ZK-protokoller har brent over 54 millioner dollar i gass de siste par årene. Mens testmarkedet anslås å nå 10 milliarder dollar innen 2030, er det begrenset av infrastruktur som gjør enkle operasjoner for dyre. @ZKVProtocol løser dette ved å kutte verifiseringskostnadene drastisk. Ethereums veikart dreier seg til ZK-teknologi, men infrastrukturen er ikke designet for bevisverifisering i stor skala. Dette er en grunnleggende flaskehals. Ved å lage en dedikert L1 for bevisverifisering, reduserer zkVerify verifiseringskostnadene med mer enn 90 %. Begge bevistypene ser denne kostnadsreduksjonen: Groth16-bevis faller fra $20 til $2, mens Stark-bevis reduseres fra $200 til $20 per bevis. Som referanse vil Starknets årlige verifiseringskostnader på $168k falle til $20k med disse kostnadsreduksjonene. Utviklere kan ganske enkelt sende bevis til zkVerifys L1 som er verifisert i et spesialbygd miljø med innebygd støtte for alle større bevissystemer. Når den er bekreftet, oppretter zkVerify en attestasjon som fungerer på alle kjeder, noe som eliminerer behovet for tilpassede verifikatorkontrakter helt. Utover kostnadsbesparelser trenger ikke ZK-protokoller å gå på akkord lenger. • Brukere kan få umiddelbare uttak i stedet for lange forsinkelser • Rollups kan verifisere hver time i stedet for rasjoneringsbevis • Brukere kan dra nytte av lavere avgifter • Utviklere kan fokusere på å bygge i stedet for å vedlikeholde kompatible verifikatorer Ved å kutte kostnader, redusere ventetid og forenkle bevising, fyller zkVerify et avgjørende designgap i den modulære stabelen: et delt verifiseringslag som er kompatibelt med enhver ZK-primitiv eller kjede.

Fireårssyklusen kan fortsatt være relevant • Markedsstrukturen gjenspeiler slutten av 2017 med BTC ATH-er etterfulgt av ETH bedre resultater • Global M2-utvidelse er i tråd med historiske syklustopper • DAT-kjøretøy gjenspeiler refleksive risikoer som avsluttet tidligere sykluser Les mer her 👇

Selv om distribuert databehandling fortsatt er et brutt løfte, bygger @theblessnetwork infrastrukturen for å gjøre det til en realitet. Her er noen reelle brukstilfeller som Bless muliggjør. Maskinlæring og AI-behandling Bless demokratiserer AI ved å lage et distribuert AI-økosystem for å gjøre maskinlæring mer tilgjengelig for alle. Ved å aktivere modelldelinger på tvers av flere enheter, kan modeller betjenes og finjusteres på tvers av distribuerte noder. Dette reduserer kostnadene samtidig som opplæringstidene forbedres gjennom massiv parallellisering. Nettverkets fødererte læringsfunksjoner gjør det mulig for bedrifter å bidra til modellopplæring samtidig som dataene holdes lokale. Helseselskaper kan trene AI på pasientdata uten at de noen gang forlater sykehuset. Bare gradientoppdateringer deles på tvers av nettverket, noe som adresserer en av de viktigste barrierene for AI-adopsjon i regulerte bransjer. Forsinkelse for spill Et problem som har plaget nettspill er ventetid. Spillere opplever vidt forskjellig kvalitetsspilling basert på deres geografiske plassering. Bless løser dette gjennom hierarkisk tilstandssynkronisering. Regionale spilltilstander opprettholdes lokalt for responsiv spilling mens de synkroniseres på tvers av regioner for å opprettholde global konsistens. Ved å la spillfysikkberegninger skje nær spillere i stedet for i fjerne datasentre, drar spillere nytte av responsiv spilling som føles konsistent uavhengig av plassering. Partnerskap Bless samarbeider med @SpaceandTimeDB for å integrere ZK-sikre funksjoner i nettverket deres. AI-agenter distribuert gjennom Bless kan få tilgang til kryptografisk verifiserbare inndata, inkludert værmeldinger, anslag for nettplassering og energipriser. Denne arkitekturen fungerer bra for ladenettverk for elbiler. Agenter kan analysere nettkapasitet i sanntid, strømpriser og brukeretterspørselsmønstre for å forhindre overbelastning av nettet og minimere kostnadene for brukerne. Bless har også inngått samarbeid med @monad for å muliggjøre distribusjon av autonome AI-handelsagenter som kjører utelukkende på brukerenheter mens de samhandler på kjeden. Monad leverer høy gjennomstrømming og lav ventetid, og Bless utfyller det ved å tilby databehandlingslaget for lokal agentslutning med lav latens. Disse agentene kan analysere markedsmønstre i sanntid og senke inngangsbarrieren for HFT. Dette lar hvem som helst distribuere sofistikerte handelsagenter på sine egne enheter.

