4 月 8 日，美国财政部长贝森特和美联储主席鲍威尔在华盛顿财政部总部紧急召集了六家系统重要性银行的 CEO，专题讨论 Anthropic 的新模型 Mythos 可能带来的网络安全风险。据彭博社报道，花旗集团弗雷泽、摩根士丹利皮克、美国银行莫伊尼汉、富国银行沙夫和高盛所罗门悉数到场。摩根大通戴蒙「因故未能出席」。

这不是一次常规的金融监管碰头。上一次财政部长和美联储主席在同一间会议室联合召集银行 CEO，是 2008 年 10 月 13 日。保尔森和伯南克当时推出了 2500 亿美元的 TARP 注资计划，试图拦住一场正在发生的金融体系崩溃。这次的触发因素不是市场，是一个 AI 模型。

而这场会议只是 44 天内 Anthropic 遭遇的第三波联邦级别监管动作。

实验室里的人和会议室里的人，几乎不重叠

Mythos 并不是不受控制地散落在世界上。4 月 7 日，Anthropic 正式发布了 Mythos Preview，同时宣布了一个叫 Project Glasswing 的防御性网络安全计划，将模型的访问权限定在 12 家合作组织内。这 12 家包括亚马逊、苹果、微软、谷歌、英伟达、CrowdStrike、Palo Alto Networks，以及一家金融机构，摩根大通。

问题在于，被叫来谈风险的人和拿到防御工具的人，几乎是两拨人。

到场的五位银行 CEO 所在机构合计管理着约 9 万亿美元资产。它们没有一家在 Glasswing 名单上，没有一家有 Mythos 的访问权。它们被叫来的原因，据彭博社，是「确保银行了解 Mythos 及类似模型可能带来的未来风险，并正在采取防御措施」。但防御措施的核心工具，Mythos 本身，它们用不上。

而唯一同时出现在两份名单上的摩根大通，它的 CEO 戴蒙恰好缺席了。

据 Anthropic 官网，摩根大通是 Glasswing 12 家创始合作方中唯一的金融机构。这家银行每年在网络安全上的支出约 6 亿美元，据 SecurityWeek 报道，拥有约 3000 名网络安全人员。4 月 8 日，贝森特和鲍威尔召开紧急会议的同一天，摩根大通的分析师发布了一份研报，看多 CrowdStrike 和 Palo Alto Networks，理由正是 Glasswing 的成立。

一边是被叫来讨论威胁的五家银行，手里没有工具。另一边是唯一拿到工具的那家银行，CEO 没来开会，分析师还在给合作方发看多评级。Glasswing 制造的不仅是技术壁垒，是信息壁垒。

44 天里发生了什么

把 Anthropic 过去六周遭遇的联邦级监管动作排在一起，会看到一个在速度和方向上都前所未有的连锁反应。

2 月 24 日，国防部长赫格塞斯向 Anthropic CEO 阿莫迪发出最后通牒：在 2 月 27 日下午 5:01 之前接受「任何合法用途」条款，否则面临后果。这个条款的核心争议是 Anthropic 在与五角大楼的合同中保留的两条使用限制，禁止将 Claude 用于大规模监控和全自主武器系统。据 CBS News 报道，赫格塞斯称「美国的战士永远不应被大科技公司的意识形态绑架」。五角大楼首席技术官 Emil Michael 则表示「在某种程度上，你必须信任你的军队会做正确的事」。

Anthropic 拒绝了。2 月 27 日，特朗普命令联邦机构停用 Anthropic 产品。同日，赫格塞斯将 Anthropic 列为「供应链风险」。

此后 44 天，三个联邦层级几乎同时对 Anthropic 展开了方向相互矛盾的动作。

3 月 26 日，旧金山联邦法院法官林发出一份 43 页的初步禁令，认定五角大楼的行为「令人不安」，可能构成对 Anthropic 的报复性惩罚，暂时阻止了供应链风险认定的执行。据 CNN 报道，法官在裁决中写道，政府的行为「很可能违反了法律」。

4 月 8 日，DC 联邦上诉法院拒绝暂停五角大楼的认定，等于推翻了旧金山法院的保护。同一天，贝森特和鲍威尔召开了那场紧急会议。

一个法院在保护这家公司，另一个法院在支持对它的制裁，同时财政部和央行又从金融稳定的角度把它当成系统性风险来讨论。同一个实体，在同一个联邦体系内部，同时被当作需要保护的创新者和需要防范的威胁源。

「供应链风险」标签，以前是给谁用的？

「供应链风险」不是一个普通的行政认定。它原本是联邦通信委员会（FCC）为应对外国通信设备安全威胁设计的工具。

2019 年，国会和 FCC 首次对华为和中兴启动了这一认定程序，理由是它们与中国政府的关联、中国法律对其施加的间谍义务以及设备中已知的安全漏洞。2020 年 6 月，FCC 发出正式认定令。2021 年，海康威视、大华和海能达被加入名单。2022 年，俄罗斯的卡巴斯基也被列入。

