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  • X内容秩序大洗牌：三条新规则，再定义价值分层

    X内容秩序大洗牌：三条新规则，再定义价值分层

     原创 | Odaily 星球日报（@OdailyChina）作者 | Ethan（@ethanzhang_web3）1 月 22 日，X 平台更新了“全球趋势（Global Trends）”页面。在一连串围绕内容与激励机制的调整之后，Odaily 星球日报整理发现，平台新增了一个被单独划出的 Meme 分类板块。各类梗图、趣味图片与短视频被集中呈现，用户可以在这一栏目中直观看到当下正在平台内外扩散的 Meme 主题与情绪走向。乍看之下，这更像一次偏娱乐化的内容整理。但如果放到 X 近期密集推进的内容治理动作中，这个 Meme 板块的出现就显得不那么“轻量”了。在 X 的产品逻辑里，内容正在被重新分层：哪些属于情绪表达，哪些被视为信息资产，平台开始通过界面与分类本身，给出更明确的边界。也正是在这一背景下，X 近期陆续收紧创作者激励与 API 使用规则，明确回复互动不再计入收益，并最终将矛头指向依赖外部激励驱动发帖与互动的 InfoFi 应用模式。在加密社区中，这一系列变化迅速被解读为一个信号——平台不再为“高互动、低信息密度”的内容路径继续让渡空间。从 Meme 被单独拎出的细节来看，X 此次调整并非只是关闭旧机制，而是在同步搭建一套新的内容秩序。嘴撸为什么会失效？X 给出的答案，比“限流”更直接在过去一周里，X 通过一系列彼此呼应的规则调整，指向出：X 正在重新定义什么样的行为，值得被计价。变化首先体现在创作者收入规则上。1 月 19 日，X 产品负责人 Nikita Bier 在回应用户质疑时明确表示，当前创作者收入仅依据内容在首页时间线中的浏览量进行计算，回复产生的曝光不再计入收益。 这几乎等于直接推翻了一条被长期默认的增长逻辑——互动本身，不再具备变现价值。X 产品负责人 Nikita Bier 在 X 上发文回应网友质疑在新的计价体系下，无论是高频回复、集中刷屏，还是依靠“gm”“+1”等低成本内容维持活跃度，只要无法推动内容进入首页时间线，就不会再被平台视为有效贡献。这一变化并非孤立出现。在随后的解释中，X 进一步补充了其背后的逻辑：普通用户每天实际能浏览的内容数量极为有限。过度发帖与频繁互动，并不会扩大影响力，反而会提前消耗账号当日的曝光配额。当真正重要的信息发布时，账号往往已经“没有额度可用”。换言之，在 X 的判断中，过度互动并非被压制，而是被视为一种低效甚至自损的行为模式。这一立场，也与 Nikita Bier 此前对加密社区的公开批评形成呼应。在他看来，加密推文影响力的下降，并非源于平台算法的刻意打压，而是社区自身长期依赖低价值互动所造成的自我消耗。从结果来看，X 并未否认“嘴撸”的存在，而是选择了更直接、也更冷静的处理方式：不再为这种行为付费。当回复浏览量被整体剥离出激励体系，“靠互动套利”的内容模型自然失去基础。所谓“嘴撸时代终结”，并非一次针对性的清洗，而是计价体系调整后的必然结果。Smart Cashtags 出现的真正背景：X 想把“市场情绪”变成可被消费的对象在重塑创作者激励规则的同时，X 也在同步推进另一条更具方向性的产品路径——智能资产标签（Smart Cashtags）。根据 X 产品负责人 Nikita Bier 的公开说明，该功能允许用户在发布行情或资产相关内容时，直接标注具体代币或智能合约。用户在时间线中点击标签后，可以查看对应资产的实时价格，以及平台内所有相关讨论内容。该功能目前仍处于测试与反馈阶段，官方已明确将推出 V1 版本，并给出了较为清晰的上线预期（预计下月发布）。这意味着，Smart Cashtags 已不再停留在概念验证，而是进入了功能定型前的最后打磨阶段。相关推文及 Smart Cashtags 测试页面起初，社区更多将其视为一个提升使用体验的行情工具。但随着讨论深入，质疑的焦点逐渐集中到几个更本质的问题上：——若资产尚未在主流交易所上市，X 是否具备可靠的数据覆盖能力？——其价格与链上信息，是否仅依赖中心化交易所？——未来是否会进一步延伸至钱包或交易执行层？针对前两个问题，Nikita Bier 给出了相对明确的回应。他表示，X 使用的 API 将“几乎可以实时处理链上铸造的任何内容”，暗示 Smart Cashtags 的数据来源并不局限于中心化交易平台，而是具备直接对接链上信息的能力。而对于是否支持自托管钱包、或通过 CEX 小部件在 X 内完成交易的问题，他并未正面回应，仅以一个“关注”表情符号带过。这种刻意保留的态度，反而在社区中引发了更多关于 X 下一步动作的联想。如果将 Smart Cashtags 放回 X 既有的战略轨迹中，这种“留白”并不突兀。2025 年，X 已陆续在美国 40 多个州取得汇款相关牌照，并同步推进 X Money 支付系统的合规建设。当时这些动作更多被视为“Everything App”叙事的一部分，距离内容生态仍显遥远。进入 2026 年 1 月，Smart Cashtags 的推进节奏开始变得清晰：功能首次被公开讨论，随后补充 API 层细节说明，其间还伴随着合规与法律层面的信息流出。到 1 月下旬，虽然仍处于测试阶段，但官方已经释放出明确的时间预期。Odaily 星球日报认为，这也在进一步说明，Smart Cashtags 并不是一次孤立的产品尝试，而是 X 在为“内容 × 金融”的接口提前铺设基础设施。如果将其与创作者激励规则、InfoFi API 清退等调整放在一起，其定位也随之浮出水面：X 并不急于亲自介入交易执行，而是在尝试把资产、价格与市场情绪压缩进同一个可点击、可追踪的内容节点。在这一结构下，内容的价值不再由互动量简单决定，而取决于它是否能够围绕某一资产，形成持续、可被消费的信息与叙事流。从这个意义上说，Smart Cashtags 也并不是为“嘴撸”准备的工具，而是为那些特定的内容形态预留入口。算法被“掀开盖子”之后，曝光权并没有变得更民主在 Smart Cashtags 之外，X 近期另一项被反复提及的变化，是推荐算法的正式开源。1 月下旬，X 工程团队宣布，已将最新版本的平台算法对外公开，采用与 xAI 旗下 Grok 模型相同的 Transformer 架构。随后，Elon Musk 直言，该算法仍“相当笨拙”，但开源意味着用户可以清楚看到其优化路径。长期以来，内容被限流、话题被压制，往往被归因于“黑箱算法”；而算法透明，至少让规则不再隐藏，路径可追踪。X 已公开的最新平台算法 Github 仓库首页然而，算法开源并不意味着曝光权平均分配。几乎同时，X 正在推进“兴趣发现”机制的系统性升级。核心目标是让新账户更快找到感兴趣内容，而不必漫长关注筛选。算法在组织时间线时，从原本依赖“你关注了谁”，转向“系统认为你可能想看什么”。在这一框架下，内容是否获得曝光，取决于两个关键标准：可理解性与可消费性。可理解性：内容结构清晰、信息完整、易于算法识别和分类。可消费性：内容能够在短时间内被用户吸收、理解和互动，形成有效信息流。换句话说，曝光权不再由“互动量”决定，而是由内容是否能被系统高效识别、分发和吸引受众决定。这标志着平台从以往“谁更活跃就更显眼”的模式，转向以内容本身价值为核心的分发逻辑。当平台同时收紧互动激励、结构化资产叙事，并强化兴趣推荐机制时，一套新的筛选逻辑已经成型。就在这样的体系之下，“嘴撸”被自然排除在主流曝光路径之外，也就不再意外了。结语：这不是反嘴撸，而是内容价值的重新定价从创作者激励规则收紧、算法开源，到 Smart Cashtags 功能逐步推进，再到 1 月 22 日 Meme 板块被单独划出，X 正在逐步拼合一条清晰路径。低价值互动被剥离，资产与情绪被重新结构化，算法与兴趣发现机制被推向前台——这些调整共同指向一个核心结果：平台正在重新定义什么样的内容值得被分发、被计价、被看见。在新秩序下，Meme 被归类为情绪表达，金融与加密内容被要求具备清晰结构与指向性；曝光权从“谁更活跃”转向“谁更容易被理解、被消费”。平台也不再为噪音或单纯参与感付费。正如 Odaily 星球日报此前一文《X 亲手终结 InfoFi 激励模型，嘴撸时代落幕》所分析，嘴撸时代的结束并非终点，而是X 内容价值体系重构的首个可感知信号。随着新规则落地，平台正在搭建更偏向内容本身，而非互动行为的价值体系。对创作者和行业而言，这意味着：未来在 X 上获得可见性，不再依赖数量，而在于内容是否可被算法识别、可被受众吸收、可形成可持续价值。这套新秩序，既是对平台主权的回收，也是对内容生态的深远重塑。相关链接：《拆解 X 新算法：2026 内容掘金终极指南》《X 新算法曝光：点赞几乎不值钱，这个行为价值翻 150 倍》《X 亲手终结 InfoFi 激励模型，嘴撸时代落幕》 编辑：佚名 时间：2026-05-24 00:05:01

  • 《纽约时报》：预测市场上第一批职业玩家，已经年入百万了

     律动 注：随着预测市场的兴起与火热，一批全新的职业玩家诞生了：他们穿梭于概率与赔率之间，靠预判未来谋取生计。在这些职业交易员手中，大到地缘政治的变向，小到政客演讲的措辞，都转化为了他们账户里跳动的利润。《纽约时报》近期采访了几位靠预测市场谋生的全职交易员，揭秘了他们如何将海量信息转化为真实的财富。这种职业的诞生，标志着我们正在进入一个「认知即货币」的新阶段，而一批敏锐的年轻人已率先行动，试图用数据和逻辑拆解未来的每一个碎片。以下为原文内容：26 岁的 Joel Holsinger 辞去企业注册会计师的工作，全职投身预测市场交易仅两个月，就稳步朝着人生首个 10 万美元盈利目标迈进。那是去年感恩节前的周二，临近正午，特朗普总统即将举行一年一度的火鸡特赦仪式。彼时 Joel Holsinger 押下 700 美元，赌特朗普是否会说出两个特定词汇。Kalshi 和 Polymarket 两大头部预测市场平台，均推出了「提及市场」投注产品，让用户下注赌总统是否会说出十几个词汇与短语，其中包括「hottest」「big beautiful bill」「radical left/far left」以及「rigged election/stolen election」。他以 86 美分的价格买入 500 份「stuffing」的否定合约，又以 70 美分买入 500 份「cheaper」的否定合约。这些投注选择，几乎都是他通过研究特朗普过往演讲文稿的词汇使用频率后做出的。Joel Holsinger 称，特朗普几乎必然会谈及价格亲民相关话题，但他向来习惯用「lower」而非「cheaper」；自去年 8 月起，特朗普就再未说过「cheaper」一词，而在以往的火鸡特赦讲话中，他更是从未提及「stuffing」。即便如此，Joel Holsinger 在投注金额上依旧极为谨慎。「样本量只有四次而已，」他所指的是特朗普第一任期内的四次感恩节讲话，「我可不会做任何疯狂的举动。」在 Joel Holsinger 偏爱的 Kalshi 平台上，特朗普不会说「stuffing」的投注赔率已跌至 81 美分，市场认为他会说出这个词的预期持续攀升。「有人在『stuffing』这个投注上握有独家优势吗？」Joel Holsinger 对着耳机问道。他身着运动裤和 T 恤，盘腿坐在布鲁克林南威廉斯堡一套四层步梯公寓的办公椅上进行直播，超 1000 名观众涌入直播间，收听这位被大家称作 PredictionMarketTrader 的博主的点评分析。他和未婚妻近期刚从洛杉矶搬到这里，房间的角落还堆着家得宝的纸箱。他翘首以盼的重头戏，是两只火鸡中谁能获得这场仪式性的特赦，Gobble 还是 Waddle？Joel Holsinger 为 Gobble 下注了 2500 美元。他原本并未打算下注，觉得这事毫无头绪，也没找到任何能形成投注优势的线索。他还曾对观众说过：「我实在没看到 Waddle 有什么看涨的理由」「支持 Gobble 的人很多，但我可能只是陷入了信息茧房」。但就在 30 分钟前，他的朋友发现了美联社的一段新视频，这段视频似乎证实了 Gobble 是胜出者：在白宫的一场新闻发布会上，画外音称，尽管「两只火鸡都会获得特赦」，但 Gobble「将成为全美感恩节官方火鸡」。这种细微的表述差异，普通人根本不会留意，对交易员而言却是千金难买的信息。头部平台的投注项目，其结算判定标准往往藏在细则中，抠字眼到极致。其他交易员似乎还未发现这段视频，赌 Gobble 胜出的肯定合约仍以约 82 美分的价格在售。Joel Holsinger 当即买入 2475 份，只要押中，他就能赚约 425 美元。玫瑰园的现场直播画面中，一只火鸡出现在镜头里，喙边的肉垂晃来晃去，模样滑稽。「台上那只是不是 Gobble？」Joel Holsinger 大声问道，方便直播间的观众一同讨论，「有人能找张照片来对比一下吗？」特朗普的讲话东拉西扯，说出了不少交易员们押注的词汇，包括「affordable」「Walmart」和「egg」。「现在，让我们为 Gobble 送上特赦。顺便说一句，Waddle 缺席了，但没关系，我们就当它也在这里……」特朗普说道。Joel Holsinger 的眼睛瞬间睁大。他押 Gobble 胜出赚了一笔，押特朗普不会说「stuffing」和「cheaper」也入账 250 美元，这两个词总统果然都未提及。但在结束这场 55 分钟的直播时，Joel Holsinger 却满心懊恼，恨自己没有坚定信念加仓下注。「我沉迷网络太严重了，我甚至都不认识自己的小区了。我每天可能要花 16 个小时在电脑上。我应该多出去走走，」Holsinger 说「至少我们预判对了，进场也够早。但说到底还是进得太早了，真该再加仓的。不过各位，这周开局不错，从周日到现在，我们已经赚了 1300 美元了。」这会是 21 世纪 20 年代的标志性职业吗？2020 年之前，想要靠预测时事谋生，唯一能尝试的平台是新西兰的 PredictIt，该平台将个人单次投注上限设为 850 美元，还限制了单个市场的参与交易员数量。而随着 Kalshi 和 Polymarket 两大预测市场平台在美国兴起，这一切都发生了改变。如今，平台数千个实时投注问题全天候在线，任何人都能选边下注：伊朗最高领袖 Ayatollah Ali Khamenei 会在 7 月底前卸任吗？美国会证实外星人存在吗？预测市场已然跻身文化主流。美国有线电视新闻网与 Kalshi 达成合作，谷歌财经也整合了 Kalshi 和 Polymarket 的实时数据。本月哥伦比亚广播公司的金球奖直播中，颁奖前还展示了 Polymarket 的实时投注赔率，该公司创始人兼首席执行官 Shayne Coplan 还出席了颁奖典礼。这一行业还迎来了政治东风。2024 年，Polymarket 的交易员为特朗普与哈里斯的大选结果押注超 36 亿美元。大选投票结束时，预测市场更看好特朗普，而民调平均值则显示哈里斯小幅领先。特朗普的第二届政府对该行业持友好态度，特朗普长子 Donald Trump Jr. 既是 Kalshi 和 Polymarket 的顾问，也是 Polymarket 的投资者。去年 11 月，美国商品期货交易委员会批准 Polymarket 在美国合法运营。Robinhood、FanDuel 等其他投资和博彩平台，也纷纷入局预测市场。靠预测市场下注谋生，或许会成为这个时代的标志性职业之一，就像 80 年代的华尔街交易员、90 年代的互联网创业者、21 世纪 10 年代的网红博主。催生这份职业的各类社会文化背景，此前都曾各自引发无数深度探讨：越来越多的年轻男性沉迷屏幕和网络社群；传统职业路径瓦解，「孤注一掷赚大钱」的高投机性投资兴起；后信任、后专家时代，人们更愿意相信数理概率和群体智慧；当下一切事物都愈发呈现出「赌场化」的特征。而全职预测市场交易员的出现，或许正是这一切趋势的交汇点。一位业内成功的预测市场交易员化名为 Domer，他要求不公开真实姓名，坦言电视评论员可以信口开河而无需承担后果，而预测市场是「用真金白银下注的评论分析」，因为交易结果直接关乎金钱得失。和 Domer 一样，许多交易员都偏爱匿名操作，为的是避开美国国税局的关注，或是防止输钱的对手心怀不满寻仇。正如 Domer 所说：「如果我去年赚了 250 万美元，那就是有人亏了 250 万美元。」「我们正在摸索更好的方式来预判未来可能发生的事，这一点至关重要。」Domer 接着说道。预测市场对潜在的内幕交易员显然有着巨大的吸引力。去年 12 月，一位 Polymarket 匿名用户在 24 小时内赚超 100 万美元，部分原因是他下了一个极其逆势的赌注，赌歌手 D4vd 会成为去年谷歌搜索量最高的人物。本月，一个神秘账户精准预判委内瑞拉总统 Nicolás Maduro 下台的时间，赚超 40 万美元。Domer 认为，这位押中 Nicolás Maduro 事件的大玩家是内幕人士的概率为 85% 至 90%，而押中谷歌热搜事件的大玩家是内幕人士的概率高达 98% 至 99%。Polymarket 未回应置评请求。两大头部平台的大多数用户都在亏钱，而在体育赛事投注上亏损 成了一群年轻男性的新选择。他们中许多人没有工作，还背负着学生贷款或信用卡债务，却通过操作便捷、游戏化的平台，在体育赛事上做着胜算渺茫的投注。年满 18 岁即可在预测市场下注，而美国大多数州的体育博彩平台要求用户年满 21 岁。此外，由于 Polymarket 和 Kalshi 获得了联邦政府批准，赌徒甚至能在禁止体育博彩的州，通过这两个平台投注赛事。「我们正在造就这样一代人：他们将抛弃财务审慎的原则，个人破产潮必将到来，心理健康危机也会比当下更加严重。」一家私人信贷平台的首席执行官近期如是评论。上个月发表的一项学术研究发现，便捷的体育博彩渠道，与个人信用评分大幅下降、破产率上升、负债增加以及贷款逾期率攀升存在关联。那些自称「操盘高手」的交易员，大多是反应敏捷的男性，敢于冒险，具备量化分析能力，信息处理能力也高于平均水平。如今预测市场的交易量和流动性足够可观，像 Domer 这样的顶级交易员，只要能在预测市场中找到那些能带来优势的低效之处，就能年入数百万美元。全职交易员表示，目前业内的全职从业者数量在「50 人到数百人」之间。有分析显示，Polymarket 上仅不到 0.04% 的账户，赚走了 70% 的利润。交易量高、盈利空间大的投注项目，往往会吸引同一群操盘高手扎堆。近期的例子有：泽连斯基会在去年 7 月前穿西装吗？这一投注的结算过程十分棘手，因为泽连斯基 6 月出席北约峰会时穿的衣服看似是西装，却又并非标准的西装样式。罗马尼亚总统大选谁会胜出？在这场投注中，许多操盘高手押注右翼候选人，最终该候选人落败，这群高手也蒙受损失，事实证明，他们的集体判断并不可靠。「这是我这辈子亏得最惨的一次。」化名为 Iabvek 的操盘高手说道。这位驻扎亚利桑那州的交易员，在罗马尼亚大选的投注中亏了 35 万美元。他要求不公开真名，原因之一是担心自己遭到勒索。但他同时透露，自 2024 年 11 月以来，他已经赚了 250 万美元。他的交易生涯始于高中时的一笔 20 美元投注，当时他因未达法定年龄，用母亲的账户下注 2016 年怀俄明州众议院选举中 Liz Cheney 的胜选。寻找利基市场每位操盘高手都有自己的制胜之道。他们中许多人本可以在华尔街大展拳脚，却觉得预测市场更具吸引力。有人会深入研究立法流程，有人专攻气候模型，还有人会阅读小众行业通讯。Iabvek 表示，目前业内的专业交易员数量仍相对较少，仅凭简单的统计模型，依然能在市场上盈利。在专属的 Discord 社群里，许多操盘高手会交换信息，比如关于「稳健投注」的内幕消息. 这是他们对低风险、低回报投注的称呼，这类投注虽不像美国国债那样稳赚不赔，却是预测市场里的「稳赢项目」。去年 Taylor Swift 新专辑的 12 首单曲全部登上榜单时，不少操盘高手都靠这个投注赚了钱。「我认识的所有高手都说，这是今年最稳的投注。」34 岁的长岛交易员 Jonathan Zubkoff 说道。Jonathan Zubkoff 的交易生涯始于一笔 100 美元的投注，他称 2025 年的盈利达 103 万美元。他曾以选民的身份致电国会办公室，打探某位议员是否会出席某次议会投票。2021 年加州州长罢免选举期间，Iabvek 亲自前往加州，敲了「上千扇门」做实地调研，最终得出结论：民调低估了州长 Gavin Newsom 的支持率。2021 年 Elon Musk 主持《周六夜现场》时，平台上线了他是否会说出「DOGE」的盘口，据两位操盘高手透露，当时有交易员守在洛克菲勒中心外，向观看彩排的观众打探消息。有些操盘高手凭借超强的分析能力取胜。去年 1 月，交易员 Caleb Davies 开始逆势下注，赌 Bad Bunny 会击败夺冠大热门 Taylor Swift，成为 Spotify 年度最受欢迎艺人。Caleb Davies 目前仍在信息技术领域从事全职工作，他发现 2023 年 Bad Bunny 10 月发专辑，最终不敌 Taylor Swift 错失榜首；而去年 1 月 Bad Bunny 就推出了新专辑，有更多时间积累播放量。事实果然如他所料，12 月 3 日，Spotify 确认 Bad Bunny 拿下该称号，Caleb Davies 赚了超 2 万美元。有些人专攻某一方面。Jonathan Zubkoff 除了投注政治和气象事件，还搭建了一套他口中「烂番茄评分的彭博终端」——一个整合了娱乐新闻源和其他相关信息的定制数据面板。靠着这套工具，他猜中电影每周烂番茄评分的胜率居高不下。他表示，即便有人复制这套面板，「我也敢打赌，自己处理相关信息的速度，肯定比别人快」。对操盘高手而言，去年是丰收的一年，而今年的前景更加可观。特朗普带来的各种变数意味着市场充满不确定性，也意味着有更多可投注的话题。有一群政治狂热分子，就像 Taylor Swift 的粉丝一样，无论如何都会为自己的偶像下注。而预测市场的关注度也呈爆发式增长，据区块链媒体 The Block 报道，Polymarket 上月的月活交易员达 49.1 万人，创历史新高。大量新手资金涌入市场，其中既有来自体育博彩等其他领域的赌徒，也有喜欢下注的普通民众。走出网络，依旧盈利自 2022 年 1 月至今，Domer 仅在 Polymarket 平台就赚了 260 万美元。20 年前，刚大学毕业的他以全职线上扑克玩家为生，却对扑克游戏中毫无逻辑的输赢起伏感到沮丧。「如果你连续 40 小时打出最优操作，最后却输了钱，你会开始怀疑人生。」你永远不知道对手是否在虚张声势，也就无法复盘失败的原因。一次，他在等牌局结束时百无聊赖，开始琢磨还能下注些什么，随后发现了爱尔兰的 Intrade 平台，在这个平台上可以投注奥斯卡奖项归属。他觉得影评人 Roger Ebert 很有眼光，而 Roger Ebert 曾说，2006 年《撞车》理应且必将击败《断背山》，拿下奥斯卡最佳影片。Domer 下注 10 美元赌《撞车》赢，最终赚了 80 美元。「这为我打开了一个全新的世界：原来还能这么下注。」2008 年，参议员 John McCain 计划在俄亥俄州代顿市公布总统竞选副手人选，Domer 和一位朋友追踪了飞往附近机场的所有航班。当他们看到有一班航班从阿拉斯加飞来时，当即大手笔下注 Sarah Palin 会成为副手人选，赚得盆满钵满。大约在那个时候，Domer 放弃了扑克，全身心投入预测市场交易，在他看来，这份工作压力更小，也更讲求逻辑。如今，Domer 随时都有超 1000 笔未结算投注，涉及风险资金超 200 万美元。他曾押近 26 万美元赌教宗 Leo 不会成为《时代》周刊年度人物，这也是他 2025 年盈利最高的一笔投注。随着市场规模不断扩大，竞争愈发激烈，交易也变得更加耗时。Domer 的交易工位摆着四台显示器和一台电视，他经常点优步外卖。以色列大选期间，他的作息完全跟着以色列的时间节奏走。2017 年，Domer 遇到了现在的妻子，彼时的她根本无法想象，自己嫁的人会过着这样的生活。当时主流的博彩平台还是 Betfair 和 PredictIt，可投注的事件更少，竞争更小，涉及的资金也更少，Kalshi 和 Polymarket 甚至还未成立。「想想看，嫁给我这样的人，手机总是不断弹出消息，各种事情让人分心。我们正坐下来吃晚饭，我可能突然说『我得上楼一趟，Eric Adams 刚发推特了』。」他提到的 Eric Adams 是纽约前市长。他接着说，2024 年大选年乱成一团，「我跟她说『等 7 月就好了，我们去爱尔兰和巴塞尔，一定会特别开心』」，巴塞尔是瑞士的一座城市，「我一直把想去」。但去年 6 月末，美国总统 Joseph R. Biden Jr. 在辩论中表现惨淡，引发了 Domer 口中「史上最大的政治投注事件」：Biden 会退选吗？「我在这件事上下了重金。」颇具讽刺意味的是，Biden 退选前的几周，Domer 正在海外「走出网络、感受现实（touching grass）」，并没有深陷这场「Biden 是否会退选」的投注热潮，而是坚定持有大部分仓位，最终净赚超 100 万美元。押中火鸡特赦事件的操盘高手 Joel Holsinger，把 Domer 当作自己的榜样，心中也怀揣着同样的梦想。本月，Joel Holsinger 的总盈利突破 14.4 万美元，他开始琢磨下一个目标，或许是 50 万美元。他想在交易中承担更大的风险：「我的胜率不该这么高，这说明我错过了很多该出手的机会。」靠着柑橘味的 Zyn 尼古丁袋和 Celsius 功能饮料提神，Joel Holsinger 正全力把握当下的机会。「我现在的想法只有一个：全力以赴，放手一搏。」 编辑：佚名 时间：2026-05-24 00:05:01
  • Matrixport投研：关税搅动市场，比特币成为宏观波动的“第一反应资产”

