$TAO 真的出息了，打开行情，TAO又在独涨 看了一圈，核心催化剂还是 All-In Podcast 里 Chamath 点名 + NVIDIA CEO 当场肯定去中心化训练 。同时 Grayscale ETF 备案传闻在持续发酵，整个社区都很振奋。 SN3 Templar 的出圈效应还在持续 ，市值破 $100M+，这是 Bittensor 真正的 Singularity Moment，是从 0 到 1 的质变。 过去8年来，大家公认 Crypto 能干两件事：发行资产，交易注意力。 但现在多了第三件：组织生产力。 不是算账，不是投机，是真实的算力被去中心化地调动起来，输出了一个生产级的大模型。 Crypto 机制第一次在 AI 领域组织出了真实的生产力。 Bittensor 从“理论上可行的crypto AI”变成了一个被实践验证的“真实生产级去中心化AI基础设施”。 从资金流向来看，过去24小时，TAO 主要流向SN4、SN9、SN68、SN3、SN1、SN85。资金在不断流向真正做事、更具生产价值的子网。

灵魂拷问：区块链 + AI 项目现在都在干什么？ 币圈人都去搞 AI 了。搞技术的去了、搞内容的人也去了，我倒是产生了一个疑问，不对啊，币圈不是也有很多 AI 类的项目嘛，他们还好嘛？他们在干嘛呀？ deAI 曾经也风靡一时啊，为何现在都要看 AI 圈人的脸色，去那边做个新韭菜呢？ 让我们浅入！ ⬇️ 首先肯定是币价，绝大部分下跌惨重，有一半以上已经接近归零了，当然，如果放在整个大盘来看，比 AI 概念更惨的也有很多，所以不能以此数据来下结论 deAI 是骗局。然后是项目进度，有一多半推特已经不更新了或者瞎凑合，产品本身几乎停滞了，比如某某要消除 AI 幻觉的项目。 但还是有一些项目在熊市继续 buidl，我们单独说产品，还是可以管中窥豹。至少，可以看看哪些项目还有钱建设、想建设，预期搞事情。 这个角度，绝对不会错。 Bittensor 还在为 72B 参数庆祝， @0G_labs 去年 7 月已经训出 107B 去中心化模型，现在公开开源了，在这个方向上，他们还在较劲，但很明显 0G 已经遥遥领先了。 从 crypto + AI 的角度看，DiLoCoX-107B 其实是去中心化 AI 训练的里程碑级突破。如果你记得为什么要用去中心化推理，那么应该知道这个训练结果的重大意义。DiLoCoX-107B 用的是去中心化节点网络，把全球普通人、节点的 GPU + 普通 1Gbps 家用网线用起来训练，不再需要几十亿美金的数据中心。 Again，你现在龙虾吃的模型都是单一公司垄断算力、数据、模型，贵、封闭、容易被审查。 deAI 用 token 激励 + 区块链验证，把全球闲置 GPU 组织起来，像比特币挖矿一样挖 AI，节点贡献算力赚 token，用户用 token 支付推理/训练费用，形成闭环经济。 但需要严谨一点，0G 更牛的地方在于它是全栈基础设施：EVM 兼容的 L1 链 + 去中心化计算 + 超高速分布式存储 + 数据可用性层。 说人话，它不光训一个模型，而是给未 AI Agent 提供底层算力、存储和验证底座。 除了去中心化算力训练大模型，0G 给 AI Agent 使用的主网已经上线了，生态加速器真金白银在支持产品，看官推在推 Ghast AI，有点意思，有点类似于区块链版本的高阶龙虾，还在内测，准备要个白玩玩，可以关注官推 @Ghast_AI 。 水涨才能船高，在行情低迷到这个阶段，价格很多都失真了，至少，产品还是可以继续玩、token 免费薅。到了这会儿，一个项目能不死、不装死，还在持续更新、迭代产品，至少可以给放进「观察」清单。 祝我们好运！ / 作者：anymose ｜ 一个软核科普作家 本文仅做科普使用，不构成任何投资建议，永远记得 DYOR！

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#

