pandaWL
@dajingou1
美股 × Crypto × 预测市场
交易周期，也研究叙事与资金流向
分享交易逻辑｜宏观观察｜Web3 Alpha
无聊猿家族：
9.1K 正在關注 101.9K 粉絲
这两天币股票直线拉升！@xiejiayinBitget
回撤太多的利润！@damobianyuan
这个币，币安列入了观察区，希望有庄来炒作！
堵一手！
我看鸟哥已经爆了。。。
我也差不多了，不知道能不能挺到下周开盘-_-|| @Wangduanniao @xiejiayinBitget
AI Agent 真正的下一步，不是变得更聪明，而是获得“花钱的能力”。
现在很多 Agent 已经可以帮你搜索商品、比价、订酒店、调用 API，甚至完成一整套任务。
但到了最后一步，经常还是：
AI 找到了 → 人来确认 → 人来付款。
这意味着 Agent 本质上仍然只是一个“高级助手”。
而我最近重点关注的 @AEON_Community AI Card，解决的是更底层的问题：
怎么给 AI Agent 一份“受控制的 Spending Power”。
比如我可以直接告诉系统：
“给这个 Agent 一张额度 $100 的卡。”
接下来整个逻辑就变成：
授权 → 设置消费额度 → Agent 自主支付 → 自动扣款
重点不是让 AI 无限使用你的资金。
恰恰相反，真正有价值的地方是——
把 AI 能花多少钱、什么时候花、为哪个任务花，提前变成规则。
例如让一个 Agent 帮公司采购服务器，它可能只获得 $500 的任务额度；
让另一个 Agent 自动续订软件，则只给它 $50；
任务结束，卡片生命周期也随之结束。
这其实把支付安全模型彻底改变了。
过去我们保护的是：
“我的银行卡不要被别人拿走。”
未来 Agent 时代保护的可能是：
“这个 Agent 到底被授权花多少钱。”
AEON AI Card 正在尝试做的，就是这样一层 AI-native 的支付控制基础设施：
单次 Agent Card、任务级预算控制，并由用户的 Crypto 余额提供资金支持。
近期还将其描述为运行在现有 Visa / Mastercard 支付网络之上的 AI-native 控制层。
所以我觉得 AEON AI Card 最值得关注的，并不是又做了一张“Crypto Card”。
而是它在回答一个未来非常大的问题：
当全球出现几千万、甚至几亿个 AI Agent 时，到底谁给它们支付权限？谁控制额度？它们通过什么 Rail 把“决策”真正变成“交易”？
而且这套逻辑并不需要把 Agent 锁死在 Shopify、Amazon 或某一个电商平台里。
真正有价值的是支付 Rail 本身。
AI 负责判断：
What should I buy?
而 AEON 惹眼的方向是解决：
How can I pay for it — safely and autonomously?
这才是我理解的 Agentic Economy：
以前是“人拥有银行卡，人点击付款”。
未来可能变成：
人制定规则，Agent 获得有限 Spending Power，然后自主完成交易。
当 AI 真正开始自己花钱的时候，
AI Economy 才算真正进入交易层。
而 AEON AI Card，正在抢这个入口。
$AEON
#AEON# #AIPayments# #AgenticEconomy#
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Introducing AEON Agentic Checkout: it connects agents to Shopify’s 3M+ storefronts and 1B+ products, with AEON AI Card providing controlled spending power at checkout, with one-time agent card and predefined limits.
As Agentic Checkout expands into more checkout scenarios, AEON is building the settlement layer for agents to transact, pay, and settle across the digital and physical economy.
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⚽️ 今晚这场西甲，我更偏 皇家社会拿下塞尔塔。
刚好币安钱包的「足球狂欢交易大赛」上线了，这一场我准备实盘参与一下。
先说我的判断：
皇家社会虽然新赛季开局不算强，但上一轮已经在主场拿到胜利，状态有回暖迹象；
反过来看塞尔塔，开局进攻端的问题比较明显，前三轮赢球能力有限，而且这场锋线还有人员缺席。
再结合主场优势，我给出的主观概率大概是：
皇家社会胜：45%–48%
平局：28%–30%
塞尔塔胜：24%–27%
所以我的方向很明确：
👉 首选皇家社会胜
👉 保守一点就是皇家社会不败
👉 比分我更倾向 1:0 / 2:1
但我不会赛前直接重仓。
我更想等开场 15–20 分钟观察一下。
如果皇家社会控球、射门和前场压制明显，但比分还是 0:0，这时候市场价格如果有所回落，我反而会考虑进场。
因为足球交易真正重要的不是“猜中一次”，而是赔率 + 胜率 + 仓位管理。
这也是我觉得币安钱包这次比赛比较有意思的地方。
🏆 总奖池 100,000 USDT
🥇 第一名 10,000 USDT
🎁 前 1,000 名都有奖励
而且不是单纯拼谁本金大。
这次主要按照交易分数排名，以符合资格的足球事件计算已实现盈亏。多参与不同比赛、提高胜率，一样可以不断积累排名。
活动持续 35 天，所以我的打法不会是一场梭哈，而是：
小仓位 + 多事件 + 找赔率差 + 控制回撤。
今晚第一场我先看：
⚽️ 9月4日 03:00
🇪🇸 皇家社会 vs 塞尔塔
我的选择：皇家社会胜，小仓参与。
报名：
比赛：
⚠️ 只有「足球」类别下符合资格事件产生的已实现盈亏才会计入比赛成绩。
这一轮我想看看，35天下来到底是“梭哈党”排名高，还是纪律交易的人最后走得更远。
#BinanceWallet# #BinancePredict#
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最近越来越明显：
未来交易员真正拉开差距的，可能不是谁更会看 K 线，而是谁能更快完成：信息 → 判断 → 下单。
以前看到一条消息，要刷 X、查新闻、看 TradingView、问 AI、再回交易所下单。
等这一圈跑完，行情可能已经走完第一波。
所以最近我在关注 @midasmarketsxyz。
我觉得它有意思的地方，不是简单给交易平台加个 AI，而是想把：
新闻 + 行情 + AI 分析 + 交易执行
尽量压缩到一个界面里。
传统 TradingView 更偏向告诉你：
市场发生了什么。
而 Midas 想进一步回答：
为什么涨跌？影响哪些资产？接下来有什么交易机会？
这才是我觉得 AI Trading 真正有价值的地方。
未来的交易终端，可能不再只是一个下单工具，而是：
研究员 + 新闻终端 + AI + Broker 的结合体。
当然，AI 判断准不准、数据延迟和实际体验还需要时间验证。
但如果你平时同时关注 美股 + Crypto + 宏观，Midas 这个方向确实值得体验一下。
🔗
当 AI 真正进入交易执行层，传统交易终端会不会被重新定义？
我觉得这件事才刚刚开始。
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Stop chasing markets.
