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Josh & Ejaaz：为何我们从 Claude Code 转向 OpenAI Codex撰文：Techub News 整理
在 AI 编程助手竞争白热化的当下，工具的选择往往决定了开发效率与创造力边界。Limitless Podcast 的主持人 Josh 和 Ejaaz 2026 年 5 月进行了一场深度对谈，基于他们从 Anthropic 的 Claude Code 转向 OpenAI 的 Codex（集成于 ChatGPT 5.5）的实际经历，剖析了这两款顶尖产品的现状、核心差异以及未来的趋势。这场讨论不仅提供了直观的功能对比和 Demo 演示，更触及了 AI 工具演进背后的关键概念，对于任何依赖 AI 进行开发或创意工作的从业者而言，都具有极高的参考价值。
市场格局的戏剧性翻转：Codex 的“觉醒”与数据碾压
仅仅几个月前，Claude Code 还是几乎所有软件工程师和企业的首选，安装量遥遥领先。但 Josh 指出，在圣诞节前后，AI 编程的“氛围”发生了根本性转变——从一个“有趣的工具”变成了开发者实际交付代码时使用的利器。而此后，OpenAI 似乎“醒了过来”。
Ejaaz 用一组惊人的数据说明了这种转变：在过去一周，Codex 的安装量超过了 4600 万次，而 Claude Code 则低于 50 万次。这与历史数据形成了鲜明对比，此前 Claude Code 的安装量曾远远超过 Codex。Ejaaz 认为，这种戏剧性翻转的核心原因很简单：OpenAI 推出了更好的模型。他们在过去几周内密集发布的功能，比大多数公司一年内推出的还要多。
为了直观对比，他们制作了一个“比分牌”：OpenAI Codex 以 11 分领先，Anthropic Claude 仅得 2 分。这 11 分的优势来源于多个关键领域的突破。
Codex 的五大核心优势：从“超人”操作到屏幕监控
1. 计算机控制与速度：Claude 率先实现了让 AI 接管桌面、移动光标的能力，但速度较慢，且常遇到障碍，需要用户手动引导。Codex 不仅比普通人操作更快，甚至比 Josh 本人还快。Ejaaz 描述其光标移动速度之快，如同“使用电脑的超人”，并且可以近乎 24/7 不间断运行。
2. 长时程自主性：Codex 能够更智能、更持久地工作。传统上，AI 完成任务依赖一种名为“Ralph Loop”（以《辛普森一家》中坚持不懈的角色命名）的规划模式，即 AI 会持续迭代直至达成目标。Codex 原生集成了这种长时程思考能力，有人甚至观察到它为了完成目标持续“思考”了 36 小时。这对于解决复杂任务至关重要。
3. 浏览器使用与意图理解：Codex 可以接管浏览器，并更智能地理解它所浏览的内容。此前它不具备此能力，而现在它能进行更有目的性的操作。
4. 图像生成集成：OpenAI 2026 年 5 月发布了 ChatGPT Images 2.0 图像生成模型，其质量“绝对令人震惊”，在所有基准测试中击败了包括谷歌 Nano Banana 2.0 Pro 在内的前任领先者。而 Anthropic 目前甚至没有图像生成模型。对于任何涉及视觉工作的用户，直接在软件中使用此功能非常强大。
5. “Chronicle”——秘密的屏幕监控与效率分析：这是 Josh 认为大多数人尚未知晓的 Alpha 功能。Chronicle 会观察你滚动、点击和键入的内容，以此构建关于你的上下文和记忆，无需你主动输入。这带来了一个极其强大的提示：“根据 Chronicle（这个新的记忆功能），我在电脑上做什么事情效率很低？提出一些建议，直接告诉我我需要听到什么。”它会评估你的电脑使用习惯（例如在 Twitter 上滚动的时间），并基于其观察到的实际行为给出真实反馈，以优化你的工作流程。目前该功能仅面向付费会员（每月 100-200 美元订阅），Josh 认为这是未来重要功能的早期迹象。
此外，Codex 2026 年 5 月还推出了“自动审核”功能，能智能区分可能构成系统性威胁的操作和无需批准的操作，自动批准后者，大大简化了用户界面，让用户可以暂时离开电脑而任务照常进行。
Claude 的现存优势：个性、UI 与移动访问
Josh 和 Ejaaz 也指出了 Claude 目前仍保持优势的领域。首先是其“OpenClaw”能力（有趣的是，OpenAI 收购了 OpenClaw）。Claude 的 Dispatch 是其移动应用功能，允许用户远程与 Claude Code 交互，而 Codex 目前尚未提供此功能（团队已承诺会推出）。
其次，在个性化和用户界面方面，Claude 更出色。当使用 LLM 本身而非工具套件时，Claude 的体验更佳，UI 更温暖。此外，两者都发布了“宠物”功能（如屏幕上显示的 Angry Dario），但 Codex 的宠物能作为持久角色存在于整个电脑使用过程中，在后台与你聊天，显示进度，更具趣味性，体现了对用户体验的关注。
实战 Demo 对比：从零构建游戏与草图生成应用
为了验证理论，他们准备了两个具体的演示。
Demo 1：一次性提示构建马里奥风格游戏
Ejaaz 给出了一个提示：要求 AI 创建一个具有未来感、带霓虹灯元素的马里奥风格侧卷轴游戏，包含游戏设计、敌人、陷阱和计分板。他们将此提示输入给 ChatGPT 和 Claude，让各自的编码模型在最高设置下执行。
Claude Opus 4.7 的结果：游戏名为“Neon Plumber Moon Base Run”。视觉效果很好，有音效设计，遵循游戏原则。玩家能识别危险（如尖刺）。但逻辑存在缺陷，例如承诺的双跳功能并未正常实现，导致无法收集某些硬币。
OpenAI Codex (GPT-5.5) 的结果：游戏同样命名为“Neon Plumber Moon Base Run”。起始画面更基础，但有背景动画。游戏逻辑更好，完全可玩，有清晰的爱心（生命值）显示和计分系统，能获得功能增强道具。虽然也存在一些边缘错误，且没有音乐，但整体游戏体验更流畅、功能更完整。
在构建体验上，Ejaaz 更偏好 Codex。Codex 在接到单一提示后，没有请求任何许可，自行思考并决策推进；而 Claude Code 则会不时向用户求助。对于构建像游戏这样的非生产级项目，这种“放手”模式可能更受欢迎。
Demo 2：从手绘草图生成应用
他们提供了一个手绘（实际由 GPT Image Gen 2.0 生成）的“通用 Limitless 仪表盘应用”草图，将其输入模型。
Claude 的结果：生成了一个仪表盘，但风格基础且可预测。页面文本和图形元素很多，它推断出了旅行预算等功能（尽管提示未明确要求）。然而，它创建的是一个旅行规划板，而非围绕 Limitless Podcast 的仪表盘，可能与提示理解有关。
OpenAI Codex 的结果：界面更简洁、干净，没有追求未来感或霓虹风格。提供了一个五日旅行计划的基本信息，有多个标签页，视觉效果更好。虽然同样不是草图指定的内容，但设计更易于理解，不那么密集，且看起来已经连接到数据（顶部有“重新优化”开关）。Josh 认为 Codex 在这方面“完全碾压”，更准确地还原了原始纸张上的设计。
两个演示均显示 Codex 在逻辑实现和功能完整性上更胜一筹。
超越模型本身：“AI 模型套具”与“Vanilla Maxing”哲学
Ejaaz 指出，两大公司的模型之所以能如此快速进步，一个关键因素是“AI 模型套具”。这指的是在基础模型之上添加的层，包括预设的提示词、模型运行的环境以及确保模型以特定方式行为和发声的策略。这也解释了为何 Claude 的个性优于 ChatGPT。
Cursor 2026 年 5 月将其套具 Cursor SDK 通过 API 开放，这具有重要意义。批评者曾认为 Cursor 只是一个 AI 包装器，但事实证明，这个“包装器”或“套具”能让模型变得更智能。如果将 Cursor 的套具应用于 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7，得到的模型比原始基础模型更聪明、更高效。这意味着，尽管 AI 实验室投入巨资训练模型，但初创公司通过构建更好的“套具”也能创造卓越产品。套具与模型本身已密不可分，是 valuable moat。
