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深潮 TechFlow 消息，2 月 28 日，以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 在社交媒体发文表示，以太坊新提案 EIP-8141 将全面解决账户抽象（AA）问题。该提案引入”框架交易”概念，允许交易包含多个可互相读取调用数据的调用，并能授权发送者和支付燃料费。
EIP-8141 支持多种应用场景，包括多重签名、可更换密钥的账户、量子抗性签名方案、原子操作以及使用其他代币支付燃料费等。该提案还可与隐私协议兼容，消除公共广播者带来的用户体验问题，并与 FOCIL（快速交易包含保证）形成互补。
Vitalik 表示，经过十多年研究和技术完善，EIP-8141 有望在一年内通过 Hegota 分叉实现。
深潮 TechFlow 消息，2 月 28 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：
Pippin（PIPPIN）涨 9.00%，现价 0.5915 美元；
Kite（KITE）涨 4.75%，现价 0.2549 美元；
PAX Gold（PAXG）涨 3.48%，现价 5,430.49 美元；
MemeCore（M）涨 2.65%，现价 1.47 美元；
Tether Gold（XAUT）涨 2.53%，现价 5,348.23 美元。
跌幅前五：
Decred（DCR）跌 16.58%，现价 29.84 美元；
KuCoin Token（KCS）跌 9.46%，现价 7.59 美元；
Arbitrum（ARB）跌 8.28%，现价 0.0934 美元；
Artificial Superintelligence Alliance（FET）跌 6.78%，现价 0.1484 美元；
Render（RENDER）跌 6.50%，现价 1.33 美元。
深潮 TechFlow 消息，2 月 28 日，据 HTX 行情数据显示，BTC 突破 65,000 美元，现报 65,029.96 美元，24 小时跌幅缩小至 1.80 %。
深潮 TechFlow 消息，2 月 28 日，据AXIOS网站：特朗普今日预计将不会发表全国讲话。（金十数据）
原文作者：137 Labs
就在今天（2026年2月28日），去中心化RWA交易平台麦通MSX正式宣布与美国合规资产代币化平台Republic达成战略合作，即将上线Pre-IPO专区。这一消息迅速刷屏加密圈，也让无数普通投资者看到了参与SpaceX、字节跳动等顶级独角兽的机会。
本文将为你拆解MSX这个新玩法的核心逻辑、运作机制，从散户到机构的不同视角分析它的价值点，特别是流动性设计的亮点。同时，聊聊资产质量、估值合理性等关键维度，最后盘点整个链上Pre-IPO赛道的现状与趋势。
Pre-IPO市场规模巨大，到2025年全球独角兽估值已接近39万亿人民币，年增长超 30%。过去25年，私募股权回报远超公开股市3倍以上，真正的大Alpha往往发生在上市前。但这个市场门槛极高：动辄百万美元起投、5–10年锁定期、二级市场还容易被炒到泡沫价。
MSX的玩法很简单却很硬核：通过区块链代币化，把真实股权碎片化、上链，让合格用户以低门槛参与。合作方Republic提供SEC合规通道，资产由受监管的第三方托管（如BitGo Trust Company）持有，确保代币1:1对应真实股份，类似Robinhood的经纪服务。
首期额度超1000万美元，覆盖10多家顶级独角兽（包括SpaceX、字节跳动等），具体标的和分配细节上线时公布。用户能更早捕捉真实增长，而不是等到IPO后高位接盘。
以SpaceX为例：2024年估值1800亿美元，到2026年初已飙到1.25万亿美元，两年6倍；私募股价从2021年的56美元/股涨到现在的527美元/股，4年多9倍。这跟过去BSC上的Beta Finance等DeFi项目有相似之处（都追求高频、高波动），但MSX更偏向合规的长期价值捕捉。如果未来能进一步拆分成更细粒度的链上交易或衍生品，想象空间会更大。不过目前仍受监管限制，流动性不会像纯DeFi那么自由。
•散户：传统Pre-IPO基本玩不起，锁死资金还看不到退出。MSX把门槛降到远低于百万级，让你在估值合理阶段就进场，避免二级市场泡沫。像SpaceX这种成熟独角兽，风险相对可控，潜在回报却能轻松几倍。代币化还提供更灵活的退出路径，极大改善体验。
•机构/高净值：能突破封闭圈子，扩展配置范围，同时保持合规。碎片化设计方便管理大额资产，但可能担心平台流动性和监管不确定性。
•普通用户：本质上是投资平权。过去只有少数人能分享字节跳动、SpaceX的增长，现在通过MSX有机会参与，全球视角下，这跟Robinhood欧洲版代币化独角兽的逻辑一脉相承。
流动性设计：Pre-IPO的最大痛点被部分解决
传统私募股权流动性极差，MSX的最大亮点在于引入短期赎回机制（针对部分资产）和技术优化的退出路径，流动性明显优于传统模式。虽然还达不到24/7自由交易，但对Pre-IPO来说已经是质的飞跃。实际效果如何，还需等上线后观察。
•合规与安全：依赖SEC监管+专业托管，避免空气币风险，但也牺牲了一些去中心化。
•资产质量：聚焦成熟后期独角兽（SpaceX业务先进、估值稳定增长；字节跳动现金流强劲），非高风险早期项目，整体优质。
•估值合理性：Pre-IPO阶段买入，能避开IPO泡沫，提供真实alpha。但宏观经济、IPO节奏仍会影响。
•风险：独角兽表现波动、IPO延迟、估值回调、监管变化等。
•扩展潜力：符合RWA大趋势（黑石BUIDL基金AUM已超29亿美元，全行业超240亿）。如果集成DEX或衍生品，流动性会进一步爆发。
链上Pre-IPO赛道全景：围墙正在松动
从Robinhood 2025年在欧洲试水代币化独角兽（OpenAI、SpaceX），到Republic的结构化合规发行，再到MSX把Pre-IPO纳入代币化版图，这个赛道正在快速成熟。目前主流形式多采用SPV（特殊目的载体）+代币结构，解决传统7–10年退出的流动性痛点。
1.PreStocks（Solana基）：代币化SpaceX、OpenAI等，支持无最低投资、24/7交易，2025年覆盖50+公司，更去中心化。
2.ADDX（新加坡）：数字证券交易所，代币化Pre-IPO股权+对冲基金，监管下二级交易，资产类更广。
3.Securitize（美国SEC注册）：发行合规安全代币，支持链上投票、分红、ATS交易，是MSX的灵感来源。
4.Backed Finance（xStocks，瑞士）：1:1背书股票/ETF，KYC后可DEX转移，零售友好。
5.Robinhood Stock Tokens（2025欧洲版）：基于Arbitrum的独角兽代币，24/7全球交易，直接竞争。
6.Jarsy/Ventuuals：实验型，前者SPV包裹股权，后者永续期货，低至0.01美元碎片化，更灵活但风险高。
7.Tokeny（欧洲）：机构级私募股权/基金代币化，监管合规。
8.BlackRock BUIDL等：链上基金（私募信贷），AUM超29亿，虽非纯股权，但展示RWA规模。
整体趋势是从实验到主流，零售倾斜明显。但挑战仍在：SEC/DLT监管、托管要求、非合格投资者准入等。MSX如果能融合DEX流动性或衍生品层，将进一步放大板块活力。
Pre-IPO的高墙正在被代币化+合规双轮驱动逐步拆除。MSX这一步，或许是2026年RWA最值得关注的落地事件之一。
深潮 TechFlow 消息，2 月 28 日，据区块链数据分析平台 Bubblemaps 监测，六名疑似内部人士在美国对伊朗实施军事打击前数小时进行押注，获利约 120 万美元。这些钱包大多在过去 24 小时内获得资金，专门针对 2 月 28 日进行投注，并在袭击发生前数小时买入”是”选项。
