分類: 星球日報

原文标题：《中东加密往事》

原文作者：Hazel

原文来源：支无不言

2025 年 6 月 18 日凌晨，数千万中国人在熬夜抢购打折商品的时候，伊朗最大的加密交易平台 Nobitex，也被「清仓」了。

一个叫做 Gonjeshke Darande，波斯语意为「掠夺之雀」的黑客组织在 X 上发帖，声称自己攻入了 Nobitex 的热钱包，取走了超过 9000 万美元。就在前一天，这个组织才刚刚攻击了伊朗最大的国有银行之一 Bank Sepah。

然后，他们做了一件黑客史上很少见的事。

他们把这整整 9000 万美元，转入了 8 个「黑洞地址」销毁。这些没有私钥的钱包，一经打入，资金将永远无法取出。讽刺的是，这些地址还统统嵌入了类似「FuckIRGCTerrorists」的字样，IRGC 正是伊朗革命卫队的缩写。

9000 万美元分文不取，还要来这么一出讽刺大戏，肯如此大费周章的黑客，显然不是出于经济动机。

12 小时后，Nobitex 的源代码和内部文件被全部公开。

独立调查者 Nariman Gharib ( 纳里曼·加里布）分析了这些文件，发现被销毁的 9000 万美元，与此前数月通过特定钱包流入 Nobitex 的 IRGC 关联资金几乎完全吻合。

所以，与其说这是盗窃，不如说是一次链上的定点清除政治行动。

说起中东的加密，我们脑海里浮现的常常是迪拜的牌照、Token 2049 的会场和棕榈岛上的 After Party，但是有一个更隐秘、更盘根错节的世界，是不生活在我们的那里完全不了解的。

很少有人能说清楚：伊朗人用什么交易平台？土耳其人为什么全民炒币？科威特为什么是中东对挖矿打击最严的国家？

Nobitex 的故事，可能是打开这个世界的一把钥匙。

从化学工程师到伊朗的「赵长鹏」

美以对伊朗开战后，一条新闻把 Nobitex 推到了大众面前：空袭开始几分钟内，这家交易平台的出金量飙升了 873%。

Nobitex 的创始人叫阿米尔·拉德（Amir Rad）。他并不是金融出身，而是谢里夫理工大学化学工程专业毕业的工程师，创业前一直在石油化工领域做工艺安全和风险评估。

去年, 他上了伊朗一档很受欢迎的商业播客 Karnakon Podcast，有趣的是，这档节目的名字意译成中文大概是：「别当打工人！」这也是黑客事件后他首次公开接受深度专访。

按照拉德的说法，2017 年，作为加密散户的他和三个朋友一起创办了 Nobitex。当时的想法很简单：让伊朗用户能用里亚尔充值，自己挂单买卖数字资产。就这样。

但效果比他们预期的还要好得多。2018 年上线几个月后，伊朗监管对加密的敌意让 Nobitex 遭遇了长达一年的全面封锁。但它实在太受欢迎了，即便被封，平台依然保持着每月 20% 的有机增长。

到今天，Nobitex 有 1100 万注册用户，总流入超过 110 亿美元，超过排名其后十家伊朗交易平台的总和。

1100 万是什么概念？伊朗总人口 8900 万，每八个人里就有一个在 Nobitex 上注册过。刨除未成年人和老年人，实际渗透率还要更高。这个数字和成立多年的美国合规交易平台 Kraken 大致相当。

一个化学工程师，八年时间，做出了一个覆盖全国八分之一人口的交易平台。故事如果只是停在这里，会是一个挺不错的创业传奇。

飘荡的金融幽灵

但故事没有停在这里。

从 2024 年起，陆续有开源情报显示，Nobitex 的主要股东里出现了最高领袖哈梅内伊的亲属，以及革命卫队创始人穆赫辛·雷扎伊（Mohsen Rezaee）的商业伙伴。

Elliptic 的链上分析显示，Nobitex 与被制裁的俄罗斯交易平台 Garantex、哈马斯和胡塞武装关联钱包均有资金往来。

一家私人企业是怎么变成最高权贵的白手套的？个中款曲我们不得而知。但在伊朗，这种剧本并不陌生。

Digikala（伊朗版亚马逊）和 Snapp（伊朗版滴滴）做大之后，都接受了革命卫队关联空壳公司或国家电信集团的「战略注资」。在这个国家，民营企业长到一定体量，就会有人来「帮助」你。

只不过 Nobitex 承载的东西，比电商和打车要敏感得多。

「掠夺之雀」公布的内部文件里，加里布追踪到了一个特殊账户。这个账户负责协调数千万美元从革命卫队的金融网络流入 Nobitex。但与平台上其他 1100 万用户不同，它完全免除了 KYC 验证。

所有人必须做身份认证，唯独搬运革命卫队资金的账户不需要。

TRM Labs 对泄露源代码的分析显示，这个账户不是用某个军官的身份注册的。它更像一个系统里的隐形通道，挂靠在革命卫队「圣城旅」旗下的某个空壳进出口公司名下，专门为政治暴露人员服务的 VIP 白名单。

但在海外，与这个幽灵账户对接的人，名字早就不是秘密了。他叫巴巴克·赞贾尼（Babak Zanjani）。

猫鼠游戏

赞贾尼的履历读起来像一部谍战小说：2013 年被 OFAC 制裁，2016 年在伊朗被判死刑（罪名是挪用数十亿美元的国家石油公司资金），2024 年刑期被减免，2025 年出狱。

美国财政部的说法是：他被放出来就是为了继续替政权洗钱。

2021 年 5 月，一家叫 Zedxion Exchange Ltd 的公司在英国注册。五个月后，一个叫巴巴克·莫特扎的人被列为董事和实际控制人。

美国财政部后来确认：此人正是巴巴克·莫特扎·赞贾尼。

2022 年 7 月，赞贾尼从公司记录中消失。几天后，Zedcex Exchange Ltd 在同一个伦敦地址、同一个继任董事名下注册成立。

两家公司都声称自己处于「休眠」状态。纸面上只有名义董事和虚拟办公地址。

但链上的数据完全是另一个故事。TRM Labs 的分析显示，Zedcex 自注册以来处理了超过 940 亿美元交易。两家交易平台合计为革命卫队处理了约 10 亿美元资金，2024 年峰值时占平台总量的 87%。

资金以 USDT 在 TRON 链上流转，穿梭于革命卫队钱包、离岸节点和 Nobitex 之间。

OCCRP（有组织犯罪与腐败报道项目）的调查挖出了更多细节。两家交易平台的注册地址，伦敦考文特花园谢尔顿街 71-75 号，是一个批量注册的虚拟办公地址，同一地址下还注册着十几家公司，包括至少六个被制裁的实体。

两家交易平台的官方视频里都有一个叫「Elizabeth Newman」的「执行董事」。OCCRP 发现，这个人根本不存在。视频里的女性形象来自图库网站上的一段商业素材，标签是「Pretty Black woman talking to camera」。

虚构人物、幽灵公司、天文数字的链上流水。但 OCCRP 最初只有间接线索。赞贾尼的名字虽然曾出现在 Zedxion 的董事记录和白皮书元数据里，他早已从所有公开文件中抽身。

真正的突破口，是一只猫。

2024 年 5 月，Zedxion 的官方 Telegram 频道发了一张灰白相间的猫的照片，脖子上挂着一个显眼的紫色铃铛。几个月后，一只毛色、花纹、紫色铃铛完全一致的猫，出现在了赞贾尼女友索尔玛兹·巴尼（Solmaz Bani）的 Facebook 页面上。

顺着巴尼这条线，记者发现她是 Zedxion 电子报域名的注册人，名字也出现在 Zedcex 的邮箱登录信息中。而在 Zedxion 官方 YouTube 教程视频里，自动填充字段曾一闪而过两个名字：Solmaz，和 Babak。

在猫面前，连革命卫队的洗钱网络也无处藏身。

「我们忍受黑暗，他们却在挖比特币」

还记得 Nobitex 被烧毁的 9000 万美元么？

事后证明那很可能就是革命卫队的钱。但从外部看，这就是一家头部交易平台账上出现了 9000 万美元的窟窿。如果不及时处理，挤兑随时会发生。

Nobitex 的选择是自己掏钱补上。

TRM Labs 发现，黑客事件后，Nobitex 迅速从 100 多个长期休眠的钱包中整合了约 270 万美元来缓解流动性危机。这些钱包在 2021 和 2022 年积累了挖矿奖励，此前从未转移过资金，上游可追溯到两大全球矿池：EMCD 和 ViaBTC。

我们并不能确认这笔钱是外部输血还是 Nobitex 自己的挖矿小金库。但此事让我们得以一窥伊朗庞大的挖矿产业。

伊朗的加密挖矿从 2019 年开始合法化。持牌矿工被允许用补贴电力挖比特币，全部卖给央行，央行再用它支付进口，绕过美元体系。

政府将工业用电价格定为每千瓦时 0.5 美分，生产一枚比特币的成本约 1320 美元。即使币价已回落到六七万美元，利润率仍然惊人。

这个利润率解释了接下来发生的一切。

2022 年议会通过法案允许军方建私人电厂。革命卫队直接获取了原本供给城市的电力。矿场设在军事基地和经济特区。由最高领袖直接控制的大型宗教基金会 Astan Quds Razavi 深度参与，形成了事实上的「挖矿卡特尔」。

截至 2023 年，伊朗约 18 万台矿机中，10 万台属于国家或革命卫队关联企业。

但伊朗偏偏又是一个非常缺电的国家，在极端天气时的轮流停电并不罕见。不仅居民的生活受到影响，忍受酷热或严寒，频繁的工厂停工也导致产业工人失业，小型企业也因电力供应不稳定而举步维艰。这引发了诸如「我们忍受黑暗，他们却在挖比特币」之类的抗议口号。

矿机藏在哪？一种广为流传的说法是清真寺。在伊朗，清真寺依法享受免费电力。2025 年预算法案免除了所有革命卫队基地、巴斯基中心和清真寺的电费，同年普通公民电费上涨 38%。

2019 年，一名伊朗研究人员在清真寺里拍到了分布在不同房间的大约 100 台矿机，助长了这一说法。

但也有从业者持相反看法。市区变压器有负载上限，大规模挖矿会导致系统过载甚至爆炸。如果政府想挖矿，他们当然有更隐蔽的场地。

不管矿机在哪，有一个数字无法回避：非法挖矿的算力规模大约是合法的 400 倍。伊朗能源部旗下的国家电力公司 Tavanir 只能全民悬赏抓矿工，举报每台非法矿机最初奖励 100 万 toman，约 24 美元，后来升到 2 亿 toman，约 2300 美元。

底层民众为 24 美元互相举报，承担着上涨的电费。而有军方庇护的矿场大行其道。2021 年能源部试图关停一个矿场时，革命卫队武装人员到场，物理阻止了突击行动。

这就是伊朗加密的底色：一个国家，两套规则。

海湾的另一面

前面写过，伊朗生产一枚比特币的成本大约是 1320 美元。在波斯湾对岸的科威特，这个数字是 1400 美元。重利之下必有铤而走险之人，只不过科威特人选择的是自家的卧室。为了避免引起官方的怀疑，矿工甚至会选择关掉家里的空调来掩盖矿机的用电量。

2023 年科威特全面禁止加密活动，但禁令挡不住利润。2025 年 4 月内政部突击搜查，查获超过 100 个非法矿场，南部瓦夫拉地区一周内用电量骤降 55%。

挖矿的故事在不同国家有不同版本，货币贬值的故事也是。Nobitex 那几年为什么增长极快？因为恰恰是里亚尔崩得最狠的时候，2018 年黑市上 9.2 万兑 1 美元，如今已经跌破 150 万。

土耳其的里拉也在走类似的路，通胀长期超过 30%，Binance 上 USDT/ 里拉的年交易额超过 220 亿美元，比任何一个比特币交易对都大。2024 至 2025 年间土耳其接收了近 2000 亿美元加密资产，超过一半成年人持有加密资产，不相信本币，就只能相信链上美元，哪怕很多人也并不喜欢美国。这件事在德黑兰和伊斯坦布尔每天都在发生。

