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深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据金十数据报道，摩根大通表示：预计2026年底黄金价格将达到每盎司6300美元。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，Matrixport 发布今日图表称，“Circle即将公布季度财报，市场目光也再次聚焦稳定币板块。作为数字资产领域最具吸引力的结构性增长赛道之一，稳定币的后续表现备受关注。不过，行业的结构性增长预期虽仍具支撑，市场对Circle的定价未必同步乐观。

在上市初期快速冲高后，Circle股价近期已明显回撤。与此同时，对冲基金也建立起相当规模的看空头寸，空头仓位处于高位，使其成为加密概念股中空头较为集中的标的之一。这表明，尽管行业增长预期仍在，市场对其短期表现的态度依然偏谨慎。

从当前预期与定价来看，市场对Circle本季财报并未计入过高预期，大幅超预期并非基准情形。但在空头仓位仍处高位的背景下，若财报表现强于预期，空头回补可能放大股价上行波动。整体来看，Circle正处在行业增长逻辑与谨慎交易仓位的交汇点，这一组合值得持续关注。”

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据 Bitget 数据显示，日经225指数2月25日（周三）收盘上涨1262.03点，涨幅2.20%，报58583.12点，收盘价创历史新高。

整理 & 编译：深潮 TechFlow

嘉宾：Darren Mowry，谷歌云副总裁

主持人：Rebecca Bellan

播客源：TechCrunch

原标题：Is your startup’s check engine light on？ Google Cloud’s VP explains what to do | Equity Podcast

播出日期：2026 年 2 月 19 日

要点总结

初创公司创始人正面临前所未有的压力：在资金越来越紧张、基础设施成本不断上涨的情况下，他们不仅需要加速创新，还必须在早期阶段证明自己的产品能吸引市场。虽然云服务积分 （Cloud credits，云服务提供商提供的免费试用额度）、GPU 和基础模型 （Foundation models，支持生成式 AI 的预训练模型） 的普及让创业变得更加容易，但这些早期的基础设施选择可能会在免费额度用完、需要支付实际云服务费用时带来意想不到的挑战。

在本期 TechCrunch 的 Equity 播客中，Rebecca Bellan 与 Google Cloud 全球初创企业副总裁 Darren Mowry 深入探讨了初创公司在快速扩展过程中面临的权衡与挑战。作为全球初创生态的核心人物，Mowry 分享了他对行业趋势的观察，Google Cloud 如何在竞争中吸引 AI 初创公司，以及初创公司创始人在扩展规模时需要注意的关键问题。

精彩观点摘要

• 虽然云服务积分 （Credits） 是行业内的标准做法，但它本身并没有什么特别之处。我们都知道积分对初创公司来说确实重要，但创始人真正需要的是更深入的工程资源和技术支持。
• 无论是基于 TPUs 还是 GPUs，我们的目标是帮助创始人找到最适合他们的解决方案，而不是强制他们走某一条固定的路径。我们发现这种选择的自由对创始人来说非常重要，也是我们的一大优势。
• 如今初创公司开始从关注芯片（如 GPU 和 TPU）转向更关注数据模型和智能体。目前，大约 10% 到 15% 的讨论仍然围绕芯片展开，但绝大多数，约 80% 到 85% 的关注点已经集中在模型和智能体的开发上。
• 智能体能够解决复杂的定制化问题，其应用场景非常广泛，未来可能会有成千上万个智能体被开发出来。
• 现在我们看到越来越多的初创者的涌现，他们来自顶尖大学、Y Combinator，以及一些知名的 AI 研究机构，比如 OpenAI、Anthropic 和 DeepMind，这些新创始人带来了更多的创新活力。
• 谈到 AWS 和 Microsoft… 它们的市场定位更多倾向于技术的分销商角色，而不是像 Google 一样直接提供先进的技术解决方案。Google 不仅开发世界级的 AI 技术，还能够作为第一方提供商支持第三方能力，这使我们在竞争中显得独特。
• 初创公司在云计算和 AI 的快速发展中，正在改变传统企业 IT 的经济逻辑。过去，我们通常认为员工数量越多的企业是最大的客户… 但现在一些小型初创公司，例如 Cursor、Lovable 和 Open Evidence，虽然员工规模较小，但它们在技术资源的消耗上远远超过了自身规模。这些公司以工程驱动为核心，推动我们的平台达到新的技术极限。
• 第一个是“大语言模型 （LLM） 封装”现象。封装指的是在像 Gemini 或 GPT-5 这样的模型周围添加一层功能或知识产权，以形成应用层。然而我们发现，行业对这种简单封装的需求正在快速下降。如果一个初创公司仅依赖后端模型完成所有工作，并几乎只是对模型进行贴牌处理，那么这种方式已经很难获得认可。
• 另一个值得注意的趋势是“聚合器”模式的挑战。聚合器指的是试图在多个模型或平台之上构建一层，用于帮助用户选择模型的系统。… 我们发现这种聚合器模式的增长并不显著，因为用户希望看到更多的智能化功能，而不仅仅是一个简单的选择层。
• 生物技术、气候技术和消费者体验是我们重点关注的领域。这些行业正在快速发展，我们看到生态系统中有着显著的增长、强劲的留存率以及越来越多的兴趣。

初创公司如何加入 Google Cloud 生态系统

Rebecca：初创公司如何成为你们生态系统的一部分？他们如何参与其中？你们为他们提供哪些支持？

Darren：

这是一个双向互动的过程，我们通过推动力和拉动力来吸引初创公司加入我们的生态系统。五年前我刚加入 Google Cloud 时，云计算市场主要由 AWS 主导。AWS 通过一种无摩擦的信用卡式模式，让创始人可以轻松使用计算、存储和数据库来构建产品，而当时 Google Cloud 的市场定位更多是“第三选择”，竞争环境相对传统。

但在过去的 18 到 20 个月里，随着 AI 的快速发展，情况发生了巨大改变。AI 不再是一个炒作的概念，而是已经成为切实可行的技术解决方案。Google 在 AI 技术方面投入了大量资源，例如我们的先进大语言模型 Gemini，它具备强大的自然语言处理能力，为许多初创公司提供了技术支持。正是这些技术上的优势，让越来越多的创始人主动选择从一开始就在 Google Cloud 上构建产品，这成为了强大的拉动力。

为了帮助这些初创公司，我们推出了 Google Cloud for Startups 项目。创始人可以通过简单的在线搜索找到该项目，并了解详细信息。我们根据初创公司所处的不同发展阶段，为他们提供定制化的云服务积分 （Cloud credits）。这些积分是 Google Cloud 提供的免费试用额度，旨在支持初创公司在早期阶段快速启动项目。无论他们是刚刚完成第一轮融资，还是已经进入更成熟的发展阶段，我们都会根据他们的需求和支持者情况，提供相应的技术资源和服务，帮助他们实现快速成长。

超越云服务积分：工程资源与技术支持

Darren：我想强调的是，虽然云服务积分 （Credits） 是行业内的标准做法，但它本身并没有什么特别之处。我们都知道积分对初创公司来说确实重要，但创始人真正需要的是更深入的工程资源和技术支持。例如，他们希望获得 DeepMind 专家的直接指导，或者希望有经验丰富的客户工程师参与到产品定义中。为此，我们强化了技术支持模式，将资源直接投入到初创公司的核心需求中。从早期阶段到后期阶段，我们都为初创公司提供技术专家的支持，这是 Google Cloud 的独特优势，也是我们项目的一大亮点。

此外，我们还为初创公司提供额外的支持，包括促销活动、免费使用 Workspace（Google 的办公套件，包括 Gmail、Google Drive 和 Google Docs），以及帮助初创公司将最小可行产品 （Minimum Viable Product，MVP） 或第一代产品推向市场的解决方案。所有这些都包含在 Google Cloud for Startups 项目中。所以我很高兴你提到这个问题，因为很多人误以为这个项目仅仅是提供积分，但实际上它远远超出了这个范畴。

Rebecca：那么目前有多少初创公司参与这个项目？你们是如何为这些初创公司提供工程师和研究人员资源的？

Darren：

目前有成千上万的初创公司参与这个项目。今年我们看到显著增长，这主要得益于 Google 的技术吸引力，包括 Gemini 和 DeepMind 的领先能力。更重要的是我们从生命周期的角度来看待初创公司。我们知道，当初创公司耗尽积分或无法继续使用时，会面临转型的关键时刻。为了帮助他们平稳过渡，我们提供商业和经济层面的支持，让他们能够继续留在我们的生态系统中。

虽然我无法分享具体的留存率，但我们严格衡量积分结束后仍然留在 Google Cloud 平台上的初创公司数量。从行业角度来看，我们的留存率非常高，是我在职业生涯中从未见过的。而且这个数字每个季度都在增长，这表明即使在积分用完之后，初创公司仍然选择留在我们的平台上。

TPUs 与 GPUs：构建选择的自由

Rebecca：Google Cloud 的一个显著优势是你们拥有自己的 TPUs （Tensor Processing Units），对吧？那么 TPUs 在吸引初创公司方面有多大的差异化优势？同时，这是否会带来一些潜在问题，比如初创公司习惯于使用 TPUs 构建后，可能会在切换到 GPUs （Graphics Processing Units） 时遇到困难？

Darren：

这是个很好的问题。你提到的核心问题其实反映了我们的一个重要理念：为初创公司提供选择的自由。我们相信，这种灵活性是我们目前的一大竞争优势。

从芯片层面来看，TPUs 是 Google 的核心技术之一。我们已经开发到了第七代，并即将推出第八代。与一些刚刚进入芯片领域的竞争对手不同，Google 在这个领域已经深耕多年。我们的 TPUs 性能卓越，同时具备强大的商业和经济模型，因此有许多初创公司愿意从一开始就选择基于 TPUs 构建他们的产品。

同时，我也想强调，我们不仅提供 TPUs，还与 NVIDIA 建立了紧密的合作关系。就在我身后的办公室里，我曾与 NVIDIA 的初创团队领导进行过深入交流。许多初创公司对 NVIDIA 的技术充满信心，我们也希望通过与 NVIDIA 的合作，为初创公司提供更多选择。无论是基于 TPUs 还是 GPUs，我们的目标是帮助创始人找到最适合他们的解决方案，而不是强制他们走某一条固定的路径。我们发现这种选择的自由对创始人来说非常重要，也是我们的一大优势。

云服务积分用完后成本激增时该怎么办

Rebecca：你提到许多初创公司在用完 Google 的云服务积分后仍然选择留在你们的平台上，留存率看起来非常高。但我也听到一些创始人抱怨，他们知道积分会用完，但没想到用完得这么快，而且随之而来的成本激增让他们措手不及。一般来说，切换云服务可能需要几个月的时间，而初创公司往往没有这样的时间。基础设施成本的上涨，加上云服务提供商的议价能力增强，可能会导致初创公司在收入尚未覆盖成本之前就面临倒闭的风险。他们是否向你们表达过感到被困住的担忧？如果是这样，Google 是否有责任帮助初创公司渡过难关，或者提供更多免费资源以减轻他们的压力？

Darren：

这是一个非常重要的问题，尤其是在过去六到八个月里，我们确实发现了一些新的使用模式，特别是在 AI 应用方面。我们注意到，云服务积分用完后可能会出现成本激增的情况，为此我们采取了一些措施，帮助初创公司更好地管理成本。

比如，我们在项目中部署了技术工具和程序化机制，让创始人能够通过控制台监控资源使用和成本，避免预算超支。控制台是一个云服务的管理界面，初创公司可以在其中实时查看资源消耗和费用情况。我们的目标是帮助他们自我管理，因为项目中有成千上万的初创公司，我无法与每一位创始人单独沟通。因此我们必须提供无需人工干预的解决方案，帮助他们更高效地管理资源。

与此同时，我们也在初创公司的早期阶段投入了大量资源，帮助他们做出开发决策、平台选择和架构设计。这种提前介入让成本方面的意外情况显著减少，主要有两个原因。第一，我们的工程师不仅关注技术问题，还会考虑初创公司分配的云服务积分、资金燃烧率 （Burn Rate，指初创公司在一定时间内的资金消耗速度） 和整体资金状况。第二，我们非常清楚，让初创公司成本失控对双方都没有好处。我们希望与初创公司建立长期合作关系，而不是让他们因为资金耗尽而退出。因此，我们的工程师不仅提供技术支持，还会帮助创始人从经济和商业层面优化资源使用，确保他们能够平稳渡过积分用完后的阶段。

