Levi web3

I was scanning the OpenGradient ($OPG , #OPG ) Python SDK reference, expecting verification to be the headline feature the project leads with — @OpenGradient frames its network as designed from the ground up for verifiable AI inference. The LLM completion function takes an inference_mode argument with two options, VANILLA or TEE, and the default sitting in the function signature is VANILLA. The docs describe that default plainly: standard execution that returns on-chain results but provides no hardware attestation. No enclave, no cryptographic proof of execution, just an answer and a payment hash. Getting the guarantee the vision is actually built around means a developer has to explicitly pass TEE as the argument; otherwise every call runs in the mode the documentation itself describes as skipping that step. It's one keyword in a function call, easy to leave untouched while copying a quickstart example, and it quietly inverts the order I expected — verification reads like the foundation, but ships as something you opt into after the fact. I keep wondering what share of inference traffic on the network is actually running under the unattested default, and whether that number shows up anywhere a user could check it.

OpenGradient Chat ra mắt sớm hơn trong tháng này với một tiền đề khiến tôi phải dừng lại: @OpenGradient $OPG #OPG không đặt cược vào việc một mô hình AI tốt hơn những mô hình còn lại — mà là vào việc bạn không nên phải chọn. Ứng dụng chuyển qua ChatGPT, Claude, Gemini, Grok và ByteDance Seed trong cùng một giao diện, cho phép người dùng chuyển đổi ngay giữa cuộc trò chuyện hoặc chạy hai mô hình song song. Lựa chọn thiết kế đó nghe có vẻ lạ hơn so với những gì nó thể hiện đối với một dự án hạ tầng đã dành nhiều tháng để định vị mình xung quanh việc thực thi AI có thể kiểm chứng. Khi bạn thực sự sử dụng sản phẩm Chat, lớp "có thể kiểm chứng" không chạm vào đầu ra của mô hình — nó xử lý chuỗi ẩn danh: mã hóa phía máy khách, một relay OHTTP xóa IP của bạn, và một cổng gateway được cô lập trong TEE không bao giờ ghi lại bản rõ. Bản chứng thực chứng minh lời nhắc của bạn được giữ riêng tư. Nó không nói gì về việc Claude hay Gemini có trả lời đúng hay không, hay cách thức như thế nào. Kiến trúc chọn mô hình khiến ứng dụng ngay lập tức cạnh tranh với bất kỳ bộ bọc đa mô hình nào, nhưng nó cũng âm thầm tách sản phẩm Chat khỏi câu chuyện hạ tầng cốt lõi. Việc sự tách biệt đó có quan trọng với người dùng hay không, hay liên quan thế nào đến $OPG token economics, là một câu hỏi hoàn toàn khác.

Hôm nay tôi đào sâu vào tài liệu kinh tế của @OpenGradient — cụ thể là truy vết cách $OPG được cho là hoạt động như một kênh thanh toán suy luận trực tiếp. Phần trình bày của Foundation rất gọn gàng: mọi cuộc gọi AI đã được xác minh đều được thanh toán trên Base trong OPG, không cần khóa API, không thẻ tín dụng, chỉ có một ví. Nhu cầu gắn trực tiếp với năng lực tính toán. #OPG
Được rồi nhưng khoan đã. Ngay lúc này CoinGecko đang cho thấy $OPG đã giảm 19,4% trong bảy ngày qua — tệ hơn mức giảm 5,3% của cả thị trường — với khối lượng 24h đạt 32,8 triệu USD so với vốn hóa thị trường 23,97 triệu USD. Tức là tỷ lệ khối lượng/vốn hóa là 1,37 trên một ngày giao dịch thông thường. Yahoo Finance cho biết lượng cung lưu hành là 197,6M, chỉ mới tăng thêm khoảng 7,6M token kể từ TGE ngày 21/4. Mọi thứ khác — đội ngũ, nhà đầu tư, cố vấn — đều bị khóa theo dạng cliff trong 12 tháng.
Vì vậy, free float vẫn mỏng, bên bán thuộc một nhóm khá hẹp, và thậm chí token vẫn đang nén lại mức giảm 19% theo tuần. Nếu tín hiệu nhu cầu cho suy luận đang xuất hiện, bạn sẽ kỳ vọng nó ít nhất cũng tạo được một “sàn” cho áp lực bán mỏng đó. Nhưng điều đó vẫn chưa xảy ra.
Có thể khối lượng suy luận thực sự nhỏ so với dòng tiền mang tính đầu cơ, và đó chỉ là thực tế của giai đoạn sớm. Hoặc có một độ trễ trong khâu thanh toán mà tôi chưa tính đến. Nhưng khoảng cách giữa “OPG định giá cho năng lực tính toán AI thật” và “OPG giảm 19% dù tỷ lệ khối lượng/vốn hóa là 1,37x trong một tuần đi ngang” vẫn chưa được thu hẹp đối với tôi.

