作者: GAWE

详解存储长协：这轮周期的底部，已被抬至历史峰值之上

存储行业的定价权正在经历一次系统性重组。

8 月 5 日，闪迪交出了 FY2026 全年财报，业绩很亮眼，但股价盘后跌了 8%。市场失望的理由很简单：指引没超预期。但电话会里藏着另一个数字，比当季业绩重要得多。

闪迪披露，已签下的八份长期供货协议，按地板价计算的最低总收入是 939 亿美元。这批合同的加权平均期限四年多，摊下来年均约 200 亿美元——而闪迪当前年化收入在 420 亿美元上下。也就是说，在最差的情况下，闪迪已经把接近一半的收入，按一个远低于当前市价的价格，锁定了四年以上。

这不是闪迪一家的事。

8 月 4 日，高盛 Giuni Lee 团队发了一份研报，把三星电子、SK 海力士、美光和闪迪四家原厂的长期协议条款拉了一张横向对比表。报告的核心判断是：LTA 条款正在沿四个维度向供应商倾斜——期限更长、覆盖更广、定价结构更有利、约束力更强。每一条都指向同一个方向：存储行业的定价权，正在从买方手中转移到卖方手中。

（根据高盛表格汉化）

这一变化意味着，存储行业”周期底部”的定义已被重新书写，这轮周期的地板，被抬到了过去的天花板之上。

期限：从”一年一谈”到”五年起步，可能更长”

存储行业过去的标准合同周期是一年。每年坐下来谈，根据供需调整价格和数量。买方手握主动权——市场好的时候签长约锁价，市场差的时候压价缩量。

从高盛的横向对比表可以看到：多数供应商表示合同以五年期为主，部分客户为三年期。也就是说，即便最”短”的合同也比过去的标准周期长了三倍。

三星在最近的财报电话会上明确表态，其 LTA 以五年为基础，带逐年滚动续约机制。每年续一年，合同永远不会到期。三星联席 CEO 全永铉此前的表述更直白：”考虑到 AI 投资扩大带来的供需不确定性，我们正在从传统的短期协议转向三到五年的多年期合同。”SK 海力士 CEO 郭鲁正的说法与此呼应，称客户对 LTA 的需求正在增加。

海力士已覆盖前十大 LTA 客户及核心客户，大多数期限为五年；美光签了16份战略客户协议，大多数客户合同期限为五年，汽车客户为三年；闪迪八家长协客户的加权平均期限超过四年、最长五年。

四家原厂同时在把合同周期拉长，买方的弹性被系统性地压缩——一旦签约，五年内无法根据市场变化调整采购策略。

覆盖率：从 20% 到 60% 以上

合同签得长是一回事，覆盖多少产能是另一回事。如果只是锁了 10% 的量，再长的期限也无伤大雅。但数字不在此。

2023 到 2025 年，行业常规的长协占比在 20% 到 30%。到 2026 年，这个数字发生了跃升。

三星已与全球前五大数据中心客户签约，并正与另外五家大客户进行最终谈判。管理层预计，合同签署完毕后，多年期订单量将达到计划产能的 60% 到 70%。HBM 先进产能的锁定率更极端——90% 以上已被覆盖。

SK 海力士完成了约十份长期协议谈判，长协占比约 50% 到 60%。美光签署了 16 份战略客户协议，覆盖约 20% 的 DRAM 出货量和三分之一的 NAND 出货量，但管理层明确表示最终目标是 LTA 收入占比超过 50%。

闪迪的数据更直观。已签协议覆盖 2027 财年超过 50% 的出货量，2028 财年这个数字将上升到约三分之二。三个月前，FY2028 的覆盖率还只是三分之一。

当一家公司六到七成的产能被多年合同锁死，它的定价逻辑就变了。剩下的三到四成产能在现货市场上兑现超额收益，但基本盘已经被合同锚定。买方失去了过去那种”你不降价我就找别人”的筹码——因为别人也被同样的合同锁住了。

买方并非没有算过这笔账。签长约意味着接受对自己不利的条款，但前提是另一个选项更糟：不签长约，在 AI 算力军备竞赛中拿不到足够的存储芯片。当供应紧张是结构性的时候，”被宰”比”没货”的代价小得多。这才是供应商敢于把条款推到极限的底气所在。

定价：从固定价到”带保护的价格区间”

这是四个维度里最关键的变化。

过去的 LTA 以固定价为主。签一个价，管一年或两年，买卖双方各承担一半风险——涨了买家赚，跌了卖家亏。

新合同的结构完全不同。

三星的条款最具侵略性。美银美林 8 月 1 日的调研报告披露：三星合同条款设置了明确的非对称定价——单季度价格跌幅不超过 5%，但上涨空间不设上限，可达 10% 到 20% 甚至更高。三星存储业务负责人 Jaejune Kim 在电话会上表示，公司根据客户群体和产品类别采用不同定价模型，并为通用产品设置了底价。

翻译一下：市场下行时，三星的跌幅被锁定在每季度 5% 以内。市场上行时，涨幅不受限制。买方承担了几乎全部的下行风险，卖方保留了几乎全部的上涨弹性。

美光的合同结构不同，但方向一致。其最大合同设置了价格上下限，以 2026 年第二季度市价为基准。关键在于下限——管理层在电话会上反复强调，即便以地板价销售，毛利率仍远高于历史上任何一轮周期的峰值。美光过去周期的毛利率峰值在 60% 出头。

SK 海力士则走了一条更激进的路。据 TrendForce 引用韩国媒体的报道，海力士在最新合同中直接取消了行业标准的价格上限。即便客户签了长约，一旦市场因供应短缺推高现货价，合约供货价也完全联动市场实际情况上调。高盛在报告中指出，相较于部分已锁定价格上限的同行，海力士在普通 DRAM 价格弹性方面的暴露更大——如果价格超预期，上行空间更显著。

闪迪的定价机制介于固定价和浮动价之间，采用定制化的混合模式。CFO Luis Visoso 在电话会上透露，协议结合了”固定定价与浮动定价机制”，按客户实际需求量身定制。

四个玩家，四种结构，但指向同一件事：价格保护是单向的，更利于卖方。

约束力：从口头承诺到真金白银

过去的 LTA，约束力有限。签了约，买方可以缩量、推迟、甚至违约而不付太大代价。

本轮周期最大的不同，是预付款机制。

美光预计将收到约 220 亿美元的现金存款及相关财务承诺。闪迪披露财务担保超过 110 亿美元，客户违约保障 165 亿美元。三星表示合同中包含大额预付款，目前已收到约四分之一的总合同预付款。

这不是定金。这是买方提前锁仓的代价。一家云厂商要想在 2028 年拿到足够的 HBM 和 DRAM，必须先把几十亿美元放在原厂的账上。这笔钱不仅锁住了供应，也锁住了买方——违约的成本高到不可承受。

高盛将预付款机制称为”本轮 LTA 区别于以往周期的最大亮点”。

地板价的含义：下限高于历史峰值

如果把四个维度的变化放在一起看，会得到一个结论：存储行业正在用合同重新定义”周期底部”。

美光管理层透露，就算价格掉到合同地板，毛利率也远高于历史上任何一轮周期的峰值。美光过去周期的毛利率峰值在 60% 出头。

闪迪的 939 亿美元地板价，讲的也是同一个方向的故事——虽然没有明确披露地板价对应的利润率，但年化约 200 亿美元的最低收入已经被合同锁定，而闪迪当前毛利率处于历史最高区间。把美光和闪迪放在一起看，得到一个方向性的判断：这轮周期的地板，很可能被抬到了过去的天花板之上。

代价各有不同。美光的合同设了明确的价格上下限——地板价保住了，天花板也被锁死，超额收益空间被合同封顶。三星的条款不对称，跌幅有底、涨幅无顶。SK 海力士走了另一条路：取消价格上限，保留了普通 DRAM 最大的上涨弹性——高盛在报告中专门指出，相比部分锁了上限的同行，海力士的上行空间更显著。代价是长协覆盖率只到 50% 到 60%，比三星少了约 10 个百分点的收入确定性。

高盛报告中的库存数据提供了另一个视角。截至 2026 年二季度末，三星和 SK 海力士的 DRAM 和 NAND 库存均在 2 到 4 周，低于约 4 到 5 周的正常水平，远低于历次下行周期前的 10 周以上。库存没有积压，原厂没有降价的动力。合同条款向供应商倾斜，背后是真实的供需紧张。

但合约锁的是价格，不是产能。NAND 总产能当前约 201 万片/月，靠现有厂房加设备和技改，今年底能提到 215 万片左右。真正的增量要等新建厂房和洁净室——周期一年半到两年。产业口径给的时间点是明年中以后释放，量级约占总产能的 17% 到 19%。

产能释放的时间，才是真正考验 LTA 条款的时刻。当供给追上来的时候，那些签了五年合同、预付了数十亿美元的买家，会不会发现自己在合同里锁进了一个已经过时的价格？答案取决于合同条款的细节——而细节完全在供应商的控制之下。

借贷市场消失之后，这些公链还剩下什么？

原文作者：Vaidik Mandloi

原文编译：Chopper，Foresight News

上周，Aave 宣布将关闭六条区块链上的借贷市场。这六条链单条季度产生收入均不足 5000 美元。按照 Aave 正常每 1 美元利息抽取 13 美分的分成比例，其在 Mentis 与 Aptos 上获得的收益，大概只够一顿晚餐。相比之下，Aave 在以太坊的部署去年创收 1.42 亿美元；同时它向 Linea 等新链扩张，V4 版本存款规模突破 3 亿美元。

本文将深入剖析当 Aave 撤离之后，这些公链会遭遇什么，是否会有项目接替 Aave。如果无人接盘，这些公链可能会永久丧失信贷功能。

崩塌的连锁反应

当一条公链上头部借贷协议撤离，究竟会发生什么？我们先回顾过往案例。

第一个案例是 Harmony Protocol。2022 年 6 月，其核心跨链桥 Horizon 遭到攻击，损失约 1 亿美元。作为该链最大借贷协议，Aave 冻结了链上全部储备资产。同年晚些时候社区提出一份救助提案，但遭到 99% 的 Aave 代币持有者否决。如今这条公链已经消亡，根源就是彻底失去借贷流动性。

你或许会疑惑：为什么不能直接分叉 Aave，在 Harmony 上重新部署？毕竟代码开源，部署一套借贷协议耗时不到一天。道理没错，但容易被忽略的是：借贷市场还需要持续运维、有资金方支持的预言机，为抵押资产报价；还需要足够的 DEX 流动性，保证借款人被清算时，抵押品可以自动卖出，而不会造成 40% 以上的价格滑点。

同时还需要稳定币发行方认可这条公链，支持链上原生赎回。也就是 Circle、Tether 这类发行方，可以在该链原生发行代币，用户无需跨链，就可以直接把 USDC 兑换成法币。 Harmony 的跨链桥瘫痪之后，链上所有稳定币脱锚，预言机喂价失效，清算机制彻底无法运行。支撑借贷市场的整套组件集体失灵。在此之后，没有任何一方有商业动力去重建这套体系 。在已经没有借贷需求的公链上，谁还愿意花钱维护预言机喂价？

另一个典型案例是 Fantom，2023 年它同样遭遇跨链桥黑客攻击。在此之前，该链 78% 的市值都依赖这座跨链桥。攻击发生后，Fantom 上的桥接版 USDC 价格暴跌至约 0.22 美元，大量抵押品价值缩水，陷入资不抵债。

最值得思考的一点是：Fantom 曾经是加密行业第三大 DeFi 公链，拥有真实用户与借贷需求。即便拥有这些基础，它依旧没能重建信贷市场。对于一条正在流失用户的公链，重建预言机、稳定币整套底层基础设施的成本，永远高于能够获得的收益，核心用户群体早已离去。

之后 Fantom 尝试改名重启，更名为 Sonic，试图单纯依靠资本扭转局面。项目开展 1.9 亿美元代币空投，上线首日 Aave、Silo、Euler 全部完成部署，Wintermute 提供做市支持。但结果事与愿违，项目遭到女巫攻击。存款人与借款人大多是同一批用户：存入资产刷空投积分，再用同一笔资产抵押借贷，最大化积分收益。TVL 存在水分，同一笔资金通过杠杆循环被反复统计。

借贷需求完全来自空投激励，而非链上真实的经济活动对营运资金、杠杆的客观需求。举个例子，以太坊用户借贷，可能是循环质押 stETH，或是为交易策略获取资金，无论协议是否发放奖励，需求都真实存在。但在 Sonic，一旦拿掉激励，就不存在真正的借贷需求。这也直接导致，Wintermute 的合作到期之后，链上 TVL 暴跌 98%，代币价格跌至不足 1 美分，两位创始人双双从董事会辞职。补贴与做市合作可以制造虚假的信贷市场表象，却无法维持它长期运转。

数据来源：DeFiLlama

再看本次 Aave 即将撤出的 Soneium、Aptos、Zksync、Scroll 等公链，处境比 Harmony、Fantom 还要糟糕。链上存款已经暴跌 95%，借贷业务季度营收不足 5000 美元。

Harmony 与 Fantom 至少在被黑客攻击前，拥有真实用户产生的原生借贷需求。而这六条公链，自始至终都没有形成原生业务需求。这些公链平均单条融资 2.5 亿美元，也部署了 DeFi 中成本效率最高的借贷协议，但依旧没能催生真实需求。

