WeTrying | 币圈快讯早知道
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深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据 Coinmarketcap 数据，今日加密货币市值前 100 代币跌幅前五：
Spx6900（SPX）跌 23.05%，现价 1.3 美元；
Fartcoin（FARTCOIN）跌 18.84%%，现价 1.11 美元；
Celestia（TIA）跌 16.73%，现价 1.75 美元；
Optimism（OP）跌 16.4%，现价 0.577 美元；
Lido DAO（LDO）跌 15.48%，现价0.798 美元。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，Base 负责人 jesse 发文表示，其最兴奋的是 Coinbase 通过 DEX 机制上线所有 Base 生态资产，将消除传统“上币内圈与外圈”的动态，认为“每一个 Base 建设者都值得拥有分发渠道”。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据 Coinglass 数据，过去 24 小时内加密货币市场总爆仓金额达 11.37 亿美元，其中，多单爆仓 10.06 亿美元，空单爆仓 1.32 亿美元。全球共有 241,390 人被爆仓 ，最大单笔爆仓单发生在 Binance – BTCUSDT 价值 2.01亿美元。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据CryptoQuant报道，衡量矿工日收入与年平均收入比值的Puell Multiple指标仍接近折扣区域，目前低于1.40。分析显示，尽管价格大幅上涨，矿工收入增长却未能同步，这可能意味着当前市场主要由机构需求、ETF或流通供应紧缩等外部因素推动。2024年4月的减半事件进一步降低了矿工收益。专家认为，这种罕见的高价格低指标组合表明市场可能仅完成了上涨周期的一半，未来几个月如果矿工收入与需求同步增长，比特币价格有望再创新高。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据The Block报道，俄罗斯和葡萄牙籍Gotbit创始人兼CEO Aleksei Andriunin（26岁）因进行价值数百万美元的加密货币洗盘交易，于2025年6月13日被美国马萨诸塞州地方法院判处8个月监禁，外加1年监督释放。Andriunin曾于2024年10月在葡萄牙被捕，并于2025年2月被引渡至美国。同时，其公司Gotbit被判5年缓刑，在此期间必须停止所有业务运营。
据检方称，Gotbit自2018年至2024年期间为多家加密货币公司提供市场操纵服务，通过人为制造虚假交易量帮助客户将代币上线CoinMarketCap和大型交易所，从中获取数千万美元收入。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据金十数据报道，伊朗原子能组织13日发表声明说，伊朗纳坦兹地区的核设施有部分在当日凌晨以色列对伊朗的袭击中受损。目前尚未收到人员伤亡报告，也没有发现放射性或化学污染物泄漏，调查仍在进行中以进一步确认受损程度。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，Bitget 宣布已上线 U 本位 PUMPBTC 永续合约，杠杆区间1-20倍。合约交易 BOT 将同步开放。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据金十数据报道，美国 6 月一年期通胀率预期初值 5.1%，预期 6.4%，前值 6.60%。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据市场消息，Invesco Galaxy Solana ETF 已在特拉华州注册。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据 CoinDesk 报道，摩根大通在 6 月 13 日发布的研究报告中，上调了多家比特币矿企的目标股价。其中，CleanSpark（CLSK）目标价从 12 美元上调至 14 美元，Riot Platforms（RIOT）从 13 美元调至 14 美元，MARA Holdings（MARA）从 18 美元调至 19 美元。
该行分析师表示，此次调整基于比特币价格上涨 24%及全网算力增长 9%的预期。报告重申对 CleanSpark、IREN 和 Riot Platforms 的”增持”评级，维持对 Cipher Mining 和 MARA Holdings 的”中性”评级。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据金十数据报道，美国SEC：Brian Daly被任命为投资管理部门主管。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据金十数据报道，美股开盘，道指开跌1%，标普500指数跌0.9%，纳指跌1.06%。加密板块普跌，Coinbase(COIN.O)、Strategy均跌超1%，Riot Platforms、 HUT 8 Mining均跌超2%；特斯拉(TSLA.O)跌1.4%，报道称瑞典“AP7”养老基金称已将特斯拉列入黑名单并出售了其所有股份。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据金十数据援引华尔街日报报道，他和团队事先知晓以色列袭击伊朗的计划。在周五上午的简短电话采访中，当被问及美国在袭击前获得了何种预警时，特朗普表示：“预警？这不是预警。而是我们知道正在发生什么。我周四与以色列总理内塔尼亚胡进行了会谈，计划于周五再次与其通话。袭击将利好市场，因伊朗无法获得核武器”
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据 CoinDesk 报道，Cardano 创始人 Charles Hoskinson 在直播中提议动用国库中 1 亿美元 ADA，兑换为比特币及稳定币（USDM、USDA），以提升链上稳定币占比与 DeFi 生态。他称此举不会冲击 ADA 市场，并反驳流动性担忧。当前 Cardano 链上稳定币仅占 TVL 约 10%，远低于 Solana 的稳定币生态规模。该提案与 Cardano 基金会 CEO Frederik Gregaard 此前强调「TVL 并非关键指标」的观点存在分歧。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据Barron’s报道，四名MicroStrategy(股票代码:MSTR)内部人士于2025年6月6日共计投入130万美元购买公司最新发行的优先股。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，Bitcoin.com 最新报告显示，LBank是6月全球TOP 3最佳交易所，已成山寨币交易者的理想平台。报告指出，LBank 以“快速上线新币”而闻名，并为币种提供卓越流动性。作为增长最快的新兴资产交易平台，LBank 具备简洁直观的界面与高效撮合引擎，持续为用户带来丰富且具成长潜力的投资机会。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据链上分析师 Onchain Lens（@OnchainLens）监测，一位鲸鱼通过 FalconX 购买了 3,810 枚 ETH，价值 964 万美元。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据官方公告，币安Alpha上线Roam (ROAM)。符合条件的用户，拥有至少 247 个 Alpha 积分，可以从 2025 年 6 月 13 日东八区 21:00 起在 Alpha 活动页面上申领 372 个 ROAM 代币的空投。
请注意，申领 ROAM 空投将消耗 15 个 Alpha 积分。用户需要在申领开放后的 24 小时内完成申领，否则视为放弃领取空投。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据 CNN，美国总统特朗普今日将与以色列总理内塔尼亚胡进行会谈。(金十)
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据Bitcoin Magazine报道，巴西上市科技公司Méliuz宣布完成3250万美元融资，用于增持比特币。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据Walter Bloomberg (@DeItaone)在X平台发文，SharpLink Gaming ($SBET)已完成对176,271枚以太坊(ETH)的大规模收购，交易总额达4.63亿美元。
