最近 X 上最难忽视的账户，应该就是 @aleabitoreddit 了。 中文圈叫她白毛股神，英文圈叫 Serenity。 说实话，一开始我这种打土狗的看她内容，第一反应是： 这不就是美股版发 CA 吗？ 币圈项目方发个 CA，兄弟们冲进去打狗。 她发个 AI / 半导体 / 800V 产业链名单，美股、欧股、A 股全有人跟着找弹性标的。 区别是： 链上打狗怕貔貅，怕撤池子，怕老鼠仓。 股票这边怕财报雷，怕监管函，怕量化盘，怕全市场突然把一张众包名单当圣旨。 但认真看了几天之后，我发现她真正厉害的地方，不是“喊中了哪只票”。 而是她在做一件很少散户会做的事： 不追最热的龙头，而是顺着 AI 基建的资金流，往上游倒推供应链。 别人还在盯 NVDA、META、GOOGL。 她在找的是： 大厂绕不过去， 但市值还没完全反应过来的那一段窄路。 这套东西，说白了就是 chokepoint 思维。 不是找“下一个英伟达”， 而是找“英伟达不得不付钱买通的那一格”。 光模块、CPO、InP 衬底、SiPh、800V DC、电源、机器人、能源…… 这些东西对我这种 Web3 玩家来说，刚开始看确实有点像进了传统金融补习班。 但越看越发现，crypto 和 tradfi 的 alpha 其实越来越像。 币圈也是一样： BTC 涨完找 L2， Solana 涨完找 Meme， AI 叙事起来找算力、数据、Agent、DePIN， 一个主线起来之后，资金永远会去挖第二层、第三层。 市场本质没变： 先买共识，后挖弹性。 先买龙头，后找瓶颈。 先看叙事，再找还没被定价的那一格。 所以我现在觉得，白毛股神最值得研究的不是她又带飞了谁。 而是她把 AI / 半导体供应链，拆成了一张普通人也能看懂、也能交易的地图。 这比单纯喊单值钱多了。 当然，影响力大了之后也有问题。 比如 800V 那种跨市场大名单，一旦被市场误读，就很容易从 research 变成“全网找标的冲”。 她自己也澄清过，有些只是粉丝推荐、众包整理，不是个人 conviction。 这点其实挺重要。 因为一个账户影响力大到能同时牵动美股、欧股、A/H 股的时候，市场缺的就不是更多喊单了。 而是更多能把边界讲清楚的人： 哪些是高 conviction？ 哪些只是 watchlist？ 哪些是产业链节点？ 哪些只是被情绪带起来的影子标的？ 我做 Web3 / 链上研究比较多，最近看她内容最大的感受是： 我们链上这帮人，不能只会问“这个币会不会拉”。 以后更要学会问： 这个叙事真正的瓶颈在哪里？ 谁是铲子？ 谁是入口？ 谁是大厂绕不过去的节点？ 谁还没被市场定价？ 这个思路对 Web3 也一样有用。 最后想请教一下 Serenity @aleabitoreddit ： 当研究从光模块 / CPO 这种相对清晰的 chokepoint，扩展到 800V DC、机器人、能源这种更宽的物理层主题时，你会用什么标准判断一个节点还值不值得放进 conviction portfolio？ 还是说你现在已经在从“单点 chokepoint”，转向“跨市场主题地图”了？ 这个问题我真挺好奇。 @aleabitoreddit 我这种链上打狗选手，也想被传统金融供应链研究狠狠教育一下

上周在香港和 @BNBCHAIN 一起办的活动上的分享, 速记如下： 各位下午好，我是 @HashGlobal 的创始人 KK。今天我想用 15 分钟，讲清楚：为什么 BNB 是机构资本配置 Web3 的最佳投资标的。 我们先从一个思想实验开始。 如果特斯拉没有在纳斯达克上市，马斯克会选择发行什么？答案是：他会发行一种“特斯拉代币”——既能承载企业价值，又能成为整个商业帝国的驱动引擎。 因为代币是在公开账本上，全网透明可查、可验证、可组合、开放流通。香港的充电站可以验证全球持有特斯拉代币的车主，如果他选择用特斯拉代币来支付充电费，可以打八折来获客。马斯克还可以说，持有特斯拉代币的人，可以优先排 SpaceX 的载人飞行。纳斯达克背后的 DTCC 存放的特斯拉股票数据，无法做到这样的开放性。 BNB 之于币安，正如特斯拉代币之于马斯克商业帝国。BNB 就是现实中的“特斯拉代币”。 Hash Global 在我们过去几年的研报里，将此类代币定义为“价值功能性代币”：一方面它有清晰的价值捕获和供给销毁机制，另一方面它又深度嵌入生态中的真实使用场景。随着全球监管法规的明确，我们认为未来几年会看到“价值功能性代币”数量的井喷。BNB 已经跑了 8 年，是全球最成熟的实例。