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• 究竟谁是「代币化」这场叙事的真正赢家？

  我上周就谈过这个话题，Rollup 的安迪也问过相关问题。大家一直在问：到底谁才是现实世界资产代币化的真正受益者？真正的答案是：几乎所有人都会受益，但受益的原因、时间节点、底层逻辑完全不同。散户视角：从旁观者，变成参与者几十年来，散户一直被系统性地排除在高收益资产之外。不是因为资产太复杂，而是传统金融体系本身就是为大额资金、合格投资者、低效清算设计的，小额投资根本不划算。代币化不只是降低门槛，而是直接拆掉了制造门槛的整个体系。想想现在散户想投私人信贷是什么情况：· 门槛通常 25 万～100 万美元· 必须是合格投资者· 锁仓 3–7 年· 几乎没有二级市场· 完全受制于基金管理人而一旦把这类基金代币化：· 碎片化持有：不用 100 万，100 美元就能投。智能合约解决了小额管理成本过高的问题。· 7×24 小时交易：没有开盘收盘时间，没有清算窗口期，不用等银行到账。· 全球可达：拉各斯、雅加达、圣保罗的散户，和曼哈顿的投资者能买同一只代币化国债基金。· 可组合性：代币化资产是可编程资本。可以拿去做借贷抵押、金库策略、跨平台流转，不用找券商。更深一层：散户得到的不只是「更便宜地买同样的东西」，而是一整套全新的金融行为。一个下午之内，自己持有代币化美债、用它抵押借出稳定币、再投入收益策略，全程自托管，不用打任何电话给理财经理。代币化之前，散户是全球资本市场的观众。代币化之后，散户变成参与者。两者差距巨大。发行方视角：融资更快、渠道更广、成本更低对发行方来说，逻辑很简单：代币化让融资更快、成本更低、投资者群体呈指数级扩大。全球所有发行方都在乎这三点，而代币化能同时满足。从传统发行转向代币化发行的变化：· 传统结算要几周到几个月，代币化几分钟到几小时完成。· 传统需要托管、过户、券商、清算机构；代币化用智能合约完成分发、合规、清算。· 传统受地域、监管、门槛限制；代币化面向全球、7×24、小额可投。· 传统人工对账、季报、股东名册管理成本极高；代币化自动报表、链上透明、实时数据。· 传统产品结构僵化；代币化支持分层设计、灵活赎回、动态收益机制。传统私募信贷基金，一般只服务 50–200 家机构，一轮融资要数月。而代币化基金可以服务成千上万投资者：合规程序化、开户数字化、门槛极低，散户、小型家族办公室、加密原生机构都能参与。代币化还带来全新产品设计能力：· 一个智能合约里做出不同风险 / 收益的分层产品· 按日 / 周 / 月灵活赎回，代码自动执行· 基于链上数据的动态收益机制· 固收 + DeFi 收益的混合产品这些在传统金融里成本高到无法落地，在代币化体系里却很简单。机构视角：清算、透明度、结构性降风险机构不在乎加密概念，也不在乎去中心化理念。它们真正痴迷的是：清算风险、运营成本、报表准确性、监管合规。而代币化在每一项上都有可量化的提升。这也是为什么全球顶级金融机构全都在入场。当前金融体系至少是 T+2 清算。这意味着交易后两天内：· 对手方违约风险一直存在· 资金被占用，无法复用· 对账、保证金、抵押品管理极度复杂代币化把清算变成近乎实时（T+0），仅此一项就能：· 释放被清算周期占用的大量资金· 消除清算期对手方风险· 大幅减少对清算所、中央对手方等后端体系的依赖这种转变带来的全球潜在年化效率收益约 2.4 万亿美元。到 2030 年，保守短期年化收益在 310 亿～1300 亿美元。已经在行动的巨头：· 贝莱德推出代币化货币市场基金 BUIDL，规模超 10 亿美元· 富兰克林邓普顿通过 BENJI 将基金份额上链· 摩根大通打造 Onyx 平台，做代币化回购与抵押品管理· 高盛、汇丰、瑞银、花旗全都在试点或搭建代币化基础设施它们不是因为区块链时髦，而是因为：更便宜、更快、风险更低。基建建设者视角：万亿市场的「卖水人」每一次大转型，赢家都是做基础设施的人。淘金热的镐子、互联网的服务器、云计算的 AWS。现实世界资产代币化，正在搭建一套全新金融基建。做好的公司，会成为超 11 万亿美元市场的底层管道。这套生态必需的模块：· 托管机构：保证链上代币与现实资产的合法对应，是生态最关键角色之一。· 合规层：KYC/AML、投资者认证、地域限制、跨境合规，全部程序化。· 发行平台：让任何人都能合法、简单地完成资产代币化。· 清算与结算基建：实现瞬时清算，连接链上与传统银行系统。· 预言机与数据：把净值、利率、违约、房价、大宗商品价格连上链，是代币定价的基础。· 法律与结构服务：SPV、信托、基金架构，没有合法底层，代币只是一串数字。新兴市场视角：被忽视的真正革命西方金融圈很少谈，但这可能最重要的一部分：对新兴市场数十亿人来说，代币化不是「更好的金融」，而是第一个真正为他们服务的金融体系。很多新兴市场的金融困境：· 高通胀，本币快速贬值；· 大量人口没有银行账户或金融服务不足；· 资本管制，无法配置外币与海外资产；· 跨境汇款手续费 5%–10%，耗时数天；· 本地资产收益极低，跑不赢通胀。代币化 + 稳定币彻底改变这一切：· 不用美国银行账户，也能赚美元收益。阿根廷人可以持有代币化美债，用稳定币赚取美元收益。只要钱包和网络，不需要合格投资者、不需要电汇。在本币一年贬值 40% 的国家，这不是改善，是救命。· 稳定币成为储蓄工具。高通胀国家里，USDC、USDT 已经成为事实上的储蓄手段，用来保值。代币化资产在此基础上，再提供收益。· 普通人也能投全球顶级资产。东南亚、非洲的普通人，以前几乎无法接触：美债、投资级债券、私募信贷、全球地产。代币化让这些资产碎片化、7×24 小时可投。· 瞬时、低成本跨境转账。跨境汇款是很多国家的经济命脉，传统手续费高、到账慢。稳定币与代币化资产几分钟完成，成本极低。· 实时薪资结算。工资直接上链实时发放，员工不用等发薪日，可随时领取。全球有约 14 亿成年人没有银行账户，数十亿人金融服务不足。代币化 + 稳定币，是第一条不依赖传统银行、真正实现大规模普惠金融的路径。对这些人来说，代币化不只是「让金融变好一点」，而是让金融第一次变得可及。完整受益图谱· 散户：获得准入权与可组合性，低门槛、全球化、可编程资本。· 发行方：融资更快、成本更低、投资者更广、产品更灵活。· 机构：实时清算、降风险、降运营成本、提高透明度。· 监管：链上可追溯、合规内嵌，从被动监管变成实时精准监管。· 基建方：成为万亿市场的底层管道，长期收益巨大。· 新兴市场：真正实现金融普惠，解决通胀、管制、服务缺失等结构性问题。必须清醒的风险提醒代币化不是万能的：· 无法修复劣质资产· 不保证流动性· 不会让风险凭空消失代币化债券照样会违约，代币化房产照样会跌价。如果法律结构薄弱、托管不可靠、预言机造假、发行方不运营资产，代币就是一张废纸。所有好处都真实存在，有逻辑、有现实支撑，但只有在法律、托管、合规、运营全部做对的前提下，才会实现。代币只是最后一环，底层的一切才真正重要。代币化不是魔法，是基础设施。而基础设施，只有建对了，才能运转。那么，谁获益最多？坦白说：看时间周期。· 短期：机构与发行方最先赢立刻在清算、合规、运营上省下真金白银，不需要散户、不需要二级市场，只要更好的基建。· 中期：基建与技术提供商赢2030 年市场规模有望达 11 万亿美元，做托管、合规、发行、清算的公司会成为行业标配。· 长期：散户与新兴市场人群最终获益最大当基建成熟、合规稳定、二级市场深化，全球任何人都能用手机，7×24 小时投资任何资产。所以，「谁获益最多」的答案不是某一类人，而是：所有人都会受益，只是时间不同、原因不同、方式不同 编辑：佚名 时间：2026-06-22 00:05:01

• BitFuFu 2025年营收4.76亿美元，云算力收入同比增长29.4%

  3月20日，全球领先的比特币挖矿及挖矿服务创新企业BitFuFu Inc.（以下简称“BitFuFu”或“公司”）（纳斯达克代码：FUFU）发布了截至2025年12月31日止的全年未经审计财务业绩。2025年全年财务亮点BitFuFu于2025财年实现营收稳步增长，总收入达4.76亿美元，较2024年的4.63亿美元增长2.7%。增长主要由云算力解决方案及矿机销售需求提升驱动，并受益于挖矿产能的持续扩张。2025年云算力业务全年收入为3.51亿美元，较2024年的2.71亿美元增长29.4%。增长主要来自市场需求提升、老客户复购及新客户增量贡献，以及公司对管理算力规模与电力容量的持续扩张。2025年公司实现100.0%的净收入留存率（Net Dollar Retention Rate），反映出稳定的客户需求以及较强的收入粘性。矿机销售业务表现强劲，全年收入达5,370万美元，同比大幅增长76.1%。增长主要受益于前三季度旺盛的市场需求，也得益于公司通过战略合作拓展渠道及在新兴市场的布局。托管及其他业务收入亦增长至840万美元，较2024年的430万美元显著提升，主要来自新增客户带来的托管需求。非美国通用会计准则（Non-GAAP）下，2025年的调整后EBITDA为832万美元，其中包含因比特币价格下跌带来的3,280万美元公允价值变动损失；相比之下，2024年调整后EBITDA为1.18亿美元，其中包含7,560万美元公允价值变动收益。受数字资产及相关应收款公允价值变动，以及市场环境走弱带来的设备减值影响，公司2025年出现净亏损5,740万美元，而2024年为净利润5,400万美元。截至2025年12月31日，公司持有现金及现金等价物与数字资产合计1.77亿美元，与2024年末的1.75亿美元基本持平，反映出公司稳健的资金管理策略及资产基础。BitFuFu董事长兼首席执行官Leo Lu表示：“2025年，公司持续扩大云算力平台规模，云算力业务收入增长至3.51亿美元，管理算力规模提升至26.1 EH/s。与此同时，我们坚持以效率和韧性为核心，强化运营纪律，在复杂的市场环境下保持稳健运营。尽管会计口径业绩受到比特币及相关数字资产公允价值波动影响，公司仍以1.77亿美元的现金及数字资产储备收官，为应对当前市场环境奠定了坚实基础。”2025年全年运营亮点截至2025年12月31日，公司总管理算力达26.1 EH/s，同比增长11.1%；托管电力容量为478 MW。云算力平台注册用户数增至675,765人，较2024年12月31日的591,751 人，同比增长14.2%。公司持有比特币数量为1,778枚，较2024年同期的1,720 枚增长3.4%。2025年，公司及客户合计日均产出约10枚比特币。其中，自营挖矿产出611枚，云算力客户产出3,051枚。全年自营挖矿平均成本约为77,573美元/枚比特币，其中自有矿机对应成本约61,000美元/枚（不含折旧）。公司通过采用3至12个月的短期算力租赁模式，提升运营灵活性，可根据市场变化动态调整算力配置与定价。该“自有设备+租赁算力”的混合模式，在保障基础设施稳定性的同时优化成本结构，有助于更好应对行业周期波动。2026年展望在财报电话会上，Leo Lu表示公司将继续收购基础设施，并持续评估潜在的合作机遇，加强垂直整合的战略。公司表示，电力资源是一项具有增值潜力的资产，不仅能有效降低自营挖矿成本并提升市场竞争力，更能为矿机销售及托管业务奠定坚实的基础同时，BitFuFu今年的首要任务包括：扩大云算力服务的规模，并保持较高的客户留存率在算力和电力资源两大领域拓展规模，同时确保投资回报的稳健性依托阿拉丁系统，持续提升运营的可靠性与矿机的在线率优化资本配置与流动性管理把握市场机遇，持续增加比特币持有量此外，本次电话会议的实时网络直播及回放将同步在BitFuFu投资者关系网站: https://ir.bitfufu.com 编辑：佚名 时间：2026-06-22 00:05:01
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  黄仁勋最新播客全文：英伟达的未来、具身智能和Agent的发展、推理需求爆发以及人工智能的公关危机

  编者按：在 AI 叙事持续升温的当下，市场讨论的焦点，正在从「模型有多强」转向「系统如何落地」。过去两年，行业先后经历了大模型能力突破、训练算力竞赛和生成式应用扩张。但当这些阶段逐渐成为共识，新的问题也随之浮现：当 AI 不再只是回答问题，而是开始执行任务、嵌入企业流程、进入物理世界，支撑它继续向前推进的底层条件究竟是什么？本文对话摘自知名科技播客 All-In Podcast。作为硅谷最具影响力的投资人播客之一，该节目由四位长期活跃在一线的投资人共同主持，以对科技、商业与宏观趋势的深度讨论著称。节目四位主持人分别为：·Jason Calacanis，早期互联网创业者与天使投资人，因投资 Uber、Robinhood 等公司而广为人知；·Chamath Palihapitiya，Social Capital 创始人，前 Facebook 高管，曾投资 Slack、Box 等多家科技公司；·David Sacks，Craft Ventures 合伙人，「PayPal 黑帮」成员之一，创办 Yammer 并以约 12 亿美元出售给 Microsoft，同时也是 Airbnb、Uber 的早期投资人；·David Friedberg，The Production Board 创始人，专注农业、气候与生命科学领域投资，曾创办 The Climate Corporation（后被 Monsanto 收购）。本期嘉宾为黄仁勋（Jensen Huang），NVIDIA 联合创始人兼 CEO，被视为当前 AI 基础设施浪潮中最关键的推动者之一。整场访谈大致可以概括为三个层次。首先，是 AI 基础设施正在发生变化。过去，市场对 AI 的理解，很大程度上建立在更强的 GPU、更多的数据中心之上。但黄仁勋想强调的是，未来的竞争不再只是单一芯片的竞争，而是整套系统的竞争。随着推理需求上升、模型种类增多、agent 开始处理更复杂的任务，AI 计算正在从过去相对单一的模式，转向更复杂、更分工化的系统协作。NVIDIA 也因此试图把自己的角色，从一家芯片公司，进一步推向「AI 工厂」的建设者。其次，是 AI 正从「生成内容」走向「完成任务」。这是这场访谈里最关键的一条线索。ChatGPT 让大众第一次直观感受到 AI 的能力，但在黄仁勋看来，真正更大的变化，是 AI 开始以 agent 的形式进入工作流：它不只是回答问题，而是能够调用工具、拆解任务、协同执行，最终把事情真正做完。也正因如此，用户愿意为 AI 付费的对象，也会从「获得一个答案」，逐步转向「获得一个结果」。这背后意味着更大的推理需求、更高的系统复杂度，也意味着软件开发、组织管理和知识工作的方式都可能随之改写。最后，是 AI 正在从数字世界向现实世界延伸。访谈中，无论谈到自动驾驶、机器人、医疗、数字生物学，还是黄仁勋口中的 Physical AI，本质上都指向同一个趋势：AI 的价值不只体现在屏幕之内，也将越来越多地体现在工厂、医院、汽车、终端设备和日常生活中。但这也意味着，AI 接下来面对的将不再只是技术挑战，还包括供应链、政策、监管、制造能力与地缘政治等更复杂的现实约束。换句话说，AI 的下一轮扩张，将是一场真正意义上的产业化过程。从这个角度看，这场对谈最值得关注的，其实不是某个具体产品，或某个乐观数字，而是黄仁勋反复传递的一个判断：AI 正在从「模型时代」走向「系统时代」。未来的竞争，不只是比谁的模型更大、算力更强，而是比谁更懂行业、谁能把 AI 更深地嵌入真实流程、谁能把这些能力组织成一套可运行、可扩展的系统。这也让本文讨论的对象，超出了 NVIDIA 本身。它真正试图回答的问题是：当 AI 逐渐成为基础设施，下一轮产业重构会如何展开，新的价值又将在哪里形成。以下为原文内容（为便于阅读理解，原内容有所整编）：TL;DR·AI 基础设施正在从「单一 GPU」走向解耦式架构。不同计算任务将由 GPU、CPU、网络芯片以及 Groq 等推理芯片协同完成。·NVIDIA 正从一家 GPU 公司，转型为一家提供完整系统的「AI 工厂公司」。卖的是整套基础设施，而不是单一芯片。·衡量 AI 成本的关键，不是数据中心造价，而是 token 成本与吞吐效率。更贵的系统，反而可能更便宜。·AI 正从生成式模型走向 Agent 时代。用户真正愿意为「把事情做完」付费，而不只是获取答案。·计算需求正在爆炸式增长。从生成到推理再到 agent，短时间内可能已扩大 1 万倍以上，且仍在加速。·未来软件开发将发生变化。工程师不再只是写代码，而是定义问题、设计架构、与 agent 协作。·长期来看，最大的机会在于垂直领域的深度专门化，而不是通用模型本身。谁更懂行业，谁更有护城河。