Najlepsze projekty na Arbitrum w 2023

Karolina

02 paź 2023
Najlepsze projekty na Arbitrum w 2023

Sfera blockchain i kryptowalut jest świadkiem nieustającej fali innowacji. Wśród tych postępów, rozwiązania skalowania warstwy 2 okazały się być przełomowe, szczególnie dla Ethereum. Jednym z takich rozwiązań warstwy 2, które przyciągnęło ogromną uwagę, jest Arbitrum. Dzięki swojej zdolności do ułatwiania skalowalnych inteligentnych kontraktów, stało się ono hotspotem dla nowatorskich projektów kryptowalutowych. W tym artykule omówimy 5 najlepszych projektów kryptowalutowych na Arbitrum w 2023 r., które kształtują przyszłość zdecentralizowanego świata.

Dlaczego projekty na Arbitrum?

Zanim zagłębimy się w listę, ważne jest, aby zrozumieć, co sprawia, że Arbitrum jest atrakcyjną platformą dla programistów i innowatorów.

Skalowalność. Arbitrum znacznie zwiększa przepustowość sieci Ethereum. Pozwala to projektom działać wydajniej i obsługiwać większe wolumeny transakcji.

Kompatybilność. Oferuje płynną kompatybilność z Ethereum, co oznacza, że programiści mogą korzystać z istniejących narzędzi i aplikacji bez większych modyfikacji.

Bezpieczeństwo. Dziedzicząc model bezpieczeństwa Ethereum, Arbitrum zapewnia, że projekty na nim zbudowane są tak samo bezpieczne, jak te na samym Ethereum.

Obniżone opłaty za gaz. Użytkownicy i deweloperzy mogą czerpać korzyści ze zmniejszonych kosztów transakcji, dzięki czemu wdrażanie i interakcja z aplikacjami są bardziej opłacalne.

Najlepsze projekty na Arbitrum w 2023

Podczas odkrywania świata Arbitrum, niektóre projekty wyraźnie wybiły się ponad resztę. Niezależnie od tego, czy chodzi o innowacyjne rozwiązania, zaangażowanie użytkowników czy czystą użyteczność, są to nazwy, które nadają ton przyszłości.

GMX

GMX jest zdecentralizowaną, wieczystą giełdą, która jest głęboko zintegrowana z ekosystemem Arbitrum. Umożliwia ona bezproblemowy handel on-chain dla kilkunastu tokenów, takich jak BTC, ETH, AVAX i UNI. Dzięki błyskawicznemu wzrostowi, GMX jest obecnie najczęściej używaną giełdą DeFi na Arbitrum.

ZyberSwap (ZYB)

Zbudowany na blockchainie Arbitrum, ZyberSwap jest zdecentralizowaną giełdą (DEX), która posiada automatycznego animatora rynku (AMM) i oferuje niskie opłaty za wymianę aktywów kryptograficznych. Jest znana z zapewniania jednych z najbardziej kuszących nagród w całej sieci Arbitrum za staking i yield farming, co czyni ją popularnym wyborem wśród użytkowników DeFi. Platforma jest w całości poświęcona decentralizacji i aktywnemu udziałowi społeczności, a wszystkie istotne zmiany są określane w drodze głosowania zarządczego.

Jeśli chodzi o dystrybucję tokenów, ZyberSwap zdecydował się na uczciwą strategię uruchamiania, aby zapewnić wszystkim użytkownikom równe szanse na uzyskanie tokenów. Ponadto platforma została poddana rygorystycznemu audytowi bezpieczeństwa i jest obsługiwana przez Solidproof. Ta relacja nie tylko zapewnia dostęp do ich wiedzy specjalistycznej, ale także korzysta z bezpłatnych procedur audytu i KYC dla nowych projektów. Podsumowując, ZyberSwap to bezpieczny i zorientowany na użytkownika DEX, który przeciera szlaki w szybko rozwijającym się ekosystemie Arbitrum.

VELA Exchange

Vela Exchange, wysokiej jakości zdecentralizowana giełda na Arbitrum, zapewnia profesjonalną platformę handlową obsługującą wiele kryptowalut. Platforma została stworzona przy użyciu Dexpools, zdecentralizowanego systemu handlu OTC opartego na puli płynności.

Wraz z niedawnym ogłoszeniem wersji Beta, Vela Exchange zyskała na popularności na Arbitrum, osiągając łączny wolumen transakcji w wysokości około 5 miliardów USD. Co imponujące, giełda przyczyniła się do ponad 10% aktywności Layer 2 w łańcuchu. Pokazuje to zaangażowanie i zaufanie społeczności do tej wieczystej wymiany.

Vela zapewnia giełdę, na której klienci mogą ustanawiać pozycje handlowe na aktywach syntetycznych z dźwignią do 100x. Platforma obejmuje stablecoina wspieranego przez USDC.

Camelot

Ze względu na skoncentrowane na ekosystemie i kierowane przez społeczność podejście do zdecentralizowanej wymiany (DEX) i zapewniania płynności, Camelot (GRAIL) jest jednym z najbardziej obiecujących projektów na Arbitrum w 2023 roku. Koncentrując się na komponowalności, Camelot oferuje wysoce wydajną i konfigurowalną platformę z dostosowanym podejściem. Camelot, bogaty w funkcje AMM, oferuje konfiguracje puli unikalnie dostosowane do konkretnych par handlowych. Wdrażając nowe podejście do płynności przy użyciu niezamiennych pozycji stakowanych, dodaje dodatkową warstwę do tradycyjnych tokenów LP i zapewnia więcej korzyści użytkownikom i protokołom.

Bezzezwoleniowy charakter Camelot umożliwia projektom bezpośrednie angażowanie się w protokół, bez konieczności zatwierdzania lub ingerencji ze strony zespołu. Zapewnia to pełną kontrolę nad motywowaniem i zarządzaniem płynnością. Podwójny system tokenów składający się z natywnego płynnego tokena GRAIL i niezbywalnego tokena zarządzania xGRAIL przyczynia się do solidnej kontroli nad przepływem podaży na rynku. Promują one długoterminową stabilność.

Radiant

Radiant Capital, platforma oparta na protokole pożyczkowym Arbitrum, ma na celu przekształcenie się w międzyłańcuchową platformę pożyczkową. Pozwoli to użytkownikom na interakcję z różnymi blockchainami podczas pożyczania i udzielania pożyczek na jednej platformie.

W każdej głównej sieci użytkownicy mogą deponować główne aktywa i pożyczać różnorodne aktywa obsługiwane przez wiele łańcuchów. Głównym celem Radiant jest konsolidacja rozdrobnionej płynności rozproszonej obecnie w 10 największych alternatywnych warstwach.

Obecnie posiadając najwyższy TVL na Arbitrum, Radiant Capital pozycjonuje się jako wiodąca platforma pożyczkowa.

Podsumowanie - Projekty na Arbitrum

Trajektoria wzrostu Arbitrum jest imponująca. Wraz z rosnącym ekosystemem projektów ustanawiających swoją obecność na tym rozwiązaniu warstwy 2, przyszłość wydaje się obiecująca. Wspomniane wyżej projekty to tylko wierzchołek góry lodowej, reprezentujący niewielki ułamek potencjału. Wraz z rozwojem sfery zdecentralizowanych rozwiązań, będą pojawiać się innowacje i możliwości na platformach takich jak Arbitrum.

Tagi

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!