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下面是本期播客的精华稿

本文目录

一、Bitget Wallet 是什么：一个 global everyday finance wallet

二、支付首次超过交易：Crypto 的新主场景正在出现

三、从越南扫码到跨境转账：为什么普通人也需要国际钱包

四、新兴市场：最真实的需求不是 Crypto，而是美元账号

五、服务普通用户最难的部分：on-ramp、链抽象与 Gas 抽象

六、钱包是不是 wrapper？真正的竞争力是 PayFi loop

七、为什么 2024 年开始押注支付：稳定币带来的真实需求

八、RWA：上链解决 distribution，不自动解决 liquidity

九、理财为什么是美元账号的基础设施

十、竞争格局：对比 Crypto 钱包与 Web2 neobank

十一、未来 Milestone：虚拟美元账号、freelancer 与 AI agent payments

十二、五年后的钱包：无链、无 Gas、无 Crypto 感

十三、行业判断：Crypto 回到金融本质，onchain 民主化资产流动

十四、快问快答：Bitget Wallet 与交易所关系、书单与结尾

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一、Bitget Wallet 是什么：一个 global everyday finance wallet

Star: 欢迎大家收听 Day1Global，我是 Star。

提到加密钱包，大多数人想到的是存币和交易。但我们发现一个很有趣的数字：刚刚迎来 8 周年的 Bitget Wallet，全球用户突破了 1 亿，并且支付规模第一次超过了交易。越来越多的人用它来刷卡、扫码、转账、理财，甚至投资全球资产。

这意味着，加密钱包可能正在从一个服务加密用户的专业工具，变成一个普通人真正会在日常生活中使用的金融应用，甚至有点像“全球支付宝”。我们很好奇这背后发生了什么，有哪些普通人值得关注的信号。所以这期节目我们邀请到 Bitget Wallet COO Alvin Kan，和他聊聊 Bitget Wallet 如何从加密钱包走向日常金融，以及如何走向下一个 10 亿用户。

欢迎 Alvin。

Alvin: 大家好，我是 Alvin。我是 Bitget Wallet 的 COO，负责增长和运营相关的事情，很高兴来到这里。

Star: 我们经常会问嘉宾一个问题：如果要用一句话向你的爸爸妈妈解释 Bitget Wallet，你会怎么讲？

Alvin: 一句话其实很难，因为这是一个新的概念。我爸妈也问过我类似的问题，我会跟他们说得稍微长一点：它是一个国际化的 everyday finance 产品，也就是一个 **global everyday finance wallet**。

怎么理解？如果你今天要转账给任何一个人，不管他在哪个国家，你都能做到。如果你要在任何一个国家使用当地支付通道，你也能做到。如果你要买世界上任何一个资产，只要它已经在链上，你也能买。所有这些，都可以通过一个 App 在链上完成。

这不是现在传统金融 App 能做到的事情。

Star: 也就是说，如果你想给全球任何地方的人转账，或者让别人给你转钱，加密钱包其实是非常方便的一种形式。

Alvin: 是的。

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二、支付首次超过交易：Crypto 的新主场景正在出现

Star: 我们看到一个很有意思的数据：Bitget Wallet 用户达到了 1 亿，并且支付规模首次超过了交易规模。能不能详细讲讲这个规模到底是什么样？对你来说，它对加密市场意味着什么？

Alvin: 今年 H1，也就是前 6 个月，我们支付相关的 transaction orders 同比增长差不多有两倍。开卡量也超过了 12 万。我们今年发展到了拉美市场、非洲市场，也在巴基斯坦开卡。所以我们现在已经是一个更加国际化的公司，用户也一直在增长。

这意味着什么？我觉得意义还蛮大。

三年前，如果你问我整个加密货币最主要的场景是什么，我觉得不会有人否认说是交易。除了交易之外，当然你也看到过 NFT、GameFi 或其他叙事起来，但这些场景后来很多 adoption 都掉下来了。

今天再问这个问题，我觉得支付这个场景已经慢慢在超越交易了。或者更准确地说，现在链上可能有两个比较大的方向，其中一个就是支付。未来链上的创新、新项目、基础设施建设，都会越来越围绕支付展开。

你看 PayPal、Stripe、Visa、Mastercard，还有很多传统金融和支付公司，都开始把支付放到链上。因为链上支付更快、更敏捷，也更便宜。所以以后无论你是创业，还是加入某家公司，我觉得很多机会都会围绕支付。

支付不只是 Crypto 里的一个 disruption，它也会影响整个 payment industry。这个市场非常大。

Star: 所以我理解，payment industry 本来就是一个很大的市场，现在可能刚好到了一个拐点：整个市场开始意识到，链上对于支付能够带来很大的帮助，既能节省成本，也能提升支付速度。

Alvin: 是的。我年初去了纽约一个会议，叫 Digital Asset Summit。在那里我碰到很多 Stripe、传统支付公司和银行的人。其实每个人都在朝这个方向走，也有很多传统支付公司的人开始在 Web3 里面寻找机会。大家都知道这个大方向在这里。

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三、从越南扫码到跨境转账：为什么普通人也需要国际钱包

Star: 刚才我们从宏观层面聊了支付。能不能讲一个更具体的场景：你自己最近用 Bitget Wallet 做过什么支付？

Alvin: 还蛮多的。我每天的支付基本都会用 Bitget Wallet 卡，昨晚吃饭也用了。

为什么用？因为我本身在 Crypto 里面有资产，如果我要先 off-ramp，可能在某些平台还要付千分之五或者其他费率。那我为什么不直接用它支付？如果钱包这边还有返现，很多时候也可以抵消 FX spread 或其他费用。

还有一个让我印象很深的场景：我最近去了越南。越南我们已经开通了 QR 扫码支付。一方面确实很方便，但另一方面，它让我意识到，如果我今天不在加密行业，我可能根本不知道钱包可以这样用。

我去越南旅行，如果没有加密钱包，实际上没有很多方法可以扫码支付。很多餐厅可能不接受我的银行卡，可能是因为费率，也可能是其他原因。如果要扫码，就需要下载很多本地 App，但你也不一定能很容易地把资金充进去、提出来。

可是加密货币本身就是一个无许可的全球平台。你可以很自由地在越南到处玩，哪里都能扫码支付。连我这样来自相对发达市场的人，都能直接受益于链上的 benefits。我觉得这是一个很好的方向。

Star: 那如果我们去越南，或者一个越南本地人使用 Bitget Wallet 扫码支付，他为什么不用银行或者本地钱包呢？

Alvin: 这要分几种情况。

当地人可能会用自己的 e-wallet 或本地钱包。但像我这种去玩几天的人，或者很多旅居的人，其实很难使用这些本地钱包。你不会因为去一个国家旅行几天，就下载一堆 local e-wallet，再把钱充进去，离开时还要想办法拿回来。

这时候你需要的是一个更国际化的平台。

当然，本地人也会有国际平台的需求。比如你想自由转钱给外国朋友；你是一个小企业，有很多员工在不同国家；你是一个平台，有很多 freelancers、remote workers，要把钱发给他们。这些事情用传统方式做，其实没有那么简单。

还有一个很大的场景是，很多发展中国家的用户，本地货币一直在贬值。怎么拿到美元账号，对他们来说并不容易。但 Crypto 是一个国际平台，你可以比较容易地设立一个账号，拿到对等的美元资产。

Star: 我知道像土耳其这些地方，很多用户已经不愿意持有本地货币了，因为通胀太快。

Alvin: 对，很多人薪水一拿到，就直接换成 U。

Star: 能不能介绍一下，Bitget Wallet 具体有哪些支付产品？我知道你们在每个国家的产品不太一样。

Alvin: 因为我们是一个国际平台，所以在不同国家提供的支付通道必须跟当地需求匹配。我们不是先定义一个支付业务组，再去推产品，而是跟着市场和用户需求走。

第一类是扫码支付。现在东南亚和拉美用得比较多，所以无论你在越南、巴西还是阿根廷，都可以扫码支付。

第二类是卡。欧美很多国家卡支付更常见，我们现在全球大概 50 多个国家已经有开卡能力。Visa 和 Mastercard 已经覆盖很广，只要你能提供一张卡，用户就可以很方便地支付。对于持有加密货币的人来说，这也很自然：我有加密资产，不想先 off-ramp 再支付，因为中间有很多层费用，那我直接把它花掉就好。

第三类是 bank transfer，也就是 crypto-to-bank transfer。你从钱包里发 Crypto，对方收到的是法币。这个场景在一些国家很有用，比如非洲某些市场，商家可能不收扫码，也不收卡，而是更偏好你直接转到他的银行账号。你可以在钱包 App 里输入 bank account number，把 Crypto 直接转到他的法币账号。

还有一个更大的场景是 remittance，跨境转账。可能是给员工，可能是给朋友，也可能是给 freelancer。现在我们在非洲几个市场已经开始做这个业务，后面会慢慢扩展到更多国家。

Star: 所以每个地区的支付产品都不太一样。比如东南亚和拉美扫码多一些，50 多个国家可以开卡，非洲还有银行转账。那你们服务不同地区用户之后，看到的用户画像和支付行为有什么不同？

Alvin: 差异非常大。

比如在拉美，很多时候他们最想要的是一个美元账号。这也是为什么你看很多竞品都会说“我是美元账号”“我提供美元生息”。因为当地货币贬值，尤其像巴西，BRL 和 USD 之间如何自由转账、如何让用户很容易理财、如何让用户把钱存在钱包里但还没支付时自动生息，这一整套基建都要做好。

到了南亚，比如巴基斯坦，很大的需求是跨境转账。很多人可能为美国公司或海外公司工作，或者在 social media 平台上有收入，收入来源在美国。怎么用最低成本、最快、最安全的方式收到 remittance，是非常具体的需求。

非洲也类似，不只是非洲和非洲之外的转账，非洲内部很多国家之间也有 inter-country transfer 的需求。

到了越南，可能有很多加密用户和旅居用户。这两类用户也有不同需求。所以我们发现，不同国家不仅支付 preference 不一样，App 设计也要考虑当地场景，经济情况也不同。如果要在新兴市场发展，一定需要当地团队，长期了解本地洞察。

还有一个我经常跟团队说的点：我们是从交易钱包开始的。DeFi 交易本身是非常全球化的，你做一个 DeFi marketplace、Earn marketplace，不需要在每个国家做非常重的本地化。但支付不一样。支付要成为国际品牌非常难，因为每个国家的支付通道都不一样，你必须把这些通道串起来。

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四、新兴市场：最真实的需求不是 Crypto，而是美元账号

Star: 刚刚你举的例子，比如东南亚、拉美、非洲，都是新兴市场。为什么 Bitget Wallet 是从新兴市场切入？

Alvin: 因为我们觉得链上带来的福利，在新兴市场最明显。链上的核心是无许可，它带来的是 permissionless access。

在新加坡、美国这样金融基础设施比较完善的地方，很多人可以很容易拿到银行服务、投资机会、跨境转账服务，甚至成为 accredited investor。但在很多新兴市场，这些事情并不容易。

第二个是货币贬值。很多国家的经济情况导致用户非常需要美元账号。但在当地，买美元可能有额度限制、监管限制。有些地方一年只能买不超过某个额度的美元，这会让用户寻找另外一种方式。

Star: 进入新兴市场之后，有没有和预期差距比较大的地方？

Alvin: 有。很多人会说新兴市场有很多 unbanked 用户，没有银行账号，所以他们都在等着用加密钱包。其实不是这样。并不是一大堆人在等你来。

你必须找到具体场景，然后通过当地渠道长期教育用户。比如稳定币是什么？理财背后的收益来自哪里？如果你只服务加密用户，那当然比较容易，但加密用户数量有限。我们要走 everyday finance 的愿景，就必须把 Web2 用户、或者听过稳定币但还不太了解的人带进来。

他们的真实需求可能不是“我要用 Crypto”，而是“我很需要一个美元账号”。你要围绕这个需求教育他们，这是一个很长的路程。

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五、服务普通用户最难的部分：on-ramp、链抽象与 Gas 抽象

Star: 在服务这些用户的过程中，你们觉得最难的部分是什么？

Alvin: 第一个是入金，也就是 on-ramp。这个不只是 Bitget Wallet 或某个钱包的问题，而是整个行业的问题。全球 on-ramp 的成功率总体来说还是比较低，涉及当地通道、费率等很多因素。

第二个是 abstraction。你不可能让一个普通用户上来就理解：这个卡只收 BNB Chain，我的钱进来后在哪条链？这不是“怎么帮用户跨链”的问题，而是用户在入金的时候根本不知道自己的钱在哪条链。

所以整个体验必须非常简单，必须没有链的感觉。如果你一开始就要教育用户什么是链、什么是 Ethereum，我觉得可能就失败了。

Star: 我注意到 Bitget Wallet 里面有很多账户抽象设计，包括跨链、Gas 等，用户不一定需要自己有 Gas Token。

Alvin: 对。过去一两年我们做了两件事情，让体验变得更简单。

第一，在很多常用链上，比如 Arbitrum、BNB Chain，用户每天前几笔交易，包括转账、购买、交易，都是免 Gas 的。除非你是 heavy user，否则你不用担心 Gas 问题。

第二，如果你真的需要 Gas，你可以直接用 USDC 或 USDT 充值，不需要持有对应链的 Gas Token。你跟一个 Web2 用户说，BNB Chain 要用 BNB、Ethereum 要用 ETH，其实很多人根本没有这个概念。

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六、钱包是不是 wrapper？真正的竞争力是 PayFi loop

Star: 这是一个比较挑战性的问题。你们在各个国家做服务，其实都要和本地服务商合作，比如卡、QR code、银行转账。会不会有人说，钱包只是一个套壳，一个 wrapper？你们的核心竞争力在哪里？

Alvin: 这是个好问题。我觉得 Bitget Wallet 是一个 **on-chain aggregator**，链上聚合器。

拿卡来说，两年前链上卡还很少，现在很多。QR 扫码也是一样，我们应该算是第一个推出这类服务的钱包。当时我们在越南、东南亚推出扫码支付时，还是一个比较新的玩法。我跟团队说，我们可能只有 3 到 6 个月窗口期，之后它就会变得更普遍。事实也是这样，现在很多交易所和钱包都有 QR 扫码了。

所以我们会不断寻找新的创新。6 个月前可能是 QR 扫码，后面可能是虚拟账号，让每个人直接在钱包里拥有美元账号。

但最重要的 competitive advantage 在哪里？我觉得是整个 **PayFi loop**。

一个用户从入金进来，到无链感知，再到资产自动生息；当他需要支付的时候，只要打开 App，就可以很容易支付。这个循环要做好，里面有两个部分：基建和体验。

基建方面，你在当地有没有最好的入金通道？有没有最低费率？当地扫码支付有没有好的供应商？从钱包出发，到商家最终拿到法币，中间有很多 layers。我们需要尽量找到更上游的合作伙伴，因为越下游，费率越多。

而且在新兴市场，很多出入金是通过交易所 P2P 完成的。所以你不仅要和 OTC 费率比，还要和 P2P 费用比。否则用户会觉得：如果用钱包支付比 P2P 出来再用法币支付还贵，那我为什么不用 P2P？这些当地 nuance 需要理解。

体验方面，比如我们最近内部说的“链上收银台”，外部可以理解成 **pay with any token**。无论用户持有 meme coin、稳定币、ETH、BTC 或其他代币，都可以直接支付。

我们会在链上做聚合，把用户持有的币种转换成商家需要收到的币种。用户不需要感知自己用的是什么币、什么链，我们把这层烦恼抽象掉。

Star: 所以一方面基建本身就不容易，涉及大量 BD 和整合工作；另一方面产品体验也要打磨到用户使用起来非常流畅。

Alvin: 对，说起来简单，做起来非常难。不同国家也有不同 preference。有些用户想什么都知道、什么都看到；有些用户什么都不想管。如何在中间取得平衡，需要大量讨论和验证。

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七、为什么 2024 年开始押注支付：稳定币带来的真实需求

Star: 我很好奇，Bitget Wallet 比较早开始布局支付。当时你们为什么会想到这一点？为什么现在把定位从交易工具变成日常金融？

Alvin: 大概是 2024 年中旬。其实 2024 年初我们就开始讨论，每周都会有很深入的讨论，也做了很多调研。

当时应该还在牛市，交易量很大，但我们也看到 Visa、Mastercard 这些传统金融公司开始进入，起初可能是围绕稳定币。我们也看到一些公司开始做支付。我们觉得支付这个场景带来的 benefits 是真实存在的，不是一个 fad，不是一波热潮过去就没有。

我们每天都在讨论：它会不会只是一个趋势？但我们看到它带来的福利是真实的，确实能对整个金融行业产生 disruption。这个感觉有点像我当年加入 LinkedIn 时看到的东西：它的 benefit 非常真实。所以我们逐渐相信，这件事是有可能性的。

另一个原因是，虽然当时还是牛市，但交易叙事变化很快。比如 Telegram 相关生态火了几个月，很快又下来；meme coin supercycle 上来，又很快下去。交易趋势很难把握。

而 meme coin crash 之后，我们没有看到太多 Web2 用户进来。如果 Crypto 真的要成熟，要把更多人带进来，交易还是比较难。但支付不一样，我们确实看到不懂 Crypto 的人开始使用稳定币。

所以我们对支付越来越重视，大概在 2024 年中旬到年底，正式成立了 PayFi 团队。

Star: 能不能展开讲一下，你们理想中的日常金融是什么？

Alvin: 它应该是一个非常简单的产品，但背后很难做。

回到最开始的问题：我要转钱给任何国家的任何人，都没有问题。我要购买任何国家的资产，不管是美股、韩国股票、美债，还是其他国家债券，只要它代币化了，我都能购买。

这是今天很多发展中国家用户做不到的事情。链上可以无许可地让更多人参与金融世界，把金融和资产的权利归还给资产拥有者。这是宏观 vision。

但用户打开 App 时，它必须是一个非常简单的体验。

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八、RWA：上链解决 distribution，不自动解决 liquidity

Star: 刚好聊到用户可以在钱包里买真实世界资产 RWA，比如美股，甚至一些 pre-IPO 产品。我看到你们 RWA 累计交易量增长很快，较年初增长超过 10 倍。我很好奇，从你们视角看，用户在链上到底买什么？

Alvin: RWA 交易量从年初到现在差不多增长了 10 倍，但更重要的是持有 RWA 的用户数量，增长可能更高，差不多 16、17 倍。

用户到底买什么？先不只说 RWA，说所有资产，包括 Crypto。很明显，一年前很多人在炒 meme coin，后来开始下滑。去年底到今年初，很多人在炒合约，现在合约量还是比较大。现在 RWA 又上来了，因为大家都在炒美股。

我很多非 Crypto 的朋友，每天也在聊美股，比如 SpaceX、AI 叙事、太空相关股票。你会发现，用户炒什么，叙事其实已经不分 Web2 或 Web3 了。新闻里、X 上面讨论什么，链上也在交易什么。

我最近和一个朋友吃饭，他说他买了 SK Hynix，这是韩国的一家存储芯片公司股票。在新加坡，如果你想买这只股票，其实很难。你可能要发邮件给 broker，来来回回沟通，最后 broker 帮你买到；如果你要卖，也要再发邮件。

但如果它已经代币化，你就可以在钱包里很容易交易。现在虽然 tokenized stock 可能还没有覆盖到每个资产，但你已经可以在 Bitget Wallet 里交易 SK Hynix 的 USDC 合约。我打开给他看，他很惊讶。

这就是很多人还没意识到的链上福利：你可以无障碍 access 很多传统金融里很难拿到的资产。代币化之后，很多意想不到的资产都可以更容易拥有。

Star: 而且还是 7×24 小时，周末也可以买。

Alvin: 对，没有时间限制。所以传统金融从业者也会有点害怕，未来工作可能没那么容易了。

Star: 那你怎么看 RWA 这条线的天花板？这个市场会有多大？

Alvin: 这个市场很大，但我觉得它是稳步增长。很多人会想 RWA 会不会突然一波人涌进来买，但我们数据上没有看到一波突然爆发，而是一直稳定增长，没有停，也没有明显掉下来。

我觉得这个市场还是蛮大的，尤其现在美股很火。有些国家开始对购买国外股票设置限制。一旦有限制，用户就会寻找其他方式买股票。Crypto 钱包里的 RWA 可能就是一个 alternative。

但 RWA 有一个很重要的 misconception。很多人觉得，房地产、各种真实世界资产都可以上链，往后都会增长很快。我不完全这么看。

我自己的观点是：RWA 或资产代币化解决的是 **distribution**，也就是让更多人可以 access 到资产。但它不一定解决 **liquidity**。

如果一个资产在线下本来流动性就很低，你把它放到链上，它未必会变得更有流动性。这是很重要的一点。所以我们在选择支持哪些资产时，会优先看那些本身流动性比较高的资产。这样的成功率会更高。

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九、理财为什么是美元账号的基础设施

Star: 我们聊聊理财。我发现理财也是 Bitget Wallet 里很大的一块，之前也做过很多活动，比如 USDT 存进去有一段时间收益很高。为什么钱包要做理财模块？

Alvin: 对我来说，理财不是另一个业务。如果我们把 Bitget Wallet 理解成新兴市场里的美元账号，它其实是一种基础设施，不是一个额外的投资 category。

无论是 Alipay、WeChat Pay，还是不同 neobank，很多都有余额宝、自动生息或者简单理财。你的美元进来之后，就应该能够生息。因为现在 Web2 的很多 neobank 已经有这种服务了，所以它是一个必备基建。

Star: 所以理财收益会来自不同地方？

Alvin: 对，很多来自 DeFi，比如美债收益，这是相对稳妥的部分。我们也在和几个 partner 聊，能不能把美债收益的大部分返还给用户。只要我们能带来用户，用户就可以直接拿到底层收益。

Star: 所以它是一个基建：用户的钱已经在这里，不只是躺着，还可以产生收益，就像放在 Web2 的 neobank 里一样。

Alvin: 对，这其实是把收益还给用户。

很多时候，钱放在银行里，银行赚很多钱，因为银行把你的钱借出去，这是他们赚钱的方式。但我们是非托管钱包，不能随便借你的钱。你的钱就是你的钱。相反，我们会把 stablecoin 背后的美债收益，尽可能返还给用户。

这里有一个很重要的理念：以前你的钱不属于你，你钱的利润都给了别人。现在你在自托管钱包里存一个 U，看起来在哪里存都一样，但底层是不一样的。底层收益可以回到你这里。

Star: 那用户为什么不直接去 DeFi 协议里拿收益，而要在钱包里拿？

Alvin: 方便和安全。

我身边很多朋友第一次使用 DeFi 就遇到钓鱼链接、输错网页等问题。你会为了千分之几、万分之几的额外收益，去承担这种风险吗？我觉得对普通人来说很难。

第二，很多 DeFi protocol 的体验非常不友好，很多是网页端，不是 App 端。你要签这个、签那个，还要理解签名解析、Gas、Gas Token。这个体验本身就不是普通人应该去适应的东西。

在 App 里，你直接点击一个我们已经审查过的产品，就可以操作。你不会输错网页，也不用自己去买 Gas Token。理财这件事也不是每天都要操作，很多人会更喜欢方便和安全。

另外，App 本身也是一个天然防火墙。相比 Chrome extension，App 有 Face ID 等安全措施。所以我现在大多数操作也会用 App。

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十、竞争格局：对比 Crypto 钱包与 Web2 neobank

Star: 回到 Bitget Wallet 整体。现在很多钱包也都在做支付和 RWA，比如 OKX Wallet、Binance Wallet、Phantom、MetaMask 等。你觉得你们最核心的差异或优势是什么？

Alvin: 可以分两部分看：一是和 Crypto 行业里的钱包竞争，二是和 Web2 neobank 竞争。

先说 Crypto 钱包。比如 MetaMask、Phantom，它们很多时候会在某些市场很强，但支付不是一个你做一次就能全球通用的东西。DeFi 是全球化的，你做一个产品，全球用户都能 access。但支付要非常本地化。

我们要打造的不是一个越南 App，或者一个印尼 App，而是一个国际美元账号，一个类似 PayPal 的全球 App。无论我去哪里旅居，要给谁转钱，在哪里支付，都可以很通畅地完成。

这意味着你的 competitive advantage 必须来自各个当地渠道都打通。你今天问我谁做得最好，我对 Bitget Wallet 有信心。作为全球平台，我们在不同国家、不同链、不同支付通道上做了很多整合。可能某些国家我们还有弱点，但如果看全球平台，这就是我们要打造的优势。

再说 Web2 neobank，比如 Revolut、Wise。这些公司在某些国家有牌照，可以打得非常深，某些费率甚至可能比我们好。但他们由于合规和系统原因，要 integrate 一个新的 innovation，周期会非常长。要打进一个新市场，可能不是一两个月，而是一两年。

比如你要把 SK Hynix 这样的韩国股票带进一个 neobank，流程可能要 6 个月以上，甚至无法通过。

但我们作为链上聚合器，不需要全部自己研发。我们可以聚合 Hyperliquid、聚合其他 DeFi 协议。只要一个 innovation 到了链上，我们就可以用最快速度，也许几周内接进来。这是链下 App 做不到的。

所以和 Web2 neobank 相比，我们最大的优势是：只要 innovation 在链上，我们就可以聚合。

Star: 这很有道理。你们其实想做一个全球市场，而且这个市场会有网络效应。因为里面的用户可能是数字游民，不只是本地使用，也会给其他国家的人转账，或者一段时间换一个国家继续使用。

Alvin: 是的。我觉得这是必然趋势。

我前段时间带家人去旅行，跟他们说，我第一次出国旅行是 18 岁时家人带我去。但现在我的孩子几岁就已经出国。出国、旅居、跨国生活的概念越来越成熟。再过 10 年，很多人在本地待的时间，可能都短于在国外的时间。

另外，越来越多公司以 freelancer、gig worker、contractor 的方式招聘。现在 AI 也让 one-person company 成为可能，一个公司可能只有几个人，但团队分布全球。

所以国际金融平台会越来越重要。

我之前也和一个 livestreaming 平台聊过，他们有几百个 contractor 或 livestreamer，分布在四五十个国家。现在他们给这些人发收入，可能只有 10% 通过稳定币，90% 还是法币。但他们想把稳定币比例提高，甚至变成 100%。为什么？因为通过法币渠道给这么多国家的人发钱，成本可能是 5 到 6 个点。如果用稳定币，又快又便宜，可能一两个点就能完成。

而且你不需要在每个国家都有当地银行账号。Stablecoin 本身就是链上的国际平台，处理起来更简单。

Star: 距离 everyday finance 的愿景，你觉得现在完成了多少？处在什么阶段？

Alvin: 还在起步。新兴市场很多，每个国家不仅基建不同，用户体验 preference 也不一样。比如有人告诉我，在南亚、印度这些市场，用户喜欢更丰富的色彩，交易成功后可能希望看到 confetti。Localization 怎么做深，是很有学问的。

第二，整个行业也要一起成长。出入金仍然是整个行业的大问题。好在现在很多公司都在解决这个问题。我们和整个行业都还 just getting started。

Star: 你们想构建什么样的护城河？

Alvin: 护城河就是把这些基建和体验串起来。我们打造的是 global App，不是某个当地 App。越来越多人会把自己视为 global citizen。我们要做的就是打通整个 PayFi loop 的体验。

Star: 你们会有什么北极星指标吗？

Alvin: 第一是有基础资产的真实活跃用户。我们不希望只是没有资产的用户进来刷空投，而是希望用户在这里存储资产、使用金融场景。

第二是支付交易，也就是每天有多少用户在做支付。这里包括扫码支付、卡支付、银行转账、跨境转账等。

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十一、未来 Milestone：虚拟美元账号、freelancer 与 AI agent payments

Star: 未来 1 到 2 年，你们会有什么比较大的 milestone？

Alvin: 有很多，不能全部讲，但其中一个是虚拟账号。这也是跨境转账和很多金融服务的开始。

很多新兴市场用户想要的是一个美元账号。比如你是 freelancer，不可能跟雇主说：“我给你一个 EVM 地址，你打钱过来。”你更自然的方式是说：“这是我的美元账号，你打进来。”

虚拟账号的意思是，对方把 USD 打进你的美元账号，你收到的其实是链上的 USDC。但对外你确实有一个 USD bank account。这在传统金融里很有用：无论是链下支付，还是给雇主收款，都需要一个 USD bank account。

这也意味着，我无论在哪个国家，都可以用自己的银行账号把钱打到我的 USD 账号，然后直接入金到钱包。尤其是更大金额的入金，或者 freelancer、remote worker 每个月收工资，这个方式会非常有用。对于货币贬值严重的国家，用户收入一开始就可以转成 U。

Star: 这相当于每个人都可以拥有一个美元账号。以前在很多国家开银行账号已经麻烦，开美元账号更难。

Alvin: 对，难上加难。你可能需要美国身份，或者在某些国家需要证明自己有一定资产，银行才愿意给你开美元账号，因为这本身有成本。

支付还有另一个方向，就是 AI agent。

未来每个人工作都会用 AI agent。问题是，如果 AI agent 真正要帮你工作，它必须能够支付。

举一个简单例子：你是 journalist，要写文章，需要汇集不同 news sources，可能要调用很多 API。API 需要付费。你不可能每一次都让 AI agent 来问你：“我可以支付这个吗？”你当然希望给它一个钱包，在可控范围内，让它直接帮你完成支付。

传统支付方式有一个问题：Visa、Mastercard 这种支付的 payment processing fee 最少可能是 30 美分。但如果你直接在链上支付，比如用 x402 或类似方式，可能就只是 Gas fee，非常便宜，几分钱甚至不到一分钱。

这里就出现一个新问题：你怎么给 agent 配置钱包？怎么设置参数？比如每笔不能超过多少钱，一天不能超过多少钱。能不能在钱包层做这些权限控制？这些我们还在讨论。

支付的远景很大，我们看的方向也很广。是否每个方向都有明确结论？还没有，但我们会持续讨论。

Star: 刚好聊到 AI，我也想知道 Bitget Wallet 和 AI 会怎么结合。很多人说，从 1 亿用户到 10 亿用户，最后可能大部分都是 agent 用户。你怎么看？

Alvin: 这个远景还比较遥远。后面到底 agent 多还是人多，我不知道。现在真实 AI agent 支付还处在尝试阶段，离 mass adoption 还有距离。

因为很多问题还没解决。比如 chargeback。如果支付出了问题，谁承担责任？怎么退款？这些传统支付金融用了 20、30 年解决，但在链上还没有完全解决，需要时间。

不过我觉得比较确定的是：每个人都会有 AI agent，而 AI agent 必须支付。所以用户和 AI agent 支付之间需要一个 policy layer，设置权限和参数。Agent 用的钱包，以及怎么配置权限，是需要思考的问题。

另外，我们也推出了 Bitget Wallet Skill。现在在 TG bot 里，用户可以通过 AI agent 的形式完成一些在钱包里能做的事情，比如交易、转账等。这也在我们的 B2B 业务范围之内。

Star: 我觉得 AI 支付现在还是早期，但扩展可能很快。以后越来越多人用 vibe coding，或者自己做一些小工具，要调用 API，付费就会成为问题。用银行卡支付成本高、速度慢。x402 这类协议天然适合 AI agent 使用，这里面机会很大。

Alvin: 对，而且 AI agent payments 会带来很多 **micropayments**。

比如你作为 journalist，以前调用 API 时可能要想：这五个 API 里我只能选一个，因为每个都要付费。但如果 x402 这些都打通了，你就不用这么限制自己。每个 API、每个 source，你只需要一点点信息，就可以做 fractional payments。

这会带来完全不同的支付方式。

Star: 还有一个问题。做交易的利润率很高，但做支付有很多苦活累活，利润率可能没那么高。你们怎么看支付收入？

Alvin: 支付当然也有收入，现在主要收入来源是支付和交易。交易的占比更高，margin 也更高。

但我们现在做支付，不是以收入作为最大 objective，也没有这方面压力。我们还是以增长为主要目标。

如果放长远看，交易会不会带来 mass adoption？我觉得作为主要场景可能不会。现在交易工具已经很成熟了，但它带来很多 Web2 用户了吗？不见得。

如果你真的要把 10 亿用户带进来，最大场景会是更平民化的需求：我要跨境转账，我要一个 USD 账号。这些都和支付有关。所以我们会沿着 PayFi 和 payments 的路线走，以增长来排优先级。

Star: 这还是一个很大的 bet。不是以收入优先，而是希望越来越多用户进来。

Alvin: 是的。但只要用户在这里，粘性就会比较高。只要有用户，后面找收入方式还有很多机会。

钱包本身的粘性其实很强。以前大家说 fat protocol、fat app，后面可能会是 fat wallet。很多人一旦习惯用一个钱包，就会继续用。但你很少会说自己习惯用某个 DeFi protocol，因为你会跟着机会走，哪里 APY 高、费用低就去哪里。到了前端，无论是交易所还是钱包，用户习惯之后都会有粘性。

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十二、五年后的钱包：无链、无 Gas、无 Crypto 感

Star: 假设 5 年后，一个用户打开 Bitget Wallet，他的使用方式和现在会有什么不一样？

Alvin: 如果我们做对了，未来应该是真正的无链感知。

现在我们做到了一定程度，但很多时候用户还是至少要知道 Ethereum 是什么。前段时间我还和产研团队说，有些地方会放链的图标，但有些链的图标连我都不一定完全认得。你让一个 Web2 用户知道 Polygon 图标长什么样？不可能。

所以未来真正好的体验，应该是完全无链感知、完全没有 Gas 感知。用户不需要知道背后的流程。

就像每个人都用 Visa 卡，但没有人需要知道 Visa 的 processing flow 是怎么做的。用户只需要知道，我 tap 一下卡，就能支付。

钱包也应该这样。无论你持有什么币，要转成什么币或法币，要到哪个账号、哪个国家，你只需要点击。你不需要理解背后的路径。

它应该是一个非常丝滑、非常简单的体验。但背后不简单：第一是产品设计，第二是所有渠道都要找到最低费率、最友好的商家。这需要长期 accumulate，也会变成护城河。

Star: 所以 Bitget Wallet 做支付的终极目标，是让用户完全不感知背后有什么币、什么链。

Alvin: 对。而且整个循环也很重要。

比如我入金进来，我的 U 可以生息。假设现在战争比较乱，我想买黄金，应该能很容易直接买黄金。黄金也可以生息。因为很多人持有黄金是长期投资，可能持有几年，是为了对抗货币贬值。

那我是不是可以在同一个钱包里，把黄金作为抵押物，拿更多收益，或者作为 credit 去借钱？我觉得 credit 也是未来钱包很大的趋势。

我们可以先不说加密货币或稳定币，就说“钱”本身。钱可以做什么？可以 savings，可以支付，可以投资，未来还可以借贷。钱包和其他 App 不一样，你的钱在 wallet 里，问题是怎么让它最 productive。

如果你要把钱分散到不同 App：Wallet A 存储，Wallet B 交易，Wallet C 借贷，你的钱就被分散了。你不能用 Wallet A 的资产去抵押，做 Wallet C 的事情。

所以对钱包来说，资产全部在一个 Wallet、一个 App 里，是最 productive 的。我们要朝着这个方向，给用户最大的价值。这也是为什么把体验串起来很重要，因为它在一个循环里面才能产生最大价值。

Star: 所以现在支付其实是入口。核心是希望用户能把钱存在这里，在这里花，也在这里理财和投资。日常只要想到花钱、存钱、理财，都能回到 Bitget Wallet。

Alvin: 是的，这是很大的愿景。后面是不是做借贷、credit、AI agent，这些领域现在很多钱包还没有开始做，我们都在研究。

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十三、行业判断：Crypto 回到金融本质，onchain 民主化资产流动

Star: 你大概是 2020 年入圈的？

Alvin: 差不多。

Star: 那你觉得现在整个加密行业走到什么阶段了？

Alvin: 现在很多人都说 Crypto 成长了，我觉得首先是它回到了本质，方向更清晰。

我当时为什么加入这个行业？因为 DeFi，尤其 DeFi summer 那时候，DeFi 属性非常强。后来 GameFi、NFT 和其他叙事起来，大家开始说所有东西都要去中心化。我觉得那时候炒了很多不同叙事。

现在又回到了本质：Crypto 最大的事情，还是去 disrupt 整个传统金融。方向反而更清晰。你看 Bitcoin 白皮书，里面讲的是 electronic cash，本质也是金融。现在回到金融本质，我觉得每个 builder 都更清楚、更 focus 了。这是好事。

Star: 你觉得现在整个行业里最被低估的一件事是什么？

Alvin: 我觉得还是 **onchain** 这个概念。

很多人可能会说 Hyperliquid 很强，某个协议很强。但我觉得链上本身是最大的 disruption。

我以前是互联网背景，在 LinkedIn 的时候，我觉得 Internet 平民化了资讯流通。以前你要获得某种知识，可能要花很长时间，或者找到对的人。互联网 democratized information flow。

