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和Jeff Dean押注同一方向，27岁清华助理教授创业，两个月融资数亿文｜王欣逸
编辑｜张雨忻
今年，用AI自我改进AI，几乎成了海内外头部实验室的共识。
近一年来，OpenAI创始成员Andrej Karpathy、前Meta FAIR研究总监田渊栋、前DeepMind首席科学家Jeff Dean都相继加入RSI（Recursive Self-Improvement，递归自进化）创业的热潮。
发生在RSI身上的，几乎是一个和世界模型高度相似的故事——即使是最先进的实验室，也没有探索出关于递归自进化的突破性成果，技术的不确定性，很快被宏大的叙事与火热的资本市场淹没。田渊栋就是一个典型的例子，今年5月，他所在的创业公司Recursive Superintelligence在还没有交出成果的时间点上，却已官宣完成6.5亿美元融资，估值推高至46.5亿美元。
这股热潮也蔓延至国内。今年1月，就读于哈佛和MIT联合培养项目、即将博士毕业的陈勇超，正站在职业选择的岔路口：一边是DeepMind的工作邀约，以及多家专注做AI自动科研的海外初创公司抛来的联创橄榄枝；另一边，是他等了两年的创业Timing，恰好在此刻到来。
他想做的是，训一个能自进化的通用模型，让它在一套能自进化的Harness之上，独立完成人类科学家在做的研究，包括构思想法、检索文献、跑实验。
经过一系列的考量，他选择了后者，回国创立了超衍智能（Apex Intelligence），专注做自主进化的基模研发，并同步入职清华大学。
27岁的陈勇超，成为了清华大学人工智能学院有史以来最年轻的助理教授，他在7月正式官宣创立的超衍智能，也在短短两个月的时间内完成了两轮亿元级融资。
《智能涌现》获悉，近日，超衍智能已完成近4亿人民币天使轮及天使+轮融资。天使轮由IDG资本、星连资本、晶泰科技联合领投，德迅资本、无限基金、初心资本、云岫资本跟投，汇聚了头部美元基金、产业资本及市场化投资机构。天使+轮则由北京、深圳、上海三地头部国资——中关村科学城基金、深创投、上海未来产业基金联合领投。
本轮融资将重点用于基础模型与算力基础设施的构建、递归自进化技术的研发投入，以及核心团队的扩张。
这是一支由Researchers主导的创业团队，超衍智能创始人陈勇超曾在Google DeepMind、Microsoft、IBM等海外实验室做大模型相关研究，团队核心成员来自字节、Kimi、智谱等头部大模型厂商，有一线模型研发经历。
不同于做Agent层的RSI，超衍不聚焦于做AI for Science的Harness和应用，而是探索基模层的递归自进化能力，让每一次研究任务生成的轨迹变成训练数据，用于改进模型，并进一步攻克更难的问题。
在超衍内部，这套逻辑被概括为“Research is the engine of RSI”，即研究是递归自我改进的引擎。它的最终目标，是用一套递归智能系统连接数字世界与物理世界，将统一的能力拓展至AI、数学、物理、芯片设计、机器人、工业制造、化学、生物等各个领域。
“Coding平权之后，下一波会是Research的平权。”在陈勇超看来，AI的自进化，正在成为现实。
他手上的第一个有力证据，来自今年5月，他们让公司的自进化AI System自主产出了34篇论文，结果相当惊喜，这些论文提交到ACL Rolling Review（ACL系列会议的统一审稿平台）后，有11篇拿到了3分以上，这是一个不低于博士水准的初审分，其中，还有2篇论文的分数超过了99%的人类研究员。
“很多想法都挺让人眼前一亮的，有些论文几乎达到了博士生水平，这在我们的意料之外，但也在情理之中，因为这个时刻迟早都会到来。”陈勇超说。
论文之外，从AI自主进行AI方向的研究，到在数学等基础科学领域的探索实验，超衍的AI系统已在多个高难度研究领域完成初步验证。目前，公司内部已沉淀数万条高质量研究轨迹（Research Trajectories），涵盖专家轨迹、合成轨迹和AI自主生成的研究轨迹。
△研究是递归自我改进的引擎，图源：企业
如果要把智能的演进放在一个坐标轴上，陈勇超认为，它不是平滑上升的，而是沿着S型曲线，突破一个瓶颈、快速爬升、然后平缓，再等待下一个瓶颈。现阶段，我们正处在上一个属于Scaling Law拐点的平稳阶段，正在等待新拐点的出现，以及下一个智能快速爆发的时刻。
陈勇超对这个拐点即将发生坚信不疑，“时代不可能等你，这和两年前不做大模型、一年前不做具身智能的情况是一样的，RSI在现在就是最好的创业时间点。”
关于回国创业、选择RSI方向以及对智能演进的思考，我们带着一系列问题，来到了清华大学人工智能学院的办公室，与他展开了交流，以下是《智能涌现》和陈勇超的对话实录，略经摘编：
模型的稳定性和创新性，是对抗的
智能涌现：为什么今年RSI突然爆发了？
陈勇超：很多人认为是模型能力到了瓶颈期，需要探索新路径，我觉得这是次要原因。最主要原因是，技术的转折点已经来临，模型已经强到一定程度，能够做很多人类研究员做的研究了。这也正是我们探索的方向，训下一代模型，让它能达到甚至超越人类研究员的水平。
智能涌现：用简单的话解释，自进化的模型和现在的大模型有什么区别？
陈勇超：现在的大模型是求稳的模型，给大众用、保守的、不想让它犯错的模型。比如，问它100个问题，它能回答出95个，剩下答不出来的问题努力让它减少幻觉，或者让它直接回答不知道。
但自进化的模型是注重创新性的模型，它对稳定性要求不高。比如，你问它一个问题，它答不出来，但我们期待它能提出100种不同方法解决这个问题，其中99种错得再离谱都没关系，只要一种对就行。也就是说，探索过程中要允许大量方法失败，但只要其中一种被证明有效，系统就能识别它、保留下来，并且将这次成功转化为未来可以复用的能力。
模型创新性和求稳性很多时候不可兼得，模型过于求稳保守，其创新性就会弱。有的时候我们甚至发现，模型通用的评测结果越好，创新性越差。
智能涌现：要实现模型的自进化，关键的技术卡点在什么地方？
陈勇超：第一是模型提出天马行空想法的能力；第二是自主执行能力；第三是验证能力。目前，模型能否提出好想法，筛选出好想法后自主执行下去并做好验证，是特别大的卡点。
智能涌现：这些卡点可以通过什么方式来解决？
陈勇超：模型的训练方法以及模型架构，尤其是上层架构，都要做一些调整，数据也有很大变化。比如，用一些对抗性的训练方法，让一个模型扮演不同的角色：既能提出好的想法，也能自行评估，判断这个想法在合理性、创新性上表现如何。通过迭代式的自我改进方法，让想法越来越好、创意水平越来越高。
智能涌现：为什么先从科研场景先尝试模型自进化能力的落地？
陈勇超：科研场景对聪明大脑的需求最为迫切。自进化本身是在追求智能上限，也就是对标甚至超越人类研究员。它通常会瞄准那些处于智能上限、最需要创新性的场景。
智能涌现：AI for Science、AI Scientist、Auto-research和Recursive Self-improvement，这几个词之间是什么关系，有重叠吗？
陈勇超：在我看来，RSI、Auto-research和AI Scientist虽然不是字面意义上的同义词，但本质上指向同一个目标，就是构建能够自主开展研究、并在研究过程中持续提升自身能力的通用研究智能。AI Scientist描述的是这种系统扮演的角色，Auto-research描述的是它自主完成研究的过程，RSI描述的则是它根据研究结果不断改进自身的机制。
AI for Science和它们不在同一个概念层次。AI for Science描述的是AI被应用在哪里，即利用AI解决科学问题；它可以是一个科研工具、一个垂直领域模型，也可以是一个完整的自主研究系统，但并不必然具备自主研究和自我改进能力。
尽管Auto-research和AI Scientist出现得更早，但很多做这两个方向的人把这个概念做窄了，Auto-research并不只是搭一个Agent写论文，AI Scientist也并不只是训练一个垂直领域的小模型。它们真正要解决的问题是，训练出一个通用模型来超越人类研究员，让AI成为人类员的Coworker。
智能涌现：RSI可预见的上限是怎么样的，能达到什么样的水平？
陈勇超：这取决于它最终能成为人类哪个level的研究员，这个很难讲它最终能到清华等顶尖高校博士生水准，还是牛顿、爱因斯坦水准。
智能涌现：智能爆发式增长可能会出现在什么时候？
陈勇超：我觉得会有一个拐点，可能会发生于模型在某些环节的效率比人高，或者创新能力跟人差不多的时候。它是按瓶颈和阶段推进的，某段时间一旦突破了一个瓶颈，就会呈S型曲线上升，先快速发展，之后逐渐平缓，那时你就会开始等待下一个能突破的瓶颈。
智能涌现：现在智能处于什么阶段？
陈勇超：第一个S型曲线是Scaling Law，现在正处于第一个S型曲线接近饱和的阶段。现阶段模型的迭代，其能力进步已经没那么快了，已经到了S型的上端。RSI可能是下一个S型，也可能是帮助发现许许多多S型曲线突破瓶颈的方法论。
像人类科学家一样做研究
智能涌现：从整体来看，你们现在在做的事情有哪些？
陈勇超：我们做了一个做自动化科研的AI System，让它来做AI for AI、AI for Math，以及各个学科。同时，我们也在训练自己的大模型、建立能够评价大模型在研究领域能力的benchmark。
智能涌现：这个自进化AI System独立完成一个科研项目，其端到端的过程是怎么样的？有没有具体的案例？
陈勇超：这跟人类做研究很像，并且，它像人类科学家一样“全栈”，能自己动手做实验：自己构思想法、做实验、连GPU、搭建环境、训练模型，最后根据实验结果改进方法，并把成果总结成报告、代码仓库、产品或论文。
比如，它现在能帮数学家发现数学上的重大突破、证明定理；也能做AI领域的事，自己优化AI训练里的内核、数据分布、算子；还能做机器人VLA的数据仿真与VLA架构改进。
智能涌现：在这个系统中做一个项目的研究，周期一般是多长？相比人类做研究，它的速度能快多少？
陈勇超：这取决于研究难度，难度比较大的项目，AI可能要做两三周，但相比人类已经非常快了，人类的话可能要做好几个月甚至一年。
智能涌现：这个产品已经上线了吗？
陈勇超：最近已经上线了，正在小范围内测中。
△自动化AI研究系统原理，图源：企业
智能涌现：关于你们现在正在训的模型，可以展开讲讲吗？
陈勇超：首先，这个模型肯定是个大参数规模的模型。
它跟上一代模型很大的区别是，我们注重创新性和研究能力。它可能在一些通用能力上，如编程、数学比闭源SOTA模型差一些，但在完整的研究能力上会显著更强。
智能涌现：你们是从头开始训模型吗？
陈勇超：我们现在还是基于开源模型做中训练和后训练，做预训练还需要更多的资金储备。
智能涌现：现在你们的模型能达到什么效果？
陈勇超：我们自己看下来，有的方面比较惊艳，比如在数据自进化、Harness自进化上，但目前只能做较小的优化，想要在创新性上做很大的突破还比较难。
我们想先训一个通用的模型，它能做很多领域的研究，比如AI for AI、数学、机器人、芯片设计、量子。其中，通用模型的很多数据会包含各个领域，之后基于通用模型做微调，它也能在垂直场景中快速落地。
智能涌现：为什么先做通用模型，再慢慢做各种垂直场景？
陈勇超：很多领域的创新来源于毫不相关领域的启发，如果你只用垂类领域的数据训模型，它可能在局部任务上越来越强，但整体智能反而会下降，也就是我们常说的“灾难性遗忘”。
比如，我想让它做AI for大模型，让它所有的训练数据、研究轨迹，全都来自AI自己训大模型的领域。结果你会发现，它就可能逐渐过拟合这一分布，遗忘原本具备的数学、物理、化学乃至常识推理能力。如果它连常理都能忘掉，智力就会退化，它可能越来越擅长重复已有的大模型研发范式，却越来越难跳出局部最优，产生真正具有突破性的新方法。
智能涌现：你们最近还发了一个Benchmark，叫ASI Bench。
陈勇超：是的，这是一个评价模型探索能力和研究能力的Benchmark。ASI和AGI的最大区别是，ASI能探索模型提高智能上限、探索世界未知知识。现在还没有一个很好的Benchmark来评价模型的探索能力和研究能力，所以我们做了这个。
智能涌现：和RSI直接相关的数据非常少，你们如何突破呢？
陈勇超：数据是一个非常核心的问题。无论是研究类数据，还是递归数据、Auto-research数据，这些都和大模型的数据不同，它需要的是一条完整的研究轨迹数据。
这种研究轨迹非常难获得，因为它都散失在研究过程中了。大家最终留下的往往只是报告、产品、论文，那只是结果；而中间试错、成功与失败的过程轨迹，是根本没有保留下来的。
不仅如此，最顶尖的研究员、人类科学家那些“灵光一现”的时刻，很难被数字化地记录下来。比如王虹证明挂谷猜想，基本就是今天想一些、睡一觉，明天再想一些、再睡一觉，想要记录下整条思维链非常难。我们也在做这方面的探索，尝试把它复刻出来。
智能涌现：这么说，让AI改进AI自身，其实也是在模仿人类自我改进的过程。
陈勇超：对，最聪明的人往往都会自我进化、自我迭代，通过与外部反馈、与自己、与世界互动，来不断提升自己。我们要模仿的，就是这个过程。
一条研究轨迹包含很多内容：怎么构思想法、处理信息、搜集信息、执行实验，以及如何根据实验结果来调整下一步计划。
智能涌现：关于把研究轨迹数字化，你们做了哪些探索？
陈勇超：我们在构建领域专家生态，邀请各领域专家一起合作，请他们尽可能复现他们的研究轨迹，并用AI可以理解的方式无信号损失的记录下来。目前行业里基本还没有这一类完整研究轨迹的数据。我们目前已有的数据包括：与专家合作构建的数据、AI合成数据、以及用户自愿选择分享的产品使用数据。
智能涌现：训一个模型需要多少量级数据？
陈勇超：这个说不好，数量上很难用“多少T”来衡量，因为一条数据本身就包含很多步骤、很多轮交互。更合理的衡量方式，是按项目数量，或按轨迹的数量与长短来评估。
只做Harness层的商业化，很容易被模型吞掉
智能涌现：你从2月份做RSI到现在差不多半年了，从当时非常坚定地入场，到现在为止，你的体感怎么样？
