吴说获悉，MiningPoolStats 数据显示，比特币矿池 SpiderPool 最近一次 BTC 出块时间停留在 11:58 附近，此后约 6 小时暂未显示新出块。SpiderPool 近 7 日算力约 90.8 EH/s，市场份额约 10.76%，连续数小时未出块可能受挖矿随机性、矿工切池、矿池标签识别或服务端异常等因素影响。目前，暂未看到 SpiderPool 官方说明。

Bitcoin 挖矿已经不再只是算力生意 这是 @th3amcofficial 在 @MiningDisrupt 第一天最大的观察 这个行业正在成为能源、算力、基础设施、安全和资本市场的交汇点 矿工依然关注正常运行时间、效率、冷却、托管和电力 更大的问题正在改变：挖矿基础设施和 Bitcoin 财库，未来可以变成什么？ 以下是他的分析

吴说获悉，美国证券交易委员会（SEC）起诉佛罗里达居民 Zan Shaikh 及其公司 Bright Vision Distribution LLC（以 Mining Automatic 名义运营），指控其于 2023 年 6 月至 2025 年 5 月期间通过所谓加密资产挖矿业务向超过 380 名投资者募集约 2200 万美元，并承诺保证月度收益。SEC 指出，被告仅将约 13% 的投资者资金用于所谓挖矿相关支出，其余资金主要被用于市场营销、吸引新投资者以及支付个人和其他无关业务开支。SEC 称，该公司向投资者募集的资金至少比已偿付金额高出约 2000 万美元。被告已同意接受永久禁令及其他救济措施，但相关罚款和追缴金额仍待法院确定。

吴说获悉，Barry Silbert 旗下数字货币集团（DCG）全资拥有的 Zcash 矿企 Fortitude Mining 与纳斯达克上市公司 HeartSciences（HSCS）签署最终合并协议，拟通过全股票交易完成业务合并，预计于 2026 年下半年完成。交易完成后，新公司将以 Fortitude 品牌运营，并计划以股票代码 TUDE 在纳斯达克上市。根据协议，DCG 预计将持有合并后公司约 95% 的股份。Fortitude 主要从事 Zcash 挖矿及 PoW 网络投资，截至 2026 年 5 月底年化 ZEC 产量约为 15.7 万枚。公司表示，上市后将借助资本市场资金加速其 Zcash 挖矿、早期 PoW 项目投资及数据中心电力基础设施业务扩张。

吴说获悉，美国三大加密行业组织 Blockchain Association、Crypto Council for Innovation 及 The Digital Chamber 联合致函美国众议院筹款委员会，呼吁通过由 Mike Carey 提出的《Tax Clarity for Mining and Staking Act》（H.R. 9175）。行业组织表示，多年来矿工和质押者在奖励代币的税务确认时间、来源及性质方面面临不确定性，该法案将为数字资产挖矿和质押奖励提供明确的联邦税务框架，并有助于维护美国竞争力。

🚨 刚刚消息 Jack Mallers（XXI）刚刚收购了全球最大的比特币交易所之一。 👉 资产负债表持有 45,000 枚 Bitcoin，且仍在增加 业务布局包括： Treasury（资产储备） Mining（挖矿） Lending（借贷） Payments（支付） 👉 “下一个 Michael Saylor 出现了” 🚀

