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この記事では、マルチモーダル動画生成技術（ByteのEX-4D、Google Veoなど）のブレークスルーを分析し、クリエイターエコノミーとWeb3 AIへの深い影響について議論します。

Pi Networkの根本的な目的は、ブロックチェーンエコシステムにおいて一般ユーザーが直接参加しにくくなっている障壁の増加という課題を解決することにありました。

PIマイニングとBTCマイニングは、いずれも暗号資産ネットワークへの参加やネイティブトークンの獲得を目的とした仕組みであるため、同じ文脈で取り上げられることが多くなっています。

この記事では、技術的な観点からNervosパブリックチェーンの2つの大きな利点、カスタム暗号化とアカウントの抽象化を紹介します。

ビットコインは、ピアツーピアで価値を移転し、長期的な価値保存を実現するために設計された分散型デジタル通貨システムです。Satoshi Nakamotoによって開発され、中央の管理者に依存せず運用されています。暗号技術と分散型ネットワークによって、ユーザー全体で共同管理が行われています。

Pi Networkは、誰もが参加しやすい低いハードルとモバイル端末からのアクセスを重視した設計により、一般ユーザーが暗号資産ネットワークに参加する際の技術的・リソース的コストを大幅に削減しています。一方で、この手法は分散化モデルやセキュリティ体制、エコシステムの成熟度に関して、現在も議論が続いています。

本稿では、主にCKBの経済モデルとその独創的な設計について紹介します。

Pi Networkは、利用しやすさを重視したブロックチェーンプロジェクトです。主な目的は計算効率の向上ではなく、技術的な知識がないユーザーでも、最小限の技術的負担で暗号資産ネットワークに参加できるようにすることです。

ビットコインとイーサリアムの本質的な違いは、「スマートコントラクトの有無」や「取引処理の速さ」といった表面的な機能ではありません。両者の真の相違点は、そもそも各システムが最初から担うべく設計された使命そのものに深く根ざしています。

わずか3時間で1,000 BTCをステークするために10,000人以上の参加者を呼び寄せ、BabylonはBTCFiサマーを発火させるのでしょうか？この記事では、Babylonの仕組み、コアテクノロジー、エコシステムの景色、および直面する課題について分析します。

ビットコインの再ステーキングセクターは急速に進化しており、ビットコインの流動性と資本効率を向上させることを目指しています。Babylon、Chakra、Lombard、Lorenzo、Solv Protocolなどのプロジェクトは、資産のセキュリティを維持しながら、ユーザーが追加の利回りを得ることができる革新的なステーキングメカニズムを導入しています。これらのプロトコルは、オンチェーンの自己保管、中央管理、MPCクロスチェーンブリッジなど、さまざまな技術的アプローチを採用しており、それぞれに長所と短所があります。Babylonのメインネットの開始により、再ステーキングへの市場の関心が大幅に増加し、BTCFiは将来的に1000億ドルの市場になると予想されています。ただし、この分野は依然として技術的な複雑さとセキュリティに関する課題に直面しています。

総合的な流動性の問題や流動性の分配の課題に加えて、ライトニングネットワークは現在、他の課題にも直面しています。本記事では、それらを引き続き探求し、コミュニティによって提案された革新的な解決策を紹介します。

Grayscale Researchは、Bitcoinの伝統的な「4年周期理論」が有効性を失いつつあると指摘しています。今回の市場サイクルでは約30%の下落が発生しましたが、その規模は過去の平均値と一致し、これまで見られたような周期的な大幅下落は確認されていません。リサーチチームは、今回のサイクルで急激な過熱が見られないことや、ETP（エクスチェンジ・トレーデッド・プロダクツ）やDAT（デジタル・アセット・トラスト）など新たな資金調達構造の出現、マクロ経済環境の改善、金利引き下げや規制面での追い風となる可能性といった要素を背景に、来年にはBitcoinが新高値を更新する可能性があると分析しています。記事では、オンチェーン指標、オプションのスキュー、長期保有者の動向、プライバシー資産やAI分野における構造的変化も取り上げ、今後の市場動向を評価するための体系的な参考情報を提示しています。

この記事は、現在ライトニングネットワークが直面している重要な課題に焦点を当てています：流動性の問題。ネットワーク全体での流動性の不足と、流動性分配の問題の2つの側面にさらに分けられています。

DeFAI（DeFi + AI）はDeFiを取り入れ、アクセス可能にします。AIを活用することで、複雑なインターフェースを簡素化し、日常の人々が参加することを妨げる摩擦を取り除きます。