分類: 星球日報

原文作者：Eric，Foresight News

从 8 月 20 日开始，拥有前 Citadel 量化团队背景的 perp DEX Lighter，其代币 LIT 持续创下新高。到 8 月 26 日，LIT 最高触及了 3.8 美元，较今年 3 月 30 日创下的 0.78 美元左右的低点，翻了接近 5 倍。

首先需要注意的一点是，目前 LIT 的流通量仅有总量的 25% 左右，团队和投资人的部分需要锁仓到 2026 年 12 月 30 日，LIT 目前的抛压仅来自于质押奖励，数量并不多。币价上涨阶段，用户质押的动力更强，也倾向于持有。

在有限的流通量下，LIT 的回购销毁力度也不小。据官方的仪表盘，目前回购的 LIT 数量已经达到 1730 万，占总量的 1.73%，占流通量的 6.92%。

7 月，我们在《与 Robinhood 一起跑马圈地，Lighter 正在下一盘大棋？》（https://foresightnews.pro/article/detail/98462）一文中结合了包括回购销毁机制、与 Robinhood 的合作等方面分析了 LIT 持续上涨的原因。除了这些业务层面的刺激因素，Lighter 在链层面也做出了独特的创新。

在 Lighter 之前，链上衍生品基本面临一个不可能三角。通用型 L2 如 Arbitrum 的手续费和延迟不适合高频挂单，dYdX v4 和 Hyperliquid 这类独立链一定程度上牺牲了安全性，而 StarkEx 式的混合订单簿依赖中心化撮合，存在审查和 MEV 风险 。

Hyperliquid 的自建 L1，用 HyperBFT 共识把撮合引擎直接跑在验证者集合里，换来亚秒级最终性和超过 20 万笔每秒的吞吐 。代价是安全模型完全靠自己，几十条验证者节点撑起整条链，跨链资产进出依赖桥。

Lighter 选了另一个方向。它是一条只为交易而生的 ZK Rollup，撮合、清算、风控全部封装在自研的 Lighter Core 里，用定制化证明引擎生成 zk-SNARK 证明，再把压缩后的状态提交到以太坊主网 。相比通用 zkVM，这个方案牺牲了通用性，换来的是证明速度、延迟稳定性和高频订单簿的执行效率 。官方给出的指标是撮合延迟低于 5 毫秒，单个区块可打包 2 万笔订单和撤单 。

据 L2BEAT 数据，作为一条独立开发，没有使用已有 ZK Rollup 堆栈的 L2，Lighter 的 TVL 超过了 11 亿美元，排到了第五位，仅次于 Base、Arbitrum、OP Maninnet 和 Mantle。

Lighter 的系统由三个角色组成。排序器按先进先出排序交易并提供软最终性，证明器为每个区块生成证明，以太坊上的智能合约托管用户资金、保存状态根并验证每一份证明 。

真正的差异化在于电路证明的内容。大多数 Rollup 只证明状态转换有效，Lighter 的电路把交易所规则本身编码成了 zk 约束。它用一种叫 Order Book Tree 的二叉前缀树结构，把价格时间优先原则编进叶子索引，证明复杂度只有对数级 。这意味着协议可以密码学证明最高优先级的订单先成交、资金费率封顶被正确执行、清算用了正确的公式。

这一点对永续合约尤其重要。杠杆仓位是保证金化的，清算是自动且机械的。如果你无法验证清算是否被正确执行，你就是在平台最没动力对你诚实的时刻选择相信平台。可验证清算不是营销话术，而是这套架构的核心意义 。

作为以太坊 L2，Lighter 继承了两样独立 L1 给不了的东西。

第一份是退出保障。如果排序器持续审查交易，用户可以直接在 L1 强制提交交易，超过 14 天未被处理，系统会冻结进入 Desert Mode，用户用链上数据重建状态并提交余额证明即可提款，全程不需要运营方配合 。L2BEAT 甚至实际复现过这套流程，从 L1 的 blob 数据重建了状态根并验证到链头 。所有构建证明所需的状态数据都发布在链上，这是逃生舱能成立的前提 。

第二份是流动性网络效应。Lighter 的资金托管在以太坊合约里，用户可以从 Ethereum、Arbitrum、Base、Solana 等多条链直接入金，还能复用 Aave、Uniswap 和以太坊稳定币生态里的资产，不需要复杂的跨链桥 。Hyperliquid 的可组合性则被限制在 HyperEVM 内部，无法直接调用以太坊上千亿美元级别的 TVL。

另外值得一提的还有 LighterEVM 的横向架构。核心交易引擎跑在定制 ZK 电路上，通用智能合约跑在并行的 zkVM 环境里，两者逻辑分离但可以原子共享状态。链上借贷协议再拥堵，核心订单簿的撮合速度也不受影响，开发者又能在 EVM 侧构建直接读取订单簿的结构化产品 。

就在昨天，Lighter 发文介绍其在验证系统方面的最新进展。过去一个月，Lighter 平均区块验证时间从约 5.3 分钟降至约 1 分钟，主要通过两项独立改进实现：一是「重 / 轻分解」，即根据交易复杂程度拆分验证电路，使占比超过 98% 的简单交易只需支付较低验证成本，此项改进使验证时间减半；二是与 Eigen Labs 联合举办的证明器优化竞赛成果，针对 Plonky2 证明器进行纯基础设施层面优化，首批成果已于 8 月 23 日上线，再次使验证时间缩短过半。

一个冷知识是，在代币化 RWA 刚刚开始兴起时，链上 RWA 资产最多的是 ZKsync。

原因只有一个：安全。

甚至直到今天，ZKsync 仍然能排在前十，高于 Arbitrum、Polygon、Base 这些纸面实力看似更强的链。ZK 证明的优势就在于其最终性虽然严格意义上还是需要等待以太坊主网确认，但其实在 L2 上就已经完成了交易可信度的验证。对于机构来说，哪怕比其他 L2 或者自建 L1 慢一点，哪怕成本高一点，也完全可以接受。

Lighter 相比于在 ZKsync、Starknet 这些通用 ZK Rollup 而言，甚至对比与基于这些通用 ZK Rollup 堆栈开发的专用 L2，最大的优势是把交易、清算等等的逻辑直接写进了电路里，加上以太坊主网级别的安全性，这种甚至比传统清算机构更安全的机制，让它完全有能力在卷上天的 perp DEX 市场站稳脚跟。

与 Robinhood 的合作就可见一斑。除了同样使用订单流付费和团队背景深厚，Lighter 所提供的机制使其在安全和合规上优势独特。市场愿意给这套架构溢价，逻辑是清楚的。对于想把永续合约卖给 Robinhood 用户、卖给传统金融机构的项目来说，「撮合规则写在电路里、资金安全由以太坊兜底」是一个能讲给合规部门和审计机构听的故事。

Hyperliquid 证明了性能可以来自共识，Lighter 正在证明信任可以来自证明。相比于其他 perp DEX 在运营和业务上绞尽脑汁，Lighter 走出了新的「路线」。

概述

两个月前，SK 海力士还是韩国股市的市值第一。今天，它的股价距离历史高点已经回落约 45%。8 月 25 日，公司生产职工会以 25 票之差否决了此前达成的薪资协议，股价在盘中一度大幅走低后收窄跌幅，收跌约 1.5% 至 164.6 万韩元，同期韩国综合股价指数上涨 0.2%。

把这个位置放进更长的时间轴，画面会完全不同。TradingView 的数据显示，000660 在 6 月 25 日创下 298.7 万韩元的历史最高价，而 52 周低点为 25.3 万韩元。也就是说，这只股票在一年之内上涨超过十倍，然后回吐了其中相当大的一部分。当前价格恰好落在这段涨幅的一半附近，这是一个在技术上极具意义的位置。

对于高贝塔标的而言，回撤本身不构成信号，回撤停在哪里才构成信号。这也是为什么在英伟达 8 月 26 日财报公布前的这个时点，比较有用的分析不是判断方向，而是把关键价位和它们各自代表的含义整理清楚。

核心要点

从价格结构看，8 月 25 日的日内低点为 155.7 万韩元，收盘 164.6 万韩元，前一交易日收盘 167.1 万韩元。日内先大幅下探后收复大部分跌幅，是一根带长下影的 K 线，形态上属于承接性信号，但需要后续交易日确认。

从回撤幅度看，按 52 周区间 25.3 万韩元至 298.7 万韩元计算，50% 回撤位约在 162.0 万韩元，38.2% 回撤位约在 194.3 万韩元，61.8% 回撤位约在 129.7 万韩元。当前价格几乎正好压在 50% 回撤位上方，这是本轮调整中最重要的技术参照。

从卖方共识看，覆盖该股的约 38 至 39 位分析师全部给出买入类评级，无一给出卖出，12 个月平均目标价约 316 万韩元，最高估值 530 万韩元，最低估值 120 万韩元。目标价上下限相差超过四倍，说明市场对内存周期的判断分歧极大。

从公司行动看，8 月 19 日公司宣布了规模 40 万亿韩元的股份回购计划，这是本轮回撤中最重要的基本面变量之一。

从韩股市值第一到回撤四成

六月的历史性时刻

理解这轮回撤的性质，必须先理解此前涨幅的极端程度。据 KED Global 报道，6 月 22 日 SK 海力士收盘上涨 5.6% 至 291.9 万韩元，盘中最高触及 294.5 万韩元，市值首次超过三星电子，成为韩国市值最大的上市公司，这是二十五年多以来韩国股市第一次易主。当天是该股连续第八个交易日上涨。

三天后，股价见到 298.7 万韩元的历史高点。TradingView 的市场描述提到，到 2026 年年中，SK 海力士在韩国交易所总市值中的占比一度超过一半。当单一个股在一个国家的主要股指中占据如此权重时，指数本身就变成了这只股票的代理，而个股的回撤会被整个市场的资金结构放大。

