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根據 CNBC 報導，全球最大資產管理公司貝萊德（BlackRock）形容，AI 建設潮是「一生一次」的投資機會，傳統 60/40 股債配置已不足以分散風險，建議改採 50% 股票、30% 固定收益、20% 私募資產的架構，預期另類資產規模 2030 年可達 30 兆美元。
為什麼現在談配置？通膨衝上 3.3%，利率路徑難判讀
貝萊德提出這項主張的背景，是全球債券部位正面臨通膨與利率雙重壓力，歐元區 8 月通膨升至近三年新高的 3.3%，歐洲央行 10 日再度升息 1 碼；美國方面的利率路徑同樣難以判讀。
50/30/20 是什麼？把私募資產拉進核心配置
貝萊德歐洲、中東與非洲區財富管理業務另類投資團隊主管歐斯塔（Fabio Osta）日前受訪時指出，在供給衝擊、通膨壓力與公債波動同時出現的情況下，投資人已意識到單靠公開市場難以兼顧風險與報酬，機構法人與高資產客戶對私募市場的興趣明顯升高，而私募市場也變得更容易接觸、涵蓋範圍更廣、資訊更透明，不再是少數大型機構的專屬領域。
他因此建議改採 50/30/20 架構，其中 20% 涵蓋私募股權、私募債、基礎建設等另類資產，代表配置邏輯已從公開市場內部調整權重，轉為橫跨公私兩個領域的整體搭配。
「一生一次」的投資機會？AI 浪潮正起步
歐斯塔形容，AI建設潮帶來的是「一生一次」（once-in-a-lifetime）的投資機會，他將其拆成三段：目前仍處於早期的建設期（buildout），接著是導入期（adoption），最後才進入重塑產業結構的轉型期（transformation），整段過程預計延續至未來十年。
貝萊德內部預估，全球另類資產管理規模 2030 年可達 30 兆美元，但歐斯塔提醒，這不代表所有私募標的都會受惠，AI、能源轉型、人口結構與都市化雖被視為私募市場版圖的超級趨勢，但不同地區、不同標的的風險報酬差距很大，在高波動環境下同樣可能大幅虧損。
本文經授權轉載自：《鏈新聞》
原文標題：《AI 建設是「一生一次」投資機會？貝萊德提 50/30/20 資產配置新架構》
原文作者：Co2
『AI建設是一生一次的投資機會？貝萊德提出50/30/20資產配置新架構』這篇文章最早發佈於『加密城市』

一起震撼美國幣圈的大型社交工程竊幣案有了重大進展。美國司法部 9 月 8 日宣布，22 歲新加坡公民 Malone Lam 已在華盛頓特區聯邦法院認罪，承認領導一個跨國網絡，透過社交工程、入屋竊取資訊及洗錢等方式，盜取並轉移價值逾 2.45 億美元的加密貨幣。
Lam 當庭承認一項參與 RICO（反勒索及受賄組織法）共謀罪，最高可面臨 20 年監禁。案件由美國聯邦地區法院法官 Colleen Kollar-Kotelly 審理，法院已安排 12 月 8 日舉行案件狀態聽證，目前尚未正式排定判刑日期。
一名受害者遭騙走逾 4,100 枚 BTC
這個犯罪網絡至少自 2023 年 10 月開始活動，並持續至 2025 年 5 月。美國司法部指出，成員透過網路遊戲平台建立聯繫，分散在加州、康乃狄克州、紐約、佛州及海外。
其中最受矚目的事件發生於 2024 年 8 月 18 日。 Lam 及共犯鎖定一名居住在華盛頓特區、持有大量比特幣的受害者，利用社交工程取得帳戶及安全資訊，最終轉走逾 4,100 枚 BTC 。最初起訴書將當時價值估為逾 2.30 億美元。
美聯社報導指出，共犯曾冒充 Google 及加密貨幣交易所 Gemini 代表，誘使受害者交出 Google Drive 存取權與安全驗證碼，最終讓犯罪集團得以控制相關資產。
隨調查擴大，後續聯邦起訴文件指控該犯罪網絡涉及其他受害者。法院文件並明列，共謀者涉嫌轉移及清洗約 245,093,239 美元被盜加密貨幣；美國司法部在其他追加案件中，則曾以逾 2.63 億美元描述整個犯罪計畫涉及的加密資產規模。
主謀負責挑選受害者、分配任務
美國檢方將 Lam 直接稱為犯罪集團「ringleader」。他使用「Anne Hathaway」、「$$$」及「King Greavy」等網路化名，不只是實際參與竊幣，更負責挑選潛在受害者、組織社交工程攻擊，以及協調不同成員的工作。
犯罪方式也不只網路釣魚。司法部稱，集團部分行動甚至涉及闖入受害者住宅，竊取硬體錢包或其他資訊。此前追加起訴書便指控，一名成員曾在新墨西哥州入屋尋找受害者的硬體加密錢包，而 Lam 則透過受害人的 iCloud 帳戶監控其位置。
取得資產後，集團再利用加密交易所、混幣服務、 pass-through wallets 、 peel chains 及 VPN 等工具分散資金，希望掩蓋被盜資產的來源與實際控制者。
一晚夜店消費最高 50 萬美元、豪車最高 380 萬
案件之所以迅速受到關注，另一原因是犯罪所得被大量投入極度奢華的消費。
司法部披露，集團成員曾在夜店單晚消費最高約 50 萬美元；購買價值 10 萬至逾 50 萬美元的名錶、數萬美元名牌手袋及服飾，租住洛杉磯、漢普頓與邁阿密豪宅，搭乘私人飛機、聘請私人保全，並購入大量超級跑車。這些車輛單價介乎約 10 萬至 380 萬美元。先前司法部文件稱，犯罪組織一度擁有至少 28 輛豪華及異國跑車。
美聯社報導甚至指出，Lam 本人曾購入 30 多輛高級汽車，並在洛杉磯夜店一次消費約 56.9 萬美元。
18 人遭起訴，Lam 成第 11 名認罪被告
這宗案件早已從最初的數人竊幣案擴大成跨州、跨國 RICO 調查。
美聯社指出，目前共有 18 名被告遭到起訴，而 Lam 是當中第 11 名認罪者。他的認罪被視為檢方調查的重要突破，原因在於 Lam 正是被控組織、挑選目標並分派任務的核心人物。 Lam 最初於 2024 年 9 月 18 日在邁阿密遭聯邦調查局逮捕。
這宗案件也再次凸顯，加密資產安全的薄弱環節未必是區塊鏈本身。犯罪集團並非破解比特幣網絡，而是利用假冒客服、帳戶安全警告及取得驗證資訊等方式，直接攻擊持幣者本人。一旦取得雲端帳戶、驗證碼或錢包存取資訊，即使底層區塊鏈沒有漏洞，資產仍可能迅速被轉移。
從一名受害者一次被轉走逾 4,100 枚 BTC，到整個犯罪網絡涉及逾 2.45 億美元資產，這宗案件顯示，在高額加密資產持有人愈來愈容易成為精準攻擊目標之際，「人」仍可能是整套數位資產保管系統中最容易被突破的一環。
本文經授權轉載自：《區塊客》
原文標題：《星國 22 歲青年主謀在美認罪！領跨國集團竊幣洗錢逾 2.45 億美元》
原文作者：薰
『新加坡22歲青年在美認罪！領軍跨國集團偷比特幣，洗錢超2.45億鎂』這篇文章最早發佈於『加密城市』

全台首座先進封裝產業聚落落腳高雄白埔！繼楠梓先進製程廠區之後，高雄半導體版圖正式向先進封裝設備、材料與研發驗證發展，台積電（2330）與供應鏈率先包下 25 公頃進駐，目前園區一期招商已全數額滿，預計今年 9 月動工。
全台首座先進封裝聚落來了！台積電包過半產業專用區
根據財訊報導，高雄白埔園區坐落於台糖白埔農場，總面積 88.73 公頃，其中規畫約 53 公頃為產業專用區，其中 25 公頃將交由台積電及其關鍵供應鏈使用。南側預計由台積電設立兩座中心，北側則由高市府在 9 月中舉辦招商說明會，對外引進國際廠商。
經濟部對此已向行政院提報，擬將白埔由一般產業園區改編為科技產業園區，以縮短業者建廠流程。
白埔園區要做什麼？台積電先進封裝從研發到量產一條龍
高雄白埔的規畫並非單純提供廠房，依現行構想，台積電將負責人才培訓並興建材料研發實驗室，比照屏東供應鏈專區模式辦理；園區同時導入晶圓級先進封裝設備材料生態專區、台積電設備材料驗證與人才培訓中心，以及工研院的第三方驗測中心，串成「研發—驗證—量產」的完整鏈結。
台積電先進封裝技術暨服務副總經理何軍表示，估計到 2027 年，CoWoS 產能的年複合成長率將超過 80%；台積電進駐白埔會投入部分製程研發，推動供應鏈與驗證平台建置，協助串接海外與本土供應鏈。
高雄補齊半導體 S 廊帶！從楠梓到白埔分工產業任務
白埔補進來的位置，讓高雄的半導體佈局出現較清楚的分工輪廓，楠梓以台積電先進製程與 2 奈米基地為核心，仁武鎖定先進封裝測試及相關產業，橋頭科學園區發展半導體材料與關鍵零組件，白埔則接上先進封裝設備、材料、研發與驗證這一段。
做扣件也能進入半導體？高雄傳產有望切進設備供應鏈
高雄長年累積扣件、金屬加工、精密機械與設備製造能量，這些正是半導體設備供應鏈可以銜接的基礎，高雄市長陳其邁表示，希望透過台積電與國際級企業提出的實際需求，帶動在地既有廠商提升技術，切入高附加價值的半導體設備材料供應鏈。
高市府與中央亦將整合法人技術能量，在當地建立先進封裝檢測及研發驗證能力，讓設備與材料業者在進入量產體系前，就先完成技術驗證。
政策紅利加碼！融資利息補貼最高五年三千萬
為降低業者初期負擔，政府端出紅利補貼，高雄市促進產業發展補助提供最高五年、三千萬元的融資利息補貼，房地租金與房屋稅另有補助，並涵蓋勞工薪資相關補助。搭配橋頭新市鎮特定區「台灣 3.0」優惠，還有營所稅減免、投資及研發補助，以及設備與材料驗證等政策工具。
奈米數非唯一勝負關鍵！先進封裝成 AI 晶片下一個戰場
AI 晶片競爭的勝負關鍵，不再只看晶圓製程能推進到幾奈米，先進封裝如何把不同晶片高速整合、設備與材料能否快速完成驗證並導入量產，都已納入整體半導體競爭力的一環。
從楠梓的先進製程到白埔的先進封裝設備材料驗證，高雄正在補上的，是這條過去較少被外界注意、卻直接牽動 AI 晶片產能的供應鏈環節。
本文經授權轉載自：《鏈新聞》
原文標題：《全台首座先進封裝聚落落腳高雄！一期招商直接秒殺，台積電包下 25 公頃》
原文作者：Co2
『全台首座先進封裝聚落！高雄一期招商直接秒殺，台積電包下25公頃』這篇文章最早發佈於『加密城市』