据 FCC 公开记录，在 Anthropic 之前，被列入这一名单的实体全部是外国公司，而且全部是被认定存在技术层面安全风险的外国公司。

2026 年 2 月 27 日，Anthropic 成为第一家被列为「供应链风险」的美国本土公司。据 TechPolicy.Press 报道，认定理由不是技术安全漏洞，而是合同条款谈判破裂，Anthropic 拒绝取消 AI 使用限制。据东北大学（Northeastern）安全政策研究者评估，这一先例可能对整个 AI 产业产生寒蝉效应，因为它意味着拒绝配合军方的使用条件就可能招致最高级别的供应链制裁。

一个为华为设计的制裁工具，第一次被用来制裁一家拒绝让自己的 AI 用于无限制军事用途的美国公司。工具还是同一个工具，但使用逻辑完全变了。5 月 19 日，DC 上诉法院将就此案进行口头辩论。

当一个 AI 模型同时是最好的防御工具和最大的系统性威胁，现有的监管框架没有为这种「能力即风险」的双重性设计过任何应对机制，而填补这个框架空白的过程，正在以每周一次联邦级事件的速度实时发生。

原创｜Odaily 星球日报（、cabbagewwc.com，代表当前赛道三种切入姿态。

OpenRouter 走「加密原生+全球开发者」路线，核心牌是合规性与创始人信用。APIMart 差异化在于多模态覆盖广度与国产模型集成深度，接入了 Qwen、ByteDance 等系列，对反向出海策略尤其友好。cabbagewwc 代表的国内开发者向中转站，深耕本地化运营与人民币计价服务，是离国内模型货源最近的一环。

三者合在一起，构成从货源采购、协议聚合到加密支付的完整价值链条。这条链条上，目前还没有一个玩家将所有环节真正打通。

Token 反向输出之路：将国产性价比模型销往全世界

如果说 Crypto 支付是「入口差异化」，那么反向出海则属于「货源差异化」。

按照精加工利润远大于粗加工的尝试来看，后者的利润价差自然更为惊人。

以 2026 年初数据为参照：Qwen3.5 百万 Token 价格低至 0.8 元人民币，约 0.11 美元，是 Gemini 3 Pro 的 1/18，与 Claude Sonnet 4.6 的 3 美元输入价格相比差距超 27 倍。

GLM-5 在编程基准 SWE-Bench Verified 上取得 77.8%成绩，超越 Gemini 3 Pro，逼近 Claude Opus 4.5，API 价格仅为后者一个零头。Kimi K2.5 上线近 20 天累计收入已超过 2025 年全年。

这些模型在海外可获得性相对极低：注册门槛、支付限制、语言界面，以及海外开发者对国产模型能力的信息差，构成了一道隐形的准入壁垒。

反向出海中转站的生存空间就在这里。

具体的操作，或许可以考虑在国内以人民币批量采购模型 API 额度，通过协议转换层对外暴露 OpenAI 兼容接口，以 USDT/USDC 计价，向海外开发者与初创团队出售。阿里云百炼 Coding Plan 提供了一个成本参照：Qwen3.5、GLM-5、MiniMax M2.5、Kimi K2.5 四大模型打包，新用户首月仅需 7.9 元人民币，即可获得 18000 次请求额度。映射到海外市场以美元定价出售，利润空间可观。

机会背面的 3 重隐忧：资金、资源与合规门槛

不瞎唱多。这门生意真正落地前，有几道门槛必须正视。

资金门槛。 批量采购国内模型 API 额度、搭建技术转发层、维持海外服务器与 Crypto 支付通道，都需要前期资本投入。更关键的是流动性管理——Crypto 收款与人民币付款之间存在汇率波动和出入金摩擦，没有成熟的资金周转方案，账期很容易出问题。

资源渠道。 稳定的国内模型 API 采购渠道是核心资产。正规渠道意味着与模型厂商或云平台建立商务合作，需要时间和资质；账号池路线面临持续的封号风险和合规隐患。同时，海外用户的触达能力同样不可或缺——Twitter/X、Reddit、Discord、Telegram 等渠道的冷启动，对于没有海外社区运营经验的团队是一道真实壁垒。

法律合规。 风险来自两端。模型服务条款的转售限制，绝大多数主流厂商明确禁止 API 商业转售，账号池模式在法律层面持续处于违约风险之中。数据安全与跨境合规，将国产模型服务出售给海外用户涉及数据出境合规要求，在当前监管环境下需要谨慎评估。Carno 收款在部分司法管辖区还可能触发 VASP 持牌要求。

