Notícias
Mantenha-se atualizado sobre as últimas tendências de cripto com nossa cobertura especializada e detalhada.


Predict and Pump (PnP) integra dados da DeFiLlama para facilitar mercados de previsão descentralizados na Solana.
Os planos mais recentes da FSA podem legitimar as criptomoedas como uma classe de ativos mainstream dentro do sistema financeiro tradicional do Japão.


O presidente dos Estados Unidos, Trump, confirmou que se reunirá com o presidente chinês Xi Jinping na cúpula da APEC na Coreia do Sul em 31 de outubro. Após o anúncio, o mercado de criptomoedas teve uma recuperação generalizada: bitcoin subiu cerca de 2%, ethereum e BNB avançaram mais de 3%, enquanto solana registrou alta de quase 4%. Analistas acreditam que a melhora nas relações entre China e Estados Unidos, assim como a expectativa de um acordo comercial, impulsionaram o sentimento do mercado, mantendo a tendência de alta de longo prazo.


Investidores de varejo perderam cerca de US$ 17 bilhões após ações de tesouraria de Bitcoin, como MicroStrategy e Metaplanet, desabarem juntamente com o mercado cripto.

As moedas de privacidade estão novamente em destaque esta semana, à medida que os traders migram para projetos de blockchain que oferecem maior anonimato. Zcash, Dash e Railgun lideraram esse ressurgimento, cada uma apresentando configurações técnicas únicas e uma força renovada on-chain. De divergências altistas ocultas a formações de bandeira e acúmulo por grandes investidores, esses tokens focados em privacidade estão preparando o cenário para o que pode ser outra fase de valorização em outubro.

O sentimento em relação à Hedera caiu para níveis historicamente baixos, deixando o movimento de preço dependente da direção do Bitcoin. Uma recuperação do BTC acima de US$108.000 pode levar o HBAR a cerca de US$0,188.
- 00:42Fontes: O token Polymarket será lançado em 2026, após a reabertura do mercado dos EUADe acordo com reportagem da Jinse Finance, fontes revelaram que a Polymarket planeja emitir um token cripto após seu retorno ao mercado dos Estados Unidos, mas isso provavelmente só acontecerá em 2026. Ao mesmo tempo, com a confirmação do plano de emissão do token Polymarket, os usuários da plataforma mudaram suas estratégias de participação em airdrops, adotando métodos mais sofisticados para evitar serem identificados como sybils. Diferente do comportamento evidente de wash trading do ano passado, agora os usuários passaram a operar com mais de 100 carteiras ou a otimizar seu desempenho em volume de negociação, lucratividade, provisão de liquidez e número de mercados negociados, a fim de atender às condições esperadas para o airdrop.
- 00:32Relatório: Consumo anual de energia do Bitcoin atinge 138 TWh, com 52,4% proveniente de fontes sustentáveisDe acordo com o ChainCatcher, o mais recente "Relatório da Indústria de Mineração Digital de Cambridge 2025" mostra que o consumo anual de eletricidade do bitcoin é atualmente estimado em 138 TWh, gerando aproximadamente 39,8 Mt de emissões equivalentes de dióxido de carbono. O relatório aponta que, atualmente, 52,4% da energia utilizada na mineração de bitcoin provém de fontes sustentáveis, como energias renováveis e energia nuclear. Em contraste, o ethereum, desde a conclusão da atualização "Merge" em setembro de 2022, reduziu seu consumo de energia em cerca de 99,9% ao migrar do mecanismo de prova de trabalho (PoW) para prova de participação (PoS). Especialistas afirmam que o impacto ambiental da mineração de bitcoin vai além do simples consumo de eletricidade, incluindo também emissões de carbono, consumo de recursos hídricos, uso do solo e resíduos eletrônicos. Com o aumento da pressão regulatória, os governos estão cada vez mais atentos ao tipo de energia utilizada na mineração, sua localização e seus impactos externos.
- 00:25Vitalik: O principal para que os ZK-Provers realizem cálculos eficientes é não precisar comprometer nenhum dado intermediário.Jinse Finance relatou que Vitalik Buterin publicou um artigo afirmando: “Se você tem acompanhado a ‘direção da criptografia no campo das criptomoedas’, provavelmente já ouviu falar dos comprovadores ZK ultrarrápidos (ZK-provers): por exemplo, um comprovador ZK-EVM que pode provar em tempo real o Ethereum L1 usando apenas cerca de 50 GPUs de consumo; provar 2 milhões de hashes Poseidon por segundo em um notebook comum; e sistemas zk-ML que continuam aumentando a velocidade de prova para inferência de grandes modelos de linguagem (LLM). Neste artigo, explicarei detalhadamente uma família de protocolos usados nesses sistemas de prova de alta velocidade: GKR. Vou focar na implementação do GKR para provar hashes Poseidon (e outros cálculos com estrutura semelhante). Se você quiser entender o contexto do GKR em cálculos de circuitos genéricos, pode consultar as anotações de Justin Thaler e este artigo da Lambdaclass. O que é GKR e por que é tão rápido? Imagine que você tem um cálculo que é ‘muito grande em dois eixos’: ele precisa lidar com pelo menos um número moderado de ‘camadas’ (de baixo grau), enquanto aplica repetidamente a mesma função a uma grande quantidade de entradas. Assim: Acontece que muitos dos cálculos que fazemos em grande escala seguem esse padrão. Engenheiros de criptografia notarão: muitas tarefas de prova intensivas em computação envolvem grandes quantidades de operações de hash, e a estrutura interna de cada hash segue exatamente esse padrão. Pesquisadores de IA também notarão: redes neurais (o bloco básico dos LLMs) também seguem essa estrutura (é possível provar em paralelo a inferência de múltiplos tokens, e porque cada token é composto por camadas neurais elemento a elemento e camadas de multiplicação de matriz global — embora as operações de matriz não sigam exatamente a estrutura ‘independente entre entradas’ do diagrama acima, na prática podem ser facilmente incorporadas ao sistema GKR). GKR é um protocolo criptográfico projetado especificamente para esse padrão. Ele é eficiente porque evita comprometer todas as camadas intermediárias: você só precisa comprometer a entrada e a saída. Aqui, ‘comprometer’ significa colocar os dados em alguma estrutura criptográfica (como KZG ou árvore Merkle), de modo que seja possível provar algo relacionado a consultas desses dados. A forma mais barata de compromisso é usar uma árvore Merkle após codificação de correção de erros (como em STARK), mas ainda exige que você faça um hash de 4 a 16 bytes para cada byte comprometido — o que significa centenas de operações de adição e multiplicação, enquanto a operação real que você quer provar pode ser apenas uma multiplicação. GKR evita essas operações, exceto no início e no final. Vale notar que GKR não é ‘zero knowledge’: ele garante apenas concisão, não privacidade. Se você precisa de zero knowledge, pode encapsular a prova GKR em um ZK-SNARK ou ZK-STARK.