没想到之前研究的 Unitas，成了这波少数在币安 Alpha 一路涨幅较多的项目。
核心原因是它们正在将，以前链上流行的美元生息资产，扩展至黄金、美股等，更容易被人们理解的领域。
在过去，我们持有黄金稳定币、美股代币，只获得了它的波动收益，例如现实中黄金上涨了，对应链上的黄金稳定币价格也会上涨。
而在这个过程中，它们与包括黄金稳定币 XAUt 的Tether 合作，做了一层中性策略，让这些黄金稳定币、美股代币有额外的年化收益。
根据官方的披露，这个策略包括计划通过持有现货、做空对应的永续合约，获得资金费率收入，最终希望其构建一个多资产和策略的链上生息资产层。
现在市场，对这个叙事，似乎也比较买账，也让它们的权益代币 UP，自今年 3 月在币安 Alpha 上线后，录得了约 6 倍的涨幅，跑赢了大多数加密资产。
目前这个赛道，已有不少的对手，技术相对成熟，但 Unitas 在热门资产的推进，较为迅速。
例如，它们在股票领域，首批配置了规模约为 300 至 500 万美元，去用于验证仓位，如果最终成功，那么更多人在链上买的股票代币，也有了自带生息去向。
@web2star
核心原因是它们正在将，以前链上流行的美元生息资产，扩展至黄金、美股等，更容易被人们理解的领域。
在过去，我们持有黄金稳定币、美股代币，只获得了它的波动收益，例如现实中黄金上涨了，对应链上的黄金稳定币价格也会上涨。
而在这个过程中，它们与包括黄金稳定币 XAUt 的Tether 合作，做了一层中性策略，让这些黄金稳定币、美股代币有额外的年化收益。
根据官方的披露，这个策略包括计划通过持有现货、做空对应的永续合约，获得资金费率收入，最终希望其构建一个多资产和策略的链上生息资产层。
现在市场，对这个叙事，似乎也比较买账，也让它们的权益代币 UP，自今年 3 月在币安 Alpha 上线后，录得了约 6 倍的涨幅，跑赢了大多数加密资产。
目前这个赛道，已有不少的对手，技术相对成熟，但 Unitas 在热门资产的推进，较为迅速。
例如，它们在股票领域，首批配置了规模约为 300 至 500 万美元，去用于验证仓位，如果最终成功，那么更多人在链上买的股票代币，也有了自带生息去向。
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华尔街的对冲基金经理现在恨死这个人了。
有人刚把一整家交易公司的底层架构发到了网上。
它叫 TradingAgents。
年化收益率 30.5%。
GitHub 标星已经突破三万。
里面装的根本不是一个自动下单软件。
是一个完整的虚拟华尔街机构。
四个 AI 分析师疯狂扫读财报和全网情绪。
看多和看空的研究员在系统里互相吵架。
交易员负责综合意见。
风控团队随时准备一票否决。
最新版本直接接入了 GPT-5.4 和 Claude 4.6。
它在最大回撤和夏普比率上打爆了所有传统基准策略。
华尔街收你 2% 的管理费加 20% 的利润分成。
他们雇一帮常青藤毕业生做的也就是这套流程。
现在这套体系一分钱不要。
金融圈的暴利壁垒被几行开源代码直接砸穿。
金融/币圈｜出海赚美金｜优质资源｜优质信息
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它叫 TradingAgents。
年化收益率 30.5%。
GitHub 标星已经突破三万。
里面装的根本不是一个自动下单软件。
是一个完整的虚拟华尔街机构。
四个 AI 分析师疯狂扫读财报和全网情绪。
看多和看空的研究员在系统里互相吵架。
交易员负责综合意见。
风控团队随时准备一票否决。
最新版本直接接入了 GPT-5.4 和 Claude 4.6。
它在最大回撤和夏普比率上打爆了所有传统基准策略。
华尔街收你 2% 的管理费加 20% 的利润分成。
他们雇一帮常青藤毕业生做的也就是这套流程。
现在这套体系一分钱不要。
金融圈的暴利壁垒被几行开源代码直接砸穿。
