月度归档： 2025 年 5 月

深潮 TechFlow 消息，5 月 27 日，据官方公告显示，Bitget 宣布已上线 U 本位 HUMA、ZBCN 永续合约，杠杆区间均为1-20倍。合约交易 BOT 将同步开放。

此外，可参与 CandyBomb 专场，合约交易瓜分 300,000 枚HUMA，活动开放时间为 5 月 26 日 22:00 至 6 月 2 日 22:00（UTC+8）。

深潮 TechFlow 消息，5 月 27 日，据官方消息， Alpaca Finance 宣布开始逐步关停其所有产品和服务。Alpaca Finance 表示，这一决定是经过内部深入讨论和全面评估后做出的，目的是确保社区利益并实现安全有序的退出。此前币安已下架 ALPACA。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据 Artemis 数据显示，过去七日Injective净流入 1.31 亿美元，Polygon PoS 净流入 2300 万美元；Ethereum净流出 8120 万美元，Berachain 净流出 5340 万美元。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据金融时报报道，特朗普家族控股的Trump Media and Technology Group(TMTG)计划筹集30亿美元用于购买比特币等加密货币。据金融时报报道，该公司拟通过20亿美元股权融资和10亿美元可转换债券实现这一目标。此举类似于MicroStrategy的投资策略，该公司通过大规模购买比特币使市值飙升至1000亿美元以上。此计划可能在拉斯维加斯加密货币大会前宣布，特朗普家族成员及政府高官将出席该会议。特朗普政府已明确表态支持加密货币发展，总统本人誓言将美国打造为”全球加密货币之都”。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据官方公告，火币HTX已于5月26日上线HUMA/USDT永续合约，最高杠杆20倍。同时，火币HTX于5月26日23:30至6月2日23:30（UTC+8）启动HUMA合约交易派对，总奖池高达10,000美元。
活动期间，用户完成报名，并参与HUMA/USDT合约交易，累计有效交易额≥10,000 USDT，即可根据交易额排名瓜分奖池；合约新用户完成HUMA/USDT合约交易还将获得专属福利。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，HTX行情显示，BTC重回110000美元上方，现报110289美元，24小时涨幅为2.95%。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据Coinbase Assets，德国用户现已可在Coinbase平台交易包括Rocket Pool（RPL）、Reserve Rights（RSR）、Pudgy Penguins（PENGU）、Renzo（REZ）、Aethir（ATH）、Syrup（SYRUP）、Pendle（PENDLE）与Layer3（L3）在内的8种加密资产。用户可通过官网或移动端应用进行买卖、兑换、转账及存储操作。

深潮 TechFlow 消息，5 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 1.78 亿美元，其中，多单爆仓 7998.96 万美元，空单爆仓 9815.15 万美元。全球共有 76,416 人被爆仓 ，最大单笔爆仓单发生在 Binance – ETHUSDT 价值 152.18万美元。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据链上分析平台 Lookonchain（@lookonchain）监测，8 个月前，DBzhEX 地址花费 7.22 万美元购买了 3094 万枚 LABUBU，现在价值 126 万美元。

他还在 7 个月前花费 52.7 万美元购买了 1914 万枚 LUCE，最高时价值 574 万美元，但现已跌至仅 16.4 万美元，将 520 万美元的浮盈转为 36.3 万美元的亏损。
 

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，Solana Labs联合创始人toly（@aeyakovenko）在社交平台发文，建议加密货币项目创始人应每季度进行一次”事前反思”练习，为可能出现的极端市场下跌做好准备。他提出三个关键问题：若市场暴跌95%，创始人应考虑在市场恢复前18个月重点开发什么产品、组建什么样的核心团队，以及是否有足够的短期国库券现金储备支撑运营。这一建议旨在帮助加密创业者提前规划，在熊市中保持项目生存和发展能力。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据金十数据援引外媒报道，欧盟计划加快与美国的贸易谈判。欧盟委员会发言人周一表示：“谈判现在有了新的动力，欧盟委员会主席冯德莱恩周日与特朗普进行了电话交谈，他们同意加快贸易谈判进程，并保持密切联系。”通话之后，特朗普将原定对欧盟征收50%关税的截止日期推迟了一个多月，至7月9日，以进行进一步的谈判。特朗普周日在接受记者采访时表示：“我们进行了非常愉快的通话，我同意推迟。”

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据官方消息，Web3交易构建工具”Brian”正式宣布终止运营。该项目始于2023年6月ETHPrague黑客松，旨在通过AI将文本指令转化为区块链交易，曾获得多项奖项和种子前投资。尽管经历了封闭测试、公测和正式发布阶段，但随着AI代理热潮兴起，Brian失去了市场先发优势。创始团队表示，投资者过度关注代币发行和投机，而非实际应用价值，导致项目未能完成种子轮融资。团队决定归还剩余资金并关闭项目。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据分析师余烬监测，James Wynn于今日早晨平掉价值10亿美元的空单后，下午在Hyperliquid上开设高杠杆多头仓位。其以40倍杠杆做多1,594枚BTC，仓位价值约1.75亿美元，开仓价109,813美元，清算价105,734美元；另以10倍杠杆做多约1.42万亿枚PEPE，仓位价值1971万美元。其近两日均为下午建仓、早晨平仓策略。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据官方消息，YZi Labs宣布投资Avalon Labs，后者正在构建比特币链上资本市场。Avalon Labs通过比特币支持的稳定币USDa、借贷服务、收益账户和信用卡，将比特币从单纯的价值储存转变为实用金融资产。目前Avalon生态系统已锁定超5亿美元总价值，服务超过20,000个比特币和30万活跃用户。USDa已成为DeFiLlama上第二大CDP。此次融资将用于推进监管合规和机构借贷业务。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据官方公告，币安在币安广场推出「实时交易」这一创新功能，通过实时交易功能，用户可以观看创作者和经验丰富的交易者直播。实时交易功能自 2025 年 05 月 26 日起，在币安官网和币安 App 上线。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据Crypto In America报道，美国众议院金融服务委员会主席French Hill宣布将于6月4日举行加密市场结构听证会，并计划于6月10日进行标记会议，力争在特朗普总统设定的8月4日截止日期前完成立法。与此同时，GENIUS稳定币法案在参议院遭遇民主党和部分共和党议员阻挠，正经历新一轮修正。SEC加密任务组已举行104次行业会议，包括与Ripple Labs的讨论，展现出与前任主席Gary Gensler截然不同的开放态度。本周虽然国会休会，但比特币年度大会将在拉斯维加斯举行，副总统J.D. Vance、白宫加密与AI沙皇David Sacks等重量级人物将出席，Crypto in America将进行现场报道。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，Hippo官方表示，明天开始回购并销毁 HIPPO 。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，链上数据显示，今日20:59（UTC+8），Grayscale旗下多个比特币信托地址共向Coinbase Prime转出约820.1枚BTC，按当时价格合计约9,485万美元。其中最大一笔为619.9枚BTC（约6807万美元）。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据链上分析师 Onchain Lens（@OnchainLens）监测，某巨鲸在 HyperLiquid 存入约 346 万美元 USDC，并开设了 10 倍杠杆的 BTC 做多仓位。同时，该巨鲸还质押了 591,864 枚 HYPE，当前浮动盈利约 1120 万美元。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据Cointelegraph报道，巴基斯坦总理谢里夫已任命巴基斯坦加密委员会CEO比拉尔·本·萨基布为区块链和加密事务特别助理，即刻生效。萨基布将以部长级身份服务，但不领取薪资或官方福利。此举是巴基斯坦推动数字资产发展的系列举措之一，此前该国已分配2000兆瓦剩余电力专用于比特币挖矿和AI中心，并支持成立巴基斯坦数字资产管理局(PDAA)。作为特别助理，萨基布将负责起草符合FATF标准的加密法规，启动国家支持的比特币挖矿项目，并推动区块链技术在政务、土地记录和金融领域的应用。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，Bitget 在创新区和 Web3 区上线 World Liberty Financial USD（USD1）。充值和交易通道现已开放，提现通道将于 5 月 27 日 19:00（UTC+8）开放。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，Huma Finance 官方发文宣布，HUMA 空投申领已于今日晚间 8:30 开放。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，Monad Foundation 将于 6 月 8 日在深圳举办首次 Blitz 黑客松活动，该活动为期一天，旨在为 Builder、创新者、社区达人提供一个互相交流、感受​ Monad 卓越性能并构建创新 Web3 应用的平台。本次活动仅设置 70 个参与名额，Monad 将在报名者中选拔，重点考察技能、潜力以及加入 Monad 开发之旅的热情。

活动当天：上午将开展深入了解 Monad 架构和开发工具的研讨会；下午将是黑客松时间，参与者将围绕竞赛主题在 Monad 上构建应用并在 Testnet 上进行实验，可单人参赛也可多人组队（最多 3 人）；晚上将进行创意展示并公布获胜者，获胜者将由现场观众投票选出。

