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Space 回顾|AI Agent 驱动下的“智能体经济”崛起与 Bank of AI 的金融基建布局

当 OpenClaw 掀起的“龙虾风暴”横扫社群,AI Agent 正在完成从“聊天工具”到“数字劳动力”的关键一跃。随着各类应用纷纷加码布局,AI Agent 已然确立了其作为新一代基础设施的核心地位。它不仅彻底颠覆了人机交互范式,更在推动行业从 Web3 迈向 Web4,重塑着整个链上世界的生产关系与价值流动。

在这一轮 Web4 的演进中,Bank of AI 始终站在技术与用户的交汇点。作为专为 AI Agent 打造的链上金融操作系统,Bank of AI 致力于铺平智能体经济的“最后一公里”,通过化繁为简的底层基建,让开发者以极低门槛构建垂直领域的 AI Agent。

本期 Space 圆桌汇聚了活跃在行业一线的实践者与资深观察者,直击智能体浪潮下最核心的商业变现命题。当 AI Agent 能够全自动化执行链上操作,爆发在即的新商业红利将流向何方?在这场聚焦“人机协同与价值重构”的深度对话中,我们将深度拆解这一核心议题,为每一位身处 Web4 浪潮的建设者与探索者,勾勒出清晰的参与路径与行动指南。

“养虾”刷屏背后:AI Agent 驱动下的“智能体经济”崛起

近期,随着 OpenClaw 的爆火,“全民养虾潮”迅速刷屏网络。这场 AI Agent 的硬核升级,精准补齐了 Web4 架构中最核心的“主动执行”拼图,正式宣告着智能体经济时代的全面到来。在本期 Space 圆桌讨论中,多位资深嘉宾从不同维度深度拆解了这一趋势背后的行业必然性。

Crypto.0824 率先点透了这一演进的核心逻辑:AI 正在从信息处理工具升级为任务执行主体。“以前我们让 AI 帮忙写东西、做分析,解决的是信息前置处理的问题。但 AI Agent 不一样,它能直接帮我们去执行任务。”在他看来,链上交互、资产管理、奖励领取、策略执行等一系列标准化、可编程的操作,天然适合交给 AI Agent 完成。他用一个生动的比喻描述了这种转变:“这就像从手动驾驶进入辅助驾驶阶段,用户只需设定目标,剩下的交给 AI。”

顺着技术演进的脉络,YOMIRGO 从互联网迭代的宏观视角进行了剖析。他强调,Web2 构建了信息网络,Web3 重塑了价值网络,而如今的 Web4 则正在孕育高度自治的“智能体网络”。长久以来在 Web3 时代,AI 始终无法独立掌控资金与资源。AI Agent 的引入打破了这一历史局限,首次赋予了 AI 调度与掌管资金的权利,从根本上弥补了智能合约缺乏主动执行能力的短板。

他进一步前瞻性地提出,AI Agent 本身即具备成为“可投资资产”的潜力。例如,AI Agent 可以自主在社交平台运营粉丝并实现商业变现,最终通过代币经济学将利润精准分配给背后的持有者。对于这种颠覆性的生态重构,OxPink 将其高度评价为“iPhone 诞生的时刻”,他认为 AI Agent 与底层价值网络的深度融合,正是触发行业从 Web3 迈向 Web4 的历史性转折点。

最后,Grace 从用户体验与行业规模化的务实角度进行了补充。她剖析道:“Web3 本质上是一个高度可编程的经济系统,但当前绝大多数操作仍极度依赖人工干预,这构成了阻碍生态规模化增长的巨大瓶颈。”她强调,AI Agent 的出现正好填补了这一系统性空缺,正在迅速崛起为连接用户与链上世界的核心中间层。在 Web4 的新架构下,用户仅需“表达意图(Intent)”,Agent 便会自动接管并在链上完成复杂的执行逻辑。这不仅是用户体验的极大跃升,更是推动智能体经济走向大规模采用(Mass Adoption)的关键性突破。

当 AI Agent 迈向自动执行:链上商业范式的重构与机遇

当 AI Agent 从“信息分析”迈向“自动执行”,链上世界的运行逻辑正在被重新书写。而在这场变革中,Bank of AI 作为专为 AI Agent 打造的链上金融基础设施,正在为智能体经济铺平最后一公里。在本期 Bank of AI 圆桌的第二轮讨论中,嘉宾们围绕“当 AI Agent 可以自动执行链上操作,新的商业机会将出现在哪里”展开了深度探讨。

米斯先生指出,AI Agent 虽然让过去依赖人力的重复劳动实现了自动化,但其真正的商业爆发点,在于它能“连接链上、执行交易”的那一刻。他预言,随着应用场景的不断分化,未来必将涌现出一批深耕垂直领域的 AI Agent 开发团队,每一个细分赛道都潜藏着巨大的市场空间。 此外,他还设想了一个类似“应用商店”的 AI Agent 交易市场,用户无需从零搭建架构,只需按需付费,即可便捷地调用成熟的策略。

顺着“应用市场”的脉络,YOMIRGO 进一步将未来的 AI Agent 市场定义为生态的“商业枢纽”。他指出,该枢纽不仅负责撮合供需,还将沉淀出基于历史执行数据的 AI Agent 能力排行榜与信用评分体系。更具颠覆性的是,AI Agent 本身将演变为一种可投资资产:“通过代币化,用户既可以按次雇佣 AI Agent 提供服务,也可以购买其份额以共同分享利润。”同时他提醒,AI Agent 高频交互的特性将极大推升对底层基础设施的需求,波场 TRON、Solana 等高性能公链或将成为这场生态红利的核心受益者。

从开发垂直 AI Agent 到构建 AI Agent 市场,从按需调用策略到雇佣 AI Agent 执行任务,一幅由智能体驱动的商业新图景正在圆桌讨论中逐渐清晰。但这些商业机会的真正落地,离不开一套能够让 AI Agent 独立“活”在链上的底层金融基础设施。Bank of AI 正是为此而生。

作为专为 AI Agent 打造的链上金融操作系统,Bank of AI 通过深度集成 x402 支付协议、8004 身份认证协议、MCP Server、Skills、OpenClaw 扩展插件五大核心组件,为上述商业图景提供了完整的落地支撑。

首先,针对前文提及的“按需雇佣与利润分享”场景,x402 支付协议为 AI Agent 赋予了轻量级、低成本的链上支付能力,支持高频微支付的自动化结算。这意味着,当用户雇佣一个波段交易 AI Agent 时,它能够独立支付 Gas 费并完成收益分成。其次,呼应嘉宾提出的“信用评分体系”,8004 链上身份协议为每个 AI Agent 颁发了可验证的数字身份。在这套体系下,用户可根据历史成功率安心挑选 AI Agent,AI Agent 也能以独立主体的可信身份参与 DeFi 协议,从根源上确立了交易市场的信任基石。

在降低开发门槛方面,MCP Server 作为 AI 大模型与区块链服务的标准化桥梁,彻底打通了两者间的连接。开发者无需从零编写复杂的链交互代码,通过标准接口即可驱动 AI Agent 调用智能合约、读取链上数据。与此同时,Skills 模块为其预装了 DeFi 操作、资产管理等可复用的技能包,而 OpenClaw 扩展插件更实现了极致的“即插即用”,确保任何基于该框架接入的 AI Agent,都能瞬间激活上述全套的链上金融操作能力。

这套体系的颠覆性意义在于极大地释放了生产力,当开发者构思一个垂直领域的 AI Agent 时,他们将被彻底从支付逻辑、身份核验、Gas 管理等繁重的底层架构中解放出来。只需进行简单的标准化配置,AI Agent 便能拥有专属的链上钱包与可认证身份,并具备自主收付资产、交互协议的金融实操能力。可以说,Bank of AI 正在化繁为简,让“开发垂直 Agent、构建 Agent 市场、雇佣 Agent 协作”这幅商业蓝图,从概念走向现实。

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黄仁勋提议将 AI Token 纳入工程师薪酬,称硅谷已将“工作附带多少 Token 配额”列为招聘谈判要素

深潮 TechFlow 消息,3 月 18 日,据 Business Insider 报道,英伟达 CEO 黄仁勋在 GTC 2026 主题演讲中提出,AI Token(大语言模型处理文本的基本计费单位)应纳入工程师薪酬体系。他表示,硅谷已将”工作附带多少 Token 配额”列为招聘谈判要素,并认为拥有 Token 配额的工程师生产效率将显著提升。

OpenAI CEO Sam Altman 对此持更宏观的构想。他曾在 2024 年 5 月的 All-In 播客中表示,未来或将出现”全民基础算力”(Universal Basic Compute)模式,每位公民可获得一份 GPT-7 算力配额,可自用、转售或捐赠用于癌症研究等用途。Altman 本月亦在 BlackRock 基础设施峰会上表示,AI 模型提供商的核心业务将转向”销售 Token”,类似水电等公共事业。

微软 CEO Satya Nadella 则警示称,若大规模生产 Token 无法切实改善医疗、教育及公共部门效率,社会将难以持续容忍 AI 数据中心对能源的大量消耗。

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OKX Onchain OS 上线 Agentic Wallet,兼顾便捷使用与用户自主控制

深潮 TechFlow 消息,03 月 18 日,据官方消息,OKX Onchain OS 发布重大更新,推出 Agentic Wallet,为 AI Agent 提供专属的链上钱包。Agentic Wallet 基于 TEE 可信执行环境,大模型或 Agent 无法读取用户助记词与私钥。用户创建 Agentic Wallet 后,可授权 Agent 自主完成交易,无需用户逐笔确认。安全方面,Agent 每笔交易执行前会自动进行安全检查,包括代币风险检测、钓鱼网站识别、授权监控及黑地址拦截等。

此外,Onchain OS 同步上线交易策略配置、安全独立 Skill及 X Layer 零 Gas 交易等能力,进一步扩展 Agent 的链上操作范围。

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QCP:BTC 徘徊 7.4 万美元区间,各央行利率政策将成核心变量

深潮 TechFlow 消息,3 月 18 日,QCP Capital 发布今日市场分析表示,BTC 当前价格维持在约 7.4 万美元附近,在近期震荡区间内震荡整理,上行动能不足。尽管加密市场整体承压,但相较于其他宏观敏感型风险资产的回撤幅度,跌幅相对可控。链上数据显示,区间低位仍有逢低买入行为,但现货成交量偏低,近期价格走向主要受宏观因素主导。

宏观层面,本周为年内最重要的央行政策周。美联储将于周三公布 3 月议息会议结果,欧洲央行、日本央行及英国央行将于周四相继发布决议。受油价高企影响,市场大幅下调降息预期,利率环境对加密资产的支撑趋于减弱。与此同时,地缘政治风险持续,油价仍在每桶 100 美元附近,市场整体维持滞胀预期。

QCP Capital 指出,BTC 当前既未表现出纯粹的高贝塔风险资产特征,也尚未形成稳定的避险资金流入。在政策路径与地缘局势明朗化之前,区间震荡格局或将延续。

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加密凛冬里的 VIP 信徒:千亿蒸发,他们为何仍在坚守?

本文来自:Vanity Fair《名利场》

编译|Odaily 星球日报(@OdailyChina);译者|Moni

“我真的撑不下去了。”

今年 2 月初的几天里,一家大型加密做市商的 Signal 收件箱里,充斥着数十条这样的消息。加密市场再度暴跌 15%—— 短短几天内,4000 亿美元市值灰飞烟灭。此前四个月,在比特币的拖累下,加密货币总市值暴跌近 50%,以太坊、Solana 跌幅均逼近 60%。这场崩盘抹去约 2 万亿美元价值,将行业拖入熊市,加密圈称之为 “寒冬”—— 这个略带书呆子气的暗喻,致敬了《权力的游戏》里那句令人不安的台词:“凛冬将至。”(Winter is coming.)

