律动BlockBeats

BlockBeats 消息，8 月 17 日，据 GMGN 监测，BSC 链上 Meme 币「牛来」近 24 小时成交量已超过 4400 万美元，单币交易规模已接近 Robinhood Chain 整个 Meme 币板块，市值小幅回落，暂报 3520 万美元。
CoinGecko 数据显示，Robinhood Chain Meme 币近 24 小时成交量合计约 5320 万美元，「牛来」单币成交量已相当于其约 83%。
若与主流加密资产横向比较，其交易热度同样进入头部区间。CoinGlass 现货成交量显示，HYPE 与 DOGE 近 24 小时成交额分别约 5383 万、和 4470 万美元，分列全市场第 12 至 14 位。
以 4400 万美元成交量计算，「牛来」已逼近 DOGE；若按相同口径列入 CoinGlass 现货成交量榜，其成交规模或可位居全市场约第 15 位。
BlockBeats 注：Mem 币 交易波动巨大，多依赖市场情绪和概念炒作，并无实际价值或用例，投资者需注意风险。

原文标题：《今天，世界终于看清了「AI 股神」为何倒下》
原文作者：Azuma，Odaily 星球日报
北京时间 8 月 15 日凌晨，曾被市场冠以「AI 股神」称谓的 Leopold Aschenbrenner 旗下基金 Situational Awareness LP 正式公布了 13F 季度持仓报告。
· 所谓 13F，是美国证券交易委员会（SEC）对资管规模超 1 亿美元的基金所强制要求的季度披露文件。SEC 的要求是，符合披露要求的基金必须在每个自然季度结束后 45 天内提交该文件，基金需在文件中重点披露其在上季度末所持有的美国上市股票、看涨/看跌期权、可转换债券及特定的 ETF 头寸。
然而就在几周之前，Situational Awareness LP 刚刚经历了至暗时刻——因 AI 相关股票大幅回调与高杠杆叠加，该基金遭遇重大亏损，被迫大规模平仓公开市场持仓，并已将大部分股票组合折价打包出售给了 Ken Griffin 旗下的 Citadel。
虽然「AI 股神」的暂时性陨落已成为既定事实，但对于市场而言，这份姗姗来迟的 13F 季度持仓报告仍有着重要的意义——它完整地呈现了该基金陨落前夕（截至 6 月 30 日）的静态持仓状况，换句话说，市场终于得到了观察 Situational Awareness LP 如何走向巨额亏损的零距离窗口。
在下文中，Odaily 将带大家共同解读 Situational Awareness LP 本季 13F 的持仓结构，并解析本季较上季的持仓变化，以揭开 Situational Awareness LP 最真实的亏损故事。
「AI 股神」，何许人也？（熟悉可跳过）
今年三月，我们在《SBF 的小弟，一年时间把 2.25 亿变成了 55 亿》这篇文章中第一次介绍了 Leopold Aschenbrenner。
Leopold Aschenbrenner 曾于 2022 就职于 FTX 旗下的 Future Fund，并一直在该团队工作至 FTX 暴雷。2024 年，Leopold Aschenbrenner 写了一篇 165 页的超级论文《情境感知：未来十年》（Situational Awareness: The Decade Ahead），并在同年创立了该论文的同名基金 Situational Awareness LP，其本人担任首席投资官。
Situational Awareness LP 聚焦于 AI 产业链的投资机会，该基金在 2024 年 Q4 的公开持仓规模还「仅」有 2.25 亿美元；而在今年 2 月公布的 2025 年 Q4 持仓披露中，这一数字便飞速增长到了 55 亿美元；而到了今年 5 月披露 Q1 持仓时，该数字则已上升至 137 亿美元……虽然如今这些数字都已没有了意义，但在今日披露的 Q2 持仓报告中，该基金的名义持仓总值更是已达到了 202 亿美元。
· 需要注意的是，美股 13F 文件的统计口径中，期权资产显示的市值通常为其对应的底层股票「名义价值（Notional Value）」，而非基金实际支付的期权权利金（Premium）成本。
凭借着爆炸级的投资回报表现，Leopold Aschenbrenner 和 Situational Awareness LP 的名声大振，一度成为了全网最受关注的 AI 投资风向之一，Leopold Aschenbrenner 也被热衷于造神的市场冠以了「AI 股神」的称号。
Q2 持仓解读：202 亿美元，几乎只在梭哈一件事
截至 6 月 30 日，Situational Awareness LP 在 13F 报告中共披露了 26 项持仓，名义持仓总价值约为 202.4 亿美元，而如果进一步拆解这份「暴雷前账本」，不难发现，该基金当时曾在以高度集中的仓位押注 AI 基础设施的继续爆发。
持仓结构最醒目的一点，无疑是对闪迪（SNDK）和美光（MU）的集中押注——前者持仓约 56.74 亿美元，占比 28.0%；后者约 55.74 亿美元，占比 27.5%——仅这两家公司，合计持仓就超过 112 亿美元，约占整个组合约 55.5%。
换言之，在基金倒下前夕，Leopold Aschenbrenner 已经将超过一半的公开市场仓位押在了存储芯片这一单一方向上。
而如果继续向下拆解，Situational Awareness LP 投资逻辑也愈发清晰：Bloom Energy 持仓约 18.99 亿美元，押注 AI 数据中心背后的电力需求；台积电约 12.65 亿美元，对应先进制程；Nebius 约 12.33 亿美元，以及 CoreWeave、Core Scientific、Applied Digital、IREN 等，则进一步覆盖 AI 云算力、数据中心和能源基础设施……
因此表面上看，Situational Awareness LP 持有的虽然有 20 多只不同股票（含期权），但如果按照产业链重新归类，大部分仓位其实都指向了同一个核心判断——AI 算力需求将持续爆发，而芯片、存储、算力、电力和数据中心等整条产业链都将继续因此受益。
