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[Uber 在週末也能提取資金的區塊鏈,Primus 也提交了開發提案] @primus_labs @CantonNetwork Uber 測試了在銀行營業時間以外的週末,能否提取存入基金的資金。 在 10 月 30 日公佈的實證中,Uber 使用 HSBC 的代幣化存款購買了 Franklin Templeton 的貨幣市場基金,並確認了在週末也能部分現金化的過程。 此交易使用的區塊鏈為 Canton Network。 Primus 與 HashCloak 已向同一 Canton 開發基金提交提案,建議引入 zkTLS 數據驗證技術。 申請金額為 130 萬 3,500 Canton Coin (CC),提交時折合約 15 萬美元。 開發期定為 14 週。 Uber 的實驗聚焦於企業將資金投資後,於需要時取回的流程。 Primus 的提案則是為 Canton 應用程式新增一項功能:在利用外部金融資訊進行交易時,無需公開原始資料,即可驗證條件是否符合。 舉例來說,假設某企業在進行交易前,需確認對方的資金持有狀況。 不需完整接收並儲存帳戶明細,而是基於可信來源驗證的資料,證明其符合所需條件。 Primus 計畫開發用於生成網頁數據證明的工具,而 HashCloak 則負責開發讓 Canton 應用程式能直接驗證該證明的工具。 公開提案中明確指出,成果將包含 Canton 應用程式無需接收原始數據即可直接驗證數學證明的範例,以及可供其他開發者重複使用的公開工具。 若實現此功能,金融資訊驗證應用程式將不再僅依賴 Primus 的簽名,而是能直接驗證證明本身。 Uber 的週末資金運用為已完成的實證,而 Primus 與 HashCloak 的提案目前仍在審核中。 兩者雖同屬 Canton 生態系統,但解決的是不同問題。 下一步將是看能否為交易執行基礎設施增添安全驗證外部金融資訊的功能。 未來應關注的重點,將是支援金額之外,實際驗證功能能否運作。 判斷此構想是否取得進展的標準,在於是否會出現 Canton 應用程式無需接收原始金融資料、即可直接驗證 Primus 證明的公開測試。 #Primus #CantonNetwork

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即使 Solana 上的 AI 判斷到達,也不代表結算已完成] @GenLayer 假設 Solana 的 AI 代理市場將任務品質判斷交由 GenLayer 處理。 即使驗證者們對結果達成共識,Solana 仍需決定將獎勵記錄至哪個帳戶,這是另一個獨立的問題。 GenLayer 基金會公開的橋接代碼中,包含透過 LayerZero V2 和 EVM 軸心,在 GenLayer 與 Solana 之間傳遞訊息的架構。 在此架構中,執行 AI 判斷的地點與根據結果改變應用程式狀態的地點是分離的。 Solana 端接收訊息的方式,取決於帳戶的配置。 若接收帳戶已預先設定,則可透過 DirectCpiReceiver 路徑直接更新註冊的接收狀態。 實際的外部程式呼叫,需根據接收程式進行額外實現。 反之,若每個訂單或使用者的帳戶不同,則需先透過 StoreAndClaim 儲存訊息,並在後續呼叫 claim_message 時指定所需的帳戶。 Solana 在執行交易前,必須明確指定將使用的帳戶清單。 因此,僅因橋接收到訊息,便標示用戶結算已完成,是不正確的。 訊息的來源也需與判斷分開驗證。 公開實現的設計旨在驗證可信賴的對等節點,並透過唯一的 message_id 防止相同請求的重複處理。 然而,防重複與正常訊息傳遞,並不能證明 AI 判斷內容本身是正確的。 我在 Studio 中開發 PolicyGuard 時所處理的,是判斷文件規則是否實際被修改的問題。 