月度归档： 2025 年 10 月

作者：Founder Park

华人大三学生，1100 万美元种子轮，硅谷学生创业目前融资最高产品。

主打一句话即可生成个人专属教学/讲解视频，面向 K12 的教育 Agent 产品 VideoTutor，今日宣布完成种子轮 1100 万美元融资。本轮融资由 YZi Labs领投，百度风投、锦秋基金、Amino Capital、BridgeOne Capital 以及多位知名投资人联合参投。

这也是 YZi Labs 投资的首家 AI产品公司。

创始人 Kai Zhao（赵凯）表示，VideoTutor 获得了赵长鹏及 YZi Labs 投资团队的认可与支持，并最终由 YZi Labs 领投本轮融资。他们拿到了 10 多个 TS（投资意向书），最终选择了这几家。

5 月 14 日上线第一版产品（在 Founder Park 产品市集首发），得到了市场的认可与 PMF 的验证，不到 5 个月的时间，完成了这笔 1100 万美元的种子轮融资。

在 Kai 看来，他们能拿到这笔融资的核心原因是：方向正确的前提下，「小天才团队」用可视化学习的方式解决了 K12 赛道的美国高考学习的痛点。

「这个领域比较适合年轻人去做，再加上有非常好的工程化动手能力，以及 founder 本身有非常好的 insight 和经验，执行力非常快。」

不只是他们，Cursor、Mercor、Pika、GPTZero 等等，硅谷的大学生们，正在用一个一个创下融资新高的 AI 产品，刷新大家对于 AI 创业的认知。

AI 时代的创业，真的有些不一样了。

我们跟 VideoTutor 的这些年轻人们聊了聊，想知道为什么他们能拿到这笔种子轮融资，如今的硅谷创业正在发生什么样的变化。以及，为什么他们这么想招国内大厂的员工。

采访嘉宾：CEO Kai Zhao、CTO James Zhan。

采访&编辑 ｜ 万户

以下是访谈内容，经 Founder Park 编辑整理。

01 K12 赛道，可视化学习才是真方向

Founder Park：这么多家机构都很看好你们，在你看来，核心是哪个点打动了他们？

Kai：我觉得首先是方向正确，AI 教育这个赛道非常有潜力和前景，我们切入的教育领域是美国高考 SAT、AP。瞄准的用户人群是 K12 的高中生，我们和这个用户人群的 gap 非常小，基本上没有代沟。我们走过整个备考学习周期，知道考试和备考的痛点在哪里，能做出一个真正解决这个人群痛点的产品。

其次，团队非常优秀。James 来自 Gemini，在谷歌就是做 AI 工程和算法的核心工程师。我本人有三次教育创业经历，从大一开始就创业做教育软件，在大二期间参与创建 MathGPTPro 其中项目入选奇绩创坛等。有成功打造教育产品的经历。

第三点，我们做的 AI 教育领域，核心是动画引擎，而我们是 VideoTutor 的核心开发者，是最了解核心技术的团队，能把动画引擎做到十分精准的渲染。

团队本身有非常好的 marketing 基因，知道怎么做传播。

VideoTutor 非常符合美国主流 VC 的一个投资共识，叫「小天才团队」，指的就是这个领域比较适合年轻人去做，再加上有非常好的工程化动手能力，以及 founder 本身有非常好的 insight 和经验，执行力非常快。我觉得这是所有投资人都能看好的一个共识性的原因。

VideoTutor 在 YZi Labs EASY Residency Demo Day 登上纽交所

Founder Park：你们的产品想解决教育里行业的哪个核心问题？

Kai：市面上目前的学习产品，可以归为两类：主动学习产品和被动学习产品。被动学习产品，像字节的 Gauth、Chegg、AnswersAi 等，覆盖了我们称之为「作业解答」（Homework Help）的场景，学习链路非常短，主要是学生付费来做作业解答。

而 VideoTutor 覆盖的是主动学习场景，我们不需要考虑学生的学习动机，因为他们必须要去学习、要去考试，比如美国高考 SAT、AP。在这个场景里，有大量可视化的痛点需求，美国高考 80% 的内容都涉及函数、微积分等需要复杂图像渲染的知识。VideoTutor 的动画引擎就能非常好地解决这个场景。

而且，这个领域的客单价非常高。美国平均每年有 260 万名学生要参加 SAT 考试，付费需求很大。线下的 SAT 课程收费很贵，不是按套餐，而是按小时收费，平均每小时 150 美金起步，大部分收费在 230 美金。很多学生和家长都会付费学习。但是 VideoTutor 能够很好地平移甚至取代老师的培训，因为现阶段 AI 生成的视频和老师培训的内容几乎没区别了。这样一来，学生能以最低的成本拥有一个自己的 AI 个性化备考老师。

Founder Park：你们当时决定做这个产品的契机是什么？

Kai：其实在我们之前，斯坦福已经有个团队做了，叫 Gatekeep Ai。他们当时也想做可视化学习。我当时已经意识到这个方向的影响力了。前几次创业时，大家做的教育产品基本上都是接上 GPT 的 API，类似于一种 ChatGPT Wrapper 的产品。但我们发现，仅仅基于文字问答，这类产品是有天花板的。可以看到，像 Chegg、Gauth 的业务都在下降，很大一部分场景都被 ChatGPT 取代了，因为学生付费 20 美金用 ChatGPT 就能解决很多作业问题。

基于 API 套壳、做优化层面的产品已经到了天花板。

但多模态视觉生成有非常大的前景，因为在美国高考这个领域有非常多可视化学习的场景。可惜 Gatekeep 开了个好头，但没有继续下去，因为它推出得有点早，当时的基础模型编程能力还没成熟，GPT-4 也还没发布。再加上数学动画引擎涉及到渲染和算法，他们没有攻克。但我们团队掌握了动画引擎的所有核心开发，解决了这个问题，让视频渲染非常准确。

02 PMF：用户付费意愿很强

Founder Park：你们当时产品上线后，跟几个学校也达成了合作。在你们看来，是什么时候或者哪个功能让你们觉得「我这个产品做对了，痛点找对了」，感觉自己找到了 PMF？

Kai：可以从三个维度来说。

首先，从营收指标维度，到现在为止 VideoTutor 已经收到了 1000 家企业的 API 请求，包含了美国所有知名的大型教育机构，甚至国内的机构。此外，还有很多学校想要购买服务。C 端用户的意向更直接，有个学生家长，也是个投资人，他体验完产品后，把产品给了所有亲朋好友试用，所有人都愿意付费。然后他不知道从哪拿到了我的电话，给我发短信想要投我们。C 端用户有非常强烈的付费意愿。

第二点，从用户需求层面。为什么美国线下一对一的 Tutor 教育那么刚性？因为家长觉得一对一教学效果好，愿意付这个钱。现在多模态 AI 技术已经能拟人化地做到一对一的教学效果，所问即所答。而且，美国线上一对一教学老师录的视频课，其实跟 AI 生成的视频没区别了。这就是我说的「需求平移」，学生花大价钱买的录播课程，跟我 AI 生成的没区别，那为什么不用 AI 呢？成本更低，教学效果更好。

我们收到了很多学生非常正向的反馈，很多老师也愿意传播这个产品，前期的完播率和使用时长都特别好。我们现在筛选出的 200 个种子用户，都是早期积累的。

第三点，就是一种产品的 taste 和 sense。当你不断地做，从整个教育行业的进步、到学生和家长付费的核心需求点、再到产品自身的进化，倒推回来想，整个逻辑是闭环的。所以从这三个维度来看，你就觉得 PMF 已经足够了。最核心的就是，付费意愿非常非常强。

跟 FIZZ 达成了合作

Founder Park：很多用户主动想付费，也有人主动联系你们想投资。

Kai：对。SAT、AP 这个领域，付费意愿本来就很强。这个领域的客单价都高达 100 到 200 美金起步，线下上课更贵，可能要 800 美金。美国有 260 万名学生要考 SAT，其中 37% 的学生都会主动付费，这是一个付费意愿和需求都非常强的市场。我们的产品能实现非常好的需求平移。

Founder Park： SAT 这个赛道，对考生来说，一个真人老师和一个 AI，他会信任 AI 吗？

Kai：现在 AI 回答像美国高考 SAT、AP 这种水平的问题，基本上不太会出现事实性的错误。在这种情况下，它为什么比线下 tutor 更好？一个是便宜，二个是学生有任何问题都能不断提问，不用担心问了笨问题老师会有看法或者不耐烦，可以 24 小时随时随地学习。

而且这个市场是可以平移的，做完美国市场，我们还可以平移到加拿大、英国的 A-Level 考试等等，付费需求非常大。

Founder Park：付费这块你们现在怎么考虑？

Kai：我们是包月订阅，还有一种是按学习结果付费。我觉得现在 AI 已经可以做到按结果付费了。我们可能会推出一个套餐，比如你付 799 美金，我们保证你的孩子 SAT 数学能考满分。

Founder Park：但是按考试结果付费，不是还要看学生个人的能动性吗？

Kai：这个在国内高考可能做不了，因为高考考核点非常多，有上千个。但美国高考 SAT 只有 62 个考点，其中 50 个是常规考点，大部分学生都没问题，剩下的 12 个考点也基本能掌握。除非这个学生的逻辑水平确实有问题，否则基本不存在学不会的情况。而且 AI 的提效效果非常明显。

其实很多美国在线 tutor 也有这个服务，你付给老师 1800 美金，老师辅导孩子，成功率基本是 100%，因为 SAT 考点是固定的。只要学生智商水平正常，基本都没问题。但高考不行，高考没办法短期内提上来。而且国内高考需要拉开分数差距，会有难题，但美国高考不存在绝对的难题，因为它更多是考察你是否掌握了知识点。

按结果付费也是之前教辅老师已经在用的模式，具备这个前置条件。

Founder Park：那你们的定价里，模型成本会是一个困扰吗？占比高吗？

Kai：我们这个领域的客单价定价非常高，都是 69 美金一个月起步，模型成本现在很便宜，不成问题。教育这个行业不像 coding 领域，大家都在卷价格，因为 coding 需要支持很长的上下文。

03 面向高中生的产品，网页端最重要

Founder Park：记得你上次说，你们第一版的原型差不多只花了两个多月的时间。当时整个开发周期，比如分工、决定做哪些功能、不做哪些功能，是怎么考虑的？

Kai：我们团队所有人的共识就是，迭代要快，因为快才能快速得到早期用户的反馈。

第一个版本在推特上发了之后引起了很大轰动，带来了大量用户。但这些用户里，很多是程序员、投资人或者科技爱好者，我们可以统称为「技术尝鲜者」。在那个阶段，从他们那里得到的反馈比较分散，价值不大。还是要从这么多广泛的用户里，筛选出真正核心的种子用户，也就是高质量的高中生，然后通过咨询的方式获取有用的反馈。

我们得到的核心反馈就是，视频渲染的精确性必须达到 100%，这是需要优化的重中之重。UI 是否好看，或者是否支持不同的 TTS 声色选择这些功能，都被我们砍掉了。回归到产品的核心：我们做的是理科场景的知识学习，那么图形渲染的精确性就是核心。

Founder Park：生成时长当时是怎么取舍的？

Kai：那时候最高的峰值时长大概是 6 分钟。当时的主要考量是，普通题目的讲解和知识点讲解不应该超过 6 分钟。但后续的反馈中，我们发现有些学习能力不是那么好的学生，希望内容讲得慢一点、深入一点。我们意识到时长不应该做限制，更多还是取决于用户的学习能力。

Founder Park：现在最长能到多长时间？

Kai：最长应该在一个小时以内，可以一直打破砂锅问到底。边交流边实时生成，不过这个功能是最近上的，最开始的版本是没有的。

Founder Park：有没有当时想做，后来发现没那么重要就先不做的功能？

Kai：比如说 App。当时觉得是不是要快速开发 App，但后来发现美国大部分学生基本上都是用 Laptop 或者 iPad 学习，美国大部分 K12 学校都会给学生发一台 Chromebook 电脑，电脑高度普及，他们的作业也都是在电脑上完成。高中生基本上人手一台电脑，手机在学习场景的占比不到 5%，比例很低。

Founder Park：所以如果是一款主打教育或者学生群体的产品，网页端是首先要做的，App 反倒没那么重要。

Kai：对，当时其实已经知道这个数据了，毕竟在美国上学多年。后来我们从早期的几万名用户里挖了 100 个学生做调研，这 100 个学生里面 90 多个都有电脑，所以我们更加确信了这一点。

Founder Park：你们上线第一个版本时，也是瞄准 K12 群体来做的吗？

Kai：是的，之后也是瞄准这个群体。我们跟 Gauth 不算竞品，我们更多的是做考试培训场景。美国大量高中生本身就会选择线下培训或者在线学习平台，而 VideoTutor 很好地把这个需求平移了过来。

Founder Park：K12 会是你们起码一年内的核心用户群体吗？

Kai：应该是两年以内的核心指标。

04 用大模型，但不只依靠大模型

Founder Park：简单介绍一下你们现在的技术实现方案吧？VideoTutor 在生成课程、图表这块确实做得比其他视频生成模型好很多，甚至在很多模型连文字都无法准确生成的时候，你们的技术让人很惊喜。

James：我们生成的视频既有文字也有图案。大概的生产流程就是：让大语言模型去生成文字和对应的动画指令，然后动画指令再经过我们的动画引擎渲染，最终呈现在视频上。

文字部分相对简单，我们让大语言模型生成文本，然后直接渲染上去。但动画部分，是我们自己的一个数学动画渲染引擎生成的。它的优点在于渲染坐标轴、几何图形等内容的精确度非常高，而这正是我们的核心技术所在。

现在的大语言模型输出的只是文本，我们做的这套 agent 就相当于给了大语言模型一张纸和一支笔，让它能把它想象中合适的教学动画给画出来。画出来的那一部分，就全是我们的技术了。

Founder Park：整个视频最后的合成，包括音视频，是怎么处理的？

James：一开始用户会传入一个 prompt，比如「什么是勾股定理？」。第一步，我们让大语言模型去推理所有场景，一般会规定 3 到 5 个场景，这取决于问题的难度。然后，模型会为每个场景生成大致的脚本。接着，再根据每个场景的脚本做第二次推理，生成场景中的文字、对应的图案和人声的文本。人声文本再用 TTS 合成。

最后，我们把所有场景拼接起来，组成一个完整的视频。

Founder Park：我理解第一版是这样的方案。现在加入了随时可交互的过程之后，生成过程是不是也有变化了？

James：确实有变化。我们现在为了让用户能最快看到内容，会先生成第一个场景，让用户先看，后面的场景则在后台继续渲染。当用户提出问题时，我们会将他的人声转换为文本，然后把这个文本连同之前所有场景的内容一起交给大语言模型去推理，让它规划接下来的教学场景。后续场景的渲染流程就和之前一样了。

Founder Park：如果用户在听到一分钟时有个问题，他会直接提问。你们收到提问后，就把用户的提问和之前讲过的内容一起返回给模型处理。在这个过程中，用户提问完之后，动画是继续播还是会停下来？

James：我们现在的延迟已经从一开始的二三十秒，压到了 5 秒以内。在交互上，我们会做一些过渡，让用户不会过多地关注这 5 秒，整个过程的衔接会比较丝滑。在 4-5 秒内，他就能看到根据他问题全新呈现的内容。

目前阶段的设计是，AI 老师会说：「嗯，我考虑一下」，然后把黑板一擦，就像真实模拟老师一样。你觉得讲得有问题，那我就擦掉重新给你写一遍，这样的流程会感觉比较自然。

而且我们不只是被动地等待用户提问，中途我们也会做 Quiz。我们会根据 Quiz 的反馈和用户的问题进行推理。而且我们不是完全自由麦，而是需要用户主动打开麦克风，有一个开启和关闭的动作。

Founder Park：所以基于这样的机制，最长大概能生成一个小时的讲解。

James：准确来说是没有限制的，如果他一直有问题，就可以一直问下去。

Kai：对，没有预设限制。其实 VideoTutor 做这个方向，也是随着多模态 AI 的进步，我们并不是在创造需求，而是在更好地满足已有的需求。你看线下的真人教育，为什么美国家长愿意付很贵的钱？因为美国教培行业更多是一对一教学，每小时 100 美金起步。就是因为线下的老师能做到引导式提问，我能观察到你哪里不会，然后接着问你。VideoTutor 也是尽量去实现这种真老师的教学效果，让每个孩子都能做到实时互动、实时教学。

Founder Park：学生上课时，会要求开启摄像头吗？

Kai：不太会。学生是否开摄像头主要取决于美国的隐私法案。产品里面不太会设计强制开启的功能，是否开启取决于学生的意愿。主要的交互还是通过提问和语音反馈。

Founder Park：技术上，你们是采用小模型和云端大模型配合的策略，还是怎么样？

Kai：是一种配合。我们内部有一个数据集，现在已经有超过 10 万多条的视频数据。这些数据中比较好的都会被人工进行二次标注，然后用来训练微调模型。比如我们现有超过 8000 条的 SAT 样本训练数据。这些微调过的小模型会配合云端的通用商用模型像 Claude、Gemini 来做。

Founder Park：用 Claude、Gemini 还是 GPT，会对产品的核心性能有影响吗？

Kai：我们主要涉及 K12 领域，基础模型的水平已经足够了。但为了确保 100% 正确，我们会调用两个模型同时校对，如果两个模型答案一致，那基本就不会出错。在代码生成方面，更多还是以 Claude 为主，它的代码能力比较好。

Founder Park：现在产品的技术瓶颈在哪？是模型能力还是代码生成？

Kai：模型能力是其中一环。还有就是渲染，现在已经攻克到 5 秒以内，随着 GPU 的更多部署还能更快。另外一个就是长期记忆能力。我们需要对学生进行长期的学习行为数据积累，知道这个学生有哪些知识点不懂，比如一个月前学的知识点忘了，可以重新提醒他。

James：我们在渲染时间上其实下了很多功夫，一直在做技术突破，从一开始的 2 分钟到 1 分钟，再到现在的 10 秒以内。我们最终的目标是希望能做到基本没有延迟的渲染，用户一问，推理一结束马上就出结果。这是我们团队目前在攻克的一个难题，但已经找到了新方向。

05 不看完播率，只看最终考试分数

Founder Park：现阶段怎么衡量产品的核心指标？怎么判断一个视频对用户是有用的？

Kai：最核心的一个指标就是考试。在新版本里，你看完视频，结尾会有一个 quiz，做对了就证明你理解了，没做对就证明没讲明白。

学习效果没办法只看完播率，有些学生可能看一半就懂了。在他看一半的时候给他做个测试，通过了，剩下的就不需要看了。我们产品的核心指标，就是看多少学生在这里提高了分数。

Founder Park：但他最终的考试是在别的场景完成的，你们怎么得到他是否通过的这个结果？

Kai：这就要说到美国的产品文化，就是用户使用产品后，得到好的结果，会有一种自发性的分享。很多学生用完 VideoTutor 考完 SAT 后，会主动过来分享他们的使用体验和成绩。我们还会让他们成为校园大使，进行二次传播。

我们有 20 个高中生组成的校园大使。其实你看 Mercor 早期非常成功，用的就是典型的「用户成功故事」模式。Mercor 早期帮很多印度程序员找到了美国的工作，然后他们就会联系这些用户，给他们拍一个 user story，讲怎么用 Mercor 找到工作的。这形成了很好的口碑传播。VideoTutor 也是一个道理，我们要的就是更多学生使用产品后达到非常好的效果，然后把这些学生的经历做成 user story 分享出去。

