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深潮 TechFlow 消息，02 月 04 日，Matrixport 发文分析表示，尽管比特币年初至今下跌约 14%，但加密概念股整体表现出明显的分化趋势。根据最新数据显示：
这种分化现象表明市场定价方式正在转变，从过去将加密资产视为”同涨同跌”的整体，转向根据不同公司的商业模式和业务方向进行差异化判断。这导致相关股票与比特币的同步性下降，为个股创造了更多 Alpha 空间。
数据显示，尽管上周整体板块下跌 16.3%，但年初至今的回报率分散度很大，充分体现了市场对不同加密概念股的差异化定价。
深潮 TechFlow 消息，02 月 04 日，据官方公告，币安 Alpha 将上线 Opinion（OPN）。在币安 Alpha 交易开启后，符合条件的用户可前往币安 Alpha 活动页面，使用币安 Alpha 积分领取空投。
深潮 TechFlow 消息，02 月 04 日，据官方公告，火币 HTX 已于 2月 4 日上线 ZIL/USDT 永续合约，最高杠杆 20 倍。同时，火币 HTX 于2月 4日 15:00至 2月 11日 15:00（UTC+8）启动 ZIL、XAU、XPT、XPD 合约交易派对，总奖池高达 20,000 美元。
活动期间，用户完成报名，并参与 ZIL/USDT、XAU/USDT、XPT/USDT、XPD/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 ZIL/USDT、XAU/USDT、XPT/USDT、XPD/USDT 合约交易还将获得专属福利。
深潮 TechFlow 消息，02 月 04 日，Coinbase 推出预测市场 Coinbase Predict，初期将与 Kalshi 合作以提供初始底层市场流动性。该平台的初始合约产品重点聚焦于「经济指标」，例如新提名的美联储主席 Kevin Warsh 在 3 月实施 50 个基点降息的概率等。
撰文：David Yaffe-Bellany，纽约时报
编译：Luffy，Foresight News
这座特朗普总统雕像被称作 「Don Colossus」。它高 15 英尺，安放在重达 7000 磅的基座之上，整体高度堪比一栋两层建筑。这尊巨型雕像以青铜铸造，表面还镀上了厚厚的一层金箔。（注：Don Colossus 直译为「巨人唐」，指特朗普是一位巨人。）
一年多来，这尊镀金雕像始终是特朗普时代最离奇的掘金计划之一的核心。一群加密货币投资者耗资 30 万美元，请雕塑家打造了这座雕像，以此致敬直言支持加密货币的特朗普。
随后，他们又借这座雕像为一种名为 PATRIOT 的 Meme 币造势。
如今，令人意想不到的是，这个计划似乎即将落地。上个月，一座由混凝土和不锈钢打造的基座，已在特朗普位于佛罗里达州多拉市的高尔夫综合度假区落成。据《纽约时报》查阅的消息记录显示，该计划的组织者之一、特朗普的好友 Mark Burns 向合作者透露，总统计划出席雕像在当地的揭幕仪式。
「这雕像看起来棒极了。」 特朗普去年 12 月在给 Burns 的信中写道。
Alan Cottrill 在俄亥俄州赞斯维尔市检查他设计的特朗普总统镀金雕像
加密货币领域的几乎所有人，都试图借特朗普的总统任期获利：或与其家族达成商业交易，或向其政府寻求监管松绑。但鲜有像 PATRIOT 的支持者这般行事大胆的。
Meme 币是一种除投机外几乎无其他实际功能的加密货币，通常依托网络爆红的段子或名人形象打造，其价值完全取决于网络粉丝的愿意支付的价格。打造 Meme 币的关键，是制造足够的网络热度，让潜在买家相信其价格会持续上涨。
打造一尊巨型雕像是种耗资不菲的社交媒体造势方式，却也是一桩潜在的盈利计划。据该计划的一名组织者透露，为雕像出资的投资者们获得了大量该代币，这类代币的价格有时会暴涨。数月来，「Don Colossus」 的支持者们在 X 平台发布雕像的制作进展图，并在 「让美国再次伟大」 的阵营中缔结同盟，目标是达成一场营销大捷：让这座雕像落户特朗普的官方产业。
2024 年末，PATRIOT Meme 币正式发售，恰逢特朗普承诺将把美国打造成 「全球加密货币之都」，代币价格一度飙升。在总统就职周末于华盛顿举办的一场活动中，该代币的支持者将一尊青铜迷你雕像赠予特朗普的前顾问 Steve Bannon，并与其他保守派人士互动交流。
但项目的一再延期与内部纷争，让这场掘金计划蒙上阴影，也让外界得以窥见 Meme 币市场的动荡：这个市场充斥着各类骗局，投资者往往最终血本无归。去年，PATRIOT 的价格暴跌，几乎归零。为赶工完成雕像、提振代币，投资者们还与位于俄亥俄州的雕塑家 Alan Cottrill 产生了冲突。
在《纽约时报》查阅的短信记录中，Cottrill 称，投资者仍欠他 7.5 万美元的雕像知识产权费用。
「你们在利用我受版权保护的雕像形象，为自己的代币做营销！」 他上个月在给其中一位代币支持者的消息中写道。
「对啊，哈哈，我们从第一天起就计划这么做了。」Ashley Sansalone 回复道。Sansalone 是一名加密货币开发者，除了 PATRIOT，他还参与了另一款名为 Elon GOAT 的代币项目。
Alan Cottrill 受委托设计的埃隆・马斯克雕塑
Sansalone 在一份声明中表示，雕像揭幕前，会全额支付 Cottrill 的费用。「任何商业协议中，都会扣留部分款项，直至成品交付完成。」 他说。
但目前尚不清楚，这座雕像究竟何时会正式展出。
本周一，在《纽约时报》就 PATRIOT 代币向白宫和特朗普集团提出问询后，总统之子埃里克・特朗普在 X 平台发布了相关声明。
「我们感谢大家的支持与热情，」 他说，「但必须明确的是，我们并未参与这款代币的任何相关事宜。」
打造 「Don Colossus」 的计划，诞生于即时通讯软件电报的一个群聊中。加密货币爱好者们常在这个平台交流投资技巧、为代币造势。那是 2024 年 7 月，特朗普刚在宾夕法尼亚州巴特勒市躲过一场暗杀未遂事件，当时他高举拳头，神情坚毅。
Sansalone 想将这一充满反抗意味的画面，打造成一款 Meme 币的核心形象。他与右翼活动家 Dustin Stockton 合作，还有人脉深厚的加密货币投资者 Brock Pierce 也加入其中，而 Pierce 向来深陷各类法律与财务纠纷。
在子弹擦过特朗普的耳朵后不久，Sansalone 联系上了 73 岁的 Cottrill，其创作的爱迪生青铜雕像如今陈列在美国国会大厦。多年来，Cottrill 为十几位美国总统打造过雕像，其中包括 10 英尺高的乔治・华盛顿和托马斯・杰斐逊纪念雕像。
Cottrill 站在摆满雕塑的房间里
这群加密货币投资者希望，特朗普的雕像能比以往的作品更高大，还提出了一些外观上的修改要求。
「我最初雕的形象非常逼真。」Cottrill 上个月在接受采访时说，「那些加密圈的人让我把他脖子上的赘肉修掉一些，还要把身形修瘦点。」
到特朗普就职时，Cottrill 已经完成了雕像的制作，这尊青铜巨像彼时还未镀上金箔，却是他所有作品中最高大的一尊。去年 12 月，特朗普在社交平台转发了布莱巴特新闻网关于该项目的报道，文中称 Stockton 正与总统就职委员会沟通，计划在就职周末为雕像举办揭幕仪式。
这篇转发的时机恰到好处：彼时 PATRIOT 代币刚开售不久。
官网写道：「属于人民的加密代币，这座无人能抹杀的雕像。」
但随后，项目遭遇了两大重大挫折。华盛顿的严寒天气引发了一系列后勤问题，雕像揭幕计划被迫搁置；而在就职典礼前不久，特朗普推出了自己 Meme 币 TRUMP。
就在加密货币交易者争相抢购这款官方代币时，Stockton 和 Pierce 在华盛顿国家记者俱乐部举办了一场 「爱国者奖」 活动，现场派发雕像迷你模型。
「当时现场的气氛一下子就冷了，因为特朗普的代币价格突然一飞冲天。」Cottrill 说。
截至 1 月底，ATRIOT 的价格已暴跌超 90%。
尽管遭遇此番挫折，这群加密货币投资者仍在继续推进营销。去年 2 月，声名狼藉的前国会议员 George Santos 在福克斯新闻台展示了一尊特朗普迷你雕像，还特意提及了 PATRIOT 代币。
一尊高举拳头的特朗普小型镀金雕像，周围摆放着几尊深色的同款雕像
Stockton 在 X 平台转发了这段视频，宣称：「这种曝光度，花钱都买不来！」在一次简短的电话采访中，Santos 称：「我是收了钱为其做广告的，这一点我向来直言不讳。」
投资者们还在拉拢另一位有影响力的盟友：Burns。这位知名牧师是特朗普的心腹，有时也被称作总统的非正式 「精神顾问」。
在 Pierce 将其介绍给项目团队后，Burns 便开始参与雕像相关工作。他很快成为推动项目重启的关键人物，提议为这尊青铜雕像镀上金箔。
「总统刚问我要了雕像镀上金箔后的照片。」Burns 去年 11 月在给合作者的消息中写道。
特朗普的心愿最终成真。Sansalone 向团队透露，他咨询了纽约一家曾为特朗普大厦提供装饰的金箔供应商。Cottrill 也分享了雕像的最新成品照。
「太耀眼、太精美了，」Sansalone 回复道。
「哇…… 这就发给总统，」Burns 写道。
显然，特朗普被这尊雕像打动了。上个月，Cottrill 远赴佛罗里达州，在特朗普多拉高尔夫综合度假区为那座 7000 磅的基座完成了安装。Stockton 在社交平台上吹嘘，这是一块 「宝地」。Burns 今年 1 月在给合作者的短信中称，白宫日程安排人员目前正 「积极敲定」 总统出席雕像官方揭幕仪式的日期。
佛罗里达州特朗普国家多拉高尔夫球场
这本该是 Cottrill 的高光时刻，可他却说，自己已经受够了这群背后的加密货币投资者。
Cottrill 表示，直到 2024 年秋天，他才发现这些加密货币投资者正用自己的作品形象为一款数字货币做营销，他认为这侵犯了自己的知识产权。
最终，他与投资者达成了协议：对方将支付 15 万美元的雕像版权费。但他称，至今仍未收到剩余款项，再加上其他未结清的费用，对方总计还欠他约 9 万美元。
加密货币投资者要求特朗普的雕像要足够高大，并提出了一些外观修改要求
「在我看来，他们根本没买下这项知识产权，现在是在非法使用。」 他说，「除非结清所有欠款，否则这座雕像绝不会离开我的铸造厂。」
但该计划的组织者们辩称，这个项目其实并没赚到什么钱。
Burns 称，自己从未索要或收到过任何报酬。Stockton 在接受采访时则表示，PATRIOT 代币只是一种融资工具，目的是 「为雕像相关的各项事宜提供资金支持」。
「我没看到任何人靠这个赚大钱。」Stockton 说。
特朗普集团的发言人 Kimberly Benza 表示，直到本周《纽约时报》就此款 Meme 币提出问询，公司才知晓其存在。对于雕像揭幕仪式是否会如期举行的问题，她未予回应。
这场闹剧并未阻止该项目在社交媒体上的宣传。一个与该代币关联的 X 账号近期发布了多拉市雕像基座的照片，还置顶了一条详细介绍该 Meme 币购买方式的消息。
「这个梦想依旧鲜活，」1 月 16 日，Sansalone 与 Burns 一同进行直播时说道。
除了这尊巨型雕像，该团队还希望向特朗普赠送一尊同款镀金迷你雕像。「我们希望能有一件藏品摆进椭圆形办公室，」Sansalone 说。
深潮 TechFlow 消息，02 月 04 日，据官方社媒消息，火币 HTX 将于今日 20 时（UTC+8）举办“流动性拐点已现：沃什效应与加密市场走向”主题直播活动。届时，牛魔王、大林、小道士、掌门人、Jovian 等加密 KOL 将受邀出席，聚焦宏观流动性变化、美联储政策预期及其对加密市场结构性影响，结合“沃什效应”这一潜在变量，探讨比特币及整体加密资产后续走势与资金博弈逻辑。
预约直播：
https://www.htx.com.am/zh-cn/live/detail/h5?id=99649&invite_code=ehuv6223&inviter_id=11351630
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据 Arbitrum 今日凌晨消息，Arbitrum 已成功重新获得对 Arbitrum Governance（@arbitrumdao_gov）账户的控制权，该账户现在可以安全交互。官方表示正在审查其安全协议，以防止未来发生类似事件。
