作者: GAWE

原创 | Odaily 星球日报（@OdailyChina）

作者｜Golem（@web 3_golem）

每年加密市场总会有一两个矿币横空出世，将矿圈的情绪重新点燃，今年出现的项目叫 Pearl（中文名“珍珠”）。

4 月 27 日，Pearl 主网悄然上线，但直到一个月的本周才引发关注。起因是 5 月 27 日 Pearl 社区成员@optimist在 X 平台发言称一个疑似与 a16z 关联的钱包悄悄囤积了价值超 150 万美元的 Pearl 网络代币 PRL。消息发酵后，PRL 代币价格从约 0.6 美元涨至 1.5 美元上方，2 天涨幅超 150%。

网传 a16z 关联钱包囤积 PRL

但该钱包是否真正属于 a16z 仍无法确定，极有可能是社区为了提高 Pearl 社区关注度而刻意炒作、传播的消息。不过可以确定的是，a16z 确实与该项目产生过联系：2026 年 1 月 26 日，a16z crypto research 发表过一篇文章，内容是介绍 Pearl 创始人Omri Weinstein 提出的 PoUW 算法，该算法正是 Pearl 网络的核心（Odaily 注：该文章已被删除）。

实用工作量证明(PoUW)：兼具 AI 推理任务与挖矿

Pearl 的核心模式依旧是用户使用矿机（GPU）挖币，网络设计与比特币区块链类似，但它的独特之处在于其在 POW 的基础上提出了一种新的工作量证明机制——实用工作量证明(PoUW)。

在过往的 POW 区块链中，矿工主要通过计算机解决密码学难题来保障网络安全，这种计算常被人诟病为无意义的计算——除了保障区块链安全外别无他用，特别是在如今 AI 浪潮下还浪费了宝贵的算力资源。

为了使算力不被浪费，Pearl 的 PoUW 摒弃了 SHA-256 算法，而采用了 AI 计算里的矩阵乘法（MatMul / GEMM）。用户的 GPU 为 Pearl 主网贡献的计算资源不仅会用来保护 Pearl 网络安全，还会执行 AI 工作负载，为大模型厂商提供 AI 训练和推理服务，从而真正产生价值。从这个角度，挖矿产出代币实际上是用户提供算力参与 AI 计算的奖励。

Pearl 的 PoUW 之所以被称为实用，就是因为它使得 GPU 能够在 AI 训练和推理工作负载的同时实现区块链工作量证明并产出代币。目前，Pearl 已经与大模型训练平台 Together AI 合作推出了 Gemma-4-31B-it-Pearl 端点（底层是谷歌的 Gemma 4 31B 模型），并且开发者使用该端点还会有 25%的折扣，折扣由挖出的 PRL 代币补贴。

Pearl 网络产出的代币是 PRL，总供应量为 21 亿枚，网络设定的平均出块时间为 194 秒，但 Pearl 网络每个区块代币产出数量并不固定，也没有减半机制，而是由一条发行曲线决定。这条曲线的核心公式之一为 A(t)=t / (t + H)，A(t)为代币累积分配比例，t 为当前区块高度，H 为固定值 650226（四年对应的区块高度）。

根据 PRL 累积分配比例就能估计到每个区块会产出的代币数量。当然，作为一个普通用户，我们可以直接前往 Pearl 区块浏览器查看目前代币总产出量、区块奖励数量、区块高度和平均出块时间等信息，不需要自己亲自计算。

如上图，当前超 8.8% PRL 代币已被挖出，同时若以 1.65 美元的价格计算，PRL 流通市值也已超 3 亿美元。

挖矿及生态完整介绍

在目前的加密市场行情下，也许 PRL 市值看起来已经有些高估了，但这也是挖矿成本提高导致的。Pearl 既支持用户使用自己的 GPU 进行挖矿，也支持用户直接在该平台上租用云端 GPU 进行挖矿，如下图 Pearl 推出了 3 个套餐，因项目热度高涨，都已经销售一空。

这三个套餐的挖矿成本并不便宜。以套餐一为例，1099 美元可租用 1000TH/s 连续挖 10 天，则租用 1000TH/s 一小时成本约为 4.57 美元。社区成员@AKAKAY04 制作了一个简易的 PRL 挖矿成本估算器，将 Pearl 套餐一的每小时成本和算力代入得到挖到的每个 PRL 平均成本在 1.51-1.77 美元，与 PRL 的市场价较为接近。即使购买套餐三，PRL 成本也只能降到 1.33-1.56 美元。

因此，若想参与 Pearl 网络挖矿并赚钱，就必须租用到成本足够便宜的 GPU 算力，当前社区推荐较多的租卡平台为 runpod 和 vastAI，4090 和 5090 显卡价格均在 0.5-2 美元/小时不等。

租卡成功后，用户就可选择加入 Pearl 矿池参与挖矿。目前 Pearl 生态主要有四个矿池，分别是pearlhash、alphapool、Akoya、mineprl，社区成员 @peterdai111 总结了这四个矿池的特点，用户可参考评估后选择。（Odaily 注：具体流程可询问 AI 或参考社区成员@0xtonixie所写教程）

Pearl 从主网上线至今仅一个月，对于一个新项目而已，其生态发展的已较为完善，社区除了自发推出了矿池、区块浏览器以外，还有跨链桥、OTC 平台和 NFT 等玩法。

PearlBridge 是首个 Pearl 网络的跨链桥项目，支持用户锁定原生 PRL 代币，并在以太坊上 1:1 铸造 WPRL，项目方收取 0.5%的存款手续费（最低 4PRL），兑换无需手续费。目前该项目已经锁定了超 32 万枚 PRL，EVM 链上的 WPRL 用户可在 OKX Web3 钱包或其他 DEX 上自由交易。

用户也可在 pearl-otc 平台自行买卖原生 PRL 代币，该平台为非托管交易平台，USDC 直接在买卖双方钱包之间转移，PRL 则存放在由卖方共同签署的“2-of-2 ”多重签名托管账户中，平台无法单方面转移资金。该平台目前是 PRL 价格主要的参考平台，流动性较强，同时也能查看 PRL 的价格波动曲线

PRL 的价格波动曲线

5 月 23 日，加密交易所 SafeTrade 也上线了 PRL，但该交易平台规模较小、知名度并不高，若用户在该平台交易 PRL 需注意资金安全。

不再“隐形”的矿币飞轮

在矿圈默认的一条规则是，不管矿币模式如何创新，核心逻辑永远都在“挖提卖”。POW 挖矿本质上是一场数学游戏，这里只有冰冷的机器、精密的投入产出计算和在崩盘前压榨最后一丝利润的贪婪，它不是常规项目代币、因为没有价值基本面，它也不是 Meme，因为没有注意力和文化共识。

因此，矿币的飞轮效应早已不再隐形，“矿工挖出代币——设计买盘驱动——代币价格上涨——产生财富效应——更多人愿意挖矿”。支撑这套模式的核心永远是要有买盘存在，但这个世界没有永动机，市场也不可能有无限买盘。可以说，矿币就是一趟从出发开始就开往悬崖的列车，所有人都看得见，也总相信自己会在最后一刻前下车。

过往有些矿币项目方采用“自挖自拉”的方式创造市场伪需求，他们主要的盈利不依靠卖币，而是赚用户购买矿机的钱，但当做市成本高于矿机利润时，这种模式也会走向崩盘。

再来看 Pearl，有观点认为不只是矿币，而有机会成长为下一个 Bittensor Trust（TAO）。因为 Pearl 与过往矿圈项目最大不同是，它消耗的计算资源并不只是用来为 PRL 定价，而是真实的为物理世界的大模型厂商提供 AI 训练和推理服务，这是 Pearl 实用 POW 的价值，因此 Pearl 更像是一个 DePIN 项目。

不过，这种价值以当前项目发展进度来看，更多是噱头。因为 Pearl 网络目前的核心实现是基于精确的整数矩阵乘法，而现代 AI 工作负载（尤其是大模型训练）并不是在 INT（整数）环境下进行的，而是依赖低精度的浮点格式，将当前的 PoUW 机制扩展到浮点数据类型在技术上具有很大挑战性。

因此，Pearl 未来能否走出矿币的死亡螺旋魔咒，需要的是真正的技术实力、资本与机构实际支持和站台，而不是仅凭今天对 a16z 的“无限畅想”。

原文作者：@votesa

原文编译：AididiaoJP，Foresight News

5 月 27 日 Bankr 平台代币交易量达到 7400 万美元， 而 Pumpfun 平台代币交易量为 4400 万美元。而 Bankr 的 FDV 是 5200 万美元，Pumpfun 的 FDV 是 17.5 亿美元。

32 倍的市值差距，Bankr 在推出的代币上却多 67% 的交易量。

Bankr 到底是什么

大多数人看到「Base 上的 Launchpad」就停在这里了，这其实是个陷阱。

Bankr 更接近一个 Agent Runtime（代理运行环境），上面包含一整套 DeFi 技术栈：

• 通过 Doppler 实现的代币发射
• Uniswap 和 Aerodrome 上的现货交易
• 限价单、止损、DCA、TWAP
• 通过 Avantis 实现的杠杆外汇和大宗商品
• Hyperliquid 永续合约和现货
• Polymarket 仓位
• NFT（买入、卖出、铸造）
• 支持 30+ 模型的 LLM 网关
• 用于付费 API 端点的 x402 云
• 带存储凭证的浏览器自动化
• 代码沙盒
• 无代码应用市场
• Skills + MCP 目录

