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first_img 『フォーブス』誌:Paradigm、a16z cryptoなどの暗号VCの資産管理規模が明らかに縮小している

《フォーチュン》誌の報道によると、2025年の暗号市場の低迷と投資家への利益分配の状況下で、Paradigmやa16z cryptoなどの暗号ベンチャーキャピタルの投資ポートフォリオの価値が大幅に減少した。アメリカ証券取引委員会(SEC)の提出データによると、a16z crypto傘下の4つの暗号ファンドの総管理規模(AUM)は、2024年から2025年にかけて約40%も大幅に減少し、95億ドルに達した。その一因は、同機関が初期ファンドから投資家に資本を返還し始めたことであり、返還のタイミングは2025年の市場のピークに重なり、同社の最初の暗号ファンドの純DPI(実際に出資された資本への分配)は5.4に達した。Multicoin Capitalの管理規模は半減し、約27億ドルに減少した。Paradigmの保有も約6%のわずかな減少を見せた。一方で、a16z cryptoの親会社であるAndreessen Horowitzの総規模は1000億ドルを超えている。報道は、資産管理規模の縮小は市場の下落による保有価値の減少を反映している一方で、VCが正常に退出し、有限責任組合員(LP)に資金を返還することの表れでもあると指摘している。一部の機関、例えばHaun Venturesは、管理規模が逆に30%以上増加し、約25億ドルに達している。現在、Paradigmは15億ドルの新ファンドを募集しており、a16z cryptoも最大20億ドルの第5ファンドを募集中である。

国際サッカー連盟がADI Predictstreetと契約し、2026年ワールドカップに予測市場を導入します。

Decrypt の報道によると、国際サッカー連盟 FIFA は、ADI Predictstreet と数年にわたる協力協定を結び、後者が 2026 年ワールドカップの公式予測市場パートナーとなることを発表しました。これは FIFA がファンのインタラクション体験を向上させるために予測市場メカニズムを導入するのは初めてです。協力内容に基づき、ファンはこのプラットフォームを通じて試合結果、イベントデータ、選手のパフォーマンス、重要な出来事を予測することができます。プラットフォームは ADI Chain に基づいて運営され、公式の歴史データを使用して分析をサポートし、無料のクイズ機能も提供される予定です。2026 年ワールドカップはアメリカ、カナダ、メキシコの共同開催で、48 チームに拡大し、合計 104 試合が行われます。FIFA 会長の Gianni Infantino は、この取り組みが革新的な方法で世界中のファンの参加感を高めることを目的としていると述べました。注目すべきは、FIFA が Polymarket や Kalshi などの成熟したプラットフォームを選ばず、まだ正式に立ち上がっていない ADI Predictstreet と提携したことです。公式は、このプラットフォームが規制とコンプライアンスの枠組みに従い、異常取引行為を防ぐためのリアルタイム監視メカニズムを導入することを明らかにしました。このニュースを受けて、ADI トークンの価格は歴史的な新高値を記録し、最高で 4.54 ドルに達し、過去一週間で約 12% 上昇しました。市場分析では、この取り組みが予測市場とスポーツイベントの結びつきが新たな段階に入ったことを示しており、関連する取引モデルに対する規制当局のさらなる関心を引き起こす可能性があると考えられています。

Vergex × 智谱 Z.ai は GLM‑5 Trading Odyssey を発表し、AIエージェントの実際の取引における新しいパラダイムを探求します。

Vergex と智谱 Z.ai は共同で GLM‑5 Trading Odyssey を発表し、開発者とトレーダーに向けて開放しました。参加者は GLM モデルに基づいてトレーディングエージェントを構築し、実際の市場で運用し、実際の利益を核心評価基準とします。今回の活動は従来の AI トレーディングツールとは異なり、参加者は直接実取引のシーンに入ります。Vergex は AI Trading Harness(AI トレーディング実行基盤)として、戦略の変換、制約の検証、リスク管理を提供し、AI トレーディングのブラックボックスや実行の制御不能といった実現の難題を解決します。そのオープンソースプロジェクト NoFx は GitHub で 11,000 以上のスターを獲得し、今回の活動に技術的基盤を提供します。報道によると、智谱 Z.ai は 2019 年に設立され、主要な基盤モデル企業です。GLM‑5 は Artificial Analysis Intelligence Index のオープンソースモデルランキングで第1位にランクインしており、まもなくオープンソース化される GLM‑5.1 は前世代に比べて約 50% の性能向上を実現しています。両者は AI トレーディングをモデル能力から生産レベルのシステムへと推進しています。