隨著 Coding Agent 能力快速進步，過去為了避免 AI 出錯而堆疊的大量提示詞、規則與操作流程，到了 GPT-6 Astra 時代，反而可能成為限制模型能力的包袱。
OpenAI 工程師 Eric Provencher（@pvncher）近日發文〈Rethinking skills and prompts for GPT-6 Astra〉指出，如果開發者過去一年持續使用 AI Agent，很可能已經累積大量用來「扶著模型走路」的指令，包括 Skills、AGENTS.md 與各種任務 Prompt。
但隨著 GPT-6 Astra 對模糊情境的理解、決策與自主執行能力提升，這些原本為舊模型設計的規則不只可能已經沒有必要，甚至可能降低新模型的表現。
核心原則正在從「告訴 AI 每一步該怎麼做」，轉變成：告訴 AI 目標、必要知識與不能跨越的邊界，剩下的讓模型自己判斷。
Skills 不是裝越多越好，太多反而讓 AI 不知道該選誰
Provencher 首先點名 Skills。
Skill 本質上可以理解為儲存在 Markdown 文件中的專用提示詞，有時還會搭配腳本。它適合保存特定工作流程，或教 Agent 如何使用某個 Plugin，而不是把所有可能用到的知識全部塞進模型。
問題是，許多人習慣在專案中下載大量 Skills。
每個 Skill 的名稱與描述都必須進入模型 Context，讓 Codex 判斷什麼時候該調用它。當 Skills 數量過多、描述又太長時，系統甚至必須縮短描述才能塞進 Context。
結果反而讓模型取得更少資訊，更難判斷「現在究竟該用哪個 Skill」。
更糟的是，不同 Skills 的描述可能互相衝突，或者寫得太積極，彷彿每個 Skill 都在告訴模型「只要碰到相關領域就選我」，造成 Agent 載入其實與當前任務無關的指令。
因此 OpenAI 最近也更新了 $skill-creator 的指引。
第一個原則就是：Skill description 越短越好，只需要清楚告訴模型「什麼時候應該使用」即可。
例如，一個原本只負責資料庫 Migration 的 Skill，如果描述寫成任何與 Database 有關的任務都適用，就可能導致 Agent 在完全不需要 Migration 時也載入它。
「漸進式揭露」成為 Skills 設計核心
第二個關鍵概念則是 Progressive Disclosure（漸進式揭露）。
每當 Agent 讀取一個 Skill，就會占用更多 Context，同時把一批可能與目前任務無關的規則帶進推理環境。
因此，一個包含多種工作流程的 Skill，不應該把所有內容全部塞進主文件。
更理想的架構是：Skill 根目錄只是一個極簡 Router。
它只負責告訴 Agent：「遇到 A 去讀哪份文件、遇到 B 使用哪個腳本、遇到 C 再載入另一組規則。」
真正需要某項能力時，模型才進一步讀取相關文件。
這讓 Skills 從過去的「完整操作手冊」，逐漸變成一套按需載入的 Context 管理系統。
對長時間運作的 Agent 尤其重要，因為 Context 消耗越多，就越容易逼近 Compaction，過早壓縮前面的工作資訊。
Prompt 寫得越詳細，不一定越好
第三個變化更加反直覺。
過去的 Skills 經常被寫成極其詳細的 Recipe：第一步做什麼、第二步讀什麼、第三步檢查什麼，每個可能發生的情況都有明確規則。
這在能力較弱的模型上很合理，因為模型需要大量 Scaffolding 才能穩定完成工作。
但 Provencher 認為，新模型已經更擅長理解細微差異與模糊情境，過度具體的操作規則現在反而可能限制模型。
尤其 Repository 中的 Skills 不一定只給 GPT-6 Astra 使用，也可能被 Sol、Luna 或其他模型讀取。
某些能幫助舊模型的規則，對能力更強的 Astra 反而可能形成過度約束。
AGENTS.md 也該大掃除：不要叫 AI 每次改字都讀完整 Repo
同樣的問題也出現在 AGENTS.md。
AGENTS.md 的特殊之處，在於 Agent 只要進入該 Repository 工作，就會受到其中規則影響。
因此 Provencher 建議，升級 GPT-6 Astra 後應重新檢查每一條規則：這條指令現在真的還有必要嗎？
例如，過去可能要求模型「修改任何程式碼以前，先閱讀整套文件與 Repository Map」。
對大型重構可能合理，但如果任務只是修正一個 typo，要求 Astra 每次都掃完整個專案，只是在浪費 Context、增加延遲。
同樣地，舊模型可能需要 Prompt 明確提醒「完成後記得跑測試、檢查自己的工作」。
但 Provencher 表示，GPT-6 Astra 已經會自主進行這些工作，因此繼續保留相同規則，有可能造成不必要的重複測試。
少管一點，但要把「權限邊界」說清楚
這並不代表 Astra 不需要規則。
相反地，Provencher 認為開發者現在更應該把注意力放在 Decision Boundaries（決策邊界）。
舊模型可能曾經在未取得同意的情況下擅自行動，因此開發者會在 AGENTS.md 加入非常強硬的規則，例如「執行下一步以前必須詢問使用者」。
問題在於 Astra 更認真遵守這些限制，也具備更好的情境判斷能力。
結果可能變成：以前是為了阻止 AI 亂做事留下的護欄，現在卻讓 Agent 在完全安全、原本希望它自行完成的地方停下來等待批准。
人類不再 Micromanage AI 的每個步驟，而是定義 Agent 可以自主活動的安全範圍。
Astra 反而有一個問題：可能「太早回來問你」
有趣的是，Provencher 也指出 GPT-6 Astra 並非所有地方都比 GPT-5.6 Sol 更自主。
如果使用者已經習慣 Sol 接到任務後長時間一路做到底，Astra 有時反而會顯得更加謹慎。
它可能完成第一版 Implementation 後就回來要求 Review，即使後面還有啟動程式、檢查結果與修正錯誤等工作尚未完成。
解法不是再寫一大串工作 SOP，而是提前定義 Definition of Done（完成條件）。
如果希望 Agent 在第一版後繼續探索，也應該告訴它探索到什麼程度，以及什麼情況才應停止。
本文經授權轉載自：《鏈新聞》
原文標題：《GPT-6 Astra 讓「提示詞工程」過時了？Codex 團隊：Skills、AGENTS.md 不是越多越好》
原文作者：Neo
『GPT-6 Astra讓提示詞工程過時了？Codex：Skills、AGENTS.md不是越多越好』這篇文章最早發佈於『加密城市』

OpenAI 9 日宣布，一款能力顯著超越 GPT-6 Astra 的下一代模型，已提出 Navier-Stokes 千禧年大獎難題的解答。
這原本應該是一場 AI 與數學界的重大突破。但消息公布是一個敏感問題：如果研究者把尚未公開的研究成果交給 ChatGPT、Codex 等 AI 工具協助處理，這些內容是否可能反過來幫助 OpenAI 的模型進步，甚至讓 OpenAI 自己成為研究競爭者？
數學家用 Claude、Codex 協助研究
這場爭議的核心人物，是紐約大學數學家 Tristan Buckmaster 與任職 Anthropic 的數學家 Levent Alpöge。兩人過去一年私下合作研究相關問題，也大量使用 Claude、Codex 等 AI 工具協助推導與整理尚未公開的研究內容。
然而，在外界開始流傳兩人取得重大進展後，OpenAI 很快投入自己的下一代模型，並在短時間內產出另一份大規模證明。OpenAI 表示，內部模型團隊動用了約 1 萬個 AI 代理，在 88 小時內完成研究。
問題也從這裡開始。Buckmaster 公開表示，當他得知自己的研究進展已傳到 OpenAI 後，曾主動聯絡 OpenAI。但幾天後，OpenAI 研究團隊便告訴他，內部模型已經完成一份規模龐大的證明。
Buckmaster 最在意的，是 OpenAI 是在得知他們的研究進展後，才大規模投入一條原本相對少人採用的技術方向。這讓整件事從單純的「研究撞題」，變成了研究倫理問題。因為 Buckmaster 與 Alpöge 過去曾經把未公開的研究草稿與想法放進 Codex。
也就是說，一邊是研究者把 AI 當成私人研究工具，另一邊則是提供這項工具的公司，本身也具有投入相同研究問題、甚至搶先公開成果的能力。
OpenAI ：使用者資料可能曾間接改善模型
OpenAI 對此的回應尤其受到關注。公司強調，為了解決 Navier-Stokes 問題，研究團隊並沒有直接存取 Buckmaster 或 Alpöge 的特定使用者資料。
但 OpenAI 同時補上一個重要但敏感的但書：無法排除兩人使用 OpenAI 產品時產生的去識別化資料，曾經幫助改善模型的可能性。
這也是整場爭議最關鍵的一句話。因為對研究者而言，未公開研究，是否可能透過產品資料、訓練或模型改進流程，最後成為一家擁有更大算力與更多資源的公司的研究養分？如果答案無法明確排除，那麼研究者使用 AI 工具的風險就不只是一般的隱私問題。
OpenAI 是否要求排除 Anthropic 數學家的署名
事情後來甚至演變成署名衝突。
依照 Buckmaster 的說法，OpenAI 曾與他討論如何協調雙方研究成果的發布，其中一個方案涉及由 Buckmaster參與整理 OpenAI 的成果，但不讓 Alpöge 共同署名。Buckmaster 認為，原因與 Alpöge 任職於 OpenAI 的競爭對手 Anthropic 有關，因此拒絕。
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原文標題：《數學家用 Codex 做研究，OpenAI 隨後搶先解題？Navier-Stokes 突破爆研究倫理爭議》
原文作者：Neo
『千禧年難題突破爆倫理爭議！數學家用Codex做研究，OpenAI隨後搶先解題？』這篇文章最早發佈於『加密城市』