从芯片到模型与智能体的转变

Darren：最近我注意到一个非常有趣的现象，那就是初创公司讨论的重点正在快速转移。如今初创公司开始从关注芯片（如 GPU 和 TPU）转向更关注数据模型和智能体 （Agentic）。目前，大约 10% 到 15% 的讨论仍然围绕芯片展开，但绝大多数，约 80% 到 85% 的关注点已经集中在模型和智能体的开发上。

这种转变极大地改变了初创公司的经济模式。例如，使用 Google 的 Gemini 模型进行任务处理的成本，与传统云计算的成本相比有显著差异。Gemini 是 Google 开发的一款先进的大语言模型，专注于生成式 AI 应用。它能够帮助初创公司以更低的成本、更快的速度完成更多的任务。

因此，我们需要帮助初创公司从对芯片的过度关注中转移出来，开始更多地讨论数据模型和智能体的开发。

初创公司中 AI 采用的趋势

Rebecca：你最近观察到了什么趋势？在早期阶段的公司中，AI 的采用有哪些变化？你们如何定义成功？

Darren：

AI 技术的采用方式正在快速变化。

首先，与过去相比初创公司在资金来源和创始人背景上呈现出新的特点。在云计算时代，我们主要关注那些获得大额投资的初创公司，通常由知名风险投资机构支持，例如 A16Z、Sequoia、Gradient 和 GV。这些机构以发现优秀创始人和项目而闻名。然而，现在我们看到越来越多的初次创业者涌现，他们来自顶尖大学、Y Combinator，以及一些知名的 AI 研究机构，比如 OpenAI、Anthropic 和 DeepMind。这些新创始人带来了更多的创新活力，同时也让我们需要为更复杂和更大规模的支持需求做好准备。

其次，过去 18 到 20 个月中，初创公司关注的重点发生了显著变化。从最初专注于芯片技术（如 GPU 和 TPU），到如今更多地聚焦于数据模型和智能体的开发。智能体 （Agent） 是一种能够自主学习和执行复杂任务的 AI 系统，通常结合大语言模型 （LLM） 使用。我们发现，初创公司对模型的需求快速增长，例如 Google 的 Gemini 模型。Gemini 是一款先进的大语言模型，专注于生成式 AI 应用，能够以更低的成本、更快的速度帮助初创公司完成复杂任务。

此外，我们也注意到其他公司正在开发优秀的模型，例如 Anthropic 的 Claude 和 Meta 的 Sonnet。为了满足初创公司日益多样化的需求，我们推出了一个灵活的平台，通过 Marketplace 和 Model Garden 整合这些模型。Model Garden 是 Google 提供的模型整合平台，初创公司可以在其中选择并集成多种 AI 模型。这种灵活性使得初创公司能够使用多模型解决方案，同时充分利用 Google Cloud 平台进行整合和开发。

最后，虽然芯片和模型仍然是讨论的重点，但我们认为未来的关键在于数据、应用程序和智能体的开发。智能体能够解决复杂的定制化问题，其应用场景非常广泛，未来可能会有成千上万个智能体被开发出来。相比之下，芯片领域的竞争者数量较少，而智能体的潜力巨大。Google 和 Alphabet 在数据、开发者支持以及应用程序领域拥有深厚的技术积累，这使我们在推动智能体技术的发展方面具备独特优势。我认为，这种趋势将持续推动初创公司采用 AI 技术，并实现更高效的创新。

智能体是否已经开始创造实际收入？

Rebecca：智能体是否已经开始转化为实际收入？你们是否有看到这种现象？

Darren：

我们确实看到了这种趋势。智能体正在从科学实验逐步转向实际应用，虽然这一转变还处于早期阶段，但它已经显现出巨大的潜力。

以 Google 的智能体平台 Gemini Enterprise 为例，我们正在帮助全球大型企业，例如 Walmart、Wells Fargo 和 Verizon，获取智能体解决方案。这些智能体可以由 Google 开发，也可以由其他公司或企业内部的 IT 团队构建，为企业解决实际问题。对于这些企业来说，智能体已经在优化流程、提高效率等方面创造了实际价值。

对于初创公司来说，Gemini Enterprise 的意义更加独特。它不仅支持初创公司利用 Google 的技术构建智能体，还提供了一个全球分发渠道。例如，如果你是一位初创公司创始人，开发了一个自动化的播客智能体平台，希望将其推广给更多用户，那么 Gemini Enterprise 就可以帮助你将解决方案分发给全球成千上万的企业。这些企业能够利用智能体解决实际问题，从而为初创公司带来收入和用户增长。虽然这一模式还处于早期阶段，但我们相信这种市场和分发机会在企业领域具有无与伦比的价值，对初创公司来说也是一个重要的机会。

Rebecca：

所以这确实是一个完整的生态系统，从概念到市场推广。显然，你们的计算架构非常集中化，但我注意到一些初创公司正在尝试使用去中心化计算来降低成本并避免锁定效应。你认为这种方式是否可以成为集中化云基础设施的一个真正替代方案，还是更像是对其的补充？

Darren：

目前来看，我们认为去中心化计算并不是集中化云基础设施的完全替代方案。根据具体的使用场景和创始人的需求，我们发现集中化计算和分布式计算可以结合使用。分布式计算在某些情况下确实能够降低成本并减少对单一服务提供商的依赖，但它目前更像是对集中化云基础设施的一种补充，而非主流解决方案。我们会持续关注这一领域的进展，但现在它仍然是一个额外的选项。

与 AWS 和 Microsoft 的竞争

Rebecca：从当前云市场的竞争格局来看，除了去中心化计算这样的替代方案，还有其他主要玩家，比如超大规模云提供商 （Hyperscalers），例如 AWS 和 Microsoft。在初创公司领域，他们提供的服务与你们类似。除了你已经提到的 Google 的独特之处，还有哪些因素让你们在竞争中显得与众不同？

Darren：

这是一个很好的问题。我认为当前云市场的竞争格局正在快速变化，甚至可以说这种变化已经发生了显著的转变。

首先，谈到 AWS 和 Microsoft，我们对它们非常尊重。这些公司拥有深厚的技术积累、优秀的人才和雄厚的资金支持，始终是值得关注的竞争者。然而，它们的市场定位更多倾向于技术的分销商角色，而不是像 Google 一样直接提供先进的技术解决方案。Google 不仅开发世界级的 AI 技术，还能够作为第一方提供商支持第三方能力，这使我们在竞争中显得独特。

最近在我们于山景城举办的一次初创公司活动中，一位专注于气候技术的创始人分享了他的经验。他曾与 AWS 合作，但他发现 AWS 的服务更倾向于分销其他技术，而 Google 则能够直接提供先进的 AI 技术支持。这种差异让我们在与其他超大规模云提供商的竞争中占据了独特优势。

其次，初创公司关注的重点也在发生改变。过去，我们与创始人的讨论主要集中在芯片供应上，比如 GPU 和 TPU。但现在，更多的关注点转向了 AI 模型和智能体开发。比如 Google 的 Gemini 模型，它是一款专注于生成式 AI 应用的大语言模型 （LLM），能够帮助初创公司以更低的成本完成复杂任务。同时，其他公司也在开发优秀的模型，例如 OpenAI 的 GPT-5 和 Anthropic 的 Claude。Claude 是一种智能体模型，专注于复杂任务的自动化处理。我们发现许多初创公司正在整合使用 Gemini 和 Claude 模型，以优化解决方案，这种方式非常独特。

此外，过去我们与创始人的讨论更多集中在芯片层面，比如 GPU 和 TPU 的供应，但现在讨论的重点已经转向了 AI 模型。Gemini 是 Google 开发的一款先进的大语言模型 （LLM），而 Claude 是 Anthropic 的智能体模型。我们发现许多初创公司正在同时使用 Gemini 和 Claude，这种整合方式非常独特。

最后，我还想提到我们与 Anthropic 的特殊关系。Anthropic 既是我们的合作伙伴，也是我们的竞争对手。这种既合作又竞争的关系在当前市场中非常常见，但也使竞争格局更加复杂。我们每天都在密切关注这些动态变化，因为市场的演变速度非常快。

初创公司使用 vs。 持续付费需求

Rebecca：从初创公司到云客户的转化路径，对于 Google 来说，这属于云客户获取的一部分，对吧？那么当 Google 提到云使用量的强劲增长时，你们如何区分由积分资助的初创公司使用量和实际的持续付费需求？

Darren：

初创公司在云计算和 AI 的快速发展中，正在改变传统企业 IT 的经济逻辑。过去，我们通常认为员工数量越多的企业是最大的客户，因为它们会购买更多的产品。但现在一些小型初创公司，例如 Cursor、Lovable 和 Open Evidence，虽然员工规模较小，但它们在技术资源的消耗上远远超过了自身规模。这些公司以工程驱动为核心，推动我们的平台达到新的技术极限。例如，它们向 DeepMind 提出模型优化建议，向 Google Cloud 反馈云功能改进需求，这种方式彻底颠覆了传统的企业 IT 模式。

回到你的问题，我们对初创公司和企业客户的衡量标准有所不同。对于初创公司，我们关注的是它们的实际使用情况，我们会衡量有多少初创公司在我们的平台上构建产品，使用了多少 Gemini 模型，以及集成了多少第三方模型。我们从关注采购转变为关注实际使用量。现在，我可以与我们的 CRO（首席营收官）和 COO（首席运营官）讨论初创公司使用高级服务的情况，而不仅仅是原始数据。这些增长指标是我每天关注的重点。

此外，我们还特别关注那些从云积分计划毕业的初创公司，确保它们能够平稳过渡到持续付费的阶段，并实现长期发展。我们支持初创公司从早期的技术构建到后期的市场推广，帮助它们创造交易机会并实现收入增长。我们的目标是以平衡的方式帮助这些公司在技术和经济层面都取得成功。

潜在问题：大语言模型封装和聚合器

Rebecca：你提到许多初创公司正在使用云积分。你们对今天的 AI 工作负载能够转化为 Google 的长期云收入，而不仅仅是更多的积分和更多的使用量，有多大的信心？

Darren：

这是一个非常重要的问题，也是我工作中最激动人心的一部分。每天醒来，我都有机会与那些全力构建自己深信不疑的产品的创始人交流，这种交流让我对未来充满信心和期待。

最近，有两个现象是我特别想提醒创业者注意的问题。第一个是“大语言模型 （LLM） 封装”现象。封装指的是在像 Gemini 或 GPT-5 这样的模型周围添加一层功能或知识产权，以形成应用层。然而我们发现，行业对这种简单封装的需求正在快速下降。如果一个初创公司仅依赖后端模型完成所有工作，并几乎只是对模型进行贴牌处理，那么这种方式已经很难获得认可。如今，初创公司需要通过创新构建深厚的护城河，无论是通过横向差异化，还是专注于特定垂直市场，开发独特的解决方案。那些仅仅进行简单封装的初创公司，通常难以实现长期增长。

另一个值得注意的趋势是“聚合器”模式的挑战。聚合器指的是试图在多个模型或平台之上构建一层，用于帮助用户选择模型的系统。这种模式在云计算领域曾经出现过，比如一些公司试图在多个云平台之上构建一个选择服务的层，或者硬编码到某个模型中。然而，我们发现这种聚合器模式的增长并不显著，因为用户希望看到更多的智能化功能，而不仅仅是一个简单的选择层。用户希望系统能够真正理解他们的需求，并通过智能化功能为他们推荐最符合需求的模型，而不是仅仅提供一个薄层选项。

重点关注领域：生物技术、气候技术和世界模型

Darren：

在一些领域，我们看到了一些非常令人振奋的趋势，比如代码生成和开发者平台。2025 年是一个充满奇迹的年份，我与 Replete、Lovable 和 Cursor 的合作经历十分令人激动，这些公司正在彻底重塑代码生成和开发工具领域。

除此之外，生物技术也是一个充满潜力的领域。我们认为技术与生物学的结合是解决重大健康问题的关键，比如癌症治疗。单靠生物学无法完成这样的任务，而技术的加入正在改变这一局面。我个人对这个领域也有一些特殊的情感联系。我的女儿正在附近的大学攻读生物医学工程博士学位，她在实验室中使用 AlphaFold 模型，这是一款由 DeepMind 开发的 AI 工具，用于预测蛋白质结构。这种工具让她能够完成以前无法实现的研究任务。生物技术和数字健康领域正在迎来爆发式增长，我们看到了一些令人惊叹的创新。

