1960年，董建華在利物浦大學畢業後，遵照父親的意願去美國歷練，當時父親對他說：「美國代表著未來的，所以盡量去了解未來是什麼樣子吧。」 後來，他回港繼承家業。 1995年的某個星期日，邵逸夫來到董的辦公室，用上海話跟他說，「我想你會成為特首」。董建華初聽不敢相信，後來更在接受香港報章訪問時說：「我過得好好的，為什麼要接受這挑戰？」 1997年7月1日，伴隨著「香港明天會更好」的頌歌，董建華宣布，「香港人在歷史上第一次以明確的身份主宰自己的命運」，正式開啟「港人治港」新紀元。 當時，董建華接手的香港自信滿滿，經濟取得非凡成就。但港人很快發現，香港歷史的新紀元將是一連串的困挫：1998年新機場啟用混亂；1999年拒絕起訴因貪污而遭到指控的星島集團主席胡仙；主動尋求人大釋法解決居港權問題；解散財政獨立、區域自治的市政局、區域市政局，再到「八萬五」計劃、「自由行」、《基本法》二十三條立法，香港近乎每年都有出人意料的爭議事件。 最終，董建華在2005年宣布「腳痛」，黯然下台。 今日，香港再無董建華，而董建華時代的街頭吶喊，那五十萬人齊呼的「還政於民」，已是昨日的世界，一國兩制下「借來的時空」。 從滬商二代、英美留學工作、成為首位香港特首，到成立「中美交流基金會」，董建華的故事，敘說著中港、中美關係的矛盾與前世今生。 👉點擊連結，閱讀全文，端為你回顧，這位「中美擺渡人」的故事：

Base上周五新上的19只代币化股票，美国公司占几席？ 零。七只是中国的：百度拼多多蔚来理想哔哩禾赛文远。再加索尼海力士Sea。链上股票这波，亚洲名字比美股先挤进来

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最近看到币安上新，一周交易量975亿美元，聊聊我自己的看法。 很多人以为TradFi perp就是加密交易所多加了几个黄金、美股合约。但最近的成交数据不是这样。7月14号到20号这一周，Top5交易所的TradFi perp总交易量是1344亿美元。币安一家做了975亿美元，占了72.5%。剩下四家加起来，只占27.5%。 流动性已经在往币安集中了。它为什么在这个时候把下一步放到腾讯、小米和Quanto港股上？我来说说我的理解。 目录： 1）TradFi perp不是小市场了 2）72.5%的量为什么在币安 3）从SKHY到腾讯、小米 4）Quanto是什么 5）Quanto解决了什么麻烦 6）24小时交易之后会怎样 7）币安为什么选这个时间点 8）机会和风险各是什么 9）写在最后 —— 一、TradFi perp不是小市场了 TradFi perp做的事情很简单。它把股票、指数、黄金这些传统资产的价格，放进了加密用户熟悉的永续合约里。你还是用USDT做保证金，用同一个账户就能交易这些传统资产的价格。你不用重新开券商账户，不用换法币，不用适应别的结算系统。 以前，加密市场和传统市场之间有一道账户和时间的墙。现在这道墙在被永续合约一点点打通。市场有没有真需求，不能只看上了多少个产品，得看真实的交易量。 —— 二、72.5%的量为什么在币安 7月14号到20号，Top5交易所TradFi perp总量1344亿美元，币安占975亿美元，占比72.5%，其余四家加起来369亿美元。 永续合约的竞争，最后拼的不只是有多少个交易对。交易量、盘口深度、有多少人在交易，这些才决定一个标的能不能一直有人交易。量越集中，大单成交越顺畅，价格也不容易跳得太厉害。这又会吸引更多人来交易，形成一个循环。 币安目前支持约140个TradFi交易对，亚洲相关的约18个，持仓量大概25亿美元。 这个72.5%的份额数字背后，说明TradFi perp的流动性正在往币安集中。 —— 三、从SKHY到腾讯小米，亚洲资产的需求在释放 SKHY是一个韩国相关的标的，上线十天，累计交易量做到了约71亿美元。一个刚上线不久的标的能做出这个量，说明加密用户不是只关心美股，日本、韩国、中国相关的资产，也有没被满足的交易需求。 币安目前大概有18个亚洲相关的TradFi交易对，涵盖中国内地和香港、日本、韩国、中国台湾，还有亚洲半导体产业链，比如阿里巴巴、索尼、三星、SKHY、台积电这些标的。 从韩股到港股，币安加交易对这件事有自己的路线，一直沿着亚洲科技资产这条线在补标的。腾讯和小米，都是港股里认知度很高的科技公司，选它们做第一批Quanto港股，跟流动性和用户认知都有关系。 这次真正值得说的，是币安用了一种新的合约结构——Quanto，"上了腾讯和小米"只是表面这一层。 —— 四、Quanto是什么 币安7月22号上线了三个东西：HK0700USDT（腾讯Quanto永续合约）、HK1810USDT（小米Quanto永续合约）、TENCENTUSDT（腾讯USDT计价永续合约）。两档Quanto合约最高能开25倍杠杆，最小名义价值5USDT，用USDT结算，24小时都能交易。 为什么同一只腾讯，要同时上两种合约？因为它们处理汇率的方式不一样。 TENCENTUSDT这个合约，价格是港股价格结合港币兑美元的汇率算出来的。你交易的是股价加汇率两个东西。HK0700USDT这个Quanto合约不一样，港股价格直接1:1当USDT算，你交易的主要是股价本身。 普通USDT计价合约要把港币价格换成美元价格，所以港币兑美元的汇率变化会进到价格里。Quanto把港股价格直接1:1当USDT算，不再多叠加一层汇率波动。 同时上两种合约，其实是给了用户两种选择：一种是股价加汇率一起交易，一种是只交易股价本身。 这个设计看起来只是少算了一层汇率，但它解决的是加密用户进港股市场时最常遇到的几个麻烦。 —— 五、Quanto解决了什么麻烦 第一个麻烦是换汇。以前交易港股，通常得先有港币账户，或者走换汇这一步。Quanto用USDT做保证金和结算，你不用先把钱换成港币。这里要说清楚，汇率本身还是会变，只是这份合约的盈亏计算，不再多叠加港币兑美元这层波动。 第二个麻烦是开户。以前得开港股券商账户，还可能要处理身份认证、跨境入金这些事。Quanto让你直接用已经有的加密账户和USDT，就能交易腾讯、小米的股价敞口。这里必须说清楚：你交易的是以腾讯、小米港股价格为标的的合约，不是股票本身，没有分红权，也没有投票权。 第三个麻烦是交易时间。港股正常交易时间是工作日上午9点半到12点，下午1点到4点，周末和节假日不开市。Quanto合约24小时都能交易，跟加密市场用户习惯的节奏更接近。 Quanto降低的是拿到港股价格敞口的门槛，但它没有把合约变成股票，杠杆和价格波动的风险还在。 —— 六、24小时交易之后，港股价格会怎样 这里有三个问题值得想一想。 第一，港股不开市的时候，你还是能表达自己的判断。公司公告、宏观消息、海外市场的波动，不会只发生在港股开市的时间里。 第二，港股不开市的时候，合约价格可能会跟股票本身的价格差得远一点。因为没有股票现货市场做实时的价格参照，合约价格更容易受市场情绪和资金流向影响。等港股重新开市，两边的价格可能会重新靠近，也可能会有比较大的波动。 第三，24小时能交易，不代表每个时间点的交易深度都一样。在港股不开市、周末，或者有大消息的时候，还是要注意价差、资金费率和爆仓的风险。 24小时交易解决的是"能不能交易"这个问题，但也把不开市时候的定价和情绪波动带进了市场。 —— 七、币安为什么选这个时间点 第一个原因，TradFi perp已经有交易量的底子了。