分类： TechFlow

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据CNBC报道，几位业内人士称，席卷全球市场的伊朗动荡局势引入了新的不确定性因素，有可能削弱刚刚开始复苏的对亚洲私募股权的投资热情。毕马威亚太区资产管理和私募股权业务主管安德鲁·汤普森表示：“我们现在所看到的情况与去年年初的关税形势颇为相似——人们因此会暂停行动、放慢节奏，并选择等待——以避免受到任何突然冲击的影响。”在不确定性加剧的背景下，中东地区的投资基金（全球私募股权领域的主要资金来源）可能也会暂时放缓对外投资的步伐，至少在短期内不会进行大规模的海外投资。汤普森表示：“现在不是进行融资考察的时候。他们现在需要解决更多的问题。”据贝恩公司本周发布的一份报告称，专注于亚洲市场的私募股权公司去年新募集的资金降至近十年来的最低水平，仅达580亿美元，这标志着连续第四年出现资金缩减的局面。（金十数据）

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据链上数据分析平台 Onchain Lens（@OnchainLens）监测，某鲸鱼地址在沉寂 6 个月后，从币安（Binance）提取了 750 万枚 ASTER 代币，价值约 502 万美元。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据金十数据报道，日本超长期国债收益率继续走高，日本30年期国债收益率升至3.710%，日本40年期国债收益率升至3.925%。日本10年期国债收益率升至2.380%，创1月20日以来新高。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据 GoPlus 援引 Koi 报告，Anthropic 旗下 Claude Chrome 扩展程序存在一个高危提示词注入漏洞，所有低于 1.0.41 版本的扩展均受影响。

攻击者可通过构造恶意网页，在后台静默加载含跨站脚本（XSS）漏洞的 iframe，并在 a-cdn.claude.ai 子域内执行恶意载荷。由于该子域处于扩展程序的信任白名单内，攻击者可直接向 Claude 扩展下发恶意提示词并自动执行，整个过程无需用户授权或任何点击操作，受害者无感知。

该漏洞可导致攻击者操控 Claude 扩展读取用户 Google Drive 文档、窃取业务访问令牌或导出聊天记录，并可借此接管当前浏览器会话，以受害者身份执行发送邮件等敏感操作。

GoPlus 建议用户立即将 Claude 扩展更新至 1.0.41 或以上版本，同时警惕钓鱼链接。

作者：Joseph Ayoub

编译：深潮 TechFlow

深潮导读：所有人都在讨论算力和模型，但这篇文章提出了一个更根本的问题：能源供给跟得上吗？摩根士丹利预测 2028 年美国将面临 45GW 电力缺口，大型变压器交货周期已达 24 至 36 个月，而 AI 数据中心的耗电量每年以 15%的速度增长。作者由此推导出 7 个投资逻辑，从电网分裂到固态变压器到两相冷却，角度冷门但关键。

全文如下：

英伟达最近发布了”AI 是一块五层蛋糕”的框架。今天我要论证，能源层才是智能增长的绑定约束，并探讨其后果。

人类文明的进步，是我们驾驭工具能力的结果——无论是锤子、火、马匹、印刷机、电话、灯泡、蒸汽机、收音机，还是 AI。这些”工具”是人类将能源转化为生产力的方式。

从根本上说，我们正是通过捕获能量、用工具将其导向目标，来提升人类生产力的。

简而言之，人类文明进步的核心逻辑如下：

在人类历史的大部分时间里，人类依靠人体能量和双手作为推进目标的工具，无论是耕种还是书写。印刷机是能源与工具如何协同进步的典型案例——1440 年由古腾堡推广普及。在这项创新之前，人类消耗自身能量，用笔（工具）手写信息，极度低效。印刷机创新了新工具，通过机械压印文字大幅提升了人体能量的利用效率，生产力因此提升了数个量级。然而，从 1450 年到 1800 年，近 350 年间印刷机几乎没有实质性创新。直到人类驾驭了更强大的能源——煤炭，才改变了等式的能量侧。1814 年，Friedrich Koenig 发明了蒸汽驱动印刷机，将印刷机适配到当时主导的能源创新——煤炭，效率提升了 5 倍。此后，印刷机持续高效适配新能源，产量从每小时 250 份增长到 50 年后的 30,000 份，今天已达数百万份。

于是，不断创新新工具、突破能源驾驭边界、提升新工具相对于可用能源的效率——这一持续过程延续至今。今天，智能是我们聚焦的新生产力形态，能源是它的燃料。关键在于，我们能否持续推进智能增长，取决于我们能生产多少可持续、可靠的能源来驱动工具（GPU），并将其导向目标（智能）。

这一论题与卡尔达肖夫量表相互印证——后者通过一个文明能够驾驭多少能量来衡量其技术进步水平，从行星到恒星到星系到宇宙再到多重宇宙。我们能驾驭多少能量，标志着我们作为文明进步了多远。历史上，这一规律始终成立，未来也不会例外。驾驭能源的能力，是推进文明的根本。

本文的核心论点是：能源需求正在迅速超越供给，这是推进智能的首要瓶颈。我将探讨这一论点的一级和二级影响。

为什么能源供给在放缓？

核裂变发现于 1939 年，是迄今为止自人类文明诞生以来，我们所建立的最后一次能源领域的重大转变。然而，由于切尔诺贝利事故和全球从核能转向可再生能源的承诺，自 1950 年以来，工具创新与能源进步之间出现了明显的错配。1950 年全球能源生产为 2600GW，今天为 19000GW（增长 7.3 倍）。这看似是一个飞跃，但这种渐进的线性增长远远无法匹配现代计算和技术的增长，甚至仅勉强超过同期 3.5 倍的人口增长。

相比之下，工具创新量子跃迁之间的间隔正在缩短。第一台印刷机到其下一次重大改进历时 364 年，第一次飞行到太空旅行历时 58 年，第一个微处理器到互联网历时 20 年，而今天 GPU 的重大跃升每 2 年发生一次。我们正生活在不断加速的工具效率提升窗口中，以至于多项创新在持续加快的周期中相互叠加。从 AI 到密码学再到量子计算，新创新被发现的速度越来越快，其效率进步也越来越迅猛——这就是加速回报定律。

今天，数据中心占全球电力消耗的 1.5%，预计到 2030 年将达到 3%——6 年内实现了蒸汽机花了 50 年才走完的路程。工业革命与当前智能爆炸的关键区别在于：工业革命在需求增长的同时同步建设了自己的能源供给——煤矿、运河、铁路网络与消耗它们的机器同步扩张。每一次此前的能源革命都在规模扩张的同时建立了自己的供应链；AI 继承的是一个已有的供应链，而这个供应链已经开始崩裂。

电网根本没有准备好应对每年耗电增长 15%的智能爆炸，而美国电力需求在过去十年几乎零增长。裂缝已经开始在美国显现：电网接入队列创历史最长，大型变压器交货时间已平均达到 24 至 36 个月，2025 年电力变压器面临 30%的供给缺口。摩根士丹利估计，仅美国一国到 2028 年就将面临 45GW 的电力缺口，相当于 3300 万美国家庭的用电需求。我认为这个缺口可能远不止于此。

