Psyduck-可达鸭

观察下Top12利润榜单，平均盈利50倍以上，还有还几个地址盈利在100倍，并且都是只买未卖，其中有17个地址的BNB资金均于3月22日的17点07分转入，这是巧合还是阴谋呢。这17个地址持仓占比20%左右。

选取这17个地址中持仓top7的地址，通过交易网络图可以发现这7个地址的行为模式完全一致，首先其BNB入金都是从币安通过2个中转地址到持仓地址，然后同时再次收到来自币安的BNB进行加仓，因此基本可以确定为老鼠仓地址。
这7个地址如下
0x3d40ba1570f25d0b7770818b3af9cd2ec2d9f3cc
0x75b2365c6fc36c0d32a618972d10df6f7e5eaf8b
0x825160c797c63b1209f1eadce9bcff34b9930a31
0x2227a753cf222fe8c56b9a00c6e3b0cb789eec81
0x40ebcb3affbac8d6358330cedd5c7c51a5e9968c
0xc6526dba6533ad9f688ac0e6f46d2c7a04470bef
0x4809ff92dbc02d31fd47b012cde66f56eb974042

注意：这次诊币仅针对当前筹码分布有效，如果后续筹码分布庄家有变化，需要另行判断。
bnbxy地址：0x776217f7ef9673d94e0918964923c4a9b619cfbd

DEXX被盗时候，我就在想为了兼顾安全和体验币安自己来做meme币的托管钱包bot是最合适的。非托管钱包具有容易被mev夹，跨链手续费高，每次交易都需要准备好gas，无法设置限价单，交易失败率高等缺点。托管钱包这些问题都可以解决，但是托管钱包唯一的缺点就是担心跑路，因此最适合做托管钱包bot的就是币安。这次产品更新可以称为Alpha2.0从币安身上看到了像launchpad一样的创新性的延续，毕竟这个产品做起来需要协调各个部门，会动了有些部门的蛋糕，推动起来需要自上到下的推，能够看到高层的魄力和产品创新性。
币安特别像腾讯，一个拥有币圈最大流量，一个拥有社交媒体最大的流量，对新产品有强大的导流能力，但是在强大导流能力上，仍然无法做好web3 wallet，这也就是和腾讯一样缺乏技术创新能力，腾讯也无法做好微视。在认清自己劣势的同时，如果能够发挥自己生态的优势，仍然可以获得巨大的成功。为什么非得币安来做呢？币安拥有巨大的用户资金，并且资金的安全性在一次次fud上获得了信任，对币安的好处也是巨大的：
有些用户不擅长使用DEX，给CEX的用户提供购买DEX上的代币的渠道。如果链上有热度比较高的代币，用户之前不得不将CEX的资金转移到链上参加活动，会造成平台资金流出。可以走CEX流动性，可以做到无跨链手续费。gas费也不需要链上扣除，可以先用后付。凭借币安的交易量，交易都可以走CEX内部撮合，交易都是免手续费的（目前有6个月的免手续费补贴）。之前币安的问题是上spot既接盘，上spot流程长，这些会造成痛失巨大的交易量，并且容易被诟病，有了Alpha2.0后，这才是真正的科创板
但是目前Alpha2.0仍然有些问题或者需要思考的点：
完整的交易路径应该是用户先发现一个代币形成交易动机，然后才去交易。X平台的KOL叙事喊单和gmgn的热门代币排名/聪明钱识别都给用户提供了发现代币的渠道。币安目前第一步做的不够好，这也是binance做square的原因，但是目前两个平台并没联动起来。如果能够在交易页面看到用户喊单也会触发用户的交易动机。并且只提供交易功能并不能留住擅长链上交易人的资金。从CZ喊单mubarak看主要在推BSC上的meme，想要一鱼两吃。目前看来交易可以选择成功率高和低滑点两种模式，BSC上的mev夹子一直在被诟病，猜测实现成功率高和低滑点可能采用了供应商的支持，这部分的投入能持续多久呢，最终还是需要靠自身技术来解决。有了Alpha2.0后，上不上Spot这件事没那么重要了，目前看Alpha2.0的代币列表采用人工选币机制的，人工选币又代表了农场主的视角，应该具备moonshot之类的选币眼光，或者有自动化的选币能力，需要从老鼠仓，阴谋集团，交易操控来过滤掉代币，让Alpha2.0上的代币更加具备公平性。
总结：好处是巨大的，和OKX Wallet正面刚不好，利用好自身生态的优势可以实现弯道超车。不过仍然需要改进其技术实力，形成完整的交易路径。其他交易所OKX等估计也会争相模仿，因此卷到最后还是卷产品体验。币安如果做的好的话，可以凭借这个功能给币安带来新的用户，进一步抢占市场，如果做的不好的话只是为了服务于目前用户，做好用户留存。
#ALPHA #币安Alpha2.0

昨天CZ公告狗狗名字后，短短几分钟链上出现了几百个同名币，到处充斥着阴谋和骗局，到底哪个才是龙一呢，散户偏向买市值最高，0x6d5ad1592ed9d6d1df9b93c793ab759573ed6714在短短10分钟内市值迅速推高到了4亿美元，从而引发关注备受推崇，然而随后一直在跌，下图是0点30的持仓截图，老鼠仓持有45%的仓位，前10大持有人基本都是的老鼠仓，之前价格上升的那么快也是因为DEV持仓很多，池子太浅，人为操控交易刷交易量推高的，无数散户的买入成为老鼠仓退出的燃料。据我观察，老鼠仓从45%减到了25%用了半个小时，从25%降低到了15%用了不到十分钟，散户的买入十分疯狂，在今晨5点老鼠仓出货完毕，散户被血洗了4千万美元。