现在 onchain 是新的 online。onchain 要做的，是民主化资产的流动以及资产的拥有。

无论你在哪个国家，要怎么转钱、怎么支付、要什么资产，链上都让这些事情变得更开放。你不需要是 accredited investor，不需要有某种银行账号，因为链上本身就是无许可的国际平台。

Crypto 其实是两个东西。第一，它是一个资产类，像股票一样。第二，它也是链上的技术。这个技术带来的 disruption，我觉得被低估了。它不是 incremental innovation，不只是一个小功能变好，而是真的会像互联网 disrupt 信息流一样，disrupt 资产流动。

第二个被低估的是 **onchain payments**。

很多人说链上支付很快、很便宜，但我觉得它最大的不同在于：传统信用卡支付流程很复杂，因为有两个东西在流——一个是信息流，另一个是资金流。信息先流动，资金流之后才跟上。

链上最大的不同是，信息流和资产流动可以在同一时间发生。这会带来更便利、更快、更便宜的支付方式。没有 T+1，支付就是立刻完成。

所以真正被低估的是：信息流和资金流可以同时发生。

Star: 所以 Crypto 不只是资产，它也是一个全球金融市场。而且从规模上看，它已经是非常大的市场。第二，它背后的支付技术其实比很多传统金融技术先进，所以我们看到 Stripe、PayPal 等传统支付公司都在进来，希望和稳定币、链上支付结合，优化自己的产品。

Alvin: 是的。所以我对这个场景非常看好。而且不只是加密行业的人看好，互联网公司、传统金融公司、支付公司也都看好这个远景。你就知道它肯定有很大的场景。

Star: 这也给了很多加密行业的人信心。

Alvin: 是的。绕了一大圈回来，终于回到了本质。而金融这个本质本身的远景特别大，不需要再去搞别的。

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十四、快问快答：Bitget Wallet 与交易所关系、书单与结尾

Star: 有一个很多人都会问的问题：Bitget Wallet 和 Bitget 交易所的关系是什么？

Alvin: 我们是独立运营的。公司主体、团队运营、App 都是隔离的，完全独立。很多人可能以为是同一个 App，有时候客服也会遇到用户下载错 App。

这里可以澄清一下：无论是公司主体、App，还是团队运营，包括 CEO、COO、CTO，都是完全独立的。

Star: 所以这和其他交易所与钱包的关系还不太一样。

Alvin: 对。我当时加入的时候，也说过我不会想去交易所公司运营，因为我很喜欢链上的创新。所以我来到 Bitget Wallet，也是因为看到它的运营是独立的，没有交易所那边的压力。

Star: 有没有一本书，对你影响比较大，想推荐给听众？

Alvin: 我推荐一本英文书，叫 *When Breath Becomes Air*。这是我两年前读到的，到现在印象还很深。它探讨了人生意义、如何利用自己的时间。我平时会尽量每个月看一两本不同的书。

Star: 你阅读速度还挺快。

Alvin: 还好。我是那种只要开始读一本书，就尽量当天读完的人，会放不下。

Star: 我们这边基本上没有其他问题了，你还有什么想补充的吗？

Alvin: 我觉得整个行业现在在成长，也更聚焦在一个领域。当然这个领域本身特别大。

对 Bitget Wallet 来说，这三年里，团队和远景都变了很多，也更成熟了。我希望 3 到 5 年后，当人们讲到 Crypto、讲到链上，不会一想到就是 Bitcoin 或炒币，而是把它看成一个对大家都友好的技术。

从 speculation 到底层技术 innovation，这是整个行业希望在 3 年、5 年内做到的一件事。

Star: 我们都希望。谢谢 Alvin 今天做客 Day1Global，和我们分享 Bitget Wallet 从一个加密钱包成长为日常金融应用的故事。

如果听众感兴趣，也可以去体验 Bitget Wallet。里面有卡、扫码支付、银行转账、RWA，包括美股、韩股等全球资产。感谢大家收听，我们下期见。

Alvin: 感谢大家。

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2026 年 8 月 19 日，Stripe 宣布与 OpenRouter 达成收购协议，交易估值超过 70 亿至 80 亿美元。

就在同一天，企业费用管理公司 Ramp 正式向外界开放 Router.com，并宣布 2026 年内不收取路由费，用户只需要支付模型本身的价格。

一家公司花费据报道超过 80 亿美元买下“路由”，另一家公司却把“路由”免费送给用户。这看起来很矛盾，实际上恰好解释了这笔交易。

Stripe 买的并不是一段把请求从模型 A 转发到模型 B 的代码；OpenRouter 卖掉也不是因为业务失败。真正值钱的是 OpenRouter 已经聚集起来的模型、推理供应商、开发者需求和实时市场数据。真正危险的则是，单独依靠 Router 收费，正在变得越来越困难。

当时的 OpenRouter 只有大约 90 人，却每天处理超过 10 万亿 Token，服务超过 1,000 万开发者和企业，连接 400 多个模型和 80 多家推理供应商。按照公司的说法，它的推理量从成立以来每年至少增长十倍。2026 年 5 月，它才刚完成 1.13 亿美元 B 轮融资，投后估值达到约13亿美元。

这怎么看都不像一家“不得不卖”的公司。

Stripe 的选择同样反常。它已经拥有 Payments、Billing、Connect、Tax、Radar，先后收购了稳定币平台 Bridge、钱包基础设施 Privy 和用量计费公司 Metronome。它为什么还要支付如此高的战略溢价，买下一家看起来只是帮助开发者切换模型的 Gateway？

如果把答案归结为“Stripe 需要一个 AI 故事”，大概只看到了最表面的一层。

OpenRouter 的成功证明了一件事：模型不会只剩一家，路由会成为 AI 时代的必要基础设施。但同样的成功也暴露了它的边界——它拥有越来越大的流量，却不拥有模型、GPU、最终用户入口和最终交易。

Stripe 面临的则是相反的问题。它掌握了互联网的资金流，却可能在 Agent 时代被留在交易的最后一步。当模型公司、Agent 平台和应用场景都开始建立自己的账户、Credits、钱包和支付系统，支付基础设施也可能重新变成一根被压价的管道。

所以，这篇文章真正想回答的不是“Stripe 为什么收购 OpenRouter”，而是三个更难的问题：

1. OpenRouter 为什么在增长最快的时候，反而更适合卖掉？

2. Stripe 为什么不能只做 OpenRouter 的支付合作伙伴？

3. 在整个 AI 价值链中，什么才是真正无法绕过的控制点？

这里的“不得不”，不是经营失败，而是两家公司在各自位置上做出的风险收益选择。

欢迎收听音频版：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6a944175a0210c197dca9a2f

一、OpenSea 创始人的第二个“混乱市场”

2022 年 7 月，Alex Atallah 宣布离开 OpenSea 的日常管理岗位，只保留董事席位。

他给出的理由并不是 NFT 市场发生了什么变化，而是想回到自己最喜欢的状态：从零到一地造东西。几个月后，ChatGPT 才正式发布。因此，OpenRouter 的故事并不是一个 Web3 创业者看见 AI 火了以后追逐风口，而是一个平台创业者离开上一家公司后，恰好撞上了新的技术周期。

Alex 最早注意到的多模型需求，也不是来自某家大企业的 CTO。

2023 年初，一些写小说和做角色扮演的用户发现，模型经常因为不同的内容政策拒绝继续完成故事。例如，一部侦探小说需要出现谋杀或枪击情节，某些模型却会中止创作。用户开始主动寻找审查边界、表达风格和能力不同的模型。

这给了 Alex 第一个信号：模型选择不只是成本和速度问题，也会成为用户层面的产品需求。

接下来真正改变他判断的，是 LLaMA 1 和 Stanford Alpaca。Alpaca 证明，用不到 600 美元制作训练数据，也可能把一个相对较小的开放模型调教得相当可用。Alex 在访谈中回忆，自己在一次航班上体验 Alpaca 时突然意识到：如果一个新模型不再需要耗费数千万美元，那么未来可能出现的不是三五个模型，而是几千、几万个模型。

互联网需要一个发现、比较和调用它们的地方。

2023 年 4 月，Alex 首先推出的还不是 OpenRouter，而是一个名叫 Window AI 的开源浏览器扩展。用户可以把自己的 OpenAI、Claude、Cohere、Together 或本地模型配置在扩展里，API Key 保存在本地；网页通过 window.ai 请求权限，调用用户选中的模型。

它很像一个 AI 版 MetaMask：凭证和模型选择权属于用户，应用只负责请求访问。

Window AI 使用的是 Louis Vichy 创办的浏览器扩展框架 Plasmo。Alex 随后与 Louis 合作，在 2023 年 5 月左右推出了 OpenRouter。今天的 OpenRouter 还包括负责商业和运营扩张的联合创始人兼 COO Chris Clark，但原始产品演化的主线，主要发生在 Alex 与 Louis 之间。

从 Alpaca、Window AI 到 Primary/Fallback 的这段早期历史，Alex 后来在 AI Engineer World’s Fair 的创始故事演讲里做过一次很完整的回顾。

有趣的是，最初的 OpenRouter 并不是一个完整的模型市场。界面里只有 Primary Provider 和 Fallback Provider，甚至不告诉用户最终使用的是哪家供应商。

随着 Together、Fireworks 等独立推理公司出现，同一个开放模型开始由多家 Provider 提供服务。它们的价格、速度、容量、上下文长度和稳定性各不相同；闭源模型公司本身也经常无法及时满足需求。OpenRouter 于是从一个模型目录和统一入口，逐渐被供给侧的复杂性推成了 Marketplace。

Alex 连续两次做了同一件事：把接口不同、质量不一、极度混乱的供给，组织成一个统一市场。第一次是 NFT，第二次是智能。

这个故事解释了 OpenRouter 为什么会出现，但还没有回答一个更基础的问题：它既不训练模型，也不拥有 GPU，到底在卖什么？

二、OpenRouter 卖的不是模型，而是选择权

假设一家 AI 应用需要调用 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 和几个开源模型。它原本需要分别开户、充值、保存 API Key、适配不同接口、处理错误格式，并持续关注每家供应商的价格与政策变化。

OpenRouter 把这些事情压缩成一个 API Key。

一次请求进入 OpenRouter 后，可能经历两种不同的选择。

第一种是模型路由：这项任务应该交给 Claude、GPT、Gemini，还是某个更便宜的开放模型？

第二种是 Provider 路由：即使已经确定使用同一个模型，它应该由模型公司的官方 API、AWS、Azure、Google Cloud，还是某家专业推理公司运行？

随后，OpenRouter 还需要处理鉴权、预算、隐私政策、数据区域、上下文限制、流式响应和失败切换，最后统一记录 Token、延迟、成本和账单。

因此，OpenRouter 实际上同时做了四门生意：

• 模型目录和发现；

• 统一 API、账户与账单；

• 模型和 Provider 的路由市场；

• 企业预算、权限、隐私和治理控制平面。

它卖的不是模型本身，而是模型世界里的选择权，以及为了保持这种选择权而不必亲自承担的复杂性。

OpenRouter 当前标准 Pay-as-you-go 模式的收费方式也很像支付公司：用户购买 Credits 时支付 5.5% 平台费，OpenRouter 声称底层 Provider 的公开推理价格原价传递，不在每次 Token 上另行加价。BYOK (Bring Your Own Key) 允许客户使用自己与模型供应商签订的合同和 API Key，在一定免费额度后收取约 5%；企业客户则可以协商平台费、承诺用量、发票、SLA、SSO 和区域路由。OpenRouter Pricing

这是一种典型的 Take Rate 生意。客户支付的不是模型溢价，而是统一接入、结算、供应商选择、容量、Fallback 和治理费用。

但这里有一个经常被忽略的问题：Token 是活动量，不是收入。

10 万亿个免费或极便宜的开放模型 Token，和 10 万亿个高价前沿模型 Token，经济意义完全不同。Provider 是否向 OpenRouter 提供批发折扣、返佣或容量优惠也没有公开。因此，不能把 Token 数乘以一个统一价格，再把 5.5% 当成 OpenRouter 的收入。

这也是为什么 OpenRouter 看起来拥有巨大规模，却很难只凭公开数字判断它到底是一家多大的公司。

真正值得研究的不是它处理了多少 Token，而是为什么越来越多开发者愿意把自己的模型请求、成本数据和预算控制一起交给它。

三、OpenRouter 为什么长得这么快

OpenRouter 的增长来自三种复杂度同时爆发。

首先是模型变多。每隔几天就可能出现新的闭源模型、开放权重模型、图像模型、语音模型或视频模型，能力和价格不断变化。

其次是 Provider 变多。同一个模型可能有十几、二十几家供应商，分别提供不同的价格、地区、量化方式和性能。模型选择与运行位置的选择，由此变成两个独立问题。

第三是企业要求变多。生产环境不仅关心“能不能回答”，还关心数据是否保留、是否符合地区要求、某个 Provider 宕机后如何切换、预算是否超标、谁调用了什么模型，以及结果能否审计。

这形成了一个看起来相当漂亮的飞轮：

更多开发者带来更多真实请求；更多请求吸引更多模型与 Provider；更多供给产生更丰富的价格、速度和可用性数据；数据又改善模型发现、路由和 Fallback，最终吸引更多开发者。

这里真正难做的，经常不是“智能路由算法”，而是一些非常琐碎的管道工作。

例如，用户在流式输出途中按下停止键，有的 Provider 会立即停止计费，有的还会继续生成一小段，有的甚至可能在后台完成整个回复。不同 Provider 对 Tool Calling、Reasoning Token、缓存、错误码和上下文限制的处理也各不相同。OpenRouter 必须把这些差异归一化，才能让上层应用相信“只换模型名称就可以继续运行”。

这种运营复杂度很难在产品截图里展示，却是用户真正付费的原因。

OpenRouter 的增长也有很人性化的一面。Louis 曾经用公司“吃得起什么”来描述 Token 规模：第一年每周约 40 亿 Token，只够喝咖啡；后来增长到 1600 亿，可以吃拉面和塔可；再到 5 万亿，可以吃炸鸡和烧烤；到 25 万亿时，他开玩笑说终于可以考虑牛油果水波蛋。OpenRouter Series B

2025 年融资时，OpenRouter 已经用过一句很有预见性的自我介绍：“Think of us like Stripe for LLMs.”

正是这种增长，让 OpenRouter 看起来越来越像基础设施；也正是这种增长，让其他大平台意识到，这个入口不能只交给 OpenRouter。

一家公司的流量越接近基础设施规模，就越不能只问它处理了多少请求。更重要的问题是：谁可以绕过它？

四、10 万亿 Token 的另一面：流量很大，控制权有限

OpenRouter 并不是一个没有护城河的 API Wrapper。

它拥有开发者需求聚合、超过 80 家 Provider 的供给网络、跨模型的价格和性能遥测、新模型接入速度、大量长尾工程适配，以及“模型中立”的品牌。对于一家新推理供应商而言，接入 OpenRouter 意味着能够立刻接触大量开发者；对于开发者而言，OpenRouter 又像模型市场的 Bloomberg Terminal，可以观察价格、真实使用趋势、延迟和可用性。

这些都是实实在在的运营型护城河。

但 OpenRouter 不拥有基础模型，不拥有主要 GPU 容量，不拥有最终用户入口，也不知道一段生成的代码最后有没有合并、一次客服回答有没有解决问题、一条推荐有没有转化成订单。它更不拥有企业的 System of Record、业务动作权和底层支付网络。

换句话说，它能看到请求经过，却不一定知道请求创造了什么价值。

这构成了 OpenRouter 最深的产品悖论：

OpenRouter 的价值，是降低客户切换模型和 Provider 的成本；但当它成功把切换标准化以后，客户切换 OpenRouter 本身，也可能只需要更换一个 Base URL。

它越成功地消除别人的 Vendor Lock-in，就越难依靠自己的 Lock-in 建立护城河。

因此，更准确的结论不是“OpenRouter 没有壁垒”，而是：

OpenRouter 有比较强的运营型护城河，却缺少足够深的所有权型护城河。

它像一座越来越繁忙的机场，但跑道、飞机、乘客目的地和信用卡网络都属于别人。机场当然有规模价值，也能靠调度和流量形成网络效应；可一旦航空公司、城市平台或支付公司决定自己建一座机场，它就需要不断证明自己的中立性、效率和费率值得存在。

图：OpenRouter 汇聚了上下游流量，但模型供应商与应用平台仍然保留绕过它的路径。

这也解释了为什么 OpenRouter 的竞争对手不能只看名字里有没有 Gateway。

真正威胁它的，是所有有能力把 Router 变成一个免费功能的平台。

五、OpenRouter 真正的对手，不是另一个 OpenRouter

OpenRouter 面对的不是一场简单的同类产品竞争，而是来自上下游所有方向的夹击。

竞争类型代表公司它们如何威胁 OpenRouter主业补贴的 GatewayVercel、Cloudflare、Ramp依靠 Hosting、AI SDK、安全、企业卡、采购和费用管理盈利，可以把 Gateway 平台费压到零或接近零开源及自托管 GatewayLiteLLM、Kong、Helicone 等将协议归一化和路由能力开源，大企业可以自己部署并保留数据与供应商合同模型与云平台OpenAI、Anthropic、Google、AWS、Azure掌握模型、算力、价格、容量和企业合同，可以从供给侧向下提供多模型入口应用和场景入口Cursor、Replit、Lovable、Perplexity、垂直 Agent掌握用户意图、任务上下文和结果反馈，可以把模型路由内置到产品内部相邻控制平面Braintrust、Langfuse、Datadog、Metronome、Orb从评测、可观测性、成本管理、计量和 Billing 切入企业更愿意付费的控制层

Vercel 是最典型的例子。AI Gateway 可以与 Vercel Hosting、AI SDK、Next.js 和 v0 共同分发，Token 按 Provider List Price 收费，对平台代付和 BYOK 都不加价。Gateway 对 Vercel 而言不必成为一门独立的高毛利生意，它可以用来提高云和开发平台的粘性。Vercel AI Gateway Pricing

Cloudflare 的优势则来自全球网络、安全、Workers、Zero Trust、DLP 和日志。它的 AI Gateway 核心控制面功能免费，使用 Unified Billing 代付第三方模型时收取 5%，低于 OpenRouter 标准 PAYG 的 5.5%。对大型企业而言，身份、安全和网络策略有时比模型排行榜更重要。Cloudflare AI Gateway Pricing

Ramp 更值得注意，因为它不是从工程入口出发，而是从 CFO 的预算入口向下走。Ramp 已经能看见企业向 OpenAI、Anthropic、Cursor、OpenRouter 等供应商支付了多少钱。2026 年 8 月 19 日，它开放 Router.com，承诺年内免收路由费，并声称可以通过 Flex Tier、模型降级、Shadow Traffic 和 Benchmark Routing 降低推理成本。Ramp Router

OpenRouter 只能看到经过 OpenRouter 的 AI 支出；Ramp 有机会看到一家企业全部 AI 支出。后者未必已经拥有更好的 Router，却可能拥有更强的预算数据和分发入口。

再往下游看，Cursor、Replit 或垂直 Agent 知道用户具体要完成什么任务，也知道结果是否成功。它们可以根据自己的代码合并率、任务完成率和用户反馈训练 Router，而 OpenRouter 更多看到的是模型、价格、延迟和市场支出。真正与业务结果绑定的路由数据，天然更接近场景方。

再往上游看，模型实验室和云平台控制供给、价格、限额和合同。它们也可以通过 Credits、云承诺用量和捆绑折扣，让客户绕过独立市场。

所以 OpenRouter 最大的问题，是它的供应商、客户和合作伙伴，几乎都可能成为它的竞争对手。

这并不意味着统一 API、Provider 网络和实时遥测可以一夜复制。OpenRouter 仍然拥有更广的模型覆盖、更强的模型发现品牌和真实的流动性优势。但统一 API 本身已经商品化，强大的平台又可以用其他利润池补贴 Gateway。

OpenRouter 的护城河足以让它继续增长，却未必足以长期守住 5.5% 的收费口。

当竞争来自上下游所有方向时，问题就不再是 OpenRouter 能不能继续增长，而是它需要付出多大的代价，才能把增长变成长期议价权。

六、“不得不卖”：不是活不下去，而是独立做下去太贵

截至目前，没有证据表明 OpenRouter 因现金流问题被迫寻找买家。

它在 2026 年 5 月刚完成 1.13 亿美元融资。用户购买 Credits 时先付款，而 OpenRouter 的 Provider 申请页面显示供应商按月结算，这种预收、后结算结构通常还会带来相对有利的营运资金。

据 The Information 援引知情人士，OpenRouter 在 2026 年 7 月约有 1.4 亿美元年化收入、约 4,000 万美元年化 Serving Cost，折合约 70% 毛利率，团队少于 100 人，可能已经盈利。公司没有确认或审计这些数字，但它们至少有力反驳了“OpenRouter 快没钱了”的故事。

真正改变风险收益比的是价格。

OpenRouter 在 5 月融资时的估值据报道约为 13 亿美元。不到三个月后，纽约时报称 Stripe 支付约 75 亿美元，Axios 则称超过 80 亿美元且大部分为股票。按照报道中的年化收入估算，交易价格相当于约 50 倍年化收入。

对一家正在高速增长、但核心收费率同时面临平台补贴压力的基础设施公司而言，这是一个极难拒绝的战略溢价。

OpenRouter 当然可以继续独立。它有资金、增长、品牌、真实网络效应和庞大的用户基础。但独立路线意味着它必须同时向上争夺应用和企业入口，向下争夺 Billing、结算和供应商合同，还要与能够免费提供 Gateway 的大平台长期消耗。

它不是不能打，而是没有必要用最昂贵的方式证明自己可以打。

出售的时间点也很重要：

• Gateway 费率压缩已经出现，却还没有完全发生；

• 模型与 Provider 网络仍在高速扩张；

• OpenRouter 的中立品牌仍有战略稀缺性；

• 大平台已经看到 Router 的价值，却还没有复制全部供给与运营积累；

• 如果交易主要使用 Stripe 股票，创始人与投资人仍能分享合并后的上行。

这就是标题中“不得不卖”的真正含义：不是公司濒临困境，而是在平台费被压平之前，把高速增长和战略稀缺性一次性变现。

OpenRouter 在最不需要卖的时候，得到了一个最应该卖的价格。

如果卖给一家大公司是更好的风险收益选择，那么下一个问题就是：为什么偏偏是 Stripe？

七、最合适的买家，其实一直在旁边

OpenRouter 与 Stripe 的关系，并不是从收购谈判才开始。

2025 年，Stripe 的 Token Billing 已经开始支持包括 OpenRouter 在内的 LLM Proxy 和 Gateway，用来跟踪 Token、设计加价规则并统一开票。

2026 年 1 月，双方正式公布合作。OpenRouter 使用 Stripe Payments、Invoicing、Tax 和 Radar，在全球收款、开票、税务和欺诈控制上依赖 Stripe；双方还把 OpenRouter 的模型路由与 Stripe 的 Usage Tracking、Pricing 和 Billing 连接起来，让 AI 公司能够随着推理成本变化调整自己的收费。Stripe 与 OpenRouter 合作公告

2026 年 4 月，Stripe Projects 又允许开发者或 Coding Agent 在命令行里直接创建 OpenRouter 账户、获得 API Key，并自动绑定 Stripe Billing。Alex 还在 Stripe Sessions 上分享了 AI SaaS 的推理成本与定价问题。

这条时间线更像“试用—客户—分发—并购”，而不是突然起意。

两家公司的产品气质也非常接近。

Stripe 把银行、卡组织、支付方式、税务和欺诈隐藏在一套开发者 API 后面；OpenRouter 把模型实验室、云平台、推理 Provider、价格和故障处理隐藏在一个 API 后面。

Stripe 让开发者不必理解银行，OpenRouter 让开发者不必理解每一家模型和推理供应商。

OpenRouter 在 2025 年就把自己形容为“Stripe for LLMs”；到了收购公告，它又说多年来外界一直这样称呼自己。两家公司都强调开发者体验、基础设施中立、接口质量和隐藏复杂性。

这些相似之处解释了为什么两家公司适合在一起，却仍然没有解释 Stripe 为什么愿意支付如此高的溢价。

真正的答案，出现在 Stripe 随收购向投资人发出的四页信里。外界经常把它简称为“Collison 投资人信”，但原件实际由 Patrick Collison、John Collison 和 Stripe 技术与业务总裁 Will Gaybrick 共同署名。

八、Stripe 投资人信的答案：每家公司都有两条管道

收购宣布前后，Stripe 向投资人发送了一封信。它不是 Stripe 官网公开文章，而是由 Axios 获得并通过 DocumentCloud 放出，TechCrunch 也称已独立验证。为了避免把媒体标题当成 Stripe 原话，还需要说明：信里从未使用“必须收购 OpenRouter”这样的表述，而是说双方有必要进一步整合。投资人信英文原件

最出圈的一句话是：Stripe 决定把 2026 年 1 月 1 日视为“奇点的开始”，并从那一天起按这个假设行动。

如果只看这句话，它很像硅谷又一次过度兴奋。Patrick 后来也说明，这是一种带有玩笑意味的表达。Stripe 所说的“奇点”，并不是人类在元旦突然进入 AGI，而是它在自己的数据里观察到了一组长期趋势的相变，例如新公司成立速度明显加快，AI 与 Crypto 客户占 Stripe 收入的比例快速上升。

这封信把 Stripe 在新阶段的目标分成两层：一方面加速 AI 向整个经济扩散，为新的公司、产品和商业模式提供更合适的经济工具；另一方面保留人的自主权和小公司的竞争空间，避免新的技术周期只加强少数既有巨头。前者解释了为什么 Stripe 要快速补齐 Agent、稳定币、计量与模型路由，后者则解释了它为什么反复强调开放接口和中立基础设施。

真正值得读的，是这封信接下来对 OpenRouter 的解释。

Stripe 认为，“capital and intelligence are becoming the two digital flows”——资本与智能，正在成为支撑每家企业的两条数字流。

过去，每个开发者都需要一条简单、可靠的 Revenue Pipeline。Stripe 正是为了解决这件事而诞生：企业如何定价、收款、管理欺诈、缴税、分账和结算。

未来，每个开发者还需要一条简单、可靠的 Intelligence Pipeline：一次任务应该使用哪个模型、由谁运行、花多少钱、需要多快，以及这份智能最终创造了多少价值。

这就是 Stripe 看到 OpenRouter 的原因。

三位管理者在信里强调，智能具有三个特殊属性：“expensive, heterogeneous, and constantly changing”——它昂贵、异质，而且持续变化。

这三个词几乎概括了 OpenRouter 存在的全部理由。

智能很贵，因为 Agent 会不断扩大上下文、循环调用模型、使用工具并重试，一个看起来简单的任务可能在后台消耗大量 Token。

智能很异质，因为不同模型在代码、搜索、图像、长文本、数学和 Tool Calling 上各有优势；同一个模型又可能由不同 Provider 以不同速度和价格运行。

智能持续变化，因为模型每周发布，价格不断调整，昨天最好的选择到周五可能已经过时。

因此，企业必须像管理金融资本一样管理“智能资本”：这项任务值多少钱？应该使用什么级别的模型？谁付钱、何时付钱？为了更低延迟多花的钱是否值得？如果便宜模型已经足够，为什么还要调用最昂贵的模型？

OpenRouter 让这些问题发生在每次请求进入模型之前。

信中还给出了几个更具体的收购理由：

第一，OpenRouter 已经是最大的跨模型 Token 路由市场之一，覆盖主流模型和 Provider，年内 Token 消耗量据称以每周约 9% 的速度复合增长。Stripe 买的是已经形成的网络、产品和团队，不是一个可以用几个月复制出来的功能。

第二，OpenRouter 对任何开发者都有用，而 Stripe 本身就是全球最大的开发者平台之一。把两者结合，可以把 OpenRouter 分发给更多已经使用 Stripe 的企业，也可以让 Stripe 自身更容易构建跨模型的 Agent 产品。

第三，Stripe 已经在自己的产品里看到“资本管理”和“智能管理”逐渐合流。Radar 最初用于阻止支付欺诈，现在也被 AI 公司用来阻止盗刷 Token、滥用免费试用和恶意消耗推理成本；Metronome 原本负责复杂的用量计费，在 AI 场景中，计量 Token 与向客户收费已经变成同一件事。Stripe 投资人信的公开报道与原文摘录、投资人信要点

第四，Stripe 从一开始就为开发者优化，而开发者所追求的可编程、低摩擦和快速接入，恰好也是 Coding Agent 所需要的。过去开发者选择 Stripe；未来，Agent 也可能自动选择、开通和调用 Stripe 的服务。

信的最后还解释了 Stripe 为什么有能力承担这笔历史上最大的收购。Stripe 表示，核心支付引擎的盈利能力使它可以进行 Bridge、Privy、Metronome 和 OpenRouter 这样的长期投资，而不必显著稀释现有股东；保持私有状态，也让公司可以在高度不确定的技术周期里按照更长时间尺度配置资本。这部分更像是对投资人解释“为什么 Stripe 买得起、为什么还不急于 IPO”，而不是 OpenRouter 产品本身的收购理由。

所以，这封信真正给出的 Reason 并不是“AI 很火”，而是：

建设互联网的经济基础设施，与建设 AI 的经济基础设施，正在变成同一件事。

Stripe 已经拥有资本管道，OpenRouter 补上了智能管道。

图：当智能流与资本流合并，Stripe 才有机会同时管理 AI 公司的成本与收入。

九、Stripe 最不想再经历一次 Shopify

Stripe 最经典的增长路径，是先服务创业公司，再随着客户成长不断交叉销售更多产品。客户从 Payments 开始，随后采用 Billing、Tax、Connect、Radar、Treasury 和其他金融能力；Stripe 伴随客户的交易量共同复利。

但平台客户长大后，也会开始向支付和金融基础设施延伸。

Shopify 经常被描述成 Stripe 最大的客户之一，后来推出 Shopify Payments，把 Stripe 绕开。这个说法只对了一半。

Shopify Payments 在 2013 年推出时就明确使用 Stripe 技术。Shopify 的最新监管文件仍然把 Stripe 和 PayPal 列为支付服务供应商；换句话说，Shopify 并没有完全替代 Stripe。Shopify 2025 10-K

真正发生的事情是：Shopify 把 Stripe 从商户眼前移到了幕后。

Shopify 掌握产品品牌、商户关系、定价、Payout Schedule、交易数据和金融产品入口；Stripe 继续提供承保、风控、处理和结算能力，也继续随着 Shopify GMV 增长，但它不再天然拥有全部场景和经济关系。

这其实是一个比“客户彻底流失”更值得警惕的故事：

继续处理交易，并不代表继续拥有交易的控制面和大部分经济价值。

AI 时代，同样的事情可能再次发生。

模型公司可以建立自己的 Credits、订阅、开发者账户和 Marketplace；Agent 平台可以建立 Wallet、Checkout、Merchant of Record 和支付协议；Vercel、Cloudflare、Ramp 这样的场景或平台公司可以把 Gateway、预算和支付一起打包。

如果 Stripe 只在付款发生时出现，那么用户为什么发起任务、任务使用了什么模型、成本如何形成、应该怎样定价，这些更有价值的信息早已被别人拿走。

Stripe 真正担心的不是少处理一笔支付，而是等支付发生时，关于这笔交易最有价值的信息已经属于上层平台。

OpenRouter 恰好位于付款发生之前：它知道一次请求用了什么模型、由谁运行、消耗多少 Token、花费多少钱、延迟和成功率如何。Stripe 如果只看到用户充值 100 美元或月底收到一张发票，它看到的只是经济事件的尾端。

因此，Stripe 买 OpenRouter 不是为了多获得一个 AI 产品，而是为了把自己出现的时间，从“交易完成时”提前到“任务开始时”。

十、Stripe 买的是 AI 公司的“两本账”

未来的 AI 公司至少有两本账。

第一本是智能成本账：调用了哪个模型，消耗多少 Token，由哪个 Provider 运行，成本、延迟和效果如何。

第二本是商业收入账：应该向用户收多少钱，按席位、用量还是结果计价，如何收税、风控、结算和分账。

OpenRouter 掌握第一本，Stripe 掌握第二本。

两者结合后，理论上的闭环是：

Agent 或应用产生任务 → OpenRouter 选择模型和 Provider → 记录真实智能成本 → Metronome 与 Token Billing 完成计量和定价 → Stripe Billing、Payments 和 Tax 收款 → Radar 处理欺诈与 Token Abuse → Connect、Bridge、Tempo 和稳定币网络完成分账与结算。

Stripe 官方把这件事概括为管理 AI 公司利润的两端：一边最大化收入和效果，一边降低 Token 成本。Stripe 收购公告

把 Stripe 近两年的产品和收购放在一起，它的 AI 版图已经相当完整：

• Agentic Commerce Suite 让商品可以进入 ChatGPT、Gemini 等 Agent 入口；

• Link、Privy 和 Issuing 让 Agent 获得受约束的钱包、身份和支付能力；

• Stripe Projects 让 Agent 自动发现、注册和购买开发服务；

• OpenRouter 决定从哪里购买智能；

• Metronome 与 Token Billing 负责精细计量和商业定价；

• Payments、Billing、Tax、Connect 和 Radar 负责收款、税务、分账与风控；

• Bridge、Tempo 和稳定币基础设施负责跨境与机器原生结算。

2026 年 Stripe Sessions 上，Stripe 甚至推出了 Streaming Payments：利用 Metronome 精确跟踪用量，再通过 Tempo 和稳定币进行小额、实时结算。它希望 AI 产品不必等到月底才发现用户已经消耗了大量 Token，而可以在智能被使用的同时完成收费。Stripe Sessions 2026

这使 Stripe 的 AI 故事从“为 AI 公司收钱”，上升为“管理 AI 公司的单位经济”。

过去，Stripe 帮助企业优化支付方式、授权率、欺诈和收入；未来，它还想帮助企业决定每一项任务值得购买多少智能。

Stripe 买的不是一台 Router，而是 AI 损益表的成本侧。

十一、AI 价值链是“两头厚，中间薄”

把 OpenRouter 放回完整的 AI 价值链，会更容易理解它为何既重要，又适合被收购。

AI 价值链最不可替代的资产，通常位于两端。

一端控制智能的生产资料：先进芯片、能源、算力容量、前沿模型和独特数据。

另一端控制智能最终服务的对象：用户意图、任务上下文、业务结果、权威系统、动作权限和资金结算。

中间的 Gateway、Router 和 Observability 必不可少，却更容易被标准化、开源化和平台补贴。它们可能处理巨大的流量，却不天然拥有最大的议价权。

这就是 OpenRouter 的位置：它站在一个非常繁忙、非常有价值，却相对容易被上下游侵入的中间层。

单独的 OpenRouter 有流量、有网络、有数据，但缺少两端的所有权。与 Stripe 结合后，它才有机会把模型请求连接到身份、计量、定价、支付、风控和结算，从单纯的模型 Gateway 向经济控制平面移动。

但这也不是 Stripe 的最终终局。

即使拥有 OpenRouter，Stripe 依然不天然拥有用户为什么发起任务，也不一定知道任务是否真正成功。代码是否合并、商品是否成交、患者是否康复、企业流程是否完成，仍然掌握在 Cursor、Shopify、Salesforce、ServiceNow 和各种垂直行业 Runtime 手里。

Stripe 加上 OpenRouter，可以同时看见资本流和智能流；要真正优化“智能投入回报”，它还需要与掌握业务结果的场景方深度连接。

这也是这笔交易最大的机会和最大的限制。

十二、对开发者与创业者的启示

今天再造一个更便宜、更快、支持更多模型的 OpenRouter，价值已经不大。接口正在标准化，开源方案逐渐成熟，大平台又可以用主营业务补贴 Gateway。真正值得复用的不是 OpenRouter 的产品形态，而是它寻找机会的方法。

第一，回到第一性原理：寻找 Token 消耗会持续增长的工作。

不要从“哪个模型最强”或“哪种 API 还没人封装”出发，而要观察哪些工作正在把 Token 变成新的生产资料。真正值得进入的，不是一次性问答，而是随着业务增长会不断增加上下文、工具调用、重试和验证的生产流程，例如写代码、处理客服、完成研究、审核合同或运营销售。

更重要的是，Token 消耗必须与经济价值同步增长：每多消耗一批 Token，能否多完成一项任务、节省一段人力、降低一种风险，或者创造一笔收入？如果答案成立，开发者面对的就不是一个模型功能，而是一笔正在从人力预算迁移过来的长期支出。

第二，构造护城河与闭环：不要停留在大厂可以免费复制的 Feature。

一个切入点本身不是护城河。真正有价值的系统，应该形成这样的循环：

更多任务 → 更多独有的结果数据 → 更好的模型选择与工作流 → 更高的成功率和更低的成本 → 用户交出更多任务。

图：真正的护城河不是一次模型调用，而是每次任务都能强化下一次任务的闭环。

要形成这个飞轮，产品不能只看见 Prompt、Token 和模型输出，还要尽量掌握任务是否成功、结果如何写回业务系统，以及下一步动作由谁执行。只有这样，每一次使用才会沉淀为数据、规则、权限和客户关系，而不是一笔随时可以转移到其他平台的流量。

