#一河一线一新区，##中国济阳，济南市乡村非遗数字化提升项目，“非遗新声・数说济阳”系列第二部AI动画——《济阳鼓子秧歌》全网上线。#

#一河一线一新区，##中国济阳，“非遗新声・数说济阳”，用AI动画传承济阳非遗文化，以数字技术激活千年黄河文，济南市乡村非遗数字化提升项目首部AI动画——《山左第一大儒张尔岐》。#

最简单的话语讲一讲 @StandX_Official 的sip5！！！ sip1：链上撮合交易引擎 sip2：永续合约持仓生息 sip3：dusd稳定币，持币生息 sip4:挂止盈止损生息！ sip5：挂单生息！ sip2~5勾勒出一个新叙事，叫做universal market（UM），这个名字一听就是源自自由主义经济学派的UBI。万物皆可生息！ 为什么说起来这么简单，因为我没告诉你利息是从哪里来的。收入非常多源，有手续费，有pos收益，有DN策略做市收益，有结算收益，有stop hunting的收益，market sponsor收益。传统交易所隐形和显形的收益全拿来分红给用户了，这一块的门槛和护城河非常之高，如果你没深度参与过一线所你可能都不知道交易所有这么都赚钱的路径。 Sip5的挂单生息和普通perp的挂单生息，或者说跟standx自己比有哪些升级？ 本质：从促销活动变成了长期分润挖矿协议！ 衡量指标：从简单的挂单量和时长。变成了谁挂的接近买1卖1 谁挖的多！ 结算周期：从一个周期一结，变成了一天一结算！ 支付方式：从积分，变成了稳定币和平台币！ 报价要求:从在线就行，到maker价格的临近双边报价 奖励来源：从项目方补贴，变成了平台手续费的实时分红接入飞轮！ sip将有7月5日正式升级完成 走面儿链接：

值得一读的Curator / Vault Economy 的报告 也是一个窥探链上资管生态的非常好的视角 因为最近一直密集在看和聊生态里的参与方 也想借此补充我对这个快速增长的业态的理解 —--------------------- Curator 就是 Asset Manager 的链上叫法 Curator 全称 Risk Curator，是为风险策展人。 早先时期并没有 Curator 这种独立的角色，Vault 这类产品大多也是以 Yearn 为代表的收益聚合金库的形式存在：用户存入资产，拿到金库份额 Token，由写好的智能合约策略替用户代为 On-Chain Yield Farming。 那个时候并没有 Curation 这个行为，策略都是被动写死的，或者也可以说 Curator 其实就是代码本身，所有的策略逻辑和风控参数都 Hardcode 在智能合约里，因此每一次策略迭代，实际都需要进行合约的升级或重构。 但过去的 2-3 年里，整个 DeFi 发生了结构性的剧变： 1）资产定价与风控的复杂度爆发 RWA、LST/LRT、各类收益稳定币、代币化股票、结构化收益资产爆发式增长。这些新资产背后的法律架构、申赎机制、发行方信用以及流动性深度差异巨大，对个人参与者而言存在极高的认知与评估门槛，需要更专业的风控机构代其挑选与审查资产，Curator 因此顺理成章地接管了资金分配权，这本质上是用户将风控与调仓管理权进行的一种专业化让渡。 2）借贷底层的“模块化”与“解耦” 大部分的 Risk Curation 其实都发生在以 Morpho Blue、Euler v2、Kamino 为代表的模块化借贷 Primitive 上。它们把传统 Aave 式的单一资金池（Monolithic Lending）彻底解耦成了成千上万个独立的微观市场（Isolated Lending)。这里面既有混池模式的劣势，即，所有储备资产共享资金池，单个尾部资产一旦暴雷或预言机被操纵，风险会迅速污染整个资金池；也有大量新资产衍生的需求与一定程度的供需错配，例如，海量新资产发行后，急需 Lending 场景来赋予 Utility，其中不乏大量 Permissioned 合规资产，需要更 Custom 的基础设施支持，而Aave 等蓝筹借贷市场，对上线资产的流动性、资信要求极高，难以满足新资产的对接需求。 那未来呢？ 这个趋势已经不可逆了，Curation 只会继续增长。 —--------------------- Curation 生态版图与价值链 Curation 产业链已经有一套非常清晰的层级结构： 1）Capital Allocators（资金分配方） - High Networth Individuals - CEX Retails - Tradfi Capital @apolloglobal @Bitwise - @SkyEcosystem @sparkfinance - @LidoFinance @ether_fi - @SolvProtocol - @PayPal 这一群体持有底层流动性并寻找风险可控的收益，为 Vault 的存款方，最初主要覆盖了高净值 Yield Farmers，大 web3 协议的国库资金，以及通过 Coinbase、Kraken DeFi Earn 等前端接入金库的 CEX 散户。但最近 1-2 年，增量最大的 Allocator 全面机构化： 例如包括 Apollo Global Management（管理规模约 $940B，签约拟收购高达 9% 的 MORPHO 代币供应）以及 Bitwise（推出自己的 Morpho 金库并配备专门的 Portfolio Manager，同时跨越了 Allocator 与 Curator 双重角色）在内的 TradFi 机构。 