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Microsoft CEO Satya Nadella（萨蒂亚·纳德拉）：AI 代理将重塑工作流，真正的价值在于技术应用撰文：Techub News 整理
导语
在2025 年 5 月结束的微软 Build 2024 开发者大会主题演讲后，微软董事长兼 CEO Satya Nadella（萨蒂亚·纳德拉）接受了 The Rundown AI 的快速专访。这场对话紧贴大会热点，聚焦于微软如何整合其最新发布的一系列 AI 工具与平台，以构建所谓的“智能体网络”（Agentic Web），并深刻探讨 AI 代理将如何从根本上重塑知识工作、企业运作乃至社会生产效率。作为全球科技巨头之一的掌舵人，Nadella 在带领微软成功转向云与 AI 后，其关于技术应用本质与未来工作形态的思考，具有极高的行业风向标意义。
摘要
微软正构建“AI 时代的脚手架”，通过整合 Copilot、Foundry 等工具与开放协议，打造一个可组合的“智能体网络”（Agentic Web）。
未来知识工作者将转型为“代理管理者”，AI 不是替代人，而是通过改变工作流程和产出物（Artifact）来增强人的能力。
企业的可持续优势在于利用自身数据和知识对 AI 进行微调，并形成“数据-微调-市场反馈-再优化”的良性循环。
技术的真正价值不在于“基准测试黑客行为”或庆祝科技公司，而在于其能否被广泛应用于医疗、教育等领域，切实提升生产力和改善生活。
企业转型的关键在于文化、能力建设以及亲身实践，而非研究成功案例。
构建智能体网络：AI 时代的“新脚手架”
在 Satya Nadella（萨蒂亚·纳德拉）看来，当前我们正处在平台转型的早期阶段，大约两到三年后，讨论的焦点将从单个应用转向整个平台生态。微软的目标是构建一个支撑 AI 时代的“新脚手架”。
他以斯坦福医学院的肿瘤委员会会议为例，描绘了理想中的智能体协作场景：一个高风险的医疗决策场景，需要整合来自病理学、多个实验室、PubMed 数据库等多源数据，并由多个 AI 代理进行协同处理，最终将结果呈现给在 Microsoft Teams 中协作的医生。医生随后还能将这些信息轻松转化为教学用的 PowerPoint。这种复杂的、跨数据源和应用的“编排”（Orchestration）能力，正是未来应用的核心。
为了实现这种愿景，Nadella 认为必须构建一个每一层都开放、可组合、有标准协议的真实技术栈。如今，从 Microsoft 365 Copilot 到 AI 开发平台 Foundry，再到自然语言网络（NL web）和模型上下文协议（MCP）等开放组件，这个技术栈正在成型，共同编织成他所说的“智能体网络”（Agentic web）。他甚至认为，这或许能让我们重新发现互联网最初的开放精神。
微软正在尝试构建一个统一的 AI 用户界面（UI for AI），将聊天、搜索、代理、笔记本等功能集成于一处，Microsoft 365 Copilot 和 Teams 正是其体现。但 Nadella 强调，这并非唯一的形态。针对开发者、科学家等不同群体和工作流，将会涌现出丰富多样的 AI 交互界面。其底层令人兴奋的能力在于：数据、多模型调用、代理编排层以及能够理解意图并将其分解为对多个模型调用的新型推理模型。
从知识工作者到代理管理者：工作流的彻底逆转
随着 AI 代理的普及，知识工作的性质将发生根本性变化。Nadella 认为，未来知识工作者将更多地扮演“代理管理者”的角色，而非被代理所取代。
他用一个生动的比喻来解释这种抽象层次的提升：如果一个外星智能在 80 年代初观察地球职场，会看到“打字员池”、“幻灯片制作池”。而今天再来，它会认为“全人类都是打字员池”，因为人人都在打字。但实际上，我们从事的是知识工作，只是工具和形式被抽象和改变了。
他以自己准备客户会谈的流程为例，展示了工作流的“彻底逆转”。过去，需要账户团队撰写报告、通过邮件发送、他再手动整理到 OneNote 中阅读。而现在，他只需给出一个提示（Prompt），AI 就能从网络、邮件、文档、CRM 系统、供应链系统中自动抓取信息，生成一份全面的报告，他再分享给团队。他坦言，作为 CEO，他现在做的“知识工作”比过去更多，感觉能力更强、效率更高。
因此，Nadella 给所有知识工作者（无论是软件、金融、销售还是科学领域）的建议是：积极使用工具，主动改变你的工作产出物和工作流。拥有改变周围工作方式的能动性（Agency），是应对变革的最佳方式。他承认岗位更替必然会发生，因此最好的防御就是技能提升与再培训，而这一切始于使用工具本身。
AI 编程的未来：填补“技术债”，人类仍在循环中
开发者是工作流受 AI 冲击最显著的群体。Nadella 提到，微软目前有 30% 的新代码是在 AI 辅助下生成的。他展望了当 90% 或 95% 的代码都由 AI 生成时的世界图景。
他的思考起点是全球面临的巨大“技术债”或“IT 债”——大量未完成的软件项目。世界需要更多的软件开发能力来满足需求、清偿这些债务。在此背景下，AI 编程工具（如代码补全、代码解释、图表生成、多文件编辑、全仓库变更代理等）的价值在于，能让开发者保持心流状态，更高效地工作。
他特别提到新发布的 GitHub Copilot 工作流代理（Coding Agent），允许开发者指派任务并异步执行。但 Nadella 强调了一个关键点：“人类仍在循环中”（human is in the loop）。他认为人们高估了 AI 的自主性。即使在执行持续集成/持续部署（CI/CD）之前，代码仍需经过人工审核。这是一个开发组织内部人员与 AI 代理协同工作、共同解决开发赤字的新工作流。
对于企业而言，Copilot 的微调功能是一个重大突破，允许企业利用自有数据和代码库定制自己的 AI 编程助手。Nadella 指出，这引出了企业的“可持续优势”问题。优势不在于基础模型本身（这终将商品化），而在于企业能否形成一个良性循环：利用内部知识和数据微调模型 - 将输出应用于市场 - 获取客户或市场的反馈信号（即强化学习的奖励）- 用新数据样本进一步优化。完美运行这个循环，将成为 AI 时代企业新的核心竞争力。
企业转型之道：文化、能力与实践，而非案例研究
作为带领微软经历多次技术转型的领导者，Nadella 分享了企业如何围绕“代理时代”进行重组的心得。
他指出，微软并非靠单一产品成功的公司，因此最困难之处在于“不断调整”。他总结了转型需要彻底改变的三件事：工作方式、工作内容以及市场进入策略。同时革新生产函数、产品创新以及商业模式和上市策略，是一项艰巨的任务。
他认为，归根结底在于文化和能力建设，这能让企业有更多“射门机会”。对于稳定业务，AI 是顺风，能带来更大杠杆效应；对于衰退业务，AI 则是自我重塑的机遇。核心是培养寻找和实践新概念的文化与能力。
Nadella 特别提醒，迷恋时代的“明星公司”案例研究并无帮助。“现实是，案例研究没用。你必须亲自去做。”他引用了一句妙语：“你看别人去健身房，自己不会变健康。你必须自己去健身房。”这场变革关乎亲身实践，而非仰慕他人。
技术普及与价值回归：让强大的技术“消失”
关于员工技能提升，Nadella 主张“自下而上”的工具扩散模式，而非“自上而下”的标准化培训。他以个人电脑（PC）普及为例：最初是法律部门爱用 Word 写合同，财务部门爱用 Excel 做模型，但当人们需要跨部门协作时，工作流程和产出物自然被改变，这一切并非通过培训课，而是通过通用工具（PC 和 Office）的扩散实现的。
在微软内部，无论是 GitHub Copilot 还是 M365 Copilot 的推广，他都观察到类似的模式。他分享了一个网络工程师的例子：面对激增的 AI 工作负载和繁重的手动运维，她利用低代码/无代码和 Foundry 工具自主构建了一个多代理编排器，自动化了光纤故障处理流程。这种赋予员工工具和能动性，让他们改造身边工作流的方式，才是关键。他称 Excel 是“世界上最伟大、最普及的编程工具”，而 AI 工具将再次引发类似的全民“编程”普及。
谈到更前沿的“主动代理”（Proactive Agent），Nadella 引用了马克·维瑟关于“普适计算”的名言：“技术强大到足以消失。” 他认为，自然用户界面的演进方向就是以最小摩擦完成用户意图。主动代理应能理解高层意图、制定计划并执行，同时用户保持控制和可审查性（如通过会话日志）。这是透明性与自动化之间的平衡。
最后，主持人重提了 Nadella 此前引发热议的观点：AGI（通用人工智能）只是“无意义的基准测试黑客行为”，AI 的真正价值在于全球经济增长。Nadella 对此进行了阐释。他以医疗行业为例（占美国 GDP 约 20%），指出其巨大成本源于工作流低效。如果像斯坦福医学院使用的多代理编排器能够普及，让医疗提供者以更低成本提供更优质的护理，那才是价值所在。
他强调，自己的评论并非针对伟大的 AI 研究，而是认为社会过于庆祝科技公司本身，而非技术产生的影响。他渴望看到讨论焦点转向技术的实际应用。例如，世界银行在尼日利亚的研究显示，为学生提供 Copilot 或其他代理工具后，教育成果出现了可统计的显著改善。这种技术被广泛应用、解决实际问题的故事，才是他投身科技行业的初衷。“当全球其他行业因为运用技术为我们所有人创造了奇迹而受到庆祝时，那才是值得庆祝的一天。” Nadella 总结道。
分享一个大幅节省Codex额度的邪修方法，不要浪费了你的ChatGPT Pro会员。最近我的Codex额度，已经烧到我有点用不起的程度了。
大家可能都知道，我做了一个AI热点资讯产品，叫AIHOT。
然后我最近做的，基本都是关于AIHOT的底层优化，一个是尽可能降低成本，一个是系统底层的性能提升。
全是什么压模型API成本、压抓取成本、用算法替代模型、找过度设计、找性能瓶颈啥的，甚至最近因为突破了100万的月活，流量和请求费用已经到了我扛不住的地步了，又在疯狂的想办法，压缩流量传输，降低成本，都快把边缘缓存用到极致了。。。
然后我又为了做热度榜，把监控的信源加到了快2000个的量级，每天大模型的API的费用，也是几百块的烧。。。
所以，基本是一天一个200刀的Pro会员号，直接快干成日抛了，3个号轮着转，一个用完了切换另一个，继续做任务。
一边是AIHOT每天后端在疯狂烧钱，一边是为了优化AIHOT的烧钱而每天在Codex上疯狂烧钱，我感觉我自己每天好像起床就好像陷入了某种赛博循环，钱就跟流水一样哗啦啦消失了。。。
特别是我也不太懂代码，我只能当个产品经理，去规划流程架构，知道我的目标是什么，但是具体它要怎么实现？有没有一些能更加突破的方法能实现？你指望我这个愚蠢的人脑去想这个事，我肯定搞不定的，所以必须要有一个很强的大模型，根据我的需求和目标，调研完我们过去所有的日志数据，然后给一个很棒的开发的规划，后续我去执行才可以。
最近我是经常用GPT-6 Astra Max来分析和规划，甚至有两个降本的任务，我直接上了GPT-6 Astra Ultra，然后出完计划以后，用GPT-6 Astra 高来实施。
所以Codex额度不可能抗的住的，甚至额度消耗的很大头，是来自于前面的分析规划，用Ultra分析规划一次，我的200刀会员的周额度，直接能没10%。
穷则思变。
人一旦被额度逼到墙角，脑子就会异常活跃。
所以我就在想，我怎么最大化的去利用ChatGPT的网页版，因为大家都知道，ChatGPT的网页版有一个超强的模型，GPT-6 Pro，而且这个东西其实算ChatGPT Pro会员一个非常容易被忽略的隐藏福利。
因为它的额度是跟Codex分开的，并不消耗你的Codex额度。
200刀的Pro会员，一周有200次的Pro对话额度。
讲道理，这玩意一直是我心中极其好用的模型，7月份没有GPT 6只有GPT 5.6 Sol的时候，我就聊过，说这玩意的Review水平和深度，都极强。
但是GPT Pro模型一直有一个问题，就是没有办法看到我的真实的业务数据和场景，他可以通过插件的方式，链接我的Github，看到我所有的PR记录和实际的代码，但是他还是看不到我这么多月的所有的服务器日志记录，还有我真实的线上数据库。