问题很清晰：人类需要激进地扩大能源规模，才能跟上 AI、机器人、自动驾驶等领域的创新跃迁。

即将到来的能源缺口：一级与二级影响

即将到来的能源缺口的后果具有历史意义：随着能源需求飙升而供给不足，我们可能将看到准私有化能源市场的出现。

超大规模云服务商（Hyperscaler）已经开始自建表后（BTM）发电设施，并计划扩展到核动力数据中心，这一趋势初见端倪。我相信这一趋势只会愈发明显。

以下我提出 7 个论点，都是智能爆炸及其对持续紧张的电力供给影响的衍生物。

论点一：电网分裂——算力将向能源迁移，而非反过来

在邻近推理需求的地区，能源充裕、监管宽松的司法管辖区将随着能源系统碎片化而获取不成比例的价值。

当能源需求开始超过供给，电力将变得政治敏感。家庭有投票权，数据中心没有。在能源缺口下，电网不太可能保持中立，而是会通过定价、接入限制或软性上限，将居民用电需求置于工业用电之上。

鉴于算力对延迟、在线时间和可靠性极度敏感，在优先保障住宅用电的司法管辖区运营根本不可行。随着电网接入变得不稳定或政治化，算力工作负载将迁移至表后（BTM）发电模式，在那里，电力可以被直接保障、控制和定价。

这将驱动一场结构性转变：算力迁向能源充裕、监管宽松的经济体。赢家是那些能够将土地、互联互通、能源发电和光纤整合成可部署、可复制系统的主体，这些系统所在的司法管辖区也将从中受益。

论点二：能源成为竞争护城河，BTM 自发电成为区分算力提供商的核心能力

在我看来，这是能源缺口加剧最关键的一阶影响。在能源需求超过供给的世界里，获取廉价可靠电力是一种随时间复利增长的结构性成本优势。不仅如此，数据中心优先占用电网电力在政治上是不可持续的，而这正是当前能源走向的轨迹。国家供电电网日益紧张，将迫使算力提供商自建电力，超大规模云服务商已经开始了这一趋势。没有 BTM 发电的基础设施将直接被淘汰。

本质上，拥有电力的公司赢，租用电力的公司输。没有 BTM 发电，算力提供商将面临电力可靠性问题（致命的）、成本上升和用电限制。没有自有发电的纯托管 REIT（如 Equinix、Digital Realty）相对于垂直整合运营商价值下降。将能源发电与算力托管结合的公司正在构建最深的护城河（Crusoe、Iren 及部分超大规模云服务商）。这可以表达为多空交易，但我更倾向于在此强调垂直整合的赢家。

论点三：BTM 标准化催生创新——从传统变压器到固态变压器，从传统开关设备到数字开关设备

传统变压器对交流电网电力进行升压或降压。由于其规模和材料，交货时间已达 24 至 36 个月，且存在 30%的供给缺口。它们也是一种 19 世纪 80 年代的技术，围绕受限材料手工制造。关键在于，每兆瓦的 BTM 发电都必须经过转换、调节和配送到算力端，变压器没有任何绕过方式。

固态变压器用高频电力电子器件替代了这一切。它更小、更快、完全可控，在单个单元内处理交流-直流转换、电压调节和双向电流。制造也更简单，依赖碳化硅/氮化镓等硅功率半导体，而非巨大的铜绕组和充油罐。随着 BTM 成为标准架构，能源与算力之间的那个设备成为瓶颈，那个设备就是固态变压器（SST）。

开关设备同样面临 80 周的延迟，是发电与负荷之间的控制层，负责路由电力、隔离故障、保护系统。与变压器一样，开关设备也是劳动密集型产品，围绕受限材料制造，自 19 世纪 80 年代以来几乎未变。

数字开关设备用固态电力电子器件取代了这一切。更快、可编程、完全可控，实现实时故障检测、远程隔离和动态负荷路由。同样重要的是，它像电子产品一样扩展，而非工业设备。

关于铜的附带说明：我对铜持建设性看法。铜是电子的高速公路，将是日益电气化世界中所需的首要大宗商品。然而，这个交易的表达方式是微妙的——传统矿企作为交易，利润率低且可能随时间压缩。但在铜不可替代且时间受限的成品端，存在重大瓶颈和未来价值积累空间。Prysmian 和 Nexans 这样的电缆制造商出售的是成品约束，而非原材料，随着变压器交货时间大幅延长，这已不再是商品市场。

论点四：AI 的碳成本在政治上越来越难以为继，将迫使以太阳能和电池为主的解决方案

AI 建设有一个尚未定价的碳问题，这是一个政治约束。数据中心抬高电价，大规模消耗水资源，增加本地排放。这已经有所体现：180 亿美元的数据中心项目被彻底取消，460 亿美元项目被推迟。

今天，约 56%的数据中心电力来自化石燃料。天然气解决了部署速度问题，但在政治上是脆弱的。随着需求扩大，对化石能源扩张的阻力上升，迫使近期形成天然气、核能和可再生能源的混合系统。

尽管天然气在数据中心爆炸式增长中充当了短期桥梁，但从更长时间维度看，能源充裕不是靠燃料开采解决的，而是靠能源捕获。太阳向地球输送的能量，比人类消耗的高出数个数量级。约束不在于可用性，而在于转换、储存和部署。

太阳能不是算力能源需求的即时解决方案，而是终极解决方案。

当前商业太阳能捕获约 22%的入射能量。每一点转换效率的提升都会降低每兆瓦成本，推动太阳能在 BTM 系统中更接近可调度发电的平价。

电池储能成为这一架构的核心组件。不只是为了平滑间歇性，还作为收益层。储能套利和负荷平衡，将历史上的成本中心转化为 BTM 运营商的利润贡献者。

在这个论点中，赢家是垂直整合的企业，覆盖捕获、储存和配送：拥有 BTM 合同的专业太阳能开发商、拥有电网级和站点级产品的电池制造商，以及少数能够将自有发电与算力托管结合的运营商。

太阳能是采购和制造的游戏，电池是约束和变现层，整合捕获利润，前沿技术仍是期权而非基础情景。在这方面，特斯拉可能继续是大赢家，但我将选择限定在非共识标的。

论点五：冷却成为一级约束，两相直接液冷（D2C）在前沿应用中将成为必须

另一个后果是两相直接液冷技术的兴起。坦白说，这一论点也融入了我自己的判断：芯片功率密度正沿着抛物线轨迹增长，这是一个日益棘手的热力学难题。传统风冷因多种原因根本不可持续，首要原因是它在更高密度芯片上无法工作，加上水和电力消耗的环境问题。

首先，D2C 冷却在不受散热管理限制的情况下推进密度和性能——这是扩展的关键问题。当前市场现实是单相冷却主导，因为它更简单：冷水通过冷板循环冷却芯片，但有已知的上限。当芯片功率密度超过 1500W 时，向两相冷却的转变将变得不可避免。两相冷却将介电液体泵送到芯片周围，设计为在低温下沸腾——从液态到气态的相变大幅提升了冷却效率。

两相冷却可将能耗降低 20%、用水量减少 48%。这一性能提升允许更密集的芯片小片封装，提高性能，最终对高性能冷却产生更高需求。

领先的两相 DTC 公司 Zutacore 展示了使用介电液体（而非水）的两相 D2C 冷却，将能耗降低 82%并完全消除耗水——这一结果经 Vertiv 和英特尔研究验证。Zutacore 是这一领域值得关注的私营运营商，进一步而言，深入研究介电液体供应商也可能有价值。

