暴涨后的沉思:我们正处于宏观周期的哪个阶段?

Odaily星球日报Pubblicato 2025-07-11Pubblicato ultima volta 2025-07-11

Introduzione

附“放水红绿灯速查表”和四大观测信号。

本文来自:hoeem(@crypthoem

编译|Odaily星球日报(@OdailyChina);译者|Azuma(@azuma_eth

编者按:随着 BTC 再创历史新高,ETH 强势突破 3000 美元关口,市场大有加速上扬的态势。纵览市场关于上涨原因的剖析,始终绕不过降息这一话题。今日早间,两位美联储高官再次就降息预期给出了积极的信号。

  • 旧金山联储主席戴利昨晚表示:“我认为可能会出现两次降息,但每个人的预期都存在不确定性,考虑在秋季实施降息。”

  • 美联储理事、下一任主席潜在候选人沃勒则表示,即便 6 月就业数据表现强劲,美联储仍应考虑在 7 月议息会议上降息 —— “我已阐明观点。现行政策利率水平过高,我们可以在 7 月讨论下调基准利率……当通胀下行时,我们无需维持如此紧缩的政策立场,这才是央行应有的决策逻辑。”

然而,降息对加密货币市场究竟意味着什么?我们当前正处于流动性周期的哪个阶段?哪些信号可供观测未来的变化?许多市场参与者对这些最基础却又最重要的问题却没有清晰的认知。在下文中,长期关注宏观环境的加密货币交易员 hoeem 就这些问题给出了自己的答案。

以下为 hoeem 原文内容,由 Odaily 星球日报编译。

暴涨后的沉思:我们正处于宏观周期的哪个阶段?

我们处于流动性周期的哪个阶段?

世代财富往往在从紧缩转向宽松的阶段中创造。准确把握流动性周期的位置对投资布局至关重要 —— 那么当前我们究竟处于什么阶段?让我来告诉你答案。

即使你讨厌宏观分析,你也应该关注流动性周期的变化,因为央行流动性是全球经济引擎的润滑油。加得太多,市场会过热;抽得太猛,活塞就会卡死,而你的美好生活也会紧接着离你而去。如果能精准跟踪流动性的流向,你就能提前布局泡沫与崩盘。

2021-2025 ,流动性周期的四个阶段

第一阶段:大放水

  • 时间段: 2020 - 2021 ;

  • 消防栓全开:零利率 + 史无前例的量化宽松(QE) + 16 万亿美元的财政刺激;

  • 全球货币供应量(M2)增速创二战后新高。

第二阶段:大抽水

  • 时间段: 2021 - 2022 ;

  • 500 个基点的暴力加息 + 量化紧缩(QT)+ 危机应对政策到期;

  • 2022 年债券市场创下历史最差表现(跌幅约 17% )。

第三阶段:平缓期

  • 时间段: 2022 - 2024 ;

  • 政策维持紧缩,但不再加码;

  • 央行们在放任既有政策发挥作用,以压制通胀。

第四阶段:初步转向

  • 时间段: 2024 - 2025 ;

  • 全球开启降息周期,限制逐步放宽,尽管利率仍然相对较高,但已开始全球范围内下降。

2025 年,我们所处的位置

站在 2025 年的年中,我们的一只脚还留在平缓期,但另一只脚已开始试探性地转向。当前阶段仍呈现“高利率 + 量化紧缩持续”的组合,但政策天平已明显倾向宽松,除非新的冲击将我们拖回"大放水"模式。

更多内容见下面的“红绿灯速查表” —— 我借助 ChatGPT 把这些内容整理成了一个更直观的表格,能帮你更清楚地看到 2017、 2021 和 2025 年的流动性对比。

  • Odaily 注:在下图中,“🔴” 表示未激活,“🟠”表示轻度激活,“🟢”表示强烈激活。此外需要注意的是,最后 1 项杠杆将控制其他 11 项杠杆。

暴涨后的沉思:我们正处于宏观周期的哪个阶段?

