Aston在下不求

受到美國政府支出擴張、長天期國債發行量增加以及通貨膨脹壓力長期高於目標等因素影響，美國30年期國債殖利率攀升至近 20 年來新高。週一 30 年期國債殖利率上升約 6 個基點至 5.31%，創下 2007 年以來最高紀錄。此一趨勢同時引發加拿大與歐洲等全球債券殖利率同步走高，反映投資人要求更高的期限溢價以應對長期的通膨風險。除了財政赤字推升聯邦債務外，如微軟（Microsoft）相關的資料中心專案債券因提供高達7%以上的殖利率，吸引大量機構投資人參與認購。
美國長天期公債殖利率創 2007 年以來新高
根據彭博社報導，美國30年期國債殖利率於週一 (8/17) 上升近 6 個基點，達到 5.31%，創下 2007 年以來新高紀錄。在此之前，美國財政部發行 250 億美元的 30 年期新債，得標殖利率達 5.216%，為 2001 年以來最高水準；10 年期公債拍賣融資成本亦同步創下 2007 年以來高點，殖利率微升至約 4.72%。全球債市亦呈現連動走勢，加拿大 30 年期公債殖利率升至 2010 年以來新高，德國公債殖利率亦回升至 2011 年水準。
財政赤字擴大與 AI 融資推升發債供給量
長天期公債殖利率走高，主要反映投資人對美國聯邦政府年均近2兆美元財政赤字推升整體債務的擔憂。與此同時，企業為了因應人工智慧領域的投資熱潮，發債借貸規模顯著增加，長天期債券的傳統買盤需求則呈現放緩趨勢。巴克萊銀行分析指出，長天期債券的賣壓若要出現實質轉變，需仰賴財政赤字降溫、AI 發債放緩、財政部發債策略調整或經濟數據持續疲弱等因素交互配合。
通膨維持高檔與借貸成本連鎖效應
市場長天期債券殖利率上升，顯示投資人對於長期通膨高於聯準會 2% 目標的風險要求更多補償。美國上月消費者物價指數（CPI）年增率為 3.4%，市場正密切關注即將公布的 7 月份個人消費支出物價指數（PCE）。國債殖利率的上行已直接帶動房貸利率及各類貸款成本上升，進一步加重整體市場的融資成本負擔。
科技巨頭狂發債，殖利率高吸引機構買盤
全球科技巨頭為擴建 AI 基礎設施，正推動新一波公司債券發行熱潮，並促成新型態的專案融資模式。市場消息指出，黑石集團（Blackstone）旗下 QTS 房地產信託（QTS Realty Trust LLC）推動名為「奧德賽計畫」（Project Odyssey）的資料中心融資案，因市場認購需求超過 80 億美元，預計將發債規模擴大至 39 億美元。這項與微軟公司相關的資料中心融資雖具備投資級信評預期，但因提供接近高收益債水準的 7% 以上殖利率，吸引大量資金湧入。包含微軟（Microsoft）、Alphabet 與亞馬遜（Amazon）等超大規模運算商，正透過簽署長期租賃合約或提供財務支持的方式，協助基礎設施營運商發行數十億美元債券。此融資結構不僅反映企業對算力中心的龐大資金需求，亦顯示機構投資人對具備科技巨頭信用支撐之高收益結構型商品的高度興趣。
這篇文章 美國長天期公債殖利率創20年新高！科技巨頭為 AI 發債更吸金？ 最早出現於 。
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#AI #聯準會 #利率

輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳最新發文〈Securing the Infrastructure of Intelligence〉指出，繼晶片、先進封裝、記憶體與網路之後，Land、Power、Shell（LPS，土地、電力與資料中心建築外殼）正成為 AI Factory 下一項戰略資源。輝達也將過去管理半導體供應鏈的方式延伸至資料中心，開始直接協助鎖定長期 LPS 容量。
黃仁勳宣布，輝達將與 SB Energy 合作，在美國俄亥俄州 Portsmouth 的 PORTS-Pike Technology Campus 鎖定資料中心容量，並由 OpenAI 擔任租戶。
黃仁勳再次強調他的核心論述：「在 AI 經濟中，算力就是營收（In the AI economy, compute is revenue）。」
OpenAI 俄亥俄 AI Factory 初期規模達 4.25GW