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今天在纽约见了做神经医学的朋友，目前正在做脑机接口。她竟然说，在学术界看来，马斯克的 Neuralink 是落后的技术。
生物看不上他用新闻稿做科学的姿态，Neuralink 属于“工程领先、科学取巧”。
从 DC 开了三个小时车过来，我原以为是叙旧，没想到聊了一下午的脑机接口、AI和存储焦虑。
她们拿融资之后能够自己设计芯片，去欧洲代工厂订做 22 纳米的版本。22 纳米是低功耗模拟芯片的黄金节点，能在 0.5V 下工作，特别适合做植入式神经记录。
目前在研究减肥针是怎么作用于大脑的。现在没人知道不同的减肥针药物，如何影响大脑抑制食欲，下丘脑和大脑的奖赏回路(多巴胺通路)具体是怎样的。于是她们在老鼠脑袋上开洞、接入芯片，需要实时测量神经信号的变化。
因为数据量大到离谱，频率非常高，所以她们需要 10000 个 TB，也就是 10 个 PB 的存储。
我第一次听到存储用PB这个单位！
神经信号要以 3 万赫兹的频率采样(每个电极每秒测 3 万次)，才能捕捉到只持续 1 毫秒的神经脉冲。每个数据点才 2 字节,但你乘上几百个电极、再乘上 24 小时不停，一个探针一小时就是 80GB。
她说一块 1PB 的企业级磁盘比她一个月工资还贵，长期维护的 PB 级存储，五年下来要百万美金。研究室没那么多经费，只能每次买 1 个 PB，精打细算地用。
给个尺度感，哈佛和 Google 把1 立方毫米的人脑做到全分辨率，就是 1.4 个 PB。一整个老鼠脑，估计要一个 EB(1000 个 PB)。倒不是因为单次数据大，是频率太高。
而且，存储焦虑也不是生物医学独有的。
天文学界，SKA 射电望远镜一年要存 700 个 PB。CERN 的对撞机已经在用 EB 级别处理数据。存储，决定着前沿科学的天花板。
数据一大，通信传输会影响效率。所以我们聊到了光通信。
芯片连接材料最早用铝，1997 年 IBM 把它换成铜(电阻低 40%)，现在又在从铜换成光。这正好和黄仁勋在 GTC 上讲的呼应，2025 年 3 月,英伟达发布了硅光子 + 共封装光学(CPO)的交换机,为了把 AI 数据中心扩展到百万卡级别。
为什么铜必须让位给光呢？
因为速度越快,铜能传的距离就越短(高频下铜的趋肤效应和损耗急剧上升)。到了 1.6Tb/s,一根铜线连一个机柜的高度都跨不过去。所以信号只能变成激光。
除了存储，实验室动物成本也是很高的。
一只实验室猴子,
生物看不上他用新闻稿做科学的姿态，Neuralink 属于“工程领先、科学取巧”。
从 DC 开了三个小时车过来，我原以为是叙旧，没想到聊了一下午的脑机接口、AI和存储焦虑。
她们拿融资之后能够自己设计芯片，去欧洲代工厂订做 22 纳米的版本。22 纳米是低功耗模拟芯片的黄金节点，能在 0.5V 下工作，特别适合做植入式神经记录。
目前在研究减肥针是怎么作用于大脑的。现在没人知道不同的减肥针药物，如何影响大脑抑制食欲，下丘脑和大脑的奖赏回路(多巴胺通路)具体是怎样的。于是她们在老鼠脑袋上开洞、接入芯片，需要实时测量神经信号的变化。
因为数据量大到离谱，频率非常高，所以她们需要 10000 个 TB，也就是 10 个 PB 的存储。
我第一次听到存储用PB这个单位！
神经信号要以 3 万赫兹的频率采样(每个电极每秒测 3 万次)，才能捕捉到只持续 1 毫秒的神经脉冲。每个数据点才 2 字节,但你乘上几百个电极、再乘上 24 小时不停，一个探针一小时就是 80GB。
她说一块 1PB 的企业级磁盘比她一个月工资还贵，长期维护的 PB 级存储，五年下来要百万美金。研究室没那么多经费，只能每次买 1 个 PB，精打细算地用。
给个尺度感，哈佛和 Google 把1 立方毫米的人脑做到全分辨率，就是 1.4 个 PB。一整个老鼠脑，估计要一个 EB(1000 个 PB)。倒不是因为单次数据大，是频率太高。
而且，存储焦虑也不是生物医学独有的。