另一个充满希望的领域是气候技术。虽然我们一直在期待气候技术的突破，但现在我们终于看到了显著的进展。风险投资正在大量涌入这一领域，初创公司也在利用海量数据进行创新。通过整合这些数据，这些公司能够以以前无法想象的方式解决气候问题，气候技术是我们看到增长最快的领域之一。

最后是关于消费者体验的创新。技术正在重新定义我们如何将先进的工具直接带给消费者。我的另一个女儿是一名电影和电视专业的学生，她利用 VO 和我们最新的模型创作了许多作品。这些技术让她能够实现以前难以完成的创意项目。现在，我们能够让更多人实现他们的梦想，这让我感到非常兴奋。

目前，生物技术、气候技术和消费者体验是我们重点关注的领域。这些行业正在快速发展，我们看到生态系统中有着显著的增长、强劲的留存率以及越来越多的兴趣。这是一个充满机遇的时代，我们对未来充满期待。

结束语

Rebecca：你们认为当前面临挑战且增长较慢的领域是一些潜在问题，比如聚合器模式。而能够实现长期增长的，则是生物技术、世界模型和影视创作等新兴行业。你能否举几个初创公司例子，它们正在快速成长为 Google Cloud 的重要客户？

Darren：

当然可以。目前我们已经多次提到 Harvey，这是一家专注于专业服务和法律领域的初创公司，正在快速成长为我们的重要客户。此外，还有气候技术领域的初创公司 Watershed，与我们有着深入合作。至于开发者平台领域，我之前提到的 Replete、Lovable 和 Cursor 等公司也在快速发展。我们会继续通过各种渠道展示这些初创公司，包括像这样的播客，以及即将于今年四月举行的 Google Cloud Next 活动。这是 Google Cloud 每年举办的技术大会，专注于展示最新的云技术和合作案例。同时，我们也会在自己的活动中为这些初创公司提供更多曝光机会，帮助它们发展壮大。

香港最大持牌数字资产交易平台 HashKey Exchange 将于香港时间 2 月 25 日 16:00 上线 HashKey Group 生态币 HSK，交易仅向符合资格的专业投资者开放。HSK 充值与提币功能现已开启，用户可通过 HashKey Chain 或以太坊网络（ERC20）进行充提。

此次上线标志着 HSK 正式进入香港持牌交易平台，在香港持牌交易所中实现交易与流通，是 HashKey Group 生态体系建设中的重要进展。

作为 HashKey Group 的生态代币，HSK 服务于集团的多元化业务场景。HashKey Group 旗下业务涵盖持牌交易平台、投资和资管、代币化及基础设施服务等领域。同时，HSK 也是 HashKey Chain 的原生代币，用于支付链上交易所需的 Gas 费用，支持网络的基础运行。

未来，HashKey Group 将继续在监管框架下推进生态与基础设施建设，并遵循透明、审慎和长期发展的原则，稳步拓展机构级数字资产应用场景。

HashKey 交易所总监 Michelle Cheng 表示：“随着现实世界资产代币化及机构级数字资产应用持续推进，市场对合规、可审计、可追责的区块链基础设施需求不断提升。HashKey 正逐步将相关基础设施能力落地至具体业务场景。HSK 作为集团生态中的功能型代币，其设计与使用始终围绕具体业务场景展开。此次在 HashKey Exchange 上线，旨在进一步打通 HSK 的交易渠道与流动性，为相关生态建设提供基础支持。”

关于 HashKey Exchange

HashKey Exchange 是上市公司 HashKey Holdings Limited (3887.HK) 旗下的数字资产交易所，致力于在合规丶资金保障丶平台安全方面为虚拟资产交易所定义新标杆，Hash Blockchain Limited（HashKey Exchange）是香港首批持牌零售虚拟资产交易所。目前已获得香港证券及期货事务监察委员会（证监会）批准，持有在《证券及期货条例》下的第1类（证券交易）丶第7类（提供自动化交易服务），以及在《打击洗钱条例》下的经营虚拟资产交易平台牌照，合规运营虚拟资产交易平台。HashKey Exchange已获得ISO 27001（资讯安全）和ISO 27701（资料私隐）管理系统认证。为遵守法律法规，HashKey Exchange不向中国大陆丶美国和某些其他司法辖区的用户提供服务。

HashKey Exchange新闻发布及广告标准条款和免责声明（包括有关HSK的风险警示及监管免责声明）：

https://support.hashkey.com/hc/zh-cn/articles/34286118049945-HashKey-Exchange%E6%96%B0%E9%97%BB%E5%8F%91%E5%B8%83%E5%8F%8A%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%A0%87%E5%87%86%E6%9D%A1%E6%AC%BE%E5%92%8C%E5%85%8D%E8%B4%A3%E5%A3%B0%E6%98%8E

* 截至 2026 年 2 月 25 日，HashKey Exchange 在 CoinGecko 排行第 16，是排行最高的香港持牌虚拟资产交易所。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据美国首家联邦监管的数字资产银行 Anchorage Digital 联合创始人兼首席执行官 Nathan McCauley 披露，Anchorage Digital 已在其资产负债表上持有 Strategy 公司的永续优先股 $STRC。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据链上分析平台 Lookonchain（@lookonchain）监测，一个地址为 0x166f 的鲸鱼钱包在过去 2 小时内从币安和 Deribit 交易所提取了 20,000 枚以太坊（价值约 3,825 万美元）。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据金十数据报道，日本前央行行长黑田东彦：日本央行很可能在 2026 年和 2027 年每年加息两次，将利率提高至 1.5%至 1.75%左右。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据 Bitget 数据显示，现货黄金向上触及5200美元/盎司，日内涨1.13%。现货白银站上91美元/盎司，为2月4日以来首次，日内涨4.40%。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据 Bitget 数据显示，现货白银站上90美元/盎司，为2月5日以来首次，日内涨3.24%。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据 HTX 行情数据显示，BTC 跌破 65,000 美元，现报 64,997.93 美元，24 小时涨幅缩小至 3.22 %。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据 Bitget 数据显示，现货黄金日内涨幅扩大至1.00%，现报5195.26美元/盎司。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据 Decrypt 报道，Coinbase CEO Brian Armstrong 周二警告称，英格兰银行提议的稳定币持有上限可能会使英国失去全球金融中心地位，”英国的稳定币规则正在敲定中，但可能阻碍英国在数字经济中的全球竞争力。目前规则的方向适得其反，将成为创新的阻碍。”

英格兰银行去年提议将个人稳定币持有上限设为 26,350 美元（2 万英镑），企业持有上限为 1,270 万美元（1,000 万英镑），并要求 40% 的储备金存放在无息的央行账户中。英国议员也警告称，这一计划将”阻碍创新、限制采用并将活动推向海外”。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据 IoTeX 官方消息，IoTeX 主网已于 2 月 24 日 06:06（UTC）恢复全面运行。此前，IoTeX 团队与节点代表共同部署了 Mainnet v2.3.4 安全升级，永久冻结了 29 个攻击者钱包中约 4500 万 IOTX。

根据链上取证分析，虽然攻击者铸造了 4.1 亿枚 CIOTX，但 99.5% 的资产已被冻结或锁定。实际经济损失约为 440 万美元，攻击者已将这些资产转换为 66.78 BTC，目前存放在四个比特币地址中。

IoTeX 基金会承诺将从基金会国库中提供 100% 赔偿给所有受影响用户，并已向美国执法机构提交正式报告。为防止类似事件再次发生，IoTeX 正实施多项安全升级，包括过渡到去中心化桥接治理、多重签名控制和链上断路器等措施。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据 Coindesk 报道，Terraform Labs 破产管理人 Todd Snyder 已对高频交易公司 Jane Street 提起诉讼，指控其利用内幕信息抢先交易，加速了 2022 年 TerraUSD 和 LUNA 的崩溃。诉讼称，在 Terraform 悄悄从 Curve3pool 提取 1.5 亿枚 TerraUSD 后仅 10 分钟内，一个与 Jane Street 关联的钱包也从同一资金池提取了 8500 万枚 TerraUSD，这一行为触发了稳定币脱锚并最终导致市场蒸发 400 亿美元。Jane Street 已否认这些指控，称这是一次”毫无根据”的指控。

Terraform Labs 于 2024 年 1 月申请破产，其创始人 Do Kwon 在认罪后已被判处 15 年监禁。

深潮TechFlow消息，2月25日，据香港政府新闻公报，香港财政司司长陈茂波在财政预算案演辞中表示，为进一步吸引家族办公室和基金落户香港将优化税制，数字资产、贵金属等列为可获税务宽减的合资格投资，并计划在2025/2026课税年度起生效。此外，未来两年分别实施经济合作及发展组织（经合组织）的加密资产申报框架及新修订的共同汇报标准，配合国际间加强税务透明度及打击跨境逃税的工作，预计上半年提交《税务条例》修订草案。

陈茂波还表示，港府会继续定期发行代币化债券，迅清结算年内将建立数字资产平台，支持数字债券的发行和交收，并逐步扩展至其他数字资产，以及连接区内其他代币化平台。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据 Stripe 2025 年度公开信披露，尽管加密市场整体低迷，2025 年稳定币支付量翻倍达约 4000 亿美元，其中 60% 为企业间支付。Stripe 收购的稳定币编排平台 Bridge 交易量增长超过 4 倍。

Stripe 去年推出了专为支付设计的区块链 Tempo，与 Paradigm 共同孵化，提供专用支付通道、亚秒级最终确认、可选隐私保护及与合规和会计系统的互操作性。Visa、Nubank 和 Shopify 已在测试 Tempo 用于全球支付、嵌入式金融和汇款等场景。Klarna 成为首家在 Tempo 测试网上发行稳定币（KlarnaUSD）的银行，使用 Bridge 的开放发行功能实现更快速、低成本的跨境结算。Tempo 主网即将上线，其架构特别适合代理支付和微支付。

在代理商务（agentic commerce）领域，Stripe 与 OpenAI 共同开发了代理商务协议（ACP），建立 AI 平台与企业间的技术语言。同时推出共享支付令牌、代理商务套件和机器支付功能，支持开发者直接向 AI 代理收费。Stripe 已与 OpenAI 合作为 ChatGPT 提供首个购物体验，并与微软合作将类似功能引入 Copilot。

作者：Ray Dalio

编译：深潮 TechFlow

深潮导读：这篇文章获得了 7,500 万次浏览，是 Ray Dalio《原则：应对变化中的世界秩序》一书的第二章，专门讲述如何在大周期框架下配置投资组合。

Dalio 用真实历史数据揭示了一个令人不安的事实：过去一个世纪中，十个主要大国里有七个国家的财富被近乎清零至少一次——而大多数投资者从未研究过这段历史。在当前全球秩序摩擦加剧的时刻，这套分析框架的参考价值远超一般宏观评论。

全文如下：

上周，我分享了 2021 年出版的《原则：应对变化中的世界秩序》一书中的一个章节，详细介绍了我所称的”大周期”中世界地缘政治秩序崩解时需要关注的经典信号和演变进程。这篇文章非常受欢迎，获得了超过 7,500 万次浏览，许多人询问这对投资意味着什么。

由于询问的人很多，我现在将书中的下一章——《大周期下的投资》——转发给大家。我认为它对当下的投资视角很有帮助。你可以在下文阅读完整章节。

此外，由于许多人对我的投资原则感兴趣，我将在接下来几周内陆续分享。如果你希望收到发布通知，请订阅我的通讯《原则性观点》，或注册邮件提醒。

我应对生活和职业生涯的策略，是尝试弄清楚世界如何运转、制定相应的应对原则，然后进行布局。我在这本书中分享的研究，正是为此目的而做的。

自然，当我回顾至此所涉及的一切时，我会思考如何将其应用于投资。要确信自己做得不错，我需要知道我的方法在历史中会如何表现。如果我无法自信地解释过去发生了什么，或者至少没有一套策略来应对我不知道的事情，我认为这是一种危险的疏忽。

