前几天所谓「上千个AI美女屠版小红书」的聊天记录疯传时，我是真忍着一句话都没想说，就是不想给人抬轿子。用AI批量生成真人风格的人像图片压根就不难，难的是操纵上千个实名账号在小红书持续发笔记还不触发风控，网络环境、纯净IP、群控系统、手机矩阵这些才是最麻烦的成本，吹牛逼的人大概率也是想卖那套设施，结果传得太火了，这不就被锤了。。。

色々試してる途中でたまたま出てきたのを仕上げてみたらなかなかいい感じになりました😘 #ai美女# #aigirl# #aiphoto# #aiphotography# #aiart# #画像生成ai# https://t.co/RchAiDOHNW

这几天一个流行的叙事就是给 AI 提示词生成美女照片，以假乱真。 我突然想到，Bittensor 子网 @BitMindAI 做的不就是识别是否是 AI 生成内容。而且使用起来也很简单，装个 Google 浏览器插件即可。 加上考虑到其 v3 更新：1）推理涉及的吞吐量提高 33%+；2）90%矿工排放销毁，我就买了点 SN34。

马斯克要推出 #Babygrok# ，这个事件后续可参与点有两个： 1.正式版本logo是哪个？ 今天跑出来的一个是马斯克说的起源logo AbK7VeUt7t9k9dDPBrtqKKtHq1ZraozNipuPVFG9fVab 一个是狗设计发的图片logo 8uSFaAvg2BHZ3QYAnkshoi6AxErPJvJG53NsjKjDbonk 如果最终logo 是其他的，那全部GG 2.这个版本里的AI助手角色叫啥？ 儿童版里也应该有AI助手，肯定不会是ANI 这种性感美女，也不会是帅气男优，更可能是卡哇伊的形象 持续关注这个事情，马斯克很容易出大ip

据 Tech Funding News 报道，美国 AI 视频平台 Hedra 完成 3200 万美元 A 轮融资，由 a16z 基金领投，Index Ventures、Abstract 等参投，累计融资达 4300 万美元。Hedra 计划年底前将团队扩至 60 人，并升级其 Character-3 模型，用于企业级 AI 视频营销场景。 https://t.co/0SORv4FbQu

美股市场刚获得了全球范围内最大规模的一股支持力量，来自一个被人忽略的地方：中东产油国。 中东产油国正在正式转型成为AI巨头。 沙特和阿联酋围绕建设AI基础设施发布了一系列声明，所有美国AI巨头都参与其中。 沙特的AI公司Humain宣布与英伟达、AMD和亚马逊达成巨额交易。 英伟达每年将向Humain交付数十万块芯片。 AMD将斥资100亿美元成立一家合资企业，在沙特各地建设AI基础设施。 亚马逊也将投入50亿美元用于类似项目。 其他如思科与阿联酋支持的G42签署一项新协议，建设AI数据中心。 OpenAI也在该地区探索建立大型AI数据中心。 这意义重大。 因为这些举措背后的主权财富基金：沙特公共投资基金(PIF)和阿布扎比投资局(ADIA)各自管理着近1万亿美元的资金。 他们决定将大量资金投入AI领域，未来几年会有数千亿美元的流入，为AI基建股带来更高的收入、利润和股价。 这是一个翻天覆地的变化。 “人工智能放缓”的说法现在看来有多目光短浅。 全球AI正在加速发展。AI股一定会持续引领下一轮牛市。 这就是我一直在讲的“夏季融涨”。 所有基本面都在支持股市持续走强，这并非妄断。 我们每个人应该庆幸，AI是人类历史上一次强大的社会/经济趋势。 我们恰好处在市场中。

白宫发布六个月来的首份 AI 政绩和战略行动指南 AMERICA’S AI ACTION PLAN 🎯 核心叙事："赢得 AI 竞赛" 实现并维持无可挑战的全球 AI 技术主导地位，AI 是国家安全与经济竞赛的主战场！ - 三合一战略视角：新工业革命 + 信息革命 + 文艺复兴 - 竞赛思维：谁掌握最大 AI 生态，谁定标准、谁得红利 - 历史类比：像赢得太空竞赛一样赢得AI竞赛 - 战略高度：无可挑战的全球技术主导权 💡 战略愿景："三重革命" - 工业革命、信息革命和文艺复兴同时发生，这就是 AI 所呈现的潜力。 🏛️支柱一：加速AI创新 - 从"监管者"转为"加速器" - 全面去监管：撤销前任 AI 行政令，审查 FTC 等机构对 AI 企业的限制条款； - 价值观审查：政府采购只选"无意识形态偏见"的模型，删除NIST 框架中的 DEI 等内容； - 开源生态：建立算力金融市场机制（类期货/现货），扩大NAIRR 资源； - 产业采用：设立监管沙盒、AI 卓越中心，在医疗能源等领域建立生产力测度标准； - 人才培养：税收优惠鼓励企业 AI 培训，建立 AI 劳动力研究中心； - 政府应用：统一 AI 采购工具箱，国防部优先自动化工作流； 🏗️ 支柱二：建设AI基础设施 - 简单来说，我们需要"建设，宝贝，建设！" AI 是现代生活中第一个挑战美国建设远超当前规模能源发电能力的数字服务。 - 许可加速：NEPA 快速分类豁免、FAST-41 扩展、统一水法许可； 电网三步走：稳住现有容量 → 优化传输系统 → 接入核能/地热/聚变新电源 芯片回流：CHIPS 项目去除附加条件，强调投资回报与 AI 工具进入制程； 安全护栏：供应链去"对手技术"，建高安全军事数据中心标准； 技能培训：电工、HVAC 技师等高薪岗位培训，扩大注册学徒制； 网络韧性：建立 AI-ISAC 威胁情报共享，完善 AI 事件应急响应； 🌍支柱三：国际AI外交与安全 - 输出美国 AI "全栈"标准，严控技术扩散 - 整包输出：商务部牵头推动"全栈AI出口套餐"，金融外交多部门协同； 标准竞争：在国际组织对抗"繁重监管"，抵制中国监控技术标准； 出口管制：芯片位置验证技术、情报协作封堵转运、控制半导体子系统； 盟友对齐：外交+关税工具防止盟友"补位"，推动采用美国标准； 模型评估：政府主导评估本国与对手AI的国家安全风险，查"后门"； 生物安全：强制科研机构使用有客户验证的核酸合成服务商； 一句话总结：“美国把 AI 当作综合国力竞争的国家总动员令，放松监管、疯狂建底座、输出标准并围堵对手”👀

