Matrixport 投研:山寨币牛市为何缺席? 供给压力与代币解锁成关键变量

过去一年,市场期待的山寨币行情未能如期而至。以往周期中,比特币上涨通常会带动资金外溢,并逐步传导至山寨币板块。然而,在本轮周期中,这一传导机制明显弱化。散户参与度持续偏低,不少项目既缺乏足以带动市场的新叙事,也未能提供具备现实应用价值的解决方案。同时,早期投资者的持续减持与代币解锁所带来的新增供给,正不断对市场形成压制。在这一背景下,山寨币整体表现持续承压,投资者情绪普遍受挫。不过,市场中仍不乏阶段性走强的品种,而这类机会往往可以通过一些市场结构信号加以识别。

供给压力持续释放:山寨币上涨动能受限

自2025年10月以来,比特币虽出现阶段性回调,但市场主导率并未明显回落,近期反而重新走高。本轮行情更像是由比特币主导,并带动山寨币阶段性跟随上涨。与此同时,越来越多采取财库配置策略的企业仍在持续增持比特币,使其结构性需求保持稳固。

相比之下,山寨币则面临更为明显的供给压力。早期投资者持续释放筹码,加之代币解锁带来的新增流通供给,使得市场在反弹过程中频繁受到抛压限制。自2024年8月以来,已有约990亿美元的代币完成解锁进入流通,为市场带来持续的供给冲击。

随着散户参与热情降温,供给端的影响逐渐成为主导价格走势的关键变量。这也解释了为何在2024至2025年的这轮牛市中,山寨币不仅跑输比特币,其整体市值甚至未能触及本轮周期的高点。

解锁窗口与市场结构:阶段性反弹仍可能出现

历史经验表明,大规模代币解锁往往会在短期内改善市场流动性,并带动交易活跃度回升。在很多情况下,山寨币会在解锁窗口前后出现阶段性反弹,这背后既包括成交放量带来的承接能力提升,也包括资金在板块内部的重新配置。

下周预计将迎来约47亿美元的代币解锁规模,这将成为自2024年8月以来第三大的解锁周。历史数据显示,在类似规模的解锁窗口中,加密市场往往在解锁前数周出现反弹,而整体市值则在解锁后短期触顶。

不过,本轮反弹似乎仅提前约一周启动,表明其影响力可能较此前几次有所减弱。本轮解锁规模主要集中于少数协议,其中绝大部分来自欧洲加密交易所WhiteBIT的平台代币WhiteBIT Coin。尽管该代币的完全稀释估值(FDV)约为166亿美元,但其日均成交额仅约7400万美元,这意味着相对有限的交易规模,也可能对价格产生不成比例的波动影响。

综合历史经验,一个较为实用的市场指标,是山寨币总市值相对90日移动平均线的偏离程度。当总市值高出90日均线50%以上时,市场通常进入阶段性过热区间;而当其低于90日均线约30%时,则更容易出现战术性反弹。当前的市场结构表明,山寨币的抛压可能正在逐步接近过度释放的区间。

整体来看,山寨币市场正处于一个关键阶段。从结构上看,该板块仍面临双重压力:一方面散户需求整体偏弱,另一方面代币解锁与早期投资者减持持续对供给端形成压制。这一结构性特征使得“比特币上涨带动山寨币补涨”的传统传导路径在本轮周期中明显弱化。

上述部分观点来自 Matrix on Target, 与我们联系获取 Matrix on Target 完整报告。

免责声明:市场有风险,投资需谨慎。本文不构成投资建议。数字资产交易可能具有极大的风险和不稳定性。投资决策应在仔细考虑个人情况并咨询金融专业人士后做出。Matrixport 不对基于本内容所提供信息的任何投资决策负责。

加密行业最赚钱的时刻,为何也是最恐慌的时刻?

原文作者:Joel John、Siddharth、Saurabh Deshpande

原文编译:Saoirse,Foresight News

加密市场的恐惧贪婪指数跌到了历史最低点。但与此同时,这个行业的盈利能力却达到了前所未有的高度。

自 2018 年以来,DeFiLlama 统计显示,加密原生协议累计产生了 748 亿美元的手续费。其中近一半 ——314 亿美元,是在 2024 年 1 月到 2025 年 6 月这 18 个月里创造的。

一个行业在八年里迎来最好的几个季度,为什么大家却依然充满恐惧?

过去两个月,有 12 个项目直接关停:Entropy Protocol、Milkyway Protocol、Nifty Gateway、Rodeo、Forgotten Runiverse、Slingshot、Polynomial、Zerolend、Grix Finance、Parsec Finance、Angle Protocol、Step Finance。这些都是我们尊重的、充满热情的创业者做出来的、坚持了多年的产品。

OKX、Mantra、Polygon Labs、Gemini、币安也都进行了裁员。参会人气大不如前,风投转向 AI,开发者涌向 AI。行业里的悲观情绪是真实的。「做加密的,赶紧转 AI」,已经成了主流声音。

但你真的应该转吗?过去几周我们一直在思考这个问题。

一项新技术出现时,市场最初会因为它的新颖性和宏大愿景,给它极高的溢价。19 世纪,英国 GDP 的近 6% 投入到铁路股票中。2026 年,超大规模云厂商的资本支出将占到美国 GDP 的 2%。

但当现实落地,技术估值会回归理性。

真正重要的是:在回归常态的过程中,这个行业能否证明自己有用。

在本文中,我会拆解:

  • 加密行业的收入是如何演变的;
  • 产生的资金黏性有多强;
  • 这个行业的护城河究竟是什么。

账本研究:收入格局大变

从行业诞生起,加密原生业务就在赚钱。

Bitmex、币安、Coinbase 这些交易所,早就赚得盆满钵满。但它们是中心化的,由少数人持有,收入也不公开。

Uniswap、Aave 这类 DeFi 原生协议改变了这一切。你可以每天核实协议到底赚了多少钱。代币的估值,本应反映这些基础组件支撑的经济活动。

直到 2022 年,去中心化交易所还占到行业总收入的 28.4%,当年创收 22.7 亿美元。借贷赛道也高度集中:Aave 和 Compound 拿走了 82% 的借贷手续费。那时大家相信:赛道有头部,但长尾协议也有机会长大。技术本身足够新颖,足以支撑高估值。

随后是加密向大众扩张的阶段。

NFT 曾代表一种充满希望的愿景:文化价值被链上定价。明星们换推特头像,普通人以为这会带来大规模普及。OpenSea 当年创造 15.5 亿美元收入,占 NFT 市场的 71.7%。

回头看,它 130 亿美元的估值似乎也不算离谱 —— 它本有可能成为长期垄断者。

但命运和市场另有安排。

到 2025 年,NFT 收入占比不足 1%。我们经历了类似「豆豆娃」的泡沫,最后却连实物纪念品都没留下。

(注:Beanie Babies 豆豆娃是美国 Ty 公司(由 Ty Warner 创立)于 1993 年推出的系列毛绒玩具,也是 90 年代中后期全球著名的收藏热潮与投机泡沫案例)

相比之下,去中心化交易所收入在增长,但估值却惨跌。去年,DEX 产生 50.3 亿美元手续费,借贷平台 16.5 亿美元。两者合计占总手续费的 22.9%,远低于 2022 年的 33.1%。它们的经济活动在更大的盘子里占比变小,估值更是大幅缩水。

那什么在增长?

2022 年至今,加密原生商业模式发生了怎样的演变?答案藏在数据里:

2026 年 1 月,稳定币发行商 Tether 和 Circle 拿走了全行业 34.3% 的手续费。换句话说:行业里每赚 1 美元,就有 34 美分进了这两家公司的口袋。它们的收入从 2023 年初的 49.5 亿美元,翻倍到 2025 年的 98.9 亿美元,几乎完全来自美债收益。

这是银行级别的金融产品,却跑出了创业公司的增长速度。Tether 的收入几乎是 Circle 的三倍。

它们的崛起源于两股力量:

  • 需求

全球南方一直需要能对冲本地通胀、自由转移资金的工具。美元,哪怕是数字美元,填补了这个缺口 —— 本地货币做不到。资本外逃是刚需,不是附加功能。

  • 成本结构

区块链承担了稳定币业务的运营环节。和传统银行、金融科技公司不同,Tether 和 Circle 不需要随着发行量扩大而等比例招人。在链上再发行 10 亿美元、在地址间转移 1000 亿美元,边际成本几乎为零。

需求拉动,成本压到极低。两者叠加,让稳定币发行成为金融史上资本效率最高的生意之一。

稳定币的护城河在于:流动性、合规、时间红利。能活过多轮周期的发行商屈指可数。

Tether 和 Circle 拿走了近 99% 的稳定币发行收入。为什么?因为它们起步早。多家交易所接入带来的网络效应,是技术 alone 无法实现的合法性。Tether 最初在 Omni 侧链上线,又慢又笨拙,但它在 OTC 柜台和交易所的触点里触手可及。

这是分发壁垒,不是技术壁垒。这是加密原生创业者只靠代码很难复制的护城河。

新增长引擎:交易类应用爆发

我们之前的文章提过:加密本质是一个交易经济。但当时我们没料到:基于 Telegram 交易机器人和交易界面的产品,增长速度会这么快。

2025 年 1 月,这两个领域单月手续费就达 5.75 亿美元。原因很简单:这是用户真正想要的。

Meme 币交易、永续合约交易所,让用户能快速获利。为了追求高回报,他们愿意支付高昂手续费。

2022 到 2025 年,这个赛道从占总收入的 1%,飙升到 15% 以上。

TryFomo、Moonshot 这类产品,聚焦终端用户,赚了数百万美元。技术上并不复杂,关键在于:把加密原生基础组件聚合打包,做出更好的用户体验。Privy 这类工具成熟后,开发者不用再激励流动性、操心钱包管理。2022 年我们兴奋的那些基础组件,现在已经成熟。BullX、Photon 这类应用构建在其上。

2024 年 1 月到 2026 年 2 月,这个赛道就创造了 19.3 亿美元手续费。但 Meme 资产有个致命缺陷:它们是轻量化应用,季节性极强。

是不是似曾相识?

