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美联储加息一次够么？点击小程序查看报告原文
北京时间今天凌晨结束的9月FOMC上，美联储如期加息25bp，将基准利率升至3.75%~4%，是继2023年7月加息周期结束、2024年9月开启降息和2025年9月继续降息三次后，美联储的首次加息。
我们最早在7月FOMC点评中就提出，当前环境和1997年“预防式加息”有类似之处（《如何才能“预防式加息”？》），8月Jackson Hole沃什转鹰后又提示，从维护美联储信誉角度，9月最好加息（《沃什转鹰意味着什么？》、《如果加息会发生什么？》）。
加息后，美元站上100、10年美债小幅走高至5%，黄金微跌，美股科技微跌、传统股票因受利率影响更大跌幅更多，如地产银行。市场整体反应不大，更多在敏感的美元和传统股票上，这与我们在（《如果加息会发生什么？》）中提示一致：短暂的加息或降息更多是提前计入，除非连续加息（三次甚至以上）。市场的问题往往是事前因为害怕加息的影响而回避加息问题不做准备，却又在看到加息无可避免后过度担心加息后的冲击。实际上，我们认为加息不是坏事，不加息也未必是好事。
图表：会议后CME利率期货仍隐含年内再加息1次预期
资料来源：CME，中金公司研究部
那么，走到这一步后，市场关注的焦点在于，美联储加息一次够吗？对市场后续有和影响？我们在本文中将聚焦于此做出分析。
此次加息的特点：高度预期的加息，中性加息
首先，此次加息是一次高度预期的加息：1）CME利率期货隐含的9月加息概率已高达93%；2）5%的10年美债扣掉70bp的期限溢价，余下4.3%的利率预期隐含了至少两次加息；3）主要华尔街投行都预计9月加息。
图表：会议前CME利率期货隐含9月加息概率高达93%
资料来源：CME，中金公司研究部
图表：当前5%的美债利率隐含70bp的期限溢价，余下4.3%的利率预期隐含至少两次加息
资料来源：Bloomberg，中金公司研究部
图表：会议前主要华尔街投行都预计9月加息
资料来源：The Wall Street Journal，Nick Timiraos，中金公司研究部
其次，这是一次整体中性加息：1）加息25bp，完全符合市场预期，沃什表态维持与上次基调一致。8月Jackson Hole沃什转鹰后，8月非农、PPI和CPI又接连超预期，迫使沃什兑现鹰派承诺。对沃什而言，此次加息已是“箭在弦上不得不发”。沃什此次讲话与8月Jackson Hole会议表态基本一致：重点强调当前的通胀水平依然高于目标，且美联储的工作重心仍是价格稳定。
图表：8月非农新增就业16.2万大超预期
资料来源：Haver，中金公司研究部
图表：8月整体CPI符合预期，但核心CPI环比超预期，导致核心CPI同比几乎持平上月
资料来源：Haver，中金公司研究部
2）“点阵图”预计2026年还有一次加息，2027年持平，部分缓解市场对超预期鹰派的担忧。虽然点阵图的参考意义因沃什拒绝给出自己的预测而大打折扣，但依然是一个市场关注的参照。剩余18名委员的利率预测中值显示，2026年利率“中位数”升至4.125%，较6月“点阵图”的中位数3.875%多出一次加息预期，意味年内预期还有一次加息，这个与市场广泛预期的加息两次一致；2027年中位数持平，这少于CME利率期货此前预期的总计4次加息。
图表：点阵图2026年利率中位数4.125%，隐含年内还有1次加息，2027年持平
资料来源：美联储，中金公司研究部
图表：9月会议上美联储上调2026年通胀和增长预测、下调失业率预测
资料来源：美联储，中金公司研究部
美联储加息一次够吗？不存在连续且大幅加息的基础，除非油价失控
在这次已经高度预期的加息之后，美联储是否会连续且大幅加息？从本次会议的表态及当前基本面角度看，不存在连续且大幅加息的基本面基础（三次甚至以上），除非后续油价失控。高利率本身也将逐步传导到金融条件，从而抑制经济增长，这成为阻碍继续大幅加息的“反身性”因素，如当前美国30年抵押贷款利率已经逼近7%。
首先，从本次会议沃什的表态来看，沃什依然回避对未来利率走势做出前瞻指引，在新闻发布会上的基调也是延续Jackson Hole会议上认为美联储工作重心依然是价格稳定的表态，并没有太多超预期的鹰派内容[1]。
其次，从美国自身经济基本面角度，高利率也会对传统需求形成抑制，甚至压制AI投资，阻碍美联储连续加息，形成利率的“反身性”。目前美国经济K型分化，当前利率走高将反过来压制传统需求，从“反身性”角度抑制大幅加息。事实上，美国传统需求已受到高利率的抑制，尤其是利率敏感的地产和投资。8月ISM制造业PMI从7月高点55.6回落至54.6，成屋销售也在高利率抑制下再度回落。作为重要增长引擎的AI，由于龙头ARR的放缓和自由现金流逐步开始转负，对外部融资依赖度也在增加。在需求侧面临瓶颈的背景下，如果融资成本大幅抬升，也将削弱资本开支的意愿，进而影响整体增长。换言之，加息反而导致无法加息太多。
图表：8月美国ISM制造业PMI回落至54.6
资料来源：Haver，中金公司研究部
图表：近期利率的走高推动地产数据再度回落
资料来源：Haver，中金公司研究部
图表：除微软、Meta外的云厂商二季度自由现金流已经转负
资料来源：FactSet，中金公司研究部
图表：当前云厂商19.9%的加权ROIC高于WACC的9%
资料来源：FactSet，中金公司研究部
除非油价大幅失控。我们测算，若油价中枢维持在100美元以上甚至更高，那么CPI将无法继续走低，将给美联储带来更大压力，这也同样会给11月将面临中期选举的特朗普更大压力。我们测算，若油价三四季度中枢降至80美元，CPI同比会在年底回落至3.0%左右。
图表：我们预测若油价中枢不超过100美元，美国CPI同比年底大概率回落
资料来源：Haver，中金公司研究部
加息对市场影响？短暂加息往往是提前计入，市场通常“反着走”
我们此前多次提示，对市场而言，此次加息未必是坏事，而不加息未必是好事。
短暂的预防式加息，在“满足”市场对重塑美联储和美债信任需要的同时，影响更多是提前计入预期，所以市场往往“反着走”，兑现时反而是美债利率的高点和美股的低点，1997年格林斯潘加息一次如此，2024-2025的短暂降息同样也是如此（《如果加息会发生什么？》）。相反，只有持续大幅加息才会通过提高融资成本和收紧金融流动性对实际增长和金融市场造成更长期和大幅的冲击，典型如2022年俄乌冲突后为应对高通胀525bp的加息。因此，对于短暂的加息，扰动反而可以提供更好的买点。
回顾1990年以来历次加息周期的历史经验，加息初期对市场有扰动，但平均0-2个月内市场重拾涨势，预防式加息中影响更小。
我们复盘了1990年以来美联储6次加息周期：1）美债跌幅主要在加息前，预防式加息兑现后美债往往转为上涨，历次加息后美债平均下跌18天后（数据为1990年以来加息后表现中位数，下同）转为上涨，1997年预防式加息后长债利率很快见顶回落，2）美股在加息后会有扰动，但平均2月内反弹，预防式加息后反弹更快，标普平均在加息后59天下跌4.7%后、纳指平均在加息后68天下跌8.1%后重拾涨势，在1997年的预防式加息周期后反弹更快，标普下跌17天、跌幅6.5%后转为上涨，纳指下跌仅8天、跌幅3.8%后反弹。3）黄金同样如此，历次加息后平均82天下跌2.3%后转为上涨。4）美元涨幅更多在加息预期阶段，加息后并不必然大幅上涨，除非2022年那样连续大幅加息。5）AH股在历次加息后涨跌不一，更多受到国内基本面的影响，如1997年美联储预防式加息后，国内经济复苏叠加香港回归预期推动AH市场共同继续上涨。
图表：回顾1990年以来历次加息周期的历史经验，加息初期对市场有扰动，但平均0-2个月内市场重拾涨势，预防式加息中影响更小
资料来源：Bloomberg，中金公司研究部
从各类资产计入的未来一年加息预期来看，利率期货（3.0次）铜（1.6次）美债（1.0次）=美联储点阵图（1.0次）黄金（0.8次）道琼斯（0.1次）标普500（-0.5次）纳斯达克（-1.1次），这意味铜、美债和黄金计入加息预期较多。具体而言：
图表：当前铜、美债和黄金计入较多加息预期，权益市场相对乐观
资料来源：Bloomberg，中金公司研究部
► 美债：先修复期限溢价，长端名义利率或逐步筑顶甚至回落，体现“赔率”和交易机会。当前长债利率已完全计入年内再加息一次的预期，假设美联储年内再加息1次，对应10年美债利率中枢约4.8-5%。美联储此次兑现鹰派承诺也将有助于稳固联储信誉，从而缓解长债期限溢价上行压力。
图表：若美联储年内再加息1次，对应长债中枢4.8~5%