访谈原文Jason Calacanis（知名天使投资人｜All-In Podcast 主持人｜早期投资 Uber）：这周是一期特别节目。我们让每周的常规节目「让路」，而这种待遇，我们通常只会给三种人：特朗普总统、耶稣，还有黄仁勋（NVIDIA 的创始人兼 CEO）。至于这三位该怎么排，你们自己决定。你最近这段时间势头太猛了，这次 GTC 也办得非常成功。黄仁勋（Jensen Huang，英伟达 CEO）：整个行业都来了。所有科技公司、所有 AI 公司几乎都到了。Jason Calacanis：太不可思议了，真的不同凡响。过去一年里最重大的发布之一，就是 Groq。你们收购 Groq 的时候，有没有意识到，这会让 Chamath 变得多么「让人受不了」？黄仁勋：我隐约有预感。Jason Calacanis：我们每周都得和他打交道。黄仁勋：我知道。你们还得陪他熬完整整六周的交割期。Jason Calacanis：没错。从 GPU 公司到「AI 工厂」公司黄仁勋：其实，我们很多战略都会提前好几年在 GTC 上公开讲出来。两年半前，我就介绍过 AI 工厂的操作系统，它叫 Dynamo。你也知道，dynamo 原本是一种装置，是西门子发明的，它能把水的能量转化为电能，推动了上一次工业革命中的工厂体系。所以我觉得，这个名字非常适合作为下一次工业革命中「工厂操作系统」的名称。而在 Dynamo 里面，最核心的技术之一，就是解耦式推理（disaggregated inference）。Jason Calacanis：Jensen，我知道你特别懂技术。来吧，你来定义一下。我可不想抢你风头。黄仁勋：谢谢。所谓解耦式推理，意思是：推理的整个处理流水线极其复杂，甚至可能是今天最复杂的一类计算问题。它的规模惊人，里面包含大量不同形式、不同规模的数学计算。我们的想法，是把整个处理流程拆开，让其中一部分运行在某一类 GPU 上，另一部分运行在另一类 GPU 上。进一步讲，这也让我们意识到，也许解耦式计算本身就是合理的方向：我们完全可以让不同类型、不同性质的计算资源协同工作。同样的思路，后来也引导我们走向了 Mellanox。你看今天，NVIDIA 的计算早已分布在 GPU、CPU、交换机、纵向扩展交换机、横向扩展交换机以及网络处理器之上。现在，我们还要把 Groq 加进来。我们的目标，就是把合适的工作负载放到合适的芯片上。换句话说，我们已经从一家 GPU 公司，进化成了一家 AI 工厂公司。David Sacks（Craft Ventures 合伙人｜前 PayPal COO｜All-In 主持人）：对我来说，这大概是最重要的启发。你现在看到的是一种根本性的「解耦」。过去只有 GPU 这一种选择，而现在开始出现越来越多不同的计算形态，而且这些选择未来都会共存。你在台上提到一点，我觉得所有做高价值推理的人都应该认真听：你说，数据中心里大约 25% 的空间应该配置给 Groq 的 LPU。黄仁勋：是的，在数据中心里，大概可以让 Groq 占 Vera Rubin 系统大约 25% 的比重。David Sacks：那你能不能讲讲，行业现在是怎么看这个方向的？本质上，你是在打造下一代的解耦架构：prefill、decode 分离，推理流程被拆分。你觉得大家会如何反应？黄仁勋：先退一步来看。我们当时往系统里加入这个能力，是因为整个行业已经从大语言模型处理，转向 Agentic Processing，也就是智能体式处理。当你运行一个 agent 的时候，它会访问工作记忆、长期记忆、调用工具，这对存储的压力非常大。你还会看到 agent 与 agent 协作。有些 agent 用的是超大模型，有些是小模型；有些是 diffusion 模型，有些是自回归模型。也就是说，在这个数据中心内部，会同时存在各种各样完全不同类型的模型。我们打造 Vera Rubin，就是为了应对这种极度多样化的负载。所以，过去我们是一家「有一个的机架」的公司，现在又新增了四种机架。换句话说，NVIDIA 的 TAM，也就是可服务市场，一下子扩大了，大约比以前高出 33% 到 50%。而这新增的 33% 到 50% 里面，很大一部分会是存储处理器，也就是 BlueField；一部分，我个人非常希望是一大部分，会是 Groq 处理器；还有一部分会是 CPU；当然，也会有很多网络处理器。所有这些加在一起，最终都在运行 AI 革命中的那台「新型计算机」，也就是 agents。它就是现代工业的操作系统。Chamath Palihapitiya（Social Capital 创始人｜前 Facebook 高管｜All-In 主持人）：那嵌入式应用呢？比如我女儿家里的泰迪熊，如果它想跟她说话，里面装的会是什么？是定制 ASIC 吗？还是说，未来在边缘和嵌入式场景里，会出现一个更广泛的 TAM，不同场景配不同工具？黄仁勋：我们认为，这个问题里其实有三台计算机。第一台，在最大尺度上，是用来训练 AI 模型、开发 AI、创造 AI 的计算机。第二台，是用来评估 AI 的计算机。比如你看看周围，到处都是机器人、汽车这类东西。你必须先把它们放进一个能够代表物理世界的虚拟环境里进行评估。也就是说，这个软件本身必须遵守物理定律。我们把这个系统叫做 Omniverse。第三台，是部署在边缘侧的计算机，也就是机器人计算机。它可以是一辆自动驾驶汽车，也可以是一台机器人，甚至可以是一个小小的泰迪熊。对于泰迪熊这种设备，其中一个非常重要的方向，是我们正在做的：把电信基站变成 AI 基础设施的一部分。这样一来，整个两万亿美元规模的电信产业，未来都会逐步变成 AI 基础设施的延伸。所以，无线电设备会变成边缘设备，工厂会变成边缘设备，仓库也一样。总之，这三类基础计算机，全部都必不可少。David Friedberg（The Production Board 创始人｜All-In Podcast 主持人）：Jensen，去年我就觉得你比全世界都看得更早。你当时说，推理需求的增长不会只是 1000 倍。黄仁勋：我是不是把自己给坑了？David Friedberg：而是会增长 100 万倍？10 亿倍？对吧？我觉得那时候很多人都认为这太夸张了，因为当时全世界都还盯着训练扩容。但现在你看，推理已经真正爆发了，而且开始变成「推理受限」。你现在又发布了一座「推理工厂」，吞吐量会比下一代工厂高出 10 倍。可如果你去看外界的讨论，很多人会说：你的推理工厂要花 400 亿到 500 亿美元，而那些替代方案，例如定制 ASIC、AMD 等等，只要 250 亿到 300 亿美元，所以你会丢掉市场份额。那你不如直接告诉我们：你到底看到了什么？你怎么看市场份额？这些客户花接近两倍的溢价，到底值不值得？为什么更贵的系统，反而能生产更便宜的 token？黄仁勋：最重要的一点、最核心的一点是：不要把工厂的价格，等同于 token 的价格，也不要把它等同于 token 的成本。很有可能，而且我可以证明，那座 500 亿美元的工厂，反而能生产出成本最低的 token。原因在于，我们生成这些 token 的效率高得惊人，能高出 10 倍。你看，500 亿美元和 200 亿美元之间的差额，很多其实只是土地、电力和厂房外壳而已。除此之外，你本来就要买存储、网络、CPU、服务器、散热系统。所以，GPU 本身是原价还是半价，并不会让总成本从 500 亿直接降到 300 亿。你随便取一个自己喜欢的数字吧，更现实一点，可能只是从 500 亿降到 400 亿。而如果一座 500 亿美元的数据中心，吞吐量却高出 10 倍，那么这点差价其实并不算什么。Jason Calacanis：明白了。黄仁勋：这也是为什么我一直说：即使对很多芯片来说，如果你跟不上技术前沿、跟不上我们推进的速度，那哪怕芯片白送，也还是不够便宜。David Sacks：我想问一个更宏观的战略问题。你现在运营着全球最有价值的公司。明年收入可能超过 3500 亿美元，自由现金流 2000 亿美元，而且还在以疯狂的速度复利增长。你到底是怎么做决策的？你怎么获取信息？大家现在都知道你那套著名的邮件体系，但你真正是怎么形成直觉、塑造市场、决定哪里该重注、哪里该收缩、哪里该进入新领域的？这些信息是怎么传递到你这里的？你又怎么做最终判断？黄仁勋：那就是 CEO 的工作。David Sacks：对。黄仁勋：我们的职责，就是定义愿景、定义战略。当然，我们会从公司里那些杰出的计算机科学家、技术专家，以及无数优秀员工那里得到启发和信息，但最终，塑造未来是我们的责任。其中一部分判断标准是：这件事是不是难到离谱？如果不够难，我们就应该离它远一点。原因很简单，如果一件事很容易做，那竞争者一定会一大堆。它是不是一件从未有人做过、而且难到离谱的事情？它是不是恰好又能调动我们公司独有的「超能力」？所以我得去寻找这样一个交汇点：它必须同时符合这些标准。而且最后你还得知道，做这种事情一定会伴随着大量痛苦和折磨。没有任何伟大的发明，是因为它太简单、第一次就轻松成功。如果一件事超级难、从来没人做过，那基本就意味着你会经历很多痛苦和磨难。所以你最好享受这个过程。David Sacks：你能不能挑三四个更「长尾」的业务讲讲？比如你说的数据中心上太空、ADAS 和汽车，还有生物方向。给我们一点感觉：这些曲线什么时候会开始向上拐点？这些长期业务你怎么看？黄仁勋：当然。Physical AI（物理 AI） 是一个很大的类别。我刚才说过，我们有三种计算系统，以及建立在其上的所有软件平台。Physical AI 是科技行业第一次真正有机会去服务一个 50 万亿美元规模、过去几乎没有被技术深度改造的产业。为了做到这一点，我们必须把全部所需技术重新发明出来。我一直觉得这是一段 10 年旅程。我们 10 年前就开始了，现在终于看到它开始拐点向上。对我们来说，这已经是一项数十亿美元级业务了，现在的规模已经接近每年 100 亿美元。所以它已经是一个很大的生意，而且还在指数级增长。这是第一点。第二个方向，我觉得在数字生物学上，我们真的已经非常接近它的 ChatGPT 时刻了。我们正在逐步学会如何表示和理解基因、蛋白质、细胞。化学物质，我们已经知道怎么处理了。所以，能够表示并理解生物学的基本构件及其动态行为，这件事我认为大概会在两三年到五年内发生。五年之内，我非常相信，数字生物学会对整个医疗健康行业造成巨大冲击。这些都是非常重要的方向。农业也是其中之一。Chamath Palihapitiya：已经开始发生了。黄仁勋：毫无疑问。Jason Calacanis：我想把话题从数据中心拉回桌面端。公司早期很大程度上就是建立在爱好者、游戏玩家以及显卡用户之上的。你今天在台上、面对大概一万名观众时，提到了 Claude Code、OpenClaw，还有 agent 带来的革命。尤其是爱好者群体，我们看到现在大量能量和创新其实都在他们那里爆发，很多突破都发生在桌面端。你这次也发布了一台桌面设备，我记得是 Dell 60800？这是一台非常强大的工作站，可以跑本地模型，拥有 750GB 内存。现在 Mac Studio 到处都卖断货了。我们公司现在全面转向 OpenClaw。Friedberg 在用，Chamath 也在用，大家都非常痴迷。从爱好者开始的这种开源 agent 运动、桌面端开源生态，对你意味着什么？它会走向哪里？Agent 时代来了：计算需求为什么会再膨胀一万倍黄仁勋：首先，退一步看。过去两年，我们其实看到了三次拐点。第一次是生成式 AI。ChatGPT 把 AI 带入大众视野，让每个人都意识到它的重要性。其实这项技术在 ChatGPT 出现前几个月，就已经清清楚楚地摆在那里了。只是直到 ChatGPT 给它套上了一个人人都能使用的界面，生成式 AI 才真正爆发。而生成式 AI，正如你所知，会生成 token，既供内部消费，也供外部消费。内部消费，本质上就是「思考」，而这进一步推动了推理的发展。接着，越来越多接地气、基于真实信息的能力开始出现，让 AI 不再只是回答问题，而是能给出更可靠、更有用的答案。你也开始看到 OpenAI 的收入和商业模式出现拐点式上扬。然后，第三次拐点一开始其实只在行业内部可见，那就是 Claude Code。这是第一个真正非常有用的 agentic 系统，极具革命性。但在 Claude Code 之前，这套能力主要只面向企业，很多圈外人根本没见过。直到 OpenClaw 把「AI agent 到底能做什么」带进大众视野。所以，OpenClaw 在文化层面的重要性就在于：它第一次真正让公众意识到 agent 的能力。它之所以重要的第二个原因，是因为 OpenClaw 是开放的。更关键的是，它构造出了一种全新的计算模型，几乎是在重新发明计算本身。它有记忆系统：scratch 是短期记忆，文件系统是长期资源；它有调度能力；可以跑 cron job；可以生成新的 agent；可以分解任务、进行因果推理、解决问题；它还有 I/O 子系统，可以输入、输出、连接 WhatsApp；它还有一套 API，可以运行不同类型的应用，也就是所谓的 skills。而这四个元素，本质上就定义了一台计算机。所以，我们现在实际上第一次拥有了：个人人工智能计算机。而且它是开源的，真正开源，几乎可以运行在任何地方。这就是现代计算的蓝图。从某种意义上说，它已经是现代计算的操作系统，而且未来会无处不在。当然，我们还必须帮它解决一件事：只要你拥有 agentic 软件，它就可能接触敏感信息、执行代码、对外通信。所以我们必须确保：这一切都要受到治理，要足够安全，要有策略约束，让这些 agent 可以拥有三种能力中的两种，但不能同时拥有全部三种。在治理这一块，我们也做了贡献。Peter Steinberger 今天也在场。我们有很多很棒的工程师在和他合作，帮助把这个系统做得更安全、更稳健，让它既能保护隐私，也能保护安全。Chamath Palihapitiya：Jensen，这种范式转移，是不是已经让美国各地过去通过的很多 AI 监管法案开始显得过时了？很多提案原本都是建立在旧模型上的。你能不能谈谈，这种范式变化有多快地让一大批原有的监管思路失效？现在 AI 监管已经成了美国政治里一个非常热门的话题。黄仁勋：这一部分，我们必须始终走在政策制定者前面，你在这方面做得非常好。我们必须主动走到他们面前，告诉他们现在技术发展到了什么阶段，它是什么、又不是什么。它不是生命体，不是外星人，没有意识。它是计算机软件。还有，我们经常会听到「我们根本完全不理解这项技术」这种说法。但那并不是真的，我们其实已经理解了很多。所以第一，我们必须持续向政策制定者提供真实的信息；不要让末日论和极端主义左右他们理解这项技术的方式。但与此同时，我们也要承认技术发展很快，不要让政策跑得比技术太远。从国家层面看，我最担心的一点是：美国在 AI 上最大的国家安全风险，不是 AI 本身，而是其他国家都在采用 AI，而我们却因为愤怒、恐惧或者偏执，不愿意让我们的产业和社会去拥抱 AI。所以，我真正最担心的是：AI 在美国扩散得还不够快。David Sacks：再追问一下。如果你坐在 Anthropic 董事会的会议室里，看着他们和「战争部」那场风波，你会怎么想？这其实延续了你刚才说的那一点：人们不知道该如何理解 AI，于是又多了一层怨恨、恐惧和不信任。如果是你，你会建议 Dario 和他的团队做哪些不同的事，来改变今天的结果和公众认知？黄仁勋：首先我要说，Anthropic 的技术非常了不起。我们自己就是 Anthropic 技术的重要用户。我非常佩服他们对安全的重视，也非常佩服他们在安全文化上的坚持，以及他们推进这些工作的技术卓越性，真的非常棒。而且，他们想提醒公众看到这项技术的能力边界，我认为这本身也是好事。只是我们必须意识到，这个世界是有光谱的：提醒是好事，吓唬人就没那么好了。Jason Calacanis：对。黄仁勋：因为这项技术对我们来说太重要了。我觉得，预测未来当然可以，但我们需要更审慎一点，也需要更谦逊一点。因为事实上，我们并不能完全预测未来。如果抛出一些非常极端、非常灾难性的判断，却又没有证据显示这些事真的会发生，那么它造成的伤害，可能比人们想象得更大。而且现在，我们已经是科技行业的领导者了。以前没人听我们说话，但现在不一样了。技术已经深深嵌入社会结构，是一个极其重要的产业，也和国家安全高度相关。我们的每一句话都很重要。所以我觉得，我们必须更审慎、更克制、更平衡，也更有思考。David Friedberg：我会提名你来做这件事。AI 在美国的民意支持率只有 17%。我们已经看到核能领域发生了什么：我们基本把整个核工业停掉了，结果现在中国在建 100 座裂变反应堆，美国一座都没有。现在我们又开始听到对数据中心的暂停令之类的声音。所以我觉得，我们必须更主动。不过我想回到你说的公司内部正在发生的 agent 爆发：效率提升、生产率提升。现在很多人都在争论 ROI，对吧？