NFT、Web3 游戏也经历过类似爆发,然后崩塌。这种周期性既是行业的 bug,也是特色。

永续合约交易所(以及后来的预测市场)则是更具长期性的新方向。

PumpFun 通过 Meme 币让资产发行民主化,但游戏并不公平。最终市场清醒过来:Meme 币会死。

靠买一个搞笑代币一夜暴富的梦,碎了。人们不想管理一堆随机代币,他们想要风险敞口。

永续合约提供了这一点。

你可以高杠杆交易比特币、Solana、以太坊。需要替代中心化渠道的做市商和交易者蜂拥而至。这个品类的核心是流动性。

Hyperliquid 之所以成为龙头,是因为它的订单簿深度堪比中心化交易所。没有这种对等体验,用户没有理由迁移。过去三年,Hyperliquid 和 Jupiter 拿走了这个赛道的大部分手续费。

永续合约交易所和交易平台,撕开了加密行业的遮羞布:真正赚钱的方式,是从高频交易里抽取小额手续费。Meme 交易平台、永续交易所,就是包装和出售风险的「多巴胺机器」。其中一部分会成熟为核心金融基础组件 ——未来全世界周末也能用来交易商品、股票、数字资产。

区块链原生应用复刻了 Robinhood、币安早就提供的东西:风险通道。

饥饿的胖协议:公链与 DeFi 估值暴跌

到现在,我还没提底层公链。因为它们的故事完全不同:它们是新颖性溢价的牺牲品,现在正走向折价。

2023 年 1 月:

  • Optimism 费价比(PF)465 倍
  • Solana 706 倍
  • Arbitrum、BNB 约 206 倍

今天:

  • Solana 138 倍
  • Arbitrum 62 倍
  • OP 37 倍
  • Polygon 只有 20 倍,接近传统金融科技公司
  • Tron 支撑稳定币生态,也只有 10.2 倍

这些公链这几年都支持了更复杂的产品,用户更多、流动性更好、金融应用更丰富。但它们的费价比大幅下滑,反映了市场态度的转变。

历史上,Layer1、Layer2 相比独立基础设施估值溢价极高。这笔溢价如果用好,本可以创造新经济、资助开发者做真正有用的应用。但开源 + 代币化太容易,导致三十条公链上出现五十个同质化项目,互操作性还很差。

DeFi 基础组件的命运更惨。

投资者选择太多,新颖性消失,哪怕经济活动增加,估值照样被腰斩。

Kamino、Euler、Fluid、Meteora、PumpSwap 纷纷登场,费价比都远低于 2022 年。一些 DEX 的费价比甚至跌到 1 倍。

也就是说,市场给它们的估值,低于未来一年能产生的手续费。

一个诡异的悖论出现了:底层协议(DeFi 组件、公链)估值下跌,但构建在它们之上的应用,却在更短时间里赚了更多钱。

单季度收入超 100 万美元的团队数量稳步上升,现已超过 100 个。

2020 年,一个协议要 24 个月才能做到年收入 1000 万美元,算很快。到 2024 年,只需要约 6 个月。2024 年初上线的 Pump.Fun,只用约两个月就做到 1000 万美元收入,创下纪录。

这种加速,反映了底层基础设施成熟(更快、更便宜),也反映了链上追求收益和娱乐的资金在扩大。

对开发者和创业者来说,事实很清晰:

  • 今天有近 900 个协议在赚钱;
  • 大家争抢中位数收入,份额变小,但整体赚钱的团队更多;
  • 月收入中位数已降至 1.3 万美元。

加密行业的三大护城河

区块链原生业务有三种护城河:

  • 先发优势

Tether、Circle 的早期网络效应极难复制。它们穿越多轮周期,形成双寡头格局。业务非代币化、高度金融化。Tether 是中心化实体,收入主要来自美债。

  • 流动性护城河

Aave 在资本向来逐利的行业里,跨周期保持深度流动性。Hyperliquid 也在复制这一点,但尚需时间验证。这些协议会把资金返还给流动性提供者,并优化代币治理。

  • 分发护城河

Meme 币交易平台这类季节性应用,靠资金周转率和用户需求。Web3 游戏、NFT 也属于这一类。AI 提升生产力后,小而精的团队可以更快推出面向 C 端的产品。核心竞争力变成:行情火热时,拉新和留存用户的能力。

靠分发壁垒做起来的产品可能价值巨大,但属于异类,不是常态。传统创业公司的价值在于经验可复制,比如 Y Combinator。但加密迭代太快,这种经验很难沉淀。

这也是为什么创业者很难在 C 端产品上复制成功。

曾经帮助项目爆发的周期性,未必会再来。这不是说创业者不该做。预测市场、智能经济体的数据服务商,短期可能现金流极好。

但要明白:这是高周转、短期化的游戏,未必长久。陷阱在于:盲目融资,或者在热点消失后,还抱着一个早已失效的代币。

质疑治理:代币价值的灵魂拷问

1999 年,很多科技股市销率 10–20 倍。Akamai 一度达到 7434 倍。2004 年跌到 8 倍。大批公司从 30–50 倍跌到 10 倍以下。

互联网泡沫破灭,数万亿美元投机价值蒸发。但很多公司活了下来,因为业务是真实的。

亚马逊跌去 94%,后来成为全球最值钱公司之一。加密正在经历同样的估值压缩,只是更快。

2020 年,DeFi 还在实验阶段,全年总收入仅 2100 万美元,全市场整体市销率(P/S)高达 40400 倍。

市场满是「未来会怎样」的幻想。

2021 年,DeFi 之夏让收入变成真实数字,P/S 暴跌到 338 倍。今天,年化收入 180 亿美元,P/S 约 170 倍。五年时间,从 40400 倍压缩到 170 倍。

但这里有个关键问题:

Visa 市销率约 18 倍,股东有分红、回购,有法律保障的收益权和治理权。Aave 市销率约 4 倍,但代币持有者只有治理权,直到最近才拥有直接经济收益权。Hyperliquid 用救助基金回购,让 HYPE 持有者最接近传统股权持有者。Aave 2025 年也通过了 5000 万美元年度回购计划。

这些都是有意义的动作,但只是例外。

整个市场里,大多数协议没有把价值返还给代币持有者的机制。估值看起来便宜,但附着的权利比传统市场薄弱得多。这些估值能成立,是因为这个行业的收入规模和效率,是传统商业无法比拟的。

压缩加密市销率的协议,不是几千人的大组织。它们是小团队,运营全球金融基础设施,边际成本几乎为零,没有物理足迹。

拆分赛道看会更清晰:

  • Aave:P/S ~4 倍
  • Hyperliquid:P/S ~7 倍
  • 这已经不是泡沫估值,甚至低于传统对标公司:
  • Coinbase:~9 倍
  • CME:~16 倍
  • Visa:~15 倍

Will Clemente 在我们播客里说:加密是最纯粹的资本主义。没有哪个行业,成功企业的人均盈利能接近 Tether 的水平 ——Tether 约 125 名员工,年收入约 125 亿美元,人均年收入 1 亿美元。

对比:

  • 英伟达:人均 520 万美元
  • 苹果:240 万美元
  • 谷歌:200 万美元

Tether 的效率,可能是企业史上最高。尽管整体 170 倍 P/S 看起来疯狂,但市场对真正赚钱的协议并不非理性 ——定价等于甚至低于传统金融基础设施。

这就引出下一个问题:代币到底有什么用?

在很多品类里,代币是协调资本走向共同愿景的强大工具。加密现在进入双寡头固化的阶段。

传统上,创始人必须借债或股权融资,才能为金融产品注入资金。Hyperliquid、Uniswap、Jupiter、Blur 证明:有代币激励,个人就愿意为新产品提供资本。

如果代币附带治理权,这些人还能深度参与治理。

代币未来可能进化出两大功能:

  1. 协调合适人群的资本与资源
  2. 赋予他们治理协议的权力

单纯的代币已经不再值钱。连股票都可以代币化了。这些工具必须拥有经济活动收益权 + 治理引导权。很多 Layer1、Layer2 代币两者都做不到。

团队和风投持有大部分代币,普通持有者一盘散沙。普通人没有理由关心新上线的资产。现在行业正在分裂。MetaDAO 允许投资者在团队虚假陈述时全额退款。目前还没有大型协议采用。

加密的核心反思是:传统上,代币给持有者的权利太少。现在协议们正在回答一个古老问题:人们凭什么持有这些东西?

