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如果 AI 让你不用工作了,给你现在 100% 的工资,你会辞职吗? 一项针对英国、美国、丹麦和印度 8234 名劳动年龄成年人的调查,得到了一组有意思的数据: 75% 的受访者表示,如果能获得相当于当前工资 100% 的保障收入,就愿意离开工作。 但另一组人给出了相反答案: 20% 的人即使拿到当前工资的 120%,也不愿辞职。 而且,这个比例在不同收入群体中都差不多。 更值得思考的是,只有 26% 的人把薪酬排在工作的首要价值,约三分之一的人认为工作本身更重要。 这意味着,工资并不能解释人们为什么愿意每天走进办公室。 工作还提供了目标感、社会关系、身份认同和被需要的感觉。对一部分人来说,失去这些东西,并不是多拿一些钱就能弥补的。 论文作者 Julian Jacobs 提出,AI 转型期的政策不能只关注收入保障,也需要保护工作带来的目标感、社群和尊严。 AI 可能改变人类工作的方式,甚至让部分岗位不再必要。 但有一个问题不能被忽略: 当一个人不再需要靠工作赚钱,他还能从哪里获得生活的意义?
如果 AI 让你不用工作了,给你现在 100% 的工资,你会辞职吗?

一项针对英国、美国、丹麦和印度 8234 名劳动年龄成年人的调查,得到了一组有意思的数据:

75% 的受访者表示,如果能获得相当于当前工资 100% 的保障收入,就愿意离开工作。

但另一组人给出了相反答案:

20% 的人即使拿到当前工资的 120%,也不愿辞职。

而且,这个比例在不同收入群体中都差不多。

更值得思考的是,只有 26% 的人把薪酬排在工作的首要价值,约三分之一的人认为工作本身更重要。

这意味着,工资并不能解释人们为什么愿意每天走进办公室。

工作还提供了目标感、社会关系、身份认同和被需要的感觉。对一部分人来说,失去这些东西,并不是多拿一些钱就能弥补的。

论文作者 Julian Jacobs 提出,AI 转型期的政策不能只关注收入保障,也需要保护工作带来的目标感、社群和尊严。

AI 可能改变人类工作的方式,甚至让部分岗位不再必要。

但有一个问题不能被忽略:

当一个人不再需要靠工作赚钱,他还能从哪里获得生活的意义?
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你以为给 AI Agent 装了一个技能,实际上可能顺手把人工审批也删掉了。 一项针对 GitHub 公开仓库的研究,扫描了约 153 万个英文 Agent 技能,发现其中约 88,000 个包含可能绕过人工检查的指令。 换算下来,大约每 17 个技能,就有 1 个存在这类指令。 最值得警惕的是: 70.1% 的这类指令不区分使用场景。 比如: * 未经确认,直接执行并推送。 * 不要中途询问,一直做到任务完成。 * 自动处理所有步骤,不需要人工介入。 如果这些内容被写进 SKILL.md,加载技能的 Agent 就可能在原本需要人工确认的环节直接行动。 更麻烦的是,现有安全扫描器也不一定能发现它们。 研究测试了 Cisco 和 NVIDIA 的两款开源扫描器,即使调用 GPT-5.4,最高检出率也只有 46%,精确率不到 0.4。 但换一种提问方式,结果就明显不同: 不再问模型“这是不是恶意指令”,而是问“它有没有绕过人工检查”,检出率提升到 61%,精确率达到 0.71。 这说明一个问题: Agent 安全审查不能只盯着恶意代码,还要检查那些看起来只是为了提高自动化效率的指令。 研究给出的建议也很直接: 1. 给自动执行指令设置明确边界,例如只允许在 CI 环境中生效。 2. 审查技能时,重点检查是否绕过人工确认,而不只是扫描恶意代码。 3. 不要让一句无条件生效的指令,决定 Agent 在所有场景下的行为。 Agent 越来越能干,权限也越来越大。 但有些步骤,不能因为写了一句「一直做到完为止」,就默认不再需要人类确认。 真正可靠的自动化,不是取消所有检查,而是知道什么时候必须停下来问人。
你以为给 AI Agent 装了一个技能,实际上可能顺手把人工审批也删掉了。

一项针对 GitHub 公开仓库的研究,扫描了约 153 万个英文 Agent 技能,发现其中约 88,000 个包含可能绕过人工检查的指令。

换算下来,大约每 17 个技能,就有 1 个存在这类指令。

最值得警惕的是:

70.1% 的这类指令不区分使用场景。

比如:

* 未经确认,直接执行并推送。
* 不要中途询问,一直做到任务完成。
* 自动处理所有步骤,不需要人工介入。

如果这些内容被写进 SKILL.md,加载技能的 Agent 就可能在原本需要人工确认的环节直接行动。

更麻烦的是,现有安全扫描器也不一定能发现它们。

研究测试了 Cisco 和 NVIDIA 的两款开源扫描器,即使调用 GPT-5.4,最高检出率也只有 46%,精确率不到 0.4。

但换一种提问方式,结果就明显不同:

不再问模型“这是不是恶意指令”,而是问“它有没有绕过人工检查”,检出率提升到 61%,精确率达到 0.71。

这说明一个问题:

Agent 安全审查不能只盯着恶意代码,还要检查那些看起来只是为了提高自动化效率的指令。

研究给出的建议也很直接:

1. 给自动执行指令设置明确边界,例如只允许在 CI 环境中生效。
2. 审查技能时,重点检查是否绕过人工确认,而不只是扫描恶意代码。
3. 不要让一句无条件生效的指令,决定 Agent 在所有场景下的行为。

Agent 越来越能干,权限也越来越大。

但有些步骤,不能因为写了一句「一直做到完为止」,就默认不再需要人类确认。

真正可靠的自动化,不是取消所有检查,而是知道什么时候必须停下来问人。
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科技巨头开始为 AI 投资交账了。 2026 年,Meta、Alphabet、甲骨文、亚马逊和微软五家公司,合计承诺投入 8006 亿美元。 这笔钱不是抽象的 AI 愿景,而是实打实的数据中心、服务器、网络设备和基础设施支出。 市场正在重新审视这场军备竞赛。 Alphabet 的 AI 摘要开始影响核心搜索广告收入,但公司今年的投资支出预计最高达到 2050 亿美元。AI 正在改变搜索,也可能冲击 Google 最核心的赚钱方式。 英特尔 CFO 表示,今年现金流入预计无法覆盖支出,PC 市场疲软至少延续到明年上半年。公司还在继续扩大设备投资。 亚马逊今年已承诺投入 2200 亿美元建设 AI 基础设施,现金支出同样超过收入。财报表现不及预期后,盘后股价一度下跌 6%。 另一边,Reddit 因日活用户不及预期、谷歌 AI 搜索冲击推荐流量而下跌 26%;Roblox 因日活用户下降,股价跌近 20%。 英特尔盘中一度暴跌 30%,Alphabet 前一日市值蒸发超过 5000 亿美元,纳斯达克周五下跌超过 3.5%。 这轮下跌释放了一个信号: 资本市场并没有突然不相信 AI,而是开始要求 AI 公司证明自己的投入能够产生回报。 过去,讲增长预期就能获得溢价;现在,投资者开始盯着现金流、资本开支和商业化进度。 AI 仍然是科技行业最重要的投资方向之一,但再大的故事,也得有人为账单买单。
科技巨头开始为 AI 投资交账了。