Founder Park：学生主要分享的渠道是在哪？

Kai：学生主要在 TikTok，家长在 Facebook 的群组里。

Founder Park：如果把时间放到半年或一年的时间维度，你们规划的产品增长方式是怎样的？

Kai：我觉得本质上，VideoTutor 核心还是一个 C 端用户产品，口碑传播非常重要。很多成功的 AI 应用早期都是靠种子用户的口碑，比如设计师用了觉得好，就传播开了。对我们来说，核心指标就是有多少 SAT 考生用了这个产品后考了高分，然后传播给其他孩子和家长。家长主要用 Facebook 和 Instagram，学生用 TikTok，我们会在这些平台上传播。当形成这种共识性的口碑时，学校老师自然而然就会意识到。我们早期能被这么多学校知道，就是因为很多老师用了觉得不错，推荐给了学校的采购负责人。所以，最核心的还是 C 端用户的口碑传播，多少孩子用了之后提高了分数是关键指标。

Founder Park：新版本大概的状态和推出的时间规划是怎样的？

Kai：我们希望最快在两个月以内正式 public release。届时学生能够以很低的延迟做到所问即所答，并且理科场景的图形渲染能做到 100% 准确。当然，我们暂时不会覆盖竞赛场景或者像线性代数这种复杂的大学知识，更多还是覆盖 K12 领域。

Founder Park：VideoTutor 现在的壁垒或者护城河是什么？

Kai：我觉得有几点。第一是数据飞轮。视频背后都是代码，用户生成的好的视频数据，经过二次标注后，就能被重新训练微调模型。越多的数据，视频效果就越好。另外就是学习行为数据，我们知道不同学生哪个知识点薄弱，就能建立起数据飞轮，越多人用，产品就越懂学生。第二是领先的技术优势，比如动画引擎的算法。虽然算法本身不是最核心的优势，但随着我们快速迭代，数据越来越多，优势会更明显。

第三是品牌，VideoTutor 已经在北美家长圈里成为 AI 教育领域的一个头部品牌了，家长的信任度也是一种无形的壁垒。

Founder Park：三到五年后，你预期 VideoTutor 最终会成长成一个什么样的产品？

Kai：我们希望未来 VideoTutor 能成为每个人学习理科知识的 AI 老师。我们只做理科。我觉得未来它会超过多邻国。多邻国是一个世界级的语言学习产品，但在 STEM 理科场景，过去一直没有出现世界级的产品，因为理科需要太多图形渲染。现在基础模型的技术已经 ready 了，所以我觉得理科场景会诞生下一个「多邻国」。

06 招人，尤其想要国内大厂出来的人

Founder Park：你之前有过几次创业经历，大概都是做什么的？

Kai：我现在大三。大一的时候就和 James 一起创业做教育产品，拿了 20 万美金的天使投资。虽然那次失败了，但学到了宝贵的经验：你不能陷入同质化的竞争。当时我们做的 App，市面上有很多同类产品，早期就不得不陷入投流竞争，很难收费。

第二次创业，我是作为联合创始人加入另一个团队 MathGPTPro，待了几个月。在那个阶段，我学到了怎么看产品指标、如何打造产品、怎么做用户扩展。也是在那个时候，我得出一个结论：基于文字类的解答型教育产品已经到头了。因为它和 ChatGPT没什么区别，而且过去像作业帮花很大代价做的结构化知识题库，也被大模型的编辑能力取代了。所以第三次创业，我就知道，可视化是必然的趋势。

赵凯在哈佛大学跟 Sam Altman pitch 的合影

Founder Park：过去的两段经历，除了让你认识到文字类产品的局限，在团队或其他方面，对你现在做 VideoTutor 有什么帮助吗？

Kai：有很大帮助。

第一点，更好地判断方向和产品是否有未来。我会通过看竞品的网站流量、营收，来判断整个产品的进化方向。

第二点，产品打造方面，能更好地判断产品的开发节奏，包括产品设计、前后端对接、要看哪些指标。

第三点，团队管理和组织文化能力。我建立了更完整的管理制度，包括每个同学的分工、奖励和期权发放。还有，也学会了怎么去融资。这一轮 1000 万美金的融资，我们在 20 天以内就完成了。

Founder Park：你们现在团队有多少人？

Kai：6 个人，大家住在一起。

Founder Park：团队最初是怎么搭建起来的？

Kai：我跟 James 已经创业两次了。我们俩都是一个学校毕业的，大一的时候就一起做了一款 App。大二的时候，我跟另外两个人一起创业，大家彼此都认识了。当意识到这个技术能带来非常大的产品愿景时，我们就联系组队来做这个产品。之前大家都是校友，包括团队另一个合伙人 Nick 也是我的大学室友。

Founder Park：你们现在也准备扩招，想招什么样的人？

Kai：我们主要招后端、前端、大语言模型和 UI/UX 方面的，希望是有经验的。因为我们现在已经跨过了试错阶段，进入了产品快速 build 的阶段，需要有经验的人来帮助我们成长。

Founder Park：需要有经验的工程师、产品经理和增长负责人，来把产品从 1 做到 10，甚至从 10 做到 100。

Kai：是的，就是这个阶段。我们预期把团队扩充到 9 到 10 个人，核心还是以招工程师为优先。

这次招的可能会在国内，所以是 in-person 和远程混合的方式。

Founder Park：希望这个人是什么画像的？

Kai：我们更希望他是在一些大厂经历过的，比如字节、美团。因为字节是一个高速、比较卷的组织文化，重视年轻人。在字节训练过的人，有比较好的方法论和能力，加入我们之后能把这些成功的经验带进来，进行融合学习。

想要在国内大厂打过硬仗、有快速迭代经验的人。我们已经度过学生创业阶段了，不太需要招新手，更多需要招一些有经验，但又不是那种完全的「行业老炮」。因为行业老炮可能要顾及家庭，没办法那么卷。所以中间层次的，年轻又能卷的就比较好。

我们愿意给优秀的人才丰富的期权。我们虽然融了 1100 万美金，但为什么没在美国招工程师？就是因为我们觉得国内的产品力和工程能力真的非常好。这一波 100% 会有华人经营的团队打造出伟大的产品，在国际上跑出来。现在很多 AI 应用层面都是华人打造的，国内的工程能力真的很厉害。这也是我们的优势，要利用中美两国之间的优势。

VideoTutor 目前详细招聘需求： https://videotutor.io/

07 硅谷的大学生，都在 AI 创业了

Founder Park：现在尤其是在硅谷，大学生创业的趋势特别明显，你看到的是一个什么样的状态？

Kai：看一个事实，就说这轮百亿美金估值的公司：主打 AI 招聘的 Mercor，已经完成 3 亿多美金的新的融资，估值已经百亿美金；而 Cursor 已经是板上钉钉的 100 亿美金估值。对应的还有像 GPTZero、Pika 等等。这些都是大学生创业项目，尤其是 Cursor 和 Mercor 的创始人都是大三辍学生。

这一波年轻人创业，都有一个特点，就是高度差异化竞争。他们在极其窄的领域里专注去做，没有做通用的东西。比如 Mercor 做 AI 招聘，一开始就只做印度程序员的招募。

第二点是环境。整个硅谷的资本环境和底层创新，像斯坦福、YC、Peter Thiel 的基金，都在最早的阶段支持大学生创业，不管你有没有成熟的想法，都愿意支持你，并且提供强大的人脉网络。

第三点，我觉得是这些大学生的品质。无论是我们，还是硅谷出来的这些大学生，都有非常勇敢的冒险精神和极强的学习能力。这种勇敢闯荡的精神，国内很多学生可能不太具备。因为在硅谷，身边有很多同龄人成功的案例激励着你，资本环境也愿意相信年轻人。

对我来说，当时也对比过成本和收益。如果我选择读完大学再找工作，未必能还得起家里的留学成本，也未必有很大的收益回报。但如果选择创业，我能在最年轻的时候去疯狂学习，我的人生就有无限的可能。我从小就想创立一家伟大的公司。

Founder Park：为什么今天这一代大学生创业能做出百亿美金的公司，而以前可能卖个一两千万美金就算很了不起了？这里面有 AI的热潮和泡沫因素吗？

Kai：我觉得不完全是泡沫。Cursor 有 4.5 亿美金的真实营收，这是很可靠的。这背后，是这一代年轻团队的方法论和认知 insight 非常关键。你看这些团队，背景都挺优秀，他们有非常好的学习能力。

Cursor 早期就是靠身边的大学生程序员，这些人对 AI 接受度高，给了很强的反馈。创始人本身也是个小天才工程师，能深刻理解用户，工程迭代能力强，早期就四个人把产品干起来了。他们把产品迭代好之后，就形成了用户口碑，有了营收，投资人也怕错过下一个 Mark Zuckerberg，所以资本又来助力。

最底层的条件是，AI 这波很多技术是新的，年轻人学习速度快，又务实、靠谱、敢干，所以有极致的用户理解和超快的迭代速度，去击败传统的产品。比如在 Cursor 之前，GitHub Copilot 做得也挺好，但为什么没干过它？就是因为用户体验和执行速度。

Founder Park：是不是可以说，因为 AI是个新技术，所以很多产品认知也需要用新的角度来看？

Kai：对，年轻这一代比上一代创业者有更深的认知见解，能离用户更近。现在主流的 AI 用户都是 00 后了，他们学习和反馈的迭代速度、包容程度，都比上一辈创业者更快。

所以，认知迭代速度是核心。移动互联网时代，技术迭代是以年或者季度为单位的，但 AI 时代，技术迭代可能是以天为单位的。作为 founder，你必须快速学习，而年轻人更能熬夜，更有拼劲。

Founder Park：之前有媒体说硅谷很多创始人也开始 996 了，你们怎么看？

Kai：我身边一些白人创业者朋友，融了很多钱，也 996。他们也跟我们一样，租个大 house，所有人生活在一起办公。我觉得 996 更多是环境所迫，现在硅谷有点像淘金热，大家都不想落后，那就只能比产品迭代速度，必须熬夜快速迭代。这是一种环境塑造，倒逼人必须这么做。

Founder Park：硅谷的这些大学生创业，在赛道选择上有什么趋势吗？

Kai：我觉得无论是我们做教育，还是其他人，大家都有一个趋势，就是在自己的舒适圈里创业。舒适圈指的是你对这个领域和用户足够了解。Cursor 创始人对 coding 非常了解，我们做教育也是因为对这个人群足够了解。现在的年轻人更多是在自己已有的认知舒适圈里创业，不再贸然跳到一个不了解的领域。因为这样你获得的用户的反馈才足够快、足够正确。

还有认知叠加。我们三次都做教育，我的认知是不断叠加的。这帮大学生不太会贸然做自己过去没干过的事，都是想着怎么干得更好。他们有新一代的思维方式，在自己认知圈里不断迭代，勇于创造机会。

还有一点是勇敢闯荡的精神，不太会因为别人的否定而否定自己，有一种「I don’t care what you think about me」的态度，非常自信。背后就是「高速实验」的文化，我知道我产品还没 ready，但我不管，快速上线、快速迭代、快速反馈。

Founder Park：这个风潮大概是从什么时候开始的？

Kai：我觉得是一种共识性的成功。当大家看到像 GPTZero 这样的项目，从宿舍里成长起来，不断迭代，然后获得资本助力和用户认可，这种快速试错、快速爆发的成功案例多了，就形成了共识。

一句话，「Better done than perfect」，完成比完美更重要。而且大家也不太担心竞争，硅谷很多 founder 都愿意把自己的产品理念讲出来，不怕你抄，我只要快速迭代就好。我觉得这一波年轻人还有很好的 story telling 的能力，这种讲故事不是假大空，而是在务实求真的基础上，加上自己对未来的展望。

Founder Park：先把自己营销出去。

Kai：对。我觉得底层的观念在于冒险精神和极度自信。在这种驱动下，他们就不断勇敢试错，不怕讲错话。大胆地讲自己的产品理念，大胆去执行，错了大不了再改。这种不怕试错的文化，促成了这一波大学生创业的热潮和成功。

美国那边的 VC 也都会看大学生的项目，YC 每期都会固定投一些大学生的项目。

08 融资是 VideoTutor 现在最不需要担心的事情

Founder Park：如果回到刚做 VideoTutor 的时候，你会给自己提什么建议？有什么可以做得更好的地方？

Kai：我觉得应该是节奏更快一点。还有就是团队组成。VideoTutor 的团队是经过多轮磨合的。如果早知道，我会更早地根据产品需要的技能画像，去更好地组建团队。我觉得创业回归到最后，组织能力非常关键。我会花更多时间在组织能力上：选人、识人、用好人。

现在的团队适合从 0 到 1 的成长，但要把 VideoTutor 做得更大，还是需要更有工作经验的人加入进来，把他们优秀的经验和能力带到团队，帮助整个团队共同成长。

Founder Park：未来半年内，你觉得 VideoTutor 可能会遇到什么样的产品或技术难题？

Kai：我觉得一个是渲染，要降到真正的零延迟，还需要工程上的突破。第二点是增长方面，我觉得是产品的 taste，这背后包含很多东西，比如 UI、交互设计是否丝滑完美，功能交互是否没有 bug，视觉布局是否漂亮等等。这些对我们来说都是考验。

James：我觉得一开始我们对 VideoTutor 的定位是针对所有学科的可视化教学辅导，但后来我们做得非常垂直，只针对数学领域，因为那是我们最擅长的。我们的数学渲染引擎是最专业的。接下来重点要突破的，可能就是横向扩展。比如，如何把可视化的优势带到文科类场景？比如解释「锄禾日当午，汗滴禾下土」。这是我们接下来在技术上要考虑的点。

Founder Park：会因为创始人的背景在后续扩张上遇到困扰吗？

Kai：不太会。其实有很多大的 VC 都找过我们，像 a16z 这些，不会在太早期出手，而是在团队已经有成功迹象时再助力，这样他们知道投资不会失败。我们和很多大 VC 都保持着很好的关系。

融资是 VideoTutor 最不需要担心的事情，最需要担心的还是围绕着用户生态和产品。

作者：Pink Brains

编译：深潮TechFlow

加密货币卡已经从单纯的返现工具发展为功能全面的新型银行服务。现在最优秀的加密卡不仅可以让你赚取收益、用资产进行借贷，还能直接从 DeFi（去中心化金融）中消费，无需依赖中心化中介。然而，不同的加密卡在使用体验上差异巨大。

以下是基于托管模式、可用性、奖励机制以及现实实用性的2025年顶级加密卡和新型银行的对比清单。

1.EtherFi 卡

EtherFi 的 Cash 卡正在重新定义加密卡的标准。与其出售你的 ETH（以太坊），它允许你以 ETH 为抵押借贷稳定币进行消费——这意味着你的资产在使用的同时仍然可以产生收益。这款卡完全非托管，直接与您的 DeFi 钱包集成，还支持 Apple Pay 和 Google Pay。

根据用户的忠诚度等级，EtherFi Cash 卡分为不同的等级：

• Core 等级：适合日常消费的用户。用户可获得1张免费实体卡和3张虚拟卡，年费为0.01 ETH，每日消费限额为2万美元。

• Luxe 等级：适合需要更多卡片和更高消费限额的用户。用户可获得2张免费实体卡和10张虚拟卡，年费为0.1 ETH，每日消费限额为15万美元。

• Pinnacle 等级：针对加密行业用户，还附赠每年一次的免费会议参与机会。用户可获得5张免费实体卡和无限量的虚拟卡，年费为1 ETH，每日消费限额为100万美元。

• VIP 等级：仅限邀请，拥有与 Pinnacle 类似的大部分权益，特别之处在于包含 Ether.fi Ventures 投资机会。

自上线仅四个月以来，EtherFi Cash 已处理超过100万笔交易，总金额达8260万美元，平均每笔消费金额为82.60美元。

优点：

• 以 ETH 为抵押借贷，消费无需出售资产

• 高达3%的返现（偶尔促销返现可高达20%）

• 外汇手续费约为1%，旅行成本低

• 集成 UltraYield 稳定币收益金库，提供收益

• 非托管模式，直接连接你的 DeFi 钱包

缺点：

• 地区可用性有限（美国市场仍在部分推广中）

• 借贷存在清算风险，如果抵押品价值下降可能被强制平仓

• 返现活动是临时的或基于用户等级

• 无传统银行保护，例如 FDIC 保险

2.Payy 卡

Payy 是一款较新的加密货币卡与加密钱包组合，专注于隐私保护和稳定币消费。它提供了一张自托管的 Visa 卡，用户可以通过其独特的 zk 技术支持的“Payy 网络”消费 USDC（美元稳定币），旨在隐藏链上身份、钱包和卡片交易之间的关联。更有趣的是，这张实体卡在支付时会发光——没错，真的会发光！团队还表示，他们正在开发积分/奖励计划以及更广泛的法币兑换渠道。

优点：

• 隐私优先：通过零知识系统，您的交易和钱包余额不会被公开追踪。

• 非托管：用户在 Payy Wallet 中完全掌控自己的资金。

• 独特的实体卡体验：发光的实体卡为用户带来“炫酷”感，与大多数加密卡形成鲜明对比。

• 低费用结构：根据官方文档显示，许多情况下无交易费或充值费。

缺点：

• 奖励/返现较少：目前奖励机制尚不明确，需等待即将上线的“积分计划”才能获得更多回报。

• 仍处于早期阶段：法币兑换、全球可用性和完整卡片权益仍在逐步推出中。

• 功能尚不全面：与完整的加密新型银行相比，尚未提供借贷、收益赚取或全面的银行类服务。

• 非传统卡片的典型问题：存在监管/许可风险，且可能无法享受标准银行的保护措施。

3.Gnosis Pay

Gnosis Pay，也被称为 Gnosis Card，是市场上为数不多的真正自托管加密货币卡之一。与其将资金存放在服务提供商处，这款卡直接连接到 Gnosis Chain 上的 Gnosis Safe 钱包，卡片仅作为加密货币的 Visa 接口。

用户可以直接消费 USDC 或 EURc 等稳定币，无需先转换为法币，并且大多数消费无外汇手续费。根据用户的资产持有量和忠诚度等级，返现比例为 1% 至 5%，以 $GNO 形式发放。

优点：

• 完全自托管：资金保留在您的钱包中，而非第三方平台。

• 高达 5% 的 $GNO 返现：适用于活跃用户和 NFT 持有者。

• 低或零外汇手续费：可在数百万家 Visa 商户使用。

• 直接消费稳定币：无需先“提现”再消费。

缺点：

• 需要桥接到 Gnosis Chain：增加了设置的复杂性。

• 返现等级依赖 $GNO 持有量：基础奖励有限。

• 管理 Safe 钱包需要一定的技术知识。

• 卡片可用性受限：目前尚未在美国市场推出。

4.Bybit Card

Bybit Card 是专为活跃交易者和 Bybit 生态系统用户打造的理想选择。通过 Visa 卡，用户可以直接消费加密货币，同时赚取分级返现，并与 Bybit Pay 无缝连接。最新更新将两项服务整合为统一的奖励系统，意味着每笔交易——无论是通过钱包还是卡片完成——都能助您提升等级并解锁更高奖励。