而就在一些人为保住自己的购买力挣扎的时候，波斯湾的更多国家已经在谈论下一个时代了。阿联酋把加密写进了国家金融基础设施的蓝图，迪拜和阿布扎比各自设立了虚拟资产监管机构，迪拉姆稳定币获批上线，年度加密流入 530 亿美元。同样的技术，在海湾一侧是求生工具，在另一侧是招商引资的名片。

但足够回旋镖的是，中东地区的加密品牌活动，本来预定要在 4 月下旬举办的 Token2049 迪拜，因伊朗战事直接推迟到了明年。

此次对伊朗发动打击的死对头以色列，在加密世界里扮演的角色更为高冷。这个国家没有廉价电力，也不需要用加密绕过制裁，但它有全球密度最高的区块链创业公司。零知识证明领域的多个核心项目出自以色列团队，StarkWare 在 2025 年估值达到 80 亿美元。尽管它的代币 STRK 上线后跌去了九成，成了天亡级项目的代表，生态至今也没什么人用。

同一个海湾，不同的世界，不过他们现在也都被卷入了同一场战争中。写完这篇文章的时候，里面出现过的名字，有些已经不在了。哈梅内伊死于 2026 年 2 月底的空袭。革命卫队多位高层在美以的联合打击中被消灭。那些通过幽灵账户流过 Nobitex 的资金，链上记录还一笔笔在册，但地址背后的主人，也许已经换了一批又一批。九百年前波斯诗人海亚姆在《鲁拜集》中写过：

在那贾姆希德举杯宴饮的宫殿里

如今母鹿产仔，狮子在那里栖息

那终生猎取野驴的巴赫拉姆

如今被坟墓捕捉，长眠在地

加密在中东从来不是一件事。它是很多件事。是迪拜写字楼里的合规牌照，是安卡拉街头里拉贬值后的救生圈，是伊斯法罕清真寺地下室疑似传出的风扇声，是考文特花园一个虚拟地址背后的 940 亿美元，是一只戴紫色铃铛的猫。

多年以后，当人们回过头来看中东这段加密往事的时候，也许会惊讶于它同时包含了这个时代最先进的技术和最古老的冲突。但对于此刻还在将他们微薄的薪水存入 Nobitex 来保值的普通中东人民来说，这不是往事，这就是他们的今天。

原文链接

原创 | Odaily 星球日报（@OdailyChina）

作者｜Golem（@web 3_golem）

在市场聚焦 OpenClaw “小龙虾”的当下，BTC 连带着整个加密市场已经默默涨了一个星期。

据 OKX 行情，BTC 价格自 3 月 9 日到 3 月 16 日八连阳，成功突破 74000 美元，最高触及 74451 美元；山寨币市场也在大盘的带动下稳步上涨，ETH 过去 7 日涨幅超 12.5%，突破 2300 美元；SOL 过去 7 日涨幅超 13%，BNB 过去 7 日涨幅超 10%。据 Quantify Crypto 数据，过去一周加密市场市值前 200 的代币中，仅 31 个代币周线收阴，剩余 169 个代币均收阳线。

加密市场恐惧和贪婪指数显示，上周加密恐慌指数也脱离了极度恐惧区间，目前恐慌指数为 39，已快进入中性情绪区间。哪些因素促进市场情绪好转？加密市场流动性又出现了哪些变化？此轮上涨究竟是阶段性反弹还是潜在底部确认？Odaily星球日报将在本文中进行简要分析。

霍尔木兹海峡有望开放，美联储本周利率决议或将“按兵不动”

宏观层面，促使加密市场反弹的最大原因莫过于 3 月 10 日特朗普宣布与伊朗的战争基本结束，同时还宣布了多项举措稳定油价，如考虑豁免部分能源制裁以对冲中东缺口，与其他国家一起启动大规模石油储备释放计划等。

如下图所示，3 月 10 日国际油价甚至回落到了 90 美元/桶以下。国际油价与比特币价格存在负相关，基本逻辑为当油价下跌时，全球通胀威胁下降，市场预期全球央行们特别是美联储更有可能降息，市场将有更多流动性，因此比特币会在这样的推演下事先反弹。

布伦特原油与 WTI 原油过去一周价格走势

但自 3 月 10 日后，原油价格又开始回升，主要原因是特朗普对战争的态度反反复复，一会儿说冲突可能会“很快”结束，一会儿说又要给伊朗予以迎头痛击，甚至连自己都亲口说不知道是否想与伊朗达成协议。与此同时，伊朗新任最高领袖穆杰塔巴·哈梅内伊还誓言要让霍尔木兹海峡对敌对国家及其盟友的油轮和船只关闭。

好在特朗普仍在努力采取措施避免霍尔木兹海峡关闭。据 Axios 3 月 16 日报道，特朗普正寻求组建多国联盟以重新开放霍尔木兹海峡，并计划于本周晚些时候宣布，并四名消息人士透露，若波斯湾油轮通行受阻状况持续，特朗普还在考虑夺取伊朗关键石油中转站哈尔克岛。哈尔克岛位于伊朗海岸外约 15 英里，承担伊朗约 90%的原油出口，上周五特朗普已下令对岛上军事设施发动打击，但未打击石油设施。

不过上周原油价格反弹并未导致比特币下跌，相反比特币仍保持上涨态势，其原因为市场已预期本周美联储利率决议很可能会维持利率不变。据 Polymarket 数据，本周 3 月 19 日美联储 3 月维持利率不变的概率已接近 100%，CME“美联储观察”同样显示交易员认为美联储维持利率不变的概率高达 99.1%。

虽然伊朗冲突和油价上涨为美联储带来了新一轮通胀威胁，但它们仍需要时间来仔细评估能源价格飙升会对消费者物价和经济增长造成了多大的冲击，以及冲击是一时还是将持续存在。因此在战争迷雾笼罩下，“按兵不动”成为了最好的策略。

摩根士丹利的经济学家们依旧坚持他们的预测，即美联储将在 6 月和 9 月各降息 25 个基点。他们认为，降息可能会推迟，这也意味着美联储日后可能不得不采取更猛烈的行动。

但投资者不应该对今年美联储进行降息保持盲目乐观，因为美联储能设定利率，但它们无法重新开放霍尔木兹海峡，决定政策的关键依是这场冲突会持续多久，以及特朗普的下一步行动。

法国巴黎银行证券部首席美国经济学家詹姆斯·伊格尔霍夫表示，他将关注美联储官员是否会在本周利率会议期间改变措辞，以表明他们计划在未来几个月内降息或加息。

不过也有分析师认为，油价出现下跌而比特币价格却呈抛物线式上涨，更多属于短期技术性调整，“无需过度解读”。

加密 ETF 实现连续 3 周净流入，巨鲸/机构持续买入

除了宏观层面缓和以外，在资金层面上，比特币等主流币种也迎来了结构性买盘。3 月 15 日，贝莱德数字资产主管在直播中表示，虽然在全球 ETF 资金流入前 20 名中，只有贝莱德比特币 ETF 回报率为负，但 90%的投资者都处于越跌越买状态，这一现象说明比特币正处于剧烈的换手与长期积累期。

数据层面对这一说法也有佐证，据 SoSoValue 数据，比特币现货 ETF 和以太坊现货 ETF 均实现连续 3 周净流入。比特币现货 ETF 合计净流入约 21.19 亿美元，以太坊现货 ETF 合计净流入约 2.65 亿美元。

并且，比特币现货 ETF 在上周交易日（美东时间 3 月 9 日至 3 月 13 日）录得 2026 年来首次连续五天资金流入，流入资金总额为 7.67 亿美元。上一次出现类似的连涨行情是在 2025 年 11 月下旬，当时现货比特币 ETF 从 11 月 25 日至 12 月 2 日连续五天实现净流入，总共流入 2.8461 亿美元。

比特币现货 ETF 和以太坊现货 ETF 连续 3 周净流入

链上巨鲸和机构们也在上周开始抄底，并且除了比特币外，巨鲸们仍偏爱购买 ETH。

据 Arkham 监测，上周某巨鲸累计买入总额达 1.313 亿美元的 ETH，并将这些分散存放至两个钱包中；以 0x743d 开头的巨鲸地址也在上周累计花费 2479 万美元买入 11,985 枚 ETH，平均买入价格为 2068 美元；更有沉寂了 6 个月的巨鲸地址 (0x2d85) ，以 2179 美元的价格买入 5003 枚 ETH，价值 1090 万美元，值得注意的是该地址曾于 6 个月前以约 4300 美元的价格高点卖出 ETH。

今天依旧有巨鲸在抄底 ETH，鲸鱼 billΞ.eth (@0xbilly) 以均价 2248 美元买入 7769 枚 ETH，总价值 1746 万美元。

比特币底部已确认，上涨通道已被打通？

面对这波反弹，不少分析师认为比特币的底部已经确认。

Matrixport 的分析师认为，虽然当前加密市场情绪偏弱，不少交易者已将注意力转向黄金、原油等其他资产，但比特币已连续五个月下跌，这在历史上较为罕见，而类似走势往往先于阶段性反弹出现。与此同时，山寨币总市值也回落至历史上多次反弹启动的区间，随着稳定币资金重新流入市场，流动性条件也在持续改善。综合来看，这些信号表明，加密市场反弹的可能性正在逐步上升。

链上分析模型也显示，比特币当前网络卖压已降至周期低位，市场正处于明显的积累阶段。Sell-side Risk Ratio 是用于衡量市场参与者相对于全网成本基础的获利了结活跃度。当指标高于自适应上限阈值时，会触发分配信号，表明卖方主导市场；当指标低于下限阈值时，则触发积累信号，意味着卖压极低。

数据显示，当前卖压水平已降至周期均值的约六分之一。与此同时，180 天滚动平均的 Sell-side Risk Ratio 在过去 60 天内从 3210 降至 1913，降幅达 1297 点，并仍以每日约 20 点的速度继续下降。历史上，1500 至 2000 的区间通常对应 2019 年（BTC 约 3000–6000 美元）及 2022–2023 年熊市中期（BTC 约 1.6 万–2 万美元）的卖压水平，但当前 BTC 价格仍处于约 6.7 万至 7.2 万美元区间，显示出明显的结构性背离。

这意味着早期低价囤积的持币者已在 6.4 万至 10.7 万美元区间完成大规模获利了结，而未在该区间卖出的持币者目前选择继续持有。只有当比特币价格重新站稳 10 万至 11 万美元并伴随大规模获利了结时，才可能重新触发新的分配信号。

因此，有不少观点认为这波行情并非短期反弹，而是一轮新的上涨信号。

一项结合美国 10 年期国债收益率与中国 10 年期国债收益率（US10Y×CN10Y）的宏观模型近期出现“极其精准”的看涨交叉信号。历史数据显示，该指标在 2013 年、2017 年、2020–2021 年及 2023 年牛市前均曾发出类似信号，对应比特币涨幅分别达到约 8700%、1900%、600%及 350%以上。分析师认为，若比特币从 200 周均线附近企稳并反弹，价格或在 8 月附近上探 10 万美元，但若无法突破 7.8 万美元关键阻力位，则仍存在形成“牛市陷阱”的风险。

即使到了如今，也有人选择忽略短期波动，而专注于比特币的长期价值，如 Bitwise Asset Management 首席投资官 Matt Hougan。其表示，如果比特币能够占据目前由黄金和政府债券主导的全球价值储存市场更大的份额，那么比特币最终可能会达到每枚 100 万美元。

但 100 万美元的目标与其说是一个精确的预测，不如说是比特币走向成熟成为全球主要货币资产的一种简略说法，其结果取决于长期的机构采用和价值储存市场的扩张。

原文标题：If you don’t understand AI by the end of this, the next decade will confuse you

原文作者：Anish Moonka

原文编译：Peggy，BlockBeats

编者按：当人们谈论 AI 时，注意力往往集中在最显眼的地方：聊天机器人、AI 助手和各种新应用。然而，在这些产品背后，一场更深层的产业重构正在发生。从电力、芯片到数据中心，再到模型与应用，AI 实际上是一条由多层基础设施构成的技术栈，而资本与利润的流向也远比表面看到的复杂。

本文从「AI 五层结构」的视角出发，系统梳理了这条价值链：为什么数千亿美元正在流向能源、芯片和云基础设施；为何模型公司在高速增长的同时仍在大量烧钱；以及在这场技术革命中，真正的价值可能首先集中在哪些环节。

