加密货币的下跌已经结束,以太坊的收紧力度将超过美联储

老雅痞Pubblicato 2022-09-06Pubblicato ultima volta 2022-09-06

Introduzione

美联储还没有真正收紧金融政策。在过去的几年中,通货膨胀率的上升幅度远远超过了联邦基金利率。而且,美联储没有放弃对政府债券和抵押贷款市场的任何操纵。

美联储还没有真正收紧金融政策。在过去的几年中,通货膨胀率的上升幅度远远超过了联邦基金利率。而且,美联储没有放弃对政府债券和抵押贷款市场的任何操纵。

实际利率接近有史以来最糟糕的水平。

我们将在后面更详细地讨论这个问题,但显而易见的是,你不可能用比通胀率低600个基点的联邦基金来遏制失控的通胀。美联储将被迫采取远超市场目前预期的紧缩措施。

早在一年多以前,联邦基金就打破了1975年2月创下的负的历史纪录。70年代的年通胀率略高,为11.2%,但美联储确实在通过6.24%的联邦基金与之作斗争。因此实际联邦基金利率为-4.96%

美联储顺利达到了这一里程碑。直到2022年3月,当他们最终开始取消大规模宽松政策时,利率已经下跌到了-8.30%。当他们开始收紧政策时,CPI同比已经达到了8.5%。这真是难以置信。

如下表所示,我们现在仍比50年平均实际联邦基金利率低7.77个百分点。再增加75个基点也无济于事。美联储最终将不得不再收紧几百个基点。

我仍然认为,联邦基金至少在达到4-5%之前不会停止上涨。

我很喜欢这句话:

“加息75个基点的全部意义在于收紧金融条件。具有讽刺意味的是,每次杰伊•鲍威尔加息时,他都放宽了金融条件,因为他不愿承认美联储为了消除通胀危害,准备让国家陷入衰退。”

——Bill Ackman,Pershing Square Capital Management创始人兼首席执行官,2022年7月27日

债券实际利率也严重为负

尽管现在的共识是,美联储允许通胀率比隔夜政策利率高出830个基点是一个巨大的失败,但很少有人去解决同样重要且持续的政策错误——长期政府债券和抵押贷款债券收益率远低于自由市场水平。

正如Bill Ackman所说的那样,美联储主席拒绝让长期利率调整到公平市场的水平(要高得多)。在这种情况下,美联储仍在大规模刺激房地产和汽车等利率敏感型行业。

实际收益率是指扣除通货膨胀因素后债券投资者获得的收益率。就美国10年期国债而言,量化宽松之前的50年(1957-2007年)的平均实际利率为+2.63%。

美联储决定印制我们国家GDP的一半,并用它来推高债券的价格,这迫使实际利率降至-5.85%。

灰色区域是我们无限购买债券的美丽新世界。我们现在比平均水平不可思议地低了8.48个百分点。

没有一个经济上理性的投资者会购买每年肯定会损失585个基点的东西。这就是为什么美联储购买了相当于2020年和2021年所有抵押贷款发行量200%的债券。没有任何理性的行为者会这么做。

泰勒法则

根据美联储6月份的一份报告,基于经济学家约翰•泰勒的法则计算出的名义利率目标目前是6.92%,大约是当前预期的两倍。

我认为机器人比人类要更加了解。

该利率最终将比目前的预测更接近泰勒法则。

泰勒法则是央行使用的一种目标货币政策。1992年,杰拉尔德·福特和乔治·h·w·布什政府的经济顾问、美国经济学家约翰·b·泰勒将其作为中央银行通过设定利率来稳定经济活动的一种手段提出了该法则。

该法则基于三个主要指标:联邦基金利率、价格水平和实际收入的变化。泰勒法则通过根据期望(目标)通货膨胀率与实际通货膨胀率之间的通货膨胀差距选择联邦基金利率,以及实际和自然水平之间的产出差距来规定经济活动的调控。

泰勒认为,当央行提高名义利率的幅度超过通货膨胀的幅度时,就实施了稳定的货币政策。换句话说,当实际通货膨胀率高于目标时,泰勒法则规定了一个相对较高的利率。一般目标法则的主要优点是,央行获得了运用多种手段实现既定目标的自由裁量权。”

——维基百科

经济衰退的概率

我发现令人惊讶的是,经济学家仍然认为经济衰退的可能性只有45%。但是,经济学家在预测经济下滑方面是出了名的滞后——他们没有预测到今年第一和第二季度的负增长。

自第二次世界大战以来,美国经济经历了12次衰退。每一次都包含两个特征:经济产出萎缩和失业率上升。

几乎可以肯定,经济衰退已经开始

我们已经连续两个季度出现GDP负增长,2022年第一季度为-1.6%,第二季度为-0.9%。虽然这不是BEA的定义标准,但这是一个强烈的信号,表明我们正处于衰退之中。不幸的是,美联储的政策使命不是“持续收紧直到引发衰退”。它的目标是实现就业最大化和价格稳定。这将需要更多的紧缩措施。