马来西亚宣布将打造首个由中国华为晶片驱动的人工智能（AI）系统后，仅隔一天便迅速撤回相关说法，这一戏剧性变化凸显出该国在中美AI竞赛中的微妙处境。 https://t.co/yS2QXTDJzt

这一次川普中东之行除了大力卖货最有亮点不是军售，应该是AI布局和能源战略： 1、AI布局推动中东这三个产油国向未来AI算力数据中心转型。阿联酋和沙特阿拉伯正在建设规模庞大的数据中心并购买美国最先进的AI芯片，具体来看： 1）英伟达向沙特AI初创公司Humain出售超过18000块尖端Blackwell (GB300) 芯片，AMD也与Humain达成了100亿美元合作； 2）其次，高通、思科、IBM、Alphabet、甲骨文和 Salesforce等科技巨头宣布在中东进行800亿美元的联合投资。 3）阿联酋和英伟达签署150亿美元协议：2025年至2027年期间每年进口多达50万片英伟达最先进的AI芯片，其中五分之一将直接流向阿联酋的人工智能巨头G42，其余40万片将流向在阿联酋建设数据中心的美国巨头。 4）美国公司Burkhan World Investments与沙特公司Grand Mines Mining之间一项价值90亿美元的采矿协议。该协议将开发锂、钴和稀土矿藏，这些资源对从智能手机到战斗机等各种产品都至关重要。 5）沙特公司DataVolt 计划向美国数据中心和能源基础设施投资200亿美元，而阿联酋的1.4万亿美元承诺则专门针对美国本土的人工智能、半导体、制造业和能源项目。 这些相当于推动中东这三个产油国向未来AI算力数据中心转型，美国AI需要基础设施支撑特别是电力支撑，那就让沙特和中东国家解决，把沙漠里铺上太阳能电池板电力供给就不是问题了。 AI算力可能是未来信息社会的石油，美国当年用石油美元绑住了中东王爷们，现在打算用算力美元再次绑定这些王爷，看上去王爷们应该很动心。 2、能源战略： 搞定中东三国，未来在油价上能进一步配合，一方面有利于美国国内通胀走弱，另一方面还能打压俄罗斯逼着普京走到谈判桌上媾和。

非常同意猫叔的观点，其实我对于 $BTC 上涨空间的预期更多的还是基于在美股同步上涨的情况下，虽然猫叔也说了很多可能会存在的问题，但从 2月25日 开始下跌的主要因素就是关税，而实际上所谓的 DeepSeek 对于美国 Ai 的冲击还是挺弱的，尤其是在被互联网污染后， DeepSeek 和 Chatgpt 的差距在逐渐拉大。（不牵扯到政治观点，只是借用了网络评测，勿喷。） 而实际上只有不到一周的时间英伟达就回到了被DeepSeek影响的实质上，虽然还是没有超过之前的高点，但迹象是没问题的，到了 2月25日 因为关税的加剧导致了全部美股的下跌，暂时还没有翻身，月底就是英伟达的财报市场预计约为430.9亿美元，同比增长约65.45% 。 这也显示出目前英伟达在算力领域的头部实力，而且最重点的是英伟达并没有在第一季度跑赢标普，所以后续可能还有反弹的机会，当然这也就是我个人看法。 另外随着乌克兰和美国对于稀土款产协议的签订可能会让俄乌冲突结束的速度加快，未必就不能在最近一两个季度内看到，如果能看到对于美国通胀的缓解也是有帮助的。 而且对于 $BTC 本身来说，下周还有亚利桑那州的 Bitcoin 战略储备，周二应该就有消息了，虽然 SB1373 还没有递交给州长，但 SB1025 已经提交了，该条款是允许州财政厅和退休金系统将最多10%的公共资金投资于比特币等数字资产，如果通过就是首次美国州同意将 BTC 作为可投资的战略储备，历史意义非常重要。 本推文由 @ApeXProtocolCN 赞助｜Dex With ApeX