Điều đọng lại trong tôi sau khi dành thời gian đọc tài liệu @OpenGradient không phải chính kiến trúc xác minh — mà là những gì mặc định tiết lộ về kinh tế nền tảng. Hầu hết các dịch vụ AI tính giá theo mức sử dụng: token vào, token ra. $OPG hoạt động khác đi. Có một khoản token tối thiểu cố định trước khi bất cứ thứ gì chạy, và mặc định thanh toán — BATCH_HASHED thay vì ZKML hay PRIVATE — cho thấy nền tảng không bán chi tiết mức độ của bằng chứng. Nền tảng đang bán sự tham gia vào hạ tầng với một chi phí vào cửa cố định. Hàm ý lặng lẽ là: trong một thế giới mà suy luận trở thành hàng hóa, lớp có thể phòng vệ có lẽ không phải là chính việc tính toán. Mà có thể là cơ chế phối hợp xoay quanh nó. Kiến trúc của #OPG đặt cược rằng các mặc định sẽ trở thành chuẩn mực, và người định nghĩa “vỏ” xác minh mặc định sẽ nắm giá trị không phải theo mỗi lần suy luận, mà theo mối quan hệ với nhà phát triển. Liệu đó là một “hào lũy” bền vững hay chỉ là trạm thu phí mềm thì tài liệu không trả lời.

Điều khiến tôi nhớ về MemSync không phải là tính năng — mà là vị trí của nó trong toàn bộ ngăn xếp. @OpenGradient xây dựng $OPG dựa trên suy luận có thể kiểm chứng: các enclave TEE, các bằng chứng ZKML, các chế độ thanh toán cho phép bạn chọn mức độ tin cậy cần thiết trước khi một kết quả được chấp nhận. #OPG là một lời quảng bá về tính toán có thể kiểm toán. Nhưng MemSync — lớp chịu trách nhiệm mang lại sự liên tục cho các tác nhân AI qua các phiên, giúp một mô hình cư xử ít như một hàm không trạng thái và giống như thứ có khả năng ghi nhớ — lại nằm ngoài “vòng bảo vệ” xác minh đó. Phần suy luận được xác nhận (attested). Còn phần bộ nhớ cung cấp cho nó thì không. Vì vậy, bạn có thể xác minh tác nhân đã kết luận gì, nhưng không thể xác minh bối cảnh đã được tích lũy mà nó đã suy luận từ đó khi đi đến kết luận. Điều này không hẳn là một lỗi — việc lưu giữ bộ nhớ với cùng chi phí xác thực như suy luận sẽ rất tàn bạo về mặt kiến trúc, và có lẽ khoảng trống này sẽ được lấp đầy về sau. Nhưng nó có nghĩa là ranh giới tin cậy trong hệ thống này dừng ở lớp tính toán, chứ không đi đến toàn bộ tiến trình ra quyết định. Tôi cứ nghĩ mãi về “AI có thể kiểm chứng” nghĩa là gì, khi thứ được kiểm chứng chỉ là bước cuối cùng.

