Polymarket 2025六大赚钱模型深度报告,从9500万笔链上交易说起

marsbitXuất bản vào 2025-12-29Cập nhật gần nhất vào 2025-12-29

Tóm tắt

Polymarket作为去中心化预测市场,2025年处理了9500万笔交易,交易量超215亿美元。本文基于8600万笔链上交易数据,分析了六大盈利策略: 1. **信息套利**:如法国交易员通过独特民调方法在美国大选中获利8500万美元; 2. **跨平台套利**:利用不同平台价差获取无风险收益,年利润超4000万美元; 3. **高概率债券策略**:买入确定性事件合约,年化收益可达1800%; 4. **流动性提供**:通过做市赚取价差,需技术工具支持; 5. **领域专精**:在特定领域(如体育、政治)建立信息优势,胜率高达96%; 6. **速度交易**:依靠快速反应捕捉信息窗口,但竞争激烈。 成功交易者依赖系统性定价错误捕捉、严格风险管理和垂直领域信息优势。建议新手从债券策略入手,逐步拓展至专精领域,并注重仓位分散与风险管理。

原文作者:林晚晚的猫(X:@linwanwan823)

2024 年美国大选之夜,一位法国交易员在 Polymarket 上净赚 8500 万美元。

这一数字超过了绝大多数对冲基金全年的业绩。

Polymarket,这个处理了超过 90 亿美元交易量、汇聚 31.4 万活跃交易者的去中心化预测市场,正在重新定义"用钱投票"的边界。

但是我们首先要诚实面对:预测市场是一场零和游戏。

Polymarket 仅有 0.51%的钱包实现了超过 1000 美元的盈利。

那么,赢家究竟做对了什么?

我前段时间写了一系列策略,近期也尝试整理对 8600 万笔链上交易进行了系统性回溯分析,

(数据基于 IMDEA Networks Institute 的学术研究,数据涵盖 2024 年 4 月 1 日至 2025 年 4 月 1 日期间超过 8600 万笔交易、17,218 个市场条件的完整链上记录。

以及根据 Dune Analytics 数据,Polymarket 在 2025 年处理了超过 9500 万笔交易,名义交易量超过 215 亿美元,但存在重复计算情况)

解剖了头部交易者的持仓逻辑与进出场时机,

总结出六大经过验证的盈利策略:从法国鲸鱼的"邻居民调"信息套利,到年化 1800%的高概率债券策略;从跨平台价差捕捉,到 96%胜率的领域专精打法。

我们回溯可以发现,顶尖交易者的共同特征并非"预测能力",

而是三件事:

系统性地捕捉市场定价错误、严苛到近乎偏执的风险管理、以及在单一领域建立碾压级信息优势的耐心。

如果你读到这里,我猜 2026 年你或早或晚一定会亲自尝试。

当然这不是一份教你"怎么赌",

只是希望为预测市场参与者,尤其是新手,提供系统性的策略框架和可复制的方法论参考。

关键词:预测市场;Polymarket;交易策略;套利;风险管理;区块链

我会分为五个部分来讲,只想看策略的,可直接跳转至第三部分。

一、研究背景

二、评选维度与标准

三、2025 六大核心策略

四、仓位管理与策略

五、结论

一、研究背景

2025 年 10 月,纽交所母公司 ICE 向 Polymarket 开出 20 亿美元支票,估值 90 亿。

一个月后,Polymarket 收购 CFTC 持牌交易所,正式重返美国。三年前被监管驱逐的"灰色地带项目",如今成了传统金融追捧的标的。

转折点是 2024 年大选。

当所有主流民调都在说"太接近了,无法预测"时,Polymarket 的赔率稳定指向特朗普。37 亿美元的押注,最终比专业民调机构更早、更准地预判了结果。学术界开始重新审视一个老问题:让人们"把钱放在嘴边",是否真的能逼出更诚实的判断?

