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ChainCatcher 消息，华尔街投行 TD Cowen 下调比特币财库公司 Nakamoto Inc.（NASDAQ: NAKA）目标价，将拆股调整后的目标价从 40 美元降至 17 美元，降幅达 58%，但仍维持“买入”评级。TD Cowen 分析师表示，此次调整主要源于比特币价格下跌对 Nakamoto 高负债资本结构带来的压力。
尽管新目标价较当前股价 4.65 美元仍意味着约 275% 的上涨空间，但公司股票对比特币价格波动的敏感度较高。TD Cowen 预计，比特币将在 2026 年底回升至 10 万美元，较去年 10 月创下的 12.6 万美元历史高点低约 25%。同时，该机构预计 Nakamoto 在 2027 年前将暂停进一步购买比特币。
分析师指出，Nakamoto 价值核心仍来自其持有的比特币资产，目前公司持有 4467 枚 BTC，价值约 2.9 亿美元，是全球上市公司比特币持仓排名第 22 位。但公司的债务和优先股融资结构，也压缩了普通股股东可享有的资产价值。近期，Nakamoto 已完成多项财务调整，包括偿还约 4500 万美元债务、将 1.05 亿美元本金期限延长至 2027 年 6 月、降低融资成本，并批准 2500 万美元股票回购计划。此外，公司已关闭此前运营的医疗诊所业务，未来将聚焦比特币媒体、资产管理及咨询服务。数据显示，NAKA 股价今年以来累计下跌超过 71%，同期比特币跌幅约 26%。市场关注点正在从“持续购入 BTC”转向比特币财库公司的资产负债结构和融资能力。

ChainCatcher 消息，荷兰加密金融协议 Tori Finance 宣布，其机构级 Delta 中性收益产品 strUSD 在正式上线前已完成 5000 万美元预存额度募集，仅用 7 天达到上限。Tori 表示，strUSD 提供约 12% 的年化收益率，收益来源于传统金融机构长期使用的全球利差交易策略，而非加密市场资金循环。该策略通过低利率货币借贷、高利率市场投资，并利用外汇对冲锁定美元收益，实现与加密市场周期低相关的收益。
Tori 创始人 Samed Duzcay 表示，此类交易过去主要由养老金、银行等大型机构参与，通常需要数千万美元资金门槛，并涉及当地银行账户、托管、税务及合规审批等复杂流程。Tori 通过链上代币化方式，将该类机构策略开放给普通用户。用户可存入 USDC 或 USDT 获取合成美元资产 trUSD，并质押获得 strUSD。该资产基于 ERC-20 标准，可接入 Morpho、Pendle、Curve 等 DeFi 协议，也可作为借贷抵押品进一步放大收益。
Tori 称，协议通过零知识证明和可信执行环境构建链上资产负债表，由独立验证机构 Accountable 实时审计链下资金情况；数字资产投资机构 RockawayX 担任风险管理方和锚定流动性提供者。此外，Tori 智能合约已通过 Sherlock 和 Nethermind 审计，并引入 Hypernative 进行全天候安全监控，所有合约升级均设置 24 小时延迟机制。Tori 表示，其目标是将传统金融机构使用数十年的中性收益策略引入链上金融体系，推动现实收益与 DeFi 基础设施融合。

ChainCatcher 消息，据 The Defiant 报道，代币化平台 Securitize Corp.（NYSE：SECZ）子公司 Securitize Capital LLC 已在美国 SEC 注册为投资顾问，注册于 7 月 22 日生效。该子公司此前自 2023 年 3 月起以豁免报告顾问身份在佛罗里达州运营，仅可服务风险投资基金或美国管理规模低于 1.5 亿美元的私募基金，此次注册解除了该上限。
报道称，这一牌照补齐了 Securitize 围绕代币化证券搭建的合规矩阵，其美国关联实体现已涵盖注册投资顾问、注册经纪商与另类交易系统、过户代理及基金管理。注册也发生在 SEC 委员 Hester Peirce 于 7 月 22 日警告链上金库与借贷策略可能触及投资顾问监管问题之后第五天。
美股行情显示，SECZ 周一盘中跌近 10%，现报 6.76 美元/股，总市值约 10 亿美元。