优点：

• 高达 10% 的返现：高等级用户可享，部分限时活动返现高达 20%。

• 精选合作伙伴 10% 回扣：包括 Netflix、ChatGPT、Spotify、Amazon Prime 和 Trading View 等。

• 自动储蓄功能：Bybit Card 用户可通过灵活储蓄赚取资产利息，随时解锁并消费。

• 每月 100 美元免费 ATM 提现额度。

• 支持多种支付方式：兼容 Apple Pay、Google Pay 和 Samsung Pay。

• 无年费（大部分地区）及具有竞争力的外汇费率（约 0.5%–1%）。

• 与 Bybit Pay 集成：统一奖励系统，快速升级用户等级。

• 全球广泛接受，现有 Bybit 用户设置简单。

缺点：

• 返现为分级制且有条件：基础奖励较低。

• 加密货币转换费为 0.9%，另加现货交易手续费。

• 高返现活动多为临时或特定地区专属。

• 仅限澳大利亚和欧洲经济区（EEA）用户使用。

5.Tria

Tria 是一家“无国界的 Web3 新型银行”，致力于让加密货币的消费和储蓄体验如现代银行应用一样流畅。用户可以充值超过 1000 种代币，在应用内直接交易和赚取收益，并且在超过 150 个国家使用该卡。

借助其 BestPath 引擎，Tria 自动处理 Gas 费用和跨链路由，无需用户担心桥接或以不同代币支付 Gas 费用。

2025 年底，Tria 完成了 1200 万美元的融资，用于推动其全球扩展，逐渐成为自托管新型银行领域的有力竞争者之一。

优点：

• 全球适用：支持超过 1000 种加密资产。

• 高达 6% 的返现：适用于活跃用户。

• 消费无利息，注册流程简单。

• 无 Gas 费用的跨链用户体验：由 BestPath 引擎驱动。

• 早期用户空投潜力。

缺点：

• 非美元交易最多收取 3% 外汇手续费。

• 返现等级和促销活动可能随时间调整。

• 部分功能仍在逐步推出：如多链信用和高级奖励机制等。

• 卡片配送和客户支持因地区而异。

6.KAST Card

KAST 是一款设计优雅、支持加密货币的生活方式卡，与 Solana 有着深厚的联系。用户可以充值稳定币（如 USDC 或 USDT），几分钟内即可获得虚拟卡，并通过 Apple Pay 或 Google Pay 在全球范围内使用。

优点：

• 快速设置：支持实体卡和虚拟卡选项。

• 支持多链代币：包括 USDC、USDT 和 USDe，兼容多种区块链网络。

• 移动支付集成：支持 Apple Pay 和 Google Pay。

• 全球适用：覆盖 150 多个国家（因监管限制，印度和中国除外）。

• 无每日交易限额：每日 ATM 提现额度高达 20,000 美元。

• SOL 质押集成：通过 KAST 验证者可获得高达 21% 的年化收益（APY），且无佣金，100% MEV 回馈。

• KAST 积分计划：每笔交易都可赚取积分，用于未来的空投和奖励。

缺点：

• 积分并非直接返现：其价值取决于未来的空投。

普通 KAST 卡：

• 标准版（K Card）： 免费，2025 年所有消费享 4% 奖励，并通过质押 SOL 赚取 KAST 积分。

• 高级版（X Card）： 每年 1,000 美元，8% 奖励，质押 SOL 可赚取双倍 KAST 积分，并配备高端金属卡。

• 限量版（创始人版）： 一次性支付 5,000 美元，享受 8% 奖励，VIP 礼宾服务，质押 SOL 可赚取双倍 KAST 积分，无需支付后续费用。

Solana 专属卡（增强版 SOL 质押福利）：

• Solana 标准卡： 免费，所有消费享 4% 奖励，质押 SOL 可赚取 KAST 积分，并获得 3.5%-7% APY。

• Solana Illuma（高级卡）： 每年 1,000 美元，所有消费享 8% 奖励，质押 SOL 可赚取双倍 KAST 积分，并获得 7%-14% APY。

• Solana Gold（金卡）： 每年 10,000 美元，所有消费享 12% 奖励，VIP 礼宾服务，质押 SOL 可赚取三倍 KAST 积分，并获得 14%-21% APY。

• Solana Solid Gold（纯金卡）： 仅限邀请，大部分福利与 Solana Gold 相同。

7.MetaMask Card

MetaMask Card 目前仍处于早期推广阶段，但凭借其完全自托管的特性脱颖而出。这张卡直接连接到您的 MetaMask 钱包，允许用户直接从钱包地址消费加密货币，同时在支付前始终保留对私钥的控制权。

该卡运行在 Linea 网络上，支持的代币包括 USDC、aUSDC、USDT 和 WETH。目前，它已在部分地区推出，包括欧洲、英国和部分拉丁美洲地区，计划未来实现全球上线。

持卡人可选择以下两种卡片选项：

1. 虚拟卡（Virtual Card）： 仅为虚拟卡，免费使用，用户可通过所有符合条件的交易赚取 1% 的 USDC 加密返现。单笔交易限额为 10,000 美元，日限额为 15,000 美元。

2. 金属卡（Metal Card）： 高端实体金属卡，提供专属福利，例如每年首笔 10,000 美元消费可享 3% 返现（之后为 1%），更高的消费和 ATM 提现限额，以及独家权益和特权。单笔交易限额为 20,000 美元，日限额为 30,000 美元。

优点：

• 支持多种代币： 全球范围支持六种代币——USDC、USDT、wETH、EURe、GBPe 和 aUSDC。对于美国用户，仅支持 USDC 和 aUSDC。

• 返现： 虚拟卡每笔消费返现 1%；金属卡每年首笔 10,000 美元消费返现 3%，之后为 1%。

• 免费 ATM 提现： 每月最高 1,200 美元，超过部分收取 2% 手续费。

• 无缝集成： 与 MetaMask 应用和 Linea Layer 2 区块链深度集成。

• 全球适用： 通过 Mastercard 网络运行，支持地区体验流畅。

• 消费奖励： 在 Linea 上消费可享 Linea Boosted Yield（基于 Aave 的收益）和 Linea Coinmunity Cashback。

• 移动支付集成： 支持 Apple Pay 和 Google Pay。

缺点：

• 仍处于试点阶段： 地区覆盖有限，其他地区用户需排队等待。

• 返现和奖励细节不明确： 应用规则不够一致。

• 需要管理钱包： 包括燃气费和代币转换操作。

• 法币功能较少： 相较于更偏向新型银行风格的加密卡片，法币便利性不足。

• 适用地区： 目前支持阿根廷、巴西、哥伦比亚、墨西哥、欧洲（不包括捷克、爱沙尼亚、拉脱维亚和立陶宛）以及英国。在美国，早期测试阶段已结束，但新一轮的发布仍在等待名单中。

8.Bleap

Bleap 专为那些希望简单消费加密货币的用户设计。它基于 Mastercard 网络运行，提供固定 2% 的 USDC 返现，无外汇费用或隐藏费用。用户可以在几分钟内设置虚拟卡，将其连接到 Apple Pay 或 Google Pay，并在欧洲像普通借记卡一样使用。

优点：

• 简单的返现机制： 所有消费享受 2% 的 USDC 返现。

• 高收益 DeFi 产品： 可使用市场上最佳的 DeFi 产品，数字美元（USD）、英镑（GBP）和欧元（EUR）持有年化收益高达 20%。

• 免费 ATM 提现： 每月可免费提现约 400 美元。

• 无外汇或转换费用： 在国外消费无需额外支付费用。

• 快速设置： 上手简单，轻松集成移动钱包。

• 兼容移动支付： 支持 Apple Pay 和 Google Pay。

缺点：

• 仅限欧洲地区使用。

• 返现额度有限： 与高收益卡相比，返现较为低调。

• 无银行级存款保护： 通过电子货币服务商运营。

• 功能有限： 除支付外的附加功能较少。

• 额外功能（如高收益金库）： 存在但对日常消费用户吸引力有限。

9.Avici

Avici 正在构建其所谓的“互联网原生新型银行”（internet-native neobank），旨在成为法币与加密货币之间的桥梁，同时确保用户对资金的完全掌控。用户可以将 USDC 存入智能合约，立即获取 Visa 卡，并在全球范围内消费。

该卡支持 Apple Pay 和 Google Pay，提供虚拟卡和实体卡选项，无隐藏费用或外汇费用。此外，Avici 还提供虚拟的美元（USD）和欧元（EUR）账户，方便用户在传统银行系统与加密货币之间轻松转移资金。

优点：

• 直接消费加密货币： 可在全球数百万 Visa 商户处直接使用加密货币。

• 无外汇加价或隐藏费用。

• 快速设置： 支持 Apple Pay 和 Google Pay。

• 资金安全： 资金锁定在用户自己的智能合约中，而非托管账户。

• 生态系统扩展： 即将推出借贷、法币入口和隐私工具等功能。

• 虚拟银行账户： 提供 USD 和 EUR 账户，支持法币充值并自动转换为钱包中的稳定币。

缺点：

• 奖励和返现机制尚未明确。

• 部分功能（如信用额度）仍在开发中。

• 区域支持和配送情况可能有所不同。

• 智能合约管理可能对初学者来说较具挑战性。

10.Swype by BrahmaFi

Swype 是由 BrahmaFi 推出的首款 DeFi 原生支付卡，专为日常加密货币用户设计，让您的资产持续为您创造收益。无需转换或充值稳定币，您可以直接基于链上抵押物进行消费。它将您的钱包连接到 Aave 或 Euler 等借贷协议，允许您在保持加密资产投资的同时进行借贷或消费。用户可以选择“借贷模式”（Borrow Mode），系统会为每笔消费借出 USDC，或选择“消费模式”（Spend Mode），使用已产生收益的稳定币。

优点：

• 无需出售加密资产即可消费，资产留在 DeFi 中并继续产生收益。

• 全球适用： 通过 Visa 网络运行，支持 Apple Pay 和 Google Pay。

• 基于以太坊 Layer 2： 运行于 Base 和 HyperEVM 等以太坊二层网络。

• 高级自动化功能： 每笔交易可触发自动收益或定投逻辑。

缺点：

• 费用： 每笔交易约收取 0.5% 执行费，非美元支付需支付 1% 外汇费。

• 借贷风险： 基于抵押物借贷存在清算风险。

• 不适合初学者： 需要对 DeFi 有一定的理解。

• 仍在逐步推广中： 存在地区和协议的限制。

总结

加密货币支付卡从早期的“充值即用”模式已经发展了很长一段路。如今，您可以消费带收益的 ETH、基于链上头寸借贷，或在不离开钱包的情况下为咖啡赚取返现。

每种选择适合不同的用户群体：EtherFi 和 BrahmaFi 面向 DeFi 深度用户，Tria 则处于中间位置，而 Bleap 则追求简单便捷。可以肯定的是，随着稳定币和加密货币的扩展，加密支付已经不再是梦想，而是逐渐融入日常生活的一部分。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，BitMEX 联合创始人 Arthur Hayes 在社交平台发文称，“没有任何事能阻止这列列车”，ZEC 价格或将上涨至 1 万美元。”

撰文：深潮 TechFlow

10月30日，英伟达市值突破 5 万亿美元，超过了日本、德国等发达国家年度GDP总额。

从 1999 年上市时的 12美元，在考虑拆分后的折算情况下，26 年间英伟达创造了超8000倍回报。

英伟达，最让人羡慕的地方莫过于“不受周期限制”，一直作为底层基建，持续“收税”，无论你做什么，都离不开它。

作为GPU的缔造者，英伟达抓住了“PC 浪潮”的机遇，伴随着游戏市场的爆发，走进了千家万户；

接着，游戏业务疲软之际，加密牛市到来，英伟达显卡被广泛用于以太坊等加密货币“挖矿”，闷声发财；

随后，智能汽车产业崛起，它的车载芯片业务也迅速发展；

最后，ChatGPT 横空出世，英伟达摇身一变，成为AI军火商……

回顾英伟达的成长史，其也曾一次次在失败破产边缘徘徊，老黄（黄仁勋）曾如此呐喊：我渴望活下去的意志，超过几乎所有人想要杀死我的意志。

英伟达，GPU缔造者

显卡（GPU）的诞生要从 20 世纪 90 年代说起。

当时，硅谷的一些人提出了一个想法：可以通过专门处理声音的声卡和处理网络的网卡等功能特定的芯片，来减轻中央处理器（CPU）的工作负担。同样的道理，制造一块专门负责电脑图像输出的芯片，也就是显卡（Graphic Card），也是顺理成章的事情。例如，索尼在 1994 年底推出的游戏机 PlayStation，就使用了显卡来处理图像。

然而，当时显卡的技术路径有很多种选择。英伟达找到的突破点是通过并行计算来实现 3D 图形加速，特别是在游戏领域中进行应用。所谓并行计算，即将一个复杂的任务拆分成多个小任务，然后同时处理它们，提高计算效率。

1999 年，英伟达推出了一款名为 GeForce 的显卡。这款显卡专为游戏设计，主打“并行计算”，能够显著提升3D图形处理能力，从而提供更流畅、更逼真的游戏体验。

GeForce 的成功，使英伟达迅速崛起，成为显卡领域的领导者。

当时，并不仅仅只有英伟达在研究图形处理单元，但英伟达成功地将自己与“GPU 发明者”这个标签深度绑定起来。

英伟达当时的市场营销负责人 Dan Vivoli 用“graphics processing unit”（GPU）的概念来推广自家的芯片，他认为，英伟达主要反复强调自己是 GPU 发明者就能成为行业领导者。

后来的确如此，英伟达成为了GPU的代名词，英伟达依靠营销 GPU ，为自己开辟了一条新路。

英伟达，加密牛市大赢家

英伟达市值，从 2016 年的 140 亿美元涨到了 2018 年高点的 1750 亿美元，两年超过 10 倍的涨幅背后或许离不开加密货币挖矿热潮。

2017 年，加密货币迎来大牛市，吸引了大量矿工抢夺 GPU，GPU 变成了印钞机，全球显卡销量急剧增加，价格也水涨船高。

以矿工使用的英伟达 GTX 1060 型号显卡为例，2017 年 5 月之前的拿货价约为 1650 元一张，2017 年 6 月后就涨到了 2900 元左右。

英伟达成为了加密货币大牛市背后的大赢家，天降财富。

受益于加密挖矿潮，英伟达的 2018 财年全年收入创下了 97 亿美元的新高。黄仁勋对外表示，“我们的 GPU 支持着世界上最大规模的分布式超级计算，这就是它在加密货币领域大受欢迎的原因”。此外，英伟达还推出了专门面向挖矿定制的 GTX 1060 3GB 以及 P106、P104 专业矿卡。

2020 年，经过此前 2 年熊市，加密市场再次起航，比特币涨了 2 倍多，以太坊涨了 4 倍，英伟达再次成为“加密繁荣”的受益者。

英伟达闻风而动，积极参与矿业市场，推出了CMP 系列专业矿卡，这些卡去掉了图形处理功能，拥有更低的核心峰值电压和频率，以提高挖矿性能和效率。

2020 年底，英伟达发布了 RTX30 系显卡，其中入门级的 RTX3060 显卡的标价是 2499 元，RTX3090 显卡定价为 11999 元，而随着加密货币的涨势，RTX3060 售价高达 5499元，RTX3090 更是一路飙至 20000 元。

2021 年一季度财报公开后，英伟达首席财务官 Colette Kress 曾透露，英伟达加密芯片销售额高达 1.55 亿美元，用于“挖矿”的显卡占据第一季度总体销量的四分之一。

就在 2021 年，英伟达全年收入创下 269.1 亿美元的纪录，较上一财年增长 61%，市值一度突破 8000 亿美元。 然而，好景不长，2022 年 9 月，以太坊执行层、权益证明共识层完成合并，以太坊区块链网络机制由 PoW（工作量证明机制）转变为 PoS（权益证明机制），显卡挖矿时代逐渐终结。

这一定程度上也影响了英伟达的发展，2022 年三季度，英伟达营收、净利润双双出现下滑，季度收入仅为 59.31 亿美元，同比下降 17％，净利润仅为 6.8 亿美元，同比下降高达 72％。2022 年 11 月 23 日，英伟达股价报 165 美元/股，较去年最高点跌去近一半。

当时无论是《金融失败》等海外媒体，还是国内科技媒体，均看衰英伟达。

困顿之极，不料峰回路转，AI 与大模型的风吹了起来，英伟达再次站上风口。

英伟达，AI 军火商

2016 年 3 月，AlphaGO 击败了李世石，震撼人心，也引发了关于 AI 的讨论热潮。

一个月后，黄仁勋在 GTC China 大会上正式宣布，英伟达不再是一家半导体公司，而是一家人工智能计算公司。

2016 年 8 月，一个历史性时刻诞生，英伟达向刚成立的 OpenAI 捐赠了英伟达的第一台 AI 超级计算机 DGX-1，黄仁勋本人亲自将这台计算机送到了 OpenAI 的办公室，当时的董事长埃隆·马斯克用开箱刀打开了包裹。

黄仁勋留下了一句话：“为了计算和人类的未来，我捐出世界上第一台DGX-1。”

而后，OpenAI 通过英伟达的超级计算机训练出了风靡全球的 ChatGPT，英伟达后续更新的硬件产品 DGX H100 遭到市场疯抢，供不应求。

罗马并非一日建成，英伟达在 AI 行业的统治地位始于更早时期的积累。

英伟达的前首席科学家戴维·柯克（David Kirk）早就梦想着将 GPU 的 3D 绘图渲染算力通用化，不仅局限于游戏领域。

在戴维·柯克和黄仁勋的领导下，英伟达于 2007 年推出了革命性的 GPU 统一计算平台 CUDA，释放庞大的算力资源。

但在当时，CUDA 完全没有打动投资者，反而因为打造领先于时代的“超级计算”系统投入巨大，英伟达的利润受到大幅削减，华尔街为此嘘声一片。

一档风靡硅谷的热门播客《Acquired》的主持人 Ben Gilbert 对此评价：“他们当时瞄准的不是一个大市场，而是一个学术和科学计算的晦涩角落，但他们为此花了数十亿美元”。

来自外界的声音并没有影响黄仁勋，十几年坚持在 CUDA 上进行投入，让英伟达有了如今的地位。

黄仁勋将算力视为核心。无论是 AI、自动驾驶、元宇宙、机器人还是加密货币，英伟达都是利用庞大的算力寻找新的机会。

算力，英伟达永恒的武器。

三次失败

2023年，黄仁勋在台湾大学毕业典礼上致辞，他分享了三个失败的故事，向大学生们传授了英伟达成功的秘诀。

第一次失败，在破产边缘活了下来。

1994 年，Nvidia 的第一个客户是日本游戏公司 SEGA，他们为其游戏主机设计显卡。

但是在第二年，微软发布了 Windows 平台的图形接口 Direct3D，这一变动让 Nvidia 感到非常慌乱，因为与他们的设计存在冲突。

最终，Nvidia 选择中止与 SEGA 的合约，转而为 Windows 平台开发 GPU。这是一个冒险的决定，因为 SEGA 是他们唯一的客户，却被他们放弃了。Nvidia 的资金只能支持 6个月，如果在这段时间内无法推出新产品，他们将面临倒闭的风险。

幸运的是，在资金即将耗尽时，距离破产仅一个月的时候，Nvidia 设计出了 Riva 128 这款芯片，并取得了成功。到 1997 年底，Riva 128 的出货量超过了 100 万张，Nvidia 因此得以生存下来。

