从掌纹“革命”到门禁厂商,撕开 Humanity 技术 “画皮” 双面戏码

链捕手Опубликовано 2025-06-24Обновлено 2025-06-24

作者:Fairy,ChainCatcher

编辑:TB,ChainCatcher

 

一边是顶级资本的热捧,一边是技术外包与隐私争议缠身;一边高举“抗女巫”大旗,一边被扒出代码中躺着深圳门禁厂商的 logo 图。

Humanity Protocol,这个被誉为“最强抗女巫网络”的 Web3 身份识别明星项目,估值已突破 11 亿美元,背后站着 Pantera、Jump、Animoca 等豪华资本阵容,一度被视为对标 Worldcoin 的有力竞争者。

但在聚光灯的另一面,那层“技术革命”与“隐私护盾”的外衣正在一寸寸剥落。Humanity 的背后究竟有着怎样的“双面戏码”?

资本造神:11 亿估值的速成密码

Humanity Protocol成立于2023年,核心卖点是基于掌纹识别的人类证明系统,宣称能通过非侵入性生物识别技术解决 Web3 世界的 "女巫" 难题。

资本的嗅觉迅速被吸引:Humanity至今完成了三轮融资,金额超5000万美元,完全稀释估值达 11 亿美元。投资者包括Animoca Brands、Blockchain.com、Polygon、IDG Blockchain等31家知名机构。


Humanity基金会同样大咖云集,由Animoca Brands董事长Yat Siu领衔,联合创始董事还包括国际区块链咨询公司创始人Mario Nawfal,以及来自摩根士丹利和Ortus Capital的资深投资专家Yeewai Chong。

6月17日,Humanity支持掌纹扫描验证的Android版本发布,预约Human ID的用户超800万。紧接着6月22日,币安宣布在 Alpha 和合约市场将上线 Humanity Protocol (H)。至此,Humanity的发展势头看似非常强劲,但随着空投活动的启动,越来越多隐藏的信息被网友扒出,疑云也逐渐浮现。

核心技术出自中国外包厂?

据 X 用户@ LianFang 爆料称,Humanity Protocol 或为“国产项目套壳”, APP 代码素材库内仍留有深圳门禁厂商掌腾信息图片,并称其社交平台热度多由项目方小号自导自演。

Image

加密 KOL AB Kuai.Dong 进一步披露,掌腾信息背后是上海外包公司,专门承接身份验证系统的整体外包服务。而这与 Humanity 所宣扬的“技术创新”形成了刺眼的对比。

对此,Humanity 创始人 Terence Kwok 回应称掌腾信息是早期的合作伙伴,相关素材为打包过程中的“历史遗留”,并强调对方创始人为前腾讯高管,也曾与银联合作,拥有生物识别领域的丰富经验。

然而,这一回应并未打消社区疑虑。AB Kuai.Dong反问道,若只是合作,为何能应用他们代码库,甚至包括人家的公司的封面?

事实上,这并非 Humanity 首次在技术层面引发争议。早在 2024 年 12 月,慢雾科技创始人余弦就曾在 X 平台发文指出,Humanity 在测试网阶段存在严重安全隐患:若用户使用 Web2 登录方式(如邮箱),平台会自动分配钱包地址,并将私钥以明文形式存储在浏览器的 sessionStorage 中。

Humanity华丽包装下的技术底色,随着一次次爆料逐渐褪去光环。

创始人履历阴影:1.7 亿美元“前车之鉴”

面对团队争议时,Humanity Protocol 创始人 Terence Kwok 表示:“我是放弃了美国护照、只拿香港护照的中国人。”但随着对其背景的深挖,一个并不光鲜的创业履历浮出水面。

据外媒Protos报道,Terence Kwok曾因激进扩张几乎葬送其价值15亿美元的智能手机公司Tink Labs,烧掉了超过1.7亿美元的投资资金。Tink Labs当年凭借为酒店客人提供免费智能手机的创新服务,曾获得包括软银、富士康等多家巨头的青睐,却因市场环境变化、运营模式失衡以及资金链断裂而陷入困境,最终于2020年进入破产清算。