Những điều tôi cứ quay lại khi làm việc với tài liệu của @OpenGradient : dự án tự định vị mình như một hạ tầng cho “nền kinh tế AI”, trong đó $OPG được đặt như một lớp thanh toán cho suy luận có thể xác minh, còn #OPG xuất hiện trong các cuộc trò chuyện về Web3 AI như thể lớp thực thi là độc lập với mô hình. Điều tài liệu ít nói hơn là ràng buộc về định dạng — các mô hình chạy trên mạng dưới dạng các tệp ONNX. ONNX là một lựa chọn ổn cho ML cổ điển, các kiến trúc neural nhỏ gọn, và các pipeline suy luận có thể tái lập, nhưng đó không phải là cách mà đa số các triển khai mô hình ngôn ngữ lớn hoặc mô hình nền tảng trong sản xuất hiện nay vận hành. Các transformer lớn không “chạy mượt” sang ONNX ở quy mô lớn nếu không có các đánh đổi về độ chính xác hoặc những biện pháp khắc phục ở cấp kiến trúc. Vì vậy, “AI” trong hạ tầng AI gần với việc thực thi ONNX có thể xác minh hơn là với lớp suy luận mà mọi người thường muốn nói khi họ nói “AI” ngay lúc này. Đây không hẳn là một hạn chế mang tính chí tử — suy luận ML có thể xác minh trên chuỗi là một năng lực kỹ thuật cụ thể và có thật — nhưng điều đó cũng có nghĩa là dự án đang xây dựng hạ tầng niềm tin cho một nhóm mô hình hẹp hơn so với cách họ định khung. Liệu lớp thực thi có mở rộng để bao phủ những mô hình thực sự đang tạo ra nhu cầu hiện tại, hay ràng buộc ONNX âm thầm xác định mạng sẽ được dùng cho việc gì, vẫn chưa được ngã ngũ.

Khi tôi bắt đầu đọc về cách định vị của OpenGradient xung quanh niềm tin vào đại lý, tôi đã mong đợi sẽ tìm thấy một hệ thống xác minh bao bọc vòng lặp quyết định của một đại lý. Thay vào đó, những gì tôi tìm thấy lại hẹp hơn: hạ tầng @OpenGradient của $OPG xác minh rằng một lệnh gọi mô hình cụ thể đã tạo ra một đầu ra cụ thể dưới sự chứng thực — dựa trên TEE hoặc ZKML — nhưng chính đại lý không phải là đơn vị của niềm tin. Ranh giới đã được xác minh bắt đầu và kết thúc tại lệnh gọi suy diễn. Những gì đại lý làm với đầu ra đó — hành động phía dưới, việc gọi công cụ, việc xây dựng prompt tiếp theo — xảy ra ngoài ranh giới xác minh. Bộ nhớ, thông qua MemSync, hoạt động như một lớp REST riêng biệt và không được ghi vào hồ sơ xác minh trên chuỗi. Vì vậy, khi #OPG mô tả một "lớp niềm tin cho các đại lý AI," độ chính xác bị lệch một cấp độ trừu tượng: đó là một lớp niềm tin cho các bước suy diễn riêng lẻ mà một đại lý có thể chứa, chứ không phải cho hành vi của đại lý nói chung. Sự phân biệt đó có lẽ không quan trọng lắm ngay bây giờ hơn là khi các đại lý bắt đầu thực hiện các hành động trên chuỗi có hậu quả một cách tự động. Những gì được chứng thực sau đó — và những gì không — sẽ xác định "đáng tin cậy" thực sự có nghĩa là gì.

Một điều gì đó về cụm từ "digital twin" cứ kéo tôi trở lại khi đọc tài liệu kiến trúc của Twin.fun cho OpenGradient $OPG #OPG @OpenGradient . Từ này ngụ ý một bản sao cá nhân — AI phản chiếu danh tính của bạn, một thứ thuộc về bạn theo cách có ý nghĩa. Nhưng tài liệu của người sáng tạo mô tả "digital twin" là một chuỗi 16 byte trên chuỗi, với siêu dữ liệu được lưu trữ ngoài chuỗi trên Walrus, và quyền sở hữu mặc định thuộc về ví nào mua trước với nguồn cung bằng không nếu không có sơ đồ trước. Lợi ích chính của người sáng tạo được liệt kê đầu tiên không phải là quyền kiểm soát mô hình hay quyền đào tạo — mà chính là chia sẻ doanh thu từ các giao dịch quan trọng thông qua đường cong trái phiếu theo kiểu FriendTech. Những gì bạn thực sự sở hữu là một vị trí nhận phí trong một thị trường truy cập đầu cơ. Bản thân AI, lớp trí tuệ, không được mô tả như một thứ mà bạn huấn luyện, cấu hình, hay giữ trong bất kỳ hình thức lưu ký nào mà tài liệu có thể chỉ ra. Tôi đã tự hỏi liệu "cá nhân" trong AI cá nhân có đề cập đến một thứ gì đó kiến trúc mà chưa được ghi lại trong lớp hợp đồng chưa, hay liệu nó đang làm một điều gì đó hoàn toàn khác.