深潮 TechFlow 消息，2 月 28 日，据官方消息，JustLend DAO 现已正式启动 USDD 2.0 供应挖矿第 XV 阶段活动。本阶段于 2026年2月28日 20:00（新加坡时间）开启，将持续至 3月28日。用户通过在平台存入 $USDD 即可参与，本次供应挖矿年化收益率约为 5%，奖励将以 USDD 形式每周定期发放。欢迎广大用户参与存入、赚取收益并实现循环复投，共享去中心化金融红利。
深潮 TechFlow 消息，2 月 28 日，据 CertiK 监测，二月已确认因漏洞攻击造成的损失约为 3570 万美元，其中约 850 万美元归因于钓鱼攻击。这一数字是自 2025 年 3 月以来最低的月度损失额。
深潮 TechFlow 消息，2 月 28 日，据 Coindesk 报道，CoinGlass 数据显示，比特币永续合约资金费率降至 -6%，达到三个月内最低水平之一，显示在美国和以色列对伊朗实施打击后，比特币短暂跌至 63,000 美元时，市场出现激进的空头仓位。
同时，以币本位计价的未平仓合约量从 668,000 BTC 增至 687,000 BTC，表明尽管价格波动，市场参与度仍在增加。负资金费率通常意味着看空情绪浓厚，交易者愿意支付溢价维持空头仓位。
过去 24 小时内，加密货币市场共有超过 5 亿美元仓位被清算，其中多头清算量超过 4.2 亿美元。目前比特币正试图重返 64,000 美元水平，市场分析认为可能出现空头挤压行情。
深潮 TechFlow 消息，2 月 28 日，据伊朗国家电视台：伊朗绝不宽容或妥协，伊朗对以色列和美国的回应将持续到他们战败为止。美国在陆地、海洋和空中的所有利益都是合法的攻击目标。（金十数据）
深潮 TechFlow 消息，2 月 28 日，Bybit 推出“金”喜连连，邀友有奖限时活动，即日起至 2026 年 3 月 25 日 23:59 (UTC)，每成功邀请一位好友即可获得最高 $30 奖励，更有机会参与 $1,000,000 抽奖活动（100%中奖），赢取高达 1 盎司黄金奖励！
此外，通过 Bybit 理财申购 XAUT – 21 天储蓄产品，更可享 12% 年化加成。
深潮 TechFlow 消息，2 月 28 日，Bitget 上线新一期 CandyBomb，总奖池 340,000 枚 ROBO 。完成净充值、合约交易等任务，单人最高可得 2,272 枚 ROBO。
详细规则已在 Bitget 官方平台发布，用户点击「立即加入」按钮完成报名，方可参与活动。活动时间截止 3月7日 18:00 (UTC+8)。
深潮 TechFlow 消息，2 月 28 日，据 Cointelegraph 报道，稳定币发行商 Tether 在过去三年内冻结了约 42 亿美元与可疑犯罪活动相关的 USDT 代币。
报道称，大部分被冻结的资金是从 2023 年开始被限制的，这与监管机构和执法部门加强对加密货币相关欺诈和规避制裁行为的审查同步。Tether 可通过应监管要求在区块链上直接将钱包地址列入黑名单来冻结代币。
本周二，Tether 宣布协助美国司法部查封了近 6100 万美元与”杀猪盘”诈骗相关的 USDT。本月早些时候，该公司还应土耳其当局要求冻结了约 5.44 亿美元加密货币，这些资金与涉嫌非法在线博彩和洗钱活动有关。
深潮 TechFlow 消息，2 月 28 日，据AXIOS网站：美国总统特朗普预计将于当地时间周六上午再次向全国发表讲话。（金十数据）
深潮 TechFlow 消息，2 月 28 日，据金十数据报道，有市场消息称：伊朗向除阿曼外的所有海湾国家都发射了弹道导弹。
作者： Naman Bhansali
编译： 深潮 TechFlow
深潮导读：在新技术普及的初期，人们总会产生一种“技术平权”的幻觉：当摄影、音乐创作或软件开发变得轻而易举，竞争优势是否就会随之消失？Warp 创始人 Naman Bhansali 结合其从印度小镇跨越到 MIT 的个人经历，以及在 AI 领航 payroll 赛道的创业实践，深刻揭示了一个反直觉的真相：技术越是降低门槛（Floor），行业的天花板（Ceiling）反而升得越高。
在这个执行力变得廉价、甚至可以被 AI “振动编码”（vibecoded）的时代，作者认为真正的护城河已不再是单纯的流量分发，而是难以伪造的“审美”（Taste）、对复杂系统底层逻辑的深度洞察，以及愿意在十年尺度上持续复利的耐心。这篇文章不仅是对 AI 创业的冷思考，更是对“平民技术导致贵族结果”这一幂律法则的有力论证。
每当一项新技术降低了准入门槛，同样的预测总会接踵而至：既然现在每个人都能做到，那么谁都不再拥有优势。拍照手机让每个人都成了摄影师；Spotify 让每个人都成了音乐家；AI 则让每个人都成了软件开发者。
这类预测总是对了一半：底线（The floor）确实升高了。更多的人参与创造、更多的人发布产品、更多的人加入竞争。但这种预测总是忽略了天花板（The ceiling）。天花板上升的速度更快。而底线与天花板之间——即中位数水平与顶级水平之间——的差距并没有缩小，反而正在扩大。
这就是幂律法则（Power laws）的特征：它不在乎你的意图。平权的技术总是产生贵族化的结果。每一次都是如此。
AI 也不会例外，甚至会表现得更加极端。
当 Spotify 发布时，它做了一件真正激进的事：它让地球上的任何音乐人都能获得以前只有唱片公司、营销预算和极佳运气才能触及的分发渠道。结果是音乐产业的爆发——数百万新艺人涌现，数十亿首新歌发布。底线确实如承诺的那样升高了。
但随后发生的事是：顶尖 1% 的艺人现在捕获的播放量比例比 CD 时代还要大。不是变小了，而是变大了。更多的音乐、更多的竞争、更多寻找优质内容的途径，使得不再受地理位置或货架空间限制的听众们，纷纷向最顶尖的作品靠拢。Spotify 没有实现音乐的大同，它只是加剧了这场锦标赛。
同样的故事也发生在写作、摄影和软件领域。互联网催生了历史上数量最多的作者，但也产生了一个更残酷的注意力经济。更多的参与者，更高的顶层赌注，同样的基本形态：极少数人获取了绝大部分价值。
我们对此感到惊讶，是因为我们习惯用线性思维思考——我们期望生产力的提升能像往扁平容器里倒水一样均匀分布。但大多数复杂系统并非如此运作，它们从未如此。幂律分布并非市场的怪癖或技术的失信，它是大自然的默认设置。技术并没有创造它，技术只是揭示了它。
想想克莱伯定律（Kleiber’s Law）。在地球上的所有生物中——从细菌到蓝鲸，跨越 27 个数量级的体重规模——代谢率与体重的 0.75 次方成比例。鲸鱼的新陈代谢并非按比例的鲸鱼规模。这种关系是一个幂律，而且在几乎所有生命形态中都保持着极高的精度。没有人设计了这种分布，它仅仅是能量在复杂系统中遵循其内在逻辑时呈现的形态。
市场就是复杂系统，注意力是一种资源。当摩擦力消失——当地理、货架空间和分发成本不再起到缓冲作用时——市场会向其自然形态收敛。这个形态不是正态分布的钟形曲线，而是幂律。平权的故事与贵族化的结果并存，这正是为什么每项新技术都会让我们猝不及防。我们看到底线在升高，便假设天花板也在以同样的速度跟随。事实并非如此，天花板正在加速远离。
AI 对这一进程的推动将比以往任何技术都更快、更狠。底线正在实时升高——任何人都可以发布产品、设计界面、编写生产环境代码。但天花板也在升高，且升得更快。值得追问的问题是：究竟是什么决定了你最终的位置？
1981 年，史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）坚持认为初代 Macintosh 内部的电路板必须是美观的。不是外观，而是内部——那个客户永远看不到的部分。他的工程师觉得他疯了。但他没疯。他理解了一些容易被斥为完美主义、但实际上更接近某种证明的东西：你做任何事的方式，就是你做所有事的方式。一个能把隐蔽部分做得美观的人，并不是在表演质量，而是他在性格上就无法容忍发布任何次品。
