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「股神」特朗普3642笔交易披露：政策与仓位的「完美闭环」

美国前总统特朗普2026年第一季度股票交易记录公开，总计3642笔。其资产虽由子女与经理人管理，但因本人具有巨大政策影响力，其投资组合与政策方向的关联引发关注。披露显示，其投资从微软、亚马逊等大型科技公司部分撤出，转向英伟达、AMD、博通、戴尔、英特尔等半导体及人工智能硬件链公司，同时涉足Coinbase等加密资产。其中，戴尔的建仓、公开称赞与股价上涨构成清晰时间线；而英特尔案例更为复杂，政府将芯片补贴转为股权成为第一大股东后，其个人账户随后买入，引发关于“政策与财务利益捆绑”的讨论。分析指出，与一般官员利用内部信息交易不同，特朗普案例的特殊性在于其决策权与个人财务利益可能形成闭环：持仓可能影响政策倾向，而政策又推高持仓价值。现行披露法案仅要求报告交易，却难以约束这种深层利益关联。无论是公开喊话影响大盘，还是具体操作个股，其交易记录为“政客如何与市场互动”提供了鲜明样本。

marsbit05/18 10:26

marsbit05/18 10:26

对话Figure机器人创始人：390亿美元估值背后是量产百万台的野心

人形机器人公司Figure在短短18个月内估值飙升至390亿美元，其创始人Brett Adcock分享了公司的雄心与挑战。公司致力于打造能够胜任人类工作的通用人形机器人，并计划将年产量从数千台扩展至百万台。目前，机器人已在宝马工厂等场景进行实际部署测试。 Adcock认为，实现大规模商业化的核心瓶颈在于确保机器人能在大规模部署下达到稳定、人类水平的自主性能，并极低故障率地长期工作。为此，Figure采取了垂直整合策略，自主研发包括电机、传感器、电池在内的几乎所有核心硬件，以掌控供应链和核心技术栈。谈及竞争，Adcock表示公司当前聚焦于让机器人完成真实有用的工作并创造收入，他认为Figure在该领域领先业界数年。关于曾与OpenAI的合作，他坦言自家团队在机器人专用AI模型开发上已更具优势，因此结束了合作。 Adcock也指出了巨大机遇背后的极高难度，包括硬件复杂性、量产成本控制以及最终让消费者接受。但他坚信，若能解决通用机器人问题，其潜在市场规模将对应近半全球GDP的人类劳动力价值。公司今年的目标是扩大机器人部署规模，并朝着实现“通用机器人”的长期愿景迈进。

marsbit05/18 10:26

marsbit05/18 10:26

随着市场准备进入下一扩张阶段，Ozak AI超700万美元预售正强化其长期叙事

在市场预计将进入新一轮扩张阶段之际，Ozak AI的OZ代币预售已突破700万美元，为其长期发展叙事增添了分量。该项目当前正展示其在AI驱动加密货币领域的潜力。短期来看，OZ代币现价为0.014美元，预计上市时可能达到1美元，带来高达71倍的投资回报，目前已售出超过10亿枚代币。长期展望更为乐观，预计涨幅可达300倍至500倍，意味着代币价格可能升至4.2美元甚至7美元。 700万美元的预售成绩为项目进一步融资打开了空间，其生态系统中30亿枚代币目前仅售出12亿枚。资金筹集的同时，项目已部署了x402协议和DePIN等AI技术，旨在提升生态效率、降低开发者成本并确保数据安全。此外，Ozak AI通过与Phala Network、Meganet等伙伴的战略联盟，整合了计算资源与AI预测能力，旨在构建可持续的增长动力。项目正稳步向750万美元的预售里程碑迈进，展现出对长期增长轨迹的准备。

