When U.S. Stocks Go On-Chain, Who Will Become the 'Version Prodigy' of the Next Cycle?

marsbitPublicado em 2025-12-19Última atualização em 2025-12-19

Resumo

The tokenization of US stocks on-chain is not a one-sided threat that will drain liquidity from the crypto ecosystem, but rather a development that could significantly expand the overall on-chain economy. While some crypto-native funds may flow into tokenized traditional assets like stocks, bonds, and gold, the inverse is likely: new capital from traditional markets may also enter crypto due to increased accessibility. The composability of on-chain finance could lead to an explosion in decentralized exchanges, perps, prediction markets, and new hybrid applications. This may create entirely new crypto-native sectors, similar to how previous cycles introduced innovative categories like DeFi and perpetual futures. Although the era of broad-based “altseason” is over, high-quality crypto projects—especially those in infrastructure such as L1/L2 chains, oracles, privacy tech, digital identity, and wallets—will continue to see demand. The next cycle may produce new “version winners”: projects that leverage composability, attract external liquidity, and offer unique value not found in traditional finance. While returns may be harder to achieve compared to earlier cycles, crypto remains a space for financial innovation and asymmetric opportunities. The next breakthrough may come from unexpected places—perhaps from those building quietly today.

Regarding the tokenization of U.S. stocks, one perspective is that it will be a fatal blow to crypto projects, leaving altcoins with almost no chance. The reason is that funds previously invested in crypto will be siphoned off by high-quality U.S. stocks. Admittedly, some of the money that was in crypto will flow into tokenized U.S. stocks. However, this is only one side of the coin—there is another side.

Because asset tokenization, including the tokenization of the U.S. dollar, U.S. bonds, U.S. stocks, and physical gold, will lead to a significant increase in on-chain asset volume. The crypto financial field is composable. If Ethereum scales and resolves issues like privacy, one possibility is an explosion in on-chain transactions, not only in DEX, perps, prediction markets, etc., but also the potential for some funds that previously played U.S. stocks to flow into the crypto market. Funds that wanted to invest in U.S. stocks but didn’t have the opportunity may also enter, overall expanding liquidity.

More importantly, the circulation of U.S. stocks on-chain is not entirely one-way; it could be bidirectional. However, the concern is that crypto project revenues are not solid enough to compete. But wealth effects are not entirely dependent on revenue; there are industries in this world with revenue but low market capitalization.

Of course, this also inevitably means the complete end of the kind of widespread altseason seen in the previous two cycles. But high-quality altcoins, as well as on-chain infrastructure—including public chains like Ethereum, DeFi, oracles, privacy technology, digital identity, wallets, etc.—will still be in demand. Even crypto AI agents, asset tokenization, and others are highly likely to combine to create new玩法, once again giving rise to new tracks similar to prediction markets/perps.

The core idea here is: don’t assume that just because U.S. stocks are being tokenized, doomsday is inevitable and liquidity will definitely be taken away. Once stablecoins and tokenized U.S. stocks are on-chain, they won’t just sit there idly; liquidity must be activated, and the composability of crypto will be fully utilized. Once there is a good narrative and good projects, not only will funds from the crypto circle come in, but funds from outside the circle will also flow in. This is merely competing on the same field.

A few high-quality projects in the crypto space, once they have a narrative, may not necessarily underperform U.S. stocks in terms of returns. In the next cycle, it is highly likely that projects similar to prediction markets and perps will emerge—projects that do not exist in traditional financial markets, with crypto-characteristic dream P/E ratios. Believe in the power unleashed by new on-chain liquidity and composability. The craving for money and the pursuit of innovation are so urgent that, in continuous exploration, new crypto species are created from the bottom up.

Furthermore, hoping for an altseason like in previous cycles is already unlikely. Even without the tokenization of U.S. stocks, a comprehensive altseason similar to the last two cycles has already exited the crypto stage. But a small number of high-quality crypto projects still have opportunities, especially those infrastructures and applications used to carry tokenized U.S. stocks.

