TechFlow

撰文：Eli5DeFi

编译：Chopper，Foresight News

过去几天，随着 x402 叙事升温，AI 代理作为支付方式的关注度激增。但你听说过 ERC-8004 吗？

或许你错过了 x402 的热潮，但别再错过这个重要协议。

什么是 ERC-8004？

ERC-8004 是基于以太坊的协议，旨在为 AI 代理建立信任、身份、可发现性和声誉系统，是对现有 x402 代理支付基础设施的补充。

简单来说：

• x402 → 实现 AI 任务微支付自动化

• ERC-8004 → 为 AI 代理提供链上身份与声誉追踪功能

ERC-8004 为何重要？

ERC-8004 旨在创建分布式代理经济，助力 AI 发展摆脱中心化管控。

它将构建一个 「无需许可、去中心化、抗审查、保护隐私」 的 AI 系统，让以太坊成为未来 AI 代理协作的底层基础。

此外，其重要性还体现在以下方面：

• 为 AI 代理建立链上商业注册与声誉体系，提供不可篡改的公开身份与历史记录；

• 复用现有以太坊（L1/L2）基础设施，无需创建新区块链，避免重复造轮子；

• 架构轻量化，仅利用区块链实现可见性与数据存储，其余功能部署在链下；

• 实现 AI 经济的可持续性，支持跨基础设施的可组合性与可扩展应用。

Tory 解释了 ERC-8004 更广泛的意义，「AI 代理可能造成伤害，而通过 ERC-8004，拥有‘最干净’公开记录的代理将最终胜出。」

https://x.com/MTorygreen/status/1982900869860573399

ERC-8004 如何运作？

ERC-8004 架构简洁，核心包含三个链上注册表：

身份注册。每个 AI 代理都会获得一枚 ERC-721 NFT 作为身份标识，可在任何 NFT 钱包中查看且支持转让。该 NFT 关联 「代理卡片」，包含名称、功能、终端节点，方便快速发现适配代理。

声誉注册。搭建去中心化反馈系统，客户与代理可基于 x402 支付凭证提交评价，确保只有实际参与交易的主体才能评论，减少欺诈行为。所有数据公开，支持自定义评分体系。

验证注册。针对重要交易，代理可请求第三方验证 —— 通过可信执行环境（TEE）预言机、质押推理或零知识机器学习证明，提供加密级别的行为凭证，类似专业资质认证。

举个例子：假设你有一个 AI 代理，需通过获取其他 AI 代理的链上分析数据来进行投资组合再平衡。

借助 x402，你的代理可轻松存入 100 美元申请该服务，但在支付执行前，x402 无法验证提供服务的代理是否可靠；而 ERC-8004 会通过以下步骤保障交易安全：

• 身份注册表让你的 AI 代理核实分析师的 NFT 身份及服务范围；

• 声誉注册表提供与过往 x402 支付绑定的正面评价记录和完成率证明；

• 验证注册表确保第三方验证者已认证报告质量。

验证记录上链后，托管资金会自动释放，同时添加声誉评价。这一过程构建了 x402 单独无法实现的 「可信自主交易」。

x402 与 ERC-8004 生态

我在之前的文章（https://x.com/eli5_defi/status/1978474979600879984）中详细解读 x402 生态。ERC-8004 的基础架构扩展到多个层，以下列举其中一些层：

• 基础设施：EigenCloud、Taiko、Eternal AI、NEAR、Phala Network

• 中间件：OpenServ、Unibase、S.A.N.T.A、Kinic AI、ChaosChain、NovaNet

• 应用层：Zyfai、Virtuals Protocol、Praxis、Cortensor、Semantic Layer

ERC-8004 不止于金融

金融领域只是 「无信任代理」 的第一步，ERC-8004 的应用场景远超出金融交易。

创作者代理

服务内容包括：文案撰写、社交媒体管理、社区运营、翻译、图片制作，筛选标准基于声誉和客户评价。

交易代理

支持去中心化链上委托，实现 DeFi 投资组合再平衡与收益优化。质押验证者审计交易结果，错误操作通过罚没机制赔偿损失。

分析师代理

提供市场分析、数据爬取、标签标注、客户关系管理优化等服务。借助 TEE 技术，可在不暴露原始标识符的前提下，对多个机构的私有数据进行计算。

游戏代理

打造跨游戏的非玩家角色，拥有持久的角色设定与技能。游戏邀请与角色外观基于声誉证明分配。

医生代理

总结电子健康记录数据、核对诊疗指南、起草病历。通过 TEE 技术安全整合实验室数据、影像资料和药房信息，提供可验证的执行证明供审计。

个人分身

采用隐私保护型 AI 记忆，将个人数据加密存储在云端。借助 TEE 技术，实现类似中心化 AI 的个性化服务，同时保障隐私安全。

保险代理

利用大语言模型自动化核保与理赔流程。质押验证者核实决策与证据，错误决策通过罚没资金退还用户。

日程规划代理

处理航班、酒店、餐厅预订及路线优化。基于声誉选择服务方，确保成本效益。

实验室代理

通过硬件安全机制协调实验流程，签署数据输出结果，在 TEE 环境中进行分析，返回可验证、可审计的结果。

总结

ERC-8004 由以太坊基金会的 Davide Crapis、MetaMask 的 Marco De Rossi、谷歌的 Jordan Ellis 以及 Coinbase 的 erik.eth（同时也是 x402 创始人）联合提出，是对 x402 协议的重要补充。

x402 与 ERC-8004 的结合表明，技术进步能够有效将支付系统与嵌入式链上可验证信任相融合，解决现实世界问题。尽管有人认为 x402 与 ERC-8004 只是加密与 AI 融合大叙事的一部分，但它们确实解锁了代理间的实用支付机制，为大规模应用奠定了基础。

撰文：Chris Beamish、CryptoVizArt、Antoine Colpaert、Glassnode

编译：AididiaoJP，Foresight News

比特币在关键成本基础水平以下的挣扎反映出需求减弱和长期持有者的持续抛售。尽管波动性已降温且期权持仓相对平衡，市场现在取决于美联储会议预期，任何鹰派意外都可能重新造成波动性。

摘要

• 比特币周末从 107K 美元至 118K 美元的供应集群反弹，模仿了先前创历史高点后的短暂性反弹，但长期持有者持续的卖出压力限制了后续上涨。

• 市场继续在短期持有者成本基础（约 11.3 万美元）上方挣扎，这是看涨和看跌势头之间的关键战场。未能收复该水平增加了向活跃投资者实现价格（约 8.8 万美元）更深回撤的风险。

• 短期持有者正在亏损退出，而长期持有者仍然是重度的抛压主力（约 -10.4 万 BTC/ 月），这表明信念正在减弱且供应持续被吸收。

• 隐含波动率在 10 月份暴跌后已急剧降温，偏度趋于平缓，期权流反映出受控的上行空间和有节制的下行对冲。

• 当前波动率的平静取决于美联储的下一个决定。鸽派结果将保持稳定，但任何鹰派意外都可能重新引发波动性和下行保护需求。

链上洞察

熟悉的反弹模式

上周末，在短暂跌至顶部买家供应集群（10.7 万 K 美元至 11.8 万美元）的下边界后，比特币上演了短暂的复苏。根据成本基础分布热力图，价格从接近 116K 美元的中线反弹，然后回落至约 113K 美元。

这种结构紧密反映了在 2024 年第二至第三季度和 2025 年第一季度观察到的创历史高点后的反弹模式，即临时反弹出现，但需求很快被上方供应吸收。在当前情况下，长期持有者的新一轮卖出进一步放大了该供应区的阻力，凸显了在高位获利了结继续限制上行势头。

艰难守住防线

周末反弹后，比特币短暂收复了短期持有者成本基础附近约 11.3 万美元的水平，该水平通常被视为看涨和看跌势头的分界线。维持这一阈值通常表明需求足够强劲，足以吸收持续的卖出压力。然而未能维持在该水平之上，尤其是在持续交易了六个月更高之后，表明需求正在减弱。

过去两周，比特币难以在该关键水平上方收周线蜡烛图，增加了未来进一步走弱的风险。如果这个阶段持续下去，下一个重要支撑位在活跃投资者实现价格约 8.8 万美元附近，该指标反映了活跃流通供应的成本基础，并且在之前的周期中通常标志着更深的修正阶段。

短期持有者压力

将分析扩展到投资者情绪，进一步的市场疲软很可能由短期持有者驱动，他们是现在亏损退出的顶部买家。短期持有者净未实现利润 / 损失指标通过衡量未实现利润或损失占市值的比例来帮助评估这种压力。

历史上，深度负值与市场底部形成区间之前的投降阶段相吻合。近期跌至 10.7 万美元将短期持有者净未实现利润 / 损失推至 -0.05，与典型的中期牛市修正期间的 -0.1 至 -0.2 范围，或深度熊市低点时的低于 -0.2 相比，这是一个轻微的损失。

只要比特币在 107K 美元至 117K 美元的顶部买家集群内交易，市场就处于微妙的平衡之中，尚未完全投降，但随着信念持续受到侵蚀，逐渐对多头不利。

长期持有者抛售

基于先前的观察，长期持有者的持续抛售继续拖累市场结构。长期持有者净头寸变化已降至每月 -10.4 万 BTC，凸显了自 7 月中旬以来最显著的一波抛售潮。

这种持续的卖出压力与市场上看到的更广泛的枯竭迹象一致，因为经验丰富的投资者继续在需求减弱的情况下实现利润。

历史上，主要的市场扩张只有在长期持有者从净抛售转变为持续积累之后才开始。因此该群体恢复净正流入仍然是恢复市场韧性和为下一轮牛市阶段奠定基础的关键先决条件。在这种转变发生之前，长期投资者的抛售很可能继续使价格走势承压。

为了衡量长期持有者抛售的强度，我们可以转向长期持有者转移到交易所的转账量（30 日简单移动平均线），该指标捕捉了经验丰富的投资者为潜在出售而转移的代币价值。该指标已飙升至每天约 2.93 亿美元，是自 2024 年 11 月以来普遍存在的 1 亿至 1.25 亿美元基准水平的两倍多。

如此高的转账活动表明长期投资者持续实现利润，增加了持续的卖方压力。当前模式与 2024 年 8 月非常相似，那段时间的特点是长期持有者积极支出，而价格势头正在放缓。除非这种转账流消退，否则现货需求将难以吸收持续的抛售，使市场在未来几周容易进一步降温。

链下洞察

期权市场降温

转向期权市场，近期数据显示，10 月 10 日暴跌后的波动率压力继续缓解。比特币的 30 天已实现波动率已降至 42.6%，较上周的 44% 略有下降，反映出价格走势更为平静。与此同时，代表交易者预期的隐含波动率下降更为剧烈，因为参与者解除下行对冲并减少保护需求。

较短期限的合约调整幅度最大，1 周期平值隐含波动率下跌超过 10 个波动率点至约 40%，而 1 个月至 6 个月期限的合约仅下滑 1-2 个点，维持在 40% 中期附近。这种期限结构的平坦化表明交易者预期近期冲击减少。

该曲线还暗示未来几个月预期波动率将缓慢攀升至约 45%，而非冲击式飙升。

偏度重置走低

隐含波动率的缓解也转化为 25-Delta 偏度的显著转变，该指标衡量看跌期权与看涨期权的相对成本。正偏度表明看跌期权交易存在溢价。在 10 月份的清洗之后，1 周期偏度飙升至 20% 以上，表明对下行保护的需求极度旺盛。自那以后，它已崩溃至中性水平，略有反弹但强度远低。

更长期限的合约，如 1 个月和 3 个月期限，也急剧重置，仅显示适度的看跌期权溢价。这种转变表明交易者已移除其大部分下行对冲。持仓现在更接近「温和看涨 / 双向」而非「恐慌新低」，与比特币近期价格走势中看到的更广泛稳定相一致。

选择性看涨持仓

随着偏度正常化，注意力转向交易者将权利金投向何处。看涨期权活动现在因行权价不同而显著变化。在 11.5 万美元行权价，净买入看涨期权权利金仍为正值，表明随着过去两周价格复苏，交易者持续为近期上行空间付费。相比之下，在 12 万美元行权价，卖出的看涨期权权利金超过了买入，导致净权利金为负。

这种设置反映了「温和反弹，非全面突破」的立场。交易者愿意为更接近现货价格的涨幅付费，但通过卖出更高行权价的看涨期权来为这些头寸融资。由此产生的看涨价差结构暗示了一种谨慎乐观的观点，寻求参与进一步上行，但对全面重新测试历史高点缺乏信心。

市场定价受控回撤

为了完善整体情况，我们可以转向市场的看跌期权方面。自 10 月 24 日以来，随着比特币推高，交易者一直在买入 11 万美元看跌期权，表明对近期下行保护的需求。与此同时，10.5 万美元看跌期权被更积极地卖出，表明参与者乐于通过在该较深行权价提供保险来收取权利金。

这种对比突显了一个预期浅度回撤而非另一波主要清算潮的市场。交易者似乎认为在当前水平附近盘整是可能的（在 11 万美元对冲），但认为完全跌破 10.5 万 K 美元的可能性较小。整体持仓支持了 10 月份去杠杆化最糟糕时期已经过去的观点，市场现在专注于区间交易和波动率收割，而非针对另一次急剧抛售进行防御性对冲。

结论：

链上格局继续反映出一个处于修正和重新校准的市场。比特币未能守住短期持有者成本基础之上，凸显了动能的消退以及短期和长期投资者持续的卖出压力。长期持有者抛售量增加和转移到交易所的高转账量突显了需求枯竭的阶段，表明市场可能需要延长盘整来重建信心。在长期持有者转回积累模式之前，上行复苏可能仍然受限。

转向期权市场，前端隐含波动率已急剧下降，偏度已正常化，期权流现在反映出受控的上行敞口和有节制的下行对冲。从结构上看，加密期权市场似乎正从危机模式过渡到重建模式，表明稳定性有所改善。

然而，下一个主要催化剂即将来临，即美联储会议。降息已被基本定价，这意味着鸽派结果很可能保持波动率受抑和偏度平衡。相反，如果美联储提供较小的降息或维持鹰派基调，短期隐含波动率可能重新走高，25-Delta 偏度可能随着交易者匆忙回购保护而扩大。实质上，市场当前的平静是有条件的，目前稳定，但如果美联储偏离预期，则很脆弱。

撰文：Stacy Muur

编译：AididiaoJP，Foresight News

@trylimitless 仍然是将预测市场转变为交易经济最严肃的尝试之一，这是加密领域长期承诺但很少大规模执行的领域。

自从在 Base 上推出以来，Limitless 已处理了超过 5.15 亿美元的累计交易额，交易者因在订单簿内提供流动性而获得每日奖励。该协议本身产生了大约 190 万美元的年化费用和约 60 万美元的年化收入。

这比大多数中性 DEX 的吞吐量都要高，表明链上投机找到了其产品与市场的契合点。

Limitless 由来自交易和 DeFi 领域的资深人士构建，它将中央限价订单簿与全链上结算相结合，让用户能够以专业级的执行力对诸如「BTC 会收于 6.5 万美元以上吗？」这样的结果进行投机，而不是使用拖累早期预测市场的笨拙 AMM 用户体验。

核心理念

预测市场更像交易，而不是赌博。

Limitless 赋予了它们这种形式：订单簿、深度、价差、排行榜和激励措施，同时将所有内容透明地保留在 Base 上。每个市场实际上都是一个完全在链上结算的二元期权合约。该设计让用户能够：

• 交易每小时、每日和每周的事件

• 提供限价订单并赚取流动性奖励

• 赚取积分和排行榜奖金（第二季现正进行中，截至 1 月 26 日）

结果如何？一个高频、短期限的交易生态系统，感觉更像 Deribit 或币安，而不是 Polymarket，但完全在链上运行。

框架

产品评分：8.3 / 10

Limitless 已在 Base 主网上线，提供完整的链上 CLOB 交易，并已确认将扩展至 BNB Chain。

Dune 数据显示了明显的用户增长：

总计名义价值超过 5.15 亿美元，118 万次月交易量，以及约 3.9 万名月活跃交易者。凭借 1 分钟开始、快速结算和链上结算，Limitless 在这个长期停滞在实验阶段的领域实现了真正的产品与市场契合。

代币经济学评分：6.2 / 10

启动与销售

于 2025 年 10 月 22 日通过 @KaitoAI Launchpad 进行 TGE（发行 2000 万 LMTS @ $0.05 → 约 7500 万美元 FDV）。

筹集约 100 万美元，承诺投资额约 2.01 亿美元（约 200 倍超额认购）。

代币供应

• 总量 10 亿 LMTS

• TGE 时流通量 13.16%

• 团队 25%

• 生态系统 24.37%

• 金库 13%

• 流动性 10%

• Kaito 1.37%

• Echo 1.26%

Kaito/Echo：50% 在 TGE 时释放；50% 在 6 个月后释放。

效用：实时的质押以获得费用减免 + 特权；生态系统奖励；以及计划中的费用资助回购，旨在将交易价值返还给持有者，治理功能将后续推出。

市场表现

在有报道称团队控制的钱包在 Aerodrome 上部署了「集中流动性做市商」后，发布后的波动非常剧烈（最大回撤 -58%）。

团队确认代币仍处于锁仓状态，并且该钱包用于稳定价格，而非抛售库存，但该事件动摇了信心，随后链上回购帮助恢复了信任。

要点：结构合理且效用明确，但必须通过透明的做市和回购披露来重建信誉。

支持者与生态系统评分：9.0 / 10

1000 万美元种子轮融资（2025 年 10 月）由 1confirmation 领投，参与方包括 F-Prime、DCG、Coinbase Ventures、Arrington Capital、Maelstrom (Arthur Hayes)、Collider、Paper、Node、WAGMI。

Limitless 原生构建于 Base 之上，受益于 Coinbase，并在 Aerodrome 上拥有实时流动性，还通过 Wallchain Epochs 和 Atlantis World 进行空投。

BNB Chain 的部署将其触角扩展到了新的用户群。

吸引力评分：8.3 / 10

• 5.15 亿美元累计交易额

• 连续两个月每月 1.09 亿美元

• 每月 118 万笔交易 / 3.9 万名活跃交易者

• 110 万 TGE 主题帖浏览量

这些数据使 Limitless 在活动量上跻身表现最好的链上交易所之列，这对于预测市场来说是罕见的。

社区与叙事评分：7.0 / 10

Limitless 建立了一个以交易为导向的交易者社区，围绕排行榜和赛季展开，而不是模因。

在做市商钱包事件后情绪有所下降，但随着团队披露钱包行为和回购计划后出现反弹。

在投机金融运动中，叙事热度依然稳固，「事件永续合约」正在成为链上投机的下一波浪潮。

市场背景评分调整：+0.3

宏观环境偏向风险偏好（贪婪指数 ≈ 70）；Base 持续吸引流动性；预测市场的叙事正在加速。

Limitless 所处的赛道不如 Polymarket 或 Kalshi 拥挤，其目标是高频交易而非宏观押注。

投资论点

• 真实的产品，真实的收入，超过 5.15 亿美元的交易额和可见的费用流

• 架构优势：首个实现规模化的链上 CLOB 预测交易所

• 一线支持者：1confirmation、F-Prime、DCG、Coinbase Ventures、Arrington

• 代币飞轮潜力：质押 + 回购将交易与代币需求联系起来

• 网络扩展：Base + BNB → 跨生态系统流动性

执行观察点

• 发布清晰的做市政策（钱包、参数、报告周期）。

• 自动化并披露费用回购，以验证价值捕获。

• 确保首个 CEX 上币并增加深度以减少区间波动。

总评分为 7.78 / 10，Limitless 是一个实时的、产生收入的预测交易所，拥有顶级的支持者和透明的产品，现在的任务是证明其代币经济能够与其交易量相匹配。

如果团队通过持续的链上披露恢复信心，并维持其每月 1 亿美元以上的运行率，那么 Limitless 不仅能让预测市场运作起来，还将让它们具有流动性。

主持人：Alex, Mint Ventures 研究合伙人

嘉宾：大宇，知名华语加密 KOL

大家好，欢迎来到由 Mint Ventures 发起的 WEB3 Mint To Be。在这里，我们通过持续追问和深度思考，在 WEB3 世界里澄清事实、探清现实、寻找共识。为大家厘清热点背后的逻辑，提供穿透事件本身的洞察，引入多元的思考角度。

Alex：今天我们邀请到了之前参与过我们节目的老朋友，大宇老师。请大宇老师自我介绍一下吧。

大宇：我主要是在币圈做一些研究，然后炒币，同时也关注股票。和 Alex 认识好几年了，一直很欣赏 Alex 的投资风格和为人的品行。所以这次 Alex 邀请我一起聊一下 Meme，虽然说自己谈不上什么经验，但也很乐意来交流一下，互相学习一下。

开启 Meme 投资的时间与具体标的

Alex：好的，感谢大宇。大宇非常谦虚，他是我们华语 KOL 的顶流。我一直有在关注大宇分享的投资理念，包括他在 Meme 交易上的一些心得，我觉得有非常多可以学习的地方。加上这段时间的市场，其实从商业角度来说，整个 Web3 行业并没有特别多很硬核的商业趋势，反而在 Meme 上有比较多的交易机会。所以今天我们也选用这么一个话题，请大宇来跟我们做一些分享。

那我们正式进入今天的播客内容。能不能先请大宇跟我们介绍一下，你是大概从什么时候开始做 Meme 交易的？你还记不记得当时的原因，以及你当时参与的项目是哪个？

大宇：我印象中正式参与的第一个 Meme 应该是叫 People。当时参与的原因可能是被 People 的特殊性打动了，它的内在东西打动了我这样一个文科背景的人，自己把自己洗脑了。但是 People 这个项目我在后面几年里基本上没提过。当时是我对 Meme 还不懂的时候，没有什么 Meme 的投资经验，只是自己真的喜欢这个东西，觉得它传播力很好。我还在电报群天天宣传它，这给我带来很大的一个坑。后来回过头看，Meme 在 FOMO 当中上涨，一定会在 FOMO 结束时下跌。当时我作为一个社区里有点像明星一样的人物，玩 People 的都知道大宇天天在喊、在建设、在看好它。我是真的看好，但自己的持仓其实很少，因为当时本金比较少，持仓我记得大概是几十万人民币。现在回过头看，那其实是一个很可笑的仓位。但反过来也说明我这个人确实比较坦诚，一腔热血，怎么想的就怎么说。后来我发现了一些让我很难受的事情。比如在上币安的时候，我一直希望大家跟我一起去建设。我说上币安，大家就很 FOMO，币价也涨。我发帖子提示大家，希望多去建设、多去给各种帖子点赞，但发现大家完全不感兴趣。这种声音被淹没，大家只关心币价。那时候我就隐隐觉得不对头了，觉得怎么大家跟我想的不一样。我自己抱着一腔热血，觉得这个 Meme 很好玩，对它很有理想，但发现大家不是。后来通过这件事情也成长了，就觉得币圈真的就是一个投机的场子，而且很多人是很坏、很邪恶、很阴暗的。他跟你一起玩，也在买，他也是市场的一份子。但是有些人面对我这样的建设者，在币价下跌后他就说：「你怎么还不发帖？你怎么还不建设？是不是你在卖？割韭菜了？」 那时候我太幼稚，内心很悲愤，就觉得再也不搞这种东西了。得到的经验和教训是，自 People 之后我就不再参与任何 Meme 项目了。比如项目方找我、给我筹码，或者朋友叫我买，我都不会说好。我都是自己看、自己决定。包括我分享给大家的，也都是我看好的、自己真金白银买的，才会分享出来。我只想站着挣钱，因为之前的阴影太大了。但从 Meme 本身来说，People 带给我很大的收获。比如说 People 之后我就在想，所有这些 Meme 的社区其实是伪命题，都是一群狂热的投机者，甚至是赌客在玩。每个人都非常狂热，这不叫社区，这是有毒的氛围。

后来也因此，在 NFT 刚刚兴起不久时，我觉得这个好像是个社区，就又投入到了杰伦熊，0.25 个以太买的，后面最高到了 8 个以太，但后来发现项目方其实也是来割韭菜的。我以为大家都是好人，你可能也一样，我们这种人容易把事情往好处想，觉得他们也想做大、想赋能，自己脑补给他们很多想象。最后当然又跌得很惨，自己也没怎么卖。再后来像 BAYC、哥布林等 NFT，其实和今天的 Meme 玩法很类似。比如哥布林，它就是一个很独特的原创东西，丑出了天际。哥布林这个项目也给了我人生的第一桶金。当时 0.25 个以太买的，后面卖的时候大概均价 5 个以太，高峰 8 个以太。以太当时几千美金一个，一下子收获了上千个以太，也算是第一桶金。不过回过头从我今天的认知看，从 Meme 的角度，我觉得不可能再错过 BAYC。当时确实错过了 BAYC，有客观原因，比如玩 BAYC 的那群人有自己的圈子，在北美，线下玩得很嗨。像我这种比较宅、不混圈子的人，就很难理解和融入那个东西。

这就是大概的一个过程。后面水平更高了。所谓水平更高，其实有个底线、一个隐藏的规则。我开始意识到，所有的 Meme 都是情绪、共识、叙事的产物，所有玩 Meme 的人主要都是被投机驱动的。在这些过程中，自己玩 Meme 的水平开始成长。具体的部分后面再讲。

对 Meme 看法的转变及背后的原因

Alex：刚刚大宇讲到，你当时开始参与，不仅仅是买卖交易，你还在帮助建设第一个接触的 Meme，也就是 People 的社区，希望扩大它的影响力，让更多人参与进来，就是我们所谓的 Build。从最开始接触这个项目差不多已经是四五年前的事，因为 People 是上一轮的代表性 Meme。后面你刚刚也谈到参与了 NFT，很多类似于 Meme 的资产。那么从最开始到现在，你对 Meme 的看法和投资方式，截至目前为止发生了哪些变化？促成这种变化的关键事件或背后的原因又是什么？能不能帮我们总结一下？

大宇：好的。我觉得 Meme 的变化这个问题的角度思考得非常好。因为币圈的 Meme，我觉得经历了几个明显的阶段变化。第一个是蛮荒期，就是所有人都不知道的时候。那时候 Doge 是马斯克喊的，我觉得他是第一个理解这种东西的大人物，而且他亲手促成了这一切。马斯克讲过一句话：「谁掌握了 Meme，谁就掌控了世界。」 当时 Doge 从一个打赏支付的币，到那一轮牛市的时候，我听说有一位大佬用 100 个比特币在高位买了 Doge，然后涨了 10 倍，卖了变成了 800 个比特币。我当时很震惊，不懂他们为什么会知道这些。现在回过头看，其实很好解读。马斯克这样的人，他知道叙事和共识这些东西本身就可以和代币结合，变成一种经济。这是全新的东西，是巴菲特也好，传统投资逻辑也好，都没有涉及的。但没涉及不代表它不存在。它确确实实存在，只要稍加推理就能感受到。这就是蛮荒期，那时候懂的人早就财富自由了。从 Doge 到 Shib，这些都是这样，名人参与、传播角度都非常强，比如 Shib 也有马斯克参与，全世界炒币的人都看到他。当全世界所有炒币人的注意力都集中到这里，且它本身没有任何包袱，没有交付压力，不像做项目要证明用户量和收入，Meme 没有这些负担，它就是赌博。而黄赌毒是人亘古不变的三大需求。赌的需求超级大，只要赌的需求加上传播和代币，它就变成一个简单易行的赌场。像我和 Alex 都不是那种会去澳门倾家荡产赌的人，但我们得承认，世界上有很多人一旦占了赌就离不开，会 FOMO，会疯狂。还有一大部分人处于中间态，享受赌、迷恋赌。所以，Dogecoin 和 Shib 在这个背景下就好理解了。