这几天刷推很明显的感觉到英文技术社区对中国AI产业的进步速度处于一种半震动半懵逼的状态，应激来源主要是两个，一个是宇树（Unitree）的轮足式机器狗B2-W，另一个是开源MoE模型DeepSeek-V3。 宇树在早年基本上属于是波士顿动力的跟班，产品形态完全照猫画虎，商业上瞄准的也是低配平替生态位，没有太大的吸引力，但从B系列型号开始，宇树的机器狗就在灵活性上可以和波士顿动力平起平坐了。 B2-W的意外在于切换了技术线，用运动性更高但平衡性同时也更难的动轮方案取代了B2还在沿用四足方案，然后在一年时间里完成了能在户外环境里跋山涉水的训练，很多美国人在视频底下说这一定是CGI的画面，不知道是真串还是心态炸了。 波士顿在机器狗身上也曾短暂用过动轮方案，或者说它测过的方案远比宇树要多——公司成立时长摆在那里——但是作为行业先驱，它连保持一家美国公司的实体都办不到了。 现代汽车2020年以打折价从软银手里买了波士顿动力，正值软银账面巨亏需要回血，而软银当初又是在2017年从Google那里买到手的，Google为什么卖呢，因为觉得太烧钱了，亏不起。 这理由就很离谱，美国的风险资本系统对于亏损的容忍度本来就是全球最高的，没有之一，对于前沿性的研究，砸钱画饼是再寻常不过了的——看这两年硅谷在AI上的投入产出比就知道了——但波士顿动力何以在独一档的地位上被当成不良资产卖来卖去？ 那头房间里的大象，美国的科技行业普遍都装作看不到：美国人，如今的美国人，从投行到企业，从CEO到程序员，从纽约到湾区，对制造业的厌弃已经成为本能了。 A16Z的合伙人马克·安德森2011年在「华尔街日报」写了那篇流传甚广的代表作「软件吞噬世界」，大概意思是，边际成本极低的软件公司注定接管一切水草繁盛之地，和这种可以提供指数级增长的生意比起来，其他的行业都不够看。 并不是说马克·安德森的表达有问题，后面这十几年来的现实走向，也确实在证明这条攫取规模化利润的回报是最高的，但美国人的路径依赖到最后必然带来一整代人丧失制造能力的结果。 这里说的丧失制造能力，并不是说丧失制造兴趣或是热情，我前段时间拜访了深圳一家逆向海淘公司，业务就是把华强北的电子配件做成可索引的结构化目录，然后提供从采购到验货再到发包的全流程服务，最大的买方就是美国的DIY市场和高校学生，他们之所以要不远万里的等上几个星期委托中国人来买东西，就是因为在诺大的美国本土，根本找不到供应链。 然后那些学生也只有在读书时才有真正尝试制造某些东西的机会，到了要去大公司里上班领薪后，再也没人愿意把手弄脏了。 但软件终究不能脱离硬件运行，哪怕硬件生产的附加值再不够看，基于采集一手物理数据的入口，制造商腰板硬起来后去做全套解决方案，只取决于能不能组建好的工程师团队，反过来却不一样，制造订单长期外包出去，它就变成产业链配套回不来了。 所以像是多旋翼无人机和四足机器狗这类新兴科技萌芽的原型机一般都还是产自有着试错资本的欧美，也就是所谓「从零到一」的过程，而在「从一到十」的落地阶段，中国的追赶成果就会开始密集呈现，进入「从十到百」的量产之后，中国的供应链成本直接杀死比赛。 波士顿动力的机器人最早在网上爆火的时候，Google X的负责人在内部备忘录里说他已经和媒体沟通了，希望不要让视频和Google扯上太大关系，是不是很迷惑，这么牛逼的事情，你作为母公司非但不高兴，还想躲起来，现在你们懂得这种顾虑从何而来了，就是觉得贵为软件巨头的Google去卷袖子干制造的活儿太卑贱了呗。 当然美国也还有马斯克这样的建设者（Builder），但你要知道马斯克的故事之所以动人，是因为他这样的人现在是极度稀缺的，而且长期以来不受主流科技业界待见，完全是靠逆常识的成就——造汽车，造火箭，造隧道，这都是硅谷唯恐避之不及的事情——去一步步打脸打出来的名声。 如果说宇树是在硬件上引起了一波怀疑现实的热度，那么DeepSeek则在软件的原生地盘，把大模型厂商都给硬控住了。 在微软、Meta、Google都在奔着10万卡集群去做大模型训练时，DeepSeek在2000个GPU上，花了不到600万美金和2个月的时间，就实现了对齐GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet的测试结果。 DeepSeek-V2在半年前就火过一波，但那会儿的叙事还相对符合旧版本的预期：中国AI公司推出了低成本的开源模型，想要成为行业里的价格屠夫，中国人就擅长做这种便宜耐用的东西，只要不去和顶级产品比较，能用是肯定的。 但V3则完全不同了，它把成本降了10倍以上，同时质量却能比肩t1阵营，关键还是开源的，相关推文的评论区全是「中国人咋做到的？」 虽然但是，后发的大模型可以通过知识蒸馏等手段实现性价比更高的训练——类似你学习牛顿三定律的速度降低的斜率也在有利于追赶者，肯定比牛顿本人琢磨出定律的速度要快——成本，但匪夷所思的效率提升，是很难用已知训练方法来归纳的，它一定是是在底层架构上做了不同于其他巨头的创新。 另一个角度更有意思，如果针对中国的AI芯片禁售政策最后产生的后果，是让中国的大模型公司不得不在算力受限的约束下实现了效率更高的解决方案，这种适得其反的剧情就太讽刺了。 