SharpLink巨鲸:靠英伟达和Coinbase赚了9倍,SBET却让我睡不着觉

比推Publicado em 2025-08-01Última atualização em 2025-08-01

作者:Ryan S. Gladwin、Andrew Hayward

来源:Decrypt

编译及整理:BitpushNews


一位化名为"SharpLink鲸鱼"(sharplinkwhale)的神秘人士目前持有以太坊资金管理公司SharpLink Gaming(股票代码SBET)价值约300万美元的股票。这位前传统金融从业者虽然看好该公司,却不持有任何以太坊——也不打算投资其他类似公司。

SharpLink鲸鱼告诉Decrypt,他最初以每股约14美元的价格开始购入SBET股票,当时市场对其以太坊资金管理计划的初期炒作正在消退。这位欧洲交易员最初购买了近100万美元的股票,经过多次买卖操作后,现在持仓已达300万美元(在与Decrypt的通话中已核实)。

他相信以太坊"即将迎来爆发时刻"并创下历史新高,ETH/BTC汇率今年可能翻倍。尽管如此,除了SBET股票外,他并未持有任何以太坊。

为何不直接持有ETH?

SharpLink鲸鱼解释称,首先他不想为安全存储大量以太坊负责,开玩笑说担心"主板会因为下载太多色情内容而烧毁"。

"除此之外,我还希望这些ETH能产生收益,但我不想研究每个协议能提供什么,"这位鲸鱼告诉Decrypt,"我希望有人能替我完成这些工作。显然,我需要为此支付溢价…我很乐意支付溢价,让业内最好的公司来托管和运作我的ETH。"

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为何选择SharpLink?

SharpLink Gaming原本是一家名不见经传的在线赌博营销公司,但在5月转型为以太坊资金管理公司。通过这一转变,该公司筹集了4.25亿美元用于购买ETH,并且以太坊联合创始人Joseph Lubin加入了其董事会。目前该公司持有438,190枚ETH,价值16.47亿美元。

SharpLink鲸鱼认为SBET在收益管理方面最具优势,并警告不要跟风投资其他类似公司。

"我敢肯定这已经变成了一种骗局,"他告诉Decrypt,"加密领域经常发生这种情况:某个项目大获成功,然后出现大量模仿者,人们觉得自己错过了原始项目——于是他们投资模仿品,结果血本无归。"

Lubin的参与是SharpLink鲸鱼投资理论的核心。他认为Lubin是仅次于Vitalik Buterin的最佳人选,能够帮助公司安全托管ETH,同时制定合理的收益策略。

收益管理风险

"收益"指的是从资产中获得回报的过程。在这种情况下,用户不仅可以选择持有或质押以太坊,还可以选择为协议提供流动性以获取收益。

因此,SharpLink鲸鱼认为大多数人应该避开模仿者,只关注SharpLink和Michael Saylor的比特币策略公司Strategy。不过,他也看到了BitMine Immersion Technologies的潜力,因为Tom Lee的参与及其与华尔街的联系。

除此之外,这位鲸鱼认为最好忽略新兴的资金管理公司,因为他不相信这些公司能在资产收益方面超越上述公司。他还对安全托管表示担忧,开玩笑说没有经验的公司可能会点击可疑链接导致资产全失。

SharpLink鲸鱼的真实身份是?

SharpLink鲸鱼告诉Decrypt,他是一位30岁出头的欧洲人,目前是全职交易员和居家奶爸。他在传统金融领域开始职业生涯,大约四年前转向加密货币,在一家DeFi公司从事"相对无聊"的工作。

他表示,最初购买100万美元SBET的资金来自对Coinbase和英伟达股票的两笔重大投资,这些投资使他的净资产增长了9倍。

这位SharpLink百万富翁的故事与"狗狗币百万富翁"类似。美国人Glauber "ProTheDoge" Contessoto曾因购买DOGE获利数百万美元而闻名。但Contessoto在DOGE价格峰值时没有卖出,随后价格暴跌使他失去了"狗狗币百万富翁"的头衔——尽管一年多后他又重新获得了这一称号。

这位化名的SharpLink百万富翁拒绝重蹈覆辙,尽管他在社交媒体上因SBET持仓而获得大量关注,但他已经部分减持。

SharpLink鲸鱼告诉Decrypt,他曾以约40美元的价格清仓SBET,然后在股价跌至20美元时重新买入。总体而言,尽管当前持仓比他回购时亏损了12.6万美元(但仍远高于最初买入价),这位交易员已在SBET上实现了超过250万美元的利润。

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"你会觉得不应该卖出。如果我卖出,我可以不告诉别人,但我想坦诚相待。但这显然会让很多人恐慌,"他告诉Decrypt,"人们也需要明白,你必须自己做决定。如果我做多SharpLink而它下跌20%,我会难受。但这是我自己的决定,没关系。但如果我只是基于某个匿名推特账号甚至朋友的建议做多,然后它下跌了,感觉就完全不同了。"

“我想睡个好觉”

“我需要睡个好觉。”

在与Decrypt通话前几天,这位SharpLink百万富翁开始感到不安,表示考虑退出持仓。他说价格波动太大,一天内他的投资组合就波动了超过50万美元。

现在,他计划将投资组合转向更稳定的资产以获得更好的睡眠——他声称自从买入SBET后睡眠质量严重下降。你可能会问是什么稳定资产?当然是比特币…这个历史上以波动著称的资产,尽管最近波动有所缓和。

至于SBET?他还没想好要不要继续持有。

“投资最讽刺的地方在于——你赚得越多,越害怕失去。”


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Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. Cronologia do Agent S O desenvolvimento e os marcos do Agent S podem ser encapsulados numa cronologia que destaca os seus eventos significativos: 27 de Setembro de 2024: O conceito de Agent S foi lançado num artigo de pesquisa abrangente intitulado “Um Framework Agente Aberto que Usa Computadores como um Humano”, mostrando a base para o projeto. 10 de Outubro de 2024: O artigo de pesquisa foi disponibilizado publicamente no arXiv, oferecendo uma exploração aprofundada do framework e da sua avaliação de desempenho com base no benchmark OSWorld. 12 de Outubro de 2024: Uma apresentação em vídeo foi lançada, proporcionando uma visão visual das capacidades e características do Agent S, envolvendo ainda mais potenciais utilizadores e investidores. Estes marcos na cronologia não apenas ilustram o progresso do Agent S, mas também indicam o seu compromisso com a transparência e o envolvimento da comunidade. Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. 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