星禾-66
1.6k Posting
星禾-66
146 Mengikuti
16.2K+ Pengikut
2.4K+ Disukai
Posting
Semua
Kuotasi
Live
PINNED
Saya melihat suatu hal hari ini, menghabiskan sekitar dua jam, lalu menuliskan sebuah kesimpulan yang membuat saya agak tidak nyaman.
Saya meninjau spektrum verifikasi @OpenGradient : tanda tangan dasar, TEE, dan ZKML. Ketiga cara verifikasi ini memiliki biaya yang berkisar dari nol hingga sepuluh ribu kali.
Lalu saya menghitung sebuah pertanyaan: jika sebuah protokol DeFi benar-benar ingin menempatkan keputusan berisiko tinggi pada verifikasi ZKML, sebenarnya berapa yang harus dibayarnya?
Saya membuat perkiraan.
Model risiko sebuah AMM: setiap transaksi memicu sekali penilaian AI, 100.000 transaksi per hari, dan setiap penilaian membutuhkan verifikasi ZKML.
Biaya ZKML adalah 1.000 hingga 10.000 kali lipat dari inferensi biasa. Misalkan inferensi biasa menghabiskan $OPG sebesar 0,001 dolar per kali, maka ZKML menjadi 1 hingga 10 dolar per kali.
100.000 kali dikali 1 dolar: sehari 100.000 dolar.
Setahun 36,5 juta dolar.
Angka ini membuat saya berhenti.
Untuk sebuah protokol DeFi, biaya verifikasi 36,5 juta dolar per tahun itu setara dengan apa?
Setara dengan biaya operasional yang cukup besar, yang harus ditutup dari pendapatan protokol.
Artinya, hanya protokol-protokol teratas dengan TVL yang cukup besar dan pendapatan biaya yang cukup tinggi yang mampu menanggung verifikasi ZKML.
Protokol kecil tidak sanggup. Protokol menengah mungkin memakai TEE, bukan ZKML.
Jadi pasar ZKML yang sebenarnya jauh lebih sempit daripada yang saya bayangkan sebelumnya.
Ini bukan berarti ZKML tidak bernilai, melainkan nilainya terkonsentrasi pada kelompok pengguna yang lebih kecil.
$OPG keputusan ini memengaruhi perkiraan saya tentang skala pasar keseluruhan untuk "AI yang dapat diverifikasi". Ini bukan berarti arahnya salah, tapi skalanya mungkin dilebih-lebihkan.
@OpenGradient #opg $OPG
Apakah kamu pernah menghitung biaya sebenarnya verifikasi ZKML? Apakah angka ini mengubah cara pandangmu tentang penilaian $OPG ?
Saya meninjau spektrum verifikasi @OpenGradient : tanda tangan dasar, TEE, dan ZKML. Ketiga cara verifikasi ini memiliki biaya yang berkisar dari nol hingga sepuluh ribu kali.
Lalu saya menghitung sebuah pertanyaan: jika sebuah protokol DeFi benar-benar ingin menempatkan keputusan berisiko tinggi pada verifikasi ZKML, sebenarnya berapa yang harus dibayarnya?
Saya membuat perkiraan.
Model risiko sebuah AMM: setiap transaksi memicu sekali penilaian AI, 100.000 transaksi per hari, dan setiap penilaian membutuhkan verifikasi ZKML.
Biaya ZKML adalah 1.000 hingga 10.000 kali lipat dari inferensi biasa. Misalkan inferensi biasa menghabiskan $OPG sebesar 0,001 dolar per kali, maka ZKML menjadi 1 hingga 10 dolar per kali.
100.000 kali dikali 1 dolar: sehari 100.000 dolar.
Setahun 36,5 juta dolar.
Angka ini membuat saya berhenti.
Untuk sebuah protokol DeFi, biaya verifikasi 36,5 juta dolar per tahun itu setara dengan apa?
Setara dengan biaya operasional yang cukup besar, yang harus ditutup dari pendapatan protokol.
Artinya, hanya protokol-protokol teratas dengan TVL yang cukup besar dan pendapatan biaya yang cukup tinggi yang mampu menanggung verifikasi ZKML.
Protokol kecil tidak sanggup. Protokol menengah mungkin memakai TEE, bukan ZKML.
Jadi pasar ZKML yang sebenarnya jauh lebih sempit daripada yang saya bayangkan sebelumnya.
Ini bukan berarti ZKML tidak bernilai, melainkan nilainya terkonsentrasi pada kelompok pengguna yang lebih kecil.
$OPG keputusan ini memengaruhi perkiraan saya tentang skala pasar keseluruhan untuk "AI yang dapat diverifikasi". Ini bukan berarti arahnya salah, tapi skalanya mungkin dilebih-lebihkan.
@OpenGradient #opg $OPG
Apakah kamu pernah menghitung biaya sebenarnya verifikasi ZKML? Apakah angka ini mengubah cara pandangmu tentang penilaian $OPG ?
A. 算过，确实让我更谨慎了
B. 没算过，现在会去算一下
C. 算过，但认为头部协议有能力覆盖
12 jam lagi
PINNED
Ada sebuah pertanyaan tentang $OPG . Baru-baru ini aku bertanya pada diriku sendiri tiga kali, dan setiap kali jawabannya berbeda.
Di jaringan ini, apa sebenarnya unit ekonomi yang sejati?
Pertama aku menjawab: itu token OPG.
Tapi token bukan unit ekonomi; token adalah alat penyelesaian. Yang menjadi unit ekonomi adalah “sesuatu” yang diselesaikan menggunakan token itu.
Kedua aku menjawab: itu jumlah inferensi.
Tapi jumlah inferensi adalah indikator arus (flow), bukan indikator nilai (value). Satu juta kali inferensi uji coba gratis dan 10 ribu kali inferensi produksi berbayar—nilainya benar-benar berbeda.
Ketiga aku menjawab: itu jumlah eksekusi yang bisa diverifikasi, dan yang diulang-ulang dengan pembayaran oleh manusia.
Jawaban itu membuatku menyusun ulang seluruh kerangka valuasi untuk @OpenGradient .
Jumlah inferensi di testnet: tidak terlalu penting.
Jumlah inferensi berbayar setelah peluncuran mainnet: ada relevansinya, tapi masih belum cukup.
Jumlah inferensi berbayar secara sukarela setelah insentif mereda: inilah unit ekonomi yang sesungguhnya.
Sebelumnya aku pernah melihat sebuah analisis yang menyebut semacam penilaian seperti ini: ketika kepastian dibeli berulang-ulang, barulah ceritanya menjadi menarik. Aku merasa kalimat itu benar.
Masalahnya: kapan inferensi berbayar secara sukarela setelah insentif mereda itu akan muncul?
Ini bukan soal rumus. Ini adalah pertanyaan yang hanya bisa dijawab setelah titik waktu itu tiba.
Apa yang sedang aku lakukan dengan $OPG adalah, sedini mungkin sebelum waktu itu datang, memikirkan sebanyak mungkin variabel lain.
@OpenGradient #opg
Apakah kamu akan membuat keputusan akhir apakah akan memegang $OPG sebelum insentif mereda, atau setelah insentif mereda?
Di jaringan ini, apa sebenarnya unit ekonomi yang sejati?
Pertama aku menjawab: itu token OPG.
Tapi token bukan unit ekonomi; token adalah alat penyelesaian. Yang menjadi unit ekonomi adalah “sesuatu” yang diselesaikan menggunakan token itu.
Kedua aku menjawab: itu jumlah inferensi.
Tapi jumlah inferensi adalah indikator arus (flow), bukan indikator nilai (value). Satu juta kali inferensi uji coba gratis dan 10 ribu kali inferensi produksi berbayar—nilainya benar-benar berbeda.
Ketiga aku menjawab: itu jumlah eksekusi yang bisa diverifikasi, dan yang diulang-ulang dengan pembayaran oleh manusia.
Jawaban itu membuatku menyusun ulang seluruh kerangka valuasi untuk @OpenGradient .
Jumlah inferensi di testnet: tidak terlalu penting.
Jumlah inferensi berbayar setelah peluncuran mainnet: ada relevansinya, tapi masih belum cukup.
Jumlah inferensi berbayar secara sukarela setelah insentif mereda: inilah unit ekonomi yang sesungguhnya.
Sebelumnya aku pernah melihat sebuah analisis yang menyebut semacam penilaian seperti ini: ketika kepastian dibeli berulang-ulang, barulah ceritanya menjadi menarik. Aku merasa kalimat itu benar.
Masalahnya: kapan inferensi berbayar secara sukarela setelah insentif mereda itu akan muncul?
Ini bukan soal rumus. Ini adalah pertanyaan yang hanya bisa dijawab setelah titik waktu itu tiba.
Apa yang sedang aku lakukan dengan $OPG adalah, sedini mungkin sebelum waktu itu datang, memikirkan sebanyak mungkin variabel lain.
@OpenGradient #opg
Apakah kamu akan membuat keputusan akhir apakah akan memegang $OPG sebelum insentif mereda, atau setelah insentif mereda?
A. 退潮前，提前布局
100%
B. 退潮后，看清楚再说
0%
C. 退潮时，观察数据变化的速度
0%
4 Voting • Voting ditutup
Saat sistem berjalan normal, tidak ada yang melihat lapisan verifikasi.
Ini adalah struktur yang menarik.
Hal yang dilakukan oleh @OpenGradient adalah memberi setiap inferensi AI sertifikasi kriptografis. Sertifikasi perangkat keras TEE, bukti ZKML berbasis pengetahuan nol—pilih sesuai levelnya. Bukti dikirim ke blockchain, bisa dicek selamanya.
Saat memikirkan hal ini, ada satu pertanyaan yang terus mengganjal di benak saya dan belum terjawab:
Bukti ini sebenarnya ditujukan untuk siapa?
Saya bukan bertanya tentang jawabannya, tapi tentang perilaku nyata. Secara nyata, setelah AI mengeluarkan hasil, pengguna menggunakannya. Protokol dijalankan. Tidak ada yang membuka dan memeriksa buktinya. Selama outputnya terlihat masuk akal, prosesnya tidak akan dipertanyakan.
Lalu pada suatu hari, sebuah protokol mengalami masalah. Uangnya hilang, atau berkurang, atau pergi ke tempat yang seharusnya tidak dituju. Di saat itulah bukti inferensi di blockchain tiba-tiba menjadi sangat penting.
Jadi, infrastruktur ini—dalam tingkat tertentu—sedang mempersiapkan diri untuk sebuah insiden yang bahkan belum terjadi.
Tidak ada masalah dengan itu. Asuransi juga mengikuti logika yang sama.
Yang membuat saya merasa ada gesekan adalah: infrastruktur yang disiapkan untuk insiden harus sudah diterapkan secara luas sebelum insiden tersebut benar-benar terjadi, agar nilainya bisa benar-benar terwujud. Namun, penerapan secara luas biasanya baru terjadi setelah pain point-nya sudah muncul.
Ini seperti pertanyaan: ayam dulu atau telur dulu.