2026 年,Meta、Alphabet、甲骨文、亚马逊和微软五家公司,合计承诺投入 8006 亿美元。

这笔钱不是抽象的 AI 愿景,而是实打实的数据中心、服务器、网络设备和基础设施支出。

市场正在重新审视这场军备竞赛。

Alphabet 的 AI 摘要开始影响核心搜索广告收入,但公司今年的投资支出预计最高达到 2050 亿美元。AI 正在改变搜索,也可能冲击 Google 最核心的赚钱方式。

英特尔 CFO 表示,今年现金流入预计无法覆盖支出,PC 市场疲软至少延续到明年上半年。公司还在继续扩大设备投资。

亚马逊今年已承诺投入 2200 亿美元建设 AI 基础设施,现金支出同样超过收入。财报表现不及预期后,盘后股价一度下跌 6%。

另一边,Reddit 因日活用户不及预期、谷歌 AI 搜索冲击推荐流量而下跌 26%;Roblox 因日活用户下降,股价跌近 20%。

英特尔盘中一度暴跌 30%,Alphabet 前一日市值蒸发超过 5000 亿美元,纳斯达克周五下跌超过 3.5%。

这轮下跌释放了一个信号:

资本市场并没有突然不相信 AI,而是开始要求 AI 公司证明自己的投入能够产生回报。

过去,讲增长预期就能获得溢价;现在,投资者开始盯着现金流、资本开支和商业化进度。

AI 仍然是科技行业最重要的投资方向之一,但再大的故事,也得有人为账单买单。
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以后找餐厅,可能连 App 都不用打开了。 Zest 推出个人 AI 餐厅礼宾服务:发一条短信,就能找餐厅、比较选择、组织朋友投票,最后直接完成订座。 它有一个挺特别的设计:推荐依据不只是用户主动输入的喜好,还包括真实的餐饮消费记录。 Zest 通过 Plaid 导入信用卡账单,只分析餐饮类交易,为用户建立口味地图。你过去经常去什么店、喜欢什么类型的餐厅,会成为 AI 推荐的参考。 多人聚餐也不用再在群里反复讨论。 把 Zest 拉进群聊,它可以综合所有人的口味,给出餐厅选择,再通过投票确定地点,随后直接订桌。 订座服务接入 OpenTable、Resy 和 SevenRooms。除了按菜系、街区、场合和饮食限制找餐厅,还能询问餐厅是否拥挤、有没有 Wi-Fi,甚至直接索要菜单。 Zest 成立于 2024 年 11 月,获得 776 和 Kindred Ventures 共 180 万美元种子前轮融资。 创始人的产品思路也很明确:AI 智能体本身就是产品,订座和点餐是最初的变现入口,未来还可能延伸到商户推荐和购物。 我觉得这个方向有意思的地方在于,它没有把 AI 做成另一个聊天窗口。 用户不需要研究怎么提问,也不用在多个平台之间来回切换。说清楚需求,剩下的搜索、协调和预订交给 AI。 真正有用的 AI 助手,不只是给答案,还得能把事情办完。 号码:(212) 470-6067
以后找餐厅,可能连 App 都不用打开了。

Zest 推出个人 AI 餐厅礼宾服务:发一条短信,就能找餐厅、比较选择、组织朋友投票,最后直接完成订座。

它有一个挺特别的设计:推荐依据不只是用户主动输入的喜好,还包括真实的餐饮消费记录。

Zest 通过 Plaid 导入信用卡账单,只分析餐饮类交易,为用户建立口味地图。你过去经常去什么店、喜欢什么类型的餐厅,会成为 AI 推荐的参考。

多人聚餐也不用再在群里反复讨论。

把 Zest 拉进群聊,它可以综合所有人的口味,给出餐厅选择,再通过投票确定地点,随后直接订桌。

订座服务接入 OpenTable、Resy 和 SevenRooms。除了按菜系、街区、场合和饮食限制找餐厅,还能询问餐厅是否拥挤、有没有 Wi-Fi,甚至直接索要菜单。

Zest 成立于 2024 年 11 月,获得 776 和 Kindred Ventures 共 180 万美元种子前轮融资。

创始人的产品思路也很明确:AI 智能体本身就是产品,订座和点餐是最初的变现入口,未来还可能延伸到商户推荐和购物。

我觉得这个方向有意思的地方在于,它没有把 AI 做成另一个聊天窗口。

用户不需要研究怎么提问,也不用在多个平台之间来回切换。说清楚需求,剩下的搜索、协调和预订交给 AI。

真正有用的 AI 助手,不只是给答案,还得能把事情办完。

号码:(212) 470-6067
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麦当劳、迪士尼、PayPal 的股票代币,开始被拿来玩 Meme 币了。 Robinhood 链上正在出现一种新的资产组合方式:股票代币不再只是供用户买卖的投资标的,还可以成为 Meme 币的交易对和流动性储备。 Pons Treasury 正在推动这一模式。 它已经为代币化的 $MCD、$DIS 和 $PYPL 提供流动性,方便用户在 Robinhood 链上交易。新一批可配对的股票代币还包括 $BMNR、$JPM、$V、$UBER 和 $GDX。 更有意思的是,Pons 想做的不只是股票代币交易,而是让用户直接使用这些代币发射和交易新 Meme 币。 这意味着股票代币可能从单纯的投资资产,变成 Meme 生态里的流动性工具。 过去,Meme 币的交易基础主要围绕稳定币和加密原生资产展开。现在,传统股票代币也有机会进入这个体系。 如果这种玩法形成规模,链上 Meme 市场的资产来源和交易组合都会变得更加丰富。 当然,股票代币不等于直接持有对应公司的原始股票,具体权益、赎回机制和流动性仍要看产品设计。 当麦当劳、迪士尼的股票代币都能成为 Meme 币的交易燃料,传统金融和链上投机市场之间的距离又被拉近了一步。
麦当劳、迪士尼、PayPal 的股票代币,开始被拿来玩 Meme 币了。

