2026-08-07 星期五

加密貨幣新聞 - 第317頁

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Venus Protocol 在BNB Chain上将代币化股票集成作为借贷抵押品

Venus协议已在BNB Chain上整合代币化股票作为借贷抵押品，将现实世界资产用例引入DeFi借贷市场。 **核心要点：** - Venus现已支持苹果、特斯拉和微软股票代币等代币化股票资产。 - 这些资产由受监管托管机构持有的真实股票1:1支持。 - 用户可将符合条件的代币化股票存入隔离借贷池。 - 存款人可抵押这些资产借入稳定币或BNB。 此举将传统股票以代币化形式引入DeFi借贷，使用户无需出售底层股票即可获得链上流动性，类似传统市场的融资融券。这显示了BNB Chain争夺现实世界资产生态的努力。 然而，代币化股票的风险不同于原生加密资产。其价值依赖于链下的托管机构、法律结构和赎回流程，且面临传统市场交易时段与DeFi全天候运行之间的价格预言机挑战。 总体来看，这是DeFi拓展加密资产外抵押品类型、吸引更广泛用户的重要一步。其长期发展需关注实际流动性增长、托管可靠性以及清算机制等关键因素。

bitcoinist06/20 23:01

Venus Protocol 在BNB Chain上将代币化股票集成作为借贷抵押品

bitcoinist06/20 23:01

不可能三角根本就是伪问题

加密行业构建了强大的密码学系统，但默认状态下却无法保护用户资金的隐私，所有交易和持仓都公开可查，这成为大规模资金入场的主要障碍。文章认为，区块链本质上是一台无人拥有的慢速、昂贵计算机，其核心价值在于提供无需许可的准入和去中心化信任。资金（尤其是稳定币）是天然适合上链的资产，因为账本记录即资产本身。 然而，行业长期关注的“不可能三角”（去中心化、可扩展性、安全性）并非真正瓶颈。实际阻碍在于两大设计缺陷：合法性与隐私。合法性方面，无许可特性导致监管灰色地带，但随着美国《GENIUS法案》等监管框架落地，合规环境正在改善。 更关键的缺陷是“透明度税”。链上所有交易公开，导致用户面临MEV（矿工可提取价值）被抢跑、夹击等风险，这实质上是一种持续的成本。对于家族办公室、大型机构等严肃资本而言，公开资产负债表是无法接受的。隐私并非与合规对立，现代密码学（如零知识证明）允许在不泄露具体数据的情况下证明合规性（如偿付能力、KYC），实现“可证明的合规隐私”。 作者指出，为链上交易添加隐私保护是一次纯粹升级，它将把加密系统从“公开的谷歌表格”转变为能保守秘密的共享机器，从而吸引数万亿规模的机构资金，真正释放区块链的潜力。

链捕手06/20 12:35

不可能三角根本就是伪问题

链捕手06/20 12:35

光芯片，集体扩产

近日，全球光芯片产业链密集出现扩产、投资与供应链绑定动作，以满足AI数据中心对光互连能力激增的需求。 美国方面，Coherent获政府资助扩建德州6英寸磷化铟（InP）产线，产能将提升至4倍，NVIDIA已对其战略投资并锁定未来产能。Lumentum在北卡罗来纳州新建激光器工厂，Nokia则在宾夕法尼亚扩建光子芯片先进测试与封装产能。日本材料商JX Advanced Metals计划大幅投资，将InP衬底产能提升7-10倍。欧洲方面，IQE与Tower Semiconductor达成InP外延片供应协议，推动硅光平台与III-V材料集成；ST计划在法国大幅提升300mm硅光产能；Sivers Semiconductors与格芯合作开发集成激光器的硅光方案。 国内光芯片产业链同样迅猛发展。东山精密旗下索尔思光电宣布投资12亿美元在常州扩建光芯片及光模块产能。三安光电已具备6英寸InP光芯片量产能力，云南锗业亦启动磷化铟单晶片扩产项目。产业链正从模块组装向材料、芯片、封测等全环节延伸。 行业分析指出，无论未来采用可插拔、CPO（共封装光学）还是其他架构，AI算力增长对带宽的需求将持续推高光芯片用量。目前CPO面临技术挑战，可能放缓落地，但光源路线呈现多元化（如硅光+连续波激光器、VCSEL、MicroLED等），将在不同应用场景分层并存。这场全球扩产竞赛实质是各国对AI数据中心光互连时代的关键布局，光子产业链已进入白热化竞争阶段。