第二次失败，放弃短期利润，成就了未来的伟大。

2007 年，英伟达发布了 CUDA GPU 加速计算计划，愿景是让 CUD A成为一种编程模型，可以提升从科学计算和物理模拟到图像处理的各种应用。

创造一种新的计算模型非常困难，自 IBM System 360 推出以来，CPU 计算模型作为行业标准已经存在了长达 60 年时间。

CUDA 需要开发者重新编写应用程序，来展示 GPU 的好处；但要开发这样的程序，先要有一个庞大的用户群和一个庞大的需求来推动开发者去开发。

为了解决“先有鸡还是先有蛋”的问题，英伟达利用了他们已经有大量游戏玩家的 GForce 游戏显卡来建立用户群。但 CUDA 的附加成本非常高，导致英伟达的利润在多年间大幅下降，他们的市值一直在 10 亿美元的水平上下波动。

英伟达多年的低迷表现，也让股东对 CUDA 持怀疑态度。股东们更希望公司专注于提高盈利能力，但英伟达坚持了下来，相信加速计算的时机会到来。

黄仁勋创办了一个名为 GTC 的大会，在全球不知疲倦地推广 CUDA。最终，功夫不负有心人，一个个应用程序真的涌现了，包括 CT 重建、分子动力学、粒子物理学、流体动力学和图像处理等。

直到 2012 年，AI 研究人员发现了 CUDA 的潜力。著名 AI 专家 Alex Krizhevsky 在 GForce GTX 580 上训练出了 AlexNet，引发了人工智能的大爆炸。

第三次失败，英伟达退出手机芯片市场。

还记得雷军与黄仁勋的同台么？

2013 年时，在雷军的邀请下黄仁勋出席小米手机 3 发布会。

年少时就去到了美国的黄仁勋被雷军要求说中文，他说得并不利索，但也用中文自信地喊出：“英伟达的 GPU 是世界最棒的。”

当时，小米 3 旗舰版搭载了英伟达推出的 Tegra4 处理器的移动版，这也是该系列的绝唱。

当时，移动手机市场兴起，英伟达也进入了移动芯片市场，尽管整个手机市场都非常庞大，英伟达本可以为了市场份额而战，但他们做出了一个艰难的决定：放弃了这个市场。

黄仁勋表示，英伟达的使命是构建能普通计算机所不能的计算机，他们应该致力于实现这一愿景，做出独特的贡献。英伟达的战略撤退得到了回报。

人生建议：经历苦难，降低期待

2024 年，黄仁勋重返母校斯坦福大学，并在商学院进行演讲，分享了一些人生经验。

当主持人问黄仁勋，关于成功，有没有给斯坦福学生的建议？他回答道：“我希望各位有机会经历大量的痛苦和磨难。”

他提到自己最大的优点之一，就是“我的期望很低”。

黄仁勋表示，多数的斯坦福毕业生，对自己有很高的期望，但他们绝对值得拥有高期待，因为他们来自地球最好的大学之一，被同样不可思议的同辈环绕，拥有高期待是非常自然的事。

“对自己期望非常高的人，往往韧性（resilience）也低，”黄仁勋说，“不幸的是，韧性对带来成功至关重要。”

黄仁勋强调，“成功不是来自于智慧，而是来自于性格，而性格是经历苦难塑造出来的。”

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据官方公告，请大家准备今天下午 20:00（UTC+8）领取币安 Alpha 空投。

持有至少 240 个币安 Alpha 积分的用户可申领代币空投。先到先得。直至空投池领取完毕或活动结束。具体详情将另行公布。

具体空投币种敬请关注币安官方渠道，及时获取活动最新动态。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 HTX 行情数据显示，BTC 突破 111,000 美元，现报 111,039.00 美元，24 小时跌幅缩小至 1.98 %。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，币安宣布将于2025年11月5日0:00暂停THORChain（RUNE）网络的代币充值和提现服务，以支持其网络升级。

据悉，项目方计划在区块高度23,540,000进行升级，预计时间为2025年11月5日1:00。

作者：Liam，深潮 TechFlow

1.

英伟达市值突破 5 万亿美元，这是什么概念？

这一数字已经超过了德国、日本等发达国家一年的 GDP 总额。

如果你于 1999 年上市时以 发行价 12 美元入手 1 股并长期持有至今，在考虑拆股后的折算情况下，该投资大致增长了约 8280 倍。

可以这样说，英伟达不再是一家普通的上市公司，而是一个“数字国家”，它拥有自己的“能源系统”（数据中心）、“货币”（AI 算力）、“国民”（开发者和企业客户），以及“疆域”（生态系统）。

更可怕的是，目前英伟达的动态市盈率还是只有 58 倍，比很多 PE 动辄几百上千的科技股更显“便宜”。

在美股，前 10 大科技公司总市值超过 30 万亿美元，占整个美股的四成以上。换句话说，我们正在进入一个“寡头资本主义”的阶段么，财富、算力、数据都集中在少数几家公司手中。

这种超级公司的崛起是也是赛博时代的重要标志，英伟达的影响力甚至超越了许多国家政府。

2.

回想 2025 年初，当 DeepSeek 大火，网络上一片唱衰英伟达的声音，认为低成本 AI 模型会冲击英伟达的高端 GPU 需求。

如果那时趁着暴跌逆向买入，如今的收益超过 80%。

投资的真理常常简单，敢于走少数人走的路。

更深层看，DeepSeek 的成功并非威胁，而是 AI 需求的再次爆发，每一个新模型的诞生，都意味着新的 GPU 订单。

AI 创新越多，英伟达越强。

3.

5 万亿美元的市值，这个时候很难把英伟达当作是一家单纯的芯片公司，而是 AI 时代最大的“基础设施”。

从 GPU 硬件到 CUDA 软件生态，从单一芯片到完整数据中心解决方案，英伟达构建起了新工业革命的发动机。如果说微软谷歌掌握着应用层入口，苹果掌握着消费端体验，那么英伟达就掌握着算力的底层基础。

这让人想起工业革命时期的电力公司，当电力成为工业社会的基础能源时，电力公司便拥有了超越传统制造业的战略地位，现在，AI 革命正在重演这一历史，算力公司崛起为新时代的“电力公司”。

4.

英伟达的真正护城河不在于硬件制造，而在于软件生态的垄断。

CUDA 平台就像 AI 时代的 Windows 操作系统，一旦开发者习惯了这套工具链，转换成本就变得极其昂贵。

从 TensorRT 到 DGX Cloud，英伟达构建了一个完整的软硬件协同系统。OpenAI、Anthropic、Meta、Google 等所有主流 AI 公司都依赖英伟达的基础设施。这种依赖关系形成了强大的网络效应：用户越多，生态越强；生态越强，用户黏性越高。

超额利润，来自垄断；垄断，源自生态闭环。

5.

一个讽刺的现象，当代牛马最大的敌人或许就是英伟达。

本周二，美国电商巨头亚马逊宣布裁员 3 万人以削减开支，与此同时，亚马逊也在疯狂购买英伟达显卡 H200。

AI 正淘汰着成千上万的普通岗位。

对于硅谷打工人而言，一个对冲方式，就是买进英伟达。

残酷，且现实。

6.

英伟达的成长史，也是一部科技叙事的演化史。

它最早只是做游戏 GPU，但当游戏市场增长放缓、显卡滞销时，命运总会给它送来新的“白衣天使”。

第一次，是加密货币。

2017 年的 ETH 牛市，让可以用于挖矿的“GPU 显卡”成为稀缺商品，矿场的轰鸣声带来了英伟达财报的复苏。

2018 财年，英伟达全年收入创下了 97 亿美元的新高。黄仁勋对外表示，“我们的 GPU 支持着世界上最大规模的分布式超级计算，这就是它在加密货币领域大受欢迎的原因”。

此外，英伟达还推出了专门面向挖矿定制的 GTX 1060 3GB 以及 P106、P104 专业矿卡。

第二次，是 AI。OpenAI 点燃的 AI 浪潮让英伟达成为最大赢家。

从游戏到挖矿再到 AI 训练，看似不同的应用场景，底层逻辑却惊人一致——对算力的渴求。英伟达敏锐地捕捉到了这一本质：无论科技如何变迁，算力永远是数字世界的基础货币。

7.

遗憾的说一句，小编人生中买的第一只美股，就是在 2021 年买入英伟达。

一个美好的开头，却没有一个值得炫耀的结尾，我后来早早卖了。

但是我不后悔这个决定，因为我深知那不是真正属于我的机会。当时的购买更多是偶然，而非基于深入研究的理性判断。

偶然的邂逅并不等同于真正的投资机会。真正的机会需要深度认知、长期坚持和逆向思维的结合。

什么才是真正的错过？是你花费了大量时间和精力去研究，投入了巨额资金，却依然没有获得收益。

那些在英伟达身上获得巨额回报的投资者，靠的不是运气，而是对技术趋势的深刻洞察和对人性弱点的客服。

向他们致敬。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据官方公告，币安 Alpha 成为首个上线以下项目的平台：

10 月 31 日 Nubila Network (NB)空投；

11 月 1 日 Marina Protocol (BAY) 空投；

11 月 1 日 Audiera (BEAT) 空投； 符合条件的用户可于 Alpha 交易开放后，前往 Alpha 活动页面使用币安 Alpha 积分领取空投。具体详情将另行公布。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，CZ 在社交媒体发文表示，“从来没“出售”过（除了消费的时候用的BNB）。

另外，我的BNB不是分来的，是我用自己的钱买的，早期的时候。”

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据链上分析师余烬（@EmberCN）监测，某鲸鱼在 15 分钟前将 1 万枚 ETH（价值 3911 万美元）转入币安交易所。

据悉，该批 ETH 系该鲸鱼 2 个月前从 OKX 提取，当时价值 4663 万美元，目前浮亏 752 万美元。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据链上分析平台 Lookonchain 监测，以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 再次出售其免费获得的 meme 币，此次套现 14,216 USDC。

撰文：Becca Bratcher，福布斯

编译：Saoirse，Foresight News

从数十亿美元的黑客攻击到总统级别的 Meme 币发行，2025 年对加密货币领域而言，是与政治和权力陷入棘手纠葛、既充满忧虑又极具启示性的一年。随着 2025 年第四季度拉开帷幕，有五个时刻尤为突出 —— 它们深刻展现了加密货币行业如何不断试探公众信任与监管容忍的边界。

1 月：特朗普 Meme 币首次亮相

2025 年伊始，美国候任总统的一场意外举动引发关注。

就在就职典礼前几小时，唐纳德・特朗普推出了官方 Meme 币 TRUMP。该代币首发价约 1 美元，一度飙升至 70 美元以上，随后又迅速暴跌。不久后，第一夫人梅拉尼娅・特朗普也推出了个人代币 MELANIA，其价格波动趋势与 TRUMP 如出一辙。截至目前，TRUMP 代币交易价格维持在 7 美元左右，而 MELANIA 则在 0.13 美元上下徘徊。

这些代币被宣传为「庆祝性数字收藏品」，但一经推出便引发关于伦理与合法性的质疑。此前特朗普对加密货币始终持不屑态度，如今却重新定位为行业「支持者」—— 他积极争取加密货币领域不断壮大的选民群体，并承诺将美国打造成全球数字资产中心。与此同时，其家族企业「World Liberty Financial」也扩大了在加密货币领域的业务版图。

短短几小时内，这两种 Meme 币的总市值便接近 110 亿美元，原本一场单纯的政治品牌宣传活动，就此演变为 2025 年加密货币行业的首个重大争议事件。

2 月：史上最大规模金融盗窃案

仅一个月后，公众对加密货币安全性的信任便遭受沉重打击。

总部位于迪拜的加密货币交易所 Bybit 披露，黑客从其一个离线冷钱包中窃取了约 15 亿美元的 ETH。这一史无前例的安全漏洞令投资者陷入恐慌，随后区块链分析公司 Elliptic 证实，此案是数字金融与传统金融领域有记录以来规模最大的单笔盗窃案。

Bybit 交易所（图片插画：托马斯・富勒 / SOPA Images/LightRocket 供图，经盖蒂图片社授权）

后续调查显示，此次数据泄露与一个由朝鲜政府支持的黑客组织有关。这一发现让原本可能被归为「常规交易所安全漏洞」的事件，瞬间增添了地缘政治层面的严重性。

5 月：美国总统奖励 TRUMP Meme 币顶级买家

5 月，一则消息引发 TRUMP Meme 币交易量出现「规模虽小但意义重大」的激增 —— 特朗普总统宣布，仅邀请 TRUMP 代币的顶级持有者，出席在其私人高尔夫俱乐部举办的正装晚宴。这种「专属付费参与」模式，实际上将代币转化为一种「竞价工具」：任何持有足够数量代币的人，都能通过这一方式获得与总统私下接触的机会。

晚宴参与者包括波场创始人孙宇晨，他此前向 TRUMP 代币投资超 1800 万美元，且曾面临美国 SEC 的指控（后指控暂停）。

这一事件引发双重争议：场外有抗议者集会抗议，场内则受到美国国会的密切审视。尽管白宫坚称特朗普的资产已交由「盲信管理」（即资产交由第三方管理，本人不直接干预），但区块链链上分析显示，与特朗普相关的实体控制着该代币剩余供应量的约 80%，且已通过代币交易赚取超 3.2 亿美元手续费。

美国众议院议员 Adam Smith 和 Sean Casten 牵头，联合 35 名众议院民主党人致信司法部，要求调查特朗普的这一行为：向 TRUMP 代币顶级投资者提供「共进晚餐」机会，是否构成贿赂，或是否违反美国宪法中的「外国薪酬条款」（该条款禁止联邦官员接受外国政府或个人的未经授权薪酬）。

他们在信中指出，这一事件「为外国势力干预美国政策决策打开了大门，可能构成腐败，并涉嫌违反薪酬条款。这只是特朗普总统无视道德准则、加剧利益冲突、利用职权中饱私囊的最新例证。」

10 月：「10.11」事件

时间快进到 10 月：区块链分析师发现，一名匿名交易者在特朗普总统宣布对中国加征新关税的几分钟前，突然做空比特币与以太坊。而特朗普的加税声明，直接引发了加密货币历史上规模最大的「清算瀑布」（即大量杠杆仓位因价格暴跌被强制平仓，进一步加剧价格下跌的连锁反应）。

据报道，在市场趋于稳定前，这名匿名交易者已从中获利 1.6 亿美元。包括评论机构「科比西信函」（The Kobeissi Letter）在内的观察人士公开质疑：「是不是有人提前知晓了加税消息？」

目前尚无直接证据证明存在「内幕信息泄露」，但这一事件再次引发公众对数字资产市场的担忧 —— 信息不对称问题与政治影响力对市场的干预，可能远比想象中更严重。

10 月：一场「有利可图」的赦免

仅几周后，又一场争议爆发：特朗普总统赦免了币安创始人赵长鹏。

赵长鹏曾在 2023 年承认「反洗钱违规」罪名，入狱服刑 4 个月；币安交易所自身也为此支付了超 40 亿美元罚款。

2024 年 4 月 30 日，币安前首席执行官赵长鹏离开美国华盛顿州西雅图联邦法院。全球最大加密货币交易所币安的创始人兼前首席执行官赵长鹏，因承认违反反洗钱法，当日被判处 4 个月监禁。（图片：贾森・雷德蒙德 / 法新社 供图，经盖蒂图片社授权）

此次赦免不仅消除了赵长鹏的犯罪记录，还为他重返加密货币行业扫清了障碍。白宫对此解释称，此举是为了纠正「拜登政府时期的监管过度问题」。

但英国广播公司（BBC）的报道进一步加剧了争议：赵长鹏旗下公司曾与「特朗普家族加密货币项目相关的企业」合作。这一关联让公众对「赦免背后存在利益交换」的疑虑大幅升温。

客观而言，此次赦免进一步巩固了本届美国政府与数字资产行业的「结盟关系」，同时也引发更深层次的追问：政治影响力究竟会在多大程度上左右监管结果？

结语：加密货币领域的又一个「寻常年份」

这五个事件共同让 2025 年成为加密货币行业又一个「头条之年」。尽管争议依旧不断，但相较历史而言，这一年远非该行业「最糟糕的时期」。

1 月的 Meme 币亮相模糊了「炒作」与「治理」的边界；2 月的 Bybit 黑客事件暴露了即便最受信任的系统也存在漏洞；5 月的晚宴将「代币持有」转化为「政治门路」；10 月的交易丑闻揭示了「投机」与「时机把控」对整个市场的操控力；而同月的总统赦免，则让 2025 年成为加密货币行业「合法性与伦理边界反复受挑战」的一年。

加密货币领域的每一年，都会伴随着新的创新、挑战、突破与争议 ——2025 年也不例外。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据官方社媒消息，全球首个中文去中心化合约交易平台孙悟空将于今日20时（UTC+8）举办“孙悟空72辩：孙悟空资沉破亿！加密货币的下个时代属于去中心化市场吗？”主题直播。届时，Alan Sun、小五、高山仰止、CrazyoxAI、DaDa、峥嵘说等加密KOL将受邀出席，深入探讨去中心化合约交易的发展潜力、以及去中心化市场能否引领下一轮加密周期等核心议题。

预约直播：

https://x.com/i/spaces/1YqKDNjlpgAJV/peek

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 HTX 行情数据显示，BTC 突破 110,000 美元，现报 110,018.00 美元，24 小时跌幅缩小至 2.70 %。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 Decrypt 报道，泰国警方逮捕了中国籍男子 Liang Ai-Bing，其涉嫌参与价值 1400 万美元的加密货币庞氏骗局。该案件与已倒闭的平台 FINTOCH 有关，该平台承诺每日 1% 的回报率，并虚假声称获得摩根士丹利支持。

据悉，FINTOCH 于 2022 年 12 月至 2023 年 5 月期间运营，由五人团队操作。该平台甚至使用演员 Mike Provenzano 的照片作为虚假首席执行官 “Bob Lambert” 的头像。链上分析师 ZachXBT 追踪发现，该项目在 2023 年 5 月退出骗局前，通过 Tron 和以太坊网络卷走了 3160 万 USDT。

警方在曼谷 Wang Thonglang 区的高档住宅中逮捕了 Liang，并发现非法枪支。目前泰国当局正在协调将其引渡回中国受审。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 YZi Labs 披露，该机构宣布领投人工智能教育代理平台 VideoTutor 1100 万美元种子轮融资，这是 YZi Labs 今年扩大投资范围后的首笔人工智能软件投资。本轮融资还有字节跳动关联基金金秋基金、百度风投、Amino Capital、BridgeOne Capital 等参与。

VideoTutor 由 20 岁连续创业者 Kai Zhao 创立，该平台能够将任何问题转化为个性化动画教学视频。平台于 2025 年 5 月推出，前 10 天内吸引超过 2 万用户并生成超过 2 万个视频，目前已收到来自全球教育机构和学习平台的 1000 多个应用程序接口集成请求。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 Theblock 报道，IQ 与 Frax 宣布推出 KRWQ，这是首个在 Coinbase 以太坊二层网络 Base 上发行的韩元锚定稳定币。

IQ 首席执行官 Navin Vethanayagam 表示：”KRWQ 填补了市场的关键空白，此前从未有可信的韩元稳定币大规模推出。”

值得注意的是，KRWQ 目前尚未向韩国居民提供服务，因为当地稳定币监管规则仍在制定中。该稳定币的铸造和赎回仅限于交易所、做市商和机构合作伙伴等合格对手方。

 