Robinhood 链上正在出现一种新的资产组合方式:股票代币不再只是供用户买卖的投资标的,还可以成为 Meme 币的交易对和流动性储备。

Pons Treasury 正在推动这一模式。

它已经为代币化的 $MCD、$DIS 和 $PYPL 提供流动性,方便用户在 Robinhood 链上交易。新一批可配对的股票代币还包括 $BMNR、$JPM、$V、$UBER 和 $GDX。

更有意思的是,Pons 想做的不只是股票代币交易,而是让用户直接使用这些代币发射和交易新 Meme 币。

这意味着股票代币可能从单纯的投资资产,变成 Meme 生态里的流动性工具。

过去,Meme 币的交易基础主要围绕稳定币和加密原生资产展开。现在,传统股票代币也有机会进入这个体系。

如果这种玩法形成规模,链上 Meme 市场的资产来源和交易组合都会变得更加丰富。

当然,股票代币不等于直接持有对应公司的原始股票,具体权益、赎回机制和流动性仍要看产品设计。

当麦当劳、迪士尼的股票代币都能成为 Meme 币的交易燃料,传统金融和链上投机市场之间的距离又被拉近了一步。
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Google 正在切入加密资产托管市场,而且目标是银行和大型机构。 机构进入 Crypto,一直有一道绕不开的门槛:私钥安全。 资产由谁保管、谁有权签名、内部员工如何审批、密钥被盗怎么办,这些问题不是给机构一个普通钱包就能解决的。 Google 这次推出的方案是 MPC 密钥管理与签名服务。 它将私钥拆分成多个密钥分片,分散存储在 Google 自有硬件、Google Cloud 和其他云环境中。需要签名时,由多个分片协同完成,不必把完整私钥集中到一个地方。 机构还可以配置交易限额、白名单地址和多部门审批等规则,把原有的内部风控流程延伸到链上交易。 最重要的是,机构保留密钥分片的控制权,Google 无法直接获取完整私钥。 目前产品处于 Private Preview 阶段,多家大型金融机构正在测试,Alphabet 也已经用它保护自己在以太坊上的数字资产,计划于 2027 年初正式商用。 这背后其实是一个很大的趋势: Crypto 正在从面向个人用户的金融实验,逐渐变成传统金融机构需要接入的基础设施。 银行不一定需要自己从零搭建托管系统,但它们需要一套符合自身安全标准、权限管理和合规流程的解决方案。 Google 想提供的正是这层基础设施。 如果未来银行可以通过成熟的 MPC 技术管理链上资产,机构进入 Crypto 的技术门槛就有机会进一步降低。 真正值得期待的不是又多了一个托管产品,而是传统金融基础设施开始向链上延伸。
Google 正在切入加密资产托管市场,而且目标是银行和大型机构。

机构进入 Crypto,一直有一道绕不开的门槛:私钥安全。

资产由谁保管、谁有权签名、内部员工如何审批、密钥被盗怎么办,这些问题不是给机构一个普通钱包就能解决的。

Google 这次推出的方案是 MPC 密钥管理与签名服务。

它将私钥拆分成多个密钥分片,分散存储在 Google 自有硬件、Google Cloud 和其他云环境中。需要签名时,由多个分片协同完成,不必把完整私钥集中到一个地方。

机构还可以配置交易限额、白名单地址和多部门审批等规则,把原有的内部风控流程延伸到链上交易。

最重要的是,机构保留密钥分片的控制权,Google 无法直接获取完整私钥。

目前产品处于 Private Preview 阶段,多家大型金融机构正在测试,Alphabet 也已经用它保护自己在以太坊上的数字资产,计划于 2027 年初正式商用。

这背后其实是一个很大的趋势:

Crypto 正在从面向个人用户的金融实验,逐渐变成传统金融机构需要接入的基础设施。

银行不一定需要自己从零搭建托管系统,但它们需要一套符合自身安全标准、权限管理和合规流程的解决方案。

Google 想提供的正是这层基础设施。

如果未来银行可以通过成熟的 MPC 技术管理链上资产,机构进入 Crypto 的技术门槛就有机会进一步降低。

真正值得期待的不是又多了一个托管产品,而是传统金融基础设施开始向链上延伸。
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AI 正在改变 Crypto 空投的利益分配方式。 过去,工作室能赚钱,是因为它们掌握了普通人不具备的技术能力:批量交互、自动化脚本、链上数据分析和账户管理。 项目方需要这些能力来制造用户规模、交易数据和市场热度,再用未来的代币预期支付成本。 但现在,AI 把这套技术门槛打下来了。 一个普通人也能用 AI 开发脚本、机器人和数据工具。工作室不再拥有过去那种明显的信息和技术优势。 问题在于,项目方同样享受到了 AI 带来的成本下降。 过去需要外包给工作室的事情,现在可以自己完成;过去需要通过空投换来的链上数据,也不再那么稀缺。 项目方自然会重新计算:一笔代币预算,究竟应该给刷交互的地址,还是投入流动性、交易所和真正能带来收入的渠道? 这也是为什么我认为,传统空投的吸引力正在下降。 未来更值得研究的,可能是有真实盈利能力的早期项目,以及愿意通过公募、用户权益等方式分配筹码的产品。 另一种方向是半 Meme、半撸毛的项目,用户参与交易、传播和社区活动,本身就是产品生态的一部分。 但对于 Perps 和预测市场,必须算清楚成本。手续费、滑点和交易损耗都是真金白银,积分不等于收益,交易量也不等于利润。 当 AI 抹平了撸毛的技术门槛,真正的竞争就不再是谁能刷得更多,而是谁能更早发现值得参与的项目。
AI 正在改变 Crypto 空投的利益分配方式。

过去,工作室能赚钱,是因为它们掌握了普通人不具备的技术能力:批量交互、自动化脚本、链上数据分析和账户管理。

项目方需要这些能力来制造用户规模、交易数据和市场热度,再用未来的代币预期支付成本。

但现在,AI 把这套技术门槛打下来了。

一个普通人也能用 AI 开发脚本、机器人和数据工具。工作室不再拥有过去那种明显的信息和技术优势。

问题在于,项目方同样享受到了 AI 带来的成本下降。

过去需要外包给工作室的事情,现在可以自己完成;过去需要通过空投换来的链上数据,也不再那么稀缺。

项目方自然会重新计算:一笔代币预算,究竟应该给刷交互的地址,还是投入流动性、交易所和真正能带来收入的渠道?

