分类： TechFlow

深潮 TechFlow 消息，04 月 07 日，据链上分析师 Onchain Lens（@OnchainLens）监测，上市矿企 Bit Digital（@bitdigital_btbt）已通过 Liquid Collective（@liquid_col）质押 43,335枚 ETH，价值约 9,134 万美元。

深潮 TechFlow 消息，2026 年 4 月 7 日，火币甄选站正式迎来上线一周年。火币官推发布“甄选站改变行业的 10 个瞬间”。作为行业内首个推出的 C2C 高品质交易专区，甄选站全面回顾了自 2025年 4月 7 日全网率先上线后的关键里程碑。其中，最具行业标志性的突破包括 2025年 8 月行业首创“100%全额赔付机制”以及历经 365 天运行仍保持的“0 冻结记录”。

值此一周年之际，火币甄选站将于 4月 7日 10:00至 4月 9日 23:59 (UTC+8) 推出“头号玩家”周年庆活动，开启“甄选绿洲”寻钥挑战。活动期间用户通过完成简单任务、收集三把隐藏钥匙并合成“绿洲密钥”，前 100 名成功提交者即可参与瓜分 3000 USDT 奖励。首枚“黄铜钥匙”的线索现已在火币 OTC 官推和 APP 内公告发布，欢迎广大用户前往火币 App 及官方社群解谜寻宝。

从“率先上线”到“标准引领”，火币甄选站用一年的时间完成从产品创新到行业范式构建的跨越，始终以先行者的姿态引领 C2C 交易升级，树立了 C2C 赛道风控与体验的新标杆，持续推动 C2C 交易向更安全、更透明方向演进。

深潮 TechFlow 消息，04 月 07 日，据链上分析师余烬（@EmberCN）监测，一位于去年 1 月至 3 月间以均价 98,190 美元通过 Binance 累计买入 510枚 BTC（耗资约 5,007 万美元）的巨鲸，于今日选择割肉离场，将其中 300枚 BTC（价值约 2,060 万美元）转入 Binance，本次卖出预计实现亏损约 882 万美元。

撰文：GO2MARS

在正式展开分析之前，有必要先厘清一个核心概念：DeFAI。

DeFAI 是 DeFi（去中心化金融）与 AI（人工智能）的融合缩写，指的是将 AI Agent 引入链上金融场景，使其具备感知市场状态、自主制定策略并直接执行链上操作的能力——从而在不依赖人工实时干预的前提下，完成资产配置、风险管理、协议交互等一系列传统上需要专业人员操作的金融行为。

简言之，DeFAI 并非 DeFi 工具的简单 AI 化升级，而是试图在链上构建一套可自主运转的金融执行层。

这一赛道自 2024 年 Q4 起迅速升温，其背后有三个标志性事件值得关注，它们分别对应 AI Agent 进入 Web3 的三个层次：叙事破圈、资产化基础设施搭建，以及执行能力的真实落地。

第一个事件发生在 2024 年 7 月。开发者 Andy Ayrey 构建的 Twitter 机器人 Truth Terminal，在获得 a16z 联合创始人 Marc Andreessen 5 万美元 BTC 赠予后迅速出圈，并引发了 GOAT 币的病毒式传播。这是 AI Agent 作为链上经济参与者首次真正意义上进入公众视野。

第二个事件发生在同年 10 月。Virtuals Protocol 在 Base 网络上爆火，将 AI Agent 本身代币化，其生态市值最高突破 35 亿美元，成为 DeFAI 赛道资产化基础设施搭建阶段的典型代表。

第三个事件，是 Giza、HeyAnon、Almanak 等项目相继在链上执行层落地，推动行业从叙事驱动转向产品化阶段——AI Agent 开始真正「动手」执行链上操作，而不只是停留在信息交互层面。

从全球市场规模来看，多家研究机构对 AI Agent 赛道的增长预期高度一致：

图表 1：全球 AI Agent 市场规模预测对比，数据来源：MarketsandMarkets（2025）、Grand View Research（2025）、BCC Research（2026.01）

然而，资本热度与产业落地之间仍存在显著落差。据麦肯锡 2025 年 11 月发布的《The State of AI in 2025》报告（基于 105 个国家 1993 名受访者），尽管 88% 的组织已在至少一个业务职能中使用 AI，但近三分之二仍停留在实验或试点阶段。具体到 AI Agent 领域：62% 的组织开始实验，23% 在至少一个职能中推进规模化，但在任何单一职能中实现规模化部署的比例均不足 10%。

