上次在饒河夜市巧遇粉絲 請我吃完火鍋後 就跑去雅柏精品旅館愛愛🫪 #這算是用肉償嗎# 我都覺得是不是被他跟蹤.. ———— 💥一日女友———— 《戀愛感約會🖤無套愛愛🖤地區不限》

《AI产业链七讲》全系列完整版带字幕—— 用苏格拉底式提问,带你从上游到下游看懂AI的钱如何流动。 第1讲《卖锅的人》:半导体设备与材料。良率是1000道工序的连乘,设备人人能买、工艺无法复制;设备商一半是垄断一半是周期,牛鞭效应甩在链条末端。 第2讲《台积电:给全世界打工,却比老板还赚钱》:两种定价权——英伟达锚定价值,台积电锚定信任,克制也是护城河;每年500亿美元资本开支不是负担,是别人进不来的城墙;台海折价与海外建厂的保险账。 第3讲《英伟达:CUDA帝国,与拆墙的人》:最深的护城河是一门"语言",硬件的战争软件打赢;客户们借博通之手自研ASIC,分蛋糕的方式在变;客户集中度39%是软肋,先行指标看云厂商资本开支。 第4讲《HBM:老二的逆袭》:AI的真瓶颈是内存墙,HBM卖的不是容量是带宽;认证+长约让大宗商品变成定制生意;三星掉队的教训——王座只在技术切换期易主。 第5讲《数据中心的完整账单,与下一个瓶颈:电力》:AI的钱一半给芯片,另一半流进服务器、光模块、液冷、电网;议价权位置决定利润率;瓶颈迁移:芯片→封装→内存→电力,瓶颈在哪定价权在哪。 第6讲《资本开支的真相》:7250亿美元资本开支,+77%;独角兽估值之争的本质是"像谷歌还是像光纤泡沫";循环交易时代,只认一种收入——终端客户用自己赚的钱付的。 第7讲《万亿美元,从谁口袋里收回来?》:应用层的判决标准——别问有没有AI,问AI让收入池变大还是变小;席位收费的黄昏;毕业考+七个框架总回顾。 七个知识框架:良率连乘 · 两种定价权 · 牛鞭效应 · 定价权跃迁 · 瓶颈迁移 · 循环交易 · 收入池判决 结论会过期,框架不会。感谢大家的喜爱, 知识分享,不构成投资建议。

