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Alphabet 財報超預期，GOOG 上漲6%創新高

Google 母公司 Alphabet 發布第一季財報，其營收與獲利表現均超越市場預期。本次財報的核心亮點在於雲端運算部門的顯著成長，顯示該公司在人工智慧（AI）基礎建設的龐大投資已開始產生實質的營收轉換效益。Alphabet 持續擴大資本支出，受亮麗財報激勵，Alphabet 股票 (GOOG) 盤後上漲 6% 來到 370 美元，創下歷史新高。 Alphabet 營收超預期，雲端業務成長強勁 根據彭博社數據，Alphabet第一季排除合作夥伴分潤後的營收達947億美元，高於分析師預期的916億美元。每股盈餘（EPS）為5.11美元，顯著超越華爾街預估的2.62美元，反映出良好的營運效率與定價能力。同時，公司宣布將股息提高5%，每季現金股利達0.22美元。這些數據客觀顯示，公司在當前總體經濟下仍維持穩健的財務結構與獲利動能。 Alphabet雲端運算部門第一季銷售額達200億美元，超越預期的184億美元。此成長主要由AI軟體與基礎設施的強勁需求所驅動。值得注意的是，其「未交貨訂單」（Backlog，指已簽約但尚未認列為營收的合約價值）較前季倍增，突破4,600億美元。為擴大市場，公司將向特定客戶提供張量處理單元（TPU）以建置於其自有的資料中心，這顯示出企業端對AI算力基礎設施的強烈需求。 Alphabet 持續擴大資本支出 為維持在AI領域的技術優勢，Alphabet預計今年的「資本支出」（Capital Expenditure，指企業為購置或升級實體資產所投入的資金）將由原先預估的 1,750 億美元上修至 1,850億美元，規模達去年的兩倍。財務長 Anat Ashkenazi 還表示，預計公司 2027 年的資本支出將比 2026 年「大幅增加」。 在產業競爭層面，該公司與OpenAI及Anthropic處於複雜的競合關係。儘管承諾向Anthropic投資高達400億美元，但內部仍面臨AI程式碼開發產品（如Claude Code）的競爭壓力，凸顯了AI產業在技術研發上的高壓環境。 Gemini 付費用戶成長，搜尋引擎查詢量創新高 隨著AI技術的深度整合，Gemini Enterprise 的付費月活躍用戶數比上一季成長了 40%。其搜尋引擎的查詢量更創下歷史新高。目前公司已在許多搜尋結果中提供AI生成的解答，這項根本性的轉變正重新塑造傳統的關鍵字與搜尋廣告商業模式。從宏觀經濟與數位行銷角度來看，此趨勢將對高度依賴Google流量獲利的企業產生深遠的影響。 GOOG 盤後上漲6%到 370 美元，創下歷史新高 此外，Alphabet 對SpaceX等未上市公司的私募投資價值重估，亦對其整體獲利帶來正面挹注。 受亮麗財報激勵，Alphabet 股票 (GOOG) 盤後上漲近 7% 來到 370 美元，創下歷史新高。其本月表現優於其他七大科技巨頭，上漲 26%。 這篇文章 Alphabet 財報超預期，GOOG 上漲6%創新高 最早出現於 。

Sui DEX Aftermath 遭駭：抽走 114 萬 USDC

Sui Network 上主流 DEX Aftermath Finance 旗下的永續合約（Perpetuals）產品 4 月 29 日遭駭，攻擊者在約 36 分鐘內透過 11 筆交易抽走約 114 萬美元 USDC。事件由區塊鏈安全公司 Blockaid 即時偵測並通報，於 X 平台公告，目前 Aftermath 已暫停受影響產品。 攻擊細節：36 分鐘、11 筆交易、114 萬 USDC Blockaid 公告中具名攻擊者錢包地址為 0x1a65086c85114c1a3f8dc74140115c6e18438d48d33a21fd112311561112d41e。攻擊執行速度極快—從第一筆異常交易到第十一筆交易完成、攻擊收網，全程僅約 36 分鐘。被抽走的 114 萬美元 USDC 全數來自 Aftermath 永續合約產品的協議金庫。 Aftermath Finance 是 Sui Network 上最具規模的去中心化交易所之一。攻擊發生前，光是其永續合約產品就已佔 Sui 鏈整體交易量約 1/8、gas 消耗約 12%。換句話說，這次事件影響的不只是 Aftermath 一個協議，也對整個 Sui 生態當下的鏈上活動構成短暫真空。 漏洞機制：builder code fees 可被設為負值，膨脹合成抵押品 根據 Blockaid 與 Aftermath 後續說明，漏洞並不在 Perps 核心智能合約本身，而是在「builder code fees」（建構者代碼費用）的記帳邏輯中—協議錯誤地允許這個費率被設為負數值。攻擊者藉此把合成抵押品（synthetic collateral）人為地膨脹，再以這個被膨脹的抵押品為基礎、從協議金庫提領超額資金。 這種類型的漏洞是 DeFi 協議常見的「狀態變數邊界檢查不足」問題：開發者在設計 fee 變數時假設它永遠是正數，沒有對「負值情境」做防呆處理。一旦攻擊者找到能讓變數進入負值區間的路徑，原本以為不會發生的數學運算就會出現預期外的後果—本案中是合成抵押品的虛假膨脹。 Aftermath 回應：暫停永續、Swap／質押／MEV 不受影響 Aftermath 團隊確認事件後立即暫停永續合約產品，並強調本次漏洞「僅限永續產品，其他服務包括 swap、質押、MEV 基礎設施都未受影響」。團隊表示目前重心放在「資金恢復」—但截至發稿，Aftermath 並未公布是否已與被攻擊資金所流向的中心化交易所協調凍結，也沒有公布補償用戶的具體機制與時程。 Aftermath 建議仍持有開倉部位的用戶檢查自己的錢包活動、並密切關注團隊後續官方更新。對 Sui 生態而言，後續觀察點包括：Aftermath 暫停期間其他 Sui 永續 DEX（例如 Bluefin、FlowX）是否吸納流動性、被駭資金是否能順利凍結或追回，以及 Aftermath 重啟前是否會公布完整的安全審計報告。 4/29 22:15（台灣時間）更新：所有用戶將獲全額補償 事件公告後約 3 小時，Aftermath Finance 於 X 平台發布更新，宣布在 Sui 母公司 Mysten Labs 與 Sui Foundation 的支持下，「所有用戶將獲全額補償，沒有任何人會損失資產」（”all users will be made whole, ZERO losses for anyone”）。Aftermath 同時確認協議將很快重新上線，並感謝 Blockaid 的快速通報。 Aftermath 在更新中特別澄清一點：「這次漏洞不是 Move 合約語言層級的安全問題」。這個澄清是針對 Sui 生態安全討論的：Sui 採用 Move 程式語言以「資源安全」為設計目標，過去常被引用為相對 Solidity 而言更安全的合約環境。Aftermath 強調本次漏洞屬於應用層級的會計邏輯設計缺陷（builder code fees 邊界處理），不是 Move 語言層級的弱點，避免市場把這次事件外推為「Move／Sui 整體不安全」的結論。 Mysten Labs 與 Sui Foundation 的補償出資機制細節（資金來源、補償時程、是否使用基金會儲備）目前尚未公開，但這個快速且高層級的回應為 Sui 生態 DeFi 安全形象提供了重要的信心修復—對比某些鏈上 DeFi 駭客事件後用戶長期等待補償的情境，本次處理速度算是業界積極的範例。 這篇文章 Sui DEX Aftermath 遭駭：抽走 114 萬 USDC 最早出現於 。

