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Predict and Pump (PnP) integriert DeFiLlama-Daten, um dezentrale Prognosemärkte auf Solana zu ermöglichen.
Die neuesten Pläne der FSA könnten Kryptowährungen als eine etablierte Anlageklasse im traditionellen Finanzsystem Japans legitimieren.


Der US-Präsident Trump hat bestätigt, dass er sich am 31. Oktober auf dem APEC-Gipfel in Südkorea mit dem chinesischen Staatspräsidenten Xi Jinping treffen wird. Nach der Bekanntgabe dieser Nachricht erholte sich der Kryptowährungsmarkt umfassend: Bitcoin stieg um etwa 2 %, Ethereum und BNB legten um mehr als 3 % zu, Solana gewann fast 4 %. Analysten sind der Meinung, dass die Entspannung der Beziehungen zwischen China und den USA sowie die Erwartung eines Handelsabkommens die Marktstimmung stärken und der langfristige Bullenmarkttrend weiterhin intakt bleibt.


Kleinanleger haben rund 17 Milliarden Dollar verloren, nachdem Bitcoin-Treasury-Aktien wie MicroStrategy und Metaplanet zusammen mit dem Kryptomarkt abgestürzt sind.

Privacy-Coins stehen diese Woche wieder im Fokus, da Trader ihr Interesse auf Blockchain-Projekte mit stärkerer Anonymität verlagern. Zcash, Dash und Railgun führen dieses Wiederaufleben an, wobei jeder Coin einzigartige technische Muster und eine erneuerte On-Chain-Stärke zeigt. Von versteckten bullischen Divergenzen über Flaggenformationen bis hin zu Akkumulation durch Wale bereiten diese datenschutzorientierten Token die Bühne für eine mögliche neue Ausbruchsphase im Oktober.

