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卡什卡利:关注通货膨胀风险的原因仍在于数据火星财经消息,据金十报道,美联储官员卡什卡利表示,数据仍然让我更加关注通货膨胀风险。

卡什卡利:关注通货膨胀风险的原因仍在于数据

火星财经消息,据金十报道,美联储官员卡什卡利表示,数据仍然让我更加关注通货膨胀风险。
数据:某巨鲸花费 200 万枚 USDT 买入 2.4547 万枚 AAVE火星财经消息,据 Onchain Lens 监测,一名巨鲸花费 200 万枚 USDT,以 81.26 美元的价格买入 2.4547 万枚 AAVE。

数据:某巨鲸花费 200 万枚 USDT 买入 2.4547 万枚 AAVE

火星财经消息,据 Onchain Lens 监测,一名巨鲸花费 200 万枚 USDT,以 81.26 美元的价格买入 2.4547 万枚 AAVE。
「段永平举牌泡泡玛特」持续发酵,今日芯片股回调,泡泡玛特连续拉升火星财经消息,5 月 29 日,「知名投资人段永平近日通过旗下 H&H International Investment 增持泡泡玛特的消息」持续发酵。港交所权益变动显示,5 月 25 日段永平以约 150 港元/股均价买入 982.32 万股,持股比例升至 5.69%,成为公司第二大股东,持仓市值超 117 亿港元。此次举牌引发投资者社区广泛热议。 中国头部网红「峰哥」(「峰哥亡命天涯」)甚至在微博发文调侃称「段永平买入泡泡玛特是跌落神坛的开始」,同时强烈推荐买入光模块概念股票。 不过,今日芯片股回调(芯联集成、中芯国际跌超 9%),泡泡玛特强势拉升或可暂时为段永平的投资眼光正名。 有分析指出,段永平此番高调加仓泡泡玛特,反映其对消费情绪价值与 IP 生意的认可,而芯片股短期调整则属前期强势后的正常震荡,AI+国产化长期逻辑未改。两板块走势分化,再度凸显资金在消费与科技间的切换特征。

「段永平举牌泡泡玛特」持续发酵,今日芯片股回调,泡泡玛特连续拉升

火星财经消息,5 月 29 日,「知名投资人段永平近日通过旗下 H&H International Investment 增持泡泡玛特的消息」持续发酵。港交所权益变动显示,5 月 25 日段永平以约 150 港元/股均价买入 982.32 万股,持股比例升至 5.69%,成为公司第二大股东,持仓市值超 117 亿港元。此次举牌引发投资者社区广泛热议。 中国头部网红「峰哥」(「峰哥亡命天涯」)甚至在微博发文调侃称「段永平买入泡泡玛特是跌落神坛的开始」,同时强烈推荐买入光模块概念股票。 不过,今日芯片股回调(芯联集成、中芯国际跌超 9%),泡泡玛特强势拉升或可暂时为段永平的投资眼光正名。 有分析指出,段永平此番高调加仓泡泡玛特,反映其对消费情绪价值与 IP 生意的认可,而芯片股短期调整则属前期强势后的正常震荡,AI+国产化长期逻辑未改。两板块走势分化,再度凸显资金在消费与科技间的切换特征。
ChatGPT市占率降至六成,消费级AI步入三足鼎立时代据动察 Beating 监测,SimilarWeb 最新流量数据显示,消费级 AI 市场已正式告别 ChatGPT 的「一马当先」格局,步入由 OpenAI、Google 与 Anthropic 主导的三足鼎立时代。过去半年中,ChatGPT 的全球用户流量份额从 80% 大幅滑落至 60%。同时,Gemini 独立访客流量相对 ChatGPT 翻倍,比例从 20% 攀升至 50%,Claude 的相对比例则从 3% 激增至 20%。 在全球前 100 大网站中,Claude 上季度以 255% 的环比增速(升至全球第 36 位)成为增长最快的网站,而 DeepSeek 则以 105% 的增速位居第 78 位。结合官方活跃用户数据(ChatGPT 周活跃 900M,Gemini 月活跃 900M)换算表明,ChatGPT 网页与移动端周活跃(WAU)约 900M、月活跃(MAU)达 1.5B,Gemini 维持约 500M WAU 与 900M MAU,Claude 约 150M 至 200M WAU,以及 250M 至 300M MAU。 地缘分布显示,Gemini 在非英语地区的流量已追赶至 ChatGPT 的 65% 至 70%,包括印度、巴西、日本、印尼、韩国与越南,而 Claude 在中国市场录得了非常亮眼的增长。

