Vérifié
En creusant dans @termmax , je me rends compte que le fait d’appeler TermPrime un changement est une idée, mais je n’ai pas encore touché à son essence.
J’aime la façon dont @termmax gère un point assez irritant de la DeFi : il est très difficile de savoir à l’avance combien on devra payer ou recevoir lorsque le taux d’intérêt évolue en continu. Le fait de fixer le taux à l’avance aide les deux parties à mieux gérer leur capital.
TermPrime transpose cette approche dans un autre type d’écosystème utilisateur.
TermPrime ne fonctionne pas comme un pool où les participants ne se connaissent pas. Premier cas : un prêt à taux fixe, d’une durée de 7 jours sur Canton, avec CBTC en guise de garantie et Canton Coin comme actif emprunté. Avec ce modèle, l’organisation peut travailler avec des contreparties ayant déjà terminé le KYB, tout en s’appuyant sur des credit lines et des limites de marge établies au préalable.
À elle seule, la structure des contreparties rend le fonctionnement radicalement différent.
La DeFi met l’accent sur l’évolutivité et sur la connexion entre protocoles, tandis que, côté organisation, il en faut davantage : elles veulent savoir avec qui elles traitent, comment l’information est protégée et où se situe le niveau de contrôle.
En échange, le modèle permissionné peut réduire la liquidité disponible et limiter la flexibilité libre entre protocoles — deux caractéristiques qui font la force de la DeFi.
La question est de savoir dans quelle mesure le même primitif à taux fixe peut s’adapter à deux systèmes de capital si différents. Pour moi, TermPrime ressemble davantage à un test qu’à la preuve que #termmax est en train de quitter la DeFi.
Ce qui m’intéresse le plus, à l’heure actuelle, c’est de savoir si les flux de capitaux entre les deux parties peuvent se connecter dans le temps, ou si TermPrime et la DeFi continueront d’exister comme deux marchés distincts.
$LINK $XRP $DOS #CryptoRally #FOMCWatch #FedMinutesShowNoSupportForRateCuts #TinFed
En creusant dans @TermMax , je me rends compte que le fait d’appeler TermPrime un changement est une idée, mais je n’ai pas encore touché à son essence.
J’aime la façon dont @TermMax gère un point assez irritant de la DeFi : il est très difficile de savoir à l’avance combien on devra payer ou recevoir lorsque le taux d’intérêt évolue en continu. Le fait de fixer le taux à l’avance aide les deux parties à mieux gérer leur capital.
TermPrime transpose cette approche dans un autre type d’écosystème utilisateur.
TermPrime ne fonctionne pas comme un pool où les participants ne se connaissent pas. Premier cas : un prêt à taux fixe, d’une durée de 7 jours sur Canton, avec CBTC en guise de garantie et Canton Coin comme actif emprunté. Avec ce modèle, l’organisation peut travailler avec des contreparties ayant déjà terminé le KYB, tout en s’appuyant sur des credit lines et des limites de marge établies au préalable.
À elle seule, la structure des contreparties rend le fonctionnement radicalement différent.
La DeFi met l’accent sur l’évolutivité et sur la connexion entre protocoles, tandis que, côté organisation, il en faut davantage : elles veulent savoir avec qui elles traitent, comment l’information est protégée et où se situe le niveau de contrôle.
En échange, le modèle permissionné peut réduire la liquidité disponible et limiter la flexibilité libre entre protocoles — deux caractéristiques qui font la force de la DeFi.
La question est de savoir dans quelle mesure le même primitif à taux fixe peut s’adapter à deux systèmes de capital si différents. Pour moi, TermPrime ressemble davantage à un test qu’à la preuve que #termmax est en train de quitter la DeFi.
Ce qui m’intéresse le plus, à l’heure actuelle, c’est de savoir si les flux de capitaux entre les deux parties peuvent se connecter dans le temps, ou si TermPrime et la DeFi continueront d’exister comme deux marchés distincts.
$LINK $XRP $DOS #CryptoRally #FOMCWatch #FedMinutesShowNoSupportForRateCuts #TinFed
J’aime la façon dont @TermMax gère un point assez irritant de la DeFi : il est très difficile de savoir à l’avance combien on devra payer ou recevoir lorsque le taux d’intérêt évolue en continu. Le fait de fixer le taux à l’avance aide les deux parties à mieux gérer leur capital.
TermPrime transpose cette approche dans un autre type d’écosystème utilisateur.
TermPrime ne fonctionne pas comme un pool où les participants ne se connaissent pas. Premier cas : un prêt à taux fixe, d’une durée de 7 jours sur Canton, avec CBTC en guise de garantie et Canton Coin comme actif emprunté. Avec ce modèle, l’organisation peut travailler avec des contreparties ayant déjà terminé le KYB, tout en s’appuyant sur des credit lines et des limites de marge établies au préalable.
À elle seule, la structure des contreparties rend le fonctionnement radicalement différent.
La DeFi met l’accent sur l’évolutivité et sur la connexion entre protocoles, tandis que, côté organisation, il en faut davantage : elles veulent savoir avec qui elles traitent, comment l’information est protégée et où se situe le niveau de contrôle.
En échange, le modèle permissionné peut réduire la liquidité disponible et limiter la flexibilité libre entre protocoles — deux caractéristiques qui font la force de la DeFi.
La question est de savoir dans quelle mesure le même primitif à taux fixe peut s’adapter à deux systèmes de capital si différents. Pour moi, TermPrime ressemble davantage à un test qu’à la preuve que #termmax est en train de quitter la DeFi.
Ce qui m’intéresse le plus, à l’heure actuelle, c’est de savoir si les flux de capitaux entre les deux parties peuvent se connecter dans le temps, ou si TermPrime et la DeFi continueront d’exister comme deux marchés distincts.
$LINK $XRP $DOS #CryptoRally #FOMCWatch #FedMinutesShowNoSupportForRateCuts #TinFed
📮 TermPrime có phải pivot
46%
📪 Fixed-rate có hợp tổ chức
27%
📯 Hai thị trường sẽ kết nối
9%
📦 Thanh khoản có hợp nhất
18%
11 Votes • Vote fermé
23
18
14.9k
Au départ, je pensais que les trois utilitaires de BABY — le gaz, la gouvernance et la sécurité — fonctionneraient comme un système interconnecté, dans lequel chaque élément renforce les autres. Mais ce que j’ai trouvé n’est pas tout à fait le cas.
L’utilisation du gaz apparaît d’abord et reste assez stable, presque de façon mécanique, liée aux activités concrètes du réseau plutôt qu’aux motivations ou aux émotions des utilisateurs. La gouvernance, elle, suit un rythme tout à fait différent : elle augmente fortement autour de la date limite des votes ou des propositions, puis redevient calme pendant le reste du temps. Quant à la sécurité, elle semble n’exister que « en coulisses », avec des tokens verrouillés par des validateurs qui ne sont apparemment affectés ni par le modèle d’utilisation du gaz, ni par les fluctuations de l’activité de gouvernance.
Ce qui m’a le plus frappé, c’est le manque d’interaction entre ces trois ensembles. Très peu de portefeuilles interagissent avec les trois de manière réellement significative. La plupart ne se concentrent que sur une seule direction et y restent, comme si le token était utilisé à trois fins distinctes par trois groupes d’utilisateurs différents.
C’est peut-être simplement la façon dont les utilitaires sont répartis dans la phase initiale. Ou bien cela pourrait être le signe qu’aucun cas d’usage unique n’est encore assez puissant pour entraîner les autres et les faire évoluer ensemble.
@babylonlabs_io $BABY #baby
$ON $AKE
Au départ, je pensais que les trois utilitaires de BABY — le gaz, la gouvernance et la sécurité — fonctionneraient comme un système interconnecté, dans lequel chaque élément renforce les autres. Mais ce que j’ai trouvé n’est pas tout à fait le cas.
L’utilisation du gaz apparaît d’abord et reste assez stable, presque de façon mécanique, liée aux activités concrètes du réseau plutôt qu’aux motivations ou aux émotions des utilisateurs. La gouvernance, elle, suit un rythme tout à fait différent : elle augmente fortement autour de la date limite des votes ou des propositions, puis redevient calme pendant le reste du temps. Quant à la sécurité, elle semble n’exister que « en coulisses », avec des tokens verrouillés par des validateurs qui ne sont apparemment affectés ni par le modèle d’utilisation du gaz, ni par les fluctuations de l’activité de gouvernance.
Ce qui m’a le plus frappé, c’est le manque d’interaction entre ces trois ensembles. Très peu de portefeuilles interagissent avec les trois de manière réellement significative. La plupart ne se concentrent que sur une seule direction et y restent, comme si le token était utilisé à trois fins distinctes par trois groupes d’utilisateurs différents.
C’est peut-être simplement la façon dont les utilitaires sont répartis dans la phase initiale. Ou bien cela pourrait être le signe qu’aucun cas d’usage unique n’est encore assez puissant pour entraîner les autres et les faire évoluer ensemble.
