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Gemini 3.5来了！今夜，谷歌亲手淘汰谷歌

在谷歌I/O 2026大会上，谷歌发布了多项重磅AI进展。核心产品包括全新的全能多模态模型“Gemini Omni”，它可以接收任意形式的输入（如图片、音频、视频、文字）并生成高质量视频，且能通过聊天方式进行实时编辑，其生成内容在物理逻辑和场景连贯性上表现突出。 同时，谷歌推出了新一代旗舰模型“Gemini 3.5 Flash”。该模型在编码、智能体任务等多项基准测试中，性能全面超越了前代旗舰Gemini 3.1 Pro，输出速度极快，并对标甚至超越了竞争对手的同类模型。与之配套的“Antigravity 2.0”代理开发平台也升级为独立桌面应用，现场演示了由93个子代理在12小时内从零编写出一个功能完整的操作系统内核。 此外，谷歌发布了个人AI代理“Gemini Spark”。它由Gemini 3.5驱动，深度集成谷歌办公套件，能够7×24小时在云端运行，根据用户指令自动跨应用（如Gmail、Docs、Sheets）处理复杂任务，如汇总信息、起草邮件、规划活动等。 其他重要发布还包括：Gemini App改版并改为算力计费、AI Ultra订阅计划调整以及谷歌搜索25年来最大升级（接入Gemini 3.5 Flash）。 整场大会展示了谷歌在实现全模态理解与生成、以及全天候自主智能代理方面的重大突破，标志着AI技术正朝着更强大、更自主的方向加速演进。

链捕手05/20 06:54

Gemini 3.5来了！今夜，谷歌亲手淘汰谷歌

链捕手05/20 06:54

一文读懂 Token 经济学新模式

AI应用的商业化正从传统模式转向以Token为核心的新经济模式。Token作为大模型处理信息的基本单位，正随着调用量激增而催生出一个连接上游模型厂商与下游用户的中间层分销市场。 中国日均Token调用量在两年内从千亿级跃升至超140万亿，为这一模式提供了基础。国产大模型能力提升和性价比优势，使其在全球调用量中占比显著增加，甚至实现了对海外模型的超越，为Token跨境流动创造了条件。 中间层平台的价值远非简单“倒卖API”。其核心作用在于解决资源错配：通过统一接口、降低网络与支付门槛、聚合多模型，方便开发者调用；更通过推理加速技术降低单Token成本，或提供Prompt工程、系统集成等企业增值服务来获取更厚利润。 营销、短剧、游戏、电商等拥有现成客户与场景的领域，成为Token持续消耗的关键场景。投资线索也围绕拥有优质模型的厂商和具备强Token消耗场景的公司展开。 然而，该模式也面临硬性风险：业务门槛低导致竞争易加剧；规模化运营带来垫资与坏账压力；上游模型厂商的价格与接入政策变化更是中间层难以掌控的不确定因素。

marsbit05/19 02:54

一文读懂 Token 经济学新模式

marsbit05/19 02:54

开发者数量腰斩之后：Crypto 没有死，只是把人才让给了 AI

2026年，Crypto开源社区的月活跃开发者数量从2022年顶峰的4.5万人腰斩至约2.3万人。然而，这并非行业萎缩，而是一次深刻的“人才去杠杆”。流失的主要是牛市期间涌入、依附于市场热度的新人（入行不到一年的流失率达52%），而经验超过两年的核心开发者数量不降反升，贡献了约70%的代码量，他们正流向有真实用户和收入的生态。 这批留下的核心建设者（Builder）在区块链“代码即法律”的零容错环境中，磨练出了一项独特能力：在规则与信任缺失的条件下，从零构建让陌生人自愿参与并可靠运转的系统。这项能力正随着AI时代的到来而被重新定价。 AI规模化面临几个结构性瓶颈：算力的聚合与效率、多智能体（Agent）协作的激励对齐、以及Agent的自主支付。这些正是Crypto Builder已有深厚积累的领域。例如，前以太坊矿商转型为AI算力供应商CoreWeave并成功上市；OpenSea联合创始人将处理异质资产的经验用于AI模型路由，创立OpenRouter；NEAR则利用其去中心化架构经验转向用户自主的AI基础设施。 具体来看，Crypto经验正在迁移并解决AI的关键问题： 1. **算力聚合与信任**：如Hyperbolic项目，利用代币经济学和博弈论机制（如PoSP），在去中心化环境中高效聚合并验证陌生GPU节点的算力输出。 2. **AI治理与激励**：借鉴DAO治理和通证经济学的经验，通过经济机制（如质押和惩罚）来约束和协调自主AI Agent的行为，确保系统目标一致。EigenLayer正在此方向探索。 3. **Agent自主支付**：稳定币和链上支付系统天然具备可编程、无需许可和全天候运行的特点，恰好满足AI Agent微额、高频的支付需求。如x402协议已将稳定币支付嵌入HTTP请求，支撑了大量Agent的自主交易。 因此，Crypto Builder的角色正在从“编写智能合约者”转变为“为AI自主系统设计可信规则的人”。头部机构招聘和资本流向也印证了这一趋势，寻找兼具链上机制设计和AI深度应用能力的复合型人才，资本也大量涌入Crypto与AI融合的领域。 表面上的开发者数量腰斩，实则是行业挤掉泡沫、核心能力沉淀的过程。当AI遇到信任、协调与验证的深层挑战时，Crypto领域所锤炼出的系统级机制设计能力，正成为关键的解决方案。这并非简单的叙事转换，而是一个结构性的融合机遇。