数据来源：Aave 治理页面

Aave 的退出还会引发连锁反应。很多人没有意识到，Aave 是这些公链金融基础设施的核心支柱。这些链上几乎全部 Chainlink 预言机喂价，都由 Aave 来承担维护成本，毕竟 Aave 是最大的调用方。Aave 撤离之后，所有预言机服务商都会重新评估，是否还要为一个没有活跃借贷市场的公链维护喂价。做市商也会出于同样理由，停止在这些公链的 DEX 投入资金。就连稳定币发行方，也不会为月营收不足千美元的公链提供原生发行支持。一个服务商退出，会加速下一个服务商离场，所有服务商的商业可行性，都建立在其他配套服务正常运转的前提下。

资源会加速向运行状态良好、流动性充足、借贷市场可以正常工作的公链汇聚。每一条小众公链的基础设施退场，都会进一步强化头部公链的聚集效应，继而让剩余小众公链维持自有借贷基础设施的商业逻辑变得更加薄弱。

这种集中化会自我强化，借贷是一条公链全部金融体系的底层。没有借贷，大部分收益策略无法运行，多数策略都需要用一类资产抵押借出另一类资产；高效的流动性做市也无从谈起，集中流动性仓位往往依赖借入资金。借贷一旦消失，搭建在它之上的全部金融应用都会失去根基。继而开发者陆续离开，链上活跃度进一步下滑，更没有基础设施服务商愿意留下来。

正因如此，Aave 对未来新链部署设置门槛：年度营收最低要达到 200 万美元。这笔资金基本就是单条公链维护预言机喂价、风险监控、清算整套借贷基础设施的成本。这件事也充分说明，过去公链融资数亿，靠补贴流动性快速上线的模式，已经行不通，不再具备可持续性。

并非加密行业独有的困境

公链失去信贷基础设施，并非加密领域独有的现象。凡是固定成本高昂，但市场体量狭小的行业，都会出现同类问题。

2008 年后，全球各大银行开始切断和部分小国的代理银行业务。逻辑和 Aave 高度相似：反洗钱监控、监管上报，每建立一条合作关系都要付出固定成本，部分小额跨境业务带来的收入无法覆盖成本。2011‑2022 年间，全球有效代理银行合作关系减少 30%。太平洋岛国美元清算通道缩减超过 60%，部分国家仅剩一家代理银行。情况严重到世界银行不得不拿出 6900 万美元补贴，维持 8 个太平洋国家仅存的清算服务商继续运转。

而加密行业和传统案例之间，存在关键区别。传统代理银行体系中，还有世界银行出面兜底，由央行、开发机构提供补贴维持业务。但加密行业几乎不存在这种兜底机制，这也正是这些公链正在经历的现实。一家中型银行仅合规成本每年就要花费 1500‑4000 万美元，世界银行投入 6800 万美元，也只是保住 8 个国家最后一条美元清算通道。而 Aave 全部公链的风险监控合约总费用仅 500‑800 万美元，这六条公链连自身分摊的这部分成本都负担不起。

当然，这并不代表 DeFi 借贷整体在萎缩，事实恰恰相反：行业高速增长，同时高度集中。Morpho 的 TVL 一年之内从 1.05 亿美元增长至 80 亿美元以上；Euler 短短数月，从 600 万美元扩张至 3 亿美元。Aave 的 V4 上线短短数月存款突破 3 亿美元，法国兴业银行也成为首家接入 DeFi 借贷协议的传统银行。信贷市场生机勃勃，但资源集中在以太坊，以及 Base、Arbitrum 这样两到三个二层网络，而非分散到几十条公链。

过去大量公链诞生，背后的设想是：部署基础设施成本极低，每一条公链都可以搭建属于自己的金融体系。这个设想只对了一半，上线一条公链成本确实很低，但在上面运行一套信贷基础设施，成本十分高昂。放眼当下二层网络，以太坊与排名前三的公链占据 90% 的 TVL。其余公链只能争夺微薄的份额，这点收益甚至覆盖不住 Chainlink 一组喂价的开销。这些公链未来或许会出现一套预言机存在缺陷的 Aave 分叉版本，也有可能什么都不会留下。

西部数据一季赚了31.95亿美元，但硬盘生意到底赚了多少？

一张硬盘的利润，突然变得像一枚 AI 芯片。

美国存储公司西部数据最新发布的 FY2026 Q4 业绩新闻稿，营收为 37.47 亿美元。按美国通用会计准则，也就是 GAAP 口径，每股收益为 8.21 美元。据公司公告，闪迪持股的市值重估收益也被写进了利润表。

这让西部数据的成绩有了两层读法。第一层是分拆闪存业务后的 HDD 硬盘主业，卖得更多，也更赚钱。第二层是它保留的闪迪权益随市值波动，把 GAAP 利润推到了一个不适合直接拿来衡量硬盘业务的高度。

这不是一个季度的跳升

先从最朴素的问题开始。这轮增长是不是只发生在一个季度？

据西部数据 FY2026 Q4 业绩新闻稿及此前的 Form 10-Q，FY2025 Q4 至 FY2026 Q4 的营收曲线没有向下拐。它从 26.05 亿美元一路抬升到 37.47 亿美元，五个实际季度连成了一条持续上行的线。

这条线之所以值得连起来看，在于口径已经变了。西部数据在 2025 年 2 月完成闪存业务分拆，独立后的闪迪不再并入持续经营。最新业绩新闻稿也把此前可比期间按 HDD 持续经营口径重列。图上的增长不是把 SSD 业务塞回来的结果，而是更纯粹的硬盘生意在变大。

据公司同日的业绩演示，云端市场占 Q4 营收的 89%。这个终端市场标签不等同于 AI 收入，却说明西部数据现在的主要收入落点已是超大规模云厂商和云服务商。硬盘在这条链上的角色不是提供算力，而是提供大容量数据存储。

据公司 FY2026 Q4 业绩新闻稿，FY2027 Q1 的营收指引中点是 41 亿美元。对读者来说，虚线比实线更重要的提醒是，指引只能当作公司当下的判断，不能当作下一季的既成事实。

卖的更多，也留下更多利润

营收变大并不自动意味着生意更好。硬盘行业尤其如此，周期上行时，出货、售价、存货和产能利用率会同时挤进一张利润表。真正要看的，是每 100 美元收入留下了多少。

据公司财报，FY2026 Q4 的 GAAP 毛利率达到 54.1%。换成更直观的说法，每卖出 100 美元的存储产品，扣除直接制造成本后留下的钱已经超过一半。

与一年前相比，每 100 美元收入中留下的毛利约多出 13 美元。图中另一条经营利润率曲线也以近似斜率上扬，这意味着研发、销售和管理费用没有吞掉新增毛利。

这里不能把两条线简单归因于某一种产品或某一个客户。业绩新闻稿本身只告诉市场，云和其他数据密集型工作负载正在扩大，西部数据的产品需求随之增加。它没有把「AI」拆成一个可审计的收入科目。可以确定的是，收入增长与利润率扩张在五个季度里同时发生，新增收入也清楚地传导到了经营利润率。

现金流给这层改善多加了一道校验。FY2026 Q4 的自由现金流为 12.81 亿美元，据公司业绩新闻稿，经营活动带来的现金流为 13.89 亿美元。硬盘仍是需要设备、材料和库存周转的制造业，现金能够跟上利润，为这份季度经营结果提供了另一道验证。它不能单独证明趋势会永久延续，却比单看利润表更接近企业能实际支配的资金。

EPS 到底来自哪里

那么，为什么 GAAP 每股收益会比主业的改善看上去更夸张？答案就在最后一张图里。

FY2026 Q4 的 GAAP 持续经营归母净利润是 31.95 亿美元。按公司定义的 Non-GAAP 口径，这个数字是 13.82 亿美元。两者之间并非算错账，而是公司把若干不打算用于比较日常经营表现的项目从后者中剔除。

最大的项目是 20.50 亿美元的闪迪保留权益收益。它来自西部数据持有的闪迪股份按市值重估，不是这一季多卖硬盘直接产生的收入。公司在同一张调节表里还加回了与债务和股权交易相关的成本，并对税务、股权激励和重组项目做了调整。

这不意味着 Non-GAAP 就是唯一的「真实利润」。它仍然是公司定义的比较口径，也需要和 GAAP 一起读。它的价值在于，把股权市值变化与硬盘制造、销售带来的经营成绩拆开。若只盯着 8.21 美元，很容易把两种性质不同的收益当成同一件事。

西部数据这份财报最有意思的地方，不在于一张硬盘突然有了芯片般的估值叙事，而在于分拆闪存之后，HDD 主业的营收和利润率确实一起变厚。闪迪持股让 GAAP 利润显得更亮，但把它拨开，剩下的硬盘生意也已经不是上一轮周期里的样子。

被币安索赔4.73亿美元，U卡龙头RedotPay还能顺利IPO吗？

原创 | Odaily 星球日报（@OdailyChina）

作者 | Asher（@Asher_ 0210）

加密支付卡（U 卡）龙头 RedotPay，被曾经的合作方币安告上了法庭。

昨晚，据彭博社报道，币安多家关联实体起诉  RedotPay 三位联创 Gao Zhangpeng、Chan Wa Choi 和 Yao Chao，指控三人违反双方协议，将超过 47 万名 Binance Card 用户导向 RedotPay，并索赔 4.728 亿美元。币安表示，自双方开展合作以来，RedotPay 通过 Binance Pay 获得约 3.04 亿美元用户资金，却未按照约定将相关资金隔离，部分资金最终被用于 RedotPay Card 充值。

RedotPay 随后回应称，相关诉讼不会影响公司现在或未来的日常经营，并将对全部指控积极抗辩。由于案件已经进入司法程序，公司不会进一步评论具体争议。

为了让不怎么接触 U 卡领域的读者对币安起诉的对象有个大致概念，RedotPay 目前占据加密支付卡市场半壁江山，正冲击 40 亿美元估值。

坐稳加密 U 卡第一，RedotPay 已在筹备赴美上市

RedotPay 成立于 2023 年 4 月，主要提供稳定币支付卡、多币种钱包、法币兑换和全球转账服务。用户将 USDT、USDC 等稳定币存入 RedotPay 后，可以通过虚拟卡或实体卡完成线上订阅、线下消费及跨境支付。目前，公司用户规模已经超过 800 万，年支付量达到 140 亿美元，年化营收约 1.8 亿美元。

自 2024 年以来，RedotPay 始终位居加密 U 卡市场首位。根据 Paymentscan 数据，今年 7 月，加密 U 卡赛道的总交易量合计约 7.49 亿美元，其中 RedotPay 交易量高达 3.95 亿美元，占比约 52.8%，断层第一；Ether.fi 交易量为 1 亿美元，占比 13.4%，排名第二；KAST 交易量为 8960 万美元，占比 11.9%，位居第三。

去年，RedotPay 完成三笔融资，合计达到 1.94 亿美元：

  • 3 月，RedotPay 完成 4000 万美元 A 轮融资，由 Lightspeed 领投。当时，公司用户规模超过 300 万；
  • 9 月，RedotPay 完成 4700 万美元战略融资，由 Coinbase Ventures 领投，估值突破 10 亿美元，用户规模增至 500 万以上；
  • 12 月，RedotPay 完成 1.07 亿美元 B 轮融资，由 Goodwater Capital 领投，Pantera Capital、Blockchain Capital、Circle Ventures 和 HSG 等机构参投。

在成为加密 U 卡独角兽后，RedotPay 开始筹备赴美上市。公司计划最早于今年在纽约进行 IPO，潜在融资规模超 10 亿美元，目标估值超 40 亿美元，同时还在洽谈一轮最高 1.5 亿美元的新融资。

RedotPay 的早期增长，来自 Binance Pay

2023 年 11 月，RedotPay 与币安达成合作，接入 Binance Pay。用户可通过 Binance 应用内的迷你程序，直接使用币安账户资金向 RedotPay Card 充值（官方于 12 月 15 日公开宣布）。

Binance Pay 是币安推出的加密支付工具，用户可以直接使用币安账户中的资产完成转账和支付；Binance Card 则是币安面向日常消费场景推出的加密 U 卡，与 RedotPay Card 属于同类产品。

接入 Binance Pay 后，RedotPay 得以直接连接币安账户内的资金与用户。币安用户无需经过复杂的链上提币流程，便可将稳定币用于法币兑换、应用内转账及其他支付场景。

对于当时成立仅半年的 RedotPay 而言，这条通道不仅降低了用户充值和使用加密支付卡的门槛，也让其能够直接触达已经持有稳定币、熟悉加密支付流程的成熟用户。

币安方面的说法是什么？

起初，RedotPay 与币安约定的合作范围，包括使用 Binance Pay 资金为 RedotPay Card 充值。用户可以直接使用币安账户内的资产为 RedotPay Card 入金，原本属于币安支付生态中的资金和用户需求，由此进入了 RedotPay 自己的支付卡体系。

双方第一次合作后不久便因充值问题发生分歧，首份协议约半年后终止。2025 年 3 月，币安与 RedotPay 重新签署协议，明确要求对 Binance Pay 资金进行隔离并限制其用途，仅允许用于法币兑换、应用内转账和购买 RedotPay 品牌商品，禁止用于给 RedotPay Card 充值。

直到 2026 年 3 月，币安发现 RedotPay 仍在允许相关资金进入自有卡业务，并于次月关闭合作通道。币安估算，在双方合作期间，约有 3.04 亿美元用户资金通过 Binance Pay 流向 RedotPay。资金之外，币安认为自己还失去了一批更重要的资产——已经能够产生真实消费的 Binance Card 用户。