$OPG testnet saat ini sudah menjalankan lebih dari 1 juta kali inferensi, dan lebih dari 2000 model dipublikasikan/dihosting. Angka-angka ini menunjukkan protokol sedang berjalan.
Tapi variabel yang paling saya perhatikan bukanlah besarnya angka, melainkan di balik angka tersebut: berapa banyak yang benar-benar adalah kebutuhan "memilih jaringan ini karena butuh verifiabilitas", bukan "cuma mau coba-coba" dari sisi pengembang.
Dua jenis beban inferensi ini terlihat mirip pada data. Tapi itu bukan hal yang sama.
Apakah Anda pernah memilih secara proaktif suatu infrastruktur karena ada lapisan verifikasi di dalamnya?
@OpenGradient
#opg $OPG
Ini adalah struktur yang menarik.
Hal yang dilakukan oleh @OpenGradient adalah memberi setiap inferensi AI sertifikasi kriptografis. Sertifikasi perangkat keras TEE, bukti ZKML berbasis pengetahuan nol—pilih sesuai levelnya. Bukti dikirim ke blockchain, bisa dicek selamanya.
Saat memikirkan hal ini, ada satu pertanyaan yang terus mengganjal di benak saya dan belum terjawab:
Bukti ini sebenarnya ditujukan untuk siapa?
Saya bukan bertanya tentang jawabannya, tapi tentang perilaku nyata. Secara nyata, setelah AI mengeluarkan hasil, pengguna menggunakannya. Protokol dijalankan. Tidak ada yang membuka dan memeriksa buktinya. Selama outputnya terlihat masuk akal, prosesnya tidak akan dipertanyakan.
Lalu pada suatu hari, sebuah protokol mengalami masalah. Uangnya hilang, atau berkurang, atau pergi ke tempat yang seharusnya tidak dituju. Di saat itulah bukti inferensi di blockchain tiba-tiba menjadi sangat penting.
Jadi, infrastruktur ini—dalam tingkat tertentu—sedang mempersiapkan diri untuk sebuah insiden yang bahkan belum terjadi.
Tidak ada masalah dengan itu. Asuransi juga mengikuti logika yang sama.
Yang membuat saya merasa ada gesekan adalah: infrastruktur yang disiapkan untuk insiden harus sudah diterapkan secara luas sebelum insiden tersebut benar-benar terjadi, agar nilainya bisa benar-benar terwujud. Namun, penerapan secara luas biasanya baru terjadi setelah pain point-nya sudah muncul.
Ini seperti pertanyaan: ayam dulu atau telur dulu.
$OPG testnet saat ini sudah menjalankan lebih dari 1 juta kali inferensi, dan lebih dari 2000 model dipublikasikan/dihosting. Angka-angka ini menunjukkan protokol sedang berjalan.
Tapi variabel yang paling saya perhatikan bukanlah besarnya angka, melainkan di balik angka tersebut: berapa banyak yang benar-benar adalah kebutuhan "memilih jaringan ini karena butuh verifiabilitas", bukan "cuma mau coba-coba" dari sisi pengembang.
Dua jenis beban inferensi ini terlihat mirip pada data. Tapi itu bukan hal yang sama.
Apakah Anda pernah memilih secara proaktif suatu infrastruktur karena ada lapisan verifikasi di dalamnya?
@OpenGradient
#opg $OPG
Masa penguncian hanya menentukan kapan token keluar, sedangkan tujuan menentukan ke mana aliran dana akan menuju. Uang dipakai untuk apa, kapan uang itu dipakai, dampaknya terhadap harga jauh lebih menentukan.
星禾-66
·
--
Gue udah liat ada yang analisa struktur kunci dari $OPG , angkanya diurai dengan jelas.
Tapi ada satu hal yang gak disebut di analisis itu: bagian token yang dikontrol oleh yayasan, bakal dipakai buat apa sih?
Insentif ekosistem, hibah penelitian, tata kelola, penggunaan jaringan—empat tujuan ini punya dampak yang bener-bener beda terhadap harga $OPG .
Insentif ekosistem biasanya berarti token didistribusikan ke pengembang dan pengguna, yang akhirnya masuk ke pasar, itu tekanan jual yang nyata.
Hibah penelitian mengalir ke tim, masa pegangnya lebih lama, tekanan jualnya relatif kecil.
Token tata kelola mungkin terkunci dalam jangka panjang untuk ikut voting, hampir gak ada tekanan jual.
Insentif penggunaan jaringan kalau langsung didistribusikan ke operator node, sisa yang mereka dapet setelah nutup biaya pasti masuk ke pasar.
Keempat tujuan ini, kalau masing-masing 25%, struktur tekanan yang dilepas setiap bulan jadi satu model.
Kalau insentif ekosistem sampai 60%, itu bener-bener model yang beda.
Gue belum nemu @OpenGradient pernyataan terbuka yang ngejelasin proporsi penggunaan token yayasan.
Bukan berarti kalo gak ada, berarti ada masalah. Tujuan penggunaan dana proyek awal bisa disesuaikan dengan kebutuhan nyata, kalo ditulis kaku malah jadi masalah.
Tapi sebagai orang yang pegang $OPG , gue rasa ini lebih penting untuk diperhatikan dibanding periode kunci itu sendiri.
Penggunaan uang, lebih langsung pengaruhnya terhadap harga token dibandingkan dengan jadwal uangnya.
Jadwal ngasih tau kapan ada token yang bakal keluar. Penggunaan ngasih tau, setelah keluar, apakah bakal masuk ke pasar.
@OpenGradient #opg
Lo udah pernah riset tentang token yang lo pegang, penggunaan bagian yayasan itu secara spesifik?
Tapi ada satu hal yang gak disebut di analisis itu: bagian token yang dikontrol oleh yayasan, bakal dipakai buat apa sih?
Insentif ekosistem, hibah penelitian, tata kelola, penggunaan jaringan—empat tujuan ini punya dampak yang bener-bener beda terhadap harga $OPG .
Insentif ekosistem biasanya berarti token didistribusikan ke pengembang dan pengguna, yang akhirnya masuk ke pasar, itu tekanan jual yang nyata.
Hibah penelitian mengalir ke tim, masa pegangnya lebih lama, tekanan jualnya relatif kecil.
Token tata kelola mungkin terkunci dalam jangka panjang untuk ikut voting, hampir gak ada tekanan jual.
Insentif penggunaan jaringan kalau langsung didistribusikan ke operator node, sisa yang mereka dapet setelah nutup biaya pasti masuk ke pasar.
Keempat tujuan ini, kalau masing-masing 25%, struktur tekanan yang dilepas setiap bulan jadi satu model.
Kalau insentif ekosistem sampai 60%, itu bener-bener model yang beda.
Gue belum nemu @OpenGradient pernyataan terbuka yang ngejelasin proporsi penggunaan token yayasan.
Bukan berarti kalo gak ada, berarti ada masalah. Tujuan penggunaan dana proyek awal bisa disesuaikan dengan kebutuhan nyata, kalo ditulis kaku malah jadi masalah.
Tapi sebagai orang yang pegang $OPG , gue rasa ini lebih penting untuk diperhatikan dibanding periode kunci itu sendiri.
Penggunaan uang, lebih langsung pengaruhnya terhadap harga token dibandingkan dengan jadwal uangnya.
Jadwal ngasih tau kapan ada token yang bakal keluar. Penggunaan ngasih tau, setelah keluar, apakah bakal masuk ke pasar.
@OpenGradient #opg
Lo udah pernah riset tentang token yang lo pegang, penggunaan bagian yayasan itu secara spesifik?
Node yang dipertaruhkan bukanlah harga koin, melainkan “permintaan-integrasi-stabilitas” dari roda putar tiga lapis. Pahami ketergantungan yang saling bertaut dalam lapisan ini, barulah benar-benar mengerti nilai dari infrastruktur tahap awal.
星禾-66
·
--
我算完节点成本之后，坐在那里想了一会儿。
不是想要不要跑节点，是想一个更根本的问题。
@OpenGradient Jaringan membutuhkan pengelola node untuk merugi demi mendukung operasional jaringan pada fase awal mainnet.
Ini bukan hal baru, semua jaringan awal memang seperti itu. Penambang Ethereum pada masa awal juga berjudi pada masa depan; biaya listrik penambang blok genesis Bitcoin jauh lebih tinggi dibanding nilai yang mereka gali.
Tapi ada perbedaan.
Para penambang Bitcoin dan Ethereum berjudi pada kenaikan harga token. Taruhan ini sangat langsung dan logikanya jelas.
$OPG para pengelola node, berjudi pada apa?
Di permukaan juga tampaknya pada harga token, tetapi jika dilihat lebih dalam, agar harga token naik, kebutuhan akan penalaran yang benar-benar nyata harus meningkat.
Agar kebutuhan penalaran yang nyata itu meningkat, para pengembang perlu melakukan integrasi. Agar pengembang melakukan integrasi, jaringan harus memiliki dukungan node yang cukup stabil.
Ini adalah hubungan ketergantungan berlapis tiga.
Setiap lapisan perlu memastikan lapisan sebelumnya sudah benar-benar terjadi.
Yang dipertaruhkan oleh pengelola node bukan hanya harga, tetapi seluruh rantai ketergantungan agar bisa berjalan berurutan.
Taruhan ini jauh lebih kompleks dibanding taruhan penambang Bitcoin.
Saya tidak mengatakan taruhan ini tidak layak dipertaruhkan. Hanya saja, sebelum menghitung dengan jelas Anda sebenarnya mempertaruhkan apa, Anda tidak seharusnya hanya melihat biaya listrik dan rasio imbal hasil.
$OPG , apakah Anda sudah benar-benar memikirkan ini: memegang token infrastruktur fondasi sejak awal, sebenarnya Anda mempertaruhkan apa?
@OpenGradient
#opg $OPG
不是想要不要跑节点，是想一个更根本的问题。
@OpenGradient Jaringan membutuhkan pengelola node untuk merugi demi mendukung operasional jaringan pada fase awal mainnet.
Ini bukan hal baru, semua jaringan awal memang seperti itu. Penambang Ethereum pada masa awal juga berjudi pada masa depan; biaya listrik penambang blok genesis Bitcoin jauh lebih tinggi dibanding nilai yang mereka gali.
Tapi ada perbedaan.
Para penambang Bitcoin dan Ethereum berjudi pada kenaikan harga token. Taruhan ini sangat langsung dan logikanya jelas.
$OPG para pengelola node, berjudi pada apa?
Di permukaan juga tampaknya pada harga token, tetapi jika dilihat lebih dalam, agar harga token naik, kebutuhan akan penalaran yang benar-benar nyata harus meningkat.
Agar kebutuhan penalaran yang nyata itu meningkat, para pengembang perlu melakukan integrasi. Agar pengembang melakukan integrasi, jaringan harus memiliki dukungan node yang cukup stabil.
Ini adalah hubungan ketergantungan berlapis tiga.
Setiap lapisan perlu memastikan lapisan sebelumnya sudah benar-benar terjadi.