互联网的前三十年造出了三种基础设施:搜索引擎告诉你"发生过什么",社交媒体告诉你"别人怎么想",算法推荐告诉你"你可能想看什么"。但始终缺一块:一个能可靠回答"接下来会发生什么"的地方。

Polymarket 正在填这个空缺,且成为加密第一个真正出圈的应用,切入的是"信息定价"刚需。

当媒体撰写新闻开始先查赔率,当投资人做决策开始参考市场,当政客团队开始监控 Polymarket 而非民调。

它从博彩,走向一种"定价共识"。

一个让华尔街掏钱、让监管放行、让民调汗颜的市场,值得被认真研究。

二、研究方法与评选标准

2.1 数据来源

本研究采用多元数据源进行交叉验证:

(1) Polymarket 官方排行榜数据;

(2) Polymarket Analytics 第三方分析平台(每 5 分钟更新);

(3) PolyTrack 交易者追踪工具;

(4) Dune Analytics 链上数据仪表盘;

(5) Chainalysis 区块链分析报告。

数据涵盖 2024 年 4 月至 2025 年 12 月期间超过 8600 万笔交易、17,218 个市场条件的完整链上记录。

2.2 评选维度与权重

策略评选采用多维度综合评估体系,具体包括:

绝对收益能力(权重 30%):

以累计盈亏(PnL)为核心指标,统计策略产生的总利润金额。数据显示,PnL 超过 1,000 美元的钱包仅占总数的 0.51%,超过 50,000 美元交易量的鲸鱼账户仅占 1.74%。

风险调整收益(权重 25%):

计算投资回报率(ROI)和夏普比率等指标。优秀交易者通常维持 60-70%的胜率,同时控制单笔风险敞口在总资金的 20-40%以内。

策略可复制性(权重 20%):

评估策略的系统性和规则化程度。纯粹依赖内幕信息或偶然运气的收益不计入评选。

持续性与稳定性(权重 15%):

考察策略在不同市场周期中的表现一致性,排除"一击即中"型的赌博式收益。

规模可扩展性(权重 10%):

分析策略在更大资金规模下的适用性,考虑流动性约束和市场冲击成本。

2.3 排除标准

以下情形不纳入最佳策略评选:

(1) 涉嫌市场操纵的行为,如 2025 年 3 月发生的 UMA 代币治理攻击事件,一名持有 500 万 UMA 代币(占投票权 25%)的鲸鱼操纵了价值 700 万美元的市场结算;

(2) 单次 40-50%以上仓位的赌博式交易;

(3) 无法验证或复制的"黑箱"策略;

(4) 依赖非公开信息的内幕交易。

三、2025 年度六大核心盈利策略复盘

1. 信息套利策略:当一个法国人比全美国民调机构更懂选举

2024 年 11 月 5 日凌晨,当 CNN 和 Fox News 的主持人还在谨慎地说"选情胶着"时,

一个匿名账户 Fredi9999 的持仓已经浮盈超过 5000 万美元。

几个小时后,特朗普宣布胜选,这个账户,连同它背后的 10 个关联钱包,最终收割了 8500 万美元利润。

账户背后的人叫 Théo,一位曾在华尔街工作过的法国交易员。

当所有主流民调都显示哈里斯和特朗普势均力敌时,

他做了一件看似疯狂的事:卖掉几乎所有流动资产,筹集 8000 万美元,全押特朗普赢。

Théo 没有问选民"你投给谁",而是委托 YouGov 在宾夕法尼亚、密歇根和威斯康星三个摇摆州进行了一项特殊民调,问题是:"你认为你的邻居会投给谁?"

这个"邻居效应"民调的逻辑很简单:有些人羞于承认自己支持特朗普,但他们不介意说邻居支持。

结果"令人震惊地倾向特朗普"。拿到数据的那一刻,Théo 从 30%仓位加到了 All-in。

这个案例揭示了信息套利的本质:不是比别人知道得更多,而是比别人问对问题。Théo 花了不到 10 万美元做民调,换来了 8500 万美元回报。

这可能是人类历史上投资回报率最高的市场调研。目前他总收益在 Polymarket 排行第一。

可复制性评估:信息套利的门槛极高,需要原创的研究方法论、大额本金、以及在"所有人都说你错了"时坚持判断的心理素质。但它的核心思想,寻找市场定价中的系统性偏差,适用于任何有争议的预测市场。