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。」

《从50亿颗芯片订单，看Starlink一个不为人知的万亿市场》 路透社昨天的报道称SpaceX和意法半导体过去12年订单总量已经达到50亿颗芯片。 市场可能还没有意识到，这是一个Starlink不为人知的隐藏赛道。它不仅仅是一个"卫星互联网项目"，还是一个全球性的电磁感知基础设施。 这50亿颗芯片是射频前端模块（radio-frequency front-end modules），也叫天线单元（antenna elements），它们基于BiCMOS工艺制造，用于Starlink用户终端的相控阵天线。 简单说，这些芯片让你家的"锅"能够自动追踪高速移动的卫星，保持稳定连接。 Starlink用的相控阵是军用雷达技术吗？ 新闻提到Starlink的终端天线用了"相控阵"技术。这听起来很军工——没错，这和战斗机雷达、宙斯盾系统用的是同一类技术。 相同点：都是电子扫描天线，通过精确控制每个天线单元的信号相位，让波束可以快速转向，不需要机械转动。 关键差异：目的完全不同，所以精度不同。 Starlink的应用方向，不是雷达而是通信技术，但它未来可能具备"雷达式感知"的潜力。 能"感知"什么？ 四个字：RF感知。 Starlink终端在和卫星通信时，信号会穿过大气层、经过各种环境。这个过程中，任何异常都会在信号里留下痕迹。 它能感知的东西分三层： 第一层（最精准）：电磁环境本身——哪里有干扰源、频谱异常、噪声变化。这对通信系统本身就有巨大价值。 第二层（可持续建模）：传播环境——下雨、沙尘、湿度、电离层扰动。气象公司会很感兴趣。 第三层（模糊但有用）：大尺度物体——比如某个区域是否有大型飞行器或船只经过。注意，它只能回答"有没有"、"有没有变化"，不能精确识别是什么。 精度对比： 军用雷达：厘米到米级 RF感知：百米到公里级 所以RF感知不是"弱版雷达"，而是一个永远在线的全球异常检测系统。雷达是手电筒，看得清但照得窄；RF感知是环境光，到处都有但很模糊。 starlink相控阵通信感知技术的竞争优势极难复制，由于其不可逆的工程路径和物理资源先手。 五道护城河： 1. 相控阵×消费级×百万规模：历史上几乎没人同时做到这三件事。军工相控阵很贵，消费电子没这精度，百万级规模需要完全不同的供应链。 2. 射频制造学习曲线：50亿颗芯片的制造经验不光是订单问题，还是时间积累：每一轮生产都在优化良率、降低成本、发现问题。。。 3. 芯片成本的极致压缩：把军工级核心部件降到1美元以下（虽然牺牲了部分性能）。这50亿颗订单本身就是"成本消化器"——只有这种规模才能把单价压到这个程度。 4. 系统复杂度下沉到终端：传统思路是让终端简单、网络复杂。Starlink反过来，让终端承担更多计算，这样卫星和网络可以更灵活。这是反直觉的设计选择，一旦跑通就成了结构性优势。 5. 垂直一体化：SpaceX同时控制火箭、卫星、终端、网络。这意味着它可以"有序失败"——某一层出问题，其他层可以补。别人只做其中一环，就没有这种容错空间。 另外，还有LEO轨道的垄断性优势 Starlink选择了低地球轨道（LEO），大约550公里高度。这不是随便选的。 LEO是相控阵通信感知网络的最优选择 信号损耗低，延迟低（20-40毫秒，打游戏够用） 终端功耗可接受（不需要大功率天线） 卫星移动快，网络拓扑持续变化——这意味着AI有大量数据可学习 竞争对手的困境： 更低轨（VLEO）：大气阻力大，卫星寿命短，需要频繁补充。技术可行，商业上几乎不可行。 同轨但晚来：轨道密度、频谱分配、避碰规则全面受限。你不能在人家卫星旁边乱飞。 更高轨（MEO/GEO）：通信能做，但延迟变高，终端功耗上升。更重要的是，轨道变化慢，AI学习材料少，感知能力被"钝化"。 LEO是通信和感知同时成立的最优高度。Starlink已经在这个高度部署了超过6000颗卫星，预计3-5年，将几乎占满LEO空间所有可用轨道。 和6G的关系 严谨地说，6G技术上不强制要求天地一体化。但战略上，几乎必然。 原因不在于速度（5G的速度对大多数应用已经够了），而在于： 覆盖的完整性：海洋、沙漠、极地、航空，这些地方地面基站覆盖不到。 网络级可靠性：地震、战争等极端情况下，地面网络可能瘫痪，卫星网络是兜底。 AI网络需要全局视角：未来的AI应用需要在全球范围内调度计算和数据，没有天基网络就是瘸腿的。 没有非地面网络（NTN）能力的6G，将被视为"不完整"。 覆盖全球的天基雷达？ 尽管starlink不会变成高精度的全球雷达。技术上做不到，也没必要。 但会演化成一个全球持续在线、低精度、AI驱动的感知底座。 未来的分层结构可能是： 第一层：Starlink类RF感知——覆盖广、连续、低精度。相当于全球的"背景感知网"。 第二层：高性能军用雷达——数量少、精度高。在关键区域提供精确信息。 第三层：无人机/高空气球等机动节点——按需部署，灵活补盲。 这三层不是替代关系，而是协同。第一层发现异常，第二、三层精确跟进。 Starlink的全球感知网络市场多大？ 未来5-10年的市场空间，从大到小： 6G融合基础设施：与地面网络融合，成为全球通信底座的一部分。万亿美元级。 国家级主权通信：关键基础设施的通信保障，政府客户。千亿美元。 航空/海事/能源/物流：飞机WiFi、远洋船舶、偏远矿区等需要连续连接的场景。千亿美元。 政府/军方感知服务：非火控级别的态势感知。百亿美元。 全球RF感知与环境智能：气象、海洋、频谱监测等。百亿美元。 总结 Starlink的真正护城河不在单一技术，而在于： 它率先把最适合相控阵+AI的物理空间（LEO）占满，并在其上跑出了真实规模的系统。 它正在成为全球电磁环境的"持续在线感知层"。

最近刷到个事儿，全国火锅店正经历一波“倒闭潮”，光去年一年，就有将近19万家关门歇业。很多人觉得是大家没钱了，消费降级了，但仔细想想，真不是缺顾客，是这行自己把自己给玩坏了。 你看啊，火锅这生意，门槛低得离谱，不用大厨，底料有人送，切切菜就能开张。结果呢，人人都觉得好干，一窝蜂扎进来，最后全挤在一条道上。新手开店，上来就打价格战，9块9的鲜牛肉、8块钱的锅底，听着是便宜，可一份肥牛卖得比进货价还低，商家不在食材上动手脚才怪。时间一长，谁讲品质谁先死，整个行业就陷进恶性循环。 还有那些砸钱堆装修的，花几百万搞个网红店，以为顾客会为实木和青砖买单。可年轻人又不傻，食材不新鲜，装修再好看也是白搭。现在的人均消费已经从90块掉到58块，大家更愿意去平价小火锅，或者在家自己涮，社区团购和即时零售一搞，信息差没了，店里那点加价空间就被压到地板上。 说到底，火锅这口锅，从来不是没人想吃，是太多人把它想简单了。那些开了二三十年的老店，门头破破烂烂却天天排队，靠的就是老板亲自挑毛肚、价格公道、认得每一位常客。这份人情味，才是最扛冻的护城河。大浪淘沙，留下的都是真本事。

