行业资讯

追踪区块链与加密行业的公司新闻、战略变动、融资活动及人事调整，为读者提供全景式的行业观察。

宇树过会，杭州赢麻了

宇树科技正式科创板过会，拟募资42.02亿元，将成为“人形机器人第一股”。公司创始人王兴兴2016年在杭州起步，创业初期因赛道不被看好而陷入融资困境，最艰难时账面仅剩十几万元。2018年，杭州国资体系迅速提供2000万元支持，帮助公司渡过危机并实现产品从研发到量产的关键跨越。此后，杭州资本通过旗下千亿母基金持续参与了宇树多轮融资，陪伴其成长。如今，宇树科技已稳居全球足式机器人第一梯队，2025年营收达16.99亿元，人形机器人出货量全球第一，四足机器人累计销量超33000台。宇树的成功是杭州“耐心资本”培育硬科技企业的缩影。杭州通过打造“3+N”产业基金集群、设立专注早期项目的润苗基金等体系，系统性支持科技创新。除宇树外，该模式还助力了云深处、强脑科技、深度求索等“杭州六小龙”企业的发展。杭州持续吸引年轻人才，创业生态日益完善，已聚集众多独角兽和准独角兽企业，在AI、机器人、脑机接口等领域形成完备产业链。随着本土企业迎来IPO大年，杭州正成为创业者向往的“理想之城”。

marsbit前天 10:11

marsbit前天 10:11

英伟达机架拆出新风口，MLCC价值量暴涨182%

随着AI算力需求爆发，供应瓶颈正从GPU等核心部件向更基础的硬件元件传导。高盛与摩根士丹利近期报告聚焦于多层陶瓷电容器（MLCC），认为其将迎来历史上规模最大的量价齐升周期。 MLCC在AI服务器中起到稳定电流、过滤噪声的关键作用，被誉为“隐形心脏”。一台顶级AI服务器机架可需多达60万颗MLCC。高盛预计，AI服务器MLCC市场规模将从2025财年的约14亿美元，飙升至2030财年的约58亿美元，复合年增长率达34%。行业面临严重的结构性供需失衡。MLCC年产能增速仅略高于10%，难以匹配AI服务器带来的数倍需求冲击，同时电动汽车的高端MLCC需求也在持续增长。这导致高端MLCC交货周期已超过20周，现货价格出现上涨。涨价周期已正式启动。日本龙头厂商村田和太阳诱电已率先对AI服务器及汽车用MLCC提价15%-35%。日本4月出口数据也验证了趋势，MLCC出口额同比大增28%。利润弹性显著。高盛估算，产品涨价5%即可推动太阳诱电营业利润最高提升37%。摩根士丹利的拆解显示，英伟达新一代Vera Rubin AI机架中，单个机架的MLCC价值量较上一代激增182%，成为外围元件中增长最快的部分。综合来看，在AI服务器与高端汽车需求的双重驱动下，MLCC行业供需紧张，价格进入上行通道，利润弹性巨大，新一轮超级周期刚刚开始。

marsbit前天 09:06

marsbit前天 09:06

从平行金融走向主流金融，链上证券时代迎来历史窗口

过去十余年，加密行业构建了一套近乎完整的封闭金融生态，但始终与现实金融世界存在隔阂。如今，这堵墙正在被拆除。随着美国监管机构逐步释放证券资产上链的政策信号，以及类似SpaceX超级IPO等事件的出现，行业正迎来历史性转折：从平行金融实验走向与现实金融体系融合。加密行业的上半场经历了ICO、DeFi、公链竞争、NFT等阶段，本质上是内部生态的自我进化与资本循环，大规模外部资本并未完全进入。比特币ETF是重要一步，但更大的故事在于现实资产（如股票、债券、基金）开始上链。这将重构金融基础设施，使交易、结算、托管等环节在链上高效完成，催生融合交易、托管、资产管理等多功能于一体的“原生加密证券经纪”新入口。未来的竞争重点将从公链的性能之争，转向对优质资产和全球流动性的争夺。一旦链上能够交易全球优质证券资产，加密市场将直接接入百万亿美元规模的全球资本市场，行业逻辑将彻底改变。加密世界不再需要完全独立创造，而是通过与现实金融的深度融合，开启最大的增长故事。