此次收购使SharpLink Gaming成为公开交易公司中最大的以太坊持有者之一，展示了该公司对加密货币市场的战略布局。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，唐纳德·特朗普在社交媒体上发布消息称，他两个月前给伊朗发出了60天最后通牒，要求其”达成协议”。特朗普表示今天是第61天，伊朗未能达成协议，并称伊朗”或许有第二次机会”。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据官方公告，Yupp完成3300万美元种子轮融资，由a16z领投。Yupp平台允许用户免费比较各类AI模型，用户可输入提示并查看多个AI并列生成的回答，选择最佳结果后形成”偏好数据包”，这些数据用于AI模型的后训练与评估。
该平台结合区块链技术实现评估过程的透明化，用户提供反馈可获得相应奖励，AI开发者则获取可验证的训练数据。平台设计使人类判断成为循环资源：用户增多带来更多评估数据，评估数据改进模型质量，优质模型又吸引更多用户参与。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据金十数据报道，美国总统特朗普表示以色列对伊朗的袭击“非常出色”。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据链上分析师 Onchain Lens（@OnchainLens）监测，某鲸鱼向 Hyperliquid 存入了 400 万枚 USDC（总计 600 万美元），并开设了多个多头仓位：POPCAT、PEPE、WIF、BONK、LDO 杠杆为 10 倍； ZK 杠杆为 5 倍；以及 PURR 杠杆为 3 倍。这头鲸鱼此前已经损失了 775 万美元。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，全球领先的Web3钱包Bitget Wallet正式上线「领水活动」第二期，联合Pharos与CESS发放共计20万枚代币，活动从6月13日持续到7月13日，持续打造“一站式高效领水”平台。
在首期活动中，共有超过1.5万名用户通过Bitget Wallet领取测试币，日均领取人数超2000人。本期活动中，用户可在Bitget Wallet内一键领取Pharos提供的10万枚PHRS和CESS提供的10万枚CESS测试币，以及TGE后$50000 的CESS代币奖励，此次合作进一步延续“一站式、高效率”的交互体验。
Bitget Wallet将持续整合优质测试网资源，打造用户连接新项目的高效入口，进一步强化其作为Web3测试网参与首选工具的品牌心智。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，Tomo钱包宣布推出全网首创的App端推特追踪推送功能，包括实时推送、智能识别和无限关注。使用Tomo钱包AI Alpha功能，用户关注的KOL在推文里提到某个币种时，Tomo钱包App会立即向你的手机发送提醒。
Tomo钱包可自动检测推文中的 “token call”——即币种符号或名称，不需要手动筛选或关键词设置。用户可以关注不限数量的 KOL，所有被关注的账号提到新币时均可收到通知，不用盯着电脑屏幕也可随时随地追踪热点行情。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据金十数据报道，以色列驻瑞典大使馆表示，鉴于近期事态发展，以色列在全球的使馆将关闭，领事服务将暂停提供。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据金十数据报道，伊朗总统在向全国发表的讲话中表示：伊朗将作出合法且有力的回应，「让以色列为其愚蠢的行为感到后悔」。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据火币HTX公告显示，火币HTX已于6月13日17:30 (GMT+8) 开放BULLA的充币服务。BULLA/USDT现货交易将于6月13日19:00 (GMT+8)开放。BULLA的提币服务将于6月14日19:00 (GMT+8) 开放。
据悉，$BULLA 是 BSC 链上的 Meme 币，其灵感源自互联网与 Web3 最具标志性人物之一的 Hasbulla。在狂热社群的支持下，BULLA 将迷因文化、病毒传播和大胆能量融为一体，完美呈现每一位真正“牛市信徒”的精神内核。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据金十数据报道，美股加密板块盘前普跌，Coinbase(COIN.O)跌2.1%，Strategy跌2.5%，Riot Platforms跌3.9%，HUT 8 Mining跌2.7%，MARA Holdings跌3.7%，Cleanspark跌3%，ProShares比特币策略ETF和iShares比特币信托ETF均下跌2%。
整理：Moonshot
来源：极客公园
2025 年，是 Agent 按下加速键的一年。
从年初 DeepSeek 引发的惊叹，到 GPT-4o 和 Claude 3.5 接连登场，大模型的边界一次次被重写。但真正让 AI 产业链神经绷紧的，不是模型的性能迭代，而是 Agent 的横空出世。
Manus、Devin 等产品的爆火，都在重申一个共识：大模型将不再只是工具，而是要成为可以自我调度的智能体。
Agent 由此成为继大模型之后，全球科技圈最快形成共识的第二个风口。
从巨头的战略重构到创业赛道的快速跟进，Agent 正成为下一个全民下注的方向。但在 C 端产品密集涌现、开发者为其狂热的同时，真正跑通用户价值闭环的项目却凤毛麟角，越来越多的产品陷入了「用老需求套新技术」的焦虑。
热浪过后，市场也回归冷静：Agent 究竟是一场范式的重构，还是一次新的包装？所谓「通用」与「垂直」的路径分野，是否真的带来可持续的市场空间？而「新入口」背后，是交互方式的进化，还是旧世界的投影？
顺着这些疑问继续下探，我们会发现，Agent 的真正门槛，或许并不在模型能力，而在其赖以生存的底层设施。从可控运行环境，到记忆系统、上下文感知、工具调用，每一个基础模块的缺位，都是 Agent 从演示走向实用的最大阻力。
这些底层工程问题，构成了 Agent 从「潮流玩具」走向「生产力工具」的最大阻碍，也恰恰是当下最确定、最高价值的创业蓝海。
在这样一个供给溢出、需求未明的阶段，我们想借由这场对谈，回答一个越来越紧迫的问题：Agent 的真问题与真机会，究竟藏在哪些地方？
在本次深度对谈里，我们邀请到了身处一线的拾象科技创始人李广密与 拾象科技 AI Research Lead 钟凯祺，两位从业者将从产品形态、技术路径、商业模式、用户体验乃至 Infra 构建等多个维度，为我们拆解当下 Agent 的真问题与真机会。
我们将跟随他们的思考，探寻在巨头环伺的牌桌上，创业公司的真实机会藏于何处；一条从「Copilot」平滑过渡到「Agent」的务实成长路径是如何被一步步验证的 ；以及为何 Coding（编码）这一看似垂直的领域，却被视作通往 AGI 的「价值高地」与「关键指标」。
最终，这场对话将推向更远的未来，一窥人与 Agent 之间全新的协作关系，以及构建下一代智能基础设施所面临的核心挑战与无限机遇。
要点精选
通用 Agent 领域做得最好的是「模型即 Agent」（Model as Agent）。
做 Agent 这件事，并不一定要「以终为始」，一开始就瞄着完全自动化的 Agent 去做，它可以先从 Copilot 做起。在这个过程中收集用户数据、做好用户体验、占领用户心智，然后慢慢地转型。
AGI 有可能最先在 Coding（编码）环境下实现，因为这个环境最简单，它能锻炼 AI 的核心能力。Coding 是这个世界里的「万用之机」，有了它，AI 就可以去构建和创造。Coding 有可能拿走整个大模型产业阶段性 90% 的价值。
AI Native 的产品不只是给人用的，它必须同时服务于 AI。一个真正的 AI Native 产品，应该是内建了服务 AI 和人类的双向机制。
今天的 AI 产品正在从「工具」走向「关系」。人不会和工具建立关系，但会和一个有记忆、懂你、能与你「心有灵犀」的 AI 建立关系。
以下为当天《今夜科技谈》直播沉淀，由极客公园整理。
张鹏：在过去一段时间，所有人都在讨论 Agent，认为这可能是现阶段的一个重要议题，也是创业公司的难得发展机会。
我看到拾象科技对 Agent 体系做了比较深入的研究，也体验和分析了很多相关产品。我想先听听两位，最近哪些 Agent 相关的产品给你们留下了比较深刻的印象？为什么？
李广密：我自己印象最深的是两个：一个是 Anthropic 的 Claude 在编程能力上的表现，另一个是 OpenAI ChatGPT 的 Deep Research 功能。
关于 Claude，主要是它的编程能力。我有一个观点：编程（Coding）是衡量 AGI 最关键的先验指标。如果 AI 不能规模化、端到端地进行软件应用开发，那么在其他领域的进展也会比较慢。我们必须先在 Coding 这个环境下实现很强的 ASI（Artificial Superintelligence），其他领域才可能加速。或者说，我们先在数字环境下实现 AGI，再拓展到其他领域。