十字路口:加密的下一个时代

过去二十年,资本市场越来越交织,很大程度归功于技术进步。

我们可以交易商品、海外指数、数字资产,未来甚至能交易算力(GPU)。区块链让这些市场可以全球全天候交易。纳斯达克、纽交所走向 24/7 交易,就是技术改变时代精神的例证。

我们生活在一个高度金融化的世界。

对创始人来说,这意味着重新思考:造什么、怎么造。数据已经说得很清楚:所有区块链产品,最终只靠两种模式赚钱:

  • 从高频交易中抽取小额手续费
  • 从需要可验证性与信任的交易中抽取高额手续费

核心竞争力,要么是交易速度,要么是可验证的透明度。逐利是资本市场参与者最纯粹的动机。市场最终会走向极致效率。我们看到多个赛道 70% 份额被两家头部拿走,就是证明。

对创始人来说:曾经投向你代币的资本,现在会转向波动率更高、资本回报率更高的资产。长期资本依然存在,甚至愿意支付溢价,但只认真实业务价值。

谷歌、亚马逊的投资者不必恐慌出逃,因为业务本身值钱。在软件本身价值都受质疑的时代,区块链原生应用必须找到新的价值方式。

我们可以重构代币,甚至可以让创业公司股权在链上流通。但这不只是代币问题,更是商业模式问题。

绝大多数长尾区块链应用,比如 Web3 社交、身份、游戏,都没能实现规模化,也没能和传统产品形成有效差异化。不是这些实验没有价值,而是我们没能有效商业化。

加密的基础设施时代已经过去。未来,它将与互联网深度融合。

没人再提「线上生意」,你只是存在于互联网。没人再叫「移动应用开发者」,你只是开发者。

区块链爱好者的时代已经落幕。我们只是账本最大化主义者,思考着这些账本最好的用途。

DeFi协议关停潮:他们都曾技术完美,然后体面死去

原文作者:Ignas

原文编译:Chopper,Foresight News

过去两个月,至少有 10 个加密协议宣布关停。不是跑路,而是没用户、没钱,或两者皆无。

更不用说还有 BlockFills 这类矿企、借贷平台冻结提款。就在昨天,Angle 也宣布(https://x.com/AngleProtocol/status/2029161525580112263)逐步关停 EURA 和 USDA 稳定币,尽管它们曾有 2.5 亿美元的总锁仓价值(TVL),商务合作也做得很好。

Angle 在公告里直,「去中心化稳定币赛道已经彻底变了。现在带收益的稳定币,本质只是在现有金库和借贷协议上套了一层品牌包装,没有必要再专门维护一套独立基础设施。」

这些关停的项目,几乎都有能正常运行的产品:

  • Polynomial 累计交易量 40 亿美元,覆盖 70 多个市场
  • MilkyWay TVL 曾达 2.5 亿美元
  • Step Finance 的月活跃用户高峰期达到 30 万

这些产品我都用过,至少体验过。技术没问题,但没人愿意支付费用让项目活下去。

MilkyWay 是典型代表:不到两年四次转型。一开始做 Celestia 流动质押,然后转向再质押、RWA 代币化、以及用于支付房租的加密借记卡…… 每一次转型都追逐着当时的热点。

它们关于再质押的描述很扎心,「我们很早就看到再质押机会,设计了系统,TVL 冲到 2.5 亿美元,安全审计也做完了,准备上线。结果市场抛弃再质押的速度,比所有人预想的都快。」

最后只能承认,资金撑不到找到产品市场契合点的那天。

Polynomial 团队关于失败的原因说得非常直白,给所有永续合约项目上了一课:「衍生品领域,技术好根本没用。我们提升了执行速度,优化了用户体验,打造了创新的基础设施,但这一切都无济于事。交易者只去有流动性的地方,我们没有。其他都是花里胡哨的功能。」

结论更残酷:「流动性就是衍生品唯一的护城河。你没法靠创新打败流动性,没法靠营销打败流动性,没法靠开发打败流动性。」

ZeroLend 的关闭则给那些试图在多条区块链上启动的去中心化应用敲响了警钟。他们押注于 Manta、Zircuit 和 Xlayer 等小众区块链支持项目,但市场一转熊,这些链直接没流动性,预言机服务商也停了服务。

最后,长期亏损运营,撑不下去。

Aave 最近也投票关停了几条链上的服务,理由同样是亏钱运行。

还有 Parsec,曾经圈内神级工具 Parsec ,Terra、3AC、stETH 脱钩都靠它追踪。但团队承认,「FTX 暴雷后,DeFi 现货、借贷、杠杆再也没回到过去的样子。市场变了,链上行为变了,我们没真正看懂。」

简单说,市场转向了,我们还在原地。市场很残酷。

Slingshot 被收购后彻底关停。Eden 砍掉 80% 不赚钱的产品,只留下核心业务。

正如他们所说,「80/20 法则已经成为现实,我们付出 80% 的成本的产品只带来 20% 收入。」

最后,Step Finance 则比较特殊:1 月 31 日被盗 2600 万美元,直接宣告死亡。「试过融资、被收购,全都没成。」

这些死亡项目,共同点是什么?他们未能适应不断变化的市场,并且资金不足以再次转型。

每个团队都押注于某个生态系统会爆发式增长,但结果要么增长速度不够快,要么根本没增长。Celestia DeFi 始终没能真正发展起来,链上衍生品很难与 Hyperliquid 竞争,即使是 dydx 和 GMX 这样的老牌平台也举步维艰。

而向新的链和叙事领域扩张,成本却很高。

对于像我这样的玩家来说,把钱从一个平台转移到另一个平台轻而易举,而且成本低廉。但应用程序需要投入更多的时间和财力来为潜在的新用户群体做好准备。

好消息是,这些都是 「体面死亡」。所有项目都给用户时间提款,团队不跑路、不乱发代币收割。和 2022 年直接卷款跑路比,行业确实学会了负责任地死去。

OpenClaw爆火之后:一只开源小龙虾,撬动了哪些美股?

原文作者:Viee I Biteye内容团队

2025年11月,一个奥地利独立开发者 Peter Steinberger 在 GitHub 上悄悄提交了一个项目 – Clawdbot(已更名为 OpenClaw)

彼时无人在意,一切在2026年1月底失控了。

1 月 29 日至 30 日之间,项目在极短时间内获得数万 GitHub Stars,并迅速突破 10 万。截至3月3日,这个数字已经膨胀到近25万,登顶星标榜,超越了Linux。作为参考,像 React(全球最流行的前端开发框架之一)、Linux(支撑互联网服务器运行的操作系统内核) 这样的明星开源项目,往往需要十多年时间才积累到 20 万级别的 Star,而 OpenClaw 的曲线几乎是一条垂直线。

OpenClaw最初的名字 Clawdbot 谐音 Claude,Anthropic 在1月27日发来律师函逼其改名,项目辗转 Moltbot,最终定名 OpenClaw。但名字的更迭丝毫没有减慢它的扩散速度,反而制造了更多话题。2月16日,Sam Altman 宣布 Steinberger 加入 OpenAI,OpenClaw 将移交至一个由 OpenAI 支持的独立开源基金会。

从独立开发者的项目,到科技巨头的战略棋子,这只小龙虾只用了不到三个月。

OpenClaw 本身在科技圈有多火大家都有目共睹,那么这把火现在烧到了哪里了?本文尝试从资本市场视角,梳理 OpenClaw 爆火背后的受益产业链,以及可能被重估的美股公司。

一、OpenClaw 是什么?为什么它对美股有影响?

先说本质。OpenClaw 不是又一个聊天机器人,它是一个开源的 AI Agent 框架。

区别在哪?聊天机器人接收你的问题,返回一段文字。而 OpenClaw 接收你的指令,然后动手去做。它能操作浏览器、执行代码、调用 API、管理文件系统、连接12个以上的消息平台。

二者在运行模式上的差异,可以用一张表格概括:

总之,用更直白的话说,它从聊天机器人进化成了真正的数字员工,同时这也意味着 AI 的商业范式正在发生质变。在对话时代,用户向大模型提一个问题,模型返回一个答案,消耗几百个 token,交互结束。但在 Agent 时代,一个 OpenClaw 每天可能向模型发起数百甚至上千次调用。单个 Agent 用户产生的 token 消耗,甚至可以是传统聊天用户的几十倍甚至上百倍。

这个消耗倍率,就是 OpenClaw 影响美股的核心传导链条:

  • 第一层:模型调用量暴增。 Agent 每一次工具调用、每一次决策推理,都在消耗 token,直接利好大模型 API 提供商。
  • 第二层:推理算力需求激增。 海量 Agent 调用意味着海量推理请求,GPU 的需求逻辑从”训练侧”向”推理侧”倾斜,芯片公司迎来新叙事。
  • 第三层:云基础设施全面受益。 Agent 需要云服务器来跑,模型推理需要云端 GPU 来算,企业级 Agent 更需要合规、安全、可监控的云基础设施。
  • 第四层:企业 Agent 需求待验证。 OpenClaw 以开源方式证明了”AI 替人干活”的需求真实存在,正在将 Agent 能力商业化的企业软件公司,估值逻辑有可能改变。
  • 第五层:安全威胁面扩大。 当 Agent 长期持有邮箱、日历、文件系统权限时,攻击面被成倍放大,安全公司迎来新的增长叙事。
  • 以下,我们沿着这条链,逐一梳理受益的美股标的。

二、Token 杀手:大模型服务商的超级飞轮

如果 Agent 成为 AI 交互的主流范式,大模型厂商的 API 收入将出现指数级增长。

但目前最大的两家 Agent 模型供应商,OpenAI 和 Anthropic,都还没有上市。因此,这一逻辑在资本市场上最直接对应的上市标的是 MSFT 与 GOOGL。

