Báo cáo hàng tuần của ngành TRON: Vụ trộm Bybit đã gây ra "thiên nga đen" và giao thức VM chuỗi đầy đủ đã thu hút sự chú ý của vốn

1. Triển vọng

1. Tóm tắt cấp độ vĩ mô và dự báo tương lai

Tuần trước, thị trường chứng khoán Hoa Kỳ có biến động lớn. Vào ngày 19 tháng 2, ba chỉ số chứng khoán chính của Hoa Kỳ đóng cửa ở mức cao hơn một chút, với chỉ số S&P 500 tiếp tục đạt mức cao kỷ lục; nhưng vào ngày 21 tháng 2, ba chỉ số chứng khoán chính của Hoa Kỳ giảm mạnh, với Nasdaq giảm hơn 2%. Thị trường nhạy cảm với hàng loạt dữ liệu kinh tế và các nhà đầu tư vẫn thận trọng lạc quan về triển vọng tăng trưởng kinh tế và định hướng của chính sách tiền tệ. Trong thời gian tới, các nhà đầu tư cần chú ý theo dõi chặt chẽ những thay đổi về dữ liệu kinh tế, diễn biến chính sách và các yếu tố địa chính trị để đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt.

2. Những thay đổi và cảnh báo của thị trường tiền điện tử

Tuần trước, giá Bitcoin tiếp tục biến động trong phạm vi hẹp. Một số người tin rằng xu hướng giá Bitcoin đã trở nên phức tạp hơn, độ khó giao dịch tăng lên và những nhà đầu cơ giá lên cấp cao không còn theo đuổi, chờ đợi sự thoái lui hoặc đột phá. Ví dụ, vào ngày 21 tháng 2, giá Bitcoin đã tiến gần đến đường xu hướng và thị trường đang chú ý xem liệu giá có thể đảo ngược thực sự hay không. Nếu không có động thái kích thích tích cực nào trong tuần này, thị trường tiền điện tử có thể phải đối mặt với nguy cơ điều chỉnh thêm.

3. Điểm nóng của ngành và đường đua

Mango Network, chuỗi công khai L1 liên kết EVM&MoveVM, đã nhận được khoản đầu tư 13,5 triệu đô la từ các tổ chức nổi tiếng như AINFRA và KUCOIN; Polychain Capital dẫn đầu khoản đầu tư vào Fluent, một mạng thực thi kết hợp liên kết các chuỗi EVM, SVM và WASM; Kaito là một công cụ tìm kiếm tiền điện tử do ChatGPT điều hành, nhằm mục đích cách mạng hóa nghiên cứu và đầu tư tiền điện tử thông qua trí tuệ nhân tạo và hiện có sẵn trên Binance và Coinbase.

2. Điểm nóng thị trường và các dự án tiềm năng trong tuần

1. Hiệu suất theo dõi tiềm năng

1.1. Làm thế nào Mango Network, một chuỗi công khai L1 liên kết EVM & MoveVM, lại huy động được 13,5 triệu đô la đầu tư từ các tổ chức nổi tiếng như AINFRA và KUCOIN?

Giới thiệu

Mango Network là nền tảng blockchain Lớp 1 nhằm mục đích giải quyết các thách thức trong ứng dụng Web3 bằng cách kết hợp khả năng tương thích của EVM và MoveVM. Mục đích của nó là cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng một cơ sở hạ tầng an toàn, có tính mô-đun và hiệu suất cao.

Mango đặt mục tiêu trở thành nền tảng hợp đồng thông minh dễ tiếp cận nhất, trao quyền cho các nhà phát triển tạo ra trải nghiệm người dùng tuyệt vời trên Web3. Để chuẩn bị cho một tỷ người dùng tiếp theo, Mango cung cấp cho các nhà phát triển nhiều công cụ khác nhau để tận dụng tối đa sức mạnh của blockchain Mango. Bộ phát triển Mango (SDK) sẽ cho phép các nhà phát triển xây dựng không giới hạn.

Cân Mango có thể cân theo chiều ngang để đáp ứng nhu cầu sử dụng của bạn. Khi sức mạnh xử lý của trình xác thực Mango tăng lên, dung lượng mạng cũng tăng theo tỷ lệ thuận bằng cách thêm các nút công nhân, do đó duy trì phí gas ở mức thấp ngay cả trong thời gian lưu lượng mạng cao điểm. Tính năng mở rộng này hoàn toàn trái ngược với thiết kế nút thắt cổ chai của các blockchain khác.

Sự phong phú của tài sản trên chuỗi hỗ trợ các ứng dụng và mô hình kinh tế mới dựa trên tiện ích, mà không chỉ dựa vào sự khan hiếm nhân tạo. Các nhà phát triển có thể triển khai NFT động có thể được nâng cấp, đóng gói và nhóm lại theo nhu cầu của ứng dụng, chẳng hạn như cập nhật hình đại diện và các vật phẩm có thể tùy chỉnh dựa trên những thay đổi trong lối chơi. Khả năng này củng cố nền kinh tế trong trò chơi vì các hành động của NFT được phản ánh đầy đủ trên chuỗi, khiến NFT có giá trị hơn và cung cấp vòng phản hồi tương tác hơn.

Omni-Chain đa VM

Mango Network kết hợp OPStack và MoveVM để tạo ra một mạng blockchain hoàn chỉnh trên chuỗi, hỗ trợ giao tiếp xuyên chuỗi và mở rộng ranh giới công nghệ.

Mạng lưới áp dụng kiến trúc hai lớp, với Mango Move là lớp L1 để đảm bảo bảo mật và OP-Mango là lớp L2 để tăng tốc độ giao dịch và giảm chi phí, do đó đạt được hiệu suất hiệu quả.

Mango Network được thiết kế linh hoạt và hỗ trợ hoạt động của nhiều máy ảo, cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng nhiều kịch bản ứng dụng khác nhau và trải nghiệm người dùng được tối ưu hóa.

Mạng lưới cơ sở hạ tầng chuỗi đầy đủ nhiều máy ảo

Mango Network tích hợp MoveVM và EVM để tạo ra một mạng nhiều lớp hỗ trợ các hoạt động chuỗi chéo, cho phép các nhà phát triển tận dụng lợi thế của cả hai máy ảo để cung cấp nhiều dịch vụ và kịch bản ứng dụng hơn.

Song song nhiều máy ảo và tích hợp công nghệ chuỗi chéo

Sự kết hợp giữa thực hiện song song, giao tiếp chuỗi chéo và mở rộng Lớp 2

• Song song đa VM

MoveVM tối ưu hóa quản lý tài sản và logic hợp đồng, và EVM được kết hợp với OP-Mango để hỗ trợ các hợp đồng chuỗi chéo.

• Tỷ lệ lớp 2

Các giao dịch ở Lớp 2 được gửi đến mạng chính một cách thường xuyên và tính bảo mật được đảm bảo thông qua cơ chế xác nhận.

• Giao tiếp giữa các VM

Các sự kiện hợp đồng thông minh được ghi lại và tuần tự hóa để truyền đi, cho phép khả năng tương tác hợp đồng giữa EVM và MoveVM.

