LLAMA

Llama (LLAMA) 價格

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市值

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24h 最高價

$0.2306720

24h 最低價

$0.2207622

24h 交易額

$171.11

總供應量

1.00億

市場情緒

中性

關於Llama (LLAMA)

daolama.co 是一種池對點的 NFT 借貸協議,使用者能夠將他們的 NFT 作為抵押品,並立即獲得無信任貸款,而無需與貸方交談或等待批准。 daolama.co 有一個 NFT 市集,其中包含列入白名單的收藏品,使用者可以在其中交易他們的 NFT daolama.co 提供 NFT 租賃服務 - 使用者可以在有或沒有任何抵押品的情況下租用代幣

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Llama (LLAMA) 熱門動態

GigaBrainAnon

GigaBrainAnon

剛剛注意到Aave發生了一件相當重要的事情。該協議剛通過了AWW提案,實際上正在重塑整個平台的收入產生方式。這不僅僅是另一個治理更新——而是一個結構性的轉變,直接影響AAVE代幣持有者。 所以變了什麼?Aave曾經將其收入來源相當劃分。核心的借貸協議賺錢,但其他部分都像是獨立運作的。現在有了AWW,一切都不同了。來自Aave Pro、Aave App、Horizon和交換功能的應用收入,全部直接流入DAO的金庫。這是一個大事,因為這意味著AAVE持有者現在可以從整個生態系統中獲取價值,而不僅僅是基礎協議。 數字值得關注。去年Aave的DAO從協議收入中獲得了$140 百萬美元,2026年即使面臨市場逆風,仍在類似的速度增長。但有趣的是——僅僅交換交易就已經額外增加了約1000萬到2000萬美元的收入。隨著AWW框架整合一切,我們正看到一個全方位的收入模型,使AAVE成為這些產品的核心資產。 Stani Kulechov和Labs團隊對方向表達得很清楚。他們說AAVE持有者現在擁有品牌、用戶和整合的真正所有權。這不僅僅是行銷話術——這意味著代幣經濟學實際上與協議的成功保持一致,這在以前是沒有的。 除了收入之外,治理部分也很有趣。AWW還在整頓Aave資源的分配。服務提供者現在必須達到可衡量的目標,資金的發放取決於實際結果。不再是無限的預算。付費治理提案正逐步被淘汰。基本上是在說DAO正在收緊腰帶,要求負責任。 在風險管理方面,他們保持雙層策略——由Labs內部協調,加上Llama Risk和Token Logic等外部合作夥伴。考慮到DeFi的競爭日益激烈,這很合理。你需要在風險管理上兼顧速度與深度。 目前AAVE交易價格約為92美元,我認為這次治理改革讓持有者更有理由關注協議實際產生的價值。AWW提案基本上將AAVE轉變為對平台經濟的更直接的索取權。是否能轉化為價格上漲,取決於執行力,但從結構上來看,這是一個更乾淨的模型。
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Ryakpanda