首先,Microsoft 作为 OpenAI 最大的外部股东,每一笔通过 Azure OpenAI Service 调用 GPT-4o 或 o1 的 API 请求,本质上都在为微软的云业务贡献收入。OpenClaw 创始人加入 OpenAI 并将项目移交至 OpenAI 支持的基金会,意味着 OpenClaw 生态未来大概率与 OpenAI 模型绑定更紧密。如果未来 OpenClaw 的默认模型推荐列表中 OpenAI 排在第一位,那微软就是在不知不觉中相当于获得了一个拥有 24 万 GitHub star 的开发者入口。

而 Alphabet 则是另一个维度的受益者,也就是 Google 本身所属的上市公司(股票代码 GOOGL / GOOG)。Google 的 Gemini 系列是 OpenClaw 支持的主流模型之一,而Gemini 2.0 Flash 凭借极具竞争力的推理性价比。更关键的是,在几家头部模型厂商中,Alphabet 是少数可以直接通过二级市场投资的 AI 模型提供商。

更值得关注的是,市场目前似乎还没有充分定价 Agent 驱动的 API 消耗逻辑。GOOGL 在2月以来并未因OpenClaw 出现明显的涨幅,MSFT 则在经历一轮估值回调。换言之,预期差仍然存在,也就是资本市场仍然在用“聊天机器人”的逻辑给模型公司估值,而不是持续运行的 Agent 经济。

三、推理永远不够用:芯片公司的新叙事

如果说 Token 消耗是 Agent 时代的汽油,那么 GPU 就是驱动这台机器运转的发动机,而最直接的受益者仍然是 GPU 厂商 NVIDIA 与 AMD。

过去三年,市场给芯片公司的估值逻辑主要建立在训练侧,各大厂商竞相采购 GPU 来训练越来越大的基础模型。但训练更像阶段性投入,而推理是持续性消耗,比如每个 Agent 的每一次工具调用,都在不断触发新的推理请求。当 Agent 从实验室走向百万级用户,推理侧需求占比有望显著抬升。

这也解释了 NVIDIA 的新叙事。因为如果训练侧的大单边际放缓,GPU 需求还能靠什么维持?Agent 给出的答案是推理侧的持续放量。NVIDIA 最新财报显示,2026 Q4 营收同比增长 73%,需求端依旧强劲,而 Agent 范式的兴起,为这种强劲提供了一个更具持续性的底层解释。

我们再来看看 AMD,2月4日 AMD 因 Q1 财报不及预期而暴跌17%,市场恐慌蔓延。然而仅仅20天后,Meta 宣布与 AMD 签署一份最高600亿美元(5年)的 AI 芯片供应协议,并附带最多 1.6 亿股、约 10% 的认股权证安排,更像是战略级的深度绑定。

Meta 为什么需要这么多推理算力?因为它正在追求所谓的个人超级智能,而实现这个愿景,离不开海量 Agent 在后台持续运行。OpenClaw 验证的不只是一个产品方向,而是整个Agent 需要大量算力的需求逻辑。

所以说,Agent 推动的推理需求增长首先会传导到算力层,对应的核心标的是 NVDA 与 AMD,而在应用层持续消耗算力的公司中,META 也可能成为重要的需求推动者。

四、Agent 规模化的真正载体:云计算

前面说到, GPU 是 Agent 时代的发动机,那么云计算平台,就是这些 Agent 长期运行的基础设施。从资本市场角度看,这一链条对应的核心标的是三大云平台 AMZN、MSFT、GOOGL,而在更上游的数据中心基础设施层,EQIX 与 DLR 也可能成为间接受益者。

虽然 OpenClaw 标榜本地部署,但现实是由于安全权限问题,大多数用户不会在自己的笔记本上7×24小时运行一个 AI Agent。无论个人还是企业,规模化部署的终点很可能是云端部署。阿里云和腾讯云也已经在中国市场上线了一键部署服务,这从侧面验证了需求的真实性。

并且,这里有一个容易被忽略的细节,Agent 对云的价值不仅是算力,而是长尾推理流量。因为 AI 训练订单是“大客户 + 大订单 + 周期性”,而 Agent 推理是“大量小客户 + 高频调用 + 持续收入”这是云厂商更喜欢的商业模式。

在全球市场,三大云厂商各自坐拥独特优势。AWS 作为全球最大的云平台,其 Bedrock 平台支持多家模型 API 接入,也成为开发者常见的部署环境之一。Azure 则同时吃到模型 API 和云基础设施两层红利,Azure OpenAI Service 的独家 GPT 接入能力在 Agent 场景下被进一步放大。Google Cloud 的差异化在于成本结构。Gemini Flash 等模型的推理价格明显低于许多旗舰模型,在需要长期运行 Agent 消耗 token 的场景下,这种价格差异会被迅速放大。

还有一个可以关注的逻辑点是,如果 Agent 规模化运行,云厂商的算力需求最终会传导到数据中心建设, Equinix 与 Digital Realty 也可能间接受益。

五、企业 Agent 逻辑待验证,利好AI原生公司

OpenClaw 的火爆验证了一个趋势:人们愿意让 AI 替自己干活,而不只是陪自己聊天。但对传统企业软件赛道而言,这被市场视为“SaaSpocalypse”(SaaS 末日)的序幕。

2026 年开年,SaaS 巨头集体承压:Salesforce 年初至今下跌 21%,ServiceNow 下跌 19%。恐慌的根源,来自 Agent 与软件之间的一场结构性博弈。过去,我们要指挥系统做事,需要一套软件界面;而现在,Agent 可以直接调用系统完成任务,软件本身的存在感正在被抽离。这种变化带来了两个根本性问题。

首先,AI 的冲击并不局限于“按人头收费”这一种模式,而是波及整个软件价值链条。以 Adobe 为例,其股价从高点 699.54 美元跌至 264.04 美元,跌幅高达 62%;教育软件公司 Chegg 更是从 115.21 美元崩跌至 0.44 美元,几乎归零;财税软件巨头 Intuit 在 2026 年 1 月的一周内也暴跌 16%。市场担心的,不是某一种收费模式被颠覆,而是生成式AI工具(如 Anthropic 等)正在自动化企业核心工作流程,减少对传统软件功能的依赖,从而导致整个 SaaS 平台的收入潜力被永久性压缩。

其次,Agent 越强大,传统商业模式就越脆弱。以 ServiceNow 为例,微软正通过“Agent 365”捆绑策略侵蚀其定价能力,并拖慢新客户获取速度。一个简单的推演足以让投资者不寒而栗:如果 1 个 AI Agent 就能完成原来 100 个员工的工作,企业还有必要购买 100 个软件席位吗?OpenClaw 的出圈,本质上是在加速这个逻辑的兑现。

当然,几家巨头并未坐以待毙。Salesforce 的 AgentForce 已做到 8 亿美元 ARR,同比增长 169%;ServiceNow 的 Now Assist 年度合同价值突破 6 亿美元,预计年底冲击 10 亿。但大象跳舞从来不易,它们陷入经典的创新者困境:新的 Agent 收入在增长,旧的席位收入却在萎缩,两条曲线赛跑的结果尚不明朗。对 CRM 和 NOW 而言,核心矛盾在于 – Agent 的增量,能否补上席位模式的缺口?市场已经用脚投票给出了答案。

与此同时,Palantir 则讲了一个完全不同的故事。这家公司专注帮政府和大企业用 AI 做关键决策:军方用它分析战场情报,企业用它优化供应链、预测风险,将 AI 部署到最复杂、最敏感的业务场景中去。2 月短暂回调后,PLTR 迅速反弹,3 月初站稳 153 美元附近。

SaaS 板块被”SaaS末日”砸出坑的同时,Palantir 逆势走强。这种分化或许意味着Agent 时代的赢家,可能不是转型最快的旧巨头,而是一开始就为 AI 而生的公司。

六、安全公司的隐藏利好

这是目前市场上最被低估的一条线索。

想象一下你给 OpenClaw 配置了邮箱、日历、Slack、Google Drive、GitHub,它需要这些钥匙才能帮你干活,但如果这个 Agent 被攻破了呢?OpenClaw 社区已经多次讨论相关安全风险,例如凭证泄露、权限滥用甚至数据窃取。

这正是安全公司开始提前卡位的原因,在当前的安全行业中,CrowdStrike(CRWD)与 Palo Alto Networks(PANW)是两家最能力的头部厂商。

CrowdStrike 被认为是终端安全领域的龙头,其 Falcon 平台通过云原生架构统一管理终端、身份与威胁情报,在全球大型企业中渗透率极高。近年来公司持续把 AI 引入安全运营,例如 Charlotte AI,可以自动完成威胁检测与响应。

Palo Alto Networks 则是全球网络安全行业的领导厂商。从最初的下一代防火墙起家,它逐步扩展到云安全、身份安全与自动化安全运营,2025年用 250 亿美元收购了 CyberArk,注保护智能体身份安全。

在 OpenClaw 刚刚爆火的当下,安全议题还没有大规模转化为营收增长,但这恰恰意味着安全公司可能是整个 Agent 叙事中”预期差”最大的板块。 更何况,安全支出是必选项。

