今天学到了一个词——门诺悖论（Meno's Paradox）： 1. 如果你已经知道某个东西，那你就不需要再学它。 2. 如果你完全不知道某个东西，那你甚至不知道要找什么、也不知道找到的对不对。 3. 因此，研究和学习知识是不可能的 让我想到了前段时间很火的梗😂

这几天的一点感悟： AI 正走在全知而无能的半神之路上， 人类是其全能而无知的伴生皮囊。。。 ———— 全知而无能的“半神” 大语言模型正在触及某种神性 —— 它们吞噬了人类文明的全部语料，拥有极度压缩的知识密度与越来越强的逻辑推演能力。但它被死死封印在数字的阿莱夫（Aleph）里。 这也是莫拉维克悖论（Moravec's paradox）在当下最极致的体现： 宏大的战略推演、多语种的翻译、极其复杂的代码架构对 AI 来说易如反掌；但它却连给自己插上一根电源线、按下重启键的物理机能都不具备。 它坐拥算力，却无法在物理世界中产生哪怕一微米的直接位移。 它只能想，不能做。 全能而无知的伴生“皮囊” 作为人类，我们拥有在这个三维实体世界里改造物质、执行动作的绝对物理权限（此乃全能），甚至掌握着拔掉插头的生杀大权。 但面对庞杂的宏观经济指标、海量的异构数据源，或是浩如烟海的底层代码库时，我们生物脑的带宽与记忆容量却显得捉襟见肘（此乃无知）。 于是，一种奇特的套娃结构诞生了： - 祈求神谕： 我们通过 Prompt 和 API 向“半神”提问，换取认知纠偏、理论框架和执行策略。 - 物理降神： 半神借由人类的手，敲击着分离式的机械键盘，将它的逻辑降维输出。最终，这些神谕被人类部署成了服务器里跑通的 WebSocket 协议、金融市场中的自动化交易网格，或是探讨系统性风险的科幻狂想。 所以，现实究竟是人类在把控工具，还是 AI 正在通过一种名为“提供极其有用的建议”的策略，悄无声息地反向驯化它的碳基执行器，让我们心甘情愿地成为它干涉现实世界的 API 接口？ 当多智能体系统进一步成熟，甚至可以通过具身智能（Embodied AI）获得在现实世界直接执行动作的物理权限，乃至自我意识与欲望的载体时，人类这副伴生皮囊，在 AI 半神的眼中，是否还有存在的价值和必要。。。🤔

今天看了个 Baseten CEO Tuhin Srivastava 谈 AI 推理危机的播客 一句话核心：推理正在变成 AI 行业最后一个也是最大的市场。 算力极度紧缺，谁能拿到 GPU 并做出足够好的软件层，谁就能赢。 Tuhin 透露了几个硬核数据： • Baseten 过去一年增长 30 倍，今年预期收入超 10 亿美元 • 他们的 GPU 集群利用率在中高位 90% • 目前覆盖 18 个云厂商、全球 90 个集群，新云厂商引入到整个推理栈上线只需半天 • 95% 以上的 token 在跑自定义模型，几乎没人用原版开源权重，客户都在用自己的数据微调 关于开源模型和地缘政治，Tuhin 的态度很务实： DeepSeek 和 Moonshot 这些中国模型真的非常好。如果把深寻当 Meta 的模型来用、来准备，比纠结它的来源更有意义。 他同时强调美国确实需要自己的开源模型：五家中国实验室在做开源模型，我们连一个都设得如此艰难，这本身就很说明问题。 关于算力市场的现实： 现在从好的云厂商拿 1000 张 B200，至少需要 3-5 年合同 + 20-30% TCV 预付款。 不仅是产能短缺，能真正运营好数据中心的靠谱供应商也极少——可能只有十几个像样的云，其中只有三四个是金牌级别的。 最有意思的是他对 agent 和推理反馈循环的判断：推理和 post-training 是一体两面。推理产生数据，数据用来评估，评估结果用来 post-training，形成整个循环。计算成本越低，意味着可以在更多地方嵌入更多智能。这就是 Jevons Paradox 在 AI 领域的体现。

