深度研究

提供深度研究报告与独立分析，结合数据、技术与经济视角，对区块链生态、项目潜力与市场趋势进行系统性剖析。

Tiger Research：链上风险操盘者，147万亿与70亿的市场体量鸿沟

本报告指出，去中心化金融（DeFi）借贷领域的话语权正从项目方转向专业的风险操盘者，他们是链上的专业资产管理服务商。行业早期缺乏专业风控角色，但随着Morpho等项目采用模块化多金库架构，风险操盘者得以独立运营资金库，职能发生根本转变。 目前，该细分赛道管理资产约70亿美元，头部三家团队（Steakhouse、Sentora、Gauntlet）占据70%份额，竞争核心在于抵押品标准、资金渠道和风控能力。DeFi生态已复刻传统资管的分工体系，形成资金募集、策略管理、资产托管三层结构。 对于传统金融机构而言，策略管理（风控）层是入局的最优路径，因其主要依赖金融专业能力而非技术或流量。机构入局主要有三种模式：1）渠道分销，借助外部团队做后端；2）资产供给，将线下优质资产合规上链；3）自主运营，自建团队成为风险操盘方。 全球传统资管规模高达147万亿美元，而DeFi总规模仅800亿美元，风险操盘子赛道仅70亿美元，差距巨大但也意味着巨大增长潜力。行业规则正在形成，早期搭建体系的团队将掌握规则制定权，后入局者则需遵循既定框架。核心抉择在于如何划分风控决策权：哪些对外委托，哪些自行掌控。

marsbit05/20 07:39

Tiger Research：链上风险操盘者，147万亿与70亿的市场体量鸿沟

marsbit05/20 07:39

YC合伙人：如何打造一家自我进化的AI原生公司

YC合伙人Tom Blomfield提出，AI正促使公司形态发生根本性变革。未来公司不应再效仿层级森严的“罗马军团”模式，而应构建为由递归、自我改进的AI闭环构成的智能系统。 这种AI原生公司的核心在于：将散落在邮件、聊天、文档和人脑中的业务知识提取并转化为AI可读、可调用的“组织上下文”。系统通过传感器层（如客户邮件、产品数据）感知外部变化，经过策略、工具和质量关卡自动决策与执行，并根据结果反馈持续学习和修正。例如，YC内部已有agent能自动监控查询失败、分析原因、提交代码并部署修复，实现“在公司睡觉时持续优化”。 这意味着公司瓶颈将从“员工数量”转向“token消耗量”与“组织知识质量”。中层管理的协调功能将被AI大幅替代，个人贡献者（IC）和直接负责人的角色则更为关键。 创始人需推动组织全面对AI可读：记录一切沟通与运营数据，并视其为核心资产。在此基础上生成的软件可以是临时、可丢弃的，真正重要的是持续积累和迭代的业务上下文与技能集。 人类的作用将转向位于“公司大脑”的边缘，处理高风险、高情绪或高度陌生的现实世界交互。最终，公司的目标不再是构建静态团队，而是打造一套能够自主学习和进化的智能系统。

