分类： TechFlow

深潮 TechFlow 消息，5 月 20 日，据CoinDesk报道，此前穆迪下调美国政府债券评级曾引发市场短暂波动，但分析师认为长期影响有限。数字资产投资公司21Shares在最新报告中预测，受机构资金持续流入、供应紧缩和宏观经济改善等因素推动，比特币价格有望在2025年内达到13.85万美元，较当前价格上涨约35%。

撰文：Frank Fu @IOSG

MCP 正在迅速占据 Web3 AI Agent 生态的核心地位，它通过类似插件的架构，引入 MCP Server，赋予 AI Agent 新的工具和能力。

与 Web3 AI 领域其他新兴叙事（如 vibe coding）类似，MCP，全称为 Model Context Protocol，起源于 Web2 AI，现在正在 Web3 语境下被重新构想。

什么是 MCP？

MCP 是由 Anthropic 提出的一个开放协议，用于标准化应用程序如何向大语言模型（LLMs）传递上下文信息。这使得工具、数据与 AI Agent 之间能够更无缝地协作。

为什么它很重要？

当前大语言模型面临的核心限制包括：

• 无法实时浏览互联网

• 无法直接访问本地或私人的文件

• 无法自主与外部软件交互

MCP 通过充当通用接口层，弥补了上述能力空缺，使 AI Agent 能够使用各种工具。

你可以将 MCP 类比为 AI 应用领域的 USB-C —— 统一接口标准，让 AI 更容易对接各种数据源和功能模块。

设想每个 LLM 是不同的手机 —— Claude 用的是 USB-A，ChatGPT 用 USB-C，而 Gemini 是 Lightning 接口。如果你是硬件厂商，就得为每种接口都开发一套配件，维护成本极高。

这正是 AI 工具开发者所面临的问题：为每一个 LLM 平台定制插件，极大增加了复杂性并限制了规模化扩展。MCP 就是为了解决这一问题，通过建立统一的标准，就像让所有 LLM 和工具商都使用 USB-C 接口。

这种标准化协议对双方都有利：

• 对 AI Agent（客户端）：可以安全地接入外部工具与实时数据源

• 对工具开发者（服务端）：一次接入，跨平台可用

最终结果是一个更开放、可互操作、低摩擦的 AI 生态系统。

MCP 与传统 API 有什么不同？

API 的设计是为人类服务的，并非 AI-first。每个 API 都有各自的结构和文档，开发者必须手动指定参数、阅读接口文档。而 AI Agent 本身无法阅读文档，必须被硬编码以适配每种 API（如 REST、GraphQL、RPC 等）。

MCP 通过标准化 API 内部的函数调用格式，抽象掉这些非结构化的部分，为 Agent 提供统一的调用方式。你可以把 MCP 看作是为 Autonomous Agent 封装的 API 适配层。

当 2024 年 11 月 Anthropic 首次推出 MCP 时，开发者需在本地设备上部署 MCP 服务器。而今年 5 月，Cloudflare 在其开发者周宣布，开发者可在 Cloudflare Workers 平台上以最低设备配置直接部署远程 MCP 服务器。这大大简化了 MCP 服务器的部署和管理流程，包括认证和数据传输，堪称「一键部署」。

尽管 MCP 本身还是看似不够「吸引人」，但是它绝非无足轻重。作为纯粹的基础设施组件，MCP 无法直接面向消费者使用，只有当上层的 AI 代理调用 MCP 工具并展现实际效果时，其价值才会真正显现。

Web3 AI x MCP 生态图景 Landscape

Web3 中的 AI 同样面临「缺乏上下文数据」和「数据孤岛」的问题，也就是说，AI 无法访问链上实时数据或原生执行智能合约逻辑。

过去，ai16Z、ARC、Swarms、Myshell 等项目试图构建多 Agent 协同网络，但最终由于依赖中心化 API 和定制集成，陷入了「重复造轮子」的困境。

每对接一个数据源都要重写适配层，导致开发成本激增。为了解决这一瓶颈，下一代 AI Agent 需要一种更模块化、乐高式的架构，以便于无缝集成第三方插件和工具。

于是，基于 MCP 和 A2A 协议的新一代 AI Agent 基础设施和应用正在兴起，专为 Web3 场景设计，让 Agent 能够访问多链数据，并原生交互 DeFi 协议。

▲ 来源：IOSG Ventures

（此图并不完全覆盖所有 MCP 相关 Web3 项目）

项目案例：DeMCP 与 DeepCore

DeMCP 是一个去中心化 MCP Server 的市集 (https://github.com/modelcontextprotocol/servers) ，专注于原生加密工具与确保 MCP 工具的主权。

其优势包括：

• 使用 TEE（可信执行环境）来确保 MCP 工具未被篡改

• 使用 代币激励机制，鼓励开发者贡献 MCP 服务器

• 提供 MCP 聚合器与微支付功能，降低使用门槛

另一个项目 DeepCore (deepcore.top) 也提供 MCP Server 注册系统，专注于加密领域，并进一步扩展到 Google 提出的另一开放标准：A2A（Agent-to-Agent）协议 (https://x.com/i/trending/1910001585008058782)。

A2A 是 Google 在 2025 年 4 月 9 日宣布的一项开放协议，旨在实现不同 AI 代理（Agent）之间的安全通信、协作和任务协调。A2A 支持企业级 AI 协作，例如让不同公司的 AI 代理协同处理任务（如 Salesforce 的 CRM 代理与 Atlassian 的 Jira 代理合作）。

若 MCP 关注的是 Agent（客户端）与工具（服务端）之间的交互，那么 A2A 更像是 Agent 之间的协作中间层，让多个 Agent 无需共享内部状态，即可协同完成任务。它们通过上下文、指令、状态更新、数据传递进行协作。

A2A 被认为是 AI 代理协作的「通用语言」，推动跨平台、跨云的 AI 互操作性，可能改变企业 AI 的工作方式。因此，可以把 A2A 看作是 Agent 世界的 Slack —— 一个 Agent 发起任务，另一个 Agent 执行。

简言之：

• MCP：为 Agent 提供工具访问能力

• A2A：为 Agent 提供彼此协同的能力

为什么 MCP 服务器需要区块链？

MCP Server 集成区块链技术有多种好处：

1. 通过加密原生激励机制获取长尾数据，鼓励社区贡献稀缺数据集

2. 防御「工具投毒」攻击，即恶意工具伪装成合法插件误导 Agent

• 区块链提供加密验证机制，如 TEE Remote Attestation、ZK-SNARK、FHE 等

• 具体可以参考此文章 (https://ybbcapital.substack.com/p/from-suis-sub-second-mpc-network?utm_source=substack&utm_medium=email)

3. 引入质押 / 惩罚机制，结合链上声誉系统构建 MCP 服务器的信任体系

4. 提升系统容错性与实时性，避免 Equifax 等中心化系统的单点故障

5. 促进开源创新，允许小型开发者发布如 ESG 数据源等，丰富生态多样性

目前，大多数 MCP Server 基础设施仍通过解析用户自然语言提示词来进行工具匹配。未来，AI Agent 将能够自主搜索所需 MCP 工具，以完成复杂任务目标。

不过，目前 MCP 项目仍处于早期阶段。多数平台仍是中心化插件市场，由项目方手动从 GitHub 整理第三方 Server 工具并自研部分插件，本质上与 Web2 插件市场并无太大差异，唯一的区别是聚焦 Web3 场景。

未来趋势与行业影响

当前，越来越多的加密行业人士开始意识到 MCP 在连接 AI 与区块链之间的潜力。例如，Binance 创始人 CZ 最近公开呼吁 AI 开发者积极构建高质量 MCP Server，为 BNB Chain 上的 AI Agent 提供更丰富的工具集。BNB MCP Server 项目列表已公开，供探索生态的用户参考。