YC 公布 Summer 2026 想投資的 15 種新創方向：AI 創業不是把 Chatbot 塞進產品

Y Combinator（YC）近日公布 Summer 2026 版 Requests for Startups（RFS），列出這一季特別希望創業者投入的方向。從 YC 這次提出的題目來看，創業機會已經不只是「在既有產品裡加上 chatbot」，也不是再做一個幫人寫信、整理會議或生成簡報的 AI 小工具。 YC 更關注的是：AI 如何改造公司內部知識、專業服務交付、半導體供應鏈、硬體製造、農業、醫療、太空電子與反無人機防禦等更複雜的系統。 換言之，AI 創業正在從「提高個人工作效率」走向「重建組織與產業流程」。如果一家公司從成立第一天就是 AI-native，它賣的可能不再是一套軟體，而是一個被 AI 重構後的服務、一套企業作業系統，甚至是一條新的供應鏈能力。 YC 從領先指標變落後指標？ 五源資本合夥人孟醒近日發表矽谷考察報告，點出當前 AI 創業圈正在出現一個關鍵轉折：過去被視為創業風向球的 Y Combinator（YC），在 AI 迭代速度急遽加快後，可能正從「領先指標」逐漸變成「落後指標」。 (用 AI 提升產出還是降低成本？百倍效率沒換來百倍營收，但矽谷沒人敢喊停) 孟醒今年 3 月坐在 YC W26 batch Demo Day 觀眾席時，聽到第五家公司路演就放下了筆。原因不是這些公司不夠努力，而是題目太相似。這一屆超過一百家公司中，約 80% 都在做垂直 agent，例如幫律師整理文件、幫客服分發工單、幫 HR 篩選履歷。 若放在去年 10 月，這些題目或許仍會讓投資人覺得「挺有想法」。但到了 2026 年，Claude Code 從開發者工具變成幾乎人人可用的介面，Opus 4.6 又進一步把 vibe coding 的門檻壓到地板後，許多尚未建立業務壁壘的垂直 agent，已經不再像過去那樣稀缺。一個普通工程師，甚至可能花一個週末就能複製出類似產品。 這也讓 YC 原本賴以成功的批次制度面臨挑戰。從申請、篩選、入營、打磨到 Demo Day 路演，YC 的節奏是為一個相對穩定、產品與市場變化較慢的世界設計的。但在當前 AI 迭代速度下，5 個月足以發生數輪典範轉移。當模型能力、開發工具與使用者習慣都在快速重寫，創業題目一旦進入批次流程，等到公開路演時，可能已經從前沿變成共識，甚至變成紅海。 有趣的是，YC 最新一季 Requests for Startups（RFS）其實也正試圖回應這個變化。YC 在 Summer 2026 RFS 中明確指出，AI 已經停止只是某個功能，而開始成為軟體、服務、硬體乃至物理世界的基礎。 AI 不再只是功能，而是公司與產業的底層假設 YC 在 Summer 2026 RFS 中表示，AI 已經停止只是產品中的一個功能，而開始成為軟體、服務、矽晶片與實體世界的新基礎。這句話其實點出了這次清單的主軸：AI 創業不能只停留在「把模型接進產品」，而是要重新思考原本的工作、公司與產業是否應該被改寫。 因此，這次 RFS 中的題目很少是單純 consumer app 式的創業想像。更準確地說，YC 並不是在尋找下一個靠 UI 和流量爆紅的 AI 應用，而是把注意力放在那些過去很難被軟體徹底改造的領域。 例如，專業服務以前高度依賴人力與流程經驗；企業知識散落在 Slack、email、工單與會議裡；半導體供應鏈仍大量仰賴人工協調；硬體製造在美國的迭代速度遠慢於深圳；農業仍依賴大面積噴灑農藥；無人機防禦則面臨攻擊方成本遠低於防守方的結構性問題。 這些都不是加一個聊天機器人就能解決的問題。它們需要 AI 被放進流程、資料、硬體、供應鏈與決策系統裡，成為整套運作方式的一部分。 從賣軟體到賣結果：AI-native 服務公司 YC 合夥人 Gustaf Alströmer 在 RFS 中提出「AI-Native Service Companies」方向，這可能是理解新一輪 AI 創業轉向的關鍵。 過去幾年，多數 AI 新創做的是 copilot，也就是幫人更快完成工作。它們賣的是軟體，使用者仍然需要操作工具、判斷結果、完成交付。但 YC 現在感興趣的是下一步：公司不再只賣工具，而是直接賣服務。 這代表客戶不需要買一套 AI 軟體回去訓練員工使用，而是直接把保險經紀、會計、稅務、審計、合規、醫療行政等工作交給 AI-native 公司完成。軟體在這裡變成內部生產力工具，而不是對外銷售的主要商品。 這個轉變很重要。因為服務市場的規模遠大於軟體市場，而且許多專業服務本來就已經被企業外包。若 AI-native 公司能用更低成本、更快速度和更穩定品質完成工作，它攻擊的就不只是 SaaS，而是整個服務業的成本結構。 公司大腦：企業 AI 自動化缺的不是模型，而是內部知識 另一個重點是「Company Brain」。YC 合夥人 Tom Blomfield 認為，企業 AI 自...

基於比特幣網路的全球帳戶：Grid 整合 65 國法幣與加密貨幣，讓 AI 自動付款

現任 Lightspark 執行長、前 PayPal 總裁 David Marcus 在 2026 比特幣大會上，發表了全新的支付基礎設施「Grid 全球帳戶（Grid Global Account）」。這款產品將法定貨幣、穩定幣與比特幣整合在同一個帳戶中，更首創讓 AI 協助管理與支付資金的機制，為跨國轉帳與企業資金調度提供了一套新解方。 Grid 全球帳戶：支援 Visa 刷卡與跨國提領 過去跨國匯款手續費高且耗時，由於 Lightspark 已成為 Visa 的主要成員，用戶可以直接 Grid 使用帳戶內的穩定幣或數位資產，在全球 1.75 億個支援 Visa 的實體店家或網路商店消費。 系統支援全球超過 65 個國家的在地支付網路。舉例來說，身在墨西哥的接案者收到美國公司的美元付款後，可以 24 小時隨時將資金換成墨西哥披索，並即時轉入當地的銀行帳戶，且帳戶內的美元資金可以轉換為 Solana 或 Optimism 等不同區塊鏈網路上的穩定幣。使用者只需要一個錢包地址，就能同時存放、接收與買賣美元穩定幣及比特幣。 AI 代理幫你購物、收付款 因應 AI 時代的互動模式，Grid 帳戶與「Bread」錢包系統合作，推出了代理授權功能，讓 AI 代理能在安全範圍內動用資金，使用者可以為 AI 設定明確的消費上限與授權範圍。系統運作的原則是「AI 提出計畫，系統審核規則，帳戶負責撥款」，確保資金的最終控制權依然在用戶手上。 舉例來說，用戶可以指示通訊軟體（如 WhatsApp）內的 AI 助理代為購買咖啡豆，AI 會自動生成虛擬卡號結帳；或者指示 AI 匯款給國外親友，AI 會自行取得對方的當地收款帳號並完成跨國轉帳。一旦交易金額超過用戶預設的上限，系統就會暫停動作並跳出通知，必須等用戶手動點擊同意後才會扣款。 建構於比特幣網路的底層金流設施 Grid 全球帳戶不僅開放給一般大眾，也是專為全球企業與跨國平台打造的底層金流設施。對於擁有大量跨國交易的企業而言，過去被傳統金融體系抽成的高昂匯費與手續費，在導入 Grid 帳戶系統後，就能變成為平台的營收來源，包含穩定幣的衍生收益、法幣換匯手續費或是 Visa 刷卡手續費。 此外，Lightspark 選擇將這套龐大的系統架構在比特幣網路上，正是看中其開放且絕對中立的特性，這能確保企業所建構的支付服務，未來不會受到任何單一中心化機構的控制，或面臨規則被隨意更改的風險。 這篇文章 基於比特幣網路的全球帳戶：Grid 整合 65 國法幣與加密貨幣，讓 AI 自動付款 最早出現於 。

NVIDIA 發表 Nemotron 3 Nano Omni 開源多模態

根據 NVIDIA 官方部落格 4 月 28 日公告（作者 Kari Briski），NVIDIA 發表 Nemotron 3 Nano Omni — 開源多模態模型，把視覺、語音與語言能力整合進單一模型，目標是為 AI agent 系統提供更低延遲、更省成本的「感知層」。 核心規格：30B-A3B MoE、256K context、9 倍吞吐量、登 6 個排行榜首位 關鍵架構： 30B-A3B hybrid mixture-of-experts（總參數 30B、活化 3B） 整合 Conv3D 與 EVS 編碼 256K context 長度 輸入：文字、影像、音訊、影片、文件、圖表、GUI 螢幕 輸出：文字 性能訊號：較其他開源 omni 模型在同等互動性下達 9 倍吞吐量；於文件智慧、影片理解、音訊理解三大類共 6 個基準排行榜取得首位（NVIDIA 公告未列出具體分數，引導讀者前往開發者部落格查看詳細資料）。 NVIDIA 把 Nemotron 3 Nano Omni 定位為 agent 系統中的「眼睛與耳朵」，可與 Nemotron 3 Super（高頻執行）、Nemotron 3 Ultra（複雜規劃）等同家族模型分工，亦可與第三方雲端模型互通。三個典型 agent 應用場景： 電腦操作代理（Computer Use Agent）：原生 1920×1080 解析度視覺推理 文件智慧：跨圖、表、截圖與混合媒體輸入推理 音訊／影片理解：把講話、畫面、紀錄整合為單一推理串 採用方陣容：鴻海、Palantir 入列、H Company CEO 具名表態 NVIDIA 公告中明確區分「生產採用」與「正在評估」： 已生產採用：Aible、Applied Scientific Intelligence（ASI）、Eka Care、鴻海（Foxconn）、H Company、Palantir、Pyler 正在評估：Amdocs、Dell、Docusign、Infosys、IQVIA、Lila、Oracle、Quantiphi、TCS、Zefr 等 H Company 執行長 Gautier Cloix 在公告中具名表態：「To build useful agents, you can’t wait seconds for a model to interpret a screen. By building on Nemotron 3 Nano Omni, our agents can rapidly interpret full HD screen recordings — something that wasn’t practical before.」翻譯：「打造實用代理時，你不能等模型秒級解讀螢幕。建立在 Nemotron 3 Nano Omni 之上，我們的代理可快速解讀完整 HD 螢幕錄影 — 這在之前並不實際可行。」 開源策略與布署：weights / datasets / 訓練方法全公開 NVIDIA 在發布同時公開： 模型權重 訓練資料集 訓練技術／方法論 布署管道涵蓋三層： 本地工作站：NVIDIA DGX Spark、DGX Station NIM 微服務：build.nvidia.com 第三方平台：Hugging Face、OpenRouter，並透過 25 個以上 NVIDIA Cloud Partners、推理平台與雲端服務商提供 客製化工具則使用 NVIDIA NeMo。Nemotron 3 家族（Nano／Super／Ultra）過去一年在 Hugging Face 累積下載超過 5,000 萬次，本次 Omni 將該家族能力延伸至多模態與 agentic 領域。 這篇文章 NVIDIA 發表 Nemotron 3 Nano Omni 開源多模態 最早出現於 。