Your trading platform should provide you with real time intel, news updates, and trade analysis.
Midas is now live: all markets, one account, one touch.
很多人第一次接触期权，第一反应是“杠杆更大、赚得更多”，@moonkimbinance and @yayabinance 但我觉得真正有价值的地方其实是：在下单之前，就能把最坏结果先算清楚。
买 Call / Put，本质上不是单纯赌涨跌，而是在用一笔确定的权利金，去换一段时间内的不确定性和更大的收益弹性。
尤其对本来就持有股票的人来说，Put 更像保险；而对于想参与行情、又不想直接压大量本金的人来说，期权也提供了另一种资金效率更高的选择。
币安把美股/ETF期权搬进来之后，我觉得最重要的不只是“多了一个产品”，而是让更多 Crypto 用户开始接触真正的风险定价工具。
这个市场以后拼的可能不只是“看对方向”，
更是：
你看错的时候，准备亏多少。
这篇很适合没接触过期权的人收藏。
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你看中一套房，100 万。
钱还没凑够，你也想再观察一个月，于是付了 3 万定金，跟卖家约定：一个月内，我随时可以按 100 万买下它。
接下来会发生什么，其实只有四种可能。房价大涨，比如涨到 130 万，你按 100 万买下，扣掉定金净赚 27 万。房价也可能只涨了一点，比如到 101 万，你确实有权买，但算上那 3 万定金还是亏的，白忙一场。房价还可能跌了，比如跌到 80 万，你不买了，亏 3 万。或者你干脆忘了这回事，定金作废，同样亏 3 万。
其实，看懂了这四种结果，你就看懂期权了。看懂这个目前市面上少有的能让你在下单之前就把"最多亏多少"算清楚的金融工具。
币安刚上线的期权产品，逻辑和你买房的故事一样，只是标的从房子换成了股票和 ETF。
在这里，你刚才买房付的那笔定金叫权利金，100 万叫行权价，一个月叫到期日，买涨的叫 Call，买跌的叫 Put。就是这样。
哪些用户更应该关注币安股票期权呢？大概有三类。
第一类，手里有股票的，怕跌又不想卖的。你长期看好一只股票，但下周要出财报了，你其实心里没底。这时候买个 Put，相当于花钱买一份短期保险，跌了能补回一部分损失，没跌就是交了一笔保费，短期对冲风险。
第二类，对未来走势有判断，但想先把亏损上限定死的。比如，你觉得某只股票要涨，买 Call 的话，付了权利金，这笔交易的最大亏损就确定了，之后价格怎么上下震荡都不影响。
第三类，购买股票资金不多的。对这类用户，权利金通常比直接买同样数量的股票便宜得多，用一笔小钱就能换来一段时间的方向敞口。
当然，任何一种操作都有相应的风险，权利金付出去就不能退，方向错了、涨得太慢、甚至涨得太晚，到期都是归零，没有中间状态，这些都需要想清楚。
说回币安这次上线的期权产品，和产品了解了下，上的是实物交割期权，行权走的是真实的底层股票。暂时也只开放了买方，只有 Buy Call 和 Buy Put，限价单，这样的好处是风险更可控。手续费每张 0.6 美元，还是有一定竞争力的，在支持的地区直接从现有账户调用可用资金就行。
感兴趣的话，欢迎体验试一试🤓
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最近的美股，有一个很明显的感觉：
大方向可能没变，@dingalingts 但短线越来越难做。
@0xsandy1913 一边是 AI 继续撑着科技股和市场情绪，另一边油价、美债收益率、地缘局势、美联储政策预期又在不断扰动市场。
经常出现一种情况：
开盘还在涨，半小时之后开始跳水；
一个宏观数据出来，QQQ 几根 K 线就把之前的走势全部反转。
所以最近相比猜“某只股票一个月后多少钱”，我反而越来越关注 SPY / QQQ 的短周期方向。
刚好@BinanceWallet 币安钱包@predictdotfun 板块最近把这个玩法做得更直接了：
Binance Wallet Up & Down 正式上线 SPY / QQQ 15分钟市场。
不用研究几十只美股，也不用纠结某家公司财报到底好不好。
你只需要判断：
接下来15分钟，SPY / QQQ 是 Up，还是 Down？
看涨 → Up
看跌 → Down
15分钟一个周期，直接围绕美国两大核心指数的短线波动进行判断。
我觉得这个玩法最有意思的地方，是它把很多传统美股交易里比较复杂的东西压缩成了一个问题：
“未来15分钟，市场往哪走？”
尤其现在这种行情，其实非常适合观察。
比如：
美国就业数据公布前后；
CPI / PCE 数据落地；
美联储官员讲话；
美股开盘后的第一波资金博弈；
英伟达、Broadcom 等科技巨头财报带动整个 Nasdaq 波动……
这些事件未必改变美股长期趋势，却经常直接改变 未来15分钟的方向。
如果本来就在做美股、宏观或者指数交易，我觉得可以去研究一下币安钱包这个新玩法。
相比每天从几千只股票里面找机会，
SPY 看美国大盘，QQQ 看科技股。
两个指数基本已经覆盖了当前美股最核心的两条交易主线。
市场越是震荡，方向判断反而越值得研究。
现在 Binance Wallet 里已经可以直接体验
SPY / QQQ 15 Min Up & Down。
下一次美国重要数据公布的时候，我准备专门盯一轮 QQQ，看看15分钟级别的市场情绪到底有多快。
⚠️ Up & Down 属于高波动短周期交易，判断错误同样可能产生损失，控制仓位比猜对一次方向更重要。
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📈New markets are live!
