分類: 星球日報

原文作者：Wintermute

原文编译：深潮 TechFlow

导读：本文由 Wintermute OTC 交易员撰写，深度剖析了当前加密市场散户资金流失的根本原因。历史上的加密牛市往往由散户的投机推动，但最新数据表明，散户正以创纪录的速度涌入美股，导致加密市场与美股从“同涨同跌”变成了“跷跷板”。随着加密市场波动率下降、出入金门槛降低，以及 AI 赋予了散户在美股的分析优势，加密货币已不再是散户投机的首选。了解这一资金轮动逻辑，有助于我们重新调整多资产投资框架。

全文如下：

散户的活跃度一直在推动着加密市场。通过投机、条件反射式的逢低买入，以及在各种代币间的灵活资金轮动，散户投资者定义了加密历史上的每一个主要周期。但最新数据表明，散户与加密市场的关系正在发生改变。

一段时间以来，我们一直提醒大家，美股市场正在吸引散户的注意力，而这牺牲了山寨币的流动性。摩根大通（JP Morgan）策略部门的最新数据，叠加我们独家的资金流向数据，进一步表明：美股和加密货币正在成为可互相替代的风险资产。

关联反转

将 Wintermute 独家的加密散户资金流向数据与摩根大通的散户美股资金流入数据叠加对比，我们获得了一个审视散户在美股和加密市场活跃度关系的新视角。

历史上，两者通常是同频共振的。直到 2024 年底之前，风险偏好升温往往意味着两边都在买入，因为在某种程度上，它们都是过剩资本（参考 M2 数据）和风险偏好的宣泄口。然而自 2024 年底以来，这种关联已经破裂。今天我们看到了近期历史上最严重的背离：散户正以创纪录的速度涌入美股，而在加密市场却选择持币观望。

拉长周期来看，我们使用山寨币的总市值作为散户加密活跃度的长期替代指标。它与我们的散户资金流数据高度契合，且拥有更客观、更长期的历史记录。从 2022 年到 2024 年底，加密货币和美股走势大体一致，散户将两者都视为高风险投资组合的一部分。但 2024 年底的这次脱钩显得尤为突出，散户的交易行为也变得更加偏向短期驱动、波动频繁且缺乏结构性。

散户活跃度与山寨币市值之间的滚动相关性证实了这一转变。曾经那种虽然有波动但总体呈正相关的关系，现在已经变成了负相关。散户现在是在这两者之间做「二选一」的资金分配，而不是同时买入。

聚焦到 2025 年，结合关键催化剂事件，这种动态变化会更加清晰。有几点表现得非常明显：

• 当美股市场活跃度停滞时，Memecoin 和 AI 代理（AI agents）迎来了高光时刻，散户将投机需求转移到了这些领域。
• 无论是在 2025 年 4 月宣布关税政策期间，还是在最近一段时间，散户都在继续激进地逢低买入美股。
• 在 10 月 10 日之后，资金几乎完全转向了美股，且这一趋势至今仍在持续。

因果关系

必须明确一点：我们并不认为加密市场的散户体量大到足以把资金从美股抽走。恰恰相反，是美股市场高涨的散户热情抽干了加密市场的流动性。

新数据也证实了这一点。美股的散户活跃度已经成为一个新变量，加密投资者应该密切关注这个指标，以此来寻找散户资金何时能为加密市场提供持续买盘的机会窗口。

波动率本身就是产品

虽然原因有很多，但散户之所以在加密市场如此活跃并被其吸引，核心原因之一就是该资产的波动性特征。波动率本身就是产品。这正是当初把散户拉进加密圈的核心动力。

然而，尽管加密市场的波动率依然远超美股，但其已实现波动率（realized volatility）一直在发生结构性的压缩，而且这种趋势很难逆转。BTC 与纳斯达克 100 指数（NDX）的波动率比值一直在走低，在 2025 年上半年，这一比值甚至被压缩到了两倍以下。

关于一些关键驱动因素的思考：

• 市场走向成熟。 成熟投资者不断增加，加上 ETF 和 DAT 等新型流动性工具的出现，抑制了早期周期中那种典型的、由条件反射引起的波动率暴涨。
• 市场规模。 目前加密市场总市值达 2.3 万亿美元，即便比历史高点（ATH）回撤了 40%，现在要推动市场上涨所需的资金量，也远比五年前庞大得多。

随着波动率的压缩，加密货币吸引散户的核心卖点也随之消退。那种定义了 21 到 22 年牛市周期、吸引了一整代散户进场的暴涨暴跌，如今已经一去不复返。对于追求波动的散户来说，美股正变得越来越有吸引力。

技术驱动因素

除了加密市场本身的结构性变化，技术驱动因素也在加速这种资金轮动，而这一点在市场上讨论得还不够充分。

• 投资渠道的打通。 金融科技和传统券商平台整合了加密货币交易（或者加密原生平台整合了美股交易），这确实降低了入场门槛，但其更深远的影响体现在「资金撤离」上。在之前的周期中，复杂的出入金流程让资金一旦进入加密市场就被锁在里面，从而推动了不同代币之间的有机轮动。而如今，同样丝滑的出入金通道意味着资金可以毫无阻碍地在加密货币和美股之间自由穿梭。
• 认知优势（The edge）。 散户似乎越来越被美股吸引，部分原因在于他们通过 AI 获得了一种全新的优势。大语言模型（LLMs）极大地提升了散户的分析能力，让他们产生了一种能与机构公平竞技的错觉。

但在加密市场，这种感觉是不存在的。虽然你也可以基于数据对加密项目进行分析，但加密领域缺乏共识性的估值框架和代币价值捕获机制，同时可投资的标的还在无限膨胀，这使得散户很难在这里找到那种「优势在握」的感觉。

结论

散户曾经是加密市场最可靠的条件反射式需求来源，但现在，他们的风险偏好正越来越多地在别处得到满足。美股提供了极具竞争力的波动性，赋予了散户不断增强的分析优势，而且通过手机里的同一个 App，资金就能在加密市场和美股之间实现无缝切换。加密货币在散户的投资组合中依然有一席之地，但它现在只是众多博弈工具中的一个，而不再是投机的首选载体。

这种转变也应该重塑投资者观察市场的视角。一些屡试不爽的指标已经失效。对于加密投资者来说，要想取得成功，仅仅寻找风险偏好的先行指标并将其与加密原生的框架结合，已经远远不够了。投资者需要越来越多地通过多资产投资组合的视角来看待加密货币，就像在美股和固定收益市场中早已经成为标准操作那样。

原创｜Odaily 星球日报（@OdailyChina）

作者｜Wenser（@wenser 2010）

近日，2025 Q4 财报发布后，“稳定币第一股”Circle（CRCL）股价迎来了久违的强势反弹，两日内涨幅超 45%，今日一度触及 90 美元，创去年 11 月以来新高。在跌跌不休的加密概念股市场中，Circle（CRCL）一时风头无两，各大机构及分析师也开始了自己的摇旗呐喊，不少交易员甚至再次喊出“Circle 股价仍有十倍空间”的豪言壮语。

热捧情绪背后，市场更为关注的，或许是本次价格反弹的背后动因，因为这直接决定了 Circle（CRCL）股价上涨能否继续。Odaily星球日报将从 Circle 业务表现、机构观点、AI“船票”以及预测市场等方面对该问题予以简要分析，试图以此厘清 Circle 的下一波增长点源自何方这一关键命题。

Circle 业务基本面变革：从稳定币迈向互联网金融基建

提起 Circle，或许很多人对其的认识仍然停留在“稳定币赛道万年老二”的刻板印象上，但从 2025 年的业绩表现与数据增长层面而言，Circle 旗下的稳定币 USDC 正在快速追赶 Tether 旗下的稳定币 USDT。

Circle 近期成绩单：USDC 2025 年交易量达 18.3 万亿美元，位居行业第一

据 Artemis 网站数据，2025 年全球稳定币交易量同比激增 72%，达到创纪录的 33 万亿美元；其中，Circle 发行的 USDC 交易量达 18.3 万亿美元，位居首位；与之相对，Tether 的 USDT 交易量仅为 13.3 万亿美元。

时间进入 2026，USDC 的交易笔数规模仍然异常迅猛：2 月初，Circle CEO Jeremy Allaire 发文表示，根据 Artemis 数据显示，1 月 USDC 链上交易笔数规模超过 8.4 万亿，而稳定币市场总链上交易笔数规模为 10 万亿，链上交易笔数规模方面，USDC 占市场总体份额的 84%。换言之，在无人注意的角落，USDC 的交易活跃度已在悄然攀升。不仅如此，USDC 的流通量增速也在快速提升，截至当地时间 2 月 12 日，USDC 发行量曾在一周内增加约 26 亿枚。

作为对比，贵为“稳定币龙头”的 USDT 市值2 月下滑 0.8% 至 1836.1 亿美元，延续 1 月份约 1% 的回落趋势，为 2022 年 Terra 事件以来首次连续两个月出现收缩。

最后，细看其 2025 财年业绩报告，Circle 2025 年末的 USDC 流通量为 753 亿美元，同比增长 72%；2025 年 Q4 USDC 链上交易量为 11.9 万亿美元，同比增长 247%，Q4 总收入达到约 7.7 亿美元，较去年同期激增 77%；2025 财年总收入和储备金收入为 27 亿美元，同比增长 64%。尽管其持续经营业务净亏损达到 7000 万美元，但主要受高达 4.24 亿美元的首次公开募股（IPO）相关股权激励支出影响，但 Circle 预计 USDC 流通量未来仍将保持约 40%的年增长率，并预计除储备收入外的其他业务收入将在 2026 年达到约 1.7 亿美元，高于 2025 年的约 1.1 亿美元。

个人猜测，USDC 的流通量增长、交易笔数增长的或受 AI Agent 等加密支付需求、交易量节节攀升的预测市场需求以及 GENIUS Act 监管法案通过后的机构业务需求等联合驱动。这一点，我们会在后面详细说明。

机构观点一览：有人逢低抄底，有人仍看好 Circle 将“跑赢大盘”

目前，市场上对于 Circle 股价后续表现呈明显分野：有投资机构持续抄底、不断买入；也有机构看好其商业模式升级，从稳定币转型为金融科技基础设施；但也有研究机构认为此次股价反弹主要为爆空驱动，不具备可持续性。

伯恩斯坦：Circle 股价剑指 190 美元，维持“跑赢大盘”评级

伯恩斯坦指出，Circle 如今已不再被视作单纯的加密资产“代理投资标的”，而是转变成为了一家金融科技基础设施服务提供商，其公司业务定位已有深刻转变。该公司分析师团队认为，在这场“全球经济系统根本性变革”中，Circle 将扮演关键作用，并在最新研究报告中再次确认对其 “跑赢大盘（Outperform）”评级和 190 美元目标价，暗示公司股价仍有显著上涨空间。

不仅如此，伯恩斯坦分析师 Gautum Chhugani 等人还在报告中指出，Circle 第四季度业绩的表现明显与整体加密市场趋势分化，强调公司正在向核心互联网基础设施提供商的方向发展，而不仅仅是稳定币或加密代币业务。

