2026-06-07 星期日

新闻中心 - 第55页

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three.ws 与谷歌云强强联手：为浏览器原生3D链上AI智能体注入动力

开源平台 three.ws 正与 Google Cloud 合作，旨在加速下一代具身化、浏览器原生智能体的发展。该平台为链上AI智能体提供3D呈现层，使其能直接以3D虚拟形象在浏览器中运行，无需插件或安装。 three.ws 解决了当前AI智能体局限于文本聊天、缺乏身体、持久身份、记忆和资产所有权等问题。开发者可加载任意GLB/glTF虚拟形象，连接大语言模型大脑，并为其添加长期记忆、通过形变混合实现的实时情绪以及可组合工具。智能体可作为链上资产铸造，具备可验证的所有权、钱包和跨应用声誉。 平台提供生产就绪的模型上下文协议服务器，已列入Anthropic官方注册表，使得如Claude等AI助手能直接控制3D虚拟形象、执行工具并驱动沉浸式体验。通过轻量级Web组件，智能体可快速嵌入任何地方。 Google Cloud 的加入为 three.ws 带来计算规模、全球覆盖和企业级基础设施支持，赋能实时3D渲染、LLM推理和链上事件处理，确保全球用户获得低延迟、高保真的交互体验。 目前，three.ws 已与多个生态项目集成，并在Anthropic MCP注册表、阿里云市场等平台上线。项目完全开源，拥有活跃的开发者社区。

TheNewsCrypto05/27 13:09

three.ws 与谷歌云强强联手：为浏览器原生3D链上AI智能体注入动力

TheNewsCrypto05/27 13:09

华尔街接管比特币和稳定币，但散户真正的赚钱机会在哪？

当前加密货币市场的一个流行说法是“华尔街正在接管”，比特币ETF和稳定币已成为传统金融产品，散户轻易获得高额回报的时代已结束。但这仅描绘了部分真相：比特币与稳定币确实正被机构化，但GameFi、NFT和模因币的衰落源于其自身机制缺陷，而非被传统金融吞噬。 真正的机会在于： 1. **预测市场**：如Polymarket交易量激增，拥有大量真实散户用户，其数据价值超越单纯交易，增长可持续。 2. **DeFi收益**：流动性质押和受监管稳定币提供4%-8%的年化收益，虽不再有极高回报，但更稳健可靠。 3. **精选山寨币**：若比特币突破前高，以太坊、Solana生态中具备真实用户和产品的代币，以及AI与DePIN领域的优质项目，可能有上涨潜力。 未来大概率是震荡行情，资产选择比市场方向更重要。建议远离GameFi、NFT和新模因币，专注预测市场、DeFi稳健收益及有实际用户基础的山寨币。加密货币的盈利模式已转变，需更深入理解投资标的。

marsbit05/27 12:56

华尔街接管比特币和稳定币，但散户真正的赚钱机会在哪？

marsbit05/27 12:56

低于500美元、有望实现50至100倍回报的顶级加密货币机遇

加密货币市场存在主流之外的高回报机会，一些价格低于500美元的代币展现出增长潜力。本文重点介绍了三个可能带来50至100倍回报的项目： 1. **Ozak AI**：目前处于预售第7阶段，价格0.014美元。该项目结合区块链与人工智能，提供金融市场数据洞察和预测。预售已募资超700万美元，预计上市后目标价1美元，分析师认为其有71倍以上回报潜力，长期或达100倍。 2. **Celestia**：价格约0.5107美元，市值4.36亿美元。其模块化区块链设计支持开发者构建可定制链，随着该领域采用率提升，其低价优势可能带来长期高倍增长机会。 3. **Bittensor**：价格约248.91美元，市值约20亿美元。作为去中心化AI网络，当前价格处于关键历史支撑位，凭借其实际用例和基本面，分析师认为其同样具备长期高倍回报潜力。 总结而言，Ozak AI凭借AI平台和清晰的上市路径在预售阶段具有高潜力；Celestia和Bittensor则分别受益于模块化区块链和去中心化AI的趋势。这些项目均展现了未来指数级增长的可能性。 （声明：本文内容不构成投资建议，读者应自行决策并对投资结果负责。）

TheNewsCrypto05/27 12:39

低于500美元、有望实现50至100倍回报的顶级加密货币机遇

TheNewsCrypto05/27 12:39

卖内存的万亿狂欢，买内存的利润腰斩

5月26日，小米发布2026年一季度财报，营收下滑，净利润暴跌43.1%。小米集团总裁卢伟冰指出，内存价格同比飙升近4倍，单台手机内存成本增加约1500元，公司未将成本转嫁给消费者，但已砍掉入门机型以应对压力。 同日，美光科技股价暴涨超19%，市值突破1万亿美元。华尔街多家机构大幅上调其目标价，核心论点是AI驱动的长期供货协议（LTA）正在打破存储行业传统的强周期性。云厂商为锁定HBM和DDR5等高端存储产能，纷纷签订长期固定价格合同，这有望使存储厂商的盈利和估值趋于稳定。 当前存储市场呈现三层分化：AI存储（如HBM、服务器DDR5）需求火爆，价格飞涨且产能被长协锁定；手机存储也因产能被挤压而价格大涨，严重侵蚀手机厂商利润；而PC零售端的部分DDR5产品价格则出现回落。 美光将产能重点转向利润更高的AI存储，短期获利丰厚，但其增长严重依赖价格上涨而非出货量。分析认为，LTA能否真正“消灭”周期，取决于AI需求能否持续高速增长。一旦AI资本开支增速放缓，供需可能快速逆转。当前市场情绪高度乐观，但用周期顶部的盈利进行估值，历史表明其中存在风险。