• Quản lý tài sản chuỗi chéo

Tài sản được đồng bộ hóa với MoveVM thông qua OP-Mango sau hoạt động EVM để đảm bảo tính nhất quán trong thanh toán hai chiều.

Giao tiếp chuỗi chéo MoveVM và EVM

Mango Network sử dụng mạng lớp thứ hai OP-Mango để xử lý giao dịch thông qua khả năng tương thích EVM và đồng bộ hóa P2P. Bộ sắp xếp sẽ sắp xếp các giao dịch và đồng bộ hóa trạng thái Ethereum thông qua các xác nhận. Hợp đồng chuỗi chéo thực hiện khả năng tương tác và thanh toán an toàn giữa EVM và MoveVM, tối ưu hóa trải nghiệm của nhà phát triển.

Đánh giá

Blockchain mô-đun Mango có thể có tính bảo mật như Lớp 1, chống lại các cuộc tấn công của tin tặc và có thể nâng cấp. Blockchain mô-đun Mango có thể được áp dụng cho các blockchain mới, đơn giản hóa quá trình gỡ cài đặt thành phần và giảm thời gian cũng như chi phí triển khai. Chuỗi công khai Mango kết hợp công nghệ chống lộ thông tin, cho phép tiết lộ thông tin mà không cần tiết lộ chính thông tin đó. Thông qua bằng chứng xác thực, các nút có thể xác minh giao dịch, giảm thời gian xác nhận và tăng thông lượng mạng. MgoDNS là giải pháp tên miền phân tán dựa trên giao thức chuỗi chéo, cung cấp dịch vụ tên miền và phân tích dữ liệu tên miền. Nó giúp các doanh nghiệp và người dùng cá nhân quản lý dữ liệu có giá trị trên chuỗi hiệu quả hơn, an toàn hơn và thuận tiện hơn, đồng thời tham gia vào các giao dịch tài sản kỹ thuật số.

Máy khách Mango sử dụng các cơ chế như tài nguyên, khóa phân tán và sắp xếp để cải thiện hiệu suất hệ thống và đảm bảo tính nhất quán và song song của dữ liệu. Nó cho phép hoạt động đa dạng dựa trên hiệu quả, bảo mật, khả năng mở rộng và tăng dung lượng gần như tuyến tính.

1.2. Phân tích các đặc điểm của Fluent, một mạng thực thi lai liên kết các chuỗi EVM, SVM và WASM do Polychain Capital dẫn đầu

Giới thiệu

Fluent là mạng thực thi lai đầu tiên - một Ethereum L2 và khuôn khổ kết hợp các hợp đồng thông minh dựa trên Wasm, EVM và (sắp tới) SVM thành một môi trường thực thi thống nhất.

Các hợp đồng thông minh của các mục tiêu máy ảo khác nhau có thể gọi trực tiếp cho nhau trên Fluent. Fluent hiện đang trong giai đoạn phát triển mạng lưới công khai và hỗ trợ các ứng dụng bao gồm các hợp đồng Solidity, Vyper và Rust.

Giá trị độc đáo của Fluent là khả năng:

• Mô phỏng nhiều môi trường thực thi máy ảo (VM) (EE),

• Thực hiện khả năng tương thích thời gian thực của các hợp đồng thông minh liên quan đến các máy ảo khác nhau (như EVM, SVM, Wasm, v.v.),

• Hỗ trợ các hợp đồng được viết bằng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau (như Solidity, Rust, v.v.),

• Chạy trong môi trường thực thi trạng thái chia sẻ.

Fluent hỗ trợ khả năng kết hợp nguyên tử giữa các ứng dụng nhắm mục tiêu đến nhiều máy ảo khác nhau, cũng như các ứng dụng "lai" bao gồm các hợp đồng thông minh kết hợp và kết hợp. Sự tương tác giữa các loại hợp đồng khác nhau được mạng hỗ trợ diễn ra ở chế độ nền, nguyên tử và theo thời gian thực.

Fluent hỗ trợ thực thi kết hợp như thế nào?

Trên Fluent, các chức năng của EVM, SVM và Wasm được "hợp nhất" với nhau ở lớp thực thi. Điều này đạt được thông qua rWasm - một biểu diễn trung gian cấp thấp (IR) đóng vai trò là máy ảo của Fluent. rWasm thực chất là một hàm xác minh trạng thái chịu trách nhiệm biểu diễn mọi hoạt động trong lớp thực thi Fluent. Fluent mô phỏng hành vi của EVM, SVM và Wasm, được biên dịch thành rWasm để thực thi. Điều này đảm bảo khả năng tương thích và tương tác trơn tru giữa các hệ thống khác nhau này và là tối ưu theo quan điểm chống zk, vì cuối cùng chỉ cần chứng minh một chuyển đổi trạng thái (không giống như nhiều chuyển đổi trạng thái cần được chứng minh trong các giải pháp đa VM). Thiết kế kết hợp của Fluent cũng có khả năng mở rộng - nhiều máy ảo hơn có thể được biểu diễn trong tương lai thông qua trình biên dịch AOT/JIT chuyên dụng.

Thực thi lai so với nhiều VM

MultiVM là một máy ảo thay thế (altVM) sử dụng nhiều máy ảo độc lập trong cùng một mạng. Mỗi máy ảo chạy độc lập và phù hợp với nhiều ngôn ngữ lập trình hoặc môi trường thực thi khác nhau. Việc duy trì các VM riêng biệt sẽ gây ra sự phức tạp, đặc biệt là về mặt đồng bộ hóa trạng thái và tương tác giữa các VM. Điều này có thể dẫn đến trải nghiệm của nhà phát triển và người dùng bị phân mảnh vì tương tác giữa các môi trường khác nhau đòi hỏi sự phối hợp bổ sung. Blended Execution cung cấp phương pháp tiếp cận tích hợp hơn so với multiVM. Thực thi kết hợp không duy trì các máy ảo độc lập để tương tác mà tích hợp các máy ảo khác nhau vào một môi trường thực thi thống nhất. Điều này cho phép nhiều máy ảo chia sẻ cùng một trạng thái và thực thi liền mạch trong cùng một khuôn khổ. Điều này cũng tối ưu theo quan điểm chứng minh zk, vì cuối cùng chỉ có một chuyển đổi trạng thái được chứng minh. Trên thực tế, sự khác biệt chính là mức độ tích hợp.

Ứng dụng lai là gì?

Điều này cho phép các nhà phát triển viết các phần khác nhau của ứng dụng bằng ngôn ngữ và môi trường thực thi phù hợp nhất với từng thành phần, cải thiện hiệu suất, tính linh hoạt và khả năng sử dụng.

Đánh giá

Theo thông tin hiện có, Fluent L2 sẽ hỗ trợ hai loại ứng dụng: dùng chung và chuyên dụng.

• Ứng dụng chia sẻ: Các ứng dụng hợp đồng thông minh này chia sẻ trạng thái trong môi trường thực thi của Fluent. Tất cả các ứng dụng được viết trên Fluent L2 đều được chia sẻ theo thời gian thực, ngay cả giữa các mục tiêu VM và ngôn ngữ lập trình khác nhau (như Rust và Solidity).