陈勇超：不管在技术上还是资本市场上，当时的想法都得到了验证。
我的判断依然很坚定，第一代大模型（如ChatGPT）替代白领，具身智能替代蓝领，而ASI将替代人类科学家，也就是那些拥有博士学位、“最贵也最聪明”的一批人。
智能涌现：你们在商业化上有什么思考？
陈勇超：Harness层很容易被模型本身吞掉。只做Harness层的商业化，即只提供一套能自动科研的系统，其上限非常明显。因为模型训练到足够好之后，它可以自己优化自己的Harness。
我们团队最初把Harness自进化和模型进化放在一起做，很明显发现，Harness自进化做到一定程度以后就无法更进一步了。
智能涌现：目前你们的自进化AI System的商业化还没有起步，感觉你们并不急于商业化？
陈勇超：从上一代模型中我们就可以看出，一开始过多考虑商业化会很拖累模型训练的研发，考虑的越多，精力越被分散。我们希望更聚焦，把大量的精力和人力投入在我们研究型基础大模型训练中。
智能涌现：你们设想的商业模式是怎么样的？
陈勇超：我们本质上还是个基础模型公司，因此我们的商业模式本质上还是卖Token，只是Token的形式可能会是API、可能会是一个类似Claude Code一样的半成品、也可能是一个以解决方案呈现的Token集合。便于大家更好的理解，做个类比，Claude Code是Vibe Coding，我们的自进化AI系统是Vibe Research，卖模型以及Harness，让用户可以基于这个系统做各种研究。
智能涌现：今年你们有什么目标吗？
陈勇超：我们的自进化AI系统会上线，顺利的话，年底或明年年初会发第一版模型，这个模型在研究方面会全球领先，同时，在某些高价值领域实现落地。
智能涌现：这个模型会开源吗？
陈勇超：可能会，还没有最终确定。
智能涌现：你之前说可能还会推出其他产品，他们会是什么样的呢？
陈勇超：我们现在的产品基本有两类，跟ChatGPT类似：一类是aPaaS（低代码平台），另一类是像Claude Code这样的CLI（命令行）端。其中，第一类正在推向更多人使用，第二类可能要等模型出来之后才会上线。
智能超过人类的时刻，早晚会到来
智能涌现：你是什么时候发现这一代模型已经能达到人类研究员的水平了？
陈勇超：今年5月份，我们有一天突然发现，我们搭的自进化AI System生成的一些想法还挺让人眼前一亮的，生成的论文差不多能达到清华博士的水准了。比如，当时AI提出了一个挺有意思的想法：基于VLM来训练VLA，和自己端到端从头训练，两者是不一样的，在最后的编码器和解码器空间上，在特征上会产生很大的差异。
当时我们让这一系统生成了三十四篇论文，提交到了ACL Rolling Review（ACL系列会议的统一审稿平台）中，其中有11篇拿到了≥3分的初审分，这个分数意味着，这些论文可能会被Findings（ACL的论文集）接收，也可能被收录进主会。其中，我们还有两篇论文的分数，超过了99%人类研究者。
智能涌现：这个结果在你看来是意料之中，还是意料之外？
陈勇超：拿到结果时我非常意外，但意料之中的是，这个时刻早晚会到来。
智能涌现：目前有像你们一样拿到实质性结果的公司吗？
陈勇超：在ACL Rolling Review上拿到这么高分的，全球范围内只有我们一家。
智能涌现：你之前有提到，利用你们的自进化AI System在数学领域改进了一项沿用十余年的结论，这具体是什么？
陈勇超：我们和清华大学交叉信息研究院的张景昭老师开展的一个合作，用我们的系统探索一些有意思的数学问题。
智能涌现：人人都能做研究，这会在什么时间点实现？
陈勇超：和Vibe Coding一样，Coding能力经历了一系列变化：从给高级码农用，到给初级码农、普通人用，再到现在几乎不需要人，AI自己就是一位高级码农。
AI自动做科研现在所处的阶段是，能帮助非AI专业的本科生发AI领域的A会论文，让本科生达到博士生的科研能力，也能在数学物理等领域发现一些人类觉得比较有价值的研究，但是想要AI实现那种创新性重大突破还有不少距离。
智能涌现：RSI在未来的发展有哪些节点？
陈勇超：首先，让AI接管那些纯粹在电脑里就能完成的研究，之后，不断扩大AI能覆盖的范围：一边延伸到更困难的计算任务；另一边，延伸到需要在真实实验室里动手做的实验，比如生物实验、材料实验。
总而言之，在广度上，它要成为各领域的专家；在深度上，它可以去攻克那些人类花很多年都做不出来的难题，比如数学领域，突然发现一个百年都未能证出的定理。
RSI的Timing，已经到来
智能涌现：你本科在中科大，主修理论与应用力学，博士又去哈佛、MIT，做各种各样的方向，最终为什么要回到AI这个领域了？
陈勇超：这是一段漫长的探索。我小时候的梦想是做基础科学、当科学家。从本科大二就开始进实验室做基础科学的研究，一直到博士的博一，我转了很多方向，比如力学、金属材料、核聚变，还有AI for Science。我给自己定了个规矩：每个方向都要做出比较好的一作的论文，再换其他的方向。本科时期的论文和研究成果，已经足够博士毕业。大二的研究课题，我以共同一作发了Nature Communications。
在大四的时候，在MIT暑研的导师特别看好AI for Science方向，我就去做了，那个时候大模型还没有出来。当时我发现做AI for Science最大的问题是数据，只有好数据能训出好模型，而且当时模型的泛化性特别差，任务或者场景稍微改动一些，它的能力就会变得非常差。
因为机缘巧合，我在哈佛的第一年开始做机器人的强化学习；之后就一直在做大模型相关的研究。当时并没有Recursive这个词，但我们已经经常运用自进化的思想做研究了，比如，让AI自己来优化自己的提示词、数据分布以及训练算法。
智能涌现：为什么说经过这么多转折，最后确定了RSI这个创业方向。
陈勇超：以前不做这个方向，是Timing没到。
我做Recursive Self-Improvement这个方向很早，2022、2023年的时候我的大部分研究就已经引入了RSI的很多理念，比如数据自进化、模型通过实验结果优化下一轮的实验参数、大模型自主训小模型等等，只是那个时候大家用的还不是RSI这个词。
真正让我发现它在产业界有很大价值，是我2025年在谷歌DeepMind做研究的时候，当时就在做Auto-research，我的Leader想让我优化整个Auto-research Pipeline。当时我对这个方向有顾虑，觉得那个时候模型还没那么强，做不出来人类觉得特别好的研究。
智能涌现：后来你看到了什么样的现象让你觉得模型能力已经非常强了？
陈勇超：今年2月，Claude Opus 4.6发布。我发现能够做出来一些人类觉得有价值的研究。
它的能力是一种若隐若现的朦胧感——它有很多能力让你觉得很惊艳，有很多能力让你觉得很不足。但正是那些惊艳能力，让我觉得这个方向很值得进一步做，而且是创业公司很好的机会。
当时我们发现，在独立完成从提出问题到得出结论的研究过程中，如果用一些开源Auto-research产品接入模型，表现都不理想。但给模型一个足够好的Harness，或者足够多的提示词，模型就能把很多任务完成得很好，甚至具备一些人类科学家的能力。
智能涌现：你是什么时候打算创业的？
陈勇超：两年多前。
智能涌现：为什么那个时候想创业？
陈勇超：有两个方面的原因，一方面是我慢慢发现AI的研究只能靠去大公司，或者自己创业，才有机会做出很有影响力的东西，另一方面是我遇到了很多也有创业想法的Researcher，时不时会一起碰撞对下一代大模型的观点，我当时的想法是，RSI是LLM和具身智能以后的第三波大机会，RSI需要训一个通用的跨领域模型，需要有很多模型训练的经验，以及跨领域的科研背景，这和我的个人经历是高度匹配的，果断决定All in创业。
智能涌现：DeepMind的offer，以及一些公司的联创邀请，你都拒绝了，做这些决定的时候内心有没有挣扎？
陈勇超：今年1月份，我挣扎了一个月。很多offer开的薪资很高，位置也很高，有些也挺诱人的。
很多人给我建议，在DeepMind待一两年再出来创业可能会更好。但你等不了，时代不可能等你，这和两年前不做大模型、一年前不做具身的情况是一样的，RSI现在就是最适合开疆拓土的时间点。
智能涌现：有哪些外界的声音，或者你自己个人的判断，认为自进化一定是第三波的机会？
陈勇超：只听外部声音是不准的，你需要自己去感受。二月的时候，我们搭了早期的自进化AI系统，搭上前沿模型，发现它已经能产生一些比较有实际生产力价值的成果了。
不仅如此，我们认为，仅通过Scaling Law是没办法让模型实现做创新性研究的能力，上一代模型和RSI的模型也完全不同，这是OpenAI和Anthropic难以垄断的方向。
智能涌现：为什么选择回国创业？
陈勇超：前期有很多人给我建议，提到过三个地方：中国、美国、新加坡。
从RSI创业角度来说，在哪个地方更重要、更有发展，我觉得是中国。
图片来源｜企业供图
Monad Metropolis 杭州站 9.19丨当 AI Agent 开始花钱，新的机会在哪里？从现金到卡，从卡到手机，从柜台转账到自动扣款，支付的形态改过很多次。但有一件事一直没变过：最后按下付款的，始终是人。
Agent 是第一次例外。
它可以自己买 API、自己租算力、自己向另一个 Agent 结一笔账。而围绕"人"设计了几十年的那一整套东西——身份、授权、额度、风控、争议——第一次要面对一个不是人的付款主体。
于是三个很朴素的问题，突然都没有了标准答案：它凭什么代表你付钱？额度谁定？付错了找谁？
9 月 19 日，我们把这几个问题带到杭州。
Monad Metropolis 杭州站
📅 时间：9 月 19 日 13:30
📍 地点：杭州（报名后查看详细地址）
🎫 报名：https://luma.com/metropolis-hangzhou-sep-2026
这次杭州站围绕 AI 应用场景 × Agentic Payment × 下一代科技金融 展开。我们不想讲太远的概念，更想把几个具体问题聊透：
Agent Payment 现在到底发展到哪一步了？
哪些场景已经真的能落地，哪些还停在 Demo？
对创业者和 Builder 来说，现在还有哪些位置值得卡？
现场会有正在一线 Build 的团队、投资人,和从 AI、支付、Crypto、金融科技不同方向过来的人。
嘉宾
苏帅｜杭州市开源人工智能基金会 秘书长
Jeff｜Chief Architect @ Agentonomy
Larry｜Investment Director @ Enlight Capital
Will｜Co-founder @ Money in Motion
Yiwen｜Product Lead @ Newrails
Herbie｜Partner @ Hack VC
Monad Foundation 也会到现场，介绍正在进行的 Metropolis 全球黑客松，以及 Monad 生态目前开放给 Builder 的资源。
议程
13:30｜签到 & Networking
14:00｜开场致辞
14:30｜Metropolis 黑客松介绍
15:20｜分享：从「会思考」到「会交易」——Agent Payment 的可信闭环
15:30｜Panel：关于智能体经济你不知道的事
16:15｜茶歇 & Networking
16:30｜Builder Demo / 黑客松项目展示
17:30｜自由交流
不只是来听，也可以把项目带过来
这次特意留出了 Builder Demo 的时间。
如果你正在参加 Metropolis，或者最近刚好在做 AI Agent、Payment、Trading、Fintech、Crypto Consumer 相关的产品，都可以把项目带到现场。哪怕只是个很早期的 Demo 也没关系——现场展示，听 Builder 和 Mentor 的反馈，也可以直接和投资人、生态团队、潜在合作方聊。
线上聊一个星期，有时候不如现场 Demo 五分钟。
Metropolis 全球黑客松进行中
Metropolis 是 Monad 的年度旗舰黑客松，为期 6 周、线上优先、面向全球 Builder 开放（2026 年 9 月 1 日 – 10 月 13 日），总奖金与资源超过 $250,000。
四大赛道：
💻 链上金融与交易
围绕高速结算环境下的新型资产原语、市场与交易基础设施展开探索。
包括预测市场、Exotic Options、RWA、参数化保险，以及更多利用高性能链上环境实现的新型金融产品。
💵 消费产品与支付
探索真正面向消费者的链上产品体验，让 Crypto 能力逐渐融入产品本身，而不是成为用户使用产品的门槛。
包括社交支付、可编程礼物、工资流支付、微型保险等方向。
这里关注的不只是金融机制，更是用户真正愿意使用的产品体验。
🌐 社交、注意力与文化
探索开放社交图谱、Feed 算法、注意力市场、TCG、生成艺术，以及更多围绕社交关系、社区与数字文化产生的新型应用。
当价值、注意力和社交关系都可以在链上重新组合，新的产品形态也将随之出现。
🔄 信任、身份与 AI 基础设施
面向 AI-native Internet，探索下一代信任与身份基础设施。
方向包括 Proof of Personhood、Content Passports、Data Lockers、Cross-app AI Memory 等。
Builder 也可以围绕 Monad 的 P256 / WebAuthn、ERC-8004、Encrypted Mempools 等能力进行探索，构建能够被其他应用与开发者进一步使用的基础设施。
全场总冠军 $30,000，另设多个 Bounties 与 Credits。
线上黑客松与线下活动独立进行，可以只参加其中一个，也可以两边都参加。
monad.xyz/metropolis
Metropolis 不只是一次黑客松。
在接下来的 6 周里，来自全球的 Builder 将围绕 Finance、Payments、Social、AI、Identity 等不同方向，共同探索一个更重要的问题：
What becomes possible on Monad?