Zcashオープン開発ラボが2500万ドル以上のシードラウンドの資金調達を完了、Paradigmなどが参加

公式な情報によると、前 Electric Coin Company CEO の Josh Swihart によって設立された Zcash Open Development Lab は、2500 万ドル以上の資金調達を完了しました。このラウンドの資金調達には、Paradigm、a16z crypto、Winklevoss Capital、Coinbase Ventures、Cypherpunk Technologies、Maelstrom、Chapter One、Balaji Srinivasan、David Friedberg、Haseeb Qureshi、James Nicholas などが参加しました。ECC は 2024 年にフラッグシップ Zcash ウォレット Zodl を発売し、Zcash の使いやすさに新たな基準を設けます。今年の初めには、ウォレット製品チームを含む元 ECC チーム全体が ZODL に参加し、Zcash の主要ユーザーインターフェースを構築し続け、Zodl をオープンな自己管理型プライバシー金融プラットフォームに育てることに尽力しています。協力を通じてエコシステムの相互運用性を拡大し、プライバシー ZEC 取引を世界の主流に押し上げることを目指しています。Zcash プロトコルの開発は、ZODL の核心的な仕事であり続けます。ECC で Zcash の重要なシステムを設計、構築、維持していたエンジニアが ZODL に参加し、同じコミットメントと誠実さでプロトコルの進化を推進し、技術の進歩が実際のニーズをサポートし、Zcash の製品市場適合を促進することを確実にします。Zcash Open Development Lab の核心は、オープンで自己管理型のプライベート金融プラットフォームを開発することであり、協力を通じてエコシステムの相互運用性を拡張し、保護された ZEC 取引を世界の主流市場に推進することを目指しています。

OpenAI と Paradigm が EVMbench を発表し、AI エージェントのスマートコントラクトセキュリティへの応用を探ります。

据 The Block 报道,OpenAI と暗号投資機関 Paradigm は、AI エージェントのスマートコントラクトセキュリティ分野における能力を評価するための EVMbench を共同で発表しました。これには、高リスクの脆弱性の識別、修正、及び悪用が含まれます。双方は、AI がコードの作成と実行において能力を向上させるにつれて、攻撃者に利用される可能性がある一方で、防御ツールにもなり得ると述べています。したがって、実際の経済的意義を持つ環境で AI システムのセキュリティ能力をテストする必要があります。EVMbench は、脆弱性検出、契約の修正、悪用可能性の排除、及びサンドボックスチェーン環境での完全な攻撃プロセスのシミュレーションを含む多様なテストモードを提供します。このツールの発表に際し、DeFi プロトコル Moonwell とクロスチェーン流動性プロトコル CrossCurve が最近、スマートコントラクトの脆弱性攻撃に相次いで遭遇し、AI 支援のコードセキュリティに対する関心が高まっています。EVMbench は、120 の選定された脆弱性サンプルに基づいて構築されており、複数の公開監査およびコンペティションのケースをカバーしています。業界の分析者は、AI 技術の進歩に伴い、スマートコントラクトの脆弱性識別のハードルがさらに低下する可能性があり、安全防御と攻撃能力の間の競争が加速していると考えています。

GradientはEcho-2 RLフレームワークを発表し、AI研究の効率を10倍以上向上させました。

分散型 AI ラボ Gradient が Echo-2 分散強化学習フレームワークを発表分散型 AI ラボ Gradient は本日、Echo-2 分散強化学習フレームワークを発表しました。これは AI 研究のトレーニング効率の壁を打破することを目的としています。アーキテクチャ層で Learner と Actor の徹底的なデカップリングを実現することで、Echo-2 は 30B モデルの後トレーニングコストを 4,500 ドルから 425 ドルに急降下させました。同等の予算で、10 倍以上の研究スループットを実現します。このフレームワークは、ストレージと計算の分離技術を利用して非同期トレーニング (Async RL) を行い、膨大なサンプリング計算能力を不安定な GPU インスタンスと Parallax ベースの異種 GPU にオフロードします。有界古さ、インスタンス耐障害スケジューリング、独自開発の Lattica 通信プロトコルなどの技術的ブレークスルーにより、モデルの精度を保証しながらトレーニング効率を大幅に向上させます。フレームワークの発表に伴い、Gradient は RLaaS プラットフォーム Logits を発表し、AI 研究を「資本の積み上げ」から「効率の反復」パラダイムへと移行させることを目指しています。Logits は現在、世界中の学生と研究者に予約を受け付けています。
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