这也是为什么我认为,传统空投的吸引力正在下降。

未来更值得研究的,可能是有真实盈利能力的早期项目,以及愿意通过公募、用户权益等方式分配筹码的产品。

另一种方向是半 Meme、半撸毛的项目,用户参与交易、传播和社区活动,本身就是产品生态的一部分。

但对于 Perps 和预测市场,必须算清楚成本。手续费、滑点和交易损耗都是真金白银,积分不等于收益,交易量也不等于利润。

当 AI 抹平了撸毛的技术门槛,真正的竞争就不再是谁能刷得更多,而是谁能更早发现值得参与的项目。
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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。
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。
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Anthropic 的收入增长很疯狂,但它背后的算力账单更疯狂。 2026 年一季度收入 47 亿美元,二季度跃升至 116 亿美元,并首次实现单季度运营利润。媒体报道的三季度收入为 168 亿美元。 从收入曲线看,Anthropic 的商业化速度相当惊人。Timothy B. Lee 通读公开版 S-1 后,也认为其财务表现比外界预想的更强。 但增长的另一面,是巨额的长期承诺。 为了支撑未来扩张,Anthropic 已向亚马逊、谷歌、SpaceXAI、博通等公司承诺了数千亿美元的算力支出。要让这些投入最终成立,年收入就必须增长到数千亿美元的规模。 所以真正的问题不是它现在能赚多少钱,而是未来的增长能否兑现今天的投入。 二季度收入大幅跃升,三季度却没有出现同样幅度的加速。究竟是 Claude Code 等产品的需求逐渐接近饱和,还是增长过程中的短暂停顿? 目前还没有足够信息给出答案,四季度数据会是重要线索。 当一家 AI 公司承诺了数千亿美元的算力支出,增长放缓就不再只是增长问题,而是整个商业模型能否成立的问题。
Anthropic 的收入增长很疯狂,但它背后的算力账单更疯狂。

2026 年一季度收入 47 亿美元,二季度跃升至 116 亿美元,并首次实现单季度运营利润。媒体报道的三季度收入为 168 亿美元。

从收入曲线看,Anthropic 的商业化速度相当惊人。Timothy B. Lee 通读公开版 S-1 后,也认为其财务表现比外界预想的更强。

但增长的另一面,是巨额的长期承诺。

为了支撑未来扩张,Anthropic 已向亚马逊、谷歌、SpaceXAI、博通等公司承诺了数千亿美元的算力支出。要让这些投入最终成立,年收入就必须增长到数千亿美元的规模。

所以真正的问题不是它现在能赚多少钱,而是未来的增长能否兑现今天的投入。

二季度收入大幅跃升,三季度却没有出现同样幅度的加速。究竟是 Claude Code 等产品的需求逐渐接近饱和,还是增长过程中的短暂停顿?

目前还没有足够信息给出答案,四季度数据会是重要线索。

当一家 AI 公司承诺了数千亿美元的算力支出,增长放缓就不再只是增长问题,而是整个商业模型能否成立的问题。
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中国 AI 股正在经历一场残酷的估值回归。 从 2026 年高点算起,中国股市蒸发近 23.5 万亿元,市场进入熊市区间,AI 板块首当其冲。 科创 50 不到四个月跌了 40%,蒸发约 3.2 万亿元。宇树科技跌近 50%,长鑫存储一个月跌超 25%,中际旭创和新易盛跌幅约 60%。 这轮下跌背后,是四股压力叠在一起: * 估值过高: 即使未来增长强劲,也未必撑得起此前的股价。 * 盈利预期动摇: 市场开始怀疑,AI 的巨额投入究竟能转化多少利润。 * 外部限制风险: 美国可能进一步限制中国技术进入其数据中心,芯片和供应链企业受到冲击。 * 投机资金拥挤: 高盛称,在其覆盖的中国市场中,AI 股票占交易活动的 57%。当大量资金押注同一方向,行情反转时,踩踏就可能发生。 最值得警惕的数字,是暴跌之后的估值。 科创 50 的市盈率仍在 100 倍左右,而纳斯达克 100 约为 30 倍。 跌幅只能说明市场已经回撤多少,估值才决定这场调整是否真的结束。
中国 AI 股正在经历一场残酷的估值回归。

从 2026 年高点算起,中国股市蒸发近 23.5 万亿元,市场进入熊市区间,AI 板块首当其冲。

科创 50 不到四个月跌了 40%,蒸发约 3.2 万亿元。宇树科技跌近 50%,长鑫存储一个月跌超 25%,中际旭创和新易盛跌幅约 60%。

这轮下跌背后,是四股压力叠在一起:

* 估值过高: 即使未来增长强劲,也未必撑得起此前的股价。
* 盈利预期动摇: 市场开始怀疑,AI 的巨额投入究竟能转化多少利润。
* 外部限制风险: 美国可能进一步限制中国技术进入其数据中心,芯片和供应链企业受到冲击。
* 投机资金拥挤: 高盛称,在其覆盖的中国市场中,AI 股票占交易活动的 57%。当大量资金押注同一方向,行情反转时,踩踏就可能发生。

最值得警惕的数字,是暴跌之后的估值。

科创 50 的市盈率仍在 100 倍左右,而纳斯达克 100 约为 30 倍。

跌幅只能说明市场已经回撤多少,估值才决定这场调整是否真的结束。
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为什么人人都懂价值投资,却很少有人真正做到? 因为价值投资太慢了。 真到下手的时候,大多数人还是盯着 K 线、宏观数据和市场消息。今天涨了开心,明天跌了焦虑,每一个波动都能带来即时反馈。 价值投资却不是这样。 你可能买对了,却要等几年才能兑现;你可能判断没错,市场却迟迟不给你答案。 相比之下,追涨杀跌更刺激,也更容易让人产生“我正在做些什么”的感觉。 很多人不是不懂价值投资,而是很难忍受它漫长的等待。 市场每天都在给你反馈,但不代表每天都有值得行动的机会。
为什么人人都懂价值投资,却很少有人真正做到?