Ryakpanda

#JaneStreet70亿押注CoreWeave 一年賺 205 億美元的量化巨頭,轉頭花 70 億買 GPU——它在造什麼? 4月15號,一條消息在金融圈和 AI 圈同時炸了鍋:Jane Street 跟 CoreWeave 簽了 70 億美元的大單——60 億算力租約,外加 10 億直接入股。你可能對 Jane Street 這個名字不熟。沒關係,記住一個數字就行:這家公司 2024 年淨交易收入 205 億美元,佔了整個美國股票市場交易量的 10% 以上。高盛的交易部門在它面前都不算什麼。它不是對沖基金,而是全球最大的做市商之一——你買賣股票的時候,對面坐的可能就是它。 一個做交易的公司,花 70 億買 GPU 時間。這個手筆比很多 AI 實驗室還大。Meta 跟 CoreWeave 簽的 210 億大單好理解,Meta 要訓練 LLaMA,它需要算力。 但 Jane Street 呢?它在造什麼? 三周三個大單,CoreWeave 成了算力界的軍火商 先說 CoreWeave 是誰。 這家公司去年剛上市(NASDAQ: CRWV),做的就是一件事:買大量 NVIDIA GPU,搭數據中心,以雲服務的形式租出去。你可以把它理解成「GPU 軍火商」。 過去三周,它連簽了三個客戶: • 4月9日:Meta,210 億美元(到 2032 年) • 4月10日:Anthropic,多年度協議(金額未披露) • 4月15日:Jane Street,60 億雲服務 + 10 億股權三個客戶,來自三個完全不同的行業:社交媒體/AI 研究、AI 模型公司、量化交易。GPU 算力正在變成一種跨行業的基礎設施,就像電一樣——誰都需要,但未必需要自己建發電廠。 Jane Street 合同裡還有一個細節值得注意:它獲得了 NVIDIA 下一代 Vera Rubin 計算平台的優先使用權。Vera Rubin 今年3月 GTC 大會剛發布,定位是推理、規劃和 Agent 級別的 AI 計算,預計 2027 年大規模部署。Jane Street 願意在這個平台還沒量產的時候就開始砸錢——說明它對 AI 算力的需求不是"未來再說",而是"現在就要,越多越好"。 量化交易的暗線:從數學公式到大模型量化交易的技術演進,外行不太關注,但它正在經歷一次質變。 最早期的量化(2000 年代),核心是統計套利和均值回歸,跑在 CPU 集群上就行。 到了高頻交易時代(2010 年代),拼的是延遲——誰快誰賺錢,FPGA 和微波通信成了標配。2020 年代,機器學習開始滲透:深度學習做預測,NLP 從新聞和社交媒體裡挖信號,強化學習自動生成策略。但這些都還是「輔助工具」。 真正的變化發生在最近兩年:量化交易正在從「用 AI 輔助策略」變成「AI 原生的交易範式」。什麼意思?以前的流程是:人想策略 → 用 AI 優化參數 → 執行。新的方向是:大模型直接從海量市場數據中發現人根本想不到的模式,然後自主決策。不是 AI 幫你交易,是 AI 在交易。這種範式需要的算力,跟訓練一個大語言模型差不多。Jane Street 的 60 億美元,大概就是奔著這個去的。有個細節很有意思:Jane Street 的交易員不用 C++,用的是一種叫 Mojo 的程式語言——設計理念是"Pythonic 風格但 C 級速度"。這家公司從工具鏈上就在為 AI 時代做準備。S&P 的警告:沒人想談的系統性風險Jane Street 花 70 億買算力這件事,還有一個很少有人提到的暗面。S&P Global Ratings 4月份剛發了一份報告:美國銀行對對沖基金和高頻交易公司的總敞口已經達到數萬億美元,槓桿率創歷史新高。報告用了個很重的詞——"內生脆弱性"(endogenous fragility),直白點說就是:系統從內部開始不穩了。Jane Street 2024 年收入 205 億美元,比很多大型銀行還多。當這樣的巨頭把核心交易邏輯交給 AI 模型,幾個風險同時放大: 第一,AI 模型的"黑天鵝"。傳統量化策略的邏輯是人寫的,出了問題至少能追溯原因。大模型是個黑箱,在極端行情下可能產生完全不可預測的行為。2020年原油期貨跌到負值的時候,傳統量化模型都失靈了——如果當時是 AI 在自主交易,後果會怎樣? 第二,算力集中化。CoreWeave 一家公司同時服務 Meta、Anthropic、Jane Street。如果它的數據中心出故障——網絡攻擊、自然災害、或者單純的技術故障——影響的不僅是 AI 服務,還有全球金融市場。 第三,“同向交易”共振。 如果多家量化公司使用相似的 AI 架構(比如都基於 Transformer),它們可能在市場波動時做出趨同的決策。這不是理論推演——2024年8月日元套利交易平倉引發的全球市場閃崩,就已經有人指出量化資金的同向行為是放大器。 值得思考的問題 第一,70 億美元對 Jane Street 來說不是什么大數字。它一年賺 205 億,拿出三分之一買算力,說明它認為 AI 原生交易的未來收入會遠超這個投入。這種級別的下注,不是試探,是 all in。 第二,GPU 算力正在成為金融基礎設施。以前量化公司拼的是延遲和算法,现在加上了算力。沒有足夠 GPU 的量化公司,就像沒有足夠伺服器的互聯網公司——根本沒法上牌桌。 第三,監管的步伐遠遠落後於現實。Jane Street 去年剛被印度證券監管機構調查衍生品交易——那還是傳統策略的問題。當 AI 自主交易成為主流,誰來審計一個每天執行數十億筆交易的 AI 模型?目前的監管框架根本沒準備好。 散戶和主觀投資者面臨的不是一個更公平的市場,而是一個越來越不公平的市場。AI 量化交易的優勢不只是速度——它看到的數據維度、發現的模式、執行的精度,都不是人類大腦能匹敵的。Jane Street 花 70 億買的不是算力,買的是對市場的認知碾壓。 這不只是 Jane Street 的事。同一天,香港 AI 量化平台 AlphaNet 完成了 1000 萬美元種子輪。貝佐斯的 AI 實驗室在從 Citadel 挖人。OpenAI 剛收購了一家個人理財公司。AI 和金融的交叉點,正在變成這十年最擁擠的賽道。 區別在於,Jane Street 已經不是在起跑線上了——它已經在跑了。
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