分類: 星球日報

原文作者：鲍奕龙

原文来源：华尔街见闻

2026 年 3 月 16 日，英伟达 GTC 2026 大会正式开幕，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋发表了主题演讲。

在这场被视为「AI 行业年度朝圣」的大会上，黄仁勋阐述了英伟达从一家「芯片公司」向「AI 基础设施和工厂公司」的蜕变。面对市场最关心的业绩持续性与增长空间问题，黄仁勋详细拆解了驱动未来增长的底层商业逻辑——「Token 工厂经济学」。

业绩指引极度乐观，「2027 年至少 1 万亿美元的需求」

过去两年，全球 AI 计算需求呈指数级爆炸。随着大模型从「感知」、「生成」进化到「推理」与「行动（执行任务）」，算力的消耗量急剧攀升。针对市场高度关注的订单与营收天花板，黄仁勋给出了极为强劲的预期。

黄仁勋在演讲中直言：

去年这个时候，我说过，我们看到了 5000 亿美元的高确信度需求，覆盖 Blackwell 和 Rubin 直到 2026 年。现在，就在此时此地，我看到到 2027 年至少有 1 万亿美元的需求（at least $1 trillion）。

黄仁勋的万亿预期一度推动英伟达股价涨超 4.3%。

不仅如此，他更是对这一数字做出了补充：

这合理吗？这就是我接下来要讲的。事实上，我们甚至会供不应求。我确定，实际的计算需求会比这高得多。

黄仁勋指出，如今的英伟达系统已经证明了自己是全球「成本最低的基础设施」。由于英伟达能运行几乎所有领域的 AI 模型，这种通用性使得客户投入的这 1 万亿美元能够被充分利用并保持长久的生命周期。

目前，英伟达 60% 的业务来自排名前五的超大型云服务商，而另外 40% 的业务则广泛分布于主权云、企业、工业、机器人和边缘计算等各个领域。

Token 工厂经济学，每瓦性能决定商业命脉

为了解释这 1 万亿需求的合理性，黄仁勋向全球企业 CEO 展示了一套全新的商业思维。他指出，未来的数据中心不再是存储文件的仓库，而是生产 Token（AI 生成的基本单位）的「工厂」。

黄仁勋强调：

每一座数据中心、每一座工厂，从定义上来说都是受电力限制的。一座 1GW（吉瓦）的工厂永远不会变成 2GW，这是物理和原子的定律。在固定的功率下，谁的每瓦 Token 吞吐量最高，谁的生产成本就最低。

黄仁勋将未来的 AI 服务分为五个商业层级：

• 免费层（高吞吐、低速度）
• 中级层（~每百万 token 3 美元）
• 高级层（~每百万 token 6 美元）
• 高速层（~每百万 token 45 美元）
• 超高速层（~每百万 token 150 美元）

他指出，随着模型越来越大、上下文越来越长，AI 会变得更聪明，但 Token 的生成速率会降低。黄仁勋表示：

在这个 Token 工厂里，你的吞吐量和 Token 生成速度，将直接转化为你明年的精确收入。

黄仁勋强调英伟达的架构能够让客户在免费层实现极高的吞吐量，同时在最高价值的推理层级上，将性能提升惊人的 35 倍。

Vera Rubin 两年实现 350 倍加速，Groq 填补极速推理

在这个物理极限的约束下，英伟达介绍其有史以来最复杂的 AI 计算系统，Vera Rubin。黄仁勋表示：

过去提到 Hopper，我会举起一块芯片，那很可爱。但提到 Vera Rubin，大家想到的是整个系统。在这个 100% 液冷、完全消灭了传统线缆的系统中，过去需要两天安装的机架，现在只需两小时。

黄仁勋指出，通过极致的端到端软硬件协同设计，Vera Rubin 在同一座 1GW 数据中心里创造了惊人的数据跨越：

在短短两年时间内，我们将 Token 的生成速率从 2200 万提升到了 7 亿，实现了 350 倍的增长。摩尔定律在同时期仅能带来约 1.5 倍的提升。

为了解决极速推理（如 1000 Tokens/ 秒）条件下的带宽瓶颈，英伟达给出了整合被收购公司 Groq 的最终方案：非对称式的分离推理。黄仁勋解释：

这两款处理器的特点截然不同。Groq 芯片拥有 500MB 的 SRAM，而一颗 Rubin 芯片拥有 288GB 的内存。

黄仁勋指出，英伟达通过 Dynamo 软件系统，将需要海量计算和显存的「预填充（Pre-fill）」阶段交给 Vera Rubin，将对延迟极度敏感的「解码」阶段交给 Groq。黄仁勋还对企业算力配置给出了建议：

如果你的工作主要是高吞吐，100% 使用 Vera Rubin；如果你有大量高价值的编程级别的 Token 生成需求，拿出 25% 的数据中心规模给 Groq。

据透露，由三星代工的 Groq LP30 芯片已在量产，预计第三季度出货，而首个 Vera Rubin 机架已在微软 Azure 云上运行。

此外，针对光互联技术，黄仁勋展示了全球首款量产的共封装光学（CPO）交换机 Spectrum X，并平息了市场对于「铜退光进」的路线之争：

我们需要更多的铜缆产能，更多的光芯片产能，更多的 CPO 产能。

Agent 终结传统 SaaS，「年薪 +Token」成硅谷标配

除了硬件壁垒，黄仁勋把大量篇幅留给了 AI 软件和生态的革命，特别是 Agent（智能体）的爆发。

他将开源项目 OpenClaw 形容为「人类历史上最受欢迎的开源项目」，称其仅用几周时间就超越了 Linux 在过去 30 年取得的成就。黄仁勋直言，OpenClaw 本质上就是 Agent 计算机的「操作系统」。

黄仁勋断言：

每一个 SaaS（软件即服务）公司都将变成 AaaS（Agent-as-a-Service，智能体即服务）公司。毫无疑问，为了让这种具备访问敏感数据和执行代码能力的智能体安全落地，英伟达推出了企业级的 NeMo Claw 参考设计，增加了策略引擎和隐私路由器。

对于普通职场人，这场变革同样近在咫尺。黄仁勋描绘了未来的职场新形态：

在未来，我们公司的每一位工程师都需要一个年度 Token 预算。他们的基础年薪可能是几十万美元，我会在此基础上再拿出大约一半的金额作为 Token 额度给他们，让他们实现 10x 的效率提升。这已经是硅谷的新招聘筹码了：你的 offer 里带多少 Token？

演讲最后，黄仁勋还「剧透」了下一代计算架构 Feynman，它将首次实现铜线与 CPO 的共同水平扩展。更引人遐想的是，英伟达正在研发部署在太空的数据中心计算机「Vera Rubin Space-1」，彻底打开了 AI 算力向地球之外延伸的想象空间。