DeepSeek的创始人梁文锋之前也说过，公司差的从来都不是钱，而是高端芯片被禁运。 所以中国的大模型公司，像是字节和阿里这样的大厂，卡能管够，把年收入的1/10拿出来卷AI，问题不大，但初创公司没这么多弹药，保持不下牌桌的唯一方法就是玩命创新。 李开复今年也一直在表达一个观点，中国做AI的优势从来不是在不设预算上限的情况下去做突破性研究，而是在好、快、便宜和可靠性之间找出最优解。 零一和DeepSeek用的都是MoE（混合专家）模式，相当于是在事先准备的高质量数据集上去做特定训练，不能说在跑分上完全没有水分，但市场并不关心原理，只要质价比够看，就一定会有竞争力。 当然DeepSeek不太一样的是，它不太缺卡，2021年就囤了1万张英伟达A100，那会儿ChatGPT还没影呢，和Meta为了元宇宙囤卡却阴差阳错的赶上AI浪潮很像，DeepSeek买那么多卡，是为了做量化交易⋯⋯ 我最早对梁文锋有印象，是「西蒙斯传」里有他写的序，西蒙斯是文艺复兴科技公司的创始人，用算法模型去做自动化投资的开创者，梁文锋当时管着600亿人民币的量化私募，写序属于顺理成章的给行业祖师爷致敬。 交待这个背景，是想说，梁文锋的几家公司，从量化交易做到大模型开发，并不是一个金融转为科技的过程，而是数学技能在两个应用场景之间的切换，投资的目的是预测市场，大模型的原理也是预测Token。 后来看过几次梁文锋的采访，对他的印象很好，非常清醒和聪明的一个人，我贴几段你们感受一下： 「暗涌」：大部分中国公司都选择既要模型又要应用，为什么DeepSeek目前选择只做研究探索？ 梁文锋：因为我们觉得现在最重要的是参与到全球创新的浪潮里去。过去很多年，中国公司习惯了别人做技术创新，我们拿过来做应用变现，但这并非是一种理所当然。这一波浪潮里，我们的出发点，就不是趁机赚一笔，而是走到技术的前沿，去推动整个生态发展。 「暗涌」：互联网和移动互联网时代留给大部分人的惯性认知是，美国擅长搞技术创新，中国更擅长做应用。 梁文锋：我们认为随着经济发展，中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。过去三十多年IT浪潮里，我们基本没有参与到真正的技术创新里。我们已经习惯摩尔定律从天而降，躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件。Scaling Law也在被如此对待。但其实，这是西方主导的技术社区一代代孜孜不倦创造出来的，只因为之前我们没有参与这个过程，以至于忽视了它的存在。 「暗涌」：但这种选择放在中国语境里，也过于奢侈。大模型是一个重投入游戏，不是所有公司都有资本只去研究创新，而不是先考虑商业化。 梁文锋：创新的成本肯定不低，过去那种拿来主义的惯性也和过去的国情有关。但现在，你看无论中国的经济体量，还是字节、腾讯这些大厂的利润，放在全球都不低。我们创新缺的肯定不是资本，而是缺乏信心以及不知道怎么组织高密度的人才实现有效的创新。 「暗涌」：但做大模型，单纯的技术领先也很难形成绝对优势，你们赌的那个更大的东西是什么？ 梁文锋：我们看到的是中国AI不可能永远处在跟随的位置。我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的gap是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。英伟达的领先，不只是一个公司的努力，而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。他们能看到下一代的技术趋势，手里有路线图。中国AI的发展，同样需要这样的生态。很多国产芯片发展不起来，也是因为缺乏配套的技术社区，只有第二手消息，所以中国必然需要有人站到技术的前沿。 「暗涌」：很多大模型公司都执着地去海外挖人，很多人觉得这个领域前50名的顶尖人才可能都不在中国的公司，你们的人都来自哪里？ 梁文锋：V2模型没有海外回来的人，都是本土的。前50名顶尖人才可能不在中国，但也许我们能自己打造这样的人。 「暗涌」：所以你对这件事也是乐观的？ 梁文锋：我是八十年代在广东一个五线城市长大的。我的父亲是小学老师，九十年代，广东赚钱机会很多，当时有不少家长到我家里来，基本就是家长觉得读书没用。但现在回去看，观念都变了。因为钱不好赚了，连开出租车的机会可能都没了。一代人的时间就变了。以后硬核创新会越来越多。现在可能还不容易被理解，是因为整个社会群体需要被事实教育。当这个社会让硬核创新的人功成名就，群体性想法就会改变。我们只是还需要一堆事实和一个过程。 ⋯⋯ 是不是很牛逼？反正我是被圈粉了，做最难的事情，还要站着把钱赚了，一切信念都基于对真正价值的尊重和判断，这样的80后、90后越来越多的站上了主流舞台，让人非常宽慰，你可以说他们在过去是所谓的「小镇做题家」，但做题怎么了，参与世界未来的塑造，就是最有挑战性的题，喜欢解这样的题，才有乐趣啊。