这一数据提示我们：DeFAI 赛道的叙事热度，目前仍领先于实际落地进度。理解这一差距，是客观评估这一赛道价值的前提。

DeFAI 的技术底座：AI Agent 如何与链上世界交互

要理解 DeFAI 如何运转，首先需要回答一个关键问题：AI 是通过什么机制介入链上金融操作的？

DeFAI 系统的核心执行单元，是基于大语言模型构建的 AI Agent。根据 Wang et al.（2023）的学术综述，其核心能力可归纳为三层架构，而每一层在链上场景中都有其对应的具体职能：

• 规划层，负责目标拆解与路径优化，对应链上场景中的策略生成与风险评估；
• 记忆层，通过向量数据库等外部存储实现跨周期信息积累，承载历史市场数据与协议状态；
• 工具层，扩展模型能力，使其能够调用 DeFi 协议、价格预言机和跨链桥接等外部系统。

但这里有一点需要明确：AI 模型本身无法直接与区块链交互。几乎所有当前的 DeFAI 系统，都采用链下推理与链上执行分离的架构——AI Agent 在链下完成策略计算，再将结果转化为链上交易信号，由执行模块代为提交。这一架构设计，既是当前技术条件下的现实选择，也由此引出了私钥授权、权限管理等一系列安全议题。

AI Agent 本质上是基于大语言模型的自主决策系统，通过任务拆解、记忆管理与工具调用实现闭环执行，而目前 AI Agent 与链上资产端交互也已经初具形态。

图表 2：AI Agent 三层架构

DeFAI 的演进：从信息交互到执行闭环

明确了 DeFAI 的技术底座之后，一个自然的问题随之而来：这套系统是如何一步步走到今天的？

根据 The Block 的研究，DeFAI 的演进并非一蹴而就，而是经历了两个不同的阶段——从早期以信息处理为主的交互型 Agent，到如今能够真正介入链上操作的执行型系统。

两者在目标定位、技术手段与风险等级上存在本质差异。

图表 3：DeFAI 两波演进路径对比

两阶段的演进脉络，可以这样理解：

第一波是交互型 Agent，重点在于构建可对话、可分析的智能体框架。代表性项目包括 ElizaOS（原 ai16z）的 Eliza 框架、Virtuals 的 G.A.M.E. 等。这一阶段的本质仍是信息工具——Agent 能读、能说、能分析，但其功能边界止步于信息层，并未触及任何资产执行操作。

第二波是执行型 DeFAI Agent，才真正进入决策执行闭环。代表项目包括 HeyAnon、Wayfinder、Giza（ARMA Agent）以及 Almanak 等。这类系统的共同特征是：AI 在链下运行，输出结构化策略信号，并通过链上执行模块完成交易——它并不替代现有的 DeFi 协议，而是在其之上引入了一层 AI 决策机制，使整个操作链路从「人下指令」变为「Agent 自主执行」。

两波演进的本质区别不在于技术复杂度，而在于是否真正触碰资产。这也决定了第二波系统在信任机制、权限设计与安全架构上面临的挑战，远比第一波更为复杂——这正是下一章将重点探讨的内容。

DeFAI 的落地图景：四大主流应用场景

从技术架构到演进路径，DeFAI 的「能做什么」已逐渐清晰。那么在实际产品层面，它正在解决哪些真实问题？

整体来看，当前 DeFAI 的应用探索已围绕四个核心方向形成相对成熟的落地格局，分别对应链上操作中「收益效率、策略执行、交互门槛与风险管控」四类核心痛点。

收益优化：跨协议的自动调仓

收益优化是当前落地最为成熟的 DeFAI 应用场景。其核心逻辑是：持续扫描 Aave、Compound、Fluid 等主流 DeFi 协议的存款年化收益，结合预设风险参数判断是否需要调仓，并在每次操作前执行交易成本分析——仅当收益提升能够覆盖全部 gas 及交易费用时，才真正转移资金，从而实现跨协议的自动化最优配置。

