#Bitlayer #Bitlayertoclambtheleaderboard #bitlayerhastagh @BitlayerLabs Bitlayer ist eine Bitcoin-native Layer 2 Skalierungslösung, die auf dem innovativen BitVM (Bitcoin Virtual Machine) Paradigma basiert. Sie zielt darauf ab, die unvergleichliche Sicherheit von Bitcoin mit der Flexibilität und Programmierbarkeit zu kombinieren, die traditionell mit Ethereum-ähnlichen Ökosystemen assoziiert wird.

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Wesentliche Merkmale & Technische Highlights

1. Skalierbarkeit durch Layered Virtual Machine & ZK Beweise

Bitlayer verwendet eine Layered Virtual Machine (LVM) Struktur, bei der eine VM die Ausführung von Smart Contracts und eine andere die Zero-Knowledge (ZK) Beweise verwaltet, was sowohl Flexibilität als auch Effizienz ermöglicht.

Transaktionen werden in Chargen verarbeitet und mithilfe eines hybriden Modells verifiziert, das Zero-Knowledge-Beweise und optimistische Betrugserkennung kombiniert, ähnlich wie bei optimistischen Rollups auf Ethereum.

2. Vollständige Bitcoin-Sicherheit

Das Protokoll verankert seine Layer 2 Statusänderungen im Bitcoin-Hauptnetz und erbt seine Sicherheitsgarantien durch ausgeklügelte Abwicklungsmechanismen wie Statusansprüche und rekursive Rollup-Beweise.

Dies stellt sicher, dass L2-Transaktionen so sicher bleiben wie die auf der Basis-Schicht von Bitcoin.

3. EVM-Kompatibilität & Cross-Chain-Integration

Bitlayer unterstützt vollständig die Ethereum Virtual Machine (EVM) Kompatibilität, was Entwicklern ermöglicht, Ethereum-basierte Smart Contracts mit minimalen Modifikationen bereitzustellen.

Seine BitVM-Brücke, kombiniert mit OP-DLC (Optimistic Discreet Log Contract) Technologie, bietet eine vertrauensminimierte, zweiseitige Brücke zwischen Bitcoin und Bitlayer L2.

4. Robustes Ökosystem & Real-World Adoption

Gegründet im Jahr 2023 und mit Hauptsitz in Singapur hat Bitlayer schnell an Bedeutung gewonnen:

Über 550 Millionen US-Dollar in Bitcoin Total Value Locked (TVL)

300+ Live-Projekte bereitgestellt

Über 700.000 Community-Mitglieder bedient.

#Bitlayer #Bitlayer_labs @BitlayerLabs