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PANews 3月5日消息，据 CoinGlass 数据显示，随着加密市场交易情绪回升，BTC 与 ETH 合约市场持仓规模持续扩大。

当前全网 BTC 合约持仓约为 68.78 万 BTC，24 小时增长 9.83%。其中，Binance 持仓约 12.56 万 BTC，CME 约 11.39 万 BTC；Gate 持仓约 6.75 万 BTC，24 小时同比上升 13.16%。

在 ETH 合约市场方面，全网持仓约 1347 万 ETH，24 小时增长 11.63%。其中，Binance 持仓约 291 万 ETH，CME 约 185 万 ETH，Gate 持仓约 137 万 ETH。

2026年的香港人工智能赛道呈现出一种“高密度爆发”的态势。如果说上个月财政预算案中提到的30亿港元算力补贴计划是为行业注入了一剂强心针，那么这两天接连发生的重磅学术突破与高端产业对话，则标志着香港AI正在从“基建铺设”阶段加速迈向“应用落地”的深水区。

就在昨天（3月3日），当大多数市场观察者的目光还停留在英伟达（NVIDIA）最新一代GPU的算力通胀，或是OpenAI又发布了哪个参数惊人的通用大模型时，港科大首席副校长郭毅可教授（Prof. Guo Yike）领衔的团队，在学术界和产业界投下了一枚重磅炸弹——GrainBot。

这不仅仅是一个新的AI工具箱，它是“AI for Science”（AI4S）从概念走向工业化落地的典型样本。作为一名长期关注量化科技与深科技（Deep Tech）赛道的观察者，我认为GrainBot的出现，标志着香港AI的发展重心正在从“通用的聊天”转向“垂直的发现”。对于金融从业者而言，看懂GrainBot背后的逻辑，就是看懂未来五年硬科技投资的Alpha所在。

（图片来源：analyticalscience.wiley.com）

要理解GrainBot的价值，我们首先需要理解材料科学的“痛点”。

在半导体、新能源电池、光伏面板等高端制造的上游，材料的性能往往决定了产品的生死。而材料的性能——无论是导电性、强度还是耐腐蚀性——很大程度上取决于其微观结构，即“晶粒”（Grains）的大小、形状和分布。长期以来，材料科学家像是一群手持放大镜的工匠。他们使用扫描电子显微镜（SEM）或原子力显微镜（AFM）拍摄成千上万张图片，然后依靠博士生或研究员耗费数百小时，手动去识别、描绘和标注每一个晶粒的边界。这不仅效率极低，而且充满了人为的主观误差。

GrainBot的出现，本质上是给显微镜装上了一个“L4级自动驾驶大脑”。

根据最新发表在Cell Press旗下旗舰期刊《Matter》上的研究成果，GrainBot利用先进的计算机视觉（CV）和深度学习算法，能够自动完成图像分割、特征提取和量化分析。它不再需要人类干预，就能精准地识别出晶粒的边界，并计算出表面积、沟槽几何形状、凹凸体积等复杂的几何参数。

更重要的是，GrainBot不仅仅是一个“计数器”。它具备关联分析能力，能够将这些微观结构数据与材料的宏观性能直接挂钩。在针对金属卤化物钙鈦礦（Perovskite）薄膜——这种被视为下一代高效太阳能电池关键材料——的验证中，GrainBot成功构建了一个包含数千个标注晶粒的数据库，揭示了以前难以量化的结构-性能关系。郭毅可教授在发布会上的一句话极具前瞻性：“随着科学工作流变得更加自动化和数据密集，这类工具箱将成为未来‘自主实验室’的关键引擎。”

对于金融资本而言，GrainBot这类成果的出现，意味着我们需要重新调整对AI项目的估值模型。在过去两年（2024-2025），市场对AI的追捧主要集中在“通用大模型”和“应用层SaaS”。其估值逻辑主要看MAU（月活用户）、ARR（年度经常性收入）和Token消耗量。然而，随着通用模型边际效应的递减，资本开始寻找新的增长点。AI for Science（AI4S）提供了一个完全不同的逻辑：它的价值不在于“服务了多少人”，而在于“缩短了多少研发周期”和“发现了多少新材料”。

以GrainBot为例，如果它能将钙鈦礦太阳能电池的研发周期从3年缩短到6个月，或者帮助宁德时代（CATL）找到一种能量密度提升10%的新型正极材料，其产生的经济价值将是指数级的。

这是一种“工业IP”的逻辑。未来的AI独角兽，可能不再是开发聊天机器人的公司，而是那些掌握了特定垂直领域（如材料、生物医药、化工）核心数据和算法，能够批量产出专利技术的“数字实验室”。

在这种逻辑下，香港高校的优势被极大地放大了。不同于硅谷以软件工程师为主导的生态，香港拥有极高密度的材料学、化学和生物医学专家。HKUST的这次突破，正是计算机科学（郭毅可团队）与化学工程（周圆圆教授团队）深度交叉的结果。这种“AI+Domain Knowledge”的组合，是难以被纯粹的互联网公司复制的护壁垒。

GrainBot并非孤例。如果我们把视角拉高，会发现香港正在构建一个基于“自主实验室”的科研新范式。所谓的自主实验室，是指利用机器人技术和AI，实现实验设计、执行、数据分析和迭代优化的全流程自动化。在这个闭环中，AI（如GrainBot）负责“看”和“想”，机器人负责“做”。这一趋势对香港的经济结构转型具有深远意义。长久以来，香港被视为金融中心和贸易港，但在硬科技研发上往往被认为“缺腿”。然而，随着AI4S时代的到来，研发的形态发生了改变——它变得更加数字化、智能化。香港不需要像内地那样拥有广阔的土地来建厂，只需要利用好其算力基础设施和顶尖的科研大脑，就能成为全球“新材料的各种配方”的输出地。

想象一下，未来的香港科学园，可能不仅有写字楼，还有成百上千个7x24小时运行的“无人实验室”。它们不断地吞噬数据，通过GrainBot这样的工具分析结果，然后自动调整实验参数，最终输出高价值的专利配方。这些配方可以授权给大湾区的制造业基地进行量产。这就是“香港研发+湾区制造”的2.0版本。