新的市场、新的消费产品、新的社交体验，以及面向 AI-native Internet 的基础设施，都可能从一个新的 Idea 开始。
Metropolis is live. Build What’s Next on Monad.
Uweb 新一期AI投研实训营开课，聚焦新一代投研精英培养围绕 AI 时代投研人才的能力建设，香港 Uweb（University of Web 3）商学院同步推进线下实训与线上孵化，将集中授课、产业研究与持续项目实践相衔接，构建覆盖认知提升、方法训练和成果孵化的培养路径。
自 2026 年 4 月开课以来，香港 Uweb 商学院的线下 AI 投研实训营已举办四期，累计招生 250 余人；线上 AI 投研孵化营面向具备研究与实践基础的申请者开展选拔，累计吸引 800 余人报名，最终遴选 50 人入营，通过八周课程、导师指导与项目共创，进一步深化专业训练。
新一期课程聚焦 AI 在投研中的应用，围绕信息获取、产业分析、价值判断与研究成果表达展开教学。Uweb 将专业投研方法与 AI 工具实践相结合，引导学员运用 AI 梳理市场信息、分析企业与产业变化，并对数据来源和结论依据进行复核，逐步建立适用于自身研究领域的 AI 投研工作流程。
香港 Uweb 商学院校长、HKCDAA 学术委员会轮值主席、中国通信工业协会区块链专委会共同主席于佳宁博士表示，“AI 正在同时改变投研的对象与方法。一方面，技术演进不断催生新的商业模式，要求研究者贯通产业逻辑、企业经营与价值判断；另一方面，智能工具正在深入信息处理和研究分析，要求专业人才具备更强的问题定义、证据甄别与人机协作能力。”
“AI 投研教育应当帮助学习者建立能够随技术和市场变化持续更新的研究体系，使工具效率与专业判断相互促进。”于佳宁指出，Uweb 希望依托在数字资产与前沿产业研究中的积累，将产业认知、研究方法和真实项目实践贯穿人才培养过程，帮助学员把对技术趋势的理解转化为有依据的研究成果，以及能够持续应用于实际工作的专业能力。
将技术演进纳入投研分析，深化 AI 产业认知
在本期 Uweb AI 投研实训营中，《卫斯李的投研笔记》主理人 Wesley 在分享里结合历史创新周期与宏观经济分析，讨论企业盈利、估值变化及产业周期之间的关系。
Wesley 还带来了 AI 浪潮的六大关键启示，具体为：一、每一次浪潮都要求大量前置的资本深化，早期浪潮聚焦于实物资本和基础设施，后期浪潮则聚焦于计算机、外设和软件。二、劳动力替代是过渡性的，而非永久性的，过去对大规模技术性失业的担忧并未成为现实。工作构成发生变化，一些岗位消失，另一些出现，但就业持续存在；三、生产率增长是这些浪潮的终极标志。早期扩散往往缓慢且不均衡，但一旦配套投资和组织变革到位，人均产出便会加速；四、创新浪潮反复包含至少一次重大繁荣-萧条，每个浪潮都呈现出狂热的资本形成、投机性融资、杠杆上升，最终导致收缩的相似模式；五、技术变革在提升总体生产率的同时，也在不同技能群体和行业间重新分配收入；六、政策至关重要，反垄断、社会保险和人力资本投资塑造了以往浪潮的结果。制度适应决定了收益是否被广泛共享。
围绕 AI 产业的分析与投研方法论，科技投资人 Bill Qian 从能源、芯片、基础设施、模型与应用等层次梳理产业链，并结合企业案例讨论研究框架的更新。其指出，“穿越周期，不变的原则是，回报遵循幂律，而非正态分布；Alpha 在各板块间轮动，分散化尤为重要；波动性是长期回报的必要代价。”
在《抓住 AI 复利的八大认识体系》课程中，智富界创始人 Lester Li 将产业周期、商业模式与个人能力发展联系起来。
Lester 表示，“AGI 之后，只有天赋比 AI 强，AI 会抹平所有靠勤奋维持的能力差距。补认知差有一个具体可执行的办法，就是让 AI 帮你找出你不懂什么，然后帮你补课。找到自己的能力之后，下一步是放大它。放大的方式是从使用者变成管理者，把 AI 当成岗位来配置，而不是当成工具来用。”
获港理工创新中心学术支持，开展八周精英孵化
在线下实训之外，Uweb 与 Techub News 联合主办 AI 投研精英孵化计划，由香港理工大学工商管理学院天坤数字稳定币与真实世界资产创新中心提供学术指导。孵化计划于 2026 年 8 月启动，设置八周培养周期，向具备研究基础与 AI 应用经验的入选学员免费开放。目前，一批学员项目已进入路演展示与评议阶段，覆盖投研决策、证据核验、资产配置和市场主线识别等投研环节。
孵化计划围绕金融投研方法论、AI 工具实战与专业影响力培养设置课程，组织 10 余位来自产业研究、AI 应用和内容领域的导师参与培养。核心导师包括香港 Uweb 商学院校长、香港理工大学工商管理学院 TGG 稳定币与 RWA 创新中心联合总监于佳宁博士，Uweb 技术合伙人、《成为提问工程师》作者方军，该创新中心发起人邓华程博士，曾任华为、戴尔高管的 AI 训练师曹玲博士，智富界创始人 Lester，CDAA 二级持证人、资深买方分析师 Todd，Web 3 研究员 BTCDayu，以及 W+联合创始人匿名博士等。导师通过案例拆解与作品点评，帮助学员完善研究框架、应用方案和成果表达。
Uweb 通过阶段任务与项目路演，将学员的研究问题、分析方法和工具方案纳入持续评议。根据公布的入选权益，学员可获得 Uweb 投研 Skill 及 Token、API 使用支持，并通过研究报告、图文作品和工具演示呈现成果。
根据主办方公布的第三场项目路演排名，crazyox 的“积木式 AI 投研决策闭环”、伯纳德 zkBernard 的“投研证据折扣器”和 Elina 的“全天候资产配置决策台”分列前三。三项作品分别围绕投研判断的可验证性、研究证据的可信度和资产配置流程展开，将课堂中的研究方法转化为可供展示与讨论的项目成果。
同场进入榜单的项目还包括 Jack 的“美股市场主线识别系统”、HuiDAO 提出的 AI token 与加密 token 平价指数，以及 Barry Jiang 的“可验证的个人 AI 投研系统”。其他学员的研究任务涉及策略实验归档、回测结果核验、财报解析和多源数据整合，回应投研工作中信息碎片化、研究结论难以复核、策略实验难以积累等具体问题。
根据规则，孵化计划的优秀成果有机会入选高校案例库与成果手册，表现突出的学员还可参与后续 AI 助教、AI 讲师及内容共创工作，使项目实践与后续专业协作相衔接。
贯通研究方法与项目实践，延伸精英培养路
香港 Uweb 商学院是专业的数字资产高端教育机构，立足香港，影响全球，以实现“打造全球 Web 3 顶级学府，赋能十亿人拥抱数字资产”为使命，传承八年的知识积累，拥有业内顶尖的校友网络以及广受赞誉的大咖教师资源。
Uweb 常年开设 Web 3 数字资产分析课程，涵盖现实世界资产（RWA）代币化、稳定币经济与数字资产投研配置，将基本面判断、链上数据分析和宏观经济联动纳入商业教学。今年以来，Uweb 进一步拓展 AI 投研课程，邀请研究人员、量化交易员和技术开发者参与交流，围绕多资产研究、智能体应用与专业人才培养，探讨 AI 进入金融业务的具体路径。
AI 持续进入投研的各个环节，研究人员需要在提高信息处理效率的同时，承担问题定义、价值判断与结论验证的专业责任。Uweb 旨在借助线下实训与线上孵化，将产业认知、投研方法和项目实践纳入持续培养过程，帮助学员把课堂所学转化为有依据的研究成果，并在实践反馈中不断修正和完善自己的方法。
随着导师指导、成果展示与后续共创逐步衔接，Uweb 希望为投研人才提供从学习到实践、从研究到专业协作的成长路径，让个人积累的知识与经验能够用于教学、研究和产业交流，为 AI 时代的金融研究与商业创新培养具备独立判断力和实践能力的专业人才。
图形学大佬、前微软全球研究合伙人童欣加盟，Meshy 下一步要做实时互动世界作者｜周一笑
微信｜smiletalker
计算机图形学研究者童欣最近加入 AI 3D 生成公司 Meshy，出任首席科学家。
童欣 1999 年获得清华大学博士学位后加入微软亚洲研究院，在那里工作了 25 年，曾领导网络图形组，并担任全球研究合伙人（Partner Research Manager）。研究范围横跨纹理合成、材质建模、真实感渲染、三维动画和几何处理，是微软亚洲研究院图形学团队最资深的研究者之一。
他的工作也不只停在论文里。中国计算机学会的介绍提到，童欣带领团队开发过高动态范围纹理压缩、GPU 虚拟化、3D 打印支撑和几何细节绘制等技术，其中一些后来进入 Xbox 游戏开发 API、Windows 3D 打印驱动和 Direct3D 图形开发工具包。
童欣发表论文 190 余篇，其中 60 余篇发表于 SIGGRAPH、ACM TOG 等图形学顶级会议和期刊。2018 年，他获得中国计算机图形学杰出奖；2024 年，又获得 AsiaGraphics Outstanding Technical Contributions Award，后者每年最多授予一人，用于表彰在计算机图形学领域作出突出技术贡献的研究者。
2024 年离开微软后，童欣加入 Anuttacon，继续研究 AI 与游戏图形学。如今，他去了 Meshy。
今年 GDC 上，Meshy 的游戏工作室 Meshy Game Studio 展示了 AI 原生游戏《Black Box: Infinite Arsenal》。最近公开的 Mora，则把 Coding Agent、3D 生成和实时视频模型放进同一个系统，希望 AI 做出来的小游戏既有明确的玩法和空间结构，也能实时生成更丰富的视听表现。
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先把生成的 3D 真正用起来
Meshy 于 2023 年上线 AI 3D 产品。到今年 7 月，公司披露注册用户超过 1200 万，累计生成 3D 模型超过 1 亿个，ARR 约为一年前的 12 倍，并以 15 亿美元估值完成近 4 亿美元 B 轮融资。
这些模型已经被用到游戏、3D 打印、设计和产品开发中。Meshy 官网列出的客户和使用方包括 Nexon、网易游戏、三七互娱等游戏公司，也包括拓竹、创想三维、ELEGOO、闪铸科技和 xTool 等 3D 打印和制造品牌。
产品本身也在解决越来越具体的问题。AI 已经可以做出一个 3D 模型，真正进入制作流程后，还要看形状是否准确、部件能不能拆开、拓扑是否干净，以及后续是否方便继续编辑。
8 月发布的 Meshy 7 把重点放到了 geometry alignment，也就是几何对齐。简单说，就是生成出来的 3D 形状和参考图究竟对不对得上。一个机械零件看起来可能已经很像，但如果比例有偏差、两个相邻部件粘在一起，或者参考图里的凹槽只停留在纹理上，没有真正进入几何结构，后面的动画、编辑和制造都会受到影响。
Meshy 为此做了一套自动几何评测，把结果拆成整体比例、空间分布和表面细节三个指标。在 Meshy 自建的单视图 benchmark 中，Meshy 7 三项分别达到 81.0%、79.7% 和 59.8%，高于同一测试中的其他受测模型。
Smart Topology 处理的是更靠后的制作环节。它可以直接生成带原生分件的 3D 模型，并控制模型面数，减少人工减面、重拓扑和部件整理。
童欣在 2023 年讨论 AIGC 时，就把类似的问题叫作 3D 生成的“最后一公里”。
他的意思并不复杂。生成模型已经能完成内容生产的第一步，但一个真正可以继续做动画和交互的 3D 模型，还需要语义、部件结构、表面属性等信息。传统图形学为这些工作建立了成熟的制作流程，生成式 AI 还要继续处理生成之后的部分。
三年后，一致性、拓扑、分件这些已经变成 AI 3D 产品里很实际的指标。Meshy 也已经靠这套产品获得了用户、客户和收入。
今年，Meshy 开始更多谈“AI for Fun”。Meshy 创始人兼 CEO 胡渊鸣对它的解释，是希望 AI 最后改变的不只是内容怎么生产，还包括人们怎么玩、体验什么。Meshy 把它概括成“用 AI 给人类带来快乐和意义感”。Mora 是目前这套想法里最完整的一次技术尝试。
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把规则、空间和画面拆开做
今年 1 月，Google 首先向美国 AI Ultra 用户开放 Project Genie。用户输入文字和图片，可以创建一个由 Genie 3 实时生成的环境，再进入里面移动和探索。
这类产品很容易让人想到一种更彻底的做法。既然视频模型已经可以边生成边维持一个可探索的空间，未来是否可以直接让一个模型生成完整游戏？
胡渊鸣最近在自己的公众号发表《Mora：超越“世界模型”》，专门讨论了这个问题。
他列出了现有互动视频模型的八类局限，包括空间很难长时间保持一致、复杂物理和精确的游戏逻辑难以处理、交互方式有限，以及持续时间和操作延迟等。一个由视频模型生成的世界可以看起来很真实，但“看起来存在”和“真的按照一套稳定规则运行”仍然是两件事。
Mora 把这些工作拆开处理。
Coding Agent 先生成游戏世界的骨架、运行代码和玩法逻辑，Meshy 的 3D 生成补充场景和资产，并向实时视频模型提供 3D 结构与控制信息。视频模型负责最后的画面和声音。代码和 3D 提供更明确的运行规则和空间结构，也减少了视频模型独自维持整个世界的难度。
一个比较直观的例子，是 Mora 做的类《传送门》Demo。《传送门》是 Valve 的经典空间解谜游戏，玩家通过两个相连的传送门改变人物和物体的移动路径，玩法高度依赖稳定的空间关系和精确规则。
Mora 的类《传送门》Demo