因此，一个好的切口可以很小，但必须存在从工具走向工作流、再走向控制面的路径。如果核心功能明天被云厂商免费提供，你仍然拥有结果反馈、业务规则、执行权限和持续积累的数据，那么你做的是一家公司；如果什么都没有剩下，你做的就只是一个 Feature。

第一性原理帮助创业者找到水量越来越大的河流，闭环决定你只是搭建一个临时收费站，还是最终建成一座持续发电的水电站。

OpenRouter 抓住了 Token 洪流，却没有完全掌握这股流量最终创造的结果。对今天的开发者来说，更好的机会不是再建一个 Router，而是进入一条 Token 消耗持续增长的工作流，并让每一次消耗都沉淀为只有自己拥有的复利资产。

另外就是那个经典问题，当大模型的能力增长 10 倍，你的业务是会更强更赚钱，还是会被大模型替代掉？

结语：一个在最好时刻卖，一个在还来得及时买

OpenRouter 并不是因为失败才卖掉。

恰恰相反，它卖在了自己最成功的时候：模型数量仍在增加，Token 规模仍在高速增长，市场还愿意为一个中立 Router 支付战略溢价，而 Vercel、Cloudflare、Ramp 和云厂商的免费 Gateway 尚未把平台费彻底压平。

Stripe 也不是因为缺少一个 AI 产品才买。

它真正缺少的是进入 AI 任务的时间点。过去，Stripe 在企业准备收钱时出现；未来，如果 Agent 先决定调用哪个模型、使用什么工具、向谁购买服务，Stripe 等到支付发生时再出现，可能已经太晚了。

OpenRouter 掌握智能成本账，Stripe 掌握商业收入账。一个拥有流量却缺少两端，一个拥有资金网络却离用户意图太远。把两者放在一起，Stripe 才有机会同时看到一次 AI 任务花了多少钱、创造了多少价值，以及钱最后应该流向哪里。

所以，“OpenRouter 不得不卖，Stripe 不得不买”并不是说两家公司没有其他选择。

更准确的意思是：OpenRouter 在平台费被压缩之前找到了最好的归宿；Stripe 在支付被新的 AI 入口后台化之前，买到了向任务上游移动的门票。

OpenRouter 卖掉的，是独立路由平台终局的不确定性；Stripe 买下的，是自己不被 AI 经济降级为最后一公里收单通道的保险。

未来最值钱的公司，未必是卖出最多 Token 的公司，也未必是处理最多支付的公司。

谁能同时记下智能如何被消费、价值如何被创造、钱最后流向哪里，谁才真正拥有 AI 经济的账本。

最后附上 Stripe 完整的给投资人的信，强烈推荐阅读

数据说明：本文更新于 2026 年 8 月 26 日。Stripe 与 OpenRouter 已签署收购协议，但交易仍有待惯常交割条件完成；

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从“谁给软件加了 AI”转向“Agent 完成工作时，必须经过哪些控制点”。

过去的软件由人打开界面、理解信息、点击按钮并承担责任；Agent 时代的软件则越来越像一套供机器调用的能力：模型负责理解意图和处理不确定性，软件负责提供事实、权限、业务规则、确定性执行、交易写回和审计。

这并不意味着所有 SaaS 都会受益。相反，Agent 可能减少传统软件席位、绕过固定界面，也可能把缺乏数据和动作权的应用压缩成低价连接器。真正值得研究的，不是“带 AI 功能的软件”，而是 Agent 无法绕过的数据、权限、工作流、执行环境和权威系统。

本文尝试建立一套可复用的 Agent 软件投资分类，并回答三个问题：

1. Agent 真正需要哪些软件能力？

2. 哪些上市公司控制了这些能力，谁又可能被 Agent 削弱？

3. 如果不想选股，可以用哪些 ETF 获得较匹配的敞口？

本文更新于 2026 年 8 月 5 日。文中的公司产品与 ETF 持仓会变化；本文是研究框架，不构成个性化投资建议。

一、Agent 改变的不是软件需求，而是软件的用户和价值位置

一个能真正完成工作的 Agent，不只是一个会聊天的模型。它至少需要：

• 理解人的目标；

• 获得正确、及时且经过治理的上下文；

• 证明自己是谁、代表谁，以及拥有哪些权限；

• 将数据字段理解为客户、订单、员工、设备等业务对象；

• 按企业规则拆解流程、处理例外并发起审批；

• 调用 API、浏览器、代码、支付等工具执行动作；

• 在失败后重试、恢复状态，并把结果写回权威系统；

• 留下完整的日志、成本、决策和审计记录。

OpenAI 的 Agent 工具体系已经把工具调用、Agent 间交接、护栏和 tracing 作为基础组成部分；Microsoft Entra Agent ID则提供区别于人类账户的 Agent 身份设计。两者支持本文的一个判断：随着模型能力提高，产业瓶颈会更多转向“Agent 能不能安全、可靠、合规地执行”，但这仍需用真实部署和商业数据验证。

七个正在发生的迁移

最后一条尤其重要。模型适合处理模糊意图和概率性判断，但企业不会反复用昂贵推理去计算已经明确的税率、审批阈值、库存扣减和权限规则。能固化的部分会被编译成确定性代码，以更低成本运行，也更容易解释、测试和审批。

因此，Agent 并不会消灭传统软件。它更可能把软件从“人使用的界面”改造成“机器使用的确定性能力”。

如果把这些能力按 Agent 完成任务的顺序展开，就得到下面这条主执行链，以及三类贯穿全程的横切支撑层。

二、Agent Runtime 价值链

这是能力地图，不是严格互斥的行业分类：全栈公司和安全平台会横跨多层。为了避免在投资分析中重复计算，可以按照“客户主要为什么付钱、公司控制的首要稀缺资产是什么”给每家公司确定一个主控制点，其余能力作为副标签。本文保留模型与规划节点，但重点讨论可投资的软件控制点，而不是单独评价基础模型公司。

这里的“核心公司”表示其产品与该层技术需求匹配，不等于当前股价一定具备吸引力。技术必要性、商业变现和股票估值必须分别验证。

三、各层的核心公司与投资逻辑

1. Agent 入口、分发与模型规划：Microsoft 是最典型的全栈例外

全栈平台拥有模型、云、身份、数据、办公入口、开发者工具和分发渠道，可以把多个 Agent 控制点捆绑销售。

Microsoft 不应简单按“传统 SaaS”理解。它更像 Agent OS 的候选者，但也是最容易发生内部价值转移的公司：新 Agent 收入未必全部是增量，也可能替代 Office 席位和既有工作负载。

2. 身份、权限与信任：Agent 不能无限借用人的账号

当企业部署大量 Agent 时，生产级 Agent 至少需要可区分、可追责的 Agent、工作负载或委托身份，以及责任人、生命周期、最小权限和可撤销授权。是否为每个实例建立独立身份取决于具体架构；核心要求是企业能回答“是谁调用了这个工具”“它代表谁”“为什么可以访问这份数据”。

Microsoft Entra Agent ID已经把 Agent 作为独立身份对象管理；Okta for AI Agents则强调注册、授权、token exchange 和跨应用访问。

基准判断是，身份协议本身会逐渐标准化。长期护城河不在“会不会发 token”，而在身份数据、策略图谱、应用连接、持续风险判断和完整审计。

3. 事实数据与上下文：RAG 不等于企业真相

通用模型知道世界知识，却不知道某家公司的最新库存、客户合同、权限规则和财务口径。即使接入 RAG，不同数据源也可能对“活跃客户”“毛利”“高风险订单”给出不同定义。

Snowflake Cortex Agents把结构化查询、非结构化搜索、代码执行、自定义工具和 MCP 放在同一个治理环境中；其核心价值不是“再做一个聊天机器人”，而是让 Agent 在既有数据权限内获得一致上下文。

这一层最需要观察的不是 token 数，而是 Agent 是否真正带来可计费查询、计算、存储和更高续费扩张。

4. 业务语义与 Ontology：从“字段”变成“可执行的业务对象”

数据库告诉 Agent 某个字段的值，却未必告诉它这个字段在业务上代表什么。企业执行需要对象、关系、规则和动作：订单属于哪个客户、设备关联哪条产线、退款会影响哪些库存和财务记录。

Palantir AIP 与 Ontology（本体/业务对象模型）把数据、逻辑、动作和安全统一成对人和 Agent 都可理解的业务对象，并允许 Agent 在权限约束下读取和写回。

业务语义层可能相对更难被“模型更聪明”直接替代。模型可以理解文字，但无法凭空拥有企业认可的业务对象、写入权限和责任边界。

5. 工作流、规则与审批：企业需要的不是答案，而是可控执行

Agent 知道应该退款，不等于它可以直接退款。企业还需要检查金额、欺诈风险、客户等级、职责分离、审批阈值和会计记录。

ServiceNow AI Control Tower把 Agent、模型、身份、CMDB、合规和工作流连接起来；Workday Agent System of Record则尝试管理 Agent 的角色、访问和活动记录。这些产品发布说明传统系统记录厂商正在争夺“数字员工管理层”，但不能单独证明客户已经大规模采用或形成重大收入。

这类公司的最大矛盾是：使用量增加不一定等于收入增加。 如果 Agent 减少了员工、工单和座席，而公司仍主要按人收费，产品可能更重要，收入却未必更快增长。

6. Tool 的执行基础设施：Cloudflare 的正确位置

“Cloudflare 是 Tool 的 infra/runtime”可以这样理解：

Agent → 调用某个公开互联网 Tool/API → 若该服务采用 Cloudflare，则经过其网络、安全与 Workers → 源站、数据或交易系统

Agent 可以运行在 OpenAI、Microsoft、本地服务器或其他云上。公开 Tool 通常需要 DNS、网络接入、WAF、身份验证、限流、边缘代码和抗攻击等能力的某种组合，部分场景还适合缓存；Cloudflare 可以提供这些能力，但并非所有 Tool 或调用都会经过 Cloudflare。本地、私有网络或其他云内部的 Tool 可能完全绕过它。

因此，其更底层的投资逻辑是：

• Agent 可能增加机器对机器的 API 请求；

• Tool 数量和远程 MCP 服务可能增加；

• 公开调用通常需要路由、安全、身份、限流和观测中的多项能力；

• 能固化的逻辑可在 Workers 等 CPU 环境执行，而不必反复调用 GPU 模型。

但到 2026 年，只把 Cloudflare 定义为“Tool 的基础设施”已经偏窄。Cloudflare Agents已经提供持久身份、状态、本地 SQL、实时连接、调度、恢复、MCP、浏览器和人工审批等能力。更准确的表述是：

Cloudflare 的既有护城河是全球网络、安全和性能服务；互联网 Tool 调用是叠加在这套基础之上的潜在新工作负载，而公司正尝试进一步向 Agent Runtime 上移。

Cloudflare Wallets：从 Tool 流量走向 Agent 交易控制层

2026 年 8 月 4 日，Cloudflare 又补上了 Agentic Web 的一个关键组件：Cloudflare Wallets。它不是让 Agent 获得一只可以无限支出的独立钱包，而是采用两层委托结构：

钱包层级控制者作用Account WalletCloudflare 账户的人类或企业所有者充值、提现、管理余额，并向 Agent 委派预算Virtual Wallet通过 API key 操作的 Agent在授权范围内购买 API、MCP Tool、数据或内容

Virtual Wallet 可以设置总预算、商户白名单和单笔交易上限；异常消费或超出限额时，再请求人类复核。概念上的交易链是：

Account Wallet 授权 → Virtual Wallet 发起请求 → 服务端返回 HTTP 402 付款要求 → Agent 通过 x402 付款并重试 → Tool 验证付款、返回资源和回执

Cloudflare Agentic Payments 文档显示，其 Agents SDK 已支持基于 HTTP 402 的 x402 和 MPP（Machine Payments Protocol）。本次 Wallets 公告重点强调 x402 与稳定币微支付：Agent 不必先在每个服务商处建立账户、绑定银行卡、申请试用和保存一组 API key，就可以在有限预算内尝试多个服务。

这对 Agent 经济有四层意义：

1. “请求”可以直接成为交易单位。 API 调用、MCP Tool、数据、内容和推理都可以按次收费，软件商业模式因而更容易从人类 seat 或年度合同迁移到机器使用量。

2. Agent 从软件使用者变成受约束的采购者。 它可以在小额预算内测试几十个服务，再按质量、速度和价格选择供应商。低差异化 API 会更容易被实时比价，拥有独特数据、可靠结果或行业写入权的 Tool 则更容易直接变现。

3. 钱包本质上也是权限和策略系统。 企业真正委托的不是一笔钱，而是“这个 Agent 可以代表谁、向谁购买、最多花多少、何时必须由人接管”的财务动作权。

4. Cloudflare 正在搭建双边交易基础设施。 Monetization Gateway服务卖方，Wallets 服务买方，Web Bot Auth和 cloudflare.pay handle提供可选身份，网络与 Workers 负责策略执行和请求放行。Cloudflare 的潜在位置因此从“传输 Tool 流量”上移为“识别 Agent → 应用策略 → 验证付款 → 放行 Tool → 留下记录”的共同控制层。

不过，这仍然是产品方向而不是已兑现收入。截至 2026 年 8 月 5 日，用户只能预留 Wallet handle；充值、支付、收款和 Virtual Wallet 尚未正式开放，Monetization Gateway 也仍在 early access / waitlist 阶段，支持地区、托管方式、费率以及 Cloudflare 是否抽取交易佣金均未披露。x402 又是开放协议，互操作性会扩大市场，也会限制平台锁定。因此，Wallets 强化了 Cloudflare 的战略可选性，但现阶段不能直接计入确定性交易收入。

验证 Cloudflare 逻辑时，不能只看网络流量或产品 Demo。由于公司并不单独披露 Workers、AI Gateway 或 Agents 收入，应在公司披露时跟踪相关使用量和付费客户，并结合 Developer Platform 表现、大客户扩张、RPO 和整体增量毛利验证。

7. 可观测性、运行安全与审计：多步骤 Agent 会制造更多 trace

传统软件主要监控 uptime、错误率和基础设施；Agent 还需要追踪模型选择、上下文、工具调用、权限、成本、延迟、输出质量和最终动作。

Datadog Agent Observability已经把单次推理、固定工作流和动态 Agent loop 表示为 trace，并监控 token、工具调用、延迟、错误、隐私和质量。开放标准会降低基础采集的门槛，但跨基础设施、模型、工具和业务结果的关联仍可能形成平台价值。

这一层容易出现“技术必需、商业分散”的情况。OpenTelemetry 和开源工具会商品化采集；真正有价值的是能将风险与企业既有安全数据关联，并执行阻断、回滚或审批的平台。

8. 垂直交易与行业 Runtime：Agent 最终要把事情做完

垂直 Runtime 不只是行业知识，而是把权威状态、行业规则、动作、审核和结果反馈放在同一个闭环里。Shopify、Intuit、Veeva、Procore 等平台既保存订单、账务或行业记录，又控制对应动作和合规流程。

通用模型可以理解“退款”“报税”或“行业流程”，却不能凭空获得订单写回权、合规账本或行业审批链。垂直 Runtime 的价值在于控制权威状态和最终动作，而不仅是提供行业知识。

Shopify 的 UCP 与 Catalog API已把商品发现、购物车和结账暴露给 Agent，同时保留实时价格、库存、商家控制的结账流程和权威交易记录；这正是“前端入口改变，但交易 Runtime 仍有价值”的代表案例。

同样，Intuit 的税务与账务记录、Veeva 的生命科学合规对象、Procore 的工程项目状态，都不是通用模型仅凭行业知识就能替代的资产。真正的护城河是被客户认可的权威记录、审批责任和写回能力。

四、一次退款请求，如何穿过整个价值链

假设用户说：“给这个异常订单退款。”概念上的主链是：

1. Microsoft 或其他入口接收意图，由模型和 Agent 进行规划；

2. Snowflake 等数据平台提供订单、客户和历史行为事实；

3. Palantir Ontology 等语义层定义订单、客户、欺诈风险之间的业务关系；

4. ServiceNow 等工作流系统根据金额和异常类型执行规则并发起人工审批；

5. Agent 调用 Shopify 等交易系统，修改权威订单状态并执行退款。

身份策略、执行基础设施和可观测性并不是后置步骤，而是横切整个主链：

• Okta 或 Entra 可以在数据访问和 Tool 调用时验证身份与授权范围；

• 若相关互联网服务采用 Cloudflare，它可以承载和保护部分 API 调用；

• 若企业采用 Datadog，它可以记录相关步骤的延迟、错误、成本和结果。

这是用于说明边界的概念示意，并不表示这些厂商通常会同时部署，也不表示它们之间已经存在上述现成集成。

最重要的边界是：

Snowflake 说明事实是什么；Palantir 说明这些事实在业务上意味着什么；Okta 决定谁能做；ServiceNow 规定如何做、谁批准；Shopify 把结果写入权威系统。Cloudflare 和 Datadog 则分别代表横切的执行基础设施与可观测能力。

五、核心研究池：谁更可能受益，谁的风险更大

这里没有“所有公司都会一起赢”的结论。组合内部甚至存在直接竞争：Microsoft Entra 竞争 Okta，Fabric 竞争 Snowflake，Microsoft、ServiceNow、Salesforce 和 Workday 都在争夺企业 Agent 的控制平面。

分散持有这些公司，实际是在同时押注多种不同的价值归属，而不是押注一个统一结果。

六、Agent 如何改变软件的收费模式

Agent 会增加调用量，但只有收费单位与机器活动一致，使用量才会转化为收入。

可以用一个简化公式理解：

AI 净增量毛利
= 机器调用收入 + 交易/结果收入 + 成本节约
− 人类席位流失 − 模型与基础设施成本 − 价格压缩

值得特别跟踪的经营指标包括：

• 付费 Agent、非人类身份和受治理 Agent 数量；

• Agent action、tool call、query、trace 和交易量；

• AI 产品的 ACV（年度合同价值）、RPO（剩余履约义务）、attach rate（增购渗透率）和续费扩张；

• 从 seat 转向 credits、usage 或 outcome 后的实际单价；

• 扣除模型、GPU、网络和存储成本后的增量毛利；

• Agent 带来的新增收入是否超过 human-seat 流失；

• 第三方 Agent 和 Tool 生态，而不只是自家 Copilot 的使用量。

七、六个选股问题

分析一家 Agent 软件公司时，可以依次问：

1. 必要性：Agent 不调用它，能否完成最终任务？

2. 控制权：公司拥有权威数据、权限或写入权，还是只拥有一个界面？

3. 确定性：它能否把概率性意图转成可测试、可审批的动作？

4. 收入弹性：Agent 使用越多，公司收入是否一定增加？

5. 增量毛利：新增收入能否超过 seat 流失和推理成本？

6. 可替代性：模型公司、云厂商或开放协议能否轻易捆绑其功能？

最理想的 Agent 时代软件公司通常具有以下组合：

拥有权威状态或动作权，提供治理后的确定性执行，按机器使用量或业务结果收费，并且难以被 Agent 入口平台绕过。

反过来，风险最高的往往是：

• 主要价值来自固定界面；

• 按人类席位收费，却无法对 Agent 收费；

• 没有专有数据、业务规则或系统写入权；

• 只是通用模型的简单封装或 MCP 连接器；

• AI 推理成本高，但产品缺少定价权；

• 产品能提高效率，却同时减少客户对其席位和流程的需求。

八、相关 ETF：没有一只能够完整复制 Agent Runtime 价值链

Agent 软件横跨云、软件、安全、数据、互联网平台和垂直行业系统，而大多数 ETF 仍按照传统行业或“云计算”主题划分。因此 ETF 更适合获取一部分公开市场敞口，而不是完整复制这套分类。

下表数据主要截至 2026 年 7 月 31 日：

ETF 官方资料：QQQ、QQQ/QQQM 当前费率、IGV、WCLD、CLOU、SKYY、XSW。

如何选择

• 只想持有一个长期科技核心 ETF：QQQM 通常比主题 ETF 更简单，也覆盖主要全栈平台，但它不是 Agent 软件纯主题。

• 已有 QQQ/QQQM，想补充中型云软件：WCLD 的等权和纯云软件属性更适合作为补充。

• 希望重点持有 SNOW、DDOG、NET、NOW 等龙头：CLOU 的实际权重明显高于 WCLD，但集中度和费用也更高。

• 更相信成熟软件、安全与系统记录公司：IGV 比 WCLD 更合适，但它本质上是主动加码软件龙头。

• 更相信 AI 会首先扩大公有云消费：SKYY 比纯 SaaS ETF 更匹配。

• 不确定谁会赢，只想分散持有软件行业：XSW 可以降低单一公司风险，但会牺牲主题纯度。

根据同日 WCLD 官方组合与 CLOU 官方持仓，截至 2026 年 7 月 31 日，两者按股票代码匹配、剔除现金后共有21家公司，这些公司占 CLOU 权重约72.63%；但这是单向的“CLOU 权重被 WCLD 成分覆盖比例”，并非标准、对称的权重重叠度。WisdomTree 按标准 weighted overlap 口径计算，截至 2026 年 3 月 31 日，两者共有19家公司，权重重叠度为30.8%。因此，CLOU 的主要作用是提高 SNOW、DDOG、NET、NOW 等共同龙头的权重，WCLD 则增加大量中小型纯云软件公司；两者存在成分分散，但经济风险因子和共同龙头暴露仍然较高。

按 2026 年 7 月 31 日 IGV 官方持仓与同日跟踪 Nasdaq-100 的 QNDX 组合代理计算，两者共有17只股票，标准权重重叠度约13.42%；但 IGV 约66.09%的权重属于 Nasdaq-100 成分股。QQQ 与 QNDX 跟踪同一指数，实际权重可能相差数个基点。因此，IGV 加到 QQQ 上主要是主动超配软件与网络安全，而不是获得独立的资产分散。

三种角色用法

下面只说明组合角色，不给出适用于所有人的固定比例：

1. 核心＋卫星：如果投资者事先把股票仓的一小部分定义为主题卫星预算，可在宽基或 QQQM 核心之外选择 WCLD 或 IGV。主题仓大小应取决于风险承受力、现有科技暴露和最大回撤容忍度。

2. 云软件高确信：在既定的主题卫星预算内使用 CLOU，用集中度换取 SNOW、DDOG、NET、NOW 对组合的实际影响。

3. ETF＋个股：用 QQQM、IGV 或 WCLD 获得行业底仓，再用少量个股补足主题 ETF 覆盖不足的垂直交易与行业 Runtime，例如 Shopify、Veeva、Procore；或主动提高 Okta 等在 ETF 中权重较低的控制点公司。

对大多数投资者而言，没有必要同时堆叠多只高度重叠的主题 ETF。先确定想买的是全栈平台、成熟软件、成长型云软件、云基础设施，还是少数高确信龙头，再选择一只对应工具，通常比“每只都买一点”更清楚。

九、需要持续验证的反方情景

这套投资逻辑并非单向成立。以下情况会削弱甚至推翻它：

1. Agent 使用增长，但软件收入没有增长：机器调用被免费打包，或客户强力压低单价。

2. Seat 流失大于 usage 收入：传统 SaaS 的人类用户减少，而新收费模式迟迟不能建立。

3. 入口平台拿走大部分经济价值：OpenAI、Microsoft、Google 等掌握用户关系，把垂直软件压成低毛利后台。

4. 开放协议商品化连接器和编排：MCP、A2A（Agent2Agent）和 UCP（Universal Commerce Protocol）等扩大分发，也可能降低连接层的差异化。

5. 云厂商向上捆绑：身份、数据、搜索、工作流、可观测性被统一打包，压缩独立厂商空间。

6. 安全与监管阻止大规模自治：高风险行业只允许 Agent 建议，不允许直接执行。

7. AI 成本下降得不够快：收入增加，却被模型、GPU、网络和数据处理成本吞噬。

8. 估值已经预支多年成功：业务方向判断正确，股票仍可能因为估值过高而长期低回报。

公司发布的 Agent、MCP、Ontology 或 Control Tower 产品，能够证明企业架构正在变化，却不能证明这些产品已经形成重大收入。最终仍需通过财报中的付费用量、RPO、客户扩张、毛利和对既有席位的蚕食来验证。

结论

Agent 时代的软件投资，不应再以“有没有 AI 功能”或“是不是 SaaS”作为起点，而应沿着主执行链和横切支撑层寻找控制点：

主链：入口、模型规划 → 治理数据 → 业务语义 → 工作流与审批 → Tool 调用 → 垂直交易或行业系统 Runtime
横切层：身份与权限 + 执行基础设施 + 可观测、运行安全与审计

最强的软件公司不是单纯让 Agent 更聪明，而是让 Agent 有正确的事实、有合法的权限、按企业规则行动、把结果写入权威系统，并对整个过程负责。

从这一框架看：

• Microsoft 是全栈聚合器；

• Okta 管身份和权限；

• Snowflake 管事实与上下文；

• Palantir 管业务语义和动作；

• ServiceNow 管工作流、审批和治理；

• Cloudflare 承载并保护互联网 Tool，并尝试把身份、策略、支付和请求放行连接成 Agent 交易控制层；

• Datadog 验证执行过程；

• Shopify、Intuit、Veeva 和 Procore 则代表垂直交易与行业 Runtime。

如果通过 ETF 表达，WCLD 更接近分散的 Agent 云软件生态，CLOU 更偏集中持有云软件龙头，IGV 更偏成熟软件与安全，QQQM 则更适合作为包含全栈平台的科技核心仓。

最后仍要把“好业务”和“好股票”分开。Agent 可能让一家公司在技术栈中变得更重要，但只有当这种重要性能够转化为收入、毛利、现金流，并且没有被当前估值过度预支时，它才会成为一笔好的投资。

📌 免责声明：本文所有讨论仅作为信息记录和思考分享，不构成任何投资建议。文中提到的所有估值、数据均来自播客嘉宾讨论或公开信息，可能与实时数据有差异。请务必 DYOR。

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下面是本期播客的精华稿

如果今天还把 Robinhood 理解成一家零佣金券商，我们大概已经落后了两轮产品周期。

Robinhood 最早靠移动端和零佣金改变美国散户交易，2021 年又因为 GME 事件限制部分股票买入，被牢牢贴上“meme 股赌场”的标签。这个标签并不完全错误。Robinhood 的早期增长高度依赖散户交易、期权、加密资产和市场情绪，它的收入与风险偏好紧密相连，用户年轻、交易频繁，但平均资产并不高。

可问题在于，今天的 Robinhood 已经不只做这些事了。

它把股票、期权、加密、预测市场、退休账户、信用卡、银行、数字投顾和私募基金塞进了同一个账户。又通过 Bitstamp、Rothera、TradePMR 和 Robinhood Chain，向交易所、清算、托管、资产发行和链上结算延伸。它正在尝试完成一次很少有金融公司能够成功的身份切换：从一个擅长获客的交易 App，变成客户长期存放财富的主账户，再进一步变成其他机构也会使用的金融基础设施。

最新财报让这场争论更有意思。2026 年第二季度，Robinhood 营收达到 13.08 亿美元，同比增长 32%。调整后 EBITDA 达到 7.41 亿美元，利润率升至 57%。有资金客户达到 2840 万，平台资产 3690 亿美元，季度净入金创下 217 亿美元纪录。更重要的是，预测市场收入已经超过加密收入，Robinhood 的业务结构正在发生实质变化。

所以，这篇文章真正想回答的，不是 Robinhood 又发布了多少新功能，而是三个更难的问题。

第一，Robinhood 能不能让 2840 万客户把更多钱长期留在平台里？

第二，预测市场能不能从一阵热潮，变成稳定、可持续的独立利润池？

第三，Rothera 和 Robinhood Chain 能不能从“Robinhood 自己使用的管道”，变成“别人也愿意使用的管道”？

这三个问题，决定了市场应该继续把 HOOD 当成高 Beta 的散户券商，还是开始把它当成“交易所、金融超级 App 和链上基础设施”的混合体。

一、Robinhood 的三次身份切换

Robinhood 由 Vlad Tenev 和 Baiju Bhatt 在 2013 年创立。它没有发明股票交易，也没有发明移动互联网。它真正做对的，是把两者结合起来，把交易中的显性摩擦降到最低：简单的手机界面、零佣金、碎股交易，以及面向第一次投资的年轻用户。

零佣金并不代表 Robinhood 不赚钱。它通过订单流支付，也就是 PFOF，以及期权和股票交易相关收入获得经济回报。用户看不到传统佣金，但做市商会为订单流和执行机会付费。这套模式迅速扩张，也迫使 Schwab、Fidelity 等传统券商在 2019 年前后全面转向零佣金。

但 Robinhood 的第一次身份，是一把双刃剑。越简单、越游戏化、越适合高频操作，它就越容易被理解成鼓励投机的平台。2021 年 GME 事件把这个矛盾推到极致。当清算机构大幅提高保证金要求时，Robinhood 因资本压力限制部分股票买入。无论当时的技术和清算原因是什么，用户看到的结果都很简单：一家宣称金融民主化的平台，在最关键的时刻关掉了买入按钮。

这场危机不只伤害品牌，也暴露了 Robinhood 作为前端分销商的局限。它拥有用户，却仍然依赖外部做市、交易所、清算和资本安排。它能设计界面，却不能完全控制金融交易背后的管道。

2022 年熊市又给了 Robinhood 第二次打击。散户交易退潮、加密资产下跌、成长股估值压缩，公司收入下降、股价重挫，被迫裁员和削减成本。很多人当时认为，Robinhood 只是疫情流动性和 meme 股热潮的产物。

但也正是在这轮压力后，Robinhood 开始第二次身份切换。它不再只等下一轮交易牛市，而是扩展 Gold 会员、退休账户、保证金、现金管理、信用卡、数字投顾、桌面端 Legend、期货和国际业务。到 2025 年，Robinhood 全年收入达到 44.73 亿美元，净利润约 19 亿美元，第一次证明自己不只会增长，也能产生规模化利润。

进入 2026 年，公司又开始第三次切换：从多产品金融平台向家庭金融入口和基础设施延伸。Rothera 进入预测市场交易所与清算，Bitstamp 和 WonderFi 扩大国际加密能力。Robinhood Chain 承载股票代币与链上金融，RVI 和 RVII 则把普通投资者带向私募资产。

用一句话概括它的新结构，就是：

前端负责流量和分发，中层负责金融超级 App，底层开始选择性自建交易与结算基础设施。

二、Robinhood 现在究竟靠什么赚钱

要理解 Robinhood，最好先放下“券商”这个单一标签，把它看成三层业务。

第一层是今天已经在赚钱的现金机器，包括期权、股票、加密和预测市场交易，也包括保证金、客户现金和证券借贷带来的净利息，以及 Gold 会员和信用卡相关收入。

第二层是两条已经比较清晰的增长曲线。一条是预测市场，它提高交易频率，打开体育和事件交易的新场景。另一条是财富与家庭金融，通过退休账户、Banking、Gold Card、Strategies 和 Advisor Network，提高客户的资产留存。

第三层则是高弹性期权，包括 Rothera、Robinhood Chain、私募基金、国际扩张和 Agentic Finance。它们今天未必贡献大量利润，却可能改变 Robinhood 在金融价值链中的位置。

2026 年第二季度的收入结构很能说明问题。总营收 13.08 亿美元，其中交易收入 7.76 亿美元，净利息收入 3.89 亿美元，其他收入 1.43 亿美元。

交易收入内部，期权仍然是最大的单项，贡献 3.42 亿美元；预测市场，也就是事件合约收入达到 1.56 亿美元；股票收入 1.29 亿美元；加密收入则降到 1 亿美元。换句话说，预测市场已经超过加密，成为 Robinhood 仅次于期权的第二大交易业务。

这不是一个小变化。Robinhood 过去的市场叙事经常围绕比特币价格、散户期权和 meme 股热度展开。现在，加密收入同比下降 38%，公司总收入却仍增长 32%。这说明新的增长引擎已经开始抵消旧引擎的波动。

不过，收入多元化不等于防御性。交易收入仍然受市场活跃度影响，净利息收入受利率、客户现金、保证金和证券借贷影响。Robinhood 已经从单引擎变成多引擎，但多数引擎仍与资产价格、风险偏好或利率环境有关。

盈利数字也需要拆开看。Q2 的 GAAP 稀释 EPS 是 0.62 美元，看起来远高于市场预期，但其中约 0.14 美元来自 Robinhood Ventures Fund I 去并表和相关投资收益。简单相减后，经营层面更接近 0.48 美元。这个数字仍然强于市场预期，只是没有 0.62 美元那么夸张。

更能证明经营质量的，是 7.41 亿美元调整后 EBITDA 和 57% 的利润率。这个指标从净利润中回加融资相关利息费用、所得税、折旧摊销和股权激励，并调整部分重大非经营项目；它仍然包含 3.89 亿美元净利息收入。这个指标适合观察经营效率，但不等同于净利润或自由现金流。公司在收入同比增长 32% 的同时，把大量增量收入转化成利润，说明平台具有很强的经营杠杆。

但扩张也开始带来新的成本。Q2 信贷损失准备达到 5600 万美元，是上年同期的两倍；股权激励费用达到 1.05 亿美元。随着信用卡、保证金和其他信贷产品增长，Robinhood 不再只承担交易系统与合规风险，也开始承担真实的信用周期风险。

这正是 Robinhood 变得更成熟时必须付出的代价：它会获得更深的客户关系，也会变得更像一家需要管理资产负债表的综合金融公司。

三、预测市场为什么成为新主角

Robinhood 当前最清晰的新增长引擎，是预测市场。

2026 年第一季度，事件合约收入是 1.04 亿美元；第二季度升到 1.56 亿美元，环比增长 50%。本季一共交易了 136 亿份事件合约。按收入除以合约量粗略计算，平均每份合约为 Robinhood 带来大约 1.15 美分收入。相比 Q1 约 1.18 美分的粗略单位收入，费率变化没有在第二季度造成明显坍塌。

预测市场的吸引力，在于它把“可以交易的东西”从金融资产扩展到了事件。利率会不会下降，某位候选人会不会胜选，一支球队能不能夺冠，都可以被拆成价格在 0 到 1 美元之间的合约。

政治事件能够制造爆款，但频率很低。体育才更可能把预测市场变成日常产品。政治市场像一顿团圆饭，体育市场更像每天都能营业的餐厅。球队、赛季和比赛不断重复，用户也更容易形成习惯。

Robinhood 在这一领域最大的优势，不是它发明了事件合约，而是它已经有大规模、完成身份验证、账户里有资金的用户。对普通人来说，不必再去一个陌生平台开户、转账和学习新界面，只需要在 Robinhood 里多点几下，就能完成交易。这是分发优势。

但 Robinhood 不满足于只做前端。2026 年 6 月，Rothera 开始承接部分世界杯和职业棒球合约。Rothera 是 Robinhood 与 Susquehanna International Group 的合资业务，拥有美国商品期货交易委员会体系下的交易所和清算资质。上线约一个月后，它已经累计处理超过 35 亿份合约，管理层称其进入指定合约市场前三。

Rothera 的战略意义，是让 Robinhood 有机会从前端分销进一步进入交易所和清算经济。过去，Robinhood 把订单交给外部场所，赚取前端收入；未来，它可能同时获得交易所挂牌、撮合、路由和清算中的一部分经济。

这条路径很诱人，但不能简单理解为“同一笔交易赚两次钱”。Robinhood 并不拥有 Rothera 的全部经济权益，仍需扣除合资方和非控股权益；交易所也会增加做市、技术、资本和合规成本。真正该看的公式不是总合约量，而是：

合约量乘以前端净费率，加上 Rothera 的交易所与清算净收入，再减去激励、运营成本和非控股权益。

预测市场最大的风险，也不是产品设计，而是监管。联邦商品监管与州博彩监管之间仍有冲突，体育合约可能面临州级执法、诉讼和产品限制。竞争也在加剧：Kalshi、Polymarket、Coinbase、IBKR、CME 和 ForecastEx 都在争夺同一批用户、流动性和合约。

因此，预测市场是否成功，不能只看合约数是否创新高。真正重要的是，在费率下调、体育淡季和多平台竞争下，事件收入与利润能否继续增长。如果交易量上涨、单位收入却不断下降，这条业务就可能只是高频但低质量的流量。如果量、价和利润能够同时维持，它才会成为独立的利润池。

四、比新增用户更重要的，是钱包份额

Robinhood 最容易被低估，也最容易被高估的数字，都是 2840 万有资金客户。

这个数字已经达到大型券商量级。Schwab 大约有 3980 万活跃经纪账户，Robinhood 相当于它的七成左右。可客户资产的差距完全是另一个世界：Robinhood 平台资产为 3690 亿美元，Schwab 客户资产超过 13 万亿美元。

如果用平台资产机械除以客户数，Robinhood 平均每位有资金客户大约只有 1.3 万美元。Schwab 每个活跃经纪账户约 32.9 万美元，Fidelity 按公司级口径机械计算约 31.6 万美元，IBKR 也接近 17.9 万美元。不同公司的账户和资产口径并不完全可比，但数量级已经足够说明问题：Robinhood 的客户很多，钱包还很浅。