《Gaib：错过英伟达股票？这次你可以直接买它的“链上GPU股票”》 一句话总结：极度看好GAIB ，可能是未来的链上“算力淘宝”。（非广） __________________ 一、一句话讲清楚Gaib是做什么的 GAIB（GPU-AI-Blockchain Infrastructure），用项目官方白皮书表达，就是全球首个专注于将GPU算力资产转化为可交易金融工具的经济协议，通过区块链释放万亿美元规模的AI计算市场价值。 其核心创新在于构建“AI合成美元AID”，一种由实体GPU资产现金流支撑的收益型稳定币，并围绕AID建立完整的DeFi生态，连接链下算力资源与链上流动性。 用一句话通俗表达其商业模式：用户用USDC铸造AID，然后投资GPU，AI企业用这些GPU干活产生现金流，GAIB定期分红，用户持有sAID即可享受这份收益，还能拿去参与其他DeFi赚钱。 _________________ 二、这个事情为什么可行？能赚钱吗？ 在AI时代，GPU无疑是最核心的“硬通货”。据不完全统计，到2025年，全球科技巨头在GPU算力上的总投入将超过3000亿美元。以英伟达H100/GB200为例，单颗芯片价格接近3-5万美元，建设一个具备AI训练能力的数据中心，动辄需要数十亿乃至上百亿美元的投入。因此也诞生了以下问题以及Gaib的解法。 1、需求端：AI爆发叠加“供需不对称” 目前的大模型训练市场几乎由少数科技巨头垄断，GPU资源集中在OpenAI、Google、Meta等超大机构手中。但进入2024下半年年以后，我们看到AI应用出现百花齐放的趋势，尤其是在推理端和AI Agent垂直场景。这些创新型项目虽不需要自建数百亿级别的数据中心，但同样需要大量高性能GPU资源。 问题在于：传统数据中心或云服务商无法灵活响应这些中小需求，导致算力市场出现严重的结构性错配——资源集中而需求分散，供需极度非对称，需求远大于供给。 2、金融侧：传统融资路径不支持“算力资产” 理论上，这些高价值GPU集群完全可以作为融资资产。但在现实中，GPU并不被传统银行视为“可抵押标准资产”，也难以被切分或标准化，导致传统金融系统几乎无法覆盖算力融资需求。 目前传统市场已有一些算力租赁平台，试图解决这一痛点，但普遍存在两大问题： 一是无法拆分所有权，融资流动性差； 二是无标准化机制，收益结构不透明，参与门槛高。 3、Gaib的解法：链上“算力金融市场 + 算力稳定币” Gaib 的创新之处在于，它不是单纯做算力租赁，而是在链上创建一个高效流动的算力金融市场 1）将企业级GPU的未来收益进行代币化，实现拆分交易； 2）构建由真实GPU资产现金流支持的收益型稳定币AID，可用于质押、借贷、组合收益策略； 3）利用DeFi生态，让这些资产在全球范围内高效融资、自由流通。 这一机制的核心价值有三点： 1）对GPU提供方，为GPU持有者提供了前所未有的融资渠道； 2）对参与用户，为DeFi用户提供了安全、真实、收益可见的新型资产； 3）对开发者，为中小开发者打开了公平参与底层基础设施的通道。 换句话说，Gaib 把“算力”变成了可组合、可配置的金融资产，真正实现了算力的资本化。 我们如果说英伟达是AI时代做“卖铲子”的王者，那么Gaib想做的就是在英伟达的铲子帝国上再建一座“铲子银行/铲子交易所”，把实体铲子变成可交易的“算力股票”。 __________________ 三、Gaib具体怎么帮你赚钱？玩法拆解 1、 链下资产端：三类模式下的GPU融资资产包 GAIB通过与全球顶级云/数据中心合作，围绕GPU部署构建三类协议交易结构： 上述所有交易均由实体GPU作为超额抵押，设置破产隔离结构，一旦违约可清算或转由战略合作方继续托管运营。 2、链上架构：AID稳定币体系 GAIB将GPU融资交易组合代币化，发行 AID（AI Dollar），一种由链下收益资产支持的稳定币： 1）AID：并非普通稳定币，它不仅对标美元价值，还代表真实GPU收益权； 2）sAID：用户质押AID获得的收益型凭证，可自动积累收益； 3）底层收益来自：GPU交易包的现金流+国债储备，构成支持系统； 4）机制设计：AID铸造与销毁机制，保证其与真实资产价值锚定； 5）退出机制：白名单用户可1:1赎回，普通用户可通过AMM池换回稳定币。 此外，sAID还可以还可以参与借贷、流动性挖矿、收益衍生品各类Defi玩法（已经与主流的dex - Curve, AEVO, Uniswap; Pendle等打通），相当于直接从GPU底层资产到链上Defi全线打通。 单纯从收益角度，底层收益+Defi收益+积分收益等，即便以最基础的债权模式，最高收益可能也会到40%往上。 __________________ 四、参与机会分析？风险在哪里？项目如何规避？ 2025年初，项目与去中心化GPU平台Aethir展开试点，10分钟内完成10万美元代币化融资试点，证明市场需求强劲；所募资金用于支持实体GPU集群，投资者已开始获取回报。 这标志着GAIB“GPU资产代币化”的模式已经跑通，具备了复制和规模化的基础。 从项目角度，传统RWA产品多以国债代币化切入，年化收益基本在4%-5%；GAIB项目底层的基础收益高达10%以上，从融资期限覆盖从3个月-3年，但从现实角度说来，由于GPU需求旺盛，一般融资期限会更短，周转速度更快。 从风险角度，主要存在底层资产的信用风险、AID的流动性风险等。最关键的还是底层资产的信用风险。GAIB 及其平台上的其他合作承销商会遵循完善的信用分析要求，并在有需要情况下与第三方审计机构合作。 每笔贷款均由实体GPU及其相关服务合同提供超额抵押。此外，这些GPU数据也会实时在去中心化网络显现。 如果发生违约，承销商有权清算 GPU以保护投资者，或通过战略数据中心合作伙伴继续托管和管理 GPU，确保持续创收。至少从机制上尽量规避最底层资产发生风险。 在具体参与上，如果是白名单用户（通过kyc用户），可以直接可1:1 USDC铸造AID参与项目并叠加Defi收益。 如果是非白名单则可以直接通过流动性池兑换AID。目前也可以加入项目的AID候补名单，正在排队中，对与LP，项目会有Points / Token 来激励，也会联合Dex联合激励。 __________________ 五、总结和展望：价值远不止一个收益型稳定币 GAIB并不是一个单纯的“收益型稳定币”项目，它正在以DeFi的方式重构AI时代的资本市场基础设施。 去年底，GAIB完成由 Hack VC 领投的500万美元 Pre-Seed 融资，参投方还包括 Animoca、Aethir、Near 基金会等知名机构。 从投资方阵容来看，不难发现 GAIB 正站在风口浪尖上。特别是 Hack VC，作为押中多个顶级项目的机构，它的背书本身就是市场趋势的风向标。 值得一提的是，从团队阵容来讲，项目Co-Founder Alex Yeh自身也是Realtek （全球七大芯片公司之一，上市公司）的创始人，以及旗下云公司GMI Cloud更是英伟达的合作伙伴，创始人的这些资源和对产业的理解能力是确保这个项目能够良性运转和成功的重要前提。 GAIB 所推动的并不是某个“高收益产品”或者“稳定币协议”，而是一个全新的范式： 它连接了AI的基础设施和全球资金池，以GPU现金流作为锚定资产，将沉睡在数据中心里的“死资产”转化为可交易、可组合、可流动的金融资产。 它通过AID这种新型“收益型美元”，让任何人都可以参与AI算力市场——不用懂AI、不用买芯片、也不用部署节点，每天“链上收租”即可。 它正在为AI基础设施提供一个无需许可、全球化、公开透明的融资通道，让投资者与算力供给者直接对接，不再依赖中介或中心化主导的资源分配。 未来，如果AID能够真正成为AI时代的“货币”——像美元之于工业时代那样，承担流通、结算与定价的功能，那它所撬动的就不只是一个DeFi子赛道，而是AI经济的金融中枢。 我们甚至可以这样比喻：GAIB 就像是链上的“算力淘宝”——AI公司来“开店”（抵押显卡融资），投资者来“购物”（买入算力现金流资产），平台负责撮合与交易清算。 这种模式的想象空间，将远远超越一个“收益稳定币”的故事，而是走向AI金融新范式的基础设施级角色。

