加密推特的权力游戏:少数账户如何主导叙事?

比推Опубликовано 2025-06-10Обновлено 2025-06-10

作者:rosie, 加密 KOL

编译:Felix, PANews

原文标题:加密推特的影响力经济:少数账户如何掌控叙事?


加密货币推特社区(CT)自称是金融领域最去中心化的信息网络。他们称之为“无需许可的讨论”。任何人都可以分享 alpha,任何人都可以建立自己的受众群体,任何人都可以影响对话。

但现实情况是,大约 100 个账户控制着数百万人对加密货币的看法、哪些项目能获得关注以及资金流向何处。这是一个披着草根社区建设外衣的最中心化的影响力经济。

这种复杂的影响力机制甚至让传统媒体高管都羡慕不已。

操纵市场的核心圈子

CT 并非一个大型对话平台,而是一系列同心圆,影响力从中心向外辐射,且不成比例。

第一层:造王者(5 – 10 个账户)。这些账户不只是拥有粉丝,还具有网络效应。他们一发推文,几分钟内就有数百个其他账户进行转发。他们不经意间的提及就能推高代币价格,他们的批评可以摧毁项目,他们的背书能立即赋予项目合法性。

加密推特的影响力经济:少数账户如何掌控叙事?

当这一级的推文提及某个项目时,不仅会带来互动,还会吸引机构关注、风投兴趣以及散户的 FOMO。

第二层:放大器(20-30 个账户)。这些账户将第一层推文转化为热门话题。他们引用转发、添加评论,并确保信息传达到他们的特定社群,例如风险投资合伙人、知名建设者、生态系统负责人。

第三层:回音室(70 – 75 个账号)。中等层级的有影响力人士,他们会向自己的受众重复第一层和第二层的观点。他们很少提出新观点,但在扩大叙事方面至关重要。他们的工作是让第一层的观点看起来像是社区共识。

其余所有人:受众。消化并回应前 100 位已经认定值得讨论的内容。

叙事实际传播方式

这个过程并非随机的——而是可以预测的:

第一步:播种

第一层账户分享观点、见解或发现。这可能是真正的 alpha,也可能是战略推广。

第二步:放大

第二层账号在 1 – 3 小时内引用转发,并加入自己的解读。这营造出一种独立发现的假象。

第三步:验证

第三层账号纷纷附和,提供支持证据,营造出“所有聪明人都认同”的社会证明。

第四步:级联效应

散户账户分享叙事的碎片化内容,通常会误解关键细节,但传播核心信息。

第五步:制度化

加密媒体撰写文章,引用“加密推特情绪”,该叙事便成为公认的事实。

整个周期仅需 24 至 48 小时。当大多数人看到一个“热门”加密货币话题时,影响力经济已经决定了其走向。

加密推特的影响力经济:少数账户如何掌控叙事?

影响力背后的经济学

CT 的影响力不仅仅是声望——它是一种复杂的商业模式:

直接变现:

  • 伪装成偶然发现的付费推广

  • 在他们推文提及的项目中获得“顾问”职位

  • 会议和活动中获得演讲费

  • 新闻通讯赞助和优质内容

间接价值捕获:

  • 提前获取项目信息和代币

  • 在融资轮次中获得有利分配

  • 与一级风投和创始人建立人脉

  • 董事会职位和股权机会

投资组合拉动:许多顶级账户是加密项目的天使投资人或顾问。

把关问题

CT 的影响力集中造成了系统性偏见:

地域偏见:大多数一级账户都位于美国,从而形成了以美国为中心的全球技术叙事。

网络偏见:与有影响力的账户存在现有联系的项目会获得不成比例的关注,而不论其技术价值如何。

财富偏见:拥有现有加密财富的账户能够参与独家交易,从而形成复合优势。

语言偏见:非英语项目和社区被系统性地低估。

专业偏见:金融工程比技术创新更受关注,因为金融人士更擅长自我推销。

哪些内容得到推广,哪些内容被忽略

分析 CT 趋势,可以清晰地揭示出选择内容推广的模式:

大力推广的内容::

  • 新的 L1 区块链(尤其是兼容 EVM 的)

  • 具有新颖代币机制的 DeFi 协议

  • 任何标有“基础设施”或“扩展”标签的内容

  • 为开发者打造的项目

被系统性忽略的内容:

  • 没有代币或风险投资支持的项目

  • 不具有金融投机性的技术创新

  • 专注于交付而非营销的开发者

  • 没有美国背景的国际项目

其结果形成了一个反馈循环,在这个循环中,加密货币的发展侧重于如何吸引 CT 用户的关注,而非真正推动技术进步。

去中心化言论的假象

CT 将自己标榜为与传统媒体截然不同,但其权力格局却惊人地相似:

