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吴说获悉,据 Tokenomist,未来一个月单次大额解锁(解锁额大于 1000 万美元)有 HYPE YZY PROVE KAITO H ENA ZRO CONX AVAX 等;未来一个月线性大额解锁(单月解锁额大于 1000 万美元)RAIN SOL CC TRUMP DOGE WLD ASTER ZEC MORPHO TAO AVAX PUMP 等,解锁价值总计超 12.82 亿美元。
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Token 经济与加密货币世界的 Tokenomics 有何异同? 为什么要关注Token?因为它让AI变成了一种可以计量、定价和交易的资源——就像“千瓦时”让电力有了价格,“桶”让石油有了期货市场。有了Token,AI经济就有了可以算账的单位。围绕这个单位,目前也正在形成一套全新的经济逻辑:有价格、有供需、有产业链、有国际竞争、有待解决的制度难题。 这就是Token经济学要讨论的事。Token 经济与加密货币世界的 Tokenomics 有何异同? 两个Token,两个世界 说起来,这个世界上真正混乱的事情不多,两个东西叫同一个名字却毫不相干,算是其中之一。AI的Token和加密货币的Token,就像两个叫”刘伟”的人,一个在北京开餐馆,一个在上海做期货,见面了也没什么好说的。雷锋与雷锋塔区别! 但这两个Token,最近都很热闹。热闹到让很多人以为它们是一回事。 Token这个词,到底是不是新营销词 先得承认,Token这个词确实有被滥用的嫌疑。每隔几年,科技圈就会造出一批新词,让人觉得时代变了,其实换汤不换药。“大数据”火的时候,什么都往大数据上靠;”云计算”火的时候,什么都上云;现在轮到Token了。 不过这次有点不一样。Token不只是一个营销标签,它背后有真实的计量逻辑在撑场子。 就像”千瓦时”让电力有了价格,“桶”让石油有了期货市场,AI的Token做的是同一件事:把原本看不见摸不着的”智能算力”,变成一个可以算账的单位。有了这个单位,才能定价,才能比价,才能有产业链,才能有国际竞争。 所以Token不只是营销词,它是一把尺子。问题在于,AI这把尺子,和加密货币那把尺子,量的完全是不同的东西。 AI Token:一个从技术后台走到聚光灯下的计量单位 Token这个概念在计算机里其实由来已久。编译器做词法分析,早就把文本拆成一个个Token。网络安全里,身份验证令牌也叫Token。这些都是幕后工作,从没人觉得它有什么经济价值。 转折点在2017年,Google发表了那篇著名的论文《Attention Is All You Need》,提出了Transformer架构。这篇论文之后,所有大语言模型处理信息的方式都统一了:输入进来的文字,先被切成Token序列,模型一个个处理,再输出Token序列。Token变成了AI”思考”的基本粒子。 但这时候Token还没有经济属性,只是工程师内部的技术术语。 2022年11月,ChatGPT横空出世。这是个分水岭。 2023年3月,OpenAI推出GPT-3.5的API,第一次采用按Token计费。输入多少Token,输出多少Token,分别定价。那时候GPT-4的价格是每百万input token收30美元,output token收60美元,按今天的标准看,贵得像天价。 从那一刻起,Token从技术单元变成了经济单元。Anthropic跟上,Google跟上,国内百度、阿里、腾讯全跟上,全行业默契地采用了这套计费方式。Token成了AI服务的通用货币单位。 价格这三年掉得惊人。GPT-4刚发布时,每百万input token要30美元。 从2022年底到现在,GPT-3.5级别的模型使用成本从每百万token约20美元跌到了0.07美元,整整降了280倍。照这个速度,a16z记录的数据显示,LLM推理成本每年约下降10倍,堪称摩尔定律的重生。 便宜了有什么后果?后果是用量爆了。 这里有个经济学里的老故事,叫Jevons Paradox。1865年,英国经济学家Jevons发现,蒸汽机效率越高,煤炭消耗反而越多,因为效率降低了门槛,用的人更多了。AI Token正在重演这个故事。企业AI云支出从2024年的115亿美元涨到了2025年的370亿美元,整整翻了三倍,而这期间token单价跌了超过95%。 Google内部的token处理量在十八个月内增长了130倍。 越便宜,用得越多。越用得多,总账单越大。 这背后还有个推手,叫Agent。以前是人在问AI,AI回答,一问一答,token消耗有限。现在Agent出来了,AI在自动跑任务,自己调用自己,一次任务可以消耗几十万甚至上百万token。这不是线性增长,是指数级的爆炸。 2026年3月,黄仁勋在英伟达GTC大会上把”Token”这个词说了超过70次,把数据中心重新定义为”Token生产工厂”,把评价算力的核心指标从FLOPS换成了”每瓦Token数”。同一天,阿里巴巴把通义、千问、MaaS等板块整合,成立了Alibaba TokenHub事业群。