ChatGPT市占率降至六成,消费级AI步入三足鼎立时代

据动察 Beating 监测,SimilarWeb 最新流量数据显示,消费级 AI 市场已正式告别 ChatGPT 的「一马当先」格局,步入由 OpenAI、Google 与 Anthropic 主导的三足鼎立时代。过去半年中,ChatGPT 的全球用户流量份额从 80% 大幅滑落至 60%。同时,Gemini 独立访客流量相对 ChatGPT 翻倍,比例从 20% 攀升至 50%,Claude 的相对比例则从 3% 激增至 20%。 在全球前 100 大网站中,Claude 上季度以 255% 的环比增速(升至全球第 36 位)成为增长最快的网站,而 DeepSeek 则以 105% 的增速位居第 78 位。结合官方活跃用户数据(ChatGPT 周活跃 900M,Gemini 月活跃 900M)换算表明,ChatGPT 网页与移动端周活跃(WAU)约 900M、月活跃(MAU)达 1.5B,Gemini 维持约 500M WAU 与 900M MAU,Claude 约 150M 至 200M WAU,以及 250M 至 300M MAU。 地缘分布显示,Gemini 在非英语地区的流量已追赶至 ChatGPT 的 65% 至 70%,包括印度、巴西、日本、印尼、韩国与越南,而 Claude 在中国市场录得了非常亮眼的增长。
港股智谱日内大涨超22%,市值超8800亿港元火星财经消息 5月29日消息,港股智谱日内大涨超22%,股价现报1977港元/股,市值超8814亿港元,本月累涨超125%。(科股宝播报)

港股智谱日内大涨超22%,市值超8800亿港元

火星财经消息 5月29日消息,港股智谱日内大涨超22%,股价现报1977港元/股,市值超8814亿港元,本月累涨超125%。(科股宝播报)
欧亚经济联盟第五届欧亚经济论坛聚焦人工智能火星财经消息 5月29日消息,为期两天的欧亚经济联盟第五届欧亚经济论坛28日在哈萨克斯坦首都阿斯塔纳开幕。论坛重点关注人工智能和数字技术在促进经济可持续发展中的作用。除全会外,本届论坛计划举办超过30场专题会议,吸引40多个国家和地区的3000多名政商界、国际组织和媒体代表参加。(央视新闻)

欧亚经济联盟第五届欧亚经济论坛聚焦人工智能

火星财经消息 5月29日消息,为期两天的欧亚经济联盟第五届欧亚经济论坛28日在哈萨克斯坦首都阿斯塔纳开幕。论坛重点关注人工智能和数字技术在促进经济可持续发展中的作用。除全会外,本届论坛计划举办超过30场专题会议,吸引40多个国家和地区的3000多名政商界、国际组织和媒体代表参加。(央视新闻)
日韩股市高开高收,日股刷新历史新高火星财经消息,5 月 29 日,据 行情数据,日经 225 指数 5 月 29 日(周五)收盘上涨 1669.55 点,涨幅 2.58%,报 66362.67 点,创收盘历史新高。 韩国 KOSPI 指数 5 月 29 日(周五)收盘上涨 289.64 点,涨幅 3.54%,报 8474.93 点。

日韩股市高开高收,日股刷新历史新高

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Visa 投资 AI 编程平台 Replit,探索开发者与 AI 代理平台内直接收款火星财经消息,Visa 已投资 AI 编程平台 Replit,以推动代理支付(agentic payments)发展,探索如何使开发者及 AI 代理能够在平台内直接接受付款。

Visa 投资 AI 编程平台 Replit,探索开发者与 AI 代理平台内直接收款

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日本央行前委员:日本央行6月加息至关重要,否则将落后于通胀形势火星财经消息,5 月 29 日,曾于 2016 年至 2021 年担任日本央行审议委员的樱井诚表示,日本央行很可能在下个月加息,而这次会议将决定决策层是否能够避免在应对通胀方面落后于形势。 樱井诚周五表示:「他们这次很可能会加息。如果不加息,其政策将陷入落后于形势的状态。这次会议极其重要。」樱井诚表示,如果官员们此次不采取行动,可能会错失加息窗口,并因伊朗冲突带来的持续高不确定性而不得不无限期推迟下一次加息。 樱井发表上述言论之际,日元汇率徘徊在日本当局上个月干预汇市支撑日元时的水平附近,增加了进口成本上涨进一步推高通胀的风险。周五公布的数据显示,日本央行关注的东京通胀指标 5 月同比上涨 1.3%,增速低于预期,并创四年来最小涨幅。此次放缓主要受东京都临时下调水费措施影响。樱井诚指出,东京通胀数据受到技术性因素干扰,不会改变日本央行政策路径,核心通胀率可能在今年晚些时候再度加速。高市早苗被视为加息的潜在阻力,她长期支持宽松货币政策。 樱井诚表示,在美国财长贝森特本月早些时候访日期间释放对进一步加息的广泛支持信号后,高市早苗此次可能会允许日本央行决策层自行作出判断。(金十)

