以太坊2026一季度回顾:链上活跃度创新高,代币化资产领跑全行业

原文作者:Token Terminal

原文编译:Saoirse,Foresight News

以太坊是链上资产的核心底层结算网络,依靠 ETH 支付手续费、质押维护网络安全。传统金融存在结算慢、中介多、对手风险高等痛点,而代币化资产与稳定币给出了链上解决方案。2025 至 2026 年相关监管逐步成熟,机构布局链上业务正式具备落地条件。

各类稳定币、代币化基金、大宗商品、链上股票都在以太坊发行结算,二层网络分流交易后最终回归一层确权,ETH 也借此持续积累价值。按市值计算,以太坊仍是全球代币化资产第一大承载平台,由以太坊基金会与开发者社区共同运营,Etherealize 等团队专门对接传统金融机构,推动机构资金入场。2026 年一季度以太坊生态呈现两极分化走势,下文结合 Token Terminal 完整数据详细拆解。

2026 年一季度市场呈现鲜明的两面态势:链上使用规模创下历史新高 —— 月活用户、交易总量、吞吐量全部刷新纪录;但以美元计价的资产规模与手续费指标同步收缩,完全稀释总市值、总锁仓资产、交易量、两类手续费数据均环比下滑。本季度关键事件深刻造就了这一特殊行情:

1 月,Fusaka 升级周期第二轮仅 Blob 参数分叉(BPO#2)落地,大幅提升数据存储承载能力;

2 月,ERC-8004 标准上线主网,成为 AI 智能体身份与信用评级通用规范;

以太坊基金会确定 2026 协议三大核心目标:扩容、优化用户体验、加固一层底层安全;

3 月举办机构以太坊论坛,传统金融机构参与热度显著提升。

2026 年一季度核心指标一览

生态总锁仓资产:3162 亿美元(环比 – 11.0%,同比 + 22.8%)

生态未结清活跃借贷:218 亿美元(环比 – 16.6%,同比 + 39.0%)

生态去中心化交易所总交易量:1345 亿美元(环比 – 24.0%,同比 – 31.2%)

全生态应用手续费总收入:20 亿美元(环比 – 16.9%,同比 – 7.8%)

链上代币化资产总市值:2034 亿美元(环比 – 0.7%,同比 + 42.9%)

稳定币:1789 亿美元(环比 – 2.3%,同比 + 37.6%)

代币化基金:194 亿美元(环比 + 4.9%,同比 + 73.1%)

代币化大宗商品:47 亿美元(环比 + 60.0%,同比 + 325.9%)

代币化股票:3.651 亿美元(环比 + 16.5%)

月活跃用户地址:1320 万个(环比 + 53.5%,同比 + 85.9%)

一层总交易笔数:2.004 亿笔(环比 + 38.0%,同比 + 81.5%)

平均每秒交易处理量:25.78 笔(环比 + 41.2%,同比 + 81.7%)

一层主网交易手续费总收入:3990 万美元(环比 – 47.9%,同比 – 81.9%)

ETH 完全稀释总市值:2900 亿美元(环比 – 30.3%,同比 – 9.9%)

ETH 质押比率:0.31(环比、同比均提升 0.03)

ETH 持有地址总量:2.928 亿个(环比 + 8.1%,同比 + 24.9%)

注:本报告统计范围仅包含以太坊一层主网,二层网络视为独立公链,相关数据未纳入以太坊统计口径。

生态整体发展情况

总锁仓资产指存入各类链上应用的资产美元总值,是借贷、交易、质押等创收业务的先行指标;本处统计以太坊全生态用户可随时提取的链上沉淀资金。2026 年一季度以太坊生态平均总锁仓资产达 3162 亿美元,环比下降 11.0%、同比上涨 22.8%。环比缩水源于加密资产整体价格回调,同比大幅增长则证明生态规模较去年同期实现实质性扩张。

在五大头部公链中,以太坊锁仓规模断层领先:3162 亿美元远超波场(845 亿)、Solana(288 亿)、BNB 链(103 亿)、Plasma(57 亿)之和,占据五条公链总锁仓额的 71%。资金主要集中两大赛道:以 Lido 为首的流动质押赛道、以 Aave 为核心的借贷赛道;EigenLayer、ether.fi 再质押协议,以及 Ethena、Sky 合成美元稳定币平台同样占据大量资金。资金高度集中是以太坊最突出的结构性优势。

活跃借贷指标代表用户借出、产生利息收益的存款规模,直接反映借贷业务收入,此处统计以太坊全借贷应用未偿还借款总额。一季度生态平均活跃借贷规模 218 亿美元,环比 – 16.6%、同比 + 39.0%。借贷余额随总锁仓同步收缩,体现市场整体风险偏好降温,但规模仍远高于去年同期。

以太坊借贷市场集中于少数资金池,Aave 一家独大:季度末活跃借贷规模约 135 亿美元,占据生态绝大部分份额;其次是 Morpho(约 19 亿)、Sky 旗下 Spark(约 10 亿)、Maple(约 8.4 亿)。本季度借贷规模收缩主要由 Aave 带动,加密资产价格下行导致借贷需求降温,其借贷总量缩水约 24%。横向对比五大公链,以太坊 218 亿活跃借贷大幅领先 Solana(25 亿)、Plasma(21 亿)、BNB 链(7.608 亿)、Avalanche(3.924 亿),占据五条公链借贷总量 79.2%,是本板块以太坊占比最高的赛道。

去中心化交易所交易量指链上现货交易所完成的交易总金额,交易者交易时会支付手续费,交易量与平台收入高度相关,本数据汇总以太坊全生态 DEX 交易。一季度生态总交易量 1345 亿美元,环比下滑 24%、同比下滑 31.2%。交易量跌幅高于锁仓资产缩水幅度,印证本季度资产下行周期中市场风险偏好显著降低。

以太坊 DEX 交易流量高度集中头部平台:Uniswap 一季度交易量约 855 亿美元,占生态总量三分之二;其次为 Curve(约 221 亿)、CoW Swap(约 124 亿)。交易量是以太坊唯一未登顶五大公链的指标:BNB 链总交易量 1625 亿美元高于以太坊 1345 亿,Solana 紧随其后(1049 亿),Avalanche(145 亿)、Polygon(107 亿)排名靠后。以太坊交易量占五大链总和 31.5%,次于 BNB 链的 38%。

生态手续费指用户使用各类应用产生的全部费用,包括借款人利息、交易者交易费,直观体现生态创造的经济价值,统计以太坊全应用手续费总和。一季度全生态手续费合计 20 亿美元,环比 – 16.9%、同比 – 7.8%,随交易、借贷活跃度走低同步回落。

以太坊 20 亿生态手续费遥遥领先波场(5.993 亿)、Solana(5.325 亿)、BNB 链(2.319 亿)、Polygon(0.388 亿),占据五大公链总手续费 58.4%。即便本季度数据下滑,以太坊仍是行业应用手续费第一大来源。综合本板块全部指标:以太坊在锁仓资金、借贷规模、生态手续费三项数据全面领跑行业,仅 DEX 交易量不及 BNB 链。

代币化资产板块

流通资产总市值指链上代币化资产总价值,计算方式为流通供应量乘以当日收盘价;稳定币取流通总发行量、代币化基金取链上管理资产规模、代币化股票取链上发行股份总值,本板块仅统计以太坊发行资产。

一季度以太坊代币化资产平均总市值 2034 亿美元,环比基本持平(仅下跌 0.7%),同比大幅增长 42.9%。稳定币占整体规模 87.9%,剩余份额由代币基金、大宗商品、股票瓜分。

稳定币

一季度以太坊稳定币平均规模 1789 亿美元,环比小幅下滑 2.3%、同比上涨 37.6%,是代币化细分赛道中唯一环比缩水品类。市场由两大发行方垄断:季度末 Tether USDT(941 亿)、Circle USDC(545 亿)合计占据以太坊稳定币绝大部分市值;其余头部产品为 Sky USDS(124 亿)、Ethena USDe(59 亿)、PayPal PYUSD(29 亿);Ripple 合规稳定币 RLUSD(11 亿)等全新合规币种也已上线。横向对比五大公链,以太坊 1789 亿稳定币规模领跑波场(845 亿)、Solana(145 亿)、Arbitrum One(68 亿)、Base(47 亿),占五条公链稳定币总量 61.8%。

代币化基金

一季度以太坊代币化基金平均规模 194 亿美元,环比 + 4.9%,同比暴涨 73.1%。赛道分为两大类型:

收益型链上美元产品(规模最大):Sky sUSDS(约 64 亿)、Ethena sUSDe(约 35 亿);

传统金融合规基金(机构叙事核心载体):贝莱德 BUIDL(经 Securitize 发行,约 10 亿)、WisdomTree 政府货币基金(约 8.15 亿)、Superstate USTB(约 6.2 亿),Ondo OUSG(约 3.2 亿)紧随其后。五大公链对比,以太坊 194 亿代币基金大幅领先 ZKsync Era(25 亿)、BNB 链(23 亿)、Solana(13 亿)、Stellar(11 亿),占总量 73%,是以太坊优势第二明显的代币资产赛道。

代币化大宗商品

一季度以太坊代币化大宗商品平均规模 47 亿美元,环比上涨 60%、同比暴涨 325.9%,是增速最快的代币化品类。赛道几乎全部由链上黄金构成:泰达黄金 XAUT(约 26 亿)、Paxos 黄金 PAXG(约 24 亿)合计占据赛道全部份额。横向对比五大相关公链,以太坊 47 亿规模远超 Ripple(7.366 亿)、Arbitrum One(0.959 亿)、BNB 链(0.384 亿)、Solana(0.298 亿),占总量 84%,是以太坊统治力最强的细分赛道。

代币化股票

代币股票是规模最小的细分品类,一季度以太坊平均规模 3.651 亿美元,去年同期规模近乎为零,环比上涨 16.5%。赛道几乎由 Ondo Finance 独占,其发行标普 500、纳斯达克 100 宽基指数及数十只个股链上资产,构成以太坊代币股票绝大部分市值。五大公链横向对比,以太坊 3.651 亿小幅领先 Solana(2.49 亿)、BNB 链(1.505 亿)、Arbitrum One(0.29 亿)、Stellar(0.042 亿),仅占五条公链代币股票总量 45.8%,是唯一以太坊未掌握绝对多数份额的代币资产赛道。

综合代币化资产板块:一季度稳定币存量小幅回落,但以太坊在代币基金、大宗商品赛道的垄断地位持续巩固。

链上使用活跃度

月活跃用户定义为每月产生创收型链上交易的独立地址,本指标仅统计以太坊一层主网交互地址。一季度平均月活用户 1320 万个,环比大涨 53.5%、同比上涨 85.9%,创下历史最高纪录,结束此前多个季度缓慢增长态势,用户增速大幅提升。

交易总量指写入区块链并确认的交易笔数,反映用户链上交互热度;每秒交易处理量(TPS)为周期内平均确认速率,衡量网络实时承载能力,两项指标均仅统计以太坊一层主网。一季度一层总交易 2.004 亿笔,环比 + 38%、同比 + 81.5%;平均 TPS 提升至 25.78,环比上涨 41.2%。两项数据全部刷新历史新高,证明用户规模增长切实转化为链上真实业务增量。

此处手续费特指用户在以太坊一层发起交易支付的基础网络成本,和第二部分统计的全生态应用手续费区分开。一季度一层总交易手续费 3990 万美元,环比暴跌 47.9%、同比大跌 81.9%。活跃度走高、手续费大幅下滑是本季度最核心的数据反差:交易总量提升 38%,总手续费反而缩水近五成,核心原因是 Blob 扩容大幅提升区块存储容量,区块空间供给充足,单笔交易成本显著下降。

本板块核心结论是扩容红利落地:用户、交易数量同步创新高,整体网络使用成本下行。当网络吞吐量扩张速度超过市场交易需求增长速度时,就会呈现「活跃度上升、手续费下降」的特征。

原生代币 ETH 基本面

完全稀释总市值计算逻辑:ETH 代币价格 × 当前代币经济模型下全部总供给(包含流通、锁定、未解锁、待发行代币)。一季度 ETH 平均完全稀释市值 2900 亿美元,环比大跌 30.3%、同比下跌 9.9%,是报告所有估值指标中环比跌幅最大的一项,也是带动全生态美元计价资产规模下滑的核心因素。

质押比率:用于保障权益证明网络安全的质押 ETH 总价值,与 ETH 整体市值的比值;0.31 代表约 31% 的 ETH 市值参与质押。一季度平均质押比率 0.31,高于上一季度与去年同期的 0.28。即便 ETH 整体市值大幅回调,参与网络安全质押的代币占比依旧上行,说明价格下跌周期内,用户长期质押意愿保持稳定。