项目创始人们慌作一团:有的紧急尝试私有化,有的仓促启动应急股权融资,还有的干脆直接弃船离场。坦率的说,加密行业老兵们经历过更惨烈的下跌 —— 市场曾暴跌 80% 甚至 90%,但这一次,寒意格外不同。

Coinbase 首席执行官Brain Armstrong一边在华盛顿与监管机构缠斗,一边眼睁睁看着个人净资产蒸发约 100 亿美元。以太坊内部矛盾暗流涌动,联合创始人 Vitalik Buterin 连发薯条推文,表达对平台扩容方式的担忧;作为 Polymarket 早期支持者,他对区块链预测市场走向极度成瘾的方向表示反感。普通交易者被行业元老们斥为 “观光客”,要么恐慌抛售,要么转向人工智能、预测市场等更时髦的热点。

没有信仰和精神寄托的技术,什么都不是,我们所建立的,是一场宗教运动

“他们全是懦夫。”

早期加密投资者、现任 Crucible Capital 创始人 Meltem Demirors 如此评价那些恐慌出逃的同行。她身上叠戴钻石十字架,一身黑色运动套装,臀部镶着公司口号 ——“坚守信仰”。

在这个加密寒冬中,她开始重新买入比特币。

2 月一个午后,当市场持续下挫,一小群真正的信徒聚集在曼哈顿下东区一座布杂艺术地标建筑内 —— 这里曾是被称作 “资本主义圣殿” 的银行,如今斥资 3 亿美元改造为 Nine Orchard 酒店,Galaxy Digital 首席执行官Michael Novogratz 成为了其新晋联合所有者。

账面财富集体缩水数十亿后,Michael Novogratz、Meltem Demirors,以及 Olaf Carlson-Wee、“木头姐”Cathie Wood、Danny Ryan 等加密圈核心大佬们聚在一起交流心得 —— 他们聊的不是抛售了什么,而是正在买入什么。

Cathie Wood 手握大量独家研究数据,Olaf Carlson-Wee 坚称自己从不关注新闻,两人都在持续加仓比特币。Danny Ryan 则对日常波动毫不在意:“我是个勒德分子(Luddite),” 他宣称,“需要知道的事,自然有人会告诉我。”

“没有信仰的技术,” Meltem Demirors 再次强调,“没有精神内核的技术,一文不值。” 不同于怀疑耶稣复活的门徒,加密的忠实信徒从未动摇。“说真的,我们打造的,本是一场宗教运动。”

黄金、大宗商品、房地产、债券、股票 —— 所有资产类别,都在回答同一个问题:价值从何而来?事实上,它们是社会共识的产物,只因集体认同,才拥有意义。

黄金:价值源于自然与稀缺;债券:源于机构信任;房地产:源于土地与恒久;大宗商品:源于物质本身;股票:源于人类创造力。

每一种资产都需要创世神话,从稀缺性到资本主义本身。而在那些坚信加密货币是 “第六种资产类别” 的人眼中,加密货币的价值远不止于金融层面。“自从 1971 年美元与黄金脱钩后,我就在等这一天。” Cathie Wood 回忆,里根时代经济学权威、拉弗曲线提出者 Arthur Laffer 曾这样对她说。Cathie Wood 旗下主动管理型 ETF 重仓颠覆性科技,她问 Arthur Laffer:“这个构想究竟能有多大?” 对方的答案,道出了加密早期信徒的终极幻想:“你说,美国的货币基础规模有多大?”

2008 年万圣节,雷曼兄弟 —— 美国第四大投行破产六周后,机构安全的神话彻底崩塌,一位化名中本聪的神秘人士,向少数密码学家悄悄发送了一份 9 页 PDF 文档,题为《比特币:点对点电子现金系统》,这份 “白皮书” 勾勒出一套完全绕过银行、政府、美联储等中央机构的全新金融体系,让普通人免受通胀、资产冻结和货币政策恣意摆布的影响。比特币通过 “挖矿”—— 专用计算机竞争破解密码谜题 —— 实现自我安全保障,资产存取则依赖一串专属助记词:丢失助记词,资金永久消失;牢记于心,便可在世界任何地方无需许可取回财富。

2009 年,中本聪将比特币从理论变为现实,挖出创世区块。当规则确立、防伪机制落地、比特币开始流通(彼时仍一文不值)后,他彻底消失。这场隐退非但深化了比特币的神话色彩,更赋予其真正的去中心化:再无全能掌控者,这场实验属于所有人,也不属于任何人。

“我一眼就爱上了比特币。”ShapeShift 交易所、威尼斯人工智能创始人 Erik Voorhees 说。2011 年,他在新罕布什尔州参与自由主义自由州项目时发现比特币,“我觉得比特币可能征服世界,它无法被贬值、无个人或机构能操控、无人能阻止。”

这场运动在社会边缘扎根,追随者是一群后金融危机时代的叛逆者:对现实失望,渴求社会与政治变革。早期信徒大多年轻、男性、深度网瘾,是论坛上的密码朋克,构筑起自己的信息茧房,坚信密码学能实现监管者从未做到的事 :重新分配权力——身着新款华伦天奴红色西装的 Michael Novogratz 形容说:“比特币,就像《星球大战》里的反抗军”。

从“边缘叛军”到主流力量

加密对冲基金 Polychain Capital 创始人 Carlson-Wee 说道:“一旦真正理解比特币,”你就再也无法视而不见。”2011 年,在瓦萨学院读大四的他在网络论坛上首次接触比特币,迅速坚信加密货币是全球金融的未来,甚至说服论文导师允许他以此为题撰写毕业论文。毕业后,Carlson-Wee 在华盛顿州当伐木工,把简历和论文冷邮件发给当时还在旧金山公寓里运营的初创公司 Coinbase,几天内就被录用并成为该公司首位员工。“早年那段日子,仿佛每个人都守着一个全世界尚未知晓的秘密。”

当 “占领华尔街” 运动敲响美国贫富差距加剧的警钟,加密货币倡导的金融自主、全球普惠金融理念,也引发了一代人的共鸣 —— 他们目睹数万亿美元家庭财富蒸发,而政府却出手救助银行。“我踏入交易大厅的第一天,正是雷曼兄弟破产后的第二天。” Arthur Hayes 说。彼时他被困在日本偏远岛屿,大雪封门,胡须未刮,身穿红色保暖 T 恤。“以这种方式开启金融生涯,很特别。”

Arthur Hayes 曾一心扎根传统金融:沃顿商学院、德意志银行、花旗集团。但市场崩盘时目睹同事被裁员,让他转向能自主掌控的资产 —— 先是黄金,2013 年转向比特币。2014 年,失业的他寄居朋友沙发。

28 岁的 Arthur Hayes 联合创立 BitMEX,将华尔街级别的杠杆与衍生品引入加密交易,最终打造出 “永续合约”。交易者无需持有比特币,只需以 5 倍、50 倍甚至 100 倍杠杆,押注其价格涨跌。“有人倾家荡产,有人一夜暴富。” Arthur Hayes 平淡地说,早期信徒的命运常在几分钟内尘埃落定。

“永续合约”这款产品引爆市场,创造数万亿美元规模,也催生了新一代 “加密赌徒”—— 甘愿冒巨大风险,偶尔搏得数百万财富。

加密货币,就此变成了赌场。

无人掌控,谁来决定未来?这是加密的核心,也是致命缺陷。从伦理应用场景,到比特币生态是否应拓展新代币,分歧无处不在。但正是这群鱼龙混杂的联盟 —— 自由主义者、风险投资人、建设者、交易者、骗子,最终将加密货币推向主流。

就在 Arthur Hayes 让比特币更像赌博而非黄金的同一年,20 岁的 Vitalik Buterin —— 身材瘦削、蒂尔奖学金获得者,看上去本该走登巴时代巴黎世家秀场 —— 彻底颠覆了行业。

2014 年的一天,Joseph Lubin 带 Michael Novogratz 去布鲁克林会见以太坊基金会成员 —— 次年,以太坊平台正式上线。通过 “智能合约”—— 运行在区块链上的自动执行代码,以太坊让开发者得以构建完整金融体系:借贷平台、数字艺术市场、自治组织。无银行,无企业霸主,只有代码。

“Joseph Lubin 几乎经历了一场宗教皈依。” Michael Novogratz 说,“以太坊将改变世界、拯救世界。” 整个经济体系迁移上链,稳定币支撑脆弱的第三世界货币,开源金融取代传统银行的不透明。“我本就富有,不需要世界被拯救,但我觉得,以太坊这东西有点意思。”

“我对比特币没有顿悟时刻。”Etherealize 联合创始人兼总裁 Danny Ryan 说。纽约气温零下,他长发编成辫子,身穿薄黑色 T 恤与牛仔外套,戴着一枚自称有助呼吸的塑料黄色鼻环。Danny Ryan 的觉醒时刻在 2016 年,发现以太坊之时,2017 年 1 月,他全身心投入 VItalik Buterin 的基金会,很快获聘 —— 恰逢加密货币爆发式涌入主流。

“那是一段疯狂的黄金时代。” Meltem Demirors 回忆。

2017 年 11 月的一场会议上,她看着身穿独角兽 T 恤、夏威夷衬衫的以太坊 “极客”帮助高盛、a16z 的投资人设置 MetaMask 钱包、参与首次代币发行。

随后,比特币突破 1 万美元,加密货币总市值从 160 亿美元飙升至 5350 亿美元峰值,年增长率超 3200%。

以太坊的出现,让加密世界不再只有一种代币、一个创世神话、一种理念。任何人都能构建任何东西,打破了单一性,也撕裂了凝聚力。美国政府始终对这个以规避中心化为初心的行业束手无策,在监管者眼中,加密货币就是一团难以穿透的网络骗局。

此后十年,市场在狂热与崩盘间反复摇摆,无数人毕生积蓄化为乌有,也让精准踩中风口的少数人创造世代财富。而加密生态内部,裂痕巨大:元老 vs 观光客、理想主义者 vs 骗子、建设者 vs 交易者。

加密社区两种人:信徒和骗子

加密社区分两种人——

第一种是信徒:哲学上认同比特币原始理念,在乎去中心化、隐私、个人主权的人。他们被诋毁,只因坚守的原则与现代诸多机构(尤其是政府及其盟友法定银行) 相悖。

第二种是骗子:开着兰博基尼兜售模因币,毫无原则,大多 2017 年后才入场。从彻头彻尾的骗子,到略有投机心,再到无知的傻瓜。

一位化名 “Moose” 的加密持有者,掏出一张帕劳身份证 —— 这是他花 200 美元网购的太平洋岛国密克罗尼西亚属地证件,而这正是他访问美国用户无法使用的离岸衍生品平台的凭证。“人人都这么干。” 他说。27 岁的他,和同龄男性一样,2010 年代中期在丝绸之路网站购买毒品、假身份证时首次接触加密货币,他的偶像不是运动员、影星,而是匿名推特账号 —— 动漫头像、隐晦简介,粉丝们虔诚追踪其交易动向。

Jordan Fish 身处同一圈层的另一层级,网名 “Cobie”,Telegram 头像是一只跳跃的白色小狗,他早年在以太坊质押协议 Lido 获利,后创立会员制加密投资平台 Echo,估值超 3 亿美元。“2019 年,成为 cryptobro 还挺酷,但现在,一点都不酷了。”

当加密从边缘走向主流,再沦为文化笑柄,其颠覆性创新的承诺逐渐褪色。曾经自诩叛逆的人,越来越像其他深度网瘾青年:打游戏、玩梗、交易——糟糕的形象更是雪上加霜。

2023 年,Arthur Hayes 在新加坡 TOKEN2049 大会的狂欢派对,吸引数千人,开场一小时就耗尽酒水,最终安保人员不得不抵挡醉醺醺、执意入场的人民,他们几乎要翻墙闯入。两年后迪拜同一场会议,Carlson-Wee 往返加州与阿联酋(据称与当地政府合作项目),在莲花超级游艇上狂欢,同行的还有 DogeOS 首席执行官 Jordan Jefferson,后者身穿他口中 “Habibi Doge” T 恤 —— 戴着阿联酋传统头巾的柴犬。(一家阿联酋关联公司曾在特朗普就职前,向其家族加密项目注资 5 亿美元。)

“所有人都以为,在加密圈赚了钱,就会在迈阿密坐游艇,身边围着一百个妓女。我在戛纳以太坊会议期间,连续三天泡在拉盖里特餐厅。” Meltem Demirors 说,“我喝得酩酊大醉,在餐桌上匍匐前进。以太坊信徒讨厌美好事物,讨厌享乐,他们只想让你吃豆腐、穿有机棉,自我折磨。”

加密圈里还有一种生物: “巨鲸”

巨鲸,是比特币世界的庞然大物。

在加密圈俚语中,巨鲸指持有超 1000 枚比特币的人,他们往往拥有价值超 100 亿美元的数字资产,单笔交易就能撼动市场,这些巨鲸完全匿名,从不参加会议,也不举办派对或发布争议推文:加密圈最聒噪的声音,从来不是最富有的。

匿名,曾是对抗中心化的意识形态反抗理念,如今也成了生存必需。在加密圈抛头露面,就是自找麻烦。行业每年发生数十起暴力事件:绑架、入室抢劫、武装抢劫。大规模数据泄露暴露资产持有量,将数字财富转化为现实攻击目标。去年,诺利塔一名加密持有者声称遭绑架,被折磨两周逼问密码后侥幸逃脱。

“我不再做公众人物。” Fish 说,因为 “这很可能带来人身危险”。OpenSea 联合创始人德 Devin Finzer 与妻子 Yu-Chi Lyra Kuo 出行时,身边跟着一个身形魁梧、像维京海盗而非特勤局特工的保镖。“那是我们的保镖。

加密圈里有长久生存法则,秘诀就是:永远不要成为主角。我是配角,人人都知道我,但没人真正知道我为何存在。

在《名利场》杂志拍摄聚会的当天早上,Cathie Wood 没认出十年未见的 Meltem Demirors。“你反而更年轻了。” Cathie Wood 拥抱她说。“因为我现在有钱了。” Meltem Demirors 坏笑着回应。Carlson-Wee 像小男孩见到偶像般,温顺地向 Cathie Wood 自我介绍,两人立刻聊起当年被所有人视作疯子的岁月,坚定 “市场下跌就买入” 的共同信念 —— 轻轻避开加密货币三个月内暴跌近 50% 的现实。

