ME News

ME News 消息，3 月 10 日（UTC+8），Wintermute 发文表示，宏观因素目前正在主导一切，但上周加密货币表现出韧性，而股票、债券甚至黄金都在下跌。过去几个季度加密货币与股票之间的高相关性开始出现裂痕。最可能的解释是：边际卖家已经不多了。加密货币市场的杠杆规模约为 600 亿美元，大约是峰值水平的一半。相比之下，黄金的投机性持仓已经大幅积累。当所有资产都下跌时，加密货币需要吸收的被迫抛售压力要小得多。 这验证了从市场各方听到的信息。从 12-18 个月的周期来看，当前价位颇具吸引力，尽管 BTC 买家愿意入场的区间从当前价位一直延伸到 5 万美元低位。市场仍有进一步下探的空间，但去杠杆化的大部分阶段似乎已经过去。目前，加密货币正在守住阵地，并缩小与其他风险资产之间的表现差距。一旦交易量回升，这种态势能否持续尚待观察。下周的 FOMC（联邦公开市场委员会）会议是近期催化剂。（来源：ME）

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文章作者、来源：腾讯

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文章聚焦稳定币作为可转让票据的法律本质，指出其核心挑战在于缺乏类似旅行支票清算网络的通用、受监管的面值兑付基础设施。

文章作者、编译：James，以太坊基金会生态负责人、Chopper

文章来源：Foresight News

去年，我第一次和 Tony McLaughlin 交谈，那时他离开花旗、创立 Ubyx 公司不久。最让我印象深刻的是：一个在全球顶级银行工作了 20 年的人，谈起公链时却有着加密原生人士般的信念，同时每一个论点又都扎根于支票清算、代理银行业务的真实机制。

作为一位支付行业的资深人士，McLaughlin 真心相信，自己职业生涯搭建的那套基础设施即将被取代。

McLaughlin 不是我们想象中的那种初创公司创始人。他是资深支付领域高管，出身于全球最大银行之一，他做公司的思路也体现了这一点：提出一个理念，推向市场，让市场告诉你对错。

稳定币究竟如何才能真正成为普通货币？那种会出现在你银行账户里、等同于现金的货币。

他的答案涉及一项极其平淡无奇的基础设施，以至于加密圈大多数人从未想过它，而传统银行领域的人还没意识到自己需要它。

亲手搭建体系，然后转身离开

先简单概括一下 McLaughlin 的职业轨迹，他的背景对这个故事至关重要。

他在花旗集团工作近 20 年，升任财资与贸易解决方案部董事总经理，专注于新兴支付领域。在此期间，他成为 受监管负债网络（RLN）的主要设计者，这可能是过去五年最具影响力的机构级区块链概念之一。

RLN 提出了一个共享的私有账本，央行、商业银行、电子货币机构都可以在同一平台上发行代币化负债，这是受监管行业对公共加密货币的回应。

McLaughlin 与美联储、英国金融协会完成了概念验证，这一理念也影响了新加坡金融管理局的工作。国际清算银行（BIS）也承认 RLN 为其 「统一账本」 概念提供了灵感。Agorá 项目则联合七家央行和 40 多家金融机构采用了类似架构。无论从哪个角度看，这都是重量级的基础设施。

然后，McLaughlin 辞职了，彻底退出了这个项目。

多年来，他一直致力于论证私有许可链是受监管货币的未来。技术本身没问题，问题在于，没人能解决冷启动难题。

你要求全球所有大银行和央行加入一个还不存在的网络，而没人愿意第一个行动。在一次播客中，他称之为 「启动问题」：你必须先启动网络，别人才会用，但没人愿意帮你启动，因为现在还没人用。

而公链早就解决了这个问题。它们有用户，有流动性，有开发者。冷启动已经成为过去。

让他彻底想通的时刻，是 2024 年美国大选。他观察政治走向后得出结论：稳定币监管法案势在必行，这意味着银行终将被允许在公链上运营，因为稳定币就在公链上。2025 年 7 月签署生效的 GENIUS 法案证明他是对的。

他用一贯直白的方式描述这个决定：「从那天起，我决定再也不把生命中的一秒钟，花在推动私有许可链的普及上。」

他离开花旗，并于 2025 年 3 月创立了 Ubyx。

银行对稳定币的误解

2026 年 3 月 3 日，特朗普总统公开指责美国银行 「破坏」 GENIUS 法案，并「挟持」了他的加密货币议程。矛盾焦点在于收益。

银行一直在大力游说反对生息稳定币，理由是它们会把存款从传统银行体系抽走。英格兰银行也出于同样原因，考虑对稳定币设置持有上限。

这种恐惧是真实的：全球稳定币发行量已突破 3000 亿美元。如果这代表存款离开商业银行资产负债表，对信贷能力的影响将非常巨大。

但 McLaughlin 认为这个问题问反了。过去一年，他在所有场合和播客上只坚持一个论点：稳定币不是存款的威胁，它们是一份收入大礼。

而认知错误的起点，是人们如何给这个工具分类。

他说：「如果监管机构把稳定币定义为‘与法币挂钩的加密资产’，我认为他们犯了根本性错误。这在我看来，等同于说‘支票是一张与法币挂钩的纸’。」

他的意思是，监管机构在稳定币上犯了一个绝不会在支票上犯的错：他们用技术（加密代币）来定义工具，而不是用它实际的功能（承诺按面值兑付）。技术是附带的，承诺才是核心。

把 「我欠你 10 美元」 写在泥板、纸张，或以太坊上的 ERC‑20 代币上，法律工具是一样的。重要的是谁做出承诺，以及承诺是否可执行。

在他的框架里，稳定币不是新奇的加密原生产物。它是商业法中最古老的工具之一的最新呈现：可转让票据。

他把它类比成 1891 年的美国运通旅行支票。

如果你不到 35 岁，可能从没使用甚至听说过。在借记卡和 ATM 普及全球之前，旅行支票是人们出国携带现金的主要方式。出行前从美国运通或银行购买，预付面值。然后在全球任何地方像现金一样消费，商家或当地银行按面值接受，因为清算网络保证它们能从发行方收到钱。

我记得在亚洲背包旅行时用过，现在想起来还头疼：在银行柜台排队、签字再复签、等工作人员致电发行方、汇率还很差。难怪银行卡一普及，旅行支票几乎一夜之间消失。

但它的属性和稳定币完全一样：美元工具、非银行发行、预充值、足额抵押、无息、可向持票人转让、按面值赎回。

McLaughlin 的类比是对的，但大多数听众并没有真正听懂。大多数人看不出稳定币的清算问题，恰恰是因为大多数人从没使用过当年解决这个问题的工具。旅行支票已经消失，背后的清算基础设施成了被遗忘的历史。所以当 McLaughlin 说 「稳定币需要旅行支票当年拥有的东西」 时，听众只是礼貌点头，却没有真正理解。

一旦你用这个视角看问题，问题就不再是：「我们如何保护存款不受稳定币冲击？」而是：「我们如何像过去 200 年处理所有其他可转让票据一样，处理稳定币？」

那个枯燥乏味却至关重要的部分

旅行支票能在全球按面值被接受，不是因为这张纸有什么特别，而是因为美国运通、Visa、Thomas Cook 搭建了清算网络，保证任何国家的任何商家都能把支票按面值换成现金。

当受理网络瓦解，旅行支票的使用量就崩塌了。不是工具失效，是渠道失效。

稳定币现在正处于完全相同的处境。它们可以在公链上几秒内跨境，但没有一套通用机制，能让你通过受监管金融机构按面值赎回。

如果你是稳定币发行方，你必须从零开始搭建自己的分销网络，一个一个谈双边合作。如果你是想为客户受理稳定币的银行，你必须单独和每一家发行方谈判。复杂度呈几何级上升。

McLaughlin 最喜欢的例子是信用卡。全球有成千上万家银行发行信用卡，听起来本该一团糟。但你几乎很少走进一家商店被告知：「抱歉，我们不接受你的银行卡。」

这种碎片化对用户是不可见的，因为 Visa 和万事达卡在中间，使每张卡都能在任何地方使用。

稳定币有碎片化，却没有清算网络。这正是 Ubyx 想要填补的缺口。

清算到底如何运作

机制设计非常简单，而它与加密交易所的区别，正是核心所在。

在交易所里，稳定币按浮动市价买卖，不保证按面值兑付。交易所是交易场所，需求下跌，价格就跟着跌。

Ubyx 不这么做。它做的是托收模式，不是买卖模式。目标是按面值赎回，就像你把支票存入银行一样。

你不关心支票是谁发的、来自哪家银行。你把支票交给银行，银行按面值给你入账，幕后由清算系统从发行银行收钱。如果支票被退回，银行把支票还给你，就这么简单。

Ubyx 的流程也是一样：

客户把稳定币（比如 USDC）存入银行的托管钱包

银行把代币提交给 Ubyx

Ubyx 转给发行方（此例中是 Circle）

发行方验证代币合法，从结算银行的预存准备金中释放法币

美元通过 Ubyx 回到受理银行，银行给客户入账（通常会扣除汇差后换成当地货币）

如果发行方未能支付，银行就把代币退还给客户，就像退票一样。银行在清算过程中不承担资产负债表风险。

McLaughlin 把这套系统描述为有三种模式的 「黑箱」：

稳定币进，现金出（赎回）

现金进，稳定币出（发行）

稳定币 A 进，稳定币 B 出（兑换）

它被设计为不绑定发行方、不绑定公链、不绑定法币。上线时的发行方包括 Paxos、Ripple、Agora、Transfero、Monerium、GMO Trust、BiLira 等十几家，覆盖美元、英镑、欧元和新兴市场货币，跨多条公链。