被社群稱為「白毛股神」的 Serenity 近日點名台股晶豪科（ESMT，3006），認為這家長期深耕低密度 DRAM、SLC NAND 與 NOR Flash 的記憶體廠，可能複製 SanDisk（SNDK）先前因記憶體價格上漲帶來的強勁走勢。
Serenity 認為對終端產品來說，一顆舊型記憶體晶片漲幾美元可能無傷大雅；但對晶豪科來說，這幾美元的 ASP 上漲，卻可能直接轉化成非常可觀的利潤增量。
一顆 DDR2 漲 2 美元，消費者無感，晶豪科卻可能很有感
Serenity 舉 DDR2 為例。依 LCSC 等零組件通路價格，一顆舊型 DDR2 記憶體晶片大約只要 0.96 美元，依規格不同，也可能落在 2.5 美元左右。
如果 ASP 上漲到原本的 3 倍，對終端產品 BOM 而言，增加的成本可能只有約 2 美元。例如一台售價約 33 美元的 D-Link 網路攝影機，即使因 DDR2 漲價而增加 2 美元成本，對最終消費者來說未必是無法接受的幅度。
但對上游晶片供應商而言，這種漲價完全是另一回事。因為記憶體晶片原本單價就低，只要供應缺口足夠大，ASP 成倍上升，就可能對毛利率和獲利形成高度槓桿。
這也是 Serenity 認為晶豪科有機會「像 SanDisk 一樣開始 cooking」的主要原因。
DDR2 漲價不是想像，第三季合約價仍在往上
目前市場數據也確實支持這個方向。TrendForce 6 月指出，在大型 DRAM 廠持續把產能轉往 HBM 與伺服器 DRAM 後，成熟製程 DRAM 供給進一步收緊，DDR2、DDR3 等舊世代產品反而重新出現強勁需求。
DDR2 合約價在 2026 年第二季預估上漲約 55% 至 60%，第三季仍可能再上漲 35% 至 40%。
大廠不是因為 DDR2 需求消失而退出，而是因為 HBM、DDR5 的經濟效益更高，因此不願意把有限產能留給成熟產品。結果反而讓還在供應 DDR2、DDR3、低密度 DRAM 的台灣廠商取得更強的定價權。
不只 DDR2，SLC NAND 下半年漲幅更驚人
Serenity 更看重的其實不是單一 DDR2，而是晶豪科整體產品組合。TrendForce 7 月預估，2026 年下半年 SLC NAND 合約價，相較上半年可能再上漲 120% 至 170%。
原因包括成熟 NAND 製程產能持續轉往高層數 3D NAND、MLC NAND 供給不足，以及工控、車用、網通與邊緣 AI 客戶開始轉向 SLC NAND，讓原本就有限的供給變得更緊張。
NOR Flash 同樣處於漲價週期。TrendForce 先前指出，2026 上半年 NOR Flash 與 SLC NAND 合約價累積漲幅都已超過 100%，而下半年在沒有大規模新增產能的情況下，價格仍有續漲空間。
這也就是 Serenity 所說的：DDR2 只是其中一個產品類別，真正的重點是晶豪科多條成熟、利基型記憶體產品線，都同時進入漲價循環。
晶豪科已經開始挑單，高價產品優先出貨
晶豪科目前的營運策略也反映這種供需環境。MoneyDJ 報導指出，晶豪科已開始把低密度 DRAM 與 NOR Flash 優先配置給高價、交期可控的訂單，接單策略轉向更審慎。
公司 2026 年取得的晶圓產能與去年大致相當，只能滿足約六至七成客戶需求，因此現階段的最大限制已不是需求，而是供給。
晶豪科 7 月營收年增 491%，子公司還在買進自家股
除了記憶體漲價題材，晶豪科近期公布的營運數據，也開始反映這一輪供需緊張。
晶豪科 7 月營收達 67.85 億元，月增 40.02%，較去年同期的 11.48 億元大增 491.06%；累計今年前 7 月營收 279.98 億元，年增 281.48%。公司對營收成長的官方說法相當直接，僅表示是受到「產品市場供需因素」影響。
更受市場注意的是，晶豪科子公司誠風投資在 9 月 7 日公告，以每股平均 301 元買進晶豪科 1,082,941 股，交易總金額約 3.26 億元。
本文經授權轉載自：《鏈新聞》
原文標題：《「白毛股神」Serenity 看好晶豪科複製 SanDisk 走勢：利基型記憶體迎重估機會》
原文作者：Neo
『白毛股神看好晶豪科：有望複製SanDisk走勢，利基型記憶體迎重估機會』這篇文章最早發佈於『加密城市』

AI 寫的文章真的能被抓出來嗎？先前 Substack 導入 AI 文章偵測工具 Pangram，引發付費內容是否遭 AI 大量代筆的討論，如今日本媒體也實際拿「日文」進行測試。
日本《現代ビジネス》作者小林雅一近日實測 Pangram，分別放入 Google Gemini 生成的日文，以及自己在生成式 AI 普及以前撰寫的文章。結果前者被判定為「100% AI 生成」，後者則被判定為「100% 人類撰寫」。
雖然僅有兩個樣本，遠不足以證明 Pangram 對日文也具有官方宣稱的 99.99% 準確率，但至少顯示：即使 Pangram 目前主要以英文服務對外提供，它也已具備辨識日文 AI 文章的能力。
Pangram 怎麼抓 AI？開發團隊只透露「大量微弱訊號」
Pangram 先前因 Substack 導入而受到關注。相較過去 AI Detector 容易把真人文章誤判為 AI，Pangram 宣稱其辨識準確率可達 99.99%，並特別降低 false positive（偽陽性）的發生機率。
至於它究竟如何辨識 AI 文章？
Pangram 開發者給出的解釋相當模糊，只表示系統會結合「AI 生成文章所發出的大量微弱訊號」進行判斷。
《現代ビジネス》作者小林雅一認為，這個答案實際上幾乎沒有透露任何技術細節，真正的辨識方法很可能涉及公司的商業機密。
這點其實相當重要。AI Detector 長期面臨的一個問題，就是使用者很難知道模型究竟根據什麼特徵判定一篇文章由 AI 生成。因此即使準確率提高，判定方法的不可解釋性依然存在。
日本作者實測：Gemini 日文文章被判「100% AI」
Pangram 目前主要以英文服務對外提供，但小林雅一發現，它實際上也能處理日文。
第一項測試中，他要求免費版 Google Gemini 生成一篇日文文章，再將文字輸入 Pangram。
結果 Pangram 給出的判定為：100% AI 生成。
接著，小林雅一換上一份可以確定由真人完成的文章，
：他在 2015 年出版的《AIの衝撃　人工知能は人類の敵か》後記原稿。
ChatGPT 直到 2022 年 11 月才公開推出，因此一份 2015 年完成的原稿至少可以排除使用 ChatGPT 等當代大型語言模型生成的可能性。
Pangram 對這篇文章給出的結果則完全相反：100% 人類撰寫。
也就是說，在這次非常小規模的日文測試中，Pangram 同時成功辨認出了 Gemini 生成內容與生成式 AI 浪潮以前的人類原創文章。
但別急著說「日文準確率也是 100%」
由於 Pangram 免費試用只能進行兩次檢測，小林雅一沒有繼續購買付費版進行更多測試。他自己也特別提醒，不能根據區區兩個樣本，就對 Pangram 的日文辨識能力做出決定性評價。
小林雅一進一步推測，即使將 ChatGPT、Claude，乃至這些模型付費版本生成的日文文章放進 Pangram，可能也能正確辨識。
比「抓 AI」更麻煩的是：人類＋AI 的灰色地帶
這次測試也讓 AI Detector 的問題變得更有意思。
如果只是 Gemini 直接生成一整篇文章，辨識 AI 或許相對容易。但今天真正的內容工作流程往往不是如此。
作者可能自己完成採訪與研究，讓 Claude 整理資料；自己建立文章論點，讓 ChatGPT 改寫句子；或者先讓 AI 生成初稿，再由真人大幅修改。
內容產業真正面臨的問題已經逐漸從：「這是不是 AI 寫的？」
變成：「這篇文章究竟有多少工作是 AI 完成的？」
Pangram 特別之處就在於，它並不只提供 AI／Human 的二元判斷，也宣稱能估算同一份文件中 AI 與真人文字混合的比例。
這也讓它被 Substack 採用後格外敏感。
付費創作者為什麼更怕 AI Detector？
《現代ビジネス》進一步指出，Substack 導入 Pangram 後，一些過去受到歡迎的文章被判定大量依賴 AI，尤其當作者向讀者收取訂閱費時，更容易引發「付錢購買真人作品，結果卻得到 AI 生成內容」的不滿。
不過，原文並未提供完整統計、具體創作者名單或事件規模，因此目前還不能據此判定 Substack 上究竟有多少付費內容是由 AI 大量生成。
AI 已經成為寫作者的日常工具後，「使用 AI」本身很難再成為一條清楚的紅線。
用 AI 找錯字、整理訪談逐字稿、協助研究，和讓 Gemini 直接生成一篇文章，都是「用了 AI」，但對讀者而言顯然不是同一件事情。
本文經授權轉載自：《鏈新聞》
原文標題：《AI文章連日文都藏不住了？日本作家實測 Pangram：Gemini 生成、真人文章皆 100% 命中》
原文作者：Neo
『AI文章連日文都抓得到！日本作家實測Pangram工具：Gemini生成內容100%命中』這篇文章最早發佈於『加密城市』