日本 4 省廳聯合要請：加密資產不動產交易需嚴格 KYC、防洗錢

根據 日本金融廳 4 月 28 日發布的官方公告（完整 PDF），日本金融廳（FSA）總合政策局風險分析總括課、國土交通省不動產建設經濟局不動產業課、警察廳刑事局組織犯罪對策部組織犯罪對策第一課、財務省國際局調查課等 4 個省廳聯合對 7 個產業團體發出「暗号資産を用いた不動産取引について（要請）」（針對使用加密資產的不動產交易之要請）。 4 省廳聯合對 6 個不動產協會與 JVCEA 發出要請 本次要請的收文對象為 7 個產業團體： 公益社團法人 全國宅地建物取引業協會連合會 公益社團法人 全日本不動產協會 一般社團法人 不動產協會 一般社團法人 不動產流通經營協會 一般社團法人 全國住宅產業協會 公益財團法人 不動產流通推進中心 一般社團法人 日本暗號資產等取引業協會（JVCEA） 背景說明指出：宅地建物取引業者經手的不動產財產價值高、可與大額現金交換，存在被洗錢等犯罪利用的風險；近年資產保全與投資目的的不動產購買增加，國內外犯罪組織也可能利用不動產交易轉換犯罪所得形態。文件特別點出「加密資產可跨境瞬間移轉的特性，被認為作為不動產交易結算手段而被洗錢利用的風險高」。 對不動產業者的具體要求：嚴守資金決済法與犯罪収益移転防止法 對不動產業者（宅地建物取引業者）的具體要求兩點： 一、加密資產與法定通貨兌換行為可能構成加密資產交換業。提醒注意「將加密資產兌換為法定通貨、或為兌換中介」之行為可能構成《資金決済法》下的加密資產交換業，未經登記從事此類行為有違反《資金決済法》之虞。發現有疑似無登記從事加密資產交換業之情形時，應向警察當局提供情報；不動產業者自為売主收受加密資產作為売却代金、再兌換為法定通貨等不屬加密資產交換業之行為時，亦不得利用無登記之加密資產交換業者。 二、依《犯罪収益移転防止法》（平成 19 年法律第 22 號）嚴格進行取引時確認。進行加密資產不動產交易時，須嚴格執行 KYC，向所管行政廳提交「可疑交易申報」，遇事件性疑慮時向警察當局通報。 對加密資產交換業者的要求：客戶屬性不符高額交易須警戒 對加密資產交換業者的具體場景舉例： 「客戶以加密資產收取不動產売買代金、進行與客戶屬性不符之高額交易」等取引可疑情形時，須依《犯罪収益移転防止法》嚴格進行取引時確認，並向所管行政廳提交可疑交易申報、向警察當局通報事件性疑慮。 外為法重申：3,000 萬円以上跨境加密資產與非居住者不動產取得需提報 文件最後特別重申《外國為替及外國貿易法》（昭和 24 年法律第 228 號，即「外為法」）下的兩項報告義務： 從海外收受相當於 3,000 萬日圓以上加密資產等的人，須提交「支払又は支払の受領に関する報告書」 非居住者取得在日本不動產等時，須提交「本邦にある不動産又はこれに関する権利の取得に関する報告書」。此處特別註記：令和 8 年 4 月 1 日（2026-04-01）後取得之日本不動產，無論取得目的為何均為報告對象 本次要請屬「行政指導」（要請）層級，並非新立法或修法。但 4 個省廳聯署、同步發送至不動產與加密資產雙產業，顯示日本對「加密資產為決算手段的不動產交易」之 AML 風險辨識已具體化，後續執法與業界合規動向值得關注。 這篇文章 日本 4 省廳聯合要請：加密資產不動產交易需嚴格 KYC、防洗錢 最早出現於 。

Google 與五角大廈簽署機密 AI 合約，上百名員工連署反對無效

根據外媒報導， Google 已與美國政府簽署協議，開放美國國防部（現已由川普更名為戰爭部）將其人工智慧模型用於機密任務。這項決定讓 Google 與 OpenAI、xAI 等科技巨頭一樣，正式成為美國軍方機密 AI 技術的供應商。 （OpenAI 搶下五角大廈 AI 合約！Sam Altman 坦承「倉促決定」，強調不涉大規模監控與自動武器） Google AI 模型將投入國防任務 The Information 報導，這份合約將允許美國五角大廈將 Google 的人工智慧技術用於「任何合法的政府目的」。這些機密網路通常用於處理高度敏感的軍事工作，涵蓋任務規劃與武器目標鎖定等範疇。Google 公關發言人向媒體表示，這項新協議是現有合約的修正案。 AI 武器化與安全規範：Google 無權否決美軍決策 針對外界對 AI 武器化的疑慮，合約中明確指出，該 AI 系統「不打算也不應在缺乏適當人類監督與控制的情況下，用於國內大規模監控或自主武器（包含目標選擇）」。根據報導，合約同時也附加了一項關鍵條款，明定該協議「不賦予任何控制或否決合法政府作戰決策的權利」。此外，協議更要求 Google 必須配合美國政府的要求，協助調整企業的 AI 安全設定與過濾機制。 (ChatGPT 解除安裝數飆升三倍，OpenAI 五角大廈合作案引資安監控擔憂) Google 上百員工請願拒絕該協議 據報導，超過 600 名 Google 員工（包含旗下頂尖 AI 實驗室 DeepMind 團隊成員）連署致信執行長 Sundar Pichai，強烈要求公司拒絕與軍方簽署任何機密 AI 專案。員工在信中強調： 「我們希望看到 AI 造福人類，而不是看到它被用於不人道或極其有害的方式，這包括致命自主武器和大規模監控。」 針對此事 Google 並未立即對外作出回應，顯然儘管內部員工強烈反對，這項與美國軍方合作的協議最終依然拍板定案。 (當 AI 成核武級武器：Ben Thompson 談 Anthropic 與五角大廈衝突) 這篇文章 Google 與五角大廈簽署機密 AI 合約，上百名員工連署反對無效 最早出現於 。