Token经济,在2026年正式被主流商业世界承认了。 AI Token的上下游:一条新的产业链 AI Token经济的有意思之处,在于它重塑了整个产业链的逻辑。 上游是能源和芯片。每生产一个Token,都要消耗真实的电力和算力。英伟达的GPU是目前最主要的Token生产设备,黄仁勋把它卖给全世界的数据中心,本质上是在卖”Token生产产能”。能源成本直接影响token成本,这让AI经济和能源经济绑在了一起。 中游是大模型公司。OpenAI、Anthropic、Google、国内的百度、阿里、腾讯,都在这个位置。他们把算力和模型打包,按Token卖给开发者。这一层的竞争极其激烈,价格战打得很惨,但总量在涨,所以大家还活着。 下游是应用层。各种SaaS产品、企业工具、消费者产品,把Token的成本打进自己的定价里,再卖给最终用户。Token成本在企业财务里已经是刚性支出,和房租、人力一起躺在成本表里。 这和传统软件经济的逻辑不一样。以前软件卖出去之后,边际成本趋近于零,用户越多越赚钱。AI服务不是这样,每次用户交互都有真实的Token消耗,规模大了,成本也跟着大。这是一个全新的商业模式,整个行业还在摸索怎么把它算清楚。 加密货币的Token:从一枚Coin开始的故事 要说清楚加密货币的Tokenomics,得从更早的地方讲起。 2008年金融危机,全球对银行体系的信任跌到低谷。这个背景下,一个叫Satoshi Nakamoto的神秘人物发布了Bitcoin的白皮书,2009年Bitcoin网络正式上线。2010年5月22日,程序员Laszlo Hanyecz用一万个BTC换了两个披萨,这是比特币历史上第一笔真实商品交易。这笔交易现在被称为Bitcoin Pizza Day,那一万个BTC今天价值近十亿美元。 Bitcoin是一个Coin,有自己的区块链,规则写在代码里,总量2100万枚,靠挖矿产生,四年减半一次。这是最早的加密货币逻辑:用数学创造稀缺,用共识创造价值。 Coin时代的Token概念很简单:就是一种数字货币,用来存储价值和转账支付。Bitcoin是Coin,Litecoin是Coin,它们都有自己的链,规则各不相同,互不兼容。 然后Ethereum出现了,把整个游戏改了。 Ethereum的核心发明是智能合约。有了智能合约,任何人都可以在Ethereum上发行自己的Token,不需要搭建新的区块链。2015年,开发者Fabian Vogelsteller提出了ERC-20标准,描述了一套技术规范,让所有基于Ethereum发行的Token都能互相兼容,在各种钱包和应用里无缝使用。ERC-20在2017年正式实施。 ERC-20的意义在于,它把发Token的门槛从”搭一条链”降低到了”写一个智能合约”。2017年ICO浪潮中,过了5分钟就能发出一个新Token,中心化交易所上架新Token的时间也从几个月缩短到几天。 这就引发了2017年的ICO大爆炸。 2017年到2018年间,数千个项目进行了Token销售,ICO在2018年前三个月就募集了63亿美元,是2017年全年的118%。项目方写一份白皮书,发出Token,散户拿着ETH来换,钱哗哗地流进来。其中有真正想做事的团队,也有大量的骗局和空气项目。监管机构随后介入,SEC把不少ICO认定为非法证券发行,这场派对才逐渐收场。 但ERC-20打开的大门就再没关上。从那以后,crypto世界的Token不再是简单的数字货币,开始承载更复杂的经济功能。Tokenomics这个词,就是在这个背景下诞生的。 Tokenomics:加密货币世界的经济设计学 Tokenomics这个词,是Token和Economics的合体,研究的是一个加密项目怎么设计自己的Token经济体系。它包括发行总量、分配比例、释放节奏、通胀通缩机制、使用场景、持有激励……本质上是在回答一个问题:凭什么有人要买我的Token,买了之后为什么不卖? 这些年发展出了几个有代表性的模型。 Governance Token模型是2020年DeFi夏天流行起来的。Compound和Uniswap在2020年普及了Governance Token,持币者拥有对协议方向的投票权,但没有直接的现金流权益。用白话说,就是持Token可以投票,但不能分钱。这个模型一开始很流行,因为绕开了监管对”证券”的定义,但后来大家发现,一个没有经济权益的治理权,价值有多大,很难说清楚。 veToken模型是Curve Finance搞出来的,后来影响了一大批DeFi协议。ve(3,3)模型是Andre Cronje在2021年1月提出的,融合了Curve的Vote Escrow机制和OlympusDAO的(3,3)博弈论。基本逻辑是:把Token锁仓,换成veToken,锁仓时间越长,获得的veToken越多,投票权和协议收益也越大。这个设计试图解决短期投机者砸盘的问题,鼓励长期持有。Curve用这套veCRV模型吸引了大量流动性,成为DeFi里流动性最深的DEX之一。 Deflationary模型是Bitcoin开创的,很多项目跟进。通过限制总量、定期销毁,制造通缩预期,支撑价格。