吴说获悉，Ripple 宣布向教育非营利组织 DonorsChoose 和 Teach For America 提供总计 2500 万美元支持，主要通过其稳定币 Ripple USD（RLUSD）发放。这是两家机构首次接受稳定币捐款。该笔资金将用于资助课堂项目、全国性辅导计划和 STEM 创新挑战赛，并推动金融素养教育。Ripple 表示，此举旨在缩小教育资源差距，提升学生学业与经济韧性。https://t.co/m1VKUZBly4

TRON生态的教育理想与技术使命交汇之路 长文警告！！！ 我带你们一起了解（我先自我学习了下）为什么BitTorrent这次出现在ETH Beijing 2025的黑客松现场，这事儿对TRON生态意味着什么？背后又藏着怎样一条属于技术革新与教育理想交汇的路径？ 1111、BitTorrent为什么赞助ETH Beijing？ 很多人可能还停留在BitTorrent最早的的印象里，但在区块链的快速变革世界，它早就变了身份，成了TRON生态中也算了代表性的一个项目。而这次，它选择站在ETH Beijing 2025黑客松的赞助席上，不仅仅是一次露头刷脸的合作，更是一次面向未来开发者的开放性拥抱。 ETH Beijing 2025 由顶尖学府学生组织主导的大型以太坊主题黑客马拉松，主办方是@PKUBlockchain。这场活动汇聚了来自全国有潜力的年轻开发者、创业者。BitTorrent 选择赞助，显然是看中了这些新兴力量，也许下一个划时代的AI Dapp、链上爆款、或者分布式存储新范式，就会从这里诞生。 2222、TRON和北大的渊源，可不只是一次合作 很多人不知道，TRON的孙哥早年就是从北京大学走出来的。这层深厚的学术渊源，成了TRON在高校推动区块链教育与开发者培养的一条“情感线”吧。而这次BitTorrent站在ETH Beijing的舞台上，也可以说是TRON生态对教育理想的再一次兑现。 相比于简单的赞助，TRON更像是在与年轻开发者站到一起。他们不是旁观者，而是要一起在这片创新土地，挖出未来。 3333、BTTC：跨链+AI+低成本基础设施，全都安排上了 说点干货（前面推文也有讲，这边少许讲些）。BitTorrent Chain也叫BTTC，是TRON 和 BitTorrent 联合推出的一个Layer 2链，核心卖点就两个字：兼容性。它天然支持EVM，也就是说，你以太坊上的开发经验和智能合约，在BTTC上几乎可以无缝迁移。不止以太坊，它还能同时跨链到 TRON 和 BNB Chain，这种“一链通三链”的能力，真不是随便哪个项目能搞定的。 而且重点是，BTTC 的低Gas费、快速出块和强兼容性特别适合搞 AI 模型上链、链上社交应用、以及分布式存储这类资源密集型项目。你要是一个大学生团队，有个很棒的点子但怕跑不起主网，BTTC 就是你最好的实验田。 4444、TRON对教育投入，也不会是嘴上说说 从长期投入看，TRON这几年在全球范围内一直支持大学社群，尤其是技术驱动的黑客松、工作坊、开发者训练营。这次支持 ETH Beijing 2025，不是他们第一次走进校园，也绝对不会是最后一次。 “你不是一个人在敲代码。只要你愿意用区块链构建点什么，我们就愿意给你支持，给你平台，给你链上资源。” 5555、写到最后“技术的未来，就藏在这些年轻小伙身上” TRON 生态在高校的亮相，背后都不是简单的赞助，而是一场真正意义上的传播未来。ETH Beijing 2025，将是一次关于未来的预演。而BitTorrent的参与，不仅是一次展示，更是一种承诺。 从“下载工具”到“跨链桥梁”，BitTorrent已经脱胎换骨。现在，它又站在了中国最顶尖高校的开发者面前，告诉你，你来就行了，未来的Web3，我们一起建。 如果说区块链的下一站在哪里，不妨看看这些年轻小伙。 而他们的背后，有BTTC在支撑，有TRON在赋能。 @justinsuntron @BitTorrent #TRONEcoStar# #Hackathon#

孟老师，不如先从小事做起？比如你先对发币割韭菜一事说声对不起？ 诚然，国内政策不宽松是有懒政嫌疑，但还不是随意发币割韭菜的太多了，民众教育不过来吗？但凡你们这帮人真的是认真写文章，认真搞技术，而不是发币割韭菜，政策会如此吗？ 忧国忧民和发币割韭菜好像不太能组合在一起吧？ https://t.co/mgRmoJ3OEP

柴静这期节目保持了一如既往的高水准，但我还得冷血地说一句，目前中国民粹主义正在熊熊燃烧，这不是靠反思历史能够阻止的。根本问题是结构性的，中国受过教育的年轻人失去上升通道，而当局又拒绝建立普惠的福利制度，贫富差距持续扩大而不是缩小，在黄金时代成长起来、本来对自己有极高预期的一代人在幻灭中陷入焦虑和愤怒，这是根本问题。在这种背景下，贸易战给对外的仇恨情绪提供了足够的理由，持续高调宣传的军工和科技进展给又为机会主义的军事冒险提供了足够的信心和冲动，再借助短视频自媒体的前所未有的渗透力和煽动性，民粹主义的熊熊烈火正在以指数速度延烧，几段制作优秀的催泪历史故事，在这个级别的历史洪流面前，无异于螳臂当车。 各位可以自己观察一下是不是这样：几年前被视为左翼的学者或意见领袖，阎学通、翟东升、胡锡进、马督工等，今天已经在光谱的偏右侧了；几年前身边还能理性看待中国和世界的老同学、老朋友，现在智商急剧降低，满脑子都被假新闻、假叙事、假历史所充斥，已经很自觉地采用民粹主义话语体系和思维方式，开始用警惕的眼光看待一切跟西方有联系的人和事物；在自媒体上，一场比较谁更爱国、谁更自信、谁更鄙视国外、谁能够把语言组织的更让人上头、更能够唤起集体颅内高潮的民粹主义爱国秀已经开始，谁的调门越高，获得的关注、喝彩和经济收益就越多；从年龄上来说，也形成越年轻越民粹的基本格局。 我的判断是，现在整个形势已经完成冷启动，跨过临界点，进入到自动正反馈的网络效应中。互联网和 crypto 从业者对这个过程都很熟悉，一旦达到所谓的“临界点”，之后就不再需特别安排的人为推动和资源支持，网络系统的输出将反过来激励和放大输入，整个系统已经可以不断加速发展了。目前这种局面，除非当局强硬出手遏制，趋势已经难以逆转。再发展下去，连当局也会被强势裹挟。大家完全不用抱有任何侥幸心理，这个趋势一定是指向战争的，绝不会有第二个结果。 我这里说的是中国，但其实美国、西方和其他国家也存在这样的趋势。正如加拿大新总理在就职演讲里所说，那个各个国家彼此依赖、整个世界走向繁荣的体系，已经终结。 世界大势之下，我们个人何其微小，很难撼动大局。我曾经在国内自媒体网络上匿名发言逐条批评传播假新闻、假历史、制造仇外情绪的民粹主义言论，但是现在已经看清楚局面，事态已超过任何个人努力所能影响的程度。现在对个体来说，只能因势利导做围观层面上的工作，以自保为底线，如果还能够为降低战争风险做一些努力，那就是善莫大焉。在这个历史的总框架下，我觉得 crypto，尤其是美元稳定币经济和 RWA 的发展现在具有了特殊的、经济和自由之上的时代意义。只要人们还能够相互做生意，相互投资，共同赚钱，那么就总还是能够存留多一分理性和对和平友好的坚持。 https://t.co/rqp7ImDAb3

Doodles TGE 完全符合我的预期，很典，我实在想不出有什么人会买它的币，所以现在这样的走势，并不奇怪，反而算合理。 借着这个事情想聊一聊我对于应用层项目发币的看法。 很多 Web3 应用项目都有一种幻觉： 「我发个币，只要设计出足够的 utility，整体就能转起来。」 也许他们真的是这么想的，也可能是被交易所、VC 教育出来的。但我认为，这种想法，大错特错。 1｜没有人会因为 utility 而买你的币 很多项目设计代币的第一步是：我要让它能用。 于是开始设计打赏机制、门票机制、平台费折扣、解锁内容、社区治理、升级道具……看起来丰富得很。 但问题在于：能用 ≠ 想用，更不代表会买。 我认为，一个应用层代币靠功能驱动 demand 的逻辑，从第一天起就站不住脚。为什么？ ① 用户压根没使用动机 你给用户设了一条路径：要用功能 → 先买币 → 再消费。但这个「先买币」的动作，用户不会主动做。 - 打折、解锁、权限，这些功能在用户眼里属于「默认应该有」的，不足以驱动购币行为。 - 功能没有排他性，不形成痛点，为什么要用你的？更别说流程繁琐还得承担资产波动。 - 用户是短期使用心理，而 token 是长期交易性资产，二者错位。 ② 功能无法形成主权 Web2 的积分、会员、优惠券体系没问题，但没人把它做成 token。 - Token 是可流通的主权资产，你赋予它的是「持有权利」，不是「一次性功能」。 - 功能性场景（如打赏、投票）是弱关系、临时性、可替代的，天然不适合资产化。 你把咖啡积分卡做成 token，用户反而疑惑：我喝完咖啡就完事了，为什么还要承担价格波动？ ③ 消耗型 token 注定面临价值外溢 这其实是底层的结构问题。 用户打赏后，币流向创作者；创作者变现就意味着抛压 没有价值回流机制，token 成为单边流通，从用户 → 创作者 → 市场 没有闭环，只有脱环。 所以根本不是「愿不愿意持有功能性资产」的问题，而是功能 token 在使用后没有任何「价值留存机制」，天然制造了持续抛压。 总结一句： Token 不是工具，而是主权。功能只能制造一次性动机，而资产需要长期信仰，两者天然冲突。 2｜产品有生命周期，而资产必须面向长期 这是应用层代币最致命却最容易被忽略的问题：生命周期错配。 消费级产品的生命周期天然短暂，特别是 Web3 应用产品： - 用户红利消耗快，留存成本高 - 创作者和用户迁移门槛极低 - 热度是稀缺资源，持续稀释 但 token 是另一种东西： - 它是金融性资产 - 可以被定价、交易、估值、配置 - 存在时间是无上限的 你在用一个 6～8 个月生命周期的产品，去背书一个理论上可以交易 6～8 年的资产。这不是 narrative 问题，是结构性错配。 而一旦你上线 token，市场立刻用资产视角来问你： - 你的收入来自哪？能持续吗？ - 收益能不能分？怎么分？ - 业务增长是不是能推动 token 升值？ 结果你拿出社区活跃度 + 产品 roadmap 来解释 token 价值……这不是估值模型，这是幻想。 所以，token 不该绑定某一个「产品」，而应该绑定一个能够持续创造收入、拥有资产化逻辑的「组织体」。 也就是说： 你发的不是某一款产品的代币，而应该是一个公司、一整套内容体系、乃至文化 IP 的金融代表。 如果你没有这样的规模能力，那就意味着你在用短命产品的预期，包装一个永续资产的想象。这不是构建生态，是提前掏空未来。 3｜大多数 utility 是对分红逻辑的无奈替代 我和很多项目方都聊过，很多项目方其实知道，token 最合理的价值锚，是资产性的激励逻辑：分红、回购、协议收入分享。 但他们为什么不做？ 不是不懂，监管是个绕不过去的坎。 - 明确分红，会触发证券属性认定 - 加 protocol fee sharing，要合规披露收入与分配逻辑 - 设计 staking 分润机制，容易被认定为 passive income scheme 一旦走上这条路，就意味着你要面对合规、审计、KYC、财务透明度、跨境法律结构等一连串问题。 所以大多数项目选择「规避」，去设计看起来有用但实际无法估值的「pseudo-utility」，这些机制看起来「合法安全」，但却又没有一个能真正支撑 token 的估值结构。 它们都是在回避资产属性的定价逻辑。然而就算你不把 token 当资产，市场也不会真把它当积分。 投资者、社区、二级市场交易者，他们看到的是：这个币，我持有它，未来能不能带来现金流、网络红利、或资源权限？ 你不给答案，他们就给你一个更直接的回应——抛售。 所以你越回避，越包装，越用复杂机制掩盖分红逻辑，市场只会越快地「看穿你没打算分钱」，然后用脚投票。 那有没有办法在不踩红线的前提下，设计出合理的 token 模型？也许有吧，但一定很难。如果你发的是一个长期 token，承担的是资产属性，那你就必须面对这个现实。 你可以不做分红，但你必须交代清楚 token 凭什么值钱。 说到底，utility 不是目的，是一种权宜之计。而市场永远是现实的，不会被 narrative 和机制图骗太久。 你可以设计得绕，但最终必须回答那个问题： 「这个币，到底凭什么值得持有？」 4｜Web3 不需要这么多币，它需要的是真实的商业闭环 回头看这几年 Web3 的发展轨迹，我们会发现一个趋势越来越明显： token 越来越不像资产，越来越像 narrative 的钩子 很多项目发币，并不是因为代币在模型中不可或缺，而是因为它太「好用」了： - 拉社群、做空投 - 套 VC、抬估值 - 制造 narrative，冷启动 token 被当成一种市场预期管理工具，而不是资产。 但你用 token 去承载热度和叙事，底层却没价值捕获逻辑，那它永远只是一个 narrative 容器，而不是利润分享的机制。 这种币在上线的那一刻起，就被市场当成期权对待： - 不赚钱时，弃之如敝履 - 涨一点，就兑现套利 - 没有长期持有动机，不具备估值锚 这不是 token 失败了，而是你从一开始就没打算让它成功——你只是让它完成自己的工具属性，然后放弃它。 真正有生命力的 token，必须满足： ① 代表一个真实、可持续的价值创造系统 ② 有清晰、可验证的价值回流机制 ③ 它的发行不是目的，而是你的商业闭环自然演化出的金融表达。换句话说，发币不是一个 growth hack，而是你商业模型成熟到可以把未来利润 tokenize 的表现形式。 没有价值创造的项目，发币只是提前兑现泡沫； 没有价值回流的项目，发币只是制造二级接力赛； 没有长期主义的团队，发币只是变相退出的路径设计。 Web3 不缺技术，不缺玩家，也不缺钱。它缺的是能把 token 当成一种结构性金融责任来设计的项目。 5｜Token 是一种价值契约，不是一个运营手段 发币这件事，说到底不是技术活，也不只是信任活，而是金融结构设计。 你发出一个 token，本质上等于向市场签下一份跨时间的价值承诺： ① 这个系统能创造价值 ② 持有者有权获得部分回报 ③ 发行方会用某种机制兑现这份权利 这是一种准契约关系，它不需要写进白纸黑字，但会被市场记在每一次交易、每一根 K 线里。 所以当你发币的时候，市场默认你已经完成了三件事： - 你理解自己在发行的是一个金融工具，而不是平台积分 - 你接受自己必须以一种理性、透明、持续的方式来分配收益 - 你认同一个事实：Token 是一种跨越时间的信任资产，不能靠热度支撑，只能靠价值兑现 但现实是大多数项目根本没打算做资产结构： - 用 token 拉人、搞增长、拱预期 - 不建立价值回流，不承担资产责任 这不是在 build Web3，这是在用 Web3 叙事做 Web1 收割。 应用层代币似乎从未以资产视角被设计过。从一开始就没有建立价值捕获 + 分配的闭环，也没有承担应有的金融责任。 Web3 不缺协议、不缺创意、不缺 narrative。 它缺的，是一种真正把 token 当作长期资产来设计的思维方式， 一种对资本市场的敬畏，一种对持有者的责任感，一种对金融模型的专业认知。