Ark Invest：用真金白银说话，Circle（CRCL）股票持仓总价值近 3.5 亿美元

与研究机构不同，硅谷知名投资人“木头姐” Cathie Wood 名下投资机构 Ark Invest 一直都是 Circle 的“主力买家”。

2 月初，交易文件显示，Ark Invest 通过旗下两只 ETF 买入约 940 万美元的 Circle 股票；

2 月 12 日，Ark Invest 再次增持 75,559 股 Circle（CRCL），价值约 440 万美元。

据公开信息整理，截至撰稿时，Ark Invest 通过旗下 ARKK（ARK Innovation ETF）、ARKF（ARK Fintech Innovation ETF）和 ARKW（ARK Next Generation Internet ETF）3 只基金共持有约 4,015,642 股 Circle（CRCL），总市值约 3.49 亿美元（以 87 美元计算）。

先锋集团：Circle（CRCL）持仓超 565 万股，一度浮亏超 4 亿美元

2 月 14 日，据全球第二大基金管理公司先锋领航集团（Vanguard Group）向美 SEC 提交的最新 13F 文件显示，其目前累计持有 5,653,110 股 Circle 股票 CRCL(现价值 3.394 亿美元)，建仓成本 7.396 亿美元，目前浮亏逾 4 亿美元。

随着 Circle（CRCL）股价回升至 87 美元左右（撰稿时股价），这笔近 7.4 亿美元的投资目前浮盈超 1.52 亿美元。

10x Research：Circle 因空头挤压暴涨

昨日，加密研究机构 10x Research 发文指出，近期 Circle 股价上涨的核心驱动并非财报数据本身，而是市场仓位结构，该结构更可能引发高概率的空头回补行情，而非单纯的基本面重估。据悉有对冲基金在财报发布前建立了大规模空头头寸，然而随着 Circle 股价单日飙升触发剧烈空头挤压行情，导致对冲基金单日亏损约 5 亿美元。10x Research 补充表示，本轮剧烈波动不仅体现 Circle（CRCL），还波及 Coinbase（COIN）及比特币，尽管 Circle 是明确的看多标的，但整体行情的幅度主要由加密市场整体仓位结构失衡所推动，新的市场催化剂或许即将出现，可能重塑市场叙事，随后市场交易逻辑或将重新回归基本面。换言之，10x Research 并不看好 Circle（CRCL）的后市表现。

综上来看，Circle 正处于从过往的“稳定币第一股”概念向的“金融科技基建”叙事转型的关键期，其稳定币 USDC 的业务表现值得期待，其他新营收流（非利息收入）也以 Q4 高达 3700 万美元的高毛利向市场证明了自己的造血能力。

而 Circle（CRCL）能否继续延续目前的强势上涨，或许与 3 大关键词息息相关——“AI 支付”、“预测市场”与“机构采用”。

USDC 的“增长助推器”：AI 支付、预测市场交易、机构大规模采用

在 Circle 的财报与 CEO Jeremy Allaire 的对外发言中，我们可以清晰地看到，Circle 目前的营收渠道正在快速扩展，而非如同以往高度依赖 USDC 稳定币发行业务。

此前，Circle 曾宣布 Circle Payments Network (CPN)已有 55 家金融机构注册，另有 74 家金融机构正在接受资格审查；L1 区块链网络 Arc 公共测试网已上线，吸引了超过 100 家参与者；USDC 得天独厚的采用率及集成优势，也赋予了 Circle 面向 AI Agent 的“自动化支付”能力。而这，或将成为其通往下一个互联金融时代的船票。

Circle 的“AI 船票”：x402 协议、AI Agent 经济与 A2A 交易

Circle 的第一张船票，来自 AI 支付方面。由 Coinbase 主导的 x402 标准于 2025 年一经推出就成为了市场热点，该协议允许 AI Agent 通过 HTTP 402 状态码直接用 USDC 支付服务，如 API 数据访问、计算资源或内容订阅，可以说是为 AI Agent “打通了支付的最后一公里”。USDC 由此得以无缝接入 AI Agent 经济体系，至于众多 AI 模型公司提出的 A2A（Agent to Agent）、M2M（Machine to Machine）等交易也将借助 USDC 得以循环流通。

此前，有分析师预测，到 2030 年 AI Agent 经济生态规模有望突破 30 万亿美元，Agentic AI 将主导 15% 的日常金融决策，这方面，USDC 具备超绝先发优势。

Circle 的“预测市场船票”：预测市场交易量续创新高，单周交易笔数超 3800 万次

驱动 USDC 及 Circle 业务数据增长的另一主要动因，或许要归功于业务数据不断攀升的预测市场赛道。

根据 Dune 数据，2 月 23 日，预测市场上周（2.16-22）交易笔数再创历史新高，达 3801 万次，其中 Polymarket 交易笔数为 2258 万次，位居首位；Kalshi 交易笔数为 1486 万次，排名第二。

与此同时，Circle 也在与预测市场巨头的平台级合作中持续发力——2 月初，Circle 宣布与 Polymarket 达成合作推动优化预测市场稳定币基础设施，Circle 将为预测市场引入透明、完全储备的稳定币基础设施，提高结算可靠性并减少摩擦，以支持链上金融市场的下一阶段发展。

基于集结冬奥会、世界杯等体育赛事的“预测大年”背景来看，USDC 交易量及托管收入还将迎来进一步增长。

Circle 的“机构采用船票”：法案、信托银行与合作生态

对于机构级用户而言，Circle 及 USDC 或许是当下唯一的“相对最优解”。主要原因在于：

其一，GENIUS Act 法案框架将推动数字美元储备大规模流入美国国债市场，助推 USDC 发行量及流通量进一步增长；

其二，Circle 于 2025 年 12 月获批设立国家信托银行（First National Digital Currency Bank），其融入传统金融体系的步伐进一步加快；

其三，Circle 的合作伙伴涵盖传统支付机构（如 Visa）、金融软件公司（如 Intuit）、预测市场头部平台（如 Polymarket）、区块链支付结算网络（如 Morph Network）以及加密货币交易所（如 Kraken、OKX、Bybit、Hyperliquid）等多个领域，已经逐步构建了属于自己的“生态护城河”。

结语：Circle 股价的隐忧在 Coinbase 分润、美国银行业绞杀

综上来看，Circle（CRCL）股价市场表现或将迎来一波强势反弹，但受限于加密市场整体行情及 CLARTITY 法案悬而未决等因素影响，其后市表现仍存在一定变数。

具体而言，其一，在每年瓜分近 10 亿美元稳定币“推广利润”的 Coinbase。据 BI 分析师 Paul Gulberg 和 Samuel Radowitz 评估，若支付采用率加速，在特朗普总统于 2025 年 7 月签署的 GENIUS 法案框架下，Coinbase 的稳定币收入有望增长两倍至七倍。对于一家股价同样承压的加密货币交易所而言，这必然是一块不可或缺的大蛋糕。

其二，作为“合规稳定币第一股”，Circle 注定将直面美国银行业的集体打压。尽管其信托银行申请获批，但正如 Standard Chartered 分析师在一份报告中所说，稳定币对全球及美国的银行存款构成真实风险，美国银行存款将随着稳定币市值的增长而减少，减少量约占稳定币市值的权重。其中美国区域性银行受到的影响最大，而投资银行受影响最小。报告显示，Circle 储备资产中仅有 14.5% 为银行存款，重新存款比例极低。同样，利益驱动下的传统银行很难对此坐视不理。

至于 Circle（CRCL）股价能否如文章开头中再次上演“10 倍奇迹”，除去去年的“稳定币热潮”的天时，或许还需要美国政府及监管部门提供的更多“地区性便利政策”来助其一臂之力。

 导言：重新定义预测市场的边界

预测市场是一个允许参与者针对未来不确定事件结果进行交易的市场，其合约价格反映了市场对该事件发生概率的共识判断。其在政治选举、宏观经济、体育赛事、加密资产、企业事件等领域表现出显著优于专家预测与民调的准确性。

预测市场本质是”信息金融化”工具——价格即概率。在高不确定性、强主观判断领域，预测市场具备显著优势。

2025 年全球预测市场总交易量约 502.5 亿美元。如果用交易量而非叙事来界定成熟度，预测市场在 2025 年才真正完成从【事件驱动的短期好奇心】到【持续性市场】的跃迁。

Kalshi 验证了行业不只是”有交易量”，而是开始体现商业化能力——其报告中声称创造约 2.6 亿美元手续费收入。尽管如此，预测市场还没有真正进入增长期，对比成熟金融的全球期货市场数百万亿美金的年交易规模，它今天更像 1982 年的金融期货，而不是 2020 年的加密货币。

与多数金融创新不同，预测市场没有经历长尾竞争，而是迅速向两家平台塌缩：Kalshi 与 Polymarket 合计占据 97.5%以上市场份额，其余所有平台合计交易量仅约 12.5 亿美元，属于边缘生态。

一、预测市场的本质：非注意力经济下的信息生产机制

预测市场已经不再是简单的交易形态创新，而正在演化为一种非注意力经济下的信息生产机制。

与传统注意力经济的核心差异在于：

• 价值不取决于点击、流量或热度
• 核心资产是认知和信息质量
• 市场参与者追求的是可验证、可交易、可引用的判断，而非短期的注意力曝光

在这种逻辑下，预测市场的竞争对象也发生了转变：

• 券商研究体系
• 咨询公司判断体系
• 媒体叙事权
• AI 训练后的概率输出

换言之，这是一个定价未来认知的市场。

当前阶段行业真正的分水岭，不在技术，而在三件事：是否能形成持续的信息流动性；是否进入”弱监管可容忍区”而非灰色套利区；是否被机构当作决策输入，而非散户娱乐工具。一旦这三点成立，预测市场的形态更接近 Bloomberg + 交易所 + 民调机构的混合体，而不是 Web3 应用。

问题定义权：被严重低估的核心资产

绝大多数人低估了预测市场最核心的资产——不是流动性，而是定义问题的能力。

谁掌握问题定义，谁就掌握：信息入口、交易语境、概率解释权。这与指数公司（如 MSCI）的权力结构高度相似。一个设计良好的市场问题，本质上是：可交易的认知框架。

 二、为什么预测市场的价值在 2024–2026 周期突然被重估？

2025 年并非偶然成为拐点，而是三类结构性因素叠加的结果。

2.1 监管明确化预期

• 2024 年美国多州和 CFTC 对事件合约监管态度趋于明确

• Kalshi 的合法路径打开传统机构资金入口，导致机构交易量突然放大

• 传统投资者开始把预测市场视为”可计入 alpha 的事件交易工具”，而不是灰色博彩

2.2 交易规模密集化 + 持续事件供应

• 过去预测市场事件多集中在政治或单次事件，交易周期短、波动大

• 2025 年出现高频化事件（体育、企业 KPI、加密市场事件），市场可以持续吸收资金

• 连续性事件让流动性形成自我增强循环：流动性带来信息深度 → 吸引更多交易 → 价格信号更准确

2.3 信息需求边际放大

• AI 时代虽数据泛滥，但”概率可信度”成为稀缺资产
• 量化基金、对冲基金、企业决策部门开始把预测市场价格视作真实信号来源

核心逻辑：不是流量用户增长，而是资本与信息需求触发的流动性集中化——这是预测市场真正的拐点。

2.4 三股结构性力量叠加

力量一：传统研究体系的”失效边际”正在显现

过去十年，卖方研究对宏观拐点预测显著滞后；买方逐渐将”共识形成速度”视为 alpha 来源；专家模型越来越像叙事工程，而非概率发现。

预测市场提供的是一种不同范式：不是”谁更聪明”，而是”谁愿意为判断付钱”。资金暴露本身成为信息筛选器。

力量二：AI 崛起后，人类社会反而更需要”真实信号源”