Josh 进一步阐述了“套具”在构建“超级应用”中的作用。每个公司都试图打造一个全能的操作系统级应用，让 AI 成为其基础。OpenClaw 在此方面早期表现卓越。2026 年 5 月，Sam Altman（萨姆·奥尔特曼）宣布用户现在可以将其 ChatGPT 账户连接到 OpenClaw 生成令牌，这可能是将 OpenClaw 深度集成到 Codex 的多步计划开端。OpenAI 拥有 OpenClaw，虽然承诺保持开源，但有能力直接集成到自家产品中。Codex 的开发者也确认，原生编辑器、iOS 应用、完整浏览器和 OpenClaw 等功能都将到来。
然而，Ejaaz 指出 OpenClaw 的热度已消退，因为尽管这些工具处于前沿水平，但难以扩展到实际应用。用户不敢将其集成到存有个人文件的桌面，曾出现过访问信用卡数据或删除旧婚礼照片等恐怖故事。相比之下，在品牌信誉下提供的工具（如 ChatGPT Codex、Claude Cowork 或 NVIDIA 的企业级安全版本 NemoClaw）更能让人安心使用。
这引出了 Josh 推崇的“Vanilla Maxing”哲学：你应该 100% 使用原厂工具。很多人陷入使用各种不同仓库、技能和插件的情况，但现实是，AI 实验室的迭代速度足够快，他们会直接将功能集成到原生应用中。因此，最好的策略就是“Vanilla Maxing”——使用官方提供的工具，无需急于尝试前沿但可能不安全的外部工具。
未来展望与个人使用栈
Ejaaz 总结道，目前并没有明确的赢家，但他倾向于 Codex GPT-5.5。不过叙事转换如此之快，Claude 仍可能追赶上来。一个未被讨论和演示的模型是Claude Mythos，它在几周前伪发布，在所有基准测试中都技术上优于 5.5，但 Anthropic 因其“过于危险”和“网络安全风险”而未开放访问（美国战争部的 Peter Heskett 也提及此担忧）。OpenAI 则创建了 Mythos 级别的模型并使其对所有人可用。这或许也源于 Anthropic 计算资源的不足。
关于个人使用栈，Josh 表示他已完全转向 Codex，用于所有困难任务。但他认为，作为 LLM 或聊天机器人，GPT-5.5 略逊于 Opus 4.7，后者个性更温暖、更精准，更能理解他的意图。因此，在构建复杂项目时，他用 Opus 4.7 作为“协调者”，Codex 作为“执行者”。他还发现 Opus 4.7 在某些方面不如 4.6，例如在写作或文本消化任务上，他仍使用 Opus 4.6。
Ejaaz 的栈则更多样化。对于研究，他开始转向 GPT-5.5，因为它能进行更长时间、更深入的讨论。他举例测试了关于 AI 电力堆栈和投资标的的提示，5.5 完全超越了 4.7。但他仍因个性原因使用 4.7。总体而言，他认为 OpenAI 正处于“一代人的奔跑”中，可能很快会修复现有问题。
Josh 最后鼓励用户亲自尝试两款工具，用实际提示进行测试。无论你从事何种工作，只要使用电脑，AI 都可能帮助你更高效地完成任务，或助力你实现一直想做的爱好和副业。这场竞争的最大赢家是用户，因为每月仅需 20 美元，就能获得所有这些前沿智能和能力。
Peter Doyle：AI不会杀死SaaS，但会重塑2500亿美元的IT服务市场撰文：Techub News 整理
在a16z最新一期的深度对话中，其普通合伙人Joe Schmidt与Treeline公司联合创始人兼CEO Peter Doyle进行了一场精彩对谈。Treeline是一家旨在用现代技术和AI重塑IT管理服务（MSP）模式的公司。这场对话的重要性在于，它直指一个庞大却鲜被硅谷充分理解的“隐形”市场——价值数千亿美元、支撑美国乃至全球经济运转的IT与安全服务产业，并探讨了AI浪潮下，软件商业模式与技术服务交付方式即将发生的根本性变革。
一、被忽视的万亿市场：IT服务是数字经济的“暗物质”
访谈伊始，Joe Schmidt便点出了IT服务市场的巨大体量与矛盾性：这是一个年规模超过2500亿美元的庞大产业，堪称美国软件与技术经济的“脊梁”，尤其为广大的中小型企业提供了关键的技术支撑。然而，与它的经济重要性形成鲜明对比的是，从硅谷的视角来看，这却是最不被理解、最缺乏创新的领域之一。
Peter Doyle对此深表认同。他解释道，传统的托管服务提供商（MSP）业务范围极其广泛，涵盖了从员工和设备生命周期管理、用户入职与离职、内部服务台支持，到端点安全、内部威胁管理，以及帮助客户通过SOC 2、HIPAA、CMMC等各种合规性审计的漫长过程。其服务场景复杂、定制化要求高，且涉及大量关键生产系统。
“你无法简单地用SaaS（软件即服务）模式来套用这一切，”Peter强调，“这个领域天然需要‘人在回路中’，需要技术人员与专业知识与软件并肩作战。”问题的核心在于，过去几十年来，这个行业虽然引入了软件工具，但其底层运作模式并未发生根本改变。典型的MSP平均需要使用30到35种不同的SaaS和软件工具来拼接工作流，导致系统混乱、数据孤岛林立、效率低下。
Peter指出，许多服务流程之所以存在，仅仅是因为“我们已经这样做了15年”。这种根深蒂固的惯性与复杂的遗留系统，使得单纯向MSP销售一个新的软件平台变得收效甚微。软件公司可能认为产品部署只需几周，但现实是，要真正改变这些企业的运作方式，必须深入其业务流程的“内核”，进行系统性的重塑。
二、“SaaS已死”？一场关于商业模式未来的辩论
对话中，Peter Doyle抛出了一个引人深思的观点，他曾对Joe Schmidt说：“SaaS已死。”当然，这并非字面意义上的消亡，而是一种对当前软件交付模式局限性的尖锐批判。
Peter解释道，SaaS模式因其可重复、高毛利和近乎无限的扩展性，长期以来一直是软件交付的主导商业模式。但问题在于，对于IT服务这类复杂领域，市场上充斥着“过多的SaaS”。当企业试图用几十个半生不熟、配置不当、彼此重叠的软件工具来管理核心业务时，效率不增反降。Treeline最初也曾考虑开发一款SaaS工具卖给MSP，但很快意识到，成为客户手中的“第36个软件工具”无法真正解决问题。
因此，Treeline选择了一条不同的道路：从一家服务公司起步，然后通过精心构建的软件、自动化和AI代理，逐步将自身“拉向”一家软件公司。Peter认为，完全转变为纯SaaS公司可能并不合理，因为人类技术专家的介入仍然不可或缺。但无限接近这个目标，能够同时实现服务的可扩展性与客户体验的极致提升。
这种“软件+服务”的混合模式，在AI时代显得尤为关键。Peter观察到，即使是OpenAI、Anthropic这样的前沿AI实验室，在面向大型企业客户时，也不得不部署大量的“前向工程师”和专业的服务团队。这充分说明，无论AI本身多么强大，要将其有效集成到企业的关键系统中，并可靠地运行，人的专业知识与支持仍是不可或缺的一环。Treeline的模式正是将这一点作为起点，而非 reluctantly（不情愿）的补充。
三、AI的真正战场：集成万亿美元遗留系统，而非创造新应用
谈及AI的影响，Peter Doyle提出了一个超越当前主流叙事的见解。他认为，AI迄今最大的影响体现在两个层面：一是催生了全新的应用程序（如AI原生工具），二是提升了个体或小团队的生产力。
然而，最大但尚未被充分挖掘的价值洼地，在于那些支撑美国和全球经济运转了数十年的、价值数万亿美元的软件基础设施。AI要与这些关键系统和生产环境深度融合、实现现代化，将是一个漫长的过程，并且需要全新的商业模式来推动。
价值超过2500亿美元的IT与安全服务市场，正是开启这一征程的绝佳切入点。因为这个领域本身就处于技术应用的“前线”，直接管理着客户最核心的IT资产。通过Treeline的混合模式，AI可以首先在后台赋能技术人员：当客户的问题、工单或安全警报涌入系统时，AI代理至少可以增强，在最佳情况下甚至可以替代人工工作流，使服务从“被动响应”转向“主动预测”。
