WT快讯

深潮 TechFlow 消息，03 月 27 日，据 Bitget 数据显示，WTI 原油日内涨幅达 2.00%，站上 96 美元/桶。

深潮 TechFlow 消息，03 月 27 日，伊朗军方警告称，该地区各地驻有美军士兵的酒店将成为攻击目标。“当所有美军都进入一家酒店时，从我们的角度来看，那家酒店就变成了美国酒店，”伊朗武装部队发言人谢卡奇表示。“难道我们就袖手旁观，任由美国人袭击我们吗？如果我们真的要反击，自然就应该在他们所在的地方进行反击。”周四，伊朗外长阿拉格齐指责美国士兵在海湾合作委员会（GCC）国家利用民众作为“人肉盾牌”。(金十)

深潮 TechFlow 消息，03 月 27 日，HTX DeepThink 专栏作者、HTX Research 研究员 Chloe（@ChloeTalk1）分析指出，本轮宏观变量对加密市场的影响，已经从“宽松预期驱动风险偏好”进一步演化为“高利率更久 + 能源冲击 + 流动性收缩”的三重压制框架。Jerome Powell 在最新表态中虽然形式上保留年内一次降息的中位数预测，但核心信号更加明确：在通胀没有出现持续、可信的回落之前，政策不会转向宽松。市场已完成第一轮快速再定价，短端利率维持高位甚至存在上行粘性，意味着此前基于“提前降息”的交易逻辑基本失效。对加密市场而言，这直接削弱了估值锚，导致高beta资产、AI叙事币及无现金流支撑的资产面临更明显的估值压缩压力。

与此同时，中东局势持续扰动能源市场，油价上行重新激活“二次通胀”风险。这一变化的关键不在通胀本身，而在于其对全球流动性的约束：能源价格抬升将挤压居民与机构的风险预算，并延长全球高利率周期，从而对所有风险资产形成系统性压制。在这一框架下，加密市场的核心不再是“风险资产 or 避险资产”的简单分类，而是“流动性优先级”的再排序。BTC在极端情况下仍可能受益于法币信用与主权风险叙事，但在常态环境中，其价格仍高度依赖美元流动性。因此短期更可能呈现“抗跌而非上涨”的结构。

日本方面，Bank of Japan 虽按兵不动，但政策路径依然指向退出超宽松。若日元继续走弱且央行未能提供更明确的紧缩信号，全球套息交易波动可能再次放大。一旦日元融资链条收缩，历史经验表明高波动资产将优先承压，加密市场难以独立于该冲击。当前需重点关注：一是美国通胀与就业数据是否继续强化“higher for longer”；二是日本央行在4月是否释放更清晰的加息路径。如果两者共振，市场将进入“流动性收缩 + 波动放大”的阶段。

从交易结构看，当前市场进入“轻Beta、重结构”的阶段。BTC仍具相对优势，因其兼具流动性与宏观叙事；ETH取决于链上活动与资金流恢复；而大部分山寨资产仍处于估值重定价周期。整体来看，市场已从“流动性驱动上涨”转向“在约束环境中寻找相对收益”，短期主线不是全面做多，而是等待宏观路径明朗后的再定价窗口。

注：本文内容并非投资意见，亦不构成任何投资产品之要约、要约招揽或建议。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据 Bitget 数据显示，美元指数 DXY 向上触及 100，日内涨 0.06%。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据金十数据报道，日本10年期国债收益率升至1999年以来最高水平。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据 Greeks.live 宏观分析师 Adam 监测，今日为季度期权交割日，比特币（BTC）与以太坊（ETH）期权大规模到期。

BTC 期权到期数量为 6.8 万张，名义价值约 130 亿美元，最大痛点为 74,000 美元，看跌/看涨比率（PCR）为 0.56；ETH 期权到期数量为 37 万张，名义价值约 21.2 亿美元，最大痛点为 2,250 美元，PCR 同为 0.56。