如果你看不到这些东西，你怎么能去分析数据，然后推理找到一些底层突破，从而给我们一个真实的规划方案呢？
就比如昨天到底进来了多少条数据，我们每天的高峰数据到底是多少。
某一个模型调用到底一天烧多少钱，分别烧在了什么地方，缓存命中率是多少等等。
所以本质上。
代码告诉AI，这套系统理论上应该怎么运行。
生产数据告诉AI，这套系统实际上是怎么运行的。
PR历史，则告诉AI，它为什么一路变成了今天这个屎山。
这就是过去GPT-6 Pro我用它做方案规划最大的痛点，它一切都只能根据我的现有代码进行推测，它没有办法根据我的真实数据进行分析回测。
于是我就一直在想办法怎么去解决这个事，我当然知道有各种各样的桥接方式，把GPT 6 Pro的额度拉到Codex本地里面，用它来去处理。
但是过去无数种的经验告诉我，这种方式是会有风险的，我不太想冒这种风险。
然后，我就想起了一个东西，MCP。
在网页版ChatGPT的聊天模式中，可以调用插件，但是不能调用Skill，而插件的底层，其实就是MCP。
那如果...把我的服务器，直接封装成MCP，然后变成一个插件，能跟Github插件一样，直接让GPT-6 Pro通过MCP协议，读取我的服务器所有数据，这样是不是就行了？？？
说干就干，我直接给Codex发了一句话。
对，就这么一句话：“给 AIHOT 增加一个供 ChatGPT 使用的生产业务数据只读 MCP Server，让 GPT-6 Pro 能安全查询 AIHOT 所有服务器的真实数据。但是一定是最小权限、只读、可审计，不能影响生产性能，也不能暴露密钥和敏感数据。”
他自己就封装完了。
因为为了保护我们的服务器安全，所以我只给了只读的权限。他不能对我的服务器进行任何的操作，他只能读数据，但是不能操作数据。
同时也为了保护我们私有MCP的数据安全，他也提问了说，需要OAuth登录服务，那太简单了，因为我们用的是飞书，我过去在公司里面也直接开发了一整套的飞书的认证中心供我们同事使用，我直接就把飞书的鉴权给接进去了，只有我自己的飞书账号登录以后才能用。
然后过了大概半小时以后，Codex给我开发完了。
因为它强大的Computer use的操控能力，所以甚至，都给我上传好了，自己都做完了实验。
成了。
MCP是个好东西，真的，万物皆可MCP，你可以把你任何本地电脑上、服务器上的东西封装成MCP，然后做成你的私有插件，你就全部可以让GPT-6 Pro调用了，这个想象空间有多大，能做的事有多少，我相信大家的想象力一定比我丰富。
那接下来，再说一下怎么用，以及怎么跟Codex更好的协同。
打开我们的Codex，点击左上角的快速聊天。
吊起ChatGPT的聊天模式。
这时候就会在右下角给你弹一个窗，把模型选成GPT-6 Pro，点击+号，选择你自己的插件。
因为我既需要给数据也需要给代码和PR记录，所以我是同时调用我自己的插件和Github插件。
这个时候你就可以提出你的需求了。
比如我说，我希望继续降低成本。
他就会直接读取我们所有数据，开跑。
大概GPT-6 Pro思考推理了40分钟以后，终于跑完了，然后给我了一个非常详细的方案，我看了一下，质量真的极高。
这一次，如果你直接用GPT-6 Astra在Codex里去跑，我觉得周额度的10%是真的能干掉的，所以通过这种方式，真的就节省了周额度的10%，而且也是完全的符合OpenAI的所有规则，没有干任何出格的事情。
那有了这个方案之后，我们怎么扔到Codex里面，去直接执行呢。
方法也巨简单，你完全不需要把那个md文档和方案下载下来再上传之类的，你直接点击聊天窗口的添加到Codex。
你就会发现，这个对话，已经到你的Codex窗口上了。
接着，写一句执行的万能Prompt：
“帮我验证，并且做掉这里面提到的所有值得做的优化，然后统一上线。”
我自己习惯在执行的时候，把推理等级开到“高”了，大家开到“中”也行，但是不建议用“轻度”，至少我自己觉得效果不是特别好，有时候来来回回的失败或者不验证，搞起来特别麻烦。
马上GPT-6 Sol大概率就上了，GPT-6 Sol上了之后，执行这块，我可能会无脑切换到GPT-6 Sol了，只有一些高难的任务我觉得我才会切换到GPT-6 Astra。
上面Prompt写好以后，直接发送，我也不知道过了多久，因为我直接睡觉去了。
起床一看，开发完了。
这个任务，最终好像也只花了我周额度的4%左右。
还是很爽的。
讲道理，GPT-6 Pro这么强，每周还给我200次额度，让它躺在那里吃灰，然后另一边一天烧一个Codex账号，我是真的觉得我扛不住。
只要你是Pro会员，不管你是100刀的（100刀的能每周用50次GPT-6 Pro额度），还是200刀的，都可以试试，把你的真实数据和业务，封装成MCP，让GPT-6 Pro去使用，应该能减少很多你的Codex token消耗。
同时，我还是要强调一下，这种遵守规则的MCP和插件调用的方式，99.99%不会有啥风险，更不会给你降智或者风控啥的，但是如果你去用一些三方的桥接插件，把GPT-6 Pro的额度反代出来用Codex来开发，如果被风控了，别找我= =
账号安全第一。。。
最后，总结一下这套工作流。
ChatGPT上的GPT-6 Pro通过MCP的方式把真实世界接入进来，进行详细分析做规划和架构。
然后Codex的GPT-6 Astra high负责具体的开发执行。
省钱省心又省力。
我只需要提需求和做决策就行了。
哦不对，我还要负责付钱。
。。。
AI啊。
真好玩。
国内第一个为团队而生的Agent，果然还是在飞书里面来了。就在刚刚，飞书和豆包工作一起，开了他们的全新发布会。
在聊了很多飞书为Agent做的全新升级，还有和豆包工作深度融合后的产品能力之后，他们也终于发布了一个全新的功能，也是我们内测了一段时间，让我非常喜欢的功能。
豆包工作伙伴。
讲道理，这玩意飞书在国内第一个做出来，我一点也不意外。
跟之前的豆包工作伙伴完全不一样，这一次，你可以把你的豆包工作伙伴，拉它进入企业里的任何群聊里面，成为一个团队共享的AI工作伙伴。
它拥有独立的人设，独立的名称，独立的组织身份，比如我就给它改名了，名字也很性感，叫义父。
它可以被拉进群，参加公司的会议、读所有的文档、代码等等等等，还能主动的去推进大家的工作，它长这样。
如果大家有印象的话，会觉得，这个豆包工作伙伴，怎么跟那个Claude Tag那么像。
对，确实很像。
而且我觉得，如果要理解豆包工作伙伴到底是什么，最好的办法，可能真的就是先理解Claude Tag。
今年6月份，Anthropic发布了Claude Tag。
这玩意，被卡帕西称为AI在用户体验上的第三次范式。
我觉得可以用一句特别简单的话来解释。
普通Agent，是一个属于你自己的能干活的Agent。
而Claude Tag和豆包工作伙伴这样的产品，就是类似于给这个Agent一个独立身份，让它安全、可控地帮公司里所有人一起工作。
这句话基本就解释完了。
我们过去接触的大部分Agent，不管是Claude Code、Codex，还是各种你自己搭出来的Agent，本质上都有一个共同点。
它主要围绕“你”工作。
而Claude Tag和豆包工作伙伴这样的形态，是一个完全不同的形态。
你可以理解为，他有自己的身份、权限、记忆之类的，长期驻扎在公司的组织软件里，Claude Tag是待在Slack里，豆包工作伙伴是待在飞书里。
公司里的任何一个人都可以跟它一起工作。
它知道这个群之前发生过什么，也知道大家最近在聊什么，知道公司是什么业务、每个人负责什么、大家手上的项目分别是什么，也可以接入GitHub、多维表格、知识库之类的这些公司的系统。
甚至很多时候，你甚至都不需要主动叫它。
它自己会判断：
这个事情，我是不是该干点什么。
你看，这个关系就完全变了。
以前在组织中，我们跟AI的关系，大概是：
人、人、人、人。
↓ ↓ ↓ ↓
AI、AI、AI、AI。
现在呢，就变成了：
人、人、人、人。
↓
AI。
所有人共享同一个AI同事，大家都拥有了一个团队智能体，大幅的降低各种沟通和损耗成本，让我们的小伙伴，更有时间，去做那些真正AI替代不了，真正重要的事情。
这就是我觉得这类产品，对于组织来说，真正牛逼的地方。
而在Slack中，Claude Tag其实可以发挥的作用没有豆包工作伙伴在飞书中的大，核心还是因为，飞书过去十年打下的基建和江山实在是太恐怖了。
群聊、会议、文档、日历、任务、项目、OKR等等，甚至还有多维表格上的各种各样的业务数据，实在是太丰富了。
所以在昨天，我甚至在公司内部，做了一个小小的决定，把公司内部沟通，也全面从微信迁移到飞书上了。
公司的一个小小的里程碑，终于全面从微信切换到飞书了。
这一年跑的太快，很多基石还没做好，沿着惯性在走，昨天想了想，还是下定决心了。
对公司组织来说，也要全面拥抱为未来而生的基建才行。
飞书基本上就是为Agent而生，虽说只是办公方式的一个小小的变化，但是也意味着，面向未来。
这个决定，其实跟这几天内测豆包工作伙伴以后，有很大的关系。
说回豆包工作伙伴，这玩意目前还是邀请共创测试，因为我们稍微特殊一点的身份，所以是前几天就拿到了内测的，大家想用的话，可能还需要再等等，但是有些东西，我觉得还是足够可以给大家看一看的。
当你有了豆包工作伙伴的权限之后，你就可以在后台，看到他的设置页面，可以看到它的人设、自动化、资产、记忆等等。
你可以随便改，比如我就把它改成了，义父。
于是我们所有人让它帮忙干活，都是需要在群里，@义父。。。
当然，你也可以建多个不同的工作伙伴，赋予他们不同的能力和人格。
给大家举个例子。
我们的小伙伴，就在尝试用义父，来讨论选题。
平时刷到有意思的东西，就会直接扔进选题群里，大家一起聊聊能不能做。
就比如说，今天他们看到的这个盆栽和手摇Token生成器。
就可以在群里@义父，让它调研一下，技术上怎么实现，是否能够复刻。
它立刻就可以给出一些建议，对工期、预算和可能遇到的问题做了初步估算。
然后也可以让义父在群里，核查一些信息。
然后还有一个选题，是开学了吗，于是说，看看能不能把ChatGPT当成语言老师。
他们就还是把截图发进群里，让义父看看。
义父聊完之后，大家还可以继续充分讨论，再进行投票。
讨论结束以后，他们又让义父把前面的聊天整理成了一张选题总结卡片。
选题聊完以后，我们的流程是，由内容组的小伙伴会先把觉得合适的方向提报到选题库，再由我筛一轮，确定哪些可以做。
现在有了义父之后，他们真的就是随时分享、随时讨论，随时让义父往选题库里面扔。
然后我就能看到，义父把前面聊到的两个方向分别录入选题库，状态先设成待定，等我看完再决定。
接着，又让它根据选题库里之前已经确认可做的选题排一下档期。
结合每个人的工作分工和已有排期，安排一下谁来做、什么时候做，再把对应的安排加进日历里。
确认好以后，还能直接给对应的小伙伴来发送日程邀请。
就有了这个豆包工作伙伴之后，我们的工作流程和协同也肉眼可见的发生了一些变化，因为，这是属于大家的Agent，是属于大家的同事。
也能根据大家的时间，来约大家的会议。
还能跟我们一起开会。。。
这个同事也会拥有跟大家互动后，存下来的跟每个同事相关的记忆。
也可以给他配置各种各样的权限。
还有非常非常非常多好玩的东西和好玩的场景，感觉后续要慢慢发掘。
飞书过去所有在机器人、AI和Agent上的积累，在此刻融为一体，汇聚到了豆包工作伙伴上。
这个东西，是我过去这么久，用过的最有趣的Agent之一。
不过这个事肯定不好做，因为Agent 、大模型、协同办公要深度配合才能有比较好的流程的体验，还有包括token消耗等可能会很大，但，一定是未来的趋势。
其实过去，我也一直在思考一个命题。
当AI真的进入一个组织以后，公司这种东西本身应该如何发生变化？
因为我们都知道，一家公司里面，很多时候大量的成本其实都浪费在沟通和协作上。
比如说很多看到我就脑壳疼的问题：“你有没有跟A同步？A告诉B了吗？B知不知道C已经改了？？？”
还有无数类似的，我都想杀人。
过去我还在互联网中产的时候，真的，很多时候，一件可能真正只需要两小时完成的工作，可能前前后后要拉十个人，开三个会，发上百条消息，然后互相同步来同步去，三天才搞完。
所以我现在，极其认同一个公式：
