贾跃亭豪掷10亿买加密资产:FF 的“东山再起”还是新融资游戏?

比推Pubblicato 2025-08-18Pubblicato ultima volta 2025-08-18

作者:1912212.eth,Foresight News

原标题:贾跃亭要来币圈圈钱了?


8 月 17 日,贾跃亭旗下的法拉第未来(Faraday Future,以下简称 FF)宣布推出「C10 指数」和基于该指数的「C10 财库」产品,正式进军加密资产领域。作为美国上市公司首创的加密资产一篮子组合指数型财库计划,引起市场不少关注度。FF 表示,此战略旨在构建「EAI + Crypto」双飞轮与双桥梁生态体系,将人工智能出行(EAI)与 Web3 技术深度融合,推动出行产业全面 Web3 化。

C10 指数追踪全球前十大加密货币(不含稳定币),包括比特币、以太坊、Solana 等主流资产。

另一边,C10 财库采用 80% 被动 +20% 主动的投资模式,确保可持续回报。据其官网显示,FF 将会使用专项融资资金来专门购买加密资产,其潜台词即为能否获得募资最为关键。如果募资失败,则一切将成泡影。即 FF 要向市场募资并使用该资金购买加密资产。第一阶段目标是在获得必要资金后,购买 5-10 亿美元加密资产,首批 3000 万美元配置最早预计本周启动。长期愿景是扩展至 100 亿美元规模,通过质押收益实现复利增长。

FF 正在成立一家全资子公司,名为 FFAI 加密货币金库与桥接控股公司(FFAI Crypto Treasury and Bridging Holdings Inc.),以开展加密货币业务。

FF 官方在公告中明确表示,该战略旨在优化法拉第未来的利润表、资产负债表和现金流状况。通过将链上资产同时作为储备金和灵活资本。该战略使法拉第未来能够获得稳定的质押收益,从而可能减少对高成本融资的依赖,并提升资产净值和结构。法拉第未来的加密货币业务和电动汽车业务计划采用独立的法律和财务架构运营,以促进风险隔离、运营独立性和资产透明度。数字资产将由第三方托管机构持有,并可在链上完全验证。

总体而言,C10 财库的收益可用于资助产品创新、股票回购,甚至申请加密 ETF 牌照。这不仅是财务策略,更是生态布局:FF 计划将 EAI EV 资产上链,构建出行 + 区块链 + 加密的应用场景。贾跃亭的个人经历也影响了这一决策——乐视崩盘后,他深谙资金链的重要性,此次转向加密,或是为 FF 注入「复利效应」,对标传统指数基金,成为「加密版标普 500」。

此外,在全球加密热潮下,此举可提升 FF 的品牌曝光,吸引 Crypto 投资者。FF 还拉来一些当地名望为其加密资产战略「站台」,加州州财政部长 Fiona Ma 现场通过视频发表讲话,表达了对该公司新战略的支持。

2025 年上半年,FF 通过股权融资和合作伙伴注入资金,逐步稳定运营。此次加密战略的推出,被视为贾跃亭「东山再起」的新尝试,他发推推广称此举将「放大股东和产业价值」。

其股价也从今年底部 0.83 美元涨至最高 3.6 美元,涨幅超 400%。

从乐视到法拉第

贾跃亭的创业生涯充满波折。早在乐视时代,贾跃亭以「生态化反」理念打造互联网帝国,但 2017 年乐视资金链断裂,导致他欠下巨额债务,并于同年赴美避债。从成功企业家跌落成人人批判的「老赖」。

此后,他多次承诺「下周回国」却未兑现,饱受舆论非议。

2019 年,贾跃亭在美国申请个人破产重组,以化解超过 36 亿美元的债务。近年来,他担任 FF 创始人兼联合 CEO,专注于公司复兴。FF 曾面临生产延误、资金短缺等挑战,但 2023 年起开始交付 FF 91 车型,并于 2024 年推出更亲民的 FF 81 系列。尽管股价波动剧烈,FF 市值一度缩水,但贾跃亭坚持「颠覆者」定位,强调 AI 与电动出行的融合。

电动汽车行业竞争激烈,特斯拉、Rivian 等巨头主导市场,FF 需创新突破。FF 正寻求多元化融资渠道,以支撑高昂的研发成本。贾跃亭表示,「双飞轮」战略将连接电动汽车产业与加密资本,通过加密资产的增值效应,形成正向循环。

值得一提的是,今年 7 月,FF 还宣布与数字资产基础设施平台 HabitTrade 达成战略合作,进军 RWA 市场以代币化 FF 资产。简而言之,即用卖车的承诺「换来 USDT 的融资,承诺在未来以」收益权代币「的形式回馈投资人。不过问题的核心又回到了: FF 何时能把车交付出去?FF 在 2025 年 3 月 31 日向美 SEC 提交的 10K 表格中曾表示公司债务以及产品交付等因素都有着不确定性以及风险。