对银行来说，技术接入成本被刻意压到最低。大多数银行不会自建区块链基础设施，就算建了，还要解决让其他银行信任的问题。

360 亿美元

这就是存款恐惧叙事反转的地方。

McLaughlin 的粗略测算：假设稳定币市场达到 1 万亿美元（现在是 3000 亿且还在增长）。保守假设每天有 0.5% 的流通代币被赎回，这样每年赎回规模约 1.8 万亿美元。

如果银行收取 100 个基点的费用，再加 100 个基点的跨境汇兑点差，年收入规模将达到 360 亿美元。

这些是他的假设，计算结果基本正确，对任何一家银行来说，问题只是：你想分多少。

对非美国银行来说，这种经济收益尤其诱人。每一块进入欧洲或亚洲银行体系并兑换为本币的美元稳定币，都是受理银行的纯外汇收入。外汇业务对银行来说简直是 「暴利」。

过去一年，McLaughlin 在所有场合都把境外稳定币称为 「礼物」。

这套模式与央行目标的一致性，让它超越了单纯的收入计算，更具说服力。

当稳定币通过受监管机构赎回进入托管钱包，它们就对税务系统可见，经过反洗钱 / 实名认证筛查，并转换成位于本地银行资产负债表上的本币。中央银行获得合规性和货币透明度，商业银行获得手续费收入并扩大其资产负债表，客户则获得面值兑换。

McLaughlin 给银行 CEO 的建议非常具体：先受理，后发行。「在稳定币这件事上，收比发更好。为什么？因为你可以通过‘收’赚到很多钱。」

最直接的商业逻辑，在于受理并兑换第三方稳定币。一旦共享受理网络建成，任何银行都能像清算 Visa 交易一样清算任何稳定币，发行门槛就会大幅降低。

到那时，发行自家稳定币，会变得和发行信用卡一样简单。你不需要搭建受理网络，只要接入即可。

谁认可这个论点

Ubyx 股东名单值得一看，因为上面的名字告诉你哪些势力认可它。

Ubyx 在 2025 年 6 月完成 1000 万美元种子轮，由 Galaxy Ventures 领投。本轮其他投资方堪称 「梦幻组合」，通常不会出现在同一张股东表上的人：Peter Thiel 的 Founders Fund、Coinbase Ventures、VanEck、LayerZero。

硅谷自由意志主义资本、顶级加密交易所、大型传统资产管理公司，同时给稳定币清算基础设施投钱。多名投资者同时也是网络参与者：Paxos、Monerium 既是投资方，也是网络内发行方；Payoneer、Boku 作为战略伙伴投资。

这种 「投资者即网络用户」 的结构是刻意设计的。McLaughlin 明确将其比作 Visa 和万事达卡早期的股权结构：使用网络的银行，就是拥有网络的银行。

2026 年 1 月，巴克莱银行进行了战略投资。这是英国市值第二大银行，也是其有史以来首次投资稳定币公司。巴克莱数字资产与战略投资主管 Ryan Hayward 表示：「互操作性是释放数字资产全部潜力的关键。」

言外之意：欧洲最具系统重要性的银行之一，看懂了稳定币清算的逻辑，并决定用钱投票。

一个月后，阿拉伯银行旗下金融科技加速器 AB Xelerate 也进行了战略投资。现在，美国风投、欧洲银行、中东金融基础设施，全都押注同一个方向。

可能出什么问题？

Circle 在 2025 年中推出了自己的 Circle Payments Network，为 USDC 结算提供专有基础设施。Circle 有足够规模独自搭建分销体系。

市场问题是：最终会是单一发行方网络（Circle 路线），还是多发行方清算系统（Ubyx 路线）？McLaughlin 的论点是，历史偏向多元化清算模型。但 Circle 的先发优势与主导市场份额是现实。

银行与加密公司之间的收益之争尚未解决。美国货币监理署（OCC）提出的规则草案中包含一项可反驳的推定，即反对稳定币的收益机制。

如果禁止收益，银行就能松一口气，因为对于存放现金的人来说，稳定币的吸引力仍然不如储蓄账户。但这同时也意味着稳定币的应用范围将局限于支付和结算领域，市场规模较小，Ubyx 的发展速度也会放缓。

如果允许收益，稳定币市场将迎来爆发式增长，它们将直接与存款、货币市场基金和国债争夺闲置资金。银行完全有理由迅速构建基础设施，既是为了防御（防止客户流失），也是为了进攻（获取外汇和手续费收入）。

Ubyx 承诺采用开源规则手册，并最终通过代币实现 DAO 治理。这在理念上与其连接的去中心化网络相符，但对银行依赖的受监管金融市场基础设施而言，这仍是未经检验的模式。

小结

McLaughlin 职业生涯的第一阶段，是捍卫法币体系应对加密挑战。第二阶段，是为银行业搭建私有链。第三阶段，他得出结论：私有链无法解决普及问题。

这一切的改变，在于他对资金存放位置的看法。在公链上，在钱包里，通过一套基础设施清算，让每一种受监管稳定币都像支票一样可靠且无害。

他认为整个过渡过程的关键在于一句话：银行可以像处理支票一样处理稳定币。

如果有权威人士说出这句话，那么全球每一家银行和金融科技公司都会立刻知道该做什么。Ubyx 打赌很快就会有人说出这句话。

ME News 消息，3 月 10 日（UTC+8），据官方消息，OKX 已正式发布 Agent Trade Kit，这是一款面向 AI 原生交易工作流的开源 MCP 工具集，覆盖从行情发现到策略执行的完整链路。目前，Agent Trade Kit 拥有 83 个工具，是行业工具最多的 CEX AI 产品。其中，期权 AI 交易、算法委托与 Bot 策略管理为 OKX 独家能力，并独家内置模拟盘模式，支持用户在零风险环境中进行策略验证。安全方面，Agent Trade Kit 完全开源，API Key 只存在本地，AI 全程无法接触密钥。

据悉，OKX Agent Trade Kit 与 OKX Onchain OS 覆盖链上与 CEX 全场景，是目前行业覆盖最完整的 AI 交易生态。（来源：ME）

每一次平台范式的转变，都会催生一批现有支付系统无法服务的新商户。

文章作者：Kaori

文章来源：动察 Beating

在 Claude 里输入「create a card」，几秒钟后你会拿到一张 Visa 卡。但这张卡不是给你用的，是给 AI 用的。

昨天，X 上疯狂讨论一则给大模型生成虚拟卡的产品演示视频。普通人申请一张虚拟卡用于网络交易算不上什么新鲜操作，不过给 AI 申请虚拟信用卡，倒是 Agent 火起来之后，支付赛道的又一次出活。

如果你关注这个领域，会发现类似的兴奋每隔几个月就来一次。2025 年 9 月是 x402 协议，Coinbase 和 Cloudflare 联手把 HTTP 的 402 状态码变成了 Agent 的原生支付通道。2025 年 10 月是 Visa 和 Mastercard 同时发布 Agent 支付协议。现在是虚拟卡。

Agent 支付这条赛道仍然高度分散，它们各自解决一部分问题，但还没有人能提供完整方案。这篇文章试图回答几个问题：Agent 虚拟卡到底是什么？它和 x402 有什么区别？虚拟卡能解决什么、不能解决什么？以及，这个赛道的机会在哪里？

本文由 Kite AI 赞助支持

Kite 是首个面向 AI 智能体支付的 Layer 1 区块链，这一底层基础设施使自主 AI 智能体能够在具备可验证身份、可编程治理以及原生稳定币结算的环境中运行。

Kite 由来自 Databricks、Uber 和 UC Berkeley 的 AI 与数据基建资深专家创立，已完成 3500 万美元融资，投资方包括 PayPal、General Catalyst、Coinbase Ventures、8VC 以及多家顶级投资基金会。

什么是 Agent 的虚拟信用卡

你肯定不想把自己的信用卡直接交给一个 Agent，就像很多人也不在自己主力电脑上安装 OpenClaw 一样。

原因很简单，风险敞口无法控制。普通信用卡没有单次消费上限，没有商户限制，也无法即时废弃。一旦 Agent 出错或被攻击，你的整个账户都暴露在风险之下。

Agent 虚拟卡不是给 AI 发一张普通信用卡，它是一种可编程、受限的支付凭证。每张卡都可以设置消费上限，如果 Agent 的消费超过预设金额，交易会被自动拒绝。你还可以随时暂停或关闭任何一张卡，且不影响你的底层银行账户。