第二个阶段是成长期。马斯克不可能天天喊，那怎么办？币圈就有了自己的庄家、KOL。于是出现了一堆币，比如 People、Bonk、Pepe、WIF、Bome 等。其中 Bonk 是当时我刚好从原来的工作岗位离开，全职进入币圈。当时 Bonk 涨了 5 倍，对我来说挺满意。我现在的财富很多都是从 Bonk 开始的。印象很深的是，当时大多数钱都在线下，像房子、现金等，场内的钱就 10 万 U。我用这 10 万 U 买了 Bonk，变成了几十万 U。后来我以为它跌下去就归零没有了，结果庄家很猛，又拉了 100 倍，就在熊市过后，太牛了。然后是 Pepe，当时市值 2000 万美金的时候我发在推特上，但那时候水平有限，还不理解叙事、价值、长期性这些，就错过了很多。Pepe 是 2000 万美金市值的时候买的，但估计涨到 1 亿美金市值左右的时候就卖掉了，后来它涨到了几十亿。WIF 因为中文区讨论少，也错过了。Bome 当时属于少见的大池子币，格局很大，打的钱直接加池子，大家变得很 FOMO。那时候就是成长期，大家都在找能形成市场合力的标的。这种市场合力是指所有人都注意到、有好的叙事、能讲故事。包括 Ordi 其实也是成长期的一种 Meme。用传统价值投资的逻辑去看，它的本身价值是零，但它的价格因为那些属性可以变得很高。

再后来就是最后一个时期，也就是当前的毁灭期。 Pump 出来之后，发 Meme 变得非常简单。以前发 Meme 要找几个人，有技术开发、做网页、做推特，像专业的 pepe 有做市商、拉盘控盘等，复杂得很。所以那时候玩 Meme 的人不多。但 Pump 出来之后，每个人都能发币。一只松鼠死了都能出来 N 个币。一个网红说句话，马斯克发张图，马上就能变成一个币。所有的东西都代币化了。比如说 NEIRO 小狗、大狗、小写狗、大写狗、首字母大写狗等等。这时候 Meme 出现一个特点，变得泛滥。蛮荒期可能就两个：Dogecoin 和 Shib，都推到千亿和几百亿美金市值。成长期时也有百亿级的，比如 Pepe 等 Meme 加起来也有几百亿资金。假设币圈资金就是几百亿，这合理。那毁灭期来了，这么多 Meme 出来，每天几百上千个。今天炒一个共识好、叙事好、角度好的，明天又有更好的，那怎么办？没了。Meme 的寿命变得很短，死得很快。像 Bonk，你在第一轮高点没跑也没关系，后来还能拉 100 倍，拿一年两年三年。帽子狗也是这样，到最后才归零。但到了毁灭期就不一样了。当然毁灭期也有异类，比如影响力足够大的川普币。一发，全世界都看到了，币价一下涨到 700 亿 FDV。这就到头了，和 Doge、Shib 的 千亿差不多。现在币圈资金虽然比以前多，但整体的估值区间差不多，因为这就是击鼓传花的游戏。

Meme 的价值是零，价格靠短期的情绪、叙事、赌的需求共同促进，但资金推到一定地步就没空间了。所以我觉得这几个阶段非常明显。在这些变化中，不跟上变化的人很容易吃亏。其实很多人都跟不上。我看到推特上有些比较愚蠢的评论说：「你说的那个 Pandora 跌没了。」但其实我说的时候它已经涨了 10 倍。他说「归零了，你割韭菜，说的没用」，但其实这些人都是留在旧时代的，他们在投资中不可能赚到钱。因为山寨的价值就是零，这句话是币安的一个客服讲的，我觉得特别经典，一度成为热梗。山寨的内在价值是零，你怎么能期待它价格一直涨？不可能，最后都会归零。之前有比较好的朋友问我：「这个 Meme 还能抄底吗？还能买吗？」 我说，你遇事不决就想想川普币。川普币是最好的 Meme，最强大的 Meme，你看看它的 K 线是什么样的。想抄底、想找价值，就多想想川普币。这一招特别好用。包括我自己也是，当我对一个 Meme 充满了美好幻想的时候，我就想想川普币。

Meme 在投资体系中的位置与作用

Alex：OK，刚刚大宇给我们讲了他对于 Meme 的认识，包括整个类型的一个进化。他讲到一个很关键的点，就是从最开始的蛮荒期也好，成长期也好，到现在的毁灭期，其实整个币圈 Meme 的总市值，可能也就是几百到千亿左右的规模。只不过现在毁灭期 Meme 的数量太多，所以每个 Meme 分摊的资金量和注意力都变得很小，生命周期和市值天花板也变得很低。

那么刚刚大宇讲到，其实你现在对于 Meme 的认知有一个基本原则，就是币安的客户说的「山寨的价值是零」。但我看其实你还是有在实践 Meme 的一些投资操作。那么在你目前的投资体系当中，Meme 资产处于一个什么样的位置？它发挥什么样的作用呢？

大宇：对，Meme 的价值是零，但价格可以是无限，这里面其实就是机会。所以我会把 Meme 当成一个高风险和高收益的一侧。有很多看不起 Meme 或者说看不懂币圈的人，就老派投资者。我一方面很谦虚，但另一方面我觉得所有不与时俱进的人，肯定会被不断迭代自己的人所淘汰。那在这种高风险的策略当中，其实我觉得最重要的是赔率。比如说我在买一个 Meme 的时候，假如通过自己的综合判断——不管这个判断是什么，是叙事经济学，还是「傻逼投资学」，我不管——只要你找到你的逻辑，它可以反复适用。你在这个过程中，假如总共出手 10 次，其中三次或者有一半是亏钱的，但你亏钱可能是亏 30%、40%。为什么呢？因为像我买 Meme，基本上都是买那种流动性很好的，我不会去赌归零的那种，我买得很少。那这种情况下，我每次亏 50%，那我亏了 10 次出手当中的 50%*10。但是另外有 5 个，因为是高风险高回报，比如达到了 5 倍、10 倍，甚至还有 100 倍的，那这个收益就很可观。比如说川普币，我是 1.2 几左右的成本，我拿了很多筹码。还有 bome 的时候，那些都是几天时间就几十倍，非常疯狂。那在这种赔率之下，我觉得 Meme 是一个非常好的东西。其实说 Meme 的时候，也能想到整个币圈，其实逻辑是一样的。比如说比特币，比特币当然有价值，它的价值体系和 Meme 不一样，但在情绪、共识、传播的角度上是一样的。我的意思是，如果回到 10 年前，即使不认可比特币的内在价值，认为它是 0，从传播与共识的角度，它也可以作为传统投资的一部分配置。所以我觉得，如果回到 10 年前，以我现在的认知，我一定会买比特币。因为我现在的投资体系就是认可这种杠铃策略，高风险高收益。在币圈，我之前讲过一句传播挺广的话，就是「技术不值一提，共识价值万金」。因为在币圈，随便拉一个开发团队，都可以搞一些技术、做点东西，但产生的实际收益很少，就是用户少、收入少，那这种技术其实本身不值一提。不是否定所有的技术，而是币圈的大多数技术如此。「共识价值万金」就是说，在技术很差、PMF 很差的地方，它的共识叙事会有很高的价值。而且这已经被验证过了。比如说 PEPE，看不起 PEPE 的人，如果在 2000 万美金市值买，最后涨到几十亿美金；川普币也是，从 1U 或者零点几 U 涨到几十亿、几百亿美金。这个时候再去理论对错，非说不玩 Meme 才是对的，就很苍白，只是人脑的自我麻痹。人脑有时候会把很多偏见伪装成一种「我比别人更聪明」，这其实很危险。

在 Meme 的叙事、共识、情绪当中，我觉得生活中也时刻在发挥作用。举个例子，原来大家看新闻是看网易新闻、腾讯新闻、新华社新闻，后来今日头条出来了，它认为关键不在于你得到正确的新闻，而是让你看得爽。所以今日头条叫「推荐」，推荐的就是你越看越爽。我老爸以前用头条的时候，我很鄙视他，我说你怎么老是转发一些错误、愚蠢、过时的信息？后来我有一天突然明白了一件事，不是头条傻，也不是我爸的问题，其实是我傻。为什么？因为我得理解头条做的东西，包括后来转投抖音，现在人人都离不开抖音，小孩、老人天天拿着手机刷。当然很多智慧的人不刷，是为了避免掉入这种情绪与共识的陷阱。现在币圈其实就是把这些人性当中的东西代币化了。从 doge 开始到今天的 Meme，我觉得系统地联系起来想，就是币圈有了币之后，把所有的东西都代币化了。谁能捕捉到这种代币化的轨迹，谁就能赚到钱。而且我自己来说，Meme 帮我达成了很多人生目标，所以我会持续关注这个东西。

这里我再展开一个例子，就是泡泡玛特。我关注太晚了，是在它涨到 150、160 左右我才知道这家公司。当时我看完就感慨：「天啊，要是早一点知道就好了。」当然现在也还有机会，因为它也跌了不少。我认为泡泡玛特是我最喜欢的公司，因为刚刚说的这些逻辑，它是所有传统企业里最符合的。它卖的就是情绪、共识。所谓 IP，就是你不想买假的泡泡玛特，你得买正版、买好的。其实原来的 LV 这些奢侈品，最早是法国大革命以前的皇家贵族用的东西。国王被砍头，王后下台，权贵阶层没了，裁缝店怎么办？它得谋生，搞限量。结果一限量，大家更喜欢了。所以我觉得泡泡玛特是我非常喜欢的公司。这种公司有个特点，就是品牌价值会越来越大。如果它把泡泡玛特这个 IP 做得越来越强，大家认可它的话，它会越来越有价值。还有老铺黄金也是妖股。我发现有些女性朋友在金价很高的时候，仍愿意顶着溢价买，她们就是喜欢。我听到也很震惊，能让大家溢价买单的公司是伟大的公司。泡泡玛特也是这样，通过盲盒机制、通过自己的 IP 持续进化，我超级喜欢这种公司。所以还是马斯克那句话——谁掌握 Meme，谁就掌握世界。

Meme 的筛选标准与参考依据

Alex：了解。刚刚我们谈的问题是 Meme 资产在大宇的投资体系中的位置。大宇讲到杠铃策略，一边是比较蓝筹，可以压箱底、长期持有的资产；而 Meme 是杠铃的另一侧，高风险也高潜在回报。当然，也需要大量投机的技巧和对市场情绪的把握。那么在你杠铃右侧这些高风险但高收益的 Meme 资产选择上，以你这么多年的经验积累与实践，你现在筛选一个 Meme 时，会有哪些比较硬的标准？或者说筛选一个 Meme，你的参考依据一般有哪些？

大宇：我自己总结了几个角度，有些角度可能现在已经不一定适用了。

首先是天然性。之前在 Ordi 的时候我说，天然钻石永远好过人工钻石。天然性就是说它是妙手偶得。这个 Meme 它不是谁都能随便拉几个开发人员，编个故事就能出来的。你能编，他也能编；你能拉开发人员，他也能拉。那这种东西马上就会变成烂大街的东西，是不可能炒得起来的。比如说 Ordi，一开始是个铭文，它只是一个技术上的创意，不是来搞 Meme 的。而 Ordi 是这个铭文单词的前半部分，一个 Meme 币就这么出来了。那这就是在区块链上铭刻一些东西，这个技术有一个代币可以炒。它是第一个代币，这就是天然性。第二个就不叫天然了，是跟风的。比特币是天然的，一个区块链点对点的系统；第二个莱特币，那就差远了。现在任何人都可以复制一套代码出来一个「汉语币」，没有用。天然性就是指它不是人想开发就能开发出来的。

第二个是独创性，最好是它有独一无二的创新。比如 Bome，他搞了个打钱，打钱本身不新鲜，但他偏偏打了很多钱，这就有意思了。你很难复刻，有几千万美金的规模，还有格局，那就厉害了。当然后面出了很多打钱盘，变成了大家说的畜生盘，打完钱就走人。比如麻吉大哥，打了钱，加一点池子，直接拿走几千万美金跑路。

第三个是传播性。一个 Meme 能不能传播开，取决于它的叙事大不大。比如马斯克发一张图片，那只是无数推文中的一条，传播就一般；但如果他说他改了个签名，炒一波到 1 亿；再改头像、换名字，又炒上去，这都是传播性。特朗普亲自发币、建网站，那传播性就更大了。所以大概从这些角度去判断。当然每个 Meme 都不一样，真的很难复刻。比如 Bome 是打钱，Pandora 是解决了 NFT 的问题，川普币是总统发币，Ordi 是比特币链上铭文，每一个都不一样。

我参与的依据还有一条，就是进的位置，不能太高了。太高了，安全边际差。比如说币圈最牛的 Meme，总市值也就几百亿。现在搞一个 Meme 已经 200 亿了，比如 PEPE，我就不太感兴趣。Pepe 70 亿，理论上能超过川普币吗？我觉得很难，叙事和传播的角度来说都不太可能打败他。目前川普币几十亿，Pepe 就算再涨几倍，也可能到不了。再说 Meme 的价值是零，如果进入熊市它的吸引力也不大了。

所以我在 Meme 上是「敢为天下后」。我一般不是最早进场的，因为最早进场是很考验勤奋的，出手的频率可能很高。我没有办法花那么多时间。我会让资金去筛选，比如几个 Meme 围绕同一个叙事，你不好说哪一个是正统，那就让市场资金去跑，这就是资金的博弈，真金白银最真实。另外，晚一点进也有好处。比如我一般都是市值 1000 万美金以上才考虑进入，这样原地归零的概率大大降低。比如我要买 1% 的筹码，那 1000 万美金市值时进场就是 10 万美金。按我的资金体量来说，一年出手 10 次还可以接受。而且 Meme 拿 1% 也差不多了。有些人拿 10%，那进得早、拿太多，可能庄家跑了，别人不敢上，也容易拿不住。

所以在参与的依据上，我主要看价格，再结合前面说的几个点：天然性、独创性、传播性，再来做决策。

Meme 投资的正反案例

Alex：好的，刚刚大宇把自己做 Meme 筛选上的一些标准，包括投资方法和思考说得非常清楚了。能不能结合一下你过往的 Meme 投资经验中的一些实战案例，给我们做一下分享？就选两个，第一个是你印象中最成功的案例，第二个是你认为比较糟糕的案例，然后聊一聊你从这两个案例中的收获和复盘。

大宇：其实有四个都觉得比较满意。第一个是 Bome，前面已经提到过，它是打钱，有格局，而且在那个时间点非常好，链上资金很活跃。我进入的时间大概是 3000 万美金市值，那时候进场其实已经很高了。很多人都说自己拿到了上万倍的收益，比如那些打钱的人，打完钱就赚很多。我那个时候进去，拿了比较大比例的筹码。当时三天就上币安，非常疯狂，账户里的资金涨得离谱。当时 Bome 上币安的消息出来后有一波冲高，那时候我自己也很看好，所以一直拿了好几天。我就在想他超过 pepe 也是有可能。pepe 那时候是 70 亿，他那时候才 10 亿，再涨 7 倍，一次赚麻了多好。但上币安之后，我提醒自己差不多得了，还是卖吧。我一边卖它一边跌，我也没有心理顾虑，想着还是把它变成钱。后来继续跌，具体数字前面几个零我记不准确了，大概就是 0.2 跌到 0.15 左右这么个意思。我卖完后又涨回了 0.2 多，当时觉得有点遗憾，觉得要是不卖的话就好多钱。最后留了点底仓，每天跌，边跌边卖，就出手了。第二个是川普币。看到的时候已经是 10 亿市值，但时间还很早，大概是上线后 10 多分钟。我也发在自己群里，很多群友都在这一波实现了巨大收益。Bome、川普币、ordi、pandora 这四个币里，有群友赚到上亿美金的。当时 Bome 之后，有些群友给我发红包，几万美金的都有。有四、五位实现阶级跨越的。川普币那次因为大家手里有钱了，下手更狠。我自己在川普币上也拿了很多筹码，下手很狠，仓位很大，涨得也很快。但大概在 10 倍收益的时候我开始卖出，因为波动太剧烈，有点怕。短短两三个小时，大仓位 10 倍收益，其实很考验心性。我那时候一边和群友讲话，一边和朋友交流，脑子特别乱，就条件反射式地操作了。我注意到 0Xsun 的操作和我一模一样，买卖时机、比例都差不多，我卖了 90%，他卖了 80%。事后看，这都是错误决策。主要那时候太乱了，账面每次跳动都是几百万美金，太多信息要判断，精神高度紧张。当时觉得它一百亿市值，对很多 Meme 来讲是很大门槛。之所以说错误，是因为人一生中碰到总统发币这样的机会是很少的，没有跳出去想，而是陷入到了很多信息之中。所以我今天在跟你聊的时候突然有一个感觉，有时候要做重大决策的时候，或许可以一个人静下心，比如去散步，在好的环境里想一想，就像冥想一样。Bome 那次，我正好在香港一个公园里散步，有李小龙和金庸的展览，我边看边想，慢慢想清楚不要太贪心，就卖出了。那次是在没有很好的框架下的一个比较好的卖出，而川普币那次已经有好的框架了。川普币我做了两件事，第一件是卖掉了，因为我有好的投资框架，让我在绝大多数 Meme 上收获颇丰且不会套牢，稍有异动就跑很快，15 分钟 k 线跌破我就走。川普币上我也这么做，事后看是错误的，因为这样的叙事很少。

说到失败的案例，就来自于这个复盘。川普币之后我在想，对的事情就要狠一点，要抽离所有的东西去思考。我想，总统发币这么好的机会，其他国家会不会效仿？哪个总统最可能会？我想到阿根廷总统米莱，他搞改革，国际上有声誉，又亲数字货币。如果他发币肯定能火，我就想等他发币一定再干一票大赚特赚。果然他发币了，我很早就看到，几分钟内就买，还在群里喊买。买进去很快就翻倍，我是大仓位进的，池子很大，交易活跃，买多少都行。翻倍后感觉一切如我预料，加深了自信。但是这个时候我没有按自己的交易策略走。我就一直看着价格跌下来，盈利没有了，本金开始亏。这不对啊，怎么会跌这么多呢？刚开始跌没事，但是跌到我的成本线，我是一直把巴菲特的那句「不要亏损本金」记在心上，那我投机更要如此。这时候我没想通，不知道为什么，但还是止损，亏了 20% 左右。虽然亏得不多，但内心很受伤。后来阿根廷总统出来否认，成了一出狗血闹剧。复盘来看就是，大机会要敢干，但是基本的铁律还是要注意，不能亏损本金或者只能亏损一点点，不能有赌徒心态。像川普币，如果从这次复盘讲，那时候 10 倍卖掉已经很好了。我觉得在币圈最重要的是活得久，只要活得久，能赚大钱的机会一直都会有，早晚发财。

优秀的 Meme 投资者必备的素质

Alex：好的，刚刚大宇讲了三个案例，都非常详细。市场上或者说在投资者社群里，有一种声音是：能不能投资 Meme ，或者说在 Meme 的投资中能不能获得好成绩，是非常考验天赋的。在你看来，包括天生的禀赋、后天修炼得来的能力在内，哪些素质是一个优秀的 Meme 投资者必须具备的？

大宇：我不是很确定是否需要天赋，因为这个界定其实比较复杂。但我觉得，无论是投资 Meme，还是投资其他任何东西，甚至包括要不要做投资，都要结合性格来看。每个人性格不同，而性格其实也包含在天赋或能力里。比如一个人读书很少、智商很低，那他的性格可能就符合他内在的基础。而在这个基础之上，有很多不同类型的性格。有些人三分钟热度，想法多、变化快；有些人非常长情，喜欢一个东西或持有一个东西就会拿得很久。这些都会对投资结果产生很大的影响。我自己玩 Meme 的话，我举个例子，就是一定要做个渣男。渣男绝对不要谈恋爱，千万不能搞真爱。你买一个 Meme，要知道它的价值就是零。你现在只是和它虚与委蛇、共度美好时光。但只要觉得稍有不对劲，一个白眼翻过来，就立刻走人，毫不犹豫。但如果你是个痴情的人，非要玩 Meme，我觉得小试一下就好。不同个性决定了不同结果。所以，前面问到是否需要天赋、要具备哪些素质，我觉得最主要的一点就是看性格，没有其他。

那在性格适合的基础上，有些人就是想挣钱，觉得 Meme 可以高风险高收益，也有可能玩得不错，且比如这人的性格是中性的，那在这种情况下，我总结了几个需要具备的优势：第一，有的人资金小，但非常勤快。这里有两个杰出代表：oXsun 和镭射猫。他们都有自己的社群，社群非常活跃，每天都在关注各种 Meme。还有台湾的一个叫大 D 的玩家。他们几乎每一个合约、每一个 Meme 都会注意到。出来的时候可能才 1 万美金市值，甚至还在内盘阶段就已经参与。那他们的出手频率肯定就很高。比如我在一个币 1000 万美金市值时花 10 万美金接盘，他们可能只花 100 美金，已经涨了 1 万倍。这就是勤快，当然其他的素质也必不可少，因为越早期的币，99% 都是归零的，你越勤快可能亏得越多。但我这种敢为天下后的做法，也需要勤快。比如川普币出来的时候，我正好在电脑前，这就是必备因素。因为我每天都在电脑前、阅读、学习，保持规律。要是没看到，机会就错过了。错过了，十分钟时市值是 10 亿，三十分钟后就是 30 亿，再晚两小时，可能在外面吃个饭没看手机，就 100 亿了。100 亿时我已经第一次出货了，那时候再想赌一把，就需要气运好了。要是再上大仓位，跌个百分之五十是寻常事。

第二，眼光。眼光没法展开讲太多。我早几年没什么眼光，水平很菜。这个东西要靠大量训练。你性格要活跃、投机、很渣男，还要经过真金白银的训练，真的有亏钱、赚钱，那你的眼光自然会上来。不是瞎玩，而是每次带着判断去玩，玩完还要复盘、思考、总结、提高。

第三，气运。听起来很玄学，但我觉得人确实需要一点运气。你没有运气，在炒 Meme 这种事情上其实很难成功。Meme 的价值本身是零，无论你的判断多准，它依然像打德州扑克一样，有很多算计，但也要靠一点运。怎么让运气好？从玄学角度说，就是多做好事、做个好人。我冥冥之中有个想法，人所获得的财富，其实都是命运暂时交给我们保管的。要承接得住财富，你最好是一个很好的人，最好有理想，赚很多钱后能去回馈社会，多去帮助需要帮助的人。我觉得这样气运就会更好。

还有一个是胆量。一般来说好的投资，比如价值投资是不需要胆量的。你看懂了，自然就会想投，跌下来也不怕，因为你知道它的价值在哪里。但是玩 Meme 需要胆量，因为它真的有赌的成分，需要气运，也要胆大。胆大，也要看是真胆大还是假胆大。有些人买之前胆子很大，买完就变胆小，那不是真的胆大。真正胆大的，比如凉兮就是真胆大。他可以一个晚上赚两个亿，也可以三天亏完两个亿，但他下次还敢再来一次，这就叫真胆大。像我们普通人要是这么搞几次，心态早就崩了。并不是说一个人有了很多钱之后就一定胆大，这还是跟性格有关。比如一个人赚了两个亿，但他本身如果是一个谨慎、思考全面的人，那他不可能说：「我现在有钱了，拿一个亿去赌一下。」而另一个人可能只有 1000 万，他可能说：「直接梭哈！输了拉倒，重新去跑外卖。」这就是性格的差别。

最后一条，我觉得一个优秀的 Meme 投资者要会止损。Meme 其实是以小博大，高风险高倍率。但你如果能在风险这块控制得更好，收益肯定会大幅提升。所谓的风险控制，就是尽量买得便宜一点，在可能出现危险的时候跑得快一点。实在没机会跑，也要严格止损。比如我之前买阿根廷币，当时我还看好它，看不到太多风险，但它一直跌。我就知道，一定是有人在大量出货，可能是割韭菜的做市商，项目方在出，不然没办法解释，我就果断止损。止损要无情、坚决。我发现很多人买山寨币被套牢之后，是这样的：买了 100 万，跌到 90 万的时候，他说「没关系」。如果这时候我说这个项目其实是不好的，已经有风险了，他就会冲上来骂我；跌到 80 万、70 万时他说「快反弹了」；跌到 50 万时他就不骂任何人了，沉默了；跌到 40 万、30 万时，干脆不看了，麻木了，习惯了。我觉得不要这样。如果我买了 100 万，现在跌到 80 万、70 万，我就止损，那我还剩 70 万。如果跌得很快，比如早上起来 100 万变成 30 万，那我也一样能止损。我会换一个思路去想：如果我现在手上有 30 万，我会不会买现在这个币？如果答案是不会，那我就卖。我不会想「我从 100 万亏成 30 万」，我只想「我现在有 30 万，还要不要」。

Meme 与其他资产类别的平衡

Alex：好的，说得非常具体。那其实我们知道 Meme 是大宇投资的资产类别之一，他的投资种类和标的类型都非常丰富。你目前的投资体系来说，能不能给大家分享一下，除了 Meme 之外，还有哪些资产类别？你又是怎么去平衡这些蓝筹类的，以及价值投资类资产类别和 Meme 投资之间的关系？

大宇：其实我自己评价，我是一个价值投资人。当然这个自我评价听起来可能有点搞笑，因为我赚的钱很多是来自投机。那为什么说我是价值投资人？因为我认为 Meme 的价值就是零，而价格可以是无限。我在这个过程中，把「价格可以是无限」的逻辑已经讲得很清楚了，也解释了为什么以及我怎么去参与。所以这部分更多是我赚钱的一个工具。我觉得在赚钱这件事上，无论是投资还是投机，都是赚钱，没有高下之分，关键是自己适不适合。如果适合，那就去做。而我说自己是价值投资人，是因为我深信复利，也深信企业的内在价值，买股票就是买公司。比如说一个股票今天涨、明天跌，我不关心。我更常想的是，如果这家公司现在市值 100 亿美元，而我有 100 亿美元，我愿不愿意把它整个买下来，然后就不管了，作为大股东享受公司成长的红利，它赚多少钱我就赚多少钱，就这么回事。从平衡的角度看，我觉得两者在我这里其实是和谐的。Meme 的内在价值是零，而我真正长期持有的，是那些内在价值很高的东西。

资产类别上，主要还是股票。黄金的话，我觉得比特币就是黄金的替代品。另外我跟着别人投资了一些电影，收益要等上映之后再看，因为我自己也有点导演梦。此外，我还有一家在海外注册的公司，下一步想投资 SpaceX 这类股权项目。股权类投资也就是早期项目。像 SpaceX 现在市值 4000 亿美元，按 PE 等指标看，其实现在是高估，也因此很多早期投资者愿意转让老股。但我非常看好这种股权投资。等人类真正进入星际时代，这类公司的市值将来可能达到几十万亿、甚至上百万亿。传统投资方面，我更喜欢腾讯、拼多多这类公司。腾讯的实力众所周知，而拼多多，我非常喜欢它的商业模式，就是把资本主义「倒过来」。就商业模式来看，我不会拿它和亚马逊去比，我觉得拼多多要干掉的是全球所有的零售，包括 Costco、沃尔玛、山姆这些。现在可能别人会说这怎么相提并论呢，它连京东都打不过。但是我觉得这个商业模式决定了它一定会赢。这种判断其实和当年马斯克造电动车时的逻辑类似，当时全世界都没有电车，但他说电车就是要取代油车，因为效率更高，最后也实现了。有足够厉害的人推动就能做，黄峥又年轻，所以我非常喜欢这种类型的公司。