ChainCatcher 消息，据 DWF Labs 披露，代币化股票持有人数在 30 天内增长 92% 至 75.2 万。其中 Robinhood 自 7 月 1 日上线以来已积累 32.8 万持有人，占 44% 市场份额，但其代币化股票总价值仅为 4400 万美元，明显落后于 xStocks 的 4.87 亿美元与 Ondo 的 8.57 亿美元。
据其援引 rwa.xyz 数据，五家平台的人均持仓呈现极端分化，Securitize 与 Figure 偏机构，人均持仓分别为 490 万美元和 103 万美元，仅 50 与 186 名持有人；Robinhood 偏零售，人均仅 134 美元；xStocks 与 Ondo 通过战略集成与合作兼具两类用户，人均分别为 1900 美元和 5900 美元。

ChainCatcher 消息，英伟达发布开源 AI 模型 NVIDIA Ising Calibration 1.5，用于自动分析量子处理器（QPU）诊断数据，并自主判断设备调校方案，实现量子计算机校准流程自动化。英伟达表示，Ising Calibration 1.5 是专为量子计算校准场景设计的视觉语言模型（VLM），能够理解量子芯片实验数据，并在缺少历史案例时完成“零样本”分析，同时可结合相关实验样本进行上下文学习（ICL），帮助量子设备持续优化运行状态。
在 QCalEval 量子校准基准测试中，Ising Calibration 1.5 在零样本推理能力上平均领先同规模开源模型约 10%，在使用相关实验案例进行上下文学习时，相比上一代模型性能提升约 86.5%，并超过多款开源模型，接近顶级闭源大模型水平。该模型拥有 310 亿参数，支持英伟达 Grace Blackwell 和 Vera Rubin 等数据中心 GPU 运行，同时推出 NVFP4 量化版本，可在单张消费级 GPU 或 NVIDIA DGX Spark 上部署，大幅降低量子实验室使用门槛。
英伟达称，Ising Calibration 1.5 训练数据来自多种量子比特架构，包括超导量子比特、量子点、离子、中性原子以及氦表面电子等，为不同类型量子计算设备提供校准能力。业内认为，自动化校准是量子计算规模化发展的关键瓶颈之一。英伟达此次推出 AI 驱动的量子校准工具，意味着 AI 模型开始从传统计算领域向量子硬件控制层延伸，可能成为未来量子计算产业基础设施的重要组成部分。