比特币和以太坊约有约36%的期权到期，本周有大量期权进行了移仓，峰值时有超过超过40%的期权总持仓占比。而且由于是大交割日，call的比例很高，PCR仅有0.56。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据 Financefeeds 援引美国总统特朗普之子 Eric Trump 的公开表述，特朗普家族旗下三项加密货币业务累计收入已超 10 亿美元，涵盖 Meme Coin、NFT 及稳定币三类项目。

其中，于 2025 年初发行的 Trump Meme 币贡献收入约 3.5 亿美元，主要来源于代币销售及交易活动，散户参与和投机交易为主要驱动力。NFT 业务方面，该家族于 2022 年至 2024 年间入场并发行共四代特朗普主题 NFT。第三项业务为一个与该家族相关的加密平台 WLFI，包含治理代币及美元支持的稳定币 USD1，已通过代币销售及合作伙伴关系完成大规模融资。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据 Onchain Lens 监测，不丹王国政府再次将 123.7 枚 BTC 转移至新地址，价值约 850 万美元。

香港上市公司 HashKey Holdings Limited（3887.HK）近日宣布推出 Agent Skills，进一步推动人工智能（AI）在数字资产服务中的实际应用。这一能力的推出，标志着 AI 正从信息辅助工具走向业务执行入口，也体现了 HashKey 在构建“新金融基础设施 + AI 赋能”方面的持续推进。

随着 AI 技术的快速发展，AI Agent 正从单纯的信息处理，逐步具备理解意图并执行任务的能力。在数字资产领域，这意味着 AI 不再只是帮助用户分析市场或提供建议，而是有潜力直接参与账户管理、交易执行等实际业务流程。如何在这一过程中兼顾效率与安全，成为行业关注的核心问题。

在这一背景下，HashKey 推出的 Agent Skills，旨在为 AI 提供更清晰、可控的业务执行路径，使其能够围绕用户目标完成一系列操作，同时保持必要的风险控制与用户确认机制。相比传统以接口调用为核心的模式，这一能力更接近以任务为中心的交互方式，让 AI 在金融服务中的角色更加直观与可落地。

HashKey Group CTO Devin Zhang 表示，随着 AI 开始参与真实业务流程，企业关注的重点正从模型能力本身，逐步转向权限控制、执行范围以及全过程的可追踪性。只有在分层分权、可控可溯源的治理体系下，AI 才能进入核心金融场景。

此次发布也反映出 HashKey 在 AI 领域的整体布局。当前，AI 已逐步应用于公司内部运营、产品研发、安全风控及用户服务等多个环节。在此基础上，HashKey 正将 AI 能力进一步延伸至对外服务体系，使 AI 不仅提升内部效率，也成为连接用户与数字金融服务的重要入口。

从应用场景来看，开发者及 AI 产品可以借助 Agent Skills，让 AI 助手协助完成账户信息查询、市场分析等任务，并在关键节点由用户进行确认，从而在提升效率的同时，确保对资金操作的有效控制。这种以“意图驱动 + 用户确认”为核心的交互方式，正在成为数字金融服务的重要发展方向。

短期来看，Agent Skills 将帮助开发者与机构更高效地接入数字资产服务，降低使用门槛，提升执行稳定性。长期来看，随着 AI 能力的持续演进，用户与金融服务的交互方式也将发生深刻变化——用户通过表达目标，由系统理解、拆解并执行任务，而平台则在其中提供安全与合规的执行框架。

在这一过程中，HashKey 正逐步将自身定位为连接 AI 与金融服务的关键基础设施提供者。Agent Skills 的推出，不仅是一项产品升级，更体现了数字资产平台在 AI 时代的角色演进——从交易撮合与服务提供者，迈向支持智能化执行的新金融基础设施。

随着 AI 与数字资产的持续融合，围绕执行路径、权限管理与风险控制构建的能力体系，将成为行业发展的重要方向。HashKey 也将继续探索 AI 在金融场景中的更多落地应用，推动数字金融迈向更高效、更智能的新阶段。