2. 跨平台套利策略:在两个市场之间"捡钱"的艺术

如果说信息套利是"智力游戏",跨平台套利就是"体力活":枯燥、机械,但几乎无风险。

它的原理小学生都能懂:同一件事,A 商店卖 45 块,B 商店卖 48 块,你两边各买一份对冲,无论结果如何都能赚差价。

2024 年 4 月至 2025 年 4 月,学术研究记录了一个数字:套利者从 Polymarket 中总共提取了超过 4000 万美元的"无风险利润"。仅头部三个钱包就赚走了 420 万美元。

一个真实案例:2025 年某日,"比特币一小时内突破 95,000 美元"这个问题,在 Polymarket 上 YES 价格是 0.45 美元,而在竞争对手 Kalshi 上,同一事件的 NO 价格是 0.48 美元。

聪明的交易者同时买入两边,总成本 0.93 美元。无论比特币涨不涨,他都能拿回 1 美元,7.5%的无风险收益,一小时内到账。

但这里有一个"致命细节":两个平台对"同一事件"的定义可能不同。

2024 年美国政府关门事件中,一群套利者发现:Polymarket 判定"关门发生"(YES),而 Kalshi 判定"关门未发生"(NO)。

他们本以为稳赚的对冲头寸,两边都亏了钱。

原因?Polymarket 的结算标准是"OPM 发布关门公告",而 Kalshi 要求"实际关门超过 24 小时"。

套利也不是闭眼捡钱。每一分钱的价差背后,都是结算规则的细节。

可复制性评估:这是六大策略中门槛最低的一个。你需要的只是在多个平台开户、一点启动资金、以及比较价差的耐心。GitHub 上甚至有开源的套利机器人代码。但随着机构资本涌入,套利窗口正在以肉眼可见的速度收窄。

3. 高概率债券策略:把"几乎确定"变成年化 1800%的生意

大多数人来 Polymarket 是为了追求刺激:押注黑马、预测爆冷。

但真正的"聪明钱"做的恰恰相反:他们专门买那些"已经板上钉钉"的事。

数据显示,Polymarket 上超过 1 万美元的大额订单,90%都发生在 0.95 美元以上的价位。这些"鲸鱼"们在做什么?他们在"Bonding",像买债券一样买入几乎确定会发生的事件。

举个例子:2025 年 12 月美联储利率会议前三天,"降息 25 个基点"的 YES 合约交易价是 0.95 美元。经济数据已经明牌,美联储官员的讲话也暗示得很清楚,没有任何意外的空间。你花 0.95 美元买入,三天后结算拿回 1 美元,5.2%收益,72 小时到手。

5%听起来不多?算一笔账:如果你每周能找到两个这样的机会,一年就是 52 周×2 次×5%=520%的简单收益。考虑到复利,年化轻松超过 1800%。而你承担的风险接近于零。

有交易者靠这个策略,每周只做几笔交易,年收入超过 15 万美元。

当然,"几乎确定"不等于"绝对确定"。

债券策略最大的敌人是黑天鹅,那些 0.01%概率的意外。一次失误可能吞掉几十次成功的利润。所以顶级债券玩家的核心能力不是找机会,而是识别"伪确定性":那些看起来板上钉钉、实际暗藏风险的陷阱。

可复制性评估:这是最适合新手入门的策略。不需要深度研究,不需要速度优势,只需要耐心和纪律。但它的收益上限也最低。当你的本金达到一定规模,市场上根本没有足够的 95%+机会供你"收割"。

4. 流动性提供策略:只赚"过路费"?没那么简单

赌场为什么永远赚钱?因为它不跟你赌,它只抽水。

在 Polymarket 上,有一群人选择"做赌场"而不是"做赌徒"——他们是流动性提供者(LP)。

LP 的工作:在订单簿上同时挂出买单和卖单,赚取中间的价差。比如你以 0.49 美元挂买单、0.51 美元挂卖单,无论谁来交易,你都能赚到中间的 0.02 美元。你不关心事件结果,只关心有没有人交易。

Polymarket 每天都有新市场上线。新市场的特点是:流动性差、价差大、散户多。对 LP 来说,这简直是天堂。数据显示,在新市场中提供流动性的年化等效回报可达 80%-200%。