昨天还在和小伙伴讨论，这次除了老头说的这些，还有在卡塔尔的护卫车竟然是 Cybertruck ，面子是给足了。这次中东之行川普收获确实非常的大。尤其是在中东受欢迎的程度比拜登强多了。 沙特阿拉伯 1. 军售协议：特朗普与沙特签署了价值1,420亿美元的军售协议，包括先进的防空系统、无人机和太空技术，成为美国历史上最大规模的军售合同之一 。 2. 经济投资：双方达成总额达6,000亿美元的投资协议，涵盖能源、矿产、疾病控制和太空合作等领域 。 3. 技术合作：沙特启动了名为“Humain”的人工智能投资公司，与Nvidia、AMD和亚马逊等美国科技巨头合作，推动AI基础设施建设 。 卡塔尔 1. 航空协议：卡塔尔航空与波音公司签署了价值960亿美元的飞机采购协议，涉及210架宽体客机。 2. 军事投资：卡塔尔承诺向美国在多哈的乌代德空军基地投资100亿美元，提升该基地的战略能力 。 3. 防务合作：双方签署了总额420亿美元的防务合同，包括反无人机系统和无人侦察机等 。 阿联酋 1. AI投资：阿联酋承诺在未来十年内向美国 AI 领域投资1.4万亿美元，涵盖芯片采购、数据中心建设和AI研究 。 PS：阿联酋的 AI 投资公司 MGX 是该计划的核心执行主体之一，负责推动相关资金部署与技术合作。MGX 此前已投资 #Binance# 20亿美元。 2. 数据中心建设：美国公司将与阿联酋的G42公司合作，在阿布扎比建设全球最大的AI数据中心集群 。 叙利亚（未访问，但与总统进行会晤） 1. 解除制裁：特朗普宣布全面解除对叙利亚的制裁。 2. 外交会晤：与叙利亚临时总统艾哈迈德·沙拉阿举行了25年来的首次正式会谈。 此外卡塔尔向川普赠送了一架价值4亿美元的波音747-8飞机，计划作为临时的空军一号，而川普家族在卡塔尔和阿联酋的房地产和高尔夫项目也和当地取得了新的合作，总的来说这次不论是对于美国还是对于川普个人，都是盘满钵满的收获。