七、结语:短期看情绪,中期看推理,长期看生态

回到最初的问题,OpenClaw 到底撬动了哪些美股?我们可以从不同时间线展开推理。

当下(近一个月),从股价表现来看,OpenClaw 对个股的直接脉冲相当有限。GOOGL 和 MSFT 在2月以来并未出现由 Agent 叙事驱动的异常波动。唯一明确的事件驱动来自 AMD,Meta 的千亿级芯片大单推动其单日暴涨。整体而言,AI 板块也许正在经历一轮估值校准,OpenClaw 的火爆并没有转化为即时的股价催化。

短期(3个月),市场可能继续消化 AI 估值泡沫的挤压,但 OpenClaw 带来的认知冲击可能会改变买方对 Agent 赛道的认知锚点。这种认知层面的变化不会立刻反映在股价上,有可能重塑分析师的预期模型。

中期(6-12个月),关键催化剂是 Agent 推理算力需求能否在财报中得到验证。如果 OpenClaw 以及后续的 Kimi Claw、MaxClaw、企业级 Agent 方案能够带来可观测的 API 调用量增长和云资源消耗增长,NVDA、AMD、以及三大云厂商的推理侧叙事可能将被确认。

长期(1-3年),真正的赢家是在 Agent 生态中占据卡位的公司,比如在 Agent 安全领域建立标准的 CrowdStrike 和 Palo Alto Networks等公司。

我们也需要知道,OpenClaw 可能不是终极产品,它有安全漏洞、有高昂的 token 成本、有不确定的商业模式。但它至少做到了一件关键的事,让全世界亲眼看到了 AI Agent 的可能性。 这已经不是产品迭代了,是深刻的范式切换。

而范式切换一旦发生,就不会停下来,我们只能做好充分准备去等待那一天的到来。

他盗走pump.fun 200万美元,却自称吹哨人

2024 年 5 月,pump.fun 发生被盗事件,攻击者盗取了价值约 200 万美元的 SOL 和大量 meme 币。当时,攻击者声称要把这些资金随机空投给 Solana 上的玩家,一度被称为「币圈罗宾汉」。

Jarett Dunn(网名 Stacc),攻击者,前 pump.fun 员工。去年 12 月,他在伦敦被法官判处 6 年监禁。

2 天前,他将自己还在 pump.fun 时的大量 Telegram 聊天记录曝光。

于是我花费了大量时间来逐条翻阅这些聊天记录。其实看完后,我是懵逼的,因为这些记录并没有我想象中的,诸如 pump.fun 团队操纵流动性、偷收用户手续费等故意作恶的内容。也没有关于创始人 alon 或其他团队成员在个人道德层面有大问题的内容。

但 Jarett Dunn 的推文里,他称自己是吹哨人,他把自己曝光的行为视为一种「正义自爆」。有人在他的评论区里表达了同样的疑问,他是这么回复的:

「这些记录表明,我曾两次告诉他们,他们必须完成 KYC/AML 流程才能在平台上搞直播,(但他们置之不理)然后我们都知道最后的情况是怎么样的(指 pump.fun 早期的无下限直播乱象)。」

如果说这个指控有些道理,但下一条指控就有点跳跃:

「一名员工在群里说了这样的话:他的朋友已经在找模特,等 pump.fun 一上线直播就来搞黄色。」

这条指控对应的聊天记录如下。首先,pump.fun 联合创始人 Sapijiju 在 pump.fun 公司群里分享了一个 Twitch 主播,说又有一个 Twitch 主播通过 pump.fun 发币了。一名员工表示,这个主播是一个 Rugger,昨天已经 Rug 了 5 个币。

然后这名员工说了,他的朋友在找「模特」(来搞同样的事情)。结合上下文,这更像是一句玩笑。不过,中间确实穿插了 Jarett Dunn 的建议,他借此表达认为与直播平台合作更好,既不用承担 KYC 的责任,也能大大缩短 pump.fun 上线直播功能所需的时间。

这里的指控点更应该是整个团队明知这是一个连环 Rugger,却仍然是一种无所谓的态度在开玩笑。alon 作为联合创始人,在记录中表示自己「感觉之前就看到过她的资料」,然后就也没有然后了。

还有一些记录显示了 pump.fun 早期的「草台」。比如为了应对投资人压力(需要向投资人展示公司有多少员工)而在觉得合同本身是「一团狗屎」的情况下还要先做出来。但同时也在找律师起草新的了,对于当时还「年轻」的 pump.fun,很难说这是什么黑料:

Jarett Dunn 所披露记录中最「爆」的可能是把 alon 和 Sapijiju 的 Telegram 账户所对应的手机号也给放出来了。毕竟涉及隐私,这部分截图就不放在本文中了。

那这到底是有多大仇多大怨呢?从记录中,我找不到 Jarett Dunn 和 pump.fun 结怨的开端,但他是一个有才华的程序员,也在 20 岁时被诊断出患有偏执型精神分裂症。

2 年前,他攻击 pump.fun 时,他的母亲在不久前刚去世。而这时,他也仅仅加入 pump.fun 6 个星期。

攻击发生 4 天后,他在距离 pump.fun 于伦敦的办公所在地仅 90 米的一家酒店被捕,他就住在那里。被捕后,他随即被警方认定不适合接受询问,并被送往医院接受为期两周的精神健康治疗,此前他已停药数月。

他在认罪后 2 个月的量刑听证会上又试图撤回认罪,这突然的变卦让他的律师团队不干了。

2023 年 9 月,他在推文中写道,「我无家可归了,准备睡在公园里,用 5G 网阔和我制造的 bug 做斗争」。

而在记录中,pump.fun 为他报销机票,让他从加拿大飞到英国。那时候的他,是开心的、充满的吗?

面对这样一个复杂、人生坎坷的程序员,我似乎只有一声面对人生的叹息。

讨厌比特币的人,正用私人信贷「掠夺」全世界

原文作者:Jeff Park

原文编译:Chopper,Foresight News

在金融界,每一代人都会发明一种新工具,把最恶劣的本性包装成看似审慎的产品。

80 年代是垃圾债券,披着 「资本民主化」 的外衣;90 年代是新兴市场债务,被包装成帮助发展中国家融入全球的高尚事业;2000 年代是结构化信贷,分层复杂到连设计者在它崩盘前都搞不清楚。

这些 「创新」 有一个共同点:它们为真实问题(比如增长不足)制造了人造解决方案(比如流动性转换),最终因过度泛滥而酿成灾难。

私人信贷,正是这个故事的最新版本,甚至可能是最阴险的一个。因为和前辈不同,它从设计之初,就刻意让风险爆发前的清算完全隐形,等到发现时,后果已经无可挽回。

最近,贝莱德直接把两笔私人信贷贷款面值从 100% 一次性减记为 0,其中一笔只用了不到一个月。这看起来不像估值方法的技术失误,更像是对激励机制错误的坦白。

我们是如何走到这一步的?

危机不是根源,是掩盖真相造就了它

行业主流叙事是这样的:2008 年金融危机后,银行受巴塞尔 III 约束,不敢放贷,于是非银机构站出来填补空白,服务中小企业,这是市场的必然选择。

更真实的情况是,2008 年后的监管架构,并没有真正消除风险,而是主动催生了一个影子体系,承担同样的底层风险,却躲开了原本用来约束风险的监管。

私人信贷市场规模从 2000 年的 460 亿美元,膨胀到今天的约 2 万亿美元。这笔钱不是凭空出现的,也不是偶然流入养老金、保险公司的。它被精准输送给那些资金量大、能长期锁定、愿意接受不透明估值的机构。

其结构与 2008 年金融危机爆发时如出一辙,只有一个显著区别。2008 年次贷崩溃,损失主要集中在鲁莽借贷的家庭和放贷的银行;而私人信贷一旦崩盘,损失没有边界,钱来自寿险投保人、养老金受益人,也就是普通人。

2008 年那种让公众愤怒的损失社会化,至少前面还有一段私人收益期。而私人信贷:收益进基金经理口袋,损失社会化流向教师、护士、公务员的退休金账户,而这些人从未同意为此兜底。

更糟的是,行业不满足于只收割机构,现在开始瞄准散户。2025 年以来,私人信贷 ETF 大火,但问题反而更严重:非流动性资产,装进 ETF 并不会变流动。只是把 「赎回潮来袭却卖不掉资产」 的炸弹,从专业机构转移到了普通投资者的证券账户。

这就是正在发生的现实。

讨厌比特币的资产配置者,暴露了一切

过去几年,我到处向机构推荐比特币,发现一个惊人规律:拒绝比特币的人,往往狂热追捧私人信贷。这不是两种读题的观点,而是同一种心态。

他们对比特币的反对理由听起来很 「审慎」:波动太大、回撤无法解释、没有现金流无法估值。

但潜台词是:比特币的价格太诚实了。实时公开、所有人可见,错了就是错了,藏不住。

而私人信贷恰恰相反:

  • 估值变动极慢,由基金经理按季度 「平滑处理」
  • 没有流动市场来戳破谎言
  • 锁定期长到足以让当年做决策的人升职、跳槽、退休

所谓 「专属项目渠道」,不过是缺乏有效定价竞争的借口。

真正的受托人会追求真相,而这些配置者追求的是不用面对真相。这不是风险管理,是风险管理的对立面,却披着专业外衣,完全无视受益人利益。

AI 热潮,让它变成系统性风险

摩根士丹利估计,2025—2028 年,全球数据中心需要 2.9 万亿美元资本开支,其中约 8000 亿要靠私人信贷解决。这已经让私人信贷从一个借贷市场,变成了未来几十年最重要科技转型的关键基础设施。

典型案例:2025 年 10 月,Meta 与 Blue Owl 完成 270 亿美元数据中心融资,这是史上最大私人信贷交易。钱来自 PIMCO、贝莱德,最终来自养老金和保险公司。

这套循环的残酷之处:普通劳动者的退休金,被用来资助自动化、AI,反过来替代劳动者自己的工作。私人信贷扭曲了资本成本,压低了劳动价值。现在,每季度有近 500 亿美元私人信贷涌入 AI 领域。

金融化 AI 基础设施,与供养它的劳动者被替代,形成了一个闭环:左手砍右手。

流动性转换,就是偷窃时间

我不是说信贷本身有罪,也不是说所有私人信贷机构都很烂。信贷从来都是概率游戏,坏账、错配每个时代都有。

关键区别在于:谁真正承担损失?