全球首位 AI 程序员 Devin｜图源：Cognition Labs
关于 Deep Research，它对我自己的帮助非常大，我几乎每天都在用。它其实就是一个搜索 Agent，帮我检索了大量的网页和资料，体验很好，极大地拓展了我的研究空间。
张鹏：凯祺，从你的视角看，哪些产品给你留下了深刻印象？
钟凯祺 (Cage)：我可以介绍一下我平时观察和使用 Agents 的思维模型，然后在每个分类下介绍一两个代表性产品。
首先，大家经常会问：通用 Agent 还是垂直 Agent？我们认为通用 Agent 领域做得最好的是「模型即 Agent」（Model as Agent）。比如广密刚才提到的 OpenAI 的 Deep Research，以及 OpenAI 新发布的 o3 模型，它其实就是一个标准的「模型即 Agent」的范例。它把 Agent 的所有组件——大语言模型（LLM）、上下文（Context）、工具使用（Tool Use）和环境（Environment）——全都缝合到了一起，并进行了端到端的强化学习训练。训练之后的结果就是，各类 Agent 执行信息检索的任务它都能完成。
所以我的一个「暴论」是：通用 Agent 的需求基本上就是信息检索和轻度代码编写这两类，而 GPT-4o 已经完成得非常好了。因此，通用 Agent 市场基本上是大模型公司的主战场，创业公司很难仅仅服务于通用需求来做大。
让我印象比较深刻的创业公司基本都聚焦在垂直（Vertical）领域。
如果我们先说 ToB 的垂直领域，可以类比人的工作分为前台工作和后台工作。
后台工作的特点是重复性强、对高并发要求高，通常有一条很长的 SOP（Standard Operating Procedure），其中很多任务非常适合 AI Agent 去一对一地执行，并且适合在比较大的探索空间里进行强化学习。这里比较有代表性的，我想分享的是一些面向 AI for Science 的创业公司，他们做的是 Multi-agent system（多智能体系统）。
在这个系统里，各种科研任务都包含在内，比如文献检索、实验规划、预测前沿进展以及数据分析等。它的特点是，不再是像 Deep Research 那样的单个 Agent，而是一个非常复杂的、能针对科研系统做到更高分辨率的系统。它有一个很有意思的功能叫「Contradiction Finding」，可以处理对抗性的任务，例如发现两篇顶级期刊论文之间的矛盾之处。这代表了研究型 Agent 里一种非常有意思的范式。
前台工作很多时候是和人打交道，需要做外联，目前比较适合的是语音 Agent，例如医疗领域的护士电话回访、招聘、物流沟通等。
这里我想分享一家叫 HappyRobot 的公司，他们找到了一个听起来很小的场景，专门在物流和供应链领域做电话沟通。比如，一个卡车司机遇到问题，或者货到了之后，Agent 能快速给他打电话。这里发挥了 AI Agent 一个很特别的能力：7 天 24 小时无间断地响应并快速做出反应。这对于物流的大部分需求来说已经足够了。
除了以上两大类，还有一些比较特别的，比如 Coding Agent。
钟凯祺：在代码开发这个领域，最近创业热情很火热，一个很好的例子是 Cursor。Cursor 1.0 的发布，基本上把一个原来看起来是 Copilot（辅助驾驶）的产品，变成了一个完全的 Agent 产品。它能后台异步操作，有记忆功能，这正是我们对 Agent 的想象。
它和 Devin 的对比很有意思，给我们的启发是：做 Agent 这件事，并不一定要「以终为始」，一开始就瞄着完全自动化的 Agent 去做，它可以先从 Copilot 做起。在这个过程中收集用户数据、做好用户体验、占领用户心智，然后慢慢地转型。国内做得不错的，像 Minus AI，他们最早的产品也是从 Copilot 形态做起的。
最后，我还会用「环境」这个思维模型来区分不同 Agent。比如，Manus 的环境是虚拟机（Virtual Machine），Devin 的环境是浏览器，flowith 的环境是笔记本，SheetZero 的环境是表格，Lovart 的环境是画布等等。这个「环境」就对应了强化学习里的环境定义，这也是一种值得参考的分类方式。
国内初创团队打造的 flowith ｜图源：flowith
张鹏：我们深入聊聊 Cursor 这个例子，它背后的技术栈和成长路径是怎样的？
钟凯祺 (Cage)：自动驾驶的例子就很有意思，直到今天，特斯拉也不敢真的把方向盘、刹车和油门去掉。这说明在很多关键决策上，AI 还没办法完全超越人类。只要 AI 的能力和人类差不多，一些关键决策就一定需要人类介入。这正是 Cursor 一开始就想得比较明白的地方。
所以他们最早贴合的特性，就是一个人类最需要的功能：自动补全（Autocompletion），它把这个功能做成了 Tab 键触发，随着 Claude 3.5 这样的模型出来，Cursor 把 Tab 的准确率提高到 90% 以上。在这种准确率下，我可以在一个任务流中连续使用 5 到 10 次，心流体验就出现了。这是 Cursor 作为 Copilot 的第一个阶段。
第二个阶段，他们做的功能是代码重构（Code Refactoring）。Devin 和 Cursor 都想做这个需求，但 Cursor 做得更巧妙。它会跳出一个对话框，当我输入需求时，它可以在文件外开启一个平行的修改模式来重构代码。
这个功能刚出来时准确率也不高，但因为用户对它的预期是 Copilot，所以大家都能接受。而且他们很准确地预判到，模型的 coding 能力一定会快速提升。所以他们一边打磨产品功能，一边等待模型能力提升，Agent 能力就很顺利地浮现了。
第三步就是我们今天看到的 Cursor 状态了，一个相对端到端的、在后台（background）运行的 Agent。它背后有一个像沙盒一样的环境，我甚至可以在上班时把不想做的任务布置给它，它可以在后台用我的计算资源去完成，与此同时，我能专注于自己最想做的核心任务。
最后，它以异步交互的形式，像发邮件或飞书消息一样，把结果告诉我。这个过程很顺利地实现了从 Copilot 到 Autopilot（或者说 Agent）的转型。
关键还是要抓住人的交互心智，从一开始让用户更乐于接受同步交互，这样就能收集到大量的用户数据和反馈。
张鹏：广密刚才说「Coding 是通向 AGI 的关键，如果不能在这个领域实现 ASI（超级智能），其他领域也很难。」为什么？
李广密：有几个逻辑。第一，Code 这个数据是最干净、最容易闭环，并且结果是可以验证的。我有一个猜想，Chatbot 可能没有数据飞轮（一种反馈循环机制，通过从交互或流程中收集数据，持续优化 AI 模型，进而产生更优的结果和更有价值的数据）。但 Code 领域有机会跑出数据飞轮，因为它可以进行多轮的强化学习，而 Code 是跑多轮强化学习的关键环境。
我一方面把 Code 理解成编程工具，但更愿意把它理解成一个实现 AGI 的环境。AGI 有可能最先在这个环境下实现，因为这个环境最简单，它能锻炼 AI 的核心能力。如果 AI 连一个端到端的应用软件开发都做不了，那在其他领域就更难了。如果它在未来一段时间无法大规模替代基础的软件开发工作，那在其他领域也很难。
而且，coding 能力上来了，模型的指令遵循能力也会上来。比如处理很长的 prompt，Claude 就明显要强一些，我们猜测这跟它的 coding 能力有逻辑关系。
另外一个点，我想未来的 AGI 会先在数字世界实现。未来两年，Agent 能做人在手机和电脑上操作的几乎所有事情。一方面通过简单的 coding 完成，如果不行，它还可以调用其他虚拟工具。所以，先在数字世界里实现 AGI，让它跑得比较快，这是一个大的逻辑。
张鹏：Coding 是这个世界里的「万用之机」，有了它，AI 就可以去构建和创造。而且编程这个领域相对结构化，适合 AI 发挥。当评价一个 Agent 的好坏时，除了用户体验，你们会从什么视角去评价一个 Agent 的潜力？
钟凯祺 (Cage)：一个好的 Agent 首先得有一个环境来帮助构建数据飞轮，而且这个数据本身要是可验证的。
最近 Anthropic 的研究员提得比较多一个词叫 RLVR（Reinforcement Learning from Verifiable Reward），其中的「V」就是指可验证的回报。代码和数学就是非常标准的可验证领域，任务做完后，立马能验证对错，数据飞轮就自然地建立起来了。
数据飞轮的工作机制｜图源：英伟达
所以，构建一个 Agent 产品，就是要构建这样一个环境。在这个环境里，用户执行任务的成功或失败都不重要，因为现在的 Agent 一定会失败。关键是在失败时，它能收集到有信号的数据，而不是噪音数据，来指导产品本身的优化。这些数据甚至可以作为强化学习环境的冷启动数据。
第二，产品是否做得足够「Agent Native」。就是说，在设计产品时，要同时思考人和 Agent 的需求。一个典型的例子是 The Browser Company，它为什么要做一款新的浏览器？因为之前的 Arc 纯粹是为了提升人类用户的效率而设计的。而他们新的浏览器在设计时，很多新功能未来是能给 AI Agent 自己使用的。当产品的底层设计逻辑发生改变，这就非常重要了。
从结果上来说，客观评估也很关键。