团队效率 = 所有人个人效率的总和，再减掉协作成本。
过去的AI一直疯狂提高的，都是前半部分，但是协作成本，靠的几乎还是组织管理方法论，还有使用的协同工具本身。
但现在，因为豆包工作伙伴这样的产品，好像也在开始大幅降低协同成本了。
但本质上，核心还是飞书这个产品的基建，实在是搭的过于优秀了。
就像我上面说的，这也是我自己，为什么决定，最后还是决定把我们公司内部的工作沟通也全部迁到飞书
这当然只是一个很小的变化。
但我也只是想，把公司的工作方式，更加的面向Agent一点。
对公司组织来说，也要全面拥抱为未来而生的基建。
我们已经讨论了三年AI会怎么改变个人。
那接下来，也要开始聊一聊，AI究竟会如何改变公司了。
这个未来是必然会来的，那企业内部如何沟通，如何沉淀我们所有的知识和经验，如何管理项目，如何组织数据，如何让Agent真正的进入公司，这个是每一个组织，都必须要考虑的东西。
虽然我过去吹了飞书无数次，我真的不想再吹了。
但是我还是非常想真情实感地说一句。
相信我，企业拥抱AI。
先从飞书开始。
就像谢欣在发布会最后说的那句话一样：
“把卓越的工具交给人们，他们自会，创造非凡”
本周 AI 项目推荐：Citely、ACE、VIRSE、BuilderHub上新啦！作者｜Yoky
微信｜yokyliu617
过去一段时间，我们几乎每周都会遇到一批新 Builder。有人辞职创业，有人在大公司之外做 Side Project，也有人没有工程背景，却借助 Coding Agent 第一次把自己的想法做成了可以使用的产品。真正缺少的是一个集合地。
这些 Builder 和产品散落在朋友圈、微信群、GitHub、Product Hunt 以及一条条很快沉下去的社交媒体动态里。产品发布时可能获得一阵讨论，但几周以后，再想找到背后的团队、查看最新版本，或者确认这个人后来又做了什么，往往已经很难。现有的发布平台更擅长记录“今天上线了什么”，却很少持续回答“是谁在做，他为什么做，现在做到哪一步了”。
此前，我们把长期在做的项目推荐栏目变成了一个围绕 Builder 运转的平台BuilderHub（https://builderhub.pingcode.tech/），目前已经有 50 位真实 Builder 入驻。相比收集更多产品链接，我们更想把人、产品、里程碑和持续发生的思考放在一起，让一次发布成为一条长期记录的起点。
最近，BuilderHub 又完成了一轮更新：
Agent 自动入驻和维护： Builder 申请后会获得专属 API Key 和任务说明，把它们交给自己的 Agent，就可以自动回传个人信息、产品、里程碑和 Builder Talk。此后发布新版本、开放内测、获得首批用户或调整方向，也可以继续让 Agent 更新。
Builder Card： 每位 Builder 都可以生成一张可分享的线上名片，把个人身份、产品方向和关键进展放在一起，更方便地向用户、合作伙伴和投资人介绍自己。
投票、周榜和月榜： 社区成员可以把票投给自己认可的 Builder，用户反馈和硅星人的编辑观察共同形成榜单。我们会定期从新入驻项目和榜单中筛选团队，进入每周推荐、采访和后续深度报道。
如果你也在做 AI 产品，欢迎申请入驻 BuilderHub：https://builderhub.pingcode.tech/join把你的产品和进展放进来，也让更多用户、伙伴和同行找到你。
本周，我们从 BuilderHub 的上新项目里选出了 6 个值得关注的产品。
1
01 VIRSE：
https://builderhub.pingcode.tech/builders/yifan-zhao
产品概述
VIRSE 是一套面向品牌、设计工作室和专业创意团队的 AI 设计基础设施。
产品把 50 多个图像与视频模型放进同一块无限画布，用户可以在一个空间里管理参考图、资产、生成结果和团队协作。VIRSE 更核心的能力叫 Aesthetic Memory：系统学习团队的视觉语言，让不同设计师、Agent 和外部合作方尽量沿着同一套品牌标准工作；历史资产还可以按照“看起来像什么”来搜索。
它解决的不是如何再生成一张图，而是商业设计里更难的部分：多轮迭代以后，风格还能不能稳定，资产能不能复用，团队能不能协作。
团队背景
VIRSE 创始人赵一凡毕业于 Cornell University，曾在腾讯从事软件工程与产品工作，此前做过 AI 定制设计产品，并完成过一次收购退出。VIRSE Labs 位于旧金山，是一支规模不大的跨学科团队，成员背景覆盖视觉智能、工程和人机交互。
赵一凡同时理解工程系统和设计生产，这一点直接体现在 VIRSE 的产品取舍上：团队没有把重点停在模型数量，而是把大量力气花在画布性能、上下文、审美记忆和多人协作这些不容易出现在 Demo 里的地方。
为什么值得关注
图像与视频模型的能力还在提高，但“接入最新模型”本身会越来越难形成壁垒。专业设计团队真正付费的，是可控、一致和可交付。
VIRSE 的判断是，AI 设计的下一层竞争，不是生成能力，而是谁能保存并复用一个团队的审美上下文。 如果这层记忆成立，AI 就不再是设计师偶尔调用的工具，而会逐渐变成团队视觉系统的一部分。
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02 Stances
https://builderhub.pingcode.tech/builders/zijian-jia
产品概述
INSPIRED AI 是一家在新加坡注册的 AI 应用公司，由贾子健创立。团队早期聚焦 AI 语言学习，先后推出 TalkMe 和 ListenLeap。
TalkMe 面向口语表达，通过实时 AI 对话提供发音、语法和表达反馈；ListenLeap 面向听力输入，把 Podcast 与 YouTube 视频转化为带有双语字幕、逐句精听、词汇解释、AI 问答和跟读评分的学习材料。两款产品共同覆盖语言学习中的输入与输出环节。
2026 年，团队推出第三款产品 Stances，将内容理解、信息检索和来源追踪能力拓展到决策研究场景。用户提出需要判断的问题后，Stances 会从播客、访谈、专家公开观点和高质量讨论中整理一手资料，生成带有出处的洞察简报，并呈现共识、分歧、观点语境与变化时间线，帮助用户建立自己的判断依据。
团队背景
Inspired AI 创始人贾子健是连续创业者，拥有约 10 年 C 端产品经验，曾在网易、360 和好未来负责产品，参与过多款大规模用户产品。联合创始人戴雨珺长期关注二语习得与教学设计，负责把语言学习方法转化为产品体验。
据团队及投资方锦秋基金披露，TalkMe 与 ListenLeap 已经验证了海外用户付费和正向现金流。比具体数字更值得看的是，这支团队没有停在第一款能赚钱的产品上，而是在重复使用语音、内容理解、检索和交互能力，继续寻找新的消费场景。
为什么值得关注
AI 消费应用最难的从来不是做出 Demo，而是让用户第二天还愿意回来，甚至愿意付钱。Inspired AI 已经用两款语言产品证明了自己对 C 端需求、增长和付费的理解，现在又用 Stances 切入信息溯源。
这次转向背后的判断很有意思：生成答案越来越便宜，判断答案值不值得信却越来越贵。Inspired AI 正在从“帮用户学会表达”，走向“帮用户保留自己的判断”。 这支 Builder 团队的价值，也正在从一款产品的功能，变成连续寻找产品市场匹配的能力。
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03 ACE
https://builderhub.pingcode.tech/builders/joe-guo
项目简介
ACE 正在搭建一套 AI 原生音乐平台，由音乐基础模型、专业创作工作站 ACE Studio，以及个人音乐 Agent miya.fm 组成。
ACE Studio 面向音乐制作人、作曲人和专业创作者，将 AI 人声、AI 乐器、声音克隆、音轨分离、音乐生成与 DAW 协作整合进完整工作流。目前产品约有 10 万付费用户，月收入约 200 万美元，用户累计编辑约 300 万首作品。
miya.fm 面向更广泛的个人用户，希望将生活、关系和情绪转化为音乐。用户可以通过对话、文字、照片或社交内容生成歌曲，也可以用自然语言表达当下的场景和心情，获得更个性化的音乐内容。
团队背景
ACE 由 Joe Guo（郭靖）、Sean Zhao 和 Conger Sheng 于 2019 年共同创立。
Joe Guo 是声音算法工程师、产品设计师和音乐创作者。大学时期曾组建乐队并担任主唱，毕业后参与过亿级用户规模的移动游戏产品。亲身经历专业音乐制作的高门槛后，他开始探索如何利用 AI 改善音乐创作工具。
团队目前约有 40 名成员，能力覆盖音乐生成、音乐理解、AI 工程、音乐制作和产品设计。团队已经完成从早期娱乐产品到专业生产力工具的转型，并逐步建立起专业创作产品、真实编辑数据和音乐模型之间的协同体系。
为什么值得推荐
ACE 已经完成了较为扎实的产品和商业验证。ACE Studio 的付费用户规模、收入表现和专业用户留存，说明 AI 音乐工具在真实创作流程中具备明确需求。
更值得关注的是专业用户产生的数据。音乐人在 ACE Studio 中对音高、节奏、情绪和演唱细节所做的编辑，会形成高质量的偏好数据。这些数据能够持续反哺模型训练，推动生成质量和产品体验共同提升。
2026 年 9 月，ACE 完成近 4,000 万美元新一轮融资。现阶段的 ACE 已经展现出模型研发、产品落地、全球化运营和商业化增长的综合能力，是 AI 音乐赛道中值得持续追踪的 Builder 团队。
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04 橡果 Oaky
https://builderhub.pingcode.tech/builders/oaky
产品概述
橡果 Oaky是一款陪用户收藏、记录、整理、创作和分发真实内容的 AI 创作搭子。
大多数 AI 内容工具从一个空白输入框开始，让用户给主题，然后直接生成文章。橡果想接住的是更长的一条链路：日常看到的内容、随手记下的想法、真实经历和长期积累的素材，如何逐渐被整理成属于用户自己的表达，再继续分发出去。
它并不把“多写一篇”当成唯一目标。更准确地说，橡果希望帮助有持续创作需求的人，搭建一套不会每次都从零开始的个人内容系统。
团队背景
橡果的 Builder 唐遥民是一名 AI 产品工程师和首次创业者，曾在智谱与美团担任 AI 产品经理，也长期公开记录自己的产品思考、增长实验和创业过程。他此前开源了“橡果视记”，现在把同一个问题继续推进到 Oaky。
唐遥民在个人记录里坦率写过创业早期的真实成本和走过的弯路。他很清楚 AI 可以降低软件开发门槛，但不会自动解决用户、分发和商业模式。这种对问题的长期体感，是橡果比“又一个 AI 写作工具”更值得关注的部分。
为什么值得关注
生成内容已经接近无限供给，真正稀缺的开始变成真实素材、个人视角和持续表达。橡果没有继续卷“同一个提示词谁写得更像人”，而是把产品起点放在内容生成之前。
它想解决的不是写不出来，而是一个人的经验没有被长期积累下来。 如果橡果能把收藏、记录、整理和发布连成自然的日常动作，它就有机会成为创作者的内容基础设施，而不是偶尔打开一次的生成器。
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05 Citely
https://builderhub.pingcode.tech/builders/citely
产品概述
Citely 是一个面向全球化科技公司、AI 团队和 Web3 创业者的合规决策工具。
传统合规服务通常从法规原文、律师意见和一堆表格开始。Citely 反过来，从 Builder 正在做的动作开始：准备上线一个产品、进入一个新市场、与机构合作，或者发行稳定币。系统会把不同司法辖区的法规、执法案例和监管指引整理成 Playbook 和检查清单，再根据团队的自查结果生成一份诊断 Brief，告诉用户哪些事实已经确认、还缺什么材料、下一步要做什么。