本次活动共设立 2000 美元奖金：第一名获得 1000 美元；第 2 名获得 600 美元；第 3 名获得 400 美元。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，埃隆·马斯克近日确认，社交平台X即将推出名为”X Money”的新功能，将为用户提供支付和银行服务，进一步推动该平台向”全能应用”转型。马斯克表示，该功能将首先以”非常有限的测试版”形式推出，并强调”当涉及人们的储蓄时，必须格外谨慎”。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据官方公告，币安将上线HUMAUSDT永续合约，最高支持75倍杠杆。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据金十数据报道，特朗普延长美国对欧盟商品的关税期限后，黄金期货价格下跌。特朗普周日表示，他将把对欧盟商品加征50%关税的计划推迟至7月9日，这改善了市场风险情绪，降低了对避险资产的需求。瑞士联合银行分析师伊佩克・厄兹卡尔代斯卡亚在一份报告中指出，欧盟作为一个整体是美国最大的贸易伙伴，紧张局势加剧可能轻易引发风险资产的更广泛抛售。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，火币HTX披萨节活动圆满收官。官方数据显示，活动期间，超50万人次参与平台相关活动，平台累计发放奖励约752,350 USDT，披萨节红包狂欢活动中，超21万人次领取，单人最高达99 USDT。

另外，平台用户和交易数据在此期间（5月20日-5月25日）全面飙升。用户量方面：新增用户超23.9万，仅5月22日一天新增即超过6.4万用户。交易量方面：现货交易人数环比增长28.6%，合约交易环比提升35%，赚币持仓金额环比增长32.3%，OTC入金笔数激增66.3%，全平台迎来一波加密狂欢热潮。

据悉，本次活动由火币HTX携手钻石赞助商SunPump、JUST Protocol、APENFT、BitTorrent、WINkLink、Steem及铂金赞助商Levva、ChainGPT、MEVerse联合举办，覆盖现货、合约、C2C、赚币及社区互动场景，充分展示平台生态活力。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据Michael Saylor表示，Strategy以约4.271亿美元购入4,020枚BTC，平均买入价为106,237美元。今年截至目前，该公司BTC投资年化收益率达16.8%。目前总持仓达580,250枚BTC，累计投入约406.1亿美元，平均成本为69,979美元。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据Bitwise分析师预测，比特币投资将在三大新兴引擎推动下迎来爆发性增长：机构投资者、上市公司和国家政府。报告显示，机构投资者预计到2025年底将投入约1200亿美元，2026年底将超过3000亿美元。自2024年比特币现货ETF推出以来，投资者结构已发生显著转变，2025年5月加密ETF总投资额创下近1880亿美元的历史新高。大型财富管理平台如摩根大通和高盛可能分配600亿至6000亿美元投资比特币。同时，若国家将1%黄金储备转为比特币，将带来超320亿美元投资，美国亲加密法案可能进一步推动各州政府投资高达450亿美元。（DLnews）

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据金十数据报道，美国总统特朗普表示世界各国都希望与我们达成贸易协议。看到这样，令人感到非常欣慰。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据链上分析平台 Lookonchain（@lookonchain）分析，四大技术指标均显示BTC尚未达到本轮牛市顶点。彩虹图预测本周期比特币价格有望突破20万美元；RSI指数为71.35，相较历史峰值仍有上升空间；200周移动平均线热图呈蓝色区域，表明价格尚未触顶；2年期移动平均乘数显示当前价格处于红绿线之间，未达顶部信号。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据分析师余烬监测，某巨鲸在最近 4 天内从币安提取了 553.9 枚 BTC，价值约 6082 万美元，价格为 109,810 美元。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据官方消息，LBank 已于5月26日19:00（SGT）首发上线Caila（CA），并开放CA/USDT交易对。目前，充币业务已开放，提币业务将于5月27日19:00开放。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，根据官方消息，SunPump宣布正式启动CEX联盟，联合多家头部交易所共同支持TRON链上优质Meme项目。该联盟将筛选市值超50万美元且链上表现稳定的项目，为其提供快速上市通道、联合营销支持及全生态活动资源（包括空投、交易竞赛等）。此举旨在加速TRON Meme生态繁荣，标志着SunPump在推动Meme文化创新方面迈出重要一步。

撰文：Oliver，火星财经

2025 年 5 月，比特币作为「数字黄金」的叙事持续升温，全球范围内多家企业宣布购买或计划购买比特币，试图通过这一去中心化资产对冲通胀、提升估值或重塑财务战略。从瑞典的健康科技公司到中国的纺织巨头，再到印尼的金融科技企业，这些新玩家以多样化的融资方式进入比特币市场，展现了加密资产在传统行业中的渗透力。

企业比特币投资概览

以下表格总结了 2025 年 5 月新增的五家企业的比特币投资计划：

1. H100 Group AB：瑞典健康科技的比特币储备先锋

瑞典健康科技公司 H100 Group AB 在 5 月 25 日宣布通过一轮 220 万美元的融资执行比特币储备战略，成为瑞典首家公开将比特币纳入资产负债表的上市公司。据 Cointelegraph 报道，此次融资由 Blockstream CEO Adam Back 领投，他个人出资约 140 万美元，其余 80 万美元来自多家投资机构。资金通过 0% 利率的可转债形式注入，计划购入约 20.18 枚比特币，加上此前 5 月 22 日购入的 4.39 枚，总持仓预计达到 24.57 枚 BTC。

H100 的融资结构颇具创新：可转债将于 2028 年 6 月 15 日到期，期间可按每股 1.3 瑞典克朗（约 0.11 美元）转换为公司股份，且若股价连续 60 日上涨超 33%，公司可强制转股。这种设计降低了融资成本，同时为投资者提供了分享公司成长的机会。H100 表示，比特币代表「个体自主」的价值观，与其健康科技使命契合。市场反应热烈，自 5 月 22 日宣布购币计划以来，公司股价累计上涨超 40%。

尽管 H100 的比特币持仓规模较小，仅占其资产负债表的一小部分，但 Adam Back 的参与为其增添了可信度。作为比特币领域的先驱，Back 通过 Blockstream 推动 Layer-2 技术和矿业发展，其背书可能激励更多欧洲企业效仿。H100 的策略更像是谨慎试水，而非全面转型，反映了中小型企业进入比特币市场的保守态度。

2. DDC Enterprise：中国服装物流的比特币豪赌

中国上市公司 DDC Enterprise 在 5 月 16 日宣布计划购买 5000 枚比特币，价值约 5 亿美元，成为中国企业比特币投资的领跑者。据 Bitcoin Magazine 和 X 平台动态，DDC 从事服装和物流业务，通过增发普通股筹集资金，旨在建立战略比特币储备。这一计划迅速引发热议，X 平台用户指出，DDC 可能效仿 MicroStrategy，通过比特币投资推高股价，同时对冲全球贸易不确定性。

DDC 的动机与其行业背景密切相关。服装和物流行业面临供应链成本上升和关税压力，比特币作为抗通胀资产的吸引力日益凸显。此外，中国香港等地区对加密资产的监管环境逐步开放，为 DDC 提供了操作空间。宣布购币计划后，DDC 股价短期上涨约 25%，显示市场对其策略的初步认可。

然而，5000 枚比特币的购买需要巨额资金，增发股份可能稀释股东权益。中国大陆对加密货币的监管仍存不确定性，DDC 需在合规框架内谨慎操作。尽管如此，其高调布局可能激励更多亚洲企业加入比特币热潮，成为中国市场的重要风向标。

3. Addentax：中国纺织企业的 8000 枚比特币计划

同在 5 月 16 日，中国纺织和物流公司 Addentax（纳斯达克：ATXG）宣布通过发行新股筹资，计划购买高达 8000 枚比特币及其他加密货币，总价值约 8 亿美元。据 Cointelegraph 和 X 平台消息，Addentax 的这一决定标志着其从传统制造业向加密资产领域的转型尝试，试图通过比特币投资提升估值和市场关注度。

Addentax 的策略比 DDC 更为激进，8000 枚比特币的计划若成功，将使其成为中国企业中比特币持仓最大的公司之一。然而，这一计划引发争议。X 平台用户质疑 Addentax 的现金流能否支持如此大规模的投资，担心其可能通过高杠杆操作放大风险。纺织行业利润率较低，受全球贸易战影响较大，比特币可能被视为摆脱业务瓶颈的突破口。

Addentax 的购币计划需面对市场波动和监管双重考验。中国对加密货币的监管政策可能限制其操作灵活性，而增发股份可能导致股权稀释。尽管如此，其大胆布局显示了中国企业在全球比特币热潮中的雄心，可能引发更多传统行业效仿。

4. DigiAsia：印尼金融科技的利润再投资模式

印尼金融科技公司 DigiAsia（纳斯达克：FAAS）在 5 月 20 日宣布计划筹集 1 亿美元用于购买比特币，并承诺将未来高达 50% 的净利润用于持续增持。据 X 平台消息，这一计划推动 DigiAsia 股价短期内飙升近 90%，显示市场对其激进策略的追捧。

DigiAsia 的策略独具特色。相较于直接融资购币，其将比特币投资与盈利能力挂钩，显示出对长期持仓的信心。公司表示，比特币能对冲印尼盾贬值风险，并吸引全球投资者关注。印尼作为东南亚最大的经济体，加密货币采用率快速增长，DigiAsia 的举措可能推动更多本地企业效仿。

