黑神话悟空爆火出圈，相关Meme币达千倍涨幅

Odaily星球日报Pubblicato 2024-08-21Pubblicato ultima volta 2024-08-21

Introduzione

圈内用《黑神话：悟空》再一次验证了，要蹭热度， Meme 是最好的途径， NFT 已经成为明日黄花。

原文作者： Arain ， ChainCatcher

原文编译： Marco ， ChainCatcher

中国国产的 3A 游戏《黑神话：悟空》（ Black Myth ： Wukong 于北京时间 8 月 20 日 10 点正式发售，上线 1 小时同时在线人数突破 100 万，令 Steam 服务器一度崩溃。

该游戏发售 1 小时后的数据已突破《赛博朋克 2077 》《艾尔登法环》《博德之门》等热门大作，截至发稿，同时在线人数峰值超 200 万，占据 Steam 在线人数榜首，成为 Steam 所有游戏在线人数历史峰值中排名第三的游戏，而历史排名第一的是《 CS 2 》和《 Dota 2 》。

游戏圈火热，资本市场也闻风而动，开始炒作相关概念。 A 股相关概念轮番表演， Wind 数据显示，截至 8 月 20 日收盘，旗天科技（300061. SZ ）股价涨停，股价涨幅达到 20% ；中信出版（3007 8 8. SZ ）股价涨停，收于 29. 8 6 元/股，涨幅为 20% ；华谊兄弟（300027. SZ ）股价大涨 19% ，收于 2.94 元/股。

蹭该游戏热度的加密货币有更惊人的涨幅。根据 gmgn. ai 数据，发行于 Solana 上 Meme 币$ WuKong 在当日 24 小时涨幅超过 99999% ，有用户 5 小时就赚走 35 万美元。与此同时， Solana 上出现了多个$ WuKong 同名 Meme 币的交易池，涨跌不一。此外， ETH 和 BNB 上也出现了$ WuKong 同名 MEME 币，均呈现不同涨幅。

黑神话悟空爆火出圈，相关Meme币达千倍涨幅

当晚最靓的仔冲刷 X 加密圈

8 月 20 日晚上的 X 加密华语圈是属于《黑神话：悟空》的。无他，只因为各大华语加密 KOL、交易所和媒体都蹭 《黑神话：悟空》：只要你转发，你关注，你评论，你就有可能抽中《黑神话：悟空》的游戏资格。

而这正好也是不少加密数字货币华语圈用户需要的，许多参与抽奖的用户表示很早就想玩了，《黑神话：悟空》成功成为当晚流量密码 C 位。

据不完全统计，当晚被用于引流的《黑神话：悟空》主要是 328 元的豪华版——该游戏共 4 个版本，分别是售价 268 元的数字标准版、 328 元的数字豪华版、 820 元的实体豪华版和 1998 元的实体收藏版，其中实体收藏版在一些二手转让平台已经被炒到 6000 元以上的高价。

黑神话悟空爆火出圈，相关Meme币达千倍涨幅

不过在这波营销中最狠的“狠人”还是当属波场的创始人孙宇晨，直接贴出自己的海报附带上一连串的激活码，简单而粗暴，让用户自行领取，不设任何条件，慷慨而大方，这也让加密货币圈的游戏用户气氛直接嗨爆。

黑神话悟空爆火出圈，相关Meme币达千倍涨幅

行情拉爆  各大链忙发悟空相关 MEME 币

“股票都给干涨停了。”

“沾边的概念股，都是涨。”

“有没有黑悟空 Meme ？感觉有一波行情。”

“已经拉菲了（同“飞”，行业黑话，意思是涨的很高）。”