以 Giza 为例，其 ARMA Agent 于 2025 年 2 月在 Base 网络上线稳定币收益策略，持续监测 Aave、Morpho、Compound、Moonwell 等协议的利率变化，综合考量协议 APY、手续费成本与流动性后，智能调度用户资金以最大化收益。根据公开数据，ARMA 目前已拥有约 6 万个独立持有者、逾 3.6 万个已部署 Agent，管理资产规模（AUA）超过 2000 万美元。

在 DeFi 协议收益持续波动的市场环境下，人工监控与手动调仓的效率与及时性远不及自动化系统，这正是这一场景的核心价值所在。

图表 4：Giza 平台 ARMA Agent 示例图

量化策略自动化：机构级能力的平民化

量化策略自动化场景中，DeFAI 平台试图将传统量化团队的全流程操作模块化、自动化，使个人用户也能触达机构级的策略执行能力。

以 Delphi Digital 支持的 Almanak 为例，其推出的 AI Swarm 系统将量化流程拆解为四个环节：

• 策略模块支持通过 Python SDK 编写投资逻辑并完成回测；
• 执行引擎在获得用户授权后自动运行已审核的策略代码并触发 DeFi 调用；
• 安全钱包基于 Safe + Zodiac 构建多签体系，通过角色权限控制将策略执行权授予 AI Agent，确保资金始终在用户可控范围内；
• 策略金库则将策略打包为 ERC-7540 标准的可交易金库，投资者可以类似基金份额的方式参与策略收益分配。

这一架构的意义在于，AI 代理承担数据分析、策略迭代与风险管理职能，用户仅需对系统输出结果进行最终审核，无需组建专业量化团队——实现所谓的「机构级别策略的平权」（项目宣称）。

图表 5：Almanak 平台首页展示图

自然语言指令执行：让 DeFi 操作像发消息一样简单

这一场景的核心是基于用户意图的 DeFi 操作（Intent-based DeFi）：借助自然语言处理技术，用户以日常语言下达交易指令，AI 将其解析并转化为多步骤的链上操作，大幅降低普通用户的操作门槛。

HeyAnon 打造了一个 DeFAI 聊天平台，用户通过对话框输入指令，AI 即可执行代币兑换、跨链桥接、借贷、质押等链上操作，集成 LayerZero 跨链桥及 Aave v3 等协议，支持以太坊、Base、Solana 等多链部署。

图表 6：HeyAnon 平台首页展示图

Wayfinder 则由 Paradigm 投资，提供更进一步的全链交易服务。其 AI Agent（称为 Shells）自动寻路不同链间的最优交易路径，执行跨链转账、代币互换或 NFT 交互等操作，用户无需关注底层 gas 费、跨链兼容性等技术细节。

图表 7：Wayfinder 平台首页展示图

综合来说，自然语言界面显著降低了 DeFi 的操作门槛，但也对底层意图解析的准确性提出了更高要求——一旦 AI 对指令的理解出现偏差，操作结果可能与用户预期相去甚远。

风险管理与清算监控：链上协议内嵌的机制

在 DeFi 借贷与杠杆场景中，AI Agent 的最常见的应用是实时监控链上头寸健康度，并在清算阈值临近前自动执行防护操作，这一重应用正在被逐步集成在各大主流 DeFi 协议中，成为 DeFi 平台的原生功能。

• Aave 以「健康因子」衡量头寸安全性，当健康因子低于 1.0 时，借款人仓位即触发清算资格；
• Compound 则采用「清算抵押因子（Liquidation Collateral Factor）」机制，当账户借款余额超出该因子所设定的上限时触发清算，各抵押资产的具体参数由链上治理分别设定。

人工监控在 24/7 高波动性链上市场中难以保持一致的响应效率，AI Agent 在此场景中可实现持续跟踪、智能评估与自动干预，将风控效率提升至人工或规则式自动化系统难以企及的水平。

图表 8：Agent×DeFi 的四大主流应用场景

综合来看，上述四大场景并非相互独立，而是围绕同一条主线形成互补：收益优化与量化策略自动化面向有一定资产规模的进阶用户，核心优势在于执行效率与策略精度；自然语言交互致力于降低普通用户的操作门槛；风险管理则是贯穿所有场景的底层安全保障。三者协同，共同构成了 DeFAI 当前生态的基本落地格局，也为后续更复杂的链上 Agent 应用奠定了基础。

