胖鸟

Au début, en regardant @BabylonLabs_io , je me suis surtout concentré sur la partie Staking, car l’image la plus directe de Babylon pour le marché, c’est de permettre à davantage d’actifs de participer à la sécurité du réseau. Mais ensuite, j’ai réalisé que le plus intéressant, en fait, c’est pourquoi ils ont conçu des Checkpoints.

Beaucoup de projets, lorsqu’ils font de la connexion inter-chaînes ou relient des écosystèmes, se concentrent généralement sur la manière dont les actifs sont transférés et sur la façon dont les messages sont transmis. Mais j’ai découvert que le véritable problème n’est pas tant comment connecter, mais plutôt : si l’état d’un réseau doit être reconnu par un autre réseau, sur quoi peut-on s’appuyer pour prouver que cela s’est réellement produit ?

Ce problème est en réalité plus difficile que celui de la connexion. Dans le passé, de nombreuses solutions ajoutaient des rôles de validation supplémentaires : un système serait chargé d’indiquer à tout le monde que cet état est bien réel. Mais une fois cela fait, de nouveaux points de confiance apparaissent aussi.

Et ce qui m’intéresse particulièrement dans le Checkpoint de #baby , c’est qu’il n’a pas choisi d’ajouter une couche de validation supplémentaire. Au contraire, il a tenté de rendre l’état lui-même plus facile à confirmer. Dans ce processus, Finality Provider participe à la confirmation de l’état, tandis que EOTS sert à contraindre le comportement des participants.

C’est aussi, selon moi, ce qui rend $BABY assez particulier : il ne crée pas simplement un nouveau type de mécanisme de staking, ni ne met en place un écosystème fermé. Il tente de fournir une capacité de base qui peut être utilisée par différents réseaux. En bref, il ne s’intéresse pas seulement à qui fournit la sécurité, mais aussi à la manière dont le résultat de cette sécurité peut être vérifié.

C’est en fait une question très importante pour l’environnement multi-chaînes de l’avenir : à mesure que de plus en plus de réseaux commencent à se connecter les uns aux autres, le vrai défi pourrait ne plus être de leur permettre de communiquer, mais de leur permettre d’établir durablement la confiance. Le fait qu’un réseau fonctionne correctement aujourd’hui ne signifie pas qu’il sera fiable demain. Les états passés, les enregistrements historiques, doivent eux aussi être confirmés.

Bien sûr, il faudra du temps pour vérifier si cette direction finira par aboutir. La difficulté la plus grande des projets d’infrastructure n’a jamais été de concevoir un mécanisme, mais de faire en sorte qu’un nombre suffisant de participants soient disposés à l’utiliser sur le long terme.

emm... Je pense que le point qui mérite d’être particulièrement suivi, c’est qu’il ne cherche pas seulement à résoudre le problème unique de « qui fournit la sécurité ». Il tente de résoudre la question de savoir comment la confiance devrait se construire lorsque de plus en plus de réseaux commencent à se connecter entre eux. C’est peut-être la direction que Babylon souhaite réellement explorer.

Il y a quelque temps, lorsque j’ai vu les changements de données écologiques publiés par @BabylonLabs_io , je me suis toujours demandé pourquoi, aujourd’hui, beaucoup de nouveaux projets de chaîne ne rencontrent pas tant des difficultés au moment du développement, mais plutôt au moment du déploiement : comment établir rapidement une base de sécurité fiable et digne de confiance ?

Depuis le lancement de Babylon, de plus en plus de réseaux PoS commencent à s’intéresser au modèle de sécurité partagée. À ce jour, l’écosystème de Babylon a déjà connecté des dizaines de réseaux blockchain. La participation de BTC Staking continue également de croître, et de plus en plus d’actifs entrent sur ce marché de la sécurité.

Ce changement m’a paru intéressant.

Car par le passé, de nombreux projets se concentraient sur la façon d’attirer des utilisateurs et d’augmenter le TVL. Mais l’approche de Babylon pose une autre question : celle de la manière de réduire le coût de mise en place d’un système de sécurité pour un nouveau réseau.

Au début, en étudiant Babylon, je l’ai aussi compris comme un protocole de staking. Mais en approfondissant son mécanisme, j’ai découvert que ce qu’il cherche à résoudre n’est pas simplement d’ajouter un nouveau type de rendement, mais de modifier la voie par laquelle un nouveau réseau établit sa sécurité.

Les réseaux PoS traditionnels doivent former leurs validateurs, concevoir leurs propres incitations économiques, puis accumuler progressivement de la sécurité.

Babylon propose, lui, une autre solution : grâce à un mécanisme de sécurité partagée, un nouveau réseau peut accéder aux capacités de sécurité fournies par Babylon, sans avoir à construire de zéro un système de sécurité complet.

Parmi les éléments qui m’intéressent particulièrement, il y a la couche Finality Provider. Quand beaucoup de gens parlent de Babylon, ils mettent souvent l’accent sur le staking en tant que tel. Mais en réalité, ce qui fait transiter les capacités de sécurité entre différents réseaux, ce sont ces acteurs chargés de la finalité et de la vérification. Ce sont eux qui relient les actifs, les ressources de sécurité et les réseaux d’applications.