代币持有者指标:持有 ETH 的独立钱包地址总数。一季度平均 ETH 持有地址 2.928 亿个,环比 + 8.1%、同比 + 24.9%,连续五个季度稳步上涨。在完全稀释市值持续走低的背景下,持币地址持续扩张,代表 ETH 持币群体进一步分散,普通用户布局意愿并未随短期行情降温。

Etherealize 团队解读评论

本季度最核心的矛盾现象:以太坊一层主网链上使用规模创下历史新高,网络交易手续费却同步下行。以太坊主动推进网络扩容,主动牺牲短期手续费收入,长期逻辑是:更廉价的区块空间会释放海量潜在市场需求,最终带动全网长期收入增长。

Token Terminal《2026 年一季度以太坊报告》的数据证明这套长期逻辑正在兑现:同比维度月活用户增长 85.9%、交易总量上涨 81.5%、网络吞吐量提升 81.7%。这正是杰文斯悖论的典型体现。团队预判,长期全网交易需求增量,将完全覆盖单笔手续费下滑带来的短期收入损失。类比半导体行业:1975 年戈登・摩尔提出摩尔定律时行业收入规模有限,如今行业营收规模增长数个数量级。扩容红利尚未完全释放:三季度 Glamsterdam 升级计划将把 Gas 上限提升三倍以上;以太坊长期路线图规划,至 2029 年实现万级 TPS,打造秒级交易最终确认的高速一层公链。

团队认同贝莱德 CEO 拉里・芬克去年 12 月的观点:当下代币化行业所处阶段,等同于 1996 年的互联网 —— 彼时亚马逊线上图书销售额仅 1600 万美元。当年市场普遍认为亚马逊只是依靠互联网泡沫存活、持续亏损的线上书店;但贝佐斯预判互联网将彻底重塑零售行业,放弃短期盈利,全力打造网络效应与规模优势。以太坊如今做出相同取舍,以此稳固自身全球金融底层结算层的定位。

互联网发展带来另一重要启示:开放、无需许可的网络最终一定会战胜封闭私有网络。1995 年比尔・盖茨在《未来之路》中预判,数字商业将依托企业专有私有网络「信息高速公路」,而非开放互联网。彼时微软打造 MSN、美国在线、CompuServe、Prodigy 均运营封闭围墙花园,坐拥数百万付费用户;法国 Minitel 终端系统直至 1996 年末,用户规模都超越全球互联网。但这些封闭体系最终全部落败。没有正规大型企业愿意搭建业务在竞争对手掌控的网络之上;更关键的是,任何企业都无法永久跟上无许可开放生态的创新速度。历史不断印证该规律:Linux 超越专有 Unix 系统、开放网页取代企业封闭内网、维基百科取代大英百科全书。每一次变革初期,私有产品都会凭借更精准的功能、充足营销、商务资源占据先发优势;但当开放生态积累足够开发工具、开发者、中立可信属性后,先发优势会快速消解。

如今这套行业规律正在金融基础设施领域重演,本报告全部数据均可佐证以太坊已跨过生态临界点:在所有核心赛道掌握绝对市场份额。机构布局代币化金融选择以太坊,并非出于理念偏好,而是生态流动性、可组合性、成熟机构落地案例都已集中于此。报告数据显示:以太坊占据五大头部公链 79.2% 的 DeFi 活跃借贷、61.8% 稳定币、73% 代币基金、84% 代币大宗商品市场份额。每一类新增代币化资产都会进一步增厚生态流动性,持续吸引更多机构入场;中立无偏向的底层是行业唯一稳定均衡方案 —— 大型金融机构绝不会统一选择竞品私有链完成资产结算。除此之外,机构逐步意识到隐私交互、准入限制、KYC 合规、资产转让管控均可通过隐私计算环境、许可型代币标准在以太坊上层实现,同时完整接入全网公共流动性;反过来,封闭私有链无法嫁接开放生态海量流动性与多样化应用。

季度结束后,机构布局速度进一步加快,仅 5 月就出现多项重大落地:资管领域:贝莱德新增两款代币化基金申请;摩根大通发行第二款以太坊链上货币基金 JLTXX;富达国际推出穆迪 AAA 评级美元流动性基金 FILQ,以 ERC-20 代币形式上线。稳定币赛道:日本区块链基金会日元稳定币 EJPY 即将部署以太坊;欧洲 12 家大型银行联盟(包含法国巴黎银行、荷兰国际集团、裕信银行、西班牙对外银行等)正在筹备合规欧元稳定币。

1990 年互联网看似遥不可及,到 2005 年已成为社会刚需。若芬克对代币化行业发展阶段的判断准确,未来数年或将是以太坊发展史上最具机遇的阶段。团队此前《高效货币》报告曾提出核心观点:网络手续费为 ETH 构建内在价值底线;长期乐观逻辑是,依托更完善的货币属性,ETH 有望吸纳黄金、比特币合计超 30 万亿美元的货币贮藏价值溢价。以太坊无需依靠高额手续费,也能确立行业龙头地位。

每周编辑精选 Weekly Editor’s Picks(0613-0619)

信息流太快,深度分析文章容易被热点淹没。「每周编辑精选」栏目将这些有判断价值的内容从海量资讯里捞出来,帮你滤掉噪音,留下洞察,带来启发。

宏观局势

霍尔木兹重开后,市场在下注哪些交易?

战争冲突已经基本完全从军事层面转入了商量层面。市场正在从「战争冲击」切换到「供给恢复」。

海峡重开后,市场在做空原油风险溢价,做多航空、邮轮和旅游链,做多亚洲能源进口国,做多债券久期,做空通胀预期。LNG、化肥和化工链也在再定价。

投资与创业

Ray Dalio:当 AI 巨头主宰美股,我选择不赌方向,只做一件事

技术进步本身并不等于相关股票具备同等吸引力。历史上的重大技术周期往往都会经历兴奋、拥挤、波动和出清。

当少数科技公司占据指数越来越高的权重时,投资者需要警惕自己是否在无意识中持有了高相关、高风险的集中敞口。相比继续追逐少数龙头,真正更稳健的方式,是构建由优质、低相关资产组成的分散化组合,并根据自身风险承受能力调整波动水平。

Crypto 2029:加密行业四年周期终极预判

非公开发行永续合约、稳定币和资产代币化三类赛道虽然产品本身逻辑成立、市场需求充分验证,但行业之外的政策外力死死限制发展速度。

待到 2029 年,大众视野里留存下来的,是加密行业历经一轮轮投机周期后,真正一直在搭建的核心产物 —— 资产交易市场。

数据破译 BTC 周期:三大见底信号齐亮,Q4 或成关键转折窗口?

当 BTC 站在 12 万美元上方时,所有人都愿意相信它还会更高;但当它跌回 6 万美元附近,链上估值、周期位置、长期持有者占比和宏观变量都开始指向底部区域时,市场反而最缺乏的就是信心。

当前区域更接近一次需要耐心、纪律和信心的分批布局窗口。

写在 SpaceX 首秀之后:2.1 万亿美元市值,还值得追吗?

SpaceX  跳开 150 美元,上市首日市值定格 2.1 万亿美元。现阶段的 SpaceX 营收根本撑不起它的庞大估值。

星链(Starlink)是 SpaceX 目前唯一赚钱的业务。航天发射是 SpaceX 的主打招牌。

除了实际业务与估值不符外,散户 IPO 比例过大或许也是 SPCX 股价被压制的原因。马斯克将 SpaceX 20~30%的 IPO 份额释放给了散户,散户持股比例越大,本身就代表着波动性越大,散户可以因 FOMO 情绪不计成本的买入,也会一点波动就不假思索的情绪性卖出。因此散户真正影响的是波动率,而不是最后的涨幅。

对于关注 SpaceX 的投资者而言,以下两个时间节点尤为重要:

  1. IPO 后约 15 个交易日(预计 7 月 6 日 – 7 月 7 日左右),SpaceX 有极大概率会被纳入纳指,届时顶级基金都将买入这只股票;
  2. SpaceX Q2 财报公布(8 月中上旬)。

越涨越危险?SpaceX 估值狂飙背后的系统性风险

gamma squeeze,即期权做市商因对冲被迫买入股票,从而进一步推高股价的反馈循环。SpaceX 一旦复制这种路径,并因自身叙事强度、流通盘限制和马斯克个人影响力被继续推高,它就可能从一只高估值股票,演变为整个市场的系统性变量。

更危险的部分在于指数化和被动投资。当一家公司市值足够大,它会被纳入主要指数,被 ETF、养老金、退休账户、主权基金和机构组合被动持有。此时,泡沫不再只是少数交易员的冒险,而会进入普通投资者的长期资产配置。它涨得越高,市场越无法绕开它;而越无法绕开它,资金又越可能继续流向它。

文章讨论了现代资本市场的一个结构性悖论:当市场机制本身可以把叙事、杠杆和流动性放大到足以压倒基本面时,所谓「价格发现」还能否成立?

对山寨币还有执念的人,冲 HOOD 就行了

多重利好下,HOOD 近期上涨。

在过去较长一段时间,加密货币相关收入一直都是 Robinhood 总收入的重要组成部分,且 HOOD 的股价走势与加密货币也存在着较强的关联性,但近期,已有一定的迹象表明 Robinhood 正在冲破对加密货币业务的依赖,并在正向摆脱这一关联性。其股票交易、预测市场、Pre-IPO 以及新增的承销业务依然有望支撑其业绩增长。

如果未来加密市场重回牛市,Robinhood 的加密货币交易收入大概率也会同步爆发,HOOD 依旧能够享受到行业增长带来的红利。

错过币股浪潮,韩国加密交易所被迫“炒土狗”

在加密市场行情走弱,韩国加密投资者均转向股票交易的背景下,韩国交易所 2026 年 Q1 业绩集体下滑,因此它们急需采取措施挽救颓势。但与其他海外交易所能转型为“万物交易所”,上线大批代币化股票满足加密交易者需求不同,韩国将代币化股票归类为证券,因此禁止了加密交易所进行此类交易,同时也不允许韩国加密交易所进行加密货币期货、衍生品或现货交易所交易基金(ETF)交易。

韩国旨在保护投资者的监管措施,如今反而将加密交易所推向了市场投机性最强的角落。在衍生品、代币化股票和预测市场等收入来源和新产品线全部被禁止后,交易所们为了提高平台交易量,就会倾向于选择上线那些能引起注意力、也更具投机性的“土狗”代币。

Web3 & AI

AI 版次贷危机?1.8 万亿美元表外敞口,正成为这轮狂欢的定时炸弹

将近 1 万亿美元的采购承诺、逾 8000 亿美元的未生效租赁合同,以及数以百亿计的供应商融资安排,共同构成约 1.8 万亿美元的表外敞口——这些负债游离于资产负债表之外,却真实地锁定了未来的现金流出。市场目前尚未将上述风险充分定价。

摩根士丹利警告,超大规模云企业的杠杆率在短短两个季度内已从 0.9 倍飙升至 1.8 倍,资本支出增速持续跑赢营收与自由现金流增速,而折旧压力的真正冲击尚未到来。

与此同时,以 Apollo、黑石为代表的私募信贷机构正通过 SPV(特殊目的载体)将杠杆转移至供应链层面,形成高度循环、难以穿透的融资结构。一旦 AI 商业化进程不及预期,或企业客户大规模转向廉价替代方案,整条融资链条的脆弱性将集中暴露。

世界杯才踢几天,AI 预测已经有模型封神,有模型翻车

千问、ChatGPT、Gemini、Claude、DeepSeek、Qwen 以及 Copilot 等大模型,不仅能回答“哪支球队更可能赢”,还能给出比分判断、爆冷可能、红牌风险、关键球员表现和比赛走势分析。

对于预测市场参与者来说,AI 的赛前推演,正在成为赔率、新闻、球队数据和市场情绪之外的另一层参考。

你的 AI 月费被谁分走了?一张图拆解 20 美元背后的算力供应链

Claude 20 美元订阅成本拆分图,把一笔 AI 月费拆向模型公司、云算力、GPU、电力和供应链。

AI 订阅有持续推理成本,不能直接套用传统 SaaS 的高毛利假设。

关联标的:OpenAI、Anthropic、微软、亚马逊、谷歌、英伟达(NVDA)、台积电、SK 海力士、三星、美光、数据中心和电力链。

预测市场

预测市场概念第一股出现了!

