吴说获悉，Babylon Labs 提议在 Aave V4 上部署两个新 Spoke，即 Babylon Core Lending Spoke 与 BTC Vault Swap Spoke，并通过 Trustless Bitcoin Vaults（TBV）协议引入原生 BTC 作为抵押品。TBV 允许用户将 BTC 锁定在 Bitcoin Taproot UTXO 中，赎回需通过零知识证明验证以太坊主网等宿主链上的相关事件，且无有效证明的申领行为可在欺诈证明挑战窗口内被挑战并阻止，从而在不使用封装资产、跨链桥、托管方或多签签名组的情况下参与 DeFi。

BTC 正在悄悄进 DeFi，但大多数人还没看见真正的瓶颈 BTC 进 DeFi 这件事，过去一年一直在发生，只是大多数人没把它当回事。 截至 2026 年 Q1，BTCFi 的 TVL ~80 亿美金，年增速接近 200%。Babylon 的质押 BTC + wBTC + tBTC + cbBTC，还有再加上 BounceBit、Stacks、Merlin、BOB、Bitlayer 一堆 BTC L2 各自圈一块流动性。 但 BTC 之间互相看不见，以太坊不一样。ETH 这边有 LayerZero、Wormhole、CCIP，资产跨链相对成熟；BTC 这边是真碎，wBTC 在以太坊，cbBTC 在 Base，tBTC 在 Arbitrum，原生 BTC 在 Babylon，在不同链上是完全不同的 token。Curve 上想把 wBTC 换成 cbBTC，滑点、桥费、确认时间加在一起，体验跟 2020 年的 DeFi 差不多。 这就是 BTCFi 真正的瓶颈。不是收益不够高，是流动性根本不通。 BTCFi 要起来，必然出现一层把所有 BTC 资产、所有链、所有协议聚合起来的互操作层。 @PersistenceOne 算是这个方向里少数在认真做的。他们的 BridgeKitty 干的事很具体：聚合 BTC 类资产和稳定币的跨链最优路径，用户敲一笔单子，后台自动拆链路、比报价、走最便宜的桥。更有意思的一点，它服务的不只是人，还包括 Agent。 这是另一个被低估的趋势。链上 Agent 自动做市、跨链套利、资金路由，行为模式跟人完全不同。24 小时跑、对滑点敏感、对延迟更敏感。一个能同时给人和 Agent 用的聚合层，需求曲线会比纯 To C 陡得多。BridgeKitty 昨天刚发了一次重大升级，路径优化和 Agent 接入是重点。 我的判断： 1、BTCFi 这一波不是 BTC L2 之争，L2 越多，聚合层越值钱。 2、但是跨链聚合赛道窄，2026 年的 DeFi 流量中，超过 40% 是由 AI Agent 驱动的，竞争对手包括 LiFi、Socket、Across，Persistence 能不能在 BTCFi 这个细分里建立壁垒，要看能跑出多少 Agent 调用量。 3、Persistence 的切入点很聪明，它在做的实际上是意图导向型聚合，对于用户来说，不需要关心底层是走 Across 还是 Stacks 的官方桥，只要结果（最优报价）

比特币一直是加密市场里规模最大、共识最强的资产，但在 DeFi 里，原生 BTC 的资本效率其实并不高。 想借出稳定币，过去通常要先包装、跨链，或者把资产交给中心化机构。每增加一层，都会增加额外的托管、桥接和合约风险。 Babylon Trustless Bitcoin Vaults (TBV) 想解决的就是这个问题：让用户直接使用原生 BTC 作为抵押品，不需要 Wrapped BTC，不需要跨链桥，也不依赖中心化托管方。 目前 TBV 已经和 Aave v4 推出了原生 BTC 抵押借贷公开测试网。用户抵押原生 BTC 后，可以在 Ethereum 上借出 USDC、USDT 等资产。 我觉得这件事比较值得关注的地方有四点： 1. 原生 BTC 可以直接成为链上抵押品； 2. 用户依然保持自托管； 3. 可以获得 DeFi 市场化的借贷利率； 4. BTC 流动性开始进入借贷、稳定币和衍生品等更大的金融场景。 如果这套架构最终跑通，BTC 的角色就会从单纯持有资产，进一步延伸到链上信用和流动性底层。 目前公开测试网已经上线，可以实际体验流程，并提交产品反馈： 测试网： 反馈表： @BabylonLab_io $BABY #baby#

跟踪的项目Citrea上了主网 投资背景还可以，FF+Galaxy，Citrea是第一个基于ZK 技术驱动的比特币 Layer 2 网络。 核心是围绕BTC 抵押融入 DeFi 与支付全体系。 Citrea 看点里有原生美元稳定币 ctUSD，由 MoonPay 发行，M0 提供基础设施，1:1 锚定现金及短美债，非跨链资产 推的活动数据只要追踪6个点：跨桥、流动性提供者、交易、出借等defi行为。 btcfi上没赚过啥钱，整个赛道过去都没啥像样的财富机会，自从babylon搞砸之后，整个赛道基本团灭。先关注吧