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火星财经消息,5 月 29 日,曾于 2016 年至 2021 年担任日本央行审议委员的樱井诚表示,日本央行很可能在下个月加息,而这次会议将决定决策层是否能够避免在应对通胀方面落后于形势。 樱井诚周五表示:「他们这次很可能会加息。如果不加息,其政策将陷入落后于形势的状态。这次会议极其重要。」樱井诚表示,如果官员们此次不采取行动,可能会错失加息窗口,并因伊朗冲突带来的持续高不确定性而不得不无限期推迟下一次加息。 樱井发表上述言论之际,日元汇率徘徊在日本当局上个月干预汇市支撑日元时的水平附近,增加了进口成本上涨进一步推高通胀的风险。周五公布的数据显示,日本央行关注的东京通胀指标 5 月同比上涨 1.3%,增速低于预期,并创四年来最小涨幅。此次放缓主要受东京都临时下调水费措施影响。樱井诚指出,东京通胀数据受到技术性因素干扰,不会改变日本央行政策路径,核心通胀率可能在今年晚些时候再度加速。高市早苗被视为加息的潜在阻力,她长期支持宽松货币政策。 樱井诚表示,在美国财长贝森特本月早些时候访日期间释放对进一步加息的广泛支持信号后,高市早苗此次可能会允许日本央行决策层自行作出判断。(金十)
Superfortune:攻击系签名者私钥泄露而非地址投毒,不是内部人员所为火星财经消息,Manta 孵化的 Superfortune 在 X 平台就近日安全事件发布更新称,攻击不是内部人员所为,也没有任何团队成员参与,关于团队秘密出售代币的说法是错误的。团队也未与 Web3Port 有接触。调查确认:攻击并非地址投毒,而是签名者私钥泄露。攻击者独立持有私钥,在正确交易 43 分钟后提交了伪造地址的交易。伪造地址与正确地址首尾四字符相同(0x70AE 开头、5C15 结尾),用于在 Safe 界面预览中伪装。被盗资金全程可追溯,目前存放在以太坊上的三个冷钱包中,约 2784 枚 ETH,另有约 17 万枚 USDT 被跨链转出。攻击者还创建了大量仿冒地址,并用 Unicode 伪造的代币符号向这些地址发送虚假转账事件,试图混淆追踪。这种仿冒地址构造技术与攻击本项目时使用的手法相同。攻击者预先搭建了大规模基础设施,表明这是工业化操作,而非机会主义攻击。

Superfortune:攻击系签名者私钥泄露而非地址投毒,不是内部人员所为

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CZ:大多数AI公司将破产,幸存者股价波动会非常剧烈火星财经消息,5 月 29 日,Binance 创始人 CZ 在社交媒体发文表示,「AI 产业会留存下来,并且会指数级增长。但大多数 AI 公司都会倒闭,因为实在太多了。 即使是最终活下来的公司,股价波动也会非常剧烈。而且还会不断出现新的幸存者。这其实和任何一个新兴行业的发展规律都一样。」

CZ:大多数AI公司将破产,幸存者股价波动会非常剧烈

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数据,美国 XRP 现货 ETF 单日总净流入 177.3 万美元火星财经消息,根据 SoSoValue 数据,昨日(美东时间 5 月 28 日)XRP 现货 ETF 单日总净流入 177.3 万美元。昨日仅 Bitwise XRP ETF (XRP) 净流入,单日净流入 177.3 万美元,目前历史总净流入达 4.64 亿美元。截至发稿前,XRP 现货 ETF 总资产净值为 11.16 亿美元,XRP 净资产比率 1.36%,历史累计净流入已达 14.11 亿美元。

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Binance合约将上线QNTXUSDT U本位Pre-IPO永续合约火星财经消息,5 月 29 日,据官方公告,Binance 将于 2026 年 05 月 29 日 16:15(东八区时间)上线 QNTXUSDT U 本位 Pre-IPO 永续合约。