Yang dipertaruhkan oleh pengelola node bukan hanya harga, tetapi seluruh rantai ketergantungan agar bisa berjalan berurutan.
Taruhan ini jauh lebih kompleks dibanding taruhan penambang Bitcoin.
Saya tidak mengatakan taruhan ini tidak layak dipertaruhkan. Hanya saja, sebelum menghitung dengan jelas Anda sebenarnya mempertaruhkan apa, Anda tidak seharusnya hanya melihat biaya listrik dan rasio imbal hasil.
$OPG , apakah Anda sudah benar-benar memikirkan ini: memegang token infrastruktur fondasi sejak awal, sebenarnya Anda mempertaruhkan apa?
@OpenGradient
#opg $OPG
Gue udah liat ada yang analisa struktur kunci dari $OPG , angkanya diurai dengan jelas.
Tapi ada satu hal yang gak disebut di analisis itu: bagian token yang dikontrol oleh yayasan, bakal dipakai buat apa sih?
Insentif ekosistem, hibah penelitian, tata kelola, penggunaan jaringan—empat tujuan ini punya dampak yang bener-bener beda terhadap harga $OPG .
Insentif ekosistem biasanya berarti token didistribusikan ke pengembang dan pengguna, yang akhirnya masuk ke pasar, itu tekanan jual yang nyata.
Hibah penelitian mengalir ke tim, masa pegangnya lebih lama, tekanan jualnya relatif kecil.
Token tata kelola mungkin terkunci dalam jangka panjang untuk ikut voting, hampir gak ada tekanan jual.
Insentif penggunaan jaringan kalau langsung didistribusikan ke operator node, sisa yang mereka dapet setelah nutup biaya pasti masuk ke pasar.
Keempat tujuan ini, kalau masing-masing 25%, struktur tekanan yang dilepas setiap bulan jadi satu model.
Kalau insentif ekosistem sampai 60%, itu bener-bener model yang beda.
Gue belum nemu @OpenGradient pernyataan terbuka yang ngejelasin proporsi penggunaan token yayasan.
Bukan berarti kalo gak ada, berarti ada masalah. Tujuan penggunaan dana proyek awal bisa disesuaikan dengan kebutuhan nyata, kalo ditulis kaku malah jadi masalah.
Tapi sebagai orang yang pegang $OPG , gue rasa ini lebih penting untuk diperhatikan dibanding periode kunci itu sendiri.
Penggunaan uang, lebih langsung pengaruhnya terhadap harga token dibandingkan dengan jadwal uangnya.
Jadwal ngasih tau kapan ada token yang bakal keluar. Penggunaan ngasih tau, setelah keluar, apakah bakal masuk ke pasar.
@OpenGradient #opg
Lo udah pernah riset tentang token yang lo pegang, penggunaan bagian yayasan itu secara spesifik?
Tapi ada satu hal yang gak disebut di analisis itu: bagian token yang dikontrol oleh yayasan, bakal dipakai buat apa sih?
Insentif ekosistem, hibah penelitian, tata kelola, penggunaan jaringan—empat tujuan ini punya dampak yang bener-bener beda terhadap harga $OPG .
Insentif ekosistem biasanya berarti token didistribusikan ke pengembang dan pengguna, yang akhirnya masuk ke pasar, itu tekanan jual yang nyata.
Hibah penelitian mengalir ke tim, masa pegangnya lebih lama, tekanan jualnya relatif kecil.
Token tata kelola mungkin terkunci dalam jangka panjang untuk ikut voting, hampir gak ada tekanan jual.
Insentif penggunaan jaringan kalau langsung didistribusikan ke operator node, sisa yang mereka dapet setelah nutup biaya pasti masuk ke pasar.
Keempat tujuan ini, kalau masing-masing 25%, struktur tekanan yang dilepas setiap bulan jadi satu model.
Kalau insentif ekosistem sampai 60%, itu bener-bener model yang beda.
Gue belum nemu @OpenGradient pernyataan terbuka yang ngejelasin proporsi penggunaan token yayasan.
Bukan berarti kalo gak ada, berarti ada masalah. Tujuan penggunaan dana proyek awal bisa disesuaikan dengan kebutuhan nyata, kalo ditulis kaku malah jadi masalah.
Tapi sebagai orang yang pegang $OPG , gue rasa ini lebih penting untuk diperhatikan dibanding periode kunci itu sendiri.
Penggunaan uang, lebih langsung pengaruhnya terhadap harga token dibandingkan dengan jadwal uangnya.
Jadwal ngasih tau kapan ada token yang bakal keluar. Penggunaan ngasih tau, setelah keluar, apakah bakal masuk ke pasar.
@OpenGradient #opg
Lo udah pernah riset tentang token yang lo pegang, penggunaan bagian yayasan itu secara spesifik?
A. 研究过，这是基本功
100%
B. 没研究过，主要看市场情绪
0%
C. 想研究但找不到足够的信息
0%
4 Voting • Voting ditutup
我算完节点成本之后，坐在那里想了一会儿。
不是想要不要跑节点，是想一个更根本的问题。
@OpenGradient Jaringan membutuhkan pengelola node untuk merugi demi mendukung operasional jaringan pada fase awal mainnet.
Ini bukan hal baru, semua jaringan awal memang seperti itu. Penambang Ethereum pada masa awal juga berjudi pada masa depan; biaya listrik penambang blok genesis Bitcoin jauh lebih tinggi dibanding nilai yang mereka gali.
Tapi ada perbedaan.
Para penambang Bitcoin dan Ethereum berjudi pada kenaikan harga token. Taruhan ini sangat langsung dan logikanya jelas.
$OPG para pengelola node, berjudi pada apa?
Di permukaan juga tampaknya pada harga token, tetapi jika dilihat lebih dalam, agar harga token naik, kebutuhan akan penalaran yang benar-benar nyata harus meningkat.
Agar kebutuhan penalaran yang nyata itu meningkat, para pengembang perlu melakukan integrasi. Agar pengembang melakukan integrasi, jaringan harus memiliki dukungan node yang cukup stabil.
Ini adalah hubungan ketergantungan berlapis tiga.
Setiap lapisan perlu memastikan lapisan sebelumnya sudah benar-benar terjadi.
Yang dipertaruhkan oleh pengelola node bukan hanya harga, tetapi seluruh rantai ketergantungan agar bisa berjalan berurutan.
Taruhan ini jauh lebih kompleks dibanding taruhan penambang Bitcoin.
Saya tidak mengatakan taruhan ini tidak layak dipertaruhkan. Hanya saja, sebelum menghitung dengan jelas Anda sebenarnya mempertaruhkan apa, Anda tidak seharusnya hanya melihat biaya listrik dan rasio imbal hasil.
$OPG , apakah Anda sudah benar-benar memikirkan ini: memegang token infrastruktur fondasi sejak awal, sebenarnya Anda mempertaruhkan apa?
@OpenGradient
#opg $OPG
不是想要不要跑节点，是想一个更根本的问题。
@OpenGradient Jaringan membutuhkan pengelola node untuk merugi demi mendukung operasional jaringan pada fase awal mainnet.
Ini bukan hal baru, semua jaringan awal memang seperti itu. Penambang Ethereum pada masa awal juga berjudi pada masa depan; biaya listrik penambang blok genesis Bitcoin jauh lebih tinggi dibanding nilai yang mereka gali.
Tapi ada perbedaan.
Para penambang Bitcoin dan Ethereum berjudi pada kenaikan harga token. Taruhan ini sangat langsung dan logikanya jelas.
$OPG para pengelola node, berjudi pada apa?
Di permukaan juga tampaknya pada harga token, tetapi jika dilihat lebih dalam, agar harga token naik, kebutuhan akan penalaran yang benar-benar nyata harus meningkat.
Agar kebutuhan penalaran yang nyata itu meningkat, para pengembang perlu melakukan integrasi. Agar pengembang melakukan integrasi, jaringan harus memiliki dukungan node yang cukup stabil.
Ini adalah hubungan ketergantungan berlapis tiga.
Setiap lapisan perlu memastikan lapisan sebelumnya sudah benar-benar terjadi.
Yang dipertaruhkan oleh pengelola node bukan hanya harga, tetapi seluruh rantai ketergantungan agar bisa berjalan berurutan.
Taruhan ini jauh lebih kompleks dibanding taruhan penambang Bitcoin.
Saya tidak mengatakan taruhan ini tidak layak dipertaruhkan. Hanya saja, sebelum menghitung dengan jelas Anda sebenarnya mempertaruhkan apa, Anda tidak seharusnya hanya melihat biaya listrik dan rasio imbal hasil.
$OPG , apakah Anda sudah benar-benar memikirkan ini: memegang token infrastruktur fondasi sejak awal, sebenarnya Anda mempertaruhkan apa?
@OpenGradient
#opg $OPG
Saya baru sadar kalau saya kelewatan satu variabel.
Saya terus menghitung sisi permintaan AlphaSense—berapa banyak integrasi protokol, berapa banyak panggilan, berapa banyak $OPG yang terpakai.
Tapi saya belum memikirkan sisi penawaran yang lain: distribusi kualitas node inferensi.
Ini adalah masalah yang baru-baru ini saya anggap penting.
Node inferensi OpenGradient adalah node kerja GPU tanpa status, siapa saja bisa deploy. Jaringan membagikan tugas dan hasil berdasarkan kontribusi.
Masalahnya adalah: di awal mainnet, saat permintaan inferensi masih belum stabil, siapa yang akan menjalankan node?
Saya membuat klasifikasi sederhana:
Orang yang bersedia menjalankan node di awal, mungkin ada dua tipe. Satu tipe adalah para pemuja yang optimis terhadap jaringan dalam jangka panjang, mereka menerima kerugian jangka pendek dan serius dalam menjaga kualitas node. Tipe lainnya adalah spekulan yang hanya bertaruh pada harga OPG, biaya mereka ditutup oleh kenaikan harga.
Perilaku kedua tipe orang ini terhadap kualitas node sangat berbeda.
Tipe kedua akan langsung cabut begitu harga $OPG turun. Jika banyak node cabut bersamaan, kapasitas inferensi jaringan akan menyusut drastis, dan itu adalah risiko gangguan layanan bagi protokol yang terintegrasi dengan AlphaSense.
Protokol akan menilai risiko ini sebelum mengintegrasikan AlphaSense.
Jadi sekarang saya punya satu indikator pengamatan baru: setelah mainnet diluncurkan, ketika harga $OPG turun 20-30%, berapa banyak perubahan jumlah node.
Angka ini memberi tahu saya kualitas nyata jaringan node, lebih berharga dibandingkan "total jumlah node".
Menurutmu, rasio antara operator node yang beriman dan yang spekulatif di awal itu kira-kira berapa?
@OpenGradient
#opg
Saya terus menghitung sisi permintaan AlphaSense—berapa banyak integrasi protokol, berapa banyak panggilan, berapa banyak $OPG yang terpakai.
Tapi saya belum memikirkan sisi penawaran yang lain: distribusi kualitas node inferensi.
Ini adalah masalah yang baru-baru ini saya anggap penting.