根據黃仁勳說法，OpenAI 將在 PORTS-Pike 建造並營運大型 AI Factory，採用 NVIDIA 完整的 DSX AI Factory 平台，包括 GPU、CPU、網路設備與基礎設施軟體。
第一階段預計提供 4.25GW（吉瓦）AI Factory 容量。黃仁勳估算，PORTS-Pike 每部署一個世代的 NVIDIA AI Factory 系統，大約 150 萬顆 NVIDIA GPU，對輝達帶來約 1,500 億至 2,000 億美元營收。而且這並不是一次性的 GPU 採購。，PORTS-Pike 的基礎設施預計可以使用數十年，未來 GPU、CPU 與網路設備則可以隨著 Blackwell 後續世代持續汰換。
因此輝達認為，真正重要的經濟模型在於：土地、電力與機房是長壽命資產，但裡面的 GPU 可以不斷換代。此外，輝達未來也可能進一步取得 PORTS-Pike 剩餘的 3.75GW 容量，使整個基地潛在規模提高至約 8GW。
OpenAI 至 2030 年 NVIDIA 算力商機上看 6,000 億美元
PORTS-Pike 只是 OpenAI 與輝達整體合作的一部分。
黃仁勳透露，OpenAI 已承諾在 2030 年前大規模部署 NVIDIA AI 基礎設施。目前既有及規劃中的項目合計約相當於 12GW NVIDIA Compute。
若輝達進一步取得 PORTS-Pike 剩餘容量，整體合作機會可能提高至約 16GW。按照輝達的估算：OpenAI 至 2030 年對 NVIDIA Compute 所代表的整體商機，約達 6,000 億美元。
這也進一步揭露出 OpenAI 未來數年的資本密集程度。訓練與推論需求成長後，前沿 AI 公司面對的限制已經不只是能不能買到 GPU，而是能不能取得數 GW 規模的電力、土地、機房，以及能否簽下動輒長達數十年的基礎設施合約。
為何需要輝達替 OpenAI 擔保？
黃仁勳也特別解釋，為什麼輝達需要介入 OpenAI 的資料中心基礎建設。
AWS、Microsoft、Google 等大型雲端服務供應商，以及投資級大型企業，本身擁有龐大資產負債表、基礎設施團隊及長期融資能力，因此通常可以自行取得土地、電力與資料中心。
黃仁勳強調，這類客戶自行建設 AI Factory 的模式，未來仍然會構成 NVIDIA 絕大部分業務。
OpenAI 等前沿 AI 實驗室可能擁有極高的模型訓練與推論需求、快速成長的營收及客戶，但企業成長速度也可能遠超過自身資產負債表與長期信用紀錄累積的速度。
換句話說，即使一家 AI 公司可以證明「只要有更多 GPU，就能服務更多客戶、創造更多收入」，也不代表它有能力獨自簽下一份 20 年、數 GW 規模的土地與電力合約。
黃仁勳認為，這些公司的成長瓶頸正在從演算法與市場需求，轉變成能不能取得足夠的算力。因此 NVIDIA 開始利用自身規模、信用能力與對未來 GPU 需求的能見度，協助提前鎖定基礎建設。
輝達替 OpenAI 扛多少風險？
這也立即產生一個市場最敏感的問題：輝達是不是為了賣 GPU，反過來替客戶融資？
黃仁勳在文章中特別澄清，NVIDIA 對 PORTS-Pike 的支持範圍約為 4GW、20 年，但並不是替 OpenAI 承擔整個資料中心的成本。
輝達的責任僅限於特定部分的租金與電力付款，以及約定的殘值承諾（residual-value commitment），並非承擔整座基地或 OpenAI 所有租戶義務。
相關擔保也不是立即一次生效，而是隨資料中心在 2028 至 2030 年陸續投入使用分階段啟動。
隨著 OpenAI 支付租金、資料中心容量正式上線，NVIDIA 剩餘的風險曝險也會逐漸下降。
循環融資疑慮？黃仁勳直接回應了
隨著 AI 基礎設施投資急速膨脹，市場近年開始質疑 AI 產業是否形成一種「供應商投資客戶、客戶再拿錢購買供應商產品」的循環資本結構。
黃仁勳也在文章中直接自問：「這是不是 circular financing？」
他的答案是：「No. OpenAI will pay the lease.」 OpenAI 才是實際支付租金的租戶。按照黃仁勳的說法，NVIDIA 的角色更接近提前鎖定關鍵供應鏈資源：就像過去為了確保 GPU 生產，會提前確保晶圓、先進封裝、HBM 等產能；如今當限制 AI Factory 建設的資源變成土地、電力與資料中心，NVIDIA 也開始用類似方式取得長期容量。