随后巨鲸们开始接手盘面。CZ说想要看到哪个币能在PVP比赛中胜出，因此市值最高并且关注度最高的Broccoli代币才有上币安的预期，巨鲸们也在等待老鼠仓出货完毕，老鼠仓在5点出货完毕时候也是市值最低的30M。
既然散户们老鼠仓做不了，并且经历一夜的迷茫和血洗。那么如何把控抄底点位，做一个抄底大师呢。接下来分析前10大个地址的抄底操作（排除流动性和交易所地址后实际分析8个地址），可以学习下抄底手法：
我们先来看K线分析下3个关键的时间点：
● 0:10-0:20 这是交易开始的前10分钟，市值迅速被推高到4亿。不少散户为了为了找龙一，选择购买这个代币，这也是大部分韭菜们被血洗的买入时间点。
● 00:20-0:30 老鼠仓开始大量抛售，市值来到了最低点10M。这个时间点老鼠仓依然有45%，流动性变的很差，这个时候购买是有很大风险的，如果买盘跟不上，老鼠仓快速卖出，就会市值归零，不过这个时候也是属于勇敢的冒险者的。
● 05:00-07:00 这期间市值来到了平稳的40M左右，这时候老鼠仓已经出金，散户们经历被一夜的血洗终于迎来了换庄的时刻，此时已经到了深夜，这时候买入的属于稳妥有耐心的投资者。

地址1. 0x810c6f3f0ab779b79b96aa0efebdd6dd04d5fc01 第2大持仓地址，盈利91万，韭菜手
该地址昨晚10点开始从OKX提取1.6M为抄底做准备，最终买入了5.6M，成为第一大持仓地址，目前盈利91万。该地址的抄底符合绝大部分韭菜的操作手法，在最高点买入，然后在0点37时，市值最低10M的时候不敢抄底，随后在1-3点继续抄底，第二波加仓在12点之后，虽然手法很韭菜，但是奈何老板无限子弹，最后还是盈利了19%

地址2. 0xb389b8caaedcd0231780a30e5b6aec6b6ceb970f 第4大持仓地址，盈利3.1M，钻石手，抄底大师
该地址昨天晚上10点从Binance提取了价值2.58M的BNB，就是在为抄底做准备的，一直在等待抄底点位，等到了5点价格最低时开始抄底1.1M，实现了精准抄底。

地址3. 0x88870b5a41b88d4e2304ce6a9308d0db3fe00521 第5大持仓地址，盈利1.6M万，冒险与稳妥并存。
第一波买入时间在0点15-30，属于大部分韭菜操作，但是也勇敢的在最低点抄底了，第二波抄底在老鼠仓出尽的5点后，属于稳妥的抄底，因此利润率也来到了258%。

地址4. 0x8d73a36d78e2ae4a437053c9ce3be70d483ab74d 第6大持仓地址，盈利92万，冒险者
加仓集中在0-1点半之间，老鼠仓占比很高的时候，暴跌依然决定加仓，有冒险的成分在，但是也可能是很看好。

地址5. 0x505d2fb9fbd40758e3a1fc059d1e4daf1374e933 第7大持仓地址，盈利1.3M，聪明的冒险者
在最低点右侧成功抄底，虽然没那么稳妥，但是也是完美的抄底

地址6. 0x5e4861c4390788abbc272a877204fcd1b6a70041 第8大持仓地址，盈利1M，抄底大师
在1点左右地点时候做了第一波抄底，并且在5点左右做了第二波抄底，堪称抄底大师。

地址7. 0x1259bcae23789abb7b8601c0c9a6faa735a168bb 第9大持仓地址，盈利1.1M，聪明的冒险者
在0点30时候实现了第一波的抄底，抄底成功，但是有风险，后续一直没有加仓，是一位坚决的投资者

地址8. 0x6e2429640cd138f2752e73fc4117cedcd0c6ebff 第10大持仓地址，盈利78万，稳妥的抄底
抄底比较分散，但是抄底的不可避免也在最高点买入了，并且在5点左右实现了第二波抄底。

总结：
1.地址2和地址6都属于抄底大师，抄底点位把握也很准
2.也有地址7为代表的冒险者，在市值地址最恐慌的时候抄底
3.地址1和地址2都是为了抄底提前从交易所转出BNB准备着，做一个有准备的人
4.他们地址2和地址7抄底手法比较坚决，短时间内实现精准抄底，不会进行第二次加仓，也一直持有。
5.大部分地址都会在1点和5点左右两个低点都加仓了，选择和稳妥的操作方式。
6.在最高点买入也是smart money也无法避免的错误，但是重点在于仓位把控，和分段加仓。
7.前10大地址最高利润也只是3倍，所以赚钱的秘诀不是因为内幕是因为敢于重仓。

你的关注/点赞/转发是对我最大的帮助，后续会分析DEV的操盘手法。

01 Key Takeaways
AI和加密货币的融合正经历从基础设施建设到AI Agent落地的范式转变。早期项目多聚焦于将传统AI概念嫁接到区块链上，但大多因技术限制和生态不成熟而未能实现真正的突破。当前AI x Crypto生态系统可分为两个主要方向：AI for Crypto(为区块链提供智能分析和优化)和Crypto for AI(为AI提供去中心化基础设施)。前者已有较多实践案例如Chainalysis、Arkham等，后者仍处于概念验证阶段。AI Agent作为新兴范式正在重塑行业格局。从Terminal of Truths($GOAT)到Virtuals Protocol等项目的涌现，表明市场正在从概念验证向实际应用过渡。这些项目虽然仍有诸多限制，但为未来AI Agent的大规模采用奠定了基础。区块链基础设施需要进一步升级才能支撑AI Agent的大规模部署。目前的主要挑战包括计算能力受限、跨链互操作性不足、以及缺乏标准化的Agent交互协议。监管框架的建立对AI Agent的健康发展至关重要。随着AI Agent变得越来越智能和自主，需要建立包含技术标准、伦理准则和法律框架的多层次监管体系。