黄仁勋 GTC 2026 演讲全文，全文翻译如下（AI 工具辅助）：

主持人： 欢迎英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋上台。

黄仁勋，创始人兼首席执行官：

欢迎来到 GTC。我想提醒大家，这是一场技术大会。能看到这么多人一大早排队入场，能看到在座的各位，我感到非常高兴。

在 GTC，我们将聚焦三大主题：技术、平台和生态系统。英伟达目前拥有三大平台：CUDA-X 平台、系统平台，以及我们最新推出的 AI 工厂平台。

在正式开始之前，我要感谢我们的预热环节主持人——Conviction 的 Sarah Guo、红杉资本的 Alfred Lin（英伟达的第一位风险投资人），以及英伟达的第一位主要机构投资人 Gavin Baker。这三位对技术有深刻的洞见，在整个技术生态系统中拥有极广的影响力。当然，我还要感谢今天所有我亲自邀请出席的贵宾们。感谢这支全明星团队。

我同样要感谢今天到场的所有企业。英伟达是一家平台公司，我们拥有技术、平台和丰富的生态系统。今天到场的企业代表了价值 100 万亿美元行业中几乎全部的参与者，共有 450 家公司赞助了本次活动，在此深表感谢。

本次大会共设有 1,000 场技术论坛、2,000 位演讲嘉宾，将覆盖人工智能「五层蛋糕」架构的每一个层级——从土地、电力与机房等基础设施，到芯片、平台、模型，以及最终推动整个行业腾飞的各类应用。

CUDA：二十年的技术积淀

一切的起点，就在这里。今年是 CUDA 诞生二十周年。

二十年来，我们始终致力于这一架构的研发。CUDA 是一项革命性的发明——SIMT（单指令多线程）技术允许开发者以标量代码编写程序，并将其扩展为多线程应用，其编程难度远低于此前的 SIMD 架构。我们最近还新增了 Tiles 功能，帮助开发者更便捷地编程张量核心（Tensor Core），以及当今人工智能所依赖的各类数学运算结构。目前，CUDA 已拥有数千种工具、编译器、框架和库，在开源社区中存在数十万个公开项目，并已深度集成到每一个技术生态系统之中。

这张图表揭示了英伟达 100% 的战略逻辑，我从最初就一直在讲这张幻灯片。其中最难实现、也是最核心的要素，是图表底部的「装机量」。历经二十年，我们已在全球范围内积累了数亿块运行 CUDA 的 GPU 和计算系统。

我们的 GPU 覆盖所有云平台，服务于几乎所有计算机厂商和行业。CUDA 庞大的装机量，正是这个飞轮不断加速的根本原因。装机量吸引开发者，开发者创造新算法并取得突破，突破催生全新市场，新市场形成新生态并吸引更多企业加入，进而扩大装机量——这个飞轮正在持续加速。

英伟达库的下载量正以惊人的速度增长，规模庞大且增速不断提升。这个飞轮使我们的计算平台能够支撑海量应用和层出不穷的新突破。

更重要的是，它还赋予了这些基础设施极长的使用寿命。原因显而易见：NVIDIA CUDA 上可运行的应用极为丰富，涵盖 AI 生命周期的每个阶段、各类数据处理平台，以及各种科学原理求解器。因此，一旦安装了英伟达 GPU，其实际使用价值极高。这也是为何我们六年前发布的 Ampere 架构 GPU，其云端价格反而在上涨。

这一切的根本原因在于：装机量庞大，飞轮强劲，开发者生态广泛。当这些因素共同发挥作用，加之我们持续更新软件，计算成本便会不断下降。加速计算在大幅提升应用性能的同时，随着我们长期维护和迭代软件，用户不仅能在初期获得性能跃升，还能持续享受计算成本的下降。我们愿意为全球每一块 GPU 提供长期支持，因为它们在架构上完全兼容。

我们之所以愿意这样做，是因为装机量如此庞大——每发布一次新的优化，便能惠及数百万用户。这种动态组合，使得英伟达架构在持续扩大覆盖范围、加速自身成长的同时，不断压低计算成本，最终刺激新的增长。CUDA 是这一切的核心。

从 GeForce 到 CUDA：二十五年的演进之路

而我们与 CUDA 的旅程，实际上早在二十五年前就已开始。

GeForce——相信在座有很多人是伴随着 GeForce 长大的。GeForce 是英伟达最成功的市场推广项目。我们从你们还买不起产品的时候就开始培养未来的客户——是你们的父母代替你们成为了英伟达最早的用户，年复一年地购买我们的产品，直到有一天，你们成长为优秀的计算机科学家，成为真正意义上的客户和开发者。

这是二十五年前 GeForce 奠定的基业。二十五年前，我们发明了可编程着色器——这是让加速器实现可编程化的一项显而易见却意义深远的发明，也是世界上第一款可编程加速器，即像素着色器。这五年后，我们创造了 CUDA——这是我们有史以来最重要的投资之一。当时公司财力有限，但我们将绝大部分利润押注于此，致力于将 CUDA 从 GeForce 延伸到每一台计算机。我们之所以如此坚定，是因为我们深信其潜力。尽管初期历经艰辛，公司坚守这一信念长达 13 代、整整二十年，如今 CUDA 已无处不在。

正是像素着色器推动了 GeForce 的革命。而大约八年前，我们推出了 RTX——为现代计算机图形时代对架构进行了全面革新。GeForce 将 CUDA 带给了全世界，也正因如此，让 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton、Andrew Ng 等众多学者发现，GPU 可以成为加速深度学习的利器，由此点燃了十年前人工智能的大爆炸。

十年前，我们决定将可编程着色与两个全新理念相融合：一是硬件光线追踪（Ray Tracing），这在技术上极具挑战；二是一个当时颇具前瞻性的想法——大约十年前，我们就预见到 AI 将彻底变革计算机图形。正如 GeForce 将 AI 带给了全世界，AI 如今也将反过来重塑整个计算机图形的实现方式。

今天，我要向大家展示未来。这是我们的下一代图形技术，我们称之为神经渲染（Neural Rendering）——3D 图形与人工智能的深度融合。这就是 DLSS 5，请看。

神经渲染：结构化数据与生成式 AI 的融合

这是不是令人叹为观止？计算机图形就此焕发生机。

我们做了什么？我们将可控的 3D 图形（虚拟世界的真实基础）与其结构化数据相结合，再融入生成式 AI 和概率计算。一个完全确定性，另一个概率性却高度逼真——我们将这两种理念融为一体，通过结构化数据实现精准可控，同时进行实时生成。

最终，内容既美观惊艳，又完全可控。

结构化信息与生成式 AI 融合这一理念，将在一个又一个行业中不断复现。结构化数据是可信 AI 的基石。

结构化数据与非结构化数据的加速平台

现在我要带大家看一张技术架构图。

结构化数据——大家熟悉的 SQL、Spark、Pandas、Velox，以及 Snowflake、Databricks、Amazon EMR、Azure Fabric、Google BigQuery 等重要平台，都在处理数据框（Data Frame）。这些数据框就像巨型电子表格，承载着商业世界的全部信息，是企业计算的基本事实（Ground Truth）。

在 AI 时代，我们需要让 AI 来使用结构化数据，并对其实现极致加速。过去，加速结构化数据处理是为了让企业更高效地运转。而未来，AI 将以远超人类的速度使用这些数据结构，AI 智能体也将大量调用结构化数据库。