在 Mora 的 Demo 里，场景结构和谜题逻辑由代码与 3D 系统维持，玩家负责解谜，实时视频模型再生成最后看到的画面。胡渊鸣也在文章里直接写了当前局限，模型还不能正确表现传送门内部的内容，所以他们暂时把传送门本身的渲染关掉了。
其他 Demo 还包括多人平台跳跃、赛车、种植、建造和带物理碰撞的小游戏。部分场景可以在运行时直接切换视觉风格。对 Coding Agent 快速生成的小游戏来说，实时视频模型可以补上更丰富、可以随时变化的视觉表现。
胡渊鸣给 Mora 设定的目标也很直接，希望“让 Coding agent 生成的小游戏拥有 3A 级别的视听体验”。
公司已经在 3D 生成上积累了产品、图形学和大模型训练经验。Mora 进一步把这些能力与 Coding Agent、视频生成和实时推理系统结合起来，探索更丰富的实时互动内容。
这种做法和童欣这些年研究问题的变化也能接上。
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图形学的制作流程也在变
童欣并不是最近两年才开始把机器学习带进 3D 图形学。
2017 年，他参与的 O-CNN 发表于 SIGGRAPH。传统卷积神经网络擅长处理规则排列的二维图像，但 3D 模型通常由不规则的网格或点云构成，直接把高分辨率 3D 空间切成密集体素，计算和显存开销会迅速增加。O-CNN 用八叉树组织 3D 数据，只在物体表面附近进行卷积计算，让神经网络能够更高效地处理高分辨率 3D 形状。
那时要解决的问题，还是怎样让深度学习更好地理解 3D。
到了近年的 RenderFormer，模型已经开始接手图形学流程里另一项核心工作。
3D 渲染需要根据场景里的几何、材质和光照计算最终画面。RenderFormer 保留了三角网格和材质这些 3D 场景信息，再让 Transformer 学习场景中的光照关系，生成带全局光照效果的最终图像。这项研究发表于 SIGGRAPH 2025，童欣是论文作者之一。
TRELLIS 处理的是另一个问题，怎样让生成模型更灵活地表示 3D 内容。它先学习统一的内部 3D 表示，再根据需要输出不同形式的 3D 结果。今年发布的 LPM 1.0 则进入角色表演，尝试直接从视频学习人物说话、动作和反应，减少对传统角色绑定和动画制作流程的依赖。
这也接回童欣 2023 年说的另一段路。
他把它叫作“开始一公里”。新的表示和生成模型出现以后，3D 内容是不是还必须沿用原来的制作方式，还是可以建立一套新的流程？
RenderFormer 与 Mora 处理的任务并不相同，但有一个很具体的相似点。两者都保留明确的 3D 场景信息，再让模型根据这些信息生成画面。童欣近年在 3D 表示、神经渲染和视频角色上的研究，也与 Meshy 正在探索的问题出现了更多交集。
童欣加入以后具体会负责哪些研究，Meshy 目前还没有进一步披露。
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接下来不只是生成 3D 模型
Mora 1 目前仍是一次早期架构验证。
Meshy 自己列出的限制包括多人画面容易变糊、小角色面部仍有典型的视频生成错误。据胡渊鸣披露，计入网络后，目前 Mora 从玩家操作到画面反馈的延迟约为 300 毫秒，团队希望进一步压到 100 毫秒以内。对 FPS 这类需要快速转动视角的游戏来说，这仍然很重要。
Mora 2 已经在开发，这次没有开放的创作系统也会留到后续版本。团队的招聘岗位也已经覆盖视频基础模型、大规模训练、实时生成、Agent 和系统工程。
童欣三年前说，生成式 AI 给图形学留下了“最后一公里”和“开始一公里”。前者是让生成的 3D 真正进入生产，后者则是重新思考 3D 内容以后应该怎么做。
现在 Meshy 两边都在做。
童欣加入时，这家公司的目标已经不只是让 AI 更快做出一个 3D 模型。它还在试另一件事，让这些模型和代码、视频生成一起，组成一个可以运行、可以交互，也有足够丰富视听表现的游戏世界。
OpenAI 发布 Deep Research：能进行多步骤互联网研究的 AI 代理撰文：Techub News 整理
导语
2025 年 2 月，OpenAI 在其官方频道发布了一段来自东京的视频，正式介绍了其下一代智能代理产品——Deep Research。OpenAI 研究主管 Mark 与来自研究及产品团队的同事共同展示了这一新功能。此次发布之所以重要，是因为它并非简单的功能更新，而是代表了 OpenAI 在实现更强大、更自主的 AI 代理（Agent）方向上的一次实质性飞跃。Deep Research 允许模型进行长时间、多步骤的互联网研究，旨在彻底改变知识工作的范式，也是 OpenAI 通往 AGI（通用人工智能）路线图上的核心组成部分。
摘要
Deep Research 是一个能够进行自主、多步骤互联网研究的 AI 代理，其思考与执行任务时间可达 5 至 30 分钟。
该功能基于即将发布的 O3 推理模型，通过端到端强化学习训练，具备规划、执行、根据实时信息调整策略甚至回溯的能力。
其核心价值在于能替代人类完成耗时数小时的研究任务，生成带详细引用的综合性报告，覆盖市场分析、学术研究、产品选购等多种场景。
OpenAI 明确表示，开发能够长时间、自主执行复杂任务的代理是其 AGI 路线图的核心，Deep Research 是迈向“能够自我发现新知识”的模型的第一步。
Deep Research：重新定义 AI 的研究能力
OpenAI 研究主管 Mark 在视频开场即点明了公司对智能代理（Agents）的重视。他认为，代理将彻底改变知识工作，帮助企业优化流程、提升员工生产率，同时对消费者也至关重要。去年发布的 O1 模型开启了 OpenAI 的“O 系列”推理模型，其特点是“长时间思考”以获得更佳答案。然而，此类模型的一个局限是缺乏工具使用能力，尤其是浏览互联网这一核心工具。
Deep Research 的推出，正是为了突破这一局限。它被定义为一个能够在互联网上进行多步骤研究的模型，其过程包括发现内容、合成内容并对此进行推理，同时根据不断发现的新信息调整其计划。Mark 强调，称之为“深度”研究，是因为他们移除了模型的延迟约束。与传统模型快速返回答案不同，Deep Research 模型可能需要 5 分钟甚至 30 分钟才能给出答案。OpenAI 认为这是一个优点而非缺点，因为这标志着模型开始以无监督的方式执行更长时间的自主动作，而这正是其 AGI 路线图的核心。
“我们最终的理想是模型能够为自己发现新知识，” Mark 表示，“而第一步，就是打造一个能够去合成和理解网络信息的模型。” Deep Research 的最终产出是一份全面、带有完整引用的研究报告，堪比领域分析师或专家的作品。除了知识工作，该功能也适用于需要大量网络浏览的其他场景，例如寻找符合特定复杂条件的商品，或者为演示文稿整理素材。
OpenAI 宣布，Deep Research 将于当天晚些时候在 ChatGPT Pro 版本中推出，随后将逐步推广至 Plus、Team 以及教育和企业版用户。
实战演示：从市场分析到购物决策
为了直观展示 Deep Research 的能力，OpenAI 产品团队的 Neil 和 Josh 分别进行了现场演示。
Neil 模拟了一个产品经理的视角，希望研究是否应该开发一款新的语言翻译应用。他向 Deep Research 输入了一个复杂的查询：帮助查找 iOS 和 Android 的采用率、想学习另一门语言的人群百分比、过去几年移动渗透率的变化，并对比发达国家与发展中国家的差异，最后要求以格式化报告的形式呈现，包含表格和对 ChatGPT 最佳新兴机会的明确建议。Neil 指出，这样的查询原本需要他花费数小时手动完成。
启动任务后，Deep Research 首先返回了一系列澄清问题，例如如何定义移动渗透率、是关注整体采用率还是特定类别等。这类似于专业分析师在接手复杂项目前的需求确认环节，确保在长时间的研究开始前准确理解目标。在 Neil 给出部分指示并允许模型对其余部分做出最佳假设后，Deep Research 便开始了自主研究进程。
用户可以通过侧边栏实时观察模型的“思考”过程：它识别关键信息（如目标国家）、搜集资料、进行搜索、打开网页、阅读内容（包括图像、表格、PDF），并利用已有信息决定下一步行动。这展示了其根据上下文动态调整研究路径的能力。
与此同时，Josh 演示了一个更贴近个人生活的用例：在日本购买滑雪板。他详细描述了需求：高级装备、全山地但兼顾粉雪、因身高需要长板、以及希望有漂亮的配色方案，并要求输出为带有总结表格的报告。同样，Deep Research 在开始前询问了关于技能水平、预算等细节，在获得部分信息后便投入研究。最终，它返回了一份综合了多个网站评测信息的报告，并提供了一个对比表格。有趣的是，其首要推荐恰好是 Josh 家中已有的滑雪板型号，这从侧面验证了其研究的有效性。
两个演示任务最终都成功完成。Neil 的市场分析任务耗时 11 分钟，查阅了 29 个来源，生成了一份结构清晰、数据详实、带有图表的专业报告。用户可以直接点击查看模型中引用的每一个具体句子或段落来源。
技术内核：O3 模型与突破性评估表现
研究团队的 Isa 揭示了 Deep Research 背后的技术基础。它由 OpenAI 即将发布的 O3 推理模型的微调版本驱动。该模型通过端到端强化学习在困难的浏览和其他推理任务上进行训练，从而学会了规划和执行多步骤任务轨迹，能够根据实时信息做出反应并在必要时回溯。
最终模型具备多项强大能力：浏览用户上传的文件、使用 Python 工具进行计算和生成图表/图像（并可嵌入最终响应中）、从网站嵌入图片，以及在引用时精确到具体的句子或段落。
其性能在多项评估中取得了突破。在由人工智能安全中心和 Scale AI 发布的“人类最后考试”基准测试中（涵盖约 100 个不同学科的 3000 道简答和选择题），Deep Research 模型达到了 26.6% 的准确率新高。Isa 指出，模型的推理轨迹与人类解决问题的方式非常相似，例如在物理难题中查找科学论文中的公式，或在诗歌分析中查找其他诗作来推断格律。
在衡量智能体能力的 GAIA 基准测试（需要网络浏览、多模态、代码执行和文件推理）中，该模型也在所有三个难度级别上创造了新高。此外，OpenAI 还进行了内部专家级评估，让模型完成专家在其工作中需要数小时手动调查的任务，并由专家评定回答质量。评估结果显示两个关键洞察：首先，模型的通过率与任务的预估经济价值相关性更高，而非与预估耗时相关，说明模型认为困难的任务与人类耗时长的任务并不完全重合。其次，随着模型被允许进行更多次数的工具调用（即花更多时间思考和浏览），其性能持续提升，这验证了为代理提供更长时间以解决更难任务的路径是可行的。
OpenAI 也提到，该模型在幻觉评估上表现最佳，但仍有可能复述不准确信息，因此建议用户自行核对来源。
未来展望：通往 AGI 的自主智能体之路
在视频结尾，Mark 总结了 Deep Research 的意义，并展望了未来。他强调，2025 年 2 月发布的仅仅是冰山一角。目前是一个可以浏览网络的深度研究代理，但可以想象，未来同样的代理能够连接到自定义上下文或企业数据存储库。
Mark 再次重申，Deep Research 对于 OpenAI 的 AGI 路线图至关重要。他们相信，能够思考更长时间、更自主地解决非常困难任务的代理是发展方向。让模型能够为一个任务工作 30 分钟，实际上也激励了对更多计算资源的投入。这预示着 OpenAI 将继续沿着提升模型自主性、延长其任务执行时间和复杂度的道路前进，最终目标是实现能够自我发现新知识的通用人工智能。
Lam Research：买入夏季回调（评级上调）引言
今年 5 月初，我曾对 Lam Research Corporation（LRCX）截至 3 月季度的业绩进行分析，并得出结论：公司增长强劲，利润率也在持续扩张。不过，当时我认为，公司对中国市场潜在风险的敞口较大，而且其溢价估值似乎已经充分反映了稳健的基本面，因此我当时保持了相对谨慎的态度。
【原文图片位置：评级历史（Seeking Alpha）】
在那次更新发布后，Lam Research 股价迎来了一轮不错的上涨，但自 6 月底见顶之后，股价已经出现了相当明显的回调。7 月底，这家芯片设备巨头公布了截至 6 月季度的业绩。今天，我们将看看这些数据，以及 Lam Research 计划如何进一步强化自己的竞争优势。最终，这篇文章的目标是判断，这轮夏季回调是否值得买入。
增长正在加速
【原文图片位置：Lam Research 收入增长走势图（YCharts）】
从 Lam Research 2026 财年 6 月季度的营收表现来看，很明显 AI 带来的顺风正在发挥作用，而且目前很可能还在进一步增强。公司实现总收入 67.2 亿美元，同比增长 30%，这意味着收入增速进一步加快。
Lam Research 更习惯报告环比变化，而如上图所示，环比增速同样没有令人失望。事实上，相比 3 月季度，公司收入增长 15%，这是过去几年中幅度最大的单季度环比增长之一，而且领先幅度相当明显，因此可以看到非常强的行业顺风。Lam Research 的收入还比分析师预期高出 5,093 万美元，这进一步说明公司实际业务活动强于市场预期。
另一个反映当前需求强劲的指标是库存周转率，公司库存周转率从 3 月季度的 2.9 次提高至 3.0 次，而去年同期仅为 2.4 次。这说明公司的产品并没有长时间积压在库存中。
存储业务顺风非常明显
【原文图片位置：存储业务收入结构（Lam Research June Quarter Slides）】
