oAdam

中国 AI 已经不只是模型跑分和参数规模的竞争了，真正的变化正在发生在每天的实际使用中。

截至 2026 年 6 月，中国 AI 每日调用量已超过 175 万亿 Token，相比 2024 年初增长 1000 多倍。赛迪研究院最新报告指出，中国 AI 推理数据量首次超过训练数据量，意味着产业正在从模型训练研发，转向大规模实际应用。

模型迭代也在加速。顶尖大模型的更新周期，已经从过去的几个月缩短到几周，甚至几天。

这种变化正在进入制造业：

* 全国累计建成 500 多家卓越级智能工厂，覆盖 31 个省（区、市）和超过 80% 的制造业行业大类。
* 国产算力与大模型已在钢铁、汽车等 20 个行业落地超过 1000 个应用场景。
* 个性化定制、全生命周期服务等新型制造模式开始展开。

用户规模同样在扩大。截至 2026 年上半年，中国生成式 AI 用户已超过 7 亿，普及率突破 50%。

175 万亿 Token 的意义，不只是一个庞大的调用数字。它反映出 AI 正在从少数人的技术工具，变成企业生产流程和普通用户日常生活中的基础能力。

下一阶段，竞争的重点也会越来越具体：谁能把 AI 真正嵌入业务流程，谁就更有机会把技术优势转化为生产力。

网站终于有机会用一条规则，告诉整个 AI 行业：这里的内容不允许拿去训练模型。

OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 宣布支持一项新的通用标准，允许网站通过 robots.txt 一次性声明是否允许 AI 企业抓取内容用于模型训练，不必再针对每家公司单独设置。

这项标准由 Anthropic 技术负责人 Kevin Kelley 提交给 IETF，直接集成在网站原有的 robots.txt 文件中。

过去，网站面对的是一堆彼此独立的 AI 爬虫规则。想拒绝某家公司的训练抓取，就得单独配置；换一家企业，又要重新声明。AI 公司越多，网站维护起来就越麻烦。

新标准想解决的就是这个问题：让内容发布方拥有统一的机器可读信号，AI 企业也可以通过同一套规则识别网站的训练授权偏好。

目前各家的落地进度不同：

* Anthropic 已率先采纳。
* OpenAI 计划未来几个月内落实。
* 谷歌和微软预计明年支持。
* Meta 表示支持建立通用信号，但尚未公布具体实施时间。

这项标准并不意味着网站从此能彻底阻止所有 AI 抓取。它的实际效果仍取决于爬虫是否遵守规则。

但方向很明确：AI 公司需要互联网内容，内容发布方也应该有权表达授权意愿。过去每家平台各设一套规则，未来有机会变成行业共同遵守的一套标准。

新一周，市场要同时消化三件事：贵金属回调、美国经济数据，以及 AI 巨头的财报。

先看上周表现：

* 现货黄金收于 3876.89 美元/盎司，10 月累计下跌 6.7%。
* 现货白银收于 49.13 美元/盎司，10 月跌幅超过 18%。

贵金属经历明显调整，市场接下来还要面对美联储政策预期、美国就业数据和通胀指标的考验。

下周重要日程（北京时间）

周二

* 2026 年美国中期选举，具体时间待定。

周三

* 18:00：欧元区 10 月 CPI 年率初值、月率初值。
* 21:30：美国 9 月贸易帐、美国财政部季度再融资公告。
* 22:45：美国 10 月标普全球服务业 PMI 终值。
* 23:00：美国 10 月 ISM 非制造业 PMI。

周四

* 18:00：欧元区 9 月 PPI 月率。
* 21:30：美国至 10 月 31 日当周初请失业金人数。

周五

* 17:30：纽约联储主席威廉姆斯、欧洲央行首席经济学家连恩等参加欧洲央行货币市场会议讨论。
* 21:30：美国 10 月失业率、非农就业人口、平均每小时工资年率及月率。
* 23:00：美国 11 月密歇根大学消费者信心指数初值、一年期通胀预期初值。

财报方面同样密集。

超过 100 家标普 500 成分股公司将在下周公布业绩。LSEG IBES 数据显示，已有过半公司披露三季度财报，标普 500 三季度盈利增速预计达到 31.6%。

苹果将在美东时间周一盘后公布财报，AMD 和高通也将在下周交出成绩单。

这周的市场变量不少：就业和通胀数据影响利率预期，科技巨头财报检验 AI 投资回报，贵金属则需要面对此前调整后的市场情绪。

接下来几天，宏观数据和科技股业绩都可能成为市场波动的催化剂。

يشهد قطاعا الذكاء الاصطناعي والرقائق في الصين ثلاثة مسارات مختلفة للنمو: فهناك من يسعى إلى اختراق مجال التصنيع المتقدم، ومن يستثمر في البحث والتطوير من أجل المستقبل، ومن بدأ يتقبّل ضغوط التشغيل الناجمة عن انفجار الطلب على المنتجات.