@BabylonLabs_io $BABY #baby
$ON $AKE
L’utilisation du gaz apparaît d’abord et reste assez stable, presque de façon mécanique, liée aux activités concrètes du réseau plutôt qu’aux motivations ou aux émotions des utilisateurs. La gouvernance, elle, suit un rythme tout à fait différent : elle augmente fortement autour de la date limite des votes ou des propositions, puis redevient calme pendant le reste du temps. Quant à la sécurité, elle semble n’exister que « en coulisses », avec des tokens verrouillés par des validateurs qui ne sont apparemment affectés ni par le modèle d’utilisation du gaz, ni par les fluctuations de l’activité de gouvernance.
Ce qui m’a le plus frappé, c’est le manque d’interaction entre ces trois ensembles. Très peu de portefeuilles interagissent avec les trois de manière réellement significative. La plupart ne se concentrent que sur une seule direction et y restent, comme si le token était utilisé à trois fins distinctes par trois groupes d’utilisateurs différents.
C’est peut-être simplement la façon dont les utilitaires sont répartis dans la phase initiale. Ou bien cela pourrait être le signe qu’aucun cas d’usage unique n’est encore assez puissant pour entraîner les autres et les faire évoluer ensemble.
@BabylonLabs_io $BABY #baby
$ON $AKE
2
2
299
Je pensais que Baby n’était qu’une pièce.
Un actif à conserver. Un pari qui pouvait gagner ou perdre. Quelque chose qui me rendait heureux quand le prix montait et frustré quand il baissait. Mais plus je restais dans la communauté Babylon, plus je réalisais que je regardais Baby d’une manière bien trop simple.
Ce que j’ai trouvé ici n’était pas seulement un token. C’était une communauté.
Il y a eu des moments où je rejoignais des salons vocaux juste parce que je ne voulais pas être seul. Des conversations à 2 ou 3 heures du matin. Des memes stupides au lever du soleil. Des gens qui se souvenaient de votre nom et demandaient pourquoi vous aviez disparu pendant une semaine. Des choses qui semblaient petites, mais qui, parfois, comptaient plus que n’importe quelle somme d’argent ne pourrait jamais mesurer.
J’ai une fois vu une fille partager que sa mère était malade. Elle n’en avait parlé à personne parce qu’elle ne voulait pas déranger les gens. Mais ce qui s’est passé ensuite m’a vraiment touché. Pas de mots vides ni de silence gênant. Toute la salle s’est simplement mobilisée. Les gens ont écouté. Les gens l’ont réconfortée. Quelqu’un lui a même envoyé de la nourriture.
C’est à ce moment-là que j’ai compris quelque chose.
Peut-être que la plus grande valeur d’une communauté ne peut pas se mesurer par sa capitalisation boursière.
Elle se mesure à la capacité de quelqu’un à se présenter lorsque vous en avez le plus besoin.
Depuis lors, je ne vois plus Baby comme une simple pièce. Baby est devenu une porte qui m’a mené dans un endroit que je n’aurais jamais imaginé trouver — un lieu où je pouvais appartenir.
Si Bitcoin ressemble à un coffre qui conserve la valeur, alors Baby ressemble davantage à un salon — un endroit où les gens se rencontrent, discutent, rient, et où l’on traverse parfois ensemble les jours les plus difficiles.
Vous pourriez venir à Baby par curiosité. Ou peut-être pour l’investissement. Mais ce qui vous fait rester, ce sont parfois les personnes que vous rencontrez en chemin.
Et peut-être que c’est ce que j’apprécie le plus chez Babylon.
Car au final, nous n’avons pas seulement besoin d’un endroit pour stocker nos actifs.
Nous avons aussi besoin d’un endroit pour appartenir.
@babylonlabs_io $BABY #baby
Je pensais que Baby n’était qu’une pièce.
Un actif à conserver. Un pari qui pouvait gagner ou perdre. Quelque chose qui me rendait heureux quand le prix montait et frustré quand il baissait. Mais plus je restais dans la communauté Babylon, plus je réalisais que je regardais Baby d’une manière bien trop simple.
Ce que j’ai trouvé ici n’était pas seulement un token. C’était une communauté.
Il y a eu des moments où je rejoignais des salons vocaux juste parce que je ne voulais pas être seul. Des conversations à 2 ou 3 heures du matin. Des memes stupides au lever du soleil. Des gens qui se souvenaient de votre nom et demandaient pourquoi vous aviez disparu pendant une semaine. Des choses qui semblaient petites, mais qui, parfois, comptaient plus que n’importe quelle somme d’argent ne pourrait jamais mesurer.
J’ai une fois vu une fille partager que sa mère était malade. Elle n’en avait parlé à personne parce qu’elle ne voulait pas déranger les gens. Mais ce qui s’est passé ensuite m’a vraiment touché. Pas de mots vides ni de silence gênant. Toute la salle s’est simplement mobilisée. Les gens ont écouté. Les gens l’ont réconfortée. Quelqu’un lui a même envoyé de la nourriture.
C’est à ce moment-là que j’ai compris quelque chose.
Peut-être que la plus grande valeur d’une communauté ne peut pas se mesurer par sa capitalisation boursière.
Elle se mesure à la capacité de quelqu’un à se présenter lorsque vous en avez le plus besoin.
Depuis lors, je ne vois plus Baby comme une simple pièce. Baby est devenu une porte qui m’a mené dans un endroit que je n’aurais jamais imaginé trouver — un lieu où je pouvais appartenir.
Si Bitcoin ressemble à un coffre qui conserve la valeur, alors Baby ressemble davantage à un salon — un endroit où les gens se rencontrent, discutent, rient, et où l’on traverse parfois ensemble les jours les plus difficiles.
Vous pourriez venir à Baby par curiosité. Ou peut-être pour l’investissement. Mais ce qui vous fait rester, ce sont parfois les personnes que vous rencontrez en chemin.
Et peut-être que c’est ce que j’apprécie le plus chez Babylon.
Car au final, nous n’avons pas seulement besoin d’un endroit pour stocker nos actifs.
Nous avons aussi besoin d’un endroit pour appartenir.
@BabylonLabs_io $BABY #baby
Un actif à conserver. Un pari qui pouvait gagner ou perdre. Quelque chose qui me rendait heureux quand le prix montait et frustré quand il baissait. Mais plus je restais dans la communauté Babylon, plus je réalisais que je regardais Baby d’une manière bien trop simple.
Ce que j’ai trouvé ici n’était pas seulement un token. C’était une communauté.
Il y a eu des moments où je rejoignais des salons vocaux juste parce que je ne voulais pas être seul. Des conversations à 2 ou 3 heures du matin. Des memes stupides au lever du soleil. Des gens qui se souvenaient de votre nom et demandaient pourquoi vous aviez disparu pendant une semaine. Des choses qui semblaient petites, mais qui, parfois, comptaient plus que n’importe quelle somme d’argent ne pourrait jamais mesurer.
J’ai une fois vu une fille partager que sa mère était malade. Elle n’en avait parlé à personne parce qu’elle ne voulait pas déranger les gens. Mais ce qui s’est passé ensuite m’a vraiment touché. Pas de mots vides ni de silence gênant. Toute la salle s’est simplement mobilisée. Les gens ont écouté. Les gens l’ont réconfortée. Quelqu’un lui a même envoyé de la nourriture.
C’est à ce moment-là que j’ai compris quelque chose.
Peut-être que la plus grande valeur d’une communauté ne peut pas se mesurer par sa capitalisation boursière.
Elle se mesure à la capacité de quelqu’un à se présenter lorsque vous en avez le plus besoin.
Depuis lors, je ne vois plus Baby comme une simple pièce. Baby est devenu une porte qui m’a mené dans un endroit que je n’aurais jamais imaginé trouver — un lieu où je pouvais appartenir.
Si Bitcoin ressemble à un coffre qui conserve la valeur, alors Baby ressemble davantage à un salon — un endroit où les gens se rencontrent, discutent, rient, et où l’on traverse parfois ensemble les jours les plus difficiles.
Vous pourriez venir à Baby par curiosité. Ou peut-être pour l’investissement. Mais ce qui vous fait rester, ce sont parfois les personnes que vous rencontrez en chemin.
Et peut-être que c’est ce que j’apprécie le plus chez Babylon.
Car au final, nous n’avons pas seulement besoin d’un endroit pour stocker nos actifs.
Nous avons aussi besoin d’un endroit pour appartenir.
@BabylonLabs_io $BABY #baby
Family❤️
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Dreams🚀
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Struggles💪🏻
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825
C’est ce qui attire mon attention lorsque je regarde plus en profondeur la structure utilitaire de BABY.
Gas, Governance et Security existent tous, mais semblent fonctionner selon trois rythmes totalement différents.