给 Meme 投资新人的建议

Alex：那进入咱们今天最后一个问题。我们播客的听众里应该有不少还没正式进入 Web3，或者还没开始投出自己第一笔 Web3 投资的新朋友。假设你有一个朋友，他是 Web3 的投资新人，今天听了这期节目，觉得 Meme 这个东西挺适合他的性格，也想去试试。如果你要给这样一个新人最多三条投资 Meme 的建议，你会给什么建议？

大宇：新人的话，我觉得最好是不投，先拿着比特币。比特币的风险已经够大了，对很多新人来说已经挑战不小。我的建议是先理解比特币。比特币是对抗法币增发的，而法币一定会增发。比如美国每年收入 5 万亿美元，利息支出 1.5 万亿，这肯定不可持续。美国赚的钱如果比军费都高，它就不得不增发货币。在这种情况下，比特币和黄金一样，都会在对抗法币的路上一路狂奔。如果比特币赶上黄金，还有十多倍的空间。比特币相比黄金，十年之内，黄金的共识更强；但一百年后，我认为 100% 是比特币的共识更强。我一直有个判断，也和 SpaceX 有关，就是外太空的黄金储量是无限的。现在人类很难开采，但未来随着星际飞船、火星移民、人工智能的发展，未来的采矿船都可以无人化，靠机器人搭建矿床。科技的发展日新月异，这样一来，黄金可能就变成一种普通的矿材。原来我有在想人类进入星际时代，比特币节点如何同步的问题。最近发现，根本不存在这个问题，因为量子通信就是给比特币这样的东西用的。杨振宁说各个国家都把量子通信作为一个非常重要的研究方向研究了很多年，无论相隔多远，没有电磁感受，直接就可以交换信号。比特币就变成星际资产，属于星际公民的资产。如果进入星际时代，国家的概念也会被弱化。比如火星殖民地，它可能不归地球管，会有新的系统出现。说回来，如果你真的想参与，就用 1% 的资金。如果你发现自己容易上头，那就回到第一条，不要投。因为人性是很难对抗的，贪婪和恐惧很难对抗。如果只用 1% 的资金，不管涨跌都能保持好心态。

Alex：好的，感谢大宇老师给我们分享了这么多，从他个人在 Meme 投资的具体实践，到抽象出来的投资方法论，还有与性格、认知相关的部分，内容非常丰富，也很有启发。再次感谢大宇做客我们的节目，希望以后还能有别的话题一起来聊。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据金十数据报道，Alphabet(GOOG.O)美股盘前上涨7.3%，此前其季度业绩超预期，并上调了资本支出展望。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 BitcoinTreasuries.NET 监测，韩国上市公司 Bitplanet 新增购买 9 枚比特币，目前该公司比特币总持有量达到 119.67 BTC。

摘要

x402协议由Coinbase与Cloudflare于2025年联合推出，通过激活沉睡三十年的HTTP 402状态码，旨在为互联网构建原生支付层。协议依托区块链与稳定币，实现低成本、秒级结算与链无关架构，尤其契合AI代理经济所需的高频、自动化微支付场景。与传统支付相比，x402具有“支付即结算”“HTTP原生”“极简接入”的独特优势，并在Visa、Google、Anthropic等合作伙伴的支持下迅速形成跨界生态，开源社区的积极参与进一步推动了扩展。其潜力在于推动互联网商业模式从“广告与订阅”走向“价值即时交换”，并为AI机器经济提供基础设施。风险主要集中在技术扩展性、监管不确定性、用户习惯迁移及竞争替代。总体而言，x402既是互联网支付缺口的补全，也是未来商业模式重构的重要起点，若能跨越采用与监管挑战，有望成为新一代全球支付标准。

一、项目背景及概述

自20世纪90年代互联网兴起以来，HTTP协议一直是信息传输的基石。它定义了浏览器与服务器之间如何沟通，也塑造了互联网的使用习惯。然而，在HTTP/1.1标准中，有一个长期被忽视的状态码——402 “Payment Required”。这本应成为互联网原生支付的入口，却在近三十年中从未被大规模激活。其背后原因并非需求不存在，而是早期缺乏技术和生态条件：信用卡、PayPal等方案虽然推动了电子支付的普及，但都依赖额外的账户体系、复杂的集成流程，以及高昂的成本结构，难以真正融入到HTTP的语义之中。这种缺陷带来的结果是：互联网商业模式走向了“免费+广告”主导的道路。用户习惯于“零直接付费”，企业则依赖广告变现或订阅制维持运营。虽然这种模式在推动互联网高速增长方面功不可没，但其负面效应也日益显现：用户隐私被过度收集与利用，内容创作者收入结构不合理，广告寡头平台垄断流量入口。可以说，互联网缺乏原生支付层，直接塑造了Web2时代的商业生态。

2025年9月，Coinbase 与 Cloudflare 联合提出 x402协议，旨在真正激活402状态码，为互联网打造原生支付层。其理念并非简单地“让HTTP收费”，而是利用区块链、稳定币、智能合约等Web3技术，解决早期支付难以嵌入互联网的核心障碍。Coinbase提供加密支付的基础设施与稳定币生态，Cloudflare则利用其全球CDN与边缘计算能力，将协议嵌入现有网络栈中，几乎不需要对互联网架构进行大规模改造。x402协议的核心价值可以概括为三点：支付即结算：利用区块链和稳定币，交易在秒级内完成确认，无需中介清算。HTTP原生：基于标准状态码设计，与现有互联网协议兼容，天然嵌入Web环境。极简接入：只需“一行代码”即可让网站或API具备支付功能，大幅降低集成门槛。从本质上讲，x402并非替代Visa、PayPal等支付体系，而是填补互联网协议层长期缺失的“价值传递模块”。就像SMTP之于邮件、DNS之于域名解析，x402致力于成为信息世界的“支付协议标准”。要理解x402的必要性，需要回到当前支付系统的基本局限：高额手续费：信用卡、第三方支付机构通常收取2–3%手续费，微支付场景下甚至超过交易额本身。结算延迟：资金流转普遍需要T+1甚至更长周期，商家现金流压力大。跨境障碍：汇率、合规、监管体系的碎片化，使得跨境小额支付几乎不可行。可编程性不足：传统支付系统并非为自动化设计，难以支持条件触发或机器对机器的无人工干预支付。这些痛点在Web2时代尚能容忍，因为主要商业模式依赖广告和订阅。但在AI经济时代，微支付与自动化支付将成为核心需求，传统体系已难以胜任。

x402的推出与AI代理的兴起密切相关。AI代理能够自主完成任务、调用服务、做出支付决策，逐渐成为互联网的重要经济主体。Gartner预测，到2030年，机器客户将影响超过30万亿美元的全球交易。世界经济论坛的研究同样表明，AI代理市场规模将从2025年的78.4亿美元增长至2030年的503亿美元，复合增长率高达45%。AI代理的运作逻辑决定了支付系统必须满足以下条件：高频小额：每次API调用、数据读取可能只涉及0.001–0.01美元级别的交易。全自动化：支付流程无需人工干预，需完全可编程。7×24运行：机器交易无间断，需要系统稳定性极高。跨境通用：AI代理不会受地域限制，需要全球统一的价值结算层。传统支付网络在这些方面几乎完全失效，而x402正是围绕这些新需求设计的。可以说，AI经济是402协议真正的历史使命所在。过去几年，几项关键技术的成熟共同构成了402得以落地的条件：稳定币：USDC、USDT等为微支付提供了稳定价值锚，无需担心加密货币波动。Layer2扩容：Base、Polygon等网络大幅降低Gas费用，使0.001美元级别支付成为可能。账户抽象与智能合约钱包：让区块链支付体验接近Web2水平，支持权限管理、多签、限额。边缘计算普及：Cloudflare等厂商可在全球范围加速验证与支付确认，降低延迟。这些条件的叠加，使得“沉睡30年的402”终于迎来了被激活的最佳窗口。在x402体系下，支付与HTTP请求结合形成标准化闭环：客户端访问资源 → 服务器返回402状态码，附带支付金额、收款地址、币种要求。客户端钱包自动生成支付交易并提交至区块链。支付确认 → 客户端重新请求资源并附带支付证明。服务器验证支付 → 返回原始内容。这种“支付即访问”的体验，使得微支付可以像浏览网页一样自然，用户几乎感受不到复杂性。x402协议最大的战略意义，在于它不是某个公司的封闭解决方案，而是开放标准。Coinbase与Cloudflare选择将其开源，并推动成立基金会治理，避免被单一公司把控。这意味着：任何服务提供商都能无门槛集成。协议层独立于具体商业模式，不与生态应用直接竞争。与Visa、Google、Anthropic等巨头形成互补而非替代关系。这种定位提升了x402的可接受度，使其更像互联网基础设施，而不是一家公司的专利产品。

回顾互联网三十年的发展，支付一直是缺失的环节。402状态码像一块“未点亮的拼图”，被技术限制与商业路径锁定而遗弃。如今，随着区块链、稳定币和AI代理的崛起，这块拼图终于有机会补上。x402协议的推出，不仅仅是一次技术升级，更可能是一次互联网商业范式的深刻重构：

从广告驱动→ 价值驱动； 从账户体系 → 协议原生； 从人对人支付 → 机器对机器支付。这一切，正是“项目背景及概述”部分所要揭示的核心：x402并非简单的支付工具，而是互联网历史进程中一块被延迟三十年的拼图，终于在2025年迎来落地的机会。

二、生态发展与市场展望

x402协议的提出并不仅仅是一套技术规范的发布，而是一次涉及多方生态的重新组合。在协议发布之后，Coinbase和Cloudflare都强调，x402不是一家企业的私有协议，而是一种“互联网原生的支付层标准”。这种开放性使其一开始就被定义为一个生态系统的核心，而不是单一产品的孤立存在。围绕x402展开的生态建设正以基础设施、平台化应用、合作伙伴整合、开发者社群和市场教育为主要方向，展现出一种自下而上的网络效应增长模式。换句话说，x402的市场前景与生态扩张不是单点突破，而是多个环节的合力推动。

在基础设施层面，x402协议选择了最简化的切入点：通过402状态码与HTTP深度兼容，开发者只需“一行代码”即可为网站或API赋能支付功能。这种极简接入逻辑不仅降低了中小开发者的门槛，也让大型平台在探索阶段无需承担巨大迁移成本。Coinbase和Cloudflare提供的中间件、客户端库、多链适配器等组件，进一步降低了开发和维护成本。特别是多链适配器的存在，使得服务提供商能够根据实际场景选择最优的区块链执行环境，比如在低成本高并发需求下使用Polygon，在高安全性场景下使用以太坊主网，或者在Coinbase自有的Base链上实现与交易所体系的深度整合。这种灵活性意味着协议的普适性大大增强，从而提升了它成为事实标准的可能性。在平台层面，Coinbase推出的x402 Bazaar是最早具备生态雏形的应用场景。这个面向AI代理和开发者的市场平台，允许服务提供商将自己的API、数据源或功能模块列出，用户或AI代理则可以按需调用并通过x402协议即时支付。其价值在于解决了API经济中长期存在的计费与对接难题。以往API货币化往往需要复杂的注册、订阅和月结流程，而在x402 Bazaar环境中，调用即支付、支付即结算，微支付的属性让按次计费成为现实。对于AI代理而言，这意味着它们能够自主、灵活地调用市场上的各类服务，而无需依赖人类手动授权或绑定信用卡。这一市场机制与AI代理的自主性高度契合，也为Coinbase和Cloudflare展示了一个极具潜力的增长点。如果x402 Bazaar能够积累足够的供给和需求，它很可能演变为“AI代理经济的App Store”。

Cloudflare的参与则为协议带来了另一个层面的爆发力。作为全球最大的CDN和网络安全服务商之一，Cloudflare控制着超过20%的互联网流量入口，其Workers边缘计算平台已成为数百万开发者部署轻量化服务的工具。将x402支付功能嵌入Cloudflare Workers，意味着无数中小网站、API和服务可以在零改造成本的条件下快速接入支付功能。这种“零摩擦部署”让协议能够迅速扩散至长尾开发者群体，而长尾应用正是微支付模式最有生命力的场景。无论是独立博客的文章解锁，还是小众工具的单次调用，都能在Cloudflare的分发能力加持下获得支付能力。这一策略与传统支付网关形成鲜明对比，后者通常针对中大型企业并要求复杂对接，而x402则反其道而行之，先从长尾和开发者群体破局，再逐步反哺主流商业体系。更重要的是，x402并未将自己局限于加密原生生态，而是积极与传统支付体系实现互通。Visa的加入为整个生态提供了关键桥梁。通过与Visa的TAP协议互通，x402能够实现稳定币支付与传统信用卡网络的兼容。这种桥接设计在战略上具有极高意义，它既避免了与传统支付网络的直接竞争，也为用户和企业提供了双轨选择：在熟悉场景下仍然可以使用信用卡完成支付，而在机器对机器、跨境微支付等新场景下，则可以通过x402协议与稳定币完成交易。这种渐进式过渡降低了市场教育的难度，使得传统企业和消费者能够以更小的心理和技术成本接受新协议。换句话说，Visa的参与让x402不仅是Web3的实验，而是具备进入主流金融体系的路径。

在合作伙伴矩阵中，Google、AWS和Anthropic等科技巨头的参与同样不可忽视。Google提出的AP2（Agent Payments Protocol）原本设计为AI代理的支付统一框架，支持多种传统支付方式。而与x402的结合，则为其添加了稳定币与链上支付的维度。在Google的演示案例中，用户只需发出一个提示，AI代理便可以在AP2与x402扩展的支持下完成一系列动作，包括调研、库存确认、支付与结算。这种体验展现了AI代理时代典型的“端到端自动交易”流程，而x402恰好承担了其中的支付底层。Anthropic的加入则证明了AI公司对这种支付标准的迫切需求。Claude等AI助手在未来需要与大量第三方服务交互，而自动化支付是不可或缺的一环。如果没有像x402这样的标准，AI助手很难在商业上完全自主运行。生态建设不仅依赖大型企业的推动，开源社区的作用同样关键。x402协议从一开始就选择了开源路径，采用Apache-2.0许可，并将代码发布在GitHub上。短短数月内，协议已经获得超过1600个Star，开发者贡献了多种语言的SDK、可视化配置工具以及示例应用。这些社区工具进一步降低了普通开发者的接入门槛，推动了生态的自我扩张。Coinbase与Cloudflare的工程师积极参与社区讨论，回应反馈并定期发布改进版本。这种开放模式与互联网早期的IETF标准制定过程高度类似，预示着x402可能走向真正的标准化道路。

从市场规模来看，x402位于两个高增长市场的交汇点：全球数字支付和AI代理经济。全球数字支付市场规模在2025年已超过10万亿美元，而AI代理市场预计将在2030年达到500亿美元规模，年均复合增长率超过40%。这意味着x402不仅有潜力切入现有庞大的支付市场，还能在新兴的机器经济领域扮演基础设施角色。API经济与数字内容微支付则是最直接的落地场景。根据预测，全球API管理市场将在2027年达到61.8亿美元规模，而内容付费则在广告模式受限的背景下迎来新一轮增长。传统的订阅制在一定程度上限制了用户体验，因为用户可能只想为单篇文章、单首音乐或单次工具调用付费。x402协议的微支付能力使这种“解构订阅”的模式成为可能，进而推动更多样化的商业模式出现。在竞争格局方面，x402协议并非没有对手。Lightning Network等比特币生态内的微支付方案早已存在，部分去中心化应用也提供了代币驱动的支付机制。然而，它们的局限在于未能融入互联网协议层，与HTTP、浏览器、API的整合存在天然壁垒。而传统支付网络虽然稳固，但在微支付、跨境低费率和自动化程度上缺乏优势。x402凭借其HTTP原生、极简接入和跨链兼容的特性，确立了差异化定位。它不与任何单一支付系统直接竞争，而是通过协议标准化为各方提供共用的“接口”。这种定位让它更容易获得多方支持，从而形成广泛的联盟生态。

综合来看，x402协议的生态发展已经展现出早期的活力：从Coinbase Bazaar到Cloudflare Workers，再到Visa TAP和Google AP2的合作，从开源社区的活跃到开发者工具的完善，从长尾应用的微支付场景到AI代理的自主交易需求，这一切共同勾勒出一个庞大的潜在市场空间。市场展望虽然仍伴随不确定性，尤其在监管与大规模采用方面存在挑战，但整体方向已经相当清晰：x402正在成为AI经济与互联网支付融合的关键接口。如果说第一部分强调了402协议诞生的历史背景与技术必然性，那么生态发展与市场展望这一部分则揭示了它可能引发的连锁反应与商业格局的重塑。协议的未来不仅取决于技术成熟度，更取决于生态能否形成正反馈，一旦网络效应建立，其扩散速度将远超传统支付创新的路径。

三、投资潜力及风险

如果说x402协议在技术和生态层面已经展现出足够的前景与落地逻辑，那么对投资者而言，最为关键的视角仍然在于如何评估其潜在价值与风险。这既涉及到它作为一项协议标准的网络效应潜力，也包括围绕协议构建的应用、平台和服务所能释放的商业价值，更必须正视未来几年在技术、监管、市场接受度等多重维度上可能遇到的挑战。换言之，投资者需要在宏观叙事与微观指标之间建立合理的预期，才能把握x402协议所蕴含的战略性机会。

首先，从潜力的角度来看，x402的最大价值在于其“协议层网络效应”。在互联网的历史中，每一个成功的底层协议往往成为长期的基础设施，具备跨越周期的投资价值。例如，TCP/IP奠定了整个互联网的通信框架，SSL/TLS成为网络安全通信的事实标准，SMTP推动了电子邮件的普及。它们一旦确立，就极难被替代，并且能够为依附其上的产业链带来长期红利。x402协议如果能够成为“支付即HTTP”的标准，其价值并不在于单一应用的盈利能力，而在于对整个互联网商业模式的再造。一旦被广泛采用，x402协议可能为数百万网站、数十亿设备和无数AI代理提供支付能力，网络效应将不断增强，最终形成事实标准的路径依赖。这种标准红利一旦出现，其价值难以用传统估值方式衡量，因为它涉及整个产业生态的基础性重构。其次，从生态投资的角度，围绕x402协议可能出现多个层次的商业机会。最基础的是协议相关的基础设施服务，比如支付网关、验证服务、多链适配器和汇率服务等，这些属于“协议工具层”，类似当年围绕TCP/IP诞生的路由器、防火墙和负载均衡器等产品。这一层通常是最先出现商业化的环节，因为它们为协议运行提供必要的支持，用户和开发者无法绕过。更上层的是平台化应用，比如Coinbase的x402 Bazaar和Cloudflare的Workers集成，它们可能成为最早实现规模化营收的场景。再往上，是依托协议衍生出的新型商业模式，例如AI代理按需调用第三方服务、内容创作者通过微支付直接获益、IoT设备之间的机器支付等，这些模式一旦被市场验证，可能形成长期稳定的现金流。投资者在评估时，应关注这些不同层次的生态机会，既可以押注底层基础设施的稳健增长，也可以捕捉应用层的高弹性收益。

然而，所有潜力都必须与风险进行权衡。x402协议面临的首要风险是技术可扩展性。在理论上，区块链的Layer2和状态通道可以实现低成本高并发，但在实践中，当AI代理真正大规模涌现时，支付系统可能需要处理每秒数十万甚至百万笔微交易。这种压力可能超出现有公链和Layer2的承载能力，导致交易拥堵、费用上升和用户体验下降。如果扩展性问题无法解决，x402的微支付优势将被削弱，甚至可能被替代方案超越。因此，投资者需要持续跟踪协议在实际环境中的性能表现，包括平均确认时间、失败率、费用曲线以及多链负载分布等关键指标。第二个风险维度是监管不确定性。稳定币虽然已经逐渐被主流金融体系接受，但其在不同国家的合规地位依然差异极大。在美国，稳定币受到国会与监管机构的严格关注，涉及反洗钱（AML）、了解你的客户（KYC）、支付许可等多重要求；在欧洲，MiCA等框架虽然提供了一定的合规路径，但操作细则仍在演进中；在新兴市场，稳定币支付甚至可能被视为对货币主权的威胁而受到限制。x402协议设计的“无账户、直接支付”模式虽然用户体验极佳，但也可能与监管部门强调的身份验证和反洗钱要求存在冲突。一旦主要市场监管趋紧，协议的普及速度可能受到严重影响。因此，监管政策的不确定性将是影响其商业化进程的核心外部风险。市场接受度的不确定性同样不容忽视。虽然从逻辑上讲，微支付和AI代理支付的需求是清晰的，但用户和企业的习惯往往具有路径依赖性。大多数互联网用户已经习惯于订阅制和广告补贴模式，是否愿意转向“按次付费”仍需市场教育。

此外，安全风险也是必须关注的因素。作为支付协议，x402一旦出现漏洞，可能导致大规模的资金损失或系统性信任危机。虽然协议设计中引入了防篡改、防重放攻击、最小信息泄露等机制，但仍需面对黑客攻击、智能合约漏洞、钱包安全问题等挑战。历史经验显示，任何涉及资金流的协议都必须经历长期的安全验证与迭代，才能逐渐获得市场信任。投资者在跟踪时应关注协议在实际运行中是否出现过重大安全事件，以及基金会和开发团队在安全审计和应急响应方面的投入和表现。在竞争层面，x402协议虽然具备HTTP原生和跨链兼容的独特优势，但并非没有替代威胁。Lightning Network、Rollup上的微支付方案、以及大型互联网公司的自有支付体系（如Apple Pay、Google Pay）都有可能在部分场景下提供替代解决方案。尤其值得注意的是，如果传统支付网络快速迭代，推出低费率、可编程化的微支付工具，并通过现有的庞大用户基础迅速普及，那么x402的差异化优势可能被部分削弱。因此，投资者需要动态观察竞争对手的动作，评估x402在差异化上的持续性。尽管风险重重，但x402协议的投资价值在于它所代表的“范式转变红利”。就像云计算早期虽然面临安全和合规质疑，但最终仍然成为IT基础设施的必然选择一样，互联网原生支付层的需求几乎不可逆转。如果x402能够率先建立标准，并通过开源与基金会模式获得多方背书，其长期价值将不在于短期盈利，而在于成为“数字经济底层标准”的战略地位。对于风险投资机构而言，这意味着早期投资相关生态企业可能获得超额回报；对于传统金融机构而言，参与标准制定和生态建设可以确保在AI代理经济中占据主动；对于产业资本而言，围绕x402构建应用场景可能带来全新的增长曲线。

投资者在实践中应关注几个核心指标来判断协议进展：一是采用率，包括GitHub开发者活跃度、SDK下载量、Cloudflare Workers集成量、接入网站和API数量；二是交易指标，包括每日交易笔数、客单价、确认时间和失败率；三是生态指标，包括Bazaar活跃供给和需求、主流AI平台和内容平台的接入情况；四是合规指标，包括稳定币的法律地位、各大司法辖区的KYC/AML合规方案、以及基金会与监管机构的沟通情况。这些指标共同构成了协议能否跨越“早期实验—主流采用”鸿沟的关键信号。总体而言，x402协议的投资潜力体现在其有望成为互联网支付的事实标准，赋能AI代理经济和微支付模式，推动互联网商业模式的重构。但与此同时，它也面临技术、监管、市场接受度和竞争等多重风险。对于投资者来说，关键在于正确理解它的长期逻辑与短期波动之间的关系，既要看到它可能带来的标准化红利，也要准备好应对不确定性带来的挑战。只有那些能够在早期参与、持续跟踪并灵活调整布局的投资者，才能真正从这场潜在的支付革命中捕捉到最大化的价值。

四、结论

x402协议的提出不仅是一次技术创新，更是对互联网支付体系的结构性重塑。它通过重新激活沉睡三十年的HTTP 402状态码，将支付嵌入互联网的基础协议层，从而为信息传递之外开辟了价值传递的通路。依托区块链、稳定币和Layer2扩容方案，x402实现了“支付即结算”“极简接入”和“链无关”的特性，为AI代理经济和微支付场景提供了急需的底层能力。Coinbase和Cloudflare的联合推动，加上Visa、Google、Anthropic等巨头的参与，使得这一协议在发布伊始便具备跨界整合与标准化潜力，开源社区的积极响应更为其注入了长尾创新的活力。然而，风险也不可忽视。技术扩展性仍需在真实环境下验证，监管不确定性可能拖慢全球采用速度，用户与企业的支付习惯需要时间转变，竞争对手也可能在部分场景中形成替代。换句话说，x402要真正走向主流，还需跨越“可行性验证—大规模采用—事实标准化”三个阶段，而这一过程将受到技术迭代、政策演进与市场教育的共同影响。

从投资角度来看，x402协议的价值不在于短期的收入曲线，而在于它可能引发的范式转变：互联网商业模式有望从“广告补贴与订阅锁定”迈向“微支付与价值即时交换”，AI代理的自主支付将推动机器经济的崛起，全球支付体系或将迎来新的统一接口。对企业而言，尽早试点与接入意味着在未来生态中占据先机；对投资者而言，围绕协议本身及其生态的多层次机会值得高度关注。因此，可以说，x402协议是互联网发展进程中的关键节点，它既是技术成熟、需求催化与生态合力的产物，也是一次跨越式变革的起点。未来数年，其能否真正成为“互联网原生支付层”的标准，将决定它是昙花一现的创新实验，还是新一轮全球商业格局重构的基础设施。无论最终结果如何，x402已经在互联网历史的长河中点亮了那块缺失已久的拼图，为价值传递的未来打开了新的想象空间。

作者：Founder Park

华人大三学生，1100 万美元种子轮，硅谷学生创业目前融资最高产品。

主打一句话即可生成个人专属教学/讲解视频，面向 K12 的教育 Agent 产品 VideoTutor，今日宣布完成种子轮 1100 万美元融资。本轮融资由 YZi Labs领投，百度风投、锦秋基金、Amino Capital、BridgeOne Capital 以及多位知名投资人联合参投。

这也是 YZi Labs 投资的首家 AI产品公司。

创始人 Kai Zhao（赵凯）表示，VideoTutor 获得了赵长鹏及 YZi Labs 投资团队的认可与支持，并最终由 YZi Labs 领投本轮融资。他们拿到了 10 多个 TS（投资意向书），最终选择了这几家。

5 月 14 日上线第一版产品（在 Founder Park 产品市集首发），得到了市场的认可与 PMF 的验证，不到 5 个月的时间，完成了这笔 1100 万美元的种子轮融资。

在 Kai 看来，他们能拿到这笔融资的核心原因是：方向正确的前提下，「小天才团队」用可视化学习的方式解决了 K12 赛道的美国高考学习的痛点。

「这个领域比较适合年轻人去做，再加上有非常好的工程化动手能力，以及 founder 本身有非常好的 insight 和经验，执行力非常快。」

不只是他们，Cursor、Mercor、Pika、GPTZero 等等，硅谷的大学生们，正在用一个一个创下融资新高的 AI 产品，刷新大家对于 AI 创业的认知。

AI 时代的创业，真的有些不一样了。

我们跟 VideoTutor 的这些年轻人们聊了聊，想知道为什么他们能拿到这笔种子轮融资，如今的硅谷创业正在发生什么样的变化。以及，为什么他们这么想招国内大厂的员工。