例如，系统可以在客户提交工单前就发现并解决问题，或者将原本需要30分钟处理的事务压缩到1分钟内完成。这种体验的提升对客户而言是立竿见影的。更重要的是，在平息了日常的IT与安全“噪音”后，Treeline可以与客户建立更深层次的关系，探索如何帮助他们自身利用AI，提供更多的增值产品与服务。
四、未来展望：混合模式的持久竞争力与市场演变
面对“AI是否会取代一切”的疑问，Peter Doyle展现出了务实的乐观。他认为，在IT、安全、合规服务领域，复杂性将长期存在，AI在可预见的未来更可能是强大的赋能工具，而非彻底的替代者。这就为Treeline所代表的、结合了人类专家与先进软件的混合模式，构建了持久的竞争壁垒。
当被问及传统MSP是否会在10-15年后消失时，Peter给出了否定的答案。他预计行业整合会加剧，出现更大的赢家，但长尾部分将始终存在。变革的速度会比硅谷内部的感知慢得多，许多本地化的、基于传统关系的MSP服务仍将持续。
对于Treeline自身的远景，Peter不愿将其局限于“MSP”或“IT服务商”的标签。他的愿景是成为企业“最具影响力、最值得信赖的第三方合作伙伴”。随着在核心IT与安全领域建立起深厚的信任与数据洞察，公司未来有可能将这种“高信任度伙伴关系”模式扩展到更广泛的业务运营支持中。
最后，回归到“SaaS已死”的命题，Peter Doyle的最终结论是：AI的力量毋庸置疑，但世界（尤其是传统行业）以渐进方式采纳这种变化的速度，将是最大的制约因素。这个过程将比身处技术漩涡中心的人们所想象的要漫长得多。因此，SaaS模式并非即刻消亡，而是在一场缓慢而深刻的范式迁移中，逐渐演化出新的形态。对于有志于用AI改造传统行业的创业者而言，深入行业“内核”、拥抱“软件+服务”的混合模式，或许是一条比单纯打造下一个SaaS产品更宽广的道路。
马克·贝尼奥夫与All-In Podcast：中美关系、AI冲击与SaaS的未来撰文：Techub News 整理
2026 年 5 月，Salesforce创始人兼CEO马克·贝尼奥夫（Marc Benioff）做客知名科技播客All-In Podcast（第273期），与主持人David Sacks、 Chamath Palihapitiya、Jason Calacanis和David Friedberg进行了长达76分钟的深度对话。作为硅谷最具影响力的企业家之一，贝尼奥夫的观点不仅关乎Salesforce和SaaS行业的命运，也触及了中美关系、AI技术演进、芯片博弈乃至全球气候危机等宏大议题。这场对话为我们理解科技领袖如何看待当前世界的关键挑战提供了独特视角。
中美关系：经济纠缠能否避免冲突？
对话的开篇聚焦于正在进行的特朗普访华之旅。主持人指出，这是特朗普自2017年以来首次访华，也是他与习近平主席的第七次面对面会晤。此行因伊朗战争推迟了两个月，如今成为全球焦点。双方在霍尔木兹海峡保持开放、伊朗不应拥有核武器等问题上达成了共识。在台湾问题上，中方发出了明确的警告。PolyMarket数据显示，市场认为2026年台湾局势相对安全，中国今年入侵的概率仅为6%，但到2027年底发生“某些事情”的概率则上升到约17%。
弗里德伯格（Friedberg）提出了一个核心问题：中美能否避免“修昔底德陷阱”？他认为，在一个资源扩张、生产力不断提升的世界里，冲突的理由或许会减少。如果AI、自动化、生物技术等技术能带来真正的丰裕，世界或许可以变得更加多极化，各国都能分享增长的蛋糕。这应是此次会谈背后的理想主义愿景。而从战术层面看，如果特朗普能带回一系列增加美国就业安全、繁荣和投资的贸易协议，这将是他的一大胜利。
帕利哈皮提亚（Chamath）则从经济合作的角度解读。他认为，解决与中国关系的关键路径是经济纠缠。中国是全球最大的消费经济体，但市场仍相对封闭。特朗普此行带上众多CEO，正是为了凭借金融实力渗透这个市场，销售飞机、汽车、芯片等硬设备。他提到一位民主党朋友的观点：媒体误解了此行，最简单的无冲突路径正是经济纠缠，而且必须是双向的，而非多年来单向的中国输出廉价商品。
贝尼奥夫对此表示赞同。他强调，商业是变革的最大平台。特朗普与习近平此前已多次会晤，两人关系良好，都有销售导向。他预期此行将带回大量订单。他列举了随行的“最佳销售员”：埃隆·马斯克（特斯拉）、黄仁勋（英伟达芯片）、凯利·奥特伯格（波音飞机）、布莱恩·赛克斯（嘉吉大豆）等。他认为，更多的经济合作将带来更多的和平。
话题转向了科技公司在中国的具体运营。主持人询问贝尼奥夫，Salesforce能否在中国销售软件？贝尼奥夫透露，Salesforce在中国没有办公室或员工，从未有过。他们与阿里巴巴建立了独家合作关系，所有业务都通过阿里进行，以满足中国的数据驻留法律要求。这是一个独特的安排，全球仅此一地。他强调，所有数据都必须留在中国，并可被中国共产党访问。相比之下，特斯拉在中国设有工厂且没有合作伙伴，马斯克与习近平关系良好，这被视为一个非凡的例外。
讨论进而触及敏感的技术出口问题。主持人问：“我们应该向他们出售最新的芯片吗？”贝尼奥夫认为，这个问题如今已无关紧要，因为中国模型已经与美国模型同样具有竞争力，他们学会了在没有最高端芯片的情况下制造模型。高端芯片更像是美国的“自我满足”。他倾向于尽可能出售，因为更多的经济合作有利于和平。
弗里德伯格则认为，芯片技术的扩散是不可避免的。他提出一个关键论点：随着美国本土（例如台积电亚利桑那工厂）和中国大陆（例如华为） fab 产能的建立，台湾的战略重要性可能会下降。如果双方都能建立自己的半导体制造能力和设备供应链，台湾问题或许不再是从经济和安全角度必须关注的焦点。让全球生产力指数共同攀升，让所有人享有更高的生活水平和更少的冲突理由，才是更优路径。
帕利哈皮提亚从竞争角度补充：我们应该出售芯片，因为我们希望英伟达获胜，不希望给华为足够的“氧气”让其芯片崛起。中国模型正在快速追赶。更重要的是，我们应该建立合理的KYC（了解你的客户）机制，确保模型不被滥用，同时让芯片技术扩散，让英伟达赢得竞争。
最后，主持人向贝尼奥夫抛出了一个尖锐问题：“如果中国在台湾周围设立封锁并决定夺取它，美国应该防卫吗？”贝尼奥夫回答：“我认为这是一个无意义的问题。中国和台湾将会和解。”他并未直接回答是否防卫，而是表达了通过和解解决问题的期望。
SaaS末日？AI冲击下的企业软件生存法则
话题转向了AI对软件行业的冲击。主持人指出，Salesforce股价下跌了37%，市值损失900亿美元；ServiceNow下跌42%，Workday下跌45%。整个SaaS行业市值损失达1800亿美元。市场担忧AI将使得使用Slack、Salesforce或HubSpot等软件变得不再必要，未来人们只需向AI提问，AI就会直接解决问题，软件界面将消失。
贝尼奥夫回应道：“这是SaaS末日（SaaSpocalypse）。不过，这不是我的第一次SaaS末日。”他表示，市场正在重新评级（rerated），这是一个周期性的现象。他列举了HubSpot等公司，虽然财报表现良好，但交易价格仅为销售额的两倍，这是他从未见过的景象。原因在于围绕AI的“催眠状态”——AI尚未在财务数字上真正体现出来。
对于如何应对市值下跌、内部团队激励以及来自OpenAI、Anthropic、SpaceX的竞争压力，贝尼奥夫强调，作为上市公司，必须接受公开市场的理性评估。他告诉员工，不能“沉醉于股价”，必须找到不同的锚点，专注于客户成功、营收、现金流和交付的价值。Salesforce今年将实现超过460亿美元营收，产生超过160亿美元现金流，拥有83000名员工。这些才是关注的重点。
帕利哈皮提亚分析了SaaS市场的分层。他认为低端市场基本上已经终结，没有安全空间；而高端市场，即贝尼奥夫等大型单体软件公司运营的市场，则相当安全。2026 年 5 月的“部署公司交易”（Deployment Company deal）揭示了OpenAI面临的现实：投入40亿美元，获得17.5%的优先保证回报，本质上是为了建立与安永、德勤、普华永道、Cognizant等公司的竞争。这表明高端市场的行动远比想象复杂，并非简单地输入提示就能工作。