TheNewsCrypto05/18 10:20

TheNewsCrypto05/18 10:20

OpenAI为何造手机？苹果不给的权限，ChatGPT自己抢

2026年，OpenAI被曝正在加速研发其首款AI Agent手机，计划最快2027年上半年量产。这一看似激进的举动，源于其面临的核心困境：尽管ChatGPT拥有约9亿周活用户，但其作为“会说话”的AI，缺乏“会办事”的能力。早期，OpenAI坚信“模型即入口”，认为只要智能足够强，用户和商业模式会自然涌现。ChatGPT的空前成功似乎验证了这一点。然而，竞争对手Anthropic通过聚焦“把事情干完”的Claude Code，在开发者等高付费群体中取得了更高的商业效率，这迫使OpenAI重新审视其战略。 OpenAI意识到，要让AI真正接管用户任务（如订票、支付），不仅需要强大的模型，更需要深度系统权限来调用屏幕、相机、文件、支付等。然而，作为合作伙伴的苹果和微软，不可能将这样的核心系统权限和默认入口让渡给ChatGPT。这使得ChatGPT始终“住在别人的房子里”，无法成为真正的智能代理（Agent）。因此，造手机对OpenAI而言，本质是争夺“主权”——为ChatGPT打造一个能看见、能调用、能执行的“身体”，获得属于自己的默认入口和控制权。这标志着其战略从依赖“模型信仰”，转向必须掌握终端设备和用户入口，以在AI Agent时代实现商业闭环。

marsbit05/18 10:19

marsbit05/18 10:19

长期目标价1到5美元，Ozak AI正成为耐心投资者的高回报押注

加密货币市场新秀Ozak AI代币预售表现强劲，在低迷市场中逆势增长，目前已进入第七阶段，累计融资超720万美元并售出超12亿枚OZ代币。其核心结合区块链与AI预测技术，通过实时数据分析实现差异化。代币当前价格为0.014美元，若按分析师预测，上市后价格达1美元，早期投资者可获得约71倍回报；若涨至3-5美元区间，回报率可达214倍至357倍。项目已与DEX3、Spheron等平台建立合作，增强其数据分析和计算能力。摘要指出，基于其技术实力、预售增长及合作伙伴关系，长期1-5美元的目标具备潜力，但投资者需自行研究并注意风险。

TheNewsCrypto05/18 09:31

TheNewsCrypto05/18 09:31

当算力商品化，GPU 期货市场还要等多久？

《当算力商品化，GPU 期货市场还要等多久？》一文探讨了算力（特别是GPU计算资源）发展成为可交易期货市场的可能性。文章基于Variant基金的分析框架，提出了一个稳健期货市场所需的五个先决条件，并对当前算力市场在这五个维度上的成熟度进行了评估。 **核心结论是：目前算力市场尚不具备支撑成熟期货市场的条件。** 以下是基于五个维度的具体评估： 1. **供给端碎片化（评分：🔴 不足）**：市场供给高度集中，四大云巨头（AWS、Azure、GCP、Oracle）控制了全球大部分关键IT电力和高端GPU（如H100）的供应。在垄断格局下，价格发现机制难以形成。 2. **价格波动（评分：🟢 具备）**：GPU价格和算力成本波动剧烈，受供需不确定、芯片迭代、需求激增等因素影响，这满足了期货市场对波动性的基本要求。 3. **实物结算基础设施（评分：🟢 初步具备）**：场外（OTC）经纪商已开始承担聚合供应、清算交易等职能，并发布价格指数（如Ornn、Silicon Data），为实物交割奠定了基础，但远未完善。 4. **标准化（评分：🔴 不足）**：算力缺乏统一、可交易的单位。GPU实例的价格因地区、硬件配置、合同期限等因素差异巨大，尤其是为AI训练定制的硬件难以互换，阻碍了标准化合约的形成。 5. **缺乏替代品（评分：🟡 部分具备）**：大型模型提供商可通过长期协议内部对冲风险，但大量中小型用户缺乏有效的对冲工具，只能承受现货市场波动。 **未来展望与关键变量：** * **供给碎片化**：预计未来1-2年会出现适度碎片化，新云厂商、依托廉价电力的运营商以及服务AI初创公司的经纪平台（如Hyperbolic）将增加市场参与者。 * **标准化路径**：最有可能的突破口是**AI推理算力市场**。与训练不同，推理工作负载对硬件要求相对统一、更同质化，且预计将占据未来AI算力需求的大部分。开源AI模型的广泛采用可能加速推理算力的标准化进程，类似比特币挖矿催生标准化硬件的模式。 * **交易单位**：最终活跃的交易更可能围绕 **“芯片实例小时”** （即已部署并通电的GPU可用时长）展开，类似电力的区域化交易模式。以“Token”（AI模型输出）作为交易单位目前面临模型间差异大、难以标准化的问题。 **总结**：当前算力市场交易主要停留在场外和非标阶段。虽然具备价格波动和初步结算设施，但供给集中和缺乏标准化是主要瓶颈。未来，AI推理需求的增长、开源模型的普及以及随之而来的供给去中心化，可能是推动算力真正成为可交易大宗商品的关键动力。

