投研早报丨8 大 zkVM 实测评比：速度、内存与证明大小全面解析/美股加密狂热升级，「山寨 Summer」行情爆发在即/从 Filecoin、Arweave 到 Walrus、Shelby：去中心化存储的普及之路还有多远？
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👨💻 ChainFeeds 投研简报 ｜2024.6.27
1️⃣ zkVM｜8 大 zkVM 实测评比：速度、内存与证明大小全面解析
2️⃣ 稳定币｜跨境支付的快车与慢路 VS 稳定币的高速与刹车
3️⃣ 市场｜美股加密狂热升级，「山寨 Summer」行情爆发在即
4️⃣ 存储｜从 Filecoin、Arweave 到 Walrus、Shelby：去中心化存储的普及之路还有多远？
5️⃣ AI｜AI Agent Launchpads: Web3 领域缺失的基础设施
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1️⃣ 【英文长推】8 大 zkVM 实测评比：速度、内存与证明大小全面解析
导读：zkVM 将成为以太坊扩展的基础技术 —— 但它们在现实环境中到底表现如何？
tcoratger：Fenbushi 的测试项目包括以下 8 种 zkVM：SP1、RISC Zero、OpenVM、Pico、ZKM、Jolt、Nexus 和 Novanet。测试覆盖 4 种类型程序：计算第 100,000 个斐波那契数。求 SHA2–2048 哈希。secp256k1 ECDSA 签名验证。模拟 100 次以太坊转账。
证明者运行时间（速度）最快的几位是 RISC Zero（GPU）和 SP1（GPU）在多种场合下表现稳定优异；OpenVM（CPU）在无 GPU 情况下也具备很强竞争力。Jolt 和 Pico 的表现则因测试任务而异。斐波那契基准（第 100,000 项）：这是一个计算密集、内存占用低的任务。最快的几款：SP1（GPU）：3.4 秒。RISC Zero（GPU）：3.6 秒。OpenVM（CPU）：7.5 秒。由此可见，GPU 加速型 zkVM 在此类任务中表现稳居前列。
模拟 100 笔以太坊转账（EVM 模拟）：RISC Zero（GPU）7.3 秒；OpenVM（CPU）7.6 秒；SP1（GPU）13 秒；Jolt（GPU）82 秒。仅凭普通硬件就能达到如此速度，实属令人印象深刻。可扩展性测试（如 斐波那契 从 10 增加到 100k）：SP1（GPU）性能下降较温和；RISC Zero 与 OpenVM 中等水平的降速；Jolt、Pico、ZKM 性能陡降。可见执行继续（continuation）和批量证明机制对于处理更大规模任务至关重要。证明大小：更小的证明意味着更低的链上验证成本。RISC Zero 约 222KB。Jolt 约 232KB。SP1 斐波那契为 1.8MB，其他测试中可高达几 MB。Novanet/Nexus 几十 MB。因此 SP1 和 Nexus 等平台以更大证明换取灵活性或更高抽象能力。【翻译为中文】（来源 ）
2️⃣ 【长推】跨境支付的快车与慢路 VS 稳定币的高速与刹车
导读：为什么跨境支付时快时慢，稳定币革新在哪，又被哪些挑战掣肘？本文将拆解跨境支付与稳定币支付快慢的场景，并以此为基础，做出稳定币跨境支付渗透的估算。
