Anthropic 预期今年能赚 180 亿美元。有分析估计他们已经提前完成了目标。但显然他们并不满足。

今天凌晨，一位名叫 George Pu 的开发者在 X 上说了自己的发现：「Anthropic（Claude 母公司）刚刚将 Claude Code 从 Pro 套餐中移除了。想要使用该功能的 Pro 用户现在必须升级到 Max 套餐，最低月费 100 美元。」

这也就意味着，想要维持相同的权限，价格翻了 5 倍。由于没有博客，没有邮件，没有 changelog。Anthropic 进行了一次非常安静的页面更新，试图涨价。

这条推文迅速扩散。定价页截图开始在 Reddit、Hacker News 和开发者群里流传。社区对着屏幕反复确认，Claude Code 那一行，Pro 栏下面赫然是一个叉号，只有 Max 5x（$100/月）和 Max 20x（$200/月）还保留着勾。而 Anthropic 的支持文档此前写的是「Using Claude Code with your Pro or Max plan」，现在变成了「Using Claude Code with your Max plan」。

社区自然非常不满，舆论压力累积到一定程度，Anthropic 增长负责人 Amol Avasare 不得不在 X 发文回应。他的说法是：这只是针对约 2% 新注册 Pro 用户的小规模测试，现有 Pro 和 Max 订阅者不受影响。

随后他在同一个线程里发了一段更长的解释，大意是：Max 一年前推出时根本不包含 Claude Code，Cowork 也还不存在，长时间运行的 agents 也不是日常工作流。Max 当初的设计目标，是重度聊天用户，仅此而已。

但 Opus 4 发布后，Claude Code 的使用量爆炸式增长。异步 agents 成了开发者的日常工具。「订阅者人均使用量大幅上升，我们的现有定价方案并不是按这种用法设计的。」

他最后保证：如果最终方案影响现有订阅者，会提前充分通知，「消息会从我们这里发出，而不是 X 或 Reddit 上的截图」。

过去几个月，持续收紧算力

Avasare 的解释听起来合理，但拼在一起看，它指向一个更根本的问题：Anthropic 可能正在承受严重的算力压力。

Claude Code 的每一个 coding session，消耗的 token 量远超普通对话，有时相差一个数量级。当 Opus 4 发布后用户蜂拥而至，当 agents 开始跑几个小时的异步任务，当 Cowork 把更多人拉进重度使用的场景，$20/月这个价格的边际成本开始失控。

从商业逻辑看，这不是「用户用多了」的小烦恼，而是定价模型在产品能力快速演进之后出现了根本性错位。当初 Max 按重度聊天设计，现在 Max 要承载的是持续运行的编程代理。两件事的算力成本完全不在同一量级。

Avasare 用了一个词：「engagement per subscriber is way up」。翻译成商业语言，就是：同样的钱，用户现在消耗的资源多了很多。

这不是第一次了。把时间线拉长，Anthropic 这几个月的「算力收紧」动作并不少。

2025 年 8 月，Anthropic 宣布对 Pro 和 Max 用户推出每周使用上限，8 月 28 日起生效。官方理由是部分用户违反使用条款，通过共享和转售账号来规避限制。声明称「预计只会影响不到 5% 的订阅者」。每周限额，这是首次对高付费用户设置周级硬上限。

同年 8 月底到 9 月初，事情更复杂了一些。大量开发者在 Reddit 和 X 上报告 Claude 的代码生成质量出现断崖式下滑，模型开始忽略自己的计划、随机产生乱码，Claude Code 的任务执行变得不可靠。Anthropic 最终承认这是推理栈升级时出现的技术 bug，导致 Claude Opus 4.1 在约 56.5 小时内持续降质，并发布了正式的事后复盘报告。

这次 bug 事件很快与一个更大的争议叠加在一起。

2026 年 3 月初，一位 AMD 的高级 AI 总监 Stella Laurenzo 在 GitHub 上发布了一份详细分析，基于 6852 个 Claude Code session 文件、17871 个 thinking blocks 和 23 万余条工具调用，得出结论是：

Claude Code 降智了。这份分析在开发者社区引发强烈共鸣。

Claude Code 负责人 Boris Cherny 随后回应，否认了「模型变差」的核心结论，解释称 Opus 4.6 在 2 月 9 日切换为「自适应思考」模式，3 月 3 日又将默认 effort level 调为 medium（85 档），官方认为这是「在智能、延迟和成本之间的最佳平衡」。但他也承认，约 7% 的用户会因此触及此前不会触及的 session 上限，且这一调整主要针对高峰时段的 Pro 用户，Team 和 Enterprise 不受影响。

2026 年 3 月 13 日至 27 日，Anthropic 推出了一次「非高峰时段使用量翻倍」促销：工作日下午 2 点至次日早 8 点（美东时间），以及整个周末，用量上限自动翻倍，覆盖 Free、Pro、Max、Team 所有套餐。

表面上是一次福利活动。但结合背景来看，翻倍之所以放在非高峰时段，是因为高峰时段本身正处于算力紧张状态。双倍额度送给空闲产能，不影响拥堵时段，同时还能制造升级到更高套餐的转化动力。

接着 4 月 4 日，Anthropic 宣布禁止第三方 agent 框架通过 Pro 和 Max 订阅的使用额度运行。用户若想继续通过 OpenClaw 等外部框架调用 Claude，须额外按次付费。

再就是这次的 Claude Code 从 Pro 定价页消失的事。

A 社肯定不是最后一次这样做

回到 Avasare 的那条推文。他说的「Claude Code 从 Pro 定价页消失，是仅针对约 2% 新注册 Pro 用户的小规模测试」，但这个说法在社区里引发了大量质疑。

最直接的问题来自开发者 Simon Willison：「我认识的所有人都看到了新的定价页，Internet Archive 也已经存了一份截图。」如果真的只影响 2% 的用户，为什么整个公开定价网格都改了？为什么支持文档全站同步更新？

更耐人寻味的是：当有记者追问 Avasare，为什么定价页面和支持文档全面改动，只针对 2% 用户的测试根本无法解释这种覆盖范围时，他没有回应。Anthropic 的公司发言人同样没有回答这个追问。

另一处矛盾也被注意到：Claude Cowork 在 Pro 套餐里没有被移除，但从产品功能角度看，Cowork 本质上就是换了一个品牌名的 Claude Code。用一位开发者的话说，「Cowork 是穿着不那么吓人外衣的 Claude Code」。

事情的走向是：在舆论发酵数小时后，Anthropic 悄悄将网站和支持文档恢复了原状。没有说明，没有公告。就像改动本身一样，安静得完成。

如果把这些动作放在一起看，我们会发现 Anthropic 现在是司马懿之心，路人皆知：

Anthropic 正在用一种试探性的方式，一步步向订阅用户测试更高的算力使用边界。周末翻倍是在引导需求向闲时迁移；默认 effort level 下调是在高峰时段节省算力；禁止第三方 agent 框架是在堵住额度套利的漏洞；而 Claude Code 从 Pro 页面消失，是在测试用户对更激进重定价方案的反应底线。

Amol 自己承认了：「我们的现有方案并不是按这种用法设计的。」这是一个罕见的坦白。它说明 Anthropic 在某种程度上已经意识到，当前的定价结构无法持续支撑 Claude Code 带来的算力消耗。

接下来会怎么变，我们不知道。

但或许就像 Ed Zitron 的文章里写到的：「我不认为这是 Anthropic 最后一次这样做。」

原文标题：《我用 AI 找合约妖币百分百胜率焚诀，最后有用的竟然是…》

原文作者：加密韋馱｜Skanda（X：@thecryptoskanda）

TL;DR:

1. 通过研究 220 多种 Binance 合约币种、数百个操纵事件样本、60+ 种数据维度，我们找到了在「妖币」中可能可行的正 EV 交易策略

2. 数据证明：预测启动和「摸顶」都是不可行的

3. 唯一可行策略：在暴涨回撤时做空，并严格执行回弹平仓出场

4. 唯一有效指标：裸 K

5. 早入场，拿短仓，跑得快

以下是正文:

这周 @coinglass_com 的报告，其实说明了两个问题：

第一，Binance，Binance，还得是 Binance @binance

第二，9 成合约交易量这件事，已经把一个事实说得很明白了：

「赌」这件事，事实上已经成了整个行业用户的共识。

虽然我这么说肯定会挨批斗。

虽然我这么说大概率会挨批斗。

但既然是赌，那就不要假装自己在价值投资

赌，就要大开大合。

赌，就要极致的高速波动博弈。

而 Binance 的合约妖币，就是这个无聊市场里，为数不多散户真能参与、真有结果、真有流量的 Alpha。

很多大儒都痛斥过庄币，说这是「负 EV」，只会让场内韭菜越来越少。

但现实是，妖币庄配资进场的资金，以及参与妖币交易的资金，其本身几乎就是现在二级市场里少数还称得上可观的增量资金来源之一。

而且它还有几个很关键的特征：

非量化。

带方向。

带波动。

你去交易传统市场，你要打赢的是国会山和华尔街的各种内幕。

你来交易妖币，你只需要打赢一个也不一定比你专业多少的合约庄。

问题就在这里：

怎么找到和合约庄对决的规律，从而实现虎口夺食？

我用 AI + 个人经验，初步摸到了一点门道。

当然，标题必然是标题党。

不然你们也不会点进来看

一、先搞清楚什么叫「妖币」

我这里说的「妖币」，不是那种单纯涨得快的币。本质上，我这里说的「妖币」，指的是这样一类标的：

• 现货控盘率基本在 96% 以上
• 有 Binance 合约，至于有没有现货反而没那么重要
• 通常通过场外配资，在短时间内用暴力拉砸的波段，聚起巨量流动性和对手盘
• 通过引发多空清算、吃对手方费率获利，最终完成现货出货，走完整个收割流程