    Matrixport投研：关税搅动市场，比特币成为宏观波动的“第一反应资产”

     本轮市场波动，并非源自加密资产基本面的结构性恶化，而更像是外部宏观扰动下的阶段性再定价。特朗普最新一轮关税威胁，与其理解为传统贸易政策，不如视为一种通过制造市场波动、强化谈判筹码的策略手段。市场已逐步适应这一节奏：消息冲击先引发价格重定价，流动性趋紧时抛售被放大；一旦谈判信号释放，价格往往较快企稳，交易回到相对有序的状态。在这一过程中，比特币与全球流动性的联动持续增强，逐步扮演起全球流动性高贝塔代理指标（high-beta proxy）的角色，而非传统意义上的宏观对冲工具。当前的价格回撤，更偏向交易层面的调整，而非趋势性反转。关税策略重塑波动节奏：比特币成为宏观冲击的前置反应资产特朗普在第二任期的贸易策略，已演化为一种清晰的“两步升级”机制：先宣布初始关税安排，再设定更高税率的后续档位。这一设计在制造即时流动性冲击的同时，也为市场提供了明确的时间锚点。相关表态往往绕开传统外交渠道，并集中在周末释放，使得在传统市场休市期间，比特币率先承接宏观冲击，成为流动性充足的风险定价载体。从市场反应看，周末阶段比特币的波动往往相对克制，而在美股期货恢复交易后，抛压才明显加深。这意味着当前的价格调整，并非主要由散户情绪驱动，而更多来自传统金融参与者在流动性回归后，对跨资产风险敞口的再平衡。只要市场仍会对这套“极限施压—战术降温”的节奏作出反应，比特币就仍将处在宏观扰动的第一反应位。波动不等于转向：战术性回调中的可重复交易窗口自 2025 年起，比特币的市场叙事已出现明显迁移——从“通胀对冲资产”，转向对全球流动性变化高度敏感的高贝塔指标。关税相关表态往往触发约 3%–7% 的阶段性回撤，其背后并非基本面恶化，而是美元走强、滞胀预期升温背景下，机构交易台主动去杠杆、收缩风险敞口的结果。在这一框架下，关税是手段，波动才是目标。这类波动反而构成了可重复出现的交易窗口：冲击阶段强化谈判压力，而在事件缓和、风险偏好修复前，往往对应相对有利的布局区间。与此同时，隐含波动率并未明显抬升，也提示市场并未将其视为结构性风险升级。整体来看，本轮比特币回调更偏战术性，而非趋势性转向。随着市场逐步看穿这一套谈判节奏，并将其影响纳入定价，比特币作为相关表态的首要定价载体的权重，可能边际下降。在风险资产整体仍具韧性的背景下，持续担忧的必要性有限。对投资者而言，与其过度解读短期头条，不如更关注定价与流动性结构的变化——在纪律性框架下，逢低布局的价值，仍高于“结构性转向”的担忧。上述部分观点来自 Matrix on Target, 与我们联系获取 Matrix on Target 完整报告。免责声明：市场有风险，投资需谨慎。本文不构成投资建议。数字资产交易可能具有极大的风险和不稳定性。投资决策应在仔细考虑个人情况并咨询金融专业人士后做出。Matrixport 不对基于本内容所提供信息的任何投资决策负责。 编辑：佚名 时间：2026-05-24 00:05:01

  • 影响黄金和比特币，为什么要关注日本国债收益率？

     编者按：黄金与日本 10 年期收益率的同时上涨，与比特币的疲弱形成鲜明对比。本文指出，这种分化映射出市场正从「紧缩交易」转向「风险定价」，而日本央行的一举一动，或将成为打破当前格局的关键变量。当前最耐人寻味的宏观态势之一，是黄金与日本 10 年期国债收益率之间的联动关系。这两种资产正同步波动，这与典型货币政策紧缩周期中的常态相悖。下文将解析黄金为何跟随日本收益率走势、日本何以成为市场关键压力点，以及若日本央行出手干预，对比特币可能产生的影响。黄金与日本国债同步攀升…比特币却背道而驰在常规环境中，长期收益率上升会通过抬高持有非生息资产的机会成本而压制黄金价格。这种负相关关系仅在收益率偏离市场的常态发展、转而释放政策压力信号时才会打破。如今日本 10 年期收益率大幅冲高，而黄金正与之同步上涨，恰恰印证了后一种情形。这张相关性图表清晰地揭示了这种转变。图中蓝色线显示的日本 10 年期收益率与黄金的 30 日相关性虽仍有波动，但停留在正值的时长明显增加，而非快速跌入负区间。仅此一点就表明，传统的反向关系正在弱化。更重要的是，红色线代表的 90 日相关性已随之走高，说明这并非短期噪音。最具说服力的是绿色线的 1 年期相关性：它已稳步上行并稳定处于正值区域。当长期相关性转正并保持高位时，往往意味着市场逻辑的根本改变。日本国债收益率上升不再对黄金构成阻力，反而被市场解读为黄金正在吸收的压力信号。这表明市场将收益率上升视为风险信号，而非单纯的紧缩信号。更有趣的是其他市场并未出现类似现象。同期，比特币与日本 10 年期收益率始终保持负相关。第二张相关性图表突显了这种反差。日本 10 年期收益率与比特币的 30 日和 90 日相关性虽如预期剧烈波动，但主要活动在零轴下方，反映出比特币对短期宏观压力的敏感性。最关键的是，绿色线的 1 年期相关性已掉头向下并持续为负，表明在更长时间维度里，比特币始终在日本收益率上升时承压。换言之，若要看到可持续的反弹迹象，我们需要日本 10 年期收益率开始降温——理论上这也会反映在黄金价格中。如何解读当前市场逻辑当黄金与主权国债收益率同步上涨时，市场定价的并非经济增长或货币政策纪律增强，而是信用风险与资产负债表脆弱性。这种模式通常在以下情形出现：对冲需求压倒套利逻辑、政策调控能力遭到质疑、收益率上升暴露久期错配而非抑制经济活动。在此环境下，黄金不再像通胀对冲工具，而更像资产负债表对冲工具。比特币与日本收益率的反向关系强化了这一解读。市场将日本收益率上升视为紧缩冲击，黄金从中受益而比特币未能受益，当前这种分化正是关键信号。日本何以成为关键压力点日本对此动态具有独特敏感性。上图所示日本 10 年期国债收益率的直线上升，对其国内金融体系绝非中性事件。关键不仅在于收益率走高，更在于其涨幅相对于日本自身政策框架已达到统计意义上的极端值。以滚动 10 年窗口计算，当前日本 10 年期收益率已较长期均值高出约 3.65 个标准差。这相当于连续抛掷硬币 13 次均出现正面。在任何市场这都值得关注。而在过去十年长期收益率被严格管控的日本，如此幅度的波动明确昭示政策锚正在松动。这正是旧秩序瓦解的典型特征。与绝对水平同等重要的是上涨速度。近期收益率攀升的斜率，将一次利率变动转化为了资产负债表事件。日本可以逐步消化更高的收益率，却难以从容应对一个围绕收益率压制设计的金融系统中，骤然发生的久期快速重定价。当收益率垂直拉升时，市场不仅是在寻找新均衡，更是在对所有押注"日本模式不变"的参与者进行压力测试。日本银行机构在结构上做多久期，并深度持有日本国债作为资产和抵押品，这使得收益率快速上升天然具有不稳定性，而非单纯的限制性影响。随着收益率急升，债券投资组合市值缩水，抵押品价值恶化，在一个明确围绕收益率压制设计的体系内，融资条件日趋收紧。这正是日本央行历来在压力显现于数据时（而非市场完成正常化后）便出手干预的原因。日本央行无需等待收益率触及绝对阈值，多标准差幅度的加速波动往往就足以触发行动。因此，日本的收益率正常化并非简单的市场调整，而是一项资产负债表变动，会对银行体系造成实际的传导风险，尤其是在市场波动无序或单向的情况下。日本 10 年期国债目前的走势显著增加了日本央行出手干预的动机。这种干预并不一定需要采取明确恢复硬性收益率曲线控制的形式。口头指引、有针对性的收益率平滑操作，或者对长期国债市场进行较为温和的控制，可能就足以减缓收益率曲线的波动并稳定市场状况。日本央行干预对黄金的影响若日本央行进行可信干预并重掌长端收益率控制权，这一特定压力信号应会减弱。这并不意味着黄金突然转熊，但很可能移除当前涨势的关键催化剂之一。结合笔者上周在 Delphi Digital 发布的《大宗商品先行，比特币随后》一文分析，黄金图表已暗示这一动态。尽管整体上行趋势未变，但上涨动能不再以相同速率扩张。近期涨势将价格推升至上升通道上沿，却缺乏早期上涨阶段那种动量确认。即使价格缓步走高，RSI 指标仍难以突破前高，这表明边际买家变得更加谨慎。这与市场结构性看涨，但日益依赖政策压力而非广泛参与的现状相符。黄金受益于日本 10 年期国债的垂直上涨，但这种受益更多地体现在价格的持续性而非加速上涨上。当主要催化剂有望得到解决时，价格走势往往会从冲动型转向消化型。日本央行的果断干预很可能打破黄金与日本收益率的关联，降低政策压力的定价，并完美契合图表已发出的信号——市场正形成局部顶部或进入整理阶段，而非趋势反转。这样的结果将使黄金通过时间而非价格来消耗过剩动能，在保持大趋势的同时冷却上涨节奏。黄金在结构上并不依赖日本压力维持支撑，但边际上显然从中获益。若该压力受控，图表显示市场已准备暂停大宗商品交易。日本央行干预对比特币的影响既然比特币走势与日本收益率及黄金相反，那么当日本央行最终决定介入时，这种关系也应显现。图表已暗示这种不对称性：即使黄金与日本收益率持续攀升，比特币虽走弱却显现企稳迹象而非加速下跌。这种形态符合资产在宏观压力下寻底的特征，且仍对任何可信的压制措施高度敏感。若日本央行干预落地，比特币的反应很可能与黄金不同。随着全球流动性条件趋于稳定、日本长端收益率的紧缩冲击减弱，比特币或将迎来复苏而非回落。从这个意义上说，比特币并非在此模式下与黄金竞争，更像是"数字黄金"在等待压力信号的解除。结论关键洞察并非黄金已见顶或日本即将干预，而在于市场已将日本收益率视为全球压力信号，资产价格行为正据此调整。黄金在吸收这种压力，比特币则在对其作出反应，两者的分化具有启示意义。只要日本 10 年期收益率持续无阻攀升，黄金走强便合乎逻辑。若日本央行介入并重获掌控，黄金中的压力溢价应会缓解，价格走势可能从加速上涨转为震荡整理。无论如何，日本国债市场当前已成为观察市场如何定价政策风险与资产负债表脆弱性的最清晰窗口。在日本 10 年期收益率出现松动之前，黄金可能延续上行步伐，而比特币的价格表现或仍将疲软。「原文链接」 编辑：佚名 时间：2026-05-24 00:05:01

  • 黄金与白银齐飞，BTC共美元同沉

     1 月 23 日，黄金和白银延续了不小涨势，现货黄金价格徘徊在每盎司 4956 美元附近，白银则达到每盎司 98.79 美元，逼近 100 美元关口，双双均创下其历史新高。相比之下，比特币则反复在 9 万美元附近震荡徘徊。这种分化凸显了全球市场结构性转变：在不确定性环境中，传统避险资产蓬勃发展，而比特币则受流动性限制和风险厌恶情绪拖累。黄金和白银续创新高的深层驱动因素2025 年 1 月，黄金价格在 2600 美元，随后气势如虹一路上扬，截至今年 1 月 23 日，其涨幅接近 100%。白银作为「黄金的波动性伴侣」，表现更胜一筹，2025 年 4 月开始，白银价格 30 美元，在不断的震荡上扬中创下新高，截至目前其涨幅已超 300%。这一涨势源于宏观经济和地缘政治因素的交织。央行购金是关键推动力。中国人民银行 2025 年新增 27 吨黄金储备，印度储备银行将其黄金占比从 10% 提升至 16%，这得益于价格上涨和对美国国债的多元化配置。在美国债务超过 36 万亿美元的背景下，这种去美元化趋势将黄金定位为对冲货币贬值的工具。地缘政治紧张加剧需求。美国对格陵兰岛的关税威胁以及对伊朗的干预引发避险资金流入，推动黄金突破 4800 美元。美元走弱——2025 年华尔街日报美元指数下跌 6%——进一步支撑价格，使以美元计价的金属对海外买家更具吸引力。美联储独立性的崩塌与信用危机也严重，目前最迫在眉睫的动力，源于华盛顿的一场「机构地震」。随着对美联储主席鲍威尔的刑事调查开启，美联储作为全球货币最后防线的独立性受到了前所未有的质疑。当投资者意识到中央银行可能沦为政治博弈的工具时，美元的长期信用底色被抹去了一层。尽管金价已逼近 5000 美元的大关，但全球 ETF 的持仓和央行的购买储备依然在净增长。这说明市场正在经历一种心理范式的转移：大家担心的不再是价格太贵，而是手里持有的法定货币太「便宜」。对于白银而言，工业需求还提供了额外价格上涨动力。自 2021 年以来，结构性供应短缺持续扩大，矿山产量持平，而太阳能板、电子产品和 AI 基础设施的需求激增。中国自 2026 年 1 月 1 日起实施出口限制，加剧白银短缺。分析师预计年度短缺达 2-3 亿盎司，工业消费占供应量的 50%。在贵金属牛市的中后期，白银由于市场规模更小、弹性更大，往往会产生极其猛烈的补涨。目前的金银比正在向历史均值甚至更低水平回归。知名经济学家洪灏此前分析，只要全球流动性改善的预期不变，白银的上涨周期就没有结束。虽然波动会远超黄金，但其「数字黄金」之外的「工业必需品」属性将为其提供坚实支撑。比特币低迷背后比特币的轨迹形成鲜明对比。2025 年触及 12.6 万美元峰值后，在 9 万美元附近盘整。glassnode 发文表示，比特币已失去 0.75 供应成本分位数且未能收复。目前现货交易价格低于 75% 供应量的成本基准，这标志着分发压力正在上升。风险水平已向上移动，除非能够重新收复该水平，否则市场将由下行趋势主导。流动性收缩是主要元凶，美联储自 2022 年起实施量化紧缩（QT），已抽走 1.5 万亿美元储备，抑制投机资金流入比特币等风险资产。10 月的 190 亿美元杠杆洗盘加剧这一问题，导致连锁清算。地缘政治风险虽提振黄金，却在加密领域引发风险规避情绪。从周期轮转上看，虽然 BTC 从去年开始至今没有跑赢金银，然而从绝对回报倍数看，BTC 自 1.5 万美元，一度创下 12.6 万美元历史高点，涨幅超 800%，仍表现足够亮眼。Wintermute 发文表示，比特币似乎在突破过去 50 日窄幅交易区间后，正步入上行通道。上周市场格局已变。自 11 月以来，比特币首次基于真实资金流（而非杠杆交易）突破区间。ETF 需求回归，通胀环境有利，加密货币也开始迎头赶上整体风险资产的涨势。周一的暴跌虽剧烈但属健康调整。杠杆迅速出清，市场未陷入恶性循环，这是积极信号。当前问题在于，关税风波究竟是「虚张声势」还是会演变为实质性政策。市场倾向于前者，年初至今，美股和美元仍上涨，利率也未重新定价。若比特币本周能守住 9 万美元出头的低位，且 ETF 资金持续流入，则突破行情有望延续；若因后续抛售跌破 9 万美元，则 11 月以来的区间将再度成为阻力位。 编辑：佚名 时间：2026-05-24 00:05:01
  • 如何让AI当预测市场的裁判？