非结构化数据方面，向量数据库、PDF、视频、音频等构成了世界上绝大多数的数据形态——每年生成的数据中，约 90% 是非结构化数据。过去，这些数据几乎完全无法被利用：我们读取它们，存入文件系统，仅此而已。我们无法查询，也难以检索，原因在于非结构化数据缺乏简单的索引方式，必须理解其含义与语境。而现在，AI 可以做到这一点——借助多模态感知与理解技术，AI 能够读取 PDF 文档、理解其含义，并将其嵌入可供查询的更大结构之中。

英伟达为此创建了两个基础库：

• cuDF：用于数据框、结构化数据的加速处理
• cuVS：用于向量存储、语义数据和非结构化 AI 数据的处理

这两个平台将成为未来最重要的基础平台之一。

今天，我们宣布与多家企业达成合作。IBM——SQL 语言的发明者，将使用 cuDF 加速其 WatsonX Data 平台。Dell 与我们联合打造了 Dell AI 数据平台，整合 cuDF 与 cuVS，并在 NTT Data 的实际项目中实现了大幅性能提升。Google Cloud 方面，我们现在不仅加速 Vertex AI，还加速 BigQuery，并与 Snapchat 合作将其计算成本降低了近 80%。

加速计算带来的好处是三位一体的：速度、规模、成本。这与摩尔定律的逻辑一脉相承——通过加速计算实现性能飞跃，同时持续优化算法，让所有人都能享受到持续下降的计算成本。

英伟达构建了加速计算平台，其上汇聚了众多库：RTX、cuDF、cuVS 等等。这些库整合进全球云服务和 OEM 体系，共同触达全球用户。

与云服务商的深度合作

与主要云服务商的合作

Google Cloud：我们加速 Vertex AI 和 BigQuery，与 JAX/XLA 深度集成，同时在 PyTorch 上表现卓越——英伟达是全球唯一一家在 PyTorch 和 JAX/XLA 上均表现出色的加速器。我们将 Base10、CrowdStrike、Puma、Salesforce 等客户引入 Google Cloud 生态。

AWS：我们加速 EMR、SageMaker 和 Bedrock，与 AWS 有着深度集成。今年令我格外兴奋的是，我们将把 OpenAI 引入 AWS，这将大幅推动 AWS 云计算的消耗增长，帮助 OpenAI 扩展区域部署和计算规模。

Microsoft Azure：英伟达 100 PFLOPS 超算是我们构建的第一台超级计算机，也是第一台部署在 Azure 上的超算，这奠定了与 OpenAI 合作的重要基础。我们加速 Azure 云服务和 AI Foundry，合作推进 Azure 区域扩展，并在 Bing 搜索上深度协作。值得一提的是，我们的 ** 保密计算（Confidential Computing）** 能力——确保即便是运营商也无法查看用户数据和模型——英伟达 GPU 是全球首批支持保密计算的 GPU，可支持 OpenAI 和 Anthropic 模型在全球各地区云环境中的保密部署。以 Synopsys 为例，我们加速其全部 EDA 和 CAD 工作流，并部署于 Microsoft Azure。

Oracle：我们是 Oracle 的第一个 AI 客户，我为能够第一次向 Oracle 解释 AI 云的概念感到自豪。此后他们发展迅猛，我们也为其引入了 Cohere、Fireworks、OpenAI 等众多合作伙伴。

CoreWeave：全球第一家 AI 原生云，专为 GPU 托管和 AI 云服务而生，拥有出色的客户群，增长势头强劲。

Palantir + Dell：三方联合打造了全新的 AI 平台，基于 Palantir 的本体论平台（Ontology Platform）和 AI 平台，可在任何国家、任何气隙隔离环境下、完全本地化地部署 AI——从数据处理（向量化或结构化）到 AI 的完整加速计算栈，无所不包。

英伟达与全球云服务商建立了这种特殊的合作关系——我们将客户引入云端，这是一种互利共赢的生态。

垂直整合，横向开放：英伟达的核心战略

英伟达是全球第一家垂直整合、横向开放的公司。

这一模式的必要性非常简单：加速计算不是芯片问题，也不是系统问题，其完整表述应为应用加速。CPU 可以让计算机整体运行得更快，但这条路已走到瓶颈。未来，唯有通过应用或领域特定的加速，才能持续带来性能飞跃和成本下降。

这正是英伟达必须深耕一个又一个库、一个又一个领域、一个又一个垂直行业的原因。我们是一家垂直整合的计算公司，没有其他路可走。我们必须理解应用，理解领域，深刻理解算法，并能够将其部署在任何场景下——数据中心、云端、本地、边缘乃至机器人系统。

同时，英伟达保持横向开放，愿意将技术整合进任何合作伙伴的平台，让全世界都能享受到加速计算的红利。

本届 GTC 的参会者结构充分体现了这一点。本次参会者中，金融服务行业的比例最高——希望来的是开发者，不是交易员。我们的生态系统覆盖了上游和下游供应链。无论是成立 50 年、70 年还是 150 年的企业，去年都迎来了历史最佳年份。我们正处于某件非常、非常重大的事情的起点。

CUDA-X：各行业的加速计算引擎

在各个垂直领域，英伟达均已深度布局：

• 自动驾驶：覆盖范围广泛，影响深远
• 金融服务：量化投资正从人工特征工程转向超级计算机驱动的深度学习，迎来其「Transformer 时刻」
• 医疗健康：正在迎来属于自己的「ChatGPT 时刻」，涵盖 AI 辅助药物发现、AI 智能体支持诊断、医疗客服等方向
• 工业：全球规模最大的建设浪潮正在展开，AI 工厂、芯片厂、数据中心厂纷纷落地
• 娱乐与游戏：实时 AI 平台支持翻译、直播、游戏互动，以及智能购物代理
• 机器人：深耕十余年，三大计算机架构（训练计算机、仿真计算机、机载计算机）齐备，本次展会共有 110 款机器人亮相
• 电信：约 2 万亿美元规模的行业，基站将从单一通信功能演进为 AI 基础设施平台，相关平台名为 Aerial，与诺基亚、T-Mobile 等企业均有深度合作

以上所有领域的核心，正是我们的 CUDA-X 库——这是英伟达作为算法公司的根本所在。这些库是公司最核心的资产，让计算平台得以在各个行业发挥实际价值。

其中最重要的库之一，是 cuDNN（CUDA 深度神经网络库），它彻底革新了人工智能，引发了现代 AI 的大爆炸。

大家刚才看到的一切都是仿真——包括基于物理原理的求解器、AI 代理物理模型，以及物理 AI 机器人模型。一切均为仿真，没有任何手工动画或关节绑定。这正是英伟达的核心能力所在：通过对算法的深刻理解与计算平台的有机结合，解锁这些机遇。