总的来说，虚拟卡的核心价值在于可控性。

以昨天引发关注的虚拟卡项目 AgentCard 为例，它通过模型上下文协议（MCP）服务器运作，流程是这样的：你先向虚拟卡提供商充值，Agent 调用 MCP 工具，比如「create_card (amount=$50)」，提供商的 API 立即发行一张一次性预付 Visa 卡，金额精确锁定为 50 美元。

后端有几层，MCP 服务器处理与金融科技公司的认证和 API 调用，Agent 看不到你的真实资金来源。卡片由发卡银行在 Visa 网络上发行，资金从你预先关联的银行账户或信用卡扣除。Agent 拿到的是临时卡号，用于网页结账或 API 支付，卡在使用后自动停用。

设置大约需要 5 分钟，通过 CLI 或配置文件完成。整个过程高度隔离，你的真实卡信息从未暴露给 Agent。

虚拟卡想解决什么问题？

人们口中的「代理式商业」，大多数时候只是人类购物流程多了一步。

你用 ChatGPT 研究一款耳机，然后自己下单，这是第一层。或者你让 ChatGPT 找到耳机并点击购买，你确认付款，这是第二层。再或者你设定一个条件，让 Agent 在价格跌破某个数字时自动买入，这是第三层。

这三种情况里，Agent 用的都是你的支付凭证，各大卡组织和 AI 实验室已经在为这些场景构建底层协议了。

真正有趣的场景从第四层开始。

你的 Agent 需要调用另一个大模型的 API，比如从 Anthropic 切换到一个更便宜的推理模型、购买一个昂贵的数据集来完成研究任务、雇用另一个 Agent 来处理一项子任务。

在这些场景里，Agent 不是在替你刷卡，它需要自己的支付凭证。

目前的做法是开发者替 Agent 买好这些东西，然后把访问权限交给它。这不叫代理，叫代购。

为了彻底解放人类（但又不能完全撒手信任），所以需要一种受限的 Agent 支付方式，虚拟卡的可编程特性恰好对齐了这个需求。

这个问题为什么现在才出现？因为目前三个条件同时成熟。

第一个条件是需求侧。全世界各大城市如火如荼的龙虾安装活动，便可见一斑。

第二个条件是供给侧。Stripe Issuing 已经可以通过 API 创建和管理虚拟卡，技术、协议齐备。

第三个条件是卡组织下场。Visa 和 Mastercard 同时发布 Agent 支付协议，Cloudflare 参与技术标准制定，Fiserv 成为首批支持这些协议的大型支付处理商，平台化已经完成。

从草根创业者到卡组织巨头，所有人在同一时间看到了同一件事：Agent 需要自己的金融基础设施。

虚拟卡的结构性局限

虚拟卡解决了今天的问题，但它继承了银行卡网络的一个老问题：结算慢。

支付行业以外的大多数人没意识到，你在商店刷卡时，商家不是立刻拿到钱的。得一天后，几天后，跨境支付可能要 30 天才能收到资金。Visa 本身不移动资金，银行才移动，而银行结算是缓慢且昂贵的。

对 Agent 来说，这个问题被放大了。如果你的 Agent 在向 Anthropic 大量购买 Token，业务突然起飞，你可能在收入到账之前就耗尽资金。

虚拟卡还有第二个局限：跨境成本。传统银行卡的跨境支付涉及货币兑换、中间行费用、合规审查。对于需要在全球范围内调用 API 和服务的 Agent 来说，这些摩擦成本会快速累积。

第三个局限是可编程性不足。当你的 Agent 交易规模变大、需要管理的子 Agent 变多，虚拟卡的灵活性就不够用了。如果用虚拟卡，主 Agent 必须为每个子 Agent 逐一申请，或者每次花几美元创建一张新卡。

理解这些局限之后，就能明白为什么 x402 协议会在几个月前引发关注。

x402 的本质是绕过银行卡网络，用稳定币在 HTTP 层直接完成链上支付。举个例子，假设你的 Agent 需要调用一个付费 API 获取实时数据。用虚拟卡，你得先创建一张卡，去服务商网站注册账户，绑卡，订阅月度套餐，拿到 API 密钥，再配置给 Agent。

用 x402，Agent 直接发送 HTTP 请求，服务器返回 402 状态码和价格，Agent 自动签署一笔 USDC 转账，服务器确认收款，返回数据。不需要注册，不需要订阅，按用量付费。

两者不是互相替代的关系。虚拟卡适合 Agent 在接受 Visa 的商户消费，网购、订阅 SaaS、支付云服务账单。x402 适合 Agent 之间的直接支付，调用 API、购买数据、雇佣其他 Agent 完成子任务。

目前大多数商户还是只接受 Visa/Mastercard，所以虚拟卡是今天能用的方案。但对于 Agent 调用 API、Agent 之间协作这类场景，x402 这种原生支付协议更合适。

还有一种中间方案，用稳定币加速银行卡的后端结算。前端还是刷卡，后端变成链上即时到账。有人说稳定币会去中介化银行卡网络，这搞错了方向。稳定币做不到无抵押信贷、拒付权和 Visa 级别的反欺诈能力，它是来给银行卡加速的，不是来替代的。

三层方案是递进关系，虚拟卡解决兼容性，稳定币解决结算速度，原生钱包解决可编程性。你今天在哪一层，取决于你的 Agent 要和什么样的交易对手打交道。

三条并行的创业赛道

面向 Agent 的支付创业，最终会卷到一个出乎很多人意料的地方：机器组织学。

想想今天的企业是怎么管理员工消费的。公司卡、报销规则、预算中心、审批流程、审计追踪。这套制度是公司治理的基础设施。现在，企业需要给 AI 代理配同样的东西。

这意味着至少三条创业赛道正在同时打开。

第一条是 Agent 优先的发卡平台。目前多个平台入场，但大多数还停留在最表层的虚拟卡发行。

真正的护城河在于风控模型、计费逻辑和开发者体验。比如入驻流程不用填表，用 API 注册、风控模型基于 Agent 行为模式而非人类信用历史、计费逻辑按 token 消耗而非月度账单。

第二条是 KYA 基础设施。KYA 的意思是 Know Your Agent，对应传统金融的 KYC。当 Agent 成为商户和买家，了解你的客户变成了解你的 Agent。谁开发了它？运行在什么模型上？历史交易记录和行为模式是什么？这是一个全新的信任层。

一家名叫 Skyfire 的初创公司已经在做这件事，它推出了 KYAPay 协议，允许商户验证 Agent 的身份和授权状态。2025 年 12 月，Skyfire 与 Visa 合作完成了一笔端到端的 Agent 购物演示：Agent 自主研究产品、比较价格、完成购买，全程由 KYA 协议验证身份，由 Visa 的 Trusted Agent Protocol 处理支付。

但进入 2026 年，Skyfire 官方停更，并无最新产品、协议进展。可以说目前整个行业还没有统一的标准，这是一个待抢的山头。

第三条是 Agent 间交易的清算和审计网络。

当主 Agent 管理几十个子 Agent，各自有钱包和交易记录，谁来对账？谁来审计？这是 Agent 经济的「四大会计师事务所」机会。

历史总是押韵。2000 年前后，eBay 创造了一个让普通人互相买卖的市场。那些个人卖家拿不到商户账户，PayPal 让他们收到了钱。到当年年底，PayPal 处理了 eBay 拍卖支付中 40% 的交易。2010 年前后，独立开发者想在线收款，PayPal 和 Cybersource 都能做，但流程漫长且痛苦，Stripe 用七行代码解决了问题。

规律始终如一，每一次平台范式的转变，都会催生一批现有支付系统无法服务的新商户。赢家服务于传统巨头认为不值得进行风险审核的商户。

今天的新商户是谁？

2025 年，GitHub 新增约 3600 万开发者。YC 2025 年冬季训练营中，四分之一的公司代码库 95% 以上由 AI 生成。在 Bolt.new 上，500 万用户中 67% 不是专业开发者。

两年前写不了生产级代码的数百万普通人，现在正在发布软件。

回到开头的那条推特。给 AI 开一张 Visa 卡让它自己花钱，这看起来是一个产品功能，其实是一场范式转移的起点。

从草根创业者到卡组织巨头，所有人都意识到 Agent 需要自己的金融基础设施。但虚拟卡、稳定币、钱包，都只是脚手架。

真正的变化在更深处。当自然语言成为交易的原生接口，支付就不再是一个独立的行业，它变成了嵌入每一次对话的基础能力。

当年 eBay 的个人卖家不关心 ACH 还是信用卡网络的技术差异。他们只需要一个注册就能收款的东西，PayPal 给了他们。今天几千万 Vibe Coder 和他们的 Agent 也不关心银行卡还是稳定币的底层之争。他们只需要开口说一句话，钱就到位。

谁先做出来，谁就是下一个 PayPal。

旨在解决开发者与终端用户在调用 AI 能力时面临的获取门槛高、配置过程冗杂等核心痛点。

文章作者、来源：AIBase

近日，专为中国用户深度优化的 AI Skills 社区SkillHub正式对外发布，标志着国内 AI Agent（智能体）生态基础设施建设取得重要进展。该平台通过整合ClawHub生态中超过 1.3万个 AI 技能，旨在解决开发者与终端用户在调用 AI 能力时面临的获取门槛高、配置过程冗杂等核心痛点。

