Akash网络：去中心化物理基础设施的领军者

2025年4月24日，LBank交易所宣布上线新数字资产Phoenix (PXT)，旨在连接人工智能（AI）与去中心化物理基础设施网络（DePIN）。PXT/USDT交易对现已开放，标志着Web3发展的重要一步。Phoenix提供模块化和可扩展的框架，使开发者和用户能够在区块链上直接开发AI代理和智能应用，提升数字资产和去中心化治理的用户互动。Phoenix生态系统基于可组合性和可及性原则，降低技术门槛，促进自主代理和去中心化应用的创建。PXT作为原生实用代币，促进经济互动并激励开发者、代理和用户参与。总供应量为210亿PXT，分配包括社区激励、生态发展基金及团队支持。该代币经济模型不仅推动交易和dApp运营，还支持可持续的DePIN经济，助力AI、DeFi与数字基础设施的下一波采用。

ROVR网络，一家专注于去中心化高清3D地图的平台，成功完成了260万美元的种子融资，融资由Borderless Capital和GEODNET共同主导，吸引了多位天使投资者和IoTeX的参与。ROVR旨在创建全球首个去中心化3D地图协议，为自动驾驶汽车行业和空间人工智能研究提供实时、合规的地理空间数据。融资将用于提升全球运营、部署硬件和促进社区驱动的数据收集。ROVR平台被认可为首个将LiDAR技术与实时动态定位（RTK）结合的去中心化物理基础设施网络，实现了厘米级的街道级地图精度。ROVR还计划提前推出$ROVR代币，代币现已在Solana区块链上线，将在激励贡献者和促进去中心化数据经济中发挥重要作用。

Aleph.im正式更名为Aleph Cloud，标志着其服务的重大转型，旨在成为全面的去中心化云服务提供商。此次重branding于4月23日宣布，伴随推出的产品包括去中心化计算、存储、虚拟机和GPU资源，支持下一代Web3和AI应用。同时，Aleph Cloud还推出了100万美元的初创企业加速器，帮助Web3开发者和初创公司摆脱AWS和Google Cloud等中心化云服务的依赖。该加速器提供计算积分、存储和技术支持，覆盖以太坊、Base、Solana、BSC和Avalanche等多个生态系统。Aleph Cloud首席执行官Jonathan Schemoul强调去中心化的重要性，表示依赖中心化服务存在风险。该平台承诺遵循GDPR，确保用户数据隐私，致力于为Web3和AI开发者重新定义云服务市场。

Solana的去中心化交易所（DEX）市场正在经历显著变化，Raydium的长期主导地位受到新兴竞争者的挑战。截至2025年4月20日，Raydium仍占据31%的DEX交易量，但较年初的63%大幅下降。新平台如Pumpfun、Orca和SolFi迅速崛起，表明市场竞争加剧。Pumpfun在推出几周后便占据19%的DEX交易量，其成功归功于结合了以memecoin为主的启动平台和高效自动化做市商（AMM）的混合模式，吸引了零售投资者。然而，其增长的可持续性仍存疑，面临保持流动性提供者和吸引严肃交易者的挑战。同时，Orca和SolFi在主要交易对中争夺市场，Orca在SOL-USD市场略占优势。尽管Raydium市场份额下降，但仍在Solana DEX生态系统中保持重要地位，需适应现代交易需求并创新以留住用户。未来几个月将决定是否会出现少数主导玩家，或是多DEX生态系统继续繁荣。

尽管氦气币（HNT）从4.5美元的高点回落近24%，但近期显示出潜在的看涨趋势。4月12日，HNT突破了3.4美元的重要阻力位，标志着自1月底以来的下行趋势可能结束。当前，HNT面临3美元和2.25美元的关键支撑位，主要受比特币（BTC）波动的影响。如果BTC跌破83,000美元，可能引发市场普遍抛售，进而对HNT造成负面影响。此外，HNT的买入压力并不强劲，OBV指标未能突破2月份的高点。4小时图显示，相对强弱指数（RSI）在过去一周内动能减缓，价格在3.7美元附近遇到阻力。HNT目前交易接近50%回撤水平，若买入压力增加，有望反弹至3.7美元以上。但若比特币跌破83,000美元，HNT的短期前景可能转为看跌，交易者需考虑在2.75-3美元区间寻找卖出机会。

斯坦福大学工程系助理教授艾伦·维特西克的AI研究实验室将利用Theta EdgeCloud的混合云基础设施，增强在离散优化和算法推理方面的研究。这一合作将使实验室能够使用EdgeCloud的去中心化GPU，提供可扩展且高性能的计算能力，预计将显著加速AI模型的训练并推动高级研究项目。首尔国立大学、KAIST和俄勒冈大学等其他知名学术机构也在利用EdgeCloud的基础设施提升AI研究生产力。维特西克专注于机器学习、算法推理及计算与经济学的交叉领域，研究重点包括大语言模型在优化、算法内容选择及聚类算法的广泛应用。Theta EdgeCloud的混合GPU基础设施为学术研究提供了按需、可扩展且具成本效益的计算能力，体现了先进云计算技术在AI研究中的日益整合趋势。