1.任务完成率 + 成功率：首先任务得能跑完，这样用户至少能收到一个反馈。其次是成功率。一个 10 步的任务，如果每一步准确率都是 90%，那最终成功率只有 35%。所以必须优化好每一步之间的衔接。目前行业里一个及格线可能是五成以上的成功率。
2.成本和效率：包括计算成本（token cost）和用户的时间成本。如果 GPT-4o 跑一个任务 3 分钟，而另一个 Agent 要跑 30 分钟，这对用户是很大的消耗。而且这 30 分钟里，算力消耗是巨大的，这会影响规模效应。
3.用户指标：最典型的是用户粘性。用户在尝鲜后是否愿意反复使用？比如日活 / 月活（DAU/MAU）比例、次月留存率、付费率等，这些是避免公司只有「虚假繁荣」（five minutes of fame）的根本指标。
李广密：我再补充一个视角：Agent 与当前模型能力的匹配程度。今天 Agent 80% 的能力依赖于模型这个引擎。比如，GPT 到了 3.5，多轮对话的通用范式出现了，Chatbot 这种产品形态就行得通了。Cursor 的崛起也是因为模型发展到了 Claude 3.5 的水平，它的代码补全能力才得以成立。
像 Devin 其实出来就得偏早了，所以创始团队对模型能力的边界理解非常重要，要清楚今天以及未来六个月模型能到哪一步，这与 Agent 能实现的目标息息相关。
张鹏：什么叫「AI Native」的产品？我觉得 AI Native 的产品不只是给人用的，它必须同时服务于 AI。
换句话说，如果一个产品里没有合理的数据去调试，没有为未来 AI 的工作环境做搭建，那它只是把 AI 当成一种降本增效的工具，这样的产品生命力是有限的，很容易被技术浪潮淹没。一个真正的 AI Native 产品，应该是内建了服务 AI 和人类的双向机制。简单来说，AI 在服务用户的时候，用户有没有也在服务 AI？
钟凯祺 (Cage)：我非常喜欢这个概念。Agent 的数据在现实世界里是不存在的，没有人会在完成任务时把思考过程一步步拆解清楚。那怎么办？一个方法是找专业的标注公司，另一个方法就是要撬动（leverage）用户，把用户的真实使用方式和 Agent 自身的运行过程捕捉下来。
张鹏：那如果要通过 Agent 的方式让人类给 AI「投喂」数据，什么样的任务是最有价值的？
钟凯祺 (Cage)：与其想着用数据服务 AI，不如想 AI 有什么长板应该被放大。比如科学研究，在 AlphaGo 之前，人类觉得围棋和数学是最难的。但用了强化学习之后发现，这些对 AI 反而是最简单的。在科学领域也一样，人类历史上已经很久没有一个学者能通晓每个学科的犄角旮旯了，但 AI 可以。所以我认为，科学研究这类任务对人类来说很难，但对 AI 不一定难。正因如此，我们才要多找一些数据和服务来支持它。这类任务的回报比大部分任务更 verifiable，未来甚至可能是人类帮 AI「摇试管」，然后告诉 AI 结果是对是错，帮助 AI 一起去点亮科技树。
李广密：一开始的数据冷启动是必要的。做一个 Agent 就像做一个创业公司，创始人肯定要做冷启动，要亲力亲为。接下来，搭建环境就很重要，决定了 Agent 往哪个方向走。再往后，更重要的是搭建奖励（Reward）系统。我觉得环境和奖励这两个因素非常关键。在这个基础上，Agent 的创业者做好这个 Agent 的「CEO」就好了。今天 AI 已经能写出人类看不懂但能运行的代码，我们不一定非要理解强化学习端到端的逻辑，只要搭好环境、设好奖励就行。
张鹏：最近我们看到很多 ToB 领域的 Agent，尤其是在美国，它们的商业模式和增长模式有什么变化吗？还是有新的模式出现？
钟凯祺 (Cage)：现在最大的一个特点就是，有越来越多的产品从偏 C 端切入，在公司组织里自下而上（bottom-up）地被使用。最典型的就是 Cursor。除了它，还有很多 AI Agent 或 Copilot 产品，大家愿意自己先用起来。这就不再是传统 SaaS 那种需要先搞定 CIO、一对一签单的模式了，至少第一步不是这样。
另一个有意思的产品是 OpenEvidence，他们做的是医生这个群体。他们先把医生群体打下来，然后渐渐植入医疗器械和药品的广告。这些业务不需要一开始就和医院谈，因为和医院谈非常慢。AI 创业最关键的就是速度，光靠技术护城河是没用的，需要通过这种自下而上的方式增长。
AI 医疗独角兽 OpenEvidence｜图源：OpenEvidence
关于商业模式，现在有一个趋势，就是慢慢地从基于成本（Cost-based）定价走向基于价值（Value-based）定价。
1.基于成本：这像传统云服务，在 CPU/GPU 成本之上加一层软件价值。
2.按次收费：在 Agent 这边，一种是按「动作」（Action）收费。比如我前面提到的物流 Agent，给卡车司机打一个电话收几毛钱。
3.按工作流收费：更高一层的抽象是按「工作流」（Workflow）收费，比如完成一整个物流订单。这离成本端更远，离价值端更近了，因为它真的参与到了工作中。但这需要一个相对收敛的场景。
4.按结果付费：再往上，就是按「结果」（Result）付费。因为 Agent 成功率不高，用户希望为成功的结果付费。这要求 Agent 公司对产品有极高的打磨能力。
5.按 Agent 本身付费：未来可能会真正地按「Agent」付费。比如，有一家叫 Hippocratic AI 的公司做 AI 护士，在美国招一个人类护士大概是每小时 40 美金，而他们的 AI 护士每小时只要 9 到 10 美金，降了四分之三的成本。在美国这种人力昂贵的市场，这非常合理。如果 Agent 未来能做得更好，我甚至可以给它发奖金、发年终奖。这些都是商业模式上的创新。
李广密：我们最期待的是按价值（Value-based）的计价方式。比如 Manus AI 做一个网站，这个价值是不是值 300 美金？它做一个应用，是不是值 5 万美金？但今天的任务价值还不好定价。如何建立一个好的衡量计价方式，是值得创业者去探索的。
另外，刚才凯祺提到按 Agent 付费，这就像企业要和员工签合同一样。未来我们雇佣了 Agent，是不是要给它发「身份证」？是不是要签「劳动合同」？这其实就是智能合约。我比较期待未来 Crypto 领域的智能合约如何应用到数字世界的 Agent 上，当任务完成后，通过一个好的衡量计价手段，去分配经济利益。这可能是 Agent 与 Crypto 智能合约结合的机会。
张鹏：最近在 Coding Agent 这个方向，有两个词讨论得比较多：「Human in the loop」和「Human on the loop」，这是在探讨什么？
钟凯祺 (Cage)：「Human on the loop」是指人尽可能减少在循环中的决策，只在关键时刻参与一下。有点像特斯拉的 FSD，当系统遇到危险决策时，会警告人类接管油门刹车。在虚拟世界中，这通常指非即时的、异步的人机协作。人可以对 AI 拿不准的关键决策进行干预。
「Human in the loop」则更偏向于 AI 会时不时地「ping」你一下，来确认某件事。比如 Minus AI，它的右半边有一个虚拟机，我可以实时看到它在浏览器里做什么，这就像一个打开的白盒，我能大概知道 Agent 想做什么。
这两个概念不是非黑即白的关系，而是一个光谱。现在更多的是「in the loop」，人还是要在很多关键点上做审批。原因很简单，软件还没到那个阶段，出了问题总得有人负责。油门和刹车一定是去不掉的。
可以预见的是，未来高重复性的任务，最终结果一定是人只看摘要，自动化程度会非常高。对于一些难题，比如让 AI 看病理报告，我们可以把 Agent 的「假阳率」调高一点，让它更容易觉得「有问题」，然后「on the loop」地把这些案例作为邮件发给人类医生。这样，虽然人类医生需要复核的案例多了，但 Agent 所有判断为「阴性」的案例都可以被顺利审批掉。如果病理报告中只有 20% 真的有难度，那人类医生的工作带宽就已经放大了 5 倍。所以不用太纠结于「in」还是「on」，只要找到好的结合点，就能把人机协作做得很好。
李广密：鹏哥问的这个问题背后，其实有一个巨大的机会，就是「新的交互」以及「人与 Agent 如何协同」。这可以简单理解成在线（同步）和离线（异步）。比如我们开会直播，必须实时在线。但如果我作为一个 CEO 给同事布置任务，项目推进是异步的。
这里面更大的意义在于，当 Agent 大规模落地后，人与 Agent 如何协同交互，以及 Agent 与 Agent 之间如何协同交互，这是非常值得探索的。今天我们还是通过文本与 AI 交互，但未来与 Agent 的交互方式会有很多种。有些可能在后台自动化运行，有些则需要人在前面看着。探索新的交互是一个巨大的机会。
张鹏：Coding Agent 总体还是围绕 IDE 的延长线在做。未来会不会有变化？如果大家都挤在这条路上，后来者要如何追赶 Cursor？
钟凯祺 (Cage)：IDE 只是一个环境，再去复刻一个 IDE 本身的价值不大。但在 IDE 或另一个好的环境里做 Agent，本身是有价值的。我会思考它的用户到底只是专业开发者，还是能拓展到专业开发者之外「平民开发者」——那些有很多自动化需求的白领工作者。
现在缺的是什么？不是供给能力，因为 Cursor 这类产品已经把 AI 的 coding 供给能力放大了 10 倍甚至 100 倍。以前我要做一个产品，需要外包一个 IT 团队，试错成本很高。现在理论上我只要说一句话，花 20 美元的月费就能试错。