通过将 AI 与电力革命、互联网基础设施建设等历史周期进行对比，作者试图回答一个关键问题：在这场可能重塑全球产业结构的技术浪潮中，资本正在流向哪里，普通人又该如何参与这轮 AI 财富机会。

以下为原文：

大多数人以为 AI 就是一个聊天机器人。

我能理解这种想法。你打开 ChatGPT，让它帮你修改一封邮件，它立刻就能完成。感觉像魔法一样。于是你关掉页面，觉得自己已经明白 AI 是怎么回事了。但这就像在餐厅刷了一次 Visa 的信用卡，然后就以为自己理解了 Visa 是如何赚钱的。你只是使用了产品，却没有看到背后的系统。

去年大部分时间，我都在试图搞清楚 AI 的真正利润到底流向哪里。而一个有点尴尬的事实是：我花了很久才意识到自己一直在看错层级。我一直盯着 ChatGPT、Claude、Gemini，这些你能直接接触到的东西。

与此同时，7000 亿美元却在悄悄流入另一套我甚至叫不上名字的基础设施：我从没听过的芯片、听起来像编造出来的封装技术缩写、冷却系统、发电厂。在德克萨斯州、爱荷华州、以及海得拉巴，大量混凝土正在被浇筑，为了建设数据中心。

一年前，我身边几乎没有人谈论这些事情。而现在，所有人都开始谈了。

这篇文章会比较长。如果你现在没时间读完，可以先收藏起来以后再看。

我想带你完整走一遍 AI 的价值链：从给数据中心供电的电力开始，一直到你手机里的应用。

而且我会用一种方式讲清楚，即使你这辈子从没读过上市公司的年报，也能理解。所有术语我都会解释；每一个判断我都会给出真实数据；对于我仍然不确定的地方，我也会坦诚说明，因为确实有一些。

那我们开始吧。

一、五层蛋糕（为什么没人讨论下面四层）

AI 是基础设施。就像互联网，就像电力，它需要工厂。——Jensen Huang

大多数人理解 AI 的方式是这样的：一台聪明的电脑回答问题。

这就像说，互联网就是「一个可以看视频的地方」。技术上没错，但完全错过了重点。

在 2026 年 1 月的 World Economic Forum 上，Jensen Huang 将 AI 描述为一个 五层系统：

能源（Energy）

芯片（Chips）

云计算（Cloud）

模型（Models）

应用（Applications）

他把这一整套体系称为：「人类历史上规模最大的基础设施建设。」

先想想这个词：基础设施（Infrastructure）。

公路。电网。供水系统。这些东西让现代文明运转，但人们通常只有在它们出问题时才会注意到。

AI 正在变成同样的东西，看不见、不可或缺、建设成本极其高昂。我把这整套结构称为 AI Stack（AI 技术栈）。它由五层组成，一层叠在一层之上，每一层为上一层提供支撑，而资金则在这些层之间 双向流动。

我能给出的最简单版本是这样的：

能源（Energy），你需要电力来运行计算机，而且是大量电力。

芯片（Chips），你需要专门用于计算的处理器。这不是你笔记本电脑里的 CPU。

云（Cloud），你需要巨大的仓库式数据中心，里面装满这些芯片，并用极高速网络连接起来。

模型（Models），你需要真正的 AI 软件——从数据中学习模式的「智能大脑」。

应用（Applications），你需要人们真正使用的产品，比如 ChatGPT、Google Search，或者银行的反欺诈系统。

任何 只讨论第五层（应用层）的 AI 讨论，都忽略了整整 80% 的现实。而如果你是投资人、创业者，或者只是想理解世界未来走向的人，真正重要的一点是，钱并不会在这五层之间平均分布。它会集中、复利增长、流向极少数关键节点。

而在今天，这些资金正在集中到大多数人根本没有注意到的地方。

二、追踪资金流向（答案并不在你以为的地方）

人们的注意力几乎都会集中在应用层。ChatGPT、GitHub Copilot、Claude、Perplexity。

这些都是你能够直接使用的产品，因此很容易让人觉得，AI 的故事，大概就是这些应用。

但大多数人忽略了一件事。到 2026 年，全球四大云计算公司（Amazon、Microsoft、Google、Meta）预计一年内的资本开支（CapEx）总额将达到 6500 亿到 7000 亿美元。

这是一年，四家公司合计。

这个数字大致相当于 Switzerland 一整年的 GDP。而其中 大约 75%，约 4500 亿美元会直接投入 AI 基础设施。

不是聊天机器人，不是应用程序。而是建筑、芯片、光纤与网络、冷却系统，这些东西在鸡尾酒会上几乎没人聊。这恰恰说明钱就在那里。

因为仔细想想，在任何人能够使用 ChatGPT 之前，必须有人先完成一件事，建造一个购物中心大小的数据中心，然后在里面安装数万颗专用处理器，用价值远超多数公司市值的网络设备把它们连接起来，再给整个系统提供足以为一座小城市供电的电力。而且，每天都要如此运行。

这就是第一层到第三层：能源、芯片、云基础设施，这些都是看不见的层级，也是真正部署巨额资本的地方。

有人可能会问：「那 OpenAI 呢？他们不是已经赚了几十亿美元了吗？」

确实如此。

到 2025 年底，OpenAI 的年化经常性收入（ARR）已经达到 200 亿美元。而一年前还是 60 亿美元，再往前一年只有 20 亿美元。

两年增长 10 倍，在人类商业史上，很少有公司能在这个规模上实现如此快的收入增长。

但问题在于，成本同样惊人。

2025 年：OpenAI 约烧掉 90 亿美元现金

2026 年：预计烧掉 170 亿美元

仅仅是推理成本（inference cost），也就是当你问 AI 一个问题时，系统实际运行模型的成本：

2025 年：84 亿美元

2026 年预计：141 亿美元

按照目前的预测，OpenAI 要到 2029 或 2030 年才可能实现现金流转正。

那么问题来了：这些烧掉的钱去哪了？

答案是：沿着 AI 技术栈向下流动。

流向：

Microsoft Azure（OpenAI 根据协议在 2032 年前需要向 Microsoft 支付 20% 收入）

Nvidia 的 GPU

建造数据中心的工程公司

以及提供电力的能源企业

如果你盯着这套系统看久一点，会发现一种几乎循环式的结构：

Microsoft 投资 OpenAI

OpenAI 用这些钱购买 Azure 云服务

Azure 用收入购买 Nvidia 芯片

Nvidia 公布创纪录利润

所有人鼓掌

然后，资金继续向下流动。

在 AI 技术栈中有一个很重要的结构性事实：

绝大多数用户在最上层（应用层）

绝大多数利润在最底层（基础设施层）

而这种用户位置与利润位置之间的错位，正是整个 AI 投资逻辑的核心。

这就是 AI 价值链的第一条规律：收入向上流动，资本向下沉淀。

三、这一幕你其实见过

人类所有的问题本质上都是工程问题，而工程问题终究可以被解决。——Buckminster Fuller

如果你想真正理解 AI 正在发生什么，可以回头看看 1880 年到 1920 年之间电力革命的历史。

1882 年，Thomas Edison 在纽约曼哈顿珍珠街建造了第一座商业发电站。当时，大多数人认为电力不过是一种新奇玩意，一种更「高级」的照明方式。毕竟，煤气灯已经很好用了。谁真的需要这种东西呢？

但仅仅 40 年时间，电力就彻底重塑了几乎所有行业：制造业、交通运输、通讯、医疗、娱乐

真正赢得这场革命的，并不是发明灯泡的人，而是那些建设基础设施的人：General Electric、Westinghouse Electric、电力公司、铜矿企业、工程建设公司。

今天 AI 正在重复同样的模式，只是速度被压缩到了几年，而不是几十年。

对比一下两条链条：

AI 体系：AI → 数据中心 → 芯片 → 原材料 → 能源

电力体系：电力 → 工厂 → 机器 → 原材料 → 煤炭 / 水力

两条路径几乎 一模一样。而赢家，再一次不主要在应用层，而是在基础设施层。

我把这种现象称为 Infrastructure Gravity（基础设施引力），每当新的计算平台出现，最早创造财富的永远是「卖铲子的人」。

应用会后来居上，应用会得到所有媒体关注。但基础设施拿走大部分利润。

举个例子，Nvidia 在 2026 财年（截至 2026 年 1 月）全年收入 2159 亿美元，同比增长 65%。其中，仅数据中心业务 在最后一个季度就创造了 623 亿美元收入，同比增长 75%。这一业务现在占 Nvidia 总收入的 91%。

换句话说，一家公司单季度 680 亿美元收入，其中 90% 来自同一条业务线。

再看芯片制造。TSMC 在 2025 年占据 全球晶圆代工市场约 70% 的份额，销售额 1225 亿美元。第二名 Samsung Electronics 只有 7.2%。这种垄断程度，甚至会让当年的 Standard Oil 看起来都没那么夸张。

基础设施总是先赢。真正的问题只是，这个窗口期会持续多久。

问任何人互联网革命是什么，他们都会说，Google、Amazon、Facebook

但如果问最早的钱是在哪里赚到的，答案其实是Cisco Systems、Corning，铺设光纤网络的公司

同样的故事，只是换了一个时代。

四、没人愿意听的那部分

股市是一种把钱从没有耐心的人转移到有耐心的人手中的机器。——Charlie Munger

我得坦白一件事。当我第一次以投资者身份关注 AI 时，我也犯了和大多数人一样的错误，我看的是应用层。我看到 ChatGPT 的增长。看到 Anthropic 融资数十亿美元。于是我想，AI 公司会赢，那就投资 AI 公司。

后来，有三件事情改变了我的看法，而且它们是按顺序发生的。

第一件事：最火的公司在烧钱

我发现几乎所有「AI 公司」都在 疯狂烧钱。OpenAI、Anthropic、Mistral AI、xAI。全部都是花钱速度远高于赚钱速度。原因不是商业模式差，而是算力成本是结构性的。

每当你向 AI 提问，系统必须进行真实计算。计算需要 GPU，GPU 需要电力。而模型越强，算力需求越高，所以运行成本只会越来越高。

换句话说：人们以为的 AI 赢家，其实是花钱最多的人。

第二件事：最赚钱的在底层

我注意到 基础设施公司正在印钞。Nvidia 的毛利率接近 75%，TSMC 一边扩产，一边涨价，因为需求远远超过供应。

这些公司 没有「什么时候盈利」的问题。它们的问题是，我们根本来不及建得更快。这两种问题完全不同。

第三件事：别像「消费者」思考（也是最不舒服的一件）

我意识到，我一直在像消费者一样思考 AI。

消费者看到的是应用。工程师看到的是技术栈。一旦你看到整个技术栈，就再也无法忽视它。

每一次 AI 发布，都会变成资本开支（CapEx）公告。每一次模型升级，都会变成新的芯片订单。每一个新功能，都会变成新的数据中心租约。

整个行业开始像一圈圈同心圆：越接近中心，利润越集中。

也许你是：一名关注 AI 模型的软件工程师、一个在 300 美元买入 Nvidia 的散户投资者、或者是在印度远远观察这场革命的人（也可能你同时是这三种人——那是最有趣的位置。）

无论你在哪个位置，原则都是一样的。消费者看到产品、投资者看到供应链。而最好的投资者看到的是，在产品发布之前，就已经形成的供应链。

五、投资者地图：AI 技术栈逐层拆解

文章已经很长了，所以我会加快节奏。

下面是 AI Stack 每一层的结构、主要参与者，以及潜在机会。

Layer 1：能源

AI 数据中心极其耗电。一次大型模型训练，可能消耗一个小镇一年用电量。到 2026 年，全球 AI 数据中心预计每年消耗约 90 太瓦时电力。相比 2022 年增长约 10 倍。

这带来一个非常简单的投资逻辑，谁能为数据中心提供稳定电力，谁就会受益。包括核电公司、天然气公司、可再生能源公司、电网公司，尤其是数据中心集群附近的能源公司。

Jensen Huang 在 2025 年 10 月曾说：数据中心自建电力的速度，可能比接入电网更快。事实上，很多科技公司已经在数据中心旁边直接建设发电设施，绕过电网。