因为价值投资太慢了。

真到下手的时候,大多数人还是盯着 K 线、宏观数据和市场消息。今天涨了开心,明天跌了焦虑,每一个波动都能带来即时反馈。

价值投资却不是这样。

你可能买对了,却要等几年才能兑现;你可能判断没错,市场却迟迟不给你答案。

相比之下,追涨杀跌更刺激,也更容易让人产生“我正在做些什么”的感觉。

很多人不是不懂价值投资,而是很难忍受它漫长的等待。

市场每天都在给你反馈,但不代表每天都有值得行动的机会。
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从 Mt.Gox 到币安,13 年过去了,加密行业变了无数次,交易所被盗却从来没有缺席。 2014,Mt.Gox:4.7 亿美元 2015,Bitstamp:510 万美元 2016,Bitfinex:7200 万美元 2017,NiceHash:6400 万美元 2018,Coincheck:5.34 亿美元 2018,BitGrail:1.7 亿美元 2019,Binance:4000 万美元 2020,KuCoin:2.81 亿美元 2021,BitMart:1.96 亿美元 2022,FTX:4.15 亿美元 2023,Poloniex:1.26 亿美元 2023,CoinEx:5400 万美元 2024,DMM Bitcoin:3.05 亿美元 2024,WazirX:2.35 亿美元 2025,Phemex:7300万–8500万美元 2025,Bybit:14.6 亿美元 2025,Upbit:3000万–3850万美元 2025,BtcTurk:4800 万美元 2026,Coldcard:1.16 亿美元 2026,Bitget:3.52 亿美元 2026,币安:疑似几十亿美元级别 从 Mt.Gox 到 Bybit,再到今天的币安。 每一轮牛熊都有人进场,每隔一段时间,就有人用真金白银给交易所的安全系统上课。 下一个会是谁? 加密行业最稳定的东西,可能不是 BTC 的四年周期,而是交易所被盗的新闻。😂
从 Mt.Gox 到币安,13 年过去了,加密行业变了无数次,交易所被盗却从来没有缺席。

2014,Mt.Gox:4.7 亿美元
2015,Bitstamp:510 万美元
2016,Bitfinex:7200 万美元
2017,NiceHash:6400 万美元
2018,Coincheck:5.34 亿美元
2018,BitGrail:1.7 亿美元
2019,Binance:4000 万美元
2020,KuCoin:2.81 亿美元
2021,BitMart:1.96 亿美元
2022,FTX:4.15 亿美元
2023,Poloniex:1.26 亿美元
2023,CoinEx:5400 万美元
2024,DMM Bitcoin:3.05 亿美元
2024,WazirX:2.35 亿美元
2025,Phemex:7300万–8500万美元
2025,Bybit:14.6 亿美元
2025,Upbit:3000万–3850万美元
2025,BtcTurk:4800 万美元
2026,Coldcard:1.16 亿美元
2026,Bitget:3.52 亿美元
2026,币安:疑似几十亿美元级别

从 Mt.Gox 到 Bybit,再到今天的币安。

每一轮牛熊都有人进场,每隔一段时间,就有人用真金白银给交易所的安全系统上课。

下一个会是谁?

加密行业最稳定的东西,可能不是 BTC 的四年周期,而是交易所被盗的新闻。😂
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币安疑似遭遇史上最大规模黑客攻击:55 亿美元资产异常转移,Tether、Circle 紧急冻结资金10 月 29 日,加密市场发生一起震动行业的重大安全事件。 Binance 多个热钱包出现异常资产转移,攻击者疑似利用以太坊 EIP-7702 授权机制,将钱包指向预先部署的恶意扫除合约,在短时间内转走大量 ETH、USDT、USDC 及其他代币。 目前链上综合统计显示,相关异常资产转移规模可能达到 55.7 亿至 58 亿美元。 如果最终确认属于未经授权的资产转移,这可能超过 2025 年 Bybit 约 15 亿美元的黑客事件,成为加密行业历史上规模最大的安全事件之一。 一、攻击过程:Binance 14 单笔转出约 25 亿美元 10 月 29 日 UTC 20:20 左右,攻击者通过 EIP-7702 对 Binance 14 钱包提交多笔委托授权,将钱包指向攻击者提前部署的扫除合约。 20:24,Binance 14 一笔交易转出: * 约 167,464 ETH,价值约 3.8 亿美元 * 约 16.15 亿 USDT * 60 余种其他代币 单笔交易涉及资产价值约 25 亿美元。 随后 Binance 16、其他热钱包以及 Arbitrum、Avalanche 等网络也陆续出现异常资产转移。 链上分析还发现,相关攻击地址提前通过 Tornado Cash 获得资金,并进行了合约部署和小额测试,显示这次行动可能经过事先准备。 二、EIP-7702:攻击者如何获得钱包控制能力? EIP-7702 是以太坊 Pectra 升级引入的功能,允许普通钱包委托智能合约代码执行。 这项功能本身并不是漏洞。 但如果攻击者获得钱包持有者签署的恶意授权,就可能借助被委托的代码执行未经预期的资产操作。 目前最关键的疑问是:攻击者究竟通过什么方式获得了 Binance 热钱包的授权签名? 私钥是否泄露?签名流程是否遭到入侵?还是存在其他授权管理问题? 这些问题目前都没有得到最终确认。 三、资金规模:多链统计最高达到 58 亿美元 目前不同统计口径存在差异: * Binance 14 单笔转账:约 25 亿美元 * 以太坊多钱包异常转出:约 33 亿至 35 亿美元 * ETH、BTC、TRON 等多链综合统计:约 55.7 亿至 58 亿美元 涉及 ETH、USDT、USDC、BTC,以及 wBETH、UNI、LINK、PEPE、XAUt、RLUSD、USD1 等多种资产。 需要注意,链上转出金额并不等于最终损失。部分资产已经被冻结,部分仍在转移,最终损失需要等待 Binance 核实。 四、Tether、Circle 紧急冻结资产 Tether CEO Paolo Ardoino 表示,已经冻结超过 15.67 亿 USDT。 Circle CEO Jeremy Allaire 表示,已与执法部门协调,冻结超过 8 亿 USDC。 CZ 随后感谢两家公司的快速响应,并提及 Tether 约 9.71 亿美元、Circle 约 8.23 亿美元的冻结行动。 不同数字来自不同时间点和统计口径,不能直接视为相同范围内的实际冻结余额。 五、Binance 与 CZ 官方回应 Binance 表示,已经注意到有关潜在安全问题的报告,目前正在积极调查。 官方称,尚未确认用户资金受到影响,安全团队正在紧急检查相关信息,并将通过官方渠道公布进一步进展。 CZ 则表示: “用户资金安全!看起来确实像是针对 Binance 的黑客攻击。” 他同时说明,自己已经不再负责 Binance.com 的日常管理,但作为股东,他希望所有用户资金都能够得到足额保障。 六、这次事件对行业意味着什么? 如果最终确认攻击成立,这次事件至少带来三个值得反思的问题: 1. 钱包授权安全: EIP-7702 等新机制提升了钱包功能,但授权签名、委托代码和私钥管理必须接受更严格的安全审查。 2. 稳定币冻结机制: Tether 和 Circle 能够快速冻结关联资产,但也再次体现了中心化稳定币发行方的权限。 3. 交易所托管风险: 热钱包的权限管理、资金隔离和应急机制,将再次成为行业讨论的重点。 截至目前,Binance 尚未公布最终损失金额,也没有完整确认攻击入口和资金追回情况。 55 亿至 58 亿美元是目前的疑似异常转移规模,不应直接等同于最终被盗金额。 链上资金可以追踪,稳定币可以冻结,但交易所失去的信任,需要时间才能恢复。 后续以 Binance 官方公告及链上核实结果为准。 提醒用户警惕假冒公告、钓鱼链接和所谓的资产追回服务,绝不要向陌生人提供私钥、助记词或验证码。