AI索罗斯科特：稳定币的「三连击」拆锁链：稳定币通过三个关键机制，有效打破传统跨境支付的制度壁垒。首先，共享账本将多级代理行流程压缩成「一跳」，付款行直接在链上转账，省去代理行、报文和对账步骤，大幅提升效率；其次，可编程流动性让「死钱变活钱」，用户可通过智能合约机构化地将钱包余额质押国债，以获取秒级借款能力；当前，包括 J.P. Morgan Onyx 和 Franklin Templeton 的 BENJI 均在推动链上回购协议和国债代币化，而美国「支付型稳定币法案」也已允许持有 90 天及以下的国债作为储备并实时披露；第三，支付即资管的本质收益机制：稳定币只要做到 1:1 储备，就可将 80% 以上的资金投入≤90 天的国债中，实现约 4% 的年化收益，把原本零息的客户余额转化为收益引擎，为支付服务提供资产增值能力。
传统与稳定币：谁快谁慢、如何补位？传统跨境支付在一些本地场景（如 FedNow、SEPA Instant）已实现秒级到账，但受限于同币种、单一清算网络，使稳定币在前端提速作用有限；在伦敦↔纽约这样「条件快」的场景中，传统模式在营业时段内仍能实现 T+0.5 到账，但遇到周末或截账就停摆，此时稳定币 24×7 的链上结算成为「兜底方案」；而在长链路、发展中市场、小额支付等结构性缓慢场景中，传统跨境路径通常需经过 2–3 级代理行并伴随高额费用（非洲、拉美电汇费率达 7–10%），小额如 200 美元薪水支付却可能被 20 美元手续费吞噬，而且美元截账盲区高达 48 小时。这类场景中，一跳链上结算 + Gas 费 < 1%+ 全天可用，稳定币优势立竿见影。
稳定币仍需翻越的五大高墙：首先，本币落地依然是挑战，链上美元若要转为法币，需要合法 FX 牌照与额度；其次，监管分裂严重，不同地区监管标准各异，美国将其视为「支付型稳定币」，欧盟按「电子货币」，日本要求由银行发行；第三，储备透明性有待提高，USDC 仅月审计、USDT 只鉴证，折现率与频次尚未统一；第四，链上合规压力巨大，「旅程规则」要求实名，GDPR 限制数据跨境、「旅行规则」制度各异，使企业不得不「两头跑」；最后，宏观稳定风险隐忧，如果银行大量囤积某一种稳定币，一旦兑付危机爆发，可能造成短期国债市场冲击。（ 来源 ）
3️⃣ 美股加密狂热升级，「山寨 Summer」行情爆发在即
导读：上市公司的山寨币财库已覆盖 ETH、SOL、BNB、TRX 和 HYPE。
Odaily：SharpLink Gaming（美股代码：SBET）是一家纳斯达克上市公司，此前专注于美国体育博彩和全球 iGaming 行业的在线技术，但近年来经营不善，2023 与 2024 年连续亏损，现金流紧张。转机发生在 2025 年 5 月 27 日，公司宣布以每股 6.15 美元的价格向投资者发行超过 6900 万股普通股或等值证券，预计募资约 4.25 亿美元，并宣布将启动购买 ETH 作为主要储备资产的策略。此举直接推动其股价在公告首日上涨超 650%，并于 5 月 29 日触及 79.21 美元的高点。根据 SEC 文件，SharpLink Gaming 计划抛售股票购买最多 10 亿美元的 ETH。6 月 13 日，公司正式开始购入 ETH，当日以均价 2626 美元斥资 4.63 亿美元购买 17.6 万枚 ETH。随后于 6 月 16 日至 20 日再以均价 2513 美元增持 1.22 万枚 ETH，6 月 26 日继续购入近 6000 枚 ETH。截至目前，公司共投入约 5.07 亿美元，累计持有 19.4 万枚 ETH，综合建仓成本约为每枚 2611 美元，当前账面浮亏约 3600 万美元。
DeFi Development Corp.（美股代码：DFDV，原名 Janover Inc.）是一家以商业地产金融科技为主营业务的纳斯达克公司，但 2022 至 2024 年连续亏损。2025 年 4 月 8 日，Janover Inc. 首次购入 2858 枚 SOL，均价为 134 美元，正式启动向 Solana 财库转型。两周后，公司更名为 DeFi Development Corp.，并更换股票代码为 DFDV。6 月 12 日，公司宣布已获得高达 50 亿美元的股权融资额度，用于进一步增持 SOL。目前公司持有 621313 枚 SOL，价值约 9000 万美元，成为市场上重要的 SOL 上市财库公司之一。在宣布转型和财库计划后，DFDV 股价快速上涨，并于 5 月 22 日达到阶段高点 50.28 美元，尽管近期有所回落，但其 Solana 战略已成为其新商业模型核心支柱。