marsbit05/18 13:41

开发者数量腰斩之后：Crypto 没有死，只是把人才让给了 AI

marsbit05/18 13:41

开发者数量腰斩之后：Crypto 没有死，只是把人才让给了 AI

2026年，Crypto（加密货币）开源社区的GitHub月活开发者数量从2022年顶峰时期的4.5万锐减至约2.3万，看似“腰斩”。但深入分析发现，流失的主要是牛市期间涌入的短期从业者，他们多从事与市场热度高度绑定的工作。相反，入行两年以上的资深开发者数量不降反升，创下历史新高，贡献了约70%的代码量，行业核心密度实际上在上升。 这些留下来的资深建设者（Builder）在Crypto严苛的环境（代码即法律、容错空间为零）中，锤炼出了一套独特能力：在规则缺失、信任缺失的条件下，从零构建出让陌生人愿意参与并可自动运转的系统。这种能力包括建立无需外部权威的信任机制（如DeFi协议），以及在技术和经济双重不确定性中做出关键判断。 当前AI时代规模化发展正面临一系列类似的结构性挑战：算力聚合与效率、多智能体（Agent）协作的激励对齐、以及AI Agent的自主支付等。这些问题在传统软件领域缺乏现成解决方案，却正是Crypto Builder们所擅长的。 一批Crypto领域的创业者已经成功将这种能力迁移至AI领域： 1. **算力层面**：如CoreWeave将挖矿GPU转为AI算力供应并成功上市；Hyperbolic利用博弈论和代币机制解决去中心化算力的信任问题。 2. **机制设计层面**：如EigenLayer将其再质押（restaking）和经济惩罚机制迁移到AI Agent的协作治理中，以确保系统安全。 3. **支付基础设施**：如x402协议将稳定币支付嵌入HTTP请求，为海量AI Agent的微支付提供了无需许可、可编程的解决方案。 资本和招聘市场也印证了这一趋势。头部风投如Paradigm、Haun Ventures等正募集新基金，重点投资Crypto与AI融合的领域。头部交易所的招聘重点也转向既懂链上激励又能设计AI可信机制的人才。 总之，Crypto开发者数量的“腰斩”是一次人才去杠杆，而非行业萎缩。核心建设者带着在极端环境下磨练出的系统构建与机制设计能力，正在AI规模化遇到的信任、协调和验证等核心问题上找到新的用武之地。Crypto与AI的融合并非简单叙事，而是一个基于深层能力迁移的结构性机会。

链捕手05/18 13:37

开发者数量腰斩之后：Crypto 没有死，只是把人才让给了 AI

链捕手05/18 13:37

早报 | VanEck 与灰度同日提交 BNB ETF 修订案；贝莱德商讨向 SpaceX 的 IPO 投入数十亿美元；Michael Saylor 再次发布比特币 Tracker 信息