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让 AI Agent 自己调用 API、购买权限与完成支付,ERC-8257 如何实现?null 原文作者:ShirleyLi,外捕研究(Web3Caff Research) 研究员 如何轻松掌握新一代金融科技(FinTech)行业正在发生的市场热点、技术动向、生态进展、治理态势…? 外捕研究(Web3Caff Research) 推出的「市场脉搏分析」栏目将深入一线探寻并筛选当前发生的热点事件,并进行价值解读、点评与原理分析。透过现象看本质,即刻跟随我们快速捕获一线市场风向。 相较人类用户,AI Agent 最大的优势在于,其在理想情况下,具备更强的自主执行能力:它可以自己完成任务、自行执行操作,并在没有持续人工干预的情况下主动调用外部工具。然而,在 AI Agent 调用工具(例如交易平台 API、数据分析工具、预言机)的实际过程中,还是会面临一些问题。 首先,这些工具的访问入口分散在 GitHub、官方网站、中心化 API 平台等各处,缺乏统一的发现渠道。AI Agent 在无人工干预的情况下,很难自主定位并接入所需的工具,而且不同平台的具体付费方式也各有差异,缺乏标准化的流程。这就会给 AI Agent 调用工具的过程带来一些困扰。 其次,在传统互联网中,调用 API 通常需要开发者注册账号、获取 API Key,并按照特定规则进行权限验证。这一流程原本是为人类参与者制定的,但对于 AI Agent 而言,要想自动完成注册、获取凭证并调用工具,目前依然缺乏公开且标准化的实现方案。 虽然目前 x402 协议已经能够支持 AI Agent 自动完成支付,但它主要适用于 “付费即用” 的开放式接口,难以应对更复杂的权限场景,例如,只有订阅的用户才能访问服务,或者持有某种凭证的用户才能享受到优惠折扣等。 为填补这一空白,OpenSea 于近日尝试推出了 ERC-8257 标准草案,致力于为 AI Agent 建立一个开放、无需许可的链上工具目录,让 AI Agent 能够自主发现工具、理解访问规则,并在满足条件后自动完成调用与支付。 简单来说,ERC-8257 的核心是一套链上工具注册表。该注册表本质上是一个智能合约,工具开发者可以将其工具的相关信息及访问权限注册上链,并向全网公开。 不过,由于将数据全部直接上链的成本较高,因此,ERC-8257 允许开发者将更详细的工具信息存放在自己维护的服务器或域名下,以 JSON 格式文件(Manifest)的形式呈现,而链上注册表仅记录指向该文件的链接。该链下文件通常会包括:工具名称、功能描述、API 接口、调用方式、定价信息、支付协议、访问规则,等等。而链上注册表则需要记录链下文件的地址、文件哈希值以及工具开发者信息等关键数据。这种设计旨在防止开发者后续私自篡改工具内容。当 AI Agent 在调用工具时,可以通过校验文件哈希值来验证链下内容是否与链上登记的信息一致。 在 ERC-8257 中,还有一个很关键的设计:访问权限并非固定格式,而是通过独立的智能合约来定义。工具开发者可以自由定义该合约,以规定谁有资格调用其工具。例如,开发者可以检查 AI Agent 是否持有某种 NFT、是否持有某种 Token、是否进行了订阅、是否在某个白名单内,等等。 来看一个例子,某链上分析工具规定:普通用户调用普通 API 的费用为 0.05 美元/次,而持有某种 NFT 的用户仅需支付 0.01 美元/次。同时,如果用户订阅了其服务(通过指定 Token 或者支付协议持续付费),还可以获得高级分析接口的访问权限。 在这一场景中,“持有某种 NFT”、“订阅服务” 就是两种特殊的访问凭证。如果 AI Agent 当前不具备相应权限,它可以在链上或者去市场中获取这些条件(例如购买 NFT 或完成订阅),然后再重新申请调用。 但需要注意的是,当访问权限以 NFT 或 Token 等资产形式存在时,它们本身就可能进入市场流通体系,从而受到供需关系影响,出现较高的价值波动或者投机行为。 因此,ERC-8257 并不将权限系统限制为单一资产模型,而是选择保持开放性。工具或者服务开发者可以根据具体需求选择不同的访问机制,例如,引入不可转让的 Soulbound NFT(灵魂绑定 NFT)来避免交易行为引起的价值波动,或者引入声誉评分这类非资产化的机制,降低投机行为带来的影响。 