oAdam

把旧 iPhone 恢复出厂设置、开启飞行模式，再把它当成离线助记词保险箱，就一定安全吗？

OneKey 创始人 Yishi 提醒：如果设备是 iPhone 11 或更早机型，答案可能没那么乐观。

风险来自芯片底层的 BootROM 漏洞，包括 checkm8、usbliter8，涉及 iPhone XS、XR、11 系列以及第二代 SE 等机型。

攻击者如果能够物理接触设备，可以通过 DFU 模式连接特制 USB 设备，在操作系统启动之前执行代码。

这类攻击有几个麻烦之处：

* 飞行模式无法阻止，因为攻击发生在系统启动之前。
* 恢复出厂设置和软件更新无法修复底层硬件漏洞。
* 攻击完成后，手机外观和日常使用状态可能没有明显异常。

这也是所谓的「邪恶女仆攻击」需要警惕的地方：攻击者不需要长期控制设备，只要获得一次物理接触机会，就可能突破原本依赖的安全假设。

Yishi 给出的建议包括：

1. 检查 iPhone 型号，涉及上述旧机型的，尽快迁移助记词。
2. 生成全新的助记词，并将资产转移到新钱包。仅用旧助记词派生新地址，并不能消除旧种子的风险。
3. 使用足够长的字母数字密码，不要只依赖简单的六位 PIN。
4. 自备充电器，减少使用来历不明的 USB 设备。
5. 开启 iPhone 锁定模式，并保持系统更新。

很多人把离线设备等同于安全设备，但真正的安全边界不只在网络连接上，还包括硬件、启动链和物理访问权限。

助记词安全，不能只靠断网来保证。

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。

Websites haben endlich die Möglichkeit, der gesamten KI-Branche mit einer einzigen Regel mitzuteilen: Diese Inhalte dürfen nicht zum Trainieren von Modellen verwendet werden.

OpenAI, Google, Microsoft und Anthropic haben angekündigt, einen neuen allgemeinen Standard zu unterstützen. Damit können Websites über die robots.txt einmalig festlegen, ob KI-Unternehmen ihre Inhalte zum Modelltraining crawlen dürfen. Separate Einstellungen für jedes einzelne Unternehmen sind dann nicht mehr nötig.

Der Standard wurde von Kevin Kelley, dem technischen Leiter von Anthropic, bei der IETF eingereicht und direkt in die bestehende robots.txt-Datei einer Website integriert.

Bisher mussten sich Websites mit einer Vielzahl voneinander unabhängiger Regeln für KI-Crawler auseinandersetzen. Wollte eine Website verhindern, dass ein bestimmtes Unternehmen Inhalte für das Training abruft, musste sie dafür eine separate Konfiguration einrichten. Bei einem anderen Unternehmen musste sie die Erklärung erneut abgeben. Je mehr KI-Unternehmen es gibt, desto aufwendiger wird die Pflege für Websites.

Genau dieses Problem soll der neue Standard lösen: Er gibt Inhalteanbietern ein einheitliches, maschinenlesbares Signal an die Hand. KI-Unternehmen können dann anhand derselben Regeln erkennen, ob eine Website dem Training mit ihren Inhalten zustimmt.

Die Umsetzung schreitet bei den einzelnen Unternehmen unterschiedlich voran:

* Anthropic hat den Standard bereits als Erstes übernommen.
* OpenAI plant, ihn in den kommenden Monaten umzusetzen.
* Google und Microsoft wollen ihn voraussichtlich im nächsten Jahr unterstützen.
* Meta befürwortet ein allgemeines Signal, hat aber noch keinen konkreten Zeitplan für die Umsetzung bekannt gegeben.

Der Standard bedeutet nicht, dass Websites künftig jedes Crawling durch KI vollständig verhindern können. Seine tatsächliche Wirkung hängt weiterhin davon ab, ob sich Crawler an die Regeln halten.

Die Richtung ist jedoch klar: KI-Unternehmen brauchen Inhalte aus dem Internet, und die Anbieter dieser Inhalte sollten das Recht haben, ihre Zustimmung auszudrücken. Bisher hatte jede Plattform ihre eigenen Regeln. Künftig könnte daraus ein gemeinsamer Standard werden, an den sich die gesamte Branche hält.

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。

中国 AI 和芯片产业，正在出现三种不同的增长曲线：有人在冲击高端制造，有人在用研发换未来，也有人开始接受产品爆发带来的运营压力。

长鑫存储的 HBM3E 样品已经送到国内芯片设计公司手中。尽管目前良率只有 20%–30%，仍计划在两个月内实现有限量产。

它的常规存储业务则正在享受另一波红利：三季度营收 118.71 亿元，净利润 54.4 亿元，同比增长 613.2%，但环比下滑 19.3%。全球存储厂商把更多产能转向高价值产品，也给常规存储价格上涨创造了空间。

宇树呈现出另一种局面。三季度营收增长 69.9% 至 6.65 亿元，但归属净利润下降 17.4% 至 1.127 亿元。研发支出增长约 250%，毛利率降至 50.6%。营收还在增长，利润却承受压力，研发投入显然正在加速。

月之暗面的 Kimi K3.1 Pro 则把上下文窗口推到 100 万 Token，并承诺 11 月 4 日开放完整权重。不过上线初期出现限速和额外额度消耗问题，团队随后道歉，并向订阅用户恢复四分之一的月度额度。

三家公司走的是不同路线，但都面对同一个问题：技术突破、营收增长和最终盈利，从来不是同一件事。

Das Geld, das nordkoreanische Hacker aus der Krypto-Branche gestohlen haben, entspricht inzwischen fast der Hälfte des BIP des Landes.

