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在多鏈架構不斷膨脹的背景下 另一個越來越被忽視的問題是執行風險的可觀測性 很多跨鏈應用跑着跑着就因爲狀態不同步、執行回滾或預言機延遲而出現不可追蹤的錯誤 這類隱性風險往往不是靠補丁能解決 而是需要底層提供真正的可觀測能力
@spaace_io 這次把工程重心放在 Interchain Telemetry Layer 上 它讓所有跨鏈交易的執行路徑、驗證節點參與度、狀態變更軌跡都能實時被捕獲並結構化輸出 對開發者來說 你第一次能像監控單鏈一樣去監控多鏈執行 這對風險控制的價值遠大於表面看到的監控面板
更關鍵的是 Spaace 引入了 Predictive Execution Monitor 這是一個基於鏈上行爲模型的預測系統 會在跨鏈調用正式執行前根據網路擁堵、驗證延遲、跨域依賴深度給出執行成功概率和可能的瓶頸點 它的作用類似“鏈上預警系統” 讓應用能夠主動調整執行策略 而不是等失敗後再補救
Spaace 的 Consensus-Aware Alert Bus 會把共識層的異常信號實時廣播到應用側 例如出塊異常、驗證者切換、證明延遲等 都能在毫秒級被捕獲 這讓多鏈應用的容錯能力能夠真正對齊底層鏈的運行狀態
這些東西表面上不像“跨鏈速度更快”那麼好講 但在工程世界裏 觀測能力往往決定系統能否規模化擴張
Spaace 把可觀測性作爲協議層功能而不是工具層插件
這個思路才是未來多鏈基
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討論多鏈生態時 大家總以爲瓶頸在共識與帶寬 但真正拖住應用擴張速度的往往是數據層的碎片化
每條鏈的數據結構不一致 壓縮方式不同 日志格式甚至互不兼容 開發者要跨鏈檢索一次狀態 經常像在拼一堆不規則的樂高塊 既費時也不穩定
@spaace_io 在這塊做的事情其實更接近“鏈級數據重構” 它的 Composite Data Virtualization Layer 會把多鏈的數據結構在進入應用前進行虛擬化處理 把不同鏈的狀態、事件、Merkle 結構統一映射成一套抽象數據模型 對開發者來說 區塊、日志、證明不再來自不同世界 你面對的是一個統一的數據接口層
其次 Spaace 的 Zero-Knowledge Sync Matrix 讓鏈與鏈之間的數據同步不用再做完整校驗 而是利用 ZK 證明來壓縮同步過程 你無需重新驗證狀態 只要驗證證明本身
這種設計能極大降低跨鏈數據一致性的成本 對 DeFi 聚合器 多鏈資產管理工具 鏈上分析類應用影響尤其大
Adaptive Data Pruning System 也值得注意 它不是簡單做數據裁剪 而是根據訪問頻率和網路擁堵自動調整不同鏈的數據保留策略 既減少冗餘 也提升索引響應速度
這些能力加在一起 讓 Spaace 更像在構建一套“跨鏈數據操作系統” 而不是單純的互操作協議 當 Web3 繼續膨脹 數據層的統一往往比執行層的突破更能決定
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.@bluwhaleai 這套技術棧的抓手其實挺硬核 它不是在卷一般的 AI 敘事 而是在把多鏈數據全部抽出來做成一個可調用的智能層
說白了 就是把鏈上資產行爲 錢包軌跡 和鏈下金融信號整合成一套可直接跑 AI 的數據底座
核心技術兩個關鍵詞特別能打
實時多鏈 Data Fabric 數據織網技術
自研 AI Agent Engine 智能代理引擎
前者解決了 Web3 裏最難處理的多鏈雜訊 就像幫開發者清洗出一份“可用的數據金礦”
後者讓開發者可以直接丟指令 給 AI 代理自動跑查詢 風控 信用評分 資產分析
這種能力對項目方和企業很友好 你不用自己建數據工程也不用搞模型訓練 直接接入 Bluwhale 就能把 AI 能力嵌進產品流程 並且代幣 BLUAI 作爲執行層燃料 成本可控 需求邏輯清晰