回撤的性质与幅度

从 298.7 万韩元回落至 164.6 万韩元，跌幅约 45%。这个数字在普通股票上会被视为熊市，但在一只 52 周涨幅超过十倍的标的上，它更接近于对抛物线走势的正常修正。TradingView 记录的该股波动率约为 3.31%，贝塔系数约 1.77，属于典型的高贝塔品种。

需要指出的是，回撤并非由单一利空造成。人工智能相关估值在全球范围内经历了数轮调整，亚洲半导体股在英伟达财报前普遍出现事前减仓，而薪资谈判是最近才加入的变量。把 45% 的跌幅完全归因于劳资问题，会严重误判这轮调整的驱动结构。

薪资协议被否决意味着什么

25 票之差背后的真实分歧

投票结果本身值得细看。据韩国媒体报道，生产职工会有 50.08%，即 7535 票反对，49.92%，即 7510 票赞成，差距仅 25 票，投票率达到 93.81%。同一天完成投票的技术与事务职工会则以约 60% 的赞成率通过了相同协议。两个工会分别与管理层谈判，结果各自适用。

被否决的协议内容是关键。该方案包含 6.3% 的薪资涨幅，以及一项结构性改变：将利润分享奖金中的 60% 改为以公司股票支付，仅保留 40% 现金。方案还包含已婚员工住房贷款额度从 1 亿韩元提高到 2 亿韩元，并设置了股票支付的参考价保护机制，取业绩预告日、现金支付日与股票支付日中的最低收盘价作为定价基准。

真正的分歧点不在薪资涨幅，而在支付形式。据 TradingKey 的分析，公司此前承诺将年度营业利润的 10% 用于员工奖金，按先前估算，2026 年人均奖金规模可能达到相当可观的水平。当奖金规模变得如此之大时，把其中六成与股价绑定，等于让员工同时承担收入风险和市场风险。在股价刚刚从高点回落四成的背景下，员工对这一安排的抵触完全可以理解。

对生产与估值的实际影响

从事实层面判断，这次否决目前不构成生产中断。投票结果只意味着谈判回到桌面，双方将重新协商。Investing.com 在报道中也明确指出，这一微弱差距本身并不表示生产将立即受到影响。

但从估值层面看，它引入了两个新变量。第一是成本端的不确定性，重新谈判后的方案很可能需要提高现金比例或整体额度，这会影响未来几个季度的费用结构。第二，也是更容易被忽略的一点，是这次投票暴露了一个信息：公司内部对股价的看法并不一致。当最了解公司经营状况的一半员工不愿意接受股票支付时，这个信号本身值得外部投资者记录，尽管它并不构成对基本面的判断。

需要克制的是，不应把员工的风险偏好等同于对公司前景的判断。员工承担的是个人收入的集中度风险，而不是投资组合中的一笔配置，两者的决策逻辑完全不同。

关键价位与波动结构

下方的支撑层次

最贴近的支撑是 155.7 万韩元，即 8 月 25 日的日内低点。这个位置在当日获得了明显承接，收盘时价格已回到 164.6 万韩元。日内低点是否在后续交易中被击穿，是判断这根长下影线有效性的第一个条件。

第二层是按 52 周区间计算的 50% 回撤位，约 162.0 万韩元。当前价格几乎正好位于其上方，二者与日内低点构成一个约 4% 宽度的密集区。技术上，这类区域一旦失守，价格往往会加速下行，因为在缺乏中间成交结构的区间中，买盘的自然缓冲会消失。

第三层是 150 万韩元的整数关口，它没有独立的技术含义，但整数位在高价股上通常对应期权与结构性产品的行权价集中区。

更深的一层是 61.8% 回撤位，约 129.7 万韩元，与部分卖方给出的最低目标价区间接近。这个位置在正常情景下不会被触及，但它是极端修正情景中的参照。

上方的阻力层次

第一层是 167.1 万韩元，即 8 月 24 日的收盘价，也是本次下跌的起点。收复这一位置意味着薪资投票带来的冲击被完全消化。

第二层是 168.7 万韩元附近的近期日内高点区域。

第三层是 200 万韩元整数关口，从当前位置起算约有 21% 的空间。

第四层是 38.2% 回撤位，约 194.3 万韩元，与 200 万韩元关口相邻，两者共同构成一个较厚的阻力带。这是本轮回撤中真正意义上的中期目标位，只有站上这里，才能说下降结构被破坏。

至于 291.9 万韩元至 298.7 万韩元的历史高点区域，从当前价格计算需要上涨超过 77%，在没有新的行业周期催化剂之前，把它当作短期参照并不现实。

高贝塔属性如何改变止损逻辑

对波动率约 3.31%、贝塔约 1.77 的标的，常规的百分比止损方法会频繁失效。日内 155.7 万至 168.7 万韩元之间超过 8% 的波动幅度说明，任何设置在 3% 至 5% 区间的止损位在正常交易日就有很高概率被触发，而这与判断是否正确无关。

更符合这类标的特性的做法，是把止损设置在结构位之外而非固定百分比之外，同时相应缩小仓位规模。对跨市场跟踪价格的投资者，MEXC 等平台提供的相关产品可以在韩国交易时段之外观察情绪变化，但需要注意其与首尔实际成交价格之间存在基差。

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基本面为这些技术位提供了什么

盈利质量仍在扩张

技术位需要基本面支撑才具备持久性。根据 CNN 整理的财务数据，公司最近一个季度总收入同比增长 40.82%，环比增长 47.19%；净利润同比增长 108.11%，环比增长 126.97%；每股收益同比增长 103.85%。这组数字的特征是环比增速高于同比增速，说明增长在加速而非放缓。

盈利能力方面，该公司在最近一个季度实现了接近 76% 的营业利润率，这在制造业中极为罕见，反映了高带宽内存在当前供需格局下的定价能力。TradingView 记录的息税折旧摊销前利润约 143.58 万亿韩元，利润率约 62.89%。

这解释了为什么股价在回撤 45% 之后仍能获得承接：以当前盈利水平衡量，估值已经从极端位置回到了可以讨论的区间。

40 万亿韩元回购是本轮回撤中最重要的公司行动

8 月 19 日，公司宣布了规模 40 万亿韩元的股份回购计划，同期美国银行证券给出买入评级，摩根士丹利分析师从股东回报框架强化与自由现金流前景改善的角度维持看多。

回购对技术面的意义在于它提供了一个非市场化的买盘来源。当公司在特定价格区间持续回购时，图表上的支撑位会获得实际资金的加强，而不仅仅是历史成交的心理效应。投资者需要跟踪的是回购的实际执行节奏，而不是公告规模，因为授权额度与实际买入之间通常存在显著差距。

需要同时提示的是，被否决的薪资方案原本会把 60% 的奖金以公司股票支付，这在客观上会与回购形成对冲。若重新谈判后现金比例提高，公司的现金支出压力上升，但流通股的稀释压力下降，两者对股价的影响方向相反。

外部变量：英伟达财报与内存竞争格局

SK 海力士接下来面临的最大变量不在自己的日历上。英伟达将在 8 月 26 日公布业绩，亚洲半导体股在此之前普遍紧张。作为高带宽内存的主要供应商，SK 海力士的收入直接依赖于人工智能加速器的出货量，英伟达的下季度指引因此构成对其订单能见度的间接披露。

竞争格局是第二个变量。三星电子已经推出新一代 HBM4 产品，并在争取进入主要客户的供应链。内存行业的历史规律是，供应端的集中度决定利润率的持续性，一旦第二供应商实现规模化认证，价格中枢会承压。目前尚无迹象表明这一转变已经发生，但它是估值模型中必须留出的风险敞口。

第三个变量是产能扩张。有报道称公司正在考虑在日本宫城县建设内存工厂，可能投入数十万亿韩元。这类项目若确认，将同时改变资本开支曲线与中期供给假设。截至目前，这一信息来自媒体报道，尚未获得公司正式确认，投资者不宜将其视为既成事实。

公司的下一次财报预计在 10 月 27 日，在此之前缺乏定期披露带来的催化剂，这意味着未来两个月股价将主要由板块贝塔、薪资谈判进展和回购执行情况驱动。

James Mitchell 独家观点

这只股票目前最有信息量的位置，不是薪资投票，而是价格正好停在按 52 周区间计算的 50% 回撤位附近。从 25.3 万韩元到 298.7 万韩元再回落至 164.6 万韩元，市场用四十多个交易日抹去了一年涨幅的一半。50% 是所有回撤位中心理属性最强的一个，因为它对应”涨幅还回去一半”这个最直观的判断。价格能否在这里站稳，比任何单一新闻都更能说明这轮上升周期是否结束。

市场最容易误读的地方，是把工会投票当作利空基本面的证据。这次投票的争议点是奖金的支付形式，不是奖金的规模，更不是公司的经营状况。事实上，能够拿出年度营业利润的 10% 作为奖金池，本身就说明盈利能力处在极高水平。员工拒绝把六成收入与股价绑定，反映的是个人收入集中度风险的规避，与投资组合中的配置决策不是同一类问题。把两者混为一谈，会得出错误的结论。

第二个被低估的细节是这根 K 线的形态。8 月 25 日日内最低 155.7 万韩元，收盘 164.6 万韩元，长下影线出现在一个负面消息当天。消息面利空但收盘收复大部分跌幅，通常意味着抛压在特定价位被吸收。至于吸收方是公司回购、被动指数资金还是主动配置，从公开数据无法直接判断，但这个位置值得在未来几周反复检验。