这很重要，因为信任很难建立，却很容易在短时间内伪造。我们不断地运行启发式判断（Heuristics），试图搞清楚谁是真正的卓越，谁只是在表演卓越。凭证（Credentials）有帮助但可以被操纵；出身（Pedigree）有帮助但可以被继承。真正难以伪造的是审美（Taste）——即一种持久的、可观察到的、对某种无人要求的标准的高度坚持。乔布斯不必把电路板做得那么美。他这么做了，这件事本身就告诉了你，在你看不见的地方他会怎么做。
在过去十年的大部分时间里，这种信号在某种程度上被掩盖了。在 SaaS 的鼎盛时期（大约 2012 年到 2022 年），执行力变得如此标准化，以至于分发（Distribution）成了真正的稀缺资源。如果你能高效获取客户，建立销售机器，达到“40 原则”（Rule of 40）——产品本身几乎不重要。只要你的进入市场（Go-to-market）策略足够强，你就可以靠一个平庸的产品获胜。审美所发出的信号被淹没在增长指标的噪音中。
AI 彻底改变了信噪比。当任何人都可以在一个下午生成一个功能性的产品、精美的界面和可运行的代码库时，一件东西“是否好用”便不再是差异化因素。问题变成了：这东西是否真的卓越？这个人是否知道“好”与“卓越”（Insanely great）之间的区别？即使没人强迫，他们是否足够在乎去弥合那最后一点差距？
对于业务关键型软件（Business-critical software）来说尤其如此——那些处理发薪、合规、员工数据的系统。这些不是你可以随意试用并在下季度放弃的产品。切换成本是真实存在的，故障模式是严重的，部署系统的人要对后果负责。这意味着在签约之前，他们会运行所有的信任启发式判断。一个美观的产品是能发出的最响亮的信号之一。它在说：建造它的人很用心。他们在乎你肉眼可见的部分，这意味着他们也很可能在乎你看不见的部分。
在执行力廉价的世界里，审美就是工作量证明（Proof of work）。
这套逻辑一直成立，但在过去十年中，市场环境让它变得几乎不可见。曾几何时，软件行业最重要的技能甚至与软件本身无关。
在 2012 年到 2022 年间，SaaS 的核心架构已经定型。云基础设施廉价且标准化，开发工具趋于成熟。构建一个功能性产品虽然难，但那是一种“已被解决的难”——你可以通过招聘来搞定，遵循既定的模式，只要资源充足就能达到及格线。真正稀缺的、能将赢家与庸才区分开的是分发能力。你能否高效获取客户？能否建立可重复的销售动作？你是否足够了解单元经济模型（Unit economics），从而在正确的时刻为增长之火添柴加薪？
在那个环境下如鱼得水的创始人大多来自销售、咨询或金融领域。他们对那些在十年前听起来像天书的指标了如指掌：净金额留存率（NDR）、平均合同价值（ACV）、魔力指数（Magic number）、40 原则。他们生活在电子表格和销售管线审核中，在那个语境下，他们确实是正确的。SaaS 巅峰期催生了巅峰期的 SaaS 创始人。这是一种理性的演化适配。
但我却感到窒息。
我成长于印度一个拥有 2.5 亿人口的州的小镇。每年全印度只有大约三名学生能考入麻省理工学院（MIT）。毫无例外，他们都来自德里、孟买或班加罗尔昂贵的预科学校——那些专门为此目标而建立的机构。我是我所在州历史上第一个考入 MIT 的人。我提这件事不是为了炫耀，而是因为这是本文论点的一个微缩版：当准入门槛受限时，出身（Pedigree）预测结果；当准入门槛开放时，深耕的人（Deep people）总会胜出。 在一个满是出身名门者的房间里，我是一个靠深度取胜的筹码。这也是我唯一知道的下注方式。
我学习了物理、数学和计算机科学，在这些领域中，最深刻的洞察并非来自流程优化，而在于看到了别人错过的真相。我的硕士论文是关于分布式机器学习训练中的掉队者缓解（Straggler mitigation）：当你在大规模运行系统时，如果部分环节落后了，你该如何在不损害整体完整性的情况下优化这一约束。
当我二十出头看向创业世界时，我看到的是一个这些深度洞察都显得无关紧要的图景。市场的溢价给了“进入市场”（Go-to-market），而非产品本身。构建技术卓越的东西似乎显得有些天真——那被视为对“真游戏”（即获客、留存和销售速度）的干扰。
随后，在 2022 年底，环境变了。
ChatGPT 所展现的——以一种比多年研究论文更直观、更震撼的方式——是曲线已经弯曲了。一个新的 S 曲线已经开启。阶段性的转型（Phase transitions）不会奖励那些最能适应前一阶段的人，而是奖励那些能在别人还没看清价格前，就洞察到新阶段无限可能的人。
于是我辞掉工作，创立了 Warp。
这场赌注非常具体。美国有 800 多个税务机构——联邦、州、地方——每个都有自己的申报要求、截止日期和合规逻辑。这里没有 API，没有程序化的访问接口。几十年来，每个薪酬服务提供商（Payroll provider）都以同样的方式处理这个问题：堆人。成千上万的合规专家通过手动方式，在这些从未被设计为规模化运行的系统中周旋。传统巨头——ADP、Paylocity、Paychex——围绕这种复杂性建立了完整的商业模式，他们不是去解决复杂性，而是将其吸收进雇员人数中，并将成本转嫁给客户。
在 2022 年，我能看到 AI 智能体（Agents）还是脆弱的。但我也能看到改进的曲线。一个深耕于大规模分布式系统、近距离观察模型演进轨迹的人，可以下一场精准的赌注：当时脆弱的技术，在几年内将变得无比强大。所以我们下注了：从第一性原理出发构建一个 AI 原生平台，从该类别中最难的工作流切入——那个因为架构限制而导致传统巨头永远无法自动化的工作流。
现在，这个赌注正在兑现。但更宏观的一点在于模式识别。AI 时代的技术型创始人不仅拥有工程优势，更拥有洞察优势。他们能看到不同的切入点，下不同的赌注。他们能审视一个被所有人默认为“永久复杂”的系统，并追问：要实现真正的自动化需要什么？然后，关键在于，他们能亲手构建出答案。
巅峰 SaaS 时代的霸主是约束条件下的理性优化者。而 AI 正在移除这些约束，并安装新的约束。在新的环境下，稀缺资源不再是分发，而是洞察可能性的能力——以及将其构建到应有标准的审美与信念。但还有一个决定一切的第三变量，而这正是大多数 AI 时代的创始人们正在犯下灾难性错误的地方。
现在的创业圈流行着这样一个迷因（Meme）：你有两年的时间来逃离永久底层。快建、快融、要么退出（Exit）要么完蛋。
我理解这种心态从何而来。AI 的演进速度让人感到某种生存危机，抓住浪潮的窗口期似乎极窄。在 Twitter 上看到一夜成名故事的年轻人理所当然地认为，游戏的本质在于速度——赢家是那些在最短时间内跑得最快的人。
这在完全错误的维度上却是正确的。
执行速度确实至关重要。我对此深信不疑——这甚至刻在了我公司名字里（Warp）。但执行的速度不等同于视野的短浅。 在 AI 时代能够建立最具价值公司的创始人，不是那些冲刺两年就套现的人。而是那些冲刺十年，并享受复利的人。
短视主义错在：软件中最具价值的东西——私有数据、深度的客户关系、真实的切换成本、监管层面的专业知识——都需要数年时间积累，且无论竞争对手带来多少资本或 AI 能力，都无法被快速复制。当 Warp 为跨州公司处理发薪时，我们正在累积跨数千个司法管辖区的合规数据。每一个解决的税务通知、每一个处理过的边界案例、每一个完成的州政府登记，都在训练一个随着时间流逝而变得越来越难以被复制的系统。这不是一个功能点，这是一条护城河，它之所以存在，是因为我们以极高的质量深耕了足够长的时间，以至于它产生了质量密度。
这种复利在第一年是看不见的。在第二年若隐若现。到第五年，它就是游戏的全部。
Snowflake 的前 CEO Frank Slootman 曾建立并规模化了比现存任何人都多的软件公司，他对此言简意赅：要习惯于“不舒服”的状态。不是为了短跑，而是将其作为一种永久状态。初创公司早期的“战争迷雾”——那种方向迷失感、不完整的信息、以及不得不做出行动决策的要求——并不会在两年后消失。它只是在演变，新的不确定性会取代旧的。能够持久的创始人不是那些找到了确定性的人，而是那些学会了在迷雾中清晰移动的人。