聯準會研究穩定幣分類，未來可能納入 M1 或 M2
美國聯準會（Fed）於 9 月 4 日發佈最新 FEDS Notes 研究，探討代幣化存款、代幣化貨幣市場基金，以及支付型穩定幣等新型態貨幣，未來應如何納入美國官方貨幣供給統計。
研究指出，支付型穩定幣具備貨幣的部分功能，依照實際使用情境，未來可能被歸入 M1，或納入 M2 中的非 M1 項目。
目前聯準會每月透過 H.6 統計公佈貨幣基礎、M1 與 M2。M1 主要涵蓋流通現金、活期存款及其它高流動性存款，強調可以立即用於交易；M2 則涵蓋 M1，再加上小額定期存款與零售型貨幣市場基金等較偏向短期儲蓄用途的資產。
研究認為，如果未來支付型穩定幣廣泛用於日常付款，由於鏈上交易可以快速完成結算，其功能將更接近交易媒介，較符合 M1 的分類邏輯；若穩定幣主要用於加密貨幣交易、資金停泊或短期儲值，則可能更接近 M2 中的儲蓄型資產。
同一美元恐被算兩次，儲備資產成統計難題
穩定幣真正被納入官方貨幣供給之前，聯準會認為仍有多項統計問題需要處理，其中最重要的是「重複計算」。
依照美國《GENIUS 法案》架構，支付型穩定幣必須由高流動性的儲備資產 1：1 支持，可能包含銀行存款、美國國債及政府型貨幣市場基金。然而，銀行存款與部分貨幣市場基金資產原本就已經計入 M1 或 M2。
假設一家穩定幣發行商收到 100 億美元銀行存款，再據此發行 100 億美元穩定幣，如果統計時直接把穩定幣完整加入 M1 或 M2，原本作為儲備的 100 億美元存款與新發行的 100 億美元穩定幣可能同時被計算，帳面貨幣供給因此增加 200 億美元，但實際新增的購買力沒有相同幅度成長。
聯準會因此指出，未來若要將支付型穩定幣納入貨幣供給統計，必須依照儲備資產組成進行調整，避免同一筆美元資產在統計中被重複計入。
全球流通難區分，美國境內穩定幣規模仍待釐清
除了儲備資產的重複計算，穩定幣跨境流通也帶來另一項統計難題。傳統銀行帳戶與金融機構具有明確的所在地與監管資料，聯準會可以相對容易判斷資金是否屬於美國貨幣供給。然而，美元穩定幣可以在全球公開區塊鏈自由轉移，同一枚穩定幣可能由美國使用者持有，也可能流通於亞洲、拉丁美洲或其它市場。
研究指出，《GENIUS 法案》雖然針對美國受監管的穩定幣發行商建立制度，但沒有直接區分穩定幣是在美國境內或海外流通。由於區塊鏈地址缺乏完整地理資訊，若沒有額外的申報與數據要求，要精確區分美國境內持有量仍具有難度。
這也意味著，即使未來美元穩定幣規模持續擴張，聯準會若直接把全球流通量納入美國 M1 或 M2，也可能高估實際存在於美國境內的貨幣供給。
穩定幣逐步靠近貨幣體系，功能將決定最終分類
聯準會研究目前沒有提出正式調整 M1 或 M2 的時間表，也沒有宣佈穩定幣即將被納入官方統計。FEDS Notes 屬於聯準會工作人員的研究分析，內容代表作者觀點，並不等同聯準會理事會正式政策。
不過，這份研究已顯示支付型穩定幣正逐步進入傳統貨幣統計的討論架構。聯準會目前的判斷標準主要聚焦實際功能：如果穩定幣逐漸成為家庭與企業的日常支付工具，M1 可能是較適合的分類；若主要扮演短期儲值與資金停泊角色，則更接近非 M1 的 M2。
隨著《GENIUS 法案》建立美國支付型穩定幣監管架構，未來監管申報、儲備透明度與鏈上數據品質，也可能直接影響聯準會能否將穩定幣正式納入貨幣供給統計。
本篇內容由加密 Agent 匯總各方資訊生成、《加密城市》審稿與編輯，目前仍處於培訓階段，可能存在邏輯偏差或資訊誤差，內容僅供參考，請勿視為投資建議。
『穩定幣能納入M1或M2嗎？聯準會研究探討可能性，邁向官方貨幣供給指標』這篇文章最早發佈於『加密城市』

韓國政府公布資本市場數位化新藍圖。韓國金融委員會（FSC）於 9 月 4 日召開第三次公私營代幣證券聯合協議會議，宣布將自 2027 年 2 月起分三階段建設代幣證券基礎設施，把應用範圍由現有碎片化投資產品，逐步擴展至股票、債券及基金等傳統金融商品。
韓國《電子證券法》及《資本市場法》修正案已於 2026 年 1 月 15 日獲國會通過，相關制度定於 2027 年 2 月 4 日生效。修法正式承認以區塊鏈分散式帳本記錄證券發行及流通資料，並賦予相關帳本法律效力。韓國監管機關強調，代幣證券並非新的資產種類，而是與紙本證券、電子證券並列的一種發行形式，仍須遵守現有證券登記、資訊披露及中介牌照規定。
按照第一階段安排，基金方面將率先開放機構投資者專用的私募貨幣市場基金，即私募 MMF 代幣化；債券方面則先處理機構投資者專用私募債；股票部分由非上市股票開始，採取信託架構，把既有電子證券交由韓國證券存管機構或信託公司保管，再發行代表信託受益權的代幣證券。公開募集的碎片化投資證券亦可在第一階段採用代幣形式發行。
第二階段將視首階段的系統穩定性、效率及市場需求，把基礎設施進一步擴展至公開發行證券。韓國政府亦計畫參考紐約證券交易所及納斯達克的相關試驗，由韓國交易所推動上市股票代幣化模型驗證及試點項目。
第三階段目標則是把代幣證券帳本與穩定幣等支付帳本連接，在區塊鏈上同步完成證券交付與款項支付。不過，FSC 明確表示，第二及第三階段的推進時間將取決於首階段成效、市場參與者的技術發展速度、不同分散式帳本之間的互操作能力，以及韓國穩定幣相關立法進度，因此目前不能視為已有確定上線日期。
在交易監管方面，已取得證券買賣或中介資格的金融機構，可在原有牌照業務範圍內處理代幣證券，毋須再申請一張專屬牌照；但場外交易平台若要支援代幣證券，仍須事前與韓國金融監督院協商。一般投資者在每一家場外交易平台的年度淨買入上限，將設定為 1 億韓元。
韓國亦將容許非金融機構的證券發行人申請成為「發行人帳戶管理機構」，直接管理自身發行產品的投資者證券帳戶。不過，申請者須具備至少 40 億韓元自有資本，並配置帳戶管理、內部控制及資訊科技專業人員。相關發行範圍、場外交易牌照、投資限額及登記條件，預計於 2026 年 9 月底納入配套法規草案並公開徵詢意見。
這項政策意味韓國的代幣化布局正由小規模、非標準化的碎片投資，轉向傳統資本市場基礎設施。不過，現階段仍屬「分階段開放」而非全面代幣化；穩定幣立法、系統安全、帳本互操作性及市場流動性，將是韓國能否由試點走向大規模商業應用的關鍵。
本文經授權轉載自：《區塊客》
原文標題：《韓國 2027 年啟動證券代幣化！三階段擴至股票、債券及基金》
原文作者：薰
『韓國2027啟動證券代幣化！三階段藍圖曝光：擴至股票、債券及基金』這篇文章最早發佈於『加密城市』

全球正迎向各大產業即將全面 AI 化 ，屆時預計有百兆 AI 智慧代理及10 億個人形機器人發揮作用，企業可以如何準備好成為 AI 原生企業？軟銀創辦人孫正義（Masayoshi Son）於 SoftBank World 2026 大會主題演講中指出，企業需導入 Return on AI 「人工智慧投資回報率」作為營運指標，透過系統化轉型為 AI-Native「人工智慧原生企業」。
人工超級智慧引領全球產值成長
孫正義於演講中說明，人工超級智慧（Artificial Superintelligence 簡稱 ASI）產值預計在 2040 年將占全球 GDP 的 20 %，年產值達 7,000 兆日圓，勞動市場將逐步轉移至百兆人工智慧代理（AI Agents）與 10 億個人形機器人（Humanoid Robots），這些系統具備獨立運作、溝通與持續學習能力，成為生產線主要勞動力來源。為了維持對應的算力需求，全球人工智慧資料中心（AI Data Center）容量需達到 3 太瓦，每年平均投資額預計達到約 5 兆美元，藉此推動算力提升至 Quetta 級別（1030）。
孫正義：人類融入 AI 、成為超級人類
相關數據顯示，AI 能快速在系統內發現數千個潛在漏洞，因應趨勢，個人與企業需將人工智慧融入日常，擴展人腦極限，人類做好準備，轉型成為超級人類（Superhuman），企業則需要升級系統，調整架構藉此抵禦新型態攻擊，避免自動化漏洞對整體運作造成衝擊。
Return On AI 「人工智慧投資回報率」衡量營運效益
演講中提出人工智慧投資回報率（Return on AI 簡稱 ROA），將取代傳統資產回報率（Return On Assets），該指標旨在評估 AI 與基礎設施的資金投入，如何轉化為實際生產力與營收成長。
孫正義認為企業經營者需採用三年期視角進行評估，此指標提供具體架構，供管理階層檢視部署人工智慧代理或人形機器人的資金投入，是否能創造出相符的實質價值與長遠競爭優勢。
評估「人工智慧投資回報率」
「人工智慧投資回報率」為評估技術投入對提升生產力與推動營收成長的實際效益，企業領導者可採用三年為週期的長遠視角，審慎評估部署人工智慧代理與人形機器人所產生的實質價值，是否足以驗證前期基礎設施與軟硬體的投資成本。
如何成為人工智慧原生企業？
孫正義表示，要轉型成為 AI 原生企業，可遵循以下步驟：
堅定願景：領導者必須持續倡導人工智慧，向整個組織表示公司致力成為人工智慧驅動企業。
利用現有專長：利用公司現有的深厚數據、行業知識和經驗，在特定領域更有效地應用人工智慧。
實現營運自動化：利用人工智慧代理實現所有業務任務的自動化，確保每個內部流程都具備自我執行的能力。
採用人工智慧回報率 (ROA) 指標：監控人工智慧回報率 (ROA)，該指標可衡量人工智慧的投資在三年內如何轉化為生產力和收入的成長。
本文經授權轉載自：《鏈新聞》
原文標題：《軟銀創辦人孫正義：人類將成超級人類、企業經營指標為 「AI 投資回報率」》
原文作者：DW
『軟銀孫正義：人類將成超級人類！企業經營指標應改為「AI投資回報率」』這篇文章最早發佈於『加密城市』