C’est aussi, selon moi, ce qui rend Babylon intéressant.

Il ne s’agit pas simplement de créer un nouveau scénario d’application, mais de redéfinir ce dont un réseau a besoin au moment de son démarrage.

Babylon explore l’idée que la sécurité elle-même peut devenir une sorte d’infrastructure. Bien sûr, reste à observer si, à l’avenir, le modèle de sécurité partagée pourra former un écosystème durable à long terme. Il faudra notamment examiner des points comme les mécanismes d’incitation de différents réseaux, la taille des participants et la soutenabilité à long terme.

À l’avenir, la compétition entre blockchains ne se résumera peut-être plus à savoir qui a le plus d’utilisateurs et de liquidités. Elle pourrait aussi opposer ceux qui parviennent à établir plus efficacement une base de confiance. C’est peut-être précisément l’orientation que Babylon cherche à explorer.
#baby $BABY

Beaucoup de gens pensent que le plus difficile à copier avec le BTC, c’est sa rareté, mais après les recherches récentes @BabylonLabs_io , j’ai réalisé que ce qui est vraiment difficile à remplacer, c’est le consensus de sécurité qui s’est formé au cours de plus de dix ans de fonctionnement.

C’est aussi la raison pour laquelle je me suis récemment intéressé à $BABY .

Honnêtement, au début, en voyant la direction du BTC Staking, je n’étais pas particulièrement excité. Ces dernières années, le marché a proposé de nombreuses options permettant de générer des rendements avec le BTC. Pourtant, dans l’essentiel, elles consistaient souvent à emballer le BTC sous forme de nouveaux produits financiers, en faisant porter aux utilisateurs des risques supplémentaires, sans pour autant libérer véritablement la valeur du Bitcoin lui-même.

Là où Babylon m’a fait changer d’avis, c’est qu’il ne cherche pas à savoir comment consommer la liquidité du BTC, mais comment exploiter les capacités de sécurité que Bitcoin a déjà construites.

L’idée centrale de #baby consiste à, grâce aux Trustless Bitcoin Vaults et au mécanisme de BTC Staking, permettre aux détenteurs de BTC de soutenir un réseau PoS tout en conservant le contrôle de leurs actifs.

En termes simples, Babylon ne demande pas aux utilisateurs de transférer leur BTC vers d’autres écosystèmes, ni de dépendre de structures centralisées qui le mettent en garde. L’objectif est plutôt d’utiliser les attributs natifs de sécurité de Bitcoin afin que le BTC devienne une base de sécurité permettant de relier d’autres réseaux blockchain.

Ce cap me semble intéressant, car il résout un problème de longue durée de l’écosystème PoS. De nombreuses blockchains émergentes ne manquent ni de technologie, ni de développeurs. En revanche, au stade initial, il est souvent difficile d’établir rapidement un dispositif de sécurité suffisamment solide. Le nombre de validateurs, la taille du staking et le coût économique influencent tous la capacité d’un réseau à résister aux attaques.

Et Bitcoin a déjà prouvé sa sécurité en plus de dix ans. Si, à l’avenir, cette capacité de sécurité pouvait être exploitée par davantage de réseaux PoS, le rôle du BTC pourrait alors évoluer.

Bien sûr, je ne pense pas simplement que $BABY réussira forcément. Dans l’histoire de la crypto, il ne manque jamais de grands récits. Au final, ce qui détermine la valeur d’un projet d’infrastructure, c’est surtout si la technologie est fiable, si le modèle de sécurité a été validé, et si l’écosystème l’adopte réellement.

Auparavant, quand nous comprenions le BTC, nous nous concentrions davantage sur sa rareté et son prix. Mais si, à l’avenir, les capacités de sécurité de Bitcoin peuvent servir davantage de réseaux, les limites de la valeur du BTC pourraient être redéfinies.

Peut-être que dans le futur, nous ne nous intéresserons pas seulement à Bitcoin parce qu’il est assez rare.

Est-ce que quelqu’un participe vraiment ? 1 point pour échanger 1u alpha, c’est tellement une perte, même les caleçons sont rincés, non ?

Parfois, je me rends compte qu’un jour où une entreprise est le plus susceptible de rencontrer des problèmes, ce n’est pas parce qu’il n’y a personne pour s’en occuper, mais plutôt parce que tout le monde en est un peu responsable. L’équipe produit pense que le développement a déjà confirmé. Le développement estime que l’exploitation a déjà approuvé. L’exploitation pense alors que le service juridique n’aura pas d’objection. Et quand finalement les choses tournent mal, chacun a participé, mais personne n’arrive à dire clairement à quel moment exact ça a dérapé.

Plus tard, en voyant @NewtonProtocol un très petit élément de conception, j’ai soudain pensé que je n’avais pas vraiment prêté attention à l’Authorization Receipt. Je croyais que c’était simplement un document généré après l’exécution, un peu comme des logs ou un reçu. À mes yeux, il servait surtout à archiver. Mais en continuant à regarder, je me suis rendu compte que sa position était assez étrange.