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，由Bybit孵化、部署于Solana的新锐DEX项目Byreal今日公布最新运营数据：平台全量开放30天内，日均交易量增长78%，24小时手续费增长161%，并成功跻身DefiLlama Solana生态协议排行榜前十，平台每日交易量已突破5000万美元大关。

根据DefiLlama最新数据，Byreal在竞争激烈的Solana生态中表现卓越：手续费排名高居第7，现货交易量位列第8，收入排名第11。

生态扩展方面，Byreal已与40余家合作伙伴建立合作关系，支持40多种资产交易，覆盖RWA、AI、DeFi、钱包、基建、聚合器等多个关键赛道。

产品方面，Byreal 推出 Copy-Farming 产品 Real Farmer 和流动性质押代币 bbSOL ，后者已获得美国联邦监管加密银行 Anchorage Digital 托管。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 CNBC 报道，美国总统特朗普表示已与中国就稀土和关键矿物达成为期一年的协议，并将对华芬太尼关税削减一半至 10%。两国领导人在韩国釜山举行了六年来首次会晤，会谈持续 1 小时 40 分钟。

特朗普在离开韩国时告诉记者，此次会议”令人惊叹”，”做出了很多决定”。他表示”稀土问题已经解决”，这是一项每年重新谈判的一年期协议。对华出口关税也将从 57% 降至 47%。特朗普还透露将于 4 月访华。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 Cryptorover 消息，特朗普表示，将于2026年4月访问中国。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据金十数据报道，现货黄金日内涨幅达1.00%，现报3968.29美元/盎司。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据链上分析师 Ai 姨（@ai_9684xtpa）监测，“胜率 100% 巨鲸”在市场下跌中浮亏已达 649 万美元，但加仓 10,580.88 枚 ETH 挂单已成交，使其 ETH 持仓价值接近 1 亿美元。

该鲸鱼当前持仓情况为：BTC 多单 1,030.02 枚，价值 1.11 亿美元，开仓价 110,123 美元；SOL 多单 560,839.53 枚，价值 1.07 亿美元，开仓价 198.43 美元；ETH 多单 24,000 枚，价值 9,242 万美元，开仓价 3,873.66 美元。

整理 & 编译：深潮TechFlow

嘉宾：Peter Schiff，美国股票经纪人、财经评论员

主持人：Michael Jerome

播客源：threadguy

原标题：Peter Schiff: Gold vs Bitcoin, Market Crashes, US Dollar Crisis and More | TG Podcast

播出日期：2025年10月23日

要点总结

Peter Schiff，华尔街最著名的”黄金死忠”、奥地利经济学派的坚定信徒，也是加密货币社区最具争议的“反对派代言人”。在比特币从几美分涨到10万美元的15年里，他始终如一地唱空，成为了加密世界最著名的”反向指标”。

2025年10月，他甚至推出了自己的代币化黄金产品，试图用区块链技术改造黄金。这一举动立即引发了币安创始人 CZ 的公开质疑，双方约定在迪拜进行一场“黄金 vs 比特币”的世纪辩论。

在这期播客中，Schiff 再次阐述了他对比特币、黄金以及货币未来的看法。无论你是否认同他的观点，这位”加密世界的异见者”的逻辑和论据，都值得每一位投资者认真思考。以下是播客的完整文字稿。

精彩观点摘要

• 比特币支持者对黄金的误解主要源于对比特币的辩护，因为比特币本身并没有任何内在价值。你拿着比特币，其实什么也做不了。

• 我依然认为比特币最终会归零。我并不觉得我的预测是错的，真正的错误在于，我低估了公众对它的盲目信任，以及那些推广比特币的人的营销能力。

• 这次的核心问题不再是抵押贷款或次贷，而是美国国债的主权债务危机。换句话说，这次危机的关键在于，全球对美国政府偿还主权债务的能力失去了信心。

• 各国央行已经开始悄悄减少美元储备，转而增加黄金储备。我认为未来黄金将重新成为全球主要的储备资产。

• 如果你的观众中有加密货币爱好者，我的建议是：赶快买些黄金和白银。

• 加密货币市场是一个巨大的泡沫，早期进入市场的人通过高价卖给后来者获利，而最终接盘的人可能会遭受巨大损失。

• 没有任何泡沫可以永远持续下去。比特币本质上没有内在价值，它的价格完全依赖于投机者的涌入。

比特币支持者对黄金的误解

主持人: 作为比特币的批评者，你认为比特币支持者对黄金最大的误解是什么？

Peter:

他们对黄金的误解主要源于对比特币的辩护，因为比特币本身并没有任何内在价值。你拿着比特币，其实什么也做不了。你可以把它转给别人，但他们也同样无法用它做任何实际的事情。

他们把黄金看成一种“毫无价值的石头”，认为它的价值只是因为人们主观上觉得它值钱，但他们忽略了黄金确实有内在价值，这也是它能成为货币的原因。

比特币的设计确实模仿了黄金的一些关键特性，比如可替代性、耐用性、可分割性和便携性。这些特性让黄金在历史上成为比其他商品更适合作为货币的选择。但问题在于，比特币缺乏黄金的内在价值。没有价值的东西，即使具备这些特性，也无法成为真正的储值手段。

黄金是周期表上最有用的金属之一，即使经过数百年，黄金仍能保持其物理和化学特性，这也是它能作为储值手段的原因。而比特币没有任何实际用途，也无法储存价值。尽管它具备一些有趣的技术特性，但这些特性并不稀缺，其他数千种加密货币也能提供类似功能，而且加密货币的数量理论上没有上限，这进一步削弱了它们的稀缺性。

加密货币市场是一个巨大的泡沫，早期进入市场的人通过高价卖给后来者获利，而最终接盘的人可能会遭受巨大损失。这种动态注定让泡沫破裂，而大部分投资者将成为牺牲品。

为什么比特币最终会归零

主持人: 在 2017 年时，你曾经预测比特币会归零，但如今它的价格却达到了新的高度。你觉得当时的预测是否有误？

Peter:

我依然认为比特币最终会归零。我并不觉得我的预测是错的，真正的错误在于，我低估了公众对它的盲目信任，以及那些推广比特币的人的营销能力。不得不承认，那些早期进入比特币市场的人确实非常擅长包装和宣传这个概念，让人们相信比特币是值得投资的。他们的目标很明确，就是吸引更多人购买他们手中的比特币，从而推高价格，方便他们自己抛售，这其实就是一个典型的“拉高出货”的操作。

最近几年，这种情况已经发生了很多次。比如比特币 ETF 的推出，以及特朗普当选美国总统。我认为，加密货币行业在特朗普当选的过程中起到了一定作用，因为他们希望通过这种政治环境推高比特币和其他加密货币的价格。事实证明，这些早期投资者确实通过这种方式赚取了巨额利润。但也正因为如此，比特币的价格在达到高点后，基本上就停滞不前了。

如果我们用黄金来衡量，比特币的价值是在下降的。比特币的价格从高点已经下跌了大约 30%。用黄金计价的话，它曾经达到 126,000，现在大概只有 108,000。从这个角度看，比特币实际上正处于一个“熊市”中。

黄金的崛起与即将到来的货币重置

主持人: 今年黄金的表现非常亮眼，创下自 1979 年以来的最佳记录。你能为我们的观众，尤其是年轻观众，解释一下黄金为何表现如此出色吗？背后有哪些推动因素？

Peter:

如果你的观众中有加密货币爱好者，我的建议是：赶快买些黄金和白银。

黄金今年表现优异，是因为当前的经济环境和 1970 年代非常相似。当时，我们面临经济滞胀（经济停滞伴随高通胀），同时也经历了一次全球货币体系的重大变化。1971 年，美国总统尼克松宣布美元脱离金本位制度。在此之前，美元与黄金挂钩，美元不仅由黄金支撑，还可以直接兑换成黄金。因此，当时全球的货币体系实际上是基于黄金运转的，尽管表面上是以美元为核心。

现在，我们正在经历类似的货币体系调整。全球开始逐渐摆脱对美元的依赖。事实上，早在 1970 年代，这种转变就应该发生，但由于美元仍占据主导地位，这一进程被延缓了。然而，近年来，由于美国的预算赤字、贸易赤字以及频繁使用经济制裁等行为，越来越多的国家对美元体系感到不满。各国央行已经开始悄悄减少美元储备，转而增加黄金储备。

我认为未来黄金将重新成为全球主要的储备资产。虽然这不一定意味着回归金本位（即货币直接与黄金挂钩），但各国央行可能会更多地持有黄金，而不是美元、欧元或英镑。黄金将成为各国央行用来维持货币价值的核心资产。

对于美国来说，这将是一个巨大的转变。我们将无法再通过印钞来购买我们无法生产的商品，也不能再通过借贷来维持高消费水平。这意味着美国的生活成本将显著上升，借贷成本也会大幅增加。同时，资产价格（如股票和房地产）将以实际价值显著下降。虽然从名义上看，这些资产可能没有太大变化，但如果用黄金计价，它们的价值已经大幅缩水。例如，自 1999 年以来，道琼斯指数虽然在美元计价下增长了四倍，但相对于黄金却下跌了超过 70%。

资产正在失去价值，但这种情况将继续并加速，因为世界真的正式从美元标准回归到金本位。

Peter 预测的比2008年更严重的金融危机

主持人: 你提到即将到来的金融危机将比 2008 年的次贷危机更加严重。这具体意味着什么？这场危机会如何发生，会以什么形式呈现？又有哪些迹象表明它即将到来？

Peter:

首先，我们需要回顾一下 2008 年的危机。那次危机的核心是债务问题，最初爆发于次级抵押贷款市场，然后逐渐蔓延至金融机构和保险公司。幸运的是，美国政府当时通过大规模救助和刺激政策，避免了更严重的后果。如果没有这些措施，危机的影响会更加剧烈。虽然这些救助在短期内缓解了问题，但也只是将问题推迟到了未来。

而即将到来的危机与 2008 年完全不同。这次的核心问题不再是抵押贷款或次贷，而是美国国债的主权债务危机。换句话说，这次危机的关键在于，全球对美国政府偿还主权债务的能力失去了信心。

这次危机不仅仅是主权债务危机，还是一场货币危机。它的影响将远超 2008 年，因为它直接冲击了美元的信用——而美元是全球金融体系的基石。如果全球投资者不再信任美元，也不再愿意购买美国国债，那么美国政府将失去救助能力。美联储也无能为力，因为在 2008 年，美联储可以通过发行美元或国债来替换那些“坏账”，但现在全球对美元和国债的信心正在瓦解。

更糟糕的是，这种危机会导致美元大幅贬值，通货膨胀急剧上升，而政府却无法采取有效措施来应对。因为如果再通过印钞来解决问题，只会进一步推高通胀，加速美元的贬值，最终形成恶性循环。

我们已经陷入了一个两难的局面。过去几十年里，政府一直试图通过短期措施来避免痛苦，但这只会让问题越积越多。现在，解决这些问题的代价比以往任何时候都要高昂，而这场危机的影响也将比 2008 年更加深远。

美国主权债务崩溃将如何展开

主持人: 当事情开始恶化时，具体会是什么样的场景？你认为危机的第一个明显迹象是什么？

Peter:

我认为黄金价格的走势是一个很好的预警信号。比如，上周黄金价格一度接近 4400 美元，随后回落到 4000 美元左右。尽管如此，这个价格仍然是两年前的两倍。

回顾历史，1980 年左右，全球对美元失去了信心，开始抛售美元。当时，我们采取了两项关键措施来恢复信任。首先，美联储主席保罗·沃尔克允许短期利率飙升至 20%，向投资者传递了一个明确的信息：“如果你愿意持有美元，我们会给你 20% 的利息作为回报。”这在当时是一个非常诱人的条件，因为通货膨胀率最高也只有 10% 到 12%。其次，里根政府通过削减税收和推动经济改革，进一步稳定了市场信心。

然而，现在的情况完全不同。首先，当前的领导层与当时的决策者截然不同。即使保罗·沃尔克本人回到今天的美联储，他也无法实施类似的政策。原因很简单：我们已经无法承受如此高的利率。当前美国的国债总额已达到 38 万亿美元，而 1980 年时国债还不到 1 万亿美元。

更糟糕的是，今天的大量债务是通过短期融资完成的。我们约三分之一的国债将在一年内到期，而全部国债的平均到期时间只有四到五年。如果利率上升到 10%，仅利息支出就会高达 4 万亿美元，而美国每年的税收收入才约 5 万亿美元。这种情况下，政府将无力支付利息，更遑论偿还本金。

大多数国家债务通常通过长期债券融资，因此即使利率上升到 20%，也不会立即对预算造成重大影响，因为这些债务在较低利率下已经锁定，并且在未来 10、20 或 30 年内才会到期。然而，美国目前的情况不同。我们约有三分之一的国家债务将在一年内到期，而整个 38 万亿美元债务的平均到期时间仅为四到五年，属于短期债务。

如果利率上升到 10%，美国政府将面临巨大的财政压力。仅债务利息支出就可能高达 4 万亿美元，而我们当前的税收收入总额也不过 5 万亿美元。如此高的利息支出将使政府难以维持正常运转。同时，高利率会导致企业和家庭破产潮，失业率急剧上升，税收收入大幅下降，预算赤字进一步扩大。

因此，美国政府陷入了两难境地：一方面，若提高利率以遏制通货膨胀，经济可能因高利率而崩溃；另一方面，若不提高利率，通货膨胀将失控，最终导致超级通货膨胀或货币危机。无论哪种情况，美国都缺乏有效应对的能力。

为了避免最糟糕的情况，美国可能不得不选择部分违约。例如，政府可能会宣布无法偿还全部 40 万亿美元的债务，只能按照一定比例偿还债权人。这种做法虽然会对信用体系造成巨大冲击，但可能是避免全面崩溃的唯一选择。

此外，美国需要采取更高的利率政策来解决根本问题。几十年来，美国的利率水平一直过低，导致储蓄不足，消费过度。这种模式使得美国严重依赖进口商品，并积累了巨额贸易赤字。要改变这一现状，必须通过提高利率促进储蓄，用储蓄资金投资制造业，恢复国内生产能力。

然而，这并非易事。几十年来，美国的制造业基础、供应链和技术工人储备都在不断流失。如果美元失去储备货币的地位，其他国家将不再愿意接受美元作为支付手段，美国将不得不依赖本国制造业。但目前，美国既缺乏足够的工厂和基础设施，也缺少受过良好培训的工人。这些条件在几十年前曾经具备，但如今已不复存在。

Peter 应对美元崩溃的生存计划

主持人: 假设你的理论成立，我们应该如何应对？对于年轻的中产阶级，你有什么建议？

Peter:

年轻是最大的资产，因为即使犯错，你也有时间去弥补并从中学习，但年轻也容易犯错，比如现在很多年轻人把钱投到比特币或其他加密货币上。但即使你因此亏损，也能从中吸取教训，并在未来避免类似的错误，而对于年长者来说，他们可能没有时间去弥补这样的损失。

比特币的价格确实上涨过。但如果最终比特币崩盘，跌到零，那就证明我的观点是正确的——比特币本质上是一个庞氏骗局。即使有人在低点买入并在高点卖出赚了钱，但大多数人无法做到这一点。如果比特币从 5000 美元涨到 10 万美元再跌到 1000 美元，很多人会在高点被套牢，最终损失惨重。

我一直认为比特币无法实现它承诺的价值，最终会失败。

主持人: 那么，如果你的预测成真，你的生存计划是什么？比如金价涨到 1 万美元、1.5 万美元甚至 2 万美元时，你会建议人们完全投资黄金吗？如果不能持有美元，我们该怎么办？

Peter:

对于像我这样有一定资产积累的人，我建议将 5% 到 20% 的资金投资于黄金。此外，我也看好能够提供分红的优质股票，尤其是那些能在全球范围内提供通胀调整回报的企业股票，这些投资可以帮助应对美元贬值的影响。

对于年轻人或储蓄有限的人，我建议购买一些实物黄金或银币。银币价格较低，对普通人来说更容易入手。比如用 5000 到 1 万美元购入实物银币，是一个不错的保值选择。

此外，我建议大家囤积一些不易腐烂的日用品，比如食品、牙膏等。提前购买未来半年到两年内需要的物品，不仅可以规避价格上涨，还能避免因供应短缺而陷入困境。比如，如果牙膏现在是 5 美元，而一年后涨到 10 美元，那么提前购买相当于获得了 100% 的回报。

当美元贬值导致物价飞涨时，政府可能会实施价格管制，这会进一步引发商品短缺。商家可能因价格受限而不愿出售商品，甚至出现黑市交易。因此，提前囤货可以避免被迫以高价在黑市购买。

即使没有价格管制，美元贬值仍会推高物价。但如果你持有银币或黄金，实际购买力反而会提高，因为这些贵金属的价值通常能抵消货币贬值的影响。

至于比特币，我认为它无法像黄金或白银那样对抗通胀。相反，比特币的价格可能会在美元贬值时进一步下跌。因此，依赖比特币购买商品可能需要支付更多比特币，这与很多人对它的预期相反。

为什么人们忽视了 Peter 的警告

主持人: 你在 2006 年预测金融危机时，为什么当时那么多人，都忽视了你的警告？

Peter:

这主要是群体思维的结果。当大多数人都持有相同的观点时，他们会对任何与之相悖的意见视而不见。这种现象在心理学上被称为认知失调。当人们的信仰或行为受到挑战时，他们会本能地排斥这些信息，因为接受它们可能意味着改变自己的生活方式或承认自己的错误。对于当时的许多人来说，承认金融危机即将到来会威胁到他们的世界观和生计，因此他们选择无视我的警告。

在比特币社区中，我也看到了同样的认知失调。比特币的支持者们已经全身心投入其中，他们认为我只是一个不懂新事物的“老古董”。无论我如何解释比特币的风险，他们都选择忽略。他们甚至将比特币视为一种信仰，宣扬“永远不要卖出你的比特币”。实际上，这种说法更多是为了吸引新买家，以维持价格上涨。

主持人: 但你对比特币的批评已经持续了十多年，而比特币的泡沫似乎还没有破裂。

Peter:

比特币泡沫持续的时间比当年的住房泡沫要长得多。我对比特币的批评甚至比对抵押贷款和住房市场的批评更早开始。然而，由于比特币的泡沫规模过于庞大，很多人误以为我这次一定是错的，因为他们认为如果是泡沫，它早就该破裂了。

比特币社区在吸引华尔街方面确实很成功。通过引入 ETF，他们让更多机构投资者进入市场，这无疑延长了泡沫的寿命。此外，比特币支持者还通过融资和杠杆手段推高了价格，甚至成功吸引了特朗普家族的参与，获得了总统的支持。这些因素都让比特币的泡沫显得更加坚不可摧。

但没有任何泡沫可以永远持续下去。比特币本质上没有内在价值，它的价格完全依赖于投机者的涌入。只有不断有新买家愿意以更高的价格接盘，泡沫才能维持。但最终，新买家的数量总会耗尽，泡沫也会随之破裂。

事实上，崩溃的迹象已经显现。例如，温克莱沃斯兄弟创办的公司 Gemini 在上市一个月后股价就暴跌了 60%。特朗普家族的公司 Donald Trump Media 自 10 月以来也下跌了 70%。

Peter 如何交易2008年的危机

主持人: 让我们聊聊 2008 年的金融危机，你是如何交易的？从中能得出哪些教训？

Peter:

我在 2008 年其实损失惨重，让我赚钱的是 2007 年的次贷空头，但那笔交易在 2007 年就结束了。我持有大量黄金和外国股票，但在 2008 年，它们的跌幅甚至超过了美国股市。不过，这些资产在 2009 年迅速反弹，我也因此弥补了不少损失。

当时，我更关注的是美元危机。我在第一本书《Crash Proof》中提到，金融危机后，政府会通过印钞（即量化宽松）来应对经济问题。我预测这会导致美元贬值和债券市场危机，同时推动黄金价格上涨。然而，我的判断错在时机上，虽然黄金一度涨到 1900 美元，但随后又回落，美元也经历了短暂反弹。

我们能够膨胀出一个比2008年更大的泡沫。实际上，我称之为“万物泡沫”。我们在股票、房地产、债券和加密货币中都有巨大的泡沫。美联储能够操纵这一切，并将问题推迟了比我预想的更久。我在我最新的书中提到，金融危机的崩溃并不是我担心的真正崩溃。我警告过金融危机，但我真正担心的是美元和债券市场的崩溃，那一切还没有发生。

主持人: 你认为现在即将发生吗？

Peter:

我认为很近了。黄金的再度上涨是一个重要信号，就像在2007年次贷市场崩溃时一样，这告诉我我对金融危机的看法是正确的，但当时很多人对此视而不见。

很多人将黄金上涨视为投机行为，但实际上它反映了全球经济的不安定。现在人们也在忽视黄金上涨的迹象，他们认为这只是投机行为，而不理解它所代表的意义。我认为这表明世界对美元的信心正在下降，而我认为早该发生的美元危机现在即将来临。

主持人: 你提到黄金，那它是否也进入了泡沫区域？

Peter:

我不认为黄金是泡沫。虽然价格有所波动，但远未达到泡沫的程度。

主持人: 你怎么看区块链行业？是否有积极成果，比如稳定币或智能合约？

Peter:

几年前，我和我的朋友推出了一款名为“金色胜利”的 NFT，但热潮很快消退了。十年前，人们告诉我区块链将改变一切，但到目前为止，它并没有改变什么。虽然有些人通过炒作赚了钱，但在我的生活中，我并没有用到区块链技术，我的车的所有权证没有在区块链上，我的房产证也没有。

Peter 暗示即将推出的黄金 DeFi 平台

主持人: 区块链其实最适合用来代币化黄金的。

Peter:

确实如此。很多人质疑黄金的实用性，比如问“如何用黄金买咖啡？”但事实上，历史上金本位制运行了许多年，即使在技术落后的时代，黄金也能很好地作为货币使用。如今技术更先进了，黄金的应用场景比以往更广泛。

主持人: 比如代币化黄金？

Peter:

没错。你可以将黄金存放在保管机构，然后通过代币代表黄金的所有权。区块链技术可以实现所有权的即时转移，交易过程透明且几乎没有成本。

就像人们谈论稳定币，但它的问题在于，美元本身并不稳定。持有美元稳定币不仅会贬值，你还无法享受稳定币发行方的利息收益。相比之下，代币化黄金更具优势，因为黄金能够长期保持购买力。

从功能上看，黄金代币化能够实现比特币所承诺但未能实现的目标：它既可以用作支付手段，又可以作为价值储存和计量单位。

随着通货膨胀加剧，尤其是在发达国家，代币化黄金的需求会显著增加。人们可以通过黄金标准保护自己的财富，而无需等待政府采取行动。黄金完全可以作为一种高效的货币，与法定货币一样便捷。

传统媒体如何被颠覆

主持人: 关于黄金和比特币之外的主题，你怎么看金融媒体的未来？

我每天都在这里直播，讨论链上内容、加密货币、预测市场和新兴市场。而你不仅拥有一个庞大的 YouTube 频道，还经常出现在福克斯和 CNBC 上。不过，现在似乎有一条鸿沟，年轻一代与传统金融媒体之间的距离越来越大。比如前几天你在接受采访时，主持人甚至不知道你可以用一美元购买黄金，而不是一次性花 4100 美元买整盎司。

Peter:

我认为金融媒体正在失去观众的信任，因为他们没有提供高质量的信息。金融新闻过度依赖广告商和嘉宾的利益，因此推崇主流叙事，忽视其他观点。过去，他们还会让我上节目表达不同意见，尽管有时会嘲笑我。但现在连这样的机会都没有了。

如果你不跟随主流观点，就不会被邀请上节目。这种做法损害了观众的利益。比如，主流媒体忽略了黄金的表现，而实际上黄金的收益已经超过了股市。此外，今年外国股票的表现也远超美国股市，但这些信息在主流媒体上几乎看不到。我管理的一个外国股息基金今年上涨了约 50%，而美国股市的涨幅只有四分之一。显然，海外市场的回报更高，但主流媒体并未传递这些关键信息。

主持人: 我认为下一次美元危机或债务危机将严重冲击主流金融媒体，反而会让独立的声音崭露头角。

Peter:

完全同意。我自己的 YouTube 频道已经被压制多年。他们标记我的内容为“错误信息”，导致我的视频很少被推荐。尽管我有 60 万订阅者，但观看视频的几乎都是现有订阅者，新观众非常少。

主持人: 你试过在标题中加入“比特币”吗？也许会有不同效果。

Peter：

有趣的是，我在 Shift Gold 的 YouTube 频道上发布了一些视频，这个频道并未被限制。一段视频在一天内获得了近 10 万次观看，而我的主频道的搜索发现率只有 11%，相比之下，新频道有 65% 的观看量来自搜索推荐。

主持人: 看来越来越多的人会转向独立的金融建议，而不是依赖主流媒体，因为他们意识到自己获取的信息并不全面。

Peter:

没错。主流媒体传递的内容更多是广告商想让观众听到的东西。节目中邀请的嘉宾通常是政府官员或管理大笔资金的机构，因此媒体不得不迎合他们的利益，推动他们的叙事。

主持人: 你觉得这会带来怎样的变化？

Peter：

我认为独立媒体的影响力会逐渐上升，而主流媒体的地位会被削弱。观众会意识到，主流媒体并没有提供全面的信息，而是选择性地推动某些观点。

主持人: 最后一个问题，彼得，你现在还持有比特币吗？比如哪怕是一美元的比特币？

Peter:

我没有保留任何从 Ordinal 销售中获得的比特币。我确实有一个钱包，里面大约有三分之一的比特币，但我已经多年无法访问那个钱包。

主持人: 所以你从未用自己的钱购买过比特币？

Peter:

没错。我从未用自己的钱买过比特币，我所有的比特币都是别人捐赠的。我甚至开玩笑设立了一个“比特币战略储备”，公开了我的地址，结果很多人给我捐了比特币。目前这个储备大约有六七千美元的比特币。

主持人: 讽刺的是，这些比特币在过去五年的表现甚至超过了你持有了 35 年的黄金。

Peter：

确实如此，这些比特币的价值涨了很多。但黄金的表现也不错，尤其是我最初购买时的价格。虽然如果我 20 年前把投资黄金和黄金股票的钱投到比特币上，现在可能已经是亿万富翁了，但我并不后悔。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 HTX 行情数据显示，BTC 跌破 108,000 美元，现报 107,957.01 美元，24 小时跌幅 4.28 %。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据链上分析师 The Data Nerd（@OnchainDataNerd）监测，7 小时前，一个新钱包地址 0xdd2 从币安交易所提取了 2810 亿枚 PEPE 代币，价值约 203 万美元。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 HTX 行情数据显示，BTC 跌破 109,000 美元，现报 108,978.17 美元，24 小时跌幅 3.30 %。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据金十数据报道，野村证券取消了对美联储 12 月再次降息的预期，这是在美联储公布 10 月利率决议和鲍威尔的新闻发布会后做出的决定。美联储主席鲍威尔在新闻发布会上表示，12 月加息「并非板上钉钉」。这完全符合鲍威尔当前阶段的表态预期——他不可能提前承诺任何事情，尤其在政府停摆已持续一个月、严重影响经济数据发布的背景下。野村证券此前曾预测，美联储将在 12 月再次降息 25 个基点。从目前的情况来看，联邦基金期货市场预期在年底前再次降息的可能性约为 72%，低于美联储决议前约 91% 的可能性。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 Cointelegraph 报道，以太坊基金会推出专门面向机构的新网站”institutions.ethereum.org”，旨在为传统金融机构提供进入以太坊生态系统的清晰路径。

该网站由以太坊基金会企业加速团队开发，展示了 RWA、稳定币、DeFi、隐私工具和二层网络等机构用例。网站数据显示，以太坊占据 75% 的 RWA 市场份额、65% 的 DeFi 总锁仓价值（TVL）和 60% 的稳定币 TVL。

网站重点展示了已在以太坊网络上的主要机构案例，包括 Visa 年度 10 亿美元稳定币交易量、BlackRock 管理的 11.5 亿美元代币化资产，以及 Coinbase 二层网络 Base 的 155 亿美元 TVL等。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据金十数据报道，野村证券预计美联储将在12月维持利率不变，而此前预测降息25个基点。

撰文：赵雨荷

来源：华尔街见闻

鲍威尔 10 月新闻发布会要点总结：

1、政策利率前景：美联储在 12 月再次降息并非板上钉钉的事。今天的意见分歧非常大。FOMC 某些成员认为，是时候暂停一下了。

2、资产负债表：今天并没有决定资产负债表的组成问题。负债表的组合是一个长期性的过程，将是循序渐进的。希望朝着（持有）久期更短的资产负债表调整。

3、就业市场：由于政策具有限制性的缘故，就业市场仍然在降温。并未发现就业市场的疲软问题加剧，职位空缺的确表明市场在最近四周保持稳定。劳动力供应戏剧性地下降，影响到就业市场。美联储常密切关注那些裁员决定。

4、通胀：9 月 CPI 比预料的更加温和。剔除住房市场之后的服务通胀一直呈现出单边走势。剔除关税的核心 PCE 可能处于 2.3% 或 2.4%。迄今，非关税通胀并没有远离 2% 通胀目标。基本预测是，美国还将出现一些额外的关税通胀。

5、政府停摆：私人行业披露的数据无法取代（劳工统计局 BLS 等）政府部门的统计结果。可以想象的是，特朗普政府关门会影响到 12 月 FOMC 货币政策会议。

美东时间周三，美联储在货币政策委员会 FOMC 宣布将联邦基金利率的目标区间从 4.00% 至 4.25% 下调至 3.75% 至 4.00%，并决定自 12 月 1 日起结束缩表，这是联储一年来首次连续第二次 FOMC 会议降息。美联储主席鲍威尔在会后的记者会上表示，12 月再次降息并非板上钉钉的事。

鲍威尔在记者会开场白中说，尽管由于美国政府停摆，一些重要的联邦政府数据被延迟公布，但目前美联储仍然能获得的公共与私营部门数据表明，自 9 月会议以来，就业与通胀前景并没有太大变化。

劳动力市场状况似乎正在逐步降温，通胀仍然略高。

鲍威尔说，现有指标显示，经济活动正在以温和的速度扩张。今年上半年 GDP 增长了 1.6%，低于去年的 2.4%。

在政府停摆前发布的数据表明，经济活动增速可能比预期略好，主要反映更强劲的消费者支出。

企业在设备和无形资产方面的投资仍在持续增长，而住房市场活动依然疲弱。联邦政府停摆在持续期间将拖累经济活动，但在停摆结束后，这些影响应该会逆转。

在劳动力市场方面，鲍威尔说，截至 8 月，失业率仍处在相对较低的水平。就业增长自年初以来明显放缓，其中相当一部分放缓，可能是由于劳动力增长下降造成的，原因包括移民减少及劳动参与率下降，不过劳动力需求也显然减弱。

尽管 9 月的官方就业数据被延迟，但现有证据显示，裁员和招聘仍维持在低水平；家庭对就业机会的感受，以及企业对招聘难度的感受，都在持续下降。

在这种活力不足、略显疲软的劳动力市场中，就业面临的下行风险在最近几个月有所上升。

关税正推动一些商品价格上涨，12 月降息并非板上钉钉

通胀方面，鲍威尔表示，通胀已从 2022 年年中高位显著回落，但与美联储长期 2% 的目标相比仍略高。根据基于消费者价格指数（CPI）的估算，截至 9 月的过去 12 个月，总体 PCE 物价上涨了 2.8%；剔除食品和能源后，核心 PCE 物价也上涨了 2.8%。

这些读数高于今年早些时候的水平，主要是商品通胀回升所致。相比之下，服务业通胀似乎仍在继续下降。受关税新闻影响，短期通胀预期在今年整体有所上升，市场与调查指标均有体现。

不过在未来一至两年之后，大多数长期通胀预期指标仍与我们 2% 的通胀目标一致。

鲍威尔说，较高的关税正推动某些商品类别的价格上涨，从而导致整体通胀上升。

合理的基准判断是，这些通胀影响将是相对短暂的——即一次性价格水平上移。但也有可能通胀影响会更持久，这是我们需要评估和管理的风险。

他表示，短期内通胀风险偏向上行，就业风险偏向下行，是一个具有挑战性的局面。由于就业的下行风险在近月有所上升，风险平衡已经发生变化。

通过今天的利率决定，我们已处在有利位置，可以及时应对潜在的经济变化。我们将继续基于最新数据、经济前景变化以及风险平衡来决定货币政策的适当立场。我们仍面临双向风险。

鲍威尔透露，在本次会议讨论中，对于 12 月应如何行动，委员们存在明显分歧。

12 月会议再次降息并非板上钉钉，远非如此。政策没有预设路径。

12 月 1 日起结束缩表

此外，FOMC 还决定自 12 月 1 日起结束缩表。鲍威尔说，美联储长期以来的计划，是在准备金水平略高于美联储认为符合「充裕准备金（ample reserves）」标准时停止缩表。目前已有明显迹象显示美联储已达到该标准。

鲍威尔说，在货币市场中，回购利率相对美联储的管理利率有所上升，并且在特定日期出现更明显的压力，同时常备回购便利工具（SRF）的使用增加。

此外，有效联邦基金利率也开始相对超储利率上行。这些情况符合我们此前对资产负债表规模下降时会出现的预期，因此也支持我们今天停止缩表的决定。

在过去三年半缩表期间，美联储的证券持有规模减少了 2.2 万亿美元。按名义 GDP 占比计算，资产负债表规模已从 35% 降至约 21%。

他表示，从 12 月起，美联储将进入正常化计划的下一阶段，即在一段时间内维持资产负债表规模稳定。同时，随着其他非准备金负债（如流通中的现金）持续增长，准备金余额将继续逐步下降。

美联储将继续允许机构证券（MBS 等）到期退出资产负债表，并将这些证券回收资金再投资于短期美债，以进一步推动投资组合向以美债为主的结构调整。此项再投资策略也将帮助我们的投资组合加权平均期限更接近国债市场存量的期限结构，从而进一步推进资产负债表结构的正常化。

以下是鲍威尔记者会问答环节实录：

Q1：市场目前几乎把你们下次会议降息视为板上钉钉的事。对于这种市场定价，你是否感到不安？你和一些同事上个月、也包括今天，都把决策框架描述为「风险管理」。你如何判断已经「买够保险」了？你需要看到前景改善才会停吗？或者这会像去年一样，在更长时间里持续小幅调整、边走边看？

鲍威尔：正如我刚才所说，是否在 12 月会议进一步降息，并不是板上钉钉的事。所以，我认为市场需要把这一点考虑进去。

我想强调一点：委员会共有 19 位与会者，所有人都非常努力工作，在当前两个目标之间存在矛盾的时期，委员们会有非常强烈的观点分歧。正如我提到的，今天的会议上就存在明显不同的看法。结论就是：我们尚未就 12 月作出决定。我们会根据数据、对前景的影响以及风险平衡来判断，我现在能说的就是这些。

我的思考方式是这样的：长期以来，我们的风险一直明显偏向通胀过高。但情况发生了变化。尤其是在 7 月会议之后，我们看到了就业增长的下行修正，劳动力市场的图景发生了变化，显示就业面临的下行风险比我们原先预想的更大。这意味着政策——我们之前维持在一个我称之为「小幅」偏紧（其他人可能称为「中度」偏紧）的水平——需要随着时间推移向中性方向靠拢。

如果两个目标的风险大致相当，一边要求加息，一边要求降息，那么政策就应大致处于中性水平，使两者平衡。从这个意义上说，这体现的是风险管理。今天的决策逻辑与此类似。至于未来，会是另一种情形。

Q2：你刚才强调，关于 12 月的讨论和结论都还没有定论。会议中到底有哪些观点？例如，有没有讨论到当前 AI 相关投资的大幅增长，以及因 AI 概念带动股市上涨、推动居民财富增加的问题？关于缩表，当前资金市场出现的压力，有多少是由于美国财政部最近增发大量短期债所导致的？

鲍威尔：我不会说这些因素在所有委员评估经济前景时都起到作用，也不会说它是任何人判断中的主要因素。

我想这样解释：当前的情况是，通胀风险偏上行，而就业风险偏下行。我们只有一种工具（利率），无法同时对这两种方向相反的风险同时「精准兼顾」。所以你无法同时解决两者。

此外，委员们对前景的预测不同，有的人预计通胀或就业会更快改善或更慢改善；大家的风险偏好也不同，有些人更担心通胀超标，有些人更担心就业不足。综合这些，就会出现分歧。

你可以从最新的经济预测摘要（SCP）以及会间公开讲话中感受到这些差异，观点非常多元，而这些都在今天会议上体现为明显的不同意见。我在发言中也提到了这一点。

这也是我强调，我们并没有对 12 月作出决定的原因。我过去常说，美联储不会提前做决定，而今天我要补充说明的是：市场不应把 12 月降息当成板上钉钉——事实恰恰不是这样。

关于缩表，我们观察到回购利率和联邦基金利率上行，这正是我们预期在达到「充裕准备金」标准前后会出现的信号。我们之前就说过，当我们觉得准备金水平略高于「充裕」标准时，我们会停止缩表。从那之后，随着其他非准备金负债增长（例如流通现金等），准备金余额会继续下降。

过去一段时间，货币市场条件已经逐步趋紧。特别是在最近三周左右，紧张程度明显加剧，因此我们判断已经达到了停止缩表的条件。

此外，缩表当前的收缩速度已经非常慢，我们的资产负债表规模已缩减了大约一半，再继续缩下去意义不大，因为准备金本身也会继续下降。

因此，委员会支持现在宣布自 12 月 1 日起停止缩表。12 月 1 日这个日期可以让市场有一定时间适应。

Q3: 你们现在降息的主要理由之一，是担心劳动力市场出现下行风险。但如果这些风险最终没有发生，劳动力市场维持当前稳定，甚至略有回暖，你们是否会重新评估利率还需要降到什么水平？届时你们会不会转而更担心通胀和关税带来的「第二轮效应」？如果政府停摆持续更久、关键经济数据缺失，你们是否会因缺乏数据而更难判断劳动力市场，从而影响 12 月政策决策？

鲍威尔：原则上，如果数据表明劳动力市场转强，或者至少稳定，这当然会影响我们未来的政策判断。

我们会持续获得一些数据，例如各州初请失业金的数据，目前仍显示劳动力市场保持当前状况。我们也会看到职位空缺数据、各类调查数据，以及褐皮书（Beige Book）的情况。