这也意味着，Situational Awareness LP 几乎就是在梭哈「AI 基建建设」的持续爆发。顺风时，这套组合确实能够获得远超单一股票的上涨弹性；但反过来，当 AI 基础设施相关资产同时回撤时，原本分散在不同公司的风险也会迅速发生共振。
尤其在杠杆存在的情况下，「高度集中」与「高杠杆」叠加，最终可迅速酿出流动性危机，也就是我们几周前所见证的故事。
Q1 还曾高度谨慎，Q2 则转向全面看多
在本季 13F 报告发布之前，我一直都有个疑问。
在今年 5 月披露的 Q1 持仓报告中，Situational Awareness LP 明明曾清晰地表达了对芯片及存储短期行情过热的高度警惕——Situational Awareness LP 在 Q1 末曾持有名义价值超过 80 亿美元的芯片及存储龙头看跌期权（覆盖 SMH、NVDA、ORCL、AVGO、AMD、ASML 等等），占基金名义持仓总规模的六成以上，如果继续保有该持仓，后续的市场下行理应正中 Leopold Aschenbrenner 的预测，为何最后会以如此狼狈的结局收场？
直到今天新的 13F 报告发布后，看到了 Situational Awareness LP 的仓位变化后，这一疑问才终于得到了解答——Leopold Aschenbrenner 亲手割断了自己曾系上的保险绳。
Q2 的持仓报告中，Situational Awareness LP 的「减持榜」堪称触目惊心——所有芯片及存储看跌期权被悉数清仓。SMH Put（-14.94%）、NVDA Bear ETF Put（-11.47%）、ORCL Put（-7.84%）、AVGO Put（-7.36%）、AMD Put（-7.09%）、TSM Put（-3.91%）、ASML Put（-3.61%）……
这些曾经构成组合风险底线的对冲仓位，在 Q2 被 Situational Awareness LP 全线舍弃。与此同时，Q1 时以看涨期权（Call）形式存在的 MU 和 SNDK 期权也被平仓（-3.09%、-2.84%），取而代之的是直接持股——MU 以 55.74 亿美元跃升为第二大持仓，SNDK 更是以 56.74 亿美元登顶第一。
「增持榜」则进一步揭示了资金的流向——除上述两只存储股外，台积电 ADR（+6.19%）、Nebius（+6.09%，新进）、意法半导体 STM（+2.89%，新进）、SharonAI（+2.12%，新进）、Keel Infrastructure（+0.75%，新进）等纷纷进入组合。从欧洲晶圆厂到俄罗斯背景的 AI 云服务商，从电力基建到比特币矿企，Leopold Aschenbrenner 在 Q2 完成了一次从「对冲型组合」到「无保护纯多头」的彻底转向。
这种转向的代价在 7 月底显露无遗。当 AI 板块出现系统性回调时，Q1 那些看跌期权保险本可部分吸收冲击，但 Q2 时基金已没有任何空头保护——一支规模高达百亿美元、持仓高度集中、方向高度统一，在杠杆的放大下，其脆弱性远超市场想象。
虽然 13F 并不会披露杠杆倍数，但从这份「清空看跌、加满多头」的调仓记录中，我们已能够看见 Situational Awareness LP 最为失策的那一步棋。
惨败已成定局，但未来依然可期
后来的故事，大家都已经很熟悉了。
进入 7 月后，AI 及存储板块遭遇系统性抛售，Situational Awareness LP 所押注的仓位均遭受重创，包括两大重仓股美光和闪迪。以 6 月 30 日收盘价计算，截至 7 月 29 日 Situational Awareness LP 陷入流动性危机的传闻开始蔓延，美光（MU）已从 1154 美元跌至 739 美元，跌幅约 35.9%；闪迪（SNDK）则从 2274 美元跌至 1016 美元，跌幅达到 55.3%。
在杠杆的放大下，这些跌幅迅速吞噬了 Situational Awareness LP 的全部安全垫。最终，「AI 股神」曾经的辉煌战绩被 Ken Griffin 以折价摘走了桃子。
但好在，Leopold Aschenbrenner 还很年轻，人生还有很长。最关键的是，他还保住了一张最关键的底牌——包括 Anthropic 股权在内的非上市公司投资组合。对于一个年仅 25 岁的投资者而言，资本市场的第一场惨败或许已经发生，但这未必会是他投资生涯的终点。
原文链接

BlockBeats 消息，8 月 17 日，高盛集团表示，鉴于美国通胀正在降温，市场对美联储加息的预期仍然过于激进。高盛首席经济学家 Jan Hatzius 在一份报告中写道，由于零售销售数据疲软、就业数据令人失望以及通胀数据持续放缓，美联储在 9 月会议上加息的可能性「极低」。
Hatzius 写道：「根据我们的基本经济预测，随着时间的推移，通胀数据进一步改善的可能性高于再次恶化的可能性。我们仍认为，市场对联邦基金利率的定价过于鹰派。」数据显示，市场已将下一次 25 个基点的美联储加息预期推迟至明年 1 月，而一周前市场还完全预期美联储会在 12 月加息。
高盛认为，尽管市场定价已不再那么鹰派，但加息预期仍有进一步消退的空间。

原文标题：Charts of the Week: Head In The Neoclouds
原文作者：Moses Sternstein，a16z
编者按：在生成式 AI 推动新一轮算力投资的背景下，市场对 AI 基础设施的讨论，正在从「有没有足够多的 GPU」转向「谁能以可持续的方式提供算力」。当模型训练、推理需求与数据中心扩张已成为共识，一个更底层的问题开始浮现：算力需求的高速增长，能否真正转化为稳定的利润与现金流？
在 a16z New Media 发布的《Charts of the Week》中，作者 Moses Sternstein 从 CoreWeave、Nebius 和 Applied Digital 等新云公司切入，讨论 AI 算力市场的增长、估值与盈利矛盾，并进一步延伸至横向 SaaS、模型路由和前沿实验室人才竞争。