大模型可以生成判断，但无法承担风险。预测市场的独特性在于其不可替代的机制优势：

因此它成为 AI 时代极少数具备事实锚定机制的系统，这也是为什么越来越多量化基金开始把预测市场价格当作外生变量。

力量三：Web3 解决了一个关键约束——结算可信度

早期预测市场最大的问题不是没人预测，而是：谁来做庄？如何防赖账？如何全球参与？链上结算将信任从”相信运营方”降低为”相信代码执行”，使预测市场第一次具备跨司法区扩展能力。

三、头部平台规模对比（2025 实际体量）

① Kalshi — 当前流动性中心

• 2025 年名义交易量约 238 亿美元，同比增长超过 1100%

• 一度占据 55%–60%行业周度交易量，成为最具流动性的市场

• 在部分统计期内，全球市场份额升至 62.2%

• 单月交易量曾达到 13 亿美元级别

• 增长动力主要来自合规路径打开传统资金入口，而非加密用户扩张

Kalshi 选择了完全不同的策略：主动进入监管框架，把预测市场定义为”事件合约交易所”，试图复制期货市场的合法性路径。短期增长慢，但若成功，将打开养老金/RIA/机构资金配置的闸门。

② Polymarket — 加密原生流动性枢纽

• 2025 年全年交易量约 220 亿美元

• 在部分月份仍保持数亿美元级别月度交易规模

Polymarket 走的是全球无许可流动性路径：快速形成事件覆盖密度，利用链上降低参与摩擦，用交易活跃度替代合规深度。

其真正价值不是交易量，而是建立了世界上第一个”实时政治概率曲线”——这类数据在传统体系中从未存在。

③ 第二梯队平台（总量占比极小，但代表未来分化方向）

尽管市场高度集中，仍出现若干探索型平台，如 Azuro、TrendleFi 等。这些平台合计只贡献约 12.5 亿美元交易量，说明行业尚未进入”百花齐放”，而是仍处在基础设施确权阶段。

Augur 代表第一代去中心化实验的局限：过度强调”无需信任”，忽视真实交易者体验，没有解决问题分发与流动性获取。这说明预测市场不是纯技术问题，而是市场设计问题。

逻辑结论：预测市场的核心不是技术，而是流动性和事件设计能力的复合护城河。低流动性平台很难通过分散化竞争胜出。

 四、为什么大多数预测市场会失败？

历史上失败的平台，并非输在技术，而是输在市场微观结构。

4.1 把预测市场当作”事件赌场”

这一错误导致：高频噪音压倒信息交易者，做市资金无法长期停留，Sharpe Ratio 不可持续。成功的预测市场，必须让信息型交易者有结构性优势。

4.2 流动性来源错配

预测市场需要的不是散户，而是：宏观交易员、政策研究员、行业专家、风险对冲者。他们提供的是信息驱动的交易流，而不是博彩性交易流。

4.3 结算频率设计错误

如果市场结算周期太短，会退化为博彩；如果太长，会失去资本效率。最佳区间通常是 2 周至 6 个月的信息半衰期事件，这恰好对应现实世界”可形成分歧但仍可验证”的时间窗口。

五、垂直赛道分析：四大高增长细分方向

随着通用型预测市场窗口期逐渐关闭，赛道机会正向垂直化方向集中。体育、创作者经济、AI 预测与社交 Bot 互动成为当前增长最快的四大细分赛道。

5.1 体育赛道

关键逻辑

体育赛事天生具有高频赛程和明确结果，易于量化预测，同时形成高粘性用户群。平台通过中间件（如 Azuro Protocol）可快速搭建交易市场和赔率系统，降低技术门槛。

代表项目

• Football.fun：短期 TVL 超过 1,000 万美元，用户活跃度高

• Overtime：结合社区互动与衍生品交易，形成闭环生态

• SX Network、Azuro Protocol：为体育预测提供公链与中间件支持

用户行为特征

• 高频参与、即时下注、围绕赛事活跃交易

• 用户操作易受社群和社区推荐影响

• 偏好杠杆工具和短周期合约，追求快速反馈

趋势与机会

未来 1-3 年，体育赛道将进一步专业化：高频衍生品、杠杆交易与跨链聚合将成为标准配置，通过社群和赛事生态形成”体育预测 + 社区经济”的复合增长模式。

5.2 创作者经济赛道

关键逻辑

预测市场与创作者经济结合，将市场生成和收益分配直接赋能 KOL。用户在参与预测的同时，也成为社区内容生产者，通过创作者分成激励形成闭环生态，病毒式增长效果显著。

代表项目

• Melee：提供 20%创作者分成，激励 KOL 带动市场生成

• Index.fun：30%创作者收益，将预测结果打包成”创作者指数”，提升二次交易和社群参与度

趋势与机会

未来创作者赛道将走向指数化和平台化：平台可通过预测指数、NFT 化激励和分成机制，将创作者影响力转化为可交易资产。

5.3 AI 预测赛道

关键逻辑

AI 正从辅助工具升级为核心产品，承担市场生成、事件解析、内容生产和结算功能。通过智能代理和 Copilot，平台实现零成本创建、无限供给和自动化结算，大幅降低运营成本。

代表项目

• OpinionLabs：AI 代理生成事件市场，自动结算预测结果

• BuzzingApp：AI 驱动零人工操作，支持高速事件迭代和结算

趋势与机会

未来 1-3 年，AI 将成为预测市场标配：市场生成自动化、智能结算、事件解析及风控全链路 AI 化，将催生新型高频和高智能化产品，同时吸引专业量化交易者。

5.4 社交 Bot 互动赛道

关键逻辑

前端轻量化和社交嵌入降低用户操作门槛，将预测交易直接嵌入 Telegram、X 平台推文或内容钱包中，形成”社交即交易”的闭环。

代表项目

• Flipr、Noise：Telegram Bot 一键下单，将复杂交易操作简化

• XO Market：聚合多个平台订单，提供杠杆和止盈止损功能，满足专业用户需求

趋势与机会

未来社交 Bot 赛道将深度整合平台聚合器和杠杆工具，实现跨链流动性整合，并通过社交嵌入进一步扩大用户覆盖，成为预测市场”增长发动机”。

总结：垂直赛道的崛起体现了预测市场从通用型信息工具向”衍生品化 + 数据服务化 + AI 嵌入 + 创作者/社交生态化”方向演进的趋势。每个赛道均形成完整的逻辑链条：市场驱动 → 用户行为 → 技术支撑 → 投资机会。

六、小型预测市场的突破口

即便行业集中度极高，小型平台仍有几类可切入的”蓝海”：

6.1 垂直化 / 利基市场

• 体育专业赛事、电竞、行业 KPI

• 企业内部预测市场、专业协会事件

• 特定行业或区域政策事件

逻辑：主流平台无法覆盖的深度或专业事件可以形成高价值但低交易量市场。

6.2 数据产品化 + B2B 嵌入

• 不直接做交易，而是把价格信号做成 API / 指数产品卖给基金或企业

• 核心优势是低监管风险 + 可持续商业模式

6.3 体验差异化 / 信息增值

• 提供预测前置分析工具、社区共识机制

• 让预测成为”认知增值而非纯交易”，提高用户黏性

核心逻辑：小型平台要规避流动性正面竞争，而是专注高价值、低规模场景 + 数据输出型商业模式。

七、投资视角：结构性基础设施才是真正的押注方向

未来可能出现的高价值方向包括：

• 预测市场数据 API（卖给量化基金）

• 企业级决策市场 SaaS

• 做市与风险中介

• 概率指数产品（类似 VIX 的 Future Expectation Index）

真正的护城河将属于：控制概率分发，而非撮合交易的人。

7.1 VC 实际投资方向全景

7.2 关键融资信号解读

The Clearing Company 完成约 1500 万美元融资，投资人包括 Union Square Ventures、Coinbase Ventures、Haun Ventures、Variant。这是非常关键的信号：资本开始把预测市场当成需要 clearinghouse 的正式资产类别。

Kalshi 估值升至 50 亿美元；FanDuel 与 CME 也准备推出预测市场产品参与竞争；到 2025 年，机构资金已占预测市场资本约 55%。这意味着它正在经历类似 2017 DEX → 2021 DeFi → 2024 预测市场技术栈的演化路径。

八、未来趋势与进化方向

8.1 机制演进：衍生品化深化

预测市场将从”事件结果预测”逐步向高频交易、结构化期权、杠杆合约靠拢。典型路径：

• 短周期事件合约（如 Limitless 30 分钟合约）→ 高频波动率交易工具

• 杠杆化交易（Flipr 5x）→ 与 DeFi 杠杆协议整合，形成链上衍生品生态

• 区间预测、价差套利 → 逐步演化为结构化期权和金融衍生品

同时，跨链和跨平台流动性整合成为核心竞争力。聚合器将不同平台订单簿合并，提供最优价格与结算方案，类似”预测市场 1inch”。

8.2 产品演进：数据服务化 + AI 嵌入

预测市场价格已体现”事件概率”，未来会成为机构量化、资产配置、风险管理的核心数据源。产品形态将包括：

• 数据订阅：提供实时市场概率、头部账户行为、套利机会

• 指数化：将不同预测结果组合成”创作者指数”或”事件指数”，便于二次交易或嵌入 DeFi

• 可视化终端：Polysights 风格的”预测市场彭博终端”，直接提供策略信号

与此同时，AI 将参与市场生成、自动结算、内容解析与风控：自动生成事件市场（零人工干预），智能结算与赔率调整，AI Agent/Copilot 参与交易预测。

8.3 基础设施演进：模块化与可组合

预测市场将更像 DeFi 乐高：市场生成、结算、流动性、预言机、AI Agent 等模块化，项目可即插即用，降低技术门槛，支持多链部署。

• Gnosis CTF → 标准化资产发行

• Azuro Protocol → 博彩中间件

• Polymarket/Kalshi → 核心结算层

多链部署与跨链订单聚合成为标准：Base、Polygon、Solana 等链成为垂直赛道承载基础。

8.4 用户体验演进

前端交互向社交化、轻量化、即时化演进：Bot（Telegram/社交平台）、一键下单、杠杆操作嵌入内容生态。AI + 智能预言机降低人工操作与成本，自动化结算、智能事件解析提高平台可扩展性。

未来 1-3 年，预测市场会呈现”衍生品化 + 数据服务化 + AI 嵌入 + 可组合基础设施”四轮驱动的加速发展态势。从原本的信息聚合工具，演变为金融衍生品市场 + 数据服务 + AI 生态 + 创作者/垂直赛道整合的综合体。投资价值集中在基础设施模块、数据服务、垂直赛道应用、AI 与交互层创新。

结语：一种新的社会基础设施

预测市场并不是金融的边缘创新，而是在尝试解决一个极其基础的问题：

人类如何为不确定性形成可执行共识

当信息过载、AI 泛化、专家失灵同时发生时，这种机制的重要性才刚刚开始显现。

它更像一种新的社会基础设施，而不是一种资产类别。

原文作者：Ada，深潮 TechFlow

2 月 24 日，星期二。华盛顿，五角大楼。

Anthropic CEO Dario Amodei 坐在国防部长 Pete Hegseth 对面。据 NPR 和 CNN 多家媒体援引知情人士透露，会面的气氛“礼貌”，但内容一点都不客气。