我们一直鼓励我们投资的项目方，参考这个模板，但前提是你自己的商业模式得先成立。 BNB 生态覆盖链上与链下。BNB Chain 是最活跃的公链之一，DEX 市占率 30%；而 Binance 是全球最大交易所，市占率 38%；BNB 市值 850 亿美元，是整个生态的经济引擎。 BNB 的第一个价值来源，是结构性、可重复的收益。2025 年，仅通过持有 BNB 参与打新，BNB 本位收益就达到 10.12%。这不是一次性的红利，而是与生态活跃度挂钩的、可持续、可验证的结构性收益。 BNB 的第二个价值来源，是内生的通缩供给机制。自 2017 年以来，BNB 总供应量从 2 亿枚缩减至 1.39 亿枚，年化通缩率 4.77%。最近刚又被销毁了 10 亿美元的 BNB，最新供给数字已经下降到了 1.34 亿枚。 这是市值前十加密货币中唯一的“超稀缺资产”。供给侧的持续压缩构成了长期价值支撑。它不是一个不断增发、稀释持有人的资产，而是一个随着生态活跃逐步变得更稀缺的资产。 BNB 不只是投资标的，更是使用凭证。交易所手续费折扣、链上质押、流动性挖矿、独家代币认购——生态参与度越高，结构性需求越强。 行业垄断地位带来打新收入，收入再分配吸引更多资产落地，生态活跃度提升推动销毁供给，稀缺性又强化价值支撑——这是一个自我强化的飞轮。当收益、销毁、场景和生态活跃度连在一起时，就形成了一个很强的价值闭环: 更多资产和应用进入生态，会强化 BNB 的价值基础；而 BNB 价值增强，又会反过来巩固生态。 无论下游是 AI、TradFi 还是 RWA 爆发，价值最终都沉淀到基础层。BNB 就像芯片行业的英伟达——不管哪个应用火，它都受益。价值不会分散，最终都会汇聚至生态唯一的核心资产——BNB。 与 BTC 和 ETH 不同，BNB 更适合用价值投资逻辑去理解。它不是纯粹依赖叙事，而是有业务基本面、生态现金流和可理解的价值捕获机制。自 2017 年以来，BNB 跑赢了 BTC 和 ETH。 BNB 的机构化尚处早期。机构通过 ETF 和 DAT 配置 BTC 的比例已超过BTC总量的 15%，ETH 是 10%，但 BNB 只有 0.39%。这像什么？像 2004 年的茅台——机构刚开始建仓，共识逐步达成。 在这里，我想强调的是核心资产在机构早期配置阶段的重估弹性。真正的优质资产往往在机构共识形成之前最有空间。随着公募基金和券商自营，还有社保，保险公司，QFII逐步建仓，茅台在随后数年间走出了数十倍的行情。BNB 正处于类似的历史节点。 我们相信: 未来十年金融最大的主题，就是万物上链。我们相信，十年后所有资产——包括金融和非金融资产——都将在链上发行、转让和交易。美国SEC 主席 Paul Atkins 去年已宣布 Project Crypto 计划，在美国正式开启这一时代。 币安历经 8 年全球布局，链上链下估计已拥有超过 5 亿真实用户，是唯一真正互联网级别的金融基础设施，其发展路径已不可复制。大家可以去阅读一下，币安创始人 CZ 的自传，感谢我复旦和圆桌的学长商务印书馆毛总的大力支持，我们已经赶在这次会议前，拿到一小批样本书，大家去读一下，就会知道为什么我说发展路径已不可复制。 为了让机构参与这场变革，Hash Global 联合 YZi Labs 推出了 BNB Holdings Fund——全球首支第三方托管的 BNB 机构级产品。我们不只是提供投资工具，更是想帮助机构成为 BNB 生态的共建者。 BNB Holdings Fund 不是简单帮机构买币，而是把高成长资产转化成机构可以长期持有的开放式的标准化产品。它解决的是机构最在意的那些问题，比如托管、审计、收益分配和代运营。 BNB Holdings Fund 为机构投资人提供的不仅是 BNB 敞口，更是进入 BNB 生态的协作框架——支持 BNB Chain 业务落地、RWA 资产发行、和生态资源对接。 最后我想聊一下大家都很关心的 RWA。 我的判断是，RWA 不会停留在金融资产上链，而会继续走向非金融-用户资产的上链。 为什么 BNB 生态适合做 RWA？因为它不是一个只有技术、没有用户的链。它已经有真实用户、真实流动性和完整金融基础设施，所以资产上来之后，不只是“发出来”，而是有机会真正流动起来。 最先落地的 RWA，主要还是金融资产 RWA。本质上，是把股票、债券、基金、房地产信托、Pre-IPO 股权这些资产引入链上流动性体系，提升传统金融存量资产的效率。我们尤其看好非标金融资产的RWA，Web3的技术优势可以发挥得更充分。解决好最难的链下托管和尽调，链上的新一代金融基础设施就能发挥出其威力，RWA才不会只是一个噱头。 