一周975亿美元的量，说明币安有条件继续加新标的。没有交易量的支撑，再有名的股票也可能变成没人交易的空气对。 第二个原因，亚洲资产的需求已经被验证过了。SKHY上线十天做出71亿美元的量，说明亚洲科技资产在加密用户这边是有真实需求的。港股跟中国用户、亚洲用户的距离更近，腾讯和小米的认知度也够高。 第三个原因，Quanto给了不一样的产品结构。币安没有只上普通的USDT计价港股合约，还同时上了Quanto版本，让用户自己选要不要汇率敞口。 第四个原因，早一步占住港股这个方向。其他平台也在尝试港股相关的合约，说明这个方向在升温。谁是绝对意义上的"第一家"这件事我不下定论，但主流交易所已经开始把港股当成TradFi perp下一步要扩展的方向了。 币安这次上新的重点，不只是腾讯和小米这两个标的，更想通过Quanto，把港股变成一个能自己扩展的板块。 —— 八、机会和风险各是什么 机会有这些：直接用USDT拿到港股价格敞口；少了开户、换汇、跨市场转钱这些步骤；能24小时交易；可以自己选要不要港币兑美元的汇率敞口；腾讯、小米这种高认知度的标的，容易有人交易。 风险也要说清楚：这是永续合约，不是股票；最高25倍杠杆，赚得多，亏得也快；合约有资金费率、手续费和强制平仓的风险；港股不开市的时候可能缺少参照价格；24小时能交易不代表每时每刻流动性都一样；合约参数可能会根据市场情况调整；这个产品能不能用，还要看你所在的地区。 Quanto减少的是换汇和开户的麻烦，投资本身的风险它减少不了。它去掉的是汇率换算这层波动，股价涨跌和杠杆的风险还在。 —— 九、写在最后 7月14号到20号这一周，Top5交易所TradFi perp总量1344亿美元，币安一家做了975亿美元，占比约72.5%。 从黄金、美股，到日本、韩国相关资产，再到这次腾讯、小米的Quanto，币安在把TradFi perp的资产范围一路往亚洲市场推。 Quanto港股会不会变成下一个热点，现在没法提前下结论。但交易量已经证明TradFi perp不是小市场了，SKHY也证明了亚洲资产有真实需求。腾讯和小米现在已经进了24小时的USDT合约市场，币安也已经先把位置占住了。 数据会说话，赛道已经开始动了。跟不跟，自己决定。

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很多提示词和 Skill，都已经过时了。 Anthropic 的工程师发了一篇文章，提到他们针对 Claude Opus 5、Claude Fable 5 这一代新模型，团队把 Claude Code 的系统提示词删掉了 80% 以上，结果在代码评测里没有看到明显损失。 这件事至少说明，在 AI 快速变化的节奏里，很多所谓的最佳实践，保质期可能非常短。 模型能力一直在提升，一些过去必须反复强调的规则，今天可能已经没有价值，甚至会限制模型的表现。 我也想借这个机会，写一下最近关于提示词和 Skill 的一些真实经验和思考，希望能够给大家一些启发。 一、提示词依然重要 现在很多人会觉得，提示词已经没有什么意义了。 这话对了一半。过去那种八股文式的提示词，价值确实越来越低。比如先给 AI 设定一个复杂角色： 你是一位资深的新媒体编辑，熟悉互联网行业，拥有十年写作经验，请帮我优化这篇文章。 这类角色预置，在新模型上的作用已经没有过去那么明显。模型本身知道编辑是怎么工作的，也知道一篇文章大概要怎么修改。 但这不代表提示词不重要。 如果把提示词换成另一个词，它其实就是：我们怎么跟 AI 沟通。 就像我们和人沟通一样，同样让一个人完成一件事，不同的沟通方式，最后得到的结果也可能完全不同。 