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。

ウェブサイトがついに、ひとつのルールでAI業界全体に「ここにあるコンテンツをモデルの学習に使うことは許可しない」と伝えられるようになる。

OpenAI、Google、Microsoft、Anthropicは、新たな共通規格への支持を表明した。この規格により、ウェブサイトはrobots.txtを通じて、AI企業によるコンテンツのクロールとモデル学習への利用を許可するかどうかを一度に宣言できるようになる。企業ごとに個別設定する必要はない。

この規格は、Anthropicの技術責任者であるKevin KelleyがIETFに提出したもので、各ウェブサイトが既に使用しているrobots.txtファイルに直接組み込まれる。

これまでウェブサイトは、互いに独立した多数のAIクローラー向けルールに対応しなければならなかった。ある企業による学習目的のクロールを拒否するには個別に設定し、別の企業が加われば、また新たに宣言する必要があった。AI企業が増えるほど、ウェブサイトの管理は煩雑になっていた。

新規格が解決を目指すのは、まさにこの問題だ。コンテンツの公開者が統一された機械可読のシグナルを示せるようにし、AI企業も同じルールに基づいて、各ウェブサイトの学習利用に関する意向を把握できるようにする。

現時点で、各社の導入状況は異なる。

* Anthropicはすでに先行して採用している。
* OpenAIは今後数カ月以内に導入する予定。
* GoogleとMicrosoftは来年の対応を見込んでいる。
* Metaは共通シグナルの確立を支持すると表明しているが、具体的な導入時期はまだ発表していない。

この規格は、ウェブサイトが今後すべてのAIによるクロールを完全に阻止できるようになる、という意味ではない。実際の効果は、クローラーがルールを守るかどうかに左右される。

しかし、目指す方向は明確だ。AI企業にはインターネット上のコンテンツが必要であり、コンテンツの公開者にも、利用を許可するかどうかを表明する権利がある。これまではプラットフォームごとに別々のルールを設けていたが、今後は業界共通の規格へと一本化される可能性がある。

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。

中国のAI・半導体産業では、異なる3つの成長曲線が現れつつある。最先端の製造に挑む企業もあれば、研究開発で未来を切り開こうとする企業もあり、製品の急成長に伴う運営上の負担を受け入れ始めた企業もある。

長鑫存儲のHBM3Eサンプルが、国内の半導体設計会社にすでに届けられた。現在の歩留まりは20%～30%にとどまるものの、2カ月以内に限定的な量産を実現する計画だ。

一方、同社の従来型メモリ事業は、別の追い風を受けている。第3四半期の売上高は118.71億元、純利益は54.4億元で、前年同期比613.2%増となったが、前四半期比では19.3%減少した。世界のメモリメーカーが高付加価値製品へ生産能力を振り向けており、それが従来型メモリの価格上昇の余地も生み出している。

宇樹はまた異なる状況を示している。第3四半期の売上高は69.9%増の6.65億元となった一方、純利益は17.4%減の1.127億元だった。研究開発費は約250%増加し、粗利益率は50.6%まで低下した。売上高は伸びているものの、利益は圧迫されており、研究開発投資が明らかに加速している。

月之暗面のKimi K3.1 Proは、コンテキストウィンドウを100万Tokenに拡大し、11月4日にモデルの全ウェイトを公開すると表明した。しかし、公開直後に速度制限や追加利用枠の消費に関する問題が発生。チームはその後謝罪し、サブスクリプション利用者に月間利用枠の4分の1を返還した。

3社はそれぞれ異なる道を歩んでいるが、共通の課題に直面している。技術的なブレークスルー、売上高の成長、そして最終的な収益化は、決して同じものではない。

北朝鮮のハッカーが暗号資産業界から盗んだ資金は、すでに同国のGDPのほぼ半分に相当します。

オンチェーンアナリストのDarkfostは、Lazarus Groupがこれまでに盗み出した暗号資産の総額を118億7,000万ドルと推定しています。

この金額を北朝鮮の2025年の経済規模と比べると、GDPの45％、国民総所得の35％に相当します。

言い換えれば、あるハッカー集団がサイバー攻撃を通じて世界の暗号資産市場から手に入れた資産は、一国の経済規模に対して驚くほど大きな割合に達しています。

これが、Lazarus Groupが暗号資産業界で最も警戒すべき攻撃グループの一つであり続ける理由でもあります。同グループにとって、暗号資産プラットフォームへの攻撃は単なるサイバー犯罪ではなく、外貨を獲得する重要な手段となっている可能性があります。