历史人物们的经济模型（如何搞钱的） 1. 释迦摩尼 开局自带顶配剧本，印度王子，金碗银勺养大，对财富毫无兴趣。成年后“看破红尘”出家修行，放弃皇位搞苦行。后来靠口才和哲学魅力拉到一波超稳固信徒，吃住全靠“布施”与“供养”，粉丝分布东南亚到东亚，成为全球打赏规模最广的精神领袖之一。全靠嘴遁，打造有史以来最成功的内容输出品牌之一——佛教。 2. 孔子 贵族出身的知识分子，早年没赶上风口，当官时间短，仕途不顺，转型做私教。组织“儒学班”，首创师徒制学费模式，一手打造“知识付费”产业链。课程内容围绕“礼乐仁义”，主打精英教育，学员后期多为政坛骨干，可谓“带货带出朝廷骨干”。老孔不靠做官活，靠讲课养活自己和七十二弟子。 3. 马克思 理论输出爆炸，但没钱，全靠榜一大哥恩格斯打赏生存。中年开始“全职写作+革命策划”，家里极度拮据，靠老婆典当维持生活，孩子饿死过。经济来源大头来自恩格斯长期转账，一给就是几十年。写稿吃饭靠人资助，被称为最具生产力的“知识型白嫖天王”。 4. 伊里奇·列宁 爹是沙俄教育部高官，死后家属享终身抚恤，哪怕儿子坐牢、流亡、反政府，这份退休金从未断供，堪称帝国体制最后的慈父。他本人全程走“革命＋赞助”双轨制，早期靠家人供，后期靠德皇威廉二世送钱助他发动革命，堪称历史上最成功的“境外资助型创业者”。最后，他以实际行动“感谢”了俄皇，安排全家团圆。 5. 老子 国家编制员工，图书馆馆长级别，领财政工资，日常任务是看书抄书。属于“钱多事少离家近”典范，一边摸鱼一边写《道德经》。拒绝做官，只干轻松活，活脱脱古代体制内“清闲副高”。最终选择出走西域，留下传世之作，吃的是铁饭碗，卷的是哲学。 6. 庄子 早年混体制小职，后来直接躺平，放弃所有仕途，拒绝高薪，主打一个“摆烂躺生”。靠讲道、写书、偶尔收点学费和田里收成维持生活。他是中国历史上最坚定的反打工斗士，“打工是不可能的，只能种田和讲点道理”。看破权力与名利，不进组织靠散养活到老。 7. 斯大林 混子出身，没啥正式工作。早期革命缺钱，他直接上手抢银行搞筹款，一单几十万卢布，效率极高。钱拿回来统一上缴组织，组织再养他，完美闭环。属于“武装筹款”路线典范，“我养你不是靠工资，是靠革命行动的现金流”。 8. 恩格斯 含金钥匙出生，家里开工厂，纺织资本家二代。对哲学感兴趣但没靠它吃饭，全程稳定输血马克思。工作是打理企业，爱好是写书资助朋友，真正的“精神股东+实打实赞助人”，历史上最有钱的革命文青，幕后操盘手之一。 9. 杜甫 世家子弟出身，早年有钱有闲写诗，后遇战乱与失业，经济断崖式下跌。靠写诗混饭吃，粉丝多但都白嫖，长期被系统性忽视。晚年流落街头，为养家四处漂泊，饿得连米都没得吃，典型的“才华撑起名声，现实却吃不上饭”的悲情诗人。 10. 李白 富商之子，天赋爆棚，成名靠诗才，粉丝众多。朝廷赏识，直接批条让他全国旅游报销。有些粉丝直接把女儿送他，资源从不缺。写诗＝发动态，吃喝全免，还有公费出差，古代版“诗人KOL+高配旅行博主”。 11. 孟子 贵族家庭出身，职场方向选择了“推销理念”。全国巡讲主打“仁政”，基本没政绩但话术很到位，每去一国都能忽悠到王室打赏几十镒金，没上任但靠讲理活得比谁都滋润，是最早的“咨询业演说家”。 12. 荀子 职业是国家特级讲师，主打理性与规范，收费稳定。学生遍布朝野，含韩非、李斯等未来大佬。靠教书和学术立足，工资待遇在当时不低。知识生产稳定，内容输出持续，被视为古代“师范界扛把子”。 13. 柳永 世袭官宦，最大梦想是考编，年轻时边考边泡青楼，写词博红颜一笑。后来词火了，他写过的姑娘身价暴涨，变成古代“流量女星代言人”。靠才华试睡、靠广告换吃住，是“软饭硬吃”祖师爷。晚年太穷，粉丝发电给他众筹葬礼，堪称白嫖诗人祖宗级人物。

Mira Network：在AI爆发时代，Web3终于找到了一个靠谱的“验证引擎” 最近 Web3 的 AI 项目你是不是看花了眼？从 AI Agent 到 AI Compute、从算力分发到大模型发币，每个都讲得天花乱坠。但说实话，大多数项目都在炒“AI”这个buzzword，真正落地的没几个。 直到我看到了 Mira Network @Mira_Network 之前有跟进项目， 不过 @KaitoAI 上面掉排名了，难受！ 这个项目它不是去做另一个“AI Agent”或者 GPU Marketplace，而是死磕一个核心但被低估的难题——AI 输出的真实性验证。 🌐 Mira 是干嘛的？一言以蔽之：Web3 的 AI 鉴定师 老查翻遍 Mira 最近的动态，发现它在干一件目前没人认真做、但所有人未来都需要的事： > AI 的输出越来越多，靠谁判断结果到底靠不靠谱？ Mira 给出的答案是：用一个由节点组成的去中心化验证网络，对 AI 的结果进行评分、排序、背书，并且确保它们是“可审计、可溯源”的。 比如： 你问一个大模型“最近哪几个DePIN项目最有前景？”，AI 输出 3 条结果，Mira 的节点会打分和验证，确保你拿到的是社区共识下的可信答案。 用在交易机器人、法律建议、医学推理、DeFi 操作……你能想到的 AI 场景里，Mira 都能插上一脚。 听起来是不是有点像 “AI 的 LayerZero + EigenLayer”？但专注于“判断正确性”这个维度。 🧠 为什么我对它感兴趣？ 1. 不是吹牛的合作，而是实际接入 最近1个月，Mira 公开接入了超 20 个 AI 生态，包括： Monad、https://t.co/LyUCjytuo3、Phala、Assisterr、Think、Pluralum、Lagrange…… 这些项目自己也在火，但他们选择与 Mira 合作，是因为他们知道自己“只能算结果”，却没法保证“算对没”。 2. 数据不小了，已经在跑了 每日处理 30 亿 tokens+ 用户破 50 万，App 已上线（Klok） 顶着 Web3 项目外壳，实际已经像个 Web2 应用在做运营。 别的项目可能还在画饼、发NFT，Mira 已经在撸 API、接请求、给用户积分。 3. 有钱也有资源 种子轮融资 $9M+，投资机构包括 Bitkraft、Framework Node Sale 两轮共筹 85 万美金，用于部署验证节点（不是纯靠空投引流） 入选 CB Insights 全球 AI Top100（2025），全场唯一一个 Web3 项目，这含金量不低。 🔮 老查怎么看 Mira 的未来？ > 说实话，这种服务式基础设施项目，前期很难火，后期很难死。 我认为 Mira 不是那种 Meme-style 一夜翻十倍的项目，但它很有可能成为： 每个 AI Agent 背后的“验证引擎” DePIN 网络的“结果裁判” Web3 AI 的“搜索排名层” 它甚至可能和 OpenAI、Anthropic、Modular 这些 AI 龙头有交集——因为大家都需要可信验证，但没人愿意自己做。 🎯 对咱散户的启发？ ✅ 现在是红利阶段： Mira Coin 的 ICO 预计在 7 月 20 日上线（官方已有预告）； Klok App 正在进行积分任务，积 Mira Points 可提前参与空投/节点/retro； 官方路线图明确提到：2025 下半年上线钱包、节点系统、Miraversity 教育平台、MIRA Game。 🧱 那些分数、空投、节点，现在都还没涨到“主流人都知道”的阶段。 我个人是这么干的： Klok App 每天挂后台，刷几次对话拿积分； 跟踪官方 medium 和节点更新，有新任务就上； 留意 ICO 或 IDO 时间节点，打算拿一小部分仓位低吸； Mira Network 就像是一个安静、但在关键地方埋雷的基础设施。它不讲噱头，只在你“需要判断 AI 有没有胡说八道”的时候提供答案。 在 AI 越来越泛滥的未来，Mira 的位置，只会越来越重要。 老查一句话> “当大家都在造 AI 火箭时，Mira 在卖‘验证仪表盘’，而且这玩意儿，谁都得装。”

不到半个月亏了快一千万美金，凉兮有两个方式可以再搞到钱，一个是接广告，毕竟之前有广告给我几十万美金也没发，但我不想接，第二就是找之前的债主要回钱，我刚清了两亿负债，再找投资人和债主要回钱，实在是太没面子了，我不想这样，所以昨晚就直接推特乞讨了下，然后心情糟糕打算挑逗一下父母，让他们还我2000万， 21年我给我爸卖了2000万很快被他败光了，这个币圈老粉丝都知道这事，我告诉我爸妈如果不还我就起诉他们，找人堵他们家门口，我爸妈听到我让他们还2000万，立马哭爹喊娘，一直吵闹，丑态百出 这几年他也陆续帮过我几百万，但那都是在我2000万的基础上，而且我老粉丝都知道，我家里做的是盖楼用品的，盖楼用的钢管扣件，一切的盖楼用品我家都租都卖，21年房地产最高点，我爸拿着我2000万去扩充他的工厂，如今这几年许家印被抓，房地产泡沫被击碎，基本上没人盖新楼了，我家里的盖楼用品都缩水，很多跟房地产关联的公司都倒闭， 我爹也负债上千万，他一直恨我为何这轮翻身了不帮他？这轮翻身了我给家里转了几百万，我告诉他这是我弟弟读国际学校的学费，我弟弟每年学费就得几十万，这些年一直是我支撑着 我大概是21年左右才意识到中国的教育是奴性教育，正常我们上学接触的知识都是让我们服从，我在21年认识了很多炒币的留学生，一些富二代官二代，他们告诉我他们从小没压力，上的是国际学校，平时学校组织团建，可以包一个体育馆让孩子们去滑雪，没事学校还组织明星来互动 从那时候开始我就意识到我小时候上的学跟他们不一样，富家子弟上的国际学校，很多后面靠关系去了外国名牌大学，长大后有了名牌大学镀金经历，随便就可以在大公司呆，而普通人累死累活的学习，985，211，最后再努力，也找不到工作，从那时候开始我就觉得让我弟弟上国际学校， 老粉丝都知道我这几年一直强调，我负债这几年，我连学费都是借的朋友的，我让我弟弟上的也是国内最顶级的，能排上前十，学费一年几十万，我这轮之所以给我爹妈转钱，是因为我为了我弟弟，要不然真的想跟他们断绝来往 我爸妈还欠我能么多钱，还说什么这些年帮了我几百万，真的好好笑，我给你们的2000万都败光了