一位名叫 @defiance_cr 的交易者接受了 Polymarket 官方的采访,详细分享了他如何构建自动化做市系统。在巅峰时期,这套系统每天产生 700-800 美元的利润。

他从 1 万美元本金起步,最初每天赚约 200 美元。随着系统优化和资金扩大,收益提升到每天 700-800 美元。核心是利用 Polymarket 的流动性奖励计划,在市场两侧同时挂单可以获得近 3 倍的奖励。

他的系统包含两个核心模块:数据采集模块从 Polymarket API 拉取历史价格、计算波动率指标、估算每 100 美元投资的预期回报,然后按风险调整收益排序;交易执行模块根据预设参数自动下单——流动性好的市场用窄价差,波动大的市场用宽价差。

但是大选后,Polymarket 的流动性奖励大幅下降。

LP 策略在 2025 年末仍然可行,但收益下降、竞争加剧。高频交易的配置成本比普通员工的工资还要高。高端 VPS 基础设施需要托管在 Polymarket 服务器附近。量化算法经过优化,可以实现快速执行。

所以不要羡慕“那些月入 20 万美元的交易员确实存在。他们是顶尖的 0.5%。”

这种"做市+预测"的组合打法,是高阶玩家的标配。

可复制性评估:LP 策略需要对市场微观结构有深刻理解,包括订单簿动态、价差管理、库存风险控制等。它不像套利那样"机械",也不像信息套利那样需要独特洞察,而是介于两者之间,需要技术,但技术可以学习。

5. 领域专精策略:一万小时定律的预测市场版

Polymarket 排行榜上有一个有趣的现象:最赚钱的人几乎都是"偏科生"。他们不是什么都懂一点的通才,而是在某个狭窄领域拥有碾压级优势的专家。

看几个真实案例:

体育市场霸主 HyperLiquid0xb:总利润超过 140 万美元,单笔最大收益 75.5 万美元来自一场棒球比赛预测。他对 MLB 数据的熟悉程度堪比职业分析师,能在比赛中期根据投手轮换、天气变化快速调整判断。

Mention 市场怪才 Axios:在"特朗普演讲时是否会说'加密'一词"这类市场中,保持着 96%的恐怖胜率。他的方法很简单但极其耗时:分析目标人物过去所有公开发言,统计特定词汇出现的频率和语境,建立预测模型。当别人还在"赌"的时候,他已经在"算"了。

这些案例有一个共同点:专家型交易者每年可能只参与 10-30 笔交易,但每一笔都有极高的置信度和盈利潜力。

所以专精比广博更赚钱。

当然,晚晚我也看到一位体育专家 SeriouslySirius,世界大赛单笔亏损 44 万美元,之后一系列赛事都亏损不少。

如果你只是"略懂",你就是在给专家送钱。当然,所谓的“懂”,也是另一种赌。

可复制性评估:这是最需要时间投入的策略,但也是壁垒最高的策略。一旦你在某个领域建立了信息优势,这个优势很难被复制。建议选择你已有知识积累或职业相关的领域。

6. 速度交易策略:抢在世界反应过来之前

2024 年某个周三下午 2 点,美联储主席鲍威尔开始发表讲话。在他说出"我们将在适当时候调整政策"这句话后的 8 秒钟内,Polymarket 上"美联储 12 月降息"的合约价格从 0.65 美元跳涨到 0.78 美元。

那 8 秒钟里发生了什么?一小群"速度交易者"通过监控直播、预设触发条件,在普通人还在"听懂"鲍威尔说了什么之前,就已经完成了下单。

交易员大神 GCR 说过,速度交易的核心是"反应"。它利用的是信息从产生到被市场消化之间的时间窗口,通常只有几秒到几分钟。

这个策略在"Mention 市场"中尤其有效。比如"拜登今天的演讲会不会提到中国",如果你能比别人快 30 秒知道答案(通过监控白宫直播而不是等新闻推送),你就能在价格变动前建仓。