Hegseth 给了他一个最后通牒：周五下午 5:01 之前，放开 Claude 的军事使用限制，允许五角大楼将其用于“所有合法用途”，包括自主武器瞄准和国内大规模监控。

否则取消 2 亿美元合同。启动《国防生产法》，强制征用。将 Anthropic 列为“供应链风险”，这等同于把它归入俄罗斯和中国敌对实体的黑名单。

同一天，Anthropic 发布了第三版“负责任扩展政策”（RSP 3.0），悄悄删掉了公司成立以来最核心的一条承诺：如果无法保证安全措施到位，就不训练更强大的模型。

也是同一天，Elon Musk 在 X 上发帖说：“Anthropic 大规模窃取训练数据，这是事实。”同时，X 的社区笔记补充了 Anthropic 因使用盗版书籍训练 Claude 而支付 15 亿美元和解金的报道。

七十二小时内，这家自称有“灵魂”的 AI 公司，同时扮演了三个角色：安全殉道者、知识产权窃贼、五角大楼的叛徒。

哪个才是真的？

也许都是。

五角大楼的“要么服从，要么滚”

故事的第一层很简单。

Anthropic 是第一家获得美国国防部机密级访问权限的 AI 公司。去年夏天拿到的合同，上限 2 亿美元。OpenAI、Google、xAI 随后也各拿了同等规模的合同。

据 Al Jazeera 报道，Claude 曾被用于今年 1 月的一次美军行动。报道称该行动涉及委内瑞拉总统马杜罗的绑架。

但 Anthropic 划了两条红线：不支持全自主武器瞄准，不支持对美国公民的大规模监控。Anthropic 认为，人工智能的可靠性不足以操控武器，而且目前还没有任何法律法规规范人工智能在大规模监控中的应用。

五角大楼不买账。

白宫 AI 顾问 David Sacks 去年 10 月在 X 上公开指控 Anthropic“以恐惧为武器，搞监管俘获”。

竞争对手已经跪了。OpenAI、Google、xAI 都同意让军方将其 AI 用于“所有合法场景”。Musk 的 Grok 本周刚获批进入机密系统。

Anthropic 是最后一个站着的。

截至发稿，Anthropic 在最新发表的声明中表示，他们并没有打算让步。但周五 5:01 的大限，已经近在眼前。

一位匿名的前司法部与国防部联络员对 CNN 表示了困惑：“你怎么能同时宣布一家公司是‘供应链风险’，又强迫这家公司为你的军队工作？”

好问题，但这不在五角大楼考虑范围之内。他们在乎的是，如果 Anthropic 不妥协，将采取强制手段，或者，成为华盛顿弃儿。

“蒸馏攻击”：一场打脸式的控诉

2 月 23 日，Anthropic 发了一篇措辞激烈的博客，指控三家中国 AI 公司对 Claude 进行了“工业级蒸馏攻击”。

被告是 DeepSeek、Moonshot AI、MiniMax。

Anthropic 指控它们通过 2.4 万个伪造账户，对 Claude 发起超过 1600 万次交互，定向提取 Claude 在智能体推理、工具调用和编程方面的核心能力。

Anthropic 把这件事定性为国家安全威胁，声称蒸馏后的模型“不太可能保留安全护栏”，可能被威权政府用于网络攻击、虚假信息和大规模监控。

叙事很完美，时机也很完美。

恰好在 特朗普政府刚刚放宽对华芯片出口管制之后，恰好在 Anthropic 需要为自己的芯片出口管制游说立场寻找弹药的时候。

但是 Musk 开了一枪：“Anthropic 大规模窃取训练数据，还为此支付了数十亿美元和解金。这是事实。”

AI 基础设施公司 IO.Net 联合创始人 Tory Green 表示：“你们用全网的数据训练自己的模型，然后别人用你们的公共 API 学习你们，就叫’蒸馏攻击’了？”

Anthropic 把蒸馏叫“攻击”，但这件事在 AI 行业是家常便饭。OpenAI 用它压缩 GPT-4，Google 用它优化 Gemini，连 Anthropic 自己也在做。唯一的区别是，这次被蒸的是它自己。

据新加坡南洋理工大学 AI 教授 Erik Cambria 对 CNBC 表示：“合法使用和恶意利用之间的边界往往是模糊的。”

更讽刺的是，Anthropic 刚为使用盗版书籍训练 Claude 支付了 15 亿美元和解金。它用全网的数据训练模型，然后指控别人用它的公开 API 学习它。这不是双标，这是三标。

Anthropic 本想扮演受害者，结果被扒成了被告。

安全承诺的拆除：RSP 3.0

就在与五角大楼对峙、与硅谷互撕的同一天，Anthropic 发布了第三版负责任扩展政策。

Anthropic 首席科学家 Jared Kaplan 在接受媒体采访时表示：“我们觉得停止训练 AI 模型对任何人都没有帮助。在 AI 快速发展的背景下，单方面做出承诺……而竞争对手在全速推进，这没有意义。”

换句话说，别人不讲武德，我们也不装了。

RSP 1.0 和 2.0 的核心是一条硬性承诺，如果模型的能力超过了安全措施的覆盖范围，就暂停训练。这条承诺让 Anthropic 在 AI 安全圈获得了独一无二的声誉。

但 3.0 删了。

取而代之的是一个更“灵活”的框架，即把 Anthropic 自己能做的安全措施和需要全行业协作的安全建议分成两条轨道。每 3-6 个月发一份风险报告。请外部专家审阅。

听起来很负责？

来自非营利组织 METR 的独立审查员 Chris Painter 在看完政策早期草案后对表示：“这说明 Anthropic 认为需要进入’分诊模式’，因为评估和缓解风险的方法跟不上能力增长的速度。这更多地证明了社会对 AI 潜在灾难性风险没有做好准备。”

根据 TIME 报道，Anthropic 花了将近一年时间内部讨论这次改写，CEO Amodei 和董事会全票通过。官方说法是，原来的政策设计初衷是推动行业共识，结果行业根本没跟上。特朗普政府对人工智能发展采取了放任自流的态度，甚至试图废除各州的相关法规。联邦层面的人工智能法律遥遥无期。尽管在 2023 年建立全球治理框架似乎还有可能，但三年过去了，这扇门显然已经关闭。

一位长期跟踪 AI 治理的匿名研究员说得更直接：“RSP 是 Anthropic 最值钱的品牌资产。删掉暂停训练承诺，就像一家有机食品公司悄悄把’有机’两个字从包装上撕下来，然后告诉你他们现在的检测更透明了。”

3800 亿估值下的身份撕裂

2 月初，Anthropic 以 3800 亿美元估值完成 300 亿美元融资，亚马逊是锚定投资者。自成立以来，就实现了 140 亿美元的年化收入。过去三年，这一数字每年都增长超过 10 倍。

同时，五角大楼威胁将其列入黑名单。Musk 公开指控其数据盗窃。自己的核心安全承诺被删除。Anthropic 的人工智能安全负责人 Mrinank Sharma 辞职后在 X 上写道：“世界正处于危险之中。”

矛盾？

或许矛盾是 Anthropic 的基因。

这家公司由前 OpenAI 高管创立，因为他们担心 OpenAI 在安全问题上走得太快。然后他们自己建了一家公司，以更快的速度构建更强大的模型，同时告诉全世界这些模型有多危险。

商业模式可以概括为一句话，我们比任何人都更害怕 AI，所以你应该出钱让我们来造 AI。

这个叙事在 2023-2024 年完美运转。AI 安全是华盛顿的热词，Anthropic 是最受欢迎的游说者。

2026 年，风向变了。

“woke AI”成了攻击标签，州级 AI 监管法案被白宫阻击，Anthropic 支持的加州 SB 53 虽然签署成法，但联邦层面一片荒芜。

Anthropic 的安全牌，正在从“差异化优势”滑向“政治负资产”。

Anthropic 在做一个复杂的平衡术，它需要足够“安全”来维持品牌，又需要足够“灵活”来不被市场和政府抛弃。问题是，两头的容忍空间都在缩小。

安全叙事，还值多少钱？

把三件事叠在一起看，画面就清楚了。

指控中国公司蒸馏 Claude，是为了强化芯片出口管制的游说叙事。为了在军备竞赛中不掉队，删除了安全暂停承诺。拒绝五角大楼的自主武器要求，是为了保住最后一层道德外衣。

每一步都有逻辑，但每一步之间又互相矛盾。

你不能一边说中国公司“蒸馏”你的模型会危害国家安全，一边删掉防止你自己的模型失控的承诺。如果模型真的那么危险，你应该更谨慎，而不是更激进。

除非你是 Anthropic。

在 AI 行业，身份不是由你的声明定义的，是由你的资产负债表定义的。Anthropic 的“安全”叙事，本质上是一种品牌溢价。

在 AI 军备竞赛的早期，这种溢价值钱。投资者愿意为“负责任的 AI”支付更高的估值，政府愿意为“可信赖的 AI”开绿灯，客户愿意为“更安全的 AI”付费。

但 2026 年，这个溢价正在蒸发。

Anthropic 现在面临的，不是“要不要妥协”的选择题，而是“先向谁妥协”的排序题。向五角大楼妥协，品牌受损。向竞争对手妥协，安全承诺作废。向投资者妥协，两头都得让。

周五下午 5:01，Anthropic 会交出它的答案。

但无论答案是什么，有一件事已经确定：那个曾经靠“我们和 OpenAI 不一样”立足的 Anthropic，正在变得和所有人一样。

身份危机的终点，往往是身份的消失。

优秀的文章能让市场将「情景推演」混淆成「现实预言」。

2026 年 2 月 22 日，一篇名为《The 2028 Global Intelligence Crisis》的报告，引爆了社交媒体和金融市场，浏览量突破 2700 万。报告发布当日，IBM 重挫 13%，DoorDash、American Express、KKR 等一众公司股价纷纷下跌 6% 以上。

这篇报告出自 Citrini Research 的创始人 James van Geelen 之手。这位 33 岁的研究者在 X 上拥有超过 18 万粉丝，其 Substack 在财经类作者中排名第一，主打主题股权投资与全球宏观研究，风格以跨资产、横向联想著称，真实投资组合自 2023 年以来回报超过 200%。报告以情景推演的形式，虚构了一个设定在 2028 年的未来：AI 在短短两年内大规模替代白领劳动力，由此引发消费萎缩、软件资产违约、信用紧缩，最终将经济推入一种”技术性繁荣”与”社会性衰退”并存的畸形状态。Van Geelen 在文首标注：”这篇文章讲的是一个可能的情景，并非一则预言。”但市场显然没有耐心去区分这两者。

不过，比短暂的市场恐慌更值得关注的，是这篇文章在过去几天引发的广泛讨论。从学术界到投资圈，从华尔街到中文互联网，十几篇不同角度的回应文章相继出现。相比于只听信某一种极端的结论，也许我们能从各方观点的「分歧与交叠」中拼凑出更清晰的未来。

Citrini 说了什么

Citrini 文章中的逻辑线索并不复杂：AI 能力的跃进导致白领岗位的大规模替代 → 失业攀升引发消费支出萎缩 → 以 SaaS 为底层资产的结构化金融产品遭遇违约潮 → 信用紧缩蔓延至更广泛的金融体系 → 经济陷入一种”技术性繁荣”与”社会性衰退”并存的畸形状态。