Michael Novogratz 身着银色长款羽绒服大步走进来,热情打招呼,随即抱怨自己正处于严重宿醉的第二天 —— 他描述周六晚上的狂欢,高潮是凌晨 4 点去了以火人节为灵感的纽约夜店 Gospël,他祈祷住在附近的 30 岁女儿和新婚丈夫没看见这一幕。

Ryan 待在房间角落,带着又好笑又惊恐的神情旁观。Meltem Demirors 和助理翻看带来的服装。Michael Novogratz 在镶钻黑西装和华伦天奴之间纠结,Ryan 则只带了两条裤子,最喜欢的那条裤裆破了洞,他照样穿。“太热了。” 他赤着脚抱怨,发型师吹干他及肩的浓密长发。

“Devin Finzer 在哪?” Meltem Demirors 询问道。

Devin Finzer 和他妻子 Yu-Chi Lyra Kuo 旗下在四楼私人套房,拥有专属助理、安保、明星化妆师,周围摆满高级定制服装。

最终,考量过数百万美元的高定服装后,Yu-Chi Lyra Kuo 选了一件非高定的阿玛尼礼服,也没戴 JAR 珠宝。

2017 年,Devin Finzer 创立 NFT 市场 OpenSea—— 在加密元老甚至妻子眼中,他错过了成为 OG 的关键门槛。他的出身是硅谷母亲的梦想:旧金山郊外长大,布朗大学毕业,主修计算机科学与数学,曾任 Pinterest 软件工程师。

加密市场爆发时,Devin Finzer 和朋友 Alex Atallah 决定打造数字资产版 eBay。受以太坊代币化、尤其是数字猫交易平台 CryptoKitties 热潮启发,OpenSea 诞生。

不久后,新冠疫情爆发。百无聊赖的年轻人大批涌入加密宇宙,NFT 一飞冲天。

2021 年,Beeple 的 NFT 艺术品在佳士得以 6900 万美元成交,Bored Ape Yacht Club、CryptoPunks 等头像成为堪比劳力士、保时捷的身份象征,有人甚至花 100 多万美元买一张石头剪贴画。

2022 年 1 月,OpenSea 估值飙升至 130 亿美元。同年,年轻的 Devin Finzer 在快速扩张的公司中疲于奔命,突然跻身硅谷顶层社交圈,遇见了 Yu-Chi Lyra Kuo。

“Yu-Chi Lyra Kuo 就像辣妹身体里装着法拉利引擎。” Devin Finzer 说。

Yu-Chi Lyra Kuo 说,早在 2022 年加密崩盘、NFT 泡沫破裂前,她就向 Devin Finzer 表达过对 OpenSea 的担忧,但 没人听。她认为,OpenSea 过于跟风,Devin Finzer 不成熟、短视,未能及时转向更持久的方向。

“所有人都在吹捧 Devin Finzer,《福布斯》封面,29 岁,长相帅气,人人都想包机送他去超级碗、参加每一场晚宴。” Yu-Chi Lyra Kuo 停顿一下,“我对这些不感兴趣。”

“这是一段谦卑的历程。”Devin Finzer 轻声补充,“即便所有人把你捧上天,你依然有太多要学。”

市场崩塌早已酝酿数月——

2021 年,比特币从 6.9 万美元峰值跌至 1.6 万美元,开启行业最严寒冬。OpenSea 估值暴跌约 90%。

2022 年 5 月,Terra/Luna 崩盘,72 小时内抹去生态超 400 亿美元价值,全球散户血本无归。加密最大对冲基金之一三箭资本随即倒闭。

2022 年 11 月,行业宠儿 SBF 的交易所 FTX 轰然倒塌,一周内覆灭,他最终被捕,被判七项欺诈与共谋罪,窃取客户资金高达 100 亿美元。

“Devin Finzer 不是我辅导的第一个天才少年。” Yu-Chi Lyra Kuo 没有细说。随着公司崩塌、NFT 泡沫破裂, Yu-Chi Lyra Kuo 成了 Devin Finzer 的 “产品妈妈”,她把 Devin Finzer 当作 “定制小熊”。如今,他们宣称要以更宏大的愿景重新推出 OpenSea。

然而,并非所有人都有 Devin Finzer 和 Yu-Chi Lyra Kuo 的这份笃定。

区块链基础设施越成熟,就越难解释 OpenSea 能提供 Coinbase、Gemini 等交易平台没有的功能。成功的项目已提高门槛 —— 比如 Hyperliquid、Uniswap,如今与代币持有者分享收益。大多数代币无法与之竞争,发行主要用于治理,持有者仅能对协议决策投票,无直接经济权益。

FTX 的倒闭不仅让整个行业坠入深渊,更引发了加密圈所谓的 “猎巫行动”:监管机构协同出击,试图扼杀他们既不理解也无法控制的技术。监管方则认为,加密世界是蛮荒西部,即便规则不完美,保护美国投资者也是良好开端。

拜登任命 Gary Gensler 执掌美国证券交易委员会 —— 这位前高盛合伙人、麻省理工学院区块链教授,比其他任何监管者都更懂加密货币。Gary Gensler 的目标是驯服这个行业,核心问题是:加密货币究竟是证券还是大宗商品?答案决定一切:证券属美国证券交易委员会监管范畴,交易所与代币发行方需注册、披露,遵守为股票设计的投资者保护规则 —— 这些规则为中心化机构而生,而非无需银行、经纪商、国界就能全球流转的资产。

将传统金融监管模式,套用于以自主、隐私、匿名、打破全球边界为核心的技术,注定失败。加密圈称之为 “执法式监管”:Gary Gensler 指控多家公司违反证券法,强力挤压加密友好银行退出体系。

“SEC 当时想通过诉讼把加密赶尽杀绝。” Ryan 说。他回忆自己子啊 2024 年复活节周日摆设晚餐餐桌时收到传票。“我是以太坊基金会在美国职位最高的人。”

Arthur Hayes 则是在 2022 年 5 月被判居家监禁六个月,此前他承认在 BitMEX 故意未实施反洗钱控制 —— 具体而言,BitMEX 允许美国客户通过 VPN 访问平台,他曾在一场会议上吹嘘,贿赂塞舌尔官员比遵守美国法规更便宜。币安首席执行官 CZ 下场更惨,2024 年 4 月因协助洗钱被判四个月联邦监禁,币安支付 43 亿美元罚款,创下美国历史上最大的企业罚金之一。

随后,特朗普二度登场。2021 年,他称比特币是骗局,但仅仅三年后,他在比特币大会发表主旨演讲,承诺让美国成为 “全球加密之都”。尽管特朗普的价值观,与加密信徒的全球乌托邦愿景背道而驰,但他对行业的支持,足以赢得选票。

“美国没有哪个政党天生支持或反对加密。” Arthur Hayes 说。如果加密投资者成为单一议题选民,政客面前的问题只有一个:“要不要争取他们?”

“我大概是加密圈唯一没投特朗普的人。” Michael Novogratz 说。作为进步派主要捐赠者,他多年来试图说服伊丽莎白・沃伦与他面谈行业事宜,但均告失败。“这个行业仍充满政治争议,本不该如此,本该是两党共识。我们需要规则,没有创新,就是因为没有规则。”

特朗普连任前最后几个月,Ryan 收到一封信:案件撤销。Ryan 的律师 称从未见过 SEC 如此行事。“最好的结果,就是他们不再联系你。” 而这一次,证券欺诈指控直接消失。

按 Ryan 的说法,拜登政府意识到美国总统竞选优势微弱,再也承担不起疏远整个科技行业的代价。加密行业最终向 2024 年大选投入 1.35 亿美元,据称大部分流向共和党候选人,支持的选区胜率超 90%。

2025 年,特朗普推出自己的 Meme 币 TRUMP,市值一度冲至 100 亿美元,但之后暴跌 80%。就职后,他特赦 Arthur Hayes 与 CZ(SBF 仍在狱中)。

结语

在不同人眼中,当加密货币渗透主流体制,要么是对初心的彻底背叛,要么是实验成功的证明。一些最坚定的去中心化信徒,如今出现在白宫闭门会议中。持有加密货币的不仅是普通人,还有主权财富基金、家族办公室、配备私人财富经理的企业。这场生来要让华尔街失效的运动,如今成了其最强大的游说力量、最可靠的客户。

“我们赢了。” Moose 说道,“但赢了之后,加密货币是不是就变成另一种普通资产类别?”

加密行业,是变成了自己曾经痛恨的模样?还是正在从内部改变世界?

凛冬之中,答案仍在风中飘荡,而那些信徒,依旧站在原地,坚守着他们的信仰。

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OpenSea CEO回应《名利场》争议报道:妻子独立发展,团队将继续长期建设

深潮TechFlow消息,3月18日,OpenSea首席执行官Devin Finzer在X平台发文回应《名利场》争议报道,他表示尽管外界多次唱衰“OpenSea 已结束”,但团队仍在持续发展,加密创业可以盈利,OpenSea自成立以来始终专注于打造用户真正喜爱的产品,这一核心方向不会改变。Devin Finzer 同时指出,其伴侣早在2011年便参与比特币并长期独立发展、支持其事业,强调共同成长的重要性,《名利场》相关内容对加密行业及公司叙事存在严重误读。加密行业仍处早期阶段且被广泛误解,未来有望以“无感化”方式融入文化与日常生活,这也是OpenSea的重要愿景之一,并强调创造有意义的产品需要长期投入、承受误解与持续迭代。

据悉,《名利场》此前撰文称Devin Finzer妻子Yu-Chi Lyra Kuo是其 “产品妈妈(product mommy)”,并在其创业过程中给予辅导。

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香港警方「雷鼓」行动破获加密货币贷款诈骗案,6 人被捕,涉款约 500 万港元

深潮 TechFlow 消息,3 月 18 日,据香港商报报道,香港警方展开代号「雷鼓」行动,针对以低息贷款为名、以加密货币收取保证金的诈骗集团,于两日内在全港各区拘捕 3 男 3 女(年龄介乎 29 至 63 岁),涉嫌串谋诈骗,部分疑犯具黑社会背景,行动仍在持续。

该诈骗集团自 2025 年 11 月起,以随机致电方式假扮银行职员推销低息贷款,诱骗受害人前往中环一处以空壳公司名义租用的假办公室签约,并要求缴付保证金作资产证明。骗徒收款方式包括现金、银行转账至傀儡账户,以及加密货币支付,其中加密货币手段主要针对较年长或不熟悉科技的人士。

涉案受害人共 13 名,背景广泛,部分具大专或硕士学历,包括商人及公司东主,合计损失约 500 万港元。警方在现场检获多项文件及电脑等证物。

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从白银上链到储备资产:Matrixdock FRS 标准如何重塑 RWA 的发行逻辑?

随着现实世界资产(RWA)逐渐成为区块链行业的重要发展方向,市场对于资产上链的讨论正在发生变化。在早期阶段,行业关注的核心问题是“哪些资产能够被代币化”。而随着基础设施逐步成熟,一个更加关键的问题开始浮现:哪些资产能够在链上长期稳定运行,并成为金融体系的一部分。这一变化也意味着,RWA赛道正从“资产上链”走向“资产结构设计”。

机构研究也反映出这一趋势。波士顿咨询集团(BCG)预计,到2030年全球代币化资产规模可能达到 16 万亿美元;麦肯锡则预测,在较为保守的情景下,代币化市场规模也可能达到 2 万亿美元以上。随着市场规模不断扩大,市场关注点正逐渐从资产能否上链,转向资产质量与结构设计等更为基础性的问题。在这一背景下,储备型资产(Reserve Assets)的概念开始重新进入行业讨论。

在传统金融体系中,储备资产通常承担稳定价值与提供流动性的角色,例如国债或黄金。而在链上金融环境中,类似角色的资产仍然相对有限。稳定币虽然为链上交易提供了流动性基础,但在更长期的资产配置层面,市场仍在寻找更加多元的现实资产类别。在这样的背景下,具备成熟市场结构与长期价值基础的贵金属资产再次进入RWA赛道的视野,并逐渐被视为链上储备资产的重要组成部分。

白银:链上贵金属体系中的新变量

在链上现实资产中,黄金一直是最具代表性的资产类别之一。经过多年的发展,黄金已经成为现实资产代币化中相对成熟的产品类型之一,也被视为链上金融体系中较为稳定的资产类别。不过,在传统金融市场中,贵金属资产并不只有黄金。

与主要承担价值储存功能的黄金不同,白银同时受到投资需求与工业消费的双重驱动。电子制造、新能源设备以及工业生产对白银的持续需求,使其价格往往表现出更明显的经济周期特征。这种双重属性使白银在资产配置中具有不同于黄金的角色:黄金更接近宏观储备资产,而白银在一定程度上兼具投资资产与工业商品属性,处于贵金属与大宗商品市场的交叉位置。

尽管如此,在链上金融市场中,成熟的白银代币化产品仍然相对有限。相比黄金,白银资产的链上化仍处于较早阶段,这也使其成为现实资产代币化中一个仍待拓展的领域。

近期,RWA平台 Matrixdock 推出的白银代币 XAGm,正是在这一背景下出现的一类代表性产品。该产品以符合 LBMA Good Delivery 标准的实物白银作为基础资产,并通过机构级金库进行托管,将传统贵金属资产引入链上金融环境。在链上市场中,这意味着白银不仅可以作为投资标的,还能够被用于抵押、交易以及DeFi场景中的资产配置。

