Dữ liệu: TVL của Sui đạt 2.6 tỷ USD, tăng 37% so với một tháng trước.
Jinse Finance đưa tin, TVL của Sui đã đạt 2.6 tỷ USD, tăng 37% so với một tháng trước và tăng 160% so với một năm trước, khi đó TVL khoảng 1 tỷ USD. Suilend là giao thức lớn nhất trên Sui với TVL đạt 745 triệu USD, tăng 11% so với tháng trước. Navi đứng thứ hai với 723 triệu USD, tăng 14% trong tháng. Momentum xếp thứ ba với TVL đạt 551 triệu USD, tăng 249% trong cùng kỳ. Sự tăng trưởng của các giao thức này đã thúc đẩy tổng TVL của Sui tăng lên. Gần đây, khối lượng giao dịch DEX của Sui đã vượt 15.6 tỷ USD, và xét theo khối lượng giao dịch 24 giờ, đây là blockchain lớn thứ sáu.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Mọi thông tin trong bài viết đều thể hiện quan điểm của tác giả và không liên quan đến nền tảng. Bài viết này không nhằm mục đích tham khảo để đưa ra quyết định đầu tư.
Bạn cũng có thể thích
LVMH giảm 37% trong năm, từng là cổ phiếu giá trị lớn nhất châu Âu, hiện đã rớt khỏi top 10.
Vào thứ Ba, cổ phiếu của LVMH đã giảm 2,6%, vốn hóa thị trường giảm xuống còn 201 tỷ euro (khoảng 232 tỷ đô la), thấp hơn một chút so với L'Oréal và lần đầu tiên kể từ năm 2017 rơi khỏi top 10 châu Âu. Năm nay, cổ phiếu LVMH đã giảm tổng cộng 37%, trở lại mức từng thấy khi các cửa hàng toàn cầu phải đóng cửa do lệnh phong tỏa vì đại dịch. Khi nhu cầu hàng xa xỉ suy giảm, nhiều ngân hàng đầu tư đã hạ xếp hạng đối với LVMH.

Becent: Cam kết duy trì sự ổn định và chiều sâu cho thị trường trái phiếu chính phủ Mỹ
Meta tự phát triển chip AI, dự kiến triển khai vào nửa đầu năm sau nhằm giảm chi phí và giảm sự phụ thuộc vào Nvidia
Meta sẽ bắt đầu triển khai chip AI tự nghiên cứu thế hệ thứ ba MTIA 450 tại các trung tâm dữ liệu vào nửa đầu năm sau, trong khi thế hệ thứ tư dự kiến sẽ được đưa vào trung tâm dữ liệu vào cuối năm 2027. Trong 12 tháng tới, cam kết triển khai chip tự nghiên cứu của Meta đã vượt quá lượng điện tương đương 1 gigawatt. Ông Yee Jiun Song, Phó Chủ tịch kỹ thuật của Meta, cho biết so với các sản phẩm hiện tại của Nvidia, chip tự nghiên cứu của họ hiệu quả hơn và tiêu thụ ít năng lượng hơn khi vận hành các mô hình AI.