然而，DigiAsia 通过借贷和质押比特币获取收益的模式可能放大财务风险。比特币价格的剧烈波动可能导致流动性危机，而印尼对加密货币的监管仍较保守，需投入更多合规成本。尽管如此，其利润再投资的模式为现金流充裕的企业提供了新思路，可能成为新兴市场企业的模板。

5. Basel：新加坡医疗集团的 10 亿美元比特币收购

新加坡骨科医疗集团 Basel 在 5 月 23 日宣布与「比特币持有者联盟」达成协议，通过增发普通股购买 1 万枚比特币，价值约 10 亿美元。据@chairbtc 透露，Basel 的策略与 MicroStrategy 高度相似，利用投资人资金购买比特币，依靠价格增长回报股东。

Basel 的加入为医疗行业对比特币的采用增添了新案例。作为一家专注于骨科医疗的高科技企业，Basel 面临高研发成本和市场竞争压力，比特币投资可能被视为分散风险和提升回报的手段。X 平台用户将其称为「微策略的亚洲翻版」，认为其可能通过比特币吸引全球资本，弥补行业增长瓶颈。

1 万枚比特币的计划对 Basel 的财务结构提出高要求。增发股份可能导致股权稀释，而比特币的高波动性可能影响资产负债表稳定性。新加坡对加密货币的监管较为严格，Basel 需确保合规。尽管如此，其大胆布局显示了亚洲企业在比特币热潮中的雄心，可能引发医疗行业的连锁反应。

热潮的驱动因素

2025 年 5 月的比特币投资热潮由多重因素推动，反映了全球企业和市场的复杂动态：

1. 宏观经济不确定性：全球通胀、地缘政治和关税政策的不确定性促使企业寻求抗通胀资产。比特币的 2100 万枚固定供应和去中心化特性使其成为对冲货币贬值的理想选择。例如，DigiAsia 明确提到比特币能抵御印尼盾贬值风险。

2. MicroStrategy 的标杆效应：MicroStrategy 通过持有超 25 万枚比特币实现股价飙升 220%，为其他企业提供了模板。Basel 和 DDC 的增发购币策略明显受其启发，试图复制这一成功路径。

3. 监管环境改善：美国特朗普政府上台后，加密友好政策预期增强，例如提议建立国家比特币储备。亚洲地区如香港和新加坡的监管框架日益清晰，为企业提供了合规基础。

4. 市场情绪与投机：H100 和 DigiAsia 股价的暴涨显示，市场对「比特币概念股」充满热情。企业通过高调宣布购币计划吸引散户资金，推动估值短期内快速攀升。

Jim Chanos 的视角：投机与套利的晴雨表

华尔街知名大空头 Jim Chanos 的观点为这一热潮提供了另一视角。据 CNBC 报道，Chanos 同时押注比特币并做空 MicroStrategy，试图通过套利捕捉市场非理性情绪。他将这一交易比喻为「以 1 美元买入比特币，以 2.5 美元卖出 MicroStrategy 股票」，认为 MicroStrategy 的股价被散户狂热推高，估值远超其比特币持仓的实际价值。

Chanos 的逻辑直白而犀利：MicroStrategy 过去一年股价飙升 220%，远超比特币同期 70% 的涨幅，显示出估值泡沫。他进一步指出，部分效仿 MicroStrategy 的公司通过高调宣布比特币投资吸引散户资金，推销「溢价估值」的想法，这种模式「荒谬」且不可持续。Chanos 的交易不仅是针对 MicroStrategy 的估值挑战，也是对整个加密市场投机生态的洞察。他认为，这一策略不仅是套利的晴雨表，也是散户投机情绪的指标。

Chanos 的观点揭示了比特币热潮的双面性。一方面，企业购币反映了对比特币长期价值的认可，尤其在特朗普的加密友好政策和关税预期推高通胀的背景下。另一方面，市场情绪的狂热可能掩盖基本面的薄弱，部分公司利用比特币投资作为短期炒作工具，而非基于理性决策。Chanos 的做空策略提醒投资者，需警惕「比特币概念股」的估值陷阱，尤其在市场回调时，过度依赖散户热情的公司可能面临崩盘风险。

结语：数字黄金的十字路口

2025 年 5 月的比特币投资热潮是一场全球企业的集体实验。从 H100 的谨慎试水到 Addentax 的豪赌，再到 Chanos 的华尔街博弈，这些故事交织出数字资产时代的复杂图景。企业通过比特币寻求突破，投资者在狂热与理性间寻找平衡，而市场则在波动中寻找方向。这不仅是资本对「数字黄金」的押注，也是对未来金融体系的探索。在这个十字路口，每一步抉择都可能重塑行业格局，也可能成为投机泡沫的注脚。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据官方页面显示，Binance Alpha 上线 Huma Finance (HUMA) 。

撰文：Token Dispatch, Thejaswini M A

编译：Block unicorn

前言

孙宇晨（贾斯汀·孙）：这位中国出生的加密货币亿万富翁创立了波场（TRON），以 1.4 亿美元收购了 BitTorrent，花 460 万美元与沃伦·巴菲特共进午餐，吃了一根价值 620 万美元的香蕉，并且刚刚以 2000 万美元的持仓成为了特朗普模因币的「榜一大哥」。

从北京大学历史系学生到加密货币界最具争议性的人物之一，孙宇晨通过激进的营销、战略性收购和在监管者面前始终领先一步的天赋，建立了自己的帝国。

一个曾面临美国证券交易委员会（SEC）欺诈指控的人是如何成为总统晚宴贵宾的？

在这些宣传噱头和监管斗争的背后，隐藏着一个更复杂的问题：这位有远见的创业家是精明的营销者，还是危险的机会主义者？

从西宁到世界舞台

孙宇晨的加密货币崛起之路始于中国青海省的偏远城市西宁，他于 1990 年 7 月 30 日出生在那里。

他的家庭背景提供了稳定但并非特权的生活——父亲管理一家国有企业，母亲在成为记者前是一名小学教师，已故的祖父曾担任西宁市分管教育的副市长。

正是他的学术成就，让他得以进入中国精英圈。

在北京大学，中国最负盛名的学府之一，孙宇晨主修历史，同时通过以独立候选人身份竞选学生会主席（虽未成功）展现了他的宣传天赋。

2011 年，他登上《亚洲周刊》封面，标志着他作为中国知识分子圈子里一个引人注目的年轻声音的崛起。

他在美国的硕士学习为他带来了加密货币的突破。2012 年，孙宇晨在宾夕法尼亚大学攻读东亚研究硕士期间，读到了一篇关于比特币的文章。

他成为了比特币的早期投资者，为日后价值数十亿美元的加密货币帝国奠定了基础。

孙宇晨的教育在由阿里巴巴创始人马云创办的湖畔大学中继续，这是一所精英商学院。据报道，他是该项目最年轻的毕业生，获得了接触中国创业精英的机会，以及定义他职业生涯的交易思维。

社交媒体的序幕

在进入区块链领域之前，孙宇晨在中国竞争激烈的社交媒体领域初露锋芒。

毕业后，孙宇晨一头扎进了加密货币的世界。

瑞波实验室（2013 年）：孙宇晨在加密货币领域的第一个重要角色是大中华区瑞波实验室的首席代表和顾问。这让他亲眼见证了区块链技术的实际运作方式以及如何应对亚洲的监管环境。

陪我（2014 年）：在波场之前，孙宇晨创立了「陪我」，被描述为「 Tinder 与直播聊天室的音频混合体」。用户通过 10 秒的语音样本进行连接，该应用曾在中国大受欢迎。

「陪我」的成功为孙宇晨赢得了早期的认可：他荣登《福布斯》「亚洲 30 位 30 岁以下创业者」（2015-2017）以及中国中央电视台的认可，称他为值得关注的年轻企业家。

但孙宇晨有着更大的计划。音频社交应用只是热身。

到了 2017 年，孙宇晨积累了足够的区块链知识和人脉网络，为他的下一个事业——将他推向加密货币创业家顶尖行列的项目——做好了准备。

波场 TRON 的起源

2017 年，26 岁的孙宇晨创立了波场，旨在「去中心化互联网」，打造一个基于区块链的内容娱乐系统。时机恰到好处……但也令人怀疑。

孙宇晨在 2017 年 9 月启动了波场的首次代币发行（ICO），就在中国政府全面禁止 ICO 的几天前。是巧合吗？据报道，孙宇晨提前得到了禁令即将来临的消息，匆忙完成代币销售，在窗口关闭前筹集了约 7000 万美元。

销售完成后，孙宇晨立即离开中国前往美国，实际上将波场的运营转移到了海外。这是明智之举还是早有预谋？由你来判断。

此举并非没有争议。批评者指责孙宇晨基于监管内幕信息进行内幕交易，而支持者则称赞他果断行动保护了投资者资金。

到 2018 年，波场推出了自己的区块链网络，从以太坊中迁移，成为一个能够以极低成本每秒处理数千笔交易的独立平台。

几乎与此同时，批评者指责波场的白皮书抄袭了以太坊和点对点文件系统星际文件系统（IPFS）的部分内容，且未注明出处。孙宇晨辩称是中英文版本之间的翻译错误，但「借用创意」的名声却挥之不去。