进一步观察公司的收入结构，可以明显看到存储业务一直是 Lam Research 的重要增长驱动力。考虑到目前存储市场供应有多么紧张，这并不令人意外。如右图所示，在 2026 财年 6 月季度，存储业务占公司系统收入的 46%，高于上一季度的 39%，也高于去年同期的 41%，这是一个非常清晰的信号，表明芯片制造商正在积极采购设备，以扩大存储芯片生产能力。有意思的是，DRAM 占系统收入的比例环比实际上略有下降，但同比依然明显提高，这说明数据中心对存储的消费需求仍然强劲。鉴于许多存储芯片厂商都在专注于提高长期产能，我认为未来几个季度乃至未来数年，存储业务都会继续为 Lam Research 提供顺风。因此，如果未来存储业务占收入的比例继续提高，我并不会感到意外。
中国市场风险正在下降
【原文图片位置：Lam Research 按地区收入构成（Lam Research June Quarter Slides）】
在上一篇文章中，我认为中国市场正成为 Lam Research 越来越大的风险。但在 6 月季度，这一风险似乎已经有所缓解。如右图所示，6 月季度公司有 26% 的收入来自中国，相比上一季度的 34% 和去年同期的 35% 都出现了明显下降。这意味着公司对于一个存在较高地缘政治和监管风险市场的依赖程度正在降低。更值得注意的是，Lam Research 在减少对中国市场依赖的同时，还能够加速整体收入增长，这一点非常令人印象深刻。这也说明，中国以外市场对公司设备的需求到底有多么强劲。不过，投资者仍然应该留意一些持续存在的风险。正如上图所示，中国依然是公司的第二大地区市场，因此 Lam Research 仍然可能受到美国出口管制，或者中国政府政策变化的影响。
强劲的利润率
【原文图片位置：Lam Research 利润率表现（Lam Research June Quarter Slides）】
除了强劲增长之外，Lam Research 在 2026 财年 6 月季度也交出了非常优秀的盈利表现。首先，公司非 GAAP 毛利率无论环比还是同比都有所扩张。在 3 月季度，公司报告的非 GAAP 毛利率为 49.9%，而去年同期为 50.3%。很明显，业务组合对毛利率改善发挥了重要作用。无论环比还是同比，公司客户支持相关收入及其他业务的增长速度，都快于系统收入，而前者本身天然就具有更高利润率。此外，毛利率的增长也可能反映出公司在供应紧张市场中的强大定价能力。
对于非 GAAP 营业利润率，如上图所示，公司在 6 月季度实现了 38.4%，明显高于上一季度的 35.0%，也高于去年同期的 34.4%。这一扩张幅度甚至比毛利率还要更加显著，因此 Lam Research 对营业费用的控制可以说非常优秀。在利润端，公司实现调整后 EPS 1.82 美元，同比增长 37%，而且相比分析师一致预期高出 8.10%，表现非常强劲。因此，目前盈利能力显然不是投资者需要担心的问题。
另一个值得关注的变化是，公司股票回购规模出现了相当明显的下降。在 3 月季度，公司回购了价值 7.96 亿美元的股票，而 2025 财年 6 月季度回购金额达到 13.07 亿美元。但在今年 6 月季度，公司只回购了 2.46 亿美元股票。这可能意味着，公司认为当前自身股价已经有些偏贵，如果继续回购，可能反而侵蚀股东价值。稍后我们会更详细地看看公司的估值。
财务展望
【原文图片位置：Lam Research 2026 财年 9 月季度指引（Lam Research June Quarter Slides）】
对于 2026 财年 9 月季度，公司预计收入约为 81 亿美元，这一数字远超市场一致预期，并意味着同比增长 52%。这将比 6 月季度已经相当亮眼的增长进一步显著加速。到了这个阶段，虽然仍有一些人担心半导体繁荣可能很快结束，但实际情况看起来恰恰相反，行业顺风似乎仍然在增强。
对于非 GAAP 毛利率，公司预计将达到 52.0%，高于去年同期的 50.6%。因此，客户支持相关收入的增长可能继续跑赢其他业务，同时公司的定价能力也应该继续保持强劲。与 6 月季度类似，9 月季度营业利润率的扩张速度预计也将快于毛利率扩张，因此公司费用纪律仍然会持续。在利润端，公司预计 EPS 将达到 2.15 美元，同比增长 71%，这再次说明盈利能力完全不是目前需要担心的问题。
如果把时间维度拉得更长，投资者还能看到更多积极信号。首先，公司强调，CY2027 及之后的业务环境“极其出色”。公司表示，“客户已经公布了多个持续数年的新晶圆厂项目时间表。”这进一步强化了行业顺风具有持续性的逻辑。此外，在财报电话会议上，执行副总裁 Bettinger 提到，公司未来几年目标是把毛利率提升至 50% 中段区间，把营业利润率提高到 40% 中段区间。因此，Lam Research 最好的日子很可能还在后面。
投资创新
毫无疑问，Lam Research 长期最核心的竞争优势之一就是创新。在一个半导体性能如此重要的世界里，谁能在技术上领先竞争对手，谁就能够长期推动客户采用并持续扩大市场份额。最近的一些进展表明，Lam Research 正在进行相当大规模的投资，通过创新进一步强化自己的竞争优势。
今年 8 月中旬，公司宣布，未来五年将向其研发实验室网络投资 30 亿美元。在新闻稿中，CEO Tim Archer 表示：
在 AI 时代，创新速度极其迅猛，这要求芯片采用新的架构、不同的材料，以及以纳米级精度制造的复杂结构。我们提高整个研发流程速度的能力，已经成为决定性竞争优势。
这与我上面刚刚表达的观点是一致的。需要指出的是，这些研发投资绝不是某个遥远的长期目标，而是公司现在就正在加大投入。就在几天前，Lam Research 为位于 Oregon 州 Tualatin 的研发中心举行了奠基仪式。COO Sesha Varadarajan 表示：
我们新的 Oregon 先进实验室预计将进一步强化公司的专业能力，并增加数万平方英尺具有高度价值的洁净室空间，从而帮助我们与客户进行更加紧密的合作，同时增强全球实验室网络的专业能力和覆盖范围。
除了提升自身创新能力并强化竞争优势之外，我认为这些投资和承诺也再次说明，管理层对未来 AI 顺风的持续性和耐久性非常有信心。
当前风险收益比已经变得具有吸引力
【原文图片位置：Lam Research 前瞻市盈率走势图（YCharts）】
6 月底时，Lam Research 的前瞻市盈率还在 70 倍以上。此后股价有所回调，但需要明确的是，估值倍数的大幅下降同样是由市场不断上调增长预期推动的。目前前瞻市盈率已经下降至 31.87 倍，低于我上一篇更新文章中看到的 45.25 倍。我认为，对于投资者来说，当前风险收益比已经变得具有吸引力。
今天的分析已经表明，公司收入增长正在加速，而且利润率正在改善。库存周转率表明市场需求依然稳健，而存储业务显然已经成为公司业务增长的重要催化剂。中国依然是投资者需要关注的重要风险，但公司对这一市场的依赖程度已经有所下降。此外，随着 9 月季度指引表现强劲，同时公司继续投资创新，我认为 Lam Research 最近一段时间的业务前景已经显著增强。
自我上一篇更新文章发布以来，Lam Research 股价上涨了大约 13%，因此再次强调，估值倍数收缩主要还是因为市场不断上调盈利目标。不过，即使股价已经上涨，当前风险收益比似乎仍然变得更好了。截至本文撰写时，Seeking Alpha 显示 Lam Research 的前瞻非 GAAP PEG 只有 1.19 倍，甚至比 IT 行业中位数略低。对于一家我们所熟知的 AI 革命关键推动者来说，我认为这样的估值意味着机会。
总结
过去 52 周 Lam Research 股价已经上涨超过 200%，毫无疑问，有一些投资者会认为自己已经错过了这轮上涨。不过，经过今天的分析，我认为，从当前位置出发，公司股价仍然有很大概率继续跑赢市场。总结来看，自我上一篇更新文章发布以来，Lam Research 的基本面和业务前景总体上都变得更强，而风险则有所下降。与此同时，估值已经回落，因此在我看来，风险收益比已经明显转向有利于多头。对于那些一直等待首次建立仓位，或者希望在现有仓位基础上继续加仓的投资者来说，我认为自 6 月底以来的这轮股价回调创造了一个不错的建仓机会。因此，我将 Lam Research 的评级上调至“买入（Buy）”。
Applied Materials：随着 AI 制造需求加速，我重申“强烈买入”评级投资观点（Investment Thesis）
我重申对 Applied Materials（AMAT）的“强烈买入（Strong Buy）”评级。同时，尤其是在公司公布 2026 财年第三季度业绩之后，我也希望将目标价从此前的 802 美元下调至 680 美元。不过，我想在这里做一个重要区分。我下调目标价，并不是因为我原本的投资逻辑已经被打破。不，情况并非如此。事实上，我认为恰恰相反。2026 财年第三季度的业绩为我提供了更有力的证据，证明我此前讨论过的 AI 驱动逻辑芯片、DRAM、HBM、先进封装以及服务业务机会，正在以快于我原先模型假设的速度发展。目标价下调的原因，是在 AMAT 的估值倍数出现显著压缩之后，我采用了更加保守的前瞻估值倍数，而与此同时，我对 2027 年盈利的预测反而有所提高。
我最初的投资逻辑建立在这样一个观点之上：AI 正在推动半导体设备需求从一个普通的产能周期，转向一个更具结构性的增长周期。2026 财年第三季度进一步强化了这一观点，因为 AMAT 现在正同时看到 AI 基础设施建设的两个方面。一方面，芯片制造商正在竞相提升先进器件的性能和能效；另一方面，由于先进半导体供应依然紧张，它们也在努力扩大制造产能。公司表示，先进制程晶圆代工逻辑芯片、DRAM 和先进封装预计将在 2026 年和 2027 年分别贡献约 80% 的 WFE（晶圆制造设备）市场增长。更重要的是，AMAT 在这三个市场中都处于强势地位。我认为，这意味着我原本预期未来会发生的投资逻辑，如今正在越来越清晰地体现在客户资本开支和产品需求之中。
我也并不担心财报公布后的股价反应，这是有原因的。在 2026 财年第三季度财报发布之前，由于 AMAT 股价在 2026 年已经上涨超过一倍，投资者的预期门槛异常之高。路透社也报道称，一些投资者希望看到更明确的证据，证明 AMAT 的增长速度能够超过 Lam Research 和其他半导体设备同行。我理解这种担忧。但我认为，这轮抛售反而改善了风险收益比，因为支撑我投资逻辑的基本假设变得更强，而估值却出现了压缩。AMAT 目前的前瞻非 GAAP 市盈率为 38.79 倍，而我此前建立估值模型时这一数字为 50.44 倍。另一方面，最新增长数据显示，公司前瞻收入增长率为 19.07%，前瞻 EBITDA 增长率为 26.56%，前瞻 EPS 增长率为 28.47%，长期 EPS 增长率为 29.76%。在我看来，与此前在经营数据尚未完全跟上之前就支付超过 50 倍盈利估值相比，现在的投资环境健康得多。
【原文图片位置：AMAT 估值评级（Seeking Alpha）】
更新后的增长驱动因素（Updated Growth Drivers）
第一个增长驱动因素仍然是先进制程晶圆代工逻辑芯片和 Gate-All-Around（GAA，全环绕栅极），但我正在提高我为这一业务分配的收入贡献。此前我的模型以 2026 财年第三季度 Semiconductor Systems（半导体系统）业务 69 亿美元的收入指引为基础，对应 276 亿美元的年化收入运行率。如今，AMAT 对第四季度 Semiconductor Systems 收入的指引约为 79 亿美元，这将其年化收入运行率提高至 316 亿美元。如果我继续采用此前相对保守的假设，即其中约 50% 的收入暴露于价值量更高的先进制程晶圆代工逻辑芯片机会，那么可以得到 158 亿美元的收入基础。应用我此前相同的 18% 增长假设，可得到约 28.4 亿美元的新增收入，高于我原模型中的 25 亿美元。我认为继续维持 18% 的增长假设已经相当保守，因为 AMAT 表示，Gate-All-Around 和 FinFET 产能扩张推动公司第三季度晶圆代工逻辑业务收入创下纪录，而管理层预计，在日历年下半年，先进制程晶圆代工逻辑芯片收入还将出现另一次显著增长。
这一增长驱动因素的经营经济性也有所改善。我此前模型采用的是 35% 的利润率假设，而 Semiconductor Systems 在 2026 财年第三季度实现了 38% 的非 GAAP 营业利润率。将 38% 的利润率应用于我预测的 28.4 亿美元新增收入，可以得到约 10.8 亿美元的新增营业利润。随后，我为了保持保守，应用 90% 的利润转化系数，再使用管理层最新给出的 2027 年 13% 税率假设，并除以约 8 亿股摊薄平均流通股数。由此得到先进制程逻辑芯片业务潜在贡献约 1.06 美元 EPS。我并不认为这 1.06 美元会全部作为增量叠加在 2026 财年第四季度盈利之上，因为第四季度指引本身已经包含了部分增长释放。不过，这一计算告诉我，这一增长驱动因素背后的盈利能力比我上一篇文章中所假设的更强。
我的第二个增长驱动因素是 DRAM 和 HBM，而 2026 财年第三季度正是在这一领域最大幅度提升了我的信心。AMAT 披露，包括 HBM 封装在内的 DRAM 收入同比增长 52%，创下历史新高。管理层随后表示，随着客户扩大洁净室产能，公司预计 DRAM 收入将出现非常显著的增长。这比我最初对 DRAM 和 HBM 机会采用 25% 增长假设时所拥有的证据更强。不过，我仍然维持 25% 的增长假设，因为我并不希望简单地将 52% 的季度增长率无限期外推。按照 316 亿美元的 Semiconductor Systems 年化收入运行率，以及第三季度 DRAM 占比 26% 计算，可以得到约 82 亿美元的 DRAM 和 HBM 收入基础。按照 25% 增长率计算，对应新增收入约 20.5 亿美元，高于我此前模型中的约 17.3 亿美元。
