炒NFT从0.6E赚到1000E，他从不抱怨大环境不好

区块律动Pubblicato 2023-01-18Pubblicato ultima volta 2023-01-18

Introduzione

Cirrus不是仅仅简单购买了NFT以后，就安静等待地板价上涨。

注：本文由 Lamboland 根据知名 NFT 交易员 Cirrus 推特整理而成的交易历程，利用本文介绍的的操作方式，Cirrus 从 0.6eth 的成本起家，最终赚到了 1000+ ETH。

在这个线程中，我们将介绍

按照 NFT 的特征狙击（Trait sniping）；

WETH 竞价（WETH bids）；

狙击尚未领取空投的 NFT（Sniping unclaimed NFTs）；

NFT 借贷。

按照 NFT 的特征狙击（Trait sniping）

Cirrus 不是仅仅简单购买了 NFT 以后，就安静等待地板价上涨。 事实上，他会购买那些他认为「被低估的」且「具有稀有特征」的 NFT，然后在未来将其抛售以获利。

Cirrus 在他的第二台显示器上全天候显示各个 NFT 集合的实时列表。 这样做的优势：

1. 能先于别人看到挂单信息

2. 方便马上查找 NFT 的信息并立即知道它可以赚多少钱

WETH 竞价（WETH bids）

Cirrus 已对 NFT 进行过数千次 WETH 竞价。 有时他会走运，有人会以便宜的价格卖给他一个具有稀有特征的 NFT。 因为如果人们需要在短时间内获取资金流动性，他们会以低于市场价值的价格出售 NFT。

如何对特征进行竞价：

1. 点击一个项目

2. 点击 make collection offer

3. 选择你想要的特征

狙击尚未领取空投的 NFT（Sniping unclaimed NFTs）

步骤：

1. 购买尚未领取空投的 BAYC/MAYC

2. 领取 Ape 或其他空投

3. 全部卖掉获利 他对其他 NFT 系列（如 goblintown）也是这样做的。

实际操作案例

Cirrus 在地板价是 21e 时花 30e 买了一个 MAYC，因为这个 MAYC 可以领取价值 11.5e 的 $Ape 和价值 4e 的 Otherdeed 猴地。计算一下： 成本 30e 卖出所得 21e + 11.5e + 4e = 36.5e，获利 6.5e (没计算 GAS、版税、交易费等摩擦成本，实际获利应该低一些）。

Cirrus 如何找到上述符合要求的 NFT？ 好吧，他开发了一个 Discord 机器人，只要这些符合要求的 NFT 有挂单，机器人就会立刻通知他。

NFT 借贷

Cirrus 目前大部分时间都在为 NFT 放贷。 引用他的原话： 「现在在 NFT 中赚钱的最简单方法是通过借贷……有趣的是没有人谈论它。」 为什么要放贷给那些抵押 NFT 去借钱的人？ NFT 借贷市场目前效率很低，这导致了高 APR，但这个机会不会永远持续下去。 随着越来越多的参与者加入 NFT 借贷，高 APR 将会逐渐消失。

如何借贷 NFT

1. 前往@arcade_xyz官网

2. 点击借款

3. 对需要借钱的 NFT 进行报价

Cirrus 是这个 NFT 借贷平台的顾问，可能有广告嫌疑，大家感兴趣可以比较一下各个平台。从下图可以看到 APR 确实挺高，有的借 30 天 APR 高达 50%。

补充

@CirrusNFT本人回复原推，在底下提到了场外交易 「我在谈判后通过场外交易购买/售出，这占我的交易的很大一部分。」 具体如何谈判尚未提及，等待后续...

Letture associate

In the Name of Charity, For the Benefit of the Family: How the Trump Family Turns Philanthropy into Profit?