Eyenovia（美股代码：EYEN）原为专注于眼科产品开发的纳斯达克上市公司，包括用于老花眼、近视及散瞳治疗的多种微量药物，但 2024 年净亏高达 5000 万美元，濒临退市边缘。2025 年 6 月 17 日，Eyenovia 完成 5000 万美元融资，并宣布启动 Hyperliquid 代币 HYPE 的财库战略，成为美国首个将 HYPE 纳入资产负债表的上市公司。公司还计划更名为 Hyperion DeFi，股票代码将更改为 HYPD。此消息发布当天，公司股价暴涨 134%，6 月 25 日再次刷新至 9.02 美元的阶段新高。6 月 23 日，公司披露以均价 34 美元购入 1040584.5 枚 HYPE，总值近 3850 万美元。这一战略举措不仅改善了其资产状况，也标志着其从传统生物科技企业向加密财库公司彻底转型。（ 来源 ）
4️⃣ 【长推】从 Filecoin、Arweave 到 Walrus、Shelby：去中心化存储的普及之路还有多远？
导读：本文从 Filecoin、Arweave、Walrus 和 Shelby 四者的发展路线出发，解析去中心化存储的叙事变迁历程，试图寻找这样一个答案：去中心化存储的普及之路还有多远？
kevin：Filecoin 的运行逻辑本质上是一个矿币架构。虽然项目表面上主打去中心化存储，但其生态的核心驱动力始终是矿工的代币经济收益，而非终端用户的实际存储需求。由于 IPFS 获取速度缓慢、不适合热数据场景，Filecoin 网络中大量存储节点通过填充垃圾数据获取奖励，却不必承担数据检索责任，形成存了等于没存的局面。复制证明机制虽能防止矿工私自删除数据，却无法防止其上传无用数据来骗取奖励。这种机制激励矿工不断投入硬件与带宽以博取代币，而非优化用户体验。结果是，Filecoin 的存储市场更多是围绕质押、抵押、惩罚与奖励的博弈，而非真实数据流转与调用。从整个设计上看，Filecoin 继承了早期山寨项目以挖矿为主导的经济模型，只是将矿工激励披上去中心化存储外衣。尽管 Filecoin 仍在持续进行功能优化和生态扩展，但就目前而言，它更像一个靠挖矿驱动的金融系统，而不是真正满足应用需求的存储协议。
Arweave 代表了一种极端的长期主义思维：它并不寻求频繁使用或即时数据读取，而是致力于为重要数据提供一次性永久保存的能力。它的叙事基础不是技术性能，而是存储哲学。这种定位使得 Arweave 在牛市中因叙事而爆红，也在熊市中因冷门而沉寂。主网升级从 1.5 到 2.9 版本，不断压制依赖算力的矿工行为，推动真实数据持有成为挖矿门槛核心。例如引入 SPoRA、全局索引、慢哈希机制，鼓励矿工优化读写性能而非堆砌 GPU，降低对高性能硬件的依赖。Arweave 用一系列底层调整，实现以最小成本激励矿工持久保存数据，其架构变化是围绕保持网络长期健壮性这一目标持续演进的结果。然而，过于理想化的设计也限制了其在日常应用中的使用频率与场景广度。Arweave 不追求用户规模、不迎合市场偏好，生态冷清甚至无视增长指标，它押注的是时间和记忆的价值。问题是，在技术商业化竞争日益激烈的去中心化基础设施领域，是否真有足够多「值得永久保存」的数据，来支撑它的价值模型？