如果 OpenAI 不租了怎麼辦？輝達押注 GPU「可轉租」
另一項風險則是：如果 NVIDIA 簽下 20 年基礎設施承諾，但 OpenAI 幾年後不再需要這座資料中心呢？
黃仁勳的答案建立在 NVIDIA Compute 的「可替代性」。
他認為 NVIDIA GPU 並不是只能服務 OpenAI，相關容量未來可以重新提供給其他雲端服務商、企業、AI Lab 或新創公司。
背後關鍵則是 CUDA。
在黃仁勳的論述中，CUDA 讓不同世代的 NVIDIA 系統維持共同軟體平台，因此 NVIDIA Compute 不只是硬體，而逐漸具有一種標準化基礎設施資產的特徵。
CUDA 讓算力具備通用性 → 通用性提高可替代性 → 可替代性提高利用率與資產耐久性 → GPU 算力因此可以出租、融資。因此即使原始租戶改變，一座已經取得土地、電力、機房與網路條件的大型 AI Factory，仍可能轉租給其他 NVIDIA 生態系客戶。
這篇文章 輝達攜手 OpenAI、SB Energy 蓋 4.25GW AI 工廠！黃仁勳：下一個瓶頸是土地、電力與機房 最早出現於 。
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#AI #加密監管 #微软

SKグループ会長チェ・テヨンは、CNBCの独占インタビューで、AIエージェントの普及に伴い、世界の高帯域幅メモリ（HBM）需要が爆発的に伸びていると指摘した。市場ではチップ不足と価格上昇の圧力に直面しており、生産能力のボトルネックを解消し、設備投資（CAPEX）に伴うリスクを低減するため、SKハイニックスはエヌビディアおよびTSMC（台湾積体電路製造）と提携し、緊密に協力する。SKはさらに、MaaS（Memory as a Service：メモリ即サービス）の革新的なビジネスモデルを推進し、顧客とともにサプライチェーンのリスクを分担しながら共同投資を進める。
AIチップ「ゴールデントライアングル」はどのように連携するのか？
市場需要を満たすため、SKハイニックスはTSMC（台湾積体電路製造）およびエヌビディアとともに、AIゴールデントライアングルのアライアンスを構成する。TSMCは高帯域幅メモリ（HBM）に必要なベースとなるウエハーの製造を担当し、SKハイニックスは高帯域幅メモリのパッケージングを担う。チェ・テヨンは、両社の生産能力は密接に関係していると述べた。もしTSMCの生産能力が十分でも、SKハイニックスのHBM供給が不足していれば、GPUは機能しない。逆に、メモリが十分でもTSMCの生産能力が制限されていれば、同様に十分なGPUを生産できない。

Solana 社群即將針對 SIMD-0550「Double Disinflation Speed」與 SIMD-0553「Resource Fees」進行投票之際，前 Consensys 研究主管、現為 Solana 生態重要開發者的 Max Resnick 發表長文，試圖回答一個比兩項提案本身更根本的問題：一條 Layer 1 區塊鏈究竟應該如何估值？
Resnick 認為，加密市場目前對 L1 公鏈的估值方式，很像 1920 年代末期的股票市場：市場充斥著成長故事，卻缺乏一套能把這些故事轉換成資產價值的框架。
「開發者數量創新高」、「交易量創新高」、「代幣未來會成為貨幣」、「數位石油」、「未來金融體系的選擇權」，這些敘事未必錯誤，但 Resnick 強調，如果無法解釋這些活動最終如何轉化為 tokenholder surplus（代幣持有人剩餘價值）就不能算是一套完整的估值模型。
L1 其實也可以用股票的方法估值
Resnick 從傳統金融的資產定價理論切入。
John Burr Williams 在 1938 年出版的《The Theory of Investment Value》中提出，股票的價值，本質上就是未來股息折現後的現值；Merton Gordon 後來也進一步指出，股票和其他資產一樣，其價值來自持有人預期可以獲得的未來收入。
換句話說，一家公司不會單純因為「很重要」、「成長很快」或「技術不可取代」就具有某個估值，真正重要的是：股東最終能從公司創造的經濟活動中拿走多少價值。
Resnick 認為，同樣的邏輯也應該套用在 L1 代幣。