Tink Labs 的前人力资源负责人直言:“我从未期待它能撑太久,但也没想到会倒得这么快。Kwok 眼里只有赚钱。”这段“独角兽坠落”的旧案,如今也在用户心中埋下另一道隐忧。

空投成“笑话”

6月22日,Humanity Protocol 宣布启动首个“人性证明” Fairdrop 空投,符合空投资格的用户包括:参与早期测试网、真实用户、推广社区的贡献者等。然而,这场备受期待的空投,最终却点燃了社区的集体怒火。

据加密KOL 冰蛙披露,有人花了一年时间坚持完成签到任务,最终却只收到价值 1 美元的空投;更多人则直接显示“未满足资格”。长期维护社区、产出内容、担任官方 Mod 的志愿者,也同样被“0 空投”打发。与此同时,链上却出现多个幽灵地址,无交互与贡献记录,却领走高达 4 万枚 $H 的空投。

过去一年里,Humanity 频繁推出各种“反女巫”限时填表活动,要求用户填写详细资料、配合验证、参与互动。但事实却是,这些行为并未成为空投的真实参考标准,而是项目方制造活跃度的操作。

Humanity 创始人Terence Kwok对空投争议回应表示:“已关注到社区的广泛反馈,正在认真处理关于公平空投分配的申诉。”然而,项目未来仍充满不确定性,社区迫切期待更加公开、透明和负责任的答复。

Humanity Protocol被资本与愿景托举至云端,却在质疑与争议的漩涡中摇摇欲坠。所谓 "创新" 的包装纸下,可能只是又一场用技术叙事粉饰的资本围猎。

Похожее

Конец математики: 40 ведущих математиков собрались на закрытой встрече OpenAI

Заголовок: Конец математики: 40 ведущих математиков на закрытой встрече в OpenAI Только что получивший Филдсовскую премию Джейкоб Цимерман объявил о переходе в OpenAI для исследований в области безопасности ИИ. В начале августа он и исследователь OpenAI Себастьен Бюбек организовали в штаб-квартире компании закрытый саммит с участием около 40 математиков. Один из докладов назывался «Конец математики». Профессор Дэниел Литт заявил, что мир может прийти к ситуации, где не останется высококачественных математических исследований, а человеческий экспертный опыт в этой области полностью исчезнет. Математик MIT Дрю Сазерленд выразился более прямо: возможно, математики — это первые жертвы, «канарейки в угольной шахте». Математика выбрана в качестве испытательного полигона для ИИ, так как она служит индикатором высоких интеллектуальных достижений. Непосредственным фоном встречи стал поток достижений ИИ в математике. В мае невыпущенная модель OpenAI опровергла «гипотезу единичных расстояний» — давнюю проблему в комбинаторной геометрии, которую Цимерман назвал публикуемым в любом журнале результатом. В августе OpenAI анонсировала 10 новых открытий в математике и информатике, сделанных с помощью ИИ. В Anthropic сотрудник с помощью Claude создал искомые, но никогда не построенные пары ортогональных векторов в 668-мерном гиперкубе, опубликовав результат в виде поста из 24 000 символов. Такие результаты часто обходят традиционный путь публикации (arXiv, рецензирование). Например, предприниматель Дмитрий Рыбин, подбадривая ChatGPT «сделать прорыв», получил от модели контрпример к одной гипотезе о потоках в сетях и опубликовал это в Twitter во время просмотра фильма. На прошлой неделе Anthropic сообщила, что внутренняя версия Claude по настоянию исследователя добилась нового результата в задаче, связанной с гипотезой Римана. Реакция математического сообщества разделилась. В июне было опубликовано «Лейденское обращение», под которым подписались более 3000 математиков, призывающее к ответственному использованию ИИ. Другие выступают за полный отказ от ИИ. Участница саммита и соавтор обращения, профессор Брина Кра, подчеркивает, что суть математики — в понимании, а не только в доказательстве. Математик Мелани Вуд, написавшая «человеческое» доказательство для результата OpenAI о гипотезе единичных расстояний, отмечает, что современные ИИ плохо объясняют самые сложные части доказательств. Немецкий математик Андреас Том, чьи работы дополнило одно из открытий ИИ, считает, что ИИ умно решает проблемы, но новые концепции все еще появляются благодаря человеческому участию. Организатор саммита Бюбек описал четыре возможных будущего: математика станет похожа на разработку ПО (масштабная коллаборация), на физику (усилия сместятся на создание ИИ-«ускорителей»), на кураторство в музее (ИИ генерирует, человек отбирает) или математики массово перейдут в сферу безопасности ИИ. Он подчеркнул, что математика имеет смысл, только когда математики чему-то учатся. Участники не пришли к консенсусу. Цимерман отметил, что у математического сообщества пока нет единой позиции, и цель встречи — начать диалог. Его собственный переход в OpenAI символизирует дилемму, стоящую перед областью. Его следующие шаги могут стать еще более значимым сигналом, чем доклады на этом саммите.