传统媒体:少数编辑决定哪些内容值得报道,记者放大这些决定,受众消化经过筛选的信息。

加密推特:少数一级账户决定哪些项目值得关注,二/三级账户放大这些决定,受众消化经过筛选的信息。

主要区别在于 CT 的影响力经济在权力结构和财务激励方面不太透明。

下游影响

CT 影响力集中产生的切实后果:

资本分配:风投公司在做投资决策时会关注 CT 的情绪。热门项目能获得会面机会,冷门项目则被忽视。

开发者关注:建设者选择做什么项目在一定程度上取决于他们在社交动态中看到哪些项目受到推崇。

散户行为:数百万人根据来自 100 个存在未披露利益冲突的账户的叙述做出财务决策。

媒体报道:加密记者将推特情绪作为重要性的衡量标准,放大了影响力经济的选择。

打破循环

以下是一些应对这一现实的观察:

对于建设者:要明白,技术卓越但没有叙事意味着默默无闻。要么学会玩影响力游戏,要么找到愿意帮忙的盟友。

对于投资者:CT 上的舆论是一级账户意见的滞后指标,而非真正的市场情绪。等到某事“热门”时,你已经晚了。

对于用户:关注那些一贯分享不同观点和深度技术分析的账号,而非一味附和主流观点和进行付费推广的账号。

对于整个生态系统:要认识到 CT 上的影响力集中,破坏了本应朝着去中心化的努力。

小结

CT 并非出了问题——它完全按照设计在运行。

问题不在于影响力网络的存在(它们永远都会存在)——而在于人们假装 CT 代表的是有机的、去中心化的讨论,实际上它是一个复杂的影响力经济体,拥有集中的权力和未公开的经济激励。

说明: 比推所有文章只代表作者观点,不构成投资建议

Похожее

Maple Finance выросла на 20% после партнерства с Kraken – Продолжит ли SYRUP рост?

Токен SYRUP платформы Maple Finance вырос примерно на 20% после объявления о партнерстве с криптобиржей Kraken для предоставления обеспеченных криптоактивами кредитов. Это событие привлекло значительный объем торгов, особенно от инвесторов из США. Капитал продолжает поступать в протокол, о чем свидетельствует рост общей заблокированной стоимости (TVL) до примерно $2,05 млрд. Программа выкупа токенов, достигшая второго по величине квартального уровня, оказывает поддержку цене. Активность на рынке perpetual-контрактов также усиливает позитивный настрой: высокий Open Interest и положительная ставка финансирования указывают на преобладание длинных позиций в ожидании дальнейшего роста. Краткосрочные перспективы SYRUP остаются благоприятными.

ambcrypto1 ч. назад

Maple Finance выросла на 20% после партнерства с Kraken – Продолжит ли SYRUP рост?

ambcrypto1 ч. назад

Эфириум упал на 45% с начала года – так почему же SharpLink и киты продолжают покупать?

Несмотря на падение Ethereum (ETH) на 20-45% с начала года, интерес крупных игроков сохраняется. SharpLink возобновил покупки после восьмимесячной паузы, приобретя 5000 ETH на сумму около $7,88 млн. Вскоре после этого казначейство добавило еще 26,324 тыс. LSETH на $45,54 млн, доведя общие активы до 876 285 ETH. Такое накопление, несмотря на нереализованные убытки, указывает на уверенность в долгосрочной полезности Ethereum и доходах от стейкинга. Крупные инвесторы (киты) также увеличивают свое присутствие, накапливая ETH, что говорит о стратегии, ориентированной на будущий рост, а не на краткосрочные колебания. Однако переводы активов BlackRock на Coinbase, вероятно, связаны с операционными нуждами ETF, а не с прямой продажей. Восстановлению ETH мешают оттоки из спотовых ETF, которые зафиксировали чистый вывод средств на $12,85 млн 26 июня. Это создает расхождение: прямые покупки казначейств идут вопреки общей слабости ETF-сегмента. Тем не менее, значительные остатки средств у эмитентов ETF ($8,38 млрд) и высокий дневной объем торгов ($491,73 млн) показывают, что институциональные инвесторы корректируют позиции, а не уходят с рынка полностью. Для устойчивого восстановления Ethereum необходимы более сильные притоки в ETF, чтобы компенсировать текущий отток.

ambcrypto4 ч. назад

Эфириум упал на 45% с начала года – так почему же SharpLink и киты продолжают покупать?