SkillHub核心优势在于其构建的本土化高速下载矩阵，通过国内高速镜像显著提升了技能插件的部署效率。针对智能体开发者，平台同步推出了 SkillHub CLI 工具，支持通过简单的自然语言指令实现商店安装与环境配置，极大缩短了从“模型对话”到“工具执行”的链路。

在同步发布的 精选 TOP50榜单 中，Xiaohongshu （小红书） Automation以自动化运营能力位居前列，而安装量达5.9万次的Github及专注于 AI 搜索优化的Tavily Web Search展现了工具型技能的强劲需求。

此外，具备自我纠错能力的self-improving-agent等前沿技能的入驻，预示着 AI 正在从被动响应向主动规划与自我迭代转型。

AI 正越来越深地嵌入人们已经在用的工具中。

文章作者：ethn，a16z

文章编译、来源：深潮 TechFlow

导读： a16z 发布了第六版生成式 AI 消费应用榜单。ChatGPT 周活跃用户达 9 亿，但 Gemini 和 Claude 付费增速更猛，"默认 AI 助手"争夺战正式开打。

本版最大变化是把 CapCut、Canva、Notion 等"AI 功能已成核心"的老牌产品纳入排名，同时首次覆盖 Agent、AI 浏览器和桌面端工具。

作者 Olivia Moore 是 a16z 消费团队合伙人，这份报告是目前追踪 AI 消费应用格局最系统的公开数据之一。

全文如下：

三年前，我们发布了这份榜单的第一版，目标很简单：搞清楚哪些生成式 AI 产品真的在被主流消费者使用。当时，"AI 原生"公司和其他公司之间的界限很清楚。ChatGPT、Midjourney、Character.AI 是围绕基础模型从零构建的产品，其余的软件世界还在摸索怎么用这项技术。

这个界限现在已经不成立了。CapCut 是一款视频编辑器，月活移动端用户 7.36 亿，它最受欢迎的功能全靠 AI 驱动——抠图、AI 特效、自动字幕、文生视频。Canva 的增长引擎完全建立在 Magic Suite AI 工具之上。Notion 的付费 AI 附加率在一年内从 20% 飙升到 50% 以上，AI 功能现在贡献了公司大约一半的 ARR。

从这一版开始，我们扩大了范围，把所有生成式 AI 已成为核心体验的消费产品都纳入进来，包括 CapCut、Canva、Notion、Picsart、Freepik 和 Grammarly。我们认为这样能更准确地反映人们实际使用 AI 的方式，不过排名靠前的产品大多数还是 AI 原生的。

图注：2026 年 3 月版 Top 100 生成式 AI 消费应用完整榜单

跟以前一样，网页端排名基于月独立访问量（数据来源 SimilarWeb，截至 2026 年 1 月），移动端排名基于月活跃用户数（数据来源 Sensor Tower，截至 2026 年 1 月）。以下是我们的核心发现：

1.ChatGPT 领先，但"默认 AI"争夺战已经开打

ChatGPT 仍然是最大的消费级 AI 产品，而且遥遥领先。网页端流量是第二名 Gemini 的 2.7 倍，移动端月活是 Gemini 的 2.5 倍。ChatGPT 的周活跃用户在过去一年里增长了 5 亿，目前达到 9 亿。考虑到规模越大增长越难，这个数字很惊人——全球超过 10% 的人口每周都在用 ChatGPT。

但我们开始看到赛道在变宽，其他通用平台在特定场景上发力。Gemini 和 Claude 过去一年在美国的付费订阅增长都在加速（虽然体量上还是被 ChatGPT 甩开——ChatGPT 付费用户是 Claude 的 8 倍、Gemini 的 4 倍）。根据 Yipit Data，截至 2026 年 1 月，Claude 付费用户同比增长超过 200%，Gemini 则是 258%。同时我们看到越来越多的"多平台并用"行为——大约 20% 的 ChatGPT 网页端周活用户在同一周内也用了 Gemini。

发生了什么？竞争对手在发力。Google 在创意模型上打了漂亮仗——Nano Banana 第一周就生成了 2 亿张图片，给 Gemini 带来 1000 万新用户；Veo 3 被公认为 AI 视频的突破时刻。Anthropic 则专攻专业用户，推出了 Cowork、Claude in Chrome、Excel 和 PowerPoint 插件，以及最关键的 Claude Code。

这场竞争不只关乎今天谁领先，更关乎谁能建立结构性壁垒。上下文会累积：一个 LLM 对你了解越多，给你的结果就越好，你就越离不开它。早期数据显示，Gemini 网页端的每用户月均会话数在上升，不过 ChatGPT 还是高出 1.3 倍。移动端方面，ChatGPT 优势更大，每用户月均会话数是 Gemini 的 2.2 倍。根据 Yipit Data，两家在美国的消费级付费用户留存率都属于行业顶尖。

下一层锁定来自应用商店。ChatGPT 和 Claude 都推出了连接器生态——ChatGPT 有 GPTs 和 Apps，Claude 有 MCP 集成和 Connectors，让用户在助手之上搭建工作流。一旦用户把 AI 配置好连接了日历、邮件和 CRM，切换成本就会急剧上升。开发者可能会把精力集中在用户最多的平台上，形成和早期平台大战一样的飞轮效应。

我们已经能看到各平台的路线分化。Sam Altman 之前说过，OpenAI 想"把 AI 带给那些付不起订阅费的数十亿人"，这也是他们开始投放广告的原因。他还表示 OpenAI 会推出"Sign in with ChatGPT"身份层，把 AI 助手定位为消费者和互联网之间的默认接口。野心是让 ChatGPT 成为一切的起点：购物、订酒店、浏览网页、健康管理、日常生活。

应用目录已经反映出这种差异。截至 2 月底，ChatGPT 的应用商店覆盖 13 个品类、220 款应用。Claude 约有 160 个精选连接器加上约 50 个社区 MCP 服务器。但两者只有 41 款应用重叠——大约占两者合并目录的 11%，而且这 41 款几乎全是每个人都需要的通用生产力工具：Slack、Notion、Figma、Gmail、Google Calendar、HubSpot、Stripe。

核心工具之外，两个平台几乎完全走向不同方向。ChatGPT 在旅行、购物、美食、健康、生活方式、娱乐等品类有 85 款以上的独家应用，Claude 在这些品类几乎为零。这些都是消费交易类场景：在 Expedia 上订机票、通过 Instacart 买菜、在 Zillow 上浏览房源、在 MyFitnessPal 上追踪营养。这是所有 AI 公司中最激进的超级应用打法。Claude 的独家集成则偏向专业端：金融数据终端（PitchBook、FactSet、Moody's、MSCI）、开发者基础设施（Sentry、Supabase、Snowflake、Databricks）、科学和医疗工具（PubMed、Clinical Trials、Benchling），以及一个 ChatGPT 没有对标物的开源 MCP 社区。

Anthropic 似乎专注于 AI 高级用户（开发者、知识工作者等）。这类用户更愿意也更有能力为高价直接订阅付费。ChatGPT 虽然也有面向同类受众的产品（如 Codex、Frontier），但他们同时表示要成为真正大众用户的平台——这可能随着用户基数增长打开更多变现路径。他们已经在测试广告了，交易抽成也是顺理成章的扩展方向。

如果 AI 助手不只是一个聊天窗口，而是一个操作系统级的环境，这场竞争最终可能不像搜索大战——一家拿下 90% 的市场——而更像移动 OS 大战，两个理念截然不同的平台各自建起了万亿美元的生态系统。

2.全球使用正在按产品分裂

地理上来看，AI 市场正在分裂成三个截然不同的生态系统，彼此之间的差距在拉大。

西方 AI 工具共享着高度相似的用户群。ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 的核心市场都来自同一个池子：美国、印度、巴西、英国和印尼，只是排序不同。没有一个在中国或俄罗斯有显著用量。原因是政策：自 2022 年起，西方科技制裁限制了俄罗斯访问美国 AI 工具；中国则要求 AI 提供商注册备案、数据本地化存储并遵守审查规则。

DeepSeek 是唯一一个横跨多阵营的产品。网页端流量分布在中国（33.5%）、俄罗斯（7.1%）和美国（6.6%），移动端类似。中国用户还大量使用字节跳动的豆包和本土产品 Kimi。

俄罗斯在我们早期版本中几乎不构成一个独立市场，现在已经成为第三极，DeepSeek 渗透率排名第二。集成了 Alice AI 助手的 Yandex 浏览器月活达到 7100 万，跻身全球移动端 AI 产品前十。Sber 的 GigaChat 也首次出现在我们的网页端榜单上。这个模式跟中国如出一辙，只是时间压缩了：制裁制造了空白，本土产品在两年内填补了它。

为了从人均角度衡量 AI 采用情况，我们构建了一个简单指数，综合网页端人均访问量和移动端人均月活，在 0 到 100 之间评分。结果重新定义了地理格局。新加坡排名第一，其次是阿联酋、香港和韩国。美国——大多数 AI 产品的发源地——排名第 20。