OpenAI ChatGPT 未達營收目標，財務長坦言算力支出恐付不出來

隨著 ChatGPT 用戶成長趨緩、Anthropic 與 Google 雙面夾擊，OpenAI 在衝刺 IPO 的關鍵時刻，正面臨前所未有的財務壓力。 (在燒掉千億美元之前，OpenAI 能把 ChatGPT 變成搖錢樹嗎？) OpenAI 拉警報：2025 年用戶與營收目標雙雙落空 華爾街日報報導，OpenAI 未能達成 2025 年 ChatGPT 每週活躍用戶突破 10 億人的內部目標，以及未透露的年度營收目標。公司財務長 Sarah Friar 已向公司其他高層表達擔憂，若營收成長速度不夠快，OpenAI 未來可能無力支付已簽訂的資料中心合約費用。 董事會近期也更仔細審視公司的算力採購協議，對執行長 Sam Altman 在業務放緩之際仍持續擴張算力的策略提出質疑。 ChatGPT 的成長放緩已經不是近期的事。去年底，Google Gemini 迅速崛起，在流量上吃下許多 OpenAI 的市佔份額；今年，Anthropic 在程式開發與企業市場的競爭力持續提升，導致 OpenAI 連續幾個月未達到月度營收目標。訂閱用戶的流失，早已成為管理層不得不正視的隱憂。 6,000 億美元的算力豪賭開始動搖 Altman 多年來堅信算力短缺是 OpenAI 成長的最大瓶頸，去年更對此簽約，總計未來支出承諾高達約 6,000 億美元。 然而，隨著 ChatGPT 成長動能趨緩，這場「算力佈局策略」開始在公司內部引發議論。Friar 與其他高管正積極推動成本管控與財務紀律，與 Altman 的擴張路線產生分歧。對此，Altman 與 Friar 發表聯合聲明，強調兩人「每天都在共同努力爭取最多算力，立場完全一致」。 公司目前一方面削減 Sora 等非核心專案以控制支出，另一方面則持續押注程式開發工具 Codex 的高速成長，並於近期推出在多項基準測試中居前的 GPT-5.5。 史上最大融資能籌夠錢嗎？IPO 時程充滿變數 今年 3 月，OpenAI 完成了矽谷史上規模最大的融資輪，籌得 1,220 億美元，由亞馬遜 (Amazon)、輝達 (Nvidia) 與軟銀集團 (SoftBank) 等領投，公司估值達到 8,520 億美元。 然而，知情人士透露，預計在達成營收目標之前，這筆資金就會先在未來三年內耗盡。更別提部分資金還有附帶條件，視特定合作協議是否落實而定。 在年底上市計畫方面，Friar 則持保留態度，她認為 OpenAI 尚未達到公開上市公司所需的嚴格財報標準；然而 Altman 則傾向積極推進 IPO 時程。隨著馬斯克 (Elon Musk) 對 OpenAI 與 Altman 提起的訴訟也在本週正式開庭，公司目前可以說是蠟燭兩頭燒。 在成長瓶頸、競爭加劇、內部分歧與法律訴訟的四重壓力下，OpenAI 能否在年底前順利敲響 IPO 鐘聲，仍是未知數。 這篇文章 OpenAI ChatGPT 未達營收目標，財務長坦言算力支出恐付不出來 最早出現於 。

E-Cash.org 可能為中本聰發表「比特幣」前的初代版本

比特幣歷史研究專家發現 e-cash.org 的註冊時間較 bitcoin.org 還早 29 天，紀錄顯示該網域與比特幣創辦人中本聰（Satoshi Nakamoto）於 2008 年發表白皮書前的開發足跡高度吻合，推測「e-cash」極可能為中本聰為「比特幣」定名前的初步方案，為他早期選擇的資產和網域名稱，最終他選擇了用比特幣 BTC 作為數位現金命名，捨棄了 e-cash 這個早期命名版本。 e-cash.org 網域註冊時序剛好符合白皮書起草時間點 根據 WHOIS 過去資料庫顯示，e-cash.org 於 2008 年 7 月 20 日透過 Dynadot 註冊，而廣為人知的 bitcoin.org 則是在同年 8 月 18 日才完成註冊。這段 29 天的時間差，恰逢中本聰頻繁修改論文標題與技術文件名稱的關鍵階段。比特幣歷史研究員布蘭溫（Gwern Branwen）指出，中本聰在 2008 年 8 月與密碼學家戴偉（Wei Dai）通信時，其分享的私人草稿文件名稱即為 「ecash.pdf」，且下載網址指向「ecash-pdf.html」，這顯示在 Bitcoin「比特幣」一詞正式定名前，中本聰極大機率傾向使用 e-cash「電子現金」作為系統名稱。 分析該網域的技術特徵，e-cash.org 自 2008 年註冊以來，始終透過隱私保護服務隱匿註冊人資訊，這與中本聰在註冊 bitcoin.org 時採用的匿名服務（Anonymous Speech）邏輯一致，截至 2026 年 4 月 25 日的最新查詢紀錄，該網域狀態仍為 Client Transfer Prohibited「禁止轉讓」，且有效期已續約至 2028 年 7 月 20 日，雖然該網域在過去 18 年間從未發佈過內容，也未曾與任何商業實體產生公開關聯，但持續的續約動作顯示其持有者仍刻意保留此具有歷史意義的虛擬資產。 (Hashcash 發明人 Adam Back 談密碼龐克、比特幣、垃圾郵件與匿名系統設計) 歷史文獻對「比特幣」早期命名變遷的間接佐證 中本聰於 2008 年 10 月 31 日正式向 Cryptography Mailing List 「密碼學郵件清單」發佈白皮書時，最終將主題訂為 Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash Paper「比特幣點對點電子現金論文」。然而，在其正式公開發表前，「電子現金」的概念始終貫穿其中。Wayback Machine 的存檔紀錄證實 e-cash.org 自始至終保持空白，這符合開發者在最終確定品牌名稱後，將早期測試用網域束之高閣的行為模式，比特幣歷史學家認為，這種從「e-cash」過渡到「Bitcoin」的演變，是區塊鏈研究的重要一環。 儘管時間軸與行為模式高度契合，但目前尚無任何數位簽章或加密郵件能直接證實 e-cash.org 為中本聰個人持有。所有推論皆建立在間接證據之上，包括註冊時間點、隱私保護偏好、以及與早期論文草稿命名的對應關係。由於該網域目前仍受嚴密的隱私服務保護，其幕後持有人的真實身分依舊是謎。這種「高機率但未證實」的狀態，反映了比特幣早期匿名開發的特性，也為研究人員在追蹤數位貨幣起源時，提供了極具價值的時空線索。 這篇文章 E-Cash.org 可能為中本聰發表「比特幣」前的初代版本 最早出現於 。

微策略加碼 3,273 BTC：均價 7.79 萬美元、累計持倉 81.83 萬枚

根據 Strategy Inc. 4 月 27 日新聞稿與同日提交美國證管會（SEC）的 Form 8-K 揭露，公司上週（4 月 20 日至 4 月 26 日）再加碼買入 3,273 枚比特幣（BTC），累計總持倉達到 818,334 枚，全部以 ATM（at-the-market）股票增發募集的 2.55 億美元支應。 4/20-4/26 加碼 3,273 BTC、均價 77,906 美元 本週交易窗口為 2026 年 4 月 20 日至 4 月 26 日，購入 3,273 枚 BTC，總投入 2.55 億美元（含手續費），平均購入價 77,906 美元／枚。對照同期比特幣現貨價落在 75,000-79,400 美元區間，這次加碼買在區間中段、未刻意低接，反映 Strategy 維持「機械式週度進場」策略而非擇時操作。 累計持倉 81.83 萬 BTC、平均成本 75,537 美元、總投入 618 億美元 截至 4 月 26 日，Strategy 累計持有 818,334 枚比特幣，總投入金額 618.1 億美元（含手續費），平均購入成本 75,537 美元／枚。以 BTC 4 月底 79,000 美元市價計算，這部資產帳上市值約 646 億美元，未實現獲利約 28 億美元（換算約 4.5%）。 持倉規模上，Strategy 距離超越中本聰估計 100 萬枚 BTC 的「個人最大持有者」位置仍差約 18 萬枚—以本週 3,273 枚的速度推估，仍需 50-60 週、約 12-14 個月才能達標。 資金來源：ATM 賣 145.16 萬股 MSTR、得 2.55 億美元 本週購買資金完全來自 ATM 增發 MSTR Class A 普通股（NASDAQ: MSTR），共售出 1,451,601 股、淨得 2.55 億美元。除 MSTR 外，本週四檔特別股（STRF、STRC、STRK、STRD）皆無增發紀錄。 對 MSTR 股東而言，每週透過 ATM 增發代表「股權稀釋」與「BTC 持倉成長」雙軌進行—只要 BTC 漲幅足以抵銷稀釋幅度，每股 BTC 含量（BTC per share）仍能維持成長。Saylor 過往的公開立場是 BTC 年漲幅超過 2% 即可支付特別股股息，目前模型仍在這個區間內運作。 五檔證券剩餘 538 億美元發行額度未動用 Strategy 目前可用於未來增發的剩餘額度（available for issuance），按 8-K 揭露： MSTR 普通股：264.7 億美元（含 3 月 23 日新增的 210 億美元擴額） STRC（Variable Rate Stretch 特別股）：194.6 億美元 STRD（10% Stride 特別股）：40.1 億美元 STRK（8% Strike 特別股）：21.0 億美元 STRF（10% Strife 特別股）：16.2 億美元 合計剩餘發行額度約 537 億美元，意味即便 BTC 不再上漲，Strategy 仍有超過 2 年的「彈藥」可持續加碼。但實際發行節奏取決於市場接受度—若 MSTR 股價回落、特別股 ARR 風險溢價拉高，可動用空間會壓縮。 對 BTC 市場的意義：節奏穩定的買盤、不再是邊際定價力 2024-2025 年 Strategy 曾因單週 30,000+ BTC 的爆量買入成為比特幣價格的邊際買家，但 2026 年第一季起購買節奏明顯放緩：本週 3,273 枚相較前週 34,164 枚（4/13-4/19）大幅縮減。原因可能是：（1）ATM 增發節奏受 MSTR 股價影響，股價回落時稀釋成本上升；（2）ETF 與其他企業（Metaplanet、BitMine 等）開始分擔機構買盤；（3）BTC 從 73K 回到 79K 區間後，Strategy 不急於追價。 對市場而言，Strategy 從「邊際定價力」回到「穩定的週度承接者」角色—對 BTC 短期波動性的抑制效果仍在，但已不再是單一驅動因素。下一個觀察節點是 5 月初是否會回到 1 萬 BTC 以上的單週節奏。 這篇文章 微策略加碼 3,273 BTC：均價 7.79 萬美元、累計持倉 81.83 萬枚 最早出現於 。

