Lữ Khách Web3

Šobrīd AI pasaulē ir diezgan dīvaina pretruna – modeļi kļūst arvien jaudīgāki, bet lietotāju pieredze ne vienmēr kļūst personīgāka. Pārāk daudz sistēmu cenšas apkalpot visus vienādi.

Tas nav jauns jautājums, tas vienkārši reti tiek nosaukts.
Daudzus gadus personalizācija galvenokārt balstījās uz centrāli savāktajiem datiem. Lietotāji rada signālus, platforma pieder šiem signāliem, vērtība uzkrājas infrastruktūras slānī, nevis atgriežas datu radītājiem. Sistēmas šķiet arvien labāk izprotot lietotājus, taču lietotājiem ir mazāk kontroles pār saviem digitālajiem profiliem.

Interesanti, ka tas nav tikai privātuma jautājums, bet arī vērtības sadalījuma problēma.

Izskatās, ka OpenGradient pie personalizācijas pieiet no cita leņķa. Nevis veidojot vēl vienu lietojumprogrammu, lai prognozētu uzvedību, bet gan radot iespējas, lai dati, modeļi un personīgais konteksts varētu mijiedarboties tā, ka lietotāji saglabā vairāk kontroli pār saviem datu aktīviem.

Protams, idejas un to praktiskā izmantošana ir divas dažādas lietas. Adopcija ir svarīgāka par jebkuru naratīvu par decentralizētu AI.
Tas, kas mani vairāk interesē, ir vai lietotāji patiešām vēlas būt datu identitātes īpašnieki, tas var izrādīties interesantākais novērošanas objekts tuvākajā nākotnē. Pārējo atbildēs lietotāju uzvedība.
#opg $OPG @OpenGradient

Ir diezgan izplatīta pieņēmuma, ka AI aģenti pastāv, lai kalpotu lietotājiem, bet, jo ilgāk es novēroju, jo vairāk es saskaros ar citu paradoksu. Izskatās, ka daudzas lielākās problēmas, ar kurām saskaras AI, nav saistītas ar lietotāja pieredzi. Tās ir saistītas ar pašu aģentu darbības spēju.

Daudzu gadu garumā dati ir bijusi pazīstama sīka nianse. Nevis tāpēc, ka trūkst datu, bet gan tāpēc, ka trūkst uzticamu datu. AI sistēmas nepārtraukti pieņem lēmumus, balstoties uz avotiem, kurus tās faktiski nevar pārbaudīt, lietotāji reti to pamanīs. Aģentiem nav izvēles.

Esošā sistēma darbojas diezgan dīvaini. Cilvēki pieņem kļūdas. Aģentiem ir jārisina šīs kļūdas daudz lielākā apjomā. Pārāk daudz starpnieku, pārāk daudz neskaidru datu, pārāk daudz validācijas izmaksu tiek virzītas uz sistēmas beigām.

Iespējams, tāpēc OpenGradient kļūst ievērojams. Izskatās, ka viņi necenšas radīt vēl vienu AI aģentu, viņi cenšas izveidot mehānismu, lai aģenti varētu piekļūt un verificēt datus pārbaudāmā veidā. Tā nav interfeisa problēma, bet gan uzticības infrastruktūras problēma.

Protams, adaptācija ir svarīgākais. Nevis naratīvs, nevis ceļa karte. Ja aģenti patiešām neizmanto šādas sistēmas, visa argumentācija zaudēs jēgu. Tas, kas mani vairāk interesē, ir, vai šī nepieciešamība nāk no lietotājiem vai no pašiem aģentiem. Vismaz no mana skatu punkta tas varētu būt interesantāks novērojums, es turpināšu sekot līdzi..!
#opg $OPG @OpenGradient

Ir viena diezgan dīvaina lieta par AI šobrīd...
Jo vairāk modeļu parādās, jo grūtāk lietotājiem saprast, kas ir īsts. Nevis īsts tādā nozīmē, ka informācija ir pareiza vai nepareiza, bet gan tādā nozīmē, ka to var pārbaudīt.