這不是在卷故事 而是把 Web3 的信息黑洞變成可運營資產 接下來誰能把數據智能跑得最順 誰就能拿走下一波流量入口
@bluwhaleai #bluwhaleai $BLUAI @Bantr_fun #Bantr #BluAi
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市場最近在吵跨鏈效率 但大多數方案還停留在“把資產從 A 送到 B”這種老邏輯 Ostium 的打法更像是把價值網路重新編排 成本結構和風險模型都一起重算
這輪的核心不是橋 而是 Intent-Based Routing Engine 加上 Deterministic Execution Layer 它們把跨鏈變成一條“預定義路徑” 用戶給出意圖 系統負責最優路線並確保執行結果可驗證 不依賴多方籤名 不依賴集中節點 這在機構級流程裏是降風險的關鍵動作
@OstiumLabs 還在推進一種 Unified Liquidity State (ULS) 機制 把多鏈流動性抽象成單一狀態層 做到不分鏈 不分片 不分池 讓開發者可以用統一接口訪問全域流動性 就像使用一個多鏈數據庫 沒有跨鏈上下文開銷
更值得注意的是 它的安全模型基於 ZK-Finality Proofs 這意味着每一次跨鏈行爲都有數學級別的最終性證明 不是“相信節點”而是“驗證結果” 把跨鏈從概率安全提升到確定性安全
如果鏈間流動性未來進入基礎設施階段 Ostium 這種“意圖驅動 加密最終性 全域流動”的結構會是具備行業標準潛力的那種典型候選 下一輪跨鏈競爭會更像是底層架構的供應鏈戰而不是橋協議的優化賽場
@OstiumLabs @Bantr_fun @0xMantleCN #Bantr #Ostium
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Soneium 的定位更像是把傳統巨頭的工程能力搬進鏈上世界
它不是只做速度優化這麼簡單 關鍵在於用 OP Stack 打底 再接入 Superchain 架構 把整個以太坊生態的可擴展性和互操作性直接喫滿
對開發者來說 EVM 兼容只是基本操作 真正的價值在於 Rollup 機制讓應用能無摩擦擴展 還能共享以太坊的安全性 同時結合外部基礎設施例如 Chainlink 的跨鏈消息和數據饋送 讓 DeFi 遊戲甚至內容分發都能在鏈上獲得更高的可用性
@soneium 把重點放在創作者經濟上
這也解釋了爲什麼他們在主網上直接支持 USDC 來降低支付摩擦 Web2 用戶不需要懂鏈也能參與 這條鏈的邏輯是清晰的 不是當概念炒作 而是要把真實業務遷上來
如果後續 Sony 的內容資產 遊戲 IP 或粉絲互動系統逐步鏈上化 Soneium 會成爲第一批真正被用戶用起來的 L2 而不是只在幣圈內部循環的技術棧
這一點比任何口號更值得觀察
@soneium @Bantr_fun #Bantr #Soneium
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.@On_Veera 這輪發力更像是在做一層新的“Web3 接入標準” 底層用到 Universal Wallet 架構和內置 RPC Routing 把鏈上交互做成後臺流程
用戶點一下 瀏覽器就自動完成籤名路由和鏈間跳轉 dApp Store 直接跑在他們的統一執行層上
這套體系的核心亮點是把多鏈復雜度藏在引擎裏 用戶看到的只有更快的加載 更穩的交互 和更低的流失率
對 Web3 產品來說 這是典型的用戶漏鬥優化打法 換句話說 技術在後面跑 用戶只需要往前走
@cookiedotfun @On_Veera #Cookie #Veera
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在 Web3 社区活动越来越频繁的现在,项目之间的协作速度却依旧受限,原因往往不是共识层问题,而是应用在多链之间缺乏统一的事件流架构