但是金融产品在发行和交易等环节，是强监管的区域，需要时间和现有的监管体系做磨合适配。我们认为非金融、可商品化的 RWA 领域可能会发展得更快，也就是推动用户资产上链，比如说卡牌、粉丝权益、演出门票、红酒及生活体验收藏，来创造全新市场。 它面对的不是单纯机构投资资金，而是用户、社区和消费场景；它创造的不是已有资产效率提升，而是新的交易需求和新的用户市场。 非金融 RWA 不是金融 RWA 的补充，而是一个更靠近用户、交易和品牌的新市场。它把 IP、权益、内容、消费权、会员身份这些东西，组织成可以验证、可以交易、可以长期运营的链上资产。 我们在生态内投资孵化了数个非金融 RWA 项目，举几个例子： @renaissxyz 做 PSA 评级卡牌的链上流通，他们瞄的不只是卡牌市场，而是所有收藏品的基础设施。难点不是在链上，而是如何把托管等链下体系做好。它切入的是卡牌等收藏品，把鉴定、托管、上链凭证、交易和结算整合在一起，让原来依赖圈层信任的收藏品市场，开始具备资产化和全球流通能力。 @meet_48 将粉丝的投票、传播、共创行为沉淀为链上贡献凭证；粉丝的参与第一次真正变成了可以被记录、验证和承接的资产。 Gamebank的第一款游戏PumpSnake 先扎实做好一个多人博弈的好游戏，然后用Web3技术用游戏化的方式发行资产，把KOL的社区建设、粉丝情绪价值和收入赚取巧妙统一起来。只有做大生态，玩家足够多元，才能实现真正可持续的 Play to Earn。 IPDEX 服务的是影视、综艺等各类内容 IP，把纪念卡、会员卡和项目权益分层设计，让内容 IP 从一次性消费走向长期会员关系和持续运营。 @OFFGRID_DAY 则从票务资产出发，打造活动融资与结算一体化的 Fanvestment 新模式。它把活动融资、票务销售、收入分配和数据沉淀组织成一条完整链路，让一场活动不只是卖票，而是变成一个可融资、可结算、可持续运营的资产系统。 这些项目共同勾勒出非金融 RWA 的版图：用户资产、社区参与、情绪价值、品牌传播，都将在 BNB 生态上找到自己的链上表达。它们正在证明：一切皆可代币化，而 BNB 生态是这一切的最佳土壤。 最后我想用一句话来结束今天的分享： BNB 不只是一个加密资产，而是未来“万物上链”时代最重要的价值承接平台之一。而 Hash Global 想做的，是帮助机构既能投资这套价值体系，也能真正参与这套生态体系。 谢谢大家。

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。

如果不打伊朗，黄金、比特币、美股、石油可能会怎么走？ 全网都在推测打伊朗后的资产趋势情况，我们今天反过来推演一次：如果美国不打伊朗， 黄金会不会跌？ 美股会不会涨？ 比特币会不会反弹？ 石油会不会暴跌？ 这个问题，表面上是在问战争，但真正的答案，其实早就已经写在图表上了。 不是写在新闻里，而是写在黄金、美股、比特币和石油的长期结构里。 一、黄金：短期可能震荡，但趋势不会因此结束 如果你把黄金的时间拉长到30年， 你会看到一个非常清晰的结构： 1990–2000 黄金几乎不动 2000–2011 黄金走出第一次超级牛市 2011–2018 进入长达7年的震荡 2019–2023 重新启动 而真正关键的是：2024–2026，黄金进入加速阶段。 这是一个以货币驱动为主导的趋势推动，而不是单纯由战争避险驱动。 不是缓慢上涨，而是斜率突然变陡——这是一个极其重要的信号。 因为：避险行情通常是短暂的、脉冲式的上涨，然后快速回落。 但黄金现在的上涨，是连续的、结构性的、趋势推动的。 这意味着：如果美国不打伊朗，黄金短期可能会震荡，甚至回踩（因为避险情绪下降）， 但：不会因为战争缓和就自动进入趋势性熊市。 黄金的真正驱动力，不是战争，而是货币。 战争最多影响节奏，不会改变方向。 二、美股：短期利好，但不会因此单独诞生新牛市 如果你看纳斯达克完整历史，会发现： 1990–2000 互联网泡沫 2000–2013 长期修复 2013–至今 持续上涨 而最近几年：2023–2026几乎是直线上升。 这种结构说明，美股已经处于结构高位阶段。 这意味着：如果美国不打伊朗，短期风险下降，美股可能上涨或维持强势。 但：这不会单独创造新的牛市趋势。 真正决定美股未来的，仍然是盈利和流动性，而不是战争。 战争只是加速器，不是发动机。 三、比特币：更像风险资产，而不是稳定避险资产 很多人把比特币称为“数字黄金”，但从结构上看，它更像高波动风险资产。 