• Ứng dụng chuyên biệt: Các ứng dụng này là các máy trạng thái độc lập, có thể tùy chỉnh và tận dụng Fluent để tổng hợp và xác minh bằng chứng. Các nhà phát triển có thể tùy chỉnh thời gian chạy ứng dụng độc lập, các lớp mô-đun (như DA, sắp xếp tuần tự) và nhiều hơn nữa.

1.3. Nguồn gốc của Kaito, được niêm yết trên Binance, Coinbase và các CEX hàng đầu khác là gì? Các công cụ truy xuất thông tin tiền điện tử có thể tạo ra bước đột phá không?

Giới thiệu

Kaito là một công cụ tìm kiếm tiền điện tử được hỗ trợ bởi ChatGPT với mục đích cách mạng hóa nghiên cứu và đầu tư tiền điện tử thông qua trí tuệ nhân tạo. Kaito sử dụng công nghệ AI nội bộ để sắp xếp và đối chiếu hàng terabyte thông tin phi cấu trúc trong không gian tiền điện tử, giúp các nhà đầu tư, nhà nghiên cứu, nhà phát triển và công chúng dễ dàng tiếp cận.

Ba sản phẩm chính

1. Cổng thông tin

Đây là nền tảng thông tin Web3 tối ưu do AI điều khiển được thiết kế để chuyển đổi hàng terabyte thông tin phi cấu trúc thành thông tin chi tiết có thể hành động được.

• Tìm kiếm ý kiến tức thời

Tìm kiếm bất kỳ mã thông báo, chủ đề hoặc xu hướng nào từ hàng nghìn nguồn Web3 chất lượng cao trong vài giây để có được thông tin chi tiết tức thì.

• Phân tích tình cảm

Hiểu rõ hơn về các yếu tố thúc đẩy sự thay đổi lớn trong tâm lý và dễ dàng diễn giải dữ liệu tâm lý phức tạp để có được thông tin chi tiết có giá trị với phân tích do AI điều khiển của Kaito.

• Nhắc nhở thông minh theo thời gian thực

Thiết lập lời nhắc thông minh theo thời gian thực có thể soạn thảo đầy đủ cho bất kỳ dự án, chủ đề, từ khóa, sự kiện, thay đổi cảm xúc, v.v. nào, giúp việc theo dõi dễ dàng hơn bao giờ hết.

• Danh sách theo dõi và bảng điều khiển có thể tùy chỉnh

Theo dõi tất cả tin tức mới nhất, đề xuất quản trị, thảo luận, thay đổi tâm lý, chất xúc tác và sự kiện sắp tới liên quan đến bất kỳ mã thông báo, dự án hoặc chủ đề nào với danh sách theo dõi tùy chỉnh.

• Giám sát và đánh giá nhận thức dự án

Theo dõi và đánh giá định lượng và khách quan những thay đổi về nhận thức trong một thị trường hoặc một lĩnh vực cụ thể.

• Theo dõi các lượt tường thuật

Theo dõi sự luân chuyển của các câu chuyện một cách có hệ thống, hiểu được động lực của các câu chuyện hiện có và xác định trước các câu chuyện mới sắp ra mắt.

• Lịch Catalyst

Theo dõi các sự kiện và chất xúc tác cho hơn 2000 token tiền điện tử theo thời gian thực. Bao gồm ra mắt sản phẩm, thay đổi kinh tế mã thông báo, mở khóa, TGE, bỏ phiếu quản trị, v.v.

• Thư viện âm thanh

Truy cập tất cả các podcast và bản ghi âm hội nghị, được phiên âm bằng mô hình chuyển giọng nói thành văn bản của Kaito được tối ưu hóa cho Web3 và được cung cấp bản tóm tắt TLDR để dễ dàng nắm bắt thông tin chính.

• Trợ lý AI mã hóa thông minh nhất

Trợ lý AI mã hóa thông minh nhất, với thông tin toàn diện theo thời gian thực, giúp cải thiện hiệu quả công việc của bạn lên nhiều lần.

2. Giao diện lập trình ứng dụng

API của Kaito cung cấp cho bạn quyền truy cập có hệ thống vào các tập dữ liệu nội bộ độc đáo của chúng tôi, giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt hơn trong Web3.

Dịch vụ API của Kaito hướng đến các quỹ, nhóm dự án, viện nghiên cứu, sàn giao dịch, v.v., cung cấp cho bạn quyền truy cập theo thời gian thực vào các tập dữ liệu kiến thức toàn diện và chất lượng cao nhất, cũng như các chỉ số xã hội có thể định lượng trên cơ sở dữ liệu độc đáo của chúng tôi.

• Tích hợp liền mạch

Dễ dàng tích hợp nhiều chức năng Kaito để đưa ra quyết định, giám sát và phân tích một cách có hệ thống. API của chúng tôi đảm bảo bạn có thể truy cập vào kho thông tin khổng lồ mọi lúc.

• Các chỉ số và nguồn dữ liệu độc đáo

Truy cập các tập dữ liệu độc đáo để cập nhật xu hướng thị trường. Phương pháp, phạm vi phủ sóng và tính toàn vẹn dữ liệu hàng đầu trong ngành của chúng tôi giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt và đi trước thời đại.

• Phạm vi bảo hiểm toàn diện

Bao gồm hàng nghìn mã thông báo và nhiều nguồn dữ liệu Web3, API của chúng tôi cung cấp quyền truy cập vô song vào cả dữ liệu gần đây và dữ liệu lịch sử, giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt trong bối cảnh Web3 đang không ngừng phát triển.

3. Tiếng kêu

Một bảng xếp hạng độc đáo về "những người có sức ảnh hưởng" và mạng lưới kết nối giữa họ. Không giống như các nền tảng khác theo dõi bài đăng của người có sức ảnh hưởng, sản phẩm Yaps của Kaito thêm một đường dẫn rõ ràng cho tất cả những người đã trải qua một tweet từ người khởi tạo đến @ dựa trên các chức năng chung của các nền tảng đó, cho phép người dùng khôi phục phần đầu, phần xử lý và phần kết thúc của một tweet có sức ảnh hưởng.

Đây là tính năng đầu tiên trong ngành, cho phép người dùng trong ngành nắm bắt chính xác quan điểm của những người có sức ảnh hưởng khác nhau về một vấn đề hoặc thị trường.

Đánh giá

Kaito là nền tảng thông tin Web3 thế hệ tiếp theo lập chỉ mục nhiều nội dung Web3 khó có thể truy cập thông qua các công cụ tìm kiếm truyền thống. Bao gồm phương tiện truyền thông xã hội, diễn đàn quản trị, báo cáo nghiên cứu, tin tức, podcast, biên bản hội nghị, v.v. Bằng cách tận dụng công nghệ AI tiên tiến, Kaito định nghĩa lại cách người dùng khám phá và tương tác với thông tin liên quan đến blockchain.