采访嘉宾：CEO Kai Zhao、CTO James Zhan。

采访&编辑 ｜ 万户

以下是访谈内容，经 Founder Park 编辑整理。

01 K12 赛道，可视化学习才是真方向

Founder Park：这么多家机构都很看好你们，在你看来，核心是哪个点打动了他们？

Kai：我觉得首先是方向正确，AI 教育这个赛道非常有潜力和前景，我们切入的教育领域是美国高考 SAT、AP。瞄准的用户人群是 K12 的高中生，我们和这个用户人群的 gap 非常小，基本上没有代沟。我们走过整个备考学习周期，知道考试和备考的痛点在哪里，能做出一个真正解决这个人群痛点的产品。

其次，团队非常优秀。James 来自 Gemini，在谷歌就是做 AI 工程和算法的核心工程师。我本人有三次教育创业经历，从大一开始就创业做教育软件，在大二期间参与创建 MathGPTPro 其中项目入选奇绩创坛等。有成功打造教育产品的经历。

第三点，我们做的 AI 教育领域，核心是动画引擎，而我们是 VideoTutor 的核心开发者，是最了解核心技术的团队，能把动画引擎做到十分精准的渲染。

团队本身有非常好的 marketing 基因，知道怎么做传播。

VideoTutor 非常符合美国主流 VC 的一个投资共识，叫「小天才团队」，指的就是这个领域比较适合年轻人去做，再加上有非常好的工程化动手能力，以及 founder 本身有非常好的 insight 和经验，执行力非常快。我觉得这是所有投资人都能看好的一个共识性的原因。

VideoTutor 在 YZi Labs EASY Residency Demo Day 登上纽交所

Founder Park：你们的产品想解决教育里行业的哪个核心问题？

Kai：市面上目前的学习产品，可以归为两类：主动学习产品和被动学习产品。被动学习产品，像字节的 Gauth、Chegg、AnswersAi 等，覆盖了我们称之为「作业解答」（Homework Help）的场景，学习链路非常短，主要是学生付费来做作业解答。

而 VideoTutor 覆盖的是主动学习场景，我们不需要考虑学生的学习动机，因为他们必须要去学习、要去考试，比如美国高考 SAT、AP。在这个场景里，有大量可视化的痛点需求，美国高考 80% 的内容都涉及函数、微积分等需要复杂图像渲染的知识。VideoTutor 的动画引擎就能非常好地解决这个场景。

而且，这个领域的客单价非常高。美国平均每年有 260 万名学生要参加 SAT 考试，付费需求很大。线下的 SAT 课程收费很贵，不是按套餐，而是按小时收费，平均每小时 150 美金起步，大部分收费在 230 美金。很多学生和家长都会付费学习。但是 VideoTutor 能够很好地平移甚至取代老师的培训，因为现阶段 AI 生成的视频和老师培训的内容几乎没区别了。这样一来，学生能以最低的成本拥有一个自己的 AI 个性化备考老师。

Founder Park：你们当时决定做这个产品的契机是什么？

Kai：其实在我们之前，斯坦福已经有个团队做了，叫 Gatekeep Ai。他们当时也想做可视化学习。我当时已经意识到这个方向的影响力了。前几次创业时，大家做的教育产品基本上都是接上 GPT 的 API，类似于一种 ChatGPT Wrapper 的产品。但我们发现，仅仅基于文字问答，这类产品是有天花板的。可以看到，像 Chegg、Gauth 的业务都在下降，很大一部分场景都被 ChatGPT 取代了，因为学生付费 20 美金用 ChatGPT 就能解决很多作业问题。

基于 API 套壳、做优化层面的产品已经到了天花板。

但多模态视觉生成有非常大的前景，因为在美国高考这个领域有非常多可视化学习的场景。可惜 Gatekeep 开了个好头，但没有继续下去，因为它推出得有点早，当时的基础模型编程能力还没成熟，GPT-4 也还没发布。再加上数学动画引擎涉及到渲染和算法，他们没有攻克。但我们团队掌握了动画引擎的所有核心开发，解决了这个问题，让视频渲染非常准确。

02 PMF：用户付费意愿很强

Founder Park：你们当时产品上线后，跟几个学校也达成了合作。在你们看来，是什么时候或者哪个功能让你们觉得「我这个产品做对了，痛点找对了」，感觉自己找到了 PMF？

Kai：可以从三个维度来说。

首先，从营收指标维度，到现在为止 VideoTutor 已经收到了 1000 家企业的 API 请求，包含了美国所有知名的大型教育机构，甚至国内的机构。此外，还有很多学校想要购买服务。C 端用户的意向更直接，有个学生家长，也是个投资人，他体验完产品后，把产品给了所有亲朋好友试用，所有人都愿意付费。然后他不知道从哪拿到了我的电话，给我发短信想要投我们。C 端用户有非常强烈的付费意愿。

第二点，从用户需求层面。为什么美国线下一对一的 Tutor 教育那么刚性？因为家长觉得一对一教学效果好，愿意付这个钱。现在多模态 AI 技术已经能拟人化地做到一对一的教学效果，所问即所答。而且，美国线上一对一教学老师录的视频课，其实跟 AI 生成的视频没区别了。这就是我说的「需求平移」，学生花大价钱买的录播课程，跟我 AI 生成的没区别，那为什么不用 AI 呢？成本更低，教学效果更好。

我们收到了很多学生非常正向的反馈，很多老师也愿意传播这个产品，前期的完播率和使用时长都特别好。我们现在筛选出的 200 个种子用户，都是早期积累的。

第三点，就是一种产品的 taste 和 sense。当你不断地做，从整个教育行业的进步、到学生和家长付费的核心需求点、再到产品自身的进化，倒推回来想，整个逻辑是闭环的。所以从这三个维度来看，你就觉得 PMF 已经足够了。最核心的就是，付费意愿非常非常强。

跟 FIZZ 达成了合作

Founder Park：很多用户主动想付费，也有人主动联系你们想投资。

Kai：对。SAT、AP 这个领域，付费意愿本来就很强。这个领域的客单价都高达 100 到 200 美金起步，线下上课更贵，可能要 800 美金。美国有 260 万名学生要考 SAT，其中 37% 的学生都会主动付费，这是一个付费意愿和需求都非常强的市场。我们的产品能实现非常好的需求平移。

Founder Park： SAT 这个赛道，对考生来说，一个真人老师和一个 AI，他会信任 AI 吗？

Kai：现在 AI 回答像美国高考 SAT、AP 这种水平的问题，基本上不太会出现事实性的错误。在这种情况下，它为什么比线下 tutor 更好？一个是便宜，二个是学生有任何问题都能不断提问，不用担心问了笨问题老师会有看法或者不耐烦，可以 24 小时随时随地学习。

而且这个市场是可以平移的，做完美国市场，我们还可以平移到加拿大、英国的 A-Level 考试等等，付费需求非常大。

Founder Park：付费这块你们现在怎么考虑？

Kai：我们是包月订阅，还有一种是按学习结果付费。我觉得现在 AI 已经可以做到按结果付费了。我们可能会推出一个套餐，比如你付 799 美金，我们保证你的孩子 SAT 数学能考满分。

Founder Park：但是按考试结果付费，不是还要看学生个人的能动性吗？

Kai：这个在国内高考可能做不了，因为高考考核点非常多，有上千个。但美国高考 SAT 只有 62 个考点，其中 50 个是常规考点，大部分学生都没问题，剩下的 12 个考点也基本能掌握。除非这个学生的逻辑水平确实有问题，否则基本不存在学不会的情况。而且 AI 的提效效果非常明显。

其实很多美国在线 tutor 也有这个服务，你付给老师 1800 美金，老师辅导孩子，成功率基本是 100%，因为 SAT 考点是固定的。只要学生智商水平正常，基本都没问题。但高考不行，高考没办法短期内提上来。而且国内高考需要拉开分数差距，会有难题，但美国高考不存在绝对的难题，因为它更多是考察你是否掌握了知识点。

按结果付费也是之前教辅老师已经在用的模式，具备这个前置条件。

Founder Park：那你们的定价里，模型成本会是一个困扰吗？占比高吗？

Kai：我们这个领域的客单价定价非常高，都是 69 美金一个月起步，模型成本现在很便宜，不成问题。教育这个行业不像 coding 领域，大家都在卷价格，因为 coding 需要支持很长的上下文。

03 面向高中生的产品，网页端最重要

Founder Park：记得你上次说，你们第一版的原型差不多只花了两个多月的时间。当时整个开发周期，比如分工、决定做哪些功能、不做哪些功能，是怎么考虑的？

Kai：我们团队所有人的共识就是，迭代要快，因为快才能快速得到早期用户的反馈。

第一个版本在推特上发了之后引起了很大轰动，带来了大量用户。但这些用户里，很多是程序员、投资人或者科技爱好者，我们可以统称为「技术尝鲜者」。在那个阶段，从他们那里得到的反馈比较分散，价值不大。还是要从这么多广泛的用户里，筛选出真正核心的种子用户，也就是高质量的高中生，然后通过咨询的方式获取有用的反馈。

我们得到的核心反馈就是，视频渲染的精确性必须达到 100%，这是需要优化的重中之重。UI 是否好看，或者是否支持不同的 TTS 声色选择这些功能，都被我们砍掉了。回归到产品的核心：我们做的是理科场景的知识学习，那么图形渲染的精确性就是核心。

Founder Park：生成时长当时是怎么取舍的？

Kai：那时候最高的峰值时长大概是 6 分钟。当时的主要考量是，普通题目的讲解和知识点讲解不应该超过 6 分钟。但后续的反馈中，我们发现有些学习能力不是那么好的学生，希望内容讲得慢一点、深入一点。我们意识到时长不应该做限制，更多还是取决于用户的学习能力。

Founder Park：现在最长能到多长时间？

Kai：最长应该在一个小时以内，可以一直打破砂锅问到底。边交流边实时生成，不过这个功能是最近上的，最开始的版本是没有的。

Founder Park：有没有当时想做，后来发现没那么重要就先不做的功能？

Kai：比如说 App。当时觉得是不是要快速开发 App，但后来发现美国大部分学生基本上都是用 Laptop 或者 iPad 学习，美国大部分 K12 学校都会给学生发一台 Chromebook 电脑，电脑高度普及，他们的作业也都是在电脑上完成。高中生基本上人手一台电脑，手机在学习场景的占比不到 5%，比例很低。

Founder Park：所以如果是一款主打教育或者学生群体的产品，网页端是首先要做的，App 反倒没那么重要。

Kai：对，当时其实已经知道这个数据了，毕竟在美国上学多年。后来我们从早期的几万名用户里挖了 100 个学生做调研，这 100 个学生里面 90 多个都有电脑，所以我们更加确信了这一点。

Founder Park：你们上线第一个版本时，也是瞄准 K12 群体来做的吗？

Kai：是的，之后也是瞄准这个群体。我们跟 Gauth 不算竞品，我们更多的是做考试培训场景。美国大量高中生本身就会选择线下培训或者在线学习平台，而 VideoTutor 很好地把这个需求平移了过来。

Founder Park：K12 会是你们起码一年内的核心用户群体吗？

Kai：应该是两年以内的核心指标。

04 用大模型，但不只依靠大模型

Founder Park：简单介绍一下你们现在的技术实现方案吧？VideoTutor 在生成课程、图表这块确实做得比其他视频生成模型好很多，甚至在很多模型连文字都无法准确生成的时候，你们的技术让人很惊喜。

James：我们生成的视频既有文字也有图案。大概的生产流程就是：让大语言模型去生成文字和对应的动画指令，然后动画指令再经过我们的动画引擎渲染，最终呈现在视频上。

文字部分相对简单，我们让大语言模型生成文本，然后直接渲染上去。但动画部分，是我们自己的一个数学动画渲染引擎生成的。它的优点在于渲染坐标轴、几何图形等内容的精确度非常高，而这正是我们的核心技术所在。

现在的大语言模型输出的只是文本，我们做的这套 agent 就相当于给了大语言模型一张纸和一支笔，让它能把它想象中合适的教学动画给画出来。画出来的那一部分，就全是我们的技术了。

Founder Park：整个视频最后的合成，包括音视频，是怎么处理的？

James：一开始用户会传入一个 prompt，比如「什么是勾股定理？」。第一步，我们让大语言模型去推理所有场景，一般会规定 3 到 5 个场景，这取决于问题的难度。然后，模型会为每个场景生成大致的脚本。接着，再根据每个场景的脚本做第二次推理，生成场景中的文字、对应的图案和人声的文本。人声文本再用 TTS 合成。

最后，我们把所有场景拼接起来，组成一个完整的视频。

Founder Park：我理解第一版是这样的方案。现在加入了随时可交互的过程之后，生成过程是不是也有变化了？

James：确实有变化。我们现在为了让用户能最快看到内容，会先生成第一个场景，让用户先看，后面的场景则在后台继续渲染。当用户提出问题时，我们会将他的人声转换为文本，然后把这个文本连同之前所有场景的内容一起交给大语言模型去推理，让它规划接下来的教学场景。后续场景的渲染流程就和之前一样了。

Founder Park：如果用户在听到一分钟时有个问题，他会直接提问。你们收到提问后，就把用户的提问和之前讲过的内容一起返回给模型处理。在这个过程中，用户提问完之后，动画是继续播还是会停下来？

James：我们现在的延迟已经从一开始的二三十秒，压到了 5 秒以内。在交互上，我们会做一些过渡，让用户不会过多地关注这 5 秒，整个过程的衔接会比较丝滑。在 4-5 秒内，他就能看到根据他问题全新呈现的内容。

目前阶段的设计是，AI 老师会说：「嗯，我考虑一下」，然后把黑板一擦，就像真实模拟老师一样。你觉得讲得有问题，那我就擦掉重新给你写一遍，这样的流程会感觉比较自然。

而且我们不只是被动地等待用户提问，中途我们也会做 Quiz。我们会根据 Quiz 的反馈和用户的问题进行推理。而且我们不是完全自由麦，而是需要用户主动打开麦克风，有一个开启和关闭的动作。

Founder Park：所以基于这样的机制，最长大概能生成一个小时的讲解。

James：准确来说是没有限制的，如果他一直有问题，就可以一直问下去。

Kai：对，没有预设限制。其实 VideoTutor 做这个方向，也是随着多模态 AI 的进步，我们并不是在创造需求，而是在更好地满足已有的需求。你看线下的真人教育，为什么美国家长愿意付很贵的钱？因为美国教培行业更多是一对一教学，每小时 100 美金起步。就是因为线下的老师能做到引导式提问，我能观察到你哪里不会，然后接着问你。VideoTutor 也是尽量去实现这种真老师的教学效果，让每个孩子都能做到实时互动、实时教学。

Founder Park：学生上课时，会要求开启摄像头吗？

Kai：不太会。学生是否开摄像头主要取决于美国的隐私法案。产品里面不太会设计强制开启的功能，是否开启取决于学生的意愿。主要的交互还是通过提问和语音反馈。

Founder Park：技术上，你们是采用小模型和云端大模型配合的策略，还是怎么样？

Kai：是一种配合。我们内部有一个数据集，现在已经有超过 10 万多条的视频数据。这些数据中比较好的都会被人工进行二次标注，然后用来训练微调模型。比如我们现有超过 8000 条的 SAT 样本训练数据。这些微调过的小模型会配合云端的通用商用模型像 Claude、Gemini 来做。

Founder Park：用 Claude、Gemini 还是 GPT，会对产品的核心性能有影响吗？

Kai：我们主要涉及 K12 领域，基础模型的水平已经足够了。但为了确保 100% 正确，我们会调用两个模型同时校对，如果两个模型答案一致，那基本就不会出错。在代码生成方面，更多还是以 Claude 为主，它的代码能力比较好。

Founder Park：现在产品的技术瓶颈在哪？是模型能力还是代码生成？

Kai：模型能力是其中一环。还有就是渲染，现在已经攻克到 5 秒以内，随着 GPU 的更多部署还能更快。另外一个就是长期记忆能力。我们需要对学生进行长期的学习行为数据积累，知道这个学生有哪些知识点不懂，比如一个月前学的知识点忘了，可以重新提醒他。

James：我们在渲染时间上其实下了很多功夫，一直在做技术突破，从一开始的 2 分钟到 1 分钟，再到现在的 10 秒以内。我们最终的目标是希望能做到基本没有延迟的渲染，用户一问，推理一结束马上就出结果。这是我们团队目前在攻克的一个难题，但已经找到了新方向。

05 不看完播率，只看最终考试分数

Founder Park：现阶段怎么衡量产品的核心指标？怎么判断一个视频对用户是有用的？

Kai：最核心的一个指标就是考试。在新版本里，你看完视频，结尾会有一个 quiz，做对了就证明你理解了，没做对就证明没讲明白。

学习效果没办法只看完播率，有些学生可能看一半就懂了。在他看一半的时候给他做个测试，通过了，剩下的就不需要看了。我们产品的核心指标，就是看多少学生在这里提高了分数。

Founder Park：但他最终的考试是在别的场景完成的，你们怎么得到他是否通过的这个结果？

Kai：这就要说到美国的产品文化，就是用户使用产品后，得到好的结果，会有一种自发性的分享。很多学生用完 VideoTutor 考完 SAT 后，会主动过来分享他们的使用体验和成绩。我们还会让他们成为校园大使，进行二次传播。

我们有 20 个高中生组成的校园大使。其实你看 Mercor 早期非常成功，用的就是典型的「用户成功故事」模式。Mercor 早期帮很多印度程序员找到了美国的工作，然后他们就会联系这些用户，给他们拍一个 user story，讲怎么用 Mercor 找到工作的。这形成了很好的口碑传播。VideoTutor 也是一个道理，我们要的就是更多学生使用产品后达到非常好的效果，然后把这些学生的经历做成 user story 分享出去。

Founder Park：学生主要分享的渠道是在哪？

Kai：学生主要在 TikTok，家长在 Facebook 的群组里。

Founder Park：如果把时间放到半年或一年的时间维度，你们规划的产品增长方式是怎样的？

Kai：我觉得本质上，VideoTutor 核心还是一个 C 端用户产品，口碑传播非常重要。很多成功的 AI 应用早期都是靠种子用户的口碑，比如设计师用了觉得好，就传播开了。对我们来说，核心指标就是有多少 SAT 考生用了这个产品后考了高分，然后传播给其他孩子和家长。家长主要用 Facebook 和 Instagram，学生用 TikTok，我们会在这些平台上传播。当形成这种共识性的口碑时，学校老师自然而然就会意识到。我们早期能被这么多学校知道，就是因为很多老师用了觉得不错，推荐给了学校的采购负责人。所以，最核心的还是 C 端用户的口碑传播，多少孩子用了之后提高了分数是关键指标。

Founder Park：新版本大概的状态和推出的时间规划是怎样的？

Kai：我们希望最快在两个月以内正式 public release。届时学生能够以很低的延迟做到所问即所答，并且理科场景的图形渲染能做到 100% 准确。当然，我们暂时不会覆盖竞赛场景或者像线性代数这种复杂的大学知识，更多还是覆盖 K12 领域。

Founder Park：VideoTutor 现在的壁垒或者护城河是什么？

Kai：我觉得有几点。第一是数据飞轮。视频背后都是代码，用户生成的好的视频数据，经过二次标注后，就能被重新训练微调模型。越多的数据，视频效果就越好。另外就是学习行为数据，我们知道不同学生哪个知识点薄弱，就能建立起数据飞轮，越多人用，产品就越懂学生。第二是领先的技术优势，比如动画引擎的算法。虽然算法本身不是最核心的优势，但随着我们快速迭代，数据越来越多，优势会更明显。

第三是品牌，VideoTutor 已经在北美家长圈里成为 AI 教育领域的一个头部品牌了，家长的信任度也是一种无形的壁垒。

Founder Park：三到五年后，你预期 VideoTutor 最终会成长成一个什么样的产品？

Kai：我们希望未来 VideoTutor 能成为每个人学习理科知识的 AI 老师。我们只做理科。我觉得未来它会超过多邻国。多邻国是一个世界级的语言学习产品，但在 STEM 理科场景，过去一直没有出现世界级的产品，因为理科需要太多图形渲染。现在基础模型的技术已经 ready 了，所以我觉得理科场景会诞生下一个「多邻国」。

06 招人，尤其想要国内大厂出来的人

Founder Park：你之前有过几次创业经历，大概都是做什么的？

Kai：我现在大三。大一的时候就和 James 一起创业做教育产品，拿了 20 万美金的天使投资。虽然那次失败了，但学到了宝贵的经验：你不能陷入同质化的竞争。当时我们做的 App，市面上有很多同类产品，早期就不得不陷入投流竞争，很难收费。

第二次创业，我是作为联合创始人加入另一个团队 MathGPTPro，待了几个月。在那个阶段，我学到了怎么看产品指标、如何打造产品、怎么做用户扩展。也是在那个时候，我得出一个结论：基于文字类的解答型教育产品已经到头了。因为它和 ChatGPT没什么区别，而且过去像作业帮花很大代价做的结构化知识题库，也被大模型的编辑能力取代了。所以第三次创业，我就知道，可视化是必然的趋势。

赵凯在哈佛大学跟 Sam Altman pitch 的合影

Founder Park：过去的两段经历，除了让你认识到文字类产品的局限，在团队或其他方面，对你现在做 VideoTutor 有什么帮助吗？

Kai：有很大帮助。

第一点，更好地判断方向和产品是否有未来。我会通过看竞品的网站流量、营收，来判断整个产品的进化方向。

第二点，产品打造方面，能更好地判断产品的开发节奏，包括产品设计、前后端对接、要看哪些指标。

第三点，团队管理和组织文化能力。我建立了更完整的管理制度，包括每个同学的分工、奖励和期权发放。还有，也学会了怎么去融资。这一轮 1000 万美金的融资，我们在 20 天以内就完成了。

Founder Park：你们现在团队有多少人？

Kai：6 个人，大家住在一起。

Founder Park：团队最初是怎么搭建起来的？

Kai：我跟 James 已经创业两次了。我们俩都是一个学校毕业的，大一的时候就一起做了一款 App。大二的时候，我跟另外两个人一起创业，大家彼此都认识了。当意识到这个技术能带来非常大的产品愿景时，我们就联系组队来做这个产品。之前大家都是校友，包括团队另一个合伙人 Nick 也是我的大学室友。

Founder Park：你们现在也准备扩招，想招什么样的人？

Kai：我们主要招后端、前端、大语言模型和 UI/UX 方面的，希望是有经验的。因为我们现在已经跨过了试错阶段，进入了产品快速 build 的阶段，需要有经验的人来帮助我们成长。

Founder Park：需要有经验的工程师、产品经理和增长负责人，来把产品从 1 做到 10，甚至从 10 做到 100。

Kai：是的，就是这个阶段。我们预期把团队扩充到 9 到 10 个人，核心还是以招工程师为优先。

这次招的可能会在国内，所以是 in-person 和远程混合的方式。

Founder Park：希望这个人是什么画像的？

Kai：我们更希望他是在一些大厂经历过的，比如字节、美团。因为字节是一个高速、比较卷的组织文化，重视年轻人。在字节训练过的人，有比较好的方法论和能力，加入我们之后能把这些成功的经验带进来，进行融合学习。

想要在国内大厂打过硬仗、有快速迭代经验的人。我们已经度过学生创业阶段了，不太需要招新手，更多需要招一些有经验，但又不是那种完全的「行业老炮」。因为行业老炮可能要顾及家庭，没办法那么卷。所以中间层次的，年轻又能卷的就比较好。

我们愿意给优秀的人才丰富的期权。我们虽然融了 1100 万美金，但为什么没在美国招工程师？就是因为我们觉得国内的产品力和工程能力真的非常好。这一波 100% 会有华人经营的团队打造出伟大的产品，在国际上跑出来。现在很多 AI 应用层面都是华人打造的，国内的工程能力真的很厉害。这也是我们的优势，要利用中美两国之间的优势。

VideoTutor 目前详细招聘需求： https://videotutor.io/

07 硅谷的大学生，都在 AI 创业了

Founder Park：现在尤其是在硅谷，大学生创业的趋势特别明显，你看到的是一个什么样的状态？

Kai：看一个事实，就说这轮百亿美金估值的公司：主打 AI 招聘的 Mercor，已经完成 3 亿多美金的新的融资，估值已经百亿美金；而 Cursor 已经是板上钉钉的 100 亿美金估值。对应的还有像 GPTZero、Pika 等等。这些都是大学生创业项目，尤其是 Cursor 和 Mercor 的创始人都是大三辍学生。

这一波年轻人创业，都有一个特点，就是高度差异化竞争。他们在极其窄的领域里专注去做，没有做通用的东西。比如 Mercor 做 AI 招聘，一开始就只做印度程序员的招募。

第二点是环境。整个硅谷的资本环境和底层创新，像斯坦福、YC、Peter Thiel 的基金，都在最早的阶段支持大学生创业，不管你有没有成熟的想法，都愿意支持你，并且提供强大的人脉网络。

第三点，我觉得是这些大学生的品质。无论是我们，还是硅谷出来的这些大学生，都有非常勇敢的冒险精神和极强的学习能力。这种勇敢闯荡的精神，国内很多学生可能不太具备。因为在硅谷，身边有很多同龄人成功的案例激励着你，资本环境也愿意相信年轻人。

对我来说，当时也对比过成本和收益。如果我选择读完大学再找工作，未必能还得起家里的留学成本，也未必有很大的收益回报。但如果选择创业，我能在最年轻的时候去疯狂学习，我的人生就有无限的可能。我从小就想创立一家伟大的公司。

Founder Park：为什么今天这一代大学生创业能做出百亿美金的公司，而以前可能卖个一两千万美金就算很了不起了？这里面有 AI的热潮和泡沫因素吗？

Kai：我觉得不完全是泡沫。Cursor 有 4.5 亿美金的真实营收，这是很可靠的。这背后，是这一代年轻团队的方法论和认知 insight 非常关键。你看这些团队，背景都挺优秀，他们有非常好的学习能力。

Cursor 早期就是靠身边的大学生程序员，这些人对 AI 接受度高，给了很强的反馈。创始人本身也是个小天才工程师，能深刻理解用户，工程迭代能力强，早期就四个人把产品干起来了。他们把产品迭代好之后，就形成了用户口碑，有了营收，投资人也怕错过下一个 Mark Zuckerberg，所以资本又来助力。

最底层的条件是，AI 这波很多技术是新的，年轻人学习速度快，又务实、靠谱、敢干，所以有极致的用户理解和超快的迭代速度，去击败传统的产品。比如在 Cursor 之前，GitHub Copilot 做得也挺好，但为什么没干过它？就是因为用户体验和执行速度。

Founder Park：是不是可以说，因为 AI是个新技术，所以很多产品认知也需要用新的角度来看？

Kai：对，年轻这一代比上一代创业者有更深的认知见解，能离用户更近。现在主流的 AI 用户都是 00 后了，他们学习和反馈的迭代速度、包容程度，都比上一辈创业者更快。

所以，认知迭代速度是核心。移动互联网时代，技术迭代是以年或者季度为单位的，但 AI 时代，技术迭代可能是以天为单位的。作为 founder，你必须快速学习，而年轻人更能熬夜，更有拼劲。