上涨→暴跌→再上涨→再暴跌，循环反复。 这意味着：如果美国不打伊朗，市场风险偏好恢复，比特币可能短期反弹，或延续震荡结构。 但真正决定比特币趋势的，仍然是流动性，而不是战争。 四、石油：最直接受战争影响，但影响主要集中在短期溢价 石油是对战争最敏感的资产之一。 历史上：每一次战争风险上升，油价都会短期上涨。 但当战争没有发生，或者风险解除，油价往往回落，或重新回到原有趋势。 这意味着：如果美国不打伊朗，石油最可能出现的情况是——避险溢价减弱，价格进入回落或震荡。 但长期趋势，仍然由供需结构和经济周期决定，而不是战争本身。 五、真正的核心结论：大多数战争改变波动，但长期趋势主要由货币决定 很多人以为战争会决定一切。 但历史反复证明：绝大多数战争只影响短期波动。 而长期趋势，仍然主要由货币、流动性、利率、信用结构决定，而不是战争本身。 真正决定黄金、美股、比特币和石油方向的，从来不是战争本身，而是战争发生时，货币处在扩张还是收缩。 六、最终推演结论：如果美国不打伊朗 短期： 黄金 - 可能震荡或回踩 美股 - 可能上涨或维持强势 比特币 - 可能反弹或延续震荡 石油 - 可能回落或进入震荡 长期： 黄金趋势，不会因此结束 美股趋势，不会因此单独诞生 比特币趋势，仍取决于流动性 石油趋势，仍取决于供需结构

从香港率先触底，到深京沪轮动复苏：楼市周期预判全线兑现，标的亦翻倍起飞 早在去年9月，全网一片看空楼市、悲观情绪弥漫之际，我就率先给出明确预判：香港房地产将率先完成触底，率先开启回升行情。 当时市场不以为然，质疑声、嘲讽声铺天盖地，推特舆论里更是骂声一片，很多人完全不认可我的轮动逻辑。但时间是最好的验证者，进入今年一季度，香港楼市如期企稳回升，量价同步走强，彻底坐实了我去年9月的底部判断，第一重预判完美落地。 我的整套核心逻辑从来不是孤立看单一城市，而是港—深—沪京依次轮动、梯次复苏：香港最先见底回升，紧随其后，和香港地缘、经济、楼市联动最紧密的深圳，会在香港触底回升之后，间隔一个季度左右同步完成触底反转，之后再轮动到北京、上海两大核心一线城市。 如今这套周期推演逻辑，已经被真实市场数据完整印证。 先看深圳最新楼市硬核数据，完全走出触底回升态势： 五一假期深圳新房认购573套，同比大涨43.3%；新房网签492套，同比暴涨68.5%；二手房网签337套，同比增幅也达到54.6%。尤其是南山核心片区，二手房签约量同比飙升83%，成交量大幅回暖、看房热度回升、业主惜售心态抬头，议价空间收窄，市场从持续阴跌正式转入量价企稳、稳步修复的上行通道，完美复刻了香港见底之后的修复路径，精准踩中我当初“滞后香港一个季度触底回升”的判断。 不光是大盘楼市逻辑兑现，当初在深圳楼市底部区间，我重点推荐过的一只ST地产股，在市场一片嫌弃、无人看好之时，逆势走出翻倍行情，如今股价已经翻了三倍，给信任周期逻辑的投资者带来了实实在在的收益。 回想当初，我抛出港深京沪轮动复苏逻辑时，推特舆论几乎是一边倒的质疑和谩骂，没人愿意相信低迷楼市会有拐点，没人相信城市之间会有清晰的复苏先后次序。但行情从不迎合情绪，只遵循周期与逻辑。现在香港已涨、深圳已确认触底回暖，预判逐一落地，当初的嘲讽，如今都变成了逻辑的佐证。 站在当下时点，我继续维持原有判断：接下来上海，会完整复制深圳的触底回升路径。 深圳已经走完“香港领涨→滞后一个季度见底→成交量爆发→市场情绪修复”的全过程，作为同层级核心一线城市，上海的楼市基本面、政策环境、人口结构和城市能级高度相似，后续必将沿着香港、深圳的节奏，步入企稳、回暖、修复的上行通道。 楼市从来不是随机波动，而是有清晰的先后轮动、周期传导：香港定拐点，深圳跟节奏，随后京沪接力。现在逻辑已验证、数据已落地、个股已翻倍，接下来，静待上海楼市跟上大势，复刻深港的修复行情。 本周我们将视情况在华尔街观察订阅者周报中讨论一只上海国资委旗下的房产股。我们认为它太像那只深圳三倍股了！这只股是对冲AI技术股狂飙突进的很好的防守标的： 跌无可跌，烟蒂。但向上可能很有价值。