Nhóm này cam kết sẽ cách mạng hóa cách truy cập thông tin Web3. Hàng ngàn nguồn Web3 chất lượng cao được lập chỉ mục, biến hàng terabyte thông tin phi cấu trúc thành thông tin chi tiết có thể tìm kiếm và thực hiện được để giúp đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

2. Giải thích chi tiết về các dự án quan tâm trong tuần này

2.1. Nvidia hỗ trợ Solana và giao thức cổng thông tin Web3 Mask và đầu tư vào dự án AI Gaming GamerBoom

Giới thiệu

GamerBoom là lớp khuyến khích và giao thức khai thác dữ liệu dựa trên các trò chơi Web2 phổ biến, sử dụng hệ thống chú thích dữ liệu do AI điều khiển. Mục đích của dự án là cách mạng hóa văn hóa và kinh tế chơi game bằng cách trao quyền cho game thủ kiểm soát cuộc sống số của họ.

Gaming Portal (ứng dụng GamerBoom) là một ứng dụng được phủ lên các trò chơi Web2. Nó đóng vai trò là lối vào không ngưỡng cho người chơi trong hệ sinh thái, kết nối người chơi trò chơi Web2 với vũ trụ Web3. Mục tiêu là tích hợp trơn tru các cơ chế khuyến khích của Web3 trong khi vẫn duy trì trải nghiệm nhập vai của trò chơi Web2. Với thiết kế trò chơi điện tử sáng tạo, Gaming App cam kết tăng cường sự tham gia của người chơi và khuyến khích họ tích cực tham gia vào nhiều hoạt động khác nhau trong hệ sinh thái.

Phân tích kỹ thuật

1. Tổng quan về hệ sinh thái

Nhóm GamerBoom cam kết xây dựng nhiều thứ hơn là chỉ một nền tảng chơi game; nhóm đang xây dựng một hệ sinh thái chơi game mở, nơi người chơi có thể phát triển, đổi mới và mở ra kỷ nguyên mới của trò chơi kỹ thuật số. Hãy tham gia nhóm và cùng nhau mở đường đến tương lai, nơi công nghệ trò chơi và blockchain có mối liên hệ chặt chẽ để tạo ra một thế giới nơi mọi người chơi có thể đầu tư vào cuộc sống số của riêng mình.

Kiến trúc của GamerBoom được thiết kế cẩn thận và bao gồm ba lớp cốt lõi:

Lớp khai thác dữ liệu

Lớp cơ sở này là lớp khuyến khích trò chơi được xây dựng dựa trên trò chơi Web2 và được thiết kế để thực hiện khai thác dữ liệu. Nó cung cấp khả năng theo dõi, phản ứng và chấm điểm hành vi của người chơi trong trò chơi theo thời gian thực. Hệ thống này triển khai hệ thống gắn thẻ AI để xử lý các hành động trong trò chơi, mô hình ra quyết định và mức độ tương tác.

Các kế hoạch trong tương lai bao gồm việc khuyến khích người dùng chia sẻ dữ liệu xã hội liên quan đến trò chơi, qua đó làm phong phú thêm dữ liệu trò chơi.

Lớp dữ liệu trò chơi

Ở lớp này, dữ liệu đã xử lý được người chơi chia sẻ sẽ được cung cấp cho nút điều chỉnh để đào tạo các tác nhân AI. Tất cả các tác nhân AI đều tự động tạo ra một nhóm liên kết duy nhất dựa trên đường cong liên kết. Người chia sẻ sẽ chọn các tác nhân AI chất lượng cao từ thị trường chia sẻ và giới thiệu họ bằng cách thêm thanh khoản vào nhóm liên kết của họ. Một phần doanh thu do tác nhân AI tạo ra sẽ tự động được chia sẻ với những người đóng góp. Những người chia sẻ chuyên nghiệp cũng có thể sử dụng dữ liệu người chơi và tác nhân AI để phát triển các ứng dụng và trường hợp sử dụng đáp ứng tốt hơn nhu cầu kinh doanh, do đó cải thiện lợi nhuận.

Lớp ứng dụng

Lớp ứng dụng là lớp phái sinh của lớp dữ liệu trò chơi, phù hợp với nhiều tình huống sử dụng khác nhau, bao gồm cả giao lưu PVP sắp tới. Nó sử dụng dữ liệu trò chơi đa chiều trong thế giới thực để phục vụ nhiều mục đích khác nhau như tư vấn cho các nhà phát triển trò chơi, đào tạo AI trò chơi, phát triển ứng dụng dựa trên hành vi trong trò chơi hoặc sửa đổi trò chơi, bên cạnh các tình huống ứng dụng tiềm năng khác.

2. Lớp dữ liệu do AI điều khiển

Giải pháp kỹ thuật của GamerBoom nhằm mục đích tận dụng sự kết hợp giữa các mô hình cục bộ nhẹ và các mô hình GPT (Generative Pre-trained Transformer) dựa trên đám mây để tạo điều kiện cho các tác vụ nhận dạng hình ảnh hiệu quả và chính xác trong môi trường chơi game. Phương pháp kết hợp này cho phép GamerBoom đạt được sự cân bằng giữa tốc độ, chi phí và độ phức tạp, đảm bảo hiệu suất tối ưu trong khi vẫn quản lý hiệu quả việc sử dụng tài nguyên.

Kiến trúc hệ thống AI

Kiến trúc mô hình cục bộ

Kiến trúc mô hình cục bộ của chúng tôi bao gồm một tập hợp các mô hình nhẹ được triển khai trực tiếp trong ứng dụng trò chơi phía máy khách. Các mô hình này được thiết kế để thực hiện các tác vụ nhận dạng hình ảnh nhanh chóng và đơn giản, cung cấp phản hồi nhanh mà không gây ra gánh nặng tính toán đáng kể.

Mô hình hỗn hợp

Chiến lược tổng hợp mô hình lai của chúng tôi kết hợp những ưu điểm của mô hình cục bộ với khả năng mạnh mẽ của GPT trong việc xử lý các tác vụ nhận dạng hình ảnh phức tạp. Phương pháp này bao gồm giao tiếp liền mạch giữa mô hình cục bộ phía máy khách và mô hình GPT trên nền tảng đám mây, đảm bảo độ chính xác và phạm vi bao phủ toàn diện. Quá trình tích hợp bao gồm các bước sau:

• Gọi mô hình cục bộ: Mô hình cục bộ liên tục phân tích màn hình trò chơi theo các khoảng thời gian đều đặn (thường là 100 mili giây) và chụp các khung hình có liên quan.

• Giải quyết nhiệm vụ đơn giản: Mô hình cục bộ xử lý nhanh các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh đơn giản, cung cấp phản hồi ngay lập tức và phù hợp với các nhiệm vụ đơn giản không đòi hỏi nhiều tài nguyên điện toán.

• Nhận dạng tác vụ phức tạp: Đối với các tác vụ vượt quá khả năng của mô hình cục bộ, chẳng hạn như nhận dạng các thành phần hoặc cảnh trò chơi phức tạp, ứng dụng khách sẽ chuyển tiếp các khung có liên quan đến mô hình GPT trên nền tảng đám mây để phân tích thêm.

• Xử lý AI: Mô hình AI sử dụng các kỹ thuật học sâu tiên tiến, bao gồm nhận dạng hình ảnh và OCR, để diễn giải chính xác các khung chuyển tiếp và tạo ra các phản hồi phù hợp.