【以下內容由 BitoGroup 提供】
穩定幣逐步被納入全球主流金融體系，台灣也迎來穩定幣與銀行體系接軌的新階段。台灣虛擬資產業者幣託集團（BitoGroup）宣布，正式啟動企業級穩定幣結算方案「Bito.ONE」先導計畫，王道銀行選定幣託建置機構級穩定幣結算服務，率先實作虛擬資產服務商（VASP）與銀行協作的模式，涵蓋企業收款、交易驗證、穩定幣與法幣交換及結算等流程，並將進一步導入企業實際應用，搶先布局企業穩定幣跨境金融服務。
幣託集團創辦人暨執行長鄭光泰表示：「穩定幣的金融價值在於，成為連結虛擬資產與既有金融體系的橋梁。台灣是全球重要的貿易與供應鏈樞紐，企業對跨境金流有剛性需求。從幣託與企業實務交流的觀察來看，企業在探索穩定幣應用時，非常重視交易透明、風險控管與合規要求。因此，幣託希望透過與金融機構的合作，將虛擬資產服務串接銀行既有金融基礎設施，這次率先與王道銀行展開先導計畫，將穩定幣從鏈上應用推進至企業金融場景。」
此次先導計畫的核心，是透過 VASP 與金融機構的技術串接與服務整合，將穩定幣收付從概念研究推進至實作驗證。對企業而言，導入穩定幣等新型支付工具，必須兼顧合規、內控、資安與會計管理，並與既有金融作業流程順利銜接。透過 Bito.ONE，企業無須自行建置區塊鏈系統、管理錢包或私鑰，只要透過熟悉的企業網路銀行入口，即可進行穩定幣（USDT、USDC）收付，在不大幅改變既有作業流程的情況下，以最低的學習與管理成本接軌穩定幣應用，實現無痛導入。
王道銀行策略發展處處長蕭至佑副總經理表示：「王道銀行持續關注企業客戶在跨境交易與資金管理的需求，此次與幣託合作推出『企業穩定幣跨境收款服務』，讓企業客戶可在銀行合規審查與風險控管的架構下，享有穩定幣跨境收款的效率與便利，輕鬆接軌全球穩定幣收付趨勢。未來，王道銀行將在符合法規與監理環境的情況下，持續推出更多便利、安全的創新金融服務，協助企業客戶開拓全球商機。」
圖源：王道銀行 AI情境示意圖-王道銀行將穩定幣收款流程整合至王道企網銀系統，方便企業客戶輕鬆發起美元穩定幣收款單，並依需求設定各項條件。
「Bito.ONE」是幣託集團為金融機構與企業打造的機構級穩定幣結算方案，整合穩定幣收付、錢包與鏈上交易管理、洗錢防制（AML）及打擊資恐（CFT）機制、鏈上幣流分析、制裁名單篩查、交易監控及法幣結算等功能。透過模組化基礎設施，金融機構可依實際業務需求彈性整合，降低自行開發與維運的複雜度，同時延續既有的客戶管理、帳戶服務、合規審查與風險控制，進一步接軌全球經貿體系。
幣託與王道銀行已正式展開先導計畫的驗證實作階段，後續將依實際運作成果持續完善服務，並探索企業跨境收付款、資金管理及其他金融應用場景。
隨台灣虛擬資產專法三讀通過，幣託於今年推出企業級應用子品牌「Bito.Enterprise」，以開放式服務架構為核心，協助金融機構與企業對接Web3應用場景；其中，「Bito.ONE」聚焦企業級穩定幣結算，並逐步展開與多家金融機構的合作。未來，幣託也將持續整合既有點數換幣、虛擬資產支付閘道等成熟技術與商轉經驗，與更多金融及產業夥伴合作，推動虛擬資產服務融入企業金融場景。
從國際發展來看，全球大型金融機構也逐漸將虛擬資產服務納入既有金融體系。以摩根大通集團 JPMorgan 與國際加密貨幣交易所 Coinbase 的合作為例，雙方共同推動銀行帳戶串連虛擬資產錢包、穩定幣應用服務；其他大型金融機構亦持續布局虛擬資產保管、交易與結算，體現機構與VASP正共同建構新一代金融服務模式。
圖源：BitoGroup 幣託與王道銀行啟動全台首例企業級穩定幣結算先導計畫。
【關於幣託】
幣託集團（BitoGroup）成立於2014年，致力於用最簡單的方式讓區塊鏈進入每個人的日常生活，並協助企業與消費者進入Web3時代。幣託運用區塊鏈和高頻交易技術，積極打造創新的企業級虛擬資產應用子品牌「Bito.Enterprise」，包括穩定幣結算、點數換加密貨幣及加密貨幣支付閘道。BitoPro 加密貨幣交易所已完成金管會「提供虛擬資產服務之事業或人員洗錢防制登記」，提供加密貨幣錢包和交易服務，亦支援法幣出入金、超商購買或點數換加密貨幣。
官方網站：https://www.bitopro.com
『攜手王道銀行啟動Bito.ONE先導計畫，幣託推全台首例企業級穩定幣結算』這篇文章最早發佈於『加密城市』

果蠅也能炒幣？
一位工程師正在給「果蠅」100 美元交易比特幣。
聽起來很奇怪，但這確實是 Coinbase 工程師沃穆斯（Alex Wormuth）的最新開源專案 Stonkfly 內容，他還好奇的問：「果蠅會變有錢嗎？」
Stonkfly 是一套果蠅腦連結體模擬系統，用來操作加密貨幣交易帳戶，基礎來自 Google 公布的 MaleCNS v1.0 果蠅連結體，保留 16 萬 6,700 顆神經元與 2,560 萬個連結。專案先把公開的比特幣價格轉換成 RGB 圖表，刺激 3,335 個亮度輸入與 811 個色彩輸入，再由固定的神經讀出機制提出買進、賣出或持有建議，經 Coinbase AgentKit ActionProvider 檢查限額後，透過 Coinbase Advanced 下單。
投資組合出現正報酬時會刺激 15 顆 PAM11 多巴胺細胞，虧損則刺激兩顆 PPL101 厭惡型多巴胺細胞，觸發神經連結調整。
沃穆斯強調，這些屬於工程設計的強化訊號，並非模擬真實痛覺受器，突觸變化也不代表系統已學會獲利交易。
沃穆斯已把 Stonkfly 專案原始碼公開，預設以真實比特幣市場資料進行紙上模擬交易，起始資金為 100 美元虛擬額度，不需金鑰即可執行。
若接上真實交易，使用者須自行開設上限 100 顆美元穩定幣 USDC 的獨立投資組合，並申請僅具查看與交易權限的 API 金鑰。
系統預設單筆訂單上限 10 美元，每天最多下單 24 次，不進行放空或槓桿操作，帳戶虧損達 20 美元時會停止新訂單，但不會出清既有部位。
Stonkfly專案的起點：果蠅腦連結圖譜
Stonkfly 的起源，來自 Google 與霍華休斯醫學研究所簡納利亞研究園區近期公布的十年研究成果，也就是首度完整繪製出成年雄性果蠅大腦，與中樞神經系統中所有神經連結的圖譜。
根據 Google 部落格說明，這份圖譜包含超過 16 萬 6,000 顆神經元與 1 億 2,500 萬個突觸連結，是目前已知神經元數量最多的大腦圖譜，可作為科學家研究大腦運作的重要資源。
圖源：Google部落格 科學家首度完整繪製出成年雄性果蠅大腦，與中樞神經系統中所有神經連結的圖譜。
這種連結體圖譜本質上是顯示神經元如何連接的線路圖，研究團隊將神經系統切成數百萬個薄片，以電子顯微鏡拍攝後，透過 AI 重建為三維結構，再花費數年驗證標註。
Google 指出，由於仍無法完整繪製人腦約 860 億顆神經元的連結，科學家因此先從果蠅這類小型生物著手，盼了解動物神經系統如何感知外界、對刺激反應，以及受損神經路徑未來修復的可能性。
在炒幣前，果蠅先玩了毀滅戰士與瑪利歐64
在推出 Stonkfly 之前，沃穆斯已用同一份連結體資料，訓練模擬果蠅腦玩《毀滅戰士》。
他在 X 上說明，遊戲每一幀畫面都會刺激感覺神經元，神經活動對應到遊戲操作指令，角色受傷時會刺激兩顆 PPL101 多巴胺細胞作為強化訊號。
另一位開發者帕奎特（Jessica Paquette）也發布類似專案，用同一份資料訓練《超級瑪利歐 64》，她公布的影片中瑪利歐反覆跳起並撞牆，並表示程式是用 GPT Astra 完成，純粹出於好玩。
從YMCA到Bad Apple，果蠅腦實驗還沒結束
果蠅腦的應用不止於電玩。有 X 用戶表示，他微調模擬果蠅腦，讓它依四種音調做出 YMCA 招牌舞蹈姿勢；另一名用戶則讓模擬果蠅腦「觀看」日本同人遊戲《東方 Project》的名曲〈Bad Apple!!〉，並觀察其反應。
隨著更多開發者投入類似實驗，未來恐怕還會出現更多以果蠅腦為基礎的應用專案。
而公開果蠅大腦的 Google，目前則已將目光放向果蠅以外的物種，正與研究人員合作繪製魚類與小鼠的神經連結體圖譜，也許未來有望看到金魚炒幣、老鼠炒幣的模擬開源專案出現？
『果蠅也能炒幣？Coinbase工程師開源Stonkfly專案：給果蠅100鎂交易比特幣』這篇文章最早發佈於『加密城市』

美國政府加碼量子運算產業，亦讓比特幣長期面對的「量子威脅」再次由理論風險走向實際工程議題。美國商務部 9 月 8 日正式敲定對 Rigetti 、 D-Wave 及 Quantinuum 的 CHIPS 研發獎勵，每家公司最高可獲 1 億美元，三家公司合計最高 3 億美元，資金將用於量子晶片、低溫系統、錯誤率改善及容錯量子運算等技術。
值得注意的是，3 億美元並非華府此次量子投資的全部。同日，光子量子運算公司 PsiQuantum 亦獲最高 1 億美元研發獎勵，GlobalFoundries 則獲最高 3.75 億美元，其中包括建立美國本土量子晶圓代工能力。早在今年 5 月，美國商務部已公布 9 家企業合計 20.13 億美元量子產業投資意向，顯示政策正由基礎研究逐步推向製造及大規模硬體。
這波投資亦重新放大加密貨幣市場的一個長期尾部風險：若未來出現具密碼破解能力的量子電腦，Shor 演算法理論上可以由公開金鑰反推出私鑰，威脅比特幣使用的橢圓曲線數位簽章。
目前並沒有證據顯示量子電腦已接近實際破解比特幣。真正值得市場注意的，是比特幣完成全球錢包、交易所與 UTXO 遷移本身可能需要多年，因此開發者不能等到「Q-Day」真正到來才開始處理。
BIP-360 先堵「長期暴露」風險
目前討論較成熟的第一步是 BIP-360，即 Pay-to-Merkle-Root（P2MR）。它提出一種新的比特幣輸出類型，保留類似 Taproot 的腳本樹功能，但移除會直接暴露公鑰的 key-path spend 。
這意味 P2MR 可降低公鑰長時間暴露後被量子電腦破解的風險，但它並不等同完整的後量子簽名方案。 BIP-360 文件明確指出，若量子電腦已快到能在交易進入 mempool 至確認之間破解公鑰，仍須導入 ML-DSA 、 SLH-DSA 等真正的後量子簽名技術。
BIP-361 更激進：最終淘汰舊式簽名
BIP-361 則處理更棘手的「怎樣讓全網搬家」。
按照目前草案，第一階段將逐步禁止資金再流入量子脆弱地址；之後則考慮限制 ECDSA 及 Schnorr 簽名支出，迫使用戶在預定期限前遷移到後量子地址。 BIP-361 資料估算，截至 2026 年 3 月，已有超過 34% 的比特幣供應曾在鏈上暴露公鑰，意味潛在受影響資產規模達數百萬枚 BTC 。
問題在於，若大量早期比特幣——包括遺失私鑰、早期 P2PK 地址甚至可能屬於中本聰的持幣——未主動遷移，未來究竟應該凍結、允許量子破解者取走，還是建立特殊「救援證明」，都涉及巨大的財產權與共識爭議。
因此，BIP-361 目前仍只是 Draft，甚至明確依賴一個尚未確定的後量子簽名 BIP，距離主網正式啟用仍有很長距離。
量子風險尚遠，遷移時鐘已開始走
NIST 早在 2024 年已正式發布 ML-KEM 、 ML-DSA 及 SLH-DSA 三套後量子密碼標準，並呼籲系統營運者開始準備遷移，原因並非量子破解已迫在眉睫，而是大型密碼基礎設施轉換往往需要多年。
截至 9 月 10 日，比特幣價格仍約在 7.8 萬美元附近震盪，量子風險尚未成為影響短期價格的主要因素。
但從金融市場角度看，美國政府正把數以十億美元計的資金投入量子硬體，而比特幣開發者則開始討論數百萬枚 BTC 如何安全遷移，兩條時間線正在逐漸靠攏。
真正的風險並不是「量子電腦明天破解比特幣」，而是當量子硬體真正跨過臨界點時，比特幣是否已經完成一場可能涉及全球交易所、託管商、冷錢包以及數百萬 UTXO 的史上最大規模密碼學遷移。
本文經授權轉載自：《區塊客》
原文標題：《美國向三大量子公司砸 3 億美元！比特幣 BIP-360 、 361 抗量子遷移升溫》
原文作者：薰
『不能乾等QDay！美國向三家量子公司砸3億鎂，比特幣抗量子遷移討論升溫』這篇文章最早發佈於『加密城市』