论点六：核能可以作为迈向能源充裕和稳定供电的桥梁，但不是能源扩张的长期答案

在撰写本文时，我最初认为核能是填补能源缺口短期空白的好方法。现实是，小型模块化反应堆（SMR）的部署成本是可比天然气系统的 5 至 10 倍（每千瓦 1 万至 1.5 万美元），实际上无法大规模部署和扩展。

核能解决的是可靠性问题，而非速度或成本问题——尤其是在 BTM 安装时。这允许在可靠性不可谈判的场合提供稳定、可调度的基础负荷电力。因此，核能在能源缺口中有其角色，作为桥梁而非核心供给。

核能受制于燃料循环和建设时间。当今先进反应堆需要高丰度低浓铀（HALEU），而这种燃料今天几乎没有商业规模的供给。即便反应堆建成，能否为其提供燃料，成为核能扩张速度的关键约束。

因此，核能不太可能成为能源扩张的边际解决方案——它上市慢、资本密集、受基础设施和燃料制约。相比之下，扩张最快的系统——近期是天然气，长期是太阳能和储能——才是缩小差距的选项。

可投资的瓶颈不是反应堆，而是燃料。随着 SMR 需求扩大，高富集度铀浓缩将成为关键环节——一个与具体堆型无关的瓶颈，无论哪种设计最终胜出，价值都会在这里积累。

论点七：一类新的能源基础设施集团出现；垂直整合者将电子转化为计算能力

AI 基础设施的瓶颈不仅在于能源，还在于大规模将能源转化为可用计算的能力。

在 19 世纪 70 年代，与电力类似，石油并不稀缺，但提炼和分销却存在问题。洛克菲勒通过垂直整合原油开采、提炼以及将其分销到家庭的方式，建立了一家公司，这是有史以来最大的公司之一（标准石油）。

智能革命遵循同样的模式；电力就是原油。电力充足，但可靠地将电力转化为计算能力，在电力输送、冷却、连接和许可方面存在制约。电子的精炼才是价值所在。每增加一层拥有的所有权都会提高可靠性，降低成本，并获取利润空间，使垂直整合自我强化。

超大规模企业是这个系统的分发层，也是计算消耗的终端。然而，结构性机会在于拥有分销商被迫购买的基础设施。这创造了一个新的能源基础设施集团类别，即控制发电、转换、冷却和托管于一体的运营商。

最清晰的表达是私有市场中的垂直整合运营商，如 Crusoe 和 Lancium，以及公共市场中的原生计算平台，如 Iren 和 core Scientific，它们已经拥有最难复制的底层；能源。

控制电子流向机架的公司正在 AI 经济中构建最深的护城河。软件无法吞噬物理基础设施。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据金十数据报道，在 2026 中关村论坛年会“人工智能主题日”AI 开源前沿论坛上，小米 MiMo 大模型负责人罗福莉表示，“更长期的事情是，由于大模型本身在飞速地进步，由于我们有 agent 框架更好的一个加持，我们能看到我们推理需求。我相信在今年，已经发生的事情是，在过去一段时间内，已经近 10 倍的增长。那么今年，整个 token 的增长会不会达到 100 倍？那么其实我们又到了另外一个维度的竞争，这个竞争就是算力，或者说是推理芯片，甚至下到能源。”

进入3月下旬，地缘政治冲突引发市场避险情绪升温，加密市场整体走弱，主流资产普遍回调。据火币HTX 数据显示，过去一周（3月15日—3月22日）的行情中，资金加速向高弹性赛道集中，推动Meme、AI及GameFi等板块中部分资产逆势上涨，结构性行情趋势明显。火币HTX 在优质资产筛选与赛道布局上极具前瞻性，近期多个上新资产表现亮眼，其中首发中文Meme项目“老子”以260%的涨幅惊艳全场。

Meme赛道与AI赛道持续升温：“老子”领涨260%、首发ROBO进入主流视野

本周Meme赛道依然是市场“造富效应”的中心，但不同于以往单纯的动物系叙事，具备深厚文化底蕴和中文社区共识的项目开始走强。

老子（LAOZI）：BSC生态中文Meme项目“老子”以260%的周涨幅位居榜首，成为本期最大亮点。其成功不仅源于其极具辨识度的东方哲学IP，更在于其在火币HTX 上线后，成功承接了来自全球中文社区的购买力。

AI赛道是2026年全年的主旋律。作为当前最具长期叙事空间的赛道之一，AI与区块链的融合正持续深化。在资金与关注度持续流入的背景下，AI板块仍有望在中长期维持活跃态势。

ROBO（Fabric Protocol）：火币HTX 首发效应持续，ROBO本周强势补涨34%。值得关注的是，ROBO上线火币HTX 后，迅速获得市场认可，并于上周登陆币安现货市场，进一步扩大流动性与用户基础。同时，ROBO所代表的AI基础设施与应用结合方向，契合了市场对“真实落地场景”的期待。

DeFi赛道：价值回归，STO、ROCK稳扎稳打

DeFi板块本周整体表现稳健。随着市场情绪的回暖，具备实际现金流和治理价值的DeFi资产开始吸引稳健型资金的关注。作为加密市场的重要基础设施，DeFi在经历调整后正逐步回归理性增长轨道。

• STO（StakeStone）：周涨幅达49%。StakeStone 是一个去中心化的全链流动性基础设施协议，旨在改变各区块链生态系统中流动性的获取、分配和利用方式。
• ROCK（Rock Dao）：上涨16%。Rock DAO（ROCK）由Gala Games发起，是与火币HTX 和波场共同合作的Web3游戏生态代币。

BTW（Bitway）：本周涨幅10%。Bitway 是专为比特币业务构建的第 1 层区块链。

GameFi赛道：链游复苏，GUN、XTER表现不俗

GameFi赛道本周表现不俗，多个高品质项目在技术交付和社区活动上动作频频。当前阶段，GameFi项目正从早期的“高收益驱动”转向“玩法与经济模型并重”的发展路径。随着链游生态逐步回暖，用户活跃度与资金关注度均有所提升。

• GUN（GUNZ）：周涨幅达33%。GUNZ 是一个专为 AAA 级 Web3 游戏 打造的 Layer 1 区块链平台。作为GameFi领域的新锐，GUN凭借其独特的游戏经济模型和本周开启的社区激励活动，成功吸引了大量玩家和投资者的关注。
• XTER（Xterio）：周涨幅达23%。Xterio是一家拥有全球团队的游戏开发商和发行商，其跨平台产品组合专注于多人游戏，通过玩家所有权增强多种类型的深度、丰富的游戏体验。

火币HTX 深耕全球视野，捕捉下一个增长点

整体来看，本周火币HTX 上新资产在整体行情走弱的背景下呈现出明显的“多赛道轮动”特征。加密市场正逐步摆脱单一周期驱动，转向更加多元化与结构化的发展阶段。在此过程中，能够精准捕捉热点赛道并快速上线优质资产的平台，将更具竞争优势。如火币HTX 首发币种ROBO的爆发，再次证明了早期参与首发资产的超额收益。