所以，我现在更愿意把提示词理解成一种沟通思路。你怎么描述问题，怎么拆解任务，怎么告诉 AI 你真正关心什么，这些依然无比重要。 比如，我想让 AI 帮我总结一篇论文，我很少只说总结一下这篇论文。 我通常会告诉它： 这篇论文主要解决了什么问题？作者是怎么解决的？这个方法和过去的方法相比，真正的变化是什么？ 这样问之后，AI 的回答通常会更容易抓住论文的主线。 因为我没有只给它一个模糊的动作，而是告诉了它，我想从哪些角度理解这篇论文。 二、少做角色预置，把任务说清楚 过去写提示词，大家喜欢铺垫很多背景。 先设定角色，再描述能力，然后补充语气、风格、工作流程，最后才说真正要完成什么。 提示词写了几百字，核心任务可能只有一句。 现在我觉得，这些铺垫很多时候已经没有必要。 提示词里真正重要的，是把几件事情分开说清楚。包括这次要达到什么目标，规则或者流程是什么，怎么才算完成。 比如，整理一段语音底稿，可以这样写： 把下面的语音底稿整理成一篇可以继续修改的公众号初稿。 删除重复的口头禅，合并意思相近的内容，调整明显跳跃的段落。 注意保留原来的核心判断，不主动增加新的观点、案例和结论。 完成标准是读者能够看清文章在讨论什么，作者的核心判断是什么，以及这些判断之间有什么关系。 我现在越来越觉得，好的提示词不需要写得复杂，先把这几件事情想清楚，已经解决了大部分问题。 其实就像把一件事交代给同事，你怎么说，他才更容易理解。 三、规则需要有，但不要太多 有一段时间，我看到特别长的提示词，会觉得非常专业，恨不得马上保存下来。 现在的感受刚好相反。 一条提示词特别长，很多时候说明写提示词的人自己也没有完全想清楚。 他只是把可能遇到的问题全部堆了进去，希望模型自己处理。 规则当然需要。 比如我在写作时发现，模型经常大量使用单字动词，文章读起来会比较硬。 我不喜欢这种表达，就会明确告诉它尽量使用更准确的双字动词，但不要为了凑字显得生硬。 这属于稳定的个人偏好，告诉模型是有价值的。但规则太多就会出现问题。 比如你同时要求语言简洁、内容详细、不要长句、不要太口语、不要调整原文节奏、同时优化文章结构...... 这些规则很容易打架。 毕竟模型必须先花费大量精力理解哪一条规则优先，最后可能每一条都照顾了一点，但整体效果反而下降。 新模型已经具备比较强的推理和判断能力。提示词不需要提前规定每一个动作，只需要保留那些真正重要的规则。 规则越多，不一定代表控制越精确，也可能代表人没有完成取舍。 四、要不要提供示例，要具体情况具体看 以前写提示词，还有一个非常常见的做法，就是提供大量示例。 这个方法当然有效，但我现在越来越谨慎。 因为示例一方面能够帮助模型理解我们的要求，另一方面也会限制模型的探索空间。 尤其是模型能力越来越强以后，它有时候会过度模仿示例，最后只能在示例附近生成答案。 所以，要不要提供示例，我觉得不能一概而论。需要自己结合具体的情况去试。 现在，我大部分的情况下，都默认不提供示例。 比如让 AI 帮忙写文章开头，我提供了示例，它基本就照猫画虎了，很刻意。 其实这时候，我们可以把自己思路说的更具体点，比如： 这个开头可以考虑从一个具体故事进入，也可以从一组反常的数据进入，或者从我最近的一个真实感受进入。 这并没有规定开头必须怎么写，但给了模型几个明确的思考方向。 所以，仍然是那句话，思路非常重要。 五、告诉模型，什么样才算完成 这也是我最近非常重视的一点。 我们经常告诉 AI 要完成什么，却很少告诉它，什么样的结果才算完成。 比如让 AI 总结一篇文章，最简单的提示词是： 总结这篇文章。 但你也可以写成： 总结这篇文章。完成后，我希望能够回答三个问题：作者发现了什么变化？