更多关于 Agent Skills 的介绍，请参考：

https://docs.hashkey.com/hk/en/index.html#agent-skills-overview

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据 Financefeeds 报道，法国爱丽舍宫于 3 月 26 日正式确认，法国总统马克龙将出席定于 4 月 15 日举行的 2026 巴黎区块链周（Paris Blockchain Week），并在卢浮宫卡鲁塞尔厅发表主旨演讲。

在监管层面，马克龙预计将重点阐述”欧洲数字主权”战略，并力推《加密资产市场法规》（MiCA）的全面落地，以统一的监管框架吸引全球数字资产企业在欧盟范围内合规运营。他还将以 Circle 和 Binance 在 PACTE 法案框架下完成合规落地为例，展示法国的监管路径，并推动以欧元计价的稳定币发展及”数字欧元”项目提速。

在产业层面，马克龙预计将宣布一批面向零知识证明及抗量子密码学领域初创企业的国家激励政策，并呼吁构建基于分布式账本技术的”统一欧洲资本市场”。本次峰会预计吸引逾 1 万名全球决策者出席。

深潮 TechFlow 消息，03 月 27 日，据官方消息，BTTC 跨链桥界面已全新升级，新设计充分吸纳用户反馈，交互体验更加流畅。用户通过 BTTC 地址进行资产中转并转移至以太坊时，无需支付额外跨链费用，仅需承担 Gas 费用。整个过程完全去中心化，资产由用户完全掌控，私钥及资产信息不受任何第三方访问。

即刻体验： https://app.bt.io/bridge

作者：深潮 TechFlow

引言

2026 年 3 月 16 日，英伟达 GTC 2026 大会正式开幕，黄仁勋主题演讲再次点燃市场热情。

听完演讲的你，相信英伟达将是这场 AI 全球化浪潮的核心受益者，于是反手投资了英伟达股票。

没有经历繁琐的开户流程，没有等待美股开盘，只是简单的点击了几下鼠标，链上代币化英伟达股票就已经躺进了你的链上钱包，手续费还低得几乎可以忽略不计。

几年前，这几乎是不可想象的事情。如今，代币化股票市场规模已突破 10.7 亿美元。

而若论起拆掉普通投资者与全球优质资产之间围墙的主力，Ondo 无疑是最不能被忽视的名字。

2025 年 9 月，RWA 龙头项目 Ondo Finance 宣布上线 Ondo Global Markets，100+ 股票和 ETF 同时开放交易，代币化股票由此从零散试验走向规模化扩张。如今仅半年多过去，Ondo 一个平台独揽代币化股票超 60% 的市场份额，成为这一赛道几乎没有争议的领跑者。

或许这才是真正值得关注的地方：

一个潜力无限、且根本不缺竞争者的市场，在其爆发的第一阶段，就已经诞生了一个几乎无法绕开的中心。

当「链上自由交易股票」终于不再只是一个好听的故事，更浓厚的好奇心也被这种「断崖式领先」的优势勾起：

在所有人都看得见机会的地方，能够率先把机会变成自己的版图，Ondo 凭什么 ？

数据深挖 Ondo：由表及里，断层领先

在回答「Ondo 凭什么」之前，我们首先来看一下 Ondo 的领先，到底与竞争对手拉开了多少身位。

而判断一个市场的竞争格局，数据是最直接的方式。

尤其是在代币化股票这样一个仍处于早期爆发阶段的赛道里，谁在领跑、谁在追赶，数据往往比任何故事都更诚实。

大多数人在谈及代币化股票竞争格局时，常常喜欢用「双寡头」来形容 Ondo 与 xStocks 并立的局面，但资金体量率先给出了不一样的答案。

根据 RWA.xyz 数据，当前代币化股票链上总价值已突破 10.7 亿美元，其中 Ondo 一家就占据约 6.53 亿美元。再往前回溯数据，会发现早在 2026 年 1 月，Ondo 的代币化股票链上价值就已经超过所有其他平台总和，而到了现在，这种优势不仅没有被缩小，反而还在继续拉大。