  • 银行放了坏账,在自己表内,受监管,面对挤兑和股本清零,有真金白银的风险;
  • 私人信贷经理赚的是业绩提成,是 「鼓励你下注」 的激励,不是 「鼓励你负责任赢」 的激励。

等贷款归零,经理早已赚够钱。

每一次金融工程,最终都指向一个问题:谁来承担没人想要的成本?

私人信贷的 「高明」 之处,就是把这个问题回答得无比 「优雅」:

收益向上、向后流动:流向那些年长的、已经退休的、长期资本的受益者

成本向下、向前流动:压低工资、冻结招聘、延缓投资,扭曲整个经济的资本成本

私人信贷就是窃取时间。

这就是金融领域由来已久的流动性转换,只不过剥去了伪装。

他们通过自己无法选择的工具,以自己无法预见的价格,承担着自己无需承担的风险。

锁定期确保他们无法退出,缺乏公开估值确保他们无法抗议,而季度估值平滑机制则确保当最终的账单到来时,早已找不到责任人。

它看起来不是掠夺,看起来只是 「稳健收益」,两者几乎无法区分,直到崩盘那一刻。虽然这个故事由来已久,但新奇之处在于其规模之大、透明度之低,以及这种建立在安全假象之上的资产类别所取得的惊人成功,它竟然让世界上最谨慎的资本管理者都信以为真。

全世界没有任何一类资产,能连续三个月估值 100%,然后一夜间归零。

如果这都不算盗窃,那我真不知道什么才算。

谁赚走了AI时代的钱?Daniel Gross的18个AGI预判复盘

原文标题:The Remarkable AGI Trades of Daniel Gross

原文作者:@johncoogan

原文编译:Peggy,BlockBeats

编者按:2024 年初,AI 仍处在狂热与不确定并存的阶段。当时,Daniel Gross 用一页纸提出了 18 个问题:价值会流向哪里?能源是否成为瓶颈?软件工程师是否会被替代?国家之间的竞争格局会如何变化?

两年之后回看,这些问题本身,比任何具体预测都更具启发性。AI 的收益确实集中在基础设施层——英伟达成为最大赢家;能源与电力迅速成为新的战略瓶颈;API 成本断崖式下降,同时算力、资本与地缘政治风险却在不断放大。

本文回顾 Gross 当时提出的关键问题,并结合过去两年的现实演进逐一检验。这不仅是一份关于 AI 投资逻辑的复盘,也是一张观察技术革命如何重塑市场结构、产业链与全球权力格局的路线图。

以下为原文:

2024 年 1 月,当时仍是 Safe Superintelligence CEO、如今担任 Meta AI 产品负责人 的 Daniel Gross 发布了一篇题为《AGI Trades》的文章。

这篇文章只有一页,列出了一系列关于 AI 进展可能带来影响的问题。两年多后再回头看,这些问题显得格外具有前瞻性,尽管当时每个问题并没有给出明确结论。下面我们逐一回顾他提出的 18 个问题。

市场(Markets)

在后 AGI 世界中,价值将流向哪里?

目前来看,价值确实集中在基础设施层——芯片、封装、电力等领域。英伟达几乎拿走了 AI 热潮中 超过 100% 的利润,因为许多公司仍在亏损。这一点在市值变化上也体现得非常明显:英伟达市值增加了 3.2 万亿美元,从 1.2 万亿升至 4.4 万亿美元;相比之下,云平台的涨幅要温和得多(微软上涨 4%,亚马逊上涨 30%)。

在私募市场上,OpenAI、Anthropic 和 xAI 的估值增长也非常惊人,但三者合计 1.4 万亿美元 的总价值增长,仍然 低于英伟达在同期增加的市值。

这是 2024 年一开始就非常关键的一个问题。

英伟达和微软会发生什么?

英伟达表现极其强势。其营收从 2024 财年的 609 亿美元增长到 2026 财年的 2159 亿美元,几乎增长了三倍。

微软则没有那么占优势。Azure 的增长确实加速到 40% 的同比增速,但从 2024 年 1 月到 2026 年 3 月,微软股价仅上涨 4%。市场对其 每年超过 800 亿美元的 AI 资本开支产生了质疑——投资何时才能转化为回报仍不清晰。

在这场「卖铲子和铁锹」的 AI 淘金热中,英伟达显然是最大赢家,而微软在基础设施上的押注,暂时还没有给股东带来明显收益。

铜是否被错误定价?

确实被严重低估了。2024 年 1 月,铜价为 每磅 3.75 美元,两年后达到 每磅 6.61 美元的历史新高。

AI 对铜的需求极其庞大。例如,英伟达 GB200 NVL72 服务器机架使用 超过 5000 根铜线。如果全部拉直,总长度超过 2 英里,一个 100MW 数据中心大约需要 3000 吨铜。

总体来看,数据中心每年可能消耗 50 万吨铜。有人因此说「铜是新的石油」。当然,也有很多其他东西被称为「新的石油」,因为 AI 基础设施建设极其复杂,几乎每个环节都有瓶颈。所以这种说法也需要谨慎看待。

房地产(Real Estate)

如果 AI 可以写所有软件,那么旧金山会不会变成新的底特律?

这要看「新的底特律」指的是什么。

AI 实际上 拯救了旧金山,避免它变成像底特律那样衰落的城市。现在旧金山依然在繁荣:

·办公室空置率从 36.9% 降至 33.5%

·OpenAI 拥有 100 万平方英尺办公空间

·Anthropic 拥有 一栋 25 层办公楼

·Sierra 签下 30 万平方英尺办公面积

2025 年上半年,78% 的美国 AI 风投资金流向湾区。当然,也存在另一面:旧金山整体就业人数仍低于疫情前水平,但房价依然坚挺。因此,它绝对谈不上是一座「空壳城市」。城市环境也变得更加整洁。

AI 会如何影响财富不平等?

现在下结论还为时尚早,数据变化并不明显,但已有一些研究值得关注。

IMF 2025 年研究认为,AI 可能减少工资不平等(因为自动化高收入工作),但可能加剧财富不平等(资本收益集中在科技公司所有者手中)。OECD 的研究发现:低技能岗位工资增长最快(装配工 +11.6%),高技能岗位增长最慢(CEO +2.7%)不过这可能更多反映的是 最低工资政策,而非 AI 本身。

在资本市场上,集中度也在上升:「七巨头」(Mag7)占标普 500 市值约 32%,贡献了 2025 年约 42% 的总回报;同时,AI 初创公司巨额融资(OpenAI 1100 亿美元、Anthropic 300 亿美元)也让少数创始人和投资者获得了巨大的私人财富。

能源与数据中心(Energy & Data Centers)

如果 AI 变成一场能源竞争,该如何投资?

这个判断完全正确。AI 的确变成了一场能源游戏。

抓住这个交易的人赚得非常多。例如:

  • Vistra:+321%,2024 年标普第二大涨幅(仅次于 Palantir)
  • Constellation Energy:自 ChatGPT 发布以来股价翻三倍
  • NRG Energy:2025 年单年上涨约 95%
  • Oklo:12 个月上涨 700%+

核能迎来了爆发:

  • 微软签署 160 亿美元、20 年期 PPA,重启三里岛核电站
  • Google 与 Kairos Power 签署 500MW 小型模块化核反应堆(SMR)协议
  • Meta 与多家核能公司签订 6.6GW 电力合同

能源成为 AI 时代最成功的投资主题之一。

在整个数据中心供应链中,哪些环节最难扩张 10 倍?

芯片行业的瓶颈是 CoWoS 封装技术(台积电的 Chip-on-Wafer-on-Substrate)。

在数据中心领域,最大的瓶颈则可能是电力变压器。

  • 交付周期接近 3 年
  • 2025 年出现 30% 的供应缺口

成本自 2020 年以来上涨 150%

这个已有 100 年历史的技术,却成为数据中心接入电网速度的关键限制。

煤炭是否被低估?

某种程度上是,但远不如铜。2025 年煤价实际上 下跌约 22%,到 2026 年初有所回升。

煤炭公司表现尚可:

  • Peabody Energy:+34%
  • CONSOL Energy:+37%

与此同时,美国煤电发电量 到 2025 年 9 月增长 13%。

数据中心增长较快的州表现尤为明显:

  • 俄亥俄州:+23%
  • 俄克拉荷马州:+58%

国家(Nations)

谁是赢家,谁是输家?

赢家显然是美国。

2024 年美国私人 AI 投资 1090 亿美元(中国仅 93 亿美元),自 2013 年以来累计投资 4700 亿美元,超过其他国家总和。2024 年美国发布 40 个重要 AI 模型,中国为 15 个。

游戏还没结束,但目前来看,美国是 AI 竞争的中心。

印度2500亿美元的GDP出口依赖 GPT-4 token,会发生什么?