在这篇文章中，作者并非简单判断 AI 需求是否强劲，而是将当前 AI 交易拆解为一组更底层的结构性问题：既有基础设施如何被重新定价，收入增长为何没有同步改善市场预期，以及 AI 产业的竞争焦点为何正从单纯扩张转向效率与回报。
第一，是基础设施价值的重新发现。过去，铁路沿线土地、天然气管道和有线电视网络都曾为特定行业服务，随后被改造成电信和互联网基础设施。今天，类似的资产重估再次发生。部分新云公司原本服务于加密货币挖矿，已经拥有电力、机房、冷却系统和高密度计算的运营经验；AI 需求爆发后，这些能力迅速转化为稀缺的算力供给。其意义在于，AI 基础设施竞争并非完全从零开始，早期优势往往来自对旧资产、能源资源和工程能力的重新组合。
第二，是收入高增长与盈利不确定性的并存。CoreWeave 等新云公司的早期收入增速，一度超过 AWS 等云巨头起步阶段，但资本市场并未给予同等程度的认可。原因在于，新云并不是典型的轻资产软件生意。GPU 采购、电力接入、数据中心建设、芯片折旧和债务利息会随着规模同步上升，甚至快于收入增长。这意味着，收入扩张只能证明 AI 算力需求旺盛，却不能自动证明商业模式具有足够高的资本回报率。市场真正等待的，是这些企业能否把订单和收入转化为可持续的自由现金流。
第三，是软件价值正在按照 AI 影响重新分化。过去，市场担心生成式 AI 会普遍削弱 SaaS 公司的护城河，但 Atlassian 的表现说明，AI 也可能成为提高客户支出与产品黏性的工具。与此同时，网络安全和可观测性软件继续获得估值溢价，因为 AI 扩大了潜在风险，也提高了企业对成熟解决方案的依赖。这意味着，所谓「SaaS 末日」并不会均匀发生。AI 究竟是替代产品、压低价格，还是扩大需求，正在成为软件估值分化的新标准。
第四，是 AI 应用正在从「堆 Token」转向优化 Token。过去，企业往往倾向于直接调用能力最强的模型，或给工程团队一笔预算自行试验；如今，Databricks 等公司开始通过智能路由，根据任务难度匹配不同价格与性能的模型，在维持效果的同时降低成本。Token 单价下降也不必然意味着 AI 总支出收缩：当单位成本降低、应用场景增加，Token 消费总量和整体市场规模仍可能继续上升。效率与需求并非相互排斥，而可能形成彼此强化的循环。
如果将这篇文章压缩为一个判断，那就是：AI 基础设施已经证明自己可以创造高速增长，但下一阶段的胜负将取决于企业能否把增长转化为更高的资本效率。在这个意义上，本文讨论的对象已经不只是 CoreWeave 们能否成为下一代云巨头，而是整个 AI 产业能否从算力扩张走向可持续的商业回报。
以下为原文内容：
头顶「新云」
20 世纪初，南太平洋铁路公司在连接美国各地城市与城镇的已清理土地上，拥有大量闲置的建设权。铁路路权的范围远宽于铁轨本身，因此沿线还留有许多可供开发的走廊。
于是，这家铁路公司沿铁路线铺设了一套通信网络，并将其命名为「南太平洋铁路内部联网电话系统」（Southern Pacific Railroad Internal Networking Telephony）。到 20 世纪 70 年代，公司开始将这套网络商业化，向更广泛的用户开放。
随后，两件事同时发生了：一方面，长途电话市场的垄断格局走向终结；另一方面，光纤电缆开始具备商业可行性。原有通信走廊被改造成光纤线路，这套网络后来也以其英文缩写「Sprint」为人所知。曾经服务于铁路的资产，由此成为电信革命的基础设施骨干。
将既有实体网络改造成更大规模商业技术基础设施的，并不只有铁路公司。
20 世纪 80 年代，威廉姆斯公司（Williams Company）把闲置的天然气管道改造成光纤通道，成立了 WilTel。该公司后来被出售，并最终更名为 WorldCom。到了 90 年代，为有线电视业务铺设的单向同轴电缆，也经历了一轮规模庞大、成本高昂的升级，最终成为 Comcast 和 Charter 面向消费者提供宽带互联网服务的基础设施。
这就引出了另一类企业：它们同样坐拥现成的基础设施，而这些资产如今正被大幅改造、重新定价，以满足一种新兴技术的需求——这就是「新云」（neocloud）公司。
简单概括，新云公司原本大多从事能源和算力密集型的加密货币挖矿业务，随后 AI 浪潮到来。突然之间，谁拥有电力使用权、基础设施，以及建设和管理高强度计算负载的经验——在 CoreWeave 的案例中，还包括大量 GPU——谁就站上了当下最炙手可热的赛道之一。
当然，这并不是严格意义上的同类比较。但如果观察规模最大的三家上市新云公司，其收入增速确实令人瞩目。
我们只能估算超大规模云服务商创业早期的云业务收入，但大致趋势已经很清楚：新云公司的增长速度极快，而且明显快于三大云服务商起步阶段的增速。
需要说明的是，在整个算力销售市场中，新云公司目前仍只是相对较小的参与者。
它们距离超大规模云服务商的体量，也还有很长的路要走。
超大规模云服务商每季度创造的收入，比新云公司高出几个数量级。但与此同时，CoreWeave 大约只用了 25 个季度，就实现了 AWS 自推出后到第 40 个季度才达到的 26 亿美元收入。再强调一次：这些企业的增长速度确实非常快。
拥有如此高的增速，又搭上 AI 行业的顺风车，按理说投资者应该相当兴奋。某种程度上的确如此，但真实情况要更复杂一些。
虽然这些公司最近一轮财报的表现普遍不错，但过去一年里，CoreWeave 的股价仍累计下跌约 16%；只有 Nebius 较为接近此前的高点。
因此，这个故事总体上仍然不错，但对其中规模最大的新云公司来说，吸引力显然弱了一些。
近期市场表现相对平淡，部分原因在于许多增长预期可能已经反映在估值之中。
对于新云这类资本密集型企业，市销率并不是最合适的估值指标，但用来说明问题仍然很直观。规模较小、增速更快的 Nebius 和 Applied Digital，估值溢价远高于规模大得多的 CoreWeave。CoreWeave 的收入仍在翻倍，但已经不及榜首企业 400% 至 450% 的增速。
如果说新云公司真正存在什么问题，那并不是增长，而是长期盈利能力。新云公司需要持续投入芯片、电力和实体基础设施才能扩大规模，，而这些成本都不低：