Node inferensi OpenGradient adalah node kerja GPU tanpa status, siapa saja bisa deploy. Jaringan membagikan tugas dan hasil berdasarkan kontribusi.
Masalahnya adalah: di awal mainnet, saat permintaan inferensi masih belum stabil, siapa yang akan menjalankan node?
Saya membuat klasifikasi sederhana:
Orang yang bersedia menjalankan node di awal, mungkin ada dua tipe. Satu tipe adalah para pemuja yang optimis terhadap jaringan dalam jangka panjang, mereka menerima kerugian jangka pendek dan serius dalam menjaga kualitas node. Tipe lainnya adalah spekulan yang hanya bertaruh pada harga OPG, biaya mereka ditutup oleh kenaikan harga.
Perilaku kedua tipe orang ini terhadap kualitas node sangat berbeda.
Tipe kedua akan langsung cabut begitu harga $OPG turun. Jika banyak node cabut bersamaan, kapasitas inferensi jaringan akan menyusut drastis, dan itu adalah risiko gangguan layanan bagi protokol yang terintegrasi dengan AlphaSense.
Protokol akan menilai risiko ini sebelum mengintegrasikan AlphaSense.
Jadi sekarang saya punya satu indikator pengamatan baru: setelah mainnet diluncurkan, ketika harga $OPG turun 20-30%, berapa banyak perubahan jumlah node.
Angka ini memberi tahu saya kualitas nyata jaringan node, lebih berharga dibandingkan "total jumlah node".
Menurutmu, rasio antara operator node yang beriman dan yang spekulatif di awal itu kira-kira berapa?
@OpenGradient
#opg
Sebagian Benar
Saya baru-baru ini menghitung ulang struktur penawaran dan permintaan untuk $OPG .
Bukan melihat harga, tapi melihat sebuah pertanyaan yang selalu ingin saya klarifikasi: Sebelum sisi permintaan benar-benar bergerak, seberapa besar tekanan penawaran OPG?
Total pasokan 1 miliar koin, dengan batas tetap.
Struktur distribusi token mencakup insentif ekosistem, tim, dan investor yang memiliki rencana pembukaan kunci. Berdasarkan distribusi proyek awal yang tipikal, tim dan investor mungkin menguasai sekitar 20-30%, dengan periode penguncian dan pelepasan linear.
Misalkan dalam 12 bulan pertama setiap bulan membuka 1% dari total pasokan, maka setiap bulan sekitar 10 juta koin $OPG baru masuk ke sirkulasi.
Sisi permintaan sekarang berada di tahap testnet, konsumsi $OPG yang sebenarnya hampir nol, dengan permintaan utama berasal dari spekulasi yang ada di pasar.
Persamaan ini akan berubah setelah peluncuran mainnet, tetapi kecepatan perubahan tergantung pada laju pertumbuhan volume panggilan inferensi.
Saya telah melakukan estimasi konservatif: Jika di tahun pertama mainnet ada 10 protokol yang mengintegrasikan AlphaSense, dan setiap protokol memanggil 1000 kali per hari, setiap panggilan setara dengan 0,01 dolar OPG, total konsumsi dalam setahun sekitar 36,5 juta dolar setara OPG, total konsumsi dalam setahun sekitar 36,5 juta dolar setara OPG.
Jika harga OPG adalah 1 dolar, itu berarti 36,5 juta koin konsumsi tahunan.
Dibandingkan dengan potensi pembukaan 10 juta koin setiap bulan, jumlah konsumsi sisi permintaan ini, di tahun pertama mainnet, tidak cukup untuk menutupi tekanan penawaran.
Sisi permintaan perlu melebihi tekanan penawaran, yang berarti jumlah integrasi protokol jauh lebih tinggi dari yang saya harapkan, atau harga $OPG cukup rendah agar jumlah konsumsi menjadi cukup besar.
Ini bukan pandangan bearish, ini sedang menghitung seberapa cepat
@OpenGradient perlu memperluas ekosistem di awal mainnet untuk menjaga keseimbangan ekonomi token.
Apakah menurutmu di tahun pertama mainnet, volume konsumsi inferensi dapat menutupi tekanan pasokan yang dibuka?
@OpenGradient
#opg
Bukan melihat harga, tapi melihat sebuah pertanyaan yang selalu ingin saya klarifikasi: Sebelum sisi permintaan benar-benar bergerak, seberapa besar tekanan penawaran OPG?
Total pasokan 1 miliar koin, dengan batas tetap.
Struktur distribusi token mencakup insentif ekosistem, tim, dan investor yang memiliki rencana pembukaan kunci. Berdasarkan distribusi proyek awal yang tipikal, tim dan investor mungkin menguasai sekitar 20-30%, dengan periode penguncian dan pelepasan linear.
Misalkan dalam 12 bulan pertama setiap bulan membuka 1% dari total pasokan, maka setiap bulan sekitar 10 juta koin $OPG baru masuk ke sirkulasi.
Sisi permintaan sekarang berada di tahap testnet, konsumsi $OPG yang sebenarnya hampir nol, dengan permintaan utama berasal dari spekulasi yang ada di pasar.
Persamaan ini akan berubah setelah peluncuran mainnet, tetapi kecepatan perubahan tergantung pada laju pertumbuhan volume panggilan inferensi.
Saya telah melakukan estimasi konservatif: Jika di tahun pertama mainnet ada 10 protokol yang mengintegrasikan AlphaSense, dan setiap protokol memanggil 1000 kali per hari, setiap panggilan setara dengan 0,01 dolar OPG, total konsumsi dalam setahun sekitar 36,5 juta dolar setara OPG, total konsumsi dalam setahun sekitar 36,5 juta dolar setara OPG.
Jika harga OPG adalah 1 dolar, itu berarti 36,5 juta koin konsumsi tahunan.
Dibandingkan dengan potensi pembukaan 10 juta koin setiap bulan, jumlah konsumsi sisi permintaan ini, di tahun pertama mainnet, tidak cukup untuk menutupi tekanan penawaran.
Sisi permintaan perlu melebihi tekanan penawaran, yang berarti jumlah integrasi protokol jauh lebih tinggi dari yang saya harapkan, atau harga $OPG cukup rendah agar jumlah konsumsi menjadi cukup besar.
Ini bukan pandangan bearish, ini sedang menghitung seberapa cepat
@OpenGradient perlu memperluas ekosistem di awal mainnet untuk menjaga keseimbangan ekonomi token.
Apakah menurutmu di tahun pertama mainnet, volume konsumsi inferensi dapat menutupi tekanan pasokan yang dibuka?
@OpenGradient
#opg
Gue udah bikin estimasi kasar.
Kalau sebuah protokol AMM mau pake volatilitas @OpenGradient dari AlphaSense untuk ngatur biaya secara dinamis, dengan asumsi panggilan sekali per menit, sehari ada 1440 panggilan.
Setiap panggilan menghabiskan OPG. Misalkan setiap panggilan setara dengan 0.01 dolar dalam bentuk OPG. Misalkan setiap panggilan setara dengan 0.01 dolar dalam bentuk
OPG. Misalkan setiap panggilan setara dengan 0.01 dolar dalam bentuk OPG, sehari jadi 14.4 dolar, setahun jadi 5256 dolar.
Angka ini sendiri nggak besar.
Tapi kalau ada 100 protokol yang ngelakuin ini, setahun jadi 52.56 ribu dolar untuk konsumsi $OPG . 1000 protokol jadi 525.6 ribu dolar.
Ini baru satu modul volatilitas.
Prediksi harga AlphaSense kalau juga diadopsi, frekuensi panggilan bisa lebih tinggi. Deteksi Sybil bakal meledak saat musim airdrop.
Masalahnya bukan apakah model ini bisa menghasilkan cukup konsumsi.
Masalahnya: berapa lama 100 protokol ini bisa tercapai setelah mainnet diluncurkan?
Judgment gue sekarang, tahun pertama bisa dapet 10 protokol udah dianggap luar biasa.
Alasannya bukan produk kurang baik. Tapi rantai keputusan untuk integrasi protokol terlalu panjang—evaluasi teknologi, proposal tata kelola, audit, jadwal pengembangan, estimasi konservatif setiap protokol dari kontak hingga peluncuran butuh setengah tahun sampai setahun.
Jadi, penilaian gue sekarang terhadap sisi permintaan $OPG adalah: logika ada, tapi timeline lebih panjang dari ekspektasi pasar.
Penilaian ini mempengaruhi ritme holding gue, tapi nggak mempengaruhi penilaian arah gue.
Setelah mainnet diluncurkan, gue bakal mulai ngitung jumlah integrasi protokol, ini satu-satunya indikator yang gue lacak.
Kamu pikir di tahun pertama mainnet, AlphaSense bisa integrasi berapa protokol?
@OpenGradient
#opg $OPG
Kalau sebuah protokol AMM mau pake volatilitas @OpenGradient dari AlphaSense untuk ngatur biaya secara dinamis, dengan asumsi panggilan sekali per menit, sehari ada 1440 panggilan.
Setiap panggilan menghabiskan OPG. Misalkan setiap panggilan setara dengan 0.01 dolar dalam bentuk OPG. Misalkan setiap panggilan setara dengan 0.01 dolar dalam bentuk
OPG. Misalkan setiap panggilan setara dengan 0.01 dolar dalam bentuk OPG, sehari jadi 14.4 dolar, setahun jadi 5256 dolar.
Angka ini sendiri nggak besar.
Tapi kalau ada 100 protokol yang ngelakuin ini, setahun jadi 52.56 ribu dolar untuk konsumsi $OPG . 1000 protokol jadi 525.6 ribu dolar.
Ini baru satu modul volatilitas.
Prediksi harga AlphaSense kalau juga diadopsi, frekuensi panggilan bisa lebih tinggi. Deteksi Sybil bakal meledak saat musim airdrop.
Masalahnya bukan apakah model ini bisa menghasilkan cukup konsumsi.
Masalahnya: berapa lama 100 protokol ini bisa tercapai setelah mainnet diluncurkan?
Judgment gue sekarang, tahun pertama bisa dapet 10 protokol udah dianggap luar biasa.
Alasannya bukan produk kurang baik. Tapi rantai keputusan untuk integrasi protokol terlalu panjang—evaluasi teknologi, proposal tata kelola, audit, jadwal pengembangan, estimasi konservatif setiap protokol dari kontak hingga peluncuran butuh setengah tahun sampai setahun.
Jadi, penilaian gue sekarang terhadap sisi permintaan $OPG adalah: logika ada, tapi timeline lebih panjang dari ekspektasi pasar.
Penilaian ini mempengaruhi ritme holding gue, tapi nggak mempengaruhi penilaian arah gue.
Setelah mainnet diluncurkan, gue bakal mulai ngitung jumlah integrasi protokol, ini satu-satunya indikator yang gue lacak.
Kamu pikir di tahun pertama mainnet, AlphaSense bisa integrasi berapa protokol?
@OpenGradient
#opg $OPG
Setelah beli $OPG , hal pertama yang saya lakukan adalah mencari alasan untuk menjualnya.