说白了，这是一门操纵的艺术。

操盘手要同时懂合约、跨所现货、链上、运营，甚至还得懂人性。

二、庄并不是无敌的

很多人以为：庄是无敌的

但真相大相径庭

整个妖币博弈里，实际参与者包括：

• 操盘方 (庄)
• 老鼠仓
• 散户
• 交易平台及交易平台保险基金
• 其他鲸鱼

螳螂捕蝉，黄雀在后，不是简单的「庄单方面殴打散户」

首先，庄本身往往也是要配资的。

不管是融资过 1500 万美元的项目方，还是那些「大名鼎鼎」的 MM，单靠自有资金，放到二级市场里做这种级别的操盘，很多时候都只是杯水车薪。

而配资是有成本的。

操盘是为了盈利，不是为了行为艺术。

所以庄并不是筹码够多就能「拉就完事了」。

他会面临一堆现实问题：

• 万一散户不跟呢？
• 万一散户跟了，但方向不对、节奏不对呢？
• 万一有更大的鲸鱼专门来狙击呢？
• 就算前面都没出问题，万一割穿交易平台保险基金，触发 ADL 呢？

那你的钱可能一分都提不走，新加坡的兄弟姐妹，知道我在说谁

所以妖币操盘有一条非常朴素的铁律：

• 只要现在能拿走的对手盘利润，大于我继续操盘的投入，我就继续拉、继续砸、继续收割。
• 反之，弃盘走人。

话虽然糙，但这算是一个妖币庄决策链的框架

三、科学「打庄」，从实验开始

既然问题是「如何打庄」，那我就试着把这件事数据化。

1）工具怎么搭的

摩登时代的问题，当然要用摩登时代的方法。

参考了 @karpathy 关于 Autoresearch loop 自主研究的思路，我自己搭了一个 了一个。只要给出清晰的目标、约束和实验方法论，agent 就会一直往下跑，直到数据再也提不动为止。

LLM 用的是 Opus 4.6。

我那份 20x Claude Max，跑这个任务还扛得住。

沙盒方面，我直接拿了一台闲置 iMac，当远程实验机；

再用 Tailscale 从 Windows 工作站上的 VSCode 远程控制。

数据这块，对这次研究帮助最大的毫无疑问是 @coinglass_com

也感谢 @AlbertCoinGlass 对这次研究的 API 赞助。

K 线、订单簿、OI、资金费率、清算，全都有。

除此之外，我还用了：

• Binance API
• Skill Hub（手动 @0xOar，确实非常好使）
• Etherscan V2 API 去拉历史链上记录

2）看了哪些数据

我最后整理了 12 大类、60+ 子维度，包括：

• Funding Rate
• OI
• 多空比（散户 / 大户 / 持仓 / 账户）
• taker 买卖比
• 爆仓量
• 订单簿
• 链上转账
• K 线