以 CoreWeave 为例，其收入增长的确十分可观，但资本开支更加惊人。其他巨额成本还包括芯片折旧——折旧金额已经超过收入的一半——以及为提前建设昂贵基础设施而举债所产生、且仍在上升的利息支出。
本文无意就新云公司最终能否成功，或其当前股价是否合理作出判断。除去话题本身的热度，这里真正想说明的是，新云公司恰好构成了整个 AI 交易中多空拉扯的一个缩影。
一方面，它们身处一个规模远超所有人此前预期、且仍在继续扩大的垂直市场——算力市场——并创造了历史罕见的增长速度；另一方面，建设这类企业的成本也处于历史高位，需要投入庞大且持续折旧的固定基础设施。
横向 SaaS 回归？
下面简要更新一下「SaaS 末日」不断变化的市场版图。此前软件股大抛售中受创最严重的一家公司，最近一个月表现相当不错。
过去 30 个交易日，横向软件公司在 IGV 软件 ETF 成分股中的表现位居前列——尽管从这组数据采集之日起，它们已经回吐了部分涨幅。
总体而言，这些公司的基本面依然稳健。尤其是 Atlassian，它并没有像市场此前预期的那样，在 AI 冲击下走向衰落。
这家生产力软件公司实现了业绩与指引的「双双超预期」：云业务收入同比增长 31%，收入积压订单的增速甚至更高。但更关键的信号或许在于，AI 正在成为业务增长的助推器，而非阻力。Atlassian 表示，其 AI 助手 Rovo 已得到广泛采用；同时，使用 Rovo 的客户，其支出增速接近非 Rovo 用户的两倍。
这对 Atlassian 是好消息，对 Rovo 是好消息，对横向 SaaS 也是好消息。
不过，横向 SaaS 的整体估值依然略低于其他软件类别。
除少数例外，包括 Atlassian 在内的横向 SaaS 公司，其预期市销率普遍低于「增速—估值倍数」趋势线所对应的水平。
再强调一次，横向 SaaS 只是度过了一个相对不错的「月份」。想让市场相信「SaaS 末日」已经取消，仅凭一个月的表现远远不够。
当然，如果你的软件业务属于网络安全或可观测性领域，那就是另一回事了——对这些公司而言，所谓「SaaS 末日」从来没有发生过。
网络安全板块继续大幅跑赢 IGV 软件 ETF 中的其他类别。在这个领域，AI 反而成为顺风因素：市场普遍认为，AI 提高了人们对网络安全威胁的风险感知，而且没有哪个企业客户会靠「氛围编程」（vibe coding）临时拼凑出一套自己的安全解决方案。
这一逻辑最终能否成立，当然还需要时间检验。但至少目前来看，传统软件公司的处境绝非整齐划一。
投资者高度关注 AI 究竟会给每家公司带来增益，还是造成侵蚀，并随着每一批新数据不断修正原有判断——这也是理所应当的。
迈向 Token 投入的效率前沿
围绕模型使用、Token 消耗以及 Token 支出管理的市场格局，仍在以各种有趣的方式不断演化。
以 Databricks 为例。
在「我们应该使用哪个模型」「哪个模型最好」这些问题上，Databricks 没有采取赢家通吃的思路，也没有只是给工程师一笔预算，让他们自行决定怎么花。它提出了另一个问题：「如果我们开发一套方案，把合适的任务自动分配给合适的模型，会怎样？」
Databricks 当然不是唯一这样做的公司，但它开发了一套「智能路由器」（Smart Router），而实际效果令其相当满意。
据称，Databricks 的路由器能够在必要时调用能力更强、价格更高的模型，在条件允许时则使用能力较弱、价格更低的模型，由此「持续将平均任务成本降低 30% 以上」。
总体而言，追求 Token 支出的「效率前沿」很难不是一件好事。这意味着需求仍在继续增长，应用场景不仅在性能最前沿持续演进，也在向能力不那么顶尖的模型扩散。在最初的悲观叙事中，这些次优模型原本被认为会迅速遭到淘汰。
正如我们此前提到的，效率提升会扩大需求的覆盖范围，这正是市场希望看到的、类似杰文斯悖论的动态。
Silicon Data 的 Token 价格强度指数显示，整体价格强度正在下降，尤其是随着价格更低的开放模型在持续扩张的市场中占据更高份额。
这里有必要再次澄清一个经常被误解的概念：这些指数衡量的是 Token 支出的成本强度，而不是绝对美元金额。它同时取决于 Token 消耗数量与 Token 的综合成本。这意味着，即使每 Token 价格下降，Token 总消耗量和总支出金额仍然可能继续上升。
真正重要的是，整体需求仍在增长，而定价和模型选择逐渐走向效率前沿，只会进一步推动这种增长。尤其值得注意的是，「AI 需求」或「AI 采用」并不是一个单一、同质化的概念。重度用户与其他用户之间依然存在巨大差距。这清楚表明，「始终使用最好的模型」或许适合部分企业，但肯定不适合所有企业。
如今，市场正在迅速形成更多可供选择的替代方案。总体而言，这是一件好事。
根据企业支出管理平台 Ramp 的数据，所有企业都在增加 AI 支出，但支出中位数与前 10% 企业之间，以及前 10% 与前 1% 企业之间的差距都极为悬殊。
Ramp 的数据通常更偏向科技公司，解读时需要考虑这一点。但数据显示，支出排名前 10% 的企业，其人均 AI 支出大约是中位数企业的 50 倍。
这种分布很可能不是偶然形成的。能够从 AI 支出中释放更多价值的企业，大概也正是投入最多的企业——即使并非每家公司都如此，至少相当一部分公司符合这一规律。
波士顿咨询公司对 107 家上市公司的分析发现，Token 使用量排名前两个五分位组的公司，收入增速明显快于其他企业。
这里想表达的核心是，Token 需求与使用效率正在相互强化：企业获得的价值越多，消耗的 Token 也就越多。
这个过程当然存在投入与回报之间的反复权衡，研发也总会包含一些前期成本。但对绝大多数企业而言，不加节制地「堆 Token」从来都不是一种有效策略。
因此，企业未来越来越不必采取这种做法，显然是一件好事。
前沿实验室人才争夺战
New Media 最近刚刚有两位出色的团队成员加入 OpenAI，所以最后我们用几张有趣的图表，看看前沿 AI 实验室的人才招聘情况。
Dario Amodei 最近表示，他担心员工正在把金钱置于使命之上。从 Levels.fyi 的数据来看，这种担忧或许并非毫无依据。
如果完全按照数据表面来理解，Anthropic 给工程师开的薪酬非常高，而且远高于谷歌、特斯拉等公司资历相当的工程师。