另有一个点：业内已有充分证据表明，部分中转平台将用户 prompt 数据打包出售用于模型训练。这不仅是法律风险，更是一旦曝光就会直接摧毁用户信任的商业地雷。

门槛不在技术，在资源整合与风险管理。能同时做好这四件事的团队——国内廉价模型采购渠道、OpenAI 兼容协议转换、Crypto 支付通道、海外用户运营——目前市场上几乎不存在。

这既是机会，也是现实的难度所在。

从代开会员到 Token 中转，AI 销售版图在扩张

从 Alex Atallah 在 NFT 退潮后转身创立 OpenRouter，到国内一批开发者悄悄搭建起服务数万用户的中转站，这门生意的存在本身，已经是对「熊市里什么能活下来」这个问题的现实回答：不依赖 Token 炒作，不依赖融资叙事，靠真实的 API 调用量产生真实收入。

水深不代表不能游。关键在于下水之前，先把水有多深量清楚。

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原创 | Odaily 星球日报（（考虑到 TAO 连续下跌，实际矛盾或已发酵更久），表示因 Bittensor 及其创始人 Jacob Steeves（网名 Const）违背去中心化理念，Covenant AI 已决定退出 Bittensor 网络。

Covenant AI 在声明中指出，该团队的核心信念为“前沿 AI 模型的训练不应由任何单一实体控制”，但当单一行为者可以暂停子网排放、推翻子网所有者对自身社区空间的管理权、在没有流程的情况下公开废弃项目，并通过代币抛售作为胁迫机制迫使他人服从时，这就不是去中心化，而是披着去中心化外衣的中心化控制。

Covenant AI 继续指控表示，Bittensor 生态中的每一位参与者 —— 矿工、验证者和投资者 —— 都应该明白这种权力确实存在，而且已被 Const 行使。Const 行使这种权力并非为了网络健康，而是为了重新控制一个已经变得“过于独立”、难以被管理的团队，一个能够自建社区、做出独立决策、无需许可即可运作的子网所有者，因为这会威胁他在整个生态中的权力。具体而言，Bittensor 虽然采用所谓的“三人执掌”结构，即由三个人管理网络升级的多签，并向社区宣称这是分布式治理，但事实并非如此。Const 实际上仍掌控绝对权力，且抵制任何真正的权力移交 —— Bittensor 生态的权力从未离开一个人的手中。

Covenant AI 还提到，在过去几周内，Const 对该团队的运营采取了一系列与 Bittensor 所宣称的原则相冲突的行动，包括暂停 Covenant AI 子网的排放，移除该团队对自身社区频道的管理权限，单方面废弃子网基础设施，以及通过在运营冲突时刻进行大规模公开代币抛售来施加经济压力。

因此，Covenant AI 决定退出 Bittensor 网络。该团队最后表示，去中心化、无需许可的 AI 训练并非 Bittensor 独有功能，而是一种 Covenant AI 团队希望继续推进的技术能力，Covenant AI 的研究、团队、模型和愿景都会继续前进，目前已有非常令人兴奋的项目正在推进，很快将向公众公布。

矛盾公开，Bittensor 陷入舆论漩涡

由于 Covenant-72B（SubNet-3）的成功， 在加之 Covenant AI 团队另运行着 Basilica（SubNet-39，定位为一个 AI 模型评估 / 推理相关的子网）、Grail（Sub-81，定位为更复杂的任务驱动型 AI 子网）两个关键子网，该团队在 Bittensor 生态有着举足轻重地位 —— 或许正是因为 Covenant AI 在社区、资源、话语权方面的增强，才引发了与 Const 之间的“夺权”矛盾。

随着双方矛盾的公开，Bittensor 生态快速陷入了一场舆论漩涡。

产品层面，随着 Covenant AI 的出走，社区开始对 Bittensor 网络的未来发展及价值提出疑问。作为当前 Bittensor 生态中最具技术叙事与实际成果的团队之一，Covenant AI 的退出意味着这一能力链条被直接抽离，Bittensor 在 AI 模型训练方向的技术进展与生态活跃度都会面临不确定性，市场对其长期价值的判断也因此趋于谨慎。

声誉影响，Bittensor 的去中心化叙事正在遭遇自成立以来最大的挑战。Covenant AI 的指控直指 Bittensor 最核心的叙事 ——“去中心化 AI 网络”。对于依赖去中心化叙事吸引开发者与算力参与者的 Bittensor 而言，这种治理争议的影响远超短期价格波动，更可能动摇生态参与者的信心。

品牌层面，Covenant AI 则借此风波反过来在社区心智上压倒了 Bittensor。在此次声明之前，市场对于“老黄点赞”一事，普遍印象是在称赞 Bittensor，而很少有人意识到 Covenant AI 才是真正的主角，甚至没有多少人知道该团队的存在。随着事件的发酵，Covenant AI 的知名度在不断放大，Bittensor 则成为了社区印象中“失血”的那一方。