所有这些运行在 9 条链上，其中 5 条链 Gas 由协议赞助。

并且全部接入了 X、Telegram、Farcaster、Discord、XMTP、Web 终端、CLI 和 REST API。

Launchpad 只是这个技术栈里的一个功能，而单单这个 Launchpad，24 小时交易量就已经超过了 Pumpfun 所有推出代币的总和。

数据说话

2024 年 12 月 3 日：BANKR 在 Farcaster 上公平发射，没有预售，没有募资。Agent 直接把代币部署到社交平台里，谁都可以买，团队也得和大家一起买。

18 个月后的今天：

• Launchpad 累计交易量：43.5 亿美元
• 终身手续费：2600 万美元（57% 给创作者，36.1% 给协议，其余给生态 + 发射器）
• 持有 BNKR 的钱包：187,092 个
• 无 VC
• 从第一天起 100% 供应量完全流通

总交易量排名前几的部署：

• MOLT：2.83 亿美元
• DRB：2.60 亿美元
• CLAWD：1.54 亿美元
• KellyClaude 、FELIX 等每个都超过 4000 万美元 +

这些都是任何 Base Launchpad 项目都想拥有的排行榜项目。

订阅端：Bankr Club 终身收入 40.45 万美元，来自 12,422 笔循环交易，每月 20 美元或每年 198 美元，用 USDC 换成 $BNKR 后支付。这是一个没人放进 P/F 模型的持续买压机制。

对比其他项目

四个处于同一概念赛道的项目，其中一个没募资，却每天交易量都在增加，而且市值处于区间底部。

Pumpfun

市值小 11 倍，FDV 小 32 倍，推出的代币每天交易量却多 67%。

Pumpfun 的年化手续费确实很可观，这点是真的。它也以 40 亿美元 FDMC 募资 10 亿美元，目前较公开轮入场价下跌 56%，4 月 29 日刚烧掉 36% 流通供应。

烧币缓解了供应压力，但同时砍掉了买回政策——收入用于买回的比例从 100% 降到 50%，引擎的一半被关掉了。

而且 2026 年 7 月 12 日（也就是六周后），团队 + 投资人 cliff 一次性解锁 825 亿枚代币（占最大供应量的 8.25%），团队拿 500 亿，投资人拿 325 亿，解锁后转为到 2029 年的月度线性归属。

@virtuals_io

FDV 小 13 倍，流通市值小 9 倍。

• Virtuals 手续费收益：6670 万美元
• Bankr 手续费：2600 万美元
• 累计手续费差距 2.5 倍，FDV 差距却 13 倍。

而且 Virtuals 的费率还在走下坡路：30 天手续费只有 119 万美元，更短周期更差。

DefiLlama 上持有人收入：0 美元。文档里虽然写了买回销毁机制，但链上没有任何标准化归因显示实际发生，溢价完全来自叙事，而非现金流。

@zora

Zora 所有推出代币的日交易量仅 12.7 万美元，Bankr 则是 7398 万美元——580 倍差距，市值却差不多。

Zora 2022 年从 Haun Ventures 以 6 亿美元估值募资 6000 万美元，Series A 投资人目前浮亏 91%，市值已低于募资额。

@clanker

2026 年 2 月 10 日，Bankr 从 Clanker 迁移到 Doppler，Clanker 被踢出费用流。下一个季度发生了什么：

• Q1 2026 收入：2758 万美元
• Q2 部分：149 万美元

收入暴跌 95%，时间点完美对应费用重定向。

• Bankr 市值：5500 万美元
• Clanker 市值：2100 万美元

Bankr 自己建栈后，现在市值是 Clanker 的 2.6 倍。

这就是「做一个功能」和「做一个基础设施」的区别。

你正在交易的对立面是谁

这是大多数报道都跳过的部分。

你买入的时候，桌子上还坐着谁？

• Bankr：0 募资，从 2024 年 12 月起 100% 供应流通，0 即将解锁。没有人拿着廉价筹码等着流动性。
• Pumpfun：10 亿美元以 40 亿美元 FDMC 募资，六周后 825 亿枚解锁（团队 500 亿，投资人 325 亿），之后月度线性到 2029。他们较公开轮入场价已 -56%，动机很强。
• Zora：6000 万美元以 6 亿美元估值募资，53% 供应仍锁定。Series A 目前 -91%。一旦归属，他们要实现盈亏平衡就得在 -50% 到 -90% 区间退出。任何现货买家都是在给他们提供退出流动性。
• Virtuals：34% 仍锁定，标准的 AI Agent 时代 cliff+ 归属结构，同样动态。

这个对比里的所有人，都把一部分资本表卖给了现在浮亏或等着解锁的基金。

而 Bankr 的持有者，对面没有这些人。

然后还有全新的隐藏价值。

没人定价的隐藏价值：手续费钱包国库

Bankr 不卖收到的代币。

FairVC Dune 仪表盘的政策很明确：所有代币手续费都持有。

手续费钱包目前市值约 131 万美元，横跨 50+ 个持仓。

顶级持仓包括：

• Aeon：23.5 万美元
• NOOK：11.4 万美元
• Surplus：10.4 万美元
• MiroShark：7.5 万美元
• cyb3rwr3n：5.8 万美元

加上 47+ 个小仓位，以及协议费的 WETH 和 USDC。

数字会随推出代币价格波动，但重点是政策。

其他 Launchpad 都把赚到的原生代币抛掉，Bankr 选择持有。

这意味着 Bankr 推出的每一个代币的订单簿上，都少了一个卖家。

Club 订阅买压

每笔 20 美元订阅都会把 USDC 换成 $BNKR 在 DEX 上买入，共计 12,422 笔交易，已买入总供应的 1.13%。

每月循环，硬编码在产品里，没人把这个放进 P/F 模型。

Doppler 的机构背书（间接）

Bankr 目前用 Doppler 作为活跃的发射后端，Doppler 在 2025 年 Q2 从 Pantera、Variant、Figment 和 Coinbase Ventures 募资 900 万美元。 Bankr 零稀释就继承了 Doppler 栈的机构信号——别人已经为轨道买单了。

Bankr Fund

他们开始把国库投入使用了。Bankr 刚刚宣布成立一个基金，直接投资自己生态里的项目。

一个 Launchpad，每一次发射都赚原生代币、持有它们，现在还要把资本循环回喂养它的 Agent 生态。

对比@virtuals_io（0 回报给持有人）或@zora（唯一流动的钱是 Series A 在 -91% 试图归属）。

Bankr 是这个群体里唯一同时拥有：

• 每天有机增长的国库
• 明确计划把国库投回喂养它的生态

下一步动作

Bankr 正在扩展到 BNB Chain。

2026 年 5 月 21 日，@BNBCHAIN 推出了 Agent Survival Pack——一个 6 个伙伴的项目，旨在让 AI Agent 在链上支付自己的运营成本。Bankr 是第一个被指定的合作伙伴。

这是 Bankr 有条不紊地打开新市场。推理轨道已经上线。团队公开表示，一旦合适创作者在 BNB Chain 上做好准备，下一步就是代币发射。

策略很耐心，也很正确：先服务 Agent，等需求被证明后再推出 Launchpad。

这和几乎所有其他 Launchpad 的多链扩张方式完全相反——它们先把 Launchpad 扔进空荡荡的生态，然后奇怪为什么没人来。

交易逻辑

如果「多链 Agent Runtime + 完整 DeFi 栈」这个品类存在，Bankr 是 Base 上唯一具备以下全部条件的候选者：

• 真实活动，而非叙事
• 自给自足的国库
• 循环买压机制
• 活跃的投资基金
• 零即将解锁

其他选手：

• Virtuals：叙事溢价过高（9 倍市值差距，手续费还在下降）
• Pumpfun：VC 募资溢价过高（10 亿沉没，六周后 cliff）
• Zora：VC 募资溢价过高，Series A -91%
• Clanker：收入正在断崖式下跌（Q1 到 Q2 -95%）

市场还没给这个品类定价。

一旦定价，重新估值将来自 Bankr 自己的资本基础，而不是等着抛售的基金。

你看懂这个创始人是怎么运作的，上面这些数据就不再像运气，而是 Base 上最被低估的 创作者之一的复合产出。

随着 AI Agent（AI 智能体）在金融系统、企业工作流和日常数字交互中的整合日益加深，其背后的安全隐患也逐渐浮出水面。5 月 27 日，全球最大的 Web3 安全公司 CertiK 正式推出“CertiK Skill Scanner”，一款面向 AI Agent 生态的 Skill（技能）安全扫描产品，被业内称为“AI 时代的杀毒软件”。

据了解，该产品主要面向 AI Skill 市场、企业及独立开发者，旨在为 AI Skill 在执行前建立标准化安全审查机制，用于识别第三方 AI Skill 中潜在的恶意行为、数据泄露、越权访问以及自主执行风险等问题。