marsbit06/20 10:16

光芯片，集体扩产

marsbit06/20 10:16

稳定币终于找到真实收益：链上再保险 Re 详解｜对话 Re 创始人 Karan Saroya

本文介绍了链上再保险平台Re如何为稳定币提供真实收益。Re吸收链上稳定币作为资本，为美国保险公司提供再保险抵押，收取的保费收益返还给存款人，目前承保业务达5亿美元，目标7个月内突破10亿美元。 核心机制在于利用监管允许的杠杆：每1美元抵押可支撑5-7美元保费，使底层资本能获得约12%-14%的年化收益。存款人获得凭证代币后，还可通过DeFi协议进行循环质押，进一步提升收益率。 Re通过智能合约极大提升了传统再保险的运营效率，仅用不到12人即可运作，挑战了需万人员工的传统巨头。其架构是“DeFi Mullet”：前端是受监管的再保险公司，后端连接链上资本市场。平台还发行了RE治理代币，参考劳合社模型，让持币者参与关键决策。 讨论指出，这为万亿美元级的稳定币资金提供了与加密市场无关的真实收益来源，将链上资本引入了实体经济，标志着DeFi从基础设施建设转向真实需求驱动的阶段。未来，随着更多稳定币上链，链上资本市场或将成为主流。

链捕手06/20 08:54

稳定币终于找到真实收益：链上再保险 Re 详解｜对话 Re 创始人 Karan Saroya

链捕手06/20 08:54

1996还是1999？沃什的第一场考验是“如何看AI”

美联储新任主席沃什面临的核心挑战是判断当前AI繁荣的本质，这将决定其政策走向。经济学界存在两种对立观点：一方认为AI将带来生产率红利，供给能追上需求，美联储可静观其变；另一方则认为生产率收益尚远，需求冲击已至，需提前干预以防通胀失控。沃什本人倾向于前者，认为应避免过早扼杀增长，其逻辑类似于1996年格林斯潘面对经济扩张时的“静观其变”。 然而，当前环境与1990年代大不相同：面临关税压力、财政赤字扩张和全球化红利消退，沃什等待通胀回落的风险更高。芝加哥联储主席古尔斯比提出反驳，认为这场“人人可见”的AI繁荣会促使人们提前透支未来财富，反而可能导致经济过热，需提前加息。但美联储理事沃勒指出，如果家庭借贷受限，“预期透支”效应将减弱。 此外，沃什希望减少美联储的前瞻指引，但该机制正是在1999年为平稳市场而建立。若经济走向不利，他将陷入两难：要么使用自己希望废除的指引，要么承受市场动荡的风险。最终，一切取决于对当前形势的根本判断：这究竟是带来温和增长的1996年，还是需要提前收紧的1999年？

marsbit06/20 07:53

1996还是1999？沃什的第一场考验是“如何看AI”

marsbit06/20 07:53

以太坊2026年Q1报告：费用下降，用户与交易量创历史新高

以太坊2026年第一季度数据显示，网络活动与价值指标呈现分化趋势。主网月活用户、交易笔数和吞吐量均创历史新高，但网络交易费用、总锁仓价值（TVL）和ETH市值却出现环比下降。报告将此归因于Fusaka升级提高了数据容量，降低了区块空间成本，从而以牺牲短期费用为代价换取了用户规模和交易量的显著增长。 报告重点指出，以太坊的核心叙事正从DeFi公链转向全球金融结算层。在代币化资产领域，以太坊占据主导地位，稳定币、代币化基金（如BlackRock的BUIDL）、大宗商品（主要是黄金）和股票的链上市值总计超过2000亿美元。尽管稳定币规模环比微降，但代币化基金和大宗商品增长迅猛，显示出传统金融机构加速采用。 报告认为，以太坊正通过主动降低费用来扩大网络规模和应用场景，巩固其作为开放、中立金融基础设施的地位。虽然短期价值捕获受压，但长期旨在通过成为默认的资产代币化与结算层，从更广泛的金融活动中获取价值。

marsbit06/20 06:12

以太坊2026年Q1报告：费用下降，用户与交易量创历史新高

marsbit06/20 06:12

英特尔 CEO 陈立武首次播客访谈：我们的目标是“5-10 年 10 倍”，押注先进封装、玻璃基板和人工钻石

英特尔CEO陈立武在接受播客访谈时，提出了“5-10年实现10倍回报”的股东回报目标，并系统阐述了其领导下的转型战略。面对传统工艺微缩接近物理极限的挑战，他将突破点聚焦于先进封装技术（如EMIB）、新型基板材料（如玻璃基板）以及氮化镓、碳化硅和人工合成钻石等半导体新材料，旨在通过材料科学与封装创新延续性能增长。 陈立武将转型过程分为“爬、走、跑”三个阶段。目前英特尔处于夯实基础的“爬行”阶段，首要任务是稳固资产负债表、聚焦简化产品线、并倾听客户需求。他特别指出，智能体AI和推理场景的爆发正带动CPU需求强劲回升。 在代工业务方面，他强调这是一门“信任的生意”，核心是提升良率、缺陷密度和周期时间等基础能力，以服务客户并保障美国本土供应链安全。他同时透露，与埃隆·马斯克合作的Terafab项目进展顺利，双方正共同应对AI算力增长带来的半导体基础设施挑战。 陈立武认为，市场目前低估了英特尔的长期潜力。他预计到2030-2032年，外界将真正看到其在PC基本盘之外，于边缘计算、物理AI与智能体AI等新兴市场的价值。通过整合XPU（混合架构）、先进封装与代工能力，为不同工作负载提供定制化芯片解决方案，是其为英特尔锚定的长期战略方向。