為什麼我說 Naval 推出的 USVC，有點像金融版貔貅幣？

如果你最近滑過英文財經推特或中文加密媒體，大概很難錯過 USVC 的廣告。這檔基金的行銷訊息很單純：由 AngelList 推出、由 Naval Ravikant 把關、最低 500 美元、零績效費，讓一般人也能投資 xAI、Anthropic、OpenAI 這些原本只屬於矽谷內部人的公司。 這是一個聰明的敘事。私人公司確實是過去十年最大的財富增長場域：1980 年企業中位數上市年齡是 6 年，2024 年延後到 13 年；散戶在多數情況下只能等 IPO 之後進場，而 IPO 時最暴利的階段通常已經結束。USVC 把這個結構性不公平包裝成一個 500 美元就能解決的產品。 但當你讀完它向 SEC 提交的 60 頁招股書、再對照社群上已經出現的尖銳提問之後，會發現這個產品沒有不合法，但行銷語言與法律揭露之間的落差，大到值得每一個準備按下「投資」按鈕的人停下來想一想。 「by AngelList」不是你想的那個意思 USVC 官網開頭寫著「a new fund by angellist」。但 USVC 的投資顧問公司不是 AngelList 本身，而是一家叫 AngelList Asset Management, LLC 的子公司。這家公司的原名叫 Strawberry Tree Management Company LLC，2025 年 11 月 20 日才正式改名。 這家公司 2023 年 12 月才成立，2024 年 3 月才向 SEC 註冊，目前管理資產約 3.29 億美元，從來沒有管理過 1940 法註冊的封閉式基金。招股書在多個段落反覆強調這一點，因為這是法律上必須揭露的「重大風險」。 換句話說，你以為背書你的是那個經營了十多年、Naval 投資過 Uber 和 Twitter 的 AngelList。 實際上拿你錢的，是一家成立兩年、剛剛換上 AngelList 名字的新公司。Naval 確實掛名投資委員會主席，但日常的投資決策由 Portfolio Manager Ankur Nagpal 執行。 「零績效費」聽起來很美，但他換了一個更糟的東西 USVC 的最大行銷賣點是「沒有 carry」。傳統 VC 抽 20% 的獲利，USVC 不抽，所以你的報酬就是你的報酬。 聽起來確實是消費者勝利。但 carry 不只是一個費用項目，它是一個誘因對齊機制。 GP 只在投資人賺錢時才分到錢，所以 GP 有動機去做正確的投資決策、拒絕劣質案子、控制風險。USVC 拿掉了 carry，看起來更便宜，但取代它的是什麼？ 招股書第 37 頁有一段很容易被略過的揭露：在 Carry Technologies 被 AL Venture, LLC 收購的交易中，Nagpal 預期作為 Carry 的普通股股東獲得對價，其中包含與 USVC 資產規模成長掛鉤的或有對價。 翻譯成白話：Portfolio Manager 個人能拿到多少錢，直接取決於 USVC 的 AUM 能做多大：不是表現多好，是規模多大。 這個誘因方向跟傳統 carry 是相反的。傳統 carry 讓 GP 想把錢賺到、不想搞砸；AUM-linked 報酬讓經理人想把規模做大、不想嚇跑投資人。對一個投資組合 65% 是現金、20% 押在 xAI 一家公司上、估值由經理人自己判斷的基金來說，這個誘因結構特別需要被注意。 1% 管理費的真實版本是 2.5%，沒有費用豁免的話是 3.61% X 用戶 gemchanger 第一個翻完招股書後在社群上開砲，他指出 USVC 雖然首頁主打「1% 管理費、0% carry」，但實際總費用率並不低，所謂「0% carry」更像是 USVC 這一層不收業績分成，而非整體結構真的沒有 carry。這個質疑完全成立。招股書的費用表是這樣的： 項目 比例 管理費 1.00% 股東服務費 0.25% 底層基金費用（AFFE） 0.95% 其他費用 1.41% 毛費用率 3.61% 投資顧問豁免與補貼 -1.11% 淨費用率 2.50% USVC 自己確實只收 1%。但你的錢會被投到下游的 Investment Vehicles 和 SPVs，這些下游基金各自收 1% 到 2.5% 的管理費，還抽 20% 到 30% 的 carry。這些成本透過 AFFE（Acquired Fund Fees and Expenses）反映在你的總成本裡。 USVC 沒有騙你，它的合約字面是 1%。但你以為躲開了 carry，實際上只是把 carry 從 USVC 自己的層級，搬到了它投資的下游基金層級。你還是在付 carry，只是付給別人。 更現實一點的數字：招股書揭露，假設投資 1,000 美元、年報酬 5%，10 年累計總費用是 399 美元。那是接近四成的累積成本。 而 2.5% 的淨費用率還是有條件的。它依賴投資顧問簽的兩份豁免契約，期限只到 2026 年 10 月 ...

聯發科拿下 Google 第八代 TPU 大單！ASIC 發酵帶動三檔概念股受惠

半導體晶片設計巨頭聯發科 (2454) 近日傳出成功切入 Google 第 8 代 TPU 訓練晶片供應鏈，不僅參與核心 I/O Die (輸入/輸出晶片) 設計，更導入先進製程與高階封裝技術，象徵其正式跨入高階 AI ASIC 戰場。隨著出貨規模與需求升溫，京元電子 (2449)、精測 (6510)、鴻勁 (7769) 等台灣供應鏈有望迎來新一波成長動能。 (聯發科股價衝破 2,000 元大關亮漲停，法說會倒數點燃 AI ASIC 題材) 聯發科切入 Google 第八代 TPU 訓練晶片供應鏈 工商時報指出，Google 最新推出的第 8 代 TPU 架構，分為訓練用的 TPU 8t 與推論用的 TPU 8i，其中訓練晶片因需支援大型 AI 模型運算，技術門檻顯著更高。供應鏈業者透露，聯發科此次鎖定 TPU 8t，負責 I/O Die 設計與整合服務，顯示其已具備支援高強度 AI 訓練需求的設計能力。 在製程與封裝方面，本次專案採用台積電 N3P (3 奈米強化製程) 結合 CoWoS-S 先進封裝方案，進一步推升晶片效能與整合密度。法人分析，能切入此類高規格專案，代表聯發科技術能力已躍升至 AI 晶片設計的一線水準。 (Google Ironwood TPU：10 倍效能 + 四家夥伴對抗 Nvidia) ASIC 業務成新引擎，TPU 出貨規模帶動營收成長 隨著雲端大廠持續加碼 AI 基礎建設，客製化 ASIC 晶片需求快速升溫。聯發科近年積極佈局 ASIC 領域，並憑藉高速介面與系統整合優勢成功卡位。公司預期，今年 ASIC 業務營收有望突破 10 億美元，成為關鍵成長動能之一。 市場進一步指出，Google TPU 投片量持續上修，預估至 2027 年整體出貨量有機會達到千萬顆規模。無論由聯發科或其他設計業者分食訂單，均將為供應鏈帶來長期穩定的營收貢獻。 測試與設備需求升溫，三檔 ASIC 概念股同步受惠 AI 訓練晶片因採用先進製程與高複雜度封裝，對測試精度與強度要求大幅提升，帶動相關供應鏈需求快速成長。業界指出，深耕高效能運算測試的京元電與精測，將直接受惠於 AI 晶片測試需求攀升。 同時，測試設備廠鴻勁亦可望受惠於設備投資擴張趨勢。隨著晶片單價提高與測試流程升級，系統級測試 (SLT) 逐漸成為高階晶片標準流程，進一步提升測試環節在整體供應鏈中的重要性。 競爭轉向分工合作：AI 晶片進入高規格競賽新時代 在競爭態勢方面，市場曾關注邁威爾科技 (Marvell Technology) 是否切入 TPU 供應鏈，但目前尚未出現明確佈局。業界分析，隨著 AI 晶片設計難度持續提高，未來競爭模式將由單純搶單，轉向分工合作，甚至發展出「委託晶粒 (Consign die)」等新商業模式。 長期而言，AI 晶片將朝 chiplet (小晶片) 與異質整合方向發展，對先進封裝技術依賴持續提升，進一步推升台積電產能利用率與整體半導體產業技術門檻。 在此趨勢下，聯發科成功切入 Google 訓練晶片核心，不僅代表自身轉型成果，也象徵台灣供應鏈在全球 AI 競賽中的關鍵地位持續強化。 這篇文章 聯發科拿下 Google 第八代 TPU 大單！ASIC 發酵帶動三檔概念股受惠 最早出現於 。