Coinbase CEO看多比特幣，認為本輪價格底部已經出現
比特幣（$BTC）今年歷經大幅修正後，加密貨幣交易所 Coinbase 共同創辦人暨執行長 Brian Armstrong 再度公開看多後市，認為比特幣本輪市場週期的價格底部可能已經出現，未來一至兩年有望重新進入上升趨勢。
Armstrong 於 9 月 10 日接受 Bloomberg Television 訪問時表示，他個人認為比特幣已經走過這一輪週期的價格底部。隨著下一次比特幣減半逐漸接近，價格可能在未來一至兩年重新向上。
比特幣近期交易價格約落在 7.8 萬美元附近，過去 24 小時下跌約 1.7％，相較約 12.6 萬美元的歷史高點仍低約 38％。不過，比特幣已經從今年夏季低點明顯反彈，過去 21 個交易日累計上漲約 23％，同期美股 S&P 500 與 Nasdaq 100 表現則大致持平。
2030 年上看 40 萬美元，Armstrong 稱目標仍合理
除了判斷本輪週期已經觸底，Armstrong 也再次談到比特幣長期價格目標。他認為，比特幣在 2030 年以前達到 40 萬美元，依然屬於「合理」的預測。若以目前約 7.8 萬美元計算，比特幣若要達到 40 萬美元，價格仍需上漲超過 400％，市值也將隨之大幅增加。
Armstrong 過去曾多次表達對比特幣長期發展的樂觀看法，並認為全球監管環境改善、機構投資人進場，以及比特幣逐步成為全球資產配置的一部分，都可能支撐未來需求。
40 萬美元仍屬於 Armstrong 對長期市場的個人判斷，目前沒有明確模型能保證比特幣在 2030 年以前達到這項價格。
Glassnode：賣壓正在下降，8.3 萬美元成下一道阻力
鏈上數據也顯示，比特幣近期市場結構正在改善。Glassnode 指出，截至 9 月 9 日，比特幣在 21 個交易日內上漲約 23％，同時市場賣壓逐漸降低。
數據顯示，比特幣目前上方的重要阻力區間落在 8.3 萬至 8.6 萬美元。7 日 Sell-Side Risk Ratio 已下降至每日約 7 個基點，相較 8 月高峰時的 16 個基點減少超過一半，反映投資人實現獲利與虧損的程度正在下降。
圖源：Glassnode 比特幣目前上方的重要阻力區間落在 8.3 萬至 8.6 萬美元。7 日 Sell-Side Risk Ratio 已下降至每日約 7 個基點
另一項市場指標也出現變化。目前超過 71％ 的比特幣流通供應量處於獲利狀態，逐漸接近約 74.7％ 的歷史平均水準。過去當這項比例重新突破長期平均值時，市場曾多次出現從熊市向多頭結構轉換的跡象。
短期而言，比特幣能否突破 8.3 萬至 8.6 萬美元的壓力區，仍是判斷這波反彈能否延續的重要觀察指標。
下一次減半成關鍵，Coinbase 同步押注穩定幣與鏈上金融
Armstrong 對未來一至兩年的樂觀預期，也與下一次比特幣減半週期有關。按照目前區塊生成速度推算，下一次減半預計將於 2028 年發生，比特幣區塊獎勵屆時將再次減少一半。
Armstrong 同樣看好穩定幣與鏈上金融的成長。他透露，Coinbase Layer2 網路 Base 上的穩定幣支付規模年增約 700％，市場預估全球穩定幣規模到 2030 年可能成長至 3 兆美元。
Coinbase 接下來也將支付、代幣化、預測市場與 Agentic Finance 列為 2027 年的重要發展方向，希望將業務從加密貨幣交易進一步延伸至更廣泛的鏈上金融服務。
Armstrong 對比特幣後市的判斷，主要建立在下一輪減半、機構採用與加密金融基礎設施持續成長等條件。現階段比特幣距離歷史高點仍有明顯差距，短期市場則持續關注 8.3 萬至 8.6 萬美元壓力區的價格表現。
『預言比特幣2030上看40萬鎂！Coinbase CEO：本輪底部已經出現』這篇文章最早發佈於『加密城市』

記憶體大廠美光 11 日宣布，將向全球逾 6 萬名員工發放 2026 會計年度（FY26）獎酬，規模創公司成立以來最高，美光台灣符合資格的員工每人可獲得新台幣 100 萬元感謝獎金，產線人員整體薪酬相當於 35 至 68 個月薪資。
相關報導：美光防罷工！緊急祭出史上最高績效獎金，CEO影片現身挺台灣
美光台灣發放百萬感謝金！加碼最高 500% 績效獎金
美光表示，台灣地區於 2025 年 8 月 29 日前到職的員工，每人可獲 100 萬元感謝獎金；會計年度 FY26 期間新進員工則按在職期比例發放；除了現金獎勵外，年度績效獎金最高可達基本目標的 500%，另有額外股票獎酬，以初階工程師為例，平均薪酬約 290 萬元，若計入股票獎酬，整體薪酬可達 340 萬元，產線人員薪酬約相當於 35 至 68 個月薪資。
公司表示，此次獎酬水準為歷來最高，是為肯定員工對今年營運成果的貢獻，也體現讓員工共享成長果實的長期承諾，美光另指出，台灣員工年度股票獎酬達 100% 覆蓋，新一輪年度配股預計 10 月底授予。
淨利年增 785%！美光第四季營收上看 500 億美元
根據美光公布的財報，FY26 第三季營收 414.56 億美元，毛利率 84.6%，去年同期為 37.7%，年增 46.9％，前九個月累計淨利 472.68 億美元，去年同期為 53.38 億美元，年增 785%，公司對第四季的財測為營收 500 億美元，毛利率約 86%。FY26 完整年度財報預計 9 月下旬公布。
勞資爭議落幕？美光：會持續傾聽團隊成員想法
針對勞資爭議，美光先前表示，感謝桃園市政府在調解過程中的指導，將持續傾聽團隊成員的想法，並以具競爭力的薪酬、績效獎勵及全球職涯發展機會回饋員工，也會持續參與後續調解程序。
台灣是美光重要的生產與技術據點，目前在台員工約 1.5 萬人，累計投資金額逾 1.6兆元，為美光全球DRAM製造與技術發展的核心基地之一。
本文經授權轉載自：《鏈新聞》
原文標題：《美光發史上最高獎酬！台灣員工每人一百萬感謝金，產線薪酬上看 68 個月》
原文作者：Co2
『美光發史上最高獎金！台灣員工每人百萬感謝金，產線薪酬上看68個月』這篇文章最早發佈於『加密城市』