美东时间5月8日周四，美国科技行业的四位高管赴美国国会山作证词。这场听证会主题为“赢得人工智能竞赛：加强美国的计算和创新能力” 参议院泰德克鲁兹提问：现在美国在AI领域领先中国吗？领先多少？ OPEN AI 山姆奥特曼：美国领先，但领先不多。 AMD苏姿丰：中国正在尝试不同的路径努力赶超。 CoreWeave联合创始人Michael Intrator：美国对AI基础设施的审批手续还是太复杂，需要加快。 微软副董事长兼总裁布拉德·史密斯：我们需要和中国抢市场，华为5G的例子告诉我们，谁先抢到市场谁就有巨大的先发优势！

英伟达公司CEO黄仁勋在出席美国国会活动后接受采访时表示，中美在AI发展领域的水平非常接近。中国是一个意志坚定、能力超群的国家，全球一半的人工智能领域研究人员都是中国人，而人工智能领域的竞争是一场“持久战”，无法速胜。

阿联酋这个中东小国家，很可能在全球AI竞赛中扮演超大型投资人的角色。 以这个国家的人口和面积，假如以后AI成为世界主要基础设施的话，那么我们地球人会多多少少受到阿布扎比的操控。 这位叫塔赫农的王子不简单，世界上所有AI大佬都在拍他的马屁。 他控制着阿布扎比财富基金1.4万亿美元的资产，手下的一个AI基金是美国核心AI战略项目Stargate背后的大金主。

川普时代一体两翼的财政产业政策正式成形。白宫发布特朗普的AI行动计划，三个核心：一是加速创新；另一个是在美国搞AI基建；第三个在国际上如何用AI制造影响力。 至此川普时代“一体两翼”的财政产业政策正式成形： “一体”自然是大美丽法案涵盖的：减税、扩大国防移民开支、缩减福利支出、债务上限等一揽子财政方案； “两翼”就是人工智能领域的《AI行动计划》和加密资产领域的《稳定币法案-》及《数字资产市场机构法案》。 之前这里有聊过https://t.co/nVwZKDpcNe，川普推动的大美丽大法案其实是拜登在22年推动《基建法案》和《科学与芯片法案》以及23年初债务上限提高综合起来的plus版。拜登时代财政扩张1.0，川普进入财政扩张2.0

今天的市场反弹更多是对昨日过度下跌的技术性修复，美股强劲反弹带动 Bitcoin 再度上冲至 91,000 美元附近，VIX 回落至30以下，表明市场情绪暂时缓和。 然而，政策层面并无明显改善，投资者对川普与鲍威尔的博弈已显疲态，真正决定趋势的仍是月底的 GDP 数据。虽然主流资产如美股AI板块和 Bitcoin 受益于资金集中，但中小盘资产和山寨币因流动性不足依然承压。 Bitcoin 换手率上升，显示短期资金在高位离场，长期持有者保持观望。当前支撑区间在 81,500 至 88,000 和 93,000 至 98,000 美元，后者尤其稳固。整体来看，在货币政策未转向之前，市场虽有上行机会，但反转仍言之过早。 本推文由 @ApeXProtocolCN 赞助｜Dex With ApeX

今天的作业相比昨天好写多了，美股大幅反弹，不但收回了昨天下跌的份额，反而还是向上涨了不少，VIX 一度回到了 30 以内，但所有的这一切并没有任何新的利好，政策层面和昨天下跌的时候几乎一样，因此可以判断出投资者已经逐渐的对川普和鲍威尔的争执不再有太大的兴趣，随着美股的上涨 Bitcoin 继续保持着上冲的势头，很长一段时间在 91,000 美元附近徘徊。 但从目前的经济以及政治情况来看，现在就说市场进入反转还早了一些，反弹更多还是因为昨天确实跌的太多了，并且逐步开始进入财报季，更重要的还是月底公布的 GDP 数据来确定美国的经济走势，如果 GDP 数据确实表现不错，那么还是有机会博一下更高的位置，而只要不进入货币宽松，完全的反转还是挺难的，毕竟流动性的限制还是在的。 说人话就是即便美股和 $BTC 能继续上涨，但罗索2000和山寨币等更依靠流动性的资产仍然难以出现和现在反转的情况。 不过确实，接下来美国还是有更好的机会，比如川普停止在关税上的作妖，比如俄罗斯和乌克兰真的可以停火，比如美国的经济还是有很强的韧性，都会走出自川普上位以来带来的利空的连锁反应，但还是那句话，货币政策没有完全转向的时候，大量的资金还是会集中在头部资产，比如美国的AI和加密货币的 Bitcoin 。 回到 Bitcoin 的数据来看，随着今天 $BTC 价格的再次上升，甚至突破了 91,000 美元，能明显看到了换手的增加，尤其是最近两天抄底的短期投资者在大量的离场，应该是对接下来行情并不是非常看好，而相反来自子亏损和早期获利的投资者仍然处于观望的状态，并未因为上涨而增加换手。 当前的支撑位仍然是 81,500 美元到 88,000 美元以及 93,000 美元到 98,000 美元之间，这么近的两个支撑位置还是非常罕见的，尤其是 93,000 美元到 98,000 美元之间经过了超过三个月的时间仍然没有发生太大的变动，这部分的投资者情绪已经非常稳定了。 不过目前来看10年期美债的收益率仍然不够乐观，并没有大幅下跌的趋势，市场的走势应该是还没有完全定论。 数据已更新，地址：https://t.co/kR6esQFaOE 本推文由 @ApeXProtocolCN 赞助｜Dex With ApeX