对这 20.5 亿美元新增收入应用 38% 的营业利润率，可以得到约 7.8 亿美元的营业利润。在应用 90% 的利润转化系数、最新 13% 税率以及摊薄股数后，我得到约 0.76 美元的潜在新增 EPS。同样，我不会机械地将这全部叠加到 2026 财年第四季度 EPS 运行率之上，因为部分 DRAM 强劲表现已经包含在指引中。对我而言，更重要的一点是，底层收入池已经扩大，而我使用的 25% 增长假设并没有提高。这意味着模型拥有更大的上行空间，而不需要我假设当前 52% 的增长率能够永远维持。我更喜欢这种建模方式，因为半导体行业有一个特点：任何假设增长会沿直线永久延续的人，最终往往都会受到惩罚。
我的第三个增长驱动因素是先进封装，而 2026 财年第三季度显著强化了这一部分投资逻辑。在我上一篇文章中，管理层预计 2026 年先进封装收入增长将超过 50%。最新展望已经提高至增长超过 70%，这是一次显著的上修。AMAT 也正在强化其在电镀、CMP（化学机械抛光）、eBeam（电子束）、沉积、刻蚀以及新兴面板级封装等领域的产品组合，而管理层也将先进封装描述为 AI 计算创新中最重要的领域之一。在我更新后的模型中，我仍然只采用 50% 的增长假设。如果假设先进封装占我 316 亿美元 Semiconductor Systems 年化收入运行率的约 10%，那么其收入基础为 31.6 亿美元，50% 增长意味着新增收入 15.8 亿美元，高于此前的 14 亿美元。
【原文图片位置：先进封装（Q3 2026 AMAT Earnings Call）】
按照 38% 的利润率，这一增长驱动因素可能产生约 6 亿美元新增营业利润。应用相同的 90% 利润转化系数、13% 税率以及 8 亿股摊薄股数后，可得到约 0.59 美元的潜在 EPS 贡献。需要特别指出的是，这里存在一个重要的建模问题，因为 AMAT 将部分 HBM 封装收入计入其 DRAM 数据中。这意味着，如果简单地将 DRAM 与先进封装的全部贡献相加，可能会造成一定程度的重复计算。这也是为什么我不会把每一美元理论上的新增 EPS 全部叠加到 2026 财年第四季度指引之上的原因之一。
第四个增长驱动因素是 Applied Global Services（AGS，应用全球服务），而管理层再次超出了我此前的假设。我最初基于 66.6 亿美元的年化收入基础，并使用 15% 增长率来对 AGS 进行建模。2026 财年第四季度指引目前约为 18.4 亿美元，这意味着年化运行率已经达到 73.6 亿美元。管理层还将 2026 日历年 AGS 增长展望提高至超过 20%，同时仍维持长期可持续的中双位数增长预期。目前已有超过 37,000 个腔室连接到 AMAT 的 AIx 软件，而我此前撰写文章时这一数字为超过 35,000 个，这些系统可以帮助客户改善良率和晶圆厂利用率。我继续使用 15% 的增长假设，对应约 11 亿美元新增收入。
按照 30% 的利润率计算，AGS 可以带来 3.3 亿美元新增营业利润。在应用我的利润转化、税率和股数假设后，对应约 0.32 美元的潜在新增 EPS。AGS 的重要意义并不仅仅体现在这一数字上，因为它使 AMAT 的收入结构不再仅仅依赖新设备出货。AI 晶圆厂正在变得越来越复杂，而客户在设备安装后，越来越需要持续的监控、预测性分析、零部件、维护和良率优化。这使 AMAT 与客户之间形成持续性的经济关系，而不是一次性的设备销售。在我看来，这一点应该得到更多关注，因为它提高了整体盈利质量。
另外还有两个发展因素能够强化上述四个增长驱动因素，而不需要我单独为它们建立收入项目。首先，AMAT 目前预计，由于先进逻辑芯片和 DRAM 需要更多 eBeam 和检测步骤，2026 年工艺诊断和控制业务收入将增长超过 50%。其次，公司计划到 2028 年将季度系统制造能力在当前基础上提高一倍，并且已经在为进一步扩产做准备，以支持直至 2030 年的需求。仅在 2026 财年第三季度，客户就宣布了超过 10 个新的晶圆厂项目，而且部分需求讨论目前已经延伸至 2030 年。我没有将这些因素作为独立增长驱动因素建模，因为那样会重复计算已经包含在晶圆代工逻辑、DRAM 和封装业务中的收入。但它们让我更加确信，我的增长假设背后确实存在真实的产能建设和客户需求，而不只是理论推演。
估值（Valuation）
我做出的最大变化，是调整估值框架。在上一篇文章中，我采用 50.44 倍前瞻非 GAAP 市盈率，以及 15.90 美元的 2027 年 EPS 预测，得出了 802 美元目标价。最新经营数据表明，15.90 美元的 EPS 假设过于保守，但最新估值数据也让我认为，继续使用 50.44 倍作为审慎的目标估值倍数已经较难合理化。AMAT 当前的前瞻非 GAAP 市盈率为 38.79 倍，而行业中位数为 22.86 倍，正如前文图 1 所示。真正重要的变化是，前瞻非 GAAP PEG 已经压缩至 1.3 倍，仅比行业中位数 1.24 倍高约 5%，并且比 AMAT 自身过去五年 1.92 倍的平均水平低约 32%。换句话说，单看前瞻非 GAAP 市盈率，公司仍然享有溢价，但相对于预期增长率而言，其估值已经显著改善。
基于此，我在更新后的目标价中采用 40 倍前瞻非 GAAP 市盈率。这仅比 AMAT 当前 38.79 倍的估值高约 3%，因此我的投资逻辑并不需要依赖显著的估值重估才能成立。从同行比较来看，我也认为 40 倍是合理的，因为 AMAT 当前前瞻非 GAAP 市盈率为 38.79 倍，而 Lam Research（LRCX）为 32.83 倍、KLA（KLAC）为 34.11 倍、ASML（ASML）为 39.92 倍。
在盈利假设方面，我以 2026 财年第四季度非 GAAP EPS 指引中值 4.02 美元作为起点。进行年度化后，对应每股约 16.08 美元的盈利运行率。根据我更新后的各项增长驱动因素计算，晶圆代工逻辑、DRAM/HBM、先进封装以及 AGS 合计可能贡献高达约 2.7 美元的额外 EPS 能力。不过，我不会将这全部加到 16.08 美元之上，因为 2026 财年第四季度指引已经包含了部分增长，而且 HBM 与先进封装之间存在一定重叠。因此，在构建 2027 年预测时，我只确认这部分理论新增贡献的大约三分之一。由此得到 2027 年非 GAAP EPS 约为 17 美元，高于我此前的 15.90 美元预测，但仍为执行风险、更高的 13% 税率以及正常的半导体周期性保留了缓冲空间。
项目
数值
2027 年非 GAAP EPS 预测
$17
前瞻非 GAAP P/E 倍数
40x
隐含目标价
$680
当前价格
$492
上涨潜力
38%
关键风险（Key Risks）
我目前看到的最大风险，是当前晶圆制造设备支出的强劲程度可能比我所假设的更具周期性。我这样说，是因为我的更新模型依赖于先进制程晶圆代工逻辑、DRAM、HBM 以及先进封装领域持续进行投资。但归根结底，如果产能利用率下降、存储芯片价格走弱，或者 AI 基础设施资本开支放缓，半导体客户完全可以迅速推迟设备交付。这一点尤其重要，因为在更新后的模型中，我采用 316 亿美元年化 Semiconductor Systems 收入运行率，作为多个增长假设的起点，而这一数字相比我最初使用的基础有显著提升。因此，如果客户推迟新晶圆厂项目或洁净室扩建，那么我预计的 28.4 亿美元晶圆代工逻辑新增收入和 20.5 亿美元 DRAM/HBM 新增收入，可能需要更长时间才能兑现。这意味着，风险并不是长期 AI 机会消失，而是这些收入和 EPS 贡献实现的时间点比我 2027 年估值所假设的更晚。在我看来，如果管理层对于 2027 年的需求可见度开始缩短、Semiconductor Systems 增长显著放缓，或者计划中的产能扩张开始领先于客户实际需求，我会因此变得更加谨慎。
我的第二个风险是 AMAT 仍然拥有较高估值，这意味着公司能够容忍的执行失误空间更小。即使在近期估值压缩之后，该股前瞻非 GAAP 市盈率仍然达到 38.79 倍，而行业中位数仅为 22.86 倍。我的新模型假设，在新的 680 美元目标价下，AMAT 可以在 2027 年 17 美元 EPS 基础上维持 40 倍估值。这显然比此前 50 倍以上的前瞻非 GAAP 市盈率更容易合理化，但它依然依赖 AMAT 将更高的晶圆代工逻辑、DRAM、封装以及 AGS 收入转化为我模型中所假设的利润率扩张。因此，出口限制、贸易政策变化或者客户产能爬坡速度放缓，都可能对股价造成双重打击：一方面降低前瞻盈利预测，另一方面压缩投资者愿意支付的估值倍数。这一点尤其重要，因为 AMAT 正在大规模投资制造产能、研发以及客户支持体系，以满足延伸至 2030 年的需求，这也提高了公司一旦判断需求错误时所要承担的成本。不过目前，我认为这一风险仍然可控，因为前瞻非 GAAP PEG 已经下降至约 1.3 倍，同时管理层的需求可见度也有所改善。
最后观点（Final Thoughts）
归根结底，我最初关于 AMAT 的投资逻辑依然非常成立，而且虽然我将目标价从 802 美元下调至 680 美元，但第三季度业绩实际上进一步强化了这一逻辑。真正重要的变化是，公司经营基本面已经改善，而我采用的估值框架变得更加保守。先进制程晶圆代工逻辑、DRAM/HBM、先进封装和 AGS 的发展速度都快于我最初的预期，同时管理层目前对于客户需求和产能需求的可见度已经延伸至接近 2030 年。我的更新模型将 2027 年非 GAAP EPS 从 15.9 美元提高至约 17 美元，但我现在采用 40 倍前瞻非 GAAP 市盈率，而不是此前的 50.44 倍，因为我认为，在近期估值压缩之后，这能提供一个更加合理、更加站得住脚的估值。在目前约 492 美元的股价下，我的 680 美元目标价仍然意味着 38% 的上涨空间。在我看来，更强的盈利能力、更低的入场价格以及更加审慎的估值倍数相结合，创造了比此前更好的风险收益结构。这就是为什么我继续重申对 AMAT 的“强烈买入（Strong Buy）”评级。
OpenAI 的 Agent Commerce 战略：从商品发现到代理结账从 Search / Feeds / Content 到 ChatGPT，再到 merchant systems、checkout 与 payment infrastructure，交易入口正在迁移。
电商入口正在迁移，Chatbot 和 AI 正在成为下一代重要的商品发现入口。
过去，用户买东西，通常先去搜索引擎、电商平台首页、社交媒体或者测评内容里找答案。现在，越来越多用户开始先把需求交给 AI：预算多少、买给谁、用途是什么、最在意什么，再让它帮自己筛选、比较、收敛。
这里的变化不只是多了一个购物功能，真正的变化是，商品发现、交易组织，结账方式，都可能被重新定义。
OpenAI 尝试过做导购，也试过把结账留在 ChatGPT 里，但第一轮验证下来，商户并没有把 checkout 这道门轻易交出去。于是 OpenAI 的策略开始收缩：不再急着吃掉完整交易闭环，而是先回到一个更有杠杆的位置，抢商品发现、决策过程和交易发起入口。
OpenAI 并不要做支付公司，它是在抢支付上游。
一、它先抢的不是支付，而是购物入口
过去二十年，电商入口大致分成三类：搜索、推荐和内容。用户先去 Google、Amazon、淘宝搜关键词，或者在平台首页、信息流、广告位里被分发内容，再或者通过测评、榜单、种草帖、短视频，把模糊需求一步步变成购买决策。 当下ChatGPT 切入的，正是这三类入口交界的那一层。
用户不一定一开始就知道自己要买什么，但他通常知道自己的需求：预算多少、给谁买、用途是什么、哪些约束不能碰。过去，这类问题要靠搜索、比价、内容、评论来拼。现在，OpenAI 试图把它收进一段对话里，它最重要的战略动作，不是帮用户完成支付，而是先让用户不去别处问。
一旦用户先在 ChatGPT 里提出购买意图，商品分发的第一道门就换人了。那时最有价值的，不再是谁拥有更多页面，而是谁更早理解用户到底要什么。对 OpenAI 来说，这正是它切入 Agent Commerce 的起点。
二、代理式导购，解决的不是信息，而是决策
传统导购解决的是信息过载，ChatGPT 解决的是决策成本，用户不需要自己翻几十个页面，不需要来回比参数，也不需要在“便宜一点”和“靠谱一点”之间反复横跳，只需要把约束说清楚，系统来收集、比较、追问、收敛。
2025 年 11 月，OpenAI 推出了 shopping research，试图把“选品”本身做成一种 AI 代理服务：系统会追问需求，帮助比较不同方案，生成更像购买指南的结果。这一步的关键不在于展示了多少商品，而在于它开始直接介入“怎么买、怎么比、怎么问”的过程。真正高价值的，从来不是最后那一下支付，而是支付之前那段决策过程。谁接住这段过程，谁就开始影响用户看到哪些商品、用什么逻辑比较、哪些信息被强调、哪些商户更容易被选中，以及最终在哪完成交易。
这已经不是普通搜索优化，这是交易上游的重写。
三、OpenAI 官方怎么定义 Agentic Commerce
OpenAI 对 Agentic Commerce 的官方定位，其实已经越来越清楚。它不是要把 ChatGPT 做成另一个电商平台，也不是急着自己下场做支付。更准确地说，OpenAI 想让 ChatGPT 成为用户发现商品、比较选项、收敛决策、发起购买的界面。
这条路线的重点，不在 payment rail，而在交易上游。它先抢的是商品发现和决策过程，再尝试向下延伸到结账界面；支付执行、订单履约和大部分交易责任，暂时仍留给 Stripe 和商户。从这个角度看，OpenAI 的 Agent Commerce 战略，不是“做支付”，而是“占住支付之前最有杠杆的位置”。