现在缺的是需求。大家都在用老的需求去套新技术，有点「拿着锤子找钉子」的状态。目前的需求大多是做落地页（Landing page）或者基础的玩具网站。未来需要找到一个收敛的产品形态。这有点像当年推荐引擎出来的时候，它是一个很好的技术，后来出现了一种叫「信息流」的产品形态，把推荐引擎真正带给了大众。但 AI Coding 领域还没有找到像「信息流」这样的杀手级产品。
李广密：我觉得 Coding 有可能拿走整个大模型产业阶段性 90% 的价值。这个价值怎么长出来？今天的第一幕还是服务全球 3000 万程序员。我举个例子，Photoshop 服务的是全球两三千万专业设计师，门槛很高。但是当剪映、Canva、美图秀秀出来后，可能有 5 亿甚至更多的用户都可以使用这些工具，并做出更火爆的内容。
Code 有一个好处，它是一个创意的表达平台。这个社会上 90% 以上的任务都可以通过 Code 来表达，所以它有可能变成一个创意平台。以前应用开发门槛非常高，大量的长尾需求没有被满足。当门槛大幅降低后，这些需求就会被激发出来。我期待的是「应用的大爆发」。移动互联网生成的最大数据是内容，而 AI 这一波生成的最大内容可能就是新的应用软件。这就像优酷、爱奇艺这种长视频平台和抖音的区别。你可以把大模型比作摄像头，在它之上还能做出抖音和剪映这样的杀手级应用。这可能就是所谓的「Vibe Coding」（氛围编程）的本质，它是一个新的创意平台。
张鹏：要提升 Agent 的输出价值，输入（input）也变得非常重要。但在产品和技术上，有什么方法可以提升输入质量，从而确保更好的输出呢？
钟凯祺 (Cage)：在产品上，我们不能觉得用户用不好产品是用户的问题。要下功夫最关键的一个词就是「上下文」（Context）。一个 Agent 能否建立「上下文感知」（Context Awareness）？
举个例子，如果我在互联网大厂里写代码，Agent 不光要看我手头的代码，还要看整个公司相关的代码库（Codebase），甚至要看我在飞书里和产品经理、同事的对话，以及我之前的编码和沟通习惯。把这些上下文都给 Agent，我的输入才能更高效。
所以对于 Agent 开发者来说，最关键的就是要把记忆（Memory）机制和上下文的连接能力做得足够好，这也是 Agent 基础设施（Infra）的一大挑战。
Agent 的挑战：好记忆机制和上下文连接｜图源：零售科学
此外，对于开发者来说，怎么做好强化学习的冷启动数据、怎么定义清晰的奖励（Reward）也很重要。这个奖励背后意味着，当用户表达不清晰时，你怎么把他的需求拆解出来。比如，OpenAI 的 Deep Research 在我问得不清晰时，会先给出四个引导性问题。在和它交互的过程中，我其实也在想清楚自己的需求。
对于今天的用户来说，最主要还是要想怎么清晰地表达需求，以及怎么验收需求。虽然不用做到「以终为始」，但要对好坏有一个大概的预期。我们写 Prompt 也要像写代码一样，有清晰的指令和逻辑，这样能避免很多无效的输出。
李广密：我补充两点。第一，上下文的重要性。我们内部经常讨论，上下文做好了，会有新的支付宝、PayPal 级别的机会。
以前电商看的是成交总额（GMV），以后看的是任务完成率。而任务完成，一边是智能，另一边就是上下文。比如我要做一个个人网站，如果把我的 Notion 笔记、微信数据、邮件数据都提供给 AI，那我的个人网站内容肯定会非常丰富。
第二，自主学习。搭好环境后，Agent 要能迭代，这非常关键。如果不能持续学习迭代，结果就是被模型本身吃掉，因为模型就是一个学习系统。上一波移动互联网，没有做机器学习和推荐的公司都没做大。这一波如果 Agent 做不好端到端的自主学习和迭代，我觉得也做不起来。
张鹏：我们怎么判断未来 Agent 的能力会以一个超级接口的形式出现，还是离散地分布在各个场景里？
钟凯祺 (Cage)：我看到一个比较大的趋势是，第一，肯定是多智能体（Multi-agent）的。即便是完成一个任务，在 Cursor 这类产品里，做代码补全和做单元测试的可能是不同的 Agent，因为它们需要的「性格」和擅长的点不一样。
第二，入口会不会有变化？我觉得入口是一个二阶的问题。首先要发生的是，大家有很多 Agent，并和它们协作。这些 Agent 背后会支撑起一张网络，我称之为「Botnet」。比如未来购物，60% 以上的固定消费可能都由 Agent 帮我完成。
在生产力场景也一样，未来程序员的每日例会可能会被 Agent 之间的协作所取代，由它们推送指标异常和产品开发进展。当这些发生后，入口的变化才可能出现。那个时候，API 的调用也不再主要是人类调用，而是 Agent 之间互相调用。
张鹏：那些有能力的大厂，比如 OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft，在 Agent 上都是什么样的决策和行动状态？
李广密：我脑子里一个关键词是「分化」。去年大家都在追赶 GPT-4，但现在能做的事更多了，各家都开始分化。
第一个发生分化的就是 Anthropic。因为它比 OpenAI 晚，综合能力没那么强，所以它就专注在 Coding 上。我感觉它摸到了通往 AGI 大方向的第一张大牌，就是 Coding Agent。他们可能认为，通过 Coding 可以实现 AGI，可以带来指令遵循能力和 Agent 能力，这是一个逻辑自洽的闭环。
但 OpenAI 手上的大牌就更多了。第一张是 ChatGPT，Sam Altman 可能想把它做成 10 亿日活的产品。第二张是它的「o」系列模型（GPT-4o 等），预期很高，能带来更多泛化能力。第三张是多模态，它的多模态推理能力上来了，未来在生成上也能体现。所以，Anthropic 摸到了一张大牌，OpenAI 摸到了三张。
另一个大厂是 Google。我觉得到今年年底，Google 可能会在全方位赶上。因为它既有 TPU，又有 Google Cloud，有顶尖的 Gemini 模型，还有 Android 和 Chrome。你在全球找不到第二家拥有所有这些要素，还几乎不依赖外部的公司。Google 端到端能力是非常强的，很多人担心它的广告业务会被颠覆，但我感觉它未来可能会找到新的产品结合方式，从一个信息引擎变成一个任务引擎。
你看苹果，因为没有自己的 AI 能力，现在迭代就很被动。而微软是以开发者见长的，但 Cursor 和 Claude 其实抢了不少开发者的注意力。当然微软的盘子非常稳，有 GitHub 和 VS Code，但它也必须拥有非常强的 AGI 和模型能力。所以你看它也宣布 GitHub 的首选模型之一变成了 Claude，并迭代自己的开发者产品。微软在开发者这块必须守住，否则根基就没了。
所以大家开始分化了。可能 OpenAI 想成为下一个 Google，Anthropic 想成为下一个 Windows（靠 API 活着）。
张鹏：那与 Agent 相关的基础设施（Infra）有哪些变化和机会？
钟凯祺 (Cage)：Agent 有几个关键组件。除了模型，第一个就是环境（Environment）。Agent 开发最早期，80% 的问题都出在环境上。像早期的 AutoGPT，要么用 Docker 启动，非常慢，要么直接在本地电脑部署，非常不安全。如果一个 Agent 要和我一起「上班」，我就得给它配一台「电脑」，所以环境的机会就出来了。
配「电脑」有两大需求：
1、虚拟机 / 沙盒：提供一个安全的执行环境。任务做错了能回退，执行过程不能伤害实际环境，并且要能快速启动、稳定运行。像 E2B、Modal Labs 这样的公司都在提供这类产品。
2、浏览器：信息检索是最大需求，Agent 需要到各种网站上爬取信息。传统的爬虫容易被封，所以需要给 Agent 搭一个专用的、能理解信息的浏览器。这就应运而生了像 Browserbase、Browser Use 这样的公司。
第二个组件是上下文（Context）。这包括：
信息检索（Retrieval）：传统的 RAG 公司还在，但也有新的公司，比如 MemGPT，它为 AI Agent 开发轻量化的记忆和上下文管理工具。
工具发现：未来工具会非常多，需要一个像「大众点评」一样的平台来帮助 Agent 发现和挑选好用的工具。
记忆（Memory）：Agent 需要一套能模拟人类复杂的长短期记忆结合能力的 Infra。
第三个组件是工具（Tools）。包括简单的搜索，也包括复杂的支付、自动化后端开发等。
最后，当 Agent 能力再强一些，一个重要的机会就是 Agent 安全（Agent Security）。
李广密：Agent Infra 非常重要。我们可以「以终为始」地想，三年后，当几万亿的 Agent 在数字世界里执行任务，那 Infra 的需求就太大了，这将重构整个云计算和数字化世界。
但今天我们还不知道什么样的 Agent 能做大，它到底需要什么样的 Infra。所以现在对创业者是一个非常好的窗口期，可以和那些做得好的 Agent 公司共同设计（co-design）和共创 Infra 工具。
我觉得今天最重要的，第一是虚拟机，第二是工具。比如未来的 Agent 搜索肯定和人的搜索不一样，会产生天量的机器搜索需求。现在全网人类的搜索每天可能 200 亿次，未来机器搜索可能是几千亿甚至上万亿次。这种搜索不需要给人类做排序优化，可能一个大的数据库就够了，这里有很大的成本优化和创业机会。