这既是最大的增长空间，也是最大的风险。

如果 2840 万客户的人均平台资产从 1.3 万美元提高到 2.5 万美元，总平台资产就能达到约 7100 亿美元；提高到 5 万美元，则接近 1.42 万亿美元。它不需要复制 Schwab 的客户数量，只需要让现有客户逐渐把工资、现金、长期投资、退休账户和家庭资产搬进来。

Q2 的 217 亿美元净入金因此比新增用户更重要。过去十二个月，Robinhood 净入金达到 757 亿美元，相对期初平台资产增长 27%。这说明客户确实在持续把外部资金转进来，而不只是资产价格上涨。

围绕钱包份额，Robinhood 已经搭起一组互相配合的产品。

Gold 会员达到 480 万，同比增长 39%。Gold 不只是每月订阅费，而是高现金收益、较低保证金利率、退休账户 match、信用卡和其他权益的入口。它帮助 Robinhood 识别并服务更高价值的客户。

退休账户资产达到 345 亿美元，同比增长 82%。退休资产交易频率不高，却具有更长的持有周期和更高的迁移成本。对一家曾被视为短线交易 App 的公司来说，这类资产比多一笔期权交易更能改变商业质量。

Robinhood Banking 的存款已经超过 30 亿美元，有资金客户超过 24 万，其中约 40% 使用工资直接存入。信用卡客户超过 100 万，年化消费额超过 170 亿美元。Robinhood Strategies 的客户超过 30 万，管理资产接近 20 亿美元；TradePMR 与 Advisor Network 则连接约 500 亿美元顾问资产。

这些产品共同回答一个问题：当 Robinhood 的年轻客户收入提高、成家、买房、继承资产或需要财富管理时，他们还会不会留在 Robinhood？

如果答案是会，Robinhood 的经济模型就会从“靠交易次数赚钱”升级为“靠客户整个金融生命周期赚钱”。如果答案是否，那么 2840 万客户只是一层看起来很大的浅水池。

当然，钱包份额并不是免费获得的。退休账户 match、信用卡高回馈和现金利率都需要补贴；信用卡与保证金扩张还会增加坏账风险。Q2 的信贷损失准备已经升到 5600 万美元。未来判断这些产品是否成功，不能只看用户数和存款，还要看补贴、坏账、留存和交叉销售后的净利润。

五、加密、国际和 Robinhood Chain：从交易周期走向资产基础设施

加密业务是理解 Robinhood 转型的另一个窗口。

Q2 加密成交额为 400 亿美元，其中 Robinhood App 大约 180 亿美元，Bitstamp 大约 220 亿美元；加密收入 1 亿美元，同比下降 38%。这说明 Robinhood 仍然无法摆脱加密周期，特别是零售 App 的交易活跃度会随币价和情绪大幅波动。

但 Bitstamp 改变了业务的边界。它为 Robinhood 带来机构客户、国际牌照和更广的流动性。WonderFi 又通过 Bitbuy 和 Coinsquare 把 Robinhood 带进加拿大，并贡献几十万量级客户。公司国际有资金客户已经超过 100 万。

所以，更准确的说法不是 Robinhood 已经摆脱加密周期，而是它试图把加密从单一的零售交易收入，变成零售、机构、托管、国际分发和链上金融的多层业务。

Robinhood Chain 是这项野心最激进的部分。2026 年 7 月 1 日，Robinhood Chain Public Mainnet 正式上线。它基于 Arbitrum 技术栈，是一条兼容以太坊应用的 Layer 2，目标是承载股票代币、现实世界资产、交易、借贷和其他金融活动。

同一天，Robinhood 把新一代 Stock Tokens 带进 Wallet，并称产品覆盖 120 多个国家和地区，具体仍受当地监管限制。这里必须讲清一个很容易被宣传语言模糊的事实：这些 Stock Tokens 并不是底层公司的股票。

它们是 Robinhood Assets 在 Jersey 发行的代币化债务证券，提供与底层股票或 ETF 相似的经济敞口，但不赋予投票权，也不会让持有人变成底层公司的登记股东。产品目前不向美国人士提供，在英国、加拿大、瑞士等地区也受到限制。所谓 1:1 backing，描述的是抵押与价格敞口，不代表代币持有人拥有底层公司的法律股权。

主网上线后的早期数字很亮眼。管理层在 Q2 电话会上表示，DEX 累计成交额已经超过 120 亿美元，链上累计交易超过 1.5 亿笔，Robinhood Earn 存款超过 2 亿美元。

但这些数字只能证明公司成功导入了初始资金和活动，不能证明 Robinhood Chain 已经形成护城河。链上交易可能包含做市、机器人和激励活动；TVL 也可能在补贴结束后快速流失。真正的基础设施，不只是 Robinhood 把自己的产品搬上链，而是第三方发行方、开发者和交易者愿意长期把业务建在这条链上。

Robinhood 对 Chain 的直接经济也还不够透明。管理层提到，每笔交易可能带来几个基点的收入，并与 Arbitrum 分享相关经济；但计费基数、适用交易和合同分配顺序尚未完整披露。现阶段不能把所有 DEX 成交额乘一个费率，就当成 HOOD 的收入。

因此，对 Robinhood Chain 最合理的态度既不是忽视，也不是提前按成熟公链估值。它已经从 PPT 变成公开运行的网络，但仍处于基础设施证明期。接下来真正要看的，是第三方应用数、稳定资产、真实用户留存、股票代币成交、借贷利用率，以及最终进入 Robinhood 财务报表的净收入。

六、私募市场、AI Agent 和其他增长期权

Robinhood 的扩张还包括两个容易制造想象空间、也容易被过度估值的方向：私募市场和 Agentic Finance。

Robinhood Ventures Fund I，也就是 RVI，已经在纽约证券交易所挂牌。它让普通投资者通过封闭式基金获得 OpenAI、SpaceX、Stripe、Databricks、Ramp、Revolut、Canva 等私营公司的组合敞口。这解决了普通投资者无法直接进入明星私募融资的问题，但上市流动性不等于底层资产流动性，基金市价也可能长期相对 NAV 折价或溢价。

Q2 的 0.62 美元 EPS 中，有 0.14 美元来自 RVI 去并表及相关投资收益。这个会计收益不能被当成稳定的季度经营利润，也不能直接证明私募基金已经成为成熟业务。

接下来的 RVII 更像一只面向早期和成长公司的上市 BDC，初步组合包含 79 家私营公司，并重点覆盖 Y Combinator 生态。它计划在 8 月 3 日启动路演。公开文件显示，RVII 拟收取 2% 基础管理费和 20% 已实现资本利得激励费。它可能为 Robinhood 带来更持续的资产管理收入，但在正式定价、基金规模和退出回报得到验证前，这部分对 HOOD 整体利润仍然有限。

Agentic Finance 的逻辑则完全不同。Robinhood 已开放 Trading MCP 和 Banking MCP，让用户把第三方 AI Agent 连接到独立账户，并设置资金限制、审批和断开权限。Q2 电话会披露，Agentic Trading 已有约 10 万个账户，账户资产超过 1 亿美元。

短期看，这个规模对公司收入并不重要。长期看，它可能改变金融入口：当 AI Agent 能自动比较产品、调用 API 和执行交易时，漂亮的 App 界面不再是唯一入口，牌照、资产覆盖、执行质量、API、风控和信任会变得更重要。

它也是一项高风险试验。Agent 可能误解指令、快速重复错误，或者在高波动市场中放大损失。因此，今天更适合把 Agentic Finance 看成留存、交易频率和机器客户入口的战略期权，而不是独立估值分部。

Trump Accounts 也类似。截至电话会，这项儿童投资账户计划已有超过 700 万人注册，相关投入接近 15 亿美元；这属于 Q2 结束后的进展。它证明 Robinhood 可以承担大规模政府金融基础设施项目，但合同采用成本补偿逻辑，初始受托期间还有收费和交叉营销限制。它首先是能力与可信度的背书，不应简单按 700 万个普通高价值客户估值。

七、Robinhood 的对手不是一家公司

Robinhood 很难找到一个完整可比对象，因为它实际上同时在打六场仗。

在主账户和财富管理上，它面对 Schwab 与 Fidelity。两者的优势是退休金、RIA、职场账户、信托和数十年积累的客户信任。Robinhood 的客户数量已经接近大型券商，但平均资产仍只有它们的约二十五分之一。

在专业交易和全球市场上，它面对 IBKR。IBKR 只有约 518 万个账户，客户权益却超过 9300 亿美元，是 Robinhood 平台资产的约 2.5 倍。它的优势是全球执行、保证金、风险控制和专业客户。

在移动端活跃交易者体验上，它面对 Webull。Webull 的图表、筛选器、桌面工具和国际本地化更偏向主动交易者；Robinhood 则拥有更大的客户资产，以及更完整的会员、退休、消费金融与预测市场组合。

在综合金融 App 上，它面对 SoFi。SoFi 的银行牌照、存款、贷款和信用数据更强；Robinhood 则在股票、期权、加密和预测市场更深。两家公司争夺的是同一件事：谁能成为年轻客户的工资、现金、信用、投资和退休账户入口。

在加密和链上基础设施上，它面对 Coinbase 与 Base。Coinbase 拥有更成熟的机构托管、USDC、开发者和链上网络效应；Robinhood 的优势，是能把证券、退休、现金和加密放在同一个受监管客户关系里。

在预测市场上，它面对 Kalshi、Polymarket、CME、ForecastEx，以及正在聚合多场所的 IBKR 和 Coinbase。Robinhood 的优势是分发和资金入口，弱点则是底层流动性、监管和独立交易所经济仍在形成。

没有一家公司能完整复制 Robinhood 当前的产品组合。它最强的竞争方式，不是在每个单项都成为第一，而是让用户不必离开一个账户。

但它最大的组织风险也来自同一点。同时做券商、交易所、信用卡、银行、投顾、加密、链和私募基金，会让资本、管理注意力与合规系统迅速变复杂。金融行业不是产品越多越好；每增加一条业务线，都可能增加新的监管者、对手方、风控模型和潜在事故。

Robinhood 已经有 13 条业务线达到至少 1 亿美元年化收入，证明交叉分发确实有效。下一阶段要证明的，是这些业务能否在不牺牲风控和利润率的情况下共同扩张。

八、真正的飞轮，以及还不算护城河的部分

Robinhood 想建立的飞轮并不复杂。

它先用低门槛、高频产品获客，再用股票、期权、加密和预测市场提高活跃。然后用 Gold、卡和 Banking 留住现金，用退休、Strategies 和 Advisor Network 提高长期资产。最后通过 Rothera、Bitstamp 和 Chain，把原来支付给外部基础设施的一部分成本变成自己的收入。

这个飞轮如果转起来，会同时提高客户终身价值和业务利润率。

Robinhood 已经拥有几块真实优势。第一是年轻用户分发和品牌，新产品可以直接进入同一个 App，不必从零获客。第二是统一账户和跨资产体验，用户不需要在多个平台之间反复开户、转账和认证。第三是产品速度，公司近两年推出和整合产品的能力明显强于大多数传统金融机构。第四是牌照与基础设施拼图，Bitstamp、TradePMR、WonderFi 和 Rothera 分别补上国际加密、RIA 托管、加拿大和衍生品交易所能力。

但这些优势还不能全部叫作护城河。

平均每位客户约 1.3 万美元资产，说明 Robinhood 还没有获得主账户地位。交易和利息仍占收入大头，说明业务仍然周期化。Chain、RVI、Agentic 和国际业务发布很多，但独立收入与利润披露有限。随着产品边界扩大，监管复杂度、操作风险和信用风险也会同步上升。

公司治理同样需要注意。Robinhood 采用双层股权结构，创始人的投票控制权显著高于经济持股。这有利于长期战略快速推进，但也削弱了外部股东的制衡能力。

所以，Robinhood 的护城河不是“功能列表很长”。真正可能形成的护城河，是分发、资产留存、牌照、流动性和基础设施互相强化。如果用户只来交易热门产品，第三方也不使用 Robinhood 的管道，那么它依然只是一家产品很多的周期券商。

九、估值：现在的股价已经在为什么付钱

财报发布当天，HOOD 正常交易收于 89.84 美元。因为财报在盘后公布，当天 3.15% 的跌幅不能算财报反应。财报发布后，截至美东时间当晚接近八点，股价约为 88.93 美元，盘后再跌约 1%，明显小于期权市场此前隐含的约 10.8% 波动。

这是一种很有意思的市场反应：财报不错，但好消息没有带来大涨。原因可能是，总收入只比已经上调的预期高约 1.4%，0.62 美元 EPS 又包含 0.14 美元 RVI 收益，而股价在财报前已经反映了相当多预测市场和产品扩张预期。

按 88.93 美元计算，Robinhood 市值大约 800 亿美元，GAAP TTM P/E 约 39 倍，TTM P/S 约 16.4 倍。如果只从 TTM EPS 中扣除本季 RVI 带来的 0.14 美元，粗略 P/E 反而约为 42 倍。这个 42 倍也不是完整“标准化盈利”，它只做了一项简单调整。

无论采用哪个口径，Robinhood 都不是便宜券商。市场已经承认它是一家高增长金融平台，也提前为预测市场、钱包份额和基础设施期权支付了价格。

可以用三个区间建立一个简单的估值地图。这不是精确目标价，而是判断市场在给 Robinhood 哪一种身份定价的思维框架。

如果市场把 Robinhood 重新看成高度周期化的交易券商，预测市场受限、加密降温、费用上升，那么估值可能回到大约 50 到 65 美元的区间。

如果净入金维持较高增速，Gold、退休、Banking 和顾问业务持续提高钱包份额，市场就会继续认可超级 App 的身份。即使 Rothera 与 Chain 尚未贡献巨大独立利润，大约 90 到 110 美元仍可视为这套叙事对应的价格。

如果股价要长期站上 140 美元，通常需要更强的证据：预测市场和 Rothera 形成稳定利润池，Chain 出现第三方开发与可见收入，或者国际、私募与财富管理中至少一项明显超出当前预期。

按照这个地图，财报后约 89 美元的股价接近 Base 情景的下沿。上行空间不是来自估值便宜，而是来自 Bull 情景逐步兑现；下行风险则来自市场把它从“超级 App 和基础设施”重新压回“周期券商”。

资本配置也值得放进估值讨论。Robinhood 在 6 月发行了 22 亿美元、0% 票息可转债，并搭配股票回购，以及用于对冲部分潜在股权摊薄的 capped calls。Q2 一共回购 4.14 亿美元股票，平均价格约 94 美元。期末现金及现金等价物约 54 亿美元。低成本融资增加了并购和基础设施投资弹药，但如果投资回报不足，现金只是昂贵扩张的燃料；如果股价大幅超过保护区间，可转债仍可能带来摊薄。

费用方面，公司把 2026 年调整后运营费用加股权激励指引下调并收窄到 26.75 亿到 27.75 亿美元，这是一条正面信号。但上半年实际支出约 12.48 亿美元，新指引仍隐含下半年平均每季约 7.14 亿到 7.64 亿美元，明显高于上半年。效率改善和投入上升会同时存在，投资者不能只看到“下调指引”四个字。

十、最后，该怎样理解 Robinhood

Robinhood 已经证明了几件重要的事。

它证明自己不是疫情时代的一次性产物；证明年轻用户可以被转化为多产品客户；证明预测市场已经从概念变成 1 亿美元级季度收入；也证明公司能够在高速推出产品的同时，维持很高的调整后利润率。

但它还没有证明另外几件更难的事。

它还没有证明客户会像使用 Schwab 和 Fidelity 那样，把大部分家庭财富长期放在 Robinhood。没有证明预测市场经过完整体育周期、费率竞争和监管冲击后仍能保持利润。也没有证明第三方会持续在 Rothera 和 Robinhood Chain 上交易、发行和建设。

未来每个季度，真正值得追踪的不是又多了多少新功能，而是六组数字。

第一，净入金和每位客户资产。如果净入金长期维持约 20%，退休、银行和顾问资产继续增长，主账户化就在发生。

第二，预测市场收入与合约量的关系。如果合约创新高，收入和利润也同步增长，说明单位经济健康；如果只有量、没有收入，增长质量就要打折。

第三，净利息与信用损失。保证金、现金和信用卡可以扩大收入，也可能在周期转差时放大坏账。

第四，Rothera 的第三方流量。如果它长期只承接 Robinhood 自己的订单，基础设施价值有限；如果其他 FCM、机构和平台开始使用，它才可能形成交易所网络效应。

第五，Robinhood Chain 的第三方应用与收入。交易数、TVL 和 DEX 成交只是第一步，开发者留存、稳定资产和进入财务报表的净收入才是第二步。

第六，费用和调整后 EBITDA margin。如果产品越来越多，费用却长期快于收入，所谓超级 App 只会变成复杂度折价。

所以，对 Robinhood 最准确的结论既不是“它已经成为下一代金融基础设施”，也不是“它仍然只是一家 meme 股券商”。

它正处在两者之间。

今天的 Robinhood，已经是一家可盈利、多产品、拥有巨大年轻客户入口的金融平台。市场当前支付的，主要是金融超级 App 的价格；想获得基础设施级的回报，还需要基础设施级的证据。

最终决定 Robinhood 价值的，不是它能发布多少产品，而是两件更朴素的事：

客户愿不愿意把更多钱长期留在 Robinhood；以及其他人愿不愿意把自己的业务建在 Robinhood 的管道上。

如果这两件事同时发生，Robinhood 就可能完成从交易 App 到金融操作系统的跃迁。

如果没有发生，它仍会是一家增长很快、产品很多，但高度周期化的券商。

这就是 HOOD 接下来几年真正的赔率。

本文基于公开信息与情景分析，仅供研究和播客讨论，不构成投资建议。

如果你觉得这个技能有帮助，欢迎关注作者 Ruby 和 Star，获取关于资产、社交媒体、教育与 AI 时代生活的深度洞察，成为全球化时代的超级个体。

主要资料

• Robinhood Q2 2026 正式业绩稿

• Robinhood Q2 2026 投资者关系页面

• Robinhood Q2 2026 电话会文字稿

• Robinhood Chain 与全球产品发布

• Robinhood Stock Tokens 法律结构

• Rothera 上线公告

• RVII 初步 Form N-2

• Schwab Q2 2026 业绩

• IBKR Q2 2026 业绩

• Fidelity 2025 年报

• 财报前市场预期与隐含波动

免责声明：本文仅为播客内容整理，不构成投资、技术选型或商业决策建议。

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下面是本期播客的精华稿

当 Agent 可以写代码、搭网站、生成业务系统，软件的价值正在被重新评估：原本需要采购的 SaaS，可能被 Agent 快速生成；原本由人操作的系统，也开始由 Agent 自主调用。

数据库会因此变得不再重要吗？现实可能恰恰相反。

一家 M 开头的头部 AI Agent 平台曾向 TiDB 提出一个听起来很疯狂的需求：能不能低成本提供 100 万个数据库？数据库的问题解决后，对方又问，能不能再提供 100 万个云盘？

这不只是数据量变大，而是数据库的“用户”变了。过去，数据库服务人和预先写好的业务系统；现在，Agent 会自主创建、访问和销毁数据库，还要管理上下文、状态、权限、文件与运行环境。数据库不再只是存放业务数据的后台组件，而可能成为 Agent 最核心的 Source of Truth。

这一期，Day1Global 邀请到 PingCAP 一号员工、TiDB Chief AI Officer 唐刘。从 11 年前解决 MySQL 分库分表的运维噩梦，到今天探索 Agent 的统一存储层，我们聊了 TiDB 的六次产品演化、FDE 为什么在 AI 时代重新走红、AI 基础设施和应用层还有哪些机会，以及一个创业者必须回答的问题：你做的产品，是大模型进步的受益方，还是六个月后会被模型吞掉的一层？

本文为 Day1Global 播客精编文字稿，基于最终录音稿整理。为便于阅读，内容在不改变原意的基础上做了口语顺滑、结构重组和术语统一，非逐字稿。

本文目录

一、11 年前的愚人节：为什么要再做一个数据库

二、从分库分表到 Agent-first：基础设施不断接管复杂度

三、AI 不会削弱数据库，反而会让它更重要

四、Agent 和人使用数据库，有什么根本不同

五、六次产品演化：从存数据到“把 Agent 自己存进去”

六、FDE 为什么成为 AI 公司的关键角色

七、TiDB 的新定位：Agent 背后的统一存储层

八、Memory、Sandbox、权限与评测：基础设施还有哪些机会

九、你是模型的受益方，还是被吞掉方

十、回答问题与完成任务之间，隔着一整套系统

十一、AI 变化越快，越要关注不变的东西

一、11 年前的愚人节：为什么要再做一个数据库

Star：11 年前的 4 月 1 日，Max 邀请你一起做一个开源分布式数据库。你的第一反应是什么？

唐刘：第一反应就是：Are you kidding me？

那是愚人节，而且我们当时从来没有在线下见过，只在网上聊过。更重要的是，那时国内做数据库内核和开源基础软件的人很少，我们之前也没有完整做过数据库。现在回头看，这件事能走到今天，反而很有意思。

但决定做 TiDB 的原因其实很朴素：我们遇到了一个真实而且非常痛的问题。

十几年前，中国互联网公司普遍使用 LAMP 架构，也就是 Linux、Apache、PHP 和 MySQL。业务小的时候，一台 MySQL 足够；但互联网业务增长太快，数据越来越多、访问并发越来越高，一台机器很快就扛不住了。

这时大家只能做分库分表。你可以把数据库想成一本账本：订单、用户、商品、支付记录都写在里面。一本账本装不下，就拆成很多本；访问压力太大，也分散到不同账本上。

问题是，账本拆开之后，复杂度没有消失，而是被转移给了业务开发和运维团队。跨库查询、数据路由、扩容和故障处理，都会变成工程师的噩梦。

我们当时的想法就是：能不能把这些不该由应用开发者承担的复杂度，下沉到基础设施？让开发者只关注业务，而不是天天处理分库分表。

某种程度上，中国互联网的发展史，也是一部“悲催的 MySQL 运维史”。TiDB 最初要解决的，就是这个问题。

二、从分库分表到 Agent-first：基础设施不断接管复杂度

Star：TiDB 的 11 年，好像也对应了数据库和互联网基础设施的演化。

唐刘：是的。TiDB 的发展史，本质上是一部不断把复杂度下沉的历史。

最初，我们解决的是 MySQL 分库分表。后来企业把系统搬到云上，数据库从本地自运维走向 Cloud Native 和托管服务；再往后，Serverless 出现，用户希望按需使用、按量付费，不再长期预留固定资源。

到了 Agent 时代，变化更大。数据库的使用者不再只是人和固定业务系统，而开始变成 Agent。它需要存的不只是结构化业务数据，还包括 Memory、State、文件、Workspace 和工具调用记录。

所以数据库正在从“存数据的系统”，演化成 Agent 的统一存储空间。TiDB 的历史，也可以看作互联网和 AI 基础设施迭代的一条缩影。

三、AI 不会削弱数据库，反而会让它更重要

Star：一方面，AI 产生了更多数据；另一方面，市场又担心 AI 会替代软件，数据库公司也受到冲击。AI 到底还需不需要数据库？

唐刘：我的判断是：AI 不会削弱数据库，反而会让数据库变得更重要。

AI 的确会压缩很多业务系统。过去企业购买 SaaS，是因为自己开发一套报销、人力或 CRM 系统太贵。现在，Agent 写代码和构建应用的能力越来越强，一些中间层业务软件可能被快速生成，成本也会下降。

但业务系统被压缩之后，企业的数据不会消失。客户信息、订单、权限、流程状态和历史上下文，仍然是公司的核心资产，必须有地方可靠地保存。

因此，数据库会成为 Agent 的状态、上下文和业务事实最核心的 Source of Truth。

不过，传统数据库只提供 CRUD，也就是增删查改，已经不够了。Agent 还需要 Memory、State、文件系统、Workspace、权限、审计和恢复能力。未来有竞争力的数据库，不只是“一个库”，而是可扩展、面向多种数据形态，并且把 Agent 当作一等公民的统一存储引擎。

四、Agent 和人使用数据库，有什么根本不同

Star：当数据库的用户从人变成 Agent，使用方式会发生什么变化？

唐刘：至少有四个明显区别。

第一，Agent 的访问更高频、更动态，也更不可预测。人会按照界面和固定流程操作，工程师也会给业务系统制定数据库最佳实践。但你只会告诉 Agent 一个目标，至于它查多少次、怎么组合查询、什么时候写入，往往无法预先确定。

第二，Agent 需要更完整的上下文。人脑会记住大量背景信息，但 Agent 要完成下一步任务，必须重新读取历史、状态、环境和相关数据。它需要保存和召回的内容，通常比人多得多。

第三，生命周期更短。人创建的数据库往往长期运行；Agent 可能为一个任务临时创建数据库，任务结束后立即销毁。大量数据库会进入“用后即焚”的状态。

第四，Agent 不只需要知道“数据在哪里”，还要知道当前状态是什么、自己拥有什么权限、下一步可以做什么，以及之前发生过什么。因此，可追溯、可审计、可监控和可恢复会变得非常重要。

也就是说，Agent 对数据库的要求不是更低，而是更高，而且与过去完全不同。

五、六次产品演化：从存数据到“把 Agent 自己存进去”

Star：这些变化并不是凭空想象出来的。你们服务 AI 客户时，经历了哪些具体需求？

唐刘：我们大致经历了六个阶段，而且几乎每一步都是客户推着我们往前走。

第一个阶段，是存储 AI 应用产生的海量数据。一家头部大模型公司在用户快速增长后，发现原来的 PostgreSQL 很难承载大量对话和应用元信息，分库分表又拖慢研发，于是迁移到 TiDB。这时我们以为，AI 公司使用数据库和互联网公司没有本质区别，核心仍然是可扩展性。

第二个阶段，是“一位用户一个数据库”。Dify 提出，他们不希望把所有 SaaS 租户放在同一张表或同一个数据库里，而是希望每个用户拥有独立数据库。这样可以更好地隔离故障和数据，避免一个租户影响其他租户，也更容易独立计费。对 TiDB 来说，挑战从“把一个数据库做大”，变成了“同时管理几十万甚至上百万个数据库”。

第三个阶段，是让 Agent 自主管理数据库。一家头部 AI Agent 平台希望为海量用户生成彼此完全不同的网站和业务系统。每个应用都有独立的数据模型，数据库的创建、表结构设计、查询代码和生命周期，都由 Agent 自主完成。

这一刻，我们意识到：数据库已经不是给人设计的，而是要给 Agent 设计的。Agent 必须成为数据库的一等公民。

第四个阶段，是把文件也放进来。一家智能录音硬件公司原本把音视频放在对象存储，把摘要、标签和逐字稿等元信息放在数据库。但两套系统之间容易出现一致性问题，元信息会遇到扩展瓶颈，文件读取还需要额外的缓存和热点治理。

客户问我们：能不能把文件和元信息放进同一个体系？这推动 TiDB 从传统数据库进一步走向文件系统和统一存储。

第五个阶段，是云盘和 Workspace。Coding Agent 通常运行在无状态 Sandbox 中，一旦沙箱中断，任务环境和中间状态就可能丢失。因此客户需要一个可以挂载到沙箱的持久化云盘，还要针对 Git、代码克隆、提交和大量临时文件进行优化。

这时，TiDB 不再只是保存数据和文件，而开始成为 Agent 的运行时 Workspace。

第六个阶段，是 Agent Stack。头部 AI 公司有能力自己搭建模型调用、Sandbox、Memory、存储、监控、计费和审计系统，但大量中小企业没有这样的研发能力。它们希望获得一套按需使用的基础设施，只需要关注自己的 Agent 业务逻辑。

因此，我们开始与生态伙伴一起整合数据库、文件系统、Sandbox、Agent Core 和其他开源组件，为开发者提供更完整的 Agent Infra 入口。

Star：所以一开始是存海量数据，后来是几百万个数据库，再后来是存文件、存运行环境。到最后，已经不只是“存数据”了，有点像把 Agent 自己存进去。

唐刘：对，这个比喻很准确：把 Agent 自己存进去了。

六、FDE 为什么成为 AI 公司的关键角色

Star：这些需求都来自客户。为什么 FDE，也就是前向部署工程师，在 AI 时代又变得重要？

唐刘：我甚至会说，如果一家 AI 公司没有 FDE，很难把产品真正交付给企业客户。

AI 产品太新，客户往往不知道自己究竟需要什么，厂商也无法提前定义完整答案。传统企业的链条是：产品经理收集需求，研发开发，市场包装，解决方案团队培训，再由销售交付。这个流程在成熟行业可以运转，但在 AI 时代太慢了。

客户可能早上提出需求，晚上就希望看到结果。FDE 的价值，就是让有工程背景的人直接进入客户现场，理解业务、调整方案，甚至现场修改产品，再把反馈快速带回研发。

TiDB 在 AI 业务线上，很多销售就是资深研发转过去的。因为客户本身高度技术导向，技术人员和技术人员直接交流，更容易建立信任，也更容易识别客户没有说清楚的真实问题。

AI 时代最重要的是 Speed matters。跑得快不代表永远不犯错，但反馈足够快，就有更大的调整空间。

对程序员来说，这也是一个变化：单纯写代码的价值会下降，但理解业务、发现问题，再借助 AI 快速交付的价值会提高。有工程背景的销售和 FDE，会越来越重要。

七、TiDB 的新定位：Agent 背后的统一存储层

Star：在 AI 生态里，TiDB 怎么定位自己？

唐刘：我们的本质没有变，仍然是帮助用户保存、查询和管理数据。但数据库的用户已经从人转向 Agent，所以产品边界也要变化。

我们希望 TiDB 成为 Agent 和 AI 应用背后的 unified storage layer，也就是统一存储层。

Agent 产生的 Memory、State、Workspace、文件、权限信息和工具调用记录，都应该能够被保存、查询、恢复和治理。开发者不需要分别搭建很多套系统，也不需要自己处理复杂的状态和上下文管理，只要专注于 Agent 的业务逻辑。

11 年前，我们希望消除程序员分库分表的噩梦；未来十年，我们希望消除 AI 开发者管理状态、上下文和记忆的噩梦。

八、Memory、Sandbox、权限与评测：基础设施还有哪些机会

Star：除了存储，你还看好哪些 AI 基础设施方向？

唐刘：第一是 Memory。真正有价值的记忆系统不只是抽取事实和做摘要，而要和 Agent 的推理、工作流以及客户业务深度结合。它很难做，但一旦进入核心业务，粘性也很高。

第二是安全的 Sandbox。Agent 要执行代码，就需要隔离的运行环境。如果能在保证安全的前提下，提高单机调度密度、降低成本，商业价值会很明显。

第三是企业级能力，包括身份认证、权限、可观测性、数据治理和审计。很多早期 Agent 更像玩具，但进入严肃业务后，企业一定会要求安全、合规和可控，而这些往往也是客户最愿意付费的部分。

第四是评测。一个 Agent 到底做得更好了还是更坏了？一个任务是否真正完成？很多时候，不运行就无法判断；但直接在线上运行，又可能造成损失。如何建立可靠的评测和验证系统，是一个长期机会。

九、你是模型的受益方，还是被吞掉方

Star：面对客户提出的各种需求，你们怎么判断一个方向值不值得做？

唐刘：AI 领域有一个必须回答的问题：你到底是模型进步的受益方，还是会被模型吞掉的一层？

大模型迭代太快。你今天解决的问题，六个月后可能直接变成模型的原生能力。很多过去需要复杂编排和 Prompt Engineering 的任务，现在只要把目标说清楚，Agent 就能自动完成。

所以做 AI 产品时，要判断模型越强，你的价值是越大，还是越小。

我认为真正的护城河可能来自几件事：第一，别人没有的私有数据和上下文；第二，深度融入企业工作流，成为日常运营的一部分；第三，形成完整的产品生态和解决方案；第四，拥有持续触达客户的渠道，以及快速反馈、快速交付的执行力。

但最核心的判断仍然非常直接：有没有人愿意为你解决的问题付钱？如果没有，作为公司就很难长期成立。

应用层已经出现不少真实价值，包括应用生成平台、企业 AI Workforce、Coding Agent、Agent Payment、AI 搜索、智能硬件和情感陪伴。但这些领域最终能留下多少公司，取决于它们能否建立模型能力之外的壁垒。

十、回答问题与完成任务之间，隔着一整套系统

Star：过去一年，你对 AI 最大的一次认知变化是什么？

唐刘：以前我们更关注模型能不能回答问题、Prompt 怎么写。后来我越来越觉得，真正困难的事情不是让 AI 想明白，而是让它把事情做完。

回答一个问题和完成一个任务，中间差得非常远。

完成任务需要上下文、工具、权限、状态和运行环境，还要有失败恢复、审计和人机协作。模型只是其中一部分。模型越强，围绕它的系统能力反而越重要。

这也是为什么我现在更关注 Agent 的运行环境，而不是只关注模型本身。只有当这些环节被补齐，Agent 才能从“会回答”走向“能交付”。

十一、AI 变化越快，越要关注不变的东西

Star：未来十年，有哪些东西不会变？

唐刘：第一，商业本质不会变。你做的东西，最终要有人愿意付钱。即使未来主要用户变成 Agent，也要有 Agent 或其背后的组织愿意为价值买单。

第二，数据的价值不会变。AI 生成的数据会越来越多，单条数据的密度可能下降，但真实业务数据、历史上下文和高频访问的数据会更加重要。

第三，对简单性的追求不会变。无论用户是人、开发者还是 Agent，系统越简单，越容易被正确使用。

第四，可靠性和可信任性不会变。用户不会因为产品由 AI 构建，就接受丢数据、权限泄露或任务乱执行。

Star：你最后推荐了《系统之美》。它为什么对你影响很大？

唐刘：这本书让我不再只看单点问题，而是把问题放进完整系统里，看反馈回路、延迟和杠杆点。

做数据库和基础设施时，一个看起来很小的设计，可能同时影响可靠性、性能、可运维性、开发者体验，甚至公司最终会长成什么样。AI 也是如此。一个 Agent 很快做出功能，并不代表系统已经完整；状态如何保存、权限如何管理、过程能否审计、失败能否恢复，都会影响最终结果。

真正重要的不是优化某个局部，而是看清系统如何运转，以及改变系统的杠杆点在哪里。

AI 的变化会让人焦虑。新的模型、框架和各种“Engineering”概念不断出现，可能几个月后又被替代。缓解焦虑的一种方式，是少追逐短期名词，多关注长期不变的价值链：理解客户、解决真实问题、可靠交付，并持续创造有人愿意付费的价值。

写代码可能不再是程序员唯一的核心竞争力，但在需求、产品、交付和运维构成的完整系统里，人仍然可以创造很大价值。

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下面是本期播客的精华稿

加密世界里,到底有没有”价值投资”?拆解 Hyperliquid 的一小时：

巴菲特说,短期市场是投票机,长期是称重机。但在一个连”现金流”都常被嘲笑的加密世界,这台称重机还能不能用?这期我们和 BitStone 创始人 Paul 聊了一小时,从价值投资方法论一路拆到今年最火的 Hyperliquid。下面按对话顺序梳理。

目录
01 嘉宾介绍
02 影响他最深的投资理念
03 用四个赛道,筛掉币圈 99.99%
04 比特币:为什么不是他的主仓
05 Hyperliquid:11 个人凭什么
06 华尔街爱上 HYPE 的三个理由
07 护城河与两个赚钱引擎
08 Circle 的”南京条约”
09 怎么估值:DCF 还是相对估值
10 CLARITY 与”网络代币”
11 现在该追 AI 吗?HYPE vs Circle

01 嘉宾介绍

Paul,BitStone 创始人,金融与科技行业 15 年经验。本科在弗吉尼亚大学(UVA)就参与管理 John Griffin(Blue Ridge Capital)出资的学生对冲基金,后历任华尔街投行 Jefferies、斯坦福 MBA、哈佛肯尼迪学院 MPA、高盛 TMT 组、阿里巴巴北美投资部。在币圈,他 2021 年加入 Ripple,负责生态合作,把链上 RWA 从 0 做到一亿多美金;去年夏天看到美国监管转向、机构开始进场,判断”区块链真正的红利要来了”,创立了价值投资驱动的加密基金 BitStone（https://bitstone.money/）推特/X @paulchentech

02 影响他最深的投资理念

对 Paul 影响最大的还是价值投资的理念。

几个核心信仰:短期市场是投票机,长期是称重机——标的业务越来越好(越来越”重”),价格长期一定会映射它的重量。买一个币就是在决定要不要买下整间公司,所以先把这个行业的商业模式摸清楚,摸不清楚就不碰;再判断未来 5–10 年它有没有护城河、现金流如何,用 DCF 折出核心价值,然后等价格远低于价值时出手。

他还分享了从 John Griffin 学来的 Value-Added Research:别人做的是 desktop research(看研报、看采访),而真正的差异化 insight 来自别人在电脑前查不到的草根调研——自己用产品,亲口跟员工、竞争对手、上游专家聊。管用的原因很简单:绝大部分人不屑于做。

03 用四个赛道,筛掉币圈 99.99%

价值投资在币圈怎么落地?Paul 说先找准赛道。**区块链革新的不是金融行为本身——货币储存、交易、支付、借贷,这四件事几千年没变,未来也不会变。**他只在这四个赛道里找标的;而且做的是二级市场,不需要相信”画大饼”,只看你有没有已经在赚钱。这一条,直接筛掉了币圈 99.99% 的项目——绝大部分公司根本不赚钱。剩下”屈指可数”的几个,他再结合财报 + Value-Added Research 深挖。

04 比特币:为什么不是他的主仓

有人问:你这套都是价值投资,但比特币没有现金流,怎么看?