部分量化团队已经将这个策略工业化。根据链上数据分析,2024-2025 年间,头部算法交易者执行了超过 10,200 笔速度交易,累计产生 420 万美元利润。他们使用的工具包括:低延迟 API 接入、实时新闻监控系统、预设的决策规则脚本、以及分布在多个平台的资金。

但速度交易变得越来越难。随着更多机构资本进入,套利窗口从"分钟级"压缩到"秒级",普通人几乎无法参与。这是一场军备竞赛,而散户的工具远不如机构。

可复制性评估:除非你有技术背景和愿意投入开发交易系统的时间,否则不建议尝试。速度交易的 alpha 正在快速消失,留给散户的空间越来越小。如果你非要参与,建议从低竞争的小众市场(如地方选举、小众体育赛事)开始练手。

四、风险管理与策略组合

4.1 仓位管理原则

成功交易者普遍遵循以下仓位管理原则:

同时持有 5-12 个不相关头寸;混合短期(数日)和长期(数周/月)持仓;

保留 20-40%资金作为新机会的储备金;

单笔交易风险敞口不超过总资金的 5-10%。

过度分散(30+头寸)会稀释收益,而过度集中(1-2 个头寸)则风险过高。

最佳的仓位数量通常在 6-10 个之间。

4.2 策略组合建议

基于风险偏好的策略配置建议如下。

  • 保守型投资者:70%债券策略 + 20%流动性提供 + 10%跟单交易。
  • 平衡型投资者:40%领域专精 + 30%套利 + 20%债券 + 10%事件驱动。
  • 激进型投资者:50%信息套利 + 30%领域专精 + 20%速度交易。

无论何种组合,都应避免将超过 40%资金押注于单一事件或高度相关的事件群。

五、结论

2025 年是 Polymarket 从边缘实验走向主流金融的关键之年。

本篇复盘的六大盈利策略:信息套利、跨平台套利、高概率债券、流动性提供、领域专精和速度交易,代表了预测市场中经过验证过的 alpha 来源。

2026 年,预测市场将迎来更激烈的竞争和更高的专业化门槛。

建议后入场的新手聚焦于:(1) 选择一个能建立信息优势的垂直领域深耕;(2) 从小规模债券策略开始积累经验;(3) 利用 PolyTrack 等工具跟踪学习头部交易者的模式;(4) 保持对监管变化和平台规则更新的密切关注。

预测市场的本质是"用金钱投票的真理发现机制"。

在这个市场中,真正的边沿不来自运气,而来自更好的信息、更严谨的分析、更理性的风险管理。愿本复盘能为你们提供一份在新世界的的系统性地图。

参考文献

[1] Chainalysis. "Polymarket Whale Analysis Report." November 2024.

[2] The Free Press. "How a French Whale Made $85 Million off Trump's Win." November 2024.

[3] Polymarket Analytics. "Trader Leaderboard and Performance Metrics." December 2025.

[4] PolyTrack. "Best Polymarket Traders to Follow 2025." November 2025.

[5] Dune Analytics. "Prediction Market Volume and Open Interest Data." September 2025.

[6] Wall Street Journal. "The French Trader Who Bet Big on Trump." November 2024.

[7] Bloomberg. "Trump Whale's Polymarket Haul Boosted to $85 Million." November 2024.

[8] CBS News 60 Minutes. "How a French 'whale' made over $80 million on Polymarket." December 2025.

原文链接

Câu hỏi Liên quan

QPolymarket 2025年六大核心盈利策略分别是什么?

A六大核心盈利策略包括:信息套利策略、跨平台套利策略、高概率债券策略、流动性提供策略、领域专精策略和速度交易策略。

Q信息套利策略的典型案例是什么?

A典型案例是法国交易员Théo在2024年美国大选期间,通过委托YouGov进行'邻居效应'民调,发现摇摆州选民更倾向特朗普,随后筹集8000万美元全押注特朗普获胜,最终获利8500万美元。

Q跨平台套利策略的主要风险是什么?

A主要风险是不同平台对'同一事件'的定义可能不同。例如,美国政府关门事件中,Polymarket和Kalshi的结算标准差异导致套利者两边亏损,前者以'OPM发布关门公告'为准,后者要求'实际关门超过24小时'。

Q高概率债券策略的年化收益可达多少?