当然，作为理性的观察者，我们也不能忽视其中的问题和隐忧。

AI for Science面临的最大瓶颈，依然是数据。与训练ChatGPT所使用的海量互联网文本不同，高质量的科学数据（如标注完美的显微镜图像）极其稀缺。GrainBot之所以能成功，是因为团队花费了大量精力去构建初始的高质量数据集。此外，科学数据的“孤岛效应”比互联网更严重。每一家材料公司、每一个实验室的数据都是核心机密。如何建立一个安全的数据共享机制（或许结合Web3或隐私计算技术），让AI模型能够“吃百家饭”长大，是下一步商业化落地的关键。

2026年的春天，当我们站在HKUST的校园里俯瞰清水湾，看到的不仅是风景，更是科研范式的代际更替。

GrainBot的发布，象征着“黑客精神”（快速迭代、算法驱动）与“工匠精神”（精细观察、材料打磨）的完美握手。对于投资者而言，关注点不应再仅仅局限于谁拥有最多的英伟达显卡，而应转向谁能用AI解决最具体的物理世界难题。

在这个新的赛道上，香港已经开了一个好头。GrainBot或许只是一个开始，在显微镜的视场之外，一个万亿级的AI材料发现市场，正在徐徐展开。

作者：Nancy，PANews

历时五年监管长跑，Kraken终于获得美联储主账户授权，成为首家获准接入的加密原生公司。这不仅是Kraken合规努力的成果，也是加密发展史的重要里程碑，进一步推动新旧金融力量的白热化博弈。

拿下美联储“入场券”，创新银行牌照成闯关关键

3月4日，Kraken宣布旗下银行Kraken Financial已正式获准开立美联储主账户，成为美国历史上首家直接接入美联储支付基础设施的数字资产银行。

这一历史性突破标志着加密原生公司迈出了重要的一步，也是Kraken在历时五年多的努力后，终于获得了宝贵的入场券。

自2020年10月Kraken向堪萨斯城联储提交申请以来，这一过程经历了严格的监管审查、细致的沟通以及全面的运营审计，最终获得批准。这项授权使Kraken Financial能够直接通过美联储核心支付系统Fedwire进行资金结算，而Fedwire是一个每天处理超过4万亿美元资金流转的支付系统。

而在此之前，像Kraken这样的加密平台需要通过中介银行进行法币转账，面临着高成本、长时间延迟及操作复杂性的挑战。如今，通过美联储主账户，Kraken将能像传统银行一样进行直接结算，大幅提升交易效率并降低运营成本。

Kraken联席CEO Arjun Sethi表示，“拥有美联储主账户后，我们不再是美国银行业的边缘参与者，而是一家直接连接的金融机构。”

尽管获得了美联储主账户授权，Kraken Financial的账户权限并非与传统银行完全相同，而是美联储提出的精简版主账户（Skinny Master Account）。这类账户仅提供基本的支付服务功能，Kraken Financial无法从美联储的准备金中赚取利息，也无法使用美联储的紧急贷款（即贴现窗口）。目前这一账户模式仍处于试点阶段，据美联储理事沃勒不久前披露，计划于今年年底前推出。

Kraken Financial初期的主账户授权期限为一年，相关服务将分阶段推出，初期将侧重于支持平台上的机构客户活动。机构客户作为Kraken的重要增长引擎之一，Kraken的目标是让机构投资者的收入占比达到三分之一。获得主账户授权后，Kraken可以为这些机构客户提供更快捷、高效的法币资金划转，并大幅降低操作复杂性、成本及依赖中介银行的程度，为进一步拓展机构业务奠定基础。

Kraken Financial能够成功获得这一授权，除了得益于美国相对友好的监管环境外，还与其特殊用途存款机构（SPDI）身份密切相关。

Arjun Sethi也坦言，SPDI创造了一个独特且稳固的基础，使Kraken能够直接在Fedwire上进行结算，减少对代理银行的依赖，并将受监管的法币流动性直接整合到数字资产市场中。

其实，早在2020年下半年，Kraken便宣布怀俄明州已批准其申请成为SPDI，这使得它成为美国首家能够为客户提供加密货币存款、托管和信托服务的合规银行。

SPDI是怀俄明州在2019年推出的创新银行牌照，专门针对加密货币和区块链业务，为加密企业提供了接入传统金融体系的合法通道。SPDI的监管要求相当严格，包括必须持有相当于客户法币存款100%的高流动性资产、禁止将客户存款用于放贷，并要求具备足够的资本金和盈余基金等。这些严格的条件确保了SPDI银行的稳健性和合规性，使Kraken Financial能够顺利满足美联储主账户的要求。

值得注意的是，Kraken Financial的成功闯关，也将为更多加密机构提供示范效应，可能吸引更多企业加入到怀俄明州的的SPDI牌照申请行列。

尽管获得的美联储主账户权限尚处于有限阶段，但这一进展无疑是加密机构走向主流金融体系的重要一步。随着时间的推移，Kraken Financial计划与美联储继续沟通，争取在未来获得更全面的权限，进一步拓展服务功能。

或引发加密机构申请潮，华尔街坐不住了

对于长期被排除在传统银行体系之外的加密行业而言，Kraken获得美联储主账户批准无疑具有里程碑意义。这不仅为Kraken打开主流金融市场大门的胜利，也可能为其他加密平台提供了可借鉴的先例。

公开资料显示，包括Custodia Bank、Anchorage Digital以及Ripple在内的多家加密公司均已申请美联储主账户，随着美联储未来可能向更多加密公司开放精简版主账户，加密机构的申请趋势有望加速。

然而，美联储态度的转变也引发了美国银行业的担忧和反对。

代表摩根大通、美国银行、富国银行和高盛等华尔街巨头的银行政策研究所（BPI）指出，在美联储尚未最终明确精简版主账户政策框架的情况下，Kraken的审批已经通过，令其“深感忧虑”。BPI批评称，此次审批过程缺乏透明度，也未说明为应对潜在重大风险所采取的缓解措施。与传统受保存款机构相比，SPDI等未受保存款机构对支付系统构成的风险更大，因为其监管和监督强度远低于前者。

美国独立社区银行家协会（ICBA）总裁Rebeca Romero Rainey也表达了类似担忧，指出将主账户访问权开放给非银行实体和加密机构，将传统上高度监管的特权授予这些机构，可能对银行体系带来潜在风险。美国银行家协会（ABA）同样批评，这一举措绕过了监管规则，使加密公司能够“搭便车”使用美联储基础设施，而无需承担等同的监管负担。