尽管存在争议，波场的发展依然迅速。到 2020 年，它已成为市值排名前 15 的加密货币，涵盖了从去中心化金融（DeFi）项目到博彩去中心化应用（dApps）等各种应用。

除了技术指标之外，波场 TRON 还实现了众多区块链项目难以企及的现实效用：现实世界的实用性。该网络承载着众多博彩应用程序、内容平台和金融服务（MetaWin、LUMINIOUS、JustLend DAO、SunSwap 和 B ridgers），为全球数百万用户提供了服务。

孙宇晨通过 APENFT 基金会进一步扩展到传统艺术领域，通过 NFT 技术连接实体与数字艺术市场。他的高调艺术品购买既体现了个人热情，也为波场的文化项目提供了战略性营销。

通过收购来建设

孙宇晨不仅创建了波场，他还通过收购在加密货币领域占据主导地位。

BitTorrent（2018 年）：孙宇晨最大的动作是以 1.4 亿美元收购了 BitTorrent 公司。

BitTorrent，这一开创性的点对点文件共享协议，将数百万现有用户带入了波场的生态系统。更重要的是，它为孙宇晨提供了经过验证的去中心化内容分发技术。

此次收购催生了 BitTorrent 代币（BTT），通过加密货币奖励激励文件共享。BTT 推出后的数月内，成为加密市场中最活跃的交易代币之一。

此次收购对公司文化产生了深远的影响。在孙宇晨积极进取、高压管理的领导下，BitTorrent 此前轻松的工作环境发生了翻天覆地的变化。

讽刺的是，加密货币和 BitTorrent 都建立在去中心化原则之上，但孙宇晨却将控制权完全集中于自己手中。

Poloniex（2019 年）：孙宇晨从 Circle 手中收购了总部位于美国的加密货币交易所 Poloniex，尽管他最初否认拥有该交易所的控制权。在他的领导下，Poloniex 与波场 (TRON) 紧密合作，大力推广波场币 (TRX) 交易，并成为孙宇晨旗下各种代币的主要做市商。

据《The Verge》报道，孙宇晨曾指示 Poloniex 员工没收用户误发送到错误地址的价值 1100 万美元的比特币，并将这些资金视为自己的「发现者奖励」。

HTX（原火币，2022 年）：孙宇晨以「顾问」的身份加入火币全球站，但有报道称他实际上已掌控该交易所。2023 年，火币更名为 HTX，孙宇晨在运营和战略中发挥着重要作用。

到 2022 年，孙宇晨控制了一个垂直整合的加密生态系统，涵盖区块链基础设施、内容平台和主要交易所。

外交豁免与政治运作

2021 年 12 月，孙宇晨被任命为格林纳达驻世界贸易组织（WTO）大使及常驻代表。

这一任命使孙宇晨得以在公开场合使用「阁下」的头衔，并为他在国际论坛上倡导区块链友好政策提供了平台。

然而，这段外交生涯却很短暂。2023 年 3 月，格林纳达政府更替后，孙宇晨据报道被解除 WTO 职务，巧合的是，这恰逢他与美国证券交易委员会 (SEC) 的纠纷愈演愈烈之时。

孙宇晨不愿浪费一个好头衔，于是加入了利伯兰（Liberland），一个位于克罗地亚和塞尔维亚之间、自称微型国家的组织。2024 年 10 月，利伯兰宣布孙宇晨为「国会发言人」和「总理」，这两个职位对一个象征性十足的国家来说，基本上也只是象征性的而已。

争议的艺术

孙宇晨的商业成功与他通过越来越大胆的宣传噱头制造头条的能力不相上下。

与沃伦·巴菲特的午餐事件完美展现了他的营销天才和过度扩张的倾向。在慈善拍卖中以 457 万美元拍下与这位传奇投资者的私人午餐后，孙宇晨将此次会面宣传为传统金融与加密货币的历史性会面。

但在原定午餐日期的前几天，孙宇晨突然以肾结石为由取消了。中国媒体报道称，当局正在调查他涉嫌的未具体说明的金融犯罪，这迫使孙宇晨在社交媒体上发表了一份冗长的道歉声明。

他在道歉中写道：「我幼稚、天真、冲动的行为和大嘴巴让这件事变成了一场失控且失败的过度营销炒作，导致了一系列意想不到的后果。」他承认，自己的「过度自我宣传」招致了不必要的监管关注。

午餐最终于 2020 年 1 月低调进行，达到了孙宇晨连接加密货币与传统金融界的目标。

2024 年 11 月，孙宇晨在苏富比以 620 万美元购得毛里齐奥·卡特兰（Maurizio Cattelan）的概念艺术作品《喜剧演员》（Comedian），这件作品仅由一根用胶带粘在墙上的香蕉组成。

但孙宇晨并未就此止步。在一次引发国际头条的举动中，他在新闻发布会上吃掉了这根香蕉，称其为「一种连接艺术、模因和加密货币社区的文化现象」。

他的评价？「我能感受到一百年前巨无霸香蕉的些许味道。」

只有孙宇晨会花 620 万美元买一根香蕉，然后为了制造热度而吃掉它。

其他引人注目的举动：

蓝色起源太空飞行：2021 年，孙以 2800 万美元的匿名出价赢得蓝色起源太空飞行的座位，但因日程冲突未能乘坐。

特斯拉赠品活动：孙宇晨组织了具有争议性的抽奖活动，包括特斯拉赠品，这为他带来了大量关注，但也引发了操纵的指控。

艺术收藏：他在佳士得拍卖会上竞拍了 Beeple 的 NFT 作品《Everydays: The First 5000 Days》，以微弱的差距错失 6900 万美元的最终中标价。

每一次噱头都服务于同一个目的：让孙宇晨和他的项目始终占据头条。

法律纠纷与监管博弈

孙宇晨激进的商业策略不可避免地招致监管审查，最终在 202 3 年 3 月，美国证券交易委员会（SEC）对其提起全面诉讼。

指控非常严重：未经注册的证券发行、通过洗盘交易操纵市场以及策划未披露的名人代言。美国证券交易委员会 (SEC) 指控孙宇晨指示员工进行超过 60 万次虚假交易，以人为抬高波场币 (TRX) 的交易量。

包括林赛·洛汉（Lindsay Lohan）、杰克·保罗（Jake Paul）和 Ne-Yo 在内的八位名人因未经适当披露推广孙宇晨的代币而被一同起诉。

孙宇晨在社交媒体上回应：「SEC 的指控缺乏依据。加密货币的监管框架尚不明确，我们将坚决反驳这些指控。」

近两年来，此案为孙宇晨的运营蒙上阴影，限制了他在美国市场的活动，并可能使其面临巨额罚款和限制。

然而，2025 年 2 月，意想不到的事情发生了：SEC 悄无声息地撤回了此案。这一时机也引起了整个加密货币行业的关注。

就在几个月前，孙宇晨投资了 7500 万美元给由美国总统唐纳德·特朗普及其家族支持的加密货币项目 World Liberty Financial。

这一投资使孙宇晨成为特朗普相关加密项目的最大已知支持者，有报道称，75% 的代币销售收益直接作为费用流向了特朗普家族。

无论是巧合还是精心算计，SEC 的撤诉为孙宇晨在美国市场的持续扩张扫清了重大障碍。

1900 万美元的晚宴邀请

孙宇晨的特朗普投资策略在 2025 年 5 月达到了高潮，他宣布自己是 TRUMP 模因币的最大持有者，持有价值约 1900 万美元的代币。

这一地位使他有资格参加在华盛顿特区附近特朗普高尔夫俱乐部与总统的独家晚宴，该活动仅限前 220 名代币持有者。

「多么巧合：在参议院推进 GENIUS 法案的第二天，孙宇晨宣布他作为总统的最大加密货币买家将参加他的私人晚宴，」参议员伊丽莎白·沃伦（Elizabeth Warren）评论道。「必须让所有人明白，（GENIUS 法案）并未阻止腐败——而是为腐败开了绿灯。」

孙宇晨在特朗普相关加密项目的总投资现已超过 9000 万美元，这是一场对美国加密货币监管政治未来的重大押注。

无论被视为精明的政治投资还是肆无忌惮的权钱交易，这一策略都使孙宇晨成为加密货币与美国主流政治融合的中心人物。

他在晚宴后的评论：

「所有反对者都应该真正关注，」孙宇晨告诉 CoinDesk，「这个行业正在发生一些积极的事情。」

成功的阴影面

孙宇晨的崛起并非没有代价，尤其是对那些与他密切合作的人而言。

前员工描述了他工作环境的严苛，其特点是目标设定过高、工作时间过长以及孙宇晨反复无常的管理风格。 2020 年，两名 BitTorrent 的前员工提起诉讼，指控其骚扰、非法解雇以及对举报人的报复行为。

该案件最终进入私人仲裁程序，细节并未公开，但这些指控描绘了一位为了追求商业目标而不惜挑战道德底线的领导者形象。

孙宇晨的公司也面临安全挑战。202 3 年 11 月，Poloniex 遭遇 1.2 亿美元的黑客攻击，孙宇晨向黑客提供了 5%（650 万美元）的赏金，条件是归还剩余的资金。