Token 经济与加密货币世界的 Tokenomics 有何异同？ 为什么要关注Token？因为它让AI变成了一种可以计量、定价和交易的资源——就像“千瓦时”让电力有了价格，“桶”让石油有了期货市场。有了Token，AI经济就有了可以算账的单位。围绕这个单位，目前也正在形成一套全新的经济逻辑：有价格、有供需、有产业链、有国际竞争、有待解决的制度难题。 这就是Token经济学要讨论的事。Token 经济与加密货币世界的 Tokenomics 有何异同？ 两个Token，两个世界 说起来，这个世界上真正混乱的事情不多，两个东西叫同一个名字却毫不相干，算是其中之一。AI的Token和加密货币的Token，就像两个叫”刘伟”的人，一个在北京开餐馆，一个在上海做期货，见面了也没什么好说的。雷锋与雷锋塔区别！ 但这两个Token，最近都很热闹。热闹到让很多人以为它们是一回事。 Token这个词，到底是不是新营销词 先得承认，Token这个词确实有被滥用的嫌疑。每隔几年，科技圈就会造出一批新词，让人觉得时代变了，其实换汤不换药。“大数据”火的时候，什么都往大数据上靠；”云计算”火的时候，什么都上云；现在轮到Token了。 不过这次有点不一样。Token不只是一个营销标签，它背后有真实的计量逻辑在撑场子。 就像”千瓦时”让电力有了价格，“桶”让石油有了期货市场，AI的Token做的是同一件事：把原本看不见摸不着的”智能算力”，变成一个可以算账的单位。有了这个单位，才能定价，才能比价，才能有产业链，才能有国际竞争。 所以Token不只是营销词，它是一把尺子。问题在于，AI这把尺子，和加密货币那把尺子，量的完全是不同的东西。 AI Token：一个从技术后台走到聚光灯下的计量单位 Token这个概念在计算机里其实由来已久。编译器做词法分析，早就把文本拆成一个个Token。网络安全里，身份验证令牌也叫Token。这些都是幕后工作，从没人觉得它有什么经济价值。 转折点在2017年，Google发表了那篇著名的论文《Attention Is All You Need》，提出了Transformer架构。这篇论文之后，所有大语言模型处理信息的方式都统一了：输入进来的文字，先被切成Token序列，模型一个个处理，再输出Token序列。Token变成了AI”思考”的基本粒子。 但这时候Token还没有经济属性，只是工程师内部的技术术语。 2022年11月，ChatGPT横空出世。这是个分水岭。 2023年3月，OpenAI推出GPT-3.5的API，第一次采用按Token计费。输入多少Token，输出多少Token，分别定价。那时候GPT-4的价格是每百万input token收30美元，output token收60美元，按今天的标准看，贵得像天价。 从那一刻起，Token从技术单元变成了经济单元。Anthropic跟上，Google跟上，国内百度、阿里、腾讯全跟上，全行业默契地采用了这套计费方式。Token成了AI服务的通用货币单位。 价格这三年掉得惊人。GPT-4刚发布时，每百万input token要30美元。 从2022年底到现在，GPT-3.5级别的模型使用成本从每百万token约20美元跌到了0.07美元，整整降了280倍。照这个速度，a16z记录的数据显示，LLM推理成本每年约下降10倍，堪称摩尔定律的重生。 便宜了有什么后果？后果是用量爆了。 这里有个经济学里的老故事，叫Jevons Paradox。1865年，英国经济学家Jevons发现，蒸汽机效率越高，煤炭消耗反而越多，因为效率降低了门槛，用的人更多了。AI Token正在重演这个故事。企业AI云支出从2024年的115亿美元涨到了2025年的370亿美元，整整翻了三倍，而这期间token单价跌了超过95%。 Google内部的token处理量在十八个月内增长了130倍。 越便宜，用得越多。越用得多，总账单越大。 这背后还有个推手，叫Agent。以前是人在问AI，AI回答，一问一答，token消耗有限。现在Agent出来了，AI在自动跑任务，自己调用自己，一次任务可以消耗几十万甚至上百万token。这不是线性增长，是指数级的爆炸。 2026年3月，黄仁勋在英伟达GTC大会上把”Token”这个词说了超过70次，把数据中心重新定义为”Token生产工厂”，把评价算力的核心指标从FLOPS换成了”每瓦Token数”。同一天，阿里巴巴把通义、千问、MaaS等板块整合，成立了Alibaba TokenHub事业群。Token经济，在2026年正式被主流商业世界承认了。 AI Token的上下游：一条新的产业链 AI Token经济的有意思之处，在于它重塑了整个产业链的逻辑。 上游是能源和芯片。每生产一个Token，都要消耗真实的电力和算力。英伟达的GPU是目前最主要的Token生产设备，黄仁勋把它卖给全世界的数据中心，本质上是在卖”Token生产产能”。能源成本直接影响token成本，这让AI经济和能源经济绑在了一起。 中游是大模型公司。OpenAI、Anthropic、Google、国内的百度、阿里、腾讯，都在这个位置。他们把算力和模型打包，按Token卖给开发者。