Gas a un caractère « mécanique » : s’il y a une activité réseau, il y a un besoin d’utilisation. La Governance, elle, fonctionne par cycles : elle s’enflamme généralement autour des propositions et des échéances, puis retombe rapidement. La Security, quant à elle, est presque silencieuse en arrière-plan, lorsque BABY est verrouillé par des validateurs afin de protéger le réseau sur le long terme.
Le point le plus marquant est que le chevauchement entre les trois groupes d’utilisateurs semble relativement faible. Un portefeuille peut utiliser BABY pour payer le Gas, sans participer à la Governance ni à la Security. Un validateur peut staker, sans pour autant voter activement. Les participants à la Governance ne sont pas nécessairement des utilisateurs réguliers du réseau.
Cela soulève une grande question : BABY a-t-il trois utilités, ou bien trois « silos » d’utilité coexistent-ils sur un même token ?
En théorie, le Gas génère de l’activité, la Security crée la confiance, et la Governance assure la coordination. Si ces trois éléments peuvent se tirer et se renforcer mutuellement, BABY pourrait former une boucle de croissance puissante :
Activity → Value → Security → Governance → Better Network → More Activity.
Ainsi, ce qui compte à suivre n’est pas le nombre d’utilités de BABY, mais :
Une utilité peut-elle créer une demande pour les deux autres utilités ?
À mon avis, c’est là la mesure la plus importante pour évaluer la qualité des tokenomics et le potentiel à long terme de BABY.
@babylonlabs_io $BABY #baby
$GWEI $AKE
C’est ce qui attire mon attention lorsque je regarde plus en profondeur la structure utilitaire de BABY.
Gas, Governance et Security existent tous, mais semblent fonctionner selon trois rythmes totalement différents.
Gas a un caractère « mécanique » : s’il y a une activité réseau, il y a un besoin d’utilisation. La Governance, elle, fonctionne par cycles : elle s’enflamme généralement autour des propositions et des échéances, puis retombe rapidement. La Security, quant à elle, est presque silencieuse en arrière-plan, lorsque BABY est verrouillé par des validateurs afin de protéger le réseau sur le long terme.
Le point le plus marquant est que le chevauchement entre les trois groupes d’utilisateurs semble relativement faible. Un portefeuille peut utiliser BABY pour payer le Gas, sans participer à la Governance ni à la Security. Un validateur peut staker, sans pour autant voter activement. Les participants à la Governance ne sont pas nécessairement des utilisateurs réguliers du réseau.
Cela soulève une grande question : BABY a-t-il trois utilités, ou bien trois « silos » d’utilité coexistent-ils sur un même token ?
En théorie, le Gas génère de l’activité, la Security crée la confiance, et la Governance assure la coordination. Si ces trois éléments peuvent se tirer et se renforcer mutuellement, BABY pourrait former une boucle de croissance puissante :
Activity → Value → Security → Governance → Better Network → More Activity.
Ainsi, ce qui compte à suivre n’est pas le nombre d’utilités de BABY, mais :
Une utilité peut-elle créer une demande pour les deux autres utilités ?
À mon avis, c’est là la mesure la plus importante pour évaluer la qualité des tokenomics et le potentiel à long terme de BABY.
@BabylonLabs_io $BABY #baby
$GWEI $AKE
Gas, Governance et Security existent tous, mais semblent fonctionner selon trois rythmes totalement différents.
Gas a un caractère « mécanique » : s’il y a une activité réseau, il y a un besoin d’utilisation. La Governance, elle, fonctionne par cycles : elle s’enflamme généralement autour des propositions et des échéances, puis retombe rapidement. La Security, quant à elle, est presque silencieuse en arrière-plan, lorsque BABY est verrouillé par des validateurs afin de protéger le réseau sur le long terme.
Le point le plus marquant est que le chevauchement entre les trois groupes d’utilisateurs semble relativement faible. Un portefeuille peut utiliser BABY pour payer le Gas, sans participer à la Governance ni à la Security. Un validateur peut staker, sans pour autant voter activement. Les participants à la Governance ne sont pas nécessairement des utilisateurs réguliers du réseau.
Cela soulève une grande question : BABY a-t-il trois utilités, ou bien trois « silos » d’utilité coexistent-ils sur un même token ?
En théorie, le Gas génère de l’activité, la Security crée la confiance, et la Governance assure la coordination. Si ces trois éléments peuvent se tirer et se renforcer mutuellement, BABY pourrait former une boucle de croissance puissante :
Activity → Value → Security → Governance → Better Network → More Activity.
Ainsi, ce qui compte à suivre n’est pas le nombre d’utilités de BABY, mais :
Une utilité peut-elle créer une demande pour les deux autres utilités ?
À mon avis, c’est là la mesure la plus importante pour évaluer la qualité des tokenomics et le potentiel à long terme de BABY.
@BabylonLabs_io $BABY #baby
$GWEI $AKE
1
1
192
Il semble que nous ayons mal compris BitVM3.
Au départ, je pensais que BitVM3 n’était qu’une étape d’optimisation de BitVM : moins chère, plus compacte et plus efficace. Mais en voyant comment il peut être utilisé dans des modèles de coffres-forts (vaults) Bitcoin et de custody sans confiance (trustless custody), je me rends compte que la vraie valeur ne réside peut-être pas dans les coûts, mais dans l’ordre des engagements (commitments).
Avec des transactions pré-signées (pre-signed transactions), les conditions de sortie, de liquidation ou de transfert du contrôle peuvent être déterminées avant même que le Bitcoin soit envoyé dans le vault. Au lieu d’envoyer l’argent d’abord puis de devoir faire confiance à l’opérateur pour qu’il agisse correctement dans le futur, les engagements ont été créés et signés à l’avance.
C’est un changement important : passer de « la confiance dans les personnes » à « la confiance dans les règles ». L’utilisateur n’est plus entièrement dépendant de la promesse d’un intermédiaire ; il s’appuie sur des transactions et des conditions fixées à l’avance.
BitVM3 peut aider à rendre la vérification plus efficace grâce au traitement de logiques complexes hors chaîne (off-chain), mais il reste un problème : le timelock. L’entrée dans le système peut être plus simple, mais la sortie peut encore nécessiter du temps.
Ainsi, le trustless custody n’est pas seulement un problème de cryptographie. C’est aussi un problème de liquidité et de comportement des utilisateurs.
Enfin, la question n’est probablement pas : « Comment faire sans avoir besoin de faire confiance à l’opérateur ? »
Mais plutôt : « De combien de flexibilité les utilisateurs sont-ils prêts à se passer pour obtenir une certitude ? »
@babylonlabs_io #baby $BABY
$AKE $BILL
Il semble que nous ayons mal compris BitVM3.
Au départ, je pensais que BitVM3 n’était qu’une étape d’optimisation de BitVM : moins chère, plus compacte et plus efficace. Mais en voyant comment il peut être utilisé dans des modèles de coffres-forts (vaults) Bitcoin et de custody sans confiance (trustless custody), je me rends compte que la vraie valeur ne réside peut-être pas dans les coûts, mais dans l’ordre des engagements (commitments).
Avec des transactions pré-signées (pre-signed transactions), les conditions de sortie, de liquidation ou de transfert du contrôle peuvent être déterminées avant même que le Bitcoin soit envoyé dans le vault. Au lieu d’envoyer l’argent d’abord puis de devoir faire confiance à l’opérateur pour qu’il agisse correctement dans le futur, les engagements ont été créés et signés à l’avance.
C’est un changement important : passer de « la confiance dans les personnes » à « la confiance dans les règles ». L’utilisateur n’est plus entièrement dépendant de la promesse d’un intermédiaire ; il s’appuie sur des transactions et des conditions fixées à l’avance.
BitVM3 peut aider à rendre la vérification plus efficace grâce au traitement de logiques complexes hors chaîne (off-chain), mais il reste un problème : le timelock. L’entrée dans le système peut être plus simple, mais la sortie peut encore nécessiter du temps.
Ainsi, le trustless custody n’est pas seulement un problème de cryptographie. C’est aussi un problème de liquidité et de comportement des utilisateurs.
Enfin, la question n’est probablement pas : « Comment faire sans avoir besoin de faire confiance à l’opérateur ? »
Mais plutôt : « De combien de flexibilité les utilisateurs sont-ils prêts à se passer pour obtenir une certitude ? »
@BabylonLabs_io #baby $BABY
$AKE $BILL
Au départ, je pensais que BitVM3 n’était qu’une étape d’optimisation de BitVM : moins chère, plus compacte et plus efficace. Mais en voyant comment il peut être utilisé dans des modèles de coffres-forts (vaults) Bitcoin et de custody sans confiance (trustless custody), je me rends compte que la vraie valeur ne réside peut-être pas dans les coûts, mais dans l’ordre des engagements (commitments).
Avec des transactions pré-signées (pre-signed transactions), les conditions de sortie, de liquidation ou de transfert du contrôle peuvent être déterminées avant même que le Bitcoin soit envoyé dans le vault. Au lieu d’envoyer l’argent d’abord puis de devoir faire confiance à l’opérateur pour qu’il agisse correctement dans le futur, les engagements ont été créés et signés à l’avance.
