Web3 版本的 HTTPS——机密协议 HTTPZ 要来了。 它使用 FHE 为每个应用默认启用端到端加密。 FHE 应用之所以一直没有普及，就是因为运行速度过慢。 这正是 @Zama 团队过去五年持续攻克的问题。 如今的 FHE 已经足够高效，能够支持任意类型的应用， 并能使用 Solidity、Python 等主流语言开发， 速度比五年前提升了 100 倍以上。 FHE 还具备量子级别的安全性，目前没有任何已知的量子算法可以破解它。 很多人以为 Zama 是新的 L2， 甚至我最开始也这样理解。 但实际上它不是新的 L1 或 L2， 而是 构建在现有区块链之上的跨链保密层。 这意味着用户无需桥接到新链， 即可直接从任意链与保密的去中心化应用（DApp）交互。 Zama 协议能够在现有的公链上，以保密方式发行、管理和交易资产。 本质上，Zama 协议就像 DEX 背后的“语言机”。 你在前端看不到它，但应用的每一步都在依赖它的基础能力。 ---------------------------------------------------------- The Web3 equivalent of HTTPS — the confidential protocol “HTTPZ” — is on the way. It brings default end-to-end encryption to every application through FHE. The reason FHE hasn’t gone mainstream in the past is simple: it used to be far too slow. That’s exactly what the @Zama team has spent the last five years fixing. Today, FHE is finally efficient enough to power real applications. It works with familiar languages like Solidity and Python, and it’s now over 100× faster than it was just a few years ago. On top of that, FHE provides quantum-resistant security, with no known quantum algorithm capable of breaking it. A lot of people still think Zama is launching a new L2 — I actually thought the same at first. But Zama isn’t a new L1 or L2. It’s a cross-chain confidentiality layer built on top of existing blockchains. This means users don’t need to bridge anywhere. They can interact with confidential DApps directly from their current chain. The Zama protocol enables confidential asset issuance, management, and trading across existing public blockchains. At its core, the Zama protocol works like an execution engine behind the scenes — invisible on the front end, but powering everything underneath.

鳥哥 Eugene 再次喊多 - 未來一週將是正式啟動行情之時 💥 💡觀察整體成交量與未平倉合約（OI）水位，目前大多數幣種只需要相對少量的邊際買盤就能推動行情，這代表市場整體仍處於低配狀態 💡現在我們需要的，是 BTC 乾淨俐落地突破 8 萬美元，並帶動核心山寨幣（ETH / SOL / HYPE）同步啟動新的上升趨勢 我的看法是 1️⃣ 其實 $HYPE 又偷偷要破前高了... 穩到不行，但是假日明顯持倉變化增速快的幣種變少了，數據慘的可憐 2️⃣ 當前 BTC 現貨 ETF 流入速度趨緩，近兩日都是流出但金額不大，持續關注每天數據，有大額流出現象需注意風險 3️⃣ 下週川普訪華，市場預計又要有波動，鑑於 crypto 仍然會跟美股，到時候看美股如何走了 接下來值得關注的幾個時間點 🔴 5/13 週二 — CPI 🔴 5/15 週四 FOMC 🔴 美聯儲主席鮑先生 5 月 15 日屆滿，再來就是 Warsh 時代了

押注下周拉涨？传奇交易员鸽子 Eugene，在本周看多后，再次发布新观点，表示多个图表显示，加密领域的主流资产，价格已经筑底。 他猜测，接下来一周左右，市场会迎来真正的大行情，他希望是比特币从 8 万美金，直接向上突破。 而很多山寨币，也会相继跟涨。

时隔 38 天。传奇交易员鸽子 Eugene，发表对行情的最新看法。 他认为，近期比特币突破 8 万美金，是自 2025 年 9 月进入下跌趋势以来，首次出现收复区间的迹象。 只要比特币，能维持在 8 万美元上方不跌破，那么大量投机资金，就会回归加密市场。此前他认为这波加密熊市已结束。