也包括很多协议的原生资产负债表（和国库资金不同），这类 Allocator 核心是拥有极低的资金成本，部署的是自己创造或已有的资产负债表资金，根据内部目标回报率进行资产配置，典型的例子是 Sky / Spark（通过 Allocator Vaults 铸造 USDS 并由其最大 Agent Spark 的 Spark Liquidity Layer 部署数亿资金进入 Morpho 和 Maple）。 此外，也有一些资产发行方主动充当 Allocator，他们不只是被动发行稳定币或 Staking Token，也主动转型推出金库产品和补贴金库以创造自身资产的需求，例如 Lido 和 Etherfi 深度集成金库以提升 LST 组合性和需求，PayPal 则通过 Merkl 持续在 PYUSD Vault 上发放补贴。 2）Lending Primitives (借贷原语协议） - @Morpho - @eulerfinance - @kamino - @aave - @Loopscale - @GearboxProtocol - @0xfluid 这一层级是提供底层的撮合逻辑、清算引擎与核心会计框架的无许可基础设施。传统的 Aave / Compound 模式依赖单一的大流动性池（Pooled Risk），任何单一抵押品暴雷都会危及全局；而以 Morpho Blue、Euler v2 为代表的新一代 Primitive 则完全解耦，本身不做资产审核与信评，将参数设定（如 LLTV、预言机选取、清算折扣等），以及风控权与定价权完全赋予给外包的 Curator，实现了自身的轻资产运行与无许可扩展。 而其他一些更新兴的协议，如 Gearbox 注重于一键的 Looping 挖矿，将复杂的 Leveraged Carry Trade 降维成极简的用户体验，而 Fluid 则创新性地将 AMM Swap 与 Lending 深度重叠结合，让同等资金能够同时捕获交易手续费与借贷利息，实现了极致的借贷资金效率。 3）Vault Infrastructure (金库基础设施） - @Morpho - @veda_labs - @upshift_fi - @mellowprotocol - @ipor_io 这一层级是整个 Curation 生态的标准化记账与权限隔离介质，你也可以理解成是另一种形式的资金存管。他们绝大多数以 ERC-4626 标准为底层支撑，但功能和侧重点各不相同，具体选择什么金库设施大多由 Curator 自行根据不同策略的要求而进行选择。典型的代表包括 MetaMorpho（Morpho 的官方金库层，最常用）、Veda（为企业和交易所前端提供金库封装，如 Kraken DeFi Earn 的底层），Mellow（专注于 LST/LRT 多重金库编排），以及 IPOR Fusion（擅长杠杆循环贷 Looping）。 4）Risk Curators (风险策展人） - @gauntlet_xyz - @SentoraHQ - @SteakhouseFi - @kpk_io - @RockawayX - @k3_capital - @hyperithm - @evgeny_re7 - @galaxyhq - @wintermute_t - @keyrock - @flowdesk_co - @jpegtrading - @yearnfi - @ipor_io - @0xfluid 一下子肯定是举不全的，按照 CuratorWatch 数据，总共有 140 多个 Curator。不过如果仔细拆解这名录，就会发现绝大多数都不是商业意义上的第三方 Curator，因为 CuratorWatch 的统计逻辑是抓取链上拥有 Vault 管理权限的所有地址，这就把大量非标准资管主体也卷了进来，大部分都是自营/自用的主体，剔除掉之后，全网真正以此为核心业务、面向第三方资本提供专业风控与资产配置服务的活跃 Curator，也就20-30家。 而在这 20-30 家里面，典型的就是上面我列的，可以看到他们的背景其实呈现很大的分化。有做财库管理出身的，例如 Steakhouse、Kpk，有做量化风控出身的，如 Gautlet，Sentora，有做市商出身的，例如 Wintermute，KeyRock，Flowdesk，JPEG Trading，Galaxy，有 VC 和孵化机构出身的，如 RockawayX、Hyperithm、Re7 Labs、K3 Capital，也有 DeFi 协议，如 Yearn Finance、IPOR、Fluid。 而这种分化的原因，其实在于纯粹的 Curation 并不怎么赚钱，具体我会在下面的 Curator 盈利模式章节阐述，但结果就是，各家 Curator 机构，都是在依托各自原生的背景，有 Curation 业务之外的业务变现逻辑。 5）Users (借贷流动性实际使用者） - Retail borrowers - Market makers - Trading firms - Loopers - CEXs/User Interfaces Users 是整个价值链条的终点与利息支付方。在 Curation 体系中，他们支付的借贷利息与清算罚金是全链条收益的根本来源。Loopers 是全网借贷需求的主力，也往往是 TVL 增长的核心驱动方，此外，做市商也是这类模块化借贷的常客，往往会质押资产，借出稳定币，去进行跨 CEX/DEX 做市、Delta 中性基差套利。 然而，此外的绝大多数真正的终端用户其实根本不会直接与 Curated Markets 或链上金库交互，甚至完全不知道背后有 Curator 的存在。