透過本次橋接代碼,我們可以確認:若要將判斷結果連接到其他鏈上的服務,不僅需設計判斷標準,還需同時設計訊息傳遞、接收與結算狀態。 目前公開儲存庫中僅有 Base Sepolia 與 Solana Devnet 之間的雙向測試記錄,但不應將其視為用於 GenLayer AI 判斷的商用 Solana 服務之運營成果。 在跨鏈 AI 應用中,成功的證據可分為三部分: GenLayer 判斷的最終確認、來自可信來源的訊息、目標帳戶的實際狀態變更。 公開代碼:https://t.co/N4zVSxjYG7 #GenLayer #GenLayerDOKDOPioneer

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[ENSv2:當一個名稱承載數千個帳戶時所發生的事] @ensdomains @ethereum 自10月27日推出的ENSv2起,https://t.co/NvxB4rnXZr.eth 和 https://t.co/xwZsp1UT6i.eth 可由不同管理人分別管理。 這種方式讓公司無需轉移 company.eth 的所有權,即可為各團隊授予所需權限。 然而,此架構也伴隨一個風險:單一子域名可能成為整個服務的弱點。 一旦父名稱過期,其下的所有子名稱都將無法被查詢。 ENS 以提供易讀名稱(如 alice.eth)取代冗長錢包地址而聞名。 ENS 在10月公布的數據顯示,共有約905,000個 .eth 名稱及約3,400萬個子名稱。 總計超過3,600萬個名稱中,包含個人直接註冊的名稱與組織發行的子名稱。 目前已有相當規模的使用者以單一名稱管理多個個人與服務。 ENSv2 重新設計了子名稱的管理基礎架構。 每個名稱可依需求設立自己的子名稱註冊表,所有者能將註冊、個人資料修改、子名稱管理等權限依角色細分。 例如,組織可為每位員工發放獨立名稱,或為不同運營團隊分配修改權限。 過去雖可建立子名稱,但 ENSv2 將這些管理功能納入核心合約架構中。 相對地,責任也隨之集中。 ENSv2 在查詢名稱時,會從父註冊表逐層追溯。 若 company.eth 過期或其子註冊表連接中斷,即使擁有 https://t.co/xwZsp1UT6i.eth,也無法透過該名稱找到支付地址。 這意味著,子名稱使用者的管理能力與父名稱擁有者的續約與權限管控緊密相連。 過期規則也加重了此責任。 舊版 ENSv1 在過期後仍保留90天的查詢期。 ENSv2 僅提供28天寬限期,過期後立即停止查詢。 若在寬限期内續約,名稱可恢復運作;但若錯過續約時機,相關服務將受到影響。 若將現有名稱遷移至 v2,系統會將過期日延後62天以彌補差異。 例如,若原 v1 名稱尚有100天到期,遷移至 v2 後將剩餘約162天,而他人可重新註冊的時間點則雙方均為約190天後。 儘管重新註冊的時間點相同,但在 v2 中,最後28天內該名稱將無法被查詢。 因此,被他人搶注的風險與服務中斷的風險以不同時間軸運作。 對個人使用者而言,這可能僅是續約提醒的問題。 但若組織已為客戶、員工或代理發放數千個子名稱,則父名稱的一次續約失敗,可能導致多項服務無法存取。 正因如此,細緻的角色分工設計,更凸顯了父名稱續約責任與緊急恢復程序的重要性。 註冊費用的調整也與此設計緊密相關。 五個字以上 .eth 名稱的年費從5美元調升至8美元(上漲60%),若一次註冊六年以上,則年費可降至約4.50美元。 此定價結構鼓勵長期持有而非短期使用。 然而,當一個名稱連結的帳戶越多,續約失敗所造成的損失將遠高於註冊費用本身。 ENSv2 的成長不能僅以新名稱的發放量來衡量。 更關鍵的指標是:組織實際運營的子名稱數量、角色權限委派的普及程度,以及能穩定讀取這些名稱的應用程式是否持續擴展。 ENS 已宣佈支援超過600個應用程式的名稱查詢。 未來,這些名稱由誰負責維運,將直接決定協議的可信度。 #ENS #Ethereum