Il n’est pas placé à la fin du processus. Il se trouve aux côtés d’Authorization, de Policy et d’Operator, et fait partie du déroulement complet de l’exécution. Puis j’ai relu ce passage plusieurs fois, et j’ai enfin compris que ma compréhension initiale était décalée. Avant, beaucoup de systèmes sauvegardaient uniquement des résultats : la transaction a réussi, l’actif a été transféré, l’état a été mis à jour… tout cela laisse des traces. Mais quand il y a vraiment un problème, les gens continuent souvent à demander : qui a approuvé ? Sur quelle règle s’est-on appuyé ? Y a-t-il eu une étape sautée au milieu ? Dans beaucoup de cas, ces informations ne peuvent être reconstituées que petit à petit à partir des logs.

Newton semble justement résoudre ce problème. L’Authorization Receipt ne consigne pas seulement une exécution terminée. Il relie une autorisation donnée, la Policy correspondante, l’Operator qui l’a exécutée, puis le résultat final, en une chaîne complète. À l’avenir, si quelqu’un remet en question cette exécution, le système n’a pas besoin de refaire confiance à un nœud en particulier, ni de demander à la partie “exploitation”. Il suffit de remonter cette trace et de revalider à nouveau chaque étape : pourquoi elle est valable, et quelles preuves y correspondent.

En voyant cela, je me suis soudain rendu compte que, dans Newton, le Receipt n’est en fait pas un simple reçu. C’est plutôt une chaîne de responsabilité de l’exécution.

Donc, quand je regarde à nouveau l’Authorization Receipt, je pense que ce qu’il laisse derrière lui n’est pas une simple trace.
Ce qu’il laisse, c’est l’ensemble des preuves d’une exécution, depuis l’autorisation et le jugement jusqu’à l’achèvement. Et ce qui peut être cru durablement, peut-être, ce n’est jamais un nœud unique, ni une plateforme unique : c’est plutôt le processus lui-même, celui que n’importe qui peut vérifier à nouveau.
#newt $NEWT

Incroyable

Ces derniers temps, le mois dernier, je n’ai pas récupéré l’airdrop #ALPHA . Tout le monde est devenu aussi acharné comme ça ? Ce soir à 19h : airdrop en boîte surprise avec 251 points, c’est un peu délirant.

Ça me met mal à l’aise : un cycle ne permet de ne manger qu’une seule fois.

J’hésite un peu : faut-il attendre le nouveau projet de la semaine prochaine (#tge ) ou vaut-il mieux d’abord le récupérer ?

估计又要有一批人赚麻了

不出意外下周二会上新久违的TGE项目

这次的#tge 采用新的规则，热度不是一般的高

兄弟们都准备好了吗？

按照$GRVT Whales Market 盘前折算价，目前 FDV 大约落在 3.5 亿刀。接下来老规矩，咱用大白话简单拆解一下这个项目到底能不能打。

​从基本面看@grvt_io 确实解决了行业痛点，其首创的One Balance余额系统，让保证金不再是死钱，在交易开仓的同时还能无缝吃满底层最高11% 的自动生息收益。结合CEX 的速度 + DEX 的资产自托管的混血叙事，加之高盛和 Meta 的团队背景，长期的基本盘非常扎实。

但是最致命的黑天鹅也摆在明处，这次官方把社区空投的比例直接从 20% 一路死磕加码到了 28%！更要命的是TGE筹码当天不强制锁仓，这28％的天量筹码一旦瞬间砸向市场，对二级的承接力将是一场极度严苛的极限压力测试。

不过我个人觉得不至于是开盘即巅峰，毕竟它背后是zkSync生态航母级资源包，作为zkSync Hyperchain上的核心旗舰生态预期，GRVT不仅仅是一个交易所，它更加在底层充当着整个生态流动性中继和数据交割的重要节点。

如果开盘第一波泥石流抛压能被做市商消化，后面真实交易数据跑起来，那么它那套One Balance的飞轮效应就会开始展现威力。大资金和长线 LP 为了吃那 11% 的生息红利，会源源不断地从以太坊$ETH 主网倒灌资金进来，形成一个天然的吸金黑洞。

总的来说#grvt 机制不错，但 3.5 亿的盘前估值，短线大概率顶不住 28% 的天量空投踩踏，最好是等订单簿稳定、链上筹码洗得差不多了再进场，我的心里价位是在$0.2以下。

兄弟们觉得 $0.35 的盘前价能守住吗，你们的心理防线入场价是多少呢，不妨来聊聊

Ne te laisse plus avoir par les promesses extravagantes récentes de <c-1/>GRVT.

Cette chose n’est pas aussi favorable aux particuliers que tu pourrais le croire.