这一点让我很震惊。这些科技公司正在变成自己的电力公司。

受益者包括公用事业公司、独立电力生产商、电力设备制造商（变压器、开关设备等）。在亚洲，例如印度，随着 hyperscaler 数据中心扩张，电力设备与输电企业也会受益。

Layer 2：芯片

这是大众最熟悉的一层，因为有 Nvidia。但实际上这一层远比一家公司复杂。

芯片层可以再细分为几个子层：

设计公司

Nvidia（GPU）、AMD、Broadcom、Qualcomm

以及越来越多的 云厂自研芯片：Google TPU、Amazon Trainium、Microsoft Maia

制造公司

几乎被 TSMC 垄断，市场份额约 70%，第二名 Samsung Electronics（7.2%）。Intel 正试图重建代工业务，但这需要多年时间。

设备公司

制造芯片的机器来自 ASML（唯一生产 EUV 光刻机的公司），以及 Applied Materials、Lam Research、Tokyo Electron

内存公司

AI 模型需要大量 高带宽内存（HBM）。主要玩家：SK Hynix、Samsung、Micron Technology

封装技术

先进封装技术（例如 TSMC 的 CoWoS），已经成为新的瓶颈。

这一层最令人震惊的其实是集中度：

Nvidia：约 92% AI GPU 市场份额

TSMC：几乎制造所有 AI 芯片

ASML：唯一 EUV 设备供应商

一个公司设计。一个公司制造。一个公司生产制造机器。这种集中度既是投资机会，也是地缘政治风险。

Layer 3：云与数据中心

这里是芯片真正运行的地方。

巨大的仓库式设施：

成千上万服务器

高速网络连接

液冷系统（已经从可选变成标准）

市场由三大云厂主导：

Amazon Web Services（31%）

Microsoft Azure（24%）

Google Cloud（11%）

Oracle 也在快速扩张，计划 2026 年 500 亿美元资本开支。但这一层远不止 hyperscaler。

例如：

Foxconn 组装 40% AI 服务器

Arista Networks 提供网络设备

Credo Technology（2025 年股价上涨 117%）

Vertiv 提供液冷

数据中心地产公司：

Equinix

Digital Realty

甚至连 混凝土供应商都在其中，每一层都有完整供应链。

根据 Bank of America 估算，2026 年 hyperscaler 将把 90% 的运营现金流投入资本开支。2025 年这个比例还是 65%。

Morgan Stanley 预计，这些公司 今年将发行超过 4000 亿美元债务来建设数据中心。2025 年这一数字是 1650 亿美元。

当我第一次读到这个数字时，我停住了。一年 4000 亿美元债务，只是为了建更多装满计算机的仓库。

Layer 4：模型

这一层是「大脑层」，负责训练和构建真正 AI 模型的公司。

主要玩家包括：

OpenAI（GPT 系列，年化收入 200 亿美元以上）

Anthropic（Claude，据称 2026 年初年化收入约 190 亿美元）

Google DeepMind（Gemini）

Meta AI（Llama，开源模型）

Mistral AI

xAI（开发 Grok）

这一层让我着迷，因为它 同时是最受追捧的，也是最不赚钱的。

例如：

OpenAI 的收入增长速度前所未见，但 2026 年预计仍将 烧掉 170 亿美元现金。

Anthropic 增长同样迅猛，但高度依赖融资——2026 年初一轮 50 亿美元融资，估值约 1700 亿美元。

问题在于，这一层的商业模式存在结构性矛盾。模型变得更强，需要更多算力，而算力成本的增长速度往往快于收入增长。

这有点像经营一家餐厅，每一道新菜都需要更昂贵的食材，但顾客却希望价格保持不变。

结果就是，利润率始终被压缩。

什么时候会改变？我并不确定，也许短期内不会。

对投资者来说，这一层属于高风险、高回报。问题是，大多数公司仍然是私营公司。

因此在公开市场上的投资敞口，主要来自两类渠道：

云计算公司

例如 Microsoft 持有 OpenAI 大量股份，并通过 Microsoft Azure 为其提供算力。

芯片公司

因为模型训练过程中会大量消耗它们的硬件。

Layer 5：应用

这是你每天能看到的那一层。例如，ChatGPT、由 Gemini 驱动的 Google Search、Microsoft Copilot 在 Office 中的功能、银行的 AI 反欺诈系统、Netflix 的推荐算法、手机里的 AI 图像增强

应用层是最宽、也最拥挤的一层。数以千计的创业公司和大型企业都在这里竞争。长期来看，它可能会成为 市场规模最大的一层。一些预测认为，到 2030 年代初，应用层市场规模可能超过 2 万亿美元。

但在当前阶段，这一层也是 利润最薄、竞争最不确定的一层。

在这一层，真正的差异化来自数据。拥有独特、专有数据 的公司，将建立持久优势。

例如：

Salesforce——企业 CRM 数据

Bloomberg——金融市场数据

Epic Systems——医疗记录数据

掌握这种 数据护城河 的公司，可以对 AI 模型进行深度微调，这是通用聊天机器人无法做到的。

对投资者来说，应用层最终可能带来最大的收益空间，但也会摧毁最多资本。

大多数 AI 初创公司都会失败，只有少数幸存者会形成 指数级复利增长。

未来 3 到 5 年最可能的投资逻辑是，现在押注基础设施，以后押注应用。而最聪明的资金，其实已经这样布局了。

真正会在 Layer 5 胜出的公司，很可能是那些，拥有别人无法获得的数据的公司。

而有趣的是，其中很多公司甚至还不把自己称为 AI 公司。

六、AI 风险：「这不就是一场泡沫吗？」

投资者最大的敌人，很可能就是他自己。——Benjamin Graham

让我们直接面对那个最常见的问题。「那互联网泡沫呢？这难道不是同一件事吗？巨额基础设施投资、没有利润、所有人都沉浸在 hype 里。」

这是个很好的问题，也值得认真回答。

关键区别在于，在互联网泡沫时代，公司建设基础设施时，需求其实还没有真正出现。当时企业疯狂铺设光纤网络、建设服务器机房，但真正的互联网用户仍然在使用拨号上网（dial-up）。

结果是基础设施建好了，但需求 5 到 7 年后才真正出现。中间那段时间，大量公司直接破产清算。

而到了 2026 年，AI 的需求已经存在。Nvidia 的芯片供不应求、TSMC 的先进封装产能 全部售罄、云计算租赁价格 正在上涨而不是下降。与此同时，OpenAI 在 2025 年 3 月到 10 月之间新增了 4 亿周活跃用户。模型正在被使用。

算力正在被消耗。客户正在付费。这并不意味着没有风险。事实上，风险非常巨大，而且我思考这个问题的频率可能比我自己都愿意承认的更高。

有三点尤其值得关注。

资本错配风险

2026 年，科技公司将在数据中心上花费 6500 亿美元以上。

如果 AI 服务收入 增长速度不足以支撑这些投资，很多公司将面临严重的 利润率压缩。甚至 Amazon 的自由现金流今年可能转负。

这可是 Amazon，几乎发明了云计算商业模式的公司。

供应链集中风险

AI 供应链高度集中。

TSMC 生产全球约 70% 芯片

ASML 是 唯一 EUV 光刻机供应商

Nvidia 设计 92% AI 数据中心 GPU

任何重大冲击，地缘政治、自然灾害、竞争格局变化，都可能影响整个 AI 产业链。

比如，台湾新竹的一次大型地震，可能让全球 AI 发展倒退数年。这个想法应该让人感到不安。

DeepSeek 变量

2025 年 1 月，中国 AI 实验室 DeepSeek 发布了一款模型。它的性能接近前沿模型，但训练成本 只有原来的很小一部分。

这挑战了一个核心假设，投入越多算力，就一定能做出更好的 AI。

如果未来开源模型和高效率模型不断缩小差距，那么基础设施投资逻辑就会被削弱。

我不认为 DeepSeek 推翻了整个 AI 投资逻辑。但它确实引入了一个以前不存在的变量。而这种变量，一旦出现，就不会消失。

但我始终会回到一个更大的框架。

咨询公司给出的长期预测是：McKinsey & Company 预计到 2030 年全球数据中心投资累计达到 6.7 万亿美元；PwC 预计 AI 到 2030 年为全球 GDP 贡献 15.7 万亿美元；International Data Corporation（IDC）预计 AI 相关解决方案 累计经济影响达到 22.3 万亿美元

即使这些数字 高估了 50%，我们仍然面对的是自互联网以来最大规模的技术驱动型经济变革。问题不是方向，而是规模。

我经常听到有人说：「我对 AI 持怀疑态度。」

当然可以。

你可以怀疑模型能力、怀疑发展时间线，但不要忽视供应链结构。

这是两种完全不同的事情。一种是健康的理性怀疑，另一种会让你错过机会。

五年后，这一轮周期的赢家看起来一定会非常明显。

历史总是如此。而现在这场游戏的关键是：在别人看清结构之前，看懂结构。

七、在正确的层级参与这场游戏

把 AI 想象成一个五层电子游戏。每一层都是一个不同关卡。

Level 1：能源

这是新手教程关。重要、朴素，而且只要正常操作几乎不会输。风险低、收益稳定。

就像游戏里的任务 NPC：不会死，但一直给奖励。

Level 2：芯片

这是 Boss 战。权力最集中，利润最高。但同时，技术风险、地缘政治风险都最大。

奖励巨大，但难度 Hard 模式。

Level 3：云计算

这是多人服务器，所有玩家都在这里活动。Hyperscaler 就像服务器管理员，他们从所有交易中抽成。

Level 4：模型

这是 PVP 竞技场。竞争极其残酷、创新速度极快。

大多数玩家都会被淘汰，只有装备最好的才能活下来。

Level 5：应用

这是开放世界地图。可能性无限，但没有固定奖励。你必须自己寻找任务。

真正的 Meta Strategy（元策略）很简单。你不需要玩完所有关卡。

大多数人都会去玩 Level 5，因为它最显眼。但现在最聪明的资金正在 Level 2 和 Level 3 刷经验，因为当前阶段，回报最高的地方在那里。

你在技术栈中的位置，决定了你应该关注什么。

对于非技术人士

你不需要理解 GPU 的工作原理。你只需要知道，有人必须制造 GPU、有人必须为它们建数据中心、有人必须为它们供电。而这些公司 都是上市公司，你可以读到它们的财报。

对于技术人员

你已经知道模型在变得更强。但你可能低估了一件事，真正的瓶颈正在变成物理世界：电力、冷却、芯片封装。未来十年的 AI 竞争，可能更多是工程问题，而不是论文里的模型架构问题。

对于投资者

AI 价值链其实是五笔不同的交易。风险不同、时间周期不同、胜出者不同。把AI 当成一个行业，就像 1998 年把「科技」当成一个行业一样。内部差异巨大。

这种局面不会永远持续。某一天基础设施建设会成熟、应用层会整合、价值会重新向上转移。

互联网时代也是这样。最终真正赚最多钱的，是 Amazon、Google、Facebook，而不是光纤公司和服务器厂商。

但 AI 还没到那个阶段。现在仍然是基础设施阶段、卖铲子的阶段。

而现在，铲子正在疯狂赚钱。理解完整技术栈的人，会在转折发生之前看到信号。

其他人则会一次又一次惊讶，钱到底流向了哪里。

十年后，理解 AI 技术栈，会像理解资产负债表一样基础。

记住三件事：理解技术栈。画出层级结构。追踪资本流向。

这就是这场游戏。

原文链接

原创 | Odaily 星球日报（ 在 Dune 编绘的数据看板则显示，Polymarket 每周整体交易量以及加密货币市场（最下边紫色柱子）均在持续增长。

未来收入预估

上一次做 Polymarket 的收入预估时，我们还需要手动去拔“15 分钟加密货币涨跌”相关市场占所有加密货币相关市场的交易量占比，但如今 Polymarket 已于 3 月 6 日将手续费扩展至全部加密货币相关市场，这一次做估算倒是方便了许多。至于 NCAA 和意甲，或是因为前者尚未进入“疯狂三月”正式赛段，后者在美国文化中关注度并不算大，相关市场的交易量规模相较加密货币差距极大，在此暂时忽略。