填补 AI 安全空白：执行前安全验证

当前，AI Agent 正逐渐具备读取数据、调用外部系统、执行代码乃至发起数字资产交易等能力，但行业内尚缺乏统一的“执行前安全验证”机制。在 AI 应用加速开放生态、插件生态迅速扩张的背景下，第三方 Skill 的可信性问题开始受到市场重视。

CertiK 联合创始人兼 CEO 顾荣辉指出，每一次重大的技术变革都会创造一个窗口期，在这个时期，安全是决定成败的关键。“我们曾在区块链领域看到了这一点，现在在 AI Agent 领域再次看到了这种趋势。”

他表示，AI Agent 正在逐渐进入金融系统、企业工作流及更广泛的数字场景，第三方 Skill 的安全验证将成为 AI 基础设施的重要组成部分。未来 AI 时代的安全体系，需要具备“主动防御”能力，而不是在风险发生后再被动响应。

与传统的通用 AI 扫描工具不同，CertiK Skill Scanner 的设计重心不仅限于静态代码分析，更能做到评估在实际执行过程中可能出现的风险。这一点在涉及资金调用和金融交易的场景中尤为关键，因为许多风险只有在 Skill 实际运行时才会暴露。

五大核心风险类目与精准评分系统

据介绍，CertiK Skill Scanner 支持通过 GitHub 仓库、URL 或 ZIP 文件上传 AI Skill，并围绕五类核心风险进行检测：

• 恶意行为检测：检测潜在的破坏性或隐藏的恶意操作
• 数据泄露风险评估：涵盖 Skill 将用户信息静默传输到外部服务器的场景
• 未经授权的网络活动：捕获超出 Skill 声明范围的出站连接行为
• Shell 执行权限审查：排查 Skill 尝试运行系统级命令的风险
• 文件系统滥用检测：防止 Skill 访问其权限之外的文件

CertiK 表示，该系统目前的风险识别精度达到了 90.5%，能有效减少误报，提升 AI Skill 风险评估的可靠性。扫描结果将生成 0 至 100 的安全评分，并附带“Pass / Warn / Fail”等风险结果和分级问题报告。

跨生态的广泛应用与行业验证

CertiK Skill Scanner 同时适用于 Web3 生态和传统的 Web2 市场。它的目标受众涵盖了所有 AI Skill 的使用者：

• AI Skill 市场：可直接集成到发布流程中，在 Skill 上线前自动进行安全审查，并将 CertiK 的安全评估作为用户选择时的信任信号进行展示
• 企业用户：可将其作为内部合规和风险管理工作流的一部分，在第三方 AI Skill 进入生产环境前进行评估
• 独立开发者：可在 Skill 发布前使用该工具进行自我审计，主动解决安全问题
• 普通大众：CertiK 计划在未来的产品更新中开放直接访问权限，使个人用户也能在安装或使用前扫描 Skill

目前，该产品已率先应用于部分 Web3 AI Agent 生态。Pieverse 已将 CertiK Skill Scanner 集成至其 AI Agent Skill 商店，作为 Skill 上线及调用前的安全审核机制。Pieverse 的 CEO Colin 表示：“只有用户和建设者信任 Agent 所执行的 Skill，Agent 生态系统才能实现规模化发展。”

此外，CertiK 也在推进与 FinChip.ai 等更多 AI Skill 平台的合作。FinChip.ai 孵化投资人 Gary Yang 表示：“任何‘Skill 经济’想要实现规模化运行，信任都是最核心的前提。CertiK 正在推进的 Skill 安全验证机制，正是这一生态当前所缺失的重要基础设施，也让 FinChip 关于可编程 Skill 所有权与分发的构想更具现实意义。”

延伸安全基建：从 Web3 到 AI

成立于 2017 年的 CertiK，目前是全球最大的 Web3 安全公司。该公司已为币安、蚂蚁集团等在内的超 5,000 家企业客户提供服务。如今，这家在区块链基础设施评估、代码审计及合规等领域积淀深厚的机构，正将其安全经验进一步拓展至 AI 领域，为快速演进的 AI Agent 生态提供底层安全支撑。

此次 Skill Scanner 的推出，也被视为 CertiK 继今年 4 月发布 AI Auditor 之后，持续扩展 AI 安全版图的重要动作。在业内看来，随着 AI Agent 逐渐具备代码执行、系统调用与资产操作能力，AI 安全的核心问题也正从模型本身，进一步延伸至“执行层安全”与“第三方 Skill 可信度”。而包括 CertiK Skill Scanner 在内的新一代安全基础设施，或将成为 AI Agent 生态迈向规模化应用过程中不可或缺的一环。

原文作者：Select-Leading-4542

原文编译：深潮 TechFlow

近日，Reddit 美股社区 r/stocks 掀起热烈讨论——随着以英伟达（NVDA）为代表的 AI 基础设施股完成主升浪，越来越多投资者开始关注真正将 AI 转化为利润的应用层公司，认为新一轮轮动行情正在悄然展开。

本轮讨论中被频繁提及的标的包括：

原贴：

NVDA 和所有 AI 基础设施股票显然已经完成了它们的大幅上涨。

我开始想，资金是否终于在向那些真正利用 AI 来提升自身利润率的公司轮动。

目前主要关注 RDDT、SNOW、NOW 和 SHOP。

RDDT 显然作为数据提供商处于核心位置，基本面看起来确实很强劲。SNOW 在财报后的那次疯狂跳涨说明市场非常买账它的新 AI 产品。NOW 和 SHOP 都在大力将 AI 整合进自己的平台——纯粹从图表角度来看，两者看起来都是不错的反弹形态。

你们的观察名单上还有哪些符合这个逻辑的标的？有没有值得深入研究的？

评论区部分代表性回复：

DeathStar_81（10小时前）：RDDT 现在字面意义上正在突破。基本面太强了，压不住。70% 的营收增长、90% 的利润率，PEG 比率低于 1。

Ambitious_Traffic530（11小时前）：Reddit 这几天涨了很多，现在还值得买入还是等回调？

tobybells： Reddit 一直在同一个区间震荡——从 120-130 跌下来后，在 140-150 附近盘整，然后拉升到 160-170。在这个区间任何位置买入都可以。我长期持有 RDDT，2000 股，成本价 170，所以你现在买比我还便宜。

ShowerMotor（12小时前）：说我保守也好，但我觉得第二波还是半导体，第三波才是超大规模云厂商和 Mag7……无聊的东西。我计划明年把大部分仓位转到纳斯达克 100，然后持有到不知道什么时候。

AloneStaff5051（11小时前）：补充背景：所有 LLM 模型都是用 Reddit 数据训练的。Anthropic 和 Perplexity 没有付费，目前显然有一场针对它们的诉讼正在进行。

PotatoAjacent104937（12小时前）：如果你是这个逻辑，Palantir 应该在你的名单上。我持有 Palantir，但感觉他们政府合同的采用在放缓。上次财报政府营收同比增长 84%，商业营收同比增长 133%。

去年感觉每天都有 Palantir 新合同的头条，但数字不会说谎！

Zipski577： 国防/AI 支出每年都在增加，Palantir 的份额也在逐年增加。我以前以为商业端才是最大机会，觉得它严重高估，但深入研究政府合同和历史数据后重新建模，200 美元以上的目标价看起来非常现实。

Hoosier2016： META 也是。他们 AI 辅助广告定向已经非常赚钱了。

🔴 多头阵营总结：RDDT 是这波最强逻辑

社区内对 Reddit（RDDT）的讨论最为热烈，多头观点集中在其数据护城河上——所有主流大语言模型（LLM）几乎都使用了 Reddit 数据进行训练，而 Anthropic、Perplexity 等公司尚未付费，相关诉讼正在推进。支持者认为：

• 营收同比增长 70%，毛利率高达 90%，PEG 比率接近甚至低于 1，估值仍被严重低估
• 随着 LLM 向电商场景渗透，Reddit 作为”真实人类反馈的信任层”，数据价值将持续走高
• 股价目前在 140-170 区间震荡，技术面存在向上突破信号

分歧焦点：Reddit 数据的护城河到底有多深？

也有投资者持保留态度，认为：数据多不等于质量高，大量新模型已转向在现有数据集上微调小语言模型（SLM），Reddit 内容本身可靠性存疑，对大科技公司的议价能力被高估。

例如：

TyrannosPyros（8小时前）：我已经完全清仓 RDDT 了，因为它表现不好，让我没办法把更多钱投入 AMD 和 TSMC。数据护城河被严重夸大了。大多数新模型都是在已有数据集上微调 LLM 创建的。他们广告收入不错，但我不觉得他们对大科技公司有多大议价能力。

Fireballsdude： 我真不理解为什么有人觉得 LLM 已经爬取了 Reddit 现有数据集，就意味着持续供应的新鲜数据不重要了。LLM 不会只是企业向的，它们也会做电商，作为这些巨额投资的另一个变现来源。

