全球最“暴利”公司易主:11 人组建的加密团队,人均创收 1 亿美元

深潮Xuất bản vào 2025-08-23Cập nhật gần nhất vào 2025-08-24

项目完全自筹资金,拒绝风险投资,坚持社区主导所有权,通过代币空投分配实现用户共建。

作者:Zen,PANews

全球人均最赚钱公司易主,但仍是加密项目。日前,HyperliquidFR 宣称,去中心化交易所Hyperliquid以每位员工年均创收1.024亿美元,超越Tether、OnlyFans、Nvidia、Apple,位列全球公司人均创收之最。在此之前稳定币发行商Tether以9000多万美元的人均创收位居第一。另据 DefiLlama 数据显示,Hyperliquid 团队仅有 11 名核心成员,年收入估算约 11.27 亿美元。

在充满暴富神话的加密货币行业,项目方挣得盆满钵满,年轻创始人摇身一变成为加密富豪的故事并不少见。但像 Jeff Yan 与他创立的 Hyperliquid,能以小团队创造出如今这种规模与效率的案例,至今仍属少见。管中窥豹,回溯 Jeff 的家庭成长、教育背景与职业经历,就能看出 Hyperliquid 的出现与它的发展路径或许并非偶然。

从顶级“做题家”到去中心化交易所创始人

Jeff Yan 出生并成长于美国加利福尼亚州的帕洛阿尔托,父母皆为中国移民。少年时期,Jeff开始展露出极强的数理天赋。2012 年,Jeff在第43届国际物理奥林匹克竞赛(IPhO)中取得了银牌的优异成绩,而当时他专注物理研究也就仅有一年左右的时间。2013年,Jeff再度参与第 44 届国际物理奥林匹克竞赛,最终夺得金牌并名列第 24 名,这也是其母校帕洛阿尔托高中首次有毕业生在这项顶级竞赛中取得如此佳绩。

Jeff Yan(右4) 与美国队和瑞士队的其他成员合影

作为顶级“做题家”,Jeff也顺利考入哈佛大学,主修数学和计算机科学。毕业后,Jeff 加入了高频交易巨头 Hudson River Trading(HRT)担任量化交易员。在 HRT,他深入研究了美国股票市场,设计了每秒可执行数千笔交易的低延迟系统,并深入理解了做市商如何提供流动性以及不同交易流对市场效率的影响。

2018 年,Jeff被方兴未艾的加密货币行业所吸引。他尝试构建以太坊二层预测市场平台,但因监管不确定性、应用受限以及缺乏用户而以失败告终。在吸取经验后,他重新将注意力转向交易,结合其工作经历,他于 2020 年初创立了加密货币做市公司 Chameleon Trading。在牛市行情中,Chameleon Trading 快速成长为中心化交易所中最大的做市商之一。

直到2022 年 11 月,FTX 交易所暴雷举世震惊。“人们意识到,加密货币本来是充满乐趣的游戏,直到发生一些糟糕的事情”,Jeff 回忆道。在亲眼目睹数十亿美元因用户信任中心化平台而一夜蒸发后,许多人将之视为“弃坑”信号,开始远离加密货币,行业也自此陷入长期低迷。然而,Jeff看到了挑战与机遇。

Jeff意识到,普通用户会更加重视自我托管,并倾向于以去中心化方式交易加密资产。与此同时,他们发现市场缺少一个同时兼顾去中心化原则与高用户体验的交易平台。基于这一判断,Hyperliquid 的核心理念应运而生:打造一个“完全链上”的高性能永续合约交易所,让用户在保有资产控制权的同时享受接近中心化交易所的交易体验——Hyperliquid 理论上每秒可处理 20 万笔交易,平台支持多市场与高杠杆。