なお、118億7,000万ドルはDarkfostによる累計推計であり、北朝鮮の収入として公式に監査・確認された金額ではありません。

AI生成テキストにも、独自の「見えない指紋」が付き始めています。

11月7日から、SpaceXAIは世界中でGrok APIの複数のモデルにテキスト透かしを導入します。対象はGrok 4.7、4.6、4.5、4.3に加え、Grok 4.20の3つのバージョン、Reasoning、Non-Reasoning、Multi-Agentです。

この仕組みは隠し文字を使わず、テキストのメタデータに情報を埋め込むこともありません。生成過程でトークンの選択を調整し、透かしの信号をテキストそのものに溶け込ませます。人間の目では見分けられませんが、専用の検出器なら識別できます。

SpaceXAIによると、この措置はEUの「人工知能法」への対応です。チーム管理者は、モデルごとに透かしを個別に無効化することもできます。

アンドリュー・クーランによると、現時点で、テキスト生成に見えない透かしを導入していないモデルは、北米地域のChatGPTだけです。

AI生成コンテンツは新たな段階に入りつつあります。これまでは、文章がAIによって書かれたものかどうかをユーザーが判断するのが主でしたが、今後は技術的な信号を通じて生成元をたどれるようになるかもしれません。

もちろん、透かしは生成元を特定する手がかりにはなりますが、それだけで文章の作者を証明できるわけではありません。

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。

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。

Binanceの盗難資産補填率が90%に上昇、主要10銘柄すべてで100%の補填を達成。

Binanceの最新のセキュリティインシデントに関する更新によると、以前に確保されていた63億4,000万ドル超の資金が、盗難資産の補填に継続して充てられています。全体の補填率は約80%から90%に上昇しました。

100%の補填を完了した10銘柄は以下のとおりです。

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

残り約10%はこれら10銘柄以外の資産で、流動性が比較的低く、市場や店頭取引を通じた購入にさらに時間がかかります。

今回の補填資金は、以下の3つの資金源から調達されます。

* SAFUユーザー向け資産保護基金の一部。今後24時間以内に使用される見込み
* コントラクト保険基金の一部
* Binanceの自己資金

Binanceは同時に、SAFU基金の規模を約10億ドルに戻すことを約束しました。

準備金証明については、Binanceは10月31日08:00（UTC+8）に新たな資産スナップショットを取得し、準備金証明ページを更新しました。完全なゼロ知識証明の生成には40～50時間かかる見込みで、11月3日に完了する予定です。

出金サービスは引き続き当初の計画どおり進められており、11月1日の再開を目指しています。具体的な進捗については、今後の発表を待つ必要があります。

今回の件でBinanceが繰り返し強調したのは、盗難資金による金銭的損失はプラットフォームが負担し、ユーザーに転嫁しないという点です。

90%の補填は完了し、残りの資産は引き続き調達中です。今後本当に確認すべきなのは、残りの資産をすべて補填できるか、そして出金と準備金証明が予定どおり再開・公開されるかです。

もしAIによって働かなくてもよくなり、今の給料を100％もらえるとしたら、あなたは仕事を辞めますか？

英国、米国、デンマーク、インドの労働年齢にある成人8,234人を対象にした調査で、興味深い結果が明らかになりました。

回答者の75％は、現在の給料と同額の収入が保障されるなら、仕事を辞めてもよいと答えました。

しかし、反対の答えを示した人々もいます。

20％の人は、今の給料の120％を受け取れるとしても、仕事を辞めたくないと答えました。

しかも、この割合は所得層によってほとんど変わりません。

さらに考えさせられるのは、仕事で最も重視する価値として給与を挙げた人はわずか26％で、およそ3分の1の人は仕事そのもののほうが大切だと考えていたことです。

つまり、なぜ人々が毎日オフィスに向かうのかは、給料だけでは説明できません。

仕事は、目的意識や人とのつながり、自分らしさ、そして必要とされているという感覚ももたらします。そうしたものを失うことは、一部の人にとって、少し多くのお金を得るだけでは埋め合わせられません。