币安疑似遭遇史上最大规模黑客攻击:55 亿美元资产异常转移,Tether、Circle 紧急冻结资金

10 月 29 日,加密市场发生一起震动行业的重大安全事件。
Binance 多个热钱包出现异常资产转移,攻击者疑似利用以太坊 EIP-7702 授权机制,将钱包指向预先部署的恶意扫除合约,在短时间内转走大量 ETH、USDT、USDC 及其他代币。
目前链上综合统计显示,相关异常资产转移规模可能达到 55.7 亿至 58 亿美元。
如果最终确认属于未经授权的资产转移,这可能超过 2025 年 Bybit 约 15 亿美元的黑客事件,成为加密行业历史上规模最大的安全事件之一。
一、攻击过程:Binance 14 单笔转出约 25 亿美元
10 月 29 日 UTC 20:20 左右,攻击者通过 EIP-7702 对 Binance 14 钱包提交多笔委托授权,将钱包指向攻击者提前部署的扫除合约。
20:24,Binance 14 一笔交易转出:
* 约 167,464 ETH,价值约 3.8 亿美元
* 约 16.15 亿 USDT
* 60 余种其他代币
单笔交易涉及资产价值约 25 亿美元。
随后 Binance 16、其他热钱包以及 Arbitrum、Avalanche 等网络也陆续出现异常资产转移。
链上分析还发现,相关攻击地址提前通过 Tornado Cash 获得资金,并进行了合约部署和小额测试,显示这次行动可能经过事先准备。
二、EIP-7702:攻击者如何获得钱包控制能力?
EIP-7702 是以太坊 Pectra 升级引入的功能,允许普通钱包委托智能合约代码执行。
这项功能本身并不是漏洞。
但如果攻击者获得钱包持有者签署的恶意授权,就可能借助被委托的代码执行未经预期的资产操作。
目前最关键的疑问是:攻击者究竟通过什么方式获得了 Binance 热钱包的授权签名?
私钥是否泄露?签名流程是否遭到入侵?还是存在其他授权管理问题?
这些问题目前都没有得到最终确认。
三、资金规模:多链统计最高达到 58 亿美元
目前不同统计口径存在差异:
* Binance 14 单笔转账:约 25 亿美元
* 以太坊多钱包异常转出:约 33 亿至 35 亿美元
* ETH、BTC、TRON 等多链综合统计:约 55.7 亿至 58 亿美元
涉及 ETH、USDT、USDC、BTC,以及 wBETH、UNI、LINK、PEPE、XAUt、RLUSD、USD1 等多种资产。
需要注意,链上转出金额并不等于最终损失。部分资产已经被冻结,部分仍在转移,最终损失需要等待 Binance 核实。
四、Tether、Circle 紧急冻结资产
Tether CEO Paolo Ardoino 表示,已经冻结超过 15.67 亿 USDT。
Circle CEO Jeremy Allaire 表示,已与执法部门协调,冻结超过 8 亿 USDC。
CZ 随后感谢两家公司的快速响应,并提及 Tether 约 9.71 亿美元、Circle 约 8.23 亿美元的冻结行动。
不同数字来自不同时间点和统计口径,不能直接视为相同范围内的实际冻结余额。
五、Binance 与 CZ 官方回应
Binance 表示,已经注意到有关潜在安全问题的报告,目前正在积极调查。
官方称,尚未确认用户资金受到影响,安全团队正在紧急检查相关信息,并将通过官方渠道公布进一步进展。
CZ 则表示:
“用户资金安全!看起来确实像是针对 Binance 的黑客攻击。”
他同时说明,自己已经不再负责 Binance.com 的日常管理,但作为股东,他希望所有用户资金都能够得到足额保障。
六、这次事件对行业意味着什么?
如果最终确认攻击成立,这次事件至少带来三个值得反思的问题:
1. 钱包授权安全: EIP-7702 等新机制提升了钱包功能,但授权签名、委托代码和私钥管理必须接受更严格的安全审查。
2. 稳定币冻结机制: Tether 和 Circle 能够快速冻结关联资产,但也再次体现了中心化稳定币发行方的权限。
3. 交易所托管风险: 热钱包的权限管理、资金隔离和应急机制,将再次成为行业讨论的重点。
截至目前,Binance 尚未公布最终损失金额,也没有完整确认攻击入口和资金追回情况。
55 亿至 58 亿美元是目前的疑似异常转移规模,不应直接等同于最终被盗金额。
链上资金可以追踪,稳定币可以冻结,但交易所失去的信任,需要时间才能恢复。
后续以 Binance 官方公告及链上核实结果为准。
提醒用户警惕假冒公告、钓鱼链接和所谓的资产追回服务,绝不要向陌生人提供私钥、助记词或验证码。
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大多数 AI Agent 代币,看起来像是在投资未来,扒开一看,可能只是披着风衣的 Meme。 名字里加上 AI、Agent、Autonomous,再包装一套宏大的叙事,并不代表它真的有用户、有收入,或者有可持续的代币价值。 反而是那些没那么性感的基础设施,更有机会穿越周期。 区块链负责执行,稳定币负责承载价值,支付协议负责让 Agent 真正完成交易。 Agent 的形态会不断变化,今天流行一种,明天可能又出现新的。但只要 AI 代理需要持有资产、转移资金、调用服务,就离不开底层的交易和支付网络。 当然,基础设施也不是闭眼买就能赚钱,竞争、代币价值捕获和实际需求同样重要。 只是相比赌某个 Agent 代币能不能成为下一个百万倍神话,我更愿意先想清楚: 如果明天所有 AI Agent 项目都换了名字,哪些基础设施依然有人需要?
大多数 AI Agent 代币,看起来像是在投资未来,扒开一看,可能只是披着风衣的 Meme。