Tā ir problēma, kas klusām pastāv daudzus gadus. AI sistēmas kļūst arvien spēcīgākas, ģenerējot atbildes, bet diezgan vājākas, pierādot, kā tās nonāk pie šīm atbildēm. Pārāk daudz lietu tiek būvētas ap ticību, pārāk maz ap spēju pārbaudīt.

Interesanti, ka lielākā daļa investīciju šķiet joprojām koncentrējas uz AI ātruma, izmaksu vai inteliģences uzlabošanu, kamēr jautājums par autentiskumu tiek mazāk ievērots. Izskatās, ka tirgus optimizējas uz intelekta ražošanas spēju, nevis uz intelekta pārbaudīšanas spēju.

OpenGradient šķiet, ka iet pa citu ceļu. Nevis pievienot vēl vienu AI modeli, bet gan mēģināt uzlikt pārbaudes slāni uz AI domāšanas un izpildes procesu. Vismaz no manas skatījuma, tas ir vairāk sistēmas dizaina uzdevums nekā modeļa uzdevums.

Protams, stāsts vienmēr ir vieglāks nekā pieņemšana, lietotājiem nav vienalga, cik skaista ir arhitektūra, ja viņi nesaņem reālu vērtību. Tas ir tas, kas jāapstiprina.
Tas, kas mani vairāk interesē, ir vai nākamo gadu laikā "Verifiable Intelligence" kļūs par noklusējuma prasību, nevis papildu funkciju.

Es joprojām sekoju šai daļai.
#opg $OPG @OpenGradient

Ir viena diezgan dīvaina lieta attiecībā uz pašreizējo AI vilni, kas ir, ka cilvēki runā ļoti daudz par modeļu iespējām, bet ļoti maz cilvēku runā par to, vai AI radītie rezultāti patiešām ir uzticami.

Tas nav jauna problēma, tas vienkārši kļūst arvien skaidrāks, kad AI sāk piedalīties reālas ekonomiskās vērtības aktivitātēs.
Mūsdienu AI sistēmas darbojas, pamatojoties uz noteiktu klusu ticību. Lietotāji nosūta datus, modeļi tos apstrādā, rezultāti tiek atgriezti. Lielākā daļa iekšējā procesa joprojām ir melna kaste.

Interesanti, ka, kad radītā vērtība pieaug, aklais uzticēšanās izmaksas arī pieaug. Novirzes, manipulācijas vai neapstiprināti dati vairs nav tikai tehniskas kļūdas, tie kļūst par ekonomiskām problēmām.

Šeit parādās OpenGradient ar diezgan atšķirīgu pieeju. Tā vietā, lai koncentrētos uz spēcīgāku AI radīšanu, viņi šķiet cenšas ieviest kriptogrāfiju AI darbības verifikācijas procesā. Nevis AI pirms, kriptogrāfija pēc, bet gan iespēja pārbaudīt ir iebūvēta pašā sistēmā.

Iespējams, ka tas ir būtisks punkts. Ja AI kļūst par infrastruktūru, jautājums nav, kuram ir lielākais modelis, bet gan, kurš var radīt rezultātus, par kuriem otra puse nav jāuzticas absolūti.

Protams, idejas un lietotāju uzvedība ir divas dažādas lietas. Pieņemšana joprojām ir svarīgāka par jebkuru skaistu arhitektūru uz papīra.
Lieta, kas mani vairāk uztrauc, ir, vai pieprasījums pēc "pārbaudāmas AI" patiešām pastāvēs, kad tirgus nobriedīs. Vismaz no manas perspektīvas, šī ir visinteresantākā daļa.
#opg $OPG @OpenGradient

Ir diezgan dīvaini, kā šobrīd attīstās AI kriptovalūtu narrative.
Daudzi projekti runā par modeļiem, aģentiem, bet, jo ilgāk es skatos, jo vairāk redzu, ka lielākā vērtība nav AI, bet gan datos, ko AI izmanto.