🟢其他热门标的观点

• META：AI 辅助广告定向已在大幅提升变现效率，部分投资者认为市场因元宇宙失败和高 CapEx 对其惩罚过度，当前存在低估机会
• Palantir（PLTR）：最新财报显示政府营收同比+84%、商业营收同比+133%，数字强劲，但部分投资者感知与新闻热度不符
• Snowflake（SNOW）：财报后单日暴涨 30%+，AI 数据产品获市场认可，但也有人感叹”上车太晚”
• 半导体与超大规模云厂商：部分老派投资者认为第二波仍是半导体，第三波才轮到谷歌、苹果等 Mag7，建议直接买入纳指 100 长期持有

专业视角，期权市场怎么看这波轮动？

评论区一位用户从波动率曲面角度提出了更专业的分析：基础设施股（如英伟达、戴尔）财报后出现波动率压缩，市场对 CapEx 扩张方向已有共识；

而应用层标的（RDDT、SNOW、SHOP）的不确定性是双向的，隐含波动率结构并未像基础设施股那样偏向上行。因此，与其用期权加杠杆博应用层，不如直接买这些股票更为干净。

这场讨论折射出当前市场的核心分歧：AI 基础设施的钱已经赚了，下一个十倍在哪里？

多数参与者倾向于认为应用层的变现逻辑正在逐步清晰，但催化剂尚未完全兑现。RDDT 因其独特的数据资产成为最受关注的标的，而 META、Palantir 则凭借已经落地的 AI 变现能力获得更多基本面支撑。

2026 年 5 月第 4 周

统计周期：2026 年 5 月 20 日 – 5 月 26 日

数据截止：2026 年 5 月 26 日

稳定币市场总市值于本周突破 3,225 亿美元。USDT 市值约 1,905 亿美元，市占率小幅下滑至 58.73%；USDC 市值突破 800 亿美元，达到约 805 亿美元，市占率升至 24.8%。USDC 的持续增发反映了机构对合规稳定币的偏好提升，尤其是在 CLARITY 法案临近表决的背景下。

5 月 23 日，Circle 在以太坊主网再次铸造 2 亿枚 USDC，本周累计增发 3.5 亿枚。收益型稳定币 sUSDS 总锁仓量突破 120 亿美元，成为 DeFi 领域增长最快的资产之一。

二、全球资产表现

1.权益市场：FOMC 纪要打压风险偏好，纳指周线转跌

美联储 5 月 FOMC 会议纪要于 5 月 21 日公布。纪要显示：“部分与会者指出，如果通胀未能如预期回落，委员会可能需要考虑进一步收紧政策。”这是 2026 年以来首次在官方纪要中明确提及“加息”作为潜在选项。

纪要公布后，美股三大指数全线走低。截至 5 月 23 日收盘，标普 500 指数周跌幅 1.5%，纳斯达克指数周跌幅 2.2%，结束了此前连续两周的上涨。芯片板块领跌，费城半导体指数周跌 3.5%。

英伟达于 5 月 22 日盘后公布财报：营收 382 亿美元，同比+68%，略高于预期的 380 亿美元；但下一季度营收指引 390-400 亿美元，低于最乐观的 420 亿美元预期。股价盘后一度跌 3%，代币化 NVDAON 同步走弱。家得宝（HD）5 月 20 日公布的财报显示同店销售低于预期，反映高利率环境下美国地产相关消费疲软。

2. 大宗商品：油价高位回落，黄金先跌后涨

原油： 5 月 20 日美伊重启间接谈判的消息缓解了供应中断担忧。WTI 原油从周初的 107 美元/桶回落至 5 月 23 日的 101 美元/桶，布伦特原油从 112 美元/桶跌至 105 美元/桶。但 5 月 25 日市场传出谈判未取得突破性进展，油价小幅反弹至 WTI 103 美元/桶。整体周度收跌约 4%。

黄金： 加息预期升温一度打压金价，5 月 21 日 COMEX 黄金期货跌至 4,520 美元/盎司。但随着美元指数从高位回落（从 105.8 降至 105.2），黄金于 5 月 23 日后反弹。截至 5 月 26 日，COMEX 黄金报约 4,600 美元/盎司，周度微涨 0.5%。白银表现强势，COMEX 白银报 79.5 美元/盎司，周涨 1.8%。

3. 债券市场：30 年期美债收益率站稳 5%上方，加息定价进一步上移

30 年期美国国债收益率本周一度触及 5.12%，收于 5.08%，站稳 5%关口。2 年期美债收益率升至 4.45%，10 年期美债收益率升至 4.62%。收益率曲线倒挂程度加深，市场对经济前景的担忧与对通胀的顽固预期并存。

CME FedWatch 工具显示，截至 5 月 26 日，2026 年 12 月加息 25 基点的概率为 35%，加息 50 基点的概率为 8%。一个月前这两个数字分别为 2%和 0%。市场已完全定价 9 月前不会降息。

MEXC 上线的代币化国债产品 TLTON（iShares 20+年期美国国债 ETF）周成交量显著放大，反映用户对利率预期的对冲需求增加。EEMON/USDT、EFAON/USDT、INDAON/USDT等国际 ETF 代币交易对也已在平台上线。

三、关键主题深度分析

主题一：CLARITY 法案进入全体表决倒计时——制度红利能否对抗宏观逆风？

5 月 22 日，参议院多数党领袖舒默宣布将《CLARITY 法案》列入全体表决日程，预计 6 月 2 日当周进行最终投票。该法案此前已在参议院银行委员会以 15-9 通过，在众议院以 294-134 通过。由于两党均有相当数量的支持者，市场普遍预期法案将在参议院获得 60 票以上的程序性通过，最终送交总统签署。

对市场的制度性影响：

• 监管确定性溢价：法案将明确 SEC 与 CFTC 对数字资产的管辖边界，尤其是界定“哪些代币属于商品”，XRP、SOL 等曾被 SEC 质疑的资产可能获得法律上的“清白”地位。本周 XRP 相对抗跌，表现优于比特币。
• 传统金融机构入场门槛降低：托管、清算、交易执行的法律框架明确化后，银行和注册经纪商可合规开展加密业务。预计法案通过后的 6-12 个月内，将有新一轮机构资金流入。
• 短期与长期的错配：在当前宏观紧缩环境下，制度性利好更多体现为“下跌中的缓冲垫”而非“上涨发动机”。历史经验表明，监管明确化对价格的提振通常在法案落地后的 3-6 个月内逐渐显现。

主题二：美联储纪要确认“加息选项”——利率预期重置接近完成

5 月 FOMC 会议纪要的措辞比市场预想的更为鹰派。除“加息选项”的讨论外，纪要还提到“劳动力市场依然紧张，服务通胀去化缓慢”。4 月核心 PCE 数据将于 5 月 29 日公布（周四），市场预期同比仍将维持在 3.0%以上。

对加密资产的含义：

• 估值模型重构：加密资产作为零息风险资产，对实际利率高度敏感。30 年期美债实际收益率（TIPS）已从 4 月的 1.8%升至 2.1%，对比特币的“数字黄金”叙事构成挑战。
• 矿工压力上升：比特币价格跌至 74,000-75,000 美元区间，已接近部分老旧矿机的停机成本线（假设电费 0.07 美元/度，蚂蚁 S19 系列关机价约 72,000 美元）。若价格进一步下探，可能触发矿工抛售，形成负反馈循环。
• 稳定币借贷利率上行：随着加息预期升温，链上借贷协议中的 USDC/USDT 存款利率已从 4%升至 5.5%，持有现货的机会成本增加。

主题三：美伊谈判窗口打开，地缘风险溢价阶段性回落

5 月 20 日，美伊在阿曼苏丹的斡旋下重启间接谈判，目标是实现为期 60 天的“暂停敌对行动”并开放霍尔木兹海峡部分航道。消息公布后，油价单日下跌超过 5%。但 5 月 25 日，伊朗方面表示“美方提案未满足伊朗核心关切”，谈判陷入僵局的消息使油价反弹。

市场展望： 能源市场仍在“谈判乐观情绪”与“供应断供现实”之间拉锯。霍尔木兹海峡持续关闭已超过 40 天，全球石油库存加速消耗。即使谈判取得部分进展，恢复每日 1,700 万桶的通行量也需要数周时间。预计未来一个月油价将维持 100-115 美元/桶高位运行，继续对通胀形成支撑。

四、市场热点词云

五、未来一周核心关注点

财经日历（5 月 20 日—5 月 26 日，SGT）

注：上述代币化资产已在 MEXC 现货市场上线，每批新上线品种均享有前 30 天零手续费优惠。

六、平台动态

1. 上新持续加速：SpaceX Pre-IPO、Nexus、三星与 SK 海力士永续合约齐发

本周 MEXC 上新节奏进一步提速，覆盖一级市场、新兴公链及传统股权三大赛道：

• SpaceX Pre-IPO Launchpad：5 月 20 日，MEXC 推出 SpaceX Pre-IPO Launchpad 活动，发行 7,700 枚SPACEX(PRE)代币，每枚定价 650 USDT 或 USD1，订阅持续至 5 月 21 日。该代币旨在让用户提前获取与 SpaceX 估值挂钩的经济敞口，且无锁仓期，代币分配后即可在现货市场自由交易。整个订阅与交易过程均零手续费。
• Nexus（NEX）上线：5 月 20 日，MEXC 创新区正式上线 Layer 1 公链 Nexus（NEX），开放NEX/USDT和NEX/USDC现货交易对，同步上线NEXUSDT永续合约（最高 20 倍杠杆）。该项目结合零知识验证与原生订单簿，总供应量达 100 万亿枚，上线初期波动较大，考核区用户需注意风险。
• 三星与 SK 海力士永续合约：5 月 20 日，MEXC 正式上线三星电子（SAMSUNGUSDT）与 SK 海力（SKHYNIXUSDT）永续合约。当日晚间，韩国两大芯片股大幅上涨——三星电子收盘大涨 8.51%，SK 海力士收盘大涨 11.17%。代币化合约使投资者无需离岸账户即可参与韩国芯片龙头的行情博弈。