帕利哈皮提亚预测，当公开市场对AI的热情稍退，开始追问“过去四年投入3万亿美元，这些token的ROI是什么？”时，他们将不得不转向像贝尼奥夫这样的公司来“销售他们的token”。届时，SaaS公司的估值可能会回升，找到平衡。
贝尼奥夫分享了Salesforce的具体应对策略：大规模股票回购（约500亿美元，史上最大之一之一）、专注于公司效率、审视并购机会（例如收购Informatica）。他强调，AI的成功运行离不开上下文和真实数据。AI需要扎根于“单一事实来源”，否则无法良好工作。收购Informatica是为了帮助客户实现数据的统一与集成。
他兴奋地描述了AI带来的新能力：编码代理（coding agents）令人惊叹，Anthropic是“火箭飞船”。Salesforce今年将使用价值3亿美元的Anthropic进行编码。一切制造都将更便宜、更高效。人类、代理和无头平台（headless platforms）首次能够互操作。在客服支持、分销、营销等领域，效率和为客户创造价值的能力是前所未有的。
针对Slack是否应该变得更加“无头”（headless）的争议，贝尼奥夫解释，Salesforce的平台架构始终旨在拥有所有可能的API（XML、SOAP、REST、CLA、MCP）。他们的应用并非硬编码，而是嵌入在平台中。现在可以通过新的AXL API将应用流式传输到任何大型语言模型或设备中。他展示了Slackbot的新能力：通过AI读取所有DM和频道信息，可以告诉用户关于其业务的更多细节，甚至连接Salesforce和Google等系统，回答诸如“我的前五大交易是什么？”、“员工对什么不满？”、“我需要关注的前三件事是什么？”等问题。
帕利哈皮提亚赞同并补充，对于许多公司而言，构建“世界模型”所需的语义理解和上下文，实际上大量存在于Slack和电子邮件中。他升级了Slack计划，以便将更多数据导出到他的OpenAI、Claude等测试环境中，并创建了新的提示：每隔两小时，Slack会告诉他正在做出的决策、决策者是谁，以及如果他是CEO或董事会成员，他会如何评估这些决策。
对于陷入困境的私营软件公司，贝尼奥夫的建议是：“专注于你的营收、客户、现金流、盈利能力、创新。你如何为客户增加价值？这才是真正重要的。”
弗里德伯格从实践角度补充，他们在O'Hollow进行大型Salesforce实施时，观察到过去六个月的一个趋势：他们放弃了所有垂直软件，但加倍投资于横向工具。他们投资于平台能力，然后在上面构建针对自身业务的特定应用和工作流，而不是购买现成的应用或工作流工具。他认为，当前存在一个有趣的时刻，可以区分“创始人”和“非创始人”企业软件，也存在垂直与横向的转换，这可能存在套利机会。
AI前沿：多感官模型、边缘计算与气候危机
对话的后段转向了更前沿的AI技术趋势和全球性议题。
首先讨论了OpenAI与Apple之间可能的法律纠纷。据报道，OpenAI考虑起诉Apple，因为双方将ChatGPT集成到Siri、iOS、MacOS的协议执行不佳。OpenAI的不满包括：用户必须明确说出“ChatGPT”才能获得结果；Apple未大力推广集成；用户仍主要使用独立的ChatGPT应用；OpenAI预期的数十亿订阅收入未能实现。Apple方面则担忧OpenAI的隐私实践，并不满OpenAI正在构建硬件竞争以及挖走了其设计大师Jony Ive。
贝尼奥夫调侃了当前AI公司的“转向”风潮：马斯克专注于伴侣和“性爱机器人”；OpenAI做Sora视频和广告网络；Gemini有“纳米香蕉”；而Anthropic则专注于编码代理。结果Anthropic的“火箭飞船”起飞了，现在大家都在重置方向，专注于编码代理。“这是一个动态的时刻，你必须准备好 pivot 和重新聚焦。”
弗里德伯格分析了AI助手的发展路径。他认为Google有机会将Gemini助手集成到用户的个人信息、日历、Google Drive、Google Photos中，成为个人问题的查询点。在企业场景中，G Suite也有机会占据助手接口。Apple则可能通过构建自己的模型或与Anthropic等合作伙伴白标，利用其硬件足迹（例如配备48GB RAM的M5 MacBook，即将推出的配备1TB RAM的Studio）来运行本地模型，解决隐私问题，成为AI领域的前三名玩家之一。
帕利哈皮提亚则对本地模型持保留态度，他认为“持久性”是关键。用户拥有多个设备、多个角色，需要跟随用户的持久性知识库。他不认为人们会随身携带5磅重的MacBook Pro来获取知识。
弗里德伯格反驳，他认为设备形态可能发生根本性改变，可能会出现一个“iPhone时刻”，带来全新的形态。Apple的优势是30-40年 meticulous process optimization的成果，但如果设备形态和本质完全不同，这个组织如何 pivot 是一个问题。
话题进而延伸到“多感官AI”。主持人提到了Mirror（一家公司）发布的“Thinking Machines”新实时世界模型演示，以及Apple专利将摄像头放入AirPods的新闻。弗里德伯格认为，持续的硬件设备（手表、耳机）将知晓用户的整个现实，监控整个桌面，这将导致token使用量激增千倍。Mirror的模型同时观看桌面、听取所有声音、观看网络摄像头，每200毫秒上传到两个不同的模型（一个深度思考回顾30秒片段，一个实时处理）。这将彻底改变AI的使用模式。
贝尼奥夫对此评价：“这是人类的一小步，迈向AGI的一大步。”他认为，我们过于认为LLM（大语言模型）是终极目标，但AGI需要更多。LLM只关乎语言和文字，而我们是“多感官模型”，运行在生物计算机中。多感官模型将是AI的下一个大浪潮，但仍未达到AGI。他赞赏那个演示“非常棒”，并认为每个模型公司都在 pivot，必须选择自己的方向，无法兼顾所有。
弗里德伯格估算，如果员工需要比现在多千倍的token，token成本将从15万美元激增至1亿美元。贝尼奥夫则认为这是一种误解，token使用存在大量浪费。需要一个中间层来决定哪些请求需要发送给Anthropic或OpenAI，哪些可以由更小、更廉价的模型处理。AI的成本不会永远如此高昂，未来会变得更高效。边缘计算和云端计算将结合，分布式智能将协同工作。
最后，弗里德伯格带来了“科学角”（Science Corner）关于即将到来的超级厄尔尼诺（El Niño）现象的预警。数据显示，海洋表面温度异常将达到历史新高，海洋中储存了约1100万太瓦时的额外能量（相当于地球全年人类能源使用量的500倍）。这些能量将在未来几个月释放到大气中，几乎可以肯定将使接下来的一年成为有记录以来最热的一年。
其影响包括：美国西南部和加州将出现重大大气河流事件（强降雨）；美国北部和加拿大降雪量低、热浪高；凤凰城等内陆地区五月气温已达106度，超级厄尔尼诺可能延长热穹持续时间；南阿根廷、智利、巴西可能出现破纪录热浪。最严重的后果可能是农作物歉收，影响巴西（全球最大a出口国）、印度（依赖季风降雨的1.5亿农民）、澳大利亚（小麦出口至印尼、菲律宾等数百万人依赖的地区）等关键产区。这可能导致能源价格飙升、电网故障、全球商品价格暴涨，以及印度、菲律宾、越南等地因粮食供应不足出现动荡。
弗里德伯格指出，美国作为净a出口国，相对稳定，但巴西等依赖出口的经济体可能面临债务和经济问题。商品市场正在积极交易这一厄尔尼诺事件。
帕利哈皮提亚询问，他的“超级种子”能否帮助应对。弗里德伯格回应，适应快速变化气候的作物遗传学将是未来几十年的关键。同时，全球变暖也使加拿大等原本不宜耕种的地方变得可行，农田面积实际上在扩大。
对话以关于Anthropic打击多层SPV（特殊目的载体）的“闪电回合”结束。帕利哈皮提亚强烈批评了这些SPV结构，认为它们应该被禁止，希望所有公司尽快上市，理性化其股权结构。贝尼奥夫则分享了他在创办Salesforce时做出的“最佳决策”：将1%的股权、1%的利润和1%的员工时间投入基金会。至今已完成超过1000万小时的志愿服务，捐赠超过10亿美元，并为超过5万家非营利组织免费提供平台服务。他呼吁所有公司加入“Pledge 1%”运动。