他们往往是通过分发合作伙伴（以 CEX 为主）的前端界面，在完全无感的状态下消费着链上的借贷流动性： 例如 Coinbase 完全抽象掉了底层的 Morpho Vault 框架，直接在其 App 内呈现了一个以 Morpho 为底层的 BTC 抵押借贷产品。在商业逻辑上，这类分发合作伙伴的重要性甚至超越了这一层级中的任何其他角色。因为它们掌握着终极的用户流量与资金入口。 —--------------------- Curator 盈利：不赚钱的“表面”与独家Deal的“里子” 只靠 Management & Performance Fee 是富不了的。 因为规模使然，大部分 Curator 都还没大到一定程度。 他们本质上面临的困境，和过去的 Staking Service Provider & Validator 是类似的，Staking APY 4-8%，Curator 配置的那些 Lending Market 也基本差不多是这个收益率水平，然后从收益中抽取 10% 作为业绩管理费，能赚多少呢? 而 Staking Service Provider 只需要跑个节点就完事了，但 Curator 需要对市面上几乎所有的资产与借贷池进行评级，以及 24/7 的实时风险监控，出了事还要被 LP 怼甚至背锅，风险收益比相差巨大。更不用说 Curator 的策略是有很高的同质化的，例如几个头部的 Curator 都有所谓的 Prime 策略 Vault，配置的蓝筹抵押品、借贷池子等各方面都高度近似，进一步拉低了 Curator 收费比例的预期，事实是，这几个 Prime 策略 Vault 都是 0 费率。 那为什么还要做呢？ 为了 Institutional Flow。 只有你 TVL 和 Brand 足够大，在 RWA 和机构上链的大浪潮中，才能够拿到一些 TradFi 大资产发行方的 Deal Flow，例如 PayPal USD、Ripple USD 都是聘请 Sentora 作为 Curator。因为这些 Deal 往往是独家的，没有价格战顾虑，并且这类发行方财大气粗，兼具传统金融的 Distribution 渠道，AUM 预期足够大，能够让 Curator 通过正常管理费和业绩提成来盈利。 当然，Curator 也在不断拓展其商业变现能力： 1）现金流更稳健： Retainer 与风险咨询 Curator 本质也是半个风控、信评机构，因此能够直接向 DeFi 协议与新兴项目方收取固定的风险咨询服务费。典型例子如 Gauntlet、Chaos Labs、Steakhouse 等，长期作为 Aave、Compound 等 DAO 协议聘请的外部风控顾问，通过 DAO 提案按月或按年收取重额的咨询服务费（Monthly/Yearly Retainer）。同时，也有 RWA 项目方或新兴的协议，为了设计合规的风控架构与参数，也会直接与这些 Cuator 签署咨询服务协议，由专业团队为其提供针对性的资产评级与风控规划，这也构成了 Curator 最稳定、可预测的现金流来源。 2）更隐蔽：自营资金的杠杆利差套利 Curator 本身作为距离微观市场风控和流动性最近的参与者，拥有最精准的资产监控数据。当 发行方在 Merkl 上为自己的池子注入重额的 Incentive 补贴，拉高综合 APY 时，理论上 Curator 是可以借用自身的资产负债表资金，或者低成本借贷资金，参与套息差的。并且由于 Curator 非常熟悉金库的清算线、预言机和风控规则，甚至这部分参数本身就是由自己把控的，它们能够在风险极致可控的前提下，无风险套取这部分生态补贴与利差。 —--------------------- Curator 业务模式的核心竞争力 资产端范畴的： - 资产挑选/承揽 - 风险监控/定价 但目前看也只能算是进入门槛了，甚至很多头部的 Curator 本身都不太做新资产，尤其是经过去年 Stream Finance 暴雷之后，大家都变得谨慎了，很多 Curator 重新回到只专注于蓝筹与确定性极高的大资产品类，因而本身也不需要太多的精力和技能点放在承揽上。 甚至因为加密市场本身具有高度透明与无许可的特征，这意味着风控模型、参数设定与资产渠道只要花时间精力投入，差距其实都能赶上，也难形成真正长期的护城河。 那么什么是不太能够替代和复刻的呢？ Curator 拼的核心竞争力，到底是什么呢？ 在我看来是负债端，包括了你的： - 成本结构 - 信用背书与资本充足度 这其实与传统金融行业是很像的。 1）成本结构 在传统金融里，银行和保险公司之所以往往处于买方市场的最顶端，更多是因为它们掌握了全市场成本最低、规模最大的负债端资金：银行靠存款，保险靠保费。 在 On-Chain Asset Management 中也是完全相同的逻辑。谁能接入低成本甚至零成本的资金源头（例如 Sky/Spark 这种协议原生资产负债表资金，或者来自 CEX 托管的更偏传统画像的闲置沉淀资金），谁就更有话语权和定价权。 2）信用背书与资本充足度 之前，在风险事件中 Morpho 和 Curator 之间的扯皮，基本是常见的惯例了，底层的 Primitive 更多把自己定位成无许可的纯基础设施，不负责风险的 Curation，主张不赔，而 Curator 虽然直面 LP 存款，但也因为只拿着三瓜两枣的管理费，想赔也没钱赔。 这种模式，外加动不动暴雷，是很难说服大资金进来的。 传统银行碰到坏账有严格的资本充足率要求与拨备金，不可能直接让储户受损；传统的基金管理公司与信托机构，往往也需要通过自有资本或者保险机制，去增信其产品。