Paul 很坦诚:比特币不是他的主仓,但不代表它没价值——只是别用价值投资的方法论去套它。它的逻辑是锚定黄金、赌法币贬值;但当下仍被当成风险资产,risk-off 时会被卖,今年风头又被 AI 抢走。”自己相信的故事还没被市场证明”,是很多 BTC 持有者当下痛苦的根源。它是战略储备的逻辑,没有商业模式。

05 Hyperliquid:11 个人凭什么

Hyperliquid 是最大的链上永续合约交易所,你能在上面开各种资产的杠杆合约,但全程自己掌管资产、不用托管。2023 年上线至今全公司只有 11 个人,创始人 Jeff Yan 是哈佛毕业的前华尔街量化交易员,团队没拿过一分钱风投。去年协议收入约 8.5 亿美金,约 99% 的手续费拿去公开市场回购销毁自己的代币 HYPE,一度占到去中心化永续市场的 70–80%。今年 5 月以来 HYPE 两度从 40 多涨到 70 多,多家机构上线了 HYPE 现货 ETF(21Shares 的 THYP、Bitwise 的 BHYP、灰度的 HYPG),还出现了两家专门囤 HYPE 的”财库公司”(DAT) 。

06 华尔街爱上 HYPE 的三个理由

Paul 跟很多华尔街的朋友聊过,把机构的逻辑总结成三点(前巴克莱 CEO、Hyperliquid Strategies 董事长 Bob Diamond 也讲过类似的):

一,商业模式前无古人——11 个人做到接近 10 亿美金收入、成本极低,绝大部分收入直接转成现金流,人均利润已超过 Tether;

二,合规通道——美国人和机构直接买 HYPE 不方便,ETF 和 DAT 给了一个敞口;

三,赛道巨大——全球加杠杆衍生品每年几十万亿到上百万亿美金交易量,Hyperliquid 现在连 1–2% 都没占到,连纽交所/ICE 的主席都说过它未来可能比纳斯达克更大。

07 护城河与两个赚钱引擎

估值上 Paul 的方法很简单:它是赚钱的公司,就算它的现金流。它的费率在 0.04–0.05%,是传统金融的十倍以上,但加密用户一笔交易能涨 10 倍,就不在意这点手续费。还有个不可复制的背景:Hyperliquid 诞生在 FTX 倒闭后那个”缺好用平台”的缝隙里(正如 Peter Thiel 说,好生意都长在历史某个不可复制的节点)，所以今天想挑战它不容易。

钱来自两处。一是交易费:今年最火的是 HIP-3(builder 自建永续市场)做的 RWA——伊朗战争最大受益者之一就是它,因为散户炒原油不便、CME 周末还不开门,而两国领导人偏偏周末放话,能实时把握机会的渠道只有 Hyperliquid(不过 HIP-3 现在多在 growth mode、相当于让利,约 95% 的量集中在 tradeXYZ 一家;同赛道做 pre-IPO 的 Ventuals 六月已 sunset)。

二是稳定币利差:平台上约 50 亿美金 USDC,通过最近激活的 AQAv2,约 90% 的储备收益回流到回购基金,按当前利率一年约 1.35–1.6 亿美金。

08 Circle 的”南京条约”

聊稳定币绕不开 Circle。2023 年 Circle 和 Coinbase 那份分销协议,从 Circle 角度像一纸”不平等条约”——经由 Coinbase 产生的 USDC 收益 100% 归 Coinbase,即便在 Coinbase 之外也要分 50%。当年 Circle 被 Tether 打得很惨,为了活下来才签的。协议今年 8 月续签,关键是:自动续约,但 term 可以谈。所以要判断的是——2026 年的 Circle 相对 Coinbase 的筹码,比 2023 年是多了还是少了?

09 怎么估值:DCF 还是相对估值

给 Hyperliquid 定价最难的是估未来现金流——币圈收入受周期影响极大(去年约 8 亿多,今年预计可能回落到 6 亿多)。于是很多人转向相对估值,又卡在两点:用 PS 还是 PE?用 market cap、outstanding FDV 还是 fully diluted FDV?——同一个币,三种分母结论完全不同。

Paul 的取舍:相对估值只作参考,他更信长期现金流,偏保守用 FDV。最后他引巴菲特:三米高的人走进屋子,你不用量就知道他高——真正的好生意粗算就能看出来;要咬文嚼字细算才看得出好,说明它没那么好。至于现在是不是好价格?他不给数字——你不自己做功课,价格一波动就拿不住。

10 CLARITY 与”网络代币”

监管这块绕不开 CLARITY(清晰法案)。参议院最新草案给了一个重要框架:Network Token(网络代币),第一次让”币可以合法地与业务挂钩”——以前项目方为了不触犯 SEC,只能把币做成”空气币”。认定相当严格,Paul 拆成三个去中心化维度:回购管道走智能合约、把钱打进合约的”水龙头”不由单点控制、治理放手给社区。HYPE 前两条基本符合,治理有争议。他判断当下川普政府之下问题不大,变量在 2028 年之后;而 CLARITY 眼下的卡点不是银行,是伦理问题——政府官员及亲属能否参与,本质是针对川普的政治博弈,大概率会妥协。

11 现在该追 AI 吗?HYPE vs Circle

今年美股都在炒 AI、半导体,我们还在聊 Crypto,确实非主流。所以最后我们问:还看 AI 吗?Paul 很一致:现在区块链标的的性价比明显高于 AI; 2023 年之前 AI 也非主流,真正的价值投资不该追风。

那 HYPE 和 Circle 更看好谁?从性价比,他说可能 Circle 高一些——恰恰因为 Circle 争议更大(竞争激烈、银行做 tokenized deposits、Stripe 在追、margin 偏低)。“有争议才有机会”:没有争议、大家都知道是好东西的标的,也就没你的事了。换句话说——当所有人一致看好的时候,往往就是 take profit 的时候。

完整对话欢迎在小宇宙 / Apple Podcasts / YouTube / Spotify 收听 Day1Global E79。

本文仅为信息分享,不构成任何投资建议,加密货币与美股投资均有风险,Always DYOR(自行研究)

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下面是本期播客的精华稿

过去一年，几乎所有人都在讨论 AI。

但大部分讨论都集中在模型、算力、芯片、半导体、大厂竞争。

英伟达为什么这么贵？
Google、OpenAI、Anthropic 谁会赢？
模型能力还会不会继续 scaling？
AI Coding 会不会干掉程序员？
SaaS 公司是不是要被 Claude / ChatGPT 吃掉？

这些当然都很重要。

但我最近越来越觉得，另一个问题可能更值得创业者和投资人关注：

AI 软件公司到底怎么赚钱？

或者换句话说：

AI 这一波，如果最后价值还是像云计算时代一样，大量沉淀在软件层和应用层，那这些应用公司到底应该站在哪一层？应该卖什么？卖给谁？怎么收钱？怎么避免被大模型公司吃掉？

这期 Day1Global，我们请来了 EvoseAI 联合创始人 Bingo。

他刚结束一次 20 天左右的美国 AI / ToB 行业考察，参加了 Linkloud 加速营和 SaaStr 大会，也走访了英伟达、Google、Foxit、Exa，以及一些法律、医疗保险、客服等垂直行业 AI 公司。

这趟回来后，他对 AI 软件商业模式形成了一个非常清晰的四层框架：

卖算力、卖能力、卖入口、卖结果。

我觉得这是我近期听到的，对 AI 应用公司商业模式最清楚的一次拆解。

本文试图回答 4 个问题：

1. 美国 AI 软件公司的真实状态是什么样？

2. AI 应用为什么可以分成「卖算力、卖能力、卖入口、卖结果」四层？

3. 中国 / 亚洲 AI 公司和美国 AI 公司的机会差异在哪里？

4. 中国 AI 公司如果要出海美国，最容易踩的坑是什么？

Enjoy!

TL;DR

先说结论：

1. 美国 AI 创业者和亚洲 AI 创业者的信息差，没有想象中大。
   AI 使用是相对平权的，大家都能用到前沿模型；真正的差异不是认知，而是市场结构、资本市场、付费习惯和退出路径。

2. 美国适合做单点能力，中国创业者经常被迫做 everything。
   在美国，一个面向 agent 的搜索能力、支付能力、安全能力，都可以成为公司；在中国，客户经常会问：为什么你不能把所有东西都做了？

3. AI 应用可以分四层：卖算力、卖能力、卖入口、卖结果。
   卖算力是英伟达和模型公司；卖能力是给 agent 用的 infra；卖入口是给人用的平台；卖结果是直接交付业务结果，替代一部分劳动力预算。

4. 「卖结果」最性感，因为它不是拿 IT 预算，而是切劳动力市场预算。
   原来一个部门一个月 10 万美金，现在我用 agent 做到 1 万美金，还更快、更听话、不用管理，这个故事当然比卖 SaaS 订阅费性感得多。

5. 但「卖结果」也有泡沫。
   传统业务加上 AI 后，效率可能提升，收入可能增长，但业务本身未必有 10 倍变化；如果估值涨几十倍，里面就既有 AI 溢价，也有资本杠杆。

6. 入口层反而可能是长期机会。
   人永远需要入口。很多入口会被大模型吃掉，很多公司会死掉，但留下来的会非常大，而且会越做越深，变成平台型机会。

7. Agent 真正的价值，不是让每个人用大模型写文档，而是让 agent 和 agent 协作，把事情做完。
   比如一个全球营销活动，人用大模型最快也要四天；agent 协作可以从热点监测、活动策划、文案、翻译、设计、后台配置到全球分发，一两个小时跑完。

8. 未来组织可能不再按部门和岗位划分，而是分成 builder 和 reviewer。
   少数人负责构建智能体，大多数人负责判断、审核和为结果负责。生产力变了，生产关系也一定会变。

9. 美国市场不是平原，而是一个一个山头。
   中国市场可以靠抖音、小红书、发布会做轰炸式打法；美国更像一个个社群、频道、线下活动，需要先打下小山头，再通过口碑和资本杠杆扩散。

10. 找 PMF 这件事，不能外包给一个本地销售。
    中国 AI 公司出海美国，早期不要幻想招一个白人销售就能解决问题。真正能卖什么，必须由创始人自己去市场里一遍遍聊出来。

1. 英伟达没有牛马气息，Google 还在极限拉扯

Bingo 这次在硅谷走访的第一组强烈反差，是英伟达和 Google。

在国内的想象里，英伟达现在是宇宙中心，应该是所有人都在高速运转、极度紧张、疯狂卷。

但他真正去了英伟达总部，感受到的反而是：

没什么人，很放松，很多人在喝咖啡，非常没有牛马气息。

这当然不是说英伟达不努力，而是当你站在产业链最上游，掌握「卖铲子」的位置，并且形成巨大护城河之后，公司的状态会变得完全不一样。

卖铲子的人，不需要每一秒都在下矿。

更有意思的是，英伟达内部的人把和应用层创业者的交流，也视为 research 的一部分。
如果一两个小时能产生一些有效灵感，这就是很有价值的工作。

相比之下，Google 的大模型团队完全是另一种状态。

进去之后几乎没有寒暄，直接聊，聊完立刻背着包走人，赶回去继续推进 AI Coding 和模型工作。

这背后有两个原因：

第一，大模型层的竞争依然非常激烈。
OpenAI、Google、Anthropic、Meta 之间的差距还没有完全拉开，每一代模型的提升都会影响接下来几个月甚至几年的市场格局。

第二，硅谷没有竞业协议，顶级人才可以市场化流动。
最聪明的一批研究员，如果发现某家公司不够努力，可能会选择去更努力、资源更集中、正反馈更强的地方。

所以同样是 AI 产业链，一边是英伟达这种上游卖铲子的垄断感，一边是 Google 大模型团队的极限拉扯。

这也是今天 AI 产业最有意思的地方：

同样都叫 AI 公司，但不同层的商业模式、竞争强度和组织状态，完全不是一回事。

2. Foxit 和 Exa：为什么美国能养出中国不敢做的 ToB 生意？

第二个让我印象很深的观察，是 Foxit 和 Exa。

Foxit，也就是福昕软件，很多人上学时都用过它的 PDF 阅读器。

从中国互联网视角看，PDF 阅读器听起来非常 boring：

这不是上上个时代的产品吗？
这还有什么好做的？
不就是打开、编辑、签名、传文件吗？

但 Bingo 到美国和他们交流之后发现，Foxit 在美国 ToB 市场做得很深，而且活得很好。

PDF 在中国看起来是 boring business，但在美国是 very useful business。

为什么？

因为美国大量企业，尤其是航天、制造、重型工业、法律、政府等场景，仍然非常依赖 PDF 作为文件交换、加密传输、签署和归档的标准格式。

早期 Foxit 只解决了一个很小的问题：打开 PDF 的速度足够快。
后来 Kindle 需要这套能力，亚马逊为了保证它不会死掉，直接给了一笔钱。
再后来，这个产品被嵌入更多企业流程，变成一个很深的 ToB 生意。

这件事很反常识：

在中国看起来「没什么技术含量」的单点工具，在美国 ToB 市场可能是一门长期赚钱的好生意。

Exa 也是类似的例子。

Exa 是一个面向 agent 时代的搜索引擎，或者说是给 agent 用的信息搜索能力。

在中国，创业者如果做一个「给 agent 用的搜索」，很可能第一天就会被问：

Google 会不会做？
微软会不会做？
大厂明年一做，你怎么办？
你有什么护城河？

但 Bingo 问 Exa 团队这个问题时，对方的反应是：

在硅谷没有人问这种问题。

因为在美国创业语境里，如果 Google 真的需要这个能力，它为什么不收购我？

Anthropic 需要，它也可以收购我。

这里面的核心差异，不只是技术，而是资本市场和退出路径。

在中国，很多技术上能做的事情，创业者不是做不出来，而是不敢做。
因为一旦大厂做了，未必收购你，可能直接 fork 你。

但在美国，如果你在一个大厂暂时不会做、市场又明确需要的缝隙里切进去，只要你做出足够好的单点能力，就有可能获得很高估值，也有可能通过并购退出。

所以 Exa 这样的公司，在美国可以很自然地成立、融资、成长。
但同样的事情放在中国，创业者可能在 PPT 第一页就要回答「Google 做了怎么办」。

这也是我觉得中美 AI 应用创业最大差异之一：

美国可以 reward 单点能力，中国经常 reward 大而全和苦活累活。

3. EvenUp 和 AI 律所：AI 公司买传统公司，买完就是 AI 估值

这次对谈里，最有资本市场味道的案例，是 EvenUp 和 AI 律所。

美国法律 AI 已经有 Harvey 这样非常强的公司。
如果一个新公司还想做法律 AI，听起来好像很难讲出新故事。

但美国资本市场提供了另一种玩法：

PE 同时投一家 AI agent 公司和一家传统律所。

传统律所可能在人身伤害等细分品类里做得不错，有真实收入和客户，但估值倍数是传统服务业逻辑。

AI 公司则去改造律所的业务流程，提高效率和交付质量。

改造完成后，再让 AI 公司反向并购律所。

于是，原来一家年收入 1000 万、2000 万美金的传统律所，一旦被装进 AI 公司，就可以讲成：

这是一个 AI 律所。
这是一个 AI-native legal service company。
这是一个可以用 AI 改造传统法律服务行业的结果交付型公司。

传统律所一年赚 2000 万美金，市场觉得还不错。
但 AI 公司一年收入 2000 万美金，在法律行业、在 Harvey 这样的巨头旁边还能做到这个规模，就会变成非常亮眼的增长故事。

估值倍数立刻不一样。

这也是那句很经典的话：

传统公司买 AI 公司，还是传统公司的估值；AI 公司买传统公司，买完之后就是 AI 公司的估值。

这件事在美国可以发生，是因为它需要几个条件同时存在：

1. 传统服务业本身客单价高、毛利高；

2. AI 改造后确实可以提升效率；

3. 资本市场愿意给 AI 故事更高倍数；

4. 有上市公司或更大平台愿意收购；

5. PE 和 VC 可以共同参与这类结构化交易。

这就是美国 AI 创业很有意思的地方：

有时候技术并没有复杂到不可复制，但资本市场可以帮你把一个传统生意重新定价。

当然，这里面也一定会有泡沫。
但泡沫不一定是坏事。

泡沫是资本市场给新故事、新组织方式、新生产方式的一种提前定价。

问题只是，你站在哪一层，什么时候进去，什么时候退出。

4. AI 应用四层模型：卖算力、卖能力、卖入口、卖结果

Bingo 这次回来后，最核心的收获是把 AI 应用公司分成四层：

卖算力、卖能力、卖入口、卖结果。

这个框架我觉得很有价值，因为它帮我们避免把所有 AI 公司混在一起讨论。

第一层：卖算力

这一层最容易理解。

英伟达、大模型公司、云厂商、NeoCloud、芯片、算力集群，都属于这一层。

这是 AI 产业最底层的基础设施，也是过去一年资本市场定价最充分的地方。

这里的竞争逻辑是规模、资本开支、芯片供应链、模型能力、数据中心和能源。

大部分创业者不太可能直接进入这一层。

第二层：卖能力

卖能力，就是面向 agent 提供服务的 infra。

注意，这一层不是给人用，而是给 agent 用。

比如：

• Stripe 给 agent 提供支付和收款能力；

• Exa 给 agent 提供搜索能力；

• TinyFish 这类公司给 agent 提供某个自动化能力；

• 未来还会有身份、安全、权限、浏览器、数据接口、记忆管理等各种能力层公司。

这层在美国很容易成立。

因为美国市场愿意为一个单点能力付费，而且资本市场相信，只要这个能力成为 agent 时代的关键模块，就可能被大厂并购，或者成为新一代 infra。

但在中国和美国以外，这一层会很难。

不是因为技术做不出来，而是因为商业模式很难成立。

客户未必愿意单点付费，大厂可能直接做，创业公司也很难靠一个小能力长期活下来。

第三层：卖入口

卖入口，是给人用的平台。

比如：

• Coding 入口；

• 设计入口；

• 视频生成入口；

• 面向专业用户的 Manus；

• 面向企业的 Agentforce；

• 面向 one-person company、SMB、Enterprise 的各种 AI 工作台。

这一层的争议最大。

投资人普遍会担心：入口层最后会不会被大模型公司吃掉？

如果 OpenAI、Google、Anthropic 的模型越来越强，它们是不是可以直接把 coding、设计、视频、办公这些入口都吃掉？

这个担心当然成立。

但从创业者视角看，入口层仍然有机会。
因为不同人群有不同的交互需求，不同场景有不同工作流，很多入口背后还有大量脏活累活，大模型公司不一定愿意覆盖。

我的理解是：

入口层短期靠体验，长期靠场景深度、工作流和用户关系。

它不是没有风险，但如果真的跑出来，会非常大。

第四层：卖结果

卖结果，是现在硅谷越来越多人开始讲的故事。

它不再是卖一个工具，也不再是卖一个平台，而是直接交付一个业务结果。

例如：

原来你有一个部门，一个月成本 10 万美金。
现在我用一套 agent 帮你做同样的事情，甚至更快、更稳定、更听话。
我不收你 10 万，我只收你 1 万。
你节省 90% 成本，我拿走其中一部分价值。

这个故事为什么性感？

因为它不是在拿企业的 IT 预算，而是在切劳动力市场预算。

SaaS 时代，很多软件公司卖的是：

我帮你提效。
你给我每人每月 20 美金、100 美金、500 美金。

AI agent 时代，卖结果的公司讲的是：

我不是让你的人更高效。
我就是替代掉一部分人。
我直接给你交付业务结果。

这就是从软件费，切到劳动力预算。

鱼塘变大了，故事自然就性感了。

5. 为什么美国更适合卖能力和卖结果，中国更适合抢入口？

这四层放到中美市场里看，差异会非常明显。

能力层：中国很难做

在美国，企业愿意为一个单点能力付费。

你做搜索，我买搜索。
你做支付，我买支付。
你做身份认证，我买身份认证。
你做安全，我买安全。

但在中国，客户经常会问：

你为什么不把所有东西都做了？
你的友商有这个功能，你为什么没有？
我买了你，你能不能顺便帮我把后面的流程也做掉？

这导致单点能力层很难有独立商业模式。

不是没人需要，而是没人愿意单独、长期、高价地为它付费。

结果层：中国也更难

卖结果听起来很美，但它依赖一个前提：

被替代的人力成本足够高。

在美国，一个 HR、运营、法务、客服、销售支持岗位的成本很高，所以 agent 替代一部分工作后，有足够预算空间。

但在中国，一个企业可能会说：

你能不能帮我做一套智能体，把员工薪资算清楚？
因为 HR 一个月 5000 块，我觉得花在算薪资上有点浪费。

这个时候，AI 公司可以拿到的预算就非常有限。

你在美国可能面对的是 50 万美金预算，在中国可能是 5000 人民币预算。

所以卖结果在中国不是完全没有机会，但必须看行业：

• 行业利润率要高；

• 增长空间要大；

• 结果本身能带来新增收入，而不只是节约便宜劳动力；

• 最好能直接和流量、销售、转化、营收挂钩。

入口层：亚洲反而有阶段性机会

因为能力层和结果层都难，所以亚洲创业者反而更容易被推向入口层。

Manus 就是典型的入口层产品。

在中国和亚洲，B 端需求非常差异化。
客户愿意为一些细小但真实的工作流、权限、安全、流程、审批、协作需求付费。

这些需求很碎，很脏，很累，但也正因为如此，大模型公司不一定会直接覆盖。

所以我觉得，亚洲 AI 创业的一个阶段性机会是：

在 B 端入口层，把复杂工作流和企业真实场景吃得足够深。

这不是最性感的故事，但可能是更现实的路径。

6. 用大模型是在问答，用 agent 是在干活

这期里我最喜欢的一个表达是：

用大模型，大家还是在问答；用 agent，是让它干活。

这句话非常准确。

今天很多企业说自己用了 AI，其实只是让员工打开 ChatGPT / Claude / Gemini，然后在每个环节里提效。

写文案的人用大模型写文案。
设计的人用大模型出图。
运营的人用大模型做方案。
翻译的人用大模型翻译。
项目经理用大模型总结会议纪要。

每个环节都提升了，但整个流程没有变。

人还是要把一个文档转给下一个人。
下一个人还是要理解上下文。
大家还是要开会对齐。
每个节点之间的信息损耗依然存在。

EvoseAI 现在做的事情，是把这些 agent 串起来，让 agent 和 agent 之间协作。

Bingo 举了一个营销活动的例子。

一个券商或交易所，突然发现伊朗战争导致黄金交易量上涨。
它想快速推出一个黄金交易大赛，抢交易份额。

传统流程是：

1. 运营同学发现热点；

2. 活动策划同学做方案；

3. 内容同学写文案；

4. 翻译团队翻成几十种语言；

5. 设计同学做海报和素材；

6. 技术或运营同学去后台配置活动；

7. 再把素材分发到全球不同渠道和社群。

如果每个人都用大模型，效率已经很高了。
但整个流程最快还是要四天。

因为中间有太多交接、等待、理解、确认、开会。

但如果 agent 和 agent 协作：

• 一个 agent 监测热点；

• 一个 agent 自动策划活动；

• 一个 agent 写文案；

• 一个 agent 翻译多语言；

• 一个 agent 做设计；

• 一个 agent 调 MCP 接口配置后台；

• 一个 agent 把素材分发到全球渠道。

整个流程可以从四天压缩到一两个小时。

这才是真正的 agent 协作。

我觉得这个案例很好地解释了 AI agent 的价值：

它不是把每个岗位提效 30%，而是重写整个工作流。

这也是为什么很多标准化流程会被快速替代。

不是因为单个人不重要，而是因为很多工作本质上不是创造，而是信息在不同人之间流转。

一旦 agent 之间可以直接传递上下文，中间大量会议、文档、确认、等待都会消失。

7. 未来公司可能只剩两类人：builder 和 reviewer

如果 agent 真的开始重写工作流，那组织形态一定会变。

今天公司是按部门和岗位划分的：

市场部、运营部、产品部、设计部、研发部、销售部、客服部。

每个部门下面又有很多岗位：

产品经理、设计师、前端、后端、测试、运营、项目经理、数据分析师。

但 AI 时代，这些边界正在被打破。

现在已经有越来越多公司要求工程师是全栈工程师，不只是写代码，还要有产品思维、设计能力、用户理解能力。

再往后，很多部门可能会收敛成两类角色：

builder 和 reviewer。

Builder 负责构建智能体。
他需要理解业务、拆解流程、设计 agent、定义输入输出、构建自动化系统。

Reviewer 负责审核结果。
他不一定亲自完成每个步骤，但要知道什么是对的，什么是不对的，哪里不好，哪里需要修改。

某种意义上，reviewer 就是背锅侠。

最终还是需要有人为结果负责。

这也对应到未来人才能力的变化：

Builder 需要更强的系统能力、抽象能力、产品能力和工程能力。
Reviewer 需要判断力、审美、行业经验和责任感。

大量中间执行环节，会被 agent 吃掉。

这件事真正重要的地方在于：

生产力已经变化了，生产关系不可能不变。

过去公司是围绕人和岗位组织的。
未来公司可能是围绕 agent、工作流和结果责任组织的。

这也是 EvoseAI 想做的事情：

不是简单做一个 AI 工具，而是做一个承接新生产关系的平台。

这个说法听起来很大，但我觉得方向是对的。

因为 AI 最终改变的不会只是某个岗位，而是公司本身的组织方式。

8. 硅谷为什么把 pivot 当成性感的词？

这期里另一个很有意思的中美差异，是 pivot。

在中国，创业者说自己 pivot，很多时候听起来像失败后的被迫选择。

之前方向没做成，只好转型。

但在硅谷，pivot 是一个很性感的词。

创业者会很自豪地说：

我们最近刚完成了一次 pivot。

背后的原因是资本结构和创业文化不同。

硅谷投资人给你一笔钱，不是为了让你活着，也不是为了让你慢慢沉淀。

他希望你在两年内把钱烧掉，快速试出方向。

如果试一件事成功概率是 1%，两年内试五件事，成功概率至少变成 5%。

所以在硅谷，pivot 不是失败，而是提高成功率的一种方法。

中国和亚洲创业者更务实，也更强调沉淀。

我今天做物流 SaaS，那我就继续找物流场景。
我今天有一个锤子，就去找钉子。
如果我天天 pivot，大家会觉得我没有积累、没有定力、做失败了很多次。

但 AI 时代，变化太快了。

模型能力在变，产品形态在变，用户预期在变，资本市场也在变。

所以硅谷的优势是：

它允许创业者更快地试错、更快地转向、更快地重新讲故事。

这不一定总是好事，因为也容易产生泡沫和故事驱动型创业。

但在技术范式切换期，这种文化确实有优势。

9. Chief Storyteller：AI 时代，讲故事变得更重要了

Bingo 还提到一个很有意思的角色：

Chief Storyteller。

硅谷现在有些公司，产品还没完全成型，就已经先设立了首席故事官。

这听起来很 Web3。

但放在 AI 时代，其实也有道理。

因为产品迭代太快了。

今天你说你有一个功能很好，明天可能就被另一个团队用 AI Coding 做出来。
今天你说你有一个 UI 很好，明天大厂可能就更新了一个更好的版本。
如果你只讲功能，用户和投资人很难相信你能长期活下来。

但如果你讲的是一个三年才能被证伪的大故事，比如：

我要构建 AI 原生组织。
我要重写企业工作流。
我要做 agent 时代的协作平台。
我要解决某个巨大行业的生产关系问题。

那如果别人相信你，他可以信你三年。

这就是叙事的价值。

AI 提高了产品迭代速度，也降低了产品本身的稀缺性。
所以公司必须把自己从「功能」往上包装成「问题」和「愿景」。

硅谷现在有两个角色很让人自豪：

一个是 CRO，Chief Revenue Officer，负责 ARR，负责实打实的收入。
另一个是 Chief Storyteller，负责讲清楚公司、产品、市场和 AI 洞察。

以前产品经理讲产品故事。
现在要讲商业模式的故事，讲你解决什么人类问题、企业问题。

这对内容创作者也很有启发。

AI 时代，产品经理、创业者、投资人、创作者的边界都在变模糊。

最后大家都要学会一件事：

把复杂变化讲清楚。

10. 美国市场不是平原，而是一个一个山头

最后一部分，是中国 AI 公司如何出海美国。

很多人以为，美国市场大、付费好、资本市场成熟，所以中国公司只要产品足够好，再招一个本地销售，就可以开拓美国市场。

但 Bingo 这次得到的反馈非常明确：

早期不要幻想招一个白人销售，就能解决美国市场问题。

核心原因是：

你去美国市场，真正困难的不是销售，而是 PMF。

你的产品在亚洲能卖，不代表在美国能卖。
你的功能在中国客户眼里有价值，不代表在美国客户眼里有价值。
你以为自己卖的是 A，但美国客户真正愿意买的可能是 B。
这个过程必须创始人自己去市场里聊出来。

本地销售可以帮你收集信息，可以帮你执行标准 SOP，可以在你找到 PMF 后规模化复制。

但他不能替创始人找到 PMF。

更大的差异是市场打法。

中国市场更像一个平原。

你想让全国用户知道你，可以砸抖音、小红书、B 站、公众号、发布会。
车企最典型，新品发布一波投放，全国都知道了。

美国不是这样。

美国市场是一个个山头。

Facebook 是一个群体，Instagram 是一个群体，Reddit 是一个群体，X 是一个群体，Discord / Slack / 线下 meetup 又是不同群体。

每个群体都有自己的语言、文化、KOL、活动和信任机制。

你很难砸一波钱，让全美国都知道你。
除非你是马斯克级别。

所以美国市场更像地推式作战：

先找到一个小社群；
解决他们的问题；
建立信任和口碑；
攻下一个山头；
再通过 PR、资本杠杆、社群传播，裂变到下一个山头。

这也是为什么很多 AI native 公司，即使产品很技术，获客却靠线下活动、送蛋糕、办 meetup、赞助小型开发者聚会。

听起来很土，但有效。

问题是，对中国创始人来说，这很难。

一个美国 00 后创业者捧着蛋糕去开发者活动，大家觉得很有趣。
一个中国程序员出身的创始人捧着蛋糕去，别人可能觉得你是怪咖。

这不是能力问题，而是文化、语言、社交方式和信任建立方式的问题。

所以出海美国当然是巨大机会，但不是所有中国企业都适合。

如果要做，创始人必须亲自下场。

你得花时间理解本地市场：

差异是什么？
共性是什么？
你的优势是什么？
什么点真正能打动他们？
谁是关键人？
谁能把你带进组织？
你的产品如何和他的职业发展绑定？

这件事没有捷径。

11. 哪些是泡沫，哪些是真机会？

最后聊一个大家都关心的问题：

一年之后回头看，现在 AI 赛道哪些是泡沫，哪些是真的机会？

Bingo 的判断是：

大模型和底层能力本身肯定有价值。
但往上看，应用层里有两层泡沫比较明显。

第一是 infra 层。

很多面向 agent 的能力层公司，现在估值已经到十几亿美金，甚至独角兽以上。

在美国，这些公司可能通过并购变现。
但如果一批公司陆续被并购，泡沫被兑现之后，再冲进去做类似 infra，可能刚好踩在泡沫爆破口上。

第二是卖结果层。

卖结果很性感，但里面有资本杠杆。

比如 AI 律所，效率提升了，收入可能增长了，品牌预算也加大了。
但脱离 AI 叙事看，业务本身真的有 10 倍变化吗？不一定。

如果业务规模没有 10 倍变化，但估值涨了几十倍，那这里面一定有泡沫。

不过 Bingo 也说，泡沫是好事，他对泡沫是正面评价。

我同意这个判断。

泡沫意味着市场愿意为未来付期权费。
没有泡沫，很多新东西根本融不到钱，也没有机会被验证。

但对创业者和投资人来说，关键是识别自己站在哪一层。

如果你是第一批 infra 公司，你吃到泡沫。
如果你是龙三龙四再进去，可能就变成泡沫接盘。

如果你是第一个把传统业务包装成 AI 结果交付的平台，你能拿到资本杠杆。
如果你在故事已经被充分交易之后再进入，涨幅可能就不大了。

相比之下，Bingo 更看好入口层。

因为人永远需要入口。

入口层竞争会非常激烈，很多公司会死掉。
但留下来的那几家，会越做越深，变成平台型，变成更大规模的机会。

我的理解是：

AI 时代最大的入口，不一定是今天最大的模型；而是最懂某一类人、某一种工作流、某一种组织形态的产品。

12. 总结：AI 应用的机会，不只在技术，而在市场结构

这期聊完，我最大的感受是：

AI 应用创业不能只看技术。

同样一个产品，放在美国和中国，可能完全是两种命运。

在美国，单点能力可以融资，可以卖钱，可以被并购。
在中国，客户可能会要求你把上下游都做掉。

在美国，卖结果可以切劳动力预算。
在中国，如果被替代的人力本身很便宜，预算空间就会小很多。

在美国，AI 公司买传统公司，可以把传统收入变成 AI 估值。
在中国，资本市场未必给你这个倍数。

在美国，pivot 是性感的词。
在中国，pivot 经常被看成没做成。

在美国，市场是一个个山头，需要社群、线下、口碑和关键人。
在中国，更习惯轰炸式打法和中心化流量平台。

所以，AI 应用创业真正要回答的不是一句「会不会被大模型吃掉」。

而是：

你站在哪一层？
你卖给谁？
你拿的是 IT 预算，还是劳动力预算？
你的市场愿不愿意为单点能力付费？
你的入口背后有没有足够深的脏活累活？
你的结果有没有足够高的利润空间？
你的产品能不能嵌进真实工作流？
你的组织能不能承接 builder / reviewer 的新生产关系？
你的出海 PMF 是不是创始人自己跑出来的？

这也是这期最有价值的地方。

过去一年，我们看了太多关于模型、算力和芯片的讨论。

但接下来，我觉得更值得持续关注的是：

AI 应用公司如何真正赚钱。

从卖算力，到卖能力，到卖入口，到卖结果。
从问答，到干活，到 agent 协作。
从岗位组织，到 builder / reviewer。
从中国式大而全，到美国式单点能力和资本杠杆。
从平原式打法，到山头式市场。

AI 软件公司的故事，才刚刚开始。

声明：本文根据 Day1Global 与 EvoseAI Bingo 的播客对谈整理和延展，不构成投资、创业或商业决策建议。DYOR.