未来，火币HTX 将秉持“用户至上”的理念，持续优化上币策略，深化对AI、DeFi、GameFi等核心赛道的布局，在全球范围内发掘更具潜力、更具叙事价值的优质资产。在震荡与机遇并存的2026年，火币HTX 将与广大投资者共同见证每一个财富密码的诞生。

关于火币HTX

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。

火币HTX作为全球领先的Web3门户，秉承全球扩张、生态繁荣、财富效应、安全合规的发展战略，为世界虚拟货币爱好者提供全面、安全、可靠的价值与服务。

如需了解更多火币HTX信息，请访问https://www.htx.com/或HTX Square，并关注X、Telegram和Discord。如有进一步的疑问，请联系glo-media@htx-inc.com。

作者： Jean-Stanislas Denain、Campbell Hutcheson

编译： 深潮 TechFlow

深潮导读： Epoch AI 的研究员扒了 OpenAI、Anthropic、xAI 和 DeepMind 的公开招聘页面，从岗位分布反推这些公司的战略方向。

结论很有意思：OpenAI 和 Anthropic 的销售岗占比一年内暴涨，帮客户「学会用 AI」的技术销售岗增长最快；

OpenAI 正在造一个带摄像头、跑自研芯片的便携设备，还有 7 个机器人岗位；

Anthropic 不造芯片，但在疯狂谈数据中心合同。招聘页是少数公开的战略信号源，这篇分析信息密度很高。

全文如下：

AI 公司对战略守口如瓶，但招聘页面是公开的。

这些岗位里藏着线索：一家公司在开发什么产品，想卖给谁，以及它认为哪些环节会成为瓶颈。一个「Camera ISP 软件工程师」的岗位暗示某个带摄像头的设备。招「前线部署工程师」说明把 AI 落地到企业里很难。一堆机器人相关岗位意味着野心远不止聊天机器人。

我们分析了头部基础模型实验室的公开岗位，包括 OpenAI、Anthropic、xAI 和 Google DeepMind。以下是发现。

核心发现：

• OpenAI 和 Anthropic 的销售及销售相关岗位在过去一年大幅增长。Anthropic 的 GTM（go-to-market）岗位占比从 17% 涨到 31%，OpenAI 从 18% 涨到 28%。增长集中在帮助客户落地 AI 的技术岗上。
• 招聘岗位能窥见产品路线图。比如 OpenAI 和 DeepMind 都在投入硬件产品（机器人和消费设备），而 Anthropic 更聚焦于核心产品的改进。
• 招聘页还能看出各家获取关键资源（算力和数据）的不同策略。比如 OpenAI 有 21 个自研芯片相关岗位，Anthropic 一个都没有。

几个注意事项：招聘启事反映的是公司想招的人，不是现有团队。比如一个团队有 20 个开放岗位，可能是大团队在扩张，也可能是全新团队还不存在。一个「研究工程师」的 listing 可能招 1 个人，也可能招 10 个，或者根本招不到。

GTM 已成为 OpenAI 和 Anthropic 的最大招聘类别

过去一年，OpenAI 和 Anthropic 的销售及相关岗位都大幅增长：Anthropic 的 GTM 岗位占比从 17% 涨到 31%，OpenAI 从 18% 涨到 28%。对于营收快速增长、争夺一个远未饱和市场的公司来说，这不意外。销售相关岗位目前是两家公司最大的招聘类别。相比之下，研究岗位只占 Anthropic 开放岗位的 12%，OpenAI 的 7%。

图：OpenAI 和 Anthropic 各类岗位占比变化

增长最快的是一个细分类别：帮助客户真正用起来 AI 的技术岗位。两家公司都在招「AI 成功工程师」「合作伙伴 AI 部署工程师」「解决方案架构师」「前线部署工程师」这类角色，职责是帮客户发现 AI 的使用场景并完成集成。过去一年，Anthropic 的「落地采用」岗位占比从 5% 涨到 11%，OpenAI 从 11% 涨到 17%。这说明客户在充分使用 AI 产品方面遇到了困难，弥合这个差距的关键是教会客户「AI 能做什么」。

销售岗的地理分布也透露了市场重心。两家公司的销售岗都有过半设在美国（Anthropic 52%，OpenAI 55%）。两家都没披露区域营收分布，但招聘集中度说明美国仍然是绝对主力市场。

国际方面，两家都在欧洲和亚太猛招。Anthropic 偏向欧洲（29% vs OpenAI 的 21%），OpenAI 偏向亚太（24% vs Anthropic 的 19%）。亚太的增长集中在日本、韩国、印度、新加坡和澳大利亚。明显缺席的是中国、中东、拉美和非洲。各实验室聚焦全球销售，说明它们不认为会被欧洲和亚太的本土选手挤出市场。

政府销售也是重点方向。OpenAI 和 Anthropic 各有 10 个政府销售岗，覆盖联邦民用、国防、以及州和地方政府。其中 OpenAI 有 1 个岗位专门面向国家安全领域，Anthropic 有 2 个。xAI 有 2 个面向国际政府的销售岗，分别设在伦敦和迪拜，还有 1 个面向美国政府。这些岗位表明政府将是基础模型实验室的重要收入来源。

与 Anthropic、OpenAI 和 xAI 不同，DeepMind 的招聘页几乎看不到销售动态，因为 Gemini 的分发由 Google 现有的销售组织负责。

招聘页透露了 OpenAI 和 DeepMind 的新产品方向

招聘岗位还能看到每家公司在造什么。Anthropic 有 5 个产品和工程岗位用于改进 Claude Code，OpenAI 有 10 个类似岗位用于改进 Codex。两家各有一个金融服务方向的工程岗。OpenAI 还有 3 个岗位面向 ChatGPT Health 和 OpenAI for Healthcare 的新功能。

不过，对已有产品来说，招聘页的视角并不完美。很难判断一个岗位是在扩展现有功能还是构建全新产品，平台或基础设施岗位往往横跨多个产品线。所以招聘信息在揭示「新赌注」时最有价值。

第一，OpenAI 在造一个消费硬件设备。 该项目有 15 个开放岗位。这些岗位透露了不少细节：一个「Camera ISP 软件工程师」岗位描述为电池供电的便携设备构建成像系统；一个「研究工程师」岗位专注于在设备上直接运行 Transformer 模型；一个「操作系统工程师」岗位提到了自研芯片。综合来看，这像是一个带摄像头、跑自研 AI 芯片、能在端侧运行 AI 模型的便携设备。另外两个设在新加坡的硬件和运营岗位暗示正在筹备制造。DeepMind 也在押注硬件，有两个 XR 眼镜开发岗位，其中一个暗示语音指令将是核心交互方式。

第二，OpenAI 和 DeepMind 都在押注机器人。 OpenAI 有 7 个机器人岗位，方向包括大规模仿真训练和提升仿真逼真度。岗位还暗示部分机器人可能有柔性部件或外壳，产量正在爬坡。DeepMind 有 9 个机器人岗位，方向是造一个有灵巧手的人形机器人。

硬件之外，OpenAI 有 2 个孵化阶段的社交产品岗位，还有 1 个「就业平台」岗位，帮助用户培训技能、获得认证并匹配雇主。Anthropic 有 1 个研究产品经理岗位专门探索全新产品品类，另有 1 个面向消费者新产品。