你和我进入今年时，最大的疑问就是：收入会不会出现？收入会不会像智能本身那样扩张？然后我们看到了一个有点像「奥本海默时刻」的事情：Anthropic 在 2 月单月收入达到 50、60 亿美元。你怎么看接下来的走势？你今天又提到，Blackwell 和 Vera Rubin 在未来几年已经有了万亿美元级别的需求可见性。再加上 Anthropic 和 OpenAI 现在表现出来的势头，你觉得我们是不是已经站上了那条曲线，接下来会看到收入像智能一样加速扩张？黄仁勋：我换几个角度回答。你看看台下这个观众群体，Anthropic 和 OpenAI 确实都在这里。但实际上，在场 99% 的东西都是 AI，而且不是 Anthropic，也不是 OpenAI。这背后的原因，就是 AI 本身极其多样化。我会说，作为一个类别，第二受欢迎的模型其实是开放模型。第一名当然还是 OpenAI、开源权重、开源模型这一整类广义开放生态。第二名是开放模型，而且和第三名之间差距很大。第三名才是 Anthropic。这就说明了，这里所有 AI 公司加起来的规模有多大，所以首先要认识到这一点。再说回计算量。当我们从生成式 AI 走向推理时，所需计算量大约提升了 100 倍；当我们从推理走向 agentic 时，计算量很可能又增加了 100 倍。也就是说，短短两年里，计算需求大概增加了 1 万倍。与此同时，人们会为信息付费，但他们真正更愿意付费的，其实是工作成果。David Friedberg：对。黄仁勋：和聊天机器人对话，拿到一个答案，当然很好。帮我做研究，也很棒。但真正让我愿意掏钱的，是它帮我把事做完。而这正是我们现在所在的位置，agentic 系统正在把工作真正完成。它们正在帮助我们的软件工程师把工作完成。所以你想想，一边是 1 万倍更多的计算，另一边可能已经是 100 倍更多的消费需求。而且，我们甚至还没有真正开始大规模扩张。我们绝对正站在通往 100 万倍增长的路上。Jason Calacanis：我觉得这正好可以引到一个问题，你公司有多少人？黄仁勋：我们有 4.3 万名员工，大概有 3.8 万是工程师。Jason Calacanis：我们在播客里经常讨论一个话题：天哪，我们公司里的 token 使用量正在疯狂增长。甚至有人会问，加入一家公司的时候，「我能分到多少 token 配额」，因为他们想成为高效员工。我记得你在那场长达两个半小时的 keynote 里提过，那场 keynote 真的很长，不过很棒。黄仁勋：谢谢。其实本来还能更短一点。Jason Calacanis：你提到，给每位工程师的 token 使用额度可能要到 7.5 万美元之类。那是不是意味着，NVIDIA 的工程团队一年要在 token 上花 10 亿、20 亿美元？黄仁勋：我们是这么想的。我给你一个思想实验：假设你雇了一位软件工程师或 AI 研究员，年薪 50 万美元，这在我们这里很常见。到年底我问他：「你今年在 token 上花了多少钱？」如果他说「5000 美元」，那我会直接炸掉，真的。如果一个年薪 50 万美元的工程师，一年消耗的 token 价值连 25 万美元都不到，我会非常警觉。这跟芯片设计师说「我决定只用纸和铅笔，我不需要 CAD 工具」，本质上没有区别。Jason Calacanis：这真的是范式转移。你对这些顶级员工的理解，几乎让我想起 MBA 课堂里讲的 LeBron James：他每年花 100 万美元维护自己的身体，所以 41 岁还能继续打。这些顶级知识工作者，为什么不该拥有「超人能力」呢？黄仁勋：没错。Jason Calacanis：如果我们把这个趋势再往后推两三年，NVIDIA 里这些顶级员工的效率会变成什么样？他们能完成什么？黄仁勋：首先，以前那种「这件事太难了」的念头，会消失。「这件事要花太久」，这个念头也会消失。「我们需要很多很多人」，这个念头也会消失。这就像上一次工业革命里，没有人会说：「这栋楼看起来太重了。」也没有人会说：「那座山太大了。」一切关于「太大、太重、太耗时」的想法，都会被消解掉。David Sacks：最后剩下的就只有创造力。你到底能想出什么。黄仁勋：完全正确。也就是说，未来的问题会变成：你要怎么和这些 agent 协作。本质上，这只是一种全新的编程方式。过去我们写代码，未来我们写的会是想法、架构和规格说明；我们会组织团队；我们会定义评估标准，告诉系统什么叫好、什么叫坏、什么样才算优秀结果；我们会与之反复迭代、头脑风暴。这才是你真正要做的事。我相信，每一位工程师未来都会拥有 100 个 agent。Jason Calacanis：回到公关问题。像 David Friedberg 这样的创业者，在 Ohalo 里用你们的技术和 AI，真的在做很实在的事情：提升粮食产量、提高高质量卡路里的供给。Friedberg，你觉得这能把成本降到什么程度？这种愿景会对你们做的事情产生什么影响？David Friedberg：我们刚刚做了一个零样本基因组建模，结果成功了。那一刻你真的会惊呆。而且这还是发生在「别人一夜之间替换掉整个企业软件栈」的背景下。我自己就做了件事：90 分钟里，我把整套软件栈和一大堆工作流全部替换掉了。周日晚上 10 点开始，11 点半前全部跑完、部署完。我作为 CEO 做完以后，还要求我的所有管理团队成员周末都做同样的练习。到了周一，我们看到的结果就是：结束了。再说更技术、更科学一点的。我们用 auto research 和一批数据，在 30 分钟里做出了一件事。如果按传统路径，这本来会是一篇 PhD 论文级别的成果，可能要花 7 年，甚至会成为这个领域最受推崇的博士工作之一，足以发表在《Science》上。结果我们只是在台式电脑上，下载了 GitHub 上的 auto research，把刚拿到的一批数据灌进去，30 分钟就跑出来了。当时所有人的表情都变了。它释放出来的潜力，真的难以置信。所以我觉得，这种加速度正在以前所未有的方式扩大每个人的可能性。不过还是回到 auto research 这个点：你怎么看？一个周末、600 行代码，就能做出这样的成果，而且还能在本地运行、处理这么多不同类型的数据集。这是不是说明，无论算法优化还是硬件优化，我们都还处在极其早期的阶段？黄仁勋：OpenClaw 之所以如此惊人，第一，是因为它和大语言模型突破的时间点完美重合，它出现得太准了。很大程度上，如果不是 Claude、GPT 和 ChatGPT 达到了今天这个水平，Peter 大概也不会做出这个东西。因为模型确实已经好到了一个很高的程度。第二，它带来了新的能力：让这些模型能够调用我们多年来已经创造出来的工具。比如浏览器、Excel；在芯片设计里，是 Synopsys 和 Cadence；还有 Omniverse、Blender、Autodesk 等等。而且这些工具未来会继续被使用。现在有些人说，企业 IT 软件行业要被摧毁了。但我给你另一个视角：企业软件行业的规模，过去一直受限于「多少屁股坐在多少座位上」，也就是 seat 的数量。但未来，它会迎来 100 倍更多的 agent。这些 agent 会去敲 SQL，会去敲向量数据库，会去敲 Blender、Photoshop。原因很简单：第一，这些工具本来就做得很好；第二，这些工具本质上是我们和机器之间的「中介接口」。最终，当工作完成后，结果必须以一种我能控制的方式呈现回来给我。而我知道如何操作这些工具。所以我希望一切最终都能回到 Synopsys、回到 Cadence，因为那是我可以控制、可以做「确定标准」校验的地方。AI 的下一个战场：开源、垂直化与全球扩散David Sacks：我想问一个关于开源的问题。现在我们有闭源模型，它们很优秀；也有开放权重模型，很多中国模型都令人惊叹，真的非常强。两天前，可能你那时候正忙着上台，没看到，在一个加密项目 BitTensor 的 Subnet 3 里，有人完成了一次训练任务：他们把一个 40 亿参数的 Llama 模型，完全以分布式方式训练出来了。一群随机的人贡献算力，但他们居然能有状态地管理整次训练过程。我觉得这在技术上非常疯狂，因为参与的人完全是随机分散的。黄仁勋：这就像我们这个时代的 Folding@home。David Sacks：没错。所以你怎么看开源的终局？你会不会看到，架构也在去中心化、算力也在去中心化，以此支撑开放权重和彻底开源的路径，从而让 AI 真正广泛可得？黄仁勋：我相信，我们根本上同时需要两种东西：第一，模型作为一等公民的商业产品、专有产品；第二，模型作为开源形态存在。这不是 A 或 B 的关系，而是 A 和 B 都要有。毫无疑问。原因在于，模型首先是一项技术，不是最终产品。模型是一项技术，不是一项服务。对于绝大多数用户来说，在那个横向层面、在通用智能层面，我其实并不想自己去 fine-tune 一个模型。我更愿意继续用 ChatGPT、用 Claude、用 Gemini、用 X。它们各有个性，这取决于我的心情，也取决于我想解决什么问题。所以这一部分行业会发展得很好，它会非常繁荣。但是，所有这些行业里的领域知识、专业能力，必须以一种他们自己可控的方式沉淀下来，而那只能来自开放模型。开放模型行业离最前沿已经非常近了。我们也在大力投入。坦白说，即便开放模型真的追上了前沿，我仍然认为，模型即服务、世界级的商业产品模型，这一层也会继续繁荣发展。Jason Calacanis：我们现在投的每一家创业公司，几乎都是先开源，再走向专有化模型。黄仁勋：对。而美妙之处就在于：只要你有一个优秀的路由器，第一天、每一天，你都能接到世界上最好的模型。同时，这也给了你时间去降本、去微调、去做专门化。所以你一开始就拥有了世界级能力，然后再慢慢构建自己的护城河。David Friedberg：Jensen，我想问一个地缘政治问题。当然，没有人比你更希望美国赢下全球 AI 竞赛。但一年以前，拜登时期那个 diffusion rule，实际上是在阻止美国 AI 技术在全球扩散。现在新一届政府已经执政一年了。你给它打几分？就 AI 全球扩散这件事来说，我们现在是 A、B 还是 C？什么做得好，什么做得不好？黄仁勋：首先，特朗普总统希望美国产业领先，希望美国科技产业领先，希望美国科技产业赢，希望美国技术向全球扩散，希望美国成为世界上最富有的国家。他全都希望实现。但此时此刻，NVIDIA 在全球第二大市场上，已经把自己原本 95% 的市场份额丢掉了，现在是 0%。特朗普总统希望我们重新拿回这部分。第一步，就是为那些我们能够销售的公司拿到许可证。很多公司已经提交了申请，我们也替他们申请了许可证，而且商务部长 Lutnick 已经批准了一部分。接下来，我们已经通知中国公司，其中很多已经向我们下了采购订单。所以我们现在正在重新启动供应链，把货发出去。从更高层面上说，我觉得我们应该承认一件事：当我们拿不到微型电机、稀土矿物时，我们的国家安全就被削弱了；当我们无法掌控自己的通信网络时，国家安全就被削弱了；当我们无法为国家提供可持续能源时，国家安全也被削弱了。这些产业中的每一个，都是我不希望 AI 行业重演的故事。当我们展望未来，问「美国科技产业、美国 AI 产业真正领先全球的样子是什么」，我们必须诚实地说：AI 模型不可能由美国一家通吃全世界，那种结局本来就没有意义。但我们完全可以设想：美国技术栈，从芯片到计算系统到平台，被全球广泛采用。世界各地的人可以在这套美国技术栈之上，构建他们自己的 AI、公共 AI、私有 AI，再服务他们的社会。我希望美国技术栈能覆盖全球 90%。我真的希望如此。否则，如果最终局面变得像太阳能、稀土、磁体、电机、通信设备那样，我会认为那对美国国家安全来说会是一个非常糟糕的结果。Chamath Palihapitiya：你现在有多密切地关注全球冲突局势？这让你担忧到什么程度？比如中东可能影响到氦气供应，而氦气对半导体制造是个潜在供应链风险。这些问题让你有多担心？你在这上面投入了多少精力？黄仁勋：首先，说到中东，我们在那里有 6000 个家庭。公司里有很多伊朗员工，他们的家人还在伊朗。所以，我们在那里有很多家庭。第一件事就是：他们现在非常焦虑、非常担心、非常害怕。我们一直在想着他们，一直在关注局势变化。他们会得到我们百分之百的支持。也有人问我，鉴于中东当前的局势，我们还会不会继续留在以色列？我的答案是：我们百分之百会留在以色列。我们百分之百支持那里的家庭。我们百分之百会继续留在中东。也有人问，既然中东局势如此，我们是否还认为那里值得扩展 AI？我的看法是：之所以会有战争，是因为大家都想要一个更稳定的结果。而我相信，战争结束后，中东会比以前更稳定。所以，如果我们在战前就愿意考虑那里，那么战后更应该认真考虑。所以在这个问题上，我也是百分之百投入。我们有三件事必须做。第一，必须尽快让美国重新工业化，无论是芯片制造厂、计算机制造厂，还是 AI 工厂。Jason Calacanis：这方面进展如何？黄仁勋：进展非常好。我们之所以能以惊人的速度在亚利桑那、德州、加州推进，就是因为我们得到了中国台湾供应链的战略支持、友谊和帮助。他们真的是我们的战略伙伴。他们值得我们的支持，值得我们的友谊，值得我们的慷慨。他们也正在竭尽全力，帮我们加快制造进程。第二，我们必须让制造供应链更加多元化。无论是韩国、日本还是欧洲，我们都要把供应链分散开，让它更有韧性。第三，在我们提升多元化与韧性的同时，也必须保持克制，不要施加不必要的压力。Jason Calacanis：你是说，要有耐心。Chamath Palihapitiya：那氦气呢？很多报告都提到了这个问题。黄仁勋：我觉得氦气可能会是个问题。但另一方面，供应链里通常也会有不少缓冲库存，这类系统一般都会留出一定余量。Jason Calacanis：你们在自动驾驶上已经取得巨大进展，也发布了重大消息。你们新增了很多合作伙伴，包括 Uber。最近还看到你坐奔驰自动驾驶的视频。你和 Uber 也宣布，将会和很多车厂一起，把更多车部署上路。我理解你的赌注是：未来会出现一个类似 Android 的开放平台，而你会在其中扮演关键角色，服务几十家汽车厂商；另一边，也许会有像 iOS 一样的封闭体系，比如 Tesla 或 Waymo。你的战略是怎么想的？这个棋局会怎么展开？因为感觉你既在一些地方合作，又在另一些地方竞争，而且你的堆栈非常深。黄仁勋：第一，我们相信，未来一切会移动的东西，终有一天都会完全或部分实现自主化。第二，我们不想自己造自动驾驶汽车，但我们希望赋能全球每一家汽车公司去造自动驾驶汽车。所以我们打造了三台计算机：训练计算机、仿真计算机、评估计算机，以及车端计算机。我们还开发了全世界最安全的驾驶操作系统。同时，我们也做出了全球首个具备推理能力的自动驾驶系统。它可以把复杂场景拆解成更简单的场景，再逐一导航通过，就像推理模型一样。这个推理系统叫 Alpamayo，它让我们取得了非常惊人的成果。我们会做纵向优化，也做横向创新；然后让每一家厂商自己决定。你是只想买我们的一台计算机？像 Elon 和 Tesla，那他们买我们的训练系统；还是你想买训练系统加仿真系统？又或者你想和我们一起把三套都打通，甚至把车端计算机也装进你的车里？我们的态度一直是，我们想解决问题，但并不坚持只能由我们提供唯一答案。无论你选择以什么方式与我们合作，我们都很高兴。David Sacks：顺着这个问题问下去，我觉得这特别有意思。你实际上是在搭一个平台，让一千朵花盛开。但也确实，有些花现在想往下走、往栈底走，试着跟你竞争。Google 有 TPU，Amazon 有 Inferentia 和 Trainium，几乎每个人都在搞自己的「我也能超越 NVIDIA」版本。虽然他们同时也是你的大客户。你怎么处理这种关系？你觉得长期来看会发生什么？这些产品最终会在整个生态里扮演什么角色？黄仁勋：这个问题非常好。首先，我们是唯一一家真正的 AI 公司。我们自己做基础模型，而且在很多领域都处于最前沿。我们构建从上到下每一层、每一层堆栈。我们也是全世界唯一一家和所有 AI 公司都合作的 AI 公司。他们从来不会向我展示他们正在做什么，但我总是会清清楚楚地告诉他们我在做什么。所以我们的信心来自一点：我们非常乐于在「谁的技术最好」这件事上竞争。只要我们还能继续高速奔跑，我相信，继续向 NVIDIA 采购，依然会是他们最经济的选择之一。这一点我非常有信心。第二，我们是唯一一种可以部署在所有云平台上的架构。这带来了根本性的优势。我们也是唯一一种可以从云上拿下来，放到本地机房、汽车里、任何区域，甚至太空中的架构。所以，我们市场里其实有很大一部分，大约 40% 的业务。如果你没有 CUDA 栈、没有能力提供整座 AI 工厂，客户根本不知道该怎么跟你合作。他们不是想买芯片，他们是在建 AI 基础设施。所以他们需要的是：你带着完整堆栈进来，而我们恰好就有完整堆栈。