美股新股神诞生记：清仓英伟达，全仓“收破烂”，27岁的Leopold如何靠“物理世界”赚翻55亿？ 如果有人告诉你，一家AI对冲基金，里面连一股英伟达、微软或OpenAI的概念股都没有，取而代之的全是做燃料电池的、破产重组的比特币矿企、以及被分析师疯狂看衰的英特尔。 你一定会觉得这个基金经理想钱想疯了。 但这个“疯子”，恰恰就是前OpenAI的超级对齐团队研究员、年仅27岁的Leopold Aschenbrenner。在过去的12个月里，他旗下的基金Situational Awareness LP，将管理规模从不到4亿美元，硬生生做到了55.17亿美元，足足翻了14倍！ 随着Bloom Energy、Cipher Mining、Intel等标的单日暴涨超10%，华尔街终于开始正视这个年轻人的“奇葩”购物清单。他那套脱胎于165页“万言书”的投资逻辑，正在被现实极其残酷地验证：AI的叙事，正在从屏幕里的模型，退回到脚下的土地和电网。 带你一文拆透这位美股“版本之子”的封神之路。 一、55亿美金的“废品回收站”：他到底买了什么？ 打开Leopold的13F持仓报告，第一大重仓股不是芯片公司，而是Bloom Energy（占比15.87%，8.76亿美元）。这是一家做“固体氧化物燃料电池”的公司，能直接把天然气转化为电力。 为什么一个AI基金要把身家押在发电厂上？ 因为AI实在太吃电了。Gartner预测，全球AI服务器的耗电量到2030年将翻近五倍。而美国那个平均寿命超过25年、破破烂烂的电网根本扛不住。 Bloom Energy的电池不需要接入电网，直接在数据中心旁边24小时发电。谁能解决断电危机，谁就是AI时代最暴利的“卖水人”。 第二大重仓：CoreWeave（占比22%，期权加正股超12亿美元）。这家公司曾经是个挖比特币的矿场，币圈崩盘后，他们把手里的GPU全拿去跑AI，摇身一变成了AI算力的最大军火商。Leopold看中它，是因为它手里有海量的GPU以及和英伟达的深度绑定。 第三大重仓：英特尔（Intel）（占比13.54%，7.47亿美元）。在英特尔股价腰斩、被全网群嘲的时候，Leopold疯狂买入看涨期权。他赌的不是英特尔的技术，而是美国的国家意志——在中美科技博弈下，英特尔拿到美国政府近80亿美元补贴，它是美国本土代工唯一的“亲儿子”。 最疯狂的扫货：一堆比特币矿工。 Core Scientific、IREN、Cipher Mining……这些要么破产重组、要么在熊市苦苦挣扎的矿企，全被他买了个遍。 原因很简单：AI数据中心最缺的电力配额和场地，全在这些矿工手里！比特币矿场早就锁定了全美最廉价的长期电力合同。一夜之间，这些原本炒币的矿工，变成了AI时代最大的地主。 与此同时，他在2025年第四季度，果断清仓了英伟达、Broadcom和Vistra这些被炒上天的明星股。 他的逻辑极度清晰：AI的瓶颈不在软件，在硬件；不在算法，在电力；不在云端模型，在物理世界。 二、从OpenAI的叛逆者到165页“万言书” 这个15岁考入哥伦比亚大学、19岁成为毕业生代表的天才，原本在OpenAI的“超级对齐团队”工作，负责防止AI失控。 但他因为向董事会提交备忘录，警告公司安全措施存在漏洞，被指控“泄密”而惨遭解雇。 离开后，他写下了一篇165页的《态势感知：未来十年》（Situational Awareness），预言AGI（通用人工智能）极有可能在2027年实现。 这篇万言书就是他55亿美元持仓的地图。他在书里预言： 万亿美元级别的算力集群即将出现。（半年后，特朗普政府就宣布了5000亿美元的Stargate基础设施项目）。 严重的电力危机。 为了供电，微软甚至重启了当年发生过严重核事故的三里岛核电站。 如果2027年AGI真的到来，世界需要海量算力 -> 算力需要GPU -> GPU需要电 -> 电从哪来？矿场和新能源。这就是他顺藤摸瓜的终极投资路线。 三、DeepSeek暴击之夜：在所有人恐惧时加仓 2025年1月27日，中国发布的DeepSeek模型以极低的成本（约600万美元）震撼了全球。 整个华尔街陷入恐慌：如果低成本就能搞定AI，那美国科技巨头砸进去的几千亿算力是不是都成了泡沫？英伟达单日暴跌近17%，整个半导体板块血崩。 Leopold的持仓全是基础设施，按理说应该崩盘。但当投资人打电话质问时，他只回了五个字：“Leopold says it's fine.”（Leopold说没事的。） 因为他在万言书里早就想透了：更便宜的训练成本，证明了算法效率在飙升。成本的下降从来不会消灭需求，只会创造出更大、更疯狂的模型训练需求。 他在恐慌中逆势加仓，事实证明，AI板块很快迎来了报复性反弹。 总结：投资的本质是寻找“物理瓶颈” Leopold的故事，绝不仅是一个少年暴富的爽文。 当所有人都在死盯着屏幕里GPT-5有多强时，他抬起头，看到了发电厂的烟囱和矿场的变电站。 在19世纪的加州淘金热中，赚得盆满钵满的不是挖金子的人，而是卖铲子和牛仔裤的Levi Strauss。 在AI狂飙的2026年，最值钱的未必是那段算法代码，而是支撑这段代码不被断电的物理世界底座。