Predict whether SPY and QQQ will go up or down in the next 15 minutes.
Observe trends and analyze the markets.
Trade your view now：Prediction→Up/Down →Stocks
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机器人真正缺的，不是更多数据，而是“有效数据”。
最近继续研究 @axisrobotics，我越来越觉得，很多人对 Physical AI 的理解还停留在“数据越多，模型越强”。
但机器人和大模型不一样。
ChatGPT 预测错一个词，可能影响不大；机器人如果判断错一次抓取角度，杯子可能直接摔碎，机械臂多偏几厘米，也可能撞到障碍物。
所以机器人真正需要的，并不是海量无差别的数据，而是能够教会它“怎么行动”的高质量轨迹数据。
一张“机器人正在拿杯子”的图片，价值其实很有限。
真正有价值的是完整过程：
机械臂从哪里开始移动？
手腕旋转了多少角度？
什么时候闭合夹爪？
用了多大力度？
遇到偏差后怎么修正？
最后有没有成功完成任务？
这整套过程，才是一条真正有训练价值的 Trajectory。
传统 AI 学的是：
“这是什么？”
Physical AI 学的则是：
“下一步应该怎么做？”
这也是我最近越来越关注 AXIS 的原因。
表面上看，AXIS Hub 是让用户完成机械臂任务、贡献数据。
但如果只看到“做任务、拿积分”，其实只看到了最浅的一层。
背后的逻辑更像一个数据飞轮：
用户完成真实操作
→ 产生动作轨迹
→ 数据被清洗和验证
→ 用于训练机器人模型
→ 模型部署到真实机器人
→ 机器人继续产生新的真实世界数据
→ 再进入训练。
Human → Data → Model → Robot → More Data
参与的人越多，动作类型越丰富；
场景越丰富，模型越容易获得泛化能力；
机器人部署越多，又会反过来产生更多真实世界数据。
这才是我认为 AXIS 真正有意思的地方。
而且有一个点经常被忽略：
失败数据，可能和成功数据一样值钱。
机器人抓杯子失败、力度太大、路径错误、物体掉落、位置偏差，这些看起来是“坏数据”，但实际上都在告诉模型：
什么动作不应该做。
人类学习走路、拿东西，也是通过大量失败建立对物理世界的理解。
机器人同样需要这个过程。
所以未来判断一家机器人数据平台有没有价值，不能只看“收集了多少数据”。
真正应该看的是：
这些数据到底能不能提高机器人的任务成功率。
这也是我觉得 AXIS 和很多“AI + Crypto 概念项目”不同的地方。
Web3 在这里真正有价值的部分，不是硬给机器人加一个 Token。
而是利用激励机制，让全球用户参与数据生产。
如果积分或 Token 能推动：
更多人贡献有效轨迹
→ 数据进入模型训练
→ 模型能力提高
→ 机器人产生商业价值
那么 Web3 才真正成为 Physical AI 的一种 Cold Start Mechanism。
它解决的不是“机器人有没有币”，而是：
机器人训练需要的数据，怎么更快、更低成本、更分布式地获取。
所以我现在看 @axisrobotics，最关注的不是某一天有多少积分，而是三个问题：
数据是否持续增长？
任务复杂度和数据质量是否持续提高？
这些数据最终有没有真正提升机器人的能力？
如果这三件事能够形成闭环，
那么 AXIS 做的就不只是一个机器人任务平台。
它更像是在尝试建立：
Physical AI 时代的数据基础设施。
过去互联网最值钱的是搜索数据、社交数据、消费数据。
而机器人真正进入工厂、仓库、商场甚至家庭之后，下一类真正重要的数据资产可能是：
Human Action Data——人类与物理世界交互的数据。
所以相比“下一台机器人是谁造出来的”，我现在更关心：
未来全世界的机器人，到底会用谁的数据长大？
这可能才是 AXIS Robotics 最值得关注的长期叙事。
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一场活动结束以后，我其实最不关心的就是“奖池发了多少钱”。@MEXC_Official @KaitoAI
我更想看的是：
这波流量过去之后，平台到底留下了什么？
MEXC 的 0808 Stock Season 已经在 8 月底结束，但我看完昨天的官方复盘，反而觉得真正值得关注的东西才刚刚开始。
因为 MEXC 这一次做的，并不是简单地在 Crypto 交易所里塞几个美股交易对。
它正在尝试把一整套“全球资产入口”搭起来。
RealStocks、Tokenized Stocks、Stock & Index Futures，再加上 Pre-IPO，实际上对应的是完全不同风险偏好和交易习惯的用户。
根据 MEXC 最新公布的数据，RealStocks 目前已经覆盖 7,000+ 美股和 ETF；上线首月用户超过 12 万，其中超过一半完成首次入金。
8 月期间又新增了 31 个零手续费股票和 ETF 合约产品，RealStocks API 也正式向量化交易用户开放。(MEXC)
我觉得这里面最有意思的，不是“品种变多了”。
而是交易所之间竞争的维度正在发生变化。
以前 Crypto 交易所争的是：
谁上币更快、谁深度更好、谁手续费更低。
但如果未来 BTC、ETH、美股、ETF、黄金、商品甚至 Pre-IPO 资产都开始出现在同一个交易账户里，那么平台争夺的就不只是 Crypto 的交易量了。
它争的是一个用户完整的资产配置入口。
这一点对 Crypto 原生用户尤其重要。
很多人已经习惯 7×24 小时交易、稳定币结算、合约、链上资产和高流动性的交易体验，让他们重新去适应传统券商体系，其实存在明显摩擦。