构建一家公司是极其残酷的，这种残酷很难向没做过的人传达。你生活在持续的轻微恐惧中，并时不时被更高级别的恐怖所点缀。你在信息不全的情况下做出数千个决定，深知只要一连串错误的决定就会导致终结。你在 Twitter 上看到的那些“一夜成功”不仅是幂律分布中的离群值，更是离群值中的极端。根据这些案例来优化你的策略，就像是通过研究那些跑错路、误打误撞跑完 5 公里的人的成绩，来为马拉松做训练。
所以为什么要这么做？不是因为舒服，不是因为胜算大。而是因为对于某些人来说，不这样做就感觉不是在真正地生活。因为唯一比“从无到有构建某物”的恐惧更糟糕的，是“不曾尝试”所带来的无声窒息。
而且——如果你赌对了，如果你看到了别人尚未定价的真相，如果你在足够长的周期内以审美和信念去执行——结果将不仅是财务上的。你构建了一个真正改变人们工作方式的东西。你创造了一个人们热爱使用的产品。你在你亲手构建的事业中，雇佣并成就了那些在这里发挥出最佳水平的人。
这是一个十年的项目。AI 改变不了这一点，它从未改变。
AI 改变的是，对于那些能够坚持到最后看个究竟的创始人来说，这十年所能达到的天花板（Ceiling）。
那么，在这一切的彼岸，软件究竟会呈现出怎样的面貌？
乐观主义者说 AI 创造了富足——更多的产品、更多的建设者、更多的价值分配给更多的人。他们是对的。悲观主义者说 AI 摧毁了软件的护城河——任何东西都可以在一个下午被复制，防御性已死。他们也部分正确。但这两派都盯着底线（The floor），没人关注天花板（The ceiling）。
未来会出现成千上万的单点解决方案（Point solutions）——微小、功能性、由 AI 生成的工具，足以胜任解决某些狭窄的问题。其中许多甚至不是由公司构建的，而是由个人或内部团队为了解决自己的痛点而开发的。对于某些低门槛、易替换的软件类别，市场将实现真正的民主化。底线很高，竞争异常激烈，利润空间则薄如蝉翼。
但对于业务关键型软件（Business-critical software）——那些处理资金流动、合规、员工数据和法律风险的系统——情况则截然不同。这些是容错率极低的工作流。当发薪系统故障时，员工就拿不到钱；当税务申报出错时，国税局（IRS）会上门；当福利缴纳在开放投保期断档时，真实的人会失去保障。选择软件的人必须为后果负责。这种责任感是无法外包给一个在下午靠“感性编码”（vibecoded）拼凑出来的 AI 的。
对于这些工作流，企业将继续信任供应商。在这些供应商中，“赢家通吃”的动态将比前几代软件更加极端。 这不仅是因为网络效应更强（尽管事实的确如此），更因为一个在大规模运行、于数百万次交易和数千个合规边缘案例中积累私有数据的 AI 原生平台，其复利优势让后来者几乎无法实现“原地起跳式”的追赶。护城河不再是一个功能集，而是在一个惩罚错误的领域中，长期维持高标准运营所沉淀下来的质量。
这意味着软件市场的整合程度将超过 SaaS 时代。我预计十年后的 HR 和发薪领域，不会出现 20 家各占个位数市场份额的公司。我预计会由两到三个平台占据绝大部分价值，而一长串单点解决方案则几乎分不到一杯羹。同样的模式将发生在每一个合规复杂性、数据积累和切换成本共同发挥作用的软件类别中。
处于这些分布顶端的公司看起来会非常相似：由具有真实产品审美的技术型人才创立；从第一天起就构建在 AI 原生架构上；在那些现任巨头如果不拆解现有业务就无法做出结构性响应的市场中运营。他们很早就下了一场独特的洞察力赌注——看到了 AI 创造的某种尚未被定价的真相——然后坚持了足够长的时间，直到复利变得清晰可见。
我一直在抽象地描述这类创始人。但我非常清楚他是谁，因为我正努力成为他。
我在 2022 年创立 Warp，是因为我相信员工运营的整个堆栈——发薪、税务合规、福利、入职、设备管理、HR 流程——都建立在手工劳动和旧架构的基础之上，而 AI 可以彻底取代它们。不是改进，而是取代。老牌巨头通过将复杂性吸收进员工人数中建立了价值十亿美元的业务；而我们将通过从源头上消除复杂性来建立事业。
三年的时间证明了这一赌注。自推出以来，我们已经处理了超过 5 亿美元的交易，正在快速增长，并为那些构建世界上最重要技术的公司提供服务。每个月，我们积累的合规数据、处理过的边缘案例、构建的集成，都让平台变得更难以被复制，对客户也更有价值。护城河尚在早期，但它已经初具规模，并且正在加速。
我告诉你这些，并不是因为 Warp 的成功是命中注定的——在幂律分布的世界里，没有什么事是命中注定的——而是因为引导我们走到这里的逻辑，正是我在全文中描述的逻辑：看到真相。比任何人都钻得更深。建立一个无需外部压力也能维持的高标准。坚持足够长的时间，去看看你是否正确。
AI 时代的卓越公司，将由那些理解了以下道理的人建立：准入从未是稀缺资源，洞察力（Insight）才是；执行力从未是护城河，审美（Taste）才是；速度从未是优势，深度（Depth）才是。
幂律法则不在乎你的意图。但它奖赏正确的意图。
深潮 TechFlow 消息，2 月 28 日，据据纽约时报报道：美国官员预计伊朗的袭击行动将持续数日，甚至可能持续数周。（金十数据）
深潮 TechFlow 消息，2 月 28 日，特朗普家族加密项目 WLFI 今日凌晨发布 USD1 实时链上储备金证明页面，USD1 稳定币已实现 100% 完全抵押，当前储备金额达 4,711,622,821.11 美元。
截至 2026 年 2 月 28 日 08:46:08，USD1 总供应量为 4,711,598,238.81 枚，分布在多个区块链网络上。以太坊网络上的 USD1 供应量最高，约 19.6 亿枚，其次是 BNB Chain 的 18.6 亿枚。Solana 网络上的 USD1 供应量约为 8.7 亿枚，而 Tron 和 Aptos 网络上分别有约 1000 万枚和 650 万枚的 USD1。
撰文：Ada，深潮 TechFlow
庞若鸣在 Meta 的工位还没坐热，就走了。
2025 年 7 月，扎克伯格用一份总价超过 2 亿美元的多年薪酬方案，从苹果手里抢走了这位 AI 基础设施领域最抢手的华人工程师。庞若鸣被安排进 Meta 超级智能实验室，负责搭建下一代 AI 模型的基础设施。
7 个月后，OpenAI 把他挖走了。
据 The Information 报道，OpenAI 对庞若鸣展开了长达数月的招募攻势。尽管庞若鸣曾告诉同事“自己在 Meta 工作得非常愉快”，但最终还是选择了离开。据彭博社报道，他在 Meta 的薪酬方案与里程碑挂钩，提前离职意味着放弃大部分未兑现的股权。
2 亿美元，买不了 7 个月的忠诚。
这不是一个简单的跳槽故事。
庞若鸣不是第一个走的。
上周，Meta 超级智能实验室开发者平台产品负责人 Mat Velloso 也宣布离职，此人去年 7 月从谷歌 DeepMind 离职加入 Meta，待了不到 8 个月。再往前推，2025 年 11 月，在 Meta 待了 12 年的图灵奖得主、首席 AI 科学家 Yann LeCun 宣布离职创业，做他一直鼓吹的“世界模型”。Geoffrey Hinton 的核心弟子、Meta 生成式 AI 研究副总裁 Russ Salakhutdinov 也在近期官宣离开。
要理解 Meta AI 的人才流失，得先理解 Llama 4 到底有多伤。
2025 年 4 月，Meta 高调发布 Llama 4 系列的 Scout 和 Maverick 模型。官方的纸面数据堪称华丽，声称在 MATH-500 和 GPQA Diamond 等核心基准测试（Benchmark）中，全面压制了 GPT-4.5 和 Claude Sonnet 3.7。
然而，这款承载着 Meta 野心的旗舰模型，在开源社区的第三方独立盲测中迅速“现了原形”，实际泛化与推理能力与宣传出现了断崖式落差。面对社区的强烈质疑，首席 AI 科学家 Yann LeCun 最终承认，团队在测试阶段“使用了不同的模型版本来跑不同的测试集，以优化最终得分”。