AI 原生企业与新计算时代

你们刚才看到了沃尔玛、欧莱雅、摩根大通、罗氏、丰田等定义当今社会的行业巨头，也有一大批大家从未听说过的公司——我们称之为 AI 原生企业。这份名单极为庞大，里面有 OpenAI、Anthropic，以及众多服务于不同垂直领域的新兴企业。

过去两年，这一行业经历了惊人的腾飞。风险投资流入初创企业的资金规模达到 1,500 亿美元，创人类历史之最。更重要的是，单笔投资规模首次从数百万美元跃升至数亿乃至数十亿美元。原因只有一个：这是史上第一次，每一家此类公司都需要大量计算资源和大量 token。这个行业正在创造、生成 token，或者为来自 Anthropic、OpenAI 等机构的 token 增值。

正如 PC 革命、互联网革命、移动云革命各自孕育出一批划时代的企业，这一代计算平台变革同样将诞生一批极具影响力的公司，成为未来世界的重要力量。

推动这一切的三大历史性突破

过去两年究竟发生了什么？三件大事。

第一：ChatGPT，开启生成式 AI 时代（2022 年底至 2023 年）

它不仅能感知和理解，还能生成独特内容。我展示了生成式 AI 与计算机图形的融合。生成式 AI 从根本上改变了计算的方式——计算从检索式转变为生成式，这深刻影响着计算机架构、部署方式和整体意义。

第二：推理 AI（Reasoning AI），以 o1 为代表

推理能力使 AI 能够自我反思、规划、分解问题——将它无法直接理解的问题拆解为可处理的步骤。o1 让生成式 AI 变得可信，能够依据真实信息进行推理。为此，输入 context 的 token 量和用于思考的输出 token 量大幅增加，计算量随之显著提升。

第三：Claude Code，首个智能体模型

它能读取文件、编写代码、编译、测试、评估并迭代。Claude Code 彻底革新了软件工程——英伟达 100% 的工程师都在使用 Claude Code、Codex 和 Cursor 中的一种或多种，没有一位软件工程师不借助 AI 助力。

这是一个全新的拐点——你不再是询问 AI「是什么、在哪里、怎么做」，而是让它「创建、执行、构建」，让它主动使用工具、读取文件、分解问题、付诸行动。AI 从感知，到生成，到推理，再到如今真正能够完成工作。

过去两年，推理所需的计算量增长了约 10,000 倍，使用量增长了约 100 倍。我一直认为，过去两年计算需求增长了 100 万倍——这是所有人的共同感受，是 OpenAI 的感受，是 Anthropic 的感受。如果能获得更多算力，就能生成更多 token，收入就会提升，AI 就会变得更智能。推理拐点已然到来。

万亿美元的 AI 基础设施时代

去年此时，我在这里表示，我们对 Blackwell 和 Rubin 在 2026 年之前的需求和采购订单有高度信心，规模约为 5,000 亿美元。今天，在 GTC 一年之后，我站在这里告诉大家：展望到 2027 年，我看到的数字至少是 1 万亿美元。而且我确信，实际的计算需求将远不止于此。

2025：英伟达推理年

2025 年是英伟达的推理年（Year of Inference）。我们希望确保，在训练和后训练之外，也能在 AI 生命周期的每个阶段都保持卓越，使已投资的基础设施能够持续高效运转，且有效使用寿命越长，单位成本越低。

与此同时，Anthropic 和 Meta 正式加入 NVIDIA 平台，与此共同代表了全球三分之一的 AI 算力需求。开源模型已接近前沿水平，无处不在。

英伟达是目前全球唯一一个能够运行所有 AI 领域——语言、生物学、计算机图形、计算机视觉、语音、蛋白质与化学、机器人等——所有 AI 模型的平台，无论边缘还是云端，无论何种语言。英伟达架构对所有这些场景均具备通用性，这使我们成为成本最低、置信度最高的平台。

目前，英伟达 60% 的业务来自全球前五大超大规模云服务商，剩余 40% 遍布区域云、主权云、企业、工业、机器人、边缘计算等各个领域。AI 的覆盖广度本身就是其韧性所在——这毫无疑问是一次全新的计算平台变革。

Grace Blackwell 与 NVLink 72：大胆的架构革新

在 Hopper 架构还处于鼎盛时期，我们就决定彻底重新架构系统，将 NVLink 从 8 路扩展为 NVLink 72，对计算系统进行全面分解重构。Grace Blackwell NVLink 72 是一次巨大的技术押注，对所有合作伙伴而言都不容易，在此向所有人表示诚挚感谢。

同时，我们推出了 NVFP4——不只是普通的 FP4，而是一种全新类型的张量核心和计算单元。我们已经证明，NVFP4 可以在无精度损失的情况下实现推理，同时带来巨大的性能提升和能效提升，并且同样适用于训练。此外，Dynamo 和 TensorRT-LLM 等一系列新算法相继问世，我们甚至为优化内核而专门投入数十亿美元建造了一台超级计算机，称之为 DGX Cloud。

结果证明，我们的推理性能令人瞩目。来自 Semi Analysis 的数据——这是迄今为止最全面的 AI 推理性能评测——显示英伟达在每瓦 token 数和每 token 成本两个维度上均遥遥领先。原本摩尔定律可能给 H200 带来 1.5 倍的性能提升，但我们做到了 35 倍。Semi Analysis 的 Dylan Patel 甚至说：「黄仁勋保守了，实际上是 50 倍。」他说得没错。

我在此援引他的话：「Jensen sandbagged（黄仁勋保守报数）。」

英伟达的每 token 成本是全球最低，目前无人能及。原因正在于极致协同设计（Extreme Co-design）。

以 Fireworks 为例，在英伟达更新全套软件和算法之前，其平均 token 速度约为每秒 700 个；更新后接近每秒 5,000 个，提升约 7 倍。这就是极致协同设计的力量。

AI 工厂：从数据中心到 token 工厂

数据中心过去是存储文件的地方，现在它是生产 token 的工厂。每一家云服务商、每一家 AI 公司，未来都将以「token 工厂效率」作为核心经营指标。

这是我的核心论点：

• 纵轴：吞吐量（Throughput）——在固定功率下每秒生成的 token 数
• 横轴：交互速度（Token Speed）——每次推理的响应速度，速度越快，可使用的模型越大、context 越长，AI 越智能

token 是新的大宗商品，一旦成熟，将分层定价：

• 免费层（高吞吐、低速度）
• 中级层（~每百万 token 3 美元）
• 高级层（~每百万 token 6 美元）
• 高速层（~每百万 token 45 美元）
• 超高速层（~每百万 token 150 美元）

与 Hopper 相比，Grace Blackwell 在最高价值层提升了 35 倍吞吐量，并引入全新层级。以简化模型估算，将 25% 功率分别分配给四个层级，Grace Blackwell 可比 Hopper 多产生 5 倍的收入。