marsbit前天 07:22

marsbit前天 07:22

AI PC来了，本地硬刚120B大模型！英伟达用RTX Spark重新定义“个人AI电脑”底座

英伟达在GTC 2026大会上发布RTX Spark超芯片，将AI PC的算力标准大幅提升至1 petaflop（1000 TOPS），远超当前主流AI PC的NPU算力。该芯片采用Blackwell架构GPU与Arm架构Grace CPU的SoC设计，并配备最高128GB的统一内存，使CPU和GPU可直接共享数据，消除了传统架构中的数据搬运瓶颈。凭借强大算力与统一内存，RTX Spark支持在本地设备上运行120B参数的大语言模型，并处理百万级token的上下文窗口，同时也能胜任12K视频编辑、大型3D渲染等高负载任务。微软为其升级了Windows安全机制，并引入英伟达的OpenShell沙盒运行时，以保障AI代理操作的安全性。软件生态方面，Adobe宣布将底层重构Photoshop和Premiere以适配新架构，宣称性能可提升2倍。多家主流OEM厂商如华硕、戴尔、联想等将于今年秋季推出搭载该芯片的轻薄笔记本和台式机。 RTX Spark的出现，标志着PC架构正从以x86 CPU为核心转向以GPU为中心的SoC平台，但其实际性能表现、功耗散热、定价及软件生态适配等仍有待市场验证。

marsbit前天 06:41

AI PC来了，本地硬刚120B大模型！英伟达用RTX Spark重新定义“个人AI电脑”底座

marsbit前天 06:41

黄仁勋：Vera Rubin 全面量产，AI Agent 是重点方向，挑战英特尔剑指下一代 AI PC 入口

6月1日，英伟达CEO黄仁勋在GTC台北2026上发表主题演讲，宣布多项新产品与战略方向。Vera Rubin架构已全面量产，首批客户包括OpenAI、Anthropic和SpaceX。AI Agent被列为重点发展方向，并推出了面向AI智能体的CPU Vera。英伟达积极进军下一代AI PC市场，将与联发科合作开发RTX SPARK个人电脑芯片，由台积电生产，预计今年秋季面市，目标直指Windows阵营。此举被视为效仿苹果的垂直整合模式，意图向整机厂商提供完整的核心计算平台。在自动驾驶领域，英伟达透露其DRIVE Hyperion平台已成为全球自动驾驶出租车平台，比亚迪、吉利、极氪、小米及小马智行等中国车企均已采用或正基于该平台开发智驾系统，并推出了Alpamayo 2超级开放推理模型。人形机器人方面，英伟达宣布将与包括中国宇树科技在内的全球制造商合作，推出了面向学术研究的Isaac GR00T人形机器人参考平台及大型开源智能体工具套件。此外，英伟达还发布了全新AI模型Nemotron 3 Ultra，以及AI工厂平台DSX，旨在为基础设施构建者提供创建和模拟AI工厂的完整指南。发布会后，英伟达美股夜盘股价上涨2.7%。