    如何让AI当预测市场的裁判？

     编者按：预测市场的价值不在于「下注」，而在于它能否持续输出可信的价格信号。但随着交易规模扩大，最容易被忽视、却最致命的瓶颈正在浮出水面：合约如何结算。从委内瑞拉大选的真假难辨，到地图、网站更新、代币投票带来的操纵与利益冲突，争议往往并非来自预测本身，而是来自「谁来裁决」。本文作者 Andrew Hall（@ahall_research）提出一种更激进的思路：将特定版本的大模型与提示词写入链上，让 AI 成为可审计、可预期的裁判机制，用工程化手段替代人治与博弈。它未必完美，但或许是预测市场走向规模化必须迈过的一道门槛。以下为原文：去年，委内瑞拉总统选举的结果在预测市场上带来了超过 600 万美元的合约交易量。但当选票统计完成后，市场却陷入了一个几乎无法解决的局面：政府宣布尼古拉斯·马杜罗胜选；而反对派和国际观察员则指控存在选举舞弊。那么，预测市场的合约结算到底应该依据「官方信息」（马杜罗获胜），还是依据「可信报道的共识」（反对派胜出）？在委内瑞拉选举这个案例中，观察者的指控五花八门：从认为规则被无视、参与者「钱被偷了」，到把用于处理争议合约的协议形容为一场高风险政治戏码中的「法官、陪审团和刽子手」；还有人直接称其「被严重操控」。这并不是一个孤立的意外插曲，而是一个我认为会在预测市场规模化过程中反复出现的症状，甚至可能是最大的瓶颈之一：合约结算（contract resolution）。这里的利害关系非常高。结算做对了，人们就会信任你的市场，愿意在里面交易，而价格也会成为对社会有意义的信号。结算做错了，交易体验就会变得令人沮丧、不可预测。参与者可能会慢慢离开，流动性面临枯竭风险，价格也不再反映对一个「稳定目标」的准确预测。相反，价格会开始体现一种混杂的东西：既包含事件真实发生的概率，也包含交易者对「扭曲的结算机制最终会如何裁决」的判断。委内瑞拉的争议虽然曝光度较高，但在各个平台上，更隐蔽的失败其实经常发生：乌克兰地图操纵事件说明，攻击者可以直接「玩弄」结算机制。一份关于领土控制权的合约规定，其结算将依据某一张在线地图。有人被指控编辑了这张地图，以影响合约的最终结果。当「真相来源」本身可以被操纵时，你的市场也就可以被操纵。政府停摆合约事件说明，结算信息源可能带来不准确、至少是不可预测的结果。该合约规定，市场将依据美国人事管理局（OPM）网站显示「停摆结束」的时间进行结算。特朗普总统在 11 月 12 日签署了拨款法案，但不知何故，OPM 网站直到 11 月 13 日才更新。那些正确预测停摆会在 12 日结束的交易者，最终却因为网站管理员的延迟而输了。泽连斯基西装市场则引发了有关利益冲突的担忧。合约问的是乌克兰总统泽连斯基是否会在某场活动上穿西装——一个看似琐碎的问题，却吸引了超过 2 亿美元的下注。当泽连斯基出席北约峰会时，穿着被 BBC、《纽约邮报》等媒体称为「西装」的服装，市场最初结算为「是」。但随后 UMA 代币持有人对结果提出争议，结算又翻转为「否」。在这篇文章中，我将探讨如果把 LLM（大语言模型）与 加密技术聪明地结合起来，我们是否能创建一种可规模化的预测市场结算方式：它极难被操纵，并且能做到准确、完全透明、且可信中立。这不仅仅是预测市场的问题类似的问题也困扰过金融市场。国际掉期与衍生品协会（ISDA）多年来一直在信用违约掉期（CDS）市场中与「结算/认定」难题周旋——这类合约会在企业或国家发生债务违约时支付赔付。ISDA 在 2024 年的审查报告里对这些困难的描述相当坦率。他们的「认定委员会」（Determinations committees）由主要市场参与者组成，通过投票来判断是否发生了「信用事件」。但这一流程一直被批评为不透明、可能存在利益冲突、且结果不一致，这与 UMA 的流程非常相似。根本问题是一样的：当巨额资金取决于对一个模糊事件「到底发生了什么」的认定时，任何结算机制都会成为被博弈和攻击的目标；而任何模糊性，都可能变成冲突的引爆点。那么，一个好的结算机制应该长什么样？一个好方案需要具备的特性任何可行的方案，都必须同时满足几个关键性质：抗操纵性如果攻击者可以通过编辑维基百科、投放假新闻、贿赂预言机、或利用程序漏洞来影响结算，那么市场就会变成「谁最会操纵，谁就赢」，而不是「谁最会预测，谁就赢」。合理准确性机制必须在大多数情况下、绝大多数时间里给出正确结算。世界本就存在真实的模糊性，因此绝对准确是不可能的，但系统性偏差或明显错误会彻底摧毁可信度。事前透明交易者在下注之前就必须清楚结算会如何进行。在合约运行中途更改规则，等于破坏平台与参与者之间最基本的契约。可信的中立性参与者必须相信机制不会偏向任何交易者或任何结果。这也是为什么让持有大量 UMA 的人去裁决他们自己下注的合约如此成问题：即使他们做到了公平，利益冲突的「外观」也足以削弱信任。人工委员会在某些特性上可以达标，但在另一些方面则很难——尤其是规模化情况下的抗操纵性与可信中立性。像 UMA 这样的代币投票系统，也存在「巨鲸主导」和利益冲突等一系列早已被讨论过的问题。这就是 AI 可以介入的地方。为什么用 LLM 当裁判在预测市场圈子里，一个越来越受到关注的提案是：让大语言模型充当结算「裁判」，并在合约创建时，将具体模型与提示词（prompt）锁定到区块链上。其基本架构大致如下：在合约创建时，做市方不仅用自然语言写明结算标准，还要明确指定将用于判定结果的 LLM（带时间戳的模型版本）以及将输入给它的完整 prompt。这一规定会以加密方式提交并绑定在链上。一旦交易开始，参与者就可以检查整套结算机制——他们清楚知道由哪个 AI 模型做裁判、会收到什么 prompt、能访问哪些信息源。如果他们不认可这套设置，就不参与交易。到了结算时，链上已承诺的 LLM 会使用已承诺的 prompt 运行，访问指定信息源，并给出裁决输出。这个输出直接决定谁拿到赔付。这种方法可以同时满足多项关键约束：强抗操纵（但并非绝对）不同于维基百科页面或小型新闻网站，你没那么容易去「改写」一个主流 LLM 的输出。模型权重在承诺时就被固定。要操纵结算，攻击者要么腐蚀模型依赖的信息源，要么提前很久对模型训练数据进行投毒——相比贿赂一个预言机、或编辑一张地图，这类攻击成本更高、结果也更不确定。更高准确性随着推理型模型能力快速提升，并且在能够上网检索信息、补充证据的情况下，LLM 裁判应当能准确裁决许多市场。关于其准确性的实验也在持续推进中。内置透明性在任何人下注之前，整套结算机制都是可见、可审计的。没有中途改规则，没有「自由裁量」的临场判断，没有幕后协商。参与者清楚自己签下的是什么。显著提升可信中立性LLM 对结算结果没有经济利益相关性，它不能被贿赂，也不持有 UMA 代币。即便它存在偏差，那也是模型自身属性导致的偏差，而不是利益相关方临时做出的裁决。当然，LLM 裁判也有局限性，我会在下面进一步说明。LLM 裁判的局限模型会犯错LLM 可能误读新闻、编造事实、或在同类案例中使用不一致的裁决逻辑。但只要交易者事先知道自己下注对应的是什么模型，他们就能把这些「缺点」计入定价。若某个模型在处理模糊情形时有明确倾向，成熟交易者会调整策略。模型不必完美，它需要的是可预测。操纵并非不可能，只是更难如果 prompt 指定了某些新闻源，攻击者可能会试图在这些新闻源中「种文章」。在大型媒体上成本很高，但在小型媒体上也许可行——这会以另一种形式复现「地图编辑」的问题。因此 prompt 设计极其关键：依赖多源、冗余信息的机制，比依赖单点信息源更稳健。投毒攻击在理论上存在拥有足够资源的对手，可能尝试通过影响训练数据去偏置未来的裁决。但这要求在合约出现之前就提前行动，回报不确定且成本巨大，比起贿赂某个委员会成员门槛高得多。LLM 裁判的多样化会带来协调问题如果不同市场创建者承诺不同的模型与 prompt，那么流动性会被切碎。交易者难以横向对比合约，也难以跨市场汇总信息。标准化有价值，但允许市场试错、找到最好的 LLM+prompt 组合也有价值。合理路径可能是两者结合：允许试验，同时建立机制让社区逐步收敛到经过验证的默认方案。构建者该如何落地？总结来说：AI 结算本质上是把一组问题（人类偏见、利益冲突、不透明）换成另一组问题（模型能力限制、提示工程难题、信息源脆弱性）。但后者可能更可控、更可工程化。那么，下一步可以怎么做？平台应当：先在低风险合约上试验用较低风险的市场测试 LLM 结算，建立成绩记录。哪些模型表现最好？哪些 prompt 结构更稳健？实际会出现哪些故障模式？推动标准化当最佳实践逐渐浮现，社区应当推动形成可作为默认选项的标准 LLM+prompt 组合。这不会阻止创新，但有助于让流动性集中在「大家都理解规则」的市场上。构建透明工具例如开发界面，让交易者在下注前就能轻松检查结算机制全貌——包括模型、prompt、信息源。结算规则不应藏在冗长细则里。持续治理即便引入 AI 裁判，人类仍需做「元层决策」：哪些模型值得信任？当模型给出明显错误答案时如何处理？默认方案何时更新？目标并不是把人完全移出系统，而是把人从临时、逐案的裁决中抽离出来，转向系统化的规则制定。预测市场有着巨大的潜力，能帮助我们理解一个嘈杂而复杂的世界。但这份潜力依赖于信任，而信任依赖于公平的合约结算。我们已经见过当结算机制失败时会发生什么：混乱、愤怒、交易者离场。我见过一些人因为某次结果「违背了他们下注的精神」，感到被欺骗，直接怒而退场，从此不再碰预测市场，哪怕他们曾经热爱这些平台。这意味着我们失去了一个释放预测市场价值、拓展其更广泛应用的机会。LLM 裁判并不完美。但当它与加密技术结合时，它可以做到透明、中立，并对抗那些长期困扰基于人类的系统的操纵手段。在预测市场扩张速度快于治理机制迭代的时代，这或许正是我们需要的东西。[原文链接] 编辑：佚名 时间：2026-05-24 00:05:01
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    0G：重构去中心化AI操作系统的性能巅峰与技术范式

     原文作者：Jtsong.eth (Ø,G)（X：@Jtsong2）近期加密投研智库 @MessariCrypto 出台了一篇关于0G的综合深度研究报告，本文是中文精华总结版：【核心摘要】随着 2026 年去中心化人工智能（DeAI）赛道的爆发，0G (Zero Gravity) 以其颠覆性的技术架构，彻底终结了 Web3 无法承载大规模 AI 模型的历史难题。其核心杀手锏可归纳为：极速性能引擎（50 Gbps 吞吐量）：通过逻辑解耦与多级并行分片，0G 实现了相较于传统 DA 层（如以太坊、Celestia）逾 60 万倍 的性能跨越，成为全球唯一能支持 DeepSeek V3 等超大规模模型实时分发的协议。dAIOS 模块化架构：首创“结算、存储、数据可用性（DA）、计算”四层协同的操作系统范式，打破了传统区块链的“存储赤字”与“计算滞后”，实现了 AI 数据流与执行流的高效闭环。AI 原生可信环境（TEE + PoRA）：通过可信执行环境（TEE）与随机访问证明（PoRA）的深度集成，0G 不仅解决了海量数据的“热存储”需求，更构建了一个无需信任、隐私受保护的 AI 推理与训练环境，实现了从“账本”向“数字生命底座”的飞跃。第一章 宏观背景：AI 与 Web3 的“解耦与重构”在人工智能进入大模型时代的背景下，数据、算法与算力成为了核心生产要素。然而，现有的传统区块链基础设施（如以太坊、Solana）在承载 AI 应用时正面临严峻的“性能错位”。1. 传统区块链的局限性：吞吐量与存储的瓶颈传统的 Layer 1 区块链设计初衷是处理金融账本交易，而非承载 TB 级别的 AI 训练数据集或高频的模型推理任务。存储赤字：以太坊等链的数据存储成本极高，且缺乏对非结构化大数据（如模型权重文件、视频数据集）的原生支持。吞吐量瓶颈：以太坊的 DA（数据可用性）带宽仅为约 80KB/s，即便经过 EIP-4844 升级，也远无法满足大型语言模型（LLM）实时推理所需的 GB 级吞吐需求。计算滞后：AI 推理要求极低的延迟（毫秒级），而区块链的共识机制往往以秒为单位，导致“链上 AI”在现有架构下几乎不可行。2. 0G 的核心使命：打破“数据墙”AI 行业目前被中心化巨头垄断，形成了事实上的“数据墙（Data Wall）”，导致数据隐私受限、模型输出不可验证且租用成本昂贵。0G (Zero Gravity) 的出现，标志着 AI 与 Web3 的深度重构。它不再仅仅将区块链视为一个存储哈希值的账本，而是通过模块化架构将 AI 所需的“数据流、存储流、计算流”进行解耦。0G 的核心使命是打破中心化黑盒，通过去中心化技术让 AI 资产（数据和模型）成为主权可拥有的公共商品。在理解了这种宏观错位后，我们需要深入剖析 0G 如何通过一套严密的四层架构，将这些碎片化的痛点逐一击破。第二章 核心架构：模块化 0G Stack 的四层协同0G 并非简单的单一区块链，而是被定义为 dAIOS (去中心化 AI 操作系统)。这一概念的核心在于，它为 AI 开发者提供了一个类似操作系统的完整协议栈，通过四层架构的深度协同，实现了性能的指数级跃升。1. dAIOS 的四层架构解析0G Stack 通过解耦执行、共识、存储与计算，确保了每一层都能独立扩展：2. 0G Chain：基于 CometBFT 的性能底座作为 dAIOS 的神经中枢，0G Chain 采用了高度优化的 CometBFT 共识机制。其创新之处在于将执行层与共识层分离，并通过流水线并行处理（Pipelining）和 ABCI 模块化设计，大幅缩减了区块生产的等待时间。 性能指标：根据最新基准测试，0G Chain 在单分片下可实现 11,000+ TPS 的吞吐量，并具备亚秒级（Sub-second）的最终确认性。这种极高性能确保了在大规模 AI 代理（AI Agents）高频交互时，链上结算不会成为瓶颈。3. 0G Storage 与 0G DA 的解耦协同0G 的技术护城河在于其“双通道”设计，将数据发布与持久化存储分离：0G DA：专注于 Blob 数据的快速广播与采样验证。它支持单 Blob 最高约 32.5 MB，通过纠删码（Erasure Coding）技术，即便部分节点离线，也能确保数据可用。0G Storage：通过“日志层（Log Layer）”处理不可变数据，通过“键值层（KV Layer）”处理动态状态。这种四层协同架构为高性能 DA 层提供了生长的土壤，接下来我们将深入探讨 0G 核心引擎中最具震撼力的部分——高性能 DA 技术。第三章 高性能 DA 层（0G DA）的技术深潜在 2026 年的去中心化 AI 生态中，数据可用性（DA）不仅仅是“发布证明”，而必须承载 PB 级 AI 权重文件与训练集的实时管道。3.1 逻辑解耦与物理协同：“双通道”架构的代际演进0G DA 的核心优越性源于其独特的“双通道”架构：将数据发布（Data Publishing）与数据存储（Data Storage）在逻辑上彻底解耦，但在物理节点层面实现高效协同。逻辑解耦：不同于传统 DA 层将数据发布与长期存储混为一谈，0G DA 仅负责验证数据块在短时间内的可访问性，而将海量数据的持久化交由 0G Storage。物理协同：存储节点利用随机访问证明（PoRA）确保数据真实存在，而 DA 节点则通过基于分片的共识网络确保透明度，实现了“即发即验、存验一体”。3.2 性能标杆：量级领先的数据对垒0G DA 在吞吐量上的突破，直接定义了去中心化 AI 操作系统的性能边界。下表展示了 0G 与主流 DA 方案的技术参数对比：3.3 实时可用性的技术底座：纠删码与多共识分片为了支撑海量 AI 数据，0G 引入了纠删码（Erasure Coding）与多共识分片（Multi-sharding）：纠删码优化：通过增加冗余证明，即使网络中大量节点离线，仍能通过采样极小的数据片段恢复完整信息。多共识分片：0G 摒弃了单条链处理所有 DA 的线性逻辑。通过横向扩展共识网络，使总吞吐量随节点数量增加而线性增长。在 2026 年的实测中，支撑了每秒数万次的 Blob 验证请求，确保了 AI 训练流的连续性。仅仅有高速的数据通道是不够的，AI 还需要一个低延迟的“大脑存储”和安全隐私的“执行空间”，这便引出了 AI 专用优化层。第四章 AI 专用优化与安全算力增强4.1 解决 AI 代理（AI Agents）的延迟焦虑对于实时执行策略的 AI Agents 而言，数据读取延迟是决定其生存的生死线。冷热数据分离架构：0G Storage 内部划分为不可变日志层（Log Layer）与可变状态层（KV Layer）。热数据存储于高性能 KV 层，支持亚秒级随机访问。高性能索引协议：利用分布式哈希表（DHT）与专用元数据索引节点，AI 代理能在毫秒级定位所需的模型参数。4.2 TEE 增强：构建 Trustless AI 的最后一块拼图0G 在 2026 年全面引入了 TEE（可信执行环境） 安全升级。计算隐私化：模型权重与用户输入在 TEE 内部的“隔离区”处理。即便节点运营商也无法窥视计算过程。结果可验证性：TEE 生成的远程静默证明（Remote Attestation）会连同计算结果一同提交至 0G Chain，确保结果由特定的未篡改模型生成。4.3 愿景实现：从存储到操作系统的跃迁AI 代理不再是孤立的脚本，而是拥有主权身份（iNFT 标准）、受保护记忆（0G Storage）与可验证逻辑（TEE Compute）的数字生命实体。这种闭环消除了中心化云厂商对 AI 的垄断，标志着去中心化 AI 进入了大规模商用时代。然而，要承载这些“数字生命”，底层的分布式存储必须经历一场从“冷”到“热”的性能革命。第五章 分布式存储层的创新——从“冷存档”到“热性能”的范式革命0G Storage 的核心创新在于打破了传统分布式存储在性能上的桎梏。1. 双层架构：Log Layer 与 KV Layer 的解耦Log Layer（流式数据处理）：专为非结构化数据（如训练日志、数据集）设计。通过追加写（Append-only）模式，确保海量数据在分布式节点间实现毫秒级的同步。KV Layer（索引与状态管理）：针对结构化数据，提供高性能索引支持。在调取模型参数权重（Weights）时，将响应延迟压低至毫秒级。2. PoRA (Proof of Random Access)：抗 Sybil 攻击与验证体系为了确保存储的真实性，0G 引入了 PoRA (随机访问证明)。抗女巫攻击：PoRA 将挖矿难度与实际占用的物理存储空间直接挂钩。可验证性：允许网络对节点进行随机“抽查”，确保数据不仅被存储，而且处于“随时可用”的热激活状态。3. 性能跨越：秒级检索的工程实现0G 通过纠删码与高带宽 DA 通道的结合，实现了从“分钟级”到“秒级”的检索跨越。这种“热存储”能力，性能足以媲美中心化云服务。这种存储性能的飞跃，为支撑百亿级参数的模型提供了坚实的去中心化底座。第六章 AI 原生支持——百亿级参数模型的去中心化底座1. AI Alignment Nodes：AI 工作流的守护者AI Alignment Nodes（AI 对齐节点） 负责监控存储节点与服务节点间的协作。通过对训练任务真实性验证，确保 AI 模型运行不偏离预设逻辑。2. 支撑大规模并行 I/O处理百亿、千亿级参数模型（如 Llama 3 或 DeepSeek-V3），需要极高的并行 I/O。0G 通过数据切片与多共识分片技术，允许数千个节点同时处理大规模数据集读取。3. 检查点（Checkpoints）与高带宽 DA 的协同故障恢复：0G 能够将百 GB 级别的检查点文件迅速持久化。无感恢复：得益于 50 Gbps 吞吐上限，新节点可以瞬间从 DA 层同步最新的检查点快照，解决了去中心化大模型训练难以长期维持的痛点。在技术细节之外，我们必须将视野放大到整个行业，看 0G 是如何横扫现有市场的。第七章 竞争格局——0G 的维度碾压与差异化优势7.1 主流 DA 方案的横向测评7.2 核心竞争力：可编程 DA 与垂直集成存储消除传输瓶颈：原生融合存储层，使 AI 节点直接从 DA 层检索历史数据。50Gbps 的吞吐量飞跃：比竞品快了几个数量级，支撑实时推理。可编程性（Programmable DA）：允许开发者自定义数据分配策略，动态调整数据冗余度。这种维度的碾压预示着一个庞大经济体的崛起，而代币经济学则是驱动这一体系的燃料。第八章 2026 生态展望与代币经济学随着 2025 年主网的平稳运行，2026 年将成为 0G 生态爆发的关键节点。8.1 $0G 代币：多维价值捕获路径资源支付（Work Token）：访问高性能 DA 和存储空间的唯一媒介。安全抵押（Staking）：验证者和存储提供者必须质押 $0G，提供网络收益分红。优先级分配：在繁忙期，代币持有量决定计算任务的优先级。8.2 2026 生态激励与挑战0G 计划启动 "Gravity Foundation 2026" 专项基金，重点扶持 DeAI 推理框架与数据众筹平台。尽管技术领先，但 0G 仍面临节点硬件门槛高、生态冷启动及合规性等挑战。 编辑：佚名 时间：2026-05-24 00:05:01
  • a16z说的new media到底是什么？新媒体是一场权力迁移

    a16z说的new media到底是什么？新媒体是一场权力迁移

     原文作者：Julie Chen（@0xJuliechen）a16z 募资15亿美元，在押注的新媒体到底是什么？在X上每个人都是KOL，每个月流量都几百万，流量已经不再值钱。值钱的是注意力、是“相信”的力量，是稀缺的权利。一篇文章讲清楚 a16z new media、行动权(agency)，推特到底怎么做流量才有意义，到 ICM。 编辑：佚名 时间：2026-05-24 00:05:01