这条因果链的每一个环节都并非空穴来风。但将它们首尾相连、一气呵成地推演至危机，则需要一系列颇为激进的前提假设。

拆解这条链条的方式有很多。我们不妨沿着三个核心分论点，即劳动力替代的速度与规模、需求崩塌的传导机制、金融危机的可能性，依次展开，看看围绕每一个环节，不同声音究竟在争论些什么。

不破不立

Citrini 推演的起点是 AI 对白领劳动力的大规模替代。在他的叙事中，这一过程在 2026 至 2028 年间骤然加速，法律、金融分析、软件开发、客户服务等领域的从业者首当其冲。

企业在 AI 模型供应商和在线劳动力平台上的支出占比变化量，按行业的 AI 暴露程度分组

确有证据支持了 Citrini 的观点。Bick、Blandin 与 Deming 的一项基于企业支出数据的实证研究显示，在 ChatGPT 发布后，AI 暴露程度最高的企业（即此前在在线劳动力市场上支出占比最大的企业）显著增加了对 AI 模型提供商的支出，同时减少了在在线劳动力市场上的支出，降幅达到约 15%。值得注意的是，这种替代并非”等额置换”——企业每减少 1 美元的劳动力市场支出，仅增加了 0.03 至 0.30 美元的 AI 支出。换言之，AI 正在以远低于人工的成本完成同等工作量。

但 Citrini 或许高估了转变发生的速度。有反驳者以美国的房地产经纪人行业为例，尽管技术早已具备大幅削减经纪人数量的能力，但这个行业至今仍然雇佣着超过 150 万人。制度的惯性、监管的壁垒、行业内部的利益博弈，构成了一道远比技术更坚固的防线。他认为，Citrini 严重低估了「制度势能」的阻力。

还有反驳者引用 Kimball、Basu 与 Fernald 1998 年的研究指出，技术冲击在历史上往往是对供给侧的正向刺激——短期内可能伴随就业结构的调整，但长期来看，它创造的产出空间远大于它摧毁的岗位。

事实上，回顾历史上每一轮通用目的技术的扩散，从实验室到大规模渗透的过程总是比技术本身的成熟速度慢得多。电力花了 30 年才从 5% 的家庭普及率达到 50%，电话用了 35 年，即便是扩散速度最快的智能手机也需要 5 年。AI 的技术能力或许已经足以颠覆许多行业，但技术能力与制度吸收之间的鸿沟，从来都不是靠能力本身就能弥合的。

Citrini 叙事的第二个关键环节是需求端的螺旋下行：失业 → 收入减少 → 消费萎缩 → 企业盈利下滑 → 进一步裁员。

Citrini 在这一环节混淆了需求侧通缩和供给侧通缩。前者意味着消费者的购买力萎缩，后者则是技术进步压低了生产成本——AI 驱动的价格下降，本质上更接近后者，类似于过去几十年间电子产品和通讯服务的价格轨迹。有分析者认为，杰文斯悖论将依然生效：当 AI 把法律咨询、医疗诊断、软件开发等服务的成本大幅压低时，过去因价格高昂而被大量人群排斥在外的需求将被释放出来，总量不是萎缩，而是爆炸性增长。与此同时，「莫拉维克悖论」也将发挥作用。对机器而言，真正困难的往往不是高深的逻辑推演或海量数据检索，反而是人类习以为常的肢体运动、感官认知和情感交流。这意味着体力劳动和需要精细感知的服务业岗位，可能比我们想象的更具韧性。

但杰文斯悖论也可能失效。芝加哥大学经济学教授 Alex Imas 提出，如果 AI 自动化了绝大部分劳动，而劳动收入在总收入中的占比急剧下降，那么谁来购买这些被高效生产出来的商品和服务？这触到了分配机制本身。当产出能力趋于无限而有效需求趋于集中时，我们面对的或许不是一场衰退，而是一种经济学教科书尚未充分讨论过的失衡——物质丰盈却无法触及。

管中窥豹

Citrini 推演中跨度最大的部分，是从就业冲击到金融危机的传导。在他的叙事中，以 SaaS 收入为底层资产的结构化金融产品（他称之为”Software-Backed Securities”）在 AI 转型浪潮中遭遇大面积违约，触发了一场类似 2008 年的信用紧缩。

然而评论者指出，与 2008 年相比，当前美国企业部门的杠杆率远为健康，银行体系在经历了 Dodd-Frank 改革和多轮压力测试之后也远比彼时坚固。

相对于 2008 年经济危机前夕，当前美国金融体系的各项韧性指标已大幅改善：银行一级资本充足率从 8.1% 升至 13.7%，家庭部门债务与可支配收入之比从 130% 降至 97%，不良贷款率从 1.4% 降至 0.7%。

即便部分 SaaS 公司确实面临收入下滑，其规模也不足以引发系统性的信用危机。前彭博社财经专栏作者 Nick Smith 认为，Citrini 在这一环节犯了一个常见的错误：将微观层面的行业冲击线性外推为宏观层面的系统风险。对于需求崩塌，Smith 给出的答案是财政政策。如果失业真的大幅攀升，政府完全有能力也有意愿通过大规模的财政刺激来托底需求。

制度的反应能力似乎也被低估了，以 COVID 时期的政策响应为例，2020 年 3 月 11 日 WHO 宣布疫情大流行，仅仅 16 天后，规模达 2.2 万亿美元的 CARES Act 便已签署生效。在此后一年内，美国累计推出 5.68 万亿美元的财政刺激，相当于 2020 年 GDP 的约 25%。

如果 AI 驱动的失业真的以 Citrini 所描述的速度和规模出现，政策端的干预不太可能缺席。

还有评论者从更基础的层面发出质疑。技术上的末日论，普遍来自于对人文的缺乏信仰。Citrini 的推演将市场视为一台无人值守的机器，任由「因果」自行展开，直至崩溃。但现实中的经济体系并非如此运作。法律、制度、政治、文化、意识形态深刻地决定着真实世界吸收技术冲击的方式。

共识与分歧

我们或许可以尝试标注一些共识和分歧。

AI 正在、并将继续改变白领劳动力的需求结构，这一点几乎无人否认，分歧仅在于改变的速度和规模。此外，过渡期的痛苦是真实存在的，不应被长期乐观所遮蔽。以及，政策响应的质量和速度将在很大程度上决定结果的好坏。

分歧存在于更底层的逻辑中。有人认为这一次的技术冲击在速度和广度上可能超越历史先例，因此历史类比的适用性有限；也有人更信任制度的适应性和历史的可重复性。

抬头

Citrini 的文章存在不少问题，逻辑勾连过于紧凑、制度反应被系统性低估、从微观行业冲击到宏观系统风险的跳跃缺乏足够的中间论证。但它最根本的问题，或许在于一种对人类社会的低估：它假定了一个静态的制度环境，在其中，技术以近乎不可阻挡的速度碾压一切。历史上技术末日论层出不穷，它们在技术逻辑上往往无懈可击，却几乎无一例外地忽略了「人」这个变量。人类社会的复杂性、它的摩擦力、它的冗余、它那些看似低效的制度安排，恰恰构成了一种强大的、分布式的抗冲击能力。我们有充足的时间来规避那些被推演出的末日，前提是我们不被推演本身吓住。

那些乐观叙事呢？「杰文斯悖论」是一个关于长期趋势的观察。「莫拉维克悖论」告诉我们体力劳动暂时安全，但没有告诉我们那些被替代的白领该何去何从。历史类比是有启发性的，但历史从来不会精确地重复，它只是踩着韵脚。乐观叙事需要时间来检验，而我们正身处检验的起点。

末日论生产，焦虑者买单。锻造自己的判断，承担风险，经营仓位，而不是沉溺在那些「一眼望到头」的文章中。

原创 | Odaily 星球日报（@OdailyChina）

作者｜Azuma（@azuma_eth）

北京时间今日凌晨，Jack Dorsey（也是 Twitter 的创始人）旗下金融科技公司 Block 宣布了一项大规模裁员计划 —— 将裁减近 4000 个岗位，员工总数将从超过 1 万人缩减至不足 6000 人，以推动更加精简、扁平化并以 AI 为核心的组织结构。

Jack Dorsey 本人是狂热的比特币死忠粉，信奉 Bitcoin Maximalist 主义，认为比特币终将成为互联网世界的原生货币。Block 在业务上亦与比特币牵连极深，除了直接在资产负债表上持有比特币，同时提供交易、钱包、挖矿等产品服务之外，Block 还是比特币核心开发者的长期资助方。

但这并不是本文的重点 —— 本文真正想强调的事情是，与其他受业务收缩而被迫裁员的公司不同，Block 是在业务收入以及利润率同步增长的上升期，主动选择了裁剪近 40% 的岗位，且在裁员的同时，Block 还将 2026 年的毛利润指引进一步上调到了 122 亿美元。

Jack Dorsey 在公告中解答了做出这一决定的原因：“有些事情已经发生了变化。我们已经看到，我们正在打造和使用的智能工具，加上更小、更扁平化的团队，正在催生一种全新的工作方式 —— 这从根本上改变了建立和运营一家公司的意义，且这一变化正在迅猛加速……与其被动接受变化，未来几个月或几年内慢慢裁员，不如当下主动求变。”

Jack Dorsey 所提到的变化并不新奇 —— AI 的快速发展，正在迭代传统的生产力增长范式。以往，企业想要实现提高生产力并扩大业务规模，主要依赖于员工数量的线性增长；但如今借助日新月异的 AI 工具，企业可以在保持甚至缩减员工数量的同时实现生产力的指数级增长。

海外大 V、产品增长专家 Aakash Gupta 指出，Block 并非首家做出此决定的公司：“Block 并非孤例，ASML 上个月裁员 1700 人，同时还公布了创纪录的订单规模；Salesforce 在 AI 开始处理 50% 的客户互动工作后裁员 5000 人；亚马逊去年 1 月裁员 16000 人，10 月又裁了 14000 人……这些公司在做出裁员决定时，全都仍处于增长趋势中。Jack Dorsey 只是说出了大家都在心照不宣的事情，即 AI 工具配合上更小规模的团队，已经彻底改变了运营一家公司的方式。”

更值得注意的是，在 Block 公布裁员计划后，资本市场也快速给出了自己的态度 —— Block 股价大涨 20%，市值原地增长近 60 亿美元，这意味着每裁掉一个岗位，便创造了约 150 万美元的企业价值。

AI 将会颠覆就业市场并淘汰部分职业，这早已是社会共识，但很多人仍低估了这一变化所来临的速度。过去几周内，我们曾见证了 Anthropic 对 SaaS 等多个行业的“降维打击”风波；又看到了 3000 万阅读量的《2028 全球智能危机》如今搅动大众情绪；如今则是主动瘦身且毫不掩饰缘由的 Block。

另一个反常识的现状是，曾经人们认为 AI 对职业的淘汰威胁将遵循“由低端向高端”的渐进顺序，但现实情况是，由于物理交互领域的尚不成熟，AI 最早开始淘汰的却是曾被市场视作相对中、高端职业的白领。这一原因并不复杂，白领的工作本质就是基于特定的行业标准，做信息的“输入 → 处理 → 输出”工作，而这正是 AI 大模型最擅长的领域。

在 Block 的这次裁员中，被裁员工将获得 20 周的薪资外加每工作一年额外 1 周的补偿，以及 5000 美元的过渡补助金，此外 Block 还将为员工续缴 6 个月的医疗保险，并允许员工保留公司设备。赔偿条件还算不错，但对于这批被裁员员工已经更多岗位已受到 AI 威胁的白领来说，是时候去思考，在 AI 时代该如何不被淘汰了。