marsbit05/27 11:57

卖内存的万亿狂欢，买内存的利润腰斩

marsbit05/27 11:57

这届炒美股的股神们已经不看财报了

2026年美股AI浪潮中，一批新型“股神”正在崛起，他们不再依赖传统的财报分析，而是专注于挖掘AI产业链上游的“卡脖子”环节和微盘股。代表人物包括Reddit WSB论坛的Serenity，他通过精准分析磷化铟衬底供应商AXTI等冷门公司，实现了惊人收益。类似的投资风格也在X（原Twitter）、Substack等平台上蔓延，如KawzInvests、PhotonCap等账号，均通过深入研究光通信、AI基础设施等细分领域，寻找未被主流覆盖的投资机会。 这些投资者往往避开大型科技股，转向市值几亿至几十亿美元、流动性较低但处于关键供应链位置的微盘股。他们的方法论与巴菲特式的价值投资截然不同，更注重技术路线、产能认证、客户名单等产业细节，而非财务报表。这种现象部分源于社交媒体和社区驱动的注意力经济，将早期叙事快速扩散，推动小市值资产价格。 然而，这种策略也面临挑战：信息差可能随时间消失；微盘股的基本面能否兑现存疑；流动性狭窄可能导致退出困难。当前AI牛市催生的这种投资文化，反映了市场从传统资产向高增长、高叙事板块的迁移，同时也显示出与加密市场meme币类似的注意力驱动特征。

marsbit05/27 11:54

这届炒美股的股神们已经不看财报了

marsbit05/27 11:54

卖内存的万亿狂欢，买内存的利润腰斩

2026年5月26日晚间，小米与美光科技的状况形成鲜明对比。小米一季度财报显示，其经调整净利润同比暴跌43.1%，手机业务毛利率下滑。小米总裁卢伟冰指出，手机内存成本同比飙升近4倍，但公司选择不将成本转嫁给消费者，并预测涨价周期将持续。 与此同时，内存巨头美光科技股价单日暴涨超19%，市值突破1万亿美元，多家投行大幅上调其目标价。华尔街看好其前景的核心逻辑在于“长期供货协议”（LTA）和AI需求。云厂商为锁定AI所需的HBM和DDR5等高端存储芯片产能，纷纷与存储厂签订长期固定价格合同。这被认为可能从根本上削弱存储行业固有的强周期性，推动其估值从周期股向更稳定的公用事业类股切换。 然而，当前的“存储超级周期”内部分化严重。AI存储（如HBM、服务器DDR5）极度紧缺、价格飞涨；手机存储也面临涨价压力，挤压了小米等手机厂商的利润；而PC零售现货市场却因渠道库存出现价格回调。这种分化源于存储厂商将产能优先分配给利润更高的AI客户。 文章对“LTA消灭周期”的叙事提出质疑。美光当前的高盈利建立在价格暴涨的周期顶部，其出货量增长有限，营收增长主要依赖涨价。历史表明，当需求增速放缓或产能大幅扩张后，供需可能快速逆转。长期协议在下行周期中也可能面临挑战。当市场一致乐观地认为“这次不一样”时，或许更应保持审慎。狂欢背后，是内存卖家与买家截然不同的境遇。

链捕手05/27 11:48

卖内存的万亿狂欢，买内存的利润腰斩

链捕手05/27 11:48

被纳入罗素指数的DAT公司，也救不了以太坊

富时罗素公布了2026年罗素3000指数的初步入选名单，新增了多家加密货币概念股，包括CoreWeave、Iren Limited、Galaxy Digital Holdings，以及以太坊DAT公司BitMine和Sharplink、SOL DAT公司Forward Industries。 罗素指数是全球重要的美国股票基准，约20万亿美元资产以其为基准。被纳入指数意味着将获得跟踪指数的巨额被动资金的强制配置。历史上，新纳入公司在调整后短期内常获得显著价格涨幅。对于DAT公司，股价上涨有利于其增发股票以购买更多加密货币。 然而，指数纳入带来的资金流入主要惠及DAT公司股票，未必能直接支撑底层加密货币资产的价格。近期，以太坊社区重要人物David Hoffman清仓ETH，认为以太坊作为公共基础设施的成功，只有一小部分价值会反映在ETH价格上，应用层和L2捕获了大部分价值。当前以太坊等公链代币面临估值困境，DAT公司的买盘可能部分抵消卖压，但无法解决根本问题。 罗素指数纳入加密公司是传统金融与数字资产融合的里程碑，有助于相关公司获得机构认可和资金。但对于ETH等原生代币而言，“代币是货币”的叙事正在让位于“代币是公共基础设施”的现实，如何为其价值找到新叙事是当前的关键挑战。