Founder Park：之前有媒体说硅谷很多创始人也开始 996 了，你们怎么看？

Kai：我身边一些白人创业者朋友，融了很多钱，也 996。他们也跟我们一样，租个大 house，所有人生活在一起办公。我觉得 996 更多是环境所迫，现在硅谷有点像淘金热，大家都不想落后，那就只能比产品迭代速度，必须熬夜快速迭代。这是一种环境塑造，倒逼人必须这么做。

Founder Park：硅谷的这些大学生创业，在赛道选择上有什么趋势吗？

Kai：我觉得无论是我们做教育，还是其他人，大家都有一个趋势，就是在自己的舒适圈里创业。舒适圈指的是你对这个领域和用户足够了解。Cursor 创始人对 coding 非常了解，我们做教育也是因为对这个人群足够了解。现在的年轻人更多是在自己已有的认知舒适圈里创业，不再贸然跳到一个不了解的领域。因为这样你获得的用户的反馈才足够快、足够正确。

还有认知叠加。我们三次都做教育，我的认知是不断叠加的。这帮大学生不太会贸然做自己过去没干过的事，都是想着怎么干得更好。他们有新一代的思维方式，在自己认知圈里不断迭代，勇于创造机会。

还有一点是勇敢闯荡的精神，不太会因为别人的否定而否定自己，有一种「I don’t care what you think about me」的态度，非常自信。背后就是「高速实验」的文化，我知道我产品还没 ready，但我不管，快速上线、快速迭代、快速反馈。

Founder Park：这个风潮大概是从什么时候开始的？

Kai：我觉得是一种共识性的成功。当大家看到像 GPTZero 这样的项目，从宿舍里成长起来，不断迭代，然后获得资本助力和用户认可，这种快速试错、快速爆发的成功案例多了，就形成了共识。

一句话，「Better done than perfect」，完成比完美更重要。而且大家也不太担心竞争，硅谷很多 founder 都愿意把自己的产品理念讲出来，不怕你抄，我只要快速迭代就好。我觉得这一波年轻人还有很好的 story telling 的能力，这种讲故事不是假大空，而是在务实求真的基础上，加上自己对未来的展望。

Founder Park：先把自己营销出去。

Kai：对。我觉得底层的观念在于冒险精神和极度自信。在这种驱动下，他们就不断勇敢试错，不怕讲错话。大胆地讲自己的产品理念，大胆去执行，错了大不了再改。这种不怕试错的文化，促成了这一波大学生创业的热潮和成功。

美国那边的 VC 也都会看大学生的项目，YC 每期都会固定投一些大学生的项目。

08 融资是 VideoTutor 现在最不需要担心的事情

Founder Park：如果回到刚做 VideoTutor 的时候，你会给自己提什么建议？有什么可以做得更好的地方？

Kai：我觉得应该是节奏更快一点。还有就是团队组成。VideoTutor 的团队是经过多轮磨合的。如果早知道，我会更早地根据产品需要的技能画像，去更好地组建团队。我觉得创业回归到最后，组织能力非常关键。我会花更多时间在组织能力上：选人、识人、用好人。

现在的团队适合从 0 到 1 的成长，但要把 VideoTutor 做得更大，还是需要更有工作经验的人加入进来，把他们优秀的经验和能力带到团队，帮助整个团队共同成长。

Founder Park：未来半年内，你觉得 VideoTutor 可能会遇到什么样的产品或技术难题？

Kai：我觉得一个是渲染，要降到真正的零延迟，还需要工程上的突破。第二点是增长方面，我觉得是产品的 taste，这背后包含很多东西，比如 UI、交互设计是否丝滑完美，功能交互是否没有 bug，视觉布局是否漂亮等等。这些对我们来说都是考验。

James：我觉得一开始我们对 VideoTutor 的定位是针对所有学科的可视化教学辅导，但后来我们做得非常垂直，只针对数学领域，因为那是我们最擅长的。我们的数学渲染引擎是最专业的。接下来重点要突破的，可能就是横向扩展。比如，如何把可视化的优势带到文科类场景？比如解释「锄禾日当午，汗滴禾下土」。这是我们接下来在技术上要考虑的点。

Founder Park：会因为创始人的背景在后续扩张上遇到困扰吗？

Kai：不太会。其实有很多大的 VC 都找过我们，像 a16z 这些，不会在太早期出手，而是在团队已经有成功迹象时再助力，这样他们知道投资不会失败。我们和很多大 VC 都保持着很好的关系。

融资是 VideoTutor 最不需要担心的事情，最需要担心的还是围绕着用户生态和产品。

作者：Pink Brains

编译：深潮TechFlow

加密货币卡已经从单纯的返现工具发展为功能全面的新型银行服务。现在最优秀的加密卡不仅可以让你赚取收益、用资产进行借贷，还能直接从 DeFi（去中心化金融）中消费，无需依赖中心化中介。然而，不同的加密卡在使用体验上差异巨大。

以下是基于托管模式、可用性、奖励机制以及现实实用性的2025年顶级加密卡和新型银行的对比清单。

1.EtherFi 卡

EtherFi 的 Cash 卡正在重新定义加密卡的标准。与其出售你的 ETH（以太坊），它允许你以 ETH 为抵押借贷稳定币进行消费——这意味着你的资产在使用的同时仍然可以产生收益。这款卡完全非托管，直接与您的 DeFi 钱包集成，还支持 Apple Pay 和 Google Pay。

根据用户的忠诚度等级，EtherFi Cash 卡分为不同的等级：

• Core 等级：适合日常消费的用户。用户可获得1张免费实体卡和3张虚拟卡，年费为0.01 ETH，每日消费限额为2万美元。

• Luxe 等级：适合需要更多卡片和更高消费限额的用户。用户可获得2张免费实体卡和10张虚拟卡，年费为0.1 ETH，每日消费限额为15万美元。

• Pinnacle 等级：针对加密行业用户，还附赠每年一次的免费会议参与机会。用户可获得5张免费实体卡和无限量的虚拟卡，年费为1 ETH，每日消费限额为100万美元。

• VIP 等级：仅限邀请，拥有与 Pinnacle 类似的大部分权益，特别之处在于包含 Ether.fi Ventures 投资机会。

自上线仅四个月以来，EtherFi Cash 已处理超过100万笔交易，总金额达8260万美元，平均每笔消费金额为82.60美元。

优点：

• 以 ETH 为抵押借贷，消费无需出售资产

• 高达3%的返现（偶尔促销返现可高达20%）

• 外汇手续费约为1%，旅行成本低

• 集成 UltraYield 稳定币收益金库，提供收益

• 非托管模式，直接连接你的 DeFi 钱包

缺点：

• 地区可用性有限（美国市场仍在部分推广中）

• 借贷存在清算风险，如果抵押品价值下降可能被强制平仓

• 返现活动是临时的或基于用户等级

• 无传统银行保护，例如 FDIC 保险

2.Payy 卡

Payy 是一款较新的加密货币卡与加密钱包组合，专注于隐私保护和稳定币消费。它提供了一张自托管的 Visa 卡，用户可以通过其独特的 zk 技术支持的“Payy 网络”消费 USDC（美元稳定币），旨在隐藏链上身份、钱包和卡片交易之间的关联。更有趣的是，这张实体卡在支付时会发光——没错，真的会发光！团队还表示，他们正在开发积分/奖励计划以及更广泛的法币兑换渠道。

优点：

• 隐私优先：通过零知识系统，您的交易和钱包余额不会被公开追踪。

• 非托管：用户在 Payy Wallet 中完全掌控自己的资金。

• 独特的实体卡体验：发光的实体卡为用户带来“炫酷”感，与大多数加密卡形成鲜明对比。

• 低费用结构：根据官方文档显示，许多情况下无交易费或充值费。

缺点：

• 奖励/返现较少：目前奖励机制尚不明确，需等待即将上线的“积分计划”才能获得更多回报。

• 仍处于早期阶段：法币兑换、全球可用性和完整卡片权益仍在逐步推出中。

• 功能尚不全面：与完整的加密新型银行相比，尚未提供借贷、收益赚取或全面的银行类服务。

• 非传统卡片的典型问题：存在监管/许可风险，且可能无法享受标准银行的保护措施。

3.Gnosis Pay

Gnosis Pay，也被称为 Gnosis Card，是市场上为数不多的真正自托管加密货币卡之一。与其将资金存放在服务提供商处，这款卡直接连接到 Gnosis Chain 上的 Gnosis Safe 钱包，卡片仅作为加密货币的 Visa 接口。

用户可以直接消费 USDC 或 EURc 等稳定币，无需先转换为法币，并且大多数消费无外汇手续费。根据用户的资产持有量和忠诚度等级，返现比例为 1% 至 5%，以 $GNO 形式发放。

优点：

• 完全自托管：资金保留在您的钱包中，而非第三方平台。

• 高达 5% 的 $GNO 返现：适用于活跃用户和 NFT 持有者。

• 低或零外汇手续费：可在数百万家 Visa 商户使用。

• 直接消费稳定币：无需先“提现”再消费。

缺点：

• 需要桥接到 Gnosis Chain：增加了设置的复杂性。

• 返现等级依赖 $GNO 持有量：基础奖励有限。

• 管理 Safe 钱包需要一定的技术知识。

• 卡片可用性受限：目前尚未在美国市场推出。

4.Bybit Card

Bybit Card 是专为活跃交易者和 Bybit 生态系统用户打造的理想选择。通过 Visa 卡，用户可以直接消费加密货币，同时赚取分级返现，并与 Bybit Pay 无缝连接。最新更新将两项服务整合为统一的奖励系统，意味着每笔交易——无论是通过钱包还是卡片完成——都能助您提升等级并解锁更高奖励。

优点：

• 高达 10% 的返现：高等级用户可享，部分限时活动返现高达 20%。

• 精选合作伙伴 10% 回扣：包括 Netflix、ChatGPT、Spotify、Amazon Prime 和 Trading View 等。

• 自动储蓄功能：Bybit Card 用户可通过灵活储蓄赚取资产利息，随时解锁并消费。

• 每月 100 美元免费 ATM 提现额度。

• 支持多种支付方式：兼容 Apple Pay、Google Pay 和 Samsung Pay。

• 无年费（大部分地区）及具有竞争力的外汇费率（约 0.5%–1%）。

• 与 Bybit Pay 集成：统一奖励系统，快速升级用户等级。

• 全球广泛接受，现有 Bybit 用户设置简单。

缺点：

• 返现为分级制且有条件：基础奖励较低。

• 加密货币转换费为 0.9%，另加现货交易手续费。

• 高返现活动多为临时或特定地区专属。

• 仅限澳大利亚和欧洲经济区（EEA）用户使用。

5.Tria

Tria 是一家“无国界的 Web3 新型银行”，致力于让加密货币的消费和储蓄体验如现代银行应用一样流畅。用户可以充值超过 1000 种代币，在应用内直接交易和赚取收益，并且在超过 150 个国家使用该卡。

借助其 BestPath 引擎，Tria 自动处理 Gas 费用和跨链路由，无需用户担心桥接或以不同代币支付 Gas 费用。

2025 年底，Tria 完成了 1200 万美元的融资，用于推动其全球扩展，逐渐成为自托管新型银行领域的有力竞争者之一。

优点：

• 全球适用：支持超过 1000 种加密资产。

• 高达 6% 的返现：适用于活跃用户。

• 消费无利息，注册流程简单。

• 无 Gas 费用的跨链用户体验：由 BestPath 引擎驱动。

• 早期用户空投潜力。

缺点：

• 非美元交易最多收取 3% 外汇手续费。

• 返现等级和促销活动可能随时间调整。

• 部分功能仍在逐步推出：如多链信用和高级奖励机制等。

• 卡片配送和客户支持因地区而异。

6.KAST Card

KAST 是一款设计优雅、支持加密货币的生活方式卡，与 Solana 有着深厚的联系。用户可以充值稳定币（如 USDC 或 USDT），几分钟内即可获得虚拟卡，并通过 Apple Pay 或 Google Pay 在全球范围内使用。

优点：

• 快速设置：支持实体卡和虚拟卡选项。

• 支持多链代币：包括 USDC、USDT 和 USDe，兼容多种区块链网络。

• 移动支付集成：支持 Apple Pay 和 Google Pay。

• 全球适用：覆盖 150 多个国家（因监管限制，印度和中国除外）。

• 无每日交易限额：每日 ATM 提现额度高达 20,000 美元。

• SOL 质押集成：通过 KAST 验证者可获得高达 21% 的年化收益（APY），且无佣金，100% MEV 回馈。

• KAST 积分计划：每笔交易都可赚取积分，用于未来的空投和奖励。

缺点：

• 积分并非直接返现：其价值取决于未来的空投。

普通 KAST 卡：

• 标准版（K Card）： 免费，2025 年所有消费享 4% 奖励，并通过质押 SOL 赚取 KAST 积分。

• 高级版（X Card）： 每年 1,000 美元，8% 奖励，质押 SOL 可赚取双倍 KAST 积分，并配备高端金属卡。

• 限量版（创始人版）： 一次性支付 5,000 美元，享受 8% 奖励，VIP 礼宾服务，质押 SOL 可赚取双倍 KAST 积分，无需支付后续费用。

Solana 专属卡（增强版 SOL 质押福利）：

• Solana 标准卡： 免费，所有消费享 4% 奖励，质押 SOL 可赚取 KAST 积分，并获得 3.5%-7% APY。

• Solana Illuma（高级卡）： 每年 1,000 美元，所有消费享 8% 奖励，质押 SOL 可赚取双倍 KAST 积分，并获得 7%-14% APY。

• Solana Gold（金卡）： 每年 10,000 美元，所有消费享 12% 奖励，VIP 礼宾服务，质押 SOL 可赚取三倍 KAST 积分，并获得 14%-21% APY。

• Solana Solid Gold（纯金卡）： 仅限邀请，大部分福利与 Solana Gold 相同。

7.MetaMask Card

MetaMask Card 目前仍处于早期推广阶段，但凭借其完全自托管的特性脱颖而出。这张卡直接连接到您的 MetaMask 钱包，允许用户直接从钱包地址消费加密货币，同时在支付前始终保留对私钥的控制权。

该卡运行在 Linea 网络上，支持的代币包括 USDC、aUSDC、USDT 和 WETH。目前，它已在部分地区推出，包括欧洲、英国和部分拉丁美洲地区，计划未来实现全球上线。

持卡人可选择以下两种卡片选项：

1. 虚拟卡（Virtual Card）： 仅为虚拟卡，免费使用，用户可通过所有符合条件的交易赚取 1% 的 USDC 加密返现。单笔交易限额为 10,000 美元，日限额为 15,000 美元。

2. 金属卡（Metal Card）： 高端实体金属卡，提供专属福利，例如每年首笔 10,000 美元消费可享 3% 返现（之后为 1%），更高的消费和 ATM 提现限额，以及独家权益和特权。单笔交易限额为 20,000 美元，日限额为 30,000 美元。

优点：

• 支持多种代币： 全球范围支持六种代币——USDC、USDT、wETH、EURe、GBPe 和 aUSDC。对于美国用户，仅支持 USDC 和 aUSDC。

• 返现： 虚拟卡每笔消费返现 1%；金属卡每年首笔 10,000 美元消费返现 3%，之后为 1%。

• 免费 ATM 提现： 每月最高 1,200 美元，超过部分收取 2% 手续费。

• 无缝集成： 与 MetaMask 应用和 Linea Layer 2 区块链深度集成。

• 全球适用： 通过 Mastercard 网络运行，支持地区体验流畅。

• 消费奖励： 在 Linea 上消费可享 Linea Boosted Yield（基于 Aave 的收益）和 Linea Coinmunity Cashback。

• 移动支付集成： 支持 Apple Pay 和 Google Pay。

缺点：

• 仍处于试点阶段： 地区覆盖有限，其他地区用户需排队等待。

• 返现和奖励细节不明确： 应用规则不够一致。

• 需要管理钱包： 包括燃气费和代币转换操作。

• 法币功能较少： 相较于更偏向新型银行风格的加密卡片，法币便利性不足。

• 适用地区： 目前支持阿根廷、巴西、哥伦比亚、墨西哥、欧洲（不包括捷克、爱沙尼亚、拉脱维亚和立陶宛）以及英国。在美国，早期测试阶段已结束，但新一轮的发布仍在等待名单中。

8.Bleap

Bleap 专为那些希望简单消费加密货币的用户设计。它基于 Mastercard 网络运行，提供固定 2% 的 USDC 返现，无外汇费用或隐藏费用。用户可以在几分钟内设置虚拟卡，将其连接到 Apple Pay 或 Google Pay，并在欧洲像普通借记卡一样使用。

优点：

• 简单的返现机制： 所有消费享受 2% 的 USDC 返现。

• 高收益 DeFi 产品： 可使用市场上最佳的 DeFi 产品，数字美元（USD）、英镑（GBP）和欧元（EUR）持有年化收益高达 20%。

• 免费 ATM 提现： 每月可免费提现约 400 美元。

• 无外汇或转换费用： 在国外消费无需额外支付费用。

• 快速设置： 上手简单，轻松集成移动钱包。

• 兼容移动支付： 支持 Apple Pay 和 Google Pay。

缺点：

• 仅限欧洲地区使用。

• 返现额度有限： 与高收益卡相比，返现较为低调。

• 无银行级存款保护： 通过电子货币服务商运营。

• 功能有限： 除支付外的附加功能较少。

• 额外功能（如高收益金库）： 存在但对日常消费用户吸引力有限。

9.Avici

Avici 正在构建其所谓的“互联网原生新型银行”（internet-native neobank），旨在成为法币与加密货币之间的桥梁，同时确保用户对资金的完全掌控。用户可以将 USDC 存入智能合约，立即获取 Visa 卡，并在全球范围内消费。

该卡支持 Apple Pay 和 Google Pay，提供虚拟卡和实体卡选项，无隐藏费用或外汇费用。此外，Avici 还提供虚拟的美元（USD）和欧元（EUR）账户，方便用户在传统银行系统与加密货币之间轻松转移资金。

优点：

• 直接消费加密货币： 可在全球数百万 Visa 商户处直接使用加密货币。

• 无外汇加价或隐藏费用。

• 快速设置： 支持 Apple Pay 和 Google Pay。

• 资金安全： 资金锁定在用户自己的智能合约中，而非托管账户。

• 生态系统扩展： 即将推出借贷、法币入口和隐私工具等功能。

• 虚拟银行账户： 提供 USD 和 EUR 账户，支持法币充值并自动转换为钱包中的稳定币。

缺点：

• 奖励和返现机制尚未明确。

• 部分功能（如信用额度）仍在开发中。

• 区域支持和配送情况可能有所不同。

• 智能合约管理可能对初学者来说较具挑战性。

10.Swype by BrahmaFi

Swype 是由 BrahmaFi 推出的首款 DeFi 原生支付卡，专为日常加密货币用户设计，让您的资产持续为您创造收益。无需转换或充值稳定币，您可以直接基于链上抵押物进行消费。它将您的钱包连接到 Aave 或 Euler 等借贷协议，允许您在保持加密资产投资的同时进行借贷或消费。用户可以选择“借贷模式”（Borrow Mode），系统会为每笔消费借出 USDC，或选择“消费模式”（Spend Mode），使用已产生收益的稳定币。

优点：

• 无需出售加密资产即可消费，资产留在 DeFi 中并继续产生收益。

• 全球适用： 通过 Visa 网络运行，支持 Apple Pay 和 Google Pay。

• 基于以太坊 Layer 2： 运行于 Base 和 HyperEVM 等以太坊二层网络。

• 高级自动化功能： 每笔交易可触发自动收益或定投逻辑。

缺点：

• 费用： 每笔交易约收取 0.5% 执行费，非美元支付需支付 1% 外汇费。

• 借贷风险： 基于抵押物借贷存在清算风险。

• 不适合初学者： 需要对 DeFi 有一定的理解。

• 仍在逐步推广中： 存在地区和协议的限制。

总结

加密货币支付卡从早期的“充值即用”模式已经发展了很长一段路。如今，您可以消费带收益的 ETH、基于链上头寸借贷，或在不离开钱包的情况下为咖啡赚取返现。

每种选择适合不同的用户群体：EtherFi 和 BrahmaFi 面向 DeFi 深度用户，Tria 则处于中间位置，而 Bleap 则追求简单便捷。可以肯定的是，随着稳定币和加密货币的扩展，加密支付已经不再是梦想，而是逐渐融入日常生活的一部分。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，BitMEX 联合创始人 Arthur Hayes 在社交平台发文称，“没有任何事能阻止这列列车”，ZEC 价格或将上涨至 1 万美元。”

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据官方公告，请大家准备今天下午 20:00（UTC+8）领取币安 Alpha 空投。

持有至少 240 个币安 Alpha 积分的用户可申领代币空投。先到先得。直至空投池领取完毕或活动结束。具体详情将另行公布。

具体空投币种敬请关注币安官方渠道，及时获取活动最新动态。

撰文：深潮 TechFlow

10月30日，英伟达市值突破 5 万亿美元，超过了日本、德国等发达国家年度GDP总额。

从 1999 年上市时的 12美元，在考虑拆分后的折算情况下，26 年间英伟达创造了超8000倍回报。

英伟达，最让人羡慕的地方莫过于“不受周期限制”，一直作为底层基建，持续“收税”，无论你做什么，都离不开它。

作为GPU的缔造者，英伟达抓住了“PC 浪潮”的机遇，伴随着游戏市场的爆发，走进了千家万户；

接着，游戏业务疲软之际，加密牛市到来，英伟达显卡被广泛用于以太坊等加密货币“挖矿”，闷声发财；

随后，智能汽车产业崛起，它的车载芯片业务也迅速发展；

最后，ChatGPT 横空出世，英伟达摇身一变，成为AI军火商……

回顾英伟达的成长史，其也曾一次次在失败破产边缘徘徊，老黄（黄仁勋）曾如此呐喊：我渴望活下去的意志，超过几乎所有人想要杀死我的意志。

英伟达，GPU缔造者

显卡（GPU）的诞生要从 20 世纪 90 年代说起。

当时，硅谷的一些人提出了一个想法：可以通过专门处理声音的声卡和处理网络的网卡等功能特定的芯片，来减轻中央处理器（CPU）的工作负担。同样的道理，制造一块专门负责电脑图像输出的芯片，也就是显卡（Graphic Card），也是顺理成章的事情。例如，索尼在 1994 年底推出的游戏机 PlayStation，就使用了显卡来处理图像。

然而，当时显卡的技术路径有很多种选择。英伟达找到的突破点是通过并行计算来实现 3D 图形加速，特别是在游戏领域中进行应用。所谓并行计算，即将一个复杂的任务拆分成多个小任务，然后同时处理它们，提高计算效率。

1999 年，英伟达推出了一款名为 GeForce 的显卡。这款显卡专为游戏设计，主打“并行计算”，能够显著提升3D图形处理能力，从而提供更流畅、更逼真的游戏体验。

GeForce 的成功，使英伟达迅速崛起，成为显卡领域的领导者。

当时，并不仅仅只有英伟达在研究图形处理单元，但英伟达成功地将自己与“GPU 发明者”这个标签深度绑定起来。

英伟达当时的市场营销负责人 Dan Vivoli 用“graphics processing unit”（GPU）的概念来推广自家的芯片，他认为，英伟达主要反复强调自己是 GPU 发明者就能成为行业领导者。

后来的确如此，英伟达成为了GPU的代名词，英伟达依靠营销 GPU ，为自己开辟了一条新路。

英伟达，加密牛市大赢家

英伟达市值，从 2016 年的 140 亿美元涨到了 2018 年高点的 1750 亿美元，两年超过 10 倍的涨幅背后或许离不开加密货币挖矿热潮。

2017 年，加密货币迎来大牛市，吸引了大量矿工抢夺 GPU，GPU 变成了印钞机，全球显卡销量急剧增加，价格也水涨船高。

以矿工使用的英伟达 GTX 1060 型号显卡为例，2017 年 5 月之前的拿货价约为 1650 元一张，2017 年 6 月后就涨到了 2900 元左右。

英伟达成为了加密货币大牛市背后的大赢家，天降财富。

受益于加密挖矿潮，英伟达的 2018 财年全年收入创下了 97 亿美元的新高。黄仁勋对外表示，“我们的 GPU 支持着世界上最大规模的分布式超级计算，这就是它在加密货币领域大受欢迎的原因”。此外，英伟达还推出了专门面向挖矿定制的 GTX 1060 3GB 以及 P106、P104 专业矿卡。

2020 年，经过此前 2 年熊市，加密市场再次起航，比特币涨了 2 倍多，以太坊涨了 4 倍，英伟达再次成为“加密繁荣”的受益者。

英伟达闻风而动，积极参与矿业市场，推出了CMP 系列专业矿卡，这些卡去掉了图形处理功能，拥有更低的核心峰值电压和频率，以提高挖矿性能和效率。

2020 年底，英伟达发布了 RTX30 系显卡，其中入门级的 RTX3060 显卡的标价是 2499 元，RTX3090 显卡定价为 11999 元，而随着加密货币的涨势，RTX3060 售价高达 5499元，RTX3090 更是一路飙至 20000 元。

2021 年一季度财报公开后，英伟达首席财务官 Colette Kress 曾透露，英伟达加密芯片销售额高达 1.55 亿美元，用于“挖矿”的显卡占据第一季度总体销量的四分之一。

就在 2021 年，英伟达全年收入创下 269.1 亿美元的纪录，较上一财年增长 61%，市值一度突破 8000 亿美元。 然而，好景不长，2022 年 9 月，以太坊执行层、权益证明共识层完成合并，以太坊区块链网络机制由 PoW（工作量证明机制）转变为 PoS（权益证明机制），显卡挖矿时代逐渐终结。

这一定程度上也影响了英伟达的发展，2022 年三季度，英伟达营收、净利润双双出现下滑，季度收入仅为 59.31 亿美元，同比下降 17％，净利润仅为 6.8 亿美元，同比下降高达 72％。2022 年 11 月 23 日，英伟达股价报 165 美元/股，较去年最高点跌去近一半。

当时无论是《金融失败》等海外媒体，还是国内科技媒体，均看衰英伟达。

困顿之极，不料峰回路转，AI 与大模型的风吹了起来，英伟达再次站上风口。

英伟达，AI 军火商

2016 年 3 月，AlphaGO 击败了李世石，震撼人心，也引发了关于 AI 的讨论热潮。

一个月后，黄仁勋在 GTC China 大会上正式宣布，英伟达不再是一家半导体公司，而是一家人工智能计算公司。

2016 年 8 月，一个历史性时刻诞生，英伟达向刚成立的 OpenAI 捐赠了英伟达的第一台 AI 超级计算机 DGX-1，黄仁勋本人亲自将这台计算机送到了 OpenAI 的办公室，当时的董事长埃隆·马斯克用开箱刀打开了包裹。

黄仁勋留下了一句话：“为了计算和人类的未来，我捐出世界上第一台DGX-1。”

而后，OpenAI 通过英伟达的超级计算机训练出了风靡全球的 ChatGPT，英伟达后续更新的硬件产品 DGX H100 遭到市场疯抢，供不应求。

罗马并非一日建成，英伟达在 AI 行业的统治地位始于更早时期的积累。

英伟达的前首席科学家戴维·柯克（David Kirk）早就梦想着将 GPU 的 3D 绘图渲染算力通用化，不仅局限于游戏领域。

在戴维·柯克和黄仁勋的领导下，英伟达于 2007 年推出了革命性的 GPU 统一计算平台 CUDA，释放庞大的算力资源。

但在当时，CUDA 完全没有打动投资者，反而因为打造领先于时代的“超级计算”系统投入巨大，英伟达的利润受到大幅削减，华尔街为此嘘声一片。

一档风靡硅谷的热门播客《Acquired》的主持人 Ben Gilbert 对此评价：“他们当时瞄准的不是一个大市场，而是一个学术和科学计算的晦涩角落，但他们为此花了数十亿美元”。

