surfai
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USDT被標普下調評級，大家手裏的U還安全嗎？該換成哪個穩定幣？對大盤又有怎樣的影響？
本文全部告訴你（數據及分析由Surf AI提供）
11月26日，標準普爾（S&P）正式將USDT的穩定性評級從原本就不高的“受限4”進一步下調至最低等級“疲弱5”。
這個評級正確與否我們不去討論，這裏由Surf AI來分析一下大家最關心的幾個核心問題：USDT到底會不會暴雷？如果不存USDT，我們還能存什麼？這事對大盤有什麼影響？
一、 USDT 到底會不會暴雷？直接說結論：概率很低。
那爲什麼標普打分這麼低？其實很簡單，Tether最新的披露，他們拿着用戶存進來的美元，並沒有老老實實買美債，而是去買了大量的比特幣、黃金。這就是標普把它降級爲“疲弱”的根本原因。
但爲什麼它不會暴雷呢？
因爲Tether太賺錢了。它在2025年前三季度的淨利潤就超過了 100 億美元 。這種印鈔機級別的盈利能力是它最大的護城河。只要沒有發生瞬間的擠兌海嘯，它完全可以用利潤慢慢填平投資虧損的窟窿。
二、 假如不信USDT，那該持有哪個穩定幣？
其實繼續持有USDT，問題並不大。如果非要換，這裏只推薦兩個，USDC以及FDUSD。
1. USDC：合規寶寶，標普評級爲“強壯2”，安全感拉滿。發行方Circle發行方非常聽話，完全符合歐盟最新的 MiCA 法案 。（Surf AI搜索得知）
2. FDUSD：幣安親兒子，在幣安上交易經常有“零手續費”活動，只是使用場景單一，基本只在幣安。
三、 這件事對加密大盤意味着什麼？
短期內影響不大，市場也幾乎沒有反應。
但長期來看，如果btc暴跌，USDT 遭遇大額贖回，Tether 爲了籌錢，可能被迫拋售超100億美元的比特幣儲備，會形成一個死亡螺旋：
USDT 被贖回->Tether賣BTC->BTC下跌->Tether儲備金縮水->恐慌加劇->更多人贖回USDT
當然，這一切，都要到熊市才能真正體現~
#SurfAI
本文全部告訴你（數據及分析由Surf AI提供）
11月26日，標準普爾（S&P）正式將USDT的穩定性評級從原本就不高的“受限4”進一步下調至最低等級“疲弱5”。
這個評級正確與否我們不去討論，這裏由Surf AI來分析一下大家最關心的幾個核心問題：USDT到底會不會暴雷？如果不存USDT，我們還能存什麼？這事對大盤有什麼影響？
一、 USDT 到底會不會暴雷？直接說結論：概率很低。
那爲什麼標普打分這麼低？其實很簡單，Tether最新的披露，他們拿着用戶存進來的美元，並沒有老老實實買美債，而是去買了大量的比特幣、黃金。這就是標普把它降級爲“疲弱”的根本原因。
但爲什麼它不會暴雷呢？
因爲Tether太賺錢了。它在2025年前三季度的淨利潤就超過了 100 億美元 。這種印鈔機級別的盈利能力是它最大的護城河。只要沒有發生瞬間的擠兌海嘯，它完全可以用利潤慢慢填平投資虧損的窟窿。
二、 假如不信USDT，那該持有哪個穩定幣？
其實繼續持有USDT，問題並不大。如果非要換，這裏只推薦兩個，USDC以及FDUSD。
1. USDC：合規寶寶，標普評級爲“強壯2”，安全感拉滿。發行方Circle發行方非常聽話，完全符合歐盟最新的 MiCA 法案 。（Surf AI搜索得知）
2. FDUSD：幣安親兒子，在幣安上交易經常有“零手續費”活動，只是使用場景單一，基本只在幣安。
三、 這件事對加密大盤意味着什麼？
短期內影響不大，市場也幾乎沒有反應。