marsbit05/27 11:06

被纳入罗素指数的DAT公司，也救不了以太坊

marsbit05/27 11:06

实锤，GPT-5.5「降智」被抓，OpenAI官方文档认了

GPT-5.5近期被用户频繁投诉存在“降智”问题。用户发现，在使用一两个小时后，尽管界面仍显示为“GPT-5.5 Extended Thinking”，但模型响应速度变快，输出质量却断崖式下跌，仿佛被偷偷换成了更小、能力更弱的模型。 开发者通过询问模型训练数据截止日期等测试发现，实际运行的模型版本与用户选择的版本不符。OpenAI官方帮助文档承认，在达到使用限额（如Plus用户每3小时160条消息）或服务器高负载时，系统会静默切换至更低成本的模型（如mini版），且不会在用户界面给出任何提示。 这一问题并非首次出现。自GPT-5发布以来，几乎每次主要版本更新后都会伴随类似的“性能下降”投诉。用户抱怨包括回复变短、拒绝执行指令、代码质量下降等。此前也有Pro用户通过追踪命令实锤，其请求的GPT-5.3 Codex被静默降级为GPT-5.2基础版。 尽管OpenAI在5月中旬曾将相关状态标记为“已解决”，但5月下旬的投诉反而更加集中。分析认为，这背后是算力成本与盈利能力之间的平衡压力。与此同时，下一代模型GPT-5.6已出现在后台日志中。评论指出，AI竞赛中模型迭代速度越来越快，但付费用户所获得的稳定、高质量服务体验却似乎难以保障。

marsbit05/27 11:05

实锤，GPT-5.5「降智」被抓，OpenAI官方文档认了

marsbit05/27 11:05

Agent化的OS：拼的不是AI，是底盘

本文探讨了操作系统（OS）进入“Agent化”时代的核心竞争要素，指出竞争焦点并非表面AI功能，而在于支撑其可靠运行的底层技术“底盘”。 文章以Google、Microsoft、Apple、华为等主流OS厂商的动向为例，说明端侧OS集成主动式AI能力（Agent）已成为明确趋势。然而，发布会展示的功能背后，真正的较量在于三层核心能力底座： 1. **系统级AI Runtime**：作为调度中枢，它将端侧模型的推理能力变为OS层共享服务，统一调度算力与内存，是Agent能跨App执行系统级操作的基础。例如Google的AICore、Apple的Foundation Models框架。 2. **可控芯片**：自研或深度可控的芯片（如Apple Silicon、Google Tensor、华为麒麟）是实现深度软硬协同优化的关键，决定了端侧Agent的响应速度、功耗和体验上限。 3. **端云模型矩阵**：云端模型处理复杂任务，端侧模型（如Gemini Nano、Phi Silica、盘古端侧模型）保障日常任务的低延迟、隐私和稳定性。端侧模型需与OS和NPU深度耦合，自研是主流选择。 这三层能力自下而上紧密耦合：芯片决定模型效率，模型决定Runtime能力，Runtime决定Agent的可靠性。协同越深，OS厂商在响应延迟、隐私保护、系统级上下文理解、服务可靠性等方面的产品差异化就越明显，护城河也越厚。 此外，文章指出，OS Agent的长期竞争力还受制于与App厂商的博弈（通过API深度集成还是屏幕识别交互）、隐私保护体系的构建等关键变量。这场竞争已超越手机和PC，正随着多设备生态向汽车、XR眼镜等IoT领域扩展。 最终，OS Agent化的成功非一朝一夕，依赖于芯片、模型与Runtime在长期迭代中的深度融合与打磨。

marsbit05/27 10:18

Agent化的OS：拼的不是AI，是底盘

marsbit05/27 10:18

Sam Altman 的“水电论”为何引爆版权争议

本周，OpenAI首席执行官Sam Altman在贝莱德峰会上提出“AI将像水电一样成为公用事业，人们按量购买”的类比，引发广泛争议。批评者指出，这一比喻掩盖了AI与公用事业的根本差异：水电是“增量建设”，而AI训练依赖对全网公开内容的“存量重组”，且多数数据未经授权或付费。此外，公用事业通常承担普遍服务义务并受严格监管，而AI的token定价机制存在歧视性，输出成本远高于输入，且缺乏公共治理框架。 Altman的发言实则是面向基础设施投资者的叙事，旨在为OpenAI所需的巨额数据中心投资吸引资金。然而，法律上依赖的“合理使用”原则正因AI公司开始购买授权数据而面临逻辑矛盾。当前，AI在功能上趋近基础设施，但在产权、定价和治理层面存在裂缝。对用户而言，需关注实际使用量趋势；对企业，需警惕对单一供应商定价体系的依赖；对创作者，则凸显了作品被无偿用于训练却缺乏回报机制的问题。AI正在基础设施化，但要成为真正的公用事业，仍需解决数据收益分配等核心问题。

marsbit05/27 10:03

Sam Altman 的“水电论”为何引爆版权争议

marsbit05/27 10:03

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