从风险管理角度，我认为有三组数据的优先级高于价格。第一是 40 万亿韩元回购的实际执行进度，授权规模与实际买入之间的差距决定了图表支撑位背后有多少真实资金。第二是薪资谈判重启后的方案结构，现金与股票的比例变化会同时影响费用和稀释两条线，方向相反，需要分开建模。第三是英伟达财报后 SK 海力士与三星电子的相对表现，如果板块整体走强而 SK 海力士跑输，说明市场开始把高带宽内存的定价权从单一供应商向多供应商结构切换，这是比任何价位都更重要的中期信号。

对跨资产投资者，这个案例提供了一个关于集中度的提醒。当一只股票在一个国家的主要股指中权重超过一半时，指数的风险特征就发生了根本改变，被动配置该指数的资金实际上持有的是一笔单一标的的高贝塔仓位。这种结构在人工智能相关资产中并不罕见，纳斯达克对少数几家公司的依赖、加密市场对比特币的依赖，本质上属于同一类问题。以上均为基于公开信息与公开数据计算的分析框架，不构成对价格方向的判断。

常见问题

SK 海力士股价为什么下跌？

近期下跌是多重因素叠加的结果，而不是单一事件。全球人工智能相关估值经历了数轮调整，亚洲半导体股在英伟达 8 月 26 日财报前普遍出现事前减仓，8 月 25 日生产职工会否决薪资协议则是最新加入的变量。当日股价盘中一度大幅走低，收盘跌约 1.5% 至 164.6 万韩元。从 6 月 25 日的历史高点 298.7 万韩元计算，累计回撤约 45%。

工会否决薪资协议会影响生产吗？

目前没有迹象显示会立即影响生产。投票结果意味着劳资双方回到谈判桌，重新协商方案。被否决的协议包含 6.3% 的薪资涨幅，以及将利润分享奖金的 60% 改为公司股票支付、40% 保留现金的结构。争议集中在支付形式而非薪资水平。值得注意的是，技术与事务职工会以约 60% 的赞成率通过了相同协议，两个工会分别谈判，结果各自适用。

000660 的关键支撑位在哪里？

最贴近的支撑是 155.7 万韩元，即 8 月 25 日的日内低点，当日在该位置获得明显承接。往下是按 52 周区间 25.3 万韩元至 298.7 万韩元计算的 50% 回撤位，约 162.0 万韩元，这一位置与日内低点构成一个约 4% 宽度的密集支撑区。再往下是 150 万韩元整数关口，更深的参照是 61.8% 回撤位，约 129.7 万韩元。

000660 的关键阻力位在哪里？

第一层是 167.1 万韩元，即 8 月 24 日的收盘价，收复这里意味着薪资投票的冲击被完全消化。往上是 168.7 万韩元附近的近期日内高点。中期最重要的阻力带在 194.3 万韩元至 200 万韩元之间，前者是 38.2% 回撤位，后者是整数关口，站上这一区域才意味着下降结构被破坏。历史高点区域在 291.9 万韩元至 298.7 万韩元，距离当前位置超过 77%。

分析师怎么看这只股票？

卖方共识极度看多但分歧巨大。覆盖该股的约 38 至 39 位分析师全部给出买入类评级，无一给出卖出，12 个月平均目标价约 316 万韩元，较当前价格有约 89% 的理论上行空间。但最高目标价达 530 万韩元，最低仅 120 万韩元，上下限相差超过四倍。这种分散度说明市场对内存周期的持续时间判断完全不一致，投资者不宜只看平均值。

公司基本面还稳健吗？

从最新披露看是的。最近一个季度总收入同比增长 40.82%，环比增长 47.19%；净利润同比增长 108.11%，环比增长 126.97%；营业利润率接近 76%。环比增速高于同比增速意味着增长在加速。公司还在 8 月 19 日宣布了规模 40 万亿韩元的股份回购计划。需要注意的是，高利润率建立在高带宽内存的当前供需格局之上，竞争格局变化会直接影响这一前提。

英伟达的财报会影响 SK 海力士吗？

会，而且可能是短期内最重要的外部变量。SK 海力士的收入直接依赖人工智能加速器的出货节奏，英伟达的下季度指引因此构成对其订单能见度的间接披露。指引强劲将支撑高带宽内存的需求假设，为价格测试上方阻力带创造条件；指引平淡则可能同时压制整个亚洲半导体板块，而 SK 海力士由于贝塔较高，回撤弹性通常大于板块平均水平。

现在应该注意什么风险？

三个方面。竞争格局方面，三星电子已推出新一代高带宽内存产品，若第二供应商实现规模化认证，行业价格中枢将承压。谈判方面，重新协商后的薪资方案若提高现金比例，公司费用支出将上升。波动方面，该股波动率约 3.31%、贝塔约 1.77，日内波动经常超过 8%，常规的百分比止损在这类标的上有效性显著下降，仓位规模比止损位置更重要。

免责声明

本文内容仅供信息参考与市场分析之用，不构成任何投资建议、财务建议、法律建议、税务建议或具体的交易推荐。股票、加密资产及其他相关金融资产的价格可能出现剧烈波动，高贝塔标的的日内波动幅度经常超过常规风险控制手段的覆盖范围。本文引用的价格数据、技术指标、回撤位计算、分析师评级与目标价均无法保证未来结果，其中回撤位系依据公开的 52 周区间数据计算得出，不同数据平台的区间读数可能存在差异，读者应以自身使用的行情工具为准。文中涉及的情景分析、关键价位与尚未获得公司正式确认的媒体报道均属于前瞻性或未确认内容，存在与实际情况不符的可能。投资者应结合自身财务状况、投资目标、投资经验与风险承受能力独立判断，必要时咨询具备资质的专业人士。MEXC Crypto Pulse 团队不对任何人因使用或依赖本文信息而产生的直接或间接损失承担责任。

原文作者：张雅琦

原文来源：华尔街见闻

美国 7 月消费支出意外停滞，通胀关键指标走势温和，令美联储维持利率不变的立场获得更多数据支撑。

美国商务部经济分析局周三公布数据显示，7 月个人消费支出（PCE）物价指数环比上涨 0.2%，高于市场预期的 0.1%，同比增幅维持在 3.7%；剔除食品和能源的核心 PCE 指数环比同样上涨 0.2%，同比增速持平于 3.3%，符合市场预期。与此同时，经通胀调整后的实际个人消费支出环比持平，此前 5 月和 6 月均录得强劲增长。

上述数据与近期一系列经济报告相互印证，表明美国经济在经历初夏的强劲扩张后，于 7 月出现降温迹象。对于美联储官员而言，这批数据将进一步支持暂停加息的论点，但核心 PCE 仍远高于美联储 2% 的政策目标，通胀压力尚未完全消退。

市场目前将焦点转向周五在怀俄明州杰克逊霍尔举行的年度央行行长会议。投资者将密切关注美联储主席沃什的讲话，以寻求其对如何应对当前顽固通胀的最新表态。

核心通胀持平预期，但仍显著高于美联储目标

7 月核心 PCE 指数同比增速维持 3.3%，与 6 月持平，符合市场预期，显示潜在通胀压力趋于稳定。然而，美联储首选通胀指标——整体 PCE 指数同比仍高达 3.7%，距离央行 2% 的政策目标仍有相当距离。

从分项来看，非耐用品价格在 7 月延续下跌趋势，原油价格走低亦拖累能源分项 PCE 下行。

值得关注的是，证券投资组合管理服务成本的显著攀升成为推升整体价格的结构性因素之一，与股票市场的表现形成联动。

消费名义增长，实际购买力承压

7 月名义个人消费支出环比上涨 0.2%，个人收入环比增长 0.4%，两项数据均略超预期。

然而，经通胀调整后的实际消费支出环比持平，反映出价格压力对实际购买力的侵蚀。

收入年率增速整体呈放缓态势。其中，政府雇员薪资同比增速降至 1.4%，为 2021 年 3 月以来最低；私人部门薪资同比增速则从 4.6% 回落至 3.8%，为 2026 年 3 月以来最低。

收入增速的放缓或正促使消费者更趋谨慎——7 月储蓄率出现明显回升，从此前的四年低位反弹。

杰克逊霍尔讲话成市场焦点

在此数据背景下，市场目光转向本周五沃什在杰克逊霍尔年会上的表态。投资者希望借此厘清美联储在通胀持续高于目标的情况下，将如何权衡货币政策路径。

当前 PCE 数据与此前公布的 CPI 及 PPI 数据共同勾勒出一幅通胀趋缓但尚未完全消退的图景，为沃什提供了一定的政策叙事空间。与此同时，同日公布的另一份报告显示，美国经济二季度 GDP 增速与初值持平，但细节数据指向消费支出更为强劲，为经济前景增添了一定支撑。

原文作者：苏扬

原文编辑：徐青阳

原文来源：腾讯科技

英伟达再次交出了一份亮眼财报，营收、运营利润和每股收益均创下历史新高。

美国当地时间 8 月 26 日，英伟达公布截至 2026 年 7 月 26 日的 2027 财年第二财季业绩。财报显示，英伟达当季营收达到 962.21 亿美元，同比增长 106%，环比增长 18%；净利润达到 596.88 亿美元，同比增长 126%；摊薄后每股收益为 2.46 美元，同比增长 128%。

相比上一季度 816.15 亿美元的营收，英伟达继续刷新增长纪录。上年同期，该公司单季营收仅为 467.43 亿美元，如今一年时间几乎实现了翻倍增长。

财报公布后，英伟达盘后股价一度下跌约 1.3%，随后跳涨超 4%，这也反映出市场关注点的分歧和变化：过去投资者关注的是英伟达能否持续超越预期，如今他们更关心 AI 基础设施建设还能持续多久，以及下一代芯片和新的商业模式能否支撑未来增长。

从盈利能力来看，英伟达依然保持着极高水平。

第二财季，公司运营利润达到 637.34 亿美元，同比增长 124%；按 Non-GAAP 口径计算，净利润为 539.54 亿美元，同比增长 118%。同期，公司毛利率达到 75%，高于去年同期的 72.4%，也略高于第一财季的 74.9%。