Problēma ir tā, ka tirgus jau gadiem runā par datiem, datu vākšanas sistēmas parādās un pazūd, datu krātuves tiek būvētas un ātri zaudē lietotāju likviditāti. Dati tiek uzskatīti par svarīgu aktīvu, taču reti tiek izturēti kā aktīvs ar skaidru ekonomisko dzīves ciklu.

Pašreizējās sistēmas šķiet, ka joprojām darbojas pēc pazīstamas loģikas. Lietotāji sniedz datus, platforma uzkrāj datus, un gala vērtība koncentrējas tur, kur pieder infrastruktūra. Berze ir tur, kur pušu dzinēji nav patiesi saskaņoti.

Interesanti, ka OpenGradient šķiet, ka nav koncentrējušies uz labāka AI radīšanu. Tas, kas mani vairāk interesē, ir tas, ka viņi, šķiet, cenšas izveidot infrastruktūras slāni, lai dati varētu tikt pārbaudīti, piekļūti un izmantoti programmējami. Tā nav sacensība par modeļiem, bet sacensība par datu pieejamību.

Protams, tas ir tikai pieeja.
Tehnoloģija var iedvesmot builderus, bet pieredze pārliecina lietotājus, un galu galā adopcija un izmantošana vienmēr ir svarīgāka par to, kas ir uz ceļa kartes.

Tas ir tas, uz ko es vienmēr atgriežos, nevis vai OpenGradient gūs panākumus, bet vai AI kriptovalūtu tirgus beidzot sapratīs, ka dati var būt lielāka ekonomiskā saite nekā paši AI modeļi.
Vismaz no manas perspektīvas, tas ir visinteresantākais punkts, bet pārējo noteiks lietotāju uzvedība.
#opg $OPG @OpenGradient

Kripto pasaulē ir atkārtojoša tendence, ka katru reizi, kad parādās jauna nozare, tirgus ātri meklē "EigenLayer" šajā nozarē. Tas izklausās saprātīgi, taču dažreiz šī salīdzināšana aizsedz patieso problēmu.

Runājot par AI, pastāvīgā problēma nav tieši modeļos. Pārāk daudz cilvēku veido modeļus, pārāk daudz kapitāla tiek ieguldīts apmācībā, bet retāk ir spēja efektīvi un pārbaudāmi izmantot AI resursus.

Esošās sistēmas šķiet darbojas diezgan atsevišķi. Datori atrodas vienā vietā, modeļi citā, lietotāji vēl citur, un kapitāla plūsmas bieži seko naratīviem, kamēr reālā pieprasījuma pamatā ir tas, kurš var nodrošināt uzticamu pakalpojumu par saprātīgu cenu.

Tieši šajā brīdī OpenGradient kļūst ievērības cienīgs. Nevis tāpēc, ka tas ir "EigenLayer" AI. Izskatās, ka viņu pieeja nav veidot vēl vienu naratīvu AI, bet gan izveidot koordinējošu slāni starp resursiem, modeļiem un izmantošanas pieprasījumu.
Interesanti ir tas, ka adopcija ir svarīgākais, nevis TVL, nevis ceļa karte. Ja lietotāji patiesībā nepieprasa šo koordinējošo slāni, visa stāsta jēga kļūs lieka.

Tas, kas mani vairāk mulsina, ir tas, vai AI tirgus galu galā trūks modeļu vai trūks infrastruktūras starp modeļiem. Es joprojām sekoju šai daļai, vismaz no manas perspektīvas, šī ir visievērojamākā daļa.
#opg $OPG @OpenGradient

Crypto tirgū ir kaut kas dīvains ar AI tokenu viļņiem...
Jo vairāk projektu, kas runā par AI, jo grūtāk man ir saskatīt, kur tieši AI patiešām izpaužas ikdienas izmantošanā. Lielākā daļa stāstu joprojām grozās ap tokeniem, likviditāti un nākotnes cerībām, nevis reālo patērēto vērtību.