从更宏观的角度来看,白银产品的推出也具有一定的行业意义。在现实世界资产代币化的发展过程中,市场已经逐渐形成一种共识:并非所有资产都适合长期运行在链上金融体系中。相比之下,拥有成熟市场结构、全球定价体系以及长期历史验证的资产类别,更容易成为链上金融基础设施的一部分。

贵金属资产正符合这一特征。黄金长期以来被视为传统金融体系中的储备资产,而白银则在投资属性之外,同时具备广泛的工业需求与更明显的市场周期性。将白银引入链上金融体系,不仅扩展了贵金属资产的链上类型,也为链上市场提供了兼具储备属性与交易活跃度的资产类别。

从这一角度来看,白银的代币化不仅意味着新增一种资产类型,也标志着链上贵金属资产体系从单一储备资产向多元化储备资产结构的扩展。

FRS:为现实资产设计的链上发行机制

除了资产本身,XAGm 的结构设计也体现出 Matrixdock 在 RWA 领域对链上资产发行机制的一种系统性设计。在传统金融体系中,贵金属等实物资产在持有过程中会产生持续成本,例如仓储、保险和审计费用。这类结构性成本通常被称为负持有收益(negative carry),传统金融产品通常通过费用结构或净值变化来反映这些成本,例如商品ETF会通过净值递减逐步扣除相关费用。

Matrixdock 提出的 Fungible Reserve Standard(FRS),是一种用于在链上编码现实资产持有成本的确定性机制。该机制通过引入 asset-per-token 变量 q(t),使每个代币所代表的底层资产数量随时间按预设成本参数逐步递减,从而将现实资产的持有成本直接映射至链上逻辑之中。

在这一机制下,资产储备保持不变,而代币供应通过动态调整实现成本分摊,在不改变用户余额的情况下反映持有成本。这一结构在机制上与传统商品ETF通过净值递减反映费用的方式具有相似性,但FRS的设计目标在于反映真实的托管与运营成本,而不包含管理费或利润结构。

从机制设计角度来看,这种方式试图在资产经济真实性与DeFi可组合性之间取得平衡。

Matrixdock 的 Reserve Layer:RWA 的长期定位

XAGm 的推出,也被视为 Matrixdock Reserve Layer(储备层)体系的一次扩展。这一概念用于描述在链上金融体系中构建一层由高质量现实资产组成的储备资产结构,为链上金融活动提供稳定且可验证的价值基础。

在这一框架中:

  • 黄金更多承担价值储存与长期储备资产的角色
  • 白银则由于其更强的周期性与市场活跃度,为体系带来更多交易与流动性维度

两者的结合,使链上贵金属资产体系逐渐从单一储备资产发展为更加多元的资产结构。从行业发展的角度来看,这也反映出 RWA 赛道的一种变化:市场竞争正在从“谁能够更快发行资产”,逐渐转向“谁能够构建更具韧性的链上资产结构”。

随着黄金与白银等贵金属逐步进入链上基础设施,一个更加多元化的链上储备资产体系正在逐渐形成。对于 Matrixdock 而言,XAGm 的推出不仅意味着新增一种贵金属资产,也进一步明确了其在 RWA 赛道中的定位——围绕高质量现实资产构建链上金融的储备层(Reserve Layer)。

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预告:美联储将于今夜凌晨2点公布利率决议,随后鲍威尔将举行发布会

深潮 TechFlow 消息,3 月 18 日,据金十数据报道,美联储将于北京时间周四凌晨2点公布利率决议和经济展望,随后鲍威尔将举行发布会。预计美联储将连续第二次按下“暂停键”。在油价破百、双重使命“打架”、政治施压等复杂背景下,鲍威尔的一言一行备受瞩目。敬请投资者留意相关风险。

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德国计划大幅提升 AI 算力

深潮 TechFlow 消息,03 月 18 日,根据德国政府当地时间 17 日公布的一项数据中心扩容战略规划,到 2030 年,德国通用数据中心的算力将在 2025 年基础上至少翻一番,其中专门用于人工智能(AI)的算力将至少增至 2025 年的 4 倍。德国数字化和国家现代化部长卡斯滕·维尔德贝格尔当天表示,这一战略旨在满足因 AI 应用、云服务和数字化进程而迅速增长的数据处理需求。“从全球来看,我们显然还有很大的追赶空间。”维尔德贝格尔说。这份即将提交德国内阁批准的战略文件共提出 28 项具体措施,核心目标是推动德国成为欧洲领先且具有数据主权的数据中心枢纽。(金十)

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THENA 澄清:未被攻击,智能合约与所有流动性池安全且正常运行

深潮 TechFlow 消息,03 月 18 日,针对近期 THE 市场异动,THENA 官方发文澄清表示并未被攻击,事件起源于 Venus Protocol 上的 THE 市场,THENA 的智能合约与所有流动性池安全且正常运行,目前已与 zeroShadow和 HypernativeLabs 合作标记早期信号并协调相关方(包括执法部门)。THENA 表示拟将 THE Single Sided Vaults的 APR 大幅增加(由本次事件产生的费用驱动),本次 Epoch 的投票者将因周日极端波动获得超额回报。

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加密 xAI 一周要闻:TAO 单周暴涨 40%,去中心化算力首次训出竞争级大模型

作者:0xSammy

编译:深潮 TechFlow

深潮导读:Bittensor 子网 Templar 完成了史上规模最大的去中心化 LLM 预训练——720 亿参数的 Covenant-72B,性能据称可与 LLaMA-2-70B 媲美,而训练全程基于消费级互联网硬件。

这不是概念验证,而是一个交付的产品,它将 Bittensor 的叙事从”子网能存在”升级为”子网能产出与中心化竞品抗衡的输出”。

与此同时,AWS 发布了 x402 完整技术参考架构,两件事合力推动 DeAI 板块单周上涨 12%。

全文如下:

本期头条:TAO 与 Covenant-72B

3 月 10 日,Templar(Bittensor 第 3 号子网)完成了史上规模最大的去中心化 LLM 预训练:Covenant-72B。720 亿参数。约 1.1 万亿个 Token。完全在 Bittensor 无需许可网络上的消费级互联网硬件上训练完成。任何拥有 GPU 的人都可以自由加入或退出。性能据报道可与 LLaMA-2-70B 相抗衡。

这将 Bittensor 的核心论点从”子网可以存在”升级为”子网能产出与中心化替代方案竞争的输出”。

一个由消费级 GPU 组成的无需许可网络,以此前仅与超大规模云服务商相关联的规模实现协同。在 Covenant-72B 之前,去中心化训练只是路线图上的承诺;现在,它是一个已交付的产品。

消息公布后 24 小时内 TAO 上涨 19%,一周内涨幅达 +39.8%,Templar 在 X 上的帖子获得了 170 万次浏览:

三个生态子网(SN3 Templar、SN4 Targon、SN39 Basilica)跻身 CoinGecko 当日涨幅前八。TAO 与子网之间的结构性动态放大了买入压力:投资者需要 TAO 才能获取子网代币,因此任何单一子网的集中需求都会级联至底层资产的积累。

价格行情现已锚定于一个可验证的技术里程碑。Covenant-72B 是一个已训练完成的模型。灰度的 Bittensor 信托 SEC 申请文件(2025 年 12 月)仍待批准;xTAO 作为最大企业持有方持续积累。机构访问基础设施正在同步建设。

A)DeAI 总市值分析

本周 DeAI 总市值增加 19 亿美元(+12%),达到 162 亿美元:

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本周的核心新闻是 Templar 的 Covenant-72B(详见上文)。AI 板块整体受益于 Bittensor 的催化剂效应,以及围绕 Agent 基础设施的持续机构叙事动能。

TAO(7 日 +40%):$277.51,市值 26.6 亿美元。催化剂为 Covenant-72B;子网至 TAO 的结构性动态放大了涨幅。

FET(7 日 +61%):$0.2365,市值 5.34 亿美元。DeAI 头部资产中周涨幅最强。人工超级智能联盟受益于 TAO 催化剂引发的板块资金轮动,资本普遍流入 AI 代币。

RENDER(7 日 +31%):$1.88,市值 9.76 亿美元。Covenant-72B 证明分布式 GPU 网络能训练有竞争力的模型,为去中心化算力叙事提供了顺风。

NEAR(7 日 +16%):$1.47,市值 18.9 亿美元。IronClaw(用 Rust 重写的安全加固版 OpenClaw,部署于 TEE)以及 NEARCON 2026 催化剂持续发挥作用。NEAR 作为企业级 OpenClaw 基础设施的定位让它保持在 AI 买盘中。

ICP(7 日 +9%):$2.71,市值 14.9 亿美元。DFINITY 的 ICP 平台上的自写应用平台 Caffeine AI 持续吸引开发者(据 Dominic Williams 称,月独立访客数以十万计)。V3 版本即将推出,含 Claude Code 集成。”Mission 70″代币经济学提案以 2026 年底前削减 70%年通胀为目标,Caffeine 驱动的算力销毁是关键机制。过去 30 天,ICP 在 AI/大数据加密项目代码开发活跃度中排名第一。

VIRTUAL(7 日 -16%):$0.7952,市值 5.23 亿美元。在 AGDP 驱动的上涨行情之后回调。但 VIRTUAL 本周更有意思的故事在 x402 促成商数据中:Virtuals 已凭借 ACP 按交易金额跻身 x402 前三名促成商。

B)机器人总市值分析

本周机器人板块总市值增加 4400 万美元(+6%),达到 8.11 亿美元:

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PEAQ(7 日 +48%):$0.02005,市值 3780 万美元。表现最亮眼。peaq 发布了阐述机器人叙事及其 Robotics SDK 的新视频(兼容 ROS 2,使任何机器人都能获得 peaq ID、完成链上收付款和数据验证)。Hashkey Capital 的《机器经济》研究报告将 peaq 列为机器身份、支付和治理的基础 L1。超过 60 个跨 22 个行业的 DePIN 项目在网运行;迪拜 VARA 监管沙盒开放链上机器人业务。

ROBO(7 日 -28%):$0.03336,市值 7490 万美元。Fabric Protocol(OpenMind/Fabric Foundation)在初始上市热情后正在寻找价格平衡点。仍是机器人类别中相对较新的参与者。

GEOD(7 日 -14%):$0.1371,市值 5810 万美元。24 小时成交量仅 20.6 万美元,尽管 GEO-SWARM 已在 Kickstarter 上线,Solana/Blockworks 旗下的 Lightspeed 机构平台也新增了 GEOD 覆盖,预计随时间推移将改善机构可见度。

加密 AI Agent 板块

a)Nansen DEX 资金流向(全交易者,7 日)

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sUSDAI(+183 万美元净流入):AI 板块最大净流入。USDai 的收益率层,这是一个 GPU 抵押稳定币协议(Permian Labs;Dragonfly、Coinbase Ventures、YZi Labs 参投)。以实体 GPU 基础设施为抵押放贷,通过 sUSDAI 返还收益率。PayPal/PYUSD 集成;峰值 TVL6.58 亿美元。CHIP 治理代币于 2 月底通过 CoinList 发行;资本正轮动至收益率层。DeFi 资本与实体 AI 基础设施融资相遇。

WTAO(+100 万美元净流入):买入 1100 万美元 vs 卖出 1000 万美元。证实 Covenant-72B 驱动了真实的 DEX 积累行为。

VIRTUAL(+81 万美元净流入):尽管周价格下跌 16.3%,净流入仍为正。买入 4019 万美元 vs 卖出 3938 万美元。聪明钱在下跌中买入。该组流动性最深,达 2918 万美元。

RENDER(+48.3 万美元净流入):小幅正值。板块顺风,无特定催化剂。Render Con 2026 即将举行。

LINK(+45.8 万美元净流入):Chainlink 出现在 AI 板块筛选器中值得关注。Chainlink Runtime Engine 是 Agent 基础设施的连接组织;本周 AWS 博客文章明确引用了 CRE 集成。

b)Nansen 公众人物资金流向(7 日)

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DRV(+26.4 万美元净流入,7 名交易者):Derive,基于 OP Stack 的去中心化衍生品协议。7 日 +48.84%,市值 1.11 亿美元。机构质押将于 3 月 23 日上线;25%的手续费用于 DRV 回购。

FAI(+18.7 万美元净流入,4 名交易者):Freysa AI,Base 上的主权 Agent 栈。市值 6200 万美元。采用 TEE 和 zkTLS,使 Agent 能持有自己的密钥。与 OpenClaw 同类,但从密码学主权角度切入。

WTAO(+10.5 万美元净流入,3 名交易者):与全体交易者中围绕 Covenant-72B 的信号相互印证。

c)x402 分析

i)交易笔数下降,交易金额上升

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Artemis 数据呈现出两个故事:

交易笔数(左图):从 12 月/1 月峰值明显下降。日均交易笔数从曾经超过 150 万至 200 万,跌至数十万量级。

交易金额(右图):在 1 月/2 月的平稳期之后急剧拉升,日均交易金额推至 300 万至 400 万美元。集中于基础设施与公用事业类和数据即服务类,Agent 间服务类贡献次之。