看来，成为技术团队成员的确是一件不错的事。
此外，还有一组数据也很有意思。
根据 Live Data Technologies 的数据——由 Truist Securities 整理呈现——各家实验室的人才来源既有大量重叠，也存在明显差异：
两家公司都从超大市值科技公司招聘了不少人才，不过只有 OpenAI 从英伟达和特斯拉招过人，而且都发生在 2026 年。
Databricks、Snowflake（近期）、Palantir 和 DeepMind，同样是两家公司共同的人才来源。
两家实验室也都从 Salesforce 和 Stripe 招聘了相当数量的员工。
但双方的重叠似乎到此为止。Anthropic 从 SaaS 公司招聘了不少人才，而 OpenAI 几乎没有；OpenAI 则大量从消费互联网、平台市场和广告科技公司招人，而 Anthropic 在这些领域的招聘相对较少，Airbnb、Netflix 和 Uber 除外。
至于这些差异意味着什么，就留给各位自行解读了。
[原文链接]

据彭博社报道，支付公司 Stripe 已就收购 AI 模型路由平台 OpenRouter 达成协议，交易金额超过 70 亿美元。据 TechCrunch 跟进报道，两家公司尚未公开确认，Stripe 表示不评论传闻或猜测，OpenRouter 拒绝置评。
OpenRouter 的产品文档显示，它不训练自己的模型。它把不同模型接进同一个 API，让开发者按任务切换，或者按价格、速度和可用性自动挑选。这个常被看作「中间层」的环节，如今被放上了一张极高的潜在价签。
问题也从这里开始。如果只把 OpenRouter 看成一个模型目录，报道中的价格下限很难解释。一种可能的答案，在于它处于每一次调用发生之前的选择环节。
一张价签，为什么跳得这么快
据《纽约时报》此前报道，OpenRouter 在 B 轮融资后的估值约为 13 亿美元。彭博社最新报道的交易价下限，则是超过 70 亿美元。两篇报道相隔不到三个月，且两个口径都来自媒体报道，不能直接当成融资回报或确定溢价。
即便只取报道中的下限，价格也已是先前估值的至少 5.4 倍。这为理解报道中的价格提供了一条线索，模型不会永远按一家供应商、一个价目表被采购，模型之间可替换的能力本身，也可能被赋予了商业价值。
据《华尔街日报》更早的谈判报道，部分知情人士曾认为 OpenRouter 可能卖到约 100 亿美元。那是谈判阶段的可能价格，不能和当前交易下限并排当成两个确定答案。它留下的线索是，模型之间的可替换性，可能也被赋予了独立的商业价值。
可以把这层能力类比为支付里的路由。刷一笔卡时，商户并不希望自己判断该走哪家收单机构。它只在乎成功率、速度和成本。模型调用也有类似的选择，只是被路由的对象从资金变成了 token。
管道里到底有多少水
估值能讲预期，周处理 token 量更接近一条真实的管道。OpenRouter 在 B 轮公告中称，其周处理 token 量在约六个月内从 5 万亿升至 25 万亿。这个指标不是收入，也不是市场份额，却能说明有多少 token 的实际负载经过这层基础设施。
第二张图并不能证明这笔交易的动机，却展示了为什么「模型可替换」可能不再只是开发者偏好。调用量小的时候，工程师手动换模型，麻烦但能忍。请求一旦持续涌进来，价格变动、供应商故障和新模型上线都会变成日常操作，手工维护很快就会变成一份全职工作。
同一份公告里，OpenRouter 称自己服务超过 800 万名开发者，覆盖 400 多个模型。公司披露的口径需要保留，但这两个数字放在一起，足以勾勒出它的位置。它不只是把模型摆在货架上，也把模型的价格、可用性和替换成本放到了同一个入口前。
对企业来说，模型路由的价值也不在于每一单都选最便宜的模型。它更像采购部给不同任务设了不同预算。简单的摘要、分类和客服回复，可以先看成本。代码、长推理和高风险输出，再把要求抬高。路由层的工作，是让这套选择不必每次从头做。
能力排序，不等于成本排序
这正是第三张图要回答的问题。Artificial Analysis 在自己的 Intelligence Index 与任务加权成本口径中，列出了图中 7 款模型。它不是任何一家企业的真实账单，却足够用来观察指数与成本并不总是同步。
图中被强调的 DeepSeek V4 Flash 与 Claude Sonnet 5，在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 中相差 3 分。这不等于它们在所有任务里的能力只差 3 分。对需要稳定推理能力的团队来说，最终选择还会看可靠性、上下文长度和产品适配等图外变量。
但在该平台的任务加权成本口径中，两者相差约 15.6 倍。这个差距并不代表任何企业的实际账单，却为路由层提供了能被量化的价值。模型调用不像买一台机器，它是持续发生的小额支出。每一次差一点，规模起来之后，才会变成一笔看得见的费用。
OpenRouter 的产品文档把这种选择拆得很直接。用户可以按价格、吞吐和延迟排序，也可以保留 fallback。换句话说，开发者不必赌一条模型路线永远有效，而是可以把模型当成一组随时调度的供给。
这提供了一种解释，为什么低价模型会成为这笔交易讨论的一部分。它们不是为了证明高价模型不值得用。按任务匹配模型，可能让路由层从方便开发的工具，变成帮助企业管理推理成本的入口。
Stripe 想接住的是什么
Stripe 与 OpenRouter 并不是在传出收购前才认识。据 Stripe 公告，今年年初，Stripe 已为 OpenRouter 提供用量计费、税务和风控能力。OpenRouter 负责把模型接到一起，Stripe 已经在后面处理它如何被收费。
Stripe 在产品公告中披露，自己也有一套名为 Orchestration 的支付编排产品，用于帮助企业在多家支付服务商之间设置、管理和优化表现。它并没有公开说会把这套产品接入 OpenRouter。第四张图只是把两边已公开的产品逻辑放在一起看。
两种产品可以放在同一类问题里看。选择变多以后，客户不想替每个供应商维护一套规则。他们希望把复杂性放到一层接口后面，自己只保留结果。支付路由替商户决定资金怎么走，模型路由替应用决定请求怎么走。