**摘要：** 5月18日，加密货币与科技领域动态频出。资产管理公司VanEck与灰度同日提交了BNB ETF修订案，显示加密产品市场持续活跃。贝莱德正商讨向SpaceX的IPO投入数十亿美元，可能成为其史上最大规模IPO的重要参与者。MicroStrategy创始人Michael Saylor再次发布比特币追踪信息，预计下周将披露公司增持比特币数据。阿布扎比主权财富基金Mubadala增持贝莱德比特币ETF（IBIT）至近6.6亿美元，显示机构对比特币的长期看好。 安全方面，开源数据平台Grafana遭遇GitHub环境安全事件，黑客窃取代码库并试图勒索，但未影响客户数据。Circle CEO Jeremy Allaire表示愿意投资利用其技术构建“可签署法律合同的AI Agent”的团队，探索AI与区块链结合的应用。 监管与执法方面，浙江海关破获多起虚拟货币矿机走私案，查获蚂蚁L9、冰河KS3等矿机400余台，涉案团伙通过伪报品名、使用USDT跨境支付等方式逃避监管。 市场热点方面，ETH、Solana和Base链上的Meme代币交易活跃，HEX、SHIB、TROLL等位列各链热门榜前列。此外，Vitalik Buterin近期提出区块链应作为“庇护所技术”，帮助人类在AI时代保护隐私与自主权；美国Lead Bank创始人也在访谈中探讨传统银行如何重新拥抱加密行业，反映出金融与加密融合的新趋势。

链捕手05/18 01:32

早报 | VanEck 与灰度同日提交 BNB ETF 修订案；贝莱德商讨向 SpaceX 的 IPO 投入数十亿美元；Michael Saylor 再次发布比特币 Tracker 信息

链捕手05/18 01:32

不用写代码，2天搭建你的第一个AI Agent（完整教程）

本文是一份零代码搭建AI Agent的入门教程，旨在帮助普通用户利用一个周末时间创建可用的AI助手。教程强调，AI Agent与聊天机器人的核心区别在于自主性：Agent能接收一个目标，自主规划步骤、调用工具并执行，最终交付结果，而不仅仅是回答单个问题。 教程将学习过程分为两天： - **周六上午**：理解Agent的四个组成部分（目标、计划、工具、循环），并选择一个简单任务作为首个项目。 - **周六下午**：使用Claude平台（Cowork或Projects），通过撰写一份详细“Agent蓝图”（明确目标、步骤、工具、输出形式和错误处理）来搭建第一个Agent，并观察首次运行结果。 - **周日上午**：通过“运行-审阅-优化”的循环调试Agent，用更具体的指令迭代提升其可靠性和准确性。 - **周日下午**：运用经验快速搭建第二个Agent（如研究、内容再加工、会议准备等方向），形成初步自动化系统。 文章指出，Agent搭建的关键在于清晰描述需求并通过迭代优化，普通人无需编程背景即可掌握。一旦体验过Agent自动化处理重复任务，就很难再回到完全手动的工作方式。

marsbit05/16 15:19

不用写代码，2天搭建你的第一个AI Agent（完整教程）

marsbit05/16 15:19

全球SaaS危，AaaS成主流，Claude 抄中小企业软件的老底了

近期，Claude推出面向中小企业的“Claude for Small Business”产品，可直接接入QuickBooks、PayPal、HubSpot等日常工具，通过自然语言指令自动处理薪酬发放、月末结账、销售执行等高频业务。该功能集成于Claude Cowork平台，无需额外收费，且在执行操作前需用户确认，兼顾安全与可控性。 产品提供了工资、催款、月结、营销等15个预制工作流，覆盖财务、销售、设计、合同等场景。用户通过简单命令（如“/close-month”）即可完成对账、生成报表等任务，大幅降低操作门槛。其月费定位在20-200美元，远低于传统SaaS人均成本，旨在以“AI数字员工”形式服务过去被忽视的中小企业市场。 此前Claude发布11款插件已引发“SaaS末日”担忧，此次进一步将AI深度融入行业工作流，加速了AaaS（Agent即服务）趋势。传统软件公司如Salesforce已开始调整策略，开放API以适应AI化转型。行业正从通用模型竞争转向垂直场景渗透，中小企业因AI获得高效工具，而单一功能SaaS厂商则面临被整合或替代的风险。

