Fractal 头矿收益揭秘：租赁算力是「吃肉」还是「割肉」？

区块律动發佈於 2024-09-10更新於 2024-09-10

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人人都在呼吁比特币价格走低：为何此刻是抛物线式上涨的绝佳时机

加密货币分析师Crypto Fergani指出，尽管市场普遍对比特币价格持悲观态度，并预测将进一步下跌，但他认为比特币即将进入抛物线式上涨阶段。他驳斥了熊市延续的观点，指出市场并无实质性利空消息，反而机构持续增持、全球采用加速等积极因素存在。他对比了2022年的周期，预测比特币将从当前约74,645美元水平飙升，目标看向128,000美元，涨幅超过72%，并带动山寨币平均上涨50至100倍。另一方面，分析师Bee持谨慎看法，认为比特币自2025年10月峰值126,000美元后，每次反弹都遭遇卖压，呈现高点降低、低点下移的形态。他预警市场可能继续下行，直至过度杠杆被清除，最终底部可能在47,000至52,000美元区间形成，随后才会开启新的牛市周期。目前市场观点分化，一方期待即将到来的暴涨，另一方则警告深度回调的风险。

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Mythos的面纱，成了Anthropic撬动万亿的杠杆

Anthropic公司即将以超9000亿美元估值完成巨额融资，其核心策略是通过构建“Mythos”模型的强大叙事来撬动资本与市场。Mythos被描述为“强到不能公开发布”的AI模型，与之相关的网络安全项目“Glasswing”虽公布了一些漏洞发现数据，但缺乏可验证的参照系，巧妙地将“不公开”包装为责任感和技术卓越的证明。同时，美国政府的态度变化为叙事提供了关键背书。尽管曾将Anthropic列为供应链风险，但白宫及NSA等机构被曝寻求使用其高级模型（很可能是Mythos），这传递出该技术“不可替代”且通过最高标准审查的信号，极大地增强了其可信度与商业价值。商业数据方面，Anthropic向投资者展示了惊人的收入增长，特别是Claude Code产品增长迅猛，推动公司整体年化收入预期超过500亿美元。谷歌持续巨额投资（承诺最高400亿美元）则提供了强大的资本背书，吸引了更多投资人跟进，共同推高估值。本质上，Anthropic的成功在于其卓越的“讲故事”能力：它将一个无法被公众验证的技术能力（Mythos），结合政府机构的“隐性”认可、爆炸性的收入预期以及顶级投资者的真金白银，整合成一个强大且自洽的叙事。这个叙事说服了市场中最有影响力的参与者，从而将“不可验证的潜力”转化为实实在在的万亿级估值。

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稳定币监管：FDIC宣布针对发行机构的新反洗钱拟议规则

美国联邦存款保险公司（FDIC）发布了一项拟议规则制定通知，计划将《银行保密法》（BSA）和经济制裁合规标准延伸至其监管的“许可支付稳定币发行商”（PPSI）。此举旨在将数字资产发行商进一步纳入长期监管传统银行的合规架构之中。根据提案，PPSI必须遵守反洗钱/打击恐怖主义融资（AML/CFT）计划要求、经济制裁计划以及包括提交可疑活动报告在内的各项报告义务。PPSI将被正式归类为BSA下的“金融机构”，需建立完整的AML合规计划以及与外国资产控制办公室（OFAC）要求一致的制裁合规结构，包括内部控制、指定合规官、员工培训、独立测试和链上交易筛查等。在监督执行方面，FDIC在针对PPSI的AML/CFT计划启动正式执法行动或做出重大监管决定前，需至少提前30天通知金融犯罪执法网络（FinCEN）主任。不过，FDIC表示，拥有有效AML/CFT计划的PPSI在大多数情况下可免于执法行动，除非其在实施必要计划方面出现“重大或系统性失误”。该提案的公众评议期预计将持续至2026年6月9日，最终规则将于2026年晚些时候公布。FDIC估计，在法规生效后的头几年，可能有5至30家受其监管的PPSI寻求批准，其中多数将利用其母机构的现有AML基础设施，从而将新增合规成本保持在较低水平。

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谷歌CEO承认Coding落后了

谷歌CEO皮查伊在近期采访中坦诚，谷歌的AI模型Gemini在编程（Coding）能力上确实落后于竞争对手，特别是在处理需要资深开发者参与的复杂、长期编码任务方面。他表示，尽管谷歌在文本、多模态等整体AI能力上表现强劲，但编程领域进展迅速，竞争激烈。皮查伊指出，AI领域变化极快，过去30到60天的进展可能相当于以往的5年。他认为，通用人工智能（AGI）可能比之前预想的更近。对于公众对AI的焦虑，他承认这种担忧有道理，因为AI将深刻影响工作、收入和生活。但他对年轻人未来持乐观态度，认为AI将降低许多领域的门槛，例如让更多人能够编写代码，并帮助医生等专业人士提升效率。关于谷歌搜索的AI化改造，皮查伊表示公司将循序渐进，不会贸然全面转向AI模式，而是会跟随用户需求逐步演进。在AI安全方面，他强调当技术接近“递归式自我改进”时，需要更广泛的社会讨论，并避免陷入危险的竞赛状态。总体而言，皮查伊承认了谷歌在特定领域的不足，但也展示了对其长期AI战略的信心，并呼吁社会共同为AI带来的深远变化做好准备。

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自动化的悖论：AI越强，人类越忙

本文探讨了AI自动化发展中的一个核心悖论：尽管AI能力快速提升，但人类的工作量并未减少，反而可能增加。文章以作者所在公司Every为例，说明AI工具已深度嵌入编码、写作、客服等流程，但并未导致裁员，而是重组了工作形态。人类从重复执行者转变为框架设计者、系统维护者和质量判断者。 AI擅长将过去已沉淀的能力（如代码、文案、客服回复）商品化，使其变得廉价且人人可用。这导致市场出现大量同质化的“默认输出”。然而，真正稀缺的是面对具体当下问题时的判断力、差异化创造和意义定义能力。因此，自动化并未消灭专家，反而创造了更多需要专家介入的场景，例如工程师需要审查AI生成的代码，编辑需要打磨AI起草的文稿。文章进一步指出，基准测试（如高级工程师编码测试）衡量的只是模型在特定人类设定的“框架”内的表现。模型可以快速攻克一个框架，但人类会不断将问题推进到更复杂的新框架中。AI可以高效执行目标，但缺乏真正的主体性——它回应人类设定的问题，而非自主产生目标。知识工作的未来在于人类持续扮演“框定者”的角色。因此，AI让“执行”变便宜，却让“判断什么值得做、为何做、做到何种程度”变得更为珍贵。自动化没有消除人类工作的价值，而是使其变得更前沿、更依赖人类的独特判断。

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