天文学界，SKA 射电望远镜一年要存 700 个 PB。CERN 的对撞机已经在用 EB 级别处理数据。存储，决定着前沿科学的天花板。
数据一大，通信传输会影响效率。所以我们聊到了光通信。
芯片连接材料最早用铝，1997 年 IBM 把它换成铜(电阻低 40%)，现在又在从铜换成光。这正好和黄仁勋在 GTC 上讲的呼应，2025 年 3 月,英伟达发布了硅光子 + 共封装光学(CPO)的交换机,为了把 AI 数据中心扩展到百万卡级别。
为什么铜必须让位给光呢？
因为速度越快,铜能传的距离就越短(高频下铜的趋肤效应和损耗急剧上升)。到了 1.6Tb/s,一根铜线连一个机柜的高度都跨不过去。所以信号只能变成激光。
除了存储，实验室动物成本也是很高的。
一只实验室猴子,
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买进来要 3.5 万到 5 万美金，算上多年的特殊饲养、手术、兽医和机构管理费,一只猴子全周期下来轻松超过 10 万美金。一只老鼠 80 美金，买的是它基因纯度。
我问：为什么用老鼠和猴子,不用兔子？她说，老鼠有一整套基因工具箱(2.4 万种现成品系、基因敲除、光遗传学)，猴子是因为大脑结构最接近人类。兔子智商中等两头都不沾,所以不用。
现在很多 AI 公司在挖她们这种做脑医学研究的人，原因有两个。
第一层是效率。人脑是地球上最省电的计算机。大脑做着视觉、语言、运动、推理,全部并行,只耗 20 瓦，大概一个暗灯泡。而一块高端 AI 芯片就要 300–700 瓦,训练大模型动辄几兆瓦、几吉瓦。
差别在于，计算机底层是二进制(0/1),晶体管在 GHz 频率上疯狂开关。而大脑是模拟的、稀疏放电的,神经元只在需要时才点亮、才耗能。AI 公司想偷师这种效率。所以，现在AI 公司最抢手的岗位是神经科学家。
第二层更微妙：我们其实根本看不懂大脑是怎么运作的，而 AI 现在面临一模一样的处境。
Anthropic 发现，AI 在回答你的时候,其实在内部想了一套自己的东西,而它说出来的理由，未必诚实。
举个例子：研究员偷偷给 Claude 塞一个错误答案当「提示」,它会顺着这个答案编出一套像模像样的推导, 只有 25% 到 39% 的概率承认自己用了提示。
Anthropic CEO 说，当 AI 总结一份文件时,“我们并不知道,在具体而精确的层面上,它为什么做出这些选择。”AI 的思想是个黑盒子。他们的目标是给 AI 做一台”核磁共振”,到 2027 年，希望能看懂里面在发生什么。
最后又聊到做手术。
由于大脑本身是没有痛觉的，所以人可以清醒着被开颅。老鼠被开颅、植入芯片、再缝合,可以继续正常活几个月。她笑着说可以帮我开脑，但希望我永远用不上。
聊完一整个下午，我最大的感受是：
目前我们对人脑、对 AI,其实都了解得太少了。
但也正因为如此，我越来越觉得，我们活在最好的时代。
真正的无人驾驶已经在路上跑、量子计算在飞速进步、人类在认真筹备第一次登上火星、脑机接口真的开始读懂大脑……
我今天在纽约街头连着撞见好几块 AI 和加密行业的广告：出租车顶上写着「It’s happening with Ripple」，公交广告是贝莱德的比特币 ETF，站台是OpenAI 的 Codex。
以前根本无法想象的事，都在同时发生在美国。而我们，刚好生在这个最好的时代。
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我问：为什么用老鼠和猴子,不用兔子？她说，老鼠有一整套基因工具箱(2.4 万种现成品系、基因敲除、光遗传学)，猴子是因为大脑结构最接近人类。兔子智商中等两头都不沾,所以不用。
现在很多 AI 公司在挖她们这种做脑医学研究的人，原因有两个。
第一层是效率。人脑是地球上最省电的计算机。大脑做着视觉、语言、运动、推理,全部并行,只耗 20 瓦，大概一个暗灯泡。而一块高端 AI 芯片就要 300–700 瓦,训练大模型动辄几兆瓦、几吉瓦。
