深度 · 5337

如果只是代币化资产，不接入DeFi，RWA还剩下什么？

作者：Jesus Rodriguez，Sentora 联合创始人编译：Luffy，Foresight News原标题：如果没有 DeFi，RWA 还有意义吗？RWA 行业的讨论往往始于一个朴素的愿景：拿一张国库券、基金份额、股票、发票、兆瓦时或一小时的 GPU 计算，然后铸造一个代表它的代币。有用吗？确实有用。但称得上变革性吗？还远远没有。这就好比给集装箱贴上条形码，就宣称全球贸易问题已经得到解决。条形码让集装箱具备可识别、机器可读的能力，但它不会凭空造出港口、起重机、海关、保险、融资、航运线路，也不会带来远方的买家。代币只是一份可被寻址的权益凭证，而 DeFi 是一套市场操作系统。真正值得探讨的问题，不是有多少种资产可以上链，而是有多少资产能够在压力环境下完成估值、融资、对冲、交易变现与损失处置，且不必每一次发生交易都要线下开会协调。代币化完成的是权益的表征；DeFi 带来的才是实际效用。代币化只是条形码，而非供应链金融市场历史上已经上演过相似的一幕。抵押贷款之所以能够实现规模化，并不是纸质凭证变成电子记录这么简单。真正实现规模化，是围绕这类资产诞生了一整套运转机制：信贷审核、贷后服务、证券化、信用评级、仓储融资、回购、对冲、清算结算以及损失分摊规则。RWA 也需要经历完全相同的演进过程。一项能够适配 DeFi 的资产，需要具备六个层面：具备法律强制效力的权益、可靠的数据来源、清晰的转让与赎回规则、可执行的二级市场流动性、贴合现实行为的抵押参数、可信的清算与损失处置路径。而大多数代币化项目，往往止步于前面五层。有一个简单的测试可以用来检验资产成熟度，只需回答三个问题：这项资产当下价值多少？协议此刻能否完成退出变现？如果前两个判断全部出错，损失由谁承担？当智能合约可以确定性回答以上三个问题时，RWA 才算真正成为金融基础组件。在此之前，它大多仅仅只是一层数字包装外壳。RWA 的四重时间时钟最深层的技术矛盾在于，RWA 同时运行在多套不同的时间时钟之下。区块链几秒即可完成结算，7×24 小时不间断运行；预言机可能每小时或者每日更新一次价格；底层传统交易所晚间与周末休市；托管机构遵循银行工作日时间；资产赎回流程可能耗时 1 天、5 天甚至 30 天。倘若用这样一份节奏缓慢的 RWA 资产，去支撑 DeFi 端快速到期的负债，例如稳定币借贷。这就是期限转换，也是数百年来银行赖以运转的核心模式：用短期负债去为长期慢资产提供资金。这套模式具备实用价值，但风险必须被合理定价。设想一个场景：周日凌晨 2 点，资产触及清算阈值。智能合约可以立刻扣押代币，但是底层现实世界的市场要等到周一才开盘，发行方赎回业务要到周二才能够办理。链上清算已经完成，而现实层面的资产处置才刚刚启动。由此产生清算缺口，DeFi 要求立刻退出变现，现实世界却不允许，二者之间的时间差。这个缺口会带来反直觉的结果，就算是波动很低的国债代币，用作抵押品时风险甚至会高于波动更大的加密原生资产。ETH 价格波动剧烈，但可以全天候交易；RWA 资产看起来价格平稳，有可能只是长达十几个小时没有新的价格标记。平滑的价格，有时代表安全，有时只是陈旧数据披上的伪装。流动性是退出通道，不是 TVL 数字大众对流动性同样普遍存在误解。流动性不等于 TVL，不等于存在一个交易对，也不等于发行方承诺最终会按照净值赎回。流动性指的是，在你的负债允许的时间窗口内，以可以接受的折价，把头寸转换成你需要的结算资产的能力。可以拿拥挤的剧院打比方：大厅的规模无法判断火灾发生时是否安全，真正关键的是出口通道的宽度。一份 RWA 至...