Spaace 的做法正好反着来
它通过 EventSync Relay Network 把多链事件流做了标准化处理,让不同链的应用可以在同一层级接入同步事件,而不是各自维护一套监听与校验逻辑 这种网络级事件中继结构能显著降低跨域调用的失败率,并把数据确认延迟压缩到应用可感知范围之外
同时 @spaace_io 的 Omni-State Indexer 让开发者可以直接从统一索引层读取多链状态,而不用再分别解析每条链的区块与日志 这种统一索引架构把跨链数据访问从工程难题变成通用接口,对 DApp、GameFi、资产管理类产品来说意义都很大,因为数据一致性本身就是用户体验的核心组成
Spaace 还把 Protocol-Level Incentive Hooks 嵌入到基础层中,让应用可以直接在协议级定义激励触发条件,无需额外部署复杂的合约矩阵 这让增长系统不再依赖外部工具,生态扩展成本更可控
如果说前两代多链是“连起来”,那 Spaace 的路线更像“让它们真正协同运行”,工程价值远比表面看起来深
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跨境資產要想真正上鏈流動,得先解決一個老大難問題:鏈間價值如何穩定、安全、即時地轉移。@OstiumLabs不是在修補舊系統,而是在重建基礎設施的邏輯架構
它的核心抓手是 ZK-validity rollups 和一套叫 Omni-Liquidity Layer 的流動性路由技術 這兩樣東西疊在一起的效果很直接:不等中介 不等對手盤 不等橋協議 資產可以在多鏈之間保持實時價格同步 像 API 一樣可調用
這對機構類場景特別關鍵 做跨鏈結算 做多鏈做市 或者需要統一結算層的產品 都能把清算風險壓到最低 同時減少資本在各鏈之間分倉的摩擦成本
更強的一點是 @OstiumLabs 在構建一個 programmable settlement 層 用智能合約直接定義跨鏈的撮合和資金流向 讓跨鏈從“橋”升級成“規則自動化”
如果說上一代跨鏈是補丁式結構 那 Ostium 更像把跨鏈做成操作系統級功能 接下來誰想做鏈間交易產品 可能都得先考慮它的架構兼容性與流動性標準化空間
@Bantr_fun #Ostium @0xMantleCN
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.@soneium 是 Sony 推出的 Layer2 公鏈,目標很簡單——讓 Web3 更好玩也更好用 EVM 兼容意味着開發者可以直接把以太坊 dApp 搬過來 Layer2 加速交易
手續費低又快 用 USDC/USDT 跨鏈資產就能在鏈上輕鬆支付和交易,不用糾結代幣太多或者兌換麻煩
它不僅是技術堆棧的升級,更是連接 Web2 和 Web3 的橋梁 你可以在這裏玩 NFT、做內容創作、參與遊戲,甚至看未來娛樂產品怎麼和區塊鏈結合 創作者還可以通過
Soneium Spark 拿到資金、技術和生態支持 快速落地項目,而且網路兼容現有基礎設施,Chainlink 預言機、跨鏈橋都能用
@soneium 不只是個鏈,它是 Sony 對 Web3 的實戰探索,讓創作者和用戶都能輕鬆上手 玩得爽,用得順 🚀
@Bantr_fun #Bantr #Soneium
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當區塊鏈遇上全同態加密(FHE),計算和安全的界限徹底被打破
@zama 利用 FHEVM 讓鏈上智能合約能在加密數據上直接運,不需要解密,也不暴露原始數據,復雜計算在鏈上安全執行
同時,它採用 Concrete ML 框架,讓機器學習模型可以在加密狀態下訓練和推理,想象機構可以分析數據、優化策略,卻無需觸碰敏感信息
這讓 Web3 不只是去中心化,還能實現合規的機密計算
Zama 的技術還涉及 多方安全計算(MPC),保證不同節點在協作時數據不可被泄露