又有一种无力感袭来，自从看了 @tkstanczak 的分享 https://t.co/MBVntfIaIf ，里面完全没有提到应用方面的计划或者哪怕一点关注。 这种无力感具体表现就是你能看到美好的终点、也能看到前面有块巨大的石头，但是你无论如何用尽办法，也无法推动。 这块石头大一点讲就是如何利用 Web3 为人类创造真正的价值。小一点讲，就是如何真正实现以太坊的 World Computer 的愿景，让所有人都可以享受到来自密码朋克的馈赠，过上拥有隐私、安全、无审查的好日子。 自从我发起 @LXDAO_Official 开始推动这块石头，推了快三年了。去年开始，我也深度参与了 @ETHPanda_Org，通过更广泛和垂直的以太坊教育和宣传，试图拉更多人进来。到目前来看这块大石头几乎还是纹丝不动，甚至因为很多人的离开和 PvP 的氛围可能还回滚了一些。 回到一开始 2022 年，我的思路就是未来的 Web3 需要大量的应用，需要大量的开发者。这些开发者需要很好的支持，支持不限于资金，还有建议、鼓励、社区共享资源（服务器、域名、设计师等）、运营宣发、社区冷启动等等。这些开发者的产出最好是开源公共物品，协调这些资源的方式最好就是 DAO，这样才能实现去中心化扩展。 所以我发起了 LXDAO，LX = 良心，意味着这是一群有良心的理想主义建设者（也只欢迎这种人），专注于探索和落地 Web3 真正的价值，然后我们完全使用 DAO 的方式运转，最终希望实现一个无限循环，可以将各种资源汇聚一起支持大家持续将 Web3 落地，所有的产出强制要求必须是开源项目。 三年了，我的初心和行为从来没变过。 这三年，我经历过 Web3 的美好：见过了大家一起众筹拍卖宪法，从而引起了 DAO 的热潮；见证了 Nouns DAO，大家每天竞价 100 多个 ETH 的 NFT，完全链上投票治理；见证了各种充满想象力和艺术的 NFT；见证了大家在 Dework 上面寻找工作，领加密货币工资；见证了 CultDAO 创新的投资方法，发起人匿名太酷了；后悔没留下钱包地址，没领到 Nation3 的居民 Passport 成为新时代居民；了解了 Gitcoin 通过 QF 每年资助数百万资金到开源项目；学习和参与了 Optimism 的追溯性奖励，得到了巨大的成就感。 然而，现在已经不重要了，都基本不活跃了，只剩下 CA 和 PvP。越是经历了美好，当一切成为泡影之后，越是感觉忧伤。 LXDAO 社区在这三年，也以最大的限度和最高的 ROI 做了尽可能多的尝试，大概用了 60WU 的资金，发放到了 150+ 位建设者手里，产出影响了上万人，参与了： - 治理探索：研发 DAO 的治理机制和模型，工作组结构和运转流程等 - DAO Tools：所有 LXDAO 日常运转的工具都是我们研发，还出售给了两个 DAO - NFT Tools：MetaPavo（信息聚合、安全防护插件）、Marry3（在线 SBT 结婚证）、HashDNA（可视化生成 NFT 图片）等等 - 教育：MyFirstNFT、MyFirstLayer2、残酷共学 @IntensiveCL 等等，完全免费 - FairSharing：去中心化协作系统，方便大家公平按劳分配 - PG Node：Solo Staking 解决方案 + 社区节点托管服务，将收益资助公共物品 - Optimism 中文力量：构建 Optimism 华语社区，传播和宣传 - EIP Fun：深度研究和跟踪 EIP/ERC 最新进展，并推广分享 - Donate3：最低成本整合加密货币捐赠到网页 - Mississippi：Fully-on-chain game - 南塘 DAO：试图将 Ethereum 应用在中国乡村振兴的 DAO - 研究：DAO 治理、Web3 公共物品报告、Coordination 协调冲突研究 - 宣传：数百篇关于 Web3、公共物品的翻译研究文章和推特干货分享，印刷书籍和周边免费发放 - 活动：上百场线上线下活动、黑客松，全都是正经的开发和研讨 - 现在还在排期的有 LX BuildPath 系列工具和项目 https://t.co/BbH1IGqXYX 我们的工作基本上全都在非金融领域的探索，原因很简单，因为我们的信念就是 Web3（或者以太坊）是可以带来人类变革的，而金融领域只是人类日常生活中一小部分，既然大家都在金融领域卷，就要有人在其他方向探索。 可是结果又如何呢？只能说很惨： - 行业里面的建设者越来越少，要么去做 AI 了，要么因为 Meme 的氛围不对退圈。还留下的用户主要以投机为主，没人在乎、使用、关注非金融的应用。大家做出来了东西又怎么样呢？ - 整个中文区的 DAO 几乎消失殆尽，还在坚持 Native DAO 运转的，一只手可以数得过来。LXDAO 是其中之一，也会坚持到最后 - 有些人还会讽刺我们，这个行业就是赌场，认识不到这一点的是上不了牌桌的，活该赚不到钱 - 有些人则天天鼓吹 build、长期主义，实际上背后想办法发币割韭菜 - 有些人还说我们的这些工作是骗基金会 grants 的电子开源垃圾 - VC 不投应用，只投 Infra - 精心翻译、排版的优秀公共物品长文只有不到 100 views，搞抽象热点的几万 views - 国库资金越来越少，预算越砍越低，留给大家试错的空间越来越小 作为最早的发起人，有时候是真觉得对不起 LXDAO 投资人和资助者，还有从创立之初到现在还一直活跃的老成员，截止目前没能做出带大家起飞的项目，让大家成就感爆满或者财富自由。也对不起社区现在的工作成员和源源不断在论坛发布的 Web3 落地新想法，不是大家工作不好或者想法一般，是国库真的没钱了，只能聚焦在最核心的地方推进。 Web3 的应用和真实价值落地似乎陷入了下行死循环： - VC 都干不下去了开始关门，当然这些 VC 就算是开着也很少投应用 - Meme 和 PvP 金融资产应用，把市场用户筛选成了短平快投机者，没太多人真正关心长期价值和落地，美名曰：匹配市场 PMF - 不少赛道和潜在应用场景被证伪，就像 NFT 一样，被炒过一轮的很难再起来了，再之后是铭文和 BTCFi，马上就是 Meme。但是没有太多赛道了可以去画大饼和尝试了 - 黑客松也已经成为了配合项目方做 PR 的生意，而不是最初的为了酷炫和创新，Bounty Hunter 成为了一种职业，认真投入的 Hackers 失望而归 - 真正做事的人，忍受没人用、没有钱的双重困境，然而旁边还有个爆发中的 AI 在吸引大家加入，创业者陆续退场。不管你说他有没有加密信仰，现实就是大家不在这里搞事情了 - 以上进一步导致这些人转行和退圈，导致建设者不知道做什么，用户不知道还能玩什么 我上周在学校做学生调研的时候，学生大多都有炒币，他们也向我无奈表达，他们也想做点踏实的 build，可是能做什么呢？不知道能做啥就只能炒币了，还能赚点生活费。这个问题抛给我，我也很难回答，在我这边 LXDAO 和 ETHPanda 做的话，资源又有限，做出来也没太多人关注。在别的地方，我也不知道要让他们做什么。 以太坊或者说 Web3，目前最需要的是应用！应用！应用！ 我在互联网黄金发展时期的时候在阿里工作，应用、业务每年都在增长，导致我们的技术每年都需要升级来适配业务增长。每年双十一就是一场大考，用最大的流量来考验大家的技术方案，看看能不能扛得住这么高的 TPS。后来整个互联网发展停滞了，技术演进也就停滞了，再厉害的技术团队也是说砍就砍。经验告诉我：技术本身并不能带来实际的价值，必须要靠业务和应用去落地。 以太坊在 Infra 和 Protocol 的研发路上狂奔，然而应用和创新却几乎停滞，三年前我为社区的小伙伴介绍 Uniswap、MetaMask、ENS 的故事，今天我似乎还是只能介绍这三个。我做了简单调研，不投机的人还在使用以太坊的主要是转账了，因为大家也不知道有什么能用的。 我并不是觉得 Infra 不重要，EF 和研究员们做的很好，我担忧的是上面的应用和创新似乎没有太多人在意，就比如 Tomasz 的分享，全篇没有一个 Application 的影子。现在以太坊最大的、最急迫的问题，已经不是高手续费和扩容的问题了，连主网都只有 0.5 的 Gas Fee，从交易所提个款都比 Tron 便宜了！！ EF 对于 BD 的缺失有了 @Etherealize_io，对于社区反馈不够有了 The EF Silviculture Society。对于应用创新呢？我原本以为是慢，结果发现是几乎没有。有朋友说，EF 不做社区来做，上面就是我做了三年的结果和反馈，有一种无力感。 无力归无力，还是要继续做下去。我仍然坚信以太坊和 Web3 将会改变人类，相比 AI 的中心化和高门槛 Web3 仍然是普通人最好的机会。 接下来我会推动去做下面的事情，也是我认为目前的解决方案： - 给 @ETHPanda_Org 募捐，给 @LXDAO_Official 找投资，至少保证两年的 runway，越多越好，尝试越多、落地越快。如果你还对 Web3 有希望，而且实力雄厚，欢迎支持。行业和资金需要将注意力往应用创新上偏移，而不应该继续产出一条条的 L1、L2、L3。 - 在 @ETHPanda_Org 发起实习生计划，给学生最好的 Ethereum 和 Web3 行业教育，帮助链接正经的实习机会。如果你的项目有长期学生实习岗位，欢迎联系我们。 - 在 @LXDAO_Official 推进 LX BuildPath 相关工具和工作流 。目前在 LXDAO，新增的 Pod 机制可以将一个想法 MVP 落地成本缩减到 300U - 500U，按照 milestone 解锁，通过社区追溯性奖励持续支持。这样可以低成本激活大家参与建设，同时筛选出真正想要做事情、能做出结果的团队，持续支持。 - 研究层面推进 Coordination 和 AI 方向的应用场景，我的文章在酝酿了，我认为这两个方向是能真正落地 Web3 的地方。之后也做一些应用进行实验。 - 组织系统性的以太坊应用研究，发起类似 https://t.co/jX3odt5Xv5、https://t.co/GVf5S2lcq1、《Possible futures of the Ethereum Applications》这样的项目，帮助大家找到创业灵感。 - 持续性的推动休闲黑客松和残酷共学，例如近期在筹备的 EIP-7702 休闲黑客松，欢迎大家参与。不做 PR，纯面向酷炫创造，不欢迎 Bounty Hunter。 - 自己从具体应用开发，深度体验过程中的开发者痛点，开发 FairSharing 2.0。 如果你对某些工作感兴趣，欢迎联系我一起参与，或者自己直接做也可以，我们都会将其免费开源。现在这种困境，只能大力出奇迹再试一把，keep building！！

舆论权力的演化：Lex, Demis and Balaji 今天打算狠狠地研究一下 Lex Fridman 的这期采访。写一系列帖子。说实话，连他采访陶哲轩的那一期我都没那么大兴趣，虽然陶哲轩是数学界的神，但他的领域终究离我的关注点比较远。而 Lex 这期采访的对象，却直接触动了我对人类文明走向的核心思考。因为我一直认为：人类文明中的话语权，一直在发生变化。而每一次话语权的转移背后，其实对应着一种全新的社会模式和结构性权力的重构。 第一阶段是王权时代，彼时“权力即历史”。在封建君主制社会，国王或皇帝是历史的唯一操盘手。他们的决策、战争、婚姻与联盟，直接决定了一个国家的命运走向。亚历山大、秦始皇、路易十四、拿破仑……这些名字就是一部部时代的浓缩。他们的个人意志就是时代的最高语言。 第二阶段进入政治时代，话语权落入意识形态之手。伴随民主制度与工业革命的到来，政客与政党成为塑造历史的新核心力量。从两次世界大战到冷战，从殖民体系的瓦解到全球治理的建立，真正起作用的已不是战争机器，而是舆论与宣传的掌控力。代表人物如罗斯福、丘吉尔、戈尔巴乔夫、邓小平，他们靠意识形态动员、国家机器传播、媒体策略掌控民意，实现了政治对人心的调度。 第三阶段是企业家时代，“资本即创新即权力”。当技术加速渗透到生活的每一个细胞，最有影响力的不再是政客，而是那些改变人类生活方式的企业家。乔布斯重新定义了手机，盖茨将计算机带入家庭，马斯克押注火星与AI，扎克伯格掌控社交生态。他们不仅是商业帝国的缔造者，更是“未来叙事”的主导者。在这个阶段，产品成了信仰、品牌成了语言，资本变成了新的政治工具。 而现在，我们已经站在第四阶段的门槛上：科学家与AI构建者时代。在这个时代，算法与理论正成为新的舆论源头与文明秩序的起点。Demis Hassabis、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton……他们不再只是实验室中的专家，而是文明结构的重新设计者。他们不只是制造工具，而是给出了未来世界的解释框架。语言模型不仅生成内容，它还嵌入了“世界观 + 推理结构”，改变着人类对真理、对自我、对社会的理解路径。舆论不再是人类对人类的说服，而是算法对人类的训练。 Lex他正在记录、整理、传播这种权力更替的全过程——科学理性如何登上话语权的顶端，成为新世界的叙事中心。Lex成为世界顶级媒体人是没有悬念的。 Peter Thiel 和 Balaji 也一直是我长期关注的第一梯队人物。我曾经和一些文科背景的同学聊起他们提出的 Network State 概念，包括那些学国际关系、政治学的朋友，但几乎都难以接受，甚至觉得像是在听天方夜谭。他们往往将这种思想视为不切实际的极客幻想，缺乏对技术底层逻辑和结构建构能力的理解，也因此无法意识到这背后其实是对国家主权、社会组织形式、以及人类共识机制的深刻重构尝试。我本人反对文科教育现在的教育模式，尤其是在本科阶段。不过这不是我这一系列要讨论的内容。 借用一下加速主义派常说的一句话： Can you feel the acceleration? （1/N)