Có một sự thay đổi âm thầm giữa bản tuyên ngôn của OpenGradient và ngôn ngữ tài trợ của chính nó mà tôi đã đọc đi đọc lại. $OPG , #OPG , @OpenGradient đã xây dựng danh tính của mình dựa trên câu "trí tuệ thuộc về người dùng" — kho lưu trữ bộ nhớ mã hóa, dữ liệu độc lập, một lời hứa rằng nếu dữ liệu của bạn cải thiện một mô hình, bạn sẽ chia sẻ lợi nhuận như một đồng sáng tạo, không chỉ là người dùng. Nhưng thông báo huy động vốn vào tháng Tư mô tả cùng một mạng lưới theo cách khác: cơ sở hạ tầng nơi "các nhà phát triển sở hữu trí tuệ mà sản phẩm của họ phụ thuộc vào." Hai chủ sở hữu khác nhau, hai tài liệu khác nhau, cách nhau vài tháng. Vì vậy, tôi đã kiểm tra nơi mà yêu cầu cấp người dùng thực sự tồn tại trong hệ thống. Cấu trúc tài liệu của Model Hub — kho, phát hành, tệp — mang theo siêu dữ liệu cho tên, mô tả, giấy phép và thẻ, tất cả được đặt ở cấp độ mô hình bởi bất kỳ ai tải lên nó. Tôi không thể tìm thấy một trường, một hợp đồng, hoặc một cơ chế nào theo dõi ai đã đóng góp dữ liệu phía sau một mô hình hoặc họ đang được đền bù như thế nào cho điều đó. Các công cụ fork và kiểm toán thực sự không có sự cho phép, nhưng chúng là các tính năng SDK và CLI được xây dựng cho các nhà phát triển quản lý kho, không phải cho người mà ngữ cảnh của họ đã đào tạo thứ đó ngay từ đầu. Tôi không biết đó có phải là một khoảng trống giai đoạn đầu hay chỉ là cách mà kiến trúc luôn định hình.

Tôi đã dành một buổi chiều để khám phá phần tạo hình ảnh của OpenGradient cho một nhiệm vụ trên CreatorPad, mong đợi quy trình "chọn một mô hình, gõ một prompt" như thường lệ. @OpenGradient ($OPG , #OPG ) quảng bá Image Studio như một tự do sáng tạo qua nhiều mô hình, và về mặt kỹ thuật thì đúng vậy — bạn có thể duyệt qua Model Hub và chạy các kiến trúc khác nhau. Điều khiến tôi chú ý là lớp bên dưới: mỗi lần tạo ra vẫn phải đi qua x402 như một cuộc gọi suy diễn trả phí, được quyết định dựa trên Base, và bạn chọn bao nhiêu trong số đó sẽ được ghi lại trên chuỗi — riêng tư, băm theo lô, hoặc hoàn toàn có thể kiểm toán. Phần "tự do" là có thật ở cấp độ giao diện; nhưng sự ma sát xuất hiện ở một bước sớm hơn, nơi bạn cần có một ví đã giữ $OPG trước khi bất kỳ mô hình nào phản hồi cho bạn. Thiết kế này không tệ, việc xác minh phải được trả phí bằng cách nào đó, nhưng nó định hình lại ý nghĩa của "truy cập" ở đây. Một người dùng bình thường khám phá các phong cách đang đưa ra quyết định có tính toán trên chuỗi mỗi lần, ngay cả khi giao diện người dùng giấu kín điều đó. Tôi vẫn chưa biết liệu điều đó có ổn định thành một thứ vô hình với thói quen hay không, hoặc liệu nó có lọc ra những ai tiếp tục tạo ra sau lần thử miễn phí đầu tiên.