marsbit7 мин. назад

Конец математики: 40 ведущих математиков собрались на закрытой встрече OpenAI

marsbit7 мин. назад

Новая модель Anthropic «слизала» слухи, самый мощный Fable 5 оказался провалом

Антропик готовит выпуск двух новых моделей ИИ под кодовыми названиями Marshmallow («Зефир») и Melon («Дыня»), которые были обнаружены в сторонних приложениях. Предварительные тесты показывают, что Marshmallow превосходит по естественности диалога текущую флагманскую модель Opus, в то время как Melon немного слабее. Их выход ожидается в ближайшее время. Этот анонс происходит на фоне неожиданно низкого рыночного принятия текущего топ-модели Anthropic — Fable 5, выпущенной два месяца назад. Несмотря на статус самого мощного и дорогого решения компании, данные платформы Ramp показывают, что на Fable 5 приходится лишь около 11% расходов предприятий на токены Anthropic. Для сравнения, флагман конкурента OpenAI, GPT-5.6 Sol, занимает 25% доли. Основные причины холодного приема Fable 5 — чрезмерно высокая цена и недостаточное ценностное предложение. Модель стоит в 2 раза дороже Opus 4.8 и в 10 раз дороже Haiku 4.5. При этом выпущенная в конце июля модель Opus 5, которая стоит вдвое дешевле Fable 5, демонстрирует сопоставимую, а в некоторых тестах (например, CursorBench 3.2) даже лучшую производительность, делая ценник Fable 5 неоправданным. Дополнительное давление создает стремительный рост популярности открытых моделей. Согласно данным Vercel AI Gateway, их доля в использовании токенов выросла с 11% в апреле до 62% в августе, при этом на них приходится менее 4% общих расходов предприятий. Таким образом, анонсированные модели Marshmallow и Melon, вероятно, являются стратегическим ответом Anthropic на текущие рыночные вызовы. Компании необходимо предложить решения, которые сочетают в себе высокую производительность, доступную цену и практическую пользу для бизнеса, чтобы стимулировать массовое внедрение, а не оставаться merely «витринной» технологией.

marsbit8 мин. назад

Новая модель Anthropic «слизала» слухи, самый мощный Fable 5 оказался провалом

marsbit8 мин. назад

Через три месяца после смерти собаки Рози ее медицинская история превратилась в компанию по ИИ-медицине

Спустя три месяца после смерти собаки по кличке Рози её история болезни превратилась в стартап Gamgee, получивший финансирование в размере $4 млн. Владелец собаки, специалист по машинному обучению Пол Конингем, использовал ИИ-инструменты (ChatGPT, AlphaFold, Grok) для разработки персонализированной мРНК-вакцины против рака своей собаки, страдавшей от тучноклеточной опухоли. После начального успеха (уменьшения опухолей) болезнь вернулась, и Рози умерла, не дождавшись следующей дозы вакцины. Новая компания Gamgee ставит своей целью автоматизацию и стандартизацию этого процесса для создания индивидуальных мРНК-вакцин для собак с онкологическими заболеваниями. Клинические испытания планируется проводить в Австралии в сотрудничестве с местными университетами. История подчеркивает как потенциал ИИ и персонализированной медицины в ветеринарии, так и ключевую проблему таких методов — необходимость значительно ускорять весь цикл (от проектирования до введения препарата), чтобы успеть помочь пациенту. Инвестиции направлены на подтверждение эффективности метода в рамках регулируемых исследований.