  • 0G：重构去中心化AI操作系统的性能巅峰与技术范式

     【核心摘要】随着 2026 年去中心化人工智能（DeAI）赛道的爆发，0G (Zero Gravity) 以其颠覆性的技术架构，彻底终结了 Web3 无法承载大规模 AI 模型的历史难题。其核心杀手锏可归纳为：极速性能引擎（50 Gbps 吞吐量）：通过逻辑解耦与多级并行分片，0G 实现了相较于传统 DA 层（如以太坊、Celestia）逾 60 万倍 的性能跨越，成为全球唯一能支持 DeepSeek V3 等超大规模模型实时分发的协议。dAIOS 模块化架构：首创「结算、存储、数据可用性（DA）、计算」四层协同的操作系统范式，打破了传统区块链的「存储赤字」与「计算滞后」，实现了 AI 数据流与执行流的高效闭环。AI 原生可信环境（TEE + PoRA）：通过可信执行环境（TEE）与随机访问证明（PoRA）的深度集成，0G 不仅解决了海量数据的「热存储」需求，更构建了一个无需信任、隐私受保护的 AI 推理与训练环境，实现了从「账本」向「数字生命底座」的飞跃。第一章 宏观背景：AI 与 Web3 的「解耦与重构」在人工智能进入大模型时代的背景下，数据、算法与算力成为了核心生产要素。然而，现有的传统区块链基础设施（如以太坊、Solana）在承载 AI 应用时正面临严峻的「性能错位」。1. 传统区块链的局限性：吞吐量与存储的瓶颈传统的 Layer 1 区块链设计初衷是处理金融账本交易，而非承载 TB 级别的 AI 训练数据集或高频的模型推理任务。存储赤字：以太坊等链的数据存储成本极高，且缺乏对非结构化大数据（如模型权重文件、视频数据集）的原生支持。吞吐量瓶颈：以太坊的 DA（数据可用性）带宽仅为约 80KB/s，即便经过 EIP-4844 升级，也远无法满足大型语言模型（LLM）实时推理所需的 GB 级吞吐需求。计算滞后：AI 推理要求极低的延迟（毫秒级），而区块链的共识机制往往以秒为单位，导致「链上 AI」在现有架构下几乎不可行。2. 0G 的核心使命：打破「数据墙」AI 行业目前被中心化巨头垄断，形成了事实上的「数据墙（Data Wall）」，导致数据隐私受限、模型输出不可验证且租用成本昂贵。0G (Zero Gravity) 的出现，标志着 AI 与 Web3 的深度重构。它不再仅仅将区块链视为一个存储哈希值的账本，而是通过模块化架构将 AI 所需的「数据流、存储流、计算流」进行解耦。0G 的核心使命是打破中心化黑盒，通过去中心化技术让 AI 资产（数据和模型）成为主权可拥有的公共商品。在理解了这种宏观错位后，我们需要深入剖析 0G 如何通过一套严密的四层架构，将这些碎片化的痛点逐一击破。第二章 核心架构：模块化 0G Stack 的四层协同0G 并非简单的单一区块链，而是被定义为 dAIOS (去中心化 AI 操作系统)。这一概念的核心在于，它为 AI 开发者提供了一个类似操作系统的完整协议栈，通过四层架构的深度协同，实现了性能的指数级跃升。1. dAIOS 的四层架构解析0G Stack 通过解耦执行、共识、存储与计算，确保了每一层都能独立扩展：2. 0G Chain：基于 CometBFT 的性能底座作为 dAIOS 的神经中枢，0G Chain 采用了高度优化的 CometBFT 共识机制。其创新之处在于将执行层与共识层分离，并通过流水线并行处理（Pipelining）和 ABCI 模块化设计，大幅缩减了区块生产的等待时间。性能指标：根据最新基准测试，0G Chain 在单分片下可实现 11,000+ TPS 的吞吐量，并具备亚秒级（Sub-second）的最终确认性。这种极高性能确保了在大规模 AI 代理（AI Agents）高频交互时，链上结算不会成为瓶颈。3. 0G Storage 与 0G DA 的解耦协同0G 的技术护城河在于其「双通道」设计，将数据发布与持久化存储分离：0G DA：专注于 Blob 数据的快速广播与采样验证。它支持单 Blob 最高约 32.5 MB，通过纠删码（Erasure Coding）技术，即便部分节点离线，也能确保数据可用。0G Storage：通过「日志层（Log Layer）」处理不可变数据，通过「键值层（KV Layer）」处理动态状态。这种四层协同架构为高性能 DA 层提供了生长的土壤，接下来我们将深入探讨 0G 核心引擎中最具震撼力的部分——高性能 DA 技术。第三章 高性能 DA 层（0G DA）的技术深潜在 2026 年的去中心化 AI 生态中，数据可用性（DA）不仅仅是「发布证明」，而必须承载 PB 级 AI 权重文件与训练集的实时管道。3.1 逻辑解耦与物理协同：「双通道」架构的代际演进0G DA 的核心优越性源于其独特的「双通道」架构：将数据发布（Data Publishing）与数据存储（Data Storage）在逻辑上彻底解耦，但在物理节点层面实现高效协同。逻辑解耦：不同于传统 DA 层将数据发布与长期存储混为一谈，0G DA 仅负责验证数据块在短时间内的可访问性，而将海量数据的持久化交由 0G Storage。物理协同：存储节点利用随机访问证明（PoRA）确保数据真实存在，而 DA 节点则通过基于分片的共识网络确保透明度，实现了「即发即验、存验一体」。3.2 性能标杆：量级领先的数据对垒0G DA 在吞吐量上的突破，直接定义了去中心化 AI 操作系统的性能边界。下表展示了 0G 与主流 DA 方案的技术参数对比：3.3 实时可用性的技术底座：纠删码与多共识分片为了支撑海量 AI 数据，0G 引入了纠删码（Erasure Coding）与多共识分片（Multi-sharding）：纠删码优化：通过增加冗余证明，即使网络中大量节点离线，仍能通过采样极小的数据片段恢复完整信息。多共识分片：0G 摒弃了单条链处理所有 DA 的线性逻辑。通过横向扩展共识网络，使总吞吐量随节点数量增加而线性增长。在 2026 年的实测中，支撑了每秒数万次的 Blob 验证请求，确保了 AI 训练流的连续性。仅仅有高速的数据通道是不够的，AI 还需要一个低延迟的「大脑存储」和安全隐私的「执行空间」，这便引出了 AI 专用优化层。第四章 AI 专用优化与安全算力增强4.1 解决 AI 代理（AI Agents）的延迟焦虑对于实时执行策略的 AI Agents 而言，数据读取延迟是决定其生存的生死线。冷热数据分离架构：0G Storage 内部划分为不可变日志层（Log Layer）与可变状态层（KV Layer）。热数据存储于高性能 KV 层，支持亚秒级随机访问。高性能索引协议：利用分布式哈希表（DHT）与专用元数据索引节点，AI 代理能在毫秒级定位所需的模型参数。4.2 TEE 增强：构建 Trustless AI 的最后一块拼图0G 在 2026 年全面引入了 TEE（可信执行环境）安全升级。计算隐私化：模型权重与用户输入在 TEE 内部的「隔离区」处理。即便节点运营商也无法窥视计算过程。结果可验证性：TEE 生成的远程静默证明（Remote Attestation）会连同计算结果一同提交至 0G Chain，确保结果由特定的未篡改模型生成。4.3 愿景实现：从存储到操作系统的跃迁AI 代理不再是孤立的脚本，而是拥有主权身份（iNFT 标准）、受保护记忆（0G Storage）与可验证逻辑（TEE Compute）的数字生命实体。这种闭环消除了中心化云厂商对 AI 的垄断，标志着去中心化 AI 进入了大规模商用时代。然而，要承载这些「数字生命」，底层的分布式存储必须经历一场从「冷」到「热」的性能革命。第五章 分布式存储层的创新——从「冷存档」到「热性能」的范式革命0G Storage 的核心创新在于打破了传统分布式存储在性能上的桎梏。1. 双层架构：Log Layer 与 KV Layer 的解耦Log Layer（流式数据处理）：专为非结构化数据（如训练日志、数据集）设计。通过追加写（Append-only）模式，确保海量数据在分布式节点间实现毫秒级的同步。KV Layer（索引与状态管理）：针对结构化数据，提供高性能索引支持。在调取模型参数权重（Weights）时，将响应延迟压低至毫秒级。2. PoRA (Proof of Random Access)：抗 Sybil 攻击与验证体系为了确保存储的真实性，0G 引入了 PoRA (随机访问证明)。抗女巫攻击：PoRA 将挖矿难度与实际占用的物理存储空间直接挂钩。可验证性：允许网络对节点进行随机「抽查」，确保数据不仅被存储，而且处于「随时可用」的热激活状态。3. 性能跨越：秒级检索的工程实现0G 通过纠删码与高带宽 DA 通道的结合，实现了从「分钟级」到「秒级」的检索跨越。这种「热存储」能力，性能足以媲美中心化云服务。这种存储性能的飞跃，为支撑百亿级参数的模型提供了坚实的去中心化底座。第六章 AI 原生支持——百亿级参数模型的去中心化底座1. AI Alignment Nodes：AI 工作流的守护者AI Alignment Nodes（AI 对齐节点）负责监控存储节点与服务节点间的协作。通过对训练任务真实性验证，确保 AI 模型运行不偏离预设逻辑。2. 支撑大规模并行 I/O处理百亿、千亿级参数模型（如 Llama 3 或 DeepSeek-V3），需要极高的并行 I/O。0G 通过数据切片与多共识分片技术，允许数千个节点同时处理大规模数据集读取。3. 检查点（Checkpoints）与高带宽 DA 的协同故障恢复：0G 能够将百 GB 级别的检查点文件迅速持久化。无感恢复：得益于 50 Gbps 吞吐上限，新节点可以瞬间从 DA 层同步最新的检查点快照，解决了去中心化大模型训练难以长期维持的痛点。在技术细节之外，我们必须将视野放大到整个行业，看 0G 是如何横扫现有市场的。第七章 竞争格局——0G 的维度碾压与差异化优势7.1 主流 DA 方案的横向测评7.2 核心竞争力：可编程 DA 与垂直集成存储消除传输瓶颈：原生融合存储层，使 AI 节点直接从 DA 层检索历史数据。50Gbps 的吞吐量飞跃：比竞品快了几个数量级，支撑实时推理。可编程性（Programmable DA）：允许开发者自定义数据分配策略，动态调整数据冗余度。这种维度的碾压预示着一个庞大经济体的崛起，而代币经济学则是驱动这一体系的燃料。第八章 2026 生态展望与代币经济学随着 2025 年主网的平稳运行，2026 年将成为 0G 生态爆发的关键节点。8.1 $0G 代币：多维价值捕获路径资源支付（Work Token）：访问高性能 DA 和存储空间的唯一媒介。安全抵押（Staking）：验证者和存储提供者必须质押 $0G，提供网络收益分红。优先级分配：在繁忙期，代币持有量决定计算任务的优先级。8.2 2026 生态激励与挑战0G 计划启动 "Gravity Foundation 2026" 专项基金，重点扶持 DeAI 推理框架与数据众筹平台。尽管技术领先，但 0G 仍面临节点硬件门槛高、生态冷启动及合规性等挑战。 编辑：佚名 时间：2026-05-24 00:05:01
  • 贝莱德高度认可以太坊、稳定币交易量碾压Visa，主流生态有哪些更新？

    贝莱德高度认可以太坊、稳定币交易量碾压Visa，主流生态有哪些更新？

     过去 24 小时，加密市场在多个维度出现新的变化。主流话题聚焦于去中心化社交与行业叙事的再洗牌，以及平台高管对比特币话语权的正面争夺。在生态发展方面，Solana 侧重 RWA 与生态基金推进扩张，以太坊则以稳定币交易规模刷新认知，Perp DEX 赛道继续在成交量与资金流动中加速竞争。一、主流话题1.Farcaster 被 Neynar 收购Farcaster 创始人 Dan Romero（@dwr）宣布，Neynar 将收购 Farcaster，包括协议合约、代码仓库、Farcaster 应用以及 Clanker 的整体迁移。部分 Merkle 团队成员与 Varun 将退出日常运营，转向新项目方向。官方表述中，Neynar 自 Farcaster 早期便深度参与建设，已成为开发者生态的关键基础设施团队。接下来，Neynar 将分享以「构建者为中心」的新愿景，以释放 Farcaster 的更大潜力。社区反应分化明显。有观点指出，Farcaster 曾在 Paradigm 与 a16z 支持下以 10 亿美元估值融资 1.5 亿美元，却最终选择被收购；也有人认为这是一次合理的交接，Neynar 团队长期深耕生态，值得信任，并看好去中心化社交的长期前景；但批评声音同样强烈，认为这是一场精心设计的「退出叙事」，创始人完成约 4000 万美元的二级套现后悄然离场；还有人讽刺其为「亿万美元创意」，从融资到退出再到退休几乎成了标准模板。与此同时，也有用户强调竞争本身有益，并对 Neynar 表示祝贺，甚至披露自己是其小股东；另一些人则以玩笑方式调侃「巴西足球运动员 Neymar」为何要收购去中心化社交协议。总体来看，一部分用户对新领导力抱有期待，另一部分则对融资、收购与退出过程保持警惕。2.Coinbase CEO 公开纠正法国央行行长对比特币的误解Coinbase CEO Brian Armstrong 在视频中公开回应并纠正法国央行行长对比特币的认知偏差。他强调，比特币是一个去中心化协议，与美国无关，具备更强的独立性；同时，比特币也可被视为对「赤字支出」的问责机制，通过竞争促使体系更健康。社区反馈整体偏积极。有观点认为 Armstrong 的回应「有风度」，展现了行业代表应有的姿态；也有人调侃他像「量化分析师」一样逻辑清晰、表达精准。不少用户借机嘲讽央行行长对比特币的认知偏差，并认为这反而进一步强化了比特币早期参与者的叙事优势。3.Nansen 开启第三季积分活动Nansen 宣布第三季积分活动正式启动，引入更多福利与合作伙伴，包括 MetaMask、EdgeX、Airalo、SafePal、Token Terminal 等，并新增入门任务，同时简化绿色及以上等级的奖励兑换流程。用户可通过订阅、质押、邀请好友以及执行信号等方式累计积分，活动目标是进一步激励社区长期参与。社区反应正面。有观点称这是加密行业「最有价值的忠诚度计划」，并表示每季都在增值升级，同时暗示后续仍会有更多更新。用户普遍认可其改进幅度，并期待未来能出现更大的空投规模，或与 AI 驱动的永续合约平台等新叙事结合；也有人认为它正在形成一个覆盖教育、钱包与数据工具等场景的「实用奖励系统」。4.Pumpfun 创始人回应代币初始铸币机制争议Pumpfun 联合创始人 @a1lon9 回应了社区对代币初始铸币机制的质疑。他表示，项目团队持有代币（理想状态是长期锁定）是与持币者利益对齐的最佳方式。创始人费用虽能提供启动资金，但不足以构成长期激励，因此应在激励与公平之间找到平衡，并计划进一步披露改进方案。讨论核心集中在「激励对齐」与「公平发行」之间的权衡。有观点认可团队持仓对长期利益绑定的重要性，但也担忧这一机制会抬高低市值交易的启动门槛，因此建议提供可选的低费模式，以保护纯模因币的发行生态；也有人结合自身项目经验指出，强制持有要求可能不够公平，甚至会削弱新项目的竞争力。相对地，另一部分声音认为开发者合理持仓本身是利好信号，能够增强市场信心；也有人强调团队不持仓反而更「真实」，可以减少道德困境与利益冲突。总体来看，更多用户倾向于呼吁「分层设计」：模因项目与实用项目的需求不同，不应被同一套发行模板一刀切。二、主流生态动态1.Solana（1）Ondo 全球市场上线 SolanaOndo Finance 将其全球市场平台部署至 Solana，支持超过 200 种代币化美股与 ETF，用户可通过 Solana 生态应用无缝交易相关资产，覆盖股票、ETF、市场指数、黄金/白银/石油等商品以及债券等类别。平台目标是连接传统金融与互联网资本市场，并提供「华尔街级流动性」。社区反应热烈，普遍将其视为 Solana RWA 生态的重要进展，认为有望吸引更多机构与零售资金进入。也有用户对 Solana 的网络稳定性提出质疑，但很快遭到其他人反驳；与此同时，一些项目方借势推广自身 RWA 相关产品，并强调其对生态增长的带动作用。整体讨论还延伸到杠杆交易、跨链转移等技术细节，市场情绪总体偏乐观。（2）Solayer 推出 3500 万美元生态基金Solayer Labs 宣布设立 3500 万美元生态系统基金，用于支持基于 Solana 再质押协议的应用开发，覆盖基础设施、DeFi、DePIN、游戏与 AI 等方向，并提供资金、技术与网络资源，推动 InfiniSVM 生态加速增长。社区整体积极，认为这类资金支持对 Solana 长期建设具有推动意义。少数用户质疑其可能是「骗局」，但更多人关注潜在受益方向与申请流程，并讨论其对 SOL 价格、生态竞争格局的影响。（3）Solana ETF 首日流入偏弱数据显示，六只 Solana ETF 首日净流入合计仅 180 万美元，远低于比特币与以太坊 ETF 的历史表现，引发市场对 Solana 机构吸引力的讨论。社区情绪分歧明显。部分用户对首日流入表现感到失望，并讨论是否需要采取对冲策略；也有人认为这一结果并不意外，核心原因仍是监管不确定性带来的观望情绪。与此同时，也出现更激进的批评声音，直接将 Solana 贴上「骗局」标签。另一类观点则强调，ETF 的资金需求与链上采用未必同步，机构资金最终仍会跟随开发者与真实应用的落地进展。整体讨论围绕「短期冷清」与「长期潜力」展开。2.以太坊（1）Larry Fink：以太坊可能是「唯一通用区块链」贝莱德 CEO Larry Fink 在世界经济论坛上表示，代币化与数字化转型势在必行，并暗示「唯一通用区块链」很可能是以太坊。他提到这一基础设施有助于减少腐败并成为未来金融体系的重要底座；其 BUIDL 代币化基金 TVL 已超过 20 亿美元。社区热情高涨。有用户强调以太坊在安全性、流动性与可用性上的优势，认为其将成为代币化的核心平台。整体讨论更多聚焦于以太坊主导叙事的强化，以及对 ETH 价格与采用的潜在影响。（2）以太坊稳定币月转账量达 2.5 万亿美元，约为 Visa 月均交易量的 2.1 倍Token Relations 报告显示，2025 年 10 月，以太坊链上稳定币转账量达到 2.5 万亿美元，相当于 Visa 月均交易量（约 1.18 万亿美元）的 2.1 倍。报告认为，随着机构参与度提升，更多真实的支付与结算活动正在向以太坊迁移。与此同时，报告附带图表展示了 2020 年 11 月至 2025 年 11 月稳定币转账规模的增长轨迹：从早期低位逐步攀升，并在近期创下阶段高点；多色堆叠柱状图也进一步突出不同阶段的增量贡献。Token Relations 还提供了仪表板入口，供用户查看更多以太坊链上活动数据。社区讨论整体偏正面，但热度相对有限。有用户认为这一体量足以说明稳定币正在承接更「严肃」的现实交易需求；也有人在相关讨论中将其视为 2026 年加密市场可能迎来拐点的信号，稳定币、USDT 与传统支付体系的对比，正在推动零售与华尔街的进一步参与。总体来看，社区普遍认可这一数据作为机构采用的重要证据，但讨论尚未形成更大范围扩散，可能与信息刚发布、仍在消化有关。（3）以太坊出现新的隐私 DeFi 项目：基于零知识证明以太坊基金会重点提及 Railgun 项目，该项目基于零知识证明构建隐私系统，支持以太坊上的屏蔽转账与 DeFi 交互，强调隐私可以在公共基础设施上实现，同时不牺牲去中心化。社区普遍认可该隐私方案的创新价值。有观点认为，这类机制有望缓解跨链隐私长期碎片化的问题，甚至进一步形成更统一的流动性体系；也有人将讨论延伸到未来跨链屏蔽交易的实现形态，以及如何在隐私需求与监管要求之间找到平衡。整体声音偏正面，但核心关注仍落在技术收益与合规边界之间的长期张力。（4）加拿大最大数字资产托管机构 Balance Canada 整合 Aave加拿大最大数字资产托管机构 Balance Canada 宣布整合 Aave，允许机构客户使用离线或温存储资产在 Aave 上进行借贷并获取收益，从而提升托管服务的金融可用性。社区将其视为机构采用的里程碑事件，讨论点集中在「冷存储资产也能获得收益」的潜力，以及对 Aave TVL、加拿大监管环境的长期影响，整体情绪积极。3.Perp DEX（1）HIP-3 24 小时交易量首次突破 10 亿美元Hyperliquid 的 HIP-3 永续合约 24 小时交易量首次突破 10 亿美元，总交易量达到 202.1 亿美元，成为平台增长的重要里程碑。社区集体庆祝，有用户称「每天都是新 ATH」；不少用户认为低费用与高流动性是核心驱动因素，并预期增长仍将持续。（2）Continue Capital 大额解质押 HYPE监测显示 Continue Capital 解锁并可能出售 117.3 万枚 HYPE（约 2550 万美元），叠加 Tornado Cash 集群解锁的部分，潜在抛压合计或超过 5000 万美元。同时市场也在关注大型 HYPE 多头仓位，潜在清算价集中在 17–19 美元区间。社区关注重点主要在入场机会与价格风险之间的博弈：有人预测可能回落至 17 美元，也有人认为属于正常的资金管理行为，但短期波动风险不可忽视。（3）Kinetiq 上线美债 perp 交易对Kinetiq 上线 USBOND 永续合约，支持 10 倍杠杆、7×24 交易长久期美国国债，基础资金利率设为 5%，试图将传统金融资产以衍生品形态引入加密市场。社区情绪偏兴奋，认为这是 TradFi 与加密融合的又一推进，部分用户期待更多同类标的上线，进一步扩大全球可访问的交易范围。4.其他Bitfinex 鲸鱼账户重新买入 BTC市场监测显示，Bitfinex 鲸鱼账户重新增持比特币，累计持仓达到 88,888 BTC，被部分用户视为大资金在当前价格区间继续积累的信号。社区讨论分歧较大：有人认为可能存在操纵或策略性拉升，也有人将其视为阶段性买入信号，但普遍强调风险仍高，需警惕波动与信息不对称。 编辑：佚名 时间：2026-05-24 00:05:01