而在市场份额方面，Ondo 在代币化股票的市场占有率超过 61%，而排名第二的 xStocks 占据 24.65%。

相比较「双寡头」格局，市场份额超第二名 2.47 倍的 Ondo 已经率先拉开了一个足够醒目的身位。

再看交易量与用户，对比则更加直接。

根据官方数据，Ondo 累计交易量已突破 127 亿美元，单日峰值交易量达到 1.7 亿美元，月交易量达到 21.8 亿美元。

同时，根据 RWA.xyz 数据，在目前代币化股票赛道的总 Holder 数量约为 19.9 万的前提下，Ondo 平台 Holder 数量达 8.29 万，占比约为 41.7%，虽略低于 xStocks 平台的 12.18 万，但 Ondo 的月活跃地址数 4.86 万高于 xStocks 的 3.52 万。

这两组数据背后所代表的更高频交易和更活跃用户，能够很好说明：Ondo 的领先，并不只是「钱汇聚在这里」，而是「真正让股票市场在链上发生」。

而更值得关注的，是这个市场的增长还在持续：

根据 RWA.xyz 数据，过去 30 天，Ondo 用户量增长 11.03%。在已经拥有 61% 市场份额的体量之上，依然保持每月两位数的用户增速，代表着当下 Ondo 的领先并不是一个已经完成的存量结果，而是一个仍在加速扩大的动态过程。

无论从哪个维度切入，数据都共同指向同一个方向：Ondo 是代币化股票市场领跑者。

但数据只能告诉你「领先了多少」，却回答不了「为什么领先」。

唯一能确定的是，这种多维度的断层式领先绝不是某次产品决策的偶然结果，而是一套完整打法的体现。

而这套打法，才是真正值得拆解的东西。

绝对 C 位背后：资产覆盖、交易体验与生态入口的「三重奏」

想把代币化股票做好，要打磨的远不止把股票搬上链这么简单。

支持 265 代币化股票，把链上股票市场的「货架」铺满

265，是 Ondo 支持的代币化股票数量，没有哪个平台比它多。

265 个代币化标的覆盖包括美国上市公司、中概股、能源与大宗商品相关资产、债券、指数 ETF，以及杠杆与反向 ETF 等多个资产类别。

货架越满，选择越丰富，能被满足的用户就越多，留住用户的理由也随之增加。

更快、更好、更便宜，链上股票交易体验感拉满

当然，把更多股票搬上链后，比拼的重点就变成了「用户为什么要在链上、在这里交易股票」。

这是交易体验的比拼。

与其他平台相比，Ondo 支持 5 x 24 小时交易，这意味着用户不必熬夜等待美股开盘，同时 Ondo 的流动性更好、价差更小且手续费更低，大额交易滑点常在 0.03%以下，价格几乎和纳斯达克实时一致，且不收取任何的铸造、赎回和管理费用。

不管是更快、更好还是更便宜，每一小项体验的优化，都切中用户最敏感的关注点。

这些都离不开 Ondo 底层设计的基本功，其中最核心的一点，是 Ondo 采取的「封装代币化 + 即时原子铸造与销毁」设计。

选择封装代币化设计的理由很充分：原生代币化模式下，代币即为法定股份，需直接记录在发行人的股权结构表中，速度太慢，法律程序太复杂。

相比之下，封装代币化更务实，也更具规模化能力：Token 与现实资产锚定，并借助受监管的托管机构和成熟的市场基础设施，将公开交易的资产上链，无需发行人参与，代币代表对底层股份的索取权，并由托管机构持有。