最初选的币种，包括 $RIVER、$STO、$MMT 在内，一共 16 个我凭经验判断的庄币

四、第一阶段：我一开始想预测「拉盘前兆」

然后我就采用一件韭菜最爱幻想、但通常最容易出问题的假定：预测拉盘前兆

「妖币操纵之前一定会有信号。比如 FR 异常、OI 堆积、链上异动。找到这些信号，提前布局，然后印钱。」

事实证明，这是亏钱最快的法门

当时我对「操纵」还没有特别严格的定义。

只是先从 $RIVER、$STO、$MMT 的 K 线里，手动截取了几个最明显的「操盘事件」，然后从这些事件里找共性，再扩展到另外 16 个币，形成实验集。

为了防止过拟合，Autoresearch 做了严格的时间切分：

• 早期数据训练
• 后期数据做 holdout (持久性验证)
• holdout 集在训练阶段完全不可见

实验方法也很粗暴：

从单个信号的极端值开始，比如资金费率，

然后一点一点往上叠加其他指标，直到 F1 提高。

结果：

训练集 F1 拉到了 0.72。

看起来像要成了。

一上 holdout，直接几乎全部失效，F1 掉到 0.1 左右。

也就是说：

靠「预测操纵何时发生」这条路，基本走不通

五、问题在于：你把因果关系想反了

第一版失败后，我意识到一个根本问题：

妖币不是因为符合某些指标，所以才成为妖币。

而是因为它本来就是妖币，所以才会长出那些指标特征。

这个逻辑其实和大家的体感非常一致。

大盘再烂，也总会有妖币单独发疯。

妖币从来就不跟大盘讲道理，它只跟一件事有关：

有没有庄？

所以我们不能去预判庄币什么时候启动。

真正可行的方向是：

等它已经启动之后，识别出「这就是庄币，它现在就在操盘」，然后再基于这个状态找交易策略。

于是我把思路彻底改了。

这次我开始严格定义「操盘周期」：

在短时间内快速拉盘，再快速砸盘，这个完整流程算一个操纵周期。

接下来要解决的问题就变成了：

• 拉多少、砸多少，才算完整周期？
• 锁定周期以后，用什么方法交易？

这些我先全部交给 AI 自己去发现。

实验样本也扩大了很多：

• 16 个币，对标出 415 个操盘周期
• 后来又扩展到 55 个符合市场认知的「庄币」
• 最终标注出 1447 个周期

样本量终于不像在算命了，然后我就开始连续翻车了……

六、几版策略，连续挨打

V1：高位做空

第一版策略给出来的是一个「高位做空」的思路。

回测 Sharpe +0.72。

听着还可以。

一跑 holdout，训练集和测试集完全不是一个宇宙。

后来复盘才发现，问题在于：

我给的约束太少，Opus 自己拍脑袋定义了什么叫「高位」。

搞了半天是在给跳大神做双缝干涉实验

V2：不准拍脑袋以后，结果更差

于是 V2 我直接加限制：

• 不允许拍脑袋
• 每个指标必须有数据支持
• 还要区分不同操盘风格

比如爆拉爆砸、慢涨爆砸、爆拉慢砸等等

我本来想让它去找不同庄的「声纹」。

结果它非常科学地给了我一个：

-0.28 的 Sharpe。

然后我让 Opus 把 V1 和 V2 的决策逻辑解释给我听，

我才突然意识到，这两版策略本质上都在做同一件事：

摸顶空。

这跟很多硬扛费率做空的「摸顶仙人」，本质上没有任何区别。

区别只在于，他们是手动挂树上，我是用 AI 自动挂树上。

这时候我才意识到：

不是方法不够高级。

是思路本身就错了

注: 这里有考虑过做多策略，但问题是：

妖币的启动是不太有迹可循的，虽然其中一些妖币启动时有明显的异动，比如「制造回撤洗盘」是共同特征，但是问题是一样的：如何区分入场方向？

做多如果在「摸顶」后或者下降区间，那就必死。但这种「假阳性」信号很难前置验证，并且没有很好的区分操纵和非操纵的上涨，所以不可行

七、V3：从庄的视角反过来想

回到前面那个决策框架：

利润第一

庄一定会顺势而为，朝着阻力最小的方向操盘，以降低损耗。

什么意思？

• 抛压大的时候，就让市场砸，甚至跟着砸
• 砸不动了、追空单多了，那就往上拉
• 拉现货不一定花很多钱
• 空单不是被费率烧死，就是被爆掉

所以一定存在一个点：

庄觉得继续护盘已经不划算了。

这个点之后，庄就会放任市场下跌。

因为再护，没有性价比。

所以我们真正该找的，不是顶。

而是这个：

弃盘点。

然后再围绕这个点去设计交易和止损逻辑，避免被普通回弹扫掉，同时又不至于在方向错的时候大亏。

当时的实验结果看起来极其漂亮：

• 逻辑落在 1H 线
• 连续两根 1 小时 K 线实体跌破 5%
• 配一个 3% 的移动止损
• 平均 PNL 也是 +3% 以上

但问题来了：

Sharpe 15+，而且过拟合测试居然也过了。

这种数字，只要傻，都知道出问题了

八、V4：以「能实盘」为目标

V3 之后，我开始怀疑几件事。

第一，很可能已经过拟合了，而且当前实验根本没有真正定义清楚「操纵币」本身，只是在 55 个币的操盘周期上做训练。

第二，连过拟合测试本身都可能有问题。

所以这次我换了一个思路：

直接按真实交易成本去模拟。

我把操纵周期里的订单簿深度、资金费率历史，全都和交易时点做匹配，去尽量还原「真实开单」的成本。

结果很直接：

这个策略根本不赚钱。

原因也很简单：

• 妖币平时订单簿深度极低
• 滑点经常直接 2% 起步
• 你现实里只能开不到 200 美元的细菌仓

然后我又意识到另外两个更大的问题。

1）我怎么知道支撑位从哪开始算？

如果站在真实交易视角，我并不知道未来的 K 线。

那我凭什么知道「1H 支撑位」该从哪里起算？

结果一查，又果然有坑：

AI 是在用当前位置之后 1H K 线里的最高峰，反过来计算跌破。

这就是标准的 look-ahead bias。

说白了，它拿未来数据帮现在做决策。

这当然能赚。

但现实里你没有这个外挂。

2）订单簿深度和体感严重不符

我算出来的平均订单簿深度大概只有 70K。

但玩过妖币的人都知道，妖币在「作妖」的时候，交易量明明是很大的。

这和体感完全不符。

那就只剩两种可能：

• 订单簿深度中位数这个计算方式不对
• 我定义的操盘周期太宽泛，噪音太多

后来我选择从第二个问题下手：

重新定义操纵周期。

我让数据自己去找：

什么样的拉盘 / 砸盘幅度，以及什么样的持续时间，最能代表「有效操纵事件」。

结果显示：

• 20%–50% 区间内的显著操纵事件最多
• 一旦操纵事件持续时间超过 96 小时，胜率就不再显著

结合数据和经验折中之后，我把新的操盘周期定义调整成：

Pump + Dump 在 20%–50% 区间内 + 96 小时以内完成。

太高，样本太少。

太低，噪音太大。

九、重新定义「庄币」，扩大样本，重新训练

接下来我决定不再只盯着那 55 个币。

我把范围扩到了：

Binance 自 2025 年 3 月 1 日之后，全部新上的 221 个非 TradFi 新合约。

也就是 Binance Alpha + 合约这种打法真正开始成型之后的那批币。

然后我做了几件事：

• 根据数据统计，把操纵区间定义为

「在 XX 小时内完成一次 XX% 幅度的拉和砸」

（为了策略有效性，这里隐去具体阈值）

• 统计每个币种符合这个定义的操纵区间出现频率
• 再根据频率，把所有币种分成四类：

1. 超高操纵

2. 高操纵

3. 中操纵

4. 低操纵

最后，从 217 个币里筛出了 70 个「超高操纵」和「高操纵」类型。

然后基于这些新定义的操纵周期，不再区分操盘风格，直接找共性，试图识别「顶」的前置信号。

最后得到的结论，非常反常识：

• 交易量没用
• 订单簿没用
• 拉盘速度没用
• 高振幅 + lower high 也没用
• 等 4H 确认更是纯属浪费战机

唯一真正有用的，是裸 K。

最后我们得出了两种相对显著的信号：V4A 和 V4B

十、V4A 和 V4B

V4A：早进，抢第一脚

逻辑是：

• 早期入场
• 不看量，不看振幅
• 「摸顶确认」只看卖压瞬时第一次大于买压的信号
• 跌破支撑位仍然以 1H 收盘价为依据
• 但确认跌破的阈值比 V4B 更低
• 摸顶确认后的搜索范围时间更短

流水不争滔滔不绝，争得是天下武功唯快不破。

V4B：慢一点，等确认

逻辑是：

• 等价格已经从 peak 跌下来一段
• 市场仍然剧烈波动，但下跌已经被确认
• 摸顶确认后的搜索范围更长
• 因而可以得到更多趋势确认

它更稳了，也更慢了。

这是两种完全相反的哲学

两套策略目前都用同一种出场方式：

trail + SL

也就是：

• 如果入场后方向是对的，出现反向超过 X%，就出场
• 如果一进场就错，那就按止损 SL 处理

这个 SL 也是数据测出来的。

在 166 笔回测里：

• SL 触发次数是个位数
• 平均亏损 1% 出头
• 最大回撤 -1.87%

也就是说，我把单笔 R:R 压到了 1:1 以下。

不靠单次暴利，靠的是：

胜率 + 高频。

在代入新的滑点、资金费，以及最新数据集重新做过拟合测试后，我发现：

之前担心的 Orderbook 深度问题，确实没担心错。

但同时也确认了另一件事：

操纵区间本身，恰恰就是交易量最富集的区域。

最终两个策略里，只有 V4A 站住了。

原因很简单：

在妖币上，入场早的重要性，远远大于「确认得很稳」。

十一: 实时化测试

为了不让整个研究停留在「回测神，实盘鬼」的阶段，我又做了两件事：

• 搭了一个 Scanner 脚本，用 Binance API 扫描策略所需数据
• 部署在 VPS 上，每 60 秒扫描一次

同时再做一个 Dashboard，通过 WebHook 把信号直接推到 Discord Bot。虽然实时测试目前还没跑太久，样本也还很小，置信区间非常宽，严格来说只能做方向参考。

但大体结果，和研究阶段是吻合的。

目前大概是这样：

• V3：触发最频繁（约占 70%），胜率 50%，但 PNL 微负
• V4A：触发适中（约占 26%），目前 胜率 100%，PNL 大约 25%
• V4B：只触发 1 次，而且亏损同时建一个 Dashboard 把信号通过 WebHook 连到 Discord bot

虽然实测没有几天，但是基本上结果和研究基本吻合

V3: 触发最频繁（占 70%)，胜率 50%，但是 PNL 微负

V4A: 触发适中（占 26%)，目前胜率 100%，PNL 25% 左右，当然样本太少还不能下结论，继续测试

V4B: 仅触发 1 次，且亏损

十二、到目前为止，我总结出来的几个盈利要点

1. 持仓一定要短

V4A 的中位持仓时间只有 1 小时

2. 入场一定要早，不要等确认过头

等确认，往往就已经把最肥那段肉等没了

3. 出场一定要坚决

反转苗头一出来就跑

4. 先保不亏，再争盈利

不要把妖币做成价值投资

5. 妖币不会停止，机会多得是

70 个监控组，一天基本至少能刷出 2–3 个 V4A 信号

后续优化

目前我还在跑实时测试，但是已经有以下几个值得考虑的优化方向：

1）支撑位和摸顶信号，可能和清算热力图有关

直觉上我认为

更好的顶底信号，很可能和清算热力图直接相关。

可惜我现在还没拿到足够好的数据。

原理上也很简单：

• 上方如果已经没有更多空单对手盘

庄就没动力再继续往上爆空、吃费率

• 下方同理

所以我已经开始做一个总池收集，先把 2025 年 3 月之后新上的合约币种全收进来，准备专门做清算热力图测试。

2）操纵频率打分体系，现在还是有点拍脑袋

目前我用的是过去一段时间里，操纵周期出现频率来给币种打分，区分「超高操纵」和「高操纵」。

但这个体系有个明显问题：

它是基于过去 6 个月的频率。

而现实做交易，我们要的不是「过去谁最妖」，

而是「现在谁还值得妖」。

很多过去操盘频繁的币，

很可能已经进入庄家操盘后期，甚至已经被弃盘了。

继续盯着它们，没有太大意义。

另外这个「打分」，也是我们人为定义的

所以更合理的方向，应该是做一个：

随时间衰减的动态打分体系。

初步数据已经支持这个方向，现在就差更多实时测试样本。

3）应该把范围扩大到老币

我现在的选币范围，主要还是 2025 年之后的新合约币。

但现实里很多老币，反而更适合拿来操盘：

• 有合约，甚至还有现货
• 市值够低
• 项目基本已经结束
• 无人关注
• 解锁也都完成了

这类币，某种意义上，简直是天生操盘模板。

如果 V4A 对这些老币里的大庄币同样有效，那就说明这套东西不是只对新币样本过拟合，而是真的抓住了一类更普适的操盘机制。

目前数据上暂时支持这个方向。

不过我暂时还不准备改动 V4A 的选币集。

十三、「你们搞交易平台的怎么还研究这个？」

以我们 @Hertzflow_xyz 的哲学，任何资产的交易机会，本质上不过是涨跌博弈，传统资产也好、主流币也好、甚至是「旁氏骗局」，重点不在于资产本身，而在于价格的移动规律。只要有规律，就能跑策略

妖币也不例外

一个交易平台，不是资产上架的地方，而是跑策略的地方。比起研究资产基本面，我们更需要做的是研究「这个交易对能跑什么策略，有没有交易机会」

能，我们就要提供给交易者

AI 在手，你也有机会与狗庄一战。我们也将此类数据服务常态化，未来将以 @goo_economy skill 等形式提供公众服务

@Hertzflow_xyz 测试网今天上线 17 种「超高/高操纵评分」资产，都是我们已经测试过的策略中正在追踪的。从这里出发，找到你的「抓庄焚诀」。这 17 种分别是:

$0G

$AKT

$ARC

$F

$H

$HEMI

$HYPER

$MMT

$MOODENG

$PARTI

$PROMPT

$SOON

$STBL

$SWARMS

$TAC

$VINE

$ZEREBRO

如果你还不太自信拿钱实盘，那么 HertzFlow 测试网就是你摸着石头过河的试验场

王侯将相，宁有种乎！你也可以是明天的「庄」！

原文链接

原文作者：Tiger Research

原文编译；AididiaoJP，Foresight News

关键要点

宏观环境依然具有支持性，尽管节奏有所放缓：全球 M2 创下 13.44 万亿美元的历史新高，比特币 ETF 资金流 14 个月来首次转为净流入。然而伊朗冲突引发的石油冲击将 3 月 CPI 推高至 3.3%，收窄了美联储的降息路径。

比特币链上指标正从低估转向早期均衡：关键链上指标已走出第一季度的恐慌区域。目前价格 7.05 万美元，较长期持有者平均入场成本 7.8 万美元低约 13%。突破该水平将是短期趋势反转的主要信号。

14.3 万美元的目标价和 2 倍上涨空间依然成立：基于 13.25 万美元的中性基准，叠加基本面 -10% 和宏观 +20% 的调整。较第一季度的 18.55 万美元目标有所下调，但现货价格大幅回调意味着从当前价位计算的实际上涨空间反而扩大。

宏观顺风仍在，但动能已放缓

自第一季度报告发布以来，比特币已下跌约 27%，4 月初均价徘徊在 7.05 万美元附近。伊朗冲突引入了一个新变量，但整体宏观环境依然有利。变化的不是方向，而是速度。

流动性创纪录高位，但未能有效传导至比特币

截至 2026 年 2 月，全球 M2 持续扩张至接近 13.44 万亿美元的历史高位。然而比特币却较第一季度下跌 27%。流动性和价格正呈现反向运动。

流动性的来源解释了这种分化。过去一年四大经济体（中国、美国、欧元区、日本）的 M2 增长中，超过 60% 来自中国，这得益于中国人民银行降准以及第一季度正式转向宽松立场。

美国的贡献仅为 10%。问题在于，中国来源的流动性进入比特币市场的渠道有限。国内加密交易限制依然存在，而通过香港和新加坡的间接通道主要服务于机构资金。全球流动性处于历史峰值，但真正能够到达比特币市场的份额却在缩小。

伊朗冲突拖慢美联储降息步伐

由于中国来源的流动性传导受阻，美元流动性仍是比特币的主要驱动因素。但即使是这一部分，也因伊朗冲突而被延缓。

2 月 28 日美以对伊朗发动打击后，霍尔木兹海峡被封锁。布伦特原油在 3 月中旬飙升至 118 美元 / 桶，迪拜原油创下 166 美元 / 桶的历史新高。这一冲击直接推高通胀。美国 3 月 CPI 从 2 月的 2.4% 升至 3.3%，创下两年新高。美联储的降息空间随之收窄。3 月点阵图将 2026 年降息预期缩减至仅一次。

尽管如此，宽松的方向并未改变。4 月中旬，霍尔木兹海峡部分重新开放，油价大幅回落至 90 美元附近。核心 CPI 稳定在 2.6%，表明冲击尚未全面扩散至整体经济。特朗普总统于 1 月底正式提名 Kevin Warsh 为下一任美联储主席，参议院确认听证正在进行。鲍威尔任期将于 5 月 15 日结束，宽松倾向大概率将持续。降息次数可能减少，但方向保持不变。

机构资金流开始逆转

推动第一季度下跌的机构流出已开始反转。比特币现货 ETF 自 2025 年 11 月推出以来录得最差月度流出，并连续五个月处于净流出状态。然而自 3 月以来，月度净流入转为正值。截至 4 月中旬，年内累计资金流转为正值，总资产管理规模回升至 965 亿美元。

企业囤币行动也在加速。Strategy 在单周（4 月 13-19 日）斥资 25.4 亿美元买入 34,164 枚比特币，总持仓增至 815,061 枚 BTC。不过，参与这一趋势的公司数量并未显著增加。

宏观指标下调至 +20%

结构性顺风依然完好：流动性扩张、政策宽松倾向、机构资金流重回正轨，以及美国 CLARITY 法案的进展。近期的逆风——伊朗引发的石油冲击和美联储降息放缓——部分抵消了这些利好。第二季度宏观指标较第一季度下调 5 个百分点，调整为 +20%。

从低估转向早期均衡

链上指标已走出极端恐慌区，正向低估与均衡的边界过渡。MVRV-Z、NUPL 和 aSOPR 等关键指标已脱离第一季度的恐慌区域，进入早期修复阶段。虽然不太可能出现恐慌区反弹时的大幅拉升，但历史数据显示，从这一区域出发的一年平均回报率始终保持在两位数。此时的风险回报比仍处于最有利位置。

值得注意的是，短期持有者（STH）的平均成本基础正在逐步下降。这表明投机资金正在退出，而新买家在更低价位积累。时间点与 ETF 净流入重启以及 Strategy 的大规模买入一致，支持机构投资者正在折价区间持续积累、从而拉低平均入场成本的判断。

关键风险位为 5.4 万美元，即全网平均成本基础。若跌破该位置，将使整个网络进入未实现亏损状态，成为极端情景下的底部。最强阻力位在 7.8 万美元，与长期持有者平均入场成本重合。

当前价格 7.05 万美元较该阻力位低约 13%，大量近期入场的短期资金处于未实现亏损状态。短期内果断突破 7.8 万美元值得密切关注。

表面增长，底层停滞

4 月上半月比特币日均交易量达到 56.4 万笔，同比上涨 37.9%。表面数据亮眼，但细节却讲述了另一个故事。

同期活跃地址数降至 42.8 万个，同比下降 13.2%，环比下降 4.2%。单笔平均转账规模降至 1.19 BTC，较上季度 1.80 BTC 下降 34.1%。交易笔数上升，但参与者和单笔价值均在下降。这一模式反映的是少数用户反复进行小额转账，而非网络的广泛经济利用。交易量增长中很大一部分可能来自交易所充值等机械性流动，与真实增长无关。

第一季度报告将基本面指标维持在 0%，基于 BTCFi 生态扩张的预期。进入第二季度，这一论点已明显弱化。根据 The Block《2026 数字资产展望》，比特币 L2 TVL 年内已下跌 74%，BTCFi 总 TVL 下降 10%，仅占比特币总供应量的 0.46%（91,332 BTC）。虽然 Babylon 和 Lombard 等个别协议有所增长，但整个生态系统已出现收缩。

基本面指标下调至 -10%

表面增长未能转化为真实的网络扩张，支撑 BTCFi 论点的底层数据已减弱。第一季度时正负信号相互抵消的平衡已被打破。第二季度基本面指标从 0% 下调至底线 -10%。

目标价 14.3 万美元，仍有 2 倍上涨空间

采用 TVM 方法，以 2026 年 4 月初平均价格计算的中性基准为 13.25 万美元。叠加基本面 -10% 和宏观 +20% 的调整后，12 个月目标价定为 14.3 万美元。

该数字较第一季度的 18.55 万美元目标低约 23%。然而，实际上涨潜力反而扩大。以平均价格计算，上行空间从第一季度的 +93% 扩大至第二季度的 +103%。

目标价下调并不代表悲观。宏观方向和链上结构依然支持中长期牛市逻辑。

三个短期观察点：

• 果断突破全网中期均衡位 7.8 万美元；
• ETF 持续净流入；
• 地缘政治风险缓解后美联储政策转向。

若这三个条件同时兑现，14.3 万美元目标仍具可实现性。

在全球数字资产市场持续演进的背景下，交易基础设施与智能化能力正成为行业竞争的关键变量。以技术驱动与全球化布局为导向的新一代平台，正推动行业从“工具型交易”向“智能化金融服务”转型。

在此趋势下，FX8交易所（FX8 Exchange）通过AI量化能力、策略协同机制与生态化布局，探索数字资产交易与智能投资融合发展的新路径。

一、聚焦全球市场，构建专业级数字资产交易基础设施

FX8成立于2018年，是一家面向全球市场的数字资产衍生品交易平台。其核心团队由来自金融科技、区块链研发及量化交易领域的专业人士组成，具备跨领域技术整合能力与成熟的风险管理经验。

自成立以来，FX8持续推进全球化战略布局，目前服务已覆盖全球多个国家和地区，并在亚太、欧洲及北美等核心市场逐步建立起多区域协同的业务网络。

在技术层面，平台基于高性能撮合引擎与分布式系统架构，构建稳定、高效的交易环境；在产品层面，FX8提供涵盖多币种衍生品及高杠杆合约在内的多元化产品体系，以满足不同类型投资者的交易需求。平台在交易深度、撮合效率与系统稳定性方面持续优化，提升整体交易体验。

FX8表示，将持续以“技术驱动与用户导向”为核心，完善底层基础设施建设，推动全球用户更加高效地参与数字资产市场。

二、用户与资金结构演进：从规模增长迈向质量提升

在持续的全球化拓展过程中，FX8的用户与资金结构正呈现出由“规模驱动”向“结构驱动”的转变。

截至目前，平台累计注册用户已突破百万级规模。与此同时，用户结构持续优化，表现为活跃用户占比稳步提升，用户留存率增强，以及高净值用户占比逐步提高。整体增长特征从单一数量扩张，转向质量与效率的同步提升。