Šī problēma nav jauna; kripto ir pieradusi finansēt visu pirms tam, kad tiek pierādīta reālā pieprasījuma nepieciešamība, un AI šķiet, ka arī iet pa līdzīgu ceļu. Pārāk daudz modeļu tiek būvēti, pārāk daudz infrastruktūras tiek reklamēta, bet jautājums, kurš maksā, lai tās izmantotu, bieži tiek ignorēts.

Esošās sistēmas rada paradoksu: kapitāla plūsma uz AI ir milzīga, bet piekļuve datiem, modeļiem un aprēķinu jaudai joprojām ir koncentrēta, un gala lietotāji reti kad pieder tai daļai no vērtības, kuru viņi iegulda.
Tā ir daļa, kas atšķir OpenGradient no daudziem citiem AI tokeniem. Izskatās, ka viņu pieeja nav par to, lai pārvērstu AI jaunā naratīvā tirdzniecībai, bet gan par infrastruktūras būvēšanu, kur dati, modeļi un loģika var tikt apvienoti kā ekonomiskie aktīvi.

Interesanti, ka pieņemšana patiesībā ir īstais tests, nevis TVL vai ceļa karte. Ja lietotāji neparādās, visas dizaina idejas ir tikai hipotēzes.
Es joprojām esmu skeptisks, bet vismaz no tā, kā es skatos uz OpenGradient, viņi uzdod jautājumus par AI vērtības struktūru, nevis tikai atkārto tā izaugsmes stāstu. Tas varētu būt tas, ko vērts novērot nākamajos ceturkšņos.
#opg $OPG @OpenGradient

Ir viena diezgan dīvaina lieta attiecībā uz narrative AI un Blockchain pēdējo gadu laikā.
Jo vairāk projektu runā par AI ievietošanu blockchain, jo vairāk es redzu, ka attālums starp šīm divām sistēmām vēl nav patiesi atrisināts. Viens optimizē verifikāciju, otrs darbojas, pamatojoties uz datiem, modeļiem un nepārtraukti mainīgām loģikām.

Problēma ir tā, ka šis nav nekas jauns, AI nepieciešami uzticami dati, blockchain prasa lietojumprogrammas, kas rada reālu pieprasījumu, bet lielākā daļa pašreizējo sistēmu joprojām balstās uz starpnieku slāņiem, lai savienotu abus.
Rezultātā berze rodas visur, dati ir grūti verificējami, modeļus ir grūti pārbaudīt, gala lietotāji gandrīz neinteresējas par tehnoloģiju aiz tā, viņi tikai vēlas stabilu darbības rezultātu.
Tas ir tas, kas piesaistīja manu uzmanību OpenGradient. Izskatās, ka viņu pieeja nav saistīta ar AI pievienošanu blockchain, bet gan ar infrastruktūras slāņa izveidi, lai AI varētu mijiedarboties ar datiem un onchain stāvokli uzticamāk.

Tomēr narrative nav tas, kas nosaka rezultātu, lietojums ir patiesais tests. Ja AI aģenti neizmanto šādus sistēmas, tad visi dizaini paliek tikai teorijā.

Vismaz no manas perspektīvas, ievērības cienīgs jautājums nav, vai AI nepieciešams blockchain, bet vai blockchain var kļūt par uzticamu slāni AI. Es vēl joprojām sekoju šai daļai.
#opg $OPG @OpenGradient

Šobrīd AI viļņu pasaulē pastāv diezgan dīvaina paradoks. Jo vairāk modeļu tiek reklamēti kā gudrāki, jo mazāk lietotāji zina, kā tie pieņem lēmumus.