以太坊在EIP-1559之后,每笔交易都会销毁一部分ETH,使得ETH在高使用量时期变成通缩资产。 这些模型各有各的玩法,但有一个共同点:它们的价值都依赖于市场共识。没有人相信,Token就没有价值。这和AI Token完全不同,AI Token的价值是真实算力消耗在背后撑着的。 两个经济体,两条路 说到这里,可以把这两个世界放在一起看了。 AI Token的产业链是垂直的、中心化的。英伟达造芯片,云厂商建数据中心,大模型公司训练模型,应用公司调API,最终用户买服务。每一层都是真实的成本和真实的价值。Token是计量单位,不是资产,用了就没了,没有任何金融属性。整个产业链最终服务的是实体经济,帮企业提升效率,帮开发者造产品。 加密货币的产业链是网络化的、去中心化的。矿工或验证者维护网络安全,协议层发行和管理Token,持有者通过投票参与治理,投机者在二级市场买卖。Token本身是资产,可以转让,可以交易,有金融属性,价格由市场供需决定,和外部实体经济的关联相对间接。 两套经济体,两条独立的价值链,两种完全不同的生态。 当然,有人在尝试把两者融合:用区块链来做去中心化的AI算力网络,把AI服务的计费和分润用Token来结算。Bittensor、Render Network、IO net都在这个方向探索。这是第三条路,但无论走到哪里,它骨子里仍然是加密货币的Tokenomics,只是应用场景叠加在了AI上。 有一件事可以确定:这两个Token,同名不同命。一个在工厂里量产,一个在市场上流通;一个代表消耗,一个代表持有;一个撑着AI产业的运转,一个撑着加密世界的信仰。 名字一样,生意不同。就像那两个都叫刘伟的人,一个卖的是饭,一个卖的是梦。饭是真实的,梦也未必是假的,只是得分清楚你在做哪笔买卖。 #AI# #AIAgent#
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你们币圈老哥怎么也没想到有一天 tokenomics 还能变成了这么个意思😥
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刷到一个韩国上市公司NEXUS开发的游戏L1项目@CROSS_Gamechain,玩游戏的同时还能撸奖励池。4.7刚公布了新的 tokenomics:新增质押机制、支持委托 + 奖励、基于减半的分发结构 + Base fee 销毁。 4月15号上午11点开始质押/投票。首个奖励池 3 亿枚代币,头矿收益高(算下来理想情况下 300-500%+ APR)。有早期流动性激励+质押奖励叠加奖励。参与链接: 创始人Henry Chang以前是WEMIX的CEO,带队做过不少全球爆款游戏,经验很硬核。24年底他接管Action Square,重组成了现在的NEXUS,就冲着AI+游戏这个方向转型了。 链本身性能还行,现在Adventure主网大概5000 TPS。累计活跃钱包已经超过100万了。AI吃鸡游戏MoltyRoyale,测试阶段就搞出1350万+个AI agents;AI生态方面也很强势,26年2月他们推出AGENTVERSE,3周时间就破了1300万+ agents。 私募+公募一共2000万美元左右,当时没卖完的代币全烧了。$CROSS现在已经在Binance Alpha & Futures、Bitget、KuCoin、 1大CEX,但基础盘已经铺得不错。最近代币模型升级还带了一波上涨。 总的来说,CROSS链有强大产品支撑,它背靠韩国上市公司+老牌游戏团队,切的是“游戏+AI”这个真需求,目前用户和DAU数据都经得起推敲。最后有兴趣的可以去体验体验游戏,还有奖池供瓜分:
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我越来越觉得,吉隆坡的咖啡店才是真正的 Web3 办公室。 下午两点随便走进一家咖啡店。 你会发现一种很奇怪的景象。 左边的人在 Zoom,英文、中文、粤语来回切换。 右边两个人在画 Tokenomics。 角落一个人戴着耳机写代码。 另一桌打开 PPT,第一页就是: “Seed Round”。 再往里面看。 有人在聊融资。 有人在聊 Meme。 有人在聊 AI。 还有一桌已经开始约今晚去哪场 Meetup。 神奇的是。 大家互相可能都不认识。 但聊着聊着: “诶?原来你也认识 XXX。 整个圈子就连起来了。 来吉隆坡四年。 我发现这里不像”一座城市”。 更像一个巨大的 Web3 Coworking Space。