分析認為DeFi TVL損失130億美元為連鎖平倉，非真正損失

近期 DeFi 遭遇嚴峻考驗，KelpDAO 因基礎設施遭定向攻擊導致約 2.92 億美元資產損失，隨後引發市場約 130 億美元的總鎖定價值（TVL）大幅下滑。儘管數據看似災難，但分析指出此次資金縮減主因源於槓桿頭寸的連鎖平倉與資產輪動，DeFi 沒有死，在極端壓力下仍展現韌性。 駭客攻擊路徑由智慧合約轉向基礎設施 本次 KelpDAO 攻擊事件與過往常見的智慧合約漏洞不同，主因為 LayerZero 驗證基礎設施遭受定向攻擊，根據初步調查，此事件疑與北韓駭客組織 Lazarus Group 有關，KelpDAO 選用單一驗證器架構，即便先前已有多次防禦性配置建議，仍因架構集中化導致其發行的流動性質押代幣 rsETH 失去足夠擔保，此現象引發市場對不良債務蔓延至 Aave 等大型借貸協議 WETH 池的高度擔憂。當攻擊面從代碼層面擴展至底層基礎設施，鏈上系統的風險溢價（Risk Premium）隨之提升，投資人必須重新評估資產存放於去中心化協議的潛在成本。 槓桿放大幅度加劇幣價波動 數據顯示 DeFi 總鎖定價值在 48 小時內驟減 130 億美元，然而這項數據背後包含大量重複計算的虛擬價值。以借貸市場領導者 Aave 為例，在攻擊發生前，用戶普遍採取循環抵押策略（Looping Strategies），即存入流動性重新質押代幣後借出 ETH，再兌換為更多代幣放大報酬，這種槓桿效應在市場穩定時會推高 TVL，但在資產擔保出現疑慮時，則會引發劇烈的平倉潮。儘管帳面上看似流失百億美元，但實際淨資本損失僅為其中的一小部分。此外，DeFi 領域目前的自然收益率普遍偏低， Aave 的 USDC 存款年化報酬率約為 2.61 %，甚至低於傳統金融機構如盈透證券（Interactive Brokers）的 3.14 %，這導致開發者傾向利用槓桿填補報酬缺口，進而加劇了事件發生時的波動。 過往歷史案例驗證 DeFi 具備修復能力 DeFi 在過去幾年中曾面臨過多起規模更大的事故，包括 Terra 崩潰、Wormhole 與 Ronin 橋接器遭駭等，損失金額均在 10 億美元級別。即便經歷如此規模的資本撤離，核心協議仍能透過金庫資產補償、貸款調整與社群治理等手段逐步修復信任。DefiLlama 創辦人 0xNGMI 指出雖然 Aave 等協議在短時間內經歷大規模資金外流，但這更像是風險資產的重定義而非全面崩潰。歷史經驗顯示當市場情緒穩定後，資金通常會因成本考量與潛在報酬重新回流。目前 Aave 雖面臨流動性短缺壓力，但具備足夠的調節機制保護協議完整性。 在 KelpDAO 事件期間，市場觀察到明顯的資金移轉現象。SparkLend 協議因預先下架 rsETH 等風險資產，維持充足的 ETH 提現流動性，其總鎖定價值在週末從 18 億美元逆勢成長至 29 億美元，反映出資本未全面撤離鏈上生態，而是在尋找更安全的避風港。 這篇文章 分析認為DeFi TVL損失130億美元為連鎖平倉，非真正損失 最早出現於 。

川普第二屆 $TRUMP 大戶宴：297 人到場、幣價自高峰跌 96%

根據 華盛頓郵報報導，美國總統川普 4/25 週六在佛州 Mar-a-Lago 舉辦第二屆 $TRUMP 迷因幣大戶晚宴，由其團隊籌辦的「年度持幣競賽」優勝者出席，宣傳語為「全世界最獨家的加密與商業大會」。CoinDesk 與 CNBC 補充財務細節：$TRUMP 當前報價 2.59 美元，較川普就職後高峰縮水 96%。 297 名 $TRUMP 大戶到場、前 29 名與川普香檳對飲 本屆優勝者共 297 人，他們在指定窗口期擁有的 $TRUMP 持倉量排名最高，被獲准飛往 Mar-a-Lago 參加。其中前 29 名再被升級至「VIP 香檳對飲」場次，獲贈川普品牌香水、海報、手錶等周邊商品。根據區塊鏈分析公司 Nansen 估算，這 297 名大戶持倉合計約 2,900 萬美元—僅為 2025 年首屆 1.48 億美元的五分之一。 入場門檻也大幅降低。據 Fortune 報導，本屆排名末位入選者持倉約 8,460 美元，相較首屆約 5.5 萬美元的最低門檻下滑超過 80%。$TRUMP 自 2025 年 1 月就職後一度上看 70 美元，目前報 2.59 美元、24 小時下跌約 14%。 Tether CEO、Cathie Wood、Mike Tyson 同台演講 本屆講者陣容跨足金融與娛樂：Tether 執行長 Paolo Ardoino、方舟投資（Ark Invest）創辦人 Cathie Wood、暢銷書作者 Tony Robbins、前重量級拳王 Mike Tyson、Anchorage Digital 執行長 Nathan McCauley，以及 ProCap Financial 共同創辦人 Anthony Pompliano。CoinDesk 報導現場討論議題涵蓋金融普惠、美元角色，以及 AI 與加密的交集。 川普以主題演講替加密立法辯護 川普以主題演講替即將進入眾院二讀的兩部加密法案站台，論點是「加密產業在美國境內合法化能讓資金回流」。這場面對自家代幣大戶的演講，與民主黨陣營本週對該大會的調查行動形成對照—參議員 Elizabeth Warren、Adam Schiff、Richard Blumenthal 已聯名要求白宮揭露大會與會者名單與利益衝突資訊。 $TRUMP 較峰值縮水 96%、流動性集中於少數大戶 $TRUMP 當前 2.59 美元、市值約 5.18 億美元（流通量計），與 2025 年 1 月發行週峰值 70 美元相比已縮水 96%。值得注意的是大戶集中度—僅 297 個地址即可掌握合計 2,900 萬美元、近總市值 5.6%—反映 $TRUMP 流通結構仍高度集中。 川普家族其他加密布局也持續面臨挑戰。本週稍早，孫宇晨對川普家族 World Liberty Financial 提起訴訟，指控對方凍結其價值 10 億美元的 WLFI 代幣，並施壓注資旗下 USD1 穩定幣，是川普加密版圖另一條未解戰線。 這篇文章 川普第二屆 $TRUMP 大戶宴：297 人到場、幣價自高峰跌 96% 最早出現於 。