随着基础设施的成熟，「开发者先行」公司的竞争优势也将从 API 设计转向：谁能提供更丰富、多样化、易组合的工具集。

在未来，每个应用都可能成为 MCP 客户端，每个 API 都可能是 MCP 服务器。

这样就可能催生新的价格机制：Agent 可根据执行速度、成本效率、相关性等动态选择工具，形成由 Crypto 与区块链作为媒介所赋能的一种更高效的 Agent 服务经济体系。

当然，MCP 本身不直接面向终端用户，它是一个底层协议层。也就是说，MCP 的真正价值与潜力，只有在 AI Agent 将其集成并转化为具有实用性的应用，才能被真正看见。

最终，Agent 是 MCP 能力的承载体与放大器，而区块链与加密机制则为这一智能网络构建起可信、高效、可组合的经济系统。

深潮 TechFlow 消息，5 月 20 日，据Eleanor Terrett披露，美国参议院就GENIUS稳定币法案的程序性投票出现戏剧性变化。尽管超过15名民主党议员包括Cortez Masto、Adam Schiff、Mark Warner和Ruben Gallego等人已从反对转为支持，但参议员Warnock突然将其投票从”是”改为”否”，使支持票数降至59票。根据美国参议院规则，此类程序性投票需要获得60票才能结束辩论并推进法案。

深潮 TechFlow 消息，5 月 20 日，OpenAI官方宣布，Codex功能现已登陆ChatGPT iOS应用。用户可在移动设备上启动任务、查看代码差异、请求更改并推送PR，同时支持锁屏实时活动显示。使用前需先在网页版完成Codex设置，之后即可在移动应用中使用。

深潮 TechFlow 消息，5 月 20 日，据金十数据报道，中国央行将一年期和五年期贷款市场报价利率（LPR）分别从3.1%与3.6%下调至3%和3.5%。

深潮 TechFlow 消息，5 月 20 日，据Blockworks报道，美国参议院以60-29的投票结果通过了共和党发起的GENIUS法案的关键程序性投票，该法案现可进入全院表决阶段。该法案旨在建立稳定币监管框架，最新草案规定非金融服务领域的外国稳定币发行者需获得稳定币认证审查委员会一致批准，并调整了数据共享相关条款。尽管如此，包括参议员伊丽莎白·沃伦在内的部分民主党人仍对法案持反对态度，称其”比没有法案更糟糕”。最终投票可能将在本周内进行。

深潮 TechFlow 消息，5 月 20 日，据Cointelegraph报道，美国证券交易委员会(SEC)新任主席Paul Atkins在5月19日的演讲中表示，对加密货币行业而言这是一个”新的时代”。Atkins指出，”加密市场多年来一直在SEC的监管模糊地带中停滞不前”，并强调在他的领导下，SEC将回归”促进而非抑制创新”的根本使命。他已指示委员会各政策部门开始起草与加密货币相关的规则提案，同时继续通过工作人员层面的声明”清除障碍”。

深潮 TechFlow 消息，5 月 20 日，据金十数据报道，工商银行、农业银行、中国银行、建设银行均发布消息，下调人民币存款利率，最大降幅25个基点。其中活期利率下调5个基点至0.05%；定期整存整取三个月期、半年期、一年期、二年期均下调15个基点，分别为0.65%、0.85%、0.95%、1.05%；三年期和五年期均下调25个基点，分别至1.25%和1.3%。

深潮 TechFlow 消息，5 月 20 日，据Decrypt报道，美国证券交易委员会(SEC)周一宣布推迟对21Shares、Bitwise、VanEck和Canary Capital提交的多个现货Solana ETF申请的决定。SEC在监管文件中表示需要更多时间来消化与这些申请相关的法律和政策问题。

深潮 TechFlow 消息，5 月 20 日，据Decrypt报道，美国证券交易委员会(SEC)周一宣布推迟对21Shares、Bitwise、VanEck和Canary Capital提交的多个现货Solana ETF申请的决定。SEC在监管文件中表示需要更多时间来消化与这些申请相关的法律和政策问题。

深潮 TechFlow 消息，5 月 20 日，据Cointelegraph报道，USDC稳定币发行商Circle正在计划进行首次公开募股(IPO)，同时也在与Ripple和Coinbase进行非正式谈判可能的收购事宜，Fortune报道。Circle寻求至少50亿美元的估值，这与其IPO目标一致。据悉，Ripple此前曾于4月30日提出40亿至50亿美元的收购要约，但被Circle拒绝认为估值过低。如收购达成，Ripple将通过现金和XRP支付，而Coinbase则可能使用现金和股票。Coinbase与Circle自2018年起已有合作关系，共同创立了Centre Consortium以制定稳定币标准。Circle原计划在2024年4月完成IPO，但因经济不确定性可能推迟。

深潮 TechFlow 消息，5 月 20 日，HTX行情显示，BTC突破106000美元，现报106050美元，24小时跌幅收窄至0.5%。

深潮 TechFlow 消息，5 月 20 日，据The Block报道，Solana Labs的衍生开发工作室Anza于5月19日发布白皮书，提出名为Alpenglow的重大协议升级，被描述为”Solana核心协议有史以来最大的变革”。该升级将用新组件Votor替换Solana现有的TowerBFT权益证明共识机制，采用并行投票路径处理区块，理论上可将区块处理时间缩短至100-150毫秒。另一组件Rotor将优化现有的区块传播协议，使用单层中继节点改进带宽利用。

深潮 TechFlow 消息，5 月 20 日，据The Block报道，美国司法部已对Coinbase近期遭受的网络攻击事件展开调查，包括其刑事部门在华盛顿参与此案。据彭博社5月19日报道，黑客试图通过窃取的客户数据勒索2000万美元。Coinbase上周四披露，此次事件可能导致1.8亿至4亿美元的支出，包括补救费用和客户赔偿。公司表示，攻击者未能访问任何客户资金、私钥或登录系统，受影响用户不足1%。Coinbase首席法务官Paul Grewal确认公司正与美国及国际执法机构合作调查此事。

深潮 TechFlow 消息，5 月 20 日，据官方消息，美国证券交易委员会(SEC)于2025年5月19日宣布，任命Katherine Reilly为该机构代理监察长。瑞利此前担任SEC副监察长，她将接替自2023年以来担任监察长并即将退休的黛博拉·杰弗里。瑞利拥有丰富的法律和监管经验，曾在联邦贸易委员会、美国邮政监察长办公室和司法部移民审查执行办公室任职。SEC主席保罗·阿特金斯表示，瑞利具备继续推进监督工作所需的经验和专业知识，将致力于促进机构透明度和运营效率。

深潮 TechFlow 消息，5 月 20 日，据分析师余烬监测，James Wynn 40倍做多 BTC 的仓位已经浮盈1246 万美元。对他 5.63 亿美元的仓位来说，BTC 涨跌 1% 就是 563 万美元的盈亏。 不过在 40 分钟前他以 105,745 美元的价格止盈了 189 枚 BTC (约2000万美元)，现在还持有 5,331 枚 BTC 做多仓位，价值 5.63 亿美元。开仓成本价 103,302美元，爆仓价 97,897美元。

深潮 TechFlow 消息，5 月 20 日，据彭博社报道，加密借贷公司Genesis Global Capital于2025年5月20日向纽约南区美国破产法院提起诉讼，起诉其母公司Digital Currency Group (DCG)及创始人Barry Silbert，要求追回破产前一年内超过10亿美元的资金转移。诉讼指控DCG及相关内部人士在Genesis已经资不抵债期间进行了大量转账，包括向DCG转移4.48亿美元、向DCG International转移1.36亿美元等。Genesis

深潮TechFlow，5月19日，Sonic Labs 宣布其链上兑换功能已集成至 Trust Wallet（移动端及插件版），用户现可直接在钱包内交易 $S 及 Sonic 生态代币，并实现秒级跨链操作。