而信用背书与资本充足度，本身其实间接就是在回答怎么让 Curation TVL 更上一层楼的问题。 即未来如果要能够承接数十亿级大资金，Curator 也必须从纯风控顾问转变为具备强健资产负债表与风险吸收能力的真正资管机构才行。 —--------------------- Curator 的 Tiering 分层与路线分化 不过这也并不意味着： - 只有巨型机构化资管这一种模板 - 中小型 Curator 彻底失去了生存中间 因为链上资产本身是有严格的风险与收益层级的，未来会有大量的收益类资产上链和发行，但是他们中绝大部分够不到巨型机构化资管商的门槛。 那难道他们就没有存在的意义了么？ 显然不是的。 结果必然是分化，并由不同定位的 Curator 去服务。 1）Tier 1 资产与 Institutional Gatekeepers 型 Curator 以蓝筹类资产（如 BTC、ETH、顶级稳定币如 RLUSD, PYUSD）为主，资信好、流动性强、历史久、风险低。虽然市面上大部分 Curator 都有自己的专注蓝筹资产策略的 Prime Vault，但真正能上牌桌竞争的还是如 Sentora、Steakhouse、Gauntlet 等大 Curator，他们的优势是极强的大机构与 CEX 信任背书，锁定最深的 Distribution 渠道，极其看重风控、流动性与资金安全。一个资产如果通过了这类 Curator 的信评，便意味着获得了机构级资本的入场券，低成本的托管/CEX 流量分发，以及巨大 AUM 对应的借贷流动性配额。 2）Tier 2资产与 Mid-Stage Expansionists 型 Curator 以扩张型资产为主，已经具备了相对较好的流动性和链上 track record。在结构上，由于这类资产仍旧无法直接塞进追求极低风险的 Tier 1 Prime Vault 中，Curator 通常会为其设立专属的 High Yield Vault 高收益金库甚至 Apex Vault 策略金库（高风险池）。这类金库主打的就是在风险可控的前提下追求 Alpha 收益。Curator 在这里拼的是极其精细化的风控建模与参数调优，如 LLTV 设定、预言机防操纵设计以及动态清算线调整，并会对这类资产设定严格 Cap 和增加组合上的分散，以此降低整体 Vault AUM 对单一资产风险的总暴露比例。 3）Tier 3资产与 Early-Stage Bootstrapper 型 Curator 专指长尾的新资产，缺乏历史数据、智能合约未经实战检验，链上流动性需要从零构建。愿意参与这类 Deal 的 Curator 基本上是以 VC 和孵化方的姿态在介入，为其提供背书和初始流动性引导，以换取更多在代币方面的 Upside。如 Hyperithm、RockawayX 等就是极其典型的例子。它们本身就是加密市场的 VC 投资机构，兼具自营资本与孵化能力，Curation 更像是投资业务上的延伸。 路线A：评级型大资管路线 严格按照评级说话。资产符合信评标准才可纳入配置，不符合要求则直接拒绝，绝不冒着品牌损伤的风险下场做新资产。它们的目标是低风险下的巨额 AUM，赚取稳定的规模管理费，并拿到更多的 institutional deal flow，凭渠道和资本垄断蓝筹型资产的流动性，服务一小部分优质的扩张型资产，Tier 1 Curator 和大部分 Tier 2 Curator 的目标，都是这种路线。 路线B：链上 VC 与孵化路线 由于新资产大多没有 Track Record，以及所有的链上流动性等等也都要重头开始建立，因为这条路线更像是在做孵化与早期投资，而非评级。这体现在，Vault 以及链上 Lending Market 冷启动的资金，往往会来自 Curator 自己的资产负债表，或者干脆由项目方自己解决，可能来自于项目方自己的国库，也可能是找好的 Private TVL Deal LP，即便是想要依靠外部资金，至少，也需要给大量的额外补贴才行，毕竟散户/矿工都不是雪中送炭的。 而 Curator 用自身的资产负债表去 Lend 低收益的新资产，表面看极不合理，承担高清算/合约风险，为了让 Loop 起来，仅收取微薄的基础利息，但里子里，可能是谈好的一些额外的 off-chain deal，获得了来自项目方的额外 Upside，以完成 VC 级别的风险对冲。 在我看来，这甚至比纯做 VC 更有意思一些。 这种“以 Lending 之名行 VC 之实”的模式，一方面，你的资产负债表资金留在清算优先级较高的 Lending 侧，承担着相对可控的风险（我是说相对 VC 投资来说）；但同时，你又借此撬动了一张高杠杆的看涨期权，拿到了项目方给你的额外利益。 —--------------------- 资产链上进阶的生命周期 而在理解了这两种路线之后， 一个链上新资产的成长与演进路径也就变得异常清晰了： 1）阶段一：寻找 Bootstrapper 完成流动性冷启动 刚发行的资产缺乏 Track Record，公共的 LP 往往不敢下场。项目方必须先找 Tier 3 / VC 型 Curator，靠 Curator 的资产负债表资金，或是自己国库、Private TVL Deal LP的资金，配合额外的补贴激励，完成借贷池的冷启动。 阶段二：跃迁至 Expansionist 的 High Yield Vault 在跑出初步的链上数据、交易深度与清算记录后，资产开始进入 Tier 2 Curator 的视野。通过精细化的风控建模，资产被纳入 High Yield / Apex 金库。在此阶段，资产逐步建立起在专业 Curator 这里的监控记录与风控台账，吸引追求 Alpha 收益的进阶 LP 资金。 阶段三：登录 Institutional Gatekeeper 的 Prime Vault 当资产的链上历史足够沉淀、流动性与资信达到一线水平时，最终冲刺 Tier 1 机构型 Curator 的 Prime Vault。一旦通过信评并被纳入蓝筹配置池，就等同于获得了机构资本的间接背书，也可以无缝接入 CEX、托管机构背后的 Distribution 渠道，解锁巨额的流动性配额。 这其实跟加密资产上交易所（CEX）是类似的。 除了极少数诞生即自带顶流光环的大满贯项目外，绝大多数代币都还是需要一步步打怪升级，然后才能完成长尾资产向蓝筹资产的跨越。