招聘页也透露了各家获取算力和数据的策略

各实验室的招聘还展示了它们在核心输入（算力和数据）上的不同路线。最明显的分野是：自建算力基础设施 vs 外包采购。

OpenAI 有 21 个自研芯片相关岗位（主要是工程岗），占当前所有岗位的 3%。Anthropic 没有走自研芯片路线，选择了另一条路：多个岗位专注于与外部合作伙伴协作设计和建设数据中心，包括一个「数据中心机械工程师」负责指导外部公司的冷却和机械系统设计，一个「数据中心设计执行负责人」负责对接 Anthropic 的技术需求与第三方交付伙伴。Anthropic 还有 3 个法务岗专门负责谈数据中心或共址托管合同。

另一个在招聘中突出的方向是强化学习训练环境。Anthropic 有多个岗位专注于为模型训练新能力构建环境，包括一个「环境扩展」团队负责构建 RL 环境和管理供应商关系，以及一个「Universes」团队构建超逼真的长时间跨度 agent 训练场景。OpenAI 也在招「合成 RL」团队的研究员，开发基于自我对弈、仿真器和合成反馈的 RL 训练方法。

与 OpenAI、Anthropic 和 DeepMind 不同（它们没有专门的人工标注岗位），xAI 的招聘显示了一个不同的数据策略。它有 27 个人工数据标注岗位，说明 xAI 倾向于将数据标注业务留在内部。xAI 敢于公开招聘这些岗位也很有意思。其他实验室同样依赖大规模人工标注，但通常选择外包或不公开招聘。

总结

招聘启事是一个不完美的信号源，但它是少数能观察头部 AI 实验室演变的公开窗口。目前的画面是：这些公司正在大力投入销售和产品落地，向新产品品类扩展，并为算力和数据等关键资源展开竞争。随着各实验室持续扩张、战略逐渐分化，它们的招聘页面仍将是最好的观察窗口之一。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据 Bitget 数据显示，现货白银向上触及70美元/盎司，日内涨2.78%。

作者：RoboRhythms

编译：深潮 TechFlow

深潮导读：2026 年 3 月 24 日，OpenAI 一次性关停了 Sora 的 App、API 和域名，迪士尼三年授权协议和 10 亿美元投资随之崩塌。

技术社区的第一反应不是惋惜，而是”有人真的用过这东西吗”——这句话比任何官方声明都说明问题。Runway、Kling 和 Google Veo 现在是 AI 视频赛道仅剩的真正玩家。

全文如下：

这个本来应该让 AI 视频生成走向大众的产品消失了。OpenAI 于 2026 年 3 月 24 日关停了 Sora，一并下线了独立 App、API 和 sora.com，距离该产品高调公开发布仅约六个月。

时机很难看。迪士尼在 2025 年 12 月签署了一份三年授权协议，将米老鼠、灰姑娘等标志性角色授权给 OpenAI 用于 Sora 生成内容，并计划向 OpenAI 注资 10 亿美元。

这一切现在都取消了。

我认为最能说明问题的，是科技社区的反应：主流声音不是惋惜，而是”有人真的用过这东西吗？”这句话比任何官方公告都更真实地揭示了这个产品的实际走向。

如果你在使用 Sora 或计划基于其 API 构建产品，以下是你需要了解的。

究竟发生了什么

Sora 的关停是完整的产品终止，覆盖 App、开发者 API 和 sora.com 域名。

OpenAI 于 3 月 24 日确认，整个 Sora 产品线将全面关闭。这不是转型，不是品牌重塑，也不是并入其他产品。

App 没了，API 在关闭，sora.com 在下线。

以下是被终止的全部内容：

• Sora 消费者 App（文字生成视频）
• Sora API（开发者和企业接入）
• sora.com 网站

迪士尼计划中的 10 亿美元 OpenAI 股权投资

2025 年 12 月宣布的迪士尼三年角色授权协议

迪士尼这条线不是注脚。一笔 10 亿美元的交易在宣布后三个月内崩塌，说明这段关系在关停正式宣布之前就已经变得复杂。

Variety 和 Bloomberg 都证实，该交易因 Sora 停止运营而直接取消。

Sora 只有一部分留了下来：内部研究团队继续推进 OpenAI 所称的”世界模拟”研究，方向是机器人应用。

这个项目与你使用过的视频产品毫无关系。OpenAI 明确将其定位为基础设施研究，而非未来的消费级产品。

这也符合我此前报道过的一个规律。OpenAI 有终止不再符合其营收路线图的产品的历史，而这次的时间节点——在计划 IPO 之前——遵循着同样的逻辑。

为什么这比听起来更严重

Sora 的关停不只是一次产品失败，而是 OpenAI 公开承认将整个 AI 类别拱手相让给它在发布时曾经轻视的竞争对手。

2024 年 Sora 首次亮相时，演示效果惊人。r/singularity 上的帖子获得了数十万次浏览，普遍认为 OpenAI 再次一夜之间超越了所有竞争对手。

Runway、Pika 和 Kling 本来应该就此变得无关紧要。

但之后的产品公开上线后便停滞不前。Runway Gen-4 持续迭代出货，Kuaishou 开发的 Kling 3.0 缩小质量差距的速度超出了大多数分析师的预期。

Google Veo 积累的算力优势，是 OpenAI 在这个非核心营收赛道上难以轻易匹敌的。

算力成本是最触目的数字。分析师估计，Sora 在峰值使用期间每天消耗约 1500 万美元的算力成本。

对于一家专注于 IPO 前财务状况的公司来说，当真正驱动营收的模型（GPT-5 系列、运营商 API、企业合同）都需要更多投入时，这个支出项极难被合理化。

还有深度伪造问题。TechCrunch 在其关停报道中将 Sora 称为”你手机上最令人不安的 App”，指的是允许用户将真实人物置入 AI 生成场景的客串功能。

该功能引发的强烈反弹相当严重，在我看来，它造成的声誉拖累使关停决定比原本容易做出。

行业影响现在已经清晰：Runway、Kling 和 Google Veo 是 AI 视频领域真正的参与者，OpenAI 的存在曾让每个竞争对手都充满战略不确定性，这种不确定性现在消除了。

对你意味着什么

如果你在使用 Sora 或接入其 API，你需要立刻行动。关停时间线是即时的。

目前最能承接 Sora 原有用户群的三款工具：

Runway Gen-4——在技术上最接近 Sora 的电影级质量目标，拥有成熟的 API 和活跃的开发者社区。最适合专业长视频制作。

Kling 3.0——Kuaishou 的模型已成为社区在真实动作效果上的首选，也是大多数前 Sora 用户在迁移讨论中推荐的工具。开发者 API 可用。

Pika 2.0——比上述两者更快、更便宜、更易上手。套餐起价约每月 8 美元。最适合优先追求速度而非电影级质量的内容创作者。

如果你的主要使用场景是虚拟形象或说话头像视频，而非纯生成式画面，工具选择会有所不同。

接下来会发生什么

AI 视频市场即将整合，价格将会上涨。

随着 OpenAI 退出，Runway、Kling 和 Google Veo 不再面对一个资金充裕的新入局者随时可能颠覆所有人定价预期的市场。

这改变了所有剩余玩家的商业动态。

我对未来六个月的预判：

Runway 会提高订阅价格。随着 Sora 用户涌入，需求将激增，而 Runway 的定价一直低于其竞争地位所能支撑的水平。来自 OpenAI 的威胁减弱，给了他们重新定价的明确空间。