为什么会发生这种变化？这件事对普通从业者有什么影响？ 这相当于给模型提供了一个简单的验收标准。 再比如，让 AI 完成一份产品分析，可以说： 最终结论需要能够帮助团队做出产品决策，不能只介绍产品有哪些功能。 这个要求就比请深入分析这个产品清楚很多。 深入是一个非常模糊的形容词。什么叫深入，每个人的理解都不一样。但能不能支持产品决策，是一个可以检查的标准。 说完提示词，再说 Skill。Skill 就是一份按需加载的小型工作手册。但并不是每一个提示词、每一个场景，都适合做成 Skill。 一、经常发生、流程稳定的事情，才适合做成 Skill 我觉得一类任务想要做成 Skill，至少要满足几个条件： 第一，它经常发生。第二，它的工作流程相对稳定。第三，里面包含一些模型本身不知道的个人经验、团队经验或者业务知识。 这些事情会反复出现，处理方式也相对稳定，适合慢慢沉淀成 Skill。 但某一篇文章的具体观点和材料，没有必要放进 Skill。它们只和当前任务相关，直接作为参考材料提供给模型就可以了。 没必要把所有东西都做成 Skill。 Agent 在运行时，即便没有加载 Skill 的全部内容，通常也需要先读取它的名称、简介和适用范围。这些基础信息同样会进入上下文，对模型的判断产生影响。 Skill 越多，不代表 Agent 越强。大量边界模糊的 Skill，也可能让模型不知道该调用哪一个。 二、Skill 里要放独特经验 我觉得一个 Skill 最有价值的地方，绝对不是那些网上随便就能找到的常识。 比如你在写作 Skill 里写文章要有逻辑、标题要有吸引力，这些内容模型本来就知道，写进去不会带来太大帮助。 真正有价值的是你自己的经验。 比如，修改语音底稿时，要保留口语里的活人感，每个核心判断最好有一个事实、数据或者亲身经历支撑。 这些内容代表了我们的个人品味、工作经验和业务知识。把这些经验编码进 Skill，才是 Skill 真正的价值。 三、Skill 需要控制抽象程度和边界 很多 Skill 的问题，是解决问题的范围太大。 比如一个叫写作的 Skill，边界就非常模糊。写作包括选题、资料阅读、形成观点、整理初稿、修改结构、优化语言、生成标题、检查错别字。 每一个环节需要的经验和评价标准都不一样。 把所有东西都放进同一个 Skill，最后这个 Skill 只会越来越长。 所以我觉得，Skill 最好只解决一个相对明确的问题。比如口述内容整理 Skill、标题生成 Skill、事实核查 Skill。 Skill 的边界越清楚，模型越容易判断什么时候调用，也越容易把它做好。 四、Skill 的主文件应该尽量短 Skill 通常是一个文件夹。 里面可以包含主文件、参考案例、常见问题、风格规范、检查清单，以及其他辅助材料。 所以没有必要把所有内容都写进主文件。 主文件只需要告诉模型：这个 Skill 什么时候使用、它主要解决什么问题、有哪些核心原则、默认按照什么思路推进、遇到具体问题时，可以继续读取哪些参考文件。 至于详细示例、风格要求、常见错误，可以放进单独的文件，等模型真正需要时再加载。 主文件是一张地图。模型先看地图，判断这次任务需要哪些内容，再继续读取相应的文件。 这就是渐进式加载。 不需要的内容不要提前塞给模型。这样既能减轻上下文负担，也能够减少不同规则之间的冲突。 五、Skill 最好包含检查环节 这一点和提示词非常接近。 只告诉模型怎么生成，往往还不够。一个好的 Skill，最好包含一套简单的自检标准。 比如产品体验稿 Skill，可以检查：有没有写清楚真实使用场景、有没有说明过去的方法有什么问题、有没有只有功能，没有判断。 这些自检标准，也是在告诉模型什么样才算完成。 一个 Skill 的价值，不能只体现在生成过程，还要体现在它能够帮助模型判断结果是否合格。