在币安的诉状中，RedotPay 三位联合创始人被指控利用此前合作所获得的渠道和用户触点，将超过 47 万名 Binance Card 用户导向 RedotPay。币安认为，RedotPay 最初以合作方身份进入币安支付体系，在合作过程中了解持卡用户的需求、充值习惯和使用场景。随后，当 Binance Card 于 2023 年底停用后，RedotPay 又通过已有的用户入口，将这批客户承接至自己的支付卡产品。

币安负责积累用户、建立品牌信任并沉淀资金，RedotPay 则在最后一步接走充值和消费。用户仍在使用稳定币支付，但使用的卡片从 Binance Card 变成了 RedotPay Card，相关交易量、手续费和后续收入也随之进入 RedotPay。

币安此次提出 4.728 亿美元索赔，追索的资金一部分是通过合作通道流入 RedotPay 的 3.04 亿美元资金，另一部分是因客户流失产生的后续商业损失。

比 4.728 亿美元索赔更麻烦的，是 IPO 前如何解释早期增长来源

目前，4.728 亿美元并不是 RedotPay 已经确定需要支付的赔偿，而只是币安关联实体目前提出的索赔金额。法院是否支持币安的全部指控、最终赔偿金额是多少、双方是否会和解，均没有答案。

但这场诉讼出现的时间节点，对 RedotPay 很是致命。币安关联实体在香港对 RedotPay 三位联合创始人提起诉讼（同时新加坡也有关联诉讼），恰好卡在 RedotPay 筹备美国 IPO 的关键窗口期。公司此前一直在推进纽约上市计划，并已接触包括摩根大通、高盛、Jefferies 在内的投行。对潜在投资人而言，公司当前 1.8 亿美元年化营收和 140 亿美元年化支付量固然重要，但这些数字如何形成，同样会影响最终定价。

币安的诉讼直接指向了 RedotPay 增长故事中最敏感的部分：早期客户来源。在后续上市尽调中，承销机构和投资人可能需要重新确认：

  • RedotPay 是否违反了与币安的合作协议；
  • Binance Pay 资金是否按照约定进行隔离；
  • 超 47 万名币安用户的转化过程是否合规；
  • 香港与新加坡两地诉讼可能带来多大的潜在赔偿风险。

RedotPay 此前的管理层变动，也会加重这些疑问。过去一年，公司至少有五名高级员工任职不足 12 个月，合规负责人一职两次发生变化，并一度在没有首席财务官的情况下推进上市计划。现在，币安又将双方早期合作中的资金和用户问题送上法庭。

这场诉讼未必会直接终结 RedotPay 的 IPO，但很可能打乱其融资和上市节奏。公司不仅需要证明现有业务仍能正常增长，还需要向投资人解释过去三年的增长，有多少来自正常市场扩张，又有多少建立在与币安的合作通道之上。

24H热门币种与要闻｜CLARITY法案仍未达成协议；美国解除与伊朗相关的制裁（8月6日）

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  • ADA：- 0.42%
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  • XAUT：+ 4.94%
  • ZEC：+ 1.39%
  • UNI：+ 6.01%

24 小时涨幅榜单（数据来源为 OKX）：

  • BICO：+ 34.14%
  • HMSTR：+ 18.63%
  • RESOLV：+ 12.25%
  • GRVT：+ 10.39%
  • ACT：+ 9.98%
  • SAHARA：+ 7.51%
  • LIT： + 7.14%
  • UNI：+ 6.01%
  • LDO：+ 5.88%
  • GRASS：+ 5.78%

24 小时币股涨幅榜单（数据来源为 msx.com）：

  • ANTA.M：23.71%
  • SOUN.M：20.43%
  • ABTS.M：17.46%
  • PLPC.M：12.61%
  • UGL.M：10.00%
  • SKDD.M：9.89%
  • AGQ.M：8.99%
  • RDW.M：8.75%
  • NVDL.M：8.22%
  • PAAS.M：8.04%

2、链上热门 Meme（数据来源为 GMGN）：

  • CATE
  • MarsCoin

头条

美国两党仍未就CLARITY法案达成协议

据记者 Eleanor Terrett 透露，美国参议院多数党领袖 John Thune 已针对推进大学体育相关法案的动议提交终止辩论程序（cloture）。这一举动被认为表明，围绕加密行业监管框架的《CLARITY Act》，目前仍未形成两党共识。

此前，市场期待美国国会能够推动 CLARITY Act 取得进展，为数字资产市场结构、监管权限划分等问题提供更明确的法律框架。但最新进展显示，参议院内部仍存在分歧。

美国解除与伊朗相关的制裁

美国财政部网站显示，美国解除了与伊朗相关的制裁。(金十)

币安多家关联实体起诉RedotPay违规导流并索赔4.728亿美元

币安关联实体 Nest Trading、Distributed Technologies、Chaintecs Consulting Singapore，在香港对 RedotPay 三位联合创始人 Gao Zhangpeng、Chan Wa Choi、Yao Chao 发起诉讼。诉状指控三人违反相关协议，将超 47 万名币安 Card 用户导流至 RedotPay，索赔金额 4.728 亿美元。

币安表示，2026 年 3 月起察觉 RedotPay 允许币安 Pay 资金在未做隔离的前提下用于 RedotPay 卡充值，该合作过程中 RedotPay 从币安 Pay 获取约 3.04 亿美元用户资金。RedotPay 方面回应，会对全部指控展开积极抗辩，本次纠纷不会干扰企业正常经营。

美国银行CEO预计美联储将在9、10、12月连续三次降息

美国银行（Bank of America）首席执行官 Brian Moynihan 重申，该行预计美联储将在 9 月、10 月和 12 月连续三次降息。Moynihan 表示，美国就业市场目前仍保持强劲，但通胀水平仍需要进一步下降，这为美联储后续调整货币政策留下空间。他同时指出，美国不同收入群体之间的消费趋势正在逐渐趋同，这是经济健康状况改善的积极信号。

行业要闻

美国司法部起诉Few and Far创始人，涉嫌骗取NFT投资者资金用于个人享乐

美国司法部（DOJ）宣布，NFT 市场项目 Few and Far 创始人 Taj Tarsha 被正式起诉，涉嫌证券欺诈和电信欺诈。检方指控其通过虚假陈述募集投资资金，并将部分资金用于个人用途，包括赌博和奢侈消费。起诉文件显示，2023 年公司审计发现资金使用异常后，Tarsha 涉嫌向投资者提供误导性解释，声称相关支出符合项目发展需求，并继续维持项目运营假象。随后，Few and Far 大部分员工离开，项目开发基本停滞。

万事达卡测试稳定币跨境支付身份验证体系

支付巨头万事达卡（Mastercard）与稳定币基础设施网络 Borderless 宣布启动试点项目，探索利用 Mastercard Crypto Credential 标准框架，为跨境稳定币支付提供更可信的身份验证和合规支持。

双方表示，该试点将测试如何通过标准化认证机制，为交易参与方提供可用于审批、合规审查和风险管理的“信任信号”，降低跨境稳定币支付中的合规摩擦。

项目要闻

Coinbase二季度Solana节点运营报告：质押4163万枚SOL，收益率和稳定性优于网络平均

Coinbase 发布 2026 年第二季度 Solana 验证节点运营报告称，其运行的 Solana 验证节点在收益率、稳定性和基础设施分布方面均优于网络平均水平。数据显示，Coinbase 目前通过 23 个验证节点质押约 4163 万枚 SOL，占 Solana 全网质押量的 9.72%，节点分布于 7 个国家，包括美国、英国、德国、日本、新加坡等地区。核心运营数据如下：

质押规模：4163 万 SOL，占全网质押量 9.72%；质押收益率：Q2 2026 季度 APY 为 6.52%，高于全网平均 6.38%，领先 14 个基点；区块跳过率（skip rate）：0.035%，低于全网平均 0.136%，约为网络平均水平的四分之一。

权限开放，HIP-3部署者可按资产配置0.1倍至3倍费用乘数

HyperliquidNews 在 X 平台发文表示，随着下一次网络升级，HIP-3 部署者将能够在 0.1 倍至 3 倍范围内选择费用乘数，并可按每项资产进行配置。

Kalshi 7月名义交易量超410亿美元，约为Polymarket 3.22倍

Predictefy 数据显示，7 月份预测市场名义量再创历史新高，Kalshi 7 月名义交易量达 410.5 亿美元，位居预测市场首位，约为 Polymarket 同期交易量的 3.22 倍。Polymarket 7 月名义交易量为 127.5 亿美元，排名第二。

此外，Rothera 7 月名义交易量为 11.2 亿美元，排名第三；Opinion 7 月名义交易量为 8.8 亿美元，排名第四；predict.fun 7 月名义交易量为 7.4 亿美元，排名第五。

投融资

企业级AI智能体公司HappyRobot完成1.5亿美元C轮融资，a16z等参投

企业级 AI 智能体公司 HappyRobot 宣布完成 1.5 亿美元 C 轮融资，Prysm Capital 和 Eurazeo 联合领投，a16z、Base10、Y Combinator 继续跟投，其他战略投资方包括 Koch Disruptive Technologies、Orange、德国电信旗下 T.Capital 等。HappyRobot 专注于利用 AI 智能体自动处理复杂、多步骤的业务协调工作，减少人工协调成本，本轮融资后其累计融资金额约 2 亿美元，公司估值达到 12 亿美元，正式跻身“独角兽”行列。

人物*声音

1confirmation创始人：Polymarket已成为链上预测市场龙头，美国版应用仍处早期

1confirmation 创始人 Nick Tomaino 在 X 平台发文表示，Polymarket 已在链上预测市场领域占据领先地位，其美国本土应用目前仍处于发展初期。

Nick Tomaino 称，根据 Similarweb 数据，Polymarket 上月网页访问量达到 4310 万次，超过 FanDuel、DraftKings 和 Kalshi 三个平台访问量总和，并已跻身全球热门金融科技应用之列，而其营销支出仅为竞争对手的一小部分。

Strategy喊出“全球市值第一”目标：以比特币储备、STRC和MSTR打造新型资本体系

Strategy 在 X 平台发文表示：“我们的雄心是成为全球市值最大的公司——拥有最多资本化的比特币（BTC）、发行最强大的信用工具（STRC），并创造最佳股票资产（MSTR）。”

Strategy 表示其战略核心包括三大方向：比特币储备：持续积累 BTC，将比特币作为长期资本资产；信用工具：通过 STRC 等优先股和其他金融工具拓展资本来源；股票价值：通过 MSTR 股票为投资者提供比特币敞口，并提升股东价值。

Circle CFO：暂时没有推出季度分红的计划

Circle CFO 首席财务官 Jeremy Fox-Geen 在今晚的财报电话会上就“近期是否有推出季度分红的计划”一问回答表示：“不，我们没有这个计划。请允许我结合具体背景说明一下，随着整个世界从传统系统演进到基于区块链技术的新型互联网金融服务，我们正面临着成为领先的互联网平台型企业的巨大机遇。正如我们一直强调的，我们希望保持强劲的资产负债表，以确保无论市场周期如何起伏，我们都能持续围绕这一机遇进行投资，同时也让我们在重大机遇出现时，能够有能力顺势把握。因此，我们坚信保留强健的资产负债表是正确的做法，并且我们认为，将资金用于投资该平台给股东带来的回报，要远高于发放季度股息。”

政策绿灯已亮起，为何比特币还没能走出熊市？

原文作者：Andjela Radmilac

原文编译：Saoirse，Foresight News

比特币在 2025 年 10 月 6 日触及历史高点 126000 美元。彼时市场普遍认为，加密货币即将完成机构化转型。比特币现货 ETF 在美国顺利推出，多家上市公司募资购入比特币，白宫也致力于推动美国成为全球加密产业中心，持续多年的监管对峙就此画上句号。

然而时至 2026 年 8 月初，比特币价格约为 62600 美元，不足历史峰值的一半。过去十个月里，美国监管机构并未重启打压，没有关停各类现货 ETF，也未对美国头部交易所发出制裁威胁，反而持续出台扶持行业的政策。政策层面再无利空，却无法解释币价持续下行的走势。一年前压在行业身上的各类法律壁垒大多已被拆除，但市场需求却彻底枯竭。上一轮周期中，加密行业举步维艰：监管政策充满不确定性，银行不敢涉足相关业务、企业法务成本激增、美国本土加密产品难以落地，大型机构全都对赛道避之不及。

彼时监管执法完全依靠诉讼，而非成熟成文法规；加密资产托管成本高到难以承受，稳定币更是没有一套联邦监管体系作为依托。一种代币可能流通交易数年，SEC 才突然宣称所有参与交易的主体都在经营未注册证券业务。

企业如果无法确定自身核心业务是否合法，就无法稳妥规划人员招聘、洽谈银行合作、预估自身债务风险。资管机构不愿向投资委员会解释这类全新的执法风险，银行也不会开发监管机构后续可能追责的金融产品。Coinbase 在 2022 年提交的规则制定请愿书中提出，现行证券监管框架无法适配大部分数字资产市场；其余企业高管也发出警告，严苛监管正在迫使人才、资本、交易订单持续外流海外。

行业游说方的言论时常偏激，难以落地实质性解决方案，但他们的核心诉求不无道理：高压监管给整个行业带来了极高的运营成本。

在此基础上，行业拥护者形成了一个主观预判：既然严苛监管会抑制行业活跃度，那么友好宽松的监管环境，就能吸引更多用户、引入海量机构资金、推高代币估值与币价。但现实是，解除政策限制只是降低了持有资产的门槛，并不会让投资者产生增持的动机。

华盛顿的政策立场是如何逐步转向的

特朗普重新就任总统后，监管风向几乎立刻逆转。2025 年 1 月签署的行政令，认可公链与稳定币的合法使用，设立总统专项工作组，要求各政府部门搭建一套以美国数字资产行业主导权为核心的监管框架。