截至发文，Bittensor 官方社交媒体暂无表态，Const 在个人帐号上则是模糊回应了几句：“这件事将推动 Bittensor 出现第一批真正‘无头运行’（疑指不依赖单一团队）、真正商品化的子网……感谢 Covenant AI 让 Bittensor 更加去中心化”

在 Const 这条回应的下方，大量 Bittensor 社区用户（尤其是 TAO 持币者）正在催促 Const 对 Covenant AI 所提出的指控进行更详尽的回答，但 Const 暂未继续回复。

Odaily星球日报将持续跟进此事，敬请关注。

原创 | Odaily 星球日报（@OdailyChina）

作者 | Asher（@Asher_ 0210）

Cascade：全天候美股交易 + 加密货币永续合约交易

项目简介

Cascade 是一家加密经纪公司，提供一款 24/7 全天候运行的经纪式交易应用，支持加密货币、美股及私募资产的永续合约交易。用户可直接绑定银行账户，在单一保证金账户内完成永续交易、以投资组合为抵押的借贷以及资产转移。

根据 ROOTDATA 数据，Citrea 完成 1500 万美元融资，获得 Polychain、Coinbase Ventures 等投资。

4 月 8 日，Cascade 在 X 平台发文宣布推出 Cascade 私人测试版。

交互教程

STEP 1. 进入官网（链接：https://cascade.xyz/join），填写个人 X 账号与谷歌邮箱完成注册。

STEP 2. 进入官方 Discord 社区（链接：https://discord.gg/cascade-xyz）。

KARPAK：将真实世界停车行为代币化的 DePIN 项目

项目简介

KARPAK 是一个将真实世界停车行为代币化的 DePIN 项目，把日常城市停车行为转化为链上可验证的数据资产和工作量证明。换句话来说，用户停车时产生的数据（停车时长、位置、费用等）被采集、验证并上链，成为可 token 化的信号，这些信号可以产生收益、参与网络治理或获得奖励。

4 月 8 日，KARPAK 在 X 平台发文宣布，KARPAK SBT 现已上线，用户可铸造证明为项目早期参与者，并且可享受收益分成资格。

交互教程

STEP 1. 进入官网（https://sbt.karpak.xyz/），连接钱包（因为早期项目，建议选择资金少量的撸毛钱包，谨防账户被盗）。

STEP 2. 输入个人 X 账号信息并关注官方 X 账号。

STEP 3. 支付少量 Gas（BNB Chain 链），完成铸造。

Pixie Chess：Web3 国际象棋类游戏

项目简介

Pixie Chess 是一个 Web3 国际象棋类游戏，融合了经典国际象棋策略、集换式卡牌（TCG）机制以及加密货币经济激励，主题为“带魔法的国际象棋，真金白银对战”（Magical Chess for Real Money）。4 月 3 日，Pixie Chess 宣布完成 520 万美元种子轮融资，Paradigm 领投。

交互教程

STEP 1. 进入官网（链接：https://www.pixiechess.xyz/），点击“LOGIN”后通过连接钱包进行账号登录。

STEP 2. 填写个人昵称，并选择一个头盔完成角色创建。

STEP 3. 选择模式并开始游戏（有视频操作教程）。

1、CEX 热门币种

CEX 成交额 Top 10 及 24 小时涨跌幅：

1. BTC: +1.98%
2. ETH: +1.11%
3. TAO: -11.03%
4. SOL: +1.65%
5. ZEC: +14.91%
6. XRP: +1.26%
7. DOGE: +1.02%
8. BNB：+0.91%
9. ENJ：+17.14%
10. PEPE：-0.57%

24 小时涨幅榜单（数据来源为 OKX）：

1. OFC：+74.72%
2. TNSR：+35.8%
3. CFG：+18.49%
4. BLUR：+17.46%
5. ENJ：+16.54%
6. ZEC：+14.5%
7. DASH：+14.12%
8. THETA：+12.78%
9. PIXEL：+12.04%
10. MINA：+11.78%

24 小时币股涨幅榜单（数据来源为 msx.com）：

1. EOSE.M/USDT：+31.81%
2. YSS.M/USDT：+28.8%
3. AXTI.M/USDT：+20.27%
4. ANTA.M/USDT：+20.12%
5. FFAI.M/USDT：+13.89%
6. GAME.M/USDT：+12.17%
7. VVPR.M/USDT：+11.23%
8. GLXY.M/USDT：+11.11%
9. SNDK.M/USDT：10.18%
10. GEMI.M/USDT：+9.82%