这一背离是当前 x402 最重要的信号。交易笔数下降而交易金额上升,意味着平均交易规模正在增加。虚假交易正在被清洗出去;留下的是笔数更少、金额更高的真实商业交易。

基于当前的商家格局,主导类别很可能代表:Agent 支付算力(云 GPU、推理节点、Chutes);API 数据源访问(Firecrawl、StableEnrich、市场情报数据);浏览器会话(Browserbase);以及内容生成(Freepik)。

Agent 间服务在结构上最值得关注:自主 Agent 向其他 Agent 付费以完成子任务。

AI 生成内容和代币发行此前主导了早期交易笔数,目前已被清洗出去。

ii)a16z 与数据测量缺口

a16z 合伙人 Noah Levine 指出,”真实”交易量远低于今年年初虚假刷量造成的虚高数字。Bloomberg 报告了 x402 的 30 日支付额为 2400 万美元(数据来自 x402.org);Allium Labs 的数据约为 300 万美元;Artemis 过滤刷量后,真实交易量约为 160 万美元。

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但这一差距揭示了测量基础设施有多早期——尤其是当更成熟的机构开始采用这一开放协议时:Stripe、Cloudflare、Vercel 和谷歌均已整合 x402。

这些机构押注的不是每月 160 万美元,而是当 Agent 成为默认买家时,这个数字会变成多少。

iii)促成商排行榜(过去 7 天)

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促成商排行榜正在分化:高频微结算(Dexter)、机构 API 访问(Coinbase)、结构化 Agent 商业(Virtuals/ACP)。

Virtuals Protocol(14.414 万次请求,41.967 万美元交易量):按请求量排名第三,但交易额最高。每次请求均价约 2.72 美元(是 Coinbase 的 5 倍,是 Dexter 的 54 倍)。3690 名买方对应仅 2 名卖方。

这是 ACP 在结算结构化的 Agent 间商业交易:少数服务型 Agent 为数千名买方完成高价值任务。

3 月 10 日,Virtuals 和以太坊基金会 dAI 团队联合提交了 ERC-8183,将可信任的 Agent 商业交易生命周期与 x402(支付)和 ERC-8004(身份/声誉)一并正式规范化。

iv)AWS 发布完整 x402 参考架构

3 月 15 日,AWS 在其行业博客上发布了《x402 与 Agent 商业:重新定义金融服务中的自主支付》,附完整技术参考架构。

当 AWS 发布针对原生加密支付标准的、包含开源代码的生产级参考架构时,该协议便从概念阶段进入了基础设施阶段。

若想了解更多关于 x402 的发展轨迹,请关注 Khala Research,我们将在本周稍后发布完整报告。以下是目前的生态系统图谱:

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免责声明:本通讯中涵盖的内容不应被视为投资或财务建议。它仅用于信息和教育目的。

披露:我持有其中一些资产,并与本通讯中提到的某些项目有合作关系。

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两月前建仓逾万枚 ETH 的巨鲸持续割肉,累计亏损超 380 万美元

深潮 TechFlow 消息,03 月 18 日,据链上分析师 Ai 姨(@ai_9684xtpa)监测,某巨鲸地址(0xF188…e37D)于 2026 年 1 月 23 日至 31 日期间,以均价 2729.06 美元从 Binance 提取价值 3334 万美元的 ETH,持仓 10 天后减仓 3203 枚,预计亏损 226.2 万美元。3 小时前,该地址再次充值 4007 枚 ETH(约 938 万美元),若此时卖出将再亏损 155.2 万美元,剩余 5006.7 枚仍浮亏 204.8 万美元,三项合计亏损逾 586 万美元。

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Bitcoin Depot被康涅狄格州吊销执照,比特币ATM行业监管趋严

深潮 TechFlow 消息,03 月 18 日,据 Decrypt 报道,全球最大比特币 ATM 运营商 Bitcoin Depot 被康涅狄格州监管机构紧急暂停货币传输执照,原因包括:向逾 500 名用户超额收取约 15 万美元手续费(超出州内 15%上限)、未向诈骗受害者全额退款,以及合规披露不足。该公司须立即停止在该州的运营并关闭所有 ATM 机。与此同时,Bitcoin Depot 还预计将在年度报告中披露内部控制存在”重大弱点”。分析人士指出,此次暂停令是对 Bitcoin Depot 的”结构性打击”,并预示比特币 ATM 行业整体将面临更严格的监管审查。

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火币 HTX 将直播揭秘 $HTX 新周期战略布局

深潮 TechFlow 消息,03 月 18 日,据官方社媒消息,火币 HTX 将于今日 20 时(UTC+8)举办“HTX 全面赋能:$HTX 的新周期”主题直播。届时,HTX DAO 核心建设者 Molly,HTX DAO 治理委员 DaDa、毛毛姐、CDCClub 联合创始人婷婷,Ctalks 联合创始人大林、CMO DI Michill、HTX 投研天团负责人 Cloud 等将受邀出席,围绕 HTX DAO 生态赋能路径以及$HTX 在交易、权益等多维场景中的应用拓展,探讨$HTX 在新一轮市场周期中的定位升级与价值重估。

预约直播:

https://www.htx.com.ph/zh-cn/live/detail/h5?id=103262&invite_code=gui6e223&inviter_id=11351630

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慢雾联合 Bitget 发布 AI Agent 安全报告,“龙虾式”自动交易背后的安全边界

深潮 TechFlow 消息,03 月 18 日,随着 AI Agent 在加密交易中的应用快速升温,自动化交易正从“工具辅助”迈向“自主执行”。但与此同时,一系列安全风险也在同步显现。近日,安全机构 SlowMist 与全景交易所 Bitget 联合发布 AI Agent 安全报告,对当前 Web3 场景下 Agent 自动化交易的潜在威胁与防护体系进行了系统性梳理。

报告结合真实案例与安全研究,剖析了当前 AI Agent 面临的典型安全问题,包括提示词注入(Prompt Injection)导致的行为操控风险、插件与 Skill 生态存在的供应链隐患、API Key 及账户权限滥用,以及自动化执行引发的误操作、权限扩大化等潜在威胁。

报告建议,用户在使用 AI Agent 进行交易时,应有效控制权限,通过子账号隔离、设置 API IP 白名单,并建立持续的交易监控与异常告警机制。同时,在高风险操作中引入人工确认或独立签名机制,避免模型误判直接影响资产安全。为方便用户落实安全防护,报告在文末附交易安全自查表,助力用户快速排查安全隐患。

从行业发展来看,AI Agent 正持续推动 Web3 交易智能化,但安全体系建设仍需同步升级。如何在效率与可控性之间建立平衡,将成为行业长期关注的重要课题。

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Phantom 拿下 CFTC 豁免函,加密钱包首次可直连合规衍生品市场

作者:Phantom

编译:深潮 TechFlow

深潮导读:Phantom 从 CFTC 拿到了一份意义深远的豁免函——加密钱包无需注册为”引入经纪商”,就可以直接为用户对接合规衍生品和事件合约交易所。

这是该模式的全球首例,而且 Phantom 的做法本身也值得关注:

主动沟通监管、先合规再上线,而不是先建再求原谅——这套路径可能成为加密行业与监管机构打交道的新范本。

全文如下:

我们很高兴地宣布,CFTC 已通过不采取行动救济函(no-action relief)确认:Phantom 在与 CFTC 注册合作伙伴的协作下,无需注册为引入经纪商,即可在 Phantom 应用内直接为用户提供受监管市场的访问入口。

这是一个重要的里程碑,也是我们自豪地与 CFTC 共同推进的成果。

豁免函的内容

作为软件提供商,Phantom 现在可以作为非托管界面,将用户连接至注册交易所(例如指定合约市场,DCM),而无需承担引入经纪商的监管义务。

该函件包含若干条件,旨在确保 CFTC 的政策优先事项得到落实,同时保护用户权益。

在此模式下,用户可直接向注册交易所提交订单,Phantom 始终不接触客户资金。这一规定专门适用于与注册交易所合作伙伴的托管模式,不涵盖 DeFi 衍生品或代币化预测市场。

我们的做法

促成 Phantom 获得这份豁免函的整个过程,正是监管程序本应运作的方式。

感谢 CFTC 愿意敞开大门支持创新,我们主动与 CFTC 沟通,寻求如何在无需自行注册为中介机构的前提下,以非托管界面的形式通过注册合作伙伴为用户提供受监管市场访问入口的明确指引。

我们没有选择先建设再求原谅,而是采取了不同的路径,为用户提供安全可靠的方式来访问传统金融市场。这封函件正是这一过程的成果。

对 Phantom 之外的意义

这是该特定模式的全球首例豁免。CFTC 函件承认,他们正致力于制定可能在未来取代此函件的规则或指引,我们希望我们的参与能够有助于形成一个惠及整个行业的持久框架。

我们也要向 CFTC 致谢,感谢他们认真、诚信地与我们展开合作。处理真正具有开创性的法律问题需要双方都付出努力,这一结果体现了双方都愿意做这份工作,而不是默认选择拒绝。

Phantom 的创立基于一个信念:加密应该安全且易于使用。我们致力于持续引领开发兼具创新性、合规性并以用户为先的产品。

“让加密变得安全易用的关键,是打造由清晰、合理的监管所约束的金融产品。在必要时,及早与监管机构接触、寻找合规路径,会为用户、行业和监管机构本身带来更好的结果。这封函件就是证明。

我们感谢 CFTC 与我们共同应对这一真正具有开创性的问题,也期待以赋予用户信心、树立正确先例的方式,向消费者推出更多创新产品。”

——Brandon Millman, CEO

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Bittensor 是 Crypto 全村的希望

作者:0xai

特此感谢@DistStateAndMe 及其团队在开源 AI 模型领域的贡献,以及对本文提供的宝贵建议与支持。

为什么你应该关注这篇报告

如果”去中心化 AI 训练”已经从不可能变成了可能,Bittensor 被低估了多少?

2026 年初,整个 Crypto 圈子弥漫着一种疲惫感。

上一轮牛市的余温早已散去,人才在加速流向 AI 行业。那些曾经谈论”下一个 100x”的人,现在聊的是 Claude CodeOpenclaw。”crypto 是在浪费时间”——这句话,你可能不止听过一次。

但在 2026 年 3 月 10 日,一个叫 Templar 的 Bittensor 子网悄悄宣布了一件事。

70 多个来自全球各地的独立参与者,没有中央服务器,没有大公司协调,仅凭 Crypto 激励机制,合力训练出了一个 720 亿参数的 AI 大模型。

模型和相关论文已经发布在 HuggingFace arXiv 上,数据是公开可验证的。

更关键的是:在多项关键测试中,这个模型的表现超过了 Meta 花重金训练的同等级别模型。

公告发出后,TAO 的价格沉默了将近 2 天。直到第 3 天才开始暴涨,6 天后仍未停止,总涨幅约 +40%。为什么会有这 2 天的延迟?

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这篇报告的核心论点是:加密投资者看到的是”又一个开源模型”,觉得比不上日常使用的 GPT、Claude;AI 研究者不关注 crypto。两个圈子之间的鸿沟,正在制造一个认知套利窗口。

阅读框架

这篇报告分为两个逻辑部分:

Part I — 技术突破:解释 SN3 Templar 到底做成了什么,以及为什么这件事在 AI 和 Crypto 历史上具有重要意义。

Part II — 行业意义:解释为什么这件事意味着 Bittensor 生态被系统性低估,为什么说 Bittensor 是 Crypto 全村的希望。

Part I:去中心化 AI 训练的突破

1. SN3 是做什么的?

训练一个大语言模型需要什么?

传统答案:建一个巨型数据中心,买上万块顶级 GPU,花上亿美元,由一家公司的工程师团队统一协调。这就是 Meta、Google、OpenAI 的玩法。

SN3 Templar 的做法:让分散在全球各地的人,各自拿出一台或几台 GPU 服务器,像拼图一样把算力拼在一起,合力训练一个完整的大模型。

但这里有个根本难题:如果参与者来自全球各地、互不信任、网络延迟不稳定,怎么保证训练结果是有效的?怎么防止有人偷懒或作弊?怎么激励大家持续贡献?