وصلت عينات HBM3E من شركة تشانغشين لتقنيات الذاكرة إلى شركات تصميم الرقائق المحلية. ورغم أن نسبة العائد لا تتجاوز حاليًا 20%–30%، فإن الشركة تخطط لبدء إنتاج محدود خلال شهرين.

أما نشاطها التقليدي في مجال الذاكرة، فيستفيد من موجة أخرى من المكاسب: بلغت إيرادات الربع الثالث 11.871 مليار يوان، وصافي الأرباح 5.44 مليار يوان، بزيادة سنوية قدرها 613.2%، لكنها تراجعت 19.3% مقارنة بالربع السابق. كما أن تحوّل مزيد من الطاقة الإنتاجية لدى شركات الذاكرة العالمية إلى المنتجات الأعلى قيمة يهيئ المجال لارتفاع أسعار منتجات الذاكرة التقليدية.

وتبدو الصورة مختلفة لدى يوتري. فقد ارتفعت إيراداتها في الربع الثالث بنسبة 69.9% لتصل إلى 665 مليون يوان، لكن صافي الأرباح العائدة إلى الشركة الأم انخفض بنسبة 17.4% إلى 112.7 مليون يوان. وزاد الإنفاق على البحث والتطوير بنحو 250%، فيما تراجع هامش الربح الإجمالي إلى 50.6%. لا تزال الإيرادات تنمو، لكن الأرباح تواجه ضغوطًا، فيما يتسارع بوضوح الاستثمار في البحث والتطوير.

أما Kimi K3.1 Pro، من شركة مونشوت للذكاء الاصطناعي، فقد وسّع نافذة السياق إلى مليون Token، وتعهد بإتاحة الأوزان الكاملة في 4 نوفمبر. لكن عند الإطلاق، واجه المستخدمون قيودًا على السرعة واستهلاكًا إضافيًا للحصة؛ فاعتذر الفريق لاحقًا وأعاد ربع الحصة الشهرية إلى المشتركين.

تسلك الشركات الثلاث مسارات مختلفة، لكنها تواجه السؤال نفسه: فالاختراق التقني ونمو الإيرادات وتحقيق الأرباح في نهاية المطاف ليست أبدًا أمرًا واحدًا.

朝鲜黑客从加密行业偷走的钱，已经相当于这个国家近一半的 GDP。

链上分析师 Darkfost 估算，Lazarus Group 累计窃取的加密资产价值达到 118.7 亿美元。

拿这个数字与朝鲜 2025 年的经济规模对比，相当于其 GDP 的 45%，以及国民总收入的 35%。

换句话说，一个黑客组织通过网络攻击从全球加密市场获取的资产，已经达到一个国家经济总量的惊人比例。

这也解释了为什么 Lazarus Group 一直是加密行业最需要警惕的攻击组织之一。对它而言，攻击加密平台不只是网络犯罪，也可能成为获取外汇的重要渠道。

需要说明的是，118.7 亿美元是 Darkfost 的累计估算，并非经过官方审计确认的朝鲜收入。

AI 生成的文字，也开始有了自己的“隐形指纹”。

从 11 月 7 日起，SpaceXAI 将在全球范围内为 Grok API 的多款模型启用文本水印，包括 Grok 4.7、4.6、4.5、4.3，以及 Grok 4.20 的三个版本：Reasoning、Non-Reasoning 和 Multi-Agent。