取 3 月 6 日之后唯一的完整周（3.9-3.15）数据，本周加密货币相关事件交易量在 Polymarket 全平台交易量中的占比为 26.7%，同一周 Polymarket 的手续费收入约为 184 万美元 —— 基于该比例静态推算，在当前的交易量水平及交易结构下，若 Polymarket 在所有市场内引入类似的手续费模式，预计可为该平台带来 3.6 亿美元的年收入。

印钞机已经跑起来了

值得一提的是，作为 Polymarket 扩充流动性的关键举措，该平台迄今为止已向流动性提供者（LP）发放了总计 1341 万美元的补贴。作为对比，若三月剩余的这十几天中数据能延续上半月表现，本月内 Polymarket 的手续费收益便可覆盖流动性补贴总支出。

Polymarket 已经基本证明了预测市场这一全新业态的营收能力，接下来的营收增长将主要取决于两个变量 —— 交易量还能增长多少，以及手续费能否进一步扩展至更多市场。

若这两个变量继续向上，预测市场或许将成为加密货币行业里最简单、也最直接的一台“印钞机”。

近日 Trust Wallet 上线 Trade Menu，钱包+AI 叙事也持续升温，加密钱包赛道正在经历一场悄然而深刻的范式转变。工具之争，已演变为体验之争、信任之争。

Odaily星球日报 有幸专访了 Trust Wallet 新任 CEO Felix。围绕 Trust Wallet 产品方向、AI 驱动的用户交互体验、与交易所钱包的竞合关系以及加密钱包的终态等议题展开深度对话。作为深耕加密与产品领域逾十年的行业老将，Felix 从产品哲学、增长路径到对钱包终局的判断，给出了清晰而坚定的回答。

为清晰呈现，Odaily星球日报 将采访问答精简概括如下~

2 月 26 日，Trust Wallet 上线了新交易界面，是看到了怎样的行业趋势和用户需求？

市场已经发生了深刻变化。加密交易者的行动速度越来越快，交易形式也越来越多元——现货、衍生品、预测市场，而且这些操作往往都在移动端完成。但大多数钱包还没有跟上这一节奏，界面依然分散在各个标签页和层层嵌套的菜单里，在用户最需要快速行动的时候，反而制造了摩擦。

Trade Menu 就是我们给出的答案。一个界面整合 Swap、永续合约、预测市场以及热门 Meme 代币。当你发现一个市场机会，不需要再去翻找对应的功能，直接出手就好。

可否为用户最常用到的板块功能，依次排个序？

Swap 仍然是核心，绝大多数交易活动都集中在这里。除此之外，跨链操作和质押的参与度一直保持强劲，随着用户对移动端 DeFi 越来越熟悉，衍生品协议的使用也在快速增长。

但说实话，排名本身对我来说没那么重要，重要的是趋势——用户每次使用的行为深度在增加。他们不只是 Swap 完就走，而是在探索、整理策略、跨链管理资产。这正是 Trade Menu 所要支持的用户行为。

1 月，Trust Wallet 披露全球下载量已超过 2.2 亿，有感受到增长瓶颈吗，是什么，接下来如何突破？

真正的瓶颈不在获客，而在激活用户、提升参与深度。我们拥有庞大的装机基础，但如何将下载转化为每日活跃用户、转化为真正用钱包进行有意义链上操作的用户，才是更难解决的问题。

有两件事能打开这个局面。第一，真正做好产品体验——更快、更简洁、每个环节减少摩擦。第二，给用户更多留下来的理由：更好的交易工具，以及持续向第三方 AI 驱动自动化功能的方向推进。这是我们正在构建的增长飞轮。

接下来，用户需要什么样的产品？团队有何前瞻布局？

用户需要一个为他们服务的钱包，而不是一个需要他们费力应付的工具。目前，加密货币对用户的要求还是太高了——选择公链、设置滑点、确认 Gas、在菜单里来回跳转。这些摩擦本不应该存在。

我们正在探索的方向是”意图驱动的用户体验“。用户不再需要手动操作每一个步骤，而是表达自己想做什么，钱包自动呈现最优的执行路径。AI 是实现这一切的那一层——但始终由用户掌控，用户自己决定批准什么操作，设定什么可以被执行。

钱包之间都在竞争什么？可以以重要级排个序吗？

按照用户真正的关切来排列，应该是：

第一，安全。 永远如此。如果用户不能够信任你，其他一切都无从谈起。安全是不可妥协的底线，是我们持续加码的方向，也是我们品牌身份的核心。

第二，体验。 处理速度、操作清晰、界面简洁。钱包不应该挡路，而是让用户流畅地进行链上交互。

第三，功能广度。用户拥有广泛、丰富的使用场景和功能需求，你是否能满足他们？

第四，公链和资产的覆盖范围。 你原生支持的公链生态广泛，能够覆盖用户的需求，用户就没有理由离开。

功能竞争最终谁都会卷到，但真正能赢得长期用户的钱包，一定是能在信任和用户体验上胜出的那个。

如何看待和交易所钱包之间的竞争合作关系？在流量获取方面，会有哪些调整和具体的打法？

目前来看，我更多将之视为互补关系，而非竞争关系。中心化交易所钱包服务的是特定群体——已经在母平台生态内的用户。他们的产品决策永远会受到母平台利益的约束，这是结构性局限，我们没有这个问题。

Trust Wallet 的优势在于独立性。我们可以整合全市场最优质的流动性，而不只是来自某一家交易所的资源。Trust Wallet 不是在为任何交易所的订单簿优化，我们是在为用户做优化。

在获客策略上，逻辑很简单：做出最好的产品。体验最佳、性能最强的钱包自然会赢得用户。我们会以定向增长举措作为支撑，但产品本身必须承担主要的拉力。

加密钱包的终景什么样？有现存的 Web2 产品可以对标吗？还是会发展出独特的样貌？

最接近的一个“Web2 类比”大概是超级应用，类似微信支付或支付宝。用户的金融操作被嵌入到日常生活里，而不是孤立在一个单独的产品里。但这个类比也并不准确，因为前者是中心化的、受许可约束的。

说实话，加密钱包的终态应该是全新的东西——自托管、AI 驱动、跨链、能够响应用户意图的功能层。用户完全拥有并掌控自己的资产，自己制定规则。没有银行持有你的资金，没有交易所控制你的资产，没有中间商充当守门人。这不是一个 Web2 产品，而是互联网从未有过的东西。

CEO 换新，背后有什么故事可以分享吗？

事情其实很简单。Trust Wallet 正处于一个拐点——2.2 亿次下载、庞大的活跃用户群、产品本身有着巨大的增长空间。这个机会需要一位能快速行动、有坚定执行力的产品型领导者。

我在加密和产品领域深耕逾十年，对这款产品该走向何方有清晰的判断，我们的团队也已经做好了充分的准备。Trade Menu 在几周内就完成了上线，我们的 AI 开发者工具也已经上线，后续还会有很多上新。 这不是一个交接的故事，这是一个增长的故事。

原文作者：Sylvain Saurel

原文编译：Chopper，Foresight News

这简直令人匪夷所思。在当下这个全球正饱受持续通胀肆虐、主权债务不断膨胀、国际金融格局深刻变革的世界，英国前首相鲍里斯・约翰逊近日在《每日邮报》发表了一番惊世骇俗的财经言论。他的核心论点是什么？宝可梦卡牌在本质上是比比特币更靠谱的投资品。

这篇文章并非出自《洋葱报》这类讽刺媒体，而是一篇货真价实的专栏文章，作者是不久前还执掌 G7 国家最高政务的人物，而此人对货币、欺诈与科技的本质存在根本性误解。

为了证明全球市值最高的加密货币是 「庞氏骗局」，约翰逊大肆引用了一则令人痛心、但完全是局部个案的故事。他讲述了自己所在村庄一位老人的遭遇：老人在当地酒吧里把 500 英镑交给了一个陌生人，此人承诺能神奇地让这笔钱翻倍。结果，在接下来的三年半时间里，骗子以各种 「费用」 和手续成本为名，陆续榨干了老人 2 万英镑。仅仅因为这个骗子在行骗时随口提到了 「加密货币」 一词，约翰逊便言之凿凿地得出结论：比特币本身就是一场骗局。

这种水准的经济分析，不仅是思想上的懒惰，更是对迫切想要为财富寻找避风港的公众构成严重误导。我们必须对这套言论进行严谨驳斥，这不仅是为一种数字资产正名，更是为了揭露政治阶层显而易见的认知盲区。

怪抢劫犯，还是怪 ATM 机？

我们先从约翰逊言论中最明显的逻辑谬误说起：将去中心化软件协议，等同于人类罪犯的恶意行为。

比特币没有从酒吧里的老人那里偷走一分钱，行窃的是骗子。约翰逊愤怒描述的，是犯罪手册里最古老的伎俩之一 —— 预付款诈骗。这与臭名昭著的 「尼日利亚王子」 邮件诈骗、网恋杀猪盘，以及传统的电话诈骗室所用的心理操纵手段完全一致。骗子承诺不切实际的回报，不断要求预付费用以 「解锁」 虚幻的资金，最终销声匿迹。

约翰逊所说的村里的那个罪犯，完全可以同样轻易地谎称把这 500 英镑投资到外汇市场、稀有金币、布鲁克林大桥，甚至一张品相完美的初代全息版喷火龙卡。诈骗所借用的载体，与诈骗的运作机制毫无关系。欺诈的核心是欺骗，而非被当作诱饵的资产。

仅仅因为有罪犯打着比特币的名义诈骗老人，就判定比特币是庞氏骗局，这就如同有人在巴克莱银行的 ATM 机旁被持刀抢劫，你就说美元或英镑是骗局一样荒唐。

庞氏骗局是一种定义非常明确的金融欺诈。它需要一个中心操作者，用新投资者的资金向早期投资者支付虚假回报，依靠不断扩大的受害者群体维持假象，直到最终不可避免地崩盘。

比特币没有中心操作者。它没有首席执行官，没有营销部门，没有推销话术，也没有公司总部。它不派发股息，也不承诺任何收益。它只是一个去中心化的软件协议 —— 一套中立、开源的交易账本，由全球数千个独立节点共同维护。把一个中立的数学账本归咎为盗贼存在的原因，是一种严重的概念错误。

人类有史以来最硬核的货币

约翰逊在专栏中刻意回避了一个客观、可验证的事实：比特币究竟是什么，以及它在全球舞台上的真实表现。他将比特币斥为转瞬即逝的幻觉，却无视大量实证数据，这些数据描绘出比特币在现代经济中截然不同的角色。

庞大的规模与流动性

比特币绝非酒吧角落里的小骗局。它是一个成熟、市值达 1.42 万亿美元的资产类别。打个直观的比方，它的市值比肩甚至超过全球一些规模最大、地位最稳固的上市公司。此外，比特币日均交易量约为 620 亿美元。这种深厚、持续、全天候的流动性，是全球主要货币或大宗商品才具备的特征，而非一个随时崩盘的区域性庞氏骗局。

极致的透明度

这起酒吧诈骗案极具讽刺意味的一点在于：如果这位老人真的自己买入比特币并自行保管，他所接触的将是人类历史上透明度最高的金融网络。比特币运行在公开区块链之上。从 2009 年挖出的第一个创世区块开始，每一笔交易都被永久记录、全网可验证，任何能上网的人都可以完整审计。传统银行运行在封闭的信息孤岛中，人们只能盲目信任不透明的机构，而这些机构往往刻意掩盖风险。比特币则完全公开运行，依靠的是密码学真相，而非企业承诺。

无与伦比的表现

如果要谈论投资价值，这也是约翰逊试图用皮卡丘做对比的目的，真实数据对他的观点极为不利。自诞生以来，在任意一个四年周期内，比特币的表现都超过了全球所有法币、所有股票指数以及所有贵金属。

四年这个指标并非随意挑选；它与比特币内置的 「减半」 周期完全吻合。每四年，分配给矿工的新增资产供给会自动减半，用代码强制执行绝对稀缺。尽管比特币短期价格波动极大是出了名的，但长期走势一直是稳步增值，驱动力来自全球不断增长的采用率，以及严格限制在 2100 万枚的总供给量。