Die Stimmung gegenüber Hedera ist auf ein Rekordtief gefallen, sodass die Kursentwicklung nun von der Richtung von Bitcoin abhängt. Ein Anstieg von BTC über 108.000 Dollar könnte HBAR auf 0,188 Dollar treiben.
- 00:42Quellen: Polymarket-Token wird 2026 nach der Wiedereröffnung des US-Marktes eingeführt.Jinse Finance berichtet unter Berufung auf Insider, dass Polymarket nach der Rückkehr auf den US-Markt plant, einen Krypto-Token herauszugeben, dies jedoch möglicherweise erst im Jahr 2026 umsetzen wird. Gleichzeitig haben die Nutzer der Plattform ihre Airdrop-Strategien geändert, nachdem der Token-Ausgabeplan von Polymarket bestätigt wurde. Sie verwenden nun komplexere Methoden, um Sybil-Angriffe zu vermeiden. Im Gegensatz zu den offensichtlichen Wash-Trading-Aktivitäten im letzten Jahr nutzen die Nutzer jetzt mehr als 100 Wallets oder optimieren ihre Performance in Bezug auf Handelsvolumen, Rentabilität, Liquiditätsbereitstellung und die Anzahl der Handelsmärkte, um die erwarteten Airdrop-Bedingungen zu erfüllen.
- 00:32Bericht: Der jährliche Stromverbrauch von Bitcoin beträgt 138 TWh, 52,4 % stammen aus nachhaltigen EnergiequellenChainCatcher berichtet, dass der aktuelle „Cambridge Digital Mining Industry Report 2025“ zeigt, dass der geschätzte jährliche Stromverbrauch von Bitcoin derzeit bei 138 TWh liegt und etwa 39,8 Mt CO₂-Äquivalent-Emissionen verursacht. Der Bericht weist darauf hin, dass derzeit 52,4 % der für das Bitcoin-Mining verwendeten Energie aus nachhaltigen Quellen wie erneuerbaren Energien und Kernenergie stammen. Im Gegensatz dazu hat Ethereum seit dem Abschluss des „Merge“-Upgrades im September 2022 durch den Wechsel vom Proof-of-Work- (PoW) zum Proof-of-Stake-Mechanismus (PoS) den Energieverbrauch um etwa 99,9 % gesenkt. Experten betonen, dass die Umweltauswirkungen des Bitcoin-Minings über den reinen Stromverbrauch hinausgehen und auch Kohlenstoffemissionen, Wasserverbrauch, Landnutzung und Elektroschrott umfassen. Mit zunehmendem politischen Druck richten Regierungen ihr Augenmerk verstärkt auf die Art der beim Mining verwendeten Energie, den Standort und die externen Auswirkungen.
- 00:25Vitalik: Der Schlüssel zur effizienten Berechnung von ZK-Provers liegt darin, dass keine Verpflichtung zu irgendwelchen Zwischenschichtdaten erforderlich ist.Jinse Finance berichtet, dass Vitalik Buterin in einem Beitrag erklärte: „Wenn du die ‚kryptographischen Richtungen im Bereich der Kryptowährungen‘ verfolgst, hast du wahrscheinlich schon von ultraschnellen ZK-Provern (ZK-provers) gehört: Zum Beispiel ein ZK-EVM-Prover für Ethereum L1, der in Echtzeit mit nur etwa 50 Consumer-GPUs Beweise erzeugen kann; das Beweisen von 2 Millionen Poseidon-Hashes pro Sekunde auf einem normalen Laptop; sowie zk-ML-Systeme, die die Beweisgeschwindigkeit für Inferenz von Large Language Models (LLM) kontinuierlich steigern. In diesem Artikel werde ich ein Protokollfamilie im Detail erklären, das in diesen Hochgeschwindigkeits-Beweissystemen verwendet wird: GKR. Ich werde mich darauf konzentrieren, wie GKR beim Beweisen von Poseidon-Hashes (sowie anderen Berechnungen mit ähnlicher Struktur) implementiert wird. Wenn du mehr über den Hintergrund von GKR in allgemeinen Schaltkreisberechnungen erfahren möchtest, kannst du Justins Thalers Notizen und diesen Artikel von Lambdaclass konsultieren. Was ist GKR und warum ist es so schnell? Stell dir vor, du hast eine Berechnung, die in ‚beiden Dimensionen sehr groß‘ ist: Sie muss mindestens eine mittlere Anzahl von (niedriggradigen) ‚Schichten‘ verarbeiten und gleichzeitig dieselbe Funktion wiederholt auf eine große Menge von Eingaben anwenden. So: Tatsächlich passen viele unserer groß angelegten Berechnungen in dieses Muster. Kryptographie-Ingenieure werden feststellen: Viele rechenintensive Beweisaufgaben beinhalten zahlreiche Hash-Operationen, und die interne Struktur jedes Hashs entspricht genau diesem Muster. Auch KI-Forscher werden bemerken: Neuronale Netzwerke (die grundlegenden Bausteine von LLMs) haben genau diese Struktur (es ist möglich, die Inferenz mehrerer Tokens parallel zu beweisen, und jedes Token besteht intern aus elementweisen neuronalen Schichten und globalen Matrixmultiplikationsschichten – auch wenn Matrixoperationen nicht ganz der oben gezeigten ‚inputunabhängigen‘ Struktur entsprechen, können sie tatsächlich leicht in das GKR-System eingebettet werden). GKR ist ein kryptographisches Protokoll, das speziell für dieses Muster entwickelt wurde. Es ist effizient, weil es darauf verzichtet, alle Zwischenschichten zu committen: Du musst nur die Eingaben und Ausgaben committen. Das ‚Commitment‘ hier bedeutet, Daten in eine Art kryptographische Datenstruktur (wie KZG oder Merkle-Baum) zu legen, sodass du Inhalte bezüglich bestimmter Anfragen zu diesen Daten beweisen kannst. Die günstigste Commitment-Methode ist die Verwendung eines Merkle-Baums nach Fehlerkorrekturcodierung (wie bei STARK), aber auch dabei musst du für jedes eingereichte Byte 4–16 Byte hashen – das bedeutet Hunderte von Additionen und Multiplikationen, während die eigentliche zu beweisende Berechnung vielleicht nur eine Multiplikation ist. GKR vermeidet diese Operationen, außer am Anfang und am Ende. Es ist zu beachten, dass GKR nicht ‚Zero-Knowledge‘ ist: Es garantiert nur Kürze, aber keine Privatsphäre. Wenn du Zero-Knowledge benötigst, kannst du den GKR-Beweis in einen ZK-SNARK oder ZK-STARK einbetten.“