DeFAI 的安全底线：私钥管理与权限控制

前文所述的四大应用场景，无论是收益优化还是量化策略自动化，其得以实现的前提只有一个：AI Agent 必须持有某种形式的签名权限，即对私钥的访问能力。这是整个 DeFAI 赛道最关键、也最容易被叙事热度所掩盖的技术挑战——一旦签名机制出现漏洞，所有上层的策略能力都将失去意义。

目前，行业主流的私钥安全管理方案分为两类：MPC 多方计算与 TEE 可信执行环境。两者在安全模型、自动化水平与工程复杂度上各有侧重。

图表 9：私钥安全管理两类主流方案对比表

• MPC（Multi-Party Computation，多方计算）的核心思路是通过密钥拆分来消除单点故障。以常见的 2-of-3 门限签名为例，即便某一份密钥泄露，攻击者也无法独立完成签名，资金安全不受影响。Vultisig 是该方向的代表性产品，这是一款基于 MPC/TSS 技术构建的开源多链自托管钱包，采用无单一助记词架构，将密钥安全与用户自托管结合起来。
• TEE（Trusted Execution Environment，可信执行环境）走向另一条路：将私钥与代理代码一同封存于受硬件保护的隔离区域（enclave）内，AI 代理在 enclave 内完成策略计算与签名，仅将签名结果输出至链上，外部环境对私钥完全不可见。Intel SGX、AMD SEV、ARM CCA 等主流芯片均提供硬件级别的隔离与加密支持。Chainlink 已将 TEE 引入预言机网络，用于处理敏感数据，并通过远程认证机制向外部证明执行环境的完整性。

然而，密钥安全只是第一道防线。在实际部署中，无论采用哪种密钥管理方案，都需要在其上叠加权限控制机制，以防止 Agent 越权操作。 Almanak 的实践提供了一个较为完整的参考框架：平台同时采用 TEE 保护策略逻辑与私密参数，并在部署引擎与用户持有的 Safe 智能账户之间插入 Zodiac Roles Modifier 权限层——AI 发起的每笔交易，须与预先设定的合约地址、函数及参数白名单逐一比对，不符合授权范围的交易将被自动拒绝。

这种最小权限原则的落地方式，目前已成为 DeFAI 系统安全设计的重要参考。它揭示了一个更深层的逻辑：DeFAI 的安全问题，本质上不是单一技术选型的问题，而是密钥管理、权限边界与执行审计三者协同构成的系统工程——任何一环的缺失，都可能成为整个链路上最薄弱的节点。这也正是下一章风险分析的出发点。

现实与叙事的落差：DeFAI 核心风险分析

上述分析揭示出了一个核心结论：

VCX 并非因为资产选择出众或回报预期更高而获得溢价，而是因为它出售的是通道本身。对此，需要回答一个问题：VCX 究竟是一种什么性质的产品？

从法律形式看，它是一只在 SEC 完成登记备案的封闭式基金，持仓透明、结构合规，与市面上任何一只普通的股票型 ETF 并无本质区别。但从实际功能看，它所出售的并非传统意义上的「投资回报预期」，而是一种资产端的准入资格——以往只有顶级 VC 机构和合格投资者才能触达——而这种资格，被打包成了 NYSE 上可以买卖的单位份额。

因此，市场愿意为此支付 16 至 30 倍 NAV 溢价，本质上是对这一准入权定价，而非对底层资产未来收益的评估。

从这一角度看，VCX 与 MicroStrategy（MSTR）之间的对比颇能说明问题。两者表面上做的是类似的事：将难以直接获取的稀缺资产（比特币 / 顶级 Pre-IPO 股权）封装为二级市场可交易的证券，并在市场上呈现出远超底层资产价值的溢价。但两者的资本运作逻辑存在根本差异：

• MSTR 通过持续发行可转换债券和优先股募资，再将资金追加买入比特币，这套机制赋予其动态扩表和持续增持的能力，使其股价溢价在一定程度上具有内生的维持基础。
• VCX 则受制于封闭式基金的结构约束：资产规模在发行完成后基本锁定，无法通过再融资持续买入新资产，持仓的流动性也高度依赖底层公司的 IPO 或并购退出。一旦散户情绪退潮，或六个月锁定期届满后流通筹码增加，其溢价的收窄压力将远大于 MSTR。