我们来看OpenAI的官方时间线，这条路线并不是一开始就想清楚的。2023 年 3 月，OpenAI 先用 ChatGPT plugins 试水，把 Klarna、Shopify、Instacart、KAYAK 这些购物和交易能力接进来。这一阶段更像是是“给 ChatGPT 接电商工具”。用户在聊天里提需求，插件返回商品、价格、链接和服务能力。
但插件模式的问题也很明显：体验不统一，入口分散，用户心智弱，OpenAI 也并不真正控制交易界面。它能调工具，但还没有掌握 commerce surface。到 2025 年 9 月，OpenAI 真正下场，发布 Buy it in ChatGPT，把 Instant Checkout 和 Agentic Commerce Protocol 一起推出来，第一次试图把“从聊天到下单”直接留在 ChatGPT 里。这说明它当时想拿的，不只是导购，而是更深地进入结账界面。
再到 2025 年 11 月 24 日，OpenAI 推出 shopping research，开始把重点放到购物研究、比较和决策辅助上。到了 2026 年 3 月 24 日，OpenAI 在 Powering Product Discovery in ChatGPT 里给出了更清楚的官方表态：第一版 Instant Checkout 没有达到它希望提供的灵活性，因此开始允许商户继续使用自己的 checkout experience，而 OpenAI 自己则把重点重新放回 product discovery。
这个变化非常关键。
它说明 OpenAI 不是没试过更深地吃交易闭环，而是试过之后发现，至少在第一版上，商户对原生结账的接受度和灵活性要求，比想象中更高。商户真正在乎的，从来不只是“能不能点支付按钮”，而是品牌体验谁控制、支付方式谁决定、会员体系能不能接上、归因和数据回流怎么算、优惠券和忠诚度怎么保留、谁是 merchant of record、风险和责任谁来背，于是它的战略开始收敛：先不急着统一 checkout，而是先把商品发现和交易发起入口握在手里。
从这个角度看，OpenAI 对 Agentic Commerce 的官方定位，不是“做支付”，而是“成为用户发现商品、比较选项、收敛决策、发起购买的界面”
四、为什么 OpenAI 没先拿下结账，而是先回到商品发现
从结果看，OpenAI 并不是从一开始就只想做商品发现，它试过插件式接入，试过对话内原生结账，也试过把购物研究做成 AI 代理服务。问题是，真正进入交易闭环之后，它很快撞上了商户控制权的问题。没先拿下结账，问题大概率不在“能不能支付”，而在“商户愿不愿意把结账主权交出来”。
商户愿意接 AI 流量，也愿意接 AI 带来的高意图用户，但不等于愿意把 checkout 主权交出去。因为 checkout 不只是一个付款页面，而是品牌体验、支付方式、会员体系、订单归因、优惠券、忠诚度、售后和责任链条的汇合点。OpenAI 第一版 Instant Checkout 没跑通，本质上不是技术按钮没打通，而是这套商户需求还没有被充分满足。
这也是为什么 OpenAI 后来把重点重新放回 product discovery。它想拿的，不是清结算，不是收单，不是资金流，而是交易链路里更轻、但更有杠杆的一层：用户先来哪里提需求，商品怎么被理解和比较，商户怎么接入这个新分发系统，订单信息怎么通过协议被传递，最后的购买动作又在哪里被确认。
换句话说，OpenAI 不是放弃了 Agent Commerce，而是调整了自己在 Agent Commerce 里的位置。它没有继续硬吃 checkout，而是先去占住交易上游最有价值的控制点，从商业结构上看，这是一条更聪明的路线。
五、OpenAI、Stripe 和商户之间，正在形成新的分工
如果把这条链拆开看，三方分工已经越来越清楚。OpenAI 负责用户意图、商品发现、比较与决策、发起购买的界面，以及商户接入协议。Stripe 负责支付凭证、token 化授权、风险信号和 agent payment 的执行基础设施。商户负责库存、订单、履约、售后，以及大部分真实交易责任。
这意味着，OpenAI 抢的是入口和界面层，Stripe 做的是支付基础设施层，商户保留的是交易责任层。这也是为什么 OpenAI 可以把自己讲成 AI agent for the user，同时又强调商户保留支付、系统和客户关系控制权。因为这才是它现阶段最舒服的位置：吃上游，不背下游。
很多人会问，既然都已经做到代理结账了，为什么不继续往下做钱包、支付、金融服务？答案很简单：现在往下做，不划算。
第一，监管太重。支付不是 UI 能解决的问题，而是牌照、合规、反欺诈、争议处理、网络规则和资金责任的集合。第二，信任还没建立完。用户今天愿意让 AI 帮自己找商品，不等于愿意让 AI 自主动钱。第三，商户也不会把最后一道门轻易交出去，尤其是在品牌、会员、支付和数据这些最敏感的地方。
所以 OpenAI 当前最优策略不是全吃，而是抢最值钱的那一段。这也是为什么它的 commerce policies 非常保守。它不是不知道这些方向有想象力，它只是知道现在不该碰。
六、对商户来说，这不是多一个流量渠道，而是多一个代理分发系统
很多商户今天看 ChatGPT shopping，可能会把它理解成一个新流量口。但它更接近一个新的分发系统。
过去商户优化的是 SEO、广告投放、商品页转化和 checkout 漏斗。以后商户还要优化另一层：商品信息能不能被 AI 正确理解，参数、价格、库存、促销能不能结构化传递，品牌在对话里的可比性是否足够清晰，商户系统能不能承接 agent-driven intent。
换句话说，未来商家不仅要优化给人看的页面，还要优化给代理读的数据。谁先适应，谁就更容易吃到 Agent Commerce 的增量。
对商户来说，ChatGPT 不是多了一个广告位，而是多了一个会主动比较、主动筛选、主动发起购买的代理分发系统。
七、对支付行业来说，真正的变化是“代理授权”被推到了台前
从支付行业看，这件事最值得研究的，不是 ChatGPT 能不能带来多少 GMV，而是它把一个长期问题提前摆上台面：当交易发起者从“人点按钮”变成“代理执行授权”，支付系统的控制点会不会转移？
过去支付系统最关心的是卡和钱包、路由和收单、风控和拒付、身份验证。未来还要多一层：谁能代表用户发起支付，授权边界怎么定义，支付凭证如何做限额、限时、限商户 token 化，商户如何判断是“用户本人支付”还是“代理支付”，dispute、退款和责任链路又如何追溯。
如果这层成立，那么未来支付行业的一部分护城河，可能会从 payment rail 本身，转向 agent authorization。这也是为什么 OpenAI 虽然没做支付公司，却已经进入了支付战略的讨论中心。因为它已经开始影响交易是如何被发起的。
结语
OpenAI 在 commerce 上的路线，已经比很多人想得更清楚。它不是从一开始就只想做商品发现，它试过插件，试过购物研究，也试过把原生结账直接做进 ChatGPT。但跑了一轮之后，它发现最容易先拿下的，不是 payment rail，也不是商户 checkout，而是交易上游的入口和决策过程。
所以它现在的策略很明确：先拿 discovery，再试 checkout；支付执行交给 Stripe，商户控制权暂时还给商户，自己则占住用户意图、交易界面和协议标准。
对 OpenAI 更准确的判断不是“它要做支付”，而是：
它不做支付公司，但它正在抢支付上游。
未来真正的争夺，未必是谁来清算每一笔钱，而是谁先成为 agent 时代的交易入口、决策界面和授权起点。谁占住这三层，谁就更有机会定义下一代 commerce。
Hash Global Reasearch 研报：比特币还没涨，为什么我们开始觉得熊市可能结束了？撰文：Jessica Feng (@Jf4172), Investment Manager of Hash Global BNB Fund；Henry Yang (@ARSHenry1), Investment Partner, Head of Hash Global Secondary Market Funds.
过去半年，AI 的火爆行情几乎吸走了市场全部注意力，就连Crypto最后的信仰—比特币，都出现了剧烈动摇。自2月跌破 7 万美元以来，BTC 三次回踩 5.8 万—6 万美元区间。行业老玩家—Strategy开始卖币、矿企转向AI，行业前景暗淡，也让恐慌来的一次比一次真实。
在美股继续攀升、黄金触底反弹之时，Crypto则仿佛被全世界遗忘：BTC在6.2 万—6.5 万美元之间横盘已近两个月，30 天隐含波动率一度降至 36%，创下多年低位。缺乏生机的行情让大众很难对市场乐观。
但我们最近更关注的，是“变化”与“角度”，即在价格背后，市场正在发生的变化。
那些前期把市场压下去的力量，正在一个个变弱：宏观紧缩预期降温，Strategy爆雷危机缓解，机构资金停止流出。
与此同时，比特币链上筹码正在盘整中重新聚集。
一切似乎都预示着拐点临近，但这些变化还没有反映在价格之中，因为市场都在等待更明确的信号。
场外，AI交易降温，资金即将开始新一轮的切换布局；场内，老OG们还在等待最后一跌迟迟未出手——此刻风平浪静的水面，恰恰给我们打开了最佳的切入角度与时机。
行情何时启动难以预测，但可以把握的是，我们正在进入布局下一轮周期的时间窗口。
一、价格未变的表象下，筹码结构重新洗牌，新的底部正在形成
BTC 已经三次测试 6万美元关口，每一次都获得了明显承接。
随后价格反弹至 6.5 万美元附近，上方卖压重新出现，市场又回到 6.3 万—6.5 万美元之间反复震荡。表面上看，价格几乎没有变化，但链上筹码已经悄然完成了一轮重新分布。
目前，6.1 万—6.5 万美元区间已经沉淀超过 240 万枚 BTC，占流通供应量约 12%；其中，仅 6.3 万美元附近就聚集了超过 100 万枚 BTC，占流通供应量约 5.2%。筹码集中度上升到历史罕见程度。
这个变化比短期涨跌更值得关注。底部不是突然出现的，而是在反复的拉锯中，被市场“买出来”的：有人离场，也有人承接；旧筹码不断换手，新资金在更低的位置重新建立成本基础。随着越来越多 BTC 集中在相近价格区间，新的价格共识也随之建立。
因此，动能的变化往往先于价格。回看历史，2024 年 5 月至 11 月，BTC 在 ETF 行情后也曾经历半年的调整，在从6万美元拉升至10万美元之前，链上也曾在5 万—6 万美元附近出现高度集中的结构。事后看，彼时构筑的底部，就是后续行情启动的跳板。
历史不会简单重复，但类似的筹码结构说明，市场正在经历一轮相似的底部换手。
二、方向性选择来临，压制市场的力量正在瓦解
筹码集中代表博弈加剧，市场即将做出选择，却不足以预示方向。
真正让天平向上倾斜的，是此前推动市场下跌的几股力量正在减弱。
宏观压力下降，加息风险降低
这一轮调整背后，最重要的推动因素是市场对更高利率的担忧。
地缘冲突推升通胀预期，美联储释放鹰派信号，美债收益率和美元走强，风险资产自然承压。
但最近，这个高利率定价的逻辑开始松动。
美国 6 月 CPI 环比下降 0.4%，创 2020 年 4 月以来最大单月降幅；核心 CPI 环比持平，低于市场预期。与此同时，7 月非农就业人数减少 2.3 万人，同样明显弱于预期。
通胀在降温，就业也在走弱。这一边际变化扭转了此前市场定价紧缩的条件。
当这一预期松动，风险资产面临的压力也自然降低。
爆雷危机降温，Strategy迈向第三次转型
过去几个月，市场对 Strategy的fud进一步放大了恐慌。不少声音认为，Strategy的资本结构出现问题，支撑本轮周期的最大买方将在下行期变成压倒市场的结构性卖方。
出于这种担忧，STRC一度跌到74美元，MSTR的mNAV也一度跌破1倍。
但在Strategy实际开启卖币之后，市场的反应却在逐渐降低。“脱敏”的背后，是市场正在重新理解Strategy的策略。
截至目前，Strategy 累计卖出总持仓0.26%的BTC，补充现金储备至约 45 亿美元，足以覆盖约 3 年的利息支出，同时大幅回购折价的 STRC，以低成本的方式持续降低负债规模。市场也逐渐意识到，Strategy的一系列操作，恰恰是通过转型——从被动持有到主动资本管理，切断市场所担心的负向螺旋。
在熊市阶段收缩战线，通过小规模卖出补充流动性、稳定资本结构，确保生存，才能在下一轮行情中保留足够的融资能力重启飞轮。
近期 STRC 已回升至约 95 美元，Strategy 也重新恢复 MSTR 融资。短期资金压力缓解，被迫大规模抛售的风险降低。
这意味着此前最令人担心的结构性卖压之一，正在明显减弱。
AI 交易降温，Crypto的配置吸引力正在上升，或吸引资金回流
过去半年，AI板块显著分流了全球资金。
相比缺乏叙事的 Crypto，AI 提供了更具确定性增长的投资机会，但是近期，AI交易开始降温。
随着估值不断抬高，增值预期被充分定价，拥挤的AI交易在7月迎来了集中去杠杆：纳斯达克 100 指数下跌约 7%，标普 500 环比持平，而此前超跌的Crypto 则逆势修复：BTC 单月上涨约 6%，ETH 上涨约 18%。基本面有明显增强的蓝筹DeFi资产表现更强，UNI单月涨超过100%。
当资金重新寻找配置方向，处于低估值，政策面基本面却迎来改善的crypto资产，或将重新进入资金视野。
三、潮水来临前，布局于“无人认领”之时
压力因素的边际改善并不等于全面逆转，因此判断行情已经来临为时尚早。
当市场都在等待更加明确的信号，这恰恰提供了一个宝贵的时间窗口。