英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋表示：“人工智能已经到达了拐点。它正在做有用的工作，它的 token 正在创造生产力和盈利能力。现在，计算就是收入。”

现在，更多 AI 实验室、初创企业正在快速扩张，开源模型生态以及物理 AI 等新方向也开始发展，整个 AI 产业正在进入更广泛的建设周期。

与此同时，英伟达继续加大股东回报力度。第二财季，该公司通过股票回购和现金股息向股东返还约 260 亿美元。截至季度末，公司股票回购授权额度仍剩余约 990 亿美元。

数据中心收入激增，AI 云客户增长更快

推动英伟达这一轮增长的核心依然是数据中心业务。

在第二财季，英伟达数据中心收入达到 890.23 亿美元，同比增长 117%，环比增长 18%，几乎贡献了公司全部营收增量。随着全球企业和云服务商持续投入 AI 基础设施建设，英伟达 GPU 需求仍处于高位。

英伟达第一财季调整了数据中心业务披露方式，将客户分为 Hyperscale 和 ACIE 两大类别。

其中，超大规模客户（Hyperscale）收入达到 487.1 亿美元，同比增长 102%，环比增长 13%，主要来自大型公有云和互联网公司。

与此同时，AI 云、工业与企业客户（ACIE）收入达到 403.13 亿美元，同比增长 138%，环比增长 25%。该业务覆盖 AI 原生公司、企业客户、主权 AI 客户以及使用 AI 云服务的超大规模计算需求。

新的分类方式显示，AI 算力需求正在从少数云巨头向企业、政府和更多行业场景扩散。不过，投资者仍关注不同客户类型背后的盈利能力和长期需求，而不仅仅是订单规模的增长。

中国大陆市场仍然是财报中的重要变量。

英伟达表示，第二财季运往中国大陆的数据中心 Hopper 产品收入占数据中心收入比例低于 1%。同时，该公司在第三财季业绩展望中，没有计入任何来自中国大陆的数据中心计算收入。

除了数据中心业务，边缘计算业务第二财季收入达到 71.98 亿美元，同比增长 27%，环比增长 13%。其中，Blackwell 工作站销售推动增长，但消费级 PC 受到内存和系统价格上涨影响，部分抵消了增长。

Blackwell Ultra 放量，Vera Rubin 全面投产

英伟达正在推动产品路线从单一 GPU 升级到完整计算平台。

第二财季，Blackwell Ultra 成为推动数据中心业务增长的重要因素。英伟达表示，当季数据中心收入增长主要来自 Blackwell Ultra 基础设施的大规模部署。随着云服务商和 AI 企业持续建设大规模 AI 计算集群，Blackwell 正在进入更广泛的商业部署阶段。

与此同时，英伟达已经开始为下一代产品周期做准备。第二财季，该公司宣布 Vera Rubin 平台已经全面投产，相关机架系统正在 CoreWeave、Google Cloud 等合作伙伴云平台运行。

Rubin 平台不仅包括 GPU，还覆盖 CPU、网络、软件以及系统级解决方案。其中，Vera CPU 是英伟达推出的首款针对 AI 智能体设计的 CPU，该产品计划被全球领先技术提供商采用。

此外，英伟达还宣布，用于交互式 AI 推理的 NVIDIA Groq 3 LPX 已经全面投产。英伟达希望通过 Groq 3 LPX 等产品加强在实时 AI 推理场景中的竞争能力。

除了硬件产品，英伟达也在强化软件生态。

第二财季，该公司推出 DSX 平台，为基础设施建设者提供设计、建设和运营大规模 AI 工厂的完整方案。该平台将计算、网络、软件以及系统进行整合，帮助客户建设更大规模的 AI 基础设施。

在 AI 软件方面，英伟达持续扩展 NVIDIA Agent Toolkit，并通过 PhysicsNeMo 以及 CUDA-X 库增强开发能力。该公司表示，正在与全球软件平台提供商合作，推出新软件、开源模型和合作伙伴项目。

对于英伟达而言，产品竞争已经不再局限于单个芯片性能，而是围绕从芯片、网络、软件到系统的完整生态展开。不过，市场仍在关注 Blackwell 向 Rubin 过渡的速度，以及新一代平台能否继续推动客户扩大 AI 基础设施投入。

AI 基础设施进入融资阶段，英伟达承担更多建设角色

随着 AI 数据中心规模不断扩大，英伟达正在参与更多基础设施建设。

第二财季财报显示，截至 2026 年 7 月 26 日，英伟达未来承诺金额达到 3600 亿美元。其中包括 2790 亿美元供应与产能承诺、290 亿美元云服务协议、230 亿美元资本支出，以及 250 亿美元股权投资。

上述承诺主要与未来 AI 基础设施扩张有关。其中，最受关注的是英伟达参与的 SB Energy 俄亥俄州 PORTS-Pike 项目。

英伟达表示，该公司为 SB Energy 位于俄亥俄州的技术园区提供信用支持，该项目初期涉及约 4.25GW 土地、电力和厂房建设，用于托管 OpenAI 的英伟达基础设施。英伟达提供的担保义务最高达到 1050 亿美元，并将在数据中心达到可服务状态等条件满足后分阶段生效。

与此同时，英伟达正在推动更大规模的 AI 基础设施资本投入。该公司已经宣布与 Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs 和 KKR 等机构建立战略合作伙伴关系，目标是在未来动员超过 5000 亿美元第三方资本，用于 AI 基础设施建设。

黄仁勋认为，AI 基础设施建设正在进入新的阶段，未来需要大量资本投入，以支持 AI 模型训练、推理以及更多应用的发展。

不过，随着英伟达参与更多基础设施项目，市场也开始关注这种模式带来的资本压力。

截至第二财季末，英伟达现金、现金等价物和有价债务证券合计 566 亿美元。与此同时，该公司第二财季发行了 250 亿美元高级无担保票据，用于一般企业用途。英伟达表示，目前公司的财务状况依然稳健，未来投资主要围绕支持供应链、基础设施和长期增长需求展开。

Q3 营收将超千亿，竞争压力开始显现

对于下一季度，英伟达给出了继续增长的预期。

该公司预计 2027 财年第三季度营收将达到 1080 亿美元，上下浮动 2%；预计 GAAP 和 Non-GAAP 口径下毛利率均为 74%。英伟达同时强调，该指引没有计入任何来自中国的数据中心计算收入。

相比第二季度 962 亿美元营收，英伟达预计第三季度仍将保持增长。不过，市场关注点已经从单季度增长转向长期竞争格局。

目前，AI 芯片市场竞争正在扩大。英伟达在财报中强调，该公司正在通过完整计算平台保持优势，包括处理器、互连技术、软件、算法、系统和服务。公司希望通过这一整套生态满足 AI 训练和推理需求。

但与此同时，竞争对手正在加快布局。AMD 持续推出数据中心产品，谷歌也在发展自研 TPU 芯片。大型科技公司既是英伟达的重要客户，同时也在投入资源开发自己的计算平台。

投资者尤其关注 AI 推理市场的发展。随着 AI 应用增加，计算需求正在从模型训练扩展到推理服务。英伟达通过 Vera Rubin 平台、Groq 3 LPX 以及软件生态强化推理能力，希望继续保持市场领先地位。

不过，未来增长仍需要回答几个问题：Blackwell Ultra 和 Rubin 平台能否继续推动客户增加采购；AI 基础设施投资是否能够保持当前速度；以及随着客户自研芯片增加，英伟达在 AI 计算市场中的份额是否会受到影响。

962 亿美元营收，是英伟达在 AI 浪潮中的又一个里程碑。

对于英伟达而言，创纪录的财务数据证明了过去周期的成功，而下一阶段的挑战，是如何在 AI 产业进入更大规模建设阶段后，继续保持自己的核心位置。

原创 | Odaily 星球日报（@OdailyChina）

作者｜Azuma（@azuma_eth）

北京时间 8 月 27 日凌晨，英伟达公布截至 2026 年 7 月 26 日的 2027 财年第二季度财报。财报数据显示，第二季度英伟达（NVDA）的营收和利润全面超预期，数据中心业务继续加速，下一季度指引再创新高。

具体而言，英伟达 Q2 营收达到了 962.21 亿美元，同比增长 106%，环比增长 18%，超出分析师预期 4%；非 GAAP 净利润为 539.54 亿美元，同比增长 118%，调整后 EPS 为 2.22 美元，高于市场预期近 6%；此外，英伟达还对 Q3 营收给出了 1080 亿美元的指引，这意味着该公司即将正式进入“单季千亿美元营收”时代。

上述数据已经足够漂亮，但仍不是本次财报中最惊人的一个数字。在财报发布后的投资者电话会上，英伟达 CFO Colette Kress 给出了一个此前市场并没有充分预期的信号 ）—— 公司预计 2028 财年营收仍将增长约 70%（且未计入任何来自中国的数据中心收入），大幅高于华尔街此前 45% 的预期。

更重要的是，英伟达强调，这个 70% 的增长预期甚至是在供应受限的情况下给出的。换句话说，公司现在面对的主要问题似乎已经不是“AI 需求还能持续多久”，而是“供应链究竟还能满足英伟达的多少需求”。

受财报及电话会影响，英伟达盘后上涨超 4%，暂报 219.53 美元。

收入结构：AI 需求仍由超大规模客户主导

如果细看英伟达这 962 亿美元的营收结构，会发现“数据中心业务依然是绝对核心的收入来源”。

Q2，英伟达的数据中心业务收入达到 890 亿美元，同比增长 117%，环比增长 18%，占公司总营收的比例已经超过九成。更重要的点在于，数据中心业务的营收增长速度依然快于公司整体营收 —— Q1，英伟达总营收同比增长 85%，数据中心收入同比增长 92%；到了 Q2，两项增速分别进一步提升至 106% 和 117% —— 在季度营收已经接近千亿美元的情况下，英伟达的核心业务不仅没有出现明显放缓，反而还在继续加速。