所以我越来越觉得，未来 CeFi 一个很重要的竞争方向，可能就是：
谁能让 Crypto 用户用最熟悉的账户体系，接触更多全球资产。
这也是我认为 MEXC × Kaito 这次创作者比赛有意思的地方。
官方给这次股票教育计划配置了最高 20 万美元激励，其中股票教育内容比赛奖池为 10 万美元，另外还有最高 10 万美元推荐激励。
而且官方明确鼓励创作者去讲公司、行业、市场趋势、投资概念，而不是单纯发活动广告。
因为产品数量增加以后，下一个真正的门槛已经不再是“有没有入口”，而是：
用户到底知不知道自己买的是什么。
RealStocks、Tokenized Stocks 和 Stock Futures，看起来都和“股票”有关，但底层结构、持有方式、风险来源完全不同。
尤其是合约产品，杠杆带来的风险和直接持有股票完全不是一回事。
所以我觉得接下来真正有价值的内容，不应该只是告诉大家“这里能交易 NVDA、TSLA”。
而是把这些产品之间的区别讲明白，把股票背后的公司、行业、估值和宏观逻辑讲明白。
这可能也是 Kaito 这类内容激励机制真正有价值的地方：
把 Attention 转化成 Education，再把 Education 转化成真正理解之后的交易行为。
0808 已经结束。
但如果几年以后回头看，也许大家会发现，2026 年真正重要的变化并不是某一家交易所“上线了美股”。
而是 Crypto 平台开始从：
“交易币的地方”
慢慢变成：
“交易全球资产的入口”。
这场竞争，我觉得才刚刚开始。
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我觉得 @Krakenfx Wallet 这次真正想抢的，可能根本不是“钱包市场份额”。
它想抢的是：用户从中心化交易所走向链上的第一站。
如果只是把 Kraken Wallet 2.0 当成一次 UI 改版、多支持几条链、加几个 DeFi 功能，我觉得其实低估了 Kraken 这一步。
把 Kraken 最近的动作连起来看，会发现它正在尝试搭一条完整路径：
Kraken → Kraken Wallet → Ink → DeFi / RWA / 支付
过去交易所最大的尴尬是什么？
用户在 CEX 里完成买币，但只要真正进入链上，后面的价值基本就开始外流了。
提币去 MetaMask，交易去 DEX，借贷去 Aave，链上衍生品去 Hyperliquid，资产管理又是另外一套工具。
对于交易所来说，自己负责把用户和资金带进 Crypto，结果最有价值的链上行为，却发生在别人的产品里。
Kraken Wallet 现在想改变的就是这件事。
这也是为什么我觉得这次升级里，真正值得看的不是某一个单独功能，而是它开始把不同金融模块往一个账户体系里塞。
你可以继续使用传统 EOA，也可以使用 EIP-7702 Smart Account、Embedded Wallet；
想把大额资产隔离，可以接硬件钱包、多签；
想降低 Web3 使用门槛，又可以通过 Email、Google、Apple 这类方式创建 Embedded Wallet。
它不是在告诉所有用户：
“以后你们必须用同一种钱包。”
恰恰相反。
Kraken 想做的是让不同风险等级、不同使用场景的资金，都能留在同一套产品体系里。
长期仓位放高安全等级账户；
日常交互用 Smart Account；
小资金玩 DeFi；
需要支付、交易、借贷的时候，再调用相应的链上应用。
这其实是在把“钱包”从一个地址管理器，升级成资产账户层。
而下一步更有意思。
Kraken Wallet 后面要连接的东西，包括 xStocks、稳定币与法币出入金、K-Assets、DeFi，以及非托管支付卡。
这些东西放在一起看，已经不像一个传统 Crypto Wallet 的产品路线了。
更像是：
股票可以 Tokenize，
BTC 可以进入链上金融，
Stablecoin 可以承担结算，
DeFi 提供收益和借贷，
银行卡负责连接现实消费。
最后所有东西，都由 Wallet 作为用户资产的统一入口。
这也是我认为 Kraken 和很多钱包最大的区别。
很多钱包是先有流量，再想办法找金融场景。
Kraken 恰好反过来。
它本来就拥有交易、法币入口、合规体系、流动性和大量资产用户，现在只是把过去沉淀在 CEX 内部的能力逐渐延伸到链上。
所以 Kraken Wallet 对 Ink 的意义也不只是“多支持了一条链”。
如果 Kraken Wallet 最终成为 Kraken 用户进入 Onchain 的默认入口，那么 Ink 获得的就不是一次 Wallet Integration，而是一条长期、持续的用户和资产分发渠道。
Kraken 负责把人带进 Crypto，
Wallet 负责把人带上链，
Ink 承接应用和金融活动。
这个闭环一旦跑起来，意义明显比一次 $INK TGE 大得多。
当然，产品能不能真正形成用户习惯、Ink 能不能承接足够丰富的资产和应用，仍然要看后续数据。
但至少从 Kraken Wallet Manifesto 透露出的方向来看，我觉得 Kraken 的野心已经非常明确：
未来交易所竞争的终点，可能不是谁的 CEX 做得最大。
而是谁能让用户在 CEX、Self-Custody、DeFi、RWA 与现实支付之间流动时，
始终没有离开自己的生态。
所以我更愿意把 Kraken Wallet 2.0 看成 Kraken 的一次“链上入口争夺战”。
钱包只是表面。
真正要争的，是下一代 Onchain Finance 的用户入口。
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祝 @BNBCHAINZH 六周年快乐，祝福@0xsandy1913 !