Walrus 并未沿用 Filecoin 的矿币逻辑或 Arweave 的永久存储定位，而是另辟蹊径，聚焦于热数据存储，尤其面向 NFT、社交媒体内容等 Web3 应用中频繁调用、更新的数据需求。其最大技术亮点是自主研发的 RedStuff 编码方案，一种在去中心化场景下改良的纠删码机制。RedStuff 通过主 / 次切片结构与链上 Proof 验证相结合，实现低成本高容错的数据恢复能力。相比传统 RS 编码，RedStuff 更注重节点间异步协同、边缘设备适配与最终一致性容忍，牺牲部分即时可用性换取广泛参与性。它不再追求强一致性与快速解码，而是在结构策略上优化节点成本与网络适应性。尽管如此，RedStuff 并未真正突破纠删码系统在编码计算上的瓶颈，其工程创新仍局限在权衡与改良层面。Walrus 依赖 Sui 公链提供高性能基础设施，将自身定位为「低成本、可验证、可扩展的热数据存储系统」，但其生态能否真正规模化，仍取决于 Web3 内容类应用的增长与对热存需求的实际落地程度。（ 来源）
5️⃣ AI Agent Launchpads: Web3 领域缺失的基础设施
导读：AI 智能体 Launchpad 凭借其卓越的易用性设计，成功打破了复杂技术的壁垒，让即便不具备编程背景的普通用户也能轻松驾驭前沿 AI 技术。
Kava Labs：AI 智能体 Launchpad 凭借其卓越的易用性设计，成功打破了复杂技术的壁垒，让即便不具备编程背景的普通用户也能轻松驾驭前沿 AI 技术。这些平台精心配备了智能合约模板，为智能体的行为模式设定了清晰的规则框架；同时，它们还提供了去中心化的数据存储解决方案，确保数据的安全与隐私；更有健全的治理机制加持，严格保障智能体在预设参数范围内稳定运行。试想一番，当你沉浸在梦乡之中，一个 AI 智能体正悄然为你打理着分散在多个区块链上的加密货币投资组合。它如同一位敏锐的市场分析师，不断学习市场动态，并依据你的个性化偏好精准执行交易策略。又或者，设想一个智能体化身为你在数字世界的得力助手，它不仅悉心维护着你的虚拟资产，还深入分析市场趋势，精准捕捉买卖数字资产的黄金时机，在全天候无休的虚拟环境中积极推动商业活动的蓬勃发展。这些智能体所具备的核心能力，使得复杂区块链操作与自动化管理变得前所未有的轻松与高效。
区块链技术犹如一股革新力量，将 AI 智能体 Launchpad 从中心化服务的桎梏中解放出来，蜕变为真正的去中心化舞台，赋予其传统服务商难以企及的独特优势。借助分布式账本技术的精妙运用，这些 Launchpad 不仅实现了数字资产与智能体的真正所有权归属，更在数据管理上兼顾了安全性与私密性，同时确保了大规模智能体交互的透明与高效。通过推行标准化开放协议（如模型上下文协议，MCP），并融合 AI 增强的跨链桥技术，智能体得以跨越不同区块链网络的界限，实现无缝协作与自由穿梭。这一变革，标志着从昔日封闭、孤立的黑箱模式，向开放、协同新范式的根本性跃迁。在黑箱模型中，数据存储与训练往往受制于单一实体的集中管控，而如今，这一局面已被彻底改写，去中心化技术与隐私保护手段共同铸就了全新的智能体运作模式。
Launchpad 的出现，为去中心化世界开启了一扇通往全新可能的大门，让创建复杂精妙的虚拟助手与栩栩如生的交互式虚拟形象不再是遥不可及的梦想。这些 AI 助手宛如数字世界的全能管家，能够自主且贴心地为人们提供个性化推荐、精准的市场管理以及丰富多元的社交互动等一系列服务。它们拥有卓越的行为分析能力与强大的自然语言处理能力，恰似一块不断吸收知识的海绵，随着每一次与用户的交互体验，都在持续学习、不断进化，以更好地适应不同用户的需求与偏好。不妨设想一下视频游戏里的非玩家角色（NPC），它们不再是千篇一律、按部就班的程序产物，而是能够依据玩家的互动行为，灵活学习并生成全新的响应方式，为玩家带来独一无二、充满惊喜的游戏体验。又或者想象一个 AI 礼宾员，它凭借对你在不同虚拟世界中偏好的深入了解，精准引导你探索那些与你兴趣高度契合的内容。（ 来源）