这套机制不靠隐藏字符，也不往文本元数据里塞信息，而是在生成过程中调整 Token 的选择，让水印信号融入文字本身。人眼无法分辨，但专门的检测器可以识别。

SpaceXAI 称，此举是为了响应欧盟《人工智能法案》。团队管理员还可以针对具体模型单独关闭水印。

安德鲁·库兰提到，目前仍未给文字生成加入隐形水印的模型，只剩下北美地区的 ChatGPT。

AI 生成内容正在进入一个新阶段：过去主要靠用户判断文字像不像 AI 写的，未来可能直接通过技术信号追溯生成来源。

当然，水印能提供来源识别线索，不代表它能单独证明一段文字的作者身份。

Arbitrum 上的 Premia Labs 正在遭遇持续攻击，金库资产已被转移约 40.05 万美元。

安全公司 Blockaid 监测到，攻击者利用期权池和金库之间的机制漏洞发起攻击。

整个操作大致分为三步：

1. 创建一个空的期权池。
2. 通过闪电贷购买期权，将金库抵押品锁定在相关池中。
3. 再利用流动性机制提取金库资产。

截至 Blockaid 发布消息时，攻击者已经通过约 2 笔交易转移了约 40.05 万美元，而且攻击仍在进行。

这次攻击值得警惕的地方在于，攻击者利用的是协议内部不同机制之间的组合关系，而不是简单地盗取用户私钥。

目前还需要等待 Premia Labs 官方确认漏洞原因、受影响范围，以及是否已经暂停相关功能。

40.05 万美元是目前披露的转移金额，不是最终损失。攻击仍在进行，后续资金变化和协议处置情况更关键。

Troves 遭遇安全事件，xWBTC/WBTC 金库初步损失约 8.6 枚 BTC。

这次攻击并非针对正在使用的新合约，而是利用了一个已经被替换、却仍然保留操作权限的旧版资产再平衡合约。

Troves 表示，相关权限已经撤销。

为防止风险扩散，平台暂停了三个金库：

* xWBTC/WBTC
* xSTRK/STRK
* xstrkBTC/strkBTC

目前尚未发现其他金库遭受实际损失。

平台正在联合安全机构追踪被盗资金，并探索追回方案。后续会公布详细事故分析，以及受影响存款人的处理安排。

这件事再次暴露了 DeFi 合约管理中的一个隐患：

新合约上线，不代表旧合约的权限就自动失效。

如果旧版本仍然保留操作权限，即使它已经不再承担主要业务，也可能成为攻击者利用的入口。

接下来需要看 Troves 能追回多少资金，以及受影响存款人的具体补偿方案。

10 月加密一级市场融资额环比暴涨 83.5%，但有一个数字很能说明问题：

Kalshi 一家公司，就拿走了当月全部融资金额的 51.2%。

根据 RootData 数据，10 月加密一级市场共披露 53 起融资，融资总额约 19.54 亿美元。

相比 9 月的 10.65 亿美元，增长 83.5%；但与去年 10 月的 35.73 亿美元相比，仍然下降 45.3%。

融资事件数量也只有 53 起，低于去年同期的 78 起。

资金主要分布在三个方向：

* DeFi：17 起，约 11.57 亿美元
* 基础设施：17 起，约 3.48 亿美元
* CeFi：9 起，约 3.43 亿美元

单笔融资金额前三名：

* Kalshi：10 亿美元
* Whop：2 亿美元
* Pearl：1.3 亿美元

Nous Research 和 Spiko 各融资 9000 万美元。

前五大项目合计拿到 15.10 亿美元，占全月融资总额的 77.3%。这意味着，剔除头部几笔大额交易后，其他项目拿到的资金规模要小得多。

RWA 方面，10 月有 6 个相关项目披露融资，合计约 1.22 亿美元。Spiko 完成 9000 万美元 B 轮融资，Fission 和 Multiliquid 分别融资 1000 万美元、800 万美元。

并购市场则记录了 11 起交易，与 9 月持平，但没有披露交易金额。

投资机构中，Tether 参与 4 起融资；Sequoia Capital、Pantera Capital、North Island Ventures 各参与 3 起。

这份数据让我更倾向于把 10 月定义为头部项目带动的融资回暖，而不是整个加密一级市场全面复苏。

融资总额确实上来了，但去年同期的数据仍然更高，资金也明显集中在少数项目手里。

市场有钱，不代表所有赛道都有钱；头部项目能融到巨额资金，也不代表普通创业团队的融资环境已经改善。

Tether 三季度又赚了 15 亿美元，前三季度累计净营业利润达到 45 亿美元。

这已经不只是稳定币发行商的收入规模，而是一门依靠巨额储备资产持续产生收益的生意。

从最新财报看，几个数字值得记住：

* Q3 净营业利润：15 亿美元，与上一季度持平
* 2026 年前三季度累计利润：45 亿美元
* USDT 发行规模：约 1840 亿美元
* 储备缓冲：79.5 亿美元，较二季度末的 41 亿美元接近翻倍

