曾经低调投资Sei的 @circle ，如今挺进华尔街取得耀人成绩后，终于到了“提携老朋友”的时候了？在原生USDC上线Sei之后，很多人都也许会好奇，为什么会是 @SeiNetwork ？上市合规稳定币发行方的“新身份”会有何影响？ 1）Sei是一条专门为数字资产交易优化而诞生的高性能layer1区块链，其通过并行EVM架构，实现了让多笔交易同时处理，继而达成了390毫秒的最终确定性和28,300 TPS的并行处理能力，让其成为新锐高性能区块链的典型代表。 而且，关键也不在于“跑分”成绩，高性能layer1拼性能机制其实目标在于能不能打开一个全新的可以解决企业级高并发支付的高频应用场景。 Sei的差异化在于其专门针对交易场景的底层优化：内置原生订单撮合引擎(OME)直接对抗MEV问题，双涡轮共识机制，SeiDB存储层防止链上数据膨胀等等，让其恰恰成了稳定币高频流通的“专属”赛道。 所以，USDC以合规上市公司新身份来联手老朋友Sei，一个提供高速公路，一个来跑车，不失为一对完美拍档？如果说早期Circle投资Sei属于一种战略投资的话，那USDC的上线，显然就是来对当初的投资做商业兑现了。 2）Circle作为已上市的合规稳定币发行方，USDC作为全球最受信任且受监管的稳定币，能上线Sei明面上的利好自然为为其注入的巨量流动性，并为其DeFi、支付、游戏等细分应用场景带入了合规稳定币的底层资产。 但深层次利好在于，我感觉这其实就是华尔街对加密基础设施发出的“采购标准”。 回想三年前稳定币被质疑，再到贝莱德、富达等主动布局数字资产基础设施，再到现今GENIUS法案的推出，稳定币发行方Circle成了美股新宠等等。不出意外的话，接下来，华尔街需要筛选出更多能够承接机构资金的“合格供应商”？ 上市后的Circle背负了业绩增长和财报数据披露压力，其只能更大力度把USDC推向“主流商业应用”领地，而能让稳定币应用场景剥离纯炒币交易内循环的场景只有一条路可选：企业级高频支付场景的规模化突破，包括实时工资发放、毫秒级跨境B2B结算、供应链金融支付等等细分场景。 我想，这才是Circle作为已上市合规稳定币发行方， $SEI 作为新锐高性能交易优化layer1快速“联姻”的内核意义。

围绕这次以太坊版“微策略Summer”热潮， $ETH 真的能复制BTC微策略的“正向飞轮”吗？谈若干个人观点： 1）ETH微策略确实是效仿BTC微策略的成功范本，短期会有很多美股公司尝试Fomo，并形成一波正向飞轮。暂且不管美股的操盘主体如何，真金白银的传统机构资金和股民买盘力量，拿 $ETH 作为储备资产这事实打实把以太坊带出了长期疲软状态。 换句话说，Fomo带动上涨这是币圈牛市不变的铁律，只不过这次Fomo的主体不再是币圈纯散户了，而是华尔街的真金白银，至少验证了ETH终于摆脱了纯依赖币圈堆叠叙事的困局，开始吸引圈外增量资金； 2）BTC更接近“数字黄金”的储备资产定位，价值相对稳定且预期明确，而ETH本质上是一个“生产性资产”，其价值与以太坊网络的使用率、Gas费收入、生态发展等多重因素绑定。这意味着，ETH作为储备资产的波动性和不确定性更大。 一旦以太坊生态遇到较大的技术安全问题，或者监管层对DeFi、Staking等功能施压，ETH做储备资产面临的风险和波动变量可比BTC大多了。所以BTC版微策略的叙事逻辑可以借鉴，但不代表市场定价估值逻辑也可以保持一致； 3）以太坊生态相比BTC有更成熟的DeFi infra积累和更丰富的叙事延展性。通过质押（staking）机制，ETH可以产生约3-4%的原生收益率，这使其相当于加密世界的“链上生息国债”。 机构Buy in这套故事，短期看是对原先构建BTC layer2等各种infra为BTC提供原生资产生息的一次利空，但长期看则恰恰相反，一旦ETH作为可编程生息资产的催化剂因素在ETH微策略中发挥更大的效用，反倒会刺激BTC生态更快速发展补齐基础infra； 4）这轮微策略Summer本质上是对Crypto过去的叙事导向进行了一次大洗牌，原先项目方构建项目、扩散技术叙事讲给VC和市场的散户听，说白了都是讲给币圈原住民，现在这轮新叙事，说是RWA、TradiFi也好，以后可能都要讲故事给华尔街听。 关键差异在于，华尔街不吃纯概念的饼，他们要的是PMF——真实的用户增长、收入模型、市场规模等等。这就逼着crypto项目从“技术叙事导向”转向“商业价值导向”，这不是之前竞品Solana给以太坊带来的压力吗？终究还是得面对； 5）这一轮包括SharpLink Gaming、Bitmine immersion Tech、Bit Digital、BTCS inc.等在内的美股微策略概念操盘主体，大多是传统资本市场业务增长乏力，需要融合Crypto寻找新突破的公司，他们选择all-in加密资产，往往是因为主营业务缺乏增长点，不得不寻求新的价值增长引擎。 而这些操盘主体之所以敢于如此激进，很大程度上是在利用美国政府大刀阔斧推动加密行业变革到监管机制成熟前的“套利窗口”。短期看钻了不少法律和合规的空子——比如会计准则对加密资产分类的模糊、SEC披露要求的宽松、税务处理的灰色地带等等。 微策略能成功很大程度上吃到了BTC这轮超级牛市的红利，但作为复制者未必有同样的运气和操盘能力。因此这次操盘主体带来的市场热度和之前纯Crypto原生的叙事炒作并没有太大不同，本质上也是豪赌和试错，切记警惕投资风险。 Note：这轮微策略Summer更像是Crypto进入主流金融体系的一次“大练兵”，成功了皆大欢喜，失败了是一次小欢喜（毕竟，能把ETH从叙事乏力泥潭中拖拽出来的实验，成败都是成！）