知道很多人没有赶上币安@binancezh #BinanceOnline# 大会，没赶上 BinanceOnline 大会的看这里！ 我帮大家筛好了跟CZ大表哥，一姐以及币安有关的全部核心干货，不用翻回放，直接看就行！ 一、何一（一姐,币安联席 CEO，首席客服官）@heyibinance 1）外界只看到币安用户做到 3.1 亿，其实内部最骄傲的是团队架构彻底理顺、高端人才越聚越多，人才才是币安能一直做大的根本 2）一直守住币安原本的做事风格没变，同时拼命补齐合规这块短板，一直在全球吸纳行业厉害的人才 3）别看现在是熊市，整个加密行业其实在悄悄变强，早就不只是单纯炒币了，区块链也开始真正用到实体经济里，和传统金融走得越来越近 4）敢定下 30 亿用户的大目标，不是吹牛，是头部企业该有的格局； 最终不是只做一个交易所，而是想做成全球人人都能用的金融基础服务 5）用户增长越来越快，新增用户耗时一次比一次短，能看出来行业认可度、技术创新都在飞速进步 6）做产品的初心就是服务普通老百姓、底层人群，想让全世界普通人都能享受到公平的金融服务，不被有钱人垄断 7）心里最担心的就是顶尖人才不够用，所以币安一直在全球大范围招人，认定人才 + 创新才是未来赢下赛道的关键 8）现在业务已经覆盖 100 多个国家、3.1 亿用户，这只是刚开始；很多金融机构只服务有钱人，币安偏要做大众普惠服务 9）未来五年最看好AI 结合金融，想用 AI 抹平普通人跟专业投资者的信息差，让小白也能拥有专业的投资判断能力 10）2014 年入行加密圈，最早就用加密货币给社区癌症患者做公益筹款，一直觉得加密不只是炒币工具，更是做公益、帮普通人的好载体 二、Richard Teng（币安联席 CEO）@_RichardTeng 1）跟着币安一路走来，始终守住把用户放第一位、踏实做事、团队齐心的初心，这也是币安能熬过牛熊一直发展的原因 2）币安早就不只是一个普通交易所了，已经升级成全球区块链底层基建平台，而且一直在往全球合规最正规的交易所靠拢 3）大量引进传统金融、合规风控、商务运营的专业人才，适配全球各个国家的业务布局 4）全球还有十几亿普通人根本用不上正规的银行金融服务，币安做加密的初心，就是打破这种金融壁垒，让资金能自由流通 5）不断上新品类，贵金属、石化产品、美股都能交易，支持全天 24 小时随时买卖，方便机构和普通人做资产避险、风险对冲 6）合规实力很强，是全球唯一被阿布扎比官方全程监管的平台，已经拿到 20 多个国家和地区的合规认可，等全球监管明朗后，能承载海量用户入驻 7）现在全球加密监管还很乱，每个国家规矩都不一样，没有统一标准，想完全统一监管还要很多年； 币安进入任何国家，都会老老实实适配当地规则 8）主动参与全球行业规则制定，帮忙推动出台合理监管政策，既保护普通用户，也维护整个行业稳定发展 9）重金砸在合规建设上，合规团队将近 1600 人，占员工总数超 20%； 还花大钱用 AI 辅助合规审核，把安全合规做成币安的一大优势 10）很看好 AI 和区块链互相结合，同时也关注大健康、生活服务这类跨界发展机会 11）自己最早用加密货币做跨境转账，还曾在不丹直接用加密买东西，能看出来币安支付已经普及到全球小众地区 12）美国现在对加密行业态度明显变友好，会带动全球监管放宽、资本进场，稳定币、现实资产代币化这些赛道都会跟着受益 三、CZ大表哥 币安创始人@cz_binance 1）投资不爱跟风炒热门 AI 应用，更喜欢布局底层硬基建：AI 