Ejaaz & Josh：AI引爆内存需求革命，三大巨头与DRAM ETF迎来历史性机遇撰文：Techub News 整理
在最新一期的Bankless节目中，主持人Ejaaz A.和Josh对当前炙手可热的AI内存投资赛道进行了深度探讨。随着英伟达凭借GPU成为全球市值最高的公司，其背后一个同样关键却可能被忽视的硬件——内存（Memory），正经历一场由AI驱动的结构性变革。本期对话基于详实的行业数据与历史周期分析，旨在回答一个核心问题：AI内存热潮是昙花一现的泡沫，还是一个具有持续增长潜力的历史性投资机遇？
AI重塑内存：从“惨业”到“核心瓶颈”
过去四十年，内存行业被视为典型的“糟糕生意”。三星、SK海力士和美光三大供应商生产着几乎同质化的产品，行业陷入剧烈的“猪周期”：价格上涨刺激资本开支和产能扩张，随后供应过剩导致价格崩溃，周而复始。
然而，AI的出现从根本上扭转了这一局面。主持人指出，内存已成为构建AI模型物料成本的50%，并且随着英伟达从Blackwell到未来Rubin、Feynman架构的迭代，每代GPU对内存的需求将呈2倍、3倍甚至4倍的增长。AI对内存产生了近乎“贪得无厌”的需求。
更关键的是，AI催生了一种全新的内存结构：高带宽内存（HBM）。Josh用一个生动的比喻解释：传统内存条像是单层仓库，而HBM则是将内存晶片垂直堆叠8至12层（未来将达16层）的“摩天仓库”。这种设计能紧贴GPU放置，以极高的速度为GPU提供模型权重和数据，直接决定了模型运行的速度和规模。
HBM的制造工艺极为复杂精密，这严重限制了其产能扩张速度。目前，全球仅有上述三大巨头能够量产HBM，并且为了满足AI的疯狂需求，它们甚至已停止部分消费级内存的生产，将全部资源倾斜于AI内存。供给端的刚性约束前所未有。
需求引擎双驱动：从训练到推理，从单点对话到智能体网络
除了硬件层面的结构性变化，软件范式的演进正为内存需求增添新的、更强劲的引擎。
首先，AI的重心正从训练转向推理。当用户向ChatGPT或Claude提问时，这个过程就是推理。而更前沿的趋势是AI智能体（Agent）的兴起。这些智能体可以相互对话、协作思考以产生更优输出，这背后是海量的推理计算。Ejaaz引用分析师Ben Thompson的观点指出，在一个由AI智能体支撑的未来经济中，我们可能需要比现在多10到50倍的内存。
其次，智能体范式本身就在消耗更多内存。Josh解释道，每次向大语言模型发送查询都会生成一个“KV缓存”来存储上下文。在智能体场景下，每个运行的智能体都需要独立的KV缓存实例。如果你同时运行20个智能体，就需要20份内存实例。这种软件层面的需求增长，与HBM的供应约束相结合，将需求窗口期极大地延长了。
目前，获取HBM的交货期已排到2027年底。Ejaaz透露，甚至有大型AI客户主动提出为美光等公司购买或资助生产设备，以换取2027-2028年的产能保证。这种“预付费”锁定产能的情况，在以往的内存周期中极为罕见，表明需求真实且紧迫。
投资标的：三大巨头与“一站式”ETF工具
面对明确的需求和受限的供给，投资者如何参与？对话聚焦于三大核心玩家及新兴的金融工具。
SK海力士：被视作当前的“王者”。它是英伟达HBM的主要乃至独家供应商，其产能已被英伟达大量锁定，地位类似于台积电之于英伟达。
三星电子：重要的第二梯队玩家。但由于其业务多元化，并非纯粹的内存概念股。
美光科技：美国投资者的主要选择。作为美国本土的内存巨头，美光也是先进的HBM供应商之一，其股价在过去一年已上涨超过8倍。
对于西方投资者而言，直接投资韩国上市公司股票存在一定门槛。因此，一个名为DRAM的ETF产品应运而生，并在六周内规模飙升至超60亿美元，被高盛称为史上增长最快的ETF之一。该ETF的核心持仓正是上述三家公司（合计约占70%），为投资者提供了一个便捷的、一篮子投资AI内存龙头的工具。
Josh提到，市场上甚至出现了名为RAM的2倍杠杆做多内存ETF，为风险偏好更高的投资者提供了“升级”选择。不过，他个人更倾向于非杠杆的DRAM ETF。
历史周期与当前分歧：“这次真的不一样吗？”
尽管逻辑强劲，但投资者最大的疑虑在于：内存股已大幅上涨，这是否是泡沫？历史周期是否还会重演？
内存行业历史上大约每18个月经历一次涨跌周期，涨幅之后往往伴随40%-75%的回调。当前这轮周期始于2024年第四季度，如今正处在第18个月的关键时间窗口。从图表上看，价格正处于阻力位。
Ejaaz承认，短期内市场可能因利好出尽而出现回调。但他认为长期依然乐观，核心支撑在于那些已预付货款的真实订单。这些订单来自拥有强大现金流的科技巨头（如“美股七雄”），而非资质不明的公司，这大大提升了需求的可信度。
从估值角度看，这些内存巨头的远期市盈率（P/E）仅在5到12倍之间，远低于特斯拉（40-50倍），甚至低于微软、亚马逊（15-20倍）。相较于其盈利指引，股价并未被过度高估。相比之下，在过去的泡沫期，市盈率往往高达30-50倍。
当然，风险依然存在。 skeptics认为，如果未来出现更高效、所需内存更少的AI模型或GPU架构，或者新建产能投产导致供应过剩，都可能逆转行情。此外，内存价格的飙升已开始传导至消费电子领域，导致个人电脑、游戏主机等产品涨价或延迟发布，这最终可能抑制消费端需求。
然而，两位主持人的结论倾向于乐观。他们认为，即使消费端承压，企业端对AI模型和智能体的需求依然“只增不减”。在节目最后的快问快答中，两人均认为12个月后内存股的价格将会更高。AI对内存的需求革命，其深度和广度可能才刚刚开始，而供给端的追赶则需要数年时间。这场由AI引发的内存供需失衡，或许真的正在书写一个与过去四十年都不同的新故事。“无头企业”崛起……SaaS竞争转向AI规则引擎而非用户界面在企业软件市场中，“无头企业（Headless Enterprise）”正成为新的热门话题。这预示着一种转变：从以往人们直接登录界面处理业务的传统方式，转变为如今AI Agent承担主要界面角色，而SaaS应用程序则在幕后执行规则和流程的结构。
Boomi首席产品与技术官Ed Macosky在美国举行的“Boomi World 2026”活动上，通过SiliconAngle Media的TheCUBE采访解释道，企业长期使用的多种业务系统正在以AI为中心的环境中进行重组。他表示，过去每个应用程序都有独立的用户界面，不同部门需要登录不同的系统，而现在，AI扮演“大脑”角色，应用程序则以“无头（headless）”方式在背后运行。
Macosky并不认为这只是用户界面消失的趋势。相反，他强调，通过AI Agent，正开启文本、语音、自动化工作流等“多模态”方式的全新用户体验，并拓宽了企业数据和应用程序的可访问性。也就是说，并非界面消失，而是用户接触点转移到了AI上。
SaaS的竞争焦点，从UI转向“控制力”
这一变化也在改变SaaS企业的核心价值主张。他解释道，如果说以往直观的界面设计和易用性是主要竞争力，那么未来，决定AI Agent可以做什么、不可以做什么的“确定性引擎”角色将变得更加重要。
Macosky指出，SaaS应用程序的真正价值不再仅仅在于用户界面本身。在AI代劳各种业务的环境下，应用程序就像一种“裁判”，其管理审批流程、政策、法规遵从以及数据访问范围的功能成为核心。
这对于急于引入AI的企业也具有重要启示。因为仅仅快速连接新技术是不够的，如何将数十年来积累的遗留系统与新的Agent环境安全地衔接起来，才正成为实际的竞争力。同时，如何一并解决治理和成本控制问题也被视为一项挑战。
仅靠Agent成本高昂……结合“确定性工作流”才是解决之道
在这种环境下，Boomi更侧重于将AI Agent与确定性工作流相结合的混合结构，而非纯粹的Agent链。这是因为，如果仅通过一个Agent调用另一个Agent的方式来处理业务，Token使用量会急剧飙升，导致成本迅速膨胀。
例如，对于薪资执行或费用报告提交这类规则明确且重复的业务，相比让AI自行判断所有步骤，调用已定义好的工作流要简单且便宜得多。Macosky表示，如果这些工作完全基于纯Agent运行，会增加不必要的计算，可能导致成本激增。