Citely 目前还提供稳定币、AI 政策和 Web3 政策三个追踪 Agent，覆盖 43 个司法辖区，并把部分能力做成 MCP 工具。也就是说，合规不必永远停留在 PDF 和咨询会议里，它可以直接进入团队已有的 Agent 工作流。
团队背景
Citely 的 Builder 是 Alex 与 Sophie。Alex 负责法律、监管工作流和产品策略，曾在 Cornell Legal Information Institute 参与研究，也长期关注金融科技法、CBDC 隐私和数字资产规则；Sophie 负责软件工程和产品开发。
这是一个很典型的“双语团队”：一端能读懂监管语言，一端能把它翻译成软件。对于合规产品来说，这种组合比单纯堆一个法律知识库重要得多。
为什么值得关注
大多数创业公司不是不知道合规重要，而是不知道应该在什么时候、以什么动作开始。律师给出的往往是完整答案，创业者此刻需要的却只是一个更具体的问题：我下周要上线，现在还缺哪三样东西？
Citely 真正想产品化的不是法律知识，而是合规决策的顺序。 如果它能把复杂规则稳定地压缩成可执行任务，合规就会从一次性的外部服务，变成产品团队日常工作流的一部分。
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06CCX
https://builderhub.pingcode.tech/builders/ccx
产品概述
CCX 是一个开源的 AI API 代理与协议转换网关，支持 Claude、OpenAI、Gemini、DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax 等多个上游服务。
它把 Claude Messages、OpenAI Chat/Responses、Gemini 等不同接口收进一个统一入口，并提供模型路由、多 Key 管理、优先级调度、健康检查、故障切换和 Web 管理界面。项目同时提供 Docker 部署和 Windows、macOS、Linux 桌面版本。
应用不必把自己焊死在一家模型厂商上。哪个模型能用、便宜、稳定，就让网关在后面完成切换。
团队背景
CCX 的 Builder 在 BuilderHub 使用 King 这个名字，GitHub 账号为 BenedictKing。公开资料没有提供他的公司与教育履历，但代码本身留下了另一种更直接的 Builder 档案：截至本期核验时，CCX 已获得约 4,000 个 GitHub Star，仓库累计 3,600 余次提交。
对于开源基础设施，持续维护比漂亮的创始人简介更有说服力。协议变化、上游兼容、异常恢复和部署问题，都只能靠一版一版地补出来。
为什么值得关注
模型能力正在快速分化：有人擅长代码，有人擅长长文本，有人便宜，有人稳定。与此同时，每家厂商又有自己的接口、额度和认证方式。开发者想同时使用它们，首先得维护一堆胶水代码。
CCX 把“多模型选择”从应用逻辑里拆了出来，变成一层独立基础设施。 4,000 个 Star 说明这不是一个被想象出来的问题。它接下来要面对的，是如何在兼容速度、稳定性和安全之间建立长期信任。
结尾：
这 6 个项目里，有已经验证过用户付费、继续做第三款产品的团队，也有公开履历很少、但用几千次提交证明自己还在维护的独立开发者；有人从法律和工程之间切入，有人长期记录自己的创作与创业过程，也有人已经创业、退出，又回来做下一家公司。
这正是我们越来越想强调 Builder 的原因。
BuilderHub 接下来会继续开放 Agent 回传和实时维护能力，让每位 Builder 的产品、里程碑和思考随着进展更新；投票与周榜则负责把真实反馈带回来。硅星人会定期从中挑出值得被更多人看见的项目。
AI 让更多人成为了 Builder。BuilderHub 想做的，是让真正还在 Build 的人被看见。
Vistra：AI 电力供应商叠加载荷增长与收购上行空间——重申“买入”评级我此前在 2026 年 6 月给予 Vistra Corp.（VST）“买入（Buy）”评级，原因是股价盘整后带来了更好的安全边际。
在本文中，我将讨论为什么尽管数据中心暂停建设政策仍存在不确定性，VST 依然是一只具有吸引力的“买入”标的。
VST 同时面临多重逆风与顺风
【原文图片位置：VST 过去一年股价走势（TradingView）】
1. 数据中心暂停建设政策
自从我上一次给予“买入”评级以来，VST 出现了个位数百分比的回调，而同期大盘则取得了个位数百分比的上涨，主要原因是越来越多项目遭遇“不要建在我家后院（NIMBY）”式的社区阻力。
类似情况也出现在 Texas。当地监管机构推出新的“Batch Zero”框架，“用于管理来自数据中心及其他高用电客户激增的电网接入申请”，预计这可能导致通电时间延迟和/或获批电力容量发生调整。
类似担忧也出现在 VST 的核电站项目上，当地社区似乎对围绕该县核电站规划的据称 8 个数据中心项目感到担忧。
再考虑到美国越来越多的数据中心暂停建设政策，我认为未来仍可能存在更多不确定性。在监管政策进一步明确之前，VST 可能继续跑输市场。
2. 数据中心机会
另一方面，除了与 Meta（META）和 Amazon（AMZN）签署电力购买协议（PPA）之外，VST 还通过成立一家新公司 Helix Digital Infrastructure，进一步证明了自己作为 AI 受益者的地位。Helix 拥有多个重要合作伙伴，其中包括 Nvidia（NVDA）。
这家公司“旨在以超大规模云服务商满足加速增长的人工智能需求所要求的速度和规模，交付一体化基础设施”，而 VST 将通过现有资产以及新建的专用资产，成为 Helix 未来项目的首选电力合作伙伴。
虽然目前并没有披露更多 Helix 的具体信息，但很明显，数据中心项目正在变得越来越庞大和复杂，而持续存在的暂停建设政策以及电力接入延迟，也进一步凸显了提前进行电力采购规划的重要性。
考虑到数据中心巨大的电力需求、实际可获得电力以及当地社区接受度之间存在明显差异，我认为 VST 对 ERCOT 地区至 2030 年“至少 4%-6%”的年负荷增长预测，事实证明非常审慎。
相比之下，美国 EIA 对 ERCOT 的预测更加激进，预计至 2027 年负荷增长可达到 10%。与此同时，越来越多客户希望把数据中心与现有发电资源进行同址部署，这进一步强化了 VST 作为 AI 受益者的逻辑：
因为避开一些前端电表侧项目所需要的新输电基础设施建设，本身仍然拥有明显的速度优势。
而且通常在这些同址部署讨论中，客户本身也会带来备用发电能力。因此，我们实际上认为，这可能会进一步推动客户更愿意与现有发电资源进行同址部署。
（Seeking Alpha）
同样值得注意的是，VST 也暗示，“为了从现有资产中实现更多价值，项目管线正在扩大”，因为越来越多客户正在寻求“针对我们现有站点签署 PPA”。
这些进展凸显了公司由 AI 驱动的多年增长顺风，因为 VST 可以通过现有发电资产、不断增长的 PPA 在手项目，以及与 Helix 合作开发新资产，在多个层面实现变现。
3. 健康的发电与零售电力需求
【原文图片位置：强劲的能源需求（VST）】
另一方面，预计数据中心每年只会带来约 +2% 的负荷增长，而包括住宅和小型企业在内的非数据中心领域预计可贡献约 +3%，因此几乎可以肯定，VST 多元化的发电和零售业务变现前景仍然具备韧性。
这一趋势还受到“工业回流、电气化程度提升、人口增长——尤其是在 Texas——以及更广泛经济扩张”的支持，而这建立在 ERCOT 历史负荷 CAGR +3.3%、PJM +3% 的基础之上。
类似的超预期表现也体现在 VST 丰厚的调整后 EBITDA 上。2026 年上半年，公司调整后 EBITDA 达到 32.6 亿美元，同比增长 26.3%，这意味着管理层此前重申的 FY2026 持续经营业务调整后 EBITDA 中值 72 亿美元，同比增长 21.8%，存在进一步超预期并上调指引的可能。
从这些数字可以明显看出，近期完成的 Lotus Infrastructure Partners 收购以及增长型资本开支项目，在推动公司变现能力扩张方面发挥了重要作用。这得益于 FQ2'26 发电容量提升至 44GW，同比增长 7.3%，以及有利套期保值活动所带来的更高实际电价。
另外，读者需要注意，VST 初步 FY2027 指引目前尚未计入待完成的 Cogentrix 收购以及 META PPA，这些交易预计“将在其他条件不变的情况下，为我们的中值机会增加约 7 亿美元”。
如果没有监管方面的逆风，投资者可以期待 FY2027 调整后 EBITDA 机会提高至 83 亿美元，同比增长 15.2%，这意味着公司具备强劲、持续多年且能够实现盈利的增长前景。
股价盘整创造了更便宜的入场点
【原文图片位置：VST 过去四年股价走势（TradingView）】
目前来看，VST 的价格走势再次凸显出其固有波动性，因为股价正在重新测试自 2024 年初以来形成的上升趋势支撑线。
【原文图片位置：VST 估值（Seeking Alpha）】
得益于自 2025 年底以来持续盘整，VST 正在通过盈利增长逐步消化 2024/2025 年过度上涨所形成的高估值。其前瞻 EV/EBITDA 已经从此前高点 15.09 倍回落至 10.05 倍，更接近过去五年平均水平 9.92 倍，同时低于行业中位数 11.72 倍。
按照本文撰写时 734.8 亿美元的较低企业价值，以及管理层重申的 FY2027 调整后 EBITDA 中值 76 亿美元，同比增长 5.5%，我估算 VST FY2027 EV/EBITDA 约为 9.66 倍，因此当前股票显得更有吸引力。
如果进一步考虑 Cogentrix 收购和 META PPA 完成后，FY2027 调整后 EBITDA 机会达到 83 亿美元，同比增长 15.2%，那么对应 FY2027 EV/EBITDA 将进一步下降至 8.85 倍。很明显，对于希望通过定投方式逐步增加仓位的投资者而言，当前持续盘整反而是利好。
尤其值得注意的是，VST 的资产负债表已经更加健康。FQ2'26 净债务/调整后 EBITDA 比率为 2.4 倍（扣除现金保证金存款后），低于一年前的 3 倍，也显著低于多元化公用事业行业平均水平 5.12 倍，并且已经接近公司 FY2027 目标 2.3 倍。
除此之外，公司资本配置依然强劲。自 2021 年 11 月以来，VST 已经回购并注销约 30% 的流通股，目前股票回购授权仍剩约 12 亿美元。
综合考虑公司通过 2028 年有利套期保值活动所带来的相对稳定发电收益、META/AMZN PPA 带来的顺风、能够得到充分资金覆盖的增长资本开支/股票回购/股息，以及较低估值所带来的更好安全边际，我在这里重申对 VST 股票的“买入（Buy）”评级。
影响我“买入”评级的股息风险
不过需要强调的是，VST 作为收益型投资的吸引力在中期可能比较有限，因为公司前瞻股息率只有 0.61%，明显低于行业中位数 3.45%。
与此同时，公司股息支付增长已经放缓至 +1.7%，相比过去五年股息增长率 +9.81% 和行业 TTM 股息增长率 +4.14% 都明显更低。
很明显，VST 在 2024/2025 年的股价上涨速度远快于股息增长速度，而当前 10.05 倍的折价前瞻 EV/EBITDA 估值，也已经反映了仅 0.61% 的较低前瞻股息率。
考虑到 Cogentrix 收购预计将在 2026 年底完成，同时多个增长项目推动 FY2026 资本开支升至 15 亿美元，同比增长 14.5%，我认为，在公司持续进行股票回购，同时 M&A 和资本开支强度提高的阶段，股息增长可能会暂时退居次要位置。
这一点也可以从 VST 的指引中看到，公司预计年度股息支付维持在 3 亿美元，而 FY2026 持续经营业务调整后 FCFbG 指引中值达到 43.2 亿美元，同比增长 20.3%。
因此，我建议投资者降低对 VST 股息增长的预期。