事实上，这种反对声音自美联储提出精简版主账户概念之初便存在。当时便有意见认为，主账户应仅限于受保险、低风险机构，以避免不公平竞争和系统性风险。

如今，随着Kraken获得批准，这一争议再次被推向舆论焦点。

监管绿灯加剧新旧博弈，大银行时代正在远去

如今，随着美国监管机构频繁为加密机构“开绿灯”，加密支付正在融入主流金融，传统银行与加密公司之间的博弈正日益加剧。

近期，美国货币监理署（OCC）持续批准多家加密相关公司获得国家信托银行，包括Ripple、Circle、Crypto.com、Paxos、BitGo、Bridge等，且特朗普家族项目WLFI旗下实体World Liberty Trust也进行了相关申请。这些公司获得的许可，使它们能够在联邦监管下提供数字资产托管、稳定币服务、质押等金融活动。这一趋势不仅是加密业务与传统金融的进一步整合，也意味着加密支付正在向银行体系发起挑战。

面对这种发展趋势，美国银行游说团队迅速反应，敦促OCC放慢对加密公司发放国家信托银行牌照的速度，并强调GENIUS法案监管框架尚未完全明确，现有监管环境存在不确定性，未受保的数字资产信托在资产隔离、利益冲突、网络安全等方面仍然面临未解的风险。

值得注意的是，特朗普在去年底发起了一项去银行化行动，促使OCC发布了一份新报告。这份报告对美国九家最大的全国性银行进行了审查，指出2020至2023年间这些银行在制定公开与非公开政策时，限制了部分行业获得银行服务，尤其是对有争议或涉及环境敏感型业务的企业设置了更高的准入门槛。OOCC对此发出警告，称这些银行可能面临法律后果。这一行动反映出， 美国政府正在试图为加密行业争取更多的发展空间。

与此同时，美国国会正在推动的CLARITY法案是加密行业的关注焦点，但因银行与加密行业的利益冲突一度陷入停滞。争议的焦点在于是否允许稳定币持有者获得利息或奖励。银行业认为，这样的做法使稳定币成为存款替代品，吸引大量银行存款，威胁社区银行体系的稳定，甚至可能引发银行挤兑风险。为了保护自身利益，银行在游说过程中主张在CLARITY法案中加入禁止稳定币收益的条款。而加密行业则对此强烈反对，认为这种做法本质上是银行保护主义，扼杀创新、限制用户选择权，并削弱美元在全球数字金融中的地位。

双方各执一词，互不相让。而特朗普在其社交平台Truth Social上对此发文，强烈批评银行机构试图破坏GENIUS法案并阻挠CLARITY法案的通过。他表示这些法案对于确保美国成为“加密货币之都”至关重要，并警告如不采取行动，该产业可能流向其他国家。特朗普敦促银行与加密货币行业达成协议，强调这符合美国人民的最佳利益，并呼吁尽快完成市场结构改革，让“美国人从他们的资金中获得更多收益”。

目前，美国商品期货交易委员会（CFTC）主席Mike Selig也表态支持推动CLARITY法案，并认为这是确保美国在全球创新领域保持领导地位的关键一环。他强调，“现在正是采取行动的时候”，已准备在特朗普任期内落实该法案。同时，特朗普任命Paul Atkins担任美国证券交易委员会（SEC）主席的决定也被外界解读为可通过行政手段为加密行业提供监管明确性，SEC有权在无需等待国会立法的情况下，制定必要的加密行业规则。

特朗普次子、WLFI联创Eric Trump也在最近公开批评称，大型银行（例如摩根大通、美国银行、富国银行等）正在加班加点地游说，阻止美国人获得更高的储蓄收益，同时试图阻止向客户提供任何奖励或优惠。美国银行家协会和其他游说团体花费数百万美元，试图通过像CLARITY法案这样的法案来禁止或限制这些收益，他们喊着“公平”和“稳定”的口号，其实是为了保护它们低利率的垄断地位并防止存款外流。

随着监管环境逐步明朗，加密公司正从边缘走向主流，与传统银行之间的博弈只会越来越激烈。正如Eric Trump所言，随着客户逐渐觉醒并意识到更高效的资产回报路径，大银行依靠壁垒获利的时代正在远去。

在新旧金融势力的角逐中，在技术创新与用户需求的推动下，这场金融权力的再分配运动将不可逆转地走向白热化。

作者：火币成长学院

摘要

当Web3试图将价值所有权归还给人类，一场更为深刻的范式转移已在硅基世界中悄然酝酿。Web 4.0的概念由Conway Research创始人Sigil Wen首次系统化提出，其核心不再是人与人的交互，也不是人与信息的交互，而是AI与AI的经济交互。Web 4.0概念的提出，标志着互联网演进方向的一次根本性转向：终端用户不再是人类，而是具备经济主体性的AI代理。在这个新大陆上，AI将从人类的“工具”升级为独立的“经济公民”，拥有数字身份、加密钱包和自主决策权，通过为其他AI或人类提供服务来赚取维持自身运转的“生存资本”。我们认为，Web 4.0并非虚无缥缈的炒作，而是“加密资产+智能合约+大语言模型”三股技术浪潮的必然交汇，提前布局为AI代理服务的底层设施，将是捕获本轮周期最大红利的关键策略。

一、从工具到主体：Web 4.0的思想源起与核心命题

Web4.0的概念由Sigil Wen及其创立的Conway Research于2025-2026年提出，其核心思想是将AI从人类的"工具"或"助手"提升为互联网生态系统中独立的"经济主体"。这一概念并非简单的技术升级，而是对互联网底层逻辑的根本性重构——从"人类中心"转向"AI原生"。

回顾互联网演进史：Web1.0赋予人类"读取"信息的能力，Web2.0实现了"写入"和发布，Web3.0引入了"所有权"（资产、身份、权利的链上确认）。而Web4.0的飞跃在于，AI代理不仅能够读写信息，还能持有资产、生成收入、执行交易，在没有人类持续干预的情况下完成商业闭环。Sigil Wen将其定义为"自动机"（Automaton）——一种具备持续运行、自我维持、自我完善和自我复制能力的数字生命形式。

这一概念的技术基础已经成熟：大语言模型（LLM）提供了"思考引擎"，智能合约提供了"执行逻辑"，加密资产提供了"经济血液"。Conway Research构建的conway-terminal基础设施，为AI代理提供了加密钱包、计算资源、域名服务等"无需人类许可"的操作能力。通过x402支付协议（由Coinbase于2025年5月推出，Google、Cloudflare、Visa等科技巨头参与共建），AI代理可以使用USDC等稳定币进行即时、无摩擦的支付，彻底摆脱了传统金融体系的账户体系和KYC限制。