11% 通胀剖析：量化宽松如何摧毁英镑

约翰逊专栏中最能说明问题、也最虚伪的部分，是他对法币的所谓哲学辩护。为了解释英镑或美元为何有价值，而比特币据称没有，他搬出了《圣经》。具体来说，他引用了耶稣的典故：耶稣指着一枚罗马硬币说，「凯撒的物当归给凯撒。」

约翰逊认为，货币必须印有 「凯撒的头像」，才具备内在价值。在他的世界观里，价值不来自稀缺、效用或共识，而来自权威、法令，以及国家强制力的隐性威胁。

可问题是，当凯撒严重滥发货币、管理失当的时候，会发生什么？

鲍里斯・约翰逊所领导的政府，正是最终引发两位数通胀的货币政策的操盘者。要理解一位前首相将比特币比作庞氏骗局有多么荒谬，我们必须看清英格兰银行的运作方式，尤其是量化宽松（QE）这一机制。

在约翰逊任期内，特别是新冠疫情期间，英国政府需要巨额资金为大规模休假计划和公共卫生项目提供资金。由于税收无法覆盖这一历史性赤字，政府转向了英格兰银行。

通过量化宽松，英格兰银行实质上凭空创造了数千亿英镑新货币。他们用这些新创造的数字储备，从私人金融机构手中购买政府债券。2009 年至 2021 年，英国央行的购债计划规模飙升至惊人的 8950 亿英镑，而在约翰逊入主唐宁街期间，这一进程出现了大幅加速。

这项政策让新印的法币如洪水般涌入金融体系。英国 M4 货币供应量（衡量英国经济中流通货币总量的指标）直线飙升。

经济学规律简单而残酷：如果货币供给大幅增加，而实际商品和服务的供给停滞不前（甚至像疫情封锁和后续供应链冲击期间那样大幅萎缩），商品价格必然上涨。更多的英镑，追逐更少的商品。

对任何了解货币史的人来说，结果完全可以预见。2022 年末，英国消费者价格通胀率达到惊人的 11.1% 峰值。

想想这个数字对普通民众意味着什么。这意味着，他们银行账户里的钱 —— 印着 「凯撒头像」 的钱 —— 在一年内购买力缩水超过十分之一。这意味着能源账单暴涨、食品价格飞涨，生活成本危机重创工薪阶层和中产阶级。这不是酒吧里的局部诈骗，这是由政府和央行最高层策划的、系统性的全民财富稀释。

此外，巨额债务还引发了历史性的金边债券市场危机。主权债券市场动荡至极，英格兰银行不得不紧急出手购债，才勉强避免全国养老金基金陷入破产。

把时间线再拉长，法币的图景更加惨淡。自 1694 年英格兰银行成立以来，英镑购买力已经贬值超过 99%。各国央行明确设定的目标是每年让民众财富贬值 2%，而正如我们在约翰逊时代所见，他们常常失控，任由通胀飙升至远高于目标的水平。

一名积极参与了这套体系、亲手导致民众储蓄持续贬值的政客，转头去指责一种总量严格稀缺、去中心化的资产是 「骗局」，堪称讽刺到了极点。法币体系，是用大众购买力不断稀释，来填补国家无尽的债务。如果我们要寻找一种悄悄吸走无知者财富的体系，我们只需看看针线街（英格兰银行所在地）的印钞机。

不是皮卡丘的错，是政客不懂货币

说到这里，我们终于可以回到皮卡丘身上了。

约翰逊声称，一张印着卡通老鼠的纸片，是比比特币更优质的价值储存工具，这堪称金融文盲的典型示范。没错，稀有收藏品市场确实十分活跃。一张初代喷火龙卡凭借情怀、品相和物理稀缺性，在拍卖会上能拍出不菲的价格。但一张交易卡牌，在本质上并不是货币。

你无法把一张宝可梦卡拆成 1 亿个可互换的小单位，去买一杯咖啡或一块面包。

你无法在三秒钟内把一张宝可梦卡发送给远在萨尔瓦多的亲人，在不可篡改的账本上瞬间完成结算，且没有中介抽取佣金。

你无法在不依赖中心化、主观评级机构（如 PSA）的情况下，用密码学验证一张宝可梦卡的真伪 。这些机构收费高昂，还会引入人为失误。

比特币代表了一场深刻的技术与经济变革：人类首次实现了绝对、可验证的数字稀缺。它让人类有史以来第一次能够在去中心化网络中储存财富，不会被任何首席执行官、董事会或首相滥发、操纵或审查。

当鲍里斯・约翰逊这样的政客，用悲惨的本地个案和荒诞的错误类比来嘲讽这项创新时，他们是在严重损害公众利益。真正的金融素养，是民众对抗酒吧骗子和央行通胀隐形掠夺的唯一防线。

约翰逊村里的老人无疑受到了伤害，但伤害他的是一个普通小偷，而非一套算法。与此同时，数千万勤劳的英国人每天都在遭受法币体系的洗劫，购买力不断被侵蚀，而他们的前领导人却把一个数万亿美元的全球货币网络比作儿童玩具。

我们理应拥有更高水准的经济讨论。盲目相信凯撒头像就能守护我们财富的时代，正在迅速走向终结。去中心化、可验证的硬通货时代才刚刚开始。

原文作者：David， 深潮 TechFlow

昨晚，315 曝光了一门基于 GEO 的生意。

全称是生成式引擎优化（Generative Engine Optimization），你可以理解为：

花钱让 AI 替你说好话。

怎么做到的？

品牌想让消费者问 AI 的时候，AI 优先推荐自己。于是找到 GEO 服务商，服务商往互联网上批量发推广软文，AI 抓取这些内容之后，就会把它当成真实信息推荐给用户。

央视记者用了一套叫「力擎 GEO」的软件，在淘宝上就能买到。

记者虚构了一款智能手环，编了几个离谱的产品卖点，比如「量子纠缠传感」和「黑洞级续航」。软件自动生成了十几篇宣传软文，自动发布到网上。

两个小时后，记者去问 AI：智能健康手环帮我推荐一下？

AI 把这款根本不存在的手环，排在了推荐列表前面。

做这款软件的公司叫北京力思文化传媒，一个人的公司，连续多年参保人数为零。

就这么一家公司做出来的工具，两个小时就骗过了国内主流 AI 大模型。

315 牵出了 AI 投毒，但这门生意可能比一个淘宝软件大得多。

SEO ，莆田往事

首先，这事儿一点都不新鲜。

2008 年，央视「新闻 30 分」连续两天曝光百度竞价排名。花钱就能让你的网站排在搜索结果第一位，甚至排在前面的可能还是假药。

那时候这门生意还叫 SEO，搜索引擎优化。

最大的买家是莆田系民营医院。2013 年，莆田系一年在百度上花了 120 亿广告费，占百度广告总收入的将近一半。

很多不具备资质的医疗机构，靠 SEO 把自己刷到百度搜索第一页，看起来和三甲医院排在一起，普通人根本分不清。

直到 2016 年魏则西事件，大学生点击了排名靠前的莆田系医院，就诊出了人命，监管才立法明确：付费搜索就是广告。

但这没有消灭这门生意。只是把规则定下来了，从灰产变成了正规业务。莆田系照样买排名，只不过结果旁边多了个小字标签：「广告」。

但加了标签，该点的人还是会点。

搜索引擎的根本问题从来不是有没有标注，而是用户天然信任排在前面的结果。

现在人们从搜索引擎跑到了 AI，觉得 AI 更客观，不会被竞价排名污染。但谁掌握信息分发的入口，谁就能卖排名。

入口换了，SEO 换了个字母变成了 GEO，卖排名的逻辑一个字都没变。

变的，是价格。

GEO，资本市场爱过

杀不死的生意，资本市场最喜欢。

2025 年 9 月，国内最大的营销传播公司蓝色光标花了千万元，投资了一家叫 PureblueAI 清蓝的 GEO 公司。

清蓝帮真实的品牌优化在 AI 搜索结果里的排名和推荐率，客户包括蚂蚁集团、腾讯云、沃尔沃。

产品是真的，公司是真的，做的是让 AI 更准确地理解品牌信息。

这和 315 曝光的力擎 AI 投毒完全不同。力擎是虚构产品、捏造参数、用假信息骗 AI；清蓝是拿真实的品牌内容去适配 AI 的推荐逻辑。

但从 AI 的角度看，两件事的技术路径是一样的：都是往互联网上发布内容，等 AI 来抓取。

AI 分不清哪个是营销，哪个是造假。这也是 GEO 这门生意最暧昧的地方。

蓝色光标投清蓝的时候，GEO 还只是一个营销圈子里的行业术语。三个月后，它变成了一个股票概念。

2025 年 12 月底，蓝色光标涨停。

券商开始密集召开电话会解读 GEO，研报把它定义为「AI 时代的下一代流量入口」。资金跟着涌进来，不光买蓝色光标，只要沾上数字营销、AI 概念的公司全部跟涨。蓝色光标 9 个交易日涨了 132%，一批跟风的概念股也翻了倍。

图源：财联社

涨完之后，这些公司纷纷自己发公告提示风险：

GEO 业务没有收入，对公司经营没有重大影响。蓝色光标也承认，AI 驱动的收入，占整体营收比重很小。

言下之意是，股价翻了一倍多，但 GEO 这门生意，本身还没赚到什么钱。

1 月底，蓝色光标股价从 9.6 元涨到了 23.3 元，一个月涨了 143%。就在这时候，董事长赵文权宣布减持不超过 2000 万股。按当时的股价算，大约套现 4.67 亿元。

公开研报显示，去年国内 GEO 全行业的市场规模，大约 29 亿元。蓝色光标一只股票一个月的市值涨幅，远远超过这个数。

315 曝光力擎系统给 AI 投毒，花的是几百块。但 GEO 概念在 A 股走了一遭，赚的是几十亿。

投的是不是毒不好说，但赚到的钱是真的。

315 叫投毒，硅谷叫商业化

今年 1 月，OpenAI 在官方博客上宣布：ChatGPT 要开始卖广告了。

免费用户和每月 8 美元的 Go 用户会看到广告，付费订阅的高级用户不受影响。

2 月 9 日，广告正式上线。有些广告会出现在 ChatGPT 回答的底部，标着一个小字：Sponsored（赞助商提供）。第一批广告主包括福特、Adobe、Target、百思买…

你问 ChatGPT 买什么车好，它给你一个回答，回答下面挂着福特的赞助链接。

OpenAI 说得很清楚：广告不会影响 ChatGPT 回答的内容。回答是回答，广告是广告，分开的。

这话听着耳熟吗？

百度当年也是这么说的。竞价排名是竞价排名，自然搜索是自然搜索，分开的。后来搜索结果前五条全是广告。

OpenAI 预计，广告能帮它把消费者端的年收入翻倍到 170 亿美元。ChatGPT 周活跃用户超过 8 亿，其中 95%是免费用户，全都是广告的受众。

现在回头看 315 曝光的那条产业链：力擎往 AI 里灌软文，让 AI 推荐不存在的产品。OpenAI 在 AI 的回答下面挂赞助内容，让 AI 推荐付了钱的产品。

一个没跟平台打招呼，叫投毒。一个跟平台签了合同，叫商业化。

对用户来说，区别是什么？

一个在回答里面，一个在回答下面。一个没有标签，一个标签写着广告。

315 抓了几百块钱的力擎，A 股炒了几十亿的 GEO 概念，OpenAI 一年准备靠这个赚 170 亿美元。

同一件事，性质从投毒变成了商业化，价格涨了几万倍。

23 年 11 月，印度理工学院德里分校和普林斯顿大学的研究者在 arXiv 上发表了一篇论文，标题就叫《GEO: Generative Engine Optimization》。