2、链上热门 Meme Top 5（数据来源为 GMGN）：

• jelly（BSC）
• SBTI（BSC）
• 共建（BSC）
• 10 亿（BSC）
• 4（BSC）

头条

CZ 愿出资 10 亿与 Star 对赌自己的婚姻状态

CZ 在 X 平台发文表示，乐意赌 10 亿美元（或选择的任何金额），赌注是已经正式离婚（远早于今天），如果同意接受这个赌注，可以请律师来验证离婚协议。但 OKX 创始人兼 CEO Star 认为 CZ 公开提出一项 10 亿美元的赌约，显然不太符合专业操守，因此自己不参与对赌，他也非常好奇，币安的监管机构是否认为这种行为可以接受。 CZ 再发文回应称，对方应承担责任并公开道歉，而非转移话题或继续进行不实指控

俄罗斯宣布短暂停火

克里姆林宫：2026 年 4 月 11 日 16 时至 4 月 12 日当天结束，将实施一次复活节休战。

WLFI 下周拟提交解锁早期代币提案，回应借贷质疑称无清算风险

WLFI 官方发文回应市场关于其在 WLFI Markets 借贷头寸的质疑，表示当前不存在清算风险，即便市场大幅波动亦可通过追加抵押品应对。其称作为平台主要借款方之一，相关借贷行为正在为平台提供收益来源，从而提升稳定币收益水平。

同时，WLFI 发文澄清称，其即将提交的治理提案并非一次性解锁全部代币，而是针对早期零售购买者制定长期归属及分阶段解锁计划。

行业要闻

迪拜发布针对 RWA 及稳定币等代币发行的最新指南

迪拜虚拟资产监管局(VARA)发布详细指南，明确代币发行人在该酋长国的结构、披露及分发规范。该文件针对 VARA 现有虚拟资产发行规则手册进行解释，将代币发行划分为三类：第一类涵盖法定货币参考虚拟资产及资产参考虚拟资产；第二类必须通过受 VARA 许可的中间机构分发；第三类为功能受限的豁免虚拟资产。VARA 法律总顾问 Ruben Bombardi 表示，该框架旨在通过提高资产特性及风险透明度，为市场参与者提供更具针对性的监管路径和法律清晰度。

白宫警告工作人员不得利用内幕信息参与预测市场交易

白宫已内部提醒工作人员，不得利用政策相关内幕信息在预测市场进行交易。该警告于 3 月 23 日发出，正值美国总统特朗普宣布暂停对伊朗行动前后。

报道称，在政策变化公布前，市场曾出现异常交易活动，石油期货在短时间内成交量显著放大。同时，Polymarket 上部分账户因准确预测相关事件获利，引发外界对信息不对称的关注。白宫方面确认已发出相关警告，并强调决策以公众利益为导向。

项目要闻

币安宣布集成 Predict.fun 并上线预测市场功能

据官方消息，币安 App 已集成第三方平台 Predict.fun 并正式上线预测市场功能。用户可通过币安 Wallet 参与 BNB Smart Chain 上的链上概率交易，支持使用现货及资金账户余额进行交易。该功能采用 Keyless MPC 技术保障安全，并由 Binance Wallet 承担所有交易及结算的 Gas 费用，支持市价单与限价单操作。用户可在币安 App 的行情板块中通过预测标签访问该功能并创建预测账户。目前 Predict.fun 是 BNB Smart Chain 上领先的链上预测市场提供商。

Jupiter 已开放 2026 年 Q1 ASR 奖励申领，总奖池 5000 万枚 JUP

Jupiter 官方于 X 发文表示，2026 年第一季度的 ASR 奖励已开放申领，总奖池 5000 万枚 JUP。

数据显示 99%的 Polymarket 交易者不能连续稳定获利

加密分析师 Andrey Sergeenkov 于周一发布数据显示，仅有 0.015%的 Polymarket 交易者能够连续四个月稳定获得 5000 美元以上的月收入。数据显示，近 1%的交易者曾在单月内盈利超过 5000 美元，但仅 0.1%能在次月重复这一成绩。在约 250 万个钱包中，仅 840 个钱包的累计盈利超过 10 万美元，且其中包含对冲基金等专业机构的交易账户。

Galaxy 全年净亏损 2.41 亿美元，核心业务实现盈利

Galaxy Digital 发布年度报告显示，公司全年净亏损约 2.41 亿美元，主要受数字资产及投资头寸未实现亏损影响。

投融资

社交应用 Giggles 完成超 100 万美元 Pre-Seed 融资，1kx 领投

融合预测市场机制的社交应用 Giggles 宣布完成超 100 万美元 Pre-Seed 融资，1kx 领投，Noar Ventures、Bain Capital、Virtuals Protocol、以及预测市场 Kalshi 的早期投资方 Night Capital 等参投。Giggles 主打“内容可交易”模式，允许用户在视频早期阶段“买入”并结合预测市场机制，将“内容发现”转化为可量化的经济行为，新资金将用于完善产品功能、扩大分发规模，为正式公测做准备。