以前 $ETH 涨完，都会掀起一轮以太坊生态的轮动行情，MeMe币、DeFi 蓝筹layer2、NFT、GameFi以及ZK、模块化等叙事板块轮番启动，可谓百花齐放； 现在 $ETH 再次起飞，市场却完全变了味，大家不要再关注以太坊原生生态的创新叙事，取而代之的是都在寻觅TradiFi有封装ETH资产的美股标的，甚至根本不管不顾这些披着美股代币化的机构/公司的底色究竟如何。 好吧，BTC连创新高，ETH也蓄势待发等待新高，可那久违的Crypto原生山寨季市场还会归来吗？新一轮传统金融主导的RWA融合Fi真的机会大于陷阱吗？我们熟悉的充满野性、创新、机会、波动、想象的Crypto散户市场，还在吗？

AI 正在影响Web3，AgentFi 会是下一轮浪潮的核心变量吗？ 明晚， 将携手行业 alpha，围绕「AgentFi：AI 浪潮下的 Web3 智能体经济新机遇」展开深度对谈： 活动详情🔽 日期：7月18日（星期五） 时间：20:00 语言：中文 嘉宾阵容： - Haotian @tmel0211（独立研究员） - 0xTodd @0x_Todd（Nothing Research 合伙人 / Ebunker 联合创始人） - LaoBai @wuhuoqiu（前 ABCDE 投资与研究合伙人） - Howe @0xcryptoHowe（Amber Group 实习生） - Anne @AnneXingxb（Amber Group AI 研究员） 话题包括 Agent 创业机会、结构性变量、AI+Crypto 的融合路径与未来展望。 欢迎收听，一起预见智能体经济的下一个爆点👉 明晚見!

为什么 $ETH 的新高对山寨币市场非常重要？ 1）作为技术叙事的龙头项目，山寨币市场技术叙事的市场信心回归要建立在市场对ETH的技术路线图、产品协议应用落地愿景的再信任基础上，而长期饱受价格低迷影响的以太坊唯有新高情绪能再度点燃其技术叙事领导力信心； 2）ETH生产的不止是单一技术叙事项目，其大生态项目之间的技术逻辑关联、TVL流动性可组合性、互相定价和评估体系等都由以太坊的市场基本面决定并直接影响带动，ETH雄起具有牵一发而动全身之效； 3）ETH大生态沉淀了太多预期不达的老叙事，DeFi能否二次复兴，NFT能否再掀文艺浪潮，layer2是否真有Mass Adoption价值，RWA新叙事能否牵引主升浪等等。在市场低迷期这些被情绪过度打压的叙事，一旦ETH破新高估值逻辑被修复，则可能启动一轮摧枯拉朽般的轮动行情；

