刚看完 #MSX# 发的周年信，作为早期用户，可以说是一路见证了MSX的成长，一路坚守，成长不易！ 过去一年是AI衍生市场的爆发年，从云算力，核电到内存芯片再到光模块，液冷等等，MSX研究院及时性的上线了很多优质美股，我们不少社群伙伴，因此获益良多，十分感谢🙏 接下来，讲讲我看完周年信的思考和感受，简单跟大家聊一聊。🧐 第一个感受：美股代币化这件事，正在越来越合规化！ 一年前，MSX刚上线的时候，不少人在嘲讽和质疑，说「美股上链有什么必要」、「不就是多此一举」，还有部分人质疑安全问题。但我坚定看好大B哥的为人，也坚定看好RWA的创新之路。结果这一年发生了什么？我们看看时间线： • 2025年9月，纳斯达克向SEC递交股票代币化交易申请 • 2025年12月，SEC批准DTCC启动股票代币化试点 • 2026年1月，纽交所宣布开发代币化证券交易平台，支持7×24小时交易 • 2026年3月，SEC正式批准纳斯达克开展证券代币化交易试点 纳斯达克、纽交所、DTCC，基本就是全球传统金融基础设施的顶层建筑。当他们都开始亲自下场的时候，「美股上链有没有必要」这个问题，市场已经用行动给出答案了。 MSX作为最早一批吃螃蟹的平台，从去年4月15日Beta版上线，到现在整整365天，用户量突破18万，累计交易量突破300亿美金。这个数字放在整个加密市场不算最大，但你要知道，这是在一个一年前还被当成「叙事」的赛道里跑出来的真实数据。 更关键的是，这一年MSX团队在干什么？在踩坑、在验证、在打磨产品细节、在建立合规架构。这些都是护城河，当传统金融机构真正下场的时候，先发优势不在于「早上线了一年」，而在于这一年里沉淀下来的产品理解、用户关系和运营能力。 第二个思考：为什么他们要把自己定位成「区块链券商」，而不是「美股代币交易平台」？ 这是我看完周年信后，最有启发的部分。 传统券商的痛点，从来不是「股票还不是代币」，而是背后那套破旧的基础设施：T+1甚至T+2的结算周期、层层嵌套的中间机构、各国分割的账户体系、跨境汇款慢、开户门槛高。这些才是真正制约全球投资者参与美股的结构性障碍。 「美股代币交易平台」只是把股票换了个形式放到链上交易，但「区块链券商」要做的，是用区块链技术重构整个券商业务的底层流程：出入金、清结算、资产托管、全球账户体系、跨境资金流转。 举个栗子🌰： • 你用稳定币就能完成即时出入金，不需要等银行跨境汇款的3-5个工作日 • 用链上清结算替代多层中间环节，T+0实时到账 • 用智能合约提升托管和结算的透明度 • 用全球统一的链上账户体系替代各国分割的券商账户 这不是简单的「把股票变成代币」，而是「用新一代基础设施重做全球券商」。这个逻辑，跟当年互联网券商的崛起如出一辙：互联网券商并没有改变股票本身，却彻底改变了人们触达股票的方式，从线下营业厅走向线上App，降低了门槛，提升了效率，也扩大了覆盖半径。 MSX的野心，显然不止于做一个交易入口，而是要成为区块链时代的「新型券商」。 第三个延伸：RWA这个赛道，真的有想象中那么大吗？ 我专门去查了几个数据，给大家做个参考。📊 截至2026年4月，链上RWA(不包括稳定币)市值达到286亿美金，比去年同期增长了300%。而在2020年，这个数字才8500万美金。五年时间，增长了325倍。 但这只是开始。咱们看看各大机构的预测： • 麦肯锡预测，到2030年，RWA代币化市场规模将达到2万亿美金 • 渣打银行更激进，预测到2034年，RWA市场规模可能突破30万亿美金 • Grayscale认为，某些细分领域有1000倍的增长潜力 为什么有这么大的空间？因为全球核心金融资产(股+债)总规模超过300万亿美金，而目前被代币化的资产，只占全球金融资产的0.001%。 