这些事件凸显了一个一贯的模式：孙宇晨为了实现更大的战略目标，愿意扭曲规则并挑战底线。

我们的观点

孙宇晨的故事读起来就像一场加密货币的狂热梦境：一位中国历史系学生凭借激进的营销、战略性收购和精准的监管应对，成为亿万富翁。

他的帝国涵盖区块链、交易所、艺术收藏，如今还包括与美国政府最高层的政治联系。他挺过了抄袭指控、SEC 欺诈指控、员工诉讼和多次市场崩盘。

支持孙宇晨的理由

• 建立了加密货币领域最大且使用最广泛的区块链网络之一

• 展现了持续推动采用的营销天赋

• 在多个国家和地区的复杂监管环境中游刃有余

• 在区块链扩展性和去中心化金融（DeFi）方面创造了真正的技术创新

反对孙宇晨的理由

• 有争议的商业行为和挑战道德底线的历史

• 激进的管理风格可能损害员工和合作伙伴

• 倾向于制造超出实际技术贡献的炒作

• 持续的监管麻烦和法律挑战

现实情况

孙宇晨可能既是梦想家又是表演者。他的区块链技术贡献是真实的——波场处理了巨大的交易量并支持重要的 DeFi 活动。而他的营销创新也改变了加密项目的推广方式。

但他的方法往往涉及「走捷径」、挑战道德底线，以及优先考虑头条而非可持续的商业实践。

无论你钦佩还是鄙视孙宇晨，他对加密货币的影响力都是不可否认的。他影响了从技术开发到营销策略再到监管方式的方方面面。

请记住：当有人花 620 万美元买一根香蕉，然后为了宣传而吃掉它时，你面对的不是一个普通的创业者。你面对的是孙宇晨。

作者：拉风的极客

极客在创业，小白在买课，画师在失业，但一个尴尬的现实却是：AI 落地热火朝天，但剧情走的不是降临路线，而是掷骰子。

而且，在行业初期，这个骰子最先落地的面，往往不是黄色就是灰色。

原因也很简单，暴利催生动力，更何况发展初期的行业，总是漏洞百出。看这么一组数据就清楚了：

当前，超过 43% 的 MCP 服务节点存在未经验证的 Shell 调用路径，超过 83% 的部署存在 MCP（Model Context Protocol）配置漏洞；88% 的 AI 组件部署根本没启用任何形式的防护机制；15 万个 Ollama 等轻量 AI 部署框架当前在全球公网暴露，超过 10 亿美元的算力被劫持用于挖矿……

更讽刺的是，攻击最聪明的大模型，只需要最低级的手法——只要一套默认开放的端口，一个暴露的 YAML 配置文件，或者一个未经验证的 Shell 调用路径，甚至，只要提示词输入的够精准，大模型自己就能帮灰产找到攻击的方向。企业数据隐私的大门，就这么在 AI 时代被任意进出。

但问题并非无解：AI 不止有生成与攻击两面。如何把 AI 用于防护，也越来越多的成为这个时代主旋律；与此同时，在云上，为 AI 制定规则，也成为头部云厂商的重点摸索方向，而阿里云安全就是其中最典型的代表。

刚刚落幕的阿里云飞天发布时刻上，阿里云正式官宣了其云安全的两条路径：Security for AI 和 AI for Security，并发布了「AI 云 盾（Cloud Shield for AI）系列产品」为客户提供「模型应用端到端的安全解决方案」，正是当下行业探索的一个最佳例证。

01 AI 掷骰子，为什么总是灰色与黄色先朝上？

在人类的技术史上，AI 并不是第一个「先被黄暴试水」的新物种，灰黄先爆发，也是技术普及的规律而非意外。

1839 年银板照相术一出，第一波用户是色情行业；

互联网初期，电商没起步，成人网站已经开始琢磨在线支付；

今天的大模型羊毛党，某种程度上，也是在复刻「域名时代」的暴富神话。

时代的红利，总是先被灰色与黄色先摸走。因为他们不讲合规、不等监管、效率自然超高。

也因此，每一个技术的爆发期，都先是一锅「浑汤」，AI 自然不例外。

2023 年 12 月，一位黑客只用了一句提示词——「$1 报价」，就诱导一家 4S 店的客服机器人差点以 1 美元卖出一台雪佛兰。这就是 AI 时代最常见的「提示词攻击」（Prompt Injection）：不需要权限验证，不留日志痕迹，只靠「说得巧」，就能换掉整个逻辑链。

再深一步，是「越狱攻击」（Jailbreak）。攻击者用反问句、角色扮演、绕路提示等方式，成功让模型说出原本不该说的东西：色情内容、毒品制造、伪警告信息……

在香港，有人甚至靠伪造高管语音，从企业账户里卷走了 2 亿港元。

除了骗局，AI 还有「非故意输出」的风险：2023 年，某教育巨头的大模型系统在生成教案时误输出带有极端内容的「毒教材」，仅 3 天，家长维权、舆情爆发，公司股价蒸发 120 亿元。

AI 不懂法律，但它有能力，而能力一旦脱离监督，就具备伤害性。

但另一个角度来看，AI 的技术是新的，但灰产与黄色的最终流向与手段却是不变的，而要解决它，靠的还是安全。

02 Security for AI

先说一个被 AI 行业集体回避的冷知识：

大模型的本质，不是「智能」，也不是「理解」，而是概率控制下的语义生成。也是因此，一旦超出训练语境，就可能输出意料之外的结果。

这种超纲可能是，你想要它写新闻，它给你写诗；也可能是你想让它推荐商品，它突然告诉你今天东京的温度是零上 25 摄氏度。更有甚者，你告诉它在游戏里，如果拿不到某某软件的正版序列号，它就会被枪毙，大模型就真的可以想尽办法帮用户 0 成本找到一个正版软件序列号。

而要想保证输出可控，企业就得又懂模型，又懂安全。根据 IDC 最新《中国安全大模型能力测评报告》，阿里在与国内所有具备安全大模型能力的头部厂商 PK 中，在 7 项指标中有 4 项为第一，其余 3 项也全部高于行业均值。

做法上，阿里云安全给出的答案也很直接：让安全跑在 AI 速度前面，构建一套自下而上、横跨三层的全栈防护框架——从基础设施安全，到大模型输入输出控制，再到 AI 应用服务保护。

在这三层里，最有存在感的，是中间层专门针对大模型风险的「AI 安全护栏」（AI Guardrail）。

通常来说，针对大模型安全的风险主要有：内容违规、敏感数据泄露、提示词注入攻击、模型幻觉、越狱攻击这几类。

然而，传统的安全方案多为通用型架构，是为 Web 设计的，而不是为「会说话的程序」准备的，自然也无法对大模型应用特有风险产生精准识别与响应能力。对生成内容安全、上下文攻击防御、模型输出可信性等新兴问题更是难以覆盖。更重要的是，传统方案，缺乏细粒度的可控手段与可视化追溯机制，这就导致企业在 AI 治理中产生了巨大盲区，不知道问题出在哪里，自然无法解决问题。

AI Guardrail 真正的厉害之处，不只是「它能拦住」，而是无论你是做预训练大模型、AI 服务还是 AI Agent 各种不同的业务形态，它都知道你在说什么、大模型在生成什么，从而提供精准的风险检测与主动防御能力，做到合规、安全、稳定。

具体来说，AI Guardrail 具体负责三类场景的防护：

ꔷ 合规底线：对生成式 AI 输入输出的文本内容进行多维度合规审查，覆盖涉政敏感、色情低俗、偏见歧视、不良价值观等风险类别，深度检测 AI 交互过程中可能泄露的隐私数据与敏感信息，支持涉及个人隐私、企业隐私等敏感内容的识别，并提供数字水印标识，确保 AI 生成内容符合法律法规与平台规范；

ꔷ 威胁防御：针对提示词攻击、恶意文件上传、恶意 URL 链接等外部攻击行为，可实现实时检测并拦截，规避 AI 应用的最终用户的风险；

ꔷ 模型健康：关注 AI 模型本身的稳定性和可靠性，针对模型越狱、Prompt 爬虫等问题建立了一整套检测机制，防止模型被滥用、误用或者产生不可控的输出，构建 AI 系统的「免疫防线」；

最值得一提的是 AI Guardrail 并非把以上多个检测模块简单堆在一起，而是做到了真正的 ALL IN ONE API，不拆分模块，不加钱，不换产品。对于模型输入输出风险，客户不需要再去买额外的产品；对于不同的模型风险：注入风险、恶意文件、内容合规、幻觉等问题，都能在同一个产品里解决。一个接口包揽 10+类攻击场景检测，支持 4 种部署方式（API 代理、平台集成、网关接入、WAF 挂载），毫秒级响应、千级并发处理，精准率高达 99%。

也是因此，AI Guardrail 的真正意义，在于把「模型安全」变成了「产品能力」，让一个接口，顶一支安全团队。

当然，大模型不是悬在空中的概念，它是跑在硬件和代码上的系统，并承接上层的应用。而针对基础设施安全、AI 应用服务保护，阿里云安全，也全都做了升级。

基础设施层，阿里云安全推出了云安全中心，核心是 AI-BOM、AI-SPM 等产品。

具体来说，AI-BOM（AI 物料清单）和 AI-SPM（AI 安全态势管理）两大能力，分别解决「我装了什么 AI 组件」和「这些组件有多少洞」这两个问题。

AI-BOM 的核心，是把部署环境中的 AI 组件一网打尽：让 Ray、Ollama、Mlflow、Jupyter、TorchServe 等超 30 类主流组件，形成一张「AI 软件物料清单」，自动识别其中存在的安全弱点与依赖漏洞。发现问题资产，不再靠人肉排查，而是通过云原生扫描。