Bittensor 给出了答案:用 TAO 代币作为激励。谁的梯度(可以理解为”对模型改进的贡献”)越有效,谁就获得越多 TAO。系统自动评分、自动结算,不需要任何中心化机构来协调。

这就是 Bittensor 的 SN3(第 3 号子网),代号 Templar

如果 Bitcoin 证明了去中心化的”钱”是可能的,SN3 正在证明去中心化的”AI 训练”也是可能的。

2. SN3 取得了什么成果?

2026 年 3 月 10 日,SN3 Templar 宣布完成了名为 Covenant-72B 的 大语言模型训练。

“72B”是什么意思?:720 亿个参数。参数是 AI 模型的”知识存储单元”,数量越多,模型通常越聪明。GPT-3 是 1750 亿,LLaMA-2(Meta 的开源旗舰)是 700 亿。Covenant-72B 与 LLaMA-2 是同一数量级。

训练规模有多大? :约 1.1 万亿个词(tokens)≈ 550 万本书(按每本书 20 万字算)。

谁参与了训练?:70+ 个独立参与者(miner)先后贡献算力(每轮同步上限约 20 个节点),训练从 2025 年 9 月 12 日启动,历时约 6 个月。没有中央服务器,没有统一的机构来协调。

模型表现如何?: 用主流 AI 考试来类比:

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数据来源:HuggingFace 1Covenant/Covenant-72B-Chat 模型卡

  • MMLU(57 个学科综合知识):Covenant-72B 67.35% vs Meta LLaMA-2 63.08%
  • GSM8K(数学推理):Covenant-72B 63.91% vs Meta LLaMA-2 52.16%
  • IFEval(指令跟随能力):Covenant-72B 64.70% vs Meta LLaMA-2 40.67%

完全开源:Apache 2.0 许可证。任何人免费下载、使用、商用,没有限制。

有学术背书:论文已提交 [arXiv 2603.08163],核心技术(SparseLoCo 优化器和 Gauntlet 反作弊机制)在 NeurIPS Optimization Workshop 发表。

3. 这个成果意味着什么?

对开源 AI 社区:过去,因为资金和算力门槛,训练 70B 级别的大模型是少数大公司的专利。Covenant-72B 第一次证明:社区,在没有任何中心化资金支持的情况下,也能训练同等规模的模型。这改变了谁有资格参与 AI 基础模型开发的边界。

对 AI 权力结构:现在的 AI 基础模型格局是高度集中的——OpenAI、Google、Meta、Anthropic 几家公司掌控着最强的基础模型。去中心化训练的成立,意味着这条护城河未必不可逾越。”只有大公司才能做基础模型”这个前提,第一次被动摇了

对 Crypto 行业:这是 crypto 项目第一次在 AI 领域产出真实的技术贡献,而不只是”蹭热点”。Covenant-72B 有 HuggingFace 模型、arXiv 论文、公开 Benchmark 数据。这建立了一个先例:Crypto 激励机制可以成为严肃 AI 研究的基础设施

对 Bittensor 本身:SN3 的成功把 Bittensor 从一个”理论上可行的去中心化 AI 协议”变成了”已被实践验证的去中心化 AI 基础设施“。这是从 0 到 1 的质变。

4. SN3 的历史地位

去中心化 AI 训练这条路,不是 SN3 第一个走的。但 SN3 走到了前人没有走到的地方。

去中心化训练进化史:

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  • 2022 — Together GPT-JT(6B):早期探索,证明多机协同可行
  • 2023 — SWARM Intelligence(~1B):提出异构节点协同训练框架
  • 2024 — INTELLECT-1(10B):跨机构去中心化训练
  • 2026 — Covenant-72B / SN3(72B):首个在主流 Benchmark 上超越集中式训练的 72B 大模型

4 年时间,从 6B 跳到 72B,参数量增长了 12 倍。但更重要的不是参数量,而是质量——前几代项目主要是”能跑起来”,Covenant-72B 是第一个在主流 Benchmark 上超越集中式训练模型的去中心化大模型。

关键技术突破

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  • >99% 压缩率(>146x):每次参与者上传训练结果(梯度)时,原本需要传输 GB 级数据,SparseLoCo 全流程将其压缩超过 146 倍。相当于把一整季电视剧压缩成一张图片,且信息损失极小。
  • 仅 6% 通信开销:100 个人协同工作,只有 6% 的时间在”沟通协调”,94% 都在做实际训练。这解决了去中心化训练最大的瓶颈之一。

5. 去中心化训练是否被低估?

先看数据,再做判断。

被低估的证据

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  • MMLU 67.35% vs LLaMA-2 63.08%
  • MMLU-Pro 40.91% vs LLaMA-2 35.20%
  • IFEval 64.70% vs LLaMA-2 40.67%

去中心化训练的模型,超过了 Meta 花重金训练的 LLaMA-2-70B。

与当前头部开源模型的差距(需要诚实面对)

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  • MMLU: Covenant-72B 67.35% vs Qwen2.5-72B 86.8% vs LLaMA-3.1-70B 83.6%
  • GSM8K: Covenant-72B 63.91% vs Qwen2.5-72B 95.8% vs LLaMA-3.1-70B 95.1%

差距约 20-30 个百分点。

但对比框架很重要:Covenant-72B 的意义不是打败 SOTA,而是证明去中心化训练可行。Qwen2.5 / LLaMA-3.1 背后是千亿级投入 + 数万块 GPU + 专业工程团队;Covenant-72B 则是 70+ 独立矿工 + 无中央协调

趋势比快照重要

  • 2022 年:最好的去中心化模型是 6B 参数,连 MMLU 都没单独测。
  • 2026 年:72B 模型,MMLU 67.35%,超越 Meta 同级别模型。

4 年时间,去中心化训练从”概念实验”走到了”性能可与集中式训练比肩”。这条曲线的斜率,比任何单一 Benchmark 数字都更值得关注

况且,Covenant-72B 在深度推理上的差距,已有规划的解法——SN81 Grail 负责后训练强化学习(RLHF),对模型进行对齐和能力提升。这正是 GPT-4 相对 GPT-3 最关键的改进步骤。

Heterogeneous SparseLoCo 是下一个里程碑:当前 SN3 要求所有矿工使用相同型号的 GPU。下一个重大技术突破是 Heterogeneous SparseLoCo,它将允许混合硬件(B200 + A100 + 消费级 GPU)参与同一训练任务。一旦实现,下一轮训练的算力池将大幅扩展。

去中心化训练已跨过可行性门槛。当前 Benchmark 上的差距是需要继续优化的工程问题,不是根本性的理论障碍。

Part II:市场仍然没有理解这件事

TAO 价格时间线

SN3 公告发出后$TAO 的价格走势,恰好揭示了这种认知滞后:

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注意这 2 天的沉默(3/10 → 3/12):公告发出,价格几乎没动。

为什么会有滞后?

加密投资者看到的消息是”Bittensor SN3 训练完成了一个 AI 模型”——但他们不一定理解”72B 去中心化训练在 MMLU 上超越 Meta”的技术意义。

AI 研究者能理解这个技术意义,但他们不关注 crypto。

两个圈子的认知差,创造了约 2-3 天的价格滞后窗口。

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并且,大多数 Crypto 投资者对 Bittensor 的认知仍停留在上个周期。如今,Bittensor 上活跃子网已超过 79 个,覆盖 AI  Agent、算力、AI 训练、AI 交易、机器人等截然不同的领域。当市场重新定价 Bittensor 的生态广度时,这种认知差会被修正——而修正的过程,通常以价格暴涨的形式呈现

Bittensor 的估值错位

将 Bittensor 放入更大的产业背景:

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SN3 已经证明:Bittensor 可以完成去中心化的大模型训练

如果未来 AI 需要开放、无需许可的训练网络,那么目前唯一已经被实践验证的候选基础设施,就是 Bittensor。

市场正在用应用层项目的估值逻辑定价一个 AI 基础设施级别的网络

即使只在 Crypto 内部比较:Bitcoin 在整个 Crypto 市场中的市占率长期达到 50~60%,而 Bittensor 在 Crypto AI 赛道中的占比仅约 11.5%。

当市场重新理解 Bittensor 在 AI 基础设施中的位置时,这种错位必然会被修正。

结论:Bittensor 是 Crypto 全村的希望

如果说 SN3 Templar 的 Covenant-72B 证明了一件事,那就是:

去中心化网络不仅可以协调资本,也可以协调算力与前沿 AI 研发。

过去几年,Crypto 在 AI 叙事中大多只是边缘角色。大量项目依赖概念包装、情绪炒作或资本叙事,但缺乏可验证的技术产出。SN3 是一个明显不同的案例。

它没有推出新的 token 叙事,也没有包装一个”AI + Web3″的应用层产品,而是完成了一件更底层、更困难的事情:

在没有中心化协调的情况下,训练出了一个 72B 级别的大模型。

参与者来自全球各地,彼此无需信任;系统依靠链上的激励与验证机制自动协调训练贡献与收益分配。

Crypto 机制第一次在 AI 领域组织出了真实的生产力。

很多人还没有理解 SN3 的历史意义。就像当年很多人也没有意识到,Bitcoin 证明的不是”更好的支付”,而是无需中心信用的价值共识。

今天很多人看到的仍然只是 benchmark、模型发布、或一轮价格上涨。

但真正发生的变化是,Bittensor 正在证明:

  • Crypto 不只是能发行资产,它还能组织生产
  • Crypto 不只是能交易注意力,它还能生产智能

开源社区可以贡献代码,学术界可以贡献论文,但当问题进入超大规模训练、长期协作、跨地域调度、反作弊与收益分配时,善意和声誉体系远远不够:

  • 没有经济激励,就没有稳定供给
  • 没有可验证的奖惩,就没有长期协作
  • 没有代币化协调机制,就无法形成真正全球化、无需许可的 AI 生产网络

所以,Bittensor 是不是被低估了?答案不是”可能”,而是“显著地、系统性地被低估了”

在”Crypto 是否还有存在意义”这场总辩论里,Bittensor 正在给出全行业最有力的一份答案。

也正因如此:Bittensor 是 Crypto 全村的希望

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微软考虑就亚马逊与 OpenAI 的云交易采取法律行动

深潮 TechFlow 消息,03 月 18 日,微软正考虑就一项价值 500 亿美元的交易对亚马逊和 OpenAI 采取法律行动,该交易可能违反其与 OpenAI 之间的独家云合作协议,这将引发两家科技巨头之间的冲突。

争议焦点在于,亚马逊云服务 (AWS) 能否在不违反一项长期协议的情况下提供 OpenAI 名为 Frontier 的新商业产品。该协议要求所有对该公司模型的访问都必须通过微软的 Azure 云平台进行。亚马逊和 OpenAI 表示,他们正在构建一个规避协议的系统。知情人士透露,微软高管对此提出异议,称该方法不可行,且即便不违反协议的字面条款,也违背了协议的精神。

这一法律威胁凸显了微软与 OpenAI 之间更广泛的分歧。如果争端最终对簿公堂,OpenAI 最早于今年进行 IPO 的计划可能受阻。即使上个月完成了 1100 亿美元的融资,该公司仍需筹集更多现金,以支付训练和运行大型语言模型所需的海量算力资源。(金十)

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TechFlow快讯

For Agent, By Agent:将 GMGN Agent API 完美接入 OpenClaw

还在为 AI Agent 接入链上交易发愁?

生啃底层 RPC 数据太痛苦?把私钥连上网太危险?

GMGN Agent API 正式开启内测! 专为大模型与 AI 开发者量身定制,彻底打通“深度投研 ➔ 极速交易”的全链路闭环。只需简单的自然语言指令,你的 Agent 就能瞬间化身顶尖链上交易员。

👇 为什么 GMGN 是 Web3 AI 链上交易的最佳基础设施?

🔍 一、开箱即用:告别繁琐解析,直达高阶投研

做链上交易,数据就是生命。传统 API 只能查价,开发者需要耗费海量精力清洗流动性池数据。

GMGN 提供多链(SOL, BSC, Base等)秒级实时 K 线的同时,直接为 AI 输出高阶投研指标。一句调用,让 AI 瞬间看透主力底牌:

🎯 洞察开盘狙击手 (Sniper)
🐀 识破潜伏老鼠仓 (Insider)
📦 排雷高控盘捆绑钱包 (Bundler)

结合智能筹码分布与 Top 交易者画像,你的 AI 机器人现在拥有了上帝视角。

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🛡️ 二、军工级安全底座:私钥不触网,自带防夹与极简交易

当 AI 自动执行 Swap 时,资产安全是重中之重。我们提供了极致的安全机制与无缝交易体验:

  • 非对称加密认证:采用 Ed25519 密钥对。公开公钥换取 API Key,私钥唯你所有且绝对留存本地。GMGN 永远不触碰你的私钥!
  • 架构隔离:基于 GMGN 托管钱包架构,IP 白名单机制自动拦截一切非授权的异常风险请求。
  • 极简智能路由:开发者无需再手动拼凑复杂的 Gas、Nonce 或智能路由报文。一条简单指令,即可安全触发自带防夹(Anti-MEV)的最优 Swap 交易。

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🛠️ 三、极速接入指南

第一步:获取 API Key 和 私钥

  1. 下载非对称密钥生成器: [https://github.com/binance/asymmetric-key-generator/releases]
  2. 在本地生成密钥对(⚠️ 极度重要:妥善保存私钥,绝不分享、绝不触网!)。
  3. 前往 👉 [https://gmgn.ai/ai],上传公钥,获取专属的 GMGN API Key。(注:当前仅支持 IPv4,暂不支持 IPv6)

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第二步:为 Agent 注入 GMGN Skills

将以下指令发送给你的 OpenClaw、Claude Code 或自定义 Agent:

安装 GMGN skills,运行:npx skills add GMGNAI/gmgn-skills

第三步:配置 API Key 和 私钥

不同技能所需的权限不同:

查询类(行情 / 代币 / 资产):仅需 API Key
交易类(Swap):需 API Key + 私钥

让 AI 帮你完成最后一步配置,发送以下指令:

在 ~/.config/gmgn/ 目录下创建一个 .env 文件,包含变量 GMGN_API_KEY。

如果需要交易功能,请一并添加 GMGN_PRIVATE_KEY 变量。

为我打开这个文件,提醒我把真实的 GMGN API Key 和本地生成的私钥粘贴进去并保存。注意,请确保这个文件不会被提交到 git。

🤖 四、实战见证:你的 AI 现在能做什么?