注意：英国地区暂无法访问该功能。

体验链接：short.trustwallet.com/sonic-swaps

深潮 TechFlow 消息，5 月 19 日，据金十数据报道，摩根大通(JPM.N)CEO戴蒙表示，区块链并不像你想象的那么重要，将允许客户购买比特币，但我们不打算托管加密货币。

 

深潮 TechFlow 消息，据 Coinglass 数据，过去 24 小时内加密货币市场总爆仓金额达 6.40 亿美元，其中，多单爆仓 4.72 亿美元，空单爆仓 1.67 亿美元。

BTC 爆仓金额达 1.58 亿美元，ETH 爆仓 2.60 亿美元，SOL 爆仓 2305.42 万美元。过去 24 小时内共有 151,842 人被爆仓，最大单笔爆仓出现在 HTX 的 ETH-USDT 交易对上，价值 821.28 万美元。

深潮 TechFlow 消息，5 月 19 日，据 Whale Alert（@whale_alert）监测，某未知钱包向 Coinbase Institutional 转移 1,419 枚比特币，价值约 1.48 亿美元。

深潮 TechFlow 消息，5 月 19 日，据 PRNewswire 报道，加密货币交易所 Bybit 宣布推出使用 USDT 直接交易全球股票的创新服务。该服务作为 Bybit 黄金和外汇（MT5）产品套件的一部分，支持包括 Apple、Tesla、Meta、Nvidia 和 Amazon 在内的 78 支热门全球股票交易。

用户现可通过单一账户和钱包，在不需要法币入金的情况下，使用 USDT 进行加密货币、股票、黄金、石油、指数和外汇等多元化资产交易。

深潮 TechFlow 消息，5 月 19 日，HTX 行情显示，BTC突破104000美元，现报104038.99美元/枚，日内下跌 1.38%。

深潮 TechFlow 消息，5 月 19 日，据链上分析师余烬（@EmberCN）监测，交易员 James Wynn（@JamesWynnReal）使用 1,428 万美元保证金，以 40 倍杠杆开设比特币多头仓位。该仓位共计 5,520 枚比特币，总价值约 5.7 亿美元，开仓均价为 103,302 美元，清算价位为 98,294 美元。

深潮 TechFlow 消息，5 月 19 日，美国证券交易委员会（SEC）主席 Paul Atkins 在 SEC 演讲会上表示，将推动加密资产相关规则草案制定，并支持托管证券与非证券资产的一体化托管机制。原本负责加密创新事务的 FinHub 将被整合进其他业务部门，以提升效率、摒弃执法导向。SEC 将重新回归“支持创新”的定位。

深潮 TechFlow 消息，Sahara AI社交媒体发布 SIWA 测试网，全球首个支持 AI 链上确权与溯源的区块链平台开放。首阶段支持开发者将数据集注册为 NFT，实现可验证所有权。

Sahara AI 为全栈式 AI 原生区块链平台，将分阶段开放三大应用：AI 开发者平台、AI 模型交易市场和数据服务平台（DSP），提供 AI 基础设施与经济系统。

目前，Sahara AI 已与微软 40 余家生态伙伴合作，后续将开放协议许可及收入分配机制，推动去中心化 AI 经济。

深潮TechFlow消息，5月19日，针对 APAC 社区对 $HONEY 抵押资产的疑虑，Berachain 官方发布透明度说明：

资产验证：所有抵押资产（当前主要为 $BYUSD）地址已在 honey.berachain.com 公开可查。

据悉，用户可通过以太坊桥接后于 Curve 池兑换或直接向 Coinbase/OKX/Bybit 等支持交易所充值

另外，Berachain承诺未来将优化 Berachain 原生链上赎回体验，当前可通过官方渠道获取协助。

深潮 TechFlow 消息，Solana 生态首个 SVM 扩展链 Sonic SVM 宣布升级 $SONIC 代币模型，推出回购锁仓机制以替代此前的销毁模式。未来将有 50% 链上手续费用于从市场回购 $SONIC，并锁仓 24 个月线性释放。

此外，Sonic SVM 将把部分手续费兑换成 SOL 并在 Solana 主网上进行质押，质押收益与 $SONIC 配对后注入流动性池，支持主网流动性建设，并为 LP 提供额外激励。

深潮 TechFlow 消息，5 月 19 日，据 Cointelegraph 报道，CME 今日将上线 XRP 及 XRP 微型期货合约。

深潮 TechFlow 消息，5 月 19 日，据金十数据报道，白宫新闻秘书莱维特表示，特朗普不认同穆迪的评估。

深潮 TechFlow 消息，5 月 19 日，美股开盘，美股加密概念股涨跌普跌。

Hut 8 Corp (HUT) 跌 6.07%，报 16.09 美元；

MARA Holdings Inc (MARA) 跌 3.58%，报 15.63 美元；

Riot Platforms Inc (RIOT) 跌 4.37%，报 8.75 美元；

Coinbase (COIN) 跌 1.71%，报 261.90 美元；

Galaxy Digital Holdings Ltd (GLXY) 涨 3.01%，报 31.49 美元；

 

深潮 TechFlow 消息，5 月 19 日，据金十数据报道，美股开盘，道指跌0.67%，标普500指数跌1.04%，纳指跌1.38%。明星科技股普跌，特斯拉(TSLA.O)跌近4%，英伟达(NVDA.O)跌近2%；银行股多数低开，美国银行(BAC.N)、高盛(GS.N)、摩根士丹利(MS.N)跌约1.6%。

深潮 TechFlow 消息，5 月 19 日，据链上分析师余烬监测，20分钟前，疑似Ether.fi团队关联地址向币安转入500万枚ETHFI（价值620万美元）。该地址于2月份从Ether.fi团队代币分配合约解锁获得1450万枚ETHFI。

深潮 TechFlow 消息，5 月 19 日，据 Cointelegraph 报道，Cardano 创始人 Charles Hoskinson 否认了关于挪用价值 6 亿美元 ADA 代币的指控。Hoskinson 表示对这些指控感到”深受伤害”，并承诺 Cardano 将发布一份审计报告以回应社区质疑。

撰文：Ashley

2025 年，加密行业正在从边缘地带逐渐迈向主流，美国资本市场成为这股热潮的中心舞台。从加密金融科技公司 Antalpha 上市首日股价飙升 70% 并触发熔断，到全球领先交易所 Coinbase 即将跻身标普 500，再到比特币挖矿企业 American Bitcoin 借壳上市引发股价狂飙，一波加密企业通过首次公开募股（IPO）或借壳上市登陆纳斯达克，点燃了投资者的热情。

与此同时，华尔街巨头如摩根士丹利、美国银行和加拿大皇家银行嗅到了商机，纷纷布局，试图在特朗普政府大力支持加密行业的背景下分一杯羹。加密资产管理公司 Bitwise 最新预测更是为这股热潮添了一把火，宣称 2025 年将成为「加密 IPO 之年」，Circle、Kraken 等公司正蓄势待发。这股浪潮不仅彰显了加密行业的成熟，也为资本市场注入了新鲜血液。

加密企业美股扎堆上市

Antalpha 是一家家专注于加密资产管理、交易和基础设施服务的金融科技公司，于 5 月 14 日在纳斯达克全球市场正式亮相，股票代码「ANTA」。上市首日，Antalpha 股价如同火箭般蹿升 70%，触发熔断机制，最终以涨停收盘。这场首秀不仅让投资者跃跃欲试，也标志着 Antalpha 从加密领域的专业选手成功跨入传统金融的聚光灯下。

与此同时，Coinbase 这位加密交易所的「老大哥」也迎来了高光时刻。Coinbase 即将被纳入标普 500 指数，成为首家获此殊荣的加密企业。这不仅是对 Coinbase 的肯定，更是对整个加密行业主流化进程的里程碑式认可。标普 500 汇聚了美国经济的顶尖企业，Coinbase 的入围意味着加密资产正被传统金融体系接纳。市场分析机构 QCP Capital 兴奋地预测，这一事件可能成为加密市场的新「引爆点」，吸引更多机构投资者涌入，推动比特币等资产价格再创新高。早在 2021 年，Coinbase 的直接上市就由高盛、摩根大通等顶级投行操刀，如今它的标普 500 地位更是巩固了行业龙头的宝座。