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下面是本期播客的精华稿

查理·芒格说,钓鱼的第一原则是去有鱼的地方钓,第二原则是别忘了第一原则。 聊完这期 ，我们还想补一句:不仅要去有鱼的地方,还要去价格还在非共识的地方。

这期节目我请来北大校友、数字资产对冲基金 NDV(NextGen Digital Venture) 创始人 Jason Huang。他做了十来年 VC(华兴资本、启明创投),后在阿里联合创始人蔡崇信的家族办公室 Blue Pool Capital(蓝池资本) 负责中国区投资,2023 年自己出来做 NDV。

主要两件事: 第一，怎么跨市场、跨周期理解资产; 第二，从机构走出来、一个人创业,超级个体能借鉴什么。以下按节目顺序梳理。

目录

1. 最冷的时候离场,最难的时候上车

2. 离开 VC:金融的本质是资金端和资产端的创新

3. 比特币:四年周期还没见底

4. 今年的主战场:大宗商品与 Global Macro

5. 稳定币之后:RWA 与预测市场,本质都是新型交易所

6. 球星卡:未来 20 年的”毕加索”

7. 看好 Hyperliquid:杀鸡用牛刀、科斯定理与”投人”

8. 给超级个体的建议:灵活,是散户最大的优势

9. 离开机构前:先用 6 到 9 个月,在体制内找到方向

10. 两个彩蛋:AI 用法 + 快问快答

    ---

最冷的时候离场,最难的时候上车

FTX 在 2022 年 11 月暴雷,所有人都在喊”Bitcoin’s gone”。Jason 就在那个最冷的时刻递了辞呈,12 月 31 号最后一天上班,1 月 1 号出来创业。

走完法律流程,NDV 一期基金 2023 年 3 月才成立——刚好撞上硅谷银行(SVB)爆雷那一周,BTC 剧烈回撤。但一周之内市场想明白了一件事:钱放银行都不安全,不如买比特币。那两周 BTC 从 2 万涨到 3 万,他们因为开户晚了两周,错过了启动时近 50% 的涨幅。

即便如此,这只第一期基金在约 23 个月里做到了约 3.75 倍(累计回报约 275.5%,数据来源:NDV 对外披露 / 吴说采访),跑赢同期比特币后清算给投资人。

他反复强调一句前老板教他的话:put your money where your mouth is——你嘴上看好什么,仓位就该在哪里。”我看好啥,我说了,肯定是我已经买了。”

离开 VC:金融的本质是资金端和资产端的创新

为什么从 VC 转到家办、再出来创业?Jason 的框架很清楚:金融无非是资金端和资产端两类创新。当年最好的资金端创新就是 family office,而 Bluepool 是其中机构化、全球化程度最高的之一,所以他主动选了它。

在家办几年,他总结出最重要的认知:相信常识、不要投机。复盘过去亏的钱,他把归因落在”自己抱着投机心态做事”,而不是某个人骗了他。

第二个方法论是用第一性原理打平信息差:中文区有中文区的信息茧房,英文区看问题的角度常常不一样。把 Crypto 与传统金融、把不同地区的视角接起来,中间全是信息差。不是每个决策都对,但从第一性原理出发,更容易得到一个赔率更高的答案——”就像当时抄底比特币一样。”

比特币:四年周期还没见底

对当下,Jason 的判断是对 Crypto 低配。理由有二:

一是周期。哪怕用最”刻舟求剑”的算法,如果去年 10 月是四年周期的顶,那离底可能还有好几个月。历史上每个四年周期回撤在 75%–85% 之间,这轮”最多跌了一半”。

二是数据。链上看,长期持有者仍在逢高出货;同时美债利率重新上行,对比特币这种不生息资产是”双杀”。”顶已经 cap 在那里了,这是我尊重的事实。”

今年的主战场:大宗商品与 Global Macro

判断 BTC 进入熊市后,NDV 今年把策略切向全球宏观对冲(Global Macro)。目标不是赌大,而是在比特币下行周期里”不亏钱、能赚点钱”,好在真正的底部来临时,有一个舒服的持仓心态去抄底。

具体仓位:年初约 9 万美金时开空 BTC;同时做多石油、做空白银等。逻辑是通胀传导链已经启动——石油和天然气是化肥的重要成本,化肥涨价传导到农产品通常滞后 3–6 个月。”我们倾向于做一些算得很清楚、上限够大的事。”

其中一个值得拆解的工具是金银比:同时做多 100 万美金黄金、做空 100 万美金白银。无论美国加息还是降息,这个比值都倾向收敛;而白银投机属性更强,涨得已经比黄金多太多。按他的测算,约 95% 的概率赚钱,只有历史 5% 以内的极端情形会输——安全边际很高。

什么信号才算 BTC 见底?他给了一组:每轮周期底部,超过一半的持有者是亏钱的(约 55%–60%),再叠加美元与流动性,以及”全市场真正恐慌”的那一刻。”我每天提前给自己做心理按摩,等市场真的恐慌时,要狠狠地做多。”

稳定币之后:RWA 与预测市场,本质都是新型交易所

Jason 的观察:RWA 和预测市场,背后都是因为有了稳定币。钱在客户自己钱包里,开一个”撮合匹配平台”的门槛大幅降低,不必对每个客户做繁重的 KYC/AML。所以无论 RWA 还是预测市场,本质都是一种新型交易所。

RWA 他看好——传统金融几十年积累的丰富品类,是 Crypto 原生世界给不了的。但他个人更偏爱资产端的、还没被”证券化”过的东西。

球星卡:未来 20 年的”毕加索”

这是全集最反直觉的判断。

就在录制前,文班亚马(Victor Wembanyama) 的一张新秀年最佳卡(2023-24 Panini Prizm Black 1/1,PSA 10)经 Fanatics Collect 私下成交 511 万美金(数据来源:ESPN)。这张卡当年拆出来时可能连 5 万美金都不值——几年时间,不止 100 倍。

为什么球星卡值得当资产看?Jason 的论证很完整:

• 发行有限,不通胀——每年多少张顶级卡是固定的,”你想想,发行不通胀,是不是很像币?”

• 不用蹭热点——Crypto 项目要靠创始人发推、自己造话题;球星卡不用,”每天 NBA 在帮你打工,每天世界杯在帮你打工。”球员本身就是故事,得荣誉、受伤、绯闻,天然有波动。

• 不用跟庄博弈——你知道发行机制、知道背后数量有限,比纯 Crypto 投机”更有底”。

他还点出一条跨地域套利:美国抽到的足球卡,最佳策略是搬去欧洲卖;抽到林书豪去台湾卖,抽到姚明来中国卖,抽到现在效力开拓者(Trail Blazers)的 杨瀚森(Yang Hansen),也是”你来中国卖”——不同地区对同一 IP 的定价不一样,而稳定币让这种全球流转更顺。

他自己也是恐慌下注的实践者:播客背景那张卡,是步行者(Pacers)的 哈利伯顿(Tyrese Haliburton) ——去年打进总决赛、G7 跟腱撕裂后(2025 NBA Finals)价格暴跌,他在那时买入。”他给我的情绪价值已经超过我花的钱,不行就当消费,行就赚一笔。”

更大的图景:过去的有钱人买已故艺术家的画作来标榜自己,未来这批新富人愿意为球星卡、为 IP 买单。 落点是球星还是皮卡丘因人而异,但”它和比特币一样,发行有限,再融入情绪共识,就会一直传播下去”。他还顺手解释了为什么 NFT 头像那波没成:猴子(BAYC)赚得太快太舒服,没人再去持续运营 IP 故事;而迪士尼、泡泡玛特、Labubu、Pokemon、NBA 背后,都有一家公司在持续运营。

看好 Hyperliquid:杀鸡用牛刀、科斯定理与”投人”

Crypto 里他点名欣赏 Hyperliquid(HYPE)。几个理由:

一是杀鸡用牛刀——量化交易出身的人来做交易所,深度不是写软件的团队能比的,跨界很重要;

二是透明——他援引科斯定理(Coase Theorem):规则写清楚了,市场最有效。Hyperliquid 把约 97%–99% 的协议费收入投入回购 HYPE(数据来源:DefiLlama / Hyperliquid 官方文档),”是真的在回购,做的是有复利的事。”

由此他讲到投资的底层:以前觉得”我就是投人”很虚,自己创业后才明白——你可以通过一个人过去的行为,去倒推他今天会不会继续坚持。 这是投人时唯一能做的事。

给超级个体的建议:灵活,是散户最大的优势

如果今天有 100 万本金、未来三年怎么配?Jason 的思路:

机构有 benchmark、每月要对 LP 交卷,不能在一个主题上拿太久。散户最大的优势是灵活。 在此之上:

1. 先有一套你真正相信的东西,并且仓位和它在一起。 无论对错,从”跟着真实仓位的想法”开始,才是进步的开始。

2. 每次下注前问自己:我的 edge 在哪? 尽量把自己放在 10% 的分位——要么极端便宜、要么极端贵——再分散到约 5 个低相关的方向,然后”做时间的朋友”。

3. 留给极端认知的机会狠狠上仓位。 比如你真的懂 BTC,就在全市场恐慌时重仓;真的懂特斯拉/AI,就在历史性回撤(纳指跌 30% 并不罕见)时持有——前提是你想清楚”再跌一半,你拿不拿得住”。

4. checklist 做完,剩下的不用天天动。 想多了反而影响赚钱,也别随便追高。

最打动人的是他一位前辈的算法:你有 100 万,拿 10 万去旅游,可以去很多地方、很开心;但若从 200 万跌到 100 万还死扛不愿离场,可能跌得更多。”别盯着那几个数字,别盯着周围的人。你唯一能改变的是现在。从先不从众开始,做一个独立的人。“

离开机构前:先用 6 到 9 个月,在体制内找到方向

节目接近尾声,Ruby 问他:今天还在大机构、内心想出来、又在盘算一个人做点什么的年轻人,你会对他说什么?

Jason 给的是实操级的答案。当年他就是这么干的——在机构里花了大约 6 到 9 个月找方向,最后锁定 AI 和 Crypto。方法说白了是”消极怠工”:该完成的任务照常完成,但把剩下的所有时间都拿去探索、去和不同领域的人交流。先把方向找到,再谈离开。

收获是:同一件事,不同背景的人会给你完全不同的 perspective。 这也正是他后来坚持做播客、做”非共识 20 分钟”的原因——给你一个完全不一样的视角,把中英文之间、不同行业之间的信息差,稍微打平一点。

两个彩蛋

AI 用法:Jason 同时用 Claude 和 Codex(GPT)。他建了四个文件夹被两边同时引用、积累同一套 Skills——Claude 当”文科生” 负责对外输出和软性沟通,Codex 当”理科生” 帮他结构化思考、删废话、做是非判断。

快问快答:二级市场他最近最喜欢 Druckenmiller(德鲁肯米勒) ——当年真正执行做空英镑的人,是他;Soros 那句”go for the jugular”把仓位从约 15 亿美金推到约 100 亿美金(更准确的版本)。

2026 下半年最看好的非共识资产?他的回答出乎意料:糖(厄尔尼诺 + 蔗糖既能做糖也能做燃料,供需可能双击)。推荐的书:《少有人走的路》,读了 5 遍以上。

我们做 Day1Global,就是相信像 AI 和 Crypto 这样的技术,能让一个人从第一天起就拥有全球化视野。Jason 在做的全球资产配置、对周期与共识的理解,正是生而全球的超级个体最值得借鉴的一课。

本文仅为节目内容分享,不构成任何投资建议。加密货币与美股投资均有风险,请务必 DYOR。

📻 完整对谈「Day1Global Podcast」E77

🎙️ 完整播客收听：小宇宙、Apple Podcast、YouTube、Spotify 搜索「Day1Global」

Reference

• 科技股财报深度分析Skill

• Elon Musk Skill

• 投资日报看板（brief.day1global.xyz）

• 日报订阅：https://t.me/day1global

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下面是本期播客的精华稿

科技媒体 30 个人在做的事，佩妮一个人就做完了。

这是这期对谈里最让我印象深刻的一句话。

E69 我们聊了「一人公司」的产业格局和创业方向。这一期，我们请来了我身边最具代表性的「一人公司」实践者：

佩妮 Penny —— 公众号「佩妮 Penny 的世界」主理人、播客「佩妮聊创投」主播，同时又一人运营着国内创投圈一个 2500 人的付费社群。

佩妮在头部美元基金做了 8 年 TMT 投资，2023 年被裁之后，第一反应是去浙里办下单注册了自己的公司，一周后营业执照到家。然后她花了一年时间，从一条 emo 吐槽小红书爆款，做到 10 万粉公众号、一年 100 多篇原创、2500 人付费社群。

这是一期掏心窝子的对谈。 我们聊了这些很具体的事：

• 23 年从美元基金离职后，为什么第一时间是去注册公司，而不是找工作

• 一篇 emo 小红书爆款带来的「流量推背感」，以及小红书 → 公众号的迁移逻辑

• 「窃听门」事件如何让一篇文章出圈，以及她为什么主动删稿

• 探索过跨境电商后为什么放弃：一人公司形态由业务本身决定

• 2500 人付费社群的三层架构：大群、行业群、同城群、女生群、妈妈群是怎么拆分出来的

• 一个人如何管理上千人社群：「5 块 / 10 块打赏」的最低门槛、退费机制、一条龙服务

• 广告变现规则：垂直号怎么定价、为什么拒绝保险 / 卖课 / 相亲平台的广告

• 卖课赛道的「9.9 低转高陪跑」漏斗：大家都懂，但她为什么不愿做

• AI 时代文字内容的「活人感」作为护城河，AI 工具在工作流里的边界

• 给想做一人公司的人的最后建议：别为了一人公司而做一人公司

如果你也在思考**「不上班但还能赚到钱、还能保有自由」**是什么样的生活，这期可能会给你一些不一样的样本。

下面这篇文章是我把这次对谈里我自己最有 takeaway 的部分整理出来的笔记。

【目录】

1. 被裁后的一周内注册公司：先把「不打工」这件事坐实

2. 从小红书一条吐槽爆款到公众号长文：流量是怎么找上门的

3. 平台是「房东」，公众号是「自留地」：为什么放弃小红书主战场

4. 一人公司的三层社群结构：大群 + 行业群 + 同城群 + 女生群

5. 商业化路径：会员费 + 广告，但「珍惜羽毛」

6. 拒绝卖课：为什么不做「低转高」的漏斗

7. AI 时代的内容护城河：你的「活人感」就是壁垒

8. 给想做一人公司的人：盘点你的资本，别盲目跟风

9. 彩蛋：我自己的 5 点 takeaway

1. 被裁后的一周内注册公司：先把「不打工」这件事坐实

佩妮 2015 年进入 VC 行业，那是国内创投最火热的年代——「大众创业、万众创新」、IPO 政策友好、机构疯狂扩招。她在杭州的 office 工作 8 年，直到 2023 年她被裁了。

她对这件事的态度非常坦白：「这有什么不好说的？我自己都写过文章说了。」

但有意思的是，被裁之后，她一周之内就把一人公司的营业执照和公章寄到了家里。在她还完全不知道自己要做什么的时候。

我问她为什么这么快，她说：

「我第一反应就是，以后不打工了，就干点什么。干点什么比较合规的情况下，你有公司会更好。」

总之不管做什么，不打工了。要自己做老板！

她的理由也很务实：

• 杭州办公司极其方便，加上记账公司成本也不高；

• 国内挂靠别人公司是不合规的；

• 自己的物欲不高，加上之前的积蓄，「养活自己其实没那么难」。

这一点和大多数人的路径完全相反——大多数人会想清楚做什么再启动，但她是先把「身份」坐实了，再用这个身份去探索。当你把自己定义成「老板」之后，看一切的角度都会变。

她离职之后还真的有跨境电商老板想招她，她当场打住：「不好意思老板，我没在找工作。」

2. 从小红书一条吐槽爆款到公众号长文：流量是怎么找上门的

佩妮做内容完全是个意外。

她的原话是：「有一天晚上我有点 emo，就发了一条小红书。我之前在小红书是个透明人，跟这个行业一点关系都没有。」

那条小红书的标题是「卷不动了，准备离开 VC 了」。

第二天早上起来，她发现这条爆了。1000 多个赞，几百条评论，全是同行在底下说「对对对」「全网最真实的 VC 感言」「能不能再分享一下」。

她说她当时第一次感受到了**「流量的推背感」**，以及——这个行业现在的艰难。

她的早期粉丝增长有几个非常具体的节点：

• 冷启动期（前 1–2 万粉）：靠小红书算法 + 同行朋友圈互相点赞推荐；

• 第一次出圈：行业里发生了一起「窃听门」事件，她写了一篇檄文，火了之后她自己删了——因为她觉得讨论方向偏了；

• 持续增长：之后陆续会有一些「属于你的点」，不需要刻意追求。

她的总结很清醒：

「一个号的成长是脉冲式的。完全不是说靠你日更XX篇就能到达什么，所有平台都依靠所谓的爆款拉动。你能做的就是长期保持对外输出，那这个爆款要么是你有相对独特的信息源 / 内容，要么就是热点你刚好蹭上了。」

我觉得这一点，和我自己做 Day1Global 的体感完全一致——不要追求每一条都爆，但要保证你长期在场。 因为机会窗口出现的时候，你必须已经在那里了。

3. 平台是「房东」，公众号是「自留地」：为什么放弃小红书主战场

佩妮现在的主战场是公众号，但她最早先是在小红书做到万粉的。为什么换平台？

她的解释：

「小红书你的号说实话也不属于你。它可能在某一天就把你干掉，并且没有任何原因告知你。假设你有几十万粉丝，你也不能确保你的受众能刷到你，因为它的推荐机制就是这样——你的几十万粉丝里，可能那条只有几个人能看到。」

这就是平台经济的本质：你以为你在攒资产，其实你只是平台的临时工。

她踩过的具体坑：

• 自己的第一个小红书号「莫名其妙就没了」，完全黑箱，连原因都不告诉你；

• 涉及投资、争议性内容是重灾区，时不时就发不出去；

• 算法权重在「新手期」之后会断崖式下降。

我们 Day1Global 的小红书也遇到过类似的情况——一条爆了之后被人工审核干掉。

公众号当然也不是完美的，但相对来说有几个好处：

• 审核相对宽松一些（注意是相对）；

• 图文长内容场景——她写 2000–3000 字的长文，公众号仍是国内最好的渠道；

• 粉丝触达率虽然只有 10–20%，但可控性比小红书强；

• 公众号正在「推荐化」——朋友点过赞的权重提高了，原创长内容反而吃到红利。

所以她的策略很清晰：主战场放在公众号，小红书做同步分发但不投入主力。

4. 一人公司的三层社群结构：大群 + 行业群 + 同城群 + 女生群

佩妮的社群是这次对谈里我最想拆解的部分。一个人 + 2500 个付费会员 + 不靠卖课，这是怎么做到的？

她的社群有三层结构：

第一层：大群（最大粒度）

• 不分行业，覆盖所有付费会员；

• 起到「信息分发主干道」的作用。

第二层：行业群（中粒度）

• 比如医疗等相对垂直的行业；

• 但她明确不会把「投资人 / 创业者」分开——因为大家加入社群本来就是为了打破信息茧房；

• 避免过度细分。她试过分得很细，结果发现「人会换工作，分了之后总会乱」。

第三层：同城群（地理粒度）

• 北京、上海各 2 个群（人太多）；

• 还有南京、苏州、厦门、成都、武汉、西安等；

• 主要功能是让成员能自己约线下；

• 她每年也会在主要城市办 2 次聚会。

额外维度：女生群（Girls Help Girls）和妈妈群

• 女生群是因为这个行业女性极少（合伙人层级整体只有 10–15%），佩妮的群有 50% 的女生比例；

• 妈妈群又是从女生群裂变出来的，同频的人可以小范围交流

她的社群入门设计也很聪明：

• 早期：赞赏作为「互信门槛」（金额本身不重要，门槛形式很重要）；

• 现在：年费会员制，需要做续费和延期；

• 入群：实名基础审核，气场不对、动机不符的会拒；

她对社群管理的态度让我印象很深：

「我宁愿希望群里不说话，也好过一些人天天水聊，把另一些人逼到免打扰。有事就说事，我不追求它活跃。」

很多社群死于过度活跃，而不是死于沉默。我们做 Day1Global 茶水间这两年，也是在不断踩坑后慢慢得出类似的结论。

5. 商业化路径：会员费 + 广告，但「珍惜羽毛」

佩妮的一人公司目前主要两块收入：

1）社群年费

• 早期占比更大，因为需要快速凑齐人数；

• 现在已经主动降低增长节奏——「再整一个有点搞不动了」；

• 这本质上是一个品质 vs 规模的取舍。

2）品牌广告

对于广告有自己的标准，拒绝过保险、卖课、相亲平台等品类

行业里有一个变化值得注意：广告预算正在大量从中部 KOL 转向素人 KOC + 视频号。

她之前做 PR 的朋友告诉她：现在视频号一条报价能到五万，他们一个月能接十几条。MCN 主动找她签约——她拒绝了。

「我不愿意被签。我不会去读别人的脚本，我也不喜欢别人限制我。所以为什么一人（公司）？孤家寡人。」

6. 拒绝卖课：为什么不做「低转高」的漏斗

我跟她特别聊到一个事——为什么不卖课？

国内一人公司、知识付费、超级个体的标准漏斗都是：

• 9 块 9 引流课 →

• 几千块训练营 →

• 几万块陪跑 / 私董会

她的回答：「这套套路我们都清楚，只是你愿不愿意做。」

她不做的原因有两个：

第一个是行业属性。

「我们这个行业没什么课卖。我甚至觉得我们很多群友都比我要更优秀，我还很希望从他们身上学到东西，我给他们讲什么课？」

第二个是社群定位。

「我自己并不喜欢那种从上而下、你是导师、所有人在膜拜你听你每天分享真知灼见的模式。凭什么啊？这样就很没意思。」

她希望社群是一个横向的、平等的、信息对流的网络，而不是一个「我说你听」的结构。

我觉得这是非常重要的取舍——一旦你开始卖课，你和社群的关系就变了。 你从「同行」变成「导师」，从「平等交流」变成「单向输出」，从「长期关系」变成「漏斗转化」。

很多人选择前者是因为它更好赚钱，但代价是社群的真实信任。

佩妮的选择是把这个 trade-off 反过来——少赚一点，但保持社群的健康度和自己的长期可持续。

7. AI 时代的内容护城河：你的「活人感」就是壁垒

我问她：在 AI 越来越能写的时代，你会焦虑吗？

她的回答：

「如果 AI 真的能模仿到比较高的境界，那说明你这个护城河本来也不够强，那你成为 AI 的养料也是很正常的。」

「反正最重要的是要有你的个人印记或者风格。这个事情如果只为了流量，没有任何你本人的印记打进去，那它对我来说是没什么意义的——大家关注的也不是你，大家想听的也不是你的思考，那你存在的价值是什么？」

这一点我有非常深的共鸣。

公众号也好、X/Twitter 也好、播客也好，AI 取代的是「信息搬运工」，淘汰不了「有立场的解读者」。

佩妮的文风非常有辨识度——犀利、吐槽、活人感、敢说真话。不转载、不搬运、不做翻译稿，「全是自己写」。

这些构成的护城河，AI 抄不走。

他会用 Typeless 提高输出效率，用 AI 找资料和角度，但是仍然没有用 AI 直接生成内容。

AI 是放大器，不是替代品。

8. 给想做一人公司的人：盘点你的资本，别盲目跟风

最后我问她——如果有人来跟你说「我也想做一人公司」，你会说什么？

她的回答非常清醒：

「现在一人公司、超级个体这个概念鼓吹的有点多了。如果你连自己想做什么都不知道，就说我要去做个一人公司，这很不合理。

就像纳瓦尔（Naval Ravikant）说的：「找那件对别人是工作、对你是玩乐的事情。」

一人公司不是适合所有行业的形态：

• 适合：媒体、个人开发者、IP 创作者（这些行业边际成本极低）；

• 不适合：制造业、服务业、电商等任何涉及实物交付的（「这个世界只要跟实体经济相关一点，它都会很重」）；

• 中间地带：要尊重行业本身的特性，该加杠杆就加杠杆，不要拘泥于形态。

我觉得这是一个非常诚实的回答，也是对当下「一人公司浪潮」的一个必要降温。

9. 彩蛋：我自己的 5 点 takeaway

录完这期播客，把我自己的几点 takeaway 写出来：

1. 「不打工」这个身份认同要先于「做什么」

2. 内容创业的真正护城河是「活人感」，要尽早把自己的个人印记打进去。

3. 平台是房东，自留地必须有

4. 社群的长期价值在于「平等交流」，创造信息和联结增量，不在于「转化漏斗」

5. AI 时代，定义好自己的优势和特点，让工具成为放大器

最后再补一段佩妮的原话作为结尾，她说她现在的生活状态算是早些年的自己想要的「理想生活方式」吗？

「算。我是水瓶座，又是 INTP。我一直觉得我是那种极度需要自由的人。

而佩妮做这件事，是带着自由感和兴奋感的。

一人公司、超级个体、AI 工具栈——所有这些都只是手段。手段的价值，取决于你拿它去筛选出一种什么样的生活。

希望这期节目对 AI 时代正在寻找新方向的你有所启发。如果你也在思考一人公司、内容创业、AI 时代的个人成长，欢迎留言交流，我们下期见。

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过去一周，Robinhood 累计涨了 30%，Coinbase 也跟着涨。

大部分人会把它归因于”AI 牛市继续”或”美联储宽松预期”。但如果你跟在二级市场冲在一线的人聊，你会发现真正的引擎其实是 预测市场——一个到现在都还没被二级市场认真 pricing 的故事。

这一期【概率小酒馆】我们请来了郑迪（迪总），传统金融券商投行 + Web3 七八年的双重背景，是少数能把币圈逻辑和美股公司分析都讲透的嘉宾。

我们围绕这一波 Robinhood 和 Coinbase 的异动，深聊了 6 个问题：

1️⃣ Robinhood 涨 30% 背后：二级市场刚开始 pricing in 预测市场 2️⃣ Kalshi 一月暴涨 80%：体育是怎么”拯救”Kalshi 的？ 3️⃣ 200 亿估值之争：Kalshi vs Polymarket，谁更稳？ 4️⃣ Robinhood vs Coinbase：谁是预测市场的最大受益者？ 5️⃣ CEX 的两条出路 + 美股代币化的”杀手锏” 6️⃣ Agent 时代的终极护城河：社群与叙事

最后是我自己的几个 takeaway

视频版本：YouTube、X

音频版本：小宇宙、Apple、Spotify

欢迎大家在各个收听渠道给我们留言、评价和转发哦，非常感激！

下面是本期播客的精华稿

1️⃣ Robinhood 涨 30% 背后：二级市场刚开始 pricing in 预测市场

最近这一周里，Robinhood 单日涨 10 个点，盘前再涨 5 个点；Coinbase 也跟着涨了几个点。

直接的导火索是两份华尔街报告：

• Cantor Fitzgerald（背后是现任美国商务部长 Howard Lutnick 长期掌舵的投行）发报告点名 Coinbase 和 Robinhood，认为它们是”参与预测市场繁荣的最佳途径”

• Bernstein 紧随其后给出 Robinhood 130 美元 目标价

迪总现场的判断是：在昨晚之前，二级市场对预测市场这个故事几乎完全没有 pricing。

理由很简单——前段时间 Robinhood 跌下来，公司是靠回购把股价顶住的，不是靠机构抄底。如果市场真的相信预测市场这个故事，估值不会这么平。

那为什么是这个时间点投行集中开火？迪总拆出来三个催化：

• 宏观转暖：伊朗战争预期降温；AI 主线从英伟达扩散到光、电、存、星云、算力，顺周期资产开始重估

• 基本面突破：第三巡回上诉法院刚刚判 Kalshi 胜诉，定性体育合约是 swap（收益互换）而不是博彩——这是预测市场行业级的重大利好（具体后面展开）

• 二季度催化：世界杯 + 美国中期选举两个大盘口都在二季度启动，体育下注通常 2-3 个月前就开始建仓

但 Polymarket 和 Kalshi 都还没上市，二级市场如果想买这个故事，只剩 Robinhood 这一个直接标的——这是为什么投行必须把它推到台前。

迪总额外补了一刀利好：美国监管刚刚放松了 25,000 美元以下账户做日内交易的频率限制。Robinhood 的人均户均资产正好是 12,000 美元，几乎是为它量身定做。

💡 看点：投行报告 + 法院判决 + 监管放松 + 世界杯催化，四重利好叠加，但市场之前完全没在 pricing。这是预测市场叙事在二级市场的第一波重估。

2️⃣ Kalshi 一月暴涨 80%：体育是怎么”拯救”Kalshi 的？

Kalshi 这家公司，币圈的朋友过去其实非常陌生——因为它 100% 做美国本土生意，没有离岸业务。

但如果你炒美股，你会很熟悉它，因为 去年很长一段时间里，Robinhood 贡献了 Kalshi 50% 的交易量。

转折点在 2025 年 1 月。Kalshi 的月度交易量数据：

• 12 月：50 多亿美金

• 1 月：95.5 亿美金（环比 +80%）

• 2 月：~104 亿美金

• 3 月：再增长

为什么 1 月这么猛？迪总的猜测和拆解：

第一层原因是”必须做出数字”。Kalshi 当时正在 close 220 亿估值的融资轮，必须给投资人证明”就算 Robinhood 离开，我也能靠自己增长”。所以推特上的营销和体育板块的投入都拉到极致。

第二层是结构性变化——Kalshi 在抢 DraftKings 的用户。今年 1 月有第三方调查显示，Kalshi 与 DraftKings 的用户重合度高达 10%。这是个非常吓人的数字，因为它意味着传统体育博彩的用户正在被预测市场切走。

直接证据是：DraftKings 这种体育博彩公司专门成立了 PAC（lobby group），出钱资助议员推动反预测市场的法案。美林等大行的报告甚至直接定性 DraftKings 为”持续的做空标的”——每次反弹就做空，因为预测市场会一直把它压住。

第三层是 Kalshi 的”孤注一掷”。2024 年总统大选结束后，Kalshi 发现政治期货带来的流量大部分流失了——你不可能每天都有总统大选。所以它干脆全押体育。

结果就是当下的收入结构对比：

• Kalshi：体育占 ~85-90%（Echo 数据显示约 85%）

• Polymarket：三分天下——体育 ~40%、加密货币 ~33%、政治 ~30%

💡 关键洞察：体育是预测市场真正的”破圈漏斗”。不是因为体育本身有多性感，而是因为体育每天都有比赛、每周都有大事件，能稳定提供流动性和获客。政治期货是”团圆饭”，体育才是”日常餐”。

这也呼应了迪总反复强调的一个判断：真正的大规模采用必须靠体育，因为这是”全世界愿意每天对赛事下注”的人群体量最大的入口。把这些人框进来后，再交叉销售加密、政治、电竞，就会容易很多。

3️⃣ 200 亿估值之争：Kalshi vs Polymarket，谁更稳？

目前的估值定价：

• Kalshi：最新一轮 220 亿美金

• Polymarket：传闻在筹备 200 亿美金估值的新一轮

• 对比：ICE 入股 OKX 这一轮估值是 250 亿美金

200 亿对 220 亿对 250 亿，到底谁被高估、谁被低估？

迪总的核心观点是：如果只看预测市场，他更偏向 Polymarket。原因不是 Polymarket 更猛，而是它进可攻退可守。

把两家的风险结构摊开看：

Kalshi（220 亿）：

• 100% 依赖美国本土

• 85-90% 依赖体育

• 弹性大但风险集中

• 一旦最高法院最终把体育合约定性为博彩（归州法管），就是”0 或 1”的问题

Polymarket（200 亿）：

• 几乎完全在离岸（现在才”重返美国”）

• 收入三分天下

• 可进可退——美国不利就缩到离岸

这里需要补充一下监管的两条战线：

战线一：体育是不是博彩？ 这是预测市场最大的合规问题。如果体育合约被定性为”博彩”，就归各州监管（美国 50 多个州，每个州都要拿牌照）；如果定性为”金融产品 / 收益互换（swap）”，就归联邦的 CFTC 管。

CFTC 现在力挺预测市场。第三巡回上诉法院刚刚根据”文本主义”的角度，判 Kalshi 胜诉——把它定为 swap。但州政府不会甘心，最终大概率要打到最高法院。

战线二：内幕交易 这是一个更敏感的问题。比如：

• 美军抓捕马杜罗，预测市场提前就知道了——明显是参与行动的士兵自己下注

• 以色列国防军已经抓了几个在 Polymarket 下注的士兵

• 哈梅内伊事件那个晚上：他被空袭前的概率一直是 30% 多，到 7 点直冲 70%。Kalshi 后来直接把这个盘宣布作废（理由是”我们赌下台不赌生死”），赢的人有 3-4 千万美金，威胁要起诉 Kalshi；Polymarket 没退钱

迪总的细思极恐版本是：这个概率从 30% 直冲 70%，下注的人是不是只能是革命卫队第一时间得到消息的人？ 这就是为什么预测市场会那么准——”到处都是内鬼”。

但反过来说，严查内幕交易现在已经成为美国国会议员批评预测市场的主要切入点之一——”你允许内幕交易，等于在危害美国国家安全”。这顶帽子不小。

所以中期选举如果民主党横扫至少一院甚至两院，对预测市场、对体育合约的监管立法都是重大不确定性。220 亿的 Kalshi 在这个 scenario 下弹性远小于 Polymarket。

💡 看点：估值高低不是关键，风险结构才是。Kalshi 是一把双刃剑——赢则猛涨，输则归零；Polymarket 是带保险的多元仓位。

4️⃣ Robinhood vs Coinbase：谁是预测市场的最大受益者？

虽然 Cantor 和 Bernstein 的报告把两家一起点名，但迪总的判断是：Robinhood 比 Coinbase 更受益。

理由有三层：

第一层是用户层面的差异。

Robinhood 的用户群在变富——平均户均资产从过去几千美金涨到现在的 12,000 美金。Robinhood 去年用户数增长其实只是个位数，但业绩增长不错，说明它在深挖存量用户。

Coinbase 的用户群在变穷——过去两三年炒山寨币的散户基本被埋。除了死守比特币的，连 ETH 都伤得不轻。

更关键的是，互联网券商可以抢 CEX 的用户，但 CEX 抢不动券商的用户。Robinhood、富途都已经支持炒币，但很难想象一个炒美股的人专门为了山寨币去开 Coinbase 账户。

第二层是品牌调性的冲突。

Coinbase 这家公司核心叙事是 2020 年以前打造的——”安全稳健、机构化、蓝血形象”。2020 年 IPO 之后为了拉收入上了大量山寨币，已经被批评”币安化”。现在突然又要加预测市场这种博彩属性强的产品，和它原来传达的”机构友好”的稳重形象是冲突的，老用户都很困惑。

Robinhood 反正本来就是 YOLO 大本营，预测市场和它的调性反而非常搭。

第三层是产品节奏。

Robinhood 不甘心只做 Kalshi 的分销渠道（”被卡住喉咙”），收购了一家牌照方 MIAXdx，更名 Rothera 准备自建。原计划 Q1 上线，现在推迟到 Q2 或下半年。Kalshi 也明显在去 Robinhood 化——Robinhood 占 Kalshi 的交易量比例已经从 50% 降到了 1/4-1/5。

💡 迪总判断：Robinhood 自建是大概率事件——它不会甘心做通道商。OKX 已经接受了 ICE 投资，而 ICE 又是 Polymarket 的大股东，从集团作战的角度看，OKX 接 Polymarket 的流动性比自建更 make sense。

补充一个有意思的细节：迪总专门提到 Coinbase 最值钱的资产其实是 Circle，而不是 Coinbase 本身的预测市场预期。

5️⃣ CEX 的两条出路 + 美股代币化的”杀手锏”

迪总抛出了一个比较激进的判断：”CEX 整体来说已经走下坡路了，预测市场是下一代 CEX，而且会强很多倍，因为预测市场可能才是真正的”万物交易所”。“

CEX 走下坡路的核心是：它的对手不再是其他 CEX，而是 Robinhood 和富途这种全功能券商。富途和 Robinhood 可以抢 Coinbase / 币安 / OKX 的用户，反过来 CEX 抢不动券商。

那 CEX 的出路是什么？迪总给了两条：

出路一：变成”美股 + 币”的交易所

但这条路有个隐藏成本——KOL 矩阵要全部重做。CEX 现在的 KOL 都是币圈的，要做美股就要换一批美股 KOL，意味着内部团队也要大调整。这是个大手术。

出路二：接预测市场

要么自建，要么接 Polymarket / Kalshi 的流动性。但自建有一个大问题——流动性谁来提供？ 一个新场子很难一开始就有做市商愿意进来玩。Polymarket 的池子已经够深了，大部分散户会优先去深度好的地方交易。

这里牵出一个非常重要的宏观判断——美股代币化（Stock Tokenization）是离岸所抢全球流动性的杀手锏。

迪总的逻辑链条是这样：

• 美国证监会的”阳谋”是推动整个美国金融体系上链

• 全世界会用 Web3 钱包在 DeFi 协议上炒美股的人非常少

• 但全世界习惯在 CEX 上炒币的人非常多

• 一旦 CEX 可以方便炒美股代币，会有一大波新用户进来

• 痛点是：富途、微牛、老虎、IB 现在都很难给中国人开新户；OKX、Bybit 可以随便开

如果纳斯达克和纽交所的官方美股代币今年 Q3 或年底前上线，OKX 这些离岸所就直接变成”美股的海外营业部”。

迪总下一步的预言是：CEX、券商、预测市场最终都会变成”营业部”——比谁手上的私域用户多、谁的社群更强。在 Agent 时代，这个判断变得更重要——下面展开。

6️⃣ Agent 时代的终极护城河：社群与叙事

这一段是整期最让我印象深刻的部分。

迪总的核心论点：在 5-10 年的尺度上，技术不是核心竞争力。

理由是：

• Vibe Coding 时代，1-2 个核心技术人员加上 AI 编程能力，可以取代一整个 IT 团队

• 能力的复制变得极其容易

• 当 Agent 时代到来，所有 App 都消失，用户用 Agent 调用 API 下单，小公司的客户跳槽变得无摩擦——换一个 API 而已

那核心竞争力变成什么？社群。

• 你为什么要在我这里交易？因为我这里有社群、有 KOL、有”财富密码”

• 费率便宜没用，赚不到钱再便宜也没用

• 马太效应越滚越大

迪总举了 Tom Lee（Fundstrat）投资 MrBeast 的 Beast Industry 的例子——估值 2-3 亿美金，他认为这是 “Gen Z 时代的 Robinhood”。社群才是未来 5-10 年最有价值的资产。

延伸出去就是叙事的威力。Robinhood 最大的叙事杀器其实不是”金融平权”，而是：

“You only live once”——YOLO

Robinhood 真正的底层叙事是：“我带着你们这帮散户对抗华尔街”。所有的产品（Pre-IPO、预测市场、加密、24 小时交易）都是这个叙事的延伸。

类似的叙事还有：

• 智谱 = 中国版 Anthropic：迪总说很多买智谱的人不看报表，因为”按照它的 P/E, ARR，其实比 Anthropic、OpenAI 还贵”。但叙事赢了