在支付层面,ERC-8257 也并不负责定义具体支付逻辑,而是只要求开发者在 JSON 文件中声明支持哪种支付协议,例如 x402、链上 ERC-20 支付,或者其它机器支付协议,真正的支付执行将由对应协议来完成。 从整体流程来看,ERC-8257 的工作方式大致如下: 工具开发者部署工具服务,并编写对应的访问权限,然后再将相关信息提交到链上注册表中; 当 AI Agent 需要调用某种工具或者服务时,可以扫描链上注册表,发现符合其需求的工具或者服务时,可以进一步阅读详细的描述文件,以理解调用规则; 如果 AI Agent 不满足访问条件,可以尝试获取对应权限后,再次发起调用; 最终,AI Agent 可以在无需人工参与的情况下,自主完成工具发现、权限验证、支付与调用的整个流程。 图源:The App Store for Agent Tools: ERC-8257 总体而言,ERC-8257 试图解决的,并不仅仅只是如何让 API 上链的问题,而是 AI Agent 如何能够像人类用户一样,自动发现工具、理解访问规则、获取访问权限,并以标准化的方式调用这些工具。从设计目标来看,ERC-8257 将与 x402 协议一起,形成一种互补关系: ERC-8257 有望使 AI Agent 在全局范围内发现工具,并且根据规则判断自身是否具有访问权限; x402 协议负责调用工具过程中的支付与结算。在工具被允许调用后,支持 AI Agent 按次或按调用频率付费。 然而,除了前文提到的,如果访问权限以 NFT 或 Token 等资产形式存在时,可能会引入价值波动与投机风险外,ERC-8257 标准在实际落地过程中还会面临一些潜在的风险挑战。 例如,尽管 ERC-8257 提供了标准化的工具注册与访问框架,但不同开发者在设定访问条件时仍然存在差异。虽然 AI Agent 在发现工具层面可以依赖统一的链上索引路径,但在实际调用过程中,依然需要兼容不同的权限判断逻辑,这就会带来一定的技术复杂性。 此外,在信任机制方面,目前 AI Agent 会通过对比链上记录的哈希值和链下工具描述文件,来校验文件在传输过程中是否被篡改。然而,这一机制仅能解决数据是否一致的问题,无法进一步保证工具运行逻辑是否正确、其接口是否可信,以及数据处理过程中是否存在潜在的信息泄露等风险。同时,由于工具服务通常部署在链下基础设施上,其长期可用性与稳定性仍依赖于开发者的运营能力,这就意味着,AI Agent 还需要通过外部声誉机制来进行甄别。 由此可见,在 ERC-8257 标准被实际应用之前,其在工具可信度、权限规则一致性等方面仍有待进一步验证和完善。 要点结构图: 参考文献:】 [1] The App Store for Agent Tools: ERC-8257 [2] ERC-8257: Agent Tool Registry 免责声明 本报告由外捕研究(Web3Caff Research) 编写,所含信息仅供参考,不构成任何预测或投资建议、提议或要约,投资者请勿依赖此类信息购买、出售任何证券、加密货币或采取任何投资策略。报告中使用的术语和表达的观点旨在帮助理解行业动向,促进金融科技(FinTech) 领域包括 Web3、区块链、AI、支付等行业负责任发展,不应被解释为明确的法律观点或外捕研究(Web3Caff Research) 的观点。报告中的看法仅反映作者截至所述日期的个人意见,与外捕研究(Web3Caff Research) 立场无关,且可能随后续情况而变化。本报告中所含的信息和看法来自外捕研究(Web3Caff Research) 认为可靠的专有和非专有来源,并不一定涵盖所有数据,亦不保证其准确性。因此,外捕研究(Web3Caff Research) 不对其准确性和可靠性作任何形式的担保,也不承担以任何其他方式产生的错误和遗漏的责任(包括因疏忽而对任何人产生的责任)。本报告可能含有 “前瞻性” 信息,这类信息可能包括预测和预报,本文并不构成对任何预测的担保。是否依赖本报告所载信息完全由读者自行决定。本报告仅供参考,不构成购买或出售任何证券、加密货币或采取任何投资策略的投资建议、提议或要约,并请您严格遵守所在国家或地区的相关法律法规。