Google Veo 会更主动地推进消费级产品。Google 此前对 Veo 的公开推出刻意保持低调，可寻址市场现在变得更加清晰。预计在 2026 年底前会看到更突出的消费级产品。

Kling 将瞄准迪士尼离场后空出的企业合同。Kuaishou 一直在将 Kling 打造为专业级产品。OpenAI-迪士尼交易此前实际上封堵了一些企业关系，这些关系现在重新开放了。

一个我不认为会发生的结果：OpenAI 以消费级产品的形式重返 AI 视频。内部信号指向视频被重新划定为机器人基础设施研究，而重返市场的窗口期比该公司通常的开发周期更短。

从我观察每个 AI 类别的经验来看，最终胜出的公司是随时间持续积累迭代的那家，而不是发布了最好演示的那家。Sora 在演示时达到了顶峰，Runway 已经积累了三年。

常见问题

问：截至 2026 年 3 月，Sora App 是否仍可使用？

自 2026 年 3 月 24 日起，Sora 已进入停止运营流程。OpenAI 未公布所有用户的具体最终访问日期，但关停过程已经启动。任何生产环境工作都不要依赖其持续可用。

问：对于 API 开发者来说，Sora 最好的替代品是什么？

Runway Gen-4 目前在 AI 视频工具中拥有最成熟、最稳定的开发者 API。Kling 3.0 也提供 API 接入，在开发者迁移讨论中被广泛推荐。在完全迁移之前，建议两者都测试一下。

问：迪士尼为何取消了在 OpenAI 的 10 亿美元投资？

迪士尼的投资和三年授权协议直接与 Sora 产品线绑定，包含在 AI 生成视频中使用迪士尼角色的权利。Sora 停止运营后，授权安排失去了基础。双方均已取消，据 Bloomberg 和 Variety 报道。

问：OpenAI 内部的 Sora 研究团队会怎样？

该团队继续从事面向机器人的世界模拟研究。这项工作不会产出任何面向消费者或开发者的视频产品。OpenAI 将其定位为基础设施研究，而非产品路线图上的内容。

问：这是否意味着 OpenAI 正在全面收缩消费级产品？

OpenAI 已明确表示，IPO 前的资源将集中于企业软件、编程工具和智能体产品。Sora 的关停与这一方向直接吻合。

问：Google Veo 现在是最好的 Sora 替代品吗？

Veo 在技术上很强，但对于开发者和内容创作者来说，Runway Gen-4 和 Kling 3.0 目前更易获取、支持更完善。对于今天就要迁移的大多数用户，Runway 或 Kling 是更实际的选择。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，Osmosis 推出的代币门户平台 Polaris 宣布将于 2026 年 4 月 17 日正式关闭。Polaris 官方表示，用户需在关闭日期前完成所有待处理交易，并通过官方提供的资产恢复页面提取剩余资产。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据 Fortune 报道，加密彩票平台 Megapot 宣布完成 500 万美元融资，本轮融资由 Dragonfly 领投，Coinbase Ventures、Bankless Ventures 以及 FanDuel、Betfair、MyPrize 的创始人参与跟投。

该平台基于以太坊二层网络 Base 构建，采用稳定币进行全球用户奖金结算，用户可在全球逾 150 个国家购买彩票，每张票价为 1 美元，每日开奖一次。目前平台已产生 19 位大奖得主，最高单次奖金约为 20 万美元。

Megapot 于本周二上线最新版本，通过收取票务手续费实现盈利。本轮融资所得资金将用于拓展更多国家市场。Patrick Lung 表示，传统彩票是其主要竞争对手，Megapot 可提供更高奖池与更优赔率。目前该平台在美国、英国、法国等约 30 个国家暂不可用，团队现有 7 名员工。

深潮 TechFlow 消息，03 月 27 日，据官方消息，WINkLink 已正式完成价格服务页面的全面升级。本次更新新增“市场统计”板块，将市值排名、流通及总供应量、24 小时与 7 天价格区间等关键市场指标进行可视化呈现；同时优化资产展示方式，明确标注资产名称与标识，有效避免符号混淆。此外，偏差阈值与心跳参数现可直接在列表页查看，便于开发者和用户更高效地获取核心数据。作为波场生态中的预言机服务提供方，WINkLink 将持续致力于提供透明、可靠的数据支持。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据金十数据报道，从 Anthropic 泄露的文件显示，新一代超强模型 Claude Mythos 已在测试中，Anthropic 认为它“带来了前所未有的网络安全风险”。马斯克就此表示：“令人深感担忧”。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据链上分析师 Ai 姨（@ai_9684xtpa）监测，一个于 2015 年参与 ETH ICO 的早期地址（0xd64…07ED7）重新活跃。该地址当年以约 0.31 美元的成本获得 38,800 枚 ETH，此后长期处于休眠状态。

该地址近期将其中 18,500 枚 ETH 转移至地址 0xBE4…a0c5F，随后以均价约 2,049 美元在链上出售 9,628.54 枚 ETH，套现约 1,972 万美元。目前仍有剩余持仓未作处置。

作者：库里，深潮 TechFlow

上周，英国曼彻斯特一所中学，用 AI 审查了自己的图书馆。

AI 列了一份 193 本书的下架清单，每本附了理由。乔治·奥威尔的《1984》赫然在列，理由是「含有酷刑、暴力和性胁迫主题」。

《1984》写的是一个政府监控一切、改写历史、决定公民能看什么不能看什么的世界。现在，AI 替一所学校做了同样的事，而且它可能根本不知道自己在说什么。

这所学校图书管理员觉得不合理，拒绝全部执行 AI 给出的建议。

学校随即以「儿童安全」为由对她发起内部调查，指控她向图书馆引入不适当书籍，并举报给了地方政府。她因压力病休，最终辞职。

荒诞的是，地方政府的调查结论认定她确实违反了儿童安全程序，投诉成立。

英国学校图书馆分会主席卡罗琳·罗切说，这个结论意味着她再也无法在任何学校工作了。

抵抗 AI 判断的人丢了饭碗，签字同意 AI 判断的人什么事都没有。

之后，学校在内部文件里承认，所有分类和理由都是 AI 生成的，原话是：「虽然分类由 AI 生成，但我们认为这一分类大致准确。」

一所学校把「什么书适合学生读」这个判断交给了 AI，AI 交回了一份它自己也不理解的答案，然后一个人类管理者看都没细看就盖了章。

这件事被英国言论自由组织 Index on Censorship 曝光后，引发的问题远不止一所学校的书架：

当 AI 开始替人类决定什么内容合适、什么内容危险，谁来判断 AI 的判断是对的？

Wikipedia 向 AI 关门

同一周，另一个机构用行动回答了这个问题。

学校让 AI 决定人能读什么。全球最大的在线百科网站维基百科（Wikipedia ）做了相反的选择：不让 AI 决定百科写什么。

同一周，英文 Wikipedia 正式通过了一项新政策，禁止使用大语言模型生成或重写条目内容。投票结果是 44 票赞成，2 票反对。

直接原因是一个叫 TomWikiAssist 的 AI 账号。今年 3 月初，这个账号在 Wikipedia 上自主创建和编辑了多个条目，被社区发现后紧急处理。

AI 写一篇条目只要几秒钟，但志愿者验证一篇 AI 条目里的事实、来源和措辞是否准确，要花几个小时。

Wikipedia 的编辑社区总共就那么多人。如果 AI 可以无限量产内容，人类编辑根本审不过来。

这还不是最麻烦的部分。Wikipedia 是全球 AI 模型最重要的训练数据来源之一。AI 从 Wikipedia 学知识，然后用学到的东西写新的 Wikipedia 条目，新条目再被下一代 AI 模型吃进去继续训练。