@grok 这个傻逼 AI不回答，换 @ChatGPTapp 去回答了 话说，GPT挑了几个归零币 不过也对 归零了才有10倍空间 以下是高风险观察名单，不等于买入建议。所谓未来一年有现实可能涨 10 倍，我按三个条件筛：市值还没大到压死空间；叙事能吸引增量资金；未来 6 到 12 个月有明确催化。10 倍概率都低，核心看仓位和止损纪律 股票 5 只 1/ QBTS，D-Wave Quantum 量子计算里弹性最大的标的之一。D-Wave 自称同时做退火量子和门模型量子计算，并强调已有商业优化用例；这让它比纯远期故事更容易被市场交易。问题也很硬：此前估值已到数十亿美元，收入基数仍小，10 倍需要整个量子板块重新进入泡沫级定价 2/ RGTI，Rigetti Computing Rigetti 是量子计算高 beta 标的，2024 到 2025 已出现过极端重估，说明市场愿意为量子叙事付高溢价。2026 年 5 月初市值约 58 亿美元，若 10 倍就是约 580 亿美元，难度高，但在量子突破、政府订单、AI 算力叙事叠加时仍有交易性空间 3/ LUNR，Intuitive Machines 月球经济和 NASA 合同驱动的太空基础设施标的。近期 NASA 授予其 1.804 亿美元合同，任务是向月球南极递送 7 个科学与技术载荷；如果后续 CLPS、通信、月面基础设施订单连续落地，市场可能按太空平台公司重估它。失效点是发射失败、任务延期、合同毛利不及预期 4/ ACHR，Archer Aviation eVTOL 空中出租车赛道里最有交易弹性的名字之一。Archer 表示美国和阿联酋空中出租车试点计划按 2026 年推进，并提到美国佛州、纽约、德州被选入白宫试点项目；同时它仍处在高烧钱阶段，近期财报显示销售额极低、EBITDA 亏损扩大，10 倍要靠认证、商业首飞、订单和政策同时配合 5/ SOUN，SoundHound AI 语音 AI、餐饮汽车客服、agentic AI 叙事都有。公司 2026 年 Q1 收入同比增长 52%，同时宣布收购 LivePerson，管理层把整合后的机会描述为 5 亿美元级收入空间。它的 10 倍逻辑在于从语音 AI 小票变成企业 AI 代理入口；风险是并购整合、亏损扩大、AI 应用股估值退潮 加密货币 5 只 1/ ATH，Aethir AI + DePIN + 去中心化 GPU 算力。Aethir 价格仍处低位，OKX 5 月 8 日显示市值约 1.29 亿美元， 近期也显示其较历史高点回撤超过 90%。这种小市值、强叙事、深回撤组合，才有 10 倍数学空间。关键触发是真实 GPU 需求、收入回购、AI 算力叙事复燃 2/ IO， 同样是去中心化 GPU 云方向，但市值更小。CoinMarketCap 显示 IO 市值约 5393 万美元，24 小时成交额甚至高于市值，说明筹码极其活跃，也说明波动会很凶。10 倍逻辑来自 AI 算力租赁真实需求和 DePIN 轮动；失效点是代币释放、收入不足、同赛道竞争 3/ AERO，Aerodrome Finance Base 生态核心 DEX 和流动性中心。CoinMarketCap 显示 AERO 市值约 4.22 亿美元，CoinGecko 显示价格距离历史高点仍有较大空间。它的 10 倍条件是 Base 生态 TVL、交易量、Coinbase 生态叙事一起爆发；风险是 DEX 手续费竞争、激励衰减、Base 增速放缓 4/ VIRTUAL，Virtuals Protocol AI Agent 叙事核心标的之一。CryptoSlate 5 月 8 日显示 VIRTUAL 市值约 6.09 亿美元， 显示其仍明显低于 2025 年初历史高点。