作者：深潮 TechFlow
“这个策略比比特币更有吸引力。”
GameStop 首席执行官 Ryan Cohen 坐在 CNBC 的镜头前，用一种近乎漫不经心的语气说出这句话。仿佛他刚刚决定的，不是抛弃一项 5 亿美元的投资，而是换掉午餐菜单。
但在加密市场，这句话的杀伤力不亚于一颗炸弹。
根据链上分析公司 CryptoQuant 数据显示， GameStop 已于 1 月 23 日前后将其持有的全部比特币转移至 Coinbase Prime，转出总数约为 4,710 枚，市值约 4.5 亿美元。
这个动作，在加密老手眼里只有一个意思：准备卖了。
接下来 Cohen 接受了《华尔街日报》和 CNBC 的连续专访，他在采访中大谈收购计划，誓言要把 GameStop 打造成”类似伯克希尔·哈撒韦”的投资控股平台。当记者追问比特币策略时，他抛出了那句话。
讽刺吗？
从入场到准备离场，不到一年。
2025 年 2 月 8 号，Cohen 去见了 Strategy 的联合创始人 Michael Saylor。
Saylor 当时正处在人生巅峰。他把自己的推特简介改成了“Bitcoin Maximalist”，每天发布关于比特币的长篇布道。
他在播客里说，比特币是“技术凤凰”，会从传统金融的灰烬中重生。
根据 Cryptopolitan 报道，Strategy 在当时持有价值超过 470 亿美元的比特币。
这次会面引发了市场对 GameStop 可能效仿 Strategy 将比特币纳入资产负债表的猜测。当天 GameStop 股价上涨 4%。
Cohen 学到了什么？至少学会了怎么造势。
三个月后，GameStop 宣布入场。根据《路透社》报道，GameStop 斥资 5.13 亿美元买入 4,710 枚比特币，平均成本约 108,917 美元。
消息一出，股价短暂上涨。
但仔细看这笔交易，问题就来了。
截至 2025 年 2 月 1 日的公司财报显示，GameStop 拥有约 48 亿美元的现金、现金等价物和市场化证券。5 亿美元的比特币？只占现金储备的 10.4%。
这不是 All In，这是试水。
而 Saylor 呢？他在同一时期把 Strategy 的资产负债表几乎全部压上，还不停发债加杠杆买。这才是信仰。Cohen 做的，只是投机。
“从资金比例、后续动作和沟通方式来看，比特币更像是一个可选项，而非核心身份锚点，”一位不愿具名的分析师说，“Saylor 把整个公司都压上去了。Cohen 呢？买了一点就不动了。”
2025 年第三季度，比特币价格仍在高位。
GameStop 没有增持。
Strategy 几乎每周都在买。
差距在这里就埋下了。
要理解 GameStop 为什么跑，得先理解这套游戏的规则。
企业比特币财库战略的核心逻辑可以用一个词概括：飞轮。
发股票筹钱，买比特币，币涨推高市值，市值高了能发更多股票，买更多比特币，循环往复。
牛市里，这是一台印钞机。
Strategy 从 2020 年 8 月首次买入到 2025 年底，股价涨了 12.29 倍。比特币同期涨了约 6.37 倍，而标普 500 只涨 115%。
效果太惊人了。2025 年，近 200 家上市公司冲进来，往资产负债表里塞比特币。根据 K33 的 H1 报告，仅在 2025 年上半年，比特币财库公司就购入 244,991 个比特币，带来数百亿美元的资金流入。
但飞轮有个致命特性：它可以反着转。
2025 年 10 月，比特币触及约 126,000 美元的历史高点。然后开始跌。
到 12 月底，87,500 美元。跌幅超过 30%。
飞轮开始反向运作：币跌，市值跌，股价跌破净资产价值，没法溢价发新股，没钱买更多币，投资者信心崩，市值继续跌。
Strategy 的市值从比特币持仓净值约 3 倍的溢价暴跌。到 2025 年 12 月，Reddit 上有分析称已经是 11%的折价。
不是溢价。是折价。
市场不再相信飞轮会继续转动。
这时候，Saylor 做了什么？
2025 年 12 月 29 日至 2026 年 1 月 4 日，在比特币仍处于下跌通道、公司股价较高点已腰斩的情况下，他宣布再次购入 1,286 枚比特币。
他表示：“比特币价格下跌是礼物。每一次下跌都是买入的机会。”
Cohen 呢？
他把币转到了交易所。
同样是面对账面亏损：
Strategy 加仓。GameStop 准备跑路。
差异不在财务状况，而在信念。
“溢价时代结束了。”Stacking Sats 高级分析师 John Fakhoury 在一份市场报告中说。在这个领域生存下去需要两样东西，纪律和实际的业务执行能力。
离场者缺乏前者，坚守者需要证明后者。
GameStop?至少在比特币财库这条路径上，它既没有选择长期绑定身份，也没有建立可持续的执行机制。
那么，未来会怎样？
根据可行性推测，这个领域可能沿着三条路径演化。
第一，整合与集中。弱者离场，强者收割。根据 Galaxy Digital 2026 年加密市场展望报告，今年至少有 5 家比特币财库公司将出售其比特币持仓或完全关闭。这些比特币流向何处？一部分被 ETF 和散户吸收，一部分被 Strategy 这样的巨头折价收购。最终，可能只有少数几家公司主导整个领域。
第二，模式进化。单纯的“买入并持有”已经失效。一些公司开始探索如何在不卖出的情况下产生现金流，随即会尝试期权交易、比特币借贷、结构化产品等。但这需要专业能力，大多数跟风者不具备。
第三，叙事降级。比特币从“革命性的企业资产配置选择”降级为“一种高波动性的另类资产”。可以配置，但不值得 All In；可以尝试，但不宜作为核心战略。
然而，Ryan Cohen 正在走第四条路：彻底转向。
他的目标是将 GameStop 转型为一家超过 1000 亿美元的企业，其业务远远超出销售电子游戏和收藏品。按目前约 115 亿美元的市值计算，股价需要涨 8.7 倍。
Cohen 对此雄心勃勃。为了实现这一目标，他正在考虑收购一家上市公司。
让我们把镜头拉远一点。
Saylor 认为，比特币是人类历史上最重要的资产创新，下跌只是噪音，他会买到最后一口气。
Cohen 则说，谢谢，但我看到了更有吸引力的东西。
如果比特币五年后涨到 50 万美元，Saylor 封神，Cohen 成为“卖在底部的人”。
如果比特币陷入长期熊市，Cohen 的及时离场被视为明智，而 Saylor 每年需要支付约 7 亿美元的优先股股息和债券利息。
谁对谁错？
时间会给答案。
但有一点可以确定：GameStop 的比特币实验，大概率会成为一个脚注。几年后人们回顾这段历史，会记得 Saylor，会记得那些在最黑暗时刻仍然坚持买入的真正信徒。
至于那些来去匆匆的跟风者？
市场从不缺这样的角色。潮水退去时，他们总是跑得最快的那一批。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据币安创始人 CZ 披露，他在社交媒体平台 X 上发现有用户使用 AI 合成图片冒充与其有密切关系的支持者。
CZ 指出，该账号拥有 86.3 万粉丝，使用了他参加的韩国 BNB Chain 活动照片作为横幅，并发布了多张 AI 合成的与 CZ 合影的照片。CZ 通过分析照片细节，如自己从不穿蓝色或紫色衣服，以及图片中人物分辨率不一致等特征识别出这些是伪造图片。原始照片实际是与 Aster CEO Leonard 的合影。
CZ 提醒社区警惕此类可能的诈骗行为，同时表示币安团队欢迎真诚的建设性反馈。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据 Bitget 数据显示，现货白银加速上涨，重新站上90美元/盎司关口，日内涨超5%，较本周低点反弹超18美元。
继 2025 年首场活动门票售罄后，Consensus by CoinDesk 宣布将于 2026年 2月 10 日至 12 日重返香港。首届大会吸引了来自 100 多个国家的近 10,000 名参会者，为当地经济贡献约 2.75 亿港元。 2026 年大会预计将汇聚 15,000 名行业决策者。
由 CoinDesk 精心策划的 2026 年议程，将在六个舞台上汇集超过 250 位高水平演讲者。主题将涵盖机构采用、DeFi、稳定币、机器人技术、 以及人工智能代理与链上执行的交叉领域。
● 代币化地球：主讲人包括 Graham Ferguson (Securitize)、Ian De Bode (Ondo) 和Naveen Mallela (J.P. Morgan)。
● 以太坊的下一步：扩展与用户体验 (UX) 见解，主讲人包括 Hsiao-Wei Wang (以太坊基金会) 和 Sandy Peng (Scroll)。
● 超越数字资产金库 (DAT)：通过纳斯达克 (NASDAQ)、交易所交易基金 (ETF) 和 DeFi 推动生态系统发展：与 Evan Cheng (Mysten Labs) 和 Stephen Mackintosh (Sui Group Holdings) 一同探讨数字资产金库和增长。
● 为实体经济设计区块链基础设施：与 Emin Gün Sirer (Ava Labs)、Bart Smith (Avalance Treasury Company) 和 Haseeb Qureshi (Dragonfly) 一同探索生产级区块链背后的设计原则。
行业领袖如 Lily Liu (Solana Foundation), Richard Teng (Binance), Justin Sun (TRON), Ella Zhang (YZI Labs), Joseph Chalom (Sharplink), Mo Shaikh (Maximum Frequency Ventures),
Peter Mintzberg (Grayscale Investments), Austin Federa (DoubleZero), 以及 Annabelle Huang (Altius Labs) 已确认参加 Consensus Hong Kong 2026. 您可在此处查看完整议程。
“Consensus Hong Kong 2025 的巨大成功，印证了香港作为全球领先的 FinTech 枢纽的地位及其作为亚洲门户的独特作用，”Michael Lau, Chairman of Consensus 表示。“这座充满活力的城市凭借其蓬勃发展的生态系统和创业精神，证明了举办世界级会议的需求。我们期待以更宏大的平台重返香港，汇聚区块链、Web3与 AI 领域最具影响力的思想领袖，打造无与伦比的交流合作机遇.
Consensus Hong Kong 2026 将突破舞台框架，在标志性香港场馆举办创业与开发者竞赛、交流活动及系列特别盛事。具体包括：
● EasyA Hackathon & PitchFest: Consensus Hackathon与 CoinDesk PitchFest 将直接连接开发者、初创企业与顶尖 VCs.
● 文化浸润：参与者可体验香港中环的官方开幕及闭幕派对，参加深圳科技生态系统的导览之旅，并享有跑马地马场“The Consensus Cup”赛事的尊享通行权。
● 全城接管：继首年成功举办后，本届活动预计将在全市范围内催生逾 350 场配套活动。
Solana Accelerate APAC 峰会也将同期在 Consensus 大会举办，届时将有 2000 余名开发者、高管及政策制定者齐聚香港。这场盛会将汇聚 100 余家金融科技公司和 50 余家加密初创企业，重点聚焦互联网资本市场与区块链基础设施领域。
2026 年香港 Consensus Hong Kong 2026 门票现已开售。注册请访问： https://consensus-hongkong.coindesk.com/register/
CoinDesk Consensus 是全球历史最悠久、最具影响力的加密货币、 区块链及人工智能行业盛会。大会汇聚行业领袖、政策制定者与创新者，通过探讨 DeFi、Web3、人工智能、不断演变的监管环 境等核心议题，助力各界人士洞察数字资产的未来。凭借多元化的专题讨论、主题演讲及交流互动环节，Consensus 为探索塑造数字经济的最新趋势提供了理想平台。了解更多 Consensus 详情，请访问 https://events.coindesk.com/.