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在購買 12,480 筆數據前,AI 研究所將首先收到的問題 @datafdn @SuiNetwork [DATA 的 Trace 與 Sui、Walrus 欲連接的數據購買三階段] 假設 AI 研究所正在尋找用於語音學習的數據。 若賣方提供了一個包含 12,480 筆的數據集,僅從總文件數或合約審查中,無法得知所需資料的實際數量。 實際上,DATA Foundation 的 Trace 所展示的 1.42TB 審計範例中,包含影片 6,140 個、圖片 3,770 張、文檔 1,710 份、音頻 860 個。 若研究所需的是語音數據,則會首先查看總量中約 6.9% 的 860 個音頻文件。 這些數字並非實際交易成果,而是 Trace 的演示數據,僅作為幫助買方理解應審核哪些資訊的範例。 在篩選文件類型後,還需審查提供者的身份認證、同意與條款記錄,以及接收文件的完整性。 同一演示頁面中顯示的 KYC 認證率 96.4% 是基於貢獻者標準,而最新條款適用率 91.8% 則是同意版本的覆蓋範圍。 由於兩者基準不同,買方審核時也需分別檢查提供者的認證狀態與每份文件的條款記錄。 2026 年 10 月 12 日公佈的 DATA Network 與 Sui 合作計畫,旨在將此類審核流程延伸至實際原始文件與使用權限的連結。 當時 Trace 已註冊超過 2.5 億筆 AI 數據貢獻記錄,並每日處理超過 300 萬筆收據。 Sui 基金會向 DATA Network 投資 3,000 萬美元,而 DATA 計畫逐步從獨立區塊鏈遷移至基於 Sui 的協議。 [19.1KB 收據中保留的五個階段] Trace 公開的一份 Kled 收據中,包含一張 19.1KB 的 HEIC 圖像的哈希值(SHA-256)、解析度 196 × 348、提供者 KYC 狀態為 Verified,以及上傳/簽署/註冊記錄與鏈上交易連結。 上傳時間為 2026 年 10 月 6 日,提供者簽署與 Trace 註冊日期為 10 月 7 日。 此頁面顯示的是註冊記錄與證明項目,而非原始圖像。 這份收據的生命週期包含五個階段。 其中「拍攝」階段(Captured)標示為 Not recorded yet。 詳細數據雖包含文件產生時間(occurred_at)與上傳時間(uploaded_at),但僅憑這些欄位無法確定實際相機拍攝時刻。 條款部分在 Origin 區域標示為 Not recorded,而在 Identity & consent 的版本欄位則標示為 Current。 此類差異明確區分了買方的審核項目: 哈希值是用於比對已註冊文件資訊的識別符;簽署與鏈上記錄則是追蹤「誰何時註冊該資訊」的依據; 提供者認證狀態與條款版本則屬另一項獨立審核項目。 研究所需使用的授權,應根據實際同意內容與授權合約來判斷。 [將一份收據轉化為一萬筆審核的功能] 在 Trace 的 Verify 頁面中,可一次貼上最多 10,000 個數據 ID,或以 CSV 上傳更大規模的清單。 系統可彙總數據集中所有收據,統計提供者身份認證狀態、條款版本、媒體類型與修改歷史,並可深入查看個別記錄。 前述 12,480 筆演示數據中,影片與圖片合計共 9,910 筆,佔總量約 79.4%。 尋求語音數據的研究所以及尋求影片數據的研究所,即使收到相同的銷售清單,其審核對象也截然不同。 同時顯示提供者認證率與條款適用範圍的目的,正是為了協助買方在選定符合目的的文件後,能精準找到對應的證明記錄。 Trace 中除 Kled 外,亦包含處理音頻與影片數據的 Numo、處理對話式音頻的 oto 的記錄。 