图注：生成式 AI 人均采用指数（0-100），新加坡居首，美国排第 20

3.创意工具大洗牌

Midjourney、DALL-E 和 Stable Diffusion 是把大多数早期用户带进生成式 AI 世界的产品——三者都在 ChatGPT 之前发布。图像生成工具不仅主导了创意品类（视频和音频生成来得更晚），而且在我们前三版榜单中稳居上游。这个品类后来发生了很大变化。

2023 年 9 月的第一版榜单中，网页端 9 个创意工具里有 7 个是图像生成器。三年后，只剩 3 个图像生成器上榜，但创意工具依然有 7 个。区别在于填补空缺的是什么：视频、音乐和语音产品拿下了图像生成腾出的位置。

图像生成的故事是一个被捆绑吞噬的故事。随着 ChatGPT（GPT Image 1.5）和 Gemini（Nano Banana）内置图像模型的质量提升，独立图像产品的门槛急剧抬高。在我们第一版榜单上，Midjourney 排进了前 10，现在跌到了第 46 位。留下来的产品——Leonardo、Ideogram、CivitAI——倾向于服务特定创意社区，用有态度的功能做差异化，而不是和通用生成器正面竞争。

视频生成是这一版变动最大的领域。Kling AI、Hailuo 和 Pixverse 都建立了实打实的用户基础，中国开发的模型在输出质量上持续领先。基于 Seedance 2.0 的应用出现在下一版榜单上也不会让我们意外。Veo 3 是第一个缩小差距的美国模型，它拉动了 Google Labs 的流量（排名从第 36 升到第 25）。

少了谁？Sora. OpenAI 在 2025 年 9 月以独立应用的形式上线了 Sora 2.0，用户可以上传自己的数字形象作为 Cameo，生成包含真人的视频。Sora 连续 20 天占据美国 App Store 榜首，100 万下载量的达成速度比 ChatGPT 还快。之后下载量回落了，因为 Sora 没能作为社交应用持续病毒式增长（还没有人跑通 AI × 社交这条路），所以这一版没进移动端榜单。但 SensorTower 数据显示，Sora 移动端日活依然超过 300 万，AI 视频创作者仍在使用这个模型，即使他们把作品发到其他平台。

音乐和语音的防御性更强。Suno 保持了上一版的排名（第 15）。ElevenLabs 从 2023 年 9 月以来每一版都在榜上，它的核心能力——语音克隆、配音、音频制作——足够专业化，还没被做成巨头产品里的一个勾选项功能。

总结一下规律：模型巨头和 Google、OpenAI 这样的大玩家发力的创意方向（图像，以及越来越多的视频），独立产品的流量就会被压缩——当然面向主流之外、更有态度也可能更高客单价的产品仍有空间。巨头没发力的方向（音乐、语音），独立产品的空间就更大。

4.Agent 来了

向 Agent 化 AI 的转变并不是这一版才开始的——上一版就开始了，形式是 vibe coding（氛围编程）。当 Lovable、Cursor 和 Bolt 出现在我们 2025 年 3 月的榜单上时，它们代表着一种新东西：AI 产品不只是回答问题或生成媒体，而是替用户构建东西。这就是 Agent 行为，只不过限定在一个垂直领域里。

Vibe coding 在技术用户（以及半技术用户）中证明了留存能力。这一版 Replit 和 Lovable 都在榜上，Claude Code（通过 Claude）也在。还有更多增长空间，因为这个趋势还没有真正打入大众市场。前五大 vibe coding 平台的流量仍在增长，虽然增速比最初的爆发期放缓了，但很多产品的收入还在上升，因为开发者和团队的使用强度在加深。

更近期，通用型 Agent 开始浮现。2026 年 1 月，一个叫 OpenClaw 的开源项目从一个独立开发者的副项目变成了 GitHub 上 68000 颗星和主流媒体报道，整个过程只用了几周。OpenClaw 由奥地利开发者 Peter Steinberger 创建，是一个在本地运行的 AI Agent，能连接你的消息应用，代你执行多步骤任务。

如果说 ChatGPT 是消费者发现 AI 能对话的那个时刻，OpenClaw 可能是消费者发现 AI 能行动的那个时刻。这个产品在开发者社区炸了——如果我们把分析时间窗口推到 2 月而非 1 月，OpenClaw 能排进网页端前 30。

不过 OpenClaw 还不是消费级产品——安装和维护需要会用终端。OpenClaw 在技术用户中持续获得动力，3 月初成为 GitHub 上最多星的项目，超过了 React 和 Linux。但这个产品还没有"毕业"到真正的主流用户中——至少从 OpenClaw 安装网页的新访客数据来看，增长相当平。该项目在 2026 年 2 月被 OpenAI 收购，这或许意味着一个更易用的 OpenClaw 版本即将到来。

OpenClaw 不是榜上唯一的通用型 Agent。Manus 和 Genspark 也进了榜——两个平台都允许消费者把开放式任务（研究、表格分析、幻灯片制作）交给 AI，由 AI 端到端完成整个工作流。Manus 是第二次上榜了，上次上榜后它在 2025 年 12 月被 Meta 以约 20 亿美元收购。Genspark 是本版新面孔——公司今年早些时候完成了 3 亿美元 B 轮融资，并宣布达到 1 亿美元年化收入。

在移动端，消费者通常通过文字与 Agent 交互，而不是通过移动应用。安装时，用户把 OpenClaw 连接到 WhatsApp、Telegram 和 Signal 等平台，像给朋友发消息一样给它发指令，它在后台执行任务。Poke 等其他产品也通过短信提供类似的 Agent 体验。

这些产品将与消费者每天使用的通用 LLM 助手——ChatGPT、Claude 和 Gemini 的 Agent 能力直接竞争。随着这些巨头搭建自己的连接器和应用生态，消费者会不会选其中一个作为主 Agent？未来六个月会给我们答案。

5.AI 走出浏览器和应用

这份榜单之前的每一版都用两个指标排名 AI 产品：网页访问量和移动端月活。但一类新的 AI 产品正在兴起，这两个指标都无法捕捉。过去一年最重要的消费端 AI 增长，有些发生在这两个维度上完全不可见的产品里。

最明显的变化是浏览器本身正在成为 AI 产品。过去九个月里，OpenAI 发布了 Atlas（一款在每个页面内置 ChatGPT 的浏览器），Perplexity 推出了 Comet，Browser Company（后被 Atlassian 收购）推出了 Dia。Yipit 数据显示，Perplexity 的 Comet 在市场上造成的影响最大（从下载页访问量衡量），但还没有哪个 AI 浏览器实现了加速增长。

其他 AI 巨头选择的路径是把 AI 加到现有浏览器里，而不是单独推出一个 AI 浏览器。Google 将 Gemini 加入 Chrome，并发布了测试版 Disco，可以根据用户的浏览器标签页动态生成 web 应用。Anthropic 发布了 Claude in Chrome，可以连接用户的 Claude 或 Claude Code 会话，在网页上驱动操作。

桌面端原生 AI 工具的增长更加猛烈，尤其是开发者工具。Claude Code——一个命令行开发者 Agent——在短短六个月内就达到了 10 亿美元年化收入。OpenAI 推出了 Mac 端独立 Codex 应用，公司称 Codex 在 3 月初的周活跃用户达 200 万，周环比增长 25%。Cursor 保住了网页端前 50 的位置。

对于纯消费者来说，最常见的独立桌面 AI 应用是语音相关的。Fireflies、Fathom、Otter、TL;DV 和 Granola 等笔记工具通过 PLG 模式触达用户，逐渐渗透进企业——前五大玩家的访客加起来超过 2000 万。Notion（本版首次上榜）等工作空间应用也越来越多地通过笔记器、研究 Agent 甚至任务自动化集成 AI。

最后，AI 正越来越深地嵌入人们已经在用的工具中。Anthropic 推出了 Claude in Excel 和 Claude in PowerPoint。OpenAI 推出了 ChatGPT for Excel。Google 加深了 Gemini 在 Workspace 全线的集成——Docs、Sheets、Gmail、Meet 都有了原生 AI 功能。Google 还在 2026 年 1 月推出了 Personal Intelligence，把 Gemini 接入 Gmail、Google Photos、YouTube 和 Search，让助手可以引用你的酒店预订、购买记录、相册和观看记录，不需要你主动告知。

对这份榜单的启示是：我们的排名越来越低估了人们实际使用最多的 AI 产品。一个每天花八小时泡在 Claude Code 里的开发者，一个通过 Wispr 口述每封邮件的知识工作者，都是重度 AI 用户，但在网页流量数据里几乎不可见。当 AI 从一个目的地变成一种功能，我们的方法论也需要跟着变。