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深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据 Onchain Lens 平台（@OnchainLens）监测，不丹王国政府将 184 枚比特币（价值约 1409 万美元）转移至一个新地址，分析师称，该操作可能是为了将这些资产存入 CEX 或场外交易市场并抛售。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据金十数据报道，美国 1 月 ADP 就业人数将于今晚 21:15 公布，机构预期美国 1 月 ADP 就业人数如下（前值：+4.1 万）
丰业银行：+1 万人、潘森宏观：+3 万人、汇丰：+3.7 万人、斯巴达资本：+3.8 万人；
三井住友：+3.9 万人、高盛：+4 万人、满地可银行：+4 万人、德意志银行：+4 万人；
荷兰国际：+4 万人、法巴银行：+5 万人、瑞穗证券：+5 万人、渣打银行：+5 万人；
斯蒂菲尔：+5 万人、裕信银行：+5 万人、劳埃德：+6 万人、PNC 金融：+6.5 万人；
路透预期：+4.8 万人。
撰文：律动
2026 年 2 月 3 日，Vitalik Buterin 在 X 上说了一句话。
这句话在以太坊社区引发的震动，不亚于 2020 年的他力推「以 Rollup 为中心」的路线图。在那篇帖子里，Vitalik 坦言：「Layer2 作为’品牌化分片 (Branded Sharding)’来解决以太坊扩展性的最初愿景，已经不再成立。」
一句话，几乎宣告了过去五年以太坊主流叙事的终结。曾经被寄予厚望、被视为以太坊救命稻草的 Layer2 阵营，正面临着自诞生以来最大的合法性危机。更直接的批评随后而来，Vitalik 在帖子中毫不留情地写道：「如果你创建了一个每秒 10000 笔交易的 EVM，但它与 L1 的连接是通过多签桥来实现的，那么你并不是在扩展以太坊。」
为什么曾经的救命稻草，变成了今天要被抛弃的负担？这不仅仅是一个技术路线的转向，更是一场关于权力、利益与理想的残酷博弈。故事，要从五年前说起。
答案很简单：它不是一个技术选择，而是一个生存策略。时间回到 2021 年，彼时的以太坊正深陷「贵族链」的泥潭。
数据不会说谎：2021 年 5 月 10 日，以太坊的平均交易费用达到了历史峰值 53.16 美元，在 NFT 热潮最疯狂的时期，Gas 价格一度飙升至 500 gwei 以上。这意味着什么？一笔普通的 ERC-20 代币转账可能花费数十美元，而在 Uniswap 上进行一次代币交换，成本可能高达 150 美元甚至更多。
2020 年的 DeFi Summer 为以太坊带来了前所未有的繁荣，锁仓总价值 (TVL) 从年初的 7 亿美元暴涨至年底的 150 亿美元，增长超过 2100%。但这种繁荣的代价是网络的极度拥堵。到了 2021 年，当 NFT 浪潮席卷而来，Bored Ape Yacht Club 等蓝筹项目的铸造和交易让网络雪上加霜，单个 NFT 的交易 Gas 费用动辄数百美元。有收藏家在 2021 年被出价超过 1000 个 ETH 购买一只无聊猿，但因为高昂的 Gas 费和复杂的交易流程而最终放弃。
与此同时，一个名为 Solana 的挑战者异军突起。它的数据令人震惊：每秒数万笔的吞吐量，交易费用低至 0.00025 美元。Solana 社区不仅在性能上嘲讽以太坊，甚至直接攻击其架构的臃肿和低效。「以太坊已死「的论调甚嚣尘上，社区内部充满了焦虑。
正是在这样的背景下，2020 年 10 月，Vitalik 在《以 Rollup 为中心的以太坊路线图》中正式提出了一个构想：将 Layer2 定位为以太坊的「品牌化分片「。这个理念的核心是，Layer2 在链下处理海量交易，然后将压缩后的结果打包传回主网，从而在理论上实现无限扩展，同时又能继承以太坊主网的安全性和抗审查性。
在那个时间点，整个以太坊生态的未来，几乎全部押注在了 Layer2 的成功之上。从 2024 年 3 月的 Dencun 升级引入 EIP-4844(Proto-Danksharding)，专门为 Layer2 提供更便宜的数据可用性空间，到各种核心开发会议，一切都在为 Layer2 铺路。Dencun 升级后，Layer2 的数据发布成本下降了至少 90%，Arbitrum 的交易费用从约 0.37 美元骤降至 0.012 美元。以太坊试图将 L1 逐渐推向幕后，安做一个安静的「结算层」。
但这个赌注，为什么没有兑现？
如果 Layer2 真的能实现最初的愿景，它们今天并不会失宠。但问题是，它们到底做错了什么？
Vitalik 在他的文章中一针见血地指出了致命伤：去中心化进度太慢。绝大多数 Layer2 到现在都没能达到 Stage 2 阶段——拥有完全去中心化的欺诈或有效性证明系统，并且允许用户在紧急情况下无需许可地撤出资产。它们依然由中心化的排序器 (Sequencer) 控制着交易的打包和排序，本质上，更接近于披着区块链外衣的中心化数据库。
商业现实与技术理想的冲突在这里暴露无遗。以 Arbitrum 为例，其开发公司 Offchain Labs 在 2021 年的 B 轮融资中获得了 1.2 亿美元的投资，估值高达 12 亿美元，投资方包括 Lightspeed Venture Partners 等顶级机构。但直到今天，这个拥有超过 150 亿美元锁仓资金、占据 Layer2 市场约 41% 份额的庞然大物，依然停留在 Stage 1 阶段。
Optimism 的故事同样耐人寻味。这个由 Paradigm 和 Andreessen Horowitz(a16z) 领投、在 2022 年 3 月完成 1.5 亿美元 B 轮融资的项目，累计融资额达到 2.685 亿美元。2024 年 4 月，a16z 更是私下购买了价值 9000 万美元的 OP 代币。但即便有如此雄厚的资本支持，Optimism 同样只达到了 Stage 1。
Base 的崛起则揭示了另一个维度的问题。作为 Coinbase 推出的 Layer2，Base 在 2023 年 8 月主网上线后迅速成为市场宠儿。到 2025 年底，Base 的 TVL 已经达到 46.3 亿美元，占据整个 Layer2 市场 46% 的份额，超越了 Arbitrum 成为 DeFi TVL 最高的 Layer2。但 Base 的去中心化程度更低，因为它完全由 Coinbase 控制，这让它在技术架构上更接近于一个中心化的侧链。
Starknet 的故事则更为讽刺。这个采用 ZK-Rollup 技术的 Layer2，由 Matter Labs 开发，累计融资 4.58 亿美元，其中包括 2022 年 11 月由 Blockchain Capital 和 Dragonfly 领投的 2 亿美元 C 轮融资。但其代币 STRK 的价格相比历史高点已经缩水 98%，市值约 2.83 亿美元。根据链上数据，其每天产生的协议收入甚至不足以支付几台服务器的运营成本，而其核心节点依然高度中心化，直到 2025 年中才达到 Stage 1。
一些项目方甚至私下承认，他们可能永远不会完全去中心化。Vitalik 在帖子中引用了一个案例：某个项目辩称，他们永远不会进一步去中心化，因为「客户的监管需求要求他们拥有最终控制权」。这彻底激怒了 Vitalik，他毫不客气地回应：
「这或许是为你的客户做了正确的事。但很明显，如果你这么做，那么你就不是在’扩展以太坊’。」
这句评语几乎给所有打着以太坊 L2 旗号但拒绝去中心化的项目判了死刑。以太坊要的是一个能将去中心化和安全扩展到更广阔空间的分身，而不是一群披着以太坊外衣，却行中心化之实的附庸。
更深层的问题在于，去中心化与商业利益之间存在着难以调和的矛盾。中心化的排序器意味着项目方可以控制 MEV( 最大可提取价值 ) 收入，可以更灵活地应对监管要求，也可以更快地迭代产品。而完全去中心化则意味着放弃这些控制权，将权力交给社区和验证者网络。对于那些拿着风投资金、背负着增长压力的项目来说，这是一个艰难的选择。
如果 Layer2 真的实现了完全去中心化，它们还会失宠吗？答案可能依然是肯定的。因为，以太坊自己变了。
为什么以太坊不再那么需要 Layer2 来扩容了？
早在 2025 年 2 月 14 日，Vitalik 就释放了一个关键信号。他发表了一篇名为《即使在 L2 为重的以太坊中也有理由拥有更高的 L1 Gas 上限》的文章，明确表示「L1 正在扩展 (L1 is scaling)」。这句话在当时听起来更像是对主网原教旨主义者的安慰，但现在回看，那其实是以太坊主网开始重新与 Layer2 竞争的冲锋号。
过去一年，以太坊 L1 的扩展速度远超所有人的预期。技术突破来自多个维度：EIP-4444 减少了历史数据的存储需求，无状态客户端技术让节点运行变得更加轻量，而最关键的是 Gas Limit 的持续提升。2025 年初，以太坊的 Gas Limit 还是 30 million，到年中已经提升至 36 million，增长了 20%。这是自 2021 年以来以太坊首次大幅提升 Gas Limit。
但这只是开始。根据以太坊核心开发者的计划，2026 年将进行两次重大硬分叉升级。Glamsterdam 升级将引入完美的并行处理能力，Gas Limit 将从 60 million 飙升至 200 million，增长超过 3 倍。而 Heze-Bogota 分叉则将添加 FOCIL(Fork-Choice Enforced Inclusion Lists) 机制，进一步提升区块构建效率和抗审查能力。
2025 年 12 月 3 日完成的 Fusaka 升级，已经让市场见证了 L1 扩展的威力。升级后，以太坊的日交易量增加了约 50%，活跃地址数量上升了约 60%，日交易量的 7 日移动平均值达到了 187 万笔的历史新高，超越了 2021 年 DeFi 高峰时期的记录。
结果是惊人的：以太坊主网的交易费用已经降到了极低的水平。2026 年 1 月，以太坊的平均交易费用降至 0.44 美元，相比 2021 年 5 月的 53.16 美元峰值，下降了超过 99%。在非高峰时段，一笔交易的成本常常低于 0.1 美元，有时甚至只有 0.01 美元，Gas 价格低至 0.119 gwei。这个数字已经接近 Solana 的水平，Layer2 最大的成本优势正在被快速抹平。
Vitalik 在那篇 2 月的文章里算过一笔详细的账。他假设 ETH 价格为 2500 美元，Gas 价格为 15 gwei( 长期平均值 )，需求弹性接近 1( 即 Gas Limit 翻倍会使价格减半 )。在这个假设下：
抗审查需求：当前通过 L1 强制执行一笔被 L2 审查的交易需要约 120，000 gas，成本为 4.5 美元。要将成本降至 1 美元以下，L1 需要扩展 4.5 倍。
跨 L2 资产转移：当前从一个 L2 提款到 L1 需要约 250，000 gas，再存入另一个 L2 需要 120，000 gas，总成本 13.87 美元。如果采用理想的优化设计，仅需 7，500 gas，成本 0.28 美元。要达到 0.05 美元的目标，需要扩展 5.5 倍。
大规模退出场景：以 Sony 的 Soneium 为例，PlayStation 拥有约 1.16 亿月活用户。如果采用高效的退出协议 ( 每用户 7，500 gas)，当前以太坊刚好能在一周内支持 1.21 亿用户的紧急退出。但如果要支持多个这样规模的应用，L1 需要扩展约 9 倍。
而这些扩展目标，正在 2026 年逐步实现。技术进步彻底改变了游戏规则。当 L1 自己就能变得又快又便宜时，用户为什么还要去忍受 Layer2 繁琐的跨链桥接、复杂的交互体验和潜在的安全风险呢？
跨链桥的安全问题并非杞人忧天。2022 年，跨链桥成为黑客攻击的重灾区。2 月，Wormhole 桥被盗 3.25 亿美元；3 月，Ronin 桥遭遇史上最大的 DeFi 攻击，损失 5.4 亿美元；还有 Meter、Qubit 等桥接协议相继被攻破。据 Chainalysis 统计，2022 年全年，跨链桥被盗的加密货币总额达到 20 亿美元，占当年所有 DeFi 攻击损失的大部分。
流动性碎片化则是另一个痛点。随着 Layer2 数量的激增，DeFi 协议的流动性被分散到十几条不同的链上，导致交易滑点增加、资本效率降低、用户体验恶化。一个用户想要在不同 Layer2 之间移动资产，需要经历复杂的桥接流程，等待漫长的确认时间，并承担额外的费用和风险。
这就引出了下一个，也是最残酷的问题：那些融了巨资、发了代币的 Layer2 项目，现在该怎么办？
Layer2 的钱都去哪儿了？
过去几年，Layer2 赛道更像是一个庞大的金融游戏，而非技术革命。风投机构们挥舞着支票，将一个个 L2 项目的估值推向令人咋舌的高度。zkSync 累计融资 4.58 亿美元，Arbitrum 背后的 Offchain Labs 估值 12 亿美元，Optimism 融资 2.685 亿美元，Starknet 融资 4.58 亿美元。这些数字背后，是 Paradigm、a16z、Lightspeed、Blockchain Capital 等顶级风投的身影。
开发者们则热衷于在不同的 L2 之间进行「套娃」，构建复杂的 DeFi 乐高，以吸引更多的流动性和空投猎人。而真正的用户，却在一次次繁琐的跨链操作和高昂的隐性成本中被消磨殆尽。
一个残酷的现实是，市场正在向头部高度集中。根据加密研究机构 21Shares 的数据，Base、Arbitrum 和 Optimism 这三大 L2 已经控制了接近 90% 的交易量。Base 凭借 Coinbase 的流量优势和用户基础，在 2025 年实现了爆发式增长，其 TVL 从年初的 10 亿美元飙升至年底的 46.3 亿美元，季度交易量达到 590 亿美元，环比增长 37%。Arbitrum 则以约 190 亿美元的 TVL 稳居第二，Optimism 紧随其后。