我和 BNB Chain 的第一次交集，应该是在 2021 年。
那时候刚开始认真玩链上，什么都不懂，只知道大家都在聊 BSC,PancakeSwap。
第一次把币提到钱包，第一次自己连 DApp，第一次 Swap，盯着钱包里的数字变化，那种感觉到现在还记得。
后来赶上行情最疯狂的时候。
每天群里都是几十倍、几百倍的故事，我也从一开始的小心翼翼，慢慢变得觉得“链上赚钱好像也没那么难”。
结果市场很快给我上了一课。
买过高点，追过热点，也遇到过项目归零。
最难受的时候，打开钱包看着资产一天比一天少，甚至想过：Web3 可能就这样了，以后不玩了。
但很有意思的是，市场凉了以后，我反而开始真正理解这个行业。
从最早的 DeFi、GameFi，到后来的 Meme、L2，再到今天的 RWA、AI Agent，热点换了一轮又一轮。
当年很多项目、很多所谓的“百倍神话”早已经没人记得，但 BNB Chain 还在，而且生态反而越来越大。
所以我一直留着一点 BNB。
不是因为它一定会涨多少，而是看到它，就会想起自己刚进入 Web3 的那几年——赚过、亏过、兴奋过，也怀疑过，但最后还是留在了这里。
六年前，BNB Chain 上线第一个区块。
六年后，我们还在链上。
可能这就是我和 BNB Chain 最简单的故事。
祝 @BNBCHAINZH 六周年快乐。🎂
希望下一个六年，我们还能在这里讲新的故事。
#BNBChain六周年# #6YearsOfBNBChain#
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六年前的今天，BNB Chain 上線了第一個區塊；
六年後，這個生態越來越強大，能承載的也越來越多。
20 萬+ AI Agent、無數個 DApp；
在 DeFi 裡賺取收益，RWA holder 超過 30 萬；
可持有代幣化的基金和股票，和很多很多人的第一枚 BNB。
我們更想聽的是：你的第一枚 BNB 是怎麼來的？
或者，你和 BNB Chain 的第一次交集是哪一刻。
六週年，我們送出六份禮物：
🎁 6 份六週年限量禮盒
參與方式：
1️⃣ 關注 @BNBCHAINZH
2️⃣ 引用本條推文並在評論區留言你的故事
3️⃣ #BNBChain六週年#
9 月 7 日 24:00 截止，9 月 8 日公佈。
#6YearsOfBNBChain# 六週年，故事才剛寫到開頭。
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从 2019 到 2026，MGBX 一直在往前走。
从产品体验，到用户规模，再到全球市场的持续拓展，这几年能明显看到 MGBX 在不断调整、迭代，也在逐渐形成属于自己的品牌定位。
这一次，MGBX 正式迎来全新的品牌形象。
对一个已经运营多年的平台来说，品牌焕新并不只是换个 Logo、换套视觉，更像是在为下一阶段的发展重新做一次整理和出发。
借着这次升级，我也给大家准备了 5 份 MGBX 品牌焕新神秘周边礼包
参与方式很简单：
转发 + 点赞 + 评论本帖，并留下你的 MGBX UID，即可参与抽奖。
⏰ 48 小时后开奖
注册链接：
品牌升级详情：
从 2019 走到 2026 是一个阶段，
新的品牌形象，也意味着新的开始。
一起看看 MGBX 接下来还会带来什么。
#MGBX# #BrandRefresh# #Crypto# #Giveaway#
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如果 Hyperliquid 能把 Crypto 变成一个全天候交易市场，那现实世界里的豪宅、数据中心，为什么不能也这么交易？
结果最近真让我碰到一个在干这件事的平台——@Loafmarkets 。
我去体验了一圈，第一感觉是：
这东西不像传统 RWA，更像是把“现实世界资产”做成了一个交易所。
Loaf 官方把自己定义成一个面向 RWA 的 self-custodial hybrid DEX，目前首先切的是房地产，后面还计划扩展其他现实资产。
什么意思？
以前我们聊 RWA，第一反应往往是美债、黄金、房地产代币化。
但 Loaf 想做的事情更激进：
不是单纯把资产搬到链上，而是给这些原本极度缺乏流动性的资产，建立一个可以持续交易和定价的市场。
比如一栋价值几千万甚至上亿美元的豪宅。
传统情况下，你想获得这类资产的 exposure，门槛非常高，而且买卖周期可能按月计算。
但如果把资产标准化、Tokenize，再通过订单簿提供流动性，那么逻辑就完全变了：
房地产开始拥有类似金融资产的价格发现和交易体验。
Loaf 的 Learn 页面目前已经明确写到，平台上的 tokenized real estate 提供对应资产的经济敞口。
并涉及 first-ranking mortgage，同时可以从单个 Token 开始参与。
这也是我觉得它值得关注的地方。
因为 RWA 真正的问题从来不只是：
“能不能上链？”
而是：
“上链之后，有没有人交易？”
没有流动性的 Tokenization，本质上只是把一张纸换成了一个 Token。
Loaf 现在明显是在尝试解决后半段的问题——Liquidity + Price Discovery。
他们甚至专门设计了 Loaf Liquidity Provider，用自有资金持续提供双边报价。
希望让原本可能需要几个月才能完成交易的资产，变成订单簿上可以直接交易的市场。
⸻
而且最近还有一个挺有意思的机会。
Loaf 正在做一个叫 League of Loaf 的测试网交易赛。
重点是：
交易的是模拟现实资产，但奖金是真的。
整个比赛分成 5轮，总奖池 50,000 USDC。
测试网使用 Mock Assets + Test Funds，所以并不需要拿真钱承担交易本金风险。
每一轮会围绕不同的 Physical Asset 展开，并且采用不同的交易挑战。
第一轮甚至已经拿 Terafab 这种数据中心相关资产来做交易标的。
这其实挺符合 Loaf 的野心：
豪宅只是第一步。
后面真正有想象力的可能是：
数据中心、酒店、太阳能资产、葡萄园……
当这些过去只能被大型机构持有、估值、交易的东西，开始拥有链上市场和实时价格，RWA 才可能从“资产上链”真正走到“资产金融化”。
⸻
还有一点比较适合现在参加：
席位不是无限的。
Loaf 的比赛采用 Queue + Seat 机制，每轮席位有限；官方规则里还设计了 referral 提升排队优先级的机制。