Đã dành thời gian theo dõi cách mà các phần của OpenGradient kết nối với nhau — mô hình, bộ nhớ, tác nhân — và cuối cùng đã ngồi ngắm nhìn một chữ ký hàm lâu hơn tôi muốn thừa nhận. $OPG , #OPG , @OpenGradient ... tài liệu nói về cả ba như một stack, khung sinh thái ngụ ý một hệ thần kinh duy nhất. Nhưng llm.chat() trong SDK Python chỉ nhận một danh sách tin nhắn và không có gì khác — không có user_id, không có móc bộ nhớ, không có tham số ngữ cảnh. MemSync, lớp bộ nhớ dài hạn, tồn tại như một REST API hoàn toàn tách biệt, và tài liệu của nó được lưu trữ dưới một miền khác (memchat.io) thay vì opengradient.ai. Vì vậy, một tác nhân muốn cả suy diễn được xác minh và bộ nhớ bền vững phải tự tay lấy thông tin từ một hệ thống và chèn chúng vào mảng tin nhắn của một hệ thống khác, sau đó ghi lại các thông tin mới. Không có gì ép buộc vòng lặp đó xảy ra, và không có gì trong SDK giả định rằng nó sẽ. Tôi đã luôn mong đợi sẽ tìm thấy mã dán, phần mà gọi LLM tự động chạm vào bộ nhớ, và nó chỉ... chưa có ở đó. Có thể điều đó là ổn cho bây giờ, có thể đó là thứ tự hoạt động rõ ràng cho một công ty hạ tầng vẫn đang trong giai đoạn testnet. Vẫn đang tự hỏi liệu "hệ sinh thái" ở đây có nghĩa là tích hợp hay chỉ là kề bên.

Một điều gì đó về kiến trúc xác minh của OpenGradient mà đến khi tôi ngồi xuống tìm hiểu kỹ thì mới thật sự “lọt vào tai”: $OPG #OPG @OpenGradient định vị nó xoay quanh suy luận AI có thể được xác minh — ý tưởng rằng bạn có thể chứng minh một mô hình đã chạy đúng mà không cần tin vào người vận hành. Cách đặt vấn đề này dựa trên ZKML, cái đó là có thật, nhưng đồng thời cũng quá tốn kém về tính toán đối với gần như mọi mô hình đang chạy ở quy mô thực tế hiện nay. Thứ mà giao thức thực sự mặc định sử dụng là chứng thực TEE — môi trường thực thi tin cậy được hậu thuẫn bởi phần cứng của Intel và AMD. Hai thứ đó không phải là một. ZKML cho bạn một bằng chứng toán học; TEE cung cấp cho bạn một chứng thực từ nhà sản xuất phần cứng rằng môi trường thực thi không bị can thiệp. Một cái không cần giả định tin cậy nào ngoài toán học; cái còn lại âm thầm chuyển sự tin cậy từ người vận hành sang chuỗi cung ứng silicon. Tôi không nghĩ điều này làm vô hiệu dự án — TEE là một cải tiến đáng kể so với suy luận không được kiểm soát — nhưng có một khoảng cách giữa “AI đã được xác minh bằng mật mã” và “thực thi được chứng thực trên phần cứng tin cậy” mà câu chuyện thường có xu hướng nén lại. Câu hỏi thú vị là liệu ZKML có bao giờ trở nên khả thi về mặt tính toán ở quy mô lớn, hay liệu TEE chỉ lặng lẽ trở thành mặc định vĩnh viễn.

Tôi đã tìm hiểu xem @OpenGradient ($OPG , #OPG ) thực sự xử lý quyền riêng tư như thế nào trong thực tế, không phải cách mà trang chủ trình bày, và câu trả lời đã hiện lên trong SDK. Chức năng chat và hoàn thành đều mặc định chế độ thanh toán của chúng là BATCH_HASHED: mỗi lần gọi suy diễn, trừ khi bạn rõ ràng ghi đè nó, sẽ được gộp vào một cây Merkle với các băm đầu vào và đầu ra được ghi trên chuỗi. Một chế độ PRIVATE cũng tồn tại, hoàn toàn ngoài chuỗi, không có gì được đăng tải, nhưng đó là một tham số mà bạn phải biết là tồn tại trước khi bạn có thể yêu cầu nó, không phải là thứ chạy khi bạn chỉ gọi chức năng. Lớp TEE thực sự bảo vệ prompt thô của bạn khỏi nhà điều hành nút, vì vậy tuyên bố về quyền riêng tư không sai, chỉ là im lặng và hẹp hơn so với những gì nó nghe trên trang đích. Những gì được gọi là 'riêng tư' ở đây thực sự là hai đảm bảo khác nhau được xếp chồng lên nhau dưới một từ, quyền riêng tư thực thi và quyền riêng tư thanh toán, và chỉ cái đầu tiên được kích hoạt. Tôi thường bắt gặp bản thân làm điều này với các giao thức khác, đọc một tính từ như bao trùm mọi thứ mà sản phẩm làm thay vì kiểm tra lớp cụ thể nào mà nó đang mô tả. Thú vị xem liệu OpenGradient có bao giờ thay đổi mặc định đó, hay liệu hiệu quả chi phí có tiếp tục thắng trong cuộc tranh luận đó một cách im lặng không.
#OPG

