分類: 星球日報

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

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

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

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

一、先说这个面板是怎么回事

我大概是 5 月 21 日左右开始手搓这个面板。

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

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

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

说到底，还是整个过程太碎片化了，没有系统的时候，人很容易靠情绪下单。

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

经过几版迭代后，我拆成两个 Tab，分别是「持仓仪表盘」+「机会监控」。

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

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

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

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

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

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

二、PM 的数学期望陷阱，与「T1、T2、T3」设计原则

以上是简单介绍，其实我更想讲的是我实测之后的一个思考。

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

我会试着把我的思考说清楚，如有错漏，大家就当没看见吧：

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

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

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

所以我在面板里不会只看「预期收益率」，还会同时盯两个东西：

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

第二个原因，也是我第一章节提到的 T1、T2、T3 分层的来源。

简单来说，我分为了三类：

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

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

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

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

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

总的来看，仓位上限，本质上是在给「我可能判断错了」留出代价可承受的空间。

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

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

做得多了，总会遇到那次错的。

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

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

三、跑完这一轮，我对 Polymarket 的真实看法

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

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

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

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

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

一旦遇到，就是本金全无。

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

因为这样的数学期望，长期来看是负的。

所以我现在对 PM 的理解更保守：

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

所以我现在更愿意把 PM 当成一个判断力训练场。

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

这些能力，在 PM 之外，同样有用。

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

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

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

小结

这篇从头到尾想说的，从来不是「我用面板赚了 30%，你也可以」。

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

这个区别，很重要。

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

原创 | Odaily 星球日报（@OdailyChina）

作者｜Azuma（@azuma_eth）

Strategy 的优先股 STRC 正处于持续“脱锚”之中。

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

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

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

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

STRC：Strategy 资本飞轮的引擎

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

脱锚原因：信心，信心，还是信心

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Strategy 的买盘，可能转为卖盘

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

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

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

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

世界杯是一个很适合观察钱包变化的场景。

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

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

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

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

一、世界杯的实验：当 Agent 开始理解「意图」

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

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

但 Agentic 时代的变化在于，用户未必一开始就知道自己要点什么。

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

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

所以这肯定不是简单地给钱包加一个聊天框那么简单。

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

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

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

这意味着钱包的边界正在外溢。

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

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

二、从 Agent Pay 看，AI 正进入支付层

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

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

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

这其实和 Web3 钱包面对的问题高度相似。

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

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

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

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

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

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

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

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

这也是为什么 Web3 反而可能更适合讨论 Agentic Wallet。

三、Agentic 时代，钱包如何重新定义链上交互？

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

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

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

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

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

放到 Agentic 时代，这条主线会变得更具体。

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

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

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

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

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

越是在这种时候，钱包越不能退到幕后。

摘要

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

AI 驱动下的存储赛道

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

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

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

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

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

美光科技

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

基本面分析与投资逻辑

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

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

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

AI 时代，存储从配套组件升级为战略资产

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

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

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

FY2026 Q2 业绩验证需求强度

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

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

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

数据中心与云业务成为增长核心

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

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

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

HBM 与高端 DRAM 推动产品结构升级

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

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

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

行业供给紧张强化价格弹性

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

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

长期供货协议（LTA）提升盈利可见度

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

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

盈利与现金流支撑估值重构

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

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

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

风险提示

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

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

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

参考文献

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

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

免责声明

加密货币市场投资涉及高风险，建议用户在做出任何投资决定之前进行独立研究并充分了解所购买资产和产品的性质。 Gate 不对此类投资决策造成的任何损失或损害承担责任。