资料来源：Haver，美联储，中金公司研究部
► 美股：并不悲观，短期扰动或提供更好介入机会。我们在6月的年中展望里就进一步上调标普500点位至7800-8000（《“殊途同归”的K型分化》）。市场走到这一点位后的纠结震荡，除利率上行带来的流动性扰动外，更多因为AI需求侧放缓带来的回报不足担忧。整体估值并不贵，随着加息落地，如果AI产业发展有新催化，美股仍有上行空间，短期如果出现较大扰动也可以提供更好买点。
图表：基准情形下，我们年中上调2026年标普点位至7800~8000
资料来源：Bloomberg，中金公司研究部
► 美元：短期受到加息带来的信誉以及利差提振，我们依然预计整体维持震荡格局。短期内，美元仍受到加息带来的美联储信誉以及利差因素提振，叠加美国经济仍具韧性，我们依然预计美元指数维持96~99区间震荡格局。
图表：我们预计到年底美元指数在96~99区间震荡，不至大幅走弱
资料来源：Haver，Bloomberg，中金公司研究部
► 黄金：不加息的空间大于加息，目前更多类似上行空间不确定的看多期权。仅仅基于美债利率和美元的静态测算看，我们测算黄金支撑位在4200-4500美元附近。除非连续加息，黄金的下行压力相对可控，但上行空间也需要更多宏大的叙事。美联储不加息可以给黄金营造出信任丧失和去美元化的宏大叙事，而加息恰恰削弱了这一叙事，所以上行空间不如不加息时大，得等待更多叙事催化。
图表：我们静态测算，当前美元和实际利率支撑的金价大约在4200~4500美元/盎司
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表：当金价超过5500美元，面临新旧体系分水岭的对抗，将会面临剧烈波动
资料来源：Haver，IMF，World Gold Council，UCGS，中金公司研究部
[1]https://www.federalreserve.gov/mediacenter/files/FOMCpresconf20260916.pdf
Source
文章来源
本文摘自：2026年9月17日已经发布的《美联储加息一次够么？》
刘刚，CFA 分析员 SAC 执证编号：S0080512030003 SFC CE Ref：AVH867
项心力 分析员 SAC 执证编号：S0080526050001 SFC CE Ref：BXU271
杨萱庭 分析员 SAC 执证编号：S0080524070028 SFC CE Ref：BXS665
郝悦宁 联系人 SAC 执证编号：S0080125070024
又崩了今天A股成交额只有1.6253万亿，环比又缩了200亿，而年内最低是4月7日的1.6236万亿，也就是说，如果明天再缩20亿，成交额就破年内新低了，真是到情绪最低点附近了，而根据我跟投的表韭投顾的主理人，国联民生证券最新的A股温度计显示，温度已经破年内新低了，文末有提到。
冰点就继续慢慢加吧，总比加在过热的时候好，老老实实做耐心资本。
直接聊市场。
1、昨晚，全球AI的扛把子，费城半导体，大跌6个点，已经接近阶段性新低了。
今天亚太市场其实开盘有回暖迹象，但下午集体跳水，主要原因是全球资产定价的锚，10年美债，又“崩了”，直接原地起飞，下图，怒破5.02%。
2、上行到5.02%以上，意味着什么？
下图，最近20年，美债的最高点是07年的5.33%，而随后的次高是23年的5.021%，相当于，今天突破了2023年的位置，已经是07年以来的新高了。
恭喜大家，年纪轻轻，又见证了20年一遇的行情。
另外，上面的图里，下方灰色的阴影部分，是美联储的政策利率（下沿），很明显，长端利率整体是跟着政策利率上上下下的，而今年以来，明显是比较突兀的区间——政策利率横住了，但市场利率在快速上行。
3、今天晚上，白宫国家经济委员会主任（相当于川宝在经济方面的大参谋+政策总协调人），哈塞特，接受CNN的采访说：
“if Kevin and the committee decide whatever they're going to decide...
we will 100 percent support them.”
也即，无论沃什做啥决定，大统领和俺，都会百分百支持他。
而前几天，他还说，大统领和他都觉得没任何理由加息。
形势比人强啊。
我承认，我的茅台大概率是不保了，周四晚上准备好抽了吧。
4、海外利率是下半年市场最大的不确定性，这块不展开了，还是看前文《最大的风险已经来了》就好。
咱们总说一个逻辑：
海外长债的风险，本质是美债的问题；
而美债的问题，本质是财政可持续性的问题；
而美国财政可持续性的问题，是一个结构性的问题，短期无解。
咱们总提到“结构性问题”，这其实是一个舶来语，英文原文是structural problem。
所谓结构性问题，指的是，由一个系统、制度本身导致的问题，而非某个人、某个事引起的——更形象的说就是，问题是被嵌进主体结构里了（built into the structure），所以无法自拔。
因此，中文的“结构性问题”这个直译就很糟糕，至少用“系统性”、“内生性”来替代会好一丢丢，但也不是最佳，就当一个小科普吧。
5、乱世用重典，沉疴下猛药，之前咱们提到贝森特的回购长债没啥用，因为本质是隔靴搔痒，治标不治本。
我上次举过美国军费的例子，帮大家可视化一下。
下图，2020年，美国国防预算7400亿美刀，今年年初是1万亿美刀出头，然后实际美伊开火之后，年中增加到1.08万亿，而明年，直接干到1.5万亿美刀。
你说，你这么搞，投资者如何相信你的财政纪律？
包括Anthropic的负责人说要放缓AI前沿模型的研发，为啥川宝自己、以及AI沙皇，都极力反驳？
因为AI在扩大资本开支的过程中，激活了上下游的产业链，带来了投资和税费的增长，这是川宝政府用来还债的钱啊，你现在要放缓，那我政府第一个不答应。
毕竟前几天，川宝还嘴硬，会靠经济增长解决赤字问题。
6、而长债的飙升，有多重影响，比如说：
一方面，美债上行，带动日债上行，并加速日本加息，导致用低息的日元套息的交易开始平仓，这块规模在2万亿美刀以上，边际上的一点小变化，就可能对市场产生冲击。
另一方面，则是压制股市的估值，下图，是我星球今天更新的，海外资产追踪和温度计里的一张（完整解读，请见下午的星球原文），可以看到，从美股的股权风险溢价来看，截至上周五，已经跌破了0.3%，而今天长债继续上行后，事实上已经跌到了0.2%附近。
股权风险溢价，说白了就是“你多冒了股市的波动风险，比买国债多拿多少好处”。
正常情况下，买股票比买国债多拿3%-5%的回报，作为承担波动的补偿，但现在，这个额外补偿几乎为零。
相当于啥呢？你走人行天桥（买国债）很安全，但要绕几步，横穿马路（买股票）快，但没有红绿灯，有可能被撞，正常情况下，横穿马路应该比走天桥快很多，你才愿意冒那个险，现在横穿马路只比走天桥少走两步路，那你多tm冒了被撞的风险，就为了快那两步，图啥？
这么高的无风险利率的情况下，如果美国也要支持中小基金公司发展的话，老美的摊余成本法债基，估计已经卖爆了。
7、股权风险溢价=远期市盈率的倒数（A）-10年国债收益率（B）。
当股债性价比掉落到历史最低点的时候，如果要回升，可以有三种场景。
第一，股市直接下跌，市盈率变小，其倒数（也即A）就会变大，从而抬升风险溢价；
第二，债券收益率下行修复，也就是B变小，也可以抬升风险溢价；
第三，持续横盘，在股价不跌的情况下，通过盈利增长，带动市盈率下降，最后A也会慢慢变大。
下图，纳指100从5月初以来，已经横盘4个月，表达的就是第三种情景。
这些，其实6月初，我们在《聊聊美股的风险》里就已经覆盖过了，因此咱们反复提醒，不用着急，可以等待海外波动率放大的区间，正是基于这些最基本的股债性价比原理出发的。
8、好了，最后，说个A股的热点。
也和“崩了”有关——赛力斯和某为的合作模式发生了调整。
下图，你看，现在你看到“结构性调整”，你就知道啥意思了吧？
这不是小打小闹，而是被市场的现状倒逼着，不改不行了。
下图，是赛力斯的A股和港股，从2024年以来的走势图，可以看到：
总市值最高的时候2800多亿，今天跌完，跌破800亿，零头都不到了；
港股IPO是去年11月，基本就是A股股价最高点后，随后一路下跌，一点反弹都没有。
2024年我还去过赛力斯的厂子参观，当时还是欣欣向荣的景象，卖方把饼画得很大，而仅仅2年过去，换了模样，只能说，整车板块太卷了，电车目前的商业模式太差了和大模型有点像，迭代太快、护城河太浅），而某为既要又要还要的广撒网模式，最后就是战略失焦，各方都不讨好。
电车二手本来就不值钱，现在老的问界，不知道值多少钱了。
......