正如我们提到的,我们很可能已经陷入衰退之中。

公开市场委员会

拉里•萨默斯一直都是对的。在通货膨胀恢复到2%之前,美联储是不会停下来的。这几乎肯定会带来经济衰退。

他说:“如果经济看起来在放缓,那么停止加息就很有诱惑力。事实上,人们预计利率将从12月或明年1月开始下降。我认为这将是一个严重的错误。

“我认为,在不涉及衰退的情况下,我们不太可能将通胀恢复到目标水平。”

——前财政部长拉里·萨默斯,2022年8月3日

萨默斯说,鉴于去年强劲的经济增长以及供应链问题,他认为通货膨胀将持续一段时间,除非出现衰退。

区块链技术的前景

我们强烈建议你花六分钟时间观看这段视频。它对我们行业的重要性进行了清晰而简单的解释。以下是视频中的亮点部分:

“比特币是做什么的?很简单,它让你只用电脑和互联网连接就能向世界上的任何人发送和接收价值。为什么它是革命性的呢?因为与其他通过互联网转账的工具不同,它不需要信任中间人。中间没有任何公司,这意味着比特币是世界上第一个公共数字支付基础设施。我所说的公共只是指对所有人开放,而不属于任何单一实体。

“对于比特币,账本是公共区块链,任何人都可以在账本中添加一个条目,将他们的比特币转账给其他人,任何人,无论其国籍、种族、宗教、性别、性或信誉如何,都可以毫无成本地创建一个比特币地址,以数字方式接收付款。比特币是世界上第一种全球通用的公共货币。

“这是计算机科学的一次突破,它对自由、昌盛和人类繁荣的意义将不亚于互联网的诞生。

“互联网消除了通信基础设施的单点故障,并迎来了建立在其公共轨道之上的新媒体公司之间的竞争浪潮。

“它是我们最大的希望,就像20世纪90年代的互联网一样,我们需要一种低干涉的支持创新的政策,以确保这些创新在美国蓬勃发展,为所有美国人带来利益和安全。”

- Coin Center研究主任Peter Van Valkenburgh,2018年10月

即将到来的以太坊合并

以太坊将很快进行自其发布以来最重要的更新。“合并”是以太坊路线图中一系列协议更新中的一项,标志着全球计算网络在长期可持续性和可扩展性方面取得了巨大进步。

关键的结论是:

从工作证明(PoW)到权益证明(PoS)的全面迁移→以太坊变得更加可持续

以太坊发行率下降90%→以太坊很可能成为通缩资产

“合并”预计将于2022年9月15日发生。

以太坊变得更加可持续

转向权益证明将对以太坊的可持续性产生重大影响,预计将减少99.95%的能源消耗——从环境、社会和治理(ESG)的角度来看,这显然是一个很大的改善。

就背景而言,工作证明和权益证明是使计算机网络就其当前状态达成一致的共识机制。在这种情况下,计算机网络共同保护和维护区块链—它实际上只是一个交易数据库。简而言之,共识机制使区块链能够以分布式的方式安全地运作。

99.95%的能源减少将来自以太坊从工作证明的过渡——此过程使用电力和硬件作为保障网络的主要成本。在权益证明系统中,确保网络安全的主要成本是以抵押代币形式存在的资本,而且它根本不需要太多的电力。

两者都有实现分布式共识,同时使单一实体极难获得对网络的控制(即51%攻击)这一相同目标。后者是通过使实现这种程度的控制在物理上或经济上都不可行来确保的。

以工作证明下的比特币为例,人们必须购买足够的硬件和电力,才能控制网络算力的50%以上。

在权益证明下的以太坊中,人们必须在网络中积累超过总质押代币的50%。

这两种情况都是资本密集型的,攻击者付出的代价将大于他们获得的,因此它们不太可能发生。

在“合并”之后,60%的区块链市值将不会是能量密集型的。

以太坊供应变得通缩

如果你想知道为什么该事件被称为“合并”,这是指自2020年12月以来一直并行运行的以太坊主网(执行层)与信标链(共识层)的“合并”。如今促进我们DeFi交易的以太坊是执行层,它运行在工作证明上。而信标链利用的是权益证明。两者的合并就是以太坊向权益证明的转变。那么,这与发行和供应有什么关系呢?