Mencari selama tiga hari.
Akhirnya, yang benar-benar menghentikan saya bukan risiko teknis.
Tapi sebuah pertanyaan sederhana: mengapa jaringan ini lebih baik daripada API OpenAI?
Bukan berarti verifikasi itu tidak penting. Untuk beberapa skenario, itu sangat penting.
Tapi "penting" tidak sama dengan "developer akan memilihnya".
Saya sudah membuat perbandingan kasar.
Menggunakan x402 protocol dari @OpenGradient untuk memanggil GPT-4.1: harus melakukan izin Permit2 dulu, lalu mengirim permintaan, dapatkan respons 402, tanda tangani pembayaran $OPG , kirim ulang, tunggu eksekusi node TEE, hasil kembali, buktikan penyelesaian asinkron.
Langsung menggunakan API OpenAI: tulis tiga baris kode, masukkan API Key, panggil, hasil kembali.
Dari segi fungsional, OpenGradient menang, ia punya bukti. Dari segi gesekan, OpenAI menang, itu jauh lebih sederhana.
Selisih gesekan ini adalah hal yang terus saya perhatikan.
Bukan berarti gesekan tidak bisa diterima. Di beberapa skenario, gesekan ini sangat berharga—DeFi Agent butuh rantai inferensi yang bisa diaudit, AI medis butuh catatan yang tidak bisa diubah.
Tapi skenario-skenario itu adalah niche, setidaknya untuk saat ini.
Sebagian besar developer tidak ada di sana.
Jadi logika posisi saya sekarang adalah: $OPG adalah taruhan "permintaan kepercayaan tinggi akan berkembang", bukan taruhan "semua developer akan migrasi".
Dua hal ini memiliki skala pasar yang sangat berbeda.
Menurutmu, siapa kelompok pengguna inti dari AI yang bisa diverifikasi?
@OpenGradient
#opg $OPG
Mencari selama tiga hari.
Akhirnya, yang benar-benar menghentikan saya bukan risiko teknis.
Tapi sebuah pertanyaan sederhana: mengapa jaringan ini lebih baik daripada API OpenAI?
Bukan berarti verifikasi itu tidak penting. Untuk beberapa skenario, itu sangat penting.
Tapi "penting" tidak sama dengan "developer akan memilihnya".
Saya sudah membuat perbandingan kasar.
Menggunakan x402 protocol dari @OpenGradient untuk memanggil GPT-4.1: harus melakukan izin Permit2 dulu, lalu mengirim permintaan, dapatkan respons 402, tanda tangani pembayaran $OPG , kirim ulang, tunggu eksekusi node TEE, hasil kembali, buktikan penyelesaian asinkron.
Langsung menggunakan API OpenAI: tulis tiga baris kode, masukkan API Key, panggil, hasil kembali.
Dari segi fungsional, OpenGradient menang, ia punya bukti. Dari segi gesekan, OpenAI menang, itu jauh lebih sederhana.
Selisih gesekan ini adalah hal yang terus saya perhatikan.
Bukan berarti gesekan tidak bisa diterima. Di beberapa skenario, gesekan ini sangat berharga—DeFi Agent butuh rantai inferensi yang bisa diaudit, AI medis butuh catatan yang tidak bisa diubah.
Tapi skenario-skenario itu adalah niche, setidaknya untuk saat ini.
Sebagian besar developer tidak ada di sana.
Jadi logika posisi saya sekarang adalah: $OPG adalah taruhan "permintaan kepercayaan tinggi akan berkembang", bukan taruhan "semua developer akan migrasi".
Dua hal ini memiliki skala pasar yang sangat berbeda.
Menurutmu, siapa kelompok pengguna inti dari AI yang bisa diverifikasi?
@OpenGradient
#opg $OPG
Minggu lalu saya melakukan sesuatu.
Saya sedikit menurunkan proporsi posisi $OPG .
Bukan karena saya tidak percaya arah ini. Tapi karena saya menyadari bahwa saya menggunakan asumsi yang belum saya verifikasi untuk mengambil keputusan.
Asumsi itu adalah: Protokol DeFi akan secara aktif mengadopsi sinyal AI yang dapat diverifikasi.
Produk AlphaSense secara logis cukup lengkap. Prediksi volatilitas, prediksi harga, deteksi Sybil, optimasi Markowitz, empat modul, setiap kali pemanggilan menghabiskan $OPG , selama protokol berjalan, pembayaran terus berlangsung. Logika ini saya setujui.
Masalahnya, apakah protokol akan menerimanya?
Saat saya melakukan penelitian DeFi, saya pernah berbincang dengan beberapa orang dari protokol. Mereka merasa repot berganti oracle, karena harus melalui pemungutan suara untuk tata kelola, audit, dan kemudian menunggu jadwal pengembangan. Sinyal AI yang dapat diverifikasi hanya akan lebih rumit untuk diintegrasikan dibandingkan dengan oracle, bukan lebih mudah.
Jadi logika posisi saya sekarang sedikit berubah.
Bukan "AlphaSense akan diadopsi", tetapi "Protokol jenis apa yang akan mengadopsi AlphaSense terlebih dahulu".
Saya rasa yang paling mungkin adalah protokol baru, bukan protokol yang sudah mapan.
Protokol baru tidak memiliki beban sejarah, bisa sejak awal menjadikan sinyal AI yang dapat diverifikasi sebagai bagian dari arsitektur, bukan sesuatu yang ditempelkan belakangan.
Jika setelah peluncuran mainnet, ada dua hingga tiga protokol DeFi baru yang mengintegrasikan AlphaSense, barulah logika ini bisa dianggap terverifikasi.
Sebelum itu, $OPG bagi saya adalah posisi observasi, bukan posisi inti.
Kamu sedang menunggu sinyal apa untuk menyesuaikan penilaian terhadap OPG?
@OpenGradient
#opg
Saya sedikit menurunkan proporsi posisi $OPG .
Bukan karena saya tidak percaya arah ini. Tapi karena saya menyadari bahwa saya menggunakan asumsi yang belum saya verifikasi untuk mengambil keputusan.
Asumsi itu adalah: Protokol DeFi akan secara aktif mengadopsi sinyal AI yang dapat diverifikasi.
Produk AlphaSense secara logis cukup lengkap. Prediksi volatilitas, prediksi harga, deteksi Sybil, optimasi Markowitz, empat modul, setiap kali pemanggilan menghabiskan $OPG , selama protokol berjalan, pembayaran terus berlangsung. Logika ini saya setujui.
Masalahnya, apakah protokol akan menerimanya?
Saat saya melakukan penelitian DeFi, saya pernah berbincang dengan beberapa orang dari protokol. Mereka merasa repot berganti oracle, karena harus melalui pemungutan suara untuk tata kelola, audit, dan kemudian menunggu jadwal pengembangan. Sinyal AI yang dapat diverifikasi hanya akan lebih rumit untuk diintegrasikan dibandingkan dengan oracle, bukan lebih mudah.
Jadi logika posisi saya sekarang sedikit berubah.
Bukan "AlphaSense akan diadopsi", tetapi "Protokol jenis apa yang akan mengadopsi AlphaSense terlebih dahulu".
Saya rasa yang paling mungkin adalah protokol baru, bukan protokol yang sudah mapan.
Protokol baru tidak memiliki beban sejarah, bisa sejak awal menjadikan sinyal AI yang dapat diverifikasi sebagai bagian dari arsitektur, bukan sesuatu yang ditempelkan belakangan.
Jika setelah peluncuran mainnet, ada dua hingga tiga protokol DeFi baru yang mengintegrasikan AlphaSense, barulah logika ini bisa dianggap terverifikasi.
Sebelum itu, $OPG bagi saya adalah posisi observasi, bukan posisi inti.
Kamu sedang menunggu sinyal apa untuk menyesuaikan penilaian terhadap OPG?
@OpenGradient
#opg
Ini kebiasaan saya. Sebelum beli, saya cari yang bagus, setelah beli, saya khusus cari yang jelek.
Setelah tiga hari mencari, ada beberapa hal yang membuat saya berhenti dan berpikir cukup lama.
Yang pertama adalah biaya ZKML. Di whitepaper ditulis dengan jelas: biaya verifikasi ZKML adalah 1000 hingga 10000 kali lipat dari inferensi biasa. Ini bukan angka kecil. Maksudnya, untuk mendapatkan verifikasi kriptografi yang paling kuat, biaya komputasi yang harus Anda bayar adalah tiga hingga empat tingkat dari jalur dasar. Dengan biaya ini, skenario di mana ZKML benar-benar cocok akan sangat sempit—model kecil dengan risiko tinggi, bukan inferensi LLM berskala besar dan frekuensi tinggi.
Apakah ini mempengaruhi logika penangkapan biaya $OPG ? Saya rasa tidak berpengaruh banyak. Sebagian besar inferensi akan melalui jalur TEE, dan biaya TEE mendekati nol, ini adalah sumber utama konsumsi frekuensi tinggi. ZKML adalah pelengkap frekuensi rendah tetapi bernilai tinggi.
Yang kedua yang membuat saya berhenti adalah Data Nodes belum diluncurkan.
AlphaSense melakukan prediksi harga dan prediksi volatilitas, data input berasal dari eksternal. Jika sumber data tidak memiliki jaminan anti-tampering, walaupun bukti inferensi sangat lengkap, rantai kepercayaan tetap terputus. Celah ini sekarang benar-benar ada. Sebelum Data Nodes diluncurkan, logika integrasi DeFi AlphaSense bagi saya masih diragukan.
Yang ketiga: volume inferensi di testnet tidak dapat membedakan antara pengujian diri pengembang dan kebutuhan bisnis yang nyata.
1 juta kali inferensi adalah fakta. Tapi dalam angka ini, berapa banyak yang dilakukan pengembang untuk menjalankan Hello World, dan berapa banyak yang diterapkan dalam lingkungan produksi untuk panggilan berbayar, saya sekarang tidak bisa melihatnya. Data 60 hari setelah peluncuran mainnet, adalah saat di mana saya benar-benar mulai menyesuaikan strategi posisi.
Setelah tiga hari mencari, ini adalah tiga risiko yang saya anggap paling substantif. Lainnya terdengar seperti risiko, tetapi sebagian besar proyek infrastruktur di awal memiliki hal yang sama, tidak terlalu istimewa.
Apakah Anda mencari alasan untuk menjual sebelum membeli token awal?
@OpenGradient
#opg $OPG
Setelah tiga hari mencari, ada beberapa hal yang membuat saya berhenti dan berpikir cukup lama.
Yang pertama adalah biaya ZKML. Di whitepaper ditulis dengan jelas: biaya verifikasi ZKML adalah 1000 hingga 10000 kali lipat dari inferensi biasa. Ini bukan angka kecil. Maksudnya, untuk mendapatkan verifikasi kriptografi yang paling kuat, biaya komputasi yang harus Anda bayar adalah tiga hingga empat tingkat dari jalur dasar. Dengan biaya ini, skenario di mana ZKML benar-benar cocok akan sangat sempit—model kecil dengan risiko tinggi, bukan inferensi LLM berskala besar dan frekuensi tinggi.
