Mensaje de Gate News, 25 de abril — Fluent, una red de Capa 2 de Ethereum, lanzó su mainnet y el token nativo BLEND el viernes con $50 millones en liquidez comprometida para el primer día. La red presenta ejecución combinada, una arquitectura que permite que aplicaciones creadas para diferentes máquinas virtuales operen dentro del mismo estado de la cadena. USDnr, el stablecoin nativo de Fluent construido a través de la socia Nerona, genera rendimiento de T-bills que se acumula al protocolo.
Fluent integra Prints, una capa de reputación lanzada en enero que agrega señales de comportamiento, incluidas las puntuaciones Ethos y los datos de seguidores inteligentes de Kaito, en perfiles programables. Los desarrolladores pueden usar estos perfiles a través de Fluent Connect para identificar y atender a usuarios verificados por reputación. Siete aplicaciones se lanzaron el primer día: Vena (un protocolo de préstamo basado en reputación), Yumi (un servicio de compra ahora y paga después), Pulse Predictor (un protocolo de sondeo onchain), Pump Pals (deportes de fantasía), Blend (una herramienta de integración de rendimiento), y Sprout (un gestor de estrategia DeFi).
BLEND es un token de utilidad para las operaciones de la red, comisiones de transacción, staking y señales de la comunidad. El proyecto realizó una venta pública de tokens del 7 de abril al 13 de abril en una plataforma importante, ofreciendo 10 millones de tokens (1% del suministro inicial) a $0.10 por token, lo que implica una valoración totalmente diluida de $100 millones. El suministro inicial se establece en 1 mil millones de tokens. Un airdrop comunitario que representa el 0.71% del suministro inicial se distribuirá en el evento de generación del token con una ventana de reclamación de 30 días.
Fluent Labs ha recaudado $11.2 millones hasta la fecha: una ronda semilla de $8 millones liderada por Polychain Capital en febrero de 2025, una ronda de testnet de $2.2 millones en julio de 2025, y una venta pública de tokens de $1 millones en abril de 2026. La red utiliza rWasm, una representación intermedia de bajo nivel, para simular comportamientos de EVM, SVM y Wasm para la ejecución, y emplea FluentBFT como su mecanismo de consenso descentralizado.
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