Der On-Chain-Analyst Darkfost schätzt, dass die Lazarus Group insgesamt Krypto-Vermögenswerte im Wert von 11,87 Milliarden US-Dollar gestohlen hat.

Verglichen mit der Wirtschaftsleistung Nordkoreas im Jahr 2025 entspricht dieser Betrag 45 % des BIP und 35 % des Bruttonationaleinkommens.

Anders gesagt: Die Vermögenswerte, die eine Hackergruppe durch Cyberangriffe auf dem globalen Kryptomarkt erbeutet hat, machen inzwischen einen erstaunlich großen Anteil der gesamten Wirtschaftsleistung eines Landes aus.

Das erklärt auch, warum die Lazarus Group weiterhin zu den Angreifergruppen gehört, vor denen sich die Krypto-Branche am meisten in Acht nehmen muss. Für sie sind Angriffe auf Krypto-Plattformen nicht nur Cyberkriminalität, sondern möglicherweise auch eine wichtige Devisenquelle.

Dabei ist zu beachten, dass es sich bei den 11,87 Milliarden US-Dollar um eine kumulative Schätzung von Darkfost handelt und nicht um offiziell geprüfte Einnahmen Nordkoreas.

Auch von KI erzeugte Texte haben jetzt ihren eigenen „unsichtbaren Fingerabdruck“.

Ab dem 7. November aktiviert SpaceXAI weltweit Textwasserzeichen für mehrere Modelle der Grok API, darunter Grok 4.7, 4.6, 4.5 und 4.3 sowie die drei Versionen von Grok 4.20: Reasoning, Non-Reasoning und Multi-Agent.

Der Mechanismus verwendet weder versteckte Zeichen noch fügt er Informationen in die Textmetadaten ein. Stattdessen wird während der Generierung die Auswahl der Token angepasst, sodass das Wasserzeichensignal in den Text selbst einfließt. Für das menschliche Auge ist es nicht erkennbar, spezielle Detektoren können es jedoch identifizieren.

SpaceXAI zufolge soll dieser Schritt eine Reaktion auf das EU-KI-Gesetz sein. Teamadministratoren können das Wasserzeichen außerdem für einzelne Modelle separat deaktivieren.

Andrew Curran merkte an, dass ChatGPT derzeit das einzige Modell in Nordamerika sei, das bei der Textgenerierung noch keine unsichtbaren Wasserzeichen einfüge.

KI-generierte Inhalte treten in eine neue Phase ein: Bisher mussten Nutzer hauptsächlich selbst beurteilen, ob ein Text wie von einer KI geschrieben wirkt. Künftig könnte sich seine Herkunft direkt anhand technischer Signale zurückverfolgen lassen.

Natürlich können Wasserzeichen Hinweise auf die Herkunft liefern, aber sie beweisen nicht allein, wer einen Text verfasst hat.

Premia Labs auf Arbitrum ist anhaltenden Angriffen ausgesetzt. Vermögenswerte aus dem Vault im Wert von rund 400.500 US-Dollar wurden bereits transferiert.

Das Sicherheitsunternehmen Blockaid hat beobachtet, dass der Angreifer eine Schwachstelle im Zusammenspiel zwischen Optionspools und Vaults ausnutzt.

Der Ablauf lässt sich grob in drei Schritte unterteilen:

1. Einen leeren Optionspool erstellen.
2. Über einen Flash-Loan Optionen kaufen und dadurch die Sicherheiten des Vaults im betreffenden Pool binden.
3. Anschließend mithilfe des Liquiditätsmechanismus Vermögenswerte aus dem Vault abziehen.

Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung der Meldung durch Blockaid hatte der Angreifer in etwa zwei Transaktionen bereits rund 400.500 US-Dollar transferiert. Der Angriff dauerte weiterhin an.

Besonders besorgniserregend an diesem Angriff ist, dass der Angreifer das Zusammenspiel verschiedener Mechanismen innerhalb des Protokolls ausnutzt, statt einfach die privaten Schlüssel von Nutzern zu stehlen.

Nun muss die offizielle Stellungnahme von Premia Labs abgewartet werden: zur Ursache der Schwachstelle, zum Umfang der Auswirkungen und dazu, ob die betreffenden Funktionen bereits pausiert wurden.

Die 400.500 US-Dollar sind der bislang gemeldete Transferbetrag und nicht der endgültige Schaden. Da der Angriff noch andauert, sind die weiteren Geldbewegungen und die Reaktion des Protokolls entscheidend.