Apakah ini mempengaruhi logika penangkapan biaya $OPG ? Saya rasa tidak berpengaruh banyak. Sebagian besar inferensi akan melalui jalur TEE, dan biaya TEE mendekati nol, ini adalah sumber utama konsumsi frekuensi tinggi. ZKML adalah pelengkap frekuensi rendah tetapi bernilai tinggi.
Yang kedua yang membuat saya berhenti adalah Data Nodes belum diluncurkan.
AlphaSense melakukan prediksi harga dan prediksi volatilitas, data input berasal dari eksternal. Jika sumber data tidak memiliki jaminan anti-tampering, walaupun bukti inferensi sangat lengkap, rantai kepercayaan tetap terputus. Celah ini sekarang benar-benar ada. Sebelum Data Nodes diluncurkan, logika integrasi DeFi AlphaSense bagi saya masih diragukan.
Yang ketiga: volume inferensi di testnet tidak dapat membedakan antara pengujian diri pengembang dan kebutuhan bisnis yang nyata.
1 juta kali inferensi adalah fakta. Tapi dalam angka ini, berapa banyak yang dilakukan pengembang untuk menjalankan Hello World, dan berapa banyak yang diterapkan dalam lingkungan produksi untuk panggilan berbayar, saya sekarang tidak bisa melihatnya. Data 60 hari setelah peluncuran mainnet, adalah saat di mana saya benar-benar mulai menyesuaikan strategi posisi.
Setelah tiga hari mencari, ini adalah tiga risiko yang saya anggap paling substantif. Lainnya terdengar seperti risiko, tetapi sebagian besar proyek infrastruktur di awal memiliki hal yang sama, tidak terlalu istimewa.
Apakah Anda mencari alasan untuk menjual sebelum membeli token awal?
@OpenGradient
#opg $OPG
Terverifikasi
Sebelumnya, saya menilai sisi permintaan untuk $OPG hanya sebatas "permintaan inferensi yang menghabiskan token" pada level kasar. Namun, setelah membongkar AlphaSense, skenario spesifik di sisi permintaan ternyata lebih luas dari yang saya kira.
AlphaSense adalah produk alur kerja AI yang dapat diverifikasi untuk @OpenGradient , dan saat ini memiliki empat sub-modul:
Volatilitas AlphaSense: terus-menerus menghasilkan prediksi volatilitas, untuk memungkinkan AMM menyesuaikan tarif biaya secara dinamis dan protokol peminjaman menyesuaikan rasio LTV. Skenario jenis ini memiliki frekuensi panggilan yang sangat tinggi—selama protokol beroperasi, model volatilitas harus terus dipanggil, setiap panggilan menghabiskan $OPG .
Prediksi Harga AlphaSense: model ML deret waktu untuk memprediksi hasil spot. Strategi kuantitatif dan robot arbitrase adalah pengguna utama, juga merupakan skenario frekuensi tinggi.
Sybil AlphaSense: analisis alamat dompet, digunakan untuk deteksi serangan penyihir. Musim airdrop dan periode pemungutan suara tata kelola adalah puncak permintaan, dengan karakteristik pengeluaran yang jelas dan periodik.
Markowitz AlphaSense: optimasi mean-variance untuk konfigurasi portofolio. Frekuensi penggunaan oleh institusi dan pengguna bernilai tinggi lebih rendah dibandingkan dua yang pertama, tetapi kompleksitas panggilan tunggal lebih tinggi, sehingga konsumsi $OPG mungkin lebih besar.
Judgment saya: jika dua modul ini, volatilitas dan prediksi harga, dapat diadopsi oleh protokol DeFi mainstream, akan ada konsumsi dasar yang berkelanjutan—mirip dengan logika biaya oracle, selama protokol beroperasi, akan terus membayar. Ini lebih stabil dibandingkan permintaan inferensi yang dimulai oleh pengguna, dan lebih sulit untuk terganggu oleh fluktuasi pasar.
Tentu saja, premis dari penilaian ini adalah protokol DeFi benar-benar diadopsi, yang tidak bisa terlihat dari data testnet, perlu dilacak jumlah integrasi setelah diluncurkan di mainnet.
Jika kamu mengembangkan protokol DeFi, apakah sinyal prediksi volatilitas yang dapat diverifikasi akan mempengaruhi keputusan pemilihanmu?
@OpenGradient
#opg $OPG
AlphaSense adalah produk alur kerja AI yang dapat diverifikasi untuk @OpenGradient , dan saat ini memiliki empat sub-modul:
Volatilitas AlphaSense: terus-menerus menghasilkan prediksi volatilitas, untuk memungkinkan AMM menyesuaikan tarif biaya secara dinamis dan protokol peminjaman menyesuaikan rasio LTV. Skenario jenis ini memiliki frekuensi panggilan yang sangat tinggi—selama protokol beroperasi, model volatilitas harus terus dipanggil, setiap panggilan menghabiskan $OPG .
Prediksi Harga AlphaSense: model ML deret waktu untuk memprediksi hasil spot. Strategi kuantitatif dan robot arbitrase adalah pengguna utama, juga merupakan skenario frekuensi tinggi.
Sybil AlphaSense: analisis alamat dompet, digunakan untuk deteksi serangan penyihir. Musim airdrop dan periode pemungutan suara tata kelola adalah puncak permintaan, dengan karakteristik pengeluaran yang jelas dan periodik.
Markowitz AlphaSense: optimasi mean-variance untuk konfigurasi portofolio. Frekuensi penggunaan oleh institusi dan pengguna bernilai tinggi lebih rendah dibandingkan dua yang pertama, tetapi kompleksitas panggilan tunggal lebih tinggi, sehingga konsumsi $OPG mungkin lebih besar.
Judgment saya: jika dua modul ini, volatilitas dan prediksi harga, dapat diadopsi oleh protokol DeFi mainstream, akan ada konsumsi dasar yang berkelanjutan—mirip dengan logika biaya oracle, selama protokol beroperasi, akan terus membayar. Ini lebih stabil dibandingkan permintaan inferensi yang dimulai oleh pengguna, dan lebih sulit untuk terganggu oleh fluktuasi pasar.
Tentu saja, premis dari penilaian ini adalah protokol DeFi benar-benar diadopsi, yang tidak bisa terlihat dari data testnet, perlu dilacak jumlah integrasi setelah diluncurkan di mainnet.
Jika kamu mengembangkan protokol DeFi, apakah sinyal prediksi volatilitas yang dapat diverifikasi akan mempengaruhi keputusan pemilihanmu?
@OpenGradient
#opg $OPG
Lakuin riset token, ngeliat deskripsi kegunaan doang nggak cukup, kita harus pecah alur pembayaran - uangnya mengalir di tahap mana, apakah konsumsi itu wajib atau bisa diakali.
@OpenGradient protokol x402 udah gue pelajarin dengan seksama, alurnya kayak gini: klien ngirim request → server balas 402 dan parameter pembayaran → klien tanda tangan $OPG payload pembayaran → kirim ulang dengan header X-PAYMENT → verifikasi tanda tangan pembayaran di blockchain → node TEE eksekusi inferensi dan balas hasil dengan bukti verifikasi → penyelesaian pembayaran di Base Sepolia, bukti penyelesaian di blockchain OpenGradient.
Beberapa detail yang patut dicatat:
Pertama, pembayaran itu divalidasi di awal, bukan setelah inferensi baru diselesaikan. Ini berarti setiap inferensi yang menghabiskan $OPG adalah jalur wajib, nggak ada kemungkinan untuk ngeles bayar dan langsung panggil.
Kedua, mode penyelesaian bisa dipilih: SETTLE_INDIVIDUAL mencatat hash input-output lengkap, cocok untuk DeFi Agent; SETTLE_BATCH cocok untuk aplikasi chat dengan throughput tinggi; SETTLE_INDIVIDUAL_WITH_METADATA mencatat metadata lengkap, cocok untuk situasi yang butuh audit publik. Biaya penyimpanan di blockchain berbeda-beda untuk setiap mode, tapi jalur konsumsi $OPG di setiap mode itu adalah wajib.
Ketiga, model yang didukung x402 mencakup GPT-4.1, seri Claude, Gemini 2.5, seri Grok - ini berarti panggilan ke LLM mainstream di pasar bakal lewat pembayaran $OPG . Kalau ekosistem developer berkembang, lebar permintaan ini bakal signifikan.
Judgment gue sendiri: desain x402 adalah bagian yang paling solid dari ekonomi token OPG. Dia nggak tergantung pada staking aktif pengguna atau partisipasi governance, selama ada request inferensi di jaringan, akan ada konsumsi OPG. Ini adalah mekanisme konsumsi yang paling pasif dan stabil di sisi permintaan.
Testnet udah lebih dari 1 juta inferensi, itu jadi titik awal sekarang, setelah mainnet, laju pertumbuhan angka ini jadi indikator yang paling gue perhatiin.
Kamu lebih lihat mekanisme konsumsi yang mana pas evaluasi token infrastruktur?
@OpenGradient
#opg $OPG
@OpenGradient protokol x402 udah gue pelajarin dengan seksama, alurnya kayak gini: klien ngirim request → server balas 402 dan parameter pembayaran → klien tanda tangan $OPG payload pembayaran → kirim ulang dengan header X-PAYMENT → verifikasi tanda tangan pembayaran di blockchain → node TEE eksekusi inferensi dan balas hasil dengan bukti verifikasi → penyelesaian pembayaran di Base Sepolia, bukti penyelesaian di blockchain OpenGradient.
Beberapa detail yang patut dicatat:
Pertama, pembayaran itu divalidasi di awal, bukan setelah inferensi baru diselesaikan. Ini berarti setiap inferensi yang menghabiskan $OPG adalah jalur wajib, nggak ada kemungkinan untuk ngeles bayar dan langsung panggil.
Kedua, mode penyelesaian bisa dipilih: SETTLE_INDIVIDUAL mencatat hash input-output lengkap, cocok untuk DeFi Agent; SETTLE_BATCH cocok untuk aplikasi chat dengan throughput tinggi; SETTLE_INDIVIDUAL_WITH_METADATA mencatat metadata lengkap, cocok untuk situasi yang butuh audit publik. Biaya penyimpanan di blockchain berbeda-beda untuk setiap mode, tapi jalur konsumsi $OPG di setiap mode itu adalah wajib.
Ketiga, model yang didukung x402 mencakup GPT-4.1, seri Claude, Gemini 2.5, seri Grok - ini berarti panggilan ke LLM mainstream di pasar bakal lewat pembayaran $OPG . Kalau ekosistem developer berkembang, lebar permintaan ini bakal signifikan.
Judgment gue sendiri: desain x402 adalah bagian yang paling solid dari ekonomi token OPG. Dia nggak tergantung pada staking aktif pengguna atau partisipasi governance, selama ada request inferensi di jaringan, akan ada konsumsi OPG. Ini adalah mekanisme konsumsi yang paling pasif dan stabil di sisi permintaan.