所以如果你本来就对 RWA、链上房地产或者另类资产交易感兴趣，我觉得可以先进去体验一下。
我自己也准备继续玩几轮。
毕竟 Crypto 已经证明了一件事：
一旦资产拥有全球流动性，市场对它的估值方式就会发生变化。
那么下一个问题就是——
当一栋豪宅、一个数据中心，也开始拥有自己的实时 Order Book，会发生什么？
这可能才是 RWA 真正有意思的地方。
League of Loaf 为模拟交易比赛，使用测试资金；真实奖金及参与资格以官方规则为准。
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最近我重新思考了一个问题：
下一轮交易所竞争，真正决定胜负的，可能已经不是“谁上的币更多”，而是谁能让用户在一个账户里交易更多资产。
这也是我最近持续观察 @MEXC_Official 时，一个越来越明显的感受。
过去几年，Crypto 交易所的核心竞争逻辑其实很简单：
新币够不够快？
交易对够不够多？
手续费够不够低？
流动性够不够深？
但到了现在，这套逻辑正在发生变化。
因为 Crypto 用户本身也变了。
很多早期玩家只交易 BTC、ETH 和山寨币，但今天越来越多 Crypto Trader 同时关注：
美股、黄金、宏观、AI、利率，甚至全球风险资产。
尤其这一轮行情非常明显。
英伟达财报能影响 Crypto 情绪，美联储一句话能让 BTC 波动，黄金、美元指数、美债收益率又会反过来影响风险资产。
Crypto 已经越来越难脱离全球资产定价体系单独交易。
所以我认为交易所接下来真正值得观察的一条主线，就是：
Crypto Exchange → Global Trading Account
谁能够率先完成这一步，谁就可能获得下一阶段的用户时间。
这也是为什么我最近参加 Kaito × MEXC 创作者活动时，没有只盯着“上了什么新币”。
我更关注的是 MEXC 正在尝试扩大的资产边界。
因为站在一个交易者角度，我真正需要的并不是手机里再多一个 App。
恰恰相反。
我希望 App 越来越少。
以前我的交易流程可能是：
Crypto 一个平台，
美股一个券商，
行情软件一个，
链上数据一个，
宏观数据又一个。
每天在几个账户之间切换。
但未来最有价值的平台，很可能不是某一个单项功能做到极致，而是能够把：
Crypto + Stocks + Commodities + Derivatives
逐渐放进同一个交易入口。
这背后其实有一个非常大的商业逻辑：
交易所争夺的不是交易量，而是“用户资产份额”。
假设一个用户有 10 万美元投资资金。
以前交易所可能只能争夺其中用于 Crypto 的 2 万美元。
剩下的资金可能在：
股票账户、
货币基金、
黄金、
现金，
或者其他金融平台。
如果未来交易平台能够覆盖更多资产，那么竞争目标就从：
“让用户多交易几次 Crypto”
变成了：
“让用户把更多投资行为留在我的生态里。”
这两者的价值完全不是一个数量级。
所以我现在评价一个交易所，已经不会只看：
“最近上了什么币？”
我反而会看三个更长期的问题：
第一，它能不能持续扩展资产边界？
第二，它能不能把不同市场的流动性和用户体验真正连接起来？
第三，它最终能不能成为用户的统一交易账户？
如果这三个问题的答案逐渐变成 Yes，那么今天我们看到的很多 Crypto
Exchange，未来可能根本不能再简单叫“加密货币交易所”。
它们更像是：
互联网时代的新一代全球券商。
而我认为 MEXC 接下来真正值得观察的，也恰恰是这里。
上币速度依然重要。
低手续费依然重要。
新资产发现能力也依然重要。
但这些可能只是第一阶段。
第二阶段真正决定天花板的，是：
你究竟能承载用户多少资产、多少交易需求，以及多少时间。
这也是我最近研究 MEXC 后最大的一个认知变化。
交易所战争远远没有结束。
只是战场正在改变。
以前大家抢的是 Coin。
下一阶段，抢的可能是整个 Portfolio。
这才是我认为最值得关注的地方。
#MEXC# #Kaito# #Crypto#
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卧槽！Starryblu 要上 IBAN 账户了？海外支付又多一张王炸牌！
最近看到 Starryblu 又要上新功能：
🇸🇬 新加坡账户 + IBAN 欧洲账户
一个 Starryblu 账户，未来又多了一种全球账户选择。
👇 Starryblu 注册：
🎁 通过邀请链接注册，可领取 60 S$ 消费券。
对经常折腾海外支付的人来说，这个升级还真挺有意思。
为什么我觉得 IBAN 这个东西值得关注？
因为海外支付最怕的就是：
一个渠道被限制，整条路就断了。
现在多一个账户、多一个渠道，本质上就是：
多个渠道，多条路。
一个不行，还有另一个；
一个渠道受限，还有其他方式可以选择。
就像 Monzo、Wise、N26、iFast 这些，每个都有自己的优势和适用场景，但谁也不能保证永远畅通。多一个 Starryblu 的 IBAN 账户，就是多一条欧洲方向的资金通路，关键时刻能顶上。
这对于经常用海外 AI、软件、跨境消费、海外收付款的人来说，意义还是挺大的。
现在 Starryblu 本身已经可以用来：
💳 Mastercard 虚拟卡
🌍 美元、港币、新币、欧元、英镑、日元等多币种管理
🤖 ChatGPT、Claude、Cursor、Grok、X Premium 等海外 AI / 软件订阅
💰 海外消费、跨境付款
🇨🇳 海外账户余额还可以用于国内微信消费
现在又准备增加：
🇪🇺 IBAN 欧洲账户
相当于又多了一条全球资金管理和跨境支付的路径。
我越来越觉得：
海外支付真正重要的，不是“只有一张神卡”，而是手里有多个渠道、多条路。
平时可能用不到，
但真正遇到海外订阅、跨境付款、收款或者账户限制的时候，
手里多一个选择，就多一份主动权。
而且 Starryblu 申请门槛也比较低：
+86 手机号可以注册
准备好护照
手机完成身份认证
审核通过后即可开 Mastercard 虚拟卡
有实体卡需求，也可以继续申请 Mastercard 实体卡。
如果后续 IBAN 账户正式开放，Starryblu 的使用场景还会进一步增加。
一个账户，多种渠道；多个渠道，多条路。
这波升级，我觉得可以提前关注一下。
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机器人时代真正稀缺的，可能不是机器人，而是“让机器人学会干活的数据”。