10 倍需要 AI Agent 链上应用重新爆炒，并且 VIRTUAL 能拿到实际应用、交易量和生态收入；风险是 AI Agent 热度反复和产品同质化 5/ TAO，Bittensor AI Crypto 龙头，市值比前几个大得多，CoinMarketCap 5 月 7 日显示 TAO 市值约 32.9 亿美元。严格讲，TAO 10 倍要到 300 亿美元以上，难度比小币高，但它有龙头溢价、AI 叙事正统性和机构可理解度。若下一轮加密主线是 AI，TAO 会是资金最容易先打的标的之一 我的排序 进攻性最强：IO、ATH、VIRTUAL、QBTS、RGTI 相对更有基本面抓手：AERO、TAO、LUNR、SOUN、ACHR 我会把这类东西当期权买法处理：单个标的亏 50% 到 80% 很正常，真正的收益来自少数一个打穿天花板。仓位别用价值股逻辑，用风险预算逻辑

过去十年，从投资角度，我渐渐看明白一件事：那些做App的公司，最后都卷死了；真正闷声发财的，是那些收"过路费"的包租公。🧐 你看啊，互联网那会儿大家都想做下一个淘宝、微信，结果呢？绝大部分都死了。反倒是阿里云、腾讯云这种卖服务器的刚需，躺着赚钱。Web3时代也一样，99%的DApp和NFT项目都归零了，但以太坊的Gas费照收不误。我相信AI时代的逻辑也是类似的！ 结合👇下面这张图，我想跟大伙聊聊未来10年的机会在哪，以及我们目前持有的一些核心美股和加密投资标的！ 底层第一性原理很简单，投资Web3和AI，尽量减少投资应用层，一定要投资底层基础设施与刚需收税层。应用层太累了，某个项目花半年搞个爆款，可能三个月就被抄了，还得天天花钱买流量。 但收税层就不一样了，只要大家还要上网、还要算力、还要交易，它就躺着收钱。应用怎么换都无所谓，底层的"过路费"是绕不开的。 过去十年的数据摆在那：英伟达涨了221倍，以太坊涨了236倍，比特币涨了178倍。 • 英伟达收的是“AI算力税”，你想搞AI，就得买我的卡，没得选。 • 以太坊收的是“Gas费”，你想在链上转账、玩NFT，就得给我交手续费。 • 比特币收的是“共识税”，大家都认它是数字黄金，它就成了资产本身。 看出规律了吗？真正赚大钱的，都是掌握"税权"的。 📊未来10年，我看好这三个收税口以及相关的项目与公司。 1️⃣ 数字美元的“利差税”（稳定币与RWA） 我们想在链上玩DeFi，投资RWA，得先把钱换成USDT、USDC，发行方拿我们的美金去买国债吃利息，给我们个数字代币。规模越大，利息越香。这是稳赚不赔的生意。尤其是未来AI Agent时代的到来，美元稳定币是天然的支付媒介，交易体量将会万亿级别计算。 这就是妥妥的"利差税"，谁占住这个入口，谁就是金融界的英伟达。 这里核心我看好： • Circle (美股代码 #CRCL#)，作为合规稳定币USDC来说，它目前是独一份，当机构想要把万亿资产上链时，合规稳定币是唯一的过路口。叠加今年降息无望，美债收益率维持高位，对于美元稳定币发行公司来说，业绩将会更加稳定。另外Circle最近也在大力推进AI Agent支付入口的抢夺，市占率高达68%，已然成为AI Agent支付的首选稳定币。 • Ondo Finance (加密代码 #ONDO#)，RWA赛道的领头羊。它把美股和美债代币化带到了链上。目前仍处于“范式早期”。收税逻辑来说，随着RWA链上资产规模扩大，ONDO作为流动性管理层，将会从每一笔链上美债和美股收益中抽成。所以它将变成连接传统金融和加密金融的“收税路口”。唯一缺点是代币化赋能比较差，没有回购和通缩机制！ 2️⃣ AI 时代的“物理刚需税”（电力与能源供应链） AI的尽头其实就是电力。芯片再牛，不通电也转不动。 现在数据中心都是吞电怪兽，我重点关注核电复兴（SMR小型反应堆）、变压器、液冷设备这些。没电，再强的AI也是摆设。这是硬税，躲不掉的。 这里核心我看好： • Vertiv Holdings (美股代码 #VRT#)，这个公司，我们很早就推荐过，在100美金附近，它是全球数据中心液冷及电源管理巨头。