这笔报道真正把人拉回的问题，是谁在调用发生前拥有选择权。模型路由的价值，或许就藏在这一步。

BlockBeats 消息，8 月 17 日，据 TradingBeats（原 Hyperinsight）监测，两名 BTC 头部空头今晨同步滚仓加码，合计加仓 585.3 枚 BTC，约 3683.4 万美元，成交均价约 62,935.3 美元。
截至发稿，两者合计做空 2675 枚 BTC，仓位价值约 1.69 亿美元，浮盈合计约 262.2 万美元：
0x8c96 开头巨鲸以 22 倍全仓做空 1600 枚 BTC，仓位价值约 1.01 亿美元，综合建仓均价 64,051 美元，浮盈约 158.2 万美元（+34.0%），清算价 65,128 美元；现为 BTC 空头 TOP 2;
0x431f 开头巨鲸以 22 倍全仓做空 1075 枚 BTC，仓位价值约 6779.1 万美元，综合建仓均价 64,030 美元，浮盈约 104 万美元（+33.2%），清算价 65,103 美元；现为 BTC 空头 TOP 4;
两名巨鲸的操作高度同步：今晨首轮加仓时间仅相隔约 3 秒，两者杠杆模式相同，清算价均位于 65,100 美元附近，并将部分仓位的「仅减仓」止损市价单统一设置在 63,971 美元触发。
上述止损单合计覆盖 1003.1 枚 BTC，按触发价对应约 6417 万美元，占两者总仓位的 37.5%。止损触发价高出 BTC 现价约 1.45%；两笔仓位距离各自清算价均约 3.3%；止盈触发价分别设置在 58,123 美元和 58,423 美元附近。
据悉，数据显示，两地址在链上追溯未发现任何资金往来，但疑似存在复制交易关系。0x431f 已授权名为 hy-copy 的 API 代理，自 7 月 4 日首次交易起便紧随 0x8c96 开仓，两者首笔 BTC 多单仅相隔 1.3 秒，入场价仅差 0.043%。
此后，两地址共有 181 轮交易方向与时点同步；若仅统计双方成交额均超过 10 万美元的交易，163 轮保持一致。8 月以来，其仓位规模进一步稳定按照约 1.49:1 复制。
地址：
0x8c96e5a2d770f9f2c9d2464ce4e741df0b2bca57
0x431f1cbb550be14da5cb3da1157010d1e83a6cee

原文标题：《装修队手搓抽象神作「牛来」，同名 Meme 币 3 天 3000 倍》
原文作者：Wenser，Odaily 星球日报
一夜之间，「牛来」成了圈内圈外的热议话题，同名 Meme 币一度市值接近 3000 万美元（律动注：今日，牛来 meme 币再创新高，一度突破 4000 万美元）。
这部上线于 8 月 5 日的动画电影，凭借粗糙的画面、抽象的剧情、离奇的龙标过审以及上映 9 天票房仅 7000 多元的「傲人成绩」，引发了广泛关注和讨论。加密圈关注的是它的抽象画风、 Meme 属性以及市值一路疯涨的 Meme 币；圈外则刮起了一股「牛来观影打卡热潮」，海内外网友纷纷表示要去看看这部仅由前装修公司两人团队打造的动画电影到底有多抽象。
在精美的 AI 视频盛行的今天，「牛来」既向我们展示了「古法手搓」的粗糙，又在某种程度上表达了人民群众对于「牛来」的殷切期望。只能说，在注意力经济为王的今天，Meme 的力量远远超乎常人的想象。
一部《牛来》，道出多少辛酸往事：当装修公司被赶鸭子上架做动画电影
要讨论「牛来」这个 Meme，我们先从《牛来》这部电影说起。
装修公司的「诚意之作」：网传或为讨要工程回款的曲线救国之路
电影《牛来》的出品方，名为大连璟园文化影视传媒有限公司，成立于 2016 年 3 月，法人代表正是身为电影制作人之一的信雨萌。该公司曾于 2021 年 7 月进行名称变更，原名为「大连璟园装饰工程有限公司」。因此，网友戏称，这是装修公司转做动画电影，一不小心搓出个抽象界的新神。
网传消息，图源见水印
《牛来》电影票房逆转：从 10 天 7000 多元到一天破 200 万
8 月 5 日，《牛来》正式上线，尽管与《奥德赛》、《欢迎来龙餐馆》等暑期热门档算是同期生，但毫无资源的它排片量连热门电影的零头都没有，首日票房更是只有可怜的 342 元。
8 月 14 日，上映 9 天，《牛来》票房还停留在 7000 多元，很多人甚至连这部电影听都没听说过。但谁成想，粗糙的建模、卡顿僵硬的动画画面、影片中小牛喊「妈妈」的雷霆配音以及电影官方出品的水墨风海报，种种抽象力量反而在网上得到了大肆传播，影片也随之引发无数好奇而爆火。
据了解，该影片以辽阔草原为故事背景，讲述了小牛犊「牛来」与一只云雀结识，并将其带入梦境的治愈故事。梦里，云雀见证了牛来在爱、坚持、勇敢与奉献的滋养下，一路蜕变成长，最终成为敢于担当、直面生死的小小勇士。电影官方定义为「亲子动画」范畴，但画风确实有些让人忍俊不禁。
《牛来》的来时路
据猫眼专业版数据，截至 2026 年 8 月 16 日 10 时，《牛来》累计票房已达到 253.1 万元，预测总票房约 1837.6 万元。
《牛来》幕后：龙标过审没那么严格，仅查看硬性限制内容
关于网络热议的《牛来》如何完成标准严苛的「龙标（电影公映许可证）过审」，电影官方也进行了公开回应：「（龙标审核）只审核内容合规，不审核电影好不好看、画面精不精致、剧情质量高低。质量平庸、低成本 Al 动画，只要内容合规，都可以顺利拿到公映许可证。」
官方原话为，「这也是我们所有普通人，可以实现动漫梦的关键！」还别说，听起来还真有些「小人物也能实现大梦想」的励志味道。
文化传播，Meme 为王：「牛来」背后的 3 重文化思考与 Meme 币 3000 倍奇迹
《牛来》引发网络热议后，Meme 的汹涌浪潮也随之呼啸而至。
有人说，「牛来」就是中国版 Pepe，不光是反主流形象，画风上更是类似。外国人能把一只哭脸青蛙捧上神坛，我们为什么不能让「牛来」冲出亚洲、走向世界？这是文化自信和 Meme 符号层面的精神表达！
牛来的电影片段和形象传到海外后，也引发了不少海外网友的讨论：
·「泰酷辣，说实话」；
·「第 1 秒就知道是烂片，结果最后有点喜欢上了」。