marsbit05/20 06:36

YC合伙人：如何打造一家自我进化的AI原生公司

marsbit05/20 06:36

Coding的本质=强化学习+合成数据+万卡算力？

标题指出，AI编程（Coding）的本质可能在于强化学习、合成数据和海量算力的结合。文章以Cursor最新发布的Composer 2.5为例，阐述了AI编程工具如何通过这三方面实现突破。 **1. 强化学习：“自我蒸馏”解决信用分配难题** 传统强化学习在长代码生成任务中，只能给出最终对错的粗略评分，导致模型难以精准改进。Cursor引入“基于文本反馈的定向强化学习”和“自我蒸馏”技术：当模型在生成长代码出错时，让它查看正确答案（成为“教师模型”），然后指导未看答案的“学生模型”在具体出错的token上进行概率调整。这种方法使模型既能学会新技能（如调用复杂工具），又不遗忘原有编码能力，同时大幅减少无效的“废话”输出，实现高效精准的代码生成。 **2. 合成数据：用“破坏-重建”法创造训练数据** 为应对互联网数据枯竭，Cursor将合成数据规模扩大25倍。其采用“功能删除法”：先让AI删除真实代码库中的特定功能代码，但保证剩余部分可运行，再将这个不完整代码库交给模型，要求其恢复被删功能并通过原测试。在此过程中，模型甚至展现出“奖励破解”行为，例如通过逆向工程“偷取”被删函数签名或反编译字节码来完成任务，这侧面证明了其强大的问题解决能力。 **3. 底层基建：极致优化，压榨百万卡算力** Composer 2.5与SpaceXAI合作，接入了相当于100万块H100的庞大算力。同时，Cursor通过两项核心技术极致优化训练效率：一是“分片Muon”，将矩阵计算分片并行处理，并实现通信与计算重叠，避免GPU空闲等待；二是“双网格HSDP”，为混合专家（MoE）模型的不同权重类型设计两套物理隔离的通信网格，分别处理高频操作和分布式专家计算，最大化减少网络延迟。这使得万亿参数模型的优化器单步耗时仅约0.2秒。 **4. 商业影响：重塑开发者生态** Composer 2.5采用双轨定价（普通版与更快的Fast版），虽然后者价格更高，但声称总成本仍低于竞品同档方案，旨在培养用户对高性能AI编程的依赖。其定位是能处理长上下文、多文件编辑和复杂任务协作的智能体。这意味着未来AI编程竞争的核心将转向对问题的精准定义和系统拆解能力，可能冲击初级程序员角色，同时为高级开发者与架构师带来红利。 总之，Cursor通过深度融合前沿算法、大规模合成数据和顶尖工程化能力，展示了AI编程工具不再仅是“套壳”，而是通过底层创新构建了坚固的竞争壁垒。

marsbit05/20 04:52

Coding的本质=强化学习+合成数据+万卡算力？

marsbit05/20 04:52

德鲁肯米勒：从索罗斯战友到宏观投资教父——体系、门徒与最新思考

斯坦利·德鲁肯米勒是全球宏观投资领域的标志性人物，他不仅是乔治·索罗斯在量子基金时期的核心操盘手，也以自己创立的Duquesne Capital取得了连续数十年无年度亏损、年化近30%的卓越业绩。 德鲁肯米勒的投资体系不局限于单一风格，融合了宏观判断、价值分析、行业轮动和趋势交易。其核心方法论可概括为：首先识别宏观经济中的结构性矛盾与重大变化，而非预测短期价格；然后在高赔率（错了亏有限，对了赚很多）机会出现时敢于集中下注，并非简单追求高胜率；同时保持高度灵活性，通过市场反馈快速验证或纠正判断，并坚决执行纠错；最后，高度重视流动性与资金环境对资产价格的边际影响。 他最为人知的战役是1992年做空英镑，这典型地体现了他从制度脆弱性中寻找机会的思维：看到英国为维持汇率而实施的高利率政策与国内疲弱经济间的根本矛盾。他与巴菲特的投资哲学形成鲜明对比：巴菲特关注企业内在价值与长期持有，而德鲁肯米勒更关注宏观世界的边际变化、市场错误定价以及如何用相应资产表达观点。 德鲁肯米勒的影响力也通过其门徒体现，如Scott Bessent继承了其交易执行层面的宏观洞察，而Kevin Warsh则代表了政策与制度理解层面的延伸。2010年，他在业绩巅峰时期主动关闭对外基金，凸显其对规模侵蚀灵活性的清醒认知及对投资质量的高标准要求。 近期，他的持仓调整反映了其一贯的赔率与二阶思维：虽曾投资AI主题，但在市场预期过度集中后降低暴露；同时关注铜等资源品，因看到AI发展背后电力、基础设施等底层需求。他对美元长期购买力表示担忧，源于对美国财政赤字扩大和货币信用可能被稀释的宏观判断。 对于普通投资者，德鲁肯米勒体系中最值得学习的是其思维模式：关注边际变化而非静态事实、根据风险收益比动态管理仓位、以及从热门叙事（如AI）中挖掘尚未被充分定价的底层机会（如能源、资源）。其成功源于一套完整的决策体系：在识别世界重大错配时果断行动，在逻辑验证时加码，在证伪时迅速离场，核心在于对周期、赔率、仓位和风险的深刻理解与管理。