归根结底，对企业而言，重要的不是将所有工作都交给AI，而是明确划分哪些由Agent负责、哪些由固定流程接手的设计。这直接影响运营效率和预算管理，其重要性不亚于AI的引入速度。
Boomi与红帽合作……主打“安全型混合AI”
Boomi的下一步目标是混合AI基础设施市场。该公司宣布，通过与红帽（Red Hat）的战略合作，将为大规模Agent型AI部署提供集成堆栈。其构想是，结合Boomi的“AgentStudio”和红帽AI，支持企业在内部或受控环境中运行开放权重（open-weight）模型。
核心在于安全与治理。即帮助企业将企业数据和敏感业务保留在可控的基础设施内运行AI工作负载，而非将其转移至外部公共AI模型。这对于金融、医疗保健、制造等监管和安全要求高的行业来说，尤其值得关注。
Macosky表示，未来一年的优先任务是，专注于帮助企业客户切实解决那些之前无法以安全方式进行“Agent化”的业务。在AI Agent扩散全面展开之际，市场竞争的胜负手似乎越来越有可能不是技术演示，而是“受控运营”。
TP AI 注意事项
本文使用基于 TokenPost.ai 的语言模型进行了总结。正文主要内容可能被遗漏或与事实不符。[特征股] 现代汽车，因对AAM（城市空中交通）及机器人业务扩张的预期而走强…与KAI（韩国航空航天工业公司）的合作备受关注现代汽车因未来航空移动出行(AAM)和机器人业务扩张预期而表现强势。与韩国航空航天工业公司(KAI)的AAM开发合作、波士顿动力的人形机器人技术备受瞩目，共同推动股价上涨。
根据当前行情，现代汽车股价为66.6万韩元，较前一交易日上涨2万韩元(3.10%)。虽然报道中提及的现代汽车涨幅与当前行情存在差异，但股票代码一致为现代汽车(005380)。
现代汽车集团此前与KAI签署了AAM开发业务协议。核心内容是结合现代汽车集团的航空电动化动力总成能力与KAI的航空机体开发能力，进行AAM的开发及量产。市场关注其将业务版图从整车拓展至航空领域。
此次合作也与现代汽车集团的中长期移动出行战略相契合。现代汽车旗下的Supernal正在开发eVTOL，目标是2028年实现AAM商业化。近期已将AAM本部重组为航空动力总成事业部，将战略方向调整为更侧重于核心技术而非机体开发。
机器人业务的预期也为股价提供了支撑。现代汽车集团收购的波士顿动力近日公开了人形机器人Atlas的高难度动作演示视频。市场关注现代汽车集团将扩大在汽车生产过程中积累的自动化及工艺控制技术与机器人技术的结合可能性。
证券界评价认为，波士顿动力的技术竞争力仍然有效。因此，市场持续预期现代汽车集团有望被重新评估为超越汽车制造、涵盖航空与机器人的未来移动出行平台企业。乐天建设发行3千亿韩元资产支持证券…获得AAA评级乐天建设将即将竣工的住宅项目工程款债权打包，以资产支持证券（ABS·基于企业持有的债权或资产发行的证券）形式发行，成功筹集了3000亿韩元。考虑到建筑公司在项目收尾阶段资金需求较大的结构性特点，此次融资被视为在降低短期资金压力的同时，确认了市场信任的案例。
乐天建设于11日表示，以多个已售罄项目的稳定现金流为基础资产，发行了信用评级为AAA的债券。在总计3000亿韩元中，1500亿韩元期限为1年，其余1500亿韩元期限为1年零3个月。此次发行由韩亚证券和新荣证券共同担任主承销商，三星证券和NH投资证券也加入了承销团。
引人注目的是其发行结构。乐天建设利用了即将竣工项目的工程款债权，韩亚银行提供了1500亿韩元规模的信用支持。在此基础上，结合乐天建设的存款运作，最终获得了最高评级AAA。这高于乐天建设自身的信用评级A0。通常，资产支持证券的评级不仅取决于发行企业自身的信用度，还会综合反映基础资产的稳定性、增信措施、现金回收可能性等因素。此次案例意味着资产结构的稳定性获得了比个别企业信用更高的评价。
这种融资方式与建筑业的现金流特性也密切相关。据乐天建设透露，目前正在施工的住宅项目中，有20个项目计划于2027年竣工，届时预计将回收约2.6万亿韩元的工程款。然而，住宅项目在竣工前夕会产生集中的人工费和各项费用支出，而资金回收往往在竣工之后进行，因此会出现时间差。公司此次准备发行ABS的目的正是为了填补这一阶段的资金缺口。实际上，乐天建设自2026年4月初起，就陆续面向主要金融机构和机构投资者召开企业说明会，分享了经营业绩和发行结构。
财务结构的改善趋势也被视为此次发行的背景之一。乐天建设表示，其或有负债已从2022年底的6.8万亿韩元规模，减少至2025年的3.1万亿韩元水平，并计划在2026年进一步缩减至2万亿韩元出头。负债率也从2022年的265%降至2025年的187%。建筑业是受房地产行情、利率及项目融资市场氛围影响较大的行业，因此财务稳定性的恢复直接关联到融资成本和投资者信心。此次AAA级债券的发行，意味着这种改善趋势已在市场中获得了一定程度的认可。这一趋势未来有可能促使建筑公司更多地利用自有资产的现金创造能力进行融资，而非单纯依赖借款。Aave rsETH 进入第二阶段恢复…返还7100万美元取决于法院裁决Aave（AAVE）已正式将以太坊和Arbitrum（ARB）上发生的“漏洞利用”恢复工作推进至下一阶段。随着攻击者钱包的头寸清算和抵押品回收完成，rsETH 恢复程序已进入“第二阶段”，但在归还 7100 万美元规模资金的过程中，法律冲突成为新的变数。
Aave 在 6 日（当地时间）表示，已清算确认由攻击者持有的 8 个 Aave V3 头寸，并根据 Aave DAO 批准的提案，将回收的 rsETH 抵押品转移至“Recovery Guardian”。该过程未影响普通用户和“Umbrella stakers”。与此同时，由 Manta DAO 和 Arbitrum DAO 支持的治理提案也已通过，为“DeFi United”恢复工作提供了助力。
问题在于 Arbitrum 安全委员会回收的价值 7100 万美元的以太坊（ETH）。尽管 Arbitrum DAO 已投票决定将该资金返还给 Aave 用户，但与朝鲜相关判决有关的原告方提交了针对被冻结 ETH 的“限制通知”，导致程序暂时停滞。对此，Aave LLC 向法院提出了紧急申请，在 6 日举行的听证会后，法院批准了一项方案：将被冻结的 ETH 移交给 Aave LLC，但限制措施将随资金一并转移。
Aave 表示，在法律程序结束前，资金缺口将暂时通过另行借款的资金来弥补。同时，下一阶段的恢复工作将聚焦于 rsETH 抵押品的正常化以及桥接运营的恢复。在 Arbitrum 上，为了消除错误增发的 rsETH 数量，计划销毁清算所得的头寸；而 Kelp 则计划在以太坊上丢弃相关的 LayerZero 数据包，以防止额外增发。
在以太坊方面被扣押的 rsETH 将连同 DeFi United 联盟投入的 ETH 一起转移至桥接锁定箱。一旦锁定箱的抵押品完全恢复，桥接功能及 rsETH 的提取也将逐步恢复。Aave 表示，针对此次事件临时设置的以太坊 V3 Core 中 WETH 的抵押率（LTV）0% 限制，也将随着恢复工作的进展而恢复正常化。虽然攻击应对已进入缓和阶段，但用户实际资产的返还仍取决于法院的判决和治理层面的协调。
文章摘要 by TokenPost.ai
🔎 市场解读
Aave 在遭遇大规模漏洞利用后，迅速完成头寸清算和抵押品回收，进入恢复第二阶段。然而，相较于链上技术问题，链下法律风险成为新的变量，再次印证了 DeFi 也无法完全规避监管与司法风险。
💡 策略要点
恢复进程沿着技术稳定化（清算、销毁、桥接恢复）和法律程序两条主线推进。
短期内，流动性及抵押率（LTV）的恢复正常化的时间点是关键变量。
投资 DeFi 时，不仅需要考虑智能合约风险，还需同时考虑 DAO 治理及法律风险。
📘 术语解释
漏洞利用：利用智能合约漏洞进行的攻击
清算：出售抵押资产以偿还债务的程序
rsETH：基于 ETH 质押的衍生代币
LTV（抵押率）：相对于抵押品的可贷款比率
桥接：支持不同区块链之间资产转移的架构
Recovery Guardian：管理回收资产的恢复专用主体
💡 常见问题解答 (FAQ)
Q.