1天前Foresight News#DeFi #RWA

钉钉推出 AI 办公 App QwenNote，硬件 QwenNote A2 曝光

比推消息，据《读佳》报道，钉钉正推进全新 AI 办公应用 QwenNote（千问听记）。该应用定位为 AI 随身助理，通过软硬结合将实时语音转写、总结与翻译融为一体，并与 AI Agent 深度结合，把 Agent 能力嵌入语音输入，推动从单纯记录转向自动化执行。应用支持实时转写与中英双语识别及语种切换，可生成结构化会议纪要、大纲与待办，并内置基于听记素材的 AI 问答与快捷指令。QwenNote 提供语音备忘功能，需扫码连接录音设备，长按设备背面按钮即可记录灵感，录音完成后自动归档、生成标题与简要总结并标注时间。产品还设有无痕保护模式，开启后原始音频将被物理删除、仅保留转写文本，以适应涉密场景。应用内已亮相配套硬件 QwenNote A2，同属千问听记硬件生态，生态中还包括 DingTalk A1、DingTalk A1 Pro、Cleer H1 等，用户可扫码完成绑定。报道称，钉钉希望借软硬一体补齐线下语音采集入口，形成现场收音、实时双语转写、AI 纪要问答与钉钉组织协同的闭环，听记素材可同步至钉钉 AI 听记并支持个人私有隔离。软件侧其持续将大模型嵌入文档、会议与 IM 等场景，硬件侧则扩展千问听记产品线。相关硬件尚未大范围公开检索到更多正式发布信息。

2天前

RootData 与 Tiger Research 建立战略合作关系

比推消息，Web3 资产数据平台 RootData 与韩国领先的加密研究机构 Tiger Research 建立战略合作关系。根据协议，Tiger Research 将全面采用 RootData 提供的 API 数据接口，为其各类行业研究报告、市场洞察及项目分析提供底层数据支撑。RootData 作为综合性数据平台，拥有海量的项目基本面、融资历史、团队背景及热度指数等指标。此次合作将使 Tiger Research 的研究团队能够高效获取结构化、高可信度的数据集，显著提升研究效率与数据广度，从而产出更具时效性和深度的分析成果。同时，RootData 的数据合作伙伴网络也进一步拓展，标志着其数据服务在专业研究场景下的应用价值得到验证。目前，RootData 的数据合作伙伴已经累计超过 220 家，成为加密行业重要的结构化数据提供商之一。

2天前

澳大利亚 ASIC：单财年下架逾 3,100 个加密骗局，AI 深度伪造成主要作案手段

比推消息，据 Bitcoin.com 报道，澳大利亚证券和投资委员会（ASIC）披露，2026 财年共下架超过 19,400 个在线骗局（同比激增 182%），其中加密货币投资诈骗平台达 3,106 个，较上一财年增长约 30%。ASIC 指出，诈骗团伙正大量借助生成式 AI 技术构建系统性欺诈生态：通过伪造澳大利亚总理阿尔巴尼斯、财经评论员等知名人士的深度伪造视频为虚假加密交易机器人站台，同步搭建仿冒媒体网站、AI 生成评论及虚假收益仪表盘，诱导受害者持续加大投资，资金最终流向境外犯罪团伙。仅高知名度人物被冒用一项，相关损失已超 740 万澳元。