同年 3 月，第二份行政令推出比特币战略储备机制：联邦政府不再定期拍卖没收得来的比特币，而是统一留存；同时指示相关官员研究不增加财政负担的比特币增持方案。

CryptoSlate 的政策档案记录完整展现了政府立场的巨大反转。曾经，华盛顿谈及比特币，话题永远围绕洗钱、规避制裁、侵害消费者权益；如今美国政府计划长期持有这类资产。尽管新政没有推出联邦公开市场增持比特币的计划，但比特币获得了数年前难以想象的官方合规地位。

SEC 也同步出台一系列宽松举措：成立加密资产专项工作组，撤销上一届委员会发起的大量加密相关诉讼。2025 年 2 月，SEC 针对 Coinbase 的诉讼被驳回，随后针对 Kraken、Consensys、Cumberland、Binance 等企业的追责程序全部终止。截至 2026 年 4 月，SEC 公开表示，已撤销七起上届班子发起的加密行业诉讼。

国会出台了美国首部具备重大影响力的联邦加密法案 ——《GENIUS 法案》，该法案于 2025 年 7 月正式签署生效，为支付型稳定币制定了储备金、经营牌照、信息披露全套监管要求。美联储取消了银行开展加密业务的特殊报备义务；货币监理署也明确表态，全美银行均可为客户提供加密资产托管与交易执行服务。

不过行业的全部诉求并未全部落地：战略储备仅依靠罚没比特币，政府没有大规模二级市场买入；比特币现货 ETF 早在 2024 年 1 月就已获批；临近 2026 年国会夏季休会，一套覆盖全市场结构的综合性加密法案仍在参议院搁置，未能落地。

即便如此，加密行业如今拥有态度温和的行政部门、执法力度大幅收敛的 SEC、全国统一的稳定币法规、畅通的银行合作渠道，企业也能常态化对接政策制定者。企业产品团队做研发决策时，再也不用担忧每一项新功能最终都会卷入联邦诉讼。

一系列政策调整对行业而言是巨大的政治胜利，却无法倒逼投资者持续以六位数的高价接盘比特币。

比特币市场真正需要的是实打实的增量资金

2025 年 10 月 6 日，比特币创下历史最高点。四天后，全球宏观风险冲击叠加市场高杠杆，10 月 10 日至 11 日短短 24 小时内，超 190 亿美元仓位被强制平仓。全球股市走弱只能解释比特币首轮暴跌的剧烈程度，却无法说明此后长达九个月的持续弱势行情。

截至 2026 年 7 月 1 日，Citigroup 测算，美国比特币现货 ETF 年内累计净流出约 33 亿美元。该行将 2026 年 ETF 资金流入预期从 100 亿美元下调至 0，同时把比特币 12 个月目标价下调至 82000 美元。

机构入场渠道全程畅通，但机构的投资热情早已不复存在。

交易所的数据同样印证市场退潮：Coinbase 发布的二季度财报显示，交易营收 5.992 亿美元，同比去年 7.643 亿美元大幅下滑；月度交易用户从 870 万降至 760 万，公司录得 3.595 亿美元净亏损。虽然 Coinbase 拓展了稳定币、衍生品等多元业务，全球交易份额不降反升，但数据足以说明：头部交易所只是在持续萎缩的市场里瓜分存量份额。

CryptoSlate 年中市场回顾显示，比特币 7 月初价格跌至 58600 美元，年内跌幅 33%；仅 6 月当月，现货 ETF 资金净流出规模就达到 45 亿美元。

现货 ETF 本应打破比特币对海外交易所、原生加密交易者的依赖，这一点也基本实现。贝莱德、富达等资管机构允许投资者用购买指数基金、债券、养老理财的同一账户配置比特币，绝大多数投资者不用再面对私钥、加密钱包、专业托管机构带来的繁琐流程。

但这套交易机制同时让卖出操作变得毫无阻力。曾经嫌加密托管流程麻烦而避开比特币的理财经理，如今几秒内就能完成买入，卖出同样一键操作。机构化把比特币推向所有流动性资产同台竞争，却没有催生长期、永久持有的投资逻辑。

2026 年，比特币的资金竞争环境进一步恶化：现金、国债持续产生稳定收益；通胀与利率走势充满不确定性，市场对投机类资产热情消退；大量资本转向人工智能赛道。那些早已通过 ETF、上市企业间接持仓比特币的投资者，无需等待新政策利好支撑持仓 —— 牛市上涨阶段，多数人早已达到自身资产配置上限。

外界曾以为源源不断的机构资金是无底蓄水池，现实却是双向流通的交易市场：投资者抛售意愿和买入意愿旗鼓相当。即便认可比特币合规环境大幅改善，投资者依旧会认为 10 万美元以上的价格估值过高。

企业财库增持模式迎来逆转

市场诞生了一批数字资产财库上市公司，其初衷是即便普通散户失去兴趣，也能持续为比特币提供购买力。这类公司通过发行股票、可转债、优先股募资，全部资金用于购入比特币；只要公司二级市场估值高于所持比特币资产价值，企业就能持续盈利。增发新股不会稀释每股对应的比特币持仓，反而能抬升股价、优化融资成本，获得更多资金继续囤币。

这套模式成立的核心前提是：投资者愿意给公司资产溢价。一旦溢价消失，增发新股会直接稀释原有股东权益，企业仍需偿还债务、兑付优先股分红；比特币价格下跌会持续侵蚀企业资产底盘，整个商业逻辑随之崩塌。

多家财库型上市公司的股价开始低于自身持有的加密资产总价值，企业再也不愿增发股份维持囤币。

行业规模最大、知名度最高的代表企业 Strategy，完美展现了囤币逻辑如何转为抛售。2026 年 6 月 29 日至 7 月 5 日，该公司卖出 3588 枚比特币，套现约 2.16 亿美元，用于兑付优先股分红、补充美元现金储备。其向 SEC 提交的财报披露，二季度数字资产亏损 83.2 亿美元，几乎全部是比特币价格下跌带来的未实现账面浮亏。

这笔亏损并非企业消耗了 83.2 亿现金，公司依旧持有巨量比特币仓位。

这次抛售具备标志性意义：整个财库囤币热潮建立在一个共识之上 —— 这类企业会无限承接市场抛压，永远不会成为卖方。CryptoSlate 针对本次交易的分析，将其视作这套多年积累成型商业模式的压力测试。

美国政府可以认可、褒奖这套囤币模式，甚至通过联邦战略储备部分复刻该思路，但无法干预企业正常的资本运作，不能阻止企业面对分红兑付、融资成本上涨、估值溢价消失等现实经营压力。

政策转向究竟带来了哪些实际改变

尽管市场深度回调，但宽松政策带来的行业红利并未随币价下跌消失。如今美国本土交易所基本不会因诉讼走向关停；银行获得明确资质提供托管与交易服务；稳定币发行方拥有全国统一联邦监管规则。产品研发团队可以基于稳定可预期的监管环境规划业务；打算登陆美国市场的加密企业，不用再高度警惕突如其来的监管重拳。

但政策红利带来的价值，几乎没有体现在比特币价格上。《GENIUS 法案》主要监管美元稳定币、支付企业、国债相关业务，并不会提升比特币或其他无关加密资产的市场需求。比特币持有者不享有稳定币储备、发行企业营收、支付手续费的任何收益分配权。

SEC 撤销诉讼只能提升交易所存活概率，无法优化产品吸引力；银行托管只能降低运营风险，不会迫使投资委员会提高比特币配置比例；现货 ETF 只是简化私钥操作，不会让养老基金无视币价剧烈波动；银行、大型资管全面入局，还会压缩原生加密中介机构以往赚取的交易手续费。

政策真正改变的只有三件事：行业经营许可、机构入场渠道、合规风险。过去十个月的币价下跌证明，行业长期将政策合规红利，错误等同于长期市场需求与实际商业落地价值。

合法经营资质、机构投资渠道、投机资金需求、日常商业落地，四者并非线性递进的发展阶段。一种资产可以完全合规却无人问津、买入便捷但估值泡沫严重、深受对冲基金追捧却和普通家庭毫无关联；一条公链可以流转万亿资金，却无法给原生代币创造价值；稳定币能够蓬勃发展，只是因为用户需要便捷的美元结算，而非加密资产。

绝大多数投资者更青睐股票、债券、房产这类能产生现金流的资产，比特币不具备持续收益，天然存在估值短板：股票依靠盈利支撑市值，债券定期付息，不动产带来租金收入；比特币的价值完全依赖后续买家愿意为其买单，投资者将其视作稀缺数字资产、宏观对冲储备，或是三者结合的综合体。

友好政策能降低比特币被全面封禁的概率、提升持有安全性，强化上述投资逻辑，却无法锁定价格区间。价格 2 万美元时，资产配置者能看到不对称上涨机会；但价格升至 126000 美元，市场仓位拥挤、无任何现金流收益、下行风险巨大，很难吸引增量资金。

全球流动性、实际利率、地缘冲突、市场杠杆、整体风险偏好，任何一项因素的变动，都能抵消 SEC 释放的政策利好。政府可以消除现货 ETF 的法律不确定性，却无法强迫基金经理放弃现金、黄金、债券、英伟达股票，转而配置比特币 ETF。

加密行业多年和华盛顿博弈，拥有清晰的外部对手，取得的胜利全部可量化：聘请游说团队、资助政坛候选人、打赢监管诉讼、替换强硬监管官员、推动专项立法落地。

但行业接下来要面对的挑战，远没有此前清晰直白。企业必须证明：即便币价不再上涨，用户依旧会使用产品；熊市周期内营收能够稳定；资产安全体系可靠；不靠持续高价增发股权，资产负债表也能健康运转。

资管机构需要证明，机构资金配置能够扛住行情回撤，而非只在牛市上涨后跟风入场；比特币支持者必须依靠资产本身价值说服潜在买家，不能再寄希望于政府出台新政策拉动行情。

扶持政策没有让比特币失去价值，过往高压监管也并非行业虚构。华盛顿解除了大量政策束缚，却暴露了政客无法解决的底层行业问题：边际增量需求微弱、市场高杠杆、跨资产资金竞争、现实应用场景匮乏、投资者只愿意在低价区间布局。

加密行业打赢了「能否进入美国主流金融体系」这场争论，如今必须证明自身在金融体系内具备不可替代的价值。美国政府可以允许比特币流通、出台监管规则、开放机构投资渠道、设立联邦储备持仓，却无法决定下一位买家愿意开出多少买入价。

MSX美股每日观察：SpaceX上市后交出首份季度财报：首份财报营收大超预期，AI巨额投入仍是最大变数

【MSX 研究院·美股 RWA 每日观察】 是由领先的 RWA 交易平台 MSX 麦通出品的标志性日报。我们依托强大的宏观研究能力，为您捕捉全球传统美股、流动性变化及 RWA 代币化市场的核心脉搏，助您前瞻布局优质资产。

今日观察

SpaceX 上市后交出首份季度财报，营收延续高速扩张，AI 算力租赁与星链连接业务是主要驱动力，但 AI 基础设施建设带来的资本开支持续高企，也让市场对其短期盈利路径产生分歧。

数据一分钟

• 总营收 78.14 亿美元，同比增长 92%，超市场一致预期近 9 亿美元，为公司上市以来首份季度财报。

• 连接（星链）业务营收 42.91 亿美元，同比增长 66%，环比增长约 32%；运营利润 16.56 亿美元，同比增长 79%，是三大板块中唯一稳定盈利的业务。

• 人工智能业务营收 25.61 亿美元，同比激增 247%，环比增长 212%，主要由与 Anthropic、Google 的算力租赁协议贡献增量。

• 太空（发射）业务营收 9.62 亿美元，同比增长 29%。

• 公司整体运营亏损由上季度 19.43 亿美元大幅收窄至 1.43 亿美元，环比收窄约 92.6%，其中 AI 业务运营亏损由 24.69 亿美元收窄至 12.57 亿美元。

• 单季度资本开支约 183.7 亿美元，其中约 158.3 亿美元投向 AI 算力基础设施，管理层表示未来两个季度资本开支水平预计与本季度相近。

• 星链本季度净新增消费者订阅用户超 170 万，企业与政府客户营收同比增长 108%。

• 季度净亏损 5.41 亿美元（未经审计），较去年同期收窄 4.67 亿美元，每股亏损 0.09 美元，好于市场预期的 0.26 美元。

MSX View

这份财报清晰呈现出 SpaceX 三块业务的不同属性：星链连接已进入稳定盈利阶段，太空发射维持温和增长但仍处亏损，AI 算力租赁则是营收增速最快、同时也是资本开支最重的板块。整体亏损大幅收窄传递出经营杠杆改善的信号，但 AI 基础设施建设仍处高强度投入期，后续能否把营收增长持续转化为盈利改善，是判断这家新上市公司中期路径的关键。

关于 MSX 麦通

MSX 是领先的 RWA 交易平台，致力于提供安全、高效、透明的全球金融市场准入。作为全球最早的链上美股交易平台之一，MSX 始终走在行业前沿，以持续创新引领市场变革。

平台深度融合区块链技术与合规框架，全面提供近 400 种代币化股票和 IPO 前（Pre-IPO）资产的现货及衍生品交易，完美弥合了传统金融与数字资产行业之间的鸿沟。

围绕“让优质资产自由流通”的核心使命，MSX 目前已构建起涵盖美股现货与永续合约、币币交易、Pre-IPO 和麦通研究院等多元化的数字金融服务体系，旨在为全球投资者提供全时段、高性能的优质资产参与入口。