本次 Aave 恢复阶段最重要的变化是什么？
随着攻击者头寸清算和抵押品回收的完成，技术性恢复已进入第二阶段。现在的核心是 rsETH 抵押品正常化和桥接功能恢复，而用户实际资产的返还则取决于法律程序。
Q.
为什么法律问题会影响到恢复进程？
由于第三方对 Arbitrum 回收的 ETH 提出了临时限制令申请，导致资金转移受限。法院裁定将资金移交给 Aave，但限制条件也一并转移，这意味着最终返还可能需要时间。
Q.
用户资产何时能够正常提取？
一旦 rsETH 抵押品完全恢复并且桥接锁定箱正常化，提取功能将逐步重启。但部分资金可能因法律判决和治理决策而面临延迟。
TP AI 注意事项
本文摘要基于 TokenPost.ai 语言模型生成。可能存在遗漏主要内容或与事实不符的情况。
深度解析：AlphaAI 亚太中心落子香港，硅谷算法如何重构全球量化基建？在全球数字经济的演进浪潮中，如果说 Web3 构筑了去中心化的价值网络，那么人工智能（AI）则正在为这个网络注入真正的“思考内核”。
近日，硅谷 AI 金融科技平台 AlphaAI 宣布，其亚太地区运营中心将于 5 月 20 日在香港正式揭幕。在千万级战略融资的加持下，这一战略落子不仅是 AlphaAI 拓展物理版图的一小步，更是其“AI原生”量化基础设施向全球核心枢纽全面渗透的重要信号。
透过这场即将在香港开启的盛会，我们试图深度拆解 AlphaAI 的核心技术底座与生态蓝图，看其如何引领下一代智能金融的范式转移。
一、 战略枢纽：为什么是香港？
在当前的全球 Web3 格局中，香港正以极其开放的政策导向和完善的金融法制，迅速崛起为连接东西方数字经济的“超级联系人”。AlphaAI 将亚太运营中心设立于此，背后有着深远的战略考量。
• 桥接硅谷技术与亚洲市场： AlphaAI 的核心团队汇聚了前 OpenAI 的技术骨干与华尔街资深专家，拥有深厚的前沿算法底蕴。香港运营中心的成立，将在大洋彼岸建立一个关键的资源转化枢纽，将硅谷的硬核技术无缝对接到极具爆发潜力的亚洲新兴市场。
• 合规与创新的试验田： 智能量化生态的长远发展离不开稳健的监管环境。香港透明且包容的数字金融政策，为 AlphaAI 推行其机构级风控机制以及稳定币生态提供了天然的合规沃土。
以 5 月 20 日为起点，AlphaAI 正式开启了“扎根硅谷，立足香港，辐射亚太”的全球化大三角布局。
二、 技术重构：何为“AI原生”的量化决策引擎？
长期以来，传统量化平台大多停留在“代码执行工具”的阶段，依赖静态的历史数据拟合与人工编写的策略网格。而 AlphaAI 提出的“AI原生（AI-Native）”基建，则是从底层逻辑上的一次彻底颠覆。
• 跨模态大语言模型（LLM）的降维解析： 真实市场的波动往往由突发的宏观事件或情绪引发。AlphaAI 引入了先进的自然语言处理（NLP）技术，使系统具备了阅读和理解全球新闻资讯、社交平台情绪甚至宏观政策文件的能力。这种将非结构化数据转化为精准量化因子的跨模态能力，打破了传统量价指标的局限。
• 深度强化学习（DRL）与动态博弈： 在执行层，系统集成了深度强化学习网络。它不再是被动执行预设参数，而是在全天候的客观扫描中，根据市场波动率的实时变化，通过自我进化与动态博弈来调整策略权重。
• 机构级风控护航： 依托华尔街背景的团队基因，AlphaAI 在底层架构中植入了机构级的风控熔断机制，在追求效率的同时，牢牢守住系统的安全底线，实现自动化决策的闭环。
三、 生态闭环：Alpha Chain 与 ASDT 的长远图景
一个真正具备生命力的智能平台，绝不仅限于提供单一的算法工具，而是要构建一套可持续运转的商业与技术生态。在此次战略布局中，AlphaAI 明确了其围绕“底层公链 + 稳定机制”的双轮驱动战略。
1. ASDT 稳定币：价值的稳健之锚
在充满非线性波动的数字市场，结算体系的稳定性至关重要。AlphaAI 推进的 ASDT 稳定机制，旨在将量化运行的产出与外部市场的剧烈起伏进行物理隔离。它为整个系统提供了一个安全的价值承载体，确保了生态内资产的稳健沉淀。
2. Alpha Chain 公链：信任的底层基石
计算可以依赖 AI 引擎，但信任必须建立在不可篡改的代码之上。Alpha Chain 公链的建设，将使整个智能量化生态的运行逻辑、结算数据实现全链上透明。它从底层保障了生态的去中心化属性，让技术的红利能够在公平、公开的规则下惠及每一位生态参与者。
5 月 20 日香港亚太运营中心的开幕，对于 AlphaAI 而言，是全球化征程的一个崭新起点。
从硅谷的算法实验室，到香港的区域指挥中枢；从跨模态的大模型算力，到 Alpha Chain 的底层公链生态。AlphaAI 正在用严谨的科技实力，一步步拼凑出“AI + 数字金融”的未来图景。我们有理由相信，随着这套“AI原生”基建的全面落地，智能量化的高墙将被彻底推倒，一个更加透明、高效、普惠的数字运行新纪元正在加速到来。Aave, 全面改革黑客事件后的抵押品评估机制……能否成为DeFi新标准在美国迈阿密举行的“Consensus 2026”大会上，Aave（AAVE）宣布将在DeFi历史上最大规模的攻击事件后，全面改革其抵押品评估体系。有评价认为，这套超越单纯价格波动、甚至反映“系统性风险”的新标准，有望成为行业标准。
Aave Labs法律与政策负责人Linda Jeng指出，此次改革的核心在于识别现有风险评估方式的局限性。以往主要侧重于价格波动性和流动性等“金融风险”，而今后将采用包含互操作性、网络安全漏洞乃至整体资产结构的多层次评估。
她将4月发生的KelpDAO的再质押代币rsETH事件视为主要契机。当时攻击者利用跨链桥，发行了约11.65万个无担保的rsETH，金额高达约2.93亿美元（约4297亿韩元）。随后，攻击者将这些资产作为抵押品存入Aave（AAVE）并借出了真正的封装以太坊，导致协议留下了巨额坏账。
抵押资产评估标准全面重新设计
Aave（AAVE）将对未来所有上市资产应用包含技术结构和安全风险的“扩展评估框架”。特别是，该计划将分析不同协议之间的连接结构，提前检查特定资产的问题蔓延至整个DeFi领域的可能性。
Jeng强调：“以前是按单个资金池来分析风险，但现在必须考虑整个DeFi生态系统的关联性。”
此外，Aave还将为资产发行方公布官方指南，即所谓的“剧本”。这明确了协议上市的最低标准，用于预先验证项目的技术稳定性和安全水平。
以‘DeFi团结’应对危机
此次事件的解决方式与传统金融危机不同也备受关注。Jeng提及2008年金融危机期间在监管机构工作的经验，并表示：“当时政府必须救助银行，但这次行业自己解决了问题。”
实际上，Lido、EtherFi、Ethena（ENA）等主要项目组成了名为“DeFi United”的联合应对倡议，以弥补抵押品缺口并防止不良情况进一步蔓延。
Jeng评价道：“危机会成为提升标准的契机”，“通过这次事件，DeFi的风险管理水平进化到了新阶段。”
此次改革不仅仅是内部政策的变化，更被解读为重新定义整个DeFi“抵押资产标准”的信号。尤其是在跨链和再质押结构不断扩散的情况下，行业关注焦点集中在Aave（AAVE）的这种做法是否会成为新的市场标准。
文章摘要 by TokenPost.ai
🔎 市场解读
Aave正在摆脱以往以价格波动为中心的DeFi风险评估方式，引入涵盖安全性、连接性、结构性风险的新标准，引领市场“风险管理模式的转变”。
随着跨链和再质押的普及，“系统性风险”正成为核心变量。
💡 策略要点
在选择抵押资产时，结构性稳定性和安全验证水平比单纯的收益率更重要。
协议间关联性越高的资产，越需要检查连锁风险的可能性。
Aave强化上市标准，可能在今后充当整个DeFi领域的“标准过滤器”。
📘 术语解释
再质押（Restaking）：一种利用已质押资产再次产生额外收益的结构。
跨链桥（Cross-chain Bridge）：连接不同区块链以实现资产转移的技术。
系统性风险（Systemic Risk）：特定项目的问题向整个生态系统蔓延的结构性风险。
💡 常见问题解答 (FAQ)
Q.