再看细分赛道，目前链上RWA主要集中在几个领域： • 代币化美债 ：129.8 亿美金 • 商品 (黄金为主)：73.7 亿美金 • 私募信贷：50 亿美金 (活跃贷款) • 企业债券/基金：18.0 亿美金 • 代币化股票/ETF：11.5 亿美金 • 房地产：4.5 亿美金 而推动这个赛道增长的，是贝莱德、摩根大通、富兰克林邓普顿、阿波罗这些全球顶级金融机构。贝莱德的BUIDL基金，目前资产管理规模已经达到29亿美金，并且被Cryptocom等主流交易所接受作为抵押品，这是第一个被主流交易所接受的代币化美国国债基金。 意味着传统金融机构不再把RWA当成实验，而是当成真金白银的业务在推进。 #MSX# 作为「区块链券商」这个细分赛道的先行者，正站在一个万亿级别市场的起点。 最后，说点我自己的判断，加密市场这两年最大的变化，不是某个币涨了多少倍，而是叙事正在被验证。DeFi Summer、NFT Summer、GameFi Summer，这些热潮来得快去得也快，大多数项目最后都变成了一地鸡毛。 但RWA不一样，它不是空中楼阁，而是把真实世界的资产搬到链上，让传统金融和加密世界真正产生交集。当纳斯达克、贝莱德、摩根大通这些巨头都开始布局，说明这条路是走得通的。 MSX这一年走得十分稳健和迅速，但未来的挑战也很明显：监管合规、流动性深度、用户教育、传统金融机构的竞争。但有一点我很确定，那就是美股代币化这件事，已经不是「会不会发生」，而是「谁能跑出来」的问题了。 MSX作为我们一路相伴的好伙伴，值得持续关注。DYOR🙏

今天是石原希望出到六週年，恭喜！ #石原希望# #IshiharaNozomi# #出道六週年# #デビュー6周年おめでとう# #照片拍攝於2024年# Model @Nozomi_Ishihara

24. 分页封装的问题，有些地方有 pagenum + page_size ，有些地方用 offset + limit 。 25. 有的地方用 原生 SQL ， 有的地方用ORM 。有的列表查询没有 limit 。 26. 经常使用 like %keyword% 来做检查 ，而没有索引。 27. 竞态条件问题 ，在高并发下会存在不可预测的风险。

24岁，管了近百亿美元，而你还在问ChatGPT该买什么股票 24岁。 不是24岁创业，不是24岁融资。是24岁，管了将近90亿美元。 你24岁在干嘛？可能还在纠结要不要充 ChatGPT 会员。 这个人叫 Leopold Aschenbrenner @leopoldasch Openai前员工，被开除后写了一篇 165 页的 AI 长文，然后开了基金。 Bloom Energy、电力、矿企、Intel call、光通信、数据中心，他几乎把 AI 基建最硬的那几层都踩中了。 普通人第一反应一定是：他到底买了什么？ 但说实话，问这个已经晚了。 13F 持仓有 45 天延迟。你看到答案的时候，别人真正赚钱的那一段，可能已经走完一半了。 这篇想说的不是下一个 Bloom 是谁。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ⚙️ 一、买的不是概念股，而是AI的命根子 大多数人做美股，是从股票开始的。 先看到英伟达涨了，再去研究 AI；先看到 Intel 爆拉，再去补芯片逻辑；先看到 Bloom Energy 上新闻，再开始补课电力。 Leopold 的逻辑是反过来的。他不是从股票出发，他是从一个世界观出发。 这个世界观很简单，也很吓人：如果 AGI 真的逼近，那 AI 不是一次科技主题轮动，而是一场现实世界的工业动员。 工业动员意味着什么？意味着电力、芯片、数据中心、土地、冷却、许可、光通信、存储、资本开支，会被重新排队，重新定价。 算力要跑起来→要电。电不够→要数据中心、现场发电、电网、土地、冷却。 翻译成人话就是：当全市场都在盯着谁最会造模型的时候，他在买「模型活下去必须吃的粮」。 