Kalshi 曾宣布与美国在线券商 Robinhood 达成合作,后者将借助前者为其用户提供预测市场交易服务,允许用户围绕政治、经济、体育等事件进行押注。但最近,这段关系发生了些微妙变化。Robinhood 渐渐发现,真正稀缺的或许并不是市场本身,而是自己正牢牢掌握的用户入口。Robinhood 手握重要资源——分发能力。

经历了半年左右的加速开发后,Rothera 产品逐渐成型,Robinhood 也终于做出了那个几乎注定会发生的动作 —— 把原本流向 Kalshi 的订单,逐渐转移到自控体系之内。 Robinhood 特意为 Rothera 选择了一个绝佳的首发战场 —— 世界杯。

如果说过去几年预测市场行业的主题是 Polymarket 与 Kalshi 之间的市场之争,那么未来几年的主题,或许将变成一场渠道战争。

另推荐:《世界杯开赛,盘点预测市场上那些“爆赚”和“亏麻”》。

CeFi & DeFi

IOSG:SpaceX 上市当天,三套永续机制的第一次实测

没有公开现货价,市场怎么给一个东西定价?这是 Pre-IPO 永续整个品类要解决的核心难题。

SpaceX 这一案里,trade.xyz 拿下了链上市场(约 96.5% 的成交量),不是因为预言机更聪明,而是近零资金费让这笔交易几乎零成本持有、它踩着 IPO 催化剂上线、按每股计价又接入了跨所套利。

不过,Pre IPO 永续虽然擅长处理价格,处理事件却仍然原始。公司行动,尤其是转换后的一次股票拆分,在链上没有任何管道:trade.xyz 没公布任何 rebase 机制,Ventuals 则把这件事外包给了单独一家数据供应商,而它已经出过一次事(一条过期的拆分数据让其市场闪崩 45%)。瓶颈不在价格发现,而在那个无聊的「公司行动」处理层:传统市场花了一个世纪把它标准化,链上却还没人重建。谁能可信地交付它,谁就补上了这些市场与它们要取代的市场之间最后一道缺口。

STRC 严重脱锚,市场在定价什么风险?

STRC 跌至约 89 美元,按 11.5 美元年化股息折算,简单当前收益率约 12.9%。

市场分歧不在于 Strategy 是否立刻付不起股息,而在于 BTC 储备、高息融资、链上杠杆和同类产品竞争该如何折价。

关联标的:STRC、MSTR/Strategy、SATA、BTC、Pendle 及相关链上收益产品。

STRC 脱锚 11%,Strategy 的永动机还转得动吗?

市场对于 STRC 的定价,不仅反映着投资者对于一只优先股的态度,也反映着市场对于 Strategy 整套资本运作模式的信心。

在 Strategy 的资产负债表扩张闭环中,STRC 并非只是一个普通的融资工具,而是当前 Strategy 资本飞轮的最强引擎。通过“增发 STRC ➡️ 募集法币 ➡️ 购买 BTC ➡️ 提升公司净资产 ➡️ 推高 STRC 信任度”这一闭环,Strategy 成功构建起了一个似乎可以无限循环的资本飞轮。 然而,这一飞轮能够顺畅运转的关键前提,是 STRC 必须维持在 100 美元的面值附近。

股息的修正效果失灵,意味着市场正在定价的风险,已经超出了 STRC 收益率本身。首先是表层的技术性因素。部分市场人士认为,近期的下跌很大程度上源于套利资金去杠杆时的集中踩踏。更深层的担忧正在于 Strategy 的流动性储备状况。

年化 15%-25%,贝莱德比特币收益 ETF 是机遇还是陷阱?

BITA 依托贝莱德现货比特币基金 IBIT,通过卖出备兑看涨期权,为投资者赚取稳定期权权利金收益,但代价是牺牲比特币部分大幅上涨的收益。这款收益型比特币基金专为追求现金流稳定的投资者与机构设计,解决了机构无法持有零收益资产的痛点。

基金资金流向将给出最终答案。若 BITA 与 IBIT 持续吸纳比特币,同时比特币站稳 6.5 万美元区间,说明机构真实买盘具备持续性;反之,若收益型 ETF 仅分流现货基金存量资金,则空头 「收益陷阱」 的判断将得到验证。

以太坊与扩容

Sharplink CEO:百万以太坊开发者,谁与争锋?

以太坊的核心优势并非速度,而是汇聚了最庞大、最深度的人才库;真正的护城河在于可组合性、标准制定与可信中立性所构建的长期生态;这些建设者正专注可扩展性与抗量子等前沿议题,持续巩固以太坊作为金融互联网默认操作系统的地位。

一周热点恶补

政策与宏观市场

伊媒发布美伊谅解备忘录详细条款,包括重新开放霍尔木兹海鲜以及释放 240 亿美元伊朗被冻结资金等;

美国和伊朗宣布在所有战线立即、永久结束军事行动;

美伊协议确定达成,加密、黄金大涨,石油暴跌;

美联储如期维持利率不变但整体鹰派,政策声明大改;

美国两党议员联合提案施压:禁止对 SBF 给予总统赦免或刑期减免;

Anthropic:暂停外国公民 Fable 5 和 Mythos 5 的访问权限,亚马逊被指是“幕后推手”引爆监管介入;

SpaceX收购 Cursor;

溜溜梅(06658.HK)因简称谐音“LLM”(大语言模型)上市首日暴涨(回顾);

观点与发声

Arthur Hayes:AI 吸干市场,比特币年底难上 10 万;

a16z crypto:加密行业进入 Show Me 时代,叙事驱动转向数据验证;

Strive 副总裁:若 Strategy 不能支付 STRC 股息,比特币或将消亡;

机构、大公司与头部项目

BTTInferGrid构建去中心化 AI 推理算力网络……

附《每周编辑精选》系列传送门。下期再会~

BIT 投研:流动性正在消失,比特币会重演 2022 年的筑底行情吗?

当前市场正处于一个由政策预期与流动性变化共同主导的调整阶段。地缘政治缓和以及 SpaceX IPO 超预期表现一度推动比特币从技术性超卖水平反弹,但新任美联储主席 Kevin Warsh 意外释放鹰派信号,使市场失去了原本期待的宽松预期支撑。与此同时,稳定币流动性持续收缩,新增资金明显不足,市场重新进入夏季典型的交投清淡阶段。

从当前定价来看,市场仍缺乏足以推动新一轮上涨的宏观催化因素。日交易量较 2025 年高峰时期明显萎缩,稳定币增长率持续放缓,而 Strategy(原 MicroStrategy)通过 STRC 优先股融资买入比特币所带来的支撑效应也在逐渐减弱。在政策不确定性、季节性偏弱以及流动性收缩的共同作用下,比特币短期走势依然承压。

鹰派预期升温:政策不确定性压制市场风险偏好

市场此前普遍预期新任美联储主席 Kevin Warsh 将释放鸽派信号,但 FOMC 却意外转向鹰派。多位委员暗示,若通胀压力持续,今年甚至存在进一步加息的可能,而 Warsh 也明确表达了重建政策信誉的决心。

趋势模型显示,只要比特币仍低于 73,700 美元,整体趋势仍维持看空,关键阻力位也将随时间逐步下移。与此同时,Warsh 拒绝透露个人利率点阵预测,使市场失去明确的政策锚点,风险溢价随之上升。在历史经验中,这类不确定性往往不利于比特币持续反弹。

从技术面来看,62,446 美元仍是重要支撑位。一旦跌破该位置,下行趋势可能进一步加速。不过,类似于 2022 年的筑底过程,市场也可能经历较长时间的震荡整理,并逐步完成周期低点构筑。

流动性持续收缩:新增资金不足限制反弹空间

除了宏观因素外,流动性不足正在成为当前市场面临的核心约束。日交易量有时已萎缩至约 500 亿美元,而 2025 年 7 月至 10 月上涨阶段的日均交易量约为 2,000 亿美元,仅为此前峰值的约 25%。

稳定币增长也明显放缓。USDT 和 USDC 的 12 个月滚动增长率曾在 2025 年末分别达到 52% 和 122%,目前同比增速均已回落至约 20%,6 个月增长率更接近零水平,反映出新增流动性明显减弱。

与此同时,比特币 ETF 与 Strategy 带来的资金流入也较此前明显减弱。此前,Strategy 通过激进发行 STRC 优先股,一度推动比特币上涨约 15,000 美元,涨幅接近 20%,但这一支撑效应正逐渐消退。目前市场 30 日滚动资金流仍处于净流出状态,在缺乏新的强力催化因素之前,持续性上涨趋势仍难形成。

整体来看,4.2% 的通胀水平远高于美联储 2.0% 的目标,在鹰派立场、夏季季节性偏弱与流动性不足的共同影响下,比特币短期内持续站稳 60,000 美元上方仍缺乏充分支撑。不过,随着市场逐步完成出清,本轮调整仍有可能在今夏构筑周期低点。价格未必会迅速开启新一轮上涨,但这一过程或正在为下一轮牛市周期进行准备。

上述部分观点来自 BIT on Target, 与我们联系获取 BIT 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。BIT 不对基于本内容所提供信息的任何投资决策负责。

Coding 的投注面板赚钱了,但 Polymarket 真不是个「套利」的好地方

前两天那篇《我用 AI 给自己搭了一个投资工作台》,跟大家分享了我 Coding 出来的几个工具:跨市场资产面板、投资图谱、个人内容运营台,还有一个最近用得很频繁的 Polymarket 投注监控面板。

这半个多月,拿了 1600 刀左右的本金实测,跑出了 30%+ 的收益,面板实时统计数据和最终实际净收益基本能对上,只差了 6U 左右,就是挂单/流动性奖励等些小误差。

但我这篇想说的,其实不是「Polymarket 很好赚钱」,更不是想包装成什么套利教程。

恰恰相反,跑完这一轮之后,我愈发觉得,Polymarket,并不是一个适合抱着「套利」念头猛冲的地方。

一、先说这个面板是怎么回事

我大概是 5 月 21 日左右开始手搓这个面板。

最初需求很简单,不想每次都打开十几个投注页面来回切 yes/no 的变价,也不想用 Excel 手填记录了。

没错,在这之前,我一直是用 Excel 记买卖、浮盈浮亏、结算节点、事件类型,笨人笨办法。

但实际玩过的小伙伴都知道,Polymarket 上的很多投注极易失控,就是因为手填记录方式的功能性很差:譬如一开始可能只是想小买一点,结果赔率一动又想加,毕竟缺乏一个直观的感受;再譬如某个投注事件突然异动,没及时更新表格数据,就容易错过了止损/加仓的窗口,诸如此类,等等。

说到底,还是整个过程太碎片化了,没有系统的时候,人很容易靠情绪下单。

所以这个面板从一开始构建,我就是为了把每一笔投注都放回一个统一框架里,让这种感觉变成一个相对可视化与能够横向比较的信息呈现。

经过几版迭代后,我拆成两个 Tab,分别是「持仓仪表盘」+「机会监控」。

「持仓仪表盘」作为整个面板的核心,是一套可以抓取 PM 实时数据并重算的动态系统,分成几个功能区(可以对照参考文初那张图):

  • 总览栏:总本金(计划,实际参考意义不大)、投入本金、持仓价值、持仓浮盈、总浮盈(含已关仓),一眼看清楚账户全貌;
  • Tier 档位占比:这是面板最核心的风控模块,也是我认为整个面板里最反直觉、也最重要的区域,先卖个关子,下个章节详细说;
  • 主题簇暴露:我给每笔投注都打了「主题簇」标签,分成东亚、中东、Crypto、美股、Pre-IPO(能自定义增删),面板会自动汇总每个簇的占比,并设了 12% 的单簇上限阈值,为什么要这样设计?主要是是为了对抗 PM 上最隐蔽的陷阱——假分散,还是下章细说;
  • 单笔持仓明细:档位、方向、买入价、结算价、份额、盈亏、买入日、结算日、备注等,一行一目了然,而且能正序倒序选择与按标签筛选;

「机会监控」则是一个 watchlist,我会把自己关注但还没下注的市场先放进去。

每个市场会记录几个关键字段,包括事件名(附可直接跳转交易页的超链)、T1/T2/T3 分层判断,当前 yes/no 价格、收益、年化收益、异动(可自定义阈值,比如 24 小时内异动超过 20%,只要网页开着就弹窗提醒)、我设定的观察节点,还有投注到期的倒计时。

这里有两个我自己比较满意的小设计:一是找到了 PM 的合适接口,直接把投注事件的网页链接丢进去解析,它会自动提示 yes/no 选项、对应价格,以及同一事件下不同选项的分类,大幅减少了手动录入的麻烦;二是同一笔投注的 Tier 归属会随剩余天数自动重排。

前不久 Anthropic 发布 Mython 之前,watchlist 里就出现了明显的价格异动,基本可以判定为高概率确定性事件,那个时候进场,能吃到大概 10 个点的收益——这种机会,没有 watchlist 很难稳定捕捉到。

二、PM 的数学期望陷阱,与「T1、T2、T3」设计原则

以上是简单介绍,其实我更想讲的是我实测之后的一个思考。

那就是在 PM 这类二元市场里,存在一个很大的结构性陷阱,对喜欢「单一重仓」的玩家来说很不友好,但对习惯「开超市、买一大堆」的分散配置者,反而比较适合。

我会试着把我的思考说清楚,如有错漏,大家就当没看见吧:

假设某个投注事件的 yes价格 c 是 0.80,也就是市场认为这件事大概有 80% 概率发生,那如果我自己判断这个事件真实发生概率 q 是 0.90,就意味着此投注的期望收益率可以粗略计算为:

EV = q / c – 1 = 0.90/0.80 – 1 = 12.5%

这看起来不错,但 PM 不是债券,这个 12.5% 背后隐藏着一个很尖锐的尾部风险,就是如果你判断错了,亏损不是 12.5%,而是 100%。

所以我在面板里不会只看「预期收益率」,还会同时盯两个东西:

  • 一个是我自己的概率判断和市场价格之间的差距,也就是 q – c(我设置的有一个自动止盈提醒目标值,是买入价和100 的中间值),这是 edge 是否真实存在的核心;
  • 另一个是这件事一旦错了,单笔仓位归零对总账户的影响;

第二个原因,也是我第一章节提到的 T1、T2、T3 分层的来源。

简单来说,我分为了三类:

  • T1 高确信:对我而言,舒适区在于涉及到东亚以及一些地缘政治相关,我觉得存在东、西方信息差的,反复核实之后加进去;
  • T2 比较稳:有一些感觉目前明显隐含概率要高于实际的 yes 或 no 定价的;
  • T3 纯投机:赔率很高的那种,而且这种不能常拿,最好就是博反搏,它会回归一定价格,以此吃短线收益);

但也需要注意,T1 有隐性代价,尤其在长期标的上,比如某个 T1 级投注静态收益是 18%,但结算在 180 天后,年化 IRR 可能只有 3–4%,还不如把钱放着,而这段时间里本金是被锁住的,你会错过后来出现的高 IRR 机会。

所以 T1 内部我会再拆成几个时间档(这部分纯个人思路,就不分享了,下同)反正短期 T1-A 可以多打,长期 T1-C 要克制,配太多低 IRR 的长期标的,是隐性的资金效率损耗。

T2 有 edge,但要给「判断错了」留空间,单注上限 8–10%,意味着即使这笔全亏,账户总损失也控制在 10% 以内,不影响继续参与后续机会。

T3 赔率很香,但要用最小仓位观察,不指望靠它赚大钱,反而是博反搏、吃短线回归——让自己持续跟踪高赔率事件,积累对这类盘口的感觉。

总的来看,仓位上限,本质上是在给「我可能判断错了」留出代价可承受的空间。

这里有一个很反直觉但特别重要的点,那就是高确信不等于高仓位。哪怕一个事件你觉得有 95% 概率会发生,只要还有 5% 的概率归零,仓位就必须被限制。

举个极端一点的例子,假设你连续做 10 个自己认为胜率 95% 的投注,听起来每一个都很稳,但只要它们彼此独立,至少错一个的概率大概是 1 – 0.95^10 ≈ 40%

做得多了,总会遇到那次错的。

这还只是独立事件,现实里很多 PM 市场并不独立,它们经常有相关性,比如「美伊对话是否达成协议」「霍尔木兹海峡是否重开」「中东局势月内升级」,这三笔投注看起来是三个独立市场,但底层变量几乎是同一个——中东地缘政策方向,一旦这个方向判断错了,三笔同时出血。

这也是对我最大的帮助,不是提高胜率,而是限制自己犯大错。说白了这个面板的核心价值,其实不是收益统计,而是风控。

三、跑完这一轮,我对 Polymarket 的真实看法

半个多月深度实测下来,我最大的感受,是 Polymarket 上不是没有机会,但它绝不是很多人想象中的那种套利场。

之前我们玩链上套利,大都规则清晰,且价格错位可以被锁定,但 Polymarket 不一样,它很考验你对某个投注不同风向转变的逻辑理解(这点感觉很难做用文字精准表达出来)。

比如东亚相关的政治、经济动态,中文用户确实可能存在一定的信息差优势,这一点值得挖,但这不代表你一定能赢。Polymarket 最终不是按「你理解的现实」结算,而是按市场规则和指定数据源结算(UMA 的操纵问题也屡见不鲜了)。

此外你觉得某件事在中文语境里板上钉钉,不代表英文规则里的定义也一样,尤其是每一个投注的规则设定里,其实经常会有一些文字陷阱。

所以根据我的实际体验,PM 没那么多套利机会,主要还是靠信息差和仓位分散,哪怕是高确信的,也可能遇到黑天鹅。

一旦遇到,就是本金全无。

正如一位朋友说的,「投资这件事,哪怕只有 1% 的归零概率,也不应该抱有侥幸」。

因为这样的数学期望,长期来看是负的。

所以我现在对 PM 的理解更保守:

  • 第一,不当成稳定收益工具,哪怕是高确信的投入,尤其是你连续赢了几次,也不要觉得自己找到了提款机,二元市场最可怕的是,它会在你连续赢之后,让你误以为自己能判断一切,最后一笔仓位做大,直接把前面的利润还回去;
  • 第二,别把高胜率等同于好交易,一个 90% 胜率的事件,如果市场价格已经是 0.95,那它反而可能是负期望;反过来,一个只有 40% 胜率的事件,如果市场只给 0.20,也可能有正期望;
  • 第三,别忽视尾部风险,这点特别重要,很多人看到 10%、20% 的收益,会觉得很稳,但只要这笔交易错了是归零,那它就不是传统意义上的低风险收益(从这个角度上讲,我甚至觉得 PM 上根本就没有所谓的低风险机会,每个都是高风险)
  • 第四,别做伪分散,买多个不同盘口,不一定叫分散,比如上文提到的「美伊对话是否达成协议」「霍尔木兹海峡是否重开」「中东局势月内升级」,这三笔投注看起来是三个独立市场,但底层变量几乎是同一个;

所以我现在更愿意把 PM 当成一个判断力训练场。

它刚好配合我这个宅男日常最喜欢刷的政治、经济、科技、金融资讯,把那些平时只停留在「我觉得」层面的判断,落成一个可以被正反馈的东西。

这些能力,在 PM 之外,同样有用。

顺便一提,除了这个 PM 投注面板,我用 Codex 还做了一个私募市场估值动态监测面板,主要追踪还没上市的独角兽公司—— Anthropic、OpenAI、Stripe、Kraken 等在私募市场里的估值变化,以及这些变化和 PM 上对应投注之间的关系。

Polymarket 本质上是预期市场,有些时候私募市场里的信号已经在变化,但 PM 价格还没动;有些时候 PM 价格先动了,现实数据还没跟上,两者之间的错位,是值得持续观察的地方。

当然,这里面也不是无风险套利,私募市场估值本身不完全透明,不同数据源之间可能有差异,但作为一个观察框架,还是挺有意思的,后续找机会单独写一篇。

小结

这篇从头到尾想说的,从来不是「我用面板赚了 30%,你也可以」。

我觉得更有用的是能做出一个工具,帮你把感觉变成框架,把框架变成纪律,很多时候,很多人,赚到钱,不代表找到了什么秘法,只代表这一轮的判断恰好对了。

这个区别,很重要。

也建议大家可以开始尝试 Vibe Coding,不一定非要用 Claude Code,用 Codex,甚至 Kimi 最近推出的 Kimi Work 都可以先体验体验,如果大家开通海外订阅有什么不方便的地方,后续可以分享我自己用的一些丝滑方式。

「英伟达概念股」CoreWeave联创访谈:AI需求似乎每天都在加剧

原文标题:An Interview with CoreWeave Executives: AI Demand Seems to ‘Intensify’ Every Day

原文作者:Tae Kim

原文编译:Peggy,BlockBeats

编者按:这篇访谈提供了一个观察 AI 算力周期的窗口:需求并没有因为上一轮 GPU 抢购潮而降温,反而正在被智能体、推理和企业级 AI 应用继续推高。

本文采访了 CoreWeave 联合创始人兼首席发展官 Brannin McBee,以及企业发展与投资者关系副总裁 Nick Robbins,讨论 AI 需求和 neocloud 市场的现状。CoreWeave 高管的核心表述很直接——AI 需求似乎每天都在以新的方式加剧,而真正的瓶颈也正在从「有没有 GPU」转向更复杂的基础设施问题:数据中心供电壳体、CPU、存储、电工、供应链执行能力,以及客户愿意为新一代算力支付多高成本。

CoreWeave 的特殊性在于,它处在 AI 基础设施链条的中间位置:既服务 OpenAI、Anthropic、Meta、Google、Microsoft、Nvidia 等头部客户,也直接感知研究实验室、企业客户和超大规模云厂商的需求变化。因此,它看到的不只是「GPU 是否短缺」,而是 AI 工作负载本身正在发生结构性变化。随着 agentic AI 和 reasoning 模型兴起,算力需求不再只围绕 GPU 展开,CPU 和存储的重要性也在上升,新一代数据中心设计必须为 Vera CPU、Vera Rubin 服务器和更多存储预留空间。

这也解释了为什么 AI 基础设施竞争正在从单纯的芯片采购,转向更全面的工程交付能力。谁能更快拿到供电数据中心、部署服务器、打通供应链、优化每 token 成本,谁就更接近这一轮 AI 资本开支周期的核心。CoreWeave 反复强调「客户驱动」,背后其实是一个更大的判断:AI 云厂商不再只是卖算力,而是在根据最前沿客户的路线图,提前重构下一代 AI 工厂。

对于投资者和行业观察者来说,这篇访谈最值得关注的不是某个单点数字,而是 AI 基础设施需求的变化方向:GPU 仍然重要,但瓶颈正在扩散;Nvidia 仍是核心,但 CPU、HBM、存储和数据中心供电能力正在成为新的变量;AI 需求仍在增长,但未来的胜负可能取决于谁能把复杂基础设施持续、稳定、规模化地交付出来。

以下为原文:

CoreWeave 被视为 neocloud(新型云服务)领域具有创新性的早期市场领导者。

它是唯一一家获得 AI 研究机构 SemiAnalysis 最高级别「白金评级」的云服务商。CoreWeave 成立于 2017 年,为初创公司和大型企业提供大规模 GPU 算力。

Key Context 近期采访了 CoreWeave 联合创始人兼首席发展官 Brannin McBee,以及企业发展与投资者关系副总裁 Nick Robbins,讨论 AI 需求和 neocloud 市场的现状。

以下为本次对话中编辑后的要点:

AI 需求持续加剧

Tae:智能体 AI 的需求浪潮是从什么时候开始爆发的?

Brannin:我们在去年第四季度就看到了真正的开端。当时,我们正与客户进行工程层面的沟通,讨论他们预计会在今年第一季度推向市场的产品。

这一直是我们看待客户需求时非常重要的视角。我们和客户之间存在一种深度互联的工程关系。正是这种关系让我们能够提前看到趋势,而不是等变化发生后再被动响应。

如果从 AI 市场的产品角度来看,我会说,第一季度是推理和 AI 消费出现巨大拐点的时刻,而且这种加速到现在仍在继续。

Tae:目前 AI 需求处于什么状态?和几个月前相比,最近几周是否完全没有放缓迹象?

Nick:它似乎每天都在以新的方式加剧。

Tae:请谈谈在智能体 AI 浪潮中,CPU 相对于 GPU 的需求上升趋势。你们会在 Nvidia GPU 服务器旁边部署一排排 Vera CPU 机架吗?

Brannin:CoreWeave 从 2023 年开始就在运行 CPU。我们一直都有完整的云产品。所以问题并不是我们是不是刚开始增加 CPU,而是客户到底需要什么?这种需求在相对意义上是否正在上升?答案是,非常明确,确实如此。

随着智能体和推理能力在模型中真正兴起,存储需求相较前几代也在上升。我认为这一趋势会继续。

Nick:对于你的问题,答案是肯定的。你绝对会看到大量 Vera CPU 被部署在大量 Vera Rubin 服务器旁边。去年,我们实际上从根本上重新设计了基础数据中心方案,为更多存储和更多 CPU 留出了空间,让它们可以部署在 GPU 旁边。

我们之所以这么做,是因为我们在整个生态系统中处于一个非常独特的位置。我们是唯一一家服务于所有最先进技术用户的独立云服务商。没有其他独立 AI 云服务商可以说,Anthropic、OpenAI、Meta、Google、Microsoft、Nvidia 等都是自己的客户。

这为我们的业务创造了一个有益的飞轮,或者说正向反馈循环:我们能理解客户正在把技术带向哪里,并据此进行规划。

瓶颈不再只是 GPU

Tae:未来你们会主要使用 Nvidia Vera CPU 吗?