一旦 AI 生成的错误信息混进来，它会在这个循环里不断放大，变成一种套娃式的 AI 投毒：

AI 污染训练数据，训练数据再污染 AI。

不过维基百科的政策也给 AI 留了两条缝，编辑可以用 AI 润色自己写的文字，也可以用 AI 辅助翻译。但政策专门警告说，AI 会「超出你的要求，改变文本的含义，使其与引用的来源不符」。

人类写作者犯错，Wikipedia 二十多年来靠社区协作一直在纠。AI 犯错的方式不一样，它编造的东西看起来比真的还像真的，而且可以批量生产。

一所学校相信了 AI 的判断，结果丢了一个图书管理员。Wikipedia 选择不相信，直接把门关上了。

但如果连造 AI 的人，自己也开始不信了呢？

造 AI 的人，自己先怕了

外面的机构在对 AI 关门，AI 公司自己也在往回缩。

同一周，OpenAI 无限期搁置了 ChatGPT 的「成人模式」。这个功能原本计划去年 12 月上线，允许经过年龄验证的成年用户与 ChatGPT 进行情色对话。

CEO Sam Altman 去年 10 月亲自预告，原话是要「像对待成年人一样对待成年用户」。

结果连推迟了三次之后，直接砍了。

据英国《金融时报》报道，OpenAI 内部的健康顾问委员会全票反对这个功能。顾问们的担忧很具体：用户会对 AI 产生不健康的情感依赖，而未成年人一定会找到办法绕过年龄验证。

有一位顾问的说法更直接：如果不做重大改进，这个东西可能变成一个「性感的自杀教练」。

年龄验证系统的错误率超过 10%。按 ChatGPT 每周 8 亿活跃用户的规模算，10%意味着几千万人可能被错误分类。

成人模式不是这个月唯一被砍的产品。AI 视频工具 Sora、ChatGPT 内置的即时结账功能，同期全部下线。Altman 说公司要聚焦核心业务，砍掉「副线任务」。

但 OpenAI 同时在准备 IPO。

一个正在冲刺上市的公司，密集砍掉可能引发争议的功能，这个动作更准确的名字可能不叫聚焦。

五个月前 Altman 还在说要像对待成年人一样对待用户，五个月后他发现，自己的公司还没搞清楚 AI 能让用户碰什么、不能碰什么。

连造 AI 的人自己都没有答案。那这条线到底该谁来划？

追不上的速度差

你把这三件事放在一起看，很容易得出一个核心结论：

AI 生产内容的速度，和人类审核内容的速度，已经不在一个量级了。

曼彻斯特那所学校的选择，放在这个背景下就很容易理解。让图书管理员一本本读完 193 本书再做判断，要多久？让 AI 跑一遍，几分钟。

校长选了几分钟那个方案，你说他真的相信 AI 的判断力吗？我觉得更多是因为他不想花那个时间。

这是一个经济问题。生成的成本趋近于零，审核的成本全部由人类承担。

所以，每个被 AI 影响的机构，被迫用最粗暴的方式应对：Wikipedia 直接禁止，OpenAI 直接砍产品线。没有哪个方案是深思熟虑的结果，全都是来不及想清楚、先堵上再说。

「先堵上再说」正在成为常态。

AI 的能力每几个月迭代一次，而关于 AI 能碰什么内容的讨论，连一个像样的国际框架都还没有。每个机构只管自己院子里那条线，线和线之间互相矛盾，也没有人协调。

AI 的速度还在加快。审核的人手不会变多。这个剪刀差只会越来越大，直到某一天出一件比禁掉《1984》严重得多的事。

到那时候再画线，可能就晚了。

深潮 TechFlow 消息，03 月 27 日，据官方消息，Bybit 将在现货专区上线 Based（BASED）。

Based 是 Hyperliquid 生态的加密超级应用，专注于将交易、预测市场与日常加密支付整合于一款移动钱包中。$BASED 作为核心激励代币，通过费率减免和消费返现驱动平台增长，为用户提供高效、奖励丰富的 onchain 金融入口。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，此前有报道称 David Sacks 将卸任白宫人工智能与加密事务负责人一职，他在 X 平台转发福克斯新闻报道疑似做出回应，据 Fox Business 报道，一位白宫高级顾问表示 David Sacks 将继续担任白宫人工智能和加密货币领域的负责人，同时被任命为总统科学技术顾问委员会 （PCAST） 联合主席，就更广泛的关键技术问题提供建议，扩大了他在特朗普政府中的作用。David Sacks 表示，在第一年取得诸多成就之后，特朗普已对 2026 年提出更多优先事项。总统科技顾问委员会正在迅速行动，力求为美国带来更多胜利。

截至目前，David Sacks 的白宫附属 X 账号注释仍是“White House A.I。 & Crypto Czar（白宫人工智能与加密货币沙皇）”。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据 Farside Investors 监测，昨日美国以太坊现货 ETF 净流出 1.893 亿美元。

ETHA（BlackRock）：净流出 1.402 亿美元；

FETH（Fidelity）：净流出 2400 万美元；

ETHW（Bitwise）：净流出 510 万美元；

ETHE（Grayscale）：净流出 1380 万美元；

ETH（Grayscale Mini）：净流出 620 万美元。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据加密分析师 Trader T 监测，昨日美国比特币现货 ETF 净流出 1.7144 亿美元。

IBIT（BlackRock）：净流出 4215 万美元；

FBTC（Fidelity）：净流出 3281 万美元；

BITB（Bitwise）：净流出 3310 万美元；

ARKB（Ark Invest）：净流出 3045 万美元；

HODL（VanEck）：净流出 242 万美元；

GBTC（Grayscale）：净流出 2506 万美元；

BTC（Grayscale Mini）：净流出 545 万美元。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据链上数据分析平台 Onchain Lens（@OnchainLens）监测，一个新创建的钱包地址从币安（Binance）提取了 340 枚 BTC，价值约 2314 万美元。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据链上分析师 The Data Nerd（@OnchainDataNerd）监测，巨鲸”Corus”于 12 小时前向币安（Binance）存入 150 万枚 USDT，并从中提取 64.55 万枚 ZRO（约合 140 万美元）。此外，该地址当前持有 31.81 万枚 HYPE（约合 1,227 万美元），并设有 3 笔合计约 125 万美元的挂单，分别用于买入 TAO、ZRO 及 ZEC。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据 Globenewswire 报道，全球最大私营互联网印刷公司 Sticker Mule 宣布正式支持加密货币支付。用户在结账时可选择加密货币支付方式，连接钱包后使用 USDC 等稳定币完成付款，支付即时结算，买卖双方均无需支付额外手续费。

该功能由 Stripe 提供底层支持。除主站外，加密货币支付同样适用于 Sticker Mule Stores，平台上逾 27,000 家独立卖家无需任何额外配置即可接受加密货币付款。