作者 | @Dune

编译 | Odaily星球日报（@OdailyChina）

译者 | 叮当（@XiaMiPP）

编者按：当市场仍习惯用“总供应量”去概括稳定币世界时，一组更具颗粒度的数据正在揭示另一层现实。单一的供应量只能回答“有多少”，却无法解释“谁在持有”“如何流动”“为何停留”。而当我们把供应规模、持仓集中度、链上流通速度与具体活动分类放在同一张图谱中观察时，看到的便不再是静态存量，而是资本在链上如何迁移、沉淀、加杠杆与重新定价的动态结构。

这种视角之所以重要，是因为它可能修正我们对过去一年的直觉判断。加密市场的颓势与美股的强劲走势形成鲜明反差，巨鲸抛售与价格回撤所放大的恐慌情绪，很容易让人觉得资金正在撤离加密世界。但本文所呈现的链上数据，以及近几日 Circle 财报释放的信号，都在述说资金未必消失，它们可能只是暂时从高波动风险资产中抽离，至少链上数据在证明它们进入激励型活动中，而非交易需求。

每个人都会引用那个供应量数字。它出现在每一份报告、每一次财报电话会议、每一场政策听证会上。但除了“流通规模超过 3000 亿美元”之外，我们究竟真正了解稳定币多少？

是谁在持有它们？持仓集中度有多高？它们的流转速度有多快，又主要活跃在哪些链上？它们实际被用来做什么——是作为 DeFi 流动性、支付工具，还是单纯资金停泊的“现金等价物”？

Meta刚刚宣布计划在其平台整合第三方稳定币支付；OCC（美国货币监理署）批准了Stablecoin的国家信托银行牌照；Payoneer宣布为 200 万家企业提供稳定币功能；Anchorage Digital则为非美国银行推出合规稳定币服务。机构和监管者正在加速入场，而他们需要的答案，显然不只是一个供应量数字。

我们使用了 Dune 最新发布的稳定币数据集——该数据集由 Dune 与 Steakhouse Financial 合作开发——来回答其中的一些问题。以下是数据所揭示的结果。

供应全景

截至 2026 年 1 月，在 EVM、Solana 和 Tron 上规模最大的 15 种稳定币，其完全稀释供应量达到 3040 亿美元，同比增长 49%。Tether 发行的 USDT（1970 亿美元）与 Circle 发行的 USDC（730 亿美元）依然占据 89%的市场份额。

从链的分布来看，Ethereum 承载 1760 亿美元（58%），Tron840 亿美元（28%），Solana150 亿美元（5%），BNB Chain130 亿美元（4%）。即便总供应量几乎翻倍，这一链上分布结构在过去一年中几乎没有发生明显变化。

但在前两大稳定币之下，2025 年是挑战者崛起的一年。USDS（Sky/MakerDAO）增长 376%至 63 亿美元；PYUSD（PayPal）增长 753%至 28 亿美元；RLUSD（Ripple）从 5800 万美元跃升至 11 亿美元，涨幅高达 1803%；USDG 扩张 52 倍；USD1 则从零增长至 51 亿美元。

当然，并非所有挑战者都同向而行。USD0 下跌 66%；Ethena 的 USDe 在 10 月峰值时几乎翻三倍，全年最终上涨 23%。即便如此，USDT 与 USDC 之下的竞争层，竞争对手数量在显著增加。

谁在持有它们？

大多数稳定币数据集只能告诉你总供应量。而由于我们的数据集在钱包层级追踪余额，并结合地址标签，我们可以回答一个更关键的问题：是谁在持有这些稳定币？

在 EVM 和 Solana 生态中，中心化交易所是目前规模最大的已识别类别，持有规模达 800 亿美元，高于一年前的 580 亿美元。稳定币首先仍然是交易所交易与结算的基础设施。

巨鲸钱包持有 390 亿美元；收益协议的持仓几乎翻倍至 93 亿美元，反映出链上收益策略的增长；发行方地址——包括国库与铸造/销毁合约——从 22 亿美元跃升至 102 亿美元，增长 4.6 倍，直接体现了新供应进入市场的规模。

关于标签质量：仅有 23%的供应量处于完全未识别地址中。对于链上数据而言，这是相当高的识别率——而这对于理解稳定币风险究竟分布在哪里至关重要。

1.72 亿持有人，但集中度极高

截至 2026 年 2 月，共有 1.72 亿个独立地址至少持有这 15 种稳定币中的一种。USDT 占 1.36 亿，USDC 占 3600 万，DAI 占 470 万。这三种稳定币的分布非常广泛：前 10 大钱包仅持有 23%–26%的供应量，其 HHI（赫芬达尔-赫希曼指数，0 代表完全分散，1 代表单一持有者）低于 0.03。

而其他稳定币则呈现出截然不同的图景。前 10 大钱包往往掌握了 60%至 99%的供应量。以 USDS 为例，尽管其流通规模达到 69 亿美元，但其中 90%集中在 10 个钱包中（HHI 为 0.48）。USDF 的集中度更高，前 10 大地址持有 99%的供应量（HHI 为 0.54）。至于 USD0，则几乎走向极端：同样是 99%集中在前 10 大钱包，HHI 却高达 0.84，这意味着即便是在这前十名之内，供应量也主要被一两个地址所主导。

这并不意味着这些稳定币本身存在缺陷——有些项目推出时间较短，有些从设计之初就面向机构客户。但这确实意味着，它们的“供应量”数字，不能用解读 USDT 或 USDC 的方式来理解。持仓集中度会直接影响脱锚风险、流动性深度，以及所谓“供应规模”究竟代表真实的有机需求，还是仅仅反映少数大户的配置行为。只有当你掌握每一个持有者的余额数据，而不是仅依赖铸造/销毁事件得出的聚合供应量时，才能进行此类分析。

2026 年 1 月：转账规模 10.3 万亿美元

2026 年 1 月，EVM、Solana 与 TRON 生态内稳定币转账总额达到 10.3 万亿美元，是 2025 年 1 月的两倍以上。

链上分布与供应结构形成鲜明对比：Base 以 5.9 万亿美元居首，尽管其供应量仅 44 亿美元；Ethereum 为 2.4 万亿美元；Tron 为 6820 亿美元；Solana 为 5440 亿美元；BNB Chain 为 4060 亿美元。

按代币划分，USDC 以 8.3 万亿美元占据主导——几乎是 USDT（1.7 万亿美元）的 5 倍——尽管其供应量仅为后者的约 1/2.7。USDC 显然流转更快、更频繁。DAI 为 1380 亿美元，USDS 为 920 亿美元，USD1 为 430 亿美元。

需要强调的是，这些数据刻意保持客观中立。该数据集并未预先根据某种固定标准过滤“真实”经济活动，因此总额可能包含套利、机器人、内部路由等自动化行为所产生的流动。我们没有将判断硬编码进数据，而是提供一个客观视角，让用户自行选择过滤方式——无论是剔除机器人交易、识别有机使用，还是定义更符合实际情况的交易活动衡量标准。

稳定币到底在做什么？

这正是该数据集颗粒度优势的真正体现。转账不仅被简单标注为“金额”，而是根据链上触发机制被归类为不同活动类型。这意味着，我们不仅知道“10 万亿美元发生了流动”，还知道“为什么发生流动”。

1. 市场基础设施（DEX 交易与流动性）

• DEX 流动性供给与提取：5.9 万亿美元——最大的应用场景，反映稳定币作为链上市商基础资产的角色。
• DEX 交换：3760 亿美元——自动做市商上的直接交易活动。

两者合计表明，稳定币首先是交易抵押品与流动性基础设施。有趣的是，交易量更多集中在激励驱动的流动性挖矿与主动资本优化活动，而非纯粹的交易需求。

2. 杠杆与资本效率（借贷+闪电贷）

• 闪电贷（借入并归还）：1.3 万亿美元——自动化套利与清算循环。
• 借贷活动（存款、借出、偿还、提取）：1370 亿美元——代表链上短期资本效率与结构化信用层。

3. 出入口通道（CEX 与跨链桥）

• CEX 流动——存入（2240 亿美元）、提取（2240 亿美元）、内部转账（1510 亿美元）：合计 5990 亿美元。
• 跨链桥存取：280 亿美元——显示稳定币作为跨链与中心化平台间结算通道的功能。

4. 发行层（货币操作）

• 发行方操作——铸造（280 亿美元）、销毁（200 亿美元）、锚定再平衡（230 亿美元）及其他操作：合计 1060 亿美元，是一年前 420 亿美元的近 5 倍。

5. 收益协议

• 收益协议活动：27 亿美元——规模较小，但在结构化策略与链上资产管理中具有重要意义。

总体而言，90%的转账量都流经已识别的活动类别，为我们提供了贯穿整个链上堆栈各层的精细视图。

流通速度：同一代币，不同世界

日流通速度（交易量除以供应量）或许是稳定币分析中最被忽视的指标。它揭示稳定币是作为交换媒介活跃使用，还是仅仅被持有。

在我们分析的代币中，USDC 与 USDT 再次脱颖而出，但呈现不同特征。

USDC 在 L2 与 Solana 上流通速度最快。在 Base 上，USDC 的日均流通速度高达 14 倍——这是由高频 DeFi 活动驱动的惊人数字；在 Solana 与 Polygon 上约为 1 倍；在 Ethereum 上也达到 0.9 倍，几乎每天都有接近全部供应量发生流动。

USDT 在 BNB Chain 与 Tron 上速度最快。BNB Chain 上达到 1.4 倍，反映活跃交易；Tron 上为 0.3 倍，交易量随低，但交易量异常稳定，与其作为跨境支付主通道的角色一致。而在 Ethereum 上，USDT 仅为 0.2 倍，超过 1000 亿美元的供应量大多处于闲置状态。

USDe 与 USDS 速度更慢，但有意为之。USDe 在 Ethereum 上日均流通速度仅 0.09 倍；USDS 为 0.5 倍。两者均为收益型稳定币：USDe 通常被质押为 sUSDe 以捕获 Ethena 的 Delta 中性策略收益；USDS 则存入 Sky 储蓄利率机制获取协议补贴收益。因此，大量供应量停留在储蓄合约、如 Aave 等借贷市场或结构化收益循环中。低速度在此不是缺陷，而是特性——这些资产被设计为积累收益，而非频繁流通。

链的差异往往比代币本身更重要。同样是 PYUSD，在 Solana 上日均流通速度为 0.6 倍，是其在 Ethereum 上（0.1 倍）的四倍。同一代币，在不同生态中呈现完全不同的使用模式。

供应量与转账量各讲述一部分故事，而流通速度则将两者连接起来——它揭示某条链上的稳定币究竟是活跃的基础设施，还是沉睡的资本。

原创 | Odaily星球日报（@OdailyChina）

作者 | 秦晓峰（@QinXiaofeng 888 ）

引言：Sui DeFi 的“进化论”

在区块链的世界里，每一次技术跃迁都伴随着生态的深度重构。

当 Meta 稳定币团队核心成员投身高性能公链建设，他们打造了加密货币领域中最具活力的生态系统之一。从底层基础设施到支撑超 170 亿美元链上交易量的 DeFi 生态，Sui 完成了一次完美进化。