让 AI Agent 自己调用 API、购买权限与完成支付,ERC-8257 如何实现?

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原文作者:ShirleyLi,外捕研究(Web3Caff Research) 研究员
如何轻松掌握新一代金融科技(FinTech)行业正在发生的市场热点、技术动向、生态进展、治理态势…? 外捕研究(Web3Caff Research) 推出的「市场脉搏分析」栏目将深入一线探寻并筛选当前发生的热点事件,并进行价值解读、点评与原理分析。透过现象看本质,即刻跟随我们快速捕获一线市场风向。
相较人类用户,AI Agent 最大的优势在于,其在理想情况下,具备更强的自主执行能力:它可以自己完成任务、自行执行操作,并在没有持续人工干预的情况下主动调用外部工具。然而,在 AI Agent 调用工具(例如交易平台 API、数据分析工具、预言机)的实际过程中,还是会面临一些问题。
首先,这些工具的访问入口分散在 GitHub、官方网站、中心化 API 平台等各处,缺乏统一的发现渠道。AI Agent 在无人工干预的情况下,很难自主定位并接入所需的工具,而且不同平台的具体付费方式也各有差异,缺乏标准化的流程。这就会给 AI Agent 调用工具的过程带来一些困扰。
其次,在传统互联网中,调用 API 通常需要开发者注册账号、获取 API Key,并按照特定规则进行权限验证。这一流程原本是为人类参与者制定的,但对于 AI Agent 而言,要想自动完成注册、获取凭证并调用工具,目前依然缺乏公开且标准化的实现方案。
虽然目前 x402 协议已经能够支持 AI Agent 自动完成支付,但它主要适用于 “付费即用” 的开放式接口,难以应对更复杂的权限场景,例如,只有订阅的用户才能访问服务,或者持有某种凭证的用户才能享受到优惠折扣等。
为填补这一空白,OpenSea 于近日尝试推出了 ERC-8257 标准草案,致力于为 AI Agent 建立一个开放、无需许可的链上工具目录,让 AI Agent 能够自主发现工具、理解访问规则,并在满足条件后自动完成调用与支付。
简单来说,ERC-8257 的核心是一套链上工具注册表。该注册表本质上是一个智能合约,工具开发者可以将其工具的相关信息及访问权限注册上链,并向全网公开。
不过,由于将数据全部直接上链的成本较高,因此,ERC-8257 允许开发者将更详细的工具信息存放在自己维护的服务器或域名下,以 JSON 格式文件(Manifest)的形式呈现,而链上注册表仅记录指向该文件的链接。该链下文件通常会包括:工具名称、功能描述、API 接口、调用方式、定价信息、支付协议、访问规则,等等。而链上注册表则需要记录链下文件的地址、文件哈希值以及工具开发者信息等关键数据。这种设计旨在防止开发者后续私自篡改工具内容。当 AI Agent 在调用工具时,可以通过校验文件哈希值来验证链下内容是否与链上登记的信息一致。
在 ERC-8257 中,还有一个很关键的设计:访问权限并非固定格式,而是通过独立的智能合约来定义。工具开发者可以自由定义该合约,以规定谁有资格调用其工具。例如,开发者可以检查 AI Agent 是否持有某种 NFT、是否持有某种 Token、是否进行了订阅、是否在某个白名单内,等等。
来看一个例子,某链上分析工具规定:普通用户调用普通 API 的费用为 0.05 美元/次,而持有某种 NFT 的用户仅需支付 0.01 美元/次。同时,如果用户订阅了其服务(通过指定 Token 或者支付协议持续付费),还可以获得高级分析接口的访问权限。
在这一场景中,“持有某种 NFT”、“订阅服务” 就是两种特殊的访问凭证。如果 AI Agent 当前不具备相应权限,它可以在链上或者去市场中获取这些条件(例如购买 NFT 或完成订阅),然后再重新申请调用。
但需要注意的是,当访问权限以 NFT 或 Token 等资产形式存在时,它们本身就可能进入市场流通体系,从而受到供需关系影响,出现较高的价值波动或者投机行为。
因此,ERC-8257 并不将权限系统限制为单一资产模型,而是选择保持开放性。工具或者服务开发者可以根据具体需求选择不同的访问机制,例如,引入不可转让的 Soulbound NFT(灵魂绑定 NFT)来避免交易行为引起的价值波动,或者引入声誉评分这类非资产化的机制,降低投机行为带来的影响。
在支付层面,ERC-8257 也并不负责定义具体支付逻辑,而是只要求开发者在 JSON 文件中声明支持哪种支付协议,例如 x402、链上 ERC-20 支付,或者其它机器支付协议,真正的支付执行将由对应协议来完成。
从整体流程来看,ERC-8257 的工作方式大致如下:
工具开发者部署工具服务,并编写对应的访问权限,然后再将相关信息提交到链上注册表中;
当 AI Agent 需要调用某种工具或者服务时,可以扫描链上注册表,发现符合其需求的工具或者服务时,可以进一步阅读详细的描述文件,以理解调用规则;
如果 AI Agent 不满足访问条件,可以尝试获取对应权限后,再次发起调用;
最终,AI Agent 可以在无需人工参与的情况下,自主完成工具发现、权限验证、支付与调用的整个流程。
图源:The App Store for Agent Tools: ERC-8257
总体而言,ERC-8257 试图解决的,并不仅仅只是如何让 API 上链的问题,而是 AI Agent 如何能够像人类用户一样,自动发现工具、理解访问规则、获取访问权限,并以标准化的方式调用这些工具。从设计目标来看,ERC-8257 将与 x402 协议一起,形成一种互补关系:
ERC-8257 有望使 AI Agent 在全局范围内发现工具,并且根据规则判断自身是否具有访问权限;
x402 协议负责调用工具过程中的支付与结算。在工具被允许调用后,支持 AI Agent 按次或按调用频率付费。
然而,除了前文提到的,如果访问权限以 NFT 或 Token 等资产形式存在时,可能会引入价值波动与投机风险外,ERC-8257 标准在实际落地过程中还会面临一些潜在的风险挑战。
例如,尽管 ERC-8257 提供了标准化的工具注册与访问框架,但不同开发者在设定访问条件时仍然存在差异。虽然 AI Agent 在发现工具层面可以依赖统一的链上索引路径,但在实际调用过程中,依然需要兼容不同的权限判断逻辑,这就会带来一定的技术复杂性。
此外,在信任机制方面,目前 AI Agent 会通过对比链上记录的哈希值和链下工具描述文件,来校验文件在传输过程中是否被篡改。然而,这一机制仅能解决数据是否一致的问题,无法进一步保证工具运行逻辑是否正确、其接口是否可信,以及数据处理过程中是否存在潜在的信息泄露等风险。同时,由于工具服务通常部署在链下基础设施上,其长期可用性与稳定性仍依赖于开发者的运营能力,这就意味着,AI Agent 还需要通过外部声誉机制来进行甄别。
由此可见,在 ERC-8257 标准被实际应用之前,其在工具可信度、权限规则一致性等方面仍有待进一步验证和完善。
要点结构图:
参考文献:】
[1] The App Store for Agent Tools: ERC-8257
[2] ERC-8257: Agent Tool Registry
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OKX投资5300万美元收购韩国CEX Coinone19.6%股权火星财经消息,5 月 29 日,韩国加密交易平台 Coinone 已与 OKX Ventures、韩国投资证券(KIS)以及 Com2uS 及其关联公司签署战略股权投资协议。OKX Ventures 和 KIS 将各投资 800 亿韩元(约 5300 万美元),在完成投资并获得监管批准后,双方将各持有该公司 19.6% 的股份。