穩定幣不只跨境支付，更在地化！a16z 最新報告：亞洲撐起三分之二交易量

加密創投巨頭 a16z 最新發布的「9 charts on what stablecoins are becoming」報告以九張關鍵圖表，描繪穩定幣正在發生的結構性轉變。這份報告的核心結論並不是新代幣或新敘事，而是穩定幣的角色從「交易工具」、「儲蓄載體」過渡到「核心金融基礎設施」，而且越來越在地化，與市場原本對跨境支付的想像出現明顯落差。 美國 GENIUS Act 推升穩定幣交易量至季度 4.5 兆美元 過去多年，監管不確定性一直是機構參與穩定幣的天花板。轉折點來自美國 GENIUS Act 確立首個聯邦級穩定幣發行框架。a16z 數據顯示，調整後的穩定幣交易量在法案通過前已連續數季上升，但通過後成長明顯加速，2026 年第一季已達約 4.5 兆美元規模。 歐洲的 MiCA 框架則呈現另一種圖像。2024 年底全面生效後，多家主要交易所為合規下架 USDT，導致非美元穩定幣活動短暫衝高超過 400 億美元。波動結束後，月交易量穩定在 150 億至 250 億美元的新基準，遠高於 MiCA 實施前的水位。換言之，監管沒有壓制非美元穩定幣，反而為其創造了一個過去幾乎不存在的常態市場。 商業活動成長最快：C2B 年增 128% 具結構性意義的轉變在於使用情境本身。2025 年全年，C2C（消費者對消費者）轉帳筆數 7.895 億筆仍是絕對主力，但成長最快的是 C2B（消費者對企業）類別，從 2024 年的 1.249 億筆暴增至 2.846 億筆，年增 128%。 穩定幣支付卡的基礎設施數據佐證此一趨勢。Rain 支援的穩定幣卡計畫（包含 Etherfi Cash、Kast、Wallbit 等）月度抵押存款金額，從 2024 年 11 月的近乎為零，成長至 2026 年初每月超過 3 億美元。雖然這仍是擔保餘額而非直接支付額，但軌跡相當明顯：穩定幣的商業使用正在快速擴張。 貨幣流通速度倍增：從 2.6 倍升至 6 倍 每一單位穩定幣供給的週轉頻率正在加快。a16z 計算的穩定幣流速指標，也就是調整後月度轉帳金額相對於流通供給量的比率，自 2024 年初以來幾乎翻倍，從 2.6 倍上升到 6 倍。 流速上升代表市場對穩定幣交易的需求成長速度，已超越新發行速度，現有供給正在被「用得更勤」。這是真實支付網路的特徵，貨幣是被「使用」而不只是「持有」。 穩定幣純支付規模達 3,500 億至 5,500 億美元 把交易、機構金庫資金移轉、交易所運作機制等「金融性質」流動剝離後，2025 年穩定幣在不同主體之間的純支付規模估計落在 3,500 億至 5,500 億美元之間。 從結構看，B2B（企業對企業）仍是最大宗，但 C2C 直接轉帳、商家收付款相關活動的成長速度同樣引人注目。 地理分布高度集中：亞洲佔近三分之二 地理數據顯示穩定幣支付活動並未平均分布。亞洲市場貢獻了將近三分之二的支付量，主力來自新加坡、香港、日本三地。北美約佔四分之一，歐洲約 13%，拉丁美洲與非洲合計則不到 10 億美元。 這個分布對台灣與東南亞的金融科技業者具有直接意涵。穩定幣支付的真實成長動能正集中在亞洲時區，這也意味相關業者的客群、交易對手、以及監管套利空間，與美國本土的 fintech 並非同一個市場。 跨境敘事被推翻：境內交易佔比衝上四分之三 報告中最反直覺的一張圖，挑戰了「穩定幣等於跨境匯款工具」的主流敘事。實際數據顯示，跨境活動在整體支付量中的佔比一直在下降而非上升。境內交易佔支付量的比例，從 2024 年初的約一半，成長到 2026 年初接近四分之三。 巴西是個鮮明案例。當地以巴西幣為錨的穩定幣 BRLA，月轉帳量從 2023 年初幾近零，成長至 2026 年初約每月 4 億美元，與當地即時支付網路 PIX 的整合是主要推力。 a16z 的解讀是，穩定幣正在找到新的定位：不只是匯款或外匯工具，而是「跑在全球基礎設施上的本地支付媒介」。這個定位轉變對銀行、支付機構、與穩定幣發行商的競爭格局影響深遠。 這篇文章 穩定幣不只跨境支付，更在地化！a16z 最新報告：亞洲撐起三分之二交易量 最早出現於 。

AI Agent 已可獨立重現複雜學術論文：Mollick 稱錯誤多在人類原文而非 AI

賓州華頓商學院教授 Ethan Mollick 於 4/25 的 X 平台貼文提出一個對學術界具強烈衝擊的觀察：當前的 AI agent 已經能在沒有原始論文與沒有原始碼的情況下，僅憑公開的方法描述與資料，獨立重現複雜的學術研究結果。Mollick 進一步指出，這些 AI 重現的版本與原論文有出入時，「錯誤往往出在人類論文本身，而非 AI」。這是科研可重現性危機在生成式 AI 時代的一個實質轉折—過去需要昂貴人力才能進行的同行驗證，正在被 AI 大規模、低成本完成。 Claude 重現多篇論文，再以 GPT-5 Pro 雙重驗證 Mollick 在他的 OneUsefulThing 部落格與本次推文中，描述了他對 Claude 的具體實驗：把一篇學術論文交給 Claude，讓它打開存檔、整理檔案、把統計用的 STATA 程式碼自動轉換為 Python，再逐一執行論文中的所有發現。Claude 完成後，他再用 GPT-5 Pro 對同一份重現結果做第二輪檢查。多篇論文被以同樣的方式測試，結果普遍成功，僅在資料檔案過大或原始 replication data 本身有問題時受阻。 對學術界而言，這個流程過去通常需要研究助理花費數週甚至數月。Mollick 描述的時間規模是一個下午到一天，且運行成本只有商用 LLM API 的 token 費用。 錯誤多在人類原文，不是 AI 更具爭議性的是 Mollick 對「誰錯了」的判斷。他在推文中明言，當 AI 重現結果與原論文不一致時，多數情況不是 AI 弄錯，而是原論文有資料處理錯誤、模型誤用、或結論超出資料支撐的範圍。心理學、行為經濟學、管理學等社會科學近十年內已出現多次重大可重現性危機事件，最有名的是 2015 年 Open Science Collaboration 的大型重現研究，僅約 36% 的心理學論文結果能被獨立重現。AI agent 把這個檢驗過程從「需要人力配比」推到「可被普遍執行」的邊界。 學會仍禁 AI 入審稿，制度落後技術 Mollick 在另一則 4/25 推文中具體點名其所屬領域最大的學會 Academy of Management 仍明文禁止 AI 進入論文審稿流程。他引用既有研究指出，AI 審稿在準確度、一致性與偏見控制上已優於部分傳統人類審稿人，因此「禁止」這個立場可能反向加重既有審稿系統的失靈。這種制度與技術之間的落差，是接下來 1–2 年學術出版界、學會與資助機構都必須面對的政策議題。 對讀者而言，這場辯論並非局限於學界。當 AI agent 能即時驗證研究發現，產業界的研究引用、政策報告、財務決策中的學術根據，將進入一個「結論是否承受得住獨立 AI 重現」的新檢驗門檻。對應 Mollick 在另一則推文的補充，他認為政府是唯一能在工具強度持續上升時為這個檢驗機制定錨的單位—而政策設計的複雜度，將同步成為 AI 治理討論中相對被忽視的一條主軸。 這篇文章 AI Agent 已可獨立重現複雜學術論文：Mollick 稱錯誤多在人類原文而非 AI 最早出現於 。

摩根大通 ETF 趨勢報告：API 化、主動式佔 83%、代幣化分為合成與原生兩條路徑

摩根大通證券服務部門於 4/24 發布報告《From Automation to Tokenization: ETF Trends to Watch》，整理 ETF 產業正在同時發生的三條結構性變化：交易自動化、主動式產品擴張，以及代幣化的兩條平行路徑。報告引述 PwC 調查，全球 ETF 規模從 2025 年的 19.5 兆美元、預期 2030 年將達到 35 兆美元；摩根大通自家數據則顯示 2025 年新發行的 ETF 中已有 83% 屬於主動式產品。 API 化交易已是基礎建設常態 授權參與商（Authorized Participants，AP）越來越廣泛採用以 API 為基礎的自製訂單管理系統，與多家交易場所直接整合。摩根大通指出，目前已有 50% 的一級市場 ETF 流量是透過 AP 的 API 自動進行。驅動這個轉向的是「全球市場擴張＋監管複雜度上升」雙重壓力—嚴格的交易申報、流動性監管與內控要求逼迫業者把工作流改為「電子化、可追蹤、可規模化」。對 ETF 造市商而言，過去仰賴電話與人工確認的下單模式，已經不再符合監管時效。 主動式 ETF 倒逼基礎設施升級 主動式 ETF 在 2025 年新發行佔比已經來到 83%。這項變化看起來只是產品線的數字調整，但對基礎設施的衝擊很實在：主動式經理人每天可能調整大量持倉，造市商需要更敏捷的報價演算法；部分標的為流動性較差的私募類資產，需要更精細的估值工具；半透明結構也讓造市商需要特殊的資訊存取機制。摩根大通正以其 Athena 平台強化造市商所需的 ETF 報告功能。Delta One 與 ETF 銷售全球主管 Matthew Legg 在報告中強調，「主動式 ETF 產品出現後，新技術能力必須同步開發。」 代幣化分為兩條路徑 摩根大通在報告中明確區分兩種代幣化 ETF 模式。合成式代幣化 ETF（synthetic tokenized ETFs）本質上是衍生品合約，以鏈上代幣鏡射既有 ETF 價格，但代幣本身並不直接持有基金份額。原生式代幣化 ETF（native tokenized ETFs）則是基金份額直接在區塊鏈上發行，目前仍處試點階段。兩者最關鍵的差異整理如下： 維度 合成式（Synthetic） 原生式（Native） 法律本質 衍生品合約，不持有基金份額 真正的基金份額 代幣與標的關係 鏈上代幣鏡射既有 ETF 價格 代幣即份額本身 部署成熟度 已有商用案例 仍處試點階段 對 ETF 流程影響 不改變原 ETF 創設、贖回、託管流程 須重新設計創設、贖回、託管流程 投資人主要風險 衍生品交易對手風險 鏈上技術與託管風險 ETF 產品全球主管 Ciarán Fitzpatrick 在報告中表示：「ETF 從根本上提供彈性、多元化、透明度與成本效率，這四點都由科技驅動。代幣化將推動整個基金產業的市場變革。」這也是傳統 ETF 業者第一次在公開報告中把代幣化從「未來試點」轉為「下一個必修課」的明確訊號。 對照組：傳統業者鏈上 vs 加密業者銀行業 本次報告與本週稍早 BIS 把加密交易所歸類為多功能金融中介形成有趣對照：BIS 聚焦於加密原生業者向銀行業靠攏的監管壓力；摩根大通則從傳統 ETF 業者向鏈上原生產品擴張的供給面切入。當被動式追蹤指數的策略相對容易代幣化、主動式策略要在鏈上重現則需要新的治理與透明度設計，這條路徑將是接下來基金、交易所、託管商邊界進一步模糊的關鍵戰場。 這篇文章 摩根大通 ETF 趨勢報告：API 化、主動式佔 83%、代幣化分為合成與原生兩條路徑 最早出現於 。