Bei Troves kam es zu einem Sicherheitsvorfall. Im Tresor xWBTC/WBTC entstand zunächst ein Verlust von etwa 8,6 BTC.

Der Angriff richtete sich nicht gegen den derzeit verwendeten neuen Vertrag, sondern nutzte einen älteren Vertrag zur Vermögensneugewichtung aus, der bereits ersetzt worden war, aber weiterhin über Berechtigungen verfügte.

Troves teilte mit, dass die betreffenden Berechtigungen widerrufen wurden.

Um eine Ausweitung des Risikos zu verhindern, setzte die Plattform drei Tresore aus:

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

Bislang wurden bei keinem anderen Tresor tatsächliche Verluste festgestellt.

Die Plattform arbeitet mit Sicherheitsfirmen zusammen, um die gestohlenen Gelder aufzuspüren, und prüft Möglichkeiten, sie zurückzuerlangen. Eine detaillierte Analyse des Vorfalls sowie Informationen zum Umgang mit den Einlagen der Betroffenen sollen später veröffentlicht werden.

Der Vorfall macht erneut eine Schwachstelle im Management von DeFi-Verträgen deutlich:

Die Einführung eines neuen Vertrags bedeutet nicht, dass die Berechtigungen des alten Vertrags automatisch erlöschen.

Wenn die ältere Version weiterhin über Berechtigungen verfügt, kann sie Angreifern als Einfallstor dienen, auch wenn sie nicht mehr für das Hauptgeschäft genutzt wird.

Nun bleibt abzuwarten, wie viel Geld Troves zurückerlangen kann und welche konkreten Entschädigungsregelungen für die betroffenen Einleger vorgesehen sind.

Die Finanzierungssumme am Krypto-Primärmarkt stieg im Oktober gegenüber dem Vormonat um 83,5 Prozent. Eine Zahl sagt jedoch viel aus:

Allein Kalshi erhielt 51,2 Prozent des gesamten Finanzierungsvolumens des Monats.

Laut Daten von RootData wurden im Oktober 53 Finanzierungsrunden am Krypto-Primärmarkt bekannt gegeben, mit einem Gesamtvolumen von rund 1,954 Milliarden US-Dollar.

Im Vergleich zu 1,065 Milliarden US-Dollar im September entspricht das einem Anstieg von 83,5 Prozent. Gegenüber den 3,573 Milliarden US-Dollar im Oktober des Vorjahres bedeutet es jedoch weiterhin einen Rückgang von 45,3 Prozent.

Auch die Zahl der Finanzierungsrunden lag mit 53 unter den 78 im Vorjahreszeitraum.

Das Kapital verteilte sich hauptsächlich auf drei Bereiche:

* DeFi: 17 Runden, rund 1,157 Milliarden US-Dollar
* Infrastruktur: 17 Runden, rund 348 Millionen US-Dollar
* CeFi: 9 Runden, rund 343 Millionen US-Dollar

Die drei größten Finanzierungsrunden:

* Kalshi: 1 Milliarde US-Dollar
* Whop: 200 Millionen US-Dollar
* Pearl: 130 Millionen US-Dollar

Nous Research und Spiko nahmen jeweils 90 Millionen US-Dollar auf.

Die fünf größten Projekte erhielten insgesamt 1,510 Milliarden US-Dollar und damit 77,3 Prozent des gesamten Finanzierungsvolumens des Monats. Das bedeutet, dass die übrigen Projekte deutlich weniger Kapital erhielten, wenn man die wenigen großen Deals an der Spitze herausrechnet.

Im RWA-Bereich gaben im Oktober sechs Projekte Finanzierungen bekannt, insgesamt rund 122 Millionen US-Dollar. Spiko schloss eine Serie-B-Finanzierungsrunde über 90 Millionen US-Dollar ab; Fission und Multiliquid nahmen jeweils 10 Millionen beziehungsweise 8 Millionen US-Dollar auf.

Am M&A-Markt wurden 11 Transaktionen verzeichnet, genauso viele wie im September. Die Transaktionssummen wurden jedoch nicht veröffentlicht.

Unter den Investoren beteiligte sich Tether an vier Finanzierungsrunden; Sequoia Capital, Pantera Capital und North Island Ventures waren jeweils an drei beteiligt.

Diese Daten lassen mich den Oktober eher als eine von Spitzenprojekten getriebene Erholung der Finanzierung einordnen denn als eine umfassende Erholung des gesamten Krypto-Primärmarkts.

Das gesamte Finanzierungsvolumen ist zwar gestiegen, lag aber weiterhin unter dem Wert des Vorjahreszeitraums. Außerdem konzentrierte sich das Kapital deutlich auf wenige Projekte.

Dass Geld im Markt ist, heißt nicht, dass es in allen Sektoren Geld gibt. Und dass Spitzenprojekte riesige Summen einwerben können, bedeutet nicht, dass sich die Finanzierungsbedingungen für gewöhnliche Start-ups bereits verbessert haben.