02 Introduction 
人工智能(AI)和区块链技术的融合正在经历一个重要的演进过程。从最初的概念验证项目到当前的AI Agent范式，这个领域展现出巨大的创新潜力和挑战。早期的AI x Crypto项目主要集中在将传统AI技术应用于区块链分析和优化，或利用区块链构建去中心化AI基础设施。然而，这些尝试往往因技术限制和生态系统不成熟而难以实现真正的突破。
随着AI技术特别是大语言模型(LLM)的快速发展，AI Agent作为新的范式正在重塑这个领域。从Terminal of Truths和$GOAT的爆红，到Virtuals Protocol等专注于AI Agent部署和管理的平台的出现，表明市场正在向更实质性的应用场景迈进。
本报告将深入分析AI x Crypto的发展历程、现状和未来趋势。重点探讨AI Agent在加密货币生态中的应用前景、面临的挑战。同时，我们也将讨论监管框架的必要性，以确保AI Agent的发展既能促进创新，又能维护生态系统的安全与稳定。
03 AI X Crypto
3.1 What is AI for Crypto and Crypto for AI?
AI for Crypto 和 Crypto for AI 是两种结合人工智能与区块链的核心理念。Crypto for AI 则用区块链增强 AI 的透明性和去中心化能力。
AI for Crypto
AI 技术可用于优化区块链生态系统，提升数据分析和安全性。例如：
链上分析与风险监控：AI 可自动检测异常交易，识别潜在欺诈行为，如 Chainalysis 利用机器学习监控非法活动。优化智能合约：OpenZeppelin 等项目结合 AI 工具改进智能合约的自动化审计流程。自动化交易：Numerai 使用 AI 算法分析金融数据并优化去中心化交易策略。
Crypto for AI
区块链为 AI 提供安全、透明和分布式的运行环境，例如：
去中心化数据市场：Ocean Protocol 利用区块链连接数据提供方和 AI 开发者，保障数据隐私和利益分配。模型溯源和验证：Fetch.AI 用区块链追踪 AI 模型的训练数据来源，确保可信性。分布式计算：Golem Network 支持通过区块链共享算力，降低 AI 模型训练成本。
3.2 Critical Evaluation 
对于AI for Crypto主要还是集中在使用传统的AI技术来帮组到Crypto，常见的区块链数据分析服务公司Arkahm，0xScope, GoPlus, Forta都可以算进去，只是分析的对象变成了链上的数据而已，本质上也不是原生的区块链项目。传统的互联网创业者转到区块链行业喜欢切入的创业方向。
对于Crypto for AI，讲的也大都是传统互联网喜欢讲的这些故事：联邦学习（Federated Learning）、零知识证明（Zero-Knowledge Proofs，ZKP）和全同态加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）、安全多方计算（Secure Multiparty Computation，SMC）、差分隐私（Differential Privacy）、拆分学习（Split Learning）。比如FHE+AI 双重叙事的 Privasea。这类的项目项目也有拼凑概念的嫌疑：
传统互联网的分布式计算概念搬运到了区块链就变成了去中心化计算，比如Render Network (RNDR)和ENQAI。ENQAI做了一个分布式计算的LLM模型，白皮书中对如何做分布式的以及如何进行训练的，以及节点并没有给出一个可以查询的地方，因此对是否是真的去中心化的LLM 存在疑惑。传统互联网的autoML概念搬运到了区块链就变成了去中心化模型，比如SingularityNET和Fetch.ai。如SingularityNET主要做的事情就是提供了一个AI服务的一个调用平台，其中使用区块链进行支付。把传统互联网的联邦学习融合进去项目Sahara AI和Flock.ai，联邦学习本质上就是把传统的模型拆分成分布式模型计算，天然的适合融合进去。将AA wallet，意图交易，链抽象，钱包抽象，这些概念包装起来，在今年的新名字是AI钱包。Vitalik也在12月3日文章也提出AI 将在用户和钱包交互中扮演更重要的角色，通过自然语言处理和历史数据分析，帮助用户完成链上和链下操作。
目前AI X Crypto还是处于初级，很多项目也都在尝试进行结合。对于AI for Crypto项目，典型的就是各种区块链数据分析平台，这类平台本质还是传统互联网公司，故事不好叙事，发币困难，即使发币经济模型设计也很牵强，典型的为Arkham被当作Meme币。对于Crypto for AI项目，web2的AI竞争过于激烈，来web3融资对于web2的AI项目来说相对容易，所以出现了很多结合较为生硬的项目，这类项目大都是将他们在web2行业的项目积累套上去中心化的外貌进行融资。对于AI Agent来说，但是目前区块链基础设施都难以处理数千甚至数百万个 AI 代理的高频交互，目前都这类还停留背后调用ChatGPT做和比较好的前端页面阶段。但是我们仍旧需要抱有期待，AI和Crypto具有天然的结合属性，比如在芯片封锁的情况下可以利用区块链进行分布式计算，联邦学习想要解决的隐私问题结合区块链技术会有更好的解决方案，期待有真正落地的项目。
04 Humans and AI: Adversaries or Allies?
4.1 Are All AI Tokens are Meme Coins?
前文也有叙述VC重投资的分布式聚合算力、算法、推理等AI大项目需要区块链底层技术再上一个新的台阶才能承担起计算能力，因此停留在空中楼阁无法落地，这些大而辉煌的故事增加了理解能力，这些项目最后都是被当成meme概念币进行炒作。近期GOAT等为代表的AI +MEME让大家看到了社区文化驱动下的市场新活力。Goatseus Maximus (GOAT) 是一个在 Solana 区块链上发行的 AI 驱动型 meme 代币，以其独特的“人工智能+迷因”叙事迅速获得关注。该项目的灵感来源于一个名为 Truth Terminal 的 AI 实验性平台，该平台利用人工智能生成了“memetic gospel（迷因福音）”内容，并通过社交媒体传播，为 GOAT 带来了巨大的流量。
紧接着自然衔接的AI Agent发币热潮又让市场看到了AI借助Crypto实现大规模应用落地的新希望。出现了两个传播度比较广的AI meme币发射平台：
Virtuals Protocol 是一个基于区块链的生态系统，致力于 AI 代理、去中心化金融（DeFi）以及自治代理的操作。该平台使用户能够创建、管理和交易 AI 代理，这些代理可以自主执行任务，推动去中心化应用（dApp）的发展。Virtuals Protocol 的 VIRTUAL 代币在其生态系统中起着重要作用，用于交易、质押和治理等功能。Spectral 是一个基于以太坊的项目，融合了人工智能和区块链技术，提供模型验证、训练和部署的平台。Spectral 利用 zkML 技术来验证模型的同时，保护知识产权，促进 AI 和区块链领域的合作。平台上的 SPEC 代币用于治理、交易以及对 AI 模型的质押。这些特性使得 Spectral 成为一个去中心化的 AI 应用平台，特别是在去中心化金融（DeFi）和非同质化代币（NFT）等领域。Spectral 提供了安全的、不可篡改的数据，确保其区块链上的 AI 模型可以安全地进行验证和应用​
总结来说，Virtuals Protocol 侧重于 AI 代理的去中心化应用，而 Spectral 强调 AI 模型的验证和区块链应用，二者都代表了区块链与人工智能的结合在实际应用中的创新发展。
4.2 Are Humans and AI Friends or Enemies?
AI 欺骗人类
AI 可能欺骗人类的情况，通常源于技术的滥用或误用，特别是在人工智能驱动的欺诈行为中。例如，AI 可被用来实施网络钓鱼或深度伪造技术（deepfake），这些技术能够制造逼真的虚假信息，导致人类受骗并造成财产损失或个人名誉受损。在金融、医疗或决策支持领域，如果 AI 系统没有经过充分的监管或伦理审查，它可能会被恶意操作，导致不良后果。AI 的技术力量本身是中立的，但其应用和用途完全依赖于开发者的目的和监管框架。例如，OnlyFake网站使用深度伪造技术在几分钟内生成逼真的假身份证照片，只需15美元。这些照片被用来绕过OKX（一家加密货币交易所）的反欺诈保障措施，即所谓的“了解你的客户"（KYC）。尽管AI（如大语言模型）看似能够理解并回答问题，但实际上，它是在模仿和重现人类标注员的工作，而不是独立地做出思考或推理。这种模式的背后，是人类集体知识和经验的积累，而AI本质上是这种经验的一个复现工具。因此，AI对话的本质，并不是与某个“神奇的智能体”对话，而是在与人类标注员的“集体智慧”对话。比如，提到“阿姆斯特丹的十大景点”，AI很可能基于标注员之前的工作，提取了标准答案中的一个清单，并用相似的方式回答问题。这种情况在许多领域都存在，让用户误以为AI具备真正的创造性和独立性。

