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Phoenix77

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Os mercados de previsão transacionaram $76B em setembro.
Tudo isto responde a uma pergunta: vai acontecer?
O dinheiro maior está nas perguntas que vêm a seguir.
Imagine planear uma viagem com uma aplicação meteorológica.
Faz quatro perguntas, e cada uma tem agora o seu próprio mercado.
❱ Vai chover?
O mercado de probabilidades, já enorme.
@Kalshi: $60.85B em setembro
@Polymarket: $13.12B
@opinionlabsxyz: $610M
@HyperliquidX HIP-4: $81M, a subir 3.7x, com @Outcomexyz como interface
❱ Que plano escolhemos?
Cada opção tem o seu próprio mercado, e vence o preço mais elevado. As DAOs usam isto par
KALSHI+0,00%
BTC+0,01%
OS AGENTES DE IA ESTÃO A TORNAR-SE ALOCADORES DE CAPITAL ON-CHAIN.
Carteiras, inferência, cofres
As três camadas foram lançadas numa só semana.
Mais de 20 equipas estão a construir a stack
❱ Aplicações e execução de agentes
- @virtuals_io: Agentes pessoais de IA com carteiras e chats de grupo
- @bankrbot: Agentes financeiros, lançamentos de tokens e infraestrutura de comissões
- @gizatechxyz: Gestão autónoma de capital on-chain
- @almanak: Estratégias quantitativas e execução automatizada
❱ Inferência: quatro camadas, quatro pools de valor
Cada agente paga pela inferência. Cada camada captura
LINK-1,97%
AAVE-2,43%
VVV-4,25%
O panorama dos CLIENTES VALIDADORES está a crescer.
Mapeei as equipas que estão a desenvolver soluções na Solana, Ethereum e outras L1 ↓
❱ Ecossistema de Clientes Validadores da Solana
A Solana tem 5 grandes grupos de desenvolvimento de clientes, cada um com uma abordagem diferente.
@anza_xyz | Agave: Implementação principal do validador baseada em Rust, que também está a desenvolver o consenso Alpenglow através do Votor.
@jump_firedancer | Firedancer: Cliente independente escrito em C pela Jump, focado no desempenho e na diversidade de clientes.
@jito_labs | Jito-Solana / BAM: Fork do Agave c
SOL-0,81%
ETH-1,00%
JTO-4,56%
MON-3,89%
SUI-1,94%
A corrida pós-quântica já começou.
A Bitcoin mostrou como essa migração pode ser difícil.
Outras blockchains estão a preparar-se mais cedo.
Pesquisei o que estão a fazer 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 concebida para permitir que os utilizadores mudem para credenciais pós-quânticas, mantendo o mesmo endereço e as posições DeFi existentes.
❱ @Algorand roteiro
As contas pós-quânticas já estão ativas, com a proteção
post-image
BTC+0,01%
STRK-7,46%
MON-3,89%
ALGO-3,31%
ETH-1,00%
  • 1
O capital precisa de um sistema.
@Onchain_Matrix mapeia esse sistema como um ciclo de capital contínuo.
Em vez de tratar a tesouraria, o crédito e os ativos tokenizados como peças separadas, conecta-os num único ciclo de capital.
O capital entra primeiro através de seed, pré-venda, stablecoins e ativos tokenizados.
Depois, a camada de tesouraria estabelece a base operacional com controlos multisig, preparação para auditorias e regras de implementação.
A partir daí, o capital é alocado em estratégias de rendimento, RWAs e reservas de liquidez.
Esses ativos podem então servir de suporte a crédit
post-image
FLOW-5,21%
O seu $NEAR tem estado parado.
A NEAR20 põe a sua volatilidade a trabalhar.
A @margfinance mantém exposição à NEAR, vende opções call com barreira e maturidade curta a formadores de mercado institucionais e arrecada prémios de opções todas as semanas.
A principal diferença está na barreira:
Se a $NEAR fechar abaixo dela, a call expira sem valor e o prémio permanece no NAV.
Se a $NEAR subir acima dela, a NEAR20 abdica de parte da valorização em comparação com o spot.
Assim, o retorno é:
Lateral / subida moderada: o prémio acrescenta retorno
Subida forte: desempenho inferior ao
RHEA-7,38%
Cada parte da inferência on-chain está a começar a acumular valor para um conjunto diferente de projetos
Oferta → Chutes
Roteamento → Surplus, UsePod
Acesso tokenizado → Venice
Procura de agentes → OpenServ
Estou a usar os líderes como âncoras e, depois, a criar uma lista de acompanhamento de nomes mais pequenos em torno de cada mercado.
1/ Oferta de inferência
@chutes_ai estabelece a referência.
6.12B pedidos e mais de 35.8T tokens de entrada no seu conjunto de dados publicado.
Nomes em destaque:
@engyai inferência verificada
@TargonCompute computação confidencial
@dphnAI - $POD inferência e
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USDC+0,00%
VVV-4,25%
DOT-4,35%