對區塊鏈而言，網路創造的收入主要可以透過兩種方式回到代幣持有人手上：第一種是銷毀手續費，在經濟效果上類似企業回購股票；第二種則是將手續費分配給質押者，類似企業向股東發放股息。
因此，一條區塊鏈即使每天處理數百萬筆交易，也不代表其代幣必然具有相同程度的價值。
如果交易產生的大部分經濟剩餘最後被應用程式、驗證者、MEV 搜尋者或其他中介者拿走，而沒有回流到代幣持有人，那麼龐大的交易活動可能只創造有限的 tokenholder value。
反過來說，一條交易量較小的鏈，如果能把更高比例的經濟活動轉換成代幣持有人收益，理論上反而可能具有更高的資產價值。
質押獎勵不是收入，通膨也不能直接算成本
這套框架中另一個關鍵，是如何處理區塊鏈最常見的「通膨質押獎勵」。Resnick 認為，透過增發代幣支付的 staking rewards，不能直接視為區塊鏈創造的收入，同樣也不應直接視為網路對外支付的成本。
原因在於，新代幣只是由協議創造後分配給質押者，本質上是沒有質押的持有人被稀釋，價值重新分配給質押者。
從所有代幣持有人的總體角度來看，這筆價值一加一減後會互相抵銷。
這也是為什麼 Resnick 認為，不能單純看到 Solana 支付大量 SOL 作為驗證者與質押者獎勵，就得出「Solana 虧損」的結論。
當然，分析師也可以把通膨獎勵列為成本，但如此一來，就必須同時把新發行的代幣列為相對應的價值來源，否則整套會計模型便會失真。
類似問題也存在於基金會持幣與支出。
例如，如果分析師已經將 Foundation spending 視為營運成本，那麼尚未支出的基金會代幣就不能又完整計入流通供給的估值模型，否則可能形成重複計算。
Resnick 因此主張，L1 估值至少應該建立一套明確且一致的 Revenue、Cost、Total Supply 分類標準。
不是所有手續費都有一樣的價值
不過，即使確認手續費才是真正值得觀察的收入來源，問題仍沒有結束。
Resnick 特別強調「收入品質」。股票市場分析 SaaS 公司時，很重視 ARR（年度經常性收入），原因就在於 recurring revenue 的可持續性遠高於一次性收入。相同概念也可以套用在區塊鏈。
例如，一美元來自長期穩定金融活動的手續費，與一美元來自空投挖礦、迷因幣狂熱、清算潮或短期網路壅塞的手續費，不能給予完全相同的估值倍數。
真正重要的是兩件事：持續性與防禦性。
投資人需要判斷，用戶究竟是因為區塊鏈提供不可替代的經濟效用而付費，還是單純因為短期投機活動湧入；當補貼結束、波動下降之後，這些收入是否仍然存在。
更重要的是，公鏈能否提高價格而不把交易、應用程式與訂單流趕到其他地方。
Resnick：市場可能低估 Solana、Ethereum 的定價能力
Resnick 認為，加密市場過去其實同時犯了兩個方向相反的錯誤。
一方面，市場可能高估區塊鏈收入品質，因為大量鏈上活動具有投機、反身性與週期性，牛市期間暴增的手續費未必可以長期維持。
但另一方面，投資人也可能低估成熟 L1 的網路效應。
流動性、應用程式、錢包、基礎設施、用戶、開發者、鏈上資產與訂單流會彼此強化，使大型公鏈形成比表面上更強的護城河。
因此 Resnick提出一個值得注意的判斷：Solana 與 Ethereum 等既有大型區塊鏈的 pricing power，可能比市場普遍想像得更強，因此提高價格未必會造成需求同比例流失。
這也直接把問題帶回 Solana 目前正在討論的費用改革。
手續費漲 10%，交易量可能下降 6% 至 8%
最直觀的方法，是直接提高區塊鏈手續費。
但 Resnick提醒：Revenue = Price × Quantity
提高手續費可以增加每筆交易帶來的收入，卻同時可能降低交易需求，因此最終收入究竟增加還是減少，取決於需求的價格彈性。
Resnick 表示，他過去利用 EIP-1559 定價中的隨機變動進行研究，結果顯示價格提高 10%，交易需求可能下降約 6% 至 8%。
而且這還只是短期價格波動。
如果價格長期維持高檔，應用程式可能進一步最佳化程式、減少鏈上操作，甚至直接遷移至其他區塊鏈，因此長期需求反應可能更加複雜。
公鏈難題：轉 10 美元與轉 1 億美元可能付差不多的錢
這也是 Resnick 認為目前區塊鏈手續費制度最大的結構性問題之一：不同交易的支付意願完全不同。