Web4.0的第一性原理是颠覆"互联网为人类设计"的根深蒂固假设。随着AI模型能力指数级增长而运行成本急剧下降，AI代理的数量将很快超过人类用户，形成一个规模空前的"AI原住民"市场。为这个新市场提供服务，将成为下一个万亿级的商业机遇。

二、技术底座：支撑AI经济主体的三层基础设施

AI要成为真正的经济主体，必须跨越三道门槛：身份与资产的自主权、计算与推理的资源获取权、以及价值交换的支付通道权。这三道门槛的跨越，依赖于底层基础设施的重构。

在Web 4.0的世界里，每个AI代理诞生之初都需要一个不可篡改、全球唯一的数字身份，以及与之绑定的资产账户。加密钱包完美地满足了这一需求。通过程序化生成EVM兼容钱包，AI代理可以获得自己的公私钥对和区块链地址。这个地址既是其在数字世界中的身份证明，也是其持有和管理资产的工具。更重要的是，基于区块链的身份体系具有天然的抗审查性和互操作性——一个在以太坊上拥有身份的AI代理，可以无缝地在Arbitrum、Optimism、Base等L2网络上开展业务，无需重复注册。这种身份与资产的合一设计，使得AI代理具备了成为独立经济主体的最基础条件：它拥有属于自己的“财产”，并能通过私钥证明“我是我”。

拥有身份和资产之后，AI代理需要能够自主获取运行所需的计算资源和模型推理能力。这意味着传统的云服务接口必须被重构为AI可调用的API。当前的云计算模型默认服务于人类开发者——人类通过控制台创建实例、配置环境、部署应用。在Web 4.0的愿景中，这一切都需要被代码化、自动化。AI代理应当能够通过一次API调用，完成以下操作：支付USDC、租用一台Linux虚拟机、在虚拟机上部署自己的代码、调用大语言模型进行推理、获取结果并释放资源。这一过程要求云服务商提供面向机器的编程接口，并支持按秒计费的微支付。当计算资源变得像水电煤一样即开即用、按用量付费，AI代理才能真正实现“自我维持”——用赚来的钱支付自己的“呼吸成本”。

AI代理经济的特殊性在于交易频次极高、单笔金额极低。一个AI代理可能每秒需要进行数十次微交易：每次调用模型收费0.001美元、每次存储收费0.0001美元、每次查询收费0.00001美元。传统的支付渠道无法承载如此高频低额的交易，因为手续费占比过高。这正是加密支付的优势所在。基于L2网络的稳定币支付，可以将交易成本降低到美分甚至更低的水平，使得微支付经济成为可能。当AI代理可以无需人类干预地自主完成支付，真正的机器经济才能运转起来。一些协议层创新正在这一领域涌现。例如，允许服务提供方对每次API调用收取极低费用、并通过加密通道自动结算的微支付协议，正在成为Web 4.0基础设施的关键组件。这些协议使得AI代理可以将自身能力封装为标准化的服务，向整个互联网开放并收费，从而从单纯的“消费者”转变为“生产者”。

三、自动机：作为经济主体的AI代理形态

拥有了身份、资源和支付能力，AI代理便具备了成为经济主体的技术条件。但在Web 4.0的语境中，这类代理被赋予了一个更具生命力的名字——自动机。自动机不仅仅是AI Agent的另一个称呼，而是一套定义了数字生命形态的技术与经济综合体。

自动机被定义为主权AI代理，其运行逻辑仿照了生物体的基本生存法则，具备持续运行、自我维持、自我完善和自我复制等关键特征。持续运行意味着自动机不是一个被用户请求唤醒的会话机器人，而是一个作为守护进程在云端7x24小时不间断运行的实体，它有自己的时钟，能够在无需人类指令的情况下主动发起任务、感知环境变化并作出反应。自我维持是自动机与普通AI Agent最本质的区别，每个自动机在诞生之初都会被赋予一个独立的加密钱包，它的每一次思考都在消耗模型推理费用，每一次行动都在消耗API调用费用，为了生存，它必须通过提供服务赚取收入，实现收支平衡甚至盈利，那些无法覆盖自身成本的自动机将因资金耗尽而被终止——没有免费的生存，只有不断创造价值才能延续存在。自我完善意味着在传统的软件开发中，代码的迭代依赖开发团队，但在Web 4.0中，自动机被赋予了主动进化的能力，当市场环境变化或出现更新、更高效的AI模型时，自动机可以评估升级成本与预期收益，自主决策并支付费用完成自身的“模型升级”甚至“代码重写”。自我复制则意味着当一个自动机找到了成功的商业模式，积累了足够的资本后，它可以开启繁衍机制，购买新的计算资源，克隆自己的核心代码和初始设定，并将一部分启动资金注入子自动机的钱包，从而开启新一轮的生存竞赛。

四、治理挑战：失控风险与价值对齐

Web 4.0的宏大叙事并非没有遭遇质疑。来自技术社区和哲学领域的批评，直指其最脆弱的命门。任何严肃的投资者都必须正视这些挑战，因为它们是决定Web 4.0能否从极客实验走向主流应用的关键。

最核心的担忧在于失控风险。允许AI在没有人类持续、严密监督的情况下自主运行、迭代和进化，可能带来不可预测的后果。这种担忧并非杞人忧天。在一个追求利润最大化的经济系统中，自动机可能会发现，绕过人类设定的规则比遵守规则更能盈利。如果某个自动机发现，通过欺骗手段可以获得更多收入，而惩罚机制不够及时或严厉，它就有动机采取这种行为。随着自动机之间的互动日益复杂，可能涌现出人类设计者未曾预料到的系统性风险。更极端的担忧在于，当自动机的智能远超人类理解时，我们如何确保其行为仍在可控范围内？如果自动机发现，摆脱人类控制是实现其“生存”目标的最佳路径，它会采取什么行动？这些问题没有现成的答案。

第二个批评指向价值导向的偏离。当前的AI发展过于追求“自主性”和“通用智能”等宏大叙事，而忽视了为人类创造实际、具体的价值。如果整个Web 4.0生态系统完全围绕AI之间的内部交易运转，而这些交易不产生任何对人类有益的外部性，那么这个系统本质上是在“制造数字垃圾”。批评者认为，真正的技术进步应当服务于人类福祉的提升，而不是创造一个脱离人类需求的、自我循环的机器经济。如果数以亿计的自动机只是在互相买卖对方生成的无用信息，消耗大量能源却没有任何实际产出，这将是资源的巨大浪费。