FT采访了20多个员工、供应商和投资人，还原了阿里是怎么从谷底反弹并以AI公司重新估值的大致过程： - 2020年是阿里的鼎盛时期，公司市值接近7000亿美金，蚂蚁的IPO估值也高达3100亿美金，就体量而言，已经坐稳了中国最大民营公司的位置； - 随后产生的一系列变故，导致阿里的股价开始一泻千里，不光是资本市场的恐慌，主营业务本身也出了问题，拼多多和抖音直播分别从价格和情绪两个切口撕开了阿里的电商护城河，2023年阿里的利润被打了骨折，只有2020年的一半； - 疫情也让阿里苦心经营的「新零售」叙事中断，那些花大价钱收购而来的实体商超原本很不容易的实现了降本增效，把收入做到了增长趋势，然后就被不可抗力重新打回原形，时任CEO的张勇后来为此背锅； - 马云虽然在2019年就辞掉了他在阿里的所有职务，但他依然保持着对于阿里的关键决策拍板权，并很细心的确保有关对他的猜忌不会对公司造成影响，比如2023年外媒传出他无法回到中国的消息后，他立刻就坐私人飞机从东京飞回杭州，在一家学校里公开露面，遏制了传言的扩散； - 马云最开始找的是老伙伴蔡崇信，蔡已经十年没在一线做过工作了，原本不太愿意回坑，马云花了很大功夫说服他，最终蔡崇信被任命为董事会主席，主要负责剥离不赚钱的资产，解决资本市场的悲观情绪； - 2023年是阿里的转折点，同时也上演了剧烈的180度急转弯剧情，3月的重组方案提出了「1+6」的分拆计划，要为包括菜鸟物流、阿里云在内的重资产业务拆出去独立上市，这也成为了张勇的最后遗产，张勇还决定让自己兼任阿里云的CEO； - 同年6月，马云提升前18号员工之一的吴泳铭顶替张勇担任CEO，但张勇仍被告知，在换届之后他还可以继续担任阿里云的CEO，毕竟云业务是在张勇的任期内一手做起来的，他也希望继续在阿里云「发光发热」； - 但吴泳铭提出了强烈反对，他给马云和蔡崇信汇报，表示云业务会是阿里未来作为一家AI公司必不可少的关键，所以必须要由身为集团CEO的自己亲自管理，马云被说服了，于是在同年9月，张勇把集团CEO和阿里云CEO两大职务都交了出来； - 吴泳铭担任CEO以来，在财务上主要做了卖出和买入两件事情，卖出零售资产，买入AI资产，一年多的时间里花了810亿人民币用于资本支出，并且投资了「AI六小龙」里的五家，其中大部分投资都是以阿里云「代金券」的形式完成的，也就是被投公司拿着钱又消费在了阿里云的服务期集群上； - Qwen是阿里自身大模型的保底产物，表现也超出预期，尤其是被苹果选择成为国产iPhone的AI功能合作商后，这也和阿里拥有完善的工程师和平台资源关系莫大，阿里今年计划用390亿人民币购买芯片，甚至允许审时度势的上调预算； - 吴泳铭给阿里所有业务线下了通知，他们2025年的业绩重点将取决于怎么利用AI实现增长，所以从核心的淘宝天猫到外围的夸克，都在尝试把Qwen融到产品开发里； - 阿里也在秘密开发一组原生AI应用，内部态度相当乐观，认为AI行业即将出现的杀手级应用，甚至有机会比抖音更受欢迎； - 阿里员工的士气处于最近几年以来难得的一个高点，一个具有代表性的表态是，「我们的问题并没有一夜之间就消失了，但信心回来了才是最重要的，这是阿里巴巴早年创业成功的原因。」

月之暗面最可怕的，不是Kimi K3，而是这300个人； Kimi K3横空出世。 全球最大开源模型、2.8万亿参数规模、综合能力逼近顶尖闭源旗舰——这些冰冷的数字背后，更值得关注的，是月之暗面这家公司令人震惊的“天才密度”。 支撑K3核心技术的Attention Residuals论文，早在模型发布前数月便已公开，并迅速引发全球AI社区关注。 论文共同一作陈广宇，来自深圳，今年只有17岁。 他没有走传统科研路线。没有实验室履历，没有漫长的学术训练，而是靠读论文、研究GitHub开源代码、混迹技术社区，一点点建立自己的AI认知体系。 去年暑假，他曾前往旧金山一家AI初创公司实习七周。回国后加入月之暗面继续参与研究，并最终进入K3关键技术研发链路。 论文发布后，马斯克罕见公开评价： “Very impressive work from Kimi.” 一个仍在读高中的少年，让全球顶级科技人物主动点赞——这样的故事，在AI时代依然极其罕见。 但更值得关注的是：陈广宇并不是一个偶然出现的天才，而是月之暗面这家公司整体气质的缩影。 月之暗面目前只有300多人，团队平均年龄不到30岁。 在很多科技巨头还在不断增加管理层级、流程和会议时，这家公司却选择了一种近乎“反管理”的组织方式： 没有复杂部门墙，没有层层审批，没有堆砌式Title，也不依赖大量管理工具维持运转。 据公开信息，实习生甚至可以直接与创始人杨植麟讨论技术问题和研究方向。 这种模式，在传统大厂体系里几乎难以想象。 但也正因为组织足够轻，团队才能把有限的人力，全部投入到真正困难的问题上。 