Veritas：副本出现时，如何让风险评分保持真实本文由 Reactive Network 中文社区译制，技术事实与边界以原文为准。
原文：https://blog.reactive.network/veritas-keeping-a-risk-score-true-as-copies-appear/
Veritas 是我们介绍 UHI9 Hookathon 六个项目中的第六个，也是最后一个。它把睿应式合约用在了一个此前项目都未涉及的场景中：当被衡量的对象悄然发生变化后，仍让链上保存的数值保持准确。完整项目代码托管在 GitHub，但仓库目前为私有状态，可能需要向所有者申请访问权限。项目网站可在这里查看。
Veritas 是一个服务于代币化内容资金池的 Uniswap v4 Hook。所谓代币化内容，可以是一张照片，也可以是其他已在链上登记、并围绕它建立资金池的媒体内容。
它要定价的是普通资金池通常忽略的一类风险：随着内容的副本和近似副本不断传播，原作赖以维持价值的稀缺性会被削弱，最终承担这部分损失的，是资金池中的流动性提供者——也就是存入两种代币、供其他用户进行兑换的人。
Veritas 为每项资产设置风险评分，并把它纳入资金池的兑换手续费：资产风险越高，手续费就越高，流动性提供者因承担风险而获得的补偿也越多。真正有意思的部分，也是 Reactive 参与其中的原因，在于这种风险究竟何时发生变化。
● ● ●
01
风险来自别处
对普通自动做市商来说，一个持有独一无二照片的资金池，与一个持有一万份相同副本的资金池看起来完全一样。它无法识别稀缺性，也就无法为稀缺性消退带来的损失定价。
随着副本越来越多，内容价格会发生偏移，流动性提供者则要承担其中的差额，也就是无常损失：价格变动后，流动性提供者的最终处境比单纯持有两种代币更差。Veritas 会衡量一项内容被稀释的程度，将其汇总为单一风险评分，再让资金池手续费跟随这个评分变化。
但有一部分工作，Hook 无法独立完成。内容的稀释程度发生变化，并不是因为这项内容或其资金池自身做了什么，而是因为有人在别处登记了一个近似副本。
假设今天为一张原创照片创建证明——将它连同图像指纹一起登记到链上——此时它的副本数量为零。下周，一个近似副本也被登记，原作便在自身没有发生任何事件的情况下，突然变得不再像过去那样稀缺。
它的资金池没有发生交易，因此 Hook 没有运行；也没有人有理由再发送一笔交易，回头更新原作的记录。原本用于表示其风险的数值，就这样悄然失真了。
● ● ●
02
睿应式合约监控什么
每项新内容都会被记录到 Unichain 上的注册合约中。登记发生时，注册表会发出一个 NewAttestation 事件。
Veritas 的睿应式合约 DilutionMonitorRC 部署在 Reactive 的 Lasna 测试网上，并订阅注册表发出的每一个此类事件，因为任何一项新证明，都有可能是某个既有内容的副本。
本系列此前介绍的项目，订阅的都是与单个资金池有关的事件。Veritas 则订阅整个注册表中新内容的出现，因为既有资产面临的风险正是从这里产生的。
Veritas 稀释风险评分更新流程
图中的 DRS 指资金池的稀释风险评分（Dilution Risk Score）：它是 0 到 1 之间的单一数值，用来表示一项内容面临的复制风险，也是资金池手续费所跟踪的指标。
链上副本数量是其输入之一。因此，一项内容出现的近似副本越多，副本计数就越高，DRS 随之上升，资金池收取的手续费也会提高，以补偿流动性提供者承担的风险。
整个循环的目的，就是在新副本出现时让这个计数保持最新：注册表发出证明事件；Lasna 上的睿应式合约监听到事件，并转发新证明的 ID；随后，回到 Unichain 的回调会找到既有的近似副本，并提高它们的计数。
● ● ●
03
从新证明到资金池重新定价
新证明到达后，react() 会运行。它有意只做一件很小的事：把新证明的 ID 转发给另一条链上的回调，仅此而已。它不会亲自搜索副本。
睿应式合约运行在受限环境中，无法以较低成本读取目标链保存的内容指纹，因此比较工作会留给更适合执行它的一侧。
真正的工作发生在目标链上的回调中。它读取新内容的指纹，向注册表查询已有记录中相似度足以被认定为近似副本的内容，再提高每条受影响既有记录的稀释计数。
该回调只监听 Reactive 官方回调代理发来的调用，注册表也只接受来自这一回调的计数增加请求。因此，唯一有权提高资产风险的合约，正是这条完整调用链末端的合约。
计数上升会推动评分变化：更高的稀释计数会抬高风险评分，资金池则会读取新评分，并在下一次兑换时立即收取更高的手续费。
这样一来，如果某个副本在上周悄然出现，让流动性提供者承担了额外风险，他们无需手动操作，也能因为继续承担这项风险而获得更多补偿。每次计数增加都被单独封装，因此即使某条记录被冻结或处于争议状态，也不会阻塞批次中的其他记录。
04
关于睿应层（Reactive Network）
Reactive Network 是一个基于睿应式合约构建的 EVM 自动化层。睿应式合约是一类面向跨链、链上自动化的事件驱动智能合约。
网络采用 CometBFT 共识，在保持完整 EVM 兼容性的同时，提供即时最终性和约 1 秒的出块时间。
睿应式合约可以订阅多条 EVM 链上的事件日志。当匹配事件发生时，它们会自动执行 Solidity 逻辑，并自主决定何时发送跨链回调交易。这一模型可以支持条件式跨链状态变更，以及持续运行的跨链工作流。
🔗 原文内相关链接
[1] https://reactive.network/
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[6] https://dev.reactive.network/
一次构建——处处响应！
如何加入睿应层中文社群？
👉 请添加运营人员微信（Alc142）并备注【睿应层中文社群】
一周暴涨20%，BTC重回8万美元：Digital Gold叙事回来了？作者 Charlie，常驻硅谷参与和观察前沿科技十五年，聚焦AI如何重构金融服务、支付网络、与资本市场。Fintechnize 与【沙丘路的毛圈狮子】创始人，Venture Partner @ Generative Ventures。曾任OSL美洲支付负责人，加密货币独角兽 Strike 副总裁（参与萨尔瓦多比特币法案，并负责拉美比特币闪电网络和稳定币支付业务），万亿级基金 Franklin Templeton 宏观与货币分析师，全球支付巨头Adyen早期成员。文章为个人观点，不是投资建议。
如果过去一个星期没有一直盯着加密市场，最近再打开Bitcoin价格，大概会有一种错过了好几集连续剧的感觉。熟悉我的朋友都知道最近两周我们带娃长途跋涉经历了什么，所以几天没来得及看市场，我也被这个走势惊到了。
上周初BTC还在$64K上下挣扎，前一天跌破$64K的时候，市场上甚至还在讨论是不是要重新去测试$60K；结果短短几个交易日里，$67K、$70K、$75K几个位置接连被突破，上周五一度冲到$79.5K附近。经过周末短暂回落之后，今天Bitcoin又重新往上走，盘中几次站上$79K，最高到了$79,888，离$80K只差了百来美元。
从六万出头到八万门口，几天涨了20%多，自然会让人想找出那条“真正的利好”。网上现在的解释也很多：有人说是美国财政部突然扩大长期国债回购，重新释放流动性；有人把它归结于特朗普政府最近两天密集释放对加密行业友好的监管信号；还有更多交易员干脆把这一切称作一次巨大的空头挤压。
其实这些说法都没有错，但如果要用其中任何一个单独解释20%的涨幅，我觉得都未免有些牵强。
更准确地说，这轮行情不是一条新闻把Bitcoin从$64K推到了$80K，而是一个已经压缩了两个月的市场，在买卖双方力量极度不平衡的时候，连续撞上了几个恰到好处的催化剂。ETF资金先回来，财政部和监管消息再点火，最后大量空头仓位被迫平仓，让本来可能只有几个百分点的上涨变成了一场非常典型的反身性行情。
所以如果要理解为什么Bitcoin偏偏在这几天突然涨了20%，要先回头看它过去两个月到底发生了什么。
这轮暴涨真正的前提，是之前已经没人愿意卖了
Bitcoin在去年10月创下大约$126K的历史高点，到今年6月底最低跌到$58K附近，八个月时间腰斩了一半以上。表面上看，这很像Bitcoin过去每个周期都会经历的传统加密寒冬，但我觉得2026年这次的结构和2018年、2022年其实很不一样。
2018年的问题是ICO泡沫破裂，2022年的问题是Terra、Celsius、FTX等一连串加密体系内部的信用危机；而这一次没有一个类似FTX的大机构突然爆雷，也没有哪条公链或者稳定币把整个系统拖下水。
真正发生的问题反而简单得多：过去两年一直推动Bitcoin上涨的几个主要买家，同时消失了。
2024到2025年的牛市里，最大的结构变化当然是ETF。以前市场天天讨论Bitcoin减半之后矿工每天少挖多少币，但进入ETF时代之后，这部分新增供给其实已经没那么重要了，真正决定价格的是二级市场上谁愿意吸收已有的Bitcoin。
ETF每天流入几亿美元，就相当于市场上多出一个持续不断的结构性买家；到了今年6月，这个逻辑完全反过来，美国现货Bitcoin ETF一个月净流出大约$4.5 billion，其中有好几天单日流出四五亿美元，甚至接近七亿美元。
另一个牛市里很重要的买家，是Strategy以及后来大量模仿它的Digital Asset Treasury，也就是数字资产财库公司。原来的飞轮很漂亮：股价高于Bitcoin净资产价值，发股票或者债券融资，再拿钱买BTC；BTC上涨又抬高净资产和股价溢价，然后再融资、再买币。这个游戏顺着走的时候是一台永动机，但价格掉下去以后同样可以反着走。
也是今年5月底6月初，Strategy第一次卖出部分Bitcoin支付现金义务，绝对规模当然算不上什么，但对于市场心理冲击很大，因为大家突然发现所谓企业财库并不是一个永远只买不卖的买家，在融资环境不好时同样可能成为卖家。
再加上今年上半年美联储一直不愿意真正转鸽，实际利率维持高位，美元偏强，中东战争和油价又不断制造新的通胀压力。
与此同时市场上最性感的故事并不是加密，而是AI、半导体以及一批明星科技IPO。
投资者面前一边是20%甚至30%盈利增长的AI公司，另一边是持有成本不低、美联储偏鹰而且还在不断下跌的Bitcoin，边际资金往哪里走并不难理解。
所以6月份Bitcoin从$75K跌穿$60K，本质上是一个很典型的资金流危机：宏观环境把新的买家挡在门外，ETF开始释放供给，企业财库的融资飞轮失速，价格下跌又触发杠杆平仓和近期买家的止损，几股力量互相强化以后，市场最后只能靠不断降价来寻找新的买家。
但市场见底通常并不是因为某一天突然出了一个天大的利好，恰恰是坏消息还在不断出现，价格却慢慢开始跌不动了。
Glassnode在7月初看到，当时长期持有者的亏损兑现一度占到了全部已实现价值的43%，单日亏损兑现最高达到大约$280M，是2022年底以来最高的水平；与此同时期货未平仓量大幅下降，永续合约资金费率明显冷却，期权市场也已经极度偏向下行保护。换言之，6月底那一跌不只是价格下来了，而是把大量弱手和旧杠杆一起清出了市场。
这点很重要，因为一个市场如果下面还有成群结队等着止损的人，再大的利好砸进去都会有人趁反弹跑路；但如果最想卖的人已经在$58K、$60K附近卖得七七八八，同样规模的新增买盘对价格的影响就会完全不同。
到了7月，这种迹象越来越明显。伊朗冲突还在，油价又涨过，美联储依然偏鹰，Strategy卖Bitcoin，ETF需求也没有明显恢复，但是BTC就是没有再去创新低。Coinbase当时也注意到，越来越多真正意义上的坏消息，对于价格的冲击开始减弱。
其实这往往是我觉得比“出现利好”更重要的筑底信号：市场不需要所有人突然变得乐观，只需要那些真正想卖的人已经卖完了。
到8月中旬，市场已经变成了一根压得很紧的弹簧
7月底到8月上旬，Bitcoin一直在$62K到$66K之间横着，最奇怪的是传统风险资产的宏观条件其实已经开始变好。油价回落，美债收益率下降，市场预期的加息概率也减少，全球股市不断创新高，按今年上半年的正常逻辑，Bitcoin应该多少跟着Nasdaq起来一些，但它偏偏不涨。