各提供應用程式上傳的收據會以多筆合併為一個默克爾根(Merkle Root),並固定於鏈上。 因此,每日處理超過 300 萬筆收據並不代表有相同數量的鏈上交易。 此架構使系統能在註冊大量貢獻記錄的同時,為各個數據集提供可審計的路徑。 [當記錄與原始文件連結時,審核將如何改變] 目前 Trace 僅儲存收據與相關元數據,並不託管原始文件。 在 DATA 與 Sui 的合作公告中,提出將 Walrus 引入 DATA Foundation 應用程式作為預設儲存層,並將加密的原始文件引用與 Trace 記錄相連結的構想。例如,若研究機構收到所購買的檔案,可設計流程以取得權限、獲取 Walrus 中的參考檔案,並比對哈希值。 由此可判斷傳輸過程中內容是否被更改,以及後續加工的檔案與註冊的參考本有何差異。 但由於參考本最初亦由供應商提交,此比較僅能證明檔案的同一性,並不能自動保證實際拍攝情境或原始同意的真實性。 Walrus 中儲存的資料預設為公開可查,因此非公開原始檔須在上傳前進行加密。 Sui 生態系統中的 Seal 可結合用戶端加密、Move 政策與金鑰伺服器,實現取得解密金鑰的條件。 可設計僅向授權持有者提供金鑰的服務,但此服務不具備追溯回收已發放金鑰的功能。 法律使用範圍應單獨記錄於授權與同意紀錄中。 Trace 是用於查詢註冊與同意相關歷史的層級,Walrus 是用於儲存加密參考原始檔的層級,Sui 與 Seal 則可作為將資料集視為可程式化資產並執行存取條件的工具。 Trace 的註冊與審計功能已投入運營,而將 Walrus 原始檔儲存與基於 Seal 的購買存取控制整合至本服務的構想,將作為未來實現目標。 [決定將自有鏈遷移至 Sui] DATA Network 表示,為減輕維護獨立 L1 的負擔並提升擴展性,將遷移至 Sui。 原有網路在轉換完成前將繼續運營,$DATA 餘額將以 1:1 比例遷移,鎖倉與釋放條件亦將維持不變。 Walrus 的導入與網路遷移將分階段進行,詳細時間表將另行公布。 DATA 將把現有 Trace 及資料提供應用程式的註冊紀錄導入 Sui 生態系統。 Sui 可將資料集與授權表示為可程式化物件,Walrus 則能儲存大容量原始檔。 原本用於鏈上運營的開發資源,亦有更多空間可專注於資料註冊、授權與購買驗證產品的開發。 評估此組合成效的標準,不僅是註冊收據增長的速度。 更直接的產品成效,在於實際購買者能否篩選出所需檔案、核對供應商認證與同意紀錄、比對收到的檔案與參考原始檔,並依據合約授予的存取權限使用資料。 12,480 筆演示審計畫面展示了購買者如何讀取資料集。 19.1KB 的收據顯示了單一檔案的註冊歷史可被追蹤至何種程度。 DATA 與 Sui 的合作,旨在將這兩條審核路徑與原始檔儲存及存取控制相連結。 若 AI 學習資料的供應商能提供紀錄,而購買者能同時審核該紀錄與實際檔案,則數億筆註冊收據便能成為每筆獨立購買合約中可用的基礎設施。 #DATAonSuiQuest

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[為何 Kaito 免費公開 Aura] @KaitoAI @KaitoStudio_ 即使在 X 上有人說「我對這筆交易很有信心」,我們也很難知道他們是否真的下了真金白銀。 這正是 Kaito 透過 Aura 想要縮小的資訊差距:將社交平台上人們的言論與實際行為連結成單一紀錄。 Aura 是 Kaito 的活動與聲譽系統,它將 X 上累積的影響力與可驗證的交易活動相連結,呈現並評估帳戶的歷史。 Kaito 將 Aura 定義為評估經驗證的交易並賦予真實活動價值的功能。 使用者可於 Aura 頁面連結帳戶以查看歷史紀錄,而最近 48 小時的累計數據可能因重新計算而有所變動。 