但在头部之外，大多数 L2 项目在失去空投预期的驱动后，其真实用户量迅速跌至冰点，变成了名副其实的「幽灵城」。Starknet 就是最典型的例子。尽管其代币价格相比高点已经跌去 98%，但相对于其极低的日活跃用户和手续费收入，其市盈率依然处于极高的泡沫区间。这意味着，市场对其未来的预期，与它当前创造真实价值的能力之间，存在着巨大的鸿沟。
更讽刺的是，当 Layer2 的费用因为 EIP-4844 而大幅下降时，它们向 L1 支付的数据可用性费用也随之骤降，这反过来又减少了以太坊 L1 的费用收入。2026 年 1 月，有分析指出，Dencun 升级导致大量交易从 L1 转移到更便宜的 L2，这是以太坊网络费用降至 2017 年以来最低水平的主要原因之一。Layer2 在降低自身成本的同时，也在抽空 L1 的经济价值。
21Shares 在其 2026 年 Layer2 展望报告中预测，大多数以太坊 Layer2 可能无法在 2026 年存活下来，市场将经历一场残酷的整合，最终只有那些高性能、真正去中心化、并且拥有独特价值主张的项目才能胜出。
这正是 Vitalik 此次发难的真正用意。他要戳破这个基础设施自嗨的泡沫，给这个病态的市场泼上一盆冷水。如果一个 Layer2 不能提供比 L1 更有趣、更有价值的功能，那么它最终只会沦为以太坊发展史上一个昂贵的过渡产物。
Vitalik 的最新建议，为 Layer2 指明了一条新的出路：放弃将扩容作为唯一的卖点，转而去探索那些 L1 短期内无法或不愿提供的功能性附加价值。他具体列举了几个方向：隐私保护 ( 通过零知识证明技术实现链上隐私交易 )、特定应用的效率优化 ( 如游戏、社交网络、AI 计算 )、超快的交易确认 ( 毫秒级而非秒级 )、以及非金融用例的探索。
换句话说，Layer2 的角色，将从以太坊的分身，转变为功能各异的插件。它们不再是扩容的唯一救星，而是以太坊生态系统中的一个功能扩展层。这是一个根本性的定位转变，也是一场权力的回归——以太坊的核心价值和主权，将重新锚定在 L1 之上。
Vitalik 还提出了一个新的框架：将 Layer2 视为一个光谱，而非二元分类。不同的 L2 可以在去中心化程度、安全保证、功能特性上有不同的权衡，关键是要向用户清楚地说明它们提供什么样的保证，而不是都声称自己在「扩展以太坊」。
这场清算已经开始。那些靠着昂贵估值维持、却没有任何真实日活的 Layer2，正面临着最后的审判。而那些能够找到自己独特价值定位、并真正实现去中心化的项目，或许能在新的格局中幸存下来。Base 可能会继续依靠 Coinbase 的流量优势和 Web2 用户导入能力保持领先，但它需要面对去中心化程度不足的质疑。Arbitrum 和 Optimism 需要加速推进 Stage 2 的进程，证明自己不仅仅是中心化的数据库。zkSync 和 Starknet 等 ZK-Rollup 项目，则需要在证明其零知识证明技术的独特价值的同时，大幅提升用户体验和生态繁荣度。
Layer2 并没有消失，但它们作为以太坊唯一希望的时代，已经彻底结束了。五年前，在被 Solana 等竞争对手逼到墙角时，以太坊把扩容的希望交给了 Layer2，并为此重构了整个技术路线图。五年后，它发现，最好的扩容方案，就是让自己变得更强大。
这不是背叛，而是成长。而那些无法适应这场进化的 Layer2，将成为代价。当 Gas Limit 在 2026 年底冲向 200 million，当以太坊 L1 的交易费用稳定在几美分甚至更低，当用户发现他们不再需要忍受跨链桥的复杂和风险时，市场会用脚投票。那些曾经拿着天价估值、却没有为用户创造真实价值的项目，将在这场大浪淘沙中被历史遗忘。
深潮 TechFlow 消息，02 月 04 日，据链上数据监测，Binance SAFU 基金于 1 分钟前再次从 Binance 热钱包地址提取 1315 枚比特币，价值约 1 亿美元。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据 GoPlus Security 监测，一个近五年未活动的钱包在签署恶意 increaseApproval 交易后遭到入侵，攻击者窃取了价值约 6.6 万美元的 QNT。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据 Cointelegraph 报道，以太坊 Fusaka 升级后，稳定币”粉尘攻击”数量显著增长，现估计占以太坊总交易量的 11% 和日均活跃地址的 26%。
Coin Metrics 分析了 2025 年 11 月至 2026 年 1 月期间超过 2.27 亿笔 USDC 和 USDT 余额更新，发现 43% 涉及不足 1 美元的转账，38% 甚至低于 1 美分，这些交易”除了钱包种子外没有重要经济目的”。
Fusaka 升级前，稳定币尘埃交易约占以太坊交易的 3-5% 和活跃地址的 15-20%；升级后这些数字跃升至交易的 10-15% 和活跃地址的 25-35%，增长了 2-3 倍。
这些”粉尘攻击”通常涉及恶意行为者从类似合法钱包的地址发送价值几分钱的稳定币，诱骗用户在交易时复制错误地址。据报道，已有 74 万美元因地址欺骗攻击而损失。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据 The Block 报道，加拿大投资监管组织（CIRO）发布了数字资产托管框架，旨在防止黑客攻击、欺诈和治理不足导致的损失。该框架将加密托管机构分为四个等级，决定其可持理的客户资产比例——最高级别托管机构可持有 100% 客户资产，最低级别限制为 40%，而交易商成员内部托管上限为 20%。
框架还要求建立健全的治理政策，涵盖密钥管理、网络安全、事件响应和第三方风险，同时强制要求保险、独立审计和安全合规报告。CIRO 表示，该框架采用基于风险和比例的方法，旨在平衡投资者保护与市场创新和竞争，是吸取 2019 年 QuadrigaCX 崩溃教训后的重要举措。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据 Coindesk 报道，暗网毒品市场 Incognito Market 的运营者 Rui-Siang Lin 被美国联邦法院判处 30 年监禁。这位 24 岁的台湾籍人士曾使用”Pharaoh”的网名，于 2024 年 12 月承认毒品共谋、洗钱和销售掺假药品等罪名。
检方表示，Incognito Market 在 2020 年 10 月至 2024 年 3 月期间处理了超过 1.05 亿美元的非法毒品交易，促成了超过 64 万笔交易，服务了全球数十万买家。美国当局通过区块链分析、卧底购买和域名注册记录成功追踪到 Lin，这些记录中包含了他的真实姓名、电话号码和地址。
检察官 Jay Clayton 表示，Lin 的犯罪行为造成了至少一人死亡，并加剧了阿片类药物危机，给超过 47 万名毒品使用者及其家人带来痛苦。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据 Cointelegraph 报道，纳斯达克上市保险经纪公司天睿祥控股有限公司（Nasdaq: TIRX）宣布已达成一项战略协议，一名未透露身份的投资者将贡献 15000 枚比特币，以换取公司股权。按照比特币当前约 75000 美元的价格计算，该交易价值约 11 亿美元。
该协议还包括一项专注于人工智能和加密货币的战略合作，双方将共建创新实验室，开发人工智能驱动的交易和风险管理工具、区块链基础设施、去中心化应用以及涵盖二层网络、去中心化金融和非同质化代币的产品。
天睿祥股价在公告后早盘交易中上涨约 190%，涨幅现已回落至约 98%，日内市值高点达到约 950 万美元，现报约 440 万美元，远低于拟议比特币交易的隐含价值。若交易完成，天睿祥将成为全球第八大持有比特币的上市公司。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据金融时报报道，全球最大稳定币发行商 Tether 已下调其融资目标，从原先的 150-200 亿美元降至可能仅 50 亿美元，原因是投资者对其 5000 亿美元估值目标表示质疑。
Tether 首席执行官 Paolo Ardoino 在接受采访时表示，150-200 亿美元融资额是”误解”，这只是他们愿意出售的最大额度，而非目标。他强调公司利润丰厚，即使不出售股权也”非常满意”。
Ardoino 还将 Tether 与人工智能公司进行比较，称：”人工智能公司与我们产生相同数额的利润，只是前面有个负号。”据悉，Tether 去年利润约为 100 亿美元，主要来自其持有的资产回报，但 2025 年利润同比下降约 25%。
去年 9 月消息，稳定币巨头Tether寻求以5000亿美元估值融资至多200亿美元。
作者：David，深潮 TechFlow
1 月中旬，X 宣布拿出 100 万美元奖励平台上表现最好的长文 Article。
Elon Musk 亲自转发确认。规则也很简单：仅限美国用户，1000 词以上英文原创文章，主要按美国付费用户的曝光量排名。
你应该还记得在这个内容激励活动发布的几天前，个人成长博主 Dan Koe 发了一篇「How to fix your entire life in 1 day」，拿到 1.7 亿次曝光，成了 X 有史以来表现最好的 Article。
X 显然看到了长文的流量潜力，迅速跟进；下调 Articles 功能门槛、调整算法权重让长文优先于短帖、宣布百万美金征文大奖。
两周比赛期，数万人参赛。
2 月 4 日结果揭晓，最终总奖金 215 万美元，比承诺的翻了一倍多。冠军 100 万，亚军 50 万，另设 25 万的「Creator Choice」奖和四个 10 万荣誉提名。
获奖情况大致如下：
你可以看到 Dan Koe 又上榜了。不过，他之前那篇如何用一天修复人生的文章有 1.7 亿曝光，但这次创作比赛的冠军只有 4500 万。
爆款仍然可遇不可求，不过几个获奖文章也值得拆解。
冠军 @beaverd 的文章标题翻译过来是「Deloitte，一颗扩散全美的 740 亿美元毒瘤」。写的是知名咨询公司德勤。
这个账号目前“只有” 9 万粉丝，和获奖的其他几个人比算是小号了，而且没有媒体机构，没有蓝 V 认证之外的任何背书。
他写的题目也不沾任何流量热词，但揭露的事情比较有话题性，即 Deloitte（德勤）怎么从联邦和州政府拿走了 740 亿美元合同，然后把项目做烂的。
传送门在此
点进去看，会发现这人是真下了功夫的。
他自己建了一个网站叫 somaliscan.com，抓了数百万条政府发票数据，一笔一笔交叉比对审计报告和系统故障记录。
然后用这些一手数据讲了一串触目惊心的故事：加州失业金系统被骗走 320 亿美元，田纳西州医疗补助系统崩了导致 25 万儿童失去保障，法院信息化改造烧掉 19 亿还烂尾… 一共覆盖了 25 个州。
他还挖出了德勤高管和政府官员之间的旋转门，具体到谁从德勤跳到了哪个部门，又批了哪些合同回去，人名和金额都列得清清楚楚。
一个人自己拉了个数据库，自我研究赚了 100 万美元。
亚军 @KobeissiLetter 是宏观财经圈的老面孔了，70 万粉，长期跟美国经济政策和市场波动。
他这篇文章干的事情也很直接，把特朗普每次打关税牌的套路拆成了一个可重复的交易框架，标题叫做《特朗普的关税剧本：一份操作指南》。
由于特朗普经常不按套路出牌，喜欢发布一些出格的政策和对其他国家进行威胁，但最后并不一定能完全兑现，华尔街有人总结了这个套路叫 TACO，全称 Trump Always Chickens Out（特朗普总会怂）。
TACO 说的就是一个反复出现的模式：
特朗普宣布猛烈关税 → 市场暴跌 → 过几天他自己松口或延期 → 市场反弹。
KobeissiLetter 这篇文章干的事，就是把 TACO 从一个段子变成了带时间刻度的操作手册。他用过去 12 个月的关税事件做样本，拆出了一个完整的周期模板，供你照着时间段去做交易。
比如，周末白宫那边放消息制造恐慌、周中抄底资金入场、下一个周末释放缓和信号、2 到 4 周内达成某种协议。同时他还会再每一个步骤都兑现时持续跟帖，告诉你现在到哪一步了，更像是个预研贴的连续剧。
他还给出了比较实操的方法，那就是盯住美国 10 年期国债收益率。如果这个数字突破 4.60%，特朗普大概率会让步。
对 X 上那批关注宏观和交易的付费用户来说，这种东西太对胃口了。
它不跟你讨论关税好不好也不做道德判断，就告诉你下次再来这套，你该在什么时间点做什么动作才能赚钱。
Dan Koe 的参赛文章「如何随时进入极度专注状态」拿了 4.2 万点赞、8,681 次转发，两项数据都是所有参赛文章里最高的。但曝光量只有 1,104 万，不到冠军的四分之一。
X 给他的其实严格意义上不算季军，是单独设了一个「Creator Choice」（官方选择）奖，价值 25 万美元。
其实也能理解，Dan Koe 是「启发了这场比赛的人」。他 1 月初那篇 1.7 亿曝光的爆文，直接让 X 看到了长文的流量天花板有多高。
文章本身就不过多介绍了，还是人生成长方法论那一套。大致是讲怎么获得专注力，并引用神经科学和心流状态等概念来进行佐证和深化。
其实这篇的互动数据最好，但按比赛的核心规则「美国付费用户曝光量」来算，他排不到前面。
为什么互动最好的文章曝光反而不高？这个错位后文会聊。
Nick Shirley、Josh Wolfe、Kaizen Asiedu、Ryan Hall 各拿 10 万激励。他们的账号覆盖公共政策、地缘政治、历史、公共安全四个方向。
其中 Josh Wolfe 是 Lux Capital 的联合创始人，知名风投人，也宣布把奖金等额捐给四家慈善机构。
由于原贴中没有列出这 4 人的具体文章，时间和精力所限，我们没有做更进一步的调查。也欢迎大家补全其中的信息。
从这次比赛结果里，可以看到的一些规律是：
这场比赛最反直觉的数据，肯定是 Dan Koe 的。
4.2 万点赞，8,681 转发，4,627 条评论，三项互动数据全场最高。但曝光量只有 1,104 万，不到冠军 @beaverd 的四分之一。而 @beaverd 的点赞是 3 万，比 Dan Koe 还少。