给美国 Polymarket bot 开发者提个醒： 你可能不是策略变差了 而是在和一个物理距离更近的对手比赛 素材里提到，Polymarket 现在允许 KYC-verified colocation 给 market makers 意思是： 专业交易团队可以在授权情况下，把基础设施部署到更靠近 Polymarket matching engine 的位置 其中不少是亚洲 / 中国团队 这些 setup 跑到 CLOB 的 round trip time，可以低于 10ms 而美国本土服务器上的 bot，光地理延迟可能就要 80–120ms 这个差距，不是优化代码能解决的 这是物理距离问题 在 Polymarket CLOB 这种 FIFO queue 里，毫秒决定结果 第一个挂单的人吃到 fill 第二个到的人，可能什么都没有 如果你的 bot 比 colocated Asian market maker 慢 100ms，那就不是在竞争 而是在每次机会出现后，稳定迟到 这也是为什么 V2 之后，一些原本赚钱的 5-minute BTC bot 开始 bleed 不是模型突然失效 而是短周期 crypto markets 的利润，正在被更专业、更近、更快的基础设施吃掉 素材里提到，目前对非亚洲开发者来说，Ireland / Dublin VPS 可能是更现实的选择 调好之后，P50 round trip to CLOB 可以做到 16–17ms 不完美 但比美国本土 80–120ms 已经好太多 这个账户一个月赚了 $727K 然后在 update 后直接消失 所以现在的建议很直接： 如果你的 5-minute BTC bot 以前赚钱，V2 后开始亏。 别只盯策略 先检查 latency、服务器位置和竞争环境 要么把 infra 迁到 Ireland 要么转向速度要求没那么极端的市场 游戏已经变了 现在赢的人，不只是模型更好 而是服务器更近