正如我对过去 500 年至今的研究所揭示的，历史上存在财富与权力的大积累和大损失周期，而其中贡献最大的因素是债务与资本市场周期。从投资者的角度来看，这可以称为”大投资周期”。我认为有必要充分理解这些周期，从而在战术上移动或分散投资组合，以防范它们或从中获利。通过理解这些周期，并理想地判断各国在其周期中所处的位置，我就能做到这一点。

在大约 50 年的全球宏观投资生涯中，我发现了许多跨越时间和地域的普遍真理，构成了我的投资原则。虽然我不会在此深入探讨所有原则，而会在下一本书《原则：经济与投资》中讨论大部分，但我想传达一个重要原则。

所有市场主要由四个因素驱动：增长、通货膨胀、风险溢价和折现率。

这是因为所有投资本质上都是今天一次性支付与未来支付之间的交换。未来的现金支付由增长和通货膨胀决定；相较于持有现金，投资者愿意承担多大风险，这就是风险溢价；而这些未来支付今天值多少，即”现值”，由折现率决定。

这四个决定因素的变化，驱动着投资回报的变化。告诉我这四个因素各自将如何演变，我就能告诉你投资将如何表现。理解这一点，让我知道如何将世界上发生的事情与市场上发生的事情联系起来，反之亦然。它也向我展示了如何平衡我的投资，使投资组合不偏向任何特定环境，这正是实现良好分散化的方法。

政府通过财政和货币政策影响这些因素。因此，政府期望发生的事情与实际发生的事情之间的互动，正是驱动周期的动力。例如，当增长和通货膨胀过低时，央行会创造更多货币和信贷增长，产生购买力，先是引发经济增长提速，然后通货膨胀也随之上升（有所滞后）。当央行限制货币和信贷增长时，相反的情况就会发生：经济增长和通货膨胀都会放缓。

中央政府和央行为驱动市场回报和经济状况所做的事情是有区别的。中央政府决定其使用的资金从哪里来、流向哪里，因为它们可以征税和支出，但不能创造货币和信贷。央行则可以创造货币和信贷，但无法决定这些货币和信贷进入实体经济的什么领域。中央政府和央行的行为影响商品、服务和投资资产的买卖，推动其价格上升或下降。

对我来说，每种投资资产都以其自身的方式反映这些驱动因素，与其对未来现金流的影响所呈现的逻辑相符。每种投资资产都是投资组合的组成模块，挑战在于在考量这些因素的情况下合理组合投资组合。

例如，当增长强于预期时，在其他条件不变的情况下，股价可能上涨；当增长和通货膨胀高于预期时，债券价格可能下跌。

我的目标是将这些模块组合成一个均衡分散、并根据正在发生或将要发生的影响这四个驱动因素的世界事件进行战术性倾斜的投资组合。这些模块可以按国家、按环境偏好，一直细分到行业和个别公司的层面。当这一概念被应用于均衡投资组合时，效果如下图所示。我就是通过这个视角来审视历史事件、市场历史和投资组合行为的。

我知道我的方法与大多数投资者不同，原因有两个。第一，大多数投资者不寻找历史上的类比时期，因为他们认为历史和过去的投资回报对他们基本无关。第二，他们不通过我刚才描述的视角来看待投资回报。我相信这些视角给了我和桥水竞争优势，但是否采纳取决于你自己。

大多数投资者基于自己一生的经历来设定预期，少数更勤奋的人会回顾历史，看看自己的决策规则在 1950 年代或 1960 年代会如何奏效。我认识的投资者中没有一个，认识的高级经济政策制定者中也没有一个——我认识很多，我认识其中最优秀的——对过去发生的事情及其原因有出色的理解。大多数查阅较长期回报的投资者，会把美国和英国（赢得了第一次和第二次世界大战的国家）的回报视为代表性数据。

那是因为没有多少股票和债券市场在第二次世界大战后得以留存。但这些国家和时期并不具有代表性，因为它们存在幸存者偏差。审视美国和英国的回报，是在审视大周期中最美好时期里独特幸运的国家。不审视其他国家和先前时期发生的事情，会产生扭曲的视角。

从大周期的已知知识出发进行逻辑推理，当我们将视野向前延伸几十年，审视不同地方发生的事情时，我们会得到一个令人震惊的不同视角。我将展示这一点，因为我认为你应该了解它。

在 1945 年之前的 35 年里，大多数国家的几乎所有财富都被摧毁或没收，在一些国家，当资本市场和资本主义与旧秩序的其他方面一起崩溃时，许多资本家被杀害或监禁，这源于对他们的愤怒。

如果我们回顾过去几个世纪，我们会看到如此极端的繁荣/萧条周期规律性地发生——资本与资本主义的繁荣时期（如发生在 19 世纪末 20 世纪初的第二次工业革命和镀金时代）之后是过渡时期（如 1900-10 年代内部冲突加剧、国际财富和权力争夺加剧的时期），进而导致大冲突和经济萧条时期（类似于 1910 年至 1945 年间发生的那些）。

我们还可以看到，那些繁荣与萧条时期背后的因果关系，如今更与周期末期的萧条和重组时期相似，而非早期的繁荣和建设时期。

我的目标只是看到并理解过去发生的事情，然后尽力向你展示它。这就是我现在要尝试做的。我将从 1350 年开始，尽管故事远在此之前就已开始。

资本主义与市场的大周期

大约 1350 年之前，收取利息的贷款被基督教和伊斯兰教所禁止——在犹太教中，这在犹太社区内部也被禁止——因为它造成了严重问题：人性导致人们借超出能力偿还的债务，在借款人和贷款人之间产生紧张关系，往往引发暴力。由于缺乏贷款，货币是”硬货币”（金银）。大约一个世纪后的大航海时代，探险家们走遍世界，收集金银和其他硬资产以积累更多财富。这就是当时最大财富的积累方式。探险家和资助他们的人平分利润，这是一套有效的基于激励的致富体系。

我们今天所知的借贷炼金术大约于 1350 年在意大利首次被创造出来。借贷规则改变了，新型货币被创造出来：现金存款、债券和股票，其形态与我们今天所知的非常相似。财富变成了兑付货币的承诺——我称之为”金融财富”。

想想债券和股票市场的发明与发展产生了多大的影响。在此之前，所有财富都是有形的。想想创造这些市场创造了多少更多的”金融财富”。要想象这种差异，可以考虑：如果你的现金存款和股票及债券未来支付你的承诺不存在，你现在会有多少”财富”。你几乎什么都没有，你会感觉破产，并会表现得不同——例如，你会在有形财富方面积累更多储蓄。这大概就是在现金存款、债券和股票被创造出来之前的样子。

随着金融财富的发明和增长，货币不再受金银联系的约束。由于货币和信贷，以及购买力，受到的约束更少，企业家提出好主意后创办公司、借款和/或出售公司股份来获得所需资金，成为了惯常做法。他们能够这样做，是因为兑付承诺变成了以账本分录形式存在的货币。

大约 1350 年，那些能够做到这一点的人——最著名的是佛罗伦萨的美第奇家族——可以创造货币。如果你能创造信贷——比如实际货币的五倍（银行可以做到这一点）——你就能产生大量购买力，所以你不再需要那么多其他类型的货币（金银）了。新型货币的创造过去是、现在仍然是一种炼金术。那些能够创造并使用它的人——银行家、企业家和资本家——变得非常富有和强大。

这种扩张金融财富的过程一直延续至今，金融财富已变得如此庞大，以至于硬货币（金银）和其他有形财富（如房产）已变得相对不重要。但当然，以金融财富形式存在的承诺越多，这些承诺无法兑现的风险就越大。这就是经典的大债务/货币/经济周期的成因。想想现在相对于实际财富有多少金融财富，想象你和其他持有金融财富的人真的试图将其转换为实际财富——即卖掉它，买些东西。这就像挤兑银行。这不可能发生。债券和股票的价值相对于它们能买到的东西来说太大了。但请记住，在法定货币体系下，央行可以印钞，提供满足需求所需的货币。这是一个跨越时间和地域的普遍真理。

同样要记住，纸币和金融资产（如股票和债券），这些本质上是兑付承诺的东西，本身没有多大用处；有用的只是它们能买到什么。

如第 3 章详细讨论的，当信贷被创造时，购买力随兑付承诺一起被创造出来，因此它短期具有刺激作用，长期具有抑制作用。这就创造了周期。纵观历史，获取货币的欲望（通过借款或出售股票）与储存货币的欲望（通过借贷或购买股票进行投资）一直处于共生关系中。这导致了购买力形式的增长，最终产生了远超可交付数量的支付承诺，以及以债务违约萧条和股市崩盘形式出现的违约承诺危机。

那时，银行家和资本家在字面和比喻意义上都被绞刑，大量财富和生命被消灭，大量法定货币（可以印刷且没有内在价值的货币）被印发，以试图缓解危机。

从投资者角度看大周期的完整图景

虽然让我和你回顾 1350 年至今的所有相关历史太过繁重，但我将向你展示如果你从 1900 年开始投资，情况会是什么样子。但在此之前，我想解释我如何看待风险，因为我将在接下来的内容中重点强调这些风险。

在我看来，投资风险是无法赚到足够的钱来满足你的需求，而不是用标准差衡量的波动性——尽管后者是几乎被独家使用的风险度量。

对我来说，大多数投资者面临的三大风险是：投资组合无法提供满足支出需求所需的回报、投资组合面临毁灭，以及大部分财富被没收（例如通过高额税收）。

虽然前两种风险听起来类似，但它们实际上是不同的，因为有可能平均回报高于所需，但同时经历一次或多次毁灭性的高额损失。

为了获得视角，我想象自己被投入 1900 年，看看从那以后的每个十年里我的投资情况。我选择审视 1900 年时的 10 个最强大国，跳过那些更容易出现糟糕结果的欠发达国家。实际上这些国家中任何一个都是或可能成为伟大的富裕帝国，它们都是合理的投资地点，尤其是当人们想要拥有分散化投资组合时。

这 10 个国家中有 7 个至少经历过一次财富几乎被完全摧毁的情况，即使那些未见财富被摧毁的国家也经历了几十年的可怕资产回报，几乎使其在财务上走向毁灭。两个伟大的发达国家——德国和日本，有时候人们很容易会押注它们成为赢家——在两次世界大战中几乎所有财富都被摧毁，许多生命逝去。我看到许多其他国家有类似的结果。美国和英国（以及少数其他国家）是特别成功的案例，但即使是它们也经历了财富大规模摧毁的时期。

如果我没有审视 1945 年新世界秩序开始之前这一时期的回报，我就不会看到这些毁灭时期。如果我没有回顾全球 500 年的历史，我就不会看到这几乎在每个地方都反复发生。

下表中显示的数字是每个十年的年化实际回报，这意味着整个十年内的损失大约是所示数字的八倍，收益大约是所示数字的 15 倍。

也许下面这张图能呈现更清晰的图景，它显示了在五年期内持有 60/40 股票/债券投资组合的主要国家中，遭受亏损的比例。

下表详细展示了在主要国家投资的最糟糕案例。你会注意到美国没有出现在这张表上，因为它不在最糟糕的案例之列。美国、加拿大和澳大利亚是唯一没有经历持续亏损时期的国家。

自然，我思考如果我当时正经历这些时期，我会如何应对。我可以肯定地说，即使我看到了我在这本书中传递给大家的那些事情到来的迹象，我也永远不会有信心预测如此糟糕的结果——如前所述，10 个国家中有 7 个看到了财富被清零。在 20 世纪初，即使是那些回顾过去几十年的人，也永远不会预见到这一点，因为基于 19 世纪下半叶发生的事情，有充足的理由保持乐观。

今天，人们常常假设第一次世界大战在战前几年应该是很容易预见的，但事实并非如此。战争爆发前，世界主要大国之间大约有 50 年几乎没有冲突。在那 50 年里，世界经历了有史以来最大规模的创新和生产率增长，带来了巨大的财富和繁荣。

全球化达到了新高峰，第一次世界大战前 50 年全球出口增加了几倍。各国比以往任何时候都更加互联互通。美国、法国、德国、日本和奥匈帝国是快速崛起的帝国，经历着令人眩晕的技术进步。英国仍然是主导全球的大国。俄罗斯正在快速工业化。