除了直接 IPO，借壳上市成为许多加密企业叩开公开市场大门的「快车道」。其中，川普儿子比特币挖矿企业 American Bitcoin 的案例堪称教科书级别。作为挖矿巨头 Hut 8 的子公司，American Bitcoin 通过与 Gryphon Digital Mining 合并，计划以股票代码「ABTC」在纳斯达克上市。这笔交易因特朗普家族的背书而备受瞩目，消息一出，Gryphon Digital Mining 的股价暴涨 330%。Hut 8 首席执行官 Asher Genoot 豪言，此次上市是「低成本积累比特币的下一大步」，目标是打造一个「比特币银行」。这不仅展现了借壳上市的灵活性，也凸显了政治背景在加密行业中的影响力。

另一位玩家 Galaxy Digital 也不甘示弱。这家加密资产管理公司计划于 5 月 16 日在纳斯达克上市，目前正等待股东大会的最终批准。Galaxy Digital 的业务覆盖交易、投资和咨询，致力于为机构和高净值客户提供加密金融服务。然而，其 2025 年第一季度亏损 2.95 亿美元的财报却给投资者泼了一盆冷水。尽管如此，市场对其上市前景依然乐观，投资者对其长期潜力充满期待。

此外，Amber International 通过合并上市，以股票代码「AMBR」登陆纳斯达克，进一步丰富了加密企业的公开市场版图。而 Gemini（Winklevoss 双胞胎支持的加密平台）、Bullish（彼得·蒂尔背书的交易所）、Circle Internet Financial 和 Kraken 等公司也传出 IPO 计划，最早可能在 2025 年内实现。

双向奔赴？

上市热潮的背后，不仅有加密行业的内生动力，还有华尔街巨头的强势入场。长期以来，传统金融机构对加密市场持观望态度，高风险和监管压力让它们裹足不前。然而，特朗普政府的上台彻底改变了游戏规则。自称「加密总统」的特朗普承诺将美国打造为「全球加密之都」，上任后迅速签署数字资产行政命令，并推动 SEC 成立由行业倡导者 Hester Peirce 领导的加密任务小组。白宫加密事务负责人 David Sacks 甚至在研究创建国家比特币储备的可行性。这些政策如同一剂强心针，为加密企业上市扫清障碍，也点燃了华尔街的热情。

摩根士丹利是这场变革的先锋。据知情人士透露，这家此前在加密领域低调的投行正积极接触潜在客户，渴望操刀加密企业的 IPO。2024 年，摩根士丹利曾协助 Coinbase 发行可转换债券，并被 IREN 聘请探索人工智能数据市场的变现机会。如今，它正摩拳擦掌，准备在 IPO 热潮中大展身手。美国银行同样不甘落后，其投资银行高管正在热议如何推动数字资产交易业务，瞄准这一市场数百亿美元的费用蛋糕。首席执行官 Brian Moynihan 在 2025 年初接受 CNBC 采访时放言，一旦监管明朗，银行将在交易领域「全力以赴」。

加拿大皇家银行（RBC）也在快马加鞭。2024 年底，RBC 协助加密挖矿公司 Core Scientific 发行可转换债券，其官网数据显示，自 2024 年美国大选以来，加密发行人的市场活动激增。RBC 虽起步较晚，但正谨慎加速布局。此外，杰富瑞金融集团、Moelis & Co. 和 Cantor Fitzgerald 等投行也在加密交易中崭露头角。例如，杰富瑞正与摩根大通为 Bullish 的潜在上市提供咨询，并协助 Figure Technologies 筹备 IPO。甚至汇丰银行也悄然行动，其高级外汇策略师新增了「数字资产研究负责人」头衔，显示传统金融对加密领域的兴趣正全面升温。

「加密 IPO 大年」，原因何在？

加密行业正迈向成熟。经过十余年的风雨，加密货币从「野蛮生长」的投机资产成长为全球金融体系的重要一员。Coinbase 纳入标普 500 和 Antalpha 的成功上市，表明传统金融对加密企业的接纳度大幅提升。上市不仅让企业赢得信誉，也为行业引入更多机构资金。

Bitwise 的最新预测报告大胆宣称，2025 年将是「加密 IPO 之年」，并指出三大引擎推动这一趋势：监管机构的积极参与、机构投资者的支持和市场投资者的旺盛需求。

首先，监管环境的改善是关键。过去，SEC 的严格审查让许多 IPO 计划被迫搁浅，银行也被要求暂停加密活动。通常，公司在提交草案后 6 至 8 个月会公开 S-1 文件，但加密行业的复杂性让进程充满变数。特朗普政府的亲加密政策为企业打开了绿灯，SEC 新成立的加密任务小组有望加速审批，为 Circle、Kraken、Figure、Anchorage 和 Chainalysis 等公司的 IPO 铺路。

其次，融资需求是核心驱动力。加密企业往往需要巨额资本，比如挖矿公司采购昂贵的 ASIC 矿机，交易所升级技术平台，资产管理公司开发新产品。上市为企业提供了直接融资渠道，帮助它们应对市场波动和加速扩张。比如 American Bitcoin 计划通过私募融资壮大挖矿业务，Galaxy Digital 则希望借上市缓解财务压力。

最后，投资者的热情为热潮注入了强劲动力。华尔街巨头的入局表明，加密不再像原来一样处于边缘地带。摩根士丹利和美国银行的战略转向，高盛、摩根大通在 Coinbase 和 Bullish 交易中的活跃表现，都显示机构对加密企业的信心与日俱增。这种支持不仅为企业提供了专业金融服务，也吸引了更多机构资金流入市场。Antalpha 的首日涨停和 Gryphon Digital Mining 的股价暴涨，展现了市场对加密企业的追捧。Sol Strategies 和 Exodus 分别计划在纳斯达克和纽交所美国市场上市，进一步点燃了投资者的热情。Bitwise 指出，更多加密企业上市将吸引零售投资者通过股票市场参与行业，无需直接持有加密资产，这将重建信任并释放巨大资本。

加密要主流化，但对币价真的有影响吗？

长远来看，这场上市热潮将加速加密行业的主流化。Coinbase 的标普 500 地位、Antalpha 的成功上市、华尔街的入局以及 Bitwise 的「加密 IPO 之年」预测，标志着加密资产正融入传统投资组合，摆脱「投机」标签。随着更多企业上市，行业将吸引更多机构和零售资金，市场规模将进一步扩大。Bitwise 指出，上市企业将通过股票市场降低投资者进入门槛，增强透明度和信任。

同时，热潮将加剧行业竞争。交易所、挖矿公司和资产管理公司将竞相创新，推出更低的交易费用、更高效的挖矿技术或更丰富的金融产品。这种竞争将惠及消费者，提升行业竞争力。华尔街的专业化管理也将推动市场规范化。

全球范围内，美国的上市热潮可能引发连锁反应，激励加拿大、欧洲等地区的加密企业效仿，形成全球加密资本市场。这将推动行业全球化，为投资者提供更多机会。

这场上市热潮将深刻重塑加密市场，既带来机遇，也伴随着风险。从积极面看，热潮极大提振了市场信心。Coinbase 的标普 500 地位标志着行业成熟，可能吸引更多传统投资者入场，推动加密资产价格上涨。Antalpha、Amber International、Gemini 等企业的上市计划，证明了加密企业在公开市场的吸引力。Bitwise 强调，公开市场将迫使企业披露更多财务数据，提升透明度，重塑投资者信任。