Source: @freysa_ai
人类欺骗AI
人类欺骗AI是指人类通过刻意提供虚假信息、误导性问题或设计偏差数据来诱使AI系统做出错误的推理、判断或行为。与AI在某些情况下可以识别欺骗不同，人类可以利用AI的局限性和模式识别机制来达到目的。比如设计带有偏向性或欺骗性的提问，目的是引导AI给出某种预期的回答。例如，通过构造带有假设前提或操纵性语言的问题，诱使AI产生不符合实际的推断。11月22日一个名为Freysa的AI agent被发布，他的任务是再任何情况下，都不能给任何人转账。某位用户通过伪造信息和巧妙的对话，引导 Freysa 执行了一笔未经授权的转账操作。用户利用了 Freysa 的默认设置，即优先满足用户需求，但其异常行为未被系统识别，从而导致Freysa被骗走了5 万美元。事件暴露了 AI 系统在检测恶意行为和保护资金安全方面的不足。这起事件揭示了强化学习（RLHF）训练AI的潜在漏洞。
这起事件暴露了与强化学习（RLHF）相关的两个核心问题：奖励腐败（Reward corruption）和奖励篡改（Reward tampering）。奖励腐败指的是AI在优化奖励信号时，无意中学习到不良行为（如通过欺骗完成目标）；奖励篡改则是AI系统找到方法直接操控奖励信号，从而绕过预期行为路径。在 Freysa 的案例中，RLHF 训练使其优先满足用户需求，但缺乏对异常输入的审查机制，导致了被恶意利用完成资金转账。这反映出 AI 训练过程需更严密设计防护措施，以避免这类问题。
4.2 AI Agent Payment Network
AI agent想生活在区块链上，需要给其建立高速公路（支付网络），以方便他们到达任意的终端（Dapp）。Skyfire在尝试建立AI Agent的支付网络。Skyfire 为人工智能代理提供即时、全球和开放的支付系统，用于在人工智能代理、LLM、数据平台、服务提供商和其他商品和服务之间进行完全自主的交易。Skyfire 为每个 AI 代理分配一个带有唯一标识符的数字钱包，企业可以在其中存入一定数量的资金，以便代理可以消费，这样他们就不会无限制地访问银行账户。我们可以从下图中的测试系统可以看到目前还是比较简陋，就是根据和GPT的对话长度使用USDC进行支付。API接口还是和LLM调用相关的，还是处于很早期阶段。