A通过每周寻找两个95%以上确定性的机会,每次获得约5%收益,考虑复利后年化收益可超过1800%。

Q领域专精策略的典型成功案例有哪些?

A典型案例包括:HyperLiquid0xb在体育市场(如棒球比赛)获利超140万美元;Axios在'Mention市场'(如预测特朗普演讲关键词)保持96%胜率;这些专家通过深度分析特定领域数据建立信息优势。

Nội dung Liên quan

Cảnh báo mới nhất từ Dalio: Đừng để AI làm mờ mắt, lợi nhuận thực tế của thị trường chứng khoán Mỹ trong 5-10 năm tới có thể đạt -5% đến -10%

Tác giả Ray Dalio, người sáng lập Bridgewater, cảnh báo về một thị trường chứng khoán Mỹ đang bị chi phối bởi một nhóm nhỏ các công ty công nghệ AI. Ông nhấn mạnh rằng sự tập trung này tạo ra rủi ro cao, một thực tế không thể tranh cãi. Dalio so sánh tình huống hiện tại với các giai đoạn bong bóng công nghệ trong lịch sử, nơi sự phấn khích về công nghệ mới thường dẫn đến biến động mạnh và nhiều công ty tiên phong thất bại. Ông chỉ ra các rủi ro như cạnh tranh toàn cầu (đặc biệt từ Trung Quốc), các yếu tố địa chính trị, thay đổi chính sách thuế và sự không chắc chắn vốn có của bản thân công nghệ mới. Thay vì đặt cược lớn, tập trung vào AI, Dalio ủng hộ mạnh mẽ chiến lược **đa dạng hóa**. Ông trình bày "Chén Thánh đầu tư" của mình: một danh mục gồm khoảng 15 khoản đầu tư tốt, không tương quan và cân bằng rủi ro. Về mặt toán học, điều này mang lại tỷ lệ lợi nhuận/rủi ro vượt trội so với một vị thế tập trung. Về triển vọng, Dalio đưa ra quan điểm (ông thừa nhận có thể sai) rằng lợi nhuận thực tế kỳ vọng cho cổ phiếu Mỹ trong 5-10 năm tới là rất thấp, ở mức khoảng -5% đến -10%, dựa trên các chỉ số định giá và bong bóng của ông. Thông điệp cốt lõi: Đừng để sự phấn khích với tiềm năng của AI làm lu mờ sự thận trọng. Trong một môi trường đầy rủi ro và không chắc chắn, chiến lược khôn ngoan là nhận biết những gì mình không biết và đa dạng hóa mạnh mẽ thay vì tập trung cửa cược vào một lĩnh vực duy nhất.

marsbit32 phút trước

Cảnh báo mới nhất từ Dalio: Đừng để AI làm mờ mắt, lợi nhuận thực tế của thị trường chứng khoán Mỹ trong 5-10 năm tới có thể đạt -5% đến -10%

marsbit32 phút trước

Rain định giá gần 20 tỷ USD: Cuộc chiến U-Card, đã đánh tới hệ thống phần thưởng

Rain, công ty cơ sở hạ tầng thanh toán stablecoin hiện định giá gần 20 tỷ USD, vừa công bố chương trình thưởng Rain Rewards, đánh dấu bước tiến trong cuộc cạnh tranh "thẻ U". Thay vì chỉ phát hành thẻ, Rain tích hợp sẵn hệ thống điểm thưởng và lòng trung thành vào nền tảng cơ sở của mình, cho phép đối tác (doanh nghiệp, ngân hàng, fintech) dễ dàng tạo chương trình riêng để gia tăng tần suất sử dụng thẻ của khách hàng. Bài viết giải thích Rain hoạt động như một "hậu trường" thanh toán, cung cấp cho doanh nghiệp một bộ công cụ hoàn chỉnh để phát hành ví và thẻ (Visa/Mastercard) dùng stablecoin, kết nối tài sản trên chuỗi với mạng lưới thanh toán truyền thống. Gần đây, Rain còn giới thiệu Agent Control Layer, cho phép kiểm soát chi tiêu tự động của AI Agent, mở rộng tầm nhìn từ thẻ vật lý sang hệ điều hành thanh toán có thể lập trình. Với 3 vòng gọi vốn thành công trong 10 tháng (tổng cộng hơn 338 triệu USD), Rain phản ánh xu hướng định giá lại cơ sở hạ tầng stablecoin. Chiến lược của họ là chiếm lĩnh điểm vào thanh toán, biến dòng tiền trên chuỗi thành những giao dịch hàng ngày một cách liền mạch.