跨鏈交互、鏈上資產計算、合規場景都能在這個基礎設施上安全落地
這是對區塊鏈基礎設施的一次升級, 不僅保留透明性,還能做到安全、可驗證和高效
FHE、FHEVM、Concrete ML、MPC —— #Zama 正在用這些技術重塑機密計算的未來
@zama #Zama $ZAMA #ZamaCreatorProgram
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在區塊鏈上處理敏感信息,卻不需要暴露任何數據
這就是 @zama 的魔力,它把復雜的全同態加密放到鏈上,讓交易和計算既安全又透明
#Zama 的技術讓金融、醫療、身分驗證等場景可以在不泄露數據的前提下運行
比如保險公司可以計算理賠額度而無需看到個人病歷,銀行可以做信貸評分而不暴露帳戶詳情
不僅如此,它的架構支持大規模運算
加密狀態下就能處理數據,減少泄露風險,也降低了合規難題
對機構來說,這是既安全又高效的基礎設施
在 Web3 越來越重視隱私的今天,Zama 不只是“加密”,它讓機密計算真正可落地
從零知識到同態加密,它正在重塑我們對鏈上數據安全和透明的想象
@zama #Zama $ZAMA #ZamaCreatorProgram
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現在的 NFT 市場雖然看起來都“多鏈支持”,但說白了只是在界面上把不同鏈的資產擺在一起而已
鏈和鏈之間的內容語義是割裂的,metadata 結構不一致、事件格式不一致、交易模型不一致,導致創作者想跨鏈流通作品要麼很麻煩,要麼幹脆放棄
@spaace_io 的技術團隊沒有走傳統平台“各鏈數據獨立管理”的路,而是構建了一套 Unified Asset Semantics Layer,讓不同鏈的 NFT 在進入系統時先經過一層語義標準化處理,把 metadata、屬性結構、交易事件、歸屬關係全部映射到同一語義模型之下,這種方式雖然麻煩,但系統一旦掌握統一語義,就能在上層爲創作者和用戶提供一致的體驗
這套結構配合 Spaace 的 Cross-Chain Event Interpreter,能夠對不同鏈(無論是 EVM 系還是非 EVM 系)的事件日志進行解析、重新整理,最終抽象成通用的內容行爲數據,例如 mint、transfer、sale、bundle、collection attach 等行爲都會被解釋成一種標準化事件,這意味着跨鏈作品在 Spaace 內部不會因爲鏈環境不同而出現體驗割裂,這在內容類平台裏其實是一項很硬的工程能力
爲了讓這些跨鏈內容能夠在界面層保持一致的加載速度,Spaace 引入了 Multi-Chain Lazy Sync Pipeline,這條同步管線並不
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行業在談隱私計算時,很少有人真正討論一個被忽略的現實挑戰
多鏈世界的數據互操作其實一直是不安全的,跨鏈橋解決的是資產流動,卻沒解決“數據在不同鏈之間如何安全協作”
今天所有跨鏈數據都是明文同步
要麼暴露用戶畫像
要麼限制協議設計
要麼幹脆不敢用
@zama 的價值在這裏出現了新的層級,FHE 讓數據在跨鏈過程中保持“全程加密可計算”,不用解密 不用托管第三方,源鏈和目標鏈都只能看到密文,但都能執行運算,邏輯能跑 結果可驗,而隱私永遠不落地
這樣一來 跨鏈不再只是資產橋,更像是加密的數據高速公路,風控模型可以跨鏈讀取行爲數據,但不會暴露用戶細節
DeFi 協議可以用多鏈信息做實時參數調整,但策略不會泄露,AI 模型可以訪問來自不同鏈的輸入,卻不需要知道任何明文
這讓多鏈生態第一次具備了“安全協同計算”的可能,數據能跨鏈邏輯能跨鏈,但隱私不跨鏈
#Zama 在這裏扮演的不是隱私工具
而是全鏈互操作能力的安全底座
讓跨鏈從“能跑”變成“能放心跑”
@zama #Zama $ZAMA #ZamaCreatorProgram