传奇投资人 Stanley Druckenmiller 在回顾 Teva 制药的投资时，曾谈到“无人认领区”这个概念：价值投资者因为战略转型而卖出，成长投资者又因为转型尚未完成而观望。当两类资金都还没有真正进入时，反而提供了一个结构断层的投资机会。
现在的 BTC 也面临同样的断层机会：Crypto这边还未启动，AI FOMO的资金还在博弈最后的盛宴；行业暴雷时刻迟迟未到，圈内老钱们还在等待最后一跌。
站在当前时点，真正值得思考的是，当市场步入无人认领区，我们是否敢于走在共识之前，提前占位？
Coinbase CEO Brian Armstrong（布莱恩·阿姆斯特朗）：加密、监管与科技向善撰文：Techub News 整理
导语
在 Lex Fridman 播客的第 307 期节目中，全球最大加密货币交易所之一 Coinbase 的联合创始人兼 CEO Brian Armstrong（布莱恩·阿姆斯特朗）接受了长达 156 分钟的深度访谈。这次对话录制于美国证券交易委员会（SEC）对 Coinbase 部分上架资产是否属于证券展开调查之前，但其讨论内容超越了短期监管风波，深入探讨了加密货币的本质、创业的艰辛、技术挑战以及科技如何驱动人类进步等根本性问题。作为拥有近亿用户的加密巨头掌舵人，Armstrong 的思考不仅关乎 Coinbase 的未来，也映射了整个加密行业在寻求合规与创新平衡点时所面临的普遍困境与机遇。
摘要
创业真谛：行动产生信息。Armstrong 回顾 Coinbase 早期“在迷雾中登山”的经历，强调在找到产品市场匹配（PMF）前，持续行动和快速试错远比空想重要。
加密交易所的核心：安全、合规与用户体验的三角平衡。他详细解释了交易所的订单簿机制、防欺诈的机器学习应用以及应对黑客和套利者的“多层铅弹”安全策略。
与监管共舞：漫长而必要的道路。Armstrong 承认与政府和监管机构合作是推动加密普及的“漫长而艰难的道路”，但坚信这是构建开放金融系统的必经之路。
超越加密：科技向善的实践。他分享了对开放科学平台 ResearchHub 和长寿科技公司 New Limit 的投资逻辑，体现了其利用科技和资本解决重大人类问题的愿景。
给年轻一代的建议：成为“竞技场中的人”。他鼓励年轻人通过创建或加入致力于解决实际问题的科技公司来改变世界，而非仅仅停留在批评层面。
从程序员到 CEO：Coinbase 的诞生与至暗时刻
Brian Armstrong（布莱恩·阿姆斯特朗）的编程生涯始于中学时期一本《30 天学会 Java》的书，尽管最初被 Java 的“public static void main”搞得晕头转向，但后来接触的 PHP 和 Ruby 让他找到了快速构建原型的乐趣。这种“黑客”精神在他 2010 年底阅读比特币白皮书后找到了新的用武之地。当时还是 Airbnb 工程师的他，萌生了创建“比特币的 Gmail”——一个托管比特币钱包的想法。
然而，这个想法几乎遭到了所有聪明朋友的反对，要么认为比特币是骗局，要么警告他托管资产会被黑客攻击。在自我怀疑中，Armstrong 利用业余时间用 Ruby 写了一个比特币节点和钱包原型，并申请了 Y Combinator（YC）。YC 的 15 万美元投资成了关键转折点，给了他辞去工作、全力投入的信心。即便如此，公司最初的产品——那个托管钱包——无人问津。在 YC “与客户交谈，改进产品”的训诫下，他联系了早期用户，得到了一个至关重要的反馈：“我没有比特币，所以不知道能用这个钱包做什么。”这一刻，他恍然大悟：用户需要的不是一个存储工具，而是一个能将法币轻松转换为比特币的入口。
于是，团队开始整合银行支付通道，构建基础的交易所功能。当“购买比特币”按钮上线后，用户增长曲线终于开始陡峭上升——他们找到了产品市场匹配。但随之而来的不是坦途，而是作为初创公司 CEO 必须承受的压力测试。
Armstrong 回忆了早期的“至暗时刻”：团队只有五人，所有人严重睡眠不足；网站出现 bug，导致数千名用户在 Reddit 和 Twitter 上愤怒声讨，宣称 Coinbase 完蛋了；客户支持请求积压了两万条；甚至有人把他的手机号公布在网上，导致电话被陌生来电和记者打爆。在一次加班到深夜、试图修复 bug 时，巨大的压力让他一度“蜷缩在地板上哭了一会儿”。但短暂的崩溃后，他爬起来和联合创始人 Fred Ehrsam（弗雷德·埃尔萨姆）一起扛了过去。他总结道，找到合适的联合创始人在这种时刻至关重要，而创业就像“在浓雾笼罩的山脚下登山”，你只能看清前方三四步，必须不断迈步，新的路径才会显现。
交易所如何运作：订单簿、安全与无休止的猫鼠游戏
作为加密货币交易所，Coinbase 的核心功能是撮合买卖双方。Armstrong 将其类比为股票或商品交易所的订单簿机制。当用户点击购买价值 100 美元的比特币时，系统会基于订单簿给出一个报价（包含约 1% 的费用），并在一定时间和价格滑点范围内有效。一旦用户确认，系统便从用户的支付方式（银行卡、银行账户等）扣款，并将相应加密货币记入其账户。
这个看似简单的流程背后，是极其复杂的技术和运营体系：全球各地的支付渠道集成、与不断升级的各种区块链集成、以及最重要的——网络安全和防欺诈。Armstrong 指出，这里没有“银弹”，只有“一堆铅弹”。防御措施包括：严格的代码测试套件、聘请第三方安全公司审计、设立漏洞赏金计划鼓励白帽黑客提前发现漏洞。
在防欺诈方面，机器学习模型扮演了核心角色。Coinbase 会构建标记了欺诈者和正常用户的数据集，将数百甚至数千个特征输入模型以生成风险评分。这些特征包括：设备指纹（例如安装的字体，用于识别虚拟机或模拟器）、“不可能的旅行速度”（通过 IP 地址判断用户是否在极短时间内出现在地理上不可能到达的两个地点）、甚至按键间隔毫秒数（真实用户逐字输入，欺诈者可能直接粘贴整串卡号）。Armstrong 承认这是一场永无止境的“猫鼠游戏”，偶尔的失手和损失也是学习过程的一部分。
除了防御外部攻击，交易所还要应对试图在系统规则内寻找套利机会的“聪明人”。例如，有人会通过 API 程序化地发送数百万次报价请求，寻找定价错误的瞬间并迅速成交。Armstrong 将此视为一种“大型漏洞赏金”，迫使团队必须通过不断实验和优化来完善风控逻辑。
监管、领导力与科技向善的宏大愿景
作为一家在近 100 个国家运营的加密巨头，Coinbase 无法回避监管问题。Armstrong 坦言，与监管机构和政府合作是“一条漫长而艰难的道路”，官僚体系天然抗拒变革。但他认为这是必要的，目标是让全球十亿人能够访问开放的金融系统。2026 年 7 月 SEC 的调查正是这种紧张关系的体现——其初衷是限制欺诈，但也可能抑制创新和个人财务自由。Armstrong 赞赏所有试图厘清这一复杂局面的人，并希望最终个人的利益能够胜出。
谈到作为公众公司 CEO 所面临的舆论压力（包括网络上的大量批评），Armstrong 分享了他的观察。他认为，最好的领导者能够在相信自己所做之事对世界有净正面影响的前提下行动，并不太在意是否会惹恼一部分人。他注意到，像 Mark Zuckerberg（马克·扎克伯格）或 Bill Gates（比尔·盖茨）有时会因显得“公关排练过度”而招致更多不信任，而 Elon Musk（埃隆·马斯克）尽管言论常引发争议，但其“真实性”反而赢得了更多信任。Armstrong 认为，在互联网时代，“真实性”具有溢价，但领导者也需要在真诚表达和避免因言论引发内部或监管问题之间找到平衡。
除了加密货币，Armstrong 还将热情投向了更广泛的“科技向善”领域。他深度参与了两家公司：ResearchHub 和 New Limit。
ResearchHub 旨在挑战传统付费学术期刊体系，建立一个开放的科学交流平台。Armstrong 尖锐地指出，付费期刊是“阻碍全人类知识的骗局”，科学家和资助机构为研究付费，期刊却作为不必要的中间商设置付费墙牟利。ResearchHub 通过社区投票（甚至关联代币奖励）进行“同行评议”，并计划通过建立月度/年度论文排行榜、颁发奖项或资助来重塑科学界的声誉体系，让开放发表成为新的“ prestige”（声望）标准。
New Limit 则是一家专注于细胞重编程和长寿科技的公司。受 Shinya Yamanaka（山中伸弥）获得诺贝尔奖的诱导多能干细胞（iPSC）技术启发，New Limit 的目标是开发能够使细胞和组织“ rejuvenate”（ rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate 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Allaire 分享的链接指向 Arc 区块链浏览器数据，显示该网络在启动后 24 小时内处理了巨额 USDC 转账。（@jerallaire）谷歌与联合国系统联合推出全球数据共享平台Techub News 消息，谷歌与联合国系统共同推出“联合国系统数据共享平台”，旨在提供一个开放的全球统计数据平台，使全球统计数据更容易获取与搜索。这一平台将利用谷歌的技术和联合国的数据资源，协助研究人员、政策制定者和公众更便捷地分析全球发展问题。（Google AI）Circle 在 Arc 区块链部署 6.49 亿美元 USDC 与 700 万欧元 EURCTechub News 消息，Circle 已在 Arc 区块链上部署了总计 6.49 亿美元的 USDC 稳定币以及 700 万欧元的 EURC 稳定币。此举标志着 Arc 主网上线后，其原生稳定币资产已正式启动流通。
（Crypto Briefing）研究显示谷歌SynthID-Text水印技术或使AI模型更易受对抗性提示攻击Techub News 消息，为响应欧盟新法规，AI平台正实施新的生成内容水印方案。Anthropic近期披露其未来Claude模型将采用谷歌开源技术SynthID-Text，该技术使用密钥微调模型选词过程。但新研究表明，该水印技术不仅改变选词，还可能影响模型调用工具及遵守安全护栏的概率，使其在面对旨在诱导有害行为（如泄露密码）的对抗性提示时更脆弱。
AI安全公司Lasso Security研究员Andrea Siposova表示，水印虽对读者不可感知，但任何对模型生成内容的改动都会带来权衡，尤其在对抗条件下或模型驱动智能体时，其行为必然改变。开发者需全面测试部署水印后大语言模型与智能体的行为。 （Ars Technica AI）Grayscale 分析师称加息 25 基点对加密市场影响有限，稳定币发行商或受益Techub News 消息，Grayscale Research 在 X 平台发文表示，美联储加息 25 个基点后加密市场仍保持上涨，其将此视为周期中段的调整而非周期性转变，预计对加密市场影响有限。该机构指出，1997 年类似的加息也产生了相同的结果。
Grayscale 分析师 Zach Pandl 在报告中提到，稳定币发行商如 Circle 和 Tether 可能从更高的利率环境中受益。该观点基于对历史货币政策周期与加密资产表现的分析。
（@Grayscale）Base Labs 与 Hugging Face、Goodfire 合作推出开源 AI 安全伙伴计划Techub News 消息，Base Labs 宣布与 Hugging Face 和 Goodfire 合作，启动一项开源 AI 安全伙伴计划。该计划旨在开发和发布用于训练与监控开源模型的方法。Base Labs 是 Baseten 今年早些时候成立的研究团队。（TechCrunch）OpenAI 研究科学家称 AI 智能体仍无法判断研究价值Techub News 消息，OpenAI 研究科学家表示，AI 智能体目前仍难以自行判断何种研究具有价值，凸显了在引导有意义的科学探索与创新中，人类直觉的必要性。（Crypto Briefing）皮尤调查：全球多数国家民众担忧AI在未来20年导致失业Techub News 消息，皮尤研究中心发布的一项全球调查显示，在受访的37个国家中，有34个国家的民众更倾向于认为人工智能将在未来20年内导致工作岗位减少，而非创造新岗位。调查于2月8日至5月13日进行，覆盖了42,151名受访者。
担忧在澳大利亚、韩国和美国等较富裕国家尤为突出，分别有76%、76%和71%的受访者持此观点。该调查旨在了解公众对AI影响就业、生活及收入不平等的看法。（The Verge）Circle Arc 链首日遭 Memecoin 主导Techub News 消息，Circle 推出的机构级区块链 Arc 上线首日即被 Memecoin 主导，24 小时内处理 783 万笔交易，但 USDC 转账仅约 62.4 万笔，其支付用例几乎未获使用。首日 DEX 交易量约 8200 万美元，远低于 Robinhood Chain 7 月 Memecoin 热潮时的 8.78 亿美元。
Circle Arc 产品副总裁 Rachel Mayer 在上线当日发布 AI 生成图片推广 Memecoin DUKE，引发约 100 万次浏览及社区质疑，被指通过代币炒作引导网络启动。目前链上主要代币 TOLLY、LONG、COOL 较发行价下跌 56% 至 77%，最大代币 ARGUS 市值 1600 万美元。（CoinDesk）SwissBorg 集成 Arc 网络，支持用户直接存入 USDCTechub News 消息，瑞士数字资产管理平台 SwissBorg 宣布集成 Circle 推出的 Arc 区块链网络。通过此次集成，用户可直接将 USDC 稳定币存入 SwissBorg 平台，无需再通过跨链桥，从而节省相关费用。此举旨在提升稳定币的可访问性并降低交易成本。
（Crypto Briefing）