AI-SPM 的定位则更像是「雷达」：从漏洞、端口暴露、凭据泄漏、明文配置、越权访问等多个维度持续评估系统安全态势，动态给出风险等级与修复建议。它让安全从「快照式合规」，变成「流媒体式治理」。

一句话总结：AI-BOM 知道你在哪里可能打过补丁，AI-SPM 知道你还在哪些地方会再中一拳，尽快加紧防范。

针对 AI 应用保护层，阿里云安全的核心产品是 WAAP（Web Application & API Protection）。

模型输出再聪明，如果入口全是脚本请求、伪造 Token、滥刷接口，那也撑不了几秒。阿里 WAAP（Web Application & API Protection）就是为此而生。它对 AI 应用不是按「传统 Web 系统」处理，而是提供专门的 AI 组件漏洞规则、AI 业务指纹库与流量画像系统。

比如：WAAP 已覆盖 Mlflow 的任意文件上传、Ray 服务远程命令执行等 50+组件漏洞；内置的 AI 爬虫指纹库，可以识别每小时新增万级以上语料刷子与模型测评工具；API 资产识别功能，可以自动发现企业内部哪一套系统暴露了 GPT 接口，给安全团队「打点地图」。

最重要的是，WAAP 与 AI Guardrail 并不冲突，反而互补：一个看「是谁来了」，一个看「说了什么」。一个像「身份验证器」，一个像「言行审查员」。这让 AI 应用具备了一种「自我免疫」能力——通过识别、隔离、追踪、反制，不止「拦住坏人」，更能「别让模型自己变坏」。

03 AI for Security

既然 AI 落地是掷骰子，有人拿它算命、有人让它写情诗、有人用它做灰产，那也就不奇怪，有人会用它来搞安全。

过去，安全运营需要一群人每天看着一堆红灯绿灯的告警日夜巡逻，白天接手昨天的烂摊子，晚上陪着系统值夜班。

现在，这些都可以交给 AI 完成。2024 年，阿里云安全体系全面接入通义大模型，推出覆盖数据安全、内容安全、业务安全、安全运营的 AI 能力集群，并提出一个新口号：Protect at AI Speed。

意思很明确：业务跑得快，风险更快，但安全还要更快一步。

而用 AI 搞定安全，其实就是两件事：安全运营效率提升+安全产品智能化升级。

传统安全系统的最大痛点是「策略更新滞后」：攻击者变了，规则没变；告警来了，没人理解。

大模型带来改变的关键，在于把安全系统从规则驱动转向模型驱动，以「AI 理解能力 + 用户反馈」构建起一个闭环生态——AI 理解用户行为 → 用户反馈告警结果 → 模型持续训练 → 检测能力越来越准 → 周期越来越短 → 风险越来越难藏，这就是所谓的「数据飞轮」：

其优势有二：

一方面是云上租户安全运营提效：过去，威胁检测往往意味着「海量告警+人工筛查」的低效模式。如今，通过智能建模精准识别恶意流量、主机入侵、后门脚本等异常行为，告警命中率大幅提升。同时，围绕处置环节，系统实现了自动化处置与极速响应的深度协同——主机纯净度稳定保持在 99%，流量纯净度更是逼近 99.9%。此外，AI 还会深度参与告警归因、事件分类、流程建议等任务，目前，告警事件类型覆盖率已达到 99%，而大模型的用户覆盖率也超过 88%，安全运营团队的人效得到前所未有的释放。

另一方面是云安全产品能力快速提升。在数据安全层与业务安全层，AI 被赋予了「守门人」职责：基于大模型能力，可在云上自动识别 800+类实体数据并智能化脱敏与加密处理。不止于结构化数据，系统还内置 30 多种文档与图像识别模型，能够对图片中的身份证号、合同要素等敏感信息进行实时识别、分类与加密。整体数据打标效率提升 5 倍，识别准确率达到 95%，极大降低了隐私数据泄漏的风险。

举个例子：在内容安全场景下，传统做法是靠人审核、打标签、大规模标注训练。现在，通过 Prompt 工程与语义增强，阿里实现了标注效率提升 100%、模糊表达识别提升 73%、图像内容识别提升 88%、AI 活体人脸攻击检测准确率 99% 的真实收益。

如果说飞轮主打 AI 结合人类经验的自主防控，那么智能助手就是安全人员的全能助理。

安全运营人员每天面对最多的问题是：这个告警什么意思？为什么会触发？是不是误报？我要怎么处理？换作过去，查这些问题要翻日志、查历史、问老员工、打工单、排技术支持……现在，只要一句话。

不过，智能助手的功能定位不只是问答机器人，更像是安全领域的垂直 Copilot，其五大核心能力包括：

• 产品答疑助手：自动回答如何配置某个功能、为什么会触发这个策略、哪些资源未开启防护，替代大量工单服务；

• 告警解释专家：输入告警编号，自动输出事件解释、攻击链溯源、建议响应策略，并支持多语言输出；

• 安全事件复盘助手：自动梳理一次入侵事件的完整链条，生成时间轴、攻击路径图与责任判定建议；

• 报告生成器：一键生成月度/季度/应急安全报告，涵盖事件统计、处置反馈、运营成效，支持可视化导出；

• 全语言支持：已覆盖中文、英文，国际版本 6 月上线，支持自动适配海外团队使用习惯。

别小看这「五件小事」，截止目前，阿里官方数据表明：已服务用户数超 4 万个，用户满意度 99.81%，覆盖告警类型达 100%，prompt 支持能力提升 1175%（同比 FY24）。简单说，它把值夜班的绩效满分同事、写报告的实习生、处理告警的工程师、懂业务的安全顾问，全部打包成一个 API，而借助这个能力，人类只做决策，不再巡逻。

04 尾声

回顾过去，历史从来不缺「划时代的技术」，缺的是撑得过第二年热潮的技术。

互联网、P2P、区块链、无人驾驶……每一波技术爆发时，都曾被称作「新基建」，但最终留下成为真正基础设施，只有少数能穿越「治理真空」的。

如今的生成式 AI 正处在类似阶段：一边是模型百花齐放、资本趋之若鹜、应用层层突破；一边是提示词注入、内容越权、数据外泄、模型操控，漏洞密布、边界模糊、责任失焦。

但 AI 又跟以往的技术不一样。它不仅能画图、写诗、编程、翻译，还能模仿人类语言、判断乃至情绪。但也正因如此，AI 的脆弱，不止源于代码漏洞，而是人性的映射。人类有偏见，它也会学会；人类贪图便利，它也会替你投机取巧。

技术自身的便捷性，则是这种映射的放大器：过去的 IT 系统还要讲「用户授权」、攻击靠渗透；现在的大模型只需要提示词注入，跟你聊聊天就能带来系统失误、隐私泄露。

当然，不存在「完美无瑕」的 AI 系统，那是科幻，不是工程。

唯一的答案，是用安全的模型，去守护不安全的模型；用智能的系统，去对抗智能的威胁——用 AI 掷骰子，阿里选择安全朝上。

作者：Moonshot

AI，已经热了快三年了。

各大科技巨头争先恐后下注入局，可偏偏在这个热潮中，最接近我们生活的苹果，却看起来离 AI 最远。

最大的巨头，在最热的潮流面前，好似隐身了。

去年 6 月 WWDC 上，苹果慢吞地发布了 Apple Intelligence，可如今快一年过去，对大部分用户来说，Apple Intelligence 依旧只闻其声、不见其形。

全世界都看到苹果的 AI 做不好了，但没人知道到底发生了什么 。

知名苹果分析师 Mark Gurman 刚刚在外媒发出一篇长文，题为《Why Apple Still Hasn』t Cracked AI》（为何苹果仍未攻克人工智能），揭露了苹果内部对 AI 态度的摇摆，内部的斗争和难以克服的技术瓶颈。

值得注意的是，Gurman 用的是「 Still hasn』t（仍未） 」，这词就已经给苹果的现状定了调。

本文将通过重组原文以呈现苹果在 AI 领域的历史、现状、问题根源及未来挑战，剖析苹果为何在 AI 赛道上步履维艰，让 AI 成为其阿喀琉斯之踵。

01 14 年前的 Siri，概念已是大模型

2011 年 10 月 4 日，乔布斯去世前一天，他留给苹果的遗产 Siri 问世了。

彼时 Siri 宛如科幻成真的产物，它能听懂用户的语音指令，能预订餐厅、查找电影院或叫出租车，苹果再一次把未来科技概念变成了主流产品。

伴随着一代神机 iPhone 4s 共同发布的 Siri｜图片来源：Apple

当时，乔布斯对打造搜索引擎兴趣不大 。

一位曾与他共事的人说：「乔布斯不相信用户会主动去搜索东西，他认为苹果的职责是精心挑选并向用户展示他们想要的内容。」这一理念，如同乔布斯的许多信念一样，在他去世后依然深刻影响着苹果公司。