marsbit06/20 06:06

英特尔 CEO 陈立武首次播客访谈：我们的目标是“5-10 年 10 倍”，押注先进封装、玻璃基板和人工钻石

marsbit06/20 06:06

他刚融了27亿，李飞飞也投钱了

皮特·弗洛伦斯是机器人VLA（视觉-语言-动作）模型的先行者，但他在创业后却公开拒绝“世界模型”的标签。他认为，产业应聚焦于“目标”而非“标签”，真正的目标是让机器人以极高成功率自主完成各类新任务。其创立的具身智能公司Generalist AI近期完成4亿美元融资，估值达20亿美元，投资方包括英伟达、贝索斯家办、NFDG、李飞飞等。 皮特在麻省理工的导师拉斯·泰德雷克影响了他从物理世界本质出发的研究思路。在谷歌DeepMind期间，他开发了Transporter Network和VLA架构，均强调面向具体目标设计技术路径。他于2025年创立Generalist AI，旨在打造能做任何事的机器人。 公司先后发布了GEN-0和GEN-1模型。GEN-1通过可穿戴设备收集了超50万小时物理交互数据进行训练，在折叠纸箱、打包等精细任务上成功率高达99%，速度是上一代的三倍。这表明驱动大语言模型的“扩展规律”在物理运动领域同样适用。公司的产品能力与清晰的商业化路径，吸引了知名投资方加注。

marsbit06/20 06:05

他刚融了27亿，李飞飞也投钱了

marsbit06/20 06:05

三天内连失两位传奇：谷歌的AI人才大坝，正在决堤？

谷歌在三天内接连流失两位顶尖AI人才：Transformer架构核心作者、Gemini联合负责人Noam Shazeer宣布离职并加入已秘密提交IPO申请的OpenAI；两天后，诺贝尔化学奖得主、AlphaFold领导者John Jumper离开工作近九年的Google DeepMind，加入Anthropic。此前，OpenAI创始成员Andrej Karpathy也已加入Anthropic。 这并非孤立事件，而是AI顶尖人才持续从谷歌流向OpenAI和Anthropic这一趋势的集中体现。其根本原因在于使命与激励的结构性差异：谷歌的核心商业模式是广告，AI研发常需服务于产品与营收目标；而OpenAI与Anthropic则以推进AGI或专注AI安全为核心使命，为研究者提供了更纯粹、专注的科研环境。此外，两家初创公司正处于IPO前夜，股权激励的潜在回报远超谷歌等成熟巨头。 2023年Google Brain与DeepMind的合并也未能有效解决研究成果转化与文化融合的问题，反而在商业化压力下削弱了长期探索的氛围。尽管谷歌拥有强大的算力、数据和学术积累，但持续的人才流失可能动摇其根本竞争力。当前AI竞争的核心是人才密度，而谷歌正面临其历史上一次安静却深刻的人才危机。

marsbit06/20 04:02

三天内连失两位传奇：谷歌的AI人才大坝，正在决堤？

marsbit06/20 04:02

AI 成绩单背后，藏着一位华人“出题人”

AI领域重要的基准评测MMLU-Pro、MMMU、MMMU-Pro背后，都站着同一位“出题人”——加拿大滑铁卢大学助理教授陈文虎。 随着大语言模型能力快速提升，旧的评测基准如MMLU逐渐“失灵”，顶尖模型得分趋近满分，难以区分高下。为此，陈文虎团队于2024年推出MMLU-Pro。它通过将选项扩至10个、增加推理题比例、剔除简单题等方式，使模型准确率相较旧基准显著下降16%-33%，成绩波动更小，有效拉开了模型间的真实差距。 在多模态评测方面，陈文虎团队推出的MMMU基准包含1.15万道需结合图像与专业知识的复杂题目，即便是当时最强的GPT-4V和Gemini Ultra准确率也未超过60%。后续的MMMU-Pro则进一步堵住模型仅凭文本猜答案的漏洞，强制其进行真正的多模态理解。 陈文虎的研究方向长期聚焦于复杂信息理解与推理。他曾于谷歌DeepMind参与Gemini多模态模型的研发与评估工作，这让他深谙模型能力增长路径与评估盲区。他创立的“老虎实验室”不仅做评测，也研发视频理解与生成等模型，这种“既做题也出题”的经历，使其能更精准地设计出触及模型能力边界的评估体系。 如今，陈文虎已加入Meta超级智能实验室，继续专注于多模态预训练与评估工作。他的故事反映了在AI浪潮中，众多华人研究者正深度参与并塑造着行业发展的核心基础工作。

marsbit06/20 03:51

AI 成绩单背后，藏着一位华人“出题人”

marsbit06/20 03:51

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