一年前，也是在春节期间，OpenAI突然发布了断档领先的视频大模型Sora，给国产AI厂商添了大堵，被调侃为都过不好年了。 一年后的这次临近春节，轮到中国AI厂商给美国竞对们上眼药了，Qwen、DeepSeek、Kimi、Doubao连着发大招，你方唱罢我登场，实在热闹。 因为别人太强而过不好年，和因为自个忙起来根本就没想过好年，是完全不同的两码事。 字节跳动新发布的豆包1.5 Pro，除了在基准测试里表现抢眼之外，还特意强调了两个点： - 基于豆包产品的大规模用户反馈，实现了以用户数据飞轮持续提升模型能力的优化系统； - 模型训练过程中，未使用任何其他模型生成的数据，坚持不走捷径，确保数据来源的独立性和可靠性。 这两个点，很容易联想到最近的两件事：前一个是MiniMax的创始人在接受采访时提出的反共识，认为用户越多并不能推动模型越强；后一个则是中科院、北大等六家机构发了篇学术论文，用两种方法验证了Claude、Gemini和豆包没有蒸馏其他模型，DeepSeeek的蒸馏程度则比较高。 豆包的意思是，用户数据飞轮对大模型仍然有价值，推翻了它，就意味着否认用户市场和技术发展之间的关系，大家也都没必要追求MAU/DAU了，以及用先进模型去教出一个学生模型出来，并不能让学生真正变得比老师更加聪明。 Sam Altman早些时候也发过一条意有所指的隐晦推文：「复制你知道行得通的东西是（相对）容易的。当你不知道它是否行得通时，做一些新的、有风险的、困难的事情是非常困难的。」 严格来说，豆包的表态更像是在输出一种自我要求的标准，而没有太多的diss成分，中国需要DeepSeek这样的公司用最快速和低成本的方法推动AI技术开放，也需要字节这样的大厂用更重的投入、走更难的路去挑战更高目标。 这种并无计划的错位搭配，正是国产科技行业擅长的饱和式路线，资源受限的公司，可以拿出性价比最优的方案，突出一个物超所值，资源充裕的公司，也确实有资格不抄近道，做好和模型预研、实验、训练共同生长的数据基建。 豆包这次的亮点在于，即使没有采用能快速复制海外先进模型能力的蒸馏方法，而是老老实实的自建庞大的人工标注团队和数据生产体系，依然能把模型效果做到GPT-4o的水平，也充分发挥了中国团队的工程优化能力来降低推理成本，而且无论是DeepSeek还是豆包在谈及定价策略时，都曾很是无辜的表示并没有挑起价格战的意图，自己是有利润的，成本结构完全可以实现。 与此同时，Musk和Altman还在为「星际之门」项目到底有没有5000亿美金能够到账而吵个不休⋯⋯ 当然OpenAI依然值得尊重，只是在行业整体都在大幅前进的情况下，有多少是站在巨人的肩膀上，又有多少正在成为新的巨人，这是很有讨论价值的，也是在开启一个波澜壮阔的硅基时代前，不可缺少的仪式性帷幕。 科技公司通常会凸显研发支出占总收入的比重，视其为愿意在多大程度上投入核心竞争力的决心，以后倒可能会有一个类似的新指标出来，那就是对AI的支出占总支出的比重，这代表公司愿意在未来上押注多少现金流。 这是字节跳动最有力量的标志，从收入体量来看，它是全球级的互联网大厂，不但有着管够的弹药，而且可以自给自足，不必过于依赖外部输血，去年在AI设施上花的钱几乎相当于BAT之和，在投入和产出两个方面都成了国内断崖领先的榜一。 另一方面，豆包的发展也带有很强的商业逻辑，无论是它对大模型调用经济性的重视，还是带着火山剪映等兄弟业务协同发展，甚至包括衔接上下游产业链去做更多样化的的产品，都相当务实。 有的时候也会感慨，这种务实在需要喊口号时，也很难一下子变得浪漫化，尤其是在英文圈里言必称AGI、各种科幻梗层出不穷的背景下，再去看字节跳动为AGI团队Seed Edge设立的五大目标，只能说真的很理工化，没有半分虚的： - 探索推理能力的边界，用更先进的推理带动智能的提升； - 探索感知能力的边界，不止是语言模型，还要建立世界模型； - 探索软硬一体的下一代模型设计，用模型的需求反过来为硬件设计指路； - 探索下一代学习范式，既要挑战现在的共识，还得提出新的改进空间； - 探索下一个Scaling方向，推动智能边界的进步。 就，很具体明晰，很就事论事，有没有？根本不存在那种金句或者机锋，每一个字每一句话都是在精确的传达给字节跳动想要招揽的科学家和工程师，唯一画的大饼，就是承诺Seed Edge将会独立制定考核方式，充分提供前沿研究的工作环境。 也只有字节跳动来做这样的事情，是最合适的了。 张一鸣早年发过一条微博，说在遇到技术问题时，公司花了两天时间集中排查，终于得到解决，而这个过程让他感到愉悦： 「想起稻盛和夫说的：用尽全力，异常认真，神明就会来相助。其实神明未必相助，但是你会更接近问题的本质，从而解决问题。」 我想说的是，从今日头条，到抖音，再到豆包，其实都是这个过程的复现。