The Altcoin Vector #47

insights.glassnode發佈於 2026-03-25更新於 2026-03-25

文章摘要

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Résumé Exécutif

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Wintermute 市场周报：伊朗战争结束，通胀符合预期，BTC 反弹至 6 万低位但别急着抄底

本周市场反弹主要受两方面因素驱动：美国5月CPI通胀数据符合预期，缓解了加息担忧；伊朗冲突结束致油价暴跌，降低了远期通胀风险。宏观环境改善推动风险资产普涨，但加密市场仅为跟随性反弹，缺乏结构性资金流入支撑。加密市场方面，比特币从6万美元低位回升，但整体仍处震荡格局。关键问题在于流动性未改善：稳定币持续流出，ETF资金流入中断，机构数字资产管理规模下降。市场缺乏类似上轮周期由ETF获批带来的增量资金驱动。当前行情特征为熊市反弹后的震荡，方向性交易兴趣低迷。尽管6万美元附近长期看具备吸引力，但底部信号未现，需警惕进一步下探风险。投资者应关注资金流向而非价格波动，在ETF和稳定币出现持续流入前避免盲目抄底，以防在震荡行情中被收割。短期关注美联储主席讲话及美伊协议签署等事件影响。

marsbit9 分鐘前

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Cursor，为什么上了马斯克的飞船？

美国当地时间6月16日，SpaceX在完成史上最大规模IPO仅四天后，宣布以600亿美元全股票交易收购AI编程初创公司Cursor的母公司Anysphere，交易预计于2026年第三季度完成。消息公布后，SpaceX股价一度大涨，市值短暂突破2.94万亿美元。 Cursor是全球热门AI编程工具之一，支持在多家主流AI模型间切换，可自动生成、编辑和审查代码。其年化营收增长迅猛，从2025年11月的10亿美元迅速增长至2026年初的40亿美元。然而，随着其主要AI供应商Anthropic推出竞争产品Claude Code，Cursor市场占有率有所下滑，面临被核心供应商制约的风险。 Cursor的CEO迈克尔·特鲁尔年少成名，拥有出色的编程天赋。面对竞争与依赖风险，Cursor于2026年初决定自研AI模型Composer，但缺乏足够算力。今年4月，Cursor与SpaceX达成合作，后者获得了收购选择权。SpaceX完成IPO后迅速行使该权利，宣布收购。对Cursor而言，此次收购使其能接入SpaceX强大的Colossus超算系统，解决算力瓶颈。对SpaceX而言，则能借助Cursor在顶尖开发者中的渗透力，提升其AI模型（如Grok）的编程能力，实现在AI竞赛中的弯道超车。此外，收购也服务于SpaceX更宏大的AI战略，包括探索部署轨道数据中心。马斯克为SpaceX设定了2030年约1万亿美元营收的雄心目标。此次收购是双方各取所需的一场豪赌，特鲁尔将其形容为“前所未有”的特别经历。

链捕手11 分鐘前

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越涨越危险？SpaceX估值狂飙背后的系统性风险

本文就SpaceX市值在盘后交易中突破3万亿美元、超越亚马逊和微软的现象，提出一个核心关切：当前资本市场机制可能已从“价格发现”异化为“制造价格”的自我强化投机机器，并埋下系统性风险。文章指出，推动SpaceX估值狂飙的主要力量并非其基本面（公司仍处亏损），而是市场结构因素：包括有限的流通盘、即将开始的期权交易（可能引发类似特斯拉过去的“gamma squeeze”逼空循环）、做市商对冲行为、动量资金追逐以及被动资金配置。这种机制使得价格上涨本身成为看涨理由，估值与经济现实脱钩。作者担忧，若这种趋势持续，SpaceX市值膨胀到5万亿甚至10万亿美元，它将因其巨大规模被强制纳入各类主要指数和被动投资组合（如ETF、养老金）。届时，其估值波动将直接影响整个市场表现，使单一公司的投机性泡沫转化为广泛的系统性风险——当所有人都无法避开它时，即便一次温和回调也可能冲击无数普通投资者的长期资产。因此，本文的讨论超越了SpaceX是否值这个价钱，而是警示现代金融市场存在的结构性悖论：当叙事、杠杆和流动性能够压倒基本面时，市场是否已丧失其资本配置与价格发现的根本功能？SpaceX只是一个极端案例，但它折射的问题可能更为普遍和危险。