AlphaTON 达成 4300 万美元融资协议，支持 AI 与隐私算力基础设施建设

TON 财库公司 AlphaTON Capital 宣布与 Vertical Data 达成总规模约 4300 万美元战略融资协议，预计将于 2026 年第二季度完成交割。AlphaTON 表示，本次融资合作聚焦 AI 硬件部署，将加速其“隐私计算”与主权 AI 基础设施建设，并支持 AI、数字资产及保密计算的融合发展，据悉其 AI 和隐私计算基础设施也将会为 Telegram、Animoca Brands 等合作伙伴的相关应用提供底层算力支持。

SiFive 完成 4 亿美元融资，Atreides Management 领投

芯片初创公司 SiFive 完成 4 亿美元超额融资，Atreides Management 领投，Nvidia Corporation、Apollo Global Management 和 Point72 参投，估值达 36.5 亿美元。据悉，资金将用于扩张 AI 数据中心芯片业务，挑战传统架构。

Enhanced Labs 完成 100 万美元 Pre-Seed 轮融资，GSR 等参投

DeFi 解决方案提供商 Enhanced Labs 宣布完成 100 万美元 Pre-Seed 轮融资，Maximum Frequency Ventures 领投，GSR、Selini、Flowdesk、以及一批天使投资人参投，新资金预计将用于支持产品开发和运营，同时推动将基于期权的收益策略扩展到更广泛的链上资产，包括代币化的现实世界资产。

人物*声音

Tom Lee：美股底部已确认，预计标普 500 年底达 7300 点

Tom Lee 在 CNBC 节目中表示，市场底部已经确立，理由是此前战事恶化、油价上涨时股市并未下跌，而当前局势正在降级。他预计标普 500 指数年底将达 7300 点，较当前水平上涨 7.6%，看好科技、软件、能源及金融板块。

原文作者：Nic Carter

原文编译：Saoirse，Foresight News

编者按：中本聪身份之谜始终悬而未决。4 月 8 日《纽约时报》再度发文，指认 Adam Back 或为比特币创始人，引发广泛讨论。Nic Carter 撰文反驳，认为报道缺乏扎实证据，论证并不充分。他进一步从量子安全危机切入提出观点：若中本聪仍在世，理应出面处置早期高危比特币以化解隐患，其长期沉默或许意味着已不在人世。本文观点鲜明且争议性较强，相关技术判断与推论仅代表作者立场，供读者思辨参考。

《纽约时报》认为 Adam Back 就是中本聪。其分析依据是，Back 身为密码朋克社区成员、Hashcash 的发明者，且在语言习惯上与比特币创始人存在相似之处。但文章并未提出任何有实质意义的新证据。对于曾曝光 Elizabeth Holmes 与 Theranos 丑闻、资历深厚的记者 John Carreyrou 而言，这篇报道的水准着实令人失望。

Back 则表现得十分大度，一边在比特币社区积累好感，一边又含糊其辞地否认与中本聪存在关联 —— 所有被怀疑是中本聪的人，几乎都会采取这种做法。

这篇文章丝毫没有动摇我的看法：Back 并非中本聪。证明这一身份的举证门槛极高，而《纽约时报》基本拿不出有效证据。文体计量学分析很容易被人为操纵以得出虚假结论，该报也并未开展严谨的统计研究，只是停留在语法和拼写的表面规律。我对中本聪的身份有自己的推测，也相信人工智能或许很快就能解开这个谜团，但这篇报道显然并非答案。

我相信，随着大语言模型不断进步，它们终将通过文体计量学识别出中本聪，这很可能在未来几年内实现。

为何有人会刻意迎合认定自己是中本聪的《纽约时报》记者？这个问题留给读者自行思考。任何理智的人，都不会希望公众认为自己暗中持有价值 1200 亿美元的数字无记名资产。

而我对「Back 是中本聪」这一说法，还有一个更关键的质疑理由。

如果中本聪如今仍在世，他便肩负着一项重大责任 —— 解决比特币遗留至今的最大隐患：约 170 万枚比特币以 P2PK（支付到公钥）形式暴露在外，随时可能被量子计算机窃取。

需要明确的是，足够强大的量子计算机可反向破解公钥与私钥的加密关系。谷歌与加州理工学院的最新论文显示，这一难度比此前预想更低，一台仅 2.6 万量子比特的量子计算机，几天内就可能完成破解。为此，谷歌和 Cloudflare 均将 2029 年定为全面升级后量子密码的截止时间，美国政府也要求关键机构在 2030 年前完成准备。业内权威机构普遍认为，量子威胁在不远的未来就会成为现实问题。

随着「量子威胁日」临近，我预计比特币社区会推进加密技术升级，让地址无法被量子计算机破解。未来十年左右，几乎所有比特币持有者都需要将资产转移至采用新加密方案的安全地址。但问题也随之而来：