从数据中心业务的内部来看，Q2 的增长仍然主要由“超大规模云厂商”（Hyperscaler）驱动。英伟达披露，Q2 超大规模客户相关收入约为 487 亿美元。与此同时，亚马逊、微软、谷歌、Meta 等大型科技公司仍在持续扩大 AI 基础设施投资。就在财报发布之前，AWS 还曾宣布计划进一步部署 200 万块英伟达 GPU。

这意味着，至少从当前的收入结构来看，AI 算力需求的第一驱动力仍然是大型云厂商的资本开支。这也是观察未来英伟达增长态势以及 AI 周期延续状况的最核心变量，如果微软、亚马逊、谷歌、Meta 等公司的资本开支继续增长，英伟达的高增长就仍然拥有最直接的订单支撑；反之，如果这些公司的 AI 投资开始进入消化期，英伟达也将最先感受到压力。

另一边，英伟达的边缘计算业务（Edge Computing）录得 72 亿美元收入，同比增长 27%，环比增长 13%，收入规模上较数据中心业务仍有明显的体量差距，但作为公司“物理 AI”方向发力的代表，这也是英伟达试图降低对单一业务依赖的长期布局。

Vera Rubin：新一轮产品周期已经开始

本次财报及后续电话会中最重要的产品层信号，则在 Vera Rubin 的落地 —— 英伟达在电话会上确认，Vera Rubin 已经进入全面量产，并且本月早些时候已经开始出货……Vera Rubin 每部署 1 GW 算力，都对应约 400 亿美元的营收机会，预计将在 Q3 贡献约 20% 的数据中心业务营收。

这一声明标志着，英伟达正从 Blackwell 周期逐步过渡到 Rubin 周期。

对于英伟达这种产品迭代速度极快的公司而言，这种新旧平台的交替非常关键。过去，市场对 AI 芯片周期一大担忧，就是每一代产品能否顺利完成接力，如果两代产品之间出现明显的空档，营收增速自然会迅速下降。而这一次，Rubin 的商业化节奏显然够快。

作为英伟达专为 AI 设计的机架级超级计算平台，Vera Rubin 整合了 Rubin GPU、Vera CPU、NVLink6、ConnectX-9 等七款自研芯片，性能层面实现了跨越式升级。产品的进化最终将反馈在价值捕获之上，“每 1 GW 算力 ➡️ 400 亿美元营收”的数据锚点意味着，Vera Rubin 落地之后，随着数据中心规模继续扩大，英伟达能够从每一座新建 AI 数据中心中获得的价值也会不断提高。

此外，黄仁勋本人还在电话会上强调，Vera Rubin 的放量速度将创公司历史最快纪录……这或许便是英伟达敢于给出“2028 财年营收仍将增长约 70%”的底气。

AI 需求还在，但供应已成为瓶颈

关于“AI 需求是否已见顶”的问题，在财报发布后的投资者电话会上，英伟达管理层传递了一个比以往更强烈的信号，需求不仅没有放缓，反而仍在加速。

黄仁勋在电话会上直白表示，AI 已经进入新的阶段。过去一年，AI 算力需求主要由少数头部模型公司推动，而现在，需求正在向更多前沿模型、开源模型、企业 AI、Agent 以及机器人等领域扩散。

这其中最重要的变化迹象在于推理需求的加速增长。随着大模型从训练走向实际应用，AI 算力消耗不再只是模型训练时的一次性投入，而是会随着用户使用量、Token 生成量不断增加。黄仁勋甚至直接用了“Token 正在变得有生产力和盈利能力”来形容这一变化。

此外，英伟达在电话会上还表示，从目前大型科技公司的资本开支计划来看，需求也没有出现明显放缓的迹象。全球五大云服务商今年的资本开支预计接近 8000 亿美元，明年则可能进一步达到约 1.3 万亿美元。

这些观察共同构成了英伟达对于未来“AI 需求”判断的底层支撑。然而，在需求端如此强劲的情况下，供给却已成为了限制英伟达进一步增长的制约因素。换句话说，公司当前面对的主要瓶颈，并不是订单不足，而是零部件、产能和交付能力能否跟上订单的速度。

英伟达管理层在电话会明确表示，至少到 2028 财年，供应仍将是限制公司增长的主要瓶颈。黄仁勋甚至强调，如果没有供应限制，公司给出的 2028 财年业绩展望将会“高得多”。

这里的“供应”并不仅仅限于 GPU 本身，随着 AI 芯片规模快速扩大，HBM、先进封装、晶圆、网络设备以及数据中心电力，都可能成为制约算力部署速度的重要因素。尤其是 HBM，英伟达此次在电话会上直接谈到了内存价格的大幅上涨，并预计 Q3 非 GAAP 毛利率约为 74%，低于 Q2 的 75%，内存成本的持续上升，正对后续利润率形成压力。

为了突破这一瓶颈，英伟达正在将其角色向 AI 基础设施的“资本组织者”延伸。财报披露，英伟达已与 Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs 和 KKR 等建立战略合作，拟在未来动员超过 5000 亿美元第三方资本用于 AI 基础设施建设。同时，英伟达与 SB Energy 在俄亥俄州 PORTS-Pike Technology Campus 合作，提前锁定土地、电力和建筑壳体容量，以承载其计算资源部署。

千亿门槛与下一个起点

英伟达这份财报，以及管理层在电话会上的表态，阶段性地再次回答了市场当下最为关注的一个问题 —— AI 需求是否已经见顶，周期是否已经结束？

从 2028 财年 70% 的营收增长指引来看，英伟达当下给出的答案还是“周期远未结束” —— 天花板还远，且当前的增速甚至不是需求的真实反映，只是供应链能支撑的极限。当一家季度营收接近千亿美元的公司，仍然敢在供应受限的情况下给出远超市场预期的增长目标时，只能说明英伟达所看到的订单，比它敢写在指引上的数字还要厚。

而英伟达自己，则正在通过不断扩展自己商业角色来适配市场的发展需求。如今的英伟达已不仅仅是一家设计 GPU 的半导体公司，而是在向“AI 工厂”的总承包商演进，提供芯片、网络、CPU、软件、部署方案，甚至已经在参与基础设施的融资与土地电力锁定。

当然了，高预期也自带高压。毛利率指引的温和下移、全球市场的政策不确定性，都是千亿规模扩张中不可避免的摩擦……但至少目前而言，市场愿意给予英伟达溢价的核心逻辑并未动摇 —— 在 AI 基础设施这条赛道上，英伟达仍然是那个制定规则、且暂时看不到追赶者的玩家。

当 Q3 营收正式跨过千亿美元门槛时，英伟达将步入一个新的数量级。而 70% 的明年增长指引则暗示，这个门槛，或许只是下一程的起点。

1、CEX 热门币种

CEX 成交额 Top 10 及 24 小时涨跌幅：

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2、链上热门 Meme Top 5（数据来源为 GMGN）：

• fone（Solana）
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• BISCOTTI（Robinhood Chain）
• 墩墩（BSC）
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头条

英伟达二季度营收 962 亿美元，预计下季度首次突破 1000 亿美元

芯片设计公司英伟达公布财年 2027 年第二季度业绩，营收 962.21 亿美元，同比增长超过一倍，较公司此前指引 910 亿美元及市场预期 920 亿美元均高出 40 亿美元以上。营业利润为 637.34 亿美元，同比增长超过一倍。

内地存量投资者清退进行时：汇丰香港要求相关客户于 9 月 12 日前确认资金来源

有消息称，汇丰香港近日已陆续向部分内地存量投资客户发出通知，要求其于 9 月 12 日之前通过汇丰香港 App 提交《开立/维持账户之声明书》，并更新联系信息。声明书内容包括确认投资活动资金来自中国内地以外地区的合法来源、银行可应执法或监管机构要求披露个人资料等。通知还提到，若未能在 8 月 20 日前提交声明书，投资相关服务可能被暂停；若在 9 月 12 日之前仍未提交，投资相关服务可能被终止。

韩国央行宣布加息 25 个基点

韩国央行宣布加息 25 个基点，将基准利率从 2.75% 上调至 3.0%，为连续第二次会议加息，符合市场预期。

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美国证券交易委员会（SEC）已向白宫管理和预算办公室（OMB）提交一项关于投资顾问持有客户数字资产的新规提案。该规则拟明确投资顾问和投资公司托管加密资产的框架，并计划删除部分因市场演变及当前交易、托管实践而被视为过时的现有托管要求。该提案后续需经过 OMB 审查、SEC 委员表决及公开征求意见后方可生效。

特朗普仍未确定白宫新闻秘书莱维特的接替人选

特朗普尚未确定白宫新闻秘书卡罗琳·莱维特的接替人选。莱维特的最后工作日为本周五。

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据知情人士透露，摩根大通近期曾评估推出自有稳定币，作为全球最大的银行之一，摩根大通此前已通过旗下区块链平台 Kinexys 探索机构级区块链支付和代币化应用，并推出面向机构客户的数字资产解决方案。

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MINIMAX：上半年收入为 1.17 亿美元，同比增长 283.1%

MINIMAX-W(00100.HK)在港交所公告，2026 年上半年收入为 1.17 亿美元，同比增长 283.1%；期内亏损 3.58 亿美元，同比下降 11%；毛利 2081.3 万美元，同比增长 464.8%。

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Hyperliquid 政策中心联合 tradeXYZ 向美国商品期货交易委员会（CFTC）提交联合意见函，呼吁监管机构将能源类永续合约纳入美国受监管衍生品市场。两家公司表示，在中东冲突等突发事件导致传统能源市场关闭期间，市场参与者缺乏实时管理原油风险的工具，而基于区块链的永续合约市场能够提供全天候价格发现和风险对冲渠道。