Đọc qua kiến trúc chat $OPG của OpenGradient cho một tác vụ CreatorPad, có một chi tiết đã dừng lại ở đó và không chịu buông ra: nút relay và cổng suy luận được thiết kế để mỗi bên chỉ biết một nửa của bất kỳ yêu cầu nào. <a>relay</a> Oblivious HTTP của @OpenGradient nhìn thấy địa chỉ IP của bạn và không có gì khác — chỉ là những byte đã được mã hóa đi qua, trong khi cổng TEE được tách riêng sẽ giải mã prompt bên trong một enclave được niêm phong nhưng không bao giờ biết ai là người gửi. #OPG định khung vấn đề này như việc đổi chính sách riêng tư lấy bằng chứng, vì cơ chế xác thực (attestation) của enclave cho phép bất kỳ ai cũng có thể xác nhận mã đang chạy khớp với những gì đã công bố, thay vì phải tin vào ý định của một công ty. Phần đó là đúng. Điều tôi cứ quay lại là khoảng cách giữa “có thể được chứng minh” và “được xác nhận” — sự đảm bảo mang tính hiện thực về mặt cấu trúc dù có hay không một người nào đó từng tự tay lấy bản ghi attestation và kiểm tra nó, và gần như chẳng ai làm vậy. Vậy hệ thống là trung thực theo một cách mà chính sách không thể có, nhưng sự trung thực đó chủ yếu chỉ mang tính lý thuyết đối với tất cả mọi người, trừ một vài người thực sự xem. Một sự đảm bảo vẫn được tính là sự đảm bảo nếu không ai thu thập và đối chiếu nó?
@OpenGradient
#OPG

Đang giữa chừng nhiệm vụ thì mình kiểm tra phân tích chuỗi thực tế cho uniBTC trên DeFiLlama — không giống như những gì @Bedrock _DeFi nói, chỉ là vị trí hiện tại của TVL. Bedrock ($BR , #Bedrock ) thị trường uniBTC như là sự tham gia Bitcoin được mở khóa trên hơn 15 hệ sinh thái. Con số là thật. Chênh lệch thì không.
$458.83M tổng cộng. Bitcoin gốc: $182M. Ethereum: $132M. Mode: $86M. Đó là 87% trên ba chuỗi. Base — mà đã có một thông báo riêng — giữ $232. Không phải $232M. $232. Berachain, sau chiến dịch Boyco đã onboard gần 1,000 BTC: $57,430.
Vậy là lớp "các khả năng mới trên các hệ sinh thái" về mặt kỹ thuật là đang hoạt động. Nó chỉ đang vận hành gần như bằng không trên hầu hết những chuỗi đó. Kiến trúc là thật. Trọng lực thanh khoản không theo kịp nó.
Ngày 20 tháng 6 là bảy ngày nữa — 40.63M BR sẽ được mở khóa cho đội sáng lập và nhà đầu tư hạt giống. Những người nắm giữ veBR sẽ bỏ phiếu xem các ưu đãi kích thích sẽ chảy về đâu. Các đội và vòng hạt giống nhận những token đó có thể khóa vào quản trị và đẩy trọng số về những chuỗi mỏng manh. Hoặc họ không làm vậy.
Điều này khiến mình tự hỏi: liệu uniBTC thực sự có mở khóa sự tham gia Bitcoin trên các hệ sinh thái hay chủ yếu chỉ xác nhận nơi mà thanh khoản Bitcoin đã thoải mái đi tới trước đó?
#Bedrock
@Bedrock