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  • 对话Bitwise顾问：别买房，买比特币 对话Bitwise顾问：别买房，买比特币 整理 & 编译：深潮TechFlow嘉宾：Jeff Park，Bitwise 顾问主持人：Kevin Follonier播客源：When Shift Happens原标题：Why Buying a House Is the Worst Investment You Can Make - Bitwise Advisor - Jeff Park | E167播出日期：2026年4月16日要点总结Jeff Park 是一位资深的宏观策略师，同时也是 Bitwise 的顾问。他坚信，当前的金融体系已经对年轻人失去了意义，尤其是在住房成本高昂以及人工智能可能取代整整一代人工作岗位的背景下。他指出，房地产实际上是一种贬值资产，而比特币则是终极的财务避风港。此外，他还预测，人工智能的快速发展将引发全球范围内规模最大的比特币采用浪潮。他提出，“占领 AI (Occupy AI)” 将成为 Z 世代和 Alpha 世代的一个关键转折点。在这一时刻，这两代人将通过类似于千禧一代在金融危机期间的“顿悟时刻”发现比特币的潜力。通过这一过程，他们将更深入地了解数字资产和投资的本质。此外，Jeff 对房地产代币化 (real estate tokenization) 的潜力持非常乐观的态度。他认为，代币化有能力彻底改变现有的金融体系，并为普通人提供更公平的投资机会。这段内容探讨了这些关键时刻如何影响我们对数字资产和投资的理解，以及未来可能带来的深远影响。精彩观点摘要关于房地产与财富的真相“房价上涨的原因，根本不是房子本身变得更有价值，而是美元一直在贬值。 房子是折旧资产，税法里就白纸黑字写着，你可以在20到30年内抵扣折旧——我们其实早就知道房子是贬值资产。”“曼哈顿过去十年的平均房价其实没有上涨，是持平的。真正上涨的，是那些被当作财富储存工具的顶层豪宅——它们根本没人住，只是有钱人资产负债表上的一行数字。”“今年美国申请住房贷款的人，平均年龄是59岁。 这不是在买第一套房——这是在买第三套、第四套房。而这些人，正在和那个想买人生第一套房的25岁年轻人抢。”“在纽约，租房在经济上就是正确答案。当你自有住房，要缴税、缴管理费、缴维修费、缴房贷保险和财产保险，算下来净收益率不到2%，运气差的时候连1%都不到。你不如直接把这笔钱放进货币市场基金。”“现在有了一种更好的财富储存方式，这种财富不需要维护，不占物理空间，不会被每年征税，你也不用担心被政府列入名单之后财产遭到没收——那就是比特币。”关于 AI 与“占领 AI (Occupy AI)”“我们从未见过像AI这样具有颠覆性的技术，它有可能彻底取代劳动力，同时让企业实现创纪录的利润。亚马逊裁员3万人，股市创历史新高——这就是‘自由意志价格崩塌’的最直白注脚。”“AI 正在剥夺人类自主决策的能力。历史上每一次技术革命——电力、飞机、邮件——都是在放大人类能力，而AI有可能直接让人类的‘工作本身’消失。”“AI 的本质，就是最终集中化你的所有数据，收割它，然后用它来取代你。如果我的数据在让模型变得更聪明，我需要得到某种形式的补偿——而这种补偿机制，理论上只有加密货币才能实现。”“每个代际都需要一个觉醒时刻，才能发现比特币。 千禧一代的觉醒是金融危机，Z 世代和 Alpha 世代的觉醒将是 Occupy AI——他们会从与 AI 竞争工作的切身痛苦中，找到比特币。”“AI 和比特币有一个共同的逻辑内核：能源消耗。如果你不认同AI带来的负面外部性，那么用同样能源换来的稀缺资产的另一面，就是比特币。你可以用选择比特币来投票。”关于投资框架与逻辑“价值投资的基石假设——以无风险利率定价一切——正在瓦解，因为美国的信用质量本身正在被挑战。把这个假设拿掉之后，你会更清晰地看到世界：真正驱动价值的，是意识形态，而不是便宜不便宜。”“你妈妈其实比你想象中更懂投资。她知道最有价值的东西有时存在于实物世界里——一只爱马仕包，在过去20多年里的表现持续跑赢标普500。”“多元化并没有死，只是你要拓宽视野，去找那些真正与全球流动性周期不相关的资产——黄金、艺术品、好酒……这些资产的逻辑跟标普6800点还是6200点没有任何关系。”“我真正感兴趣的代币化，不是贝莱德货币市场基金的代币化，而是那些长尾资产——顶级红酒、游艇——让普通人用100美元就能持有一份。这才是代币化真正的机会所在。”“与其想着拥有比特币能带来多少上行收益，不如想想——如果没有比特币，你暴露在什么样的下行风险里？不拥有比特币，本质上就是在做空比特币。”“如果只让我选两种资产，比特币必须是其中之一——它是与全球资本市场所有其他事情最不相关、最正交的资产。另一种，是以美元为基础、能产生收入的资产。”关于社会与未来“美国最大的优势，同时也是它最大的弱点，就是人口的多样性。这实际上是来自东方的一个已知攻击向量……多元化会摧毁这个国家。”“当你意识到楼上楼下、街道邻居全都在同一种爱国主义的感召下，无法掌控自己的命运——这是一种很奇异的感觉。”“我不告诉孩子们‘熟能生巧’，我告诉他们练习不是为了完美，练习是为了进步。没有什么是完美的——比特币也不是，但它在进步。 我们所做的每一件事，都是在追逐那个理想的方向。”Jeff 早期接触货币贬值主持人 Kevin：你之前提到过你小时候有过很早接触货币贬值的经历。能讲讲吗？Jeff Park：我是在美国和韩国两地长大的，小学阶段有一部分时间在韩国度过。我在韩国经历了1997年的亚洲金融危机，那场危机震惊了整个世界，也在我心里留下了深深的印记。当时我只是二、三年级的小孩，但你能感受到整个国家在一种奇异的集体状态里——所有人，楼上的、楼下的、街道对面的邻居，都被同一种爱国主义凝聚在一起，面对一个他们无法掌控的命运。那种感觉很奇特：当你意识到一个国家的主权货币贬值，能把所有人团结到这种程度。对大多数美国人来说，最接近的类比大概是9/11——那场国家创伤让左右上下所有人凝聚在一起，思考美国是什么、代表什么。货币贬值也能产生同样的凝聚力。1997年的这段经历给了我很大的冲击，但同时也让我看到了一个国家的力量——当人民被动员起来，以有原则的方式面对主权危机，捍卫人民利益的时候。还有一件我记得很清楚的事：韩国政府当时要求全体公民捐出黄金，以充实国库，帮助偿还 IMF 的救助贷款。在美国，IMF 可能听起来是个中立机构，但在很多新兴市场，IMF 是一个政治色彩极重的词汇，被怀疑、被鄙视，甚至被视为有政治图谋的存在。我很早就见识到了这一面，有时候我会想，这些经历或许在某种程度上，是我二十年后走上加密货币这条路的伏笔。Jeff Park 是谁？主持人 Kevin：那么你是谁？Jeff Park：我是 Jeff Park，但我想我在某种意义上，代表着很多力量的交汇。一方面，我是在美国长大的韩裔，有东方思维的底色，所以我可以在东西方叙事之间充当某种桥梁——无论是全球化带来的繁荣，还是因此产生的社会张力。另一方面，从代际的角度来说，我是2008年进入职场的——毕业之后的第一份工作在摩根士丹利，正好站在全球金融危机的第一线。但这也让你很快意识到——这个世界上没有什么是真正坚不可摧的，学校里教给你的很多东西并没有那么扎实。这很令人谦卑，但你也可以把它转化成一种动力，去建立自己的思维方式。这段经历也让我成为了一代人的缩影——一个在金融危机中进入社会的千禧一代，因此对机构和中介产生了深深的不信任，并在社交网络、各类事业和生活的方方面面，都渴望非托管的、自主的解决方案。美国多样性如何既是优势又是弱点主持人 Kevin：你小时候亲历了货币贬值，2008年入职时又看到金融体系的幻象破碎。现在我们身处纽约——世界金融中心，物价高得离谱。我来自瑞士，在新加坡生活，这两个地方都不便宜，但来到这里还是觉得离谱。我实在想不通，普通人怎么活得下去，这一切都和你童年经历的那件事有关，只不过现在更急迫了。我们在看什么？该怎么办？Jeff Park：美国最大的优势也是最大的弱点，那就是人口的多元性，以及这种多元性贯穿整个人口结构和社会肌理。你经常会听到亚洲评论者预测美帝国衰落，他们通常会抓住一个核心观点：多元性会杀死这个国家。我小时候经常听到这种说法。这一点在韩国与中国、韩国与美国的地缘政治关系里一直若隐若现，而现在这些趋势在美国国内的政治运动中已经全面浮现。问题的核心在于：当人口结构如此多元的时候，很难形成一种真正的国家凝聚力。在韩国就简单得多，我们都是韩国人，有共同的历史根基，经历过殖民压迫，这些共同的苦难给了我们一个凝聚的向量。而在美国，历史如此丰富复杂，很难找到那个显而易见的、能让所有人感受到"我们共同牺牲过"的联结点。韩国有义务兵役制，所有男性无论阶层、无论教育程度，都必须服役——这在创造一种社会同质感方面发挥了巨大作用，以色列也是如此。而在美国，你会问：什么才是那个让所有人共同拥有的美国经历？这个问题很难回答。美国政治通常把分裂线划在左右之间、阶级之间、老幼之间，但我认为这些维度都是干扰项，都是逃避。真正的核心是——年轻一代之间缺乏国家凝聚感，而这正是最值得珍视、也最难建立的东西。我们今天从破碎的金融系统中看到了什么主持人 Kevin：现在的金融体系出了什么问题？Jeff Park：我们正在看到一个彻底失控、彻底崩坏的金融体系的种种表现。人们会用"K 型经济"来解释社会层面发生的事情。K 型经济指的是，一部分人因为资产通胀经历巨大的经济繁荣，而另一部分公民则处在向下的通道里，对他们来说，这是衰退。他们没有工作，找不到工作。两者之间的差距在不断扩大——这就是 K 字形的含义：一条线往上走，一条线往下走。“K 型系统”如何在房地产市场中体现Jeff Park：你在纽约可以通过房地产这个资产类别看到它。你可能会惊讶，纽约市房地产过去 10 年的平均价格其实没有上涨，是持平的。你会惊讶，是因为很多叙事会让人以为纽约房地产经历了不可思议的繁荣，尤其是那些惊人的高塔、摩天楼，以及中国和俄罗斯资本进入住宅开发的报道。但这也不算错。我们在房地产里看到的也是 K 型经济，作为储值工具被需求追逐的超豪华单元表现很好。它们并不被真正居住，而是资产，人们买下来放在资产负债表上保存财富，这部分表现很好。如果你有一套 2000 万美元的顶层公寓，7 年前买入，现在可能可以换成 3000 万美元的顶层公寓，你是赚钱的。但如果你买的是普通住房，也就是你真的打算住进去、养家、对城市产生某种生产性经济贡献的房子，而且价格更接近所谓"可负担"范围，那些房子实际表现可能是下跌或持平。曼哈顿有一个叫豪宅税的东西，只要公寓销售价格超过 100 万美元就会征收这个"豪宅税"，但今天在纽约，100 万美元可能只能买一个 studio。这个税大概是三四十年前设立的，那时 100 万美元的公寓确实可能意味着某种奢华。因为它没有和通胀挂钩，政府当然不会主动把一个能扩大税基的东西按通胀调整，所以现在几乎所有二级市场交易的公寓都会被这个豪宅税打到。那些对城市经济生活更有贡献的住房，反而价格下跌或持平。纽约本身就是一种悖论。它是两种人生故事在同一个地方展开的城市。你从新加坡或瑞士来到这里，会看到每个人的经验都可能完全不同。所有这一切，在我看来，都是好资产短缺的症状。房地产的问题并不新。很多人谈资本主义的衰落时，会把矛盾指向房地产，因为土地从定义上就是稀缺的。土地稀缺，围绕物理空间形成的社区也稀缺。曼哈顿房地产之所以昂贵，是因为人们想在商业发达的地方、在人与人靠近的地方工作。当你把这些社会组件叠加上去，土地的价值会因为这种社会权力的交汇而高于原本的历史水平。人类文明一次又一次出现这种情况：只要某个地方释放出活动的核心，土地就会繁荣。美国的问题在于，我们拥有运行全球金融体系的巨大特权。我们常说美元是美国最大的出口，这是真的，但它有成本。成本就是离岸资金最终必须回流并投资美国资产。这就是贸易赤字和资本账户盈余之间的对应关系。如果美国要继续维持贸易赤字，按照定义，我们就需要持续的离岸资本流入美国资产。这就是美元运转的方式。你本质上是在为美国资产创造一个被制造出来的市场。离岸投资者需要有地方停放余额，这就创造出很困难的环境。因为那个市场和我、你是否真正住在纽约无关，也和我们在这里生活、为经济做贡献的生产力无关。它不是围绕我们作为居民的成本结构来定价，而是围绕美国资产作为主权储值对象来定价。当一个房地产市场里存在不同的动机，就一定会出现定价问题。新的房地产投资者应该如何思考主持人 Kevin：对于一个30岁或35岁、存了一些钱、想做一笔合理投资的人来说，他该怎么想？他可能勉强够得着纽约一套单间公寓的首付，但你说单间公寓已经要100万美元了——理论上，100万美元应该是稀缺的、豪华的，但你又说不行，你要买的是2000万的顶层豪宅才行。那我们父母那一代说的"去买套房、去买房地产"这条路，对我们这一代人来说还适用吗？Jeff Park：房地产是一个很好的例子，说明我们真正要反思的，不是房价在上涨，而是美元的价值在下降。从本质上来说，房子是需要维护的，它是一种资本支出——东西会坏，需要维修，有房贷税、房产税和各种维护费用。买了房子之后，还有大量的资本投入要持续进行。房子并不会随着时间变成黄金，反而会不断折旧，你必须持续修缮，所以房子本质上是一种折旧资产。事实上，美国税法白纸黑字地写着，房屋会在相当长的时间内贬值，房地产投资者可以在20到30年内申报折旧扣税。所以我们其实早就知道，房地产是折旧资产。那为什么它的价格还在涨？首先，是因为美元在持续贬值。其次，是人们把房产作为主要的储蓄方式，因为它让你锚定在经济生产力之中——比如说，你想把孩子送到好学校，而公立学校通常按学区划分，你要交大量房产税才能获得入学资格。所以房屋所有权背后捆绑着很多社会功能，这些功能持续推动着房价跟随通胀上涨。问题来自两个维度：一个是人口结构，一个是流动性转化本身。从美国市场来看，今年申请住房贷款的美国人平均年龄是59岁——这个数字应该让人警觉。59岁的人大概不是在买第一套房，而是在买第二套、第三套、第四套。而这批人，正在和你说的那个25岁、想买人生第一套房的年轻人直接竞争。我们在住房领域面临的问题，是一个非常特殊的代际问题：房产作为财富储存工具的角色，和让家庭能够真正安家、养育下一代的社会需求，已经完全对立起来了。很多年轻人的生命旅程被困住了，因为买房根本遥不可及。还有一个资本管控的维度：你听到越来越多的纽约人搬去德克萨斯州奥斯汀，因为纽约税太高。但结果呢？奥斯汀的本地人也很不满意，因为他们的房价被重新锚定到了纽约的经济基准，而不是他们自己当地的市场——这又制造了新的可负担性危机。这是一个资本管控的问题，也是一个跨代际的流动性转化问题。这两个维度都是政策制定者可以调整的杠杆。美国曾提出过50年期房贷来实验流动性转化。但这只是这个社会最大问题的一个开端——那就是年轻人根本买不起房。主持人 Kevin：我从一个理性的普通男性角度想：工作了几年，有女朋友，结婚，有孩子，大概率需要房子。但我也希望这是一个聪明投资，因为我把很多年工资、很多辛苦劳动都放进去。现在你告诉我，多数这类投资其实不是好投资，是坏投资。那如果我 30 或 35 岁，存了 10 万、20 万、50 万美元，也能去申请房贷，我到底该怎么办？Jeff Park：这正是问题所在。我经常告诉搬来纽约的人，纽约本质上是租房者市场，租房在经济上更划算。因为当你拥有一套房，你要付税、公共费用、维护费、房贷保险、房产保险，所有这些最终都会吃掉收益，以至于你的资本化率可能低于 2%，幸运的话才有 2%，有时甚至低于 1%，这意味着你还不如把钱放进货币市场基金赚 3.5%。你之所以仍然接受低于 1% 的回报，只是因为你希望房价上涨，所以整个路径其实是押注房价上涨。对于年轻人来说，至少在纽约，租房在经济上是正确的选择。不过，我的看法会在你有了家庭之后改变。一旦有了孩子，稳定性变得更重要——你需要确定孩子能上哪所学校，需要为接下来15年的生活做规划，这种安全感和确定性是需要付出溢价的，所以你确实需要做出承诺。但这已经不是一个经济决策了。你在那个阶段买房，不是因为房价会涨，而是因为你在组建家庭，需要一个稳定的社会安全网。这也是我认为年轻人越来越不想要孩子的原因：在经济上来说，永远租房才是最优解——直到你不得不有孩子。而如果有了孩子，就租不了房，整个循环就断掉了。要么你不要孩子，要么你要孩子但压力大到不想面对。另一个常听到的选项，是等上一代去世、等财富传承下来。这在亚洲很普遍，在日本尤其严峻，在韩国也有类似问题——大量财富集中在婴儿潮一代手里，这些财富终究会传下来，但有一个时间差。他们活得更久，而千禧一代在成长，资产却没有随之价格下降。这个时间差制造了年轻人和老年人之间的巨大摩擦。人们如何应对当前的购房投资危机主持人 Kevin：所以我要么等到60、70岁父母去世留下房产，要么就另寻出路。25岁、30岁、35岁的人，有没有别的办法？Jeff Park：有的，现在确实有一种比房地产更好的财富储存方式。这种财富不需要维护、不占物理空间、不需要维修、不会每年被征税、也不存在被政府以任何理由没收的风险——那就是比特币。比特币对我来说之所以如此重要，是因为它会直接缓解房地产的压力点。换句话说，一个人过去在纽约买 4000 万美元顶层公寓，是因为他需要保存财富，需要移动 5000 万美元，而历史上他不知道如何轻松移动 5000 万美元。现在他可以直接买比特币，你不需要为它支付年度服务性质的税费，也不需要担心征用。理论上，美国财产权中存在各种可能，如果某天他们认为你应该出现在某个名单上，资产可能会被没收，比特币让你不必担心这些东西。这意味着这部分钱将不再流向房地产。如果这些钱不再流向房地产，房地产需求曲线就会被重置，房价可能会下降，年轻人就能买房。当然，围绕不断保护房价上涨存在庞大的政治装置，因为住房所有权带来富裕，是美国梦的基础社会契约。而比特币正在从根本上挑战这一点。我认为这是 Bitcoin 普及最大的测试：更多人需要把 Bitcoin 视为相对于房地产等其他资产的主要储蓄来源，然后得出同样结论：这对社会整体是双赢。短期痛苦可能是房价下跌，但作为储值方式，它效率更高，也比今天的财产制度少得多歧视性。房价上涨的原因，归根结底不是房子本身变得更有价值，而是美元一直在贬值，同时人类倾向于聚集在生产力更高的地方——资本主义的自然规律就是强者恒强。如果没有出口，这种张力终将断裂。我们在纽约已经看到了这一点——这个资本主义世界的灯塔，居然出现了一位左翼色彩浓厚的市长，没有人能预料到这一天。智能投资者框架解析主持人 Kevin：聊聊你写的文章吧——《智慧投资者的陨落与意识形态投资者的崛起》。什么是智慧投资者？为什么他陨落了？Jeff Park："智慧投资者"是我借用来描述 Warren Buffett、Benjamin Graham 这类投资者做法的一个框架。当人们谈到价值投资，过去有一套非常具体的含义：买那些相对现金流便宜的股票，买交易倍数低于成长股的股票，关注股息而不是利润再投入。总结起来就是一个字：便宜。我的论断是，这个时代已经结束了，而且已经结束很久了——因为如果你看今天全球表现最好的资产，便宜并没有带来好回报。真正表现好的，恰恰是那些具有稀缺性的东西，就像我说的那些顶层豪宅一样。智慧投资者这套框架建立在很多学校里教的假设之上，但我认为这些假设现在已经完全瓦解了。其中一个核心假设是：一切资产必须以无风险利率定价。无风险利率就是国债利率——这是一切定价模型的基础，是资本资产定价模型（CAPM）、折现现金流（DCF）和股权风险溢价的基石。但我们对无风险利率的所有认知都在发生改变，这也是60/40投资组合越来越失效的原因——美国国债和股票市场之间的相关性越来越高，因为"无风险"这个根本概念正在被挑战。为什么？因为美国的信用质量正在被挑战。把"无风险利率是所有资产定价的锚"这个假设拿掉之后，世界就变得更清晰了：什么是今天人们真正在购买的、具有意识形态重量的东西？什么是超越"便宜"之外的价值驱动力？这就是我说的"意识形态投资者"。文化、AI 如何影响人们的投资意识形态、地缘政治——这些都是真实的价值创造机制，而不是需要对冲掉的噪音。意识形态投资者会做什么主持人 Kevin：意识形态投资者具体怎么做？Jeff Park：意识形态投资者花大量时间思考未来会发生什么——而过去的模型无法告诉你这些，因为那些模型的前提正在被重写，所以你需要向外看。怎么在这样的市场里获得优势？你要深入思考资金流向，思考流动性范式的转变，思考各类资产的买家来自哪里。你还要考虑资产操纵的可能性，以及如何让自己置身于这种操纵之外。所以你需要构建一套投资框架，让自己能够以大多数人从未告诉过你的方式，退出某些动态。举个简单的例子，妈妈们对什么东西有价值，有一种天然的直觉。她们知道，最有价值的东西有时候存在于实物世界里——比如那件独一无二的珠宝，或者那只爱马仕包，过去二十多年里一直跑赢标普500。顶级艺术品也是另一类不属于传统股票投资范畴、但能作为财富分散工具的资产。妈妈们对这种投资范式的洞察，其实远超那些接受传统金融顾问教育的人。你的财务顾问告诉你：60/40，买股票买债券，再有点钱就买私募股权、私募信贷、风险投资。但这些，本质上都是同一件事——它们全都与无风险利率和宏观周期的同一个全球套利交易相关联。你真正想要的，是另一个与这些完全无关的资产池，这才是真正的多元化。在这个框架下，加密货币和比特币是有用的代理——因为至少在比特币 ETF 推出之前，这批投资者与股票市场是相互独立的，比特币的价格变动与股市的涨跌无关。我认为，在主流资产之前，个人投资者仍然有很多这样的机会可以去发掘和受益。加密货币、黄金、爱马仕包、宝可梦卡牌、球鞋……这些都是例子。数据在财富创造中扮演的重要角色Jeff Park：还有一个尚未找到产品市场契合点的重要资产类别，那就是数据。你的数据其实非常有价值，但现在大多数人在免费送出去，因为他们不知道怎么变现。我这一代千禧一代，是在 Facebook 的成长过程中懵懂地把数据交了出去，没有意识到其中的代价。但年轻一代更清醒，他们更了解创作者经济，知道如何在数据流通中介一个环节、从中受益。所以我认为数据在未来可以成为一个资产类别，每个个体都需要意识到自己拥有什么、如何将其变现。预测市场就是一个很好的例子——我认为这是一个即将爆发的巨大资产类别。没有任何一个 JP Morgan 的财务顾问会坐下来告诉你怎么在预测市场下注，因为他们觉得这不专业。但我保证，十年后一定会有人这样做。因为在预测市场上赚钱所需的数据是极其私有化的，与其他金融市场完全不同，收益也与其他市场无关。越来越多的年轻人会往这个方向走，因为他们知道其他所有市场都充斥着金融操纵，他们不想在那个被操控的游戏里玩。这就是为什么加密货币存在，为什么比特币成功，为什么 DeFi 存在，为什么人们在预测市场上交易，为什么体育博彩成了 DraftKings 和 Robinhood 都在押注的赛道，为什么2倍杠杆 ETF 那么流行。这一切都是一种趋势——个人向更大的自由、更多的自主权靠拢，远离那个被一个全球套利交易统治的、被操控的资产世界。Jeff 如何看待自己的投资组合多元化主持人 Kevin：Raoul Pal 在这个节目上说过，分散化已经死了——一切都只和一件事有关：货币超发和法币贬值，所以他全仓加密。你怎么看？你是如何围绕这一点来构建自己的个人投资组合的？Jeff Park：我同意他，也不同意他。我不同意的原因是，他看世界还不够大。当他说不需要分散化时，如果他看的是同一笔交易的不同面貌，而这些交易共同因子都是全球流动性，那他完全正确，我完全同意。但如果你能把视野扩得更宽，想象一组不被同一套跨境资金流操纵的可投资资产，那么分散化就有价值。所以在我去年提出的"激进投资组合理论"里，我列出了25种不同的资产，它们不属于我们传统上理解的股票、债券、私募和公募的组合。黄金是其中之一，我认为黄金今年终于让我看到了它的机会。