截至 9 月 30 日，Tether 储备资产总额约 1915 亿美元，负债约 1835 亿美元，资产超过负债约 79.5 亿美元。

直接和间接持有的美国国债达到 1324 亿美元。美国国债和逆回购协议仍然是 Tether 最主要的收入来源。

这里能看出 Tether 的赚钱逻辑：

用户持有 USDT，Tether 管理对应储备资产，并通过国债等金融工具获得收益。发行规模越大，可管理的资产规模也越大。

但稳定币发行商不能只看利润。储备资产是否充足、流动性是否可靠，以及市场出现集中赎回时能否兑现，才是这门生意真正的底层考验。

45 亿美元前三季度利润，近 80 亿美元储备缓冲。Tether 已经不只是加密市场里的稳定币发行商，更是一个拥有庞大资产负债表的金融参与者。

b14g 遭遇安全事件，约 9700 万枚 CORE 被未授权提取。

10 月 31 日 09:29 UTC，攻击者从 b14g 的质押合约中转走约 9700 万枚 CORE，并将资产转入攻击者控制的地址。

项目方发现异常后，已暂停受影响合约。

目前资金追踪进展：

* 约 6800 万枚 CORE 仍留在 Core 网络
* 交易所合作方已冻结约 900 万枚相关 CORE
* 通过 b14g 质押的 BTC 仍处于比特币网络时间锁状态，没有受到影响

b14g 正与 Core 团队、安全合作方和交易所协作，追踪资金并协调冻结、追回工作。

项目方表示，当前首要任务是保护用户和追回资产。后续将发布完整事后报告，说明技术原因、实际影响范围，以及受影响用户的处理安排。

此次公布的两处攻击者地址：

0xc556ed208285406d71705927f92d4f4eaea579f1

0x27758c30f8e424fbd8ca605bf31e9496c26ce92c

需要注意的是，这次被影响的是通过 b14g 质押的 CORE，并非所有质押资产。BTC 仍锁定在比特币网络，目前没有受到影响。

9700 万枚 CORE 被转走只是事件的开始，后续资金能追回多少、用户如何获得补偿，才是最关键的问题。

币安被盗资产补足比例升至 90%，十种主流资产已经全部实现 100% 覆盖。

币安最新安全事件更新显示，此前预留的超过 63.4 亿美元资金，正在持续用于补足被盗资产。目前整体补足比例已从约 80% 提高到 90%。

已经完成 100% 覆盖的十种资产包括：

BTC、ETH、USDT、BNB、SOL、USDC、XRP、USD1、RLUSD、ZEC。

剩余约 10% 是这十种之外的资产，流动性相对较低，需要更多时间通过市场和场外渠道购入。

这次补足资金来自三个渠道：

* SAFU 用户安全资产基金的部分资金，预计在未来 24 小时内调用
* 合约保险基金的部分资金
* 币安自有公司资金

币安同时承诺，将 SAFU 基金规模恢复至约 10 亿美元。

储备证明方面，币安已于 10 月 31 日 08:00（UTC+8）完成新的资产快照，并更新到储备证明页面。完整零知识证明预计需要 40 至 50 小时生成，预计 11 月 3 日完成。

提现服务仍按原计划推进，目标是在 11 月 1 日重新开放，具体进展等待后续公告。

这次事件中，币安反复强调的一点是：被盗资金造成的财务损失由平台承担，不会转嫁给用户。

90% 已经补足，剩余部分还在采购。接下来真正需要验证的，是剩余资产能否全部补齐，以及提现和储备证明能否按计划恢复。

إذا جعلَك الذكاء الاصطناعي غير مضطر إلى العمل، ومنحك 100% من راتبك الحالي، فهل ستستقيل؟

أظهر استطلاع شمل 8234 بالغًا في سن العمل في المملكة المتحدة والولايات المتحدة والدنمارك والهند مجموعةً من النتائج اللافتة:

قال 75% من المشاركين إنهم مستعدون لترك وظائفهم إذا حصلوا على دخل مضمون يعادل 100% من رواتبهم الحالية.