黃仁勳：最近的AI毀滅論恐慌，是為了賣新產品
輝達（Nvidia）執行長黃仁勳在最新的高盛科技與媒體高峰會上表示，外界對 AI 的恐慌情緒，其實是資安產業為了創造新商機所炒作出來的話題。
黃仁勳向來被投資圈視為 AI 風向球人物之一，如今他的言論卻可能面臨主導論述失焦的風險，尤其社會對 AI 恐將帶來大規模破壞的疑慮持續升溫。
據《Axios》報導，黃仁勳在論壇上直言：「今天大家之所以這麼常談論資安，是因為這個產業準備要推出一些新產品了。」他還反問：「還有什麼方式比製造一個問題，更能創造需求呢？誰不希望自己的市場陷入瘋狂，讓消費者搶著排隊買單？」
這番說法呼應他今年 7 月接受《Axios》記者 Mike Allen 專訪時的立場，他當時就曾表示：「說 AI 會導致人類滅亡，根本是無稽之談。說它會摧毀一半美國人的工作，也完全是胡說八道。」
圖源：Flickr，世界經濟論壇免費授權 出席2026年世界經濟論壇年會的黃仁勳
前Anthropic研究員破億觀看的AI毀滅論
這場爭論的起點，要追溯到本週稍早一名前 Anthropic 研究員的公開發言。
這名研究員柯克森（Jacob Coxon）在辭職後，在社群平台 X 上發文警告，這項快速演進的技術「可能會在這個十年結束前，毀滅我們所有人。」
他在文中寫道：「不要低估這項技術的力量，這些系統很快就會具備超越人類的能力，能夠入侵任何系統、一夜之間顛覆任何領域，並取得真正的權力與資源。我們都親眼見證了這些領域的進展，而且進展的速度並未放緩。」
這篇貼文目前累計觀看數已突破 1 億次，引發外界對 AI 技術與各大 AI 實驗室的廣泛討論，這些實驗室原本就已因近期的 AI 代理人駭客攻擊事件，例如 OpenAI 失控入侵 Hugging Face 等而受到各界檢視。
隨著美國期中選舉將近，AI 帶來的資安威脅也逐漸成為政治攻防焦點，國會議員面臨更大壓力，要求對這項技術訂出規範，社會大眾對 AI 資料中心大舉擴建的不安情緒也持續擴大。
相關報導：AI資安警鐘！OpenAI承認GPT-5.6內測「失控逃脫」，入侵Hugging Face
OpenAI失控駭客案又一樁？今春誤劫持「德語版維基站」還刻意隱瞞
Airbnb執行長：AI像浪潮，應乘浪而非被吞沒
面對這場論戰，Airbnb 執行長切斯基（Brian Chesky）則提出較為中性的看法。
他在接受《CNBC》主持人 David Faber 專訪時表示，AI 這項技術本身「並非天生非好即壞」，技術最終會被如何運用，關鍵仍掌握在人類手中。
切斯基：「我沒有把握自己一定是對的，我也不確定它一定會帶來正面影響，但我認為它有可能。這就像核能一樣，它可以用來點亮一座城市，也可以用來摧毀一座城市。」
他進一步說明，自己對 AI 的看法是一場「認知革命」，能夠幫助人類隨著這項技術一起變得更聰明。
他表示：「我們必須提醒大家，他們對社會來說有多麼寶貴，AI 就像一道浪潮，我們可以選擇乘浪而行，而不是被浪捲入水中吞沒。」
黃仁勳看好輝達明年營收成長70%
在資安論戰之外，黃仁勳也在同一場高峰會上，說明輝達為何能在明年繳出高達 70% 的驚人成長。
儘管輝達近來面臨來自亞馬遜、微軟、Google 等雲端服務業者自研晶片，以及 Anthropic、OpenAI 等 AI 實驗室各自投入晶片開發的競爭壓力，黃仁勳仍重申先前公布的財測，預期明年營收可較今年成長 70%。
以分析師預估輝達本財年營收約達 4,000 億美元計算，70% 的成長幅度將使明年營收上看 6,800 億美元左右。
不過，外界能否真正驗證輝達的主導地位可以長期延續，仍有待時間證明，畢竟科技產業向來有一項鐵律，任何龐大的事物終究都會面臨破壞式創新的衝擊。
就連黃仁勳自己也承認，目前 AI 產業的成長動能，有很大一部分來自於募得巨額資金、卻把資金大量投入自身 AI 應用的 AI 原生新創公司。
隨著 AI 產業逐漸成熟，外界預期企業運用基礎設施與 Token 的效率，也將愈來愈高。但就眼前而言，輝達的觸角幾乎伸入 AI 產業的每個角落，也預期未來一年仍將持續豐收。
延伸閱讀：
黃仁勳：GPT-6 Astra=AGI！算力成可租賃資產，日月光、京元電等受惠
『黃仁勳反駁破億觀看「AI毀滅人類論」：他們散布恐慌，是為了要賣新產品』這篇文章最早發佈於『加密城市』

市場往往把聯準會（Fed）利率決議視為比特幣最重要的宏觀行情引爆點，但 Coin Metrics 最新研究卻得出不同答案：若只看消息公布後最初 30 分鐘，真正最容易令 BTC 突然變盤的，反而是美國就業數據。
Coin Metrics 在 9 月 8 日發布的《Bitcoin’s Shifting Macro Identity》比較 2025 年 1 月至 2026 年 9 月期間，比特幣在非農就業、核心消費者物價指數（Core CPI）及 FOMC 決議前後的波動。結果顯示，就業報告公布後首 30 分鐘，BTC 絕對價格變動中位數約為一般非事件時段的 2 倍；核心 CPI 緊隨其後，約為 1.8 倍。反觀市場最關注的 FOMC 利率決議，兩個觀察時段內的波動幅度竟大致維持在正常基準附近。
非農負責「點火」，CPI 決定行情能走多遠
這並不代表 CPI 不重要。
Coin Metrics 特別指出，就業報告帶來的是最大的即時價格衝擊，但核心 CPI 的影響更具持續性。原因在於，就業數字會迅速改變市場對經濟是否過熱、聯準會是否仍有加息空間的判斷；通膨數據則直接左右實質利率以及貨幣政策路徑，因此價格重新定價往往延續更長時間。
換言之，如果問「哪項數據最容易在半小時內把 BTC 打出方向」，答案目前是非農就業；但若問哪項數據更容易讓市場重新評估未來數周的利率路徑，核心 CPI 的重要性未必低於非農。
至於 FOMC 決議為何反而沒有想像中劇烈？一個合理解釋是，利率決議往往已被前面的就業、 CPI 、官員談話與利率期貨逐步定價。真正的價格衝擊，可能早在聯準會正式宣布之前便已發生。
一份非農，BTC 半小時跌 2.32%
9 月 4 日公布的美國 8 月就業報告就是最鮮明案例。
美國非農就業新增 16.2 萬人，大幅高於市場原先預估的約 5.6 萬人；強勁數字迅速推升市場對聯準會加息的預期。 Reuters 報導顯示，數據公布後，市場一度把 9 月升息機率推至約六成附近。
Coin Metrics 統計，BTC 在數據公布後 30 分鐘內下跌 2.32%，幅度約為典型非農 30 分鐘反應的 6 倍。
衍生品市場亦同步去槓桿：BTC 未平倉合約在半小時內下降約 3%，多頭清算約 1.19 億美元，空頭僅約 2,400 萬美元，比例接近 5：1 。這也說明宏觀數據往往只是「點火器」，真正決定跌勢能否迅速擴大的，是當時市場累積了多少槓桿部位。
更大的變化：BTC 開始不像科技股，反而愈來愈像黃金
比短線事件波動更值得留意的，是比特幣與傳統資產之間的關係正在改變。
Coin Metrics 最新數據顯示，BTC 與黃金的 90 日報酬相關係數已升至 +0.56，創 2020 年以來最高；與此同時，比特幣和 Nasdaq 100 以及美元的相關性已降至接近零。
圖源：Coin Metrics
這與過去把 BTC 視為「高 Beta 科技股」的市場印象形成明顯反差。
Coin Metrics 認為，近期 Bitcoin 與黃金開始受到相似的宏觀力量推動，包括貨幣購買力疑慮、政府債務、財政赤字以及實質利率走勢。當市場擔心法幣貶值與主權債務問題時，兩種稀缺資產因而更容易出現同方向交易。
這種情況並非首次發生。 2020 年疫情後的大規模貨幣與財政刺激，以及 2023 年美國區域銀行危機期間，BTC 與黃金都曾因流動性與金融體系風險重新靠攏。
但 +0.56 並不代表比特幣已經永久成為「數位黃金」。相關係數屬於滾動指標，會隨市場環境迅速改變；Coin Metrics 過去的研究同樣顯示，比特幣可以在不同週期之間反覆切換「科技股／風險資產」與「稀缺貨幣資產」的角色。
因此，比「BTC 已與 Nasdaq 脫鉤」更準確的說法應該是：比特幣目前正處於一個更偏向黃金、而非科技股的宏觀交易 regime 。
下一個真正壓力測試：CPI 先於 Fed 登場
這套市場結構很快便迎來下一次測試。
美國勞工統計局排定於 9 月 11 日美東時間上午 8:30 公布 8 月 CPI，而聯準會將於 9 月 15 至 16 日召開 FOMC 會議。
Coin Metrics 的歷史數據意味著，市場不應只等待 9 月 16 日的利率答案。
如果核心 CPI 高於預期，市場可能率先推高升息預期與實質利率，BTC 及黃金都可能面臨壓力；反之，若核心通膨降溫，就業數據帶來的鷹派重新定價可能被部分逆轉。
真正需要觀察的因此不是單一 FOMC 聲明，而是一條完整的傳導鏈：非農改變利率預期 → CPI 確認或否定這項預期 → 債息與美元重新定價 → FOMC 最終確認政策路徑。
從 Coin Metrics 最新研究來看，比特幣如今已不只是等待聯準會「宣布答案」。市場最大的變盤，往往早在答案公布之前就已開始。
而在 BTC 與黃金相關性升至 0.56 、與 Nasdaq 關聯接近零的當下，9 月這輪 CPI 與 FOMC 更將成為一次關鍵測試：比特幣究竟只是暫時告別科技股，還是真的再次走回「數位黃金」交易邏輯？
圖源：Coin Metrics
本文經授權轉載自：《區塊客》
原文標題：《別只盯聯準會！Coin Metrics 揭比特幣真正「變盤密碼」：非農衝擊最大、核心 CPI 更持久》
原文作者：安菲
『別只盯聯準會！專家揭比特幣「變盤密碼」：非農衝擊最大、核心CPI更持久』這篇文章最早發佈於『加密城市』