C’est un changement important : passer de « la confiance dans les personnes » à « la confiance dans les règles ». L’utilisateur n’est plus entièrement dépendant de la promesse d’un intermédiaire ; il s’appuie sur des transactions et des conditions fixées à l’avance.
BitVM3 peut aider à rendre la vérification plus efficace grâce au traitement de logiques complexes hors chaîne (off-chain), mais il reste un problème : le timelock. L’entrée dans le système peut être plus simple, mais la sortie peut encore nécessiter du temps.
Ainsi, le trustless custody n’est pas seulement un problème de cryptographie. C’est aussi un problème de liquidité et de comportement des utilisateurs.
Enfin, la question n’est probablement pas : « Comment faire sans avoir besoin de faire confiance à l’opérateur ? »
Mais plutôt : « De combien de flexibilité les utilisateurs sont-ils prêts à se passer pour obtenir une certitude ? »
@BabylonLabs_io #baby $BABY
$AKE $BILL
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Je pensais que la self-custody et l’emprunt étaient deux choses opposées : pour avoir de la liquidité, il fallait renoncer au contrôle du Bitcoin.
Les prêts adossés au Bitcoin semblent briser cette contradiction. Mais le problème réel ne se résume pas à « emprunter sans vendre du Bitcoin » ; il s’agit plutôt de ce qui se passe après l’ouverture du prêt.
Les actifs donnés en garantie doivent toujours être verrouillés, gérés et vérifiés. Ainsi, la confiance ne disparaît pas : elle se déplace. Elle passe de l’entité de garde aux codes, contrats intelligents, oracles et mécanismes de liquidation.
Et l’élément le plus important reste le temps. Un système n’est réellement digne de confiance que si vos actifs restent en sécurité tout au long de la durée du prêt, en particulier lorsque le marché connaît une forte volatilité.
C’est pourquoi le succès du lending Bitcoin ne tient pas seulement à l’innovation, mais à la capacité de rétention.
Les utilisateurs peuvent venir grâce à la promesse « emprunter sans vendre du Bitcoin ». Mais ils ne reviennent que si leur première expérience leur fait croire que :
« Mon Bitcoin est vraiment en sécurité. »
Au final, la question n’est pas de savoir si vous pouvez emprunter en utilisant du Bitcoin sans le céder.
La vraie question est :
Ce système élimine-t-il réellement la nécessité de faire confiance, ou ne fait-il que déplacer l’endroit où vous placez votre confiance ?
@babylonlabs_io $BABY #baby
$AKE $B2
Je pensais que la self-custody et l’emprunt étaient deux choses opposées : pour avoir de la liquidité, il fallait renoncer au contrôle du Bitcoin.
Les prêts adossés au Bitcoin semblent briser cette contradiction. Mais le problème réel ne se résume pas à « emprunter sans vendre du Bitcoin » ; il s’agit plutôt de ce qui se passe après l’ouverture du prêt.
Les actifs donnés en garantie doivent toujours être verrouillés, gérés et vérifiés. Ainsi, la confiance ne disparaît pas : elle se déplace. Elle passe de l’entité de garde aux codes, contrats intelligents, oracles et mécanismes de liquidation.
Et l’élément le plus important reste le temps. Un système n’est réellement digne de confiance que si vos actifs restent en sécurité tout au long de la durée du prêt, en particulier lorsque le marché connaît une forte volatilité.
C’est pourquoi le succès du lending Bitcoin ne tient pas seulement à l’innovation, mais à la capacité de rétention.
Les utilisateurs peuvent venir grâce à la promesse « emprunter sans vendre du Bitcoin ». Mais ils ne reviennent que si leur première expérience leur fait croire que :
« Mon Bitcoin est vraiment en sécurité. »
Au final, la question n’est pas de savoir si vous pouvez emprunter en utilisant du Bitcoin sans le céder.
La vraie question est :
Ce système élimine-t-il réellement la nécessité de faire confiance, ou ne fait-il que déplacer l’endroit où vous placez votre confiance ?
@BabylonLabs_io $BABY #baby
$AKE $B2
Les prêts adossés au Bitcoin semblent briser cette contradiction. Mais le problème réel ne se résume pas à « emprunter sans vendre du Bitcoin » ; il s’agit plutôt de ce qui se passe après l’ouverture du prêt.
Les actifs donnés en garantie doivent toujours être verrouillés, gérés et vérifiés. Ainsi, la confiance ne disparaît pas : elle se déplace. Elle passe de l’entité de garde aux codes, contrats intelligents, oracles et mécanismes de liquidation.
Et l’élément le plus important reste le temps. Un système n’est réellement digne de confiance que si vos actifs restent en sécurité tout au long de la durée du prêt, en particulier lorsque le marché connaît une forte volatilité.
C’est pourquoi le succès du lending Bitcoin ne tient pas seulement à l’innovation, mais à la capacité de rétention.
Les utilisateurs peuvent venir grâce à la promesse « emprunter sans vendre du Bitcoin ». Mais ils ne reviennent que si leur première expérience leur fait croire que :
« Mon Bitcoin est vraiment en sécurité. »
Au final, la question n’est pas de savoir si vous pouvez emprunter en utilisant du Bitcoin sans le céder.
La vraie question est :
Ce système élimine-t-il réellement la nécessité de faire confiance, ou ne fait-il que déplacer l’endroit où vous placez votre confiance ?
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Article
Automatisation vérifiable : quand la conception façonne le comportement du marchéCe qui m’intéresse chez NEWT n’est pas la capacité d’automatiser les transactions, mais la philosophie de conception qui se cache derrière la manière dont cette automatisation fonctionne.
Dans la finance traditionnelle, les transactions de grande valeur s’accompagnent souvent d’un « temps de pause » très bref permettant aux humains de vérifier, de peser ou de modifier leur décision. Ce laps de temps est généralement considéré comme inefficace. Mais sous un autre angle, c’est aussi un espace où s’accumulent l’expérience, le contexte et la prudence humaine. En passant à un modèle d’automatisation vérifiable, le système ne repose plus sur le jugement, mais sur des conditions pouvant être prouvées et vérifiées par la cryptographie. Si les conditions sont réunies, la transaction est exécutée. Ce qui est supprimé ne concerne pas seulement le temps d’attente, mais aussi le « temps de réflexion » qui existait au cours du processus de prise de décision.
Automatisation vérifiable : quand la conception façonne le comportement du marché
Ce qui m’intéresse chez NEWT n’est pas la capacité d’automatiser les transactions, mais la philosophie de conception qui se cache derrière la manière dont cette automatisation fonctionne.
Dans la finance traditionnelle, les transactions de grande valeur s’accompagnent souvent d’un « temps de pause » très bref permettant aux humains de vérifier, de peser ou de modifier leur décision. Ce laps de temps est généralement considéré comme inefficace. Mais sous un autre angle, c’est aussi un espace où s’accumulent l’expérience, le contexte et la prudence humaine. En passant à un modèle d’automatisation vérifiable, le système ne repose plus sur le jugement, mais sur des conditions pouvant être prouvées et vérifiées par la cryptographie. Si les conditions sont réunies, la transaction est exécutée. Ce qui est supprimé ne concerne pas seulement le temps d’attente, mais aussi le « temps de réflexion » qui existait au cours du processus de prise de décision.
Dans la finance traditionnelle, les transactions de grande valeur s’accompagnent souvent d’un « temps de pause » très bref permettant aux humains de vérifier, de peser ou de modifier leur décision. Ce laps de temps est généralement considéré comme inefficace. Mais sous un autre angle, c’est aussi un espace où s’accumulent l’expérience, le contexte et la prudence humaine. En passant à un modèle d’automatisation vérifiable, le système ne repose plus sur le jugement, mais sur des conditions pouvant être prouvées et vérifiées par la cryptographie. Si les conditions sont réunies, la transaction est exécutée. Ce qui est supprimé ne concerne pas seulement le temps d’attente, mais aussi le « temps de réflexion » qui existait au cours du processus de prise de décision.
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Au départ, je pensais que le rate limit sur Newton n’était qu’un mécanisme anti-bot et de réduction de la charge réseau. Mais ce qui est frappant ne réside pas dans la limitation de la vitesse en tant que telle, ci dans la façon dont le système évalue les transactions avant qu’elles n’existent réellement sur la chaîne. Celles qui ne répondent pas aux politiques sont simplement proposées — et donc jamais — ce qui rend le « frottement » presque invisible.
Le point qui m’a fait changer d’avis, c’est le mécanisme des receipts. Si chaque évaluation génère un reçu vérifiable, alors l’application des politiques ne devient plus une décision ponctuelle, mais une partie de l’historique du protocole. Ce n’est pas seulement un contrôle du trafic : c’est la création de possibilités de vérification et de redevabilité.