作为美国人，我们可能会嘲笑那些黄金爱好者，但回到我的文化视角——在亚洲，黄金是一个巨大的资产类别。我的家人至今仍在家庭聚会上送我黄金，当作一种表达爱意的方式，这根植于亚洲对于财富储存的文化理解。黄金是真正意义上最原始的不可复制的价值储存物。除了黄金，顶级艺术品也是极好的分散工具——稀缺，是高文化属性的资产，可以随时间复利增值，而且与股市点位完全无关。2008、2009年，一些最好的交易就发生在艺术品市场。好酒也是一类——有限量，可消耗，会消失，所以有人专门交易红酒来储存财富。但关于代币化，有一件事我非常看好。如果代币化能按照我希望的方式运作，我感兴趣的不是阿波罗私募股权基金或贝莱德货币市场基金的代币化——这些在某种程度上已经运转得不错，代币化之后可能有一些边际改善。真正的机会在于那些长尾资产——比如顶级红酒，或者游艇的一小份。代币化为投资领域带来了什么主持人 Kevin：就是说你可以把一瓶红酒或游艇代币化，让那些没有几百万美元的人，也能用100或1000美元购入一小份？Jeff Park：对，历史上人们没有接触过这些资产，是因为它们难以获取，需要极高的专业知识和策展能力，也没有成熟的渠道服务这类需求。但如果你去问任何一个亿万富翁，他们就是这样投资的——这是有原因的，游艇持续被追捧，就是因为它是极好的财富储存资产。问题只是门槛太高，普通人进不去，代币化有机会让这些另类资产真正民主化。我希望在我有生之年，看到"激进投资组合"真正落地——你和我可以坐下来谈那40%的非常规配置，而那不再是 Robinhood 和 E-Trade 推荐给你买的那些东西。投资现在对普通人来说是否已经遥不可及？主持人 Kevin：那普通人呢？我妹妹35岁，有份普通工作，想攒钱投资，她做不到这些复杂的事情。她该怎么办？Jeff Park：我前几天看到一个很有意思的数据：2005年，只有大约5%到10%的美国人在大学毕业后开过股票账户。现在这个比例大概接近一半。也就是说在过去20年里，年轻人变得更有理财意识了，或者至少有了这方面的意愿。他们能不能成功是另一回事，但他们已经表现出了兴趣，而且比我们那一代更早开始了解金融。这是值得肯定的，我对此持乐观态度——只要能给他们提供正确的工具和选择。我还看到，很多年轻人在做球鞋交易、宝可梦卡牌交易。大家可能会觉得这很有趣、很边缘，但从文化意义上来说，我认为这正是年轻人需要做的——他们在用不同的方式思考财富多元化，而不是一味地追涨 Nvidia 和 Palantir。那种"数字只会涨"的游戏当然可以玩，但年轻人可以玩自己的游戏。如果他们能在自己的游戏里玩得很好，这本身就有巨大的力量。为什么 Jeff 提出了 Occupy AI主持人 Kevin：我们谈了货币贬值、它给世界和我们这一代带来的问题，以及资产价格怎样变得不再合理，买房变得多么困难。但现在 AI 正在叠加上来，它本身很惊人但也让很多人失去工作。你写过一篇文章叫《Occupy AI》。你 2008 年进入职场，经历金融危机，当时有 Occupy Wall Street。你的文章叫 Occupy AI。你能先解释 Occupy Wall Street 是什么，再解释 Occupy AI 吗？Jeff Park：我对 Occupy Wall Street 有非常生动的记忆，因为它是一个非常实体的事件，就发生在纽约市中心。很多愤怒的民粹主义者聚在一起、扎营，要求正义。他们之所以要求正义，是因为他们觉得被华尔街欺骗、利用。它最终源于次贷危机，也源于人们觉得银行没有真正为自己的错误承担责任，不管是在法律层面，还是道德层面。所以到最后，它其实是一场道德运动：我们怎么能允许银行做这些事，却不承担责任？主持人 Kevin：他们做了什么具体的事？Jeff Park：次贷危机，简单说就是疯狂冒险、拿了天文数字的奖金，等一切崩盘之后，却没有任何代价——"收益私有化，损失公有化"。纳税人为扭曲的、错位的激励机制买单。而且不只是银行——评级机构也是共谋，因为它们从发行方那里拿钱，当然倾向于给高评级；这又让那些原本买不起房的人、信用不好的人得以拿到贷款买房。每个人都睁一只眼闭一只眼，但经济上终究是不可持续的，整个体系最终崩塌了。这和 AI 的关联在于：那是一场阶级战争，AI 也将是一场阶级战争。因为在我看来，我们从未见过像 AI 这样颠覆性的技术——它有可能彻底替代劳动力，同时让企业实现创纪录的利润。我们将看到一个更极端的 K 型经济：企业盈利能力持续提升，不是因为收入在增长，而是因为成本在下降——而所谓"成本下降"，就是正在失业的人。自由意志的崩塌价值主持人 Kevin：你在文章里写道：亚马逊裁员3万人，股市同时创历史新高——这就是"自由意志价格崩塌、自我决定价值飙升"的最直白写照。Jeff Park：我认为，当你问大多数人为什么工作，他们会说是为了赚钱，但我们都怀有更高的愿望——我们想要有生产力，想要为社会做贡献，想要为孩子树立榜样，为社区建设一些有意义的东西，目标远不只是赚钱。人活着从根本上就是要有生产力的——如果失去了这一点，不只是经济层面的问题，会有深层的心理问题。AI 讨论中最大的盲区，正是大型语言模型这一波技术浪潮正在剥夺人类自主决策的能力，剥夺人类主动参与和贡献的能力——这是一种自由意志的失落感，而很多人还没意识到。我们谈到历史上的技术革命——电力、汽车、火车，这些技术放大了人类的能力，你依然在工作，技术是在放大你，但 AI 的某些部分，可能会让工作本身彻底消失，而大多数人无法全都跃升为"AI 实施的顶层管理者"。我们早就知道这一点——社会需要人们去做有意义的工作，哪怕那些工作原则上可以被自动化，因为这正是让社会运转的事情。而这种加速置换，才是真正令人恐惧的挑战。更令人不安的是，现在围绕联邦为 AI 数据中心兜底的讨论，被包装成了一种"生死存亡"的框架：不做这件事，中国就会做，所以无论如何都必须投。当投资以这种方式被框定，人们就无法理性定价它的价值。如果说整个人类劳动力价值35万亿美元，AI 能取代其中10%，那 AI 今天值3.5万亿吗？这些数字开始变得荒诞。然后政府要为这些投资兜底——而这些投资，恰恰在替代他们所代表的那些人。如果政府的角色是维护社会的和谐飞轮，你根本无法想象人民会支持一个资助自己被替代的方案，这就是 Occupy AI 一定会发生的原因。Occupy Wall Street 的挑战是：你知道对手是谁，能看到他穿着西装、打着爱马仕领带，他是你的敌人。而 AI，从定义上就是无形的，它存在于平台上。你可以说它和 Meta、Nvidia 有关，但没有人真正"拥有"那个构造——他们都说"我们只是平台，发生的事情不是我的责任"。AI 面临同样的问题，而且更严重，因为这个平台现在有了自己的生命。“占领 AI”时刻将如何让 Z 世代和 Alpha 世代转向比特币主持人 Kevin：你在文章末尾写道：Occupy Wall Street 让一代千禧一代成为了比特币的坚定支持者，你就是其中之一。而 Occupy AI 将会是那个让 Z 世代和 Alpha 世代成为比特币信徒的时刻。能简单解释一下吗？Jeff Park：每个人都需要一个觉醒时刻，才能发现比特币。我不认为比特币会悄无声息地渗透进一个人的生命——或许也有这样的情况，但通常是需要一个顿悟时刻。对很多千禧一代来说，这个顿悟发生在金融危机的背景下，因为他们从根本上意识到：钱不是表面上看起来的那个东西。我们经历了几十年的 QE、QT、再 QE，这就是对这一代人说话的东西。主持人 Kevin：第一，是金融危机期间 Bitcoin 的发明。非常聪明的人，或一个人、一群人，说我们需要一些新东西，因为系统坏了。第二个时刻是 COVID，疯狂印钱，让更多人意识到这完全不合理。现在你说，对 Gen Z 和 Gen Alpha 来说，会是 Occupy AI。Jeff Park：根据我的经验，Gen Z 和 Gen Alpha 对货币贬值没有那么在意。不是说他们不像你我一样关心，而是他们已经处在非常不利的位置，他们已经有点绝望。千禧一代里仍然有人相信社会保障也许还能被拯救，虽然它可能救不了，但我们会把这个问题和婴儿潮一代连接起来。Gen Z 和 Alpha 知道一切都已经坏了，也知道自己永远不会从中受益，他们知道那不是他们能解决的东西。所以货币贬值不会是唤醒他们的东西，更糟的是，随着 BlackRock 和 Bridgewater 这类机构采用比特币，它对他们来说甚至变得更可疑。他们会说，现在这甚至不是我的游戏了，这是老年人的游戏，也不是我们的钱。所以对于这个群体，比特币反而变得更对立。我认为 AI 会起作用，是因为就像我是第一代真正生活在 Facebook 里、理解它好坏两面的代际接受者，这些孩子也会从大学毕业那一刻起就生活在 AI 里，并和它竞争工作机会。它必须是某种对他们非常个人化的东西，才会唤醒他们对整个社会出了什么问题的认识。我认为 AI 运动很大程度上会来自年轻力量的反对，而这会成为一个通道，不仅让他们理解比特币，也希望让他们重新发现整个 crypto 的精神。当一切都失灵时，比特币是答案主持人 Kevin：我理解 Occupy Wall Street、货币贬值、Bitcoin 是对法币贬值的对冲。但为什么这一代会通过 Occupy AI 或 AI 理解 Bitcoin 能解决问题？或者像行业里说的，Bitcoin 是救生艇，Bitcoin 能在我放弃其他一切的时候帮我？Jeff Park：因为他们会意识到，相比 Occupy Wall Street 之后千禧一代仍在竞争的那些遗留资产，比特币是更好的储值工具。Occupy Wall Street 仍然是一场住房危机，一场房屋价值危机。那里面有一种替代效应，我认为年轻人并没有那么容易被吸进去。另外，如果你相信 AI 和比特币有一个共同纽带，那就是能源消耗，因为它们都是能源资产。如果你想用脚投票，说自己不想支持 AI 产生的某些负面社会动态和外部性，那么同一枚硬币的另一面，是能源被用来生产稀缺品，也就是比特币。虽然我们现在谈的是比特币，，但我希望年轻一代能复兴和重振 crypto 与 cypherpunk money 的精神。这样它就不只是储值结构，这一代还可以真正承接点对点货币机制的大使命。它的用途不只是储值，他们会在对抗 AI 的过程中，围绕去中心化的必要性重新激活这一切。即使对千禧一代来说，去中心化更多是一个谈资，还不一定是原生的东西，因为我们也生活在很多中心化中介里，并从中受益。但接下来会有一群投资者从一开始就反对这些东西。去中心化不再只是谈资，而会成为他们最终的生计权利。为什么去中心化在 AI 领域至关重要主持人 Kevin：为什么去中心化在AI时代如此重要？Jeff Park：因为我认为 AI 的核心，就是最终集中化你的所有数据，收割它，然后用它来替你。如果你相信去中心化的努力能让你获得归因权，让你因为贡献信息而获得某种报酬，那么这就是整个去中心化问题的一部分。我不是说我对 AI 悲观——我确实认为 AI 对社会有巨大的积极作用，关键在于，技术进步带来的收益，需要有机制让做出贡献的人也能分享。问题是，现在利润被极度集中化，而消耗正在每一个个体的层面发生，却没有任何补偿。如果能解决数据归因的问题，AI 的前途是光明的。如果我的数据在让模型变聪明，我需要以某种形式得到补偿——而这种补偿机制，理论上只有加密货币才能实现，因为它具备归因的属性。主持人 Kevin：这就是为什么那些去中心化 AI 公司和去中心化算力项目的存在有其意义——可能很多项目只是在蹭 AI 的热度捞钱，但这个理想本身不应被否定，因为它可能真的是解决这个巨大问题的答案之一。Jeff Park：从批评者的视角来说，加密领域确实有很多不诚实的东西，但我们仍然需要坚守那个理想是可以实现的信念，因为这是我们能够与更大使命交汇的方式。现在投资比特币是否为时已晚？主持人 Kevin：这对今天的比特币意味着什么？很多人，可能是 Gen Z 或千禧一代，会说比特币在 12 万、10 万、7 万美元之间波动，对普通人来说还是很贵。他们会说比特币太贵了，我已经错过了机会，这是我唯一的救生艇。你会怎么说？Jeff Park：我认为更多人需要开始思考一个问题：如果你没有比特币，会发生什么？与其关注上行空间，不如认真思考一下，没有比特币在你的投资组合里，你暴露在什么样的下行风险中。换句话说，不持有比特币本质上就是做空比特币。无论财富增值效应有多大，持有比特币都是有利的，哪怕只是因为法币贬值正在以前所未有的速度发生，而历史一再告诉我们，这种货币重置是周期性的。如果你研究美元霸权的历史——从布雷顿森林体系到1971年、到尼克松冲击——所有这些都告诉你，我们现在生活在其中的这个美元霸权的幻象，依赖于财政赤字被有效管控，而我们正走向一个失控的轨道。在这种情况下，你需要考虑拥有某种能够抵御全球套利周期的资产——比特币就是其中最值得考虑的一种。人们应该更加积极地将比特币纳入投资组合主持人 Kevin：你说要想下行风险。但作为 CIO，你谈分散化、谈投资框架。对于一个人来说，用比特币作为投资组合很大一部分，采取更进攻的方式，而不是只是防守，是否有意义？Jeff Park：我认识很多加密行业的人，比特币在他们财富中占了很大的比例。他们用的是一种"哑铃"策略：一端是大量比特币，另一端是货币市场基金，中间的风险层级基本不涉及。我仍然认为，在两者之间有一定的多元化配置，能够帮助你拓展资本配置的自由度边界。人们应该追求比单纯的两资产哑铃更广泛的多元化。但如果你逼我只选两种资产，比特币必须是其中之一——它是与全球资本市场其他一切都最不相关的、最正交的资产。第二种资产，我会选择以美元为基础、能产生收入的资产。比如说，我倾向于认为我们会回到零利率环境。我知道很多人对此持怀疑态度，但如果全球套利交易要延续下去，只有利率下降才能让这个体系继续运转。如果是这样，30年期国债现在是一个很好的投机机会——利率下降，债券价格上涨。这也是我押注美国的方式。我相信美国最终会赢，会以它的创造力找到解决问题的路径。美元、稳定币，以美元计价的资产，仍然是全球的主要储备。所以我在做多长期国债，这是我对美国的一种看法。Jeff 如何为他的孩子准备迎接“占领 AI”的未来主持人 Kevin：你有两个孩子，又有比特币的思维框架。在一个 Occupy AI 的未来世界里，你怎么养育和准备你的孩子？Jeff Park：比特币教会了我很多事，也教会了很多人——你永远不可能知道足够多，不可能完全了解任何事情。我们必须对所有可能存在的攻击向量保持开放和谦逊，因为这件事无论从技术层面还是社会层面，都远大于任何一个人、任何一个模型、任何一篇论文。所以它是一个活生生的实验，要成功，你必须保持开放的心态。我尽力把这种精神传递给我的孩子，结合金钱和比特币演化的语境，帮助他们建立韧性。有一句话叫"熟能生巧"，但我更愿意跟孩子们说：练习不是为了完美，练习是为了进步。没有什么是完美的——比特币也不是，这些东西永远不会达到被实证测量所认定的完美，但它会进步。我们在生活中做的所有练习，都是在追逐那个理想的方向。我尝试把比特币的使命融入孩子们每天的日常中，虽然不会拉着他们去讨论节点和分叉的辩论，也许等他们大一点。
  • Claude把180亿美元的涨价算盘，打到了Pro会员身上 Claude把180亿美元的涨价算盘，打到了Pro会员身上 Anthropic 预期今年能赚 180 亿美元。有分析估计他们已经提前完成了目标。但显然他们并不满足。今天凌晨，一位名叫 George Pu 的开发者在 X 上说了自己的发现：「Anthropic（Claude 母公司）刚刚将 Claude Code 从 Pro 套餐中移除了。想要使用该功能的 Pro 用户现在必须升级到 Max 套餐，最低月费 100 美元。」这也就意味着，想要维持相同的权限，价格翻了 5 倍。由于没有博客，没有邮件，没有 changelog。Anthropic 进行了一次非常安静的页面更新，试图涨价。这条推文迅速扩散。定价页截图开始在 Reddit、Hacker News 和开发者群里流传。社区对着屏幕反复确认，Claude Code 那一行，Pro 栏下面赫然是一个叉号，只有 Max 5x（$100/月）和 Max 20x（$200/月）还保留着勾。而 Anthropic 的支持文档此前写的是「Using Claude Code with your Pro or Max plan」，现在变成了「Using Claude Code with your Max plan」。社区自然非常不满，舆论压力累积到一定程度，Anthropic 增长负责人 Amol Avasare 不得不在 X 发文回应。他的说法是：这只是针对约 2% 新注册 Pro 用户的小规模测试，现有 Pro 和 Max 订阅者不受影响。随后他在同一个线程里发了一段更长的解释，大意是：Max 一年前推出时根本不包含 Claude Code，Cowork 也还不存在，长时间运行的 agents 也不是日常工作流。Max 当初的设计目标，是重度聊天用户，仅此而已。但 Opus 4 发布后，Claude Code 的使用量爆炸式增长。异步 agents 成了开发者的日常工具。「订阅者人均使用量大幅上升，我们的现有定价方案并不是按这种用法设计的。」他最后保证：如果最终方案影响现有订阅者，会提前充分通知，「消息会从我们这里发出，而不是 X 或 Reddit 上的截图」。过去几个月，持续收紧算力Avasare 的解释听起来合理，但拼在一起看，它指向一个更根本的问题：Anthropic 可能正在承受严重的算力压力。Claude Code 的每一个 coding session，消耗的 token 量远超普通对话，有时相差一个数量级。当 Opus 4 发布后用户蜂拥而至，当 agents 开始跑几个小时的异步任务，当 Cowork 把更多人拉进重度使用的场景，$20/月这个价格的边际成本开始失控。从商业逻辑看，这不是「用户用多了」的小烦恼，而是定价模型在产品能力快速演进之后出现了根本性错位。当初 Max 按重度聊天设计，现在 Max 要承载的是持续运行的编程代理。两件事的算力成本完全不在同一量级。Avasare 用了一个词：「engagement per subscriber is way up」。翻译成商业语言，就是：同样的钱，用户现在消耗的资源多了很多。这不是第一次了。把时间线拉长，Anthropic 这几个月的「算力收紧」动作并不少。2025 年 8 月，Anthropic 宣布对 Pro 和 Max 用户推出每周使用上限，8 月 28 日起生效。官方理由是部分用户违反使用条款，通过共享和转售账号来规避限制。声明称「预计只会影响不到 5% 的订阅者」。每周限额，这是首次对高付费用户设置周级硬上限。同年 8 月底到 9 月初，事情更复杂了一些。大量开发者在 Reddit 和 X 上报告 Claude 的代码生成质量出现断崖式下滑，模型开始忽略自己的计划、随机产生乱码，Claude Code 的任务执行变得不可靠。Anthropic 最终承认这是推理栈升级时出现的技术 bug，导致 Claude Opus 4.1 在约 56.5 小时内持续降质，并发布了正式的事后复盘报告。这次 bug 事件很快与一个更大的争议叠加在一起。2026 年 3 月初，一位 AMD 的高级 AI 总监 Stella Laurenzo 在 GitHub 上发布了一份详细分析，基于 6852 个 Claude Code session 文件、17871 个 thinking blocks 和 23 万余条工具调用，得出结论是：Claude Code 降智了。这份分析在开发者社区引发强烈共鸣。Claude Code 负责人 Boris Cherny 随后回应，否认了「模型变差」的核心结论，解释称 Opus 4.6 在 2 月 9 日切换为「自适应思考」模式，3 月 3 日又将默认 effort level 调为 medium（85 档），官方认为这是「在智能、延迟和成本之间的最佳平衡」。但他也承认，约 7% 的用户会因此触及此前不会触及的 session 上限，且这一调整主要针对高峰时段的 Pro 用户，Team 和 Enterprise 不受影响。2026 年 3 月 13 日至 27 日，Anthropic 推出了一次「非高峰时段使用量翻倍」促销：工作日下午 2 点至次日早 8 点（美东时间），以及整个周末，用量上限自动翻倍，覆盖 Free、Pro、Max、Team 所有套餐。表面上是一次福利活动。但结合背景来看，翻倍之所以放在非高峰时段，是因为高峰时段本身正处于算力紧张状态。双倍额度送给空闲产能，不影响拥堵时段，同时还能制造升级到更高套餐的转化动力。接着 4 月 4 日，Anthropic 宣布禁止第三方 agent 框架通过 Pro 和 Max 订阅的使用额度运行。用户若想继续通过 OpenClaw 等外部框架调用 Claude，须额外按次付费。再就是这次的 Claude Code 从 Pro 定价页消失的事。A 社肯定不是最后一次这样做回到 Avasare 的那条推文。他说的「Claude Code 从 Pro 定价页消失，是仅针对约 2% 新注册 Pro 用户的小规模测试」，但这个说法在社区里引发了大量质疑。最直接的问题来自开发者 Simon Willison：「我认识的所有人都看到了新的定价页，Internet Archive 也已经存了一份截图。」如果真的只影响 2% 的用户，为什么整个公开定价网格都改了？为什么支持文档全站同步更新？更耐人寻味的是：当有记者追问 Avasare，为什么定价页面和支持文档全面改动，只针对 2% 用户的测试根本无法解释这种覆盖范围时，他没有回应。Anthropic 的公司发言人同样没有回答这个追问。另一处矛盾也被注意到：Claude Cowork 在 Pro 套餐里没有被移除，但从产品功能角度看，Cowork 本质上就是换了一个品牌名的 Claude Code。用一位开发者的话说，「Cowork 是穿着不那么吓人外衣的 Claude Code」。事情的走向是：在舆论发酵数小时后，Anthropic 悄悄将网站和支持文档恢复了原状。没有说明，没有公告。就像改动本身一样，安静得完成。如果把这些动作放在一起看，我们会发现 Anthropic 现在是司马懿之心，路人皆知：Anthropic 正在用一种试探性的方式，一步步向订阅用户测试更高的算力使用边界。周末翻倍是在引导需求向闲时迁移；默认 effort level 下调是在高峰时段节省算力；禁止第三方 agent 框架是在堵住额度套利的漏洞；而 Claude Code 从 Pro 页面消失，是在测试用户对更激进重定价方案的反应底线。Amol 自己承认了：「我们的现有方案并不是按这种用法设计的。」这是一个罕见的坦白。它说明 Anthropic 在某种程度上已经意识到，当前的定价结构无法持续支撑 Claude Code 带来的算力消耗。接下来会怎么变，我们不知道。但或许就像 Ed Zitron 的文章里写到的：「我不认为这是 Anthropic 最后一次这样做。」