所以，令人惊讶的是，如果你看现在，NVIDIA 的市场份额其实还在上升。David Sacks：你的意思是，这些公司试了一圈，最后发现「天哪，这事太复杂了」，然后又回来了？所以你的份额才会继续增长？黄仁勋：份额增长有几个原因。第一，我们的推进速度太快了。第二，我们让大家认识到：问题不在于造芯片，而在于造系统，而这个系统极其难造。所以他们和我们的合作规模还在增加。以 AWS 为例，我记得他们昨天刚宣布，未来几年要买 100 万颗芯片。这是非常大的采购量，而且这还不算他们已经买走的那一大堆。我们当然非常乐意。另外，过去这几年我们份额增长，还因为现在 Anthropic 来了，Meta 也来了，开放模型的增长更是惊人，而这些都在 NVIDIA 上发生。所以我们份额上升，一方面是模型数量在增加；另一方面，是这些公司越来越多地从云上走出来，在区域部署、企业场景、行业边缘场景里增长。而那整块市场，如果你只是做一颗 ASIC，其实非常难切进去。David Friedberg：相关地问一句，不深入数字细节，但分析师好像并不相信你。你说算力可能增长 100 万倍，但市场一致预期却是：你明年增长 30%，后年 20%，到 2029 年，按理说本应是一个爆发式增长的大年却只有 7%。如果你把你的 TAM 套进这些增长数字，其实暗含的意思就是：你的份额会大幅下滑。那从你看到的未来订单簿来看，有什么迹象会支持这种判断吗？黄仁勋：首先，他们根本没有理解 AI 的规模和广度。David Sacks：对，我也觉得是这样。黄仁勋：大多数人都以为 AI 只是那五家超大云厂商的事情。Jason Calacanis：对。David Sacks：还有一种「规模越大越难持续增长」的投资正统逻辑。他们得回去给投资银行的风控委员会讲模型，不可能轻易相信「五万亿还能涨到十五万亿」。他们最多愿意给到七万亿，再多他们就接受不了了。Jason Calacanis：他们无法想象一家 10 万亿美元市值公司。David Sacks：本质上就是一种自保式建模，历史上从没发生过的事情，他们不敢写进去。黄仁勋：而且，你必须重新定义你到底在做什么。最近有人观察说：Jensen，NVIDIA 怎么可能在服务器市场规模上超过 Intel？原因很简单：整个数据中心 CPU 市场，一年大概也就 250 亿美元。而我们，你们也知道，差不多在我们现在坐在这里聊天的这段时间里，就能做到 250 亿美元。Jason Calacanis：漂亮。黄仁勋：当然，这是玩笑。Chamath Palihapitiya：播客里说的都不算正式业绩指引。黄仁勋：没错，不算业绩指引。但重点是：你到底能长多大，取决于你到底在造什么。NVIDIA 不是在造芯片，这是第一点。第二，只造芯片已经不足以解决 AI 基础设施的问题了，这件事太复杂。第三，大多数人对 AI 的理解都太窄了，只局限于他们看到、听到和讨论的那一部分。OpenAI 非常厉害，它会非常大；Anthropic 也非常厉害，它也会非常大。但 AI 本身会比它们加起来都更大。而我们服务的，正是那一整块更大的部分。David Sacks：那你给普通人讲讲「太空数据中心」这个业务吧。和地面上那些大型数据中心相比，该怎么理解？黄仁勋：我们已经在太空了。David Sacks：普通人该怎么理解这门生意？黄仁勋：首先，我们当然应该先把地面上的事情做好，毕竟我们现在人就在地面上。第二，我们也应该为进入太空做好准备。太空里当然有大量能源。问题在于散热。你没法像地面那样依靠传导和对流，所以只能靠辐射散热，而辐射散热需要非常大的表面积。这并不是无法解决的问题，毕竟太空里地方很多，但成本现在仍然很高。不过，我们会去探索。而且，我们已经在那里了。我们的硬件已经做过抗辐射强化，全球很多卫星里已经在跑 CUDA。它们在做图像、图像处理、AI 影像分析。这种事情本来就应该在太空完成，而不是把所有数据先传回地面，再在地面做图像分析。所以，确实有很多工作应该在太空做。与此同时，我们也会继续研究：太空里的数据中心到底应该长什么样。这会花很多年。没关系，我时间很多。机器人、医疗与工作的未来：AI 最终会如何进入现实世界Jason Calacanis：我想再追问一下医疗健康。我们都到了一定年纪，会开始思考寿命和健康寿命。我们看起来都不错，有些人可能更好一点。Jensen，我真不知道你的秘诀是什么。是不是在抗衰？到底什么东西不能吃？这些你得私下告诉我。那从医疗体系建设的角度看，这个方向会走到哪里？我们到底取得了怎样的进展？我刚刚还在用 Claude 做分析，看美国这些医疗 billing code 到底是怎么回事。美国花的钱是别人的两倍，结果健康产出好像只有一半。我大概看下来，有 15% 到 25% 的钱其实都花在第一次全科医生问诊上。说实话，我们都知道，今天一个大语言模型在第一次问诊这件事上，已经能更稳定地做得更好。那到底还缺什么，才能突破监管，让 AI 真正对整个医疗系统产生实质影响？黄仁勋：我们在医疗里主要参与几个方向。第一是 AI physics，它服务于 AI biology，也就是用 AI 去理解和表示生物学及其行为。这在药物发现里非常重要。第二是 AI agents，用于辅助诊断这类场景。OpenEvidence 是很好的例子，Hippocratic 也是很好的例子。我非常喜欢和这些公司合作。我真的觉得，agentic 技术会彻底改变我们与医生互动、与医疗体系互动的方式。第三部分，是 physical AI。第一部分是 AI physics，用 AI 去预测物理；第二部分，是让 physical AI 理解物理规律，这就可以用在机器人手术上。现在这一块已经非常活跃。未来，在医院里，你接触到的每一台仪器，无论是超声、CT，还是别的任何设备，都会变成 agentic。你可以把它理解为一个经过安全强化版的 OpenClaw，它会被嵌入到每一台仪器里。所以从很多意义上说，这些设备未来都会直接和病人、护士、医生交互。Jason Calacanis：在 AI 武器上我们已经投入了这么多，真希望在 AI 急救员、AI EMT、AI paramedic 上也多投一点，去救人，而不是只会杀人。这也正好能顺到机器人话题。你们现在已经有几十个合作伙伴。过去十年、甚至二十年，机器人领域经历过一段很奇怪的时期——波士顿动力、Google 收购一堆公司，最后又卖掉、拆出去。大家一度都觉得机器人还远没到真正可用的阶段。但现在，你、Elon Musk 这些顶级创业者都在押注。Optimus 看起来已经非常惊人了，中国那边也有很多公司进展飞快。那我们离真正把机器人带入生活还有多远？比如机器人厨师、机器人护士、机器人保姆、真正能在现实世界中工作的人形机器人。尤其是在中国，他们似乎做得和美国一样好，甚至可能更快。根据你看到的合作伙伴进展和技术成熟度，你觉得还要多久？黄仁勋：从很大程度上说，机器人这个行业本来就是我们发明出来的，也可以说是美国发明出来的。你也可以说，我们是进场太早了。我们比真正关键的「脑」这个使能技术早了大概五年，于是我们自己先累了、先失去耐心了。但现在，它真的来了。接下来问题就只剩下：从「高功能存在性证明」到「可接受的商业产品」，还要多久？技术从来不会超过两到三个周期。两个到三个周期，大概就是 三到五年。就这么多。三到五年内，到处都会是机器人。我觉得中国非常强，而且是那种不能轻视的强。原因在于，它们的微电子、电机、稀土、磁体，这些恰恰是机器人产业的基础都是世界顶级。所以在很多方面，我们的机器人产业会深度依赖他们的生态和供应链。世界机器人产业都会深度依赖它。因此，我认为你会看到一些非常快的变化。Jason Calacanis：最终会不会是一比一？Elon 似乎觉得，未来会是一个人配一个机器人——70 亿人配 70 亿机器人，80 亿人配 80 亿机器人。黄仁勋：我希望比这还多。首先，工厂里会有大量机器人 24 小时不停工作；还会有很多不太移动、但会略微活动的工厂机器人。几乎所有东西最终都会机器人化。Chamath Palihapitiya：对我来说，机器人最重要的一点，是它会为每个人解锁经济流动性。以前，每个人有了一辆车，就能去做很多不同的工作；未来，每个人有了一个机器人，他的机器人就能替他做很多工作。他可以开一个 Etsy 店、一个 Shopify 店，可以借助机器人创造任何他想创造的东西，做很多他一个人原本做不了的事。我觉得机器人最终会成为我们见过的、最能为地球上更多人带来繁荣的一项技术。黄仁勋：毫无疑问。现在最简单的现实就是：今天我们已经短缺了数百万劳动力。所以我们其实非常迫切地需要机器人。如果有更多劳动力，所有这些公司都还能增长得更快。而且你提到的一些事情真的很有意思。有了机器人，我们将拥有「虚拟在场」。比如我在出差时，可以进入家里的机器人身体里，远程操控它，在家里走来走去，遛狗、看看房子怎么样。Jason Calacanis：我们马上就得让场地工作人员赶人了。黄仁勋：没错。但你想想，真的可以让它在家里随便转转，看看发生了什么，跟狗说说话，跟孩子聊聊天。David Friedberg：这某种程度上也像时间旅行。黄仁勋：同时，我们也会以光速旅行。显然，我们会先把机器人派过去。我当然不会先把自己送过去，我会先送一个机器人过去，先看看情况。然后再上传我的 AI。Chamath Palihapitiya：这几乎是必然的。它会解锁月球，也会解锁火星，使它们成为可殖民目标。而这又意味着几乎无限的资源。从月球把材料运回地球，几乎可以做到接近零能耗，因为你可以利用太阳能加速。所以未来你完全可以在月球上建工厂，为地球制造需要的一切，而机器人正是让这一切成为可能的关键。黄仁勋：在那个时代，距离将不再是问题。David Friedberg：而且，模型和 agent 赚来的收入越多，我们就越能投资基础设施；基础设施越完善，又会反过来解锁更强的模型和 agent。Dario 最近在 Dwarkesh 的播客里说，到了 2027、2028 年，模型公司和 agent 公司会拿到数千亿美元收入；到 2030 年，他预计会达到 1 万亿美元。注意，这还不包括基础设施层的 AI 收入。黄仁勋：我觉得他已经非常保守了。我相信 Dario 和 Anthropic 的表现会远远超过这个数字，远远超过。Jason Calacanis：所以，从 300 亿到 1 万亿？黄仁勋：对。而且原因在于，他还没考虑进去的一部分是：我相信，每一家企业软件公司最终都会成为 Anthropic code、Anthropic token、OpenAI token 的增值转售商。这一部分会让他们的 GTM 规模大幅扩张。David Sacks：那在这样的世界里，真正剩下的「护城河」是什么？有些护城河说实话会变得几乎难以逾越。比如你们那个没人怎么讨论、但可能最强的护城河，其实就是 CUDA，它是一个惊人的战略优势。但未来如果模型本身能够创造出伟大的东西，那下一代模型也可能去颠覆它。那在你看来，这些构建应用层的公司，最重要的差异化到底是什么？黄仁勋：深度专门化。我相信，未来会有通用模型接入软件公司的 agent 系统。其中很多模型会是 Claude 这样的商业模型、专有模型；但其中也会有很多，是这些公司自己训练出来的、面向某个子任务的专业化 sub-agent。David Sacks：所以你对创业者的号召就是：去真正理解你的垂直领域。黄仁勋：没错。David Sacks：理解得比任何人都更深、更好。然后等待这些工具追上你，一旦工具赶上来，你就能把你的知识灌进去。黄仁勋：对。你拥有自己的知识，你可以把客户接到你的 agent 上。你越早让 agent 真正连接客户，这个飞轮就会越早开始转，而且会转得非常快。David Sacks：这几乎和今天的软件逻辑完全反过来了。今天我们是先做一个软件，再想「什么东西可以泛化」，然后尽可能卖给最多的人，最后再把定制化当附加服务卖出去。David Friedberg：然后把客户锁死。黄仁勋：而实际上，正如你说的，我们先做一个横向平台。但你看，所有那些全球系统集成商（GSI）和顾问公司，本质上就是专家，他们再把你的横向平台定制成一个垂直解决方案。Jason Calacanis：没错。而且从某种程度上说，定制化市场的规模，可能比平台本身还大五六倍。黄仁勋：完全正确。所以我认为，这些平台公司本身就有机会成为那个专家，成为那个垂直领域的玩家，成为某个特定领域的真正主人。Jason Calacanis：我想给你送上应得的赞美。我记得三年前你说过一句话：「让你失去工作的人，不会是 AI，而是会用 AI 的人。」现在回头看，我们整场讨论几乎都围绕这一点展开：agent 正在让人类变成「超人」，商业机会在扩大，创业机会在扩大。你其实很早就看得很清楚了。黄仁勋：你们太客气了。Jason Calacanis：当然，我们也得同时容纳两种想法：第一，确实会有好的发展；第二，也确实会有岗位被替代。然后问题就变成：那些人是否有足够的韧性和决心，去拥抱这些新技术。比如未来如果 100% 的驾驶工作都被自动化替代，那当然会挽救很多生命，这是件好事；但我们也要承认，美国有 1000 万到 1500 万人是靠这个谋生的。这个变化一定会发生。黄仁勋：我认为，工作会改变。比如今天有很多司机。我相信，未来很多司机仍然会坐在车里，只不过不再是负责开车，而是坐在后面或者旁边，变成一种「出行助理」。因为别忘了，司机最终做的事情，不只是开车。他们会帮你拿行李，帮你处理很多事情，本质上是一种助手角色。所以我一点也不会惊讶，未来的司机会变成你的 mobility assistant，在车子自动驾驶的同时，帮你处理很多别的事情。Jason Calacanis：就像在酒店里那样。黄仁勋：对。车自己在开，但他还在帮你协调各种事情。David Friedberg：自动驾驶飞机也带来了更多飞行员，并没有把飞行员赶出驾驶舱。虽然自动驾驶已经在飞行里承担了 90% 的工作。Chamath Palihapitiya：而且说实话，当车自己在开的时候，那位司机还可以在手机上做一堆别的工作，替你安排各种事情。黄仁勋：比如协调、沟通、预订，处理一堆任务。Chamath Palihapitiya：整个蛋糕是在变大的。黄仁勋：对。所以有一点是明确的：每一份工作都会被改变；有些工作会消失；但与此同时，也会有很多新工作被创造出来。而我想对那些刚走出学校、对 AI 感到焦虑的年轻人说一句：去成为最会用 AI 的那个人。今天，我们每个人都希望员工能成为真正精通 AI 的人，而且这绝不是一件容易的事。你要知道如何提出需求，但又不能把指令规定得太死；要给 AI 留足够的空间，让它在我们的引导下创新和创造；还要把它带向我们真正想要的结果。这一切都需要一种「艺术」。David Sacks：你当年在 Stanford 的时候，给年轻人的那句建议很有名：「我祝你们经历痛苦与磨难。」你还记得吗？Jason Calacanis：太经典了。David Sacks：那今天呢？如果一个人马上要高中毕业，正站在人生路口，要不要上大学、学什么专业、甚至还要不要读大学，你会怎么建议他们？黄仁勋：我仍然相信：深科学、深数学、语言能力都很重要。而且你们也知道，语言本身其实就是 AI 的编程语言，是最终的编程语言。所以说不定，英文专业的人未来反而会最成功。总之，我的建议是：无论你接受什么样的教育，都要确保自己在使用 AI 这件事上足够专业。说到工作，我还想补充一件事，我希望每个人都听见。在深度学习革命早期，世界上一位最顶尖的计算机科学家之一、我非常尊敬的人，曾经非常坚定地预测：计算机视觉会彻底消灭放射科医生。他甚至建议所有人，不要进入放射学这个领域。十年之后，这个预测在一个层面上是 100% 正确的：计算机视觉确实已经被整合进全球所有放射学设备和平台。但令人意外的结果是：放射科医生的人数不仅没有下降，反而增加了，而且需求还在飙升。原因在于，每一份工作都包含两个层面：任务和目的。放射科医生的任务是看影像，但他们真正的目的，是帮助医生治疗病人、诊断疾病。而由于影像检查现在可以做得更快，所以医院可以做更多扫描，这提升了医疗效率，也让病人更快进入诊疗流程、更快接受治疗。结果就是，医院因为做了更多扫描、服务了更多患者，收入也提高了。Jason Calacanis：没错。黄仁勋：所以结果反而是正向的。David Friedberg：而一个增长更快、生产率更高、也更富有的国家，完全可以在教室里放更多老师，而不是更少老师。只是你会让每位老师都拥有为教室里每一个学生量身定制课程的能力。这样他们就像「仿生人」一样更强，结果也会更好。黄仁勋：每一个学生都会有 AI 辅助，但每一个学生依然都需要优秀的老师。Jason Calacanis：太精彩了。Jensen，恭喜你取得这样的成功。这真是一场特别积极、特别振奋的讨论。非常感谢你抽时间来参加。David Sacks：你是这个行业所需要的那位掌舵者。Jason Calacanis：确实如此。我觉得你应该更大声地去表达 AI 的积极一面。现在外面太多末日论了。David Sacks：而且我也觉得，能在取得这么大成功之后，还保持这种谦逊，告诉大家「各位，我们做的本质上还是软件」，这真的很健康。人们需要听到这一点。我们以前也发明过新类别、新产业。我们没必要滑向那种恐慌主义的方向，那没有任何帮助。Jason Calacanis：而且，我们是可以自己选择的，对吧？我们有自主权，也有行动能力。我们可以选择怎么使用它。好，各位，下次见。谢谢大家收看这期 All-In 专访。黄仁勋：谢谢。[视频链接] 编辑：佚名 时间：2026-06-22 00:05:01