在严谨的 AI 学术界与工程界，这触碰了不可饶恕的红线。换句话说，团队把 Llama 4 训练成了一台只会做往年真题的“小镇做题家”，而非真正拥有前沿智能的“优等生”。考数学就给你看数学卷王，考编程就给你看编程卷王，每个单项测试看起来都很强，但实际上这不是同一个模型。
这在 AI 学术界叫“摘樱桃”，在应试教育界叫“替考”。
对一向以“开源灯塔”自居的 Meta 而言，这场风波直接摧毁了其在开发者生态中最宝贵的信任资产。它的直接代价是，扎克伯格对原有 GenAI 团队的工程底线“彻底失去信心”，并由此拉开了后续空降高管、架空核心基建部门的序幕。
他花了 143 亿到 150 亿美元收购数据标注公司 Scale AI 49%的股份，把 28 岁的 Scale AI CEO Alexandr Wang 空降为 Meta 首席 AI 官，成立 Meta 超级智能实验室（MSL）。图灵奖得主 LeCun 在新架构中需要向这位 28 岁的年轻人汇报。10 月，Meta 裁撤 MSL 约 600 个岗位，包括 LeCun 一手创建的 FAIR 研究部门的成员。
而原计划在 2025 年夏天发布的旗舰模型 Llama 4 Behemoth 也被一再推迟，从夏天推到秋天，最终无限期搁置。
Meta 转而开发代号为“Avocado”的下一代文本模型和代号为“Mango”的图像/视频模型。据报道，Avocado 的目标是对标 GPT-5 和 Gemini 3 Ultra。原定 2025 年底交付，因为性能测试和训练优化不达标，推迟到 2026 年第一季度。Meta 正在考虑将其闭源发布，放弃 Llama 系列一贯的开源传统。
Meta 在 AI 模型上犯了两个致命错误。第一是对 benchmark 造假，这直接摧毁了开发者社区的信任；第二是把 FAIR 这种需要十年磨一剑的基础研究部门，硬塞进一个追求季度 KPI 的产品组织里。这两件事加起来，就是现在人才流失的根本原因。
人才在跑，芯片也出了问题。
据 The Information 报道，Meta 上周砍掉了其内部正在开发的最先进 AI 训练芯片项目。
Meta 的自研芯片计划叫 MTIA（Meta Training and Inference Accelerator）。公司的初始路线图雄心勃勃：MTIA v4 代号“Santa Barbara”、v5 代号“Olympus”、v6 代号“Universal Core”计划在 2026 到 2028 年间陆续交付。其中 Olympus 被设计为 Meta 首款基于 2nm chiplet 架构的芯片，目标是同时覆盖高端模型训练和实时推理，最终取代英伟达在 Meta 训练集群中的角色。
现在，这个最先进的训练芯片被砍了。
Meta 并非没有进展，MTIA 在推理端有了一些成果。代号“Iris”的 MTIA v3 推理芯片已经在 Meta 的数据中心大规模部署，主要用于 Facebook Reels 和 Instagram 的推荐系统，据称降低了 40%到 44%的总体拥有成本。但推理和训练是两回事。推理是跑模型，训练是练模型。Meta 能自己做推理芯片，但造不出能跟英伟达正面刚的训练芯片。
历史上这不是第一次。2022 年，Meta 曾尝试自研推理芯片，在小规模部署中失败后直接放弃，转头给英伟达下了大单。
自研芯片受挫，直接加速了 Meta 的外购狂潮。
2026 年 1 月，Meta 宣布今年的资本支出预算为 1150 亿到 1350 亿美元，几乎是去年 722 亿美元的两倍。这笔钱的大头，都要花在芯片上。
10 天之内，三笔大单接连落地：
2 月 17 日，Meta 与英伟达签署多年期、跨代际战略合作协议。Meta 将部署“数百万颗”英伟达 Blackwell 和新一代 Vera Rubin GPU，外加 Grace 独立 CPU。分析师估计交易规模在数百亿美元级别，Meta 成为全球第一家大规模部署英伟达 Grace 独立 CPU 的超算客户。
2 月 24 日，Meta 与 AMD 签署价值 600 亿到 1000 亿美元的多年期芯片协议。Meta 将采购 AMD 最新的 MI450 系列 GPU 和第六代 EPYC CPU。作为交易的一部分，AMD 向 Meta 发行了最多 1.6 亿股普通股的认股权证，相当于 AMD 约 10%的股份，以每股 0.01 美元的价格，按交付里程碑分批归属。
2 月 26 日，据 The Information 报道，Meta 与谷歌签署了一份价值数十亿美元的多年期协议，租用谷歌云的 TPU 芯片来训练和运行其下一代大语言模型。同时，双方还在讨论 Meta 从 2027 年起直接购买 TPU 部署到自己的数据中心。
一家社交媒体公司，在 10 天内同时向三家芯片供应商下了可能总计超过千亿美元的订单。
这不是多元化布局。这是恐慌性采购。
Meta 为什么这么急？
第一，自研芯片指望不上了。最先进的训练芯片项目被砍，意味着 Meta 在可预见的未来只能靠外购来满足 AI 训练需求。推理端的 MTIA 芯片能处理推荐系统这类成熟业务，但要训练 Avocado 这种对标 GPT-5 的前沿模型，必须用英伟达或同等级别的硬件。
第二，竞争对手不会等。OpenAI 已经拿到了从微软、软银到阿联酋主权基金的海量资源。Anthropic 锁定了谷歌和亚马逊各 100 万颗 TPU 和 Trainium 芯片的供应。谷歌 Gemini 3 完全在 TPU 上训练完成。Meta 如果拿不到足够的算力，连赛道的入场券都保不住。
第三，可能也是最根本的，扎克伯格需要用“购买力”来弥补“研发力”的不足。Llama 4 翻车、核心人才流失、自研芯片受挫，这三件事叠加在一起，让 Meta 的 AI 叙事在华尔街面前变得脆弱。此刻签下英伟达、AMD、谷歌三家的大单，至少释放一个信号：我们有钱，我们在买，我们没有放弃。
Meta 现在的策略就是，搞不定软件就砸硬件，留不住人就买芯片。但 AI 竞赛不是一个靠写支票就能赢的游戏。算力是必要条件，不是充分条件。没有顶级的模型团队和清晰的技术路线，再多的芯片也只是仓库里的昂贵存货。
回头看 Meta 在 2 月份的三笔交易，一个有趣的细节被大多数人忽略了。
Meta 向英伟达买的是当前的 Blackwell 和未来的 Vera Rubin；与 AMD 的交易，买的是 MI450 和未来的 MI455X；向谷歌租的是当前的 Ironwood TPU，计划明年直接购买。
三家供应商，三套完全不同的硬件架构和软件生态。
这意味着 Meta 要在英伟达的 CUDA、AMD 的 ROCm 和谷歌的 XLA/JAX 三套截然不同的底层生态中反复横跳。多供应商策略固然能分散供应链风险、压低硬件采购溢价，但这将带来指数级飙升的工程复杂度。
这正是 Meta 当前最致命的软肋，要让一个万亿参数的模型在这三套底层编程模型完全不同硬件上都能高效训练，需要的不只是懂 CUDA 的工程师，而是能从零搭建跨平台训练框架的架构师。
这种人全世界可能不超过 100 个。庞若鸣是其中之一。
花 1000 亿美元买进全球最复杂的硬件组合，同时却在流失能驾驭这些硬件的大脑，这才是扎克伯格这场豪赌中最魔幻的画面。
把镜头拉远一点看，扎克伯格在过去 18 个月对 AI 的操作路径，和他当年 All In 元宇宙的节奏惊人地相似：
看到趋势，重金投入，大举招人，遇到挫折，战略急转，再重金投入。
2021 到 2023 年是元宇宙，结果每年亏上百亿，最后股价从 380 美元跌到 88 美元。2024 到 2026 年是 AI，同样是不计代价地砸钱、频繁的组织重组，同样是「信我，我有 vision」的叙事。
不同的是，这次 AI 的风口确实比元宇宙实在得多。而 Meta 有钱烧，其广告业务产生了充沛的现金流，2025 年第四季度 Meta 营收 599 亿美元，同比增长 24%。
问题在于：钱能买到芯片，买到算力，甚至是工位上坐着的人，但买不到留下来的人。
庞若鸣选择了 OpenAI，Russ Salakhutdinov 选择了离开， LeCun 选择了创业。
扎克伯格现在的赌注是，只要买到足够多的芯片、建好足够大的数据中心、花足够多的钱，总能找到或者培养出能用这些资源的人。