官方网站： https://msx.com/

全球 App Store / Google Play 现已同步上架。

风险提示： 宏观经济及美股市场波动剧烈，本文内容仅供麦通研究院学术与研究观察参考，不构成任何投资建议。

Circle Q2财报出炉，华尔街的多空分歧有答案了吗？

原创 | Odaily 星球日报（@OdailyChina）

作者｜Azuma（@azuma_eth）

北京时间 8 月 5 日美股盘前，稳定币发行商 Circle 正式公布 2026 年第二季度财报。

财报数据显示，Circle 第二季度总营收及储备收入为 7.01 亿美元（低于市场预期的 7.17 亿美元），同比增长 7%；调整后 EBITDA 为 1.43 亿美元，同比增长 8%；持续经营业务净利润为 4800 万美元（高于市场预期的 4300 万美元），同比增加 5.3 亿美元。

受财报发布影响，CRCL 于美股盘前一度冲高，但随后又逐渐走弱，截至 20:45 暂报 61.55 美元，盘前跌幅 2.84%。

核心数据解读

一、总营收未及预期，但好歹扭转了趋势

如财报所示，本季度 Circle 的总营收及储备收入（Total Revenue and Reserve Income）为 7.01 亿美元，虽未能匹配市场预期（7.17 亿美元），但却扭转了上季度的缩水趋势（5.79 亿美元 ➡️ 6.58 亿美元 ➡️ 7.4 亿美元 ➡️ 7.7 亿美元 ➡️ 6.94 亿美元➡️7.01 亿美元）。

从收入结构拆解来看，储备收入（Reserve Income） 依然是绝对主力，二季度录得 6.68 亿美元，同比增长 5%，环比增长 2%。

二、USDC 平均流通仍在增长，季末却大幅失血

储备收入的增长主要受益于 USDC 的流通量增长 —— 第二季度，USDC 的流通呈现出了“平均增长、季末收缩”的分化态势。

财报数据显示，第二季度 USDC 平均流通量为 765 亿美元，同比增长 25%，环比亦增长约 2%（上季度平均为 752 亿美元）；但季末流通量为 733 亿美元，虽同比增长 19%，却较上季度末的 770 亿美元缩水约 4.8%。这意味着 USDC 的资金流出主要发生在季末窗口，整体盘子虽仍在扩张，但边际趋势值得警惕。

另一个值得警惕的指标是市场份额。财报显示，USDC 本季末在美元稳定币中的市占率为 27%，同比下降 66 个基点 —— 在行业总供给收缩的背景下，USDC 未能实现逆势抢份额，反而略有失血。

三、其他收入环比下降，但全年指引大幅上修

除去储备收入外，Circle 本季度的其他收入（Other Revenue）为 3400 万美元，同比大增 41%，但环比则下降 19%，打破了此前连续五个季度的增长趋势（2100 万美元 ➡️ 2400 万美元 ➡️ 2900 万美元 ➡️ 3700 万美元 ➡️ 4200 万美元 ➡️ 3400 万美元）。

值得注意的是，Circle 同时将 2026 财年其他收入的指引由此前的 1.5 – 1.7 亿美元大幅上调至 3.1 – 3.3 亿美元，几乎翻倍，并特别解释该指引计入了已确认的 ARC 代币预售收入。

根据一季度财报电话会的说明，Circle 持有的 ARC 代币在履行完预售协议义务后，将按公允价值确认为”其他收入”，并直接计入 RLDC 和调整后 EBITDA。这意味着未来几个季度的其他收入将因 ARC 代币入账而被显著抬高。但需要提醒的是，这部分收入更接近一次性账面收益，而非可持续的订阅或服务收入；若剔除 ARC 影响，核心 Other Revenue 的增长斜率仍需持续观察。

四、RLDC Margin 维持高位，分销成本控制优化

RLDC Margin 则是 Circle 本季度财报中最具韧性的指标 —— 该数据指的是收入减去分销成本后的利润率，反映了扣除分销费用后的核心业务盈利水平，也被普遍视为 Circle 最核心的盈利指标。

第二季度 Circle 的 RLDC（收入减去分销成本）为 2.89 亿美元，同比增长 15%；RLDC Margin 达到 41%，同比提升 3.02% 个基点，较上季度持平，过去五个季度稳中有升（38% ➡️ 39% ➡️ 40% ➡️ 41% ➡️ 41%）。

这一数据的意义在于，在储备收益率同比下降（归因于美联储下调联邦基础利率） 的逆风环境下，Circle 依然守住了利润率，其背后的关键在于分销成本的精细化控制 —— 第二季度分销和交易成本为 4.10 亿美元，同比仅增长 1%，远低于储备收入同比 5% 的增速。

与其他收入类似，Circle 管理层同样上调了全年 RLDC Margin 指引，从 38–40% 提升至 41.7–43.7%。不过需注意，这一修订同样包含了已确认的 ARC 代币预售收入，因此下半年的利润率数字将带有一定的“非经常性”色彩。

五、分销仍为最大支出，产品开发投入加码

支出方面，分销与交易成本依然是 Circle 最大的成本项，第二季度达 4.10 亿美元，同比增长仅 1%，环比增长亦控制在 1% 以内。

若从经营费用（Operating Expenses）来看，GAAP 口径下第二季度为 2.54 亿美元，同比大降 56%，但这主要是去年同期 IPO 导致股票薪酬支出畸高（4.35 亿美元）带来的基数效应，并不具备太多参考意义。

更具实质意义的是调整后经营费用（Adjusted Operating Expenses），第二季度为 1.46 亿美元，同比增长 23%，反映出 Circle 在产品开发、基础设施及 AI 能力上的投入持续加码。具体拆解来看，一般及行政费用增至 6630 万美元，IT 基础设施成本增至 1640 万美元，折旧与摊销费用更是同比翻倍至 2990 万美元 ，结合管理层对于产品开发、基础设施及 AI 能力持续投入的表述来看，相关费用增长或与 Arc、Agent Stack、CPN 等业务高度相关

业务进展：平台化布局继续推进

除财务数据外，第二季度财报中，Circle 所披露的多项业务层面进展同样值得关注。

首先是 Arc 网络正式进入上线倒计时。Circle 宣布，Arc 主网将于 9 月 16 日正式上线，首批网络验证者包括 BlackRock、DTCC、Galaxy、Visa、Mastercard、渣打银行等一众传统金融机构。与此同时，BlackRock 旗下代币化货币市场基金 BUIDL 将部署至 Arc 网络，DTCC 则计划支持由 DTC 托管的资产在 Arc 上实现代币化。

相比此前更多停留在技术路线和愿景层面的介绍，本次披露意味着 Arc 已开始获得传统金融机构的实际参与。对于 Circle 而言，Arc 的定位也不再仅仅是一条围绕 USDC 搭建的公链，而是试图成为连接稳定币、RWA 与传统金融机构的底层基础设施。

另一项值得关注的业务是 Circle Payments Network（CPN）。财报显示，截至第二季度末，CPN 过去 30 天的年化交易额已增至 147 亿美元，较第一季度披露的 83 亿美元增长约 76%；接入金融机构数量则由 136 家增至 175 家，环比增长 29%。虽然目前 CPN 对收入的直接贡献仍较有限，但无论是交易规模还是机构数量，都显示这一支付网络正在逐步积累网络效应。

监管层面，Circle 本季度同样取得了重要突破，公司已正式获得美国货币监理署（OCC）批准设立 Circle National Trust，成为首批获得美国联邦信托银行牌照的稳定币发行商之一；与此同时，其设立 Circle New York Trust 的申请也获得纽约州金融服务部（NYDFS）批准。

对于一家以合规作为核心竞争力的稳定币发行商而言，这两项牌照不仅进一步提升了 Circle 在美国金融体系中的监管地位，也为未来托管、支付以及机构金融等业务的发展提供了更稳固的制度基础。

财报是否解答了华尔街的估值分歧？

昨日，我们曾发布过一篇文章《Circle财报前夜，华尔街对CRCL估值产生巨大分歧》。文中提到，本季财报发布前夕，华尔街围绕 Circle 的未来价值却已出现了明显分歧。

8 月 3 日，摩根士丹利（下文简称“大摩”）将 Circle 评级从“持股观望”（Equal Weight）下调至“减持”（Underweight），并将目标价从 106 美元大幅下调至 38 美元；与此同时，TD Cowen 则首次在评级中覆盖了 Circle，并给予了“买入”（Buy）评级，将目标价设定为 82 美元。

两家机构给出了截然不同的评级判断，其背后所折射出的核心分歧在于该如何评估 Circle 的营收增长预期 —— Circle 的长期价值究竟来自 USDC？还是来自围绕 USDC 建立起来的数字金融基础设施？

从这份财报来看，双方的观点都得到了一定程度的印证。

一方面，摩根士丹利担忧的几个问题仍然存在 —— USDC 季末流通量环比继续下降，市场份额也未实现提升；公司收入依旧主要来自储备收益，其他收入全年指引虽然大幅上调，但新增部分主要来自 ARC 代币预售收入确认，而非支付、API 或 RWA 等业务的持续放量。这意味着，Circle 的盈利模式短期内仍然高度依赖 USDC 的增长状况与利率环境。

另一方面，支持 TD Cowen 看多逻辑的新证据似乎也在增加。Arc 主网正式定档，BlackRock 与 DTCC 等传统金融机构加入生态，CPN 保持快速扩张，联邦信托银行牌照落地……这些业务虽然尚未成为收入支柱，却都在不断丰富 Circle 的平台化布局。

综合而言，我们能从这份财报中真正找到的确切性答案似乎只有“Circle 正在朝着平台化的方向前进”，至于这些布局最终能否转化为持续增长的非利息收入，并支撑起数字金融基础设施平台的估值逻辑，可能仍需要未来几个季度继续验证。

Coldcard 之后，我们该如何理解自托管

Coldcard 事件之后，一个问题再次被提出：如果硬件钱包也会出错，甚至可能从生成密钥的那一刻就留下隐患，我们为什么还要自己保管资产？

我们的判断是：自托管仍然重要。它让用户掌握链上操作的最终授权，并在平台或服务失效时保留独立迁移的可能。Coldcard 没有改变这种价值，却让我们重新审视「如何安全地拥有控制权」。

安全不能只看一个标签

根据 Coldcard 官方公告和 Block 的技术分析，一处固件集成错误让部分设备没有按预期使用硬件随机数，而是走到了可预测的软件随机数路径。表面上正常的助记词，可能从密钥生成阶段就没有达到应有的安全水平。

在不少公开案例中，用户没有点击钓鱼链接，也没有泄露助记词，只是按照产品的默认流程创建钱包。问题发生在密钥生成的源头，之后再谨慎保管，也无法补上这个缺口。

这次事件打破了一个常见的认知捷径：硬件、离线或开源都能提升安全，但没有一个标签可以单独成为安全结论。普通用户也不可能逐行审计固件。让默认路径可靠，本来就是安全产品应当承担的责任。

事件发生后，OKX 表示平台出现大量资金流入。CZ 随后引用一组历史数据，提出「从统计上看，把资产存在交易所比自托管更安全」。这句话会获得认同，并不奇怪。

成熟的托管机构可以投入更多资源，建立专业的安全和恢复体系。对缺少密钥管理经验的人来说，由机构承担这部分工作，确实可能降低个人独自管理密钥的难度和风险。承认这一点，并不会削弱自托管的价值，反而能让讨论回到真实的用户处境。

但历史损失数字很难直接给出今天的答案。CZ 引用的 River 研究也说明，早期 BTC 永久丢失的数据难以准确归因，其中绝大部分发生在 2020 年以前；交易所损失同样无法完整统计，部分赔付也没有扣除。这些累计数字还没有按资产规模和持有时间调整。它们说明两种方式都发生过巨大损失，却不足以衡量今天的实际风险。

更重要的是，这种比较通常只统计「资产有没有丢」，却很少回答「需要时能否取出」以及「平台出问题后能否离开」。托管可以降低个人管理密钥的压力，也会让用户依赖机构持续运营、履行兑付义务和提供账户访问。

自托管保留的是另一条路

自托管本质上是一种控制权安排。对常见的自托管账户而言，用户掌握私钥或完成签名所需的关键条件，钱包开发者和其他服务方不能单方面完成有效授权。

只要用户仍持有有效的密钥或备份，即使原来的钱包停止服务，通常也能通过兼容工具恢复账户；当用户需要转移资产或使用链上应用时，也不必先等待某个平台开放提现。

这条独立路径，就是自托管最重要的价值。

它当然有边界。网络和合约规则仍可能影响资产使用。自托管所保留的，是链上操作的最终授权不必完全依赖单一机构，而不是对所有外部条件的绝对控制。

这种价值在平台正常运行时并不明显。它有点像备份：不会让日常操作更快，却会在原有路径失效时，决定用户是否还有选择。

因此，托管和自托管并不存在适用于所有人的统一答案。对暂时没有能力安全管理密钥的人来说，选择经过审慎评估的托管服务是合理的；对希望减少单一机构依赖的人来说，建立一条可以独立恢复和迁移的路径同样重要。关键不是站在哪一边，而是清楚自己把什么风险交了出去，又留下了什么能力。

控制权不该成为用户一个人的负担

用户控制私钥，不代表产品方可以少承担安全责任。普通用户无法验证一台设备从密钥生成到固件构建的完整过程。产品需要验证关键路径，让异常及时暴露，并在问题发生后透明响应。安全应该来自可靠的默认设计，不能依赖用户发现隐藏的技术风险。