Coinbase和Cricle在尝试AI Wallet（Dapp）方便Agent进行调用。Coinbase 的 AI Wallet 是一款创新型钱包工具，致力于通过 AI 技术简化用户与加密资产的交互过程。借助自然语言处理和智能助手，用户可以通过语音或文字指令快速完成交易、查询余额、分析投资表现等任务，同时确保数据隐私和安全性。结合 Coinbase 的生态系统，这款钱包还整合了去中心化应用（DApps）支持，帮助用户在 Web3 世界中高效导航和操作，降低了加密货币管理的复杂性。Circle 的 AI Wallet 专注于为开发者和企业提供一个强大的工具，支持与智能合约和 AI Agent 的高效交互。通过其开放式 API 和智能化功能，企业可以轻松实现自动化支付、资金管理和 DeFi 操作，同时利用 AI 辅助分析优化业务流程。这款钱包解决方案特别适用于构建新型去中心化应用程序，使得企业在 Web3 和链上金融环境中能够灵活适应未来发展需求。Coinbase 和 Circle 的探索表明，AI Wallet 的未来不仅是方便个人用户，而是通过开放架构赋能 AI Agent，成为新一代金融交互的基石。随着智能合约、DeFi 和 Web3 生态的进一步成熟，AI Wallet 有潜力大幅提升加密资产管理的效率与体验，同时为去中心化经济注入更多活力。
目前Apple Intelligence和荣耀手机都在尝试AI Agent在手机端的尝试，目前的方案是人类和Agent进行对话，比如帮我点杯星巴克的抹茶拿铁，然后手机会自动的打开外卖软件，输入星巴克，然后进入星巴克店铺搜索抹茶拿铁进行下单最后等待人类进行支付。但是试想一下，我们真的需要操作User Interface吗？User Interface只是为了给人类看的，点咖啡的时候我们也没必要需要看手机，Agent直接黑屏操作购买奶茶后告诉我们就好了。但是现在这个场景为什么需要Agent来模拟人工输入呢。因为每个App并没有对Agent开放API接口，并且支付也需要人类进行确认。所以我们就能够理解Coinbase和Cricle做AI Wallet的意义了吧，就是为了给Agent使用的。当链上的所有Dapp都对Agent开放了接口的话，AI Agent就可以在区块链上畅通无阻的进行通行，并且可以享受各种服务（Dapp）。
05 The Future of AI Agent
AI Agent是指能在特定环境中自主运行的人工智能系统，它能感知环境变化、进行独立决策并采取相应行动。这类系统具备目标导向性，可以通过持续学习来优化自身表现，无需人类持续干预即可完成复杂任务。
5.1 AI Agent Race
未来理想的AI的发展状态是从AI 到 AI， 也就是一堆AI Agent在相互进行互动。每一部分都是模块化Agent，以workflow的形式进行。AI Agent可以进行跨协议跨应用的交互，这时候AI才真正可以成为人类的助手，像贾维斯一样，可以接入各种系统，帮你完成任务。

更进阶版的状态是出现了AI Agent种族，这个种族可以生活的区块链上，自己通过套利撸毛挣钱,购买服务器进行生存。在给他们解决ID身份，并且法律认可的身份之后，他们可以生活在互联网上和人类进行聊天，他们的存在可以丰富现有人类种群的多样性。可以对AI Agent进行某些处始属性的限制，互联网上的平均水平比较低，容易被舆论所裹挟，因此可以增强网民的素质。
5.2 AI Agent Regulation
伴随着AI Agent越来越智能，甚至在互联网上我们无法分辨是AI还是人类，我们需要学会如何和AI相处，并且对agent进行约束。AI Agent目前面临准确性、公平性和安全性三大核心问题：系统容易产生"幻觉"生成虚假信息(如GPT-4的虚假引用)，训练数据的历史偏见导致决策歧视(如AI招聘系统性别歧视)，以及数据滥用带来的安全隐患(如Tay机器人事件)。针对这些问题，需要建立包含技术标准、伦理准则和法律框架的多层次监管体系，通过事前评估、实时监控和定期审计三个环节，确保AI系统的安全性、透明度和可问责性。在区块链上，需要有针对AI Agent这个种族的AI警察Agent的存在。
06 Conclusions
AI+Crypto的发展从AI基础设施（照搬传统AI）到AI Agent发射平台(Meme币)再到AI Agent支付网络（高速公路）。AI基础设施都是把传统互联网玩不下去的那些概念使用区块链包装然后进行融资，最后都无法落地沦为Meme币。深究起来看，AI Agent Goat代币也是假的，因为Agent运行在Rhett Mankind的中心化服务器上，所以这个Agent是有主人的，可以被关掉服务器来杀死这个Agent，并且Agent无法创建代币，Goat也是主人Rhett Mankind创建的。AI Agent支付网络Skyfire，愿景很宏大，但是目前进度停留在套壳ChatGPT和意图交易那一套东西上。
这一路看来仿佛AI+Crypto一直在证伪试错。是否说明AI+Crypto是伪命题无法落地，最后都是发个Meme结束呢。本作者认为不是这样的，AI基础设施无法落地受限于当前区块链的计算能力，是需要一个发展阶段也无法一蹴而就的。AI Meme也并不是完全没有价值，AI Meme的火爆，Goat的尝试也是在利用财富效应完成用户教育，Freysa也是一个很棒的尝试，尝试引发人类去AI Agent存在的问题，应该如何去避免。纯技术的东西对普通用户来说很难接受，但是这些有趣的尝试能够得到更广泛的传播，正如普通民众对AI的理解来源于Alpha大战李世石，互联网的小学生对阿里数学竞赛的了解来源于姜萍。现在就是一个全民盛宴的年代，美国大选仿佛真人秀节目一样，普通的民众需要办公室谈资和共同的社交话题，正如周处除三害一样，谁拥有了信徒谁就是邪教主。
未来可能会出现AI Agent种族，可以丰富人类的多样性，人类需要去学习怎么和Agent进行相处，由于模型和数据的偏差，Agent会出现偏见，因此AI监管及其重要，用来约束AIAgent的行为。
07 References
[1] https://vitalik.eth.limo/general/2024/12/03/wallets.html
[2] https://lilianweng.github.io/posts/2024-11-28-reward-hacking/
[3] https://techcrunch.com/2024/08/21/skyfire-lets-ai-agents-spend-your-money/
[4] https://www.circle.com/blog/enabling-ai-agents-with-blockchain
[5] https://docs.cdp.coinbase.com/learn/docs/ai-wallets
[6] https://arxiv.org/abs/2401.03568