Finally, every cycle has its version prodigy. The version prodigies of the cycle before last, the last cycle, and this cycle are all different; the next cycle will be no different.

The golden Wild West era of the crypto field is gradually coming to an end. With the entry of institutions, the crypto field has moved into a new stage of financial innovation.

In this stage, there are still opportunities for high returns. Compared to the previous golden period, the probability of hitting it big is much smaller, but it is not impossible. Perhaps the version prodigy of the next cycle is still in their fourth year of university, or maybe they lost a lot of money in this cycle, lying low in the fields, waiting for the opportunity to soar in the next cycle.

Perguntas relacionadas

QWhat is the main argument against the tokenization of US stocks in the crypto space, and how does the author counter it?

AThe main argument is that tokenized US stocks would drain capital from crypto projects, leaving no opportunity for altcoins. The author counters by stating that while some crypto funds may flow into tokenized stocks, the increased on-chain asset volume and composability of crypto finance could attract traditional stock market funds and new capital into crypto, ultimately expanding overall liquidity.

QHow might the composability of crypto finance benefit from the tokenization of traditional assets like US stocks?

AThe composability of crypto finance allows tokenized assets like US stocks to be integrated into decentralized exchanges (DEX), perpetual contracts (perp), prediction markets, and other innovative applications. This could lead to new financial products and narratives, combining traditional assets with crypto-native features to create unique opportunities.

QWhy does the author believe that a 'universal altcoin season' like in previous cycles is unlikely to return?

AThe author argues that even without the tokenization of US stocks, the era of widespread altcoin rallies has ended due to increased institutional involvement and market maturation. However, high-quality altcoins and infrastructure projects may still thrive, especially those supporting asset tokenization and on-chain innovation.

QWhat opportunities does the author foresee for crypto-native projects in the next cycle despite competition from tokenized traditional assets?

AThe author expects crypto-native projects, such as those in DeFi, privacy technology, digital identity, AI agents, and prediction markets, to leverage on-chain composability and new narratives. These projects could offer unique returns and innovations not available in traditional finance, attracting both crypto and external capital.

QWhat does the author mean by 'version之子' (version之子) in the context of crypto cycles, and how might it manifest in the next cycle?

A'Version之子' refers to the dominant trends or standout innovations of each crypto cycle (e.g., DeFi in one cycle, NFTs in another). In the next cycle, it could emerge from combinations of asset tokenization, AI, and crypto infrastructure, potentially creating new sectors with high growth potential, even if overall market dynamics are more competitive.

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Agent S: O Futuro da Interação Autónoma no Web3 Introdução No panorama em constante evolução do Web3 e das criptomoedas, as inovações estão constantemente a redefinir a forma como os indivíduos interagem com plataformas digitais. Um projeto pioneiro, o Agent S, promete revolucionar a interação humano-computador através do seu framework aberto e agente. Ao abrir caminho para interações autónomas, o Agent S visa simplificar tarefas complexas, oferecendo aplicações transformadoras em inteligência artificial (IA). Esta exploração detalhada irá aprofundar-se nas complexidades do projeto, nas suas características únicas e nas implicações para o domínio das criptomoedas. O que é o Agent S? O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. Utilizando Modelos de Linguagem Multimodais de Grande Escala (MLLMs), o Agent S pode navegar e manipular diversas interfaces gráficas de utilizador de forma fluida. Através destas características pioneiras, o Agent S fornece um framework robusto que aborda as complexidades envolvidas na automação da interação humana com máquinas, preparando o terreno para uma infinidade de aplicações em IA e além. Quem é o Criador do Agent S? Embora o conceito de Agent S seja fundamentalmente inovador, informações específicas sobre o seu criador permanecem elusivas. O criador é atualmente desconhecido, o que destaca ou o estágio nascente do projeto ou a escolha estratégica de manter os membros fundadores em anonimato. Independentemente da anonimidade, o foco permanece nas capacidades e no potencial do framework. Quem são os Investidores do Agent S? 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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