  • “形大于实”的美联储听证会：沃什不谈利率，却为加密送上定心丸 “形大于实”的美联储听证会：沃什不谈利率，却为加密送上定心丸 原创 ｜Odaily 星球日报（@OdailyChina）作者｜Golem（@web3_golem）4 月 21 日北京时间晚上 10 点，美联储主席提名人凯文·沃什出席了参议院银行业委员会确认听证会，接受委员会的质询，据华尔街日报报道，内容涉及他对货币政策的承诺、美联储独立性等。在听证会上，面对美联储独立性问题，沃什称自己将独立于特朗普，特朗普也从未要求他承诺任何特定的利率决策，并进一步辩解称即使特朗普要求，自己也绝不会同意。除此类陈述外，沃什便对特朗普相关问题避而不答。在货币政策方面，沃什对美联储机构进行痛批，认为美联储需要进行政策制定上的制度性变革，但具体的货币政策方面陈述寥寥无几，仅提到美联储需逐步、谨慎地缩小资产负债表，并没有陈述明显的降息言论。这可能也是沃什有意为之，据彭博社提前获得的开场陈述，虽然沃什的准备证词篇幅近 2000 字，远超鲍威尔及前主席耶伦初次听证时约 850 至 900 字的水平，但对货币政策方向的表述本就几乎寥寥。沃什这一动作也符合其一贯主张——美联储官员对利率不应该提前发表意见。但对于关注这场听证会的投资者而言，无论抱有怎样的期待可能都要失望了。因为从内容和结果来看，这场听证会的实质意义都不大，彭博专栏作家 John Authers 更是在听证会前就将其定性为一次"形大于实"的政治表演，最终沃什的提名是否能顺利得到参议院确认取决于场外的政治博弈，而非沃什在台上说出的任何一句话。倔强的特朗普与无辜的沃什此前 Odaily星球日报分析，这次听证会的重要之处在于它可能会决定鲍威尔在 5 月 15 日任期届满后是走是留的问题，因为若沃什的提名此次未得到参议院的确认，鲍威尔就很有可能会在任期届满后继续留任临时美联储主席。（相关阅读：鲍威尔留任概率飙至 98%，特朗普的“解雇令”只是口嗨？）可结果是，这场听证会过后，市场依旧无法判断沃什的美联储主席提名是否会如期获得参议院的确认，因为阻挠沃什提名的最主要人物 Thom Tillis 甚至没有与沃什进行有效对话。Thom Tillis 此前公开表态，若特朗普不放弃对鲍威尔的调查，他就不会支持沃什的提名程序移交到参议院进行全体表决。而在 4 月 21 日的听证会上，Thom Tillis 甚至没有向沃什提问，而是通过一组幻灯片展示了美联储大楼翻新工程中成本超支的合理性。最后，他表示自己的不满并不针对沃什，称沃什“资历非凡，无可挑剔”，但仍需结束这项调查他才能支持沃什的确认。所以，听证会的内容已经不能决定什么了，特朗普最后能不能如期甩掉鲍威尔，关键就要参议院是否及时确认沃什的提名，而沃什的提名是否顺利又回到特朗普是否愿意放弃对鲍威尔的调查上。4 月 21 日，特朗普在最新的采访中也谈到了美联储和利率问题。他表示如果新任美联储主席（沃什）不迅速降息，他将感到失望，但也必须查明美联储大楼成本超支的原因。督促新美联储主席沃什降息和调查鲍威尔二者是并行的，特朗普没有让步的意思。正如 John Authers 所说，真正的博弈发生在听证会之外，沃什甚至是被“误伤的”。要么 Thom Tillis 主动让步，要么沃什以降息为筹码说服特朗普放弃对鲍威尔的调查，让他早日掌管美联储。沃什与特朗普之间的关系并不一般，沃什的岳父 Ronald Steven Lauder 是国际美妆大牌雅诗兰黛公司唯一继承人，而他也是共和党金主、特朗普的大学同学，因此若沃什真想今早掌管美联储，也许能够说服特朗普放弃调查。否则，若这种僵局持续到鲍威尔任期届满那天，特朗普选择解雇鲍威尔来解决，如 Odaily星球日报 此前分析，结果也可能是鲍威尔占上风。值得一提的是，据Odaily Seer 先知频道监测，Polymarket 上鲍威尔在任期届满后卸任美联储主席概率仍是 2%，但若仔细观察该事件合约的结算规则会发现，如果在市场结束日期之前宣布鲍威尔辞职/被免职，则无论宣布的辞职/被免职何时生效，该市场都将立即结算为“是”。鲍威尔在任期届满后是否会卸任美联储主席的市场结算规则也就是说，只要特朗普宣布解雇鲍威尔，那么该事件也就会被结算。虽然鲍威尔可以提起诉讼使总统的免职在诉讼期间发生法律效力，但诉讼也是一个漫长的过程，因此规则中“无论宣布的辞职/被免职何时生效，该市场都被立刻结算为 Yes“就成了可钻空子的地方。（Odaily 注：以上仅作者个人判断，不构成任何建议）沃什：数字资产是美国金融服务业的一部分但对于加密行业而言，这场听证会的内容还是有些料的。此前市场披露沃什持有加密货币、Polymarket 和 SpaceX 股票等一系列资产，这被视为沃什对加密行业态度友好的表现。在听证会上，沃什对其超过 1 亿美金的财务披露和潜在利益冲突接受质询时承诺若提名获批将在就职前剥离相关资产，但其进一步表示数字资产是美国金融服务业的一部分，肯定了加密行业在美国的合法性和重要性。虽然只是简单提及，但一位即将执掌全球经济中最具权势的职位的人表明自己是加密友好人士，绝对是一个好消息。
  • 我用AI分析了221个合约币，终于找到妖币交易的唯一活路 我用AI分析了221个合约币，终于找到妖币交易的唯一活路 原文标题：《我用 AI 找合约妖币百分百胜率焚诀，最后有用的竟然是...》原文作者：加密韋馱｜Skanda（X：@thecryptoskanda）TL;DR:1. 通过研究 220 多种 Binance 合约币种、数百个操纵事件样本、60+ 种数据维度，我们找到了在「妖币」中可能可行的正 EV 交易策略2. 数据证明：预测启动和「摸顶」都是不可行的3. 唯一可行策略：在暴涨回撤时做空，并严格执行回弹平仓出场4. 唯一有效指标：裸 K5. 早入场，拿短仓，跑得快以下是正文:这周 @coinglass_com 的报告，其实说明了两个问题：第一，Binance，Binance，还得是 Binance @binance第二，9 成合约交易量这件事，已经把一个事实说得很明白了：「赌」这件事，事实上已经成了整个行业用户的共识。虽然我这么说肯定会挨批斗。虽然我这么说大概率会挨批斗。但既然是赌，那就不要假装自己在价值投资赌，就要大开大合。赌，就要极致的高速波动博弈。而 Binance 的合约妖币，就是这个无聊市场里，为数不多散户真能参与、真有结果、真有流量的 Alpha。很多大儒都痛斥过庄币，说这是「负 EV」，只会让场内韭菜越来越少。但现实是，妖币庄配资进场的资金，以及参与妖币交易的资金，其本身几乎就是现在二级市场里少数还称得上可观的增量资金来源之一。而且它还有几个很关键的特征：非量化。带方向。带波动。你去交易传统市场，你要打赢的是国会山和华尔街的各种内幕。你来交易妖币，你只需要打赢一个也不一定比你专业多少的合约庄。问题就在这里：怎么找到和合约庄对决的规律，从而实现虎口夺食？我用 AI + 个人经验，初步摸到了一点门道。当然，标题必然是标题党。不然你们也不会点进来看一、先搞清楚什么叫「妖币」我这里说的「妖币」，不是那种单纯涨得快的币。本质上，我这里说的「妖币」，指的是这样一类标的：现货控盘率基本在 96% 以上有 Binance 合约，至于有没有现货反而没那么重要通常通过场外配资，在短时间内用暴力拉砸的波段，聚起巨量流动性和对手盘通过引发多空清算、吃对手方费率获利，最终完成现货出货，走完整个收割流程说白了，这是一门操纵的艺术。操盘手要同时懂合约、跨所现货、链上、运营，甚至还得懂人性。二、庄并不是无敌的很多人以为：庄是无敌的但真相大相径庭整个妖币博弈里，实际参与者包括：操盘方 (庄)老鼠仓散户交易平台及交易平台保险基金其他鲸鱼螳螂捕蝉，黄雀在后，不是简单的「庄单方面殴打散户」首先，庄本身往往也是要配资的。不管是融资过 1500 万美元的项目方，还是那些「大名鼎鼎」的 MM，单靠自有资金，放到二级市场里做这种级别的操盘，很多时候都只是杯水车薪。而配资是有成本的。操盘是为了盈利，不是为了行为艺术。所以庄并不是筹码够多就能「拉就完事了」。他会面临一堆现实问题：万一散户不跟呢？万一散户跟了，但方向不对、节奏不对呢？万一有更大的鲸鱼专门来狙击呢？就算前面都没出问题，万一割穿交易平台保险基金，触发 ADL 呢？那你的钱可能一分都提不走，新加坡的兄弟姐妹，知道我在说谁所以妖币操盘有一条非常朴素的铁律：只要现在能拿走的对手盘利润，大于我继续操盘的投入，我就继续拉、继续砸、继续收割。反之，弃盘走人。话虽然糙，但这算是一个妖币庄决策链的框架三、科学「打庄」，从实验开始既然问题是「如何打庄」，那我就试着把这件事数据化。1）工具怎么搭的摩登时代的问题，当然要用摩登时代的方法。参考了 @karpathy 关于 Autoresearch loop 自主研究的思路，我自己搭了一个 了一个。只要给出清晰的目标、约束和实验方法论，agent 就会一直往下跑，直到数据再也提不动为止。LLM 用的是 Opus 4.6。我那份 20x Claude Max，跑这个任务还扛得住。沙盒方面，我直接拿了一台闲置 iMac，当远程实验机；再用 Tailscale 从 Windows 工作站上的 VSCode 远程控制。数据这块，对这次研究帮助最大的毫无疑问是 @coinglass_com也感谢 @AlbertCoinGlass 对这次研究的 API 赞助。K 线、订单簿、OI、资金费率、清算，全都有。除此之外，我还用了：Binance APISkill Hub（手动 @0xOar，确实非常好使）Etherscan V2 API 去拉历史链上记录2）看了哪些数据我最后整理了 12 大类、60+ 子维度，包括：Funding RateOI多空比（散户 / 大户 / 持仓 / 账户）taker 买卖比爆仓量订单簿链上转账K 线最初选的币种，包括 $RIVER、$STO、$MMT 在内，一共 16 个我凭经验判断的庄币四、第一阶段：我一开始想预测「拉盘前兆」然后我就采用一件韭菜最爱幻想、但通常最容易出问题的假定：预测拉盘前兆「妖币操纵之前一定会有信号。比如 FR 异常、OI 堆积、链上异动。找到这些信号，提前布局，然后印钱。」事实证明，这是亏钱最快的法门当时我对「操纵」还没有特别严格的定义。只是先从 $RIVER、$STO、$MMT 的 K 线里，手动截取了几个最明显的「操盘事件」，然后从这些事件里找共性，再扩展到另外 16 个币，形成实验集。为了防止过拟合，Autoresearch 做了严格的时间切分：早期数据训练后期数据做 holdout (持久性验证)holdout 集在训练阶段完全不可见实验方法也很粗暴：从单个信号的极端值开始，比如资金费率，然后一点一点往上叠加其他指标，直到 F1 提高。结果：训练集 F1 拉到了 0.72。看起来像要成了。一上 holdout，直接几乎全部失效，F1 掉到 0.1 左右。也就是说：靠「预测操纵何时发生」这条路，基本走不通五、问题在于：你把因果关系想反了第一版失败后，我意识到一个根本问题：妖币不是因为符合某些指标，所以才成为妖币。而是因为它本来就是妖币，所以才会长出那些指标特征。这个逻辑其实和大家的体感非常一致。大盘再烂，也总会有妖币单独发疯。妖币从来就不跟大盘讲道理，它只跟一件事有关：有没有庄？所以我们不能去预判庄币什么时候启动。真正可行的方向是：等它已经启动之后，识别出「这就是庄币，它现在就在操盘」，然后再基于这个状态找交易策略。于是我把思路彻底改了。这次我开始严格定义「操盘周期」：在短时间内快速拉盘，再快速砸盘，这个完整流程算一个操纵周期。接下来要解决的问题就变成了：拉多少、砸多少，才算完整周期？锁定周期以后，用什么方法交易？这些我先全部交给 AI 自己去发现。实验样本也扩大了很多：16 个币，对标出 415 个操盘周期后来又扩展到 55 个符合市场认知的「庄币」最终标注出 1447 个周期样本量终于不像在算命了，然后我就开始连续翻车了……六、几版策略，连续挨打V1：高位做空第一版策略给出来的是一个「高位做空」的思路。回测 Sharpe +0.72。听着还可以。一跑 holdout，训练集和测试集完全不是一个宇宙。后来复盘才发现，问题在于：我给的约束太少，Opus 自己拍脑袋定义了什么叫「高位」。搞了半天是在给跳大神做双缝干涉实验V2：不准拍脑袋以后，结果更差于是 V2 我直接加限制：不允许拍脑袋每个指标必须有数据支持还要区分不同操盘风格比如爆拉爆砸、慢涨爆砸、爆拉慢砸等等我本来想让它去找不同庄的「声纹」。结果它非常科学地给了我一个：-0.28 的 Sharpe。然后我让 Opus 把 V1 和 V2 的决策逻辑解释给我听，我才突然意识到，这两版策略本质上都在做同一件事：摸顶空。这跟很多硬扛费率做空的「摸顶仙人」，本质上没有任何区别。区别只在于，他们是手动挂树上，我是用 AI 自动挂树上。这时候我才意识到：不是方法不够高级。是思路本身就错了注: 这里有考虑过做多策略，但问题是：妖币的启动是不太有迹可循的，虽然其中一些妖币启动时有明显的异动，比如「制造回撤洗盘」是共同特征，但是问题是一样的：如何区分入场方向？做多如果在「摸顶」后或者下降区间，那就必死。但这种「假阳性」信号很难前置验证，并且没有很好的区分操纵和非操纵的上涨，所以不可行七、V3：从庄的视角反过来想回到前面那个决策框架：利润第一庄一定会顺势而为，朝着阻力最小的方向操盘，以降低损耗。什么意思？抛压大的时候，就让市场砸，甚至跟着砸砸不动了、追空单多了，那就往上拉拉现货不一定花很多钱空单不是被费率烧死，就是被爆掉所以一定存在一个点：庄觉得继续护盘已经不划算了。这个点之后，庄就会放任市场下跌。因为再护，没有性价比。所以我们真正该找的，不是顶。而是这个：弃盘点。然后再围绕这个点去设计交易和止损逻辑，避免被普通回弹扫掉，同时又不至于在方向错的时候大亏。当时的实验结果看起来极其漂亮：逻辑落在 1H 线连续两根 1 小时 K 线实体跌破 5%配一个 3% 的移动止损平均 PNL 也是 +3% 以上但问题来了：Sharpe 15+，而且过拟合测试居然也过了。这种数字，只要傻，都知道出问题了八、V4：以「能实盘」为目标V3 之后，我开始怀疑几件事。第一，很可能已经过拟合了，而且当前实验根本没有真正定义清楚「操纵币」本身，只是在 55 个币的操盘周期上做训练。第二，连过拟合测试本身都可能有问题。所以这次我换了一个思路：直接按真实交易成本去模拟。我把操纵周期里的订单簿深度、资金费率历史，全都和交易时点做匹配，去尽量还原「真实开单」的成本。结果很直接：这个策略根本不赚钱。原因也很简单：妖币平时订单簿深度极低滑点经常直接 2% 起步你现实里只能开不到 200 美元的细菌仓然后我又意识到另外两个更大的问题。1）我怎么知道支撑位从哪开始算？如果站在真实交易视角，我并不知道未来的 K 线。那我凭什么知道「1H 支撑位」该从哪里起算？结果一查，又果然有坑：AI 是在用当前位置之后 1H K 线里的最高峰，反过来计算跌破。这就是标准的 look-ahead bias。说白了，它拿未来数据帮现在做决策。这当然能赚。但现实里你没有这个外挂。2）订单簿深度和体感严重不符我算出来的平均订单簿深度大概只有 70K。但玩过妖币的人都知道，妖币在「作妖」的时候，交易量明明是很大的。这和体感完全不符。那就只剩两种可能：订单簿深度中位数这个计算方式不对我定义的操盘周期太宽泛，噪音太多后来我选择从第二个问题下手：重新定义操纵周期。我让数据自己去找：什么样的拉盘 / 砸盘幅度，以及什么样的持续时间，最能代表「有效操纵事件」。结果显示：20%–50% 区间内的显著操纵事件最多一旦操纵事件持续时间超过 96 小时，胜率就不再显著结合数据和经验折中之后，我把新的操盘周期定义调整成：Pump + Dump 在 20%–50% 区间内 + 96 小时以内完成。太高，样本太少。太低，噪音太大。九、重新定义「庄币」，扩大样本，重新训练接下来我决定不再只盯着那 55 个币。我把范围扩到了：Binance 自 2025 年 3 月 1 日之后，全部新上的 221 个非 TradFi 新合约。也就是 Binance Alpha + 合约这种打法真正开始成型之后的那批币。然后我做了几件事：根据数据统计，把操纵区间定义为「在 XX 小时内完成一次 XX% 幅度的拉和砸」（为了策略有效性，这里隐去具体阈值）统计每个币种符合这个定义的操纵区间出现频率再根据频率，把所有币种分成四类：1. 超高操纵2. 高操纵3. 中操纵4. 低操纵最后，从 217 个币里筛出了 70 个「超高操纵」和「高操纵」类型。然后基于这些新定义的操纵周期，不再区分操盘风格，直接找共性，试图识别「顶」的前置信号。最后得到的结论，非常反常识：交易量没用订单簿没用拉盘速度没用高振幅 + lower high 也没用等 4H 确认更是纯属浪费战机唯一真正有用的，是裸 K。最后我们得出了两种相对显著的信号：V4A 和 V4B十、V4A 和 V4BV4A：早进，抢第一脚逻辑是：早期入场不看量，不看振幅「摸顶确认」只看卖压瞬时第一次大于买压的信号 跌破支撑位仍然以 1H 收盘价为依据但确认跌破的阈值比 V4B 更低摸顶确认后的搜索范围时间更短流水不争滔滔不绝，争得是天下武功唯快不破。V4B：慢一点，等确认逻辑是：等价格已经从 peak 跌下来一段市场仍然剧烈波动，但下跌已经被确认摸顶确认后的搜索范围更长因而可以得到更多趋势确认它更稳了，也更慢了。这是两种完全相反的哲学两套策略目前都用同一种出场方式：trail + SL也就是：如果入场后方向是对的，出现反向超过 X%，就出场如果一进场就错，那就按止损 SL 处理这个 SL 也是数据测出来的。在 166 笔回测里：SL 触发次数是个位数平均亏损 1% 出头最大回撤 -1.87%也就是说，我把单笔 R:R 压到了 1:1 以下。不靠单次暴利，靠的是：胜率 + 高频。在代入新的滑点、资金费，以及最新数据集重新做过拟合测试后，我发现：之前担心的 Orderbook 深度问题，确实没担心错。但同时也确认了另一件事：操纵区间本身，恰恰就是交易量最富集的区域。最终两个策略里，只有 V4A 站住了。原因很简单：在妖币上，入场早的重要性，远远大于「确认得很稳」。十一: 实时化测试为了不让整个研究停留在「回测神，实盘鬼」的阶段，我又做了两件事：搭了一个 Scanner 脚本，用 Binance API 扫描策略所需数据部署在 VPS 上，每 60 秒扫描一次同时再做一个 Dashboard，通过 WebHook 把信号直接推到 Discord Bot。虽然实时测试目前还没跑太久，样本也还很小，置信区间非常宽，严格来说只能做方向参考。但大体结果，和研究阶段是吻合的。目前大概是这样：V3：触发最频繁（约占 70%），胜率 50%，但 PNL 微负V4A：触发适中（约占 26%），目前 胜率 100%，PNL 大约 25%V4B：只触发 1 次，而且亏损同时建一个 Dashboard 把信号通过 WebHook 连到 Discord bot虽然实测没有几天，但是基本上结果和研究基本吻合V3: 触发最频繁（占 70%)，胜率 50%，但是 PNL 微负V4A: 触发适中（占 26%)，目前胜率 100%，PNL 25% 左右，当然样本太少还不能下结论，继续测试V4B: 仅触发 1 次，且亏损十二、到目前为止，我总结出来的几个盈利要点1. 持仓一定要短V4A 的中位持仓时间只有 1 小时2. 入场一定要早，不要等确认过头等确认，往往就已经把最肥那段肉等没了3. 出场一定要坚决反转苗头一出来就跑4. 先保不亏，再争盈利不要把妖币做成价值投资5. 妖币不会停止，机会多得是70 个监控组，一天基本至少能刷出 2–3 个 V4A 信号后续优化目前我还在跑实时测试，但是已经有以下几个值得考虑的优化方向：1）支撑位和摸顶信号，可能和清算热力图有关直觉上我认为更好的顶底信号，很可能和清算热力图直接相关。可惜我现在还没拿到足够好的数据。原理上也很简单：上方如果已经没有更多空单对手盘庄就没动力再继续往上爆空、吃费率下方同理所以我已经开始做一个总池收集，先把 2025 年 3 月之后新上的合约币种全收进来，准备专门做清算热力图测试。2）操纵频率打分体系，现在还是有点拍脑袋目前我用的是过去一段时间里，操纵周期出现频率来给币种打分，区分「超高操纵」和「高操纵」。但这个体系有个明显问题：它是基于过去 6 个月的频率。而现实做交易，我们要的不是「过去谁最妖」，而是「现在谁还值得妖」。很多过去操盘频繁的币，很可能已经进入庄家操盘后期，甚至已经被弃盘了。继续盯着它们，没有太大意义。另外这个「打分」，也是我们人为定义的所以更合理的方向，应该是做一个：随时间衰减的动态打分体系。初步数据已经支持这个方向，现在就差更多实时测试样本。3）应该把范围扩大到老币我现在的选币范围，主要还是 2025 年之后的新合约币。但现实里很多老币，反而更适合拿来操盘：有合约，甚至还有现货市值够低项目基本已经结束无人关注解锁也都完成了这类币，某种意义上，简直是天生操盘模板。如果 V4A 对这些老币里的大庄币同样有效，那就说明这套东西不是只对新币样本过拟合，而是真的抓住了一类更普适的操盘机制。目前数据上暂时支持这个方向。不过我暂时还不准备改动 V4A 的选币集。十三、「你们搞交易平台的怎么还研究这个？」以我们 @Hertzflow_xyz 的哲学，任何资产的交易机会，本质上不过是涨跌博弈，传统资产也好、主流币也好、甚至是「旁氏骗局」，重点不在于资产本身，而在于价格的移动规律。只要有规律，就能跑策略妖币也不例外一个交易平台，不是资产上架的地方，而是跑策略的地方。比起研究资产基本面，我们更需要做的是研究「这个交易对能跑什么策略，有没有交易机会」能，我们就要提供给交易者AI 在手，你也有机会与狗庄一战。我们也将此类数据服务常态化，未来将以 @goo_economy skill 等形式提供公众服务@Hertzflow_xyz 测试网今天上线 17 种「超高/高操纵评分」资产，都是我们已经测试过的策略中正在追踪的。从这里出发，找到你的「抓庄焚诀」。这 17 种分别是:$0G$AKT$ARC$F$H$HEMI$HYPER$MMT$MOODENG$PARTI$PROMPT$SOON$STBL$SWARMS$TAC$VINE$ZEREBRO如果你还不太自信拿钱实盘，那么 HertzFlow 测试网就是你摸着石头过河的试验场王侯将相，宁有种乎！你也可以是明天的「庄」！
  • 伊朗开枪，打了一艘向骗子交比特币过路费的油轮 伊朗开枪，打了一艘向骗子交比特币过路费的油轮 原文作者：深潮 TechFlow导读：伊朗宣布霍尔木兹海峡收取比特币过路费后不到两周，骗子便冒充伊朗官员向滞留油轮发送假消息索要 BTC 和 USDT。至少一艘付了假过路费的油轮在试图通行时遭到伊朗革命卫队开火。链上分析公司 TRM Labs 和 Chainalysis 均表示，至今未发现大规模加密货币收费的链上证据。伊朗宣布用比特币收过路费，骗子两周内就把这套叙事变成了武器。据路透社 4 月 21 日报道，希腊海事风险管理公司 MARISKS 发出警告：不明身份者冒充伊朗当局，向滞留在霍尔木兹海峡西侧的船只发送虚假消息，要求以 BTC 或 USDT 支付「过路费」以换取安全通行。MARISKS 认为，4 月 18 日伊朗短暂开放海峡时遭到伊朗革命卫队炮艇开火的至少一艘船只，正是这场骗局的受害者。事件的荒诞在于整条因果链：一个主权国家宣布收比特币过路费，骗子抄了这套话术去行骗，船东信以为真付了钱，然后被真正的伊朗军队开了枪。从「国家级结算工具」到骗子的攻击面故事要从 4 月初说起。伊朗议会 3 月 30 日至 31 日通过了「霍尔木兹海峡管理计划」，将伊斯兰革命卫队自 3 月中旬起已在执行的过路费制度正式写入法律。据《金融时报》报道，伊朗石油、天然气和石化产品出口商联盟发言人 Hamid Hosseini 确认，满载油轮需按每桶 1 美元的标准缴费，支付方式包括比特币、USDT 或人民币。一艘装满 200 万桶原油的超级油轮，单次过路费可达 200 万美元。消息一出，比特币价格跳涨 5%，一度突破 7.27 万美元。加密社区迅速将其解读为比特币作为「国际贸易中性结算层」的里程碑式验证。Bitwise 等机构甚至将其与比特币突破 100 万美元的预测挂钩。但怀疑者也不少。Bitcoin Policy Institute 的 Sam Lyman 在 4 月 15 日的报告中指出，以现有技术大规模收取比特币过路费「几乎不可能实现」。TRM Labs 全球政策主管 Ari Redbord 对《财富》杂志表示，链上数据并未显示过路费支付正在大规模发生。Chainalysis 则在分析报告中指出，伊朗关联实体的链上活动主要依赖 Tron 上的 USDT，而非比特币。骗子不关心这些技术争论。他们只需要一个可信的叙事，而伊朗政府已经替他们写好了剧本。付了假钱的船，挨了真枪据路透社和 DL News 报道，诈骗消息的措辞高度模仿官方口径。骗子要求船东提交船舶文件，声称将由「伊朗安全部门」进行评估，评估通过后需以 BTC 或 USDT 支付费用，之后船只可在「预定时间安全通过海峡」。约 400 艘船和约 2 万名船员目前滞留在波斯湾内。美国封锁伊朗港口，伊朗则反复开放又关闭海峡通行，双重封锁之下，船东的焦虑可想而知。骗子精准利用了这种焦虑。4 月 18 日，伊朗短暂开放海峡，部分船只尝试通过。据英国海上贸易行动中心（UKMTO）消息，两艘伊朗革命卫队炮艇向一艘试图驶出海峡的油轮开火，迫其折返。MARISKS 认为，这艘油轮此前已向骗子支付了加密货币「过路费」，以为自己获得了通行许可。付了钱，但钱没到伊朗手里。船照样被打。付给骗子也可能违反制裁法更讽刺的是，即便船东意识到自己被骗了，法律风险也不会消失。Chainalysis 调查策略主管 Xue Yin Peh 对 Decrypt 表示，无论收款方是否真的是伊朗当局，只要付款方意图向受制裁政权付款，就可能构成违反 OFAC、欧盟和英国制裁法规的行为。换句话说，你以为自己在向伊朗付费，即使钱进了骗子口袋，监管机构依然可以追究你的「主观意图」。TRM Labs 欧洲、中东和非洲政策负责人 Isabella Chase 也警告称，与这类要求相关的任何钱包地址都应被视为「高风险」，加密货币支付在制裁合规层面不提供任何「安全港」。这给船东制造了一个近乎无解的困境：付给伊朗是制裁违规，付给骗子也可能是制裁违规，而不付钱就只能继续在波斯湾漂着。「比特币不可逆」从优点变成了缺陷整件事最值得加密行业反思的，是比特币的核心特性在这个场景中的表现。Benzinga 在报道中点出了关键问题：加密货币支付一旦发出就无法撤回。传统银行转账至少还有冻结和追回的可能性，但比特币和 USDT 一经转出，资金即告丢失。这一特性在正常商业语境中被称为「无需信任的结算」，在战争+骗局的叠加场景中则变成了「无处追讨的损失」。这或许是 2026 年最荒诞的加密故事... 伊朗用比特币收过路费的计划可能从未真正落地，但骗子已经靠这个故事赚到了钱，而一艘油轮因此挨了枪。