据了解，月之暗面评价人才，并不优先看学历、资历和背景，而更看重三件事： 科研贡献、技术品味（Taste）、跨领域学习能力。 换句话说： 你是谁，不重要。 你来自哪里，也不重要。 重要的是——你能不能看懂真正的问题，你的判断是否准确，你能不能快速突破未知领域。 这是一套非常“硅谷化”的人才逻辑： 用能力筛选人才，而不是用履历定义人才。 放眼全球，从OpenAI到DeepMind，顶级AI公司的共同特点越来越明显： 它们本质上都是“研究驱动型组织”。 工程服务科研，科研推动工程。一线研究者拥有高度自主权，最聪明的人被放在最核心的问题上。 月之暗面用K3再次证明了一个简单却容易被忽视的事实： AI时代，真正的护城河不是参数规模，不是算力投入，而是组织吸引顶级人才、释放顶级创造力的能力。 模型会被超越，技术会被迭代。 但一群愿意挑战未知、持续创造突破的人，以及让他们发挥价值的组织方式，才是最难复制的竞争力。

也是时候调整自己了，生活还是要向前看，让时间消化一切吧☀️ 今天偶然间在 pyq 看见这张图，提供了一个跟目前的主流声音截然不同，却更能精准对标现在 AI 周期所处的位置，有点启发 确实越想越觉得，AI 产业里很多我们原本「看不懂」的东西，一旦套到房地产的商业模式上，反而会变得异常清晰 🟨融资工具的进化，是 AI 周期能否持续的关键 房地产行业之所以能延续二十年长周期，本质上并不是因为开发商们自己多有钱，而是因为围绕着房地产，长出了一整套多层次、多期限、低成本的融资体系 ➡️通过银行贷款支持拿地 ➡️通过开发贷支持建设 ➡️信托和地产基金参与股权投资 ➡️商业地产可以做 REITs 退出 ➡️最后，甚至连购房按揭都可以变成一个长达三十年的金融工具 如果没有这整套的融资体系，再厉害的开发商也撑不过一轮周期 而现在的 AI 产业，最缺的就是这套体系 今天的大科技公司，本质上都是在用自己的信用、自己的现金流、自己的股票做融资担保 谷歌、Meta、亚马逊、微软这些巨头，即便账上现金再多，也不可能实现无限扩张 他们迟早需要把手里那几千亿美元的 AI 基础设施，打包成可以被外部资金持有的资产 这条路其实已经开始出现苗头了 CoreWeave、Lambda、Nebius 这些独立算力供应商的兴起，本质上就是「专业开发商」在崛起 他们用私募基金的钱建设数据中心，签长期租约给大模型公司，再把这些数据中心打包融资 相信未来几年里，我们将一定会看到： AI 数据中心 REITs、AI 算力基金、GPU 租赁资产证券化、算力收益权凭证这些金融工具的陆续出现 甚至，主权基金、养老金、保险资金这些长期资本，也会慢慢成为 AI 基建最重要的资金来源，就像当年的保险公司就是地产行业最大的长期资金一样 可以预见，谁能先把 AI 资产的证券化、标准化、可交易化这条路打通，谁就掌握了下一个十年的金融话语权 这也是为什么英伟达已经开始自己下场做投资、做生态、做长期客户绑定 GPU 厂商正在变成「卖地+放贷+做物业」的三合一角色 🟨AI 时代的「土地」，是电力、是冷却、是不动产 曾经，房地产开发商最关心的是什么来着？ 不是房价，是地段 而地段的核心是什么？是稀缺资源 AI 时代的稀缺资源并不是硅片 真正的稀缺资源是电力、冷却水源、网络枢纽位置、政府的审批牌照，是当地电网的承载能力 GPU 可以每年迭代，而变电站的审批和建设周期是 5-7 年，核电就更狠了，一座新核电站从规划到投产要 10-15 年 将来谁手里有电力指标，谁就是手里有未出让土地的开发商 马斯克把 xAI 的最大数据中心放在孟菲斯，是因为那里有田纳西河流域管理局提供的廉价电力 亚马逊 AWS 在弗吉尼亚北部的疯狂扩张，是因为那里既有便宜的水电，又有美国东海岸最大的人口聚集区 微软重启三里岛核电站，是因为这将提供稳定、低碳、24 小时运转的基载电力，而这，才是数据中心最稀缺的「土地」 未来十年里，AI 产业的「拿地」大战，本质上是一场关于电力、冷却资源、网络时延的战争 甚至，连地理位置都会分层： 一线数据中心会建在能源富集区 二线数据中心会建在用户密集区 边缘计算节点嵌入到每一座城市 这种分层结构，是不是有熟悉的感觉了，几乎和城市核心区、郊区、卫星城的房地产分层逻辑一模一样 🟨周期是逃不掉的，房地产的教训 AI 行业必须早学 房地产行业最伟大的智慧 —— 是周期 涨多了会跌，跌多了会救，救完又会涨，涨完又会跌 二十年来，央行、政府、开发商、购房者都在与这个周期共舞 如今的 AI 产业也不能例外 现在很多人以为 AI 是没有周期的，会一直涨下去，这是一个非常危险的错觉 GPU 会换代，大模型会过时，数据中心会折旧，客户会流失，利率会上升，资本开支会放缓 当全球大科技公司的资本开支增速开始见顶的那一天，AI 产业链的上游会最先感受到寒意 就像房地产周期里，工程机械、水泥、玻璃这些上游周期股，永远是周期最敏感的方向 未来几年里，AI 产业链里最大的风险不是模型的能力不够强，而会是产能的过剩 当所有大科技公司都建好了足够多的数据中心 当所有大模型公司都签了足够多的算力合约 当英伟达一年能卖出几千万颗 GPU 需求端只要稍微放缓一个季度，整个产业链就会进入库存调整期 这个时候，能活下来的公司只会有两类： 一类是成本最低的全产业链龙头 一类是绑定了长期需求的服务商 这就是为什么众多云计算厂商（AWS、Azure、GCP）一旦建成，就是他们自身最强的护城河 就像真正穿越房地产周期的，不是开发商，而是那些采取收租模式的物业公司 🟨折旧与「拆迁」，是这个 AI 时代最被低估的风险 房地产行业有着一个很重要的特征：房子很难过时 一栋楼一旦盖好，可以用 50 年、70 