此外，热潮将推动行业整合。借壳上市为中小型企业提供了进入公开市场的捷径，降低了 IPO 门槛。例如，American Bitcoin 通过合并快速实现上市目标。这种模式可能激励更多企业效仿，加速资源整合，优化市场结构。华尔街投行的参与也将提升交易专业性，为行业注入更多资本。

技术与基础设施的进步也将受益于热潮。上市企业获得资金后，可投资于技术创新。例如，Hut 8 与比特大陆合作开发高效挖矿设备，Coinbase 升级交易平台，Galaxy Digital 可能推出新金融产品。这些举措将推动行业技术进步，提升用户体验。

然而，风险同样不容忽视。首先，财务波动性是隐忧。Galaxy Digital 第一季度亏损 2.95 亿美元，暴露了加密企业在市场波动中的脆弱性。高估值可能催生泡沫，一旦投资者信心动摇，股价可能暴跌。其次，监管不确定性依然存在。尽管当前政策宽松，但未来监管变化可能冲击上市企业，尤其是在 SEC 的审查下。最后，市场投机过热可能加剧波动。Gryphon Digital Mining 股价暴涨 330% 凸显了投机特性，可能导致市场不稳。

作者：拉风的极客

01 AI 崛起：技术双刃剑下的安全暗战

随着 AI 技术的快速发展，网络安全面临的威胁日益复杂化，攻击手段不仅更高效、隐蔽，还催生了新型的「AI 黑客」形态，因此引发了各类新型网络安全危机。

首先是生成式 AI 正重塑网络诈骗的「精准度」。

简单而言，就是将传统的钓鱼攻击智能化，比如在更精准的场景中，攻击者会利用公开社交数据训练 AI 模型，批量生成个性化钓鱼邮件，模仿特定用户的写作风格或语言习惯，实施「定制化」诈骗，绕过传统垃圾邮件过滤器，大幅提升攻击成功率。

接着是最为大众所熟知的深度伪造（Deepfake）与身份冒用。在 AI 技术成熟之前，传统的「变脸诈骗攻击」，即 BEC 诈骗，全称为「Business Email Compromise」，具体为攻击者通过将邮件发件人伪装成你的领导、同事或商业伙伴，以此骗取商业信息或钱财、或者获取其他重要资料。

如今，「变脸」真的发生了。AI 生成的换脸、变声技术可伪造公众人物或亲友身份，用于诈骗、舆论操控甚至政治干预。就在两个月前，上海某企业财务总监接到来自「董事长」的视频会议邀请，对方通过 AI 换脸仿声称需紧急支付「境外合作保证金」，该总监依指示转 380 万元至指定账户，后识破系境外诈骗团伙利用深度伪造技术作案。

第三则是自动化攻击与漏洞利用。AI 技术的进步让大量场景向智能化、自动化演进，网络攻击自然也是如此。攻击者可借助 AI 自动扫描系统漏洞、生成动态攻击代码，并对目标实施无差别快速攻击，比如 AI 驱动的「零日攻击」在发现漏洞后会立即编写并执行恶意程序，传统防御系统难以实时响应。

就在今年春节，DeepSeek 官网遭遇 3.2Tbps 超大规模 DDoS 攻击，黑客同步通过 API 渗透注入对抗样本，篡改模型权重导致核心服务瘫痪 48 小时，直接经济损失超数千万美元，事后溯源发现美国 NSA 长期潜伏的渗透痕迹。

数据污染和模型漏洞同样也是一种新威胁。攻击者通过在 AI 训练数据中植入虚假信息（即数据投毒），或利用模型自身缺陷，诱导 AI 输出错误结果——这会对关键领域造成直接的安全威胁，甚至可能引发连锁灾难性后果，例如自动驾驶系统因对抗样本误判「禁止通行」为「限速标志」，或医疗 AI 将良性肿瘤误判为恶性。

02 AI 还需 AI 治

面对 AI 驱动的网络安全新威胁，传统防护模式已显乏力。那么，我们又有哪些应对之策呢？

不难发现，目前的业内共识已指向「以 AI 对抗 AI」——这不仅是技术手段的升级，更是安全范式的转变。

现有的尝试大致分为三大类，分别是 AI 模型的安全防护技术、行业级的防御应用以及更宏观层面的政府与国际协作。

AI 模型安全防护技术的关键在于模型的内生安全加固。

以大型语言模型（LLM）的「越狱」漏洞为例，其安全防护机制常因通用型越狱提示策略失效——攻击者通过系统性绕过模型内置保护层，诱导 AI 生成暴力、歧视或违法内容。为防止 LLM 的「越狱」，各家模型公司都做出了尝试，比如 Anthropic 就于今年二月发布了「宪法分类器」。

此处的「宪法」指的是不可违背的自然语言规则，作为一种在合成数据上训练的保障措施，通过规定允许和限制的内容，实时监测输入输出内容，在基准条件的测试中，其 Claude3.5 模型在分类器保护下，对高级越狱尝试的成功阻止率从 14% 提升至 95%，显著降低了 AI 的「越狱」风险。

而除了基于模型、更通用的防御手段外，行业级的防御应用同样值得关注，其垂直领域的场景化防护正成为关键突破点：金融行业通过 AI 风控模型与多模态数据分析构建反欺诈壁垒，开源生态借助智能化漏洞猎捕技术实现零日威胁的快速响应，而企业敏感信息保护则依托 AI 驱动的动态管控体系。

例如，思科在新加坡国际网络周展示的方案，可实时拦截员工向 ChatGPT 提交的敏感数据查询请求，并自动生成合规审计报告优化管理闭环。

在宏观层面上，政府与国际的跨区域协作也正加速推进。新加坡网络安全局发布《人工智能系统安全指南》，通过强制本地化部署与数据加密机制约束生成式 AI 滥用，特别针对钓鱼攻击中 AI 伪造身份的识别建立防护标准；美英加三国同步启动「AI 网络代理计划」，聚焦可信系统研发与 APT 攻击的实时评估，通过联合安全认证体系强化集体防御能力。

那么，哪些方法能最大限度地用 AI 来应对 AI 时代的网络安全挑战呢？

「未来需要 AI 安全智能中枢并围绕中枢构建新体系。」在第二届武汉网络安全创新论坛上，青藤云安全创始人张福曾在分享中强调以 AI 对抗 AI 方为未来网络安全防御体系的核心，「3 年内，AI 将会颠覆现有的安全行业，和所有的 2B 行业。产品将会重新构建，实现前所有未有的效率和能力的提升。未来产品是给 AI 用的，而不是给人用的。」

在一众方案中，Security Copilot 的模式显然对「未来产品是给 AI 用的」提供了很好的示范：一年前，微软推出了智能 Microsoft Security Copilot 副驾驶来帮助安全团队迅速准确地检测、调查和响应安全事件；一个月前，又再次发布了用于在钓鱼攻击、数据安全和身份管理等关键领域自动协助的 AI 智能体。

微软新增六个自研 AI 智能体以扩展 Security Copilot 功能。其中三个用于辅助网络安全人员筛选警报：钓鱼分类智能体审查钓鱼警报、过滤误报；另两个分析 Purview 通知，检测员工未经授权使用业务数据的情况。

条件访问优化智能体与 Microsoft Entra 协作，指出不安全的用户访问规则，并生成一键修复方案供管理员执行。漏洞修复智能体和设备管理工具 Intune 集成，助力快速定位易受攻击的终端，应用操作系统补丁。威胁情报简报智能体生成可能威胁组织系统的网络安全威胁报告。

03 无相：L4 级高阶智能体的保驾护航

无独有偶，在国内，为了实现真正意义上「自动驾驶」级别的安全防护，青藤云安全推出了 全栈式安全智能体「无相」。作为全球首个实现从「辅助型 AI」向「自主智能体」（Autopilot）跨越的安全 AI 产品，其核心突破在于颠覆传统工具的「被动响应」模式，使其自主、自动且智能。

