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#HaedalProtocol Analysis 🔥🔥🔥
Don’t just watch liquid staking derivatives (LSDs) on ETH and SOL.
Because what if the real signal is in Sui?
Haedal Protocol just conducted its TGE—and has already captured 37.4% of Sui’s LSD market with $130 million of TVL, 3.19% APY (vs. Sui’s 2.5% average), and approximately 794,000 holders.
Sui’s LSD penetration? Just under 2% of staked tokens.
Ethereum is topping 20%.
Solana’s LSD is 10%.
Haedal Protocol on Sui is closing the gap.
Under the hood, Haedal isn’t just staking—it’s stacked infrastructure:
✅ The Haedal Market Maker (HMM) is a real-time DEX liquidity optimizer that uses oracle pricing
✅ HaeVault is the ultra-narrow LP rebalancer for SUI-USDC, grossing up to 1117% APY and netting 938% after fees
✅ HaeDAO is for governance with veToken incentives, using treasury-compounding logic
Haedal’s network logic is baked into the core protocol. The tech monitors all verification nodes on Sui and dynamically allocates capital—staking to those with the highest APYs and withdrawing from the lowest—ensuring optimal yield performance at all times.
On-chain momentum gives the same energy. Daily volume surged from $6 millio to $32 million in just two months, fee revenue from HMM grew 4x, and haSUI’s annualized return rate climbed from 2.58% to 3.21%.
Haedal isn’t another LSD protocol—it’s the optimizer stack behind Sui’s DeFi layer.
One to watch, if you’re paying attention.
Study the charts 👉
Don’t just watch liquid staking derivatives (LSDs) on ETH and SOL.
Because what if the real signal is in Sui?
Haedal Protocol just conducted its TGE—and has already captured 37.4% of Sui’s LSD market with $130 million of TVL, 3.19% APY (vs. Sui’s 2.5% average), and approximately 794,000 holders.
Sui’s LSD penetration? Just under 2% of staked tokens.
Ethereum is topping 20%.
Solana’s LSD is 10%.
Haedal Protocol on Sui is closing the gap.
Under the hood, Haedal isn’t just staking—it’s stacked infrastructure:
✅ The Haedal Market Maker (HMM) is a real-time DEX liquidity optimizer that uses oracle pricing
✅ HaeVault is the ultra-narrow LP rebalancer for SUI-USDC, grossing up to 1117% APY and netting 938% after fees
✅ HaeDAO is for governance with veToken incentives, using treasury-compounding logic
Haedal’s network logic is baked into the core protocol. The tech monitors all verification nodes on Sui and dynamically allocates capital—staking to those with the highest APYs and withdrawing from the lowest—ensuring optimal yield performance at all times.
On-chain momentum gives the same energy. Daily volume surged from $6 millio to $32 million in just two months, fee revenue from HMM grew 4x, and haSUI’s annualized return rate climbed from 2.58% to 3.21%.
Haedal isn’t another LSD protocol—it’s the optimizer stack behind Sui’s DeFi layer.
One to watch, if you’re paying attention.
Study the charts 👉
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Adtech é a camada mais negligenciada no Web3.
Todo projeto precisa de usuários, mas muito poucos estão construindo a infraestrutura para realmente alcançá-los.
O estado atual das coisas é que o Web3 não tem uma maneira sistematizada de impulsionar o crescimento, sem trilhos para campanhas de anúncios ou marketing e sem ciclos de feedback. Apenas vibrações, influenciadores e esperanças de se tornar viral.
Contrastando com o Web2, que construiu uma máquina de anúncios de $1 trilhão. Ame ou odeie o gasto com anúncios, funciona—e permite que equipes de crescimento meçam, direcionem e iterem.
As carteiras do Web3 são programáveis. O comportamento na blockchain é rastreável. Os usuários se juntam ao optar por participar. Os ingredientes para um sistema adtech radicalmente novo já estão aqui, e ainda assim o ecossistema Web3 ainda está usando táticas de influenciadores do YouTube de 2014.
Imagine isso em vez disso—
👉 Sistemas abertos nativos do Web3 permitem aquisição de usuários
👉 O direcionamento de usuários é baseado em ações reais da carteira
👉 Campanhas de marketing são acionadas diretamente de contratos programáveis
👉 A medição de campanhas é sem confiança e compartilhada
👉 Os incentivos se alinham em vez de explorar
O que você não obtém da adtech do Web3 são intermediários, vigilância ou opacidade algorítmica. Apenas ciclos de crescimento limpos e compostáveis para ecossistemas na blockchain.
A equipe que constrói a adtech do Web3 não apenas desbloqueia um novo mercado para gastos com anúncios.
Os construtores de adtech do Web3 criam o ciclo de feedback que o Web3 carece.
Os construtores de adtech do Web3 criam o motor de crescimento que está faltando.
Confira: #dat.network
Todo projeto precisa de usuários, mas muito poucos estão construindo a infraestrutura para realmente alcançá-los.
O estado atual das coisas é que o Web3 não tem uma maneira sistematizada de impulsionar o crescimento, sem trilhos para campanhas de anúncios ou marketing e sem ciclos de feedback. Apenas vibrações, influenciadores e esperanças de se tornar viral.