Charity for Profit: How the Trump Family Turned Philanthropy into Personal Gain Amid a recent controversy over misleading claims about his cryptocurrency company American Bitcoin, Eric Trump invoked his children's cancer charity as evidence of his good intentions. While his Curetivity foundation (formerly the Eric Trump Foundation) has donated over $25 million to St. Jude Children's Research Hospital, an investigation reveals a pattern of self-dealing and opaque practices that benefited the Trump family business. Internal documents show that from 2011 to 2016, over $500,000 from the charity was funneled back to Trump-owned properties for event costs, transactions often omitted from tax filings. This created clear conflicts of interest, with figures like former club manager and current White House aide Dan Scavino involved on both sides. Public claims of "one of the lowest expense ratios" were contradicted by records showing significant spending on entertainment, auctions, and transportation. Facing scrutiny in 2017, Eric Trump distanced himself from the board and rebranded the foundation. After a state investigation shifted focus to compliance rather than enforcement, he returned as the public face. Fundraising events, now less transparent, continue at Trump venues. Estimates suggest these events have directed over $1 million to the Trump Organization over two decades. The same playbook of optimistic claims and obscured financial realities is now evident in Eric Trump's role at American Bitcoin. He promoted it as a highly profitable venture with low mining costs, but reports indicate most Bitcoin was purchased with funds from constant stock issuance, not mined, with actual costs far higher than claimed. While the company's stock has crashed nearly 90% from its peak, Eric Trump's personal stake remains valuable. The recurring pattern involves aggressive public defense, legal maneuvering to bury records, making minimal changes to satisfy regulators, and eventually repackaging the venture to regain trust, often successfully.

marsbit2 min fa

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marsbit2 min fa

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链捕手10 min fa

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链捕手10 min fa

Bernstein Report: Agentic AI Will Transform CPU from Supporting Role to Leading Role, Bullish on Hygon Information

Bernstein research report: Agentic AI will turn CPUs from supporting players to leading roles, bullish on Hygon Information. Analysts led by David Dai argue that AI is transitioning from the chatbot era to the agentic AI era. Unlike simple query-response models, agentic AI involves complex workflows including retrieval, planning, tool calling, and multi-step reasoning. This shift dramatically increases the demand for CPU compute to orchestrate these tasks, manage memory, and prevent expensive GPU idling. The report forecasts that the GPU-to-CPU ratio in inference clusters will reverse from 8:1 in 2025 to 1:1 by 2029. In agentic AI workloads, CPUs could account for 50% of the compute, on par with GPUs. Consequently, the server CPU Total Addressable Market (TAM) is projected to surge from $37 billion in 2025 to $223 billion by 2030, representing a 6x expansion. Arm is identified as a key beneficiary due to its superior performance-per-watt and a strategic shift from IP licensing to designing its own chips, targeting $15 billion in chip revenue by 2030. Bernstein raises Arm's price target to $500. For x86 vendors, the report is Overweight on AMD (target $600) and Hygon Information (target CNY 450), citing leadership and strong growth in the Chinese market respectively. Intel's target is raised to $100, reflecting upgraded earnings assumptions. The analysis acknowledges significant supply-side risks, questioning whether foundry and memory capacity can support such rapid CPU growth. The optimistic demand forecast also heavily relies on Nvidia's guidance for over $1 trillion in annual AI infrastructure spend by 2027.

marsbit10 min fa

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Will UNI Reach $100 in Four Years? Can Standard Chartered's Prediction Come True?

TL;DR: Standard Chartered Bank predicts UNI token will reach $100 by 2030, based on the growth of tokenized assets fueling demand for open DeFi liquidity and Uniswap's potential to capture fees from that trading. However, institutional tokenized products like BlackRock's BUIDL fund show that strict access controls and permissioned systems remain major barriers. Standard Chartered's $100 price target for Uniswap's (UNI) governance token by 2030 projects massive growth from current levels. The bank's thesis hinges on tokenized real-world assets (RWA) reaching trillions in value and a significant portion flowing into open, decentralized markets for trading and liquidity, rather than remaining in closed, permissioned systems. Uniswap's position as a leading decentralized exchange (DEX) infrastructure could allow it to capture a major share of this future trading activity. A key challenge is whether tokenized assets like bonds, funds, and stocks will trade openly on DEXs or be restricted to controlled, institutional platforms. The case of BlackRock's BUIDL fund exemplifies this tension: while it uses Uniswap's technology for settlements, trading is strictly limited to pre-approved, whitelisted institutional participants. This hybrid model provides DeFi efficiency but maintains traditional access barriers. For UNI to achieve such a high valuation, Uniswap must not only see increased trading volume from tokenized assets but also implement effective value-capture mechanisms for token holders. Recent governance proposals aim to direct protocol fees to UNI stakers, creating a clearer link between platform usage and token value. Ultimately, the realization of Standard Chartered's prediction depends on the future structure of the tokenized asset market. If open liquidity pools and reduced restrictions prevail, Uniswap's role could expand far beyond crypto-native trading. If permissioned, walled-garden systems dominate, its growth from institutional tokenization may be limited. The prediction itself signals growing institutional recognition of DeFi's potential role in the future of finance.

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