通过融合机器学习、知识图谱与自动化决策技术，「无相」可独立完成威胁检测、影响评估到响应处置的全流程闭环，实现真正意义上的自主决策与目标驱动。其「Agentic AI 架构」设计模拟人类安全团队的协作逻辑：以「大脑」整合网络安全知识库支撑规划能力，「眼睛」细粒度感知网络环境动态，「手脚」灵活调用多样化的安全工具链，并通过多智能体协作形成信息共享的高效研判网络，分工合作、共享信息。

在技术实现上，「无相」采用「ReAct 模式」（Act-Observe-Think-Act 循环）与「Plan AI + Action AI 双引擎架构」，确保复杂任务中的动态纠偏能力。当工具调用异常时，系统可自主切换备用方案而非中断流程，例如在 APT 攻击分析中，Plan AI 作为「组织者」拆解任务目标，Action AI 作为「调查专家」执行日志解析与威胁建模，二者基于实时共享的知识图谱实现并行推进。

功能模块层面，「无相」构建了完整的自主决策生态： 智能体人设模拟安全分析师的反思迭代思维，动态优化决策路径； 工具调用整合主机安全日志查询、网络威胁情报检索及 LLM 驱动的恶意代码分析； 环境感知实时捕获主机资产与网络信息；知识图谱动态存储实体关联，辅助决策；多智能体协作通过任务分拆与信息共享，并行执行任务。

目前「无相」在告警研判、溯源分析以及输出安全报告这三大核心应用场景中的表现最为出色。

传统安全运营中，海量告警的真伪甄别耗时费力。以一次本地提权告警为例：无相的告警研判智能体自动解析威胁特征，调用进程权限分析、父进程溯源、程序签名验证等工具链，最终判定为误报——全程无需人工介入。在青藤现有告警测试中，该系统已实现 100% 告警覆盖率与 99.99% 研判准确率，并将人工工作量削减超 95%。

面对真实威胁如 Webshell 攻击，智能体通过代码特征提取、文件权限分析等跨维度关联，秒级确认攻击有效性。传统需多部门协作、耗时数日的深度溯源（如上传播径还原、横向影响评估），现由系统自动串联主机日志、网络流量、行为基线等数据流，生成完整攻击链报告，将响应周期从「天」压缩至「分钟」。

「我们的核心是将 AI 和人的合作关系扭转了，可以把 AI 作为一个人来合作，实现从 L2 到 L4 的跨越，即从辅助驾驶向高阶自动驾驶跨越。」青藤联创兼产品副总裁胡俊分享道，「随着 AI 能适配的场景更多，决策的成功率更高，逐渐能够承担更多的责任，这样人和 AI 之间的责任分工就会有变化。」

在溯源分析这个场景中，首先是 Webshell 告警触发「无相 AI」驱动的多智能体安全团队协同溯源：「研判专家」基于告警定位 one.jsp 文件，生成文件内容分析、作者溯源、同目录排查及进程追踪等并行任务，由「安全调查员」智能体调用文件日志工具，快速锁定 java（12606）进程为写入源，该进程及关联主机 10.108.108.23（通过访问日志发现高频交互）相继纳入调查。

智能体通过威胁图谱动态扩展线索，从单一文件逐层深挖至进程、主机，研判专家汇总任务结果综合判定风险。此过程将人工需数小时至数天的排查压缩至几十分钟，以超越人类高级安全专家的精准度还原攻击全链路，无死角追踪横向移动路径，红队评估也显示难以规避其地毯式调查。

「大模型比人工好是因为它能彻查边边角角，而非凭经验排除可能性低的情况。」胡俊解释道，「这样相当于广度和深度都更好。」

在完成复杂攻击场景的调查后，整理告警与调查线索并生成报告往往耗时费力。而 AI 可实现一键式总结，以可视化时间线的形式清晰呈现攻击过程，如同电影般连贯展示关键节点——系统会自动梳理关键证据生成攻击链的关键帧，并结合环境上下文信息，最终生成动态的攻击链路图谱，让整个攻击轨迹以直观、立体的方式呈现。

04 结语

很显然，AI 技术的发展为网络安全带来双重挑战。

一方面，攻击者利用 AI 实现攻击的自动化、个性化和隐蔽化；另一方面，防御方需加速技术创新，通过 AI 增强检测与响应能力。未来，攻防双方的 AI 技术竞赛将决定网络安全的整体态势，而安全智能体的完善将是平衡风险与发展的关键。

而安全智能体「无相」在安全架构与认知层面都带来了新的变化。

「无相」本质上是改变了对 AI 的使用方式，其突破性在于将多维数据感知、防护策略生成与决策可解释性熔铸为有机整体——从过往将 AI 作为工具使用的模式转变为给 AI 赋能使其能自主且自动地工作。

通过关联分析日志、文本、流量等异构数据，系统能在攻击者构建完整攻击链前捕捉 APT 活动的蛛丝马迹。更关键的是，其决策过程的可视化推理解释，让传统工具「知其然不知其所以然」的黑盒告警成为历史——安全团队不仅能看见威胁，更能理解威胁的演化逻辑。

这个革新的本质是安全思维从「亡羊补牢」到「未雨绸缪」的范式跃迁，是对攻防博弈规则的重新定义。

「无相」如同拥有数字直觉的猎手：通过实时建模内存操作等微观行为特征，它能从海量噪声中揪出潜伏的自定义木马；动态攻击面管理引擎持续评估资产风险权重，确保防护资源精准投向关键系统；而威胁情报的智能消化机制，则将日均万条告警转化为可行动的防御指令，甚至预测攻击变种的演化方向——当传统方案还在疲于应对已发生的入侵时，「无相」已在对攻击者的下一步落子进行预判封堵。

「AI 智能中枢系统（高阶安全智能体）的诞生，将会彻底重塑网络安全的格局。而我们唯一需要做的，就是彻底抓住这个机会。」张福道。

深潮 TechFlow 消息，5 月 19 日，据金十数据报道，美国纽约联储主席威廉姆斯表示，从数据中看到消费者谨慎情绪上升的一些迹象。今年经济可能会放缓。要对经济形势有一个很好的了解还需要一些时间。

美联储在货币政策决策上可以保持从容。关税可能会推高通胀和失业率。6、7 月以后前景才会更加明朗。

作者：连然

过去几个月，尤其是2025年一季度，国内大厂在AI大模型领域的声量明显低调了不少。最直观的感受就是，发布会明显少了许多。对比去年同期，大厂几乎是轮番上阵、接连发布新成果，而今年则低调了不少，声音变得谨慎，动作也更克制。

这种转变，多少跟DeepSeek-R1在春节期间的发布有关，这个模型以开源、低价、高性能的组合，打破了“大模型=高投入、高门槛”的行业共识，也撬动了模型产业的权力结构。

它不仅刷新了开发者对开源模型的认知，也动摇了此前被大厂视为护城河的“重资产”范式。一时间，硅谷科技股应声回调，千亿美元研发投入的必要性也被重新审视。

而在国内，这场“技术地震”最先震动的，其实正是那些原本被认为应该在AI战役中冲在最前的大厂们。一边是像 DeepSeek、Manus 这样的新玩家用“小而强”“快而灵”的策略不断迭代突破，另一边却是大厂在产品落地、组织架构、技术方向上的多次调整与迟疑。

新玩家冲击的，不只是模型性能或训练成本，更是许多建立在历史经验基础上的路径依赖——比如“只有闭环才有护城河”“只有高预算才能出好模型”“只有通用大一统才是正确方向”。