VCX 与 MSTR（Strategy）模式对比

换言之，MSTR 的溢价有一套持续运转的资本机制支撑，而 VCX 的溢价主要来源于筹码稀缺 + 情绪驱动。这种产品逻辑本身并无对错之分，但它所蕴含的风险，却比普通封闭式基金更难被市场正确定价：

一旦散户以远超 NAV 的价格买入，实际上支付的并非资产本身的价值，而是这种准入资格的溢价——而这个溢价，在底层公司完成 IPO、公开市场形成直接交易通道之后，将面临迅速归零的压力。

趋势研判

综合前述分析，可以对 DeFAI 的演进路径作出阶段性判断。整体来看，这一赛道正处于从概念验证向产品化过渡的关键节点，其演进预计将经历三个递进阶段：

图表 11：DeFAI 发展阶段预判

注：上表为基于行业公开报告、项目进展与技术成熟度综合研判，非确定性时间表

就当下节点而言，DeFAI 整体处于辅助决策期向半自主期的过渡阶段——部分项目已开始承担有限范围内的自主执行能力，但人类的审核与兜底机制仍是主流部署形态。在这一背景下，结合当前技术成熟度与市场现状，有三点判断值得重点关注。

其一，当前大多数 DeFAI 项目的本质仍是自动化工具，而非真正意义上的自主 Agent。现阶段被冠以「DeFAI」标签的产品，核心能力多在于将人类指令翻译为预设的 DeFi 操作序列，本质上更接近高效执行界面，而非具备独立推理与决策能力的自主系统。据麦肯锡 2025 年报告，即便在通用企业场景中，也不足 10% 的组织在任何单一职能上实现了 AI Agent 的规模化部署。链上场景的信任门槛与操作复杂度更高，从技术演示走向真正的商业闭环，仍有相当距离。

其二，AI Agent 当前最成熟、也最容易获得机构信任的落地方向，不是高风险的自主交易，而是链上监控、预警与治理辅助。7×24 小时的持仓监控、清算预警、治理提案分析等场景，一方面对 LLM 幻觉的容忍度相对较高——输出错误不会直接触发资金损失；另一方面能有效弥补人类在注意力持续性上的先天不足。这类场景是 DeFAI 从「技术展示」走向「机构采纳」的更现实路径。

其三，AI Agent 与 RWA 的融合，是这一赛道下一个值得重点关注的交叉方向。据 RWA.xyz 数据，截至 2026 年 4 月初，链上代币化 RWA 资产总值已超过 270 亿美元（不含稳定币），涵盖美国国债、私人信贷、大宗商品、公司债等多个类别。若 AI Agent 能够介入管理包含国债 RWA 与稳定币的组合资产——例如根据市场环境自动调整两者的配置比例——其可触达的资产规模将远超当前以 DeFi 原生资产为主的范畴，并有望真正打通资产端的链上链下，实现 Web3+AI+TraFi 的联动，显著扩大市场想象力。

结语

AI Agent 与链上资产管理正处于从概念验证向产品化过渡的关键期。技术可行性已初步得到验证，但从 LLM 幻觉风险、链上数据异构性到信任基础设施的缺失，行业面临的挑战并非单靠技术迭代就能解决，而是需要项目架构设计、合规路径规划、安全体系搭建与商业模式验证的系统性推进。

这也恰恰意味着，这一赛道仍处于早期建设阶段，真正的竞争格局尚未成型。对于有能力同时驾驭 Web3 与 AI 两个维度的团队而言，当前正是介入的窗口期——无论是在执行层构建更可靠的链上 Agent 系统，还是在基础设施层打通数据、权限与信任的关键环节，都存在相当大的空白地带有待填补。

DeFAI 的竞争壁垒，最终不会落在单一的模型能力或协议集成深度上，而在于能否在技术、合规与安全之间构建起真正自洽的闭环。

撰文：Prathik Desai

编译：Block unicorn

时钟并非掩盖延迟的良方。几十年来，金融市场一直围绕着现有信息传递的速度而构建。它们引入了收盘钟、批量结算和区域性交易所，这在信息传递缓慢的时代是合理的。但这一切都已改变。资本不会等待。正如水总能找到缝隙一样，资本也会如此。金融引力会将其拉向获取价格信息最快的路径。这就是市场法则。市场参与者不会永远容忍低效。

