Bitget App
Trade smarter
Kup kryptoRynkiHandelFuturesEarnAICentrumWięcej
Wartość TVL Umowy Ponownego Zastawienia Płynności Ether spada do 10,296 miliarda dolarów

Wartość TVL Umowy Ponownego Zastawienia Płynności Ether spada do 10,296 miliarda dolarów

Bitget2024/10/01 21:11
Pokaż oryginał

Według DefiLlama, Ether.fi TVL spadł do 10,296 miliarda dolarów, co oznacza spadek o 4,36% w ciągu 24 godzin. Pięć największych umów TVL to: - ether.fi TVL na poziomie 5,616 miliarda dolarów, spadek o 2,7% w ciągu 7 dni; - Puffer Finance TVL na poziomie 1,344 miliarda dolarów, spadek o 2,78% w ciągu 7 dni; - Eigenpie TVL na poziomie 1,113 miliarda dolarów, spadek o 4,07% w ciągu 7 dni; - Renzo TVL na poziomie 7,4 miliarda dolarów, spadek o 9,96% w ciągu 7 dni; - Renzo TVL na poziomie 7,4 miliarda dolarów, spadek o 9,96% w ciągu 7 dni; oraz - Renzo TVL na poziomie 7,4 miliarda dolarów, spadek o 9,96% w ciągu 7 dni. Renzo TVL na poziomie 740 milionów dolarów, spadek o 9,96% w ciągu 7 dni; - Mellow LRT TVL na poziomie 652 milionów dolarów, spadek o 9,39% w ciągu 7 dni;

0
0

Zastrzeżenie: Treść tego artykułu odzwierciedla wyłącznie opinię autora i nie reprezentuje platformy w żadnym charakterze. Niniejszy artykuł nie ma służyć jako punkt odniesienia przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.

PoolX: Stakuj, aby zarabiać
Nawet ponad 10% APR. Zarabiaj więcej, stakując więcej.
Stakuj teraz!

Może Ci się również spodobać

Meta wdroży własne chipy AI w pierwszej połowie przyszłego roku, aby obniżyć koszty i zmniejszyć zależność od Nvidia

Meta będzie używać swojego trzeciego pokolenia własnych chipów AI, MTIA 450, w centrach danych od pierwszej połowy przyszłego roku, a czwarte pokolenie jest przewidywane do wdrożenia pod koniec 2027 roku. W ciągu najbliższych 12 miesięcy Meta zobowiązała się do wdrożenia własnych chipów o zapotrzebowaniu energetycznym przekraczającym 1 gigawat. Yee Jiun Song, wiceprezes ds. inżynierii w Meta, podkreślił, że w porównaniu do produktów obecnie dostarczanych przez Nvidia, autorskie chipy Meta są bardziej wydajne podczas uruchamiania modeli AI i mają niższe zużycie energii.

华尔街见闻2026/09/15 14:51