用户同样需要确认备份确实能够恢复，在签名前弄清自己授权了什么，并提前了解主要工具失效后如何迁移。但这些能力可以逐步建立。自托管不应该是一场要求所有人立即转移全部资产的资格考试，也不应该要求每个人都成为密码学专家。

对 imToken 而言，支持自托管，要从把这种选择做得更可靠开始。用户需要看得懂自己正在授权什么，知道如何恢复，也应当在需要时能够迁移到兼容工具。只有这样，控制权才不只是一句口号。

Coldcard 事件没有让自托管变得不再重要，相反它让安全责任变得更加具体。下一阶段要解决的问题，是如何在保留用户控制权的同时，让安全、恢复和使用体验变得更加可靠。

用户可以选择托管，也可以在需要时离开托管；可以掌握控制权，也不必独自承担所有复杂度。这才是 Coldcard 之后，我们重新讨论自托管的意义。

OpenAI的生存困境：资金、技术、商业模式三杀，最显眼的未必活的最久

原文作者：Ed Zitron

原文编译：深潮 TechFlow

导读：OpenAI 一边向微软出让核心技术换取云计算资源，一边每年烧掉 50 亿美元。这家估值超千亿的明星公司真的能撑过接下来两年吗？本文冷静拆解 OpenAI 的生存困境——资金、技术、商业模式三重压力下，哪一条能真正杀死它。

OpenAI 要如何生存？

过去一年我详细写过科技圈的泡沫——骗子们如何圈钱敛权、巨头高管如何拼命维持增长神话、最新炒作周期有多虚——但说到底，这些都只是公司，那就引出一个简单问题：这波炒作周期里最大、最显眼的公司，真的能活下来吗？

我说的当然是 OpenAI。老读者都知道，我对 OpenAI 的产品、商业模式和可持续性高度怀疑。虽然不想重复之前文章和播客讲过的论据，这里只说核心矛盾：生成式 AI 根本没有大众市场刚需——至少达不到真正革命性技术如云计算和智能手机那种规模——却要烧天价成本去建和运行。

这两点让人严重怀疑 OpenAI 能否中长期存活，尤其是当——容我大胆说一句，应该说何时——投资和云计算资源的水龙头关掉的时候。

我没有全部答案。我不知道每一笔交易的每个细节。我既不是工程师也不是经济学家，也没有内幕消息。但我会读公开数据，会评估资深记者的独立报道和专家学者的意见，然后得出结论。

我的假设是：OpenAI 要想再活两年，必须做到（不分先后）：

搞定跟微软那套复杂又沉重的关系，微软既是救命稻草又是直接竞争对手

融到史上任何创业公司都没融过的天量资金，并且以融资史上前所未见的速度持续融资

实现重大技术突破，把构建和运行 GPT——或者它的继任者——的成本降低几千个百分点

实现重大技术突破，让 GPT 能处理当前任何 AI 研究者都没想到的全新用例

这些新用例既能创造新工作，又能彻底自动化现有工作，以此证明那些巨额资本支出和基建投入是值得的

我最终相信，OpenAI 现在这种形态撑不下去。没有盈利路径，烧钱速度太快，生成式 AI 这项技术需要的能源电网根本扛不住，训练这些模型同样不可持续，既有法律问题（因为盗版训练数据）又需要海量训练数据才能开发出来。

简单说，任何需要几千亿美元才能证明自己的技术，架构就是错的。OpenAI 需要的东西在历史上没有先例。没人融过它需要的那么多钱，也没有一项技术需要这么大的财务和系统性力量——比如重建美国电网——才能生存下来，更别说证明自己值这个投资了。

说清楚，这篇文章聚焦 OpenAI 而不是生成式 AI 技术本身——虽然我认为 OpenAI 持续存在是让各公司保持对这个行业兴趣/投入的必要条件。OpenAI 融资最多（113 亿美元），媒体关注度可以说最高，既普及又创造了大语言模型商业模式，让现在这批「AI 驱动」的创业公司得以存在。

我不是说 OpenAI 肯定倒闭，或者生成式 AI 一定失败。我之前详细讨论过这个行业的问题，这里不再重复那些论点，只是说明我认为科技生态有深层不稳定性。我这里是要冷静解释为什么 OpenAI 现在这个形态，如果没有一系列惊人的技术突破和财务操作，活不过几年——其中一些可能做到，但大部分史无前例。

咱们来看看，行吗？

微软（和估值）问题

继续之前，我要说明 OpenAI 和微软没有公开披露交易条款，可能有我不知道的东西会改变这个判断。

但不管怎样，OpenAI 和微软的关系非常诡异，始于 2019 年 10 亿美元注资，说是「多年独家计算合作」，要「把 OpenAI 现有服务迁移到 Azure 上」（微软的云计算产品），让微软成为「OpenAI 首选合作伙伴」。OpenAI CTO Greg Brockman 当时补充说这是「现金投资」，但提到 OpenAI「计划成为 Azure 大客户」。

有一点特别值得注意：Brockman 说微软会获得向自己客户销售基于 OpenAI 研究的「前 AGI 产品」的权利，配套博客还说微软和 OpenAI 正在「联合开发新的 Azure AI 超算技术」。

这里的「前 AGI」指的是 OpenAI 开发过的任何东西，因为它还没开发出 AGI，在自己评估人工智能的 5 级系统里还没过「聊天机器人」这一关。

本质上，这轮融资条款让 OpenAI 把自己的研究成果交给微软，允许微软以 Azure 名义把 OpenAI 技术当自己的卖。而且微软能看到 OpenAI 的「前 AGI 产品研究」，也就是能看清它怎么运作的，这样微软既能卖这项技术又能直接跟它竞争。微软已经在这么干了，The Information 五月报道说微软在准备自己的「MAI-1」生成式模型，负责人是 Deepmind 联合创始人 Mustafa Suleyman（谷歌 2014 年收购 Deepmind），他 2022 年离开去做 VC。Suleyman 后来创办 Inflection，一家基于 transformer 的聊天机器人公司，三月被微软半收购，微软之前就投过它。

The Information 还提到 OpenAI 合作「帮微软甩开对手」。我还是在假设，但光这个交易条款对 OpenAI 就极其不利。

现在有点乱了。

显然 2021 年微软对 OpenAI 有某种投资（在 2023 年一篇关于另一轮融资的博客里提到过，等会儿说这轮）。奇怪的是我找不到这轮的具体信息。Crunchbase 提到 2021 年有一次金额未披露的二级市场交易（意思是 OpenAI 当时的股东可以卖股票套现），但说钱来自 Tiger Global Management、红杉资本、Bedrock 和 a16z，估值 140 亿美元。

不清楚这是不是同一轮，或者微软是不是以其他方式注资了。The Information 在 2023 年初的文章里提到过，但不知怎么当时没人报道。如果我错了，很想看看它到底怎么投的。

不管怎样，2023 年初微软向 OpenAI 投了 100 亿美元——但最重要的是交易条款和分配方式。虽然条款没公开，但报道说微软可能拿走 OpenAI 利润的 75%，直到它「收回投资」（说白了就是赚回那 100 亿），加上公司 49% 的股份，虽然 OpenAI 那套非营利-营利混合结构本身就很奇怪。

Semafor 报道说，至少到 2023 年 11 月，OpenAI 只收到这 100 亿投资的「一小部分」，是分期发放的，而且「相当大一部分」是云计算额度，意思是微软的投资主要是一种只能在自家服务上用的货币的所谓价值。对不太懂这有多怪的人来说，就像航空公司投资一家公司但不给现金，给里程。你还能飞，但你被锁死在 A）一家航空公司和 B）他们对一「英里」到底值多少的解释。

而且，说这笔「投资」还可能——再次声明，我们不知道交易条款——让 OpenAI 在过程中抬高估值，这极其诡异。

Semafor 还（含糊地）补充说微软对 OpenAI 的知识产权有「某些权利」，即使关系破裂，「仍然能在[自己]服务器上运行 OpenAI 当前的模型」。

奇怪的是好几个记者说微软向 OpenAI 投了「130 亿美元」，但我哪儿都找不到那 20 亿。是 2021 年投的吗？金额是 20 亿吗？是现金还是额度？这个数字被重复报道这么久，很奇怪这么多人就这么认了。

我觉得这很要紧，因为按任何创业公司的标准，20 亿美元都是一大笔钱。

比如 Snowflake，一家非常成功的企业计算公司，总共融了 20 亿美元，大部分在上市前（虽然 2022 年 IPO 后又卖了 6.215 亿美元股票）。而且 Snowflake 上季度亏了 3.16 亿美元。

除此之外，这笔交易完全没宣布也没报道，发生在微软和 OpenAI 宣布 Azure OpenAI 服务的同一年（2021），这服务到 2023 年才公开上线。虽然我在猜——如果错了请给我发邮件——看起来微软 2021 年又给了 OpenAI 20 亿，同时 OpenAI 从其他渠道融了一笔未披露金额。我猜这笔交易可能也是现金和云额度混合的，虽然 ChatGPT 到 2022 年 11 月才公开。

也可能那些报道微软投了「130 亿」的人就是错了，但这错误太普遍了，微软或 OpenAI 应该会很快辟谣。

我提这些问题的原因是，微软此时实际上已经拥有 OpenAI。微软 CEO Satya Nadella 在 2023 年 11 月 Altman 被解雇后对他回归起了关键作用，如果他不回去 Nadella 已经计划挖他。很多方面这都不太重要。由于微软跟 OpenAI 交易的性质，它实际上拥有——或者至少能接触到——OpenAI 产品背后的所有知识产权，加上所有研究，以及随意授权的能力。

OpenAI 跟微软绑死了。它被协议和大部分资金是只能在微软 Azure 上用的额度这两点，绑在 Azure 这个微软云计算平台上。微软通过 Azure 卖 GPT 访问权限，同时用自己即将推出的模型直接跟它竞争，还拿走 OpenAI 服务（理论上的）利润的四分之三。

微软做这些交易也没真正牺牲什么。即使我们假设之前几轮融资——理论上 30 亿——全是现金，2023 年那轮 25% 是现金 75% 是额度，也只有 55 亿美元，后半部分还是按不确定的时间表分期发放。假设（再说一次，我没有确切条款）真的是 55 亿美元现金，对微软来说这不算什么，这家公司最近一个财季利润就超过 210 亿美元。

作为这笔交易的一部分，微软实际上买下了 OpenAI「前 AGI」技术的权利，以一种超越任何合作或者我想象中未来交易的方式授权了它所有技术。微软还以不确定的估值「投资」了云额度，既包括 OpenAI 怎么估值也包括额度本身。

问你自己，一美元「云计算额度」是什么，能让你用什么？微软 Azure 云有很多很多产品，不清楚 OpenAI 会不会拿到优惠价，会用什么产品，以什么条款获得。微软实际上创造了自己的货币来投资 OpenAI，然后 OpenAI 用这个货币付钱给微软，微软转而把它记作收入。

很多方面，OpenAI 持续存在就是作为微软生成式 AI 业务部门的研发机构，骰子向着微软那边倾斜。如果 OpenAI 倒闭，OpenAI 的技术还会在微软服务器上跑，微软还能接触 OpenAI 的知识产权和产品，并且能卖它们。如果 OpenAI 发达了，未来几代 GPT 非常赚钱非常成功，微软收割几十亿美元利润的同时还保留对任何用来实现这个的研究或产品的访问和授权。连微软那个 1000 亿美元超算项目据 The Information 的消息来源说也跟 Altman 和 OpenAI 能否「显著改进」AI 能力挂钩。

我显然不确定，也没法证实，但你不觉得「前 AGI」技术和研究包括 SearchGPT，OpenAI 最近宣布的谷歌搜索竞品吗？值不值得考虑一秒钟，微软不管 OpenAI 活着还是死了都能受益？

这是魔鬼交易，只有当你烧钱烧到必须找个有钱金主，能在你每年吃掉几十亿美元时反复救你的时候，你才会签。

可悲的是，这可能就是 OpenAI 的真相。

资金问题

上周 The Information 报道说 OpenAI 2024 年可能烧掉 50 亿美元，基于「之前未披露的内部财务数据和业内人士」。

这篇文章做出了几个有依据的估算（我建议你单为这篇文章付费订阅 The Information），我将在此基础上展开分析。虽然这些估算可能有误，或者所依据的数据存在误导或错误，但我信任 The Information 的分析和报道的严谨性：

「截至 2024 年 3 月，OpenAI 预计今年将花费近 40 亿美元租用微软的服务器来驱动 ChatGPT 及其底层大语言模型」，消息来自「直接了解支出情况的人士」。

「OpenAI 的训练成本——包括数据付费——今年可能膨胀至 30 亿美元。」需要说明的是，训练成本不仅是获取数据，还包括清理和准备数据——这是一项费力的任务——然后使用大量云计算资源来训练模型。

The Information「猜测」OpenAI 约 1500 人（且还在增长）的团队每年可能耗资约 15 亿美元。虽然这听起来有点高——尤其考虑到这相当于人均 100 万美元——但其实相当合理。顶级 AI 人才极其昂贵，七位数薪资远非罕见。然后你还要考虑办公空间、工资税、设备和其他运营成本。

The Information 还估计 OpenAI 的收入在 35 亿至 45 亿美元之间，包括 ChatGPT 和向开发者收取使用 OpenAI API 集成生成功能的费用。

The Information 推测 OpenAI 因此每年有 50 亿美元的运营亏损。这还假设 OpenAI 的收入处于较高端，并可能膨胀至 60 亿美元或更多。