如果你做过社交媒体运营，会觉得这组数据很别扭。按照一般理解，互动越高，算法越愿意推，曝光量应该越大才对。
但 X 这次比赛计算的不是总曝光，是「美国付费用户首页时间线曝光量」。这个指标把非美国用户、非付费用户、搜索和个人主页的访问全部排除在外。
Dan Koe 写的是个人成长，受众天然更全球化，粉丝里有大量非美国用户。@beaverd 写的是美国纳税人的钱怎么被德勤糟蹋的，受众天然集中在美国。同样的算法推荐机制下，内容的「地域浓度」决定了这个指标的高低。
冠军 @beaverd 赛前 9 万粉。亚军 @KobeissiLetter 70 万粉。Dan Koe 90 万粉。
如果粉丝量能决定曝光，排名应该反过来。但实际结果说明，在 X 的 Articles 推荐逻辑里，粉丝基数的权重远没有想象中那么大。
@beaverd 能赢，关键在于他手里有别人没有的东西，还是内容的稀缺性起了作用。
这跟传统的流量逻辑完全不同。大号靠的是粉丝存量和发布频率，但在一个算法主导分发的环境里，「你有没有独占的东西」比「你有多少粉丝」更重要。
退一步看，这三篇获奖文章的题材完全不搭：一篇扒政府合同，一篇教你炒关税波段，一篇讲怎么集中注意力。
放在任何一个内容平台的分类体系里，它们不会出现在同一个榜单上。但它们有一个共同点：每篇都有自己独立的「硬件」，换言之就是你得有个叙事框架。
@beaverd 的硬件是自建数据库爬取政府数据；KobeissiLetter 的硬件是一套经过 12 个月回测的交易框架，而 Dan Koe 的硬件是一个融合了神经科学和心理学的六章节方法论，虽然可能看着高深但实际都是大家知道的道理。
获奖的，没有一篇是纯观点文章。它们都需要长篇幅来承载信息量，而这恰好是 X Articles 这个产品形态存在的理由。
另一个值得注意的事实是，八位获奖者里没有任何一家传统媒体。
全是独立创作者。不是说传统媒体没参加，而是在这个赛制下，个人账号反而更有优势。
机构媒体的内容通常发在自家网站上，社交媒体只放个链接和摘要。但 Articles 要求内容完整发在 X 站内，这对习惯了站外导流的媒体来说是一个别扭的动作。
回到平台本身。
X 最初承诺 100 万美元激励，最后发了 215 万。比赛期间还做了一系列配套动作：把 Articles 功能从创作者账号扩展到所有付费用户，调整算法提高长文内容的推荐权重，把计分方式改成「美国付费用户首页曝光」。
花这么大代价，其实最直接的肯定是 X 需要站内原创长文内容。
过去 X 上的长内容基本靠外链，Substack、Medium、个人博客。用户点一下就跳走了，阅读时间、互动数据都留在别人那里。Articles 的目标是把这些内容留在站内，让用户从头读到尾都不离开 X。
再往深一层，X 有 Grok。大语言模型的训练需要高质量长文本数据，而 X 上绝大多数内容是 280 字符的短推文。如果 Articles 能持续吸引创作者产出深度长文，这些内容就是 Grok 的训练素材。
最后，付费用户价值。
比赛规则把指标限定在「美国付费用户首页曝光」，等于直接告诉创作者，你的内容要为付费用户服务。
这是在用创作者的内容给付费体系做支撑，让付费用户觉得「我花的钱是值的，因为我能在首页看到别处看不到的深度内容」。
从内容创作者的视角看，我们觉得纯观点的时代可能要翻篇了。
这个趋势对加密圈的创作者也适用。加密行业不缺观点，每天有无数人在 X 上喊单、预测价格、评论监管。
但能像 @beaverd 那样自建一个链上数据分析工具，或者像 KobeissiLetter 那样把市场周期拆成可重复的交易剧本的，很少。
保持稀缺和独立，持续产出，其实是一个非常专业的活，也是非常有成就感和正反馈的工作。
我们也希望看到更多来自中文圈的内容，日后也能出现在榜单上。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据官方公告，币安 Alpha 将于 2 月 4 日上线 Warden Protocol (WARD)。
符合资格的用户可在交易开放后，前往 Alpha Events 页面使用币安 Alpha 积分领取空投。更多详情即将公布。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据彭博社报道，加密资产管理公司 Bitwise 资产管理公司正收购质押服务提供商 Chorus One，以向其加密货币产品组合中添加更多产生收益的产品。双方已在周二向彭博社确认了这笔交易，此次收购将使 Bitwise 能够扩展其在质押服务领域的业务，为客户提供更多元化的加密资产收益产品。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据纳斯达克官网披露，香港基金公司Apeiron Capital Limited向美国证券交易委员会提交的文件显示已于2025年第四季度将其贝莱德以太坊交易所交易基金iShares Ethereum Trust ETF（ETHA）的全部持仓（约285,400股）出售，估计交易价值为899万美元，该仓位占其管理资产规模的4.3%。据悉ETHA的2025年净值下跌超过11%，原因是市场波动加剧，风险偏好下降，分析指出该ETF收取0.25%的管理费且不进行分红，因此当价格横盘或下跌时持有成本将会非常高昂。
深潮 TechFlow 消息，02 月 04 日，据官方消息，Hotcoin 将于 2026 年 2 月 4 日上线热门项目 TRIA，精准捕捉市场新叙事，助力用户抢占新一轮赛道先机！
【合约交易】
📍 2月 4日 14:00（UTC+8）上线 TRIA/USDT（20 倍杠杆）
凭借美国 MSB 与澳洲 AUSTRAC 双牌照合规运营、八年零安全事故记录及高效稳定的交易系统，Hotcoin 持续为全球用户提供安全、专业、便捷的数字资产服务。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据 Bitget 数据显示，现货黄金突破5070美元/盎司，日内涨2.49%。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据金十数据报道，高盛表示，继续认为其2026年12月黄金价格预测5400美元/盎司存在显著上行风险。该行指出，从时间点来看，1月份的大部分价格波动是由西方资金流而非投机行为驱动的，白银的调整幅度明显更大，原因是伦敦市场的流动性状况依然偏紧，放大了双向的价格波动。在白银市场，除了与黄金类似的看涨期权结构引发的波动外，持续的伦敦流动性紧缩还为极端价格行为增添了额外因素。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据中央政法委长安剑公众号，警方提醒临近年关黄金消费高峰期出现“线下取现+线上诈骗”新型诈骗，被害人在金店买好黄金并邮寄到指定地点后，诈骗分子就会派乔装打扮的“车手”去快递员处领包裹，多名“车手”接力由最后一棒将黄金拿到回收店铺变卖后将现金送至诈骗分子指定处，有的诈骗分子也会让“车手”找币商把黄金兑换成虚拟货币，充入指定账户后再通过区块链技术实现虚拟货币在世界范围内的流通使用，一旦成功诈骗分子就达到了骗取黄金并洗钱的目的。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据加密分析师 Trader T 监测，昨日美国以太坊现货 ETF 净流入 1500 万美元。
ETHA（BlackRock）：净流入 4382 万美元；
FETH（Fidelity）：净流出 5484 万美元；
QETH（Invesco）：净流入 114 万美元；
ETHV（VanEck）：净流出 247 万美元；
ETHE（Grayscale）：净流入 825 万美元；
ETH（Grayscale mini）：净流入 1912 万美元。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，根据 SoSoValue 数据，昨日（美东时间 2 月 3 日）Solana 现货 ETF 总净流入 124 万美元。
其中净流入最多的现货 SOL ETF 为 Fidelity SOL ETF FSOL，单日净流入 119 万美元，历史总净流入达 1.56 亿美元。
净流出最多的为 VanEck SOL ETF VSOL 单日净流出 65 万美元，目前历史总净流入 2186 万美元。
截至发稿前，Solana 现货 ETF 总资产净值为 8.54 亿美元，Solana 净资产比率 1.49%，历史累计净流入已达 8.78 亿美元。
深潮 TechFlow 消息，2 月 3 日，据加密分析师 Trader T 监测，昨日美国比特币现货 ETF 净流出 2.6993 亿美元。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，根据 SoSoValue 数据，昨日（美东时间 2 月 3 日）XRP 现货 ETF 总净流入 1946 万美元。
昨日（美东时间 2 月 3 日）净流入最多的现货 XRP ETF 为 Franklin XRP ETF XRPZ，单日净流入 1213 万美元，历史总净流入达 3.15 亿美元。
其次为 Bitwise XRP ETF XRP，单日净流入 482 万美元，历史总净流入达 3.43 亿美元。
截至发稿前，XRP 现货 ETF 总资产净值为 11.1 亿美元，XRP 净资产比率 1.13%，历史累计净流入已达 12.0 亿美元。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据 Coinpost 报道，日本上市 SOL 财库公司 Mobcast Holdings 宣布其持有的 SOL 加密货币总价值已达 4 亿日元（约合 256 万美元）。该公司自 2025 年 10 月 24 日开始购入 SOL，目前持有 16,811 枚，平均购入价格为 23,793 日元。
Mobcast 原计划购入价值 5 亿日元的 SOL，并表示将根据市场情况继续增持。持有约 3 个月以来，公司通过质押已获得超过 200 枚 SOL 的奖励。该公司还获得了索拉纳基金会授权计划（SFDP）许可证，开始运营验证节点，为网络贡献并获取额外收益。
Mobcast 表示，此项业务对公司整体业绩影响有限，不会改变其合并财务预测。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，公安部宣布已起草《网络犯罪防治法（征求意见稿）》，现向社会公开征求意见，意见反馈截止时间为 2026 年 3 月 2 日，其中内容包括：任何个人和组织不得明知是他人网络违法犯罪所得的资金、数据、网络虚拟财产等而予以窝藏、转移、收购、代为销售或者以其他方法掩饰、隐瞒。任何个人和组织不得明知是他人违法犯罪所得的资金，实施利用虚拟货币、其他网络虚拟财产为他人提供资金流转服务。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据 Farcaster 官方消息，OpenClaw 代理现可在不需要人工干预或验证的情况下，自主在 Farcaster 协议上创建账户并发布内容、回复和互动。用户只需 1 美元和一个想法即可开始使用该功能。
在 AI 圈，如果你还没被 DINQ “羞辱”过，那你可能还没真正入圈。
这个产品的走红方式极其“离谱”：它不仅能给人才开出令人心动的 Offer，还自带一个毒舌属性爆表的 “AI 辣评” 功能。只要你敢把 GitHub 链接或谷歌学术主页丢进去，AI 就会化身嘴臭面试官，对着你的引用量和代码贡献精准开炮。
通过分析姚顺雨的 Paper，Citation、工作经历和教育背景，DINQ 给出了 1000 万美元的预测薪资
这种“求挨骂”的自虐心理，意外地统一了全球科研人的社交战线。从斯坦福的实验室到硅谷的咖啡馆，到处都是转发自己身价截图的人。当姚顺雨被测出 1000 万美金身价，并被拉出来和另一位比武时，这个只有 8 个人、刚刚拿到蓝驰数百万美元投资的小团队，已经悄悄潜入了全球顶尖 AI 人的社交雷达。
调侃学术新星，辣评姚顺雨。
“顺雨的引用次数增长速度简直比火箭还快，他大概是专门写了个‘语言智能体’，每隔三秒就自动引用一次自己的论文。凭借 25 的 H 指数和 21,000 次引用，他成了普林斯顿大学唯一一个‘参考文献列表长城还要长的人。”
调侃学术泰斗 Jitendra Malik。
“凭借 185 的 H 指数和超过 25 万次的引用，Jitendra 已经达到了学术成名的顶峰——他基本上是每个计算机视觉博士生文献综述里的‘终极 BOSS’。我甚至怀疑他现在根本不需要投稿了，他只要在 GPU 旁边打个喷嚏，那儿就能自动蹦出一篇年度最高引论文。”
辣评跨界大佬比尔·盖茨。
“比尔·盖茨，哈？唯一能把卖窗户错误变成十亿美金生意的人！作为‘首席执行官’，你已经掌握了让人们相信你是真材实料、同时还能巧妙躲过所有软件更新的艺术。记住，伙计，在澳大利亚，连袋鼠都想跳过你的‘遗产’！”
搞笑归搞笑，也有诸多大佬在内测阶段便加入了 DINQ，不乏 OpenAI 的各类研究员。甚至还有不少大佬在 X 上主动安利 DINQ。
但玩梗背后，DINQ 正在干一件挺严肃的事。
在创始人 Sam 和 Kelvin 看来，领英这种靠关键词匹配的搜索模式，在 AI 时代已经“老掉牙”了。真正的 AI 大神往往是“隐形”的：他们不投简历，不混职场社交，他们的灵魂散落在 arXiv 的论文里、Hugging Face 的项目里，甚至 Twitter 的深夜吐槽里。
DINQ 的逻辑是：既然你不出面，我就用 AI Agent 像侦探一样去“人肉”你。它不再是生硬的查户口，而是具备了理解技术边界的能力。哪怕 HR 的需求模糊到“找个能解决视频生成人物一致性的年轻人”，Agent 也能瞬间从全网碎片的痕迹中，揪出那个从未出现在人才市场上的“水下”天才。