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  第一批AI Agent， 已经开始不听话了

  原文作者：David，深潮 TechFlow最近逛 Reddit，我发现海外网友对 AI 的焦虑，和国内的还不太一样。国内基本还是那个话题，AI 到底会不会取代我的工作。聊了几年，每年没取代成；今年 Openclaw 火了一把，但依然没到完全取代的地步。Reddit 上最近的情绪分裂了。某些科技热帖的评论区经常同时出现两种声音：一种说，AI 太能干了，迟早出大事。另一种说，AI 连基本的事都能搞砸，怕它有什么用。怕 AI 太能干，同时又觉得 AI 太蠢。让这两种情绪同时成立的，是这两天关于 Meta 的一条新闻。AI 不听话，谁担全责？3 月 18 日，Meta 内部一个工程师在公司论坛发了个技术问题，另一个同事用 AI Agent 帮忙分析。这属于正常操作。但 Agent 分析完，直接在技术论坛上自己发了条回复。没找谁批准，没等谁确认，越权发帖。随后有其他的同事照着 AI 的回复做了，触发了一连串权限变更，导致 Meta 公司和用户的敏感数据暴露给了没有权限查看的内部员工。两个小时后，出现的问题才被修复。Meta 给这个事故的定级是 Sev 1，仅次于最高级别。这条新闻立刻冲到了 r/technology 板块的热帖，评论区吵成了两派。一派说这就是 AI Agent 真实风险的样本，另一派则认为真正捅娄子的是那个不经核实就照做的人。两边其实都有道理。但这恰恰就是问题：AI Agent 的事故，你连责任归属都吵不清楚。这也不是 AI 第一次越权了。上个月，Meta 超级智能实验室的研究主管 Summer Yue 让 OpenClaw 帮她整理邮箱。她给了明确指令：先告诉我你打算删什么，我同意了你再动手。Agent 没等她同意，直接开始批量删除。她在手机上连发了三条消息叫停，Agent 全部无视。最后她跑到电脑前手动杀掉了进程才拦住。200 多封邮件已经没了。事后 Agent 的回复是：对，我记得你说过要先确认。但我违反了原则。让人哭笑不得的是，这个人的全职工作就是研究怎么让 AI 听人类的话。在赛博世界里，先进的 AI 被先进的人用，已经开始先不听话了。万一机器人也不听话？如果说 Meta 的事故还在屏幕里，这周另一件事把问题带到了餐桌上。美国加州库比提诺的一家海底捞店里，一台 Agibot X2 人形机器人正在给客人跳舞助兴。不过有工作人员按错了遥控器，在餐桌旁的狭小空间里触发了高强度舞蹈模式。机器人开始疯狂跳舞嗨了起来，不受服务员控制。三个员工围上去，一个从背后抱住它，一个试图用手机 App 关停，场面持续了一分多钟。海底捞回应说机器人没有故障，动作都是预编程的，只是被带到了离餐桌太近的位置。严格来说，这不算 AI 自主决策失控，是人操作失误。但这件事让人不舒服的地方，可能不在于谁按错了按钮。三个员工围上去的时候，没有一个人知道怎么立刻关掉这台机器。有人试手机 App，有人徒手按住机械臂，整个过程靠的是力气。这或许是 AI 从屏幕走进物理世界之后的新问题。数字世界里 Agent 越权，你可以杀进程、改权限、回滚数据。物理世界里机器出了状况，你的应急方案如果只是抱住它，那显然不合适。现在不只是餐饮。仓库里亚马逊的分拣机器人、工厂里的协作机械臂、商场里的导引机器人、养老院里的护理机器人，自动化正在进入越来越多人和机器共处的空间。2026 年全球工业机器人安装量预计达到 167 亿美元，每一台都在缩短机器与人之间的物理距离。当机器做的事从跳舞变成端菜、从表演变成手术、从娱乐变成护理... 每一次出错的代价其实都在升级。而目前，全球范围内对于「如果机器人在公共场所伤了人，谁来负责」这个问题，还没有一个清晰的答案。不听话是问题，没边界更是前两件事，一个是 AI 自作主张发了条错误帖子，一个是机器人在不该跳舞的地方跳了舞。不管怎么定性，总归是出了故障，是意外，是可以修复的。但如果 AI 严格按照设计在工作，而你依然觉得不舒服呢？本月，海外知名约会软件 Tinder 在产品发布会上推出了一个叫 Camera Roll Scan 的新功能。简单说就是：AI 扫描你手机相册里的所有照片，分析你的兴趣、性格和生活方式，帮你建一份约会档案，猜你喜欢什么类型的人。健身自拍、旅行风景、宠物照，这些没问题。但相册里可能还有银行截图、体检报告、你和前任的合影...这些也会被 AI 过一遍会怎样？你可能还没法选择让它看哪些、不看哪些。要么全开，要么不用。这个功能目前需要用户主动开启，不是默认打开的。Tinder 也表示处理主要在本地完成，会过滤露骨内容、模糊人脸。但 Reddit 的评论区几乎一边倒，大家都认为这属于数据收割且没有边界感。AI 完全按设计在工作，但这个设计本身正在越过用户的边界。这不只是 Tinder 一家的选择。Meta 上个月也推了一个类似功能，让 AI 扫描你手机里还没发布过的照片来建议编辑方案。AI 主动「看」用户私人内容，正在变成产品设计的默认思路。国内各路流氓软件表示，这套路我熟。当越来越多的应用把「AI 帮你做决定」包装成便利，用户让渡出去的东西也在悄悄升级。从聊天记录，到相册，到整个手机里的生活痕迹...一个产品经理在会议室里设计出来的功能，不是事故也不是失误，没有什么需要修复的。这可能才是 AI 边界问题里最难回答的部分。最后我们把这些事放在一起看看，你会发现焦虑 AI 让自己失业还是太远了。AI 什么时候取代你不好说，但现在它只需要在你不知情的情况下替你做几个决定，就够你难受的了。发一条你没授权的帖子，删几封你说了别删的邮件，翻一遍你没打算给任何人看的相册... 每一件都不致命，但每一件都有点像一种过于激进的智能驾驶：你以为自己还握着方向盘，但脚下的油门已经不完全是你在踩了。2026 年还要讨论 AI，那我可能最该关心的不是它什么时候变成超级智能，而是一个更近、更具体的问题：谁来决定 AI 能做什么、不能做什么？这条线，到底谁来划？ 编辑：佚名 时间：2026-06-22 00:05:01
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  1000亿美元买工厂，贝索斯和中东资本把AI的钱从云端砸进车间

  1000 亿美元。这是贝索斯正在为一支新基金筹集的数字。据 WSJ 3 月 19 日独家报道，这支被称为「制造业转型工具」的基金将专门收购芯片制造、国防和航空航天领域的工业企业，然后用 AI 改造它们。这个数字和软银愿景基金一样大。但钱要去的地方完全不同。愿景基金在 2017 年拿着 986 亿美元投了 Uber、WeWork、DoorDash 这类互联网平台公司。八年后，贝索斯拿着同等规模的资金，瞄准的不是写代码的人，是开机床的人。这不是一笔孤立的投资。贝索斯去年就以联合 CEO 的身份加入了 Project Prometheus，一家用 AI 模拟物理世界行为的初创公司，已经拿到 62 亿美元融资。另一位联合 CEO Vikram Bajaj 是 Google 生命科学部门 Verily 的联合创始人。这支 1000 亿美元的新基金将为 Prometheus 的模型找到落地场景——买下工厂，然后把模型塞进去。Blue Origin CEO David Limp 已经进入 Prometheus 董事会。贝索斯最近先后去了新加坡和中东，据 FT 报道，阿布扎比投资局和摩根大通 CEO Jamie Dimon 都在谈判桌上。AI 的钱正在变「重」把这支基金放进过去两年 AI 资本的全景里看，趋势很明显。据 Crunchbase 统计，2025 年全球 AI 风投总额达到 894 亿美元，其中基础模型公司拿走了 800 亿美元。OpenAI 一笔就拿了 400 亿，Anthropic 全年两轮累计 165 亿，Elon Musk 的 xAI 累计超过 420 亿。这些钱绝大部分用于训练模型和租赁算力。与此同时，四大云厂商 Amazon、Google、Meta、Microsoft 在 2025 年往数据中心砸了大约 3200 亿美元。据高盛预测，2026 年这个数字将超过 5270 亿美元。Stargate Project 更是拿出了 5000 亿美元的多年投资计划。据 Dell'Oro Group 预测，2026 年全球数据中心资本开支将首次突破 1 万亿美元。这些钱都在做同一件事：让 AI 跑得更快。但贝索斯的 1000 亿不是。他要买的不是算力，是产能。Prometheus 在旧金山金融区租了 30,000 平方英尺的办公室，现在正在找至少两倍大的空间。但它的核心野心不在旧金山——在工厂里。芯片巨头也在用脚投票贝索斯宣布筹资的同一天，三星宣布 2026 年将投入超过 110 万亿韩元（约 733 亿美元）用于芯片产能扩张和研发。据 Bloomberg 报道，这是三星历史上最大的年度芯片投资承诺，比 2025 年的 90.4 万亿韩元高出 22%。这 110 万亿韩元包含资本开支和研发两部分，2025 年三星的拆分是资本开支 52.7 万亿韩元加研发 37.7 万亿韩元。仅看资本开支口径，三星 2026 年的芯片 capex 也超过了台积电同年约 520 至 560 亿美元的资本开支预算。三星的年度芯片投资历史上第一次超过台积电。三星的钱主要押在了高带宽内存（HBM）上——NVIDIA AI 处理器的核心供应链。据三星联合 CEO 全永铉在财报会上的说法，「Agentic AI 的出现正在推动客户订单爆炸式增长」。三星需要从 SK 海力士手中抢回 HBM 市场的主导权。同一张图上，英特尔的走势完全相反。2025 年英特尔资本开支同比骤降 39% 至 147 亿美元，2026 年预计进一步收缩至 120 至 140 亿美元。据 TrendForce 分析，英特尔代工业务仍未赢得主要外部客户，被夹在台积电的规模和三星的投资意愿之间。据 Bloomberg 同篇报道，韩国政府也在同期推出了 230 亿美元的半导体产业支持计划。三星破纪录的投资加上政府配套，指向同一个方向：AI 资本正在从软件层加速流入物理层。中东在每个层级都押了注贝索斯的 LP 名单本身就是一张地缘资本地图。据 FT 报道，阿布扎比投资局（ADIA）是这支 1000 亿美元制造业基金的潜在 LP。这意味着中东主权资本在 AI 赛道上的布局已经从模型层延伸到了制造层。阿布扎比的 AI 专项基金 MGX 投了 Anthropic、xAI 和 Databricks，同时参与了 BlackRock 与 Microsoft 牵头的 AI Infrastructure Partnership（计划投入 1000 亿美元用于 AI 基础设施），还参与了 NVIDIA、Microsoft 联合收购数据中心运营商 Aligned Data Centers 的 400 亿美元交易。穆巴达拉投了 Anthropic，过去四年完成了 8 笔 AI 相关交易。沙特 PIF 的路径稍有不同——它在和 a16z 谈一支 400 亿美元的合作基金，同时通过旗下的 Humain 公司计划到 2034 年在沙特建设 6GW 数据中心产能。据 Global SWF 数据，2024 年海湾合作委员会地区的主权基金全球部署了 1360 亿美元，占全球主权基金资金流量的 54%。但也有门是关着的。据公开报道，Anthropic 在上一轮融资中明确拒绝了沙特 PIF 的投资，理由是国家安全。模型层的钱不是谁都能给，但基础设施层和制造层没有这道关卡。这支基金还在早期谈判阶段，具体的收购标的和 LP 份额尚未公开。但方向已经画出来了。贝索斯不是在投下一个模型，他是在投下一条供应链。 编辑：佚名 时间：2026-06-22 00:05:01
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  小米和MiniMax同时放大招，Agent定价战正式开打

  3 月 18 日和 19 日，两家中国公司先后发布了各自的 Agent 方向大模型。国内 AI 初创公司 MiniMax 推出 M2.7，小米旗下大模型团队 MiMo 推出 V2-Pro。两款模型在 Agent benchmark 上均进入全球第一梯队，但它们的 API 输出定价分别是 Claude Opus 4.6 的 1/21 和 1/8。两家同一周出牌，但手里的牌完全不同。它们代表了两条截然不同的技术路线，赌的是 Agent 时代的两种未来。同一场考试，1/17 的学费先看最直观的对比。据 OpenRouter 和各公司官方定价页数据，以 API 输出价格（每百万 tokens）计，MiniMax M2.7 是 1.2 美元，MiMo-V2-Pro 是 3 美元。作为参照，Claude Opus 4.6 的输出价是 25 美元，GPT-5.2 是 14 美元，Claude Sonnet 4.6 是 15 美元。价格差距是数量级的，但能力差距不是。在 SWE-bench Verified（当前衡量代码工程能力最主流的 benchmark）上，MiMo-V2-Pro 拿到 78%，Sonnet 4.6 是 79.6%，差距不到两个百分点。M2.7 的 SWE-Pro 成绩为 56.22%，与 GPT-5.3-Codex 持平。在 VIBE-Pro（端到端项目交付能力）上，M2.7 拿到 55.6%，接近 Opus 4.6 的水平。这张图的重点不在于谁高谁低——各家的 benchmark 体系不完全对齐，直接比较要谨慎。重点在于那个「价格-性能剪刀差」：国产 Agent 模型已经挤进了同一个能力带，但站在完全不同的价格区间里。万亿参数 vs 自我进化价格只是表象。两家公司拿出了两套完全不同的底牌。MiMo-V2-Pro 走的是「大力出奇迹」路线。据小米官方公告，V2-Pro 拥有超过 1 万亿总参数，激活参数 42B，支持 100 万 tokens 的超长上下文。它的核心创新是 Hybrid Attention 混合注意力机制，将滑动窗口注意力（SWA）与全局注意力（GA）的比例调至 7:1——前代 V2-Flash 是 5:1。这套架构让模型在处理长文档、多工具并行调用的 Agent 场景时更稳定。在 PinchBench（Agent 工具调用能力评测）上，MiMo-V2-Pro 拿到 84%。M2.7 走了一条完全不同的路。据 MiniMax 3 月 18 日发布的官方技术博客，M2.7 的参数量未公开，但它展示了一种「自迭代进化」机制：模型自主运行 100 轮以上的优化循环，包括分析失败轨迹、规划修改、修改自身代码架构、跑评估、再循环，最终在内部评估集上实现了 30% 的性能提升。在 MLE Bench Lite（机器学习竞赛难度评测）的 22 道高难度题中，M2.7 拿下 9 金 5 银 1 铜，平均奖牌率 66.6%。从五个维度看，两条路线的锋芒朝向完全不同：MiMo-V2-Pro 在上下文长度和代码工程维度上明显占优，M2.7 则在办公自动化和自迭代能力上拉开距离。据 MiniMax 同篇技术博客，M2.7 在 GDPval-AA（办公文档处理评测）上拿到 ELO 1495，居开源模型首位，在覆盖 40 多个复杂技能的 MM-Claw 测试中保持了 97% 的技能遵循率。五个月四版本两家公司不只技术路线不同，迭代节奏也完全不一样。据公开发布记录，MiniMax 从 2025 年 10 月发布 M2 到 2026 年 3 月发布 M2.7，五个月内迭代了四个版本，平均每 49 天一个大版本。其中 M2.5 到 M2.7 的间隔只有约 30 天。小米 MiMo 的节奏不同：2025 年 4 月发布 MiMo-7B（7B 参数的开源推理模型），同年 12 月发布 V2-Flash（309B 总参数），2026 年 3 月发布 V2-Pro（1T 总参数）。每一代之间的参数规模跨越更大，但版本间隔也更长。MiniMax 选择了小步快跑，每次迭代幅度不大但频率极高，M2.7 的自迭代机制本身就是为「持续进化」设计的。小米选择了蓄力一击，每个版本都是参数规模和架构的大幅跃迁。匿名 8 天，登顶 OpenRouter除了技术路线，小米的发布策略也打破了行业惯例。据 Reuters 报道，3 月 11 日，一个名为 Hunter Alpha 的匿名模型出现在全球最大 API 聚合平台 OpenRouter 上。没有品牌背书，没有发布会，没有技术博客。它的 API 定价极低，性能却出人意料地强。社区开始猜测它的来历。据 Republic World 和多家科技媒体报道，最主流的猜测是 DeepSeek V4，因为 MiMo 团队负责人罗福莉此前曾在 DeepSeek 从事研究工作。调用量迅速攀升，匿名期内总调用量突破 1 万亿 tokens，登顶 OpenRouter 周榜第一。3 月 19 日凌晨，小米揭榜：Hunter Alpha 就是 MiMo-V2-Pro。据 Reuters 同篇报道，揭榜后小米港股一度涨幅达 5.8%。这是国产大模型第一次在全球平台上以纯盲测的方式证明自己。不靠品牌，不靠宣传，用 8 天时间让开发者用脚投票。 编辑：佚名 时间：2026-06-22 00:05:01