张鹏：Agent 始终绕不开模型，站在今天，你觉得模型技术在过去两年里走过了哪些关键的台阶？
李广密：我觉得关键的里程碑（milestone）可能就两个。一个是 GPT-4 代表的规模化定律（Scaling Law）范式，即在预训练阶段，扩大规模仍然是有效的，它能带来通用的泛化能力。
第二个大的里程碑是「o」系列模型所代表的「模型会思考」的范式。它通过更长的思考时间（思维链），显著提升了推理能力。
我觉得这两个范式是今天 AGI 的左膀右臂。在这个基础上，Scaling Law 远远没有停止，思考模式也会继续。比如，在多模态下可以继续 Scaling，也可以把「o」系列的思考能力加到多模态上，这样多模态就能有更长的推理能力，生成的可控性和一致性就会变得非常好。
我自己的感觉是，未来两年可能比过去两年进步要更快。今天可能正处在一个全球几千名顶尖 AI 科学家，共同推动人类科技文艺复兴的状态，资源充足，平台也具备了，很多地方都可能出现突破。
张鹏：你会比较期待接下来一两年，在 AI 领域看到哪些技术台阶的实现和跳跃？
钟凯祺 (Cage)：第一个是多模态。现在多模态的理解和生成还是比较零散的，未来一定会走向「大一统」，即理解和生成一体化。这会极大地打开产品的想象力。
第二个是自主学习。我很喜欢 Richard Sutton（强化学习之父）提出的「经验的时代」（the era of experience）这个概念，即 AI 通过在线执行任务的体验来提升自己的能力。这在以前是看不到影子的，因为没有基座的世界知识。但从今年开始往后，这会是一个持续发生的事情。
2024 年图灵奖获奖者 Richard Sutton ｜图源：Amii
第三个是记忆。如果模型真的能在产品和技术层面把 Agent 的记忆做好，带来的突破会非常大。产品的粘性才真正出现。我感觉 GPT-4o 开始有记忆的那一刻，我才真正对 ChatGPT 这款应用产生了粘性。
最后是新交互。会不会有不再是文字输入框的新交互？因为打字这个门槛其实挺高的。未来会不会有更符合人类直觉和本能的交互方式？比如，我有一个「永远在线」（Always-on）的 AI 产品，它在后台不断地听我说话、异步思考，在我灵感迸发的那一刻，能捕捉到关键的上下文。我觉得这些都是我比较期待的。
张鹏：确实，今天我们面临的挑战和机遇并存。一方面，我们不能被技术发展的速度「拉爆」，要保持持续的关注。另一方面，今天的 AI 产品正在从「工具」走向「关系」。人不会和工具建立关系，但会和一个有记忆、懂你、能与你「心有灵犀」的 AI 建立关系。这种关系本质上就是习惯和惯性，这也是未来重要的壁垒。
今天的探讨非常深入，感谢广密和凯祺的精彩分享。也感谢直播间观众的陪伴。我们下期《今夜科技谈》再见。
李广密：谢谢。
钟凯祺 (Cage)：谢谢。
撰文：叮当，Odaily 星球日报
今晨，一场突如其来的「黑天鹅」打破了金融市场的短暂平静。
随着以色列对伊朗发动空袭的消息传出，加密货币市场迎来重挫。根据欧易 OKX 行情显示，BTC 价格跌破 103000 美元， 24 小时跌幅达 3.3% ；近期好不容易雄起的 ETH 则跌破 2450 美元，跌幅达到 9.2% ；而因 ETF 利好站起来的 SOL 价格已触及 140 美元附近，跌幅达到 9.5% 。
衍生品市场哀鸿遍野。根据 Coinglass 数据显示，过去 24 小时全网爆仓 11.59 亿美元，其中绝大部分为多单爆仓，数额达 10.84 亿美元。从币种分布来看，其中 BTC 爆仓 4.58 亿美元，ETH 爆仓 2.87 亿美元。
行情从反弹切换为溃败，仅在一夕之间。
这场下跌并非技术面主导，而是典型的地缘政治突发事件驱动。
以色列对伊朗发动空袭，伊朗准军事革命卫队司令萨拉米据传可能在袭击中丧生。据金十报道称，伊朗多位高官也已成以色列袭击目标，其中包括武装部队总参谋长穆罕默德·巴盖里。以色列国防部长卡茨称，预计在不久的将来会有针对以色列及其平民的导弹和无人机袭击。目前，以色列已对伊朗发布 5 轮空袭。
而伊朗方面官方媒体也传达了伊朗武装部队总参谋的一份声明，称以色列和美国将「付出非常沉重的代价」。作为回应，美国和以色列将受到「严厉打击」。据沙特媒体援引以色列媒体的报道称，以色列城市特拉维夫遭袭击，包括 10 处核设施。
据知情人士透露，特朗普和他的高级外交政策顾问于上周日和周一在戴维营讨论了如何在不升级局势的情况下达成伊朗核协议。伊朗问题是美国人员撤离期间举行的若干外交政策议题和会议之一。政府官员似乎决心在以色列空袭前通过外交手段达成协议。
美国中东问题特使威特科夫原计划前往阿曼进行第六轮谈判，但空袭发生后，谈判前景蒙上阴影。特朗普在 Truth Social 上表示：「我们仍然致力于通过外交途径解决伊朗核问题！我的整个政府都收到指示与伊朗进行谈判。他们可以成为一个伟大的国家，但他们首先必须完全放弃获得核武器的希望。」
美国参议员克里斯·墨菲（Chris Murphy）表示，对伊朗的袭击「显然是为了破坏特朗普政府与伊朗的谈判」，并「冒着可能给美国带来灾难性后果的地区战争的风险」。
这场地缘政治风暴不仅令中东局势剑拔弩张，也重创了全球风险资产市场。美国股指期货跌幅扩大，纳指期货跌幅达 2% ，加密市场近期的反弹行情打回原形，而避险资产却趁势崛起。现货黄金价格则于今日突破 3400 美元 / 盎司，大涨 55 美元，日最高涨幅超 1.65% ，黄金相关资产也集体上涨。
尽管加密市场惊魂未定，但是 ETH 却悄然成为资金逆势流入的焦点。链上数据揭示，机构和鲸鱼正在「加仓护盘」。
据链上分析师余烬监测，曾两次精准波段 ETH 盈利 的巨鲸在今天下跌后，累计花了 1.741 亿美元购买了 65, 325 枚 ETH，均价 2, 665 美元。目前处于浮亏状态。
Lookonchain 数据显示，一个可能与 ConsenSys 有关联的地址也在 4 小时前 OTC 买入 2825 枚 ETH，金额达 748 万美元；近两周，该地址共吸筹超 16 万枚 ETH（总值 4.21 亿美元）。
更有鲸鱼选择加杠杠操作。据 The Data Nerd 监测，0x 109 开头地址从 Aave 借入 500 万 USDT，买入 1, 844 枚 ETH（约合 460 万美元）。之后，该地址将这些 ETH 全部存入了 Aave，目前他的钱包里总共有 23, 786 枚 AETHWETH。
这些动作似乎不是一时兴起的「赌反弹」。而是链上数据与现实市场共振的明确信号：ETH 正在被大资金重新拥抱。
ETH 逆势吸筹的背后，市场并非没有线索。
自 2025 年初以来，以太坊基金会启动罕见改革，通过「自我瘦身」和团队重组提升运营效率。此举被市场解读为以太坊生态迈向更成熟、可持续发展的信号。
继 MicroStrategy 将 BTC 纳入资产负债表后，ETH 也开始成为企业财务储备的新宠。美股上市公司 SharpLink Gaming 近期宣布将 ETH 纳入其资产配置，此外，据彭博社报道，至少三家纳斯达克上市公司正在评估将 ETH 作为长期投资资产，试图复刻 MicroStrategy 的「增长飞轮」模式。这种趋势表明，传统金融对 ETH 的认可正在加深。
据 Deribit 数据显示，ETH 看涨期权的交易量在 6 月以来持续攀升，表明市场对 ETH 短期反弹的预期升温。
图片来源于@Amberdataio
6 月 11 日，疑似 Cumberland 关联钱包从币安提取 10, 200 枚 ETH（约 2854 万美元）。 该地址 20 小时前曾向币安存入 3000 万 USDC 用于建仓，当时 ETH 价格 在 2790 美元区间。
而本轮 ETH 多头声量最大的（尤其是华语圈），还属 Trend Research。该机构本轮自 ETH 1400 美元开始持续做多，目前持有 14.2 万枚 ETH。创始人 Jack Yi 明牌手握 10 万张 ETH 期权多单。
更戏剧化的是，ETH 成了黑客「理财标的」：其在 2023 年 4 月从 Bitrue 交易所窃取了当时价值 2300 万美元的多种代币，然后把这些资产换成了 ETH，但将其中 4, 207 枚 ETH 以 3885 美元的价格出售换成 1634.5 万 DAI。
6 月 12 日，黑客把 5111.5 枚 ETH 跟 1634.5 万 DAI 转移到新地址，然后把 1634.5 万 DAI 以 2, 762 美元的价格买成 5, 917.8 ETH。然后把这 11029.3 枚 ETH （3046 万美元）全部通过 Tornado 洗走。
也就是说，黑客从 Bitrue 盗取的 2300 万美元资产最终被换成了 12, 079 枚 ETH 并通过 Tornado 转走，此时价值也变成了 3236 万美元，比最初价值增长了 936 万美元。
加密衍生品流动性提供商 Orbit Markets 联合创始人卡罗琳·莫伦分析道：「加密货币对以色列袭击伊朗的消息反应消极，与主要风险资产表现一致。我们预计 BTC 将在 10.1 万美元附近找到技术支撑，但短期内，地缘政治新闻仍将是价格走势的主导因素。」
中东局势仍存高度不确定性，风险资产短期难言回暖。但 ETH 的逆势吸筹，无疑释放出一个信号：市场仍在寻找确定性资产，而 ETH 可能正在从「山寨共振」中走出。