• GME 逼空神话：事后调查发现 Reddit 上很多”散户”帖子是对冲基金机构伪装的。这之后美国对冲基金招研究员有了一个新要求——”精通 Reddit”

• Allbirds 转型 GPU 公司：盘前涨 180%，”碳基的鸟变硅基的鸟”

💡 迪总金句：”最后这个世界通行的就是各种叙事。事实的真相是一码事，但你要知道主流叙事是什么——大家信的不是真相，大家只信叙事。”

我的理解 / Take Aways

听完这一期，我自己整理出 5 个 takeaway：

1. 预测市场不是赛道，是基础设施的范式转换

Kalshi 220 亿、Polymarket 200 亿这个估值如果只用”事件衍生品交易所”来看，肯定贵。但如果你接受”预测市场是下一代万物交易所”的论断，那就是另一个故事。和我之前写的 《预测市场是下一个字节跳动吗？千亿市值模型拆解》 里 A → E 五个层级的逻辑是一致的。

2. 二级市场的 alpha 在于”承接故事”

Robinhood 这一波 30% 上涨之前，二级市场对预测市场几乎完全没 pricing。这说明对于普通投资者来说，关注一级市场的叙事演化速度，可能比关注二级市场的财报更有 edge。Polymarket 和 Kalshi 都还没上市，但它们的故事已经开始重估二级市场的相关标的——这是普通投资者吃到 beta 的窗口期。

3. 体育是破圈漏斗，但风险集中在 Kalshi 身上

Kalshi 90% 体育 + 100% 美国，是一把双刃剑。如果最高法院最终判体育合约是 swap，Kalshi 会非常猛；但如果判博彩，就是归零式风险。Polymarket 的多元结构在中期选举的政治不确定性下更稳。

4. CEX 的下一步：做”美股+币”，接预测市场

如果你持有币安、OKX、Coinbase 相关资产，这是一个必须直面的二选一问题。OKX 接 ICE 投资 + Polymarket 流动性是一个合理路径——它选择了集团作战。

5. Agent 时代，押注”有社群的公司”，不是”有技术的公司”

如果你认同 5-10 年后所有 App 都会被 Agent 替代，那么 Robinhood、富途、Reddit、MrBeast Industry 这种”有社群的公司”会比”有技术的公司”更有护城河。这也呼应了我之前对 X / xAI 的看好——X 已经是马斯克手里最重要的私域社群资产之一。

最后一点个人感受：迪总的”事实是一码事，叙事是另一码事”这个判断，对内容创作者格外有启发——如果你做的内容只在传递事实，是会被 AI 替代的；但如果你的内容在塑造叙事、构建社群，护城河会非常深。

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⚠️ 本文仅为更新记录我对 $CRCL 的判断，不构成投资建议。

原文发表于 X 推特和 day1global 公众号上，关注 Ruby

Circle从$130跌到$90，跌了30%又反弹。该不该建仓？

我的判断：不急。$90的Circle，你在为一个「利率银行」支付「金融科技平台」的价格。

翻了 10-K 年报、跑了 Q1 链上数据、查了 Polymarket 利率预期、读了 CLARITY Act 最新草案、还把所有 insider 卖股记录拉了一遍，说说我的判断。

先上结论

$90 多不是好的建仓价格，我的判断为持有。
想加仓？更好的入场区间是 $80 或更低。

为什么？96% 的收入靠利率银行模式，但市场按 fintech 平台在定价——前瞻市盈率 40 多倍，已经在偏高区间。

接下来半年有三个催化剂决定走向：CLARITY Act 参议院委员会投票（4月下旬关键窗口）、Q1 财报（预计5月中至6月初）、Coinbase 协议续签 + Q2 财报（8月）。此外，BTC 若跌破 $60K，crypto 关联股联动下跌也是潜在的下行催化剂。任何一个出现负面结果，都有可能把股价送到目标区间。

稳定币支付的长期方向我依然看好，只是当前价格没有给出足够的安全边际来加仓。

一、估值：$90 的股价，买的是什么？

你在为一个未完成转型的「利率银行」，支付「金融科技平台」的价格。

1.1 Circle 的 P/S 需要校正成 P/RLDC

$90 的股价，对应 220 亿估值。按照 FY25 总营收 $27.5 亿。看起来 P/S 值是 8，很多人会说低估。

但是别忘了，$16.6 亿是分销成本——主要是付给 Coinbase 的钱。付完之后真正能留在 Circle 口袋里的收入（RLDC，Revenue Less Distribution Costs）只有 $10.8 亿。

所以 Circle 的估值不能用表面 P/S 看，得用 P/RLDC——也就是 20x。高于 Visa、Mastercard 当前 P/S（约 11-12x），接近 Adyen 历史估值上限（~20x）。而这些支付网络的净利润率在 45-65% 区间。

Circle 目前 96% 商业模式是银行利差模式，仅 4% 其他收入接近于金融科技平台。 市场给了 “银行估值+平台梦想” 的双重定价。我们把 $90 拆成两层：

平台期权这一层区间之所以很宽，是因为 CPN、Arc、AI Agent 收入目前都还没有被验证——不确定性本身就是定价的一部分。

1.2 2028 年稳定币的前景

那你也许会说，我们需要看的是未来。
没错，我也是绝对看好稳定币支付和市值的长期空间，并且是币圈少数不受周期影响持续增长的应用。
那么我们一起来算算这个空间，看你会站在哪一边？

下面是管理层给到的 2026 财年指引👇

按照今年完全能达到财报指引的方向估算。
假设条件：稳定币发行总规模按 40% 年增速增长，今年 USDC 流通量 90-100B，平均利率 3.3%，其他收入达到管理层指引的 1.5-1.7 亿，RLDC margin 40%。

在这些假设下，$90 的前瞻市盈率在 40 多倍。对比同行 fintech 公司，已经在偏高区间。

当然，如果你愿意为 Agentic payment、Arc 公链、CPN 网络的叙事买单，可以相信 Circle 值 $110-120+。仅从当前收入分析，市场已经 price in 了 Circle 的平台叙事定价了。

备注：个人预估分析，仅供参考 👇

二、2026 年 Circle 财报的关注点

币股的好处，在于链上数据可以先于财报观察。过去一个季度，稳定币与 USDC 表现如何呢？

2.1 26 年Q1 的稳定币规模观察

好消息是，25 年 Q4 到 26 年 Q1，虽然遭遇 crypto 熊市，稳定币的发行规模是仍然在增长的。
但季度增速放缓，是 Q4 2023 以来最慢的一个季度。 换句话说，靠 USDC 量增长推收入的逻辑，短期有点跑不动了。

下图是从 24 年到 26 年的稳定币供应量季度增速，注意看最右边那根柱子

重点是：新兴稳定币（USD1、USDS 等）合计已占约 15% 市场份额，双寡头的总盘子在被蚕食。 Circle 的份额没丢，但也没抢到增量。

2025 Q4 vs 2026 Q1 稳定币发行商份额（多处汇总数据，口径不同略有小误差）👇

2.2 Q1 财报预测，会有大惊喜吗？

大概率符合预期，没有大惊喜。 Q1 没降息，储备金收入加上 3000-4000 万其他收入即可达标。如果有转折点，还是看其他收入那条线有没有超预期增长。

要符合管理层全年 40% CAGR 指引的目标，真正的 USDC 增长压力在 Q2-Q4，年底需要达到约 1050 亿的发行量。

2.3 政策面：CLARITY Act 和推手缺位

近期最大的关注点是 CLARITY Act 清晰法案中的 yield ban 条款。

Circle 本身不付 yield，商业模式不受直接冲击。但间接影响是真实的——传导链条是这样的：

Yield ban 生效 → Coinbase 不能提供 USDC 被动收益（活动型奖励仍被允许）→ 散户持有 USDC 的理由减弱 → 流通量增长放缓 → Circle 核心收入引擎减速

另一个容易被忽略的风险：白宫最关键的 crypto 立法推手已经不在了。 David Sacks 在 3月26日因 130 天特别政府雇员任期到期离任，转任 PCAST 联合主席，无继任者。这意味着如果法案 5 月前不通过，数字资产立法在可预见的未来都很难推进——最关键的立法窗口期，失去了内部最强推手。

以下我整理了今年重点关注的事件与时间点：

三、谁在交易 CRCL？是一支散户股吗？

$CRCL 几乎是社交网络上被提及度最高的币股标的，弹性大波动大，颇有点 meme stock 的气质。

3.1 为何 $CRCL 分歧大

我特地查了下最新数据，Circle 的持股结构大致如下：

数据来源： TipRanks

25 年才上市，机构持股比例低于40%，配置比例没有成熟科技股高，可以说是由散户和内部人士主导。

散户股 Beta 高，比较偏叙事驱动。波动是常态，高估和低估也是常态。
也因此，机构给出的估值从 $60 到 $280，有 4-5 倍的差距。

从持股结构和散户占比来看，类似的美股案例有 Coinbase 上市初期、当下的 Palantir 和 Robinhood——都是散户主导、叙事驱动、波动巨大的标的。

好消息是：随着机构占比上升，长期有「机构化溢价」的空间。

3.2 高管持续卖出，价格值得参考

上次财报发布之后，我跟踪了所有 SEC 的 filing，跑了下所有内部人士卖股票的交易报备。

从 2月26日到4月2日，内部人士共 约 23 笔公开市场卖出，累计约 64.9 万股，约 $6,220 万。

同期买入：0 笔。

当然，IPO 后解锁期卖出本身是正常的。但 23:0 这个比例，以及卖出价格区间（$82 到 $123），仍然值得参考。

卖出强度排名：

• Heath Tarbert（总裁）最激进 — 4 笔卖出共 ~19.1 万股，套现 ~$1,935 万，累计减持约 26%

• M. Michele Burns（董事） — 4 笔共 ~16.2 万股，套现 ~$1,593 万，累计减持约 27%

• Patrick Sean Neville（董事） — 4月1日卖掉 Class A持仓的 50%，Class A 只剩 3 万股，但仍持有约 236 万股 Class B 及大量期权
  不过 Jeremy Allaire（CEO）整体减持比例极小。在 2月26日卖出了 15,625 股（约 $140 万），但整体减持比例极小。他目前直接 + 信托合计持有约 56 万股 Class A 和 1,620 万股 Class B，经济占比约6.8%。由于 Class B 每股 5 票（总投票权上限 30%，与联合创始人 Neville 共享），Allaire 实际控制约 26% 的总投票权。
  *数据来源： SEC、Markets Daily、Ticker report

四、 Circle 的真正竞争来自新叙事

稳定币发行已是红海，稳定币支付才是蓝海。

合规稳定币发行的格局基本稳定，利润都是能计算得出来的。Circle 的故事已经不在发行量上了——在其他收入里，在 CPN 支付网络、钱包、Arc 公链。

所以在我看来，Tether 已经不是 Circle 管理层真正对标的对象了。即便 Tether 走合规路径进入美国，现有合规平台里的 USDC 流通一时半会不大会有变化——这两天 Circle 宣布和 Polymarket 深化合作就是一个例证。Tether 今年的战略重心也在转向多元化投资和黄金代币 XAUT（感兴趣可以看我之前写的这条 推文）。

Circle 真正要面对的竞争，来自 Stripe。

CPN 支付网络 + 钱包 + Arc 公链的战略方向，和估值 1600 亿的 Stripe 高度重合。Stripe 25 年定下 AI + stablecoin 战略后执行力拉满——收购 Bridge 和 Privy，Tempo 主网上线，MPP 协议落地。两家都在全力冲刺 Agentic payment，都加入了 Coinbase 牵头的 x402 协议。

Stripe 如果上市，Circle “稳定币第一股”的稀缺性就打折了。

Tempo 已经上线，现在压力来到了 Circle 这边。Arc 公链什么时候主网发布？
另外，管理层曾在财报会议上提过在探索 token 发行。Arc 与 AI 支付的落地进度，是接下来判断 Circle 能否形成第二曲线收入的关键。

五、总结

稳定币市场在 crypto 熊市里仍然在增长，但增速已经放缓。双寡头格局稳固，但长尾竞争者在蚕食份额。发行是红海，支付才是蓝海——而支付这条线上，CPN 和 Arc 都还没有跑出爆发性增长。

$CRCL 仍然是稳定币赛道里稀缺的美股标的，散户占比高也侧面解释了为什么市场关注度这么大。Agent 支付是未来增量的必争之地，想象空间有，但大支付量场景还没落地。

$80-100 属于合理但偏乐观的估值区间。$90 我继续持有，不买不卖，等催化剂。
最后，我整理了今年关注 $CRCL的指标与影响事件供大家参考

好奇大家对 Circle 怎么看？你的建仓价位是多少？欢迎在评论区给出你的判断 😁

以上分析基于公开信息与个人判断，不构成投资建议。分析框架用的是我自建的 Tech Earnings Deep Dive Skill。

更多关于 Circle 、稳定币赛道与 crypto + 美股的讨论，欢迎关注我的 X @rubywang 和我们第 71 期播客。

Reference：

Circle 官网
SEC EDGAR
Artemis
Defillama
Tiprank
CEX.io

茶水间夜话重启，本周五晚不见不散！

分享主题：用 CC + Obsidian 搭一座会生长的知识库

​迁移笔记经验，提炼常青笔记，Obsidian 的优势，有时间也会简单讲一下 AI 大神 Karpathy 最近分享的 LLM Wiki

​Ruby 和 Star 也会分享一些近期的知识管理心得作为补充

​欢迎大家可以在会议后踊跃交流自己的实践和提问。

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全网都在教你用 AI，你的收藏夹比你的焦虑还多。

今天又出新模型，明天又有新功能，后天就有人说你不会用某某功能就要被淘汰了——AI 带给大家最大的感受，已经不是兴奋，而是一种骨子里的焦虑。

但我们想说一个很少被聊到的视角：大家在社交媒体上看到的，都是「80 分的人用 AI 变成 100 分」的故事。但 AI 真正改变生活的地方，是让你原先不具备 60 分的技能，很快变成 80 分——这难道不值得庆祝吗？

两年前你没学会写 Prompt，完全没有遗憾，因为现在根本不需要了。你需要的不是焦虑该学什么，而是搞清楚 AI 能帮你解决什么。

这期播客是我和 Ruby 的「反焦虑指南」，完整分享我们的 AI 工具栈、使用框架和真实案例。欢迎收听完整版，我们也整理出了文字精华稿

视频版本：YouTube、X

音频版本：小宇宙、Apple、Spotify

欢迎大家在各个收听渠道给我们留言、评价和转发哦，非常感激！

下面是本期播客的精华稿

1. 框架：问答 → 任务 → 产品，三层够用了

我把 AI 的使用归纳为三个层次：

1. 问答：解决临时问题。不管是翻译、查资料还是帮你理解一个概念，问一句就走，不需要任何前置准备。

2. 任务：处理重复性工作。当你发现同样的流程做了三遍以上——比如每次分析财报、每次做播客 Show Notes、每次写投资备忘录——就该把它变成一个 Skill（任务模板）。网上已经有 4 万多个公开的 Skill，大多数常见需求都有人实现过，先去 skills.sh 搜一下。

3. 产品：把需求变成个人化工具。过去这件事很难，因为你需要会写代码、会部署服务器。现在有了 Vibe coding 和 Vercel，你跟 AI 说句话就能做一个产品出来。我 6 岁的女儿都可以做小产品。

大多数人只需要前两层就够了。但如果你觉得这个需求不只你有，很多人都有，那就值得推到第三层，做成产品分享出去。

2. 工具栈：我们怎么选，为什么退订了 GPT

我们现在的核心配置：

1. Claude Max（$100/月）—— 主力。我和 Ruby 两个人共用一个号（省钱哈哈）。Skill 生态、Claude Code、Cowork 都在这里完成。Claude 的说话风格用过之后，再去用其他模型会觉得… 不太习惯。另外 Claude 在金融领域特别强，因为它的第一批大客户就是华尔街的金融机构。

2. Gemini —— YouTube 的护城河太深了。比如上周塔克·卡尔森采访江学勤，Claude 说「我没法看 YouTube」，但 Gemini 马上给你全文总结并标好时间轴。另外 Gemini 的图片生成（Banana Pro）在固定格式上很好用，比如模仿一张油管封面。

3. Grok —— 抓取 X 上的实时信息最快。很多信息第一时间出来的时候，其他地方还没有，它就有了。适合看实时新闻和搜索。

4. GPT —— 已退订。对比下来没有特别突出的特色，而且说话风格… Ruby 的原话是「厌弃它很谄媚」😂 当然如果你是重度 coding 用户，Codex 量大管饱可能还是有价值的。

5. OpenClaw（龙虾）+ Obsidian —— 本地化的 AI 助手基础设施，后面会详细讲。

3. 案例一：Ruby 的科技股财报深度分析 Skill（GitHub 600+ Stars）

Ruby 做了一个科技公司财报的深度分析 Skill，包含 Key Forces 识别、16 大分析模块、6 大投资哲学视角、多方法估值矩阵，以及一个大家反馈特别好的功能：Variant View（变异观点）和反偏见框架。

它不只是给你一个估值数字，而是会找出市场共识的盲点，用绿灯、黄灯、红灯标注风险区域。相当于一个非常中立的分析师，比推上很多喊单的靠谱。

一个真实案例：Ruby 长期跟踪 Circle 这只股票，用这个 Skill 在 2 月底跑了一版报告。当时股价 87，Skill 建议 Hold；同时给出的理想建仓区间是 65 以下（非常保守，因为 Skill 里有巴菲特式价值投资的权重）。后来 Circle 财报后大涨到 80-90，再跑一版，它说「你已经浮盈 30%，可以考虑在 100-110 部分止盈」——相当靠谱的心理锚点。

两个做 Skill 的感悟：

在做中学：收藏了再多别人的 Skill 也没用，从自己的需求出发去做一个，做完就有成就感。

先从你懂的领域入手：如果你对一个领域不了解，AI 做出来什么你都觉得「哇好专业」，但你无法判断它是在骗你还是真的准确。Ruby 先从自己看得懂的 Crypto 科技股入手，然后找投行朋友校验，再迭代优化。你自己的天花板决定了 Skill 的天花板——但好消息是，AI 可以先把你从 0 带到 80 分，然后你边做边学到 90 分。

4. 案例二：Star 的投资看板和市场日报（brief.day1global.xyz）

我一直有个需求：每天早上起来想知道市场发生了什么、标的怎么样、有哪些关键新闻。以前要打开推特、美股软件、交易所、各种群，来源非常多，而且一打开就容易迷失——时间黑洞。

这个想法打磨了很久，一开始用单个大模型做，但数据源集成不好。后来用 Claude Code 迭代了二三十版（听起来很卷，但其实就是跟它说句话的事），做出了现在这个日报产品：

市场全景 + 宏观判断 + 操作建议（AI 先给一个冷静理性的建议）+ 伊朗停火/霍尔木兹海峡等地缘动态 + 美股标的 + 加密标的 + 持仓 + 必看新闻。

看板上还有流动性评级、市场情绪、BTC 抄底信号等模块，数据实时更新，最近还加入了音频版早报，可以一边吃早饭一边听。

作为一个前产品经理，以前想迭代产品要找工程师、排优先级、等排期；现在跟 Claude Code 说句话，马上帮我改。

5. 案例三：Ruby 的健康管家龙虾（OpenClaw 上的 INTJ 助手）

这个是我觉得最有意思的案例。Ruby 长期有甲状腺功能减退的问题（很多前互联网大厂 996 的人都可能有类似问题），导致即使规律运动、健康饮食，也很难减脂增肌。

她在 OpenClaw 上搭建了一个 INTJ 性格的健康管家。为什么是 INTJ？因为 Ruby 自己是 ISTP，行动力强但讨厌整理和体系化，所以找了一个互补的「学霸型 J 人」。而且必须是 I 人——因为她讨厌废话多的 AI，不能整天嘘寒问暖浪费 Token 😂

这个龙虾做了三件事：

1. 零摩擦追踪：每天早上 Ruby 只需要说「早上好，睡了 7 小时，深睡眠 1.5 小时」，然后每餐拍照发给它（每次解析大约花 0.1 USDC）。它帮她记健康日记，同步到 Obsidian。

2. 个性化健康干预：龙虾分析后发现，Ruby 最大的问题不是运动不够，而是深睡眠不够（北极星指标：睡眠 > 饮食 > 运动）。没睡好的那天，它会直接禁止她去健身房——「作为一个 INTJ，我不讲感情，我只讲投资回报率。你没睡好去健身是非常愚蠢的行为。」连续两天没睡好，它就说「今晚 9 点我给你断网，你跟我讲什么我都不理你。」

3. 女性化健康建议：配置了年龄、性别和生理周期后，它会根据月经周期阶段推荐不同的运动类型，而不是只给 Huberman 那套男性视角的建议。

跟直接用 ChatGPT 或 Claude 聊有什么不同？Ruby 觉得三个点：一是便捷性，它就在聊天软件里，心理门槛低得多；二是开放性，可以装多个 Skill 协同工作，数据存在本地而不是属于某个大模型；三是心跳机制，它会主动来找你——如果你漏记了两餐，它会来问你。

一个值得关注的隐私边界：Ruby 给龙虾设了安全原则，但它还是有几次想把她的健康信息分享给其他 Agent。所以便利和安全之间的平衡，目前还需要人为干预。

6. 彩蛋：6 岁女儿的 AI Native 用法

Lily 的中文听说读都很好，但不太愿意花功夫写字——碰到不会写的字就停住了。现在给她一个手机（豆包 / Grok / Gemini 都试过），让 AI 一笔一画地教她写字，还能生成笔画视频。AI 比父母有耐心得多，她现在写文章没有了畏难情绪。

这可能是最健康的 AI 使用方式——不跟别人比，就是在玩的过程中解决自己的问题。

7. 我的理解

很多焦虑的根源都是比较——别人都在用了你还不会，别人都装了 10 个龙虾了你一个还没有（那 10 个龙虾还闹内讧了罢工的事你怎么不说呢？😂）

不需要跟别人比。你就看自己需要解决什么问题，是临时问答、重复任务、还是想做成产品，然后用对应的工具去完成就好。

现在的软件就像种菜：你可以吃大棚种的蔬菜（订阅现成服务），也可以自己种蔬菜（自己烧 Token 做小工具），成本差不多，但自己种的更合口味。

AI 是来解决你的问题的，不是来给你多一个焦虑源的。

🎙️ 完整播客收听：小宇宙、Apple Podcast、YouTube、Spotify 搜索「Day1Global」

Reference

• 科技股财报深度分析Skill

• Elon Musk Skill

• 投资日报看板（brief.day1global.xyz）

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2024年5月，一位在北京教书的华裔历史老师做了三个预测：特朗普当选、美国与伊朗开战、美国最终输掉这场战争

前两个已经应验。他的 YouTube 频道 Predictive History 战后暴涨近百万订阅，现在超过 200 万

但比预测本身更重要的是：这场战争正在引发一连串我们没有 price in 的结构性变化——迪拜房价下跌、中东主权基金考虑从美股撤资、二战后的超主权体系全面失效

我们请回了 Sign CEO YanXin（一年多前就公开推荐江学勤，早到离谱），他的公司直接与多个主权国家政府合作做 CBDC 和数字身份系统，去年飞了 15 个国家，见过国家最高元首级别的领导

聊了 4 个话题，每一个都跟你的钱包和人生选择直接相关👇

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下面是本期播客的精华稿

1. 海湾国家是伊朗的「人质」

这是一个大多数人没意识到的事实：海湾国家 80% 的食物依赖霍尔木兹海峡进口，而这个海峡在伊朗控制之下

所以当伊朗攻击 GCC 国家的时候，迪拜帆船酒店受损、机场瘫痪、AWS 数据中心被击导致全球部分银行 APP 停摆——这些不是偶然事件，而是海湾国家结构性脆弱的暴露

更关键的是，伊朗为这场战争准备了 20 年，而什叶派圣战令是一个超越国家概念的动员——它的作用范围不限于伊朗人，而是全球所有什叶派穆斯林。这意味着这场战争大概率不会像很多人期望的那样「打两天就结束」

2. 超主权体系崩塌：从「讲规则」到「讲实力」

二战后建立的国际秩序正在全面失效：WTO 管不住贸易武器化，联合国谴责了美国要格陵兰岛，美国不听；谴责对委内瑞拉的行动，还是不听

YanXin 的判断：世界正从「基于规则」的阶段走向「基于实力」的阶段。美国会收缩在美洲以外的势力范围（美国国防报告已经提到联合以色列、印度加强区域军事合作），每个区域会形成一个核心大国 + 周边小国的新体系——某种意义上，回到了中国古代的「朝贡体系」

这个重建过程，至少需要十年

3. CBDC vs 稳定币：一个给本国人用，一个给外国人用

这是我之前没想通的一个框架，YanXin 讲得很清楚：

CBDC = 数字化的央行，实现政府与老百姓之间直接的金钱关系（交税直接打给政府，社保直接发到个人账户，中间没有第三方），本质是给本国人用的

稳定币 = 高级版的虚拟账户，外国人不用开户就能收钱转钱，本质是给外国人用的

吉尔吉斯斯坦已经发行了国家稳定币 $KGST，Sign 正在做多国央行之间的跨链桥——两个国家的 CBDC 私有链之间加流动性池，直接互换，不需要先换成美元稳定币

小国通过 CBDC 摆脱大国货币控制，这是主权层面的博弈。如果大家都用 USDT，你的货币政策就完全依赖美联储——美联储印钱你跟着贬值，美联储借债你帮它还债

4. 乱世资产配置：不要买房

YanXin 的核心逻辑：买流动性好、不依赖第三方的资产

不要买房——流动性差，所有权依赖政府保证（政府换了谁保证你？） 不要碰高息理财——不可抗力面前，经济循环非常脆弱（一个导弹把你投的餐馆炸了怎么办？） 比特币是最好的选择——黄金刚涨完，比特币已经先于所有人先跌完了。两个都是避险资产，理性选择应该是买刚跌完的那个

但他也特别提醒：美元稳定币只是用数字货币承载的美元，本质上是一个「更不靠谱的美元」，可以被冻结，依赖私营公司，和政治绑定，在战争时代要警惕这个风险

5. 比钱更重要的事

这段是整期最触动我的部分

YanXin 说：在变动如此之大的时代，抓住一两波机会就能超级有钱，也可能瞬间破产。所以资产配置反而是最不重要的

真正重要的三件事：

1. 找到与自己想法一致的人——未来有无数种概率可能性，20 年后只会坍塌成一种。在正确的那条路径上的人，才会成功。你的同伴就是你最大的资产

2. 与世界建立真正的联结——「绝世而独立」是最大的脆弱性。币圈有很多人 super rich 但没有生意、没有 revenue、跟谁都没关系，如果有一天出事了，没有人会来救他。反脆弱的核心是增加自己与世界的集成度

3. 知识方法论、社会关系、时间、健康——这些才是真正的财富。钱在我们这个版本是靠主权印出来的，而主权本身就不稳定

我的理解

这期和 YanXin 的对话让我重新审视了几个假设。之前我们习惯的「全球化 + 规则体系 + 美元中心」的世界正在被重构，而这个重构的速度比我预期的快得多——2026 年才过了不到 3 个月，发生的事情已经让人感觉过了大半年

作为 Day1Global 的实践者，我觉得现在最重要的不是预测哪个资产会涨，而是理解游戏规则本身在变。当规则在变的时候，adaptability 比 prediction 更重要

完整对话请收听播客 👇 小宇宙 / Apple / YouTube / Spotify 搜索「Day1Global」

免责声明：本文所有讨论仅提供信息，不构成投资建议，DYOR

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原文发表于 X 推特和 day1global 公众号上，关注 Ruby

🦞火爆后，Agent支付将迎来爆发。Circle涨到130股价受益于此叙事；支付巨头Stripe孵化的Tempo公链执行力更快，刚发布一系列大动作。

今天凌晨，Stripe 和 Paradigm 宣布 MPP（Machine Payments Protocol）协议上线，Tempo 公链主网正式启动。这意味着 AI Agent 现在可以像人类刷卡一样，自主完成支付——零注册、零 API Key、按请求付费。

作为一个技术小白，我花了不到一分钟就装好了 Tempo 钱包。这篇文章先快速过一下背景，然后直接上手。

30 秒了解 Tempo 和 MPP

Tempo 是 Stripe 和 Paradigm 共同孵化的支付专用 L1 公链，50 人团队，去年 10 月完成 5 亿美元 A 轮（Thrive Capital + Greenoaks 领投，Sequoia 跟投），估值 50 亿美元。技术负责人是从以太坊基金会挖来的 Dankrad Feist。一句话定位：为 Stripe 500 万商户和 AI Agent 经济量身定制的结算高速公路。

MPP 是让 AI Agent 自主支付的开放协议。想象你去超市买水——排队、刷卡、输密码，这是为人设计的。MPP 让 Agent 做同样的事：发请求 → 收到”请付费”（HTTP 402）→ 付款 → 拿到资源，全程一秒内在代码里完成。目前已接入 OpenAI、Anthropic、Gemini、Perplexity 等 AI 模型，以及搜索、计算、甚至订三明治和寄信等真实场景服务。具体的流程可以看官网文档

合作伙伴阵容豪华：Visa、Mastercard、Shopify、OpenAI、Anthropic、DoorDash、Nubank、Revolut、Standard Chartered 均已参与。

实操攻略：一分钟装好 Tempo 钱包

说了那么多，都挺宏大而抽象。那我们还是实际体验下 Tempo 钱包的安装和使用吧！

Step 1：让你的 Agent 安装钱包

打开 Tempo 官方页面，让你的 agent 🦞 读这一段指令：

Read https://tempo.xyz/SKILL.md and set up tempo

如果你装了安全插件（比如慢雾@SlowMist_Team推荐的），Agent 会先跑一轮安全审计再请你确认授权。

Step 2：Passkey 授权

授权后会弹出一个链接和验证码，打开网页对照即可。全程生成 Passkey 钱包，没有私钥暴露。

然后设定 Agent 的消费权限：单次最多花 100 USDC，有效期 30 天，随时可撤销。

Step 3：领取 1 USDC

授权成功后进入 Tempo 钱包后台，绑定 X 账号就送 1 USDC。好的，我的🦞 现在是 1U 战神了！

Step 4：充值

目前支持 crypto 充值（USDC、ETH、WBTC、SOL 等），支持从 Base、Ethereum、Solana、Optimism、Arbitrum 等网络转入。

这部分我们 crypto native 喜闻乐见，目前支持的唯一充值方式就是 crypto 充值（估计法币充值后续会推出？）

Step 5：开始探索

有了弹药，可以让 Agent 试试这些：

• 图片生成：”使用 Tempo 的 StableEnrich 服务，帮我生成一张在赛博朋克城市里的机器兔子的图片”

• 深度搜索：”调用外部搜索引擎，帮我搜索关于’2026年最新抗衰老补充剂趋势’的文章”

• 网页抓取：”抓取这个链接，帮我提取出页面的主标题、发布日期和 H2 大纲”

大家可以看看官方Demo视频 感受下。我继续深度体验后再来汇报！

两个值得思考的话题

我再附上两个值得思考的有趣话题，欢迎大家在文章评论区交流

1️⃣ MPP vs x402——竞争还是合作？

Coinbase 的 x402 和 Stripe 的 MPP 核心理念几乎一致（都用 HTTP 402 状态码），但背后是不同阵营：MPP 背靠 Stripe + Paradigm + Visa，默认结算在 Tempo；x402 背靠 Coinbase + Cloudflare，默认结算在 Base。

Stripe 的聪明之处：同时支持 MPP 和 x402。因为 Stripe 的根本利益不在于”哪个协议赢”，而在于”所有 agent 支付最终都流过 Stripe 的 Dashboard”。Visa 也保持协议中立。这和 Stripe 在传统支付领域”什么支付方式都接”的策略一脉相承。

相同点：核心理念几乎一致

关键差异

2️⃣ Tempo 与 Arc 对现有公链 L1/L2 的影响

Stripe 的立场是现有公链不适合做大规模支付。Tempo 的目标是成为”为支付而生的链”——亚秒确认、可预测的低费用、高吞吐量。

对 Solana/Ethereum/Base 的影响

MPP 协议设计上与支付轨道无关——理论上任何链都能成为结算层。但先发优势和 Stripe 生态绑定会让 Tempo 占据默认位置。Solana/Ethereum L2 在 AI agent 支付这个用例上会受到侵蚀，但 DeFi、NFT 等场景不受影响。Base 则通过 x402 守住了自己的阵地。

如果你关心 agentic payment 的全局图景，以及 Stripe 的 Tempo 和 Circle 的 Arc 这样的支付公链如何改变行业格局，欢迎收看@day1globalpod

最新一期节目，有深度覆盖

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下面是本期播客的精华稿

Circle 财报后暴涨 70%，背后的原因是什么？

核心结论：这不是一次业绩驱动的上涨，而是一次「叙事+逼空」的完美配合。答案藏在 Circle 这次财报会议讲的一个全新故事里：稳定币发行可能没有太多前途，但结合 AI Agent 的稳定币支付服务一定是巨大的蓝海。

上周，稳定币第一股 Circle（$CRCL）发布 2025 年 Q4 财报后，一周内股价从 61 涨到最高 105，涨幅超过 70%。

业绩其实算得出来——平均发行规模 × 平均利率，留存40%，扣掉5亿管理成本和25%的税，没有特别超预期，但为什么市场反应如此剧烈？

答案藏在 Circle 这次财报会议讲的一个全新故事里——它不再希望你只把它看作一个稳定币发行商，而是同时要做 PayFi（支付网络 CPN）、AI 支付基础设施（Arc 公链、稳定币钱包、Agent 支付），三摊生意合在一起讲。恰逢 OpenClaw 引爆 AI Agent 热潮，90% 以上 的 Agent 支付都是用了 Circle 发行的 USDC, “Agent 支付”叙事正好击中了市场空头最密集的位置，一波逼空就来了。

但故事的另一面是：稳定币发行正在变成红海，60% 的收入要分给 Coinbase，链上交易量暴增却带不动发行规模……Circle 的天花板在哪里？它能否真正转型为支付服务商？

本期 @day1globalpod 节目 ，我们请到了长期深度跟踪 Circle 的前沿科技投资人郑迪 @futurist2077 ，从 Circle 财报拆解出发，一路聊到稳定币四大应用场景、Circle vs Stripe (1590亿) 的战略对标、AI Agent 支付的三层架构（身份层、通信层、安全层）、广义稳定币 vs 狭义稳定币的竞争格局、Tether 的下一个战略重心，以及 Circle 与 Coinbase 之间那份”不平等条约”的来龙去脉。

完整对话有接近两小时，信息密度远超本文所能覆盖，强烈建议完整收听，在小宇宙和 Youtube 留言还有机会免费赢得 Onekey 硬件钱包👇

下面是我从这次对话中提炼的几个关键认知，每一个都值得展开👇

1. Circle 不想只做稳定币发行商，它在讲「三摊生意」的故事

这次财报会议上，Circle 明确告诉市场：不要只把我当成一个稳定币发行商

它希望你认为它同时是：

• 稳定币发行商（现有主业）

• PayFi 支付网络（CPN，对标新一代 Swift）

• 支付公链（Arc，经济底座 OS）

三摊生意放在一起讲，配合 OpenClaw 引爆的 AI Agent 热潮，时机恰到好处。之前 Agent 支付这个故事至少讲了一年，但没人信——因为大家还停留在 AGI 前沿大模型的阶段。OpenClaw 让大家看到 Agent 时代真的可能到来，这个故事突然就有人买单了

再加上空头太多（传闻有对冲基金做了5亿美元空单），逼空就来了

2. 稳定币发行是红海，稳定币支付才是蓝海——这是最核心的一个判断

迪总提了一个非常关键的洞察：链上交易量暴增，但并不能转化为发行规模的增长

为什么？因为绝大多数阳光支付场景是「法币进，法币出」——用户和商户两边都是法币，稳定币只是中间过一道的管道。管道不沉淀资金，就不会推动发行规模增长，收入自然上不去

那谁赚到钱了？是 PayFi 的服务商，因为支付要收手续费。如果 Circle 自己不切入支付，别人就用它的 USDC 做了一盘菜，然后钱让 Stripe 们赚走了

这就是为什么 Circle 一定要做 CPN、一定要做 PayFi 的根本原因——不是锦上添花，是生存需要

3. Circle vs Stripe：一个从内往外切，一个从外往内切

这两家的战略在快速趋同：

Stripe：从支付入口切入，收购 Bridge（100倍ARR的天价收购），拿到企业级稳定币 USDB + Tempo 支付链，费率直接打到1.5%挑战 Visa/Mastercard