Testnet udah lebih dari 1 juta inferensi, itu jadi titik awal sekarang, setelah mainnet, laju pertumbuhan angka ini jadi indikator yang paling gue perhatiin.
Kamu lebih lihat mekanisme konsumsi yang mana pas evaluasi token infrastruktur?
@OpenGradient
#opg $OPG
Setelah dua kali salah penilaian, sekarang saya hanya melihat satu hal tentang token baru AI+Web3: apakah logika penangkapan biaya ini tertutup atau tidak. Banyak yang ngomongin teknis, tapi kalau token sama protokolnya nggak ada mekanisme yang menghubungkan nilai yang dihasilkan, itu sama aja kaya angin.
Struktur kegunaan OPG: pembayaran biaya inferensi, staking node, tata kelola, pendapatan pengembang model, insentif ekosistem. Dua yang pertama adalah fokus utama saya. Pembayaran biaya inferensi adalah konsumsi sisi permintaan yang keras — setiap kali AI melakukan inferensi harus membakar OPG; staking node adalah tekanan lock-up sisi penawaran. Selama dua mekanisme ini mengalami pertumbuhan penggunaan jaringan yang nyata, permintaan token akan punya dukungan yang terukur, bukan cuma mengandalkan narasi.
Data sekarang: @OpenGradient lebih dari 2 juta inferensi yang dapat diverifikasi, lebih dari 500 ribu bukti zkML. Di balik ini ada konsumsi nyata $OPG , bukan cuma penggunaan kosong. 4500+ model dihosting di Model Hub, pengembang harus bayar untuk memanggil, pengupload dapat bagi hasil — logika distribusi nilai ini saya rasa lebih berkelanjutan dibandingkan platform terpusat yang mengeruk semuanya.
Saya menetapkan indikator pengamatan untuk diri sendiri: laju pertumbuhan jumlah model di Model Hub. Jika angka ini bisa mempercepat setelah mainnet, itu berarti pengembang menggunakan perilaku nyata untuk memberikan suara pada protokol. Ketika kepadatan pengembang meningkat, permintaan inferensi baru akan berkelanjutan.
Seed Tag berarti tahap awal, permainan harga adalah selisih antara "kecepatan penerapan jaringan vs valuasi saat ini". Pada 22 Mei 2025, token ini akan diluncurkan di Binance spot, data on-chain setelah titik waktu ini layak untuk terus dipantau.
Ada satu risiko yang terus saya perhatikan: biaya komputasi ZKML sangat tinggi, jika banyak aplikasi memilih cara verifikasi ini, struktur biayanya akan jauh lebih kompleks dibandingkan TEE, yang mungkin mempengaruhi niat adopsi pengembang. Ini adalah variabel, bukan kesimpulan.
Saat melakukan riset tentang token infrastruktur, biasanya kamu paling awal melihat dimensi mana?
@OpenGradient
#opg $OPG
Struktur kegunaan OPG: pembayaran biaya inferensi, staking node, tata kelola, pendapatan pengembang model, insentif ekosistem. Dua yang pertama adalah fokus utama saya. Pembayaran biaya inferensi adalah konsumsi sisi permintaan yang keras — setiap kali AI melakukan inferensi harus membakar OPG; staking node adalah tekanan lock-up sisi penawaran. Selama dua mekanisme ini mengalami pertumbuhan penggunaan jaringan yang nyata, permintaan token akan punya dukungan yang terukur, bukan cuma mengandalkan narasi.
Data sekarang: @OpenGradient lebih dari 2 juta inferensi yang dapat diverifikasi, lebih dari 500 ribu bukti zkML. Di balik ini ada konsumsi nyata $OPG , bukan cuma penggunaan kosong. 4500+ model dihosting di Model Hub, pengembang harus bayar untuk memanggil, pengupload dapat bagi hasil — logika distribusi nilai ini saya rasa lebih berkelanjutan dibandingkan platform terpusat yang mengeruk semuanya.
Saya menetapkan indikator pengamatan untuk diri sendiri: laju pertumbuhan jumlah model di Model Hub. Jika angka ini bisa mempercepat setelah mainnet, itu berarti pengembang menggunakan perilaku nyata untuk memberikan suara pada protokol. Ketika kepadatan pengembang meningkat, permintaan inferensi baru akan berkelanjutan.
Seed Tag berarti tahap awal, permainan harga adalah selisih antara "kecepatan penerapan jaringan vs valuasi saat ini". Pada 22 Mei 2025, token ini akan diluncurkan di Binance spot, data on-chain setelah titik waktu ini layak untuk terus dipantau.
Ada satu risiko yang terus saya perhatikan: biaya komputasi ZKML sangat tinggi, jika banyak aplikasi memilih cara verifikasi ini, struktur biayanya akan jauh lebih kompleks dibandingkan TEE, yang mungkin mempengaruhi niat adopsi pengembang. Ini adalah variabel, bukan kesimpulan.
Saat melakukan riset tentang token infrastruktur, biasanya kamu paling awal melihat dimensi mana?
@OpenGradient
#opg $OPG
Banyak diskusi tentang brBTC yang membahas performa keuntungan di pasar normal. Yang lebih saya perhatikan adalah bagaimana ia bertahan di kondisi ekstrem. Tahun ini ada satu hari ketika BTC turun hampir 8% dalam sehari, dan saya mencatat deviasi harga brBTC di beberapa DEX mainstream pada hari itu.
Catatan data hari itu (titik waktu sesuai dengan jendela 4 jam ketika BTC mengalami penurunan terbesar):
30 menit setelah penurunan dimulai: deviasi harga brBTC/BTC sekitar -0.21%
90 menit setelah penurunan dimulai (ketika penurunan mencapai puncaknya): deviasi melebar menjadi sekitar -0.74%
3 jam setelah penurunan dimulai (pasar mulai stabil): deviasi menyempit menjadi sekitar -0.33%
Hari berikutnya di waktu normal: kembali dalam -0.08%
Deviasi maksimum -0.74% terjadi pada waktu likuiditas paling tipis. Pada saat itu, saya memeriksa kedalaman pool DEX yang bersangkutan, kedalaman pembelian brBTC/BTC secara instan menyusut sekitar 62%, dan ini adalah penyebab langsung dari pelebaran deviasi, bukan karena masalah pada protokol itu sendiri.
Serangkaian data ini memberi tahu saya dua hal: pertama, di pasar normal, stabilitas brBTC dapat diterima, fluktuasi harian dalam 0.1% hampir tidak terasa. Kedua, pelepasan di pasar ekstrem itu nyata, -0.74% maksimum berarti jika Anda melakukan penarikan besar pada saat itu, jumlah yang Anda terima akan mengalami kerugian.
Ini bukan masalah yang khusus untuk Bedrock—semua sertifikat yang dipertaruhkan ulang akan menunjukkan performa serupa di bawah likuiditas ekstrem. Namun, jika Anda berencana menggunakan brBTC sebagai jaminan atau melakukan arbitrase secara sering, besaran dan durasi pelepasan ekstrem ini perlu dimasukkan ke dalam model manajemen risiko Anda.
Apakah kamu pernah melakukan penarikan brBTC di kondisi ekstrem?
@Bedrock
#bedrock $BR
Catatan data hari itu (titik waktu sesuai dengan jendela 4 jam ketika BTC mengalami penurunan terbesar):
30 menit setelah penurunan dimulai: deviasi harga brBTC/BTC sekitar -0.21%
90 menit setelah penurunan dimulai (ketika penurunan mencapai puncaknya): deviasi melebar menjadi sekitar -0.74%
3 jam setelah penurunan dimulai (pasar mulai stabil): deviasi menyempit menjadi sekitar -0.33%
Hari berikutnya di waktu normal: kembali dalam -0.08%
Deviasi maksimum -0.74% terjadi pada waktu likuiditas paling tipis. Pada saat itu, saya memeriksa kedalaman pool DEX yang bersangkutan, kedalaman pembelian brBTC/BTC secara instan menyusut sekitar 62%, dan ini adalah penyebab langsung dari pelebaran deviasi, bukan karena masalah pada protokol itu sendiri.
Serangkaian data ini memberi tahu saya dua hal: pertama, di pasar normal, stabilitas brBTC dapat diterima, fluktuasi harian dalam 0.1% hampir tidak terasa. Kedua, pelepasan di pasar ekstrem itu nyata, -0.74% maksimum berarti jika Anda melakukan penarikan besar pada saat itu, jumlah yang Anda terima akan mengalami kerugian.
Ini bukan masalah yang khusus untuk Bedrock—semua sertifikat yang dipertaruhkan ulang akan menunjukkan performa serupa di bawah likuiditas ekstrem. Namun, jika Anda berencana menggunakan brBTC sebagai jaminan atau melakukan arbitrase secara sering, besaran dan durasi pelepasan ekstrem ini perlu dimasukkan ke dalam model manajemen risiko Anda.
Apakah kamu pernah melakukan penarikan brBTC di kondisi ekstrem?
@Bedrock
#bedrock $BR
Sebagian Benar
Musim poin abylon telah memasuki akhir tahun ini, banyak orang saat itu memprediksi bahwa hasil brBTC akan turun drastis, karena imbalan poin pernah menjadi bagian penting dari keseluruhan annualized.
Saya mulai memantau data dua minggu sebelum musim poin berakhir, hingga sekarang sudah sekitar 6 minggu, saya telah merapikan angkanya.
Perubahan spesifik adalah sebagai berikut:
Dua minggu terakhir sebelum musim poin berakhir, annualized brBTC berada di sekitar 6,2% (termasuk estimasi nilai poin Babylon).
Setelah musim poin resmi berakhir, dalam 1-2 minggu pertama, annualized sempat turun ke sekitar 4,1%, penurunan ini sesuai dengan ekspektasi.
Namun mulai minggu ke-3 dan ke-4, permintaan layanan AVS dari Symbiotic meningkat, menambah sekitar 0,8 poin persentase. Hingga minggu ke-6, annualized stabil di kisaran 4,7-4,9%.
Kesimpulannya adalah: penurunan itu nyata, tetapi tidak sampai pada tingkat "poin berakhir jadi nol". Desain brBTC yang mengintegrasikan banyak protokol memang berfungsi sebagai penyangga dalam transisi ini—bagian yang berkurang dari poin Babylon diimbangi oleh pertumbuhan permintaan dari protokol lain.
Namun ada satu detail yang perlu diperhatikan: selama 6 minggu ini, rentang fluktuasi data hasil cukup besar, titik terendah dan tertinggi berbeda sekitar 1,6 poin persentase, bukanlah kurva yang mulus. Jika kamu sedang merencanakan dana secara rinci, fluktuasi ini perlu diperhitungkan dalam ekspektasi.
Dari 6,2% turun ke 4,1%, lalu dari 4,1% kembali ke 4,8%, kurva ini mengajarkan saya bukan seberapa baik Bedrock, tetapi ketika Babylon di sisi mengurangi, Symbiotic menambah 0,8 poin, dua arah fluktuasi ini saling mengimbangi. Ini bukan janji dalam gambar desain, tetapi apa yang ditunjukkan oleh angka-angka dalam 6 minggu ini.