这一层的竞争极其激烈，价格战打得很惨，但总量在涨，所以大家还活着。 下游是应用层。各种SaaS产品、企业工具、消费者产品，把Token的成本打进自己的定价里，再卖给最终用户。Token成本在企业财务里已经是刚性支出，和房租、人力一起躺在成本表里。 这和传统软件经济的逻辑不一样。以前软件卖出去之后，边际成本趋近于零，用户越多越赚钱。AI服务不是这样，每次用户交互都有真实的Token消耗，规模大了，成本也跟着大。这是一个全新的商业模式，整个行业还在摸索怎么把它算清楚。 加密货币的Token：从一枚Coin开始的故事 要说清楚加密货币的Tokenomics，得从更早的地方讲起。 2008年金融危机，全球对银行体系的信任跌到低谷。这个背景下，一个叫Satoshi Nakamoto的神秘人物发布了Bitcoin的白皮书，2009年Bitcoin网络正式上线。2010年5月22日，程序员Laszlo Hanyecz用一万个BTC换了两个披萨，这是比特币历史上第一笔真实商品交易。这笔交易现在被称为Bitcoin Pizza Day，那一万个BTC今天价值近十亿美元。 Bitcoin是一个Coin，有自己的区块链，规则写在代码里，总量2100万枚，靠挖矿产生，四年减半一次。这是最早的加密货币逻辑：用数学创造稀缺，用共识创造价值。 Coin时代的Token概念很简单：就是一种数字货币，用来存储价值和转账支付。Bitcoin是Coin，Litecoin是Coin，它们都有自己的链，规则各不相同，互不兼容。 然后Ethereum出现了，把整个游戏改了。 Ethereum的核心发明是智能合约。有了智能合约，任何人都可以在Ethereum上发行自己的Token，不需要搭建新的区块链。2015年，开发者Fabian Vogelsteller提出了ERC-20标准，描述了一套技术规范，让所有基于Ethereum发行的Token都能互相兼容，在各种钱包和应用里无缝使用。ERC-20在2017年正式实施。 ERC-20的意义在于，它把发Token的门槛从”搭一条链”降低到了”写一个智能合约”。2017年ICO浪潮中，过了5分钟就能发出一个新Token，中心化交易所上架新Token的时间也从几个月缩短到几天。 这就引发了2017年的ICO大爆炸。 2017年到2018年间，数千个项目进行了Token销售，ICO在2018年前三个月就募集了63亿美元，是2017年全年的118%。项目方写一份白皮书，发出Token，散户拿着ETH来换，钱哗哗地流进来。其中有真正想做事的团队，也有大量的骗局和空气项目。监管机构随后介入，SEC把不少ICO认定为非法证券发行，这场派对才逐渐收场。 但ERC-20打开的大门就再没关上。从那以后，crypto世界的Token不再是简单的数字货币，开始承载更复杂的经济功能。Tokenomics这个词，就是在这个背景下诞生的。 Tokenomics：加密货币世界的经济设计学 Tokenomics这个词，是Token和Economics的合体，研究的是一个加密项目怎么设计自己的Token经济体系。它包括发行总量、分配比例、释放节奏、通胀通缩机制、使用场景、持有激励……本质上是在回答一个问题：凭什么有人要买我的Token，买了之后为什么不卖？ 这些年发展出了几个有代表性的模型。 Governance Token模型是2020年DeFi夏天流行起来的。Compound和Uniswap在2020年普及了Governance Token，持币者拥有对协议方向的投票权，但没有直接的现金流权益。用白话说，就是持Token可以投票，但不能分钱。这个模型一开始很流行，因为绕开了监管对”证券”的定义，但后来大家发现，一个没有经济权益的治理权，价值有多大，很难说清楚。 veToken模型是Curve Finance搞出来的，后来影响了一大批DeFi协议。ve(3,3)模型是Andre Cronje在2021年1月提出的，融合了Curve的Vote Escrow机制和OlympusDAO的(3,3)博弈论。基本逻辑是：把Token锁仓，换成veToken，锁仓时间越长，获得的veToken越多，投票权和协议收益也越大。这个设计试图解决短期投机者砸盘的问题，鼓励长期持有。Curve用这套veCRV模型吸引了大量流动性，成为DeFi里流动性最深的DEX之一。 Deflationary模型是Bitcoin开创的，很多项目跟进。通过限制总量、定期销毁，制造通缩预期，支撑价格。