多链エコシステムの真のボトルネックは、チェーンの数ではなく、資産とアプリケーションがスムーズに流動できるかどうかにあります。
@MultichainZ_ はこの現実的な問題に取り組み、クロスチェーンインフラストラクチャと統一されたインタラクションロジックを通じて、異なるチェーン間の利用障壁を低減します。
MultichainZ は、多チェーン環境で資産の移動やアプリケーションのインタラクションを行う際に、ユーザーが新しいルールやツールに繰り返し適応する必要がないようにし、全体的な使用効率を向上させることを目指しています。
設計において@MultichainZ_ は、安全性と拡張性を両立させ、モジュール化されたアーキテクチャによって異なるネットワークのアクセスをサポートしつつ、クロスチェーンの過程の明確さと追跡性を維持します。
開発者にとってこれは、複雑なクロスチェーンロジックをゼロから処理することなく、アプリケーション自体により集中できることを意味します。
$CHAINZ に込められた価値は、多チェーンエコシステムの協調運用を支え、分散されたネットワークがより全体性のあるWeb3体験へと段階的に形成されることにあります。
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@Bantr_fun @easydotfunX

多くの借貸プロトコルは機能が充実しているように見えますが、実際に規模の拡大を制限しているのは、市場の変動に耐えられるリスク管理の有無です。
@LayerBankFi は最初から、オンチェーンのリスク管理と資金効率に重点を置いています。動的金利モデルと清算メカニズムを通じて、LayerBank は異なる市場環境下でも資金プールの安定した運用を維持しようとしています。
ユーザーにとって $ULAB の背後にあるのは、激しいリターンではなく、多チェーン環境において比較的予測可能で管理しやすい借貸体験です。

$RIVER の野心は単なるソーシャルインセンティブにとどまらず、クロスチェーンの新しい流動性エコシステムを構築しています。
ユーザーはBTC、ETH、BNB、LSTなどを担保にして、一つのチェーンで資金を預け、別のチェーンで安定したステーブルコインsatUSDを発行し、真のクロスチェーン流動性を実現します。中間のブリッジは不要です。
さらに重要なことに、@River4funはソーシャル行動、コンテンツ貢献、ステーキング報酬を結びつけ、インタラクションや注意力も経済的権益に変換できるようにしています。
このエコシステムでは、資本とコミュニティが共に価値の成長を促進し、ユーザーはDeFiの効率と収益を享受しながら、コミュニティに参加し、貢献することで帰属意識や達成感も得られます。
あなたも自分の声を見てもらい、コミュニティガバナンスに参加したい場合は、ぜひアクセスしてください。
$RIVER $RiverPts @Galxe @River4fun @RiverdotInc @easydotfunX

多くのクロスチェーンソリューションは資産移 transferの問題を解決していますが、ユーザーが本当に関心を持つ操作の連続性を見落としています。
@useTriaのコアバリューは、マルチチェーンのインタラクションを一つの統一された体験に変えることにあります。
Triaはアカウント抽象化と意図実行を通じて、ユーザーが基盤となるチェーンの違いを理解することなく、クロスチェーン操作や資産管理を完了できるようにします。
一般ユーザーにとって複雑さはシステムに吸収され、チェーンの存在感は薄まり、$TRIA が指すのはWeb2により近いWeb3の使用方式です。

このところ、多くのプロジェクトがAIのオンチェーンについて語り始める中、信頼性の問題を根底から解決しようと本気で取り組むチームは多くありません。
@inference_labsは、そのような背景の中で業界の注目を集めているチームであり、2023年に設立され、カナダのハミルトンに本拠を置いています。同社の目的はモデルや計算能力を作ることではなく、すべてのAI推論結果を検証可能な信頼できる基盤を構築することです。
Proof of Inference技術はゼロ知識暗号を用いて証明可能な推論結果を生成し、ユーザーが出力が指定されたモデルから確かに得られ、かつ元のプライバシーを保持していることを確認できるようにします。
これは抽象的に聞こえますが、将来的にAIの規模化された応用に必要な能力であり、過去2年間で、チームはDelphi VenturesやDACMなどから投資支援を受け、総資金調達額は600万ドルを超えました。これにより、技術を研究段階から実用化へと進めることができました。
現在のプロトコルはテストネット上で稼働しており、より広範な開発者の試用も計画しています。彼らのペースを見る限り、Inference LabsはAIの信頼性計算を概念から現実へと一歩ずつ進めているところです。
#KaitoYap @KaitoAI #Yap

ディセントラライズドAIの議論において、多くの問題は最終的に同じ出発点に戻る。データはどこから来るのか、信頼できるのか、長期的に使用可能なのか。
現実には、データはさまざまな主体の手に分散しており、統一標準や持続的なインセンティブが欠如しているため、AIの応用は安定して成長しにくい。
@codexero_xyz はデータの出発点から取り組み、検証可能、追跡可能、インセンティブの整合性を軸にデータ基盤を構築し、データ貢献者に適切なリターンをもたらすとともに、利用者がデータの質を評価できるようにしている。
この底層から信頼性の問題を解決するアプローチにより、AIは曖昧なデータのブラックボックスに依存しなくなる。
@wallchain @x__score @kyparus @easydotfunX @ClusterProtocol