上海泡妞实战指南 全网最全 看完封神的无敌他吗的指南 且看且珍惜 上海是我感觉国内最难恋爱的城市没有之一 但同时也是泡妞圣地 每年983W的外来人口 泡一年的妞都他吗能没有重复的 下面给你们放详细的实操👇 第一步 做人设 有人要问了 预算不够怎么办？没有很顶的人设照片 没去过什么地方旅行和拍照 没照片？没去过海外？没车没房？不要紧 直接拍张自己的脸 ChatGPT image 20U搞定一套海外大片 冰岛极光 挪威森林 瑞士滑雪 大别野 劳斯莱斯 米其林 GPT直接带你跨越阶级达到人生巅峰 想去哪里就去哪里 什么？定位怎么办？？？？ 20块钱买个微信多开搞定 欧洲 美国 英国 你他妈想去哪里就定位哪里 甚至能定位很多小众岛屿P个图片你说你买了一座岛都行….. 这样你的一套人设模版就有了 第二部 加量 一般情况下你的人设做的牛逼 在social app上还是挺好加妹妹的 你就疯狂他妈加妹妹 首先我们先提量 先不管质 期间再偷点图——奢侈品店 百达翡丽 人均三千的餐厅 不带脸的随手发 营造”低调有钱”的氛围 养一个月 朋友圈设置仅一个月可见 完美 这个时候 我们就要进入： 第三步 行动 行动分为三个档位 1.喝酒 2.吃饭+喝酒 3.下午茶+吃饭+喝酒 设变量为X 公式统一为X+喝酒 没错 一定要喝酒收尾 你就疯狂他妈的喝 酒是升温的调味剂 但是！！！注意安全 酒醉程度只能到达60%-70% 否则我下一步就该给你们普及法律知识了。。。。。。。 行动档可以参考实际情况判断自己是单独行动还是带上僚机一起🍺 看看那个方案更加事半功倍 当然地点也要谨慎选择 避免碰见别的妹妹 别去很出名的店 或者叫几个朋友不要两个人单独喝酒 约出来前先看朋友圈 聊聊天 判断对方可拿下程度 和对方的痛点在哪里对症下药 也要对自己有清晰认知 知道自己颜值自身条件档位 自己如果是有一定颜值可以大胆约喝酒 对方说不定也想睡你来着 颜值差一点就要人设辅助 看你如何吹逼 上海捞子也多可以释放诱饵让对方咬勾 这就到了重要的第四步： 博弈——她想捞你 你想睡她 这就是一场伟大的人性与段位技术的博弈 在第三步我们已经聊天了了解了对方的意图 她要什么？ 女人也很简单 无非就是 钱 帅 身体好 活好 情绪价值 没别的了 聊天阶段就要判断 她朋友圈消费水平怎么样 她开口闭口聊什么 她在乎什么 颜值高男生的可以直球 颜值一般的就靠人设吹 上海捞子多 你也可以反向放钩子让她以为能捞你 要进行伟大的进行博弈 所以前期聊天很重要 了解对方需求重点打击 也决定了你约会是几个X+喝酒 靠优质程度意图来判断 优质点的甚至可能需要不止一天的X 切记不要太心急 要营造”睡不睡都行 我不缺妹妹”的人设 她才会觉得你有吸引力并且gentleman 还把主动权给了她 但是该使劲主动也要及时把握时机下手主动 第五步 如何下手之试探 创造肢体接触测试她反应看看有没有戏 如：碰肩膀 同喝一杯水or饮料 轻搂 具体看她反应 没抗拒就继续 证明她不排斥你有机会可以尝试操作 如果不行也注意及时止损更换目标 照骗预警：感觉有概率照骗的先约喝茶 不是照骗再走完整流程 是照骗就假装接电话 跑路 - 但是换个角度想 妹妹可能也是AI...以后social app将进入到真假难分的阶段 两个男女分别用AI脸进行匹配 不见面你根本不知道对方是人是鬼 上海这个地方最不缺的就是异性资源 并且一个比一个精明 吧泡妹妹已经做成了量化操作 捞女也多可能会反向操作 这是一座短期关系盛行的城市 上海这座城市的恶意就在于给了你源源不断的异性资源 而你 也许最后会失去维持一段长期关系的能力 上海的妞很好泡 但上海的爱情很难有 - 那啥 我感觉我写策略的比隔壁动不动看鸡巴的强 你们觉得呢？🙂

🔥X 平台杠开源了整个平台的算法权重，这次连“你的每个动作值多少分”都公开了。 X 直接放出了主要生产权重、可见性过滤规则、账号与内容标签系统、SimClusters，以及真正用于训练和 Serving 的 Phoenix 生产代码。 先猜你会对每条帖子做什么，再按一张“行为价目表”算分，然后经过限流、去重、圈外折扣、新作者扶持，最后决定你看到什么。 工作原理： 1、先找一批“候选帖子”，现在主要有三个入口： • Thunder：你关注的人刚发的内容 • Phoenix Retrieval：根据你的历史行为和内容语义，从全网找 AI 认为你可能感兴趣的帖子 • SimClusters：根据“哪些人经常喜欢同一类东西”形成兴趣簇，再从这些圈子里捞内容 2、然后 Phoenix 对每条帖子预测一串概率： 点赞 / 回复 / 转发 / 引用 / 分享 / 私信分享 / 复制链接 / 点击 / 看视频 / 关注作者…… 负反馈也一起预测： 不感兴趣 / 静音 / 拉黑 / 举报 / 没有停留。 