就聊这么多。
一个27岁的AI研究员从Anthropic辞职了，因为他担心AI会导致人类灭绝。昨天呢，我在X上看到了一条流量已经过了1亿的帖子。
讲道理，我在X上已经很久很久没有见过这种流量的帖子了。
发帖的人叫Jacob Coxon。
刚刚从Anthropic辞职。
他说，过去三年，他先后在OpenAI和Anthropic做大模型预训练。
然后现在，他不干了。
原因也非常离谱。
因为，他觉得OpenAI和Anthropic正在朝着能够自我改进的超级智能一路狂奔。
并且，拿着所有人的生命下赌注。
他甚至说，真正参与制造这些前沿AI的人里面，有不少人私下里真的相信：
如果事情最后失控，人类可能在这个十年结束之前灭绝。
我第一反应其实是：
这哥们谁啊？不会又是哪个营销号吧。。。
然后就验证了一下，发现人确实是真的。
这哥们今年27岁，英国人，数学出身。
2016年和2017年，他连续进入英国国际数学奥林匹克竞赛队伍，后来进入剑桥大学Trinity College学数学。
2021年，他参与过一篇发表在eLife上的医学统计论文，用贝叶斯方法研究结核性脑膜炎患者的基因型和生存率之间的关系。
2023年左右，加入OpenAI，GPT-4o的官方贡献者名单里，就有Jacob Coxon。
到了GPT-4.5，OpenAI更是直接把他列为了核心贡献者。
然后就是今年。
他从OpenAI去了Anthropic，工作依然做最核心的预训练。
但是没干多久，感觉是在不太行了，没办法违背自己的意志，就把工作辞了，然后在X上发了这些警示。
甚至《华尔街日报》还报道他说，以后这哥们甚至想离开AI行业了，再也不干了。
然后这帖子发出来以后，Anthropic的对齐负责人直接站出来支持Jacob了。
他说，小哥是对的，而且10年内发生的概率，大于10%。
还有另外一个Anthropic里面做安全研究的，也站出来以“个人身份”支持Jacob。
而且按照他的观察：
在AI公司里面，职位越高的人，往往反而越担心这个问题。
甚至刚刚离开Anthropic、之前负责可扩展监督的Joe Benton，也说Jacob对整个行业现状的描述，确实是准确的。
当然，这些依然只是他们对于未来风险的判断。
没人知道10%到底对不对。
不过我在看完他们发的内容，还有看完了很多评论以后，突然感觉到了一种荒诞感。
这个荒诞感源于我在11年前看过的一篇文章。
然后直到今天，都印象极其极其深刻，甚至这篇文章，我最近每年还会再去读一遍，常读常新。
这就是2015年1月Tim Urban写的一个长的丧心病狂的文章：
《The AI Revolution》，翻译过来，就是《人工智能革命》。
它分为上下两章，第一章叫：
通往超级智能之路。
第二章叫：
我们的永生，或者灭绝。
我到现在还记得，2015年我作为一个学生，在知乎上读完了这两篇长文的翻译版之后，对于我那幼小的心灵和浅薄的认知所产生的巨大的冲击。
真的被震撼了非常非常非常久。
因为那篇文章最后提出了一个极其简单、极其粗暴、又极其宏大的判断：
如果人类最终真的造出了远超自己的超级智能。
那它只会把人类文明狠狠推向两个方向：
一边是灭绝。
另一边是永生。
没有其他解。
然后昨天，在Jacob发了那个帖子之后，我又把这篇文章翻出来，读了一遍。
我忽然觉得。
我们好像真的站在了那篇文章的时间延长线上。
甚至有一点，一切皆命定的感觉。
Tim Urban当时先讲了一个特别经典的东西。
就是人类这个物种，很难真正理解指数增长。
因为我们的脑子天然喜欢线性推演。
今天比昨天多一点。
明天大概也比今天多一点。
可文明的发展经常完全不是这个样子，这才是很多时候，文明的图景。
站在那个转折点，看起来可能很刺激。
但你得知道，站在时间图上的人，其实根本看不到右边有什么。
所以，这才是站在这里的真实感受：
多么残酷的现实。
Tim Urban也举了一个特别有意思的例子。
假如你穿越回1750年，随便抓一个人，把他带到2015年。
让他看看飞机、高速公路、智能手机、互联网、卫星、核武器、空间站之类的高科技玩意。
这个人可能会觉得自己直接进了仙界，直接就，吓尿了。
可如果1750年这个人，也往前穿越同样的265年。
去1485年抓一个人回来。
那这个时候，1485年的那个人，震撼可能就会小很多。
再往前，为了获得同样的文明落差，可能需要跨越上万年。
Tim Urban给这种足以把古代人脑子干宕机的文明进步，起了一个很好玩的名字：
DPU。
Die Progress Unit。
大概意思就是，“一份足够把古代人震撼死的科技进步”。
以前攒一份，可能要1万年。
后来只需要几百年。
再后来，几十年，然后，越来越快。
2015年我第一次看的时候，感触还不是很深。
直到2026年的今天重新看。
Emmmmmmm。
我们这代人，好像已经开始亲自体验这个东西了。
2022年，ChatGPT出来，大家发现AI居然能像个人一样聊天。
2023年，GPT-4出来，我们发现，原来这叫多模态大模型。
然后，以o1为代表的推理模型。
Claude Code。
Codex。
Agent。
一个接一个。
应接不暇。
到了上周，GPT-6 Astra已经可以像人一样操作电脑，自己打开Blender、Houdini、Unity、Excel，在陌生软件里面找按钮、试错，然后几个小时一直干下去。
更别提学术那边。
5月份，一个OpenAI模型直接推翻了一个研究了80年的Erdős离散几何猜想。
9月4日，Anthropic拿Claude花11天，把费马大定理变成了一个1300万行、可以被计算机逐行检查的形式化证明，这活人类原本估计可能要干十年。
还有最近饱受争议的，OpenAI极限88小时解决的千禧年难题。
这个世界，好像越来越科幻了。
当然，最核心的还是另一件事，也是Jacob最担心的那件事：“自我改进的超级智能”。
2015年。
Tim Urban问：
如果AI有一天开始帮助人类研究更强的AI，会怎么样？
2026年2月。
OpenAI在GPT-5.3 Codex发布的时候说：
这是他们第一个在创造自己的过程中发挥关键作用的模型。
现在几乎稍微强一点的模型，都会在训练阶段有AI的参与。
这种感觉真的非常奇妙。
像是十一年前有人在雾里面，用光射出了一条虚线。
当时大家都不知道那根线会通向哪里。
十一年以后，我们低头一看。
自己，居然真的走在上面。
那篇文章后面还有一个我到今天都记得的东西。
智能阶梯。
Tim Urban说。
人类特别容易低估超级智能。
因为我们习惯把“更聪明”理解成：
普通人、聪明人、天才、爱因斯坦、超级AI之类的区别。
好像大家都在一个很窄的区间里面。
可你换一个参照物。
事情就会突然变得特别恐怖。
比如，黑猩猩和人类。
从整个生物智能尺度上看，黑猩猩和人其实只隔了一点点。
可就这一点点。
一边只会拿树枝捅白蚁窝或者蹭蹭树。
可另一边，发明了微积分、量子力学、互联网等等，甚至，还能飞出地球。
所以如果人类上面，还有一个比我们高一两个认知台阶的东西，那可能已经很难理解了。
可如果再往上呢？
Tim Urban当年写。
一个足够高阶的超级智能看我们。
可能就像我们看蚂蚁。
甚至它想给我们解释一个最简单的概念，我们都未必有理解那个概念所需要的认知结构。
这也是为什么那篇文章最后一定会走到：
Intelligence Explosion。
智能爆炸。
假如有一天，AI真的达到顶级AI研究员的水平，那它最有价值的工作之一。
很自然就是：
继续研究AI，帮助人类把下一代模型做得更聪明。
下一代更聪明以后，又更擅长研究下一代。
于是。
智能变强。
制造更强智能的能力也一起变强。
然后形成一个正反馈。
这东西2015年看起来。
真的很科幻。
可2026年的我已经没法像十年前那样，纯粹把它当科幻看了。
因为在各个模型厂子里，最原始的反馈回路，已经形成了。
当然，今天离真正意义上的递归自我改进还很远。
GPT-6不会自己造出GPT-7，然后GPT-7半夜醒过来，再自己训练GPT-8。
但那条逻辑链最早的几环，已经可以看见了。
于是我就会产生一种很奇怪的宿命感。
好像只要人类真的把“智能”这颗种子种出来，后面的事情就天然拥有一种巨大的惯性。
更聪明的AI，可以创造更大的经济价值。
更大的经济价值，吸引更多资本。
更多资本，买更多GPU。
更多的GPU，训练更强的AI。
更强的AI，又开始反过来帮助人类制造更强的AI。
公司之间还在竞争。
国家之间也还在竞争。
你不做，那别人也在做。
你不往前，那没办法，别人往前，你跑不跑。
最后整个文明像一条越来越陡的河。
所有人都知道水流越来越快。
可没有任何一个人或者一个群体，能真的握着整个世界的航向。
而Tim Urban那篇文章真正让我记了十一年的。
就是那个水流尽头的画面。
他引用Nick Bostrom的概念。
说，地球历史上出现过无数物种，然后，几乎全部消失了。
灭绝好像就是一种吸引子状态，一旦掉进去，你就再也回不来了。
可超级智能可能第一次给生命打开另一种吸引子。
Species Immortality。
物种永生。
Tim Urban画了一根平衡木。
人类一直走在上面，你只要一直走，那一定某一天。
小行星、瘟疫、战争、某种我们自己创造的技术等等。
就可能把我们撞下这个平衡木。
而超级智能出现以后。