• Tích hợp phản hồi: Sau khi nhận được phản hồi từ mô hình GPT, ứng dụng khách hàng sẽ tích hợp liền mạch các kết quả vào trải nghiệm trò chơi đang diễn ra, cung cấp thông tin chi tiết hoặc hành động có liên quan dựa trên thông tin đã xử lý.

Phương pháp công nghệ lai của chúng tôi mang lại một số lợi thế và cân nhắc sau:

Thuận lợi:

• Tốc độ và hiệu quả: Việc sử dụng các mô hình cục bộ đảm bảo phản hồi nhanh cho các tác vụ đơn giản và giảm độ trễ, do đó cải thiện trải nghiệm tổng thể của người dùng.

• Tối ưu hóa chi phí: Chúng tôi tối ưu hóa thiết kế bằng cách thuê ngoài các tác vụ thường lệ cho các mô hình cục bộ nhẹ và chỉ sử dụng các mô hình GPT dựa trên đám mây khi phải đối mặt với các tình huống phức tạp. Khả năng mở rộng: Kiến trúc mô-đun tạo điều kiện cho việc mở rộng, giúp dễ dàng thêm các mô hình mới hoặc cải tiến các mô hình hiện có để thích ứng với môi trường chơi game đang phát triển.

• Độ chính xác và tính linh hoạt: Sự kết hợp giữa các mô hình cục bộ và GPT đảm bảo tính chính xác và tính linh hoạt của khả năng nhận dạng hình ảnh trong nhiều môi trường chơi game khác nhau, đảm bảo hiệu suất mạnh mẽ trong các tình huống khác nhau.

3. Các tác nhân AI như tài sản

AI Agents as Assets (AIaaA) đại diện cho sự thay đổi lớn về cách AI được áp dụng và sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Với sự hội tụ của các kỹ thuật khai thác dữ liệu tiên tiến và các lớp dữ liệu trò chơi, các tác nhân AI đang đi đầu trong đổi mới, cung cấp nhiều ứng dụng tiềm năng và hướng phát triển đầy hứa hẹn trong tương lai. Nền tảng cung cấp đại lý ban đầu (IAO) sẽ được ra mắt để đẩy nhanh việc áp dụng các đại lý AI trên thị trường.

Người tạo tác nhân

Người tạo tác nhân sử dụng dữ liệu trò chơi đã xử lý để đào tạo tác nhân AI cho nhiều ứng dụng và mục đích khác nhau, không chỉ đơn thuần là giao dịch và kiếm tiền từ dữ liệu trò chơi.

Sau khi được đào tạo, các tác nhân AI này sẽ cung cấp dịch vụ trực tiếp cho doanh nghiệp và người dùng cá nhân. Các dịch vụ này bao gồm nhưng không giới hạn ở chế độ truyền dữ liệu API hoặc chế độ trò chuyện. Những người tạo ra tác nhân thách thức và cạnh tranh với nhau để cải thiện hiệu suất và dịch vụ của tác nhân AI.

Các ứng dụng tiềm năng của tác nhân AI

Trải nghiệm chơi game được cá nhân hóa: Các tác nhân AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu chơi game được thu thập từ người chơi để tạo ra trải nghiệm chơi game được cá nhân hóa cao. Từ việc điều chỉnh mức độ khó một cách linh hoạt đến cung cấp các đề xuất nội dung trong trò chơi phù hợp, các tác nhân AI giúp tăng sự tương tác và sự hài lòng của người chơi.

Phân tích dự đoán trong trò chơi: Bằng cách tận dụng các thuật toán học máy, các tác nhân AI có thể dự đoán hành vi và sở thích của người chơi, tạo điều kiện cho các chiến lược tiếp thị có mục tiêu và phát triển nội dung. Khả năng dự đoán này cho phép các nhà phát triển trò chơi dự đoán xu hướng và điều chỉnh sản phẩm theo thời gian thực để tối đa hóa tiềm năng doanh thu.

Người bạn đồng hành ảo cho game thủ: Các tác nhân AI có thể đóng vai trò là trợ lý ảo cho game thủ, cung cấp hướng dẫn, mẹo và chiến lược theo thời gian thực phù hợp với phong cách chơi game và trình độ kỹ năng của từng người. Cho dù là hỗ trợ giải câu đố hay cung cấp lời khuyên chiến thuật trong các trận chiến nhiều người chơi, trợ lý AI đều có thể nâng cao trải nghiệm chơi game.

Cơ chế chống gian lận: AI đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện và ngăn chặn gian lận trong trò chơi. Bằng cách phân tích các kiểu chơi game và xác định các điểm bất thường, các tác nhân này giúp duy trì tính công bằng và bảo vệ tính toàn vẹn của môi trường chơi game trực tuyến.

Kiểm duyệt và an toàn nội dung: Các tác nhân AI có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể theo dõi các nội dung giao tiếp trong trò chơi và phát hiện nội dung không phù hợp hoặc có hại. Bằng cách thực thi các nguyên tắc cộng đồng và lọc bỏ hành vi tiêu cực, các tác nhân này giúp thúc đẩy môi trường chơi game an toàn và toàn diện hơn.

Tiềm năng phát triển trong tương lai

Tích hợp liên ngành: Ngoài trò chơi, các tác nhân AI có tiềm năng cách mạng hóa nhiều ngành, bao gồm giáo dục, chăm sóc sức khỏe và tài chính. Bằng cách điều chỉnh khả năng của mình để phù hợp với nhiều lĩnh vực khác nhau, các tác nhân này có thể tạo điều kiện cho trải nghiệm học tập được cá nhân hóa, hỗ trợ chẩn đoán y khoa và tối ưu hóa quy trình ra quyết định tài chính.

Tăng cường sự hợp tác giữa con người và máy móc: Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, các tác nhân AI sẽ trở nên thành thạo hơn trong việc hợp tác với người dùng. Thông qua giao diện ngôn ngữ tự nhiên và tương tác trực quan, các tác nhân này sẽ được tích hợp liền mạch vào các tác vụ hàng ngày, tăng cường khả năng và năng suất của con người.

AI có đạo đức và trách nhiệm: Khi các tác nhân AI phát triển về mặt tự chủ và ảnh hưởng, chúng phải tuân theo các nguyên tắc và hướng dẫn đạo đức để đảm bảo hành vi có trách nhiệm. Những phát triển trong tương lai sẽ tập trung vào việc xây dựng các hệ thống AI minh bạch và có trách nhiệm, ưu tiên quyền riêng tư, sự công bằng và phúc lợi xã hội của người dùng.

Tiếp tục đổi mới trong thuật toán AI: Sự phát triển của các tác nhân AI phụ thuộc vào những tiến bộ liên tục trong các thuật toán học máy, bao gồm học sâu, học tăng cường và tính toán tiến hóa. Bằng cách mở rộng ranh giới nghiên cứu AI, các nhà phát triển có thể mở khóa các khả năng mới và mở rộng các ứng dụng tiềm năng của tác nhân AI.