Kydo 深度反思加密行业困境：告别“卖基建给开发者”的虚假繁荣，提出利用可编程资本为 AI Agent 公司提供增长燃料的新范式。

文章作者：Kydo

文章编译、来源：Ken, Chaincatcher

昨天，一条推文触动了人们的神经。它浮现出一种共同却又无声的绝望——我们中的许多人在这里工作已经不再感到快乐了。

如果你不是在做稳定币，或者你不是一个对金融市场有着极高热情的人，那么你现在在加密圈里大概率是找不到乐趣的。

更糟糕的是，你看着人工智能正以惊人的速度和活力发展，相比之下，你的日常工作仿佛停滞不前。我知道这一点，因为我当时就是这种感觉。这就是我写那条推文的原因。

这条推文能引起这么多人的共鸣（到目前为止我已经收到了 60 条私信），这说明你们很多人都有同样的感受，只是没有说出口而已。

那么，让我把那些大家心照不宣的事大声说出来。

向加密圈开发者卖产品的时代已经结束了

在上一轮周期里，把产品卖给加密开发者是行得通的。数据指标比收入重要。合作 Logo 比收入重要。Vibe（社区氛围）比收入重要。你只是他们账上的一笔成本支出，而大家都乐意花钱。

这种范式已经死去大约 18 个月了。我们真希望自己能早点走出来。

今天，越来越多的人达成了一个共识：加密货币只适合做金融。Dragonfly 的 Haseeb 说过这话，Multicoin 的 Kyle 说过这话，Solana 的 Toly 也说过这话。你们大多数人其实也这么认为，即使你们不会公开承认。

我理解为什么大家会得出这个结论。大多数代币都是 Meme 币。它们不拥有任何资产，也不对你负有任何债务，因为你真正能拥有的只有链上状态，而这极具局限性。

这也是为什么像交易和借贷这样的加密原生应用，是仅有的两类能够在链上真正赚钱的应用。

但我们很多人并不是在做 DeFi。我们很多人是在构建基础设施，为了实现 DeFi 之外的新用例。而这里有一个令人不适的真相：根据我们的分析，这部分工作的整体潜在市场规模大概只有每年 2 亿到 3 亿美元。这些钱还要被几百个团队瓜分。最成功的团队也就赚个大几千万美元。经过这么多年的发展成熟，这就是天花板。

如果你在打造一家有风投潜力的企业，这会给你留下一组非常明确的选择。如果你想服务加密开发者，市场很小。所以，你要么穿上西装把你的基建卖给传统金融机构，要么就像许多人一样，关停业务，转身去搞 AI。

很多人离场转投 AI，是因为他们了解自身的优势。他们了解团队的专业能力。他们也明白自己的竞争优势并不在于去适应传统金融领域冗长复杂的 B2B 销售周期。这就是为什么你们中的很多人现在感到迷茫的原因。

加密货币与 AI 的死胡同

所以你把目光投向了唯一一个看起来充满活力的领域——加密货币和 AI 的交叉领域——并试图找到立足点。但可供选择的方案也并不理想。

方案一：传统商业模式 + AI，再发个代币。这种代币本身没有任何实际作用，就像大多数其他代币一样。你基本上只是在开发一款普通产品，然后硬生生套上一层金融化的外壳。这让人感到士气低落，因为你已经玩了 5 年这种游戏了。

方案二：去中心化 AI 基础设施。隐私、安全、可验证性：这是传教士式的路线，也是老一套的范式。但我怀疑这并不适合你们中的大多数人：很少有人愿意再进行一次漫长的“造神运动”，却无法立即获得反馈和实实在在的收入。

方案三：为 AI Agents 提供稳定币基础设施。从商业角度来看，这个方案很有意思，但竞争极其激烈。Circle、Stripe 以及所有主要的稳定币玩家都在全力投入。在这个没有明确滩头阵地可以占据的领域，作为一家初创公司去和他们干架，是很令人沮丧的。

可选菜单，以及人们离开的原因

所以，今天实际摆在桌面上的选项是这样的：

你可以留在加密货币的宗教领域，为具有韧性的去中心化未来而努力。

你可以穿上西装，加入大玩家的行列，宣扬稳定币的福音。

你可以为稳定币生态建立一家“卖铲子”的工具公司。

你可以继续留在 DeFi：交易、借贷，做互联网的金融管道。

或者你可以打造一款小众产品，它没有机会成为价值十亿美元的投资项目，但却能带来实实在在的利润和真实用户的满意度。

除此之外，你并没有什么好选择。这就是为什么你大概率会离开去搞 AI。说实话，我完全理解。

这就是为什么加密货币不再那么有趣了。

以上就是我的诊断。这是我花了六个月时间去感受、分析并反复推敲的结果。如果你只是想看看关于“为什么加密圈感觉停滞不前”的坦诚解读，你已经看完了。现在你可以随时关掉这个页面。去散散步，感受一下现实生活。

但我可以告诉你：我对现在的工作从未如此充满热情。上一次有这种感觉，大概还是在我第一次听说加密货币是什么以及它能带来什么的时候。而且这不仅仅是我个人的感受——我身边的人也都有同感。所以，如果你想听听我到底信仰什么的简短版本，请继续往下读。

只要记住，从这里开始，我是在兜售我的信念。

我觉得真正有趣的事情

在过去的六个月里，我一直在试图回答的问题是：如何找到一个市场足够大、具有扎根于加密领域的清晰商业模式、且以产品为导向的非金融解决方案，让圈内圈外的人都能用？

这是我不断回到的原点。加密货币是资本的超导体。资本驱动增长。过去的问题在于，我们一直在为那些无法增长的事物提供燃料——就像把汽油倒在冰上，却盼望着它能燃烧得更旺。

AI 让事物实现增长、让启动有用的产品变得前所未有地容易。过去需要五十人团队才能完成的工作，现在一个人就能搞定。打造一个真正的产品、一家真正的企业的成本正在崩塌式下降。这些产品和企业发展迅猛，拥有收入、真实用户和真实的反馈循环。它们需要燃料来加速发展。而加密货币正是为此目的而发明的最佳燃料机制。

这是目前我看到的唯一有趣的问题：如何利用加密货币的超能力——即时、全球化、可编程的资本形成——并将其引向真正正在增长的事物上？我们认为答案是 Agent 公司。要实现这一点，首先需要允许代币“拥有”资产，而我们恰好在过去五年里一直在构建这一功能。现在，我们将把它转化为产品，实现这一目标。

如果这些内容引起了你的共鸣，如果你对我们的方向感到兴奋，想和我们一起做建设，或者想探索合作，请 DM（私信）我。

如果你觉得有朋友会对此产生共鸣，请分享给他们。在我看来，现在不满足于现状的人，恰恰就是那些应该去构建未来的人。

Token 炒作的时代正在终结，下一个时代的赢家是拿着牌照、有真实收入、能服务 AI Agent 的基础设施公司。

文章作者： Christy Choi

文章编译、来源： 深潮 TechFlow

导读： Christy Choi 曾在 Binance Labs 成立初期担任核心高管，在加密行业深耕十年，现在管理一只横跨亚洲、中东和美国的基金。

她在这篇文章里提出了一个判断：加密行业正在经历一次根本性的换代，驱动力是两股同时到来的结构性力量——机构资本通过稳定币入场，以及 AI 把构建一切的成本压到接近零。

她认为，Token 炒作的时代正在终结，下一个时代的赢家是拿着牌照、有真实收入、能服务 AI Agent 的基础设施公司。观点鲜明，适合对照着现在市场的状态读。

全文如下：

过去十二个月里有些东西变了，但市场上大多数人还没反应过来。

我在加密行业待了十年——在 Binance Labs 成立初期担任核心高管，在多个周期里做早期投资和项目建设，现在管理一只布局亚洲、中东和美国的基金。这个行业的每一个版本我都经历过：ICO 狂热、DeFi 之夏、NFT 泡沫、连环暴雷。每个周期在当时都感觉不同，但背后跑的是同一台引擎——投机资金追逐叙事代币。

这台引擎正在死去。不是因为加密失败了，而是因为它成功了。取代它的东西将比比特币以来的任何事物都更根本地重塑这个行业。

两股结构性力量正在同时汇聚：机构资本通过稳定币入场，以及 AI 把加密构建一切的成本压到接近零。它们合在一起，改变的不只是哪些 Token 会赢，而是加密本身是什么。

机构转向：稳定币吞噬一切

大多数加密原生玩家还没有内化这件事：有史以来进入这个行业的最大一波资金不会购买 Token，它会使用稳定币。

稳定币现在每年结算数万亿美元。它是第一个机构、企业和政府真正想要的加密产品——不是作为投机，而是作为基础设施。当一家跨国公司通过稳定币轨道运行资金管理，当一条汇款通道从 SWIFT 切换到 USDC，当一家新银行向东南亚缺乏银行服务的人群提供稳定币计价的储蓄账户——这些是真实的经济活动在搬到链上。不是 TVL 挖矿，不是治理代币投机，是收入。

这改变了整个价值链。新格局下的赢家不是拥有巧妙代币经济学的协议，而是拥有监管护城河的持牌企业。稳定币发行方、合规中间件提供商、持牌新银行、结算基础设施——这些公司正在捕获机构浪潮中最大的份额。按 Crypto Twitter 的标准来看它们很无聊，但它们会产生未来十年最持久的回报。