来自外界的声音并没有影响黄仁勋，十几年坚持在 CUDA 上进行投入，让英伟达有了如今的地位。

黄仁勋将算力视为核心。无论是 AI、自动驾驶、元宇宙、机器人还是加密货币，英伟达都是利用庞大的算力寻找新的机会。

算力，英伟达永恒的武器。

三次失败

2023年，黄仁勋在台湾大学毕业典礼上致辞，他分享了三个失败的故事，向大学生们传授了英伟达成功的秘诀。

第一次失败，在破产边缘活了下来。

1994 年，Nvidia 的第一个客户是日本游戏公司 SEGA，他们为其游戏主机设计显卡。

但是在第二年，微软发布了 Windows 平台的图形接口 Direct3D，这一变动让 Nvidia 感到非常慌乱，因为与他们的设计存在冲突。

最终，Nvidia 选择中止与 SEGA 的合约，转而为 Windows 平台开发 GPU。这是一个冒险的决定，因为 SEGA 是他们唯一的客户，却被他们放弃了。Nvidia 的资金只能支持 6个月，如果在这段时间内无法推出新产品，他们将面临倒闭的风险。

幸运的是，在资金即将耗尽时，距离破产仅一个月的时候，Nvidia 设计出了 Riva 128 这款芯片，并取得了成功。到 1997 年底，Riva 128 的出货量超过了 100 万张，Nvidia 因此得以生存下来。

第二次失败，放弃短期利润，成就了未来的伟大。

2007 年，英伟达发布了 CUDA GPU 加速计算计划，愿景是让 CUD A成为一种编程模型，可以提升从科学计算和物理模拟到图像处理的各种应用。

创造一种新的计算模型非常困难，自 IBM System 360 推出以来，CPU 计算模型作为行业标准已经存在了长达 60 年时间。

CUDA 需要开发者重新编写应用程序，来展示 GPU 的好处；但要开发这样的程序，先要有一个庞大的用户群和一个庞大的需求来推动开发者去开发。

为了解决“先有鸡还是先有蛋”的问题，英伟达利用了他们已经有大量游戏玩家的 GForce 游戏显卡来建立用户群。但 CUDA 的附加成本非常高，导致英伟达的利润在多年间大幅下降，他们的市值一直在 10 亿美元的水平上下波动。

英伟达多年的低迷表现，也让股东对 CUDA 持怀疑态度。股东们更希望公司专注于提高盈利能力，但英伟达坚持了下来，相信加速计算的时机会到来。

黄仁勋创办了一个名为 GTC 的大会，在全球不知疲倦地推广 CUDA。最终，功夫不负有心人，一个个应用程序真的涌现了，包括 CT 重建、分子动力学、粒子物理学、流体动力学和图像处理等。

直到 2012 年，AI 研究人员发现了 CUDA 的潜力。著名 AI 专家 Alex Krizhevsky 在 GForce GTX 580 上训练出了 AlexNet，引发了人工智能的大爆炸。

第三次失败，英伟达退出手机芯片市场。

还记得雷军与黄仁勋的同台么？

2013 年时，在雷军的邀请下黄仁勋出席小米手机 3 发布会。

年少时就去到了美国的黄仁勋被雷军要求说中文，他说得并不利索，但也用中文自信地喊出：“英伟达的 GPU 是世界最棒的。”

当时，小米 3 旗舰版搭载了英伟达推出的 Tegra4 处理器的移动版，这也是该系列的绝唱。

当时，移动手机市场兴起，英伟达也进入了移动芯片市场，尽管整个手机市场都非常庞大，英伟达本可以为了市场份额而战，但他们做出了一个艰难的决定：放弃了这个市场。

黄仁勋表示，英伟达的使命是构建能普通计算机所不能的计算机，他们应该致力于实现这一愿景，做出独特的贡献。英伟达的战略撤退得到了回报。

人生建议：经历苦难，降低期待

2024 年，黄仁勋重返母校斯坦福大学，并在商学院进行演讲，分享了一些人生经验。

当主持人问黄仁勋，关于成功，有没有给斯坦福学生的建议？他回答道：“我希望各位有机会经历大量的痛苦和磨难。”

他提到自己最大的优点之一，就是“我的期望很低”。

黄仁勋表示，多数的斯坦福毕业生，对自己有很高的期望，但他们绝对值得拥有高期待，因为他们来自地球最好的大学之一，被同样不可思议的同辈环绕，拥有高期待是非常自然的事。

“对自己期望非常高的人，往往韧性（resilience）也低，”黄仁勋说，“不幸的是，韧性对带来成功至关重要。”

黄仁勋强调，“成功不是来自于智慧，而是来自于性格，而性格是经历苦难塑造出来的。”

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 HTX 行情数据显示，BTC 突破 111,000 美元，现报 111,039.00 美元，24 小时跌幅缩小至 1.98 %。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，币安宣布将于2025年11月5日0:00暂停THORChain（RUNE）网络的代币充值和提现服务，以支持其网络升级。

据悉，项目方计划在区块高度23,540,000进行升级，预计时间为2025年11月5日1:00。

作者：Liam，深潮 TechFlow

1.

英伟达市值突破 5 万亿美元，这是什么概念？

这一数字已经超过了德国、日本等发达国家一年的 GDP 总额。

如果你于 1999 年上市时以 发行价 12 美元入手 1 股并长期持有至今，在考虑拆股后的折算情况下，该投资大致增长了约 8280 倍。

可以这样说，英伟达不再是一家普通的上市公司，而是一个“数字国家”，它拥有自己的“能源系统”（数据中心）、“货币”（AI 算力）、“国民”（开发者和企业客户），以及“疆域”（生态系统）。

更可怕的是，目前英伟达的动态市盈率还是只有 58 倍，比很多 PE 动辄几百上千的科技股更显“便宜”。

在美股，前 10 大科技公司总市值超过 30 万亿美元，占整个美股的四成以上。换句话说，我们正在进入一个“寡头资本主义”的阶段么，财富、算力、数据都集中在少数几家公司手中。

这种超级公司的崛起是也是赛博时代的重要标志，英伟达的影响力甚至超越了许多国家政府。

2.

回想 2025 年初，当 DeepSeek 大火，网络上一片唱衰英伟达的声音，认为低成本 AI 模型会冲击英伟达的高端 GPU 需求。

如果那时趁着暴跌逆向买入，如今的收益超过 80%。

投资的真理常常简单，敢于走少数人走的路。

更深层看，DeepSeek 的成功并非威胁，而是 AI 需求的再次爆发，每一个新模型的诞生，都意味着新的 GPU 订单。

AI 创新越多，英伟达越强。

3.

5 万亿美元的市值，这个时候很难把英伟达当作是一家单纯的芯片公司，而是 AI 时代最大的“基础设施”。

从 GPU 硬件到 CUDA 软件生态，从单一芯片到完整数据中心解决方案，英伟达构建起了新工业革命的发动机。如果说微软谷歌掌握着应用层入口，苹果掌握着消费端体验，那么英伟达就掌握着算力的底层基础。

这让人想起工业革命时期的电力公司，当电力成为工业社会的基础能源时，电力公司便拥有了超越传统制造业的战略地位，现在，AI 革命正在重演这一历史，算力公司崛起为新时代的“电力公司”。

4.

英伟达的真正护城河不在于硬件制造，而在于软件生态的垄断。

CUDA 平台就像 AI 时代的 Windows 操作系统，一旦开发者习惯了这套工具链，转换成本就变得极其昂贵。

从 TensorRT 到 DGX Cloud，英伟达构建了一个完整的软硬件协同系统。OpenAI、Anthropic、Meta、Google 等所有主流 AI 公司都依赖英伟达的基础设施。这种依赖关系形成了强大的网络效应：用户越多，生态越强；生态越强，用户黏性越高。

超额利润，来自垄断；垄断，源自生态闭环。

5.

一个讽刺的现象，当代牛马最大的敌人或许就是英伟达。

本周二，美国电商巨头亚马逊宣布裁员 3 万人以削减开支，与此同时，亚马逊也在疯狂购买英伟达显卡 H200。

AI 正淘汰着成千上万的普通岗位。

对于硅谷打工人而言，一个对冲方式，就是买进英伟达。

残酷，且现实。

6.

英伟达的成长史，也是一部科技叙事的演化史。

它最早只是做游戏 GPU，但当游戏市场增长放缓、显卡滞销时，命运总会给它送来新的“白衣天使”。

第一次，是加密货币。

2017 年的 ETH 牛市，让可以用于挖矿的“GPU 显卡”成为稀缺商品，矿场的轰鸣声带来了英伟达财报的复苏。

2018 财年，英伟达全年收入创下了 97 亿美元的新高。黄仁勋对外表示，“我们的 GPU 支持着世界上最大规模的分布式超级计算，这就是它在加密货币领域大受欢迎的原因”。

此外，英伟达还推出了专门面向挖矿定制的 GTX 1060 3GB 以及 P106、P104 专业矿卡。

第二次，是 AI。OpenAI 点燃的 AI 浪潮让英伟达成为最大赢家。

从游戏到挖矿再到 AI 训练，看似不同的应用场景，底层逻辑却惊人一致——对算力的渴求。英伟达敏锐地捕捉到了这一本质：无论科技如何变迁，算力永远是数字世界的基础货币。

7.

遗憾的说一句，小编人生中买的第一只美股，就是在 2021 年买入英伟达。

一个美好的开头，却没有一个值得炫耀的结尾，我后来早早卖了。

但是我不后悔这个决定，因为我深知那不是真正属于我的机会。当时的购买更多是偶然，而非基于深入研究的理性判断。

偶然的邂逅并不等同于真正的投资机会。真正的机会需要深度认知、长期坚持和逆向思维的结合。

什么才是真正的错过？是你花费了大量时间和精力去研究，投入了巨额资金，却依然没有获得收益。

那些在英伟达身上获得巨额回报的投资者，靠的不是运气，而是对技术趋势的深刻洞察和对人性弱点的客服。

向他们致敬。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据官方公告，币安 Alpha 成为首个上线以下项目的平台：

10 月 31 日 Nubila Network (NB)空投；

11 月 1 日 Marina Protocol (BAY) 空投；

11 月 1 日 Audiera (BEAT) 空投； 符合条件的用户可于 Alpha 交易开放后，前往 Alpha 活动页面使用币安 Alpha 积分领取空投。具体详情将另行公布。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据链上分析师余烬（@EmberCN）监测，某鲸鱼在 15 分钟前将 1 万枚 ETH（价值 3911 万美元）转入币安交易所。

据悉，该批 ETH 系该鲸鱼 2 个月前从 OKX 提取，当时价值 4663 万美元，目前浮亏 752 万美元。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，CZ 在社交媒体发文表示，“从来没“出售”过（除了消费的时候用的BNB）。

另外，我的BNB不是分来的，是我用自己的钱买的，早期的时候。”

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据链上分析平台 Lookonchain 监测，以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 再次出售其免费获得的 meme 币，此次套现 14,216 USDC。

撰文：Becca Bratcher，福布斯

编译：Saoirse，Foresight News

从数十亿美元的黑客攻击到总统级别的 Meme 币发行，2025 年对加密货币领域而言，是与政治和权力陷入棘手纠葛、既充满忧虑又极具启示性的一年。随着 2025 年第四季度拉开帷幕，有五个时刻尤为突出 —— 它们深刻展现了加密货币行业如何不断试探公众信任与监管容忍的边界。

1 月：特朗普 Meme 币首次亮相

2025 年伊始，美国候任总统的一场意外举动引发关注。

就在就职典礼前几小时，唐纳德・特朗普推出了官方 Meme 币 TRUMP。该代币首发价约 1 美元，一度飙升至 70 美元以上，随后又迅速暴跌。不久后，第一夫人梅拉尼娅・特朗普也推出了个人代币 MELANIA，其价格波动趋势与 TRUMP 如出一辙。截至目前，TRUMP 代币交易价格维持在 7 美元左右，而 MELANIA 则在 0.13 美元上下徘徊。

这些代币被宣传为「庆祝性数字收藏品」，但一经推出便引发关于伦理与合法性的质疑。此前特朗普对加密货币始终持不屑态度，如今却重新定位为行业「支持者」—— 他积极争取加密货币领域不断壮大的选民群体，并承诺将美国打造成全球数字资产中心。与此同时，其家族企业「World Liberty Financial」也扩大了在加密货币领域的业务版图。

短短几小时内，这两种 Meme 币的总市值便接近 110 亿美元，原本一场单纯的政治品牌宣传活动，就此演变为 2025 年加密货币行业的首个重大争议事件。

2 月：史上最大规模金融盗窃案

仅一个月后，公众对加密货币安全性的信任便遭受沉重打击。

总部位于迪拜的加密货币交易所 Bybit 披露，黑客从其一个离线冷钱包中窃取了约 15 亿美元的 ETH。这一史无前例的安全漏洞令投资者陷入恐慌，随后区块链分析公司 Elliptic 证实，此案是数字金融与传统金融领域有记录以来规模最大的单笔盗窃案。

Bybit 交易所（图片插画：托马斯・富勒 / SOPA Images/LightRocket 供图，经盖蒂图片社授权）

后续调查显示，此次数据泄露与一个由朝鲜政府支持的黑客组织有关。这一发现让原本可能被归为「常规交易所安全漏洞」的事件，瞬间增添了地缘政治层面的严重性。

5 月：美国总统奖励 TRUMP Meme 币顶级买家

5 月，一则消息引发 TRUMP Meme 币交易量出现「规模虽小但意义重大」的激增 —— 特朗普总统宣布，仅邀请 TRUMP 代币的顶级持有者，出席在其私人高尔夫俱乐部举办的正装晚宴。这种「专属付费参与」模式，实际上将代币转化为一种「竞价工具」：任何持有足够数量代币的人，都能通过这一方式获得与总统私下接触的机会。

晚宴参与者包括波场创始人孙宇晨，他此前向 TRUMP 代币投资超 1800 万美元，且曾面临美国 SEC 的指控（后指控暂停）。

这一事件引发双重争议：场外有抗议者集会抗议，场内则受到美国国会的密切审视。尽管白宫坚称特朗普的资产已交由「盲信管理」（即资产交由第三方管理，本人不直接干预），但区块链链上分析显示，与特朗普相关的实体控制着该代币剩余供应量的约 80%，且已通过代币交易赚取超 3.2 亿美元手续费。

美国众议院议员 Adam Smith 和 Sean Casten 牵头，联合 35 名众议院民主党人致信司法部，要求调查特朗普的这一行为：向 TRUMP 代币顶级投资者提供「共进晚餐」机会，是否构成贿赂，或是否违反美国宪法中的「外国薪酬条款」（该条款禁止联邦官员接受外国政府或个人的未经授权薪酬）。

他们在信中指出，这一事件「为外国势力干预美国政策决策打开了大门，可能构成腐败，并涉嫌违反薪酬条款。这只是特朗普总统无视道德准则、加剧利益冲突、利用职权中饱私囊的最新例证。」

10 月：「10.11」事件

时间快进到 10 月：区块链分析师发现，一名匿名交易者在特朗普总统宣布对中国加征新关税的几分钟前，突然做空比特币与以太坊。而特朗普的加税声明，直接引发了加密货币历史上规模最大的「清算瀑布」（即大量杠杆仓位因价格暴跌被强制平仓，进一步加剧价格下跌的连锁反应）。

据报道，在市场趋于稳定前，这名匿名交易者已从中获利 1.6 亿美元。包括评论机构「科比西信函」（The Kobeissi Letter）在内的观察人士公开质疑：「是不是有人提前知晓了加税消息？」

目前尚无直接证据证明存在「内幕信息泄露」，但这一事件再次引发公众对数字资产市场的担忧 —— 信息不对称问题与政治影响力对市场的干预，可能远比想象中更严重。

10 月：一场「有利可图」的赦免

仅几周后，又一场争议爆发：特朗普总统赦免了币安创始人赵长鹏。

赵长鹏曾在 2023 年承认「反洗钱违规」罪名，入狱服刑 4 个月；币安交易所自身也为此支付了超 40 亿美元罚款。

2024 年 4 月 30 日，币安前首席执行官赵长鹏离开美国华盛顿州西雅图联邦法院。全球最大加密货币交易所币安的创始人兼前首席执行官赵长鹏，因承认违反反洗钱法，当日被判处 4 个月监禁。（图片：贾森・雷德蒙德 / 法新社 供图，经盖蒂图片社授权）

此次赦免不仅消除了赵长鹏的犯罪记录，还为他重返加密货币行业扫清了障碍。白宫对此解释称，此举是为了纠正「拜登政府时期的监管过度问题」。

但英国广播公司（BBC）的报道进一步加剧了争议：赵长鹏旗下公司曾与「特朗普家族加密货币项目相关的企业」合作。这一关联让公众对「赦免背后存在利益交换」的疑虑大幅升温。

客观而言，此次赦免进一步巩固了本届美国政府与数字资产行业的「结盟关系」，同时也引发更深层次的追问：政治影响力究竟会在多大程度上左右监管结果？

结语：加密货币领域的又一个「寻常年份」

这五个事件共同让 2025 年成为加密货币行业又一个「头条之年」。尽管争议依旧不断，但相较历史而言，这一年远非该行业「最糟糕的时期」。

1 月的 Meme 币亮相模糊了「炒作」与「治理」的边界；2 月的 Bybit 黑客事件暴露了即便最受信任的系统也存在漏洞；5 月的晚宴将「代币持有」转化为「政治门路」；10 月的交易丑闻揭示了「投机」与「时机把控」对整个市场的操控力；而同月的总统赦免，则让 2025 年成为加密货币行业「合法性与伦理边界反复受挑战」的一年。

加密货币领域的每一年，都会伴随着新的创新、挑战、突破与争议 ——2025 年也不例外。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据官方社媒消息，全球首个中文去中心化合约交易平台孙悟空将于今日20时（UTC+8）举办“孙悟空72辩：孙悟空资沉破亿！加密货币的下个时代属于去中心化市场吗？”主题直播。届时，Alan Sun、小五、高山仰止、CrazyoxAI、DaDa、峥嵘说等加密KOL将受邀出席，深入探讨去中心化合约交易的发展潜力、以及去中心化市场能否引领下一轮加密周期等核心议题。

预约直播：

https://x.com/i/spaces/1YqKDNjlpgAJV/peek

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 HTX 行情数据显示，BTC 突破 110,000 美元，现报 110,018.00 美元，24 小时跌幅缩小至 2.70 %。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 Decrypt 报道，泰国警方逮捕了中国籍男子 Liang Ai-Bing，其涉嫌参与价值 1400 万美元的加密货币庞氏骗局。该案件与已倒闭的平台 FINTOCH 有关，该平台承诺每日 1% 的回报率，并虚假声称获得摩根士丹利支持。

据悉，FINTOCH 于 2022 年 12 月至 2023 年 5 月期间运营，由五人团队操作。该平台甚至使用演员 Mike Provenzano 的照片作为虚假首席执行官 “Bob Lambert” 的头像。链上分析师 ZachXBT 追踪发现，该项目在 2023 年 5 月退出骗局前，通过 Tron 和以太坊网络卷走了 3160 万 USDT。

警方在曼谷 Wang Thonglang 区的高档住宅中逮捕了 Liang，并发现非法枪支。目前泰国当局正在协调将其引渡回中国受审。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 YZi Labs 披露，该机构宣布领投人工智能教育代理平台 VideoTutor 1100 万美元种子轮融资，这是 YZi Labs 今年扩大投资范围后的首笔人工智能软件投资。本轮融资还有字节跳动关联基金金秋基金、百度风投、Amino Capital、BridgeOne Capital 等参与。

VideoTutor 由 20 岁连续创业者 Kai Zhao 创立，该平台能够将任何问题转化为个性化动画教学视频。平台于 2025 年 5 月推出，前 10 天内吸引超过 2 万用户并生成超过 2 万个视频，目前已收到来自全球教育机构和学习平台的 1000 多个应用程序接口集成请求。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 Theblock 报道，IQ 与 Frax 宣布推出 KRWQ，这是首个在 Coinbase 以太坊二层网络 Base 上发行的韩元锚定稳定币。

IQ 首席执行官 Navin Vethanayagam 表示：”KRWQ 填补了市场的关键空白，此前从未有可信的韩元稳定币大规模推出。”

值得注意的是，KRWQ 目前尚未向韩国居民提供服务，因为当地稳定币监管规则仍在制定中。该稳定币的铸造和赎回仅限于交易所、做市商和机构合作伙伴等合格对手方。

 

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，由Bybit孵化、部署于Solana的新锐DEX项目Byreal今日公布最新运营数据：平台全量开放30天内，日均交易量增长78%，24小时手续费增长161%，并成功跻身DefiLlama Solana生态协议排行榜前十，平台每日交易量已突破5000万美元大关。

根据DefiLlama最新数据，Byreal在竞争激烈的Solana生态中表现卓越：手续费排名高居第7，现货交易量位列第8，收入排名第11。

生态扩展方面，Byreal已与40余家合作伙伴建立合作关系，支持40多种资产交易，覆盖RWA、AI、DeFi、钱包、基建、聚合器等多个关键赛道。

产品方面，Byreal 推出 Copy-Farming 产品 Real Farmer 和流动性质押代币 bbSOL ，后者已获得美国联邦监管加密银行 Anchorage Digital 托管。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 CNBC 报道，美国总统特朗普表示已与中国就稀土和关键矿物达成为期一年的协议，并将对华芬太尼关税削减一半至 10%。两国领导人在韩国釜山举行了六年来首次会晤，会谈持续 1 小时 40 分钟。

特朗普在离开韩国时告诉记者，此次会议”令人惊叹”，”做出了很多决定”。他表示”稀土问题已经解决”，这是一项每年重新谈判的一年期协议。对华出口关税也将从 57% 降至 47%。特朗普还透露将于 4 月访华。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 Cryptorover 消息，特朗普表示，将于2026年4月访问中国。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据金十数据报道，现货黄金日内涨幅达1.00%，现报3968.29美元/盎司。

整理 & 编译：深潮TechFlow

嘉宾：Peter Schiff，美国股票经纪人、财经评论员

主持人：Michael Jerome

播客源：threadguy

原标题：Peter Schiff: Gold vs Bitcoin, Market Crashes, US Dollar Crisis and More | TG Podcast

播出日期：2025年10月23日

要点总结

Peter Schiff，华尔街最著名的”黄金死忠”、奥地利经济学派的坚定信徒，也是加密货币社区最具争议的“反对派代言人”。在比特币从几美分涨到10万美元的15年里，他始终如一地唱空，成为了加密世界最著名的”反向指标”。

2025年10月，他甚至推出了自己的代币化黄金产品，试图用区块链技术改造黄金。这一举动立即引发了币安创始人 CZ 的公开质疑，双方约定在迪拜进行一场“黄金 vs 比特币”的世纪辩论。

在这期播客中，Schiff 再次阐述了他对比特币、黄金以及货币未来的看法。无论你是否认同他的观点，这位”加密世界的异见者”的逻辑和论据，都值得每一位投资者认真思考。以下是播客的完整文字稿。

精彩观点摘要

• 比特币支持者对黄金的误解主要源于对比特币的辩护，因为比特币本身并没有任何内在价值。你拿着比特币，其实什么也做不了。

• 我依然认为比特币最终会归零。我并不觉得我的预测是错的，真正的错误在于，我低估了公众对它的盲目信任，以及那些推广比特币的人的营销能力。

• 这次的核心问题不再是抵押贷款或次贷，而是美国国债的主权债务危机。换句话说，这次危机的关键在于，全球对美国政府偿还主权债务的能力失去了信心。

• 各国央行已经开始悄悄减少美元储备，转而增加黄金储备。我认为未来黄金将重新成为全球主要的储备资产。

• 如果你的观众中有加密货币爱好者，我的建议是：赶快买些黄金和白银。

• 加密货币市场是一个巨大的泡沫，早期进入市场的人通过高价卖给后来者获利，而最终接盘的人可能会遭受巨大损失。

• 没有任何泡沫可以永远持续下去。比特币本质上没有内在价值，它的价格完全依赖于投机者的涌入。

比特币支持者对黄金的误解

主持人: 作为比特币的批评者，你认为比特币支持者对黄金最大的误解是什么？

Peter:

他们对黄金的误解主要源于对比特币的辩护，因为比特币本身并没有任何内在价值。你拿着比特币，其实什么也做不了。你可以把它转给别人，但他们也同样无法用它做任何实际的事情。

他们把黄金看成一种“毫无价值的石头”，认为它的价值只是因为人们主观上觉得它值钱，但他们忽略了黄金确实有内在价值，这也是它能成为货币的原因。

比特币的设计确实模仿了黄金的一些关键特性，比如可替代性、耐用性、可分割性和便携性。这些特性让黄金在历史上成为比其他商品更适合作为货币的选择。但问题在于，比特币缺乏黄金的内在价值。没有价值的东西，即使具备这些特性，也无法成为真正的储值手段。

黄金是周期表上最有用的金属之一，即使经过数百年，黄金仍能保持其物理和化学特性，这也是它能作为储值手段的原因。而比特币没有任何实际用途，也无法储存价值。尽管它具备一些有趣的技术特性，但这些特性并不稀缺，其他数千种加密货币也能提供类似功能，而且加密货币的数量理论上没有上限，这进一步削弱了它们的稀缺性。

加密货币市场是一个巨大的泡沫，早期进入市场的人通过高价卖给后来者获利，而最终接盘的人可能会遭受巨大损失。这种动态注定让泡沫破裂，而大部分投资者将成为牺牲品。

为什么比特币最终会归零

主持人: 在 2017 年时，你曾经预测比特币会归零，但如今它的价格却达到了新的高度。你觉得当时的预测是否有误？

Peter:

我依然认为比特币最终会归零。我并不觉得我的预测是错的，真正的错误在于，我低估了公众对它的盲目信任，以及那些推广比特币的人的营销能力。不得不承认，那些早期进入比特币市场的人确实非常擅长包装和宣传这个概念，让人们相信比特币是值得投资的。他们的目标很明确，就是吸引更多人购买他们手中的比特币，从而推高价格，方便他们自己抛售，这其实就是一个典型的“拉高出货”的操作。

最近几年，这种情况已经发生了很多次。比如比特币 ETF 的推出，以及特朗普当选美国总统。我认为，加密货币行业在特朗普当选的过程中起到了一定作用，因为他们希望通过这种政治环境推高比特币和其他加密货币的价格。事实证明，这些早期投资者确实通过这种方式赚取了巨额利润。但也正因为如此，比特币的价格在达到高点后，基本上就停滞不前了。

如果我们用黄金来衡量，比特币的价值是在下降的。比特币的价格从高点已经下跌了大约 30%。用黄金计价的话，它曾经达到 126,000，现在大概只有 108,000。从这个角度看，比特币实际上正处于一个“熊市”中。

黄金的崛起与即将到来的货币重置

主持人: 今年黄金的表现非常亮眼，创下自 1979 年以来的最佳记录。你能为我们的观众，尤其是年轻观众，解释一下黄金为何表现如此出色吗？背后有哪些推动因素？

Peter:

如果你的观众中有加密货币爱好者，我的建议是：赶快买些黄金和白银。

黄金今年表现优异，是因为当前的经济环境和 1970 年代非常相似。当时，我们面临经济滞胀（经济停滞伴随高通胀），同时也经历了一次全球货币体系的重大变化。1971 年，美国总统尼克松宣布美元脱离金本位制度。在此之前，美元与黄金挂钩，美元不仅由黄金支撑，还可以直接兑换成黄金。因此，当时全球的货币体系实际上是基于黄金运转的，尽管表面上是以美元为核心。

现在，我们正在经历类似的货币体系调整。全球开始逐渐摆脱对美元的依赖。事实上，早在 1970 年代，这种转变就应该发生，但由于美元仍占据主导地位，这一进程被延缓了。然而，近年来，由于美国的预算赤字、贸易赤字以及频繁使用经济制裁等行为，越来越多的国家对美元体系感到不满。各国央行已经开始悄悄减少美元储备，转而增加黄金储备。

我认为未来黄金将重新成为全球主要的储备资产。虽然这不一定意味着回归金本位（即货币直接与黄金挂钩），但各国央行可能会更多地持有黄金，而不是美元、欧元或英镑。黄金将成为各国央行用来维持货币价值的核心资产。

对于美国来说，这将是一个巨大的转变。我们将无法再通过印钞来购买我们无法生产的商品，也不能再通过借贷来维持高消费水平。这意味着美国的生活成本将显著上升，借贷成本也会大幅增加。同时，资产价格（如股票和房地产）将以实际价值显著下降。虽然从名义上看，这些资产可能没有太大变化，但如果用黄金计价，它们的价值已经大幅缩水。例如，自 1999 年以来，道琼斯指数虽然在美元计价下增长了四倍，但相对于黄金却下跌了超过 70%。

资产正在失去价值，但这种情况将继续并加速，因为世界真的正式从美元标准回归到金本位。

Peter 预测的比2008年更严重的金融危机

主持人: 你提到即将到来的金融危机将比 2008 年的次贷危机更加严重。这具体意味着什么？这场危机会如何发生，会以什么形式呈现？又有哪些迹象表明它即将到来？

Peter:

首先，我们需要回顾一下 2008 年的危机。那次危机的核心是债务问题，最初爆发于次级抵押贷款市场，然后逐渐蔓延至金融机构和保险公司。幸运的是，美国政府当时通过大规模救助和刺激政策，避免了更严重的后果。如果没有这些措施，危机的影响会更加剧烈。虽然这些救助在短期内缓解了问题，但也只是将问题推迟到了未来。

而即将到来的危机与 2008 年完全不同。这次的核心问题不再是抵押贷款或次贷，而是美国国债的主权债务危机。换句话说，这次危机的关键在于，全球对美国政府偿还主权债务的能力失去了信心。

这次危机不仅仅是主权债务危机，还是一场货币危机。它的影响将远超 2008 年，因为它直接冲击了美元的信用——而美元是全球金融体系的基石。如果全球投资者不再信任美元，也不再愿意购买美国国债，那么美国政府将失去救助能力。美联储也无能为力，因为在 2008 年，美联储可以通过发行美元或国债来替换那些“坏账”，但现在全球对美元和国债的信心正在瓦解。

更糟糕的是，这种危机会导致美元大幅贬值，通货膨胀急剧上升，而政府却无法采取有效措施来应对。因为如果再通过印钞来解决问题，只会进一步推高通胀，加速美元的贬值，最终形成恶性循环。

我们已经陷入了一个两难的局面。过去几十年里，政府一直试图通过短期措施来避免痛苦，但这只会让问题越积越多。现在，解决这些问题的代价比以往任何时候都要高昂，而这场危机的影响也将比 2008 年更加深远。

美国主权债务崩溃将如何展开

主持人: 当事情开始恶化时，具体会是什么样的场景？你认为危机的第一个明显迹象是什么？

Peter:

我认为黄金价格的走势是一个很好的预警信号。比如，上周黄金价格一度接近 4400 美元，随后回落到 4000 美元左右。尽管如此，这个价格仍然是两年前的两倍。

回顾历史，1980 年左右，全球对美元失去了信心，开始抛售美元。当时，我们采取了两项关键措施来恢复信任。首先，美联储主席保罗·沃尔克允许短期利率飙升至 20%，向投资者传递了一个明确的信息：“如果你愿意持有美元，我们会给你 20% 的利息作为回报。”这在当时是一个非常诱人的条件，因为通货膨胀率最高也只有 10% 到 12%。其次，里根政府通过削减税收和推动经济改革，进一步稳定了市场信心。

然而，现在的情况完全不同。首先，当前的领导层与当时的决策者截然不同。即使保罗·沃尔克本人回到今天的美联储，他也无法实施类似的政策。原因很简单：我们已经无法承受如此高的利率。当前美国的国债总额已达到 38 万亿美元，而 1980 年时国债还不到 1 万亿美元。

更糟糕的是，今天的大量债务是通过短期融资完成的。我们约三分之一的国债将在一年内到期，而全部国债的平均到期时间只有四到五年。如果利率上升到 10%，仅利息支出就会高达 4 万亿美元，而美国每年的税收收入才约 5 万亿美元。这种情况下，政府将无力支付利息，更遑论偿还本金。

大多数国家债务通常通过长期债券融资，因此即使利率上升到 20%，也不会立即对预算造成重大影响，因为这些债务在较低利率下已经锁定，并且在未来 10、20 或 30 年内才会到期。然而，美国目前的情况不同。我们约有三分之一的国家债务将在一年内到期，而整个 38 万亿美元债务的平均到期时间仅为四到五年，属于短期债务。

如果利率上升到 10%，美国政府将面临巨大的财政压力。仅债务利息支出就可能高达 4 万亿美元，而我们当前的税收收入总额也不过 5 万亿美元。如此高的利息支出将使政府难以维持正常运转。同时，高利率会导致企业和家庭破产潮，失业率急剧上升，税收收入大幅下降，预算赤字进一步扩大。

因此，美国政府陷入了两难境地：一方面，若提高利率以遏制通货膨胀，经济可能因高利率而崩溃；另一方面，若不提高利率，通货膨胀将失控，最终导致超级通货膨胀或货币危机。无论哪种情况，美国都缺乏有效应对的能力。

为了避免最糟糕的情况，美国可能不得不选择部分违约。例如，政府可能会宣布无法偿还全部 40 万亿美元的债务，只能按照一定比例偿还债权人。这种做法虽然会对信用体系造成巨大冲击，但可能是避免全面崩溃的唯一选择。

此外，美国需要采取更高的利率政策来解决根本问题。几十年来，美国的利率水平一直过低，导致储蓄不足，消费过度。这种模式使得美国严重依赖进口商品，并积累了巨额贸易赤字。要改变这一现状，必须通过提高利率促进储蓄，用储蓄资金投资制造业，恢复国内生产能力。

然而，这并非易事。几十年来，美国的制造业基础、供应链和技术工人储备都在不断流失。如果美元失去储备货币的地位，其他国家将不再愿意接受美元作为支付手段，美国将不得不依赖本国制造业。但目前，美国既缺乏足够的工厂和基础设施，也缺少受过良好培训的工人。这些条件在几十年前曾经具备，但如今已不复存在。

Peter 应对美元崩溃的生存计划

主持人: 假设你的理论成立，我们应该如何应对？对于年轻的中产阶级，你有什么建议？

Peter:

年轻是最大的资产，因为即使犯错，你也有时间去弥补并从中学习，但年轻也容易犯错，比如现在很多年轻人把钱投到比特币或其他加密货币上。但即使你因此亏损，也能从中吸取教训，并在未来避免类似的错误，而对于年长者来说，他们可能没有时间去弥补这样的损失。

比特币的价格确实上涨过。但如果最终比特币崩盘，跌到零，那就证明我的观点是正确的——比特币本质上是一个庞氏骗局。即使有人在低点买入并在高点卖出赚了钱，但大多数人无法做到这一点。如果比特币从 5000 美元涨到 10 万美元再跌到 1000 美元，很多人会在高点被套牢，最终损失惨重。

我一直认为比特币无法实现它承诺的价值，最终会失败。

主持人: 那么，如果你的预测成真，你的生存计划是什么？比如金价涨到 1 万美元、1.5 万美元甚至 2 万美元时，你会建议人们完全投资黄金吗？如果不能持有美元，我们该怎么办？

Peter:

对于像我这样有一定资产积累的人，我建议将 5% 到 20% 的资金投资于黄金。此外，我也看好能够提供分红的优质股票，尤其是那些能在全球范围内提供通胀调整回报的企业股票，这些投资可以帮助应对美元贬值的影响。

对于年轻人或储蓄有限的人，我建议购买一些实物黄金或银币。银币价格较低，对普通人来说更容易入手。比如用 5000 到 1 万美元购入实物银币，是一个不错的保值选择。

此外，我建议大家囤积一些不易腐烂的日用品，比如食品、牙膏等。提前购买未来半年到两年内需要的物品，不仅可以规避价格上涨，还能避免因供应短缺而陷入困境。比如，如果牙膏现在是 5 美元，而一年后涨到 10 美元，那么提前购买相当于获得了 100% 的回报。

当美元贬值导致物价飞涨时，政府可能会实施价格管制，这会进一步引发商品短缺。商家可能因价格受限而不愿出售商品，甚至出现黑市交易。因此，提前囤货可以避免被迫以高价在黑市购买。

即使没有价格管制，美元贬值仍会推高物价。但如果你持有银币或黄金，实际购买力反而会提高，因为这些贵金属的价值通常能抵消货币贬值的影响。

至于比特币，我认为它无法像黄金或白银那样对抗通胀。相反，比特币的价格可能会在美元贬值时进一步下跌。因此，依赖比特币购买商品可能需要支付更多比特币，这与很多人对它的预期相反。

为什么人们忽视了 Peter 的警告

主持人: 你在 2006 年预测金融危机时，为什么当时那么多人，都忽视了你的警告？

Peter:

这主要是群体思维的结果。当大多数人都持有相同的观点时，他们会对任何与之相悖的意见视而不见。这种现象在心理学上被称为认知失调。当人们的信仰或行为受到挑战时，他们会本能地排斥这些信息，因为接受它们可能意味着改变自己的生活方式或承认自己的错误。对于当时的许多人来说，承认金融危机即将到来会威胁到他们的世界观和生计，因此他们选择无视我的警告。

在比特币社区中，我也看到了同样的认知失调。比特币的支持者们已经全身心投入其中，他们认为我只是一个不懂新事物的“老古董”。无论我如何解释比特币的风险，他们都选择忽略。他们甚至将比特币视为一种信仰，宣扬“永远不要卖出你的比特币”。实际上，这种说法更多是为了吸引新买家，以维持价格上涨。

主持人: 但你对比特币的批评已经持续了十多年，而比特币的泡沫似乎还没有破裂。

Peter:

比特币泡沫持续的时间比当年的住房泡沫要长得多。我对比特币的批评甚至比对抵押贷款和住房市场的批评更早开始。然而，由于比特币的泡沫规模过于庞大，很多人误以为我这次一定是错的，因为他们认为如果是泡沫，它早就该破裂了。

比特币社区在吸引华尔街方面确实很成功。通过引入 ETF，他们让更多机构投资者进入市场，这无疑延长了泡沫的寿命。此外，比特币支持者还通过融资和杠杆手段推高了价格，甚至成功吸引了特朗普家族的参与，获得了总统的支持。这些因素都让比特币的泡沫显得更加坚不可摧。

但没有任何泡沫可以永远持续下去。比特币本质上没有内在价值，它的价格完全依赖于投机者的涌入。只有不断有新买家愿意以更高的价格接盘，泡沫才能维持。但最终，新买家的数量总会耗尽，泡沫也会随之破裂。

事实上，崩溃的迹象已经显现。例如，温克莱沃斯兄弟创办的公司 Gemini 在上市一个月后股价就暴跌了 60%。特朗普家族的公司 Donald Trump Media 自 10 月以来也下跌了 70%。

Peter 如何交易2008年的危机

主持人: 让我们聊聊 2008 年的金融危机，你是如何交易的？从中能得出哪些教训？

Peter:

我在 2008 年其实损失惨重，让我赚钱的是 2007 年的次贷空头，但那笔交易在 2007 年就结束了。我持有大量黄金和外国股票，但在 2008 年，它们的跌幅甚至超过了美国股市。不过，这些资产在 2009 年迅速反弹，我也因此弥补了不少损失。

当时，我更关注的是美元危机。我在第一本书《Crash Proof》中提到，金融危机后，政府会通过印钞（即量化宽松）来应对经济问题。我预测这会导致美元贬值和债券市场危机，同时推动黄金价格上涨。然而，我的判断错在时机上，虽然黄金一度涨到 1900 美元，但随后又回落，美元也经历了短暂反弹。

我们能够膨胀出一个比2008年更大的泡沫。实际上，我称之为“万物泡沫”。我们在股票、房地产、债券和加密货币中都有巨大的泡沫。美联储能够操纵这一切，并将问题推迟了比我预想的更久。我在我最新的书中提到，金融危机的崩溃并不是我担心的真正崩溃。我警告过金融危机，但我真正担心的是美元和债券市场的崩溃，那一切还没有发生。

主持人: 你认为现在即将发生吗？

Peter:

我认为很近了。黄金的再度上涨是一个重要信号，就像在2007年次贷市场崩溃时一样，这告诉我我对金融危机的看法是正确的，但当时很多人对此视而不见。

很多人将黄金上涨视为投机行为，但实际上它反映了全球经济的不安定。现在人们也在忽视黄金上涨的迹象，他们认为这只是投机行为，而不理解它所代表的意义。我认为这表明世界对美元的信心正在下降，而我认为早该发生的美元危机现在即将来临。

主持人: 你提到黄金，那它是否也进入了泡沫区域？

Peter:

我不认为黄金是泡沫。虽然价格有所波动，但远未达到泡沫的程度。

主持人: 你怎么看区块链行业？是否有积极成果，比如稳定币或智能合约？

Peter:

几年前，我和我的朋友推出了一款名为“金色胜利”的 NFT，但热潮很快消退了。十年前，人们告诉我区块链将改变一切，但到目前为止，它并没有改变什么。虽然有些人通过炒作赚了钱，但在我的生活中，我并没有用到区块链技术，我的车的所有权证没有在区块链上，我的房产证也没有。

Peter 暗示即将推出的黄金 DeFi 平台

主持人: 区块链其实最适合用来代币化黄金的。

Peter:

确实如此。很多人质疑黄金的实用性，比如问“如何用黄金买咖啡？”但事实上，历史上金本位制运行了许多年，即使在技术落后的时代，黄金也能很好地作为货币使用。如今技术更先进了，黄金的应用场景比以往更广泛。

主持人: 比如代币化黄金？

Peter:

没错。你可以将黄金存放在保管机构，然后通过代币代表黄金的所有权。区块链技术可以实现所有权的即时转移，交易过程透明且几乎没有成本。

就像人们谈论稳定币，但它的问题在于，美元本身并不稳定。持有美元稳定币不仅会贬值，你还无法享受稳定币发行方的利息收益。相比之下，代币化黄金更具优势，因为黄金能够长期保持购买力。

从功能上看，黄金代币化能够实现比特币所承诺但未能实现的目标：它既可以用作支付手段，又可以作为价值储存和计量单位。

随着通货膨胀加剧，尤其是在发达国家，代币化黄金的需求会显著增加。人们可以通过黄金标准保护自己的财富，而无需等待政府采取行动。黄金完全可以作为一种高效的货币，与法定货币一样便捷。

传统媒体如何被颠覆

主持人: 关于黄金和比特币之外的主题，你怎么看金融媒体的未来？

我每天都在这里直播，讨论链上内容、加密货币、预测市场和新兴市场。而你不仅拥有一个庞大的 YouTube 频道，还经常出现在福克斯和 CNBC 上。不过，现在似乎有一条鸿沟，年轻一代与传统金融媒体之间的距离越来越大。比如前几天你在接受采访时，主持人甚至不知道你可以用一美元购买黄金，而不是一次性花 4100 美元买整盎司。

Peter:

我认为金融媒体正在失去观众的信任，因为他们没有提供高质量的信息。金融新闻过度依赖广告商和嘉宾的利益，因此推崇主流叙事，忽视其他观点。过去，他们还会让我上节目表达不同意见，尽管有时会嘲笑我。但现在连这样的机会都没有了。

如果你不跟随主流观点，就不会被邀请上节目。这种做法损害了观众的利益。比如，主流媒体忽略了黄金的表现，而实际上黄金的收益已经超过了股市。此外，今年外国股票的表现也远超美国股市，但这些信息在主流媒体上几乎看不到。我管理的一个外国股息基金今年上涨了约 50%，而美国股市的涨幅只有四分之一。显然，海外市场的回报更高，但主流媒体并未传递这些关键信息。

主持人: 我认为下一次美元危机或债务危机将严重冲击主流金融媒体，反而会让独立的声音崭露头角。

Peter:

完全同意。我自己的 YouTube 频道已经被压制多年。他们标记我的内容为“错误信息”，导致我的视频很少被推荐。尽管我有 60 万订阅者，但观看视频的几乎都是现有订阅者，新观众非常少。

主持人: 你试过在标题中加入“比特币”吗？也许会有不同效果。

Peter：

有趣的是，我在 Shift Gold 的 YouTube 频道上发布了一些视频，这个频道并未被限制。一段视频在一天内获得了近 10 万次观看，而我的主频道的搜索发现率只有 11%，相比之下，新频道有 65% 的观看量来自搜索推荐。

主持人: 看来越来越多的人会转向独立的金融建议，而不是依赖主流媒体，因为他们意识到自己获取的信息并不全面。

Peter:

没错。主流媒体传递的内容更多是广告商想让观众听到的东西。节目中邀请的嘉宾通常是政府官员或管理大笔资金的机构，因此媒体不得不迎合他们的利益，推动他们的叙事。

主持人: 你觉得这会带来怎样的变化？

Peter：

我认为独立媒体的影响力会逐渐上升，而主流媒体的地位会被削弱。观众会意识到，主流媒体并没有提供全面的信息，而是选择性地推动某些观点。

主持人: 最后一个问题，彼得，你现在还持有比特币吗？比如哪怕是一美元的比特币？

Peter:

我没有保留任何从 Ordinal 销售中获得的比特币。我确实有一个钱包，里面大约有三分之一的比特币，但我已经多年无法访问那个钱包。

主持人: 所以你从未用自己的钱购买过比特币？

Peter:

没错。我从未用自己的钱买过比特币，我所有的比特币都是别人捐赠的。我甚至开玩笑设立了一个“比特币战略储备”，公开了我的地址，结果很多人给我捐了比特币。目前这个储备大约有六七千美元的比特币。

主持人: 讽刺的是，这些比特币在过去五年的表现甚至超过了你持有了 35 年的黄金。

Peter：

确实如此，这些比特币的价值涨了很多。但黄金的表现也不错，尤其是我最初购买时的价格。虽然如果我 20 年前把投资黄金和黄金股票的钱投到比特币上，现在可能已经是亿万富翁了，但我并不后悔。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据链上分析师 Ai 姨（@ai_9684xtpa）监测，“胜率 100% 巨鲸”在市场下跌中浮亏已达 649 万美元，但加仓 10,580.88 枚 ETH 挂单已成交，使其 ETH 持仓价值接近 1 亿美元。

该鲸鱼当前持仓情况为：BTC 多单 1,030.02 枚，价值 1.11 亿美元，开仓价 110,123 美元；SOL 多单 560,839.53 枚，价值 1.07 亿美元，开仓价 198.43 美元；ETH 多单 24,000 枚，价值 9,242 万美元，开仓价 3,873.66 美元。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 HTX 行情数据显示，BTC 跌破 108,000 美元，现报 107,957.01 美元，24 小时跌幅 4.28 %。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据链上分析师 The Data Nerd（@OnchainDataNerd）监测，7 小时前，一个新钱包地址 0xdd2 从币安交易所提取了 2810 亿枚 PEPE 代币，价值约 203 万美元。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 HTX 行情数据显示，BTC 跌破 109,000 美元，现报 108,978.17 美元，24 小时跌幅 3.30 %。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据金十数据报道，野村证券取消了对美联储 12 月再次降息的预期，这是在美联储公布 10 月利率决议和鲍威尔的新闻发布会后做出的决定。美联储主席鲍威尔在新闻发布会上表示，12 月加息「并非板上钉钉」。这完全符合鲍威尔当前阶段的表态预期——他不可能提前承诺任何事情，尤其在政府停摆已持续一个月、严重影响经济数据发布的背景下。野村证券此前曾预测，美联储将在 12 月再次降息 25 个基点。从目前的情况来看，联邦基金期货市场预期在年底前再次降息的可能性约为 72%，低于美联储决议前约 91% 的可能性。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据 Cointelegraph 报道，以太坊基金会推出专门面向机构的新网站”institutions.ethereum.org”，旨在为传统金融机构提供进入以太坊生态系统的清晰路径。

该网站由以太坊基金会企业加速团队开发，展示了 RWA、稳定币、DeFi、隐私工具和二层网络等机构用例。网站数据显示，以太坊占据 75% 的 RWA 市场份额、65% 的 DeFi 总锁仓价值（TVL）和 60% 的稳定币 TVL。

网站重点展示了已在以太坊网络上的主要机构案例，包括 Visa 年度 10 亿美元稳定币交易量、BlackRock 管理的 11.5 亿美元代币化资产，以及 Coinbase 二层网络 Base 的 155 亿美元 TVL等。

撰文：赵雨荷

来源：华尔街见闻

鲍威尔 10 月新闻发布会要点总结：

1、政策利率前景：美联储在 12 月再次降息并非板上钉钉的事。今天的意见分歧非常大。FOMC 某些成员认为，是时候暂停一下了。

2、资产负债表：今天并没有决定资产负债表的组成问题。负债表的组合是一个长期性的过程，将是循序渐进的。希望朝着（持有）久期更短的资产负债表调整。

3、就业市场：由于政策具有限制性的缘故，就业市场仍然在降温。并未发现就业市场的疲软问题加剧，职位空缺的确表明市场在最近四周保持稳定。劳动力供应戏剧性地下降，影响到就业市场。美联储常密切关注那些裁员决定。

4、通胀：9 月 CPI 比预料的更加温和。剔除住房市场之后的服务通胀一直呈现出单边走势。剔除关税的核心 PCE 可能处于 2.3% 或 2.4%。迄今，非关税通胀并没有远离 2% 通胀目标。基本预测是，美国还将出现一些额外的关税通胀。

5、政府停摆：私人行业披露的数据无法取代（劳工统计局 BLS 等）政府部门的统计结果。可以想象的是，特朗普政府关门会影响到 12 月 FOMC 货币政策会议。

美东时间周三，美联储在货币政策委员会 FOMC 宣布将联邦基金利率的目标区间从 4.00% 至 4.25% 下调至 3.75% 至 4.00%，并决定自 12 月 1 日起结束缩表，这是联储一年来首次连续第二次 FOMC 会议降息。美联储主席鲍威尔在会后的记者会上表示，12 月再次降息并非板上钉钉的事。

鲍威尔在记者会开场白中说，尽管由于美国政府停摆，一些重要的联邦政府数据被延迟公布，但目前美联储仍然能获得的公共与私营部门数据表明，自 9 月会议以来，就业与通胀前景并没有太大变化。

劳动力市场状况似乎正在逐步降温，通胀仍然略高。

鲍威尔说，现有指标显示，经济活动正在以温和的速度扩张。今年上半年 GDP 增长了 1.6%，低于去年的 2.4%。

在政府停摆前发布的数据表明，经济活动增速可能比预期略好，主要反映更强劲的消费者支出。

企业在设备和无形资产方面的投资仍在持续增长，而住房市场活动依然疲弱。联邦政府停摆在持续期间将拖累经济活动，但在停摆结束后，这些影响应该会逆转。

在劳动力市场方面，鲍威尔说，截至 8 月，失业率仍处在相对较低的水平。就业增长自年初以来明显放缓，其中相当一部分放缓，可能是由于劳动力增长下降造成的，原因包括移民减少及劳动参与率下降，不过劳动力需求也显然减弱。

尽管 9 月的官方就业数据被延迟，但现有证据显示，裁员和招聘仍维持在低水平；家庭对就业机会的感受，以及企业对招聘难度的感受，都在持续下降。

在这种活力不足、略显疲软的劳动力市场中，就业面临的下行风险在最近几个月有所上升。

关税正推动一些商品价格上涨，12 月降息并非板上钉钉

通胀方面，鲍威尔表示，通胀已从 2022 年年中高位显著回落，但与美联储长期 2% 的目标相比仍略高。根据基于消费者价格指数（CPI）的估算，截至 9 月的过去 12 个月，总体 PCE 物价上涨了 2.8%；剔除食品和能源后，核心 PCE 物价也上涨了 2.8%。

这些读数高于今年早些时候的水平，主要是商品通胀回升所致。相比之下，服务业通胀似乎仍在继续下降。受关税新闻影响，短期通胀预期在今年整体有所上升，市场与调查指标均有体现。

不过在未来一至两年之后，大多数长期通胀预期指标仍与我们 2% 的通胀目标一致。

鲍威尔说，较高的关税正推动某些商品类别的价格上涨，从而导致整体通胀上升。

合理的基准判断是，这些通胀影响将是相对短暂的——即一次性价格水平上移。但也有可能通胀影响会更持久，这是我们需要评估和管理的风险。

他表示，短期内通胀风险偏向上行，就业风险偏向下行，是一个具有挑战性的局面。由于就业的下行风险在近月有所上升，风险平衡已经发生变化。

通过今天的利率决定，我们已处在有利位置，可以及时应对潜在的经济变化。我们将继续基于最新数据、经济前景变化以及风险平衡来决定货币政策的适当立场。我们仍面临双向风险。

鲍威尔透露，在本次会议讨论中，对于 12 月应如何行动，委员们存在明显分歧。

12 月会议再次降息并非板上钉钉，远非如此。政策没有预设路径。

12 月 1 日起结束缩表

此外，FOMC 还决定自 12 月 1 日起结束缩表。鲍威尔说，美联储长期以来的计划，是在准备金水平略高于美联储认为符合「充裕准备金（ample reserves）」标准时停止缩表。目前已有明显迹象显示美联储已达到该标准。

鲍威尔说，在货币市场中，回购利率相对美联储的管理利率有所上升，并且在特定日期出现更明显的压力，同时常备回购便利工具（SRF）的使用增加。

此外，有效联邦基金利率也开始相对超储利率上行。这些情况符合我们此前对资产负债表规模下降时会出现的预期，因此也支持我们今天停止缩表的决定。

在过去三年半缩表期间，美联储的证券持有规模减少了 2.2 万亿美元。按名义 GDP 占比计算，资产负债表规模已从 35% 降至约 21%。

他表示，从 12 月起，美联储将进入正常化计划的下一阶段，即在一段时间内维持资产负债表规模稳定。同时，随着其他非准备金负债（如流通中的现金）持续增长，准备金余额将继续逐步下降。

美联储将继续允许机构证券（MBS 等）到期退出资产负债表，并将这些证券回收资金再投资于短期美债，以进一步推动投资组合向以美债为主的结构调整。此项再投资策略也将帮助我们的投资组合加权平均期限更接近国债市场存量的期限结构，从而进一步推进资产负债表结构的正常化。

以下是鲍威尔记者会问答环节实录：

Q1：市场目前几乎把你们下次会议降息视为板上钉钉的事。对于这种市场定价，你是否感到不安？你和一些同事上个月、也包括今天，都把决策框架描述为「风险管理」。你如何判断已经「买够保险」了？你需要看到前景改善才会停吗？或者这会像去年一样，在更长时间里持续小幅调整、边走边看？