Vu sous l’angle du design de mécanismes, c’est encore plus intéressant que la simple dimension technique. Newton ne fait pas que gérer les transactions : il façonne aussi le comportement des participants grâce aux règles et aux incitations qu’il conçoit. Ainsi, la question à se poser n’est pas seulement de savoir si ces limites sont efficaces, mais plutôt : le niveau de liquidité restant est-il une source de capital réellement engagée envers l’écosystème, ou bien n’est-ce qu’une liquidité en attente d’une sortie moins contraignante ?
Selon moi, la valeur de Newton ne tient pas uniquement à la technologie, mais à la manière dont la conception du protocole peut influencer, à long terme, le comportement économique des utilisateurs.
@NewtonProtocol $NEWT #newt
Au départ, je pensais que le rate limit sur Newton n’était qu’un mécanisme anti-bot et de réduction de la charge réseau. Mais ce qui est frappant ne réside pas dans la limitation de la vitesse en tant que telle, ci dans la façon dont le système évalue les transactions avant qu’elles n’existent réellement sur la chaîne. Celles qui ne répondent pas aux politiques sont simplement proposées — et donc jamais — ce qui rend le « frottement » presque invisible.
Le point qui m’a fait changer d’avis, c’est le mécanisme des receipts. Si chaque évaluation génère un reçu vérifiable, alors l’application des politiques ne devient plus une décision ponctuelle, mais une partie de l’historique du protocole. Ce n’est pas seulement un contrôle du trafic : c’est la création de possibilités de vérification et de redevabilité.
Vu sous l’angle du design de mécanismes, c’est encore plus intéressant que la simple dimension technique. Newton ne fait pas que gérer les transactions : il façonne aussi le comportement des participants grâce aux règles et aux incitations qu’il conçoit. Ainsi, la question à se poser n’est pas seulement de savoir si ces limites sont efficaces, mais plutôt : le niveau de liquidité restant est-il une source de capital réellement engagée envers l’écosystème, ou bien n’est-ce qu’une liquidité en attente d’une sortie moins contraignante ?
Selon moi, la valeur de Newton ne tient pas uniquement à la technologie, mais à la manière dont la conception du protocole peut influencer, à long terme, le comportement économique des utilisateurs.
@NewtonProtocol $NEWT #newt
Le point qui m’a fait changer d’avis, c’est le mécanisme des receipts. Si chaque évaluation génère un reçu vérifiable, alors l’application des politiques ne devient plus une décision ponctuelle, mais une partie de l’historique du protocole. Ce n’est pas seulement un contrôle du trafic : c’est la création de possibilités de vérification et de redevabilité.
Vu sous l’angle du design de mécanismes, c’est encore plus intéressant que la simple dimension technique. Newton ne fait pas que gérer les transactions : il façonne aussi le comportement des participants grâce aux règles et aux incitations qu’il conçoit. Ainsi, la question à se poser n’est pas seulement de savoir si ces limites sont efficaces, mais plutôt : le niveau de liquidité restant est-il une source de capital réellement engagée envers l’écosystème, ou bien n’est-ce qu’une liquidité en attente d’une sortie moins contraignante ?
Selon moi, la valeur de Newton ne tient pas uniquement à la technologie, mais à la manière dont la conception du protocole peut influencer, à long terme, le comportement économique des utilisateurs.
@NewtonProtocol $NEWT #newt
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Article
Quand la blockchain n’est plus le lieu de décisionCe qui me fait réfléchir à l’Institutional DeFi, ce n’est pas le fait qu’il ait un KYC ou des exigences de conformité. Ce qui est plus intéressant, c’est l’endroit où se situe le pouvoir de décision.
Une blockchain peut confirmer une transaction en quelques secondes. Mais avant que cette transaction n’existe, une autre décision a déjà été prise : cette adresse de portefeuille a-t-elle le droit d’y participer ou non. Cette décision provient généralement de systèmes en dehors de la blockchain, comme l’identité, la conformité ou la réglementation juridique.
Quand la blockchain n’est plus le lieu de décision
Ce qui me fait réfléchir à l’Institutional DeFi, ce n’est pas le fait qu’il ait un KYC ou des exigences de conformité. Ce qui est plus intéressant, c’est l’endroit où se situe le pouvoir de décision.
Une blockchain peut confirmer une transaction en quelques secondes. Mais avant que cette transaction n’existe, une autre décision a déjà été prise : cette adresse de portefeuille a-t-elle le droit d’y participer ou non. Cette décision provient généralement de systèmes en dehors de la blockchain, comme l’identité, la conformité ou la réglementation juridique.
Une blockchain peut confirmer une transaction en quelques secondes. Mais avant que cette transaction n’existe, une autre décision a déjà été prise : cette adresse de portefeuille a-t-elle le droit d’y participer ou non. Cette décision provient généralement de systèmes en dehors de la blockchain, comme l’identité, la conformité ou la réglementation juridique.
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Ce qui m’a le plus fasciné dans l’IA n’est pas sa capacité à prendre des décisions par elle-même, mais la manière dont de nombreux agents d’IA peuvent coopérer sans avoir besoin de se faire confiance.
C’est aussi à ce moment-là que j’ai compris le sens d’un signed on-chain receipt.
À première vue, ce n’est qu’un enregistrement signé sur la blockchain. Mais sa valeur ne réside pas dans le fait de prouver à des humains qu’une tâche a été accomplie. La valeur réelle est d’obliger un agent à s’engager sur l’état actuel avant que le système ne poursuive.
Ce moment d’engagement fait toute la différence. Un agent peut sauter l’étape de vérification pour aller plus vite, mais les erreurs se manifesteront ensuite. À l’inverse, un agent qui vérifie systématiquement et laisse des preuves construit progressivement un historique fiable, sans avoir besoin de fournir la moindre explication.
Peut-être que la blockchain ne crée pas vraiment de la confiance. Ce qu’elle crée, c’est une base sur laquelle des systèmes peuvent coopérer en se fondant sur une même vérité, où tous les engagements peuvent être vérifiés et où chaque action laisse une trace.
Alors, construisons-nous de la confiance, ou concevons-nous simplement des systèmes qui rendent la dissimulation de comportements répréhensibles de plus en plus difficile et coûteuse ?
@NewtonProtocol $NEWT #newt
$LAB $EVAA
Ce qui m’a le plus fasciné dans l’IA n’est pas sa capacité à prendre des décisions par elle-même, mais la manière dont de nombreux agents d’IA peuvent coopérer sans avoir besoin de se faire confiance.
C’est aussi à ce moment-là que j’ai compris le sens d’un signed on-chain receipt.
À première vue, ce n’est qu’un enregistrement signé sur la blockchain. Mais sa valeur ne réside pas dans le fait de prouver à des humains qu’une tâche a été accomplie. La valeur réelle est d’obliger un agent à s’engager sur l’état actuel avant que le système ne poursuive.
Ce moment d’engagement fait toute la différence. Un agent peut sauter l’étape de vérification pour aller plus vite, mais les erreurs se manifesteront ensuite. À l’inverse, un agent qui vérifie systématiquement et laisse des preuves construit progressivement un historique fiable, sans avoir besoin de fournir la moindre explication.
Peut-être que la blockchain ne crée pas vraiment de la confiance. Ce qu’elle crée, c’est une base sur laquelle des systèmes peuvent coopérer en se fondant sur une même vérité, où tous les engagements peuvent être vérifiés et où chaque action laisse une trace.
Alors, construisons-nous de la confiance, ou concevons-nous simplement des systèmes qui rendent la dissimulation de comportements répréhensibles de plus en plus difficile et coûteuse ?
@NewtonProtocol $NEWT #newt
$LAB $EVAA
C’est aussi à ce moment-là que j’ai compris le sens d’un signed on-chain receipt.
À première vue, ce n’est qu’un enregistrement signé sur la blockchain. Mais sa valeur ne réside pas dans le fait de prouver à des humains qu’une tâche a été accomplie. La valeur réelle est d’obliger un agent à s’engager sur l’état actuel avant que le système ne poursuive.
Ce moment d’engagement fait toute la différence. Un agent peut sauter l’étape de vérification pour aller plus vite, mais les erreurs se manifesteront ensuite. À l’inverse, un agent qui vérifie systématiquement et laisse des preuves construit progressivement un historique fiable, sans avoir besoin de fournir la moindre explication.
Peut-être que la blockchain ne crée pas vraiment de la confiance. Ce qu’elle crée, c’est une base sur laquelle des systèmes peuvent coopérer en se fondant sur une même vérité, où tous les engagements peuvent être vérifiés et où chaque action laisse une trace.
Alors, construisons-nous de la confiance, ou concevons-nous simplement des systèmes qui rendent la dissimulation de comportements répréhensibles de plus en plus difficile et coûteuse ?
@NewtonProtocol $NEWT #newt
$LAB $EVAA
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Article
L’Espace Avant le SettlementIl y a un moment, dans chaque transaction onchain, auquel je n’avais jamais prêté attention auparavant.