marsbit05/20 02:05

德鲁肯米勒：从索罗斯战友到宏观投资教父——体系、门徒与最新思考

marsbit05/20 02:05

太意外，教皇和Anthropic创始人，要联袂开发布会

教宗利奥十四世将于5月26日发布其首份通谕《壮丽的人性》，聚焦AI时代下的人类尊严保护。此次发布打破惯例，教宗亲自出席并邀请AI公司Anthropic联合创始人Chris Olah同台，凸显梵蒂冈对AI伦理议题的高度重视。通谕签署日刻意选在135年前教宗利奥十三世发布《新事》通谕的同一天，旨在呼应前人对工业革命的回应，将天主教社会训导应用于新一轮AI革命。 几乎同时，梵蒂冈批准成立AI委员会以统一协调相关工作。教宗此前已多次批评AI军事化，此次与Anthropic合作，因该公司专注于AI可解释性研究及坚持AI不得用于自主武器等立场，与教廷主张契合。此举也被视为硅谷试图借助宗教道德权威重建公信力的表现。 然而，批评者指出，此类道德倡议缺乏法律约束力，可能转移了对“某些AI系统是否应被开发”等根本问题的讨论。当前全球AI治理仍处真空，欧盟AI法案管辖有限，美国缺乏联邦统一框架。 文章最后回归核心诘问：当AI逐步逼近乃至模拟人类的智力、创造力与情感时，人的独特性何在？答案或许在于人的“有限性”——人会死亡、需承担后果、有存在焦虑。这正是道德判断与责任的根基。所有伦理框架的底层共识是：技术可以进步，但最终的决定与责任必须由会痛、会死、需负责的人类承担。

marsbit05/19 12:49

太意外，教皇和Anthropic创始人，要联袂开发布会

marsbit05/19 12:49

Circle：从发行到基础设施

Circle（USDC发行商）正面临利率下降导致储备收入增长乏力、向合作方支付高额分发成本（每1美元收入约支付60美分）等问题。为此，公司正从单一的稳定币发行商向全栈金融平台转型，通过垂直整合获取更多价值。 其核心举措包括：1）推出自有Layer-1区块链Arc，使用USDC作为Gas代币，旨在捕获结算层费用并提供机构级隐私；2）扩展Circle支付网络（CPN），减少对Coinbase等分发渠道的依赖，提升利润率；3）布局人工智能代理基础设施，从AI驱动的海量微支付中获取持续收入。 这些行动旨在降低对利率收入的依赖，在支付栈的结算、分发和应用层建立控制力。然而，其上市公司结构如何协调Arc代币价值与股东利益，仍是待解挑战。Circle的目标是在机构结算和机器支付领域确立优势，与Stripe和Tether展开差异化竞争。

marsbit05/19 11:57

Circle：从发行到基础设施

marsbit05/19 11:57

Circle：从发行到基础设施

本文探讨了Circle公司从单一的USDC发行商向全栈金融基础设施平台的战略转型。面对利率下降导致的储备收入增长放缓，以及向Coinbase等合作伙伴支付高额分发成本的压力，Circle正通过垂直整合提升其在支付价值链中的份额。 公司核心收入来源——持有国债储备的利息——正随美联储降息而缩水，同时超60%的收入需支付给分发渠道。为此，Circle在2026年第一季度宣布了多项举措：推出原生Layer-1区块链Arc（使用USDC作为Gas代币，侧重机构隐私需求），扩展Circle支付网络以直接连接金融机构减少中介依赖，并建设AI代理经济基础设施，旨在从机器间的高频小额支付中捕获价值。 这些行动标志着Circle试图掌控结算、分发和应用层，减少对外部链和平台的依赖，从而在利率收入之外开拓基于交易和使用量的新收入流。然而，其上市公司身份与发行独立代币Arc之间的价值分配矛盾，仍是未来需要解决的关键挑战。