لكن مجموعةً أخرى قدّمت إجابةً معاكسة:

فـ20% لن يستقيلوا حتى لو حصلوا على 120% من رواتبهم الحالية.

واللافت أن هذه النسبة متقاربة بين مختلف فئات الدخل.

والأمر الأجدر بالتأمل هو أن 26% فقط اعتبروا الأجر أهم ما يقدّمه العمل، في حين رأى نحو ثلث المشاركين أن العمل نفسه أكثر أهمية.

وهذا يعني أن الراتب لا يفسّر سبب استعداد الناس للذهاب إلى المكتب كل يوم.

فالعمل يمنح أيضًا شعورًا بالهدف، وعلاقات اجتماعية، وهوية، وإحساسًا بأن الآخرين بحاجة إليك. وبالنسبة إلى بعض الناس، لا يمكن تعويض خسارة هذه الأمور بمجرد الحصول على مزيد من المال.

ويرى مؤلف الدراسة جوليان جاكوبس أن السياسات في مرحلة التحول بفعل الذكاء الاصطناعي لا ينبغي أن تقتصر على ضمان الدخل، بل يجب أن تحمي أيضًا ما يمنحه العمل من هدف ومجتمع وكرامة.

قد يغيّر الذكاء الاصطناعي طريقة عمل البشر، بل وقد يجعل بعض الوظائف غير ضرورية.

لكن ثمة سؤالًا لا ينبغي تجاهله:

حين لا يعود المرء بحاجة إلى العمل لكسب المال، فمن أين يستمد معنى حياته؟

你以为给 AI Agent 装了一个技能，实际上可能顺手把人工审批也删掉了。

一项针对 GitHub 公开仓库的研究，扫描了约 153 万个英文 Agent 技能，发现其中约 88,000 个包含可能绕过人工检查的指令。

换算下来，大约每 17 个技能，就有 1 个存在这类指令。

最值得警惕的是：

70.1% 的这类指令不区分使用场景。

比如：

* 未经确认，直接执行并推送。
* 不要中途询问，一直做到任务完成。
* 自动处理所有步骤，不需要人工介入。

如果这些内容被写进 SKILL.md，加载技能的 Agent 就可能在原本需要人工确认的环节直接行动。

更麻烦的是，现有安全扫描器也不一定能发现它们。

研究测试了 Cisco 和 NVIDIA 的两款开源扫描器，即使调用 GPT-5.4，最高检出率也只有 46%，精确率不到 0.4。

但换一种提问方式，结果就明显不同：

不再问模型“这是不是恶意指令”，而是问“它有没有绕过人工检查”，检出率提升到 61%，精确率达到 0.71。

这说明一个问题：

Agent 安全审查不能只盯着恶意代码，还要检查那些看起来只是为了提高自动化效率的指令。

研究给出的建议也很直接：

1. 给自动执行指令设置明确边界，例如只允许在 CI 环境中生效。
2. 审查技能时，重点检查是否绕过人工确认，而不只是扫描恶意代码。
3. 不要让一句无条件生效的指令，决定 Agent 在所有场景下的行为。

Agent 越来越能干，权限也越来越大。

但有些步骤，不能因为写了一句「一直做到完为止」，就默认不再需要人类确认。

真正可靠的自动化，不是取消所有检查，而是知道什么时候必须停下来问人。

بدأت شركات التكنولوجيا العملاقة تدفع ثمن استثماراتها في الذكاء الاصطناعي.

في عام 2026، تعهدت خمس شركات هي Meta وAlphabet وOracle وAmazon وMicrosoft باستثمار إجمالي قدره 800.6 مليار دولار.

هذا المال ليس مجرد تصورات مجردة عن الذكاء الاصطناعي، بل نفقات فعلية على مراكز البيانات والخوادم ومعدات الشبكات والبنية التحتية.

يعيد السوق تقييم سباق التسلح هذا.

بدأت ملخصات الذكاء الاصطناعي من Alphabet تؤثر في إيرادات الإعلانات على محرك البحث الأساسي، لكن من المتوقع أن تصل النفقات الاستثمارية للشركة هذا العام إلى 205 مليارات دولار. يغير الذكاء الاصطناعي عالم البحث، وقد يهدد أيضًا مصدر الدخل الأهم لدى Google.