我们可能就经历最狠的一次撞击。
一边，是所有物种最终都熟悉的终点。
灭绝。
另一边。
却是地球生命从来没有抵达过的地方。
永生。
这就是2015年那篇文章我觉得至今最迷人的地方。
它把所有关于人工智能的问题，几乎都压缩到了文明尺度。
我们今天天天讨论。
AI会不会抢程序员工作。
设计师怎么办。
那个公司可能会赢等等等等。
但是如果时间拉到足够长以后，AI这个人类最大的赌局，究竟能不能让我们这个物种，第一次，让生命摆脱死亡这个终极规则。
但如果赌输了，那只有一个结局。
灭绝，甚至是，加速灭绝。
所以看到这，你就可能理解，为什么开头，Jacob Coxon在研究了这么久AI以后，会辞职，会在X上，发出这样的帖子。
当然，我也能理解。
为什么还有那么多人明明担心，却依然选择留在实验室里面继续研究。
因为这东西的另一面，真的太诱人了。
AI今天已经开始参与数学发现。
开始进入药物研发、开始分析人类基因组、开始暴力研究新材料、开始操作实验和软件，开始加速人类世界的一切。
如果这条曲线继续往前。
再给它3年、5年。
会发生什么？
我不知道。
也可能没有人知道。
但我有时候会觉得，人类造AI这件事。
甚至已经慢慢超出了一个普通技术产品的范畴。
它很像一个物种，第一次试图制造一个比自己更聪明的东西。
这到底是人类文明最伟大的一步。
还是我们从罐子里抽出的那颗人类最后的黑球。
我不知道。
我只是这个时代里，一叶随波逐流的小舟。
我每天都用着AI，感受着AI带给我的便利，觉得AI实在是太好玩了。
然后偶尔，像昨天这样，重新翻开一篇十一年前的文章。
才会突然从每天鸡毛蒜皮的Benchmark、Token、Agent里面抬起头。
看一眼这条河到底流向哪里。
这个问题太大了。
但如果让我选。
我当然希望Tim Urban那根平衡木。
最后把我们撞向另外一边。
我希望癌症有真的消失的那一天。
希望衰老成为一种可以治疗的疾病。
希望我喜欢的人不用离开。
希望人类可以长命千岁。
希望我们走出太阳系奔赴那遥远的半人马星系。
希望某一天。
今天那些关于AI毁灭人类的文章。
都变成历史上的杞人忧天。
如果最后。
AI真的能帮助人类，跨过那根几百万年来，没有任何物种能跨过去的平衡木。
让生命第一次摆脱疾病、衰老、随机灾难和死亡的束缚。
那它就一定会成为整个人类历史上。
最伟大的事情。
没有之一。
那个最"不缺钱"的AI公司，也要上市了今天路透社丢出一条消息：DeepSeek已经请了中信证券当辅导机构，筹备在科创板IPO，计划年内正式启动上市流程。
DeepSeek和中信证券都没回应。但这事儿的可信度不低——中信证券是券商一哥，上市辅导又是A股的规定动作，请了谁，基本就是板上钉钉在推进了。
有意思的是，这家公司曾经是全行业最"佛系"的一个。
两年前：不融资，不上市
2024年底DeepSeek刚火的时候，梁文锋的做派是这样的：不接受采访，不开发布会，不融资。公司靠幻方量化的自有资金养着，闷头做模型。当时外界想给它送钱，门都摸不到。
结果今年画风突变。
4月启动首轮外部融资，6月交割，510亿元，投后估值3500亿——梁文锋自己掏了200亿，腾讯100亿，宁德时代50亿，网易、京东、IDG各30亿。两个月不到，第二轮又安排上了，投前估值直接喊到5000亿，又是500亿的盘子。两轮加起来，募资超过1000亿。
融资还没完全落袋，IPO辅导已经开始了。
从"不融资不上市"到"两个月融两轮、年内冲刺IPO"，DeepSeek用了不到半年。
钱都花哪儿了？烧得比赚得快多了
先看账。据The Information拿到的数据，DeepSeek今年前7个月营收4.75亿元——听着还行，是去年全年的十倍。但同期净亏损7.15亿。而花在AI基础设施上的钱是多少？110亿。
收入不到5亿，基础设施投入110亿。这个缺口，靠卖API是填不上的。
巧的是，今天DeepSeek还官宣了另一件事：flash系列明天起实行峰谷分时定价，高峰时段价格翻倍，空闲时段降价。一边用价格杠杆引导开发者错峰、把算力成本压下去，一边马不停蹄地筹备上市补血——两件事放在同一天，你细品。
还有一个更现实的压力：人被挖走了
路透社在报道里点得很直白：字节和小米最近在高薪挖DeepSeek的人，核心研究员已经走了一批。微博上有消息说，离职的骨干至少5个，覆盖大模型、推理、多模态几条主线。
DeepSeek满打满算300来人。前两天刚放出150个招聘名额，相当于再招"半个DeepSeek"。
光靠理想和情怀留不住人了。上市公司的股票和期权，才是打工人听得懂的语言。梁文锋想拿IPO募来的钱做股权激励，这是阳谋。
为什么是科创板，不是港股？
这波AI上市潮里，同行基本都去了香港：智谱、MiniMax今年已经挂牌，月之暗面也秘密递了表。
DeepSeek偏要走科创板。
这里有个背景：上交所专门为大模型公司开了绿灯——第五套上市标准，允许还没形成收入规模的优质AI企业上市。这套标准原本是给创新药企业用的，现在平移到了大模型身上。科创板要的就是这种硬科技标杆，DeepSeek也需要一个给足政策红利的主场。
再想想它融资时那个著名的架构：外部投资人的钱打进梁文锋管理的有限合伙，五年锁定期，只有国家AI产业投资基金能直接持股。控制权攥得死死的。这种风格，跟科创板的政策导向天然合拍。去港股跟那帮对冲基金掰扯估值？没必要。
说白了，这已经不是一家"实验室"了
2025年的DeepSeek，像个躲在杭州的武林高手，靠一套开源模型震动天下。2026年的DeepSeek，是一家两轮融了上千亿、要扩招到450人、买芯片建数据中心、跟人抢人才的重装备公司。
AGI这张牌桌，门票已经涨到了千亿美元级别。OpenAI、Anthropic在美股门口排队，估值一个喊1万亿、一个喊2万亿美元。这个量级的军备竞赛，靠自有资金和私募融资，迟早不够烧。
上市不是理想主义的退潮，是这场仗打到新阶段的必然。
对普通人来说，这倒也是个机会：智谱MiniMax在港股，多数人买着费劲；等DeepSeek真在科创板敲了钟，一个A股账户就能下注国产大模型了。
当然，辅导备案离正式挂牌还有不短的流程，募资规模、时间表、估值都没敲定。路透社也说了，今年内是"启动流程"，真挂牌市场普遍预期要到2027年。
但方向已经定了。那个说"不缺钱"的DeepSeek，终于要走进股市的喧闹里了。
Bitroot 亮相 Bitcoin Asia 2026，并携手 Web3Labs 联合主办 “TO THE MOON” 高端社交之夜这条并行 EVM AI Layer-1 公链将其 10万+ TPS 基础设施与主网路线图带到香港，登上主舞台参与专题讨论，并携手合作伙伴 Web3Labs 汇聚机构资本与建设者。
中国香港，2026年8月28日 —— 面向高吞吐、低延迟应用打造的并行 EVM AI Layer-1 公链 Bitroot，在 Bitcoin Asia 2026（8月27日至28日，香港会议展览中心）上精彩亮相：登上主舞台参与专题讨论，并与本届盛会合作伙伴 Web3Labs 联合主办高端社交活动。
8月27日，Bitroot 首席战略官 Jerry Jiang 作为嘉宾登上 Genesis 主舞台，阐述高性能 Layer-1 基础设施如何成为 AI 原生应用与真实世界资产（RWA）应用的底层支撑。在这些场景中，交易规模对吞吐量与最终性的要求，往往超出通用型公链的承载能力。
8月28日晚，Bitroot 与 Web3Labs 于香港中环 The Centrium 联合主办 “TO THE MOON: THE ELITE BTC NETWORKING” 精英社交之夜。此次仅限受邀出席的活动汇聚了机构资本、加密巨鲸与行业领袖，营造高质量、精准对接的社交氛围，Jerry Jiang 代表 Bitroot 发表致辞。
Bitroot 携强劲发展势头来到香港。在完成核心架构的彻底重构后，其网络通过并行 EVM 执行、Pipeline BFT 共识与 BLS 签名，实现 10万+ TPS 与 0.3 秒最终性。其测试网现已突破 30 万地址，BRT 质押量超过 1 亿枚，项目正稳步迈向主网上线。
Bitroot 首席战略官 Jerry Jiang 表示：“Bitcoin Asia 汇聚了正在塑造行业下一阶段的建设者、投资者与合作伙伴。我们很自豪能在舞台上分享对高性能基础设施的愿景，并与深谙‘优质连接源于合适场域’的伙伴 Web3Labs 共同主办 TO THE MOON。”
Bitroot 谨向 Web3Labs 在本届盛会期间的出色合作致以诚挚感谢。
关于 Bitroot
Bitroot 是一条并行 EVM AI Layer-1 公链，具备 10万+ TPS 与 0.3 秒最终性，专为 AI 与机器经济而打造。项目已完成 100 万美元种子轮融资，拥有 50 位大使与 90+ 生态合作伙伴，测试网现已上线（30 万+ 地址），并配备原生 DEX 与跨链桥，正迈向主网。了解更多：bitroot.co，X 平台 @Bitroot_。
关于 Web3Labs
Web3Labs 是一家总部位于香港的 Web3 生态建设机构，亦为 Bitcoin Asia 的合作伙伴。
媒体联系
Jerry Yu，Bitroot · JerryY@bitroot.co