自筹与精简:Jeff Yan 的小团队战略

在传统的创业故事中,初创团队通常在展现自身的独角兽潜力后,便开始四处奔走,寻求风险投资公司的资金和资源支持,并开始疯狂扩充团队规模。这种剧本,就算在以去中心化著称的Web3和加密货币行业也鲜有例外。而Jeff与Hyperliquid,就是那个例外。

Jeff 强调,Hyperliquid 的开发完全自筹资金,从未接受风险投资。他表示自己并非为了财富而创业,在他看来“钱只是一个数字”,更重要的是创造有价值、有意义的产品。Jeff 认为,与其不断向风投融资换取里程碑式的宣传,不如让用户体验到实际价值才是真正的进步。

因此,Hyperliquid 自成立之初就贯彻“社区主导所有权”的理念:通过用户交易直接向用户分配代币,绝不让风险资本家控制网络。正如 Jeff 所说,“让风投资本家在去中心化网络中持有大量股份将成为‘网络的伤疤’”,他的愿景是建立一个“由用户构建、也属于用户”的金融体系。

在团队建设上,Hyperliquid 始终保持“小而精”的策略,目前核心团队仅有 11 人,其中约一半是工程师,其余成员负责产品和运营。团队保持扁平、高效的工作氛围,Jeff 在管理上赋予团队充分自主权,但始终积极参与技术方面,了解一切动向。Hyperliquid 坚持轻资产运作,没有单独的营销部门或传统业务拓展团队。

创业初期,Jeff 与其他成员一起历经项目初创的各种困难,彼此配合默契。这得益于在人才招聘方面,Jeff 一直秉持“精益求精”原则。他坦言,非常挑剔每一个入职的合作伙伴,因为“雇错一个人甚至比不雇任何人都糟糕”。虽然他愿意随着业务增长适当扩张团队,但始终坚持只吸纳那些“极其聪明、有上进心且真正热爱这项事业”的人。

Jeff曾在采访中表示:“我们不像加密货币领域那些常见的团队,他们拥有宏大的长远愿景,筹集大量资金,并制定多年的路线图。我认为这种做法很酷,但这不是我们的强项。”Jeff声称,团队更专注于下一步需要采取的行动,并相信他们正朝着正确的方向前进,但不会制定一个包含数百个步骤的计划。

Hyperliquid 何以崛起?

Hyperliquid 的技术架构与传统 DEX 完全不同。它是一个完全链上撮合的去中心化永续合约交易所,而非像 Uniswap 那样的 AMM 模式。Hyperliquid 团队专门打造了一条高性能 Layer-1 区块链(同名“Hyperliquid”),使其具备接近 CEX 级别的交易吞吐能力。在这种基础上,Hyperliquid 实现了完整的订单簿撮合——限价委托、成交、撤单和清算均在链上透明发生,并可在单个区块内完成。有分析指出,到 2025 年 6 月,Hyperliquid 已占据链上衍生品市场约 78% 的份额,日交易量超过 55 亿美元。

Hyperliquid 的撮合引擎还引入了特殊规则:平台故意降低高频“吃单”市场单的优先级,给做市商更新报价的机会。这样做可以鼓励做市商报出更紧凑的买卖价差,从而为交易者提供更优定价。在这种价时优先和策略上平滑的匹配机制下,所有交易都在链上执行,整个过程对用户完全透明。这样复杂的撮合规则和去中心化执行,受到了专业交易者青睐。

关于流动性,Hyperliquid 建立了协议级的 HLP:一个结合做市与清算功能的混合资金池。HLP 金库由协议拥有,任何用户都可以存入资金参与做市。当订单簿中没有匹配时,HLP 将充当对手方完成交易。Jeff 强调,除了 HLP 外,Hyperliquid 并未与任何做市机构签订私下协议或资金安排。换言之,Hyperliquid 没有像部分中心化交易所那样指定内部资金池或做市商;唯一的流动性供应来自于开放的 HLP,这也是为保证公平与透明所做的设计。