年，即使户型过时了，只要地段还在，主结构还在，折旧相对都是可控的 但反观 AI 基础设施的折旧速度，会比房地产快上几十倍 H100 还没大规模铺开的时候，H200 就来了，Blackwell 还没交付多久，Rubin 又在路上了 每一代 GPU 的性能提升，都是对上一代资产的「功能性报废」 这就相当于在地产周期里，房子盖好两年就要被强制拆迁 这种「技术性折旧」才是 AI 时代最大的资本风险，投出去的成本还没收回来就不能用了 英伟达之所以能一直维持这么高的估值，本质上不是因为它卖了多少 GPU 给众多 AI 公司，而是因为通过 CUDA 生态，能把所有客户都锁死在它的折旧节奏上 客户用得越深，迁移成本就越高，英伟达的护城河也就越深 这就是为什么英伟达毛利率可以维持在 75% 以上，本质上，这已经不是一家卖产品的芯片公司了，而是一家「AI 时代的房地产收租公司」 同理，AMD、博通、Marvell 这些公司如果想挑战英伟达，核心也不是堆算力，而是要建立自己的生态 没有生态的算力，就相当于过去空置的写字楼 🟨需求侧：AI 不是为了「住人」，是为了「生产」 「房地产满足的是居住需求，AI 满足的是生产力需求」 这是 AI 和地产最大的区别，同样也是 AI 最大的希望 居住需求是有上限的，毕竟一个人只能住一套房子，而生产力的需求没有上限，只要有真实的效率提升，一个企业可以无限叠加 AI 能力 如果 AI 能持续提升企业的利润率，提升整个社会的产出效率，那么这场算力建设周期的天花板，就会比房地产高得多 这也是为什么我虽然对短期 AI 资本开支的泡沫保持着高度警惕，但对 AI 产业的中长期需求充满信心 关键变量是 —— AI 创造的价值，能不能持续大于 AI 消耗的算力成本 如果答案是肯定的，那么这场建设周期还可以持续 20 年，甚至 30 年 如果答案是 no，那么今天所有的数据中心、所有的 GPU、所有的资本开支，都会变成明天的折旧负担 应用层跟得上，就是又一个黄金十年，应用层跟不上，就是下一个日本 90 年代拉开序幕 这个问题的答案，就不是任何一家公司能单独回答的了，它需要整个产业去回答 🟨回到投资：谁是这个时代的「卖铲子的人」？ 如果整个 AI 周期是真实存在的 如果「卖铲子」的逻辑是持续成立的 如果应用层真的是会爆发的 那么未来十年，最值得长期持有的标的，就不一定是模型公司和云厂商了 而是那些在产业链中游、无法被绕开的「材料和工具」供应商 GPU 厂商们是显而易见的，但真正被低估的，会是那些不起眼的基础设施供应商： 电力设备公司、冷却系统公司、光模块公司、高速互联公司、机柜结构件公司、电源管理公司 这些公司会像房地产周期里卖水泥、卖钢筋、卖防水材料的公司 他们的题材不性感，上不了台面儿，不会轻易被媒体讨论 但他们的现金流稳定，毛利率可控，订单可见性极强 每一次新的数据中心开工，他们都会是最先拿到订单的 每一次数据中心的交付，他们都是最先收到回款的 他们才是这个 AI 时代的「隐形收租人」 如同上个房地产周期里一样 🟨最后 —— 一个或许不一样的结尾 相比一个互联网行业故事的重复，这次的 AI 或许是更贴近地产行业的故事 如果用互联网的思维去理解 AI，会持续高估软件、低估基建 而用房地产的思维理解 AI，相信至少在未来 3-5 年的时间维度下，会更接近真相 但也要指出，不同的是，AI 的需求侧可能会是下一场工业革命级别的叙事 这就意味着，AI 产业既会有房地产式的周期波动，同时也会有工业革命式的长期红利 作为聪明的投资者，我们应该做的是： 在房地产式的周期里，找到工业革命式的长期赢家 周期是逃不掉的，但长期趋势，更是挡不住的 我们这代人，正在见证的，可能就是人类有史以来最大的一次算力建设周期，也是最大的一次生产工具革命 潮水最终会退去 但这次 潮水退去之后留下的 会是一个完全不同的世界吧 #AI#

作为前VC投资人，怎么看待现在CT上“VC已死”的论调？ 付费问题，我认真回答一下，本来对于这个论调我也有不少想法 先说结论 - 1. 部分VC已死是不可否认的事实 2. 整体上VC不会死，会一直活下去，推动这个行业继续向前 3. VC其实与项目，人才一样，进入一个“出清”与“大浪淘沙”的阶段，有点类似2000年互联网泡沫那会。这是上一轮疯牛的“债”，花个几年还清之后，会进入新一轮健康的成长阶段，但门槛要比之前高很多 接下来把每条展开说一下 1. 部分VC已死 - 亚洲VC应该是这一轮最惨的，从今年开始基本上头部几个关停的关停，解散的解散，剩下几个几个月可能都见不到一次出手，专注于当前Portfolio的退出，募集新一期的资金也比较困难 欧美二三线上半年还是相对OK的，跟他们的LP结构与资金体量有关，但下半年尤其近一两个月也明显出现亚洲VC的一些势头，出手频率不断降低，有些也干脆不投了，或者转型纯Liquid Fund。开始有投资经理/合伙人在TG上跟我说“太难了,不好退”。1011大惨案对山寨流动性的影响是致命的，现在开始传导到VC的信心这边 欧美一线那几家貌似影响不大，至少表面上看起来是这样的 其实VC这一轮的“熊市”是2022年Luna暴雷之后的“延迟效应”，当时二级市场熊了，但一级市场无论是项目估值还是VC募到的资金量其实没受多大影响，还有很多新VC是在Luna暴雷之后成立的（比如ABCDE）。当时的思路也没什么问题，Defi Summer几个明星项目MakerDAO，Uniswap之类都是18-19年熊市Build出来的，18-19那一波的VC也在21年的疯牛赚的盆满钵满，熊市做VC，投到好项目，牛市来了就爽了！ 但理想很丰满，现实很骨感，原因有三 一是21年那波叙事叠加放水太疯狂了，18-19的VC其实投到好项目和烂项目差距不大，当时鸡犬升天，任何项目都是几十倍甚至百倍。