肉眼可见要TGE的项目越来越多了，但山寨币市场的基本盘似乎并没有太大改善： 1）以太坊还盘在低位尚未能有效开启一轮新的山寨季行情，涨多少才行不好说，但情绪必须到位，至少要等大以太主导的技术叙事信仰归位； 2）现在顶着流动性枯竭、技术叙事荒、无空投口碑效应的各种负面Buff来启动TGE，虽说是项目方无奈之举，但换个角度看，目前有勇气市场低谷期发币然后再后续运维做大的项目，比那些依然等待流动性充沛时发币的项目要靠谱很多吧； 3）比特币的独舞和山寨币的落寞对比早已经极化，但不能指望纯靠比特币的溢出效应来拯救山寨币市场，山寨币需从叙事大于天的虚无中完成内生价值自证，并从过去无交付、无PMF的纯炒作模式中脱困才行。

盘点了过去一个月 Crypto+AI赛道的若干热门项目，发现有三个显著趋势变化，并附项目简要介绍和点评： 1）项目技术路径更务实，开始注重性能数据说话而非纯概念包装； 2）垂类细分场景成拓展焦点，通用化AI让位于专业化AI； 3）资本更看重商业模式验证，有现金流的项目明显更受青睐； 附：项目简介、亮点分析、个人点评： 1、 @yupp_ai 项目简介：去中心化AI模型评估平台，6月完成3300万美元种子轮，a16z领投，Jeff Dean参投。 亮点分析：把人类的主观判断优势应用到AI的评估短板上。通过人工众包给500+大模型打分，用户反馈可兑现金（1000积分=1美元），已吸引OpenAI等公司采购数据，有真实现金流。 个人点评：商业模式较为清晰的项目，并非是纯烧钱模式。但防刷单是大挑战，反女巫攻击算法得持续优化。但从3300万美元融资规模看，资本明显更看重有变现验证的项目。 2、 @Gradient_HQ 项目简介：去中心化AI计算网络，6月完成1000万美元种子轮，Pantera Capital与Multicoin Capital领投。 亮点分析：靠Sentry Nodes浏览器插件，已经在Solana DePIN领域有一定市场共识，团队成员来自Helium等，新推出Lattica数据传输协议和Parallax推理引擎，在边缘计算和数据可验证性方面做了实质性探索，能降低延迟40%，支持异构设备接入。 个人点评：方向很对，正好卡在AI本地化"下沉"趋势上。但处理复杂任务要和中心化平台比效率，边缘节点稳定性还是问题。不过，边缘计算是web2AI内卷出来的新需求也是web3AI的分布式框架优势所在，看好用实际性能的具体产品推进落地。 3、 @PublicAI_ 项目简介：去中心化AI数据基础设施平台，通过代币激励全球用户贡献多领域数据（医疗、自动驾驶、语音等），累计收入超1400万美元，建立了百万级数据贡献者网络。 亮点分析：技术上集成ZK验证与BFT共识算法确保数据质量，还用了Amazon Nitro Enclaves隐私计算技术满足合规要求。比较有意思的是推出了HeadCap脑电波采集设备，算是从软件拓展到了硬件。经济模型也设计得不错，用户10小时语音标注能赚16美元+50万积分，企业订阅数据服务成本能降45%。 个人点评：感觉该项目的最大价值是到了AI数据标注的真实需求，特别是在医疗、自动驾驶这些对数据质量和合规要求极高的领域。不过20%的错误率还是比传统平台的10%高了点，数据质量波动是个需要持续解决的问题。脑机接口方向挺有想象空间，但执行难度也不小。 4、 @sparkchainai 项目简介：Solana链上分布式算力网络，6月完成1080万美元融资，OakStone Ventures领投。 亮点分析：通过动态分片技术聚合闲置GPU资源，支持Llama3-405B等大模型推理，成本比AWS低40%。代币化数据交易的设计挺有意思，直接把算力贡献者变成了利益相关方，还能激励更多人参与网络。 个人点评：典型的“聚合闲置资源”模式，逻辑上说得通。但15%的跨链验证错误率确实有点高了，技术稳定性还得继续打磨。不过在3D渲染这种对实时性要求不高的场景确实有优势，关键是能不能把错误率降下来，否则再好的商业模式也会被技术问题拖累。 5、 @olaxbt_terminal 项目简介：AI驱动的加密货币高频交易平台，6月完成338万美元种子轮， @ambergroup_io 领投。 亮点分析：MCP技术能动态优化交易路径，减少滑点，实测效率提升30%。迎合 #AgentFi 趋势，算是在DeFi量化交易这个相对空白的细分领域找到了切入点，算是填补了市场需求。 个人点评：方向没问题，DeFi确实需要更智能的交易工具。但高频交易对延迟和准确性要求极高，AI预测和链上执行的实时协同性还得验证。另外MEV攻击是个大风险，技术防护措施得跟上才行。 Note：更多AI+Crypto赛道的新项目，大家可以在评论区补充，我会筛选有投研价值的项目跟进研究并分享，谢谢。