但長期來看，如果btc暴跌，USDT 遭遇大額贖回，Tether 爲了籌錢，可能被迫拋售超100億美元的比特幣儲備，會形成一個死亡螺旋：
USDT 被贖回->Tether賣BTC->BTC下跌->Tether儲備金縮水->恐慌加劇->更多人贖回USDT
當然，這一切，都要到熊市才能真正體現~
#SurfAI
Ted Sherrange iCXP:
要爆了
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Surf AI 手機版正式上線，探索區塊鏈新鮮事，一起打開鏈上新世界！
兄弟們，好消息來了
——Surf AI 手機版已正式上線！
在加密行業中，信息錯亂複雜，
區塊鏈和加密貨幣領域的投資與研究日益複雜，
大家需要實時處理海量數據，
包括鏈上交易、社會情緒、技術指標和市場敘事。
傳統 AI 工具如 ChatGPT 雖然強大，
但缺乏對加密生態的深度垂直整合，
無法直接接入鏈上數據或提供執行級洞察。
現在，他來啦！
無論你在地鐵上、通勤途中，還是半夜刷盤，
——Surf AI 手機版已正式上線！
在加密行業中，信息錯亂複雜，
區塊鏈和加密貨幣領域的投資與研究日益複雜，
大家需要實時處理海量數據，
包括鏈上交易、社會情緒、技術指標和市場敘事。
傳統 AI 工具如 ChatGPT 雖然強大，
但缺乏對加密生態的深度垂直整合，
無法直接接入鏈上數據或提供執行級洞察。
現在，他來啦！
無論你在地鐵上、通勤途中，還是半夜刷盤，
火土生辉6749:
有币挖？
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手機做合約總是“憑感覺送錢”？覆盤了我最近的幾次止損，發現個大問題
兄弟們，你們有沒有發現，平時在電腦前坐着，開着TradingView看數據，盯着K線看背離的時候，開單勝率其實還可以？但只要一出門，拿着手機做合約，哪怕是同樣的行情，也特別容易虧錢。
最近我覆盤了一下這兩個月手機操作虧掉的單子，發現全是同一個毛病：信息缺失。
舉個最典型的場景：
你在外面喫飯，突然手機彈窗，或者羣裏有人喊：“XXX 突然拉盤了，快衝！”
你切到交易所一看，好傢伙，一根大陽線豎起來，漲幅榜直接第一。
最近我覆盤了一下這兩個月手機操作虧掉的單子，發現全是同一個毛病：信息缺失。
舉個最典型的場景：
你在外面喫飯，突然手機彈窗，或者羣裏有人喊：“XXX 突然拉盤了，快衝！”
你切到交易所一看，好傢伙，一根大陽線豎起來，漲幅榜直接第一。
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幣安Alpha終極生存法則：
幣安Alpha終極生存法則：Surf AI 告訴你接下來ALpha該怎麼刷
兄弟們，最近刷 Alpha 的感覺怎麼樣？
我相信很多人和我一樣，現在已經進入一個“雞肋”階段：每天給自己親戚朋友打電話提醒，還要擔心被“夾”損耗過大。結果呢？好幾天沒一個空投，搶到了也就 20-30U，在回本線附近瘋狂摩擦。
（根據Surf AI統計，最近10期Alpha空投的平均收益僅有$34.3）
這波操作下來，很多人自然就選擇了“離職”。
兄弟們，最近刷 Alpha 的感覺怎麼樣？
我相信很多人和我一樣，現在已經進入一個“雞肋”階段：每天給自己親戚朋友打電話提醒，還要擔心被“夾”損耗過大。結果呢？好幾天沒一個空投，搶到了也就 20-30U，在回本線附近瘋狂摩擦。
（根據Surf AI統計，最近10期Alpha空投的平均收益僅有$34.3）
這波操作下來，很多人自然就選擇了“離職”。