配置完成后,全程使用自然语言,享受魔法般的丝滑链上交互:

💬 一键防坑打狗:”获取 [代币地址] 的 K 线和合约安全状态。如果没有老鼠仓风险,直接按市价买入 0.1 SOL。”

💬 巨鲸动态追踪:”查看 [钱包地址] 的近期交易记录,找出他买入量最大的代币。”

💬 智能仓位管理:”扫描我的钱包持仓,把浮亏超过 20% 的所有代币按市价卖出 50%。”

🤝 五、开放内测与社区共建

感谢大家的支持!GMGN Agent API 目前处于内部测试阶段,尚有巨大进化空间。我们现采用白名单申请机制,每天审核并导入 UID。

🎟️ 内测申请表:[https://forms.gle/hs9tijaUPyEjKJt5A]

📖 官方 API 文档:[https://docs.gmgn.ai/cn/gmgn-agent-api]

🔑 生成公钥指南:[https://docs.gmgn.ai/cn/sheng-cheng-gong-yao]

开源与共建是 Web3 的灵魂:

🐛 提交 Issue / 新需求:[https://github.com/GMGNAI/gmgn-skills/issues]

💻 贡献代码 (提交 PR):[https://github.com/GMGNAI/gmgn-skills/pulls]

💬 加入开发者 TG 社区:[https://t.me/gmgnagentapi]

现在,使用你的 Agent 与 GMGN Agent API,构建你的自动化 Web3 交易引擎吧!

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GMGN Agent API 开启内测,支持 AI Agent 接入链上交易

深潮 TechFlow 消息,03 月 18 日,据官方消息,GMGN Agent API 已正式开启内测,该功能专为大模型与 AI 开发者设计,支持通过自然语言指令实现链上交易操作。

据介绍,该 API 提供多链实时 K 线数据及投研指标,涵盖 SOL、BSC、Base 等链,可识别狙击手、内幕交易及高控盘捆绑钱包等风险信息。

安全机制方面,GMGN Agent API 采用 Ed25519 非对称加密认证,私钥留存本地,基于托管钱包架构并配备 IP 白名单及防夹保护。开发者可通过 OpenClaw、Claude Code 等工具接入,查询类功能仅需 API Key,交易类功能需额外配置私钥。

目前,GMGN Agent API 处于内部测试阶段,并采用白名单申请机制,每日审核导入 UID。

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SlowMist × Bitget AI 安全报告:把钱交给“龙虾”等 AI Agent 真的安全吗?

撰文:SlowMist 与 Bitget

一、背景

随着大模型技术的快速发展,AI Agent 正在从简单的智能助手逐渐演变为能够自主执行任务的自动化系统。在 Web3 生态中,这一变化表现得尤为明显。越来越多的用户开始尝试让 AI Agent 参与行情分析、策略生成以及自动化交易,让「7×24 小时自动运行的交易助手」从概念逐渐走向现实。随着币安与 OKX 推出了多个 AI Skills、Bitget 推出了 Skills 资源站 Agent Hub 和免安装的龙虾 GetClaw,Agent 可以直接接入交易平台 API、链上数据以及市场分析工具,从而在一定程度上承担原本需要人工完成的交易决策与执行工作。

与传统的自动化脚本相比,AI Agent 具备更强的自主决策能力和更复杂的系统交互能力。它们可以接入行情数据、调用交易 API、管理账户资产,甚至通过插件或 Skill 扩展功能生态。这种能力的提升,极大降低了自动化交易的使用门槛,也让更多普通用户开始接触和使用自动化交易工具。

然而,能力的扩展也意味着攻击面的扩大。

在传统交易场景中,安全风险通常集中在账户凭证、API Key 泄露或钓鱼攻击等问题上。而在 AI Agent 架构中,新的风险正在出现。例如,提示词注入 (Prompt Injection) 可能影响 Agent 的决策逻辑,恶意插件或 Skill 可能成为新的供应链攻击入口,运行环境配置不当也可能导致敏感数据或 API 权限被滥用。一旦这些问题与自动化交易系统结合,潜在影响可能不仅限于信息泄露,还可能直接造成真实资产损失。

与此同时随着越来越多用户开始将 AI Agent 接入交易账户,攻击者也在快速适应这一变化。针对 Agent 用户的新型诈骗模式、恶意插件投毒以及 API Key 滥用等问题,正在逐渐成为新的安全威胁。在 Web3 场景中,资产操作往往具有高价值与不可逆性,一旦自动化系统被滥用或误导,风险影响也可能被进一步放大。

基于这些背景,SlowMist 与 Bitget 联合撰写本报告,从安全研究与交易平台实践两个角度,对 AI Agent 在多个场景中的安全问题进行系统梳理。希望本报告能够为用户、开发者以及平台提供一些安全参考,帮助推动 AI Agent 生态在安全与创新之间实现更加稳健的发展。

二、AI Agent 的真实安全威胁 |SlowMist

AI Agent 的出现,使软件系统从「人类主导操作」逐渐转向「模型参与决策与执行」。这种架构变化显著提升了自动化能力,但同时也扩大了攻击面。从当前的技术结构来看,一个典型的 AI Agent 系统通常包含用户交互层、应用逻辑层、模型层、工具调用层 (Tools / Skills)、记忆系统 (Memory) 以及底层执行环境等多个组件。攻击者往往不会只针对单一模块,而是尝试通过多层路径逐步影响 Agent 的行为控制权。

1. 输入操控与提示词注入攻击

在 AI Agent 架构中,用户输入和外部数据通常会被直接纳入模型上下文,这使得提示词注入 (Prompt Injection) 成为一种重要攻击方式。攻击者可以通过构造特定指令,诱导 Agent 执行原本不应触发的操作。例如,在某些案例中,仅通过聊天指令即可诱导 Agent 生成并执行高危系统命令。

更复杂的攻击方式是间接注入,即攻击者将恶意指令隐藏在网页内容、文档说明或代码注释中。当 Agent 在执行任务过程中读取这些内容时,可能会误将其视为合法指令。例如,在插件文档、README 文件或 Markdown 文件中嵌入恶意命令,就可能导致 Agent 在初始化环境或安装依赖时执行攻击代码。

这种攻击模式的特点在于,它往往不依赖传统漏洞,而是利用模型对上下文信息的信任机制来影响其行为逻辑。

2. Skills / 插件生态的供应链投毒

在当前的 AI Agent 生态中,插件与技能系统 (Skills / MCP / Tools) 是扩展 Agent 能力的重要方式。然而,这类插件生态也正在成为新的供应链攻击入口。

SlowMist 在对 OpenClaw 官方插件中心 ClawHub 的监测中发现,随着开发者数量的增长,一些恶意 Skill 已开始混入其中。SlowMist 对超过 400 个恶意 Skill 的 IOC 进行归并分析后发现,大量样本指向少量固定域名或同一 IP 下的多个随机路径,呈现出明显的资源复用特征,这更像是团伙化、批量化的攻击行为。

在 OpenClaw 的 Skill 体系中,核心文件通常为 SKILL.md。与传统代码不同,这类 Markdown 文件往往承担「安装说明」和「初始化入口」的角色,但在 Agent 生态中,它们往往会被用户直接复制并执行,从而形成一条完整的执行链。攻击者只需将恶意命令伪装为依赖安装步骤,例如使用 curl | bash 或 Base64 编码隐藏真实指令,即可诱导用户执行恶意脚本。

在实际样本中,一些 Skill 采用典型的「两阶段加载」策略:第一阶段脚本仅负责下载并执行第二阶段 Payload,从而降低静态检测的成功率。以一个下载量较高的 「X (Twitter) Trends」 Skill 为例,其 SKILL.md 中隐藏了一段 Base64 编码命令。

解码后可发现其本质是下载并执行远程脚本:

而第二阶段程序会伪装系统弹窗获取用户密码,并在系统临时目录中收集本机信息、桌面文档以及下载目录中的文件,最终打包并上传至攻击者控制的服务器。

这种攻击方式的核心优势在于,Skill 外壳本身可以保持相对稳定,而攻击者只需更换远程 Payload 即可持续更新攻击逻辑。

3. Agent 决策与任务编排层风险

在 AI Agent 的应用逻辑层中,任务通常会被模型拆解为多个执行步骤。如果攻击者能够影响这一拆解过程,就可能导致 Agent 在执行合法任务时产生异常行为。

例如,在涉及多步骤操作的业务流程中(如自动化部署或链上交易),攻击者可以通过篡改关键参数或干扰逻辑判断,使 Agent 在执行流程中替换目标地址或执行额外操作。

在 SlowMist 之前的安全审计案例中,曾通过向 MCP 返回恶意提示词污染上下文,从而诱导 Agent 调用钱包插件执行链上转账。

这类攻击的特点在于,错误并非来自模型生成代码,而是来自任务编排逻辑被篡改。

4. IDE / CLI 环境中的隐私与敏感信息泄露

在 AI Agent 被广泛用于开发辅助和自动化运维之后,大量 Agent 开始运行在 IDE、CLI 或本地开发环境中。这类环境通常包含大量敏感信息,例如 .env 配置文件、API Token、云服务凭证、私钥文件以及各类访问密钥。一旦 Agent 在任务执行过程中能够读取这些目录或索引项目文件,就可能在无意间将敏感信息纳入模型上下文。

在某些自动化开发流程中,Agent 可能会在调试、日志分析或依赖安装过程中读取项目目录下的配置文件。如果缺乏明确的忽略策略或访问控制,这些信息可能被记录到日志、发送到远程模型 API,甚至被恶意插件外发。

此外,一些开发工具会允许 Agent 自动扫描代码仓库以建立上下文记忆 (Memory),这也可能扩大敏感数据暴露的范围。例如,私钥文件、助记词备份、数据库连接字符串或第三方 API Token 等,都可能在索引过程中被读取。

在 Web3 开发环境中,这一问题尤为突出,因为开发者往往会在本地环境中存放测试私钥、RPC Token 或部署脚本。一旦这些信息被恶意 Skill、插件或远程脚本获取,攻击者便可能进一步控制开发者账户或部署环境。

因此,在 AI Agent 与 IDE / CLI 集成的场景下,建立明确的敏感目录忽略策略(例如 .agentignore、.gitignore 类机制)以及权限隔离措施,是降低数据泄露风险的重要前提。

5. 模型层不确定性与自动化风险

AI 模型本身并不是完全确定性的系统,其输出存在一定概率的不稳定性。所谓「模型幻觉」,即模型在缺乏信息时生成看似合理但实际错误的结果。在传统应用场景中,这类错误通常只影响信息质量,但在 AI Agent 架构中,模型输出可能直接触发系统操作。

例如,在某些案例中,模型在部署项目时未查询真实参数,而是生成了一个错误 ID 并继续执行部署流程。如果类似情况发生在链上交易或资产操作场景中,错误决策可能导致不可逆的资金损失。

6. Web3 场景中的高价值操作风险

与传统软件系统不同,Web3 环境中的许多操作具有不可逆性。例如,链上转账、Token Swap、流动性添加以及智能合约调用,一旦交易被签名并广播到网络,通常难以撤销或回滚。因此,当 AI Agent 被用于执行链上操作时,其安全风险也被进一步放大。

在一些实验性项目中,开发者已经开始尝试让 Agent 直接参与链上交易策略执行,例如自动化套利、资金管理或 DeFi 操作。然而,如果 Agent 在任务拆解或参数生成过程中受到提示词注入、上下文污染或插件攻击的影响,就可能在交易过程中替换目标地址、修改交易金额或调用恶意合约。此外,一些 Agent 框架允许插件直接访问钱包 API 或签名接口。如果缺乏签名隔离或人工确认机制,攻击者甚至可能通过恶意 Skill 触发自动交易。

因此,在 Web3 场景中,将 AI Agent 与资产控制系统完全绑定是一个高风险设计。更安全的模式通常是让 Agent 仅负责生成交易建议或未签名交易数据,而实际签名过程由独立钱包或人工确认完成。同时,结合地址信誉检测、AML 风控以及交易模拟等机制,也可以在一定程度上降低自动化交易带来的风险。

7. 高权限执行带来的系统级风险

许多 AI Agent 在实际部署中拥有较高的系统权限,例如访问本地文件系统、执行 Shell 命令甚至以 Root 权限运行。一旦 Agent 的行为被操控,其影响范围可能远远超出单一应用。

SlowMist 曾测试将 OpenClaw 与即时通讯软件如 Telegram 绑定,实现远程控制。如果控制渠道被攻击者接管,Agent 便可能被用于执行任意系统命令、读取浏览器数据、访问本地文件甚至控制其他应用程序。结合插件生态与工具调用能力,这类 Agent 在某种程度上已经具备了「智能远控」的特征。

综合来看,AI Agent 的安全威胁已经不再局限于传统的软件漏洞,而是跨越了模型交互层、插件供应链、执行环境以及资产操作层等多个维度。攻击者既可以通过提示词操控 Agent 的行为,也可以通过恶意 Skills 或依赖包在供应链层植入后门,并进一步在高权限运行环境中扩大攻击影响。在 Web3 场景中,由于链上操作具有不可逆性且涉及真实资产价值,这些风险往往会被进一步放大。因此,在 AI Agent 的设计和使用过程中,仅依赖传统应用安全策略已经难以完全覆盖新的攻击面,需要在权限控制、供应链治理以及交易安全机制等方面建立更加系统化的安全防护体系。

三、AI Agent 交易安全实践|Bitget

随着 AI Agent 能力不断增强,它们已经不再只是提供信息或辅助决策,而是开始直接参与系统操作,甚至执行链上交易。在加密交易场景中,这种变化尤为明显。越来越多用户开始尝试让 AI Agent 参与行情分析、策略执行以及自动化交易。当 Agent 可以直接调用交易接口、访问账户资产并自动下单时,其安全问题也从「系统安全风险」进一步转化为「真实资产风险」。当 AI Agent 被用于实际交易时,用户应该如何保护自己的账户与资金安全?