Tether hat im dritten Quartal erneut 1,5 Milliarden US-Dollar verdient. Der kumulierte Nettogewinn aus dem operativen Geschäft belief sich in den ersten drei Quartalen auf 4,5 Milliarden US-Dollar.

Das ist längst nicht mehr nur das Umsatzniveau eines Stablecoin-Emittenten, sondern ein Geschäftsmodell, das mit umfangreichen Reserveanlagen kontinuierlich Erträge erzielt.

Aus dem neuesten Finanzbericht sind einige Zahlen besonders bemerkenswert:

* Nettogewinn aus dem operativen Geschäft im Q3: 1,5 Milliarden US-Dollar, unverändert gegenüber dem Vorquartal
* Kumulierte Gewinne in den ersten drei Quartalen 2026: 4,5 Milliarden US-Dollar
* Umlaufmenge von USDT: rund 184 Milliarden US-Dollar
* Reservepuffer: 7,95 Milliarden US-Dollar, beinahe doppelt so viel wie die 4,1 Milliarden US-Dollar zum Ende des zweiten Quartals

Zum 30. September beliefen sich Tethers Reserveanlagen auf insgesamt rund 191,5 Milliarden US-Dollar, die Verbindlichkeiten auf etwa 183,5 Milliarden US-Dollar. Damit überstiegen die Vermögenswerte die Verbindlichkeiten um rund 7,95 Milliarden US-Dollar.

Die direkten und indirekten Bestände an US-Staatsanleihen erreichten 132,4 Milliarden US-Dollar. US-Staatsanleihen und Reverse-Repo-Geschäfte sind weiterhin Tethers wichtigste Einnahmequellen.

Daran lässt sich Tethers Geschäftsmodell erkennen:

Nutzer halten USDT, Tether verwaltet die entsprechenden Reserveanlagen und erzielt mit Finanzinstrumenten wie Staatsanleihen Erträge. Je größer der Umlauf, desto mehr Vermögenswerte können verwaltet werden.

Doch bei Stablecoin-Emittenten zählt nicht allein der Gewinn. Entscheidend für das Geschäftsmodell sind die tatsächliche Deckung der Reserveanlagen, ihre zuverlässige Liquidität und die Fähigkeit, bei umfangreichen Rücknahmen Auszahlungen zu leisten.

4,5 Milliarden US-Dollar Gewinn in den ersten drei Quartalen, knapp 8 Milliarden US-Dollar Reservepuffer. Tether ist längst mehr als ein Stablecoin-Emittent im Kryptomarkt – das Unternehmen ist ein Finanzakteur mit einer gewaltigen Bilanz.

b14g war von einem Sicherheitsvorfall betroffen: Rund 97 Millionen CORE wurden unbefugt abgezogen.

Am 31. Oktober um 09:29 UTC transferierte ein Angreifer rund 97 Millionen CORE aus dem Staking-Vertrag von b14g auf eine von ihm kontrollierte Adresse.

Nachdem das Projektteam die Anomalie entdeckt hatte, setzte es den betroffenen Vertrag aus.

Derzeitiger Stand der Nachverfolgung:

* Rund 68 Millionen CORE befinden sich weiterhin im Core-Netzwerk.
* Börsenpartner haben rund 9 Millionen der betroffenen CORE eingefroren.
* Über b14g gestakte BTC unterliegen weiterhin der Zeitsperre im Bitcoin-Netzwerk und sind nicht betroffen.

b14g arbeitet mit dem Core-Team, Sicherheitspartnern und Börsen zusammen, um die Gelder nachzuverfolgen und das Einfrieren sowie die Rückholung zu koordinieren.

Das Projektteam erklärte, dass der Schutz der Nutzer und die Rückholung der Vermögenswerte derzeit oberste Priorität haben. Ein vollständiger Bericht im Nachgang wird die technischen Ursachen, das tatsächliche Ausmaß der Auswirkungen und die Maßnahmen für betroffene Nutzer erläutern.

Die beiden nun veröffentlichten Adressen des Angreifers:

0xc556ed208285406d71705927f92d4f4eaea579f1

0x27758c30f8e424fbd8ca605bf31e9496c26ce92c

Zu beachten ist, dass nur CORE betroffen ist, das über b14g gestakt wurde – nicht alle gestakten Vermögenswerte. BTC bleiben im Bitcoin-Netzwerk gesperrt und sind derzeit nicht betroffen.

Der Abzug von 97 Millionen CORE ist nur der Anfang des Vorfalls. Entscheidend ist, wie viel der Gelder zurückgeholt werden kann und wie die Nutzer entschädigt werden.

Der Anteil der von Binance ausgeglichenen gestohlenen Vermögenswerte ist auf 90 % gestiegen; zehn wichtige Vermögenswerte sind bereits vollständig zu 100 % gedeckt.

Laut dem neuesten Sicherheitsupdate von Binance werden die zuvor zurückgestellten Mittel in Höhe von mehr als 6,34 Milliarden US-Dollar weiterhin zum Ausgleich der gestohlenen Vermögenswerte eingesetzt. Die Ausgleichsquote insgesamt ist inzwischen von rund 80 % auf 90 % gestiegen.