Vera Rubin：下一代 AI 计算系统

Vera Rubin 是一个完整的、端到端优化的系统，专为智能体（Agentic）工作负载设计：

• 大型语言模型计算核心：NVLink 72 GPU 集群，处理前填充（Prefill）和 KV Cache
• 全新 Vera CPU：专为极高单线程性能设计，采用 LPDDR5 内存，兼具卓越能效，是全球唯一使用 LPDDR5 的数据中心 CPU，适合 AI 智能体工具调用
• 存储系统：BlueField 4 + CX 9，面向 AI 时代的全新存储平台，全球存储行业 100% 加入
• CPO Spectrum X 交换机：全球首款共封装光学以太网交换机，已全面量产
• Kyber 机架：全新机架系统，支持 144 块 GPU 组成单一 NVLink 域，前端计算、后端 NVLink 交换，形成一台巨型计算机
• Rubin Ultra：下一代超算节点，竖插式设计，配合 Kyber 机架，支持更大规模 NVLink 互联

Vera Rubin 已 100% 液冷，安装时间从两天缩短至两小时，采用 45°C 热水冷却，大幅降低数据中心冷却压力。这次 Satya（纳德拉）已发文确认，首台 Vera Rubin 机架已在微软 Azure 上线运行，我为此深感振奋。

Groq 整合：推理性能的极致延伸

我们收购了 Groq 团队并获得其技术授权。Groq 是一种确定性数据流处理器（Deterministic Dataflow Processor），采用静态编译和编译器调度，拥有大量 SRAM，专为推理单一工作负载优化，具备极低延迟和极高 token 生成速度。

然而，Groq 的内存容量有限（500MB 片上 SRAM），难以独立承载大模型的参数和 KV Cache，限制了其大规模应用。

解决方案正是 Dynamo——一套推理调度软件。我们通过 Dynamo 将推理管线解聚（Disaggregate）：

• 前填充（Prefill）及注意力机制的解码（Decode）在 Vera Rubin 上完成（需要大量算力和 KV Cache 存储）
• 前馈网络解码（Feed-Forward Network Decode）即 token 生成部分，在 Groq 上完成（需要极高带宽和低延迟）

两者通过以太网紧密耦合，借助特殊模式将延迟减少约一半。在 Dynamo 这一「AI 工厂操作系统」的统一调度下，整体性能提升 35 倍，并开辟了 NVLink 72 此前无法触及的全新推理性能层级。

Groq 与 Vera Rubin 的组合建议：

• 若工作负载以高吞吐为主，使用 100% Vera Rubin
• 若大量工作负载为代码生成等高价值 token 生成，可引入 Groq，建议比例约为 25% Groq + 75% Vera Rubin

Groq LP30 由三星代工，目前已进入量产，预计 Q3 开始出货。感谢三星的全力配合。

推理性能的历史性飞跃

将此前技术进步量化：在 2 年时间内，1 吉瓦 AI 工厂的 token 生成速率将从 2,200 万 token/ 秒提升至 7 亿 token/ 秒，提升 350 倍。这就是极致协同设计的力量。

技术路线图

• Blackwell：当前在产，Oberon 标准机架系统，铜缆扩展至 NVLink 72，可选光学扩展至 NVLink 576
• Vera Rubin（当前）：Kyber 机架，NVLink 144（铜缆）；Oberon 机架，NVLink 72 + 光学，扩展至 NVLink 576；Spectrum 6，全球首款 CPO 交换机
• Vera Rubin Ultra（即将推出）：新一代 Rubin Ultra GPU，LP35 芯片（首次集成 NVFP4），进一步提升数倍性能
• Feynman（下一代）：全新 GPU，LP40 芯片（由英伟达与 Groq 团队联合打造，集成 NVFP4）；全新 CPU——Rosa（Rosalyn）；BlueField 5；CX 10；同时支持铜缆和 CPO 两种扩展方式的 Kyber 机架

路线图明确：铜缆扩展、光学扩展（Scale-Up）、光学扩展（Scale-Out）三条路线并行推进，我们需要所有合作伙伴在铜缆、光纤和 CPO 方面持续扩产。

NVIDIA DSX：AI 工厂的数字孪生平台

AI 工厂越来越复杂，但组成它的各类技术供应商过去从未在设计阶段相互协作，直到在数据中心才「相遇」——这显然不够。

为此，我们创建了 Omniverse，以及基于其上的 NVIDIA DSX 平台——一个供所有合作伙伴在虚拟世界中共同设计和运营吉瓦级 AI 工厂的平台。DSX 提供：

• 机架级机械、热学、电气、网络仿真系统
• 与电网的连接，实现协同节能调度
• 数据中心内基于 Max-Q 的动态功耗和冷却优化

保守估计，这套系统可将能源利用效率提升约 2 倍，在我们谈论的规模上，这是非常可观的收益。Omniverse 从数字地球开始，将承载各种规模的数字孪生，我们正与全球合作伙伴共同构建人类历史上最大的计算机。

此外，英伟达正在进军太空。Thor 芯片已通过辐射认证，正在卫星中运行。我们正与合作伙伴开发 Vera Rubin Space-1，用于建设太空数据中心。在太空中只能依靠辐射散热，热管理是核心挑战，我们正集结顶尖工程师攻关。

OpenClaw：智能体时代的操作系统

Peter Steinberger 开发了一款名为 OpenClaw 的软件。这是人类历史上最受欢迎的开源项目，在短短几周内便超越了 Linux 三十年的成就。

OpenClaw 本质上是一个智能体系统（Agentic System），能够：

• 管理资源，访问工具、文件系统和大型语言模型
• 执行调度、定时任务
• 将问题逐步分解，并调用子智能体
• 支持任意模态的输入输出（语音、视频、文字、邮件等）

用操作系统的语法来描述，它确实就是一个操作系统——智能体计算机的操作系统。Windows 让个人计算机成为可能，OpenClaw 让个人智能体成为可能。

每一家企业都需要制定自己的 OpenClaw 战略，正如我们都需要 Linux 策略、HTML 策略、Kubernetes 策略一样。

企业 IT 的全面重塑

OpenClaw 之前的企业 IT：数据和文件进入系统，流经工具和工作流，最终变成供人类使用的工具。软件公司创建工具，系统集成商（GSI）和咨询公司帮助企业使用这些工具。

OpenClaw 之后的企业 IT：每一家 SaaS 公司都将转变为 AaaS（Agentic as a Service，智能体即服务）公司——不只是提供工具，而是提供专精特定领域的 AI 智能体。

但这里有一个关键挑战：企业内部的智能体可以访问敏感数据、执行代码、与外部通信。这在企业环境中必须得到严格管控。

为此，我们与 Peter 合作，将安全性融入企业级版本，推出了：

• NeMo Claw（参考设计）：基于 OpenClaw 的企业级参考框架，集成 NVIDIA 的全套智能体 AI 工具包
• Open Shield（安全层）：已集成至 OpenClaw，提供策略引擎、网络护栏、隐私路由，确保企业数据安全
• NeMo Cloud：可下载使用，并与所有 SaaS 企业的策略引擎对接

这是企业 IT 的文艺复兴，一个原本 2 万亿美元规模的产业，即将成长为数万亿美元规模，从提供工具转向提供专业化的 AI 智能体服务。

我完全可以预见：未来，公司里的每一位工程师都将拥有年度 token 预算。他们年薪可能是几十万美元，我会额外给他们相当于薪资一半的 token 配额，让他们的产出放大 10 倍。「入职附带多少 token 配额」已经成为硅谷的新晋招聘话题。