Jane Street 請求法院駁回 Terraform Labs 對 UST 崩盤之索賠訴訟

Jane Street 於本週四向紐約南區地方法院提交文件，請求法官駁回 Terraform Labs 破產管理人 Todd Snyder 提出的損害賠償訴訟，Jane Street 主張該訴訟意在轉移 Terraform 自身詐欺行為的責任，強調相關刑事與民事法律責任早已由法庭裁定。 Terraform 破產管理人指控內線交易 Terraform Labs 破產管理人 Todd Snyder 於 2024 年 1 月發起訴訟，指控 Jane Street 利用非公開資訊進行不當交易，進而加速 TerraUSD (UST) 崩潰，訴狀詳細指出 2022 年 5 月 7 日，當 Terraform 從 Curve 流動性池中提取 1.5 億枚 UST 後， Jane Street 關聯的錢包隨即在數分鐘內提取 8,500 萬枚 UST，破產管理人認為，這種搶先交易行為引發了市場連鎖恐慌，最終導致 UST 與美元脫鉤，這場崩盤在短短幾天內造成約 400 億美元的市值蒸發，對整體加密貨幣產業產生嚴重的連鎖衝擊。 Jane Street 否認指控，主張責任已定調 針對上述指控，Jane Street 在最新提交的法律文件中予以全面否認，並要求法院禁止 Terraform 再次提起相同訴訟。Jane Street 辯稱 Terra 生態系的崩潰核心源於 Terraform 內部的欺詐計劃，該公司並未參與其中。文件進一步指出，Terraform 創始人 Do Kwon 先前已在刑事與民事訴訟中，針對串謀與電信詐欺等罪名認罪，目前正在服刑。Jane Street 強調 Do Kwon 本人曾公開表示相關痛苦由其一人造成，破產管理人的行為僅是試圖從外部機構榨取資金，以彌補公司自身不當行為造成的損失。 目前法院正在權衡如何界定這場 400 億美元崩盤的法律責任歸屬，此案的進展受到金融與法律界的高度關注。Jane Street 堅稱針對 Terraform 詐欺行為的審判與處罰已經完成，不應將責任轉嫁給市場參與者。若法院接受 Jane Street 的駁回請求，將確立破產實體在倒閉後追討損失的法律邊界；反之，若案件繼續審理，則可能深入調查造市商與協議開發商之間的資訊交換機制。此裁決不僅影響 Jane Street 的法律處境，也將成為未來加密資產崩盤案件中，關於「內線交易」與「市場崩潰責任」判定的重要指標。 Terraform Labs 成立於 2018 年，在經歷 2022 年的劇烈崩盤後，於 2024 年 1 月正式進入破產保護程序。該公司崩潰引發了多間加密貨幣企業連環倒閉，引發監管機構對穩定幣風險的高度警覺，隨著 Do Kwon 被陪審團認定犯有證券詐欺罪，Terraform 的破產清算過程變得極為複雜，管理人試圖透過追討疑似不當得利來償還債權人。截至目前為止，法院尚未對 Jane Street 的駁回動議作出最終裁定。 這篇文章 Jane Street 請求法院駁回 Terraform Labs 對 UST 崩盤之索賠訴訟 最早出現於 。

孫宇晨起訴川普家族 World Liberty Financial：指控凍結 10 億美元代幣、施壓注資 USD1

加密創業家、Tron 創辦人孫宇晨（Justin Sun） 於 4/22（週二）在美國加州聯邦法院對 川普家族 DeFi 專案 World Liberty Financial（WLF）提起訴訟，指控該公司非法凍結其持有的 $WLFI 代幣，並施壓他為 WLF 的穩定幣 USD1 注資「數億美元」。Sun 在 2024 年曾投資 WLF 共 4,500 萬美元。根據 CBS News 整理的訴狀內容，遭凍結代幣的帳面價值可能高達 10 億美元。 投資時序與凍結金額 項目 內容 起訴日期 2026 年 4 月 22 日 法院 美國加州聯邦法院 Sun 投資金額 4,500 萬美元（2024 年購入 $WLFI） 遭凍結代幣帳面值 最高約 10 億美元 $WLFI 自 9/1 起跌幅 約 25% WLF 總募資 約 5.5 億美元（首月 Sun 投資前已募 2,200 萬） 核心指控：黑名單權、施壓注資 USD1 Sun 的訴狀主要指控包括： WLF 在 Sun 拒絕繼續注資後「非法凍結」他持有的 $WLFI 代幣 公司秘密變更代幣轉移合約規則，創造了對持有者的「黑名單權」（blacklisting power） 「沒有治理提案、更沒有代幣持有者投票程序」的情況下單方修改契約 WLF 向 Sun 施壓，要求其為該公司穩定幣 USD1「注資數億美元」 Sun 提及曾借款至少 7,500 萬美元穩定幣，使情況更複雜 Sun 在訴狀中也描述 WLF 高管（不含川普家族）把公司「當成利用川普品牌、透過欺詐獲利的黃金機會」。值得注意的是，Sun 特別把川普家族排除在直接指控之外，把矛頭指向 CEO Zach Witkoff 與共同創辦人 Chase Herro。 WLF 的反擊：「毫無依據」 WLF 執行長 Zach Witkoff 回應稱 Sun 的指控「完全沒有依據」，並形容該訴訟是「Sun 試圖轉移焦點、掩飾自身不當行為」的絕望舉動。川普之子 Eric Trump 則在聲明中說：「這場訴訟唯一比 Sun 花 600 萬美元買一根香蕉還可笑。」（此處影射 Sun 過去在藝術拍賣會上的行為。） 背景：川普家族與 WLF 的架構 World Liberty Financial 2024 年成立，由 Donald Trump、Eric Trump、Donald Trump Jr. 列為共同創辦人，Zach Witkoff（Steve Witkoff 之子）擔任 CEO。WLF 是川普家族涉入加密貨幣最深的商業載體之一，發行的 $WLFI 治理代幣與 USD1 穩定幣分別對應治理投票與支付用途。 這場訴訟的意義超越兩造金錢糾紛： 這是首次由加密產業知名人物對現任總統家族的加密事業提起聯邦訴訟（早先孫宇晨即公開批評 WLF 擬將代幣鎖倉到川普下台） 「秘密變更合約」「黑名單權」的指控觸及 DeFi 項目治理透明度的核心議題 USD1 穩定幣發行方的資本結構與 Sun 的指控將進入證據揭露程序，可能衍生其他訴訟 案件結果將影響川普家族未來在加密產業的商業擴張節奏 這個故事仍在發展中——訴訟剛提起，WLF 尚未提交答辯狀，證據開示與初步聽證的排程將決定接下來數月的法律節奏。後續觀察點：川普家族成員是否會被納為共同被告、WLF 合約變更的時序是否能由鏈上資料重建、以及 USD1 的實際準備金結構是否會在法庭文件中被揭露。 這篇文章 孫宇晨起訴川普家族 World Liberty Financial：指控凍結 10 億美元代幣、施壓注資 USD1 最早出現於 。