作者：Jacob Zhao @ IOSG

今日，“国产存储第一股”长鑫存储正式登陆创业板，并以暴涨 500% 的惊人表现引爆全场。尽管近期存储板块整体仍受回调余波扰动，但 AI 存储依然在当下的科技叙事浪潮中被资本疯狂重估。与此同时，Web3 领域的去中心化存储却陷入了长期的沉寂与失落。为什么同样冠以“存储”之名，市场表现却冰火两重天？究其原因，根本答案在于底层价值函数的彻底分野。
AI 时代的存储重估，本质上是一场关于 “热数据效率” 的狂欢，它服务于算力利用率与商业变现的极致最大化；而去中心化存储坚守的，则是 “冷数据可信” 的价值主张，它捍卫的是数据公平、抗审查与人类文明的长期记忆。前者是热数据的效率系统，后者是冷数据的可信系统。当前的资本市场无疑坚定地站在“效率”一侧，但人类文明最终依然需要不可篡改的记忆底座。可信冷存储的长期价值从未消失，它只是蛰伏于周期的暗面，等待被时代重新定价。
存储为什么重新成为 AI 产业链焦点
在传统 IT 时代，存储是一门「容量生意」。企业 CIO 关注的是单位容量成本、硬盘可靠性、灾备方案、归档策略以及长达 3–5 年的设备更新周期。存储被视为一种跟随服务器采购的附属品。
本轮存储热潮并非传统周期复苏，而是 AI 对数据流动能力的重新定价。大模型时代，存储逻辑从“容量优先”质变为“效率至上”，死磕 GPU 喂饱率、Checkpoint 写入与 RAG 极低延迟等极限指标。这标志着存储价值正从“数据的最终停放地”，跃升为“数据进入计算的高速通道”。
AI 基础设施的资源瓶颈演进，本质上是一场「木桶效应」的补齐战。算力的真实利用率并非单一资产的线性叠加，而是严苛的乘数效应：算力真实利用率 = GPU × HBM × DRAM × SSD × 网络 × 文件系统，任何一环的短板，都会导致整体算力利用率崩溃。AI 时代，存储第一次从「成本中心」变成了「效率引擎」。 这正是存储被重新定价的根本逻辑。
AI 存储架构全景：从 HBM 带宽器官到数据湖底座
AI 存储绝非单一硬件的堆砌，而是一个紧密耦合、分层调度的复杂体系。在这一体系中，产业价值与资本焦点高度向 HBM、企业级 SSD、SSD 主控、NVMe/CXL 协议及高性能存储系统 集中。为清晰拆解其价值流向，我们将 AI 存储架构自上而下划分为四大核心层级：
计算近端内存层（带宽核心）：以 HBM 为绝对主力，辅以 DRAM 与 CXL 内存池化技术。该层直接贴合 GPU/CPU 封装或总线，旨在打破“内存墙”，是决定算力能否被充分释放的第一道关口。
高速持久化存储层（IO 枢纽）：核心逻辑为 企业级 SSD = NAND 颗粒 + SSD 主控 + NVMe/PCIe 数据通路。该层承接高频 Checkpoint 写入、海量训练集加载与 RAG 热数据缓存，是 AI 数据中心最明确的持久化存储增量。
低成本大容量存储层（容量底座）：由 HDD、冷存储与数据湖归档系统构成。面对指数级膨胀的多模态原始数据、历史日志与合规备份，该层依然提供不可替代的 TCO（总拥有成本）优势。
AI 存储系统与数据软件（调度大脑）：包括高性能并行文件系统、分布式对象存储、向量数据库及 RAG 数据治理层。AI 真正消费的并非裸硬件，而是被软件栈高效组织、索引与权限化后的数据可用性。
作为生态延伸，去中心化存储不直接卷入 AI 热数据的毫秒级竞速，转而锚定公共数据集存证、AI 训练数据溯源（Provenance）与长期冷记忆归档，确立了其作为“可信冷层”的独特生态位。
HBM：AI 存储链条中最接近算力的“带宽器官”
高带宽内存 (High Bandwidth Memory) 并非传统存储，而是 GPU 近端的高带宽内存层。其核心使命不是保存数据，而是以极高带宽向算力持续“喂养”数据。HBM 是 AI 存储链中最靠近算力、确定性最高的环节，直接决定 GPU 能否被“喂饱”，是当前最核心的供应链瓶颈。
HBM 核心架构为“3D DRAM 堆叠 + 2.5D 先进封装”：通过 TSV 垂直堆叠与 CoWoS 异构集成，极致压缩存算距离，实现带宽的代差级跃升。其产业壁垒不只是 DRAM 设计，而是 DRAM 制程、TSV、超薄堆叠、封装、散热、测试与客户认证的系统工程。 任何一环的良率瑕疵，均会导致整颗 HBM Stack 报废。
目前全球仅 SK 海力士、Samsung、美光 Micron 三巨头能稳定量产，构筑了顶级 DRAM 制程、封装能力与 NVIDIA/AMD 客户认证的三重护城河。
DRAM 与 CXL：系统内存底座与内存池化引擎
HBM 解决 GPU 近端极限带宽，DRAM 夯实服务器系统内存底座，CXL 则试图打破物理边界，重构数据中心内存资源的组织方式。