Tas nav jauns jautājums, finanšu sistēmas reiz rīkojās tāpat, reklāmas algoritmi darīja to pašu, un tagad pienākusi AI kārta. Pārāk daudz svarīgu lēmumu tiek pieņemti iekšā kastēs, ko lietotāji nevar pārbaudīt.

Interesanti, ka lielākā daļa tirgus šķiet pieņem šo faktu kā cenu, kas jāmaksā par veiktspēju. Viņi vēlas ātrākas atbildes, viņi vēlas spēcīgākus modeļus, bet viņi reti jautā, kādi dati tiek izmantoti, kā notiek secināšanas process vai kā rezultāti var tikt pārbaudīti.

Šeit parādās OpenGradient ar šķietami atšķirīgu pieeju. Nevis izveidot vēl vienu jaunu AI modeli, bet gan centies radīt struktūru, lai secināšana un dati kļūtu caurredzamāki, pārbaudāmāki. Vismaz no mana skatpunkta, tas ir jautājums par uzticēšanās dizainu, nevis modeļa dizainu.

Protams, stāstīt ir vienkāršāk nekā pieņemt. Lietotāji bieži dod priekšroku ērtībai, nevis pārbaudāmībai, tāpēc es vēl neskatītos uz to kā uz pilnīgu atbildi.

Tas, kas mani vairāk ieinteresē, ir tas, vai tirgus patiešām sāks uzskatīt caurredzamību par nepieciešamu AI infrastruktūru. Pārējais būs atkarīgs no lietotāju uzvedības
#opg $OPG @OpenGradient

Es domāju, ka viens no visbiežāk sastopamajiem pārpratumiem šajā ciklā ir tas, ka cilvēki skatās uz BTC stakēšanu kā uz jaunu naratīvu. Esmu redzējis diezgan daudz līdzīgu naratīvu parādīšanos kriptovalūtās: nosaukt veco konceptu citādi, pievienot dažas pievilcīgas atslēgvārdu un tirgus pats pārliecina sevi, ka tas ir kaut kas pilnīgi atšķirīgs, bet tas, kas mani mulsina, ir tas, ka Bitcoin nekad nav patiesi trūcis likviditātes, tās trūkums šķiet ir pietiekami nobriedis kapitāla tirgus, lai šī kapitāla plūsma varētu tikt novērtēta, apgrozīta un izmantota efektīvāk.

Cilvēki daudz runā par peļņu, cilvēki daudz runā par stakēšanu, bet, ja paskatāmies tuvāk, problēma šķiet nav tajā, lai radītu vēl dažus procentus peļņas BTC, bet gan tajā, ka tūkstošiem miljardu USD vērtības guļ mierīgi, kamēr infrastruktūra, lai Bitcoin kļūtu par aktīvu, kas var dziļāk iesaistīties finanšu aktivitātēs, joprojām ir diezgan primitiva. Vismaz no manas perspektīvas, tas ir stāsts, kas ir ievērības cienīgs.

Varbūt tieši tāpēc Bedrock man piesaista uzmanību no citas perspektīvas. Šis projekts izskatās, ka cenšas pievērsties Bitcoin kā aktīvu slānim Bitcoin kapitāla tirgos, nevis tikai uzskatīt to par vienkāršu BTC stakēšanas stāstu. Protams, jebkurš naratīvs uz papīra izklausās saprātīgi, bet galu galā viss atgriežas pie ļoti vecā jautājuma - vai ir pietiekama reāla pieprasījuma, lai šī kapitāla plūsma varētu kustēties? Šajā punktā es domāju, ka tirgus būs nepieciešams vairāk laika, lai atbildētu.

#bedrock $BR @Bedrock

Có một nghịch lý khá quen thuộc trong BTCFi là ai cũng nói về việc đưa Bitcoin vào hoạt động hiệu quả hơn nhưng phần lớn hệ thống cuối cùng lại quay về một bài toán cũ: phát token để kéo thanh khoản rồi tìm cách giữ nó ở lại.