在最糟糕投资者经历表中显示的那些国家中，只有中国明显处于衰退之中。欧洲大国之间的强大联盟当时被视为维护和平和保持权力平衡的手段。进入 1900 年时，一切看起来都很好，除了贫富差距和怨恨正在加剧，债务也已变得庞大。1900 年至 1914 年间，这些条件恶化，国际紧张局势升级。然后就是我刚才描述的那些可怕回报时期。

但情况比可怕的回报更糟。

此外，财富没收、没收性税收、资本管制和市场关闭对财富的影响是巨大的。今天的大多数投资者对此类事情并不了解，认为它们不可能发生，因为他们回顾过去几十年不会看到这些情况。下表显示了这些事件发生在哪些十年。自然，最严重的财富没收案例发生在贫富差距大、经济条件恶化时内部出现财富争夺冲突的时期，以及/或者有战争的时期。

下一张图显示了主要国家股票市场关闭的比例随时间的变化。战时股市关闭很常见，共产主义国家当然也在超过一代人的时间里关闭了股票市场。

1900 年之前所有循环中糟糕的部分都同样糟糕。更糟糕的是，这些围绕财富和权力的内外争斗时期导致了大量死亡。

即使对于那些幸运地身处赢得战争的国家（如美国，它两次都是最大的赢家）的投资者来说，还有两个进一步的阻力：市场时机和税收。

大多数投资者在情况不好时接近低点时卖出，因为他们需要钱，而且他们往往会恐慌；他们往往在高点附近买入，因为他们有充足的资金，而且他们被狂热情绪所吸引。这意味着他们的实际回报比我展示的市场回报更差。最近一项研究表明，2000 年至 2020 年间，美国投资者每年表现低于美国股票约 1.5 个百分点。

至于税收，下表估算了税收对所有 20 年期内标普 500 投资者的平均影响（在整个分析期间使用今天最高五分之一收入者的平均税率）。不同列代表在美国股票市场投资的不同方式，包括税收递延退休账户（只在投资结束时缴税）和像普通经纪账户中持有股票并每年再投资股息那样持有实物股票。

虽然这些不同的实施方式有不同的税务影响（退休账户影响最小），但所有方式都显示出显著影响，尤其是在实际回报方面，税收可能侵蚀相当大一部分回报。在任意给定的 20 年期内，美国投资者平均损失了约四分之一的实际股票回报给税收。

回顾大资本市场周期

早些时候，我解释了经典的大债务和资本市场周期如何运作。重申一下：在上升波段，债务增加，金融财富和义务相对于有形财富上升，直到这些未来兑付承诺（即现金、债券和股票的价值）无法得到满足。

这导致”挤兑银行”式的债务问题出现，进而导致印钞以试图缓解债务违约和股市下跌的问题，进而导致货币贬值，金融财富相对于实际财富下降，直到金融资产的实际（通胀调整后）价值相对于有形财富重新变得低廉。然后周期重新开始。

这是一个非常简化的描述，但你明白了——在这个周期的下降波段，相对于实际资产，金融资产的实际回报为负，时代艰难。这是反资本、反资本主义的周期阶段，持续到达到相反极端为止。

这个周期体现在以下两张图表中。第一张显示金融资产总价值相对于实际资产总价值。第二张显示货币（即现金）的实际回报。我使用美国数据而非全球数据，因为它们是自 1900 年以来最连续的数据。正如你所看到的，当金融财富相对于实际财富很多时，它会逆转，金融财富（尤其是现金和债务资产如债券）的实际回报很差。

这是因为债务持有人的利率和回报必须保持低迷且糟糕，以便为债务过重的债务人提供缓解，并试图刺激更多债务增长来刺激经济。这是长期债务周期的经典晚期阶段。

它发生在印更多货币以减轻债务负担，并创造新债务以增加购买力的时候。这使货币相对于其他财富储存手段和商品及服务贬值。

最终，随着金融资产价值下降直到相对于实际资产变得便宜，达到相反极端并逆转，那时和平与繁荣回归，周期进入上升阶段，金融资产有出色的实际回报。

如前所述，在货币贬值时期，硬货币和硬资产的价值相对于现金上升。例如，下一张图显示，经典 60/40 股票/债券组合价值下降的时期，正是黄金价格上升的时期。我并不是在说黄金是好还是坏的投资，我只是描述经济和市场机制，以及它们如何体现在过去的市场走势和投资回报中，目的是分享我对发生了什么、可能发生什么以及原因的视角。

投资者需要定期问自己的最重要问题之一是：所支付的利息是否足以补偿他们面临的贬值风险。

经典的大债务/货币/资本市场周期，在历史上各地反复重演，体现在我刚刚展示的图表中，表现为

1）实物/有形货币和实物/有形财富

与 2）金融货币和金融财富的相对价值。金融货币和金融财富只有在能换来具有实际（即内在）价值的真实货币和真实财富的情况下，才是有价值的。

这些周期运作的方式始终如此：在上升阶段，金融货币和金融财富（即创造的债务和股权资产）的数量相对于它们所代表的实物货币和实物财富的数量而增加。

增加是因为：

a）从事创造和出售金融资产业务的资本家有利可图；

b）增加货币、信贷和其他资本市场资产是政策制定者创造繁荣的有效方式，因为它为需求提供资金；

c）当金融投资的账面价值因货币和债务资产价值下降而上升时，它制造了人们更富裕的幻觉。这样，中央政府和央行历来创造了远超可兑换成真实财富和真实货币的金融索取权。

在周期的上升阶段，随着利率下降，股票、债券和其他投资资产上涨，因为利率下降会在其他条件相同时推高资产价格。同时，向系统注入更多货币提升了对金融资产的需求，降低了风险溢价。

当这些投资因利率下降和系统内更多货币而上涨时，它们看起来在同一时间更具吸引力，而金融资产的利率和未来预期回报则在下降。

未偿索取权相对于被索取对象越多，风险就越大。这应该由更高的利率来补偿，但通常不会，因为那时候条件看起来良好，人们对债务和资本市场危机的记忆已经淡去。

我之前展示的用于传达周期的图表，如果不加入一些利率图表，就不能完整地描绘图景。利率显示在接下来回溯至 1900 年的四张图表中。（注：本章最初发表于 2021 年，以下图表仅包含截至当年的数据。）

它们显示了美国、欧洲和日本在我写作时的实际（即通胀调整后）债券收益率、名义（即未经通胀调整）债券收益率，以及名义和实际现金利率。正如你所看到的，它们曾经高得多，如今则很低。

撰写本文时，储备货币主权债券的实际收益率接近有史以来最低，名义债券收益率约为 0%，也接近有史以来最低。正如所示，现金的实际收益率更低，尽管还没有 1930-45 年和 1915-20 年大量印钞时期那么负。名义现金收益率也接近有史以来最低。

这对投资意味着什么？投资的目的是将货币存放在一个财富储存手段中，以便日后转换为购买力。当人们投资时，他们以一次性支付换取未来的支付。

让我们看看截至本文写作时，这笔交易是什么样子的。如果你今天给出 100 美元，你需要等多少年才能拿回你的 100 美元，然后才开始获得你所给出资金的回报？在美国、日本、中国和欧洲的债券中，你可能需要等待大约 45 年、150 年和 30 年，才能拿回你的钱（很可能获得低或零名义回报），而在欧洲，鉴于负名义利率，你很可能永远拿不回你的钱。

然而，由于你是在试图储存购买力，你必须考虑通货膨胀。撰写本文时，在美国和欧洲，你可能永远无法找回你的购买力（在日本则需要超过 250 年）。事实上，在这些具有负实际利率的国家，你几乎肯定在未来会有少得多的购买力。

与其获得低于通货膨胀的回报，为何不买些东西——任何东西——其价值等于或超过通货膨胀？我看到许多投资我预期将显著跑赢通货膨胀。下面的图表显示了在美国持有现金和债券的回收期，以名义值和实际值表示。如图所示，这是有史以来最长的，显然是一段荒唐的时间。

结语

我在这里向你展示的是 1900 年以来从投资者角度看到的大周期。在回顾全球 500 年历史，以及回顾中国 1,400 年历史时，我看到基本相同的周期因基本相同的原因反复发生。

如书中前面讨论的，1945 年新世界秩序建立之前那些年的可怕时期，是大周期过渡阶段典型的晚期特征，彼时革命性的变化和重组正在发生。虽然它们很可怕，但它们远比之后从旧秩序到新秩序的痛苦过渡完成后出现的惊人上升期更差。因为这些事情以前已经发生过许多次，而且我无法确定未来会发生什么，所以我不能在没有防范这些事情发生以及我判断失误的保护措施的情况下进行投资。

脚注

[1] 折现率是用于评估未来某笔钱今天价值的利率。计算方法是比较今天以该利率（即折现率）投资的多少钱，在未来特定时间会等于某一特定数额。

[2] 如果政府及其体系崩溃，非政府主导的力量就会接管，这是我现在不会深入探讨的另一个故事。

[3] 你可以在今天数字货币的形式中看到这种炼金术的运作。

[4] 当在十年内复利时，收益大于损失，因为你不断在收益基础上积累；而当你经历损失并接近零时，未来百分比损失在美元方面影响越来越小。收益与损失年化的比较代表从平均 10%年化收益和-5%年化损失的复利。在更极端的变化时，乘数从那里开始变化。

[5] 对于中国和俄罗斯，1950 年前的债券数据使用以硬货币债券回报为基础建模，视同被国内投资者对冲回本币；股票和债券在革命时建模为完全违约。年化回报假设完整的 10 年期，即使市场在该十年内关闭。

[6] 比利时、希腊、新西兰、挪威、瑞典、瑞士等较小国家以及新兴市场的差劣资产回报案例不在此表中。注意，为简洁起见，显示的是每个国家/时期的最差 20 年窗口（即包括 1903-23 年的德国会排除 1915-35 年的德国）。对于我们的 60/40 投资组合，我们假设在 20 年窗口内每月再平衡。

[7] 虽然此图不详尽，但我列出了能找到每个事件在 20 年期内发生的明确证据的实例。在此分析中，财富没收被定义为大规模没收私人资产，包括政府（或革命情况下的革命者）大规模强制进行的非经济性出售。相关资本管制被定义为对投资者将资金移入或移出其他国家和资产的有意义限制（尽管这不包括仅针对单一国家的定向措施，如制裁）。

[8] 401(k) 方式的税务影响在每个 20 年投资期结束时（即免税投资增长）以 26%的所得税率（来自国会预算办公室 2017 年最高五分之一联邦有效平均税率）计算。经纪账户方式单独对股息（以同样的 26%所得税率）和资本利得征税，在每个 20 年投资期结束时对本金和再投资股息的所有资本利得（以 20%的税率）征税，并以损失抵消任何收益。

[9] 基于 2021年 8月 30 年期名义债券收益率水平（视为永续年金）。

作者：CoinDesk

编译：深潮 TechFlow

深潮导读：Meta 上次尝试稳定币是 2019 年的 Libra 计划，最终在监管压力下折戟。七年后，随着美国稳定币监管框架逐步明朗，Meta 正在悄悄重新布局，且这次选择了更审慎的路径——借助第三方。

若计划落地，30 亿用户的支付基础设施将被重塑，这对整个稳定币赛道的意义不亚于任何机构 ETF 获批。

要点速览

据知情人士透露，Meta 已向第三方公司发出产品需求书（RFP），寻求协助管理基于稳定币的支付。

一位知情人士提到，Stripe 是最可能参与 Meta 稳定币试点的候选方。

Meta 曾于 2019 年推出 Libra 稳定币（后更名为 Diem），最终在监管压力下被迫关停。

据三位熟悉相关计划的知情人士透露，Meta——由 Facebook 创始人马克·扎克伯格掌舵的美国科技巨头——计划于今年晚些时候进军稳定币领域。此举的前提是与第三方公司成功整合，以便利用与美元挂钩的稳定币技术完成支付。

其中一位知情人士表示，Meta 希望在今年下半年初期启动稳定币整合工作。由于相关计划尚未公开，该人士要求匿名。Meta 计划引入一家供应商来协助管理基于稳定币的支付并部署新钱包。

第二位知情人士表示，Meta 已向多家第三方公司发出 RFP，并提到 Stripe 是试点 Meta 稳定币的最可能人选。

Stripe 去年收购了稳定币专业公司 Bridge，同时也是 Meta 的长期合作伙伴。Stripe CEO Patrick Collison 已于 2025 年 4 月加入 Meta 董事会。