这就是我在过去几周从宏观角度观察金融市场发展时所看到的。

在今天的文章中，我将帮助你了解是什么打破了金融市场的旧有捆绑式结构，使其转变为跨越不同场所、包装和时间的更高效的、非捆绑式的结构。

换岗

我学习金融已经十多年了。在学习的最初阶段，我一直把传统的证券交易所视为市场的代名词。在它们发展的大部分时间里，证券交易所都是所有人和所有事物汇聚的地方：买家、卖家、监管机构以及驱动市场的技术。它有追踪成分股的指数，还有指示交易时间的时钟，告诉所有人何时可以交易，何时不可以交易。

但这种情况在过去几年发生了变化。事实上，就在过去几周，我们已经看到多项事态发展证实了这种转变。

3 月 18 日，标普道琼斯指数公司将标普 500 指数授权给 Trade[XYZ]，允许 HIP-3 市场部署者在 Hyperliquid 交易所推出首个也是唯一的标普 500 永续衍生品合约。标普 500 指数是全球最受关注的美国大型股指数，追踪美国 500 家领先公司，涵盖约 80% 的美国总市值，总市值超过 61 万亿美元。该指数覆盖了全球股票市场至少一半的市值。

这是一个已有近 70 年历史的指数，却在一个成立仅 6 个月的市场上上市。

在标普宣布这一消息的第二天，美国证券交易委员会（SEC）批准了纳斯达克以代币形式交易和结算部分股票的申请。纳斯达克是全球最活跃的交易场所之一，其名义交易量通常超过纽约证券交易所（NYSE），后者是全球市值最大的交易所。

3 月 16 日，芝加哥期权交易所全球市场（Cboe Global Markets）向美国证券交易委员会（SEC）提交了一份提案，计划推出「近乎全天候（24×5）的美国股票交易」。这家美国金融交易所背后的最大运营机构表示，它已做好准备，最早于 2026 年 12 月提供全天候股票交易服务。

但这是为什么呢？越来越多的人要求延长美国股票的交易时间。

这三项举措共同针对的是过时的捆绑式交易结构。Hyperliquid 推出的标普 500 指数期货交易市场挑战了数十年来投资者只能通过传统市场交易传统指数的惯例。它还使在全球范围内 24/7 交易这个最受追踪的大型股指数之一成为可能。

纳斯达克的代币化股票交易举措针对的是基础设施。它引入了一种新的封装形式，允许同一股票以不同的方式进行交易。此前代币化股票的尝试曾遭到业界的批评。

投资者质疑这些代币是否享有与原股相同的权利。

但是，如果我通过区块链上的代币提供相同的股权敞口，同时又不失去原有非物质化股票所附带的投票权和法律保护，你难道不会接受吗？

你为什么要这么做？这对你有什么好处？

那么，如果你是一位身处美国境外的投资者，想要更便捷地进入全球最大经济体的股票市场呢？如果这种代币化的股票能让你更容易地将其与抵押品和借贷系统整合，又会怎样呢？

当你考虑到全天候交易时，这些优势会成倍增长。

这就是芝加哥期权交易所（Cboe）正在抨击的。其近乎全天候（每周 5 天，每天 24 小时）的交易方案，旨在承认资本不会等待办公时间。交易员总是希望在获得信息后立即表达自己的观点。如果 Cboe 不为他们提供表达观点的市场，那么交易员就会转而涌向其他提供此类市场的平台。

我所说的都不是什么假设，也不是「可能在不久的将来发生的事」。它们正在发生，就在我们说话的此刻。

一个拆分的未来

在 Hyperliquid 的 HIP-3 市场中，金融产品拆分的采用体现得最为明显，该市场于 2025 年 10 月下旬才正式推出。

仅在过去一个月，HIP-3 市场的累计交易量就增加了 720 亿美元。此前四个月的累计交易量为 780 亿美元。

在 3 月，Trade[XYZ] 在传统金融商品和股票上的永续市场持续占 HIP-3 每日交易量的 90%。但这还不是最有趣的方面。

Trade[XYZ] 超过一半的交易量都来自白银、原油、布伦特原油和黄金的永续合约市场。

Hyperliquid 提供了一个统一的交易平台，用于交易现货加密货币以及加密货币和传统资产的永续合约。这不仅简化了在统一平台上的交易流程，还带来了更高的流动性、统一的用户界面以及更小的买卖价差。

