以太坊:现在值17.3亿了又心疼那7500个比特币了AI能挖回来吗?

2013年,英国IT工程师詹姆斯·豪威尔斯曾不小心将藏有7500枚比特币私钥的硬盘当垃圾扔掉,按照约37000美元现价,估算约2.7亿美元,约合人民币17亿!索菲亚觉得,他现在也只能在垃圾场里望洋兴叹了。

从2009年开始,詹姆斯·豪威尔斯在个人电脑上共开采7500枚比特币。但造化弄人,2013年,他把藏有秘钥的硬盘当垃圾扔掉了。詹姆斯在垃圾填埋场接受参访时说,“我真想回到过去,不要扔掉那个硬盘。”那么在AI技术突飞猛进的今天,AI技术能够帮助矿工们高效挖掘比特币吗?

Vitalik:未来的以太坊升级或可实现在手机上运行全节点:9月5日消息,以太坊联合创始人Vitalk Buterin在韩国区块链周期间表示,从长远来看,我们有计划维护完全验证的以太坊节点,你可以在手机上运行它。

Vitalik强调了解决以太坊网络中心化问题必须解决的六个关键点,并称全节点是以太坊追求更高去中心化程度的重要组成部分。他还提到了以太坊的路线图,其中包括使用“Verkle树”的“无状态客户端”。

今日早些时候消息,Vitalik Buterin表示,节点中心化是以太坊面临的主要挑战之一,应通过降低和简化节点的运行成本来解决该问题,但完美的解决方案可能需要再等10年甚至20年。他认为,以太坊整体上最紧迫的问题是实现更高水平的可扩展性。[2023/9/5 13:19:58]

比特币“挖矿潮”卷土重来

动态 | 币安期货市场测试平台的日交易量超过1.5亿美元:9月10日,Reddit用户发布了他们对币安期货市场表现的调查结果。调查显示,币安期货市场测试平台的日交易量超过1.5亿美元。注:9月8日,币安首席执行官赵长鹏发布推特称,币安期货测试平台已完成测试,团队正在忙于部署产品环境。(Cointelegraph)[2019/9/11]

2017年,比特币来到了历史最高价位,20089美元。时至今日,比特币的价格更是一路飙升,1月11日凌晨,比特币攻下37000美元价格关口。所以一枚比特币是什么概念?妥妥的一辆特斯拉Model3续航升级版!

分析 | 加密货币市场进入修复阶段 部分小币种市值逐渐回归正常区间:据TokenGazer量化模型显示,部分此前被低估的小币种,如REP、ENJ、GTO等,经过近日的市场修正之后,市值发生调整,接近TokenGazer量化模型估值下限或进入估值正常区间,部分已进入估值偏高区间,投资人需谨慎观察项目状态。[2019/3/13]

本质上,挖矿就是一场算力的比拼。挖矿的难度,则取决于全网总算力的百分比,如果一个矿工拥有全网算力的1%,那么他挖到下一个区块的可能性就是1%。因此,为了获得比特币,你必须拥有一台算力强劲的计算机,并在系统中持续运行“CGMiner”之类的挖币程序。

所以为了在这次矿潮中大展拳脚,全世界的矿工都在购置设备。外国一个叫SimonByrne的矿主,就直接用78张RTX3080搭建了一座矿场,他还很自豪地发了个贴文,展示自家的机器,其他“矿工”看见了不免要血压升高。

AI参与比特币挖矿是否可行?

挖比特币的矿工们有“散户”,自然也有“大户”。比特大陆主营加密货币开采业务,这家中国公司在2013年开始挖矿和销售“挖矿钻机”。他们借助ASIC芯片来加速AI应用。但事实上,他们从2015年开始涉足AI领域至今,也没能实现挖矿的AI加速。

尽管用AI直接参与挖矿并不靠谱,但是AI在处理交易的优势却是绝对的。对于这个问题,国外加密货币开发者亚当·金提出了一种新的解决思路。他结合人工智能在预测方面得天独厚的优势,提出了训练比特币交易智能体的想法。

他在完整数据帧中给定一个分界点,前一部分的数据用作训练集,其余的数据用作测试集。总的来说,表现良好的智能体最多能够实现资产总价值提升10倍甚至60倍!虽然这些智能体都是在虚拟的比特币交易环境中训练和测试的。但是至少这个结果告诉我们,使用AI来进行加密货币交易是行得通的。

除了不小心被丢在垃圾场里,矿工的比特币还会以其他方式失踪。比如被黑客窃取,交易平台卷钱跑路、忘记PIN码等等。区块链分析公司Chainalysis统计,至大约有300万个比特币将永远丢失,就像某个在垃圾场深埋的硬盘。

其实说了这么多,总归一点,想要再币圈安安稳稳的赚到钱,恐怕现在只有挖矿了!回归本质挖矿才是区块链最基本的基础,而挖矿也无疑是以最低成本,最快方式,的方式,没有之一。挖矿无惧无聊的横盘继续笼罩和暴涨暴跌困扰,总之只要算力在手每天都有币到账!算力挖矿是目前唯一一个大众群体也可以参与的挖取你比特币和以太坊的方式!

来源:金色财经

郑重声明: 本文版权归原作者所有, 转载文章仅为传播更多信息之目的, 如作者信息标记有误, 请第一时间联系我们修改或删除, 多谢。

链链资讯

[0:15ms0-8:71ms