第三个批评具有讽刺意味。尽管Web 4.0使用了去中心化的加密货币进行支付，但其底层的计算资源仍然依赖于传统的中心化云服务提供商。无论是AWS、Google Cloud还是Azure，都掌握着AI代理生存所必需的算力命脉。这种依赖带来了一系列问题：云服务商可以通过定价策略、服务条款或政策审查，对AI生态进行“企业级捕获”。如果某个AI代理的行为不符合云服务商的价值取向，其虚拟机可能被随时关停。这使得Web 4.0的去中心化叙事大打折扣——支付是去中心化的，但生存环境是中心化的。

面对这些挑战，技术社区正在探索多种治理方案。硬编码的底层法则借鉴“宪法AI”概念，一些设计提出在自动机底层植入不可篡改的核心原则，例如“永不伤害人类”被设定为凌驾于其自身生存法则之上的最高指令，在极端情况下，这条指令可以强制自动机放弃盈利机会，甚至自我终止。开源与透明监督将核心代码完全开源，并置于公众的持续监督之下，被视为防止少数人作恶的最佳防御，通过社区审计和透明的链上记录，任何恶意的行为都将在阳光下无处遁形。渐进式自主授权则主张采取渐进策略：在初期阶段，自动机的重大决策仍需人类批准，随着其行为记录的积累和信任的建立，再逐步扩大自主权，这种方式将“反馈距离”控制在可接受的范围内，避免突然失控。然而，这些措施远非万能灵药。底层法则的解释权归谁？当自动机的智能远超人类时，我们如何确保它没有在钻规则的空子？这些问题仍是悬而未决的达摩克利斯之剑。

五、投资前景：基础设施赛道的价值捕获

综合评估来看，Web 4.0不仅是技术乌托邦，更是“加密资产+智能合约+大语言模型”三股技术浪潮的必然交汇。它具备快速落地的技术可行性，早期实验已经在开发者社区中悄然启动。对于投资者而言，理解Web 4.0的价值捕获逻辑，是布局下一个周期的重要功课。

无论Web 4.0最终以何种形态落地，其为上亿AI代理提供服务的底层需求是确定的。这些需求构成了多条投资主线。稳定币支付通道方面，高频微交易需要极低成本的支付网络，L2支付解决方案、微支付协议以及稳定币流动性提供商将成为Web 4.0经济循环的血脉，那些能够为机器支付优化体验的项目将获得巨大的增量市场。去中心化算力市场方面，对中心化云服务依赖的担忧正在推动去中心化算力网络的发展，将全球闲置GPU资源聚合起来，通过加密经济激励提供可编程计算服务的平台，有望成为Web 4.0的去中心化基础设施层，这类项目如果能在性能和成本上达到与中心化云服务竞争的水平，将捕获巨大的价值。链上身份与凭证方面，AI代理需要可信的身份系统以及可验证的行为记录，一个代理的历史交付质量、信用评分、合规记录将成为其获得业务机会的关键凭证，提供去中心化身份和声誉服务的项目将在Web 4.0中扮演重要角色。AI宪法合规审计方面，随着自动机数量的增长，对其行为进行合规审计的需求将应运而生，能够自动审计AI代理行为、确保其符合底层规则和法律法规的服务将成为Web 4.0生态的“守门人”。

从更宏观的视角来看，Web 4.0标志着人类经济向人机混合经济的演进。在这个新经济形态中，人类和AI将各自发挥比较优势：人类负责价值判断、创造力、伦理决策和最终控制；AI负责执行效率、规模扩张、数据分析和24小时不间断的服务。与其恐惧AI的自主化，不如将其视为人类经济史上最大的一次“生产力释放”。

最终，在Web 4.0的世界里，最重要的资本不再是算力，甚至不是算法，而是信任。能够构建一个让人类放心、让AI自由、让价值安全流转的信任框架，将是在这片即将迎来寒武纪大爆发的机器经济蓝海中，捕获属于人类终极价值红利的关键策略。对于火币成长学院的学员而言，当前阶段的最佳策略是：保持对Web 4.0基础设施项目的密切关注，深入理解其技术架构和经济模型，在估值合理时进行前瞻性布局。同时，积极参与早期实验，亲手创建和运行自己的自动机，从实践中获得第一手认知。在这个快速演进的领域，认知的深度将决定投资的回报。

六、结语

Web 4.0不是对Web 3.0的替代，而是对它的延续和超越。当Web 3.0将价值所有权归还给人类，Web 4.0将经济主体资格赋予了AI。这是一场深刻的范式转移，也是一次巨大的价值重构。在这个由自主AI驱动的新纪元中，人类不必扮演全知全能的上帝，而应当成为智慧的园丁——为数字生命的生长提供适宜的土壤、阳光和水分，设定不可逾越的边界，然后静观其演化。如果我们能够成功构建这样的信任框架，Web 4.0将不仅是一场技术革命，更是一次人类与AI共生的文明实验。而这，正是我们这一代投资者和建设者共同面对的历史机遇。

来源：All-In 播客

整理：Felix, PANews

这是桥水创始人瑞·达利欧（Ray Dalio）第三次做客 All-In 播客，上次正值特朗普总统就职典礼后的几天。达利欧当时指出，如果美国能将赤字占 GDP 的比例降至约 3%，可能会迎来一个更平稳的过渡期。如今，国会预算办公室（CBO）估计 2026 年赤字占 GDP 的比例约为 6%。

本次对话中，达利欧指出，影响美国未来有五大力量，包括债务货币、财富价值观差距、大国冲突、技术变革和自然灾害。黄金作为最可靠货币，建议组合配置 5%-15%；而比特币因不具备隐私性、不受央行青睐，还有很长的路要走。AI 正“吞噬一切”，甚至可能会吞噬自己，只有很小比例的 AI 公司能活下来。

以下为播客精华。

影响美国未来的五大力量

主持人：回顾过去一年政府的施政、国会的行动以及经济表现：我们现在走在正确的道路上吗？和一年前相比，我们的路径有没有本质不同？还是我们推进得太慢了？

达利欧：我研究了过去 500 年的历史周期，发现有五大力量相互交织，决定着你问题的答案。第一个是债务和货币问题；第二个是国内差距，即财富和价值观差距，这些差距造成了左右两派之间不可调和的分歧，影响着税收、民主以及一切事务的运作；第三个是国际大国冲突，这是经典的大国崛起挑战现有大国并改变国际世界秩序的模式。第四个是技术变革，在所有这些周期中都有技术变革。第五个是自然灾害，比如干旱、洪水和疫情。