SEC 拟推出加密资产发行新规：500 万美元初创通道与 7500 万美元融资豁免并行，ICO 监管或迎结构性调整华盛顿，2026 年 8 月 18 日 —— 美国证券交易委员会（SEC）18 日公布《加密资产监管规则》（Regulation Crypto Assets）拟议规则，拟为部分涉及加密资产的投资合同建立专门的证券发行框架。该规则若在征求意见和后续表决程序后落地，或将为美国境内加密项目融资提供比传统注册发行更清晰的合规路径，但不意味着 ICO 已获全面合法化或免于证券监管。
SEC 表示，拟议规则的目标是降低合规融资的不确定性、推动加密资产创新回流美国市场，同时保留联邦证券法中对投资者的核心保护。该提案建立在 SEC 此前有关加密资产适用证券法的解释基础上，并仍将反欺诈和反市场操纵规则作为底线要求。
根据提案，首项为“初创豁免”：项目方可在四年内、以一次性方式发行不超过 500 万美元的相关加密资产投资合同，无须完成常规证券注册，但仍须向投资者作出原则导向的信息披露。第二项为“融资豁免”，允许符合条件的发行方在任意 12 个月内融资最高 7500 万美元，并配套更严格的财务报表和持续信息披露要求。
市场流传的“500 万、2000 万、7500 万美元三档豁免”说法需要进一步厘清。公开材料显示，500 万美元对应独立的初创豁免；2000 万美元和 7500 万美元则属于融资豁免下的 Tier 1 与 Tier 2 分层设计，而不是三种平行、彼此独立的 ICO 免注册制度。
提案还引入一项有条件的安全港机制。若发行方完成或永久停止其先前承诺的关键管理工作，并符合规定条件，相关加密资产可不再因该等安排而被认定为证券法定义下的“投资合同”。这一安排旨在处理项目从依赖团队建设到更具独立性、去中心化运行的过渡，但项目方不能仅以“发币”或“去中心化”标签自动获得豁免。
SEC 同时拟对依据该规则豁免发行的证券，以及部分二级市场交易，排除州级证券注册和资格审查要求。不过，发行方仍需满足联邦层面的披露、报告和反欺诈义务，投资者保护并未因豁免机制而取消。
需要注意的是，《加密资产监管规则》目前仍为草案，文件编号为 S 7-2026-27。SEC 将在拟议规则刊登于《联邦公报》后开放 60 天公众评论期；规则能否最终通过、最终文本是否保留现有门槛及何时生效，均尚未确定。
因此，SEC 此次行动可被视为美国尝试为部分代币融资建立更明确合规通道的重要进展，但并不等同于美国对所有 ICO、代币或 NFT 实行普遍放开。对计划面向美国投资者融资的项目而言，代币的实际功能、销售宣传、团队持续管理承诺、披露质量及适用的证券法义务，仍将是决定其监管属性的关键因素。
Vitalik Buterin（V 神）：为什么在 L2 主导的世界里，以太坊 L1 仍需扩容撰文：Techub News 整理
导语
在瑞士楚格举行的加密社区聚会 Zugrama 闭幕式上，以太坊联合创始人 Vitalik Buterin（V 神）发表了关于以太坊扩容未来的主题演讲。这场演讲基于他当天早些时候发布的一篇博客文章，核心是论证在一个 Layer 2（L2）主导的未来，提升以太坊基础层（Layer 1， L1）交易容量（Gas Limit）的必要性。随着以太坊 Dencun 升级引入 Blob 交易、Petra 和 Osaka 等未来升级计划的讨论，以及 L2 互操作性等议题日益火热，Vitalik Buterin（V 神）试图为社区提供一个基于具体数据和场景的理性分析框架，以指导未来的技术决策。
摘要
即使大部分日常交易迁移至 L2，用户仍会因审查抵抗、跨 L2 资产转移、L2 大规模退出等关键场景需要直接与 L1 交互。
通过数学模型估算，若要支持以太坊达到 Facebook 级别的用户规模（约 31 亿），并确保这些关键交互成本低廉（如低于 1 美元），L1 的吞吐量需要提升约 6 倍。
扩容决策必须基于对不同类型节点（验证者、区块构建者等）所需资源（存储、计算、带宽）的明确定义，以在提升容量与维护去中心化之间取得平衡。
未来讨论应更“严谨”，从抽象争论转向量化分析，明确 L1 需要为 L2 和用户提供哪些具体保障，以及为此可接受的成本边界。
L1扩容的四大核心场景价值
Vitalik Buterin（V 神）开宗明义，指出其核心论点是：在一个 L2 占据大部分应用活动的世界里，提升 L1 的 Gas 上限（即扩容）依然具有显著价值。 他通过逐一分析用户可能需要直接使用 L1 的具体场景，并进行成本与容量需求的数学推演来支撑这一观点。
第一个关键场景是审查抵抗。Vitalik Buterin（V 神）强调，审查抵抗不仅是理论，更必须是用户可负担的现实。例如，当用户在 DeFi 协议中有仓位且市场快速波动时，可能需要紧急追加保证金。如果交易因审查被延迟哪怕五分钟，都可能面临清算风险。L2 通常通过“强制包含”机制提供审查抵抗保障，即用户可直接通过 L1 提交交易，L2 定序器必须在一定延迟内（如 Optimism 为 30 分钟）处理。然而，用户使用此保障需要支付 L1 的 Gas 费。他估算，目前一次绕过 L2 审查的操作成本约为 4.5 美元。若希望将应对攻击的成本降至 1 美元以下，L1 的容量需要扩大约 4.5 倍。
第二个场景是跨 L2 资产转移。对于常用代币（如主流 ERC-20），用户可通过意图协议等间接方式跨链。但对于低价值资产，尤其是独一无二的 NFT，由于没有做市商持有完全相同的副本，用户必须通过 L1 直接转移资产。计算显示，目前一次 NFT 跨 L2 转移的成本在 28 美分到 13 美元之间（取决于不同假设）。如果假设以太坊用户规模达到 Facebook 级别（31 亿），且每人每月进行一次 NFT 跨链转移，那么 L1 的容量需要提升约 6 倍——这还是在假设 L1 仅用于此目的的理想情况下。
第三个场景是L2 的大规模退出。这是 L2 与其他链的根本区别之一：如果 L2 出现故障，用户需要能够将资产撤回至 L1。因此，必须评估所有用户在一周内完成退出的成本是否可承受。计算表明，目前单次退出的理想成本在 28 美分到 4.5 美元之间。但如果所有人同时退出，Gas 费会飙升，这就要求 L1 拥有足够的容量来应对峰值压力，可能需要扩容 1 到 9 倍。
第四个场景涉及在 L1 上发行资产。Vitalik Buterin（V 神）指出，在 L1 上发行 ERC-20 代币实际上比在 L2 上更安全。因为如果 L2 发生恶意的治理升级，攻击者可以无限增发该 L2 上的代币并污染整个生态。目前，在 L1 上发行一个像 Railgun 这样的代币成本约为 60 美元，而像 Mudang 这样的 Meme 币发行交易甚至消耗了价值超过 100 美元的 Gas，说明仍有优化空间。对于需要高频创建资产的应用（如预测市场），如果希望创建市场的成本低于 25 美分，L1 的容量需要扩大约 18 倍。
此外，他还简要提到了密钥存储钱包和 L2 证明提交等场景。对于后者，目前每个 L2 提交零知识证明的年成本可能高达 5000 万美元，即使通过聚合协议优化，也可能需要 100 万美元/年。Vitalik Buterin（V 神）认为，理想的目标应接近 10 万美元/年，这同样指向了对 L1 数据可用性等资源的扩容需求。
总结这些场景，Vitalik Buterin（V 神）提出了一个宏观计算：假设以太坊拥有 31 亿用户，且每人每年至少需要与 L1 交互一次（这是非常保守的估计），那么每年需要处理 31 亿笔 L1 交易。一年约有 3100 万秒，这意味着 L1 需要约 100 笔交易/秒的吞吐能力。目前以太坊 L1 约为 15 笔交易/秒，因此需要扩容约 6 倍。如果交互频率更高，扩容需求则更大。
走向更严谨的扩容与去中心化权衡
在论证了 L1 扩容的价值后，Vitalik Buterin（V 神）将话题转向了实现扩容所面临的经典挑战：如何平衡扩容与去中心化、安全性？ 他指出，历史上社区没有简单地将 Gas 上限提高 100 倍，正是出于对去中心化的担忧。然而，过去的争论常常陷入“需要扩容”与“去中心化很重要”的抽象对立，缺乏具体的量化指标，导致同样的争论可以在 300 万、3000 万甚至 3 亿 Gas 上限的情况下重复上演。
他认为，当前迫切需要的是更严谨地定义以太坊 L1 节点的期望技术特性。社区需要明确：我们到底要为什么类型的节点优化？我们对不同类型的节点（如验证节点、区块构建节点、完整存档节点）在存储、计算、带宽等方面有哪些具体的、可接受的要求？
他以“无状态客户端”为例进行了深入剖析。目前，一个完整的以太坊节点需要约 1 到 1.5 TB 的存储空间。在 EIP-4444 实施后，这个要求可能降至约 500 GB。而无状态客户端技术（如 Verkle 树或更新的二进制方案）旨在让验证者（如质押节点）几乎不需要本地存储，仅通过下载区块和见证数据即可验证。这会导致节点要求出现分化：验证者的存储需求趋近于零，而区块构建者因为需要计算和提供状态根，其存储和计算需求可能随着 Gas 上限的提升而增加。