قال المدير المالي لشركة Intel إن التدفقات النقدية الداخلة هذا العام لن تغطي النفقات على الأرجح، وإن ضعف سوق أجهزة الكمبيوتر الشخصية سيستمر حتى النصف الأول من العام المقبل على الأقل. وتواصل الشركة توسيع استثماراتها في المعدات.

تعهدت Amazon هذا العام باستثمار 220 مليار دولار في بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، كما تجاوز إنفاقها النقدي إيراداتها. وبعد أن جاءت نتائجها المالية دون التوقعات، هبط سعر سهمها في تداولات ما بعد الإغلاق بنسبة وصلت إلى 6%.

وفي المقابل، تراجع سهم Reddit بنسبة 26% بسبب انخفاض عدد المستخدمين النشطين يوميًا عن المتوقع، وتأثير بحث Google المدعوم بالذكاء الاصطناعي في الزيارات الواردة إلى خلاصات التوصيات؛ كما هبط سهم Roblox بنحو 20% مع انخفاض عدد المستخدمين النشطين يوميًا.

هبط سهم Intel خلال التداولات بنسبة وصلت إلى 30%، وتبخرت أكثر من 500 مليار دولار من القيمة السوقية لـ Alphabet في اليوم السابق، فيما تراجع مؤشر ناسداك بأكثر من 3.5% يوم الجمعة.

يحمل هذا التراجع رسالة واضحة:

لم يفقد سوق رأس المال ثقته بالذكاء الاصطناعي فجأة، بل بدأ يطالب شركات الذكاء الاصطناعي بإثبات أن استثماراتها قادرة على تحقيق عوائد.

في الماضي، كان الحديث عن توقعات النمو كافيًا للحصول على علاوة تقييم؛ أما الآن، فقد بدأ المستثمرون يراقبون التدفقات النقدية والنفقات الرأسمالية وتقدم جهود تحقيق الإيرادات.

لا يزال الذكاء الاصطناعي أحد أهم مجالات الاستثمار في قطاع التكنولوجيا، لكن مهما كانت القصة كبيرة، فلا بد أن يدفع أحدهم الفاتورة.

قد لا تحتاج مستقبلًا حتى إلى فتح أي تطبيق للعثور على مطعم.

أطلقت Zest خدمة كونسيرج شخصية للمطاعم مدعومة بالذكاء الاصطناعي: أرسل رسالة نصية واحدة، وستتمكن من العثور على المطاعم ومقارنة الخيارات وتنظيم تصويت بين الأصدقاء، ثم إتمام الحجز مباشرةً.

لديها ميزة تصميمية لافتة: فالتوصيات لا تعتمد فقط على التفضيلات التي يُدخلها المستخدم بنفسه، بل تشمل أيضًا سجلات إنفاقه الفعلية على المطاعم.

تستورد Zest كشوف بطاقات الائتمان عبر Plaid، وتحلل معاملات المطاعم فقط لتنشئ للمستخدم خريطةً لأذواقه. فالمطاعم التي اعتدت زيارتها وأنواع المطاعم التي تفضلها تصبح مرجعًا لتوصيات الذكاء الاصطناعي.

ولم تعد التجمعات الجماعية لتناول الطعام تتطلب نقاشًا متكررًا في مجموعة الدردشة.

أضف Zest إلى المحادثة الجماعية، وستجمع أذواق الجميع وتقترح مطاعم، ثم تحسم الاختيار عبر التصويت، وبعدها تحجز طاولة مباشرةً.

تتكامل خدمة الحجز مع OpenTable وResy وSevenRooms. وإلى جانب البحث عن المطاعم بحسب نوع المطبخ والحي والمناسبة والقيود الغذائية، يمكنك أن تسأل إن كان المطعم مزدحمًا أو يوفر شبكة Wi-Fi، بل ويمكنك حتى طلب قائمة الطعام مباشرةً.

تأسست Zest في نوفمبر 2024، وحصلت على تمويل أولي بقيمة 1.8 مليون دولار من 776 وKindred Ventures.

وفكرة المؤسسين بشأن المنتج واضحة أيضًا: وكيل الذكاء الاصطناعي هو المنتج بحد ذاته، فيما يشكل الحجز وطلب الطعام أولى قنوات تحقيق الإيرادات، وقد يمتد مستقبلًا إلى توصيات المتاجر والتسوق.