DRAM：主要承载 CPU 侧缓存、数据预处理、中间状态暂存及系统运行，是服务器最基础的系统内存层。全球 DRAM 市场高度集中于 SK hynix、Samsung、Micron 三巨头；长鑫存储（CXMT）则是中国 DRAM 国产替代的核心变量。
CXL (Compute Express Link)：是面向数据中心的新一代缓存一致性互联协议，旨在突破传统 DIMM 插槽、本地内存容量和服务器内存资源孤岛的限制，推动内存架构向扩展、池化与共享演进。当前 CXL 仍处于从平台支持走向规模部署的早期阶段，中长期架构价值较高；核心公司包括Astera Labs与澜起科技。
企业级 SSD：NAND、主控与 NVMe 构筑的数据枢纽
企业级 SSD 是 AI 数据中心最核心的高吞吐持久化增量，以极高吞吐、极低延迟与稳定 QoS，将数据持续“喂养”给 GPU，贯穿训练数据加载、Checkpoint 写入、RAG 检索、推理缓存与日志回流等全生命周期。
在 AI 存储架构中，SSD 并非孤立硬件，而是一个高度耦合的系统，可提炼为产业公式：企业级 SSD = NAND 颗粒 + SSD 主控 + NVMe/PCIe 数据通路。三层代表独立的产业链环节：
NAND 颗粒（原材料层）：决定存储密度与单位成本，主控掌控性能释放与寿命管理 代表公司Samsung、SK hynix (Solidigm)、Micron、Kioxia、Western Digital、长江存储
SSD 主控（性能赋能层）：决定性能释放、数据纠错、QoS 稳定性与磨损均衡。代表公司Phison（群联）、Silicon Motion（慧荣）、Marvell、Maxio（联芸）。
NVMe/PCIe（数据通路层）：决定数据从存储到计算的传输效率。结合 GPUDirect Storage 技术，减少 CPU 内存 bounce buffer 与 CPU 参与，显著缓解 I/O 瓶颈 。代表公司：Broadcom、Marvell、Astera Labs
HDD / 冷存储 / 归档：AI 数据湖的低成本底座
AI 不会消灭 HDD。随着多模态大模型对视频、图像数据的渴求，以及企业合规日志、历史数据集的指数级膨胀，低成本冷数据存储需求正同步暴增。在 AI 存储架构中，SSD 与 HDD 基于业务价值的分层协同：SSD 负责热数据与高吞吐，HDD 负责低成本与长周期保存。代表公司包括 Seagate、Western Digital、Toshiba。
AI 存储软件栈：数据可用性的调度中枢
AI 真正消费的从来不是裸盘，而是被软件栈精密组织后的“数据服务”。该架构将底层硬件转化为上层 AI 可直接调用的知识资产，具体分为四层：
高性能存储系统（供料系统）：以并发吞吐与低延迟为核心，通过并行文件系统解决 GPU 集群的“数据饥饿”问题，保障训练与推理的极速流转。代表公司：VAST Data、WEKA、Pure Storage。
对象存储（原始数据湖）：以 Object、Key 与 Metadata 管理为核心 ，承载海量非结构化数据。不追求极致低延迟，以低成本与云原生特性构筑容量底座。代表公司：AWS S3
向量数据库（语义索引层）：向量数据库负责存储、索引和检索由 embedding 模型生成的向量 ，让 AI 从海量知识中精准定位相关内容。代表公司：Pinecone、Milvus
RAG 数据层（知识调用层）：超越单一检索，涵盖数据切片、清洗、权限控制与引用溯源，确保企业数据能被大模型安全、准确、可追溯地调用。代表公司：Databricks
从 AI 热存储到去中心化冷记忆：效率最大化 vs 可信最大化
AI 存储是极致的效率驱动系统，其价值函数聚焦于最大化计算产出。HBM 带宽决定 GPU 能否被喂饱，SSD 吞吐决定数据集与 Checkpoint 读写效率，低延迟关乎 RAG 与推理的实时体验。这些指标最终汇聚为 GPU 利用率与单位 Token 成本，直接决定 AI 应用的商业盈亏。AI 存储的终极目标不是保存，而是加速，服务对象是生产力。
而去中心化存储的价值函数截然不同。它追问数据十年后是否依然存在、是否被篡改、能否抵御单点审查。通过密码学证明与分布式网络，它构筑了开放访问且永久保存的公共数据底座。其终极目标是捍卫数据的绝对真实与主权独立，服务于公平性、抗审查需求与文明记忆。
AI 存储是为未来生产力提供燃料的「热存储」，去中心化存储是为人类文明保存不可删除历史记录的「冷记忆」。前者服务于效率，追求极致速度；后者服务于可信，捍卫沉默的记忆。前者决定模型跑得多快，后者决定记忆是否会被删除。当前，市场机制奖励生产力的效率，AI 存储处于风口浪尖，而去中心化存储似乎正在经历估值坍塌、叙事被抽血的寂静。