在资金层面，平台整体资金规模已进入数亿美元级别。不同类型资金呈现出结构分层特征，包括高频流动资金与中长期配置资金并存。其中，策略跟随与量化交易相关资金持续沉淀，体现出用户对策略化交易模式的认可。

FX8认为，用户结构与资金结构的优化，将在一定程度上影响平台的流动性深度与价格承载能力，为后续发展提供更稳定的基础。

三、AI量化引擎驱动，提升交易决策效率

在交易能力方面，FX8将AI量化技术作为重要支撑，通过算法模型对市场数据进行动态分析与策略优化，以提升交易决策的效率与响应能力。

平台推出的策略跟随机制（Copy Trading），支持用户基于公开策略进行选择与跟随，在一定程度上降低交易参与门槛，使专业策略具备更广泛的可达性。

同时，通过数据可视化与策略透明化设计，用户可对历史表现与关键指标进行参考，从而增强对策略运行机制的理解。

四、多元产品与生态扩展：从交易平台走向综合服务体系

在产品体系层面，FX8围绕用户需求逐步构建多元化服务能力，包括：

• 策略跟随与量化交易系统
• 模拟交易与学习机制
• 资产管理与风险辅助工具
• 信息交互与社区模块

在此基础上，FX8正推进从“交易平台”向“综合型数字资产服务生态”的升级，逐步拓展至资产发行与链上生态领域。

其中，FX8 Launchpad 作为生态组成部分之一，在近期项目中表现出较高参与度与认购效率，并在一定程度上带动市场关注度的提升。与此同时，平台也在推进链上映射机制（FX8 Chain）等基础设施建设，为后续生态扩展提供支持。

整体来看，FX8正在形成“交易 + 资产发行 + 链上协同”的多层次生态结构。

五、生态化发展路径：探索多方参与的价值协同机制

在中长期发展方向上，FX8提出构建开放型生态体系，通过机制设计连接用户、策略提供者与平台发展之间的关系。

在这一框架下，平台尝试通过激励机制提升用户参与度，包括策略分享、用户互动及社区协作等方式，逐步形成以用户参与为基础的生态循环。

该模式旨在增强平台活跃度，同时探索更加多元的价值协同路径。

六、增长模式演进：构建协同驱动的发展结构

与早期阶段以用户增长为主导的发展模式不同，FX8当前正逐步形成由多要素协同驱动的增长结构。

具体来看，平台增长由以下三方面共同作用：

用户规模与用户质量的持续提升

资金沉淀与结构优化

生态体系的逐步扩展

这一“用户 × 资金 × 生态”的协同模型，使平台增长从阶段性扩张转向结构性演进，具备更强的持续性与稳定性。

在行业逐步走向成熟的过程中，具备结构化能力的平台，通常更有可能成为价值流动的重要节点。FX8表示，其当前阶段的重点在于持续优化这一增长结构，而非单一规模指标。

七、强化合规与安全体系，提升平台透明度

随着全球监管环境的持续完善，数字资产行业正逐步向规范化方向发展。FX8表示，将合规与安全作为平台长期发展的重要组成部分，并持续完善相关体系建设。

在合规结构方面，平台通过国际化主体架构推进运营，包括设立海外基金会用于支持生态发展与治理，并在合规友好地区探索业务布局，以提升整体合规适配能力。

在资质层面，FX8已完成或正在推进包括美国MSB（Money Services Business）注册在内的相关合规布局，体现在反洗钱（AML）与KYC等方面的基础能力建设。

在安全与风控方面，平台建立了多层防护机制，包括冷热钱包分离、多重签名、异常交易监测及数据加密等措施。

在透明度方面，FX8持续优化数据披露与规则说明机制，增强用户对平台运行逻辑的理解。

八、迈向智能化金融服务基础设施

随着AI技术与区块链基础设施的融合加速，数字资产行业正逐步从单一交易场景向智能化金融服务体系演进。

在这一趋势下，FX8通过AI量化能力、策略机制与生态设计的结合，探索更加高效与开放的数字资产参与方式。

未来，FX8或将在智能交易能力、生态协同机制及全球化拓展等方面持续推进，为行业提供更多可参考的发展路径。

自 4 月 9 日正式发布以来，面向 AI Agent 时代的金融基础设施 B.AI（中文品牌 “白”）迅速获得全球科技市场高度关注。截至 4 月 14 日，B.AI LLM Service（亦称“LLM 服务”或“AI 大模型服务”）用户量已突破 100 万，跻身当前市场关注度最高的现象级 AI 产品之列。

作为专为 AI Agent 时代打造的金融基础设施，B.AI 以加速 AGI 落地为核心目标。一方面，B.AI 推出的 LLM Service 搭建起支持无国界支付的全场景服务体系，让全球用户均可实现“无需许可”即可访问顶尖 AI 模型及配套 API，无需担心地域限制带来的访问壁垒，真正推动 AI 资源的无边界流动；另一方面，依托链上身份标准协议 8004 与支付结算协议 x402，B.AI 为 AI Agent 赋予完整的身份信任及自主支付结算等金融能力，使其具备真正的 “经济独立性” 与 “自主交易能力”，为 AI Agent 的商业化奠定了核心基础。

在 LLM 服务层面，B.AI LLM Service 通过统一的多模型管理接口，打造了便捷高效的一站式 AI 服务入口，支持一键接入多款全球主流 AI 大模型及配套 API，实现多模型并行调用与对比使用，大幅提升开发与使用效率。

同时，B.AI LLM 服务依托先进的智能路由与加密技术，彻底破除传统 AI 使用过程中面临的地域限制、注册门槛、支付壁垒等障碍。用户可实现无许可、匿名隐私等方式调用全球主流 AI 模型与 API，极大简化使用流程，获得更高效、更安全的 AI 体验。

B.AI LLM 服务入门教程

第一步：登录并领取 100,000 免费 AI 积分

B.AI 支持 Web3 钱包与 Web2 社交账号双重登录方式。首次登录的用户可零门槛领取 100,000 免费 AI 积分，该积分通用于平台所有 AI 模型的对话及 API 调用。

1、Web3 钱包登录（推荐：安全匿名）

通过加密钱包一键签名验证身份，实现匿名登录，无需注册额外账号，保障隐私安全。

B.AI  LLM 服务现已支持波场 TRON 以及多条主流 EVM 兼容链（如 BNBChain、以太坊、Base、Arbitrum、Polygon、Optimism 等），用户可使用 TronLink、Binance Wallet、MetaMask、TrustWallet、OKX Wallet、TokenPocket 等加密钱包一键授权匿名登录。

2、Web2 账号登录（传统便捷）

适合习惯传统登录方式的用户，目前 B.AI  LLM 服务已全面支持 Google 账户，使用 Google 账户首次登录同样可领取 100,000 免费 AI 积分。后续，B.AI 将会开放更多 Web2 登录选项。

以 TronLink 钱包登录流程为例：

• 连接钱包并授权登录：访问 B.AI LLM 服务页面，点击“TronLink”图标，系统将自动唤起钱包插件，点击“Sign”授权即可登录。

如未安装钱包，可在谷歌浏览器中安装 TronLink 插件（TronLink 官网：https://www.tronlink.org/），请务必妥善保管助记词和私钥，切勿泄露。

• 登录成功后领取积分：授权登录成功后，页面会提示首次登录用户领取 100,000 免费 AI 积分，点击领取即可。

 

第二步：开始 AI 智能对话，灵活切换全球顶尖 AI 模型

进入 B.AI LLM 服务页面后，用户即可与多款全球顶尖 AI 模型进行对话交互。目前，B.AI LLM 服务已完成对全球主流 AI 大模型的全面集成，形成了覆盖“国际顶尖 + 国内高性价比”的多元化模型矩阵。

国际端涵盖 GPT 系列（GPT-5.2、GPT-5 mini、GPT-5 nano）、Claude 系列（Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.6）、Gemini 系列（Gemini 3 Pro、Gemini 3 Flash）等全球顶尖大模型，能够满足从复杂逻辑推理到高端生成式 AI、多语言处理等高阶需求；国内端则精选了极具性价比的国产模型，如 MiniMax-M2.5、Kimi-K2.5、GLM-5 等，适配日常对话、文案生成、数据处理等高频场景，从而实现不同层次需求的灵活覆盖。 

 

根据自己的需求选定 AI 模型后，在对话输入框中发送消息即可开始与 AI 大模型的对话，AI 还可基于上下文进行深度连贯的交流。

 值得一提的是，在 B.AI 聊天界面下方，提供了多种高阶功能，以提升用户使用体验：

如 Search（联网搜索：开启后，AI 可获取实时互联网信息），Unbound Mode（无界模式：支持自动切换最优模型），Memory（记忆功能：AI 将自动记录使用偏好与历史设定等，提供个性化服务）支持上传图片、文本或 Files 等多格式文件，AI 可快速读取、解析并提取关键数据。

 