尚有皈依者狂熱的新移民，可能還沒好好讀過他們剛皈依的拜上帝教的經。 我來講一下吧。 以色列人的應許之地，是迦南地。但因為饑荒，雅各全家移民埃及，子孫淪為奴隸。四百年後，摩西帶他們出埃及，要回迦南。 這時，很多以色列人的後代還捨不得埃及，懷念有肉吃的日子，已把他鄉作故鄉了。 所以，原文恰好弄反了。 你問問祖宗，什麼時候美國是你的應許之地了？記住彼得的話：“親愛的弟兄啊，你們是客旅，是寄居的。” 別把自己不當外人。 如同那些移民埃及四百年，就認為自己是埃及人一樣的以色列後裔。怪不得，耶和華發那麼大脾氣，讓這群人在曠野死光，才讓下一代回到故鄉迦南地。 華人移民惦記美國的一些好處，就如同以色列後代惦記埃及的肉鍋、韭菜和蔥。 以色列的神向亞伯拉罕、以撒、雅各應許的，是由血緣與盟約定義的，不是物質條件定義的，更不是政治制度定義的。要說的話，那時的埃及絕對比以色列更政治先進，文明程度更高。 對以色列人來說，祖先、母語、宗廟祭祀所在的迦南地，是他們的應許之地。對華人來說，祖先、母語、宗廟祭祀所在的東土大唐，是他們的應許之地。 埃及，是以色列人被迫移民寄居的地方。美國，是中國人被迫移民寄居的地方。 整部摩西五經，就是一個民族渴望返回祖先之地的故事。還有後來的流落巴比倫，都渴望回去。 《詩篇》137篇：“我們在巴比倫的河邊坐下，一追想錫安就哭了……耶路撒冷啊，我若忘記你，寧願我的右手枯萎……” 這是聖經中最動人的思鄉。 而且，猶太人兩千年的核心禱詞是：“明年在耶路撒冷……” 可以說，整部舊約聖經，將"眷念故土"神聖化了。但卻有不少自棄的中國人，竟然能一邊讀，一邊瞎比附，一會兒認為自己是猶太人，一會兒認為自己是昂撒清教徒美國人，卻為自己真正的宗族、母語和故國感到羞恥。 就不要說中國固有的文化了，屈原的“鳥飛反故鄉兮，狐死必首丘”，還有陶淵明的棄官還鄉，就連李白這種神仙一樣灑脫的人，依然“舉頭望明月，低頭思故鄉”……懷鄉，不是人之常情嗎？ 荷馬的《奧德賽》，整部書講的就是奧德修斯的歸鄉，他甚至拒絕卡呂普索給他的永生，也要回到自己的故鄉伊塔卡。即使在現代西方語境中，歸鄉者都是英雄，不是蠢貨。 可以說，懷鄉，不僅是中國人之常情，更是全人類的共情，怎麼到了美國，思鄉就被嘲笑呢？這美國是軍事化寄宿學校嗎，想回家都不行？這美國是個大邪教嗎，思鄉一下就不虔誠了？ 聖經中，作為初代埃及移民的約瑟，神眼中的義人，就算在埃及做到宰相，就算家族再顯赫，他都知道，埃及終究不是自己的家。臨終的時候，他叫以色列的子孫起誓：“神必定眷顧你們，你們要把我的骸骨從這裡帶上去（故鄉迦南）。” 幸好這話是洋經上寫的，不是中國古人比如屈原或陶淵明說的，這樣我才敢引用，不然恐怕會被罵支人了。 整部舊約聖經，就是反覆離鄉、渴望歸鄉的歷史。猶太人不斷流落埃及、流落巴比倫，以及羅馬帝國毀壞第二聖殿後的兩千年大流放，貫穿這苦難史的精神主軸，始終是那句禱詞：“明年在耶路撒冷”。 思鄉有什麼可嘲笑的？ 以色列的子民，在巴比倫的河畔，把豎琴掛在柳樹上，坐在那裡，一追想錫安，就哭了。

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。

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