Tóm lại, AI Agent as a Service (AIaaS) là một phương pháp đột phá để tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo, không chỉ trong lĩnh vực trò chơi mà còn trong các ngành công nghiệp khác. Với các ứng dụng đa dạng và tiềm năng đổi mới vô hạn, AIaaS báo hiệu một tương lai mà các tác nhân thông minh sẽ đóng vai trò trung tâm trong việc định hình trải nghiệm kỹ thuật số và chuyển đổi các ngành công nghiệp.

4. Mạng chia sẻ mở

GamerBoom cũng cung cấp mạng lưới quản lý phi tập trung cho các tác nhân AI do người dùng tạo ra trong hệ sinh thái, bao gồm thị trường quản lý cục bộ, trình khởi chạy ứng dụng và mô-đun quản trị. Mạng lưới quản lý dựa trên thanh khoản là một phần quan trọng của hệ sinh thái GamerBoom, cung cấp cơ chế trao đổi giá trị đáng tin cậy và hiệu quả, đồng thời đặt nền tảng vững chắc cho sự phát triển trong tương lai.

Đối với mỗi tác nhân AI, một nhóm liên kết dựa trên đường cong liên kết sẽ được tạo ra để quản lý và quảng bá theo tính thanh khoản. Người quản lý có thể thêm thanh khoản ($BOOM) để quảng bá tốt hơn và kiếm được một phần lợi nhuận bằng cách nắm giữ mã thông báo cổ phiếu.

Trên toàn mạng lưới, tất cả các tác nhân AI sẽ được ưu tiên và đề xuất dựa trên thứ hạng thanh khoản của chúng.

Những người tham gia thanh khoản (người nắm giữ token BLP) trong nhóm liên kết cũng hoạt động như người quản lý bán lẻ dựa trên thanh khoản, khuếch đại đáng kể ảnh hưởng của các tài sản mà họ liên kết tới. Những người quản lý chuyên nghiệp cũng được hưởng lợi từ việc xây dựng các trường hợp sử dụng và ứng dụng dựa trên tác nhân AI và dữ liệu người chơi.

Lớp thanh khoản bổ sung này cho phép các tài sản vô hình (bộ dữ liệu) tạo ra các nhóm liên kết độc đáo, kiếm được một phần phí giao dịch và các ưu đãi mạng lưới bằng cách kiếm tiền và mã hóa ảnh hưởng và giá trị nội tại của chúng.

Đường cong liên kết động sáng tạo của chúng tôi cung cấp cơ chế quản lý dữ liệu chuỗi mở, minh bạch và hiệu quả, tự động phân phối doanh thu cho người khai thác dữ liệu, nút điều chỉnh, người quản lý dữ liệu và người tiêu dùng dữ liệu. Cách tiếp cận này giúp thị trường hiệu quả và minh bạch hơn, với giá của token được xác định bởi hành vi tập thể của những người tham gia mạng lưới.

Đường cong ràng buộc ban đầu

Trong hệ sinh thái GamerBoom, chúng tôi đặt giá trị ban đầu của tỷ lệ dự trữ K thành 1/3 và giá trị m được xác định khi tạo nhóm ràng buộc cho một tài sản cụ thể. Với các thiết lập này, chúng ta có thể suy ra hàm giá để đúc hoặc hủy token BLP (token được chia sẻ của nhóm liên kết) trong nhóm liên kết tài sản như sau:

Công thức tính giá:

Công thức dự trữ:

Đường cong ràng buộc động

GamerBoom sử dụng đường cong ràng buộc động để phối hợp lợi ích của người khai thác dữ liệu, người quản lý dữ liệu và người sử dụng dữ liệu. Nếu một tập dữ liệu tạo ra doanh thu trên toàn hệ sinh thái, một phần số tiền thu được sẽ tự động được thêm vào dự trữ của quỹ liên kết.

Giả sử dự trữ tăng từ R 0 đến R 0+ΔR, tỷ lệ dự trữ K sẽ tăng từ K 0 đến K 0+ΔK, khi đó:

Nếu người dùng bán tổng cộng N token BLP, giảm tổng nguồn cung từ S 0 xuống S 0 -N, thì tổng số tiền của loại tiền gốc A được thanh toán là:

Theo công thức trên, ta có:

Khi dự trữ được thêm vào đâu đó dọc theo đường cong liên kết, tỷ lệ dự trữ K sẽ tăng lên (không bao giờ vượt quá 1). Đối với những người dùng đã nắm giữ N token NLP, điều này có nghĩa là họ sẽ bán nhiều token dự trữ hơn so với trước khi thêm token dự trữ.

Tóm tắt

Ưu điểm của GamerBoom bao gồm việc áp dụng thiết kế UI/UX của các trình khởi chạy phổ biến như Steam, Epic Games và Wegame, chúng tôi cho phép người dùng giữ nguyên thói quen của mình mà không cần phải thích nghi với quy trình làm việc mới. Cải thiện các trò chơi Web2 phổ biến bằng các lớp phủ thú vị và nhiều thông tin thông qua hệ thống gắn thẻ dữ liệu do AI điều khiển giúp tổng hợp dữ liệu trò chơi một cách trơn tru. Giới thiệu Bonding Curve để xây dựng nền kinh tế chơi game phi tập trung, bền vững do tác nhân AI điều khiển cho hàng tỷ người chơi trên toàn thế giới.

Những thách thức bao gồm nhu cầu cân bằng các tài nguyên điện toán cục bộ với nhu cầu xử lý đám mây, điều này đòi hỏi phải quản lý tài nguyên cẩn thận để tránh suy giảm hiệu suất hoặc chi phí quá mức. Việc tối ưu hóa tích hợp giữa các mô hình cục bộ và GPT, giảm thiểu độ trễ và đảm bảo kết quả chính xác là rất quan trọng để duy trì tính chất thời gian thực của trải nghiệm chơi game. Khi xử lý dữ liệu chơi game nhạy cảm, chẳng hạn như ảnh chụp màn hình, cần áp dụng các biện pháp bảo mật và quyền riêng tư mạnh mẽ để bảo vệ thông tin người dùng và ngăn chặn truy cập hoặc sử dụng sai mục đích. Việc bảo trì và cập nhật thường xuyên các mô hình cục bộ và đám mây là cần thiết để đảm bảo chúng luôn phù hợp với bối cảnh trò chơi đang phát triển và những tiến bộ công nghệ.

3. Phân tích dữ liệu ngành

1. Hiệu suất thị trường chung

1.1 Giao ngay BTCÐ ETF

Tổng dòng tiền ròng chảy ra khỏi ETF giao ngay Ethereum là 10,9256 triệu đô la (ngày 1 tháng 11, EST)

1.2. Xu hướng giá giao ngay giữa BTC và ETH

Tiền tệ

Phân tích

Tuần trước, BTC đã phục hồi như mong đợi nhưng đã bị chặn ở đáy của phạm vi kháng cự 100.000 đô la. Tuần này, xu hướng giá rất có thể sẽ tiếp tục kiểm tra ngưỡng kháng cự dòng đầu tiên gần 98.000 đô la. Tuy nhiên, nếu không có mô hình khuếch đại khối lượng rõ ràng, khả năng kiểm tra mức giảm 95.000 đô la sẽ tăng vô hạn. Nếu nó giảm xuống dưới 94.000 đô la, bạn có thể tập trung trực tiếp vào mức hỗ trợ đáy là 90.000 đô la. Nếu nó ổn định trong khu vực 94.000 đô la hoặc tiếp tục hợp nhất quanh phạm vi 94.000 đô la ~ 98.000 đô la, người dùng được nhắc nhở nên làm ít hơn và theo dõi nhiều hơn, tiếp tục nắm giữ hàng hóa giao ngay và giảm chế độ giao dịch mở hợp đồng.