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.@On_Veera 最近的進場方式有點不按套路來
不是又一個錢包 也不是普通瀏覽器
它把通用錢包加在瀏覽器底層 用自家 Universal Wallet 做底盤
打開網頁的同時就能直接跑 dApp 跨鏈操作也不需要跳來跳去
這種把“入口層”做薄 把“執行層”做快的思路
本質上是在提高 Web3 的轉化率
少切換 少卡頓 少教程
多效率 多可用性 多真實用戶
這種方向在今年的產品競爭裏會很喫香
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行業裏常說“區塊鏈的性能瓶頸不是算力 而是信任成本”,這句話聽起來玄乎但實際影響非常務實
每一次鏈上交互 都要付出兩種成本,一個是 gas另一個是把信息暴露在公共帳本的代價,後者其實更貴,因爲會限制設計空間 降低策略自由度,導致大量高價值邏輯根本不敢上鏈
@zama 的切入點恰好是在降低這類“隱性信任成本”,FHE 不只是爲了保護隱私,更像是給開發者提供一個“安全的設計緩衝區”,讓本來不能放到鏈上的邏輯,可以以密文的形式自然運行
這會帶來一些意料之外的連鎖反應
復雜業務流程可以直接搬到鏈上,不像以往那樣被迫拆成鏈上鏈下兩套邏輯,避免同步延遲和潛在攻擊面,資金相關的策略執行可以保持機密,但又能讓結果公開可驗證,風險管理模型可以實時參與執行,但不會讓攻擊者反向推斷規則
鏈的角色也因此發生變化,不再只是“結算層”,而是可以承載完整業務閉環的執行環境
#Zama 提供的不是單一功能,而是一種更低摩擦的鏈上開發範式,減少了因透明性造成的設計犧牲,讓開發者能把更多原本無法上鏈的價值邏輯,真正放到鏈上跑行業的擴展速度 往往由摩擦力決定
Zama 正是在消除那塊最容易被忽視的“設計摩擦”
@zama #Zama $ZAMA #ZamaCreatorProgram
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Mantle 強相關的底層優勢,網路延遲與狀態穩定性
這是所有鏈都想裝作“沒問題”的部分,但 @0xMantleCN 做得是真的不錯
鏈上體驗最影響用戶留存的不是 TPS,而是交易能不能穩定通過、延遲會不會亂跳。大多數 L2 在高負載的時候都會出現“卡一下”、“價格飆一下”的小尷尬,但 Mantle 的狀態穩定性反而是它最被低估的護城河
講人話就是:
@Mantle_Official 不容易掉鏈子,也不容易突然抽風。爲什麼?因爲它的執行層和 DA 層是分開的,壓力不會一下把整條鏈壓爆。再加上 batch(批處理)的調度邏輯做得幹淨,即便交易密度上升,它也不容易產生亂序或高延遲的情況。
這對生態有什麼實際好處?AI 協議能持續寫入數據,不會寫到一半失敗,鏈遊的高頻操作不會突然卡死,內容協議的 POI 記錄會穩定上鏈,DeFi 做套利或路徑計算時不會因爲延遲飄價
換句更地氣的話講:Mantle 的底層就像一條“不會突然堵車的高速公路”。你可以跑快,也可以跑穩,但最重要的是不會忽然被迫停車
這點看起來挺一般,但是真正在鏈上做產品的人會告訴你——穩定,比什麼“敘事”、什麼“虛高性能”都實在
而 #XHunt × #Mantle 第二季的活動能順暢跑、POI 記錄能實時更新,其背後就是 Mantle 這一套穩定的執行 + DA 組合在托底
Mantle 的優勢不在喊,而在運作層面“很少出幺
MNT-11.5%
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行業裏動不動談鏈上 AI,但真正阻塞 AI 上鏈的關鍵瓶頸
不是算力 不是費用,而是AI 模型無法在開放環境中安全運行
模型一旦上鏈,參數就等於是公開暴露,等同把核心資產掛到路燈上,這也是爲什麼大多數 AI 項目只能“鏈下跑模型 鏈上結算”,看上去是上鏈本質還是 Web2