marsbit05/18 09:09

当算力商品化，GPU 期货市场还要等多久？

本文探讨了GPU算力期货市场的发展前景。作者认为，建立一个稳健的算力期货市场需要满足五个先决条件：供给端碎片化、持续的价格波动、实物结算基础设施、标准化可交易单位、缺乏对冲替代品。文章使用这个框架评估了当前算力市场，结论是目前市场尚不成熟。其中，供给被四大云巨头高度垄断（碎片化不足），GPU实例缺乏标准化单位，这两项是关键短板。不过，市场价格已具备波动性，场外经纪商也初步构建了实物结算基础设施。文章指出，市场未来发展取决于几个关键变量：未来1-2年供给端能否因新云厂商、新芯片架构和电力资源分布而趋于碎片化；以及标准化能否随着推理（而非训练）算力需求（尤其是开源模型推理）的崛起而实现。作者推测，最终交易的单位可能是“芯片实例小时”，其商品化路径可能类似于电力市场。开源模型的广泛采用被视为推动供给碎片化和标准化的关键催化剂。

链捕手05/18 09:04

AI 利好老员工？4 成 CEO 计划砍掉初级岗，年轻人的饭碗更悬

调查显示，AI正逆转传统裁员逻辑，资深员工价值凸显，而初级岗位面临严重冲击。管理咨询公司Oliver Wyman与纽交所的CEO调查发现，43%的CEO计划在未来一两年内削减初级岗位，将人员结构向中高级员工倾斜，这一比例较去年翻倍。AI系统能高效替代写代码、处理数据等常规任务，却难以复制需经验积累的判断力，使得资深员工更有价值。研究数据印证了这一趋势。哈佛大学分析发现，积极采用生成式AI的企业，其初级员工数量相对下降7.7%，主要源于招聘放缓而非裁员。高盛测算，AI每月在美国净淘汰约1.6万个岗位，Z世代因其集中在客服、数据录入等易自动化领域而首当其冲，年轻员工失业风险更高。削减初级岗虽能短期提效，却可能切断企业未来的人才管道。专家警告，缺乏初级岗位将影响中高级人才的培养与供给。值得注意的是，少数成功部署AI的企业（如IBM、Salesforce）反而逆势扩大初级招聘，认为他们是熟练运用AI工具的关键。然而，这些仍是少数案例，整体上多数企业仍处AI试点阶段，投资回报未达预期，大规模重塑工作流程比预想更困难。经济学家指出，即便资深员工暂时受益，整体工作保障也在减弱。

marsbit05/18 05:00

marsbit05/18 05:00

Vitalik：我们要做的不是对抗AI，而是创造庇护所

在a16z的播客中，Vitalik Buterin深入探讨了AI时代人类面临的挑战与应对之策。他指出，当前最大的风险并非AI过于强大，而是人类过于被动，将思考与决策权过度外包给大公司或超级AI，导致失去隐私和自主权（agency）。他提出了“庇护所技术”（sanctuary technologies）的概念，即构建既能提供安全，又尊重个人主权和隐私的自主空间。以太坊正是这种技术的典型代表，它不旨在取代传统金融体系，而是提供一个可自由选择的平行选项。 Vitalik结合自身经历，从19岁“自动驾驶”般创办以太坊，到如今主动掌舵，强调世界每5到10年剧变一次，个人必须保持“主动飞行员”心态。在AI能力日益增强的背景下，他建议人们应有意识地保留“手动模式”，例如故意不使用AI完成某些任务，以防止大脑退化，保持独立思考和创造力。主动学习的效果远胜被动学习。他对建设者提出具体建议：强迫自己手动做事、进行主动学习、构建尊重主权的工具、避免将所有脑力工作外包、保持线下与人交流的偶然性。最终，Vitalik阐明，加密技术的核心价值不在于修复旧系统，而在于创造可自由选择的新选项。AI时代的关键并非对抗技术，而是更主动地利用工具，确保人类始终是驱动进步的核心。真正的稀缺资源是保持主动思考与主权意识的人。

marsbit05/18 01:43

marsbit05/18 01:43

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对话Figure机器人创始人：390亿美元估值背后是量产百万台的野心

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长期目标价1到5美元，Ozak AI正成为耐心投资者的高回报押注

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