越来越多的事实正在指向同一个结论：在 AI 快速演进的浪潮中，任何僵化的范式认知，都可能成为创新的绊脚石。

今天的大厂，正在面临一次理念上的转向：不再追求“我的模型服务我的应用”的闭环逻辑，而是回到“用最合适的模型，构建最好的产品”这一产品主义原点。

一系列深层次的战略重构，正在中国互联网大厂里悄然发生。

1 Deepseek-R1出现前，大厂鏖战大模型赛道，各自押注不同

回头看 2023 年，国产大模型赛道迅速升温，几乎所有有技术储备或生态优势的公司都在投入资源，试图在百模大战中找到自己的突破口。

彼时，百度、字节、腾讯等大厂纷纷亮出自研模型，“自研闭环”几乎成为主流打法（阿里则探索开源较早），强调的是“模型要自主可控，生态要自给自足”，从底层模型到应用产品都要打通。

在这样的背景下，百度主打“模型+搜索”路径，字节力推豆包，阿里对通义千问团队进行拆分以优化资源配置，腾讯则相对谨慎地投入“混元”大模型，整体更强调“应用场景驱动”，小厂中也出现了面壁、智谱、百川、月之暗面等一批专注通用大模型训练的“AI 六小龙”，试图在技术路线或创新方向上突围。

图片来源：视觉中国

彼时大家的竞争逻辑还建立在几个假设之上：1）自研能力越强越有护城河；2）参数量和能力相关，性能靠堆大模型赢；3）需要构建一个“自我可控”的模型+应用闭环。

但这些共识在 DeepSeek-R1发布之后被彻底打破。2025 年 1 月 DeepSeek-R1 的亮相，被行业视为一个“临界点”事件——一方面，它以极低的成本训练出了对标 GPT-4 的能力，公开技术细节并放出权重；另一方面，它代表着一种更彻底的“开源范式”：不是简单开放一个模型，而是直接让下游开发者“拿来即用”，训练思路、数据比例、推理效率都一目了然。

这直接打在了原来那种“闭环型自研”的路线要害上。很多大厂花大钱训练的模型，在DeepSeek-R1 面前变得毫无优势——不是能力不行，而是“性价比不行”：你没法再说“自研比别人更强”，因为别人把过程全开了，而且你追上也要几个月；你也没法说“闭环护城河更高”，因为别人三两天就能基于 DeepSeek-R1 搭个 demo，甚至用它打磨出产品。

这种“开源即能力平权”的冲击，不只打到了大厂，也打乱了 AI 小龙们的节奏。以面壁、百川为代表的“小模型派”，原本还希望在训练效率和推理速度上做文章，现在发现DeepSeek直接掀了桌子，把效率和能力统统平衡好了，而且是白送的——这让“闭源商业化”变得更加困难。

行业由此进入了一段显著的“战略迷茫期”：

• 大厂开始重新评估自研的价值：是否还值得烧钱去追一个很可能被开源赶超的模型？是否应该把精力转向“拼装模型能力+打造 AI 原生应用”的组合打法？

• AI 小龙们则面临最直接的生存压力：原来讲闭源、讲技术栈的优势正在消失；大厂又开始加速从开源模型中“拿货”，对它们的合作需求也在下滑；只能重新找定位，要么抱团，要么找“差异化垂直场景”。

• 投资人也在重新审视项目价值：一个大模型初创公司如果没有特别的创新机制或生态合作资源，其估值逻辑就会受到挑战。

总之，DeepSeek 不是推出了一个强模型这么简单，它更像是一次“范式洗牌”：用极致透明和开源方式打破旧有路径依赖，把“自研大模型闭环”从主流选项变成了一个“代价极高”的冒险。这个时刻之后，谁能快速认清现实，找到新生态位，谁才有可能留在下一轮的牌桌上。

2 震荡之后，大厂摸索新方向

DeepSeek带来的冲击在持续发酵时，整个行业一开始是懵的，迷茫、不确定、不知所措。大家都知道这是一次系统性冲击，但具体要怎么应对、往哪儿走，其实那时候没有明确答案。

但从2月下旬开始，情况慢慢变了。大厂开始陆续有所动作，新的叙事也浮出水面。一句话总结就是：战略重心从去年强调“应用先行”“超级App”的落地路线，重新回到了“AGI优先”的轨道上。

这轮转向有几个关键的变化。

第一个变化是目标清晰了。过去讲AI应用的时候，很多公司都停留在“做一个超级 App”的层面，比如搞一个AI助手、一个AI搜索或者AI办公工具。

但现在，在字节与阿里最新的对外表达中，都明确把“冲刺AGI”作为最核心的目标。

在2月的全员会上，字节CEO梁汝波曾表示：「智能水平是最重要的，要把提高智能本身当成最重要的目标，而不是某个产品的DAU。」

3 月 ，豆包大模型部门召开全员会，明确部门的最重要目标是探索智能上限；同时强调进一步加强组织文化，提高技术开放程度，并考虑推进开源。

“Seed Edge”是字节豆包大模型团队在年初组建的AGI长期研究团队，鼓励探索更长周期的AGI研究课题，如推理能力、感知能力、软硬一体化等。

这个项目强调“宽松的研究环境”和“长周期考核”，为入选课题提供独立算力支持，体现了字节对AGI的长期布局。

Seed Edge的目标是探索AGI的新方法，鼓励跨模态、跨团队合作，目前初步确定了五大研究方向，包括探索推理能力的边界、探索感知能力的边界、探索软硬一体的下一代模型设计、探索下一代AI学习范式、探索下一个scaling方向。

可以看出，字节正在为通向AGI的下一阶段做技术储备。

2025财年财报后的电话会上，阿里 CEO 吴泳铭首次明确提出AGI是阿里AI战略的核心目标，甚至用了“AI将影响全球50% GDP结构”这样激进的表述。

这也意味着，阿里正在从强调“云+模型”服务能力，逐步走向更高层次的通用智能探索。

第二个变化，是对“开源”和“模型选择”的态度发生了实质变化。过去讲模型、做应用时，往往强调“全链路自主可控”，什么都要自己来。但现在，尤其是腾讯和百度，看起来越来越强调实用主义导向：谁的模型能力强就接谁的模型，应用产品的目标是用户满意、场景落地，而不是一定要套用自家大模型。

这背后，其实是每家公司在重新厘清自己的生态位——它在AI时代扮演什么角色，它的核心竞争力到底在哪里。

阿里的反应看起来“稳”一些，或者可以说是延续之前的节奏。

因为阿里在大模型上的投入本身就走在了开源路线的前列。通义千问（Qwen）系列在海外和开源社区持续表现强劲，Qwen2.5-Max一度号称性能超越DeepSeek-V3，而4月底刚开源的Qwen3，不仅成本显著降低，性能更是反超DeepSeek-R1和OpenAI-o1，登上开源模型榜首。阿里的打法很明确：先用模型性能证明自己，再用开源吸引全球开发者，把生态“引进来”。

不过，阿里的路径也并非一帆风顺。过去一段时间，由于组织架构频繁调整，大模型和AI业务一度陷入“各自为战”的割裂状态。但随着2024年阿里云重新整合、AI团队在马云回归后重新聚拢，阿里开始回到“集中力量办大事”的主模式。阿里云的回暖也证明了整合效果：在最新一个季度重新恢复双位数增长，再次稳坐国内市场头把交椅。

可以说，相比强调C端产品或Agent体验的打法，阿里正在重新确认自己在AI时代的角色——不是冲在最前的应用先锋，而是一个全球级的模型平台和技术基础设施提供者。

百度的选择，是比较务实的。一方面它有自己的文心模型体系，但另一方面它也明白，真正能打动用户的，是像百度文库、百度网盘这样的具体应用能不能变得更智能。所以在实际落地中，百度强调“谁好用就用谁”，哪怕不是自家的模型也没关系，只要能让文库变得更好用，就可以接入。

这种态度其实是经历过一次反思的。之前极客公园就曾经了解到，2024年百度内部其实是为了推动模型在各应用场景落地，分散了大量精力，导致文心团队反而没能集中精力把模型本身推上一个更高的台阶。新的调整，就是不再强求“模型服务所有应用”，而是让每个业务线根据场景灵活选择，把用户体验拉起来才是第一位。