交易者仍然希望交易一些规模最大、最热门的资产，涵盖大宗商品、上市公司、大型私营公司和指数。你可能想要交易白银、黄金、原油、特斯拉、苹果、亚马逊、谷歌、追踪美国前 100 家非金融公司的指数以及标普 500 指数——所有这些都可以在 Hyperliquid 平台上完成。

HIP-3 将投资这些资产的功能从现有的交易所基础设施中分离出来，同时仍然追踪其原始基准的标的资产。因此，当你在 HIP-3 上做多白银期货合约时，它追踪的标的资产仍然与 Pyth 数据源中一盎司白银的价值挂钩。

交易者之所以从之前的平台转而选择在 HIP-3 上交易白银，是因为 HIP-3 不区分美国和非美国交易者，也不遵循任何特定的时间。每当出现交易者希望通过资产定价来表达观点的事件时，HIP-3 都会为他们提供市场，而不受交易者地理位置或时区的限制。

过去几周，Hyperliquid 平台上的未平仓合约（OI）增长显著，这充分体现了上述结果。OI 衡量的是未平仓衍生品头寸的总价值。与反映交易活跃度的交易量不同，OI 反映的是交易承诺。

3 月 1 日的未平仓合约量为 11.3 亿美元，4 月 1 日翻了一番，达到 22 亿美元。这表明交易员们对 Hyperliquid 的永续合约充满信心，纷纷锁定资金。

这些指标表明，当市场准入更加便捷、摩擦更少时，交易者不会忠于某个平台或某一种资产类别。他们会选择任何能够提供波动性、便捷性和流动性的平台。

这就是为什么标普、纳斯达克和芝加哥期权交易所等传统机构正在采取措施来承认这种行为的原因。

最近至少有两起事件证明了全天候交易和市场波动对交易者的重要性。

Saurabh 在 Decentralised.Co 的推文中写道：「2 月 28 日，美国和以色列在传统市场休市期间袭击了伊朗。几个小时内，Hyperliquid 平台上与石油挂钩的永续合约价格飙升了 5%，因为交易员们实时消化了这一冲击。」

战争爆发后短短两周内，与石油挂钩的永续合约的交易量就从 2 亿美元激增至累计 60 亿美元。

新兴平台的一大隐患是流动性。如果流动性不足，买卖价差可能会扩大，导致交易者面临的定价劣势比其他平台更严重。

上上周，美国总统特朗普与伊朗官员就举行「富有成效的会谈」进行磋商之际，Hyperliquid 平台展现了其强大的流动性。新推出的基于 HIP-3 平台的标普 500 指数期货，能够精确追踪芝加哥商品交易所（CME）E-mini 标普 500 指数期货的走势，精确到分钟。

尽管链上永续合约比 ES 低约 50–70 点，但价格变动的幅度却很相似。

这意味着什么

几十年来，传统市场一直被捆绑在一起，并控制着场所（交易所）、时间（交易时段）和产品（指数 / 合约）。

他们之所以选择维持现状，是因为他们未能建立相应的机制来解决诸如时间延迟、交易时间限制以及对非美国投资者的监管限制等效率低下的问题。相反，他们掩盖了这些低效之处，并将其包装成旨在打造值得信赖的机构的程序性制度，以此吸引投资者。

人们仍然会进行交易和投资。这并非因为他们愚蠢，或者轻信了传统金融市场兜售的种种说辞。他们这样做是因为他们别无选择。这种情况在区块链出现后开始改变，区块链为世界提供了链上市场，使交易和投资变得前所未有的便捷。

人们看到了这个选择，并抓住了它。

他们过去不在乎，将来也不会在乎市场结构的改变。新结构是捆绑式还是非捆绑式，他们也毫不在意。无论现有机构是否乐意，只要交易者和投资者能够更便捷地通过金融工具表达意见，他们就会接受新的市场结构。至于这种结构是来自纳斯达克、芝加哥期权交易所或标普 500 等传统巨头，还是来自运行在区块链上的无需许可的平台，都无关紧要。

金融业一如既往地不断发展演变，并会采用任何能够缩小事件发生与价格表达意见之间差距的结构。

全球各地每时每刻都在发生重要事件。那么，为什么价格要等到纽约某座玻璃幕墙大楼里的时钟在周一早上开始走动时才确定呢？