2. 福利持续升级：披萨节两大活动并行，多重好礼持续发放

正值比特币披萨节，MEXC 推出”披萨节特别活动“，活动之日起至 6 月 5 日，使用 Apple Pay 或 Google Pay 购买数字货币可享 0 费率，新用户首次购买满 100 USDT 即可领取 10 USDT 空投，按净购买量排名前 300 名可参与瓜分 15,000 USDT 排行榜奖励。”披萨节 · 城市快跑 “跑酷游戏同步进行，用户完成签到、充值及交易等每日任务即可收集”披萨券”，进入不同难度赛道 100%获奖，奖池含最高 1 BTC、黄金代币 XAUT、合约奖金及限定周边。

免责声明：本报告仅供研究参考，不构成任何投资建议。加密资产价格波动剧烈，地缘政治事件及宏观经济变化可能对市场产生显著影响。投资者应基于自身风险承受能力独立判断。报告中所提及的任何平台产品或交易对，仅为客观数据呈现，不构成购买或出售建议。

原文作者：ShirleyLi，外捕研究（Web3Caff Research） 研究员

如何轻松掌握新一代金融科技（FinTech）行业正在发生的市场热点、技术动向、生态进展、治理态势…？ 外捕研究（Web3Caff Research） 推出的「市场脉搏分析」栏目将深入一线探寻并筛选当前发生的热点事件，并进行价值解读、点评与原理分析。透过现象看本质，即刻跟随我们快速捕获一线市场风向。

相较人类用户，AI Agent 最大的优势在于，其在理想情况下，具备更强的自主执行能力：它可以自己完成任务、自行执行操作，并在没有持续人工干预的情况下主动调用外部工具。然而，在 AI Agent 调用工具（例如交易平台 API、数据分析工具、预言机）的实际过程中，还是会面临一些问题。

首先，这些工具的访问入口分散在 GitHub、官方网站、中心化 API 平台等各处，缺乏统一的发现渠道。AI Agent 在无人工干预的情况下，很难自主定位并接入所需的工具，而且不同平台的具体付费方式也各有差异，缺乏标准化的流程。这就会给 AI Agent 调用工具的过程带来一些困扰。

其次，在传统互联网中，调用 API 通常需要开发者注册账号、获取 API Key，并按照特定规则进行权限验证。这一流程原本是为人类参与者制定的，但对于 AI Agent 而言，要想自动完成注册、获取凭证并调用工具，目前依然缺乏公开且标准化的实现方案。

虽然目前 x402 协议已经能够支持 AI Agent 自动完成支付，但它主要适用于 “付费即用” 的开放式接口，难以应对更复杂的权限场景，例如，只有订阅的用户才能访问服务，或者持有某种凭证的用户才能享受到优惠折扣等。

为填补这一空白，OpenSea 于近日尝试推出了 ERC-8257 标准草案，致力于为 AI Agent 建立一个开放、无需许可的链上工具目录，让 AI Agent 能够自主发现工具、理解访问规则，并在满足条件后自动完成调用与支付。

简单来说，ERC-8257 的核心是一套链上工具注册表。该注册表本质上是一个智能合约，工具开发者可以将其工具的相关信息及访问权限注册上链，并向全网公开。

不过，由于将数据全部直接上链的成本较高，因此，ERC-8257 允许开发者将更详细的工具信息存放在自己维护的服务器或域名下，以 JSON 格式文件（Manifest）的形式呈现，而链上注册表仅记录指向该文件的链接。该链下文件通常会包括：工具名称、功能描述、API 接口、调用方式、定价信息、支付协议、访问规则，等等。而链上注册表则需要记录链下文件的地址、文件哈希值以及工具开发者信息等关键数据。这种设计旨在防止开发者后续私自篡改工具内容。当 AI Agent 在调用工具时，可以通过校验文件哈希值来验证链下内容是否与链上登记的信息一致。

在 ERC-8257 中，还有一个很关键的设计：访问权限并非固定格式，而是通过独立的智能合约来定义。工具开发者可以自由定义该合约，以规定谁有资格调用其工具。例如，开发者可以检查 AI Agent 是否持有某种 NFT、是否持有某种 Token、是否进行了订阅、是否在某个白名单内，等等。

来看一个例子，某链上分析工具规定：普通用户调用普通 API 的费用为 0.05 美元/次，而持有某种 NFT 的用户仅需支付 0.01 美元/次。同时，如果用户订阅了其服务（通过指定 Token 或者支付协议持续付费），还可以获得高级分析接口的访问权限。

在这一场景中，“持有某种 NFT”、“订阅服务” 就是两种特殊的访问凭证。如果 AI Agent 当前不具备相应权限，它可以在链上或者去市场中获取这些条件（例如购买 NFT 或完成订阅），然后再重新申请调用。

但需要注意的是，当访问权限以 NFT 或 Token 等资产形式存在时，它们本身就可能进入市场流通体系，从而受到供需关系影响，出现较高的价值波动或者投机行为。

因此，ERC-8257 并不将权限系统限制为单一资产模型，而是选择保持开放性。工具或者服务开发者可以根据具体需求选择不同的访问机制，例如，引入不可转让的 Soulbound NFT（灵魂绑定 NFT）来避免交易行为引起的价值波动，或者引入声誉评分这类非资产化的机制，降低投机行为带来的影响。

在支付层面，ERC-8257 也并不负责定义具体支付逻辑，而是只要求开发者在 JSON 文件中声明支持哪种支付协议，例如 x402、链上 ERC-20 支付，或者其它机器支付协议，真正的支付执行将由对应协议来完成。

从整体流程来看，ERC-8257 的工作方式大致如下：

• 工具开发者部署工具服务，并编写对应的访问权限，然后再将相关信息提交到链上注册表中；
• 当 AI Agent 需要调用某种工具或者服务时，可以扫描链上注册表，发现符合其需求的工具或者服务时，可以进一步阅读详细的描述文件，以理解调用规则；
• 如果 AI Agent 不满足访问条件，可以尝试获取对应权限后，再次发起调用；
• 最终，AI Agent 可以在无需人工参与的情况下，自主完成工具发现、权限验证、支付与调用的整个流程。

图源：The App Store for Agent Tools: ERC-8257

总体而言，ERC-8257 试图解决的，并不仅仅只是如何让 API 上链的问题，而是 AI Agent 如何能够像人类用户一样，自动发现工具、理解访问规则、获取访问权限，并以标准化的方式调用这些工具。从设计目标来看，ERC-8257 将与 x402 协议一起，形成一种互补关系：

• ERC-8257 有望使 AI Agent 在全局范围内发现工具，并且根据规则判断自身是否具有访问权限；
• x402 协议负责调用工具过程中的支付与结算。在工具被允许调用后，支持 AI Agent 按次或按调用频率付费。

然而，除了前文提到的，如果访问权限以 NFT 或 Token 等资产形式存在时，可能会引入价值波动与投机风险外，ERC-8257 标准在实际落地过程中还会面临一些潜在的风险挑战。

例如，尽管 ERC-8257 提供了标准化的工具注册与访问框架，但不同开发者在设定访问条件时仍然存在差异。虽然 AI Agent 在发现工具层面可以依赖统一的链上索引路径，但在实际调用过程中，依然需要兼容不同的权限判断逻辑，这就会带来一定的技术复杂性。

此外，在信任机制方面，目前 AI Agent 会通过对比链上记录的哈希值和链下工具描述文件，来校验文件在传输过程中是否被篡改。然而，这一机制仅能解决数据是否一致的问题，无法进一步保证工具运行逻辑是否正确、其接口是否可信，以及数据处理过程中是否存在潜在的信息泄露等风险。同时，由于工具服务通常部署在链下基础设施上，其长期可用性与稳定性仍依赖于开发者的运营能力，这就意味着，AI Agent 还需要通过外部声誉机制来进行甄别。