#Zama 的價值在這裏變得很硬核,FHE 讓模型可以在加密狀態下推理,開發者不需要暴露模型參數用戶也不會暴露輸入數據,兩邊都在加密層完成交互模型既能提供服務,
又能保持閉源 與鏈保持原生一致性
這會帶來一個行業級結構變化,AI 模型第一次具備了鏈上部署的可行性,模型可以成爲一種原生資產能被調用 能計費,但不會泄露算法或數據真正意義上打通了“模型即服務”的鏈上化路徑
更妙的是這一切不需要犧牲去中心化和公開驗證,FHE 計算可驗的屬性讓透明度與隱私不再是對立面
@zama 等於爲鏈上 AI 打開了正經的基礎設施入口
讓模型從不能上鏈變成可以安全上鏈
這個結構性變化會重新定義整個 AI x Web3 的商業格局
@zama #Zama $ZAMA #ZamaCreatorProgram
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.@OpenledgerHQ想做的是把 AI 世界裏最核心的東西——數據 模型 以及 AI Agents——全部搬到鏈上變成“可確權 可分潤 可透明”的資產 用他們的 Datanet 把原本碎成渣的訓練數據重新結構化 讓每一份數據都能溯源並在鏈上記帳
重點是它不是做大模型那種超級巨獸 而是搞 SLM Specialized Language Model 專注型小模型 這種模型更輕 更好部署 更適合在鏈上跑 做成一整個 AI 生態
$OPEN 代幣也不是擺設 它承擔 gas 模型調用費 數據貢獻激勵 和治理投票等多重作用 這類多用途代幣設計 在 AI + Web3 場景裏算是比較合理的 因爲只要有數據在貢獻 有模型在更新 有 Agent 在運行 整個網路就能形成真實價值流動
生態部分也動得挺快 各類 AI 模型市場 數據市場鏈上 Agent 這些應用的雛形都已經在跑 代幣上線後鏈上活躍度也明顯拉升 如果之後 Datanet 跑順了 開發者會很願意把小模型部署在這條鏈上
說白話點 OpenLedger 想把 AI 的價值分配從中心化平台手裏搶回來 把價值流重新分給數據提供者 模型開發者 算力貢獻者 這套敘事如果落地 會是很大的範式切換
基礎設施還在早期 模型生態能不能真正繁榮要看後續開發者會不會來建設 但至少路線圖是對的
AI 上鏈這件事 可能不是今天起飛 但一
OPEN-9.76%
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最近在看一堆 L2 的技術文檔,越對比越覺得 #Mantle 的優勢有點低調但很實用。它不是那種把技術講得像科幻小說一樣的鏈,而是走把復雜事情做簡單的路線,這對開發者和項目方其實更有價值
最核心的點其實就兩個
一、@Mantle_Official 的模塊化不是擺概念,而是真的能減負
大部分鏈喊模塊化,但落地後開發者還是得自己處理一堆繁瑣的鏈上細節
Mantle 反而很務實:執行層負責快、便宜、能抗高頻;數據可用性(DA)部分直接接的是 EigenLayer,穩定又省錢;結算依托以太坊保證安全性
這意味着什麼?
誰來都能直接 plug-in,不用自己重造一個全鏈,省心又不容易炸
開發者特別喜歡,因爲產品上線週期可以壓到很短
二、它現在是少數能同時跑 AI、遊戲、內容協議還不卡頓的 L2
這不是宣傳,而是因爲 Mantle 的成本曲線足夠穩定
AI 項目需要高頻調用、遊戲需要高交互、內容協議需要持續寫入,換到大多數 L2 上,不是成本突然飆,就是性能突然掉
@0xMantleCN最強的點反而是穩定性——
你知道你花多少錢、你知道交易會過、你知道負載上來不會把全鏈衝爆
這對真正做產品的人來說就是剛需
所以爲什麼最近一堆項目會往 Mantle 搬?
不是因爲補貼多,而是因爲它的底層設計真的讓事情比較好做
Mantle 的核心競爭力不是喊敘事,而是把開發者和項目方從一堆鏈上麻煩裏解放出來,讓
MNT-11.5%
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