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Reddit 美股热议:AI 第二波行情来了?资金正在从算力股轮动到这些应用股null 作者:Select-Leading-4542 编译:深潮 TechFlow 近日,Reddit 美股社区 r/stocks 掀起热烈讨论——随着以英伟达(NVDA)为代表的 AI 基础设施股完成主升浪,越来越多投资者开始关注真正将 AI 转化为利润的应用层公司,认为新一轮轮动行情正在悄然展开。 本轮讨论中被频繁提及的标的包括: 原贴: NVDA 和所有 AI 基础设施股票显然已经完成了它们的大幅上涨。 我开始想,资金是否终于在向那些真正利用 AI 来提升自身利润率的公司轮动。 目前主要关注 RDDT、SNOW、NOW 和 SHOP。 RDDT 显然作为数据提供商处于核心位置,基本面看起来确实很强劲。SNOW 在财报后的那次疯狂跳涨说明市场非常买账它的新 AI 产品。NOW 和 SHOP 都在大力将 AI 整合进自己的平台——纯粹从图表角度来看,两者看起来都是不错的反弹形态。 你们的观察名单上还有哪些符合这个逻辑的标的?有没有值得深入研究的? 评论区部分代表性回复: DeathStar_81(10小时前):RDDT 现在字面意义上正在突破。基本面太强了,压不住。70% 的营收增长、90% 的利润率,PEG 比率低于 1。 Ambitious_Traffic530(11小时前):Reddit 这几天涨了很多,现在还值得买入还是等回调? tobybells: Reddit 一直在同一个区间震荡——从 120-130 跌下来后,在 140-150 附近盘整,然后拉升到 160-170。在这个区间任何位置买入都可以。我长期持有 RDDT,2000 股,成本价 170,所以你现在买比我还便宜。 ShowerMotor(12小时前):说我保守也好,但我觉得第二波还是半导体,第三波才是超大规模云厂商和 Mag7……无聊的东西。我计划明年把大部分仓位转到纳斯达克 100,然后持有到不知道什么时候。 AloneStaff5051(11小时前):补充背景:所有 LLM 模型都是用 Reddit 数据训练的。Anthropic 和 Perplexity 没有付费,目前显然有一场针对它们的诉讼正在进行。 PotatoAjacent104937(12小时前):如果你是这个逻辑,Palantir 应该在你的名单上。我持有 Palantir,但感觉他们政府合同的采用在放缓。上次财报政府营收同比增长 84%,商业营收同比增长 133%。 去年感觉每天都有 Palantir 新合同的头条,但数字不会说谎! Zipski577: 国防/AI 支出每年都在增加,Palantir 的份额也在逐年增加。我以前以为商业端才是最大机会,觉得它严重高估,但深入研究政府合同和历史数据后重新建模,200 美元以上的目标价看起来非常现实。 Hoosier2016: META 也是。他们 AI 辅助广告定向已经非常赚钱了。 🔴 多头阵营总结:RDDT 是这波最强逻辑 社区内对 Reddit(RDDT)的讨论最为热烈,多头观点集中在其数据护城河上——所有主流大语言模型(LLM)几乎都使用了 Reddit 数据进行训练,而 Anthropic、Perplexity 等公司尚未付费,相关诉讼正在推进。支持者认为: 营收同比增长 70%,毛利率高达 90%,PEG 比率接近甚至低于 1,估值仍被严重低估 随着 LLM 向电商场景渗透,Reddit 作为"真实人类反馈的信任层",数据价值将持续走高 股价目前在 140-170 区间震荡,技术面存在向上突破信号 分歧焦点:Reddit 数据的护城河到底有多深? 也有投资者持保留态度,认为:数据多不等于质量高,大量新模型已转向在现有数据集上微调小语言模型(SLM),Reddit 内容本身可靠性存疑,对大科技公司的议价能力被高估。 例如: TyrannosPyros(8小时前):我已经完全清仓 RDDT 了,因为它表现不好,让我没办法把更多钱投入 AMD 和 TSMC。数据护城河被严重夸大了。大多数新模型都是在已有数据集上微调 LLM 创建的。他们广告收入不错,但我不觉得他们对大科技公司有多大议价能力。 Fireballsdude: 我真不理解为什么有人觉得 LLM 已经爬取了 Reddit 现有数据集,就意味着持续供应的新鲜数据不重要了。LLM 不会只是企业向的,它们也会做电商,作为这些巨额投资的另一个变现来源。 🟢其他热门标的观点 META:AI 辅助广告定向已在大幅提升变现效率,部分投资者认为市场因元宇宙失败和高 CapEx 对其惩罚过度,当前存在低估机会 Palantir(PLTR):最新财报显示政府营收同比+84%、商业营收同比+133%,数字强劲,但部分投资者感知与新闻热度不符 Snowflake(SNOW):财报后单日暴涨 30%+,AI 数据产品获市场认可,但也有人感叹"上车太晚" 半导体与超大规模云厂商:部分老派投资者认为第二波仍是半导体,第三波才轮到谷歌、苹果等 Mag7,建议直接买入纳指 100 长期持有 专业视角,期权市场怎么看这波轮动? 评论区一位用户从波动率曲面角度提出了更专业的分析:基础设施股(如英伟达、戴尔)财报后出现波动率压缩,市场对 CapEx 扩张方向已有共识; 而应用层标的(RDDT、SNOW、SHOP)的不确定性是双向的,隐含波动率结构并未像基础设施股那样偏向上行。因此,与其用期权加杠杆博应用层,不如直接买这些股票更为干净。 这场讨论折射出当前市场的核心分歧:AI 基础设施的钱已经赚了,下一个十倍在哪里? 多数参与者倾向于认为应用层的变现逻辑正在逐步清晰,但催化剂尚未完全兑现。RDDT 因其独特的数据资产成为最受关注的标的,而 META、Palantir 则凭借已经落地的 AI 变现能力获得更多基本面支撑。