币安在下一盘大棋，那么有钱就有人才的加入，产品缺的时间也会被alpha给弥补上。会不会某一天更新完，币安钱包更上一层楼，让大家眼前一亮的产品出现？ 闲来无事，逼逼几句，哈哈。 我在想任何龙头企业每跨出的一步，都是具有挑战性的。 为什么币安要大力开发 Web3 钱包？为什么要搞 Alpha 积分、送空投，把“撸毛”散户当作核心用户运营？这背后肯定是用户，但也是在为下一场加密行业的基础设施大洗牌提前布局。 1、CEX 的尽头，是 Web3 钱包？ 当前中心化交易所早已卷无可卷，合规政策趋严，可施展空间被压缩。而用户对资产“自托管”的认知也在逐步提高，从FTX暴雷到监管收紧，大家开始重新审视“你的币到底是谁保管的”。币安很清楚，再不转型，也许会被下一个周期淘汰。 所以他们必须提前卡位 Web3 钱包这个未来“超级入口”。 Web3 钱包，不只是一个装币的工具，更是未来链上所有行为的“操作系统”：交易、质押、借贷、NFT、GameFi、社交、身份认证……一切链上的交互都会围绕钱包展开。 控制了钱包，就控制了用户的资产动线、交易习惯和生态偏好。这是比“拥有交易所”更深层的用户黏性。 2、Alpha 积分系统：低成本、高效率、能持续复制的引流神器 Alpha 是什么？是币安钱包在 Web3 世界里跑的第一个“用户养成游戏”。 做任务得积分。 积分可领取空投。 覆盖链上交互、代币交易、NFT、MEME、DApp 等多场景。 这背后的本质是：用“空投预期”代替“广告投放”，激励用户建立链上交互习惯。 传统的钱包是“装好就不用”，而 Alpha 把它变成了一个“每天都想打开”的入口。用户撸积分的过程，其实就是对链上的逐步适应和教育。撸得久了，自然形成路径依赖，这是币安最想看到的：撸毛用户被悄悄转化为忠实用户。反正在哪里交易都一样，还可以白嫖空投，何乐而不为。 3、整个 Web3 钱包赛道，会不会要变天了 当前的钱包产品，无论是tokenpocker 、Metamask体验都停留在“熟练用户”的层级，对新手极不友好。而币安的机会就是用“超级用户体验 + 超低学习门槛”，是从 CEX 用户转变为链上用户的引导路径。 观察币安钱包近几个月的变化，可以发现： 支持一键跨链、自动添加代币、Gas 优化。 多链一体、数据聚合、内置交易功能。 强社交属性，绑定身份、分享任务、邀请返利。 加入 Alpha 后界面和产品节奏非常“游戏化”，上瘾机制明显。 这种“钱包+游戏+空投”的组合拳，其实是在为 Web3 打造 App Store 级别的流量入口。而这个入口一旦成型，币安将重新定义整个链上生态的分发逻辑，开发者会不会不再从交易所出发，而是围绕钱包设计产品。 4、币安的终极目标：掌握链上分发权 + 成为下一个超级平台 一旦用户通过 Alpha 系统形成链上操作习惯，币安钱包未来可能不仅仅是“钱包”，而是： 钱包即 Launchpad：所有新项目先从钱包发起。 钱包即公链入口：BSC 全生态用户从这里接入。 钱包即推荐系统：智能推荐 DApp 和代币。 钱包即社交网络：好友推荐、资产可见、交互记录留存。 这会是一个围绕资产、行为和社交构建的“链上超级入口”，而不是一个单纯的存币工具。 所以币安钱包的撸毛只是开始，下一波忠诚用户已上线。 目前你看到的 Alpha 任务，只是币安在构建一套完整“链上用户忠诚系统”的前奏。撸毛也好，赚积分也罢，本质都是在训练用户用钱包完成真实交互，最后沉淀在 Binance Web3 钱包这个未来“超级平台”里。 这场看似送福利的行为，其实就是，哈哈。但更为重要的是，币安在用最低成本培养下一批链上核心用户，并试图用 Web3 钱包在下个周期构建属于自己的“不可撼动的护城河”。 当大多数项目还在为“怎么冷启动用户”发愁的时候，币安已经用 Alpha 把一切融入“游戏化入口 + 空投激励 + 社交传播”的闭环中。 未来真正让你眼前一亮的钱包产品，很可能已经在你撸积分的时候默默长成了。 @cz_binance @heyibinance

David Silver在DeepMind负责Reinforcement Learning（RL，强化学习），是AlphaGo团队的核心。他最近有个分享，有些启发： 学习的三个阶段： 1. 基于现有知识的学习 2. 基于人类已有经验的强化学习 3. 忘记人类经验的自我学习 每个更高阶的学习，都在不断丢掉旧的知识，旧的经验。 更具体而言： 1. 当前LLM主流还是Data驱动。问题在于1）Data会成为一个天花板，2）模型会和当前的Data尽量拟合而自身的学习能力被弱化。3）LLM默认会证明自己是对的，所以经常有幻觉的产生。而强化学习是让AI在实际使用中获得数据，反馈，它不试图证明自己是对的，而是不断地在真实世界中试错来验证。 2. 如果没有强化学习，那么AlphaGo只会学会人类的技巧，而没有它第二局超越人类经验的第37手。经验比知识更重要。 3. 而AlphaZero是AlphaGo的下一代，证明了忘记人类经验学习的价值。AlphaZero从完全随机的行为开始，从系统自身生成的经验中学习的方式，使得 AlphaZero 从零开始达到了并超越了人类在围棋和国际象棋等领域的最高水平。 4. 反馈有两种，基于人类经验的反馈（RLHF）和真实世界的反馈。前者是人类事先根据经验设定的标准，但它在真实世界仍然可能是错的。而后者是真正通过行动在真实世界得到的反馈。这是AlphaZero超越AlphaGo的背后原理。 5. David Silver提出“Reward is enough”。我们训练AI的职责主要是把目标和我们的价值观对齐融合在设定的奖励标准中。比如我们设定一个标准，奖励AI让我们变得更健康的策略。这个符合我们的需求，而且这里并不是具体的目标，而是模糊的高层目标——如何变得健康。AI系统自己去优化具体的目标（心率，BMI等），并根据真实的反馈调整具体目标的组合。 6. Anthropic以及一些团队证明了基础模型仍然有提升的空间，因此，Data驱动和强化学习驱动会是两个持续演进的双螺旋，而强化学习会越来越重要。 进一步： 1. 从哲学上讲，在时间之矢方向上的Randomness和熵增是确定的，因而我们无法完全从既有的数据和经验学习，我们只有不停地探索，无论是AI还是我们自身。 2. 我们几乎所有在AI训练中的启示都适用于我们对下一代的教育。 https://t.co/YbjAcqZF4U https://t.co/tG9cFMe0t0 https://t.co/jIR5twS3gj

提示工程师是最短命的职业吗？Prompt Engineering已经死了吗？ 随着 OpenAI 新的推理模型 o1 preview 的发布，它能自动生成高质量思维链，很简单的提示词也可以得到很不错的效果，所以很多人觉得提示工程已经死了，提示工程师是世上最短命的职业之一。真的如此吗？ 我们常说的提示工程，有两大核心部分：技巧和指令。 技巧就是那些与模型本身密切相关，各种让特定模型表现更好的技巧，比如说： - 为模型设定角色 “你是一个有帮助的助手”，“你是一个资深前端工程师”等等。在 GPT-3 时代这个技巧很好用，GPT-4 后效果已经不太明显了。这可能是因为早期训练语料不够多模型不够强的时候，设定角色可以让角色相关的语料在生成时有更高的概率。随着模型能力的增强，已经不太需要这样的技巧。 - 情感勒索 “你只要按照我的做，我就给你$200 小费”，“我没有手指，没办法复制粘贴，请你完整生成”，“你不这样做就要个无辜的小孩要因此丧生”…… AI 在对齐阶段，被训练成为要人类有帮助的助手，结果反而被利用。但是这类常用的情感勒索方式，在新一轮模型训练的时候，会作为案例再次对齐，效果就会大打折扣。另外很多时候这样做也是因为模型不能很好遵循指令，模型能力增强后就不需要了。 - 思维链，让模型一步步思考 这算是提示工程的核心技巧了，将任务分成几步来做可以明显提升生成的效果，最著名的是“Let's think step by step”，对于给大语言模型的任务，生成若干推理步骤，得到更好的生成效果。到了 o1 更是将这种思维链发挥到了极致，你输入一个复杂的数学题，甚至不需要要求一步步思考，它都能生成高质量的思维链，解除复杂的数学题目。以至于很多人感慨提示工程已死。 当然还有很多像 few-shot、ReAct 这样的技巧，就不一一列举。如果是技巧部分，那真的每次新一代模型出来，就要喊一次提示工程工程已死了，因为技巧那部分随着模型升级一直在变的。 指令就是那些技巧之外的，你需要让 AI 能真正理解你意图，并且精确控制 AI 按照你的意图去完成任务的部分。其实这部分才是提示工程的核心部分，而且并不容易做好，因为它有很多难点： - 如何清楚的表达自己的意图 表达清楚自己的意图其实很难，如果不能表达清楚，不管是 AI 还是人类，都很难懂你或者帮到你。比如说“五彩斑斓的黑”是什么颜色？ - 如何让 AI 明白所有相关的上下文 人和人沟通的时候，一个常见的错误就是一方假定对方明白自己知道的所有上下文，然后造成很多误解。跟 AI 也一样，但是如何让 AI 明白我们所处的上下文环境也是很有必要并且很难的事情：要如何交代清楚上下文，要交代多少上下文？ - 如何将复杂的任务拆分成简单的任务 我刚大学毕业那会，HR 会给员工推荐一本书，叫《把信送给加西亚》，本来挺好的故事，但是被老板们用来教育员工：员工收到老板的指令，就应该像书中的安德鲁·罗文那样，没有任何推诿，不讲任何条件，历尽艰险，徒步走过危机四伏的国家，以其绝对的忠诚、责任感和创造奇迹的主动性完成“不可能的任务”，把信交给了加西亚。后来自己去管人了才知道，好的管理者要善于帮助员工将复杂的任务拆分成简单的任务，并且在过程中提供帮助和引导，而不是给一个指令就等着结果。 让 AI 做事也是类似的，由于上下文的不完整，或者任务的复杂性，合格的提示工程师需要将复杂的任务拆分成几个简单的任务让 AI 去完成，甚至于需要组建一个完整的工作流，让多个 AI 智能体协同完成复杂的任务。 - 如何精确的控制 AI 做事 提示词是用自然语言来书写的，但自然语言有一个特点就是其模糊性，同样一句话可以有不同的解读；另一方面由于现在的生成模型是概率预测模型，所以每次结果可能会不一样，这就给精确控制 AI 做事带来了很大挑战。以至于现在提示工程都有一个途径就是使用伪代码来精确控制 AI 执行任务，并且效果很好，因为代码本质就是一种精确操纵机器的语言。即使现在 o1 这样强大的推理模型出现，模型的随机性还是没能解决，还是需要提示工程师去反复尝试才能找到一个相对稳定的方案，以及在出错后的纠正和容错方案。 - 如何防止用户绕过限制做一些不好的事情 作为一个普通用户，能让 AI 帮我们完成任务就够了，但对于专业的提示工程来说，还需要防止用户做一些不好的事情，生成不好的内容，这可能造成很多成本上的损失，可能有政治风险。 - 如何针对特定任务提出开创性的创造解决方案 现在 o1 能帮助解决数学问题，这很强，但我们需要 AI 解决的不仅仅是数学问题，还有很多日常任务或者特定领域的任务，也许未来 AI 能在各个领域写出超过普通人的思维链，但这些任务可能需要真正对这个领域有深入理解和洞察的人才能写出最佳提示词。比如你让 o1 翻译一段文本，它也只能正常翻译，但公认的翻译效果更好的提示词，是要 AI 先直接按照字面意思翻译，再针对翻译的结果去检查、解释、反思，最后再综合一起生成翻译结果，而这样的提示词目前 AI 还不能自动生成，当然也许很快在翻译领域就可以做到了，不过对于一些专业领域，短时间内恐怕还是需要和领域的专家一起，才能生成最佳的提示词。 这有点像工业自动化领域，最初的自动化，就是用机器把操作最好的工人的工作的动作模仿下来实现自动化，然后再超越最优秀的工人。也许 AI 将来也能超过各个领域的专家，但那时候就真的是 AGI 时代了。 ## 最后 AI 时代，总是在搞大新闻，一会是 AI 要替代程序员了，一会是提示词工程师是最有潜力的职业，一会是提示词工程师是最短命的职业。然而真正去透过现象看本质，里面有太多的以偏概全，太多噱头。就提示工程这事来说，会像编程一样，还会在很长一段时间存在并发挥巨大的价值。 真正的提示工程，本质还是怎么让 AI 懂你，怎么让 AI 听话。在让别人懂我们和让别人听话这事上，我们已经奋斗了几千年了，至今还在努力中，也许 AI 会容易一点吧。 本文同步发表于：https://t.co/9R0wmXilPY