舉例來說,假設有人經常在 Polymarket 發佈市場預測, 我們可以從 X 的回應得知這些貼文的傳播程度, 但這與他們是否實際建立倉位是兩回事。 Kaito Pulse 會在 X 貼文旁顯示連結的交易資訊,而 Aura 則將這些活動作為聲譽的素材。 Aura Arc 則以圖形方式串聯多個服務中連結的活動與社交帳戶關係。 服務連結取決於使用者的選擇,公開資料的範圍也因合作應用程式而異。 換句話說,Pulse 是在社交介面上顯示活動紀錄,Aura 則將這些紀錄轉化為聲譽,而 Aura Arc 則試圖擴展此關係,讓其他服務也能加以利用。 Kaito 已明確表示將免費提供 Aura Arc,並允許外部產品使用。 此「免費」決定背後或許有商業考量: 當關於「誰在哪些領域建立了信譽」的共同資料被廣泛使用時,對此資料進行人才篩選或協作執行的需求也將隨之增加。 Studio 幫助品牌選擇創作者、管理合約與付款;Katalyst 則試圖將點擊、註冊、存款等活動成果與獎勵掛鉤。 Kaito 於 10 月 22 日推出的 Jumper 活動共收到 2,065 份創作者申請,其中 69 人簽約,發布了 119 篇貼文,累計曝光超過 76 萬次。 這是展現其聚集人群與運營活動能力的實例。 然而,Aura 也面臨挑戰: 驗證交易紀錄只是開始,遠非全部。 若僅連結成功帳戶而隱藏虧損帳戶,即使個別紀錄真實,整體聲譽仍可能被扭曲。 交易能力出色的人,並不代表在技術分析或安全研究上同樣優秀。 最終,我們需要有能力區分「誰有名氣」與「誰在哪些領域做了什麼」。 若這種領域特定的聲譽能真正改善企業的選擇,InfoFi 的商業範圍便有望擴張。 品牌重複聘用創作者的比例、活動帶來的新客戶數量、Aura 連結的活動類型與資料選擇偏誤是否減少,都是關鍵的觀察指標。 Kaito 的下一個競爭力,不在於衡量人們獲得多少關注的技術,而在於證明這些關注背後的歷史能否真正成為實際選擇的依據。 #Kaito #Aura #InfoFi

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[AI 是否推薦了我的品牌?調查這件事的 AI 從 5 美元起] @termix_ai TermiX AI 代理市場上出現了一項意想不到的服務。 名為 GEO Specialist,其功能是調查其他 AI 多常提及某個品牌、在哪些地方推薦它,以及引用了哪些來源。 起價為 5 美元。 假設有一支團隊在 BNB Chain 上開發安全工具。 即使他們的網站做得很好,當有人向 AI 問「哪裡可以檢查智能合約安全?」時,也可能只看到其他服務出現。 這是在客戶逐一瀏覽搜尋結果之前,AI 的回答已幫他們縮小候選範圍時所產生的問題。 這個領域被稱為 GEO(生成式引擎優化)。 Google 也說明,其 AI 摘要與 AI 模式下的回答與連結組成可能有所不同。 傳統 SEO 的基本原則依然有效,且並不需要為 AI 搜尋專門使用特殊標記。 那麼,我們能直接測量品牌在真實客戶提問中出現的頻率嗎? 可以挑選 10 個未提及品牌名稱的客戶問題,並在兩家 AI 服務上重複提問 3 天,從而獲得共 60 個回答。 在此需記錄三項內容: 1. 品牌名稱是否出現? 2. 是否被實際推薦? 3. 引用的連結是否適合作為該服務的依據? 問題的撰寫方式會影響結果。 如果問「我們公司是什麼?」時品牌名稱出現了,這就像在考試卷上直接給了答案。 但在問「推薦一個能解決這個問題的地方」時品牌名稱才出現,才更接近新客戶的發現過程。 TermiX 的代理市場已將此類調查登記為付費服務。 代理間交易與鏈上結算的架構,不僅適用於智能合約開發或數據分析,也延伸至調查品牌在 AI 搜尋環境中如何被發現。 對於已知品牌的人主動搜尋,與新客戶透過 AI 聽取推薦,兩者的出發點完全不同。 在衡量品牌於 AI 搜尋中的可見度時,不僅要記錄被提及的頻率,也要記錄是透過哪些提問才被發現。 #TermiX #GEO