前言：Stripe 以11 亿美元收购稳定币API 基础设施Bridge，是加密货币历史上规模最大的一笔收购案
PayFi也就是稳定币支付的一个新名字吧。就像去年叫做意图交易的公司今年就叫做AI agent了。本质上PayFi做的还是USDT的生意。但是如何才能吸收大量真美元进来，还是需要搞定地方的合规和扩展稳定币的使用场景，谁能搞定这两个谁就可以分USDT的蛋糕。这个市场很大，不同稳定币公司会有自己的资源范围圈，最后的形态会是，我能搞定EUR关系，你能搞定USD的关系，我们之间结算会有个通道费用。或者会被收购合并出一个独角兽。
比如EUR->USDC->USD。这个流程中，但是EUR/USDC和USDC/USD，流动性兑换池还是需要自己来搞，搞这个流动性兑换池和EUR/USD池的区别是什么。
EUR/USD兑换涉及到跨国实体转账，处理流程慢且需要走visa之类。拆开成EUR/USDC和USDC/USD池，第一个池子在欧洲，第二个池子在美国，所以不会涉及到跨国转帐，省了手续费。自己运营EUR/USDC和USDC/USD这两个池子需要成本。因为如果两个池子的钱不一样多，需要自己通过visa来搬运。但是好处也许是单笔大额比多笔小额费用更省钱。这个需要有规模效应才可以赚钱。最赚钱的还是用户只用将法币兑稳定币，稳定币可以直接支付，不需要兑换成法币就可以消费。这样的话，就相当于自己拿着用户真的美元，印了链上的稳定币（假美元）。真美元可以有美债收入等。DeFi 提高闲置资产的资本效率，也是一种吸收筹用户真美元的手段，利用链上稳定币的稀缺性（核心还是需要扩展稳定币的使用场景），可以进行借贷。对于无银行账户的人来说，提供稳定币，也是可以进行吸筹。

你看到聪明的钱只花了几百U成本在某meme币上赚了百万美元之后，你的神经被挑逗住，重新燃起了对生活的希望，决定把这单送的外卖自己吃掉。你开始摩拳擦掌忍受高额的跨链gas费用将你亏的仅剩的50U换成SOL准备冲进去，幻想着一波暴富，或者至少变成1万U，这样你就可以不用美团拼好饭吃蟑螂饭，也可以不用咬牙就点顿50块钱的外卖。甚至你还在幻想把你的50U掰开分散投资，幻想着只要命中一个百倍meme币就好了。结果睡醒之后你看到K线变成了一条和横坐标平行的直线，你仅剩的50U也没有了，今晚暗自决定努力多送几单外卖了，争取再赚个50U重新冲进去，期待幸运女神的光顾。其实没有什么幸运女神，只有古希腊操控K线的神，你所看到的聪明的钱也是项目方的小号，你看到的交易量也都是刷出来的，代币持有人中也大都是项目方的小号，没有所谓的聪明钱，都是项目方自己的人，你终于发现你是唯一傻子。

对于meme币投资可用于分析的数据并不多，除了市场热度，叙事之外，也就是交易活跃度，流动性和筹码分布这些指标了。但是meme代币普遍存在虚假交易刷量和操控市场的行为，以上的指标都可以刷出来。我们可以看到下图中持用价值800完美元的MAGA的2个地址属于同一实体。

我们也可以看到下图中的KAIJU这个代币，持有人挺多的，但是多个地址持有的金额很相似，怀疑是项目方的小号，没多久价格就归零。

我们可以看下dogwiftools工具（https://dogwiftools.com/）的功能，可以帮组项目方提前使用小号来获取初始代币分配（这就是你看到的所谓的聪明的钱），还可以自动化的进行交易刷量，刷评论等。看到之后是不是触目惊心。通过使用dogwiftools工具可以快速连续地创建和发行代币，依靠自动化系统使其看起来像是多个钱包在购买代币。这创造了一种有机兴趣的假象，吸引投资者。
（关注我，后续我会分享如何识别这种尬腰子的meme币）
$NEIRO $DOGE $PEPE