第三步：调用 API 服务：获取统一 API Key，AI Agent 一键接入多款 AI 模型

针对开发者及 AI Agent 用户（如 OpenClaw、Hermes Agent、Claude Code、Cursor 等），B.AI 提供极简、标准化的统一 API 接入方案：用户仅需创建一个 B.AI API Key，便可一站式调用所有集成 AI 模型的 API，涵盖如 Claude、GPT、MiniMax、Kimi 等主流模型，省去向不同服务商重复申请、管理多套 API 的繁琐流程。

简单来说，AI Agent 只需配置一个统一的 B.AI API Key，即可快速接入多款 AI 模型 API 服务，免去复杂适配、随时切换并高效调用多款全球顶级 AI 模型。 

具体操作步骤为：在 B.AI LLM 服务页面左侧菜单栏中的「API」管理界面，点击「Create API Key」按钮，系统将生成一个专属的 API Key。然后该 API Key 可填入（如 OpenClaw、Claude Code、Cursor 等） AI Agent 的 API 接入配置文件，即可完成一站式调用 LLM 服务 API。

第四步：按量计费，按需充值。

B.AI LLM 服务采用按量计费、按需充值的积分体系，用户使用 AI 对话和 API 服务均消耗积分，可按需充值。当免费积分用尽时，点击左侧菜单栏「Top-up（充值）」即可快速补足。

B.AI 现已打通 Web2 与 Web3 支付链路，支持使用加密货币和法定货币两种方式充值，满足全球用户需求：

1、加密货币充值：目前 B.AI LLM 服务已支持波场 TRON、BNB Chain、以太坊、Base、Arbitrum、Optimism、Polygon 等网络，充值资产支持使用 NFT、TRX、USDT、USDD、USD1 多种加密货币进行充值。充值成功后，记录可以在充值历史数据查看，账户积分会自动增加。值得注意的是，若使用 NFT 进行充值，用户将额外获得 20%的积分奖励。

2、法定货币充值：目前 B.AI LLM 服务已接入 Stripe 支付，支持使用 Visa、银联等方式付款。未来，将逐步引入更多第三方支付选项如谷歌 Pay 等，以提供更灵活、更便捷的支付体验。

对于积分的使用明细，用户可以在左侧菜单栏的「Usage」页面，随时查看账户余额及每一笔交互的积分消耗明细。

此外，B.AI LLM 服务还提供 Memory 记忆功能，可自动学习并留存用户的交互背景，从而更精准地理解需求。用户可随时进入记忆库，对任意条目进行编辑、新增或删除，确保信息准确且隐私可控。 

B.AI LLM 服务：连接全球主流 AI 模型的默认网关

从多模型一站式接入到 API 统一调度，从隐私安全全方位保障到无许可普惠化访问，B.AI LLM 服务不仅重构了 AI 模型的访问与使用模式，更成功搭建起一座连接全球 AI 资源、赋能全场景用户的核心桥梁。

正是凭借这份不可替代的核心竞争力，B.AI LLM 服务正逐步成为连接全球主流 AI 模型的默认网关（AI Gateway / LLM Gateway），引领 AI 模型访问领域的变革与升级。

而这份行业引领地位的背后，离不开三大核心优势的坚实支撑，三者相辅相成、缺一不可：其一，高效的 AI 资源管理与统一 API 调度能力，实现多模型的集中管理、智能分配与无缝切换，大幅提升 AI 资源利用率与调用效率；其二，依托钱包、加密资产等加密技术，B.AI 构建隐私优先的服全链路服务体系，从登录验证到数据交互、从支付结算到使用记录，全程实现匿名化、加密化保护，彻底解决了用户使用 AI 服务时的隐私泄露与数据安全顾虑，让安全与便捷二者兼得；其三，“无需许可”的核心特性，打破 AI 资源的访问壁垒，让全球用户平等、便捷地使用顶尖 AI 能力，真正实现 AI 技术的普惠化。

这三大核心优势，不仅构成了 B.AI LLM 服务不可替代的竞争基石，更深刻体现了 B.AI 深耕 AI Agent 金融基础设施、全力加速 AGI 落地的初心与使命，为其成为全球主流 AI 模型默认网关奠定了坚实基础。

原文作者：深潮 TechFlow

导读：伊朗宣布霍尔木兹海峡收取比特币过路费后不到两周，骗子便冒充伊朗官员向滞留油轮发送假消息索要 BTC 和 USDT。

至少一艘付了假过路费的油轮在试图通行时遭到伊朗革命卫队开火。链上分析公司 TRM Labs 和 Chainalysis 均表示，至今未发现大规模加密货币收费的链上证据。

伊朗宣布用比特币收过路费，骗子两周内就把这套叙事变成了武器。

据路透社 4 月 21 日报道，希腊海事风险管理公司 MARISKS 发出警告：不明身份者冒充伊朗当局，向滞留在霍尔木兹海峡西侧的船只发送虚假消息，要求以 BTC 或 USDT 支付「过路费」以换取安全通行。MARISKS 认为，4 月 18 日伊朗短暂开放海峡时遭到伊朗革命卫队炮艇开火的至少一艘船只，正是这场骗局的受害者。

事件的荒诞在于整条因果链：一个主权国家宣布收比特币过路费，骗子抄了这套话术去行骗，船东信以为真付了钱，然后被真正的伊朗军队开了枪。

从「国家级结算工具」到骗子的攻击面

故事要从 4 月初说起。

伊朗议会 3 月 30 日至 31 日通过了「霍尔木兹海峡管理计划」，将伊斯兰革命卫队自 3 月中旬起已在执行的过路费制度正式写入法律。据《金融时报》报道，伊朗石油、天然气和石化产品出口商联盟发言人 Hamid Hosseini 确认，满载油轮需按每桶 1 美元的标准缴费，支付方式包括比特币、USDT 或人民币。一艘装满 200 万桶原油的超级油轮，单次过路费可达 200 万美元。

消息一出，比特币价格跳涨 5%，一度突破 7.27 万美元。加密社区迅速将其解读为比特币作为「国际贸易中性结算层」的里程碑式验证。Bitwise 等机构甚至将其与比特币突破 100 万美元的预测挂钩。

但怀疑者也不少。

Bitcoin Policy Institute 的 Sam Lyman 在 4 月 15 日的报告中指出，以现有技术大规模收取比特币过路费「几乎不可能实现」。TRM Labs 全球政策主管 Ari Redbord 对《财富》杂志表示，链上数据并未显示过路费支付正在大规模发生。Chainalysis 则在分析报告中指出，伊朗关联实体的链上活动主要依赖 Tron 上的 USDT，而非比特币。

骗子不关心这些技术争论。他们只需要一个可信的叙事，而伊朗政府已经替他们写好了剧本。

付了假钱的船，挨了真枪

据路透社和 DL News 报道，诈骗消息的措辞高度模仿官方口径。骗子要求船东提交船舶文件，声称将由「伊朗安全部门」进行评估，评估通过后需以 BTC 或 USDT 支付费用，之后船只可在「预定时间安全通过海峡」。

约 400 艘船和约 2 万名船员目前滞留在波斯湾内。美国封锁伊朗港口，伊朗则反复开放又关闭海峡通行，双重封锁之下，船东的焦虑可想而知。骗子精准利用了这种焦虑。

4 月 18 日，伊朗短暂开放海峡，部分船只尝试通过。据英国海上贸易行动中心（UKMTO）消息，两艘伊朗革命卫队炮艇向一艘试图驶出海峡的油轮开火，迫其折返。MARISKS 认为，这艘油轮此前已向骗子支付了加密货币「过路费」，以为自己获得了通行许可。

付了钱，但钱没到伊朗手里。船照样被打。

付给骗子也可能违反制裁法

更讽刺的是，即便船东意识到自己被骗了，法律风险也不会消失。

Chainalysis 调查策略主管 Xue Yin Peh 对 Decrypt 表示，无论收款方是否真的是伊朗当局，只要付款方意图向受制裁政权付款，就可能构成违反 OFAC、欧盟和英国制裁法规的行为。换句话说，你以为自己在向伊朗付费，即使钱进了骗子口袋，监管机构依然可以追究你的「主观意图」。

TRM Labs 欧洲、中东和非洲政策负责人 Isabella Chase 也警告称，与这类要求相关的任何钱包地址都应被视为「高风险」，加密货币支付在制裁合规层面不提供任何「安全港」。

这给船东制造了一个近乎无解的困境：付给伊朗是制裁违规，付给骗子也可能是制裁违规，而不付钱就只能继续在波斯湾漂着。

「比特币不可逆」从优点变成了缺陷

整件事最值得加密行业反思的，是比特币的核心特性在这个场景中的表现。

Benzinga 在报道中点出了关键问题：加密货币支付一旦发出就无法撤回。传统银行转账至少还有冻结和追回的可能性，但比特币和 USDT 一经转出，资金即告丢失。这一特性在正常商业语境中被称为「无需信任的结算」，在战争+骗局的叠加场景中则变成了「无处追讨的损失」。