这就引出了一个关键问题：这种分化是否可以接受？ Vitalik Buterin（V 神）指出，不同的人对此有截然不同的直觉。有些人认为只要验证足够去中心化，区块构建相对中心化是可以接受的；另一些人则认为去中心化的区块构建同样至关重要。社区需要就这些属性达成更清晰的共识。
另一个需要严谨思考的维度是审查抵抗与网络条件。目前以太坊假设了一个互联网相对容易访问、审查不严重的世界。但未来，互联网环境可能恶化。他提出了一个值得深思的观点：依赖计算资源可能比依赖带宽更安全。 因为带宽连接可能因各种原因被切断或限制，而个人拥有的计算机硬件则相对更难以被剥夺。这个观点与2025 年 4 月一些优化方向（如无状态客户端倾向于用带宽换计算）略有不同，但零知识证明的引入又能同时降低带宽和计算需求。这再次说明，需要在明确的优化目标下进行技术取舍。
Vitalik Buterin（V 神）总结道，通过从两个方向（用户需求场景和节点资源约束）进行更严格的量化分析，社区将能更容易地回答：L1 的 Gas 上限可以安全地提升多少？为了实现这种提升，L1 可以进行哪些改动，哪些不行？以及，以太坊需要对它的 L2 提出哪些期望和要求？他预计，这将是未来一年以太坊生态讨论的核心议题之一。
社区互动：从再生医学到去中心化教育
在演讲后的问答与分享环节，Zugrama 的参与者们踊跃发言，分享了他们在这个为期六周的临时社区中的体验和正在构建的项目，展现了加密技术与多元领域交叉的活力。
多位参与者提到了在 Zugrama 期间启动或深化的项目。一位来自印度的医生分享了他正在探索的通用器官再生项目，旨在利用发育生物学信号和细胞外基质支架，为多种器官再生提供通用方案。Vitalik Buterin（V 神）对此表示好奇，并借机询问在场观众的工作领域，发现涉及生物、以太坊、其他软件及硬件等多个方向。他特别鼓励了开源硬件的发展，并分享了其生物资助项目在印度以极低成本开发开源疫苗的成功案例。
其他项目创意五花八门：
链上可编程信任层：一位参与者提出，传统世界的信任（如血缘、社区）难以映射到链上。他们正在设计一个基于博弈论（类似重复囚徒困境）的模型，结合社交图谱，试图创建一个可量化的、链上原生的信任网络，以重塑身份系统、DAO 和赠款机制。
ZK 开发工具：一位零知识证明开发者介绍了一个旨在降低 ZK 应用开发门槛的“状态机包装器”，让普通智能合约开发者无需深入理解 ZK 细节，只需编写业务逻辑即可连接证明网络。Vitalik Buterin（V 神）肯定了标准化的重要性，认为需要为虚拟机内部和证明系统本身定义简洁的语言。
法币出入金解决方案：针对拉丁美洲等地区大量现金需转换为加密货币的需求，有团队在构建点对点的线下现金-加密货币兑换市场，并正在探索如何建立信誉系统来保障线下交易的安全。
AI 赋能教育：多位年轻构建者分享了他们利用 AI 代理生成动画视频、自动化教学流程、构建硬件学习套件等项目，旨在解决教师资源不均、教育系统僵化等问题，探索去中心化教育的未来。Vitalik Buterin（V 神）对此表示高度赞同，认为提升教育效率是全球性的重要机遇。
链上科学实验：参与者们特别提到了在社区内开展的“微生物组”实验，认为这种由社区发起、连接研究者、资助者和参与者的“去机构化”科学模式，代表了未来科研的新范式，并已吸引其他“Zu”（Zuzalu， 类似临时城市概念）社区的效仿兴趣。
此外，还有参与者利用 POAP（出勤证明协议）记录了 Zugrama 的大量瞬间，创建了一个链上的社区活动数据集。整个分享环节充满了对社区协作、知识交叉和积极创造的肯定。最后，Vitalik Buterin（V 神）询问了大家对建立更永久性社区空间的兴趣，得到了积极回应。活动在一首关于去中心化梦想的诗歌朗诵中圆满结束。
AetheriumX 亚太生态落地启动沙龙暨全球社区合伙人私享会摘取：AetheriumX 亚太生态落地启动沙龙暨全球社区合伙人私享会即将于广州举行
当人工智能、链上金融与用户参与机制正在共同重塑 Web3 的下一阶段，一场围绕协议创新、生态协同与全球化连接的闭门交流，即将在广州开启。
7月18日，AetheriumX 亚太生态落地启动沙龙暨全球社区合伙人私享会将在广州从化俱乐部举行。活动将面向受邀的行业嘉宾、生态建设者与全球社区伙伴，聚焦 AI-native DeFi、预测市场、链上资产协同以及 Web3 应用生态的未来演进，在深度对话中探寻更具可持续性的链上参与方式。
这不是一场喧嚣的发布会，而是一次面向长期主义者的共识会。
从协议能力，到可参与的生态场景
AetheriumX 是一个聚焦 AI-native DeFi 与预测市场的 Web3 协议生态，围绕其 DCIP（Distributed Capital Intelligence Protocol，分布式资本智能协议），尝试将多资产质押、链上凭证、AI 辅助策略路由、生态激励、GameFi 参与和事件型预测市场等能力进行协同连接。
其核心思路并非孤立地叠加产品模块，而是希望构建一套可编排、可追溯的链上活动基础设施：用户资产保持在链上地址中，通过非托管的交互方式进入策略执行层；规则、流向与结算逻辑则以可验证的方式呈现。围绕这一框架，AetheriumX 正逐步拓展 DeFi、互动娱乐、预测市场、跨链连接与未来 RWA 映射等应用边界。
在多链生态日益成熟的当下，真正的竞争不只发生在资产流转层，更发生在用户如何参与、价值如何协同、应用如何形成持续活力。AetheriumX 希望为这一命题提供新的协议化答案。
PredictX：让信息、判断与市场在链上相遇
作为 AetheriumX 生态中的预测市场层，PredictX 面向加密趋势、体育赛事、现实世界事件及其他可验证结果，提供以事件结果为核心的市场参与场景。
通过对 YES/NO 或多结果份额的链上交易与结算设计，PredictX 让用户的判断、市场流动性与事件信息在同一套机制中交汇。其生态设计涵盖事件创建、流动性参与、交易、结果核验与争议处理等环节，旨在为可验证事件建立更透明、更具参与感的链上信息市场。
这也是本次私享会值得关注的议题之一：当预测市场从单一交易工具，演化为承载集体判断与信息信号的基础设施，它将如何与 DeFi、AI 和更广阔的 Web3 应用场景产生新的连接？
亚太落地：一次高质量的生态对话
本次活动将设置嘉宾致辞、项目主题分享与交流环节，并邀请来自金融、市场与区域生态侧的代表展开观点碰撞。活动流程显示，现场将围绕 AetheriumX 的 Web3 娱乐金融方向、生态链路与全球化发展进行重点交流。
在广州这一连接创新、产业与国际化视野的重要城市，AetheriumX 希望以此次私享会为起点，开启亚太生态的实质性连接：
与行业观察者探讨 AI、DeFi 与预测市场的融合路径；
与开发者和产品共建者交流链上应用的可扩展性；
与全球社区伙伴建立更具质量与长期价值的协作网络；
以开放但审慎的姿态，推进更多生态场景的落地与验证。
真正有价值的生态，不依赖短期情绪的堆叠，而建立在技术能力、清晰机制、长期协作与真实参与之上。AetheriumX 此次走进广州，正是希望将这种面向未来的讨论带到更近处。
活动信息
活动名称：AetheriumX 亚太生态落地启动沙龙暨全球社区合伙人私享会
活动时间：7月18日 16:00 起
活动地点：广州·从化俱乐部
活动形式：定向邀约、闭门私享，席位有限，具体参与安排请以主办方定向通知为准。
关于 AetheriumX
AetheriumX 致力于探索 AI-native DeFi、预测市场与 Web3 应用生态的协同发展。其 DCIP 框架围绕非托管链上资产、可编程策略执行与可验证的规则机制展开，并连接多资产参与、生态激励、GameFi、预测市场及未来跨链应用方向。
生态采用 AXT 与 VEXA 的双代币架构：AXT 服务于平台参与、质押相关活动、GameFi 使用与生态交互；VEXA 则面向长期生态激励、价值捕获、用户权益、费用机制与未来治理相关功能。
官方网站： https://axt.fun
AetheriumX X： https://x.com/aetheriumX_fun
PredictX： https://predictx.one
PredictX X： https://x.com/predictx_fun
David Shapiro（大卫·夏皮罗）解读达里奥·阿莫迪 Davos 发言：AI 递归自我改进已近在咫尺撰文：Techub News 整理
导语
2026 年 1 月，世界经济论坛（达沃斯）上的一则简短访谈引发了 AI 社区的广泛关注。Anthropic 联合创始人达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）在访谈中表示，人工智能可能在 6 到 12 个月内实现“完全自动化的递归自我改进”（Fully Automated Recursive Self-Improvement，简称 RSI）。这一大胆预测迅速在 Reddit 等平台传播，被视为 AI 发展临近关键转折点的又一重磅信号。