虽然我们没有直接的了解，但 OpenAI 的运营成本随时间持续快速增长。2023 年初的一项估算显示，当时运行 ChatGPT 每天成本 70 万美元，而那时 ChatGPT 虽然流行但不如今天，这将使 ChatGPT 单独的成本达到每年约 2.353 亿美元。我还推测它们要大得多，因为 OpenAI 在过去五年中筹集了超过 130 亿美元，其中大部分资本（和信贷）筹集发生在 2021 年至 2023 年间。

根据报道，OpenAI 历来未能让其模型更高效，未能在 2023 年底向微软交付更高效的「Arrakis」模型。虽然最近推出的 GPT-4o mini 模型被誉为「效率」之举，但它似乎只对使用 OpenAI 工具进行开发的人更高效和更具成本效益，虽然有人可能认为这表明 OpenAI 找到了更高效/更具成本效益的模型因此降价，但它尚未主动提供这一信息来确认。

假设一切都存在于真空中，OpenAI 每年需要至少 50 亿美元的新资本才能生存。这将要求它筹集比历史上任何创业公司都多的资金，可能是永久性的，这反过来又要求它以我在商业史上找不到可比公司的规模获取资本。

WeWork——硅谷堕落的败家子——总共筹集了 222 亿美元，其中近一半（超过 100 亿美元）是从高盛和软银愿景基金筹集的债务融资（条款各异的贷款），其中一些在公司崩溃时不得不重组。WeWork 的大部分资本是在利率较低、资金更充裕的时期筹集的，并严重依赖软银持续向火堆里砸钱的意愿。WeWork 还有一个更合理——尽管极其愚蠢——的商业模式，许多金融家能够理解，因此能够吸引更广泛的投资市场。

一个更合理的可比对象是 CoreWeave，一家为其他公司提供大规模图形处理单元集群访问（和建设）以驱动 AI 应用的公司。CoreWeave 总共筹集了 121 亿美元——你猜对了——其中大部分是由资产管理公司 Blackstone 和 Magnetar 提供的「债务融资安排」筹集的，允许它以未公开（但可能较低）的利率提取现金。CoreWeave 以 190 亿美元的估值融资，与 OpenAI 不同，它的服务相对简单直接。如果你需要大量计算资源，CoreWeave 要么为你建造，要么租给你。

根据 Crunchbase 提供的数据，过去十年最大的融资轮是蚂蚁集团在 2018 年筹集的 140 亿美元，其次是 Juul，也在 2018 年筹集了 128 亿美元。除此之外，OpenAI 占据主导地位。

另外，Uber 这家以烧掉 250 亿美元实现盈利而闻名的公司，总共筹集了……嗯，250 亿美元，其中包括仅 2018 年就有四轮不同的融资。即便如此，它也比 OpenAI 更盈利，除了 2020 年，当时它亏损了 67 亿美元——比 OpenAI 今年可能亏损的多约 17 亿美元——因为人们哪儿也不去。除此之外，——是的，我直接回应 The Information 的「OpenAI 是好生意吗？」，其核心论点是 OpenAI 也需要烧很多钱——Uber 立即有了人们理解的用例，并通过吞噬出租车垄断立即产生收入，由风险投资大量补贴。相反，OpenAI 没有吞噬任何垄断，它创造的产品类别——它真正属于的唯一类别——完全由风险投资和微软补贴。OpenAI 提供的东西完全由炒作驱动，很难向外行解释，是一场由缺乏超高速增长市场驱动的运动。Uber 的定价是为了取代垄断，而且是大多数人讨厌的垄断。出租车昂贵、不便、人为稀缺（尤其在纽约这样通过奖章系统限制出租车供应的城市），而且很少接受信用卡。更糟的是，司机对少数群体背景人士的歧视猖獗且不受挑战（并涉及剥削性贷款计划）。虽然我们可以不喜欢 Uber 这家公司并批评其商业行为，但你不能否认它从一开始就有客观的吸引力。相比之下，OpenAI 制造了一场全行业的 FOMO 心理病，并从中大量获利，但向外行解释 ChatGPT 是什么虽然可能但很复杂，而 Uber 不是。我还应该补充说，媒体被 Uber 用作洗白 Uber 声誉的手段，专门用于（引用 Edward Ongweso Jr。）说服人们「将其增长视为进步的，而非寄生的」。重要的是要关注 OpenAI 和 Sam Altman 试图创造一个承诺其公司无法做到的事情的叙事，更重要的是不要找办法解释 OpenAI 有多不可持续。从根本上说，说服世界 OpenAI 是一家前景光明的稳定公司不是媒体的工作——那是 OpenAI 的工作。虽然我不确定说我是「媒体成员」是否合适，但在我们两个人中，我认为那个有兼职 newsletter 和播客的公关人员应该永远不是更愿意批评的那个。

截至其最后一轮融资——今年 2 月的二级市场（意味着内部人士可以向 VC 出售其股票）发行——OpenAI「估值」800 亿美元。我说「估值」，是因为微软的投资（可能提高了公司估值，虽然我无法确认）主要是虚拟货币、云积分，而不是任何实际的「投资」，从而给某物一个「估值」。

此外，债务融资通常更难获得，带有繁重的现金密集条款，可能在糟糕的月份吞噬一家公司。

这种规模的可比对象很少。根据 CBInsights 的数据，唯一竞争的私营公司是 TikTok 开发商字节跳动（2250 亿美元，筹集 95 亿美元）和 SpaceX（1500 亿美元，筹集 98 亿美元），Stripe（700 亿美元（虽然我见过 650 亿美元），筹集 94 亿美元）、Shein（660 亿美元，筹集 41 亿美元）和 Databricks（430 亿美元，筹集 40 亿美元）紧随其后。

在所有这些情况下，相关公司都赚真钱并拥有真正的商业模式。字节跳动（拥有 TikTok 以及中国的其他几家公司）2023 年收入 1200 亿美元，其服务被数亿人使用。SpaceX 虽然不盈利，但实际上（无论好坏）作为必要承包商与美国政府绑定，并成功通过降低运营成本赚取数十亿美元。Stripe 是世界上最受尊敬的支付公司之一，赚取数十亿美元，拥有极其有用的服务，并且「现金流强劲为正」。Shein 虽然是一家建立在剥削基础上的可怕公司，但每年赚取超过 300 亿美元，销售东西获利 20 亿美元。Databricks，一家无聊但有用的数据智能公司，4 月报告称一个季度收入达到 16 亿美元，尚未实现盈利——使其成为例外，可能是与 OpenAI 最接近的可比对象。

然而，这些公司的一个一致差异是它们已经证明了市场可行性。虽然 Databricks 可能处于不确定程度的不盈利状态，但它融资时间更长（自 2013 年 A 轮以来），虽然它筹集了很多，但 OpenAI 不得不在更短的时间内筹集更多，并且很快还得再次筹集。

SpaceX 制造有时会爆炸的火箭，但仍然制造为人们提供互联网接入的火箭和卫星（Starlink 收入数十亿美元）——这不是对马斯克的认可，而是一个区别。Stripe 大笔筹集，但时间跨度更长，也提供非常明显和有用的产品。我不必解释为什么 TikTok 或抖音重要，因为它们都是世界上最大的社交网络之一。

在所有情况下，它们筹集的资金都少于 OpenAI 迄今为止筹集的，尽管需要说明的是 OpenAI 的 100 亿美元轮次大部分是云积分。

但这实际上提出了一个更棘手的问题：OpenAI 有能力筹集这么多钱吗？当 Stripe 在 2023 年筹集 65 亿美元时，它将估值降至 500 亿美元，2024 年筹集 6.94 亿美元的要约收购时又回到 650 亿美元。再次强调，Stripe 接近必需服务，在互联网的广泛领域被用来帮助人们购买东西。OpenAI 竞争对手 Anthropic 自 2021 年以来也不得不筹集超过 70 亿美元（包括来自亚马逊和谷歌的数十亿美元，也可能是云积分）——The Information 报道称它可能在 2024 年烧掉 27 亿美元，而收入只有 8 亿美元，还得与亚马逊分享。

我试图确立的是，OpenAI 按目前的速度必须：

筹集比任何人以往更多的资金——可能至少 30 亿美元，但更像 100 亿美元，并且很快，可能在接下来的六个月内。

筹集多轮，或有史以来任何公司筹集的最大融资轮次，然后必须永久持续这样做。

以大幅降低估值筹集——以降低的估值获取更多资金——或以高于任何私营公司有史以来的估值筹集。

在所有这些情况下，OpenAI 都必须向投资者展示它打算如何增加收入和降低成本，并以这样的方式让投资者放心，OpenAI 不会在几个月后再次要求更多资本。它还可能必须修改其公司结构，正如 Sam Altman 暗示的那样。

这并非不可能，但感觉 OpenAI 能够这样做几年以上的可能性极小。报道表明 OpenAI 离通用人工智能还很远，虽然 Altman 可能从渴望搭上公司顺风车的风险投资家那里再筹集一轮，但这样做会冒着暴露烧钱率有多糟糕的风险。

如果我们假设 OpenAI 2024 年 2 月的二级市场轮次是最佳情况——50 亿美元现金，我猜测更少，我们真的不知道——公司在未来 12 个月内仍需要另一条生命线。

在更现实的情况下，我相信 OpenAI 必须在接下来的 3-6 个月内筹集，这意味着这样做将涉及在微软至少一个季度的报告收益之后筹集资金，下一个季度即将在 7 月 30 日到来。

假设即使每年烧钱率为 30 亿美元——这需要显著降低成本——OpenAI 仍必须筹集比任何人有史以来更多的资本，直到增加收入或降低成本。这极其令人担忧，同样不可持续。

收入、成本和市场契合度问题

正如我反复写到的，生成式 AI 严重不盈利，根据 The Information 的估算，销货成本是不可持续的。

OpenAI 的成本随时间只增不减，使这些模型「更好」的成本也只增不减，并且尚未，套用高盛的 Jim Covello 的话，解决能够证明其成本合理的复杂问题。「更好」也有点用词不当——「更好」版本的 ChatGPT 可能更快，给出更准确或更快生成的答案，但它不能做显著更多的事情。自 2022 年 11 月以来，ChatGPT 变得更复杂，生成更快，能够摄取更多数据，但尚未产生真正的「杀手级应用」，一个 iPhone 式的时刻。

此外，基于 transformer 的模型已经严重商品化，来自 Anthropic 的 Claude 和 Meta 的 LLama 等独立（ish）公司的竞争，都在相同的大规模数据集上训练，以至于 ChatGPT 最大的优势在于其品牌。因此，我们已经看到一场价格战，GPT-4o Mini（OpenAI 的「更便宜」模型）在价格上已经被 Anthropic 的 Claude Haiku 模型击败，我确信已经有人在开发一个类似强大的模型，他们会卖得更便宜。

因此，OpenAI 的收入可能会攀升，但它可能会通过降低其服务成本而不是自己的运营成本来攀升。OpenAI 似乎在采用标准的硅谷垄断模式——获得尽可能多的客户，然后想办法盈利——但这样做使用的技术在运营和迭代方面都特别昂贵。

如前所述，OpenAI——和所有基于 transformer 的模型开发者一样——需要海量训练数据来让模型「变得更好」，而下一代 GPT 需要的数据量是 GPT-4 的四到五倍，偏偏现在出版商和更广泛的互联网已经找到了各种方法来阻止它们获取这些数据。

这样做还可能引发持续的法律诉讼，尤其是据 404 Media 报道，生成式视频公司 Runway 很可能用从 YouTube 和盗版来源获取的数千小时视频训练了它的模型。当被问及是否用 YouTube 视频训练「Sora」模型时，OpenAI 一直含糊其辞，如果让我猜的话，它绝对用了。即使没用，它可能也得购买数万小时——甚至数百万小时——的素材，这比它付给新闻集团用于训练文章的 2.5 亿美元要贵得多。

必须明确的是，我不确定现有的训练数据是否足够支撑这些模型进入下一代。即使生成式 AI 公司能够合法且免费地下载互联网上的所有文本和视觉媒体，似乎也不够训练这些模型，一些模型开发者可能正在转向使用模型生成的「合成」数据——这一过程可能引入「模型崩溃」，一种 Jathan Sadowski 称之为「哈布斯堡 AI」的近亲繁殖形式，会随着时间推移摧毁模型。

即使它们成功获取了这么多训练数据，并且在法律上站得住脚（说实话，我认为这不可能），接下来还要面对训练这些模型不断增加的成本。Anthropic CEO 最近在播客上说「成本达 10 亿美元的 AI 模型正在开发中」，未来还会有成本 1000 亿美元的模型。随着模型变得更复杂，需要更多训练数据，消化更大（而且可能更复杂）训练数据的成本也随之增加。

然后还有一个非常大、非常恼人的问题——生成式 AI 没有达到支撑其存在所需规模的产品市场契合度。

要明确的是，我不是说生成式 AI 完全没用，或者它没有任何产品市场契合度。它适合筛查大型数据集、快速总结文章（不管好坏）和生成图像。这些模型确实有用，尽管它们容易「幻觉」（权威地陈述不真实的内容，或者生成手指太多的手），人们也在为它们找到有用的场景，尤其是在金融领域。

但目前它们还不是必需品。

生成式 AI 还没有给出一个你必须集成它的理由，除了一种如果不用 AI 就会「落后」的感觉。如果生成式 AI 的运营成本只是现在的几万分之一甚至几十万分之一，这不会是问题，但现实是 OpenAI 实际上在补贴整个生成式 AI 运动，同时还要面对一个问题：虽然很酷也有用，但 GPT 对世界的改变程度仅限于市场允许的范围。