很多人把Velvet 简单定义为“链上指数基金”或“AI 交易终端”。这完全低估了它的底层逻辑。 我拆解了 @Velvet_Capital 的 Intent 架构、Gems 挖矿逻辑和资金流向，提取了 3 个市面上几乎没人写的“暗线机制”。 如果你打算长期使用或布局 DeFAI 赛道，这篇能帮你省下大量试错成本。 ▌ 暗线 01 ｜ Gems 的“30天连击”惩罚机制 ▪ 大众认知：交易、质押就给 Gems，等 Epoch 分代币。 ▪ 隐藏细节：它的核心护城河是“30 Days Mining Challenge”。每天交互，Multiplier 增加 5%，第 30 天拿 +150% MEGA BONUS。 ▪ 实操参考：一旦断签一天，Streak 直接清零重置。这不是签到，是在用“厌恶损失”心理筛选真实的高频交易员。 ⚠️ 避坑指南：千万不要用同一个钱包断断续续地手动刷。必须写个简单的脚本每天定时执行一笔极小额的 Swap 保持连击。否则你的 Gems 权重在 Epoch 结算时，会被那些保持 30 天连击的量化机器人碾压。 ▌ 暗线 02 ｜ Intent OS 与“Solver”的暗箱博弈 ▪ 大众认知：跨链交易终端，支持 Solana/Base/BNB 等。 ▪ 隐藏细节：Velvet 的核心是 Intent-Based（意图驱动）架构。你下达的不是“在 Uniswap 买入”，而是“我要以 X 价格买入 Y”，然后扔给 Solver（求解器）去竞价。 ▪ 实操参考：这种机制的滑点保护比传统 DEX 聚合器好得多。 ⚠️ 避坑指南：在流动性极差的土狗池子里下 Intent 订单，可能会因为 Solver 无利可图（无法对冲风险）而导致订单长时间 pending。玩冲土狗，老老实实用 Market Order；大资金跨链调仓，用 Intent。 ▌ 暗线 03 ｜ veVELVET 的“真实收益”飞轮 ▪ 大众认知：锁仓拿代币通胀奖励。 ▪ 隐藏细节：它的 Real Yield 机制是——平台把【实际产生的手续费收入】，拿去公开市场买入 $VELVET，分给 veVELVET 质押者。 ▪ 实操参考：这是一个典型的“价值捕获”模型。收益不取决于增发，而取决于平台上跑的资金量（机构如 Quantix 都在用它的 Vault）。 ⚠️ 避坑指南：锁仓 4 年太长，资金利用率低。建议锁 1 年拿基础分红，重点观察其实际手续费回购的 APY 是否能跑赢你的资金费率。 ▌ Prompt-to-Strategy 的降维打击 他们在跑一个叫“Velvet Unicorn”的 AI 对冲基金。路线图里有个“Prompt-to-Strategy”（提示词转策略）。以后你不需要懂代码，只要对 AI 说：“帮我建一个只包含 Base 链上 AI 概念、且夏普比率大于 1.5 的 Vault”，它就能自动发币并调仓。这玩意一旦跑通，就是散户的“链上量化外挂”。 ⬛⬛⬛ Velvet 不是在做一个前端聚合器，它是在做 DeFAI 时代的“执行路由+资产打包机”。 别只盯着土狗，去看看他们 Marketplace 排行榜上靠前的“共享 Vault”，看看聪明钱在用什么 AI 策略。 仅供参考，任何决定前DYOR .

Hut8签98亿美元AI数据中心租约 这笔交易的规模是Hut 8整个市值的数倍，一次性把它从比特币矿工的标签里撕出来，贴上了另一个标签 先说背景，Hut 8这两年一直在做同一件事，用矿机机房的基础设施能力换AI算力赛道的入场券 他们有现成的大功率电力接入、有冷却设施、有运维经验，这些东西建起来不容易，而AI数据中心需要的恰好是这套 矿工转型AI托管，逻辑上是通的，Core Scientific、Cipher Mining也在走同一条路，不是Hut 8发明的打法 但98亿这个数字让这条路的斜率完全变了 这不是试水，这是全押。一份长期租约意味着未来十年甚至更长时间的收入能见度，也意味着公司现在的资产负债表要支撑这个规模的资本开支 合同签了，电要接，机柜要装，运维团队要扩，每一项都是真金白银。98亿的收入端对应的是什么量级的建设成本，这个数字才是真正需要盯的 另一个问题是对手方是谁？ AI数据中心租约如果来自超大规模云厂商或者主权AI项目，那这份合同的含金量非常高，续约概率高，结算风险低 如果来自一些还在早期阶段的AI公司，那就要考虑对手方的履约能力。合同条款里的预付款比例、违约条款、提前终止条款，这些细节决定了这98亿到底有多实 放在更大的框架里看，这笔交易其实是在说一件事，AI基础设施的军备竞赛已经扩散到了比特币矿工这个群体。算力是稀缺的，电力是稀缺的，能够快速部署大规模算力的运营商是稀缺的，Hut 8手里的资产在这个叙事里有了新的定价逻辑 但稀缺资产不等于没有风险，AI需求的节奏比任何人预测的都难把握，超大规模建设之后如果需求落地慢于预期，这类重资产公司承压会很快。Core Scientific今年的股价波动已经给了一个参考样本 Hut 8赌对了方向，但98亿的规模能不能落地，值得继续盯 DYOR 非投资建议

