# 【Optimum-简介】为 Web3 构建缺失的内存层 **Published by:** [rainight-雨夜](https://paragraph.com/@jackmusk/) **Published on:** 2025-04-16 **URL:** https://paragraph.com/@jackmusk/optimum-web3 ## Content 大家好我是雨夜 ,专注早期项目交互,发布优质项目的交互教程,关注我获取最新交互。 推特:@0xrainight昨天(2025-04-15)Optimum **@get_optimum 宣布获得 1100万美元融资,我们一起来了解一下这个项目。项目背景简介:为 Web3 构建的内存革命Optimum 是全球首个专为 Web3 打造的去中心化高性能内存层基础设施,旨在解决当前区块链系统中的关键瓶颈:缺乏高效、实时、可扩展的数据存储与访问机制。 在传统计算架构中,内存是支撑 CPU 运算和系统运行的关键组件,但区块链作为“世界计算机”,却长期缺少这一关键模块。当前多数区块链仍依赖冗余传播(如 Gossip 网络)、高成本状态保存和低效的数据堆栈,导致性能瓶颈严重,难以支撑实时交互的复杂 dApp 应用。 Optimum 打破这一局限,通过引入 MIT 发明的“随机线性网络编码(RLNC)”技术,构建起一个模块化、无需许可、可通过 API 接入的链上内存系统,从底层重塑区块链的性能基础。核心团队阵容:顶尖学术 + 工程背景Optimum 拥有由学术泰斗与工程专家联合组成的核心团队,具备前沿技术研发与产业落地的强执行力:Muriel Médard 教授(联合创始人兼 CEO)麻省理工学院 NEC 软件科学与工程系主任RLNC 发明人,网络编码全球引用第一IEEE 小林浩二奖 / 美国国家工程院 / 国家发明家科学院院士Kishori Konwar 博士(联合创始人)前 Meta 高级工程师、MIT 博士后擅长容错计算与分布式系统Kent Lin(联合创始人)前金沙江合伙人、Plug and Play Crypto 联合创始人哈佛 MBA、区块链战略专家顾问团队Sriram Viswanath 教授(斯坦福 EE 博士,压缩编码专家)Nancy Lynch 教授(Tendermint 共识理论奠基人)技术突破亮点:RLNC + 去中心化 RAMOptimum 的技术基础是经过 20 余年发展、由麻省理工学院教授 Muriel Médard 发明的 RLNC(Random Linear Network Coding)。该技术曾荣获 IEEE 小林浩二奖,并被广泛认为是网络编码领域的重大突破。 Optimum 以 RLNC 为核心,构建了两个关键产品组件:OptimumP2P:基于发布-订阅模型的点对点协议,替代冗余度极高的 Gossip 网络,实现低冗余、高速、安全的数据传播。显著提升验证者 APY、降低网络拥塞,提高 dApp 性能与响应。Optimum deRAM:去中心化 RAM 层,满足 ACD 原则(原子性、一致性、持久性),为链上应用提供近乎实时的状态读写能力,支撑 AI、交易、游戏、社交等延迟敏感型 Web3 用例。该技术的整合使区块链首次具备“类内存总线 + 高速 RAM”式的高性能架构,为 Web3 带来接近传统计算机系统的处理能力。战略投资支持Optimum 已完成 1100 万美元种子轮融资,投资阵容包括:领投方:1kx参投机构:Spartan、Robot Ventures、Triton Capital、SNZ、CMS、Animoca、NGC、Jump Crypto、Reforge 等天使投资人:来自 Polygon、Solana、Babylon、Bitget、Wormhole、DeFiance、Sommelier 等头部项目创始人愿景与定位Optimum 的使命是让 Web3 拥有真正意义上的“内存层”,使“世界计算机”具备实时数据传输、低延迟响应与高吞吐能力,为 AI、社交、游戏、交易等 dApp 构建坚实性能基础,重塑 Web3 的系统架构标准。“区块链世界计算机,终于拥有了它一直缺少的内存。”机会Optimum 现已通过 OptimumP2P 在私人测试网上上线,积极加入 L1、L2、验证器和节点操作员,以体验世界计算机缺失的内存层的实际运行。申请入口 期待测试网的发布 相关链接 website discord x doc blog =========================== 关注雨夜,获取最新交互教程 ## Publication Information - [rainight-雨夜](https://paragraph.com/@jackmusk/): Publication homepage - [All Posts](https://paragraph.com/@jackmusk/): More posts from this publication - [RSS Feed](https://api.paragraph.com/blogs/rss/@jackmusk): Subscribe to updates - [Twitter](https://twitter.com/0xrainight): Follow on Twitter