Harmony(ONE) 暴涨

世界模型是当前AI领域的热门概念，旨在让机器像人类一样，在行动前通过“脑内沙盘”预演和推演未来。其核心思想可追溯至1943年心理学家Kenneth Craik提出的“心智模型”，以及AI先驱Marvin Minsky的“框架理论”。2018年，David Ha与Jürgen Schmidhuber的论文将这一概念带入深度学习主流。 当前，学界和产业界对世界模型的定义尚未统一。Yann LeCun强调其应理解物理规律，提出JEPA架构；李飞飞则基于POMDP框架，将世界模型分为渲染器、模拟器和规划器三类；清华大学FIB-Lab将其功能归纳为“理解世界”与“预测未来”。OpenAI的Sora、Google DeepMind的Genie 3、英伟达的Cosmos等大厂产品，分别从视频生成、3D交互、物理仿真等角度切入。 技术路线主要分为三类：一是“画画”路线，即生成式视频模型，视觉逼真但物理一致性弱；二是“心算”路线，预测抽象表征，效率高但可解释性差；三是“搭积木”路线，生成精确的三维环境，可控但泛化能力有限。发展趋势是三者融合，并向World Action Model（WAM）演进，实现状态预测与动作生成的联合学习。 产业链已形成基础支撑层、技术平台层和场景应用层三层结构，在自动驾驶、具身智能等领域应用广泛。尽管概念尚未统一，但这反映了技术早期的多元探索，最终目标都是让机器拥有可推演、可泛化的内部世界模型，以实现更安全、高效和通用的智能行为。

过去二十年，中国互联网大厂追求封闭式垄断，将各类能力集中在一家超级公司内。但近期百度计划分拆芯片业务昆仑芯独立上市，估值或超母公司，同时阿里平头哥也寻求上市，且腾讯已成为昆仑芯客户，这些事件共同标志着行业底层逻辑的深刻转变。 过去芯片是大厂的内部成本中心，主要用于降本。如今，随着AI应用尤其是Agent的爆发，推理需求激增，芯片本身已成为一门可盈利的生意。昆仑芯等产品已从自用扩展到为腾讯、中国移动等多行业客户服务，实现了从成本部门向利润中心的转型。 腾讯采购百度芯片具有象征意义，打破了大厂在基础设施层面“老死不相往来”的传统，意味着头部企业开始接受专业化分工。这类似于手机行业中苹果与三星的关系，竞争与合作并存，也表明国产AI芯片通过了严苛的实用检验。 资本市场正重新评估算力价值。随着英伟达等公司确立“卖铲子”的商业模式，AI基础设施拥有了清晰的商业回报模型。国产芯片公司已跨越“能否做出来”的阶段，进入争夺“国产AI芯片底座”地位的资本竞赛。 全球巨头如OpenAI、谷歌、亚马逊等也都在自研芯片，旨在降低推理成本并构建软硬件协同的壁垒。AI竞争已从模型能力、应用创新，下沉到底层基础设施的效率和成本控制。 总之，昆仑芯等业务的分拆与开放合作，并非大厂衰退，而是中国互联网在AI时代的一次必然解耦。产业链过于庞大，迫使企业从封闭走向开放，通过分工协作构建更庞大的产业生态。互联网时代的“大厂越来越大”正在转变为AI时代的“大厂越来越小”，能力释放以形成更大规模的产业。

TRON网络在2026年第一季度处理了1.96万亿美元的稳定币结算，主要得益于其低廉费用、快速结算和深厚的USDT流动性，使其成为现实世界美元转账（如汇款和跨境支付）的首选网络之一。目前，TRON上托管着约850-860亿美元的USDT。 用户活动数据反映了支付增长：过去30天日活跃用户增长16%至约440万，但季度数据显示活跃地址和新地址创建数量有所放缓，表明增长更多依赖现有用户的强交易活动，而非新用户涌入。 资本留存方面，网络总锁定价值（TVL）增长至约44亿美元，主要由稳定币支撑。结算后的资本倾向于在链上循环转移，维持了交易量和网络收入。然而，TRON在支付领域的主导地位并未转化为去中心化金融（DeFi）的强劲采用，借贷、去中心化交易所等生态活动规模相对较小。 总结而言，TRON在支付结算领域地位稳固，但其长期增长和更广泛的生态系统发展，仍取决于能否吸引新用户并推动资本在DeFi等领域的应用，而不仅仅依赖于稳定币支付。

全球最大的以太坊企业金库Bitmine近期增持27,084枚ETH，总持仓达570万枚，占ETH总供应量的4.7%，正接近其“持有5% ETH流通供应”的目标。尽管上周ETH价格下跌8%，公司股价亦大幅回落，但董事长Tom Lee将其归因于季末调仓，并强调公司将在2026年保持稳定买入节奏。 同期，Bitmine被纳入罗素1000大盘股指数，Lee预计此举将吸引大量被动机构资金流入。公司持有的ETH大部分处于质押状态，预计年化质押收入可观。Bitmine目前是全球最大的企业以太坊金库，在整体企业加密资产持仓中排名第二。

一篇新发表的论文指出，量子力学奠基人、诺贝尔奖得主马克斯·普朗克发表于1940年和1942年的两篇文章，在斯普林格出版社的数字平台上被标记为“已撤稿”。调查显示，这并非因为学术不端，而是现代出版平台的算法“误伤”。 这两篇文章原是普朗克关于科学哲学的演讲与讨论，发表在当时德国重要的综合期刊《自然科学》上。在20世纪上半叶，这种将演讲内容发表于期刊或文集的做法是科学思想传播的常见方式。然而，现代数字出版平台的系统可能将其识别为“重复发表”或“版权违规”，从而自动添加了撤稿标记。更甚的是，原文在平台上已被替换为空白页，读者需通过互联网档案馆等非营利渠道才能查阅。 此事暴露了历史文献数字化过程中的一个深层问题：当代基于文献计量和版权管理的自动化规则，与前数字时代的科学出版实践发生了错位。诸如“自我剽窃”等现代概念被反向施加于历史文献，导致其可访问性受损，科学记录的完整性面临挑战。在人工智能日益依赖结构化数据库的时代，此类错误标签或内容缺失可能被进一步放大，影响我们对科学历史的准确认知。这提醒我们，数字知识库并非中性镜像，而是受到商业逻辑和平台规则塑造的过滤器。