此外,Hyperliquid 的去中心化设计还体现在其代币经济上。原生代币 HYPE 一方面作为网络治理工具,另一方面通过质押可降低交易手续费,并设有上市回购机制来捕获价值。2024 年 11 月推出 HYPE 代币时,Hyperliquid 将 31% 的代币空投给了约 94,000 名用户,是近年来最大规模的以用户为中心分配之一。

从启动之初,Hyperliquid 便开始呈爆炸式增长。凭借其完全链上透明的特性,Hyperliquid 成功吸引了大量加密巨鲸与顶尖机构的参与。其所有交易、头寸和保证金数据均公开可查,这种前所未有的透明度不仅建立了强烈的信任基础,更成为其最亮眼的名片。知名交易机构和资本巨鳄的频繁出入,不仅带来了巨大的流动性,也在无形中为平台进行了“信用背书”,使其在衍生品赛道中迅速崛起。

2023 年上线时,在没有铺天盖地的营销或KOL宣传的情况下,不到 100 天,平台日交易量就突破了 10 亿美元。DWF研究文章称,Hyperliquid在2025 年7月的加密永续合约交易量约为 3200 亿美元,协议收入达到 8660 万美元,均刷新历史最好数据。Hyperliquid于 8 月 15 日在X平台表示,平台创下了新的里程碑,24 小时交易量达到 290 亿美元,手续费达到 770 万美元。

据数据提供商 RedStone 发布的一份关于 Hyperliquid 的新报告,在短短一年的时间里,Hyperliquid 已占据了去中心化永续合约市场 80% 以上的份额,可与一些最大的中心化交易所相媲美。这些惊人的数字也使 Hyperliquid 被社区誉为“链上币安”。而这一切都是在一个仅有十余人的团队、零营销预算的情况下实现的。

Nội dung Liên quan

3 Năm, 5 Lần Tăng Trưởng: Sự Hồi Sinh Của Nhà Máy Kính Trăm Tuổi

Theo CRU, nhu cầu về cáp quang từ các trung tâm dữ liệu AI đã tăng 75.9% trong một năm, khiến khoảng cách cung-cầu mở rộng từ 6% lên 15%. Giá cáp quang cũng tăng hơn 3 lần trong vài tháng. Để giải quyết tình trạng thiếu hụt năng lực sản xuất, NVIDIA đã đầu tư tổng cộng 45 tỷ USD vào chuỗi cung ứng quang học, bao gồm 20 tỷ USD cho Lumentum (máy phát laser), 20 tỷ USD cho Coherent (chip quang silicon) và 5 tỷ USD cho Corning (cáp quang). Corning, công ty thủy tinh 175 năm tuổi, đã trở thành một mắt xích quan trọng trong cơ sở hạ tầng AI nhờ cam kết mở rộng năng lực sản xuất cáp quang lên 10 lần. Cổ phiếu của họ đã tăng khoảng 6 lần từ cuối năm 2023. Nguyên nhân chính đến từ nhu cầu cấu trúc: các trung tâm dữ liệu AI yêu cầu loại cáp quang đặc biệt có tổn hao cực thấp, mật độ cao và chống uốn cong tốt - những lĩnh vực Corning có thế mạnh kỹ thuật sâu. Doanh thu từ mảng truyền thông quang học của Corning cho khách hàng doanh nghiệp đã tăng gấp đôi lên hơn 3 tỷ USD từ 2023 đến 2025, với các hợp đồng dài hạn từ Meta, NVIDIA và hai khách hàng lớn khác. Mặc dù không phải là nhà sản xuất cáp quang lớn nhất thế giới về thị phần, Corning dẫn đầu về công nghệ sợi cao cấp phục vụ AI và đang hợp tác trực tiếp với NVIDIA và Broadcom trong lĩnh vực Quang học Đóng gói Chung (CPO). Tuy nhiên, định giá hiện tại của cổ phiếu đã phản ánh nhiều kỳ vọng tăng trưởng. Các yếu tố then chốt cần theo dõi bao gồm tiến độ triển khai thực tế của CPO, quy mô của các hợp đồng khách hàng lớn chưa tiết lộ, và sự phát triển của công nghệ cáp quang lõi rỗng có thể thay đổi cục diện ngành.