相比之下，山寨币的处境却不容乐观。HashKey Capital 投资经理 Rui 发文表示：山寨币的流动性已经到了冰点。盘口没有买卖盘， 发利好也没人接盘，新币上线三十秒内就跌，一切变成阴跌。
不过，也不是没有好消息。近期美国证券交易委员会主席 Paul Atkins 表示，SEC 正在制定针对 DeFi 平台的「创新豁免」政策。Atkins 称已要求工作人员研究修改规则，为链上金融系统提供监管豁免，允许受 SEC 管辖的实体快速推出链上产品。这一政策若落地意味着对 DeFi 监管的松绑，而且将直接利好以太坊生态的扩张，提升 ETH 的内在价值。
然而，这也引发了一个关键问题：ETH 的崛起是否预示着「山寨季」的回归？答案可能并不乐观。目前，ETH 的吸金能力更多依赖机构的大手笔护盘。那么，如果连 ETH 都要靠机构护盘，其他山寨又能剩下什么？
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据以色列国家电视台：以色列再次袭击伊朗纳坦兹核设施。(金十)
撰文：Luke
就在今天，当市场还在消化以色列空袭伊朗所带来的冲击波时，全球风险资产经历了一场惊心动魄的暴跌。从东京到纽约，恐慌情绪如野火般蔓延，黄金与美元成为避险的唯一港湾。比特币，这个一度被誉为「数字黄金」的新兴资产，也未能幸免，价格应声下挫。
正是在这样一片风声鹤唳的萧条氛围中，美国加密世界的「门面」Coinbase，在此时刻，于其年度峰会上，几乎同时打出了两张极具扩张意味的王牌，一张射向华尔街的腹地，另一张则精准地嵌入了美国中产的日常生活。
这两张牌分别是：受美国商品期货交易委员会（CFTC）监管的永续期货交易，以及一张与美国运通（American Express）联名、提供高达 4% 比特币回馈的信用卡。
倘若将这两则新闻孤立看待，人们或许只会将其解读为一次常规的产品线扩充。但当我们将镜头拉远，把它们放置于后 ETF 时代与后 FTX 时代的宏大叙事背景下，便会发现，这并非简单的「上新」，而是一场蓄谋已久的「诺曼底登陆」。Coinbase 正试图通过一场精心策划的「钳形攻势」，彻底改写美国乃至全球的加密金融版图。
要理解 Coinbase 此举的震撼力，我们必须先弄明白「永续期货」这头野马，究竟在加密世界中扮演着何等重要的角色。
在全球加密货币市场超过 75% 的交易量，都由衍生品贡献，而永续期货（或称「永续合约」）正是这其中当之无愧的王者。与传统期货不同，它没有到期日，交易者可以长期持仓，并通过一个名为「资金费率」的精妙机制，使其价格与现货市场紧密锚定。这种设计，叠加其常见的高杠杆特性，为交易者提供了极大的灵活性和资本效率，使其成为捕捉市场波动的终极工具。可以说，永续合约就是加密交易世界的「涡轮增压引擎」，充满了力量、速度与难以抗拒的诱惑。
然而，这股强大的力量过去一直游离于美国本土的监管视野之外。由于其高风险属性和复杂的金融结构，美国的投资者若想涉足，往往只能冒险前往监管模糊的离岸交易平台。这不仅催生了资本外流，更埋下了巨大的隐患——FTX 的轰然倒塌，便是对这种监管缺位风险最惨痛的警示。那场波及全球的行业地震，让无数将资产托管于法外之地的投资者血本无归，也让美国监管机构意识到，一味地「堵」不如有效地「疏」。
正是在这样的背景下，Coinbase 的合规永续期货应运而生。它做的，本质上是一次精妙的「招安」。产品保留了永续合约「无到期日」的核心魅力，但将其整个运作流程，从保证金要求到清算机制，都严格置于 CFTC 的监管框架之下。这看似只是将交易地点从海外搬回了美国，实则意义深远。
CFTC 的背书，如同一张通往主流金融殿堂的「官方认证」。它向市场传递了一个清晰的信号：永续合约不再是阴影中的赌博工具，而是可以被纳入正规投资组合的、受认可的金融衍生品。这为那些手握重金却对离岸平台心存忌惮的机构投资者、对冲基金和专业交易员，打开了一扇梦寐以求的大门。他们终于可以在自己熟悉的土地上，用合规的方式，驾驭这头曾经的「华尔街之狼」。
Coinbase 此举，是其「不打算让加密货币衍生品交易成为非美国现象」宣言的落地。它不仅有望将数以十亿计的交易资本从海外「引渡」回流，更是以一种釜底抽薪的方式，削弱了币安（Binance）、Bybit 等离岸竞争对手在美国市场的吸引力。它在加密世界最核心、最活跃的战场上，竖起了一面代表着「美国主场」与「合规安全」的旗帜。
如果说推出永续期货是 Coinbase 对专业交易市场的正面强攻，那么与美国运通联名的信用卡，则是一场更为精妙的「侧翼包抄」，一驾精心伪装成日常福利的「特洛伊木马」。
加密货币返利信用卡并非新鲜事物，前有 BlockFi 的折戟，后有 Crypto.com 的探索。但 Coinbase 这张卡的不同之处，在于其合作对象和回馈力度所共同指向的战略野心。
首先，合作伙伴是美国运通。这并非 Visa 或 Mastercard 那样的泛大众网络，Amex 历来以其高端客群、高消费场景和卓越的服务体验著称。选择与运通联名，本身就是一种宣言：Coinbase 的目标用户，已不再是早期的极客与投机者，而是消费能力强、注重生活品质、对新兴金融产品持开放态度的美国中坚力量。这张卡，试图将持有比特币从一种「亚文化」行为，提升为一种与高端商旅、精致生活方式相匹配的「身份象征」。
其次，高达 4% 的比特币回馈，这是一个极具杀伤力的数字。在传统信用卡市场，能提供 2% 无差别返现的已是「神卡」，而 Coinbase 直接将这个数字翻倍，并且回馈的是具有长期升值潜力的比特币。对于用户而言，这意味着每一次刷卡消费，无论是购买一杯咖啡，还是支付一笔账单，都在以一种几乎无感的方式，被动地为自己的加密资产组合「添砖加瓦」。这种「消费即投资」的模式，将极大降低普通人进入比特币世界的门槛和心理阻力。
更深层次的逻辑，在于这张卡与「Coinbase One」会员体系的深度绑定。这张卡并非人人可得，而是作为对年费 49.99 美元会员的专属奖励。这套组合拳的打法，与亚马逊的 Prime 会员体系如出一辙：通过一个极具吸引力的核心权益（Prime 的包邮，Coinbase 卡的比特币回馈），让用户心甘情愿地支付会员费，从而将他们锁定在自己的生态系统内，再通过免交易费、Staking 收益加成、钱包 Gas 补贴等一系列增值服务，不断增强用户黏性。
比特币回馈直接存入用户的 Coinbase 钱包，这一设计更是点睛之笔。它确保了用户因为这张卡而产生的加密资产，会自然而然地沉淀在 Coinbase 平台内。这些沉淀的资产，既是平台交易深度和流动性的基石，也是未来开展更多金融服务（如借贷、理财）的宝贵资本。这匹「特洛伊木马」，不仅为 Coinbase 带来了源源不断的优质新用户，更在不知不觉中，将他们的消费行为与 Coinbase 的资产负债表紧密地捆绑在了一起。
当我们将永续合约这支「正规军」和信用卡这支「奇兵」放在同一张战略地图上时，Coinbase 的「钳形攻势」便清晰地浮现出来。
对内，它实现了用户群体的完美闭环。 永续合约瞄准的是追求高回报、高风险、交易频繁的「快钱」；而比特币返利卡则服务于希望长期持有、稳健增值、低频操作的「慢钱」。从最激进的杠杆交易员，到最保守的被动定投者，Coinbase 试图将所有光谱上的加密用户一网打尽，让他们在自己的平台内找到满足一切需求的工具，从而无需再去别处。
对外，它构建了无可比拟的合规壁垒。 无论是在衍生品市场还是在支付领域，Coinbase 都选择了与最顶级的监管机构（CFTC）和最负盛名的传统金融伙伴（美国运通）深度合作。这不仅为它赢得了无与伦比的信任背书，更极大地提高了竞争对手的准入门槛。在可以预见的未来，任何想要在美国市场挑战 Coinbase 地位的平台，都必须跨过这两座高山。
放眼近期，Coinbase 将被纳入标普 500 指数的传闻、与 Shopify 和 Stripe 合作推广 USDC 支付的落地，都指向了同一个终点：它早已不满足于做一个单纯的「加密货币交易所」。它的野心，是成为数字资产时代的「摩根大通」——一个集投资银行（衍生品交易）、商业银行（支付与储蓄）、资产管理（Staking 与钱包服务）于一体的全能型金融巨擘。
此次「双王炸」的推出，正是这场宏大征程中最关键的一步。它标志着加密货币在美国，正以前所未有的速度和深度，从边缘走向中心，从「另类资产」向「主流配置」加速融合。这场由 Coinbase 发起的战役，或许不会在短期内引发市场的剧烈波动，但它正在重塑整个行业的底层结构和游戏规则。未来的加密世界，竞争的焦点将不再是谁的代码更去中心化，而是谁能搭建起一座最坚固、最便捷、最令人无法抗拒的，连接新旧两个金融大陆的桥梁。
而 Coinbase，刚刚用永续合约与运通卡，为这座桥梁奠下了两块最沉重、也最关键的基石。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据链上分析师 Ai姨 (@ai 9684xtpa) 监测，BSC 基金会地址另购入CAKE、LISTA和MOOLAH。具体金额分别为，CAKE：买入 10 万美元；LISTA：买入 10 万美元；MOOLAH：买入 2.5 万美元。
深潮 TechFlow 消息，6 月 13 日，据分析师余烬监测，一个叫 “kyoyo” 的鲸鱼 BTC 做空目前浮盈 517 万美元。这个鲸鱼以 40 倍杠杆做空了 1268 枚 BTC，仓位价值 1.32 亿美元。