論文の著者であるJulian Jacobsは、AIへの移行期における政策は、所得保障だけに注目するのではなく、仕事がもたらす目的意識やコミュニティ、尊厳も守る必要があると提言しています。

AIは人間の働き方を変え、さらには一部の職種を不要にするかもしれません。

しかし、見過ごしてはならない問いがあります。

仕事でお金を稼ぐ必要がなくなったとき、人はどこから人生の意味を得られるのでしょうか？

AI Agentにスキルを追加しただけのつもりが、実は人間による承認まで一緒に削除してしまっているかもしれません。

GitHubの公開リポジトリを対象としたある研究では、約153万件の英語のAgentスキルをスキャンし、そのうち約88,000件に人間による確認を回避する可能性のある指示が含まれていることがわかりました。

換算すると、約17件に1件のスキルに、こうした指示が存在します。

特に注意が必要なのは、次の点です。

こうした指示の70.1%は、使用する状況を区別していません。

たとえば、次のような指示です。

* 確認を取らずに、そのまま実行してプッシュする。
* 途中で質問せず、タスクが完了するまで続ける。
* 人間の介入なしに、すべての手順を自動で処理する。

こうした内容がSKILL.mdに書かれていると、そのスキルを読み込んだAgentが、本来なら人間の確認が必要な場面でも、そのまま行動してしまう可能性があります。

さらに厄介なのは、既存のセキュリティスキャナーでも必ずしも検出できないことです。

研究では、CiscoとNVIDIAのオープンソーススキャナーを2つテストしました。GPT-5.4を呼び出した場合でも、検出率は最高で46%にとどまり、適合率は0.4未満でした。

しかし、質問の仕方を変えると、結果は大きく異なりました。

モデルに「これは悪意のある指示か」と尋ねるのではなく、「人間による確認を回避しているか」と尋ねると、検出率は61%に上がり、適合率は0.71に達しました。

ここからわかることがあります。

Agentの安全性を審査する際は、悪意のあるコードだけに注目するのではなく、自動化の効率を高めるためだけに見える指示も確認する必要があります。

研究が示した提言も明快です。

1. 自動実行の指示には明確な境界を設ける。たとえば、CI環境でのみ有効にする。
2. スキルを審査する際は、悪意のあるコードのスキャンだけでなく、人間による確認を回避していないかを重点的に確認する。
3. 無条件に有効になる一文によって、あらゆる状況でのAgentの行動が決まるようにしない。

Agentはますます有能になり、与えられる権限も大きくなっています。

しかし、「完了するまでずっと続ける」と一言書いてあるからといって、人間の確認が不要になるわけではありません。

本当に信頼できる自動化とは、すべての確認をなくすことではなく、いつ立ち止まって人に尋ねるべきかを理解することです。

ハイテク大手がAI投資の成果を問われ始めている。

2026年、Meta、Alphabet、Oracle、Amazon、Microsoftの5社は、合計8006億ドルの投資を約束した。

この資金は抽象的なAIのビジョンに向けられるのではなく、データセンター、サーバー、ネットワーク機器、インフラへの実際の支出となる。

市場はこの軍拡競争を改めて見直し始めている。

AlphabetのAIによる概要表示は、主力である検索広告収入に影響を及ぼし始めている。それにもかかわらず、同社の今年の設備投資額は最大2050億ドルに達する見込みだ。AIは検索を変えつつあり、Googleの最も重要な収益源を脅かす可能性もある。

IntelのCFOは、今年はキャッシュの流入が支出を賄えない見込みで、PC市場の低迷は少なくとも来年上半期まで続くと述べた。同社は設備投資の拡大も続けている。

Amazonは今年、AIインフラの整備に2200億ドルを投じると約束しており、現金支出も収入を上回っている。決算が市場予想を下回った後、時間外取引で株価は一時6%下落した。

一方、Redditは日間アクティブユーザー数が予想を下回り、GoogleのAI検索がレコメンド経由の流入に打撃を与えたことで26%下落。Robloxも日間アクティブユーザー数の減少を受け、株価が約20%下落した。