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🚀 Arc 主网上线在即!你需要了解的所有硬核信息 🧵⬇️👇 自 2025 年 10 月推出以来,Arc 测试网的交易量已突破 2.44 亿笔。主网预计将于今年夏季上线,近期链上数据的活跃迹象表明这一时刻正越来越近: 网络资产: 链上持有超过 4.6 万 USDC 跨链存款: 支持通过 Circle CCTP 从 Base 跨链存入 Arc(仅限白名单,查看示例交易) 跨链提现: 提现至以太坊主网(Ethereum)及 Base 已上线 合约部署: 已部署 275+ 个 Token,最早的合约创建时间已超过 40 天 $ARC 代币与经济学 (Tokenomics) 估值与场外: 项目完全稀释估值 (FDV) 达 30 亿美元,此前以 $0.30/枚 的价格出售了 7.4 亿枚 ARC(占总供应量的 7.4%)。目前 $ARC 仅在 OTC(场外)交易,溢价最高达预售价的 40 倍。 代币总量: 100 亿枚 ARC 通胀机制: 年通胀率 2%–3%,呈递减趋势 代币分配: 60% 生态系统 / 25% Circle / 15% 储备金 Gas 机制: 支持使用任何受支持的代币支付 Gas 费,系统会自动将其转换为 $ARC,部分用于质押奖励,部分用于销毁。 共识演进: 启动初期采用 PoA(权威证明),后续将过渡至 PoS(权益证明)。 主网预测: Polymarket 预测页面 显示,$ARC 在今年秋季前发币的概率为 5%,年内发币的概率为 41%。 基础设施与生态进展核心工具已可用或正在为主网做准备: 区块浏览器(非官方): 跨链桥: Circle CCTP(预计主网上线时面向公众开放) 已宣布支持的基础设施: @RelayProtocol | @AcrossProtocol | @StargateFinance | @lifiprotocol | @gasdotzip | @ArcDEXScan 早期生态项目盘点: 查看详情 Arc 早期 Meme 币生态: $ARCANINE(Arc 上的首个 Meme 币) 市值:约 $12.4k | 流动性:约 $2.9k 合约地址:0xf3715bf5c2de299f08b81180ffb739a8372a175f $NOAH(Arc 上的第二个 Meme 币) 市值:约 $932k | 流动性:约 $6.2k 合约地址:0x1ed9306725b8b4ca1a1a56d32970e49e64c51dde $BRC(灵感源自 Circle 的 USDC 宣传活动) 市值:约 $807.75k | 流动性:约 $5.3k 合约地址:0x11c87c506acf3ea0799f8717127fe55a184f8efd #DYOR#
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📢 meme筛选精品岗位!!!! 投递小技巧:不要一次投递多个岗位,尽量写符合岗位JD的简历,因为都是直接对接HR的。打招呼的时候写好你的优势,你的意向岗位,有作品集发作品,开门见山 (实在不会写简历,可以来问meme) 1. Beta Tester($350–$450/week/远程) Moderator / Community Manager($600–$750/week/远程) Marketer(($1,000–$3,000//远程) NFT Artist(Negotiable/远程) Game Designer(($1,200–$3,200//远程) UI/UX Specialist(($1,200–$3,000//远程) Developer (Frontend / Backend)(($1,400–$4,200//远程) BI Analyst(($1,200–$2,600//远程) Tokenomics Specialist($1,800–$5,000/w/远程) 投递:@MarianaBalate 2. UI设计师(远程) 投递:@NadiaLii 3. 美股合约BD(远程) 牌照合规官(负责交易所牌照申请)(远程) 直播运营负责人(券商背景优先)(远程) 视频运营(熟悉 YouTube、TikTok 等主流平台)(远程) java(合约/跟单/风控)(迪拜办公) 市值经理(远程1月,后期迪拜)(远程1月,后期迪拜) BD市场负责人(远程1月,后期迪拜)(远程1月,后期迪拜) 直播运营经理(迪拜办公) 达人运营经理(迪拜办公) HR主管(英语好,懂迪拜签证流程)(迪拜办公) 投递:@DarenWeb3Node 4. 客服运营 前端工程师 量化交易员 AI工程leader PR manager VCC商务BD 投递:@ppp63636 可以说是meme推荐的
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Polymarket 的收入已经进入 Uniswap 量级。 按 DefiLlama 数据,Polymarket 近 7 日协议收入约 $1,000 万,30 日 revenue 约 $3,800 万; 如果按周收入简单年化,是 $5 亿级别。更夸张的是,它不是靠 TVL、流动性挖矿或复杂 tokenomics 驱动,而是靠一个更原始的需求:人们对同一件事有不同判断,并愿意为判断下注。 预测市场当然也需要流动性和做市,但它的核心变量不是“锁了多少钱”,而是“世界上有多少值得下注的分歧”。 另一边,很多 DeFi 产品还在为了 0.01% 的 LP 收益率优化无常损失模型,产品经理们继续讨论要不要再加一层套娃。
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