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你交给Claude的订阅费，光模块公司能拿到多少？

一张将Claude Pro约20美元月费拆解给模型公司、云算力、GPU折旧、电力及供应链的估算图，引发了投资者对AI应用估值逻辑的重新审视。核心问题在于：用户为AI应用支付的订阅费，有多少能像传统SaaS（软件即服务）那样沉淀为高软件毛利？传统SaaS新增用户成本极低，毛利率可达70%-80%。而AI应用不同，用户每一次调用模型（推理）都会消耗GPU算力、电力和云资源，导致边际成本显著。固定月费背后是随使用量波动的成本链，重度用户的成本可能急剧上升。因此，AI应用公司要获得高估值，不仅需证明用户付费意愿，更需证明在考虑使用量后，其毛利率能持续改善并接近传统软件公司。当前阶段，AI使用量的增长更直接地转化为对底层基础设施（如英伟达GPU、台积电芯片、HBM内存、电力及数据中心）的需求，这使得基础设施供应商的业绩和估值更早、更确定地得到验证。支持AI应用高毛利前景的观点认为，当前推理成本高是早期现象。通过模型优化、缓存技术、使用小模型、自研芯片以及提高集群利用率，单位成本有望快速下降。行业已有案例显示，部分模型的单位成本大幅降低。然而，挑战在于，AI应用正从简单问答转向更复杂、耗能更高的任务（如代码生成、长文档处理）。关键在于，推理成本下降的速度能否超越用户使用量和任务复杂度的增长速度。总之，该分析图的价值在于提醒市场：在AI应用公司缺乏透明毛利率数据的情况下，不应简单将其收入等同于高毛利SaaS收入。投资者需要关注其成本结构、用户使用行为分层以及效率提升的实际证据。模型公司最终需要证明，即使在重度使用下，订阅收入也能转化为可观的利润。

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OpenAI的Hyperliquid盘前定价生意，为何只撑了半年？

文章讨论了在Hyperliquid平台上两家从事“盘前定价”业务的团队：Trade.xyz和Ventuals的不同命运。 Trade.xyz团队匿名，却成为平台上最大的盘前合约市场，成功抓住了SpaceX上市前的交易机会。其策略聪明之处在于，选择像SpaceX这样上市日期和发行价都已确定的标的，最终价格能与现实市场“锚定”，风险相对可控。而获得顶级风投Paradigm支持的Ventuals，手握OpenAI和Anthropic这类更稀缺但无明确上市计划的标的，反而在运营九个月后关停。其失败关键在于定价机制存在缺陷：合约价格一半依赖外部非公开的老股报价，另一半则参考其自身价格的均线，形成了一个自我强化的循环。这导致价格长期虚高，缺乏真实市场流动性的支撑和纠错，最终失去市场认可。 Ventuals关停时，其定出的OpenAI（1341.80美元）和Anthropic（1618.90美元）的最终价，甚至被部分内部人士作为估值参考，凸显了未上市公司对流动定价的强烈需求，也暴露了这类定价的脆弱性。文章指出，为未上市明星公司提供实时交易价格正成为一门热门生意，Coinbase等大机构也已入场。但Ventuals的案例表明，这门生意的核心挑战在于，缺乏一个公开、有效、能持续纠错的市场机制来形成真正公允的价格。在标的公司真正上市前，任何定价都可能面临“悬空”的风险。

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