Ces derniers jours, j’ai synchronisé la documentation officielle associée à @grvt_io et j’ai fini par tomber, dans les structures de données de règlement, sur deux « venue » et « broker » dont presque personne ne parle. Après avoir retracé le chemin de compensation en profondeur, j’ai eu un frisson : tout le monde regarde comment les échanges acheteur/vendeur sont joués en surface, mais ignore totalement le fait qu’au niveau le plus bas, elle ouvre un RFQ de gré à gré aux gros acteurs et aux institutions. Les particuliers jouent avec les mêmes produits dérivés que les gros, mais ils doivent naturellement encaisser un coup de massue lié à un avantage informationnel.

J’ai remarqué qu’au sein du socle de #grvt , les opérations classiques d’achat/vente unidirectionnelles passent par un carnet d’ordres public. Mais dès qu’il est question de combinaisons d’options complexes ou de transactions par blocs d’une taille énorme, le système coupe directement ces gros flux vers des sessions d’interrogation RFQ dédiées, puis effectue un rapprochement privé hors chaîne via des courtiers de premier plan comme CoinRoutes.

Que signifie tout cela ?

Les meilleures cotations pour des blocs — celles qui permettent de réduire au minimum les coûts de couverture — ont déjà été « mangées » hors chaîne, en amont, par les institutions et les courtiers professionnels. Ce que les particuliers voient sur le carnet d’ordres public n’est en réalité que des résidus laissés. Si tu passes tout ton temps à essayer d’assortir acheteurs et vendeurs sur le carnet public, non seulement le spread acheteur-vendeur est plus large, mais tu dois aussi assumer le risque de « Legging » invisible, lié au fait que chaque jambe s’exécute séparément. Concevoir un verrouillage du pouvoir de tarification des blocs les plus juteux dans le cercle des courtiers revient, sans qu’on s’en rende compte, à ériger un mur invisible très haut pour le petit particulier.

Mais en mettant de côté cette isolation des cotations pour les particuliers, d’un point de vue macro de la résilience du système du marché, cette architecture qui sépare totalement les blocs des flux de détail est au contraire extrêmement intelligente. Les plateformes traditionnelles en chaîne connaissent, de temps en temps, des ruptures de liquidité, justement parce que les ordres dispersés des particuliers et les positions en blocs des institutions se retrouvent mélangés dans le même bassin. Dès qu’un marché se fait violemment « laver » (shake-out), si les positions multi-jambes à plusieurs millions des institutions sont contraintes de se dénouer directement sur le carnet public, cela déclenche instantanément une cascade de piétinements, explosant toutes les ordres stop-loss des particuliers. GRVT permet que les transactions de blocs empruntent un routage RFQ indépendant hors chaîne : en utilisant le mécanisme des courtiers comme zone tampon, elle neutralise discrètement, en dehors du terrain, ces têtes nucléaires destructrices.

Même si cela réduit un peu les opportunités de marges/arbitrages très lucratifs pour le détail, cela offre en échange une élasticité du carnet extrêmement stable à l’échelle de tout le marché, en pleine tempête : quand les particuliers doivent fuir, ils peuvent à tout moment retirer leurs ordres.

Vraiment, j’ai sous-estimé l’ambition de @NewtonProtocol . La nuit dernière, je suis allé(e) lire par moi-même quelques chapitres de sa “white paper” sur l’architecture cross-chain et la synchronisation de la puissance de calcul, et j’ai découvert le genre de manœuvre sulfureuse qu’il cache dans l’ombre : en réalité, son objectif est de supprimer la fragmentation des exigences de conformité qui rend le monde multi-chaînes si pénible, ainsi que la crise de confiance dans les ponts cross-chain.

La white paper de $NEWT mentionne un protocole de synchronisation “multi-chaîne” de table de puissance de calcul appelé “basé sur la spécification ELIP-008 de EigenLayer”. Le nom fait très “tech” et assez hardcore, n’est-ce pas ? À première vue, je pensais aussi qu’il s’agissait surtout de jargon. Mais en y réfléchissant un peu, je me rends compte que ça résout en fait un nœud extrêmement vicieux — et surtout, un nœud qui n’avait jamais été vraiment résolu auparavant — dans la finance on-chain : comment permettre aux applications de différentes chaînes de partager la même “carte maîtresse” de sécurité économique de niveau Ethereum, très robuste.

Tu vois, aujourd’hui le monde multi-chaînes est fortement fragmenté. Par exemple, si un stablecoin ou un projet RWA veut être émis à la fois sur Ethereum, Base, Arbitrum et Optimism, l’approche classique est extrêmement douloureuse. Soit tu dois trouver, pour chaque chaîne, un ensemble séparé de nœuds de vérification de conformité, soit tu dois utiliser ces ponts cross-chain tiers, extrêmement fragiles, qui te font passer tes journées à attendre anxieusement qu’un hacker fasse de l’empoisonnement cross-chain. Résultat : les grandes institutions n’osent tout simplement pas investir des montants colossaux sur les L2.