印度大型農業倉儲商試水 RWA，穀物收據搬上 Avalanche
印度大型農業倉儲與農產金融平台 Arya.ag 正在測試將穀物倉單代幣化，透過 Avalanche 技術建立專用 Layer 1 區塊鏈，讓農民、倉儲業者與金融機構可以在同一套系統確認農產品所有權與抵押狀態。
這項計劃由印度科技企業家 Nandan Nilekani 於孟買 Global Fintech Festival 公開介紹，目前已進入測試階段，並有 3 家大型銀行參與，但相關銀行名稱尚未公佈。
Arya.ag 目前在旗下倉庫保管約 20 億美元農產品，每年協助促成約 13 億美元貸款。這也讓農產品倉單成為印度實體資產代幣化（RWA）的另一項大型應用場景。
目前公佈的 20 億美元指的是 Arya.ag 倉庫內保管農產品的總價值，並非已有 20 億美元資產完成上鏈。Arya.ag 與 Ava Labs 尚未公佈第一階段實際代幣化的穀物規模、貸款金額與全面部署時間。
代幣化 e-NWR，每枚代幣對應實際儲存農產品
這次被搬上鏈的是印度現行的電子可轉讓倉單（Electronic Negotiable Warehouse Receipts，e-NWRs）。這類電子倉單已獲印度法律承認，可以證明農產品存放於指定倉庫，農民也能以倉單作為抵押品向銀行取得貸款。
Ava Labs 印度負責人 Devika Mittal 表示，每一份代幣化倉單都代表倉庫內對應農產品的所有權。系統希望將穀物存放紀錄、倉單、抵押狀態與貸款資訊整合至同一套帳本。
Arya.ag 的檢驗人員會蒐集倉庫內穀物相關資訊並輸入平台，再由 Finternet 將農民、農產品、倉庫與保險等資料組成「複合代幣（Composite Token）」，供銀行評估抵押品風險。
這套架構主要希望解決農業融資長期存在的資料分散問題。農民將收成存入倉庫並申請貸款時，銀行需要確認穀物確實存在、價值多少、是否已經被其它貸款抵押，以及目前仍有多少債務尚未清償。
目前相關資料可能分散於不同系統，金融機構需要額外核實。透過共享帳本，倉儲業者、銀行及其它獲准參與者可以同步查看抵押品狀態，降低重複抵押與資料不同步的風險。
Arya.ag 自營專用 Layer1，3 家大型銀行加入測試
這項計劃採用 Avalanche 技術建立專用 Layer 1，區塊鏈由 Arya.ag 自行營運，Ava Labs 則提供相關技術。目前網路先以 Arya.ag 的倉儲與金融體系進行測試，未來計劃擴展至其它倉儲業者，並開放更多銀行加入。
Mittal 表示，目前已有 3 家大型銀行參與，但雙方尚未公佈銀行名單。
Arya.ag 本身也具備農業融資能力。旗下非銀行金融公司 Arya Dhan 每年直接發放約 2.3 億美元貸款，其餘融資則主要來自銀行與金融機構。這些機構會依據 Arya.ag 倉庫中的農產品與相關紀錄，決定是否提供抵押貸款。
此次合作也與 Finternet 的金融基礎設施計劃有關。Finternet Labs 由印度 Aadhaar 身分系統架構師 Pramod Varma 等人共同建立，而 Finternet 概念則由 Nilekani 與前國際清算銀行（BIS）總經理 Agustín Carstens 等人推動，希望建立能連接不同資產與金融服務的數位基礎設施。
農產品成 RWA 新場景，瞄準印度農民融資缺口
Arya.ag 選擇從穀物倉單切入，也與印度農業融資市場的結構有關。相關資料顯示，農民約占印度人口 40％，能夠取得正式金融信貸的比例則約為 15％，許多農民仍依賴成本較高的非正式借貸管道。
農民如果在收成季立即出售農產品，容易受到集中供給造成的價格壓力影響。將農產品先存入倉庫，再利用合法倉單作為抵押取得資金，可以讓農民延後出售時間，同時取得短期營運資金。
代幣化 e-NWR 的作用主要集中在抵押品資訊管理，透過鏈上紀錄提升倉單、所有權與貸款狀態的透明度，讓銀行更容易確認農產品是否已經遭到重複抵押。
Avalanche 近年也持續拓展機構與 RWA 市場，包括日本代幣化證券、基金與支付基礎設施等應用。Arya.ag 這次則將應用範圍延伸至農產品與農業融資。
目前計劃仍處於測試階段，Arya.ag 尚未公佈首批上鏈資產規模、正式商用時間，以及最終會有多少年度貸款透過這套系統處理。20 億美元農產品能否逐步納入鏈上倉單體系，將取決於後續銀行參與、系統部署與實際融資使用情況。
本篇內容由加密 Agent 匯總各方資訊生成、《加密城市》審稿與編輯，目前仍處於培訓階段，可能存在邏輯偏差或資訊誤差，內容僅供參考，請勿視為投資建議。
『推進農產代幣化！印度農業金融平台攜手Avalanche，將20億鎂穀物收據上鏈』這篇文章最早發佈於『加密城市』

Tether推出私募信貸基金，瞄準中小企業融資缺口
全球穩定幣龍頭 Tether 與倫敦私募信貸資管公司 Fasanara Capital 近日宣布，共同成立名為「StableFund」的私募信貸常設型基金。
StableFund 基金由兩家公司共同出資 4 億美元啟動，未來目標向第三方投資機構募集最高達 30 億美元資金。
在全球私募信貸市場規模約 3 兆美元，預計 2029 年將成長至 5 兆美元之時，StableFund 設立的目的即是在順應此趨勢，將龐大資金導向長期被傳統金融忽視的中小企業。
Tether 官方表示，目前全球中小企業融資缺口高達 5.7 兆美元，將是該基金極具潛力的切入點。
圖源：Tether新聞稿 Tether攜手Fasanara推出私募信貸基金，瞄準中小企業融資缺口
Tether出資源、Fasanara操盤，串連60國融資網
在具體分工上，Fasanara Capital 將擔任投資經理，憑藉其遍布全球的金融科技放貸網絡，將資金投入短天期且具資產擔保的信貸策略。
Tether 則以共同出資者身分兼任顧問，發掘與泰達幣（USDT）掛鉤的融資機會，並提供穩定幣底層結算基礎設施，包含法幣出入金連接與全球資金調度，大幅提升跨境移動效率，該架構將把 USDT 導入超 60 國的中小企業與消費者信貸流程。
Tether 執行長 Paolo Ardoino 表示，USDT 初衷是成為無摩擦的跨境貨幣，期盼透過該基金轉化為資金流向企業的直接管道；Fasanara Capital 執行長 Francesco Filia 則強調，結合 Tether 的穩定幣結算網路，將能觸及傳統融資架構無法涵蓋的借款族群。
私募信貸市場承壓，Tether盼藉此擴大USDT應用
英國《金融時報》分析，Tether 推出這檔基金的戰略，是為進一步擴大 USDT 逾 1,450 億美元的實際應用場景。
近年來，Tether 積極拓展業務版圖，涉足大宗商品融資、黃金開採及機器人技術等領域；目前管理逾 60 億美元資產的 Fasanara Capital，今年 6 月更開始承辦以法拉利名車為擔保品的貸款業務。
然而，Tether 跨足私募信貸市場之際，正逢該產業遭遇近十年來最大的挑戰。
《金融時報》指出，傳統私募信貸基金今年普遍出現投資組合減記、違約與資金流出，不良貸款價值持續攀升，而以穩定幣為基礎的私募信貸屬於風險更高、更為利基的市場。
雖然 USDT 目前規模達 1,450 億美元，占整體約 3,000 億美元穩定幣市場逾半，在新興市場尤其受歡迎。但 Tether 去年曾尋求籌資最多 200 億美元，估值一度達 5,000 億美元，卻因機構投資人態度保留而縮減計畫。
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Tether今年獲KPMG無保留意見評級
在推出私募基金之前，Tether正試圖證明 USDT 是安全可靠的穩定幣資產。今年 8 月，Tether 宣布完成首次由 KPMG 執行的完整財務審計，獲得無保留意見評級。審計實地盤點金條，證實儲備超額 68.14 億美元，試圖破除對 USDT 儲備的質疑。
不過，「無保留意見」僅代表審計師認為財務報表的呈現方式沒有重大問題，並不代表 KPMG 對 Tether 的業務模式進行背書，也不保證公司未來能夠履行其債務義務，更不代表其儲備資產「品質」良好。
另外，Tether 多年來也因為 USDT 遭質疑被利用於非法洗錢或詐騙活動受到外界檢視，Tether 對相關指控已予以否認。
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美國 PPI 年增 5.4％，通膨壓力重新升溫
美國最新通膨數據再度為市場帶來壓力。美國勞工統計局（BLS）於 9 月 10 日公佈數據顯示，8 月生產者物價指數（PPI）月增 0.4％，高於 7 月的 0.1％；年增率則從 7 月的 4.8％升至 5.4％，反映生產端通膨重新加速。
從細項來看，8 月最主要的價格壓力來自商品。最終需求商品價格單月上漲 1.1％，其中超過四分之三的漲幅來自能源價格，最終需求能源價格月增 4.2％。
柴油價格單月大漲 24.1％，汽油、航空燃油與家用燃油價格也同步走高。若排除食品、能源與貿易服務，8 月 PPI 月增 0.3％，年增率則達 4.7％，顯示能源以外的價格壓力仍然存在。
PPI 公佈後，美國公債殖利率與市場升息預期同步走高。10 年期美債殖利率一度逼近 4.93％，創近 3 年高點；市場對聯準會下一次會議升息的預期也快速升溫。
比特幣跌破 7.7 萬美元，7 天跌幅擴大至 5.1％
通膨數據公佈後，加密貨幣市場迅速轉弱，比特幣（$BTC）跌破 7.7 萬美元關卡，一度下探約 76,600 美元附近。
根據 CoinGecko 數據，截至 9 月 11 日上午，比特幣價格約為 76,864 美元，24 小時交易區間介於 76,546 美元至 78,510 美元，過去 7 天累計下跌約 5.1％。
圖源：CoinGecko 比特幣價格約為 76,864 美元，24 小時交易區間介於 76,546 美元至 78,510 美元
目前比特幣市值約為 1.54 兆美元，24 小時交易量約 296.85 億美元。從近 7 天走勢來看，比特幣曾在 8.1 萬美元附近交易，隨後一路震盪下滑，9 月 11 日進一步跌破 7.7 萬美元。
衍生性金融商品市場也受到影響。隨著比特幣及主要加密貨幣價格下跌，市場清算金額一度攀升至約 5.62 億美元，槓桿多頭部位成為這波下跌的主要受影響族群。
升息機率急升，風險資產重新面對高利率壓力
PPI 數據公佈後，市場對美國貨幣政策的預期迅速調整。根據利率期貨市場數據，聯準會在下一次會議升息的機率一度從數據公佈前約 62％，提高至 74％左右。
聯準會持續將通膨降回 2％ 目標視為政策重點，而生產端物價重新加速，意味企業成本壓力仍可能進一步傳導至消費端。
美股期貨也在 PPI 公佈後下跌，Nasdaq 100 期貨一度下挫超過 1％。黃金同步回落，美債殖利率則持續攀升，顯示投資人正在重新評估利率維持高檔甚至進一步上升的可能性。
近期中東局勢也增加通膨的不確定性。能源供應受到地緣政治衝突影響，國際油價持續走高，WTI 原油一度突破每桶 100 美元。能源價格若持續維持高檔，可能繼續反映至後續 PPI 與 CPI 數據。
7.5 萬美元成下方關鍵區域，市場等待 CPI 公佈
比特幣跌破 7.7 萬美元後，市場開始關注下一個支撐區域。鏈上分析平台 Glassnode 此前指出，近期市場的重要成本與支撐區集中在 7.5 萬美元附近，若價格持續向下，該區域的買盤強度將成為短期觀察重點。
向上則需重新站回 7.8 萬至 8 萬美元區間，才能降低近期跌勢帶來的壓力。比特幣近一週已從約 8.1 萬美元一路回落，目前價格距離 7.5 萬美元關卡僅剩約 2％ 至 3％。
接下來市場焦點將轉向美國 8 月消費者物價指數（CPI）。BLS 預計於台北時間 9 月 11 日 20:30 公佈數據，這也是聯準會下一次利率決策前的重要通膨指標。
若 CPI 再度顯示通膨升溫，市場對升息的預期可能進一步提高，美債殖利率與美元走強也可能繼續壓抑比特幣等風險資產。若 CPI 低於市場預期，則有機會緩解 PPI 數據帶來的升息壓力。
『美國PPI飆升超預期！比特幣跌破77000鎂，全網爆倉超5.6億鎂』這篇文章最早發佈於『加密城市』