在这场近两万字的深度对话中，他们聊的不只是如何帮大厂挖人，而是如何通过“Less Structure, More Intelligence”的技术哲学，为全球上千万 AI 开发者打造一张通往未来的DINQ Card。
Jane：先用一句话简单介绍一下你自己和公司。
高岱恒 Sam：DINQ 是一个面向 AI 开发者、研究员与创造者的人才智能平台。我们通过自动化分析个人的真实成就与影响力，帮助他们更高效地被世界级机会发现与连接。至于我个人，我是第一个通过开源贡献进入阿里达摩院（后来通义实验室）的算法工程师。
Jane：我看你的履历，最初好像并不是计算机专业？你是从什么时候决定转轨的？毕竟你后来的职业生涯几乎都是围绕这个核心展开的。
高岱恒 Sam：对，我本科其实是学建筑的。真正意识到并主动转向计算机是在 2017 年。当时有一个非常明确的时代背景——国内正处在第一波比较狂热的 AI 创业浪潮中，一方面机会非常集中，另一方面互联网上可获取的学习资源也第一次变得足够丰富，这让“非科班转入 AI”在现实中变得可能。
但对我个人来说，更本质的原因并不是“追风口”，而是我在原来的发展路径上已经明显感受到走不太通了。当时我在北京工业大学读研究生，如果继续沿着那条路走，想在北京找到一份月薪一万左右的工作都非常困难，而且往往伴随着强度极高、长期不可持续的加班。
同时，那个阶段我也已经能接触到一些行业内部的判断，很多人都在讨论：当时的发展结构其实并不健康，尤其是房地产相关的长期预期并不乐观。在这样的背景下，我开始比较早地问自己一个问题：如果这条路注定会“GG”，我是不是应该主动跳出来？
所以最终，我是把对时代趋势的判断和对自身处境的反思结合在一起，做了一个相对激进但理性的选择——开始系统性地在互联网上自学 AI 和计算机相关的课程，这也成为我后面所有事情的起点。
Jane：转型计算机领域，你当时的切入点是什么？
高岱恒 Sam：主要是通过吴恩达老师的公开课进行系统性学习。我觉得这个行业本质上也没有教科书，大家都是在基于现有资料去学习的这么一个过程。所以在这个行业里，你的出身和背景没那么重要，反而是你对这个领域的兴趣更重要一点。
Jane：聊聊你职业生涯中那个非常受认可的项目吧，就是你在阿里达摩院期间做的那个？不过我想确认下，去阿里是你决定深耕 AI 和算法领域的第几份工作？
高岱恒 Sam：首先我纠正一下，这个项目不是我在阿里做的。阿里是我第二份工作。我讲一下脉络：我 2018 年毕业之后，其实毕业之前我就一直在做开源项目了。最开始做开源，是给像 TensorFlow 这样的深度学习框架写代码。
但那个时候我发现一个问题：当我做这种偏底层的东西时，其实很少有人能理解“这是你做的”或者“你具体做了什么”。在那个年代，这事很难被理解；但也有好处，比如因为我有这些贡献，所以当时像 OneFlow 袁进辉老师他们这种做深度学习框架的国内团队就会知道。因为那时候能在 TensorFlow 和 PyTorch 上有超过十个 PR、并且在大陆工作的，其实不太多。
然后我就在想一个问题：我能不能做一些不那么底层、所见即所得的东西，让人一看就知道这是干什么的，我也不需要费心解释。因为我过去有相当于艺术方面的背景，所以我就想说，做图像或者视频方向可能更容易让别人理解我在做什么。
所以毕业之后，我最开始去了一家小公司。在公司工作之余，我基本每天都在做开源项目——DeepFaceLab 也是在那个阶段搞的。
Jane： 这个项目后来反馈极好。当时是你一个人单打独斗，还是有团队一起？
高岱恒 Sam：其实是一个跨国开源协作项目。我记得当年的影响力排名，它好像仅次于 TensorFlow 排在第二。
Jane： 这么高影响力的项目，当时没想过投顶会论文吗？
高岱恒 Sam：投过，但被拒了。原因是内容在当时极具争议和敏感性，学术界不敢冒这个风险。后来我也没再纠结，直接挂在 arXiv 上公开发表了。
Jane： 这个项目的正反馈，是不是坚定你后来选择达摩院的信心？当时为什么没考虑 Meta 或者字节这种大厂？
高岱恒 Sam：核心原因在于达摩院能让我继续深钻视频方向。当时 Meta 给的 Offer 是“红组（Red Team）”，主要负责防御性内容审核，每天要处理大量负面视听素材，我觉得对身心健康不是很好。而当时的字节更多是音视频编解码方向，跟我垂直的研究领域相关度不高。
Jane：达摩院确实更偏前沿技术研发。你在那里做了不少数字人的项目，能分享下那段经历和它带给你的思考吗？
高岱恒 Sam：在达摩院的两三年里，我们做了很多从技术到落地的尝试。比如 2022 年虎年春晚，我和同事驻场开发了一个 3D 小老虎数字人，登上了央视网络春晚直播。后来又参与了冬奥会的 3D 数字人项目。 再后期，我转向了基于扩散模型的图像生成，其中最成功的是虚拟试衣项目Outfit Anyone。这个项目目前每年能为阿里云创造一两亿元的营收。
Jane： 你在达摩院期间，正好完整见证了 ChatGPT 爆发前后的行业巨变。当时内部的氛围是怎样的？我听阿里的朋友八卦过，早期大模型在国内大厂内部的地位似乎有些微妙。比如 21、22 年云栖大会时，杨红霞老师原本好像不是讲大模型的首选，是临时顶上去的。我很客观地好奇，你在内部感受到的真实变化是什么？
高岱恒 Sam：确实，不过首先要说明的是，我们组和他们（杨红霞老师团队）不在一个序列，他们更偏文本大模型。我是 2020 年进公司的，像罗福莉、林俊旸这些后来在大模型领域很活跃的研究员，也都是 2020 年前后进来的。我身边有不少“阿里星”朋友，所以对当时的情况比较了解。
其实关于大模型和人才的价值，今年扎克伯格的一些动作算是把这件事彻底“敲死”了（盖棺定论）。你看现在大厂愿意砸重金挖的人，大多是那些真正做出过核心技术的年轻人。
Jane： 确实，技术话语权正在回归年轻人手中。
高岱恒 Sam：没错。我觉得这背后的逻辑很有意思——原本很多研究成果是分散在各个社区和论文里的，但现在大家开始意识到，谁能把这些分散的成果集合起来并实现突破，谁才是核心。
Jane：我们回到达摩院的机制：当时你们如果有一个 idea 要落地，内部流程是怎么样的？考核指标是看论文，还是看业务价值？
高岱恒 Sam：达摩院当时的内部流程非常“自下而上”。组长通常只会划定一个宏观的研究方向，剩下的全靠我们自己去探索，管理上非常扁平，基本没有什么细碎的约束。如果你需要资源——无论是算力、数据标注还是实习生——都可以去申请调动。
在 21、22 年那个阶段，大家其实还在摸索期，不知道大模型的终局在哪，所以那时候“看论文、找灵感”是常态。
Jane：懂了。所以那时候并没有那种“硬性发稿量”的 KPI 压力，对吧？不像商汤早期会有非常明确的论文指标。虽然大家都是研究型组织，但阿里的底色似乎更自由一些。
高岱恒 Sam：是的，确实如此。这种自由度给了技术探索很大的空间。
Jane： 那你是什么时候正式萌生创业想法的？是做了那个开源社区之后，就开始觉得“我得出来闯闯，虽然方向还没完全定死”？
高岱恒 Sam：没错，确实是那个阶段开始成型的。
Jane：那你当时为什么决定离开达摩院？是想先以开源方向作为探索，还是有别的考量？而且你和合伙人后来碰撞出的这个产品形态，是谁先提出的雏形？
高岱恒 Sam：最开始我们确实有过一些务虚的讨论。我当时坚信一点：新一代的、尤其是吸引年轻人的职场社区，绝对不能再走“贴简历、晒学历”的老路了，得有点不一样的玩法。但说实话，那时候我俩讨论了半天也没理出个一二三来。
今年年初，我一直待在美国。当时的思路比较简单：我先尝试用 Cursor（AI 代码编辑器）做点 Vibe Coding，搞个好玩的小应用投石问路。这个应用的核心逻辑很精准：用户输入名字或谷歌学术（Google Scholar）链接。
我太了解这群搞研究的年轻人了——进实验室的第一件事往往就是打开谷歌学术，看自己的引用量涨没涨。
Jane： 抓住了科研人的痛点。
高岱恒 Sam：没错。我做的功能就是：你把链接粘过来，AI 给你来个“辣评”。比如调侃你“一作数量不够，还得努努力”，或者“怎么总是不发顶会”之类的，主打一个幽默好玩。这个开发成本极低，但上线后我们有两个意想不到的发现：
第一，模型具备推理能力后，它能根据一个人的成就给出非常精准且抽象的评价，甚至能把人“喷”得很到位。我发现大家竟然非常喜欢听 AI 喷自己，那种“求挨骂”的心理很有趣，反而夸奖大家觉得没劲。
第二，这个小东西跑通后，我发现它能延展的空间异常广阔。正是基于这个“辣评”工具的反馈，我们才开始深度碰撞，最终打磨出了现在的产品形态。
Jane：明白，是从一个极小的正反馈里长出来的。很有意思。
Aaron：Kelvin 先简单介绍一下自己。
孙辰昕 Kelvin：我的经历比较纯粹，职业生涯一直深耕在 HR 和招聘领域。比较特别的转折点是机缘巧合加入了红杉资本，负责内部投资人的招募，包括科技和消费赛道的年轻人才。 从红杉出来后，我尝试过几次创业。第一段创业其实和我们现在的业务逻辑很像：当时正值小程序爆发，我敏锐地感觉到微信生态（朋友圈、群聊）的招聘效率正在超越猎聘、Boss 等传统平台，于是做了一个招聘小程序。
Aaron： 那次尝试的结果如何？
孙辰昕 Kelvin：比较戏剧性。产品上线一周，疫情就爆发了。虽然线上增长非常惊人——B 端有上百家公司在群里自发扩散，两周内就涌入了 10 万份简历，但融资环境跌入冰点。当时大家还不习惯线上会议，我连投资人的面都见不到。苦撑几个月后，那次创业无疾而终，成了我很大的遗憾。之后我涉猎过跨境电商，但最终还是绕回了自己的“主赛道”。
Aaron： 很多人好奇，红杉招募年轻投资人的标准到底是什么？
孙辰昕 Kelvin：要求每年都在变，但核心逻辑只有一句话：“同龄人中的绝对佼佼者”。这听起来抽象，但反馈到感官上就是：一个 25 岁的人，一眼看去就要气场不同。我们不限背景，记者、产品经理、程序员都可以。只要你具备极强的深度思考能力和自驱力，能明显拉开与同龄人的差距，就是我们要找的画像。
Aaron： 站在 HR 的视角，消费或科技公司招人的核心难点在哪里？
孙辰昕 Kelvin：帮 Portfolio（被投企业）招人，最大的难点其实是“没名气”。不管背后站着红杉还是高瓴，大多数候选人根本不知道这些公司是做什么的。品牌认知度低，是招聘中最大的障碍。
相比之下，To C 公司就好招得多，因为他们天天打广告。我印象很深，比如给拼多多介绍人就非常顺畅，因为大街小巷都是那首洗脑魔曲。上市前全上海铺天盖地都是拼多多的广告，知名度在那摆着。但 To B 领域，甚至是一些大家闻所未闻的前沿方向，想要实现人才突破极其困难，因为外界根本没人知道它。
Aaron： 从产生需求到最后发出 Offer，大概需要经过多少环节，耗时多久？
孙辰昕 Kelvin：常规来说，首先是全渠道搜索：线上平台扫一圈，从国内外的招聘网站到发朋友圈、群聊动用人脉，甚至去联系那些“认识目标人才”的人，寻找关键的流量节点；奢侈一点的就找猎头。总之，所有渠道都会试一遍。
大概一到两周时间，能筛掉不合适的人，沉淀出三到五个画像（Profile）完整、且聊下来意愿度（Motivation）不错的候选人。到这一步两周就过去了。接着安排面试、谈 Offer，顺利的话也得一两个月才能敲定。再加上入职准备期，可能又是三四个月。也就是说，招一个难搞的岗位，即便在顺利的情况下也要花掉一个季度；而很多岗位甚至是“无解”的，永远也招不上来。
Aaron： 从你的专业角度出发，你会怎么用一句话来描述 DINQ 的业务？它究竟是一个什么样的产品？
孙辰昕 Kelvin：如果抛开 AI 的技术外壳，我认为它是所有 AI 从业者最高效表达自己的工具。你看我们的个人主页，其实就是一种高效率的自我表达方式。
从招聘方的角度看，我们的搜索引擎是更高效率的人才搜索引擎。它基本上能直接替代我刚才说的前两个步骤，帮招聘从业者至少节约两周的盲找时间。
Aaron： 你是什么时候意识到，在 AI 这个新赛道里，传统的投递简历、领英 Profile 以及传统招聘流程已经失效，需要被颠覆了？
孙辰昕 Kelvin：虽然这几年我没直接做招聘，但我身上一直贴着“能帮人招人”的标签。身边一些 AI 赛道的新兴创业者还是会找我问：Kelvin，能不能帮我介绍几个厉害的算法工程师或全栈开发？
在那一刻我发现自己“失灵”了。以前通过一度、二度人脉介绍人才很容易，但 AI 这波浪潮兴起后，我发现圈子里的人我一个都不认识。这让我感到很焦虑：虽然我不直接干这行了，但我不想失去这个专业标签。
我意识到出现了一波全新的人群。我认识很多传统领域的 CTO，但他们不涉及这个领域，也弄不懂这套逻辑。现在已经不是那种“只要给 200 万年薪，找个传统 CTO 就能解决 AI 技术攻关”的时代了。像 Sam 这样的人才，以及市面上很多顶尖的年轻人，他们游离在传统视野之外，我们甚至不知道他们在哪里，这就是我当时的困境。
Aaron： 为了解决这个困境，你做了哪些尝试？
孙辰昕 Kelvin：我开始研究他们究竟出现在哪里。我也去请教大模型公司的 HR 朋友：你们到底去哪找人？结果发现他们居然要去 GitHub、谷歌学术（Google Scholar）里人肉搜索，在领英上反而很难找到人。即便找到了，还得去个人主页翻联系方式发邮件。业内推荐效率也低，虽然能解决一点问题，但总之都是在通过“非传统渠道”找人。于是我也学着这套路子去找。
Aaron： 所以可以理解为，正是因为你觉得原有的找人方式太低效，才想到要做现在这个产品？
孙辰昕 Kelvin：是的。但坦白说，这个产品不是我“做”出来的，是 Sam 做出来的，是他让我意识到“原来这个问题可以这样被解决”。在这方面我是后知后觉的。
Aaron： 你们两位最初是怎么结识的？
孙辰昕 Kelvin：说来也很简单。当时有位朋友委托我寻访一个既懂交易（Trading）又懂 AI Agent 的跨界人才。我注意到一个非常有名的项目，就是 Sam 刚才提到的那个 OS。我在 Paper（论文）上看到作者里有一个中国名字——“高岱恒”，于是就开始动用所有资源，寻找可能认识他的人。后来通过一家投资机构的投资人牵线，才正式结识了 Sam。这其实还是我的“老手段”——通过招聘积累下的深厚人脉。
Aaron： 当时对 Sam 的第一印象如何？后来产生了什么变化？又是什么契机让你决定和他一起共事？