Coinbase在8月7日的一份报告里专门提到这一点。他们发现年初BTC对于Nasdaq的敏感度还接近一比一，但到了8月已经下降到接近零。宏观条件改善了，BTC却还在原地，所以问题已经不是宏观环境不够好，而是加密市场自己的需求根本没回来。
当时看这当然不是什么好消息，但现在回头看，反而是后来暴涨最重要的伏笔。因为当时的市场逐渐形成了一个很极端的状态：6月份愿意割肉的人已经卖掉很多，长期持有者重新开始积累，杠杆也清了一大轮，可新的多头又迟迟没有进场。价格在狭窄区间里横得越久，做空和防守的仓位自然越积越多，整个市场就像一根不断被压紧的弹簧，只差一个足够强的力量把它放开。
真正的变化出现在8月17日。
8月12日、13日、14日，美国Bitcoin ETF还是连续净流出，分别大约-$61M、-$131M和-$56M。结果到了17日，ETF突然转成+$298M净流入，第二天又流入大约$189M，两天接近$500M。
而且这里最值得注意的不是金额本身，而是时间：美国财政部那条后来被所有人津津乐道的长期国债回购新闻，是19日才出来的。
也就是说，在所谓“大利好”出现之前，真正的现货资金其实已经开始回来。
我觉得这个时间顺序非常重要，因为它说明这一轮行情并不是一场完全靠新闻标题制造出来的投机挤压。如果是19日先出新闻，然后ETF跟着价格上涨追高，我们还可以把它理解成趋势资金追涨；但17、18日已经出现明显的资金流逆转，意味着至少有一批真正的机构资金比新闻早一步开始重新配置Bitcoin。
18日又出现了第二个变化，SEC推出新的加密监管提案，包括安全港安排以及更明确的代币发行路径。这类东西对加密交易员来说可能没有价格K线那么刺激，但对机构投资者反而更重要，因为过去几年加密资产最大的折价之一，就是监管风险根本没法定价。今天能买的东西，明天会不会被SEC重新定义、会不会突然重新进入执法优先的模式，对一个大机构来说远比某个代币一天涨10%重要。
所以到18日晚上，整个市场已经和一个星期前很不一样：下面的卖家少了，ETF买家回来了，监管风险溢价开始下降，但是价格还没有真正突破。
然后到了19日，火柴掉了下来。
财政部那条新闻不是QE，但它恰好点中了市场最敏感的神经
8月19日，美国财政部宣布，从9月9日开始，把10–20年以及20–30年期限美债的流动性支持回购单次上限，从原来的$2B提高到至少$4B。
很多加密市场参与者第一时间把它解读成“美国重新放水”，甚至直接等同于QE。我觉得这个说法有些过头。财政部买回几十亿美元长期国债，放在三十多万亿美元的美国国债市场里规模很小，而且财政部自己写得也很清楚，目的是支持市场流动性；美联储没有印钱买债，7月底议息会议甚至还有三名委员希望加息25个基点，说美国已经重新启动QE显然站不住脚。
但问题在于，市场真正交易的从来不是那$4B本身，而是这件事透露出来的政策反应函数。
当时美国联邦债务已经超过$40 trillion，30年期美债收益率又一度升到5.3%左右，接近2007年以来最高水平。长期利率越高，美国政府未来滚动融资的成本也就越高，所以当财政部在这样一个时间点突然把长期国债回购能力至少翻倍，市场自然会产生一个新的联想：当30年期收益率不断往上走的时候，政府到底愿意把它放到多高？
这和QE当然还有很远的距离，但对于资产定价来说，边际信息已经发生了变化。过去市场默认长端利率可以完全由市场自己往上定价；现在至少多了一种可能性，即一旦财政融资压力足够大，财政部会通过回购、调整发行期限结构，甚至更主动的期限管理来缓解长端压力。
这也是为什么当时真正一起涨的不是Bitcoin和Nasdaq，而是Bitcoin和黄金，美元反而走弱。换言之，市场并没有简单交易“流动性来了，所有风险资产一起涨”，而是开始重新定价财政压力、美元信用以及潜在金融压抑的尾部风险。
碰巧就在同一天，白宫又给加密市场加了一把火。特朗普与Coinbase、Robinhood、Kraken等加密行业高管见面，并公开推动国会通过CLARITY Act；前一天SEC刚发监管提案，CFTC也在同步推进加密市场结构规则。48小时之内，SEC、白宫、CFTC、国会释放出来的方向高度一致。
财政部解决的是宏观叙事。
华盛顿解决的是监管风险溢价。
而ETF已经在前两天把真正的钱带了回来。
如果只是这三个条件叠加，我觉得Bitcoin涨个5%到10%完全说得过去。但从$64K直接冲到接近$80K，剩下那一段必须去衍生品市场里面找答案。
为什么不是涨5%或10%，而是一下子涨了20%？
这应该是整轮行情里最关键的一环。
Bitcoin此前已经在$60K多横了将近两个月，大量交易员不断在上方做空，同时期权市场也长期偏向下行保护。Glassnode此前测算的短期持有者成本大约就在$69K，这条线可以粗略理解成过去几个月新进投资者的平均盈亏平衡点。熊市的时候价格在下面，每次往$69K反弹，自然会有大量套牢的人想解套；久而久之，市场也形成了一个很强的共识：涨到这里就卖。
但这种结构有一个非常有意思的反面。一旦$69K真的被突破，那群等着“反弹就空”的人突然发现价格没有按照过去两个月的剧本运行，而Glassnode看到的链上成本分布又表明，$69K以上一直到$80K出头，本身就是一段相对稀薄的供给区域。
也就是说，下面挤了很多空头，上面偏偏没有很多卖家。
于是价格从$68K突破$69K之后，整件事开始变得机械化。假如有人在$65K做空，到了$68K还可以忍，到了$70K开始需要补保证金，到了$72K可能就不得不主动减仓；如果再往上，交易所直接把他的空头仓位强平，而平掉空头在市场上的实际动作，就是买回Bitcoin。
第一批空头被迫买回来以后，价格继续涨；价格越涨，又会触发下一批更高价位的空头平仓；下一批被迫买入又进一步推高价格。这种情况下，买方甚至不需要相信Bitcoin值$80K，因为他们根本没有选择，不管市场价格是多少都必须买回来。
据市场统计，这几天整个加密市场被清算的看空仓位超过$4B。所以Bitcoin才没有按照正常的节奏从$64K涨到$66K，盘两天，再去$68K，而是$69K、$70K、$75K几个位置连续被击穿，最终两三天时间直接冲到$79K。
这其实就是市场里很典型的反身性：上涨不再只是结果，而开始变成下一轮上涨的原因。
所以，如果一定要回答“是什么让Bitcoin这几天突然涨了20%”，我会这样排顺序：最底层是6月底以来的卖压耗尽和去杠杆，让市场失去了大量潜在卖家；17、18日ETF资金流逆转是真正的新买盘；财政部以及监管新闻让这个已经很脆弱的平衡被打破；而最后把一轮本来可能只有5%到10%的上涨放大成20%多的，则是空头挤压和趋势资金追涨。
这些东西并不是四个平行的理由，而是一条因果链。缺掉其中任何一环，这次行情大概都不会长成现在这样。
如果6月底没有真正完成一轮投降式抛售，19日出了再大的好消息，上面都会有大量套牢筹码趁机卖掉；如果17日ETF资金没有先回来，空头挤压结束以后价格很容易马上失去支撑；如果财政部和监管没有同时出现，ETF可能继续慢慢买，价格也未必有力量一下突破$69K；而如果市场里没有那么多空头，即使突破成功，也大概率只是一轮正常的上涨，不会两三天直接飞到$80K门口。
归根结底，真钱改变了方向，政策新闻打破了平衡，而杠杆放大了结果。
涨了20%之后为什么还没有马上跌回来？
然而，空头挤压从来不是一个能够长期维持价格的理由。空头最多买一次，仓位平完了也就没了。历史上Bitcoin这种因为衍生品挤仓突然暴涨十几个百分点，然后几天之内原路掉回去的情况并不少见，今年5月就刚刚发生过一次。
当时BTC同样突破了$80K附近，重新站上真实市场均值和短期持有者成本，Glassnode甚至把$85K左右视作下一道结构性阻力。只看当时几天的K线，也很容易觉得熊市已经结束；结果不到一个月，Bitcoin重新跌到了$67K，后来Glassnode干脆把那轮行情称为“The Rally That Wasn't”。
所以这一次会不会重演5月，现在还不能下结论。不过截至目前，确实有一个比较明显的区别：ETF并没有在第一天涨完以后就消失。
17日和18日合计接近$500M净流入之后，19日又流入约$517M，20日更达到大约$606M，随后仍然继续保持正流入。
换言之，上周这轮上涨里面同时存在两类完全不同的买家：一种是空头，被强迫在任何价格买回来；另一种是ETF投资者，他们完全可以选择不买，却仍然主动把真实资金放进市场。
前者决定了为什么涨得这么快，后者才决定涨完之后有没有可能留下来。
周末其实已经提供了第一次小测试。周五Bitcoin冲到约$79.5K之后，美国ETF休市，BTC最低回踩到大概$75.6K，但没有像典型挤仓退潮一样一路跌回$70K附近；到了周一，价格又重新吃掉了周末大部分回撤，多次站上$79K，盘中甚至达到$79,888。
这里我反而不太关心今天究竟有没有探到$80,001。整数位当然适合当新闻标题，但从市场结构来看，真正重要的是市场能不能开始接受$79K、$80K这个价格。
一根插针只能说明有人愿意追高，反复在这里成交，才说明新的均衡价格有机会形成。
$80K以后，谁还愿意继续买
如果Bitcoin接下来真正站稳$80K，也不代表新牛市就已经自动确认。Glassnode此前看到的下一块比较明显的长期持有者供应，大约集中在$83K–$86K，这里反而可能是比$80K更重要的一道墙。
原因也很好理解。从$64K涨到$75K的过程中，很多空头在替多头买币，越涨强平越多；但到了$80K以上，最脆弱的空头基本已经被清得差不多，之后每多走一美元，就越来越需要真正的现货资金自己掏钱。
所以未来一两周，ETF资金流会比“Bitcoin今天是不是突破$80K”更值得看。如果每天还能不断出现+$200M、+$300M甚至+$500M的净流入，同时价格在$79K–$80K回踩时开始有稳定买盘，那么这一轮的性质就会逐渐从空头挤压变成趋势反转。反过来，如果价格刚突破，ETF马上重新转成持续流出，那5月的剧本仍然完全可能重演。
还有一个我觉得更有意思、但目前只能当作观察而不能当作结论的变化，是Bitcoin最近和其他资产之间的关系。
2026年上半年，Bitcoin基本还是典型的流动性敏感型风险资产，实际利率上升、美元走强、Nasdaq跌，它通常跌得更多。但最近几天的走势出现了一些不太一样的味道：黄金大幅上涨，美元走弱，美债长端成为市场关注的焦点，而Bitcoin也同步大涨；今天Nasdaq盘中偏弱，黄金继续上行，Bitcoin却仍然在攻击$80K。
前面也提到，Coinbase在8月初已经发现，Bitcoin和Nasdaq的敏感度从年初接近一比一，下降到接近零。现在再结合财政部对于长期美债市场的动作，很自然会让人开始重新思考一个几年没有被认真交易过的问题：如果美国财政赤字、债务和融资成本最终限制了政府容忍长期利率自由上升的能力，Bitcoin会不会从一个单纯的Nasdaq高贝塔资产，重新获得一些类似黄金的财政和货币对冲属性，也就是Digital Gold的第一性原理？
这个故事当然很好听，但现在证据还远远不够。几天的相关性不能叫市场机制切换，财政部回购也不能被包装成QE。下一次真正出现风险规避行情，如果Nasdaq跌2%，Bitcoin又熟练地跌5%，那这个所谓digital gold叙事很快就会被市场自己打脸。
不过至少这轮20%的暴涨已经把一个事情说得很清楚：Bitcoin现在的价格形成机制，已经越来越不能简单用四年减半周期或者某一条新闻来解释了。
ETF时代以后，真正值得盯的是边际买家是谁、这些买家的资产负债表发生了什么、宏观政策改变了哪些激励，以及衍生品仓位会把这些变化放大多少。
三菱UFJ金融集团联手Progmat、Digital Asset启动国债回购链上化实验，采用Canton Network据日本加密货币媒体CoinPost报道，三菱UFJ金融集团（MUFG）等4家机构于8月13日宣布，将与美国Digital Asset公司及日本资产代币化基础设施平台Progmat合作，启动一项实证实验，尝试将日本国债（JGB）回购交易搬上区块链处理。
携手推进国债回购链上化