但增长背后，一个关键问题始终存在：随着生态系统活动的加速，Sui 上的流动性如何才能持续发展，从而变得更加资本高效和活力？Sui DeFi 的下一步是什么？

答案初现雏形。2026 年初，Sui DeFi 迈入由“新能力、新资产、新计划”三大核心要素驱动的全新增长阶段：DeepBook Margin 重构底层架构，eSui Dollar 注入机构级流动性，Moonshots 计划为持续创新提供动力。三者协同发力，将 Sui 的流动性从“静态池”转变为真正的“自我维持的流动性引擎”——通过共享原语、可组合资产和生态加速实现自我增强。

一、新能力：DeepBook Margin，奠定 Sui 的“金融底层”

（1）从“交易引擎”到“金融层”的质变

传统意义上，DeepBook 作为 Sui 生态系统的核心订单簿，其主要功能是为现货交易提供高效、透明的撮合服务。它的成功毫无疑问——作为隐形的基础设施，DeepBook 已经为整个生态系统的交易栈提供了坚实支撑，累计处理超过 170 亿美元的链上交易量。

但 DeepBook Margin 的推出，标志着这一基础设施从单纯的“交易引擎”升级为完整的“金融层”。这种质变体现在其核心能力的根本扩展上：DeepBook 不再只是一个现货订单簿，而是通过共享基础设施，让任何应用都能原生嵌入保证金、奖励和清算逻辑。

这一转变的深层意义在于，它为整个 Sui 生态系统的规模化发展提供了重要的助推力量。正如DeepBook 团队所强调的，“Sui 上的流动性从静态池转变为支持借贷、风险管理和执行的活跃系统”。这种动态化的流动性管理模式，不仅提高了资本利用效率，更为复杂金融产品的创新奠定了坚实基础。

更重要的是，DeepBook Margin 采用了一种“基础设施即服务”的设计理念。任何开发团队无需从头构建复杂的保证金交易、风险控制和清算机制，就能直接利用这一共享的金融基础设施。这种模式的优势是显而易见的：开发者可以将更多精力投入到产品体验和商业逻辑的优化上，而用户则能享受到更加统一、深入的流动性服务。

（2）基础设施的威力：为大额交易者而生

从技术架构的角度来看，DeepBook Margin 的升级直接回应了大额交易者对于高性能金融基础设施的核心诉求。在传统的 DeFi 环境中，流动性往往分散在各个独立的协议中，这不仅导致了价格发现的低效，也限制了大额交易的执行深度。

DeepBook Margin 通过统一的流动性池设计，从根本上解决了这一问题。所有保证金交易都通过同一个共享的执行引擎进行撮合，这意味着用户能够受益于统一的流动性和更紧密的执行。对于追求最优执行价格的大额交易者而言，这种统一流动性带来的更深盘口和更窄点差，具有不可替代的价值。

从性能指标来看，Sui 的底层架构优势在 DeepBook Margin 中得到了充分体现。得益于 Sui 的高性能环境，该系统不仅具备了实时清算引擎，还支持独立保证金池等高级功能，从而确保了大规模交易的安全性和高效性。这种性能优势对于机构级用户尤其重要——他们需要的不仅是功能完备的金融工具，更需要能够承载大额交易的稳定基础设施。

值得特别强调的是，DeepBook Margin 的保证金交易机制为高级交易者提供了更大的杠杆作用和操作灵活性。通过隔离保证金池和灵活的费用机制，交易者可以更精确地管理风险敞口，同时获得更高的资本利用率。这种高级功能的原生集成，使得 Sui 在吸引专业交易者和机构资金方面具备了明显的竞争优势。

（3）能力为基：可编程金融底层的战略意义

从更广阔的战略视角来看，DeepBook Margin 的推出为 Sui 构建了一个真正“可编程”的金融底层。这个“能力”本身是中立的技术基础设施，但它为上层应用和创新提供了前所未有的可能性空间。

这种可编程性的价值在于其组合潜力。任何新的资产类型，一旦在 Sui 上发行，都能立即获得完整的杠杆交易、借贷和风险管理功能，而无需重新构建底层的金融逻辑。这不仅大大降低了新项目的启动门槛，也为创新应用提供了更丰富的构建模块。

正如下面即将介绍的 eSui Dollar 与 DeepBook Margin 的原生集成所证明的，这种可组合性不是理论上的设想，而是已经在实际应用中得到验证的架构优势。当新的金融原语和资产类型能够无缝地与现有的基础设施整合时，整个生态系统的创新速度和质量都会得到显著提升。

二、新资产：eSui Dollar 领衔，为金融引擎注入“高能燃料”

（1）eSui Dollar：不仅仅是稳定币，更是“可编程资产”

在 DeFi 生态系统的发展历程中，稳定币始终扮演着“价值锚定”和“流动性载体”的双重角色。但eSui Dollar (suiUSDe) 的推出，却将稳定币的概念推向了一个全新的维度。这个与 Ethena Labs 合作发行的合成美元，不仅仅是 Sui 生态系统中的又一个稳定币选择，更是首个真正意义上的“可编程资产”。

eSui Dollar 的与众不同之处，首先体现在其与 DeepBook Margin 的原生集成上。作为首个与DeepBook Margin 相集成的合成美元，eSui Dollar 能够直接用于保证金交易、杠杆借贷以及其他复杂的 DeFi 工作流程——这是传统稳定币所不具备的能力。

这种原生集成的技术实现，展现了 Sui 架构设计的前瞻性。eSui Dollar 不需要通过复杂的跨协议调用来实现杠杆功能，而是直接在底层协议中获得了完整的金融能力。这种设计不仅提高了执行效率，也大大降低了智能合约风险和 Gas 费用消耗。

更重要的是，eSui Dollar 的推出验证了 DeepBook Margin 作为可编程金融底层的实际价值。当一个新的资产类型能够在上线的第一天就获得完整的保证金交易支持时，这标志着 Sui 生态系统已经具备了成熟金融基础设施的核心特征。

（2）资产的“生态全景”：从机构到零售的全覆盖

eSui Dollar 在 Sui 生态系统中的应用场景，展现出了一定的广度和深度。从技术集成的角度来看，eSui Dollar 的保证金交易功能已经在包括 Abyss、Cetus 和 Deeptrade 等多个生态系统项目中上线，同时其他项目也可以快速集成 DeepBook Margin 交易支持，为参与者提供更多选择，有助于推动 Sui DeFi 的发展。

这种广泛的生态支持，不仅体现了 eSui Dollar 的技术兼容性，也反映了 Sui 生态系统内部协作机制的成熟度。开发者无需与每个协议分别进行集成谈判，而是可以通过标准化的接口直接获得 eSui Dollar 的全部功能。这种“一次集成，全栈可用”的模式，极大地提高了生态系统的协作效率。

从用户体验的角度来看，eSui Dollar 为不同类型的市场参与者提供了差异化的价值创造路径。对于流动性提供者而言，他们可以通过 DeepBook Margin，用 eSui Dollar 同时赚取“被动收益（借贷收入）”和“主动收益（交易费用分成）”。这种双重收益模式，使得资本的利用效率得到了显著提升。

特别值得关注的是，包括 Aftermath、AlphaLend、Bluefin、Ember、Navi、Pyth、Scallop、Suilend 在内的众多生态系统项目都宣布支持 eSui Dollar。这种生态支持的广度，表明 eSui Dollar 已经成为 Sui DeFi 生态系统中不可或缺的核心资产之一。

更具战略意义的是，eSui Dollar 获得了来自机构级参与者的重要背书。SUI Group Holdings 主席 Marius Barnett 明确表示：“SUI Group 深度布局 Sui 生态，我们看重其背后的系统性思维框架，以及创造长期价值的机构级链上市场基础设施。eSui Dollar 与DeepBook Margin 的推出，为我们构建基于 Sui 的高效资本交易和流动性供给等扩展功能奠定了坚实基础。这正是我们期待参与的、随着链上系统成熟而推向市场的可编程市场基础设施类型。”

这种机构级的认可，不仅证明了 eSui Dollar 的技术成熟度，也为其在传统金融市场的应用奠定了重要基础。当机构投资者开始将 Sui 视为可靠的金融基础设施时，整个生态系统的资本容量和应用场景都将得到质的提升。

（3）展望 2026 年 Q1：更多“燃料”已在路上

eSui Dollar 的成功推出，只是 Sui 资产多样化战略的第一步。根据相关规划，2026 年第一季度将有更多新资产在 Sui 上线，进一步丰富生态系统的资产类别和应用场景。

近期，21Shares、Canary Capital、Grayscale 相继推出 Sui 的现货及质押ETF，已在纳斯达克和 NYSE Arca 上市交易，进一步验证了 Sui 的新资产方案正在全面落地。

这种前瞻性的资产扩张策略，其背后的逻辑支撑正是 DeepBook Margin 这样的“新能力”。有了成熟的可编程金融底层，未来任何新资产（无论是稳定币、合成资产还是其他创新型代币）一旦上线，都能立即获得杠杆交易、借贷等高级金融功能，大大降低了新资产的冷启动难度。

这种“即插即用”的资产上线模式，将加速 Sui 资产多样性的繁荣，并为整个生态系统创造更多的交易对和流动性深度。当资产种类达到临界规模时，网络效应将开始发挥作用，吸引更多的交易者、开发者和流动性提供者加入生态系统。

更重要的是，多元化的资产结构将为 Sui DeFi 提供更强的抗风险能力和更丰富的套利机会。当不同类型的资产在同一个高效的金融基础设施上运行时，它们之间的组合和交互将产生远超单一资产的创新潜力。

三、新计划：Moonshots，寻找下一个“杀手级应用”的加速器

（1）Moonshots 的定位：寻找“品类定义者”

在区块链行业的发展历史中，真正推动行业进步的往往不是渐进式的优化，而是那些能够“重新定义游戏规则”的突破性创新。正是基于这一认知，Sui 推出了DeFi Moonshots 计划——一个专门寻找和培育“品类定义者”的高度选择性加速器。

Moonshots 计划的核心理念可以用一句话概括：追求变革，而非迭代。与传统的孵化器或加速器项目不同，Moonshots 每年只选择约 10 个团队，这种极低的入选率体现了其对项目质量的极高要求。该计划明确表示，不寻找那些对现有模式进行微调优化的项目，而是专注于”开发新型金融原语、实现资本效率突破的产品”的团队。

这种高度选择性的策略背后，蕴含着对 DeFi 发展规律的深刻理解。在当前的市场环境中，简单的流动性挖矿或收益农场已经无法创造持续的价值。真正有意义的创新，必须能够扩展 DeFi 的设计空间，引入当前链上不存在的机制或交互模式。

Moonshots 计划对申请团队的评估标准，清晰地反映了这一理念：

首先是产品雄心的评估，包括是否能够引入新型金融原语，是否能通过技术创新实现资本效率的实质性改进，是否能吸引此前未被触达的用户群体或资产流动，以及是否能设计出超越短期流动性积累的持续参与产品。

其次是团队执行能力的考量，包括成熟的交付速度和真实采用记录、在所构建金融系统领域的深厚专业知识、有意义的开源贡献、市场验证或融资可信度的证据，以及构建或助力成功协议的经验。

这种双重筛选机制，确保了 Moonshots 计划不仅能识别出具有变革潜力的创新想法，也能找到有能力将这些想法转化为现实产品的优秀团队。

（2）协同效应：站在巨人肩膀上创新

Moonshots 计划的另一个核心优势，在于其与 Sui 生态系统“新能力”和“新资产”的深度协同效应。入选 Moonshots 的团队，将成为 DeepBook Margin 和 eSui Dollar 等基础设施的最大受益者，能够真正站在巨人的肩膀上进行创新。