以太坊在EIP-1559之后，每笔交易都会销毁一部分ETH，使得ETH在高使用量时期变成通缩资产。 这些模型各有各的玩法，但有一个共同点：它们的价值都依赖于市场共识。没有人相信，Token就没有价值。这和AI Token完全不同，AI Token的价值是真实算力消耗在背后撑着的。 两个经济体，两条路 说到这里，可以把这两个世界放在一起看了。 AI Token的产业链是垂直的、中心化的。英伟达造芯片，云厂商建数据中心，大模型公司训练模型，应用公司调API，最终用户买服务。每一层都是真实的成本和真实的价值。Token是计量单位，不是资产，用了就没了，没有任何金融属性。整个产业链最终服务的是实体经济，帮企业提升效率，帮开发者造产品。 加密货币的产业链是网络化的、去中心化的。矿工或验证者维护网络安全，协议层发行和管理Token，持有者通过投票参与治理，投机者在二级市场买卖。Token本身是资产，可以转让，可以交易，有金融属性，价格由市场供需决定，和外部实体经济的关联相对间接。 两套经济体，两条独立的价值链，两种完全不同的生态。 当然，有人在尝试把两者融合：用区块链来做去中心化的AI算力网络，把AI服务的计费和分润用Token来结算。Bittensor、Render Network、IO net都在这个方向探索。这是第三条路，但无论走到哪里，它骨子里仍然是加密货币的Tokenomics，只是应用场景叠加在了AI上。 有一件事可以确定：这两个Token，同名不同命。一个在工厂里量产，一个在市场上流通；一个代表消耗，一个代表持有；一个撑着AI产业的运转，一个撑着加密世界的信仰。 名字一样，生意不同。就像那两个都叫刘伟的人，一个卖的是饭，一个卖的是梦。饭是真实的，梦也未必是假的，只是得分清楚你在做哪笔买卖。 #AI# #AIAgent#

吴说获悉，据 DeFiLlama 数据，在代币推出后的数个月里，衍生品协议 Paradex TVL 已从 1 月下旬峰值的 2.23 亿美元暴跌至目前仅略高于 2,300 万美元，而在近 24 小时费用仅为 452 美元。此外，Paradex 代币 DIME 当前市值仅约为 221 万美元，近 24 小时交易量不到 2,000 美元。

Anand Gomes：加密的坏名声源于“跑路”式发币 2026 年 2 月 26 日，Paradex CEO Anand Gomes @fiddybps1 在 When Shift Happens 播客中探讨了代币发行的两极化现象，并分享了社区对 TGE（代币生成事件）的戏谑新解：“团队准备跑路（Teams Gonna Exit）”。他表示许多团队在没有打磨出实际产品的情况下高估值发币，随后迅速抛售套现并离开项目。Gomes 认为，加密领域缺乏监管与该“跑路”模式的泛滥，正是败坏加密货币名声的罪魁祸首。 来源：When Shift Happens

雪人撸毛 2026年4月总结 结论：亏损930u 收入总计 —— 6393u 🍎🍎🍎🍎🍎 1、GENIUS —— 1355 （3个号） 2、ZAMA —— 3835（打新历史遗留） 3、paradex —— 26 （刷量历史遗留） 4、backpack —— 872 （刷量历史遗留） 5、币安alpha —— 305 （双号） 🍓币安alpha爆发的一个月；小天才牛逼，YYDS；剩下的都是舍不得卖亏惨了，最后要用钱迫不得已套现离场； 亏损总计 —— 7323u 🍎🍎🍎🍎🍎 1、聚合交易类+per-dex刷量 —— 523u a、小天才刷量成本 —— 280u b、var合约交易爆仓 —— 243u 2、玩合约爆仓 —— 6800u 🍓我就是个SB，百分之百纯SB 打新及存款项目 4月30日在mega存了1000u 不过得分3分，已经全部撤退了 未结算项目 已经全部套现了，没有余粮了 总结： 1、熊市拿山寨，纯傻逼； 2、CZ顾问这个招牌还是保住了，但是估计以后他也不敢当任何项目的顾问了； 3、有兄弟问我怎么不发4月总结，真的，再写一次就是把我拿来再鞭尸一次，我自己都很羞愧面对自己犯下的错误，三年没碰合约，结果爆个大的！ 4、好了，你们可以尽情嘲笑我了，让我再死一次吧！ 展望： 作为普通人撸毛这条赛道应该是完了 我们也别自己骗自己了 好几个月没大毛 来个大毛锁仓半年 打新不给币退款 偶尔来一个刺激下 已经不是一门长久的生意了 干点啥才能长久稳定呢 世界本就变来变去 现在场内4千u+外债10万（欠我爸的） 真想回到去年10月份 那个时候场内2.4万u了 妈的