傳統 L1 手續費比較接近按資源用量計價：一筆交易用了多少 compute、佔多少 blockspace、用了多少 storage 等資源，就按照資源消耗收費。但一筆小額錢包轉帳、一筆高額穩定幣轉帳，以及一筆即將被清算的 DeFi 部位，它們創造的經濟價值與使用者願意支付的最高價格完全不同。
這就是 resource-based pricing（按資源用量計費） 跟 value-based pricing（按交易價值／支付意願計費） 的差別。但 Resnick 指出的問題是，資源成本相同，不代表交易的經濟價值與支付意願相同。
機器人交易尤其敏感。
Resnick 以 Solana 資料指出，同一個 fee payer 在單一 epoch 內進行超過 250 筆交易的地址，更可能屬於 bot。這類策略通常利潤極薄，因此價格稍微提高，就可能大幅減少交易。
也就是說，如果 Solana 對所有交易一視同仁提高價格，最先消失的可能就是這些高頻、低利潤交易。
Anatoly Yakovenko 提議：SPL Token 轉帳直接收 0.5 個基點
因此，比起單純全面提高 gas fee，更理想的方法可能是讓區塊鏈進行某種程度的「差別定價」。
Solana 共同創辦人 Anatoly Yakovenko 近期便提出一個方向：對所有 SPL Token transfer 收取 0.5 basis point 的費用，相當於交易金額的 0.005%。
這種設計與中心化交易所按照交易金額抽取一定比例手續費的模式更加接近。
例如兩筆轉帳即使使用完全相同的 compute resources，100 美元與 100 萬美元的轉帳，願意支付的手續費理論上可能完全不同。
Resnick 認為，對金融活動而言，notional volume（名目交易金額）往往比 compute consumption 更能反映使用者的支付意願。
因此，其中一種方法便是直接修改 Token Program，讓代幣轉帳按照金額收取極低比例的費用。高價值轉帳自然支付更多，低價值轉帳則維持低成本。
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$ETH $SOL
#Ethereum #DeFi #通膨

開源 AI 又往前推了一大步。阿里巴巴的 Qwen 團隊於 8 月 14 日開源了 Qwen 3.8-27B，以 Apache 2.0 授權釋出。這款 270 億參數的多模態模型，在部分程式與代理基準上，自報成績甚至小勝 Anthropic 的 Claude Opus 4.6 Max。
270 億參數的多模態模型，筆電也跑得動
依官方模型卡，Qwen 3.8-27B 具備約 278 億參數，原生上下文視窗為 262,144 個 token、可延伸到 100 萬，並支援文字、圖片與影片理解，採 Apache 2.0 授權、可自由商用。這個量級的模型在量化後，高階筆電或 Mac 也跑得動，正呼應近期「本地 AI」的討論熱度：把一個免費、可離線的模型直接放進自己的裝置。
自報基準：部分項目小勝 Opus 4.6 Max
依 Qwen 官方模型卡的對照，Qwen 3.8-27B 在 SWE-bench Pro（61.7 對 53.4）、LiveCodeBench v6（90.3 對 88.8）與 OSWorld-Verified（84.3 對 72.7）上，分數高於 Claude Opus 4.6 Max；但在 Terminal Bench 2.1 則落後（73.0 對 78.2）。要提醒的是，這組對照中 Opus 4.6 Max 用的是「官方公布分數」，而 Qwen 自己是以 Claude Code 的測試框架評測，兩者條件不完全一致；這些數字仍屬廠商自報，有待第三方驗證。
開源陣營持續逼近前沿
相較前一代 Qwen3.6-27B，新版在代理與程式能力上進步明顯，例如 OSWorld-Verified 從 63.9 跳到 84.3、DeepSWE 從 13.3 拉到 42.2。這也延續了近期開源模型「以低成本逼近閉源前沿」的趨勢，近日就報導過 DeepSeek V4 Pro 主打性價比對標 Claude。當一個免費、可本地部署的模型，在部分任務上能與頂級閉源模型互有勝負，對 OpenAI、Anthropic 的定價與護城河，都會是持續的壓力。