Meta、Stripe 和 Bridge 均被要求置评，但截至发稿时均未回应。

Meta 若推出自己的稳定币，将能向其庞大的用户群开放支付通道，同时绕过昂贵的传统银行手续费，并有可能将其定位为”社交商务”和跨境汇款领域的全球领导者。

此举还将使这家科技巨头直接与埃隆·马斯克的社交媒体平台 X 以及即时通讯平台 Telegram 展开竞争——两者都在致力于将支付内置、成为”超级应用”。这也是当年 Libra 计划的初衷之一：让这家社交媒体公司得以利用其庞大网络，包括 WhatsApp 的点对点消息服务、Facebook 和 Instagram 的社交与商务工具，来打通支付通道。

监管环境转变

2019 年，Meta 推出 Libra 稳定币（后更名为 Diem），遭遇强力阻击——当时的监管环境远不如今日友好，加上剑桥分析丑闻带来的持续声誉损耗。

面对美国国会议员的强烈反对，Libra 协会于 2020 年缩减了雄心，从最初计划的以一篮子国家货币为背书的全球数字货币，转向开发多种与不同货币挂钩的稳定币。

最终，Meta 的稳定币从未正式上线，该项目于 2022 年初关停，相关资产被出售。

今日美国的监管环境已截然不同。多项加密监管框架正在推进，包括特朗普总统的 GENIUS Act——该法案首次为美国稳定币发行方建立了法律基础，向新代币市场参与者打开了大门。不过，美国监管机构目前仍处于起草发行方监管规则的早期阶段。

尽管如此，Libra/Diem 的经历促使 Meta 这次倾向于依靠第三方稳定币支付提供商，而非自己来做。

“他们想做这件事，但要与之保持距离，”一位知情人士说。

作者：Jjay_dm，Wintermute OTC 交易员

编译：深潮 TechFlow

深潮导读：Wintermute 是全球最大的加密做市商之一，这篇市场更新写于 2 月 23 日，是目前对当前加密市场处境描述最清醒的一篇。

它不只是看多看空，而是把 AI 重新定价、去全球化和美联储失灵这三条线索整合成一个统一框架，并明确指出：加密资产当前被当作”最高 beta 的成长资产”在卖出，而这个趋势究竟是短期轮动还是真正的范式转移，是 2026 年最值得关注的问题。

全文如下：

📈 市场更新——2026 年 2 月 23 日

BTC 在清算浪潮后仍横盘于$64-67k 区间，作为高 beta 资产交易，价格走势与部分蓝筹山寨币越来越相似。AI 颠覆与慢速去全球化引发了 2026 年加密市场的核心问题，短期压力持续存在。

范式切换

宏观

数月来，市场一直由微观催化剂驱动：单条关税头条、美联储官员讲话、财报数据。反应、重新定价、归零。但这套框架正在瓦解。Citrini 近期的文章将许多投资者心中已有却从未清晰表达的情绪结晶成一个判断：我们正处于范式切换之中。

美联储主导了本轮周期的大部分时间里市场走势，这正在改变。如今驱动资产价格的力量更为缓慢、更难交易，也不会因一次政策转向而消解。关税不会消失，AI 正在实时颠覆整个行业，增长放缓而通胀保持黏性。美联储手中的工具应对这些力量的效果越来越差，投资者开始质疑此前支撑市场的”美联储/特朗普看跌期权”——正是这个预期支撑了成长股和动能策略（加密除外）的超额表现。

两条结构性交易逻辑正在同时运行，并相互强化：

AI 重新定价。美国 2025 财年财报叠加 Anthropic 近期的模型发布，迫使市场逐行业、实时承保 AI 颠覆风险。软件护城河正在被重新评估，成长估值倍数正在压缩，硬件端资本支出的强度也遭到质疑。AI 的轻松交易看起来暂时结束了，取而代之的是更混乱、更波动的局面。

去全球化。特朗普在最高法院裁决后从 IEEPA 转向《贸易法》第 122 条，是迄今最清晰的信号：关税是结构性的，不是暂时性的。政府总会找到机制。供应链持续碎片化，投入成本持续高企，地缘政治结算风险如今是资产配置中的永久特征。

两个驱动因素攻击的是同一件事：嵌入全球整合、软件杠杆成长型企业的估值溢价。轮动已经相当深入。黄金、大宗商品、工业、金属和矿业、国防和能源在跑赢大市。价值风格有效，成长股在被抛售。利率方面毫无清晰度，没有任何能逆转这一趋势的信号。美联储既不能在通胀黏性时降息，也不能在增长放缓时收紧，这种僵局本身就是整个交易逻辑。

数字资产

BTC 自两周前的清算连锁反应以来，已多次冲击$70k 未果。没有出现反弹买盘，这比价格区间本身更能说明问题。价格走势凌乱，流动性稀薄，区间收窄且缺乏方向性。ETH 本周跌破$1,900，这个价位在心理层面比技术层面更具意义，ETH 真正需要关注的支撑位在$1,600 附近。

机构需求在价格企稳后也未见回归——这与此前$85-95k 区间内的情形形成鲜明对比，当时机构买盘相当明显。衍生品市场也印证了缺乏方向性判断和交易意愿：基差处于多月低位，看跌偏度上升且仍在走高，未平仓合约自 10 月以来持续下降。

交易台流量偏向卖出方向，但周中出现了一个值得关注的信号：高净值个人短暂出现了选择性买入山寨币的意愿。在整体防御性环境中，这是一个小但值得注意的信心火花，但消退得非常快。

下半周再次变得凌乱，任何买入意愿都迅速消退，说明市场还没准备好奖励提前布局的行为。边际上的操作仍是保护性的，而非进攻性的。

我们的判断

先是缓慢，然后突然。市场感觉正在将各种叙事整合成一幅范式转移的图景。

眼下，加密资产正在作为最高 beta 的成长资产被抛售——与科技股和动能策略一同下跌——而当前的世界是成长资产风险溢价上升、美联储无力行动。ETF 的持续净流出证实了这一点，这是短期现实。

但拉远视角来看，更有意思的问题是：这个范式究竟有多强的黏性？关于滞胀、去全球化和美联储僵局的叙事，开始感觉不再像一个短期催化剂，而更像是宏观背景的真实重新定价——一个有利于硬资产、大宗商品和价值的格局，而非成长。加密资产目前处于这场交易的不利一端。

话虽如此，我们以前也见过类似情形。过去十年里，多次成长恐慌引发的轮动，最终随着风险偏好回归、市场重新找到动能方向而逆转。这一次的不同之处，在于 AI 重新定价和去全球化的结构性特质。但现在还太早，不能称之为范式转移。这个叙事的黏性究竟有多强，是 2026 年加密市场最重要的问题——我们目前还没有答案。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据金十数据报道，香港财政司司长陈茂波在《财政预算案2026》中表示，政府将于年内会提交数字资产政策条例草案，就数字资产交易及托管等服务提供者订立发牌制度，现时香港已实施法币稳定币发行人发牌制度，将在3月发出首批牌照，而政府及金融监管机构会继续促进持牌发行人在合规和风险可控的情况下，探索更多应用场景。陈茂波指，香港证监会亦将在充分保障投资者的前提下，进一步促进香港数字资产市场的流动性，为专业投资者提供更多产品和服务，并会建立加速器以加快推动市场创新。

深潮 TechFlow 消息，2月25日，据链上分析师余烬（@EmberCN）监测，YZi Labs 已清仓其持有的 EDU 代币，将 3733 万枚 EDU（价值约 437 万美元）转入币安交易所。此前，该机构在半个月前已清仓 ID 代币，并于昨日清仓了 AI 和 WOO 代币。这是 YZi Labs 近期第四次大规模减持山寨币资产。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据加密分析师 Trader T 监测，昨日美国以太坊现货 ETF 净流入 923万美元。

FETH（Fidelity）：净流出 185万美元；

ETH（Grayscale mini）：净流入 1108万美元。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据加密分析师 Trader T 监测，昨日美国比特币现货 ETF 净流入 2.5729 亿美元。

IBIT（BlackRock）：净流入 7852 万美元；

FBTC（Fidelity）：净流入 8281 万美元；

BITB（Bitwise）：净流入 350 万美元；

ARKB（Ark）：净流入 7114 万美元；

HODL（VanEck）：净流入 1276 万美元；

BTC（Grayscale Mini）：净流入 856 万美元。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，XHash 联合创始人兼”1011 内幕地址”操盘手 Garrett Jin 今晨在社交媒体发文表示，”对所有人来说都将是漫长的寒冬，不仅仅是加密货币领域。”

深潮 TechFlow 消息，02 月 25 日，据火币 HTX 公告显示，火币 HTX 将于 2月 25日 12:00 (GMT+8) 开放 XMN 的充币业务。XMN/USDT 现货交易将于 2月 25日 18:00 (GMT+8) 开放。XMN 的提币业务将于 2月 27日 18:00 (GMT+8) 开放。同时，火币杠杆将于 2月 25日 18:00 (GMT+8) 新增 XMN/USDT (10X) 逐仓杠杆交易。

据悉，xMoney 是一种加密货币支付解决方案，旨在实现金融和支付行业的现代化，并通过为商家提供即时交易和即时加密结算来解决传统支付方式的问题。

深潮 TechFlow 消息，02 月 25 日，Bitget 上线合约 VIP “千万俱乐部 ”第 2 期。本次将基于 2 月 27 日的账户数据进行快照，并根据用户近 30 天合约交易量及 VIP 等级，赠送爱马仕限定礼盒，涵盖联名腕表、真丝领带、羊绒围巾等实物好礼。

此前，Bitget 宣布升级其合约 VIP 服务体系，并推出 “千万俱乐部 ”计划，符合条件的用户可按月获得平台定制的高端实物礼盒。此计划周期为 2026 年 1 月至 6 月，所赠礼盒将包括但不限于茅台、实物黄金及 Apple 系列产品等，具体权益以当月公布为准，更多详情请查看 Bitget 官方平台。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据链上分析平台 Lookonchain（@lookonchain）监测，沉寂两个月后，Strategy 相关钱包再次活跃。这些钱包将 1300 枚比特币（约合 8300 万美元）转移至新钱包，可能仅是资金重组操作。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据官网公告，万事达卡正在招聘一名”加密货币流程产品总监”，该职位将负责支持加密货币/稳定币与法币之间的转换产品计划，包括卡发行、转账、支付接受等业务。该职位隶属于万事达区块链和数字资产部门，要求候选人具备支付行业经验，熟悉区块链和数字资产领域。主要职责包括领导加密流程产品管理活动、进行市场规模评估、与发卡机构和商家合作开发稳定币用例、支持加密关联卡发行产品的战略制定与扩展等。该职位年薪范围为 17.9 万至 30.5 万美元，工作地点位于美国纽约州。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据官方消息，数字资产管理公司 CoinShares 推出了 Hyperliquid 质押交易所交易产品（ETP），该产品提供 0% 管理费和 0.5% 的收益率。这款新产品于 2 月 24 日正式发布，为投资者提供了一种低成本参与 Hyperliquid 网络质押的方式。该 ETP 允许投资者通过传统金融渠道获得去中心化衍生品交易所 Hyperliquid 的质押收益，同时避免了直接在区块链上操作的技术复杂性。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据金十数据报道，美国总统特朗普：应立即通过《禁止内幕交易法案》，确保国会议员不能利用内部信息牟利。

作者：Bitget

一、热点要闻

美联储动态

联储官员密集表态 AI或推高中性利率

• 多位联储理事及主席就劳动力市场与通胀路径发声：Cook指出AI引发代际转变，可能短期推高中性利率并增加通胀风险；Collins认为通胀将在今年晚些时候回落；Goolsbee强调需更多证据确认通胀持续降温，否则不宜进一步降息。 市场影响：降息预期进一步锚定6-7月，美元获得支撑，美债收益率短期承压，风险资产波动性或维持高位。

国际大宗商品

全球油轮运费飙升至近六年新高

• VLCC中东至中国航线日租金突破17万美元，较年初翻三倍；美伊谈判、地缘供应变化及韩国船东订船潮共同推高运价，已达2020年4月以来最高水平。 市场影响：原油运输成本上升将传导至终端油价，短期支撑WTI布伦特，但若谈判顺利推进，地缘溢价有望回落。

