Экосистема OpenClaw впервые демонстрирует масштаб доходов, 129 стартапов за последние 30 дней суммарно заработали 28,3 тысяч долларов США

Согласно последним данным TrustMRR, за последние 30 дней 129 стартапов, построенных на OpenClaw, получили реальный доход с общим доходом $283,000, со средней ежемесячной выручкой около $2,200 на компанию, из которых компания с наибольшим ежемесячным доходом достигла $50,000.

Что касается распределения бизнес-моделей, текущая экосистема очень концентрирована: около 80% компаний сосредоточены на снижении порога использования OpenClaw, предоставлении инструментов, инфраструктуры или упрощении сервисов доступа; Всего 3-5 компаний действительно глубоко погрузились в разработку на уровне приложений и изучили конкретные отраслевые сценарии, а общее исследование бизнес-сценария всё ещё находится на ранней стадии.

Посмотреть Оригинал
Отказ от ответственности: Информация на этой странице может поступать от третьих лиц и не отражает взгляды или мнения Gate. Содержание, представленное на этой странице, предназначено исключительно для справки и не является финансовой, инвестиционной или юридической консультацией. Gate не гарантирует точность или полноту информации и не несет ответственности за любые убытки, возникшие от использования этой информации. Инвестиции в виртуальные активы несут высокие риски и подвержены значительной ценовой волатильности. Вы можете потерять весь инвестированный капитал. Пожалуйста, полностью понимайте соответствующие риски и принимайте разумные решения, исходя из собственного финансового положения и толерантности к риску. Для получения подробностей, пожалуйста, обратитесь к Отказу от ответственности.

Связанные статьи

BTQ запускает квантово-устойчивую сеть тестирования Bitcoin с BIP 360

BTQ Technologies запустила первую рабочую реализацию BIP 360 на своей Bitcoin Quantum тестовой сети. Обновление позволяет разработчикам тестировать квантово-стойкие биткойн-транзакции в живой среде. Bitcoin Quantum Testnet дебютирует с реализацией BIP 360 BTQ Technologies представила Bitco

Coinpedia29м назад

Из интервью с генеральным директором Circle: почему стейблкоины — это не криптоактивы, а протоколы интернет-валют?

Circle завершила IPO, Джереми Аллер подчеркивает, что стейблкоины все еще находятся на ранней стадии, с целью создания инфраструктуры сети цифрового доллара и финансовой платформы следующего поколения. Примечание редактора: в 2025 году круговой эмитент стейблкоинов Circle завершил IPO, став одним из наиболее значительных случаев листинга в криптоиндустрии за последние годы. Как эмитент USDC, Circle пытается продвинуть стейблкоины от торгового инструмента на крипторынке к инфраструктуре цифрового доллара, которая может циркулировать в сети. В «The David

CryptoCity2ч назад

Руководитель Zhipu анонсировал открытие исходного кода GLM-5.1

Gate News сообщает, что 21 марта Ли Цзысюань, глобальный руководитель Zhipu Z.ai, опубликовал сообщение на платформе X: «Don't panic. GLM-5.1 will be open source.» (Не паникуйте, GLM-5.1 будет открытым исходным кодом.) На данный момент время выпуска модели и конкретные детали еще не раскрыты.

GateNews4ч назад

Bitmine заблокировал 101,776 ETH стоимостью около 220 миллионов долларов

Gate News сообщает, что 21 марта, согласно мониторингу Onchain Lens, компания казначейства Ethereum Bitmine внесла 101,776 ETH в стейкинг на сумму 219,45 млн долларов. В настоящее время Bitmine накопила 3,142,291 ETH в стейкинге на сумму 6,75 млрд долларов.

GateNews5ч назад

Протокол Virtuals и поддерживаемая Ripple T54 Labs будут внедрять AI-агентов в XRP Ledger

Protocollo Virtuals, in collaborazione con t54 Labs, prevede il lancio di agenti AI su XRP Ledger, abilitando transazioni autonome. La comunità cripto è entusiasta di questa innovazione, che potrebbe migliorare significativamente le capacità di XRPL in ambito finanziario, nonostante alcune preoccupazioni riguardanti i rischi e le dipendenze dagli oracoli.

Blockzeit5ч назад

Tether Запускает BitNet LoRA Framework на всех платформах

Tether's QVAC Fabric представляет BitNet LoRA фреймворк, позволяющий обучать AI-модели на потребительских устройствах с уменьшенными требованиями к VRAM и улучшенной производительностью. Пользователи могут настраивать большие модели на смартфонах, делая разработку AI более доступной и эффективной.

CryptoFrontNews9ч назад
комментарий
0/400
Нет комментариев