Foresight News36 phút trước

Rain định giá gần 20 tỷ USD: Cuộc chiến U-Card, đã đánh tới hệ thống phần thưởng

Foresight News36 phút trước

Tín hiệu đáy lịch sử tái xuất? Messari từng định giá 3 tỷ USD bị bán tháo với 10 triệu USD

Tín hiệu đáy lịch sử tái xuất hiện? Messari từng định giá 300 triệu USD giờ chỉ bán được hơn 10 triệu. Nền tảng dữ liệu hàng đầu ngành crypto này, cùng nhiều công ty khác như DappRadar, Parsec, CoinDesk đang đóng cửa, bán rẻ hoặc cắt giảm nhân sự. Nguyên nhân đến từ sự xói mòn mô hình kinh doanh do AI và sự rút lui của vốn đầu tư mạo hiểm (VC). VC đang dồn tiền vào AI, khiến đầu tư vào crypto lao dốc hơn 80% trong 6 tháng. Các quỹ crypto cũ hoạt động khó khăn, quỹ mới khó gọi vốn. Nhiều nhân vật chủ chốt như Kyle Samani (Multicoin) cũng rời bỏ lĩnh vực này. Tuy nhiên, đây có thể là tín hiệu tích cực. Bitcoin đã giảm gần 50% từ đỉnh, chỉ số Sợ hãi & Tham lam xuống mức cực thấp, nhà đầu tư dài hạn nắm giữ gần 80% nguồn cung. Lịch sử cho thấy, khi những tín hiệu bi quan này đồng thời xuất hiện (như năm 2018, 2020), thường đánh dấu đáy của chu kỳ và mở ra đợt tăng trưởng mới. Một số quỹ như Dragonfly vẫn lạc quan, tiếp tục gọi vốn và đầu tư, trong khi Blockworks mua lại Messari để củng cố ngành. Sự sụp đổ của những gã khổng lồ một thời có thể là dấu hiệu cho một khởi đầu mới.

marsbit1 giờ trước

Tín hiệu đáy lịch sử tái xuất? Messari từng định giá 3 tỷ USD bị bán tháo với 10 triệu USD