目前,新以太坊的发行量约为14600 ETH/天,这是主网上13000 ETH的挖矿奖励和信标链上1600 ETH的质押奖励的总和。“合并”后将没有工作证明,因此没有了挖矿奖励,只剩下1600 ETH/天的质押奖励。

一年前,London的升级上线,它对每笔交易都收取最低费用(即基本费用),以确保交易有效。根据以太坊网站的说法,基于平均16 gwei的gas费,这笔费用会被烧掉,导致每天总供应量减少约1600 ETH。(一个gwei是一个ETH的十亿分之一。)

在“合并”之后,以太坊发行的1600ETH/天的质押奖励减去燃烧的费用,净值为零。减去验证者招致的惩罚(例如因行为不当而被削减)和随着时间的推移而损失的ETH,这将使以太坊发行量为净负值。在当今通胀环境的背景下,以太坊向潜在通缩资产转变的前景令人兴奋。

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The War Without a Unified Name: The Domestic Tech Giants' World Model Landscape

The article outlines the diverse and fragmented landscape of "World Models" in China's tech industry, where major players are pursuing similar goals under different names like world foundational models, physical AI, or integrated within autonomous driving and embodied intelligence systems. The core aim is to enable AI to create an internal, dynamic environment for simulation, reasoning, and learning, reducing reliance on infinite real-world data. This "data engine" allows for unlimited generation, experimentation, and iteration. The report categorizes the approaches of different companies: * **Internet Giants:** Alibaba is developing models for linguistic, virtual, and physical worlds (Qwen-AgentWorld, HappyOyster, Qwen-RobotWorld). Tencent's HY-World focuses on 3D, game, and social scenarios. ByteDance leverages its vast video data for a potential "digital twin" model. Huawei integrates its model into industrial applications like smart cars and robotics without separately branding it. Baidu embeds world model capabilities within its Apollo autonomous driving and Ernie systems. * **Automakers:** Companies like NIO, Li Auto, XPeng, and Geely are using world models as virtual "driving schools" and "testing grounds." They generate complex scenarios (e.g., rain, snow) to train and validate autonomous driving systems in simulation, aiming for more capable and safer AI drivers. * **Autonomous Driving Suppliers:** Firms such as Momenta, Horizon Robotics, Haomo.ai, and DeepRoute.ai are building the underlying "world engines." They focus on large-scale video generation for simulation, reinforcement learning, and enhancing end-to-end autonomous driving models, often integrating these capabilities into commercial products. While startups bring focus and innovation, they face challenges like limited data, compute resources, and deployment channels. Large companies possess these advantages and are rapidly transitioning world models from research projects into core business infrastructure powering products in vehicles, games, and industry. The conclusion is that world models represent an evolution and convergence of existing AI fields into crucial industrial infrastructure, moving the competition from simply building a model to effectively deploying it to understand and interact with the physical world.

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The Crypto Industry Enters the 'Show Me' Era: Vision Alone Is No Longer Enough

The crypto industry has entered a "Show Me" era, where grand visions and white papers are no longer sufficient to gain traction. This shift is driven by increased skepticism, high-profile bad actors, and notably, the serious entry of traditional finance (TradFi) institutions like BlackRock, Fidelity, and JPMorgan Chase, which are launching real, scaled products such as tokenized funds and blockchain-based settlement. This raises the bar for what constitutes a credible project. The communication dynamic has fundamentally changed. The focus is no longer on "what you are building" but on "what you have built and who is using it." Startups must now provide a "proof stack": verifiable data like mainnet transaction volume and active wallets, genuine partnerships with signed contracts, and evidence of organic product-market fit from real users, not just investors. Announcements must be backed by concrete, chain-verifiable evidence. For communication strategies, this means leading with proven facts and hard data—even if modest—rather than speculative narratives. A compelling story must be grounded in demonstrated results. While vision remains important, the balance has inverted from 80% vision/20% substance to the opposite. This higher threshold ultimately benefits builders with genuine traction, filtering out noise and allowing their real signals to stand out clearly. The "Show Me" era is a permanent maturation, demanding that communication strategies prove value, not just promise it.

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Meta Follows the Trend into Prediction Markets: Can It Avoid Repeating the Failure of the Metaverse?

Meta, the tech giant behind Facebook, has reportedly formed a team to develop "Arena," a new application focused on prediction markets. Users would use platform points to place bets on outcomes in politics, sports, and global events. This move follows Meta's massive, nearly $900 billion, losses from its heavily-invested metaverse division, Reality Labs. The prediction market industry is already showing strong demand, with leading platforms like Kalshi and Polymarket facilitating hundreds of billions in annual volume. Meta, with its 3.56 billion daily active users across its apps, possesses the unprecedented scale to bring this niche activity to a mainstream audience, similar to its past success in cloning features like Stories and Reels. However, Arena faces significant hurdles. Meta plans to start with a points-based system to avoid strict financial regulations, but this may dilute the core incentive of accurate prediction that real-money markets provide. More critically, Meta enters the space with a major trust deficit stemming from its past regulatory battles, notably the failed Libra/Diem stablecoin project, and its controversial history with political content and misinformation. The prediction market sector itself is under increasing regulatory scrutiny, with recent CFTC actions including fines and the first-ever insider trading case. While Meta's vast user base offers a unique opportunity to expand the market, its success hinges on navigating complex regulations and rebuilding the credibility necessary for a platform dealing with sensitive topics like elections. The outcome could range from Meta dramatically growing the industry to Arena becoming a high-profile regulatory target before it can scale.

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