marsbit前天 06:13

黄仁勋：Vera Rubin 全面量产，AI Agent 是重点方向，挑战英特尔剑指下一代 AI PC 入口

marsbit前天 06:13

如何定义“真实美股”：链上代币、价格合约与券商直连的差异

2026年，使用稳定币购买美股已成为趋势，但“用USDT买美股”背后存在三种本质不同的产品：链上代币化股票（Tokenized Stocks）、股票价格永续合约（Stock Futures）和券商直连模式。 **链上代币化股票**将美股经济权益转化为链上代币，便于在DeFi中使用和24/7交易，但用户不直接拥有股东身份，股息和投票权不完整。 **股票价格合约**让用户用稳定币对股价进行多空投机，操作类似加密永续合约，但需支付资金费率，且与股票所有权完全无关。 **券商直连模式**通过持牌经纪商接入美国清算体系，是唯一真正购买到美股现货的路径。用户享有完整的股东权利（现金股息、投票权），持仓成本干净（无资金费率），支持数千只标的，并能通过稳定币入金。但其交易时间受美股开市限制，且无法在链上组合。三种模式在权益、成本和监管保护上差异显著。对于寻求长期配置、注重完整股东权利和低持仓成本的用户，券商直连模式优势明显。但需注意，即便同属该模式，不同平台背后的经纪架构（如完全披露介绍经纪商Fully Disclosed IB或综合账户介绍经纪商Omnibus IB）也直接影响资产托管和投资者保护水平，选择前应仔细核实。

marsbit前天 04:32

marsbit前天 04:32

英伟达推出 DSX 平台，继续向 AI 工厂基础设施进军

英伟达在NVIDIA GTC Taipei大会上发布DSX平台，将其业务从GPU销售进一步扩展至AI工厂基础设施领域。该平台旨在为企业提供从设计、仿真、部署到运营管理的完整解决方案，以应对AI模型规模扩大带来的电力、散热和资源调度等挑战。DSX整合了芯片、系统、软件及合作伙伴技术，通过统一技术栈帮助客户提升部署效率、可靠性并降低AI推理成本。平台核心软件包括DSX MaxLPS和DSX OS。MaxLPS利用液冷与功耗优化技术，在固定电力预算下可额外部署最多40%的GPU以提高能效；DSX OS则是一套面向AI工厂运营的开源软件平台，支持生命周期管理、智能调度等功能。此外，DSX还整合了参考架构、数字孪生仿真、动态负载调整及数据协同等多项能力。商业落地方面，多家云服务商已部署DSX核心组件，戴尔、慧与、联想等硬件厂商也在开发DSX就绪系统。DSX Flex功能已开展商业化试点，验证AI工厂根据电网需求动态调节功耗的能力。战略上，DSX标志着英伟达正从AI芯片供应商向AI基础设施平台提供商转型，致力于建立覆盖AI工厂全生命周期的行业标准，巩固其市场领先地位。

marsbit前天 04:27

marsbit前天 04:27

疯狂烧了数十亿美元 Token 之后，硅谷大厂开始限制员工 Token 用量了

近日，多家硅谷科技公司开始限制员工使用AI工具的Token（使用量），以应对高昂且效益不明的成本。此前，企业曾鼓励员工“tokenmaxxing”（最大化Token使用量）以体现数字化转型，但随后发现大量Token被用于非核心工作，如查天气或写祝福，且AI生成的代码存在高“流失率”（被抛弃或重写），导致隐性成本激增。数据显示，企业每花1美元在AI Token上，可能产生近80%的额外损耗用于修复Bug和审查。管理层开始质疑AI投资的回报率（ROI），仅有少数CFO能看到明确回报。个人效率的提升未能转化为公司整体收益增长。例如，Uber和Salesforce面临数亿美元的年化AI支出，却难以将其与业务成果直接挂钩。微软已取消部分员工的Claude Code许可，Meta也下线了内部鼓励使用的排行榜。市场随之出现AI成本管理工具，帮助企业监控支出并与业务成果关联。同时，部分AI厂商开始调整计费模式，从按Token用量转向按实际产出（如解决的对话数）收费。行业正从盲目追求使用量转向理性评估价值。分析指出，真正的挑战在于用AI重新设计工作流程和商业模式，而非仅仅优化现有任务。如果企业仅将AI用于加速旧工作，成本压力终将迫使它们面对这一根本问题。

marsbit前天 04:06