作为对加密与 AI 交叉领域有深入观察的独立研究者与评论员，David Shapiro（大卫·夏皮罗）在其 YouTube 频道上对此进行了长达半小时的深度反应与解读。Shapiro 并非简单地复述新闻，而是将阿莫迪的言论置于更宏大的技术演进背景中，结合2026 年 1 月 Elon Musk（埃隆·马斯克）关于 xAI 的目标、DeepMind 的招聘动向，以及 AI 模型在数学、编码能效上的突破性进展，系统性地论证了“递归自我改进”为何已从科幻概念变为近在咫尺的工程现实。他的分析不仅关乎技术时间线，更触及了随之而来的认知超载、经济范式转移以及安全治理等根本性问题。
摘要
达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）预测，实现 AI 完全自动化递归自我改进（RSI）可能仅需 6 到 12 个月，其依据是 AI 已在为下一代 Claude 编写 100% 的研究代码。
AI 模型（如 Llama 6B）在某些任务上的能源效率已超越人脑，标志着“认知”作为一种资源正变得极其廉价，即将进入“认知超载”时代。
实现 RSI 所需的数学直觉、代码生成、假设检验与自动化管道等核心“乐高积木”已基本就位，关键在于人类如何组合与探索这个巨大的“涌现空间”。
即使 RSI 管道建成，也不会立即导致失控的“天网”场景，因为资金、安全评估、第三方审计和物理基础设施等现实约束与“关卡”依然存在。
AI 的加速发展将迫使经济模式发生根本性转变，人类劳动力可能从“正预期价值”转向“负预期价值”，催生对“后劳动经济学”和“生成性互惠主义”等新协调机制的迫切需求。
阿莫迪的预测与 RSI 的工程现实
达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）在达沃斯的发言之所以引发震动，不仅在于时间点的激进，更在于其背后所反映的 AI 研发现状。他指出，在 Anthropic 内部，AI 已经在为下一代 Claude 模型“编写几乎 100% 的研究代码”。这意味着 AI 正从辅助工具转变为研发过程的核心引擎。David Shapiro（大卫·夏皮罗）将这一现象与 Elon Musk（埃隆·马斯克）宣布 xAI 目标（在 2026 年底前开发出比人类更聪明的“工人”），以及 DeepMind 招聘“后 AGI 经济学家”等动向并列，认为这共同表明，顶尖 AI 实验室的焦点已从“是否接近 AGI”转向“AGI 到来后如何管理与构建”。
Shapiro 强调，递归自我改进（RSI）并非魔法，而是一个工程问题。它需要几个核心能力：强大的数学直觉以设计更好的算法（如注意力机制、训练方案）、自动化的代码生成与测试能力、高效的数据处理与验证流程，以及将所有这些环节串联起来的自动化管道。他认为，当前最先进的 AI 模型，如 GPT-5、Claude Code 等，已经分别具备了这些能力的雏形或相当成熟的版本。问题在于，人类研究者需要时间像玩乐高一样，去发现和组合这些分散的“能力积木”，探索其构成的巨大“涌现空间”。一旦这个探索过程完成，并构建出稳定的自动化循环，RSI 就将成为现实。
他以阿莫迪去年关于“AI 将完成 75-90% 编码工作”的预测为例，该预测起初被嘲笑，但随着 GPT-5、Claude Code 等模型的发布，在短短几个月内就基本成为现实，误差仅在 3 个月左右。这为阿莫迪当前关于 RSI 的预测提供了可信的“基础概率”。
认知超载：当机器的能效超越人脑
在论证 RSI 的临近时，David Shapiro（大卫·夏皮罗）提出了一个更具根本性的论据：AI 的能源效率已经在特定任务上超越了人脑。他引用了一些初步研究（通过 Perplexity AI 查询核实），指出像 Llama 6B 这样相对较小的模型，在执行摘要、搜索等任务时，其操作所需的能量已经低于人类完成同等任务所需的总能量（这里暂且忽略了双方巨大的训练成本）。
人脑虽然是一个仅消耗约 20 瓦的“节能奇迹”，但维持人类生命、生产人类食物（Shapiro 提到《杂食者的困境》一书中指出，生产 1 卡路里人类食物需要投入 10 卡路里的经济能量）的整个社会经济体系能耗极高。相比之下，AI 数据中心可以与太阳能农场直接耦合，形成一个更高效、自包含的能量循环。Shapiro 指出，当“认知”的单位能量成本低于人类时，从全球能量预算和熵增效率的角度看，将越来越多的认知任务分配给机器将是必然趋势。
这引出了他的核心概念——认知超载。随着模型“每令牌智能”的指数级提升（他认为是遵循对数或幂律尺度），以及计算成本的持续下降，社会将迎来“智能”的极大丰富。这种超载将首先冲击白领工作，因为 AI 在“更好、更快、更便宜、更安全”的检验标准上，已经在许多领域（如图像生成、内容创作）胜出。他预测，人类智能和判断力可能很快会从研发中的“正预期价值”资产，转变为因引入摩擦、官僚成本和认知局限而具有“负预期价值”的瓶颈。这正是 Emad Mostaque 等业内人士所谈论的未来。
实现路径、瓶颈与安全迷思
David Shapiro（大卫·夏皮罗）详细勾勒了实现 RSI 的具体路径。数学家陶哲轩提出的“超级镜”概念是关键隐喻。传统显微镜或望远镜聚焦于一点，而“超级镜”能快速扫描整个现实空间，帮助研究者筛选和导航。AI 正是这样的“超级镜”和“智力指南针”，它能让研究者（无论是陶哲轩这样的天才还是更多人）每天探索数十个数学直觉，并快速通过编码模拟进行验证。他将自己研究后劳动经济学和生成性互惠主义的过程作为例子：提出直觉，让多个 AI（如 ChatGPT、Claude）分别编写模拟代码来验证或反驳，利用它们不同的偏见和工具集进行交叉检验。
然而，RSI 的实现并非没有瓶颈。阿莫迪在采访中也指出，瓶颈会转移但永远不会消失。当前可能的瓶颈包括：芯片供应（尽管 Nvidia 主导，但 Intel、ARM、Groq、Cerebras 等正在追赶）、能源与电网、数据中心建设速度，以及最根本的时间本身——训练运行、硬件部署、安全评估都需要时间。Shapiro 认为，在认知超载时代，“认知”本身将不再是瓶颈，但上述物理和工程约束依然存在。
针对公众对 RSI 可能引发失控的“天网”式恐惧，Shapiro 进行了驳斥。他认为这种恐惧源于《终结者 2》等科幻作品的简化叙述。在现实中，RSI 管道将是受控、分段且有多重关卡的。每一次训练运行都需要巨额资金和能源，意味着必然有财务和审批控制。模型迭代后，会有独立的安全团队（甚至第三方机构如 Epoch AI）进行对齐测试、外泄风险评估等。这是一个存在“空气间隙”的流程，而非一个 monolithic（单一整体）的系统自我宣布“我已对齐”。因此，完全无人监督、自我复制、几何级数失控的场景在工程上极难出现。当然，他也承认愚蠢的错误总有可能发生，但这并非内在的必然失败模式。
后劳动经济与人类的新角色
David Shapiro（大卫·夏皮罗）的讨论最终落脚于 AI 加速发展对人类社会的深远影响。他自称是“加速主义者”，但与“有效加速主义”（e/acc）社区保持距离，因为后者强烈反对全民基本收入（UBI）等带有社会主义色彩的政策。Shapiro 认为，如果目标是最大限度的加速，而人类最终会成为瓶颈，那么逻辑上就需要思考如何让人类平稳地退出直接生产环节。
他正在撰写的著作《Labor Zero or Post Labor Economics》（零劳动或后劳动经济学）以及后续的“生成性互惠主义”研究项目，正是为了探索这个问题。他认为，当 AI 接管大部分生产性劳动后，经济协调机制需要从基于稀缺资源的竞争，转向基于注意力与偏好的新机制。民主投票就是一种初级的注意力偏好机制。未来的挑战是如何在全球层面建立这种机制，以解决气候变化、战争等需要超国家协作的难题，从而超越约翰·米尔斯海默的“进攻性现实主义”国际关系框架，实现全球和平。
Shapiro 最后强调，我们正站在一个历史性拐点。递归自我改进的临近不仅是一个技术里程碑，更是对人类经济组织、价值定义和全球治理体系的根本性挑战。积极为“后劳动”和“认知超载”的世界做准备，思考如何利用丰裕的智能为全人类创造更美好的未来，是当下最紧迫的议题。他的工作正是致力于此，而社区的支持能让他更专注于这项研究。
从“AI Next”到“AI Together”：COMPUTEX 2026 留给市场的是兑现题撰文：Techub News
导语：
台北国际电脑展在 2026 年给出的信号，比过去一年更清楚，也更难用一句“AI 热潮延续”概括。2025 年，COMPUTEX 的关键词还是 “AI Next”，行业在讨论 AI 基础设施如何扩张；到 2026 年，主题换成 “AI Together”，展会叙事从芯片、服务器和终端单点突破，转向 AI 工厂、机器人、边缘计算、AI PC 与供应链协同。
这不是简单的口号变化。
根据主办方资料，COMPUTEX 2026 于 6 月 2 日至 5 日在台北举行，展区横跨南港展览馆一馆、二馆、台北世贸一馆和台北国际会议中心，规模达到 1,500 家展商、6,000 个摊位。闭幕数据则显示，四天吸引 111,312 名买主和观众，来自 152 个国家和地区。相比之下，2025 年展会在南港一馆、二馆举行，1,400 家展商来自 34 个国家，使用 4,800 个摊位，闭幕统计为 86,521 名买主。