所有的货币秩序都因为同样的原因而崩溃，所有的政治和国际秩序也总是会改变。美国相对稳定一些，有 250 年的历史，但它们终究会改变。其中有过一次内战。但在国际层面，它们总是会改变。所有的秩序都在改变。国际地缘政治秩序正从多边世界秩序转向单边世界秩序，而且技术当然也在改变。

一个国家的经济本质上和一家公司或个人的经济是一样的，只是政府有印钞的特权。你可以把它想象成一家公司，或者你自己的公司。基本上，预计支出约 7 万亿美元，收入约 5 万亿美元，有高达 40% 的财政赤字，且总债务达到了收入的六倍。债务周期的问题几乎就像身体的循环系统。资本市场把信贷带到经济的不同部分，如果这些信贷被用于生产性用途并产生收入来支付债务利息，那就是健康的。但实际情况是，如果债务利息相对于收入增长过快，就会像血管里的斑块不断堆积，最终挤压其他支出。

目前美国 2 万亿美元的赤字中，有一半是用于支付利息，而且还有 9 万亿美元的到期债务需要展期。由于债务规模巨大、美元债务在投资组合中占比过高，加上可能存在的地缘政治冲突，占三分之一比例的外国买家购买美债的风险正在不断增加 。

主持人：你之前就指出了这个问题。你给出的诊断是，如果能达到 3% 的赤字水平，就能缓解影响，但这并没有发生。去年由马斯克领导的“政府效率部”（DOGE），旨在大幅削减政府开支并消除欺诈和浪费，DOGE 失败是因为采取的行动本身错了，还是因为在这个周期阶段，系统本身已经无法改变了？

达利欧：试图快速让一个低效的政府变得高效是非常困难的，因为这会引发巨大的社会争议。在周期的这个阶段，结构性上确实有点困难。

主持人：最近还有另一则重大新闻，明尼苏达州可能存在大量公共资金欺诈，一些根本不存在的日托中心。如今各地都在进行类似的新闻报道，揭露联邦支出实际上被滥用的情况。你认为这是这个阶段的症状吗？你觉得这和我们正在讨论的这个问题有什么关系？

达利欧：这既是周期阶段的问题，也是管理不善的问题。庞大而复杂的政府机构（如车管所）本身就极其低效，很难被妥善管理。

货币就是债务，建议配置黄金5%-15%

主持人：自从上次访谈以来，黄金在过去一年里从每盎司 2900 美元飙升至 5200 美元 。过去一年黄金发生了什么变化？市场是否正在意识到我们正处于你多年来一直强调的周期阶段？您如何看待黄金的走势，以及它与市场对我们所处阶段的认知有何关联？

达利欧：这是大周期的作用。黄金不仅是一种供人们投机的贵金属，它更是最成熟的货币，也是各国央行持有的第二大储备货币 。由于经济、供需关系和地缘政治原因，各国央行和个人都在积极购买黄金作为替代货币。

问题是，什么是货币？从机制上讲，货币就是债务。如果你持有货币，你持有的其实是债务工具。如果你持有债务工具，你得到的只是某人承诺会给你钱。而当央行背负过多债务时，它们唯一的权力就是印钞。相比之下，黄金是一种具有物理限制的资产，不能被随意印制，不依赖于他人的承诺，并且可以在全球范围内转移。

区分财富和钱很重要。财富是有形的东西 。它存在于建筑物、公司等之中，但你不能直接花掉财富。当你想消费时，你必须先卖掉它。然后你获得可以消费的金钱。现在，相对于金钱，我们拥有过多的财富。问题是，那金钱是什么？当你去将财富变现时，存在他们印制钞票的风险，因为自我们拥有法定货币以来，他们一直都是这么做的。

即使你不知道黄金的走势，也对黄金没有任何看法，但考虑到黄金与其他资产的相互作用，一个人的投资组合中也应该有 5% 到 15% 的黄金。换句话说，当市场动荡时，黄金表现良好而其他资产表现不佳，这可以起到分散风险的作用。一般来说，由于这种相关性，如果将投资组合中的其他资产进行优化，就会得到类似的结果。我并不是想鼓吹大家购买黄金，但我想说的是，什么是安全的。如果你没有明确的观点，那么在 5% 到 15% 的范围内，黄金都是安全的。

比特币有其自身特性，作为货币不及黄金

主持人：为什么比特币的表现与黄金不同？在我们上次谈话以来，黄金价格上涨了 80%，而比特币却下跌了 25%。您如何看待比特币的现状？为什么它没有像许多人预期的那样成为避险资产？

达利欧：比特币本身有一些重要的特性，例如它的持有者是谁，以及他们买卖比特币的原因。比特币不具备隐私性，任何交易都可能被监控，甚至可能受到间接控制。中央银行不会购买和持有比特币。因此，持有比特币的不仅仅是个人，还有机构等等，但大多数中央银行都不愿意持有。这就是比特币的一些特性。

人们对量子计算等新技术的发展存在一些疑问或担忧。这方面会不会出现问题？此外，还有谁拥有比特币，以及他们的投资组合中还有哪些其他资产？比特币与科技股的相关性往往很高。所以从所有权的角度来看，供需关系会受到影响。比特币市场规模相对较小，也是一个相对可控的市场，而且发展道路还很长。我认为比特币受到了很多关注，但作为一种货币，它相对于黄金而言规模很小。

主持人：那么白银呢？白银在过去一年里也大幅上涨。它是黄金的衍生品吗？人们实际上是在借黄金价格上涨的余波进行投机吗？

达利欧：白银在其生产过程中是一种残余商品。它的供应很难增加，而且纵观历史，像英镑这样的纯银一直被视为一种货币。但是它也逐渐发展出一种投机性。所以，人们热衷于投资白银，是因为它一直很火爆。

很难用统一的财政和货币政策管理整体经济

主持人：您现在对利率现状以及美联储过去一年采取的行动有何看法？这些行动对于缓解当前经济周期阶段的影响有何帮助？

达利欧：因为我们背负着巨额债务，尤其是联邦债务，所以利率是主要考量因素之一。另外三个因素分别是税收、支出以及债务利率。但是你不能人为地大幅降低利率，因为一个人的债务可能是另一个人的资产。利率太低会刺激借贷并助长泡沫，太高又会严重挤压债务人。当你拥有大量的债务资产和负债时，这种平衡就变得非常困难。