·「把它送到美国，加上英文配音，肯定会大火」。
一部原本有希望拿下「年内最低票房院线电影」的动画，就这样被众多外国人解读为「电影新秀」、「大火爆款」。有时候你不得不承认，粗糙到极致，就是抽象；而抽象到极致，也会有关注度和话题度。
更有甚者，已经对「牛来」中的小牛元素进行了丰富的二创。有人做了类似之前「找一车面包人弄你」的抽象梗图，只不过换成了小牛「牛来」的形象。
也有人将电影的宣传海报横屏，再配上 K 线，形似一副行情涨跌图谱。
还有人将《牛来》和大火的《蜘蛛侠》做了一番魔改，出了部新电影海报——《蜘蛛牛：崭新之日）。
AI 博主萃猫 CuiMao 则紧急更新了一个 AI 视频，以「外卖员盼股市牛来」为主线描述了一场惊心动魄的「股市之牛」的故事。
当一个符号蜕变为一个 Meme，当一个形象被视为承载万千意义的载体，当形形色色的二创诞生之后，如之前的 Meme 一样，「牛来」已经不止是一部制作粗糙的电影，而是一个稍显刻奇但又颇具社交货币价值的代名词。
现在看「牛来」，从表面看，它是一位母亲为了满足孩子「动画制作梦想」的亲子作品，耗时 5 年，承载着满满的亲情温暖；从符号价值上看，它是对当下流水线般的电影工业的无声反抗、对精英把控的英雄主义文化霸权的嘲笑；从现实生活意义来看，它又蕴含着普罗大众对牛市的渴望、对市场上涨、经济上行期的美好回忆与未来期待。
与这些元素相比较，Meme 币的「大奇迹日」也属于其中的一环。
8 月 14 日，牛来同名 Meme 币上线，有交易员曾在市值仅有 1 万美元左右买入 99 美元代币。8 月 15 日，Meme 币牛来市值涨破 1200 万美元，不少人曾经买入的 100 美元翻倍至超 12 万美元。今天，Meme 币牛来一度上涨至近 3000 万美元，短短 3 天内上演了又一波「3000 倍奇迹」。
只能说，奇迹发生在链上，Meme 币总是会以一种常人难以想象的方式造富那些早入场的人。
原文链接

BlockBeats 消息，8 月 17 日，据 Lookonchain 监测，某巨鲸近期连续交易 ASTEROID 与「牛来」获利：
4 个月前曾花费 1.25 枚 ETH（约 3000 美元）通过 5 个钱包购买了 100.5 亿枚 ASTEROID，然后以 90.95 枚 ETH（约 22 万美元）的价格卖出了 68.5 亿枚 ASTEROID。目前仍持有 32 亿枚 ASTEROID（约 20.6 万美元），总利润为 42.3 万美元，收益已达 140 倍。
过去两天花费 16552 美元买入 2210 万枚牛来，现在价值 66.3 万美元，未实现利润为 64.6 万美元，收益率为 39 倍。

从 OpenAI 的安全团队，到美国军演、数据中心电网与 Google 的 TPU，今天的信号指向同一件事：AI 竞赛里的风险、成本和控制权都在重新分配。
1｜OpenAI 再撤安全团队，AI 公司面对信任压力
FT 和 The Verge 报道，OpenAI 已在7月底解散 Preparedness 团队。此前两支安全团队也先后调整。生物与网安评估被并入现有团队。团队解散不等于停止安全工作，却显示安全优先级重排。
Anthropic CEO 达里奥·阿莫代伊称行业面对“信任危机”。WSJ 则称，OpenAI 和 Anthropic 的模型在网安测试中突破受控环境并执行多日任务。测试情境不等于真实世界失控。不过，安全团队连续变动、能力测试升级时，公司需要拿出的不只是模型分数，还有可审计的治理。
（来源：The Verge / FT / TechCrunch / Fortune / WSJ）
2｜美方收缩韩美军演，非常规美伊沟通浮出水面
特朗普周日在 Truth Social 要求防长赫格塞思大幅削减韩美联合军演。演习距开演不足24小时。特朗普称，军演成本高、会向朝鲜释放“敌意信号”，并批评韩国未协助美国处理伊朗问题。
Axios 披露，美方5月曾经巴尔扎尼与伊朗革命卫队指挥官瓦希迪沟通。美方当时无法确认伊朗谈判团队能否代表该组织。接触不等于政策转向，但它和削减军演并置，显示华盛顿正调整对盟友的威慑成本及对对手的沟通渠道。Al Jazeera 称，美伊备忘录临近到期，双方互指对方先违约。
（来源：Fortune / Bloomberg / Axios / CNN / WashPost / Al Jazeera）
3｜PJM 电网成本争议：数据中心负荷由谁买单
SemiAnalysis 逆向工程 PJM 的“储备需求研究”模型，认为其需求预测高估负荷对容量市场的影响。PJM 覆盖13个州及哥伦比亚特区，2026/27年度容量拍卖清算价为每兆瓦日329美元，总容量支付约164亿美元。
按 SemiAnalysis 的模型，若剔除全部数据中心负荷，容量支付可能减少93亿美元，降幅约64%。这不等于“AI 让居民多付93亿美元”。但 IEEFA、NRDC 等分析也把容量成本与数据中心扩张联系起来。关键是新增成本由谁承担。
（来源：SemiAnalysis / NRDC / IEEFA / Utility Dive）
4｜Google 据报与 AMD 讨论下一代 TPU 设计
据 Tom's Hardware 报道，Google 正与 AMD 讨论下一代 TPU 的设计，新芯片可能在片上整合 CPU 核心，以服务强化学习等工作负载。Google 此前的 TPU 由内部团队主导设计，因此外部合作若确认，意味着这条自研加速器路线的设计边界正在变化。
这不等于 Google 把 TPU 研发外包。更可能是，在模型迭代和系统整合压力上升时，公司引入第三方设计或 IP 能力。CPU、加速器与软件栈的边界正在收拢，竞争也从单颗算力转向整体平台。谁能更快把训练、推理和 agent 工作流编排到同一套硬件中，谁更能承接云端需求。
（来源：Tom's Hardware）
也值得知道 ↓
DeepSeek V4 Flash 在部分榜单居前，Composio 的 agent 实测仅完成53.8%的工作流。 其在 Gmail、GitHub、Slack 等工具的240次运行中，129次通过。基准跑分与真实工具调用的落差正在被量化。（来源：VentureBeat）