Nick:这取决于具体工作负载。我们做事是由客户需求驱动的。我们确实预计会成为 Vera CPU 的早期且重要的采用者,这一点我们已经披露过。目前,我们的机群实际上主要还是 AMD,但随着时间推移,这可能会根据客户需求发生变化。客户对 Vera CPU 的兴趣非常浓厚。

Brannin:这也很好地提醒我们,可以谈谈我们的合同是如何运作的。正如你所知道的,我们 98% 以上的收入都是由合同驱动的。我们不是在猜客户想要什么样的基础设施。客户会非常明确地告诉我们,他们需要什么样的配置。一切都是客户驱动的。是客户在定义我们要建设什么。

Tae:谈谈竞争格局吧。面对 SpaceX、Nebius、Oracle 这样的 neocloud,以及 Azure、AWS、Google 这样的超大规模云服务商,你们是如何进入市场并参与竞争的?

Brannin:在差异化方面,我更愿意从第三方验证的角度来看。除中国外,全球排名前十的 AI 实验室中有九家在使用我们的平台。SemiAnalysis 一直将我们在性能方面单独列为最高水平。我不认为我们之所以能获得这样的 GPU 分配,是因为我们和 Jensen 的私人交情。

这说明供应商对我们的执行记录和工程能力有很深的信心,相信我们能够在全球范围内最好地体现其产品能力。

Nick:我们能够赢得超大规模云服务商客户,是因为我们非常擅长执行。我们能够以极快的速度搭建这些系统,而且它们运行得非常好。我们能够赢得研究实验室客户,是因为我们提供了性能最强的技术版本,并且在每 token 效率上表现最好。

我们能够赢得企业客户,是因为基础设施确实运行良好,而且我们构建了一个非常优秀、同类最佳的编排层,这也是白金评级等认可的来源。

但越来越重要的是,在 AI 云服务商中,我们已经构建出最成熟的一层能力,覆盖推理和开发工具,帮助企业把 AI 真正投入生产。

这意味着,我们正在构建和交付一些产品,最终帮助那些技术成熟度相对较低的企业,把数据转化为模型,再转化为可以在内部运行的智能体,而我们也可以在这个过程中交叉销售 CoreWeave 云服务。

Tae:目前的瓶颈是什么?是已经具备供电条件的数据中心壳体?GPU?还是电工?

Brannin:是 powered shells,也就是具备供电条件的数据中心壳体。更准确地说,是这些壳体内部的组件。你特别提到电工,这一点完全正确。这是一个复杂的领域。

但重要的是,我们已经有 49 个这样的站点上线并运行。我们不是把希望寄托在一两个站点上。我们已经做了 49 次。

这是一份非常深厚的执行记录。

这也意味着我们积累了大量知识,知道如何处理供应链问题,知道在这条供应链中哪些供应商适合合作,哪些供应商不适合合作。

编者注:powered shells 指数据中心建筑本身,不包括实际的计算服务器硬件。

Tae:关于 HBM 内存的成本和短缺,你们能透露些什么?你们如何应对?客户是否需要承担涨价成本?

Nick:答案是肯定的。我们的商业模式设计,是在签署 GPU 采购订单、确定我们要支付多少成本的同时,锁定我们向客户收取的 GPU 价格。更广义地说,也就是服务器价格,而服务器价格显然包含 HBM 成本。

这就是我们隔离日常价格波动影响的方式。

如果下一笔交易中我们的组件成本上升,我们会把这部分成本反映到我们认为可以向客户收取的价格中,从而保护我们的利润率。我们在将这些成本传导给客户方面受到很好的保护。这是我们非常密切关注的事情。

目前,获取组件并不是最大的瓶颈。最大的瓶颈是 powered shell。但未来某些时候,这个答案可能会来回变化。

Tae:你们预计 Vera Rubin 的部署爬坡会如何展开?今年下半年会是什么情况?

Nick:我们显然是全球第一家启动并全面验证 VR,也就是 Vera Rubin 机柜的公司。去年我们在 GB200、GB300 上也是这样。我预计 VR 会在今年晚些时候开始出现。

我预计,真正大规模、非常强劲的部署爬坡会贯穿整个 2027 年。这个节奏和 GB 类似:GB 在 2025 年开始出现,但真正大规模爬坡实际上贯穿了整个 2026 年。也就是说,去年年底已经部署了不少,但今年才是真正大规模部署 GB 的一年。

我预计,在未来 12 到 18 个月里,VR 会呈现非常相似的节奏。

STRC脱锚11%,Strategy的永动机还转得动吗?

原创 | Odaily 星球日报(@OdailyChina

作者|Azuma(@azuma_eth

Strategy 的优先股 STRC 正处于持续“脱锚”之中。

美股行情显示,自 5 月 15 日以来,STRC 便已逐步偏离 100 美元的目标面值,近日折价幅度更是大幅加剧,昨日盘中一度触及 83.26 美元的低位,收盘时报价 88.59 美元,距离目标面值已“脱锚”超 11%。

对于一只普通股票而言,11% 的跌幅或许算不上什么大事,但对于 STRC 而言,持续脱离 100 美元的目标面值,却意味着该产品的核心设计目标正在面临着严峻的挑战。

因为在 Strategy 最初的设计中,STRC 本就被打造为一款围绕 100 美元面值附近运行的收益型证券,而非一只高波动性的投机资产。如今市场价格与目标面值之间的偏离越来越大,也使得越来越多投资者开始重新审视这款产品背后的逻辑。

更重要的是,随着 Strategy 不断扩张其比特币储备规模,STRC 已逐渐成长为该公司最重要的融资渠道。某种意义上,市场对于 STRC 的定价,不仅反映着投资者对于一只优先股的态度,也反映着市场对于 Strategy 整套资本运作模式的信心。

STRC:Strategy 资本飞轮的引擎

为了理解此次脱锚的严重性,首先需要厘清 STRC 的产品结构及其独特的锚定机制。

STRC 是 Strategy 于 2025 年推出的一种创新型金融衍生工具。与 Strategy 的普通股 MSTR 不同,STRC 的定位是一种永续优先股,它具有固定的目标面值(100 美元)和相对稳定的股息收益,其性质更接近于带有固定收益属性的证券。

  • Odaily 注:Strategy 创始人 Michael Saylor 最新透露,STRC 是在 AI 辅助下设计完成。

在 Strategy 的资产负债表扩张闭环中,STRC 并非只是一个普通的融资工具,而是当前 Strategy 资本飞轮的最强引擎。

在推出 STRC 之前,Strategy 主要依赖发行可转换债券(Convertible Notes)和直接增发普通股来筹集资金购买比特币。然而,这两种模式各有限制 —— 可转债受制于到期日和债务杠杆率的上限,而频繁增发普通股则会稀释现有股东的权益。

STRC 的出现完美地解决了这一痛点,其在 Strategy 策略中的核心效用主要体现在两个维度:

  • 无限额的“市价发行”(ATM)计划: 只要 STRC 的市场价格稳定在 100 美元或以上,Strategy 就可以通过 ATM(At-the-Market)机制,在二级市场源源不断地增发新的 STRC 份额,并募集法币。
  • 零股权稀释的购买力: STRC 作为永续优先股,没有法定的到期还本压力,且不具备普通股的投票权和剩余资产分配权。这意味着,Strategy 可以在不稀释 MSTR 股东权益、不增加刚性债务利息的前提下,凭空创造出数以十亿计的法币购买力,并将其全部投入到比特币的增持中。

通过“增发 STRC ➡️ 募集法币 ➡️ 购买 BTC ➡️ 提升公司净资产 ➡️ 推高 STRC 信任度”这一闭环,Strategy 成功构建起了一个似乎可以无限循环的资本飞轮。

然而,这一飞轮能够顺畅运转的关键前提,是 STRC 必须维持在 100 美元的面值附近。一旦市场价格严重低于 100 美元,根据 ATM 募集条款及市场套利逻辑,Strategy 将无法再通过折价的优先股向市场有效吸纳资金,其整套资本魔术也会事实性地陷入停摆。

在设计之初,为了确保 STRC 的二级市场价格能够始终贴合 100 美元的目标面值,Strategy 引入了“每月动态调整股息率”的机制。简单来说,当 STRC 的市场价格低于 100 美元时,Strategy 可以提高股息率,以提升产品吸引力;当价格高于 100 美元时,则可以降低股息率 —— 理论上,通过不断调整股息率,STRC 应该能够长期围绕 100 美元附近运行。

但如今,即便 Strategy 已将股息提高到了 11.5% 的高位,同时还将派息频率从月付改为半月付,但 STRC 的“脱锚”状态并未有效修复……这到底是为什么?

脱锚原因:信心,信心,还是信心

股息的修正效果失灵,意味着市场正在定价的风险,已经超出了 STRC 收益率本身。从当前市场讨论来看,市场的风险担忧主要体现在两个层面。

首先是表层的技术性因素。部分市场人士认为,近期的下跌很大程度上源于套利资金去杠杆时的集中踩踏。

在过去一年里,STRC 长期围绕 100 美元附近交易,因此吸引了大量收益型套利资金参与。这类资金往往会通过杠杆放大收益,在获取股息收入的同时赚取价格回归面值的套利空间。然而随着 STRC 跌破 100 美元后持续走弱,一部分杠杆账户开始触发风控线,被迫卖出持仓;而价格下跌又进一步引发更多杠杆资金平仓,最终形成连锁反应。在这一过程中,抛售压力不断自我强化,使得 STRC 的跌幅远远超过正常情况下的供需变化。

但如果仅仅用杠杆踩踏来解释当前的市场表现,似乎仍不足够。对于许多投资者而言,更深层的担忧正在于 Strategy 的流动性储备状况。

本月早些时候,摩根大通曾发布研究报告指出,Strategy 每年约有 17 亿美元的股息支付义务,以当前的现金储备水平计算, 账面现金仅足以覆盖约 6.3 个月的优先股股息支出。这也引发市场对于 Strategy 所承诺的未来流动性覆盖能力的担忧。

对此,Strategy 方面则给出了截然不同的解释,该公司官方于 X 发文强调,若将其庞大的比特币储备纳入考量,足以覆盖 32 年的股息支付。

然而问题在于,这两种说法实际上建立在不同的前提之上。摩根大通关注的是 Strategy 的现金性,而 Strategy 的测算则隐含了一个重要假设 —— 必要情况下,公司可以通过出售比特币来获取资金。

这恰恰触及了市场最敏感的部位。本月初,Strategy 首次出售了其比特币持仓,尽管此次出售规模仅为 32 枚,官方亦将其包装为“主动进行市场脱敏测试”,并提到“以后还会买回更多”,但此举依旧对市场造成了剧烈冲击。原因在于,过去几年 Strategy 及其创始人 Michael Saylor 一直向市场传递着一个核心叙事 —— 比特币是长期战略储备资产,公司将通过资本市场融资来获取运营资金,而非依赖出售比特币。

因此,当市场第一次看到 Strategy 真正卖出比特币时,难免会引发更大的担忧 —— 如果未来融资环境趋紧,Strategy 是否需要进一步依赖出售比特币来履行股息义务?如果答案并非绝对否定,那么投资者就必须重新评估相关证券的风险水平。

从这个角度来看,持续“脱锚”的 STRC 背后,其实是市场是在重新评估整个 Strategy 资本结构的稳健程度。

Strategy 的买盘,可能转为卖盘

对于 Strategy 而言,STRC 持续脱锚最大的影响,在于融资功能的弱化。

过去几年,Strategy 得以持续扩大比特币储备,核心逻辑在于通过发行股票、可转债及优先股等证券从资本市场获取资金,再将资金用于增持比特币。而 STRC 正是 Strategy 最重要的融资工具,当其长期低于 100 美元的目标面值交易时,意味着市场正在要求更高的风险补偿,Strategy 的融资能力也会因此陷入暂时性宕机。

接下来,STRC 的回锚状况或许将成为市场观察 Strategy 风险状况的重要指标。如果 STRC 长期处于折价状态,导致融资能力持续受限,而 Strategy 现金储备又不断消耗,那么市场对于 Strategy 未来可能通过出售更多比特币来满足股息支付需求的担忧势必进一步升温。

这种预期一旦强化,其影响将不再局限于 STRC 本身。作为过去几年比特币市场最重要的边际买家之一,Strategy 的融资能力与增持节奏始终深刻影响着市场供需预期,若 Strategy 的买盘转为卖盘,或将对比特币造成难以想象的下行压力。

当世界杯碰撞 Agent:从 Web2 到 Web3,钱包如何走向 Agentic Wallet?

