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Phoenix77

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Os mercados de previsão negociaram $76B em setembro.
Tudo isso responde a uma pergunta: vai acontecer?
O dinheiro maior está nas perguntas que vêm depois.
Imagine planejar uma viagem com um aplicativo de clima.
Você faz quatro perguntas, e agora cada uma tem seu próprio mercado.
❱ Vai chover?
O mercado de probabilidades, já enorme.
@Kalshi: US$ 60,85 bilhões em setembro
@Polymarket: US$ 13,12 bilhões
@opinionlabsxyz: $610M
@HyperliquidX HIP-4: US$ 81 milhões, alta de 3,7x, com @Outcomexyz como front-end
❱ Qual plano escolheremos?
Cada opção ganha um mercado, e o maior preço vence. As DAOs usam
KALSHI+0,03%
BTC+0,99%
AGENTES DE IA ESTÃO SE TORNANDO ALOCADORES DE CAPITAL ON-CHAIN.
Carteiras, inferência, vaults
As três camadas foram lançadas em uma semana.
Mais de 20 equipes construindo a estrutura
❱ Aplicativos de agentes e execução
- @virtuals_io: Agentes pessoais de IA com carteiras e chats em grupo
- @bankrbot: Agentes financeiros, lançamentos de tokens e infraestrutura de taxas
- @gizatechxyz: Gestão autônoma de capital on-chain
- @almanak: Estratégias quantitativas e execução automatizada
❱ Inferência: quatro camadas, quatro pools de valor
Todo agente paga pela inferência. Cada camada captura uma parce
LINK+1,12%
AAVE-0,41%
VVV+5,96%
O cenário de CLIENTES VALIDADORES está crescendo.
Mapeei as equipes construindo em Solana, Ethereum e outras L1s ↓
❱ Ecossistema de Clientes Validadores da Solana
A Solana tem 5 grandes grupos de desenvolvimento de clientes, cada um adotando uma abordagem diferente.
@anza_xyz | Agave: implementação principal do validador baseada em Rust, também desenvolvendo o consenso Alpenglow por meio do Votor.
@jump_firedancer | Firedancer: cliente independente escrito em C pela Jump, com foco em desempenho e diversidade de clientes.
@jito_labs | Jito-Solana / BAM: fork do Agave com infraestrutura de MEV.
SOL+1,57%
ETH+0,33%
JTO-0,56%
MON-1,15%
SUI+2,28%
A corrida pós-quântica já começou.
O Bitcoin mostrou como essa migração pode ser difícil.
Outras redes estão se preparando mais cedo.
Pesquisei o que elas farão a seguir:
❱ @Starknet roteiro
As provas STARK já dependem de segurança baseada em hash, enquanto a abstração de contas facilita a adoção de novos esquemas de assinatura.
❱ @monad roteiro
A Autenticação Flexível foi projetada para permitir que os usuários troquem para credenciais pós-quânticas, mantendo o mesmo endereço e as posições existentes em DeFi.
❱ @Algorand roteiro
As contas pós-quânticas já estão ativas, com a proteção se expan
post-image
BTC+0,99%
STRK-4,53%
MON-1,15%
ALGO-0,53%
ETH+0,33%
  • 1
O capital precisa de um sistema.
@Onchain_Matrix mapeia esse sistema como um ciclo contínuo de capital.
Em vez de tratar tesouraria, crédito e ativos tokenizados como partes separadas, ele os conecta em um único ciclo de capital.
O capital entra primeiro por meio de seed, pré-venda, stablecoins e ativos tokenizados.
Então, a camada de tesouraria estabelece a base operacional com controles multisig, preparação para auditoria e regras de alocação.
A partir daí, o capital é alocado em estratégias de rendimento, RWAs e reservas de liquidez.
Esses ativos podem então sustentar crédito colateralizado
post-image
FLOW-3,49%
Seu $NEAR está parado.
A NEAR20 coloca sua volatilidade para trabalhar.
A @margfinance mantém exposição à NEAR, vende calls com barreira e vencimento curto para formadores de mercado institucionais e coleta prêmio de opções toda semana.
A principal diferença é a barreira:
Se a $NEAR fechar abaixo dela, a call expira sem valor e o prêmio permanece no NAV.
Se a $NEAR subir acima dela, a NEAR20 abre mão de parte da alta em comparação com o spot.
Portanto, o retorno é:
Lateralização / alta moderada: o prêmio adiciona retorno
Forte alta: desempenho inferior ao da NEAR à vista
Queda: o prêmio amo
RHEA+2,87%
Cada parte da inferência onchain está começando a acumular valor para um conjunto diferente de projetos
Oferta → Chutes
Roteamento → Surplus, UsePod
Acesso tokenizado → Venice
Demanda de agentes → OpenServ
Estou usando os líderes como âncoras e, então, montando uma lista de observação de nomes menores em torno de cada mercado.
1/ Oferta de inferência
@chutes_ai define o padrão.
6,12 bilhões de solicitações e mais de 35,8 trilhões de tokens de entrada em seu dataset publicado.
Nomes de destaque:
@engyai inferência verificada
@TargonCompute computação confidencial
@dphnAI - $POD inferência em GP
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USDC+0,00%
VVV+5,96%
DOT+1,65%