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HYPE $79.27 -5.55%
AAVE $122.73 -1.65%
SUI $0.7393 -3.65%
XLM $0.1760 -2.10%
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Grayscale: 미국 가정의 주식 자산 배분 비율이 46.71%로 상승했으며, 암호 자산은 다각화 기회를 제공합니다

디지털 자산 관리 회사 Grayscale은 2025년 말까지 미국 가정의 금융 자산 중 직접 및 간접적으로 보유한 회사 주식 비율이 46.71%에 도달했으며, 이는 1년 전의 43.99%보다 높다고 밝혔습니다. Grayscale 연구 책임자 Zach Pandl은 주식 자산 집중도가 상승하고 평가가 높아짐에 따라 암호 자산을 포트폴리오 다각화에 활용할 기회가 증가했다고 지적했습니다.Grayscale은 S&P 500 지수의 장기 수익 성장 일관된 예상이 8월 28일 25% 이상으로 상승했으며, 이는 역사적으로 10%에서 15% 사이에 집중되어 있었던 것보다 명확히 높은 수치라고 밝혔습니다. 이 기관은 암호 자산이 시장 조정을 겪은 후 평가, 레버리지 수준 및 투자자 매수 포지션이 모두 감소했다고 생각하고 있습니다.Grayscale이 발표한 데이터에 따르면 비트코인과 나스닥 100 지수의 90일 상관관계는 60%를 초과하던 것이 약 33%로 감소했으며, 금과의 상관관계는 0에 가까운 수준에서 50%를 초과하는 수준으로 상승했습니다. Grayscale은 또한 비트코인의 역사적 변동성이 광범위한 주식 지수보다 높으며, 항상 안전 자산 역할을 하는 것은 아니라고 지적했습니다.

first_img Polygon은 최근 하드포크 수정의 보안 취약점을 공개했습니다

Polygon은 최근 두 번의 하드 포크를 통해 수정된 여러 개의 이전에 공개되지 않은 보안 취약점을 공개했습니다. 이 취약점은 Polygon의 지분 증명 네트워크에 영향을 미칠 수 있습니다. 취약점은 Polygon의 Bor 및 Heimdall 클라이언트와 관련이 있으며, 서비스 거부 위험, 검증자 자원 고갈, 체크포인트 및 이정표 처리에 영향을 미치는 결함이 포함됩니다.Polygon은 이러한 취약점이 Austin 및 Kyoto 하드 포크를 통해 수정되었으며, 수정안은 메인넷에 배포되고 공개적으로 발표되기 전에 비공식적으로 테스트되었다고 밝혔습니다. 가장 심각한 문제는 Heimdall과 관련이 있으며, 정교하게 구성된 거래가 검증자가 과도한 처리 작업을 수행하도록 강요하여 네트워크를 방해할 수 있습니다. Austin 하드 포크는 또한 Bor에서 두 개의 서비스 거부 위험을 수정했으며, 이 위험은 블록 처리 속도를 늦추거나 노드가 다운되는 원인이 될 수 있습니다.Polygon은 이러한 취약점이 메인넷에서 악용되지 않았으며, 수정은 세부 사항이 공개되기 전에 적극적으로 배포되었다고 밝혔습니다. 구버전 클라이언트를 실행하는 노드는 하드 포크 활성화 높이 이후 합의에서 이탈하였으며, 규범 네트워크에 다시 참여하기 위해서는 업그레이드가 필요합니다. 모든 Polygon PoS 노드는 Bor v2.1.0으로 업그레이드해야 하며, 검증자와 전체 노드는 Heimdall v0.11.0으로 업그레이드해야 하며, 두 가지 업그레이드는 모두 메인넷에서 적용되었습니다.

hot_img 지푸 수억 원에 AI 인프라 회사 중과가화를 인수하여 하층 이종 계산력 공정의 단점을 완전히 보완하다

"AI 기술 리뷰"에 따르면, 중국 대형 모델 선두 기업인 지푸는 AI 이종 계산력 소프트웨어 인프라 회사 중과가화를 인수하기 위해 수억 위안을 투자했다. 이 조치는 지푸가 대형 모델의 기본 엔지니어링 및 컴파일러 능력에서의 단점을 완전히 보완하여 사용자 수의 폭발적인 증가로 인한 계산력 구조적 부족과 고동시 추론 문제에 대응하기 위한 것이다.중과가화 기술은 중국 과학원 컴퓨터 연구소의 컴파일 실험실에서 유래되었으며, 최혜민 박사가 설립하였다. 그 핵심 팀은 롱신, 신위, 한무기 및 화웨이 승텅 등 여러 국내 칩의 컴파일러 개발에 깊이 참여한 바 있다. 중과가화의 핵심 강점은 가상 명령어 집합 기술로, 중간 소프트웨어를 통해 다양한 브랜드와 모델의 칩 생태계를 통합하여 분산된 국내 칩을 통합된 초대형 클러스터로 조립함으로써 전체 계산력 활용률을 크게 향상시킬 수 있다; 그 산하의 SigInfer 추론 엔진은 공식적으로 대형 모델 추론 시 지연 시간을 최대 74배 줄일 수 있다고 주장하고 있다.최근 지푸 산하의 Coding Agent 사업은 폭발적인 성장을 맞이하였으며, 최신 발표된 GLM-5.2 대형 모델은 집계 플랫폼에서 첫 주에 일일 평균 Token 호출량이 27배 폭증하여, 고동시 및 긴 맥락 상황에서 추론 인프라에 시스템적 엔지니어링 병목 현상이 드러났다. 미국 실체 목록에 포함된 후, 지푸는 적극적으로 국내 대체를 추진하고 있으며, 현재 화웨이 승텅, 평두거, 모어 스레드 등 8대 국내 계산력 플랫폼에 대한 추론 적응을 완료하였다. 이번에 중과가화를 인수함으로써, 지푸의 단위 Token 추론 비용과 출력 품질을 직접 개선할 수 있을 뿐만 아니라, 이전에 전해진 자체 개발 맞춤형 AI 추론 칩 계획에 핵심적인 기본 컴파일러 기술 지원을 제공할 것이다.
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