这或许是 2026 年最荒诞的加密故事… 伊朗用比特币收过路费的计划可能从未真正落地，但骗子已经靠这个故事赚到了钱，而一艘油轮因此挨了枪。

原文标题：Trump Extends Iran Ceasefire, Blockade as Peace Talks Stumble

原文作者： Courtney Subramanian and Jennifer A Dlouhy，Bloomberg

原文编译：Peggy，BlockBeats

编者按：美国总统 Donald Trump 在停火协议即将到期前，宣布将与伊朗的停火无限期延长，同时继续维持对霍尔木兹海峡的海上封锁。特朗普表示，美方将延长停火，直到伊朗提交新的方案，「并且无论结果如何，谈判得出结论」；他还强调，如果没有这项封锁，「就不可能与伊朗达成任何协议」。

从策略路径来看，美国正试图通过「延长停火+维持封锁」的组合，在避免冲突立即升级为全面战争的同时，继续对伊朗施压，迫使其在核问题与谈判条件上作出让步。然而，伊朗方面既未接受谈判条件，也未主动请求延长停火，反而在能源出口与军事姿态上维持强硬回应，使双方在「是否谈、如何谈」的核心问题上陷入僵局。

更值得关注的是，这一对峙已开始外溢至全球市场。作为全球能源运输的关键通道，霍尔木兹海峡的封锁与反复开启，不仅加剧了油价波动，也放大了能源与航运体系的不确定性。短期来看，停火延长为市场提供了一定缓冲；但从中长期看，在缺乏清晰谈判框架与基本互信的前提下，这种被动延续的停火，更像是一种随时可能被打破的脆弱平衡。

当外交路径持续受阻、军事威慑不断加码，这场冲突的下一阶段，将取决于双方是重新回到谈判桌，还是滑向更剧烈的对抗。

以下为原文：

美国总统 Donald Trump 在停火协议即将到期前，宣布将与伊朗的停火无限期延长；与此同时，在双方原定的和平谈判破裂后，美方仍维持对霍尔木兹海峡的海上封锁。

特朗普在其社交平台 Truth Social 上表示，作为调解方的巴基斯坦请求美国暂缓发动新一轮打击。美方将把停火期限延长，直到伊朗提交新的方案，并且「无论结果如何，谈判得出结论」为止。他还在另一则发文中称，如果没有这项封锁，「就不可能与伊朗达成任何协议——除非我们把他们国家剩下的部分都炸掉，包括他们的领导人！」

美国副总统 JD Vance 原计划前往巴基斯坦，与伊朗重启谈判，但德黑兰方面的代表拒绝出席，称美方提出的条件「无法接受」。伊朗半官方媒体塔斯尼姆通讯社表示，目前伊朗参与谈判「已无任何现实可能」。

白宫一名官员在声明中确认，副总统原定于周二的行程将不会成行。

这一表态与 Donald Trump 当天早些时候的言论形成鲜明反差。当时他在接受 CNBC 采访时表示，如果伊朗不满足其条件，「我预计会发动轰炸」，并称美军「已经迫不及待、随时可以行动」。而在周一的一次电话采访中，特朗普还称，如果未能达成协议，他「极不可能延长」当前的停火状态。

在停火延长的消息带动下，油价连续第二天上涨。布伦特原油价格在前两个交易日累计上涨近 9% 后，当前约为每桶 98 美元。今年 1 月原油价格一度低于 60 美元，3 月则最高触及 119.50 美元。美国汽油零售均价目前约为每加仑 4 美元，而在 2 月 28 日战争爆发前约为 3 美元。

巴基斯坦总理 Shehbaz Sharif 在一份声明中感谢特朗普延长停火，「为持续推进的外交努力争取时间，让其得以顺利展开」。

美国前副国家安全顾问、现任华盛顿研究所 Philip Solondz 杰出研究员 James F. Jeffrey 做客《Bloomberg Businessweek Daily》，就停火延长一事展开讨论，并与主持人 Carol Massar 和 Tim Stenovec 进行对话。

他在 X 平台发文表示：「我真诚希望双方能够继续遵守停火协议，并在伊斯兰堡举行的第二轮谈判中达成一项全面的『和平协议』，从而实现冲突的永久结束。」

伊朗高层官员在德黑兰时间的夜间尚未就 Donald Trump 的声明作出回应。伊朗半官方媒体塔斯尼姆通讯社援引未具名消息人士称，伊朗并未请求延长停火。同时，该媒体表示，只要美国维持海上封锁，伊朗就不会重新开放霍尔木兹海峡。

伊朗半官方的法尔斯通讯社援引军方声明称，伊朗武装力量「已处于全面战备状态，手指扣在扳机上」。

安保人员在 4 月 22 日守卫着伊斯兰堡塞丽娜酒店附近的一个检查站。摄影：Aamir Qureshi / AFP / Getty Images。

这些进展标志着自 4 月 7 日美伊双方宣布为期两周的停火以来，华盛顿与德黑兰之间最新一轮反复拉锯。此后，双方围绕协议条款不断公开争执，并交替关闭和重新开放霍尔木兹海峡。战前，全球约五分之一的石油和液化天然气出口需经由该海峡运输。

据数据情报公司 Vortexa 称，本周至少有两艘满载的伊朗油轮已驶出波斯湾，并突破美国的封锁。该公司的数据还显示，伊朗仍具备出口石油的能力，至少有 34 艘与伊朗相关的油轮和天然气运输船通过霍尔木兹海峡，并从军舰封锁中穿行而过。

英国海军周三表示，一艘伊朗炮艇在霍尔木兹海峡附近向一艘集装箱船开火，导致其驾驶台「严重受损」，所幸未造成人员伤亡。

美国马萨诸塞州民主党参议员 Elizabeth Warren 批评总统 Donald Trump 在伊朗冲突问题上缺乏明确方案。沃伦在《Balance of Power: Evening Edition》节目中发表了上述看法。

英国和法国正召集来自 30 多个国家的军事规划人员举行一场为期两天的峰会，讨论如何确保霍尔木兹海峡保持畅通。英国首相 Keir Starmer 与法国总统 Emmanuel Macron 一直在牵头协调一项计划，旨在伊朗战争结束后维持该海峡的开放，不过他们已拒绝了特朗普要求盟友以武力重新开放霍尔木兹海峡的请求。

在最初停火宣布之后，美伊之间曾进行过一轮谈判，但以失败告终。美国官员称，伊朗不愿接受对其核计划的限制；而伊朗方面则表示，美国提出了一系列其无法接受的要求。

伊朗议会议长 Mohammad Bagher Ghalibaf 来源：AFP / Getty Images

伊朗议会议长 Mohammad Bagher Ghalibaf 曾率领德黑兰代表团参加首轮谈判。他在周一表示，伊朗不会「在威胁阴影下接受谈判」。

尽管停火延长或许在短期内安抚投资者情绪，但通往结束战争的持久协议仍充满不确定性。这场已进入第八周的冲突已造成数千人死亡，并引发全球能源危机，也使双方在寻找「退出路径」方面面临更大压力。

Donald Trump 要求伊朗放弃发展核武器的企图，并交出其核材料。德黑兰方面否认有此类企图，并拒绝交出其浓缩铀。

中东研究所资深研究员 Alex Vatanka 表示，特朗普某种程度上「把自己逼到了角落」，因为他实际上并不希望重回军事冲突。

「他在战略上犯了一个错误，以为对伊朗人不断提高嗓门施压就会奏效，」瓦坦卡说，「这种方式对这个政权行不通。相比公开施压，低调施压往往更有效。」

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链上 DeFi 世界，又双叒叕一次出现了上亿美元级别的安全事故。

4 月 18 日，攻击者利用 Kelp DAO 的 LayerZero 路由中 1-of-1 DVN、且没有 optional verifiers 的配置，伪造跨链消息使合约错误释放 116500 枚 rsETH，使得在不同损失分摊情景下，Aave 面临的潜在坏账区间约为 1.237 亿至 2.301 亿美元。

客观而言，这不仅是 2026 年至今规模最大的一次 DeFi 安全事件，更关键的在于击穿了整个行业此前默认接受的一种架构假设：为了效率、流动性和收益，把越来越多的安全，悄悄押注在少数几个默认可信的中间层上。

一、Kelp DAO 事件背后，去中心化机制的失守

如果只把 Kelp DAO 事件理解成一次普通的链上安全风波，很容易低估它对整个 DeFi 结构性风险的提示意义。

Kelp DAO 作为以太坊生态里的 Liquid Restaking（流动再质押）协议，理论上用户只要把 ETH 存入，就能拿到 rsETH 作为凭证，这张凭证不仅可以在主网流转，也被 LayerZero 的 OFT 标准封装后，部署在 Base、Arbitrum、Linea、Blast、Mantle、Scroll 等 20 多条链上。

也就是说，以太坊主网那侧的跨链合约保留着全部 ETH 储备，而其他链上的 rsETH 本质上只是一张张「对主网储备的提货单」，这也意味着该套系统赖以成立的前提，是「主网锁定数量始终大于等于 L2 链上铸造数量」这一锚定关系不能被破坏。

而攻击者打穿的，恰恰就是这条看似朴素却极其关键的底层约束——他直接伪造了一条「合法的」LayerZero 跨链消息，让主网桥接合约相信这是从其他链合规发来的兑付指令，然后放行了 116500 枚 rsETH。