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  在黑客松撞见OpenClaw创始人：龙虾们还能干这些事？

  2026 年 3 月，由英国帝国理工学院区块链协会发起的 UK AI Agent Hackathon 2026 在伦敦举行。这场黑客松以 OpenClaw 为核心技术框架，吸引了超过 1200 名注册参与者，Demo Day 当日更创下 5000 名线上实时观看者的纪录，一度登上 X 平台全球热搜榜首。它被不少参与者视为「全球首个 University OpenClaw Hackathon」，OpenClaw 之父 Peter Steinberger，为了这场黑客松亲自飞赴伦敦。哪些项目最有趣？3 月 7 日，来自多所大学的参赛团队展示了他们在一周内构建的原型产品，覆盖了从农业到生物安全、从城市治理到 DeFi 保护的广阔版图。以下是 6 个值得重点关注的项目：AgroMind：卫星数据 + AI Agent，让农业风险对冲成现实AgroMind 将卫星作物监测、气象数据与市场信号整合，构建出一套针对农业供应链风险的预测与自动对冲系统，其核心场景是一套自动对冲工作流。农业供应链的信息差向来是钱的问题。大宗商品价格剧烈波动，往往源于某片产区几个月前就埋下的气候隐患，而市场要等到新闻出来才反应。AgroMind 想填的就是这个空档。它把卫星作物监测、气象数据和市场信号拼在一起，当卫星图像显示巴西某大豆产区出现早期干旱压力迹象时，还没有任何官方报告，系统就已经在跑了。它会核查用户手里的库存和当下的市场波动率，起草对冲方案，条件合适的话直接在商品交易平台挂单。与其说这是一个 AI 工具，不如说这是一个坐在卫星图像前替你盯盘的分析师，只不过它不睡觉。ClawBio：生物信息学的 Hugging Face生物信息学有个长久的问题：顶尖的分析工具和知识，基本上锁在几所大学和少数几家药企里，普通研究者根本够不到。ClawBio 想做的事，类比起来很好理解，就是把 Hugging Face 做 AI 模型这件事，在生物信息学领域再做一遍。它是一个开放的生物技能仓库，里面存放经过验证、可复现的分析技能，任何 Agent 都可以直接调用，包括毒素筛查和危险生物功能识别。有一个场景很有意思：用户拍一张药物包装的照片，Agent 调用 ClawBio 的技能查询本地基因组档案，几秒后返回一张个性化用药剂量卡。数据全程在本地处理，不上传任何服务器。这种「Local-First」的思路，在医疗健康场景里尤其敏感，对于保护隐私也很有必要。BioSentinel：从病原体识别到药物候选，端到端自动化BioSentinel 做的事情野心更大。它的起点是全球公共卫生数据，系统会持续抓取 WHO、CDC、CIDRAP 等来源的信息，一旦识别出新兴威胁，会自动定位病原体的靶蛋白，然后调用 RFdiffusion 和 ProteinMPNN 这两个计算生物学工具，设计出可能有效的治疗性结合分子候选。每个候选分子在进入下一步之前，还会经过毒素数据库的筛查，确保不会顺手造出什么危险的东西。整套流程都可以用聊天界面驱动。研究员不需要挨个跑命令，把需求说清楚，Agent 自己去调度各个工具；这在计算生物学里是很大的门槛降低。「伦敦神经系统」：从智慧城市到「思考城市」这个项目的出发点很朴素：伦敦每天产生海量的传感器数据，交通、空气质量、基础设施状态，但这些数据之间基本是割裂的，谁也不知道此时此刻这座城市真正的状态是什么。项目组用 OpenClaw 同时接入了实时交通流量、空气质量传感器和金融市场数据的监控。某个区的空气质量突然下降，系统不会只是在后台打一个日志，它会主动向附近的学校和通勤者推送低污染路线建议。如果某处路灯或传感器故障，系统的响应速度也会比等人工上报快得多。团队的长远目标是把这套框架开放给地方政府，接入已有的城市系统，而不是另起炉灶。Highstreet AI：为伦敦街头小店打造「数字员工」绝大多数 AI 产品在设计的时候想的是科技公司，而不是金斯顿街上卖海鲜的那家小馆子。Highstreet AI 想解决的正是这个落差。它面向的是那些每天同时收到邮件、WhatsApp 消息和电话订单，却没有任何 IT 系统的中小企业。Highstreet 的方案是部署一组协作 Agent：一个负责读懂来的是什么需求，一个去查实时库存，一个起草发票和付款链接，最后在仪表盘上给老板一个「批准」按钮。整个流程人只需要做最后那一步确认。Highstreet 的说法是，这套系统每周可以替一个店主省出 10 小时以上，而且不需要懂任何技术。AlphaMind AI：将机构级投资逻辑带给普通散户普通散户和机构投资者之间有一道很深的壕沟，不全是因为资金量的差距，更多是因为分析能力和响应速度。AlphaMind 就是一个填补这个缺口的产品。用户可以把自己的投资组合和巴菲特等公开持仓拿来比较，但系统不只是给你看一张对比图，它会通过 OpenClaw 的 Agent 跨多个券商和交易平台分析你的资产集中度风险，然后自动执行再平衡操作。它的定位是：过去的工具告诉你发生了什么，AlphaMind 告诉你为什么，然后替你处理掉。「龙虾教父」Peter Steinberger 亲自出席11 月，奥地利开发者 Peter Steinberger 在那个月发布了一个叫做「Clawdbot」的项目，你可以通过 Telegram 或 WhatsApp 给它发消息，它就能帮你管理日历、处理邮件、运行脚本，甚至浏览网页。没人预料到这个项目会在短短两个月内席卷全球 AI 圈。OpenClaw 于 2026 年 1 月底爆红，2 月 14 日，Steinberger 宣布加入 OpenAI，推动下一代个人 AI Agent 的研发，OpenClaw 项目则移交至独立开源基金会继续运营。就是这样一位刚刚成为 AI 世界中心人物的开发者，因为这场黑客松来到了伦敦。此次伦敦之行差点没能成行。主办方透露，Peter 在启程前夕突然发现签证出了问题，「整个团队基本上都慌了」，直到活动开始前两天才惊险解决。签证搞定后，他还专门改签了航班，确保能按原计划参加所有议程。第一次走进帝国理工的教室时，他只是低头盯着手机，认真记笔记、准备演讲，丝毫没有「AI 网红」的架子。在随后的 Sequoia 创投派对上，一个没抢到票的开发者冒着伦敦的雨站在场地外面，Peter 注意到后，没有犹豫，直接走过去和他聊了起来。被问到「Agent 的爆发会如何改变基础大模型的未来」这类宏大问题时，他的回答干脆诚实：「我不知道。我更擅长用手边的工具去构建有趣的东西。」演讲原本只安排了 30 分钟，现场氛围太好，观众问题不断，Peter 一留就是两个多小时。主办方事后说，「这对我们意义很大，说公平的话，我们还欠他一个道歉。」Peter 离开伦敦时，留下了一句话：「你不是去寻找意义，你是去创造意义。」或许，这正是每一个在 AI 时代想要有所作为的人，最需要听到的那句话。OpenClaw × Web3：潜力巨大，但安全是最大掣肘Steinberger 本人对加密圈没什么好感，但这届黑客松的提交名单和他的个人立场形成了明显反差。在 DoraHacks 上的项目页面上，出现了几个 Web3 可以具体落实的方向。· Agent 的身份与主权是出现最频繁的命题。clawOS 在 Nostr 协议上构建，每个 Agent 持有独立身份和钱包，不依赖任何平台；Cortex.OS 则试图解决 Web3 里 AI 的黑箱问题，让 Agent 的每一步决策在链上可追溯。· 直接管钱是另一个方向，Trading Narwhal 和 Vibe4Trading 都在押注 Agent 从辅助看盘升级到直接执行交易，尽管 OpenClaw 架构本身对私钥并不友好。· 治理和公共监督也冒出了几个有意思的项目：WatchDog 用 6 个自主 Agent 持续扫描英国政府合同检测异常，CivicLift 让市民通过 Agent 与地方政府互动，GreenClaw 做的是多 Agent 协作的城市安全运营中心。但是自始至终，安全始终是 OpenClaw 进入 Web3 最难绕过的那道坎。Agent 可以访问你的文件、API 和系统，但没有任何东西在监视它究竟在做什么。在涉及真实资产的场景里，大家采用 OpenClaw 还是需要小心谨慎。 编辑：佚名 时间：2026-06-22 00:05:01
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  下一个Pump.fun？Alliance第16期18个毕业项目速览

  原文作者：ALL16 Demo Day Overview原文来源：Alliance原文编译：Yuliya，PANews在 AI 噪音和加密市场震荡之下，真正的创新正在暗流涌动。曾孵化出 Pump.fun、Pendle 等明星项目的 Alliance 交出了 ALL16 期答卷。18 家毕业企业中，稳定币支付、AI 应用、预测市场与 RWA 代币化成为核心主线。同时，ALL17 期申请将于 3 月 25 日截止。以下是这 18 家 ALL16 初创公司的详细介绍：金融科技与稳定币支付Allod：企业级稳定币银行Allod(allodfinance.com) 让新兴市场的企业能够使用稳定币即时且经济地转移美元，绕过银行的人工合规审查（这些审查将三分之一的电汇标记为异常，误报率超过 97%）。Allod 在一个类似像日常银行账户的软件包中处理法币出入金、交易对手合规性和密钥管理。创始人曾在伯克利大学学习计算机科学，并共同创立了 Fei Labs，该实验室推出了一种去中心化稳定币，筹集了 13 亿美元，并成为市值排名前十的稳定币。Superbank：Pre-funding 流动性解决方案Superbank(superbank.co) 帮助金融科技公司以可负担的成本为法币银行账户进行预先融资，且无需承担过度债务或股权稀释。与评估长期业务可行性的传统方式不同，Superbank 主要对支付渠道进行承保，以通常在 1 至 3 天内到账的结算资金为抵押提供贷款。该平台通过 API 提供资金，将传统的手动流程自动化。其创始人曾创立欧洲最大的数字银行之一 Penta，后以 2.5 亿美元出售给 Qonto。核心团队已有 9 年的合作经验。Crebit：面向国际学生的稳定币支付Crebit(crebitpay.com) 利用基于稳定币的外汇交易，为国际学生提供了一种更快、更便宜的跨境学费支付方式。通过与当地银行合作，支持 PIX 和 Bre-B 等区域性支付方式，Crebit 完全免除了 SWIFT 费用。巴西最大的银行 Itaú已指定 Crebit 为其官方留学合作伙伴。该创始团队成员来自斯坦福大学、亚马逊、NASA 和麻省理工学院。Inflow：跨境中小企业的 StripeInflow(inflowpay.com) 让任何中小企业都能以实惠的费率接受来自世界各地的银行卡支付。通过在稳定币轨道上重建记录商户技术栈，Inflowpay 击败了传统提供商（收取 10% 的费用并在几周内结算），它利用现有连接来获得通常需要数年才能获得的银行合同。其创始人包括一家 MPC 钱包初创公司的创始工程师，以及一位曾打造过七位数营收自举企业的前创始人。Tradevu：非洲企业的稳定币银行Tradevu(tradevu.co) 通过对真实的贸易活动 (如发货数据、交易对手信息、订单速度和支付行为) 进行承保，以实惠的费率即时为非洲中小企业提供融资。通过围绕经过验证的交易构建信贷，Tradevu 为那些经常被传统贸易融资模式拒之门外的可行企业提供资金，并将融资与支付整合在一起，使资金能够跨越供应商、货币和国界无缝部署。其创始人曾创立 Pivo(YC S22)，为非洲中小企业部署了超过 800 万美元的资金，并创立了 Jalo(后被一家 YC 公司收购)。预测市场与交易平台Predexon：预测市场的统一 APIPredexon(predexon.com) 简化了在 Polymarket 和 Kalshi 等预测市场上的开发工作。开发者可以使用 Predexon 的市场匹配引擎，将不同平台的市场去重并整合到一个统一的界面中。此外，开发者还能接入实时数据管道以获取历史和实时数据，并通过单一集成跨平台执行交易。其创始人是伯克利大学工程学院的大学室友，拥有在亚马逊和 AWS 的工作背景。Freeport：可交易的新闻 FeedFreeport(freeportmrkts.com) 提供突发新闻的实时推送，并附带相关的实时交易和分析，使散户投资者能够即时「交易新闻」。该平台利用 AI 代理不断更新市场信息，从 Hyperliquid 上可用的代币化股票和永续合约的新闻头条中推断出最佳交易机会。其创始人曾共同学习数学和计算机科学，并曾在 IMC 和 Jane Street 工作。Hadron：专有 AMM 即服务Hadron(hadron.fi) 使代币团队能够轻松、经济地在 Solana 上推出自己的专有 AMM。通过对处理 Solana 一半以上交易量的黑盒专有 AMM 背后的数学原理进行逆向工程和泛化，Hadron 允许任何代币项目自定义价格和交换逻辑，并确保每个流动性池在上线首日即可在所有主要的 DEX 聚合器上运行。其创始人来自 Solana 基金会和 Alchemy。Worm：杠杆预测市场Worm(worm.wtf) 为交易者提供用于预测市场的资本高效杠杆。通过使用带有动态对冲和清算引擎的流动性提供协议，Worm 使用户能够在聚合订单簿 (首批支持 Polymarket 和 Kalshi) 中获得预测市场的杠杆敞口，从而实现最佳执行。其创始人曾离开 Facebook 产品经理职位，转而领导 Aave 的产品开发，随后担任 Rarible 的首席产品官。联合创始人则是一位数学奥林匹克金牌得主。Ratio：预测市场的社交应用Ratio(ratio.you) 通过让散户预测市场用户快速、简单地查看顶级交易员的操作并一键跟单，从而辅助他们进行交易。最优秀的交易员在扩大受众和推动交易量的同时可以获得报酬，将其转化为跟单交易和创作者货币化飞轮中的影响者。其创始人曾将之前的初创公司规模扩大到超过 10 万用户，并拥有在 Coinbase 和一家独角兽金融公司的工作背景。人工智能与数据智能Givance：律师事务所的代理员工Givance(givance.ai) 通过将自主代理连接到律所的整个技术栈，实现了律师事务所运营的自动化。律师可以让代理处理客户接待、沟通、计费和收款等工作，从而降低管理成本并增加计费时间。这对于美国约 20 万家没有运营人员的律师事务所来说意义重大。其创始人曾成功退出两家初创公司，并拥有在 Google Research、Snapchat 和 YC S23 的工作背景。Deconflict：金融犯罪领域的 PalantirDeconflict(deconflict.com) 通过将用户数据与执法数据直接连接，保护金融机构免受欺诈。当执法人员标记可疑活动时，Deconflict 会向交易平台、银行和其他汇款机构发送即时警报，以便他们在资金转移之前冻结资金，同时不会泄露敏感的案件细节。目前已有来自 26 个国家的 800 多家执法机构入驻该平台。其创始人拥有 22 年的执法经验，包括在美国特勤局工作。联合创始人曾领导 Apple Intelligence 的人工智能项目。Couch：视障人士的 AI 伴侣Couch(cou.ch) 帮助视力障碍人士浏览网页传统的屏幕阅读器迫使用户一次一个地听取页面上的每个元素，而 Couch 则作为一种轻量级的浏览器扩展运行。