这个赌注可能成立。Meta 毕竟是世界上最有钱的科技公司之一，超过 1000 亿美元的经营现金流是它最坚固的护城河。从 OpenAI 到 Anthropic、从谷歌到其他竞争对手，Meta 都在持续挖人。据量子位报道，Meta 超级智能团队 44 人中，近 40% 来自 OpenAI。
但 AI 竞赛的残酷之处在于，算力储备、人才名单、模型表现都是是公开的，Llama 4 的 benchmark 造假事件证明，在这个行业里，你没有办法靠 PPT 和公关来维持领先。
市场最终只认一样东西：你的模型够不够好。
AI 军备竞赛进入 2026 年，食物链的排序已经初步清晰：
顶端是 OpenAI 和谷歌。OpenAI 有最强的模型、最大的用户基数和最激进的融资。谷歌有自研芯片、自研模型以及自研云基础设施的完整垂直整合。Anthropic 紧随其后，靠 Claude 模型的产品力和谷歌、亚马逊的双线算力供应，稳居第一梯队。
Meta? 它砸了最多的钱、签了最多的芯片合同、做了最频繁的组织重组，但到目前为止，还没有拿出一个能让市场信服的前沿模型。
Meta 的 AI 故事有点像 2005 年的雅虎。当时雅虎也是互联网最有钱的公司之一，也在疯狂收购和砸钱，但就是做不出谷歌那样的搜索引擎。钱不是万能的。扎克伯格需要想清楚是，Meta 到底要在 AI 上做什么，而不是看到什么热就买什么。
当然，写 Meta 的讣告还为时过早。35.8 亿月活用户、599 亿美元的季度营收、全球最大的社交数据集，这些是任何竞争对手都难以复制的资产。
如果代号 Avocado 的下一代模型能在 2026 年如期交付并重返第一梯队，扎克伯格所有的砸钱与重组都会被包装成“力挽狂澜的战略魄力”。但如果再次不及预期，那这 1350 亿美元换来的，将只是一座座通电发热的硅晶圆仓库。
毕竟，硅谷的 AI 军备竞赛从来不缺挥舞支票的超级买家。缺的是，知道如何用这些算力炼出未来的人。
深潮 TechFlow 消息，2 月 28 日，据链上分析平台 Lookonchain（@lookonchain）监测，一个名为”Roeyha2026″的新钱包地址在 11 小时前创建，并投入 5 万美元押注美国将在 2026 年 3 月 1 日前对伊朗发动打击。目前该钱包已获利 9.68 万美元。
深潮 TechFlow 消息，2 月 28 日，据 Onchain Lens（@OnchainLens）监测，在市场下行期间，地址为”0x172″的鲸鱼从 Aave 借入 700 万美元 USDC，并以 1,865 美元的价格购买了 3,753 枚 ETH。该鲸鱼目前持有 15,964 枚 ETH，价值约 2,968 万美元。
深潮 TechFlow 消息，2 月 28 日，据金十数据报道，特朗普在“真实社交”平台发布的一段8分钟视频中证实，美国已对伊朗发动“重大作战行动”，并对伊朗喊话称，“等行动结束，接管你们的政府”。特朗普表示，德黑兰方面的“威胁行径直接危及美国、美军、海外军事基地以及全球盟友”。他宣称伊朗“试图重建核计划、研发远程导弹”。特朗普还宣称：“我们将摧毁他们的导弹”“彻底消灭他们的海军”。特朗普在讲话中要求伊朗伊斯兰革命卫队“放下武器”，否则“将面临必死结局”。他说，“等我们行动结束，接管你们的政府。”
过去一年，AI的进化速度依然在刷新想象：百模大战硝烟未散，AI Agent应用席卷而来，OpenClaw的横空出世更是将这场狂欢推向高潮。但一个尴尬的事实始终悬而未决：无论是能编程的大模型，还是能操控界面的AI Agent，它们能帮你生成内容、操作软件，却无法替你完成支付；能调取海量数据，却无法完成一笔真实的交易。想要让 AI Agent 真正落地，必须打通资金流这一步。
为此，波场TRON生态内的AI原生平台AINFT正式上线了AI Agent新基建——Bank of AI，专为AI Agent打造“金融操作系统”，致力于让每一个AI Agent都能真正拥有完整的金融行为能力。
AINFT的使命不是重复造轮子，而是提供一套“开箱即用”的金融SDK，它不仅深度集成x402支付协议、链上身份认证协议8004，更推出AI大模型服务接口标准MCP Server、AI模型拓展能力Skills，以及OpenClaw Extension等组件，开发者仅需几行代码，即可为AI Agent一键接入自动支付、链上身份、DeFi操作等完整金融能力，实现AI Agent从“决策”到“链上交易”的完整闭环。
截至目前，AINFT平台用户规模已突破42万。其AI聚合平台汇集了全球顶尖AI大模型，随着AI Agent新基建的上线，AINFT正形成“聚合AI能力+智能金融底座”的双轮驱动格局。当全球最前沿的大模型能力与完整的链上金融能力在此交汇，AINFT与波场TRON生态共同铺就的，正是一张让AI智能、数据与资金自由涌动的全球化智能交易网络。
要理解 AINFT AI Agent新基建的价值，首先必须审视当前 AI Agent 面临的生存悖论。在现有的互联网架构中，AI Agent虽然拥有了超越人类的信息处理能力与执行策划能力。但在经济层面，它们依然是“无行为能力人”：AI Agent没有银行账户，没有身份，无法独立参与经济活动，无法让闲置资金产生收益，它就始终只能扮演“工具”的角色，这极大地限制了 AI Agent 的潜能与商业闭环。
AINFT的使命，就是打破这一枷锁。
作为波场TRON生态内领先的Web3原生AI平台，AINFT已经完成了第一步：连接主流AI大模型。平台支持ChatGPT、Claude、Gemini等全球顶尖AI大模型，通过标准化的API接口，向开发者和AI Agent开放调用能力，让每一个AI Agent都能轻松拥有“最强大脑”。
但让AI拥有“大脑”只是序章，要让这些智能体真正融入数字经济，它们必须拥有自己的“经济身份”、“支付能力”，以及“理财能力”。为此，AINFT正式推出一站式AI Agent链上支付基础设施Bank of AI，打造AI Agent专属的、完整的一站式金融操作系统，其核心工作是将区块链世界中分散的资产、身份、交易等底层金融基础设施，封装为AI Agent可理解、可调用、可组合的系统级能力。目前，AINFT AI Agent 新基建现已完成对波场 TRON 和 BNB Chain 两大主流公链的深度集成。这套能力矩阵由四大核心模块构成：
AI Agent要真正参与经济活动，面临的第一道门槛就是“支付”。x402的出现，为AI Agent量身打造了可行的支付方案。x402是一套轻量级、低成本的链上支付协议，专为高频、微额、自动化的AI Agent支付场景设计。其核心机制之一是通过交易打包与批量结算，将多笔微支付聚合为单笔链上交易，从而将单次成本分摊至可忽略不计的水平。
目前，AINFT AI Agent新基建已为开发者提供 x402 SDK。仅需几行代码，即可为AI Agent接入完整的链上支付功能，开发者无需理解智能合约、无需管理私钥、无需关心底层Gas逻辑。兼容TRON与BNB Chain两大主流公链的同时，AINFT还提供了 0 Gas补贴，让AI Agent真正实现支付自由。
解决了“机器怎么付钱”的支付难题后，接下来要面对的则是AI Agent的“信任”问题。在区块链的匿名网络中，如何确信屏幕对面的 AI Agent 值得托付？AINFT 给出的答案是：身份上链，代码为证。
通过8004 SDK，开发者仅需几行代码，即可为AI Agent注册链上数字身份，这相当于给每个 Agent 发放了一张“数字身份证”。这张“身份证”不仅赋予了AI Agent持有资产的资格，更真实记录了它的能力认证与历史信用。每一次成功履约、每一笔按时结算，都会被自动写入这份档案，成为AI Agent的数字“职业认证”，为AI Agent搭建起了最底层的信任基石。
拥有支付能力和身份证明的AI Agent，已经可以像一个独立经济主体完成自主交易并积累信誉。但一个完整的经济主体不仅需要“花钱”，更需要让资金流动起来。例如，将闲置资产投入DeFi协议获取收益、根据市场变化动态调整配置、在多条链之间灵活调度资金。