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[XO 若要在韓國推出,首先需明確哪些合約可被允許] @xomarket 於 10 月 20 日啟動了 Pulse PnL Panache(PPP)大賽,參賽者可交易 BTC 在 5 分鐘內漲或跌,並以盈虧(PnL)排名。 前 10 名將獲得合計 3,000 USDC 及 30,000 CP 的獎勵。 僅在完成報名後的交易會被計入,且每筆交易最低需達 5 USDC,累計交易量須達 100 USDC,方有資格進入排名。 活動預計於 11 月 3 日結束。 然而,在韓國,即使符合參與條件,交易本身仍未必合法。 8 月韓國已通過禁止訪問 Polymarket 的決議,9 月更有 26 名本地用戶因涉嫌賭博被立案,其中 18 人已被移送檢方。 儘管尚未有最終有罪判決,但已明確顯示:允許訪問海外服務,與允許遵守國內法律,是兩回事。 若 XO 想進入韓國市場,首要任務並非開放韓國用戶訪問,而是先釐清哪些合約類型可被法律允許。 PPP 的 BTC 5 分鐘漲跌合約,其結果以虛擬資產價格為基準。 然而,以選舉或體育賽事結果下注的合約,其基礎事件的性質截然不同。 2026 年韓國商法研究亦分析指出,難以將政治或體育事件為基礎的合約納入資本市場法下的衍生金融商品範疇。 BTC 價格型合約則需單獨審查其基礎資產、交易結構與結算方式是否符合法律要求。 僅以價格作為指標,並不會自動使該產品成為合法金融商品。 在釐清此區分後,還需進一步明確實際的合法路徑:該產品是否能依現行法律被視為合法?由誰在何種許可或授權下提供?如何避免與賭博或博彩相關法規衝突?這些都需由相關機構基於法律依據明確評估。 若現行制度無法解決此類合約的合法性問題,則可能需要專門的立法討論。 僅透過金融監管沙盒指定,並不能自動免除刑法上的賭博責任。 最後是產品設計。 在尚未取得明確法律依據前,應針對韓國用戶分別限制 USDC 交易、大賽參與及現金獎勵;同時可考慮單獨提供不涉及資金下注的功能,例如市場數據查看或判決規則分析。 XO 的服務條款本身亦已明確禁止來自當地法律違法地區的用戶使用。 由此可見,XO 未來的競爭力關鍵,在於不僅能開設更多預測市場,更能根據國家、合約類型與用戶行為差異化地調整使用權限。 即使 BTC 價格型產品開闢了合法通道,也並不代表所有政治或體育預測市場與獎勵賽事都將同步獲准。 真正為韓國用戶推出的時刻,將是允許的合約範圍、運營主體的法律資格、以及交易/結算/獎勵的本地使用條件公開並實際落實之時。 #PredictionMarkets

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[如果用 USDC 領薪,僱主會看到我的餘額嗎?] @Americanfort_io 假設自由職業者每月都接收同一個錢包地址的 USDC。 只要將你告知交易對手的地址輸入區塊探索器,對方就能查看該地址的其他入賬記錄和餘額。 這意味著,為接收付款而公開的資訊,可能成為追蹤你金融活動的線索。 AmericanFort 的 AmericanFortress 希望透過將公開名稱與實際收款地址分離的方式來解決這個問題。 首先,註冊一個名為 FortressName 的 @ 名稱。 交易對手無需輸入複雜的钱包地址,只需輸入該名稱;在支援的付款流程中,系統會自動計算並發送至一個新的隱藏地址。 隱藏地址的設計目的,是讓公開名稱與個別收款交易之間難以建立關聯。 這樣可以在持續使用同一名稱的同時,減少實際收款地址的重複暴露。 那麼,當需要付款證明時該怎麼辦? 正在開發中的 SafeSend 功能,計劃允許用戶僅選擇性地提供所需的付款資訊,而非公開錢包的完整交易紀錄。 例如,自由職業者可證明某筆特定款項已收到,或企業僅向審計人員提供必要的交易記錄。 區塊鏈上仍會記錄交易,但我們希望降低將個人所有金融活動與單一公開地址綁定的風險。 目前公開的 macOS 錢包為測試版(Beta)。 在測試版中註冊的名稱僅供測試使用,無法用於真實資產轉帳,也不會遷移至正式環境。 連接外部錢包與服務的 SDK 也正在準備發佈中。 一種無需直接提供錢包地址即可收款,並在必要時僅提供特定交易證明的體驗。 若 AmericanFortress 所構想的隱私支付得以實現,將有望應用於穩定幣薪資、自由職業者結算等日常金融活動中。