Reddit 美股热议:AI 第二波行情来了?资金正在从算力股轮动到这些应用股

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作者:Select-Leading-4542
编译:深潮 TechFlow
近日,Reddit 美股社区 r/stocks 掀起热烈讨论——随着以英伟达(NVDA)为代表的 AI 基础设施股完成主升浪,越来越多投资者开始关注真正将 AI 转化为利润的应用层公司,认为新一轮轮动行情正在悄然展开。
本轮讨论中被频繁提及的标的包括:
原贴:
NVDA 和所有 AI 基础设施股票显然已经完成了它们的大幅上涨。
我开始想,资金是否终于在向那些真正利用 AI 来提升自身利润率的公司轮动。
目前主要关注 RDDT、SNOW、NOW 和 SHOP。
RDDT 显然作为数据提供商处于核心位置,基本面看起来确实很强劲。SNOW 在财报后的那次疯狂跳涨说明市场非常买账它的新 AI 产品。NOW 和 SHOP 都在大力将 AI 整合进自己的平台——纯粹从图表角度来看,两者看起来都是不错的反弹形态。
你们的观察名单上还有哪些符合这个逻辑的标的?有没有值得深入研究的?
评论区部分代表性回复:
DeathStar_81(10小时前):RDDT 现在字面意义上正在突破。基本面太强了,压不住。70% 的营收增长、90% 的利润率,PEG 比率低于 1。
Ambitious_Traffic530(11小时前):Reddit 这几天涨了很多,现在还值得买入还是等回调?
tobybells: Reddit 一直在同一个区间震荡——从 120-130 跌下来后,在 140-150 附近盘整,然后拉升到 160-170。在这个区间任何位置买入都可以。我长期持有 RDDT,2000 股,成本价 170,所以你现在买比我还便宜。
ShowerMotor(12小时前):说我保守也好,但我觉得第二波还是半导体,第三波才是超大规模云厂商和 Mag7……无聊的东西。我计划明年把大部分仓位转到纳斯达克 100,然后持有到不知道什么时候。
AloneStaff5051(11小时前):补充背景:所有 LLM 模型都是用 Reddit 数据训练的。Anthropic 和 Perplexity 没有付费,目前显然有一场针对它们的诉讼正在进行。
PotatoAjacent104937(12小时前):如果你是这个逻辑,Palantir 应该在你的名单上。我持有 Palantir,但感觉他们政府合同的采用在放缓。上次财报政府营收同比增长 84%,商业营收同比增长 133%。
去年感觉每天都有 Palantir 新合同的头条,但数字不会说谎!
Zipski577: 国防/AI 支出每年都在增加,Palantir 的份额也在逐年增加。我以前以为商业端才是最大机会,觉得它严重高估,但深入研究政府合同和历史数据后重新建模,200 美元以上的目标价看起来非常现实。
Hoosier2016: META 也是。他们 AI 辅助广告定向已经非常赚钱了。
🔴 多头阵营总结:RDDT 是这波最强逻辑
社区内对 Reddit(RDDT)的讨论最为热烈,多头观点集中在其数据护城河上——所有主流大语言模型(LLM)几乎都使用了 Reddit 数据进行训练,而 Anthropic、Perplexity 等公司尚未付费,相关诉讼正在推进。支持者认为:
营收同比增长 70%,毛利率高达 90%,PEG 比率接近甚至低于 1,估值仍被严重低估
随着 LLM 向电商场景渗透,Reddit 作为"真实人类反馈的信任层",数据价值将持续走高
股价目前在 140-170 区间震荡,技术面存在向上突破信号
分歧焦点:Reddit 数据的护城河到底有多深?
也有投资者持保留态度,认为:数据多不等于质量高,大量新模型已转向在现有数据集上微调小语言模型(SLM),Reddit 内容本身可靠性存疑,对大科技公司的议价能力被高估。
例如:
TyrannosPyros(8小时前):我已经完全清仓 RDDT 了,因为它表现不好,让我没办法把更多钱投入 AMD 和 TSMC。数据护城河被严重夸大了。大多数新模型都是在已有数据集上微调 LLM 创建的。他们广告收入不错,但我不觉得他们对大科技公司有多大议价能力。
Fireballsdude: 我真不理解为什么有人觉得 LLM 已经爬取了 Reddit 现有数据集,就意味着持续供应的新鲜数据不重要了。LLM 不会只是企业向的,它们也会做电商,作为这些巨额投资的另一个变现来源。
🟢其他热门标的观点
META:AI 辅助广告定向已在大幅提升变现效率,部分投资者认为市场因元宇宙失败和高 CapEx 对其惩罚过度,当前存在低估机会
Palantir(PLTR):最新财报显示政府营收同比+84%、商业营收同比+133%,数字强劲,但部分投资者感知与新闻热度不符
Snowflake(SNOW):财报后单日暴涨 30%+,AI 数据产品获市场认可,但也有人感叹"上车太晚"
半导体与超大规模云厂商:部分老派投资者认为第二波仍是半导体,第三波才轮到谷歌、苹果等 Mag7,建议直接买入纳指 100 长期持有
专业视角,期权市场怎么看这波轮动?
评论区一位用户从波动率曲面角度提出了更专业的分析:基础设施股(如英伟达、戴尔)财报后出现波动率压缩,市场对 CapEx 扩张方向已有共识;
而应用层标的(RDDT、SNOW、SHOP)的不确定性是双向的,隐含波动率结构并未像基础设施股那样偏向上行。因此,与其用期权加杠杆博应用层,不如直接买这些股票更为干净。
这场讨论折射出当前市场的核心分歧:AI 基础设施的钱已经赚了,下一个十倍在哪里?
多数参与者倾向于认为应用层的变现逻辑正在逐步清晰,但催化剂尚未完全兑现。RDDT 因其独特的数据资产成为最受关注的标的,而 META、Palantir 则凭借已经落地的 AI 变现能力获得更多基本面支撑。
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