挖矿

特朗普家族支持的美国比特币公司（ABTC）向SEC申请融资21亿美元。该公司由特朗普兄弟持有少数股权，通过与Gryphon Digital Mining合并上市，专注于轻资产比特币挖矿模式，利用现有基础设施整合行业资源，应对减半后竞争压力。

下一次 Zcash 减半：将于 2025 年 11 月到来 Zcash 第三次减半预计于 2025 年 11 月进行，区块奖励将从 3.125 ZEC 降至 1.5625 ZEC。此次减半延续协议通缩机制，可能影响代币价值。历史数据显示，2020 年首次减半后 ZEC 三个月内上涨 175%。矿工需应对奖励减半挑战，包括硬件升级和能源优化。Zcash 开发基金分配结构保持不变，支持生态系统发展。减半事件与比特币减半后期重合，可能创造有利市场环境。

比特币核心开发团队计划在2025年10月发布的v30版本中取消OP_RETURN数据80字节限制，引发与比特币Knots阵营的激烈争论。核心团队认为此举可推动链上数据创新，而Knots支持者警告这将导致区块链臃肿并威胁网络去中心化。节点分裂加剧， ideological分歧可能引发类似2017年的链分叉风险。

美国比特币现货ETF于8月28日净流入1.789亿美元，连续四日资金流入，单日购入约1620枚比特币，相当于日产量450枚的3.6倍。若持续流入，可能显著影响市场供需。宏观政策预期宽松及资金持续配置成为近期需求主要推动力。

美联储降息预期推动加密市场普涨，比特币领涨。UniSat团队推出Fractal Bitcoin分形比特币项目，旨在解决比特币网络扩展性问题。该项目通过递归创建扩展层提升交易处理能力，兼容现有比特币生态，支持无许可和合并挖矿。目前处于测试网阶段，主网预计九月上线。Fractal Bitcoin生态系统已涌现多个项目，如UniWorlds、InfinityAI等。虽然团队背景强大，但项目文档和官网介绍较为简略，其实际优势尚待验证。

DeFi质押成为2025年加密货币生态核心，提供被动收益与网络安全双重价值。Lido、Pendle、EigenLayer等平台通过流动性质押、收益代币化、再质押等创新方案突破传统模式，其中Lido TVL达400亿美元，EigenLayer再质押规模超200亿美元。质押策略需平衡高收益与智能合约风险、代币波动等挑战，建议采用分散投资、安全审计等风控措施。随着比特币质押协议Babylon等新玩家入场，DeFi质押持续演化，为投资者创造更丰富的参与维度。

闲置手机和电脑在Web3领域可焕发新生，通过参与挖矿、运行节点或共享计算资源赚取代币或积分。本文介绍了9个相关项目： io.net：Solana生态DePIN项目，聚合GPU资源支持AI/ML，提供积分奖励计划。 ola：ZK隐私扩容项目，通过移动端应用“Massive”实现验证即挖矿。 Grass：L2数据Rollup项目，用户贡献闲置带宽获取AI数据集奖励。 Over Protocol：轻量级节点协议，降低区块链维护成本，支持PC运行节点。 Nodle：去中心化物联网网络，智能手机作为节点赚取代币。 UpRock：AI DePIN网络，共享带宽获取代币奖励。 Kuzco：Solana上分布式GPU集群，支持LLM推理赚取积分。 Nimble：可组合AI协议，通过贡献计算能力参与挖矿。 Acurast：去中心化无服务器云，移动设备提供算力获取奖励。

2024年4月比特币将迎来第四次减半，矿工奖励将从6.25 BTC降至3.125 BTC。历史数据显示，前三次减半后比特币价格均出现显著上涨，市场预期本次减半周期将受现货ETF资金流入、机构采用增加等新因素推动。专家预测2025年比特币价格可能达到15-20万美元，但需警惕监管变化、宏观经济等风险因素。矿工面临盈利压力，大型矿企正通过技术升级、融资等方式应对。链上指标显示比特币长期增长潜力，但环境问题仍是行业挑战。

美国德克萨斯州胡德县农村居民要求通过社区投票获得对比特币矿场的监管权。该矿场由Marathon Digital运营，持续噪音导致居民出现睡眠障碍、听力损伤及房产贬值问题。居民两次提交请愿书希望将矿区划为城镇以实施地方法规，首次因注册选民不足被拒。若二次请愿失败，居民计划诉诸法律，同时已联合环保组织和个人伤害律师对矿场发起诉讼。此事件反映了加密货币采矿设施与居民生活的持续冲突。

争议性AI加密项目Qubic在完成门罗币挖矿后，计划转向开采狗狗币。社区投票显示狗狗币以301票胜出，远超其他候选币种。若实施该计划，Qubic可能获得比门罗币挖矿时期更高关注度。目前狗狗币全网算力达2.93PH/s，矿工日收益约21美元/算力单位。Qubic创始人表示需数月准备期，期间将继续挖矿门罗币。该项目旨在将PoW算力转向AI应用，其”有用工作量证明”系统可将挖矿能源转化为AI研究算力，最终目标是实现通用人工智能(AGI)。