每一家企业未来都将既是 token 的使用者（供工程师使用），也是 token 的生产者（为其客户提供服务）。OpenClaw 的意义不可低估，它和 HTML、Linux 一样重要。

NVIDIA 开放模型倡议

在自定义智能体（Custom Claw）方面，我们提供了 NVIDIA 自研的前沿模型：

模型领域 Nemotron 大型语言模型 Cosmos 世界基础模型（World Foundation Model）GROOT 通用人形机器人模型 Alpamayo 自动驾驶 BioNeMo 数字生物学 Phys-AIAI 物理。

我们在每一个领域都处于技术前沿，并承诺持续迭代——Nemotron 3 之后有 Nemotron 4，Cosmos 1 之后有 Cosmos 2，Groq 也将迭代到第二代。

Nemotron 3 在 OpenClaw 中名列全球三大最佳模型之列，处于前沿水平。Nemotron 3 Ultra 将成为有史以来最强的基础模型，支持各国构建主权 AI。

今天，我们宣布成立 Nemotron 联盟，投资数十亿美元推进 AI 基础模型研发。联盟成员包括：BlackForest Labs、Cursor、LangChain、Mistral、Perplexity、Reflection、Sarvam（印度）、Thinking Machines（Mira Murati 的实验室）等。一个又一个企业软件公司加入，将 NeMo Claw 参考设计和 NVIDIA 智能体 AI 工具包整合到自身产品中。

物理 AI 与机器人

数字智能体在数字世界中行动——撰写代码、分析数据；而物理 AI 则是具身化的智能体，也就是机器人。

本次 GTC 共有 110 款机器人亮相，几乎囊括了全球所有机器人研发企业。英伟达提供三台计算机（训练计算机、仿真计算机、机载计算机）和完整的软件栈及 AI 模型。

自动驾驶方面，自动驾驶的「ChatGPT 时刻」已经到来。今天，我们宣布四家新合作伙伴加入英伟达 RoboTaxi Ready 平台：比亚迪、现代、日产、吉利，合计年产量 1,800 万辆。加上此前的奔驰、丰田、通用，阵容进一步壮大。我们同时宣布与 Uber 达成重大合作，将在多个城市部署并接入 RoboTaxi Ready 车辆。

工业机器人方面，ABB、Universal Robotics、KUKA 等众多机器人企业与我们合作，将物理 AI 模型与仿真系统相结合，推动机器人在全球制造产线的落地。

电信方面，卡特彼勒（Caterpillar）和 T-Mobile 也在其列。未来，无线基站将不再只是一个通信节点，而是一个 NVIDIA Aerial AI RAN——能够实时感知流量、调整波束成形，实现节能增效的智能化边缘计算平台。

特别环节：Olaf 机器人亮相

黄仁勋： 雪人登场！Newton 运行正常！Omniverse 也运行正常！Olaf，你好吗？

Olaf： 见到你我真的太开心了。

黄仁勋： 是的，因为是我给了你计算机——Jetson！

Olaf： 那是什么？

黄仁勋： 就在你的肚子里。

Olaf： 太神奇了。

黄仁勋： 你是在 Omniverse 里学会走路的。

Olaf： 我喜欢走路。这比骑驯鹿仰望美丽的天空好多了。

黄仁勋： 这正是因为物理仿真——基于 NVIDIA Warp 运行的 Newton 求解器，这是我们与 Disney 和 DeepMind 联合开发的，让你能够适应真实的物理世界。

Olaf： 我正想说这个。

黄仁勋： 这就是你聪明的地方。我是雪人，不是雪球。

黄仁勋： 你能想象吗？未来的迪士尼乐园——所有这些机器人角色在园区里自由漫步。不过说实话，我以为你会更高一些。我从没见过这么矮的雪人。

Olaf： （不置可否）

黄仁勋： 来帮我结束今天的演讲好吗？

Olaf： 太棒啦！

主题演讲总结

黄仁勋：今天，我们共同探讨了以下核心主题：

• 推理拐点的到来：推理已成为 AI 最核心的工作负载，token 是新的大宗商品，推理性能直接决定收入
• AI 工厂时代：数据中心已从文件存储设施演变为 token 生产工厂，未来每家公司都将以「AI 工厂效率」来衡量自身竞争力
• OpenClaw 智能体革命：OpenClaw 开启了智能体计算时代，企业 IT 正在从工具时代走向智能体时代，每家企业都需要制定 OpenClaw 战略
• 物理 AI 与机器人：具身智能正在规模化落地，自动驾驶、工业机器人、人形机器人共同构成物理 AI 的下一个重大机遇

感谢大家，GTC 愉快！

1、CEX 热门币种

CEX 成交额 Top 10 及 24 小时涨跌幅：

• BTC：+ 3.41%
• ETH：+ 8.42%
• SOL：+ 3.59%
• XRP：+ 6.55%
• DOGE：+ 5.33%
• BNB：+ 1.41%
• PEPE：+ 14.66%
• ADA：+ 7.36%
• LINK：+ 5.29%
• SUI：+ 3.62%

24H 涨幅榜单（数据来源为 OKX）：

• CFG： + 44.53%
• RVN： + 23.04%
• G： + 20.80%
• ZEC： + 20.57%
• ANIME：+ 20.37%
• FET： + 19.93%
• PEPE： + 14.31%
• XPL： + 14.07%
• ZEN： + 13.47%
• DOT：+ 12.77%

24 小时币股涨幅榜单（数据来源为 msx.com）：

• Eightco Holdings Inc. – MSX（ORBS.M）：36.57%
• BitMine Immersion Technologies, Inc. – MSX（BMNR.M）：15.68%
• Nebius Group N.V. – MSX（NBIS.M）：15.21%
• Tron Inc. – MSX（TRON.M）：13.91%
• TeraWulf Inc. – MSX（WULF.M）：13.67%
• Tidal Trust II Defiance Daily Target 2x Long MSTR ETF – MSX（MSTX.M）：12.5%
• Tower半导体 – MSX（TSEM.M）：11.59%
• Sharplink Gaming Ltd. – MSX（SBET.M）：11.55%
• VivoPower International PLC – MSX（VVPR.M）：11.23%
• Circle Internet Group, Inc. – MSX（CRCL.M）：10.76%

2、链上热门 Meme（数据来源为 GMGN）：

• Solana：OIL、Punch
• BSC：骡子快跑、龙虾

头条

OpenSea推迟SEA代币发行，暂未公布新时间表

NFT 交易平台 OpenSea 宣布推迟其备受关注的 SEA 代币发行计划。OpenSea CEODevin Finzer 周一在社交媒体上表示，原定于 2026 年第一季度进行的代币生成事件（TGE）将延期，但目前尚未公布新的上线日期。