2天前

姚顺雨重整腾讯多模态路线：靠拢梁文锋，远离李飞飞

文｜苗正编辑｜王靖来源｜字母AI腾讯混元多模态团队又发生了一起人事变动。据媒体报道，曾负责xAI多模态理解负责人蔺旭东，已经离开xAI，加入腾讯混元，担任多模态内容生成算法负责人。这则人事消息之所以值得关注，是因为它发生在混元多模态团队持续调整的背景下。过去一段时间，混元内部陆续传出负责人离职、研究人员转岗和新成员加入的消息。原多模态理解负责人胡瀚离职创业，田永龙等人加入腾讯，原有多模态团队的汇报关系也随着大语言模型部门和多模态模型部门的整合而发生变化。但这是否意味着腾讯多模态团队正在“改朝换代”，目前还不能直接下结论。公开信息能够确认的是，混元确实出现了人员流动和组织重组。蔺旭东的加入传闻，更像是这场调整中的一个新信号：腾讯正在重新组合多模态理解和内容生成这两条路线。那么问题来了，蔺旭东究竟是什么来头，他能为腾讯补上什么能力？以及腾讯的多模态路线是否正在从“生成内容”转向了姚顺雨更偏向的“理解上下文并在世界中行动”？蔺旭东是什么来头他加入腾讯后能做什么？公开资料显示，蔺旭东2018年毕业于清华大学，随后赴哥伦比亚大学攻读博士。在读博期间，他的研究方向包括嵌入学习、视频分析和生成模型，也曾参与哥伦比亚大学与Facebook AI合作的Vx2Text项目。V指的是视频，x指的是未知数，可以是声音、语音甚至是环境音，2代表to，Text则代表字幕。它的逻辑是，先把视频、声音等不同模态转换成类似“语言token”的向量，再统一送入语言模型进行融合，最后由自回归解码器生成开放式文本。Transformer只能理解token，所以AI本质上是不理解视频和音频这两种文件形式的，也就更不可能将其转换成文字。举个例子，一只狗在游泳池旁边跳进水里，那么Vx2Text的视频识别器看（V）就会输出关键词：狗、跳跃、游泳池；声音识别器（x）就会输出：水声、扑通。虽然Vx2Text的产品功能是“生成”，但产品的核心难点在于“理解”。当然，Vx2Text并不是简单地把画面“翻译”成几句话而已。模型需要从视频里识别人物、物体、动作和事件，还要理解这些东西在时间上的变化，最后再把视觉信息组织成语言。博士毕业后，蔺旭东进入DeepMind，参与Gemini相关的多模态预训练和后训练工作。2025年，他又加入xAI，公开资料称其负责多模态理解方向，并参与多模态内容理解与生成模型的训练。如今他加入腾讯混元，将负责混元多模态内容生成算法。蔺旭东的加入与其说是提升混元多模态生成的性能，倒不如说是为了解决一个困扰所有多模态的问题——理解。以前的生成模型更像一个画面制造器。给它一句提示词，它可以生成一张图片、一段视频。但只要用户提出更复杂的要求，模型就有点跟不上了。比如人物在长视频里变了，物体的形状前后不一致，摄像机运动不符合空间关系等等。这不是因为模型不会生成，而是因为它没有稳定地记住和理解世界。所以，把蔺旭东放到多模态内容生成的位置上，可能正是因为他把多模态，“翻译”成AI能理解的东西。蔺旭东的加入要放在一个更大的背景下才能看得清楚，那就是如今腾讯混元正在重新整理自己的多模态路线。2025年1月，腾讯杰出科学家（Tencent Distinguished Scientist）胡瀚接替此前离职的刘威，全面负责混元多模态大模型的研发，同时担任腾讯混元大模型Tech Lead。2025年下半年腾讯内部组织调整，他从多模态模型部，调入了大语言模型部旗下的“Frontier”前沿技术研究组，头衔变成了多模态理解方向负责人，汇报线也改为向姚顺雨汇报。实际地位从“一个独立部门的领导”变成了“大语言模型...

