2026-06-01 星期一

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全球支付的真相,被 Airwallex 捅破了

作者刚哥基于上篇文章读者的提问,分析了全球支付行业的真实差异。他指出,尽管许多支付平台在产品功能和宣传上高度同质化,但底层能力天差地别。文章拆解了行业内的三条主要发展路径: 1. **数字货币支付(绕过传统链路)**:试图通过稳定币、链上结算实现更短路径和更低成本。但其面临主流平台的全面优势挤压和巨大的合规摩擦,往往只能服务碎片化或灰色市场,难以成为主流。 2. **聚合包装模式(包装传统基建)**:通过整合合作伙伴的通道和银行服务,快速提供覆盖广、体验好的前台产品。但这并未改变依赖代理行、中间商和存在合规风险的底层逻辑,将复杂性和不确定性留给了客户。 3. **自建基础设施(重资产投入)**:以Airwallex、蚂蚁国际等为代表,选择在业务覆盖地持牌运营、自建合规网络与技术体系。这条路投入重、周期长,但能将资金链路、合规等核心风险掌控在自己手中。 Airwallex创始人Jack Zhang认为,最难的路才是出路。平台通过自身的“重”投入(如全球持牌、本地化运营、全栈自研),旨在消化底层的复杂性,为客户换来“更稳、更省、更确定”的价值:即资金安全、总成本降低和应对市场变化的确定性。这种对底层能力的长期投入,虽然起步慢,但能形成复利效应,构建持久的竞争壁垒。最终,企业选择支付平台,是在选择一个能消化复杂性、保障业务稳定增长的长期合作伙伴。

marsbit05/28 16:10

全球支付的真相,被 Airwallex 捅破了

marsbit05/28 16:10

全球支付的真相,被 Airwallex 捅破了

这篇文章基于Airwallex创始人Jack Zhang的观点,剖析了全球支付行业三条主流发展路径及其本质差异。 文章首先指出,当前支付平台在功能界面和营销话术上高度同质化,但底层能力实则天差地别。企业客户真正需要的是资金链路稳定、合规牢靠、能支持业务顺利拓展的底层能力。 随后,文章将行业玩家分为三类: 1. **Web3/数字货币支付**:试图绕过传统金融链路,强调链上结算的效率与低成本。但由于合规摩擦大、难以替代主流支付平台的综合优势,其生存空间多限于碎片化市场或灰色地带。 2. **聚合包装模式**:最常见路径,通过聚合银行或第三方通道,包装传统基建并提供更佳的前端体验。其问题是无法解决底层依赖代理行、合作关系复杂、合规风险外置等核心痛点,只是将基建挑战推迟。 3. **自建全球基础设施**:以Airwallex、蚂蚁国际等为代表,选择在业务覆盖地持牌、建立本地化运营团队、自研全栈技术。这条路投入重、周期长,但能将合规、技术和网络掌握在自己手中。 文章强调,Airwallex选择最“重”的第三条路,旨在用平台的“重”来置换客户的“轻”,即由平台消化全球支付的复杂性,为客户提供更稳(减少市场适应成本)、更省(降低系统与合规成本)、更确定(抵御监管与市场波动)的核心价值。这种底层基建的长期投入,最终会带来复利式增长。 最后总结,对企业而言,选择支付平台是选择能长期消化复杂性、保障业务稳健的合作伙伴;对行业而言,捷径能跑得快,但只有攻克最难的基础设施,才能走得远。

链捕手05/28 16:02

全球支付的真相,被 Airwallex 捅破了

链捕手05/28 16:02

介绍:全球指标套件

Glassnode推出了“全局指标套件”,旨在解决数字资产市场因资产数量庞大、板块碎片化且市值分组快速变化而导致的聚合市场分析难题。该套件通过可配置的资产篮子(如按市值阈值、排名或标签定义)提供经过正式再平衡、具有连续指数归一化的聚合链上及市场指标。 关键特性包括提供两种数据形式:保留原始经济含义的“原始聚合值”,以及用于趋势分析和跨篮子比较的“缩放调整指数”。文章通过三个案例说明了指数化处理的重要性:1)在2024年小市值板块上涨中,原始数据因“优胜者离开”效应而无法捕捉涨势,但指数清晰揭示了其大幅飙升;2)在链上盈利比率(SOPR)分析中,指数校正了原始数据对小市值板块情绪的过度悲观,并揭示了成熟资产持有者平均获利逐周期减少的趋势;3)在永续合约未平仓量(OI)分析中,指数帮助分离了杠杆行为变化与篮子构成变化,凸显了小市值板块在投机时期更高的波动性。 目前发布的指标包括总市值、盈利地址数、SOPR和未平仓量,均按全市场、大市值(≥$1B)、中市值($100M–$1B)和小市值(<$100M)四个篮子计算,采用每周再平衡和等权重方式。数据可通过Glassnode API获取原始值和指数值。该框架未来计划扩展更多指标和自定义篮子。

insights.glassnode05/28 15:22

介绍:全球指标套件

insights.glassnode05/28 15:22

Token预算战争:企业AI进入「算账时代」

企业AI正从“是否采用”进入“如何算账”的“Token预算战争”阶段。随着AI推理成本从实验性支出变为持续性运营成本,CEO和CFO开始追问:每一美元token投入究竟创造了什么实际价值? 文章指出,AI的使用量(token消耗)不等于价值。与SaaS时代不同,token账单上涨可能意味着有效工作,也可能源自无效折腾——如低效提示词、无关上下文、模型选择不当或重复重试。关键在于衡量“边际token效用”,即每多花一美元所创造的商业价值。 当前企业面临三大挑战:重试导致成本复合增长、上下文过度供给造成成本飙升,以及任务路由不合理(简单任务误用强大模型)。这使企业难以将token成本与具体业务结果(如替代外包、节省人力或创造收入)清晰关联。 解决问题的核心在于建立“从token到结果的归因层”:记录AI执行轨迹(检索、工具调用、重试、人工干预等),并将推理支出与完成的工作单位(如处理每张发票、每个客诉)挂钩。谁能实现这种归因,谁就能掌控AI资源的分配权,决定哪些工作流值得投入更多算力,哪些应改用更便宜模型或保持人工。 最终,企业AI的下一阶段不再是证明技术能否完成任务,而是判断这些任务是否值得付费。掌握token效用衡量的企业,将赢得这场预算分配的主导权。

marsbit05/28 12:13

Token预算战争:企业AI进入「算账时代」

marsbit05/28 12:13

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