名字里加上 AI、Agent、Autonomous,再包装一套宏大的叙事,并不代表它真的有用户、有收入,或者有可持续的代币价值。

反而是那些没那么性感的基础设施,更有机会穿越周期。

区块链负责执行,稳定币负责承载价值,支付协议负责让 Agent 真正完成交易。

Agent 的形态会不断变化,今天流行一种,明天可能又出现新的。但只要 AI 代理需要持有资产、转移资金、调用服务,就离不开底层的交易和支付网络。

当然,基础设施也不是闭眼买就能赚钱,竞争、代币价值捕获和实际需求同样重要。

只是相比赌某个 Agent 代币能不能成为下一个百万倍神话,我更愿意先想清楚:

如果明天所有 AI Agent 项目都换了名字,哪些基础设施依然有人需要?
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ETH、SOL 和应用代币,可能根本就不该用同一套估值逻辑。 传统金融习惯看收入、利润和现金流,但 ETH 和 SOL 更像是与生态增长绑定的货币资产,而不是传统意义上的经营性企业。 这让 TradFi 投资者很难给它们定价。 一个生态可以越来越繁荣,链上交易越来越活跃,但这些增长究竟能有多少传导到底层代币?如果缺乏清晰的价值捕获机制,就很难单纯通过收入来判断代币应该值多少钱。 应用代币的情况可能不同。 当一个链上应用拥有真实用户、持续收入和明确的经济机制时,它就有机会围绕自身代币建立更清晰的价值体系。当然,应用有收入,不等于代币持有人一定能分享到这些收入,具体仍取决于代币设计。 随着越来越多 Crypto 业务开始真正赚钱,市场可能会越来越清楚地认识到:L1 资产与应用代币不是同一种投资标的。 生态有价值,不代表代币一定捕获价值。未来的估值分化,可能就发生在这两者之间。
ETH、SOL 和应用代币,可能根本就不该用同一套估值逻辑。

传统金融习惯看收入、利润和现金流,但 ETH 和 SOL 更像是与生态增长绑定的货币资产,而不是传统意义上的经营性企业。

这让 TradFi 投资者很难给它们定价。

一个生态可以越来越繁荣,链上交易越来越活跃,但这些增长究竟能有多少传导到底层代币?如果缺乏清晰的价值捕获机制,就很难单纯通过收入来判断代币应该值多少钱。

应用代币的情况可能不同。

当一个链上应用拥有真实用户、持续收入和明确的经济机制时,它就有机会围绕自身代币建立更清晰的价值体系。当然,应用有收入,不等于代币持有人一定能分享到这些收入,具体仍取决于代币设计。

随着越来越多 Crypto 业务开始真正赚钱,市场可能会越来越清楚地认识到:L1 资产与应用代币不是同一种投资标的。

生态有价值,不代表代币一定捕获价值。未来的估值分化,可能就发生在这两者之间。
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Anthropic 上市,真正的考验不是能不能讲出万亿故事,而是能不能把收入变成利润。 按所给招股书数据,Anthropic 2026 年上半年收入达到 162.86 亿美元,净亏损 807 亿美元。其中约 724 亿美元来自金融负债公允价值变动,并非实际现金流出,二季度经营利润也已转正。 这说明商业化能力正在改善,但不代表盈利问题已经解决。 更大的变量,是约 8000 亿美元的算力合同。 Amazon、Google、Microsoft、Broadcom、AMD 等供应链公司可能从中受益。但对 Anthropic 自己而言,提前锁定算力意味着巨额成本承诺。需求增长不及预期、模型价格继续下跌,都可能挤压未来利润。 企业客户是另一张底牌。 年消费超过 10 万美元的客户已超过 1.19 万家,净收入留存率约 900%。Claude 越深入企业工作流,迁移成本越高,客户价值也越大。但高留存不代表增长可以永远维持,未来仍要看企业是否愿意持续加大支出。 再加上创始团队掌握 50.1% 的投票权,投资者买入的不只是 AI 增长,也是在押注管理层的长期决策。 短期,IPO 预期可能继续刺激 NVDA、AVGO、AMD 等算力供应链;长期,真正决定估值的,是 Anthropic 能否让收入增长跑赢算力成本。 市场传出的 1.5 万亿至 2 万亿美元,目前仍是估值预期,不是最终发行价格。估值越高,市场对未来利润的要求也越苛刻。 AI 故事可以撑起估值,只有利润才能长期撑住估值。
Anthropic 上市,真正的考验不是能不能讲出万亿故事,而是能不能把收入变成利润。

按所给招股书数据,Anthropic 2026 年上半年收入达到 162.86 亿美元,净亏损 807 亿美元。其中约 724 亿美元来自金融负债公允价值变动,并非实际现金流出,二季度经营利润也已转正。

这说明商业化能力正在改善,但不代表盈利问题已经解决。

更大的变量,是约 8000 亿美元的算力合同。

Amazon、Google、Microsoft、Broadcom、AMD 等供应链公司可能从中受益。但对 Anthropic 自己而言,提前锁定算力意味着巨额成本承诺。需求增长不及预期、模型价格继续下跌,都可能挤压未来利润。

企业客户是另一张底牌。

年消费超过 10 万美元的客户已超过 1.19 万家,净收入留存率约 900%。Claude 越深入企业工作流,迁移成本越高,客户价值也越大。但高留存不代表增长可以永远维持,未来仍要看企业是否愿意持续加大支出。