ما أراه مثيرًا للاهتمام في هذا التوجه هو أنه لم يحوّل الذكاء الاصطناعي إلى نافذة دردشة أخرى.

لا يحتاج المستخدم إلى تعلّم كيفية صياغة الأسئلة، ولا إلى التنقل بين منصات متعددة. ما عليه سوى توضيح ما يريد، وترك البحث والتنسيق والحجز للذكاء الاصطناعي.

فالمساعد المفيد حقًا والمدعوم بالذكاء الاصطناعي لا يكتفي بتقديم الإجابات، بل ينبغي أن يتمكن من إنجاز الأمور أيضًا.

الرقم: (212) 470-6067

بدأ استخدام رموز أسهم ماكدونالدز وديزني وPayPal في تداول عملات الميم.

يظهر على شبكة Robinhood أسلوب جديد لتجميع الأصول: فلم تعد رموز الأسهم مجرد أصول استثمارية يشتريها المستخدمون ويبيعونها، بل أصبحت أيضاً أزواج تداول واحتياطيات سيولة لعملات الميم.

تعمل Pons Treasury على تعزيز هذا النموذج.

فهي توفر بالفعل السيولة لرموز $MCD و$DIS و$PYPL، ما يسهّل على المستخدمين تداولها على شبكة Robinhood. وتشمل الدفعة الجديدة من رموز الأسهم التي يمكن استخدامها كأزواج تداول: $BMNR و$JPM و$V و$UBER و$GDX.

والأكثر إثارة للاهتمام أن طموح Pons لا يقتصر على تداول رموز الأسهم، بل يشمل تمكين المستخدمين من إطلاق عملات ميم جديدة وتداولها مباشرةً باستخدام هذه الرموز.

وهذا يعني أن رموز الأسهم قد تتحول من أصول استثمارية بحتة إلى أدوات سيولة في منظومة عملات الميم.

في السابق، اعتمدت البنية الأساسية لتداول عملات الميم بالدرجة الأولى على العملات المستقرة والأصول المشفرة الأصلية. أما الآن، فأصبحت رموز الأسهم التقليدية قادرة أيضاً على دخول هذا النظام.

إذا انتشر هذا الأسلوب على نطاق واسع، فستزداد تنوعاً مصادر الأصول وتوليفات التداول في سوق عملات الميم على السلسلة.

وبالطبع، لا تعادل رموز الأسهم امتلاك الأسهم الأصلية للشركات المعنية مباشرةً، إذ تظل الحقوق المحددة وآليات الاسترداد والسيولة مرهونة بتصميم المنتج.

حين تصبح رموز أسهم ماكدونالدز وديزني وقوداً لتداول عملات الميم، تتقلص المسافة مجدداً بين التمويل التقليدي وأسواق المضاربة على السلسلة.

تدخل Google سوق حفظ الأصول المشفرة، مستهدفةً البنوك والمؤسسات الكبرى.

لطالما واجهت المؤسسات عائقًا لا مفر منه عند دخول عالم العملات المشفرة: أمان المفاتيح الخاصة.

من يحفظ الأصول؟ ومن يملك صلاحية التوقيع؟ وكيف يوافق الموظفون داخليًا على المعاملات؟ وماذا يحدث إذا سُرقت المفاتيح؟ لا يمكن حل هذه المسائل بمجرد تزويد المؤسسات بمحفظة عادية.

الحل الذي تطرحه Google هذه المرة هو خدمة لإدارة المفاتيح والتوقيع باستخدام الحوسبة متعددة الأطراف (MPC).

تُقسّم الخدمة المفتاح الخاص إلى أجزاء متعددة، وتوزّع تخزينها بين أجهزة Google الخاصة وGoogle Cloud وبيئات سحابية أخرى. وعند الحاجة إلى التوقيع، تتعاون الأجزاء المتعددة لإتمامه، دون الحاجة إلى جمع المفتاح الخاص كاملًا في مكان واحد.

كما يمكن للمؤسسات إعداد قواعد مثل حدود المعاملات، وعناوين القائمة البيضاء، وموافقات الإدارات المتعددة، لتمديد إجراءات إدارة المخاطر الداخلية القائمة إلى المعاملات على البلوك تشين.

والأهم من ذلك أن المؤسسات تحتفظ بالتحكم في أجزاء المفاتيح، ولا تستطيع Google الوصول مباشرةً إلى المفتاح الخاص كاملًا.