Die zehn Vermögenswerte, deren Ausgleich zu 100 % abgeschlossen ist, sind:

BTC, ETH, USDT, BNB, SOL, USDC, XRP, USD1, RLUSD und ZEC.

Die verbleibenden rund 10 % entfallen auf andere Vermögenswerte, deren Liquidität vergleichsweise gering ist. Es wird mehr Zeit benötigt, um sie über Märkte und außerbörsliche Kanäle zu erwerben.

Die Mittel für den Ausgleich stammen aus drei Quellen:

* Ein Teil der Mittel aus dem SAFU-Fonds zum Schutz der Nutzer, der voraussichtlich innerhalb der nächsten 24 Stunden eingesetzt wird
* Ein Teil der Mittel aus dem Versicherungsfonds für Futures
* Unternehmensmittel von Binance

Binance hat zugleich zugesagt, den Umfang des SAFU-Fonds wieder auf rund 1 Milliarde US-Dollar aufzustocken.

Was den Nachweis der Reserven betrifft, hat Binance am 31. Oktober um 08:00 Uhr (UTC+8) eine neue Momentaufnahme der Vermögenswerte erstellt und auf der Seite zum Reservenachweis veröffentlicht. Die Erstellung des vollständigen Zero-Knowledge-Nachweises wird voraussichtlich 40 bis 50 Stunden dauern und soll am 3. November abgeschlossen sein.

Die Wiederaufnahme der Auszahlungen verläuft weiterhin nach Plan und soll am 1. November erfolgen. Weitere Informationen werden in einer späteren Ankündigung bekannt gegeben.

Ein Punkt, den Binance bei diesem Vorfall wiederholt betont hat: Die finanziellen Verluste durch die gestohlenen Gelder trägt die Plattform; sie werden nicht auf die Nutzer abgewälzt.

90 % sind bereits ausgeglichen, der Rest wird noch beschafft. Nun muss sich zeigen, ob die verbleibenden Vermögenswerte vollständig ersetzt werden können und ob Auszahlungen sowie der Reservennachweis planmäßig wieder aufgenommen werden.

Wenn KI dafür sorgt, dass du nicht mehr arbeiten musst und dir weiterhin 100 % deines jetzigen Gehalts zahlt – würdest du kündigen?

Eine Umfrage unter 8.234 Erwachsenen im erwerbsfähigen Alter in Großbritannien, den USA, Dänemark und Indien brachte interessante Ergebnisse hervor:

75 % der Befragten würden ihren Job aufgeben, wenn sie ein garantiertes Einkommen in Höhe von 100 % ihres derzeitigen Gehalts bekämen.

Doch eine andere Gruppe gab die gegenteilige Antwort:

20 % würden selbst dann nicht kündigen, wenn sie 120 % ihres derzeitigen Gehalts bekämen.

Und dieser Anteil war in den verschiedenen Einkommensgruppen ähnlich hoch.

Noch bemerkenswerter ist, dass nur 26 % das Gehalt als wichtigsten Wert ihrer Arbeit einstuften. Etwa ein Drittel fand die Arbeit selbst wichtiger.

Das bedeutet: Das Gehalt allein erklärt nicht, warum Menschen bereit sind, jeden Tag ins Büro zu gehen.

Arbeit vermittelt auch Sinn, soziale Kontakte, Identität und das Gefühl, gebraucht zu werden. Für manche lässt sich der Verlust all dessen nicht einfach durch etwas mehr Geld ausgleichen.

Der Autor der Studie, Julian Jacobs, argumentiert, dass sich die Politik während des KI-Wandels nicht nur auf die Einkommenssicherung konzentrieren darf, sondern auch den Sinn, die Gemeinschaft und die Würde schützen muss, die Arbeit vermittelt.

KI könnte die Art und Weise verändern, wie Menschen arbeiten – und sogar dazu führen, dass manche Stellen nicht mehr gebraucht werden.

Doch eine Frage darf nicht unbeachtet bleiben:

Woher kann ein Mensch noch Sinn im Leben schöpfen, wenn er nicht mehr arbeiten muss, um Geld zu verdienen?

Du denkst, du hast einem KI-Agenten nur eine Fähigkeit hinzugefügt – dabei hast du möglicherweise ganz nebenbei auch die menschliche Freigabe abgeschafft.

Eine Studie zu öffentlich zugänglichen GitHub-Repositories untersuchte rund 1,53 Millionen englischsprachige Agent-Fähigkeiten und stellte fest, dass etwa 88.000 davon Anweisungen enthalten, die menschliche Kontrollen möglicherweise umgehen.

Umgerechnet bedeutet das: Etwa jede 17. Fähigkeit enthält solche Anweisungen.

Besonders alarmierend ist:

70,1 % dieser Anweisungen unterscheiden nicht zwischen verschiedenen Einsatzszenarien.