Tiền điện tử

Phân tích

ETH tiếp tục dao động dọc theo đường thoái lui Fibonacci từ $2.600 đến $2.900 vào tuần trước, do đó xu hướng tương đối dễ đánh giá. Bất cứ khi nào mô hình đình lạm xuất hiện gần $2.900, điều đó có nghĩa là sự phục hồi quy mô nhỏ đã kết thúc và xu hướng giảm vẫn tiếp tục. Hỗ trợ có thể tiếp tục tập trung vào khoảng $2.600. Điều có thể xác định với xác suất cao là nếu các yếu tố cơ bản không dao động quá nhiều, thì xác suất tiếp tục dao động trong phạm vi trên trong tuần này là tương đối cao. Trước khi giảm xuống dưới $2.520, không nên bi quan về lâu dài.

1.3. Chỉ số sợ hãi và tham lam

Từ ngày 17 tháng 2 đến ngày 23 tháng 2 năm 2025, Chỉ số sợ hãi và tham lam tiền điện tử đã giảm từ 47 xuống 38, cho thấy tâm lý thị trường đã chuyển từ trung lập sang lo sợ. Điều này cho thấy các nhà đầu tư đã trở nên thận trọng hơn trong giai đoạn này. Các yếu tố có thể góp phần vào sự thay đổi này bao gồm:

• Biến động thị trường: Biến động giá tăng có thể dẫn đến sự bất ổn cao hơn của nhà đầu tư, có thể khiến tâm lý thị trường chuyển sang sợ hãi.

• Điều chỉnh thị trường: Giá tiền điện tử giảm có thể khiến các nhà đầu tư lo lắng về hướng đi tương lai của thị trường, từ đó dẫn đến sợ hãi.

• Tin tức tiêu cực: Báo cáo về vi phạm an ninh, tấn công sàn giao dịch (trộm Bybit) hoặc các sự kiện bất lợi khác có thể làm suy yếu niềm tin của nhà đầu tư.

2. Dữ liệu chuỗi công khai

2.1. Tóm tắt về BTC Layer 2

Phân tích

Từ ngày 17 tháng 2 đến ngày 23 tháng 2 năm 2025, đã có một số diễn biến quan trọng trong lĩnh vực giải pháp lớp thứ hai của Bitcoin (Lớp 2), làm nổi bật sự tập trung ngày càng tăng vào việc cải thiện khả năng mở rộng và hiệu quả của Bitcoin.

Tiến trình chính:

• Nic Carter thảo luận về Bitcoin Rollups với David Seroy: Vào ngày 17 tháng 2 năm 2025, Nic Carter đã thảo luận về Bitcoin Rollups và “Mùa Bitcoin Layer 2” sắp tới với David Seroy của Strata/Alpen. Cuộc trò chuyện nhấn mạnh sự quan tâm ngày càng tăng đối với các giải pháp lớp thứ hai nhằm cải thiện hiệu quả giao dịch và khả năng mở rộng trên mạng Bitcoin.

• Phản ứng của thị trường: Giá Bitcoin tăng nhẹ sau thông báo về tiến độ giải pháp lớp thứ hai cho Bitcoin. Vào ngày 17 tháng 2 năm 2025 lúc 12:00 UTC, giá Bitcoin đã tăng lên 65.420 đô la từ mức 65.100 đô la lúc 9:00 UTC. Ngoài ra, khối lượng giao dịch tăng 10% lên 23,5 triệu BTC trong vòng ba giờ sau thông báo, cho thấy mức độ chú ý cao từ các nhà giao dịch.

• Stacks ra mắt bản nâng cấp Nakamoto: Stacks, nền tảng Bitcoin lớp thứ hai hàng đầu, đã công bố ra mắt bản nâng cấp Nakamoto, được thiết kế để cải thiện tốc độ giao dịch và bảo mật. Bản nâng cấp này dự kiến sẽ củng cố nền kinh tế Bitcoin bằng cách hỗ trợ các ứng dụng và hợp đồng thông minh nhanh hơn và an toàn hơn.

• Những phát triển này phản ánh sự tập trung ngày càng tăng vào việc cải thiện khả năng mở rộng và hiệu quả của Bitcoin thông qua các giải pháp lớp thứ hai, giai đoạn mà các cuộc thảo luận liên quan và những tiến bộ công nghệ đã nhận được nhiều sự chú ý.

2.2. Tóm tắt về Lớp 1 EVM & không phải EVM

Phân tích

Từ ngày 17 tháng 2 đến ngày 23 tháng 2 năm 2025, một số diễn biến quan trọng đã diễn ra trong lĩnh vực blockchain Lớp 1 tương thích với EVM và không phải EVM:

EVM tương thích với blockchain Lớp 1:

• Ra mắt mạng thử nghiệm Monad: Monad, một blockchain Lớp 1 tương thích với EVM hiệu suất cao, đã ra mắt mạng thử nghiệm vào ngày 19 tháng 2. Mạng lưới này đặt mục tiêu đạt tốc độ hơn 10.000 giao dịch mỗi giây thông qua thực hiện song song, nỗ lực cạnh tranh với Ethereum và Solana về tốc độ và khả năng mở rộng. Các nhà phát triển hiện có thể tham gia vào mạng thử nghiệm bằng trình duyệt và ví mới, đồng thời nhận mã thông báo mạng thử nghiệm từ vòi Monad.

• Tích hợp có trật tự với Monad: Vào ngày 19 tháng 2, Orderly, một lớp thanh khoản không cần cấp phép, đã tích hợp cơ sở hạ tầng thanh khoản chuỗi chéo của mình với Monad. Động thái này cung cấp cho hệ sinh thái Monad, bao gồm các sàn giao dịch phi tập trung, tính thanh khoản sâu trên nhiều blockchain, cải thiện trải nghiệm giao dịch của người dùng.

• Dấu mốc hiệu suất của Sonic Labs: Sonic Labs, một blockchain EVM Layer 1, báo cáo rằng họ đã xử lý hơn 25 triệu giao dịch, thu hút 758.000 địa chỉ duy nhất và triển khai 58.000 hợp đồng thông minh. Mạng lưới hoạt động ở mức 10.000 giao dịch mỗi giây, với chi phí thấp và hệ sinh thái phát triển nhanh chóng.