Setelah musim poin Babylon berakhir, apakah kamu sudah menyesuaikan posisi brBTC-mu?
@Bedrock
#bedrock $BR
Saya mulai memantau data dua minggu sebelum musim poin berakhir, hingga sekarang sudah sekitar 6 minggu, saya telah merapikan angkanya.
Perubahan spesifik adalah sebagai berikut:
Dua minggu terakhir sebelum musim poin berakhir, annualized brBTC berada di sekitar 6,2% (termasuk estimasi nilai poin Babylon).
Setelah musim poin resmi berakhir, dalam 1-2 minggu pertama, annualized sempat turun ke sekitar 4,1%, penurunan ini sesuai dengan ekspektasi.
Namun mulai minggu ke-3 dan ke-4, permintaan layanan AVS dari Symbiotic meningkat, menambah sekitar 0,8 poin persentase. Hingga minggu ke-6, annualized stabil di kisaran 4,7-4,9%.
Kesimpulannya adalah: penurunan itu nyata, tetapi tidak sampai pada tingkat "poin berakhir jadi nol". Desain brBTC yang mengintegrasikan banyak protokol memang berfungsi sebagai penyangga dalam transisi ini—bagian yang berkurang dari poin Babylon diimbangi oleh pertumbuhan permintaan dari protokol lain.
Namun ada satu detail yang perlu diperhatikan: selama 6 minggu ini, rentang fluktuasi data hasil cukup besar, titik terendah dan tertinggi berbeda sekitar 1,6 poin persentase, bukanlah kurva yang mulus. Jika kamu sedang merencanakan dana secara rinci, fluktuasi ini perlu diperhitungkan dalam ekspektasi.
Dari 6,2% turun ke 4,1%, lalu dari 4,1% kembali ke 4,8%, kurva ini mengajarkan saya bukan seberapa baik Bedrock, tetapi ketika Babylon di sisi mengurangi, Symbiotic menambah 0,8 poin, dua arah fluktuasi ini saling mengimbangi. Ini bukan janji dalam gambar desain, tetapi apa yang ditunjukkan oleh angka-angka dalam 6 minggu ini.
Setelah musim poin Babylon berakhir, apakah kamu sudah menyesuaikan posisi brBTC-mu?
@Bedrock
#bedrock $BR
Saya butuh empat bulan untuk memahami: $BR itu bagi saya "hold" atau "alat"
Pertanyaan ini bikin saya bingung cukup lama.
Begitu saya masuk ke Bedrock, pemahaman saya tentang $BR sangat sederhana: staking untuk profit, kalau bisa jual ya jual, tukar jadi stablecoin.
Tapi kemudian saya nyadar strategi ini salah dalam beberapa situasi.
Alasannya adalah: Berapa banyak BR yang kamu pegang, menentukan level profit yang bisa kamu dapat.
Ini bukan aturan tetap yang tertulis di mana pun, tapi saya dapat dari pengujian sendiri — ketika posisi rendah, strategi yang bisa saya ikuti hanya sekitar 5.5% per tahun; setelah saya tingkatkan holding BR, strategi yang bisa diakses meningkat 1-2 persentase poin.
1-2 persentase poin terdengar tidak banyak, tapi jika modal staking kamu adalah 0.2 BTC, dengan harga saat ini sekitar 20 ribu dolar, 1 persentase poin itu berarti 200 dolar per tahun.
Saya hitung-hitung: untuk mempertahankan biaya minimum holding BR yang dibutuhkan untuk masuk ke strategi yang lebih tinggi, kira-kira sepertiga dari tambahan 200 dolar per tahun itu.
Artinya, di atas skala modal tertentu, memiliki cukup BR untuk membuka profit lebih tinggi lebih menguntungkan dibandingkan menjual BR setiap kali.
Tapi kesimpulan ini punya prasyarat: harga BR tidak boleh turun drastis.
Jika BR turun 30%, biaya holding BR jadi lebih tinggi, dan perhitungan ekonominya jadi tidak masuk akal.
Jadi sekarang saya pakai cara dinamis:
Ketika harga BR relatif stabil, saya cenderung untuk hold, demi mendapatkan premium dari profit yang lebih tinggi. Ketika harga BR jelas lebih tinggi dari harga pokok saya, saya akan jual sebagian, mengunci profit, sambil tetap menyimpan cukup untuk memenuhi minimum holding agar bisa unlock strategi yang lebih tinggi.
Strategi ini berjalan selama dua bulan, menghasilkan sekitar 8% lebih banyak dibandingkan menjual tanpa pikir panjang.
Kalian pegang $BR , langsung jual atau gunakan untuk unlock profit lebih tinggi?
@Bedrock
#bedrock
Pertanyaan ini bikin saya bingung cukup lama.
Begitu saya masuk ke Bedrock, pemahaman saya tentang $BR sangat sederhana: staking untuk profit, kalau bisa jual ya jual, tukar jadi stablecoin.
Tapi kemudian saya nyadar strategi ini salah dalam beberapa situasi.
Alasannya adalah: Berapa banyak BR yang kamu pegang, menentukan level profit yang bisa kamu dapat.
Ini bukan aturan tetap yang tertulis di mana pun, tapi saya dapat dari pengujian sendiri — ketika posisi rendah, strategi yang bisa saya ikuti hanya sekitar 5.5% per tahun; setelah saya tingkatkan holding BR, strategi yang bisa diakses meningkat 1-2 persentase poin.
1-2 persentase poin terdengar tidak banyak, tapi jika modal staking kamu adalah 0.2 BTC, dengan harga saat ini sekitar 20 ribu dolar, 1 persentase poin itu berarti 200 dolar per tahun.
Saya hitung-hitung: untuk mempertahankan biaya minimum holding BR yang dibutuhkan untuk masuk ke strategi yang lebih tinggi, kira-kira sepertiga dari tambahan 200 dolar per tahun itu.
Artinya, di atas skala modal tertentu, memiliki cukup BR untuk membuka profit lebih tinggi lebih menguntungkan dibandingkan menjual BR setiap kali.
Tapi kesimpulan ini punya prasyarat: harga BR tidak boleh turun drastis.
Jika BR turun 30%, biaya holding BR jadi lebih tinggi, dan perhitungan ekonominya jadi tidak masuk akal.
Jadi sekarang saya pakai cara dinamis:
Ketika harga BR relatif stabil, saya cenderung untuk hold, demi mendapatkan premium dari profit yang lebih tinggi. Ketika harga BR jelas lebih tinggi dari harga pokok saya, saya akan jual sebagian, mengunci profit, sambil tetap menyimpan cukup untuk memenuhi minimum holding agar bisa unlock strategi yang lebih tinggi.
Strategi ini berjalan selama dua bulan, menghasilkan sekitar 8% lebih banyak dibandingkan menjual tanpa pikir panjang.
Kalian pegang $BR , langsung jual atau gunakan untuk unlock profit lebih tinggi?
@Bedrock
#bedrock
Minggu lalu aku menemukan sesuatu: uniBTC dan unETH menunjukkan performa yang sama sekali berbeda di pasar bearish yang sama.
Minggu lalu BTC dan ETH mengalami koreksi cepat, dan kedua posisi aku terkena dampaknya.
Awalnya aku pikir performa diskon uniBTC dan unETH bakal hampir sama—lagipula, keduanya adalah aset yang dibungkus oleh Bedrock, mekanisme protokolnya juga mirip.
Ternyata, sama sekali tidak.
Aku cek harga kedua aset secara real-time di DEX, di titik terendah dari penurunan itu:
Diskon uniBTC: sekitar 0.4% Diskon unETH: sekitar 1.1%
Selisihnya hampir tiga kali lipat.
Aku agak bingung saat itu, lalu mulai berpikir kenapa bisa begitu.
Setelah dipikir-pikir, alasan yang muncul adalah: likuiditas staking ETH adalah jalur yang sudah sangat matang, seperti stETH, rETH yang memiliki likuiditas sangat melimpah. Ketika pasar turun, orang yang持有 unETH punya lebih banyak pilihan untuk ditukarkan, jadi tekanan jual unETH lebih besar, dan diskonnya juga lebih besar.
Sementara itu, likuiditas staking BTC relatif masih baru, pesaing uniBTC sedikit, dan jalur alternatif untuk keluar dari pasar terbatas, sehingga diskonnya justru lebih kecil.
Penemuan ini mengubah pandanganku tentang kedua posisi tersebut: dalam kondisi tekanan pasar, uniBTC lebih dekat ke 1:1 peg daripada unETH, dan kepastian untuk keluar dari likuiditas lebih tinggi.
Jika aku perlu cepat-cepat keluar di suatu titik waktu, prioritas uniBTC seharusnya lebih tinggi dibandingkan unETH.
Ini bertentangan dengan intuisi yang bilang "jalur staking ETH lebih matang jadi lebih aman".
Apakah kalian pernah memperhatikan perbedaan diskon saat持有 LST yang berbeda di kondisi pasar yang sama?
@Bedrock
#bedrock $BR
Minggu lalu BTC dan ETH mengalami koreksi cepat, dan kedua posisi aku terkena dampaknya.
Awalnya aku pikir performa diskon uniBTC dan unETH bakal hampir sama—lagipula, keduanya adalah aset yang dibungkus oleh Bedrock, mekanisme protokolnya juga mirip.
Ternyata, sama sekali tidak.
Aku cek harga kedua aset secara real-time di DEX, di titik terendah dari penurunan itu:
Diskon uniBTC: sekitar 0.4% Diskon unETH: sekitar 1.1%
Selisihnya hampir tiga kali lipat.
Aku agak bingung saat itu, lalu mulai berpikir kenapa bisa begitu.
Setelah dipikir-pikir, alasan yang muncul adalah: likuiditas staking ETH adalah jalur yang sudah sangat matang, seperti stETH, rETH yang memiliki likuiditas sangat melimpah. Ketika pasar turun, orang yang持有 unETH punya lebih banyak pilihan untuk ditukarkan, jadi tekanan jual unETH lebih besar, dan diskonnya juga lebih besar.
Sementara itu, likuiditas staking BTC relatif masih baru, pesaing uniBTC sedikit, dan jalur alternatif untuk keluar dari pasar terbatas, sehingga diskonnya justru lebih kecil.
Penemuan ini mengubah pandanganku tentang kedua posisi tersebut: dalam kondisi tekanan pasar, uniBTC lebih dekat ke 1:1 peg daripada unETH, dan kepastian untuk keluar dari likuiditas lebih tinggi.
Jika aku perlu cepat-cepat keluar di suatu titik waktu, prioritas uniBTC seharusnya lebih tinggi dibandingkan unETH.
Ini bertentangan dengan intuisi yang bilang "jalur staking ETH lebih matang jadi lebih aman".
Apakah kalian pernah memperhatikan perbedaan diskon saat持有 LST yang berbeda di kondisi pasar yang sama?
@Bedrock
#bedrock $BR
Masuk untuk menjelajahi konten lainnya