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幣安Alpha終極生存法則：Surf AI 告訴你接下來ALpha該怎麼刷
兄弟們，最近刷 Alpha 的感覺怎麼樣？
我相信很多人和我一樣，現在已經進入一個“雞肋”階段：每天給自己親戚朋友打電話提醒，還要擔心被“夾”損耗過大。結果呢？好幾天沒一個空投，搶到了也就 20-30U，在回本線附近瘋狂摩擦。
這波操作下來，很多人自然就選擇了“離職”。
但我要說，這種陣痛是必要的。
爲什麼會這樣？因爲 9-10 月份確實太賺錢了，導致大量的工作室入場。當海量的散戶和巨鯨一起涌進來時，原本稀薄的利潤立刻被攤薄了，最後的結果就是：大家都賺不到錢了。
我相信很多人和我一樣，現在已經進入一個“雞肋”階段：每天給自己親戚朋友打電話提醒，還要擔心被“夾”損耗過大。結果呢？好幾天沒一個空投，搶到了也就 20-30U，在回本線附近瘋狂摩擦。
這波操作下來，很多人自然就選擇了“離職”。
但我要說，這種陣痛是必要的。
爲什麼會這樣？因爲 9-10 月份確實太賺錢了，導致大量的工作室入場。當海量的散戶和巨鯨一起涌進來時，原本稀薄的利潤立刻被攤薄了，最後的結果就是：大家都賺不到錢了。
Aaron Xu:
坚持就是胜利
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全鏈路 AI 研究員——Surf AI 手機版正式上線，開啓“一鍵洞察”新紀元！
在2025年的幣圈戰場，信息就是你的武器！Surf AI，作爲由Cyber訓練的加密原生AI代理，一直以來以其多維數據融合能力，幫助無數幣民從碎片化情報中提煉Alpha。
現在，好消息來了——Surf AI 手機版正式上線！無論你在地鐵上、通勤途中，還是半夜刷盤，都能“一鍵洞察”代幣全貌，搶佔市場先機。
手機版繼承了Web版的強大內核，同時優化了移動端體驗，讓分析更便捷、更實時。別再被桌面束縛，Surf AI 手機版帶你隨時隨地成爲全鏈路AI研究員！
現在，好消息來了——Surf AI 手機版正式上線！無論你在地鐵上、通勤途中，還是半夜刷盤，都能“一鍵洞察”代幣全貌，搶佔市場先機。
手機版繼承了Web版的強大內核，同時優化了移動端體驗，讓分析更便捷、更實時。別再被桌面束縛，Surf AI 手機版帶你隨時隨地成爲全鏈路AI研究員！
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最適合幣圈人使用的 AI 工具：Surf AI
在幣圈，信息碎片化是很多人的痛點，鏈上鯨魚動向、社區情緒、KOL言論隨時可能造成暴漲或引發崩盤，還有各種TVL流動和衍生品指標等都需要人來拼湊分析，這是一個極其耗時且重複的問題。
而目前雖然AI工具已經可以解決很多問題，但傳統的AI大模型如ChatGPT、Grok、DeepSeek和豆包，雖然在通用語言生成上表現出色，卻在幣圈專屬需求上力不從心。它們依賴靜態知識或泛化搜索，無法實時接入公鏈數據，分析滯後、多源融合不足，只能靠用戶輸入外部鏈接，輸出往往泛泛而談，缺少結構化代幣解讀和跨鏈生態全景。
而目前雖然AI工具已經可以解決很多問題，但傳統的AI大模型如ChatGPT、Grok、DeepSeek和豆包，雖然在通用語言生成上表現出色，卻在幣圈專屬需求上力不從心。它們依賴靜態知識或泛化搜索，無法實時接入公鏈數據，分析滯後、多源融合不足，只能靠用戶輸入外部鏈接，輸出往往泛泛而談，缺少結構化代幣解讀和跨鏈生態全景。
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