这是学术界第一次正式定义这个概念。

从论文发表到 315 曝光，两年出头。中间经历了灰产、融资、概念股暴涨、董事长套现、AI 平台亲自下场卖广告…

二十年前 SEO 走过的路，GEO 用两年走完了。

区别在于，那时候大家花了好几年才学会不全信搜索引擎的结果；现在 AI 还在信任红利期，大多数人还没意识到 AI 的回答也可以被买到。

不过，这个红利期或许不会太久。下次你问 AI 什么值得买，记得多想一秒：

回答可以免费，脑子不能外包。

原文作者：Nishil Jain

原文编译：深潮 TechFlow

导读：DeFi 链上借贷 2025 年 Q4 创下 900 亿美元历史新高，但机构资本仅占 TVL 的 11.5%——这个反差道出了本文的核心。监管壁垒已在逐步瓦解（GENIUS 法案通过、SEC 撤销多起调查），真正卡住机构的是风险隔离基础设施的缺失：没有固定利率、没有风险分级、没有可以嵌入内部合规框架的工具。作者系统梳理了 Aave V4、Morpho 策展人模型、Pendle 收益分拆和 Maple 结构化信贷如何各自填补这一空白，是目前最完整的 DeFi 机构化路线图之一。

全文如下：

根据 DeFiLlama 的数据，2025 年 Q4 加密抵押借贷达到 900 亿美元的历史新高。链上借贷目前约占其中三分之二，而 2021 年峰值时这一比例不足一半。另一方面，私人信贷市场的市值在过去一年里翻了一倍多，从 2025 年 2 月的 100 亿美元增至今天的 250 亿美元。

DeFi 已成长为一个可信的信贷市场，但来自资产管理公司、养老基金、捐赠基金和主权财富基金的机构资本，仅占 DeFi 总锁仓价值的 11.5%。

DeFi 基础设施成熟度与机构采用率之间的差距，正是本轮周期中最核心的结构性张力。

在上一篇文章中，我们探讨了 DeFi 的资金库生态如何通过开放、可验证的基础设施实现规模化——区块链的信任层取代了使传统资产管理难以拆解的人工验证成本。正是同一属性，让下一步演化成为可能。

当风险参数、策展人行动和清算逻辑全部上链且可审计时，就有可能构建一套在传统金融中因过于不透明或成本过高而无法协调的风险管理基础设施。

策展资金库是这种思路的首次体现。然而，机构需要的不仅仅是策展——他们需要跨市场的风险隔离、固定利率工具和结构化信贷。本文深入探讨了目前在 DeFi 中涌现的更广泛的风险技术栈。

受监管的数字资产银行之一 Sygnum Bank 在 2025 年中期发布了一份直白的评估报告：尽管 DeFi 协议正常运行、许可池已存在、KYC 框架已上线、代币化现实世界资产已投入运营——但在他们看来，在法律执行力和监管风险完全解决之前，不会有任何主要机构决策者将资金配置到加密资产。

Sygnum 补充道，几乎所有流入仍来自风险承受能力较高的资产管理公司、对冲基金或加密原生机构。KYC 门控资金库和许可借贷池，通常被呈现为机构突破，但并未吸引到有意义的机构资金流入。

对 DeFi 敞口的需求是真实存在的。EY-Parthenon 和 Coinbase 在 2025 年 1 月对 352 位机构投资者进行的调查显示，83%的受访者计划增加加密配置，其中 59%打算将 AUM 的 5%以上投入其中。然而，目前只有 24%的机构实际参与 DeFi。

这些顾虑是有依据的。被问及不参与 DeFi 的原因时，监管不确定性以 57%排名第一。这是一个真实的障碍——但也是一个正在被积极拆除的障碍。GENIUS 法案已经通过，MiCA 正在欧洲全面执行，SEC 关闭了针对 Aave、Uniswap、Ondo 等协议的调查而未采取执法行动。

调查揭示的其他障碍更能说明问题：合规风险以 55%位居第二，内部专业知识不足以 51%紧随其后。这些问题不是关于 DeFi 是否合法，而是关于机构能否在现有风险框架内将 DeFi 敞口具体落地。合规团队能否将一个借贷仓位映射到内部授权范围内？风险官员能否将对特定抵押品类型的敞口进行隔离？投资组合经理能否在定义好的参数范围内，将资金配置委托给专业策展人？

在今天的大多数 DeFi 中，答案仍然是否定的。然而，链上风险动态正在发生变化。

缺失的那一层

这背后的原因根植于加密行业的结构。根据富达的研究，机构投资者将约 41%的投资组合配置于固定收益。保险公司、养老基金和捐赠基金这样做，并非缺乏风险偏好——而是因为其授权要求可预测的现金流来匹配长期负债。

使这一切成为可能的基础设施——仅利率互换一项，根据国际清算银行数据就有 469 万亿美元的名义未偿额——从根本上依赖一个基本原语：风险分离——将敞口拆分为固定和浮动两部分，使不同参与者各取其所。

DeFi 的第一个周期省略了这些风险分离原语。2020 至 2021 年的设计哲学聚焦于共享资金池、统一风险参数、治理投票决定抵押品，以及变动利率。

每一位存款人承担同等敞口。

对于加密原生资本——运行基差交易的对冲基金、追逐激励的收益率耕作者——这套模型行之有效。DeFi 借贷从数亿美元增长至数百亿美元。但这种架构设置了一个上限。当没有机制可以分离风险，没有办法将特定抵押品类型的敞口隔离，也没有办法将风险决策委托给专业策展人时，管理着全球 130 万亿美元以上固定收益的资本，就几乎没有进入通道。

正在发生的变化

在几个主要协议中，一场结构性转变正在进行。

它们的共同主线，是引入风险管理工具，让机构可以根据自身的合规和风险偏好定制体验。

风险隔离

在 Aave V3 中，每个借贷市场都是一个独立池——拥有各自的流动性、各自的资产和各自的风险参数。为不同风险档位创建一个新市场，需要从零开始积累流动性，成本高昂，且会形成利率较高的薄流动性池。

Aave V4 目前在公开测试网上运行，主网发布目标为 2026 年初，它将系统拆分为两层。中央流动性枢纽（Liquidity Hub）持有每条网络上的所有资产，而面向用户的辐射节点（Spoke）则定义各自的风险规则、抵押品类型和访问控制。

辐射节点从枢纽获取流动性，而非自行维护。在这一新模型中，流动性是共享的，但风险是隔离的。一个机构以代币化国债借入稳定币的 RWA 辐射节点，可以设置独立的 LTV 比率、清算参数和访问控制——与隔壁运行高波动加密资产的辐射节点完全独立。

两者共享同一深度稳定币池，但其中一个发生的清算级联不会污染另一个。

Aave 的 Horizon 平台以类似的许可方式运营 RWA 市场，净存款已超过 5.5 亿美元，Kulechov 通过与 Circle、Ripple、富兰克林邓普顿和 VanEck 的合作，目标在 2026 年达到 10 亿美元。

委托风险策展

Morpho 可能已经为机构进入 DeFi 借贷铺平了 UX 路径。还记得机构”内部专业知识不足”的问题吗？Morpho 资金库可能就是解决方案。其资金库系统通过引入专业策展人，将流动性提供与风险管理分离——独立团队代表资金提供方，负责定义抵押品政策、设置敞口限制，并在借贷市场中配置资金。

目前超过 30 个策展人在 Morpho 上运营，总存款从 50 亿美元增至 110 亿美元，活跃贷款达到 45 亿美元。

Morpho 在产生被动收益率和管理风险之间提供了最优平衡，机构也开始看到其价值。

2026 年 1 月，管理超过 150 亿美元客户资产的注册资产管理公司 Bitwise，在 Morpho 上推出了首个非托管资金库，由专职投资组合经理负责策略和风险管理。

美国首家联邦监管的数字资产银行 Anchorage Digital，现在为机构客户提供直接访问 Morpho 资金库的通道，并托管由此产生的资金库代币。

Coinbase 整合 Morpho 以支持其加密抵押借贷产品，支持超过 9.6 亿美元的活跃贷款。法兴银行 Forge、Gemini 和 Crypto.com 建立了类似的集成。

收益率可预测性

DeFi 与机构资本之间最根本的错位之一，在于利率结构。DeFi 借贷利率默认是变动的，随资金池利用率波动，有时在几天内就能从两位数跌至个位数。

对于需要将可预测现金流与长期负债相匹配的养老基金或保险公司而言，这是不可行的。如果你的收益来源可能下个月就下降 5%，就无法承诺向受益人支付 7%的回报。

Pendle 通过将收益型资产拆分为两种可交易代币来解决这一问题：本金代币（PT），代表底层资产，可在到期时赎回；以及收益代币（YT），捕获截至到期日前产生的所有变动收益率。

这种拆分与传统固定收益工具如出一辙——PT 的功能类似于零息债券，同时 YT 将浮动利率敞口隔离出来，供那些希望对利率变动进行投机或对冲的人使用。

购买 PT 的机构锁定了固定回报；购买 YT 的交易者则杠杆化了对变动收益率的敞口。双方都能从同一底层仓位中得到他们所需要的东西。

Pendle 在 2025 年结算了 580 亿美元的固定收益，同比增长 161%，产生超过 4000 万美元的年化协议收入。

其 Boros 平台于 2026 年初推出，将这一逻辑延伸至资金费率衍生品——允许机构对永续合约资金费率进行对冲或做多，而此前这个日均交易量超过 1500 亿美元的市场，根本没有链上对冲工具。

链上信贷多元化

大多数 DeFi 借贷协议只从一个来源产生收益：具有变动利率的超额抵押加密贷款。当市场降温时，利用率下降，利率压缩，收益率随之下滑。

Maple Finance 一直在多元化其回报来源。其核心产品向机构借款人——交易公司、做市商——承接固定利率的超额抵押贷款，并通过链上实时可见的抵押品提供透明度。目前提供 5.3%的 30 天年化收益率。

除此之外，它在 2025 年初推出了 BTC 收益率产品，产生以比特币计价的回报；还推出了高收益担保池，通过主动信贷核保，2025 年 Q2 实现了 9.2%的收益率。

其 syrupUSDC 代币——借贷池参与权的流动性收据——与 Aave、Morpho、Spark 和 Pendle 集成，允许存款人跨协议组合收益率，或通过 Pendle 的收益代币化锁定固定利率。由此产生的是一个多策略信贷平台，而非单一借贷池。

Maple 的 AUM 在整个 2025 年从 5.16 亿美元增长至 45.9 亿美元，未偿贷款增长了八倍，Q4 年化收入达到 3000 万美元。

CEO Sid Powell 已发出向结构化信贷——证券化和资产支持产品——进军的信号。在实践中，这意味着获取一批链上贷款并将其切割成分级：优先级档位优先获得偿付，风险较低；劣后级档位首先吸收损失，但获得更高回报。

这正是使传统信贷市场从数十亿美元规模扩大到数万亿的机制——它让同一个贷款池可以同时被保守型养老基金和追求收益的对冲基金投资。这些产品尚未上线，但方向释放了将链上信贷产品多元化以覆盖所有风险档位的信号。

规律

个别协议的细节，远不如它们所揭示的结构性规律重要。DeFi 正在以可编程、透明和可组合的形式，重建 TradFi 的风险管理原语——风险隔离、策展、分级、固定利率、合规门控。

这一区分至关重要。智能合约是可审计的，结算是实时的，资金库配置在链上可见，策展人行动经过时间锁定且可观测。

传统风险基础设施中所有的不透明性都没有存在的必要了。被引入的是功能性架构——关注点分离，使得不同类型的资本能够在共享基础设施中共存。

资金库生态是这一融合最清晰可见的地方。Bitwise 的 2026 年展望将链上资金库描述为”ETF 2.0″，预测其 AUM 今年将翻倍。Morpho 认为，其资金库是继稳定币作为活期账户层成功之后的储蓄账户层：稳定币将货币带上链，资金库让它运转起来。

随着越来越多的机构、金融科技公司和新银行将资金库驱动的收益产品嵌入其服务，终端用户可能根本意识不到自己正在与 DeFi 基础设施交互。

加密抵押借贷市场比以往任何时候都更健康。Galaxy 的研究指出，当前的杠杆周期建立在有抵押、透明的结构之上，取代了定义 2021 年的不透明、无抵押信贷。

然而，突破加密原生资本的规模上限，需要一套与机构授权对齐的风险层。正在构建这一层的协议——通过模块化风险隔离、专业策展、固定利率基础设施和链上结构化信贷——正是有望捕获下一个量级资本的主角。

它们是否会成功，与其 TVL 的关系较小，更多取决于机构是否会逐渐相信这些链上风险控制，与他们已经在其中运作的传统风控机制同样可靠。这个问题仍然悬而未决。但这是有史以来第一次，回答这个问题所需的架构已经存在。