marsbit3 phút trước

3 Năm, 5 Lần Tăng Trưởng: Sự Hồi Sinh Của Nhà Máy Kính Trăm Tuổi

marsbit3 phút trước

Trong thời đại AI, chính tổ chức mới là hào sâu phòng thủ

Trong thời đại AI, khi sản phẩm, giao diện và công nghệ ngày càng dễ sao chép, hào rào cạnh tranh thực sự của một công ty không còn nằm ở những yếu tố hữu hình đó, mà chính là ở **tổ chức của nó**. Các công ty vĩ đại như OpenAI, Anthropic hay Palantir không chỉ thu hút nhân tài, mà họ còn phát minh ra những hình thái tổ chức mới - những "cỗ máy" cho phép một kiểu người cụ thể phát triển và cống hiến hết mình. Họ cạnh tranh bằng **bản sắc**, cung cấp cho những người đầy tham vọng một lộ trình rõ ràng để trở thành phiên bản tốt nhất của chính họ, thông qua sứ mệnh, quyền lực, vị thế và phần thưởng thực tế. Đối với người sáng lập, câu hỏi then chốt không phải là "làm thế nào để kể một câu chuyện hay hơn", mà là "kiểu người nào chỉ có thể thực sự là chính họ khi ở đây?". Câu trả lời phải được thể hiện trong cấu trúc tổ chức: nếu tin rằng tiếp xúc khách hàng là then chốt, thì vị trí đó phải có địa vị cao; nếu tin vào tốc độ, quyền quyết định phải được phân quyền. Đối với cá nhân lựa chọn công ty, cần phân biệt rõ giữa cảm giác "được chọn" (mang tính cảm xúc) và "được thấy" (mang tính cấu trúc). Một nơi làm việc đáng giá phải cam kết chuyển hóa giá trị của bạn thành quyền hạn, phạm vi trách nhiệm và lợi ích kinh tế cụ thể, chứ không chỉ là những lời hứa về tương lai. Tóm lại, AI có thể làm nhiều thứ trở nên dễ sao chép, nhưng không thể dễ dàng tạo ra một hình thái tổ chức mới - một cỗ máy có thể tập trung đúng người, trao đúng quyền lực và tạo ra lợi thế cộng dồn theo thời gian. **Chính hình thái tổ chức mới này mới là hào rào thực sự trong tương lai.**

marsbit26 phút trước

Trong thời đại AI, chính tổ chức mới là hào sâu phòng thủ

marsbit26 phút trước

Tôi đã làm luật sư ly hôn 26 năm: Tiền mã hóa đã trở thành công cụ mới để người giàu che giấu tài sản như thế nào?

Luật sư ly hôn James Sexton với 26 năm kinh nghiệm chia sẻ về vai trò của tiền bạc và sự mất kết nối trong hôn nhân. Ông nhận định, vấn đề tài chính thường là triệu chứng, nguyên nhân sâu xa là sự xa cách. Khoảng 70% các cặp vợ chồng không đạt đến trạng thái hài lòng. Về quản lý tài chính, không có công thức chung, nhưng sự trung thực và minh bạch là chìa khóa. Ông đề xuất mô hình "của tôi, của bạn và của chúng ta" để cân bằng giữa sự chia sẻ và riêng tư. Thỏa thuận tiền hôn ngày càng phổ biến và được coi là thực tế. Đặc biệt, Sexton nhấn mạnh sự nổi lên của tiền điện tử như một công cụ mới để giấu tài sản trong ly hôn. Ông kể lại các vụ việc khi một bên khai mất mật khẩu ví cứng hoặc hưởng lợi từ biến động giá. Ông chỉ ra rằng nhiều luật sư và tòa án chưa hiểu rõ về loại tài sản này, và mãi đến năm 2026, New York mới đưa tiền điện tử vào mẫu khai báo tài sản bắt buộc. Để hàn gắn mối quan hệ, ông khuyên nên thực hiện những "hành động kết nối nhỏ bé" như lời khen, tin nhắn yêu thương. Cách thể hiện tích cực và sự dễ tổn thường có thể tạo ra thay đổi lớn, giúp vượt qua vòng xoáy tiêu cực và củng cố tình cảm.