除了AI本地化“下沉”之外，AI赛道近段时间最大的变化莫过于：多模态视频生成的技术突破了，从原先支持纯文本生成视频演变成文本+图像+音频的全链路整合生成技术。 随便说几个技术突破案例，大家感受下： 1）字节跳动开源EX-4D框架：单目视频秒变自由视角4D内容，用户认可度达到70.7%。也就是说，给一个普通视频，AI能自动生成任意角度的观看效果，这在以前需要专业的3D建模团队才能搞定； 2）百度“绘想”平台：一张图生成10秒视频，宣称可以达到“电影级”质量。但是不是由营销包装夸大的成分，要等8月份的Pro版本更新后实际看效果； 3）Google DeepMind Veo：可以达到4K视频+环境音的同步生成。关键技术亮点是“同步”能力的达成，之前都是视频和音频两套系统拼接，要能做到真正语义层面的匹配需要克服较大的挑战，比如复杂场景下，要做到画面中走路动作和脚步声的对应音画同步问题； 4）抖音ContentV：80亿参数，2.3秒生成1080p视频，成本3.67元/5秒。老实说这个成本控制的还可以，但目前生成质量看，遇到复杂的场景还差强人意； 为什么说这些案例在视频质量、生成成本、应用场景等方面的突破，价值和意义都很大？ 1、技术价值突破方面，一个多模态视频生成的复杂度往往是指数级的，单帧图像生成大概10^6个像素点，视频要保证时序连贯性（至少100帧），再加上音频同步（每秒10^4个采样点），还要考虑3D空间一致性。 综合下来，技术复杂度可不低，原本都是一个超大模型硬刚所有任务，据说Sora烧了数万张H100才具备的视频生成能力。现在可以通过模块化分解+大模型分工协作来实现。比如，字节的EX-4D实际上是把复杂任务拆解成：深度估计模块、视角转换模块、时序插值模块、渲染优化模块等等。每个模块专门干一件事，然后通过协调机制配合。 2、成本缩减方面：背后其实推理架构本身的优化，包括分层生成策略，先低分辨率生成骨架再高分辨增强成像内容；缓存复用机制，就是相似场景的复用；动态资源分配，其实就是根据具体内容复杂度调整模型深度。 这样一套优化下来，才会有抖音ContentV的3.67元/5秒的结果。 3、应用冲击方面，传统视频制作是重资产游戏：设备、场地、演员、后期，一个30秒广告片几十万制作费很正常。现在AI把这套流程压缩到Prompt+几分钟等待，而且能实现传统拍摄难以达到的视角和特效。 这样一来就把原本视频制作存在的技术和资金门槛变成了创意和审美，可能会促进整个创作者经济的再洗牌。 问题来了，说这么多web2AI技术需求端的变化，和web3AI有啥关系呢？ 1、首先，算力需求结构的改变，以前AI拼算力规模，谁有更多同质化的GPU集群谁就赢，但多模态视频生成需求的是多样化的算力组合，对于分布式的闲置算力，以及各个分布式微调模型、算法、推理平台上都可能产生需求； 2、其次，数据标注的需求也会加强，生成一个专业级视频需要：精准的场景描述、参考图像、音频风格、摄像机运动轨迹、光照条件等等都会成为专业的数据标注新需求，用web3的激励方式，可以刺激摄影师、音效师、3D艺术家等提供专业的数据素，用专业垂类的数据标注增强AI视频生成的能力； 3、最后，值得一说的是，当AI从过去集中式大规模资源调配逐渐趋于模块化协作本身就是一种对去中心化平台的新需求。届时算力、数据、模型、激励等共同组合形成自我强化的飞轮，继而带动web3AI 和web2AI场景的大融合。