Den @avax appchain-tesen utspiller seg i sanntid. • Daglige L1-transaksjoner er opp 6x til 18 millioner txs siden januar • Distribusjoner av smarte kontrakter eksploderte fra 1k til 250k daglig • Etterspørselen ledes av appkjeder som @MaplestoryU og @playoffthegrid • Nettverket støtter nå 82 aktive L1-er med 890+ validatorer • ICM-volumet har sett en økning på 25 ganger siden april Avalanche er i ferd med å bli plattformen for lag som ønsker å eie stacken sin

Prop AMM-er omformer Solana • De ruter nå 40 % av Jupiter-volumet ved å skjule ordreflyt fra MEV • SOL/USDC-par ser 42 % av handlene gjennom disse AMM-ene med strammere spreads • Prop AMM-er dominerer væskepar mens offentlige AMM-er brukes til memecoins Les mer her. 👇

Databehandling sitter fortsatt fast med dyre skymonopoler og eksperimenter med desentralisering som ikke har levd opp til løftene sine. @theblessnetwork bygger en global superdatamaskin ved hjelp av inaktive enheter – og gjør forbrukerteknologi om til noder i en distribuert dataplattform som kjører AI-modeller, spillinfrastruktur og mer. Ingen maskinvarekrav eller kompliserte konfigurasjoner nødvendig. Hvorfor distribuert databehandling fortsetter å mislykkes Tradisjonelle nettverk ekskluderer de fleste brukere gjennom kompleksitet, spesialiserte maskinvarekrav og sikkerhetshensyn. Selv når folk blir med, svikter teknologien: • Spilling krever responstider på millisekunder, men innebærer lange ventetider i praksis • Kraftige noder er flaskehalser mens forbrukerenheter står inaktive • Desentraliserte apper kan ikke matche sentralisert ytelse Bless har imidlertid en fundamentalt annerledes tilnærming. Bless deler AI-arbeidsbelastninger og andre databehandlingsfunksjoner på tvers av flere hverdagsenheter med modelldeling. Ved å distribuere arbeidsbelastninger over nettverket reduserer Bless kostnadene sammenlignet med dyre CPU/GPU-farmer. Adaptiv kryptografisk verifisering samsvarer med validering til faktiske behov. Enkle beregninger får enkel verifisering, mens kritiske beregninger mottar flere valideringsrunder. Målet er at nettverket skal tilpasse seg sanntidsforhold for å eliminere flaskehalsene som kveler tradisjonelle modeller. Bless tilbyr også et serverløst grensesnitt for utviklere å sende inn arbeidsbelastninger uten å bekymre seg for infrastruktur. Dette kombinerer enkelheten til sentraliserte tjenester med motstandskraften til desentraliserte nettverk. Hvis Bless holder løftene sine, blir tradisjonell edge computing foreldet. Nå i testnettet har Bless passert 800 petaFLOPS i datakraft, med over 5,4 millioner noder registrert i 210 land over hele verden. Testnetttallene er imponerende. Arkitekturen ser gjennomtenkt ut. Timingen kan endelig være riktig. Men distribuert databehandling har vært "nesten her" i et tiår. Bless må bevise at det er annerledes denne gangen.

Min første @delphi_intel rapport, 'Browser Wars Got Personal' er ute! Epoken med app-sentrisk databehandling nærmer seg slutten. Etter hvert som AI lærer å forstå menneskelig intensjon direkte, dukker nettlesere opp som den ultimate frontend for bruk av AI. Velkommen til AI-nettleserkrigene. 🧵

Min første @delphi_intel rapport, 'Browser Wars Got Personal' er ute! Epoken med app-sentrisk databehandling nærmer seg slutten. Etter hvert som AI lærer å forstå menneskelig intensjon direkte, dukker nettlesere opp som den ultimate frontend for bruk av AI. Velkommen til AI-nettleserkrigene. 🧵

Vi introduserer Digital Asset Treasury Dashboard! Spor $150B+ i BTC, ETH og SOL holdt i kryptostatsobligasjoner på ett sted gratis. Se Treasury og Fully Diluted mNAV-er, porteføljeinndelinger (MicroStrategy, Metaplanet og mer) og regelmessige oppdateringer.

Teamfrakt i helgen DAT-dashbord ute for medlemmer nå