marsbit1 giờ trước

Tôi đã làm luật sư ly hôn 26 năm: Tiền mã hóa đã trở thành công cụ mới để người giàu che giấu tài sản như thế nào?

marsbit1 giờ trước

Nhà đạt giải Turing Sutton và tác phẩm mới: Sử dụng một công thức từ năm 1967 để giải quyết một khuyết điểm lớn trong học tăng cường dạng luồng

Vào cuối năm 2024, một nhóm nghiên cứu tại Đại học Alberta đã chỉ ra một nghịch lý: học tăng cường (RL) vốn được thiết kế để học “trên đường chạy” (streaming), lại gần như không thể hoạt động trong môi trường deep learning nếu không có bộ đệm dữ liệu (replay buffer) hoặc batch size lớn. Hiện tượng này được gọi là “stream barrier”. Một năm rưỡi sau, nghiên cứu mới với sự tham gia của Richard Sutton (Giải Turing 2024) đã đưa ra giải pháp cốt lõi: nguyên nhân không phải do thiếu dữ liệu, mà do **đơn vị của learning rate (bước học) đã bị chọn sai**. Các phương pháp truyền thống quy định tham số thay đổi bao nhiêu, dẫn đến đầu ra hàm mục tiêu thay đổi không kiểm soát, gây ra hiện tượng dao động mạnh và sụp đổ khi học online (batch size=1). Nghiên cứu đề xuất **“Cập nhật Có Chủ Đích” (Intentional Updates)**, lấy ý tưởng từ thuật toán NLMS năm 1967. Thay vì định trước kích thước bước cho tham số, họ xác định trước **lượng thay đổi mong muốn ở đầu ra** (ví dụ: giảm 5% sai số dự đoán giá trị), rồi tính ngược ra learning rate phù hợp. Cách tiếp cận này đảm bảo mỗi bước cập nhật tác động một cách nhất quán lên hàm mục tiêu. Phương pháp được áp dụng cho học giá trị (Intentional TD) và học chính sách (Intentional Policy Gradient), kết hợp với RMSProp và eligibility traces. Kết quả thử nghiệm trên các nhiệm vụ MuJoCo và Atari cho thấy, trong chế độ streaming, các thuật toán mới đạt hiệu suất ngang bằng với các phương pháp tiêu chuẩn như SAC hay DQN (vốn dùng replay buffer lớn), trong khi yêu cầu tính toán ít hơn đáng kể (chỉ khoảng 1/140 so với SAC). Ưu điểm chính là tính ổn định và độc lập với nhiều kỹ thuật ổn định hóa phức tạp. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra một hạn chế tiềm ẩn: trong học chính sách, learning rate phụ thuộc vào hành động được lấy mẫu, có thể gây ra sai lệch nhỏ trong hướng kỳ vọng của gradient. Tóm lại, “Cập nhật Có Chủ Đích” đưa học tăng cường dòng chảy tiến gần hơn tới mục tiêu học liên tục, thích ứng và hiệu quả như cách sinh vật học, mở ra tiềm năng cho các ứng dụng robot hoặc thiết bị biên cần hoạt động trực tuyến lâu dài với tài nguyên hạn chế.

marsbit1 giờ trước

Nhà đạt giải Turing Sutton và tác phẩm mới: Sử dụng một công thức từ năm 1967 để giải quyết một khuyết điểm lớn trong học tăng cường dạng luồng

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片