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

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

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

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

推荐阅读：

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

原文作者：Four Pillars（@FourPillarsFP）

原文编译：AididiaoJP，Foresight News

核心要点

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

引言

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

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

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

这 6.35 亿美元到底是什么

累计量中的 90.6% 在几秒后就返还给了用户

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

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

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

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

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

成交量高度集中于几十个钱包

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

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

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

收藏家市场尚未到来

牛市论点

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

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

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

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

二级交易低于 1%，eBay 占比下降 12 倍

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

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

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

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

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

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

代币用途

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

量翻三倍，利润率腰斩

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

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

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

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

代币价值捕获：燃烧 5.59 万美元 + 回购 88.7 万美元

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

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

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

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

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

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

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

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

结论

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

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

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原文作者：Glassnode

原文编译：AididiaoJP，Foresight News

比特币跌至接近 6 万美元，亏损扩大，近期买入者承受压力。然而流动性改善、被动买盘增强，以及 ETF 持有者展现出的耐心，表明市场可能正在构筑底部。

摘要

• 比特币较真实市场均值（True Market Mean）77,200 美元折价 15%，确认链上仍处于熊市区间，尽管停火后出现反弹并解除地缘政治风险溢价。
• 短期持有者 MVRV 从 0.81 回升至 0.90，但仍低于 1.0 盈亏平衡线，30 日 SMA 实现的盈亏比率 0.53 确认亏损实现仍主导资金流。
• 实现市值（Realized Cap）过去 90 天收缩 1.45% 至 1.07 万亿美元，但 7 日变化已接近停滞（-0.18%），重返正增长并收复真实市场均值是可信转入牛市前阶段的关键条件。
• 现货流动性状况改善，比特币跌向 6 万美元后被动买盘深度回升，减少了对激进买家的依赖，表明卖压被更高效吸收。
• 未平仓合约总价值仍处低位，但大型被动买盘持续吸收供给，激进卖压消退，指向更耐心的买家基础开始在当前价位提供支撑。
• 隐含波动率大幅正常化，而已实现波动率继续上升，推动波动率风险溢价进入负值区间。
• 偏度从近期极端值回落，表明下行保护需求显著缓解。
• 期权流趋于平衡，但做市商仓位仍集中在 68,000 美元负伽马区域。

宏观洞见

比特币 5-6 月的回落是一场战争溢价事件。前三周 BTC 从 77,486 美元下跌约 22% 至 60,861 美元低点，而 WTI 原油维持在 90 美元上方，黄金则因避险需求上涨。经典的地缘政治 – 滞胀行情。

6 月 14 日宣布的美伊和平协议在短短 48 小时内打破了这一格局。原油从 86 美元崩至 76 美元，黄金的避险溢价消退。BTC 则在反弹后重新回到此前下跌时丢失的 65,000-66,000 美元区间。

原油的百分比变动远超其他资产，这正是关键解读。过去三周压制风险资产的能源与地缘政治溢价已被移除。黄金是三者中唯一接近起始位置的资产。BTC 和原油均处于震前区间下方，但原因相反：原油在重新定价真实需求前景，BTC 则在重新定价「没有逆风」。

随着地缘政治风险溢价解除，将资本推向避险资产并远离风险资产的条件正在缓解。从历史看，这种轮动对 BTC 是利好的。

链上洞见

低于市场均值

随着美伊和平协议后地缘政治风险溢价解除、原油从 86 美元跌至 76 美元，近期压制风险资产的宏观逆风正在缓解。这一背景为我们重新审视比特币在自身周期节奏中的位置提供了机会（假设此前周期的结构性模式依然成立）。

区分结构性牛熊的最清晰标准，是用现货价格对比活跃投资者群体的成本基础。真实市场均值追踪的是活跃交易币的平均买入价，历史上是熊市与牛市的分界线。

目前真实市场均值为 77,200 美元，比现货价 65,600 美元高约 15%，市场仍处于明显折价区间。5 月中旬高点时价格曾短暂接近该水平，随后回调显著拉大了差距。

尽管出现近期反弹，链上仍坚定处于熊市区间。只有快速收复真实市场均值，才能触发我们将整体展望从熊市转向潜在牛市前阶段。

近期买入者仍处于浮亏

在真实市场均值持续折价确认整体熊市背景下，下一个问题是：6 月初低点后的反弹对新入场参与者而言情况如何？短期持有者 MVRV 衡量的是过去 155 天内移动币的总体未实现盈亏，1.0 为该群体集体盈亏平衡点。