撰文：@defi_gaz ，Castle Labs
编译：Alex Liu，Foresight News
本轮周期对许多人而言都充满挑战。若要用一个词来形容，很可能是「抽离」（extraction）。
加密原生的资金正以前所未有的速度高速流转，即使是最资深的「赌徒」也会感到眩晕。各大协议竭尽所能推出各种激励措施，试图将有限的流动性引入其产品，哪怕这些资金仅在下一个热点出现前停留数日。
与此同时，比特币的主导地位自 2022 年 11 月低点以来持续攀升，这主要归功于似乎永无止境的机构买盘。
比特币市场占有率，数据：TradingView
这其中的启示不言自明。
毫无疑问，加密市场正走向成熟。我们终于看到了推动行业下一步发展所需要的监管明晰化，许多协议也将目标用户群体转向了不同类型的参与者。
巨头们来了，而且他们带着雄厚的资金。
我们已经看到了这些大型机构的影响力。整个现实世界资产（RWA）领域稳步增长，当前总锁仓价值（TVL）已攀升至约 126 亿美元。
该领域的许多佼佼者正在开发面向机构资本参与的产品，其中一些甚至由机构自身直接构建。
在新兴项目中，Maple Finance 以其收入和资产管理规模（AUM）的增速脱颖而出。这种快速增长在 SYRUP 代币的价格走势中得到了清晰体现，并且丝毫没有放缓的迹象。
一句话总结，Maple Finance 旨在通过提供一套专为机构量身定制的金融产品（特别聚焦于借贷），将资产管理引入链上。
该团队成立于 2019 年，拥有深厚的传统金融背景。他们深谙大型机构如何大规模进入加密世界所需的条件。
Maple 对其平台上使用的抵押品类型采取了极简策略，仅专注于最顶级的蓝筹代币和稳定币——这正是大型机构渴望接触的资产类型。
数据说明一切。
来源：Maple Finance Dune 仪表板
根据 Maple Finance Dune 仪表板的最新数据，其总资产管理规模（AUM）约为 22 亿美元，自 5 月初以来增长了逾 10 亿美元。这相较于 2025 年 1 月 1 日的数据，实现了惊人的 5 倍增长。
平台上的活跃未偿还贷款也出现了类似的增长，在 5 月份增长了约 30%。
Maple 的收入表现同样强劲，最近月度收入突破了 100 万美元大关，较 4 月份环比增长 61.21%。自 2023 年 3 月以来，其月均收入增长率保持在约 28%，趋势明确。
这些收入主要来源于向借款人收取的利息分成，以及将抵押品存入 DeFi 协议所产生的收益。
来源：Maple Finance Dune 仪表板
Maple 拥有 3 种独特的借贷产品，助其取得如此亮眼的成绩：
高收益产品：净年化收益率（APY）9%，使用 BTC、ETH 及一组精选顶级山寨币作为抵押品。
蓝筹借贷：净年化收益率 6.9%，仅使用 BTC 和 ETH 作为抵押品。
比特币收益：允许大型机构比特币持有者通过其持有的 BTC 赚取 4-6% 的净年化收益率。
值得注意的是，收益率更高的产品需要更高的超额抵押率，以补偿其作为抵押品的底层资产更高的波动性。
Maple 正迅速成为大型机构借款人的首选平台。其严格的借款人审核程序 —— 确保他们能够履行财务承诺 —— 是将其与其他借贷协议区分开来的关键。
这些经过许可的借款人需要经历深入的承销流程，评估其资产负债表实力，并确保其具备在下跌市场中满足追加保证金要求的运营能力。
底层抵押品由机构级托管解决方案保管，Maple 提供链上抵押品可验证性，使贷款方能查看每笔未偿还贷款的抵押品详情。
凭借流动性良好的蓝筹代币作为抵押品以及主动的、机构级别的抵押品管理，Maple 能够持续、安全地提供高于市场水平的收益。
得益于筛选最佳借款人和最高质量抵押品的流程，以及对短期贷款期限的专注，在 Maple 生态系统中，清算事件极为罕见。
SYRUP 代币是 Maple 的原生代币。
SYRUP 用于平台治理，通过质押激励参与，并使持有者能够受益于 Maple 生态系统的增长。
目前，流通中的 10.7 亿枚 SYRUP 代币中，约有 42.7% 已在平台上质押。
质押者可以从 Maple 的代币回购中获得奖励（这得益于协议的收入），并获得 2.7% 的年化收益率，且无锁定期。
SYRUP 的释放计划约为每年 5%，从创始起持续 3 年。这意味着所有 SYRUP 代币将在 2026 年 9 月前全部流通。
向 Maple 平台借出 USDC 或 USDT 的用户，将获得相应的流动性凭证（LP Token）：syrupUSDC 或 syrupUSDT。得到 syrupUSDT 后将立即开始累积 6.6% 的年化收益率，并可在众多 DeFi 平台中使用。
syrupUSDC 的年化收益率约为 10.6%，优于 AAVE、Ethena 和 Compound 等协议。加上其对安全的极度重视，使 Maple 成为寻求最大化稳定币回报用户的首选。
除了通过存入 USDC 或 USDT 获得收益和 DeFi 用例外，贷款方还将获得 Drip 奖励。这些奖励可在每个「赛季」（Season）结束时转换为更多质押的 SYRUP 代币，使用户能够随着时间推移复利累积其 SYRUP 持仓。
Drips 本身每 4 小时复利一次，从而提升 SYRUP 质押者的总年化收益率。
过去几个月，Maple 已达成多项值得注意的合作，并计划持续扩展其在加密和传统金融领域的网络。
2025 年 4 月：宣布与 Spark 达成重要合作，包括向 syrupUSDC 投资 5000 万 USDC。
2025 年 3 月：
Bitwise 加入并开始向 Maple 生态系统配置资金，进一步巩固了 Maple 作为大型机构资本首选生态系统的地位。
Maple 宣布加入 Convergence 生态。该倡议由 Ethena 领导，并整合了 Pendle 和 Morpho 等协议，旨在加速机构级现实世界资产（RWA）的上链采用率。
2025 年 2 月：The Core Foundation 与 Maple 合作，宣布推出 lstBTC 产品，这是一种具有流动性的、生息的比特币代币，专为机构从其持有的 BTC 中赚取收益而设计。
2025 年 5 月（最近）：Maple 完成了来自全球投资银行 Cantor 的首笔比特币抵押融资。这为机构比特币持有者通过 Maple 生态系统利用其 BTC 进行杠杆操作开启了价值 20 亿美元的初始融资通道。
此外，对于希望通过 syrupUSDC 提升回报并同时获得高达 5 倍乘数 Drip 奖励的用户，syrupUSDC 与 Pendle 的集成是理想选择。
Maple Finance 所处的领域，其客户群主要由大型基金、家族办公室和高净值个人构成。
由于 Maple 对其贷款进行承销，并要求所有借款人完成 KYC（了解你的客户）流程以证明其信用度，它占据了介于 DeFi 和中心化金融（CeFi）之间的独特生态位。
这解决了过去 DeFi 和 CeFi 模式中存在的两大问题：
大型机构参与者希望通过去中心化平台提供商在链上部署资本所涉及的风险。
通过传统金融方法或在中心化金融提供商世界中获取信贷的过程缓慢、成本高昂且限制重重。
Maple 旨在通过一种混合方法解决这两个问题：结合 DeFi 借贷协议中常见的超额抵押，以及传统金融世界中典型的严格合规、信用评估和借款人承销。
与该领域的其他平台相比，我们开始看到 Maple 被低估的潜力。
例如，Ondo Finance 拥有约 13 亿美元 TVL，市值（MC）为 26 亿美元，完全稀释估值（FDV）约为 83.6 亿美元。
贝莱德的 Buidl 拥有约 29 亿美元 TVL，市值同为 29 亿美元（考虑代币完全稀释）。
而 Maple 目前 TVL 为 22 亿美元，其市值却仅为 5.678 亿美元。即使考虑完全稀释，其估值也仅约为 6.31 亿美元。
在 TVL 与市值的对比基础上，Maple 相较于竞争对手的潜在上涨空间似乎非常清晰。
显然，这是一种非常基础的价值评估方式，在评估一个协议的未来潜力时需考虑众多因素；然而，它快速揭示了当前机构借贷领域存在的价值差异。
随着整个领域的规模不断扩大，Maple 近期的增长率使其处于一个有望超越竞争对手表现的位置 —— 前提是其增长能维持当前速度，且不会在短期内趋于平缓。
作为去中心化机构借贷领域相对较新的参与者，Maple 在定位上极具优势，有望在未来数月乃至数年内占据可观的市场份额。
他们的目标是到今年年底实现 40 亿美元 TVL，具体如下：
syrupUSDC/USDT：10 亿美元
比特币收益产品：15 亿美元
其他 Maple 机构产品套件：15 亿美元
他们能否实现这些目标，时间会给出答案，但迄今为止形势向好。
随着整个加密市场走向成熟，拥有坚实基本面的项目更有可能在投资者类型从散户转向机构的过程中获得市场份额。
这些机构参与者很可能会寻找他们在传统金融世界中惯常关注的指标类型。市盈率（PE ratios）、收入生成能力和护城河（moats）将是他们进入该领域时的首要关注点。
因此，跟随他们的步伐，延长我们的投资时间视野，并寻找那些拥有真实基本面（而非过去至关重要的「炒作基本面」 – pumpamentals）协议的优异表现，很可能将带来回报。
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