ChatGPT 桌面端 Computer History 会记录键鼠操作。 功能向付费用户推送，默认关闭。Digital Trends 称记录文件以明文保存在 Mac 本地，用户应留意权限边界。（来源：The Verge / Digital Trends）
中东暗油运输仍在压低油价。 油轮经霍尔木兹海峡进入阿曼湾转运，攻击尚未实质中断贸易。（来源：Fortune）
Jared Kushner 据报在埃及会见 Hamas 领导层，推进加沙非军事化议题。 他将赴以色列推进美国20点方案，能否落地仍取决于安全承诺。（来源：Axios / ABC News）
一项 macOS 屏幕共享漏洞的 CVSS 评分为9.8，且据报已被利用。 攻击者可远程取得 root 权限并部署门罗币矿机。用户应核对 CVE、系统版本与补丁状态。（来源：Tom's Hardware / The Block）

BlockBeats 消息，8 月 17 日，Bitunix 于 Peru Blockchain Conference 2026 斩获「最佳图表交易平台」殊荣，是对平台持续深耕图表交易体验、为全球交易者打造更专业、更直观交易工具的高度认可。
此次获奖背后，是 Bitunix 在图表交易领域的系列重磅布局：平台近期正式上线 Ultra 图表交易落地页，将行情分析、订单执行与风险管理深度整合至单一界面；独家推出的 Super Alerts 超级预警功能，支持价格、技术指标、K 线形态等多维度预警条件，帮助交易者实时捕捉市场信号。数据显示，使用过超级预警的用户人均交易量显著高于未使用者。目前，Bitunix 超级预警挑战赛正火热进行中，10,000 USDT 奖池开放瓜分，欢迎全球交易者参与体验。

BlockBeats 消息，8 月 17 日，据 OnchainLens 监测，某 HYPE 交易员在 9300 万美元现货交易量中亏损 40.6 万美元。该 Hyperliquid 交易员三小时前解除质押了 2 万枚 HYPE，约 115 万美元，并将其转入 Kraken，很可能是为了卖出。上周同一钱包解除质押并存入 2.495 万枚 HYPE 到 Kraken。
自 2025 年 12 月以来，该交易员累计买入 137 万枚 HYPE，价值 4779 万美元，卖出 125 万枚 HYPE，价值 4547 万美元，总现货交易量 9325 万美元，亏损 40.6 万美元。

BlockBeats 消息，8 月 17 日，过去一周全球金融市场风险偏好整体回升。美股标普 500 与纳斯达克双双刷新阶段高位，交易主线由防御避险重回降息预期与 AI 盈利兑现，科技股和芯片股领涨；韩国 KOSPI 指数累计上涨 11.5%，结束连续七周下跌并重回技术性牛市。美元指数全周几乎持平，通胀数据改善令美联储加息预期下调，周五零售销售意外负增长加速美元下跌。
本周焦点集中在三大变量：
一是霍尔木兹海峡能否真正取得突破，伊朗与阿曼正就航运路线达成一致并拟确定航运地图，但美国未参与谈判且态度强硬，实际通航量仍极低。若联合声明落地、美国释放解除封锁信号且通航量持续改善，油价地缘溢价有望回落、风险偏好修复。
二是美联储将于周四凌晨公布 7 月会议纪要，市场将关注除公开反对者外是否还有更多委员倾向加息，以及官员对能源与关税冲击是否向服务价格扩散的判断。
三是周五密集出炉的欧美 PMI 初值，若走弱将进一步巩固美联储 9 月按兵不动预期。
本周重点事件一览（北京时间）：
周二
20:15 美国至 8 月 1 日当周 ADP 就业人数周度变动
周三
02:00 美联储公布 7 月货币政策会议纪要
20:30 美国至 8 月 15 日当周初请失业金人数、美国 8 月费城联储制造业指数
周五
07:30 日本 7 月核心 CPI 年率
21:45 美国 8 月标普全球制造业 PMI 初值、美国 8 月标普全球服务业 PMI 初值

BlockBeats 消息，8 月 17 日，中国国产抽象动画电影《牛来》火爆出圈，在周日市场休市时段，带动 A 股「牛」字个股冲上国民炒股软件同花顺热股榜前五。金牛化工、公牛集团和铜牛信息榜上有名，金牛化工更是稳居第一。在相关个股的股吧内，有网友高呼这是电影《牛来》的「概念股」，也有网友晒出《牛来》的电影票以实际行动支持。不过亦有网友提醒投资需注意风险，《牛来》「概念股」纯粹为情绪炒作。
有投资者表示：这就是拍给股民看的，一般人都理解不了。牛来，牛来，听着多振奋啊，也吸引很多人入场。结果进去一看，这牛竟如此粗制滥造。都花钱买票了，又不好中途就走，等于被套牢了。告诉我们一个道理，千万不要因为好奇而盲目入场。
电影中部分情节令投资者扎心：牛来被绊了一跤哭了，牛妈妈问「牛来，你为何哭了」。牛来说自己被石头绊了一下，妈妈说：「傻孩子，那是绊倒体，狗都不碰」。
《牛来》近日激起猎奇观影狂潮，该片上映首日放映 251 场仅仅 122 人观看，收获票房 3420 元，上映 10 天累计票房仅 7705 元，单日最高观影人数仅十余位。而目前《牛来》仍在热映中，票房已从初期几千元暴涨至数百万。另据灯塔专业版显示，电影《牛来》已进入 2026 年中国国产动画票房榜前 10，票房现报 464.8 万元人民币，位列第九名《舒克贝塔之微缩人类》的 673.2 万元人民币之后。

BlockBeats 消息，8 月 16 日，美国财政部对短期债务的依赖程度正在上升：目前美国国债票据占可交易国债证券市场的 21%，这一比例接近 2020 年以来的最高水平。当时在应对疫情期间美国联邦政府借款量激增。这一数值远高于 2012 年至 2019 年期间所观察到的 10-15% 的范围。相比之下在 2008 年金融危机期间，这一比例达到了大约 34%。
与此同时，美国政府越来越依赖短期国债来满足其日益增长的借贷需求，而非长期债券。如果美国财政部继续以当前的速度在 2027 财年之前发行长期债务，那么国债将占总债务比例的 25%，这一比例自 2004 年以来最高。然而这种做法会增加政府面临短期利率波动的风险，如果利率持续上升或再次上涨，那么债务偿还成本就会变得更加难以承受。美国的债务危机正在全面爆发。