对于封装模式所带来的托管风险，Ondo 总裁 Ian De Bode 给出了一个生动类比：稳定币本质上就是封装代币。

这就带来了一个非常有趣的讨论：在稳定币这么一个已经非常成功的「先行版本」下，既然我们能够接受通过这种方式把美元带到链上，为什么不能接受通过这种方式把股票带到链上？

对此，Ondo 总裁 Ian De Bode 的观点也很明确：采用强大的法律、托管和验证框架构建的封装模型，是目前将现实世界资产上链最有效、最具可扩展性的方法。

而市场给出的反馈，某种程度上已经印证了这一点：Ondo 的封装模型占据了 60% 的市场份额，而那些尝试采用更严格或更接近原生代币结构的平台，市场份额仅为个位数。

如果说封装代币化解决的是「怎么把资产带上链」，那么即时原子铸造与销毁解决的就是另一个关键问题：怎么让这些资产在链上更高效地被交易。

Ondo 并不像传统模式那样提前囤货、自己建流动性，而是当有用户下单时，平台才会去买入真实股票并在链上铸造 Token 版本。

当 Token 被铸造，它就是标准的 ERC-20 代币，可以 7 x 24 小时的链上流转，并参与链上金融。

而当用户要卖出时，Ondo 将销毁代币并在纳斯达克卖出股票。

这套机制很好的规避了传统模式下「先备货、再卖货」的笨重路径，为 Ondo 带来了两大不可替代优势：一是开放市场下更强的流动性，直接接入传统市场万亿规模的流动性；二是可拓展性，由于不需要为每只股票预先准备资金池，平台能够轻松扩展到数百种甚至数千种股票。

技术之外更关键的事情：抢占入口

虽然说「酒香不怕巷子深」，但技术能决定产品上限，分发往往决定着增长速度。

因此在修炼技术与产品内功之外，Ondo 的另一个关键动作，就是通过广泛合作，把 Ondo 代币化股票和 ETF 广泛嵌入进用户最常出现的入口之中。

在钱包端，Ondo 已与 MetaMask、Trust Wallet、Ledger 知名钱包项目展开合作；在交易所端，Ondo 连接了 Binance、Bitget、Gate 等头部交易平台；在 DeFi 端，则与 Morpho、PancakeSwap、1inch 等活跃协议集成；在多链拓展方面，Ondo 也已接入以太坊、Solana、BNB Chain 等用户基数庞大的多条主流链，未来还将拓展至 Ondo Chain。

这件事的重要性，远远不只是合作名单很好看，而是真正改变了用户触达路径。

当钱包、交易所和 DeFi 协议都开始成为 Ondo 的分发渠道时，这意味着用户不必特意去找到 Ondo，而会在自己原本就熟悉的使用路径里不断遇见 Ondo。

而一旦入口被占住，获客成本、使用门槛和迁移难度都会被同时改写。

从数据上来看，这种策略的效果也非常立竿见影：不管是接入 Solana 还是合作 Binance Alpha，都为 Ondo 带来了显著的交易量和活跃用户提升。根据官方数据，自 2025 年 9 月与 Ondo 合作以来，通过 1inch 聚合器整合的代币化股票和交易所交易基金的交易量已超过 25 亿美元。