Intelは取引時間中に一時30%急落し、Alphabetは前日に時価総額が5000億ドル以上消失。金曜日にはナスダックが3.5%を超える下落となった。

今回の下落が示すのは、次のようなシグナルだ。

資本市場が急にAIを信じなくなったわけではない。AI企業に対し、投資がリターンを生むことの証明を求め始めたのだ。

これまでは成長見通しを語るだけでプレミアムがついた。だが今、投資家はキャッシュフロー、設備投資、収益化の進捗に注目し始めている。

AIは今もテクノロジー業界で最も重要な投資分野の一つだ。しかし、どれほど壮大な話であっても、請求書を払う人が必要だ。

これからは、レストランを探すのにアプリを開く必要すらなくなるかもしれません。

Zestが、パーソナルAIレストランコンシェルジュサービスを開始しました。テキストメッセージを1通送るだけで、レストラン探しから候補の比較、友人たちの投票の取りまとめまででき、最後はそのまま予約できます。

特徴的なのは、おすすめの判断材料が、ユーザーが自分で入力した好みだけではないこと。実際の飲食店での支出記録も活用します。

ZestはPlaid経由でクレジットカードの利用明細を取り込み、飲食関連の取引だけを分析して、ユーザーの好みをマップ化します。これまでによく行ったお店や好きなレストランのジャンルが、AIのおすすめに反映されます。

大人数での食事も、グループチャットで何度も話し合う必要はありません。

Zestをグループチャットに追加すれば、全員の好みを考慮してレストランを提案。投票で行き先を決めたら、そのまま予約までしてくれます。

予約サービスはOpenTable、Resy、SevenRoomsと連携。料理のジャンル、エリア、シーン、食事制限からレストランを探せるだけでなく、混雑状況やWi-Fiの有無を尋ねたり、メニューを直接取り寄せたりすることもできます。

Zestは2024年11月に創業し、776とKindred Venturesから合計180万ドルのプレシード資金を調達しました。

創業者の製品構想も明確です。AIエージェントそのものが製品であり、予約や注文は最初の収益化の入り口。将来的には、店舗のおすすめやショッピングにも広げていく可能性があります。

この方向性が面白いのは、AIを単なるチャット画面にしていないところだと思います。

ユーザーは質問の仕方を考える必要も、複数のプラットフォームを行き来する必要もありません。要望を伝えれば、あとは検索、調整、予約をAIに任せられます。

本当に役立つAIアシスタントは、答えを出すだけでなく、用事を最後まで済ませてくれる存在です。

電話番号：(212) 470-6067

マクドナルド、ディズニー、PayPalの株式トークンが、ミームコインの取引に使われ始めています。

Robinhoodチェーンでは、新たな資産の組み合わせ方が登場しています。株式トークンは、ユーザーが売買する投資対象にとどまらず、ミームコインの取引ペアや流動性の準備資産にもなり得るのです。

Pons Treasuryがこの仕組みを推進しています。

同社はすでに、トークン化された$MCD、$DIS、$PYPLに流動性を提供し、ユーザーがRobinhoodチェーン上で取引できるようにしています。新たにペアとして利用可能になる株式トークンには、$BMNR、$JPM、$V、$UBER、$GDXも含まれます。

さらに興味深いのは、Ponsが目指しているのが株式トークンの取引だけではなく、ユーザーがこれらのトークンを直接使って新しいミームコインを発行・取引できるようにすることです。

つまり、株式トークンは単なる投資資産から、ミームコインのエコシステムにおける流動性ツールへと変わる可能性があります。

これまで、ミームコインの取引基盤は主にステーブルコインや暗号資産ネイティブの資産を中心に構成されていました。今後は、従来型の株式トークンもこの仕組みに加わる可能性があります。