最近继续研究 @axisrobotics，我越来越觉得，很多人对 Physical AI 的关注点可能放错了。
大家现在盯着 Tesla Optimus、Figure、Unitree，看谁的机器人跑得更快、动作更像人、什么时候量产。
但有一个更底层的问题：
假设未来真的有几千万台机器人进入工厂、家庭和商业场景，谁来教它们干活？
ChatGPT 可以读整个互联网。
图像模型可以学习几十亿张图片。
机器人却没这么容易。
你让机器人“拿起杯子放进洗碗机”，背后不是一句文字指令，而是一整套连续过程：
看到环境 → 判断位置 → 规划动作 → 抓取 → 移动 → 放置 → 根据结果继续调整。
这些连续的动作轨迹，就是 Physical AI 非常重要的训练数据。
而这也是我重新理解 Axis 的关键。
Axis 真正想做的，可能不是机器人，而是机器人时代的数据层。
传统机器人采集数据很贵。
你需要真实机械臂、场地、传感器、操作员，然后一遍遍遥操作。
问题是，一旦未来机器人需要学习成千上万种任务，这种数据生产方式很难支撑。
Axis 的思路很有意思：
把机器人数据采集搬到互联网。
用户不需要拥有一台几十万美元的机器人，只需要通过浏览器，就能在模拟环境里完成机器人操作任务。
每一次有效操作，都可能形成一条 trajectory。
当参与的人从100个变成1万个、10万个，整个逻辑就开始变化了。
这不再只是“收集数据”。
而是在尝试建立：
Human → Data → Model → Robot
这样一个网络。
我认为这里才是 Axis 最值得关注的地方。
因为机器人行业未来真正可能形成护城河的，不一定只是硬件。
数据同样存在飞轮。
数据越多 → 模型越好；
模型越好 → 可以完成更多任务；
任务越多 → 需要更多不同类型的数据；
更多任务和激励 → 又吸引更多人贡献数据。
最后形成：
Data → Model → Robot → New Data → Better Model
如果这个循环真的跑起来，Axis 的价值就不能简单按照一个“机器人项目”理解。
它更像是在尝试做 Physical AI 的数据基础设施。
而且这里还有一个我觉得市场容易忽视的地方：
未来机器人需要的数据，很可能比大模型更加碎片化。
同样是“拿杯子”，杯子的大小、材质、摆放位置、机械臂型号、桌面高度甚至光线变化，都可能产生不同的数据需求。
所以 Physical AI 最终需要的可能不是一个静态数据库，而是一套可以持续生产新数据的网络。
这也是为什么我最近看 Axis，不太在意短期热度，反而更关注几个指标：
trajectory 增长速度、数据质量、Sim-to-Real 成功率，以及这些数据有没有真正被机器人公司使用。
如果只有用户数量，没有真实训练价值，那故事很快就结束。
但如果社区贡献的数据最终能够持续训练模型，并部署到真实机器人上，商业逻辑就完全不同。
因为那时候 Axis 卖的就不再只是“一份数据”。
而是：
让一台机器人更快学会一项新技能的能力。
这让我想到上一轮 AI 浪潮。
最开始大家都在讨论模型，后来发现 NVIDIA 卡住了算力入口。
那么到了 Physical AI 时代，会不会出现另一个关键入口？
我的判断是：
算力仍然重要，但高质量机器人数据可能成为新的稀缺资源。
未来可能是 NVIDIA 提供算力，机器人公司提供身体，Foundation Model 提供大脑，而另外一层基础设施负责不断告诉这些“大脑”：
真实世界到底应该怎么操作。
Axis 想抢的，就是这一层。
所以我现在看 @axisrobotics，真正关注的已经不是“它今天又完成了多少任务”。
而是一个更长期的问题：
如果未来每一台机器人都需要持续学习，那么谁拥有最大规模、最低成本、最多样化的数据生产网络？
如果 Axis 最终能够占住这个位置，它的天花板可能远远不只是一个机器人数据平台。
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我越来越觉得，Crypto 交易所下一场真正的大仗，可能根本不在 Crypto。
而是在抢华尔街的用户。
过去几年，我们习惯了一个非常割裂的投资世界：
想交易 BTC、ETH，打开 Crypto 交易所；
想做 NVIDIA、Tesla、Apple，切到美股券商；
想交易指数，又要换另外一套账户和资金体系。
但最近我发现，这条边界正在迅速消失。
尤其是我研究 @MEXC 最近的产品布局后，一个趋势越来越清楚：
Crypto Exchange 正在从“币圈交易所”，向“全球资产交易入口”进化。
这可能比多上线几百个山寨币重要得多。
为什么？
因为对于一个 Crypto 原生交易者来说，我们真正需要的并不是“股票账户”，而是资产价格的交易机会。
比如 NVIDIA 财报超预期，我想交易 NVDA；
美联储释放降息信号，我想交易 Nasdaq；
SpaceX、OpenAI 等 Pre-IPO 公司出现重大估值变化，我想提前研究相关机会。
传统金融把这些资产分散在不同体系里，而 Crypto 用户已经习惯了一套完全不同的逻辑：
一个账户、一套资金、高流动性、快速交易。
所以我认为未来真正值得观察的方向，是：
Crypto 的交易体验 + TradFi 的资产规模。
MEXC 最近其实就在做这件事情。
目前它的股票相关生态已经覆盖：
Stock & Index Futures
Tokenized Stocks
RealStocks
Pre-IPO Products
这几个产品看起来都叫“股票”，但实际解决的是完全不同的问题。
Stock Futures 更适合交易价格波动和宏观事件；
RealStocks / Tokenized Stocks 更接近获得股票价格敞口；
而 Pre-IPO 则把过去普通投资者很难触及的未上市公司机会，提前搬到了 Crypto 用户面前。
这背后真正值得关注的，不是哪一个产品。
而是：
交易所正在把越来越多现实世界资产，装进 Crypto 用户已经熟悉的交易框架。
而且还有一个很容易被忽略的变量——交易成本。
对于长期持有的人来说，手续费可能不是最重要的问题。
但对于短线交易者来说完全不同。
假设一年做 300 次交易，每一次都产生手续费、点差和资金成本，最终侵蚀掉的收益可能远比想象中严重。
所以 MEXC 最近持续强调 0 Fee，我反而认为这不是一个简单的营销口号。
如果未来 Crypto Exchange 真要和传统券商争夺全球活跃交易者，交易成本一定会成为核心竞争变量之一。
当然，这里面同样存在风险。
股票期货 ≠ 直接持有股票；