去中心化存储的愿景与现实
去中心化存储项目众多，但按行业心智与生态沉淀，核心代表始终是 Filecoin 与 Arweave。两者虽然都属于「去中心化存储」，但底层架构哲学几乎是两条完全不同的路径——前者用市场化合约逼近 AWS 的弹性，后者用一次性社会契约逼近图书馆的永恒。
Filecoin：通过 PoRep 与 PoSt 构建了最完整的可验证经济系统。其不应继续在消费级网盘上与 AWS 死磕，而应转向 AI 数据溯源（Provenance）、公共数据集托管与合规归档，为模型审计与版权证明提供可验证链。必由之路是封装为 S3 兼容 API 并支持法币支付，从“便宜存储市场”升级为“可验证计算基础设施”。
Arweave：以“一次付费，永久存储”的叙事，通过 Blockweave 与 SPoRA 机制倒逼激励矿工保存并快速访问尽可能多、尤其是稀缺的历史数据。其最佳位置是人类公共记忆底座——保存人权记录、战争罪证、文化典籍，归档法律与金融历史，为 AI Agent 提供永久可访问的长期记忆。Arweave 的价值不在于速度，而在于穿越周期的文明记忆承载能力。
Filecoin、Arweave 等去中心化存储项目的困境，不在于价值主张错误，而在于产品化、检索体验、真实需求与 Token 激励的长期错配。这揭示了从极客理念到主流商业应用的巨大鸿沟：
供需激励错配：以 Filecoin 为代表的早期网络通过 Token 快速扩容，却未构建足够强的付费需求侧，导致容量巨大但利用率与付费转化不足。奖励“我能存”，而非“需要我存”。
企业级服务能力缺失：AWS的壁垒不是硬盘，而是 API、SLA、权限管理、合规审计与技术支持构成的“数据操作系统”。企业购买的是"放心"，而非需要自行处理密钥与节点选择的实验性基础设施。
检索体验短板：“存进去”不等于“稳定、低延迟地取出来”。节点分散、拓扑复杂、缺乏统一 SLA，使其难以承接 AI 热数据工作流，更适合可信冷归档与数据溯源。
隐私合规不足：企业私有数据不能简单写入公共永久网络；删除权与永久不可篡改存在天然冲突。去中心化存储更适合公共数据与长期档案，而非无差别承接核心私有数据。
Token 经济放大周期：牛市金融化掩盖需求不足，熊市矿工 ROI 下滑暴露商业化短板。Token 可冷启动供给，但不能自动创造需求与可持续收入。
而其他去中心化存储项目多聚焦特定生态或细分赛道：Storj/Sia 跨周期行业心智与 Web3 叙事影响力弱于 Filecoin / Arweave；BNB Greenfield/Walrus 绑定BNB或SUI的特定公链生态；Celestia/EigenDA 等属于数据可用性（DA）层，服务于 Rollup 交易确认而非长期归档；0G 等 AI / DA 混合叙事项目试图将存储、数据可用性、计算与 AI agent 结算整合为一套 AI-native 模块化基础设施，但其真实需求、开发者采用和商业化闭环仍有待验证。
去中心化存储的未来机会 ：效率与可信的长期钟摆
在技术红利爆发期，资本疯狂追逐效率，GPU、HBM 等资产被赋予极高溢价，主张“可信与公平”的去中心化存储自然被边缘化。然而，历史的钟摆不会永远停留在效率一端。超级平台的无理封禁与内容删除、AI 版权诉讼爆发倒逼数据来源证明、地缘冲突引发的数据主权争夺、数据垄断导致公共档案消失，以及监管对模型训练数据合规性的审计压力等等事件都有可能酝酿“可信存储”的重新定价，而去中心化存储的未来机会依然有机会在以下方向体现独特价值：
AI 数据 Provenance：结合密码学证明构建“数据血统证明”，应对监管与审计压力。
公共数据集与文明档案：锚定被审查档案与文化遗产，构筑不可替代的不可删除记忆。
可信归档与合规存证：通过 Hash 存证实现可信自证，提供高等级数字公证。
ZK/TEE/DID 技术融合：化解隐私张力，从单一“存储协议”升级为“可信数据基础设施”。
隐形化产品路线：提供 S3 兼容 API 与法币计费，让用户直接购买“可信归档”服务。
AI 存储与去中心化存储，一个追求极限效率，为我们奔向未来提供燃料；另一个捍卫沉默的记忆，守住我们回望过去的权利。当前市场毫无保留地奖励效率，去中心化存储因此显得寂静甚至坍塌；但当 AI 时代进一步放大数据垄断、版权争议与历史记忆的脆弱性时，去中心化存储可能会以“可信冷层”的姿态迎来价值重估。那些不能被平台、公司或任何单一权力轻易抹除的记忆，也许会从理想主义的浪漫，从边缘信仰变成必要基础设施。