Finzer 表示，团队一直在全力推进相关建设，原计划在 3 月 30 日活动中启动发行流程，但 OpenSea Foundation 决定延后时间表。他坦言：“延期就是延期，不会粉饰这一点。当前加密市场环境充满挑战，而 SEA 只会发行一次，我们希望在所有准备工作完全到位后再启动。”

伯恩斯坦：超六成比特币一年未动，长期“信仰者”强化价值储存属性

研究与经纪机构伯恩斯坦在报告中表示，超过一年未动的比特币持有量占总供应量的 60%。这种所有权结构是比特币独有的，标志着存在一批长期 “信仰者 “——他们对比特币波动不敏感，将其作为 “价值储存工具 “持有。这种情况发生在比特币去年表现显著落后于黄金的背景下。近 14% 的比特币由 ETF、数字资产财库（包括 Strategy 公司）和政府持有。比特币这种坚韧的资本基础正在扩大。

RoboForce完成5200万美元融资，YZi Labs领投

AI 机器人公司 RoboForce 完成 5200 万美元融资，YZi Labs 领投。RoboForce 成立于 2023 年，总部位于硅谷，专注于为工业环境构建物理 AI 机器人劳动系统，其旗舰机器人 TITAN 具备毫米级精度，目前已通过意向书获得超 1.1 万台机器人订单。YZi Labs 管理合伙人 Ella Zhang 加入 RoboForce 董事会。

特朗普：美联储应立即召开特别会议降息

特朗普在新闻发布会上表示，美联储应立即召开特别会议降息，并称“还有比现在更好的降息时机吗？” (金十)

行业要闻

SEC提议修订《交易法》规则15c2-11，将加密资产等排除在适用范围外

美国证券交易委员会（SEC）于 3 月 16 日提议修订《交易法》规则 15c2-11。该规则对在场外交易市场发布报价或维持持续报价市场的经纪交易商设定了信息收集和审查要求。此次修订提议将规则 15c2-11 的适用范围明确限定为股票类证券。SEC 主席 Paul S. Atkins 表示，法规应当根据其所适用的资产类别进行适当调整，此次提议旨在明确发布报价时的监管义务。该提案已在 SEC 官网发布，公众意见征集期为自《联邦公报》刊登之日起 60 天。

SEC委员Hester Peirce：欢迎探索代币化的机构与主动监管机构沟通

美国证券交易委员会（SEC）委员 Hester Peirce 表示，监管机构对探索资产代币化及新型交易型产品结构的公司持开放态度，并鼓励相关机构主动与 SEC 沟通。

Peirce 在接受 CNBC 节目《The Exchange》采访时表示，随着市场逐渐成熟，SEC 希望开发创新金融产品的机构——包括推出代币化金融工具的公司——能够直接与监管机构交流。“最重要的是‘来和我们谈谈你们想做什么’。我们希望与行业合作，让市场有机会测试这些新产品是否真正有需求。”

贝莱德选择Figment为其以太坊质押ETF提供验证节点

贝莱德首只提供质押收益的 iShares Staked Ethereum Trust ETF (ETHB) 已在纳斯达克上市交易，Figment 被选为 ETHB 提供验证节点基础设施，为交易验证和以太坊网络安全提供支持。

韩国监管机构对Bithumb开出368亿韩元罚单并责令部分停业

韩国监管机构因认定交易所 Bithumb 存在反洗钱合规违规行为，向其处以 368 亿韩元（约 2460 万美元）罚款，并下令实施为期 6 个月的部分业务暂停。据悉，韩国金融服务委员会披露，此次处罚依据《特定金融交易信息报告及利用法》，源于 Bithumb 共约 665 万次违规行为，其中约 355 万次涉及未履行客户身份核验（KYC）义务，约 304 万次涉及未能有效拦截应予限制的交易。

美SEC撤销对BitClout创始人Nader Al-Naji的诉讼，涉2.57亿美元融资案落幕

美国证券交易委员会（SEC）已撤销针对 BitClout 创始人 Nader Al‑Naji 的民事执法诉讼。根据 3 月 12 日提交至法院的联合文件显示，SEC 与 Al-Naji 同意终止案件审理，该案将被永久关闭，监管机构也不得就同一指控再次提起诉讼。

美国稳定币立法谈判接近达成共识，稳定币收益问题仍是关键突破口

在 The Digital Chamber 举办的 DC Blockchain Summit 期间，多位美国国会议员与行业人士将讨论稳定币立法进展。Tim Scott（参议院银行委员会主席）预计将在活动上被问及相关法案下一次审议（markup）的时间表。业内人士透露，目前围绕稳定币“收益（yield）”问题的谈判已接近达成共识。Cody Carbone 表示，监管方案可能包括禁止对闲置稳定币余额提供收益，但允许基于交易行为的奖励机制，相关各方有望在未来一周内达成解决方案。

项目要闻

USD.AI已开放1CO与空投分配查询

稳定币项目 USD.AI 于 X 发文表示，1CO 与空投的 CHIP 代币分配现已可在 USD.AI 应用中查询。如果用户希望申请 1CO 退款，现在可以通过 CoinList 提交申请，一旦申请退款，即将放弃所有 CHIP 分配，且该操作不可撤销。

Venus Protocol：THE市场事件源于供应上限漏洞，并非闪电贷攻击

Venus Protocol 发布关于 THE 市场事件的说明称，此次事件并非闪电贷攻击，而是攻击者利用协议旧代码中的供应上限执行漏洞所致。团队表示，攻击者在约 9 个月内持续积累 THE 代币，逐步建立在 Venus 上的主导供应地位。

公告指出，攻击者通过将 THE 代币直接转入协议合约的方式绕过正常存款流程，从而突破 1450 万枚 THE 的供应上限限制，并利用链上流动性较低的特点操纵 DEX 价格。当外部价格被 TWAP 预言机逐步反映后，攻击者以膨胀后的抵押价值循环借出资产（如 CAKE、BNB 等），再买入更多 THE 推高价格，并持续向 vTHE 市场转入 THE 提高抵押价值。该循环一度将价格从约 0.27 美元推升至约 0.53 美元，最终在仓位被清算后在协议中留下坏账。

Polymarket累积手续费收入已超1120万美元，预计本月可覆盖LP补贴总支出

根据 Gate Research 在 Dune 上所编绘的数据，自 1 月 6 日开始对部分市场征收交易手续费以来，Polymarket 已累积收取了超 1120 万美元的手续费收入。

与此同时，Polymarket 向流动性提供者（LP）发放的补贴总额暂报 1341 万美元，若 3 月后半月数据延续上半月表现，本月内 Polymrket 的手续费收益便可覆盖流动性补贴总支出。

投融资

Meta将斥资高达270亿美元，从Nebius购买AI基础设施服务

Meta 公司将在未来五年内支付高达 270 亿美元的费用，以获取云服务提供商 Nebius 集团提供的前沿人工智能基础设施。荷兰公司 Nebius 在周一发布的一份声明中表示，从 2027 年初开始，将为 Meta 提供 120 亿美元的专用计算能力。Meta 还承诺将购买多达 150 亿美元的额外计算能力。这笔支出是 Meta 签下的规模最大的单笔合同之一，凸显了其对于扩充计算能力以支持人工智能产品开发的迫切需求。去年，它还与 Nebius 签署了一项价值 30 亿美元的单独合同。(金十)