Zum Beispiel:

* Ohne Rückfrage ausführen und pushen.
* Nicht zwischendurch nachfragen, sondern die Aufgabe bis zum Ende erledigen.
* Alle Schritte automatisch erledigen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

Wenn solche Inhalte in eine SKILL.md-Datei geschrieben werden, kann der Agent, der die Fähigkeit lädt, direkt handeln – auch an Stellen, an denen eigentlich eine menschliche Bestätigung erforderlich wäre.

Noch problematischer: Bestehende Sicherheitsscanner erkennen solche Anweisungen nicht unbedingt.

Die Studie testete zwei Open-Source-Scanner von Cisco und NVIDIA. Selbst mit GPT-5.4 lag die Erkennungsrate höchstens bei 46 %, die Präzision unter 0,4.

Eine andere Art der Fragestellung führte jedoch zu deutlich anderen Ergebnissen:

Statt das Modell zu fragen: „Ist das eine schädliche Anweisung?“, fragte man: „Umgeht sie menschliche Kontrollen?“ Dadurch stieg die Erkennungsrate auf 61 % und die Präzision erreichte 0,71.

Das zeigt ein Problem:

Bei der Sicherheitsprüfung von Agenten darf man sich nicht nur auf schädlichen Code konzentrieren. Man muss auch Anweisungen prüfen, die scheinbar lediglich die Automatisierung effizienter machen sollen.

Die Empfehlungen der Studie sind ebenfalls klar:

1. Automatisch ausgeführten Anweisungen klare Grenzen setzen, zum Beispiel indem man sie nur in einer CI-Umgebung zulässt.
2. Bei der Prüfung von Fähigkeiten besonders darauf achten, ob sie menschliche Bestätigungen umgehen – und nicht nur nach schädlichem Code suchen.
3. Nicht zulassen, dass eine einzelne bedingungslose Anweisung das Verhalten des Agenten in allen Szenarien bestimmt.

Agenten werden immer leistungsfähiger und erhalten immer mehr Berechtigungen.

Doch bei manchen Schritten darf man nicht einfach davon ausgehen, dass keine menschliche Bestätigung mehr nötig ist, nur weil irgendwo steht: „Mach einfach weiter, bis alles erledigt ist.“

Wirklich zuverlässige Automatisierung bedeutet nicht, alle Kontrollen abzuschaffen, sondern zu wissen, wann man innehalten und einen Menschen fragen muss.

Die Tech-Giganten müssen nun für ihre KI-Investitionen Rechenschaft ablegen.

Im Jahr 2026 haben sich fünf Unternehmen – Meta, Alphabet, Oracle, Amazon und Microsoft – zusammen zu Investitionen in Höhe von 800,6 Milliarden US-Dollar verpflichtet.

Dabei geht es nicht um abstrakte KI-Visionen, sondern um konkrete Ausgaben für Rechenzentren, Server, Netzwerkausrüstung und Infrastruktur.

Der Markt nimmt dieses Wettrüsten gerade neu unter die Lupe.

Die KI-Zusammenfassungen von Alphabet beeinträchtigen bereits die Einnahmen aus Kernsuchanzeigen. Zugleich dürften die Investitionsausgaben des Unternehmens in diesem Jahr bis zu 205 Milliarden US-Dollar erreichen. KI verändert die Suche und könnte damit auch Googles wichtigste Einnahmequelle unter Druck setzen.

Der CFO von Intel erklärte, dass die Mittelzuflüsse in diesem Jahr voraussichtlich nicht ausreichen werden, um die Ausgaben zu decken. Die Schwäche am PC-Markt dürfte mindestens bis ins erste Halbjahr des kommenden Jahres anhalten. Gleichzeitig investiert das Unternehmen weiter in den Ausbau seiner Anlagen.

Amazon hat sich in diesem Jahr bereits zu Investitionen von 220 Milliarden US-Dollar in KI-Infrastruktur verpflichtet. Auch hier übersteigen die Barausgaben die Einnahmen. Nachdem die Geschäftszahlen hinter den Erwartungen zurückgeblieben waren, fiel der Aktienkurs nachbörslich zeitweise um 6 %.

Andererseits verlor Reddit 26 %, weil die Zahl der täglich aktiven Nutzer hinter den Erwartungen zurückblieb und Googles KI-Suche den Empfehlungsverkehr beeinträchtigte. Roblox verlor fast 20 %, nachdem die Zahl der täglich aktiven Nutzer gesunken war.

Intel stürzte im Tagesverlauf zeitweise um 30 % ab, Alphabet verlor am Vortag mehr als 500 Milliarden US-Dollar an Börsenwert, und der Nasdaq fiel am Freitag um mehr als 3,5 %.

Diese Verkaufswelle sendet ein klares Signal:

Der Kapitalmarkt hat nicht plötzlich den Glauben an KI verloren. Er verlangt vielmehr, dass KI-Unternehmen nachweisen, dass sich ihre Investitionen auszahlen.

Früher reichten Wachstumserwartungen aus, um einen Bewertungsaufschlag zu erzielen. Jetzt achten Anleger zunehmend auf Cashflow, Investitionsausgaben und Fortschritte bei der Kommerzialisierung.