作者：华尔街见闻

美联储新任主席沃什正面临一道颇具历史回响的政策选题：加息，或许恰恰能压低长端利率，进而实现特朗普政府念兹在兹的降低抵押贷款利率目标。
本周美联储议息会议召开之际，债券市场已将联邦基金利率目标上调的概率定价至38%，较沃什出席参议院银行委员会听证前的不足10%大幅跃升。彭博经济研究的美联储官员表态情绪指数显示，当前决策层整体鹰派程度为2023年加息周期以来之最，七名有投票权的委员中，鹰派倾向明显。
尽管此次加息并非基准情形，但这一逻辑链正在市场中悄然流传：沃什若以加息巩固抗通胀公信力，或将挤压长端利率中内嵌的通胀溢价，从而带动抵押贷款利率、汽车贷款利率等实体借贷成本下行——这正是白宫真正渴望的结果。
格林斯潘"难题"的政策启示
这一逻辑并非无迹可寻，历史已有先例。已故美联储主席艾伦·格林斯潘在2004年曾遭遇类似情形：美联储将联邦基金利率目标从1%上调至2006年初的4.75%，长端债券收益率却不升反降，30年期抵押贷款利率从2004年中的6.34%高位回落至一年后的5.47%低点。这一现象后来被称为格林斯潘"难题"。
然而彭博观点执行编辑Robert Burgess指出，这与其说是"难题"，不如说是市场前瞻性定价机制的体现——每一次加息都在强化投资者对央行抗通胀承诺可信度的判断，长端利率随之受压下行。
财政部长贝森特对上述逻辑并不陌生。他曾于去年初明确表示，其与特朗普的施政重心在于压低长端利率，而非推动美联储下调短端目标利率。富国银行证券首席经济学家Tom Porcelli在上周致客户的研报中亦点明了这一思路：
"我们频繁听到认为美联储将尽快加息的人士表示，沃什通过加息，可以获得他和Bessent真正想要的结果——长端利率下行。其逻辑在于，加息将强化沃什的抗通胀公信力，并压缩长端利率市场中内嵌的通胀溢价。"
沃什的鹰派姿态与独立性表达
自5月接替鲍威尔执掌美联储以来，沃什持续以强硬立场向外界传递信号。在7月15日参议院银行委员会听证会上，面对是否与特朗普保持沟通的追问，沃什明确表态：
"我反复向总统和财政部长说过同一件事：他们选择了一个独立的人来做一份独立的工作，而这正是我的计划。"
彭博经济研究对此次听证的评述称，沃什"毫不掩饰地展现出鹰派立场"，认为在通胀连续63个月超过美联储2%目标之后，价格稳定任务的完成情况比充分就业任务更为严峻。沃什还指出，人工智能基础设施建设正在加剧通胀压力，因为需求端冲击的显现速度快于供给端的响应。
值得关注的是，沃什话音刚落，10年期美债收益率即应声下行，创下三周内最大单日跌幅——形成了一个微型的"格林斯潘难题"翻版，鹰派表态反而令长端利率走低。
新主席加息传统与当前约束
历史惯例同样值得审视。据TS Lombard策略师Dario Perkins的研究，保罗·沃克在就任美联储主席后不足两个月便启动加息，格林斯潘、本·伯南克和鲍威尔均在就任一个月内付诸行动，仅耶伦是个例外——她直至就任22个月后才首次加息。Perkins在致客户研报中写道：
"新手总是以鹰派姿态起步，这有助于建立抗通胀公信力。沃克曾用一句话概括了这种氛围，在欢迎格林斯潘首次加息时说道：'恭喜——你现在是一位真正的央行行长了。'"
不过，现实约束同样不可忽视。最新通胀数据显示物价压力有所缓和，沃什宣布成立的五个工作组正在对美联储的运作方式展开全面审查，结果预计于年底前公布——在审查结论出炉之前便骤然收紧货币政策，时机选择颇为微妙。此外，沃什在联邦公开市场委员会中仅持有一票，改变政策利率需要七票支持。
尽管如此，在多位委员已暗示可能需要进一步收紧政策的背景下，这一门槛或许并不像表面看起来那么难以逾越。即便本周不加息，市场的主流判断是：沃什正在系统性地强化其抗通胀公信力，而这本身，或许已是压低长端利率最有力的前置条件。

ChainCatcher 消息，Ondo Finance 宣布推出全新 Ondo Network，定位为高性能执行层，旨在结合中心化交易平台（CEX）级别的交易速度与区块链非托管、安全结算能力。Ondo CEO Ian De Bode 表示，Ondo Network 是此前 Ondo Chain 计划的“进化版本”，公司不会同时运行两套网络，而是将原本构建完整区块链的路线调整为专注执行层架构。
据介绍，Ondo 最初计划通过 Ondo Chain 将现实世界资产全面上链，但在开发 Ondo Perps 永续合约交易平台并与用户沟通后发现，当前市场核心瓶颈并非资产结算，而是交易执行效率。Ondo Network 采用执行、验证和结算分离的架构，通过安全硬件隔离执行环境，在提升交易速度的同时，保持用户资产自托管、交易可验证以及无需许可的区块链特性。
目前，Ondo Perps 已成为首个基于该网络构建的应用，支持 24 小时交易股票和大宗商品永续合约，并允许使用代币化现实资产作为抵押品。Ondo 表示，未来该网络还可支持现货交易、借贷、结构化产品等需要高性能、隐私保护和可验证执行的应用。此外，Ondo Network 上线不会改变 ONDO 代币定位。CEO 称，ONDO 仍将作为 Ondo RWA 生态及市场基础设施的治理和激励代币，随着网络逐步去中心化，ONDO 将用于协调验证节点、观察者以及生态参与者的激励机制。