在一个链游社群里，社群员们兴奋地讨论着《黑神话：悟空》及其周边。

目前已经有多个$ WuKong 同名 Meme 币出现 ETH、 BSC、 Solona 和 Base 这四条公链上，根据 Geckotermina 数据，目前$ WuKong 最主要的战场还是在 Solana 的 Raydium 上，其 24 小时交易量最大。而表现最佳的是 Base 链上的 Uniswap V2 ，截至发稿，$ WuKong 的 24 小时涨幅达到 31077 ％。这可能是由于 Uniswap V2 的$ WuKong 要新于 Solana 的 Raydium 上的$ WuKong ，流动性也更弱一些——目前已有 1100 多人参与这场“游戏”。

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Solana 的 Raydium 上最大的一个$ Wukong 池子合约地址是 F7f9iebj97bVARvbRuPwUxG7gz75A5VfZLTj7kEfZ3X6 ，根据 gmgn. ai 数据，有 900 多人参与了这个池子，该$ Wukong 由 C6rFbLz2sQPCqcqjtib1hE69o1xgAuTu6aMqD9MWtBAD 创立，该用户买入总成本约为 26 万美元，截至发稿，该账户目前已获利，实现盈利约 35 万美元，还有 580 万浮盈。

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当然， Solana 上不止一个$ Wukong ，但只有这个池子量最大，且涨幅最高。其他的池子涨跌不一，且池中流动性较差。

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NFT 市场措手不及

《黑神话：悟空》的大热，也有 NFT 想要来蹭一波热度。但相较于 Meme 的迅速、便捷，一键发币， NFT 似乎有些措手不及。

在现有的一些 NFT 概念中，可能与“猴子”、“猿”相关的 NFT 并未出现异动，而新的 NFT 项目还在准备铸造中。

有一个名为“ SUn WuKong ”的 NFT 宣称是蔡志忠与 Caturapramana Universe 合作推出《西游记》 NFT ，发 X 蹭上了《黑神话：悟空》的热度，但他们还没有开放 Mint ——只是不知道等他们开启 Mint 的时候，《黑神话：悟空》这碗饭还热不热？

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此外，就是以将价值 328 元豪华版《黑神话：悟空》发行成 NFT 供推特用户免费 Mint ，但本质上还是一个 X 引流活动，需要用户点赞、转发才能抽中免费 Mint 资格。虽然发行方称会提供 1000 份，但 10 小时过去了，参与转发、点赞的用户还不到 100 个，对免费 MINT 的热情寥寥而已。

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**World Models: From Psychology to AI's Core Concept** "World model" is a trending but often confusing term in AI, describing a system that allows machines to internally simulate, predict, and rehearse potential outcomes before taking real-world action—like a mental "sandbox." While definitions vary—Yann LeCun emphasizes physical understanding, OpenAI's Sora is a video-based "world simulator," Google DeepMind's Genie 3 creates interactive 3D environments, and companies like Alibaba and Tesla focus on practical applications—the core goal is consistent: reduce reliance on vast real-world data by creating an internal, predictive model for safer and more efficient AI. The concept has deep roots, tracing back to psychologist Kenneth Craik (1943). In AI, it was revitalized by researchers like David Ha and Jürgen Schmidhuber (2018). Major technical approaches include: 1) generative video models (e.g., Sora) for visual realism; 2) abstract predictive models (e.g., LeCun's JEPA) for efficiency and physical reasoning; and 3) explicit 3D simulators (e.g., NVIDIA Omniverse) for precision. Fei-Fei Li proposes a classification based on the AI action loop: renderers (output observations), simulators (output world states), and planners (output actions). The emerging "World Action Model" (WAM) paradigm aims to unify future prediction and action generation. An industry framework is forming: upstream (data, compute, sensors), midstream (general and vertical platforms), and downstream applications (autonomous driving, robotics, gaming, etc.). Autonomous driving is currently the most mature use case. The current lack of a unified definition reflects the field's early, dynamic stage, similar to past tech revolutions. Different approaches—focusing on pixels, physics, or behavior—represent parallel explorations of how best to compress and understand the world. This diversity, while seemingly chaotic, signals that world models have moved from an academic idea to a critical industrial battleground, ultimately aiming to give machines the ability to understand, imagine, and reason about the world.

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