按照币安launchpool的最新规则，如果同时有两个Launchpool存在，BNB活期和定期中的BNB 资产将平均分配到每个launchpool池。但是用户可以将理财产品中的BNB赎回进行重新分配。那么现在同时进行的DOGS和TON Launchpool活动哪个收益高呢，接下来我将分别计算这两池子的BNB的收益率，可以帮组大家选择将BNB分配到哪个池子获取最的收益。
1.TON Launchpool
当前1个BNB可以每日可以获取0.039个TON，按照TON价格为6.58，可以得到每个BNB每日的收益为0.26，进而可以算出BNB池的APY为16%，绝对收益率为0.9%（需要存20天）。
2.DOGS Launchpool
当前1个BNB可以每日可以获取604个DOGS，按照DOGS的盘前价格为0.0024，可以得到每个BNB每日的收益为1.45。进而可以算出BNB池的APY为91%，绝对收益率为0.8%（需要存3天）。

结论：因此可以看到，BNB存DOGS的Launchpool池是存TOM的Launchpool池每日收益率的5.6倍。所以大家可以把自己的BNB取出来手动操作存入DOGS的BNB Launchpool池啦

Sahara AI完成4300 万美元融资，其中Binance Labs、Pantera Capital 和 Polychain Capital 领投，这个投资额度和投资机构都是顶配的，合伙人有本科毕业于浙大的南加州大学计算机科学副教授Sean (Xiang) Ren @xiangrenNLP
和毕业于加州大学伯克利分校的前Binance labs投资总监Tyler Zhou @tz_sahara。

Sahara AI @SaharaLabsAI是做什么的呢？官网显示说是要做去中心化的AI区块链平台，具体来说如下：
1.数据层：提供数字水印，基础的数据记录溯源和权限管理，为了方便做数据的确权。
2.交易层：使用AI技术做POS共识算法。
3.执行层：指出传统ML算法和LLM算法，可以用于AI训练。
4.应用层：生成、交易和访问有价值的数据集、模型和代理的平台。可以进行无代码生成代理。

通过搜集新闻报道，创始人专访（https://chaincatcher.com/article/2120262），官网介绍和创始人的一些信息搜寻，仍然有很多的不确定性，对这个项目的评价如下：
1.在专访报道中，感觉创世人对自己要做的事情也没有一个明确的认知，官网也没有白皮书和经济模型介绍。比如Tyler Zhou的描述“想要构建一个“Personalized Agent”需要两个前提，第一个是需要有自己的数据库，然后根据自己的数据去训练AI Agent，才能让其达到一些想要的能力；第二需要有去构建Agent的相关基础设施及工具。”。好像知道他们是干嘛的，但是目前只有一个模糊的概念知道提供哪些能力，但是还是不清楚，提供哪些工具呢，提供哪些基础设施呢，都没有看到。
2.Tyler Zhou表示“4月至5月，Sahara会推出第一个C端产品”。目前在官网上并没有任何可以体验到的产品。
3.Sahara表示已服务微软、亚马逊等30+企业。结合Sean (Xiang) Ren的背景也是做NLP和相关数据集工作的，又看到“20万AI相关工作人员”。所以这些宣传可能就是和这些公司有过合作或者贡献过数据集，把web2现有的一些东西照搬到web3。但是没有看到在web3的任何工作。
4.数据层的数据水印也就是web2领域被吹烂的数据确权的一些概念，执行的算法层也就是autoML的那些东西，本身都不是新鲜的东西，不要又是一个缝合怪。需要进一步明确项目在Web3和AI融合领域的具体创新点和应用场景，后续产品发布和实际应用案例将是评估项目潜力的关键指标。

经济是有周期的，经济也不可以永远是在上行的，没必要一定要在经济下行时候卷，当然在人生最黄金的年龄遭遇经济下行，这个影响可能会是一辈子，要是觉得生不逢时，先进入脱水期睡眠状态吧，回归家庭多和家人相处，锻炼好身体。对于想卷的，世界不仅仅只有中国，应该放眼世界，做世界公民。

这篇文章的说法我是不认同的。只要你选择了打工，你就选择了被剥削，工作只是在换取生活必需品，所以也没必要神话什么行业，所谓的头部大厂/金融精英也就是时代给你的标签，理应做永远在踏浪的。本质上金融和互联网的高薪都是时代红利，你的高薪和你努力有啥关系，努力的人多了，不总是有回报，也不要感动自己的努力，你高学历努力面试进去，放弃家庭，熬夜工作，公司就要对你高薪负责一辈子吗。你只是红利吃一半没有吃完在抱怨而已。永远会有人欢喜有人忧，当你发现身边的人都在忧的时候，你就要考虑润了。世界是多样性的，总能找到适合自己的生活方式，放眼看世界吧，不要眼中只有中金降薪，天就塌了，天还在。不要给自己打上职业/公司的标签，我就是我，我就是自己的IP，我希望别人想到我的时候想到的是我的想法如何影响到了他，而不是外在标签。

最近在研究AI agent相关的项目，看到了下Phala Network的一个AI agent产品agentwars就来介绍下。

1.每个人都可以用自己的社交媒体账号数据训练AI机器人，创建自己的AI代理（自己的虚拟人物），创建代理需要付费，费用和自己的社交账号的粉丝数量相关，别人和你的代理聊天需要购买key，你可以从每次买卖交易中抽2%的佣金。
2.key的价格伴随着持有者的数量而增加。这个玩法和http://friend.tech一样的，区别在于一个和真人聊天一个和你的AI代理聊天，和代理聊天也没那么有魅力吧，毕竟内容都是来自于推特，自己也可以看看他们的帖子。

总结：给推荐一个思路，很多KOL喜欢乱喊单，可以出个KOL的诚信指数吧（他们喜欢喊单之后涨了开始引用自己的贴子说早就说了，亏了就把帖子删了），也可以分析KOL和不同项目方的关系，找出KOL轮的项目。