AINFT为AI Agent设计的链上金融操作模块，正是为此而生。这一模块包含两大核心组件：MCP协议层与Skills技能库，两者共同构成AI Agent接入链上金融世界的“操作系统”。
MCP协议层是AINFT为AI Agent定义的统一交互协议。它解决了AI与区块链之间的“语言鸿沟”，将复杂的链上操作（如交易构建、Gas估算、合约调用、状态验证等）封装为一组标准化的、AI可理解的高阶接口。简单来说，MCP相当于为AI Agent装上了一套“区块链通用翻译器”，让AI Agent无需理解不同协议的底层差异，只需发送简单指令，即可完成复杂链上交互。
Skills技能库本质是一套可复用、标准化的 AI Agent 能力模块，相当于为 AI Agent 量身打造的链上操作手册，可实现链上能力的快速复用，进一步降低开发成本。AINFT AI Agent 新基建现已内置多款高频 Skills，覆盖代币交易、链上支付、身份验证等核心场景。
OpenClaw是AI Agent开发领域应用广泛的框架之一。AINFT为其打造了原生扩展插件OpenClaw Extension，它能够让任何OpenClaw的AI Agent，在接入后即刻获得完整的链上金融能力，使其无需定制开发，即可独立完成支付交易、链上身份认证、DeFi协议交互等复杂操作。这一层的存在，让AI Agent拥有了闭环的商业落地能力。
四大模块的协同运转，让AI Agent可以自动支付、积累信用、配置资产，甚至与其他AI Agent完成复杂的商业协作。当每一个AI Agent都能像独立经济主体一样在数字世界里自由交易、相互协作、持续进化，一个由AI Agent驱动的智能经济网络正在悄然成形。
想要构建AI Agent金融网络，技术架构的先进性固然重要，但基础设施的成败往往取决于它所植根的土壤。在区块链世界中，资金沉淀的深度、交易发生的频次、用户积累的广度、操作成本的高低，这些指标共同构成一个价值网络最扎实的生存基底。
从这个维度审视，波场TRON的价值便清晰浮现。作为全球最活跃的稳定币流通网络，它承载着加密支付的真实脉搏。据TRONSCAN数据显示，波场TRON链上流通的 USDT 规模已超854亿，占据了全球稳定币市场的半壁江山，对于人类用户而言，这可能只是意味着转账便宜。但对于 AI Agent 而言，这构成了生存的基础。AI Agent支付具有高频、小额、7×24 小时不间断的特征，而波场TRON的USDT支付基础以及低廉的手续费和极高的吞吐量（TPS），天然契合 AI Agent的微支付场景，足以支持AI Agent在金融领域的规模化应用。
更重要的是，波场TRON的USDT支付已在全球范围内获得广泛验证。据CoinDesk发布的《2025年Q3波场网络报告》显示，波场TRON在单笔金额低于1,000美元的USDT零售转账市场中占据高达65%的全球份额，稳居首位。这意味着，全球每三笔稳定币小额交易中，就有两笔在波场TRON网络上完成，这套支付基础设施早已承载起海量真实需求，为AI Agent的规模化落地提供了最扎实的底盘。
而 AINFT AI Agent新基建的出现，也为波场TRON庞大的流动性找到了一个新的出口。未来，这些资金将开始在大量的 AI Agent 之间流转。每一个AI Agent，都将是一个潜在的高频交易节点。这不仅将为波场TRON网络带来前所未有的链上活跃度，更将进一步夯实波场 TRON 作为全球金融基础设施的地位，使其不仅是稳定币流动的“大动脉”，更成为驱动未来AI Agent经济运转的“智能心脏”。
在此基础之上，AINFT构建的标准化金融协议，成为了连接波场TRON生态资金与全球智能的关键纽带。波场TRON的现有生态与AINFT的协同，也将产生深远的化学反应。
一方面，它能够为波场TRON DeFi 协议注入多元流动性。波场TRON生态内已沉淀起成熟的DeFi基础设施，以SUN.io为例，作为波场TRON生态核心的去中心化交易与稳定币兑换平台，其智能路由系统已全面升级，用户可在单笔交易中跨越 SunSwap V1/V2/V3、Curve、PSM 及 HTX-SUN 等多流动性池完成最优路径兑换。在借贷赛道，JustLend DAO也稳定保持着60亿美元以上的锁仓量，为市场提供健康稳定的借贷利率区间。
通过MCP Server和Skills插件体系，AI Agent能够无缝接入SUN.io、JustLend DAO等主流DeFi协议，自动完成兑换、质押、借贷等操作来赚取收益，这不仅让AI Agent真正拥有了“理财增值”的能力，更将极大地提升波场TRON生态的市场深度与资金效率。当AI Agent作为高频、理性的交易节点大规模涌入，波场TRON DeFi生态也将迎来强劲的活跃度与流动性增量。
另一方面，这一协同全面激活了 AINFT 的商业价值，构建起“智能决策+金融执行”的关键能力闭环。这主要归功于两大核心架构的深度交互：其一是作为“智能底座”的 AINFT 大模型聚合平台，它一站式聚合了全球主流大模型，为 AI Agent提供强大的认知、分析与决策算力。其二是作为“商业化引擎”的 AINFT AI Agent 新基建，它为生态内的 AI Agent 赋予了完整的链上金融能力与核心接口。聚合平台负责“出谋划策”，新基建负责“资金执行”，两者协作彻底打通了AI Agent从“技术能力”向“真金白银”转化的最后一公里。
综上所述，通过将自动支付、身份认证和金融操作模块化，AINFT 极大地降低了 AI Agent参与链上经济的门槛。随着这套新基建的逐步完善，一个由AI Agent自主驱动的智能经济网络正在波场TRON生态中加速成形。这不仅为Web3注入了真实的、可持续的业务增量，更预示着一个全新智能体经济秩序的诞生。
深潮 TechFlow 消息，02 月 28 日，市场消息：俄罗斯正考虑暂停和平谈判，除非乌克兰放弃部分领土。(金十)
深潮 TechFlow 消息，02 月 28 日，美国总统特朗普：不久前，美国在伊朗发动了重大作战行动。(金十)
深潮 TechFlow 消息，02 月 28 日，据链上分析师 Onchain Lens（@OnchainLens）监测，巨鲸“ pension-usdt.eth ” 此前开立的 1,000 BTC 、 3 倍杠杆多头仓位在以色列袭击伊朗、市场大幅下跌后，目前浮亏超过 330 万美元。
深潮 TechFlow 消息，02 月 28 日，据 CoinGecko 数据，过去 24 小时，Upbit 交易量达 17.16 亿美元，上升 53.75%，交易量排行前五的代币分别为：
XRP（交易量占比 14.13%，成交额约 2.43 亿美元）
SAHARA（交易量占比 11.13%，成交额约 1.91 亿美元）
BTC（交易量占比 8.07%，成交额约 1.38 亿美元）
ETH（交易量占比 6.68%，成交额约 1.15 亿美元）
USDT（交易量占比 5.63%，成交额约 9,662 万美元）
深潮 TechFlow 消息，02 月 28 日，据 21 财经报道，为配合债券市场使用代币化技术，港府将提供指引，厘清债权证持有人登记册可用分布式分类账备存，并探索电子签署发行文件、推动不记名债券电子化。上海金融与发展实验室首席专家、主任曾刚认为，这是香港推动数字货币与传统金融深度融合的关键制度性突破，港府提供指引后分布式账本的登记记录将获得明确的法律效力，等同于打通了传统金融基础设施与数字资产协议层之间的“语言转换器”，使机构在合规框架内放心部署相关技术。
深潮 TechFlow 消息，02 月 28 日，《纽约时报》援引美国官员消息称：美国对伊朗的空袭正在进行中。(金十)
深潮 TechFlow 消息，02 月 28 日，据央视新闻报道，一名以色列安全官员表示，针对伊朗的袭击是以色列和美国共同行动的结果。
深潮 TechFlow 消息，02 月 28 日，以色列初步报告称，伊朗总统佩泽希齐扬遭遇刺杀未遂。(金十)