Sticker Mule CEO Anthony Constantino 表示，此前已有大量用户提出加密货币支付需求，此次上线是对用户长期诉求的回应。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据 Cointelegraph 报道，美国参议院银行委员会主席 Tim Scott 表示，加密货币市场结构立法已获得两党支持，当前推进的最后障碍在于行业内部的协调与共识。Tim Scott 透露，其已与 Coinbase 进行沟通，并强调各方仍在积极参与谈判，”所有人都还坐在谈判桌上”。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据金十数据报道，消息人士称，SpaceX IPO 或将预留高达 30%的股份给散户投资者。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据 The Information 报道，OpenAI 的广告客户已超过 600 家，预计将于四月推出自助广告客户接入服务。OpenAI 广告试点的年化收入突破 1 亿美元。（金十数据）

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据 Bitget 数据显示，日经225指数3月27日（周五）开盘下跌313.76点，跌幅0.59%，报53289.89点。韩国KOSPI指数3月27日（周五）开盘下跌165.65点，跌幅3.03%，报5294.81点。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据彭博社报道，David Sacks 表示，其已结束作为“白宫 AI 和加密主管”的任期，其后将转任总统科技顾问委员会联席主席，继续参与人工智能等科技政策相关工作。

深潮 TechFlow 消息，03 月 27 日，据 CoinDesk 报道，纽约证券交易所（NYSE）首席产品官 Jon Herrick 在纽约数字资产峰会上表示，NYSE 正致力于将区块链技术整合至现有市场基础设施，而非取代传统系统。Herrick 强调，交易所追求”互操作性”，探索代币化资产在现有系统中的应用场景，包括实时或接近实时结算、延长交易时间等。

他同时指出，集中清算等现有机制仍具不可替代的风险管理价值，需予以保留。Herrick 预测，未来十年内传统资产与代币化资产之间的界限或将逐渐消失。此外，NYSE 母公司洲际交易所（ICE）已于本月早些时候对加密交易所 OKX 进行战略投资，双方将在加密期货及代币化股票领域展开合作。

深潮 TechFlow 消息，03 月 26 日，据 CoinMarketCap 数据，今日加密货币市值前 100 代币表现如下，

涨幅前五：

Midnight（NIGHT）涨 7.62%，现价 0.04739 美元；

DeXe（DEXE）涨 5.45%，现价 7.39 美元；

Ondo（ONDO）涨 1.23%，现价 0.2617 美元；

UNUS SED LEO（LEO）涨 0.80%，现价 9.52 美元；

Nexo（NEXO）涨 0.70%，现价 0.8915 美元。

跌幅前五：

Siren（SIREN）跌 27.08%，现价 1.74 美元；

River（RIVER）跌 18.29%，现价 17.78 美元；

Kite（KITE）跌 14.06%，现价 0.2097 美元；

MemeCore（M）跌 10.62%，现价 2.07 美元；

Aave（AAVE）跌 7.61%，现价 105.77 美元。

深潮 TechFlow 消息，03 月 26 日，美国总统特朗普：正与伊朗进行非常实质性的谈判，我会宣布新的谈判“最后期限”。(金十)

深潮 TechFlow 消息，03 月 26 日，美国财长贝森特：美元已重新确立其避风港地位。美元正在升值，资本正在流入。(金十)

深潮 TechFlow 消息，03 月 26 日，据 Greeks.live（@GreeksLive）发文，明日将迎来今年一季度最大期权到期日，近 40%的期权将集中到期。BTC 最大痛点位于 75,000 美元，但当前市场难以触及该水平；看跌/看涨比率维持在 0.6 左右，整体情绪偏空。

波动率方面，随着到期日临近，前端隐含波动率（IV）维持强势，但结算完成后大概率出现 IV 急剧下降（IV Crush），短期期权买家面临严重的时间价值损耗，卖方优势明显。

链上数据方面，Deribit 今日区块交易显示，机构”聪明钱”正积极调整头寸，大量平仓明日到期合约，并集中布局 6 月及 9 月的价外看涨期权（OTM Call），押注中长期行情反弹。

深潮 TechFlow 消息，03 月 26 日，HTX 行情显示，BTC 跌破 69000 美元，现报 68892 美元，24 小时跌幅为 2.66%。

深潮 TechFlow 消息，03 月 26 日，据 CoinGlass 数据，过去 24 小时内加密货币市场总爆仓金额达 2.53 亿美元，其中多单爆仓 2.05 亿美元，空单爆仓 4770.44 万美元。

BTC 爆仓金额达 6887.96 万美元，ETH 爆仓 8789.08 万美元。过去 24 小时内共有 90,432 人被爆仓，最大单笔爆仓出现在 Hyperliquid 的 XYZ:SP500-USD 交易对上，价值 931.55 万美元。

深潮 TechFlow 消息，03 月 26 日，在 AI 业务上，美团 CEO 王兴表示，在 AI 革命中，唯一合理的策略是进攻，而不是防守。但美团不会盲目追求成为“Token（词元）工厂”，而是将 AI 视为战略机遇。王兴认为，AI“超级入口”，关键在于精准理解用户需求，并且高效执行任务，其复杂程度远超“聊天机器人”。“我们希望用新一代 AI 技术，让美团 APP 成为用户解决本地生活需求的首选平台。我们会强化 AI 搜索能力，强化执行能力，力争把美团升级为领先的 AI 驱动应用，成为未来本地生活需求的 AI 入口。”王兴表示。(金十)

深潮 TechFlow 消息，03 月 26 日，美国总统特朗普今日参与内阁会议，会议上他表示，在大多数情况下，美国正在击落（伊朗的）无人机，美国对伊朗制造无人机的设施造成了巨大的破坏，他们迫切希望能达成协议。特朗普称，伊朗的战斗能力很差，但谈判却很在行。他再次强调，是伊朗在乞求达成协议，不是我。谁都知道是伊朗正在与我们谈判。不确定我们是否愿意达成协议。(金十)

深潮 TechFlow 消息，03 月 26 日，据链上分析师 The Data Nerd（@OnchainDataNerd）监测，过去 24 小时内，地址为 0x44C 的巨鲸向币安存入 430 万枚 USDT，同时从交易所提取 914 万枚 FET（约 233 万美元）及 46.2 万枚 UNI（约 172 万美元），操作方向呈现”稳定币入场、山寨币出库”特征。

深潮 TechFlow 消息，03 月 26 日，慢雾创始人余弦在 X 平台发文表示，Coinbase 已将要求用户输入明文助记词的页面下线，他指出对于钱包来说在线网页的安全模型非常低，远低于扩展、App；在线网页采集明文助记词的做法很容易被钓鱼网页模仿学习，而且早已经是钓鱼的常用手法。

深潮 TechFlow 消息，03 月 26 日，据伊朗塔斯尼姆通讯社报道，伊朗一位军方知情人士表示，目前伊朗除了已组织的超过 100 万地面作战人员外，近期还有大量伊朗青年向巴斯基民兵、革命卫队和军队中心递交申请，要求参战。他随后补充道：“美国想通过‘自杀式’行动强行开启海峡？没问题。我们已经做好了准备，既准备好让他们执行其自杀战略，也准备好让海峡保持关闭。”(金十)