Tokenized Stock ≠ 传统证券账户里的股票；
Pre-IPO 更不意味着上市后一定上涨。
产品结构、流动性、杠杆、交易时间以及地区监管要求，都需要投资者自己搞清楚。
但从行业趋势来看，我越来越确定一件事：
Crypto 与 TradFi 的融合已经不是“会不会发生”的问题，而是谁能最快把全球资产装进一个账户的问题。
以前交易所争的是：
“谁的币更多？”
下一阶段可能争的是：
“谁能让用户交易更多种类的全球资产？”
如果这个判断成立，那么未来最大的 Crypto Exchange，可能不会只是 Crypto Exchange。
它更像一个 24/7 的全球资产交易入口。
这也是我为什么最近一直在关注 @MEXC 这一轮 Stock 产品扩张。
币圈真正的大叙事，未必永远发生在下一个新币上。
有时候，把传统金融几百万亿美元的资产慢慢搬到 Crypto Rails，本身就是更大的叙事。
@KaitoAI #MEXC#
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机器人行业的“GPT 时刻”，卡住它的可能根本不是 AI。
最近继续研究 @axis_ai，我发现一个很容易被忽略的问题：
过去两年，大家讨论机器人，注意力几乎都集中在模型、芯片和硬件。
谁的机器人走得更稳？
谁的机械手更灵活？
谁的模型参数更大？
但如果把视角往底层再挖一层，你会发现 Physical AI 面临的一个核心问题其实是：
机器人严重缺数据。
ChatGPT 为什么能够出现？
一个非常重要的前提，是互联网过去几十年积累了海量文字、图片、代码。
模型可以“读完整个互联网”，再从中学习人类知识。
但机器人不一样。
互联网里有几十亿张“杯子”的图片，却没有几十亿条：
机械臂应该用什么角度靠近杯子、施加多大的力、抓住之后如何移动、遇到障碍如何调整。
机器人真正需要学习的是：
Action，而不仅仅是 Information。
这也是我最近越来越理解 AXIS Robotics 的地方。
AXIS 做的不是再造一个机器人，而是在尝试解决机器人背后的“数据生产问题”。
它把机器人操作搬进浏览器。
普通用户不需要购买机械臂，也不需要成为机器人专家。
打开浏览器，就可以操控模拟机器人完成抓取、移动、分类、开抽屉等任务。
而你每完成一次操作，背后产生的并不是一局“小游戏记录”。
而是一条完整的 Trajectory（机器人运动轨迹）：
关节状态、物体位置、控制动作、视觉信息、任务结果……
这些数据经过验证、清洗和处理之后，可以继续用于机器人策略和 Physical AI 模型训练。
这件事情真正有意思的地方在于：
AXIS 正在尝试把过去只能发生在机器人实验室里的数据生产，变成互联网规模的数据生产。
传统机器人数据采集有一个非常现实的问题：
想增加数据，就要增加机器人、操作员、实验场地和时间。
本质上是线性扩张。
AXIS 想做的是另一条路线：
Simulation First + 全球贡献者。
一个实验室也许只能同时控制几十台机器人。
但如果把模拟环境放进浏览器，理论上可以让成千上万人同时产生不同环境、不同任务、不同操作方式的数据。
这就让我想到一个很有意思的类比：
Google 把全世界的信息组织起来。
Wikipedia 把全世界的知识贡献者连接起来。
而 AXIS 想做的事情，有一点像：
把全世界的人类操作经验，转化成机器人可以学习的数据。
更关键的是，这已经不完全停留在 PPT 上。
AXIS 官方披露，2026 年 2 月 Beta 阶段，约 18,000 名参与者在 5 天内完成了接近 100,000 条 trajectories。
此前 Little Prince’s Rose 实验中，社区在 3 天产生了超过 10,000 条有效轨迹。
这些数据随后真的被用于训练策略，并部署到真实机器人，让机器人自主完成浇水任务。
这一步非常重要。
因为它验证的是：
Human → Simulation → Data → Model → Real Robot
这条链路到底能不能跑通。
如果答案是 YES，那么 AXIS 的想象空间就不应该只看成“一个让用户做机器人任务的平台”。
它真正想建立的是一个 Physical AI Data Engine。
而且这里还有第二层逻辑。
机器人需要的并不是单纯“越多数据越好”。
真正重要的是：
模型在哪里失败，就继续生产哪里的数据。
比如一个机器人已经可以在桌面上成功抓杯子 95 次。
真正有价值的，可能不是再给它 10 万次完全相同的成功案例。
而是找到剩下那 5 次为什么失败：
光线变了？
杯子旋转了？
被其他物体挡住了？
抓取角度不对？
然后针对失败场景继续生成新的训练任务。
这也是 AXIS 所强调的 Compounding Data Engine：
Task Generation
→ Data Collection
→ Model Training
→ 找到 Failure
→ 生成针对性数据
→ 再训练。
于是数据不再是一次性卖掉的数据集。
而是一个不断反馈、不断迭代的循环。
模型越强，暴露的问题越具体；
问题越具体，下一轮需要的数据越精准。
这才是我认为 AXIS 真正值得观察的地方。
未来机器人竞争，很可能不会只是：
Tesla vs Figure vs 1X，
也不会只是：
谁的硬件更便宜、模型参数更多。
在更底层，可能还有一场大家现在关注得并不够多的战争：
谁掌握最大、最多样、可以持续迭代的 Physical AI 数据。
LLM 时代证明了一件事情：
数据规模一旦跨过某个临界点，能力可能出现非线性变化。
如果未来机器人也存在类似的 Scaling Law，
那么今天看起来只是一条条普通的 trajectory，
最终可能会成为 Physical AI 最重要的基础资产之一。
所以我现在看 @axis_ai，关注的已经不是“做任务能拿多少积分”。
我真正想观察的是：
它能不能把全球几十万甚至几百万人，变成 Physical AI 的分布式数据生产网络。
如果这条路线最终成立，
未来训练机器人的方式，也许真的会发生变化：
过去：
造更多机器人 → 雇更多人 → 采更多数据。
未来：
让更多人连接进来 → 产生更多人类操作经验 → 训练更聪明的机器人。
AI 让知识第一次可以被机器大规模学习。
而 Physical AI 下一阶段真正缺少的，也许就是：
一个属于机器人的“互联网级数据层”。
AXIS 正在赌的，就是这个未来。
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