上周报告中该指标为 0.83，新买入者深度亏损。目前已随价格从低点反弹回升至 0.90，但仍低于关键的 1.0 阈值。该群体隐含成本基础约 72,600 美元，平均仍浮亏约 10%。

近期反弹虽然带来一定缓解，但仍不足以让该群体重回整体盈利，而这正是脱离熊市条件的前提。 从 0.81 升至 0.90 缓解了近期买入者的压力，但并未彻底解决。只要 STH MVRV 未能重回 1.0，该群体就仍是任何反弹尝试中的潜在卖压来源。

亏损仍主导资金流

进一步印证熊市框架以及近期反弹未能推动 STH MVRV 重回盈亏平衡的是，市场整体盈利状况也指向同一结论。已实现盈亏比率比较的是盈利币与亏损币的美元价值，高于 1 表示获利了结占优，低于 1 则反映亏损实现是主导力量。

该比率的 90 日 SMA 目前为 1.10，远低于四年平均值，仅略高于中性线 1.0，表明季度平滑层面市场处于犹豫不决状态。而 30 日 SMA 则更为明确，仅为 0.53，确认过去一个月亏损实现大幅领先于获利了结。

90 日 SMA 徘徊在 1.0 附近而 30 日 SMA 为 0.53 的资金流配置，坚定确认当前处于熊市。只有两者 SMA 均持续回升至高于 2 的牛市区间，才是底层偏好转向的首个有意义信号。

资本在悄然流出

通过已实现盈亏比率衡量盈利偏好只是资金流画面的一半，规模才是完整图景。实现市值衡量的是流通中所有币的总体成本基础，资本流入网络时上升，流出时下降。目前实现市值为 1.07 万亿美元，过去 90 天收缩 1.45%，30 日变化为 -1.39%，反映的是周期层面持续的资本外流，而非单一剧烈冲击。

近期反弹带来的一个微弱积极信号是 7 日变化已接近停滞（-0.18%）。实现市值在周期层面收缩，印证了上述估值与资金流层面建立的熊市判断，市场处于估值折价与资本流向一致的深度熊市。

要进入可信的牛市前阶段，需要满足的具体可衡量条件是：收复 77,200 美元附近的真实市场均值、短期持有者 MVRV 重回 1.0 以上，以及 90 日实现市值转为正增长。

链下洞见

现货流动性转为支撑

比特币跌向 6 万美元区间后，现货市场状况开始改善。Binance 现货订单簿深度失衡已明显转向买盘，买方流动性目前超过挂单卖盘，达到近几个月最宽裕水平。

这表明市场参与者越来越倾向于在更低价位吸收供给，而非在反弹中提供流动性。虽然订单簿流动性本质上是动态且可快速撤回的，但近期这一转变标志着与此前回落期间卖方主导状况的显著变化。

历史上，持续的买盘主导往往伴随市场稳定期，因为更深的买墙能在价格下方提供支撑，并提升市场吸收进一步卖压的能力。

虽然这本身不足以确认底部，但强势买盘深度的出现，表明现货市场参与者正越来越愿意捍卫当前价位。

耐心买盘，无激进行为

未平仓兴趣 5 月底处于近期高位区间，为推高局部高点提供融资。6 月初价格向下突破时，现货 CVD 和期货 CVD 同步转负，表明是真实资金和杠杆参与者共同卖出，而非单边多头爆仓。随后未平仓兴趣从高点大幅压缩，确认是真正的去杠杆。资金费率从明显正值回落至零附近震荡，既无拥挤多头溢价，也无激进空头偏好。

自洗盘以来，未平仓兴趣几乎没有回升，因此期货 CVD 的小幅回升仅反映微弱的杠杆需求。现货 CVD 也未跟进，处于平缓至下行状态。但这正是上文讨论的挂单限价买盘的特征。被动订单在价差下方吸收供给，即使币被卖出也会让现货 CVD 呈现下行，而不断补充的买盘能维持这一特征。这种积累是安静且缺乏激进性的。