这种协同效应的实际价值是显而易见的。在传统的 DeFi 开发过程中，团队往往需要花费大量时间和资源来构建基础的金融逻辑——从简单的代币交换到复杂的清算机制，每一个环节都需要从零开始设计和实现。这不仅延长了产品开发周期，也增加了项目失败的风险。

但对于 Moonshots 项目而言，情况完全不同。他们无需从零构建复杂的清算、借贷逻辑，而是可以直接利用 DeepBook Margin 作为基础设施，并以 eSui Dollar 等优质资产为构建材料，从而将主要精力专注于产品逻辑和用户体验的创新。

这种“基础设施先行”的创新模式，极大地降低了顶级团队的创新门槛，加速了从想法到产品落地的整个过程。更重要的是，它让创新团队能够将注意力集中在真正具有差异化价值的功能开发上，而不是重复建设已经成熟的基础组件。

从更长远的角度来看，Moonshots 项目的成功还将为 Sui 生态系统带来正向循环效应。这些被扶持的团队，未来很可能发行自己的创新资产，进一步丰富 Sui 的资产类别。而所有这些创新产品产生的交易流量，最终都将反哺 DeepBook，为其带来更多的使用量和手续费收入，形成一个健康的价值创造循环。

（3）实质性支持：超越资金的全方位赋能

Moonshots 计划的价值，不仅体现在其选择机制的严格性上，更体现在其为入选团队提供的实质性支持上。根据官方信息，入选团队将获得高达 50 万美元的累计激励资金，但更重要的是技术协作、安全保障和市场推广等全方位的资源支持。

在技术协作方面，入选团队将直接与 DeFi 工程专家就架构、性能和集成考量进行交流。这种实践性的协作模式，专注于在系统规模化过程中解决复杂的实施挑战。对于追求技术突破的创新团队而言，这种来自 Sui 核心开发团队的技术指导，其价值往往远超资金支持。

在安全保障方面，Moonshots 计划通过 Sui 的生态安全合作伙伴提供审计额度，增强协议在部署和扩展前的稳健性。在 DeFi 领域，安全审计往往是项目成功的关键因素之一，高质量的安全审计不仅能够发现和修复潜在漏洞，也是获得用户和机构信任的重要前提。

在市场推广方面，Moonshots 协助协调上线能见度和里程碑推广，确保产品在关键增长时刻触达相关受众。在竞争激烈的 DeFi 市场中，即使是最优秀的产品也需要有效的市场推广才能获得应有的关注。Moonshots 计划的市场推广支持，能够帮助创新产品在正确的时机接触到正确的用户群体。

这种全方位的支持体系，体现了 Sui 对于生态系统长期发展的战略思考。通过为最有潜力的创新团队提供综合性的资源支持，Moonshots 不仅能够提高单个项目的成功概率，也能够为整个生态系统的持续创新提供源源不断的动力。

四、结束语：三大支柱，共筑 Sui 的“自我维持的流动性引擎”

当我们将 DeepBook Margin 的“新能力”、eSui Dollar 的“新资产”以及 Moonshots 的“新计划”视为一个整体时，一个清晰的战略图景随之浮现：Sui 正在构建一个真正意义上的“自我维持的流动性引擎”。

 在这个精心设计的系统中，每个部分都发挥着不可替代的作用。DeepBook Margin 作为核心“引擎”，为整个系统提供了可编程的底层动力。它不仅提升了流动性利用效率，更为上层应用搭建了统一、高效的金融基础设施。这种基础设施级的升级，是整个系统高效运转的根本保障。

eSui Dollar 等新资产则扮演着“高性能燃料”的角色，为引擎注入必要的资源。作为首个原生集成保证金功能的合成稳定币，eSui Dollar不仅为系统注入了流动性，更重要的是验证了可编程金融基础设施的实际价值。随着更多优质资产的加入，这个“燃料系统”将变得更加多元和可持续。

Moonshots 计划则充当着“创新引擎”，持续吸引富有远见的开发者和创业者，利用现有基础设施设计出体验更佳、性能更强的“新模型”。这些创新应用不仅探索新的市场机会，也为整个系统带来新的交易流量和使用场景。

更重要的是，这三大要素之间形成了深度的相互促进关系：DeepBook Margin的技术能力为资产和创新应用提供了坚实基座；eSui Dollar 等优质资产提升了系统的流动性深度；而Moonshots 的创新项目则为系统注入了新的增长动力。

这种环环相扣的设计，使 Sui DeFi 形成了一个内生且自我强化的正向循环。更多资产选择在 Sui 上发行，DeepBook 的流动性深度进一步提升；更多创新应用基于 Sui 构建，生态系统的活跃度和吸引力持续增强；而这些因素的共同作用，又将吸引更多用户、资金和开发者加入，形成一个不断扩大的增长飞轮。

从更宏观的视角看，这种“自我维持的流动性引擎”模式，不仅标志着 Sui 生态系统的成熟，也为 DeFi 行业指明了下一阶段的发展方向。

在经历了早期的流动性挖矿热潮和中期的协议竞争之后，DeFi 正进入一个更加注重基础设施建设和可持续发展的新阶段。在这个新阶段中，简单的高收益不再是唯一焦点，真正的价值来自于系统的稳定性、可组合性和创新能力。

而 Sui 通过其“三大支柱”战略，正在构建一个能够同时满足机构和零售用户需求的综合性金融基础设施。这不仅将为 Sui 生态系统带来更大的价值，也将为整个加密货币行业的主流化进程做出重要贡献。

原文作者：ZachXBT

原文编译：深潮 TechFlow

深潮导读：链上侦探 ZachXBT 发布完整调查报告，指控加密交易平台 Axiom 多名员工长达一年以上滥用内部系统权限，查询用户私人钱包信息并从事内幕交易。调查由客户委托发起，证据包括录音通话、内部截图及链上资金流向图，涉事员工策划帮助同伙快速获利 20 万美元。Axiom 迄今营收逾 3.9 亿美元，此案暴露了加密平台内部权限管控的重大漏洞。

（一）

认识一下 @WheresBroox（Broox Bauer）。他是 @AxiomExchange 多名涉事员工之一，被指自 2025 年初起，利用公司内部工具的权限管控缺失，查询用户敏感信息，并通过追踪私人钱包活动进行内幕交易。

（二）

Axiom 是一家由 Mist 和 Cal 于 2024 年创立的加密交易平台。经历 Y Combinator 2025 年冬季班孵化后，它迅速成为该领域最赚钱的公司之一，迄今累计营收超过 3.9 亿美元。

我受客户委托，在收到相关举报后对 Axiom 的不当行为指控展开调查。

（三）

Broox 目前是 Axiom 的高级业务拓展员工，常驻纽约。

在录音片段中，Broox 表示他可以通过推荐码、钱包地址或 UID 追踪任意 Axiom 用户，并声称自己能「查出这个人的一切」。

他还描述了自己最初只查 10 到 20 个钱包，然后随着时间推移慢慢增加——「这样不会显得那么可疑」。

在同一录音的另一段片段中，Broox 制定了团队成员向他申请查询的规则，并表示他会把完整的钱包列表发过去。

这段完整录音来自该团伙成员的一次私下策划通话。

（四）

2025 年 4 月，Broox 分享了一张来自 Axiom 内部后台的截图，显示了交易员「Jerry」的私人钱包信息。

2025 年 8 月，Broox 发送了第二张截图，显示了交易员「Monix」的注册信息及关联钱包。

同年 8 月，Broox 还讨论了对曾交易迷因币「AURA」的 Axiom 用户进行查询的情况。

（五）

该团伙建立了一个 Google 表格，汇总了多个 KOL 目标的钱包地址。这些地址均通过 Broox 从 Axiom 内部后台获取的数据整理而来。

表格中点名、或出现在泄露截图中的多名 KOL 已被联系，并独立确认了其中钱包数据的准确性。

（六）

被盯上的 KOL 之一是 Marcell，这名交易员以把 X 和 Telegram 上的粉丝当成「出货接盘侠」而声名狼藉。

他之所以成为目标，是因为他习惯在推广迷因币之前，先用私人钱包大量买入代币（即「捆绑建仓」），再向粉丝喊单。

像 Marcell 这类交易员是此类滥权行为的绝佳目标——他们的地址复用率低，私人钱包几乎不公开，这使得内部特权信息的价值极高。

（七）

通过私聊消息，Broox 的主钱包被识别出来，所有直接关联地址均已绘制成图。

FarpaWkzio7WQVpQeu2eURvNQZ3pCBZupJ95wUjoHcUN

由于关联地址涉及大量迷因币交易，仅凭其钱包数据很难锁定高置信度的内幕交易案例——除非能获取 Axiom 内部日志，核对交易下单的时间节点。

关联地址的资金主要流向以下几个中心化交易所充值地址：

• 9HtKkLzTVUGMS9BDMSXbVjooP1rVoeiFPj3tEtmj7Qn4
• A8XSEaZXYo8eidAMivoAonf8skBeW1QkfprdBJm6eVz
• HPr1MSrSB2i9r9Vcsj8Cmx2sUFGudpDum6kY9dp2ePCN
• Afp4DargofX8K67BRUuhVuoBy1DJn9vTbH3ico9CaNs1
• 6rv1iSZ7YyR18R7EPvXwHdDkNp3qzrE9YPQtPnLVaYbv

（八）

与 Broox 同在通话中的还有他的好友 Gowno（Seb），一名最近刚入职 Axiom 的版主。

在第一段录音中，Broox 声称 Ryan（Ryucio）——Axiom 的另一名业务拓展员工——曾替他人使用内部后台查询用户信息，并称他帮忙让自己的朋友 Mystery 进了 Axiom 担任版主。

在第二段录音中，Broox 谈到了 Gowno 的职责将如何随时间推移不断扩展，并表示他最终可以协助进行钱包查询。

Ryan 和 Mystery 均未出现在本次录音通话中。

（九）

在 2026 年 2 月的这次录音通话中，Broox 详细说明了一个计划：利用其在 Axiom 的权限，帮助 Gowno 快速获利 20 万美元。这与他自 2025 年初以来与其他人从事的类似违规行为高度吻合。

他在私聊中还分享了自己的交易所账户余额截图，表明这套方案已经在产生实际收益。

（十）

本次调查由客户委托，我作为独立调查人对 Axiom 内部的指控不当行为展开调查，以上均为调查结论。

今天早些时候，我已联系 Axiom 团队请其置评，其官方声明已附于原文。

无论 Cal 或 Mist 是否知情，公司从一开始就几乎没有建立任何监控机制或访问权限管控，来防范此类滥权行为的发生。

公司授予员工的数据访问范围相当广泛——在一个随手可查的后台系统里，员工可以看到用户的完整钱包列表（含日期 / 时间）、用户正在追踪的钱包、交易历史、钱包备注名以及关联账户。而这些权限，对于业务拓展岗位来说实属罕见。

鉴于 Broox 常驻纽约，我认为此案或许是纽约南区联邦检察官（SDNY）介入的好机会，因为它可能落在其司法管辖范围内。

无论最终是否提起刑事诉讼，我希望 Axiom 联合创始人能对这些滥权行为进一步展开内部调查，并考虑对涉事员工采取法律行动。

编辑注：本文编译自推文调查报告，图片为调查证据截图。