而且它看的信息比“你过去点过什么赞”多得多。 新版生产模型里还有国家、语言、位置、当地时间、年龄段、性别、已安装 App、帖子年龄等上下文。 3、真正炸裂的地方来了： X 这次把主要生产默认权重公开了。 正向： • 复制链接分享：+20 • 回复：+5 • 引用：+5 • 私信分享：+5 • 关注作者：+4 • 普通分享：+2 • 转发：+1 • 点赞：+0.5 • 点击帖子：+0.4 负向更加夸张： • 举报：−234 • 静音作者：−58.8 • 不感兴趣：−43.2 • 拉黑作者：−31.2 还有一个非常有意思的隐藏项： 如果你和作者互相关注，而且对方发的是原创帖，“你会回复它”的权重额外 +15。 基础回复权重是 5。 也就是说，这类帖子对应的回复预测权重可以直接来到 20。 当然，这些数字不能简单理解成： “1 次复制链接 = 40 个赞”。 系统计算的是： 某个行为发生的概率 × 对应权重。 而且 X 自己在代码里专门解释，这些权重同时考虑了行为价值和这种行为在全网有多稀有。 4、打完分还没结束。 圈外内容，也就是你没有关注的账号，默认分数还要乘 0.75。 同一个作者连续出现，也会被强行衰减。 按目前公开的默认参数计算： 同一批候选里，同一个作者的第二条大约只剩 62.5%，第三条约 43.75%，继续出现会越来越接近 25% 的下限。 所以疯狂连续刷帖，并不能无限霸占推荐流。 更有意思的是，小账号真的有代码级“新人保护”。 当前默认参数里： 作者粉丝不超过 1000，帖子浏览低于 1000，满足条件的原创帖，有机会被系统主动往大约第 16 位附近的目标分数抬。 另外，超过 48 小时的帖子，在打分之前就会被过滤。 5、这次对创作者最重要的一个变化，是“限流”终于开始变得可解释了。 X 把 Visibility Filtering 整条链路开出来了。 Spam、恶意链接、NSFW、辱骂、Do Not Amplify 等标签，都可能让一条帖子在“推荐给非关注者”时直接被 DROP。 这就解释了过去一种很常见的现象： 你的粉丝依然可以看到你。 陌生人的 For You 推荐流里，你却几乎消失了。 X 还配套推出了 Under the Hood，可以查看自己账号和帖子身上影响可见性的标签统计。 6、另外还有一个旧版解读需要更新。 Phoenix 内部依然采用 Candidate Isolation。 模型给某条候选帖打基础分时，它看不到同一批里的其他候选帖，所以 Phoenix 这一层的分数不受 Batch 里其他帖子的影响。 但之后还会继续经过： 作者多样性衰减、圈外 0.75 折扣、新作者扶持，以及 DPP 多样性重排。 所以“每条帖子独立打分”依然成立于 Phoenix 这一层。 最终出现在第几位，依然会受到整个推荐管线影响。 几个最值得记住的结论： 第一，复制链接分享的默认权重非常高。 X 明显很在意一条内容有没有强到让人愿意“带出信息流”。 第二，回复远比普通点赞值钱。 互相关注关系里的原创内容，回复预测还会得到巨额加权。 第三，连续刷屏会被作者多样性机制主动压制。 第四，小账号确实存在明确写进代码里的冷启动机会。 第五，负反馈非常贵。 举报、静音、不感兴趣带来的负权重，远高于一次普通点赞提供的正权重。 第六，这次透明度已经高了一个级别，但距离 100% 仍有空间。 真实生产数据和 checkpoint 没有开放，部分 Grox prompts 和 Botmaker 规则依然保留。 对于创作者来说，新的优先级已经非常清晰： 让内容值得被回复、私信分享、复制链接带走； 建立真实的双向关系； 减少连续刷屏； 尽量避免触发“不感兴趣”、静音、举报和各种安全标签。 X 的算法越来越像一个实时预测“你下一步会做什么”的 AI 编辑部。