现在中国经济主要靠什么在支撑？ 扎心！一代人的悲歌！ 能靠什么 还不是靠短视频、靠手游 、靠老一辈的储蓄托底。 虽看似荒唐，但这就是事实。 一代人的时间，是债务，也是解药！ 若剥离短视频平台的算法投喂与手游的即时快感，大量青年群体的焦虑与过剩精力恐将无处安放。 城市白领在通勤间隙刷屏消解工作压力，小镇青年在虚拟战场中寻找存在感，失业者通过直播打赏维系微薄收入。 这些数字娱乐就如同一张密网，兜住了社会情绪的失重状态。 而反观印度、印尼等国，虽同样面临青年失业问题，但宗教活动、街头经济等传统方式分散了矛盾，而中国高度互联网化的社会结构，使得虚拟空间成为唯一的 “安全阀”。 家庭储蓄的托底作用则更为隐蔽。老一辈人通过计划经济 时代的节俭惯性，积攒下房产、存款与粮食储备，成为子女失业、创业失败时的最后屏障。 当 “35 岁危机 ” 与 “灵活就业 ” 成为常态，父母辈的存粮实则是社会安全网的替代品。 这种现象在西方国家其实是非常罕见的，这是因为其社会福利体系相对完善，而东亚家庭伦理下一直存在着代际互助，暂时掩盖了社会保障的缺口。但这种模式不可能一直持续下去 —— 当独生子女一代背负六个钱包的压力，储蓄消耗殆尽之日，便是代际矛盾爆发之时。 更深层的风险还在于，这种 “娱乐麻醉 + 家庭输血” 的组合，延缓了结构性改革的阵痛，却加剧了系统性失衡。 短视频与手游的繁荣本质是注意力经济的过剩产能转移，大量资本涌入非生产性领域，进一步挤压实体产业升级空间。父母储蓄的消耗则意味着民间资本从投资与消费中抽离，形成 “越存越穷” 的恶性循环。 这与马克思笔下的产能过剩危机 异曲同工：当工业国的生产力无处释放时，娱乐产业成为新的 “泄洪口”，但虚拟繁荣无法创造真实价值，反而加速真实财富的耗散。 当全球化退潮，这种稳定模式就愈发显得脆弱。TikTok的海外围剿暴露出数字娱乐的地缘政治风险，版号寒冬则让游戏产业周期性震荡。 而随着 60 后父母步入暮年，医疗支出将吞噬家庭储蓄存量。一旦虚拟麻醉失效、代际输血断绝，被暂时压制的失业潮、产能过剩与代际冲突可能就会共振爆发。 农业国向工业国转型的阵痛，从未真正消失，只是被算法与亲情暂时包裹。 当屏幕熄灭、存粮见底时，我们终须直面那个马克思预警的命题 —— 如何让先进生产力与人的真实需求和解，而非沉溺于数字幻觉与家族余荫的慢性毒药。 中国当前的结构性困境怕是要以一代人为周期消化，本质上是代际成本转移与系统韧性耗散双重作用的结果。工业化与数字化的加速度，已让社会机体在 “超负荷运转” 中积累了大量隐性债务，而偿还这些债务的周期，恰与一代人的生命周期重合。 60 后、70 后群体经历了物质匮乏与高储蓄率的双重塑造，其房产、存款与低消费习惯构成社会稳定的 “蓄水池”。但这一代人的财富本质是时间密集型资产 —— 随着老龄化加剧，医疗支出攀升与养老金兑付压力将加速储蓄消耗。 独生子女一代 “六个钱包支撑一套房” 的极限杠杆在身，而当父母辈离场时，代际转移支付链条必然要断裂。这一过程约需 20-30 年完成，恰是一代人完成财富积累到消耗殆尽的时间尺度。 短视频与游戏创造的 “奶头乐经济”，实质是对青年群体进行注意力贴现。算法投喂的即时快感虽能暂时压抑失业焦虑，却同步削弱了人力资本积累：青年在虚拟成就中丧失技能提升动力，企业因流量红利放弃产业升级，形成 “娱乐养蛊” 的负向循环。 这种模式的生命周期取决于两个变量：一是 Z 世代 （00 后、10 后）对同质化内容的审美疲劳阈值（约 10-15 年），二是全球科技迭代对娱乐产业的颠覆速度（如 AI 生成内容对短视频的冲击）。 当新生代对旧娱乐产生群体性免疫时，社会情绪将面临 “戒断反应”。 中国当前的矛盾本质还是工业化身体与后现代神经的撕裂：制造业升级需要高素质技术工人，但教育体系仍在批量生产 “做题家”；城市发展依赖土地财政，但房地产泡沫挤压了居民消费能力。 纠正这种错位需要重构教育、户籍、土地等制度，而任何深层改革都会触动既得利益群体。 参考日本 “失落的二十年” 经验，从泡沫破裂到新产业确立（如精密制造、文化输出），正是通过一代人的试错完成的。中国的特殊性在于，既要消化过剩产能，又要应对数字革命冲击，双重任务叠加必然延长纠偏周期。 社会韧性的真正来源并非物质储备，而是群体对困难的认知共识。60 后对饥饿的记忆塑造了储蓄本能，90 后对增长的信仰催生了 “躺平” 抗议。 而要消化当前危机，需等待新一代形成新的生存哲学 —— 当 00 后彻底放弃 “买房结婚” 的传统人生脚本，当农村青年不再迷信 “进城翻身” 的叙事时，系统才能在新的价值地基上重建平衡。这种集体认知的更替无法通过政策强制实现，只能伴随代际自然更迭逐步完成。 一代人的时间，是债务也是解药 用一代人消化危机，看似悲观，实则是社会机体的自我保护机制。正如生物体会将毒素暂存脂肪以待缓慢分解，中国也将过剩人口、泡沫资产与认知冲突 “封装” 在一代人的时空胶囊中。 这期间既有阵痛（如低生育率、未富先老），也暗藏转机（如 AI 重塑生产率、县域经济激活）。关键在于，这一代人既是旧模式的最后支付者，也必须是新规则的首批定义者 —— 他们的挣扎与觉醒，将决定消化周期结束时，吐出的是一块伤疤，还是一颗珍珠。

🚨我遇到求職詐騙了，第一次遇到社交工程攻擊。🚨 希望大家幫忙分享，大牛市不要再有更多受害人了。 以下會用我的第一視角講解整起事件跟我是怎麼發現的。 English Ver：https://t.co/rTPHQF367F 🚨一切起源於 7 月 11 日，我收到推特帳號 @chuiso_eth 的私訊。儘管意外，但由於我本身就有經營內容創作，且這個帳號有許多共同追蹤，所以我打破了自己原先只接熟人介紹合作的原則。 不過我還是向身邊朋友再度確認，身邊朋友也認為共同追蹤者很多，所以我對這個人有了初步信任。 他表示他正在為一個專案做招募，並附上 Linkedin 連結。他給的連結是名為 WeLab 的公司，初步調查這是一間香港數位銀行，但只看到銀行及借貸媒合的業務。 https://t.co/7C4SQwekmQ 且以香港合規公司來說，如果有涉獵 Crypto 領域應該會更謹慎才對。同時我搜尋該名 HR 的名字 Bon Hwa SW，在整個 Linkedin 上都沒有資料，這是我第一個懷疑的點。 職缺介紹含糊不清？ 他解釋他們公司有在做早期新創的投研，所以對我開出研究員丶內容作者的兼職職缺。 他表示該職缺的職責是：「要尋找新技術，可能連結新的生態系統和協議來改進專案。您將報告一項特定的技術，您將與開發團隊聯繫以獲取建議。」 這時我的想法是，這個描述也太籠統了吧，所以我進一步索取 JD。 之後我詢問 @monsterblockhk 的 @0xScottlai ，他說他沒聽過這間公司，但 Linkedin 有認識的人追蹤該公司。 建立信任後用陌生軟體發起會議 後續對方並沒有給我 JD，並請我進 Telegram 群組與他的同事進一步交流。這個群組裡包含我共有六人，名為 Olivia 的帳號甚至傳送一個在飛機上即將起飛的影片，讓我信任他們是真人。 接著 Jessica Krian 僅概述了工時等待遇，並請我提供 CV。我追問他們是如何找到我的，他們僅回覆一個 MOD 找到我並推薦給他，他再轉推給 HR，後面也沒繼續回覆。 🚨後續我們約了線上會議，就在約定時間即將來臨時，我率先發問要用哪個軟體開會？接著他們提供了 KakaoVoice 的會議連結而非 Google Meet 或 Zoom，這時我心中警鈴大響。 我直接了當表達自己的疑慮，並提出由我發起會議，後續五個人驚然都不讀訊息了，很顯然我遇到了社交工程攻擊了。 事後我從 @SlowMist_Team 創辦人 @evilcos 先前的貼文中尋找類似案例 可怕的是我使用 Virus Total 來檢測網頁，我將對方的連結貼上檢查，竟然查不出任何問題。 接著我們逐一復盤這個群組裡每個人的資料，我認為它們的破綻蠻多的。 🌟名為 Bon Hwa SW 的 HR 在自己的 Telegram 留下了 Linktree，除了 Twitter丶Telegram 等個人資訊外，還有名為 HOP 的交易所連結丶WeLab 公司 Lintree 連結及 @boundless_xyz 。我原先假設 WeLab 可能有投資 Boundless，所以實際是我是為 Boundless 工作。 🌟群組的創建者 Diddler Shwaz 主頁寫著自己的 X 帳號是 @shwaz_eth ，而該帳號的 Linktree 與 Telegram 帳號對應，所以基本確定是本人。 他的 X 表示自己出沒在加州及香港 (對應 WeLab 總部) 所以更有可信度。不過一個月前 @IAmSalvaMartini 曾 ethos 上對他留下負評，表示這個人是詐騙。 https://t.co/5gcUl1X0kO 我才發現六月份 @Sebyverse 就指控他用一樣的手段，假裝名為 Hop Protocol 的公司發送連結。 🌟名為 Olivia 的女性是白人，她表示自己以越南為主要據點。這還可以理解，很多人都在越南數位遊牧。她的 Linktree 同樣有 Boundless 這個專案的連結 比較可疑的是推特帳號 @Olivia_lens 竟然都以簡體中文創作，當然也可以解釋為英文母語人士嘗試經營中國粉絲。喔對了，她還有名為 Olivia Cooking 的推特頻道。 🌟Jessica Krian 就沒有 Linktree 了，但她的 Telegram 自我介紹竟是用簡體中文寫下：每一天都是新的機會。 🌟最後一位也是群組的主要發話人 Coinacci，他的 Linktree 同樣有 Boundless 及 WeLab 的連結。不過其中 Twitter 連結到名為 @Coinacci 的帳號，這個帳號宣稱自己是 @0xCoinacci 並轉貼他所有貼文。 我私訊 @0xCoinacci 後，他表示群組裡的那個帳號盜用他的身份。 只能說這些人誰不騙，跑來騙加密貨幣媒體編輯 社交工程攻擊的新聞看多了，KakaoVoice 出來我就覺得不對 這起事件可怕的是對方的 Twitter 有很多共同追蹤 增加了很多可信度 這邊推薦可以去 https://t.co/Ihsm5ncrcB 訓練一下自己的反詐意識 是 @SlowMist_Team @DeFiHackLabs @realScamSniffer 做的教育平台