ambcrypto4 ч. назад

Только что, DeepSeek V4 обновил DSpark, скорость вывода повысилась на 80%

DeepSeek выпустил фреймворк спекулятивного декодирования DSpark, который увеличивает скорость вывода DeepSeek-V4 на 80%. DSpark, развернутый в онлайн-трафике DeepSeek-V4 (Flash и Pro), сочетает высокопроизводительную «параллельную генерацию» с адаптивной «проверкой с учетом нагрузки». Он использует архитектуру полуавторегрессивной генерации для моделирования зависимостей внутри блоков токенов и аппаратно-ориентированное планирование проверки по уверенности для динамического определения оптимальной длины проверки для каждого запроса. В тестах DSpark превзошел современные авторегрессивные (Eagle3) и параллельные (DFlash) модели-черновики, повысив среднюю длину принятия на 26.7%-30.9% и 16.3%-18.4% соответственно. Вместе с DSpark был открыт исходный код DeepSpec — полного стека для обучения и оценки моделей-черновиков спекулятивного декодирования.

marsbit6 ч. назад

Только что, DeepSeek V4 обновил DSpark, скорость вывода повысилась на 80%

marsbit6 ч. назад

Сможет ли Aavenomics 3.0 поддержать восстановительный рост AAVE на фоне переговоров о выкупе Kraken?

Генеральный директор Aave Labs Стани Кулечов опроверг слухи о возможном выкупе доли в протоколе криптобиржей Kraken, отметив, что компания не будет продавать токены AAVE с дисконтом в 70%. Он также анонсировал планы по запуску Aavenomics 3.0, который включит новый механизм автоматического выкупа токенов. На фоне этой новости цена токена AAVE выросла на 12%, продолжив июньский восстановительный ралли, которое составило более 50% (до $88), несмотря на то, что токен все еще значительно ниже своего исторического максимума. Росту способствовало снижение продажного давления на рынке. Ранее цена падала из-за конфликтов в управлении и макроэкономических факторов. Вопрос о том, сможет ли Aavenomics 3.0 поддержать текущее восстановление, остается открытым.

ambcrypto7 ч. назад

Сможет ли Aavenomics 3.0 поддержать восстановительный рост AAVE на фоне переговоров о выкупе Kraken?

ambcrypto7 ч. назад

Оказывается, вот так гений Карпати использует Claude?

Андрей Карпати, известный специалист в области ИИ, после перехода в Anthropic стал менее активен в открытых сообществах. В сети появился файл CLAUDE.md, который, как утверждается, является его личной инструкцией для работы с ИИ-ассистентом Claude при программировании. Хотя подлинность документа не подтверждена, его содержание точно отражает принципы Карпати. Основные правила из файла: 1. **Сначала изучите код**: Прежде чем писать новый код, внимательно прочитайте существующую кодобазу, чтобы соблюдать её стиль и использовать имеющиеся инструменты. 2. **Продумайте решение заранее**: Чётко формулируйте предположения, обсуждайте компромиссы и варианты реализации, не угадывайте требования. 3. **Будьте проще**: Избегайте преждевременных абстракций, избыточной обработки ошибок и ненужной настройки. Пишите минимальный код, решающий конкретную задачу. 4. **Вносите точечные изменения**: Не меняйте код, не связанный с задачей, строго соблюдайте стиль проекта, не рефакторите «заодно». 5. **Проверяйте код**: Пишите тесты для воспроизведения ошибок, проверяйте их до и после изменений, тестируйте поведение, а не реализацию. 6. **Действуйте целенаправленно**: Чётко определяйте критерии успеха, составляйте план для сложных задач. 7. **Отлаживайте системно**: Внимательно читайте сообщения об ошибках, воспроизводите проблему, вносите изменения пошагово, ищите первопричину. 8. **Осмотрительно добавляйте зависимости**: Используйте стандартные библиотеки и существующие в проекте инструменты, оценивайте необходимость, размер и поддержку новых пакетов. 9. **Эффективно коммуницируйте**: Объясняйте свои действия и причины, указывайте на потенциальные проблемы, точно выражайте неуверенность, пишите информативные сообщения о коммитах. Также перечислены типичные ошибки: массовый рефакторинг, ошибочные абстракции, скрытые архитектурные решения, игнорирование нестандартных сценариев, иллюзия знаний и отклонение от стиля проекта. Сообщество отмечает, что эти принципы, основанные на идеях Карпати (например, проект «andrej-karpathy-skills» на GitHub), значительно повышают качество кода, генерируемого ИИ. Ключ — адаптировать правила под свой стек и стиль, а не слепо копировать.

marsbit7 ч. назад

Оказывается, вот так гений Карпати использует Claude?

marsbit7 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片