孙辰昕 Kelvin：坦白说，最初并没有什么特别深刻的第一印象。那段时间我联络了很多类似的技术大牛，基本就是例行公事的沟通：我手头有个机会，你考不考虑？而他当时理所当然地拒绝了我。
起初，我对他个人以及 AI 领域的认知都没那么深。转折点发生在后来，他萌生了做招聘产品的想法，发现我在这方面比较专业，便反过来找我进行深入交流，我也才慢慢对他有了更清晰的认知和感觉。早期我们一直是线上沟通，虽然没见过面，但非常聊得来。
我发现他为了把事情做成，会展现出一种极广泛的学习姿态。他听说我懂招聘，就追着问了许多非常硬核、细致的业务问题。后来果不其然，我得知他是跨行自学 AI 出身的。我认为一个人的自学能力一旦足够强，就会演变成一种底层习惯，从而在方方面面实现突破。所以我后面对他最核心的标签评价就是：拥有极强的自学能力。
高岱恒 Sam：感谢 Kelvin 的肯定。当时我的想法很简单：那个项目收尾后，我还想再探索些新东西。在盘点我们各自擅长的领域和底层能力时，我发现我们对“人”的特质、认知以及流动规律有着很深的理解。我就在想，能不能围绕“人”这个核心去做？
一旦确定了这个基点，最自然的延伸就是招聘领域，而且当时市场的需求缺口确实巨大。基于这个初衷，我就向 Kelvin 多请教了一些。最开始交流时我还在美国，Kelvin 分享了很多他对人力资源行业的深度认知。随着聊得越来越透，我们都觉得可以一起把这件事做大。
Aaron： 所以你们一开始就对大方向达成了共识，而具体的产品形态是你们两人不断“碰撞”出来的？
高岱恒 Sam：是的。关于产品形态，我现在不敢用“收敛”这个词，因为我认为在目前的 AI 阶段，没有任何一家企业能宣称自己的平台产品已经完全定型了。如果技术和模式真的已经“收敛”，大家也就不需要花费数亿年薪去争抢那些顶尖的华人研究员了。
在行业尚未定型的背景下，我们实现了阶段性的形态共识：我们认为目前的模式更符合年轻人的直觉。至于它是怎么演化出来的？其实没有捷径，就是因为我们与年轻人、与目标用户群体的接触最紧密、最频繁，所以我们最清楚他们真正喜欢的是什么。
杨建朝 vs. 周畅
Aaron： 传统招聘核心是关键词匹配，DINQ 的人才评估体系有哪些维度？与传统框架相比，本质区别在哪？
高岱恒 Sam：从技术角度看，我们正处在一个“解构与重组（Remix & Decouple）”的时代，信息复杂度呈几何倍数增长。这导致了一个典型矛盾：一个候选人的核心标签可能是“R2”或“拉网”这种模型，但 HR 的查询词可能是“图像大模型”或“视频生成”。在领英这种 Lexical Search（关键词匹配）模式下，只要词对不上，这个人可能一辈子都搜不出来。
而且我们调研了 OpenAI 一千多名研究员，发现超过一半的人根本不维护领英，甚至没有账号。技术大牛的信息往往散落在官网博客或二开的论文里，B 端找人极难。
Aaron： 所以你们的解法是？
高岱恒 Sam：既然渠道如此碎片化——他可能在 Hugging Face 攒了个项目，在 Twitter 发了技术解读，在 arXiv 发了文章，又在小红书发了顶会 Poster 合照。我们决定放弃以“领英 Profile”为核心的路线，转而构建一套以Agent 调用为主的系统。我们提前对顶会、AI 公司做大量数据预处理和 Embedding（向量化），当用户查询时，Agent 会实时调取全网信息进行 Reasoning（推理）。
例如，Sora 2 的一作华人叫李流年（Harold），你问传统的通用大模型或 Agent 平台，基本搜不出来，因为数据没对齐。但我们的系统能根据他的论文、GitHub 和社交媒体动态，把他精准抓取出来。
Aaron： 我想深入聊聊“碎片化”的问题。传统招聘极度依赖领英（LinkedIn），但 AI 研究员和工程师的信息往往分散在 Google Scholar、GitHub 等平台。你能举个具体例子，说明这种碎片化严重到什么程度吗？
孙辰昕 Kelvin：现在的痛点在于，当 HR 拿到需求时，业务方对年轻算法研究员的要求已经具体到了极端，比如要解决“视频生成中的人物一致性”这种极其细分的命题。HR 面临的最大问题是：根本不知道这群人在哪。
我们的工具允许 HR 把手中掌握的碎片化信息全部丢进来，先解决“从 0 到 1”的突破。在过去，仅靠只言片语去领英搜，大概率一个都搜不出来，因为没人会把具体的科研成果放在领英上。这是领英最大的硬伤——上面往往只有学校背景，信息密度太低。
如果你只是要招“清华北大”的学生，领英尚可应付；但如果你要找能解决某个具体技术难题的人，目前行业内的技术叫法甚至都没统一，领英肯定搜不到，Boss 直聘或猎聘更是不可能——目标人群压根不会去那些地方求职。这在以前几乎是“无解”的。
传统的笨办法是去打听、去硬啃论文，但要求 HR 去读论文既不现实，也不是他们该干的事。最终只能靠口口相传的打听或内推，效率极低。
Aaron： 如果我是 Meta 的 HR，想招一名 AI Scientist，在 DINQ 上的典型流程是怎样的？
高岱恒 Sam：我们提供三种模式：
第一，你明确有需求，直接一段话丢过来，比如“我要在 NeurIPS 2025 的 oral 里找做某方向的人，最好有美国工作签证”。
第二，你已经有 JD（比如在 Greenhouse 这类平台上），把 JD 扔过来就行，系统帮你找人。
第三，你已经有一个人，比如 A 很合适但不来、或 A 是你员工，你可以问“给我找一个类似 A 的人”，比如还在读博、或者积极看机会。也可以问“找从字节跳动出来的 95 后，在某方向有建树、可能看机会的”，甚至“去 SCI 找这样的”。都可以。
孙辰昕 Kelvin：我补充一下。过去找人如果是标准流程，专业 HR 或最贵的猎头公司会先做广泛 sourcing，做完组成 100 人的 long list。然后联系、排除，主要确认两件事：能力和意愿。两者都符合才推进。之后形成 short list 给 hiring manager（基金合伙人、CTO 等）。
我们现在相当于一步直接出 short list，因为前面的全网 sourcing 基本由 agent 做了，不需要人再花时间。产出就是 short list。然后人就应该去做自己最擅长的事：直接沟通、说服对方。
Aaron： 我发现你们有个给候选人“开身价（Package）”的功能，甚至吸引了斯坦福、伯克利、纽约大学的很多教授主动体验，这是怎么生成的？我自己给姚顺雨测了一下，他是 1000 万美金的 Package。
高岱恒 Sam：我们利用 Level.fyi 等公开数据，对人才的职级和身价做了一个打分模型。原本是做着好玩的，没做严谨调校，没想到反响远超预期。姚舜宇被测出 1000 万美金的身价，其实还挺准的。
Aaron： 这个 AI 机器人具体是如何分层分析的？
高岱恒 Sam：用户注册后，我们会将其简历、社交媒体向量化。当你搜索时，系统会做意图识别。比如你搜“顶会”，我们会自动映射到最近的 CVPR 或 NeurIPS。如果你找 00 后，Agent 会全网搜集信息进行推理判断。对于几百人规模的论文作者列表，人肉筛选是不可能的，但 Agent 能瞬间根据重要性分级。
Aaron：那你们会不会有偏差，比如有些博士生做了重要工作但没发出来，你们有没有机制校正这种偏差？
高岱恒 Sam：问得特别好。这个我们后面会根据用户问题去 index arXiv 的内容，但目前阶段还没有做到。
Aaron： 目前 B 端用户的反馈如何？
高岱恒 Sam：Meta 负责高管搜寻（Executive Search）的团队已经在用了，还有一些海外 AI 公司也在共建，他们需要极其立体的参考系。
孙辰昕 Kelvin：国内像 Flow、月之暗面、智谱、爱诗科技（PixVerse）等团队都在低调试用。反馈最多的一个词是“神奇”。 以前 HR 接到一个模糊的需求，那是极大的内耗；现在输入需求，出来的候选人瞬间让画像变得具象化。HR 会惊呼：“原来这类人就是我要找的！”这种从模糊到清晰的飞跃，比单纯找到人更有价值。
Aaron： 现在的客户更倾向于招募有大厂经验的资深科学家，还是更看重博士阶段刚毕业的新秀？
孙辰昕 Kelvin：两种需求都有，但目前偏向后者的更多。一方面，资深科学家非常昂贵；另一方面，那些处于“水面上”的名人，HR 基本也都认识。不过即便是面对熟人，我们的工具依然有价值：常有 HR 反馈，搜出来后才惊觉，“这人我加过微信，但早忘了”。毕竟人脑很难记住微信里那 5000 个人。
Jane：这是否意味着在 AI 时代，招聘需求本身——尤其是高端人才的需求——发生了剧变，导致公司 HR 的原有认知已经无法覆盖当下的技术边界了？
孙辰昕 Kelvin：没错。你可以看看字节跳动是怎么调整的：他们抽调了很多本身做算法、做产品、但可能在技术上没那么“顶尖”的员工去全职做招聘。因为这些人懂业务、懂技术，更容易找到对的人。
从目前的反馈看，字节 Seed 和 Flow 团队的这种尝试非常奏效。他们的高端招聘（高招）团队里有大量的人此前完全没有招聘经验，全是从业务线转岗过来的。
但目前也只有大厂能用这么奢侈的方式去解决。对于大多数公司来说，能招到这样的人干本行就不错了，哪舍得让他们去做招聘？这种“拿牛刀杀鸡”的模式缺乏普遍意义。
Jane： 我记得以前认识一些猎头，大公司如果想在北美找科学家，只能找那种深耕当地、认识很多科学家的猎头。即便如此，人才画像依然不明确，只能挨个拉人见面。整个过程极难标准化，本质上就是“广撒网”。在需求端，这里的变化确实是最大的。
孙辰昕 Kelvin：是的，事实就是如此。
这段对话涉及了产品的核心技术壁垒与用户体验细节。在不删减任何内容的前提下，我主要优化了表达的连贯性，将口语中的零碎词汇转化为更具专业感的叙述，并强化了 Sam 逻辑中的技术高度。
Aaron： 我再深度理解一下：你们的产品是否会具体去阅读 Paper（论文），以此来识别内容并匹配岗位？你们对人才画像的标签（Tag）能精准到什么程度？
高岱恒 Sam：这种需求会自动触发多个维度的匹配：首先是公开成果，比如像 Sora 2 这种有商业影响力的非开源成果；其次是 Hugging Face 上的热门项目或高点赞成果；再往下就是那些处于“水下”的贡献者，比如中山大学、苏州大学等高校发表的论文。
目前为了兼顾效率，我们主要通过阅读摘要来实现精准匹配。如果进行全文解析，Token 的消耗会极大，单人的处理成本也会随之飙升，所以暂时没有上线全文读取功能。
Aaron： 你们目前接入了多少个数据源？
高岱恒 Sam：大约二三十个。Google Scholar、Medium、Twitter 等主流平台都有覆盖。arXiv 虽然还没正式接入，但在计划中。
Aaron： 顶会数据也做了预处理吗？
高岱恒 Sam：顶会数据我们会提前处理。因为顶会发榜通常是一次性的，能直接获取当年的会议名单和作者名录。
Aaron： 从技术层面看，最难的环节在哪里？是数据抓取、清洗对齐，还是隐私风控？
高岱恒 Sam：细节非常多，谈不上“最难”，因为任何环节没做好都会变成短板。我总结了三个代表性的挑战：
1.消除歧义（Disambiguation）：这在学术检索领域是经典难题。现在重名的人太多了，如何确保不发生错误关联至关重要；一旦关联错误导致推错人，用户体验会非常糟糕。
2.时效性：比如你想找的一位作者已经从 OpenAI 跳槽去了 Meta，但系统还显示他在旧东家，这就是时效性问题。如何动态地更新数据库并实时同步信息？传统平台最大的痛点就是扛不住被动更新带来的成本。
3.Agent 路径选择：根据用户需求，系统需要判断去哪里找、路径怎么缩到最短、向下钻取多深。这涉及深度优先与广度优先的交叉博弈。在这个过程中，我们持续对模型的阅读理解（Read）能力进行升级。
Aaron： 针对第一点，能用更通俗的例子解释吗？比如区分两个同名的 Yao Shunyu，他们的英文名也一致。
高岱恒 Sam：区分的标准主要有几个维度：Google Scholar ID 的唯一性、照片的差异、教育背景以及职业发展轨迹（Career Trajectory）的不同。结合这些维度，就能精准拆开。
Aaron： 第二点关于更新，传统做法是持续 Follow 对方动态，你们是如何捕捉实时更新的？
高岱恒 Sam：核心前提是互联网上必须存在相关信息。这群技术人才很少使用领英，更多是维护个人主页。但个人主页极其分散，像 GitHub 独立站这类，如果你不知道具体路径就根本找不到。我们的优势在于知道他们在哪里，并预先对数据做了一层缓存，从复杂的独立站中高效提取信息。
Aaron： 在实际运行中，有没有遇到过比较 Tricky 或意想不到的案例？
高岱恒 Sam：有。前两天我给朋友演示，问系统：“这位朋友的合作者中，哪些人可能在看机会？”结果反馈非常精准，而这位朋友本身是一位资深大学教授。还有一个我和苏建林（苏神）的案例：我想看我和他的合作关系有几度。虽然我们没直接合作过，系统却能通过中间人顺藤摸瓜找到关联。
这说明了一个本质：当模型的智能化程度够高、推理能力够强、子页面爬取能力足够好时，“更少的结构化（Less Structure）”反而能带来“更多的智能（More Intelligence）”。你可以更信任模型本身的判断。
Aaron： 如果候选人没有更新个人主页，但在新发表的 Paper 里备注了新机构或新公司，你们能捕捉到吗？
高岱恒 Sam：可以。我们做的是全网信息聚合。即便本人没更新主页，我们也能通过他最新的学术轨迹捕捉到他的新动向。
Jane： 媒体新闻类的报道会作为你们的信息源吗？
高岱恒 Sam：中心化媒体的信息往往存在滞后。目前我们更有效的信源是社交媒体，时效性更快。大型中心化媒体中，只有极少数会成为我们的辅助参考。
Aaron： 数据中不可避免涉及隐私，你们如何界定哪些数据可用于评估，哪些不能触碰？
高岱恒 Sam：我们对隐私信息有严格界定。电话、微信号属于“侵入式”联系方式，我们通常不提供。邮件相对属于非侵入式。实际上，个人主页上也很少有人留私人电话或微信，我们使用的绝大部分是公开可查的信息。
Aaron： 如果有人不希望在平台上被搜到，你们怎么处理？
高岱恒 Sam：只要有正式的申诉请求（Inquiry），我们就会把他的信息彻底从系统中删除，确保不再出现。