Contrastando com o Web2, que construiu uma máquina de anúncios de $1 trilhão. Ame ou odeie o gasto com anúncios, funciona—e permite que equipes de crescimento meçam, direcionem e iterem.
As carteiras do Web3 são programáveis. O comportamento na blockchain é rastreável. Os usuários se juntam ao optar por participar. Os ingredientes para um sistema adtech radicalmente novo já estão aqui, e ainda assim o ecossistema Web3 ainda está usando táticas de influenciadores do YouTube de 2014.
Imagine isso em vez disso—
👉 Sistemas abertos nativos do Web3 permitem aquisição de usuários
👉 O direcionamento de usuários é baseado em ações reais da carteira
👉 Campanhas de marketing são acionadas diretamente de contratos programáveis
👉 A medição de campanhas é sem confiança e compartilhada
👉 Os incentivos se alinham em vez de explorar
O que você não obtém da adtech do Web3 são intermediários, vigilância ou opacidade algorítmica. Apenas ciclos de crescimento limpos e compostáveis para ecossistemas na blockchain.
A equipe que constrói a adtech do Web3 não apenas desbloqueia um novo mercado para gastos com anúncios.
Os construtores de adtech do Web3 criam o ciclo de feedback que o Web3 carece.
Os construtores de adtech do Web3 criam o motor de crescimento que está faltando.
Confira: #dat.network
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Cada grande LLM está bebendo da mesma fonte de dados - Reddit, Wikipedia, Stack Exchange, mas os proprietários das plataformas começaram a perceber o valor de seus dados e estão tornando a raspagem cada vez mais difícil.
O resultado é uma internet pública em encolhimento e uma maior proporção de lixo de IA no que resta. Não seremos capazes de treinar AGI na web de 2025. Não só é muito pequena, as enormes quantidades de dados sintéticos distorcem a distribuição do conjunto de treinamento. Isso levará a respostas mais medianas, e finalmente ao colapso do modelo.
Esse é o futuro? Um lodo bege de mediocridade? Não.
O verdadeiro desbloqueio é dados descentralizados. Não apenas por privacidade, não apenas por proveniência - mas também por sinal.
Para obter dados de alta qualidade e alta entropia para treinamento futuro, será necessário ajustar finamente modelos de IA em cofres de dados soberanos e de propriedade do usuário.
Modelos são treinados no estranho, no selvagem, no real. Subculturas. Línguas locais. Comportamento atípico.
Esses casos extremos não quebram o modelo - eles fazem o modelo.
O que um modelo sabe importa mais do que como ele é construído, especialmente à medida que os LLMs se tornam commodities. Dados são o novo diferenciador, e os dados mais valiosos não virão da web pública - virão das bordas.
Onde os dados são possuídos, autorizados e vivos.
E aqui está a grande sacada - modelos de IA centralizados são alérgicos à desordem. Eles são otimizados para conformidade, não para curiosidade.
Mas a desordem é onde o significado vive. Um modelo treinado em fóruns de governança de DAO, subreddits de ciência marginal ou notas de voz de grupos rurais do WhatsApp entende o mundo de maneira diferente. Ele não apenas completa automaticamente - ele contextualiza para produzir uma perspectiva mais profunda.
Se você está construindo IA sem pensar de onde vêm os dados ou quem os controla, você não está construindo inteligência. Você está apenas escalando um consenso.
O resultado é uma internet pública em encolhimento e uma maior proporção de lixo de IA no que resta. Não seremos capazes de treinar AGI na web de 2025. Não só é muito pequena, as enormes quantidades de dados sintéticos distorcem a distribuição do conjunto de treinamento. Isso levará a respostas mais medianas, e finalmente ao colapso do modelo.
Esse é o futuro? Um lodo bege de mediocridade? Não.
O verdadeiro desbloqueio é dados descentralizados. Não apenas por privacidade, não apenas por proveniência - mas também por sinal.
Para obter dados de alta qualidade e alta entropia para treinamento futuro, será necessário ajustar finamente modelos de IA em cofres de dados soberanos e de propriedade do usuário.
Modelos são treinados no estranho, no selvagem, no real. Subculturas. Línguas locais. Comportamento atípico.
Esses casos extremos não quebram o modelo - eles fazem o modelo.
O que um modelo sabe importa mais do que como ele é construído, especialmente à medida que os LLMs se tornam commodities. Dados são o novo diferenciador, e os dados mais valiosos não virão da web pública - virão das bordas.
Onde os dados são possuídos, autorizados e vivos.
E aqui está a grande sacada - modelos de IA centralizados são alérgicos à desordem. Eles são otimizados para conformidade, não para curiosidade.
Mas a desordem é onde o significado vive. Um modelo treinado em fóruns de governança de DAO, subreddits de ciência marginal ou notas de voz de grupos rurais do WhatsApp entende o mundo de maneira diferente. Ele não apenas completa automaticamente - ele contextualiza para produzir uma perspectiva mais profunda.
Se você está construindo IA sem pensar de onde vêm os dados ou quem os controla, você não está construindo inteligência. Você está apenas escalando um consenso.
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