当资产广度、交易体验、生态入口这三大能力组合拳被打出，Ondo 相当于回答了用户最关心的三个问题：这里有我想买的吗？买起来体验好吗？哪里都能用吗？

也正因为这些问题被提前回答，对于 Ondo 的领先，我们除了拆解当下，更想要明确未来。

150 万亿美元股票上链前夜，Ondo 的「新型链上资产基础设施」叙事

在代币化股票这样一个市场里聊增长，目光绝不能只放在链上。

如果只看当下，代币化股票已经足够热闹：市场规模突破 10 亿美元，讨论度快速升温，头部平台开始跑出，越来越多用户第一次在链上买到熟悉的美股与 ETF。

但要知道，全球股票市场的总市值约为 150 万亿，再看代币化股票这 10 亿美元规模，则稍显沧海一粟。

代币化股票市场，与其说竞争激烈，不如说是一个刚被推开门缝的超级市场。

而这，也正是 Ondo 未来增长值得被单独拿出来聊的起点。

在这样一个开发率尚不足 0.001% 的市场里，由于传统股票市场券商佣金、托管费、汇兑损耗、T+2 结算的时间成本、开户门槛等层层摩擦，只要链上股票在交易时间、跨地域可获得性、结算效率、流动性调度和使用成本这些维度上持续优于传统路径，未来就会有越来越多用户愿意迁移，也会有越来越多资产愿意被带上链。

在此基础上，Ondo 在合规方面的进展将进一步为增长助力：此前，由于合规要求，Ondo 代币化股票遵守着严格的地域限制，美国公民或居民不得参与。而在 2025 年 11 月，SEC 宣布结束了为期两年的调查，且并未建议对 Ondo 提出指控。而在此前不久，Ondo 宣布收购 SEC 注册的经纪交易商 Oasis Pro Markets，两大举措都将加速 Ondo 在美国市场的发展。

与此同时，另一重推力则来源于 Ondo 在代币化股票市场不容忽视的领导地位。

当然，从行业长期健康发展的角度，社区未必愿意看到一个平台长期一家独大。竞争永远是好事，多元生态也更有利于创新。

但如果回到商业现实和市场规律本身，但如果回到商业现实和市场规律本身，我们也不得不承认：当一个中心已经形成，它通常不会轻易被替代，而当下 Ondo 显然已成为那个中心。

金融市场从来不是一个平均分配流量和资金的世界，尤其是在链上金融里，越是依赖流动性、深度、品牌、信任和协同的赛道，越容易出现明显的马太效应：用户会向流动性最深的地方聚集，资金会向最有共识的平台靠拢，合作方也会优先接入那个最有希望成为基础设施的玩家。一旦形成正反馈循环，新玩家想追就越来越难。

在市场空间与中心效应之外，更值得关注的是第三个增长逻辑：DeFi 可组合性。

传统市场里，持有一只股票的权益，往往仅意味着：涨、跌、分红。

而当一只股票在链上被代币化，它就不再只是「可交易资产」，而开始变成「可组合资产」。

这两者之间，差的不是一个功能，而是一整个想象空间。

你可以持有它，交易它，抵押它，把它接入聚合交易网络，让它在不同平台之间自由寻找更优流动性和更低执行成本。它就像是一块能嵌入整个金融系统的积木，一旦底层接口被打开，才是代币化股票真正可能撬动的超级杠杆。

而从 Ondo 一系列与 DeFi 项目合作集成的动作来看，显然 Ondo 清楚地认识到了这一点。

比如，通过与 1inch 合作，Ondo 代币化股票将基于聚合交易功能功能实现更好流动性，再比如 Morpho 已经确认将接受 Ondo 的股票代币作为抵押品，未来用户可以拿着链上股票做 DeFi 借贷。这将进一步提升代币化股票的可用性，也让它不再是一个孤立资产，而是一个能与更多 DeFi 组件发生连接的节点。随着更多 DeFi 模块逐步完善，这种潜力只会继续被放大。

这三股力量里，任何一股发挥作用，都足以支撑 Ondo 继续增长。

而如果它们在未来几年同时兑现，那么 Ondo Global Markets 的叙事，可能就不只局限于「代币化股票平台」这么简单，而是更具想象力的新型链上资产基础设施的成长空间。

而这，或许是未来 Ondo 除了增长之外最值得关注的看点。

深潮 TechFlow 消息，3 月 27 日，据金十数据报道，日本央行表示：根据最新数据，日本的预估自然利率在-0.9%到+0.5%之间。鉴于对自然利率估计存在不确定性，有必要全面评估货币宽松程度，同时审慎考察经济活动、物价和金融发展态势。

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。