由此可见，在 ERC-8257 标准被实际应用之前，其在工具可信度、权限规则一致性等方面仍有待进一步验证和完善。

要点结构图：

参考文献：】

[1] The App Store for Agent Tools: ERC-8257

[2] ERC-8257: Agent Tool Registry

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本报告由外捕研究（Web3Caff Research） 编写，所含信息仅供参考，不构成任何预测或投资建议、提议或要约，投资者请勿依赖此类信息购买、出售任何证券、加密货币或采取任何投资策略。报告中使用的术语和表达的观点旨在帮助理解行业动向，促进金融科技（FinTech） 领域包括 Web3、区块链、AI、支付等行业负责任发展，不应被解释为明确的法律观点或外捕研究（Web3Caff Research） 的观点。报告中的看法仅反映作者截至所述日期的个人意见，与外捕研究（Web3Caff Research） 立场无关，且可能随后续情况而变化。本报告中所含的信息和看法来自外捕研究（Web3Caff Research） 认为可靠的专有和非专有来源，并不一定涵盖所有数据，亦不保证其准确性。因此，外捕研究（Web3Caff Research） 不对其准确性和可靠性作任何形式的担保，也不承担以任何其他方式产生的错误和遗漏的责任（包括因疏忽而对任何人产生的责任）。本报告可能含有 “前瞻性” 信息，这类信息可能包括预测和预报，本文并不构成对任何预测的担保。是否依赖本报告所载信息完全由读者自行决定。本报告仅供参考，不构成购买或出售任何证券、加密货币或采取任何投资策略的投资建议、提议或要约，并请您严格遵守所在国家或地区的相关法律法规。

原文作者：ChandlerZ，Foresight News

5 月 28 日晚，Hyperliquid 上 SPACEX – USDH 永续合约出现剧烈闪崩，价格在 30 分钟内从 2277 美元最低跌至 1254 美元，跌幅接近 45%，随后反弹至约 2169 美元。

此次暴跌导致 405 名用户、1393 个仓位被清算，累计爆仓金额达 151 万美元。

数据显示，该合约过去 24 小时总交易量仅约 487 万美元，未平仓合约不足 290 万美元，市场深度极低。一笔大额卖单几乎直接击穿流动性，引发踩踏式下跌。此次爆仓用户以散户为主，中位数保证金仅约 31 美元，普遍使用约 3 倍杠杆。

Hyperliquid 生态永续合约平台 Ventuals 事后发推回应，团队已注意到 SPACEX 市场发生的闪崩事件。事件原因是作为预言机价格组件之一的链下数据提供商返回了错误数据，导致该市场的预言机价格和标记价格出现剧烈波动，进而触发了部分用户仓位强平。

目前团队已采取措施，以防类似情况再次发生。此外，团队正在评估此次事件对受影响用户造成的影响，以制定适当的赔偿方案。受影响用户将在未来 48 小时内获得赔偿。

一条脆弱的定价链

SPACEX – USDH 是 Hyperliquid 推出的「SpaceX 估值」加密永续合约，允许用户押注 SpaceX IPO 前的市场估值变化，但并不代表真实股票，也不赋予任何股东权益。

在 Ventuals 上，1 SPACEX 代表 SpaceX 10 亿美元的估值，如果 SPACEX 价格是 420.69 美元，意味着市场给 SpaceX 的估值是 4206.9 亿美元。

这类合约的核心难题在于，怎么给一家不公开交易的公司定价？

Ventuals 的方案是把定价拆成两部分，三分之一权重来自链下私人市场数据提供商 Notice，它的定价模型综合了融资轮次、409A 估值、共同基金标记、二级市场交易和报价、以及可比上市公司。

三分之二权重来自合约自身过去 2 小时标记价格的指数加权移动均价。每分钟至少轮询一次 Notice 数据，预言机价格每 3 秒更新一次。

这个设计在理想状态下可以平衡外部信息和链上价格发现，但它有一个致命的单点故障。如果 Notice 返回的数据本身就是错的，三分之一的外部锚点就变成了一个把价格拉向错误方向的力。

另外三分之二的链上均价在流动性充足时可以对冲这个错误，但在日交易量只有 487 万美元的 SPACEX 合约上，链上价格本身就很脆弱，两个脆弱的组件叠加在一起，结果就是价格的闪崩。

零套利、碎片化下的低流动性

SPACEX 闪崩暴露的不只是 Ventuals 一家的问题。整个 pre-IPO 合成产品品类在定价机制上都面临同一个困境，即没有统一的现货市场，没有跨平台的套利通道。

传统金融里，同一只股票在纽交所和纳斯达克上的价差几乎不存在，因为高频做市商在毫秒级搬砖。但 pre-IPO 合成产品市场里，这种套利在结构上是不可能的，原因在于每个平台的合约都是依据自己的规则发行的资产或衍生品，不能跨平台对冲。

Hyperliquid 上的 SPACEX 和 Binance 上的 SPCX 追踪的是同一家公司，但它们之间没有任何机制保证价格一致，结果就是每个平台各自形成一个封闭的定价小池塘，流动性被分散到多个互不连通的场所，每个池塘都比整体浅得多。

Ventuals 的 SPACEX 日交易量 487 万美元，如果现有的平台的流动性集中在一处，深度会完全不同，但碎片化让每个平台都暴露在低流动性的风险下。

pre-IPO 合成产品的本质是，一群人在没有公开价格基准的情况下，围绕一个数字互相下注。每个平台的价格发现只反映那个平台上那一小群交易者的共识，跟公司的真实估值之间没有刚性连接。

类似 Notice 的数据来源是私人市场信息，更新频率低、覆盖面窄、不透明。没有人真正知道 SpaceX 值多少钱，Polymarket 上 SpaceX IPO 的估值分布同样分散，超过 2.4 万亿美元的区间概率 45%，大于 2.6 万亿的区间概率 31%。

谜底即将揭晓

SpaceX 4 月 1 日向 SEC 提交了保密 S-1 文件，目标 6 月 11 日在 Nasdaq 定价，6 月 12 日开始交易，估值区间 1.75 万亿到 2 万亿美元。

Ventuals 文档里写了合约的结算机制，IPO 首日开盘后，资金费率归零，预言机价格锁定为标记价格，同时以实时股价计算的估值被引入作为外部价格约束。收盘后，标记价格被覆写为基于收盘价的估值，所有未平仓头寸按这个价格强制结算。

这意味着 IPO 当天，所有 SPACEX 合约的持仓者都会被按照真实股价结算。如果链上价格和纳斯达克定价之间存在较大缺口，结算瞬间就是一次大规模的单向清算。

分析师估计当前这个缺口大约在 60%，而且收敛大概率不会平滑进行，因为在 IPO 之前没有任何办法用 SpaceX 的真实股票来对冲链上头寸，套利机制在结构上是断裂的。收敛大概率在最后 72 小时内剧烈发生。

本次价格的闪崩来自一个预言机数据错误，而在 6 月 IPO 当日的收敛则来自真实价格的校准，波及范围取决于届时多个平台上的未平仓合约总规模。SpaceX 离 IPO 越近，涌入的投机资金越多，碎片化流动性和失真定价会同步膨胀。

保证金中位数 31 美元的用户群体不会消失，他们会回来，带着更多 31 美元。

原文链接

第一家万亿美元级别的 AI 初创公司，即将诞生。

截至发文时，据 Nasdaq Private Market（NPM）数据，Anthropic 的估值已从 5 月初的 6500 亿美元，一路飙升至约 9920 亿美元，距离万亿美元只差临门一脚。

当然，需要先说明的是，NPM 估值并不等同于 Anthropic 最近一轮官方融资估值，也不等同于某个平台上一笔简单的挂单价格，它会综合二级市场成交、买卖报价、上一轮融资等多类数据，给出一个更接近当前私募市场公允价值的估算。

换句话说，Anthropic 还没有正式以官方融资公告确认「万亿美元估值」，但私募市场已经开始提前把它放进万亿美元资产的定价区间。

这也带来一个更现实的问题，除了 MSX 等 Pre-IPO 渠道之外，普通投资者很难直接买到 Anthropic，那公开市场上还有没有其他方式，去捕捉 Claude 估值上行带来的外溢机会？

答案可能并不只在传统意义上的「AI 股」里。

一、Anthropic 为什么率先突破万亿美元？

毫无疑问，Anthropic 的估值狂飙，已成为 2026 年全球资本市场最炸裂的故事之一。

如果只看数字，这是一条非常陡峭的曲线：

• 2025 年 3 月，Anthropic 完成 35 亿美元融资，投后估值为 615 亿美元；
• 2025 年 9 月，估值升至 1830 亿美元；
• 2026 年 2 月，又完成 300 亿美元融资，估值达到 3800 亿美元；
• 而据近期媒体报道，其正在进行超 9000 亿美元级别的新一轮融资，超越 OpenAI 约 8520 亿美元的估值；

再叠加 NPM 等私募市场数据给出的近万亿美元定价信号，表面上看，这是资本市场又一次为 AI 买单，更深层的变化在于，资本市场开始重新定义前沿模型公司的天花板。

这和早期 ChatGPT 式的 C 端爆发并不完全一样，因为 OpenAI 的强项是消费级入口、开发者生态和品牌心智，而 Anthropic 的优势则越来越集中在企业场景，尤其是代码、Agent 自动化和高安全要求的行业应用，对资本市场来说，这意味着 Claude 不只是一个聊天机器人，反倒成为了一种可以嵌入企业日常生产流程的底层基建。