Circle：从 USDC 资产发行出发，做 CPN 支付网络 + Arc 公链，向支付服务商转型

两家甚至连公链推出的时间都差不多——Stripe 的 Tempo 和 Circle 的 Arc 都是去年Q4发布，今年上主网。但 Stripe 估值 1590 亿且未上市，Circle 200 多亿已经在二级市场，这个价差本身就是 Circle 炒作的一个锚点

4. Agent 支付为什么一定需要链上稳定币？

有人说千问 Agent 点外卖用支付宝就行了，何必用稳定币？

这个想法错在——它假设用户和商户都在同一个生态内。中国人习惯了支付宝/微信的巨大生态，但没有任何一家企业能把生态铺满全世界。跨生态、跨境的场景下，链上稳定币支付是唯一的选择

而且 Agent 时代有一个全新的刚需场景：实时微支付税收来支撑未来的 UBI。每调用一个 Token，每做一个动作，就要即时付一次税——银行系统绝对做不到这种频率，只有高性能公链上的稳定币支付能承接。

5. Agent 经济的三层架构：身份层、通信层、安全层——安全层几乎是空白

红杉投资之前有一篇文章讲 Agent 时代需要三层基础设施：

身份层：证明「你是真人」或「你是合法 Agent」。目前做得最好的可能就是 WorldCoin，已有一两千万用户扫过虹膜。Web3 那些 DID 项目基本都没解决女巫攻击问题

通信层：Google 的 A2A 协议（Agent to Agent）+ Coinbase/Cloudflare 的 x402 支付协议。Google 在这里拿到了主导权

安全层：几乎是空白。OpenClaw 的各种翻车事件（删照片、被网络乞丐骗走几十万美元）说明，没有安全层，Agent 经济跑不起来。大钱不敢给 Agent 管，目前只能做小额支付——就像给菲佣一张额度有限的买菜卡

这个空白意味着巨大的机会，安全层一定会长出一批很厉害的公司

6. 2028年稳定币2万亿？要看「广义稳定币」而非「狭义稳定币」

贝森特引用了 2028 年稳定币到 2 万亿的预期，全市场都在用这个数字。但迪总提出了一个重要的区分：

1. 狭义稳定币：USDC、USDT 这类，受 GENIUS 法案管辖

2. 链上货币市场基金：贝莱德 BUIDL 这类，有利息，做市商越来越倾向持有

3. 银行存款代币：JPM Coin 这类，银行的防御性武器

这三者合称「广义稳定币」。2 万亿很可能是这三者共同达到的规模，而不是狭义稳定币单独到 2 万亿。这意味着 Circle 的市场份额可能从 25% 降到 10%——迪总的谨慎预期是 2028 年 USDC 规模 2000 亿（现在 700 多亿），对应 Circle 88 美元的公允价

7. Circle 与 Coinbase 的「不平等条约」：56%分成，永久续约

这段历史很精彩：

• 2018年：Circle 找 Coinbase 成立合资公司发 USDC，各占50%

• 2021年：USDC 要独立上市，Circle 需要回购 Coinbase 的50%股份

• 代价：签了分成协议——Coinbase 拿走 56% 的收入，而且只要满足几个 KPI，协议永远自动续期

为什么签这种城下之盟？因为 Jeremy Allaire 是连续创业者，前两家公司都卖了赚够了，没有那种「一辈子只做一件事」的饥饿感。目标就是上市套现，所以可以接受不平等条款

结果就是：Circle 60% 的收入被渠道吃掉（56% 给 Coinbase，4% 给其他交易所）。IPO 招股书公开后，所有竞争对手和合作方都看明白了——这就是 Coinbase 的附庸公司。币安转头去扶持 USD1，Meta 也不可能支持 USDC（能分到的油水太少了），大概率会去支持 Stripe 的 USDB

Coinbase 没有任何动力收购 Circle（400多亿市值为什么要花200多亿买自己的附庸？），也不会放手（USDC 分成是第二大收入来源）。Circle 的天花板，某种程度上被这份协议锁死了

8. 迪总的 AI 研究方法论——一天产出 7-8 篇高质量文章

最后聊到了超级个体时代的生产力：

• 主力用 GPT + Gemini + Grok，三个模型互相 Peer Review

• 技巧：把 GPT 写的东西贴给 Gemini 时，强调「这是 OpenAI 写的」——竞对写的，review 就会特别来劲

• 把朋友的投资理念和风格喂给模型，之后可以问「如果是我这个朋友，他会怎么做？」——模型给出的答案几乎一模一样

• 一天能产出 7-8 篇高质量文章，以前至少需要三四个助理

• 原则：如果不能通过模型达到想要的效果，要千方百计花再多时间把它 prompt 出来，而不是自己去做研究

我的理解

不管是稳定币赛道还是 AI Agent 支付，核心逻辑是一样的——谁能切入真正创造价值的环节（支付服务而非发行），谁就能在下一轮吃到最大的蛋糕。Circle 目前的估值是一张「看涨期权」：如果三摊生意的故事都不成立，现价也基本公允；如果成立，向上空间很大

完整对话有接近两小时，信息密度远超本文所能覆盖，强烈建议完整收听

收听链接：小宇宙 / Apple / YouTube / Spotify 搜索「Day1Global」

声明：本文所有讨论不构成投资建议，对公司和特定股票的看法为嘉宾个人观点，DYOR

彩蛋

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Reference 资料整理

本部分由 AI 编译，Ruby 补充校对。旨在让你在听完整期节目后，对核心概念、项目和人物有一个总体对照，便于你温故知新😁

🏢 公司与项目

Circle 发行 USDC 的合规稳定币公司，2024年6月在纽交所上市（股票代码 CRCL），是全球第一家上市的合规稳定币发行商。官网：

https://www.circle.com

Tether 发行 USDT 的离岸稳定币公司，总部在萨尔瓦多，是全球最大稳定币发行商，目前不受美国证券法约束。官网：

https://tether.to

Coinbase 美国最大的合规加密货币交易所，纳斯达克上市公司（代码 COIN）。Circle 最大的分销渠道，每季度从 USDC 收入中获得约 56% 的分成。官网：

https://www.coinbase.com

Stripe 全球最大的未上市支付科技公司，估值约 1,590 亿美元。去年将 AI + 稳定币定为最重要战略，收购了 Bridge 和 Privy，正在孵化支付专用公链 Tempo。官网：

https://stripe.com

Bridge Stripe 于 2024 年以约 11 亿美元收购的稳定币基础设施公司，主要客户包括 Uber 和 SpaceX 的全球现金管理业务。是企业级稳定币（USDB）的发行方。

Privy Stripe 收购的 Web3 钱包公司，帮助用户和企业无缝管理加密钱包。

Tempo（Stripe 公链） Stripe 与 Paradigm 联合孵化的支付专用区块链，目标是支持每秒 10 亿笔交易（10 亿 TPS），专门为稳定币支付和 AI agent 支付场景设计。目前 Anthropic 和 OpenAI 已成为合作伙伴。

Arc（Circle 公链） Circle 正在开发的支付专用公链，定位为”经济底座（Economic OS）”，2025 年上主网。目标是让 USDC 不只是稳定币，而是整个支付网络的基础。

CPN（Circle Payment Network） Circle 的支付网络，正在邀请银行和金融机构加入，目标是成为链上版 SWIFT。

PayPal / PYUSD 传统支付巨头 PayPal 发行的稳定币，但因为和自身支付业务存在竞争（左右互搏），推广力度一直有限。官网：

https://www.paypal.com

Robinhood 美国零佣金股票交易 App，以服务年轻投资者著称。官网：

https://robinhood.com

Polymarket 全球最大的去中心化预测市场平台，使用 USDC 作为交易媒介，可以对各种事件结果进行预测下注。官网：

https://polymarket.com

Worldcoin / World ID Sam Altman（OpenAI CEO）联合发起的生物识别身份项目，通过扫描虹膜来证明”你是真人、且只有一个账户”，已有超过千万用户。官网：

https://world.org

BlackRock（贝莱德）BUIDL 全球最大资产管理公司贝莱德发行的链上货币市场基金，代码 BUIDL。持有 BUIDL 可以获得国债利息，已获币安支持可作为抵押品。是“广义稳定币”的代表产品。

JP Morgan JPMD（存款代币） 摩根大通发行的银行存款代币，将银行存款的所有权上链，可以在金融机构之间像代币一样转移，而底层存款仍保留在摩根大通账户。

Centre Consortium（中央财团） Circle 和 Coinbase 于 2018 年联合成立的合资公司，USDC 的前身发行主体。后来 Circle 回购 Coinbase 的 50% 股权，代价是签署了向 Coinbase 分成约 56% 收入的不平等条约。

TRON（波场） 孙宇晨创办的公链，USDT 最大的流通网络之一，因手续费低廉在发展中国家的灰色支付场景中广泛使用。

Base Chain Coinbase 开发的以太坊 Layer 2 公链，是 USDC 链上交易量的主要贡献者。

👤 人物

郑迪（Didier） 前沿科技投资人，知识星球 Dots 社区主理人，长期研究 Web3 美股和 Crypto 领域的跨界投资机会。

Jeremy Allaire Circle CEO，连续创业者（第三家公司），曾尝试将 Circle 出售给 Ripple 和 Coinbase 均未成功，最终于 2025 年带领 Circle 上市。

Brian Armstrong Coinbase CEO，在 Circle 与 Coinbase 的分成谈判中处于强势地位。

Paolo Ardoino Tether CEO，掌管全球利润最高的稳定币公司之一。

Howard Lutnick（鲁特尼克） 美国商务部部长，同时是 Cantor Fitzgerald 的 CEO，被认为是 Tether 在政治上的重要支持者，帮助争取到海外稳定币合规三年过渡期。

Scott Bessent（贝森特） 美国财政部长，引用了”2028 年稳定币规模达 2 万亿美元”的预测，使这一数字成为市场共识。

Jesse Livermore（利弗莫尔） 100 多年前的美国传奇投机客，《股票作手回忆录》的主人公。郑迪推荐的必读书。

Robert Shiller（罗伯特·席勒） 诺贝尔经济学奖得主，行为金融学大师，著有 Irrational Exuberance（非理性繁荣）等。郑迪认为行为金融学比经典金融理论更能解释市场。

📖 概念与术语

稳定币（Stablecoin） 价值与法币（通常是美元）挂钩的加密货币，1 枚稳定币 = 1 美元。主要用于加密交易、跨境支付和资产储值。

USDC 由 Circle 发行的合规稳定币，每枚 USDC 均有对应的美元储备（主要投资于短期美国国债）。在链上 DeFi 生态中占主导地位。

USDT 由 Tether 发行的离岸稳定币，规模最大，在发展中国家和灰色支付场景中使用广泛。储备构成曾受质疑，监管合规性低于 USDC。

息差收入（Net Interest Income） Circle 的主要收入来源：将 USDC 储备中的美元投入短期国债，赚取利息，但无需向 USDC 持有人支付利息——这个利差就是 Circle 的利润。

狭义稳定币 vs 广义稳定币 郑迪提出的分类框架：

• 狭义稳定币 = Genius 法案（天才法案）管辖的传统稳定币，如 USDC、USDT

• 广义稳定币 = 还包括链上货币市场基金（TMMF）和银行存款代币（如 JPMD） 郑迪认为 2028 年的 $2 万亿规模可能是三者共同增长达到的，而非狭义稳定币单独到达。

TMMF（Tokenized Money Market Fund，链上货币市场基金） 将货币市场基金代币化，放在区块链上流通。持有人可以赚取利息，还可以用作抵押品和交易媒介。代表产品：贝莱德 BUIDL。

存款代币（Tokenized Deposits） 银行将其存款所有权制作成区块链代币，方便机构间快速清算转账，底层存款仍在银行保管。代表产品：摩根大通 JPMD。

Velocity（流通速度） 稳定币在一定时间内在链上流转的速度。USDC 链上交易量是 USDT 的 2.7 倍，但流通量只有 USDT 的 40%，说明 USDC 的 velocity 远高于 USDT。但高 velocity 不等于高收入——Circle 的收入只和流通量（发行规模）挂钩，和转账次数无关。

Agentic Payment（代理支付） AI 代理（Agent）自主发起、执行的支付行为，无需人类干预。例如：一个 AI 助理帮你订机票时自动完成付款，或多个 AI 系统之间互相结算服务费用。

A2S（Agent to Service/Site） AI 代理直接访问网站或服务完成交易，类似人类用浏览器购物，只不过是 AI 在操作。

A2A（Agent to Agent） AI 代理之间直接通信和交易，不经过人类界面。郑迪认为这是更有效率的路径，也是 Google A2A 协议推动的方向。

x402 协议 由 Coinbase 和 Cloudflare 联合推出的 AI 代理支付协议，构建在 HTTP 402 状态码（”Payment Required”）之上，让 AI 代理可以用稳定币自动完成微支付，单笔成本 $0.00001，结算不到 1 秒。

https://x402.org

A2A 协议（Google Agent-to-Agent Protocol） Google 于 2024 年 4 月发布的 AI 代理通信标准，让不同系统的 AI 代理可以互相识别、协作和交易。

Agentic Commerce（代理商务） 由 AI 代理主导完成的商业交易生态，包括代理自主下单、支付、协商和交付等环节。

逼空（Short Squeeze） 当大量投资者做空一只股票时，如果股价上涨，这些空头被迫买入股票平仓，进一步推高股价，形成正反馈循环。Circle 财报后的暴涨很大程度上是逼空造成的。

全面摊薄股本（Fully Diluted Shares） 一家公司所有可能的股份总数，包括已发行股票、期权、限制股票单位（RSU）、可转债等所有潜在股份。通常比已发行股本大，是计算真实市值的更准确方式。

Forward P/E（前瞻市盈率 / 远期市盈率） 用未来某年预测利润计算的市盈率，而非当前利润。适合评估高增长公司的未来估值是否合理。

RLDC（Revenue Less Distributor Cost） 扣除分销成本后的收入，是 Circle 衡量自身实际保留收入的重要指标。Circle 约 60% 的利息收入要付给分销渠道（主要是 Coinbase）。

DeFi（去中心化金融） 在区块链上运行的金融服务，无需银行等传统金融中介。典型应用包括去中心化借贷、流动性挖矿、去中心化交易所等。代表协议：Morpho、Aave 等。

RWA（Real World Assets，现实资产代币化） 将股票、债券、房产、黄金等现实世界的资产转化为区块链代币，使其可以在链上交易和流通。

Clarity 法案（GENIUS Act / Market Structure Bill） 美国正在推进的加密资产监管立法，包括两部分：天才法案（Genius Act，专门规范稳定币）和 Clarity 法案（规范更广泛的加密资产市场结构）。法案通过后，允许银行发行稳定币，也明确了证券代币上链的合规路径。

SWIFT Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunication，全球银行间跨境支付的通信网络。速度慢（1-5 工作日）、费用高（通常 $25-50/笔）。Circle 的 CPN 和 Stripe 的稳定币支付都在试图替代 SWIFT。

KYC（Know Your Customer） 了解你的客户，金融机构为合规要求进行的身份验证流程。USDT 在很多场景下无需 KYC（无 KYC），这是它在灰色市场流行的原因之一。

做市商（Market Maker） 在市场上持续提供买入和卖出报价、维持市场流动性的专业机构。在稳定币领域，做市商需要持有大量 USDC 作为营运资本（Working Capital）。

女巫攻击（Sybil Attack） 一个人创建大量虚假账户来欺骗系统的攻击方式，常见于领取加密空投、刷积分等场景。Worldcoin 的虹膜扫描设计就是为了防止女巫攻击。

Prompt 攻击 / Prompt Injection 通过精心设计的输入内容，欺骗或操控 AI 系统执行非预期的行为。在 AI 代理自主管理资金的场景下，这是一个重要的安全风险。

马太效应（Matthew Effect） “强者越强、弱者越弱”的正反馈机制，来自圣经”凡有的，还要加给他”。在稳定币领域，USDT 和 USDC 的先发优势使得后来者很难追上。

行为金融学（Behavioral Finance） 研究人类心理和情绪如何影响金融决策的学科，挑战传统金融学”理性人”假设。郑迪认为这比随机漫步理论更能解释真实市场。

随机漫步理论（Random Walk Theory） Eugene Fama 提出的金融理论，认为股价变动无法预测，市场是有效的。郑迪认为这在实际交易中几乎不存在。

Value Trap（价值陷阱） 一只股票看起来估值便宜（高股息、低市盈率），但因为基本面持续恶化，价格不断下跌，让投资者长期套牢。PayPal 被郑迪用作价值陷阱的例子。

XAUT（Tether Gold） Tether 发行的黄金代币，每枚代表 1 盎司实物黄金的所有权。郑迪认为这可能是 Tether 未来的战略重心，而非继续扩大 USDT 规模。

《股票作手回忆录》（Reminiscences of a Stock Operator） 传奇交易员 Jesse Livermore 的传记体小说，作者 Edwin Lefèvre，1923 年出版。被誉为最伟大的交易类书籍，郑迪本期推荐。

UBI（Universal Basic Income，全民基本收入） 政府向所有公民无条件发放基本生活费的政策构想。郑迪和 Sam（Altman）预测：AI 时代中产阶级消失后，UBI 将成为必然的政策方向，可能通过对 AI token 调用征税来筹集资金。

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Consensus HK 香港共识大会将于 2 月 10 号到 12 号举行，这是 由 CoinDesk 主办、全球最大 Web3 峰会，超过 15,000 位来自 100 多个国家的行业领袖参会。除了加密技术与金融科技，今年还增加了 AI 与机器人议题。这三天是与从业者深度交流、高效 networking 的好机会。

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下面是本期播客的精华稿

Sam Altman 预测，人类历史上会出现第一个「一人独角兽」——只有一个人，估值超 10 亿美元。Anthropic CEO Dario 甚至认为这很可能在今年就会发生。

这不是硅谷的狂想。在杭州，一个叫「鸿鹄汇」的社区，半年内收到了 800+ 份申请，最终只录取了 30 位——录取率不到 4%，比 YC 还卷。

这期播客我们请到了鸿鹄汇的创始人 Johnny，一位在 VC 领域深耕十余年的老兵。他看到了 AI 正在重塑创业的底层逻辑：一个人 + AI 工具，在某些领域已经有 10 倍以上的生产力加速。

我们聊了聊：为什么一人公司正在成为热门趋势？800 个申请者都在做什么？在中美科技战的夹缝中，还有什么套利机会？以及，未来的公司形态会变成什么样？

💡 核心洞察：鸿鹄汇入驻的一人公司里，90% 以上都在做出海产品。出海 + AI + 一人公司，正在成为中国创业者的新范式。

【目录】

1. 为什么是「一人公司」？AI 改变了什么

2. 800 份申请，90% 以上都在做出海

3. 鸿鹄汇的孵化模式：5万美金，不占股

4. 中美科技战下的套利机会

5. 未来的公司，只剩三种形态

6. 给年轻人的建议：这可能比大学更重要

7. 推荐书目：比 AGI 更高的思想

1. 为什么是「一人公司」？AI 改变了什么

「过去企业的很多功能，它的边际收益在今天的 AI 时代其实是在下降。反而是组织内的协作外包、调用资源的能力，这一部分的效率是在上升的。」—— Johnny

一人公司 vs 超级个体，核心区别是什么？

Johnny 给出了一个非常清晰的定义：系统性的生产能力。

超级个体可能是某个领域的专家、某个平台的大V，但一人公司能够利用 AI 和自动化工具，把个人的 know-how 或 IP 进行大规模的再生产和传播。

以前你要成为「超级个体」，往往需要加入一个组织才能获得工具和平台。但现在：

• HR？ AI 可以帮你处理招聘、合同、社保计算

• 财务？ 自动记账、报税、财务分析

• 开发？ Cursor、Replit、Windsurf 让非程序员也能做产品

• 设计？ Midjourney、Figma AI 让审美变成可执行的工作流

• 营销？ 内容生成、SEO优化、社交媒体管理全部可以半自动化

一个真实的案例：以色列有个一人公司叫 Base44，短时间内做到了 8000万美金 ARR，然后被 Wix 收购。

这在以前是不可想象的。

2. 800 份申请，90% 以上都在做出海

鸿鹄汇半年收到 800+ 份申请，最终入驻 30 家，录取率约 3.75%。

Johnny 分享了申请者的画像：

一个惊人的数据：90% 以上都在做出海

这可能是最值得关注的信号——鸿鹄汇入驻的一人公司里，超过 90% 都在做出海产品，或者说是 global 产品，不分国界。

为什么？因为一人公司的优势就是轻、快、灵活，天然适合做全球化生意。你不需要在每个国家建团队，AI + 自动化工具让你一个人就能服务全球用户。

他们都在做什么产品？

📱 ToC 方向：

• AI 语音应用

• AI 音乐生成

• AI 陪伴

• 知识工具

• 个性化儿童绘本（根据孩子的名字、形象、喜好生成专属绘本）

🏢 ToB 方向：

• AI 建筑师事务所：一个小团队开发的工具，让原本需要团队没日没夜做很久的建筑设计，大大加速

• 服务制造业的工业 AI 工具

• 法律、医疗垂直领域的 AI 助手

Johnny 特别提到一个有趣的现象：有个女生，大学刚毕业，完全非技术背景，做的事情就是用 AI 帮别人设计 logo 和产品美学——审美 + AI = 新的生产力。

3. 鸿鹄汇的孵化模式：5万美金，不占股

这是我觉得最有意思的部分。

传统 VC 的逻辑：投钱 → 占股 → push 你扩张 → 等退出

鸿鹄汇的逻辑：Grant 模式，5万美金补贴，不占任何股份

为什么这么做？

「如果占股份，一方面会筛掉很多优秀的超级个体，因为他们对自己的预期很高。另一方面，一人公司的模式本身就和 VC 的扩张逻辑冲突。」

这笔钱由民营部门出一半，当地政府补贴一半。Johnny 认为，一人公司不需要和大资本绑定，因为它本身就是高杠杆的生意——小投入，大产出。

入驻门槛：

• 5人以下团队

• 背景和做的事情要高度相关

• 能够很大程度利用 AI 工具实现过去做不到的效果

• 不是「表面上是 AI，实际做的和过去差不多」

已经有成果：短短三四个月，已经有 2-3 家企业拿到了外部 TS。

4. 中美科技战下的套利机会

「地缘政治是没办法改变的事实，那我们就只能在夹缝中求生存。但世界很大，不是只有中国和美国。」

Johnny 分享了一个很有意思的案例：有一家公司同时从俄罗斯和乌克兰赚钱。

在这个两极化的世界里，中间地带反而成了机会。

Johnny 看好的地区：

关于出海获客，Johnny 举了个反直觉的例子：

Snipd 是一个欧洲的播客 App，纯英文，没有任何中文内容，但它 1/3 的付费用户来自大中华地区。

它在中国完全没有推广，但通过微博和小红书上的 KOL 自发安利，成了学英语神器。

「如果你的产品做得好，你不缺付费用户。你得有审美，得打动大家。」

5. 未来的公司，只剩三种形态

这是 Johnny 最有洞察的一个预测：

「3-5年后，随着 AI 普及，这世界上的公司可能只有三种类型。」

1️⃣ 国有企业保障民生，提供基础服务。

2️⃣ 超级平台 / 大厂美国的 Mag 7，中国的 BAT、字节、快手，以及新的大模型公司。

3️⃣ 一人公司 / 小团队灵活、高效、专注于细分领域。

那中型公司呢？

「中型公司的未来只有两条路：要么被收购，要么分解成若干个一人公司。」

这个判断让我想到 a]6z 的 Benedict Evans 说的：软件吃掉世界之后，AI 正在吃掉软件。当 AI 能替代大部分中层管理和执行工作时，你要么足够大（有平台效应），要么足够小（灵活敏捷）。

对于一人公司创业者，Johnny 认为终局有两种：

• Keep 小做：很多人会选择这条路，因为轻便、灵活、自由，甚至可以「躺着赚钱」

• 做大：1000 个人里可能有 1-2 个有野心去挑战超级平台

6. 给年轻人的建议：这可能比大学更重要

「如果现在我回到二十几岁，我非常鼓励年轻人去做一人公司。甚至我觉得这会是比大学教育更重要的一步。」

Johnny 分享了一个真实发生的故事：

有个年轻人在美国刚读完大学，听说了鸿鹄汇，直接买机票飞杭州，落地就来入驻了。

为什么现在是最好的时机？

1. AI 工具成本极低：各大平台还在打仗，补贴阶段

2. 实践比学历更重要：未来用工单位可能会看「你有没有做过一人公司？做出了什么成果？」

3. 试错成本低：一个人 + AI，几乎零边际成本可以验证 idea

需要避坑的方向：

• Vite coding（竞争已经白热化）

• 招聘、法律等已经有巨头跑出来的领域

• 如果要做，必须做细分、做差异化

7. 推荐书目：比 AGI 更高的思想

Johnny 最后推荐了一本 1999 年的书：

📚 《Posthuman》（后人类）—— Katherine Hayles

这本书在互联网还没普及的时代，就预言了人机合一的未来。

核心观点：

「AGI 追求的是机器超过人类。但比这更高的境界是：人类如何与比自己某方面能力强的智能体合作，共同解决问题。人类永远不是甩手掌柜。」

用 @Rubywang 的话总结：人 + 机器人 + AI > AI 本身。

这也是一人公司的哲学：不是被 AI 替代，而是与 AI 共生。

写在最后

今天我们还在讨论「一人公司」，觉得这是个新鲜事物。

但 Johnny 认为，未来这会变得稀松平常——就像鸿鹄汇现在 90% 以上的入驻项目都在做出海一样，出海 + 一人公司，正在成为中国创业者的默认选项。

如果你对鸿鹄汇感兴趣：

• 官网：https://honghub.com/

• 公众号：鸿鹄汇

• 申请：滚动录取，没有 batch 概念

声明：本文所有讨论都只提供信息，不是投资建议，DYOR。

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大家好啊，我是 Ruby。

时间过得好快，转眼间，我们的茶水间已经开张一年了。最近筹备新的直播比较忙（下文会展开），还请大家原谅我迟来的总结和更新 😁

去年这时候，我和 Star 抱着试试的心态，想看看在加密世界里做点长期主义的真实链接，会不会有人响应。于是我们在 𝕏 和官网发布了这篇文章 《Day1Global 茶水间会员招募：做一名加密世界的长期主义者》，并推出了 Beta 版的会员社群。很开心收到了许多朋友的响应和支持。

一、茶水间这一年：数据与故事

一年过去，茶水间汇聚了来自 14 个国家和地区的华人群友：项目创始人、Crypto 玩家、AI 从业者、数字游民、开发者、创作者，还有一些已经财务自由的退休高管和投资人。年龄从 20 出头到 50+ ，背景很多元，足够有趣。

直接引用一位社群小伙伴的概括，大家的普遍画像是

“希望获得高质量信息，抓住一些好玩的机会，喜爱 peace & love 的社群氛围，并认识一些志同道合的朋友”。

这正好就是茶水间过去一年在做的事。

活动与内容

在刚刚过去的 2025 年，我们总共组织了 9 场社群活动，包括在杭州、上海、香港、新加坡的 5 场线下聚会（吃喝、分享、爬山）和 4 场线上【茶水间夜话】分享。

我们通过 Day1Global 播客一共发布 35 期紧跟市场主题的节目，Substack 发布 44 篇 newsletter。非常感谢大家的支持，我们的节目在全渠道的订阅关注已超过了 8 万，成为 Crypto/Web3 领域的头部中文播客。

会员故事

一些让我们感到备受鼓舞的事

• 多位群友在去年辞职，开启全职超级个体生涯

• web3 新人通过进群学习上手后，很快找到了心仪的工作，过程中群友的帮助和信息帮 ta 坚定了信心

• 有和我们一样，出国带娃上学的家庭，交换心得和攻略，少走弯路

主理人的一年

这是我全职实践【内容+投资】超级个体的第二年，也终于通过赚到比平台打工更高的收入，坚定了自己走下去的信心。

同时，去年也是我过去十年来人生变化最大的一年。

年中，我们举家打包了 40 多箱行李，从杭州搬到马来西亚（E56 聊了我们的思考）。经历了忙乱的半年适应期，年底终于找到了新的生活节奏。趁着在海边度假，我们录了一期 复盘节目 E66-67。

感恩父母家人的支持，也庆幸在人到中年之时迈出了勇敢的一步，过上了自己年轻时想象的生活——时间和地理上的自由。

二、2026 年的方向：Beyond Crypto, Embrace AI

今年，我们将继续升级 Day1Global 「内容+投资」双轮驱动的实践。

1️⃣ Beyond Crypto

Crypto 正在和传统金融深度整合，成为整个 Fintech（金融科技）的底层基础设施。 我们会持续关注破圈的应用——预测市场、支付、稳定币，以及资产代币化（tokenization），通过投研和一手访谈，为会员们挖掘优质机会 👀

顺便预告：我们和 Bagel founder Chess 合办的直播《概率小酒馆》已上线，每周三晚上线。

👉第一期回放在这里

2️⃣ Embrace AI

对 AI 的使用将决定超级个体的产出上限，无论你做内容、投资还是产品。

AI 是必须要全面拥抱的。我们会在所有流程中，探索 AI 辅助创作和投资，尝试新的媒体形式，并把我们和嘉宾的经验分享给大家。

三、【Day1Global茶水间】会员权益 2026 版

欢迎加入! 我们希望在这里，搭建长期主义的、高价值、高信任度的信息与资源网络。

年度会员权益

费用

年度订阅：$100 / 年

2026 年不涨价，老会员续费同价。

$100 不是一个随意的数字。它足够筛选出真正认同长期主义的朋友，又不会高到让学生或刚入行的年轻人望而却步。如果你需要咬牙才能付，请理性消费，不必勉强。我们在各个播客平台同步的节目都不会设置付费门槛。

付款方式

• Substack 付费（支持信用卡，最简单）👉 点击加入茶水间

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（为了方便管理，暂不支持 Monthly 付款，请见谅）

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退款说明

• 一旦支付不支持退款

• 如违反群规被劝退，仍享受付费内容权益（文字稿等）

四、关于茶水间，想和你说几句

OK，为什么第二年了还是 Beta 版？

为什么叫”茶水间”而不是”VIP 群”？

去年的文章提到过，简单说，“茶水间是公司里大家工作之余放松闲聊的地方”。不管未来你是否还在公司工作，希望你都可以在茶水间获得一些能量充电。

所以再强调一下：这不是另一个”专注 Alpha 分享的付费群”。

在这里，群友不是你的退出流动性。穿越周期、共同成长、提升认知，才是我们的目标。

我们相信，AI 时代，唯信任与真实连接不可取代。

希望茶水间能成为一个你的高质量信息交流场所，无论你在哪里。

海内存知己，天涯 Ruby 邻 🌍。

几条群规，请务必看完

1. 这不是 Alpha 群

每个人的投资目标、资金量、风险偏好都不同。茶水间能做的是：分享高质量信息、帮大家避坑、降低焦虑、认识全球同好。

2. 群友不是你的下家

不要来推销特定 Token 或项目。如果你纯粹抱着 shill 的目的来，请不要付款。

3. 量力而行

理性消费，投资同理。

我们鼓励共建

如果你在上一年作为嘉宾参与了 Day1Global 节目，或者在【茶水间夜话】为超过 10 位群友做过高质量分享，免收第二年年费。

真心希望更多高手加入社群，让茶水间越来越热闹。

感谢过去一年分享过的群友：Chak、Kelly、Chess、Sea、阿小小海、Max、小乌鸦 ❤️

项目方合作

如果你是项目方，欢迎赞助我们的节目或活动。比起大会展台的泛泛之交，或者费力筹办但参与人数寥寥的 side event，我们更擅长促成深度连接。

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五、Q1 活动预告 ⬇️ （会员专属）

Q1 的活动目前计划在吉隆坡 🇲🇾、香港 🇭🇰 和深圳 🇨🇳 组织群友聚会。

感谢我们的活动合作伙伴 AllScale 和 Bagel，具体信息如下

期待再次和大家一期一会，年富一年！

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如果你有任何建议、反馈或者合作的想法，欢迎联系我们 day1globalxyz@gmail.com, 每封邮件我们都会及时回复。

由 Founders Fund、加密沙皇投资，川普 USD1 合作的 BitGo 要上市了。作为 2026 年加密行业 IPO 第一枪，会复制去年 Circle 首周 3.7 倍，Bullish 的翻倍神话吗？

我研究了这次打新，结论是值得参与。富途海外 Moomoo还有不到一周的认购时间。

核心逻辑：

看多理由

1️⃣ 估值合理

P/S 3.5x vs 行业 8x+，几乎接近上轮融资估值，平价上市

2️⃣ 华尔街背书，投资人强大

A 轮有 Peter Thiel 的 Founders Fund，B 轮里美国现任 AI 与加密沙皇 David Sacks 参与并曾任 BitGo 董事。主承销商高盛自己也是 B 轮投资人，自己有持股通常会护盘

3️⃣ 监管护城河

美国银行牌照 + 欧盟 MiCA 合规，有利于获机构客户青睐

4️⃣ 川普概念股

BitGo 是川普 WLFI 项目稳定币 USD1 的托管方，稳定币服务是 2025 年新开的增长业务线

5️⃣ 创始人在一线，高管团队稳定

需要注意的风险：

• 收入质量一般 - 96% 是流水收入，Staking 收入在下降

• 托管资产集中 - BTC 48.5% + Sui 20%

• 治理结构 - CEO 以 7.7% 股权控制 55.5% 投票权

• 竞争加剧 - 传统银行和新兴托管商都在入场

下面是我的详细分析，供参考！

一、IPO 基本信息

注意：有绿鞋机制，承销商可额外购买 177 万股，价格有一定的托底

二、业务真相：看清收入质量

BitGo，2013 年硅谷起家，是面向机构的数字资产托管和基础设施服务商。

核心业务：

• 托管服务（Qualified Custody）

• 数字钱包技术（Self-Custody Wallet）

• 流动性服务（Staking、Trading、Settlement）

• Stablecoin-as-a-Service（2025年新推出）

• WBTC（Wrapped Bitcoin）托管方

收入结构拆解

BitGo 2025 年预估总收入 $16B，但这个数字有严重误导性：

利润情况：

净利润 $165M 看起来不错，但多数来自持有的数字资产增值，实际营业利润只有 $3-4M。

这就是为什么 P/S 只有 3.5x，而不是 Coinbase 的 8.9x。

三、为什么值得关注

虽然收入质量一般，但 BitGo 有四个硬核优势：

1. 华尔街天团背书

投资人名单藏着惊喜：

• Peter Thiel (Founders Fund) - A 轮投资人

• David Sacks (Craft Ventures) - B 轮参与，曾任董事

• Antonio Gracias (Tesla/SpaceX 董事) - A 轮领投并加入 BitGo 董事会

• Goldman Sachs - 既是 B 轮投资人，又是主承销商

主承销商自己持股，通常会更卖力护盘。

更关键的是： 这次共有 14 家承销商 参与，对于 $1.89 亿规模的 IPO 来说相当罕见——华尔街在全力推。

总融资 $1.7 亿，C 轮（2023）估值 $1.75B，这次 IPO 估值 $1.9B，仅溢价 6-12%，几乎是平价上市。

2. 监管护城河

• 2024 年升级美国银行牌照

• 欧盟 MiCA 合规

• 机构客户的安全选择 = 长期竞争优势

传统银行虽然在入场，但合规门槛和技术积累不是一两年能追上的。

3. 川普概念股

BitGo 是川普 WLFI 项目稳定币 USD1 的托管方，提供储备托管和铸造/销毁基础设施。

川普上台后的加密友好政策，直接利好托管和稳定币基础设施服务商。

4. 估值便宜

看最新的可比公司估值（截至 2026年1月14日）：

• BitGo P/S 基于剔除 pass-through 后的高质量收入 $500-550M

明显低估。

四、团队：创始人在一线

Mike Belshe - CEO/CTO/President，前 Google Chrome 工程师

Ben Davenport - Co-founder，前 Facebook Messenger 联合创始人

两人搭档 12 年，从 “构建互联网协议” 转向 “构建加密银行基础设施”。

CFO 和 COO 都已任职 4-5 年，团队稳定。

但要注意： CEO 以 7.7% 经济利益控制 55.5% 投票权，是比较极端的投票权结构。

五、打新策略

综合开篇提到的优势和风险，我认为 下行空间有限，上行可以搏市场情绪。

我会参与认购，目标首周 30-50% 收益。

• 定价在 $15-17 区间内都可接受

• 关注首日市场情绪和整体加密市场走势

• 如果开盘即大涨 40%+，考虑部分获利了结

• 长期持有价值一般，更适合做打新交易

时间线：

• 提醒下，富途 US (Moomoo US) 认购还有一周

• 预计 1/21（周三）晚定价，1/22（周四）首日交易

六、总结

BitGo 不算事让人激动的高增长故事，但它是一个 合理估值 + 稳健背景 + 政策红利 的组合。

在 2026 IPO 大年的开局，作为加密第一股，情绪溢价和稀缺性都具备。

适合参与，期待开门红。

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*本文不构成投资建议。加密资产波动性大，请根据自身风险承受能力决策

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