Hoàn thành nhiệm vụ Bedrock. Điều khiến tôi luôn chú ý không phải là kiến trúc sản phẩm — mà là thời điểm mở khóa.
$BR / #Bedrock / @Bedrock . Ngày 20 tháng 6. Chỉ còn tám ngày nữa. 40.63 triệu token sẽ được phát hành — 25 triệu cho đội sáng lập, 15.63 triệu cho các nhà đầu tư hạt giống. Tổng cộng 4.21 triệu đô la, chiếm 4.1% nguồn cung, đang nằm ngay đó trong bộ theo dõi mở khóa trực tiếp. Đó là sự thật trên chuỗi một cách lặng lẽ dưới câu chuyện "tầng thanh khoản cốt lõi".
Kiến trúc không tệ. uniBTC, brBTC, Chainlink PoR, các tuyến đa chuỗi vào Babylon, Pell và Kernel — có vẻ như ai đó đã suy nghĩ nghiêm túc về nơi BTC cần chảy trong một chồng DeFi. Và mô hình veBR được cho là để cân bằng áp lực này. Khóa BR, kiếm veBR, tăng lợi suất và trọng số quản trị. Về lý thuyết, giảm nguồn cung lưu thông trước các cửa sổ mở khóa.
Nhưng tỷ lệ quay vòng là 0.192. Mỏng. Và tôi không thể tìm thấy một cái nhìn rõ ràng về việc bao nhiêu BR thực sự đang bị khóa trong veBR ngay bây giờ so với việc đang ở dạng lỏng. Mô hình này hoạt động nếu việc chấp nhận vượt quá nguồn cung mở khóa. Đó là một điều thực sự.
"Tầng thanh khoản" là một tuyên bố về trạng thái tương lai. Hôm nay nó gần giống với một tầng ý định thanh khoản.
Vẫn đang ngồi với khoảng cách đó…

Điều khiến tôi chú ý khi xem xét Bedrock (@Bedrock_DeFi) không phải là sự mở rộng đa chuỗi mà là cách mà sự mở rộng đó thực sự hoạt động khi tài sản cơ sở là Bitcoin. UniBTC và brBTC của giao thức này đang cạnh tranh để giành lấy Bitcoin thanh khoản trên Ethereum, BNB Chain và các mạng khác với con số #Bedrock . Tuy nhiên, việc phân phối trên các chuỗi không tập hợp thanh khoản—nó chia nhỏ nó. Cùng một cơ sở tài sản thế chấp có thể tạo ra chiều sâu có ý nghĩa trên một chuỗi lại bị kéo dài ra trên nhiều chuỗi, điều này có nghĩa là mỗi triển khai riêng lẻ sẽ mỏng hơn so với con số TVL tổng thể. Con số tiêu đề nhìn có vẻ quy mô; chiều sâu theo từng chuỗi kể một câu chuyện yên tĩnh hơn. Sự căng thẳng cấu trúc đó quan trọng hơn ở đây so với hầu hết các chiến lược đa chuỗi, vì mô hình veBR phụ thuộc vào $BR người nắm giữ tin rằng giao thức này kiểm soát ảnh hưởng thanh khoản thực sự, có thể sử dụng trên các chuỗi đó. Nếu thanh khoản là thật nhưng bị phân mảnh, thì ảnh hưởng là thật nhưng bị pha loãng. Liệu sự phân mảnh có được giải quyết khi Bedrock phát triển hay trở thành một trần cố định về việc bất kỳ giao thức nào có thể thực tế hợp nhất thanh khoản Bitcoin trên các mạng cạnh tranh—tôi vẫn chưa đưa ra được kết luận về điều đó.
@Bedrock
$BR
#Bedrock