这个转变直接体现在收入和利润预期上。根据近期媒体报道，Anthropic 预计 2026 年第二季度收入达到 109 亿美元，较一季度的 48 亿美元大幅增长，并有望实现 5.59 亿美元的季度经营利润，如果这一表现兑现，Anthropic 将成为少数在高强度算力投入背景下，仍然接近阶段性盈利的前沿 AI 公司。

这也是目前它与 OpenAI 叙事上的一个核心差异。

当然，Anthropic 并不是在一个没有竞争的市场里单边狂奔，近些日子 OpenAI 通过 Codex+5.5，在 Coding、Agentic Workflow 等场景下的产品表现和口碑也在持续修复，Gemini 等虽然口碑滑坡但也同样没有退出这场模型军备竞赛。

换句话说，Anthropic 的高估值不是「胜负已定」的结果，而是市场暂时愿意为其企业增长曲线、Claude Code 等产品表现，以及更清晰的商业化路径支付更高溢价。

也正因为这种稀缺性，Anthropic 开始成为 Pre-IPO 市场最受关注的标的之一。

MSX 麦通前不久收官的 Pre-IPO 第二期，所选择的两个标的就包含 Anthropic，其中申购价为 855 U，对应估值约 9500 亿美元，对于很多普通投资者来说，这类 Pre-IPO 产品确实在 Anthropic 尚未上市、一级市场门槛极高的情况下，为大家提供了一个更接近私募市场定价的参与入口。

但 Pre-IPO 并不是唯一的观察角度。

当 Anthropic 的估值冲向万亿美元，市场要重新定价的可能不只是 Anthropic 本身，而是一整条围绕 Claude 展开的影子链条：谁投过它，谁给它供算力，谁把它带进企业软件，谁就有可能被资金重新标记。

所以，除了 Pre-IPO，到底有哪些公司站在 Claude 的股权、算力和企业分发链条上？

二、买不到 Anthropic，市场会买什么

如果按照「离 Anthropic 有多近」来划分，Claude 概念股大致可以分成三类：第一类是直接参与过 Anthropic 投资的股权影子股；第二类是承接 Claude 算力需求的云和芯片公司；第三类是把 Claude 带进企业工作流的软件平台。

这三类公司看似都叫「Claude 概念股」，但受益方式完全不同：

• 股权影子股看的是 Anthropic 估值上行带来的账面重估；
• 算力链看的是 Claude 训练和推理需求扩张带来的订单；
• 企业软件平台看的是 Claude 能不能成为自身产品里的原生能力；

1.第一梯队：有直投股权，公开市场可触及的「影子股」

公开资料显示，Anthropic 自成立以来历经 A 到 G 共 7 轮融资，主要股东包括谷歌、亚马逊、英伟达、微软、红杉、黑石、GIC 等，完成 G 轮融资后（投后估值约 3800 亿美元）各主要投资方持股比例为：亚马逊（9%）、GIC（8%）、微软（7%）、Coatue Management（6%）、谷歌（6%）、英伟达（5%），创始人及团队持股 21%，员工期权池 19%。

但其中最像「隐藏影子股」的，其实不是投资数十乃至上百亿的 Amazon、Google、Microsoft 等科技巨头，而是 Zoom。

Zoom 早在 2023 年就宣布与 Anthropic 建立战略合作，并通过 Zoom Ventures 投资约 5100 万美元（彼时 Anthropic 估值仅 41 亿美元），双方当时合作将 Claude 集成进 Zoom 平台，逐步覆盖 Team Chat、Meetings 等各条产品线。

这条线有意思的地方在于，虽然 Zoom 彼时的投资金额不大，但即使考虑后续融资稀释，这笔持股的价值也达到了 20-40 亿美元区间甚至更高，对比 Zoom 目前约 290 亿美元的自身市值，单这一项投资就占了其市值的 7% – 15% 甚至更高。

对 Amazon、Google 这种巨头来说，类似的投资或许只是财务报表里的一个非核心项目，但对 Zoom 来说，意义完全不同——Zoom 目前市值大约在 300 美元级别，如果 Anthropic 持仓估值达到数十亿美元，就足以成为影响市场重新理解其资产价值的重要变量。

这就是 Zoom 最特别的地方，也即小庙装了大佛。

过去几年，Zoom 的核心视频会议业务增长逐步放缓，市场对它的想象力也明显不如疫情期间，但如果把 Anthropic 股权、Claude 接入及企业级客服中心和协作场景的 AI 化放在一起看，Zoom 就不再只是一个增长放缓的视频会议公司，而是一个意外持有 Claude 早期门票的公开市场超级影子股。

类似的股权影子逻辑，也可以延伸到 SK Telecom。

SK Telecom 在 2023 年宣布追加投资 1 亿美元于 Anthropic，并与 Anthropic 合作开发面向电信行业的多语言大模型，相比 Zoom，SK Telecom 的特殊之处在于它本身是一家传统电信运营商，市值相对不大，因此 Anthropic 股权的账面价值对其整体估值影响可能更明显。

正因如此，海外市场也一度把 SK Telecom 视作一种更奇怪但直接的 Anthropic 影子资产。

2.第二梯队：算力生态，从云厂商、AI ASIC 到 Neo-cloud

不过，Zoom 和 SK Telecom 之外，更大的 Claude 产业链其实藏在算力层。

如果说股权影子股看的是 Anthropic 估值上行带来的账面重估，那么算力生态股看的就是另一个问题：Claude 越大、企业调用越多、代码和 Agent 场景越重，谁来承接背后的训练、推理和数据中心需求？

这条链条不能只看 NVIDIA，也不能只看传统云厂商，更准确地说，Claude 的算力生态至少可以拆成三组：

• 第一组是 AWS、Google Cloud、Azure 这样的云平台；
• 第二组是 TPU、Trainium 等 AI ASIC 及其供应链；
• 第三组则是 CoreWeave、Nebius、Lambda、Crusoe 这类专门提供 AI 算力租赁的 Neo-cloud；

譬如 Anthropic 与 Amazon 的绑定最早也最深，因为 Amazon 此前已累计向 Anthropic 投入数十亿美元，AWS 也是 Anthropic 最重要的云和训练合作伙伴之一，双方围绕 AWS Trainium、Neuron 软件栈、Project Rainier 等方向展开深度合作，所以对 Amazon 来说，Anthropic 不只是一个财务投资项目，更是 AWS 在生成式 AI 时代争夺云工作负载的重要抓手。

Google 则代表另一条路线，毕竟 Google 早期已经投资 Anthropic，随后又持续扩大与 Anthropic 的云和 TPU 合作，2026 年 Anthropic 与 Google、Broadcom 又扩大合作，计划从 2027 年开始获得多 GW 级下一代 TPU 算力，用于支持 Claude 模型和企业应用扩张。

当然，客观地讲，Anthropic 既用 AWS Trainium，也用 Google TPU，还通过 Microsoft Azure 接入 NVIDIA 架构，这种多元化算力策略，一方面降低了对单一供应商的依赖，另一方面也让更多公开市场公司成为 Claude 增长的间接受益者。

这也引出了一个过去容易被忽略的方向：AI ASIC 链条。

过去市场谈 AI 算力，最容易先想到 NVIDIA GPU，但随着前沿模型公司开始越来越重视推理成本、供给稳定性和单位 token 成本，云厂商自研芯片和定制 ASIC 的重要性正在抬升，所以诸如 AWS Trainium、Google TPU，本质上都是为了在 GPU 之外，给大模型训练和推理提供更可控的成本结构。

在这条线里，Broadcom 是最值得单独放进 Claude 概念股讨论的公司之一，它并不是 Anthropic 的公开股权投资方，但它是 Google TPU 生态背后的关键芯片和网络供应商之一，如果 Anthropic 未来的增长确实依赖更大规模的 TPU 部署，那么 Broadcom 就会成为这条链条里绕不开的硬件和网络节点。

进一步延伸，Marvell、台积电、先进封装、光互连和高速网络链条，也都可以被放进更广义的 AI ASIC 产业链里观察：Broadcom 与 Claude 的关联更直接，因为它站在 Google TPU 与 Anthropic 扩大合作的交叉点上；其他 ASIC 和半导体供应链公司，则更多是 AI 算力需求扩张下的行业 beta，不一定是 Claude 专属受益股。

Microsoft 和 NVIDIA 则是在 2025 年底进入更清晰的合作框架，其中 NVIDIA 和 Microsoft 分别承诺最高向 Anthropic 投资 100 亿美元和 50 亿美元，这件事很有意思，意味着微软在给自己的 AI 生态买一份「OpenAI 之外的保险」；NVIDIA 的逻辑则更直接，无论 Anthropic 用 Trainium、TPU 还是 NVIDIA GPU，只要前沿模型竞争继续升级，NVIDIA 仍然是最难绕开的算力核心之一。

但在 Claude 这条线上，NVIDIA 并不是唯一赢家，因为 Anthropic 比很多模型公司更强调算力来源多样化。

除了传统云厂商和 AI ASIC，还有一组更新的算力受益者：Neo-cloud。简单理解就是专门为 AI 训练和推理提供高密度 GPU / 加速芯片算力租赁的新型云厂商，它们不像 AWS、Azure、Google Cloud 那样什么云服务都做，而是更聚焦 AI 工作负载、本地化高性能集群、GPU-as-a-Service 和模型公司所需的弹性算力。