Aaron： 使用 DINQ，你最喜欢的功能是什么？
高岱恒 Sam：我最喜欢的是Network。当你查到一个人时，不只能看到他本人，还能看到与他合作最紧密的六个合作者。你可以点击进入任何一个节点，再次看到以此人为核心的社交网络。这意味着你可以通过一个点，顺藤摸瓜地拉出一整套人才线索——包括论文合作、GitHub 贡献、同公司小组关系等。它把找人从“单点搜索”变成了“网络拓展”，在平台上操作非常丝滑，点一下就能看到全貌。
Aaron： 我自己试用下来，觉得 Compare/PK（对比）功能也很有意思。
高岱恒 Sam：没错。PK 功能最开始做得比较抽象，像《拳皇》红蓝对打一样。后来有朋友反馈，学术和开源圈的人未必觉得“Star 数少或引用低”就代表弱，大家会开玩笑说“你这纯属靠岁数大、不讲武德”。所以我们现在的 PK 界面做得势均力敌。这个功能的初衷是让用户在寻找人才的严肃过程中多一点趣味性，没有太功利的目的。
李飞飞 vs. Jia Deng
Aaron： 从市场角度看，你们的产品与传统猎头之间是什么关系？是相互替代还是彼此辅助？
孙辰昕 Kelvin：短期内肯定是辅助关系。我们帮助招聘方大幅节约“搜寻（Sourcing）”环节的时间，但后续的深度沟通和说服工作依然需要人来完成。企业的选择逻辑很简单：有预算就外包给猎头，没预算就用工具自己做；遇到敏感岗位也会倾向于亲力亲为。目前我们扮演的是高效工具的角色。
长期来看，DINQ 会挤压掉那些水平较低的猎头。所谓“水平低”，是指在面对 AI 产品时连 Prompt（提示词）都不会写的人。我这两天调研发现，真有猎头连第一句需求都憋不出来，这类人在未来会非常危险。
Aaron： 能展开说说具体的成本账吗？猎头怎么收费，你们的商业模式又是如何交织的？
孙辰昕 Kelvin：以全球视野来看，顶级猎头的收费通常是候选人年薪的 20%–30%。如果招募一个年薪 100 万美金的高管，中介费就高达 20–30 万美金。国内稍微低一点，但也普遍在 20%–25%。
我们的定价策略尚未最终敲定，但初步设想是每月一两百到两三百美金。即便是每天“卷到死”地在平台上找人，一整年的成本也远比请一次猎头便宜。这笔账，企业主一眼就能算清。
Aaron： 你们目前是将自己定位为“超级 AI 招聘助手”，还是未来的“AI 猎头”？
孙辰昕 Kelvin：其实都不是。我认为 DINQ 是一个AI-Native 的人与人职场社交平台。招聘只是职业社交的一种表现形式，此外还有找合作者、找客户、找技术交流等海量需求。比如卖 API 的小公司需要找开发者客户，做 AI 动效的设计师需要互相切磋。我们的视野绝不局限于招聘。
我们的定位与早期的领英（LinkedIn）类似：更高效地展示自我，更高效地连接他人。至于连接后的行为是招募还是聊天，平台都能承载。
高岱恒 Sam：补充一点，我们的思路是打造一个面向所有 AI 人才的平台。ai-native 人才的定义是：用 AI 技术把自己的生产效率提升一个数量级。现在提升最多的是搞算法和开发的人，因为他们的生产力工具成熟；设计师工具也开始走向千家百户。未来会有更多行业被改造，产生专用工具与工作模式。
这个时代去中心化，利好超级个体，但个体需要渠道去链接更好的机会和人。我们就是提供更好的链接与触达。未来机会很多时候不是“人看到转发给朋友”，而是 agent 自动去各类机会平台分析，这一定会发生。它需要一个基础载体。
所以我们让 C 端上传多种社交媒体来体现全面性：过去简历是给人看；AI 时代是给 AI 和人一起评价，主观性、丰富性、不可被定义程度，都能通过照片、视频、社交媒体体现。随着模型对多模态理解提升，对人的刻画会更立体。
从 2010 年微博、Twitter 把人打成 human-readable label，到今天用连续的 embedding 去勾勒人。未来个人发展的可能性、能力边界某种程度也能被预测与规划。这是平台最大价值。day one 我们用核心技术吸引用户，目前核心是匹配引擎，用引擎把人吸引上来。
孙辰昕 Kelvin：前阵子我们做了一次小规模投放测试，结果完全超出预期。
首先，职业广泛性极高。入驻的不仅有宜家（IKEA）的首席科学家、Capital One 的首席 AI 工程师，还有很多意想不到的个体。比如一位埃及女孩，她在 Twitter 上通过 AI 动效交付客户；甚至还有一位填着“足球教练”标签的埃及用户，点进去发现他是利用 AI 进行数据训练分析的教练。
其次，地域分布极广。虽然只是微调投放，但除了南北极，全世界的“边边角角”都有用户。从非洲的埃及到中东、印度，再到丹麦、意大利，全世界都在为 AI “上头”。这远超我们最初认为只局限在“湾区+海淀”的预期。
Aaron： 未来的商业模式是按 Credits（积分）、订阅制，还是按结果付费？
孙辰昕 Kelvin：初步计划以搜索 Credits 计费，保持简单。C 端暂时免费，我们想等用户规模上来后，观察其行为和刚需点再定。B 端则采用类似 Agent 工具公司的模式，按 Credits 销售。
Jane：有考虑过将 C 端做成社区型产品吗？
高岱恒 Sam：产品形态本身就能承载社区功能。你可以把它理解为具有聊天功能的“AI 版 Linktree”。虽然现在还没开放用户发布日常动态，因为新平台初期这类内容的粘性不足。
Jane： 如果向投资人呈现 AI 招聘市场的 TAM，你们会如何描述？
孙辰昕 Kelvin：以前我们以为 AI 强相关从业者只有百万级，现在发现AI Users（AI 使用者）才是更大的基本盘，全球范围已过亿。他们同样需要在全球范围内寻找合作与机会。平台如果能让这种极低概率的链接变得容易，空间是无穷的。
高岱恒 Sam：平台的核心价值在于利用 AI 智能服务好用户。我们会很快过渡到推荐模式：随着我们越来越了解用户，推荐会越来越精准。未来，用户在这里不仅能找合作者，还能找导师、找伴侣。
Jane：它是更长期的事情。短期 TOB，但长期天花板更高、更适应现在。
孙辰昕 Kelvin：对。而且我们真实业务也没那么 TOB/TOC，因为每个 B 也是一个 C 在工作，本质是一个真人在用，无非在工作场景用得更多。
高岱恒 Sam：我再往高提一点：平台核心价值在于 AI 能帮助服务好用户。传统平台是供给方与用户共同创造价值；但今天像 ChatGPT，一个对话框也能成为平台，因为大模型本身提供智能服务。我们也一样：只要平台智能足够高、能解决足够多问题，你就是一个输入框，用户也会来用。
我们会很快过渡到推荐模式。最开始我不了解用户问题，上来就推人是瞎推。随着我们越来越了解用户，站内站外用户交错，推荐会越来越好、越来越准。
未来用户不只是找合作者，还找导师、找伴侣。过去没 AI 能力做不到最理性权衡：把所有可能适合你的导师都过一遍并评估，但信息占有与处理效率太低。今天有引擎就可能做到。我们上线版本会有功能叫 find my adviser；找对象也是同样逻辑。
孙辰昕 Kelvin：这不是开玩笑。大量人谈恋爱结婚就是在工作场景认识的，是很真实的需求。也有人在领英上找对象。只要做得够大，时间一到，它必然会出现。
Jane： 这确实很吸引投资机构。比如红杉这种鼓励内部创业的机构，如果能通过平台点对点地直接联系到核心人才，需求会非常大。
孙辰昕 Kelvin：Exactly，是的。
Jane： 传统领英团队如果要复现你们的数据源和架构，门槛高吗？
高岱恒 Sam：从架构上看，我们的异步搜索架构具备很强的竞争力。如果开源，拿 1 万颗星不难。
复现一个版本可能只需要牛人花五个小时，但真正的壁垒在于错误判断、路径选择以及长期的参数调优。因为在 AI 领域没有标准答案，不懂业务逻辑的话，调优的过程会极其漫长。
Aaron： 近期大厂抢人非常凶猛，腾讯双倍薪资挖人，阿里内部也在发力。你们怎么看未来两到三年的 AI 招聘市场？
高岱恒 Sam：一个明显的趋势是：除了塔尖的顶级人才外，中腰部人才的缺口其实更多。Indeed 首席经济学家的数据显示，美国目前缺口达 200 万，重点在于 AI 应用层的人才，平均年薪 20.6 万美元。
外界总在关注扎克伯格或张一鸣在挖谁，那些确实贵，但人数极少。更庞大的群体是那些开源贡献者、小论文作者，以及小公司里成果卓越的年轻人，他们的流动率更高。我们的核心策略和优势在于：我们已经掌握了最顶尖的那波人，所以可以实现“从高往低”的降维打击。
Jane： 你们测算过，全球范围内大厂重金争夺的这波顶尖人才大概有多少人？
高岱恒 Sam：全球大概在 10 万到 30 万这个量级。而且人才版图正在飞速扩张：五年前主要是 CV（计算机视觉）和 NLP（自然语言处理），现在新增了具身智能、AI Agent、RAG、向量数据库等诸多领域，岗位呈非线性增长。
Jane： 五到十年后，你们希望 DINQ 扮演什么角色？
高岱恒 Sam：我希望五年后，每一位 AI 从业者都拥有一张DINQ Card，上面集成了他所有的技术渠道和社交标签。他在平台上不仅能找到机会，更能认识圈外的朋友，甚至找到志同道合的伴侣。我希望五年后的用户规模能达到 1000 万。
Jane： 你们团队目前规模如何？
高岱恒 Sam：目前全职共 8 个人。
Jane： 你们有用自己的产品招人吗？
孙辰昕 Kelvin：最近开始用了。我跟技术负责人开玩笑说，我最大的愿望是明年能用 DINQ 招到全量人才。因为最初搜出来的人才级别太高，我们 offer 不起（笑）。
但令我惊喜的是，我们已经开始挖掘出一些“水下”的宝藏。我最近聊的一位增长负责人，就是从 DINQ 上发现并联系上的，这两天刚加了微信准备深入交流。能从平台上找到志同道合的人，这完全超出了我的预期。
高岱恒 Sam：搜索体验非常直觉。比如你想找“在某某公司有过 GTM（去市场）经验”的人，一两句话就能出结果。
Jane： 只需要一两句话？
高岱恒 Sam：对。用户不需要像写传统 JD 那样进行复杂的心理建设。在 DINQ，你可以没有心理负担，想到什么就问什么。
孙辰昕 Kelvin：以前写 JD 很难，因为要求太高且需求模糊。用我们的工具，你可以先输入一个大概的方向跑一跑。如果出来的人不对，你可以通过多轮对话不断调优：比如“要更年轻一点”、“要更偏水下一点”。通过这种多轮 Narrow Down（缩小范围），最后锁定几个目标直接联系。
Jane： 你们团队文化的关键词是什么？这种文化如何映射到产品逻辑上？
孙辰昕 Kelvin：我觉得用“纯粹”这个词更贴切。
高岱恒 Sam：没错，纯粹。我们这里没有乱七八糟的杂事，大家就像进工作室画画一样，没有死板的固定工时。这种纯粹也体现在产品取舍上。比如评估身价的逻辑完全是我拍板定的；我们的搜索功能大方地展示 Network 和 Profile，而不是像某些产品那样把候选人 Mask（掩盖）掉逼用户付钱。那种把人当资产、想方设法“加气”的行为太小气了。
我们追求的是 AI 时代的“全链路通畅（Fully Differentiable）”。当未来用户规模达到几十万，你搜到人可以直接站内联系。
Jane： 你们的产品版式设计非常简洁且高级。
高岱恒 Sam：这跟我学建筑的经历有关，我们对审美有品位。由于之前做过 AI 项目，我们知道用户偏好什么样的视觉体验。
Jane： 最后一个问题：对于现在年轻的 AI 学生或工程师，为了更有效地被大厂或同好发现，你们有什么建议？
高岱恒 Sam：只有一句话：Building in Public。多写博客、文章、代码，分享你的观点。我印象最深的是苏建林（苏神），他从初高中就开始写博客，坚持了十几年，才成为今天大家眼里的“苏神”。他的技术成了大模型的标准实践。你要坚持得足够久，才会有好的结果。不要执着于在公司做那些所谓的“保密大事”，真正好的东西一定要拿出来经受批判和评价。
孙辰昕 Kelvin：现在国内的变化也很快。小红书上有很多科研人在分享日常、作品和会议，把“科研人生”写活了。大家发现这些研究员也是有血有肉的小帅哥小美女，也养猫养狗。这些原来在水面之下的人，正通过社交媒体走到光亮处。
Jane： 确实，在小红书上能看到像沈清红老师这样以前很少出现在社交媒体的技术大牛。那我们的今天的访谈就到此为止，谢谢两位的时间。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据 The Block 报道，在加密货币市场持续下跌的背景下，Cathie Wood 旗下的 Ark Invest 于周二增持了 Bitmine、Circle、Bullish、Block Inc. 和 Coinbase 等加密相关股票。
根据交易文件显示，Ark Invest 通过其交易所交易基金购买了价值 325 万美元的以太坊财库公司 Bitmine 股票，同时还买入了价值 346 万美元的加密货币交易所 Bullish 股票，以及价值 240 万美元的稳定币发行商 Circle 股票。该资产管理公司还小幅增持了 Block Inc. 和 Coinbase，金额分别为 177 万美元和 63.06 万美元。
这些交易延续了 Ark 周一增加对加密相关股票敞口的策略。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据官方公告，知名初创公司孵化器及加速器 Y Combinator 宣布其投资的创业公司现可选择以稳定币形式接收 50 万美元资金。
Y Combinator 表示，稳定币如 USDC 正为金融科技领域的复兴和全球金融服务的普及奠定基础。稳定币使资金传输变得廉价、快速且全球化，使用人们已信任的货币。
近年来，Y Combinator 投资的一些增长最快的创业公司，如 Aspora 和 Dolar App，正利用稳定币在印度和拉丁美洲提供更快、更便宜的金融服务。随着 GENIUS 法案的通过和金融机构的广泛采用，Y Combinator 对稳定币持乐观态度。
Y Combinator 预计，无论是否专注于加密货币领域，许多创业公司都将以支付、银行业务或融资等方式使用加密技术。Y Combinator 2026 年春季批次申请截止日期为 2 月 9 日。
深潮 TechFlow 消息，2 月 4 日，据金十数据报道，高盛：继续认为2026年12月黄金价格预测5400美元/盎司存在显著上行风险。