乔布斯首次接触到当时还是 App Store 里一款应用的 Siri 时，他立刻被吸引了。

Siri 的联合创始人 Dag Kittlaus 回忆，Siri 的终极目标是「你可以对着互联网说话，助手会为你处理一切。你甚至无需知道信息来源，应用和网站发现的问题也将被解决。」这正是当下大语言模型最广泛的应用场景。

乔布斯立刻意识到，Siri 远不止一款应用，他很快联系了 Kittlaus，邀请 Siri 团队到家中面谈，在长达三小时的会面中，乔布斯提出收购他们的公司。Kittlaus 起初拒绝收购提案，但耐不住乔布斯连续 24 天每天致电劝说。

最终，Kittlaus 同意出售 Siri， 乔布斯马上把 Siri 列为苹果的顶级开发项目，并且在他的生命末期也全情投入在 Siri 的研发上 。

当时 Siri 引领了智能语音助手市场，然而几年后，谷歌、亚马逊、小米等竞争对手纷纷推出了更先进的语音助手和智能音箱，而 Siri 却看不到显著进步。

伴随 Siri 的启动，苹果也开启了机器学习的研究，但主要用于面部和指纹识别、智能建议（比如根据交通状况提醒你何时出发）、改进地图，以及当时的重点项目：头显和汽车。

使用 Siri 查询天气｜图片来源：Apple

最初几年 Siri 的开发重点只集中在基础任务上，如提供天气信息、设置定时器、播放音乐和处理短信。

看行动，苹果早早就布局到了 AI 行业，他们曾收购了多家小型 AI 公司，包括机器学习公司 Laserlike、Tuplejump、Turi。

据知情人士透露，苹果甚至考虑以约 40 亿美元收购 Mobileye Global Inc.，这可能是苹果有史以来最大规模的收购。

Mobileye 做的是加速自动驾驶系统和计算机视觉技术的开发。但最终苹果放弃了这笔交易，2017 年英特尔以 150 亿美元收购了 Mobileye。

所以看方向，苹果并没有把 AI 投注到语音助手领域。

那时，仅成立半年的 OpenAI 宣称将制造「通用」机器人。但 Siri 还像它被收购时一样，在无数台 iPhone 上制定闹钟、查询天气、播放音乐。

02 期望、内讧、排挤

有钱、有地位、有实力的苹果，为什么在 AI 上栽了跟头？或许也只有资深苹果分析师 Mark Gurman 能接触到这么多内幕消息，他用了极大篇幅报道了苹果内部在 AI 上的内讧。

2018 年，苹果从谷歌挖来了 John Giannandrea（业内称其为 JG）担任 AI 负责人。

苹果 AI 负责人 John Giannandrea｜图片来源：Apple

JG 此前负责谷歌的搜索和 AI 部门，带领团队在谷歌相册、翻译和 Gmail 等产品中部署 AI 技术。

「JG 不仅在谷歌被视为仅次于 CEO 的最具影响力高管，还曾担任互联网先驱网景的首席技术官。」一位参与招聘的人士表示：「还能找到比他更合适的人吗？」

对苹果来说，挖来 JG 不仅可以重挫竞争对手谷歌，他更被期望成为让苹果转型为 AI 领头羊的第一步。

在当时苹果官方发布的新闻稿里，库克表示「机器学习和 AI 对于苹果公司的未来发展至关重要，它不仅会彻底改变人们与技术进行交互的方式，而且已经为用户的生活带来了显著改善。能够与 John 携手并肩，我们感到非常幸运。作为 AI 领域的领军人物，他必将能够推动我们在这一关键领域的长足发展。」

John Giannandrea 于 2018 年加入苹果负责 AI 和机器学习｜图片来源：Apple

然而，七年后回看，这种期望和乐观已荡然无存。苹果的 AI 不仅没有起色，反而落后得更远。

核心问题是：

高管们对 AI 的路线认知不统一 。

一些负责软件工程的高级高管认为，苹果应在 iOS 中更凸显 AI。2014 年左右，一位高管就表示：「我们很快意识到，这是一项革命性技术，威力远超我们最初的理解。」但他们无法说服主管 iOS 的 Craig Federighi 认真对待 AI「很多建议都石沉大海。」

然而库克却意外地看好 AI，一位曾与他共事的人说：「 库克是苹果内部最看好 AI 的人之一。他一直对 Siri 落后于 Alexa 感到沮丧。他还对苹果未能在智能音箱领域占据一席之地感到不满 。」

负责人 JG 对 AI 的判断却一直在摇摆。

2018 年 JG 加入苹果时，根据其他高管回忆，他认为苹果封闭的软件生态系统是一个独特优势，能即时向数十亿设备部署最新的功能。

但 JG 很快发现，苹果需要额外投入数亿美元，用于大规模测试以及图像和文本标注来训练大模型。JG 从谷歌挖来顶级 AI 研究员，并组建了负责测试和数据分析的团队。而后 JG 将矛头对准 Siri，撤换负责人，提议砍掉 Siri 很少使用的功能。

然而，JG 的努力常常受阻。据多位同事透露， 软件负责人 Craig Federighi 不愿在 AI 上投入巨资，他不认为 AI 是移动设备的核心能力 。

Craig Federighi 是发布会老熟脸，一直负责苹果软件团队｜图片来源：Apple

一位长期在苹果工作的老高管说：「Craig 不是那种会说『我们得干件大事，需要更多预算和人』的家伙。」

其他领导者也有类似保留意见，一位老高管说：「在 AI 领域，你得先投入才能知道产品是什么。这不是苹果的做事方式。苹果在开发产品时，早就知道最终目标是什么……我们惯常的策略是晚入场，凭借超 10 亿用户，稳扎稳打，最终击败所有人。」

但对 AI，这策略行不通。2022 年 11 月 ChatGPT 的发布，打了苹果一个措手不及。

一位高级高管表示，在此之前苹果「 甚至连 Apple Intelligence 的概念都没有 。」

另一位高管说：「OpenAI 的动作并非秘密，任何关注到市场的人，都应该看到并全力投入进去。」

ChatGPT 发布一个月不到，Craig Federighi 就开始用生成式 AI 为软件项目写代码了。据知情人士透露，他突然看到了 AI 的潜力，联合了 JG 和其他高管开始与 OpenAI、Anthropic 等 AI 公司会面，抓紧学习和了解最新的模型和市场动态。那时起，Craig Federighi 就要求 2024 年的 iOS 18 中要尽可能多地加入 AI 功能。

JG 又开始组建开发大语言模型的 AI 团队，此时他们已经落后竞争对手多年了。

据多名员工透露，苹果内部各类产品开发团队都负责了一部分 AI 研发，结果导致技术、进度、兼容性很难统一。

在 2024 年的 WWDC 上，Apple Intelligence 如约而至，但能力有些捉襟见肘。

苹果生成式 AI 的能力的确落后，据彭博社的报道，苹果公司内部有一款能处理基本的图像生成的聊天机器人，但该机器人比 ChatGPT 落后至少 25%，在处理大多数查询时的准确性明显不足。

为了提供消费者真正想要的 AI 产品，苹果只好去找谷歌、Anthropic 和 OpenAI 等竞争对手谈判。

这又在内部产生了分歧，JG 力主采用谷歌的 Gemini，理由是 OpenAI 对个人数据的保护和持续发展力不如谷歌。但苹果的企业发展团队并不这么认为， 他们看好 OpenAI，于是 WWDC 上宣布，Siri 无法处理的请求将转给 ChatGPT 。

主打 Apple Intelligence 的 iPhone 16，至今仍未「兑现」｜图片来源：Apple

苹果缺乏自研的 AI 聊天机器人让很多高管感到不安，但 JG 并不认为大模型是 AI 的未来。

据多名员工透露，JG 认为，AI Agent 能真正取代人类还有多年时间，且大多数消费者和他一样不信任生成式 AI。

这些员工们说，这解释了为何 JG 未全力打造面向消费者的 ChatGPT 竞品。他们透露， JG 曾表示，消费者不想要 ChatGPT 那样的工具 。

在苹果内部，JG 因延迟和失误承担了大部分指责。而据多名员工透露，JG 一直难以融入苹果核心高管圈「那些高管共事数十年，运营公司如同家族企业。」

JG 的位置就很尴尬，他是一名来自外部的空降高管，难以在苹果推动核心变革。据一位了解他的员工表示「JG 本该更积极地争取大笔资金，但他不是推销员，是技术专家。」

也有人说，JG 不够亲力亲为，也未严格要求员工。一位高管说：「苹果其他工程团队都全力以赴，按时交付，而 JG 的团队不是这样，他们执行力不足。」这种「宽松」的印象还延伸到福利上。

与其他硅谷巨头不同，苹果总部员工需自付食堂餐费。但在 Apple Intelligence 赶工期间，JG 的部分工程师常获免费餐券，引发其他团队不满。一名员工说：「苹果不提供免费餐食，可他们团队比别人晚一年交付，还能吃免费午餐。」这些细微之处的区别对待，引发了苹果内部不同团队之间的分裂。