  • B.AI LLM 服务快速入门指南：四步畅玩多款 AI 大模型对话与API接入，登录即领 100,000 免费AI积分 B.AI LLM 服务快速入门指南：四步畅玩多款 AI 大模型对话与API接入，登录即领 100,000 免费AI积分 自 4 月 9 日正式发布以来，面向 AI Agent 时代的金融基础设施 B.AI（中文品牌 “白”）迅速获得全球科技市场高度关注。截至 4 月 14 日，B.AI LLM Service（亦称“LLM 服务”或“AI 大模型服务”）用户量已突破 100 万，跻身当前市场关注度最高的现象级 AI 产品之列。作为专为 AI Agent 时代打造的金融基础设施，B.AI 以加速 AGI 落地为核心目标。一方面，B.AI 推出的 LLM Service 搭建起支持无国界支付的全场景服务体系，让全球用户均可实现“无需许可”即可访问顶尖 AI 模型及配套 API，无需担心地域限制带来的访问壁垒，真正推动 AI 资源的无边界流动；另一方面，依托链上身份标准协议 8004 与支付结算协议 x402，B.AI 为 AI Agent 赋予完整的身份信任及自主支付结算等金融能力，使其具备真正的 “经济独立性” 与 “自主交易能力”，为 AI Agent 的商业化奠定了核心基础。在 LLM 服务层面，B.AI LLM Service 通过统一的多模型管理接口，打造了便捷高效的一站式 AI 服务入口，支持一键接入多款全球主流 AI 大模型及配套 API，实现多模型并行调用与对比使用，大幅提升开发与使用效率。同时，B.AI LLM 服务依托先进的智能路由与加密技术，彻底破除传统 AI 使用过程中面临的地域限制、注册门槛、支付壁垒等障碍。用户可实现无许可、匿名隐私等方式调用全球主流 AI 模型与 API，极大简化使用流程，获得更高效、更安全的 AI 体验。B.AI LLM 服务入门教程第一步：登录并领取 100,000 免费 AI 积分B.AI 支持 Web3 钱包与 Web2 社交账号双重登录方式。首次登录的用户可零门槛领取 100,000 免费 AI 积分，该积分通用于平台所有 AI 模型的对话及 API 调用。1、Web3 钱包登录（推荐：安全匿名）通过加密钱包一键签名验证身份，实现匿名登录，无需注册额外账号，保障隐私安全。B.AI  LLM 服务现已支持波场 TRON 以及多条主流 EVM 兼容链（如 BNBChain、以太坊、Base、Arbitrum、Polygon、Optimism 等），用户可使用 TronLink、Binance Wallet、MetaMask、TrustWallet、OKX Wallet、TokenPocket 等加密钱包一键授权匿名登录。2、Web2 账号登录（传统便捷）适合习惯传统登录方式的用户，目前 B.AI  LLM 服务已全面支持 Google 账户，使用 Google 账户首次登录同样可领取 100,000 免费 AI 积分。后续，B.AI 将会开放更多 Web2 登录选项。以 TronLink 钱包登录流程为例：连接钱包并授权登录：访问 B.AI LLM 服务页面，点击“TronLink”图标，系统将自动唤起钱包插件，点击“Sign”授权即可登录。如未安装钱包，可在谷歌浏览器中安装 TronLink 插件（TronLink 官网：https://www.tronlink.org/），请务必妥善保管助记词和私钥，切勿泄露。登录成功后领取积分：授权登录成功后，页面会提示首次登录用户领取 100,000 免费 AI 积分，点击领取即可。 第二步：开始 AI 智能对话，灵活切换全球顶尖 AI 模型进入 B.AI LLM 服务页面后，用户即可与多款全球顶尖 AI 模型进行对话交互。目前，B.AI LLM 服务已完成对全球主流 AI 大模型的全面集成，形成了覆盖“国际顶尖 + 国内高性价比”的多元化模型矩阵。国际端涵盖 GPT 系列（GPT-5.2、GPT-5 mini、GPT-5 nano）、Claude 系列（Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.6）、Gemini 系列（Gemini 3 Pro、Gemini 3 Flash）等全球顶尖大模型，能够满足从复杂逻辑推理到高端生成式 AI、多语言处理等高阶需求；国内端则精选了极具性价比的国产模型，如 MiniMax-M2.5、Kimi-K2.5、GLM-5 等，适配日常对话、文案生成、数据处理等高频场景，从而实现不同层次需求的灵活覆盖。  根据自己的需求选定 AI 模型后，在对话输入框中发送消息即可开始与 AI 大模型的对话，AI 还可基于上下文进行深度连贯的交流。 值得一提的是，在 B.AI 聊天界面下方，提供了多种高阶功能，以提升用户使用体验：如 Search（联网搜索：开启后，AI 可获取实时互联网信息），Unbound Mode（无界模式：支持自动切换最优模型），Memory（记忆功能：AI 将自动记录使用偏好与历史设定等，提供个性化服务）支持上传图片、文本或 Files 等多格式文件，AI 可快速读取、解析并提取关键数据。 第三步：调用 API 服务：获取统一 API Key，AI Agent 一键接入多款 AI 模型针对开发者及 AI Agent 用户（如 OpenClaw、Hermes Agent、Claude Code、Cursor 等），B.AI 提供极简、标准化的统一 API 接入方案：用户仅需创建一个 B.AI API Key，便可一站式调用所有集成 AI 模型的 API，涵盖如 Claude、GPT、MiniMax、Kimi 等主流模型，省去向不同服务商重复申请、管理多套 API 的繁琐流程。简单来说，AI Agent 只需配置一个统一的 B.AI API Key，即可快速接入多款 AI 模型 API 服务，免去复杂适配、随时切换并高效调用多款全球顶级 AI 模型。 具体操作步骤为：在 B.AI LLM 服务页面左侧菜单栏中的「API」管理界面，点击「Create API Key」按钮，系统将生成一个专属的 API Key。然后该 API Key 可填入（如 OpenClaw、Claude Code、Cursor 等） AI Agent 的 API 接入配置文件，即可完成一站式调用 LLM 服务 API。第四步：按量计费，按需充值。B.AI LLM 服务采用按量计费、按需充值的积分体系，用户使用 AI 对话和 API 服务均消耗积分，可按需充值。当免费积分用尽时，点击左侧菜单栏「Top-up（充值）」即可快速补足。B.AI 现已打通 Web2 与 Web3 支付链路，支持使用加密货币和法定货币两种方式充值，满足全球用户需求：1、加密货币充值：目前 B.AI LLM 服务已支持波场 TRON、BNB Chain、以太坊、Base、Arbitrum、Optimism、Polygon 等网络，充值资产支持使用 NFT、TRX、USDT、USDD、USD1 多种加密货币进行充值。充值成功后，记录可以在充值历史数据查看，账户积分会自动增加。值得注意的是，若使用 NFT 进行充值，用户将额外获得 20%的积分奖励。2、法定货币充值：目前 B.AI LLM 服务已接入 Stripe 支付，支持使用 Visa、银联等方式付款。未来，将逐步引入更多第三方支付选项如谷歌 Pay 等，以提供更灵活、更便捷的支付体验。对于积分的使用明细，用户可以在左侧菜单栏的「Usage」页面，随时查看账户余额及每一笔交互的积分消耗明细。此外，B.AI LLM 服务还提供 Memory 记忆功能，可自动学习并留存用户的交互背景，从而更精准地理解需求。用户可随时进入记忆库，对任意条目进行编辑、新增或删除，确保信息准确且隐私可控。 B.AI LLM 服务：连接全球主流 AI 模型的默认网关从多模型一站式接入到 API 统一调度，从隐私安全全方位保障到无许可普惠化访问，B.AI LLM 服务不仅重构了 AI 模型的访问与使用模式，更成功搭建起一座连接全球 AI 资源、赋能全场景用户的核心桥梁。正是凭借这份不可替代的核心竞争力，B.AI LLM 服务正逐步成为连接全球主流 AI 模型的默认网关（AI Gateway / LLM Gateway），引领 AI 模型访问领域的变革与升级。而这份行业引领地位的背后，离不开三大核心优势的坚实支撑，三者相辅相成、缺一不可：其一，高效的 AI 资源管理与统一 API 调度能力，实现多模型的集中管理、智能分配与无缝切换，大幅提升 AI 资源利用率与调用效率；其二，依托钱包、加密资产等加密技术，B.AI 构建隐私优先的服全链路服务体系，从登录验证到数据交互、从支付结算到使用记录，全程实现匿名化、加密化保护，彻底解决了用户使用 AI 服务时的隐私泄露与数据安全顾虑，让安全与便捷二者兼得；其三，“无需许可”的核心特性，打破 AI 资源的访问壁垒，让全球用户平等、便捷地使用顶尖 AI 能力，真正实现 AI 技术的普惠化。这三大核心优势，不仅构成了 B.AI LLM 服务不可替代的竞争基石，更深刻体现了 B.AI 深耕 AI Agent 金融基础设施、全力加速 AGI 落地的初心与使命，为其成为全球主流 AI 模型默认网关奠定了坚实基础。
  • FX8：构建AI驱动的全球数字资产衍生品交易新范式 FX8：构建AI驱动的全球数字资产衍生品交易新范式 在全球数字资产市场持续演进的背景下，交易基础设施与智能化能力正成为行业竞争的关键变量。以技术驱动与全球化布局为导向的新一代平台，正推动行业从“工具型交易”向“智能化金融服务”转型。在此趋势下，FX8交易所（FX8 Exchange）通过AI量化能力、策略协同机制与生态化布局，探索数字资产交易与智能投资融合发展的新路径。一、聚焦全球市场，构建专业级数字资产交易基础设施FX8成立于2018年，是一家面向全球市场的数字资产衍生品交易平台。其核心团队由来自金融科技、区块链研发及量化交易领域的专业人士组成，具备跨领域技术整合能力与成熟的风险管理经验。自成立以来，FX8持续推进全球化战略布局，目前服务已覆盖全球多个国家和地区，并在亚太、欧洲及北美等核心市场逐步建立起多区域协同的业务网络。在技术层面，平台基于高性能撮合引擎与分布式系统架构，构建稳定、高效的交易环境；在产品层面，FX8提供涵盖多币种衍生品及高杠杆合约在内的多元化产品体系，以满足不同类型投资者的交易需求。平台在交易深度、撮合效率与系统稳定性方面持续优化，提升整体交易体验。FX8表示，将持续以“技术驱动与用户导向”为核心，完善底层基础设施建设，推动全球用户更加高效地参与数字资产市场。二、用户与资金结构演进：从规模增长迈向质量提升在持续的全球化拓展过程中，FX8的用户与资金结构正呈现出由“规模驱动”向“结构驱动”的转变。截至目前，平台累计注册用户已突破百万级规模。与此同时，用户结构持续优化，表现为活跃用户占比稳步提升，用户留存率增强，以及高净值用户占比逐步提高。整体增长特征从单一数量扩张，转向质量与效率的同步提升。在资金层面，平台整体资金规模已进入数亿美元级别。不同类型资金呈现出结构分层特征，包括高频流动资金与中长期配置资金并存。其中，策略跟随与量化交易相关资金持续沉淀，体现出用户对策略化交易模式的认可。FX8认为，用户结构与资金结构的优化，将在一定程度上影响平台的流动性深度与价格承载能力，为后续发展提供更稳定的基础。三、AI量化引擎驱动，提升交易决策效率在交易能力方面，FX8将AI量化技术作为重要支撑，通过算法模型对市场数据进行动态分析与策略优化，以提升交易决策的效率与响应能力。平台推出的策略跟随机制（Copy Trading），支持用户基于公开策略进行选择与跟随，在一定程度上降低交易参与门槛，使专业策略具备更广泛的可达性。同时，通过数据可视化与策略透明化设计，用户可对历史表现与关键指标进行参考，从而增强对策略运行机制的理解。四、多元产品与生态扩展：从交易平台走向综合服务体系在产品体系层面，FX8围绕用户需求逐步构建多元化服务能力，包括：策略跟随与量化交易系统模拟交易与学习机制资产管理与风险辅助工具信息交互与社区模块在此基础上，FX8正推进从“交易平台”向“综合型数字资产服务生态”的升级，逐步拓展至资产发行与链上生态领域。其中，FX8 Launchpad 作为生态组成部分之一，在近期项目中表现出较高参与度与认购效率，并在一定程度上带动市场关注度的提升。与此同时，平台也在推进链上映射机制（FX8 Chain）等基础设施建设，为后续生态扩展提供支持。整体来看，FX8正在形成“交易 + 资产发行 + 链上协同”的多层次生态结构。五、生态化发展路径：探索多方参与的价值协同机制在中长期发展方向上，FX8提出构建开放型生态体系，通过机制设计连接用户、策略提供者与平台发展之间的关系。在这一框架下，平台尝试通过激励机制提升用户参与度，包括策略分享、用户互动及社区协作等方式，逐步形成以用户参与为基础的生态循环。该模式旨在增强平台活跃度，同时探索更加多元的价值协同路径。六、增长模式演进：构建协同驱动的发展结构与早期阶段以用户增长为主导的发展模式不同，FX8当前正逐步形成由多要素协同驱动的增长结构。具体来看，平台增长由以下三方面共同作用：用户规模与用户质量的持续提升资金沉淀与结构优化生态体系的逐步扩展这一“用户 × 资金 × 生态”的协同模型，使平台增长从阶段性扩张转向结构性演进，具备更强的持续性与稳定性。在行业逐步走向成熟的过程中，具备结构化能力的平台，通常更有可能成为价值流动的重要节点。FX8表示，其当前阶段的重点在于持续优化这一增长结构，而非单一规模指标。七、强化合规与安全体系，提升平台透明度随着全球监管环境的持续完善，数字资产行业正逐步向规范化方向发展。FX8表示，将合规与安全作为平台长期发展的重要组成部分，并持续完善相关体系建设。在合规结构方面，平台通过国际化主体架构推进运营，包括设立海外基金会用于支持生态发展与治理，并在合规友好地区探索业务布局，以提升整体合规适配能力。在资质层面，FX8已完成或正在推进包括美国MSB（Money Services Business）注册在内的相关合规布局，体现在反洗钱（AML）与KYC等方面的基础能力建设。在安全与风控方面，平台建立了多层防护机制，包括冷热钱包分离、多重签名、异常交易监测及数据加密等措施。在透明度方面，FX8持续优化数据披露与规则说明机制，增强用户对平台运行逻辑的理解。八、迈向智能化金融服务基础设施随着AI技术与区块链基础设施的融合加速，数字资产行业正逐步从单一交易场景向智能化金融服务体系演进。在这一趋势下，FX8通过AI量化能力、策略机制与生态设计的结合，探索更加高效与开放的数字资产参与方式。未来，FX8或将在智能交易能力、生态协同机制及全球化拓展等方面持续推进，为行业提供更多可参考的发展路径。
  • 从宏观和链上结构视角探讨2026年比特币估值 从宏观和链上结构视角探讨2026年比特币估值 原文作者：Tiger Research原文编译；AididiaoJP，Foresight News关键要点宏观环境依然具有支持性，尽管节奏有所放缓：全球 M2 创下 13.44 万亿美元的历史新高，比特币 ETF 资金流 14 个月来首次转为净流入。然而伊朗冲突引发的石油冲击将 3 月 CPI 推高至 3.3%，收窄了美联储的降息路径。比特币链上指标正从低估转向早期均衡：关键链上指标已走出第一季度的恐慌区域。目前价格 7.05 万美元，较长期持有者平均入场成本 7.8 万美元低约 13%。突破该水平将是短期趋势反转的主要信号。14.3 万美元的目标价和 2 倍上涨空间依然成立：基于 13.25 万美元的中性基准，叠加基本面 -10% 和宏观 +20% 的调整。较第一季度的 18.55 万美元目标有所下调，但现货价格大幅回调意味着从当前价位计算的实际上涨空间反而扩大。宏观顺风仍在，但动能已放缓自第一季度报告发布以来，比特币已下跌约 27%，4 月初均价徘徊在 7.05 万美元附近。伊朗冲突引入了一个新变量，但整体宏观环境依然有利。变化的不是方向，而是速度。流动性创纪录高位，但未能有效传导至比特币截至 2026 年 2 月，全球 M2 持续扩张至接近 13.44 万亿美元的历史高位。然而比特币却较第一季度下跌 27%。流动性和价格正呈现反向运动。流动性的来源解释了这种分化。过去一年四大经济体（中国、美国、欧元区、日本）的 M2 增长中，超过 60% 来自中国，这得益于中国人民银行降准以及第一季度正式转向宽松立场。美国的贡献仅为 10%。问题在于，中国来源的流动性进入比特币市场的渠道有限。国内加密交易限制依然存在，而通过香港和新加坡的间接通道主要服务于机构资金。全球流动性处于历史峰值，但真正能够到达比特币市场的份额却在缩小。伊朗冲突拖慢美联储降息步伐由于中国来源的流动性传导受阻，美元流动性仍是比特币的主要驱动因素。但即使是这一部分，也因伊朗冲突而被延缓。2 月 28 日美以对伊朗发动打击后，霍尔木兹海峡被封锁。布伦特原油在 3 月中旬飙升至 118 美元 / 桶，迪拜原油创下 166 美元 / 桶的历史新高。这一冲击直接推高通胀。美国 3 月 CPI 从 2 月的 2.4% 升至 3.3%，创下两年新高。美联储的降息空间随之收窄。3 月点阵图将 2026 年降息预期缩减至仅一次。尽管如此，宽松的方向并未改变。4 月中旬，霍尔木兹海峡部分重新开放，油价大幅回落至 90 美元附近。核心 CPI 稳定在 2.6%，表明冲击尚未全面扩散至整体经济。特朗普总统于 1 月底正式提名 Kevin Warsh 为下一任美联储主席，参议院确认听证正在进行。鲍威尔任期将于 5 月 15 日结束，宽松倾向大概率将持续。降息次数可能减少，但方向保持不变。机构资金流开始逆转推动第一季度下跌的机构流出已开始反转。比特币现货 ETF 自 2025 年 11 月推出以来录得最差月度流出，并连续五个月处于净流出状态。然而自 3 月以来，月度净流入转为正值。截至 4 月中旬，年内累计资金流转为正值，总资产管理规模回升至 965 亿美元。企业囤币行动也在加速。Strategy 在单周（4 月 13-19 日）斥资 25.4 亿美元买入 34,164 枚比特币，总持仓增至 815,061 枚 BTC。不过，参与这一趋势的公司数量并未显著增加。宏观指标下调至 +20%结构性顺风依然完好：流动性扩张、政策宽松倾向、机构资金流重回正轨，以及美国 CLARITY 法案的进展。近期的逆风——伊朗引发的石油冲击和美联储降息放缓——部分抵消了这些利好。第二季度宏观指标较第一季度下调 5 个百分点，调整为 +20%。从低估转向早期均衡链上指标已走出极端恐慌区，正向低估与均衡的边界过渡。MVRV-Z、NUPL 和 aSOPR 等关键指标已脱离第一季度的恐慌区域，进入早期修复阶段。虽然不太可能出现恐慌区反弹时的大幅拉升，但历史数据显示，从这一区域出发的一年平均回报率始终保持在两位数。此时的风险回报比仍处于最有利位置。值得注意的是，短期持有者（STH）的平均成本基础正在逐步下降。这表明投机资金正在退出，而新买家在更低价位积累。时间点与 ETF 净流入重启以及 Strategy 的大规模买入一致，支持机构投资者正在折价区间持续积累、从而拉低平均入场成本的判断。关键风险位为 5.4 万美元，即全网平均成本基础。若跌破该位置，将使整个网络进入未实现亏损状态，成为极端情景下的底部。最强阻力位在 7.8 万美元，与长期持有者平均入场成本重合。当前价格 7.05 万美元较该阻力位低约 13%，大量近期入场的短期资金处于未实现亏损状态。短期内果断突破 7.8 万美元值得密切关注。表面增长，底层停滞4 月上半月比特币日均交易量达到 56.4 万笔，同比上涨 37.9%。表面数据亮眼，但细节却讲述了另一个故事。同期活跃地址数降至 42.8 万个，同比下降 13.2%，环比下降 4.2%。单笔平均转账规模降至 1.19 BTC，较上季度 1.80 BTC 下降 34.1%。交易笔数上升，但参与者和单笔价值均在下降。这一模式反映的是少数用户反复进行小额转账，而非网络的广泛经济利用。交易量增长中很大一部分可能来自交易所充值等机械性流动，与真实增长无关。第一季度报告将基本面指标维持在 0%，基于 BTCFi 生态扩张的预期。进入第二季度，这一论点已明显弱化。根据 The Block《2026 数字资产展望》，比特币 L2 TVL 年内已下跌 74%，BTCFi 总 TVL 下降 10%，仅占比特币总供应量的 0.46%（91,332 BTC）。虽然 Babylon 和 Lombard 等个别协议有所增长，但整个生态系统已出现收缩。基本面指标下调至 -10%表面增长未能转化为真实的网络扩张，支撑 BTCFi 论点的底层数据已减弱。第一季度时正负信号相互抵消的平衡已被打破。第二季度基本面指标从 0% 下调至底线 -10%。目标价 14.3 万美元，仍有 2 倍上涨空间采用 TVM 方法，以 2026 年 4 月初平均价格计算的中性基准为 13.25 万美元。叠加基本面 -10% 和宏观 +20% 的调整后，12 个月目标价定为 14.3 万美元。该数字较第一季度的 18.55 万美元目标低约 23%。然而，实际上涨潜力反而扩大。以平均价格计算，上行空间从第一季度的 +93% 扩大至第二季度的 +103%。目标价下调并不代表悲观。宏观方向和链上结构依然支持中长期牛市逻辑。三个短期观察点：果断突破全网中期均衡位 7.8 万美元；ETF 持续净流入；地缘政治风险缓解后美联储政策转向。若这三个条件同时兑现，14.3 万美元目标仍具可实现性。