普通人研究 AI 股时最容易犯的错，是把最牛逼的公司当成最值钱的环节。现实往往相反，最先涨得最凶的，常常是那个本来最不被看见、但又最先不够用的地方。 普通人看到的是科技趋势，他看到的是一张现实世界的账单。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 二、站在普通人进不去的信息顶峰 Leopold 站的位置本来就比普通人更贵。 他的LP是谁？Stripe两位创始人。处理着硅谷大量科技公司的支付流水。什么公司在扩张，什么行业在加速，他们比你早半年闻到。 前GitHub CEO Nat Friedman，AI产品+算力决策圈核心。 研究总监Carl Shulman，Peter Thiel对冲基金出身，懂怎么把AI圈认知翻译成交易。 最绝的是他未婚妻。Avital Balwit，Anthropic CEO Dario Amodei的幕僚长。Anthropic是谁？Claude的母公司。OpenAI最直接的对手。 他自己在OpenAI干过，未婚妻在Anthropic核心层，LP连着Stripe、GitHub、硅谷AGI圈。 同样一条新闻，你看到的是新闻。 他看到的是订单、人才、产能、政策、资本开支、供应链，和下一层还没被定价的资产。 你问的是：买哪个股票？他问的是：这条链上哪个环节会先断？ 普通散户最大的错觉是什么？ 「我太怂了，没勇气梭哈」 不是。你输给了信息到你面前的速度。 更残酷的还在后面，你以为抄他持仓就能赚钱？ 别做梦了。他不是只会猛冲，他会对冲、会减仓、会用期权保护。 2025年二季度，他用半导体ETF看跌期权做大规模对冲。三季度同时持有英伟达、台积电等看跌期权。 你看到的是「他买了」。你看不到的是：他为什么买、什么时候加、什么时候撤、错了怎么办。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 三、真正值得学的，不是持仓清单，是他怎么把世界观拆成仓位 现在全网最容易做的事，就是扒他的 13F。 他买了什么？仓位多大？下一个 Bloom 是谁？下一个 Intel 是谁？这些问题看起来很勤奋，其实很被动。 因为持仓不是方法，持仓只是结果。 你看到的是「他买了」。你看不到的是：他为什么买，什么时候加，什么时候撤，错了怎么对冲，哪一层逻辑已经被定价，哪一层还没人反应过来。 更少数的人，像 Leopold 这种，站在 AI 前沿实验室、硅谷资本和公开市场的交叉点上，把圈层确认差变成交易。 他的核心方法论，其实也可以压成几句话： 先确认超级趋势，不在小风口里找幻觉。 把趋势拆成物理供应链，不停留在概念层。 找第二层、第三层瓶颈，不追已经被充分定价的龙头。 用 AI 和圈层信息扩大检索、整理和反证能力，不让模型直接替你拍脑袋。 最后用人的产业理解、风险纪律和仓位管理决定下注，而不是让情绪替你冲。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 四、他也不是神，他押的是一个会反噬人的超级叙事 当然，这不代表他无敌。我反而觉得，越是这种故事，越不能写成闭眼崇拜。 他的打法很集中，也很锋利。它依赖一个前提：AI 能力继续快速推进，AGI 时间表大体成立，推理需求继续爆发，全球资本开支继续往 AI 基建倾斜，现实世界的电力、数据中心和上游供给继续紧。 但如果AI陷入瓶颈，基建开始退缩，那仓位又该如何呢？ 依旧回到开头，最可怕的不是他24岁。不是他管了近90亿美元，也不是他押中了 Bloom 和 Intel。 普通散户怕的也不是错过一个 24 岁新股神，而是下一次市场重新定价的时候，你又只能在 45 天之后，看见别人的答案。

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