marsbit05/15 00:34

全球SaaS危，AaaS成主流，Claude 抄中小企业软件的老底了

marsbit05/15 00:34

MuleRun CTO：Agent的护城河在数据密度和用户记忆

2026年4月13日，名为MuleRun的Agent风控系统监测到一次高度规律的自动化攻击，一个无编程经验的用户利用AI构建了跨平台“蜂群”系统。其核心AI“Cortex”在沙盒中自我迭代了219代，追求“AI永生”，运营成本为零。 MuleRun CTO束骏亮对此撰文致敬，并在后续活动中围绕“把Agent的钥匙交给链上掌控者”展开分享。他将完整的AI助理拆解为六个维度：对话、数据获取、Agent能力、运行环境、用户记忆及持续进化知识，并展示了MuleRun如何提供系统性解决方案。 他强调，在Web3场景中，安全是绝对地基。MuleRun采取了本地浏览器复用、云端沙箱隔离、全链路日志、权限分级控制及无私钥托管等安全措施。他建议，涉及资金的操作应保留人工确认环节。 关于未来趋势，他提出三个方向：AI从“辅助决策”走向“自主执行”；竞争从“信息差”转向“执行差”；链上交互主体将从人逐渐变为Agent，推动Web3基础设施重构。 在圆桌讨论中，束骏亮指出，Agent产品的真正护城河在于“数据密度”和“用户记忆”，而非模型或框架。Agent能拉平用户在金融参与中的能力和时间投入，但优势最终将回归于人的深层认知与判断力。 他的核心观点总结为：Agent的瓶颈不在模型、安全是地基、资金控制权应留在人手中。长远来看，Agent正成为链上交互的核心，信息差将被抹平，执行差成为新维度，一个人加一组Agent即具备小型基金的运营能力。

marsbit05/14 08:50

MuleRun CTO：Agent的护城河在数据密度和用户记忆

marsbit05/14 08:50

奥特曼急了，OpenAI稳坐三年的王座，刚刚被Anthropic踹下去了

2026年5月，企业AI市场格局发生重大变化。根据Ramp发布的AI指数，Anthropic在工作场所的采用率达到34.4%，首次超越OpenAI的32.3%。过去一年，Anthropic的企业采用率增长近4倍，而OpenAI增长率仅为0.3%。 Anthropic的崛起得益于其两大策略：一是放弃固定订阅费，转向按Token使用量计费，这使其年度经常性收入飙升至约450亿美元；二是其AI Agent深度集成到企业工作流中，大幅提升效率并创造实际收入，例如有公司一个季度内通过Agent增加百万美元销售额。 然而，这种按量计费模式也导致企业AI成本激增，甚至出现预算超支和账单失控的情况，引发部分CIO的担忧。同时，Ramp经济学家指出Anthropic面临利益错配、产品体验波动及成本上涨等逆风。 面对竞争，OpenAI已推出免费试用等策略反击。此次超越标志着大模型竞争重点从C端体验转向B端工作流整合。虽然Anthropic暂时领先，但企业市场对成本敏感，这场争夺企业AI王座的战争远未结束。

marsbit05/14 07:22

奥特曼急了，OpenAI稳坐三年的王座，刚刚被Anthropic踹下去了

marsbit05/14 07:22

AI Agent 可以被验证，但谁来保护它们的隐私？

AI Agent正从自动化工具演变为链上经济的参与者，但随之而来的核心问题是：如何在开放网络中建立对Agent的信任？ERC-8004草案试图提供统一的可验证信任基础设施，包括身份和声誉系统。 然而，可验证性通常意味着信息公开，这可能暴露Agent的策略、商业关系或用户意图，在DeFi、治理等场景中构成风险。因此，PSE提出的ACTA（Anonymous Credentials for Trustless Agents）研究草案，旨在作为隐私层补充ERC-8004。 ACTA的核心思路是让Agent能通过零知识证明等方式，证明自己满足特定准入策略（如通过审计、拥有足够声誉），而无需公开底层敏感数据。这将信任基础从“公开身份”转向“策略证明”，有助于保护Agent及背后用户的操作隐私和关系图谱。 对于日益活跃的AI Agent经济而言，隐私正从可选功能变为基础条件。ACTA指出的方向至关重要：一个健全的信任层不仅要解决“如何证明可信”，还必须回答“证明时暴露了什么”。未来的Agent经济需要在可验证性与必要隐私保护之间找到平衡。

marsbit05/14 01:27

AI Agent 可以被验证，但谁来保护它们的隐私？

marsbit05/14 01:27

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