世界杯是一个很适合观察钱包变化的场景。

球队出线与否、冠军赔率变化等球迷每天讨论的内容,在 Polymarket 这样的预测市场里,就变成了可以被定价的交易行为,所以 Web3 主流钱包集成的世界杯预测活动,放到更长的时间线上看,的确算得上用户进入链上互动的一个轻量化入口与起点(延伸阅读《世界杯狂欢,预测市场上桌:Polymarket 们如何撕开大众化口子?》)。

与此同时,这一次另一个更早期但更有想象力的变化,也颇值得关注,那就是当 AI Agent 开始进入钱包场景,用户与链上世界的交互方式,可能也要变了。

比如 imToken 在这次世界杯相关探索中,就开始尝试把 AI Agent 放进实际使用场景,像推出的网页端和 Discord 中的代理,就能够围绕具体的预测需求,帮助用户更自然地完成投注交易,允许用户不再只在钱包 App 里完成操作,而是在 Discord、网页等场景中轻松参与预测市场,且丝滑无感地被 Agent 引导回链上。

这未尝不是 Agentic Wallet 的早期样子——未来的 Web3 钱包,形式可能不局限于钱包应用,但一定是一个尽可能无处不在的「AI 钱包形态」。

一、世界杯的实验:当 Agent 开始理解「意图」

还是我们老生常谈的问题,过去十年,钱包解决的核心问题很明确,就是资产存在哪里,私钥由谁控制,交易由谁签名。

譬如用户打开 imToken,主要就是为了看余额、操作转账/交互并管理多链资产,也正因如此,这个阶段的钱包更像一个资产入口和签名入口,用户只要知道自己计划做什么,然后通过钱包完成最后一步,这就够了。

但 Agentic 时代的变化在于,用户未必一开始就知道自己要点什么。

比如在世界杯场景里,一个普通用户可能并不会先想到「我要打开 Polymarket,找到某个市场,判断盘口,完成交易」,他更可能说的是「今晚这场球有什么看点?」、「我看好葡萄牙出线,有没有相关市场?」、「这个赔率是不是已经太低了?」、「如果我只是小额参与,流程怎么走?」

这些问题在以前可能是分散在微信群、社交平台讨论或者搜索引擎里,每个用户要自己把信息拼起来,再一步步执行,但 Agent 介入之后,交互方式发生了明显的变化:用户只需要表达一个大致意图,Agent 就会主动帮他拆解路径,而钱包再负责把路径变成一连串的链上动作。

所以这肯定不是简单地给钱包加一个聊天框那么简单。

真正的变化在于,钱包开始从「功能菜单」变成「意图解释器」。以前的钱包,主要是用户决定是要转账、Swap、质押,还是连接 DApp?未来的钱包则可能更一步到位,只需要用自然语言告诉它想完成什么。

这也是为什么世界杯这种大众事件很适合做 Agentic Wallet 的入口。因为它天然有语境,用户天然有表达欲,也天然需要判断。Agent 不需要一上来就替用户管理复杂资产组合,尤其是涉及到复杂的资产管理,风险更高,它完全可以先在一个具体场景里帮助用户找到交互路径,再把最后的控制权交还给钱包和用户。

那文初提到的 imToken 在网页端和 Discord 里可链上交互的代理,就是一个典型的例子,它们把钱包能力带到了一个更轻的入口里,使得用户不一定先打开 App,不一定先进入传统 DApp 浏览器,而是可以在一个活动页面、一个世界杯场景里通过 Agent 找到交互路径。

这意味着钱包的边界正在外溢。

以前的钱包入口相对清晰,用户打开 App,进入资产页,点击功能,再连接 DApp;而未来的钱包入口可能散落在更多地方,譬如网页、Discord、Telegram、AI 聊天框、活动页面、开发者工具,甚至某个用户自己生成的轻量钱包界面。

从这个角度来讲,也是为什么我们会觉得世界杯预测不是重点,重点是它让钱包第一次更自然地站到了「用户意图」的前面。

二、从 Agent Pay 看,AI 正进入支付层

如果只看 Crypto 内部,Agentic Wallet 可能还容易被理解成一个叙事概念,就是 AI 帮用户看行情、找机会、做交易,听起来很像上一轮 AI Agent 热潮的延伸。

但 Mastercard 在 6 月 10 日推出的 Agent Pay for Machines,让这件事突然变得不只属于 Web3。

Mastercard 对 Agent Pay 的定义很明确,那就是让可信的 AI Agent 在用户授权下参与支付,包括 Agent 如何被识别,如何被授权,如何在支付网络里被验证,如何让商户、发卡方、用户都知道这笔交易是由 Agent 协助完成的。

这其实和 Web3 钱包面对的问题高度相似。

当 AI 只是帮你写文案时,出错的代价通常还可控,但一旦 AI 开始参与资产交互,问题就变了,变成了它到底有没有权限?它理解的用户意图是否准确?它调用的服务是否可信?它发起的交易是否超出边界?如果结果和用户预期不一致,谁来兜底?

Mastercard 给出的答案,是在支付网络里重新设计「可信 Agent」的身份、令牌、授权、风控和争议处理。

这个信号很重要。如果说 Web3 圈子里的 Agentic 还带着一点极客式想象,那么传统金融巨头开始为 Agentic Commerce 设计支付基础设施,则说明这件事已经进入了更现实的商业语境。

更近一点看,国内支付巨头也在往这个方向移动。微信支付正在联合腾讯智能体产品 WorkBuddy 测试 AI 支付功能,譬如在微信钱包中上线「AI 专属卡」,从已披露的信息看,这类产品的核心并不是让 AI 随便花钱,而是通过充值额度、支付授权范围、验密确认等方式,为智能体支付设置边界。

这和 Mastercard Agent Pay 的逻辑其实是同一条线,那就是 AI 可以参与支付,但必须被识别、被授权、被限制、被审计。

而 Web3 钱包面对的是同一道题的链上版本。区别只是传统支付系统更强调网络、商户、发卡方和合规责任;链上钱包更强调私钥、签名、授权、合约调用和用户自托管。

也正因为如此,Agentic Wallet 不能简单照搬传统支付的路径。毕竟在传统支付里,用户可以依赖银行、卡组织、商户、争议处理和风控体系,但在链上世界里,一笔交易一旦上链,很多时候就没有后悔按钮。

AI Agent 带来的效率越高,钱包承担的最后一道安全边界就越重要。所以未来的钱包不能只是让 Agent「能做事」,更要让 Agent「只能在用户允许的范围内做事」。

这也是为什么 Web3 反而可能更适合讨论 Agentic Wallet。

三、Agentic 时代,钱包如何重新定义链上交互?

很多人讨论 AI Agent 时,容易下意识走向一个极端想象,以后 AI 自动帮我交易,自动帮我理财,自动帮我找空投,自动帮我套利。

这个方向当然有吸引力,但对于钱包来说,真正难的并不是「自动化」,而是「边界感」。

因为钱包不是普通应用。普通应用里,AI 推荐错一首歌、写错一段话、点错一个页面,最多只是体验问题;但在钱包里,AI 如果理解错一条指令、调用错一个合约、给出过大的授权,可能就会变成真实的资产风险(延伸阅读《Sign 不只签名:当 AI Agent 替你签名,谁还握着控制权?》)。

所以 Agentic Wallet 的第一性问题不是「AI 能帮用户做多少事」,而是「用户如何知道 AI 正在做什么」。

这也是 imToken 过去几年一直强调控制权的原因。从自托管钱包到多链资产管理,再到今天的 AI 共创和 Agent 探索,真正连续的主线并不是功能越来越多,而是用户始终要能理解、确认和控制自己的数字世界。

放到 Agentic 时代,这条主线会变得更具体。

钱包需要让用户看懂这个 Agent 是谁,能调用哪些能力,授权持续多久,是否可以跨 DApp 操作,什么时候需要我再次确认,我能否一键暂停或撤销它……这些问题听起来有点繁琐,但它们才是 Agentic Wallet 能否真正成立的基础。

因为 AI Agent 的强大,恰恰来自它可以把复杂流程变简单。用户说一句话,Agent 可以拆成十几步执行路径,这对体验是好事,但对安全也是挑战。路径越长,中间环节越多,越需要钱包把关键节点重新拉回到用户眼前。

未来好的钱包交互,可能不是让用户看到更多技术细节,而是把复杂交易翻译成用户能理解的话:

  • 你正在授权某个 Agent 在未来 24 小时内调用某个合约;
  • 这次操作最多可使用多少 USDC;
  • 它只能访问世界杯相关预测市场,不能触碰你的其他资产;
  • 每次交易超过某个额度时,必须重新确认;
  • 授权到期后自动失效;
  • 你可以随时在钱包里暂停这个 Agent;

这听起来像是一个很远的未来,但其实已经从一些很小的场景开始了。世界杯预测活动,就是一个事件入口,而 imToken 试水的网页端 Agent、Discord Agent 则是一个社区入口。

越是在这种时候,钱包越不能退到幕后。

Gate 研究院:存储三巨头市值集体破万亿

摘要

  • 全球存储赛道总市值已呈爆发式增长,三大巨头三星电子、SK 海力士和美光科技市值均已突破万亿美元。
  • 随着 AI 大模型训练与推理需求持续增长,正在显著抬升数据中心对高带宽内存 HBM、DDR5、企业级 SSD 等存储产品的需求强度与价值量。
  • 美光科技近期正式进入万亿美元市值俱乐部,成为 AI 存储产业链中最受关注的重估标的之一。根据 StockAnalysis 数据,截至 2026 年 6 月 3 日,美光市值约 1.17 万亿美元。
  • 本轮存储赛道上涨的核心并非传统 DRAM 周期反弹,而是市场开始重新定价 AI 服务器、高带宽内存 HBM、长期供货协议 LTA 以及存储行业供需紧张中的结构性价值。
  • Gate 正式推出股票交易,用户可直接使用 USDT 在平台内交易主流证券市场的股票与 ETF 等资产。股票合约专区已上线永续合约,支持 USDT 结算及 1-20 倍杠杆双向交易。Gate 还推出了杠杆 ETF 代币,为投资者提供股票做多敞口。
  • 美光的万亿美元市值不是单一业绩周期的结果,而是 AI 存储价值重估、HBM 产品升级、长期协议机制和行业供需改善共同作用的体现。

AI 驱动下的存储赛道

过去,存储行业常被视为典型的强周期板块,企业盈利高度依赖供需波动和价格弹性。但在 AI 时代,存储正逐渐从通用硬件中的配套部件,升级为算力基础设施中的关键资源。

大模型训练和推理不仅需要更强的 GPU 和互联能力,也需要更高带宽、更大容量、更低时延的存储系统配合。无论是 GPU 侧的 HBM,还是服务器侧的 DDR5、企业级 SSD,其重要性都在明显上升。对云厂商与数据中心客户而言,存储已不只是成本项,更是影响模型训练效率、推理吞吐和整体部署成本的关键变量。

AI 应用扩张带来的变化,不只是存储芯片出货量增加,更重要的是高端产品占比提升。HBM 相比普通 DRAM 具有更高带宽、更高集成度和更高附加值;企业级 SSD 也因数据中心负载增强而受益。随着产品组合向高性能方向迁移,头部厂商的收入结构、利润率结构与估值框架都可能发生变化。

与历史上“涨价即扩产”的传统逻辑不同,HBM 等高端存储产品受制于制造工艺、良率、先进封装与客户认证节奏,供给释放速度相对有限。与此同时,核心客户更倾向通过长期供货协议锁定产能与部分价格,这使得头部厂商的收入可见度和议价能力较过去更强,也让本轮景气度具备更鲜明的结构性特征。

美光科技(Micron Technology, Inc.,NASDAQ: MU)成立于 1978 年,总部位于美国爱达荷州博伊西,是全球领先的半导体存储与存储解决方案供应商。公司主要设计、制造和销售 DRAM、NAND Flash、NOR Flash、高带宽内存 HBM、SSD 以及面向数据中心、移动设备、汽车、工业和消费电子的存储产品。将其作为研究案例,并不是为了将文章聚焦于单一股票,而是因为美光在产品谱系、客户结构、业绩弹性与市场定价上,都较为典型地反映了 AI 存储赛道的演进方向。

美光科技

在全球存储芯片行业中,美光与三星电子、SK 海力士并列为主要 DRAM 供应商,也是全球 NAND 市场的重要参与者。随着大模型训练和推理需求持续增长,AI 服务器对高带宽内存 HBM、高容量 DDR5、企业级 SSD 等存储产品的需求快速提升。存储芯片不再只是通用计算设备中的配套零部件,而逐渐成为 AI 算力基础设施中的关键瓶颈之一。尤其是在 GPU 集群中,HBM 的带宽、容量和功耗表现直接影响 AI 芯片的性能释放,美光因此被重新纳入 AI 半导体产业链的核心供应商范围。本报告将美光科技视为 AI 存储产业链的重要代表企业,并围绕其万亿美元市值突破、长期协议、HBM 增长、估值重构以及 Gate 股票相关交易支持展开分析。