Avant, tout le monde considérait que c’était une tare “impossible à corriger”. Mais Newton a cette fois directement débloqué le problème à la base, via la cryptographie. Dans la logique de #newt , son réseau décentralisé de puissance de calcul n’a besoin de s’enregistrer sur le réseau principal Ethereum et d’être reproposé une seule fois dans EigenLayer. Dès que l’état — par exemple les membres des nœuds Ethereum, leurs pondérations de mise, ou les conditions de sanctions en cas de mauvaise conduite — évolue, les nœuds de Newton crachent collectivement, au niveau bas, une table de puissance de calcul “marquée” par une signature BLS, sous forme d’une racine Merkle.

La manœuvre la plus impressionnante, c’est que cette signature qui porte la garantie de sécurité économique de dizaines de milliards de nœuds du mainnet est ensuite synchronisée frénétiquement vers tous les principaux L2 via un Relayer totalement non autorisé (sans permission). Sur la chaîne cible, les smart contracts n’ont alors qu’à vérifier, avec de simples formules mathématiques, cette signature BLS agrégée : dès que la vérification de bilan passe, la table de pondération locale de la puissance de calcul se met à jour instantanément.

En gros, j’ai compris le flux de synchronisation cross-chain de la puissance de calcul basé sur ELIP-008. Ce projet ne raconte pas une histoire de conformité grandiose : il a réellement fourni une “performance cryptographique” impossible à copier par d’autres. Il transforme directement les rails de conformité multi-chaînes en un seul réseau de sécurité continu, sans couture.

Beaucoup de gens voient @NewtonProtocol et trouvent ça familier, pensant que c’est encore un de ces « frankensteins » du marché autour de ZK, MPC ou du chiffrement homomorphe. Mais si vous lisez attentivement sa whitepaper, vous verrez qu’il possède de nombreux points vraiment uniques.

Le premier élément s’appelle Newton Rego. D’autres projets ne font que des stratégies de contrôle des risques, en se limitant à des évaluations conditionnelles simples à partir d’une bibliothèque de règles toute prête. Mais $NEWT a carrément modifié de fond en comble le compilateur Rego au standard « entreprise », en y intégrant de force un paquet d’extensions cryptographiques dédié.

Cela fait que, lorsque les équipes de conformité écrivent une même déclaration en code déclaratif, elles ne peuvent pas seulement faire du filtrage par liste noire classique : elles peuvent aussi appeler directement des interfaces de bas niveau pour restaurer des signatures d’identité inter-chaînes secp256k1 et Ed25519. Cette syntaxe qui atomise la liaison entre la validation multi-signature hors-chaîne et l’origine de preuve inter-chaînes native au niveau de la chaîne est tout simplement unique dans le Web3.

Le deuxième élément est l’« enveloppe de confidentialité » de #newt . La plupart des projets qui font de la confidentialité jouent essentiellement au jeu de la « boîte noire » : ils chiffrent puis envoient. Mais NPE est une construction cryptographique hautement composite : tout en utilisant le chiffrement à seuil, elle exige en plus une double autorisation par signature de l’utilisateur + du DApp. Le plus hardcore est qu’au niveau du wire format, elle attache fermement le chiffré à un client de stratégie précis et à une intention de transaction unique. Aucun pirate ou nœud malveillant ne pourra jamais rejouer ou détourner ces données de confidentialité dans un autre contexte. À la racine, cela coupe court aux attaques de l’homme du milieu.

Ce qui fait vraiment frissonner, et ce qui est le moins réutilisable tel quel par d’autres projets, c’est son mécanisme de défi ZK de pénalisation. Les autres fabriquent des preuves ZK en écrivant patiemment des circuits sur mesure pour chaque activité de conformité spécifique : c’est douloureux et pas réutilisable. Newton, lui, s’appuie sur les propriétés d’une fonction pure du langage Rego et sur la caractéristique mathématique d’une déterminité absolue, et finit par intégrer carrément l’interpréteur de Rego dans une machine virtuelle ZK de SP1 ou Risc0 !

Le résultat est que, quelle que soit la façon dont un responsable du contrôle des risques écrit une simple ligne de code, le niveau inférieur possède automatiquement des propriétés prouvables en ZK. Lorsqu’un adversaire externe découvre qu’un nœud se comporte mal, il peut directement utiliser cette preuve ZK universelle pour renverser instantanément les nœuds malveillants sur EigenLayer et déclencher la confiscation/pénalisation d’actifs en chaîne. Et même pour s’aligner avec cette puissance de calcul, les nœuds n’ont qu’à miser une fois sur le réseau principal Ethereum : grâce à l’arbre Merkle BLS, les pondérations de puissance sont synchronisées en toute sécurité sur tous les L2 majeurs.

Récemment, j’ai découpé un script haute fréquence et ça a planté 2000 U de jetons sur le @grvt_io , en essayant de saisir une opportunité d’arbitrage. Il y a eu pas mal d’ordres qui sont bien passés, mais lors du rapprochement, j’ai directement été estomaqué : quelques ordres qui auraient dû “manger” (faire du profit) ont, en réalité, un prix d’exécution qui a dévié de quelques points de base par rapport au “juste prix” affiché au carnet. Cette exécution en conditions réelles m’a complètement réveillé. Le projet met en avant un carnet d’ordres de confidentialité hors chaîne, mais même s’il empêche les “placeurs” (siphonneurs) et les tricheurs, en situation de marché extrême, nous payons en fait une sorte d’impôt invisible lié à cette confidentialité.