Velvet Capital 不只是一个 DeFAI 项目，它在重新定义“链上资产管理的分工方式” 市场上讨论 Velvet @Velvet_Capital 的推文，大 多停留在AI 交易终端”或“DeFi 金库”的层面。但真正把 Velvet 的架构拆开看，会发现一个被绝大多数人忽略的核心叙事：Velvet 在做的，是把华尔街机构级别的投研-决策-执行链条，压缩成一套普通人能用的链上操作系统。 这篇文章不聊币价、不聊空投，只聊三个很少有人写到的细节维度。 🧩 细节一：Multi-Agent 不是“多个机器人”，而是一条完整的投研流水线 很多项目加个聊天机器人能查币价就敢叫 AI+Web3。Velvet 的不同之处在于它的 Multi-Agent 架构——不是一个大模型回答所有问题，而是把交易流程拆成四个专职角色： Researcher：全网搜集情报 Analyst：清洗链上数据 Trader：设计策略 Executor：跨链执行 这就像一个迷你版的华尔街交易台：研究员找机会、分析师做判断、交易员定策略、执行员下单。AI 之间各司其职、互相校验。 更关键的是迭代速度。Velvet 的 Multi-Agent 从 v1 的“Swarm”架构进化到了 v2 的“CEO-Led Org”模式 一个 CEO Agent 负责任务分发，其他 Agent 各司其职。这不是功能堆砌，而是组织架构的进化。Velvet 在复刻的不是一个交易机器人，而是一个完整的交易团队。 这个视角为什么重要？因为大多数 DeFi 项目解决的是“执行”问题——怎么更快地 swap、怎么更低地滑点。Velvet 解决的是“决策”问题——在你有精力做执行之前，先帮你把该执行什么搞清楚。 🧩 细节二：Velvet 的真正商业模式藏在“白标”里，不在终端里 绝大多数人把 Velvet 当成一个面向 C 端的交易工具。但打开官网的 Institutions 页面会发现一个截然不同的叙事。 Velvet 提供了一套 DeFi-as-a-Service 基础设施：任何资产管理机构都可以用 Velvet 的底层，以自有品牌部署自己的 DeFi 金库和交易产品。这意味着： 一个传统对冲基金想进入链上资产管理，不需要从零搭智能合约、不需要自建跨链路由、不需要训练 AI 模型——直接租用 Velvet 的“引擎”，贴上自己的品牌就能上线。 一个 KOL 想发自己的链上基金，几分钟就能创建一个自定义金库，设置管理费、绩效费、入场费和退出费。 这个 B2B 白标层，才是 Velvet 真正的护城河。Velvet 正在做的，是成为链上资产管理领域的“AWS” 不直接面对终端消费者，而是给所有想做链上资管的人提供一套开箱即用的基础设施。 这个视角为什么重要？因为所有 DeFi 协议的终局竞争都是“谁被更多机构采用”。Velvet 的白标方案让它不是在和 DEX 竞争，而是在降低整个行业进入链上资管的门槛。 🧩 细节三：Intent OS 的底层逻辑，是“把复杂性藏起来” Velvet 官方把自己定位为“Intent Operating System”。这个词被很多人当成营销话术忽略掉了，但它恰恰揭示了 Velvet 最核心的产品哲学。 什么是 Intent-based？用户只需要说“我要做什么”，系统负责“怎么做到” 。 在多链环境下，一个普通的链上操作可能涉及：切换钱包网络→跨链桥→DEX 交易→收益策略交互→再跨回来。每一步都有 Gas、滑点、时间成本。Velvet 通过账户抽象技术把跨链结算和最优路由封装在底层，用户面对的是一个统一的终端界面。 目前 Velvet 已经整合了 BNB Chain、Solana、Base、Ethereum、Hyperliquid，甚至 Robinhood Chain。它不是在做又一个 DEX，而是在打造一个覆盖多链的统一交易终端。 这个视角为什么重要？因为多链时代的真正痛点不是“链不够多”，而是“每一条链都是一个孤岛”。Velvet 的价值不在于它支持多少条链，而在于它让用户感觉不到自己在切换链。 🔮 一个很少有人串联起来的判断 把上面三个细节串起来看，Velvet 的终局图景其实很清晰： AI 层解决“投什么”的问题（Multi-Agent 投研流水线） Intent 层解决“怎么投”的问题（跨链执行抽象化） 白标层解决“谁来投”的问题（降低机构进入门槛） 三层叠加，Velvet 在做的不是一款产品，而是一套链上资产管理的工业化标准。 这解释了为什么 YZi Labs（原 Binance Labs）、Blockchain Founders Fund、Selini Capital、Gate Labs、DWF Ventures 等 17 家机构同时押注 他们投的不是一个交易终端，而是一套可能成为行业基础设施的操作系统。 当然，这条路还很长。Velvet-1自有模型的训练效果、跨链流动性的实际深度、白标客户的扩展速度，都还需要时间验证。但方向是对的 Crypto 里真正的护城河，从来不是某一个功能，而是你能不能成为别人离不开的那层基础设施。 以上为个人研究观察，不构成任何投资建议。DYOR。