鲍威尔：正如我刚才所说，是否在 12 月会议进一步降息，并不是板上钉钉的事。所以，我认为市场需要把这一点考虑进去。

我想强调一点：委员会共有 19 位与会者，所有人都非常努力工作，在当前两个目标之间存在矛盾的时期，委员们会有非常强烈的观点分歧。正如我提到的，今天的会议上就存在明显不同的看法。结论就是：我们尚未就 12 月作出决定。我们会根据数据、对前景的影响以及风险平衡来判断，我现在能说的就是这些。

我的思考方式是这样的：长期以来，我们的风险一直明显偏向通胀过高。但情况发生了变化。尤其是在 7 月会议之后，我们看到了就业增长的下行修正，劳动力市场的图景发生了变化，显示就业面临的下行风险比我们原先预想的更大。这意味着政策——我们之前维持在一个我称之为「小幅」偏紧（其他人可能称为「中度」偏紧）的水平——需要随着时间推移向中性方向靠拢。

如果两个目标的风险大致相当，一边要求加息，一边要求降息，那么政策就应大致处于中性水平，使两者平衡。从这个意义上说，这体现的是风险管理。今天的决策逻辑与此类似。至于未来，会是另一种情形。

Q2：你刚才强调，关于 12 月的讨论和结论都还没有定论。会议中到底有哪些观点？例如，有没有讨论到当前 AI 相关投资的大幅增长，以及因 AI 概念带动股市上涨、推动居民财富增加的问题？关于缩表，当前资金市场出现的压力，有多少是由于美国财政部最近增发大量短期债所导致的？

鲍威尔：我不会说这些因素在所有委员评估经济前景时都起到作用，也不会说它是任何人判断中的主要因素。

我想这样解释：当前的情况是，通胀风险偏上行，而就业风险偏下行。我们只有一种工具（利率），无法同时对这两种方向相反的风险同时「精准兼顾」。所以你无法同时解决两者。

此外，委员们对前景的预测不同，有的人预计通胀或就业会更快改善或更慢改善；大家的风险偏好也不同，有些人更担心通胀超标，有些人更担心就业不足。综合这些，就会出现分歧。

你可以从最新的经济预测摘要（SCP）以及会间公开讲话中感受到这些差异，观点非常多元，而这些都在今天会议上体现为明显的不同意见。我在发言中也提到了这一点。

这也是我强调，我们并没有对 12 月作出决定的原因。我过去常说，美联储不会提前做决定，而今天我要补充说明的是：市场不应把 12 月降息当成板上钉钉——事实恰恰不是这样。

关于缩表，我们观察到回购利率和联邦基金利率上行，这正是我们预期在达到「充裕准备金」标准前后会出现的信号。我们之前就说过，当我们觉得准备金水平略高于「充裕」标准时，我们会停止缩表。从那之后，随着其他非准备金负债增长（例如流通现金等），准备金余额会继续下降。

过去一段时间，货币市场条件已经逐步趋紧。特别是在最近三周左右，紧张程度明显加剧，因此我们判断已经达到了停止缩表的条件。

此外，缩表当前的收缩速度已经非常慢，我们的资产负债表规模已缩减了大约一半，再继续缩下去意义不大，因为准备金本身也会继续下降。

因此，委员会支持现在宣布自 12 月 1 日起停止缩表。12 月 1 日这个日期可以让市场有一定时间适应。

Q3: 你们现在降息的主要理由之一，是担心劳动力市场出现下行风险。但如果这些风险最终没有发生，劳动力市场维持当前稳定，甚至略有回暖，你们是否会重新评估利率还需要降到什么水平？届时你们会不会转而更担心通胀和关税带来的「第二轮效应」？如果政府停摆持续更久、关键经济数据缺失，你们是否会因缺乏数据而更难判断劳动力市场，从而影响 12 月政策决策？

鲍威尔：原则上，如果数据表明劳动力市场转强，或者至少稳定，这当然会影响我们未来的政策判断。

我们会持续获得一些数据，例如各州初请失业金的数据，目前仍显示劳动力市场保持当前状况。我们也会看到职位空缺数据、各类调查数据，以及褐皮书（Beige Book）的情况。

从目前来看，并没有看到初请上升或职位空缺明显下降，这说明劳动力市场可能继续非常缓慢地降温，但没有超过这一程度。这给我们一定信心。

（尽管政府停摆），我们仍会得到一些劳动力市场、通胀和经济活动方面的数据，也会有褐皮书等信息。虽然细节可能不够充分，但如果经济出现显著变化，我认为我们仍能从这些数据中感受到。

至于会如何影响 12 月，目前很难判断——距离会议还有六周。如果存在高度不确定性，这本身可能就是支持采取更谨慎行动的理由。但我们需要等情况发展再看。

Q4：这次决议是否算是一个「勉强通过」的决定？或者说方向上存在激烈拉扯？

鲍威尔：我刚才提到的「拉锯」是指 12 月的前景，不是指本次决议本身。今天的投票中有两票不同意见：一票希望降息 50 个基点、一票希望不降息。本次 25 个基点降息的决定是获得了强有力支持的。

「明显分歧」主要体现在未来路径上：接下来该怎么走。部分委员注意到近期经济活动走强，许多预测机构正在上调今年和明年的经济增长预期，有些上调幅度相当明显。

与此同时，我们看到劳动力市场，我不想说完全稳定，但确实没有出现明显恶化，而是可能继续非常缓慢地降温。不同委员对经济前景有不同预期，风险偏好也不同。你去看各自近期的讲话就能感受到委员会内部观点分歧，因此我才会强调尚未决定 12 月如何行动。

Q5：既然你们现在停止缩表，那么明年是否必须重新增持资产？否则，资产负债表规模占 GDP 比重会继续下降，从而构成进一步收紧？

鲍威尔：你的理解是正确的。自 12 月 1 日起，我们将冻结资产负债表规模。随着机构抵押贷款支持证券（MBS）到期，我们会将回笼资金再投资到短期国库券（T-bills），这将使资产负债表中美债占比提高，且期限更短。

在冻结资产负债表规模的情况下，非准备金负债（例如流通中的现金）仍会自然增长，因此准备金余额会继续下降，而准备金是我们需要保持在「充裕」水平的部分。这种准备金继续下降的情况会持续一段时间，但不会持续太久。

最终，到某个时间点，我们需要让准备金余额重新逐步增长，以匹配银行体系与经济规模的扩大，因此未来某个阶段会重新增加准备金。

此外，虽然我们今天没有作出该方面的决定，但我们确实讨论了资产负债表结构。当前我们的资产久期显著长于市场上国债的平均久期，我们希望逐步缩短久期，使资产负债表结构更接近国债市场的久期分布。这一过程会非常缓慢、持续很长时间，不会在市场上引发明显波动，但这就是未来调整的方向。

Q6：官员们如何解读最新的 CPI 报告？一些分项低于预期，但核心通胀仍在 3%。从当前数据中，你们对通胀驱动因素有何新认识？此外，你认为美联储更有可能在哪方面犯错——就业还是通胀？对于顽固的服务业通胀，你们能采取哪些措施应对？尤其是在劳动力供给可能受限的情况下？

鲍威尔：关于 9 月的 CPI 报告，我们还没有拿到之后的 PPI 数据，而 PPI 对于推算我们更关注的 PCE 通胀非常重要。不过即便如此，我们仍能大致评估其方向，PPI 出来后可能会有小幅修正。

总体而言，通胀数据比预期略软。我们通常会把通胀分成三块来看：

第一，商品价格在上升，这主要是关税推动的。相比过去长期商品价格轻微通缩的趋势，如今关税带来的商品涨价正在推高总通胀。

第二，住房服务通胀在下降，而且预期会继续下降。如果你还记得一两年前，大家都以为它会下降，但迟迟没有发生，而现在它已经下降一阵子了，我们预计还会持续。

第三，除住房外的服务通胀（即核心服务）在过去几个月基本横向波动。该部分中有相当比例属于「非市场服务」，其价格变化并不能很好反映经济有多紧，因此信号价值有限。

综合来看，有几点：

首先，如果剔除关税影响，目前通胀其实离我们的 2% 目标并不远。不同测算略有差异，但如果核心 PCE 为 2.8%，剔除关税后大约在 2.3% 至 2.4% 左右，这与目标差距并不大。

其次，关税造成的通胀在基准情形下应是一次性的，尽管它可能在短期内继续推升通胀。但我们今年非常关注的一点，是确保它不会演变成持续性的通胀，并认真评估哪些渠道可能让「一次性」变成「顽固性通胀」。

一种可能是劳动力市场极度紧张，但目前我们没看到这种情况；另一种是通胀预期上升，不过我们也没看到。因此我们保持高度警惕，而不是想当然地认为关税通胀一定是一次性的。我们完全理解，这是一项需要密切监控并最终管理的风险。

在服务业通胀中，目前没有像我们希望的那样下降的部分，主要是「非住房核心服务」中的「非市场服务」。我们预计这部分会逐步回落，它在很大程度上反映的是金融服务中「按市值计价而非实际支付」的收入，与股市上涨有关。

此外，我认为当前政策仍处于「略偏紧」（modestly restrictive）的状态，这应会促使经济逐步降温，也是劳动力市场非常缓慢降温的原因之一。货币政策略偏紧，本身就有助于推动服务通胀逐渐回落。

我想强调，我们完全致力于把通胀带回 2%。你从长期通胀预期和市场定价都能看到，政策承诺仍具高度可信度，外界对我们最终达成目标不应有任何疑问。

Q7: 当前 AI 基础设施正经历大规模建设潮。请问，这种投资热潮是否意味着利率其实并没有那么紧？如果此时进一步降息，是否可能推高投资乃至催生资产泡沫？美联储如何看待这一点？你提到在缺失政府数据的情况下，仍有一些数据可监测通胀和增长趋势。就业方面我们比较清楚，那在缺少官方数据时，你们会依靠哪些指标来追踪通胀？

鲍威尔：你说得没错，现在全美乃至全球范围内都有大量数据中心建设与相关投资。美国大型企业正在投入大量资源研究 AI 如何影响自身业务，而 AI 将依托并运行于这些数据中心，所以这是一件非常重要的事。

但我不认为建设数据中心的这类投入对利率特别敏感。它更多基于一种长期判断——认为这是一个未来投资将非常庞大、能够提升生产率的领域。至于这些投资最终效果如何，我们不知道，但与其他行业相比，我认为它们对利率的敏感度并不高。

（有关经济数据），我们会看很多来源，但需要强调，这些数据无法替代政府官方数据。我随便举几个例子：PriceStats、Adobe 等提供的在线价格数据；工资方面会看 ADP 数据；支出方面——我知道你接下来也会问——我们同样有多种替代性数据。

此外，还有褐皮书（Beige Book）也会提供信息，它会在本周期中如常发布。这些数据无法取代政府数据，但能让我们大致掌握情况。如果经济出现重大变化，我认为我们能从这些数据中捕捉到信号。但在官方数据缺失期间，我们确实无法像平时那样做出非常细致、颗粒度很高的判断。

Q8：我想请你进一步解释你刚才提到的观点：政府停摆导致数据缺失，会让 12 月行动更困难，甚至让你们更趋谨慎。如果你们不得不更多依赖质量不如官方数据的私人数据，或依赖你们自己的调查、褐皮书等信息，你是否担心最终会陷入「靠零碎轶事做政策决策」的局面？

鲍威尔：这是一个暂时的情况。我们的工作，就是尽可能收集所有能找到的数据、信息，并认真评估。我们会这么做，这就是我们的职责。

你问停摆是否会影响 12 月的决策？我不是说一定会，但确实有这种可能。换句话说，如果你在大雾中开车，你会减速。这种情况是否会发生，我现在无法判断，但完全有可能。

如果数据恢复发布，那很好；但如果数据依然缺失，那么采取更谨慎行动可能是合理的选择。我并不是在做承诺，而是在说：确实存在一种可能性——在视线不清的情况下，你会选择「慢一点」。

Q9：我们最近看到亚马逊等大公司发布裁员消息。我想知道这些迹象是否进入了你们今天的讨论？劳动力市场与经济增长之间的张力似乎正开始向不利于就业的方向倾斜。第二，关于「K 型经济」的担忧——例如低收入家庭的医疗保险成本可能大幅上升等迹象，是否也被纳入政策考量？

鲍威尔：这些情况我们都在非常密切关注。

先说裁员，你说得对，确实有不少公司宣布减少招聘，甚至裁员。很多公司都提到 AI 及其带来的变化。我们对此非常关注，因为这确实可能影响就业增长。不过，目前我们在初请失业金数据中还没有看到明显体现——这不意外，数据通常会滞后一段时间，但我们会非常密切监测。

至于「K 型经济」，情况类似。你去听企业财报电话会，特别是面向消费市场的大公司，很多都在说同一个现象：经济出现分化，低收入群体承压、减少消费、转向更便宜的商品；而高收入和高财富群体的消费仍然强劲。我们收集到大量这方面的轶事信息。

我们认为这种现象是真实存在的。

Q10：你说「12 月进一步降息并非板上钉钉，甚至远非如此」。如果说 12 月不能降息的原因不是因为数据缺失，那还有哪些因素可能让你们不愿意降息？换句话说，如果不是因为没有数据，那担忧点是什么？既然你说委员会中的分歧主要集中在未来利率路径，那这种分歧究竟更多来自对通胀的担忧、对就业的担忧，还是更深层次的政策理念分歧？

鲍威尔：从委员会的角度看，我们今年已经累计降息 150 个基点，目前利率区间在 3% 至 4% 之间，而很多对中性利率（neutral rate）的估计也在 3%-4% 这个区间。当前利率已大致处于中性水平附近，并且高于委员会成员的中位数预估。

当然，也有委员认为中性利率更高，这些观点都可以讨论，因为中性利率本身无法直接观测。

对委员会中部分成员而言，现在可能是该停一下、观察一下的时候——看看就业是否真的存在下行风险，也看看目前所见的经济增速回升是否真实、可持续。

通常情况下，劳动力市场比支出数据更能反映经济的真实动能。但这次就业放缓的迹象，使得解读变得更复杂。我们在过去两次会议已经额外降息 50 个基点，部分成员认为应该「先暂停一下」；另一些则希望继续降息。这就是我所说的「存在明显分歧」的原因。

委员会中的每一位成员都致力于做正确的事，以实现我们的政策目标。分歧部分来自不同的经济预测，但也有很大部分来自不同的风险偏好——这是历届美联储都存在的正常现象。

不同的人对风险容忍度不同，这自然会导致不同观点。你从近期委员们的公开讲话中应该已经能感受到。

现在的情况是，我们已经连续两次降息，目前距离「中性水平」大约又近了 150 个基点。现在有越来越多的声音认为，我们或许应该至少「等一个周期再看」，先观察再做决定。事情就是这么简单透明。

你已经在 9 月的经济预测（SEP）和委员们的公开讲话中看到这种分歧了。我也可以告诉你，这些观点会在会议纪要中体现。我现在说的，就是今天会议上真实发生的情况。

Q11：你会如何解释当前就业市场走弱的原因？本次降息对改善就业前景会产生什么作用？

鲍威尔：我认为就业市场走弱主要有两个原因。

第一，是劳动力供给大幅下降，包含两个方面，一个是劳动力参与率下降（这有周期性因素），另一个是移民减少——这是上届政府开始的重大政策变化，并在现任政府下进一步加速。因此，很大一部分原因来自供给侧。此外，劳动力需求也有所下降。

失业率下降意味着劳动力需求的降幅略大于供给降幅。总体上，当前情况主要是供给端的变化导致的，这是我和很多人都认同的判断。

那么，美联储的工具能做什么？我们的工具主要影响需求。

在当前情况下，如果对就业进行调整（考虑统计可能「高估就业增量」的因素），新增就业基本接近零。若长期保持零新增，这很难称为「可持续的最大就业状态」，这是一种不健康的「平衡」。

因此，我和委员会中许多成员认为，在过去两次会议，降息支持需求是合适的做法。我们已经这样做了，利率相比之前明显没有那么紧了（虽然我不会说已经转为宽松），这应能帮助就业市场不再恶化。但情况仍然比较复杂。

有人认为当前问题主要来自供给端，货币政策作用有限；但也有人——我本人也是——认为需求端仍有作用，因此在看到风险时我们应使用政策工具支持就业。

Q12：你也提到关税带来了「一次性价格上升」。那美国消费者是否会在今年持续感受到因关税导致的物价上涨？

鲍威尔：我们的基本预期是，关税仍会在一段时间内继续推升通胀，因为关税需要时间沿着生产链逐步传导到消费者端。

此前几个月实施的关税影响现在正在显现。新的关税在 2 月、3 月、4 月、5 月陆续生效，这些影响会延续一段时间，可能持续到明年春季。

这些影响幅度不大，大概能推升通胀 0.1 至 0.3 个百分点。等关税全部落地后，它们将不再继续增加通胀，而是带来一次性价格水平上移，之后通胀将回落至剔除关税后的水平，而剔除关税的通胀目前离 2% 并不远。

但消费者不在意这种技术性解释，他们看到的只是价格比过去高了很多。真正让公众对通胀不满的，是 2021、2022、2023 年的大幅涨价。即便现在涨幅放缓，价格仍比三年前高得多，人们依然感受到压力。随着实际收入上升，情况会逐渐改善，但需要时间。

Q13：你是否担心股市目前估值偏高？你应该也清楚，降息会推高资产价格。那么，如何平衡「降息支持就业」与「刺激 AI 投资甚至导致更多裁员」的矛盾？最近数周已有数千份 AI 相关裁员宣布。

鲍威尔：我们不会盯着某一类资产价格说「这不合理」。那不是美联储的职责。我们关注的是金融体系整体是否稳健、能否承受冲击。

目前银行资本充足；尽管低收入家庭承压，但总体来看家庭资产负债状况仍相对健康、债务水平可控。下端消费确实有所放缓，但整体情况并不令人特别担忧。

再强调一次，资产价格由市场决定，不是美联储决定的。

我不认为利率是推动数据中心投资的关键因素。企业之所以大建数据中心，是因为它们认为这些投资具有非常好的经济回报，现金流折现价值高。这不是「25 个基点」能决定的事。

美联储的职责是用工具支持就业和维持物价稳定。降息会在边际上支撑需求，从而支持就业，这就是我们这么做的原因。

当然，不管是降 25 个基点还是 50 个基点，都不会立刻产生决定性作用，但更低的利率会在时间推移中支持需求并促进招聘。与此同时，我们必须谨慎推进，因为我们非常清楚通胀仍存在不确定性，所以降息路径一直是「小步慢走」。

Q14：关于 AI，当前经济增长中有相当部分似乎来自于 AI 投资。如果科技投资突然收缩，您担心会对整体经济造成什么影响吗？其他行业是否有足够韧性支撑？尤其是，你认为是否能从上世纪 90 年代（互联网泡沫时期）吸取一些经验，用于应对当前局面？

鲍威尔：这次情况不同。如今那些估值很高的科技公司是真正有盈利、商业模式和利润支撑的。如果回看 90 年代的「互联网泡沫」，当时的很多只是概念，而不是成熟的公司，那是非常明显的泡沫。（我不点名说哪些公司）但现在这些公司是有盈利的，有成熟商业模式，因此性质完全不同。

目前设备投资以及与数据中心和 AI 相关的投入，是经济增长的重要动力来源之一。

与此同时，消费者支出规模远高于 AI 投资，而且今年以来一直强于许多悲观预测。消费者仍在消费，虽然可能主要来自高收入群体，但消费依然强劲，而消费在经济中的权重远远大于 AI 相关投资。

从增长贡献来看，AI 是重要因素，但消费对经济的驱动更大。

当前劳动力市场却放缓的主要原因是劳动力供给大幅下降，原因主要是移民减少，同时劳动力参与率下降。这意味着对新增就业岗位的需求减少，因为没有足够新的劳动力进入市场需要吸纳。

换句话说，是没有那么多新求职者出现了。

此外，劳动力需求也在下降。劳动力参与率的下滑，在这次更能反映需求疲软，而不仅是趋势因素。因此我们确实看到了劳动力市场转弱。

经济增长也在放缓。去年增速是 2.4%，我们预计今年为 1.6%。若没有政府停摆影响，本可能再高几个基点。停摆结束后会有所反弹，但整体来看，经济仍是温和增长。

Q15：我想请你详细谈谈，在数据缺失的情况下，你是如何思考货币政策的？这种「数据荒」会让你更倾向于坚持原有路径，还是因为不确定性而更加谨慎？

鲍威尔：到真正面对这种情况时，我们才会知道怎么做——如果真的发生的话。对这种情况的解读可能会有两种方向。

正如我之前几次提到的，如果我们确实拿不到足够信息、判断不清，而经济看上去依然稳健、稳定、没有发生明显变化，那有人会提出这样的观点：在视野不清的情况下，应该放慢前进速度。我不知道这种观点在当时会有多大说服力，但一定会有人这么主张。

当然，也会有人提出相反观点：既然看起来没变，那就照原计划走。但问题是，你可能并不知道情况是否真的没变。

我不知道我们最终是否会遇到这种情形。我希望不会，希望到 12 月会议时数据恢复正常，但无论如何，我们都必须做好自己的工作。

Q16：几年前你曾说，金融体系的整体资本水平大致合适。现在美联储正在推进修订方案，并涉及全球系统重要性银行（G-SIB）附加资本要求，这是否改变了你对资本水平的看法？你是否计划显著降低体系内的资本水平？

鲍威尔：监管机构之间目前正在进行讨论，我不想超前评论这些讨论的结果。我依然认为，就像我在 2020 年所说的那样，当时体系的资本水平大致是合适的。此后，通过多种机制，资本水平又进一步上升。

我期待这些讨论继续推进。目前讨论还处在早期阶段，还没有形成完整方案，因此现在我没有太多可以补充的。

Q17：就业市场的疲软是否正在加速？如果降息无法有效缓解就业进一步放缓的情况，哪些人群面临的风险最大？在决定降息时，你考虑更多的是低收入群体，还是那些可能因自动化而失业的人？是否有某个特定群体是你尤其关注的？

鲍威尔：我们目前没有看到你所说的那种「就业市场疲软正在加速」的迹象。诚然，我们没有拿到 9 月的非农就业报告，但我们会看失业救济初请人数，这些数据仍然保持稳定。你也可以看看相关数据，过去四周都没有出现恶化迹象。再看招聘网站 Indeed 的职位空缺数据，同样稳定，没有显示就业市场或经济的任何部分正在明显恶化。

但正如我提到的，你会看到一些大公司宣布裁员，或表示未来几年不再扩张员工总数。他们可能会调整人员结构，但不需要更大的员工规模。

从总体数据上还看不太出来，但新增就业非常低，而失业者找到新工作的比例也很低。同时，失业率仍然很低——4.3% 依然属于低位。

我们的工具无法针对任何特定人群或收入层级进行定向支持。但我确实认为，当就业市场状况良好时，受益最大的是普通民众。

我们在全球金融危机后的漫长复苏过程中就看到过这一点。如果就业市场强劲，低收入人群受益最大。在过去两三年里，低收入群体收入改善力度最大，当时的人口结构及就业趋势都很积极。

目前我们不在那样的阶段了。更强劲的就业市场，是我们能为公众做的最重要的事情。这也是我们职责的一半。而保持物价稳定是另一半。通胀对固定收入人群的伤害尤其大，因此我们必须兼顾这两点。

Q18：12 位地方联储行长的任期将在明年 2 月底到期。能否透露一下理事会审议这些续任任命的时间表？我们会看到全部续任，还是可能出现变动？最近连续三次 FOMC 会议在利率决定上都出现了不同方向的反对票。你在主持这些会议时是否感受到压力？这种分歧对你来说意味着什么？

鲍威尔：相关程序会按法律规定进行。根据法律，地方联储行长每 5 年都要进行一次续任评估。目前这一流程正在进行中，我们会及时完成。我现在只能说这么多。

（至于相反方向的反对票），我不会这么看待，也不会说这让我有压力。我们必须面对眼前的情况，而当前确实非常具有挑战性：失业率在 4.3%，经济增长接近 2%，整体状况不算差。但从政策角度来看，我们同时面对通胀存在上行风险、就业存在下行风险。

对联储来说，这非常困难，因为一个风险指向降息，另一个指向加息，而我们不可能同时满足这两种方向，只能在中间求平衡。

在这种环境下，你理所当然会看到委员之间存在不同观点，包括该如何行动、行动的节奏如何。这完全可以理解。委员会成员都极其认真、努力，并希望做出最有利于美国人民的决定，只是对「什么是正确的做法」会有不同判断。

能与这样敬业的人一起工作是我的荣幸。我不觉得这不公平或令人沮丧。这只是一个我们必须在实时环境下做出艰难调整的时期。我认为今年以来我们采取的行动是正确且谨慎的。不能忽视通胀问题，也不能假装它不存在。

同时，自 4 月以来「通胀持续偏高」的风险已经明显下降。如果未来重新降息是合适的，我们会这么做。

最终，我们希望本轮周期收尾时，就业市场仍保持稳健，通胀回落至 3% 并进一步走向 2%。我们正在非常复杂的环境中尽最大努力做到这一点。

Q19：无论是地区性银行还是大型银行，都在贷款上出现了亏损和逾期。正如 Jamie Dimon 所说，「如果看到一只蟑螂，就可能意味着有更多」。你如何看待这些贷款亏损？它是否会对经济构成风险？这是一个预警信号吗？

鲍威尔：我们一直非常密切关注信贷状况。你说得没错，我们已经看到次级信贷（subprime）违约上升有一段时间了。近期，一些次级汽车贷款机构出现了较大亏损，其中部分损失也体现在银行资产负债表上。我们正在密切关注这一情况。

但目前，我不认为这是一个更广泛的债务风险问题。它似乎没有在金融机构间大范围蔓延。但我们会持续严密监测，以确保情况确实如此。

Q20：现在经济呈现「二元分化」：高资产人群仍在消费，而低收入群体在收缩支出。当前消费之所以还能保持韧性，有多少依赖于强劲的股市表现？股市是否在一定程度上托住了经济？

鲍威尔：股市确实起到一定作用，但需要记住：财富越多，新增单位财富拉动消费的边际效益就越低。当财富达到一定规模后，边际消费倾向会大幅下降。

因此，股市下跌确实会影响消费，但除非股市出现非常剧烈的下跌，否则不会造成消费的急剧下滑。

低收入和低资产群体的边际消费倾向要高得多，他们获得的额外收入或财富更会直接转化为消费，但他们并没有多少股市财富。

所以，股市确实是目前支撑消费的因素之一。如果股市出现大幅调整，你会看到部分消费走弱，但不应认为股市每下跌一美元就会一美元地减少消费，情况并非如此。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据金十数据报道，野村证券预计美联储将在12月维持利率不变，而此前预测降息25个基点。

深潮 TechFlow 消息，10月30日，据明报报道，瑞士加密银行Amina Bank香港子公司Amina HK宣布已获得香港证监会1号牌升级批准，将为用户提供虚拟资产服务，据悉Amina HK目前已推出与比特币等4种加密货币挂钩的双币凭证，但暂无申请虚拟资产交易平台牌照的战略考虑。

深潮 TechFlow 消息，10 月 30 日，据金十数据报道，当地时间10月30日中午，国家主席习近平在韩国釜山同美国总统特朗普举行会晤。历时约1小时40分钟，中美元首会晤结束。