Ce n’est pas le moment où la transaction est confirmée, mais quelques secondes avant que cela ne se produise. Nous parlons souvent du settlement comme du moment le plus important d’une transaction, car c’est à ce moment-là que la valeur est réellement transférée. Mais avant le settlement, il existe un intervalle très court pendant lequel la transaction n’est encore qu’une intention et peut toujours être bloquée.
L’Espace Avant le Settlement
Il y a un moment, dans chaque transaction onchain, auquel je n’avais jamais prêté attention auparavant.
Ce n’est pas le moment où la transaction est confirmée, mais quelques secondes avant que cela ne se produise. Nous parlons souvent du settlement comme du moment le plus important d’une transaction, car c’est à ce moment-là que la valeur est réellement transférée. Mais avant le settlement, il existe un intervalle très court pendant lequel la transaction n’est encore qu’une intention et peut toujours être bloquée.
Ce n’est pas le moment où la transaction est confirmée, mais quelques secondes avant que cela ne se produise. Nous parlons souvent du settlement comme du moment le plus important d’une transaction, car c’est à ce moment-là que la valeur est réellement transférée. Mais avant le settlement, il existe un intervalle très court pendant lequel la transaction n’est encore qu’une intention et peut toujours être bloquée.
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Au départ, je pensais que la limite de dépenses et la liste des bénéficiaires approuvés n’étaient que des fonctionnalités de sécurité. Elles existent pour empêcher le pire de se produire.
Mais il y a quelques détails mineurs qui ont retenu mon attention.
Presque personne n’ajoute un nouveau bénéficiaire immédiatement. Dans la plupart des cas, il y a d’abord une transaction manuelle, comme si la confiance devait être vérifiée avant d’être enregistrée.
La limite de dépenses fonctionne aussi de la même manière. Elle commence souvent à un niveau bas, puis est progressivement relevée au fil du temps, discrètement. Ce qui est intéressant, c’est qu’elle est rarement diminuée.
Et une fois qu’un bénéficiaire se trouve dans la liste approuvée, il est extrêmement rare qu’il en soit retiré. Ce qui change, ce n’est plus l’adresse en elle-même, mais le fait que les transactions qui s’y rapportent finissent par ne plus être examinées avec le même niveau de prudence qu’auparavant.
Pris séparément, chaque détail semble raisonnable. Mais mis côte à côte, ils semblent raconter la même histoire.
Peut-être que les outils de sécurité ne font pas que réduire les risques. Ils conservent aussi des décisions que nous avons déjà soigneusement pesées, pour que nous n’ayons pas à les reconsidérer la prochaine fois.
En ce sens, la liste approuvée n’est pas seulement une liste. C’est une forme de mémoire. Et la limite de dépenses ne limite pas seulement le montant que nous pouvons dépenser : elle déplace aussi silencieusement le seuil que nous considérons comme « normal ».
Peut-être que la question la plus intéressante n’est pas de savoir dans quelle mesure ces fonctionnalités nous rendent plus sûrs, mais plutôt combien de décisions futures, elles ont déjà été adoptées par nous — sans que nous en ayons conscience.
@NewtonProtocol $NEWT #newt
$LAB $B
Au départ, je pensais que la limite de dépenses et la liste des bénéficiaires approuvés n’étaient que des fonctionnalités de sécurité. Elles existent pour empêcher le pire de se produire.
Mais il y a quelques détails mineurs qui ont retenu mon attention.
Presque personne n’ajoute un nouveau bénéficiaire immédiatement. Dans la plupart des cas, il y a d’abord une transaction manuelle, comme si la confiance devait être vérifiée avant d’être enregistrée.
La limite de dépenses fonctionne aussi de la même manière. Elle commence souvent à un niveau bas, puis est progressivement relevée au fil du temps, discrètement. Ce qui est intéressant, c’est qu’elle est rarement diminuée.
Et une fois qu’un bénéficiaire se trouve dans la liste approuvée, il est extrêmement rare qu’il en soit retiré. Ce qui change, ce n’est plus l’adresse en elle-même, mais le fait que les transactions qui s’y rapportent finissent par ne plus être examinées avec le même niveau de prudence qu’auparavant.
Pris séparément, chaque détail semble raisonnable. Mais mis côte à côte, ils semblent raconter la même histoire.
Peut-être que les outils de sécurité ne font pas que réduire les risques. Ils conservent aussi des décisions que nous avons déjà soigneusement pesées, pour que nous n’ayons pas à les reconsidérer la prochaine fois.
En ce sens, la liste approuvée n’est pas seulement une liste. C’est une forme de mémoire. Et la limite de dépenses ne limite pas seulement le montant que nous pouvons dépenser : elle déplace aussi silencieusement le seuil que nous considérons comme « normal ».
Peut-être que la question la plus intéressante n’est pas de savoir dans quelle mesure ces fonctionnalités nous rendent plus sûrs, mais plutôt combien de décisions futures, elles ont déjà été adoptées par nous — sans que nous en ayons conscience.
@NewtonProtocol $NEWT #newt
$LAB $B
Mais il y a quelques détails mineurs qui ont retenu mon attention.
Presque personne n’ajoute un nouveau bénéficiaire immédiatement. Dans la plupart des cas, il y a d’abord une transaction manuelle, comme si la confiance devait être vérifiée avant d’être enregistrée.
La limite de dépenses fonctionne aussi de la même manière. Elle commence souvent à un niveau bas, puis est progressivement relevée au fil du temps, discrètement. Ce qui est intéressant, c’est qu’elle est rarement diminuée.
Et une fois qu’un bénéficiaire se trouve dans la liste approuvée, il est extrêmement rare qu’il en soit retiré. Ce qui change, ce n’est plus l’adresse en elle-même, mais le fait que les transactions qui s’y rapportent finissent par ne plus être examinées avec le même niveau de prudence qu’auparavant.
Pris séparément, chaque détail semble raisonnable. Mais mis côte à côte, ils semblent raconter la même histoire.
Peut-être que les outils de sécurité ne font pas que réduire les risques. Ils conservent aussi des décisions que nous avons déjà soigneusement pesées, pour que nous n’ayons pas à les reconsidérer la prochaine fois.
En ce sens, la liste approuvée n’est pas seulement une liste. C’est une forme de mémoire. Et la limite de dépenses ne limite pas seulement le montant que nous pouvons dépenser : elle déplace aussi silencieusement le seuil que nous considérons comme « normal ».
Peut-être que la question la plus intéressante n’est pas de savoir dans quelle mesure ces fonctionnalités nous rendent plus sûrs, mais plutôt combien de décisions futures, elles ont déjà été adoptées par nous — sans que nous en ayons conscience.
@NewtonProtocol $NEWT #newt
$LAB $B
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Article
La Blockchain Est-Elle en Train de Passer de la Validation des Transactions à la Validation du Droit d’Émettre une Transaction ?Je pensais auparavant que la blockchain n’avait qu’une seule mission : vérifier les transactions. Tant que la transaction est valide selon le smart contract, le réseau l’exécutera ; quant à savoir si elle est juste ou non du point de vue des règles, ce sera une question qui sera tranchée ensuite.
Mais @NewtonProtocol m’a fait réaliser que la blockchain pourrait être en train d’entrer dans une autre phase.
Au lieu de simplement confirmer « le transaction est-elle valide ? », Newton a également posé une autre question : « cette transaction devrait-elle être autorisée à être effectuée ? » Ça ressemble à une étape de vérification supplémentaire, mais pour moi, c’est la différence entre exécuter du code et exécuter une politique.
La Blockchain Est-Elle en Train de Passer de la Validation des Transactions à la Validation du Droit d’Émettre une Transaction ?
Je pensais auparavant que la blockchain n’avait qu’une seule mission : vérifier les transactions. Tant que la transaction est valide selon le smart contract, le réseau l’exécutera ; quant à savoir si elle est juste ou non du point de vue des règles, ce sera une question qui sera tranchée ensuite.
Mais @NewtonProtocol m’a fait réaliser que la blockchain pourrait être en train d’entrer dans une autre phase.
Au lieu de simplement confirmer « le transaction est-elle valide ? », Newton a également posé une autre question : « cette transaction devrait-elle être autorisée à être effectuée ? » Ça ressemble à une étape de vérification supplémentaire, mais pour moi, c’est la différence entre exécuter du code et exécuter une politique.
Mais @NewtonProtocol m’a fait réaliser que la blockchain pourrait être en train d’entrer dans une autre phase.
Au lieu de simplement confirmer « le transaction est-elle valide ? », Newton a également posé une autre question : « cette transaction devrait-elle être autorisée à être effectuée ? » Ça ressemble à une étape de vérification supplémentaire, mais pour moi, c’est la différence entre exécuter du code et exécuter une politique.