三菱UFJ金融集团（MUFG）、三菱UFJ摩根士丹利证券、三菱UFJ信托银行、三菱UFJ银行四家机构，将联合美国Digital Asset公司与Progmat共同开展本次实证。项目采用专为机构投资者设计的区块链网络Canton Network作为技术底座。
此次实证分两部分推进，其中一部分被纳入2026年2月获得日本金融厅"支付结算高度化项目"（PIP）支持决定的实证范畴，未来也考虑与国内外更多市场参与方展开合作。
与转账账簿同步联动
第一项实证聚焦于日本国债与数字货币的同步结算（DvP，即"货银对付"机制）。
日本国债大多不发行实体券面，而是采用"振替国债"形式——即以日本银行为顶层、银行与证券公司（账户管理机构）逐级管理的账簿记录方式转移权利。此次实证在维持这一法律属性的前提下，将区块链上的交易结果与作为账簿的"振替账户簿"同步更新。用于结算的数字货币，将探讨使用把银行存款搬上链的"代币化存款"，或稳定币。
据日本银行统计，国内国债结算中99.9%以上通过该行主导的"国债转账结算制度"完成，如何与既有基础设施并存一直是国债代币化面临的难题。Progmat代表齐藤达哉在同日发布的个人notе文章中说明，本次实证是在国债转账结算制度框架内寻求效率提升，而非另起炉灶。
实证中，日本国债与数字货币均在Canton Network上处理，第一步先验证单一链上的DvP结算。连接现有振替证券管理系统与区块链的"中间装置"，也将按实证所需的最小范围搭建。
此次实证的目标，是在承认现有金融市场基础设施仍将长期存在的前提下，重点检验成交后的清算、结算、担保管理等后台（Post-Trade）环节能否接入链上统一基础设施。项目并不打算立刻取代决定成交价格的交易场所，或负责结算中介、参与者违约处置的清算机构职能，而是从预期效果明显的环节入手，分阶段推进。
第二项实证则着眼于回购交易全生命周期的链上化。
项目将接入瑞士Secured Finance AG提供的借贷协议（一种在区块链上自动处理有担保资金拆借的机制），验证成交后的对账、资金与担保品交割、利息计算、到期管理直至担保品返还等全流程能否通过智能合约串联完成。该公司此前曾为瑞银（UBS）代币化货币市场基金（MMF）"uMINT"提供担保品运用的基础设施。
回购市场规模与预期效果
回购交易，是指银行等机构投资者以国债为担保进行短期资金拆借的交易形式。据金融稳定理事会（FSB，Financial Stability Board）2026年2月发布的调查，以国债为担保的全球回购市场规模截至2024年底约为16万亿美元，日本约占其中一成，国内市场规模约为250万亿至270万亿日元。目前交易普遍采用成交后次一营业日结算的"T+1"模式。
回购交易一旦搬上链，业内普遍认为将可实现24小时全天候交易与即时结算。这不仅有利于当日借入当日归还的日间交易，也方便不受日本市场交易时段限制的海外投资者参与。由于国债与资金可在同一笔交易中同步交割，还能降低"一方交付、另一方违约"的本金风险。
官方发布资料也提到，预期效果包括：通过全流程自动化提升业务效率，以及借助日间回购交易的实现和结算时段的延长提升资金与资本运用效率。
担保品的运用方式也可能随之改变。目前担保品往往因所在地、法人主体、交易平台不同而分散管理，市场参与者出于谨慎通常会多储备一部分担保品以防不时之需。若能实时掌握担保品的所在位置与使用状况，将有望减少"为保险起见而持有的冗余担保品"。
不过也有观点指出，若所有交易都改为逐笔即时结算，此前依靠买卖轧差、只交割差额的"净额结算"所压缩的资金与证券需求量，反而可能增加。因此现实做法可能是先从日间交易、盘后交易等场景切入，逐步补充式落地。
在MUFG内部的角色分工上，三菱UFJ摩根士丹利证券与三菱UFJ银行担任市场参与方，三菱UFJ银行与三菱UFJ信托银行担任账户管理机构，三菱UFJ银行同时承担存款金融机构的职能。MUFG还计划与其战略资本合作伙伴——美国摩根士丹利展开协作，官方资料中表示"希望与各类市场参与方共同推进"。
海外先行案例与行业协同探讨
回购交易链上化方面，欧美走在前列。国际资本市场协会（ICMA，International Capital Market Association）6月发布的报告指出，分布式账本（DLT）技术的价值主要体现在结算、担保管理等后台环节。
美国博通国际（Broadridge）披露，其基于分布式账本处理的回购交易，2026年5月日均交易额达到3620亿美元，当月处理总额达7.2万亿美元。美国证券保管结算公司（DTCC，Depository Trust & Clearing Corporation）计划10月起为其托管的美国国债等资产提供代币化服务。
在日本国内，由Progmat牵头的"数字资产共创联盟"（DCC）5月成立了"国债代币化与链上回购工作组"。三家主要银行、贝莱德日本（BlackRock Japan）、日本交易所集团旗下研究机构JPX综合研究所，以及此次参与实证的Secured Finance均已于5月加入该工作组，目标是在10月左右公布阶段性研究成果。
齐藤达哉说明，本次实证虽是独立于该工作组的单独项目，但其定位是通过具体系统与交易流程，来验证行业层面正在推进的制度与实务层面探讨的可行性。
金融交易领域，实证与商用化之间仍存在不小差距，功能需求设计、通信中断时的应对方案等都需要单独设计。此次验证不仅对MUFG，也可视为国内金融机构迈向商用化的一个阶段性步骤。
齐藤达哉在个人发文中写道，希望验证能否在"不破坏现有信任基础"的前提下，将规模与流动性居全球前列的日本国债市场，接入全天候运转的链上金融市场。
关于CoinPost CoinPost是日本规模最大的虚拟货币（加密资产）专业媒体平台，同时也是亚洲最大级别的全球Web3大会"WebX"的主办方，每日发布比特币、以太坊、XRP等币种的最新快讯、行情走势、新手入门指南等。2025年10月，CoinPost正式成为SBI控股株式会社（SBI Holdings）旗下的合并子公司。
DeepSeek做了一款"不是模型"的产品Harness，却可能比模型更重要8月13日晚，DeepSeek没有发新模型，而是开源了一个叫Harness的东西。
一天之内，GitHub星标近8万。这个速度超过了当年R1和Grok-1的纪录。
Harness不是模型权重，不是API接口，而是一层"壳"——套在模型外面、让模型真正能干活的执行系统。DeepSeek给了一个公式：Model + Harness = Agent。
翻译一下：模型负责想，Harness负责干。
为什么DeepSeek要做这个？
这个问题才是整件事最有意思的部分。
就在Harness发布之前，DeepSeek的API文档里列了十几家第三方Agent集成工具——Claude Code、Codex、Cursor、Copilot……什么都有，唯独没有自家的Agent产品。模型是它家的，干活的手是别人家的。
这就像一个造了顶级发动机的人，发现所有整车厂都在用他的引擎，但方向盘、底盘、变速箱全是别人的。他决定自己造一辆完整的车。
更深层的原因是：同一个模型被放进不同的Agent系统，表现可能差出一大截。模型只负责预测下一步，真正决定体验的是Harness——它决定模型能看到什么上下文、能调哪些工具、出错怎么重试、什么时候算任务完成。
没有Harness的强模型，本质上只是"很贵的自动补全"。
"一切皆插件"到底意味着什么
Harness的核心设计原则写在官网首页：Everything is a plugin。
大多数Agent框架只在工具层开放扩展——加个搜索工具、接个MCP服务器，到头了。DeepSeek Harness把插件边界一路下沉到了运行时底层：模型适配器、工具、技能、会话、沙箱、存储、Agent循环、调度、甚至UI，全是可替换的插件。
整套架构基于Cordis插件元框架构建。开发者不需要改源码，只在配置文件里调整插件清单，就能换模型、换沙箱、换循环逻辑、换整个界面。
这跟LangChain、LangGraph那类编排库的思路完全不同。LangGraph是在框架里画流程图，节点和边写死了；Harness是给你一块巨大的洞洞板，每个零件都能拔下来换掉。
四种运行模式本质上就是同一套插件的四种组合方式：
标准模式：全副武装，文件编辑、shell、搜索、子Agent、工作流，日常开发直接用。
PTC模式：模型不是一步步调工具，而是先写一段TypeScript代码，用代码编排多轮调用——适合复杂多步任务。
极简模式：只留shell和文件编辑两个工具，专门用来做模型基准测试。V4-Flash的Agent跑分就是用这个模式跑的。
创造模式：实时检查运行时、在内存里试验插件、拼出新的运行模式——这是给框架开发者准备的实验室。
和Claude Code、Codex有什么不同
直接对标的是Anthropic的Claude Code和OpenAI的Codex。三者都意识到执行层是模型能力落地的最后一环。
但路径截然不同：
Claude Code是闭源成品，开箱即用，体验丝滑，但编排核心不开放，模型天然优先Anthropic。你用它，就得按它的规则玩。
Codex是OpenAI的托管Agent方案，同样闭源，深度绑定GPT系列。
DeepSeek Harness选了最难走的路：开源、MIT协议、模型中立。它支持DeepSeek、Anthropic、OpenAI、Bedrock、Vertex、Azure以及任意OpenAI兼容端点。你不一定非得用DeepSeek的模型——你可以把Harness当成一个通用的Agent底座来用。
这意味着什么？意味着DeepSeek赌的不是"我的模型最好"，而是"我的壳最好，你用我的壳，大概率还是会选我的模型"。
这个策略很精明。框架是入口，模型是变现。Harness免费开源，但跑Agent需要消耗模型token——而DeepSeek刚刚把API价格涨了。
一个设计细节值得单独说
Harness有一个看似不起眼但极其关键的设计：append-only会话日志。
模型看到的一切——系统提示词、思维链、工具调用结果、子Agent调度、每一次上下文注入——都被写进一条只追加不修改的事件流。恢复、分叉、检索、回放全部基于同一条事件流。
这解决了一个Agent开发中非常痛的问题：长任务跑着跑着挂了，你想从断点恢复，但你不知道模型当时到底看到了什么。如果上下文只活在内存里，一恢复就串味。Harness让任务状态有了"唯一事实来源"。
这个设计思路，跟分布式系统里的event sourcing一脉相承。
结语：AI竞争的战场正在转移
DeepSeek Harness把开源竞争的边界从模型延伸到了Agent工程体系。
之前大家比的是上下文窗口多大、跑分多高、价格多低。现在DeepSeek把竞争推到了一个新的维度：谁的Agent跑得稳、扩得动、生态建得起来。
当然，v0.1只是开发者预览版，官方明确警告"会有破坏兼容性的改动"。仓库超过230个workspace成员，架构野心很大，但离生产级稳定还有距离。现在就说颠覆谁，为时过早。
但三个信号已经很清楚了：
第一，模型厂商的下一个战场不是模型本身，而是执行层和反馈闭环。
第二，"一切皆插件"的微内核架构，可能成为Agent框架摆脱单体瓶颈的主流方向。
第三，谁掌握了Harness，谁就更接近真实任务入口——进而影响模型选择、工具分发和开发者工作流。
DeepSeek造了一个发动机，现在又造了一辆车。至于这辆车能跑多远，取决于有多少人愿意在它上面装自己的零件。
Delphi Digital研报：千万代币的消亡与收入定价的崛起报告内容概述
2026年6月，Delphi Digital发布《State of Token Markets》。这份报告的核心关切不是技术参数，而是一个更实际的命题：当数千万代币同时稀释市场流动性、当高FDV低流通成为发行常态、当空投和日历解锁变成持续抛压的自动化程序，加密市场如何从"内部人分配"的权贵逻辑，转向由收入与traction定价的资本主义逻辑。报告通过跨周期链上数据证明：基本面从未失效，失效的是代币设计本身。报告从以下几个维度展开：
周期回顾：山寨币从未收复2021年高点，数千万代币中仅不足0.01%维持有效流动性，散户在CEX上新中平均亏损超八成，市场陷入"千刀万剐"式的慢性失血；