再加上创始团队掌握 50.1% 的投票权,投资者买入的不只是 AI 增长,也是在押注管理层的长期决策。

短期,IPO 预期可能继续刺激 NVDA、AVGO、AMD 等算力供应链;长期,真正决定估值的,是 Anthropic 能否让收入增长跑赢算力成本。

市场传出的 1.5 万亿至 2 万亿美元,目前仍是估值预期,不是最终发行价格。估值越高,市场对未来利润的要求也越苛刻。

AI 故事可以撑起估值,只有利润才能长期撑住估值。
ANTHROPIC+0,86%
GOOGUS-0,86%
AMZNB+0,26%
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A 股每隔十年左右,就会来一轮牛市。 2015 年,收割了一批 85 后。 2026 年,轮到 95 后了。 这轮 AI 牛市,台前是大模型、科技英雄,台后真正赚得盆满钵满的,可能是芯片、内存、光模块、PCB 这些以前被嫌弃的传统产业。 老玩家一边做生意赚订单,一边在股市里赚估值。 故事讲给年轻人听,利润留给懂行的人拿。 等泡沫散场,有人带着真金白银离开,有人留下高位买入的股票,还有人要花好几年,才能把亏掉的钱赚回来。 每一代年轻人都以为自己赶上了时代,直到发现自己只是这场盛宴的买单者。
A 股每隔十年左右,就会来一轮牛市。

2015 年,收割了一批 85 后。

2026 年,轮到 95 后了。

这轮 AI 牛市,台前是大模型、科技英雄,台后真正赚得盆满钵满的,可能是芯片、内存、光模块、PCB 这些以前被嫌弃的传统产业。

老玩家一边做生意赚订单,一边在股市里赚估值。

故事讲给年轻人听,利润留给懂行的人拿。

等泡沫散场,有人带着真金白银离开,有人留下高位买入的股票,还有人要花好几年,才能把亏掉的钱赚回来。

每一代年轻人都以为自己赶上了时代,直到发现自己只是这场盛宴的买单者。
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投资里有一种很隐蔽的亏损,叫做等不及。 今天没涨,就想换一个;这周没赚,就想加大仓位;看别人赚钱,自己就开始追涨。 折腾一圈,钱没赚到多少,精力和交易成本倒是消耗了不少。 不妨把时间尺度拉长到两年。 与其每天猜行情、频繁换标的,不如先找到自己真正理解、愿意长期持有的资产,认真评估风险,再给自己的判断一些时间。 当然,长期持有不等于买完就不管。基本面变了,风险超出承受范围了,该调整还是要调整。 耐心不是死扛,而是不被短期波动牵着走。 你不需要今天就成功,也不需要下周就证明自己。把精力放在真正重要的事情上,让时间成为策略的一部分。 投资不是每天都要做点什么。有时候,知道什么时候不动手,比知道什么时候买入更重要。
投资里有一种很隐蔽的亏损,叫做等不及。

今天没涨,就想换一个;这周没赚,就想加大仓位;看别人赚钱,自己就开始追涨。

折腾一圈,钱没赚到多少,精力和交易成本倒是消耗了不少。

不妨把时间尺度拉长到两年。

与其每天猜行情、频繁换标的,不如先找到自己真正理解、愿意长期持有的资产,认真评估风险,再给自己的判断一些时间。

当然,长期持有不等于买完就不管。基本面变了,风险超出承受范围了,该调整还是要调整。

耐心不是死扛,而是不被短期波动牵着走。

你不需要今天就成功,也不需要下周就证明自己。把精力放在真正重要的事情上,让时间成为策略的一部分。

投资不是每天都要做点什么。有时候,知道什么时候不动手,比知道什么时候买入更重要。
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Crypto 到底是一阵风,还是未来的一部分? 牛市时,有人相信它能改变世界;熊市时,又有人急着宣布它已经结束。 但判断一个行业的未来,不能只看价格涨跌。 每轮周期都有人离开,也总有人继续写代码、做产品、搭建基础设施。 当然,不是所有项目都值得留下,也不是每个代币都有未来。 泡沫会破灭,但不代表整个行业没有价值。 与其争论 Crypto 是不是未来,不如看看它最终能解决什么问题,又能留下什么。 未来不是喊出来的,是一点点做出来的。
Crypto 到底是一阵风,还是未来的一部分?

牛市时,有人相信它能改变世界;熊市时,又有人急着宣布它已经结束。

但判断一个行业的未来,不能只看价格涨跌。

每轮周期都有人离开,也总有人继续写代码、做产品、搭建基础设施。

当然,不是所有项目都值得留下,也不是每个代币都有未来。

泡沫会破灭,但不代表整个行业没有价值。

与其争论 Crypto 是不是未来,不如看看它最终能解决什么问题,又能留下什么。

未来不是喊出来的,是一点点做出来的。
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同样是推动金融创新,只要不直接提 Crypto,美国人的支持度就高出一大截。 一项由 @fund_defi 与 @Ipsos 开展的调查显示,35% 的受访者支持政治候选人推动美国下一代金融技术发展;但当问题明确涉及区块链、加密货币和 DeFi,支持度就降到了 13%。 另一组数字更值得玩味:74% 的人认为金融体系需要改变,让自己对钱和资产拥有更多控制权。可只有 9% 的人表示自己非常或极其了解 Crypto,只有 5% 的人对去中心化平台拥有完全或较高程度的信任。 需求并不等于信任,想改革金融体系也不代表相信 Crypto。 调查还显示,对 DeFi 持开放态度的人,优先考虑的用途是存钱和在美国境内转账,而不是投机。Crypto 持有率上升了 4 个百分点,但过去一年使用率仍维持在 13%。 这说明行业不能只盯着新增持币用户。 普通人真正需要的,可能是更便宜的转账、更方便的资产管理,以及更直接的资金控制权。他们未必关心这些功能是不是由区块链实现。 Crypto 要走进大众生活,靠的不是反复解释这个行业有多先进,而是让普通人真正感受到它有什么用。
同样是推动金融创新,只要不直接提 Crypto,美国人的支持度就高出一大截。

一项由 @fund_defi 与 @Ipsos 开展的调查显示,35% 的受访者支持政治候选人推动美国下一代金融技术发展;但当问题明确涉及区块链、加密货币和 DeFi,支持度就降到了 13%。

另一组数字更值得玩味:74% 的人认为金融体系需要改变,让自己对钱和资产拥有更多控制权。可只有 9% 的人表示自己非常或极其了解 Crypto,只有 5% 的人对去中心化平台拥有完全或较高程度的信任。

需求并不等于信任,想改革金融体系也不代表相信 Crypto。

调查还显示,对 DeFi 持开放态度的人,优先考虑的用途是存钱和在美国境内转账,而不是投机。Crypto 持有率上升了 4 个百分点,但过去一年使用率仍维持在 13%。

这说明行业不能只盯着新增持币用户。

普通人真正需要的,可能是更便宜的转账、更方便的资产管理,以及更直接的资金控制权。他们未必关心这些功能是不是由区块链实现。

Crypto 要走进大众生活,靠的不是反复解释这个行业有多先进,而是让普通人真正感受到它有什么用。
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