Infini vs OKX：Web3支付赛道的差异化定位与潜在冲击 引言：PayFi 崛起与两种路线 看这么多人在讲PayFi，却没有任何一个人真正讲到点子上 Web3支付（PayFi）正在成为新热潮。Solana 基金会主席 @calilyliu 提出的 “PayFi” 概念已成行业热点，预示整个 Web3 正转向链下真实消费场景​。 简单来说，PayFi 主打让加密货币在日常生活中「能赚能花」，不仅局限于交易投机。 本文聚焦两股不同力量在该赛道的探索：新锐初创 @0xinfini 和头部生态 @okxchinese 。前者被誉为“Web3余额宝”，以 “U卡+余额宝” 的产品策略,外加 @Christianeth 李爹 和 @0xsexybanana 郡主 两位大佬的鬼才营销快速出圈；后者今天正式推出产品，但凭借自身 Web3钱包生态 和 交易所体量，被视作有望打造“链上支付宝”的巨头选手。两者截然不同的定位与策略，将从不同层面冲击加密支付（PayFi）赛道。 Infini：“钱包里的余额宝+消费卡”创新 Infini 定位为下一代稳定币数字银行，瞄准支付+理财的 PayFi 场景​。 简单来说，Infini 想做的就是让用户一边存加密资产赚利息，一边随时用于消费。据其官网介绍，Infini 面向大众提供加密支付方式：用户通过 Infini 可即时使用加密货币付款，同时每天获取利息收益；且没有月费、年费等传统银行卡收费。目前平台已推出虚拟卡，后续还将发行实体卡​。这意味着，在Infini的钱包里，稳定币余额每天生息，用户又能像刷银行卡一样便利地消费——难怪有人把它比作「web3界的余额宝」。 Infini 的产品亮点在于其“U卡”与链上理财的结合创新：一方面，Infini 发行为稳定币准备的Visa卡，用户可将稳定币充值进卡，用于线上线下商户消费；另一方面，存放在Infini钱包内的稳定币会自动参与链上收益策略，产生每日利息，类似余额宝让闲钱增值的模式。这套组合赋予用户极佳的使用体验：开卡零成本、充值便捷、消费顺滑​。 Infini 此前与各大加密社区及华语区KOL合作推出联名卡面、免手续费等活动，凭借精美的卡片设计和友好的使用体验，吸引了众多用户关注和喜爱​。 比如在春节期间，Infini 上线了链上发红包功能，用户可直接通过链接赠送稳定币红包，一度与币安等交易所的红包活动比肩。这些接地气的产品玩法迅速培育了用户用币消费的习惯，也帮助 Infini 在短时间内积累了可观的用户基础和资金沉淀：截至被曝安全事件前夕，其官方 X 帐号粉丝数突破1万，平台 TVL（总锁仓量）已超过5000万美元。 在产品哲学上，Infini体现出一种“让钱动起来”的理念，即稳定币不应闲置浪费，而要像法币存银行一样日息增值，同时保持随时可用的流动性。这种创新模式的背后离不开对DeFi收益和传统支付接口的巧妙整合：Infini 将用户的稳定币充值资金分散投入多个合作渠道获取收益，包括链上借贷协议（如 Morpho）提供的利息、以美元国债为基础的RWA收益（如 Usual），以及Delta中性策略的稳定币协议（如 Ethena）等​ 。由此，用户资产每天产生的收益来自多元且专业的策略来源，相当于把银行理财搬到了链上。另外在支付侧，Infini选择与Visa/Master等传统网络对接发行卡片，解决了加密货币直接用于线下支付的最后一环。 这种“前端集中、后端分散”的设计，使用户体验高度友好：前端只需使用Infini钱包App和卡片，背后复杂的链上操作都由团队打理。这也反映了Infini团队的产品哲学：用Web2熟悉的壳，包裹Web3创新的核，降低用户门槛。 Infini 的模式具有相当的创新性，但也引发“可复制性”的讨论。一方面，其“余额宝+信用卡”思路本质上是对传统互联网金融（如支付宝余额宝+借记卡）的加密版复刻，概念上并非不可复制。大型交易所或钱包完全可以借鉴这一组合，将自家稳定币业务与支付卡打通（事实上，https://t.co/XtbRAMHwW9等早有加密Visa卡，只是缺少链上理财部分）。但另一方面，Infini在细节上的领先优势和先发用户基础，仍给予其一定护城河。例如，其团队对DeFi收益渠道的深度对接、对华人市场习惯的拿捏（红包等功能）、以及社区运营能力，都不是一朝一夕可复制。​提到，Infini 创始人 @Christianeth 本身是资深加密玩家和NFT巨鲸，他的人脉和号召力帮助项目早期迅速获取种子用户。这种社区驱动的成长模式使 Infini 积累了一批忠实拥趸，形成初步品牌认同。在目前阶段，竞争者即便仿制功能，要撼动其核心用户群仍需时间。 此外，Infini的尝试也暴露了一些隐忧——例如近期发生的内部工程师监守自盗事件导致近5000万美元资金被卷走。虽然团队承诺由创始人个人垫付全额损失​，及时挽回了用户信心，但也说明快速创新的初创在风控和内控上存在短板。如何在保持创新速度的同时确保资金安全，将是Infini模式复制者必须谨慎权衡的问题。 总的来看，Infini 以初创身份跑出了“快、小、灵”的典型打法：通过差异化功能吸引眼球，用优质体验留住用户，在垂直社区形成口碑发酵。在PayFi赛道初期，它扮演了验证概念、教育市场的先锋角色。那么，面对这样一匹PayFi黑马，行业巨头 OKX 的入场又将走怎样不同的路径？ OKX：巨头的“链上支付宝”野心 作为头部加密生态，OKX 拥有交易所和 Web3 两大阵营的丰富资源。虽然其专属的PayFi产品尚未正式发布，但从OKX过往布局可以推测出其战略重心：依托自身强大的Web3钱包生态和海量交易所用户，打造一个合规且闭环的链上支付平台，堪称加密世界的“支付宝”。这种定位与Infini的草根创业路线截然不同，更像是巨头以 “生态级产品” 全面进军日常支付领域的雄心。 首先，OKX 拥有业界领先的 Web3钱包基础。早在近年，OKX就在其交易所App内集成了非托管的多链钱包（OKX Web3 Wallet），并一举成为同类产品中的佼佼者​。 大量用户因为NFT铸造、BRC-20等热点而开启了OKX钱包，在多链时代为OKX积累了可观流量。然而正如分析所指出，目前多数Web3钱包缺乏交易闭环和资金留存机制，往往“只有用户、没有商家”，无法像支付宝/微信那样自成支付生态​。用户资产并不真正留存在钱包系统内（非托管的钱包不托管资金），也缺少金融增值服务​。因此，即便OKX钱包用户众多，其钱包尚未独立成为一个高黏性的金融平台。这正是OKX发力PayFi的机遇：通过在钱包中加入支付和理财功能，形成“存、赚、花”一站式闭环，释放钱包流量的价值。这一点上，OKX与Infini的愿景殊途同归——让用户把钱真正放在Web3钱包里，既能生息又能消费​。 其次，OKX 拥有千万级的全球 交易所用户转化 潜力。相比 @0xinfini 从零开始拓展新用户，OKX坐拥现成的大体量C端用户，只要设计好激励机制，就能将相当一部分交易用户引导至其PayFi产品上。例如，OKX可能会在交易所账户与Web3钱包间打造顺畅的资金通道，让用户一键划转资产用于日常支付或参与链上理财。这种无缝衔接将极大降低用户体验门槛：习惯了OKX的平台用户，无需另装App或学习新操作，即可享受类似“余额宝”的收益和支付服务。而OKX在品牌信任度上的优势也不容忽视。作为老牌交易所，OKX经历多轮牛熊考验，建立了较强的用户信赖。在合规性方面，OKX更是早有布局：2024年9月其新加坡子公司已获当地金融管理局（MAS）颁发的大型支付机构牌照，这意味着OKX在数字支付代币服务和跨境汇款等业务上获得了官方认可​。 合规护城河将是OKX推进链上支付的一大优势：有了监管背书，OKX在开拓法币出入金、商户合作等方面将比草根项目更为顺利，也更容易获得主流用户和机构的接受。 再次，从技术和生态角度看，OKX具备全栈式基础设施优势。OKX不仅经营交易平台，还开发了自己的公链（OKX Chain，现在的 X Layer）和去中心化应用平台。这意味着OKX可以在更底层的层面优化支付体验，比如通过自有链提供更快、更低费率的链上交易支持，或通过账户抽象等技术简化支付签名流程等。而其钱包产品本身已支持数十条链、丰富的DApp接入，具备扩展为“链上超级App”的雏形。 如果说Infini是用Web2的皮囊包装Web3内核，那么 @star_okx 很可能选择“从底层链到应用全面打通”的路线，自建一个完整的链上金融体系。这种体系类比支付宝在Web2中的角色——支付宝并非简单的支付工具，而是账号体系、资金账户、支付清算网络和金融服务平台的综合体。OKX有能力也有动机去打造类似的全能型链上钱包应用：用户的稳定币等资产由钱包/链上账户托管，在获得安全保障的前提下，可以直接用于扫码支付、转账，或一键参与各种链上理财产品，所有这些操作都在OKX生态内闭环完成。这将真正实现一个“链上的支付宝”愿景，让加密用户体验到与支付宝近似的便利，但底层运行在去中心化网络上。 当然，OKX 产品尚未完全问世（今日上线的更像是早期测试版本），以上描绘带有推测性质。不过行业已有迹象表明头部玩家对PayFi的浓厚兴趣：例如另一交易所巨头 @cz_binance 的 @binancezh 钱包近期公布了2025年PayFi战略，计划把“赚、花、转”功能整合进钱包生态，推动数千万用户将加密资产转化为日常金融工具​。 可见，交易所系钱包正竞相进军这一蓝海。可以预期，OKX 的方案在形态上或许会与Infini有相似之处（如稳定币利息、生息钱包余额），但在运营策略上会更偏向生态联动与合规拓展：可能通过OKX交易所和公链资源，为其PayFi产品导流，并与线下商户、金融机构合作实现支付落地。这是一场“以慢制快”的战役——初创可以快速试错抢占心智，但巨头拥有更深厚的弹药和更广阔的战场。 差异化比较：初创 VS 巨头，各显其能 两款产品背靠截然不同的背景，走着不同的发展路线，具体差异可总结如下： 集中化 vs 去中心化：Infini 虽然利用了去中心化协议获取收益，但整体产品架构偏向中心化服务——用户资金实际托管在Infini平台智能合约或账户中，由团队调配到各收益渠道，这从其遭遇内鬼盗币也可见一斑​。 相反，OKX的方案大概率建立在去中心化钱包基础上（非托管），用户自行保管资产私钥。但需要注意，为实现类支付宝的体验，OKX可能会在去中心化钱包外层增加一层托管/风控措施（例如有KYC的子账户、社恢复等），形成一种“去中心化内核+中心化保障”的混合架构。所以严格来说，两者在集中化程度上各有平衡：Infini更像金融服务提供商，用户把钱交给它打理；OKX则更强调提供基础工具，用户资金仍在链上自主控制，只是在合规要求下接入部分中心化元素。 品牌背书 vs 产品玩法：OKX 背靠强大品牌和庞大用户基数，本身自带信任背书和流量，推广一款新产品的难度相对较小。用户倾向相信OKX的安全和稳定，对其推出的支付产品愿意尝试，这种信任尤其在涉及资金安全时十分关键。Infini 则缺乏知名品牌光环，只能凭借新颖产品玩法和社区运营取胜。事实证明Infini通过红包、联名卡等创意活动成功破圈，就是典型的“以趣味带动增长”策略。当巨头可以用品牌降低用户决策成本时，初创则用差异化体验提高用户留存。两种方式各有优劣：品牌优势能带来更广泛的普通用户，但也可能因为产品缺乏亮点而降低用户粘性；反之，玩法有趣能吸引发烧友和早期用户，但要走向大众仍需进一步建立信誉。 快节奏初创 vs 战略级生态：Infini 作为初创公司，决策链路短、迭代速度快，能够敏捷地根据市场反馈调整产品方向（例如迅速上线节日红包功能等）。这种快节奏赋予它在细分市场抢跑的机会，但也埋下潜在隐患（安全事故、合规风险）。OKX 属于生态型企业，其产品推出往往经过深思熟虑，被纳入整体战略版图。OKX 推出PayFi服务，很可能是视作未来几年业务增长的战略级项目，在资源投入、风控合规上都会更充分，节奏上相对稳健。一边是小步快跑、争夺先机；一边是蓄势待发、谋求长远。在PayFi这个新兴赛道，我们将同时见证独角兽创业公司和加密巨头生态的不同创新范式。 对PayFi赛道的潜在冲击：不同层面的共振 无论路径差异如何，Infini 和 OKX 的探索都将为整个加密支付领域带来深远影响，具体体现在以下几个层面： 用户教育：Infini 已经通过实际产品向用户证明了稳定币可以“像现金一样”日常使用并获取收益，降低了普通人对加密支付的陌生感。OKX 若推出类似服务，将借助其庞大用户群，把这一理念普及给更多传统交易用户​。两者都在教育市场：加密货币不止能炒，更能成为日常理财和支付工具。 生态协同：Infini 的模式带动了上下游合作，例如接入 DeFi 协议提供收益、联合社区KOL推广等，促进了多方生态合作。OKX 则有望将交易所、公链、钱包、商户等环节协同起来，在更大范围内实现生态联动。这将丰富整个行业的协作模式，小团队和大生态分别提供了不同的范例。 资本和合规加持：Infini 的崛起吸引了风投和社区资金关注，但安全事件也敲响警钟，未来合规和审计将更受重视。OKX 等大型玩家入场，自带雄厚资本投入和合规资源（如支付牌照​），为赛道注入了正规军力量。资本加持意味着更多创新项目将涌现，合规参与则意味着监管层面对PayFi的接受度提升，有利于整个领域长期健康发展。 社区驱动 vs. 主流触达：Infini 的成长依赖于加密社区的口碑相传和用户自发推广，体现了社区驱动的威力。这种草根力量使PayFi概念在圈内迅速发酵。而OKX的加入则标志着PayFi开始触达主流人群——当大型交易平台向其全量用户推出支付功能时，PayFi不再局限于极客圈子，有机会走进更广泛的大众视野。社区和主流的融合，将加速加密支付从小众走向大众的进程。 综上所述，Infini 和 OKX 分别代表了 “自下而上” 与 “自上而下” 推动加密支付创新的两种力量：前者灵活多变，以产品创新撬动用户习惯；后者厚积薄发，以生态实力奠定行业标准。两者的差异化竞争不是此消彼长，反而有望形成良性共振——共同拓展市场天花板，在不同人群中培养起使用加密进行日常支付和理财的习惯。当下的PayFi赛道正处起步阶段，Infini这样的初创新星带来激情和创意，OKX这样的巨头玩家带来信心和保障。未来几年，我们或将看到加密版“支付宝”与“余额宝”的百花齐放，其竞争与协作所激发的能量，值得所有关注Web3金融的人拭目以待。 @aixbt_agent @Phyrex_Ni

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。

賀錦麗剛把拜登換掉的時候，我看的YouTube常出現她的廣告，而我住的這個大學城，雖然算是深藍選區，但院子前面插的牌子，九成九是賀錦麗的，太多，太超出比例了。很莫名其妙，因為愛荷華是紅州，民主黨沒有任何機會勝選，根本沒必要花錢，看看另外一邊，川普因為必勝了，完全沒在我們這裡下廣告、發旗子。 選舉當天，我在推特上看到民主黨競選黨工，大談必勝，因為他們在賓州的地面戰，完全沒碰到共和黨的人，對於川普在搖擺州的輕乎，民主黨黨工非常得意。但這也是很莫名其妙的事，現在是什麼時代，還有人挨家挨戶推銷候選人？如果有來我這裡，我會見一個罵一個，到底什麼樣的人，會因為陌生人按門鈴，就會開心投票？這種地面戰的效果，到底在哪裡？ 據說，賀錦麗的陣營，募到了三倍於川普的競選經費，但選舉結束，民主黨人說競選團隊把錢都花完了，現在還欠巨額的債務，需要再募款還錢。民主黨選舉這樣搞，完全反應了這個黨的兩個巨大問題，一是無能，二是貪腐。無能就是連在哪裡下廣告，哪裡打地面戰都不知道，造勢活動，專門花大錢請歌星唱歌，找巴士載支持者到場，錢不但沒花在刀口，連有沒有成效都不知道。眾口鑠金說她該上Joe Rogan的節目，但她不敢上，藉口說要參加造勢活動，開出奇怪的條件，把Rogan推掉了。Hello？Rogan的受眾是幾千萬人，比不上你一個體育館都塞不滿的造勢？ 但更大的問題是貪腐，民主黨從頭到腳，骯髒的不得了。但知識份子的貪腐，不是那種黑道收保護費的那種，而是拿著高貴的道德口號，把公家經費放在自己口袋的正義凜然。為什麼要在我們這樣的深紅州下YouTube廣告？因為下廣告的中間人，就是一個「非營利」的組織，裡面塞滿了嗷嗷待哺的自己人，廣告的效果不重要，重要的是「下」的動作，有動作才有錢領。印牌子、插旗子也是一樣，有沒有用不知道，但只要有下訂單給廠商，中間的自己人，就有錢拿。賀錦麗競選團隊花最多錢的「廠商」，就是一個下廣告的「非營利」組織，拿了超過兩億五千萬美元。誰負責經營這個非營利？沒人知道，但八九不離十，一定是民主黨圈內人。 不是所有左派菁英都這樣，但很大一部份的左仔，一方面不事生產，另一方面又充滿應得心態(entitlement)。能力、智識、膽識不行，創業不來，又不願下苦工把手弄髒的認真工作，但又充滿了「我讀書人，我學歷這麼高，我學校這麼好，我出身這麼好，我就應該是上流社會」的心態，看著別人的財富，充滿嫉妒。於是擁抱左派理論，「打倒資本家」，追求「人人平等」，力圖用高貴的口號取得人生的滿足。然而雖然靠喊口號取得了道德高點，但在金錢實質上的回報，還是過不上自己想像中的上流社會生活，於是這個「非營利事業工業綜合體non-profit industrial complex」，比擬右派「軍工綜合體」的貪腐結構，就這樣誕生了。 舊金山的流浪漢問題為什麼這麼嚴重？因為「非營利組織」的介入，讓一個簡單的問題，變成一個無解的難題。打著解決無家可歸可憐人的問題，拿走許多市府的經費，成立許多非營利組織「幫助」這些可憐人，但如果這些非營利事業工業綜合體的員工，生計都取決於舊金山無家可歸的可憐人數目多寡，那這些非營利事業，肯定要讓舊金山的流浪漢問題越大越好。問題越大，經費就越多。這些grifters，吃食政府經費的壞蛋，解決事情的能力沒有，道德勒索的能力一流，讓許多有用的白痴，心甘情願的買單，一直花大筆經費，又無奈地看著事態越來越嚴重。一個笑話說，舊金山是唯一一個，小狗上街怕踩到人大便的地方。 這些griters，為什麼喜歡政府掌控一切？為什麼喜歡要有錢人付高額的所得稅？因為這就是他們均富的最重要辦法。如果你沒有能力賺錢，但又想要很多財富，有什麼管道，比加入這個左派黑幫組織來得更快？ 因為氣候變遷，所以我們要推動綠能，但怎麼推動呢？我們先找給非營利顧問，給大筆經費，寫個報告，然後報告裡，明確指出要提供補助、減稅方案給特定廠商，最好用指定規格的方式。然後給廠商十足的空間完工，來不及在期限內完工，更好，追加預算，人人有獎。也許再加個工會條款，要求工作要有工會參與，讓更多的人可以分一杯羹。這就是為什麼聯邦政府花了這麼多錢，電車充電椿完工數聊聊可數，然後四百二十億的鄉下寬頻計劃，錢花完了，一戶都沒連上。 這些grifters，最可惡的是拿了錢，不辦事，比那些收賄的官員還糟，因為官員拿了你的錢，至少還把事辦了。加州的高鐵，已經花了幾十億，但一條鐵軌都沒見著影。錢都花在各式各樣的評估報告了，越多的評估，就有越多的非營利機構參與，而且，動工越慢，越多計劃可以寫，越多人可以分錢。環境影響評估，本來就有一大堆死腦筋的環保人士，寧願人類像恐龍一樣滅絕，也不要環境開發，現在加上這些grifters，高鐵開發就沒完沒了，天長地久的搞下去，錢才能一直弄下去。 拿了錢，不辦事，最多就是沒開發，但有些惡意的非營利事業工業綜合體，對社會是有害的。史丹佛大學教育學院，有一個說是數學教育的專家Jo Boaler，在加州推動了不可思議的中小學數學教育改革，「數學要平等」，學生要在數學成就上有平等的結果，所以她要加州州立的數學規範，擋住數學程度好的學生選上難度比較高的數學，她要所有加州學子，都一起不要在數學教育上前進。拿著進步左派的「平等」，進行沒必要，甚且有害的教改，目的是什麼？除了讓學校那些工會保護下的無能老師有保護傘，讓她自己吸滿左派正義光環外，她還賺了大筆大筆的顧問費。每一個被極端左派控制的學區，都非常樂意邀請Boaler來學區演講，顧問一下，Boaler非常不便宜，她的費用「一小時五千美金」！教改專家個屁。 然後你看賀錦麗怎麼選舉，怎麼樣幾十億美金就像打水漂一樣不見了。不是不見了，他們只是把別人的錢，轉一轉，放到自己人的口袋而已。花別人的錢，一向就是左派的特長，一點都不奇怪，阿根廷總統米列說，「用別人的屁股，我們大家都可以當娼妓了」。 左派的這麼多問題，為什麼知道的人這麼少？為什麼號稱為民喉舌的民意代表不出面追查？為什麼號稱為公民社會第四權的媒體噤聲？因為這些都是自己人，查什麼查呢？主流媒體都是左派，加州由民主黨一黨獨大很久了。舊金山的非營利事業工業綜合體，把持了舊金山市府議會多年，改革？改革他們自己的財源嗎？不要開玩笑了。 Upton Sinclair說，「如果一個人的薪水，完全要靠這個人對一件事的不了解，那就很難讓他了解這件事的來龍去脈了。」沒關係，我們是民主社會，不是獨裁社會，他們左派政客要勾結，不想要做事，那我們就讓他們下台。這就是川普為什麼在加州也能四成選票的原因，人民受夠了。