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Auparavant, j’avais l’habitude d’évaluer l’utilité d’un token en comptant le nombre de ses « cas d’usage ». Mais avec NEWT, je trouve que ce qui est remarquable ne réside pas dans la quantité, mais dans la manière dont ces utilités s’enchaînent entre elles.
Les frais créent le besoin d’utilisation. Le staking oblige les détenteurs à s’engager plus longtemps. Le registry des modèles contraint les opérateurs à immobiliser du NEWT pour fonctionner, tandis que la gouvernance n’est accessible qu’à ceux qui ont misé. Chaque mécanisme complète le précédent, au lieu d’agir de façon isolée.
Ce que j’aimerais toutefois observer, c’est de savoir si ce modèle crée réellement une nouvelle demande pour NEWT, ou s’il fait simplement en sorte que la même quantité de tokens soit utilisée à des fins multiples. Pour moi, la réponse se trouve dans le volume des frais. Si la demande de paiement provient d’une activité réelle du réseau, alors c’est un facteur qui mérite d’être suivi sur le long terme.
Selon vous, quel est le véritable élément qui détermine la valeur à long terme d’un token : beaucoup d’utilités, ou la capacité à générer une demande d’utilisation concrète via les revenus issus des frais ?
@NewtonProtocol $NEWT #newt
$LAB $BEAT
Auparavant, j’avais l’habitude d’évaluer l’utilité d’un token en comptant le nombre de ses « cas d’usage ». Mais avec NEWT, je trouve que ce qui est remarquable ne réside pas dans la quantité, mais dans la manière dont ces utilités s’enchaînent entre elles.
Les frais créent le besoin d’utilisation. Le staking oblige les détenteurs à s’engager plus longtemps. Le registry des modèles contraint les opérateurs à immobiliser du NEWT pour fonctionner, tandis que la gouvernance n’est accessible qu’à ceux qui ont misé. Chaque mécanisme complète le précédent, au lieu d’agir de façon isolée.
Ce que j’aimerais toutefois observer, c’est de savoir si ce modèle crée réellement une nouvelle demande pour NEWT, ou s’il fait simplement en sorte que la même quantité de tokens soit utilisée à des fins multiples. Pour moi, la réponse se trouve dans le volume des frais. Si la demande de paiement provient d’une activité réelle du réseau, alors c’est un facteur qui mérite d’être suivi sur le long terme.
Selon vous, quel est le véritable élément qui détermine la valeur à long terme d’un token : beaucoup d’utilités, ou la capacité à générer une demande d’utilisation concrète via les revenus issus des frais ?
@NewtonProtocol $NEWT #newt
$LAB $BEAT
Les frais créent le besoin d’utilisation. Le staking oblige les détenteurs à s’engager plus longtemps. Le registry des modèles contraint les opérateurs à immobiliser du NEWT pour fonctionner, tandis que la gouvernance n’est accessible qu’à ceux qui ont misé. Chaque mécanisme complète le précédent, au lieu d’agir de façon isolée.
Ce que j’aimerais toutefois observer, c’est de savoir si ce modèle crée réellement une nouvelle demande pour NEWT, ou s’il fait simplement en sorte que la même quantité de tokens soit utilisée à des fins multiples. Pour moi, la réponse se trouve dans le volume des frais. Si la demande de paiement provient d’une activité réelle du réseau, alors c’est un facteur qui mérite d’être suivi sur le long terme.
Selon vous, quel est le véritable élément qui détermine la valeur à long terme d’un token : beaucoup d’utilités, ou la capacité à générer une demande d’utilisation concrète via les revenus issus des frais ?
@NewtonProtocol $NEWT #newt
$LAB $BEAT
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Article
La blockchain ne conserve pas la vérité. La blockchain conserve des preuvesUn système ne devient pas digne de confiance parce qu’il traite les transactions correctement. Il devient digne de confiance grâce à la façon dont il se souvient de ce qui s’est passé.
Dans une blockchain, la valeur d’un receipt ou d’une attestation se situe rarement au moment où il est créé.
C’est comme une empreinte. Sans raconter tout le trajet, mais assez pour prouver que ce trajet a bien existé. Quand la mémoire des humains s’estompe et que les parties commencent à diverger, ces empreintes deviennent un point d’appui pour la confiance.
La blockchain ne conserve pas la vérité. La blockchain conserve des preuves
Un système ne devient pas digne de confiance parce qu’il traite les transactions correctement. Il devient digne de confiance grâce à la façon dont il se souvient de ce qui s’est passé.
Dans une blockchain, la valeur d’un receipt ou d’une attestation se situe rarement au moment où il est créé.
C’est comme une empreinte. Sans raconter tout le trajet, mais assez pour prouver que ce trajet a bien existé. Quand la mémoire des humains s’estompe et que les parties commencent à diverger, ces empreintes deviennent un point d’appui pour la confiance.
Dans une blockchain, la valeur d’un receipt ou d’une attestation se situe rarement au moment où il est créé.
C’est comme une empreinte. Sans raconter tout le trajet, mais assez pour prouver que ce trajet a bien existé. Quand la mémoire des humains s’estompe et que les parties commencent à diverger, ces empreintes deviennent un point d’appui pour la confiance.
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Auparavant, je pensais que le filtrage des transactions sous sanctions n’était qu’une simple liste d’adresses interdites : si un portefeuille figurait dans la liste, il était bloqué ; sinon, la transaction se déroulait normalement.
Mais en observant la manière dont de nombreuses organisations émettrices de stablecoins combinent ce mécanisme avec des limites de débit (rate limit), je me suis rendu compte que le système fait bien plus que cela. Il ne se contente pas de vous demander qui vous êtes : il s’intéresse aussi à la façon dont vous agissez.
Le rate limit ne conclut pas qu’un portefeuille est « mauvais ». Il ne fait que définir quel rythme de transaction est considéré comme normal. Tant que l’activité reste dans la plage attendue, le système est presque invisible. Mais lorsque le volume ou la fréquence augmente brutalement, des couches de contrôle commencent à apparaître : les transactions peuvent être ralenties, basculer en file d’attente, ou nécessiter une étape d’évaluation des risques supplémentaire.
Cela me fait penser à la troisième loi de Newton. En finance aussi, chaque couche de friction ajoutée provoque une réaction correspondante de la part du marché. Les limites font que les flux de fonds se fragmentent davantage ; les contrôles poussent la liquidité à trouver de nouvelles routes ; et les règles finales, elles, définissent la manière dont les utilisateurs s’adaptent à elles.
Peut-être que la vraie question n’est pas de savoir si ces mécanismes de contrôle sont efficaces, mais plutôt : lorsque tout le monde comprend clairement les seuils du système, dans quelle direction l comportement des flux de capitaux va-t-il évoluer ?
@NewtonProtocol $NEWT #newt
$NEX $TAG
Auparavant, je pensais que le filtrage des transactions sous sanctions n’était qu’une simple liste d’adresses interdites : si un portefeuille figurait dans la liste, il était bloqué ; sinon, la transaction se déroulait normalement.
Mais en observant la manière dont de nombreuses organisations émettrices de stablecoins combinent ce mécanisme avec des limites de débit (rate limit), je me suis rendu compte que le système fait bien plus que cela. Il ne se contente pas de vous demander qui vous êtes : il s’intéresse aussi à la façon dont vous agissez.
Le rate limit ne conclut pas qu’un portefeuille est « mauvais ». Il ne fait que définir quel rythme de transaction est considéré comme normal. Tant que l’activité reste dans la plage attendue, le système est presque invisible. Mais lorsque le volume ou la fréquence augmente brutalement, des couches de contrôle commencent à apparaître : les transactions peuvent être ralenties, basculer en file d’attente, ou nécessiter une étape d’évaluation des risques supplémentaire.
Cela me fait penser à la troisième loi de Newton. En finance aussi, chaque couche de friction ajoutée provoque une réaction correspondante de la part du marché. Les limites font que les flux de fonds se fragmentent davantage ; les contrôles poussent la liquidité à trouver de nouvelles routes ; et les règles finales, elles, définissent la manière dont les utilisateurs s’adaptent à elles.
Peut-être que la vraie question n’est pas de savoir si ces mécanismes de contrôle sont efficaces, mais plutôt : lorsque tout le monde comprend clairement les seuils du système, dans quelle direction l comportement des flux de capitaux va-t-il évoluer ?
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Mais en observant la manière dont de nombreuses organisations émettrices de stablecoins combinent ce mécanisme avec des limites de débit (rate limit), je me suis rendu compte que le système fait bien plus que cela. Il ne se contente pas de vous demander qui vous êtes : il s’intéresse aussi à la façon dont vous agissez.
Le rate limit ne conclut pas qu’un portefeuille est « mauvais ». Il ne fait que définir quel rythme de transaction est considéré comme normal. Tant que l’activité reste dans la plage attendue, le système est presque invisible. Mais lorsque le volume ou la fréquence augmente brutalement, des couches de contrôle commencent à apparaître : les transactions peuvent être ralenties, basculer en file d’attente, ou nécessiter une étape d’évaluation des risques supplémentaire.