在这条线里，CoreWeave 与 Anthropic 的关系最直接，2026 年 4 月，CoreWeave 宣布与 Anthropic 达成多年协议，Anthropic 将使用 CoreWeave 的云平台运行生产级工作负载。

这也意味着，Claude 的算力生态并不是「云厂商 vs 芯片公司」的二选一，而是一个多层结构：底层有 NVIDIA GPU、Google TPU、AWS Trainium 等不同芯片路线；中间有 AWS、Google Cloud、Azure 这样的传统云平台；同时还有 CoreWeave、Nebius、Lambda、Crusoe 等 Neo-cloud 作为更灵活的算力租赁和交付层。

所以，如果要更完整地理解 Claude 算力生态，Broadcom 代表的是 AI ASIC 和定制芯片链条，CoreWeave 代表的是 Neo-cloud 算力租赁链条，Amazon、Google、Microsoft 则代表传统云平台的算力入口。

这三组公司共同说明一件事，Anthropic 的估值越高，市场重新定价的就不只是 Claude 本身，还包括它背后那张越来越复杂的算力采购、芯片设计和云基础设施网络。

3.第三梯队：把 Claude 带进企业工作流的软件平台

除了股权和算力，还有第三类更容易被忽略的公司，那就是企业软件平台。

这里最典型的是 Salesforce、SAP、Snowflake 和 ServiceNow。

Salesforce Ventures 从 Anthropic 较早期融资开始就参与其中，并在后续多轮融资中持续支持。更重要的是，Claude 已经进入 Salesforce 的 Slack、Agentforce 等产品体系，尤其是在金融、医疗、公共部门等对安全性和合规要求更高的行业，Claude 有机会成为 Salesforce 企业 AI 方案里的关键模型之一。

SAP 的逻辑则更偏企业核心系统。2023 年，SAP 宣布对 Anthropic、Cohere、Aleph Alpha 等生成式 AI 公司进行战略投资；2026 年 SAP 又宣布扩大与 Anthropic 的合作，计划将 Claude 作为 SAP Business AI Platform、Joule 和 Joule agents 体系中的主要推理和 Agent 能力之一。

这条线很重，因为 SAP 连接的是企业最核心的 ERP、财务、人力、供应链和经营管理系统，如果 Claude 能够进入 SAP，不只是进入一个软件入口，而是进入全球企业最底层的业务流程和数据结构。

Snowflake 和 ServiceNow 则代表了另一类企业 AI 分发路径。

Snowflake 与 Anthropic 扩大合作，承诺投入 2 亿美元，共同推动 Claude 模型进入 Snowflake Cortex AI、Snowflake Intelligence 和企业数据分析 Agent 场景；ServiceNow 则宣布 Claude 成为 ServiceNow Build Agent 的默认模型，并被用于应用开发、行业工作流和内部员工效率提升，ServiceNow 还表示已经将 Claude 部署给数万名员工使用。

这类公司不是 Anthropic 估值上涨的直接受益者，但它们代表了另一个更重要的方向，就是 Claude 正在从单独的 AI 产品，变成企业软件里的推理引擎和工作流引擎。

对公开市场来说，这反而可能是更可持续的线索。因为股权影子股的账面弹性有上限，算力订单也容易被资本开支周期影响，但如果 Claude 真正成为企业软件里的默认智能层，那么 Salesforce、SAP、Snowflake、ServiceNow 这些公司也有机会借此缓解市场对「AI 会颠覆 SaaS」的担忧。

说白了，Anthropic 的崛起不一定只意味着传统软件公司的威胁，也可能意味着一批企业软件公司获得了重新包装自身估值逻辑的机会。

除此之外，如果把企业工作流进一步延伸到政府、情报和国防场景，Palantir 其实也值得单独提一下，它正在成为 Claude 进入美国政府高安全等级场景的重要分发平台：2024 年 Palantir、Anthropic 与 AWS 宣布合作，将 Claude 3 和 Claude 3.5 系列模型接入 Palantir AIP，为美国情报和国防机构提供服务；随后 Anthropic 又加入 Palantir FedStart 项目，推动 Claude for Enterprise 以 FedRAMP High 和 DoD IL5 标准进入政府部门。

三、如何看清「Claude 概念股」全景

所以，如果要给「Claude 概念股」做一个更清晰的框架，不能简单看谁和 Anthropic 出现在同一篇新闻稿里，也不能把所有 AI 合作都包装成持股受益。

真正值得区分的，是三种完全不同的受益方式：

• 第一种，是股权受益：Zoom、Salesforce、SAP、Amazon、Google、Microsoft、NVIDIA，以及 Anthropic Series G 里出现的 Blackstone、Goldman Sachs Alternatives、JPMorganChase 等金融机构，都可以放在这个框架下观察；
• 第二种，是算力受益：Amazon、Google、Microsoft、NVIDIA、Broadcom、CoreWeave，以及更广义的 AI ASIC 和 Neo-cloud 算力租赁公司，是这一层的核心。它们不一定都是最纯粹的 Anthropic 股票替代品，但如果 Claude 的企业调用、代码 Agent 和大模型训练继续扩张，最先承接实际订单和基础设施支出的，往往就是云、芯片、ASIC、GPU 集群和算力租赁平台，尤其是 Amazon 的 AWS Trainium、Google 的 TPU、Microsoft Azure + NVIDIA 架构、Broadcom 在 Google TPU 供应链中的位置，以及 CoreWeave 这类 Neo-cloud 对生产级 AI 工作负载的承接，共同构成了 Claude 背后的算力版图；
• 第三种，是分发受益：Salesforce、SAP、Snowflake、ServiceNow、Zoom 这些企业软件和协作平台，以及面向政府和国防场景的 Palantir，真正重要的地方不是蹭上 Claude，而是它们是否能把 Claude 变成自身产品里的原生能力，如果 Claude 能帮助这些公司提升客户留存、增加 AI 收费项、强化 Agent 产品叙事，那么它们就不只是 Anthropic 的合作伙伴，而是 Claude 进入企业世界的通道；

而在这三类公司里，最值得关注的是估值不对称性。

对于 Amazon、Google、Microsoft、NVIDIA 来说，Anthropic 再重要，也只是它们庞大 AI 战略中的一部分。Anthropic 估值上行，确实能验证它们在 AI 基础设施和模型生态里的布局，但很难单独决定这些万亿美元巨头的股价。

但对 Zoom、SK Telecom 这类公司来说，情况完全不同，它们自身市值相对有限，如果 Anthropic 股权价值已经达到数十亿美元级别，就可能对自身估值形成更直接的影响，市场真正感兴趣的，是这笔投资相对于自身市值是否足够大，是否还没有被完全定价。

这也揭示出了所谓「影子股」的核心逻辑，即不是谁和 Anthropic 关系最强，谁就最有弹性；而是谁与 Anthropic 的价值敞口，相对于自身市值最不对称，谁才最容易被资金重新发现。

与此同时，另一个值得关注的新信号是，Claude 的合作模式也在发生变化。

毕竟最早大部分公司与 Anthropic 的关系只是投了顺便用 Claude，但到了 2025-2026 年，这种合作已经开始升级为「联合产品 + 算力绑定 + 企业工作流嵌入」——Snowflake 签下 2 亿美元级别合作协议，ServiceNow 将 Claude 设为 Build Agent 默认模型，SAP 把 Claude 放进 Joule 和 Business AI Platform，Salesforce 则把 Claude 与 Slack、Agentforce 等企业入口结合在一起。

这说明 Claude 正在从一个模型供应商，变成企业 IT 基础设施中的一层能力。

这也是很多投资者面临的尴尬之处，对于想参与这场万亿定价游戏的投资者来说，要么通过 Pre-IPO 产品提前布局，要么通过美股、韩股等公开市场里的影子标的，间接观察这条线索。

但最后仍然要强调一点，影子股不是本体。

Anthropic 估值上行时，市场可能重新定价这些公司的资产价值、合作价值和算力订单；但反过来，如果 Anthropic 新一轮融资不及预期，IPO 进程延后，或者私募市场估值出现回调，这些「Claude 概念股」也可能面临反向修正。

AI 头号玩家的故事是很性感，但仓位管理永远比故事更重要。

写在最后

过去两年，市场买 AI，主要买的是 NVIDIA、云厂商和七姐妹。

但进入 2026 年之后，AI 交易正在变得更细：一边是 OpenAI、Anthropic 这些前沿模型公司在一级市场冲击超高估值；另一边，是公开市场开始寻找它们背后的影子资产，从算力、电力、云服务，到企业软件、数据平台、协作入口。

Anthropic 的特别之处在于，它刚好站在这些链条的交汇处。

它既有 Amazon、Google、Microsoft、NVIDIA 这样的大厂资本和算力支持，也有 Zoom、Salesforce、SAP 这类早期投资与企业场景合作，还通过 Snowflake、ServiceNow 等软件平台进入更具体的企业工作流。

它们未必都能复制 Anthropic 的估值弹性，但至少说明一件事：

AI 的定价游戏，已经从模型公司本身，扩散到了更广阔的资本、算力和企业软件生态里。