我的跨境电商自动化运营日记（二） 最近两个月，我一直在尝试做一个开品分析 Agent。很多时候一个产品做不起来，不是广告没打好，而是产品从一开始就选错了。 而且，我发现大部分卖家的选品流程其实非常低效：打开 Amazon、看 Best Seller、 Helium10、 Jungle Scout、 TikTok，然后凭经验判断能不能做。虽然看起来专业，但本质上仍然是人工分析。 于是我开始想，能不能把整个开品流程拆解成一条数据流水线？让 AI 自动完成。 最近基于 Hermes 做出了第一版系统。 整体流程如下： Amazon Listing → Review Mining → Pain Point Analysis → Demand Validation → 1688 Supplier Scan → Profit Simulation → Go / No-Go 整个流程最重要的一步是评论挖掘。因为销量告诉你什么产品卖得好，而评论告诉你为什么卖得好以及为什么卖得不够好。这是机会所在。 第一层：评论挖掘 我抓取 Amazon 前50个 Listing，累计约 3 万条 Review，然后通过 Hermes 调用分析链路： 先进行 Embedding，再进行聚类，最后提取高频抱怨。 这里有个有意思的发现，很多卖家喜欢分析五星好评，实际上最有价值的是三星评论。 因为一星评论往往是情绪发泄，五星评论往往过于笼统，三星评论反而最容易暴露产品真实缺陷。 比如说我看到有个 Portable Blender 类目。Agent 最终发现：电池续航不足、清洗困难、无法处理冰块。这三个问题占全部负面反馈的 42%。 这时候其实就不用再去分析了，而是要去验证市场上是否已经有人解决这些问题。 第二层：需求验证 很多选品工具喜欢展示搜索量，但搜索量经常会骗人。 真正有价值的是：需求增长是否来自真实购买意图。 所以我让 Hermes 同时分析：Amazon Search Trend、TikTok 视频增长、Reddit 讨论量 如果只有 TikTok 数据上涨。 系统会判定：可能是短期流量驱动。 如果 Amazon 搜索量同步上涨，则说明真实需求正在增长。 这一步帮我过滤掉大量伪需求产品。 第三层：供应链匹配 这是很多 AI 选品项目做得最差的一步。 发现需求很容易，找到能赚钱的供应链很难。 我的做法是：直接抓取 1688 和 Alibaba。 分析工厂数量、MOQ、成本区间、发货周期，然后让 Hermes 自动生成 BOM 风险评估。 比如说：如果一个产品只有两三家工厂能生产。即使需求很好，系统也会降低评分，因为供应链风险太高。 第四层：利润模拟 这一步不是预测销量，而是预测失败。 我给 Hermes 建立了一个利润模型。 默认模拟三种场景： 1.广告成本上涨20% 2.客单价下降10% 3.物流成本上涨15% 如果产品在三种情况下仍然盈利，才会进入推荐列表。 这目前是整个系统最重要的规则，不知道能不能跑通，后面再随机应变 基本思路，先保住本金，再往外延伸利润 因为我发现往往毁了一个卖家的是低估了风险.... 暂时先写这么多