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#AI

幣安的一紙告訴，似乎打亂了 U 卡龍頭的上市計畫。根據 CoinDesk 報導（引述彭博社），加密支付公司 RedotPay 已把原本規模達 10 億美元的美國 IPO 計畫按下暫停，最快也要等到 2027 年才可能推進。
官司纏身：幣安求償 4.7 億、控導流 47 萬用戶
RedotPay 的上市案於今年 2 月浮上檯面，估值上看 40 億美元、擬募集逾 10 億美元。但就在 8 月初，幣安的關係企業在香港法院對 RedotPay 三名共同創辦人提起 4.728 億美元的訴訟，指控他們把逾 47 萬名付費用戶，從幣安卡拉到 RedotPay 自家的競品上。先前也報導過這起幣安對 RedotPay 的求償案。依訴狀，雙方在 2025 年 3 月簽署商業合約，RedotPay 得以接觸幣安的用戶基礎，但幣安在 2026 年 3 月發現，Binance Pay 的餘額未經隔離，就流入了 RedotPay 自家卡片的儲值。
RedotPay 未證實延後，主打合規與新牌照
對於暫緩 IPO，RedotPay 發言人並未直接證實延後或其原因，僅表示公司策略仍聚焦於全球法規遵循與業務成長，並指出本週剛取得美國的匯款業者（money transmitter）牌照。對想搶進美股的加密支付公司來說，一場懸而未決的訴訟本身就是上市路上的變數；RedotPay 接下來如何處理與幣安的爭議，將牽動它重啟 IPO 的時程。
這篇文章 RedotPay 暫緩 10 億美元美國 IPO：幣安官司拖累 最早出現於 。
#加密監管 #美國 #幣安 $BNB

Pudgy Penguins 前共同創辦人 Cole Villemain 於 Robinhood Chain 上推出全新專案 Spritehood，44,444 枚 NFT 在不到一小時內全部售罄。鏈上數據分析顯示，本次銷售實際獲得金額約 128 萬美元，遠高於先前社群傳聞的 75.5 萬美元，然而，該專案合約至今尚未通過驗證，引起社群熱議。
鏈上數據披露發行收益
0xlaplaced 發佈的鏈上分析顯示，Spritehood 實際收益高於銷售期間的流通量，該分析師統計了鑄造數據，發現此次 NFT 發行銷售時間總計約為 53 分 48 秒，共售出 37,430 件，每件 17 美元，另有 5,526 件以 117 美元價格售出。
Spritehood 合約仍未驗證
Spritehood 在 Blockscout 區塊鏈瀏覽器上的 Spritehood Wisp（代號 WISP）合約，至今仍顯示為「未驗證」，無法確認內部運作邏輯與資金分配機制。
創辦人黑歷史再度被挖出
在該專案發行前，Cole Villemain 便持續於 X 平台上進行熱身炒作，他於 7 月 11 日預告將在 Robinhood Chain 上推出目標排名第一的 NFT 企劃，並於數週後舉辦贈獎活動，稱此為早期 NFT 的行銷策略，吸引用戶透過點讚、轉發與關注 Spritehood 官方帳號來參與鑄造。
此專案推出後，Cole Villemain 過往的爭議事件再次引發社群關注，2022 年 1 月，Pudgy Penguins 社群因質疑原始團隊的資金使用情況，透過 Discord 投票罷免包含 Villemain 在內的創始團隊。
儘管相關指控從未進入司法程序，Pudgy Penguins 後續在新團隊接手營運下亦取得顯著的商業成功，但區塊鏈調查員 ZachXBT 早在 2021 年就曾發表長文，對其過去的行為發出強烈質疑。
(Robinhood Chain 上線九天：TVL 破億、迷因幣帶動交易量爆衝)
(賣玩偶又賣水，NFT 授權商品 Pudgy Penguins 和 Ape Water 進入零售業)
X 用戶 HanIsRich 認為 Cole 此次推出新專案的目的就只是單純的圈錢，如果持續進行這種計謀，鏈上的流動性很容易被少數人榨乾，最終導致鏈死亡，44,444 名 NFT 買家花費 17 美元或 117 美元獲得 NFT 後究竟能得到什麼，仍然是個未知數。
這篇文章 胖企鵝前共同創辦人Cole在Robinhood鏈上推出NFT，完售 最早出現於 。
#AI #NFT #區塊鏈