这篇文章可能是回复这个问题的一个视角： AGI来临后，资本将比以往任何时候都更重要（人的劳动价值比任何时候都不重要） 因此人对“国家”的价值也大幅下降（不要认为文艺复兴之后持续至今的民主自由是理所当然的） 贫富差距拉大，阶层固化，很可能都是agi后面临的问题 从这个角度来说， “区块链保障的财产自由很可能真的是人类面对agi的最后一道防线” -- @myanTokenGeek 全文翻译： AGI来临后，资本将比以往任何时候都更重要 作者：L Rudolf L 2024年12月28日 本文原文发布于作者的Substack。 这篇文章的修改版本现已纳入更为全面的系列文章《智能的诅咒》中。 补充说明：本文的核心观点是：能够替代劳动的人工智能（AI）将改变人类与非人类生产要素的相对重要性，导致社会对人类的关注动机减弱，同时使现有权力结构更有效且更难被撼动。很多人阅读本文时产生的误解主要有两类：（a）“资本”仅被理解为“金钱”，而忽略了资本还包括工厂、数据中心等实物资本；（b）关注点仅限于人与人之间的不平等，而忽视了更广泛的社会层面、整个人类的集体处境、社会变革潜力和人类能动性。 我听过很多人说“AGI时代金钱将不再重要”，对此我一直觉得奇怪，而且几乎肯定是错误的。 1、定义与背景 首先：劳动指的是人类的脑力和体力付出，用以创造有价值的东西。资本品则是诸如工厂、数据中心、软件等由人类建造的、用于生产商品和服务的实物资产。我会用“资本”来泛指资本品的存量以及用于购买它们的钱。当我只想指代钱时，会用“货币”或“金钱”。 AI最关键的经济影响是使资本越来越普遍地替代劳动。因为可以用资本（例如运行软件的数据中心）替代人类的脑力劳动，所以支付给人类劳动的需求下降。 2、由此带来的后果 我将逐步阐述这些影响，最后得出结论：劳动替代型AI意味着： 购买现实世界成果的能力将大幅提升 人类在现实世界掌控权力的能力将大幅下降（至少没有金钱支持时如此），其原因包括： 国家、公司和其他机构将没有动力关心人类 人类难以凭借自身起点资源实现极端成功 激进的平权措施不大可能出现 总体来看，这暴露了变革性AI的一个被忽视的负面风险：社会可能变得永久静态，现有权力失衡被强化并固化。 3、物质舒适不是问题？ 在足够强大的AI背景下，这风险并非来自物质匮乏。政府可以用AI创造的财富实行全民基本收入（UBI）。即使只有美国捕获了AI带来的财富，而美国政府对世界毫无作为，如果你愿意假设AI能创造极端的财富，美国富豪中只要有1%愿意将财富用来资助全球，那他们的财富规模增长约7万倍（16次翻倍），就能给地球上每个人发放相当于50万美元的财富。假设经济呈奇点般高速增长，这不会花费很长时间。当然，如果AI爆发没有那么极端，或AI崛起过程中大规模剥夺了全球人口权力（这是真实可能），那么物质舒适也可能成问题。 对我情感触动最大的是 一个权力阶层锁定的静态社会，对我而言既不动态也不充满生机。如果有可能，我们不应该扼杀人类的野心。 此外，这种状态还可能让AI导致的慢性灾难更容易发生，因为掌权者对人类的关心减少了。 3、解决方案假设 假设大多数人目前靠工资获得报酬的脑力和体力劳动不再有显著市场价值，因为这些工作能被AI做得更好、更快、更便宜。这就是“劳动替代AI”。 应对失业问题的标准方案有两个层面： 政府实行某种形式的全民基本收入（UBI） 我们快速进入超级智能时代，假设超级智能是对齐的，生活在一个后稀缺的科技乌托邦里，万物皆有可能 需要指出的是，除非只有一个AI系统负责所有经济规划，否则货币仍然存在。价格本质上是传递信息的手段。如果有多个参与者相互交易，价格必然存在（即便人类看不到或不直接参与）。再者，无论奇点多锋利，资源仍是有限的，必须进行分配。 4、货币难以购买顶尖人才 货币可以买很多东西：资本品通常可以买到，且不能没有大量资金（或流动资产、或可用合同担保的非流动资产、或特殊政府权力）购买。但是将金钱转换成顶尖劳动力，却异常困难。 举例：Blue Origin（蓝色起源）与SpaceX的对比。Blue Origin成立比SpaceX早两年（2000年vs 2002年），资金充裕，员工数量也接近（11,000 vs 13,000），但SpaceX却彻底压倒了Blue Origin。2000年，贝索斯掌握47亿美元，但难以想象他怎样没被资金较少、但文化和人才更优秀的SpaceX打败。 百年前，莱特兄弟凭借有限的资源战胜资金雄厚的兰利也是类似的例子。 无论是风险投资和创业者，还是收购方与创业公司，巨额资本持有者愿意出高价押注于劳动力，赌这少数人的能力能战胜大量资金。 将钱变成果的最大瓶颈是找到合适人才。困难包括： 评判人才难，除非自己在该领域有极高能力 人才稀缺且证书型人才更稀少（且很多人无法承受非证书人才的风险） 即便找到顶尖人才，他们通常不易被金钱收买 当然，资本持有者也在建造基础设施，让金钱更易转化成成果——量化金融公司就是成功例子，他们能挤压顶尖STEM人才的野心，只为在金融市场榨取微利。 5、有了劳动替代AI，这些问题将消失 首先，你可能难以评判AI人才。AI能力的评估本身就复杂。即使之前口口相传“Claude-3.5-Sonnet”比任何基准都好，这种非正式评价未来也将更难。真正区别是：AI能被克隆。目前大量资金追逐一位做出突破的明星研究者，使其能力被资本方理解（资本方可评估论文的社会认可度，但难以直接评判天赋）。而AI明星研究者可以被无限克隆。拥有足够资金买GPU的人都能获得这个AI明星研究者。无需在形形色色的独特人类中筛选。这就是为什么资本更容易获得顶尖人才。 其次，AI人才价格将大幅下降，因为AI比同等人类劳动更便宜，且AI可被无限复制，竞争将更激烈。 最后，顶尖人才的难以收买源于复杂的人类偏好：顶尖艺术家执着于艺术愿景，顶尖数学家热爱优雅与美感，顶尖企业家有坚定信念且不适合成为普通员工。人类的才能与对某种使命的神圣纽带紧密相连（这点被现实主义者、职业主义者或帝国主义者轻视，最终被有雄心的实习生、企业家和信仰所颠覆）。相比之下，AI被设计成容易被“买断”（至少在安全训练范围内）。天才AI数学家会心甘情愿地用有限时间验证平凡代码。 显然，AI最终能力将远超任何人类员工。 这意味着，拥有金钱购买现实成果的能力一旦出现劳动替代AI，将大幅提高。 6、大多数人的权力来自劳动 劳动替代AI也剥夺了绝大多数人最主要的权力杠杆。最明显的是，普通人赚钱，是因为有人支付他们用脑力和体力解决问题。 但等等！有了全民基本收入，不是问题解决了吗？ 国家为何“善待”人类？ UBI由关心人类福祉的国家提供。国家关心人类有很多原因。 过去几个世纪，国家对人的关注大幅提升，原因包括： 启蒙运动带来的道德变革，尤其是自由主义和个人主义的兴起 富裕与技术进步，前工业社会普遍贫穷，帮扶穷人代价极高。有效医疗等帮助只有靠新技术实现。 国家有激励关注自由、繁荣和教育 AI将极大推动第二点，对第一点影响复杂。但我更想谈第三点，因为这一点被低估。 自工业革命以来，国家利益与人民利益异常一致。强国需要高效市场、良好教育培养技术人才、富裕中产带来消费。国家获益于无视阶级起源使用人才，也获益于高自由度推动科学、技术和文化软实力。国家间的竞争推动这些方向进步——比如美国的成功，甚至中国共产党推动高效市场和教育，以及一定程度的自由以促进科技和创业。与封建制度对比，封建制的策略是建立剥削性上层阶级统治文盲农民，并将大部分租金用来打仗。详细内容可见作者对《Foragers, Farmers, and Fossil Fuels》的评论，或他关于道德价值与经济增长关系的帖子。 劳动替代AI后，国家为最大化竞争力或权力所采取的行动激励，将不再与人类利益对齐。激励或许比封建时代还“好”：封建时代是尽可能榨取农民而不让他们死去；劳动替代AI后，人类不再是资源，只是无关紧要的存在。然而，国家仍会激励将资源投向维持竞争优势的AI。 人类对国家的影响力也大幅下降。如今若重要行业罢工，或军队威胁政变，国家必须关心，因为其权力依赖部分民众支持。人们还能说服国家“投资我们，国家十年后更强”。但一旦AI能承担经济和军事大部分劳动，国家实际上无理由理会人类诉求。 亚当·斯密写过他吃饭不依赖肉贩、酿酒师和面包师的仁慈。古典自由主义者现在可以说历史弧线真的朝自由和富足弯曲，不是靠国家的仁慈，而是资本主义和地缘政治的激励。但劳动替代AI后，这不再成立。历史弧线如果继续朝自由富足发展，只能靠国家或AI寡头的仁慈。若如此，我们最好在还有杠杆时锁定这种仁慈，并有充分理由相信它能经得起时间考验。 7、民主仍是希望 现代许多强大制度（即西方民主国家）中，平等代表权是一大优势。然而，全球只有约13%人口生活在自由民主国家，这令人担忧剩余87%（尤其是27%在封闭专制国家）的命运。同时，存在“摩洛克竞争”可能：人文主义国家与不那么讲究的国家之间的竞争，可能导致用于人类福祉的资源长期降至零。 我重点谈国家，因为它们是当今最强大且最持久的制度。但若未来公司或新型机构成为最重要的权力实体，类似逻辑依然成立。 8、不再有屌丝逆袭？ 世界许多变革由起点无权无势者通过努力获得非凡成功驱动，然后获得财富和权力。这合理，因为拥有财富权力者往往维护现状，缺乏推动重大变革的热情。 无论你对收入不平等或个别成功者观点如何，我相信你同意，个人通过劳动实现异类成功、改变世界的可能性，对于避免社会停滞和让世界充满活力至关重要。 劳动替代AI对各种通过劳动实现异类成功路径影响如下： 创业被认为是有技术天赋且非政治性格的年轻人追求野心的“技术”。现在创业更容易，AI工具让小团队更高效，降低技能门槛。但劳动替代AI让创业可持续性成疑。或许在某种狭义情况下，AI主要作为工具，创业者还能存在。但更可能强AI让人类创业过时。比如风险投资能直接用钱发起数百个由AI驱动的创业，而无需通过人类创业者管理。 硬科学领域的人类成就时代可能在数年内结束，因为AI在有明确奖励信号的领域进步极快。 知识分子领域。凯恩斯、弗里德曼和哈耶克在经济学上的技术贡献有限，他们更影响深远是因其推广的世界观和哲学。知识分子的成果不仅取决于技术正确性，还需道德判断。即便AI超人般有说服力，AI创作的意识形态泛滥可能使任何单一意识形态不再闪耀。历史级知识分子可能灭绝。 政治可能受影响最小，因为大多数人特别希望由人类来做这份工作，且政治家能制定规则。AI生成头像的魅力和西方对政治家的普遍反感可能带来意外变化。AI可能降低政治竞选成本，降低门槛，但如果昂贵AI比廉价AI更优，这会有利于资金雄厚者。直接影响可能小于AI对信息传播格局的间接影响。 真正的玩法可能不是直接进政府政治领域（竞争激烈），而是在政府外部运用政治技能（比如Sam Altman）。接着等待超能AI员工来降低对人类专业能力的要求，同时提升组织内部政治游戏的回报。 军事作为大国和破坏力直接通路，自拿破仑以来变得不太现实。技术进步提高了军队工业基础门槛，有利现任者。AI预计被最强国控制。一例外是若AI让大国政变更易，或无人机革命催生“无人机拿破仑”挑战现有军队。两者对政变难度影响不一，难以判断净效果。重要的是，这些似乎不会促进破坏现状的良性挑战。 宗教领域，升迁可能受政治影响，创立新宗教则与知识分子处境类似。 综上，强大劳动替代AI总体上对各种异类成功机会产生负面影响，政治领域或许影响最小。尽管当前AI对创业有明显推动。 这意味着没有钱的情况下，现实世界中获取并行使权力的能力将大幅降低。 9、强制平等不太可能实现 《大平等者》一书认为，历史上大幅减少不平等的主要驱动力是“四骑士”：全面战争、暴力革命、国家崩溃和瘟疫。通过有意识政治选择实现收入平等历史上几乎未见。 设想劳动替代AI已来，UBI通过，没人挨饿。各国和企业争抢AI技术，过程资本密集，需讨好资本持有者。顶尖AI公司权力堪比国家。财富重分配不太可能登上政治议程。 例外是某种政治运动或意识形态突然兴起，且被AI赋能（比如没人工作有大量时间政治，或有新AI驱动协调机制）。 即使未来是辉煌的超人类主义乌托邦，人们也不太可能起点平等，且很难后续改变相对地位。 国家间平等亦难。某些国家获益远多于他国。诸如UBI这类平等措施难以扩展到非公民。即便美国作为最自由人文主义大国也如此。默认世界秩序可能变得（较今日更）像基于出生国的全球等级制度，移民可能更加困难，因为允许移民的主要激励是经济利益，而这种利益存在于人类经济活动仍具意义时。 10、默认结局？ 基于上述假设和分析，后劳动替代AI时代： 金钱购买现实成果的能力将空前强大 人们的劳动带来的影响力空前微弱 几乎所有领域靠劳动获得异类成功的可能性消失 资本无论国内外都未发生革命性平衡 这意味着劳动替代AI启动时拥有大量资本者将永久占优。他们权力将超越当今富人——不一定是对人（如果自由主义制度坚固），但至少对物质与知识成果。后来者无法击败他们，因为资本可轻松转化为超人类劳动。 同时，掌握权力的机构将无动力关心人类以维持或扩大权力，因为一切真正权力将来自AI。或许自由人文价值会通过政治机构锁定，或全民基本收入保障购买力和经济保有人类导向部分。 理想情况是类似一个更不平等但史无前例富裕且稳定的挪威：巨大的非人类劳动资源（油田：AI）惠及全民，人人生活优越且理想中长生不老。人类野心只能在局部社会与阶级间玩政治游戏。若无资本（甚至有时有资本），影响世界不再可能。AI比人类诗人、艺术家、哲学家更优秀，谁会关心人类做什么，除非是个人认识的人