这些企业的护城河不是技术，是监管。

这是加密原生玩家一直在低估的地方。在旧加密世界里，护城河来自流动性、网络效应和社区。在新加密世界里，最深的护城河是一张牌照。每个敲定稳定币规则、代币化框架或数字资产银行监管的司法管辖区，都会创造一个窗口——通常是 12 到 18 个月——在这个窗口里，第一批获牌的运营商建立的优势是后来者无论花多少钱都无法复制的。客户关系、银行合作伙伴、合规基础设施、监管信任——这些东西 fork 不了，你的 Agent 也写不出来。等竞争对手在同一个司法管辖区拿到牌照时，先行者已经锁定了分发渠道。

这件事是逐个司法管辖区发生的，不是全球统一的。欧洲的 MiCA、新加坡和阿联酋正在浮现的稳定币框架、韩国的数字资产基本法，以及现在正在华盛顿成形的监管架构——每一个都在不同的市场创造了不同的牌照护城河。能赢的公司是那些把监管当作战略资产而不是障碍的公司。它们在招前监管官员，不只是工程师。它们在塑造框架，不只是合规。政策邻近性——在规则制定过程中影响规则的能力——是当下加密行业中最有价值、也最不被理解的竞争优势。

原生的 Token 炒作套路——发 Token、吸引 TVL、靠叙事拉盘、通过解锁套现——正在终结，因为进入系统的资本不玩这套。机构配置者要的是收益、合规和可预测的收入。他们不想要一个下个季度可能被 fork 的协议的治理权。

随着真实现金流搬到链上，Token 不可避免地变得像股权。当一个协议有了真实收入并将费用分配给 Token 持有者时，Token 就不再是投机工具，而成为了对真实业务的机器可读的所有权凭证。这就是融合。不是 Token 取代股权，也不是股权取代 Token，而是两者坍缩为同一个东西：可编程的、可组合的、即时结算的、对真实经济活动的权利声明。外壳不再重要，重要的是底层的业务产生现金，而对它的权利声明是软件可读的。

同样的牌照护城河也适用于代币化平台。当股票、债券和结构化产品搬到链上时，代币化它们的平台不会是无许可的协议，而会是在特定司法管辖区特定监管框架下运营的持牌证券中介。基础设施是加密原生的，商业模式是传统金融级别的，护城河还是牌照，不是代码。

加密花了十年建造了转移价值的轨道。但转移身份、专业能力和授权的轨道还没有建成。这就是缺口——也是下一波基础设施将被构建的地方。搞定链上原语层面的认证身份、机器可验证的合规和可移植的专业资质的团队，正在构建连接机构金融和自主 AI 的那个层。双方缺了它都跑不好。

AI 转向：构建变便宜，验证变珍贵

第二股力量是 AI，它对加密的影响比「AI × 加密」叙事所暗示的深刻得多。

先说明显的：AI 把构建任何软件的成本压到了极低。启动一条 L2、部署一套智能合约、上线一个 DeFi 基础模块——所有这些现在几天就能完成，工程团队只需要过去的零头。这对现有基础设施的影响是残酷的：当供给接近无限时，溢价就蒸发了。已经上线的 100 多条区块链将被压缩到公用事业级别的利润率。曾经动辄 10 亿到 50 亿美元 FDV 的基础设施，将被重新定价为它实际赚的钱。风投那套「投基础设施、吃叙事溢价、退给散户」的剧本在结构上已经坏了。

但 AI 还做了另一件完全不同的事，这是加密从可选变为必需的地方。

当 AI Agent 能生成无限的交易、内容、身份和交互时，伪造任何东西的成本趋近于零。垃圾信息和有效信号变得无法区分，机器人活动和人类活动变得无法区分。在一个充满无限机器生成噪音的世界里，建立信任的唯一方式是密码学证明。

零知识技术从小众的扩容方案变成了必需的基础设施。隐私保护凭证从学术研究变成了每个 AI 参与的系统的认证层。如果你无法在不暴露底层数据的前提下证明你是谁、你的交易是被授权的、你的 Agent 是有资质的，你就无法参与。

这是当下加密领域最被低估的命题：ZK 和隐私技术不是隐私概念，它们是 AI 经济的信任层。

两股力量交汇：Token 作为机器的操作层

机构和 AI 在哪里汇聚，我认为最深的机会就在哪里。

AI Agent 已经开始自主交易。Coinbase 刚刚推出了专门为 AI Agent 设计的钱包。x402 协议实现了机器对机器的支付。自主系统开始持有资产、执行交易、支付算力、与金融服务交互，无需人类干预。

这些 Agent 需要三样东西才能运作。

身份。 不是用户名——是一个密码学凭证，交易对手可以在毫秒内验证而无需看到底层数据。这个 Agent 代表谁？在哪个司法管辖区运营？被授权做什么？如果你无法用可编程的证明回答这些问题，就只能回到中心化数据库和人工审核。当数百万个 Agent 同时交易时，这种方式无法扩展。

可编程资产。 稳定币证明了货币可以被编程、即时结算。同样的逻辑延伸到国债、股票、信贷、结构化产品。Agent 不在乎它持有的是 USDC 还是代币化的国债。它在乎的是条款是可读的、规则是可编程的、结算是确定性的。

凭证。 今天合规存在于人类判断和法律文件中。它需要把监管编码为机器可验证的证明——KYC 状态、牌照、司法管辖区权限、风险限额。大规模交付这些的唯一方式是密码学证明，不是中心化 API。

这就是我一直在描述的两股转变真正碰撞的地方。机构把金融资产推上链，因为可编程基础设施降低了结算风险和运营摩擦。AI 把经济活动推向自主执行。当这两股力量相遇时，金融对象本身必须变成软件。

机器不会买 Token 来投机。它们消费 Token 来运作。这创造了一条与加密历史上完全不同的需求曲线。散户投机是周期性的，叙事驱动的资本会轮动。机器消费与自主经济活动的体量挂钩。随着 AI 系统自动化更多的决策、交易、采购和协调，对机器可读金融对象的需求会随之同步扩展。

这对我们的投资意味着什么

我写这篇不是做抽象分析。这是我的新基金正在积极投资的方向。

旧加密游戏是：找到叙事，抢跑 Token，在解锁前退出。新游戏是：找到捕获稳定币流量的持牌基础设施层，构建 Agent 交易所需的机器可读原语，投资监管框架最先成型的司法管辖区。

赢得下一个时代的公司看起来和定义上一个时代的项目完全不同。它们有牌照，不只是流动性。有收入，不只是 TVL。有监管护城河，不只是网络效应。按那些炒 memecoin 起家的人的标准来看，它们很无聊。按配置机构资本的人的标准来看，它们是一代人的机会。

Token 炒作时代给了加密它的开端。机构和 AI 将给它未来。两个时代之间的过渡正在此刻发生，而且比大多数参与者意识到的要快。

这种转变的速度是还没有人完整讲述的故事。就当这是第一稿吧。

随着AI 大模型技术的突飞猛进，原本靠“爆肝”生存的网文作者们惊恐地发现，不知疲倦的AI 写作工具正在以千倍的速度入侵他们的领地。

文章作者、来源：AIBase

在 2026 年的网文江湖，一场关于“代码与灵魂”的较量已进入白热化。随着AI 大模型技术的突飞猛进，原本靠“爆肝”生存的网文作者们惊恐地发现，不知疲倦的AI 写作工具正在以千倍的速度入侵他们的领地。

降维打击：AI 的“工业化生产”VS 人类的“爆肝”

过去，日更一万字已被视为网文圈的“大神”级别，但在 AI 面前，这种努力显得微不足道。像唐库这样的全自动小说生成平台，宣称能在 48 小时内产出 500 万字的长篇小说。从世界观搭建到大纲细化，AI 几乎实现了全流程自动化。

这种效率上的“降维打击”已直接反映在平台数据上。据业内人士透露，番茄小说全站日首秀数据曾在一个月内从百位数飙升至突破五千。不少参与测试的作者感慨：“感觉 AI 比人类更懂网文套路，我们即将被淘汰。”

灵魂拷问：是文学创作，还是“赛博预制菜”？

尽管 AI 在数量上占尽优势，但其作品的质量却引发了广泛争议。网文编辑乔欢发现，AI 生成的内容往往逻辑工整、用词正确，却极度“平庸”，缺乏人类情感的真实表达。她将其形容为流水线生产的“预制菜”：尝一口就知道不是厨师现炒的。

图灵奖得主莫言曾分享使用 AI 写诗的经历，认为 AI 虽能模仿风格，但缺乏真正的思想和创造性。目前，晋江文学城等平台仍坚持原创阵地，对 AI 生成作品持谨慎甚至拒绝态度，防止这些缺乏“人味儿”的作品透支读者的审美。

平台抉择：创作者沦为机器的“化肥”？

AI 时代的利益分配也成了矛盾焦点。去年，番茄小说的“AI 训练补充协议”曾引发轩然大波，作者们质疑自己的心血被当作滋养机器的“化肥”。虽然平台最终妥协，但人类原创者的核心价值在 AI 浪潮中如何安放，依然是行业未解的难题。