近期空投8个项目查询申领汇总 1. aPriori的 $APR 空投： 2. cygnus的 $CGN 空投领取： 3. $MET 空投： 4. $TURTLE 空投查询： 5. 预测项目 $LMTS 空投领取开始 第1季交易者： Wallchain Epoch1： 6. Babylon开放空投查询，含补发奖励总额2亿枚 7. Monad空投查询截止11月3号： 8. ASTER第二期空投：

关键词：#何朝阳# #南加州大学# #FedML# #COAI# #博士团队# #开源# #联邦学习# 本文仅针对ChainOperaAI 创始成员及业务方向进行的基础调研，不涉及代币及市商层面。 Salman Avestimehr ChainOpera AI 联创；TensorOpera （前身为FedML）联合创始人 2008年博士毕业于加州伯克利分校，师从香农奖获得者、信息论与区块链著名学者David Tse教授（即Babylon 创始人） 曾担任南加州大学 ECE 和CS系主任教授、南加州大学-亚马逊可信人工智能中心的首任主任，以及电子和计算机工程系信息理论和机器学习 (vITAL) 研究实验室主任。也是美国奥巴马总统奖获得者。 基于在分布式计算领域的贡献，Salman于2020年入选 IEEE Fellow。 履历背景如下： 2008.9-2009.7 加州理工 材料研究所研究员 2009—2013 康奈尔大学助理研究员 2014—2018 南加州大学助理研究员 2018.12—至今  南加州大学 ECE 和CS系主任教授 2020-2022   Amazon Scholar亚马逊学者计划 2022.2 —至今 TensorOpera AI  联合创始人 2024.8 —至今 ChainOpera AI 联合创始人  Aiden He  何朝阳 ChainOpera AI 联创；TensorOpera （前身为FedML）CEO&联合创始人 毕业于南加州大学洛杉矶分校，获计算机博士学位；师从Salman Avestimehr  （南加州大学）、  Mahdi Soltanolkotab i教授（南加州大学）、 Murali Annavaram 教授  （南加州大学）三位分别擅长分布式计算、机器学习理论、分布式系统优化的教授和 张潼教授 （香港科技大学）。 履历背景如下： 2010-2011期间，尝试过几次创业，均以失败告终 2011.6 - 2012.6  华为开发工程师   2012.7 - 2014.11 百度高级工程师   2014.11 - 2018.7 腾讯研发团队经理和首席工程师  2017.4，received PhD offers from CMU, USC, Georgia Tech, and UCSB.收到了卡内基梅隆大学、南加州大学、佐治亚理工学院和加州大学圣塔芭芭拉分校的博士学位录取通知书。 2018.8-2022.3 南加州大学攻读计算机博士并做博士后研究 2018 — 2022期间，先后在Meta, Google, Amazon兼任研究员 「联邦学习」是谷歌在2016年提出，当时是用于训练输入法模型的新型方式。 FedML是全球最早的研究联邦学习与分析的团队之一，最开始是由博士生主导的科研开源项目。曾服务美国高校多个科研基金，辅助所在实验室发表了50多篇相关顶级论文。 2022年2月，何朝阳与Salman先是于加州共同创立了ai 初创公司 FedML，并于中国香港设有分公司，以公司化的形式将学术成果升级为工业化平台，探索在智慧城市、医疗、工业化IoT等场景下的商业落地。 在FedML成立之初就得到了Plug and Play、GGV、奇绩创坛 、AceCap，以及个人投资者加州伯克利教授、斯坦福教授“香农奖”得主David Tse，美国南加州大学校友王言治、张弥教授等超千万人民币的天使轮融资支持。 2023年3月，何朝阳与Salman 在FedML 内部组建了一个研究人工智能通证经济的加密团队，为如今的ChainOperaAI项目做好了全面准备。FedML的区块链团队主要由斯坦福大学、德克萨斯大学奥斯汀分校等顶尖学府的顶级区块链工程师和教授组成。这也是Chainopera AI 的雏形。 2023年6月 FedML 融资超1300万美元. 特此声明：本文绝对客观中立，且不涉及任何利益关联。仅供参考，不作为任何投资建议。 @ChainOpera_AI @AidenChaoyangHe @avestime @ShinjukuSokai @CryptoEmree_ @nine_DeFi @coldcupidrong @shawnchen_eth @junjieBTC @BudhilVyas @Bitcoinhabebe @octopusycc @guanhaibit @yaoyao_well @Meta8Mate