长推：解析未来加密货币市场4大潜在叙事方向
自上海升级以来，流动性质押经历了指数级增长，成为最大类别，TVL约为200亿美元。
原文作者：@poopmandefi
原文来源：Twitter
编译：Yvonne，MarsBit
注：原文来自@poopmandefi发布长推，MarsBit整理编译。
下一个叙事将来自解决当前市场痛点的产品。
这些叙事包括：
1️. 再质押
2️. De-AI
3️. 共享排序器
4️. Gamble-Fi ($RLB)
我将在本文快速概述最喜欢的4个叙事，并提供可操作的见解.
您可以在以下链接中跳转到可操作的见解：
事不宜迟，让我们开始吧。
1. 再质押
自上海升级以来，流动性质押经历了指数级增长，成为最大类别，TVL约为200亿美元。
@eigenlayer利用这一趋势，推出了再质押。
再质押允许质押者存入 LST 并选择使用相同的基础资产赚取额外的收益。
虽然stakers可以从staking的资本效率中受益，
协议也可以利用Eigenlayer的池化安全来享受更安全的环境。
到目前为止，@eigenlayer TVL达到2.32亿美元，并设置硬上限。
展望未来，我预计Eigenlayer的TVL将继续上升，因为更多的创新协议加入了生态系统，从市场上吸引了更多的交易量和流动性。
流动性的涌入将使它对新协议(例如@EspressoSys)越来越有吸引力，以利用Eigenlayer日益增长的流动性。
最终，这可以创造一个积极的反馈循环，乐观地讲，可以将Eigenlayer的TVL达到更高水平。
可行性：
我很确定Eigenlayer将从质押/opt-in中产生巨大收入。
那么，作为散户，你可以做什么来参与Eigenlayer?
策略1：
当Eigenlayer再次提高上限时，你可以stake stETH/cbETH/rETH，赚取质押积分和收益(但承担ETH价格下跌的风险)。
策略2：
一旦以下这些项目上线，重新质押并加入其中：
@puffer_finance
@EspressoSys
@witnesschain
@AstridFinance
2️. De-AI
在Web2中，AI训练非常昂贵，从300万美元到1200万美元不等。
数据集中、垄断(由谷歌、亚马逊等大公司控制)和硬件限制等问题可能会阻碍AI的发展。
De-AI（去中心化AI）是这些问题的潜在解决方案。
要理解De-AI，我们首先需要理解传统ML的关键组件。
一个ML模型可以分为4部分：
数据输入
数据训练
数据存储
数据服务
在Web3环境中，每个组件都可以去中心化。
为什么我们需要去中心化AI?
去中心化在AI中的价值是关于确保数据准确性。
这个概念与群体智慧理论相一致，即群体中信息聚集产生的集体智慧往往会导致更准确的决策。
换句话说，与其依赖一小群专家为内部AI训练输入数据，利用来自不同来源的信息或数据往往会得到更准确的模型。
通过去中心化AI模型，我们可以：
模型训练更具成本效益
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重新理解Marlin：AI下半场的可验证计算L0「新基建」
Marlin是一种可验证云计算服务，利用加密技术保证数据安全，为AI+Web3应用提供低延迟、低成本的解决方案。它基于TEE和ZKP技术，为用户提供通用化的云计算方案，并通过激励机制吸引节点为网络贡献资源。Marlin的愿景是成为AI世界的可验证通用L0，为Oracle预言机、ZK Prover系统、AI人工智能等应用场景提供节点算力和存储等网络资源服务。它可以为AI大模型训练提供安全的计算环境，并为多元化应用场景提供可验证计算中间件。在AI+Web3时代，Marlin有巨大的价值潜力，可能成为未来AI+Web3应用的关键基础设施。
Sam Altman 围绕 OpenAI 打造出一个致富帝国
OpenAI首席执行官奥特曼同时经营副业，但只有一份工作让他发了财。他投资了多家想抓住人工智能风口的公司，包括网络安全软件公司和清洁能源公司。他最成功的投资是支付处理初创公司Stripe。奥特曼也投资了使用OpenAI技术的初创公司。他曾因投资引发利益冲突而被罢免职务，但重新担任首席执行官后制定了新的利益冲突政策。董事会正在进行改革，包括强化利益冲突政策和独立审计委员会。奥特曼计划通过全面披露和董事会管理来解决利益冲突问题。
消除单点故障的风险
在数据和模型之间创建市场
那么，你能做些什么来参与这一叙述？
可操作：
你可以参与这些项目，或者在市场再次下跌时开始囤积其相关代币：
@bittensor_ ($TAO)
@gensynai (目前没有代币可用)
@SingularityNET ($AGIX)
1）@bittensor_($TAO)
Bittensor是波卡上的L1 POW网络，作为训练ML模型的P2P市场。
你可以根据信息价值赚取TAO代币用于协作训练，或者花TAO购买他们的ML服务。
2）@gensynai
Gensyn是另一个解决AI硬件限制的L1，由@a16z支持。
它通过将世界上所有闲置的GPU联合到一个全球ML超级集群来实现这一点，任何人都可以在任何时间租借和使用。
然而，他们还没有发行任何代币。
3）SingularityNET
作为De-AI领域的OG之一， SingularityNET以P2P的方式支持交易AI解决方案。
你可以通过在其质押页面上质押$AGIX来参与流动性挖矿，或者简单地在AI热度出现时进行交易。
3.共享排序器
L2（如Arbitrum, Optimism和zksync）目前运行一个中心化的排序器，虽然这提供了更快的确认时间和更高的效率，但它也以审查风险和单点故障为代价。
解决该问题的办法是去中心化，即共享排序器。
有了共享排序器，每个Rollup都可以通过牺牲MEV的利润将其作为“去中心化服务”
它不仅解决了审查问题，还确保了活跃性(防止离线)......
它还允许在一个区块中包含来自多个Rollup的交易(跨链可组合性)，从而降低批量提交的成本，并在对抗负外部性时对MEV具有更大的抵抗力
可操作的：
有一些协议适用于共享排序器，它们很可能会推出代币来产生收入并分配治理权力。 因此，我建议密切关注：
@EspressoSys
@AstriaOrg
@radius_xyz
4.Gamble-Fi
2023年，在线赌博市场规模已达到886.5亿美元。
其中，2023年博彩中Crypto的采用激增了44.6%，这表明Crypto在博彩行业中的采用率呈明显趋势。
基于令人上瘾的特性以及类庞氏代币经济学（例如回购、销毁或收入共享等机制），我相信，随着用户体验的不断改善，Gamble-Fi可能是实现大规模采用的产品之一。
可操作：
目前，我只持有$RLB，因为它每月都能产生收入，尽管我不确定他们是否真的回购和销毁代币。
话虽如此，我依然会继续关注Gamble-Fi。
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