未来的十字路口：共存还是取代？

科幻作家刘慈欣预测，未来 10 到 20 年，AI 极有可能在大比例上取代人类文学创作。而首都师范大学学者许苗苗则认为，AI 只能替代平庸之作，无法产生真正的文学精品。

在这个“万物皆可 AI”的 2026 年，网络文学正站在十字路口。是利用 AI 释放生产力，让作者回归创意核心？还是任由“预制菜”泛滥，最终毁掉原创的根基？这场技术与文学的博弈，才刚刚拉开大幕。

不是经济周期的正常波动，而是一场没有回头路的产业重组。

文章作者：桦林舞王

文章来源：深潮

2026 年 2 月的美国就业数据出来了，有一个数字让经济学家沉默了片刻—— 科技行业的岗位流失速度，正在超越 2008 年金融危机和 2020 年疫情期间的水平。

这两个时间节点，在过去二十年里代表着美国经济最惨烈的两次震荡。

而现在，科技行业正在用裁员数字，把它们双双踩在脚下。

问题是，2008 年是银行崩了，2020 年是疫情封锁了， 那 2026 年的今天，是什么崩了 ？

01 泡沫破了，但不是估值泡沫

时间拉回到 2020 年至 2022 年。疫情催生的数字化需求爆炸，叠加美联储近乎零利率的廉价资金，科技公司像是突然发现了一座金矿，疯狂扩张。 一些头部公司的员工数量在两三年内翻了一倍甚至更多 。

彼时的逻辑很简单——增长是唯一的 KPI，烧钱是唯一的方式，人头是唯一的执行工具。

然后利率上来了。增长逻辑的地基松动，估值开始回落，投资人变得谨慎，裁员从 2022 年底开始悄悄启动。但那时候，多数人还觉得这是「调整」，等市场好转，一切会回来。

但是，它没有回来。

2025 年全年，全球科技行业裁减了约 24.5 万个工作岗位。 美国公司贡献了其中将近 70%，超过 17 万人 。

进入 2026 年，势头不仅没有减缓，反而在加速——仅前六周，已有超过 3 万人被裁，且 80% 以上来自美国公司。

Amazon 在 2025 年录得创纪录的 716.9 亿美元收入之后，宣布 2026 年裁减 1.6 万个企业职位，占所有已公布科技裁员数量的一半以上。

Block 的 CEO Jack Dorsey 在致股东信里写道，「 更小的团队使用我们正在构建的工具，能做得更多、做得更好 」。Autodesk 和 Salesforce 各自在年初裁减约 1000 人。

注意这个细节——这些公司大多数仍在盈利，有的甚至创下了收入纪录。

这不是生死存亡的裁员，这是主动选择的裁员。

02 AI 成了替罪羊？

每一次大规模裁员，都需要一个叙事来解释。

这一轮，AI 成了最顺手的那个 。

「因 AI 替代而裁员」——这个说法既有技术感，又有时代感，听起来无可辩驳。但数据说的是另一个故事。

根据 RationalFX 的统计，在全球约 24.5 万次科技裁员中，仅有约 6.98 万次（约 28.5%）可以直接归因于 AI 和自动化的采用。

也就是说， 超过七成的裁员，背后另有原因 。

IBM 的 CEO Arvind Krishna 在谈到这个问题时直接点破了：「从 2020 年到 2023 年，一些公司员工增长了 30% 到 100%，这只是公司需要做的调整。」他没有把锅扣给 AI，而是指向了更朴素的真相—— 过度招聘之后的经济宿醉 。

当然，AI 也不是完全无辜的。只是它的作用方式比「直接替代」更隐蔽——AI 让公司意识到，原来那么多岗位根本不需要存在。它不是开除了某个人，而是让管理层重新算了一遍账，发现账不对。

这个逻辑更残忍，也更难被反驳。你很难跟公司说「我的工作 AI 做不了」，当它真的做了的时候。

有分析师用了一个词来描述这轮裁员——「 结构性重置 」，而非「短期成本修正」。这两者的区别在于， 后者意味着市场好了你还会回来，前者意味着那个岗位不会再有了 。

这是理解这轮科技寒冬最重要的因素。

过去几次大规模裁员，本质上是需求端的暂时萎缩。公司在等待经济复苏，一旦回暖，同样的岗位会重新开放。但这一次，许多被消除的职位是被永久性地重新设计了—— 围绕 AI 优先的工作流，企业在重建自己的组织结构 。

General Assembly 的 CEO Daniele Grassi 对此给出了一个清醒的警告：企业在削减人头的同时加大 AI 投资，但这制造了一个技能缺口，而这个缺口最终会反过来拖慢转型速度。

换句话说，裁员本身正在制造新的风险 。

从市场数据来看，科技行业呈现出一种奇特的两极分化——AI 相关岗位的需求在激增，而传统通用技术岗位在萎缩。「科技既在增长，也在收缩」，而且这两件事同时发生，只是发生在不同的人身上。

如果你是一个有 AI 工程背景、懂提示词工程、能优化大模型推理成本的工程师 ，2026 年的就业市场对你来说可能是近年来最好的时候。

如果你是一个通用的产品运营、中台工程师、或者传统销售，你面对的可能是一个正在快速收窄的市场。

这不是行业在整体衰退，而是行业在快速重新定义「有价值的人」。

03 这场寒冬，会有多冷？

Oxford Economics 的首席经济学家 Adam Slater 的判断让人警醒——如果科技行业持续下行，美国 2026 年的 GDP 增长可能跌至 0.8%，徘徊在「接近衰退」的边缘。

不计科技投资，美国 2025 年上半年几乎没有增长 。

美国经济对科技的依赖，已经深到了牵一发动全身的程度。

但也有另一面的声音。Salesforce 的行业观察者指出，如果把 2025 全年的绝对裁员数字和 2024 年对比，实际上减少了约 20%。「2025 年是灾难年」的叙事，在数据上并不完全成立。

这场裁员潮更像是一个没有明确终点的过渡期，而不是一次有底部可以反弹的下跌 。

企业在用裁员「腾出空间」，空间留给 AI 工具、留给更精简的团队、留给更高的人效比。这个逻辑会一直成立，直到某个边界被触碰——也许是监管，也许是技术瓶颈，也许是消费者的某种反应。

Jack Dorsey 那句「更小的团队，做得更多」，某种程度上代表了整个行业此刻的集体信仰。问题是，当所有人都在变小的时候，谁来撑起下一个「更大」？

科技行业正在经历的， 不是一次普通的周期低谷，而是一次关于「人在系统中扮演什么角色」的根本性追问 。

可惜，这个问题，裁员数字给不出答案。

CoinFound 加密概念股周报，回顾过去一周加密概念股细分市场值得关注的信息。

文章作者、来源：CoinFound



一：市场情况

资本市场呈现明显的行业主导性，市场持币股票以 BTC、ETH 等绝对主流币种为主，市场底层逻辑正在发生系统性改变，尽管宏观层面出现了“加密市场隔夜震荡下行”的插曲，但随后比特币的反弹，直接带动了美股加密概念股的普涨，显示出现货市场对相关股票具有极强的价格传导效应。

二：市场动态回顾

Strategy (MSTR) 融资 13 亿美元再次扫货 17,994 枚比特币

Coinbase 启动 24/5 股票与 ETF 交易功能

比特币现货 ETF 结束 5 个月沉寂，录得连续净流入

Meta推进稳定币整合，Stripe传闻收购PayPal

三：总结

在2026年3月3日到3月10日期间，加密概念股市场整体呈现谨慎反弹态势，受加密货币市场波动、地缘政治紧张（如中东冲突）和机构资金流入的影响。尽管比特币（BTC）价格从约68000美元短暂触及74000美元后回落至68000-72000美元区间，导致市场波动性放大，但区块链相关股票表现优于大盘，虽然部分股票承压，但加密概念股显示出韧性，机构需求支撑了反弹，市场焦点逐渐转向AI基础设施和稳定币整合等新兴叙事。

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ME News 消息，3 月 10 日（UTC+8），据 CoinFound 数据显示，目前 202 家上市公司合计持有 1230032 枚 BTC，占比特币总量的 6.09%。其中，Strategy Inc（MSTR）持币 738731 枚 BTC（较上次增持 17994 枚 BTC），占上市公司总持仓的 60.06%。（来源：ME）



ME News 消息，3 月 10 日（UTC+8），据 CoinFound 数据显示：

USDT 市值：1958.8 亿美元

USDC 市值：794.0 亿美元

EURC 市值：122.9 亿美元

USDS 市值：126.2 亿美元

USDe 市值：60.2 亿美元

PYUSD 市值：40.9 亿美元

USD1 市值：44.9 亿美元

市场动态：

稳定币支付公司 KAST 完成 8000 万美元融资，估值达 6 亿美元

Gate GUSD 铸造年化利率升至 3.4%，Launchpool 矿池与双币投资同步开启

怀俄明州参议员在市场结构讨论中重新推动对小额加密交易免征税的提案

总结：

稳定币市值依旧保持稳定与韧性，市场情绪相对偏谨慎，且稳定币正在加速脱离纯粹的交易属性，向企业资金库（Treasury）管理和现实世界结算纵深推进。（来源：ME）