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El Vector Bitcoin #60

insights.glassnode发布于2026-06-17更新于2026-06-17

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Resumen Ejecutivo

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三天内连失两位传奇：谷歌的AI人才大坝，正在决堤？

谷歌在三天内接连流失两位顶尖AI人才：Transformer架构核心作者、Gemini联合负责人Noam Shazeer宣布离职并加入已秘密提交IPO申请的OpenAI；两天后，诺贝尔化学奖得主、AlphaFold领导者John Jumper离开工作近九年的Google DeepMind，加入Anthropic。此前，OpenAI创始成员Andrej Karpathy也已加入Anthropic。这并非孤立事件，而是AI顶尖人才持续从谷歌流向OpenAI和Anthropic这一趋势的集中体现。其根本原因在于使命与激励的结构性差异：谷歌的核心商业模式是广告，AI研发常需服务于产品与营收目标；而OpenAI与Anthropic则以推进AGI或专注AI安全为核心使命，为研究者提供了更纯粹、专注的科研环境。此外，两家初创公司正处于IPO前夜，股权激励的潜在回报远超谷歌等成熟巨头。 2023年Google Brain与DeepMind的合并也未能有效解决研究成果转化与文化融合的问题，反而在商业化压力下削弱了长期探索的氛围。尽管谷歌拥有强大的算力、数据和学术积累，但持续的人才流失可能动摇其根本竞争力。当前AI竞争的核心是人才密度，而谷歌正面临其历史上一次安静却深刻的人才危机。

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AI 成绩单背后，藏着一位华人“出题人”

AI领域重要的基准评测MMLU-Pro、MMMU、MMMU-Pro背后，都站着同一位“出题人”——加拿大滑铁卢大学助理教授陈文虎。随着大语言模型能力快速提升，旧的评测基准如MMLU逐渐“失灵”，顶尖模型得分趋近满分，难以区分高下。为此，陈文虎团队于2024年推出MMLU-Pro。它通过将选项扩至10个、增加推理题比例、剔除简单题等方式，使模型准确率相较旧基准显著下降16%-33%，成绩波动更小，有效拉开了模型间的真实差距。在多模态评测方面，陈文虎团队推出的MMMU基准包含1.15万道需结合图像与专业知识的复杂题目，即便是当时最强的GPT-4V和Gemini Ultra准确率也未超过60%。后续的MMMU-Pro则进一步堵住模型仅凭文本猜答案的漏洞，强制其进行真正的多模态理解。陈文虎的研究方向长期聚焦于复杂信息理解与推理。他曾于谷歌DeepMind参与Gemini多模态模型的研发与评估工作，这让他深谙模型能力增长路径与评估盲区。他创立的“老虎实验室”不仅做评测，也研发视频理解与生成等模型，这种“既做题也出题”的经历，使其能更精准地设计出触及模型能力边界的评估体系。如今，陈文虎已加入Meta超级智能实验室，继续专注于多模态预训练与评估工作。他的故事反映了在AI浪潮中，众多华人研究者正深度参与并塑造着行业发展的核心基础工作。

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每周编辑精选 Weekly Editor's Picks（0613-0619）

本周编辑精选（0613-0619）旨在从海量信息中筛选深度分析。宏观方面，霍尔木兹海峡重开促使市场交易逻辑从“战争冲击”转向“供给恢复”，相关资产正在再定价。投资领域，Ray Dalio警示AI巨头股风险，建议构建分散组合；分析指出BTC链上数据显见底信号，SpaceX上市后估值与业务匹配度及潜在系统性风险受关注；Robinhood（HOOD）业务多元化减弱对加密货币依赖；韩国加密交易所因监管限制转向投机性代币。 Web3与AI部分，文章提示AI行业存在约1.8万亿美元的表外敞口风险；大模型应用于世界杯预测；并拆解了AI订阅费的算力成本构成。预测市场方面，Robinhood自建平台Rothera，行业竞争重点转向渠道。CeFi & DeFi领域，探讨了Pre-IPO永续合约的定价与事件处理挑战，以及STRC脱锚反映的市场对MicroStrategy资本模式的担忧。贝莱德推出比特币收益ETF（BITA）。以太坊的核心优势被归结为其庞大的开发者生态。一周热点速览：美伊达成协议结束军事行动；美联储鹰派维稳；Anthropic限制部分模型访问；SpaceX收购Cursor；Arthur Hayes看跌比特币；a16z crypto称行业进入“证明给我看”阶段。

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Alliance 联创致创业者的一封信：写在 Cursor 卖出 600 亿美元之际

作者Imran以Cursor以600亿美元被收购为引，致信创业者，探讨如何发现并抓住创业机遇。文章指出，许多创业者在看到成功案例后，因感觉市场饱和而放弃。真正的机会在于识别长期的技术趋势转变，并基于对未来的非共识信念，在市场成熟前默默构建。Cursor、Stripe、Figma、Shopify等公司均遵循此模式：在现有解决方案（如PayPal、Adobe、亚马逊）验证市场后，围绕新洞察、新技术或变化的用户需求进行重构。创业者应首先找准自己在技术周期中的位置：早期入场者（如Coinbase、Cursor）应致力于让新技术对重度用户更易用；后期入场者则需寻找先行者忽视的“阴面”机会。积累独特见解至关重要。创业者需深度沉浸于目标市场，体验所有竞品，与用户深入交流，从而发现未被满足的“火烧眉毛”般的痛点或能带来十倍提升的机会。产品MVP应极其聚焦，提供用户无法拒绝的转换理由，并尽可能降低用户的转换成本。分发渠道常被低估，却是关键护城河。创业者需打造自己的分发引擎，通过无法规模化的“笨功夫”手动获取早期用户，实现渠道与市场的契合。最后，成功离不开坚韧与适应力。伟大公司的创始人并非更聪明，而是能在漫长而艰难的过程中坚持足够久，让洞察产生复利。文章总结框架为：寻找技术周期更迭、培养独特洞察、痴迷市场、与客户交流、找到核心痛点、打造简单切入点、赢得分发渠道，并在困难时永不放弃。

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矿企的 AI 豪赌：估值进入分化阶段，翻身仗不好打

加密矿企在比特币市场疲软、盈利承压的背景下，纷纷转向AI算力基础设施领域寻求新增长点。凭借电力、土地、散热等现有资源，矿企可较低成本快速切入AI数据中心市场，获得资本市场青睐，多家公司股价年内大幅上涨并出现市值分化，如CoreWeave市值已超600亿美元。然而，AI转型面临巨额资本开支、漫长回报周期及强大执行力的考验。比特币挖矿利润率持续收缩，行业资源向头部集中，而AI业务虽前景广阔，但需持续投入。目前市场估值更关注电力容量和成长空间，而非短期盈利。未来行业评估将转向项目交付能力、现金流及客户质量（如能否获得微软等大客户订单）。据估计，转型短期资金缺口约500亿美元，长期或达2210亿美元。为此，矿企通过发债、出售比特币储备、签订长期AI合同等方式筹集资金。尽管AI赛道提供了更大想象空间，但这本质上是一场对资金、资源和执行能力的长期考验，翻身仗并不好打。

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