作者：谷昱，RootData

近日，随着 BitMEX、Bitmart 等项目相继宣布关停，死亡项目再度成为市场讨论的焦点。目前，RootData 制作的《2026年加密项目死亡合辑》已经收录超过 100 个项目。
劣质项目的大量淘汰与情绪的极端悲观往往被视为熊市见底的标志。如今的时间点，究竟处于加密行业历史的周期的什么位置？新项目数量、新代币数量、融资数据等指标究竟如何？
基于这些问题，RootData 对平台内多维度独家数据进行梳理并制作了 5 张图表，以更好的帮助大家理解加密行业发展的现状，以及在整个历史周期的位置。

一、新项目数量
新项目数量是判断加密市场活跃的最重要指标之一，反映出创业者对加密市场前景与机遇的积极性。
本图表主要基于 RootData 收录超过 2 万个项目的 X 账号注册时间统计，可以较为准确的代表新项目创立与进入市场、精准到月份的时间。
从该图表来看，新创立加密项目的数量巅峰时期是在 2021年9月到2022年1月，每个月新项目数量都超过 300 个，BTC 价格在此期间创造了 6.9 万美元的历史新高。此后，新项目数量整体呈现持续下滑的态势，分别在 2023 年 3 月、2024 年 3 月、2025 年 1 月出现小幅反弹。
此后，新项目数量呈现一泻千里的态势，今年以来每月新项目数量均不高于 80 个，接近 2020 年 8 月以前的水平。颇具意味的是，此时的 BTC 价格与 2021 年底创造新项目数量巅峰时期的价格持平。

二、项目融资数据
近年来，加密一级市场融资呈现明显的高峰回落与结构性调整特征。
2021年至2022年初，市场处于极度活跃阶段，单季融资额多次突破百亿美元，最高接近130亿美元，融资事件数量亦攀升至592次的历史峰值，资金涌入规模与频率均达到阶段性高点。
随着主流加密货币价格下跌、市场转为熊市，投融资金额在 2023 年跌至近五年最低值并持续地位徘徊，但融资数量很快在 24 年 3 月快速上涨，试图在有限资金的情况下通过“广撒网”式的分散投资策略来捕捉潜在机会，但事后证明这种策略依然难以避免投资回报惨淡的结局。
在最近一年，融资数量与融资金额的趋势逐步反方向分化，虽然融资数量近几年持续下滑，但融资金额从 24 年底以来已经明显提升，这主要归功于 Binance、Polymarket、Dunamu 等头部项目的巨额融资。
目前，加密市场的融资数量已经连续三年下跌，这是加密行业历史最长的下行周期，即便 2025 年的 BTC 价格新高也未能逆转该趋势，反映出资本已转向高度审慎的配置逻辑，加速向具备强确定性、高壁垒的头部赛道与项目集中，而非广泛押注新兴项目，市场的马太效应正在日益加剧。

三、并购数量
与加密投融资市场大幅萎缩的趋势不同，加密行业并购数量仍然处于历史高位，经历从零星试探到全面爆发的结构性转变。
2013至2020年间，加密行业的并购交易量长期维持个位数，2021年首破10笔，2022年达11笔，此后加速攀升。2025年成为标志性分水岭：全年共完成267笔并购，同比增长超过 50%。
进入2026年，尽管加密市场现货价格走熊，并购活动反而逆势升温。上半年共发生75起交易，总额超过 90 亿美元，较去年同期激增26倍。
典型案例如万事达卡斥资1 8 亿美元收购支付基础设施 BVNK，以及 Blockworks 以远低于前期估值的价格收购数据平台Messari（折价超90%），清晰表明低价抄底与基建卡位成为主流策略。
同时，Coinbase、Kraken、Moonpay 等加密巨头希望通过并购提升其对上下游产业链的掌控力，补齐核心能力建设；传统互联网与金融公司加速入场，通过并购获取核心能力，从而在市场规模越来越大的加密市场占据优势地位，
总体而言，加密并购正从周期性活动演变为制度化整合浪潮。随着全球监管框架逐步清晰，未来加密行业或将由少数掌握牌照和基础设施的巨头主导，整合进程仍将持续深化。