宏观经济政策

特朗普国情咨文宣布科技巨头承担AI数据中心能源成本

• 政府与多家未具名科技公司达成协议，由企业自担数据中心电力及基础设施费用，防止消费者电价飙升；ADP数据显示私营就业四周均值新增12750人，连续四周改善但仍低于去年峰值。 市场影响：减轻财政与居民负担的同时增加科技资本开支压力，AI投资热潮的可持续性成为市场新焦点。

二、市场复盘

大宗商品外汇表现

• 现货黄金：上涨0.18%，报5153美元/盎司，仍处上涨区间
• 现货白银：上涨0.2%，报87.42美元/盎司
• WTI原油：涨0.72%，报66.11美元/桶，地缘谈判与运费上涨形成对冲
• 美元指数：跌0.07%，报97.83，联储谨慎表态提供支撑

加密货币表现

• BTC：下跌约1.05%，报64189美元附近，四连阴后短期支撑考验
• ETH：下跌约0.7%，报1850美元附近，beta属性放大跌幅
• 加密货币总市值：上涨约0.2%，报2.29万亿美元，风险偏好回落主导
• 市场爆仓情况：总爆仓约3.4亿美元，多头占主导约2.49亿美元，长仓集中爆仓

美股指数表现

• 道指：上涨0.76%，报49174.5点，连续反弹修复前日跌幅
• 标普500：上涨0.77%，报6890.07点，软件与科技股领涨
• 纳指：上涨1.04%，报22863.68点，AI应用软件板块驱动显著

科技巨头动态

• AAPL：+2%以上，触控屏MacBook Pro秋季亮相传闻提振
• AMZN：+1%以上，整体科技氛围支撑
• GOOGL：跌0.19%，与AES签20年“电力协议”，支撑谷歌全球云服务和AI业务扩展，中长期仍属利好
• META：显著上涨，AMD巨额芯片协议直接催化
• MSFT：+1%以上，软件板块回暖联动
• NVDA：微涨0.68%，财报前观望情绪浓厚
• TSLA：+2%以上，板块轮动受益 核心原因：Anthropic发布会释放“合作而非取代”信号，软件股担忧缓解，叠加Meta-AMD重磅协议提振AI基础设施主题。

板块异动观察

软件/AI应用板块涨幅领先

• 代表个股：Figma +11%、Roblox +7%、Salesforce +4%
• 驱动因素：Anthropic推出企业智能体并与传统软件商合作，Wedbush等机构认为AI对现有工作流替代风险被高估

存储/内存板块明显回落

• 代表个股：SanDisk(SNDK) -4.2%、Micron微跌、HPQ盘后 -5.75%以上
• 驱动因素：Citron Research突袭做空指出NAND周期属性被误读为AI护城河，三星产能修复预期加剧供给压力；HPQ财报显示内存成本上行拖累指引

三、深度个股解读

1. Meta Platforms – 与AMD达成巨额“芯片+股权”协议

事件概述：Meta宣布与AMD签署多年协议，将部署高达6吉瓦AMD Instinct GPU算力，订单规模约600亿美元；同时Meta获权以0.01美元/股认购至多1.6亿股AMD普通股（约占10%股权），里程碑式行权。首批出货定于2026下半年，采用定制MI450架构GPU及Venice CPU。

市场解读：机构认为此举帮助AMD加速追赶Nvidia在AI芯片市场的份额，股权绑定进一步强化双方战略协同，缓解市场对AMD长期竞争力的担忧。

投资启示：AI资本开支多元化趋势明确，AMD等二线芯片商估值修复空间打开，建议关注供应链上下游受益标的。

2. AMD – Meta 600亿美元芯片大单+股权绑定

事件概述：同上协议细节，AMD股价盘中最高涨超8.77%收于高位。

市场解读：华尔街视此为AMD“第二份Nvidia级”大单，叠加性能-based warrant设计，长期收入与股价挂钩增强确定性。

投资启示：短期催化强劲，中长期需跟踪实际出货进度，适合配置AI硬件主题。

3. HP Inc – Q1营收超预期但内存成本拖累指引

事件概述：2026财年Q1营收144.4亿美元同比增6.9%超预期；Q2非GAAP EPS指引0.70-0.76美元中值低于一致预期0.75美元，全年指引维持但偏低端。CFO明确指出内存价格持续上涨是主要压力。盘后跌超6%。

市场解读：机构下调短期盈利预期，强调周期性成本压力大于需求复苏。

投资启示：PC/打印业务基本面稳健，关注内存价格拐点，适合波段操作。

4. Alibaba – 通义千问Qwen 3.5中型模型系列发布

事件概述：Qwen团队推出Qwen3.5系列中型模型（Flash、35B-A3B、122B-A10B、27B等），采用混合架构，激活参数大幅降低，智能体任务表现超越前代，上下文支持达百万token。

市场解读：开源+高效路线强化本土AI竞争力，成本优势显著。

投资启示：中国AI应用落地加速，关注阿里云及相关生态标的长期机会。

5. Circle – 稳定币龙头Q4业绩即将发布

事件概述：Circle（CRCL）将于2月25日盘前公布2025财年Q4及全年业绩，USDC流通量已超740亿美元同比翻倍。

市场解读：市场关注利率环境对储备收益的冲击及支付业务增长能否对冲。

投资启示：稳定币生态扩张趋势不变，关注USDC市占率与多元化收入进展。

四、加密货币项目动态

1. Circle Q4业绩临近发布，USDC流通量持续翻倍增长。
2. 分析：比特币“公允价缺口”指向4.5万美元，AI担忧拖累股市与黄金
3. Bitwise收购质押服务商Chorus One，强化多链质押布局
4. 以太坊生态DeFi TVL小幅回暖但仍承压。
5. 21Shares现货SUI ETF已在纳斯达克开始交易

五、今日市场日历

数据发布时刻表

21:30	美国	耐用品订单	⭐⭐⭐⭐
22:00	美国	新屋销售	⭐⭐⭐

重要事件预告

• Circle财报：盘前发布 – USDC流通量与支付业务进展
• NVIDIA财报：盘后发布 – AI需求验证关键节点
• 特朗普国情咨文：美东时间晚间 – AI能源政策细节

Bitget 研究院观点：

美股软件板块在Anthropic发布会后显著反弹，三大指数齐涨反映市场对AI“合作而非颠覆”叙事的快速接纳；Meta-AMD 600亿美元重磅协议进一步提振芯片供应链信心，但联储官员密集释放中性利率上行信号，令降息路径更趋谨慎。贵金属与原油受地缘及运费因素支撑，美元小幅走强。整体而言，机构认为当前反弹属于技术性修复而非趋势反转，建议投资者关注NVIDIA财报与特朗普能源政策落地对风险偏好的指引，短期波动率或仍处高位，配置上可均衡AI硬件与防御性资产。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据金十数据报道，美国总统特朗普表示：关税将继续实施，关税将取代所得税，国会无需就关税问题采取行动。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据金十数据报道，美国总统特朗普：最高法院的裁决令人遗憾。几乎所有国家和合作组织都希望维持他们就关税达成的协议。

撰文：宇宙波鸣人，深潮 TechFlow

2026 年 2 月，科技股市场正在经历一场被部分媒体称为 “SaaSpocalypse” （SaaS 末日）的系统性崩盘。

Salesforce 股价从 2025 年高点跌去近 40%；ServiceNow 单季财报发布后单日暴跌超 11%，原因不过是管理层在电话会上提了一句“AI 智能体正在使席位增长的能见度变得复杂”；Workday 跌超 22%；整个 S&P 500 软件与服务指数在 2026 年开年六周内蒸发了近 1 万亿美元市值。

市场的逻辑很直接：AI 智能体（Agent）已经能够替代大量人工操作，企业用 AI 做完了过去需要 100 个人完成的工作，自然就不再需要 100 个软件席位。按席位收费的 SaaS 商业模式，被认为已经走到了历史的终点。

就在这场恐慌交易席卷整个行业的时候，汇丰银行美国科技研究主管 Stephen Bersey 发布了一份标题极具挑衅性的研究报告：《软件将吞噬 AI》（Software Will Eat AI）。

他的核心观点，用一句话概括：市场的恐慌，是一场误判。

逆势而来的报告

“市场担忧 AI 将取代企业软件，这种担忧是错误的。”

他在报告开篇写道。在他看来，AI 不会消灭软件，而是会被软件所吸收，成为嵌入在企业软件平台之内的能力层。软件不是 AI 的对手，软件是 AI 抵达现实世界的载体。

这个逻辑翻转了当前市场的整个叙事框架。市场的恐惧是“AI 取代软件”，而 Bersey 的判断是“软件将驯化 AI”。

他引用了一个来自互联网时代的历史类比：当年互联网爆发，最初的价值积累集中在物理基础设施，服务器、光纤电缆、数据中心。大量资本涌入硬件基础设施，而那些苦苦挣扎的早期互联网公司，反而是最终赢得长期价值的一方。软件，才是互联网价值的终点。

AI 的演进，Bersey 认为，正在重演同一部剧本。2024 和 2025 年是基础设施的建设期，算力、模型、代码整合——这一切都是为软件层的爆发在铺路。而 2026 年，是引擎真正点火的一年。

“软件将是 AI 在全球最大型企业中扩散的主要机制。我们认为 2026 年是软件变现的启动之年。”

基础模型为什么替代不了企业软件？

报告最有分量的论证，是对“AI 直接颠覆软件”这一逻辑的逐层拆解。

批评者的观点看起来很有说服力：大型语言模型已经能写代码，vibe coding（通过自然语言描述直接生成可用软件）正在兴起，AI 模型公司已经在做更多应用层的尝试，那么，企业为什么还需要 Oracle、SAP、Salesforce 这些耗资巨大的传统软件系统？

Bersey 的回答从三个层面展开。

第一，基础模型有“先天缺陷”。

报告明确指出，基础模型“存在内在缺陷”，无法胜任对大型企业核心平台进行“整体替换”的任务。它们在窄场景中表现良好，图像生成、小型应用开发、文本处理，但对于高保真度、企业级核心平台而言，这“并不现实”。

根本原因在于训练数据的局限性。LLM 是在公开互联网数据上训练的，而企业软件系统数十年来积累的私有架构知识、业务逻辑、操作规范——这些核心知识产权根本不在公网上，AI 无从学习，也无从复制。Oracle、SAP 的系统护城河，不是靠写代码能追上的，它是靠时间和业务场景累积起来的。

第二，Vibe Coding 的能力边界被严重高估。

报告直接点名了 Vibe Coding 的致命弱点：它把设计的责任和负担完全压在了开发者身上。你告诉 AI“我想要一个能处理全球供应链的系统”，AI 可以生成代码，但“如何定义这个系统的架构、如何处理异常情况、如何确保在极端压力下不崩溃”，这些判断依然需要人。

更关键的是，Bersey 指出，那些主要的 AI 模型公司“几乎没有创建企业级软件的经验”。他们是从零开始进入一个极其复杂的环境。而企业软件经过数十年迭代，已经进化到“几乎零错误、高吞吐量、高可靠性”的水准，这是 AI 新贵短期内无法企及的基准线。

第三，企业切换成本是一道真实存在的高墙。

即便假设 AI 真的能写出同等水准的代码，企业替换核心系统的代价依然极其高昂，收入中断风险、生产力损失、跨 IT 环境的系统兼容问题、对供应商品牌和服务能力的信任积累……这些都是真实的切换成本，不会因为 AI 能写代码而消失。

企业级软件要求的，是多年来经过验证的 99.999% 正常运行时间，是在各种复杂 IT 环境下的无差错运行。这种信任，是时间换来的，不是代码堆出来的。

谁将是 AI 变现的真正受益者？

如果说前半部分是防守性的论证，那报告的后半部分则是进攻性的布局。

Bersey 的核心判断是：AI 价值链的最大份额，最终将流向软件层，而非硬件和芯片层。

“我们认为 AI 是软件栈中最主要的价值创造来源，长期价值的最大份额将归属软件，而非硬件。”

他同时指出，硬件稀缺性，GPU 短缺、电力限制、数据中心瓶颈，在未来数年内都将持续存在。这种稀缺性，恰恰强化了软件平台的战略地位：只有软件平台，才能将 AI 能力转化为可规模化、可重复的商业价值。