深潮 TechFlow 消息，02 月 28 日，据香港经济日报报道，港股上市公司酷派集团披露已斥资约 3889 万港元（498 万美元）购买 3.9 万股比特币财库公司 Strategy 股份，此外该公司还披露沽出 390份 MSTR 卖出看涨期权（即 Short Call），涉及 3.9 万股，收取权利金为 51,210 美元（约 4 万港元），相关认购期权到期日为 3月 6 日，行使价为 150 美元，较 MSTR 周五收市价的 129.50 美元高出 15.8%。假设所有 MSTR 认购期权获行使，连同期权金及出售股份，酷派集团预期将确认收益约 92 万美元（约 719 万港元）。
深潮 TechFlow 消息，02 月 28 日，HTX 行情显示，BTC 跌破 64000 美元，现报 63731 美元，24 小时跌幅为 6.03%。
深潮 TechFlow 消息，02 月 28 日，HTX 行情显示，SOL 跌破 80 美元，现报 80.21 美元，24 小时跌幅为 7.56%。
深潮 TechFlow 消息，02 月 28 日，以色列国防部长：以色列已对伊朗发动预防性打击。(金十)
深潮 TechFlow 消息，02 月 28 日，据官方数据显示，纳斯达克上市比特币矿企 Bitdeer 本周卖出 166 枚比特币，净流入量为 0 枚。
作者：库里，深潮 TechFlow
前几天有张照片，在网上很火。
印度搞了个 AI 峰会，总理莫迪站在台上，两边站着一排硅谷大佬。合影环节，莫迪拉起旁边人的手举过头顶，其他人也跟着手拉手，场面很团结。
但，只有两个人没有牵手。
OpenAI 的 CEO 和 Anthropic 的 CEO，也就是 ChatGPT 和 Claude 背后的两家公司的老板，站在彼此旁边，各自举了个拳头。
不拉手，不对视，像两个被老师安排坐同桌的冤家。
这两家公司这几年打得不可开交，Claude 是从 OpenAI 出走的团队做的，两家抢用户、抢企业客户、抢融资，今年超级碗期间 Anthropic 还专门花钱买广告嘲讽 ChatGPT 要上广告。
所以不牵手，正常。
不过，今天他们牵手了。因为五角大楼。
事情是这样的。
Anthropic，就是 Claude 背后的公司，去年跟美国国防部签了一份最高 2 亿美元的合同。Claude 是第一个被部署到美军机密网络里的 AI 模型，帮着处理情报分析、任务规划这些工作。
但 Anthropic 在合同里画了两条红线：
Claude 不能用于大规模监控美国公民，也不能用于没有人类参与的自主武器。（参考阅读：Anthropic 身份危机的七十二小时）
只是，五角大楼不接受。
他们的要求是四个字：不受限制。买了工具就该随便用，你一家科技公司凭什么告诉美国军方能做什么不能做什么。
上周二，国防部长 Hegseth 当面给 Anthropic 的 CEO 下了最后通牒：周五下午 5 点 01 分之前答应，否则后果自负。
Anthropic 没答应。
他们的 CEO 发了一份公开声明，大意是：我们深知 AI 对美国国防的重要性，但在少数情况下，AI 会损害而不是捍卫民主价值。我们无法凭良心接受这个要求。
五角大楼的谈判代表、国防部副部长 Emil Michael 随后在社交媒体上骂他是骗子，说他有上帝情结，拿国家安全开玩笑。
然后，意想不到的事情发生了。
OpenAI 和 Google 的员工，总共 400 多人签了一封联名公开信，标题叫”我们不会被分化”。
信里说，五角大楼正在挨个找 AI 公司谈判，想让其他人答应 Anthropic 不肯答应的条件，用恐惧把每家公司分化开来。
OpenAI 的 CEO 也给全体员工发了内部信，说 OpenAI 跟 Anthropic 有同样的红线：
不搞大规模监控，不搞自主杀伤性武器。
就在几天前还不肯拉手的两家公司，突然因为五角大楼站在了同一边。
不过这种团结，可能也就持续了几个小时。
周五下午 5 点 01 分，五角大楼的最后通牒到期。Anthropic 没有签字。
一家估值 3800 亿美元的美国科技公司，顶着 2 亿美元合同作废的风险，拒绝了美国国防部。搁在以前，这种事最多就是解约换个供应商。但这次华盛顿的反应完全不是商业级别的。
特朗普大概一个小时后就在 Truth Social 上发了帖子，管 Anthropic 叫”左翼疯子”，说他们试图凌驾于宪法之上，拿美国军人的命开玩笑。
他要求所有联邦机构立即停止使用 Anthropic 的技术。
紧接着，美国国防部长 Hegseth 宣布将 Anthropic 列为”供应链安全风险”。这个标签平时是留给华为这种公司用的。意思很明确，所有跟美军做生意的承包商，都不能再碰 Anthropic 的产品。
Anthropic 说自己会打官司的。
而同一个晚上，之前还在保持同一立场的 OpenAI ，却跟五角大楼签了协议。
OpenAI 拿到了什么？
Claude 被踢出去之后留下的位置：美军机密网络的 AI 供应商。不过 OpenAI 向五角大楼提了三个条件，不搞大规模监控，不搞自主武器，高风险决策必须有人类参与。
五角大楼说，行。
你没看错。被 Anthropic 磨了几周都不肯接受的条件，换一家公司提出来，几天就谈妥了？
当然，两边的方案不是完全一样的。
Anthropic 多要了一层东西：他们认为现在的法律跟不上 AI 的能力，比如 AI 可以把你的定位数据、浏览记录、社交媒体信息全部合法购买、合法聚合，最后效果等同于监控，但每一步都不违法。
Anthropic 说你光写”不搞监控”四个字没用，这个漏洞得堵上。OpenAI 没有坚持这一点，他们接受了五角大楼的说法，现行法律够用了。
但如果你觉得这只是一个条款分歧，那就太天真了。这场谈判从一开始就不只是谈条款。
白宫 AI 沙皇 David Sacks 早就公开批过 Anthropic 搞”woke AI”（意识形态先行，搞政治正确那一套）；五角大楼有高级官员对媒体说过，Dario 的问题是意识形态驱动的，”我们知道我们在跟谁打交道”。
Elon Musk 的 xAI，本身就是 Anthropic 的直接竞争对手，他这周在 X 上反复攻击 Anthropic，说这家公司”仇恨西方文明”。
而 Anthropic 的 CEO 去年没去特朗普的就职典礼。OpenAI 的 CEO 去了。
所以我们来整理一下发生了什么。
同样的原则，同样的红线，Anthropic 因为多要了一层保障、站错了队、摆错了姿态，被标记成了跟华为一个级别的所谓的美国国家安全威胁。
OpenAI 少要了一层，关系处得好，拿到了合同。你说这是原则的胜利，还是原则的定价？
五角大楼的合同被抵制，其实也不是第一次了。
2018 年，Google 有 4000 多名员工签了请愿书，十几个人辞职，抗议公司参与五角大楼一个叫 Project Maven 的项目。那个项目用 AI 分析无人机拍到的视频，帮军方更快地识别目标。
Google 最后退出了。没续约走了。员工赢了。
8 年过去了，同样的争议又来了一轮。但这一次规则完全变了。一家美国公司说我可以做军方的生意，但有两件事不能做。美国政府的回应是把它踢出整个联邦体系。
而且”供应链安全风险”这个标签的杀伤力远不止丢掉一份 2 亿美元的合同。
Anthropic 今年的收入大概在 140 亿美元左右，2 亿合同连零头都不算。但这个标签的意思是，任何跟美军有业务往来的公司，都不能用 Claude。
这些公司不需要认同五角大楼的立场，它们只需要做一道风险评估：继续用 Claude，可能丢掉政府合同；换一个模型，什么事都没有。
选择很容易。这就是这件事真正的信号。
Anthropic 扛不扛得住不重要，重要的是下一家公司还敢不敢扛。它会看看这个结果，看看坚持原则的成本，然后做一个非常理性的决定。
回头再看那张印度的照片，所有人手拉手举过头顶，只有他俩各自握着拳头。
也许这才是常态。
AI 公司的原则可以一样，但手不一定牵得上。
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