Cela me fait penser à la troisième loi de Newton. En finance aussi, chaque couche de friction ajoutée provoque une réaction correspondante de la part du marché. Les limites font que les flux de fonds se fragmentent davantage ; les contrôles poussent la liquidité à trouver de nouvelles routes ; et les règles finales, elles, définissent la manière dont les utilisateurs s’adaptent à elles.
Peut-être que la vraie question n’est pas de savoir si ces mécanismes de contrôle sont efficaces, mais plutôt : lorsque tout le monde comprend clairement les seuils du système, dans quelle direction l comportement des flux de capitaux va-t-il évoluer ?
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La confiance ne disparaît pas : elle est seulement réécrite par l’attestationIl y a une chose que j’ai réalisée en lisant sur l’attestation et les reçus vérifiables : ce que nous appelons « la confiance » dans les systèmes numériques évolue très vite.
Avant, je pensais toujours que la confiance se construit à partir des personnes. On croit à la réputation d’une organisation, aux rapports d’un auditeur, aux relevés d’une banque ou, plus simplement, à la mémoire des personnes impliquées. Mais dans le monde de la blockchain, la question ne semble plus être « Dois-je te faire confiance ? », mais plutôt « Peux-tu prouver cela ? »
La confiance ne disparaît pas : elle est seulement réécrite par l’attestation
Il y a une chose que j’ai réalisée en lisant sur l’attestation et les reçus vérifiables : ce que nous appelons « la confiance » dans les systèmes numériques évolue très vite.
Avant, je pensais toujours que la confiance se construit à partir des personnes. On croit à la réputation d’une organisation, aux rapports d’un auditeur, aux relevés d’une banque ou, plus simplement, à la mémoire des personnes impliquées. Mais dans le monde de la blockchain, la question ne semble plus être « Dois-je te faire confiance ? », mais plutôt « Peux-tu prouver cela ? »
Avant, je pensais toujours que la confiance se construit à partir des personnes. On croit à la réputation d’une organisation, aux rapports d’un auditeur, aux relevés d’une banque ou, plus simplement, à la mémoire des personnes impliquées. Mais dans le monde de la blockchain, la question ne semble plus être « Dois-je te faire confiance ? », mais plutôt « Peux-tu prouver cela ? »
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Ce qui m’intéresse, c’est que la conformité dans les crypto-monnaies change de nature. Elle ne détermine plus seulement qui peut effectuer des transactions ; elle détermine de plus en plus la manière dont chacun va trader.
Au début, je pensais que le sanctions screening n’était qu’un simple filtre : si une adresse se trouve sur la liste de sanctions, elle est bloquée. Mais lorsque les émetteurs de stablecoins ajoutent aussi des limites de vélocité (velocity limits), je me suis rendu compte que le système ne se contente plus d’observer l’identité d’une adresse : il observe aussi son comportement.
Une adresse qui transige dans des limites normales est presque sans impact. En revanche, lorsque la vitesse ou le modèle de trading change de façon anormale, les transactions peuvent être ralenties, mises en file d’attente ou signalées pour examen, quelle que soit la finalité de l’utilisateur.
Cela me fait penser à la troisième loi de Newton : à chaque action correspond une réaction. Chaque couche de « friction » ajoutée pousse les utilisateurs à s’adapter en modifiant le routage des transactions, en répartissant les actifs sur plusieurs adresses et en déplaçant la liquidité pour contourner les seuils du système.
Sans doute, la question la plus intéressante n’est-elle pas de savoir si la conformité est suffisamment forte, mais plutôt à quoi ressemblera le marché lorsque tout le monde comprendra comment le système fonctionne et où se situent ses seuils.
@NewtonProtocol $NEWT #newt
$quq $NEX
Ce qui m’intéresse, c’est que la conformité dans les crypto-monnaies change de nature. Elle ne détermine plus seulement qui peut effectuer des transactions ; elle détermine de plus en plus la manière dont chacun va trader.
Au début, je pensais que le sanctions screening n’était qu’un simple filtre : si une adresse se trouve sur la liste de sanctions, elle est bloquée. Mais lorsque les émetteurs de stablecoins ajoutent aussi des limites de vélocité (velocity limits), je me suis rendu compte que le système ne se contente plus d’observer l’identité d’une adresse : il observe aussi son comportement.
Une adresse qui transige dans des limites normales est presque sans impact. En revanche, lorsque la vitesse ou le modèle de trading change de façon anormale, les transactions peuvent être ralenties, mises en file d’attente ou signalées pour examen, quelle que soit la finalité de l’utilisateur.
Cela me fait penser à la troisième loi de Newton : à chaque action correspond une réaction. Chaque couche de « friction » ajoutée pousse les utilisateurs à s’adapter en modifiant le routage des transactions, en répartissant les actifs sur plusieurs adresses et en déplaçant la liquidité pour contourner les seuils du système.
Sans doute, la question la plus intéressante n’est-elle pas de savoir si la conformité est suffisamment forte, mais plutôt à quoi ressemblera le marché lorsque tout le monde comprendra comment le système fonctionne et où se situent ses seuils.
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Au début, je pensais que le sanctions screening n’était qu’un simple filtre : si une adresse se trouve sur la liste de sanctions, elle est bloquée. Mais lorsque les émetteurs de stablecoins ajoutent aussi des limites de vélocité (velocity limits), je me suis rendu compte que le système ne se contente plus d’observer l’identité d’une adresse : il observe aussi son comportement.
Une adresse qui transige dans des limites normales est presque sans impact. En revanche, lorsque la vitesse ou le modèle de trading change de façon anormale, les transactions peuvent être ralenties, mises en file d’attente ou signalées pour examen, quelle que soit la finalité de l’utilisateur.
Cela me fait penser à la troisième loi de Newton : à chaque action correspond une réaction. Chaque couche de « friction » ajoutée pousse les utilisateurs à s’adapter en modifiant le routage des transactions, en répartissant les actifs sur plusieurs adresses et en déplaçant la liquidité pour contourner les seuils du système.
Sans doute, la question la plus intéressante n’est-elle pas de savoir si la conformité est suffisamment forte, mais plutôt à quoi ressemblera le marché lorsque tout le monde comprendra comment le système fonctionne et où se situent ses seuils.
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Newton Protocol (NEWT) : une technologie assez solide, mais le marché est-il prêt ?À chaque fois que je lis quelque chose sur Newton Protocol (NEWT), j’ai l’impression que c’est un projet très facile à faire apprécier par le monde de la technologie, mais aussi un projet que le marché n’adoptera pas facilement tout de suite. Ce qui me fait le plus réfléchir, ce n’est pas ce que Newton est capable de faire, mais plutôt de savoir si ce que le projet construit répond déjà à un besoin des utilisateurs.
À mon avis, c’est l’une des erreurs les plus courantes lorsqu’on évalue des projets d’infrastructure dans le crypto. On se concentre souvent sur la technologie : l’architecture est-elle avancée, la sécurité est-elle bonne, l’IA est-elle intelligente. Mais le marché fonctionne rarement de cette façon. Les utilisateurs ne se préoccupent pas de la technologie utilisée par un protocole ; ils se demandent plutôt s’il leur permet de trader plus en sécurité, de gagner du temps, ou d’avoir une meilleure expérience.
Newton Protocol (NEWT) : une technologie assez solide, mais le marché est-il prêt ?
À chaque fois que je lis quelque chose sur Newton Protocol (NEWT), j’ai l’impression que c’est un projet très facile à faire apprécier par le monde de la technologie, mais aussi un projet que le marché n’adoptera pas facilement tout de suite. Ce qui me fait le plus réfléchir, ce n’est pas ce que Newton est capable de faire, mais plutôt de savoir si ce que le projet construit répond déjà à un besoin des utilisateurs.
À mon avis, c’est l’une des erreurs les plus courantes lorsqu’on évalue des projets d’infrastructure dans le crypto. On se concentre souvent sur la technologie : l’architecture est-elle avancée, la sécurité est-elle bonne, l’IA est-elle intelligente. Mais le marché fonctionne rarement de cette façon. Les utilisateurs ne se préoccupent pas de la technologie utilisée par un protocole ; ils se demandent plutôt s’il leur permet de trader plus en sécurité, de gagner du temps, ou d’avoir une meilleure expérience.
À mon avis, c’est l’une des erreurs les plus courantes lorsqu’on évalue des projets d’infrastructure dans le crypto. On se concentre souvent sur la technologie : l’architecture est-elle avancée, la sécurité est-elle bonne, l’IA est-elle intelligente. Mais le marché fonctionne rarement de cette façon. Les utilisateurs ne se préoccupent pas de la technologie utilisée par un protocole ; ils se demandent plutôt s’il leur permet de trader plus en sécurité, de gagner du temps, ou d’avoir une meilleure expérience.
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