问题的关键，就藏在 LayerZero 的验证配置里，Kelp DAO 采用的是 1/1 DVN（去中心化验证者网络）配置，使得一个验证节点的签名就足以放行一条跨链消息！而 LayerZero 官实际上是推荐 2/2 乃至多验证者冗余，且这个 1/1 的风险，早在 2025 年 1 月就已经被安全研究员公开提醒，但 15 个月内没有被修改！

这也是为什么本次事件很难被简单归类为「桥被黑了」或者「某协议风控不够」，它暴露出的其实是两层叠加的单点风险：

• 第一层是验证单点：DVN 理论上被设计成一种可组合的 X-of-Y-of-N 安全模型，支持用多重独立验证来满足不同安全需求，可在 KelpDAO 整条消息的合法性却被压缩成了「一个验证节点不出问题」这一条假设；
• 第二层是储备单点：一旦这个主网储备池被击穿，其他链上的 rsETH 立刻就不再是跨链资产，而会暴露出其只是建立在单一主网锚点上的 IOU 的本质；

当验证单点和储备单点叠在一起，风险就不再停留在单个协议内部，而会沿着 DeFi 的可组合性一路外溢。

这也是为什么 Aave 在事故后紧急冻结了多条链上的 rsETH/wrsETH 市场，调整 WETH 利率模型，并进一步冻结多个 WETH 市场，以阻止压力向更多资产扩散，尽管 Aave 本身没有被黑，但抵押品失真、清算受阻、借款人健康度贴边，最终还是让协议承受了实质性的坏账风险。

而如果把视角再抬高一点，还会发现这种「把安全外包给一个单点」的逻辑，并不只存在于桥与验证器，也同样潜伏在一个用户每天都会面对、却很少被正面讨论的地方——界面。

二、从「资产自托管」到「交互可验证」：最易忽视的单点信任

Web3 社区一直有一句老话：Don’t trust, Verify。

以太坊官方在介绍节点时，对这句话的解释其实非常直白：运行自己的节点，意味着你不需要相信别人告诉你的结果，因为你可以自己验证数据，而不是把对网络真相的判断，外包给中心化的数据提供商。

这个原则放到钱包与 DeFi 交互里，同样成立。

像 imToken 这样的非托管钱包，本质上是用户访问账户的工具，是你「看见资产、发送交易、登录应用」的窗口，钱包本身并不托管你的资金，私钥也不掌握在平台手中。过去几年，行业也已经逐渐接受了「资产自托管」这件事的重要性，越来越多人也开始理解真正的去中心化，不只是把币放在链上，更是把资产控制权交还给用户自己。

但问题在于，我们虽然在资产层面越来越强调「自托管」，在交互层面却依然大量默认一种更隐蔽的外包，即把对交易含义的理解，把对调用结果的判断，把对界面真实性的信任，交给眼前这一层前端去解释。

这恰恰是今天 DeFi 中最容易被忽视的一层风险：用户签下的，真的就是他以为自己签下的那笔交易吗？

可以说，在日常链上交互里，用户面对的几乎从来不是链本身，而是一层又一层被包装过的界面，譬如 DApp 的网页前端、钱包弹窗、聚合器给出的路径说明，未来还会包括 Agent 自动生成的调用与结果确认，它们会告诉你：「你正在把 100 ETH 存入某个策略」、「你将获得某种年化收益」、「你只是在做一笔普通授权」。

但最终真正被签名、被广播、被链上执行的 calldata 究竟是什么，前端描述与底层执行是否严格一致，绝大多数用户并没有能力独立核对。

这也是为什么，历史上那些反复出现的前端劫持、地址替换、恶意授权伪装，表面上看是不同类型的安全事故，底层其实都在指向同一个问题，就是用户签下的，并不总是自己以为签下的那笔交易。

从这个角度看，Kelp DAO 事件所暴露的，并不只是桥接路径里的单点验证问题，它还顺势提醒了整个行业另一件长期被低估的事实，也即在许多链上交互中，界面本身就是一个默认被信任、却很少被验证的单点，你点击「确认」的那一刻，实际上是在把这笔调用的正确性，押注在「界面没有说谎」这件事上。

这也就引出了「Verifiable UI」的概念。

所谓「Verifiable UI」，直译就是「可验证的界面」。它的核心并不是把前端做得更漂亮，也不是把签名弹窗写得更通俗，而是试图让界面呈现的内容，与链上真实执行的调用之间，建立起一条可被用户核对、可被钱包验证、也可在事后追溯的连接。

换句话说，它想解决的不是「信息有没有展示出来」，而是「展示出来的东西，是否真的对应链上即将发生的事」，这意味着：

• 钱包在签名之前，不应只给用户看一串十六进制数据，也不应只转述一段由前端单方面生成的说明文字，而是要尽可能把 calldata 还原为人类可读、语义明确的操作意图；
• 界面所描述的每一步，也都应当能映射到链上可验证的证据，而不是停留在一套「用户相信就成立」的解释逻辑上；
• 只有这样，「你以为自己在做的事」和「链上真正发生的事」之间，才不会再横着一道难以跨越的认知鸿沟；

当这一点成立之后，界面就不再是一层让用户只能默认相信、却无法独立核验的玻璃窗，而更像是一份用户能够亲自确认、也能够回头追溯的执行说明书。

如果只看今天的 DeFi，界面可验证性仍然是一个被严重低估的话题；但如果把时间尺度稍微拉长一点，它很快就会从「值得讨论的安全优化」变成「不能再拖的基础能力」。因为以太坊的交互路径，正在发生一次静悄悄但意义深远的迁移。

三、Verifiable UI 为什么会成为新的安全边界

如果说 Kelp DAO 事件暴露的，是旧一代 DeFi 架构中已经存在多年的单点信任问题，那么「Verifiable UI」所对应的，则是一个已经开始到来的新阶段。

ETHUX 这张以太坊 UX 图谱，其实已经把今天链上交互的核心症结梳理得非常清楚：Transaction Clarity、Cross-chain Flow、Safety & Security 一直都是最核心的痛点类别，blind signing、signing fatigue、bridging pain、asset fragmentation 这些问题，几乎每一个老用户都不陌生。

这背后说明的并不是「用户教育还不够」，而是一个更本质的事实，在链上世界里，UX 与安全从来不是两回事。

换句话说，很多时候，看不懂，本身就是最大的安全风险。

而随着交互范式从「用户在 DApp 前端里一步步点击」转向「用户表达意图，系统自动完成执行」，这个问题只会被进一步放大，不会被削弱。

毕竟在传统的 DApp 前端时代，用户至少还能看到按钮、页面、授权弹窗，哪怕理解得并不完整，至少还能模糊感知「我正在进行几步操作」、「这是一笔授权还是一笔转账」、「我是在跨链还是在存款」。

但一旦进入 Agent 时代，这种可见的过程感会被大幅压缩。用户不再逐个点开 Router、Bridge、Vault、Lending Market 去确认每一步调用，而更可能只是对 AI 钱包说一句：「把我的 ETH 换成更稳的收益策略」、「跨到 Base，控制最大滑点」、「只允许这个 Agent 在 24 小时内花费 100 USDT」，然后等待一个「已完成」的结果。

这当然意味着效率的大幅提升，但也意味着中间的路径、参数、授权、执行顺序，都越来越容易被折叠到用户视线之外。也正是在这个背景下，imToken 就曾提出两条并行方向，一条是继续探索基于意图的交互路径，让用户只表达「我要什么」，系统负责寻找路径并完成执行；另一条则是推进「Unified & Verifiable UI」，把「界面本身也可能成为攻击面」这件事，明确提升到产品层面的长期命题之中。

这其实点中了下一代钱包最关键的职责变化。

过去，钱包更像一个签名工具，负责把用户的确认动作发送到链上；而到了 Agent 逐步介入交互流程的阶段，钱包不能只做一个通道，而必须成为执行前的最后一道确定性检查点。AI 可以负责理解需求、生成方案、规划路径，但钱包必须负责把这些概率性的生成结果，转译为用户能够验证、系统能够校验、规则能够约束的确定性执行内容。

从这个意义上说，「Verifiable UI」真正对应的，并不是一个更高级的界面设计概念，而是一种新的交互安全模型，甚至可以说，它更像是自托管钱包在进入下一阶段之后，几乎必然要补齐的一块底层拼图。

过去行业一直强调的是「Not your keys, not your coins」；但在意图驱动与 Agent 执行逐渐成为主流的时代，还必须再补上一句：你的界面，也应该是你能验证的界面。

写在最后

Kelp DAO 事件发生后，行业里很快出现了大量关于 DVN 配置、LRT 风控、桥接路径与单点风险筛查的讨论。

这些讨论都有它们的价值。

但如果一场数亿美元代价的事故，最终只被总结为「这次是谁把多签配少了」，那它其实并没有被真正理解，甚至不客气地说，今天很多链上产品的效率、流动性和收益，依然建立在用户看不见、也验证不了的单点假设之上。

这也是为什么，去中心化从来不是效率的对立面，而是安全的底线。

把安全建立在单点假设上的时代，真的需要结束了。