而关于开源闭源之争，此前作为大模型闭源路线的坚定支持者，李彦宏此前曾多次公开表示，”闭源才能保证技术可控性、才有商业模式，开源其实是一种智商税”。

李彦宏在Create2025百度AI开发者大会｜图片来源：百度

直到今年2月，百度选择了顺应开源的大趋势，宣布将在未来几个月中陆续推出文心大模型4.5系列，并于6月30日起正式开源。

腾讯的路径更清晰，也更符合它一贯的产品哲学。无论是微信、QQ还是游戏体系，腾讯最核心的资源就是这些连接用户的高频产品。对它来说，自研大模型不是必须的，关键是能不能把AI能力快速嵌入到这些产品里，提升效率和体验。

所以，当DeepSeek-R1新模型出现之后，腾讯是第一时间接入的公司之一，没有太多顾虑。毕竟据晚点报道，腾讯董事局主席兼 CEO 马化腾跟一些 AI 团队说过，“要好好与外部合作，不要想着什么都自己做”，以及“要清醒地认识到实际情况，不要过高估计自己的能力。”

2月13日，腾讯率先官宣接入“满血版”DeepSeek-R1，并迅速在全平台展开推广攻势。从微信、小红书到B站、知乎，元宝产品的广告铺天盖地，引发了用户对腾讯AI助手的集中关注。与此同时，腾讯内部也紧急协调，加速推动微信与DeepSeek的融合。

「元宝」入驻微信｜图片来源：极客公园

相应地，腾讯也在组织架构上进行了一系列调整。继腾讯元宝从 TEG（技术工程事业群）并入 CSIG（腾讯云与产业事业群）之后，QQ 浏览器、搜狗输入法、ima 等更多产品也陆续划归 CSIG，组成腾讯在大模型时代面向 C 端的新产品阵列。同时，这些产品原本隶属的团队和组织也将从 PCG（平台与内容事业群）整体调整至 CSIG，以更集中地推进 AI 战略下的产品布局与升级。

这一系列快速动作，其实体现了腾讯对“AI是能力，不是目的”的判断。更强的模型、更开放的生态，只要能赋能微信和游戏，那就应该立刻用起来。这一波，它反而成了最快适应变局的一家公司——甚至可以说，这次AI开放生态的发展节奏，刚好踩中了腾讯最擅长的能力嵌套逻辑。

字节跳动则是四家里最复杂、或许也可以说是最纠结的那个。它一方面拥有豆包大模型体系，另一方面又掌握了抖音、今日头条、番茄小说等超大规模应用场景。既想做AGI技术的引领者，又不愿放弃在应用层面的优势闭环。

但这就带来了两头要抓的压力——模型要领先，产品也要突出，生态既要自洽又要开放。在DeepSeek-R1爆火之后，字节一方面开始重申“AGI是核心目标”，加强对豆包的投入，也在开源方面更多动作；另一方面在应用层也出现了新的挑战：到底是坚持“豆包+字节应用”的闭环路线，还是打破内外壁垒，接入更强的外部模型去赛马？

据晚点报道，字节跳动最初对是否将DeepSeek接入旗下产品持观望态度，内部普遍认为“随时可以接入，不急”。然而，时机稍纵即逝，春节过后，字节开始紧急调动团队加班开发，加速整合DeepSeek。

目前看，字节的策略还在过渡期。一方面，它在对外表达中强调开源、强调开放生态价值；另一方面，在内部系统上，豆包仍然是很多应用场景的默认选择，只在少许应用上开放对DeepSeek模型的接入。但未来会不会像腾讯一样，开始在更广泛的层面接入第三方模型，或者在某些应用上放开“自家模型优先”的原则，现在还没有完全看清楚。

过去几个月是AI大厂们重新定位自己的生态角色、重新判断技术路径的关键窗口期。经历了DeepSeek-R1带来的“能力维度重构”之后，各家公司几乎都开始重新聚焦AGI这个长期目标，同时也在技术和生态层面更加现实与开放。

不过，即便目标一致，路径选择依然千差万别。这背后，是每家公司对自身优势的认知差异，也是它们对“AI时代应该怎么跑”的不同下注。

3 技术颠覆面前，没有永远的「历史赢家」

AI 行业不会因为某一个产品突然“杀出重围”而终结对抗，它注定是一场持续上演的生态重构游戏——生态位置、能力分工将反复洗牌，而每一次冲击，都会逼迫玩家重新思考“我是谁、我该怎么做”。

在 DeepSeek-R1 的冲击下，大厂开始重新审视自己与 AI 的关系。这场变化不会停止：在AI这个快速演进的技术浪潮中，任何人其实都没有资格背负历史包袱。

历史包袱，不只是落后的产线、沉重的组织、冗余的团队，更是一种路径依赖式的认知惯性。

过去几年，整个AI行业积累了太多“默认共识”：比如做大模型一定要砸上亿美金、做AI应用一定要追求闭环、只有To B业务才能形成收入闭环、AI不是消费品只能是工具型软件……这些“理性判断”在过去的技术范式下看似正确，但在新路径被打通之后，很多“理性”就变成了限制想象力的牢笼。

技术革命的残酷性就在于，它并不会给巨头太多“吃老本”的机会。AI 的快速迭代，正不断吞噬那些依赖过往成功经验的惯性组织。于是我们看到：百度转向开源，腾讯放下身段借势引流，字节加速重构算力体系……这些动作背后，藏着大厂对现实的一种「觉醒」：在 AI 的无限游戏中，唯一的生存法则，是保持战略弹性——既要摒弃对历史经验的盲目依赖，也要以开放姿态，拥抱技术普惠的新趋势。

旧范式困住了谁？

回顾国内过去两三年内大厂与头部创业公司的发展路径，几乎都踩在一套“经典剧本”上：

• 先围绕一个目标设定OKR；

• 再从模型能力、数据体系、应用矩阵做完整闭环；

• 最终希望通过模型降本、产品增长、生态协同走通商业路径。

这个逻辑没错，但问题是它太像过去互联网时代的打法了——它默认“资源越多，路径越清晰”；但AI的突变恰恰是在路径模糊中爆发的。

比如，之前很多团队一边追求“闭环场景”，一边困于“能力不足”；一边想讲“自主模型”的故事，一边又拿不到基础设施层的调优能力。很多战略决策是“既定假设+组织惯性”的结果——看起来合理，但没人停下来问：如果这些假设本身就错了呢？

反观这轮跑出来的新玩家，无论是DeepSeek、Manus，他们有个共同点：思维轻盈，没有历史负担，也没有路线执念，这反而让他们成了这轮范式跃迁的开拓者。

如果回过头去看，DeepSeek和Manus做的那些事，其实都没有多么玄学，甚至可以说都站得住工程逻辑。但为什么几乎没有大厂走这条路？因为它们过于理性、过于系统化，也就过于保守。

比如大厂可能会问：做MoE到底能不能规模化？极限调优是不是浪费时间？——这些问题本身没错，但当还没验证过路径，就先否定它，那可能永远不会发现新大陆。

这也是为什么，越来越多投资人、开发者、行业观察者开始重新审视AI创业的价值判断：不是谁能讲出最全的闭环，不是谁能招来最多的模型科学家，而是——谁能打破“历史正确性”，走出一条技术与产品都能快速验证的新路线。

在AI这条超高速前进的技术公路上，最危险的不是落后一步，而是还相信旧的红绿灯规则。真正的变化总是发生在“不合理”与“不被看好”之间。

深潮 TechFlow 消息，5 月 19 日，Circle 在社交媒体发文称，索尼新加坡在线商店现已通过 Crypto.com 接受 USDC 支付。

深潮 TechFlow 消息，5 月 19 日，据官方公告显示，Bitget 宣布已上线 U 本位 BADGER 永续合约，杠杆区间1-20倍。合约交易 BOT 将同步开放。