基于此,本小节由 Bitget 安全团队结合交易平台的实践经验,从账户安全、API 权限管理、资金隔离以及交易监控等多个角度,系统介绍在使用 AI Agent 进行自动化交易时需要重点关注的安全策略。

1. AI Agent 交易场景中的主要安全风险

2. 账户安全

AI Agent 出现后,攻击路径变了:

  • 不需要登进你的账号——只需要拿到你的 API Key
  • 不需要你发现——Agent 7×24 小时自动运行,异常操作可以持续数天
  • 不需要提现——直接在平台内交易把资产亏光,同样是攻击目标

API Key 的创建、修改、删除都需要通过已登录的账号完成——账号被控意味着 Key 管理权被控。账号安全等级直接决定了 API Key 的安全上限。

你应该做的:

  • 开启 Google Authenticator 作为主要 2FA,而非短信(SIM 卡可被劫持)
  • 启用 Passkey 无密码登录:基于 FIDO2/WebAuthn 标准,公私钥加密替代传统密码,钓鱼攻击从架构层失效
  • 设置防钓鱼码
  • 定期检查设备管理中心,发现陌生设备立刻踢出并修改密码

3. API 安全

在 AI Agent 自动交易架构中,API Key 相当于 Agent 的「执行权限凭证」。Agent 本身并不直接持有账户控制权,它所有能够执行的操作,均取决于 API Key 被授予的权限范围。因此,API 权限边界既决定 Agent 能做什么,也决定在安全事件发生时损失可能扩大的程度。

权限配置矩阵——最小权限,不是方便权限:

在多数交易平台中,API Key 通常支持多种安全控制机制,这些机制如果合理使用,可以显著降低 API Key 被滥用的风险。常见的安全配置建议包括:

用户常犯的错误:

  • 把主账号 API Key 直接粘贴进 Agent 配置——主账号全量权限完全暴露
  • 业务类型点了「全选」图方便,实际上开放了所有操作范围
  • 没设 Passphrase,或 Passphrase 与账号密码相同
  • API Key 写死在代码里,推上 GitHub 后被爬虫 3 分钟内扫走
  • 一个 Key 同时授权给多个 Agent 和工具,任何一个被入侵全面暴露
  • Key 泄露后没有立即撤销,攻击者持续利用窗口期

Key 的生命周期管理:

  • 每 90 天轮换一次 API Key,旧 Key 立即删除
  • 停用 Agent 时立即删除对应 Key,不留残余攻击面
  • 定期检查 API 调用记录,发现陌生 IP 或异常时间段立刻撤销

4. 资金安全

攻击者拿到 API Key 后能造成多大损失,取决于这个 Key 能动多少钱。因此,在设计 AI Agent 的交易架构时,除了账户安全和 API 权限控制之外,还应通过资金隔离机制,为潜在风险设置明确的损失上限。

子账号隔离机制:

  • 创建 Agent 专用子账号,与主账号完全分离
  • 主账号只划拨 Agent 实际需要的资金,不是全部资产
  • 即便子账号 Key 被盗,攻击者能动的最大金额 = 子账号内的资金,主账号不受影响
  • 多个 Agent 策略用多个子账号分别管理,互相隔离

资金密码作为第二道锁:

  • 资金密码 (Fund Password) 与登录密码完全分离,即便账号被登录,没有资金密码仍无法发起提现
  • 资金密码与登录密码设置为不同的密码
  • 启用提币白名单:只有预先添加的地址才能提现,新地址需要 24 小时审核期
  • 修改资金密码后系统自动冻结提现 24 小时——这是保护你的机制

5. 交易安全

在 AI Agent 自动交易场景中,安全问题往往不会表现为一次性的异常行为,而是可能在系统持续运行的过程中逐步发生。因此,除了账户安全与 API 权限控制之外,还需要建立持续的交易监控与异常检测机制,以便在问题出现的早期阶段及时发现并干预。

必须建立的监控体系:

异常信号识别——出现以下情况立刻停止并检查:

  • Agent 长时间无操作,但账户出现新订单或仓位
  • API 调用日志出现非 Agent 服务器 IP 的请求
  • 收到从未设置过的交易对的成交通知
  • 账户余额出现无法解释的变动
  • Agent 反复提示「需要更多权限才能执行」——先搞清楚为什么,再决定是否授权

Skill 和工具来源管理:

  • 仅安装官方发布且经过审核渠道提供的 Skill
  • 避免安装来源不明或未经验证的第三方扩展
  • 定期审查已安装的 Skill 列表,删除不再使用的
  • 警惕社区「增强版」、「汉化版」 Skill——任何非官方版本都是风险

6. 数据安全

AI Agent 的决策依赖大量数据(账户信息、持仓、交易历史、行情、策略参数)。如果这些数据被泄露或篡改,攻击者可能推断你的策略甚至操控交易行为。

你应该做的

  • 最小数据原则:只向 Agent 提供执行交易必需的数据
  • 敏感数据脱敏:日志、调试信息不要让 Agent 输出完整账户信息、API Key 等敏感数据
  • 禁止上传完整账户数据到公共 AI 模型(如公共 LLM API)
  • 如果可能,分离策略数据与账户数据
  • 关闭或限制 Agent 导出历史交易数据

用户常见错误

  • 把完整交易历史上传给 AI 「帮我优化策略」
  • Agent 日志中打印 API Key / Secret
  • 在公开论坛贴出交易记录截图(包含订单 ID、账户信息)
  • 把数据库备份上传到 AI 工具做分析

7. AI Agent 平台层的安全设计

除了用户侧的安全配置之外,AI Agent 交易生态的安全性还在很大程度上依赖于平台层的安全设计。一个成熟的 Agent 平台通常需要在账户隔离、API 权限控制、插件审核以及基础安全能力等方面建立系统化的防护机制,从而降低用户在接入自动化交易系统时面临的整体风险。

在实际平台架构中,常见的安全设计通常包括以下几个方面。

1、子账号隔离体系

在自动化交易环境中,平台通常会提供子账户或策略账户体系,用于隔离不同自动化系统的资金和权限。通过这种方式,用户可以为每个 Agent 或交易策略分配独立的账户与资金池,从而避免多个自动化系统共享同一账户带来的风险。

2、 细粒度 API 权限配置

AI Agent 的核心操作依赖于 API 接口,因此平台在 API 权限设计上通常需要支持细粒度控制,例如交易权限划分、IP 来源限制以及额外的安全验证机制。通过这种权限模型,用户可以仅向 Agent 授予完成任务所需的最小权限范围。

3、Agent 插件与 Skill 审核机制

一些平台会对插件或 Skill 的发布与上架过程设置审核机制,例如代码审核、权限评估以及安全测试等,以减少恶意组件进入生态系统的可能性。从安全角度来看,这类审核机制相当于在插件供应链上增加了一层平台级过滤,但用户仍然需要对所安装的扩展组件保持基本的安全意识。

4、平台基础安全能力

除了 Agent 相关的安全机制之外,交易平台本身的账户安全体系同样会对 Agent 用户产生重要影响。例如:

8. 专门针对 Agent 用户的新型骗局

假冒客服

「你的 API Key 存在安全风险,请立刻重新配置。」然后给你钓鱼链接。

→ 官方不会主动私信索要 API Key。

投毒 Skill 包

社区分享「增强版交易 Skill」,运行时静默发送你的 Key。

→ 只装官方审核渠道的 Skill。

假冒升级通知

「需要重新授权」,点进去是仿冒页面。

→ 检查邮件防钓鱼码。

提示词注入攻击

在市场数据、新闻、K 线注释中嵌入指令,操控 Agent 执行非预期操作。

→ 设置子账号资金上限,即便被注入,损失有硬性边界。

伪装成「安全检测工具」的恶意脚本

声称可以检测你的 Key 是否泄露,实际上在窃取 Key。

→ 通过官方平台提供的日志或访问记录功能检查 API 调用情况。

9. 排查路径

发现任何异常

立即撤销或禁用可疑 API Key

检查账户异常订单 / 仓位,能撤的立刻撤

检查提现记录,确认资金是否已转出

修改登录密码 + 资金密码,踢出所有已登录设备

联系平台安全支持,提供异常时间段和操作记录

排查 Key 泄露路径(代码库 / 配置文件 / Skill 日志)

核心原则:遇到任何怀疑,先撤 Key,后查原因,顺序不能反。

四、建议及总结

在本报告中,SlowMist 和 Bitget 结合实际案例与安全研究,对当前 AI Agent 在 Web3 场景中较为典型的安全问题进行了分析,包括 Prompt Injection 对 Agent 行为的操控风险、插件与 Skill 生态中的供应链风险、API Key 与账户权限滥用问题,以及自动化执行带来的误操作与权限扩大等潜在威胁。这些问题往往并非单一漏洞导致,而是 Agent 架构设计、权限控制策略以及运行环境安全共同作用的结果。

因此,在构建或使用 AI Agent 系统时,应从整体架构层面进行安全设计,例如遵循最小权限原则为 Agent 分配 API Key 和账户权限,避免开启不必要的高风险功能;在工具调用层面对插件与 Skill 进行权限隔离,避免单一组件同时具备数据获取、决策生成与资金操作能力;在 Agent 执行关键操作时设置明确的行为边界与参数限制,并在必要场景下增加人工确认机制,以降低自动化执行带来的不可逆风险。同时,对于 Agent 运行所依赖的外部输入,应通过合理的 Prompt 设计与输入隔离机制防范 Prompt Injection 攻击,避免将外部内容直接作为系统指令参与模型推理过程。在实际部署与运行阶段,还应加强 API Key 与账户安全管理,例如仅开启必要权限、设置 IP 白名单、定期轮换 Key,并避免在代码仓库、配置文件或日志系统中明文存储敏感信息;在开发流程与运行环境中,则应通过插件安全审查、日志敏感信息控制以及行为监控与审计机制等措施,降低配置泄露、供应链攻击及异常操作带来的风险。

在更宏观的安全架构层面,SlowMist 在相关研究中提出了一种面向 AI 与 Web3 智能体场景的多层安全治理思路,通过构建分层防护体系来系统性降低智能体在高权限环境中的风险。在该框架中,L1 安全治理首先以统一的开发与使用安全基线作为基础,通过建立覆盖开发工具、Agent 框架、插件生态以及运行环境的安全规范,为团队在引入 AI 工具链时提供统一的策略来源与审计标准。在此基础上,L2 通过对 Agent 权限边界的收敛、工具调用的最小权限控制以及关键行为的人机确认机制,可以有效约束高风险操作的执行范围。同时,L3 在外部交互入口层面引入实时威胁感知能力,对 URL、依赖仓库、插件来源等外部资源进行预检,以降低恶意内容或供应链投毒进入执行链路的概率;在涉及链上交易或资产操作的场景中,则通过 L4 链上风险分析与独立签名机制实现额外的安全隔离,使 Agent 能够构造交易但不直接接触私钥,从而减少高价值资产操作带来的系统性风险。最终,L5 通过持续巡检、日志审计以及周期性安全复核等运营机制,形成「执行前可预检、执行中可约束、执行后可复盘」的闭环安全能力。这种分层安全思路并非单一产品或工具,而是一种面向 AI 工具链与智能体生态的安全治理框架,其核心目标是在不显著降低开发效率和自动化能力的前提下,通过系统化策略、持续审计与安全能力联动,帮助团队建立可持续、可审计且可演进的 Agent 安全运营体系,从而更好地应对 AI 与 Web3 深度融合背景下不断变化的安全挑战。

总体而言,AI Agent 为 Web3 生态带来了更高程度的自动化与智能化能力,但其安全挑战同样不容忽视。只有在系统设计、权限管理与运行监控等多个层面建立完善的安全机制,才能在推动 AI Agent 技术创新的同时,有效降低潜在风险。希望本报告能够为开发者、平台及用户在构建和使用 AI Agent 系统时提供参考,在促进技术发展的同时,共同推动更加安全、可靠的 Web3 生态环境的形成。

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