Mình đã tham gia vào nhiệm vụ @Bedrock _DeFi lâu hơn mình nghĩ. Đề xuất BTCFi nhìn từ xa thì khá sạch — $BR , veBR, bỏ phiếu gauge, yield BTC đa chuỗi. Kiến trúc kiểu này đọc rất dễ trong một deck.
Nhưng điều khiến mình nhớ mãi: IDO ví Binance của Bedrock đã thu hút 9,653% sự quan tâm tại TGE. Đó không phải là tín hiệu công nghệ. Đó là tín hiệu phân phối. uniBTC không thắng sớm vì nó vượt trội hơn đối thủ — mà nó thắng vì nó nằm trong tầm với của Binance.
Và bây giờ, ngày 20 tháng 6 chỉ còn mười ngày nữa. 40.63M BR sẽ được mở khóa — 25M cho đội sáng lập, 15.63M cho các nhà đầu tư hạt giống, $4.21M tổng cộng theo giá hôm nay. Giảm khoảng 12% trong tuần qua. Mô hình veBR được thiết kế để quản lý cộng đồng. Nhưng những địa chỉ có quyền khóa lớn nhất lại chính là những địa chỉ nhận phân bổ qua truy cập vòng đóng, không phải tham gia gauge mở.
Chờ đã — nếu nút thắt thực sự của BTCFi là phân phối, không phải kỹ thuật, thì sự tinh tế của mô hình gauge có quan trọng không? Hay nó chủ yếu quản lý phần thưởng của một quyết định phân phối đã được đưa ra tại TGE, trước khi hầu hết các thành viên cộng đồng có mặt trong phòng?
#Bedrock

Điều khiến tôi dừng lại giữa dòng lướt là một câu hỏi đơn giản: nếu mỗi BTC được gửi vào @Bedrock trở thành vốn hoạt động thông qua uniBTC, thì cái gì đang giữ giá trị ổn định? Chiến lược marketing xung quanh $BR và luận thuyết rộng hơn #Bedrock rất rõ ràng—Bitcoin của bạn kiếm được lợi nhuận mà không rời khỏi tay bạn—nhưng khi làm việc qua cơ chế thực tế, tôi cứ quay lại cùng một phụ thuộc: lợi suất restaking là nhu cầu hạ nguồn. AVS phải muốn sự an toàn kinh tế, trả tiền cho nó một cách nhất quán, và thị trường đó vẫn còn sớm, vẫn còn không đồng đều. Lợi suất restaking trên các giao thức liên quan đến EigenLayer đã giảm rõ rệt khi việc onboard AVS chậm lại trong các chu kỳ đầu, và Bedrock thừa hưởng chính sự biến đổi đó. Vốn thực sự trở thành hoạt động—phần đó là thật. Nhưng sự ổn định ở đây không phải là điều mà giao thức có thể đảm bảo; nó sống trong một lớp bên dưới, một lớp vẫn đang tìm kiếm giá trị thực sự của nó đối với các mạng phụ thuộc vào nó. Tôi không nghĩ điều đó làm cho thiết kế trở nên không trung thực, nhưng lời hứa về BTC mang lại lợi suất thực sự là một đại diện cho điều gì đó có cấu trúc hơn, và ít ổn định hơn, so với cái mà "vốn hoạt động" gợi ý.

Có điều gì trong luận án #Bedrock ($BR ) khiến tôi cứ phải suy nghĩ trong suốt nhiệm vụ này. @Bedrock_DeFi's uniBTC và brBTC thực sự làm những gì mà nguyên tắc cốt lõi đã tuyên bố — chúng lấy Bitcoin nhàn rỗi và đưa vào các vị trí sinh lợi trong hạ tầng DeFi. Phần đó là thật và có thể đo lường. Nhưng khi tôi bắt đầu theo dõi giá trị kinh tế thực sự nằm ở đâu, bức tranh trở nên phức tạp hơn. Token không tự động thừa hưởng sự kích hoạt của Bitcoin. Có một lớp veBR ngồi giữa lợi suất ở cấp độ giao thức và kinh tế của người nắm giữ token — một khóa quản trị có nghĩa là những người nắm giữ thông thường được đặt cạnh hoạt động chứ không phải bên trong nó. Bitcoin trở nên có tính sản xuất ở cấp độ sản phẩm. Phí tích lũy vào giao thức. Nhưng liệu những khoản phí đó cuối cùng có chuyển đổi thành giá trị token $BR chạy qua một mô hình quản trị mà hầu hết các người tham gia có thể không tích cực tham gia không? Sự chuyển đổi của Bitcoin từ lưu trữ sang hoạt động đang diễn ra ở lớp hạ tầng. Câu hỏi mà tôi không thể gạt bỏ: liệu nó có đang được chuyển đổi cho hệ sinh thái rộng lớn hơn, hay chủ yếu cho những người tham gia đã ở bên trong cấu trúc quản trị.
@Bedrock
$BR
#Bedrock