虽然复杂，但生成式 AI 是一种概率性地生成答案的技术，并不具备「智能」。它本质上受限于自身架构，因此只能以线性方式「变得更好」。我看不出基于 transformer 的架构能做出比现在显著更多的事情。

要继续增长，OpenAI 要么得大幅增加功能——这是它尚未做到但理论上可能的事——要么大幅降低价格，而这只会增加运营成本。

OpenAI 必须增长，因为一年 35 亿到 45 亿美元的收入根本不足以维持这家公司运转。这和我对生成式 AI 的个人看法无关。事实是，这家公司的运营成本比任何其他私营创业公司都高，而它的技术——从 OpenAI 的销售情况来看——做的事还不足以弥补如此高昂的成本。

除了降价（会增加收入和运营成本），OpenAI 理论上可以在 GPT 中找到新功能——虽然我不确定怎么做——或者创造完全不同的东西，但它还没有表现出任何这样做的迹象。虽然你可以指向 Sora（似乎不太有用，而且离商业化还很远）或 searchGPT（会遇到和谷歌搜索 AI 转型一样的幻觉问题，同时还要和集成了 GPT 的 Bing 竞争）这样的工具，但很难说这些产品能填补 OpenAI 资产负债表上燃烧的缺口，而且可能只会增加运营成本。

7 月，路透社报道称 OpenAI「正在开发一种名为 Strawberry 的新技术」，将「能够提供高级推理能力」。但仔细读这篇文章会发现，OpenAI 只是在考虑和尝试做这件事，还没有做到。

如果成功了——我要补充的是，这可能需要心理学和数学的全新分支，因为我们人类对自己的大脑都知之甚少——那将是巨大的技术成就，但仍然无法扭转局面。OpenAI 会拥有一种全新的技术，这会非常有价值，可能可以凭此持续融资，但这将严重依赖于它能达到的推理水平以及相应的任务完成能力。

而且说实话，这种可能性非常非常小。可能会发生——总有一些关于 OpenAI 研发的事情我可能不知道——但我们几乎没看到 OpenAI 创新的迹象，更多看到的是它目前只能在 GPT 上做迭代。

OpenAI 的营销也有问题。Sam Altman 反复误导媒体「AI 可能做什么」，把生成式 AI——它不会「知道」事情，也不是「智能」——和纯理论概念的自主、有感知能力的人工智能混为一谈。结果，人们对未来几代 GPT 能做什么的期望更高，这让公司不可避免地会让投资者和客户失望。

虽然可能有办法降低基于 transformer 模型的成本，但所需的成本降幅将是前所未有的，而且可能需要全新的芯片、冷却方案和物理服务器架构，这些 OpenAI 都不开发。

虽然理论上英伟达可以生产效率高得多的芯片，但这样做可能需要的时间比 OpenAI 拥有的还长。虽然有像 Etched 这样的公司声称在开发专用芯片，但它们距离交付 OpenAI 所需规模的可用芯片还有好几年，而且这些芯片专注于单一模型，使它们成为迭代而非创新概念。

有一件事我没有深入讨论，就是生成式 AI 似乎没有得到通用性采用。这些数字很难确定，但我之前确定的——特别是基于高盛的报告——是有意义的收入尚未实现。这比缺乏采用更具存在性威胁。这意味着人们在用它但没有获得足够的价值，随着炒作周期消退，这可能导致收入大幅下降。

总结一下：

OpenAI 唯一真正的选择是降低成本或产品价格。它迄今未能降低成本，而降价只会增加成本。

要推进到下一代 GPT（OpenAI 的核心产品），公司必须找到新功能。

OpenAI 本质上受限于 GPT 基于 transformer 的架构，它实际上不能自动化任何事情，因此可能只能做「更多」和「更快」，这不会显著改变产品，至少不会让它变得像需要的那样有价值。

OpenAI 唯一的其他选择是发明一种全新的技术，并能够将这种技术产品化和变现，而公司还没能做到这一点。

关于能源的说明

我列出的大多数问题都是对 OpenAI 未来的存在性威胁，我看不出有什么快速或简单的出路，但还有一个问题挡在路上——能源。

要扩大规模，OpenAI 需要在多个层面进行大规模资本支出，其中最主要的是美国电网（参见高盛报告第 15 页与微软前能源副总裁的对话），这可能需要几十年来未有过的大规模扩建，而美国在基础设施建设方面的能力已远不如前。

虽然美国在 20 世纪下半叶稳步增加了新的发电能力，但在 2010 年代开始趋于平稳。这是多种因素的结合。家庭和企业的用电量保持平稳或略有下降。虽然美国增加了产能，特别是在可再生能源和天然气方面，但这不是在增加可用的发电量，而是在抵消燃煤发电厂的退役。

扩大 AI 规模需要在发电方面进行相当于新政或艾森豪威尔州际公路系统雄心的投资，而且需要快速完成。这在发电领域不会发生。举个例子，2021 年新太阳能发电场连接到电网平均需要 2.8 年。两年后，这个时间涨到了四年。小型模块化反应堆——一种旨在降低核电成本和建设时间的有前景方法——距离大规模商业化还很远，即使它们准备好了，仍然要应对这个行业的官僚主义。

即使改变这一点是可能的——如果可以的话对社会是好事——人工智能（由生成式 AI 驱动）已经在大幅增加全球排放，尤其是像谷歌这样的公司，它的排放量在过去五年因为 AI 增加了 48%。

要继续扩大规模，OpenAI 依赖于电网的大幅扩张，而此时（根据 Cloverleaf Infrastructure 的 Brian Janous）启动新电力项目的等待时间在 40 到 70 个月之间。而且 OpenAI 不是做扩张的公司——就像它依赖英伟达继续为生成式 AI 的云计算生产 GPU 一样，它也依赖微软、谷歌和甲骨文这样的公司与电力公司合作扩建电网。

严峻的形势

我在这里写的一切都不是基于个人怨恨，或者对生成式 AI 的厌恶，或者任何其他东西，只是对一家我认为可能正在崩溃边缘摇摇欲坠的公司的坦率评估。

要继续运营，OpenAI 的情况必须发生巨大改变。

如果 OpenAI 的收入达到了报道范围的最高端——45 亿美元——并且现在银行里有那么多钱，它将不得不在未来 12 个月内至少融资 20 亿美元，或者多达 100 亿美元。

如果它银行里的钱不到 10 亿，OpenAI 可能不得不融资 50 亿美元，而且要在未来三到六个月内完成。

否则，OpenAI 要么至少得把运营成本减半，同时保持当前的收入增长速度，要么找到办法让收入翻倍同时保持成本不变。即便如此，这些数字也极其令人担忧——虽然我要补充的是，总有一些我不知道的事情，因为 OpenAI 是私营公司，不受和上市公司一样的披露规则约束。

生存需要 OpenAI 融到比任何人都多的钱。这在技术上是可能的，但需要风险投资家和投资银行实际上永久地给公司提供生命线，除非公司能够大幅降低成本或者找到数十亿美元的额外收入。即使成功了，如果收入成本随着销售增加，所有增长都是徒劳，还会制造更多问题和对风险投资的依赖——或者对微软这样公司的依赖。

这需要一种方法来扩大 OpenAI 能卖的东西，以覆盖整个美国企业界，这需要我认为生成式 AI 无法满足的用例，比如自动化经济的大块部分，而不是让自由设计师和文案编辑破产。

要明确的是，我不是在提倡用 AI 取代工人。我只是说，要让 OpenAI 增长到生存所需的每年 100 多亿美元收入，它需要取代劳动力的整块部分。而且提醒一下，生成式 AI 不是自动化。

即使这些问题都能克服，训练数据也根本不够，即使有，处理它的成本也可能远远超过 OpenAI 赚的任何收入。即使这个问题解决了——这至少需要 300 亿美元的云服务额度——这样做也不一定能让基于 transformer 的模型具备一年卖出 100 亿美元软件所需的能力。

如果让我选个数字，我推测 OpenAI 需要在未来两年融资 200 亿美元才能留在牌桌上，而要走得更远——这还不能保证——会再花掉 200 亿美元。举个例子，根据 Crunchbase 数据，2023 年所有融资的总和是 2992 亿美元，2024 年到目前为止融了 1470 亿美元。

OpenAI 将不得不经常占到所有创业公司融资的 5-10%，永远如此，或者至少直到它搞清楚如何少亏或多赚。

唯一另一家做到这点的公司是 Uber——正如我上面讨论的，他们的情况非常非常不同。单从融资环境来看，比较这两者就是不符合历史事实的，Uber 存在于利率更低的时代。除了从沙特阿拉伯公共投资基金获得 35 亿美元以及从软银获得超过 80 亿美元（后者是二级市场出售），它还分别从高盛和摩根士丹利筹集了股权和债务融资——我不认为这两方会愿意补贴生成式 AI。即使我错了——这是有可能的，更离奇的事情都发生过——在 Uber 最后一轮融资（2020 年 9 月 14 日）和 2024 年之间，让人们交出数亿或数十亿美元的意愿和难易程度已经明显不同了。Uber 的大部分资金是在 2016 年至 2019 年间筹集的，当时利率很低，因此风投的金库满满当当。而且关键是，投资者有一条非常清晰的变现路径——IPO。Uber 一直是一家糟糕的公司，但他们始终知道它会作为一个不惜一切代价增长的怪物在市场上前行。OpenAI 如何 IPO？它最近一轮融资是二级市场融资，向新投资者出售内部股票。如果我们把这个想法当作向这家公司注入大量资金的最终目标，那它上市的计划是什么？Altman 在 2023 年 6 月还说公司结构会阻止 IPO，但你认为 OpenAI 想让自己接受公开市场的审查吗，尤其考虑到他们对待版权材料的方式？微软有内置的利润分成，但红杉呢？它如何获得回报，除了找到另一个想要股票的投资者？

也许我遗漏了什么，但如果投资者没有 IPO 路径，这感觉就像击鼓传花游戏，只不过输家手里拿着一堆大而无用的股票。

当然，除非那个投资者是微软，它最终能够使用任何剩余技术，并且如果 OpenAI 盈利也会受益。

此外，我假设生成式 AI 的逐底竞争将显著妨碍 OpenAI 扩大收入的能力，加上我们正在接近基于 transformer 架构的极限，这一点更加严重。

而且因为 OpenAI（和竞争对手）在基于 transformer 的模型上陷得太深，我相信他们会继续向其投入数十亿美元，烧钱用可能合法也可能非法获取的数据训练它们，而任何对原告有利的诉讼都可能对这些模型产生末日般的后果，要求它们用全新的数据集从头重新训练，成本将进一步达到数亿或数十亿美元。

坦率地说，我真的不确定 OpenAI 将如何让这一切运作起来。

虽然 OpenAI 可以——我相信也会——再进行一轮巨大的、行业定义性的融资，但这样做将需要引入加拿大养老基金、沙特主权财富基金或需要大量股权的大型投资基金。多次这样做是可能的，但非常非常不可能，就像持续以每年数百个百分点增加收入是可能的，但非常非常不可能一样。它可以想出新东西，或找到让生成式 AI 便宜得多的方法，但同样，这非常非常不可能。

OpenAI 可能成为有史以来最重要的科技公司，因为它必须吞噬硅谷的众神本身才能继续其贪婪的增长。在此过程中，它将打破融资和软件收入的记录，并在抵御初创公司竞争的同时做到这一点——以及它自己的投资者微软。

我不知道 OpenAI 如何做到。写这篇文章花了我几个小时，在此过程中，我真心尝试弄清 OpenAI 如何生存，但我转的每一个弯都以「如果它做了从未发生过的事情就能做到」结束。

我以冷静的语气写这篇文章，因为我需要人们认真对待我说的话：要生存，生成式 AI 必须做得比现在多得多，而且比现在便宜得多。要生存，OpenAI 必须打破人类已知的每一项创业记录，而要繁荣发展，它必须重新发明基于 transformer 的架构以减少其计算需求，然后发明一种全新的人工智能来做人们希望 AI 做的事情。

也许我错了。也许有些事情我不知道——关于 OpenAI，关于它秘密进行的工作，关于某种能源或芯片突破会突然出现以至于我会被打脸。也许它银行里的钱比我想的多，或者也许它们的成本目前以我——以及整个科技媒体——不知道的方式被夸大了。

但如果真有这些，我相信我们会知道，或至少会有某种迹象。

我不知道接下来会发生什么，但我知道事情必须改变。我担心 OpenAI 会在价格上竞争，导致成本上升，或收取接近收支平衡所需的费用，但我不认为它愿意这样做。我为 Anthropic 担心，它钱更少、收入更少、烧钱同样惨烈。我为那些依赖 GPT 和其他模型当前定价的创始人担心。

没有 OpenAI，整个生成式 AI 市场的底部就会崩塌，并且很可能会残酷打击任何与生成式 AI 繁荣相关的公开股票。

我知道读到这里你可能会把我当作愤世嫉俗者、悲观主义者，或希望看到终结的人，我已经煞费苦心地在这里详细解释我的假设，没有太多观点或评论。如果你不同意我，告诉我我哪里错了——向我解释我遗漏了什么，指出我逻辑或数学中的漏洞。

我提醒你不要无视我，即使我写的东西让你深感不安。我在这里描述的是一家深度不可持续的公司，许多人把希望寄托在它身上，即使我错了，当有一家公司烧掉数十亿美元并可能试图吸收更多数十亿美元资本来生存时，这种分析是必要的。

这场讨论既必要又令人不安，在其影响和可能性上令人不适，在其潜在结果上令人不安。

我希望我错了。真的。

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