人物*声音

分析师：市场集中押注比特币突破7.5万美元，短期风向一触即发

Greeks.live 宏观研究员 Adam 在 X 平台发文表示，月底到期的季度期权现在占 40%以上的持仓份额，75000 美元的看涨期权单合约占了 5%以上，是史无前例的集中度，都在押注 75000 美元，Gamma 墙和 Gamma 集中意味着市场观点的一致聚集。目前比特币价格在 73500 美元，距离 75000 美元很近，刚好有时近两个月的横盘上沿，本周或是比特币能否突破 7.5 万美元的关键。

华尔街三大巨头仍唱多美股：地缘冲击不改牛市

华尔街各大银行的策略师们表示，尽管存在伊朗战争带来的风险，他们对美国股市的看多理由依然成立。油价上涨、生活成本担忧以及美联储利率前景的不确定性，推动标普 500 指数（SPX）走出了去年 4 月关税动荡以来最差的两周表现。

原创｜Odaily 星球日报（@OdailyChina）

作者｜Wenser（@wenser 2010）

留给传统博彩公司的时间不多了，这或许是预测市场赛道的最新共识。

在刚刚落下帷幕的奥斯卡颁奖事件中，Kalshi 及 Polymarket 累计押注资金首次突破 1 亿美元，而这一数字去年还停留在不足千万美元量级。另外一边，Kalshi 联手 Cash APP 打通用户支付侧渠道；Polymarket 在推出 AI Agent CLI 应用后，现已支持借助 Alchemy 推出的 AgentCard 让 AI Agent 7*24 小时交易。身处 2026 年这一颇多历史性时刻的“预测大年”，预测市场双寡头正在以自己的方式从传统博彩公司、互联网平台乃至传统媒体、传统金融行业争夺新用户，这一次，他们首先选中的是支付渠道的真实用户与不眠不休的 AI Agent。

预测市场巨头新胜场：支付渠道与 AI Agent 用户

上周，知名投资机构 Paradigm 发布了年内首份民意调查报告，也是该机构首份预测市场平台调查报告。

调查结果显示，超过三分之一（约 36%）的美国选民已经使用过预测市场，或参与下注，或浏览市场获取信息。

用户结构方面，50 岁以下的预测市场群体占比高达 66%，其中 18～34 岁人群占比 20%，35～49 岁人群占比 27%；非白人选民对预测市场的使用率略高于白人选民，男性对预测市场的使用率明显高于女性（46% 对 31%) 。

由此来看，在美国市场，预测市场早已不是曾经的“小众赛道”，而是与千家万户息息相关的“信息源”、“交易台”、“资讯池”。

当然，作为 Kalshi 上轮 10 亿美元融资中的领投方，Paradigm 此举毫无疑问是在“ Shout out for his Bag”（为自己的投资项目喊单），这无可厚非，但这份调查背后也折射出了一个新的问题——作为预测市场双寡头的 Kalshi、Polymarket 如何向剩下的那 64%的美国选民乃至全体美国公民渗透？

答案自然是：要么向旧势力开战；要么寻找新增量。

Kalshi 的增量新方法：打通支付渠道，鼓励用户入金

3 月 2 日至 3 月 8 日当周，Kalshi 交易笔数首次突破 2000 万笔，创下了该平台成立以来的单周交易笔数纪录。在交易量、交易笔数持续突破新高的当下，如果想要百尺竿头更进一步，那么寻找已有的用户池无疑是事半功倍的打法。

这或许就是 Kalshi 上周官宣与 Block 旗下支付应用 Cash APP 达成合作的原因。Kalshi 官方的原话甚至说的更为直接——“借助 Cash App Pay，让你的 Kalshi 账户资金充值更容易”（make funding your Kalshi account easier with Cash App Pay)。言辞之间，就差把“快用 Cash App Pay 充钱开始押注”写脸上了。

毕竟， Cash App 那多达 5900 万的月活跃交易用户哪怕只有百分之一的转化率，也将为 Kalshi 带来接近 60 万的用户量，抵得过自己辛苦运营两三年的用户量了。更重要的是，这些全都是“增量蛋糕”。

Polymarket 的市场拓展法：除了人类，AI Agent 也是目标用户

预测市场的另外一边，作为双寡头之一的 Polymarket 市场表现也不遑多让。

自去年 11 月恢复在美国的运营后，截止 3 月 14 日，Polymarket 美国平台名义交易量已突破 7.5 亿美元，交易笔数超 500 万笔。此前平台未平仓合约量一度高达 260 万美元，近期回落至 100 万美元左右。

此外，据Dune 数据，自 1 月 6 日开始对部分市场（包括 NCAA 及加密涨跌等市场）征收交易手续费以来，Polymarket 已累积收取了超 1120 万美元的手续费收入。换言之，Polymarket 已经充分验证了自身的造血能力。

所以，野心巨大的 Polymarket 已经不仅仅满足于人类用户的存量市场，甚至转而开始押注支持 AI Agent 7*24 小时交易。

上周末，加密支付平台 Alchemy 正式推出了 AI 代理支付平台 AgentCard ，除去常规的外卖点餐、AI 应用订阅等支付功能，其中还着重强调了，“用户的 AI Agent 现在可以全天候 7*24 小时在 Polymarket 进行交易”；随后，该消息得到了 Polymarket 官方的转发确认。

在 OpenClaw“龙虾”爆火、x402、ERC8004、ERC8183 纷纷支持 AI Agent 支付的大背景下，结合 Polymarket 此前专为 AI Agent 设计的 Polymarket CLI，一个支持查询预测市场数据、执行订单、管理仓位以及与链上合约交互等功能的预测市场平台已然逐渐成型。

和从“稳定币发行商”华丽转身为“AI 时代的金融基础设施建设”的 Circle 一样，Polymarket 已然抢先占据了“面向 AI Agent 的预测市场平台”这一重要生态位。如同英伟达创始人黄仁勋在去年的 CES 大会上所说，AI Agent 行业会如同机器人行业一样成为一个市值万亿量级的赛道，而 7*24 小时不眠不休的 AI Agent 或许首先将在预测市场大放异彩。

结语：预测市场的新战争已然打响

毫无疑问，属于预测市场平台的新战争已经悄然打响，其中既包括现有用户的深度促活、活跃用户的持续激励、新增用户的不断转化；也包括押注事件的边界延展、与监管力量的沟通对话乃至面向 AI Agent 等“潜在活跃用户”的未来式发展。

此前 BSC 生态预测市场平台 Predict.fun 创始人 Dingaling 还曾计划推出预测市场与 DeFi 的结合相关产品，拟向用户提供账户资金理财存息相关收益，也算得上是另类的“PayFi 收益型产品”，也颇值得期待。

无论预测市场发展结果如何，在寻求 200 亿美元乃至更多资金的融资道路上，Kalshi、Polymarket 已经开启了增长新杠杆。

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。