KI bleibt eine der wichtigsten Investitionsrichtungen in der Tech-Branche. Doch selbst für die größte Vision muss am Ende jemand die Rechnung bezahlen.

Vielleicht müssen wir bald nicht einmal mehr eine App öffnen, um ein Restaurant zu finden.

Zest startet einen persönlichen KI-Concierge für Restaurants: Eine SMS genügt, um Restaurants zu finden, Optionen zu vergleichen, eine Abstimmung unter Freunden zu organisieren und schließlich direkt einen Tisch zu reservieren.

Das Besondere daran: Empfehlungen basieren nicht nur auf den Vorlieben, die Nutzer aktiv angeben, sondern auch auf ihren tatsächlichen Restaurantbesuchen.

Über Plaid importiert Zest Kreditkartenabrechnungen und analysiert ausschließlich gastronomische Ausgaben, um ein Geschmacksprofil für den Nutzer zu erstellen. Welche Restaurants man häufig besucht und welche Arten von Lokalen man bevorzugt, fließt in die Empfehlungen der KI ein.

Auch für gemeinsame Restaurantbesuche muss man nicht mehr endlos in Gruppenchats diskutieren.

Fügt man Zest zu einem Gruppenchat hinzu, berücksichtigt es die Vorlieben aller, schlägt Restaurants vor und lässt die Gruppe abstimmen, bevor es direkt einen Tisch reserviert.

Für Reservierungen ist der Dienst mit OpenTable, Resy und SevenRooms verbunden. Neben der Suche nach Küche, Viertel, Anlass und Ernährungseinschränkungen kann man auch fragen, ob ein Restaurant überfüllt ist, ob es WLAN gibt oder sich sogar direkt die Speisekarte schicken lassen.

Zest wurde im November 2024 gegründet und erhielt von 776 und Kindred Ventures zusammen 1,8 Millionen US-Dollar in einer Seed-Finanzierungsrunde.

Auch die Produktidee der Gründer ist klar: Der KI-Agent selbst ist das Produkt; Reservierungen und Essensbestellungen sind zunächst die Einstiegspunkte zur Monetarisierung. In Zukunft könnte das Angebot auch auf Empfehlungen von Händlern und Shopping ausgeweitet werden.

Interessant finde ich an diesem Ansatz, dass die KI nicht einfach als weiteres Chatfenster gestaltet wurde.

Nutzer müssen nicht erst herausfinden, wie sie ihre Fragen formulieren sollen, und auch nicht zwischen mehreren Plattformen hin- und herwechseln. Man beschreibt einfach, was man braucht, und überlässt der KI die Suche, Abstimmung und Reservierung.

Ein wirklich nützlicher KI-Assistent liefert nicht nur Antworten, sondern erledigt die Aufgabe auch.

Telefonnummer: (212) 470-6067

Aktientoken von McDonald’s, Disney und PayPal werden jetzt für Meme-Coins genutzt.

Auf der Robinhood-Chain entsteht eine neue Art, Vermögenswerte zu kombinieren: Aktientoken dienen nicht mehr nur als Anlagewerte, die Nutzer kaufen und verkaufen können, sondern auch als Handelspaare und Liquiditätsreserven für Meme-Coins.

Pons Treasury treibt dieses Modell voran.

Das Projekt stellt bereits Liquidität für tokenisierte $MCD-, $DIS- und $PYPL-Token bereit, damit Nutzer auf der Robinhood-Chain damit handeln können. Zu den neuen Aktientoken, die sich paaren lassen, zählen außerdem $BMNR, $JPM, $V, $UBER und $GDX.

Noch interessanter ist, dass Pons mehr vorhat als nur den Handel mit Aktientoken: Nutzer sollen diese Token direkt verwenden können, um neue Meme-Coins zu lancieren und mit ihnen zu handeln.

Das bedeutet, dass Aktientoken sich von reinen Anlagewerten zu Liquiditätsinstrumenten im Meme-Ökosystem entwickeln könnten.

Bisher basierte der Handel mit Meme-Coins vor allem auf Stablecoins und Krypto-Assets. Nun könnten auch traditionelle Aktientoken Teil dieses Systems werden.

Sollte sich dieses Modell durchsetzen, würden sowohl die verfügbaren Vermögenswerte als auch die Handelsmöglichkeiten auf den Onchain-Meme-Märkten vielfältiger.

Natürlich sind Aktientoken nicht gleichbedeutend mit dem direkten Besitz der entsprechenden Originalaktien. Die konkreten Rechte, Rücknahmemechanismen und die Liquidität hängen weiterhin von der Ausgestaltung des jeweiligen Produkts ab.

Wenn Aktientoken von McDonald’s und Disney als Treibstoff für Meme-Coins dienen können, rücken traditionelle Finanzmärkte und spekulative Onchain-Märkte noch ein Stück näher zusammen.

Google steigt in den Markt für die Verwahrung von Krypto-Assets ein – und richtet sich dabei an Banken und große Institutionen.

Für Institutionen gab es beim Einstieg in Krypto schon immer eine Hürde, an der kein Weg vorbeiführt: die Sicherheit privater Schlüssel.