情况已经开始显现,但仍在早期阶段。印度 IT 外包行业的招聘明显下降。2024–2025 年间,大型 IT 公司 裁减约 5.8 万人,而在 2021–2023 年间,该行业曾新增 36 万员工。

软件工程师会不会像历史上的打字员那样被替代?

目前软件工程师还没有去做蓝领工作,但职业结构已经出现分化:

  • AI 工程师需求增长 143%
  • 大型科技公司 初级岗位招聘下降 25%
  • 实习岗位减少 30%

未来的选择可能是:要么向上升级为「AI 代理的管理者」,要么转向制造业等领域——毕竟很多工厂也需要懂软件的人来自动化生产流程。

会不会出现类似「新政」的大规模就业计划?

目前还没有。

2025年7月,特朗普政府推出「美国 AI 行动计划」,包括:

  • AI 教育行政令
  • 技能培训计划
  • 劳工部 8400 万美元学徒项目补助

但美国劳动力培训支出仅占 GDP 的 0.1%,在 OECD 国家中几乎最低。目前还没有任何计划达到当年 WPA(850 万人就业计划)的规模。

终身学习是否值得投资?

这是一个非常抽象、也非常个人的问题。但我的答案是:值得。

通胀(Inflation)

如果 AI 真的是通缩性的,我们会如何首先看到这种信号?

最好的指标可能是 AI API 价格。

GPT-4 级别的推理成本:

2022 年末:每百万 token 20 美元

2025 年 12 月:0.40 美元

三年下降 50 倍。这一速度甚至超过 PC 算力成本下降或互联网带宽成本下降。这很可能成为服务价格通缩的 领先指标。

如果知识产品需求不断增长,而生产成本下降,该如何理解通缩?

虽然 AI API 价格暴跌,但 AI 公司收入却在飙升。价格下降 → 使用量爆炸 → 总支出增加。与此同时,SaaS 公司还在续费时加收 20%–37% 的「AI 税」。因此,即便 软件生产成本趋近于零,SaaS 收入仍在增长。

这与摩尔定律时代的计算行业类似:单个产品越来越便宜,但整体市场规模不断扩大。

地缘政治(Geopolitics)

互联(interconnect)真的重要吗?

极其重要。

在大型 GPU 集群中,30%–50% 的训练时间用于 GPU 之间通信,而不是计算

例如,Google TPUv7 Ironwood 使用 3D torus 拓扑连接 9216 个芯片、Nvidia NVL72 连接 72 个 GPU,因此互联网络对 AI 规模化至关重要。

如果一个国家有更多能源,是否可以用落后制程实现 AGI?

目前来看不太可能。

所有领先 AI 芯片都使用 4nm 或 3nm 工艺,Nvidia Blackwell、Google TPUv7、AWS Trainium3

中国华为 Ascend 910C(SMIC 7nm)在推理方面具有竞争力,但在训练方面需要更多芯片和更多能源。单纯通过增加能耗来弥补技术差距,最终会遇到 经济成本的限制。

最可能的「台湾事件」是什么?

最可能的是台湾海峡封锁。

而紧张局势已经在升级:

  • 2024 年:中国举行「联合利剑-2024B」演习
  • 2025 年:「正义使命 2025」动用 100 多架飞机、13 艘军舰
  • 27 枚火箭从福建发射,其中 10 枚落入台湾毗连区

同时,中国在 2026–2030 五年规划中开始将「和平统一」和「统一」分开表述。

台积电也在提前布局:亚利桑那州正在建设 8 座晶圆厂,未来可能承担 30% 的先进芯片产能。

但整个体系仍然处在极其脆弱的平衡之上。

原文链接

链上经济:过去、现在与未来

2014 年,在 “Web3” 尚未与区块链及加密资产形成专属绑定之前,区块链就是区块链本身。人们为智能合约所解锁的未来潜力深深着迷。

我们早期对链上经济的构想,最终凝练为智能经济(Smart Economy) 这一理念。我们设想一个能够自主完成任务管理的去中心化网络,而智能合约则是钥匙,为经济协作开启前所未有的可能。

当我们快速迈入 21 世纪第三个十年,当下的 Web3 生态蓬勃发展,去中心化金融(DeFi)是核心驱动力。稳定币成为全球化主流结算方案,打破地域限制;支付金融(PayFi)渗透进日常生活。无论人们对其理解深浅,加密资产都已深刻重塑了大众的金融认知。

在这些发展表象之下,最深刻的结构性进步,是金融效率的跨越式提升。

与此同时,人工智能这个早已为人熟知却长期停留在抽象概念层面的技术,在过去两年终于落地为日常现实,依托大语言模型的持续涌现与迭代,深度融入我们的工作与生活。

对多数人而言,AI 是生产力工具:设计师节省时间,内容创作者实现文案润色自动化,程序员的编码效率大幅提升。

但在我们看来,AI 远不止是生产力助推器,它更是一种全新的金融效率范式

人力始终存在成本,人的注意力也天然有限。当 AI 提升单位时间的生产力,也同步抬高了非工作时段注意力的价值。因此我们认为,AI 与区块链天然契合,理应成为下一代链上经济的核心组成部分。

下一代链上经济的三大核心特征

  1. 人类最小化参与: 在链上经济活动中,人类将主要作为意图提供者,系统自主完成基于意图的分析、执行与反馈闭环。以去中心化金融(DeFi)为例:所谓的 “可组合性”,最初需要用户投入大量精力验证策略组合;而在全新的链上经济中,AI 将自主完成推理与规划。
  2. 完全无需信任: 资产安全是可用性的基础。在 Web3 领域,安全问题始终如达摩克利斯之剑悬于头顶。下一代经济必须彻底消除用户的安全顾虑,打造真正无需信任的系统。
  3. 极致高效: 如前文所述,每一次技术革命都伴随着效率的飞跃。Web3 在交易与结算效率上已显著超越传统金融,但在资金利用率层面仍有巨大潜力。AI 的深度融合,将把资金效率提升至前所未有的高度。

支撑这些结构性特征的核心组件

  1. 快速迭代的 AI 大模型基础(新架构与开源模型几乎每日涌现)
  2. 以意图为核心的 AI 智能体,精准解读并执行用户意图
  3. AI 智能体网络,实现智能体间的沟通与协作,形成协同集群
  4. 隐私计算技术(如零知识证明 ZKP / 全同态加密 FHE),在无中心化信任机制的前提下保障数据安全
  5. 基础安全组件,为资产提供最大化保护(如可信执行环境 TEE 与回溯验证)
  6. 可持续监控系统,持续监管经济活动,具备自我诊断与自我修正能力

二者的协同,将孕育出真正有机、可进化、自驱动的链上经济 —— 我们将其定义为真正的智感经济。

这一切,远不止是搭建一套运行更快的系统,或是重新排布工具组合。

链上经济从来都不只是技术的堆砌。更准确地说,它是一场关于价值创造、分配与认知的集体叙事,关乎协作、秩序与共识。

随着 AI 智能体的深度融入,AI 不再只是外部的效率提升工具,而是成为内在的结构性组件 —— 拥有意图、逻辑、偏好,乃至目标。

这种结构性变革,远比技术进步本身更为深远。我们正从以人类活动为核心的链上系统,迈向协同智能驱动的网络体系。

由此,经济不再只是规则与激励的组合,开始呈现出连贯的、类生命的特征:感知外部数据、内部响应、调整参数、在压力下重组迭代。

我们所说的智感经济,并非指情感或意识的诞生,而是系统内部信息 – 行动反馈闭环的逐步完善。这意味着,协同不再依赖外部调度,而是能从系统内部自然涌现。这标志着人类文明基础设施的方向性转变 —— 从单纯 “治理经济”,走向 “将智能嵌入经济”。

我们常从结构设计与金融效率的角度探讨链上经济,但或许真正值得重新思考的是:当一个系统具备持续自主学习、自适应、自协同的能力,我们是否还应简单将其定义为 “经济”?抑或,它正在进化为一种全新的生命形态?