2天前字母AI#AI #李飞飞 #梁文峰 #腾讯

1元/股上车的打工人，终于等到宇树上市这天

作者：David ，深潮 TechFlow原标题：4000 亿市值的宇树，和 1 元/股上车的“千万富翁”打工人8 月 19 日，宇树科技登陆科创板。开盘涨 629%，报 1100 元，市值一度冲到 4449 亿。中一签的散户浮盈 47 万。全网都热衷于围观股票上市之后的造富效应，比如创始人王兴兴身家 1335 亿，90 后首富易主。雷军的顺为资本因为之前的投资也浮盈 152 亿。最大外部股东美团系，浮盈超 333 亿。连梁文锋旗下的深度求索和幻方，打新也进账 11 亿。大佬数钱，散户沾光，一顿热闹的财富流水席。只是这些数字，和绝大多数打工人没什么关系。当聚光灯打在敲钟的王兴兴和投资的 VC 身上时，真正更接近打工人造富天花板的故事，其实藏在宇树科技招股书里的一家叫"上海宇翼"的公司里。这家公司名字里不带"宇树"，却是宇树的员工股权激励平台，持有宇树科技 10.94% 的股份。2017 年宇树发不出工资时给员工签下的那批 1 元/股期权，就装在里面。而今天这批期权的主人里，按时价计算身家最高的已经来到了 15.8 亿。宇翼和羽翼顺着招股书往上查，上海宇翼是一家有限合伙企业。员工不直接持有宇树股票，而是持有这家合伙企业的份额，透过它来进行间接持股。合伙人名单里嵌套着几层持股平台，以及几十名自然人员工。而名单排最前面的，是三个 90 后。杨知雨，机械结构负责人，1991 年生，浙大机械与自动化专业，2016 年公司刚成立就加入，间接持股约 178.37 万股。按首日宇树冲高的股价计算，纸面身家 15.8 亿元。陈立，销服体系负责人，1990 年生，持股约 94.64 万股，身家 8.4 亿元。张阳光，算法与软件负责人，1993 年生，南开大学自动化专业。2025 年央视春晚，机器人扭秧歌的《秧 BOT》火遍全国，从视频直接生成动作程序的功能就是他主导开发的。持股约 54.6 万股，身家 4.8 亿元。那除了这 3 人之外，前面说到的更多打工人的股权激励在哪里呢？上海宇翼的直接合伙人，一共只有 6 个。王兴兴，陈立，杨知雨，一个执行事务合伙人，再加杭州翌心、杭州翌意两家合伙企业。而绝大多数员工的名字，装不进这层名单。因为有限合伙企业最多只允许 50 个合伙人，所以宇树公司就在上面又搭了翌心、翌意两个股权的"份额容器"，形成了"上海宇翼，翌心翌意，员工"的三层结构。所以，这家公司更多面向普通打工人的激励，都收纳在上述两家二级平台里。而名单翻到这一层，才是普通打工人扎堆的地方。60 多个一线的研发技术主管和核心技术员工，通过平台分到 0.01% 到 0.05% 不等的股份；按首日收盘市值 3580 亿算，这些人的账面身家，在 3500 万到 1.7 亿之间。发不出工资时签的股权计划时间回到 2017 年，宇树成立第二年，融资款花完，工资发不出来。初心资本的田江川那年 11 月见了王兴兴，聊了很久但没投，在内部投资笔记列写了四个字：背景草根。三年后初心资本以 4 倍估值重新进入，田江川后来把当初的错误判断，归因于自己"精英主义的傲慢"。而在没有资本注入的初期，王兴兴的决定是停掉自己的工资，自掏腰包给员工发工资。那年 9 月，公司和杨知雨等 17 名初代核心员工签下首批期权协议，行权价 1 元/注册资本。此后几年公司又陆续做了多轮股权激励，最终全部统一收进上海宇翼这个平台管理。名单上前排的三个 90 后，和后面密密麻麻的 100 多个人，就是这么一个个进来的。今...