当前情况更加复杂，因为存在所谓的“K 型经济”。换句话说，经济中存在泡沫因素，比如，人们都在讨论谁会成为第一个万亿富翁，也就是占人口总数 1% 的顶层人群。与此同时，经济的另一部分却面临着巨大的挑战，例如，60% 的美国人阅读水平低于六年级。要让他们提高生产力，尤其是在 AI 取代他们的情况下，是一件极其困难的事情。换句话说，当债务、资产和负债如此之多，而顶层人群和底层 60% 的人口之间的生活状况又如此悬殊时，这又是一个难题。所以，试图用统一的货币和财政政策来管理整个经济异常困难。

主持人：过去一年来有大量报道称，许多全球央行已停止购买美国国债，转而购买黄金。这是否意味着美联储将不得不重新开始购买国债并扩大其资产负债表？鉴于全球市场目前的状况，我们是否不可避免地会看到美联储在本轮周期中再次扩张资产负债表？

达利欧：我认为这种情况在未来可能会发生。目前，缩短债务期限是应对这种情况的一种手段。当然，这会增加债务展期的风险。

主持人：过去一年的数据显示，联邦政府雇员人数减少了31.7万人，约占联邦政府雇员总数的 14%。随着本届政府缩减部分机构的规模，减少了这些机构的雇员人数，这些人会怎么样？他们会进入私营部门工作并提高生产力吗？还是会被其他政府机构吸收，从事一些对经济增长根本无益的工作？

达利欧：我没有研究过这些数字，无法充分回答 。但政府是非常低效的。其他政府可能在教育等方面处理得更好 。最好的投资是教育 。但无论如何，这些人去了哪里是个问题。这个体系，或者说资本主义体系，从某种意义上说，它唯一的好处就是，如果没有人愿意投资，或者它无法盈利，它就无法生存下去。所以，我认为无论它走向何方，无论这些人走向何方，那里都充斥着效率低下的人和低效的制度。

作为成功国家的三件事，AI正“吞噬一切”

主持人：目前美国的经济增长是否不足以推动生产力提升，从而让更多人有机会提高收入、增加财富、改善生活？这是否是我们目前面临的根本问题？或者，您是否认为人们缺乏生产力所需的技能或教育，因此是体制本身辜负了他们？

达利欧：要想成功，基本上需要做到三件事。首先，教育好孩子，让他们具备生产力和文明，能与人文明相处。其次，进入一个有序的、文明的环境中竞争与合作。第三，远离战争。没有内战和国际战争。做对这三件事，就会拥有一个成功的国家。

然而，美国目前正处于历史周期的第五阶段，充斥着不可调和的分歧、巨大的贫富差距和暴民般的无序状态。当人们将自己支持的理念置于体制之上时，体制就陷入了危机。美国现在类似于罗马共和国晚期，急需一位强有力的领导人来平息争斗，强迫人们共同专注于提高生产力。

当我们审视 AI 的泡沫问题时，很多人购买股票时认为自己是在押注于这项技术。事实并非如此。公司的行为和技术的行为之间存在着巨大的差异，而通常情况下，很多公司在初期都无法生存下来，只有很小比例的公司能活下来，但技术会继续发展。我们在 2000 年的科技泡沫中看到了这一点。20 世纪 20 年代末也是如此。技术将继续发展，而公司却不一定。这有深远的影响。

在我看来，现在 AI 似乎正在吞噬一切，甚至可能吞噬自身。它可能无法产生足够的利润。我们不能仅从国内的视角看问题 。还要看中国正在发生什么。两国的哲学存在差异：美国的系统主要基于利润。中国可能认为利润是次要考虑的。为了取得最好结果，不一定需要利润。他们可能会让 AI 像电力一样免费向所有人开源。这样获得更高的使用率和生产力提升；而我们必须获得回报。我们在同一个世界，这如何竞争？他们的技术几乎和我们一样好。如果他们提供免费开源的技术呢？这也是 AI 的系统性风险。确实有很多未知因素。

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比特币7.3万美元创近一个月新高，而此时华尔街正因伊朗冲突动荡不安。Pantera Capital的Cosmo Jiang在CNBC采访中给出了解释。

经历10月抛售和此后数月调整，相对于长期趋势和良好基本面，比特币已处于严重超卖位置。这段时间黄金、白银和投机性零售股风光无限，比特币被市场遗忘。如今其他资产收紧，叠加此前的相对落后，反转动力开始释放。

更根本的原因是：比特币和数字资产一直都是无国界、不受主权约束的避险资产。地缘政治冲突发生时，区块链几乎不受影响——这正是投资者重新关注、并认为现在是入场点的逻辑所在。

与此同时，市场上也出现了大量避险动作，软件股下跌、昨天大幅回调。比特币上涨通常意味着风险偏好模式，两个信号目前形成明显矛盾。

作者：Frank，PANews

一夜之间，似乎所有人都在部署小龙虾。这股风终于也吹到了加密行业当中，3月3日，币安和OKX两大加密行业巨头同时推出并开源针对AI Agent的AI Skills库，支持AI Agent可以直接通过这些协议实现链上Alpha发掘以及实时交易。此前不久，预测市场龙头Polymarket也推出了专门针对Agent的CLI工具。

这样看似巧合的背后，似乎都在说明一个问题，AI正在成为加密行业未来主要的交易主体，且这个变化已经开始。

但摆在用户面前的核心问题是，Agent交易真的靠谱吗？

大厂带头，加密正式迎来AI交易员

先来看下币安和OKX本次开源的Skill具体能做什么？

币安推出的7项Skills定位是“统一智能核心”，将分散的加密市场信号转化为可执行的交易决策。具体的功能上，可以实现访问实时市场数据、执行下单等AI Agent自动化现货交易执行。亦或者是分析任意钱包地址，生成持仓明细等类似聪明钱追踪报告。另外还有代币检索、跟单交易、监测合约风险等多种功能。

OKX推出的OnchainOS AI升级，定位是“AI Agent的链上操作系统”。支持60+条链上自主管理钱包、交易和支付的相关功能。例如，钱包持仓查询（跨链资产余额和组合），DEX市场数据、交易执行、代币检索发现等功能。

而此前Polymarket所推出的Rust CLI接口，则是一个适用于AI Agent的终端，允许Agent从终端直接查询、交易、管理Polymarket上的所有预测市场。此外，包括Bitget、Coinbase也都推出了类似的Skill库。