Các hệ thống dường như luôn gặp cùng một vấn đề. Bitcoin là tài sản khan hiếm nhưng phần thưởng dùng để kích thích hành vi lại thường bị pha loãng theo thời gian. Dòng vốn đến nhanh khi incentive đủ lớn rồi rời đi khi phần thưởng giảm. TVL tăng nhưng tính bền vững thì không nhất thiết.

Đó là cách phần lớn hệ thống đang vận hành. Người dùng tối ưu lợi nhuận, giao thức tối ưu tăng trưởng, hai mục tiêu này không phải lúc nào cũng trùng nhau. Kết quả là nhiều tokenomics trở thành một vòng lặp tái phân phối thay vì tạo ra giá trị kinh tế mới.

Điều thú vị là Bedrock dường như đang cố tiếp cận vấn đề từ một hướng khác. Không phải chỉ tạo thêm incentive cho BTCFi mà là tìm cách biến các dòng yield, điểm thưởng và quyền sở hữu trong hệ sinh thái thành một cấu trúc phân bổ giá trị thống nhất hơn.

Tất nhiên thiết kế hệ thống và hành vi thực tế luôn là hai câu chuyện khác nhau. Adoption quan trọng hơn mô hình, usage quan trọng hơn TVL.

Thứ khiến tôi tò mò hơn là liệu BTCFi cuối cùng có giải được bài toán tokenomics hay không. Ít nhất từ cách tôi nhìn đây mới là phần đáng chú ý nhất.
#bedrock $BR @Bedrock

Có một nghịch lý khá thú vị trong crypto...
BTC là tài sản thế chấp lớn nhất thị trường nhưng nếu nhìn kỹ, thị trường tín dụng xoay quanh BTC vẫn phát triển chậm hơn so với quy mô vốn mà nó đang nắm giữ.

Suốt nhiều năm, ngành công nghiệp này liên tục nói về việc "kích hoạt thanh khoản Bitcoin". Các hệ thống xuất hiện rồi biến mất, các narrative thay đổi liên tục nhưng phần lớn BTC vẫn đang nằm yên hoặc được đưa vào những vòng lặp tạo lợi suất quen thuộc.

Điều đó khiến tôi nghĩ rằng vấn đề có lẽ chưa bao giờ nằm ở lợi suất.
Vấn đề nằm ở tín dụng.
Một hệ thống tài chính trưởng thành không chỉ cần tài sản có giá trị mà nó cần khả năng đưa nguồn vốn đó đến nơi có nhu cầu sử dụng hiệu quả nhất.
Các giao thức lending hiện tại thường dựa trên mô hình thế chấp quá mức. Điều này giúp giảm rủi ro hệ thống nhưng cũng khiến hiệu quả sử dụng vốn trở nên khá hạn chế. Quá nhiều BTC bị khóa lại chỉ để bảo vệ giao thức khỏi các kịch bản xấu.

Có vẻ Lending Vault của Bedrock đang thử tiếp cận từ một hướng khác. Không hẳn là tạo thêm một nguồn APY mới mà là tìm cách biến BTC thành nguồn vốn có thể được phân bổ trong một cấu trúc tín dụng rõ ràng hơn.
Tất nhiên, ý tưởng luôn dễ hơn hành vi thực tế. TVL có thể được thúc đẩy bằng incentive nhưng nhu cầu vay, vòng quay vốn thật và khả năng duy trì hoạt động khi phần thưởng giảm mới là thứ đáng quan sát.

Nếu thị trường tín dụng BTC thực sự hình thành giá trị của nó có thể nằm ở cách nó làm thay đổi dòng chảy của nguồn vốn Bitcoin. Ít nhất từ cách tôi nhìn đây là phần đáng chú ý hơn trong thời gian tới.
#bedrock $BR @Bedrock

Tirgū BTCFi ir diezgan dīvaina parādība.
Katrs cikls nes jaunas Bitcoin produktus, bet likviditāte turpina fragmentēties. Lietotāji pārvietojas starp protokoliem, kapitāla plūsmas pārvietojas starp chain'iem, bet pats Bitcoin reti kad kļūst par patiesi savienojošu aktīvu.
Tas ir klusais jautājums, kas pastāv jau daudzus gadus.