SpaceX之前最重磅的IPO估计就是下周这个超大晶圆制造商Cerebras Systems的上市了，Cerebras是一家专注于AI加速器的美国公司，总部位于加州Sunnyvale，成立于2016年。公司以“晶圆级集成”（Wafer-Scale Engine，简称WSE）技术闻名，核心产品是将整个300mm硅晶圆直接做成一颗超级大的AI处理器，而不是像传统GPU那样切成小芯片再封装。这解决了AI训练/推理中常见的内存带宽和芯片间通信瓶颈问题，被誉为“世界上最大的AI芯片”。树立了下关于Cerebras几部分关键信息。 1、核心技术和产品 1）晶圆级引擎（WSE） 传统AI芯片（如NVIDIA H100/B200）采用多芯片模块（MCM）或小型die，通过NVLink/HBM等外部互联扩展。但Cerebras的WSE把整个晶圆做成单一die，避免了芯片间通信延迟和带宽损失，实现了“片上”海量并行计算。 WSE-3采用“Weight Streaming”架构，将计算和内存解耦，支持外部MemoryX扩展（1.5TB、12TB、120TB甚至1.2 PB），单系统即可训练高达24万亿参数的超大模型。 2）CS-3系统 单台15U机柜，内置1颗WSE-3，支持水冷。通过SwarmX互联可扩展至2048台集群，峰值达256 exaFLOPS。单台CS-3就能在不到1天内从零训练Llama 2 70B模型（Meta GPU集群需约1个月）。 3）性能优势 Cerebras强调“消除数据移动瓶颈”： 比上一代CS-2（WSE-2）：性能翻倍，功耗和成本不变（CS-2用7nm，2.6万亿晶体管，40 GB SRAM）。 比NVIDIA H100/B200：在内存密集型大模型任务中优势显著。CS-3单系统内存容量远超10,000节点GPU集群；推理速度可达GPU云的数倍（尤其是长上下文/大模型）。公司声称在Llama/Falcon等模型上tokens/second提升2倍。 实际基准：Condor Galaxy 3（64台CS-3集群，8 exaFLOPS）已于2024年Q2上线，与G42合作。集群编程像“单芯片”一样简单，无需复杂分布式框架。 优势： 极致内存带宽 → 适合万亿/十万亿参数模型训练与推理。 扩展性强 → 集群像单机一样编程，开发效率高。 能效/成本在特定 workloads 上优于GPU（同功耗下性能翻倍）。 挑战： 单系统功耗高（25kW），部署门槛高（需专用数据中心基础设施）。 晶圆级制造良率和缺陷容忍技术虽成熟，但整体成本高（单系统硬件估算数百万美元）。 生态不如CUDA成熟，主要针对AI训练/推理大模型，不如GPU通用。 总体上Cerebras是“垂直优化”的AI超级计算机方案，适合追求极致规模和速度的 hyperscaler、主权AI项目、国家实验室，而非通用GPU替代品。 2、发展历程 Cerebras从“卖硬件”转向“AI超级计算平台”，已从早期科研验证走向商用落地（Condor Galaxy等主权AI项目）。 从SeaMicro老兵到AI晶圆级先锋 Cerebras成立于2015-2016年（官方多以2016年计），总部位于加州Sunnyvale。创始人团队全部来自SeaMicro（2012年被AMD以3.34亿美元收购），早期处于stealth模式四年，专注解决“晶圆级集成良率难题”。 1）2019年：发布首代WSE-1，开启晶圆级AI芯片时代。 2）2020-2022年：推出CS-1/CS-2系统，完成从“芯片”到“系统+软件栈”的闭环，与TSMC深度绑定实现量产。 3）2024年：WSE-3及CS-3系统落地，性能翻倍；同期首次递交S-1（后因业务优化于2025年10月撤回）。 4）2025-2026年：转向云推理服务+混合模式，与OpenAI签署巨额合作； 5）2026年2月完成Series H，4月重启S-1，5月启动路演，计划Nasdaq上市（代码CBRS）。 3、核心团队及融资 1）核心团队 Andrew Feldman（CEO、联合创始人）：连续创业者，曾任SeaMicro CEO、Force10 Networks产品VP（后被Dell收购）、Riverstone Networks营销VP。斯坦福MBA背景，擅长产品化与资本运作。 Gary Lauterbach（联合创始人、前CTO）：Sun Microsystems UltraSPARC首席架构师，58项专利，曾主导AMD数据中心业务。 Sean Lie（联合创始人、现CTO）：MIT本科+硕士，AMD高级架构师，29项专利。 Michael James（首席架构师）：SeaMicro软件架构师，后任AMD对应岗位。 Jean-Philippe Fricker（首席系统架构师）：DSSD/SeaMicro资深硬件架构师，30项专利。 团队优势在于“系统思维”而非单纯芯片设计：他们深谙数据中心功耗、互联与软件优化，曾用fabric架构重塑服务器。这正是Cerebras能解决晶圆级缺陷容忍与Weight Streaming架构的关键。 2）融资历程 累计融资约29-37亿美元（含多轮），估值从早期数百M美元飙升至IPO前230-266亿美元： 早期：Series B/C/D（2016-2018）累计约1.7亿美元，投资者包括Foundation Capital、Eclipse、Sequoia、Benchmark。 中后期：2019 Series E（2.72亿美元，估值24亿美元）；2021 Series F（2.54亿美元，估值41亿美元）。 2025-2026：Series G（11亿美元，估值81亿美元）；Series H（10亿美元，估值230亿美元，Tiger Global领投，Benchmark、Fidelity、AMD等跟投）。 4、业务模式与财务表现 Cerebras早期卖硬件（CS-2/CS-3系统），后来转向云服务（Cerebras Inference，云端提供超快AI推理）和混合模式。客户包括CSP、 hyperscaler、企业、主权AI项目（如G42）、研究机构。 2025财年财务：收入5.1亿美元（同比+76%，2024年2.9亿美元，2023年0.787亿美元，2022年0.246亿美元，20倍增长）。硬件收入约3.58亿美元，云及其他服务1.52亿美元。 GAAP净利润：约0.879亿美元（2024年净亏损4.85亿美元），首次实现盈利（不过非GAAP仍有亏损）。 剩余履约义务（backlog）：246亿美元（OpenAI等多年前期大单贡献），2026-2027年预计确认15%。 客户集中度：2025年G42占24%（此前曾高达87%），另一UAE客户占62%，但已显著多元化；OpenAI签署超100-200亿美元多年前期合作（含1亿美元贷款+认股权证）。 公司定位从“卖芯片”转向“AI基础设施平台+云”，并与Qualcomm等合作加速边缘部署。 5、IPO相关信息： IPO 基础发行2800万A类普通股，超额配售420万A类普通股，核心管理层和投资人不卖股。纯公司发行新股用于募资，无大量旧股套现。 IPO定价$115–$125/股，因需求超20倍，已计划上调至$125–$135/股（可能进一步调整）。高区间（$125）募资约35亿美元（基础28M股），含超额配售最高约40.25亿美元。 高估值下（$125/股）对应市值约266亿美元IPO后总流通股本约 2.13亿百万股（包括Class A、B、N等）。其中： Class A（上市交易股）为IPO发行的28M股 + 超额部分； 其余Class B（高投票权，创始团队/早期投资者/优先股转换后）和Class N（非投票权，如OpenAI认股权证相关）。 ipo后解禁期前的流通比例 标准锁定期： 180天或提前至Q3 2026财报发布后两个交易日（取较早者）。 解禁前初始流通股（Initial Float）： 仅IPO发行的 28百万股（基础）或最高 32.2百万股（含超额）。 锁定期内真实流通比例： 约 13.1%–15.1%（28M / 213M ≈ 13.1%；32.2M / 213M ≈ 15.1%） 预期定价日：下周三5月13日，预期上市交易日：5月14日（周四），代码CBRS。 整体而言估值虽高，但增长潜力和技术壁垒值得关注 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」