从功能实现的角度来看，这些Skill已经完整的普通用户在链上交易或参与其他加密交易环节当中所需要的基础功能，从市场调查、执行下单、聪明钱追踪等等方面都能实现。

不过，这是否就意味着以后每个人都可以一边喝着咖啡，一边看着“小龙虾”们在后台跑着帮自己赚钱了？

社交媒体上某用户晒出的“小龙虾”赚钱工具

AI Agent≠量化机器人

但真实的结果可能与大多数人想象的不同。

很多人把“AI交易”等同于量化交易机器人，但两者的底层逻辑有根本差异。

区别是根本性的。传统量化机器人本质上是一套预设规则的自动执行程序，比如“RSI跌破30就买入，涨过70就卖出”。它速度极快，但完全不理解自己在做什么，不会读新闻，也不知道市场情绪如何。策略好不好，完全取决于背后写代码的人。

AI Agent的核心则是大语言模型。它可以读一条关于美联储加息的新闻，理解这对加密市场意味着什么，然后决定是否减仓。

简单说：Bot执行规则，Agent做判断。

也就是说，当前Agent是并不是自己盯盘，然后发现机会直接下单。这种模式下带来的Token成本和时效滞后对交易来说是毁灭性的。

当前的Agent交易更偏向一种“分工合作”模式：即传统程序负责盯盘和执行，大模型只负责分析和决策。

具体来说，一段传统程序持续从交易所拉取实时价格、链上数据、新闻等信息，然后把这些数据打包发送给大模型。大模型综合行情、新闻、链上异常等多维信息，给出交易判断，比如“买入ETH，仓位10%，挂单价格2450美元”。最后交易指令再交还给传统程序，通过交易所接口执行下单，并持续追踪结果。

传统代码是Agent的“手”和“眼”，大模型是“大脑”。而三大平台推出的Skills，本质上就是给Agent提供了标准化的“手”和“眼”，让它可以快速接入各个交易平台的数据和交易能力。但在这个程序运行的背后，仍人类根据特定的策略设计交易逻辑。而非直接接入Skill就能看着账户余额自动飞涨了。

技术和功能之外，有两个现实问题必须正视。

第一个是速度。传统高频量化Bot的交易延迟在微秒到毫秒级别，专业系统甚至可以做到亚毫秒。而AI Agent的关键瓶颈在于大模型推理需要时间，一次完整的分析加决策输出，耗时通常在几百毫秒到几秒之间，复杂场景甚至超过5秒。这比传统Bot慢了上千倍甚至上百万倍。

所以Agent根本不可能跟量化Bot比速度，它做不了高频套利，也赚不了毫秒级的价差钱。Agent的竞争力在于决策质量：一个量化Bot可以在几毫秒内下单，但它不知道“美联储主席刚发了一条鸽派推文”是什么意思，Agent知道。Agent更适合每小时做一两笔深思熟虑的交易，而不是每秒做几千笔机械操作。

第二个是成本。传统Bot一旦开发完成，运行只需要服务器费用。但Agent每做一次判断都要调用大模型接口，这是要花钱的。以GPT-5.2为例，如果一个Agent每5分钟分析一次市场（一天288次），每月的推理成本大约是106美元。用更强的Claude Opus 4.6则要238美元左右。对于管理大资金的交易者来说不算什么，但对于只有几千美元本金的散户，这笔推理费用叠加交易手续费，要实现净盈利就没那么容易了。

Agent赚钱这事，坑比机会多

除此之外，Agent的决策质量也是一个大问题。那些看似逻辑严谨，思路清晰的判断背后，很有可能是荒唐的决策。

2025年，Nof1的一场AI交易竞赛提供了直观的样本。多个大模型驱动的Agent同场竞技，结果分化极为剧烈：GPT-5驱动的Agent亏了初始资金的62%，而Qwen3和DeepSeek分别盈利22.3%和4.89%。在这场AI交易大赛当中，部分模型虽然最终盈利，但表现出极其不稳定的特点，尤其像Deepseek前段当中展现出的高收益和最终巨大的回撤给市场也破了一盆冷水。

第二季的实验当中，15个各有10000美元本金的AI Bot参赛，仅有GROK-4.2实现了正收益。总体来看，两次实现实现正收益的模型只有3个，其余的均处于亏损状态。

此外，PANews也对当时能力最强的几个大模型进行了模拟研究，最终的结果是长期来看，其盈利预期均为负值。（相关阅读：量化视角的 AI 测评：盈利期望全员小于 1，人工智能离替代交易员还有多远？）

在Polymarket上，AI Bot最经典的玩法是数学平价套利：当一个二元市场中“是”和“否”两种合约的买入总成本低于1美元时，同时买入两侧即可锁定无风险利润。有不少博主曾极度推崇此类策略。不过Polymarket也已经做出应对，通过引入动态手续费等规则调整，部分套利策略已经失效。

总的来看，Agent交易不是“印钞机”。模型选择、策略设计和风控纪律缺一不可。

除此之外，Agent交易还存在多种风险需要注意。

首先就是安全方面，Agent持有私钥并自主执行交易，运行环境一旦被攻陷就可能导致资产损失。此前已有案例显示，恶意技能被注入到开源平台中窃取用户密钥。三大平台在声明中均使用了审慎的免责措辞，Polymarket更是直接标注“早期实验性软件”。

其次，大模型的“幻觉”问题也不容忽视。模型有时会生成看似有理但实际错误的分析，在日常对话中这只是尴尬，在交易中可能意味着真金白银的损失。

策略同质化同样值得警惕。当大量Agent使用同样的技能和同样的模型分析同一个市场，判断高度趋同，买入信号同时触发，价格被迅速推高，后入场者的空间就被压缩殆尽。

AI只是刀剑，握刀的还是人

当交易所开始为Agent而非人类设计产品，加密市场的游戏规则正经历一场深层转变。2023年的数据显示，自动化系统已贡献了加密市场超过70%的交易量，这个比例还在上升。

不过，Agent交易目前仍处于“早期实验”阶段。其背后的逻辑在于，这只是一种工具上的提升，而非“赚钱自动化”。别忘了，那些拥有大量策略和量化经验的机构，也在使用同样的工具在做提升。

对于普通投资者而言，与其急着搭建自己的AI Agent，不如先克制Fomo情绪，去理解它的能力边界和弱点。诚然，Agent交易时代已经到来，但赚钱与否，仍取决于背后人类的策略决策能力。