这次Aave事件的核心问题是什么？
核心在于攻击者滥用跨链桥，大量发行了没有实物抵押的rsETH代币，并将其作为抵押品存入Aave，随后借出了真正的以太坊。这导致协议产生了巨额坏账。
Q.
Aave此次引入了哪些变化？
它摆脱了以往以价格波动为中心的评估方式，引入了包含互操作性、安全漏洞、资产结构等在内的扩展风险评估体系。此外，还计划为资产上市制定最低标准指南。
Q.
这个变化对DeFi市场为何重要？
由于DeFi是由多个协议连接而成的结构，一个地方的问题可能会蔓延至整个系统。此次改革是首个试图提前控制这种系统性风险的案例，很可能成为未来提升整个行业安全标准的契机。
TP AI注意事项
本文摘要是基于TokenPost.ai的语言模型生成的，可能遗漏正文主要内容或与事实不符。Arm CEO Rene Haas 称芯片需求强劲，供应限制持续Techub News 消息，Arm CEO Rene Haas 表示，尽管面临芯片供应限制，但市场需求依然强劲。该公司正转向提供完整的芯片架构，这一战略转变可能重塑其市场地位，并影响半导体行业格局。
（Crypto Briefing）Aave 拟推 V4 RWA Hub 支持机构 RWA 借贷Techub News 消息，DeFi 协议 Aave 创始人 Stani Kulechov 在 Avalanche Summit 上透露，Aave V4 将推出 RWA Hub，部署于 Avalanche 网络，允许机构以现实世界资产作为抵押品进行借贷。
Aave 是 DeFi 领域头部借贷协议，总锁仓价值长期位居前列。此次 RWA Hub 的推出标志着 Aave 进一步拓展机构级金融服务，将链下传统资产与链上 DeFi 流动性连接，此前已有多个协议探索 RWA 代币化赛道。（CoinDesk）嘉楠科技二季度净亏损9800万美元，比特币价格下跌影响业绩Techub News 消息，比特币矿机制造商嘉楠科技（Canaan Inc.）公布2026年第二季度财报，报告期内净亏损达9800万美元。公司表示，亏损主要受比特币价格下跌影响，凸显了比特币矿业公司对市场波动的脆弱性。
财报显示，市场波动可能影响公司未来的投资与创新计划。嘉楠科技是全球主要的比特币矿机供应商之一，其业绩与加密货币市场行情紧密相关。（Crypto Briefing）Ethena CEO 讨论 USDe 转向 AAA 级抵押品以吸引机构投资者Techub News 消息，Ethena CEO 讨论了其稳定币 USDe 转向 AAA 评级抵押品的计划。此举旨在吸引机构投资者并增强稳定性，但可能限制高收益机会。
（Crypto Briefing）Tare 完成 1325 万美元种子轮融资Techub News 消息，金融科技公司 Tare 宣布完成 1325 万美元种子轮融资，由 Blockchain Capital 领投，Janus Henderson、Strobe Ventures、Avalanche Foundation 等参投，Aave CEO Stani Kulechov 等个人投资者跟投。该公司计划基于 Avalanche 区块链构建软件，为私人信贷交易创建数字贷款记录并自动化管理流程。
Tare 由前花旗交易员 Kevin Miao 等联合创立，旨在通过区块链技术整合贷款发放、记录保管、支付分配等功能，降低中介成本。Blockchain Capital 合伙人 Aleks Larsen 表示，Tare 并非与现有加密产品竞争，而是将传统金融机构后台的过时系统迁移至链上。（Fortune）Circle 推出 Arc 区块链，Allaire 称其意义超 USDCTechub News 消息，Circle 推出专为支付、代币化资产和机构金融设计的 Arc 区块链，CEO Jeremy Allaire 在发布会上称这是公司历史上最重要的平台发布，甚至比 USDC 本身更具意义。
该网络以 USDC 收取费用，目前采用许可验证节点，并考虑于 2027 年转向 PoS 机制。Arc 启动时已有 BlackRock、Mastercard、Visa、BNY、HSBC 等超 100 家机构参与或探索，Uniswap、Aave 等 DeFi 协议也已集成。（CoinDesk）OpenAI 与 AARP 合作，为美国千名老年人提供免费 ChatGPT 实践课程Techub News 消息，OpenAI 与美国退休人员协会（AARP）合作，将在美国 10 个城市为 1000 名老年人提供免费的 ChatGPT 实践工作坊，旨在帮助老年人安全地掌握实用的 AI 技能。
该计划旨在通过面对面的互动工作坊，让老年人学习如何将 AI 工具应用于日常生活，例如获取信息、沟通和解决问题。此举是 OpenAI 推动 AI 技术普及和包容性应用的一部分。（OpenAI）Aave 计划在 Avalanche 上推出支持 USDT 的 RWA 借贷中心Techub News 消息，DeFi 借贷协议 Aave 计划在 Avalanche 区块链上推出一个现实世界资产（RWA）借贷中心，该中心将支持 USDT 作为抵押品。此举旨在通过实现无缝的代币化资产抵押借贷，革新机构金融并增强流动性。
该 RWA 中心将专注于为机构提供基于代币化现实世界资产的借贷服务，利用 Avalanche 网络的高性能和低成本特性。（Crypto Briefing）Aave 推出机构托管抵押借贷方案Techub News 消息，Aave 发布机构托管抵押借贷提案，允许机构通过 Anchorage 托管的资产作为抵押借入稳定币。
该方案旨在为机构投资者提供合规的 DeFi 借贷入口，通过第三方托管降低对手方风险。目前该提案处于社区讨论阶段，具体上线时间尚未公布。（Cointelegraph）Arc 指定 MetaMask 为默认钱包以简化用户接入Techub News 消息，Circle 关联的 Layer-1 区块链 Arc 已指定 MetaMask 为其默认钱包，用于用户和开发者接入。该 EVM 兼容链以 USDC 作为原生 Gas 代币，主网计划于 2026 年 9 月 16 日上线，测试网交易费用平均约 0.004 美元。
该集成意味着 MetaMask 浏览器扩展和移动端将预配置支持 Arc 网络，包含原生 USDC 显示及内置桥接和兑换功能。Arc 还已与 Ledger、Fireblocks、Binance Wallet 达成首日合作，并预期集成 Aave、Morpho 和 Uniswap 等协议。（CryptoBriefing）2 篇文章