Un des arguments clés du #grvt , c’est l’introduction d’un carnet d’ordres chiffré de confidentialité, piloté par des technologies de preuve à divulgation nulle (zero-knowledge). Son principe est le suivant : il brouille et chiffre, en hors-chaîne, tous les ordres, les enchères et la profondeur de tous les utilisateurs du réseau. Ainsi, les robots “clamp/夹子” de l’AMM sur la chaîne, ainsi que les équipes de quantification chasseuses, n’obtiennent même pas les données du mempool. Qu’est-ce que cela implique ? En théorie, lorsque vous passez des ordres dedans, vous bénéficiez d’un niveau très élevé de confidentialité contre la chasse (anti-réduction/anti-détection).

Mais voici l’eau froide : dans les marchés extrêmes, ce système entraîne aussi un autre défaut invisible, à savoir le “slippage” lié à une liquidité non transparente, comme une boîte mystère. Comme la profondeur totale du carnet est une boîte noire complète pour le marché, les traders ordinaires et les market makers tiers ne peuvent pas observer en temps réel, comme sur une bourse traditionnelle, l’épaisseur réelle des ordres à différents niveaux de prix.

Hier soir, lors de la panique, la vraie profondeur dans le réseau de chiffrement hors chaîne était déjà fortement stratifiée. Pourtant, l’interface affichait encore des données normales, à cause de l’isolation des données. Mon ordre d’achat s’est violemment écrasé dans une zone de vide, dépourvue de profondeur publique, ce qui m’a fait encaisser un écart de prix “invisible” que l’on n’aurait pas dû avoir sur la partie “take profit”. Ce passif lié à l’absence de carnet visible est extrêmement dangereux dans des marchés où tout se joue seconde par seconde.

Cela dit, à l’envers : après avoir critiqué le brouillard de slippage, on ne peut pas non plus nier que, côté chaîne, la compensation et l’exécution anti-malveillants sont très “dures” (rigides) sur le plan du règlement.

Ce qu’il y a de plus dégoûtant sur les plateformes traditionnelles, c’est de couper le réseau (tirer le câble) et de lancer des attaques ciblées à des endroits précis : leurs codes de liquidation sur-marge (strong liquidation) s’exécutent complètement dans des “boîtes noires” sur des serveurs centralisés. Mais le #grvt verrouille les lignes rouges les plus critiques de liquidation et la validation de l’état des comptes dans des smart contracts sur la chaîne. Que vous deviez être contraint à réduire votre position, cela est calculé automatiquement par du code de smart contract public : la plateforme ne peut pas intervenir ni modifier votre ligne de liquidation.

En résumé, le #grvt , même s’il sacrifie la transparence du carnet, aide aussi les petits investisseurs à éliminer la tentative de manipulation du “pool” (le faiseur de marché malveillant), c’est-à-dire la munition la plus toxique.

Récemment, j’ai découvert que le @NewtonProtocol a consacré beaucoup de place à parler de l’Attestation, de la Verification et du Replay. Au début, je n’ai pas vraiment compris, parce que, dans ma façon de voir les choses, tant que le résultat final est correct, la manière dont on y arrive n’a pas l’air aussi importante. Qui exécute, ce qui se passe pendant l’exécution : tout cela ressemble davantage à des détails d’implémentation qu’à des éléments qui intéressent réellement le protocole.

Ce n’est que plus tard, en refaisant toute la chaîne d’exécution dans l’ordre, depuis Transaction Intent jusqu’au Gateway, puis l’évaluation de la Policy, l’exécution par l’Operator, et enfin l’Attestation, que j’ai réalisé où se trouvait exactement mon doute.

$NEWT Ce qui compte vraiment, semble-t-il, ce n’est pas seulement de savoir si le résultat est correct, mais pourquoi ce résultat mérite d’être considéré comme fiable. Transaction Intent n’est pas exécuté directement du seul fait d’entrer dans le système : il doit d’abord passer par Policy Evaluation. Et même une fois la tâche accomplie par l’Operator, l’exécution terminée ne devient pas automatiquement le résultat final ; ensuite il faut encore une Attestation, et si nécessaire, on peut même faire un Replay.

En regardant la suite, je me rends de plus en plus compte qu’elles répondent toutes à une question : cette exécution a-t-elle été réalisée conformément aux règles que tout le réseau reconnaît collectivement ?

C’est aussi à ce moment-là que j’ai compris que #Newt ne consigne pas le résultat d’une exécution unique, mais le déroulement de cette exécution. Plus tard, j’y ai repensé attentivement et j’ai soudain pensé à une question que je n’avais jamais vraiment prise au sérieux auparavant.

Pourquoi tant de systèmes accordent-ils autant d’importance au résultat de la preuve, alors que Newton a consacré autant d’efforts à prouver le processus ?