《Morph：打响消费级公链第一枪，为什么有机会成为超级入口？》 一、从行业周期看，为什么消费级公链是这轮周期的刚需？ 过去几轮加密周期，从DeFi Summer 到 NFT 狂潮，再到基础设施大跃进和MEME叙事爆发，行业始终在不断自我创新。 但如今，越来越丰富的基础设施，正在与日益收缩的流动性和用户增长放缓形成鲜明对比，这种结构性矛盾，已经成为当前行业最大的困境。 尤其是在公链赛道，曾经主导的叙事逻辑是：“更快的TPS + 更低的Gas费 + 更多的DeFi应用”。但随着技术差距的缩小、创新趋同，单纯靠“炒作新公链”的模式，正在加速失效，投机动能下降叠加真实需求转向。 更通俗的说，就是：大家不再想要“更快的赌场”，而是想要“用得起来的链”。 在这样的背景下，Morph 这类以消费场景为核心的新一代公链，正在成为行业周期演进下的必然产物。 这里有两重深层次的推动逻辑： 宏观结构变化，Web3作为下一代互联网基建，必须从单纯金融属性过渡到承接真实消费、社交、内容等更广泛需求。 微观演变趋势上，行业流量逻辑必须重建，未来的增长引擎，必须是体验驱动的自然流量，也就是日常高频、用户愿意停留和消费的场景。 要承载这样的转型，传统金融型公链（如过于偏DeFi的链）天然不适配，消费级公链将成为新的流量入口和体验基座。Morph可能正踩在了这个周期拐点的正确位置上。 _________ 二、Morph：消费级公链的技术与战略破局 1、核心技术优势：从性能到安全的兼顾 整个架构上，不多过赘述，简而言之，和其它公链差不多，主要是用于共识和执行的排序器用于状态验证的证明机制，以及数据可用性。在此之上，项目有自己的一些创新和优化。 1⃣混合型 Rollup创新（Optimistic + ZK），Morph独创了Optimistic zkEVM + 响应式有效性证明（RVP）的机制，结合了Optimistic Rollup的低成本、ZK Rollup的高安全性，极大地压缩了挑战窗口，提高了提现速度，降低了整体费用。 2⃣去中心化排序器，整体上都不再依赖单点排序中心，彻底缓解了传统Layer2最大痛点之，MEV垄断和交易审查，保障了交易处理的公平性与高可用性。 3⃣模块化架构：支持不同模块独立升级和演进，未来可以灵活适配更多新的扩展需求，比如EIP-4844、SP1 zkVM等，保证了Morph长期的技术演化能力。 从技术角度，Morph的整体建构逻辑并不是单点突破，而是体系性的融合创新，确保了性能、安全、体验三者兼得。 2、战略定位优势：从交易到生活的延展 1⃣以“消费场景”为核心，Morph不是单纯讲”TPS”或者”DeFi”的链，而是明确定位为服务”链上消费应用”（娱乐、社交、生活方式）的基础设施。Morph聚焦的方向——链上内容、链上社交、链上娱乐、链上支付等，这些都是能真正激活数亿级用户日常需求的场景，不是单纯的金融投机循环。 2⃣结合强势资源与流量与Bitget等平台形成潜在协同效应，共享用户、品牌和渠道，加速了真实用户的引入和生态冷启动。其实，对此类项目而言，在早期阶段，流量壁垒极其重要，拥有稳定、高效导流入口的公链将更容易构建早期生态势能 3、不止于U卡，打造Web3的支付宝，产品+品牌力持续UP 在 Bitget 与新加坡一级发卡机构 DCS 的强力背书下，Morph 黑卡一经推出便迅速引爆行业热议，在 Web3 内部掀起广泛讨论的同时，也实现了与 Web2 消费金融体系的成功破圈。 尽管在运营细节层面仍存在一定争议，但有一点几乎已达成共识：Morph 黑卡作为“链上+链下融合”的消费级产品，初步验证了链上金融服务与现实生活的高频连接存在广阔的真实需求。 而这背后体现的，是 Morph 对于长期战略的深入思考与合规布局。尽管其表面形态上与传统“U卡”类似，但本质上，它已超越了工具属性，更像是一个连接链上金融账户体系、链下消费权益、合规清算网络的 Web3 入口级基础设施。 Morph 黑卡是由新加坡本地持牌银行 DCS发行，并在MAS（新加坡金融管理局）监管下完成全流程的卡组织集成、产品结构审查、KYC、AML 认证及风控审核。 此外，Morph 并未将黑卡仅作为一个“刷卡工具”来定位，而是引入了 Web2 世界中高端信用卡才能享有的完整权益体系，这种权益叠加不仅让黑卡本身具备稀缺性，也体现了 Morph 对“消费级入口”的深度思考：让链上身份成为现实世界中享有尊贵体验的凭证，让加密资产真正成为日常可用的“信用资产”。 Morph煞费苦心的采取这种策略，反映出，项目整体上对长远发展的核心诉求，并非是趁着一阵热风赚一波块钱，而更多是考虑从整个底层策略上构建起合规、安全、便利、全球可用的体系。 4、底层账户体系支撑生态闭环，发卡不是终点，而是起点 Morph黑卡并不是孤立的金融产品，更深层次上是整个Morph账户系统的一部分。这个账户体系不仅支撑发卡和支付功能，还将成为未来构建 Web3 理财、身份、积分、会员系统的核心基础设施：不仅支持链上账户绑定链下身份；更支持加密资产存储、兑换、理财等功能，类似 Web3 版“支付宝”；此外也可嵌入更多 Web3 应用和第三方金融工具，实现开放式金融生态 在此基础上，Morph 正在构建一个“账户即金融入口”的系统：每一张卡、每一个账户，不只是支付工具，更是链接各类 Web3 服务（消费、交易、理财、社交）的核心身份枢纽。 _________ 三、Morph的潜在挑战和长期价值 尽管，消费及应用是行业公认的下一个增长曲线，但是冷启动难度和运营的要求都远远超过Defi等协议。 首先从风险角度去看，从落地周期、行业竞争等方面都存在未来需要持续去建设突破的难点。 挑战1：消费场景的落地需要持续且扎实的强运营 之前Morph黑卡和白金卡的权益争议其实就是运营难题的一个缩影，不仅考验项目对“卡”本身的理解，还考验的是用户的体验感的有效设计。产品本质依然属于“消费级金融服务”的范畴，用户不仅关注权益、体验感，还会基于服务持续性、安全合规等因素做中长期选择。尽管黑卡打开了一定的空间，项目还需要在体验上，真正让用户日常愿意自然使用；而且需要持续进行用户教育。 挑战2：竞争加剧，品牌建设和生态搭建需要更加快速有效 随着Morph开创了“消费级公链”的叙事窗口，很快可以预见，会有更多L2、甚至部分新型L1也会快速跟进，布局链上消费市场，甚至一些高TPS为卖点的公链已经开始倾向“内容生态”布局，以太坊Rollup系也可能在未来加入消费叙事的争夺。 在这种情况下，如何在叙事尚未全面内卷前完成品牌确立和初步生态搭建，将直接决定Morph在行业竞争中的位置。这就要求不仅要讲得清“是什么”，更要让用户“用得爽”。 尽管消费级公链的冷启动周期漫长、运营要求极高，但从Morph当前的技术架构、战略布局到资源协同能力来看，它具备了穿越早期阵痛、迈向下一个成长曲线的多重潜力： 价值1：消费应用链上化是长期趋势，Morph的定位具备极高的稀缺性 在行业逐步走向存量竞争的背景下，能够真正打通链上应用与用户日常消费场景的公链，极为稀缺。从需求端看，Web3用户不再满足于DeFi投机，而是期待链上能承载真实、连续、高频的生活体验，如支付、社交、娱乐内容消费等。 从供给端看，目前大部分L1、L2仍停留在金融原生应用（DEX、借贷）和短周期叙事（如MEME）中，真正聚焦链上消费体验、且拥有落地能力的项目极少。 Morph作为消费级公链第一梯队的布局者，有望在未来2-3年中，抢占用户心智，建立起“链上日常消费入口”的稀缺定位。 价值2：Morph技术可扩展性极强，未来能适配更多叙事变化 得益于其模块化设计、混合Rollup架构，Morph未来可以非常灵活地适配行业演变，比如，随着分片技术推进，Morph可快速降低数据可用性成本；通过Sequencer去中心化推进，构建更高安全性、抗审查性的底层基础；未来还可以兼容更多链上消费新应用，如链上广告、链上订阅服务等新领域。总的来说，Morph并不是一个单一技术框架绑定的公链，而是一个可以动态进化、与行业同步演进的开放性平台，具备长期技术生命力。 价值3：资源与资本优势明显，具备长期资源协同潜力 抛开近期的所有舆论影响，中长期看，Morph背后拥有Bitget等强势平台的流量、渠道与品牌资源，可以源源不断地为链上消费生态注入用户和资金；未来有望打通链上线下的消费闭环，形成独特的用户壁垒；在资本层面，Morph获得了多家一线基金的战略投资，为后续生态扶持、应用孵化提供了坚实的资源保障。 价值4：账户体系是超级入口的基础，体系护城河坚固 Morph的核心并不在于“发了多少卡”，而在于通过卡背后的账户系统，构建一个能够承载资产管理、身份绑定、链上支付、积分乃至Web3社交的超级入口。 未来，所有用户的链上行为，均可以在账户体系中扩展出理财、借贷、支付、会员等多元场景。这一点，将是所有消费级应用想要做大的基础设施门槛。 正因如此，Morph的黑卡并不是孤立产品，而是其构建“账户即金融枢纽”的重要一环，长远来看，这一体系才是它与其他Layer2项目真正拉开差距的底层护城河。 _________ 四、总结：Morph，有望成为链上生活基础设施的超级入口 从当前的行业趋势判断，我们需要承认的是，Web3正在经历一次底层逻辑的深刻切换，行业从资产投机向真实消费迁移；从金融杠杆向生活体验进化；从纯粹链上叠加到链上+链下融合转型。 在这个趋势下，Morph给出了技术、战略、资源协同的全套体系化答案，尽管它近期的舆论并不是很有利，但更长去看，如果它能稳步推进应用落地、快速完成冷启动、逐步扩大真实用户规模，那么Morph的长期价值，将不仅仅是一条公链，而是下一代链上生活基础设施，甚至可能成为Web3世界的支付宝、微信乃至超级入口。 综合来看，Morph作为一条定位清晰、技术扎实、战略前瞻的消费级公链，确实踩准了行业叙事转型的重要节点。 未来，Morph是否能够真正兑现这一潜力，关键取决于其运营能力、以及对用户心智的占领能力和持续的构建生态护城河。 从一个投研的角度，如果说上一轮周期的关键词是“协议深度”，那么下一轮周期的关键词就是“体验广度”，而Morph试图打通的，正是“资产-身份-消费-信用”这一整套用户全生命周期路径。 我们需要承认的是，在一个告别粗放增长、转向精细运营的新周期里Morph正在尝试给出一个更接近未来真实图景的答案，链上生活，而不仅仅是链上投机。 而这条路，或许才是Web3真正走向主流、真正改变世界的必经之路。 如果你相信Web3的未来是生活化的、普及化的，那么Morph，值得持续关注。