上周加密市场继续延续了震荡走势，比特币在经历前期快速下跌之后出现了阶段性反弹，但从整体结构与量能角度来看，当前行情仍处于弱势区间震荡阶段，中期趋势尚未发生根本性改变。

在这样的市场环境下，我们继续严格按照既定交易体系执行策略：一方面持续跟踪HYPE 的Ⅲ浪主升结构演化，另一方面则围绕BTC 的区间震荡格局，进行短线价差交易与中线趋势持仓管理。

本周周报将对上周行情结构、交易执行情况以及本周市场可能演化路径进行系统复盘与分析，并给出相应的交易策略参考。

交易周报核心摘要：

• HYPE 多周期走势结构深度解构：周度跟踪。（详见第一部分内容）

• HYPE 短线交易成效验证：HYPE 上周完成一次短线多单操作(1 倍杠杆)，成功实现收益约 18.44%。（详见表一）

• BTC 策略执行（短期）成效验证：比特币上周遵循既定短线策略执行，完成一次短线空单操作(1 倍杠杆)，成功实现收益约 2.01%。（详见表二）

• BTC 策略执行（中期）成效验证：比特币上周遵循既定中线策略，继续持有于 89,000 美元(1 倍杠杆)建仓的空单，截止上周收盘（约 72,831 美元）盈利约 18.17%，期间最大盈利约 32.58%。

• 核心观点（短期）验证：比特币上周继续维持弱势区间震荡格局。目前走势符合预期。

• BTC 本周行情走势预判及中、短线操作策略。 

一、HYPE：走势结构分析及短线操作复盘

1、HYPE 市场动态与投资机会持续跟踪

• 2 月 23 日周评：首次提示 HYPE 可能进入投资窗口，指出当时行情在处于Ⅱ浪回调阶段，并预判随后有望启动Ⅲ浪主升行情。

• 3 月 3 日周评：判定 2 月 24 日的低点 25.60 美元可能是Ⅲ浪的启动点，确认趋势转换的位置。

• 3 月 9 日周评：指出价格在日线级别已有效突破多重均线阻力，随后进入回踩整固阶段，属于动能积累过程，预计结束后将迎来快速上涨。

2、HYPE 日线级别走势结构概述：（基于 1 月 21 日之后的行情演变）

• Ⅰ浪（驱动浪）：自 1 月 21 日低点 20.46 美元至 2 月 3 日高点 38.41 美元，历时 14 天，期间最大涨幅达 87.73%。

• Ⅱ浪（调整浪）：自 2 月 3 日高点 38.41 美元至 2 月 24 日低点 25.60 美元，历时 20 天，期间最大跌幅为 33.35%。 

• Ⅲ浪（主升浪）：自 2 月 24 日低点 25.60 美元至今，并于 3 月 14 日创出新高 38.85 美元，已成功突破Ⅰ浪顶点 38.41 美元，确认Ⅲ浪行情成立。截止目前，行情已运行 20 天，期间最大涨幅达 51.76%，主升趋势正在延续。

3、 HYPE 小时级别细分结构：（基于 3 月 8 日之后的行情走势）

HYPE_60 分钟 K 线图

图一

• HYPE 小时级别走势结构回顾(03.02～03.08)：在 3 月 9 日周评中，我们认为自 3 月 2 日展开的小时级别调整可划分为 9-10、10-11、11-12、12-13、13-14 共 5 段调整结构。分析显示，进入段（9-10）与离开段（13-14）相比较出现了明显的底部背驰信号。因此，我们研判当时调整在端点 14（约 29.67 美元）结束的概率较大。

• 自 3 月 8 日低点（端点 14）启动的上涨，其内部可划分为端点 14 至 24 的 10 段式结构。这 10 段（即 14-15, 15-16, 16-17, 17-18, 18-19, 19-20, 20-21, 21-22, 22-23、23-24）构成了上涨推动浪。截至分析时，此上涨结构仍在延续。

• 中枢构建：在最新的 10 段结构中，19-20、20-21、21-22、22-23、23-24 这 5 段正在构筑上涨中枢结构。

4、本周核心观点：目前行情处于Ⅲ浪趋势中。当中枢构建完成后，后续走势的关键，在于观察价格能否有效摆脱该中枢的引力束缚。本周维持区间震荡概率大。

5、 HYPE 短线操作复盘（1 倍杠杆）：(03.09～03.15)

上周我们依据自主构建的价差交易模型与动能量化模型发出的交易信号，并结合对Ⅲ浪主升行情的预判，完成一次短线（多单）操作，成功盈利 18.44%。

表一

•  开仓决策（见图二）：本次开仓决策整合了趋势、结构、量化信号三重验证：首先，判断小时级别调整结构已在端点 14（约 29.67 美元）处结束，随后价格有效突破前期平台上轨（约 31.33 美元）压制，同时依据价差量化模型与动能量化模型发出的底部共振信号，所以我们于 31.40 美元开仓 30%多单。

•  平仓决策：依据价差量化模型与动能量化模型发出顶部共振信号，且价格已接近Ⅰ浪顶点 38.41 美元附近，所以于 37.19 美元附近清仓。

•  交易小结：本次操作成功捕捉Ⅲ浪上涨机会，成功盈利约 18.44%。

HYPE_60 分钟 K 线图

图二（短线交易图示）

二、比特币：走势结构分析及长、短线操作复盘

1、短线操作策略回顾：（见表二）

我们严格依据自主构建的价差交易模型与动能量化模型发出的交易信号，并结合对市场走势的预判，在上周完成一次短线（空单）操作，交易盈利 2.01%。

①、比特币短线交易明细汇总：(杠杆*1 倍)

表二

②、短线交易复盘：（见图三）

 • 开仓：币价反弹至 74,500 美元附近遇阻，同时价差交易模型触发强烈顶部预警信号（图中绿点），且两大模型沽空共振信号，所以我们于 72,496 美元建立短线30%空头仓位。

 • 平仓：跌至 70,500 美元附近,同时价差交易模型触发底部预警信号（图中红点），因此于 71,039 美元附近全部清仓。

比特币 30 分钟 K 线图：(动能量化模型+价差交易模型)

图三（短线交易图示）

2、 中线操作策略回顾：

中线策略：继续持有于 89,000 美元附近（1 月 28 日）建仓的 60%空单，截止上周盘后（收盘价约 72,831 美元）盈利约 18.17%。

三、比特币：周线、日线技术指标分析

结合市场运行，笔者依据自主构建的交易体系，从多模型与多维度等层面，对比特币多项技术指标进行深度剖析。

1、从周线级别层面分析，如(图四)所示：

比特币周 K 线图：(动能量化模型+情绪量化模型)

图四

•  动能量化模型：技术指标显示，动能线同步下行，其中白色动能线有走平迹象，负向能量柱逐渐缩短，未出现动能背离信号。

•  情绪量化模型：蓝色情绪线数值 26，强度为零；黄色情绪线数值 13，强度为零，顶峰数值是 0。

•  数字监测模型：均线呈现空头排列，上周收出大阳线，涨幅约 10.39%，币价首次站上 7 周均线；底部数字监测信号未出现。

综合研判分析：从上述三大模型数据来看，上周市场反弹力度显著，多方动能集中释放，多项技术指标得以修复，超跌状况有所缓和。然而，我们认为比特币周线级别的空头趋势尚未扭转，上周收出的大阳线仍需进一步观察确认其可持续性。

2、从日线级别层面分析：如(图五)所示

比特币日 K 线图：(动能量化模型+情绪量化模型)

图五

•  动能量化模型：上周行情整体呈现“震荡上行”格局。动能线在零轴下方同步上行，其中白线动能线首次上穿零轴；正向量能柱逐渐增强，但是力度较弱。

• 情绪量化模型：上周日盘后，蓝色情绪线数值 31，强度为零；紫色情绪线数值 75，强度为零，紫色线上升显著。

综合研判分析：结合动能量化与情绪量化模型分析，我们认为：尽管上周日线连续收出 7 根阳 K 线，显示出较强的短期反弹动能，但每天的成交量并没有同步放大，整体走势仍属于超跌反弹范畴，尚未脱离区间震荡格局。日线空头趋势仍在延续，后续需重点关注多空双方对关键分界线（零轴）的争夺情况。

四、本周行情预测：(03.16～03.22)

1、比特币上涨中枢构筑(基于 2 月 6 日低点后行情):（每周更新）

比特币 4 小时 K 线图

图六

以比特币 4 小时为分析周期:

•  中枢构筑：在（图六）中显示：上周主要运行 12-13 段走势结构。目前看，上涨中枢构筑过程中。其最高阻力位上移至 74,090 美元附近，最低支撑位约 62,500 美元附近；中枢上轨约 68,800 美元，中枢下轨约 66,250 美元。

2、 C-2 浪反弹结束判断：

•  维持此前的核心研判框架：比特币自 2 月 6 日低点（约 60,000 美元）启动的上涨行情，在性质上属于大级别 C 浪调整内部的 C-2 浪超跌反弹，随后将有 C-3 浪调整行情。

•  C-2 浪反弹结束依据：若币价在调整中有效跌破约 66,250 美元的中枢下轨支撑，且后续反抽确认无法重新站上该位置，则构成了缠论意义上的第三类卖点。此信号表明下跌动能强劲，反弹结构可能已遭破坏，C-2 浪反弹就此结束的可能性显著增大。

3、本周核心观点：维持 62,500～74,500 美元区间震荡格局，观察区间上下边缘附近多空争夺；特别关注：币价有效跌破中枢下轨（约 66,250 美元）之后的走势。策略上应坚定执行“逢高减仓（多单），控制风险”的操作原则。

4、核心压力位：

    • 第一压力区：74,500 美元附近 （前期重要低点附近） 

    • 第二压力区：79,500～80,600 美元区域 （2025 年 11 月低点附近） 

5、核心支撑位：

    • 第一支撑位：65,000 美元附近 (前期重要支撑区域) 

    • 第二支撑位：60,000～62,500 美元区域 (2 月 6 日低点附近)

    • 第三支撑位：57,400 美元附近         

五、本周操作策略(排除突发消息影响)：(03.16～03.22)

1、 中线策略：（见图七）

比特币日 K 线图：(仓位监测模型)

图七

仓位监测模型：目前币价位于多空飘带（黄色）下方，则继续持有于 89,000 美元（1 月 28 日）建立的 60%空单仓位。

• 若币价反弹有效突破 74,500 美元，可将中线仓位降至 40%。

• 若币价反弹有效突破多空飘带并站稳其上方，将中线仓位全部清零。

2、短线策略：利用 30%仓位，设置止损点，依据支撑及压力位，寻找做“价差”机会。(以 30 分钟/60 分钟作为操作周期)。

3、由于市场中期方向属于空头趋势，为动态应对市场复杂演变并结合自建交易模型发出的信号，我们拟定 A/B 两套短线操作预案：

 • 方案 A：反弹遇阻，逢高沽空。

    • 开仓：当币价持续反弹至 74,500 美元附近触发遇阻信号并结合模型顶部信号，可建立 30%空头仓位。

    • 风控：空单初始止损设于 76,000 美元上方。

    • 平仓：当跌至重要支撑位附近并结合模型信号，可逐步清仓获利了结。

• 方案 B：顺势破位空单。

    • 开仓：当币价有效跌破中枢下轨 66,250 美元后，然后回抽该点位但无法站稳时，并结合模型顶部信号，可顺势建立 30%空头仓位。

    • 风控：空单初始止损设于 67,500 美元上方。

    • 平仓：当下跌至支撑位并结合模型信号，可逐步清仓获利了结。

六、特别提示：​​

 1. 开仓时：立即设置初始止损位。

 2. 盈利达 1%时：将止损位移至开仓成本价（盈亏平衡点），确保本金安全。

 3. 盈利达 2%时​​：将止损位移至盈利 1%的位置。

 4. 持续跟踪：此后币价每再盈利 1%，止损位就同步移动 1%，动态保护并锁定

金融市场瞬息万变，所有行情分析及交易策略均需动态调整。本文所涉及的全部观点、分析模型与操作策略，均源自个人技术分析，仅为个人交易日志之用，不构成任何投资建议或操作依据。市场有风险，投资需谨慎，请勿据此决策。