Je me dis de plus en plus que, derrière ces deux approches, il y a en réalité deux façons totalement différentes de construire la confiance. Si l’on ne fait que prouver le résultat, à la fin, il faut encore faire confiance à la personne (ou au système) qui vous donne ce résultat. Mais si tout le processus d’exécution peut être vérifié, alors la confiance ne repose plus sur un seul Operator : ce n’est plus une personne à croire, mais bien un chemin d’exécution que n’importe qui peut reproduire et vérifier.

C’est pourquoi je pense que Newton ne cherche pas vraiment à « refondre » le flux d’exécution en soi : ce qu’il remet surtout en question, c’est une hypothèse par défaut qui existe depuis de nombreuses années, à savoir « le résultat est correct, donc c’est suffisant » ?

Au moins, aux yeux de Newton, ce n’est probablement pas assez.
Peut-être est-ce là la véritable signification de l’Attestation, de la Verification et du Replay. Elles ne protègent pas seulement le résultat, mais tout le processus qui fait que ce résultat tient debout.

Ces derniers jours, je me suis toujours replongé dans le blog de <b>@grvt_io </b> et un terme revient particulièrement souvent : « Capital Productivity ». Au début, je n’y prêtais pas vraiment attention. Je me disais que c’était forcément un concept marketing. Après tout, n’est-ce pas la liquidité, les frais et la vitesse de négociation qui font la différence entre les exchanges ? Un exchange qui ne cesse de parler de productivité du capital, ça ne ressemble pas vraiment à ce qu’un exchange devrait dire.

Donc, quand je suis tombé pour la première fois sur One Balance et Unified Margin, je l’ai interprété à fond dans l’idée d’optimiser l’expérience. Puis j’ai regroupé plusieurs articles et je les ai relus. À l’origine, je voulais simplement comprendre quel problème Unified Margin résout. Mais au fil de la lecture, ça devenait de plus en plus étrange.

L’officiel discute presque jamais de la vitesse de négociation, et n’insiste pas sur Hybrid Exchange. En revanche, on revient sans cesse sur Capital Productivity et Capital Drag, et même sur la suite, le Yield Layer : tout le temps, on parle de la même chose.

C’est là que j’ai réalisé que je me trompais peut-être dès le départ. GRVT semble poser une autre question : pourquoi un même capital ne peut-il servir qu’un seul objectif ? C’est aussi à ce moment-là que j’ai compris pourquoi l’officiel insiste autant sur Capital Drag. Ce qui serait véritablement « gaspillé », ce n’est peut-être pas la vitesse de négociation, mais plutôt le temps où le capital attend, migre et se reconfigure sans cesse.

Ensuite, je suis retourné lire One Balance, Unified Margin et Yield Layer, et j’ai soudain eu l’impression qu’ils ressemblent à trois fonctionnalités différentes. En réalité, ils répondent en continu à la question : est-ce qu’on peut faire en sorte qu’une même portion de capital ne s’arrête pas lorsqu’on change d’usage ?

Du coup, maintenant que je reviens en arrière, je trouve de plus en plus que ce que GRVT veut vraiment refondre, ce n’est pas un exchange. C’est plutôt un défi lancé à une habitude par défaut du système financier que presque personne ne remet en question : pourquoi, lorsqu’un capital a accompli une tâche, doit-il forcément mettre fin à cette étape puis en recommencer une autre ?

Au moins pour l’instant, je me rapproche de plus en plus d’une compréhension : ce que GRVT cherche à préserver, ce n’est pas un compte particulier, ni un type de produit précis, mais la continuité d’une même portion de capital.
La négociation, les revenus, l’investissement et les paiements ne sont pas, à la base, quatre capitaux différents ; ce devrait être la même portion de capital, qui assume des rôles différents à des étapes différentes.

Donc, maintenant, en relisant Capital Productivity, je me dis au contraire que ce qu’il cherche à optimiser n’est pas l’efficacité de trading, mais la manière dont le capital circule dans l’ensemble du système financier.
#grvt

Ça faisait longtemps que je n’étais pas venu à une nouvelle TGE. Et récemment, le tout nouveau @grvt_io est encore une sacrée opportunité.

Le @grvt_io lance aussi une activité Booster très avantageuse : avec 2 points, vous pouvez échanger contre des tokens d’une valeur de 8u. Ne le manquez surtout pas.

Au début, en regardant l’architecture HEX du @grvt_io , je me posais une question : si le matching des transactions se fait hors chaîne, alors comment la chaîne peut-elle croire ce qui se passe ?

D’après ma compréhension, la plus grande valeur de la blockchain, c’est la déterminisme. Si le processus de matching le plus central quitte la chaîne, alors en quoi est-ce différent des bourses d’échange traditionnelles ? Donc au début, je pensais que GRVT n’était qu’un compromis entre performances et décentralisation. Mais en revoyant son flux d’exécution, j’ai réalisé que je m’étais trompé dès le départ.