目前AI芯片发热量惊人，传统的风扇吹不动了，必须用液冷，Vertiv占据了高端液冷的大部分市场。收税逻辑来说，它是数据中心建设中“绕不开”的一环。没有它的散热系统，昂贵的NVIDIA芯片也会被烧毁。 • OKLO(美股代码 #OKLO#)，它是 SMR小型模块化核反应堆的龙头公司，虽然目前全球绝大多数 SMR 都还在图纸和审批阶段。但OKLO 已经拿到了美国能源部的选址许可，离真正的商业化运营越来越近了。它也属于范式早期的公司，而且技术壁垒比较深，OKLO使用的是快堆技术，可以用核废料作为燃料，这在合规和环保上具有极高的壁垒，并且获得了OpenAI创始人奥特曼的投资和站台，潜力巨大。 3️⃣ AI Agent 身份/分发/支付层，AI时代的"苹果税" 以后帮我们干活的可能都是AI，不是人。AI要订票、买东西，它得有身份，还要能直接支付付钱。 谁能制定AI之间的支付标准和身份协议，谁就卡住了AI时代的咽喉。这块我觉得是下一个十倍币的温床。 这里核心我看好： • World Network (加密代码 #WLD#)，在AI造假满天飞的时代，证明“我是人”或“这是我的数据”变得极度稀缺。#WLD# 是OpenAI创始人Sam Altman创立的数字身份协议，通过虹膜扫描来实现真人判定和唯一性。想想看，当未来互联网90%的内容都是AI生成时，一个“证明你是真人”的账号就是最硬的门票，叠加今年OpenAI的IPO上市，机会不言而喻。收税逻辑来说，如果未来所有社交媒体、银行应用都要求World ID登录，它就成了全球数字世界的“入场收税口”。 • Bittensor (加密代码 #TAO#)，它像是一个“AI 界的淘宝”。无论你是做图像生成的、做代码翻译的，还是做数据抓取的，都可以在上面开个“子网摊位”。所有的子网都需要质押 TAO 才能运行，而所有的算力贡献和智能评估都通过 TAO 进行结算。只要有人想通过这个网络调用去中心化的 AI 能力，TAO 就是那个绕不开的结算货币。 现在的 Bittensor 就像是早期的以太坊。以太坊通过智能合约收“金融税”，Bittensor 通过 Yuma 共识机制收“智能交易税”。虽然前不久子网早期支持者Covenant AI创始人Sam Dare出走，引发震荡，但这个事件不影响项目本身，我们依旧在持续关注它的子网生态广度，这才是TAO的核心。 除了上述之外，加密领域，我们还配置了像预言机，公链等基础设施，#LINK# 和 #PYTH# 和 #SOL# #SUI# 等，未来无论是预测市场，还是AI Agent都需要真实世界数据，比如资产价格、天气、赛事信息等，都需要用到它们，也属于刚需型收税项目！公链就更不用说，开发Web3应用都要搭建在公链上，属于长期收税！ 🎯最近我们还在关注两个隐形赛道： • AI模型评估与审计 — 以后监管肯定要管AI，谁来证明AI安全、没偏见？这种"信任税"会越来越值钱。 • 边缘设备入口 — 不可能所有算力都在云端，手机、眼镜、耳机这些终端也要本地跑AI。这个"终端入口税"可能是硬件厂商翻盘的机会，最近安克它们搞的存算一体芯片 Thus就属于这种，专门给耳机提供AI本地化算力单元。 🧐怎么选出10倍标的？图里给的公式我觉得挺实用的： 10倍机会 = 真税层 × 范式早期 × 难以绕开 × 未被充分定价 找早期 — 别追大家都知道的，去找刚冒头、大众还没看懂的（比如现在的AI Agent赛道，核电赛道，专注边缘设备的AI芯片），目前我们已经在慢慢开始止盈内存芯片的公司，比如 #MU。# 看护城河 — 问自己：别人能不能绕开这家公司？绕不开，就是好的收税人。 总结来说，买股票盯着 — 能源(核能) + 卖铲子的(电网、硬件、存储芯片等) 买币盯着 — 底层结算网络(BTC/SOL/PYTH/LINK/TAO) + 稳定币发行方 过去十年教训摆在这，应用层死一茬又一茬，收税层稳稳当当。 未来十年，别再做韭菜，要做那个收税的。DYOR🙏