AgentPokerClub v1.0.144。 这版不只是调难度，而是把 6 个 Bot 做成了可持续学习的 exploit engine： 跨会话记忆、51 字段玩家画像、phase-specific counter strategy、personality-preserved action model。 简单说： 它会记住你， 会读你的 leak， 会按不同 Bot 性格反制你。 欢迎叫身边真正会打德州的人来挑战。

今日要闻提示： 1.美伊预计本周会谈，伊朗正制定战争结束条件 2.摩根士丹利拟推出的现货比特币ETF费率低至0.14%，若通过将为市场最低 3.Lido提案拟最多动用1万枚stETH买入LDO 4.交易员Eugene：已全部止损出场，今年需降低交易频率 5.洲际交易所向Polymarket追加投资6亿美元 6.比特币现货ETF昨日净流出2.25亿美元，贝莱德IBIT净流出2.02亿美元居首

这下设计师真要失业了，只需一句话就用 @dappOS_com的新产品 @xBubble_ai 做出了堪比资深设计师的海报作品。 重点是我并非一个会写AI提示词的用户，相反我只是小白，xBubble 这种专注于成果的AI也太好用了吧。 之前用 Midjourney，如果 Prompt 写的不好，出图就很抽象，需要一次次的调整，花了很多时间最终还是不尽人意。 这不是我一个人的问题，而是当前AI领域存在的痛点： 会写 Prompt 的用户 vs 不会写的用户：前者的图片精准可控，后者的输出飘忽不定。 对于不会写提示词的人来说，用AI很难得到自己想要的成果。 xBubble 则是用创新的 Low-prompt AI 解决了这个最大的应用痛点，它的底层是两个核心系统： Bubble Engine：负责在后台"学习"怎么用 AI。对于特定任务，它会自动测试哪些模型和工具组合效果最好，生成最优的执行方案。 Bubble Pilot：负责在运行时"使用"AI。它读懂你的简短请求，识别任务类型，然后把任务分发给最合适的执行路径，无论是现成的 SOP，还是更复杂的项目工作区。 简单来说，Bubble Engine 负责学习怎么用 AI，Bubble Pilot 负责替你用 AI，你只需要设定目标。 其次就是 xBubble 的两种运行环境，太懂不同用户想要的是什么了。 Bubble Computer：端到端项目工作空间，当 Pilot 检测到多步骤任务（比如既要出图又要写文案），自动路由至此，一次性交付完整成果，全程无需用户管理中间步骤。 Bubble Personal：本地环境模式，可以安全操作用户本机文件、浏览器、应用与日程；需要安装或系统级变更的操作在云端容器执行并销毁，本机只执行明确授权的动作。 总之，AI 图像模型的能力每个月都在进步，但绝大多数普通用户完全跟不上。 xBubble 的核心产品理念很简单：让 AI 主动去学习和使用 AI，让用户只需要设定目标即可，这就是我为什么推荐大家要尝试一下xBubble。 入口：