以太坊研究人员推出新提案拟重构质押入口，推进抗量子攻击升级

以太坊研究人员提出一项新提案，计划重构用于验证者加入网络的存款合约（Deposit Contract），为未来抵御量子计算攻击做好准备。

该提案旨在升级以太坊验证者注册机制，通过增加密码学算法切换功能，使网络未来能够支持抗量子签名方案。目前，以太坊验证者使用 BLS 签名验证交易，而该方案依赖的椭圆曲线密码学理论上可能受到运行 Shor 算法的量子计算机攻击。

Anthropic 将以 450 亿美元租赁 AI 基础设施企业 Nscale 的数据中心

Anthropic 将以 450 亿美元租赁 AI 基础设施企业 Nscale 的数据中心，Nscale 将从西弗吉尼亚州的数据中心提供算力，并计划斥资 710 亿美元开发该项目，Anthropic 将从 NScale 数据中心获得 460 兆瓦的算力容量。

投融资

Emerald AI 完成 1.5 亿美元 A 轮融资，Energize Capital 和 DCVC 共同领投

AI 数据中心电力管理软件公司 Emerald AI 完成 1.5 亿美元 A 轮融资，估值达 10.5 亿美元，本轮融资由 Energize Capital 和 DCVC 共同领投，多家财务及战略投资者参投。融资完成后，公司累计融资额已超过 2.2 亿美元。

AI 初创公司 Wrtn 完成超 7200 万美元 C 轮融资，估值达 8.7 亿美元

韩国 AI 初创公司 Wrtn Technologies 宣布完成约 1000 亿韩元（约 7232 万美元）的 C 轮融资，投后估值达到 1.2 万亿韩元（约 8.7 亿美元），Coreline Ventures、Eugene Asset Management，Goodwater Capital、Antler Global、Woori Venture Partners、Sui Generis Partners、韩国开发银行及 Capstone Partners 参投，该公司构建的平台允许用户创建或进入虚构世界并与 AI 角色互动，新资金将用于加速全球市场扩张。

AI 代理开发公司 Runable 完成 2100 万美元 A 轮融资，SVC 等领投

AI 代理开发公司 Runable 宣布完成 2100 万美元 A 轮融资，Susquehanna Venture Capital（SVC） 和 Nexus Venture Partners 联合领投，Together Fund 和 Array VC 参投。该公司目前开发的 AI Agent 能够通过自然语言生成网站、应用和演示文稿，还可处理部署、数据分析等基础工作，新资金将用于优化 AI 推理成本，并整合基础设施、营销和分发能力。

AI 安全初创公司 Alice 完成 1.4 亿美元融资，估值接近 10 亿美元

AI 安全初创公司 Alice 宣布完成 1.4 亿美元融资，私募股权机构 Apax Partners 旗下基金 Apax Digital 领投，网络安全公司 SentinelOne 和三星电子参与投资，此轮融资后该公司估值已接近 10 亿美元。Alice 主要为 AI 模型提供安全防护，帮助企业降低 AI 系统被滥用、遭受攻击以及出现异常行为的风险。目前，该公司已与包括 Anthropic、Google 等在内的 AI 行业头部企业展开合作。

人物*声音

Uniswap 创始人：代币化将重塑做市格局，AMM 仍处于起步阶段

Uniswap 创始人 Hayden Adams 发文表示，随着现实资产加速代币化，AMM 成为全球金融市场核心交易引擎的路径正日益清晰。区块链能够拆分传统做市商垂直整合的资本、执行、结算等环节，使持有资产的流动性提供者及资产发行方以更低资本成本参与做市。

Adams 举例称，Robinhood Chain 上已有 10 只代币化股票与 SPY 组成 Uniswap 流动性池，上线 12 天累计成交约 3300 万美元，部分交易可直接在不同股票之间完成，无需经过美元。

伯恩斯坦：比特币或于 2027 年中涨至 15 万美元，2029 年达到峰值约 30 万美元

伯恩斯坦预计，随着货币贬值交易逐渐兴起，比特币将在 2027 年年中创下约 15 万美元的历史新高，并可能在 2029 年达到本轮周期约 30 万美元的峰值。该机构同时维持对 Strategy（MSTR）的跑赢大盘评级，但将目标价从 450 美元下调至 350 美元，主要原因是更新了对比特币市场周期的展望，并考虑到 Strategy 加速发行股票带来的股权稀释影响。

原文作者：大钳子，PANews

近期，Cobo 联创神鱼与极链科技创始人金明展开了一场关于 AI、创业、投资、比特币、Web3、Agent 以及人生使命的深度对谈。

神鱼是加密行业早期参与者，自 2011 年起投身加密货币领域，是国内最早的比特币布道者和参与者之一；金明则是中国自由潜水国家队运动员、极链科技创始人，长期专注于视频 AI 技术研发与商业应用，曾获得阿里巴巴、云锋基金、旷视科技等机构投资。

从创业者的使命感，到 AI 时代人与技术的关系；从自由潜水、死亡焦虑，到投资框架、资产配置；再到 BTC、RWA、Agent 以及以太坊的未来，两人的围绕着技术、资本与个体生命体验进行了深入讨论。

神鱼认为，AI 最重要的变化之一，是大幅降低了从 Idea 到落地的成本。 过去，一个想法可能因为执行成本过高而永远停留在脑海里；如今，AI 正在把大量人类知识压缩、结构化，并将执行能力以极低的成本交给个人。技术的发展，也因此让人的意志变得更加重要。但他也坦言，AI 打开了大量可能性，却还没有找到一个足够大的、系统化的事情。他依然把自己定义为一个 Builder，认为“活着某种意义上就是因为你的存在，让这个世界的可能性变多了一点”。

这种 Builder 心态也贯穿了他的投资哲学。神鱼认为，好的资产不需要依赖持续不断的叙事；相比广泛分散，他更倾向于集中在少数真正理解的资产上，因为人的精力有限，而真正重要的是理解资产背后的底层逻辑。

而在 Web3 的下一阶段，神鱼正在观察的关键方向则是 Agent，他认为像以太坊这样的生态，未来可能并不是主要给人使用，而是给 Agent 使用。

以下为采访全文，经 PANews 整理：

AI 时代，人的意志正变得更重要

金明：你上一次参加访谈还是十年前，2017 年的时候。当时你有一句很经典的话：“这么多钱，我一下不知道该怎么花了”。

神鱼：现在知道怎么花了。其实本质上，我觉得人的这种意志性越来越重要了。AI 时代来了以后，很多过去需要大量时间和成本才能完成的事情，现在只要你有一个想法，很快就能做出来。这个变化非常大。

对。你看，其实本质上就是人的这种意志性其实越来越重要了。就是 AI 时代来了，大家好多执行，或者你以前觉得特别难的事情，一下子只要你有一个想法，他一下就能做了。这个事情变化特别大。我们可能十年前、二十年前觉得不太敢想象的东西，也很容易 deliver 出来了。我们可能十年前、二十年前根本不敢想象的事情，现在只要有一个 idea，后端的执行成本已经降得非常低，很多东西都可以很快交付出来。

金明：也就是从一个 idea 到最后的落地。

神鱼：对。以前是你有一个种子，有一个梦想，但它可能永远只是一个梦想。现在后端成本降得特别快，加上 AI 又把大量人类知识压缩、结构化了，你可以低成本地调用这些能力。

就你家有种子，他就很快就能落地了。以前是说 OK，我有个种子，我有个梦想，那只是能是个梦想。现在后端那一块的成本降得特别快，然后加上 AI 又把很多人类知识都给压缩掉了嘛，所以本身你就低成本地去调用这块。我感觉一下打开了很多可能性空间。所以我感觉，AI 一下打开了很多可能性空间。

从使命感到迷茫，Builder 也在寻找答案

金明：现在你对自己的生活状态满意吗？每天会感到开心、幸福吗？

神鱼：还行，但多少还是有一点迷茫。不像最早创业的时候，那时候使命感特别强。现在反而进入了一个混沌状态：你看到了 AI 展开了很多可能性，觉得这是最好的时代，但又没有看到特别清晰的路径。不管是使命感，还是具体的商业路径，我都还没有完全想清楚。所以现在更多还是做一些探索，提高自己。

金明：你最早创业的时候，是怎么定义自己的使命感的？

神鱼：当时你看到了一个窗口期，会产生一种非常强的创造性冲动。你会觉得，如果这件事情不做，自己这辈子一定会后悔。好像有一种力量在推着你，你根本跳不出来，于是就出来把它做了。

金明：那时候你看到的巨大需求，就是挖矿？

神鱼：最早其实是在 2013 年，核心就是算力的问题。当时挖矿最早是在美国，后来开始迁移到中国。中国最早开始做 ASIC 矿机的时候，机器其实还需要连接美国的矿池去挖。这里面有两个问题：第一是网络问题，国际互联网存在延迟和丢包，导致挖矿效率很差；第二是当时整个挖矿产业的结算方式并不合理。所以我们做的事情，就是把这两个问题解决掉。

本质上，你看到了一个市场空缺，一个利基市场，里面存在一些没有被充分满足的需求，而你刚好又有能力去满足它。这时候就会产生一种非常强的冲动，想把这个东西 build 出来。

金明：经过这么长时间的沉淀，现在你觉得自己的使命是什么？

神鱼：我觉得还是要做一些东西。我一直把自己定义成一个 Builder。AI 时代以来，大大小小我也做了不少小工具、看板，但还没有找到那种真正大的、系统化的东西，现在还在观察。

其实创业到后面，你处在一线，做了很多东西之后，反而会产生很多迷茫和困惑。所以你不得不去补大量人类历史上的知识：过去类似的事情是怎么发生的？哲学家是怎么思考的？这些东西都会回来影响你。站在此时此刻，你能够看到未来很多可能性展开，但还没有找到那个具体的路径。