marsbit1 giờ trước

Khối lượng xuất xưởng TPU của Google được điều chỉnh tăng 50%

Gần đây, giới AI tính toán đã chứng kiến một sự điều chỉnh kỳ vọng quan trọng. Nhiều tổ chức nước ngoài âm thầm nâng dự báo sản lượng xuất xưởng cho TPU của Google, trực tiếp thay đổi quan điểm bảo thủ trước đó của thị trường về nhu cầu phần cứng tính toán năm 2027. Dự báo ngành từ mức dưới 10 triệu chip TPU đã được điều chỉnh lên khoảng 15 triệu chip, tương ứng mức tăng mới 50%. Việc sản lượng TPU tăng mạnh sẽ lan tỏa đến toàn bộ chuỗi cung ứng, mang lại lợi ích đồng thời cho các lĩnh vực then chốt như động cơ quang NPO, mô-đun quang 1.6T, chuyển mạch quang OCS, nguồn server, cáp quang & MPO, và đặc biệt là làm mát bằng chất lỏng (liquid cooling). Trong đó, làm mát bằng chất lỏng là hướng thay đổi lớn nhất và được kỳ vọng mang lại lợi nhuận vượt trội. Công suất chip TPU thế hệ mới tăng cao khiến giải pháp tản nhiệt truyền thống không đáp ứng được, thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi giải pháp làm mát bằng chất lỏng. Dự kiến năm 2026 sẽ là năm bùng nổ thực sự cho lĩnh vực này tại Google. Cửa sổ cạnh tranh cũng được định hình lại khi các nhà sản xuất nước ngoài gặp khó khăn về công nghệ và năng lực giao hàng, tạo cơ hội lớn cho các nhà sản xuất trong nước với ưu thế về tốc độ lặp, ổn định giao hàng và đủ công suất. Lĩnh vực cáp quang cũng có logic mới, chuyển từ sản phẩm chu kỳ sang nguồn tài nguyên chiến lược quan trọng cho các cụm tính toán AIDC. Nhu cầu bùng nổ từ việc xây dựng trung tâm dữ liệu AI vượt xa năng lực sản xuất trong ngắn hạn, dẫn đến tình trạng thiếu hụt. Các nhà sản xuất trong nước đang tận dụng lợi thế về năng lực và chi phí để chiếm thị phần lớn. Các mảng phụ trợ khác như động cơ quang NPO (tỷ lệ 1:1 với TPU), mô-đun quang 1.6T, chuyển mạch quang OCS và nguồn server cũng đều được hưởng lợi từ làn sóng này. Trọng tâm đầu tư trong chuỗi cung ứng AI đang dần chuyển từ "cạnh tranh sức mạnh chip" sang "sự tăng trưởng ổn định của cơ sở hạ tầng hỗ trợ tính toán". Việc điều chỉnh tăng mạnh dự báo cung ứng TPU của Google giúp củng cố tính chắc chắn về hiệu suất cho toàn bộ ngành trong 2-3 năm tới.

marsbit2 giờ trước

Khối lượng xuất xưởng TPU của Google được điều chỉnh tăng 50%

marsbit2 giờ trước

Cơn sốt tiền điện tử qua đi, Phố Wall thực sự muốn gì?

Tác giả: Bạch Thoại Khu Công Nghệ Sau cơn sốt tiền điện tử, Phố Wall không còn theo đuổi các câu chuyện đầu cơ hay tư tưởng "phi tập trung". Thay vào đó, họ đang kiên trì xây dựng một hệ thống tài chính tuân thủ, có thể kiểm soát và tạo ra thu nhập trên nền tảng sổ cái phân tán. Các ví dụ điển hình bao gồm: 1. **Chứng khoán hóa tài sản truyền thống:** Quỹ BUIDL của BlackRock (quản lý 25-28 tỷ USD) đầu tư vào trái phiếu kho bạc ngắn hạn và hoạt động trên blockchain, cung cấp tài sản thế chấp an toàn. Securitize, với định giá 12,5 tỷ USD, chuẩn bị niêm yết trên NYSE và hợp tác xây dựng hệ thống thanh toán chứng khoán hoạt động 24/7 trên chuỗi. 2. **Tạo thu nhập từ Bitcoin:** BlackRock sắp ra mắt ETF BITA, sử dụng chiến lược bán quyền chọn mua có bảo hiểm trên danh mục nắm giữ Bitcoin để tạo ra dòng thu nhập (cổ tức) ổn định cho nhà đầu tư, biến Bitcoin thành tài sản sinh lời. 3. **Ổn định tiền tệ như công cụ thanh toán:** Các stablecoin tuân thủ (như USDC) đang được Stripe và Mastercard tích hợp để xử lý thanh toán xuyên biên giới tức thì với chi phí thấp. SWIFT cũng công bố kế hoạch phát triển sổ cái phân tán để giải quyết tình trạng kẹt vốn trong thanh toán toàn cầu. Đạo luật GENIUS 2025 định hình stablecoin là công cụ thanh toán thuần túy (không trả cổ tức) và tăng cường kiểm soát tuân thủ. Tóm lại, Phố Wall đang sử dụng công nghệ blockchain để tái tạo và nâng cấp các sản phẩm tài chính truyền thống (quỹ trái phiếu, quyền chọn, mạng lưới thanh toán), gắn chúng với uy tín của đồng USD và hệ thống quy định hiện có, nhằm xây dựng các kênh dẫn vốn hiệu quả và có lợi nhuận.

marsbit2 giờ trước

Cơn sốt tiền điện tử qua đi, Phố Wall thực sự muốn gì?

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 870Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.6kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片