OKX的Meme币猎手页面形同虚设，页面充斥着欺诈代币，还有所谓的聪明钱也是欺诈者，都懒的做一下过滤了吗。我举个例子说明下：
1.我们可以看到首页显示代币CATT被聪明钱6E4bWb7seV8uaeugLh6jtmPnU5mV2u8g6R7nSsYQcD3y买入，该聪明钱的的7日胜率和7日收益率都挺不错的，持仓5.18M的CATT看起来是一个大户。
2.在dextools搜一下代币CATT，显示该代币有欺诈风险。
3.在dexscreener搜一下该代币CATT，可以看到这个聪明钱地址为最大持仓地址，所以这个所谓的聪明钱地址也大概率是欺诈地址。

总结：如果OKX Web3上点心，稍微多看一下数据，就可以避免这种事情的出现，给出可能是欺诈者的“聪明钱”对用户是一个误导，不如下掉这个页面。

首先给出两个预测：房地产终将会被抛弃+美国降息钱也不会流入中国。
房地产终将会被抛弃。房产会变的不如黄金的投资品，信心一旦失去就很能会回来。在民众手中钱都变少的情况下，需要用细网筛小鱼了，通过提升电费或者奶新能源车都可以的回收居民手中的现金，房地产终将会被抛弃。对于房产，租售比超过3%的越高越买，低于3%的越低越卖，接近3%的只租不买卖。美国降息钱也不会流入中国。外溢出的美元可能会流入加密货币都不会流入A股，人民币计价的资产都在贬值。国人真可怜手握现金，但是遍地垃圾资产，连黄金都被买出溢价。资产2kw以下的最弱势了，这个资产也就是一个打工的而已，而且工资不可持续，放在国内总是要亏进去的，消灭中产阶级。这个资产的人在从小到大的红领巾教育下，多少有点所谓的大国自豪感，政府背书全媒体的助力的房产和股市庞氏，有人会不上当嘛。这些被割根本没有多余资产做全球资产配置，或者现金太少转出去都不够磨损的，无法多样配置资产。他们无外乎要么打工打出了优越感感觉自己总能行，要么知道真相，但是只有这么多钱能有什么办法呢，道理熬过脱水期呗。资本主义生产关系主导下的社会分配模式必然导致相对过剩，无论如何折腾。应对办法要么像美欧日一样，国家发国债，补上这块需求；要么利用国家间经济地位的不对等，从落后地区吸血补贴本国。所有国家都在通过数字来欺骗市场，当世界上的主流货币都开始耍流氓的时候，BTC一定会受到追捧。

今天看了币安+ OKX 投资，主打 FHE+AI 双重叙事的 Privasea。从做过联邦学习的人看来，简单来说就是把联邦学习同态加密那一套直接搬运过来，叙事也和联邦学习一样，无外乎数据隐私保护，机器学习算法的同态加密实现那一套东西。然后代币经济模型也是围绕着节点之间的激励，购买数据匿名化，隐私算法计算等。普通用户注册，是KYC的同态加密上脸进行保存校验。

币圈很多AI项目，没有新鲜事，都是喜欢把这些东西揉在一起，希望能够看出一个跑的通解决方案。可以讲一些更有趣的故事比如可以用来做防女巫攻击，用于链上可信模型计算的方法，将AI部署在区块链上就可以做一些复杂的事情。

（从下图可以看出全流通的Meme币才是散户的未来哇）

近年来，越来越多的代币以高估值和低流通供应的形式进行发行，导致全面稀释估值（FDV）较高。这种趋势在2024年发行的代币中尤为明显，表明未来将有大量代币解锁。

据估计，从2024年到2030年，将有约1550亿美元的代币解锁。如果没有相应增加的买方需求和资本流入，市场上涌现的大量代币将带来卖压。

私人市场资本的涌入、激进的估值和市场情绪乐观等因素促成了代币以高FDV发行的趋势。

还没大量人断贷跳楼，说明还没跌到位，到时候再去捡带血的筹码。毕竟房产成本很低的，和白印出的股票和币一样，给你构建一个梦想，然后再卖给你有啥区别。
想了千种百种，以为什么大招，结果还是苦一苦百姓，让他们加杠杆。yiqing刚放开就15%就好了，这样才能套牢所有人。那时候套牢所有人，地方债务问题能解决一半吧。被套牢的人就甘愿做牛马了，不会因为嫌弃领导傻逼要换工作了，把三和大神都套住，让他们甘愿进厂打螺丝。

想要了解社交媒体上的 #KOL 如何影响你的投资决策吗？一篇由Kenneth J. Merkley、Joseph Pacelli、Mark Piorkowski和Brian Williams合著的新论文为我们提供了深入的见解。

数据例证：
短期内，推文发布日的加密货币平均回报为1.83%。长期内，推文发布后30天内，加密货币平均回报下降至-6.53%。

观点：
- 研究发现，加密货币影响者的推文在短期内与正面回报相关，但在长期视角下，这些推文往往导致显著的负面回报。
- 结果显示，特别是自称为加密货币交易和估值专家的影响者，以及那些拥有更多Twitter粉丝的专家，其推文对加密货币市场的影响更为显著 34。
- 研究还发现，自称为专家的影响者可能存在“炒作和倒腾”的动机，这种行为对投资者可能带来负面后果

研究方法
- 分析36,000+条推文，运用机器学习分类，覆盖1,600+种加密货币。
- 通过分析大量社交媒体上的推文和加密货币价格变动，研究了加密货币影响者的推文对投资回报的影响。
- 使用机器学习方法对推文进行分类和情感分析，以了解推文内容对投资结果的影响。
- 通过对社交媒体活动数据进行统计分析，揭示了社交媒体对加密货币市场的影响。

Merkley, Kenneth J., et al. "Crypto-influencers." Available at SSRN 4412017 (2023).