寻找人生使命感

金明：我昨天分享的时候，有一部分讲到 purpose awareness，也就是人生目的感。我当时把它比喻成一架天平。

很多人一开始都想创造一些 big things，希望 leave a legacy；而天平的另一端，是体验和快乐，很多年轻人会觉得人生就是应该追求快乐。如果放到这架天平上，你现在处于哪个位置？

神鱼：我既没有特别想留下什么东西，也没有特别追求体验感。我也用 AI 拆过很多精神分析的东西，但我本质上就是一种有内在建造冲动的人。我就是想 build 一些东西。东西做出来了，我就会很爽。我希望呈现出一些东西，因为我觉得，活着某种意义上就是因为你的存在，让这个世界的可能性变多了一点。

金明：这个其实很偏左边，很偏 legacy。心理学研究里有一个很有意思的现象，很多人希望成为 Builder。而 Builder 一个潜在的心理特点，就是容易焦虑。因为你的 life purpose 就是不断 build。当你没有 actively 往前走、没有在 building 的时候，就容易进入焦虑状态。这种状态你有过吗？通常怎么解决？

神鱼：肯定多少有一点，但我现在会切换。我从小就有一些让自己放空的方式，比如养动物、做一些兴趣爱好。所以基本上每周我都会进入这种状态。你得让自己能够放空。你在潜水的时候，是怎么对抗恐惧的？

在极限中重新认识恐惧

金明：当你憋气的时候，身体会不断给你发出信号，这时候其实就是理性和感性的对抗。我觉得最直白的一个比喻，就是自由潜水其实很像一个灵修的过程。首先，你要带着一种“知道结局”的状态下水。你要不断告诉自己：你是安全的。

人的大脑其实非常聪明。人是由自主神经系统控制的，比如人在陆地上憋气，是很难把自己真正憋死的。当你憋到极限，大脑可能会出现短暂的 black out，也就是 BO，进入短暂休克状态。大概十秒之后，气道会重新打开，人会自然吸气。

但为什么人在水下可能会因此死亡？因为人在水下失去意识之后，气道重新打开时，吸进去的不是空气，而是水。所以最终可能是溺水。这也是为什么自由潜水训练一定要有 buddy，也就是训练伙伴。

但从另一个角度来说，它也是一个很好的灵修过程。你会不断给自己完整的 positive 心理暗示：现在做的是冥想，你要进入的是心流；你是健康的，是安全的；你的大脑非常聪明。

而且一开始没有人能够直接憋到极限。刚开始训练十次、两个月、三个月，大多数人可能只能达到自己极限的 50%左右。随着训练增加，慢慢接近 70%、80%，甚至 90%。很多时候，限制新人出水的并不是身体极限，而是对身体的不熟悉。随着你越来越熟悉自己的身体，你会越来越信任自己，也会越来越接近自己的极限。所以整个过程并没有想象中那么 struggle，很多时候其实是非常 peaceful 的。

神鱼：这个过程不会让你摆脱对死亡的恐惧吗？或者说，让你更直面死亡？

金明：这是一个很好的问题。我觉得长期自由潜或者憋气训练之后，我对死亡的恐惧确实大幅下降了。我其实没有特别认真地想过为什么。一开始第一次憋气，或者前几次训练的时候，我对死亡还是有恐惧的，但现在已经完全没有了。甚至日常我跟父母开玩笑的时候也会说，我觉得自己的人生体验已经非常圆满、非常丰盛了。哪怕明天发生意外，我不在了，我也会觉得自己已经很幸福。以前我还是会觉得，当然是活得越久越好，死亡是一件非常可惜的事情。但现在我已经没有那么害怕这件事了。你害怕吗？

神鱼：我觉得某种层面上还是有焦虑。或者说，旁观者可能会告诉我，我的 Agent 伙伴也会告诉我，我其实是有死亡焦虑的。

AI Agent 正在成为新的信息入口

金明：你现在每天收集信息的渠道有哪些？

神鱼：几乎都是 AI。我睁开眼睛，AI 就会告诉我它读了我昨天的所有东西。现在我有三个 AI Agent。一个 Agent 是工具理性的，它会告诉你应该怎么做；一个偏女性化、柔软一些，会去找你内心深处的东西；还有一个会结合你昨天做的事情，告诉你观察到了哪些盲区。

比如它可能会告诉你：历史上有一本不错的书，里面某一章节讨论的问题，古人其实也遇到过，而且跟你现在的状态很切合。你要不要花 15 分钟把这一章节看一下？然后三个东西就会蹦出来，你可以直接去看。

另外，我还有一套笔记系统。他们会用进化论的思维，把我过去关注的事情、跟我生活相关的东西进行关联。某种意义上，我的注意力就是一个“上帝”，它决定了哪些观点或者命题能够存活。AI 每天会“杂交”出来一批新的东西，然后再筛选一个，告诉我：有一篇文章你可以读一下。所以我现在几乎不太直接读东西了。还会有一些 AI 筛选出来的日报、长文，AI 先加工一遍，再丢给我。我通常会快速把它压缩成 PPT 来看。

从 DeFi 开始建立投资框架

金明：但这种方式更多还是在处理已有信息。有很多信息是实时发生的，比如一秒钟之前突然发生一场冲突，这类信息通过 AI 获取，可能没有那么及时。

神鱼：我觉得不 care。最重要的信息，它自己会找到你，你肯定能看到。我也不做那么短线的交易。我很早就意识到，这件事情我没有天赋。做一些简单的决策比较容易，但如果是长期一点的事情，我可能更适合。

我真正开始做投资，其实是在玩完 DeFi 之后。DeFi 相当于帮我把投资历史补了一遍。我们从“地下美联储”一路看到传统金融是怎么被发明出来的，看完了这两百年的发展历程。在这个过程中，你会产生大量疑问，然后再去补历史、补金融知识。也是到了这个时候，我才开始认真地做投资。

我只是 day one 比较幸运，不知道怎么就拿到了一些还不错的方法论，走了一条不算太错的路。但真正做完 DeFi 那一波之后，我才开始建立自己的知识结构和投资框架。在此之前，其实是没有完整投资框架的。

金明：也就是说，在你很长一段挖矿的时间里，其实并没有真正形成投资框架。

神鱼：我那时候甚至不认为自己是在做投资。只是有一个隐隐约约的直觉：应该拿一些比特币，同时带了一点仓位管理的思想。

我是 ISTJ 人格，很多东西都是在实践过程中抽象出来的。我先形成一些框架，再训练自己的直觉；过程中又产生很多新的疑问，再进一步抽象出新的框架。投资框架就是这么慢慢形成的。

从 DeFi 到 RWA，重新理解金融产品本身

金明：一般从 DeFi 形成投资框架的人其实非常少。因为 DeFi 本质上很多时候就是“挖卖提”，这和投资完全是两套逻辑。

神鱼：但你要看的是这些金融产品本身到底在提供什么功能，它是怎么满足市场需求的。它其实是在链上从 0 到 1 搭建一套金融市场。我看的是这个过程，不是说我们在 DeFi 里面做套利、挖矿，这些我觉得更多是肌肉记忆，是直觉性的东西。

但在这个过程中，你积累了很多经历，这些经历很宝贵；同时你也积累了大量疑问，这同样很宝贵。你一开始可能不知道为什么大家需要这些东西，但后面把它搞明白了，再去看历史，很多东西就串起来了。

金明：所以这一轮 RWA 上链，包括美股引入链上，相当于又把你在 DeFi 里形成的金融产品理解能力延伸到了传统金融。

神鱼：对，等于它又把美股塞到你面前，你不得不把美股背后的逻辑搞明白。

金明：但十年前你挖矿的时候，从来没有想过持有美股吧？

神鱼：甚至别人找我借钱去炒美股，我当时都不太理解。只能说运气不错，刚好走了一条不算太错的道路。当时其实是懵懵懂懂的，也没想明白。后面产生了大量疑问，又刚好有了 AI，学习速度一下变得很快，可以快速把大量书籍和资料看一遍，再去理解这些事情为什么发生。

好的资产，不需要持续寻找新叙事

金明：你接触比特币已经十多年了。现在你对 BTC 的看法有什么变化？

神鱼：没有变化，还是数字黄金。这个世界上，你可能不需要中介就能够持有的资产，其他资产基本都套了一层、两层甚至三层中介。

金明：我们群友里现在也有不少人比较悲观。

神鱼：BTC 的价值恰恰是在极端情况下才呈现出来。所以在市场欣欣向荣的时候，大家不 care 它也很正常。

金明：你认不认同这样一个观点：BTC 其实是在古典自由主义思想下，大幅增强了主权个人的能力？

神鱼：主权个人的一个核心，就是资产的处置能力。AI 带来了能力的加强，而 BTC 则是主权个人资产处置方式上的一个核心资产。这两个东西都非常重要。

金明：我身边有一些朋友，早期对 BTC 非常 buy in，也有很强的 faith。但我感觉这一轮周期结束之后，很多人开始觉得看不到新的叙事。

神鱼：好的资产不需要叙事，而且越久反而越能够证明一些东西。

金明：我觉得这一轮 Web3 比较重要的叙事可能就两个。一个是 Ethena 做的全资产套利，另一个就是 RWA 上链。但这两个其实都还处于早期，还没有真正做得特别成熟。

我反而觉得，Web3 真正能够出现爆款的 ToC 应用还没有出来。我说的不是今天投资人、交易员在使用的产品，而是普通 C 端用户能够像使用微信一样使用的产品，真正能够改变人的生活方式。这个东西我觉得还没有出现。