数据中心、电力供给、高端算力芯片这些实打实的产业 2）现在英伟达垄断 AI 芯片市场，但这种局面不会一直持续，未来一定会出来专门为 AI 定制的芯片 3）长期看好机器人、生物科技两大方向，AI 能极大加速医药研发、基因研究、蛋白质分子实验等领域的突破 4）个人 70%-80% 的资金还是重仓 Web3 和区块链赛道，这是自己最熟悉、最有把握的领域 5）投资习惯很稳妥，都是先小额试水、边投边学习，靠身边行业资深前辈，拿到圈内最新一手消息 6）未来每个人都会拥有专属 AI 智能助手，还有家用实体机器人，生活、工作都能帮着处理 7）行业最终没有传统金融和 Web3 的界限，往后区块链会变成所有金融公司必备的底层技术，谁都绕不开 8）币安现在一直在给 AI 生态铺路，优化区块链底层设施，支持小额高频交易、去中心化存数据、AI 自动帮用户交易 9）AI 以后会把投资操作简化到极致，用户只需要说一句简单指令，AI 就能自动找最优价格、完成全套交易 10）目前 AI 智能助手还不算成熟，风控防护不完善，直接管大额资金有风险； 币安上线的 AI 交易工具，用隔离钱包单独管控资金，用户实际体验口碑很好 11）AI 未来能成为免费的专业理财顾问，比普通真人理财师更客观、更个性化，不会刻意推销产品割韭菜 12）稳定币对高通胀、没有正规银行的国家特别重要，能帮当地人轻松持有美元资产，是金融普惠的关键 13）极度看好现实资产代币化，把美股、实体资产都搬到链上，让全球普通人都能平等参与优质资产投资 14）普通人不用额外投入成本，靠家里闲置电脑、硬件就能参与 AI 产业挖矿，搭配加密资产能形成一个全新的万亿级赚钱生态 四、NINA RONG (BNB CHAIN 执行总监）@nina_rong BNB 链由三条公链组成，最终目标是承载十亿级普通 Web3 用户 全球 40% 的稳定币交易都在 BNB 链上，是全球最大稳定币公链 同时也是第二大 RWA 公链，60% 的链上 AI 机器人都跑在 BNB 链生态里 技术一直在持续升级，交易确认速度做到亚秒级，今年还要把整体处理能力大幅提升 马上推出 AI 机器人开发工具，重点发力跨境支付、非美元稳定币生态，覆盖更多国家需求 主打底层技术隐形化，普通人不用懂区块链，直接用钱包、APP 就能享受所有服务，门槛拉到最低 五、币安支付负责人 币安早就跳出单纯炒币平台的定位，现在做成了一站式金融超级 App，日常消费、跨境转账、资产理财全都能搞定 核心目标就是抹平传统银行和加密支付的隔阂，普通人用起来跟普通银行卡一样简单，不用懂任何区块链知识 币安卡福利很实在：用稳定币消费免转换费、免跨境手续费，还能拿 15% 的消费返现 已经对接巴西、越南等多国本地扫码支付，线下门店买东西，直接打开币安 APP 扫码就能付款 会根据每个国家的消费习惯单独做本地化适配，贴合当地人花钱、转账的习惯，做接地气的金融服务 六、ELLA ZHANG (YZI LABS 负责人)@ellazhang516 2018 年刚踏入这个行业，一门心思只深耕区块链，完全没重视 AI 赛道。现在回头复盘，确实是当初格局和眼界受限，错过了早期布局的好机会 科技行业每一次颠覆性变革，从来都不是单一领域独立完成的，都是不同技术相互结合催生出来的 区块链和 AI 彼此赋能、深度绑定，已经是行业发展的必然走向 传统金融和链上 DeFi 不存在谁颠覆谁、互相争抢市场的情况，更多是互补共生、慢慢融合，而现实资产代币化，就是眼下最确定的行业风口 往后传统股市和加密资产会逐步打通、互相渗透，稳定币也会成为衔接传统金融和加密领域最关键的桥梁 让我们继续keep building #BNB！# #Binance#