Sistēmas parasti koncentrējas uz papildu peļņas radīšanu. Viņi konkurē ar APY, izsniedz papildu stimulu, bet kad balvas samazinās, kapitāls arī aiziet.

Interesanti, ka tīkla efekts praktiski nav izveidots.
Vismaz no manas perspektīvas, šķiet, ka Bedrock seko citai virzienai nekā uniBTC. Tas nav tikai papildu peļņas pārdošana Bitcoin, bet gan mēģinājums padarīt uniBTC par likviditātes slāni, kas var parādīties daudzos dažādos ekosistēmās vienlaikus.

Tas, kas mani vairāk interesē, ir loģika aiz tā. Tīkla efekts finanšu jomā parasti nenāk no tehnoloģijām, bet gan no tā, ka arvien vairāk pušu ir iemesls izmantot to pašu aktīvu.
Protams, parādīšanās daudzās vietās nenozīmē reālu pieņemšanu. TVL var tikt veicināts, bet lietošanas uzvedību ir grūtāk prognozēt.
Tas ir tas, uz ko es vienmēr atgriežos, nevis kā liels ir uniBTC, bet vai lietotāji sāk to uzskatīt par noklusējuma likviditātes slāni vai nē.
Es joprojām sekoju šai daļai.

#bedrock $BR @Bedrock

Mọi người đều đang nói về APY.
Thị trường từng bị ám ảnh bởi lợi suất staking.
Ai trả cao hơn sẽ thu hút được dòng vốn nhiều hơn.
Nhưng cuộc chơi đó đang dần bão hòa.
Vấn đề thực sự không còn là kiếm thêm vài phần trăm lợi suất.
Là hiệu quả sử dụng Bitcoin...
Là khả năng luân chuyển thanh khoản...
Là biến Bitcoin từ tài sản thụ động thành tài sản có thể được phân bổ linh hoạt.
Thị trường thấy Bedrock như một giao thức restaking.
Nhưng Bedrock có thể thực chất đang xây dựng một lớp điều phối vốn cho Bitcoin.
Đây mới là phần tôi thấy đáng suy nghĩ.
Một vài tín hiệu đáng chú ý:
uniBTC thay đổi cách Bitcoin tham gia DeFi
Tập trung mạnh vào BTCFi thay vì chỉ restaking
Mở rộng sang nhiều hệ sinh thái khác nhau
Thiết kế sản phẩm xoay quanh tính thanh khoản
Xây dựng nhiều lớp tiện ích phía trên Bitcoin

Tôi chưa tin rằng Bedrock đã thắng.
Nhưng điều khiến tôi tiếp tục theo dõi dự án này là họ dường như đang chuẩn bị cho một thế giới nơi APY không còn là lợi thế cạnh tranh.
Khi đó bên chiến thắng có thể là bên kiểm soát được dòng vốn.
Kết nối rộng hơn, crypto đang chuyển từ cuộc đua phát hành token sang cuộc đua tối ưu hiệu quả vốn.
Tài sản không còn được đánh giá bởi việc nắm giữ..
mà bởi khả năng được tái sử dụng nhiều lần.
Đây chỉ là một giả thuyết cá nhân nhưng điều thị trường đang mua hôm nay có thể không phải là thứ Bedrock thực sự sẽ trở thành.
Không chỉ là một giao thức restaking.
Không đơn thuần là một công cụ tạo lợi suất.
Có thể là lớp hạ tầng điều phối vốn cho kỷ nguyên BTCFi tiếp theo.
#bedrock $BR @Bedrock