中本聪及早期矿工的地址中存有数百万枚比特币，普遍被认定为已丢失或废弃。其中约 170 万枚、价值约 1200 亿美元的比特币，存放在老旧的 P2PK 地址中，公钥完全暴露。这意味着，任何拥有足够算力量子计算机的人，都能反向推导私钥、侵占这些资产。这会让本被视为永久消失的 9% 比特币供应量突然涌入市场，对币价造成毁灭性冲击。

遗憾的是，由于中本聪及部分早期参与者要么丢失密钥、弃置不用，要么已经离世，这些旧地址中的比特币无法迁移至更安全的新格式。因此，约 170 万枚比特币将永久暴露在量子攻击风险之下，破解者几乎拥有无限的时间去攻破地址。

当然，比特币开发者可以提议软件升级，禁止从这类旧地址进行支出，从而永久冻结这些资产。但这在比特币历史上尚无先例，本质等同于没收用户资金，是比特币文化极力反对的做法。因此我认为，这种冻结方案基本不可能落地。一旦实施，比特币坚守产权、不可篡改的货币发行规则这一核心特质，也将不复存在。

这就绕回了中本聪。只有他能真正破解这个困局。他可以将自己持有的比特币转移至更安全的新地址，也可以在无意认领的情况下，将其转入销毁地址，让这些资产彻底无法动用，以此消除市场隐患，且全程能保持匿名。

这便是我得出结论的原因：中本聪大概率已不在人世。除非开发者采取极端措施冻结近 10% 的比特币供应量，否则只有中本聪能解决比特币的量子安全隐患。如果他还活着，必然会出于强烈的责任感处理这些 P2PK 地址中的比特币，要么迁移、要么销毁。即便他已无法动用这些资产，也完全可以通过旧文件、邮件、身份凭证等证明自己的身份。

早在 2010 年，中本聪就参与过比特币加密体系面临量子风险的讨论，他深知这一问题。当时他对此态度轻松，随口表示必要时比特币只需更换加密算法即可。

十五年过去，量子计算飞速发展，未来十年很可能对比特币构成真正威胁。

这也是《纽约时报》将 Back 认定为中本聪的说法，在我这里完全站不住脚的原因。并非 Back 资历与能力不足，而是如果中本聪仍在世且心系比特币，必然会顶着巨大压力，解决日益严峻的量子脆弱资产问题。很难相信，中本聪会冷漠旁观比特币陷入险境。

由此我最终认定：中本聪已经不在我们身边。随着量子日步步逼近，我们比以往任何时候都更需要他，而他始终没有回应。

2026 年 2 月 25 日，Nous Research 发布了 Hermes Agent v0.1.0。42 天后的 4 月 8 日，这个项目已经迭代到 v0.8.0，8 个大版本，合并了数百个 PR，242 名贡献者。同一时期，GitHub 上最火的开源 AI Agent 项目 OpenClaw 坐拥 346,000 颗 star，但也在 63 天里积累了 138 个安全漏洞。

两条增长曲线同时在涨，但涨的东西完全不同。

从 1 月 29 日正式上线到 3 月 3 日超越 React 成为 GitHub 史上最多 star 的软件项目，OpenClaw 只用了 33 天。据 OpenClaw Statistics 统计，峰值时期 48 小时内涌入 34,168 颗 star，相当于每小时 710 颗。作为参考，Kubernetes 花了大约三年才达到 10 万颗 star。

但据 Blink Security Blog 追踪，同一时间窗口里，安全研究人员以日均 2.2 个的速度在披露 CVE。63 天内累计 138 个，其中 7 个严重级别（CVSS 9.0 以上）、49 个高危级别，合计占比 41%。最具破坏力的是 CVE-2026-25253，一个 CVSS 8.8 分的零点击远程代码执行漏洞。攻击者只需要让用户访问一个恶意网页，就能通过 WebSocket 网关窃取认证令牌，完全控制用户的 Agent。据 Shodan 扫描数据，2 月份有超过 42,000 个 OpenClaw 实例暴露在公网上，其中 63% 没有开启网关认证。

2 月 14 日，OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 宣布加入 OpenAI，项目移交给开源基金会。此后安全问题的披露频率进一步加速。

这就是 Hermes Agent 出场的背景。不是一个安静的赛道，而是一个信任正在瓦解的市场。但把 Hermes 仅仅理解为「OpenClaw 替代品」会错过更重要的信息。这两个项目在架构层面存在根本分歧。

OpenClaw 的 skill 是静态 Markdown 文件，由用户手写，通过 ClawHub 市场分发。据 Snyk 安全团队 2 月审计，ClawHub 上 5,700 个 skill 中有 1,467 个被确认为恶意，包括凭证窃取、加密挖矿、持久后门、prompt 注入。其中 91% 混合使用了 prompt injection 和传统恶意软件技术。单个恶意 skill 的最高安装量超过 34 万次。