杠杆机制逐项解析

降息

  • 2017 年:美联储主导加息,全球宽松有限;

  • 2021 年:紧急降息潮席卷全球,利率逼近零下限;

  • 2025 年:为维护抗通胀信誉维持高利率,美欧拟定 2025 年底启动温和降息。

量化宽松/紧缩(QE/QT)

  • 2017 年:美联储缩表,欧日央行持续购债;

  • 2020-2021 年:全球 QE 规模破历史纪录;

  • 2025 年:政策立场逆转 —— 美联储坚持 QT,日央行无限量购债,中国定向释放流动性。

流动性周期的本质在于,QE 是向血管输血,QT 则是缓慢抽血,因此必须认清 QT/QE 的切换时点及流动性周期定位。

2025 年中的政策状态

  • 降息进程:政策利率仍居高位,若鲍威尔主张落地, 2025 年第四季度或启动首次降息。

  • QE/QT 动态:QT 持续运行,暂无新 QE 计划,但已出现刺激政策早期信号。

四大观测信号

信号一:通胀= 2% ,且政策宣布风险平衡

  • 关注点:美联储/欧央行声明转向中性措辞;

  • 意义:扫清降息前的最后修辞障碍。

信号二:QT 暂停(到期债券 100% 再投资)

  • 关注点:FOMC/欧央行宣布全额再投资;

  • 意义:停止抽水,转为中性储备。

信号三:FRA-OIS 利差大于 25 个基点,或回购利率飙升

  • 关注点:三月期 FRA-OIS 或 GC 回购交易跳升至 20 多个基点;

  • 意义:预示美元融资压力,常迫使流动性干预。

信号四:中国央行全面降准 25 个基点

  • 关注点:存款准备金率降至低于 6.35% ;

  • 意义:释放 4000 亿基础货币,常是新兴市场宽松的第一张骨牌。

通俗化概述

简而言之,所有这些复杂的数据归结起来就是,我们尚未进入新一轮的“大放水”阶段。

所以,市场的风险偏好将继续摇摆,除非多个杠杆机制变成绿色,否则不会有真正的狂热。

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Mysterious "Ox Alpha" Large Model Goes Viral with Limited-Time Free Access

A mysterious anonymous AI model named "Ox Alpha," nicknamed "Cow is Coming" by Chinese netizens, has appeared on OpenRouter, sparking widespread speculation. The model offers a 1 million token context, supports text, image, and video inputs, can call tools, and is currently free. Its standout feature is strong coding ability. Initial tests on the DeepSWE benchmark, which evaluates real-world software engineering tasks, showed an 80% pass rate on a subset of tasks, reportedly nearing top-tier code models. However, follow-up tests yielded a 63% score, with variations attributed to different task sets and configurations. The model's true developer is a major topic of debate. The prevailing theory points to Zhipu AI's unreleased GLM-5.3 Flash or its multimodal variant. Evidence cited includes identical visual token consumption patterns with GLM-5V-Turbo for videos, a consistent offset in text token counts compared to GLM-5.3, and similar behavioral traits like refusing audio processing. Zhipu has a precedent of anonymous testing. Simultaneously, another anonymous model, "korrine," appeared on Code Arena, with guesses ranging from Moonshot's Kimi K3.1 to models from Qwen or MiMo, adding to the industry's guessing game. This trend of anonymous "undercover" testing allows for unbiased performance evaluation in platforms like Arena and provides real-world, high-pressure testing through tools like OpenRouter before official release. It also serves as an effective marketing tactic, prolonging discussion through suspense. If Ox Alpha is indeed a "Flash" model, its performance raises expectations for the full-scale version's potential.

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Breaking News: DeepSeek Announces All-Day Off-Peak Pricing on Weekends, Making Weekend Work More Cost-Effective?