从目前来看，并没有看到初请上升或职位空缺明显下降，这说明劳动力市场可能继续非常缓慢地降温，但没有超过这一程度。这给我们一定信心。

（尽管政府停摆），我们仍会得到一些劳动力市场、通胀和经济活动方面的数据，也会有褐皮书等信息。虽然细节可能不够充分，但如果经济出现显著变化，我认为我们仍能从这些数据中感受到。

至于会如何影响 12 月，目前很难判断——距离会议还有六周。如果存在高度不确定性，这本身可能就是支持采取更谨慎行动的理由。但我们需要等情况发展再看。

Q4：这次决议是否算是一个「勉强通过」的决定？或者说方向上存在激烈拉扯？

鲍威尔：我刚才提到的「拉锯」是指 12 月的前景，不是指本次决议本身。今天的投票中有两票不同意见：一票希望降息 50 个基点、一票希望不降息。本次 25 个基点降息的决定是获得了强有力支持的。

「明显分歧」主要体现在未来路径上：接下来该怎么走。部分委员注意到近期经济活动走强，许多预测机构正在上调今年和明年的经济增长预期，有些上调幅度相当明显。

与此同时，我们看到劳动力市场，我不想说完全稳定，但确实没有出现明显恶化，而是可能继续非常缓慢地降温。不同委员对经济前景有不同预期，风险偏好也不同。你去看各自近期的讲话就能感受到委员会内部观点分歧，因此我才会强调尚未决定 12 月如何行动。

Q5：既然你们现在停止缩表，那么明年是否必须重新增持资产？否则，资产负债表规模占 GDP 比重会继续下降，从而构成进一步收紧？

鲍威尔：你的理解是正确的。自 12 月 1 日起，我们将冻结资产负债表规模。随着机构抵押贷款支持证券（MBS）到期，我们会将回笼资金再投资到短期国库券（T-bills），这将使资产负债表中美债占比提高，且期限更短。

在冻结资产负债表规模的情况下，非准备金负债（例如流通中的现金）仍会自然增长，因此准备金余额会继续下降，而准备金是我们需要保持在「充裕」水平的部分。这种准备金继续下降的情况会持续一段时间，但不会持续太久。

最终，到某个时间点，我们需要让准备金余额重新逐步增长，以匹配银行体系与经济规模的扩大，因此未来某个阶段会重新增加准备金。

此外，虽然我们今天没有作出该方面的决定，但我们确实讨论了资产负债表结构。当前我们的资产久期显著长于市场上国债的平均久期，我们希望逐步缩短久期，使资产负债表结构更接近国债市场的久期分布。这一过程会非常缓慢、持续很长时间，不会在市场上引发明显波动，但这就是未来调整的方向。

Q6：官员们如何解读最新的 CPI 报告？一些分项低于预期，但核心通胀仍在 3%。从当前数据中，你们对通胀驱动因素有何新认识？此外，你认为美联储更有可能在哪方面犯错——就业还是通胀？对于顽固的服务业通胀，你们能采取哪些措施应对？尤其是在劳动力供给可能受限的情况下？

鲍威尔：关于 9 月的 CPI 报告，我们还没有拿到之后的 PPI 数据，而 PPI 对于推算我们更关注的 PCE 通胀非常重要。不过即便如此，我们仍能大致评估其方向，PPI 出来后可能会有小幅修正。

总体而言，通胀数据比预期略软。我们通常会把通胀分成三块来看：

第一，商品价格在上升，这主要是关税推动的。相比过去长期商品价格轻微通缩的趋势，如今关税带来的商品涨价正在推高总通胀。

第二，住房服务通胀在下降，而且预期会继续下降。如果你还记得一两年前，大家都以为它会下降，但迟迟没有发生，而现在它已经下降一阵子了，我们预计还会持续。

第三，除住房外的服务通胀（即核心服务）在过去几个月基本横向波动。该部分中有相当比例属于「非市场服务」，其价格变化并不能很好反映经济有多紧，因此信号价值有限。

综合来看，有几点：

首先，如果剔除关税影响，目前通胀其实离我们的 2% 目标并不远。不同测算略有差异，但如果核心 PCE 为 2.8%，剔除关税后大约在 2.3% 至 2.4% 左右，这与目标差距并不大。

其次，关税造成的通胀在基准情形下应是一次性的，尽管它可能在短期内继续推升通胀。但我们今年非常关注的一点，是确保它不会演变成持续性的通胀，并认真评估哪些渠道可能让「一次性」变成「顽固性通胀」。

一种可能是劳动力市场极度紧张，但目前我们没看到这种情况；另一种是通胀预期上升，不过我们也没看到。因此我们保持高度警惕，而不是想当然地认为关税通胀一定是一次性的。我们完全理解，这是一项需要密切监控并最终管理的风险。

在服务业通胀中，目前没有像我们希望的那样下降的部分，主要是「非住房核心服务」中的「非市场服务」。我们预计这部分会逐步回落，它在很大程度上反映的是金融服务中「按市值计价而非实际支付」的收入，与股市上涨有关。

此外，我认为当前政策仍处于「略偏紧」（modestly restrictive）的状态，这应会促使经济逐步降温，也是劳动力市场非常缓慢降温的原因之一。货币政策略偏紧，本身就有助于推动服务通胀逐渐回落。

我想强调，我们完全致力于把通胀带回 2%。你从长期通胀预期和市场定价都能看到，政策承诺仍具高度可信度，外界对我们最终达成目标不应有任何疑问。

Q7: 当前 AI 基础设施正经历大规模建设潮。请问，这种投资热潮是否意味着利率其实并没有那么紧？如果此时进一步降息，是否可能推高投资乃至催生资产泡沫？美联储如何看待这一点？你提到在缺失政府数据的情况下，仍有一些数据可监测通胀和增长趋势。就业方面我们比较清楚，那在缺少官方数据时，你们会依靠哪些指标来追踪通胀？

鲍威尔：你说得没错，现在全美乃至全球范围内都有大量数据中心建设与相关投资。美国大型企业正在投入大量资源研究 AI 如何影响自身业务，而 AI 将依托并运行于这些数据中心，所以这是一件非常重要的事。

但我不认为建设数据中心的这类投入对利率特别敏感。它更多基于一种长期判断——认为这是一个未来投资将非常庞大、能够提升生产率的领域。至于这些投资最终效果如何，我们不知道，但与其他行业相比，我认为它们对利率的敏感度并不高。

（有关经济数据），我们会看很多来源，但需要强调，这些数据无法替代政府官方数据。我随便举几个例子：PriceStats、Adobe 等提供的在线价格数据；工资方面会看 ADP 数据；支出方面——我知道你接下来也会问——我们同样有多种替代性数据。

此外，还有褐皮书（Beige Book）也会提供信息，它会在本周期中如常发布。这些数据无法取代政府数据，但能让我们大致掌握情况。如果经济出现重大变化，我认为我们能从这些数据中捕捉到信号。但在官方数据缺失期间，我们确实无法像平时那样做出非常细致、颗粒度很高的判断。

Q8：我想请你进一步解释你刚才提到的观点：政府停摆导致数据缺失，会让 12 月行动更困难，甚至让你们更趋谨慎。如果你们不得不更多依赖质量不如官方数据的私人数据，或依赖你们自己的调查、褐皮书等信息，你是否担心最终会陷入「靠零碎轶事做政策决策」的局面？

鲍威尔：这是一个暂时的情况。我们的工作，就是尽可能收集所有能找到的数据、信息，并认真评估。我们会这么做，这就是我们的职责。

你问停摆是否会影响 12 月的决策？我不是说一定会，但确实有这种可能。换句话说，如果你在大雾中开车，你会减速。这种情况是否会发生，我现在无法判断，但完全有可能。

如果数据恢复发布，那很好；但如果数据依然缺失，那么采取更谨慎行动可能是合理的选择。我并不是在做承诺，而是在说：确实存在一种可能性——在视线不清的情况下，你会选择「慢一点」。

Q9：我们最近看到亚马逊等大公司发布裁员消息。我想知道这些迹象是否进入了你们今天的讨论？劳动力市场与经济增长之间的张力似乎正开始向不利于就业的方向倾斜。第二，关于「K 型经济」的担忧——例如低收入家庭的医疗保险成本可能大幅上升等迹象，是否也被纳入政策考量？

鲍威尔：这些情况我们都在非常密切关注。

先说裁员，你说得对，确实有不少公司宣布减少招聘，甚至裁员。很多公司都提到 AI 及其带来的变化。我们对此非常关注，因为这确实可能影响就业增长。不过，目前我们在初请失业金数据中还没有看到明显体现——这不意外，数据通常会滞后一段时间，但我们会非常密切监测。

至于「K 型经济」，情况类似。你去听企业财报电话会，特别是面向消费市场的大公司，很多都在说同一个现象：经济出现分化，低收入群体承压、减少消费、转向更便宜的商品；而高收入和高财富群体的消费仍然强劲。我们收集到大量这方面的轶事信息。

我们认为这种现象是真实存在的。

Q10：你说「12 月进一步降息并非板上钉钉，甚至远非如此」。如果说 12 月不能降息的原因不是因为数据缺失，那还有哪些因素可能让你们不愿意降息？换句话说，如果不是因为没有数据，那担忧点是什么？既然你说委员会中的分歧主要集中在未来利率路径，那这种分歧究竟更多来自对通胀的担忧、对就业的担忧，还是更深层次的政策理念分歧？

鲍威尔：从委员会的角度看，我们今年已经累计降息 150 个基点，目前利率区间在 3% 至 4% 之间，而很多对中性利率（neutral rate）的估计也在 3%-4% 这个区间。当前利率已大致处于中性水平附近，并且高于委员会成员的中位数预估。

当然，也有委员认为中性利率更高，这些观点都可以讨论，因为中性利率本身无法直接观测。

对委员会中部分成员而言，现在可能是该停一下、观察一下的时候——看看就业是否真的存在下行风险，也看看目前所见的经济增速回升是否真实、可持续。

通常情况下，劳动力市场比支出数据更能反映经济的真实动能。但这次就业放缓的迹象，使得解读变得更复杂。我们在过去两次会议已经额外降息 50 个基点，部分成员认为应该「先暂停一下」；另一些则希望继续降息。这就是我所说的「存在明显分歧」的原因。

委员会中的每一位成员都致力于做正确的事，以实现我们的政策目标。分歧部分来自不同的经济预测，但也有很大部分来自不同的风险偏好——这是历届美联储都存在的正常现象。

不同的人对风险容忍度不同，这自然会导致不同观点。你从近期委员们的公开讲话中应该已经能感受到。

现在的情况是，我们已经连续两次降息，目前距离「中性水平」大约又近了 150 个基点。现在有越来越多的声音认为，我们或许应该至少「等一个周期再看」，先观察再做决定。事情就是这么简单透明。

你已经在 9 月的经济预测（SEP）和委员们的公开讲话中看到这种分歧了。我也可以告诉你，这些观点会在会议纪要中体现。我现在说的，就是今天会议上真实发生的情况。

Q11：你会如何解释当前就业市场走弱的原因？本次降息对改善就业前景会产生什么作用？

鲍威尔：我认为就业市场走弱主要有两个原因。

第一，是劳动力供给大幅下降，包含两个方面，一个是劳动力参与率下降（这有周期性因素），另一个是移民减少——这是上届政府开始的重大政策变化，并在现任政府下进一步加速。因此，很大一部分原因来自供给侧。此外，劳动力需求也有所下降。

失业率下降意味着劳动力需求的降幅略大于供给降幅。总体上，当前情况主要是供给端的变化导致的，这是我和很多人都认同的判断。

那么，美联储的工具能做什么？我们的工具主要影响需求。

在当前情况下，如果对就业进行调整（考虑统计可能「高估就业增量」的因素），新增就业基本接近零。若长期保持零新增，这很难称为「可持续的最大就业状态」，这是一种不健康的「平衡」。

因此，我和委员会中许多成员认为，在过去两次会议，降息支持需求是合适的做法。我们已经这样做了，利率相比之前明显没有那么紧了（虽然我不会说已经转为宽松），这应能帮助就业市场不再恶化。但情况仍然比较复杂。

有人认为当前问题主要来自供给端，货币政策作用有限；但也有人——我本人也是——认为需求端仍有作用，因此在看到风险时我们应使用政策工具支持就业。

Q12：你也提到关税带来了「一次性价格上升」。那美国消费者是否会在今年持续感受到因关税导致的物价上涨？

鲍威尔：我们的基本预期是，关税仍会在一段时间内继续推升通胀，因为关税需要时间沿着生产链逐步传导到消费者端。

此前几个月实施的关税影响现在正在显现。新的关税在 2 月、3 月、4 月、5 月陆续生效，这些影响会延续一段时间，可能持续到明年春季。

这些影响幅度不大，大概能推升通胀 0.1 至 0.3 个百分点。等关税全部落地后，它们将不再继续增加通胀，而是带来一次性价格水平上移，之后通胀将回落至剔除关税后的水平，而剔除关税的通胀目前离 2% 并不远。

但消费者不在意这种技术性解释，他们看到的只是价格比过去高了很多。真正让公众对通胀不满的，是 2021、2022、2023 年的大幅涨价。即便现在涨幅放缓，价格仍比三年前高得多，人们依然感受到压力。随着实际收入上升，情况会逐渐改善，但需要时间。

Q13：你是否担心股市目前估值偏高？你应该也清楚，降息会推高资产价格。那么，如何平衡「降息支持就业」与「刺激 AI 投资甚至导致更多裁员」的矛盾？最近数周已有数千份 AI 相关裁员宣布。

鲍威尔：我们不会盯着某一类资产价格说「这不合理」。那不是美联储的职责。我们关注的是金融体系整体是否稳健、能否承受冲击。

目前银行资本充足；尽管低收入家庭承压，但总体来看家庭资产负债状况仍相对健康、债务水平可控。下端消费确实有所放缓，但整体情况并不令人特别担忧。

再强调一次，资产价格由市场决定，不是美联储决定的。

我不认为利率是推动数据中心投资的关键因素。企业之所以大建数据中心，是因为它们认为这些投资具有非常好的经济回报，现金流折现价值高。这不是「25 个基点」能决定的事。

美联储的职责是用工具支持就业和维持物价稳定。降息会在边际上支撑需求，从而支持就业，这就是我们这么做的原因。

当然，不管是降 25 个基点还是 50 个基点，都不会立刻产生决定性作用，但更低的利率会在时间推移中支持需求并促进招聘。与此同时，我们必须谨慎推进，因为我们非常清楚通胀仍存在不确定性，所以降息路径一直是「小步慢走」。

Q14：关于 AI，当前经济增长中有相当部分似乎来自于 AI 投资。如果科技投资突然收缩，您担心会对整体经济造成什么影响吗？其他行业是否有足够韧性支撑？尤其是，你认为是否能从上世纪 90 年代（互联网泡沫时期）吸取一些经验，用于应对当前局面？

鲍威尔：这次情况不同。如今那些估值很高的科技公司是真正有盈利、商业模式和利润支撑的。如果回看 90 年代的「互联网泡沫」，当时的很多只是概念，而不是成熟的公司，那是非常明显的泡沫。（我不点名说哪些公司）但现在这些公司是有盈利的，有成熟商业模式，因此性质完全不同。

目前设备投资以及与数据中心和 AI 相关的投入，是经济增长的重要动力来源之一。

与此同时，消费者支出规模远高于 AI 投资，而且今年以来一直强于许多悲观预测。消费者仍在消费，虽然可能主要来自高收入群体，但消费依然强劲，而消费在经济中的权重远远大于 AI 相关投资。

从增长贡献来看，AI 是重要因素，但消费对经济的驱动更大。

当前劳动力市场却放缓的主要原因是劳动力供给大幅下降，原因主要是移民减少，同时劳动力参与率下降。这意味着对新增就业岗位的需求减少，因为没有足够新的劳动力进入市场需要吸纳。

换句话说，是没有那么多新求职者出现了。

此外，劳动力需求也在下降。劳动力参与率的下滑，在这次更能反映需求疲软，而不仅是趋势因素。因此我们确实看到了劳动力市场转弱。

经济增长也在放缓。去年增速是 2.4%，我们预计今年为 1.6%。若没有政府停摆影响，本可能再高几个基点。停摆结束后会有所反弹，但整体来看，经济仍是温和增长。

Q15：我想请你详细谈谈，在数据缺失的情况下，你是如何思考货币政策的？这种「数据荒」会让你更倾向于坚持原有路径，还是因为不确定性而更加谨慎？

鲍威尔：到真正面对这种情况时，我们才会知道怎么做——如果真的发生的话。对这种情况的解读可能会有两种方向。

正如我之前几次提到的，如果我们确实拿不到足够信息、判断不清，而经济看上去依然稳健、稳定、没有发生明显变化，那有人会提出这样的观点：在视野不清的情况下，应该放慢前进速度。我不知道这种观点在当时会有多大说服力，但一定会有人这么主张。

当然，也会有人提出相反观点：既然看起来没变，那就照原计划走。但问题是，你可能并不知道情况是否真的没变。

我不知道我们最终是否会遇到这种情形。我希望不会，希望到 12 月会议时数据恢复正常，但无论如何，我们都必须做好自己的工作。

Q16：几年前你曾说，金融体系的整体资本水平大致合适。现在美联储正在推进修订方案，并涉及全球系统重要性银行（G-SIB）附加资本要求，这是否改变了你对资本水平的看法？你是否计划显著降低体系内的资本水平？

鲍威尔：监管机构之间目前正在进行讨论，我不想超前评论这些讨论的结果。我依然认为，就像我在 2020 年所说的那样，当时体系的资本水平大致是合适的。此后，通过多种机制，资本水平又进一步上升。

我期待这些讨论继续推进。目前讨论还处在早期阶段，还没有形成完整方案，因此现在我没有太多可以补充的。

Q17：就业市场的疲软是否正在加速？如果降息无法有效缓解就业进一步放缓的情况，哪些人群面临的风险最大？在决定降息时，你考虑更多的是低收入群体，还是那些可能因自动化而失业的人？是否有某个特定群体是你尤其关注的？

鲍威尔：我们目前没有看到你所说的那种「就业市场疲软正在加速」的迹象。诚然，我们没有拿到 9 月的非农就业报告，但我们会看失业救济初请人数，这些数据仍然保持稳定。你也可以看看相关数据，过去四周都没有出现恶化迹象。再看招聘网站 Indeed 的职位空缺数据，同样稳定，没有显示就业市场或经济的任何部分正在明显恶化。

但正如我提到的，你会看到一些大公司宣布裁员，或表示未来几年不再扩张员工总数。他们可能会调整人员结构，但不需要更大的员工规模。

从总体数据上还看不太出来，但新增就业非常低，而失业者找到新工作的比例也很低。同时，失业率仍然很低——4.3% 依然属于低位。

我们的工具无法针对任何特定人群或收入层级进行定向支持。但我确实认为，当就业市场状况良好时，受益最大的是普通民众。

我们在全球金融危机后的漫长复苏过程中就看到过这一点。如果就业市场强劲，低收入人群受益最大。在过去两三年里，低收入群体收入改善力度最大，当时的人口结构及就业趋势都很积极。

目前我们不在那样的阶段了。更强劲的就业市场，是我们能为公众做的最重要的事情。这也是我们职责的一半。而保持物价稳定是另一半。通胀对固定收入人群的伤害尤其大，因此我们必须兼顾这两点。