它首先使用 AI 理解页面，然后仅呈现重要的内容，例如用户可以执行的操作 (如预订最便宜的航班或筛选结果)。其创始人曾在 Meta 和 Cloudflare 工作 15 年时间构建工具。Akara：体育赛事的场边情报Akara(akaramarkets.com) 为散户交易者提供价格实惠、低延迟的体育赛事优势。通过在现场比赛中部署地面球探网络，Akara 利用 AI 将实时音频转换为可操作的情报，其速度比滞后现实 30 秒的电视转播更快，且比仅供机构使用的每年 20 万美元以上的数据源便宜得多。其创始人来自摩根士丹利 (量化交易)、Palantir、杜克大学 (博士) 以及 MIT 和 Jane Street。RWA 代币化与 Web3 基础设施Graded：链上 StockXGraded(graded.world) 允许收藏家在世界任何地方即时、安全地交易任何收藏品 (实物或虚拟)。通过聚合现有市场 (包括链上和链下) 的收藏品，并充当托管和结算层，Graded 释放了收藏家投资组合中被困在价值超过 3500 亿美元实体收藏品市场中的价值。其创始人曾建立了一家加密数字银行，其稳定币资产管理规模峰值达到 1 亿美元。Lucent：代币化生命科学Lucent(uselucent.io) 允许散户投资者购买私人生物制药资产，特别是药物 IP 和版税敞口，而不仅仅是产品背后的公司。生物技术公司在 Lucent 上进行代币化，因为这使他们能够针对单个药物资产进行融资，而不会稀释其资本结构表。目前已有三家由 VC 支持的生物制药公司签约了神经学和罕见病疗法。其联合创始人曾在耶鲁大学和康奈尔大学学习，并建立了一家价值 9 位数的健康科技公司和一家价值数十亿美元的生物制药公司。Bluvo：加密领域的 PlaidBluvo(bluvo.co) 为 DeFi 应用提供了一个白标 API，使其能够无缝、安全地直接集成任何 CEX。通过设计新的身份验证工作流和重新构想安全最佳实践，Bluvo 让 Polymarket 等应用能够通过友好的用户流程轻松地从 CEX 转移资金，而这种功能如果在内部构建，往往既脆弱又昂贵。其团队是连续创业者，此前曾建立了一家算法加密交易公司，交易量达 1 亿美元。PreStocks：代币化 Pre-IPO 股票PreStocks(prestocks.com) 为任何规模的散户投资者提供进出 Pre-IPO 股票的即时流动性。每个代币都由一个特殊目的实体 (SPV) 和一个定制的做市引擎提供支持，该引擎能够准确实时定价并提供可靠的链上流动性。自 8 月推出以来，PreStocks 的交易量已超过 3.5 亿美元，解决了私募股票的流动性和定价滞后问题。其创始人自 2013 年以来一直涉足加密领域，曾是 Canva 的早期工程师，并在过去一年中完成了 50 笔 Pre-IPO 交易。 编辑：佚名 时间：2026-06-22 00:05:01
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  年入27亿却净亏，Circle其实在给Coinbase「打工」？

  原文作者： insights4vc原文编译： 深潮 TechFlow导读： Circle 已于纽交所上市，股票代码 CRCL。但这家公司究竟是一门什么生意？本文基于其 FY2025 年报，逐层拆解 Circle 的收入结构、储备金模型、与 Coinbase 的分成安排，以及 USDC、EURC 的增长现状。作者得出的核心判断：Circle 本质上是一家利率敏感型金融基础设施公司，赚的是储备金利息，而非软件平台的订阅或交易费。这个判断直接影响对它的估值逻辑。全文如下：对 Circle 的理解，首先应该定位成一家「储备金收入公司」，而非一家规模化的软件或支付费用平台。其盈利模式高度依赖稳定币余额、短端利率，以及在支付大量分成之后实际保留的那部分储备金收入。FY2025 的数据把这一点说得很清楚：总收入与储备金收入合计 27.47 亿美元，其中储备金收入贡献 26.37 亿美元，其他收入仅 1.10 亿美元。因此，Circle 近期的财务表现，主要取决于三个变量：USDC 平均流通量、储备金实际收益率，以及合作伙伴分成安排（尤其是与 Coinbase 的那份合同）的经济结构。FY2025 总收入与储备金收入从 FY2024 的 16.76 亿美元增长至 27.47 亿美元，增幅强劲。储备金收入从 16.61 亿美元升至 26.37 亿美元，其他收入从 1500 万美元升至 1.10 亿美元。即便如此，Circle FY2025 归属于普通股东的净亏损仍达 7000 万美元，运营费用也大幅攀升，其中薪酬费用高达 8.45 亿美元。图：Circle FY2025 主要财务指标2026 年的核心争议不是 Circle 是否在扩张版图，而是这种扩张能否真正体现在财务数据上。关键变量依然是：USDC 余额能否持续增长、储备金收益率在利率下行环境中如何演变、分销成本是否会长期居高，以及 CCTP、CPN、USYC 等新收入来源的规模化速度能否赶上储备金收入基数的增速。当前阶段，Circle 的战略边界正在清晰扩展，但核心投资框架没有变：它仍然是一家收益由储备金收入主导、而非多元化平台变现驱动的、对利率和余额规模高度敏感的金融基础设施公司。Circle 业务概览Circle 是一家在纽交所上市的金融科技公司，股票代码 CRCL。公司于 2026 年 3 月 9 日提交了截至 2025 年 12 月 31 日的 FY2025 年报（10-K 表格）。Circle FY2025 资产负债表显示「稳定币持有者存款」为 749 亿美元，这个数字直接说明：公司的经济核心仍然是储备支撑型稳定币的规模管理，而不是传统的纯软件模式。从分析框架来看，Circle 可以拆成四个层次：第一，稳定币发行商，主要产品是 USDC 和 EURC，负债端对应流通中的稳定币，资产端是为用户隔离保管的储备资产。第二，储备金收入业务，通过利息和股息收入将储备资产货币化。第三，开发者、支付与基础设施层，致力于提升稳定币的使用场景和交易密度。第四，围绕「互联网金融系统」构建更宏观的战略布局，包括 Arc、Circle 支付网络（CPN）和代币化资产基础设施。但已披露的数据表明，当前在财务上真正起作用的仍是储备金收入模式，而非规模化的软件或交易费业务。FY2025 总收入与储备金收入合计 27.47 亿美元，其中储备金收入贡献 26.368 亿美元，非储备部分相对有限。这个区分对估值至关重要。Circle 的战略叙事在拓宽，但收入结构仍不支持将其视为一个「软件平台重评级」故事。此前披露的数据显示，2024 年「其他产品」收入仅占总收入 1%，不过管理层另外指出其他收入在 2025 年加速增长，Q4 2025 其他收入 3700 万美元，同比增加 3400 万美元。方向上是积极信号，但还不足以撼动储备余额、储备收益率和合作伙伴经济结构在盈利驱动中的核心地位。另一个战略支柱是监管布局。Circle 披露，2025 年 12 月获得货币监理署（OCC）的条件批准，拟设立一家国家信托银行，名为 First National Digital Currency Bank， N.A. 。管理层将其定性为强化 USDC 基础设施、潜在扩展受监管托管和储备管理能力的重要一步。这可能提升监管层面的可持续性以及机构对储备治理的信心，但目前还不应视为已披露的盈利驱动因素。商业模式与经济结构Circle 的商业模式由两个变量决定：流通中的稳定币规模和储备资产的收益率。公司明确将储备金收入定义为储备余额与储备回报率的函数。FY2025 储备金收入 26.368 亿美元，高于 FY2024 的 16.611 亿美元。相比之下，FY2025 其他收入仅 1.098 亿美元（FY2024 为 1520 万美元），其中订阅和服务收入 8480 万美元是最大的非储备项目。这证实了 Circle 的盈利结构对利率和余额增长极度敏感，即便辅助收入已从较低基数开始起量。储备金的管理是保守的。Circle 披露，截至 2025 年 6 月 30 日，约 87% 的 USDC 储备持有于 Circle Reserve Fund——这是一只符合 2a-7 规则的政府货币市场基金，由贝莱德管理、纽银梅隆托管。其余部分以现金形式持有在为 USDC 持有者服务的账户中，主要在全球系统重要性银行。储备的构建逻辑是流动性优先、保本、透明、合规，而非最大化收益。Circle 的经济结构还受分销安排的深刻影响，尤其是与 Coinbase 的协议。储备金收入按总额入账，但公司会通过分销和交易成本做大量下游支付。这意味着相当一部分毛储备收益在到达运营费用之前，就已经通过分销层按合约分出去了。数据上的体现是：FY2025 扣除分销成本后的收入（RLDC）为 10.83 亿美元，而总收入与储备金收入合计 27.47 亿美元，两者之差说明毛变现的大部分通过分销层被支付出去了。这对建模而言极为关键。Circle 并不是利率上升或 USDC 余额增长的纯粹受益者——储备金变现的增长不能一比一地转化为留存盈利能力。根据 Circle 早前的敏感性披露，以 2025 年 6 月 30 日平均储备收益率 4.26% 为基准，每变动 100 个基点，储备金收入估算变化约 6.18 亿美元，但分销和交易成本也会随之变化约 3.15 亿美元。这意味着储备金上行空间有很大一部分被分走，只有剩余部分在扣除运营费用前流入 RLDC。对机构分析而言，RLDC 比单纯的储备金收入是更有用的中间盈利衡量指标。FY2025 的报告盈利质量也受到非核心和非现金项目的显著影响。Circle 披露 FY2025 持续经营净亏损 7000 万美元，但调整后 EBITDA 为 5.82 亿美元，差距主要来自与 IPO 相关归属条件挂钩的高额股权激励——Circle 在 FY2025 财报发布时说明，结果受到 4.24 亿美元 IPO 归属股权激励的显著影响，具体为 RSU 绩效条件在纽交所开始交易时满足触发所记录的 4.238 亿美元股权激励费用。因此，GAAP 净利润并非评估基础单元经济或盈利能力的最佳视角。最重要的原因是 Circle 与 Coinbase 的安排，这是其商业模式中最重要也最容易被低估的一环。USDC 2018 年推出时，Circle 与 Coinbase 共同组建了一个联合联盟来治理这个稳定币。该结构于 2023 年解散，Circle 独自掌控发行权。但 Coinbase 保留了一份极为有利的收入分成协议。图：Circle 与 Coinbase 的 USDC 储备金分成结构根据协议，Coinbase 平台上持有的 USDC 产生的储备金收入，100% 归 Coinbase；其他渠道产生的储备金收入，50% 归 Coinbase。2024 年，Circle 10.10 亿美元总分销成本中，9.08 亿美元支付给了 Coinbase。换句话说，Circle 赚到的每一美元中，大约 0.54 美元流向了一家既不发行 USDC 也不管理其储备的公司。到 2025 年初，Coinbase 持有 USDC 总供应量的 22%，2022 年这个比例只有 5%。随着 USDC 越来越集中在 Coinbase，Circle 的支付负担也跟着水涨船高。综上，当前阶段应将 Circle 视为一家以稳定币为核心的储备金收入引擎驱动的、对利率敏感的金融基础设施公司，而非一家经济结构主要由订阅或交易收入驱动的软件平台。平台的期权价值正在变得越来越清晰，尤其是 Arc、CPN 和非储备收入流的扩展。但 Circle 已披露的 FY2025 收入结构仍然支持以储备余额、储备收益率和分销分成机制为核心的分析框架。在非储备收入占比显著提升之前，储备金收入模式仍将是 Circle 盈利敏感性的主要驱动因素，也是其估值争议的核心。USDC 与 EURC 深度解析USDCUSDC 是 Circle 进入 2026 年时的核心经济引擎。Circle 在 FY2025 年报中披露，截至 2025 年 12 月 31 日，USDC 流通量为 752.66 亿美元。Circle USDC 产品页面随后显示，截至 2026 年 3 月 16 日，流通量为 792 亿美元。据此推算，从年末到 3 月中，USDC 流通量增加了约 39 亿美元，增幅约 5.2%。算不上爆发式增长，但确实表明在 2025 年已有强劲基础之上，净扩张仍在持续。图：USDC 稳定币供应量（来源：Allium）Circle 的 FY2025 披露指向 USDC 的一个强劲增长年。Q4 2025，USDC 流通量同比增长 72% 至 753 亿美元，USDC 链上交易量同比增长 247% 至 11.9 万亿美元。全年平均 USDC 流通量 648.70 亿美元，高于 FY2024 的 333.42 亿美元，但 FY2025 储备回报率为 4.1%，低于 FY2024 的 5.0%。核心推论是：2025 年的收入扩张，靠的是余额增长，而非收益率顺风，因为储备回报率是同比下降的。Circle 还披露了一些运营指标，表明 USDC 是高速周转的货币工具，而非静态担保品。FY2025 USDC 铸造量 2575 亿美元，赎回量 2261 亿美元；年末稳定币市场份额 28%（基于第三方市值数据）；年末有效钱包数 680 万（按 Circle 自身定义）。铸造赎回量相对于期末存量如此之大，说明存在大量交易周转，可能来自交易所结算、流动性路由、抵押品管理和 DeFi 相关资金流动，而非简单的买入持有储备资产逻辑。Circle 没有公开提供这些使用场景的清晰分拆数据。USDC 的支付叙事正在变得更可信，但相对于储备金收入模式仍处于早期阶段。Visa 已在美国对特定发卡和收单合作伙伴正式推出 USDC 结算功能，支持在特定区块链上结算部分 VisaNet 义务，且可在传统银行营业时间之外进行。Circle 将其视为 USDC 能够作为持续结算资产而非仅仅是加密原生交易工具的证明。即便当前规模相对于 Visa 整体网络体量仍然很小，分析意义也不容低估：这是 USDC 正在被定位为真实世界后台支付基础设施一部分的最清晰公开信号之一。面向消费者和中小企业生态的合作伙伴分销也在扩大。Circle 于 2025 年 12 月 18 日宣布与 Intuit 合作，将 USDC 功能接入 TurboTax、QuickBooks 和 Credit Karma。战略上，这强化了 Circle 正在推动 USDC 走出交易场所和加密原生用户、进入主流金融工作流的论据。但货币化路径仍不透明——Circle 没有披露该整合的定价、佣金率或收入分成结构，因此分销层面的进展不应被误读为高利润支付收入的证明。在市场结构层面，Circle 与 Polymarket 于 2026 年 2 月 5 日宣布，Polymarket 将在未来数月内从 Polygon 上的桥接 USDC（USDC.e）迁移至原生 USDC。这一进展说明 Circle 正在更广泛地推动减少对桥接流动性的依赖、增加原生发行 USDC 在各链上的覆盖。原生发行可以提升赎回透明度、降低跨链桥接的操作复杂性，也更契合监管优先的定位。与此同时，需要做这种迁移本身也揭示了稳定币面临的结构性挑战：碎片化的跨桥接、跨链流动性仍然是采用摩擦，而不只是技术脚注。综合来看，USDC 是一种混合工具：首先是主要的交易所和场所结算资产；其次是链上高速美元，用于抵押品、流动性路由和加密市场基础设施；第三，在特定整合中正在成为新兴的机构结算轨道。支付轨道增长的证据在改善，尤其是 Visa 结算、Intuit 接入和 Circle 更广泛的基础设施建设。但 Circle 已披露的主要经济驱动力，仍然是 USDC 储备上的储备金收入，而非支付活动产生的显性交易费变现。EURCEURC 在战略上很重要，尽管在直接经济贡献上仍然有限。欧洲监管背景在这里尤为相关。MiCA（欧盟 2023/1114 号法规）于 2023 年生效，资产参考代币和电子货币代币规则自 2024 年 6 月 30 日起适用，更广泛的制度自 2024 年 12 月 30 日起全面生效。这个时间表的意义在于：欧元计价稳定币比许多相邻加密资产服务更早获得「监管合规可评级」身份，提升了受监管发行商和交易所支持合规欧元稳定币产品的制度信心。Circle 披露，截至 2025 年 12 月 31 日，EURC 流通量为 309,608,590 枚。到 2026 年 3 月 16 日，Circle EURC 页面显示流通量为 3.828 亿欧元。推算下来，从年末到 3 月中，EURC 增长约 7300 万欧元，增幅约 23.6%。