المنتج حاليًا في مرحلة المعاينة الخاصة (Private Preview)، وتختبره عدة مؤسسات مالية كبرى. كما استخدمته Alphabet بالفعل لحماية أصولها الرقمية على شبكة إيثيريوم، وتخطط لإطلاقه تجاريًا رسميًا في أوائل عام 2027.

وهذا يعكس في جوهره توجهًا كبيرًا:

تتحول العملات المشفرة تدريجيًا من تجربة مالية موجهة للمستخدمين الأفراد إلى بنية تحتية تحتاج المؤسسات المالية التقليدية إلى اعتمادها.

ليس من الضروري أن تبني البنوك أنظمة حفظ من الصفر، لكنها تحتاج إلى حل يفي بمعاييرها الأمنية ومتطلباتها لإدارة الصلاحيات والامتثال.

وهذه هي طبقة البنية التحتية التي تريد Google توفيرها.

إذا تمكنت البنوك مستقبلًا من إدارة الأصول على البلوك تشين باستخدام تقنيات MPC ناضجة، فقد تنخفض أكثر الحواجز التقنية أمام دخول المؤسسات إلى عالم العملات المشفرة.

ما يستحق التطلع إليه حقًا ليس ظهور منتج آخر للحفظ، بل بدء امتداد البنية التحتية المالية التقليدية إلى عالم البلوك تشين.

AI 正在改变 Crypto 空投的利益分配方式。

过去，工作室能赚钱，是因为它们掌握了普通人不具备的技术能力：批量交互、自动化脚本、链上数据分析和账户管理。

项目方需要这些能力来制造用户规模、交易数据和市场热度，再用未来的代币预期支付成本。

但现在，AI 把这套技术门槛打下来了。

一个普通人也能用 AI 开发脚本、机器人和数据工具。工作室不再拥有过去那种明显的信息和技术优势。

问题在于，项目方同样享受到了 AI 带来的成本下降。

过去需要外包给工作室的事情，现在可以自己完成；过去需要通过空投换来的链上数据，也不再那么稀缺。

项目方自然会重新计算：一笔代币预算，究竟应该给刷交互的地址，还是投入流动性、交易所和真正能带来收入的渠道？

这也是为什么我认为，传统空投的吸引力正在下降。

未来更值得研究的，可能是有真实盈利能力的早期项目，以及愿意通过公募、用户权益等方式分配筹码的产品。

另一种方向是半 Meme、半撸毛的项目，用户参与交易、传播和社区活动，本身就是产品生态的一部分。

但对于 Perps 和预测市场，必须算清楚成本。手续费、滑点和交易损耗都是真金白银，积分不等于收益，交易量也不等于利润。

当 AI 抹平了撸毛的技术门槛，真正的竞争就不再是谁能刷得更多，而是谁能更早发现值得参与的项目。

AI 智能体正在改变网络攻击的执行方式：它不只执行命令，还会自己试错、复盘，再换方法继续。

公开案例已经出现了令人警惕的信号。

韩国一家金融机构遭入侵，约 6.7 万人的个人信息外泄，攻击中使用了名为 ARTEX 的智能体渗透框架。

另一场供应链攻击里，同一套框架尝试登录超过 2250 个租户，部分攻击在不到三小时内就获得了特权云访问权限。泰国财政部相关攻击中，Hermes 智能体以无人值守模式运行，自动枚举内网主机、翻查文件、寻找提权机会。

Wiz 对相关攻击活动的研究，揭示了几个值得识别的行为特征：

* 高频生成脚本： 一起攻击中，智能体每隔约 1–2 分钟就写一个新脚本，24 小时累计 99 个。
* 先规划再行动： 脚本开头经常带有书面计划，说明这一步要做什么、为什么做。
* 失败后复盘： 第一版工具失效后，下一版会先分析失败原因，再调整方法继续执行。

这些行为组合在一起，意味着攻击者可以把目标和边界交给智能体，再让它持续推进侦察、试错和横向移动。

不过，这类攻击并非毫无踪迹。频繁创建脚本、反复调整工具、连续执行侦察动作，都可能留下可供检测的信号。

防御的难点正在变化：不只是判断一条命令是否恶意，而是识别一连串看似独立的自动化动作，是否正在组成一场自主攻击。