• Blockchain Lớp 1 Không phải EVM:

• Đề xuất tích hợp Aptos với Aave: Aptos Foundation đề xuất tích hợp Giao thức Aave v3 vào mạng chính của mình, đây là lần đầu tiên giao thức thanh khoản Aave được triển khai trên blockchain không phải EVM. Đề xuất này tìm kiếm phản hồi từ cộng đồng và nhằm mục đích mở rộng ảnh hưởng của Aave ra ngoài các mạng tương thích với EVM.

• Tích hợp Solana của Entangle: Entangle đã mở rộng hỗ trợ chuỗi chéo bằng cách tích hợp Solana vào giao thức nhắn tin Photon. Sự tích hợp này cho phép nhắn tin xuyên chuỗi không cần tin cậy giữa mạng EVM và mạng Lớp 1 không phải EVM (như Solana), tạo điều kiện thuận lợi cho các tương tác an toàn giữa các hệ sinh thái blockchain khác nhau.

2.3. Tóm tắt về EVM Layer 2

Phân tích

Từ ngày 17 tháng 2 đến ngày 23 tháng 2 năm 2025, một số diễn biến quan trọng đã diễn ra trong hệ sinh thái lớp thứ hai của Máy ảo Ethereum (EVM):

• Mạng chính Berachain được ra mắt trên ví Bitget, cung cấp phần thưởng airdrop

• Vào ngày 7 tháng 2 năm 2025, mạng chính Berachain đã được ra mắt trên ví Bitget và người dùng có thể nhận được phần thưởng bổ sung thông qua chương trình airdrop BERA.

• Ramp Network ra mắt chức năng rút tiền trực tiếp cho Ethereum Layer 2 thông qua MetaMask

• Vào ngày 22 tháng 1 năm 2025, Ramp Network thông báo rằng người dùng hiện có thể bán tiền điện tử trực tiếp từ mạng Ethereum Layer-2 thông qua MetaMask.

• SOON huy động được 22 triệu đô la cho Ethereum Layer 2 được hỗ trợ bởi SVM thông qua đợt bán NFT

• Vào tháng 1 năm 2025, Solana Optimistic Network (SOON) đã huy động được 22 triệu đô la thông qua việc bán NFT cho mạng lưới Ethereum Layer-2 dựa trên Solana Virtual Machine (SVM).

4. Đánh giá dữ liệu vĩ mô và các nút phát hành dữ liệu chính vào tuần tới

Chỉ số niềm tin người tiêu dùng do Đại học Michigan công bố đã giảm mạnh từ 71,7 vào tháng 1 xuống 64,7 vào tháng 2, mức thấp nhất kể từ tháng 8 năm 2024. Niềm tin của người tiêu dùng vào tình hình kinh tế tương lai rõ ràng đã suy yếu.

Biên bản cuộc họp mới nhất của Cục Dự trữ Liên bang được công bố tuần trước cho thấy các quan chức tin rằng lạm phát vẫn cao hơn một chút so với mục tiêu và triển vọng kinh tế vẫn còn bất ổn, nhưng rủi ro đối với mục tiêu việc làm và lạm phát nhìn chung là cân bằng. Thị trường nhìn chung đang chú ý đến dữ liệu PCE cốt lõi sẽ được công bố trong tuần này để đánh giá thêm về hướng chính sách tiền tệ của Cục Dự trữ Liên bang.

Các nút dữ liệu vĩ mô quan trọng trong tuần này (24 tháng 2 - 28 tháng 2) bao gồm:

• Ngày 26 tháng 2: Lượng dầu thô dự trữ của EIA tại Hoa Kỳ trong tuần kết thúc vào ngày 21 tháng 2

• Ngày 27 tháng 2: Số đơn xin trợ cấp thất nghiệp ban đầu của Hoa Kỳ trong tuần kết thúc vào ngày 22 tháng 2

• Ngày 28 tháng 2: Chỉ số giá PCE cốt lõi của Hoa Kỳ tháng 1 tỷ lệ hàng năm

V. Chính sách quản lý

Có nhiều sự kiện lớn trong ngành tiền điện tử trong tuần, bao gồm nỗ lực làm rõ mối quan hệ của Tổng thống Argentina Milley với LIBRA và vụ tin tặc Bybit đánh cắp khoảng 1,5 tỷ đô la tiền điện tử, tất cả đều cho thấy tính cấp thiết và cần thiết của ngành tiền điện tử và các cơ quan quản lý trong việc tìm ra các phương pháp quản lý phù hợp. Sau khi Hoa Kỳ nới lỏng áp lực quản lý cao, Hồng Kông đã kịp thời đưa ra lộ trình quản lý. Mục đích rất rõ ràng, đó là thành lập một trung tâm mã hóa thân thiện, nhưng cách thức tiến hành trong tương lai vẫn còn phải chờ xem.

Hoa Kỳ

Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ (SEC) đã công bố thành lập Đơn vị Công nghệ mới nổi và An ninh mạng (CETU) để bảo vệ các nhà đầu tư bán lẻ. Laura D'Allaird được bổ nhiệm làm người đứng đầu đơn vị mới, CETU, thay thế cho Đơn vị tài sản tiền điện tử và an ninh mạng, bao gồm khoảng 30 chuyên gia và luật sư về gian lận từ nhiều văn phòng của SEC. Bộ phận mới sẽ bổ sung cho công việc của Lực lượng đặc nhiệm mã hóa do Ủy viên Hester Peirce đứng đầu. Điều quan trọng là bộ phận mới này cũng sẽ cho phép SEC triển khai các nguồn lực thực thi pháp luật một cách thận trọng. CETU sẽ chịu trách nhiệm chống gian lận liên quan đến công nghệ blockchain và tài sản tiền điện tử, hành vi tiết lộ gian lận của các tổ chức phát hành công khai liên quan đến an ninh mạng và các hành vi sai trái khác.

Nigeria

Theo Reuters, các tài liệu của tòa án cho thấy Nigeria đã đệ đơn kiện để buộc Binance phải trả 79,5 tỷ đô la để bồi thường cho những tổn thất kinh tế do hoạt động của sàn giao dịch này tại nước này gây ra và trả 2 tỷ đô la tiền thuế truy thu. Trước đó, Binance cho biết họ đang làm việc với Cục Thuế vụ Liên bang Nigeria để giải quyết các vấn đề tiềm ẩn về thuế trong lịch sử.

Ấn Độ

Theo CoinDesk, Cục Thực thi pháp luật Ấn Độ (ED) tiết lộ rằng Ấn Độ đã tịch thu khoảng 190 triệu đô la tiền điện tử, tiền mặt và một chiếc xe Lexus trong cuộc điều tra gian lận BitConnect. Nhà sáng lập BitConnect Satish Kumbhani đã bị truy nã ở cả Ấn Độ và Hoa Kỳ kể từ năm 2023.

Hồng Kông

Vào ngày 19 tháng 2, Ủy ban Chứng khoán và Tương lai Hồng Kông (SFC) đã công bố lộ trình quản lý tài sản ảo mới, lộ trình “ASPI-Re”, nhằm mục đích tăng cường tính bảo mật, đổi mới và tăng trưởng của thị trường tài sản ảo Hồng Kông. Lộ trình có năm trụ cột: Quyền truy cập, Bảo vệ, Sản phẩm, Cơ sở hạ tầng và Mối quan hệ.