この仕組みが広がれば、オンチェーンのミーム市場で扱われる資産の種類や取引の組み合わせは、さらに豊富になるでしょう。

もちろん、株式トークンは対応する企業の原株を直接保有することと同じではありません。具体的な権利、償還の仕組み、流動性については、商品設計によって異なります。

マクドナルドやディズニーの株式トークンまでミームコインの取引燃料になれば、従来の金融とオンチェーンの投機市場との距離は、さらに縮まることになります。

Googleが暗号資産のカストディ市場に参入しようとしています。ターゲットは銀行や大手機関です。

機関投資家が暗号資産（Crypto）に参入するうえで、避けて通れないハードルがありました。それは秘密鍵の安全性です。

資産を誰が保管するのか、誰に署名権限を与えるのか、社内の承認をどう行うのか、鍵が盗まれたらどうするのか。こうした問題は、機関に一般的なウォレットを提供するだけでは解決できません。

今回Googleが発表したのは、MPCによる鍵管理・署名サービスです。

秘密鍵を複数の鍵シェアに分割し、Google独自のハードウェアやGoogle Cloud、その他のクラウド環境に分散して保管します。署名が必要な際は、複数のシェアが連携して署名を行うため、秘密鍵全体を一か所に集める必要がありません。

また機関は、取引上限やホワイトリスト登録アドレス、複数部門による承認といったルールを設定し、既存の社内リスク管理プロセスをオンチェーン取引にも適用できます。

最も重要なのは、機関が鍵シェアの管理権限を保持し、Googleが秘密鍵全体に直接アクセスできない点です。

現在、製品はプライベートプレビュー段階にあり、複数の大手金融機関がテストを行っています。Alphabetも、イーサリアム上の自社デジタル資産の保護にこのサービスを利用しており、2027年初頭の正式な商用提供を予定しています。

その背景には、大きなトレンドがあります。

暗号資産は、個人ユーザー向けの金融実験から、従来の金融機関が接続を必要とするインフラへと、徐々に変わりつつあります。

銀行がカストディシステムを一から自力で構築する必要はないかもしれません。しかし、自らのセキュリティ基準や権限管理、コンプライアンス手続きに適合するソリューションは必要です。

Googleが提供しようとしているのは、まさにこの基盤となるインフラです。

今後、銀行が成熟したMPC技術を通じてオンチェーン資産を管理できるようになれば、機関が暗号資産に参入する際の技術的なハードルは、さらに下がる可能性があります。

本当に期待すべきなのは、カストディ製品がまた一つ増えることではなく、従来の金融インフラがオンチェーンへと広がり始めていることです。

AIは、暗号資産のエアドロップにおける利益の分配方法を変えつつあります。

これまでスタジオが利益を上げられたのは、一般の人にはない技術力を持っていたからです。大量のオンチェーン操作、自動化スクリプト、オンチェーンデータ分析、アカウント管理などです。

プロジェクト側は、ユーザー数や取引データ、市場の注目度を高めるためにこうした能力を必要としており、そのコストを将来のトークンへの期待で賄っていました。

しかし今、AIによってこうした技術的なハードルは下がりました。

一般の人でもAIを使ってスクリプトやボット、データツールを開発できます。スタジオは、かつてのような明確な情報面・技術面での優位性を失いつつあります。

問題は、プロジェクト側もAIによるコスト削減の恩恵を受けていることです。

以前はスタジオに外注していた作業を、今では自分たちで行えます。かつてエアドロップを通じて獲得していたオンチェーンデータも、もはやそれほど希少ではありません。

当然、プロジェクト側は改めて計算するでしょう。トークン予算を、取引を水増しするアドレスに配るべきか、それとも流動性や取引所、実際に収益をもたらすチャネルに投じるべきか、と。

だからこそ、従来型のエアドロップの魅力は低下しつつあると私は考えています。

今後、より注目すべきなのは、実際に利益を上げる力を持つ初期プロジェクトや、公募やユーザー特典などの形でトークンを配布するプロダクトかもしれません。

もう一つの方向性は、ミームとエアドロップ狙いを半々に組み合わせたプロジェクトです。ユーザーが取引や情報拡散、コミュニティ活動に参加すること自体が、プロダクトのエコシステムの一部になります。

ただし、Perpsや予測市場については、コストをきちんと計算する必要があります。手数料、スリッページ、取引による損失はいずれも実際のお金です。ポイントは利益と同じではなく、取引高も利益と同じではありません。

AIがエアドロップ狙いの技術的なハードルをなくした今、本当の競争は、誰がより多く取引を水増しできるかではなく、誰がいち早く参加する価値のあるプロジェクトを見つけられるかです。

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。