Q18：12 位地方联储行长的任期将在明年 2 月底到期。能否透露一下理事会审议这些续任任命的时间表？我们会看到全部续任，还是可能出现变动？最近连续三次 FOMC 会议在利率决定上都出现了不同方向的反对票。你在主持这些会议时是否感受到压力？这种分歧对你来说意味着什么？

鲍威尔：相关程序会按法律规定进行。根据法律，地方联储行长每 5 年都要进行一次续任评估。目前这一流程正在进行中，我们会及时完成。我现在只能说这么多。

（至于相反方向的反对票），我不会这么看待，也不会说这让我有压力。我们必须面对眼前的情况，而当前确实非常具有挑战性：失业率在 4.3%，经济增长接近 2%，整体状况不算差。但从政策角度来看，我们同时面对通胀存在上行风险、就业存在下行风险。

对联储来说，这非常困难，因为一个风险指向降息，另一个指向加息，而我们不可能同时满足这两种方向，只能在中间求平衡。

在这种环境下，你理所当然会看到委员之间存在不同观点，包括该如何行动、行动的节奏如何。这完全可以理解。委员会成员都极其认真、努力，并希望做出最有利于美国人民的决定，只是对「什么是正确的做法」会有不同判断。

能与这样敬业的人一起工作是我的荣幸。我不觉得这不公平或令人沮丧。这只是一个我们必须在实时环境下做出艰难调整的时期。我认为今年以来我们采取的行动是正确且谨慎的。不能忽视通胀问题，也不能假装它不存在。

同时，自 4 月以来「通胀持续偏高」的风险已经明显下降。如果未来重新降息是合适的，我们会这么做。

最终，我们希望本轮周期收尾时，就业市场仍保持稳健，通胀回落至 3% 并进一步走向 2%。我们正在非常复杂的环境中尽最大努力做到这一点。

Q19：无论是地区性银行还是大型银行，都在贷款上出现了亏损和逾期。正如 Jamie Dimon 所说，「如果看到一只蟑螂，就可能意味着有更多」。你如何看待这些贷款亏损？它是否会对经济构成风险？这是一个预警信号吗？

鲍威尔：我们一直非常密切关注信贷状况。你说得没错，我们已经看到次级信贷（subprime）违约上升有一段时间了。近期，一些次级汽车贷款机构出现了较大亏损，其中部分损失也体现在银行资产负债表上。我们正在密切关注这一情况。

但目前，我不认为这是一个更广泛的债务风险问题。它似乎没有在金融机构间大范围蔓延。但我们会持续严密监测，以确保情况确实如此。

Q20：现在经济呈现「二元分化」：高资产人群仍在消费，而低收入群体在收缩支出。当前消费之所以还能保持韧性，有多少依赖于强劲的股市表现？股市是否在一定程度上托住了经济？

鲍威尔：股市确实起到一定作用，但需要记住：财富越多，新增单位财富拉动消费的边际效益就越低。当财富达到一定规模后，边际消费倾向会大幅下降。

因此，股市下跌确实会影响消费，但除非股市出现非常剧烈的下跌，否则不会造成消费的急剧下滑。

低收入和低资产群体的边际消费倾向要高得多，他们获得的额外收入或财富更会直接转化为消费，但他们并没有多少股市财富。

所以，股市确实是目前支撑消费的因素之一。如果股市出现大幅调整，你会看到部分消费走弱，但不应认为股市每下跌一美元就会一美元地减少消费，情况并非如此。

深潮 TechFlow 消息，10月30日，据明报报道，瑞士加密银行Amina Bank香港子公司Amina HK宣布已获得香港证监会1号牌升级批准，将为用户提供虚拟资产服务，据悉Amina HK目前已推出与比特币等4种加密货币挂钩的双币凭证，但暂无申请虚拟资产交易平台牌照的战略考虑。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据金十数据报道，当地时间10月30日中午，国家主席习近平在韩国釜山同美国总统特朗普举行会晤。历时约1小时40分钟，中美元首会晤结束。

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火币HTX成立于2013年，经过12年的发展，已从加密货币交易所成为一个全面的区块链业务生态系统，涵盖数字资产交易、金融衍生品、研究、投资、孵化和其他业务。

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深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据火币HTX公告显示，火币HTX已于10月30日11:00 (GMT+8) 开放BLUAI的充币业务。BLUAI/USDT现货交易将于10月30日21:00 (GMT+8) 开放。BLUAI的提币业务将于10月31日21:00 (GMT+8)开放。同时，火币杠杆将于10月30日21:00 (GMT+8)新增BLUAI/USDT (10X) 逐仓杠杆交易。
据悉，Bluwhale 是 Web3 的智能层 ，旨在通过 AI Agents 连接传统金融与数字金融。该网络让开发者与企业能够部署自己的 AI 智能体与模型，用于在多条区块链上分析用户行为数据，并将复杂的金融画像转化为可执行的洞察、服务与交易。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 Whale Alert 监测，某鲸鱼约 3 分钟前向 Coinbase 转入 309,427 枚 SOL，价值约 61,139,102 美元。

 

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 BlockSec Phalcon 监测，Base 链上一个未知合约遭受攻击，损失约 21.9 万美元（55 WETH）。攻击原因疑为访问控制不当，允许任意调用 transferFrom 函数，导致受害者已授权的资产被盗。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 Bloomberg 报道，欧洲央行（ECB）将在本月当前准备阶段结束后继续为数字欧元奠定基础工作，计划在四年后推出该数字货币。

据知情人士透露，官员们将在本周于意大利佛罗伦萨举行的会议上决定推进筹备工作。消息人士表示，欧洲央行正寻求在 2029 年发行数字欧元，前提是届时已具备相应的法律框架。

Alliance DAO（原 DeFi Alliance）是一个领先的 crypto 加速器，成立于 2020 年，由知名基金和社区驱动，专注于区块链和 AI 初创。 ALL15 是其第 15 期项目，于 2025 年 5 月开放申请，历时 3 个月，为每队提供约 $450K 投资（包括股权和代币），并通过每周讲座、一对一导师指导、周会检查和独家网络接入（如 Coinbase Ventures）支持创始人。

Demo Day 是活动高潮，数百位投资者和行业领袖（如 Qiao Wang）出席，团队在此 pitch 项目，并自动加入 Alliance 的终身创始人社区。10月30日，Alliance ALL15 Demo Day 即将开幕，以下是本期参加 ALL15 Demo Day 的创业团队简介，一起看看本次有哪些潜力赛道入围吧。

Team 1: @OverHerdXYZ

OverHerd 基本上等同于一个去中心化版的 Reddit：你可以匿名发布任何内容，根据浏览量实现收益货币化。

作为一个基于Web3的匿名社交应用，OverHerd 的一大亮点是基于 Web3 基础设施运行的 Web2 应用，日活用户达 20,000。主要聚焦位置（本地社区）和兴趣小组连接。用户可以匿名发布内容（如“takes”或观点），内容质量高的帖子会浮上热门。

盈利模式为付费浏览模式：每条帖子浏览一次，用户就能从真实广告收入中分成赚钱（无需持有代币、无需粉丝基础，直接基于视图量结算USDC等）。

主要特点：

• 100% 匿名：保护隐私，不需实名或头像。

• 位置与兴趣导向：连接附近用户或同好群体，类似于本地版Reddit或Twitter。

• 奖励机制：广告横幅显示在帖子上，浏览量驱动分成。目前有$100,000创作者奖励活动，过去90天内已成为Web3社交App中DAU/WAU/MAU/安装量最大的之一，收入仅次于Zora。

• 无投机性：用真实广告收入支持奖励，不是代币炒作。

其创始人 @0xSherpaXYZ 之前是 YikYak（匿名社交 App）的联合创始人，有构建数百万用户规模App的经验，目前在纽约筹集种子轮融资，目标“让10亿普通人上链”。

Team 2: Unblock Pay

UnblockPay 是一个专注于稳定币（Stablecoin）的 API 项目，主要作为全球稳定币与拉丁美洲（Latam）地区的连接器，帮助用户快速、合规地将稳定币与本地法币（如巴西雷亚尔 BRL、墨西哥比索 MXN、美元 USD 和欧元 EUR）之间进行无缝转换和支付。它旨在优化跨境支付基础设施，支持汇款、全球薪资发放、资金管理等场景。

当前有 20 位用户接入其 API，是首支进入 Alliance 的巴西团队。

关键功能包括：

• 上/下坡道（On & Off-Ramp）：秒级转换稳定币与法币。

• 稳定币钱包：快速创建全球账户。

• 直接加密支付：向全球第三方银行账户（如 Nubank、Revolut、Wise）发送稳定币支付。

• 实时追踪：开发者仪表板、通知和 Webhooks，支持多链（如 Solana、Ethereum、Polygon、Tron）。

• 无代码工具：适合运营团队，非开发者也能管理支付和账户。

• 支持轨道：Pix、SEPA、SPEI®、US Wire 等，覆盖 40+ 国家。

项目强调开发者优先、全球可用，并与 Mercado Bitcoin Portugal 等合作，定位为比 Wise 更便宜、更易集成的解决方案。

Team 3: @hyperlink_xyz

HyperLink 是一个新兴的加密金融基础设施项目，可以理解为算法交易者的专属网关。

它专注于为Hyperliquid区块链提供Prime Broker（主要经纪商）服务，类似于Falcon X这样的传统经纪商，但专为去中心化环境设计，主要针对算法交易者（HFT和高频交易者）构建一个高效网关，帮助他们在Hyperliquid上获得类似于中心化交易所（CEX）的体验，如私人订单、私密流动性访问和杠杆融资等功能。

该项目旨在桥接Hyperliquid的全链上订单簿与专业交易需求，提升交易效率和隐私。

创始人 @s3ohi 过去五年专注于高频交易（HFT）策略的研究，曾在传统金融和加密领域工作。

产品现处于封闭测试阶段，尚未公开发布。团队活跃度较低，但最近在Hyperliquid上购买了ticker $PB（花费约29,463美元的HYPE），标志着他们开始在链上布局。

Team 4: @GluonMoney

Gluon 是一个新兴的加密社交支付项目，被描述为“无许可的微信支付”（Permissionless WeChat Pay），专注于构建一个无缝的全球支付生态，支持即时转账、购物、接触式支付和奖励赚取，而无需传统银行或复杂钱包操作。

项目强调“无银行、无边境、只需轻松支付”，目标是让加密货币像社交App一样简单易用，定位为大众加密支付的“下一步”。

创始人Bette Chen，AcalaNetwork 和 KaruraNetwork 的联合创始人，稳定币信徒，她是第二次创业。

当前产品尚未上线，目前仍在保密阶段，预计很快进入封闭测试。网站gluon.money目前仅开放等待列表（waitlist），鼓励用户加入以获取早期访问。

Team 5: @CoalesceFi

Coalesce Finance是一个新兴的去中心化金融（DeFi）借贷协议，将传统信用市场引入链上，用户可为有现金流的现实企业提供贷款。

该产品专注于在Solana区块链上实现“低抵押”借贷（undercollateralized lending），即允许用户基于信用评估而非全额抵押品进行借贷，从而桥接传统信用市场与链上金融。

Dan Reardon 联合创始人，曾在TRM Labs（加密合规）、DoorDash、Oscar Health和沃顿商学院工作，专注于高效资本市场构建。

该项目旨在解决传统抵押借贷（如Aave或Compound）的波动性问题（如清算级联），通过将信用风险保留在交易对手之间来最小化系统性风险，支持更高效的资本流动和机构级借贷体验。

尽管多次被 Alliance 拒绝，但团队始终坚持不懈，目前已累计拥有超百万美元的贷款利息收入。

Team 6: @ClipStake_X

ClipStake 是一个连接品牌与内容创作者的社交媒体营销市场平台，主要专注于“剪辑”（clipping）和用户生成内容（UGC）活动。作为一个为 Web3 设计的剪辑平台，连接品牌与内容创作者的市场。

它的核心目的是让创作者通过创建和发布短视频剪辑或原创内容来赚取报酬，同时帮助品牌高效推广产品或事件。

平台基于 Solana 区块链构建，支持加密支付和透明追踪。目前已实现交易额 14 万美元。

ClipStake 向公众开放剪辑功能，用户可根据浏览量获取奖励，设计为可扩展性强的平台。

与存在“刷量”问题的 Whop 不同，ClipStake 使用 ZKTLS 提供更好的分析功能并防止作弊。

Team 7: @polldotfun

Poll 是一个社交投注（wagering）平台，专注于让用户与朋友、家人或同事在聊天中轻松下注任何事情（如比赛结果、预测事件或随意话题），将“空谈”转化为实际行动。

项目强调“无代币”（No token），聚焦实用社交体验避免投机化。

Poll 属于 SocialFi/预测市场赛道。当前拥有 3,600 名用户，完成 4,000 次竞猜，累计下注金额达 6 万美元，平均每次下注金额为 16 美元。

其盈利模式为收取 10% 手续费。

创始人曾开发 Solana 空投检查工具，用户规模达 13 万人。尽管最初被拒绝，但凭借这一产品重新进入 Alliance。

Team 8: @CopperxHQ

Copperx 是面向企业的稳定币银行服务，主要针对全球企业提供加密货币与法币相结合的金融服务，目前已有 150 家企业使用其产品，另有 300 家企业正在接入流程中。

它允许企业快速开设美国/欧盟银行账户、发行信用卡，并向50多个国家发送支付，支持USDC和USDT等稳定币作为核心结算工具。

全球化市场定位，通过@CopperxCheckout 子账户，提供稳定币支付网关。

其与Circle合作，支持USDC生态，并提供全球稳定币转账、跨境支付和提现服务，速度快、手续费低（例如，从USDC提现到本地货币可在7小时内完成，无额外加价），上个月交易量达 1,000 万美元。

其盈利模式为免手续费，主要通过卡片和兑换手续费获利。曾进行过小额融资。

Team 9: @o1_exchange

o1.exchange 是一个专注于加密货币交易的去中心化终端项目，基于 Base 的原生交易终端，由 Coinbase Ventures支持，被称为链上版 Robinhood。

它被定位为第一个完整的“Trading Terminal”（交易终端），专为微型市值代币（micro-cap tokens）、创作者币（creator coins）和meme币等提供高效交易体验，类似于一个DEX聚合器或高级交易界面。 创始人@stambouli_o1，是一位经验丰富的开发者。

主要特点包括：

• 低费率与现金返还：交易费仅0.55%（远低于市场平均1%），并提供45%的现金返还（cashback），这是市场上最优的费率设计，帮助用户最大化收益。

• 内置工具：集成钱包跟踪器（wallet tracker），无需额外应用即可监控资产；支持Zora等平台的创作者币交易，并计划添加内容显示功能。

• 用户友好：Beta版已开放，支持快速导入Zora钱包等操作，便于无缝切换和交易。

• 奖励与竞赛：当前有与Zora合作的交易竞赛，从2025年11月1日起，8周内总计250万$ZORA代币奖励（每周平分），仅限持有Base Wizard Badge的用户参与。使用o1.exchange交易可积累积分，潜在未来空投机会。

Team 10: @Dayaxyz

Daya 是一个专注于非洲市场的稳定币新银行（Stablecoin Neobank）项目，主要解决非洲企业间的跨境支付痛点，是非洲加密金融浪潮的一部分。

目标市场是非洲中小企业，特别是跨境贸易场景，帮助企业绕过外汇管制和银行瓶颈，实现美元等稳定价值存储和即时转移。

其盈利模式为收取 0.5% 的交易手续费，相较于银行的 7% 手续费更具竞争力。 项目几周前刚刚上线，目前每周交易量已超过 100 万美元。

Team 11: @KairosSwap

KairosSwap（也称为Kαιrόs）是一个去中心化金融（DeFi）项目，专注于构建链上利率预测市场（Interest Rate Prediction Markets）。

它是一个协议原语（onchain primitive），允许用户允许交易者对利率进行投机或对冲，在区块链上创建和参与无许可的利率互换（interest rate swaps），让参与者可以交换固定利率（fixed）和浮动利率（floating）支付，从而对利率走势进行投注、套期保值或优化收益。

项目目前处于Beta测试阶段，几天前刚刚上线，目标用户为希望间接对冲或押注利率的交易者。主要部署在Base链上，支持USDC作为抵押品，并计划扩展到Ethereum Mainnet、Arbitrum、Optimism等链。

创始人Thomas Harrison，曾打造 Blockrize Card，该卡片后被 Gemini 收购，Rocko DeFi创始人。

Team 12: @bballxyz

Basketball.xyz 是一个基于区块链的链上幻想篮球游戏（Fantasy Basketball Onchain），构建在 Base 链上。

它将传统幻想篮球与 Web3 技术结合，让用户通过 NFT 形式的球员卡片参与实时比赛、交易和竞赛。游戏同步真实 NBA 赛事的表现，玩家可以收集球员、组建阵容，并在锦标赛中竞争，赚取奖励。

玩家以可替代代币（Fungible Tokens）的形式存在，并设有市值。目前主网已有 60 名玩家，仅在用户基数增长后才会增加更多玩家。

目前 Beta 版上周上线，已有 10,000 名活跃用户，且用户在直播聊天中积极分享他们的购买行为。 其创始人曾在 Roblox 工作，后辞职全力投入该项目。

Team 13: SpotPay

拉美地区的无国界数字银行

专注于尚未普及数字支付的市场。

约 6 天前上线，仅限受邀用户使用。

这个项目很神秘，暂时没有具体信息

整体来看，ALL15 赛道展现了 2025 年 Web3 创业的核心趋势和未来潜在机会。本期参赛团队的创新方向聚焦于新兴市场支付、SocialFi/DeFi 桥接、游戏与预测市场等关键领域，反映了加密行业从“投机”向“实用”转变的整体趋势。

1. 新兴市场的巨大潜力：如 UnblockPay、Daya 和 SpotPay 等团队，专注于通过稳定币和数字支付解决新兴市场（如拉美和非洲）的跨境支付痛点。这些项目通过降低交易成本、优化支付效率，填补了传统银行系统的空白，展现出在全球化支付中的广阔前景。

2. Web3 社交与内容创作者经济的新模式：OverHerd 和 ClipStake 等团队通过匿名社交和内容货币化，提供了 Web3 环境下的独特社交体验，尤其是通过广告收入分成、透明追踪的奖励机制，有效规避了传统代币投机问题，为创作者经济带来更具可持续性的解决方案。

3. 去中心化金融的创新与桥接：CoalesceFi 和 KairosSwap 等项目在借贷和利率市场中探索了链上金融的更多可能性，通过信用评估和利率预测市场，推动 DeFi 从传统的高抵押模式向更高效、更灵活的方向发展。

4. 游戏与娱乐的链上化：Basketball.xyz 等项目通过链上幻想篮球和 NFT 技术，将传统体育娱乐与区块链结合，开拓了链上游戏与现实联动的新方向，同时也为 Web3 生态吸引了更多主流用户。

5. 基础设施与开发者工具的完善：HyperLink、Copperx 和 o1.exchange 等团队通过优化交易效率、提供稳定币银行服务和去中心化交易终端，进一步完善了加密生态的基础设施，为开发者和机构用户提供了更便捷的工具和服务。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据链上分析平台 Lookonchain 监测，SpaceX 将 281 枚 BTC（价值约 3128 万美元）转移至新钱包地址，该操作疑似为托管目的。

数据显示，过去 10 天内，SpaceX 已进行三次比特币资产转移操作。