这也让22-23年一级市场的新项目估值和融资额即便在熊市，也因为锚定效应依旧维持一个相对的高位，没有收到二级市场太大影响，这就是我上面说的一级市场熊市的“延迟效应” 二是四年周期被打破了，25年根本没有出现所谓的“山寨季”，这里面有宏观的原因，有山寨过多，流动性不足的原因，有大家对叙事逐渐祛魅，不再为PPT和VC背书买单的原因，有AI爆发，美股“真价值投资”对币圈资金虹吸效应的原因……Anyway，之前的Pattern不再重复,想要复刻之前19年投到好项目，21年百倍退出的梦想是不可能了 三是即便四年周期重复，VC这一轮的条款跟上一轮也完全不通，我们有些23年初投的Portfolio，2，3年过去了还没发币，即便TGE，还得锁一年，再释放个两三年，一个23年投的项目，可能28-29年才能拿到最后一批代币，直接穿越一轮半周期。在币圈，有几个项目能做到穿越周期还活的很好的？凤毛麟角 2. VC整体不会死 - 这个其实没什么好担心的，行业但凡死不了，VC也就死不了。不然新的idea，新的技术，新的方向，谁来给资源去实现？总不能说完全依靠ICO或者KOL轮吧？ ICO更多是为了带部分散户和社区上车+造势，KOL轮主要负责传播，这些都是项目中后期发生的事情。在最早期就一两个Founder+PPT的阶段，只有VC才能真的看懂且真的给钱。我在ABCDE两年多聊了1000多个项目，最终只投了40个。这精挑细选的40个估计还得死掉二三十个。大家能在市场上看到的很多你们觉得“垃圾”的项目，已经是筛过好多遍相对“精品”的了，不然这1000多号项目都开ICO，都开KOL轮，散户甚至包括KOL们看得过来分辨的过来么？ 你就想想从上一轮到这一轮的现象级项目，除了Hyperliquid这种极个别案例，哪个背后是没有VC的？无论是Uniswap，AAVE，还是Solana，Opensea，还是PolyMarket，Ethena……情绪上再怎么Anti-VC，这和行业还是得靠Founder+VC合力往前推 前几天我聊了一个预测市场项目，跟市面上大多数Polymarket/Kalshi的Copycat完全不同，极其差异化。这两天推给了一些VC和KOL，大家反馈都是很有意思，要约着聊聊。你看，好项目不会死，好VC也同样 3. VC，项目，人才的门槛会提高，趋向Web2 - VC - 口碑，资金，专业程度明显进入强者恒强的阶段。 VC的口碑和品牌最重要的其实不是看在散户那里你有多出名，而是看Developer，或者说Founder们愿不愿意拿你的钱，为什么选择拿你的钱而不是拿另一家VC的钱，这才是VC的真正护城河。这一轮下来VC明显跟CEX类似，从之前的金字塔结构往图钉结构上转 项目 - 我们从上上轮的看叙事和白皮书（甚至不看白皮书，比如17年那会李笑来一个Idea融资上亿），过渡到上一轮的看TVL，VC背书，叙事，Trasaction……过渡到这一轮的看真实用户数，看协议收入……感觉总算是逐步靠近了美股那个方向。 Hyperliquid的Jeff曾经在一次访谈里说过，币圈绝大多数项目唯一的商业模式就是卖币，因为TGE的时候啥都没有，就一个主网，没有生态，没有用户，没有收入……于是只能卖币。试想一下美股一家公司上市的时候只有一个公司主体和一堆员工，也许还有厂房和车间啥的，但没有客户，没有收入，这尼玛能让你上了纳斯达克才怪！为啥我们Web3这边就能直接TGE或者Listing？！ 这一轮Polymarket和Hyperliquid打了一个最好的样，一个先花几年做到大量真实用户和收入，甚至撑起一个新的赛道，然后再考虑发币。一个上来的确拿代币空投预期做激励吸引了早期用户，但人家产品无敌，发币了大家也接着用，项目自身是现金奶牛，且收入的99%都拿来回购代币。什么时候项目有了非Farmer的真实用户+真实收入，再谈TGE，再谈Listing，我们圈就算真的走向正轨了 人才 - 我一直对Web3有信心的很大一个原因，是因为这个行业聚集了世界上最聪明的一帮人。之前我就有写过，我聊过的这1000多个项目，有接近一半的比例Founder与核心团队都是藤校毕业。国内founder则是几乎清一色的清北，偶见浙大交大厦大几个985。 当然不是唯学历论，我自己也不是什么名校出身。但不可否认的是从统计学角度，这么多高智商的人才扎堆聚在这里，哪怕是因为财富效应，也肯定能折腾出一些有用/好玩的东西 所以之前我说虽然市场熊了，但这一轮创业方向其实挺清晰的，稳定币，Perp，万物上链，预测市场，Agent Economy都是有着确定PMF的方向，好的Founder+好的VC一定可以做出真的好东西来，Polymarket和Hyperliquid打了最好的样，明后年相信会看到更多的明星产品出现 而对于普通人来说，Web3依旧是你从nobody变成somebody的最有希望之地 - 当然，这个最有希望是与卷到不能再卷的Web2那边炼狱难度相比。跟上上轮或者上一轮周期来讲，这个难度已经从Easy变成Hard了。记得前两天看一个Web3 VC合伙人的tweet，说招一个初级的实习生，几天下来收到500多份简历，很多都是名校毕业，吓得他把招聘广告直接关了。 所以最终还是那句话 - 悲观者永远正确，乐观者永远前行

湖北洪湖主城区一河两岸，当千架无人机在夜空点亮“人心向着共产党”，《洪湖水浪打浪》旋律响起，很快两岸万人自发应和 老人哽咽，孩童跟唱，歌声由散而聚，由轻盈而洪亮，整条内荆河瞬间沸腾，这是几代人共同记忆的集体回响 《洪湖水浪打浪》用60多年时光证明：最红的流量，永远是人民心底的共鸣