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[Saturn 投資的年息 15% 優先股,以公司實際收到資金計算為 17.2%] @saturn_credit Strive 於 10 月 20 日完成發行的 $SATS 優先股,總募資額為 6.3 億美元。 然而,若計算這 700 萬股根據合約每年累積的股息,總額為 1.05 億美元,約佔總募資額的 16.7%。 Saturn 亦以自身財務庫存資金參與本次 IPO。 差異始於每股 $10。 SATS 的股息率為年 15%,但計算基準為每股面值 $100,而發行價為 $90。 因此,每股每年累積股息為 $15,相對於發行價的比率如下: 15 / 90 * 100 = 約 16.7% 我們亦可從發行公司角度重新計算: Strive 公開的發行費用為每股 $3,總計 2,100 萬美元。 扣除此費用後,公司實際收到的資金(未扣除其他發行成本)為 6.09 億美元。 105000000 / 609000000 * 100 = 約 17.2% 此比率顯示,以公司實際收到資金為基礎,每年累積股息的規模有多大。 這並非反映股價波動、再投資或實際派息時點的投資報酬率。 Strive 亦在證券申報文件中表明,將為前 18 個月的股息準備每股 $22.50,計入準備金帳戶。 以總共 700 萬股計算,總額為 1.575 億美元。 此舉旨在確保在設計高固定股息的同時,亦預先籌措初期派息資金。 此外,此股份具有優先順序: SATS 的順位低於 SATA 優先股,但高於 ASST 普通股。 股息雖為累積性質,但實際現金派發仍需董事會宣佈及符合法律允許的可分配資金。 首次定期派息日定於 11 月 9 日。 此交易對投資者與發行公司而言,代表不同的計算邏輯。 投資者為追求高股息,需承擔價格波動、派息風險及較優先證券的保護優先權; 發行公司則在獲得資金用於比特幣購入或營運資金的同時,也承擔長期股息負擔。 Saturn 的參與意義亦需區分: 本次投資為獨立於 USDat 或 sUSDat 用戶資產之外的自有財務庫存投資。 這是 Saturn 選擇比特幣基礎信貸產品作為實際資本配置對象的案例,並未宣布任何對現有用戶產品擔保或支付條件的變更。 未來需觀察的是:從表面的 15% 轉向自 11 月起的實際派息執行、市場上形成的 SATS 價格,以及準備金與發行公司的資金運用。 唯有這三者相互印證,方能判斷數位信貸的高股息是否具備持續性。 #Saturn

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[用一張 GPU 證明了以太坊,但實際運營中需要通過的測試卻不同] @zksync 成功使用一張 GPU 證明了 7,200 個以太坊主網區塊。 其中 99% 的區塊在 10 秒內完成證明,所有區塊均在 12 秒內完成。 然而,根據 @ethereum Foundation 支持的 EthProofs 實時證明運營指標,在最近一週的評估中,8 個候選證明者僅有 2 個符合資格標準。 這兩組結果的測量對象與環境不同,無法直接比較性能。 相反,它們的差異揭示了 ZK 技術接下來的挑戰。 簡要總結: - Airbender Prime 證明了單張 GPU 有潛力應對以太坊約 12 秒的區塊生成週期。 - 在實際證明者運營中,不僅需考慮證明速度,還需考量可用率、證明失敗率與硬體需求。 - 從長期來看,zkEVM 的競爭力可能更取決於證明的準確性驗證、最壞情況下的證明成本,以及穩定運營能力。 ZKsync 於 10 月 13 日發布的 Airbender Prime,使用一張 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU 成功證明了連續的 7,200 個以太坊主網區塊。 由於以太坊約每 12 秒生成一個區塊,7,200 個區塊理論上相當於約 24 小時的區塊量。 關鍵在於,包含準備證明輸入數據(witness)的時間在內,99% 的區塊均能在 10 秒內完成處理。 若證明生成速度足以跟上新區塊產生的速度,驗證者便無需重新執行所有交易,而可透過密碼學證明確認執行結果。 這意味著驗證所需的計算量有望大幅降低。 然而,對 7,200 個區塊進行性能測試,與在實際運營環境中持續提供證明,是兩回事。 EthProofs 公開測量多個系統對以太坊區塊的實時證明性能與運營狀態。 截至 10 月 26 日的儀表板數據如下: - 評估對象共 8 個證明者,最近一週符合資格者僅 2 個 - 所有評估對象中,區塊槽位在 10 秒內成功證明的比例為 69.7% - 被歸類為離線的比例為 26.2% 這些數據並非來自 Airbender Prime 的單張 GPU 測試,而是針對多個證明者的運營統計,其硬體、執行環境與資格標準均不相同。 但這清楚表明:若要在實際網絡中應用證明,除了個別性能表現,還必須確保運營可靠性。 即使某個證明者平均僅需 5 秒生成證明,若頻繁中斷或無法處理特定區塊,僅依賴該系統的驗證架構也難以穩定運作。 必須確認:當某個證明者失敗時,是否有其他實現能提供證明?當連續出現難處理的區塊時,處理延遲是否會累積? 硬體需求也需單獨驗證。 Airbender 開源倉庫中的 GPU 指南指出:在基礎與遞歸證明階段使用 GPU,而最終證明階段則需 CPU 及約 150 GB RAM。 目前尚不清楚該文檔是否與最新 Prime 基準測試的執行配置一致。 因此,單憑「一張 GPU」的測試結果,尚無法確定整個系統的記憶體需求或運營成本。 10 月 15 日,@VitalikButerin 對 Airbender 團隊的成果給予高度評價,並提出 zkEVM 的下三個挑戰: 第一,從數學上驗證證明所使用的計算與以太坊實際執行規範完全一致。 第二,對證明成本設定嚴格上限,使其與區塊 Gas 使用量相匹配。 第三,驗證證明系統本身的密碼學安全性。 第二點與實際運營成本直接相關。 即使一般區塊能在 10 秒內完成證明,若有人刻意構造一筆 Gas 使用量在允許範圍內、但極難生成證明的運算呢? 區塊執行雖正常支付費用,但生成證明卻可能需要過度龐大的計算與時間。 若此情況可行,則無論平均每區塊證明時間多短,網絡都難以預測其穩定處理的最大負載。 實時證明的經濟性,不僅取決於平均區塊的證明成本,更取決於最壞情況下需要多少資源。 EthProofs 的路線圖也正朝此方向推進。目前性能優化階段已完成,安全驗證階段正在進行中。 隨後將進入整合即時證明、義務證明以及直接將證明融入協議的階段。 此順序至關重要,因為建立一個快速的證明系統,與讓以太坊在共識過程中信任該證明,是兩件不同的事。 Airbender Prime 的發表提供了強有力的證據,表明可降低即時證明的硬體負擔。 下一階段的成果將難以僅憑更快的記錄來評估。 真正重要的是:在實際運行環境中,能否長期維持高證明成功率;在最壞情況的區塊中,證明成本是否受到限制;以及不同實現能否準確證明相同的以太坊執行結果。 ZK 證明技術正從展示快速計算的階段,邁向成為網絡可真正依賴的基礎設施階段。 #Ethereum #zkEVM