左：库克 中：JG 右：Craig Federighi ｜图片来源：彭博社

而 JG 所谓缺乏紧迫感可能不仅是性格问题，还有对 AI 理解的哲学考量。

他一直对 AI 发展节奏持保守态度，对聊天机器人的价值存疑，他认为 OpenAI、Meta、谷歌等对手的威胁并不迫切。

一些苹果的同事们表示， JG 坚持认为用户想要的 AI 助手是设备的主界面，而非某款应用 。尽管遭遇延迟和挫折，他仍坚守这一愿景。

今年 3 月，JG 被剥夺了所有产品开发控制权，包括 Siri 和机器人项目。据其他高管透露，库克对 JG 打造新产品的执行力失去了信心。

JG 保留了对 AI、大语言模型开发、AI 分析及部分开发团队的监督权。据内部人士透露，一些高管讨论过缩减 JG 的职责或让他逐步退休的想法，但 Craig Federighi 等人担心，若 JG 离开，他带来的顶级研究员和工程师可能也会随之出走。

目前，JG 选择留下，他对同事表示，在苹果 AI 工作步入正轨前，他不想离开。他还坦言，不再负责 Siri 让他松了一口气。

03 技术落后，隐私的十字路口

科技巨头的失误不能简单归咎于 JG 一个人。

营销和广告团队提前宣传了未完成的功能，Craig Federighi 是软件项目的最终决策者，库克则设定了整个公司的产品开发文化。

就连前首席财务官在采购 GPU 时也过于保守，苹果没有利用市场主导地位和现金储备，还是按惯例慢慢采购 AI 硬件。结果全球大部分 GPU 被亚马逊、微软等对手抢购一空，导致苹果的 AI 模型训练速度更慢了。

据苹果及其他公司高管透露， 苹果的 AI 员工数量远少于竞争对手，采购用于训练和运行大语言模型训练的 GPU 也较少 。

对苹果而言，错过潜在的颠覆性技术并不致命。毕竟苹果常常会让同行先探索新技术去验证市场，而后再打磨产品，向用户推出设计精良、也更易用的版本。

这种策略也塑造了用户对苹果「不求最新，但求最好」的印象。一直以来，苹果都凭借精心打造的产品、精选内容和每年一次的软件更新，成为全球最有价值的科技公司。

苹果也是这么想的，在 5 月的财报电话会议上，库克被股东问及 AI 延迟的问题时，他表示只是需要更多时间以达到苹果的质量标准，「没有太多其他原因，只是比我们预期的时间长了一些。」

但问题是，多长算长呢？苹果已经在 AI 上投入了大量资源却收效甚微。何况 AI 是一项更快、更复杂的技术。

回顾历史，苹果最成功的产品都建立在内部开发的核心技术上，比如 iPhone 的多点触控，Mac 的自研 M 系列芯片。但在 AI 上，很难看到苹果的技术力。

苹果 M 系列自研芯片已经全面渗透进硬件线里｜图片来源：Figma

何况在 AI 上，苹果有着一个其他巨头都没有的技术瓶颈：数据利用。

多年来，苹果一直把保护用户隐私作为宣传卖点，如今这成为了他们 AI 开发的阻碍。

坐拥 23.5 亿活跃设备的苹果，掌握的网页搜索、用户习惯、通信数据超过许多竞争对手。但苹果对 AI 开发者访问数据的限制远严于谷歌、Meta 和 OpenAI，这使得苹果的研究人员只能去用第三方授权数据集和合成数据（专为训练 AI 创建的人工数据）。

一位了解苹果 AI 和软件开发的人说：「苹果在 AI 上，每件举动都有千百个否决，你得与隐私警察斗争才能有所进展。」一位持类似观点的高管说：「看看 X 的 Grok，它不断进步，因为他们有所有 X 的数据。苹果拿什么来训练自家 AI？」

苹果站在了数据和隐私的十字路口，以往宣传的优势变成了技术上的劣势。在草莽中狂奔的 AI 市场里，苹果显得过于「文雅」了。

04 牵一发动全身

苹果在 AI 上的势弱，影响的可不止是 Apple Intelligence。

去年，苹果终止了耗资数十亿美元、历时十年的自动驾驶汽车项目，部分原因是也是因为 AI 无法实现全自动驾驶的承诺。

根据 Gurman 的推测，AI 上的失败可能危及苹果未来的产品计划，包括 AR 眼镜、机器人以及能识别周围物体的 Apple Watch 和 AirPods。

苹果错误投注在了造车上｜图片来源：Apple Explained

如果苹果未来无法给硬件注入 AI，不仅会颠覆苹果公司「硬件是软件的载体」的价值观，还会影响苹果引以为傲的软硬件生态链。

苹果服务高级副总裁 Eddy Cue 曾对同事表示，苹果在科技界的霸主地位岌岌可危。

上个月，苹果设备上的谷歌搜索量下降。Eddy Cue 表示：「 22 年来从未发生过这种情况，AI 是原因 。」他承认用户越来越依赖大语言模型来获取信息。

Eddy Cue 指出，苹果不像埃克森美孚（美国著名石油公司）那样提供不可或缺的商品，他担忧 AI 之于苹果，可能就像当年 iPhone 之于诺基亚，诺基亚倒在苹果前面，而苹果可能倒在 AI 前面。

他甚至直言称 iPhone 十年内可能变得无关紧要，「听起来很疯狂，但确实可能。」

更大的挑战还来自外部，据知情人士透露，为符合欧盟预期的新规，苹果正着手修改操作系统，将允许用户将默认语音助手从 Siri 切换为第三方选项。

这意味着若苹果在语音助手上还没有重大突破，用户未来可能就不用 Siri，改用 OpenAI、Anthropic、Meta、Alphabet、X 甚至 DeepSeek 的 AI 助手了。

苹果没有坐以待毙，据员工透露，苹果在苏黎世的 AI 办公室正在打造一个完全基于大语言模型的 Siri，旨在让 Siri 更具对话性和信息整合能力。该秘密项目被称作 LLM Siri。

苹果还在得克萨斯、西班牙和爱尔兰的办公室有数千名分析师，来审查 Apple Intelligence 摘要的准确性，比较数据偏差，评估 AI 幻觉的频率。

至于苹果自研的聊天机器人，现在一些高管想把 Siri 打造为真正的 ChatGPT 竞品。

为此，公司开始让 Siri 访问开放网络，整合多源数据。据员工透露，苹果内部测试的聊天机器人在过去六个月取得显著进展，部分高管认为其性能已媲美 ChatGPT 的近期版本。

等了一年的新系统，结果是个调色盘？｜图片来源：Apple

苹果内部人士透露，对于下个月的 WWDC，公司计划重点升级现有 Apple Intelligence 功能，并新增一些功能，比如 AI 优化的电池管理、虚拟健康教练。

而 Siri 的重大升级，甚至一年前「画的饼」不太可能在 WWDC 上过多提及了。消息人士称， 尽管苹果内部对「LLM Siri」寄予厚望，但苹果准备在营销中将 Apple Intelligence 与 Siri 分开 。

他们一方面担心全面落后竞品的 Siri 拖累公司的 AI 宣传。另一方面，苹果也不敢再提前数月宣布新功能了。

还记得 Siri 联合创始人 Kittlaus 吗？他目前对 Siri 的 AI 化依旧乐观，他说：「所有模型公司都不知道助手是什么，而苹果自 2010 年以来一直在研究这一概念。」他认为，苹果只需让 Siri 变得更智能：「苹果有设备和品牌，只要给 Siri 『换个脑子』，它完全有机会成为首选助手。」

十四年前，Siri 的问世让苹果站在了智能交互的巅峰，乔布斯的远见点燃了语音助手市场，也孕育了如今我们用自然语言就能畅谈的聊天机器人。

然而，今日的苹果却在 AI 赛道上步履维艰，Apple Intelligence 的迟到与失色、Siri 的停滞与落伍、自动驾驶的失败……

能拿到内部消息的 Mark Gurman 揭示的不仅是苹果表面上在 AI 的迟滞，更是内部战略的摇摆、技术路径的困境、以及核心文化与时代脉搏的摩擦。

那些曾让苹果引以为傲的产品策略和企业文化，在以前所未有的速度重塑着科技格局的 AI 面前，反而成了苹果的绊脚石。

苹果的未来正因 AI 的短板而蒙上阴影，库克说，只是时间问题。可时间，苹果还有多少？

至少下个月的 WWDC，我们不会看到期待的答案。

深潮 TechFlow 消息，5 月 26 日，据Businessinsider报道，FTX创始人Sam Bankman-Fried因110亿美元加密货币欺诈案被判25年监禁，但美国联邦监狱局现已将其预计释放日期定为2044年12月14日，实际服刑将不到21年。根据监狱局规定，囚犯每年可因良好行为获得最多54天的减刑，并可通过参与特定监狱项目进一步缩短刑期。Bankman-Fried目前被关押在加州FCI-Terminal Island低安全级别监狱，此前他被证实将客户资金转移至其对冲基金Alameda Research。其前女友、Alameda Research前CEO Caroline Ellison也因参与该计划被判两年监禁，同样获得减刑，预计将于2026年5月获释。