KTONDarwinia Commitment Token Цена

26 августа, согласно мониторингу Arkham, клиенты Bitwise покупали Solana (SOL) в течение пяти последовательных дней, при этом последняя покупка составила примерно 25 миллионов долларов. Данные показывают, что с момента запуска ETF BSOL под управлением Bitwise, его клиенты накопили чистые покупки SOL на сумму около 948 миллионов долларов. Если текущий импульс покупок сохранится, ожидается, что клиенты Bitwise превысят 1 миллиард долларов в общих чистых покупках на этой неделе.

26 августа, согласно мониторингу Arkham, клиенты Bitwise покупали Solana (SOL) в течение пяти последовательных дней, при этом последняя покупка составила примерно 25 миллионов долларов. Данные показывают, что с момента запуска ETF BSOL под управлением Bitwise, его клиенты накопили чистые покупки SOL на сумму около 948 миллионов долларов. Если текущая покупательская активность продолжится, ожидается, что клиенты Bitwise превысят общие чистые покупки в 1 миллиард долларов на этой неделе.

26 августа аналитик Citrini Юкан опубликовал анализ, в котором утверждается, что AI-чип 'Jalapeño' от OpenAI может не достичь масштаба платформы Rubin от Nvidia. Он считает, что если HBM4 с высокой пропускной способностью от OpenAI полностью зависит от поставок Samsung, то будет определенный предел увеличения производственных мощностей. Юкан также отметил, что если OpenAI хочет расширить масштаб развертывания 'Jalapeño', возможно, ему придется снизить свои спецификации для скоростей передачи HBM4, чтобы одновременно использовать продукты HBM4 от других поставщиков, тем самым облегчая ограничения в цепочке поставок. Сегодня ранее BlockBeats сообщил, что OpenAI объявила о последних результатах тестирования своего самостоятельно разработанного AI-чипа для вывода Jalapeño (в переводе: Мексиканский перец), заявив, что чип превзошел суперчипы Nvidia GB200 и GB300 в тесте InferenceX, достигнув 1.5 до 1.9 раз большей нагрузки AI на ватт по сравнению с конкурентами на моделях, таких как GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 и Kimi K2.5 1T, при этом задержка от конца до конца была снижена в 1.7 до 3.6 раз.