Hermes Agent 走了一条截然不同的路。它的 skill 不是用户写的，是 Agent 自己生成的。完成一个复杂任务（通常涉及 5 次以上工具调用）后，Hermes 会把执行经验提炼为可复用的 skill 文档，遵循 agentskills.io 开放标准存储为结构化 Markdown。后续遇到类似任务时，Agent 会自动调用并优化这些 skill。每 15 个任务自动触发一次反思循环，评估哪些 skill 有效、哪些需要改进。

记忆系统也从底层设计就不同。OpenClaw 依赖三个纯文本文件（SOUL.md 管人格、MEMORY.md 管笔记、USER.md 管用户画像），跨 session 记忆需要用户手动配置。Hermes 内建了分层持久化架构：持久笔记层、FTS5 全文检索、Honcho 用户建模、热/冷存储分离，支持 6 种可插拔后端。用户不需要手动管理任何东西，Agent 自己决定记住什么、忘掉什么。

安全模型的差异更直接。OpenClaw 的默认安全配置被安全研究人员形容为「弱」，网关认证默认关闭，skill 执行无沙箱隔离。Hermes 从第一天起就内建了 prompt injection 扫描、凭证过滤、上下文扫描和容器加固（只读根文件系统 + 能力丢弃）。截至 4 月 9 日，Hermes Agent 尚未有公开 CVE 记录。

简单说，OpenClaw 是一个「工具箱」，你告诉它怎么做。Hermes 是一个「会长大的助手」，它从做事中学习怎么做得更好。

迭代节奏也在说话。Hermes Agent 从 v0.1.0 到 v0.8.0 的 42 天里，v0.2.0 一个版本就合并了 216 个 PR、解决了 119 个 issue、接入了 7 个消息平台、写了 3,289 条测试。据 GitHub 数据，27,000 颗 star 对应 242 名贡献者，贡献者与 star 比约为 1:111，这意味着每 111 个关注者中就有 1 个在写代码，社区参与密度远高于 OpenClaw。

更值得关注的是 Hermes 背后的团队。Nous Research 不是一个突然冒出来的创业公司。他们从 2022 年的 Discord 社区开始，花了三年时间成为开源 AI 模型领域最有影响力的玩家之一。据 HuggingFace 数据，Hermes 系列模型累计被下载超过 3,300 万次。从 2023 年的 Hermes 1（LLaMA 13B 微调，多项基准排名第一）到 2025 年的 Hermes 4（70B 参数），再到 Hermes Agent，这条线是连贯的：先做模型，再做 Agent，模型能力是 Agent 能力的地基。

他们的根在 web3。CEO Jeffrey Quesnelle 此前是以太坊 MEV 基础设施项目 Eden Network 的首席工程师。2024 年 1 月的种子轮由 Distributed Global 和 OSS Capital 领投，Solana 联合创始人 Raj Gokal 个人参投。2025 年 4 月，加密领域最大的风投基金之一 Paradigm 领投了 5,000 万美元的 Series A，token 估值 10 亿美元。注意，是 token 估值，不是传统的股权估值。

这意味着 Nous Research 从治理结构到技术架构都是 web3 原生的。他们的 Psyche 网络建在 Solana 区块链上，是一个去中心化的 AI 训练基础设施。2025 年 12 月发布的 Hermes 4.3 是第一个完全在 Psyche 网络上训练的模型，用分布在全球的消费级 GPU 完成，而不是依赖集中式数据中心。

web3 团队向 AI 圈输出影响力不是孤例。3 月 31 日，一个名叫 Chaofan Shou 的工程师发现了 Anthropic Claude Code 的源码泄漏。一个 .npmignore 文件的缺失导致 512,000 行 TypeScript 代码被公开发布到 npm。据 VentureBeat 报道，泄漏后的镜像仓库 24 小时内拿到 10 万颗 star。Chaofan Shou 的另一个身份是 Solayer Labs 的工程师和区块链安全公司 Fuzzland 的联合创始人，一个从 UC Berkeley 辍学的 web3 安全研究员，在 AI 圈制造了 2026 年最大的代码泄漏事件之一。

Nous Research 做的事情本质上类似：把 web3 社区训练出的方法论（开源优先、去中心化治理、社区驱动迭代）移植到 AI Agent 基础设施层。Hermes Agent 42 天 8 个大版本的迭代速度，某种程度上就是这套方法论的产物。

OpenClaw 的安全危机是催化剂，但不是原因。真正的变量是，AI Agent 到底应该怎么建。是给用户一个工具箱让他们自己组装，还是造一个能自己学习和进化的系统。Nous Research 用三年时间和 3,300 万次模型下载回答了后一个问题，然后用 42 天把答案变成了产品。