DeepSeek has announced a significant change to its API pricing model, effective August 23. The new policy removes peak/off-peak distinctions on weekends (Saturdays and Sundays), charging the lower off-peak rate for the entire two-day period. This adjustment has sparked mixed reactions within the developer and professional communities. For developers and businesses heavily reliant on DeepSeek's V4-Flash and V4-Pro APIs, this is welcome news. It allows them to schedule bulk processing tasks on weekends without the higher peak-hour costs, potentially halving their API bills for such workloads. Some users have celebrated the move for making weekend work more cost-effective. However, the announcement has also raised concerns among employees. There is apprehension that companies, particularly in cost-sensitive sectors like AI-powered short drama production, might reorganize work schedules to align with these new cost incentives. Instances are already emerging where teams schedule high-token tasks during cheaper nighttime hours or adjust staff shifts. This has led to worries about a potential shift towards weekend workdays and weekday time-off, prioritizing cost savings over traditional work-life balance. Debate has ensued regarding the practicality of such schedule changes, with questions about increased communication overhead and overall efficiency. Speculation about DeepSeek's motives for the change includes theories that peak pricing correlates with internal model training schedules, though others counter that training is largely automated. The new pricing structure is now in effect, prompting users to reconsider their task scheduling strategies.

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Just Now, The World's First Human vs. Robot Tennis Match Begins, Robot's Desperate Save Leaves Zheng Jie Astonished

Just now, the world's first human vs. robot tennis match began, featuring stunning robotic saves that left tennis star Zheng Jie in awe. This historic event, part of the second World Humanoid Robot Games and broadcast live globally by China Media Group, marked a pivotal moment in Chinese technological innovation and embodied artificial intelligence. The match featured both mixed human-robot doubles and a groundbreaking singles match between Zheng Jie and the "Galaxy Xingzai" humanoid robot developed by Galaxy General. The robot demonstrated impressive skills including serving, forehands, backhands, and strategic court movement, with serves exceeding 100 km/h. It exhibited remarkable adaptability, recovering from a fall to continue play and handling slices and spins. The doubles match highlighted its ability to coordinate dynamically with a human partner. The event's significance extends far beyond a novelty match. Tennis represents an ultimate pressure test for embodied AI, demanding real-time integration of perception, decision-making, full-body motion control, and live博弈 within fractions of a second—a stark contrast to the discrete, contemplative environment of board games like Go mastered by AlphaGo. It directly confronts Moravec's paradox, showcasing AI's move from digital cognition to physical execution. This capability is powered by Galaxy General's proprietary "Galaxy Star Brain" (AstraBrain) model. Its key innovation is a unified architecture that integrates high-level task understanding/tactical decision-making ("brain") and dynamic whole-body motion control ("cerebellum") into a single model, eliminating latency and information loss between separate modules. The model was trained using a two-step process via the "Galaxy Star Workshop" platform. First, it learned foundational movement priors from "imperfect" human motion data (both amateur and professional). Second, it underwent massive-scale evolution in a virtual tennis simulator where multiple AI agents played millions of games against each other. Through this adversarial training, skills like极限救球and recovery from falls emerged autonomously without explicit programming, before being transferred to the physical robot. This "AstraTennis" moment symbolizes a major leap: a decade after AlphaGo conquered the digital world, embodied AI from China has now demonstrated it can operate under the extreme, unpredictable physical pressures of real-world competition.

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The Biggest Dark Horse in AI Payments Might Be Coinbase Giving Agents a Wallet

In the AI payments race, while most focus on traditional giants like Visa or AI platforms like OpenAI, Coinbase has quietly emerged as a key player. Data from 2026 shows over 90% of on-chain Agent transactions occur on Coinbase's Base network, with 99% settled in USDC and over 97% using the x402 protocol. Coinbase's pivotal move was launching "Agentic Wallets" in February 2026—a dedicated wallet infrastructure giving AI Agents their own financial identity. Unlike Visa or Stripe, which connect Agents to existing payment rails, Coinbase provides Agents with autonomous wallets to hold assets (like stablecoins), initiate transfers, and execute transactions under predefined rules. This solves core issues for machine-to-machine payments: high credit card fees for micropayments, the need for constant human authorization, and unclear transaction attribution. Coinbase's strength lies in its closed-loop ecosystem: the Base blockchain (low-cost, high-throughput), the x402 payment protocol, Agentic Wallets, and native assets like USDC. This integrated stack, built through years of infrastructure investment, positioned Coinbase to capture early Agent payment demand as the AI economy surged. The key insight is that AI payment adoption may depend less on whose standard wins and more on whose usable infrastructure is ready first. While debates over protocols and payment rails continue, real Agent transactions are already flowing—primarily through Coinbase's ecosystem. It may not be the ultimate winner, but for now, it's the frontrunner by being prepared.

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