差别在于，计算机底层是二进制(0/1),晶体管在 GHz 频率上疯狂开关。而大脑是模拟的、稀疏放电的,神经元只在需要时才点亮、才耗能。AI 公司想偷师这种效率。所以，现在AI 公司最抢手的岗位是神经科学家。
第二层更微妙：我们其实根本看不懂大脑是怎么运作的，而 AI 现在面临一模一样的处境。
Anthropic 发现，AI 在回答你的时候,其实在内部想了一套自己的东西,而它说出来的理由，未必诚实。
举个例子：研究员偷偷给 Claude 塞一个错误答案当「提示」,它会顺着这个答案编出一套像模像样的推导, 只有 25% 到 39% 的概率承认自己用了提示。
Anthropic CEO 说，当 AI 总结一份文件时,“我们并不知道,在具体而精确的层面上,它为什么做出这些选择。”AI 的思想是个黑盒子。他们的目标是给 AI 做一台”核磁共振”,到 2027 年，希望能看懂里面在发生什么。
最后又聊到做手术。
由于大脑本身是没有痛觉的，所以人可以清醒着被开颅。老鼠被开颅、植入芯片、再缝合,可以继续正常活几个月。她笑着说可以帮我开脑，但希望我永远用不上。
聊完一整个下午，我最大的感受是：
目前我们对人脑、对 AI,其实都了解得太少了。
但也正因为如此，我越来越觉得，我们活在最好的时代。
真正的无人驾驶已经在路上跑、量子计算在飞速进步、人类在认真筹备第一次登上火星、脑机接口真的开始读懂大脑……
我今天在纽约街头连着撞见好几块 AI 和加密行业的广告：出租车顶上写着「It’s happening with Ripple」，公交广告是贝莱德的比特币 ETF，站台是OpenAI 的 Codex。
以前根本无法想象的事，都在同时发生在美国。而我们，刚好生在这个最好的时代。
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最近看了很多王宁的东西，感觉他的很多想法和大道不谋而合，不知道他是不是看过大道的东西，一直会强调，更长久更健康
泡泡玛特其实 16 年了，时间不算短，比起两年换一茬的科技公司，这已经是非常长了
财报会上问他怎么看待 AI ，他的大概回答是：
米老鼠已经 100 年了，这 100 年里边，有无数个人，不管是 AI 还是超级艺术家，诞生过更好的作品，但是为什么米老鼠还是米老鼠？
这个阶段 AI 更多是赋能工作本身，比如泡泡玛特的内部的管理流程通过 AI 做了很大的效率优化，但就产品本身我不希望为了 AI 而 AI
还是坚持在自己的 IP 运营领域，做好自己的潮流 IP 公司的定位
这份专注和清晰的判断，labubu 能有今天，不是意外的
@web2star
泡泡玛特其实 16 年了，时间不算短，比起两年换一茬的科技公司，这已经是非常长了
财报会上问他怎么看待 AI ，他的大概回答是：
米老鼠已经 100 年了，这 100 年里边，有无数个人，不管是 AI 还是超级艺术家，诞生过更好的作品，但是为什么米老鼠还是米老鼠？
这个阶段 AI 更多是赋能工作本身，比如泡泡玛特的内部的管理流程通过 AI 做了很大的效率优化，但就产品本身我不希望为了 AI 而 AI
还是坚持在自己的 IP 运营领域，做好自己的潮流 IP 公司的定位
这份专注和清晰的判断，labubu 能有今天，不是意外的
@web2star
天天喊去中心化的大多数 either 兜里没几个钱 or 兜里全是不干净钱
最近去中心化/匿名的老协议接连出事，隐私这条赛道对机构的 GTM 越来越难了。
华尔街和大资金要的根本不是更去中心化, 而是出事时有一个能担责赔偿的主体。
也许十年后回头看看会感觉资产上链从一开始就是个错误，也许映射产生的价值会大于铸造。
最近去中心化/匿名的老协议接连出事，隐私这条赛道对机构的 GTM 越来越难了。
华尔街和大资金要的根本不是更去中心化, 而是出事时有一个能担责赔偿的主体。
也许十年后回头看看会感觉资产上链从一开始就是个错误，也许映射产生的价值会大于铸造。