这几天 @plumenetwork $PLUME 的二级市场表现不错，验证了一个事实：当下Crypto市场若能和特朗普家族扯上关系便可以收获稳稳的幸福？具体怎么回事呢？ 最近，Plume宣布与特朗普家族创立的World Liberty Finance (WLFI) @worldlibertyfi 达成重要合作，成为首个将USD1整合到其原生稳定币pUSD储备资产的RWA链。 USD1是一个由特朗普家族支持，拥有美国国债1:1足额锚定背书的稳定币，当前市值 $22亿美金，24小时交易量稳居稳定币市场第二，仅次于USDT。 换句话说，USD1并不算是一个普通的稳定币项目，背后有特朗普家族和SEC的双重背书。这在当前加密友好政府的背景下，这相当于RWA赛道获得了“政策直通车”。 那么，此次合作的核心亮点有哪些呢？ 1）RWA承接机构级资金大规模商业应用已成事实 ：此前阿联酋支持的MGX已经用USD1结算对Binance的20亿美元投资，验证了RWA叙事已经有了大额的商业应用。 因此，对Plume而言，接入USD1换来不止是22亿美元体量的流动性支撑，更意味着，RWA已经从纯DeFi场景中抽脱出来成为可承接传统金融巨额资金的基础设施。本质上，代表RWA实现了从“概念验证”到“商业化落地”的跃迁； 2）稳定币市场格局存在不确定性：USD1从零到22亿美元的市值，且24小时交易量能超越USDC排名第二。如此快的速度其实证明了USDT、USDC等双寡头竞争格局很容易被有“政治背书”的USD1撬动。 显然，Plume能抢先接入USD1其实是要争取在稳定币新市场格局中提前卡位。当其他RWA项目还在纠结选USDT还是USDC时，Plume已经站在了政策确定性的一边； 总结一点：在当前Crypto容易受政策影响的大环境下，有时候，“政治正确”往往比技术创新更能带来短期超额收益。市场对特朗普家族相关概念的追捧已经形成了一套成熟的投资逻辑，这一波短期政治红利想必是可以吃一阵。 当然，政策友好只能算是短期催化剂，长期来看，项目还是得回归基本面考验。尤其是，RWA生态能够真正承接更多的传统资产上链，以及能否在合规框架下做出差异化的产品创新等等。

最近观察AI行业，发现个越来越“下沉”的变化：从原先拼算力集中和“大”模型的主流共识中，演变出了一条偏向本地小模型和边缘计算的分支。 这一点，从Apple Intelligence覆盖5亿设备，到微软推出Windows 11专用3.3亿参数小模型Mu，再到谷歌DeepMind的机器人“脱网”操作等等都能看出来。 会有啥不同呢？云端AI拼的是参数规模和训练数据，烧钱能力是核心竞争力；本地AI拼的是工程优化和场景适配，在保护隐私、可靠性和实用性上会更进一步。（主要通用模型的幻觉问题会严重影响垂类场景渗透） 这其实对web3 AI会有更大的机会，原来大家拼“通用化”（计算、数据、算法）能力时自然被传统Giant大厂垄断，套上去中心化的概念就想和谷歌、AWS、OpenAI等竞争简直痴人说梦，毕竟没有资源优势、技术优势，也更没有用户基础。 但到了本地化模型+边缘计算的世界，区块链技术服务面临的形势可就大为不同了。 当AI模型运行在用户设备上时，如何证明输出结果没有被篡改？如何在保护隐私的前提下实现模型协作？这些问题恰恰是区块链技术的强项... 有注意到一些web3 AI相关新项目，诸如最近由Pantera零投10M的 @Gradient_HQ 推出的数据通信协议Lattica，来解决中心化AI平台的数据垄断和黑箱问题；@PublicAI_ 脑电波设备HeadCap​​采集真实人类数据，构建“人工验证层”，已经实现了14M的收入；其实，都在尝试解决本地AI的“可信性”问题。 一句话：只有当AI真正“下沉”到每个设备时，去中心化协作才会从概念变成刚需？ #Web3AI 项目与其继续在通用化赛道里内卷，不如认真思考怎么为本地化AI浪潮提供基础设施支持？