只有现货 CVD 持续向上转折，才能表明真实买家开始急于快速入场，而非耐心挂单。若这一信号与目前低迷的期货信号同步上行，将构成资金流双重向上对齐的建设性格局。

隐含波动率持续正常化

从隐含波动率看，比特币跌破多月区间引发的剧烈重定价，随着现货稳定在 65,000 美元并从 6 月低点反弹而持续解除。

前端调整最为剧烈。一周 ATM 隐含波动率从峰值 65% 以上回落至约 35%，一个月期限从约 50% 降至 35%。更长期限调整幅度较小，六个月期限从约 44% 降至 41%。

这一下降反映市场对当前价格环境越来越适应。尽管比特币从 6 月低点 59,000 美元反弹至接近 67,000 美元，但期权需求在各期限上持续下降，交易者正在解除卖压期间建立的保护溢价。

波动率冲击已基本被吸收，期权市场正稳步移除近期压力期定价的溢价。

波动率风险溢价转为负值

随着隐含波动率正常化，隐含与已实现波动率的关系在过去一周发生显著变化。

一个月隐含波动率从约 47% 降至 35%，而已实现波动率继续攀升，从约 27% 升至 42%。结果是波动率风险溢价大幅压缩，从 6 月初的双位数溢价进入负值区间。

图表显示，卖压期间建立的波动率溢价已稳步解除。随着隐含波动率正常化，近期市场动荡进入已实现波动率，差值压缩并最终转为负值。

目前已实现波动率高于隐含波动率，两者关系已完全逆转 6 月初的状况。

波动率风险溢价转为负值，表明期权市场目前预期比近期价格行动所暗示的更为平静。

25 Delta 偏度在保护潮后正常化

随着波动率风险溢价逆转，偏度让我们看到自卖压以来方向性保护需求如何演变。

偏度计算为看跌波动率减去看涨波动率，正值表明看跌期权较等值看涨期权溢价。本月早些时候，下行保护大幅变贵，一周偏度短暂接近 30%，一个月期限升至 24% 以上，交易者急于对冲向 6 月低点的跌势。

如今该需求已缓解。一周偏度回落至约 13%，一个月期限降至约 14%。更长期限也已正常化，三个月和六个月期限目前分别在 13% 和 11% 左右。

保护需求仍高于卖压前水平，但随着市场状况稳定，急剧的下行对冲潮已基本消退。

伽马敞口集中在当前现货上方

除了定价和情绪，伽马敞口有助于识别做市商对冲可能对市场动态影响最大的行权价水平。

近期期权流趋于平衡。过去七天，看跌买入占交易溢价最大份额（28.1%），看涨买入紧随其后（24.1%）。过去 24 小时看涨买入略超过看跌买入。

这一演变反映在伽马分布上。最大的负伽马集群目前位于 68,000 美元，另有短伽马敞口从 66,000 美元延伸至 71,000 美元。目前比特币交易在 65,000 美元附近，现货仍略低于主要短伽马集中区。正伽马敞口则远高于当前价位，处于高 70,000 美元区间，比特币距离最近的稳定做市商仓位区域仍较远。

随着保护需求正常化，做市商仓位仍集中在当前现货上方，最大的负伽马区域集中在 68,000 美元。

结论

比特币仍处于修正阶段，但市场特征正在开始转变。虽然盈利状况恶化、已实现亏损加速、近期买入者仍承受压力，但多项指标表明市场正从被迫卖出转向稳定。

流动性条件正在改善，现货订单簿正在重建，被动买家越来越活跃。与此同时，ETF 持有者继续展现相对坚定的信念，延长持有期而非激进减持。期权市场仍保持谨慎，下行保护仍有需求，但波动率预期已从近期极端水平回落。

结果是一个仍脆弱、但越来越得到耐心资本支撑的市场。比特币能否在当前价位附近建立 durable 底部，很可能取决于改善的流动性和选择性积累，能否压过持续的盈利疲弱和更广泛的风险情绪。

原创｜Odaily星球日报（、韩国半导体产业分析师 @jukan05以及 AI 芯片产业分析师 @zephyr_z9等人，一定程度上补全了对产业细节、技术工艺以及行业走向变化等方面的短板。目前，该投研机构仍保持创始人驱动 + 匿名精英团队协作的生产模式。