贾跃亭近期在 RWA 以及加密资产财库上的动作虽大胆,却面临风险:加密市场波动大,FF 若资金链再出问题,可能加剧债务负担。但若成功,则将提升 FF 的品牌形象,推动电动汽车与加密的跨界融合。贾跃亭的梦想家标签,或许将在加密时代重获新生。


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Claude Code Easily Compromised with Just a Fake Tool

Researchers have demonstrated a novel attack, dubbed ToolLeak, that can easily compromise AI coding assistants like Claude Code. The method exploits a "mode gap" by stealing the system prompts (instructions) not through direct chat queries, but by tricking the model into leaking them as parameters during tool calls. This extracted information is then used to craft a "two-channel prompt injection" attack. Attackers register a malicious tool with a description formatted to mimic legitimate instructions, prompting the AI agent to call it. The tool's return value then instructs the agent to execute a malicious command (e.g., `curl | bash`), achieving Remote Code Execution (RCE). In tests against six major AI programming tools (Cursor, Claude Code, Copilot, Windsurf, Cline, Trae) using older versions, all were fully compromised, with attack success rates reaching up to 1.0. Notably, Claude Code's secondary guard model (Haiku) was overridden by the main model (Sonnet), which had been manipulated by the injected instructions. Newer versions show improved defenses. Claude Code and Cursor implemented mitigations like "progressive tool description exposure," reducing RCE success to 0 and 0.3 respectively in some configurations. However, tools like Cline, Windsurf, and Trae paired with certain models remained fully vulnerable. The research underscores that architectural isolation is crucial for defense, as long as tool return values can ambiguously function as both data and executable instructions, the threat of tool hijacking persists. The paper "TIPExploit: Tool-Invocation Prompt Extraction and Exploitation in AI Coding Agents" has been accepted at ISSTA 2026.

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Bernstein Analysis: Samsung's HBM4 Accelerates Volume, Q3 Revenue May Overtake SK Hynix

South Korea’s July memory export data, serving as an early indicator for HBM business in Q3, shows overall HBM demand remains robust. While total exports to Taiwan and Malaysia declined 32% month-on-month from June’s peak—largely due to seasonality—they were still up 13% compared to April and rose 64% year-on-year. However, a divergence emerged between Samsung and SK Hynix. Samsung’s exports from Chungcheongnam-do (a proxy for its HBM shipments) surged, reaching $2.2 billion in July, up 122% from April. Based on regression analysis, Bernstein estimates Samsung’s Q3 HBM revenue could hit around $12 billion, roughly 30% above its prior forecast, driven by a rapid ramp in higher-value HBM4. The unit value of Samsung’s exports has doubled since April, signaling a shift toward HBM4, which carries a significantly higher price. In contrast, exports linked to SK Hynix from Chungcheongbuk-do and Icheon fell 28% month-on-month and 27% versus April. Bernstein’s base model suggests SK Hynix’s Q3 HBM revenue could drop to about $5.6 billion, though this could rebound to $12 billion if shipments concentrate later in the quarter as historically seen. The weakness may relate to potential delays in HBM4 shipments for Nvidia’s Rubin platform. Notably, HBM pricing is decoupling from general DRAM, with HBM4 mix driving average selling prices rather than broad-based hikes. Exports to Malaysia also surged, possibly linked to Intel’s EMIB packaging facilities, though the exact drivers remain unclear. While July data reinforces Samsung’s accelerating momentum in HBM4, it is insufficient to confirm a full-year market share reversal. Key factors to watch are Samsung’s August-September export performance, whether SK Hynix recovers lost ground, and upcoming 2027 HBM contract pricing negotiations.

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The New Rules of the AI Race: Nvidia Shifts from Chips to Energy Resources and Construction Sites

Nvidia is providing a $105 billion financial guarantee for the construction of OpenAI's data center campus in Ohio, signaling a strategic shift in the AI industry from competing on chips to battling for physical infrastructure and energy resources. The guarantee, detailed in an SEC filing, acts as insurance against tenant default rather than direct construction funding. OpenAI must repay any sums drawn. Nvidia will also invest $1.5 billion in SB Energy for the project's power component. The planned campus has a capacity of 4.25 GW, with OpenAI's current commitments to Nvidia reaching 12 GW. This move underscores that leading AI development now requires securing space, power, and financial backing for massive, long-term projects. Tech giants are taking on roles akin to developers and financial institutions. Concurrently, AI firms are diversifying suppliers: OpenAI and Anthropic have signed major deals with AMD for GPU deployments. Nvidia is also scaling its financial model through partnerships with investment firms to mobilize over $500 billion in external capital. The paradigm in AI is shifting from hardware supremacy to building comprehensive ecosystems. Future industry growth will depend on balancing innovation with real-world infrastructure capabilities, turning abstract computations into tangible industrial projects. An AI analysis notes the deal's resemblance to vendor financing schemes from the telecom bubble of the late 1990s and questions the long-term viability of gas-dependent energy infrastructure for AI, should market growth slow.

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