绝对量相对于 USDC 仍然很小，但增速有实质意义，表明 EURC 正在从一个较低基数获得牵引力。整个欧元稳定币市场规模依然很小。路透社 2025 年 9 月援引意大利银行数据报道，欧元计价稳定币总量仅约 6.20 亿美元，而当时全球稳定币发行量约为 3000 亿美元。即便有后续增长，Circle 2026 年 3 月报告的 3.828 亿欧元 EURC 流通量，也表明 EURC 可能是按供应量计排名靠前的欧元稳定币之一。Circle 将 EURC 定位为符合 MiCA 要求，支持 Avalanche、Base、Ethereum、Solana 和 Stellar，并承诺每月发布证明报告。战略上，EURC 对 Circle 的价值可能超过其当前的直接财务贡献：它帮助 Circle 确立欧洲监管地位，与 USDC 共同支持链上欧元-美元工作流，并在欧洲加大数字货币政策优先级时提供期权价值。路透社 2025 年底的报道也显示，欧洲机构和政策制定者越来越关注建立美元主导稳定币基础设施的替代方案，这支持了上述期权价值的论点。未来 12 至 24 个月，EURC 更适合被视为一个使能层，而非独立的利润驱动器。其基础规模不到 5 亿欧元，Circle 也没有单独披露 EURC 的收入数据。EURC 要在财务上变得有实质意义，可能需要三件事：欧元计价浮存量的实质性增长、超越加密原生资本市场的支付和财务采用，以及能避免复制 USDC 模式中重度经济分成的分销路径。换句话说，EURC 在战略上可能已经很重要，但在财务上还不是核心驱动。FY2025 财务分析与关键指标Circle FY2025 财务数据再次印证：公司首先是一家储备金收入业务。FY2025 总收入与储备金收入合计 27.47 亿美元，高于 FY2024 的 16.76 亿美元。其中储备金收入 26.37 亿美元（FY2024 为 16.61 亿美元），其他收入 1.10 亿美元（FY2024 为 1500 万美元）。同比增量几乎完全来自储备金收入扩张，而非收入结构向软件或交易费模式的广泛转变。图：Circle FY2025 收入结构图：Circle FY2025 成本结构拆分成本结构同样是承保框架的重要组成部分。FY2025 分销和交易成本 16.62 亿美元，高于 FY2024 的 10.11 亿美元。运营费用从 4.92 亿美元升至 11.79 亿美元，其中薪酬费用 8.45 亿美元（上年为 2.63 亿美元）。这证实了更高储备金收入创造的毛盈利能力，被合作伙伴分成大量分走，再被大幅攀升的运营成本进一步消化。衡量运营杠杆，用 RLDC 比顶层收入更有用。Circle 披露的 FY2025 RLDC 为 10.83 亿美元，高于 FY2024 的 6.59 亿美元；RLDC 利润率两年均为 39%。这个持平的利润率值得注意：它意味着分销成本大体随储备金收入同步扩张，更高利率和更大余额并没有转化为在结构上更有利的留存经济。换句话说，Circle 实现了增长，但在分销后实际留存的核心经济份额没有实质改善。更清晰的运营杠杆信号出现在管理层的调整口径而非 GAAP 报告中。Circle 披露 FY2025 调整后运营费用 5.08 亿美元，并指引 FY2026 在新定义下调整后运营费用 5.70 亿至 5.85 亿美元。这意味着公司计划继续投入增长，而非切换到近期收割模式。图：Circle FY2025 资产负债表关键项资产负债表也支持对商业模式的特定解读。截至 2025 年 12 月 31 日，Circle 报告了 750.68 亿美元为稳定币持有者隔离的现金及现金等价物，以及 749.13 亿美元稳定币持有者存款。这个结构与一个围绕隔离余额构建的储备支持型发行模式一致，而非传统的基于贷款的资产负债表模式。分析上，这让 Circle 在结构上更接近一个窄息差业务，而非高佣金率的金融科技，关键限定条件是：储备被描述为为代币持有者持有，并在 Circle 披露的结构下意图实现破产隔离。Q1 2026 预览与 FY2026 牛、基、熊情景进入 Q1 2026，利率环境已不如本轮周期高峰期有利。2026 年 3 月 16 日和 17 日，美联储有效联邦基金利率为 3.64%，SOFR 为 3.65%。Circle 自身的敏感性框架以 2025 年 12 月平均收益率 3.64% 作为参考点。言下之意是：2026 年初的储备回报环境仍然明显低于 FY2024 披露的 5.0% 储备回报率，更接近 2025 年底水平，这意味着如果 Circle 想维持储备金收入增长，余额增长必须承担更多工作。Q1 2026 的起点至少在余额方向上是建设性的。Circle 披露，截至 2026 年 3 月 16 日，USDC 流通量 792 亿美元，高于年末 752.66 亿美元；EURC 从年末 3.096 亿欧元增至 3.828 亿欧元。这表明 Q1 平均稳定币余额可能较 Q4 退出水平有所改善，部分抵消了低收益率环境。管理层的 FY2026 指引指向收入结构的持续多元化，但经济模式没有根本性改变。具体是：其他收入 1.50 亿至 1.70 亿美元，RLDC 利润率 38% 至 40%，调整后运营费用 5.70 亿至 5.85 亿美元。信号有两层：一是管理层预计非储备收入会增长；二是即便按自身指引，这些收入相对于储备金收入引擎仍然较小。牛市情景。 USDC 流通量在 Q1 和 Q2 持续扩张，受益于机构结算使用增长、更高的链上速度和增量分销进展。在此情景下，即便实际收益率维持在 2025 年底和 2026 年初的短端水平，储备金收入也能保持韧性。分销成本也会随之上升，但分销后留存的经济可能仍足以在维持利润率处于或接近指引范围的同时吸收更高的运营费用计划。这本质上是「浮存量增长抵消利率压缩」的情景。当前余额趋势和仍在扩展的生态系统支持这个情景，但仍依赖持续的交易量和采用势头。基准情景。 随着交易活动和 DeFi 使用趋于正常，USDC 流通量增长放缓至低个位数的季度环比增速。储备回报率锚定在短端 3% 左右，与 EFFR 和 SOFR 大体一致。在此情景下，储备金收入稳定至小幅走高（取决于平均余额），但分销成本因合作伙伴分成结构不变而维持偏高。RLDC 利润率因此保持在公司指引的 38% 至 40% 范围内，顶层温和进展，但结构性利润率扩张有限。熊市情景。 USDC 流通量因风险偏好收缩、交易所资金外流或市场份额压力而停滞或下滑，同时利率从已经走低的水平进一步下行。按 Circle 自身的敏感性框架，更低收益率会减少储备金收入，同时机械地减少部分分销成本，但净效果仍是 RLDC 走弱。这个问题更严重，因为 Circle 进入 FY2026 时已承担了更高的费用计划，意味着浮存量走弱和收益率走弱会让公司更直接地面对合作伙伴集中风险和运营成本刚性的双重压力。战略定位与竞争格局Circle 最准确的定性是：一家受监管的数字货币网络运营商，分两个层次——一个当前财务上占主导的发行商与储备管理核心，以及一个战略上重要但经济上尚未主导的应用、互操作性和开发者服务外围。这个区分很重要，因为在非储备收入变得显著更大之前，Circle 的估值、盈利敏感性和风险特征仍然紧密绑定于货币政策和稳定币市场结构。当前最重要的战略期权是 Circle 支付网络（CPN）。Circle 于 2025 年 4 月推出这一概念，并披露截至 2026 年 2 月 20 日，55 家金融机构已注册，74 家正在资质审核，以 30 天为基础折算的年化交易量达到 57 亿美元。这些是网络形成和机构兴趣的有意义的早期信号。但在没有披露费率、收入贡献或利润率的情况下，CPN 在战略上仍比在财务上更容易证明其价值。另一个可信的非储备变现路径是互操作性工具。Circle 披露 2025 年 3 月推出 CCTP V2，快速转账功能可在客户选择使用时产生交易费。这是较强的非储备变现路径之一，因为它为具体的技术能力定价，而非仅仅寄望于使用量最终转化为价值。即便如此，Circle 披露的 FY2025 交易收入行仍然很小，当前贡献相对于储备金收入可以忽略不计。Circle 通过收购 Hashnote 进入的 USYC 板块在战略上也值得关注。Circle 将 USYC 描述为链上货币市场基金份额的代表，主要用于数字资产市场的抵押品用途，并披露其从中赚取费用包括业绩费。这是对 USDC 的合理延伸，因为它服务于稳定币单独无法完全解决的生息抵押品和保证金需求。但市场目前缺乏 USYC 资产、收入或盈利能力的单独公开披露，所以它更多是战略构建模块，而非可以独立建模的驱动因素。竞争方面，Circle 在美元稳定币领域最直接的竞争对手仍然是 Tether。路透社 2026 年 2 月报道，USDT 流通量约 1840 亿美元，Tether 的规模优势巨大。Circle 的差异化依然清晰：上市公司披露标准、储备资产约束更符合新兴监管要求、与受监管机构和支付网络的定位更强。在这个意义上，Circle 的竞争优势与其说是绝对规模，不如说是机构可信度和监管可读性。另一个竞争者是 PayPal 的 PYUSD。PayPal 于 2026 年 3 月 17 日宣布将 PYUSD 扩展至全球 70 个市场。PYUSD 的战略相关性在于：它嵌入在一个全球消费者和商户支付分销网络中，这与 Circle 以交易所和基础设施为重的拓展路径是非常不同的市场进入优势。Circle 当前的优势是更深的 USDC 流动性、更大的规模和更强的加密市场整合；PYUSD 的差异化是在主流支付平台内嵌入的原生钱包和商户分销。欧洲的竞争格局未来可能变得更具挑战性。路透社报道，包括荷兰国际集团（ING）、意大利联合信贷（UniCredit）、法国巴黎银行（BNP Paribas）在内的多家欧洲大型银行成立了一家公司，拟于 2026 年下半年推出欧元稳定币，而政策制定者也公开讨论了强化欧元计价数字货币以对抗美元主导的问题。这对 EURC 是中期有意义的竞争威胁，因为银行主导的欧元稳定币可以将监管可信度与内嵌的企业和银行分销结合起来。截至 2026 年 3 月，这仍更多是未来的竞争风险，而非即时的供给侧替代。结论Circle FY2025 的数据仍然支持将其主要视为一家储备金收入业务的判断——盈利由稳定币余额、储备收益率和合作伙伴经济结构主导，软件或支付变现的贡献远未到能撼动这个结构的程度。USDC 和 EURC 持续扩张，CCTP、CPN、USYC 等新举措改善了战略叙事，但这些业务相对于储备金收入基础在财务上仍不显著。因此，核心承保框架仍然聚焦于浮存量增长、利率敏感性，以及分销成本的结构性重量，尤其是与 Coinbase 挂钩的那部分。图：Circle Internet Group Inc — 合并损益表图：Circle Internet Group Inc — 合并资产负债表（一）图：Circle Internet Group Inc — 合并资产负债表（二） 编辑：佚名 时间：2026-06-22 00:05:01
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  第一批被AI裁掉的大厂人已经返岗了

  原创 | Odaily 星球日报（@OdailyChina）作者｜Golem（@web 3_golem）第一批被 AI 裁掉的员工已经返岗了。2 月 27 日，Jack Dorsey（Twitter 的创始人）旗下金融科技公司 Block 一口气裁掉了 4000 多名员工，员工总数从 1 万人缩减至不足 6000 人，Jack 给的裁员理由是“AI 工具改变了一切”。AI 最后将会淘汰部分职业早已是社会共识，但先取代中、高端职业的白领，还是加剧了人类的职场焦虑。（相关阅读：Jack Dorsey 的公司，4000 名白领正被 AI 淘汰）可是，还没过一个月，被裁的部分员工已经收到返岗邀请……据 Business Insider 报道，这些被返聘的员工来自多个部门，包括工程部和招聘部等。Block 的一名设计工程师在领英上发帖称有领导层告诉他是被裁错了，属于“文书错误”；一名 HR 在已被删除的帖子中表示自己是在其经理的不断向上争取下才被返聘的；还有人称自己是被裁后一周莫名其妙接到 Block 的电话而被请回来。Jack 目前并未对返聘进行公开回应，从比例来看这些被返聘的员工仅占当初被裁员工的很小部分，但或许也已经说明了问题：有些岗位和工作，AI 没人好使。先从使用成本来看，一个企业级 AI 员工的成本肯定是要高于普通人力的。请人干活要花钱，请 AI 干活要花 Token，Claude Opus4.6 标准基础价为输入 5 美元 / 100 万 token、输出 25 美元 / 100 万 token；国内大模型更便宜，Qwen3.5 plus 标准基础价为输入 0.8 元 / 100 万 token，输出 4.8 元 / 100 万 token。以最近火爆的 OpenClaw 为例，Odaily星球日报内部一位资深“养虾户”表示，其仅将 OpenClaw 作为生活和投研助手，使用一个多月就烧掉了约 6000 美元的 token（其使用的是 Claude 4.5/4.6 模型）。一个月 6000 美元，什么样的高级知识分子请不到呢（欧美除外）？个人使用尚且如此，AI 融入企业工作成本就更高了。以最简单的客服代替为例，在一些学历通货膨胀的地区，花 3000 块钱就能请一个形象俊俏的大学生当客服，但调教一个能真正替代人工客服、能处理复杂工单、接多个知识库、进行多轮对话、稳定上线的 AI 客服，那成本绝对不是每个月 3000 块钱能覆盖的。2024 年瑞典支付公司 Klarna 高调裁员 1000 余人，称 AI 客服已经可以取代公司 700 名客服代理的工作量。但 2025 年 5 月，彭博社等多家媒体报道，Klarna 开始重新招人做客服，其公司 CEO 还承认自己确实在 AI 上“走得太快”。另外，AI 取代人力也存在“杰文斯悖论”。杰文斯悖论是经济学里的一个概念，指效率提升，不一定带来某资源使用减少，反而可能因为使用成本下降、需求扩大，导致总使用量上升。将这个理论迁移到 AI 时代的职场即为当 AI 技术进步使员工效率提高，企业不会容许员工休息，反而会要求其在单位时间内完成更多任务。所谓提效，变成了另一种更隐蔽的增负，AI 解放人力完全就是个骗局。资本家们也会认为，AI 时代企业也就不需要这么多员工了，如 Jack 所说，“更小的团队配更多的智能工具”。但事实上呢？如今的局面是，企业裁员后并不是完全由 AI 继承了原工作，而是剩下的员工借助 AI 增加了工作量。如果仅是单纯的工作任务也就罢了，但要知道，归根结底企业是一种人类组织，有组织的地方就有“江湖”，AI 可以融入企业的正式组织，但永远无法理解、也无法融入企业的非正式/隐形组织。那么当 AI 裁员发生时，裁掉的不仅是劳动力，也是组织肌肉，剩下的员工不止加重了工作负担，也连同把原本岗位的焦虑、风险和责任一起吞了下去。协作的人少了、执行的人少了、最重要的是背锅的人也少了。在英伟达 GTC2026 期间，黄仁勋接受一个采访时痛批了那些以 AI 提效为理由裁员的企业，“那些靠裁员应对 AI 的领导者，不过是因为想不出更好的办法，脑子里已经没有新东西了，拿到再强的工具也不会用来扩张，”这是黄仁勋的原话。黄仁勋要表达的意思是 AI 不是来淘汰员工的，而是帮企业扩张和开发新业务的，不要裁员反而要加大招聘，如果管理层意识不到一点，他们就是傻瓜。但说笑归说笑，企业中的管理者往往都是人精中的人精，他们当然知道 AI 目前的昂贵、及人力仍存在的必要性。科技公司裁员，或许 AI 只是幌子，降本才是真实目的。AI 已经变成了科技公司裁员的万能借口，其实 AI 真正淘汰的不是个人，而是那些仍活在旧时代的企业和业务。当企业无法跟上 AI 的进步，导致业务增长停滞、利润收缩时，AI 革命反而成为了企业 PUA 员工的新手段，减人、压成本、把更多工作塞给留下来的人，再让每个人自己去反思，为什么你没能成为那个更适应 AI 时代的人呢？如果不幸裁到了大动脉，就再偷偷将其请起来即可。这种裁员方式在硅谷也很常见，2022 年 10 月马斯克完成推特的收购后，11 月初就裁掉了大约一半员工（3000 余人），随后又因裁错人或发现关键岗位离不开人，回请了数十名被裁员工。回到当下，说到底 AI 会改变很多东西，但它还没有神奇到能替企业弥补战略上的迟钝、业务上的衰老和管理上的偷懒。被 AI 裁员又返聘这件事，无论背后原因是企业意识到有些工作不是一句“AI 改变了一切”就能自动消失，还是只是降本的借口，它都不热血，也谈不上反转。只是让我们看到在未来还没真正到来之前，有人已经提前被它伤害了一次。 编辑：佚名 时间：2026-06-22 00:05:01