marsbit17 мин. назад

Через три месяца после смерти собаки Рози ее медицинская история превратилась в компанию по ИИ-медицине

marsbit17 мин. назад

Вакцина на основе мРНК была слишком медленной, владелец потерял любимую собаку: представлена первая в мире персонализированная противораковая вакцина для собак на базе ИИ

История Пола Конангема и его собаки Рози, страдавшей от рака, облетела мир. Используя ChatGPT и AlphaFold, Пол, специалист по машинному обучению, самостоятельно разработал персонализированную мРНК-вакцину против рака для своего питомца. После первой инъекции опухоль уменьшилась на 75%. Однако Рози не дождалась следующей, адаптированной к новым мутациям вакцины, из-за медленных и сложных процессов её изготовления в существующей системе. Чтобы предотвратить подобные трагедии, Пол основал стартап Gamgee, который привлёк $4 млн инвестиций. Компания создаёт автоматизированную платформу для быстрого (цель — 48 часов) и доступного (цель — $2000 за курс) производства персонализированных мРНК-вакцин для собак. Процесс включает забор образцов, анализ данных с помощью ИИ для выбора мишеней и синтез вакцины. Выбор собак в качестве первой цели обусловлен огромной потребностью (только в США ежегодно диагностируется около 6 млн случаев) и идеальными условиями для отработки технологии: чистые генетические пулы и естественное развитие болезни. Успех Gamgee может заложить основу для медицины будущего «N-of-1» (крайне персонализированной), применяемой впоследствии и для людей. Недавний успех клинических испытаний персонализированной мРНК-терапии Moderna и Merck для лечения меланомы у людей подтверждает перспективность этого подхода. Наследие Рози — это надежда для миллионов собак и возможный прорыв в борьбе с раком.

marsbit21 мин. назад

Вакцина на основе мРНК была слишком медленной, владелец потерял любимую собаку: представлена первая в мире персонализированная противораковая вакцина для собак на базе ИИ

marsbit21 мин. назад

Не следуя за Кремниевой долиной: несколько молодых аспирантов делают ставку на единый мозг для двуногих гуманоидных роботов

В выходные в социальных сетях появилось впечатляющее видео: двуногий гуманоидный робот компании Symbiotic Cognition уверенно управляет картом на трассе, выполняя сложные маневры на высокой скорости с полной синхронизацией зрения, рук и ног. Это демонстрирует продвинутый уровень целостной координации и силового контроля, редко встречающийся в подобных демонстрациях. Основатель компании, Дин Пэнсян (1996 г.р.), и его команда, состоящая полностью из докторантов 2000-х годов рождения, работают над созданием сквозной (end-to-end) модели «мозга» для двуногих гуманоидных роботов. Они выбрали этот сложный и передовой путь, отказавшись от более распространенной модульной (иерархической) архитектуры, где «мозг» (принятие решений) и «мозжечок» (движение) разделены. По их мнению, сквозной подход, подобный эволюции автопилота Tesla, в долгосрочной перспективе является более эффективным и устраняет информационные потери между модулями. Ключевым технологическим отличием является переход от кинематики (траектории движения) к динамике — обучению модели тому, как управлять всем телом с учетом баланса, сил инерции и физического взаимодействия в реальном мире. Их модель работает на уровне целевых положений суставов (Joint Target), непосредственно управляя 29 степенями свободы робота. Для обеспечения стабильности без отдельного «мозжечка» команда разработала механизм двойного协同оптимизации, объединяющий поведенческое клонирование и дистилляцию приоритетов движения (DriftDistill), что наделяет модель одновременно интеллектом задач и интеллектом тела. Основные вызовы — нехватка качественных данных, особенно для скоординированных движений всего тела в реальных условиях. Команда использует такие методы, как TrajBooster, для преобразования траекторий манипуляторов в данные для гуманоидов. Дин Пэнсян ожидает, что коммерчески значимые результаты появятся при наличии миллионов часов данных, и подчеркивает, что ключевые вопросы отрасли еще не решены. Цель команды — не следовать за другими, а задавать новые тенденции в развитии технологий гуманоидных роботов.

marsbit22 мин. назад

Не следуя за Кремниевой долиной: несколько молодых аспирантов делают ставку на единый мозг для двуногих гуманоидных роботов

marsbit22 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片