四、新代币数量
新代币数量则是反映加密二级市场活跃度的最重要指标之一，大部分项目方都倾向于在市场回暖、态势向好的时期发行代币，同时与新叙事的热度密切相关。
从整个历史周期来看，新代币数量在 2018 年与 2021 年迎来两次小高峰，但真正的历史巅峰期是从 2024 年 3 月开始，并在 2025 年 1 月创造历史记录，达到 145 个新代币，这与其他图表的高峰时期相差甚远。
这主要与 2024 年以来的 Meme 热潮和 AI 代理叙事相关。2024 年 1月，pump.fun 在 Solana 主网上线，大幅降低了普通用户发行代币的技术门槛。2024 年 3 月左右，meme 热潮正式爆发，BONK、WIF、BOME 等百倍涨幅的币种屡见不鲜，市场形成“注意力即价值”的叙事：任何能吸引眼球的东西都可以被代币化。
至 2024 年底，Truth Terminal、ai16z 等项目带动 AI 代理叙事走红，Virtuals Protocol 让用户能快速创建、代币化并交易 AI 代理，超过 1 万个 AI 代理项目在近几年创建。
基础是代币启动平台的技术民主化，燃料是meme文化，AI代理热潮是后期强力助推器。这些因素共同促成加密市场新代币数量在 25 年 1 月创造新高。
不过，这个周期大量代币生命周期极短，大部分代币都在短时间内归零，并导致市场流动性被严重稀释，传统“山寨季”被推迟或碎片化。

五、一级市场投资者数量
根据 RootData 数据，目前近 7000 个项目、VC 或者人物曾经参与一级市场融资轮次，其中 VC 的数量为 2617 个，人物数量近 3000 名。
虽然都与加密一级市场态势密切相关，但不同于融资金额与数量的趋势，该图表并非自 2021 年就大幅下滑，而是在 2024 年 4 月出现一个高潮，累计参投的投资者数量超过 900 名，创造历史记录。
这主要是由投资者主题结构的变化导致的。在 21-22 年，加密融资市场的主要参与者为 VC，许多二三线 VC 大量参投山寨项目融资，一度平均每月投资超过 20 笔。同样的，许多项目的融资轮次里动辄出现 20-40 个VC 名字，以彰显其受欢迎程度。
不过在 22-23 年的熊市中，大量 VC 遭到市场淘汰，以创业者与 KOL 为主体的天使投资人开始成为一级市场最活跃的主体之一。许多项目的融资 PR 里开始动辄出现数十个天使投资人的名字，最高记录超过 100 个。
但随着融资数量的持续下滑以及投资者回报率过于差劲，如今天使投资人的身影也开始从大多数项目的投资者名单中淡去。本月，具有投资记录的投资者名单只有 100 个左右，创造自 2020 年 7 月以来的新低。

六、新生态项目数量
各 Layer1/2 的新生态项目长期以来都是加密行业新项目的主要来源，许多 Layer1/2 都会举办各种黑客松、孵化计划等，来提升自己的生态活跃度。
长期以来，以太坊及其 Layer2 占据新项目数量的统治级优势，2022 年包揽前四名，不过 Solana 从 2024 年开始，在其 DeFi 与 meme 浪潮中成为新项目的主要目的地。与此同时，Hyperliquid 、Arc 与 Robinhood Chain 成为近两年为数不多新的上榜 Layer1/2，进一步挤压以太坊生态的市场空间。
在今年前 7 个月，RootData 收录的各 Layer1/2 新的生态项目收录几乎全部出现大幅下跌的态势，目前排名前 8 的 Layer1/2 分别是 Solana（59个）、Robinhood Chain（42个）、Ethereum（36个）、Base（30个）、Hyperliquid（19个）、BNB Chain、Arbitrum、Polygon、Arc、Sui。

ChainCatcher 消息，据 The Block 报道，日本上市公司 Metaplanet 收购持有一类金融商品业务牌照的 Siiibo Securities，获准在日本设计并销售证券。
研调机构 Benchmark 指出，市场普遍将这笔约 21 亿日元（约 1,300 万美元）的并购视为小规模扩张，但 Metaplanet 实际计划以此为基础发行年化约 4%–6% 的比特币抵押债券 “Bitbonds”，并在后续迁移上链、通过稳定币结算，逐步形成二级市场。Metaplanet 目标是让希望采用比特币资产负债表策略的企业在其平台上发债购入 BTC，并在 “Project Nova” 路线图下，打造以比特币为核心的新型金融机构。目前该公司持有约 4.3 万枚 BTC，系全球第三大比特币上市公司金库。