神鱼：我很早就有一个观点，像以太坊这样的生态，未来可能并不是给人用的，而是给 Agent 用的。它最终可能是一种网络，而人未必是最合适的终端用户。我们现在使用链上产品，很多时候对用户的专业能力、安全意识要求都太高了。如果人直接成为终端用户，门槛还是比较高。但如果 Agent 成为中间层，它可能会是一个更好的呈现方式。

金明：如果未来在 Ethereum、Solana 上跑的主要是 Agent，那么现在整个 Agent 生态正在快速发展。你怎么看 Ethereum、Solana 这些生态的未来？

神鱼：我现在就在观察一个点：Agent 能不能在以太坊这样的生态里实现大规模采用。如果这个点真的来了，可能就是一个转折点。

金明：我觉得 Web3 其实有一个价值被大幅低估了。从 1.0、2.0 到 3.0，“可读、可写、可拥有”，本质上可能会改变整个社会财富分配的方式。如果把金融放到这个框架里，我理想中的 Web3 金融其实是这样的：今天中国人参与 A 股，通过交易软件进行交易，产生的交易费用最后很大一部分归属于东方财富、同花顺这样的平台，而不是参与者本身。

但 Web3 的核心价值之一，就是参与者可以同时成为利益的拥有者。比如你在 Binance、Hyperliquid 上参与交易，平台因为你的交易获得手续费，而你作为生态参与者，也可能通过代币、回购等方式分享到平台成长带来的价值。你既是参与者，又是股东。Web1.0、Web2.0 时代，你更多只是参与者；到了 Web3，你有可能同时成为参与者和股东。我觉得这其实是 Web3 最核心的价值之一，而且它不应该只发生在链上。

理论上，未来全世界跟钱相关的领域，都可能出现这种模式：你既是参与者，又能获得回报，同时还能够享受到这个生态发展的红利。但目前，这种机制还没有真正被大规模应用到 Web3 以外的领域。

神鱼：我觉得未来会出现。比如 AI 时代的数据，本身就可能产生类似的机制。技术扩散的可能性已经打开了。什么时候能够被大规模采用，可能还需要解决很多问题，也需要时间。但可能性已经在那里了。我们现在已经在一些边缘场景看到成功的 Demo，只是还没有形成大规模应用。

黄金还是 BTC？

金明：你怎么看黄金？

神鱼：我不太看这些。比特币是更好的黄金。

金明：我觉得两者的共同点都是共识，但它们形成共识的群体不一样。比特币是在主权个人层面形成了一部分共识，而黄金则是在主权国家、尤其是央行层面形成了更强的共识。现在全球央行还在持续买入黄金。

神鱼：本质上可以分成两派。一派是以比特币为代表的“数字货币+AI”，另一派是传统的“黄金+工业制造力”。如果按照光谱来看，我们可能更偏左边一点。

金明：你还记得 James Tobin 那个诺贝尔奖相关的理论吗？如果按照这个观点，我们既可以买比特币，也可以买黄金。因为两者在某些周期里存在正相关，但过去一年甚至出现了一定程度的负相关。如果想享受金融市场所谓的“免费午餐”，实现 well diversified，就应该持有更多低相关甚至负相关的资产。你怎么看？

神鱼：我不觉得真正存在所谓的负相关资产。大量资产在正常情况下确实分散，相关性也比较低，但它们总有几个共同的核心约束条件。当那些核心市场变量发生系统性变化、整个市场进入极端情况的时候，基本所有资产都会表现得很像。

金明：但也有反例。比如石油和很多信用类资产在一些阶段就是反向的。美债也经常和信用资产呈现反向关系。

神鱼：但也会出现美债和股票双杀。所以我认为真正需要抵抗的是最极端的情况。很多时候你以为两个资产负相关，但到了最极端的情况下，它可能并不能真正保护你。所以我不是特别典型的分散派，而是比较集中的派。因为你根本搞不懂那么多东西，人的精力也是有限的。既然底层逻辑没有完全搞明白，那我宁愿把资产集中在少数自己真正能够理解的东西上。

投资最终是性格、认知和仓位管理的结合

金明：这个点我觉得很有意思。我认为有些东西其实不需要你完全搞明白。比如黄金，虽然你不研究它，但它已经在很多主权央行中形成了长期共识。既然这种共识存在，你长期持有它，也可以把它作为 well diversified 的一部分。

神鱼：但它跌的时候会影响你的心态。所以你不要让这些事情影响你的心态，最简单的方法就是不持有。比特币跌了，你不会慌，你不会产生太多心态层面的波动。但前提是你要有信仰。而要真正拥有这种信仰，你得完成很多前置工作。

金明：对于普通人来说，更大的门槛可能还是因为大多数人并不是专业投资者。仓位管理、回撤控制，包括心态管理，他们很难做到真正从容。

神鱼：这是不是也跟训练有关？像自由潜水这样的运动，究竟更多是训练出来的，还是跟一个人的天生性格有关？

金明：我觉得可能两者都有。我认为运动这件事情，未来可能会成为很多人的必需品。很多人会越来越注重养生、健康，然后在某一项运动上真正扎下去，慢慢成为某种意义上的“运动员”。它会带来一种成就感，同时也会让你更快乐。

当这些东西组合起来，其实就是一个比较完整的 trading lifestyle。再加上自己的 lifestyle 以后，比特币回撤这件事情，对 A 类投资者来说，反而可能是更好的囤货机会。比如比特币在 12 万美元的时候，你可能觉得很难买，我自己在 10 万美元以上也不会特别想囤。因为我觉得它没有给我机会。如果跌到 9 万美元以下，我会觉得机会来了。9 万买、8 万买、7 万买、6 万买，慢慢买。因为我还是长期看好。

AI 究竟是周期，还是新时代的“水电煤”？

金明：从现在的逻辑来看，我觉得把 AI 称为纯周期股是不准确的。我认为 AI 一定会成为下一个时代最重要的生产力，并且替代掉今天这个世界运行的大量东西。这种变化可能比工业革命还要大。如果这个假设成立，那么 AI 就不是一个简单的周期，而是新时代的“水、电、煤”。当然，如果这个假设不成立，那你完全可以把它当成一个周期。关键就在于你对这个假设本身的判断。

神鱼：但你看历史，很多东西其实是同构的。2000 年互联网泡沫的时候，大家也觉得互联网一定是未来。那时候网络基础设施是核心，大家都去买思科。结果思科后来经历了很长时间的估值消化。会不会出现类似的事情？

金明：只能说万事都有概率。但我认为，如果未来 AI 时代真正到来，存储的需求会非常巨大。现在我们主要还是对话型机器人，再加上一点编程型机器人。但未来真正巨大的存储需求可能来自具身智能，也就是真正的机器人。今天我们的家庭里还没有真正意义上的具身智能机器人，工作场景里的机器人也还主要集中在少量工厂。大量白领办公场景还没有被真正替代。

更进一步，未来人的大脑也可能需要更多外部存储。比如一个人的大脑可能拥有多个备份，或者通过脑机接口拥有额外的“外脑”。这些需求今天都还没有真正发生。但如果 AI 时代真的到来，需求空间会非常大。所以关键其实还是回到一个假设：你是否相信 AI 时代一定会到来？我认为它一定会来。而且机器人这件事情已经不完全是一个 wild 的假设了。今天沿着现有人类科技发展的链条往下看，已经能够看到 massive production 的可能性。

如何筛选核心资产？

神鱼：其实这又回到了 trading lifestyle。你的性格偏好，会影响你选择什么样的投资哲学和框架；最终再影响你的仓位管理和心态管理。

金明：每个人确实差别很大。但最终真正做得好的人，一定是能够研发出一套内核上属于自己的、适合自己的东西。包括你刚才说的 T0 级资产，它的定义其实也并不一样。在我的框架里，你认为的 T0 级资产，可能只能算 T2 或者 T3，因为它可能还属于非常先锋的东西。

神鱼：我们的思路大概分三层。第一层，我们可能先发现一个异常：这家公司有点奇怪。我们不会一开始就下很重的仓位，可能买不高于 2%，甚至正常只有千分之几，作为观察仓。然后花时间和精力把它研究明白。如果觉得它的逻辑是对的，我们可能再升级一次，从千分之几、百分之几，逐步变成中个位数的资产配置，但一般不会超过 10%。

从 10%左右进一步变成 20%左右的核心资产，中间其实需要经历一次“信仰”的跃迁。因为你真正进入核心仓位之后，依靠的不只是基本面和逻辑推演，还需要有一些类似信仰的东西。你要看到一个足够大的愿景，能够支撑一个巨大的 TAM（可触达市场），同时它还要有非常好的商业逻辑，以及真正的关键卡点。

所以最后总结下来，我们现在比较核心的一套框架就是：垄断+增长。最核心的资产，它的 TAM 一定要特别大，需要一个足够大的愿景去牵引。不然没有办法把它放进最核心的资产配置里。

金明：按照你这个框架，目前你认为最核心的资产是什么？

神鱼：目前我们放进来的主要是比特币、以太坊和特斯拉。SpaceX 还在择时和观察阶段，还没有升级进来。以太坊现在还在里面，但我们最近也在讨论，要不要把以太坊从这一层降下来。

金明：这里面是不是也有身份认同的问题？我记得一年前，你把以太坊清掉的时候，我就在群里说“睡得更好了”，你当时不是也说睡得更好吗？

神鱼：对，因为不挖 DeFi 了。但我们现在看到的核心逻辑，是 Agent 未来可能在以太坊上运行。当然，这个逻辑现在还没有被证伪。

金明：但 Agent 为什么不能跑在 Base 上？为什么不能跑在 Solana 上？

神鱼：都可以。但以太坊的生态可能更 match。它底层还有很多去中心化基础设施。虽然过去一段时间，这些东西可能没有真正做出来，但基金会也在尝试往这个方向推进。比如围绕 Agent 做注册表、生态基础设施等。虽然现在还没有真正跑出特别大的东西，但至少已经做了一些工作，也给了市场一点希望。