而具体的变现载体，报告指向了 AI 智能体（agentic AI）。

Bersey 预测，2026 年将看到面向任务型、嵌入工作流的 AI 智能体在财富 2000 强企业和中小企业中的大规模部署。但他对智能体的定性，与市场上的主流叙事截然不同，他不认为智能体是替代软件的颠覆者，而是认为智能体必须在软件定义的参数和权限范围内运行，正是这种“有边界的智能体”，才能满足企业对 AI 风险管控的需求。

换言之，企业不需要一个无所不能、自由奔跑的 AI，它们需要的是一个能被治理、被审计、在合规框架内运作的 AI。而这，只有深度嵌入企业软件系统的智能体才能做到。

“软件是企业可控地使用 AI 的关键途径。”这是整份报告最核心的一句判断。

同时，报告还预测推理（inference）需求将逐渐超过训练需求，成为算力消耗增长的主要驱动力，这意味着随着智能体的普及，算力消耗不会萎缩，而会持续增长，进一步支撑整个软件和基础设施生态。

机会还是陷阱？

报告发布时，软件板块整体估值已经跌至历史性低位。Bersey 的判断是：低估值叠加即将到来的变现元年，这是入场机会，而非离场信号。

“软件估值处于历史低位，尽管该行业正处于大规模扩张的前夜。”

在具体标的的推荐上，HSBC 的逻辑很清晰：那些已经建立了深厚数据护城河、具备嵌入 AI 智能体能力、且不依赖纯人头计费模式的软件公司，将是这轮 AI 变现浪潮的最大受益者。买入评级名单包括 Oracle、Microsoft、Salesforce、ServiceNow、Palantir、CrowdStrike、Alphabet 等，几乎涵盖了企业软件的所有核心玩家。

值得注意的是，HSBC 同时下调了 IBM 和 Asana 的评级，将 Palo Alto Networks 列入“减持”，不是所有软件公司都能安全渡劫，关键在于能否成为 AI 智能体落地的基础设施，而不是被智能体绕过的人工界面。

Bersey 的报告逻辑严密，时机精准，逆势而出的姿态本身就具有极强的传播效应。

但有一个问题，报告没有正面回答：如果 AI 智能体真的能够在企业软件的框架内高效运作，企业对软件“席位”的需求，会不会仍然在悄悄萎缩？软件作为 AI 载体的价值或许成立，但“按人头收费”的商业模式是否能支撑当前的估值，依然是悬在空中的问题。

软件吞噬 AI，还是 AI 吞噬软件，这场辩论，2026 年的每一份财报，都将是新的证据。

撰文：宇宙波鸣人，深潮 TechFlow

2022 年 5 月，400 亿美元在 72 小时内蒸发。

那是加密史上最惨烈的一次崩盘。曾经被誉为“算法稳定币皇冠”的 UST，在几天之内从 1 美元跌成了废纸；曾经市值近 400 亿美元的 Luna，从 116 美元的高点坠落至接近零点。

数百万普通投资者在那个初夏失去了积蓄，他们刷新着屏幕，盯着那条不断下坠的 K 线，不知道发生了什么，也不知道该怎么办。

官方的解释来得很快：算法设计有缺陷，Do Kwon 撒了谎，市场自然死亡。大多数人接受了这个答案，把那场浩劫归入“加密世界的又一次教训”，然后继续往前走。

这个答案，维持了将近四年。

直到 2026 年 2 月 23 日，Terraform Labs 的破产清算人 Todd Snyder 将一份诉状递交曼哈顿联邦法院。世界上最神秘、最赚钱的量化交易巨头 Jane Street，被推到了聚光灯下。

那个沉默了四年的问题，终于有了一个新的版本答案。

Jane Street 与 LUNA 的秘密群聊

要理解这场指控的分量，先要知道被告是谁。

对大多数加密用户来说，Jane Street 或许是一个陌生的名字。但在华尔街，它称得上传奇，一个刻意保持低调、却悄悄成为全球金融市场最重要玩家之一。

1999 至 2000 年间，Tim Reynolds、Robert Granieri、Michael Jenkins 三位前 Susquehanna 交易员，连同 IBM 开发者 Marc Gerstein，在纽约一间没有窗户的小办公室里创立了 Jane Street。起步时，他们做的是 ADR 套利，不起眼，也没有人在意。但他们随后盯上了一个当时还是小众市场的品种 ETF，并把它做成了自己的核心战场。

这个押注改变了一切。

如今的 Jane Street，是全球最大的做市商之一，在 45 个国家、200 多个交易场所同时运作，掌握着美国上市 ETF 一级市场约 24%的份额，每月权益交易量高达 2 万亿美元。2024 年全年净交易收入 205 亿美元，已经超过美国银行，与高盛比肩。2025 年第二季度，它单季净交易收入刷新至 101 亿美元，净利润 69 亿美元，一举打破华尔街所有主要投行的季度纪录。

3000 名员工，没有 CEO，没有传统层级，全员按公司整体利润分配薪酬。Jane Street 把自己描述为“解谜者的集合”，外界则称它为一个“无政府主义公社”，扁平、神秘、对媒体几乎完全封闭。

它的校友名单中有一个大家耳熟能详的人物，SBF 正是 2014 年从 MIT 毕业后加入 Jane Street，在这里磨砺了三年交易直觉，然后在 2017 年离开，去建立了 Alameda Research 和 FTX。这家公司培养出来的人，深刻地改变了加密世界的面貌，无论是哪种意义上的改变。

如今，这家以“低调、精准、永远站在信息优势一侧”著称的公司，坐上了被告席。

而指控的核心，来自一个名叫“布莱斯的秘密”（Bryce’s Secret）的私密群聊。

建立者是 Jane Street 员工 Bryce Pratt。他曾经是 Terraform 的实习生，离开之后进入 Jane Street，但旧关系网没有断，两边的门，都对他开着。

2022 年 2 月，Pratt 把自己的旧同事拉进了这个私密频道，建立起一条连接 Terraform 内部与 Jane Street 的信息管道，另一端接入的是 Terraform 的软件工程师和业务发展负责人。诉状指控，正是通过这条管道，Jane Street 提前得知了 Terraform 悄悄从 Curve 流动性池撤资的计划，一个尚未对任何公众公布的决定。

5 月 7 日下午 5 点 44 分，在 Terraform Labs 悄悄从 Curve 3pool 里取走了 1.5 亿美元的 UST10 分钟后，一个被指控与 Jane Street 相关联的钱包，跟在后面抽走了 8500 万美元的 UST，这是该池子有史以来单笔规模最大的交易。

5 月 9 日，UST 已经跌到 0.8 美元，崩盘迹象已无可掩盖。Pratt 在这个时候通过群聊给 Do Kwon 和 Terraform 团队发消息，表示 Jane Street 可以考虑“以大幅折扣购入 Luna”。

收割散户的同时，还顺带在火场里准备捡货。

此次被点名的被告，除 Pratt 之外，还包括 Jane Street 联合创始人 Robert Granieri，四位创始人中如今唯一仍在职者以及员工 Michael Huang。诉状援引《商品交易法》、《证券交易法》，同时提出欺诈和不当得利指控，要求陪审团审判，索求赔偿及吐出所得利润。

彭博社援引诉状中的核心表述是：Jane Street 的操作使其得以“在恰当的时机，平掉了数亿美元的潜在风险敞口，就在 Terraform 生态崩塌前的数小时”。

Jump Trading 与更深的黑暗

Jane Street 的诉讼并非孤立事件。两个月前，同一位清算人 Todd Snyder 已经在伊利诺伊州联邦法院将 Jump Trading 及其联合创始人 William DiSomma、前 Jump Crypto 总裁 Kanav Kariya 告上法庭，索赔 40 亿美元。

Jump 的故事，在某种意义上比 Jane Street 更加触目惊心。

诉状揭示了一个此前从未被完整拼出的图景：早在 2021 年 5 月，UST 第一次出现脱锚危机时，Jump 就秘密出手买入约 2000 万美元的 UST，把价格稳回了 1 美元。

后来，公众相信了包装出来的算法稳定币故事，算法奏效了，系统是自愈的。Terraform 借此躲过了监管审查，而 Jump 作为交换，以每枚 0.40 美元的价格获得了超过 6100 万枚 Luna 代币，当时市场价格约 90 美元，折扣幅度超过 99%。Jump 后来卖出这批代币，据诉状估算获利约 12.8 亿美元。

而在 2022 年 5 月最终崩盘期间，Luna Foundation Guard 将近 5 万枚比特币（约 15 亿美元）以无书面协议的方式转给了 Jump，名义上用于护盘。比特币最终去向何处，至今无从确认，诉状写道：“Jump 是否借此进一步中饱私囊，尚不清晰。”

值得注意的是：DiSomma 和 Kariya 在此前 SEC 的调查询问中，数百次援引宪法第五修正案拒绝作答。Jump 的子公司 Tai Mo Shan 已于 2024 年以 1.23 亿美元与 SEC 和解，承认“误导了投资者”。Kariya 本人于同年以 CFTC 展开调查为由，辞去了 Jump Crypto 总裁职位。

更关键的是，根据 Jane Street 诉状中的表述，正是通过 Jump 的信息渠道，Jane Street 得以获取了部分“非公开关键信息”。两个案子，通过一条看不见的线，连在了一起。

但这个故事还有另一半。

Jane Street 的回应很直接：这是“绝望的诉讼”，是“一次从公司身上榨取金钱的透明企图”。他们补充说，Terra 和 Luna 投资者的损失根源在于 Do Kwon 和 Terraform 管理层自己制造的“数十亿美元欺诈”，将予以有力反击。

这句话没有说错。Do Kwon 承认了欺诈罪，被判入狱 15 年；Terraform 也支付了 44.7 亿美元罚款。Luna 的死亡螺旋，从机制设计上就已经注定：算法稳定币在本质上是一个需要持续买盘和信心维系的系统，一旦恐慌触发，套利机制反向运作，将以指数级速度自我摧毁。

但“Do Kwon 有罪”和“其他人无罪”，这两件事并不互相成立。

一座大楼结构上有致命缺陷，这是事实。在它倒塌的过程中，有没有人趁消防员还未抵达之前，偷偷搬空了里面最值钱的东西，这是另一个独立的法律和道德问题。

还有一个细节值得关注。就在 Jane Street 诉讼曝光的同一天，链上追踪研究员 ZachXBT 宣布将于 2026 年 2 月 26 日发布“一项关于加密行业某最盈利机构的重大调查，多名员工长期利用内部数据进行内幕交易”。他没有点名。但时间节点的微妙，让整个加密推特都开始屏息等待。

这个故事还没结束。但有一件事已经可以确认：在加密这个标榜“去中心化”的市场里，真正的不对等从未消失，它只是从银行的交易台，挪到了链上智能合约的背后，以更隐蔽的形式继续存在。

Luna 事件也许只是那个裂缝最剧烈的一次撕裂，而那些站在裂缝另一侧的人，早在墙倒之前，就已经安全撤离了。

“豪绅的钱如数奉还，百姓的钱三七分成”，电影中如此，加密世界也是如此。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据链上分析师 Ai 姨（@ai_9684xtpa）监测，地址 0xeAB…1a414 在过去 4 小时内抛售了总价值 590 万美元的加密资产，包括 263 万美元的 WEETH 和 326.6 万美元的 WBTC。其中 WEETH 部分已持有超过一年，建仓价为 3022.31 美元，抛售价为 2082.62 美元，产生亏损约 118.8 万美元。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据中国日报网报道，最高人民法院今日举办“人民法院民商事审判服务保障经济社会高质量发展情况”新闻发布会。最高法表示，新的一年，将制定证券市场内幕交易、操纵市场等民事赔偿司法解释，深入研究私募基金、虚拟货币等新型金融案件司法应对举措，完善金融司法保障体系。同时，最高法将持续开展完善民营企业治理结构调研指导，进一步做实依法平等保护民营企业及企业家合法权益；加快出台新公司法配套司法解释，加强各类市场主体纠纷案件司法研究和审判指导。此外，最高法将继续推进破产法庭设立工作，完善破产审判工作机制，做好破产法修订配套司法准备。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据 Bitget 数据显示，现货白银站上89美元/盎司，日内涨2.09%。

深潮 TechFlow 消息，2 月 25 日，据金十数据报道，美国总统特朗普：我的政府已将通货膨胀率降至5年来的最低水平。