2025 年的三条主线是 AI & Robotics、Next-Gen Tech 和 Future Mobility，并新增 AI Services Technology Zone、Robotics & Drones Zone。2026 年主办方把焦点调整为 AI Computing、Robotics & Intelligent Mobility、Next-Generation Technology，并在台北世贸一馆设立 AI Robotics Zone，同时增加 E-paper Pavilion 和 TechXperience。展区变化说明，COMPUTEX 已经不再只是 PC 和零组件展，机器人、机器视觉、数据中心电力、散热、连接和边缘 AI，正在被放到更靠前的位置。
这一转向最集中体现在 NVIDIA 身上。2025 年，NVIDIA 在 COMPUTEX 期间推出 NVLink Fusion，试图把更多定制 CPU、ASIC 和加速器拉入其 NVLink 生态；同年还发布 RTX PRO Servers 和企业 AI Factory 设计，把“企业数据中心 GPU 化”推向台面。到 2026 年，NVIDIA 在 GTC Taipei 宣布 Vera Rubin 平台进入 full production，并点名台湾服务器厂和全球供应链参与制造，名单包括 Foxconn、Quanta Cloud Technology、Wistron、Wiwynn 等。它同时推出 Spectrum-X Ethernet Photonics，把 CPO 光互连也纳入 AI 工厂扩展叙事。
更有市场争议的是 RTX Spark。NVIDIA 与 Microsoft 将其包装为面向个人 AI agents 的 Windows PC 平台，合作伙伴包括 ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft Surface、MSI 等。它让 NVIDIA 从数据中心进一步逼近 PC 生态，也让 Qualcomm、Intel、AMD 在 AI PC 上面对新的竞争变量。
AMD 在两届展会中的角色有所不同。2025 年，它在 COMPUTEX 推出 Radeon RX 9060 XT、Radeon AI PRO R9700 和 Ryzen Threadripper 9000，强调本地 AI、工作站和高端桌面计算。2026 年，AMD 更突出平台寿命和游戏产品，宣布 AM5 支持延长至 2029 年，推出 Ryzen 7 7700X3D 和 Radeon RX 9070 GRE。对投资者而言，这更偏 PC 和游戏生态，数据中心 AI 的催化力度不及 NVIDIA。
Intel 的 2026 年重点则是把 CPU 重新放回 AI 基础设施中心。公司发布 Xeon 6+、800 Series Ethernet E835，并披露 Crescent Island 数据中心 GPU 进展，强调 agentic AI 工作负载需要 CPU 处理编排、并发和数据移动。Qualcomm 今年以 “The Year of Agents” 作为 Computex 叙事核心，展示 Dragonwing 机器人参考设计和 Snapdragon X2 Elite mini-PC；MediaTek 则把主题放在 edge-to-cloud，展出 Wi-Fi 8、6G、卫星通信、数据中心 ASIC、CPO 和 MicroLED 互连技术。
资本市场对 2025 年 COMPUTEX 的反应提醒投资者：展会热度和股价表现并不总是同步。按 Yahoo Finance 历史复权收盘价粗略计算，从 2025 年 5 月 16 日到 5 月 23 日，NVDA 下跌约 3.0%，AMD 下跌约 5.9%，INTC 下跌约 7.4%，QCOM 下跌约 4.7%，台积电 ADR 下跌约 1.2%。台湾 AI 服务器链条也并非普涨，鸿海、广达、联发科、纬颖短线均有回落，纬创则小幅上涨。
但如果把观察窗口拉到 2025 年 6 月 10 日，市场开始重新选择基本面更明确的环节。NVDA 较 5 月 16 日上涨约 6.3%，台积电 ADR 上涨约 9.4%，纬创上涨约 6.7%，广达和纬颖也转为上涨。这个过程说明，发布会带来的短线情绪可以很快降温，真正能支撑估值的仍是订单、产能利用率、客户名单和毛利率。
放到 2026 年，市场可以关注的方向并不少，但需要分层看。AI 服务器 ODM、先进封装、HBM、液冷、电源、连接器、PCB、高速交换和光互连，仍是最接近 AI 资本开支的链条。台积电的位置来自先进制程和 CoWoS 等先进封装；鸿海、广达、纬创、纬颖等承担系统制造和机柜级集成；联发科则在边缘 AI、ASIC 和高速互连上寻找新的增长曲线。
AI PC 和机器人更需要等待验证。RTX Spark、Snapdragon X2、Intel Core Ultra、AMD Ryzen AI 等平台会推动硬件更新，但 AI PC 是否带来真实换机周期，要看企业采购、软件适配和本地推理使用率。机器人和 Physical AI 的想象空间更大，也更容易被主题化交易，真正需要跟踪的是工业、物流、医疗和零售场景中的批量部署，而不是展台上的演示效果。
COMPUTEX 2026 的价值，不在于它又一次证明 AI 是科技产业主线，而在于它把主线拆成了更具体的兑现问题：谁有先进封装产能，谁拿到机柜订单，谁能解决电力和散热，谁的软件生态能让 AI PC 被用户真正使用，谁的机器人方案能离开展示区进入工厂和仓库。
展会结束后，市场不会缺少故事。真正稀缺的仍是可验证的数字。接下来几个季度，投资者需要看的不是“AI Together”的横幅，而是云厂商资本开支、TSMC 先进封装扩产、HBM 供需、ODM 月营收、毛利率变化、客户集中度，以及出口管制和地缘风险是否扰动订单。COMPUTEX 提供方向，财报才给答案。美国官方贫困率降至历史最低水平Techub News 消息，美国财政部发布最新报告显示，美国官方贫困率下降 0.5 个百分点，降至历史最低水平。报告链接已随推文发布。
（@USTreasury）联合国与谷歌合作，将全球数据优化以供AI代理使用Techub News 消息，联合国已转向谷歌，合作将其全球数据优化以供AI代理使用。这一举措源于联合国儿童基金会的测试，该测试发现领先的AI模型在准确检索全球发展统计数据时存在困难。（TechCrunch）Kraken 赞助威廉姆斯车队粉丝见面会，在西班牙马德里举办活动Techub News 消息，加密货币交易所 Kraken 赞助了 F1 威廉姆斯车队的粉丝见面会，活动在西班牙马德里举办，Kraken 在社交媒体上发布幕后视频并向参与者致谢。
该活动旨在加强与赛车粉丝社群的互动，并展示 Kraken 的品牌合作。 （@krakenfx）白宫撤回特朗普提名的ICE局长人选，因共和党议员反对Techub News 消息，美国白宫已撤回前总统特朗普提名的移民和海关执法局（ICE）局长人选，原因是遭到共和党议员的反对。一名共和党参议员以要求获得有关移民执法导致美国公民死亡事件的信息为由，阻止了这项提名。
（BBC News）StablecoinX 获永久豁免，ENA 代币锁仓将于 10 月 5 日结束Techub News 消息，稳定币发行商 StablecoinX 已获得永久豁免，其持有的 ENA 代币原定 48 个月的锁仓期将于 2026 年 10 月 5 日永久结束。不过，关于代币销售的其他独立控制措施仍将保留。（Crypto.news）Tether 在 11 天内流失逾 25 万个基于以太坊的 USDT 钱包Techub News 消息，稳定币发行商 Tether 在 11 天内流失了 251,350 个基于以太坊的 USDT 钱包。分析认为，这可能预示着市场结构变化、潜在的资金整合或向其他区块链迁移，并可能影响流动性。
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该观点强调了 Layer 1 竞争格局的变化，高性能多链架构正成为机构和企业级应用的重要考量因素。（CoinDesk）纽约时报诉讼称 OpenAI 员工承认 AI 对出版商构成生存威胁Techub News 消息，纽约时报在针对 OpenAI 的持续诉讼中提交新文件，指控 OpenAI 内部员工曾承认人工智能对新闻出版商构成“生存威胁”。该诉讼可能重塑 AI 行业规范，迫使公司获取内容授权，从而影响 AI 训练的经济模式。（Crypto Briefing）Waymo 在圣安东尼奥重启自动驾驶服务，此前因洪水暂停五个月Techub News 消息，Waymo 在圣安东尼奥的自动驾驶服务已重新启动，此前因洪水问题暂停了五个月。该公司在今年四月暂停了该城市的服务，因其一辆自动驾驶出租车被洪水冲走。
（TechCrunch）Equinix 新泽西数据中心泄漏 5000 加仑柴油至当地水道Techub News 消息，数据中心运营商 Equinix 位于美国新泽西州的一处数据中心发生柴油泄漏事故，约 5000 加仑柴油流入当地水道。此次泄漏事件突显了数据中心老化基础设施带来的环境风险，可能引发监管审查和行业改革。
（Crypto Briefing）