#grvt ne résout pas d’abord le problème de savoir où placer les transactions, mais plutôt comment faire en sorte que l’état des transactions généré hors chaîne soit finalement reconnu par la chaîne. Dans sa conception, les commandes entrent d’abord dans le Off-chain Matching Engine pour réaliser le matching : ainsi, les transactions à haute fréquence n’ont pas besoin d’attendre la confirmation on-chain, et peuvent obtenir une efficacité d’exécution proche de celle des bourses traditionnelles.

Fait intéressant : le fait qu’une transaction soit conclue ne signifie pas que l’état final est définitivement établi. Le résultat doit passer par un On-chain Settlement : la confirmation finale est effectuée par des règles on-chain et des smart contracts. En d’autres termes, le hors chaîne gère le calcul haute fréquence, tandis que la chaîne gère l’état final.

C’est là que j’ai compris que #grvt cherchait à délimiter la frontière entre la génération de l’état et sa définition. Le Matching Engine produit le résultat des transactions, la Settlement Layer confirme l’état des actifs, et le Smart Contract Vault garantit que les avoirs des utilisateurs ne dépendent pas entièrement d’un registre centralisé.

Du coup, je pense que le Hybrid Exchange n’est pas simplement un assemblage de CEX et DEX. Ce qu’il change réellement, c’est la frontière de confiance dans le système de trading. Toutes les étapes ne doivent pas forcément avoir lieu on-chain, mais l’impact final sur l’état des actifs doit être confirmé par des règles on-chain.

Ensuite, en regardant Unified Balance, je me suis rendu compte que cette logique ne s’applique pas seulement au règlement des transactions : elle traverse toute la gestion de l’état des actifs. Les transactions, les marges et les profits ne sont plus des états de compte séparés : ils circulent dans un système unifié, ce qui empêche les actifs d’être figés dans un seul contexte, et leur permet d’évoluer en continu.

Maintenant, je dirais que GRVT vise surtout à mettre en place un mécanisme : comment faire émerger des états hors chaîne qui puissent entrer dans la réalité on-chain, puis devenir une réalité reconnue par le monde on-chain.

Je pensais toujours qu’un système d’autorisation, ce qui compte le plus, ce sont les règles.

Tant que la Policy est suffisamment rigoureuse, le système peut déterminer quels échanges doivent être exécutés et lesquels doivent être refusés. C’est donc au début, en lisant le Whitepaper @NewtonProtocol , que je me concentrais sur la Rego Policy et le Authorization Flow.

Ce n’est que plus tard, en revenant à la section Data Provider, que j’ai réalisé que j’avais ignoré un problème plus fondamental : même si les règles sont parfaitement exactes, si les données en entrée ne sont pas dignes de confiance, le verdict final perd encore tout son sens.

La Policy Evaluation de $NEWT ne fait pas que « exécuter directement » des règles. L’Operator doit appeler des données externes telles que l’Oracle Price, le Sanctions Feed, le Risk Score, etc., puis intégrer ces entrées dans la Rego Policy pour trancher. Mais ces données n’existent pas elles-mêmes nativement on-chain. D’un coup, je me suis rendu compte que c’est probablement un problème auquel sont confrontés tous les systèmes d’automatisation on-chain.

On discute beaucoup de savoir si les smart contracts sont dignes de confiance, mais on se demande rarement si, au moment où le système prend une décision, les données qu’il voit sont fiables. Sont-elles réellement fiables ?

Si le jugement sur l’état d’une adresse est erroné, si le scoring du risque est biaisé ou si différents nœuds obtiennent des données incohérentes, alors même si les calculs de Policy, d’Attestation et de Consensus sont corrects, il se peut que le résultat « correct » ne soit que le bon résultat basé sur de mauvaises entrées.

Le design de #newt pour ce problème est vraiment intéressant : il ne choisit pas de devenir le seul fournisseur de données, mais transforme le Data Provider en module « plug-in ». L’Operator peut exécuter indépendamment un WASM Data Provider, obtenir des données externes dans un environnement isolé, puis produire une ECDSA Attestation à partir des données qu’il observe, de sorte que l’entrée elle-même entre aussi dans le périmètre de la vérification.

En arrivant à ce point, j’ai compris que j’avais mal interprété les choses : je pensais que le cœur de Newton consistait à rendre les règles vérifiables, mais en réalité, il s’agit d’abord de faire en sorte que, lors de l’exécution des règles, le système fasse face à la même réalité digne de confiance. La Policy détermine comment le système juge, et le Data Provider détermine ce que le système voit.

La vraie difficulté n’a jamais été de faire exécuter aux machines des décisions selon des règles ; le plus dur, c’est de s’assurer qu’avant que la machine ne prenne une décision, le monde qu’elle perçoit n’a pas été altéré par des entrées incorrectes. C’est peut-être exactement la signification de la conception de l’écosystème Data Provider de $NEWT .

À l’avenir, la compétition des systèmes on-chain ne portera pas seulement sur les règles et l’exécution, mais sur qui parviendra à faire en sorte que tout le réseau, avant de prendre des décisions, s’appuie d’abord sur la même réalité.