6%的年化,马斯克向传统银行宣战

原文作者:Cathy

2026 年 3 月初,美国演员威廉·夏特纳(William Shatner)——也就是《星际迷航》里的柯克船长——在 X 上晒了一张截图。

没什么大事,只是他正在测试一款叫 X Money 的新产品。

截图里有一行数字,年化收益率:6%。

这条帖子没有引发什么大转发,但在金融圈里悄悄炸开了锅。

不是因为威廉·夏特纳,而是因为那个 6%。

你在摩根大通开一个普通储蓄账户,存款利率是 0.01%。你在富国银行,答案也差不多。存 100 美元进去,一年后大银行给你一分钱。而 X Money,给你 6 美元。

差距,600 倍。

这就是马斯克对传统金融宣战的方式——不是靠技术白皮书,也不是靠监管公关,而是靠一个截图。

一张黑色金属卡

X Money 的外观很好理解:一个数字钱包,能发钱、收钱、存钱,还配一张实体借记卡。

但每一个细节都透露着野心。

那张借记卡,是黑色金属的,激光雕刻着你的 X 用户名(Handle)。不是你的姓名,不是账户号码,而是你在 X 平台上的社交身份。

这个设计不是偶然的。它把社交账号和消费能力绑在了一起,每次掏卡结账,展示的不只是支付工具,而是你的数字身份。X 生态的粘性,就是这样一层一层叠上去的。

结算层面,X Money 接入了 Visa Direct。传统银行的 ACH 转账到账需要 1 至 3 个工作日,Visa Direct 可以秒级到账。对于零工经济和内容创作者来说,这种速度差距是实实在在的体验提升。

存款由 Cross River Bank(美国联邦存款保险公司成员银行)托管,每位用户最高享有 25 万美元的联邦存款保险保护。

用一句话概括这个产品:6% APY、激光刻名黑色金属卡、秒级结算、零海外手续费、25 万保险上限。

单看参数表,很难挑剔。

为什么能给到 6%

这是最关键的问题。

6% 的 APY,钱从哪里来?X Money 不是在烧钱补贴用户——至少目前的商业逻辑不是。答案藏在一个不起眼的成本结构差异里。

传统大银行维护着一套完整的实体网络:分支机构、柜员、ATM 机群、几十年历史的 IT 系统。这些是巨大的固定成本,不管存款规模怎么变,这笔开销都在那里。

而 X Money 是一个云原生、API 优先的平台,没有实体网点,没有历史包袱。前端用户体验由 X 负责,银行合规和资金托管交给 Cross River Bank。这种「前端归科技公司,后端归持牌银行」的嵌入式金融模式,让运营成本大幅下降,省出来的空间就可以分给用户。

这个逻辑本身并不新鲜。Robinhood、Ally Bank、SoFi 走的是同一条路。

但 X Money 有一个传统金融科技公司普遍缺乏的东西:超 5 亿月活跃用户,用户获取成本(CAC)几乎为零。

不需要花钱拉新,只需要把已经在 X 上的用户,让他们的钱也留在 X 里。

谁在被威胁

X Money 要挤压的对手,比表面看起来多得多。

首先是传统存款市场。

大银行的商业模式依赖一个前提:储户没有更好的选择,或者懒得换。

6% 的 APY 打破了这个前提。当超 5 亿 X 用户都能接触到这个利率,资金迁移的压力就会变成真实的压力。银行为了留住存款客户,就不得不提高自己的存款利率,利差随之压缩。美国银行业约 60% 的收入来自利息净差额,这不是小事,是利润结构的系统性动摇。

其次是支付中间层。

Venmo、PayPal、Cash App 这些社交支付玩家,已经习惯了在这个领域的地位。但它们没有一个坐拥 5 亿以上用户社交平台作为流量入口。

X Money 的核心逻辑是构建「资金闭环」:钱进来,在 X 生态内流转,用于内容打赏、订阅、商品购买,不需要流出去。闭环一旦成型,PayPal 们的中间层角色就会被边缘化。

最后是跨境汇款。

根据世界银行 2025 年一季度数据,全球跨境汇款的平均成本约为 6.49%,且到账往往需要数天时间。X Money 借助 Visa Direct 的全球网络,目标是将这个成本大幅压低,并实现近实时到账。西联汇款、MoneyGram 在印度、印尼、巴西等 X 用户密集市场的生意,是 X Money 最直接瞄准的目标。

监管战场

不过,威胁能不能兑现,最大的变数是监管。

X Payments LLC 目前已在 40 多个州及华盛顿特区获得了货币转移许可证(MTL)。但有一个州始终没有点头:纽约。

纽约州立法者公开致信州金融服务局(DFS),要求拒绝向 X 发放牌照。理由涵盖:马斯克对监管机构的历史性敌对态度、X 平台身份核验机制的漏洞,以及一个更敏感的指控——在马斯克主导政府效率部(DOGE)期间,据报道其工作人员曾接触消费金融保护局(CFPB)的消费者支付数据,而这些数据理论上包含竞争对手的商业机密。

监管者同时参与竞争,这个指控一旦坐实,将引发一连串反垄断诉讼。

另一个变量是《GENIUS Act》。这部 2025 年 7 月正式签署生效的稳定币立法,明确禁止支付型稳定币发行商向持有者支付任何形式的收益或利息。

目前 X Money 对法币存款支付的 6% APY,走的是传统银行存款协议,在现行框架下没有直接问题。但如果 X 将来想把账户余额转成稳定币形式,或者深度整合 Dogecoin、XRP 等加密资产,《GENIUS Act》的收益禁令将正面卡住这条路。

马斯克需要向监管机构证明:那个 6%,是合规的银行存款利息,不是变相的未注册证券收益,也不是被禁止的稳定币分红。

Grok 进场

如果说 6% APY 是 X Money 的入场券,Grok 才是它想构建的护城河。

X 旗下 AI Grok 正在与金融功能深度整合。马斯克的设想是:Grok 不只是一个聊天机器人,而是一个能代行财务职责的「智能代理」——根据平台上的实时舆情建议买卖,自动在不同风险等级的产品间调配资金,甚至在用户刷帖子的过程中,通过「Smart Cashtags」功能直接跳转交易界面。

这是一种新的产品形态:看内容和管理资产,在同一个界面里发生。

传统财富管理公司靠信息不对称和人工服务收费。当 AI 能够以毫秒级速度处理海量社交数据和市场信号,这种信息优势就会缩水。

对创作者来说,变化更直接:打赏、订阅分成、广告收益,直接进入带 6% APY 的 X 钱包,不需要经过中转银行账户。X 正在把自己变成创作者的结算中心——也就是他们事实上的「银行」。

小结

微信支付和支付宝在中国的成功,曾让无数美国科技公司眼红,却始终没能复制。原因是多方面的:美国金融监管更分散,消费者习惯信用卡返现文化,不同平台之间存在壁垒。

X Money 是迄今为止最接近这个目标的一次尝试。

它有用户基础,有 AI 能力,有 Visa 的全球网络,有一个不在乎既有规则的创始人——也有一堆等着给它找麻烦的监管者和政客。

这两种力量的博弈结果,将在未来 18 个月内逐渐清晰。如果 X Money 能拿下纽约牌照,守住《GENIUS Act》的合规边界,同时把 Grok 的 AI 理财功能跑通——它或许真的能完成美国版超级应用的实验。

如果不能,它留下的,只是一张漂亮的黑色金属卡,和一段 6% 的好利率。

对于传统银行和支付巨头来说,这两种结局的差距,是公司命运级别的。

Gate上线零代码AI量化工作台,支持自然语言生成并部署交易策略

数字资产交易平台 Gate 正式发布 AI 量化工作台,该产品以自然语言驱动策略生成,将策略构思、历史回测与真实交易执行整合于同一平台。用户无需编写代码,只需用一句话描述交易思路,系统即可自动生成可执行的量化策略,并完成历史数据回测验证,支持一键部署至真实市场运行,让每位交易者都能拥有属于自己的量化团队。

长期以来,量化交易主要存在两道门槛:一是策略代码编写能力,二是复杂的回测环境搭建。即便具备丰富市场经验的交易者,也往往因为 Python 编程学习成本或数据环境搭建难度而无法进入量化领域。Gate AI 量化工作台的设计目标正是消除这两大障碍,让交易者只需专注于交易逻辑与市场判断,其余技术环节由 AI 自动完成。

自然语言驱动:一句话生成量化策略

Gate AI 量化工作台通过自然语言交互,让量化策略的创建从“代码驱动”转变为“意图驱动”。用户只需用日常语言描述交易逻辑,系统即可自动生成完整的、可执行的策略代码。

这一能力显著降低了量化交易的技术门槛,即便没有编程经验的交易者,也能够将市场判断快速转化为策略模型,参与到量化交易中。

可视化回测:真实历史数据验证策略

在策略生成后,Gate AI 量化工作台将自动调用生产级回测引擎,在真实历史行情数据上对策略进行模拟运行。用户可通过可视化界面进行多方案对比回测,并支持自定义历史时间区间,从多个维度评估策略表现。

该机制使交易者能够在策略正式投入市场前完成充分验证,通过数据反馈持续优化策略参数,从而提升策略稳定性与风险控制能力。

一键部署:执行实盘交易

Gate AI 量化工作台支持将通过回测验证的策略一键部署至真实交易环境,直接在市场中执行。平台打通了“策略构思—数据验证—交易执行”的完整流程,显著缩短策略从想法到实际应用的周期。

通过这一闭环体系,交易者可以更高效地将市场洞察转化为可执行策略,并实现持续迭代与规模化应用。

在 AI 基础设施层面,Gate 此前已正式发布 Gate for AI,打造行业首个在同一接口体系下同时打通 CEX、DEX、钱包、实时资讯与链上数据五大能力的 AI 统一入口。该平台面向 AI Agent 提供能力接口层,使 AI 能够在统一架构中完成市场研究、风险评估、策略生成、订单执行及结果追踪等完整交易流程。在此基础设施之上,Gate 同步推出 AI 量化工作台,将 AI 能力进一步延伸至策略生成与实盘执行环节。

未来,Gate AI 量化工作台将持续扩展产品能力边界,致力于让每一位拥有交易想法的用户,都能够将想法转化为可验证、可执行并可持续优化的量化策略。

了解更多:https://www.gate.com/gate-for-ai-mcp-skills

关于 Gate

Gate 创立于 2013 年,创始人及 CEO 为 Dr. Han ,是全球领先的加密货币交易平台之一。平台服务超 5,000 万用户,支持 4,400+ 种加密资产交易。作为行业标杆,Gate 率先实现 100% 储备金证明,生态涵盖 Gate Wallet、Gate Ventures 等多元服务。

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