基本面分析与投资逻辑

根据 Gate 行情数据,截止 2026 年 6 月 3 日,美光科技股票报价 1,056 美元,按约 11 亿股稀释后总股本计算,公司总市值约为 1.17 万亿美元。过去一年,美光科技(MU)整体呈现出明显的震荡上升并最终加速突破的走势。股价从约 110 美元附近起步,前期伴随 AI 存储需求预期逐步走强,稳步上涨至 400 美元以上;随后经历阶段性调整后,再次在 HBM 和 AI 数据中心需求爆发的推动下进入主升浪,5 月至 6 月连续大幅拉升,最高触及 1,076 美元,较一年低点累计上涨约 8 倍以上。过去一年,美光股价由约 110 美元上涨至 1,056 美元附近,累计涨幅超过 800%,公司市值同步突破 1 万亿美元,反映市场对 AI 存储需求和 HBM 业务前景的持续重估。

从业务结构看,美光目前主要面向四大应用领域:一是数据中心和云计算,包括 AI 服务器、企业服务器和网络设备;二是移动终端,包括智能手机和平板设备;三是存储业务,包括企业级和客户端 SSD;四是嵌入式业务,包括汽车、工业和消费电子应用。随着 AI 数据中心资本开支持续扩张,数据中心相关存储需求正在成为美光增长最快、利润弹性最高的业务方向。

美光本轮市值突破万亿美元,并非单纯来自传统存储周期反弹,而是源于市场对其在 AI 基础设施产业链中战略价值的重新定价。FY2026 Q2 业绩显示,公司收入、毛利率、EPS 和自由现金流均创下纪录,验证了 AI 需求、行业供给紧张和高端存储产品升级共同驱动的盈利拐点。

AI 时代,存储从配套组件升级为战略资产

在传统计算架构中,存储芯片通常被视为 CPU、GPU 之外的配套元件,行业定价主要受周期性供需影响。但在 AI 时代,尤其是大模型训练与推理规模持续扩张后,内存带宽、容量和能效已经成为 AI 系统性能释放的关键瓶颈。

美光在 FY2026 Q2 业绩公告中明确指出,Q2 创纪录表现反映了“AI 时代存储的战略价值”。公司 CEO Sanjay Mehrotra 表示,在 AI 时代,存储已成为客户的战略资产。这说明美光管理层已将公司定位从传统存储供应商,提升为 AI 算力基础设施中的核心参与者。

AI 服务器对 HBM、高容量 DRAM、DDR5 以及企业级 SSD 的需求快速增长,使存储产品的价值量在服务器 BOM 中显著提升。随着 GPU 集群规模扩大,客户不仅关注芯片计算能力,也越来越关注存储供应是否稳定、性能是否匹配、部署成本是否可控。这一变化为美光带来了更强的议价能力和更高的盈利弹性。

FY2026 Q2 业绩验证需求强度

美光 FY2026 Q2 收入达到 238.6 亿美元,较上一季度的 136.4 亿美元大幅增长,也显著高于去年同期的 80.5 亿美元。公司 Non-GAAP 净利润达到 140.2 亿美元,Non-GAAP EPS 达到 12.20 美元,经营现金流达到 119.0 亿美元,调整后自由现金流达到 69.0 亿美元。

更关键的是,盈利质量同步改善。FY2026 Q2 Non-GAAP 毛利率达到 74.9%,较上一季度的 56.8% 和去年同期的 37.9% 显著提升;Non-GAAP 经营利润率达到 69.0%,较上一季度的 47.0% 和去年同期的 24.9% 大幅扩张。

这说明美光并非只是靠收入增长带动盈利,而是在产品价格、产品结构和成本效率共同改善下,实现了利润率的跃升。对于存储公司而言,毛利率从 30%-40% 区间上升至 70% 以上,意味着行业供需关系和公司产品组合已经发生显著变化。

数据中心与云业务成为增长核心

从业务部门看,美光 FY2026 Q2 的增长高度集中于 AI 和数据中心相关方向。

Cloud Memory Business Unit 收入达到 77.49 亿美元,毛利率 74%,经营利润率 66%。Core Data Center Business Unit 收入达到 56.87 亿美元,毛利率 74%,经营利润率 67%。这两项业务合计收入超过 134 亿美元,已成为公司最重要的增长引擎。

这说明美光的业务重心正在从传统 PC、手机等消费电子周期,转向云计算、AI 服务器和数据中心。相比消费电子,AI 数据中心客户具有资本开支规模大、产品性能要求高、供应连续性要求强等特点,因此更容易形成高端产品溢价和长期供货关系。

HBM 与高端 DRAM 推动产品结构升级

美光受益最明显的产品方向是 HBM 和高端 DRAM。HBM 是 AI GPU 和加速器中的关键存储产品,具备高带宽、高容量和高能效特征,单 GB 价格和毛利率均高于普通 DRAM。

UBS 预计美光 HBM ASP 将在 2027 年同比增长约 50%,并推动 HBM 收入持续扩张。随着 AI 芯片平台迭代,HBM 容量和带宽需求提升,美光有望通过 HBM3E、后续 HBM 产品以及先进封装配套能力获得更高收入占比。

产品结构升级的意义在于,美光不再只是跟随行业 DRAM 均价波动,而是通过高端产品获得更强定价权。HBM 占比提升后,公司整体毛利率和盈利稳定性都将改善。

行业供给紧张强化价格弹性

美光 FY2026 Q2 的强劲表现也来自行业供给紧张。业绩由强劲需求环境、紧张的行业供应以及公司执行力共同驱动。部分机构预计 DRAM 行业供不应求将持续到至少 2028 年二季度,NAND 供不应求将持续到 2027 年四季度。在供给受限的环境下,DRAM 和 NAND 价格具备持续支撑,美光收入和利润率有望维持高位。

更重要的是,本轮周期与过去不同。过去存储厂商往往在价格上涨后迅速扩产,最终导致供过于求和价格下跌。但 AI 服务器对高端内存的需求增长速度较快,HBM 产能扩张又受到技术、良率、先进封装和客户认证周期限制,因此供给释放并不容易快速追上需求。

长期供货协议(LTA)提升盈利可见度

LTA,全称为 Long-Term Agreement,即长期供货协议。在半导体存储行业中,LTA 通常指供应商与核心客户提前约定未来一段时间内的供货安排,包括采购数量、交付周期、产品规格,以及部分情况下的价格框架。过去,存储行业的采购协议更多偏向“锁量不锁价”。客户提前承诺一定采购量,供应商获得部分需求可见度,但价格仍然会跟随 DRAM、NAND 市场供需快速波动。因此,当行业进入下行周期时,价格大幅下跌仍会直接冲击美光、三星、SK 海力士等存储厂商的收入和利润。

LTA 是美光估值重估的另一条关键逻辑。新型 LTA 不仅锁定采购量,还部分锁定价格,期限可达 3-5 年。这与过去单纯锁量的采购协议不同。对美光而言,LTA 的价值在于提升收入可见度、降低价格波动、改善跨周期盈利能力。对云厂商和 AI 客户而言,LTA 可以保障未来存储供应,并部分锁定成本,避免在供给紧张时被动承受更高价格。如果 LTA 大规模落地,美光的商业模式会从传统周期品公司,逐步向具备长期订单、稳定现金流和更高客户黏性的半导体供应商转变。

盈利与现金流支撑估值重构

美光 FY2026 Q2 调整后自由现金流达到 69 亿美元,并且公司董事会批准将季度股息提高 30%。这说明公司不仅盈利大幅改善,现金流质量也明显增强。在资本市场中,稳定且高额的自由现金流通常会支撑更高估值。美光过去估值偏低,主要因为市场担心其盈利不可持续;而现在,如果 AI 需求、LTA 和 HBM 产品结构升级共同降低周期波动,美光就有条件从传统存储周期股估值,向 AI 半导体核心资产估值靠拢。

Gate 股票投资产品

储存赛道最受关注的美股标的赛道。Gate 也已在 TradFi 板块中支持美股相关交易服务,用户可通过统一账户体系,使用 USDT 参与主流证券市场的股票与 ETF 等资产交易。

与市场上常见的股票代币化或 RWA 映射模式不同,Gate 股票服务更强调市场接入能力和合规交易体系。Gate 股票通过对接合规券商,为用户提供股票和 ETF 交易服务,并非链上映射资产,也不是代币化股票衍生品。用户通过 Gate 账户完成股票资产的买入、持有和卖出,相关持仓、盈亏、资金流水以及公司行动信息可在账户内统一查看和管理。

在标的覆盖方面,Gate 股票当前支持超过 10,000 支股票及 ETF 资产,覆盖 NYSE、Nasdaq、NYSE Arca、NYSE American、BATS 等主流证券交易市场及流动性网络。当前 Gate 股票支持盘中交易,未来将逐步拓展至 24/7 全天候交易,为全球用户提供更灵活的美股资产配置入口。

在产品结构上,Gate TradFi 中与股票相关的交易工具可分为三类,以 MU 交易产品为例:

其中,Gate 股票现货交易与传统 CFD 体系相互独立。股票交易不涉及永续合约中的资金费率,也不同于 CFD 产品中可能存在的掉期费、隔夜费等持仓成本,因此更适合希望长期配置美股资产的用户。相较之下,永续合约和 CFD 更偏向交易工具,适合对美光短中期价格波动进行方向性交易或风险管理。

依托统一的加密资产账户体系,Gate 将数字资产交易与股票投资场景进一步打通。用户完成 KYC 并满足所在地区准入要求后,可通过 Gate App 的 TradFi 板块进入股票专区查看行情,并通过交易页面或资产页面完成稳定币划转后参与交易。这意味着 USDT 的应用场景正在从加密资产交易延伸至全球股票资产配置。

从行业趋势看,Gate 推出股票交易服务,为用户提供了数字资产与传统金融资产的统一交易入口。对于关注 AI 半导体主题的用户而言,真实股票、永续合约和 CFD 的上线,使其能够在同一平台内围绕存储、AI、HBM 和半导体周期进行更灵活的资产配置与交易管理。

风险提示

从赛道研究角度看,未来判断存储行业景气度与公司质量,可以重点关注四个维度:第一,AI 服务器与云厂商资本开支是否持续扩张;第二,HBM、DDR5、企业级 SSD 等高端品类的渗透率与 ASP 变化;第三,三星、SK 海力士、美光等头部厂商的供给纪律与扩产节奏;第四,长期供货协议、客户认证与先进封装能力是否继续强化行业壁垒。

这意味着,存储赛道已经不能再完全沿用过去单一的“价格周期股”框架去理解。对于研究者而言,更合理的分析方式是把它视为“周期属性仍在,但结构升级权重持续提升”的半导体子赛道;而美光的案例,则提供了一个观察这一转变的高辨识度样本。

此外,LTA 虽有助于稳定部分收入,但其锁价比例、执行期限和客户承诺仍存在不确定性,未必能完全消除行业波动。美光股价和市值已大幅上涨,市场对 AI 存储超级周期和估值重构已有较高预期,一旦业绩兑现不及预期,股价波动可能加剧。

参考文献

  • Gate,https://www.gate.com/
  • Micron, https://investors.micron.com/node/50256/pdf
  • UBS, https://research.ibb.ubs.com/openaccess/compliance/79529_1_new.html

Gate 研究院是一个全面的区块链和加密货币研究平台,为读者提供深度内容,包括技术分析、热点洞察、市场回顾、行业研究、趋势预测和宏观经济政策分析。

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Dylan Patel:黄仁勋力赞的SemiAnalysis,创始人是“养蜂人”、“贴吧老哥”

原创|Odaily星球日报(称“4 个多月过去,AMD 在 ROCm、开发者关系、CI/CD 等方面加速推进,AMD MI450X 有望击败英伟达”,对 AMD 后续的改进也给予了肯定,成为其“独立研究直接影响大厂决策”的标志性案例。

6 月初,Citrini 分析师 Jukan 曾转发 SemiAnalysis 研报的部分内容,其中指出“英伟达下一代 AI 服务器集群 Rubin NVL72 在内存配置上做了重大调整,为了应对供应链紧张,保障 Rubin 机柜的按时交货,单机柜容量从原计划的 55TB 骤降到 28TB,缩水了大约 50%,采用缩水版的 96GB 的 SOCAMM 内存模块,取代之前的 192GB 高配模块。”或受此消息影响,当天包括美光、海力士在内的诸多内存概念股纷纷承压下跌。

对此,Dylan回应表示:“我喜欢这样:人们转发我们所说的话时,往往断章取义。实际上,我们的报告原文并未采用这种引诱订阅的标题。”其随后贴出的图片显示,报告原文标题为“Thanks for the Memories…”。

对比而言,SemiAnalysis 更为注重“技术实现细节”,聚焦 AI 构建过程中的真实瓶颈(功率短缺、供应链继承、推理规模化、Nvidia 生态动态等),在乐观需求判断中往往会嵌入现实约束性分析,因而更为适合指导具体投资与产业决策。更多关注 SemiAnalysis 的介绍,详见《从社区「硬件宅」到 AI 圈「浑水」:年入近亿美元的 SemiAnalysis 如何搅动半导体市场?》

推荐阅读:

Latent Space 第一期:情景烹饪之 SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel

CARDS 5.35亿美元FDV的残酷真相:净收入仅4300万,利润率腰斩

原文作者:Four Pillars(@FourPillarsFP)

原文编译:AididiaoJP,Foresight News

核心要点

  • Collector Crypt(CC)累计总收入达 6.35 亿美元,其中 90.6% 通过即时卡牌回购返还给用户,净收入仅 4300 万美元,留存率 6.7%。
  • 各渠道二级交易总额不足 500 万美元,eBay 占比从 1.23% 降至 0.10%(连续六个季度下降)。
  • 代币价值捕获(燃烧 + 回购)总计仅 140 万美元,占净收入的 3.4%,而运营钱包已 off-ramp 4570 万美元 USDC。
  • 随着量级翻三倍转向高阶卡包,净利率从 11.2% 腰斩至 5.8%。每上一个面额阶梯,混合利润率就被进一步拉低。
  • 当前约 5.35 亿美元 FDV 对应 7.3 倍净收入,而这是一家利润率持续压缩、每日仅约 420 名活跃玩家、浮动比例 20.5%、72% 内幕供应锁定至 2027 年 11 月的「赌场」。

引言

你存入 1000 美元到 Collector Crypt,打开一个 Grail 卡包,拿到一张平台估值为 1015 美元的代币化宝可梦卡。看起来你赚了。Turbo 模式自动启动,以 93% 回购率把卡卖回协议,944 美元立刻到账。整个循环只需几秒。

这个循环被几百个钱包快速重复,已产生 6.35 亿美元成交量,并为 CARDS 代币造就约 5.35 亿美元 FDV。本文将拆解这些量的构成、定价在代币里的收藏家经济是否正在到来,以及代币能从收入中分到多少份额。

注:Collector Crypt(简称 CC) 是一个将实体收藏卡(主要是宝可梦、体育卡等分级卡)与 NFT 结合的链上 gacha(扭蛋 / 盲盒)平台。用户存入 USDC 购买不同价位的随机卡包(25 美元 ~ 2500 美元 +),打开后获得一张由实体实体卡背书的 NFT 卡牌,平台提供 85%~93% 即时回购(Turbo 模式默认开启),用户几秒内就能把卡卖回平台拿回 USDC,形成快速循环。

这 6.35 亿美元到底是什么

累计量中的 90.6% 在几秒后就返还给了用户

CC 的核心产品是一台 gacha 机器。用户存入 USDC,购买随机卡包(25 至 2500 美元,API 中有 5000 美元阶层但尚未公开),获得由实体分级卡实物背书的卡牌 NFT。每张卡有「保险价值」,平台提供 85%–93% 即时回购。

回购是默认行为而非例外。CC API 中所有 33 种机器配置都开启 turboMode: true。卡牌自动卖回协议,用户在几秒内收到扣除差价后的 USDC。

根据 Blockworks 截至 6 月 13 日的每日数据,累计收入 6.35 亿美元,其中 5.76 亿美元以卡牌回购形式返还用户,净收入 4300 万美元,留存率 6.7%。这里的「回购」不是代币回购,而是平台把刚卖出的卡牌重新购回,把同一笔存款循环投入下一次抽取。

6 月 11 日 ATH 日,机器处理 1060 万美元成交量,留存 88.1 万美元,留存率 8.3%。

DeFiLlama 适配器源码确认了这一拆解:dailyFees = pack_purchases + royalties – buybacks,即仪表板上约 5200 万美元年化费用已是扣除回购后的净值。dailyVolume = pack_purchases,即扣除循环前的毛支出,这也是协议量排行榜上显示的数字。

成交量高度集中于几十个钱包

Blockworks 统计累计用户 2.3333 万。2026 年 5 月平台日活约 420 人,日均量 330 万美元,人均每日约 7800 美元。即使 420 人中有 400 人每天各花 1000 美元,剩余 20 个钱包仍贡献 290 万美元,占总量 87%。极度集中的情况是平均值的数学必然。

实际活动也印证了这一点。我们在 6 月 10 日的 47 分钟内轮询 CC 公开中奖次数 20 次,按 NFT 地址去重。样本包含 43 个钱包的 645 次开包。前 5 个钱包贡献 50.4% 开包,前 10 个 77.1%,前 20 个 91.9%。最活跃的单个钱包贡献 103 次开包,占总量 16%。

这只是 47 分钟窗口,而非全时分布。但平均值和样本指向同一方向:这 6.35 亿美元是一家留存率 6.7% 的赌场,由几十个高频玩家以工业速度喂养。

收藏家市场尚未到来

牛市论点

最强的牛市版本值得陈述:回购循环本身就是产品。抽取本身就是娱乐,85%–93% 的返还率意味着用户损失缓慢,而保险库实物卡的即时流动性是一项产品创新。作为消费设计,这是可辩护的。

但机器配置显示了设计优化的方向。CC 独立控制两个变量:分配给卡牌的保险价值,以及 turbo 模式自动回售的回购率。阶层范围和保险库库存被配置成概率加权预期卡牌价值高于卡包价格。回购率再把这个价值打折到价格以下。

例如,1000 美元 Grail 卡包显示预期卡牌价值 1015 美元,用户看到 +1.5% 的命题。Turbo 模式以 93% 回购率启动,返回 944 美元现金。卡牌 EV 高于卡包价格,卡包价格高于现金返还,用户看到前者比较,而平台从后者获利。所有阶层结构相同,实现 edge 从 3.2% 到 11.2% 不等。

支出结构确认了用户类型。2026 年每月,250 美元和 1000 美元阶层约占总量的 80%(1 月 79.4%、3 月 80.6%、4 月 79.4%)。收藏家会为完成特定套装以特定价格购买特定卡牌。以 1000 美元随机卡包为主导的分布,是高额玩家分布。

二级交易低于 1%,eBay 占比下降 12 倍

如果收藏家使用这个平台,他们会互相交易,卡牌会流入更广泛市场。CC 数据同时追踪两者,两者都接近于零。

平台内,累计市场版税总计 13.3 万美元。在 690 万美元终身市场量中,仅 82.3 万美元是真实点对点交易,其余是回购流和 V1 遗留量。

平台外,Blockworks 追踪 CC 保险库卡牌的 eBay 销售。累计总额 340 万美元,趋势才是关键发现。作为 gacha 流的占比,eBay 在 2025 年 Q1 为 1.23%,Q2 0.46%,Q3 0.89%,Q4 0.30%,2026 年 Q1 0.17%,Q2 0.10%。同期 gacha 量增长约 25 倍。收藏家渠道绝对值几乎未动,占比却暴跌 12 倍。

在平台产生的 6.35 亿美元卡牌价值中,仅 1850 万美元被赎回实物卡,占比 2.9%。剩余 97% 通过自动回购卖回协议,大部分在几秒内完成。

综合所有渠道(eBay + 点对点市场交易)的真实二级活动总额不足 500 万美元,而 gacha 吞吐量达 6.35 亿美元。标准的牛市反驳是「还早」,但季度 eBay 序列回答了这个问题。平台不是走在走向收藏家行为的早期路径上,而是已经六个季度在明显远离这种行为模式。

Turbo 模式消除了收藏家平台赖以变现的停留时间——浏览、比较、集卡——这些构建二级市场的时间。设计优化的是循环速度,而非发现。这是两种不同的产品。

代币用途

CC 的收入流经三层。用户存入 USDC 购买 gacha 卡包,获得随机卡牌 NFT,几乎在所有情况下以 85%–93% 回购率自动卖回。平台保留 7%–15% 差价作为净收入。次要收入线包括市场交易 2% 版税,以及用户将 NFT 赎回实物卡时的 2% 费用。所有净收入流入运营金库,用于卡牌库存采购、USDC off-ramp,以及 2026 年 6 月起的小额代币回购计划。

量翻三倍,利润率腰斩

根据 Blockworks 每日数据,2025 年 Q3 毛量 7500 万美元,净利率 11.2%;Q4 毛量 1.163 亿美元,净利率 5.7%;2026 年 Q1 毛量 1.459 亿美元,净利率 5.9%;Q2 截至 6 月 13 日毛量 2.56 亿美元,净利率 5.8%。

压缩是结构性的。利润率最薄的地方正是量最大的地方——250 美元和 1000 美元卡包约 5%,而 25 美元和 50 美元阶层 9%–11%,因为高量玩家不会以 11% 差价循环六位数资金。随着量向高阶集中,混合利润率收敛到高阶 edge。增长的边际美元来自平台留存最少的玩家。

6 月 10 日推出的 2500 美元 Mythic 卡包利润率 6.4%。API 中已有 5000 美元 Celestial 卡包(库存为零)。每上一个面额阶梯,毛量继续增长,同时把混合利润率拉向高阶下限。

用户数据确认增长是强化而非扩大采用。过去四个季度新用户分别为 3668、7013、3886、5982(Q2 截至 6 月 13 日),大致持平,而量翻了三倍多。2026 年 5 月新增 2593 名新用户,但日活从 4 月约 280 人升至 5 月 420 人。大多数新用户几天内就流失。

代币价值捕获:燃烧 5.59 万美元 + 回购 88.7 万美元

自上线以来已燃烧 294203 个 CARDS 代币,占供应量 0.015%,9.5 个月内价值约 5.59 万美元。CC 文档未说明触发燃烧的机制,下降趋势与市场活动崩盘一致。2026 年 5 月燃烧 372 个,6 月燃烧 21 个,价值 4 美元。

6 月 13 日,Maelstrom 的 Lukas Ruppert 发布链上证据,将代币购买与 CC 运营基础设施关联的钱包联系起来。Ruppert 从 CC 已知的运营中心(DFEst)通过 Kraken 追踪到 DCA 机器人,并识别出有开包历史的关联钱包。他没有完全确认团队控制,但写道「如果这些钱包确实由团队控制,其意义远超购买本身」,情境证据很强。

链上轨迹显示两起事件。5 月 12 日,CARDS Aggregator 钱包通过 Fireblocks 托管向 pre-seed 投资人 GSR 支付 50 万美元,获得 4045013 个 CARDS,单价约 0.124 美元。随后 6 月 10 日和 11 日,一个新创建的通过 Kraken 注资的钱包开始通过 DCA 机器人市场买入 CARDS,两条并行流每 2–6 分钟约 625 美元和 587 美元。到 6 月 12 日,机器人已部署 15.9 万美元,积累 599104 个 CARDS,剩余预算 72.8 万美元。

计算所有形式的代币价值捕获:燃烧(5.59 万美元)、GSR 和解(50 万美元)、完整 DCA 预算含未部署资金(88.7 万美元),总计 140 万美元,占平台累计 4300 万美元净收入的 3.4%。按 Q2 当前约 7300 万美元年化速率,整个 DCA 预算相当于一年净收入的 1.2%。

Ruppert 识别为 CC 运营中心的钱包已出金 4570 万美元 USDC,其中 2026 年 5 月以来 850 万美元。无论这些钱包是否由团队控制,这种不成比例都值得注意:140 万美元流向代币,4570 万美元流出代币。回购可能是持续价值捕获的开始,但同时该计划没有任何链上、自动化或承诺的内容,明天就可能停止。

在 5.8% 净利率下,大规模增加代币回购与运营钱包收入是零和博弈。回购率(85%–93%)决定玩家每轮成本,降低它会流失量,因此总利润率由玩家承受力决定。在这个利润率内,代币回购和运营出金争夺同一笔资金。

即使按表面价值,按 Q2 速率年化约 7300 万美元,约 5.35 亿美元 FDV 对应 7.3 倍净收入,这是一家利润率持续压缩、每日约 420 名玩家、收入基础高度集中(单个钱包退出即可让日量移动两位数百分比)的赌场。

约 1.1 亿美元流通市值反映 20.5% 浮动比例,20 亿总供应中 4.1 亿流通。剩余 79.5% 按公开时间表锁定至 2027 年 11 月,下次解锁 6 月 29 日释放 2884 万个代币,分布在四个分配中。内幕分配占供应 72%(基金会 36.75%、团队 19.5%、Pre-Seed 8.2%、顾问 4.37%、Seed 3.67%),社区 20%、Genesis Launch Pool 5%、Raydium LP 2.5%。

结论

CC 构建了一个将实物卡放入保险库的产品,并与少数高速赌徒找到了产品市场契合。我们的观点会改变,如果市场版税转向真实点对点交易,如果 eBay 占比逆转六季下降趋势,或者如果回购计划规模超过净收入的 3.4%。目前这些都尚未可见。

目前可见的是:代币价值捕获总计 140 万美元,占累计净收入 3.4%,对应 1.1 亿美元市值(5.35 亿美元 FDV);同一个基础设施中运营钱包已出金 4570 万美元,同时进行了 88.7 万美元回购;收藏家渠道自上线以来每季度都在萎缩;以及 20.5% 浮动比例之上,内幕分配占供应 72%,锁定至 2027 年 11 月。

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