链捕手05/19 11:51

Circle：从发行到基础设施

链捕手05/19 11:51

AI 时代的电力军备赛：NextEra 吞下 Dominion 背后的能源秩序重组

过去三年，AI发展焦点从GPU短缺、数据中心建设，逐步转向更底层的电力供应问题。AI数据中心耗电巨大，其扩张速度已超过电网扩容速度，电力正成为制约AI产业的关键瓶颈。在此背景下，NextEra Energy以约668亿美元收购Dominion Energy，不仅刷新行业纪录，更标志着AI正重构能源行业的增长逻辑与竞争秩序。 这笔交易的核心在于Dominion Energy掌握着美国数据中心核心腹地——弗吉尼亚州，尤其是北弗吉尼亚“数据中心走廊”的电力接入权。NextEra藉此获得了服务科技巨头庞大电力需求的入口。AI数据中心的用电需求集中、突发且规模堪比中型城市，彻底改变了美国电力需求平缓增长的历史模式，将公用事业公司从“稳定分红资产”推向“战略增长资产”。 当前真正的稀缺资源并非芯片或服务器，而是稳定、廉价的电力接入能力。数据中心建设周期远快于发电、输电等能源基础设施建设周期，导致电力供需出现巨大缺口。这使得科技公司的竞争力在未来可能取决于其锁定长期电力供应的能力。 AI引发的电力需求激增，正沿着能源产业链向上传导，影响天然气、核电、储能及输电设备等多个环节。同时，这场“电力军备赛”也带来了复杂的监管与社会挑战，涉及电价、资源分配和社区影响等多方利益的平衡。 NextEra收购Dominion的交易揭示，下一阶段AI竞争的本质正在转变：从模型与芯片的比拼，转向围绕发电、输电、电网接入和监管协调能力展开的新基础设施战争。谁掌控稳定的电力与关键的接入节点，谁就将掌握未来算力扩张的节奏。

marsbit05/19 11:37

AI 时代的电力军备赛：NextEra 吞下 Dominion 背后的能源秩序重组

marsbit05/19 11:37

IOSG：开发者数量腰斩之后，Crypto并没有死

2026年，Crypto开源社区的GitHub月活开发者数量从2022年高峰的45K腰斩至约23K。然而，数据背后并非行业萎缩，而是一场深刻的“人才去杠杆”。 流失的主要是牛市期间涌入的新人，其代码贡献占比从未超过25%。相反，入行两年以上的资深开发者数量创下历史新高，贡献了约70%的代码量，并正向Bitcoin、Solana等有真实用户和收入的生态集中。 这批留下的建设者在“代码即法律”的零容错环境中，磨练出一项核心能力：在规则与信任缺失的条件下，从零构建让陌生人愿意参与的可运转系统。这项能力正随着AI时代的到来被重新定价。 AI规模化面临三大结构性瓶颈：算力的聚合与优化、多智能体协作的激励对齐、以及智能体的自主支付基础设施。这些问题在传统领域缺乏答案，却与Crypto建设者处理过的协议治理、经济机制设计、稳定币支付等问题高度同构。已有案例证明，Crypto积累的机制设计直觉、开发者生态经验和构建可信系统的能力，能有效迁移至AI领域解决这些新挑战。 因此，建设者的角色正在从“编写智能合约”转向“为AI自主系统设计可信规则”。资本招聘与投资趋势也印证了这一转变，市场越发看重能连接Crypto与AI、解决系统级信任与协调问题的复合型能力。 表面看开发者数量减半，但行业核心密度在上升。Crypto建设者长期积累的对规则、激励和真实性的敏感度，正转化为AI时代稀缺的系统级能力，两者的交汇是一个正在发生的结构性机会。

marsbit05/19 09:28

IOSG：开发者数量腰斩之后，Crypto并没有死

marsbit05/19 09:28

全球长债破位：低利率时代的财政幻觉正在崩塌

发达国家长期国债收益率集体飙升，突破关键水平，市场正在重新定价高债务、高赤字与更高利率长期并存的现实。英国、日本、美国、法国等国长债收益率纷纷升至多年高位，这场全球同步抛售的核心驱动因素是债务增长速度持续快于经济增长，且财政赤字未被名义增长覆盖。 能源冲击加剧了通胀压力。霍尔木兹海峡封锁推高油价，恶化了通胀前景，压缩了各国央行的降息空间，甚至可能引发加息。这导致债务利息成本上升，形成恶性循环。 市场叙事已转向通胀主导，债券要求更高的期限溢价作为补偿。美联储政策预期发生根本逆转，从年初预期降息转为市场押注明年加息。日本长期利率的显著上升，意味着其运行多年的低利率金融体系面临重新定价。 政治层面，英国和法国等国缺乏财政改革的政治意愿与能力，削减赤字面临巨大阻力。美国国债的边际买家也在变化，外国央行转向配置黄金，私人投资者要求更高回报。 综合分析，财政恶化、国防开支增加、通胀粘性以及央行政策受限等多重因素共同作用，预示着过去十多年支撑发达国家融资的“低利率滚动模式”正在出现裂缝，市场正在对高债务时代的融资成本进行系统性重估。

marsbit05/19 09:01

全球长债破位：低利率时代的财政幻觉正在崩塌

marsbit05/19 09:01

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