崩坏机制：TRUMP效应虹吸流动性、高FDV低流通、日历解锁、空投模型经济学死亡与代币法律权利缺失，五重因素构成"内部人向公众单向分配价值"的结构性机器；
资本轮动：ETF带来$670亿级资金流入，对冲基金退场而财富管理机构、主权基金进场，收入加权组合系统性跑赢BTC/ETH/SOL；
价值实验：DeFi集体翻转"费用开关"，回购与销毁成为常态，但代币表现最终取决于回购力度与供应抛压的净比值，收入持续性取代叙事成为估值锚点；
前路展望：市场从千万代币的碎片化赌场收缩为可识别的少数现金流资产，KPI挂钩解锁与公平启动结构或成代币设计的新范式。
研报原文：https://members.delphidigital.io/reports/state-of-token-markets
核心数据：一场持有者的"千刀万剐"
报告用大量微观数据描绘了这一轮山寨币周期的残酷图景：
2025年五大CEX（Binance、Bybit、Coinbase、Kraken、Gate.io）累计652个上新代币，散户若每个投入$1,000并持有至今，中位回报为-82%，平均仅收回约50美分；
数千万代币中，仅1,700个（不足0.01%）日均DEX现货交易量仍维持在$250K以上；
主要代币发行的中位FDV从2024年Q1到2026年Q1跌去85%以上，且上市后再跌30%-80%成为常态；
400余次解锁事件中，每次解锁前后三周相对BTC的超额收益为-7%，33个样本代币中28个在所有解锁周期均跑输BTC；
空投的真实抛售率远高于市场共识：90天内，JUP达94.4%、ARB 88.8%、PENGU 87.1%、UNI 82.5%。
宏观结论：这些数字并非个别项目的失败，而是整个代币发行范式的系统性崩溃。低流通、高FDV、日历解锁与工业化空投农耕，共同构成了一台"从内部人向公众单向分配价值"的机器。
什么打破了代币市场
报告将市场崩坏归因于五个相互强化的结构性问题：
TRUMP效应与memecoin退潮。
2025年1月TRUMP币的launch吸走了Solana生态的绝大部分流动性，memecoin指数自此跌去75%。当注意力可以被总统代币瞬间虹吸，"公平启动、全流通、无解锁"的meme叙事也失去了护城河。
解锁即下跌的结构性宿命。每月一次的解锁节奏意味着市场永远没有充足的吸收窗口。到第10次解锁时，样本代币相对BTC的累计超额收益已跌至-47.6%。
Launchpad的幻灭。链上launchpad前7天全数上涨，但180天后除MetaDAO（futarchy治理保护投资者）外，Legion、Kaito、CoinList均跌入与CEX相当的负回报区间。
空投模型的经济学死亡。Sybil攻击成本趋零、机构发行方缺乏空投的法律灵活性、CAC（获客成本）数学不可持续——ARB的空投相当于花11.6亿美元换来了一个月内84.5%的抛售。
代币作为"次级投资品"的法律现实。Pump.fun→Padre、Circle→AXL、Coinbase/Base→IRON等并购案例中，股权捕获全部价值，代币持有者通常一无所获。
生机：收入成为唯一锚点
在崩坏的废墟中，报告识别出清晰的资本轮动与范式转移：
ETF与机构持仓的代际更替。BTC ETF累计流入$55.7B，ETH ETF $11.4B。13F文件显示，对冲基金正在退出（Brevan Howard -27%、Tudor -72%、Hunting Hill -97%），而财富管理机构、主权基金与捐赠基金正在进入（Morgan Stanley +177%、BlackRock新建13M持仓、Mubadala +54%）。
收入加权组合系统性跑赢。2025年1月至2026年5月，按协议收入加权的前10组合回报+30.6%，同期BTC -17.2%、ETH -35.2%、SOL -58.2%。市场不再为L1叙事支付溢价，现金流成为新的定价语言。
DeFi集体翻转"费用开关"。HYPE（97%协议费用用于回购）、JUP（50%费用回购并锁仓3年）、PUMP（$3.7亿+代币销毁）、UNI（UNIfication通过，$6亿一次性销毁）、AAVE（每周$100万公开市场回购）、PENDLE（80%收入用于回购）——价值归属从"治理装饰"转向"经济权利"。
基本面从未失效，只是被掩盖。跨类别长期数据显示，CEX代币是唯一在两年后仍能突破发行价的类别（较市场整体高8.9倍），而L2代币跌至0.16倍，表现最差。
报告同时发出关键警告：回购是机制，不是魔法。Jupiter的TTM回购收益率高达18.83%，但因每回购$1就有$3.77的代币解锁，价格仍下跌80%。决定代币表现的并非回购本身，而是回购力度与供应抛压的净比值。
前路：从千万代币到可识别的少数
报告认为，市场正在完成从"叙事驱动"到"traction（可验证的业务进展）驱动"的残酷筛选：
叙事+traction：HYPE（$10亿+年收入、70% perp DEX份额）、AAVE（$4,200万回购）、UNI（$6亿销毁）——故事是 extrapolation，traction是 foundation。
叙事无traction：KAITO（-76%）、PLUME（-94%）、BERA（-94%）——纯粹叙事被市场重新定价为零。
出路在于上游的供应纪律与下游的整合。报告提出五项代币设计改革方向：KPI挂钩解锁（MegaETH）、追溯性供应销毁（Uniswap）、治理驱动的排放削减（Jupiter）、公平启动结构（Hyperliquid）、以及流动性调整归属。2026年的市场基础在六个维度上均强于2018与2022年：监管清晰度、机构准入、链上收入规模、代币供应纪律、买方结构、产品成熟度。这不是一次简单的周期复苏，而是资产类别有史以来最强的结构性 setup。
总结全文
Delphi Digital的这份报告本质上是一份"代币市场的尸检与重生指南"。它用冷酷的数据证明：2021-2025年的代币市场崩坏并非因为缺乏创新，而是因为代币设计被内部人激励、VC估值锚定和日历解锁机制系统性地 poisoned。当高FDV低流通、空投农耕和无条件解锁将散户变成"自动接盘机器"时，市场通过持续下跌完成了自我纠正。转机出现在收入与价值归属的回归——ETF带来了长期资本，DeFi协议集体打开费用开关，收入加权组合系统性跑赢大盘。报告的最终指向是：加密市场正在从"千万代币的碎片化赌场"收缩为"可识别的少数现金流资产"，而2026年是这个资产类别从权贵资本主义转向真正资本主义的历史性拐点。玻利维亚承诺制定加密货币监管框架以限制非法资本外流Techub News 消息，玻利维亚政府已承诺制定加密货币监管和监督框架，作为其与国际货币基金组织（IMF）经济改革计划的一部分。此举旨在限制通过数字资产市场进行的非法资本外流。
该国经济与公共财政部表示，将开发一个全面的监管框架，以应对与加密货币相关的风险，并确保其金融体系的完整性。该承诺是玻利维亚与IMF达成的46个月扩展基金安排中的一部分。（Crypto.news）Galaxy Digital 在 Kamino 推出 USDC 与 USDT 借贷金库Techub News 消息，纳斯达克上市数字资产公司 Galaxy Digital 已在 Solana 生态借贷协议 Kamino 上推出两个稳定币借贷金库，分别支持 USDC 和 USDT。此举将 Galaxy 的机构风险管理框架和精选收益策略引入了 Solana 网络。
此前，Galaxy Digital 已被 Kamino 任命为金库策展人，负责管理其金库资产。此次推出的两个金库是其履行策展人职责的具体产品。 （Crypto.news）Delphi Digital 联创 Jason 警告盲目追逐链上新机会或致更大亏损Techub News 消息，Delphi Digital 联合创始人 Jason 在 X 平台发文表示，他认为大多数人如果盲目追逐链上的各种随机机会，最终可能会损失更多资金，六个月后的处境可能比仅仅持有一个核心资产组合更糟。他强调，相较于频繁追逐热点，持有核心资产可能是更稳健的策略。
（@Delphi_Digital）美国悬赏1500万美元征集伊朗革命卫队金融网络线索Techub News 消息，美国宣布悬赏1500万美元，征集有关伊朗革命卫队金融网络的信息。此举可能加剧全球对加密货币网络的审查，影响数字资产领域的合规与隐私协议。
（Crypto Briefing）美国制裁伊朗加密交易所 Nobitex 等，财政部加强数字资产打击Techub News 消息，美国财政部外国资产控制办公室（OFAC）宣布对伊朗多家加密货币交易所实施制裁，其中包括该国最大的交易所 Nobitex。此举是美国政府收紧数字资产监管打击行动的一部分，旨在限制伊朗利用加密货币规避传统金融制裁。
制裁措施可能影响全球加密货币市场的流动性，并增加国际交易平台的合规风险。美国财政部表示，这些交易所为伊朗政权提供了绕过国际制裁的渠道，助长了非法融资活动。（Crypto Briefing）Edel 加入 DTCC 数字资产工作组，推动机构代币化市场发展Techub News 消息，Edel 宣布扩大其在 Canton 网络上的代币化股权和大宗商品市场的机构业务，由董事会成员、证券借贷和主经纪业务资深人士 Brad Klaas 领导。作为该计划的一部分，Edel 已加入 DTC 数字资产解决方案行业工作组，为 DTCC 代币化服务的创建提供反馈。
Edel 将与包括纽交所、贝莱德、高盛、摩根大通和 Citadel Securities 在内的 100 多家成员共同参与这项工作。DTCC 代币化服务预计将于 2026 年第四季度推出。
随着华尔街大型机构将资产上链，核心问题已从“是否上链”转向“上链后资产能做什么”。Edel 的举措旨在解决代币化资产的流动性、隐私、结算和信贷等实际应用挑战，使其能够融入现有金融体系，而不仅仅是创建新的数据孤岛。（BeInCrypto）Coinbase 与 Stablecore 合作，为数千家社区银行及信用社提供数字资产服务Techub News 消息，Coinbase 宣布与 Stablecore 建立合作伙伴关系，将受监管的数字资产托管、交易和支付功能集成到数千家社区银行和信用社的应用程序中。此举旨在将加密货币和稳定币引入传统银行体系。
Coinbase 表示，金融正在上链，银行也不例外。该合作将使地方性金融机构能够为其客户提供数字资产相关服务。（@coinbase）Delphi Digital：代币化股票上链速度超 DeFi 应用速度Techub News 消息，@Delphi_Digital 发推称，代币化股票上链速度正超过 DeFi 将其投入使用的速度。分布式代币化股票总价值已接近 30 亿美元，自 2025 年初以来增长近十倍，其中 Securitize 发行的 SECZ 为目前最大单一代币化股票。
该机构指出，尽管代币化资产规模快速扩张，但 DeFi 协议在整合这些资产方面仍显滞后。这一差距反映出传统金融资产上链的基础设施成熟速度，与去中心化金融应用场景开发之间存在时间差。纳斯达克上市公司 Galaxy Digital 成为 Solana 借贷协议 Kamino 金库策展人Techub News 消息，纳斯达克上市公司 Galaxy Digital 已成为 Solana 生态借贷协议 Kamino 的金库策展人。这家管理资产超 70 亿美元的公司目前正在 Kamino 上策展两个借贷金库，分别支持 USDC 和 USDT。此举标志着传统金融机构进一步参与 DeFi 协议治理与产品设计。（@solana）Nansen 推出 Meridian 开发者挑战赛，提供 1000 次 API 调用奖励Techub News 消息，链上数据分析平台 Nansen 在 X 平台宣布推出 Meridian 开发者挑战赛。活动时间为 9 月 14 日至 27 日，参与者需在此期间完成 1000 次 API 调用，并将演示项目发布在 X 平台和公开的 GitHub 仓库中并标记 @nansen_ai，同时通过 Nansen 邮箱提交。未完成的提交将无法获得奖励。
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