Wer verwahrt die Assets, wer darf Transaktionen signieren, wie genehmigen interne Mitarbeitende sie und was passiert, wenn ein Schlüssel gestohlen wird? Diese Fragen lassen sich nicht lösen, indem man einer Institution einfach eine gewöhnliche Wallet zur Verfügung stellt.

Die Lösung, die Google nun auf den Markt bringt, ist ein MPC-Dienst für Schlüsselverwaltung und Signaturen.

Dabei wird der private Schlüssel in mehrere Schlüsselanteile aufgeteilt, die auf Googles eigener Hardware, in Google Cloud und in anderen Cloud-Umgebungen verteilt gespeichert werden. Wenn eine Signatur benötigt wird, arbeiten mehrere Anteile zusammen. Der vollständige private Schlüssel muss also nicht an einem einzigen Ort gespeichert werden.

Institutionen können außerdem Regeln wie Transaktionslimits, Adressen auf einer Whitelist und Genehmigungen durch mehrere Abteilungen festlegen. So lassen sich bestehende interne Risikokontrollverfahren auf On-Chain-Transaktionen ausweiten.

Am wichtigsten ist, dass die Institutionen die Kontrolle über ihre Schlüsselanteile behalten. Google kann nicht direkt auf den vollständigen privaten Schlüssel zugreifen.

Das Produkt befindet sich derzeit in der Private-Preview-Phase und wird von mehreren großen Finanzinstituten getestet. Auch Alphabet nutzt es bereits, um seine digitalen Assets auf Ethereum zu schützen. Der offizielle kommerzielle Start ist für Anfang 2027 geplant.

Dahinter steckt ein größerer Trend:

Krypto entwickelt sich allmählich von einem Finanzexperiment für Privatnutzer zu einer Infrastruktur, an die traditionelle Finanzinstitute angeschlossen werden müssen.

Banken müssen nicht unbedingt selbst ein Verwahrungssystem von Grund auf aufbauen. Sie brauchen jedoch eine Lösung, die ihren Sicherheitsstandards, ihrem Berechtigungsmanagement und ihren Compliance-Prozessen entspricht.

Genau diese Infrastrukturebene will Google bereitstellen.

Wenn Banken künftig On-Chain-Assets mithilfe ausgereifter MPC-Technologie verwalten können, könnte die technische Hürde für Institutionen beim Einstieg in Krypto weiter sinken.

Wirklich spannend ist nicht, dass es nun ein weiteres Verwahrungsprodukt gibt, sondern dass die traditionelle Finanzinfrastruktur beginnt, sich auf die Blockchain auszuweiten.

KI verändert die Verteilung der Gewinne aus Krypto-Airdrops.

Früher konnten Studios Geld verdienen, weil sie über technische Fähigkeiten verfügten, die gewöhnlichen Menschen fehlten: Interaktionen in großem Maßstab, automatisierte Skripte, On-Chain-Datenanalysen und Kontoverwaltung.

Projekte brauchten diese Fähigkeiten, um Nutzerzahlen, Transaktionsdaten und Marktaufmerksamkeit zu erzeugen, und bezahlten dafür mit der Aussicht auf künftige Token.

Doch jetzt hat KI diese technischen Hürden gesenkt.

Auch ganz normale Menschen können mithilfe von KI Skripte, Bots und Datentools entwickeln. Studios haben nicht mehr den deutlichen Informations- und Technologievorsprung wie früher.

Das Problem ist, dass auch die Projekte von den durch KI sinkenden Kosten profitieren.

Was früher an Studios ausgelagert werden musste, können sie heute selbst erledigen. Und On-Chain-Daten, die früher durch Airdrops gewonnen werden mussten, sind nicht mehr so knapp.

Die Projekte werden daher natürlich neu kalkulieren: Sollte ein Token-Budget an Adressen gehen, die Interaktionen künstlich hochschrauben, oder sollte es lieber in Liquidität, Börsen und Kanäle investiert werden, die tatsächlich Einnahmen bringen?

Deshalb bin ich der Meinung, dass traditionelle Airdrops an Attraktivität verlieren.

Künftig könnte es sich eher lohnen, Projekte in einer frühen Phase mit echtem Gewinnpotenzial zu untersuchen – ebenso wie Produkte, die Token über öffentliche Verkäufe, Nutzerrechte und ähnliche Wege verteilen.

Eine andere Richtung sind Projekte, die halb Meme und halb Airdrop-Farming sind. Nutzer werden durch Handel, Verbreitung und Community-Aktivitäten selbst Teil des Produktökosystems.

Bei Perps und Prognosemärkten muss man jedoch die Kosten genau berechnen. Gebühren, Slippage und Handelsverluste kosten echtes Geld. Punkte sind keine Gewinne, und Handelsvolumen ist nicht gleich Profit.

Wenn KI die technischen Hürden beim Airdrop-Farming beseitigt, besteht der eigentliche Wettbewerb nicht mehr darin, wer am meisten künstliche Aktivität erzeugt, sondern darin, wer früher erkennt, welche Projekte eine Teilnahme wert sind.