2天前深潮TechFlow#上市 #宇树科技

智谱创始人唐杰：大模型 Scaling 不只是堆参数，未来竞争核心转向后训练与推理能力

比推消息， 智谱创始人唐杰在 X 平台发布关于大模型 Scaling Law 的思考文章表示，当前人工智能行业对模型能力提升的理解正在从“扩大参数规模”转向多维度扩展，参数量并非衡量模型能力的唯一指标，还需要结合数据规模、计算资源分配方式以及模型实际运行场景综合评估。唐杰指出，早期研究曾推动行业快速扩大模型参数规模。Kaplan 等人在 2020 年的研究认为，模型参数增长速度应高于数据增长速度，推动了 GPT-3、Gopher、MT-NLG 等超大规模模型的发展。但 Hoffmann 等人在 2022 年通过分析数百个模型发现，计算最优方案更接近“每个参数对应约 20 个训练 Token”，模型参数和数据规模应保持同步增长，过去追求万亿参数模型的路线实际上是一次行业共同经历的“偏航”。随着模型应用场景变化，推理成本逐渐成为生命周期成本的重要组成部分，优化目标也从单纯降低训练成本转向提升长期运行效率，因此“小模型+更充分训练”的路线开始受到关注。唐杰表示，稀疏混合专家（MoE）架构进一步改变了 Scaling 逻辑。在 MoE 模型中，总参数量决定模型能够存储多少知识，而激活参数和有效深度更影响模型完成复杂推理任务的能力。对于漏洞发现等需要长链条推理的任务而言，能力并不来自简单记忆更多信息，而是需要模型保持多步推理过程的连贯性。近期研究显示，最优“Token/参数比例”并不存在统一答案：偏向记忆型任务需要更多参数，而偏向推理型任务则更依赖更多数据和计算深度。在固定训练数据规模下，盲目增加总参数甚至可能削弱推理能力，而增加激活专家数量则更有助于提升模型表现。围绕智谱最新模型进展，唐杰透露，GLM-5.3 是一次针对 Scaling 方向的实验。该模型与 GLM-5.2 采用相同基础模型、架构以及总参数和激活参数规模，但通过一个月的大规模长周期环境训练和强化学习（RL）进行后训练优化，性能提升并非来自参数增加，而是来自后训练阶段的扩展。他总结称，大模型竞争已经从单纯比拼参数规模，进入探索“多维 Scaling”的阶段，未来模型能力提升将更多依赖训练策略、推理深度以及后训练能力的持续优化。

3天前

210 亿美元 AI 芯片新贵 Etched 遭质疑：性能至今没有第三方验证

比推消息， AI 快讯，刚以 210 亿美元估值融完 7 亿美元，Etched 就被芯片圈盯上了。知名黑客 George Hotz 创办的 AI 计算团队 the tiny corp，也就是开源深度学习框架 tinygrad 背后的团队，公开质疑 Etched 的技术宣传：投资人、订单和硬件照片很多，真正能验证性能的数据却太少。Etched 的一项核心卖点是 LVI，也就是让芯片在更低电压下运行 AI 推理。Etched 宣称，这能让万亿参数稀疏 MoE 跑到 80% 以上的理论峰值算力。芯片设计从业者 Wesley Yue 质疑，这个比例高不代表绝对性能就强。MFU（模型算力利用率）衡量的是实际计算量占理论峰值的比例，如果芯片本身峰值算力更低，即使利用率达到 80%，也可能跑不过对手。Etched 至今没有公开完整的 FLOPs、功耗和第三方 benchmark。官网仍只写早期客户测试达到领先水平，并称详细性能数据之后再公布。不过，目前也没有证据证明 Etched 造假。《华尔街日报》和路透社均确认其芯片已经出货。Jane Street 上个月拿到首个整机机架，并已经开始部署。现在最大的悬念不是有没有芯片，而是这颗芯片到底有没有宣传得那么强。

3天前

梁文峰打新宇树科技浮盈 11 亿

比推消息， 宇树科技正式登陆科创板，开盘大涨 629.44%报 1100 元/股，总市值达 4449 亿元。梁文锋旗下深度求索、幻方量化和九章资产通过战略配售、网下打新合计获配约 119.16 万股，以发行价计算，梁文锋打新宇树科技浮盈超 11 亿元。（中新经纬）

3天前

许家印，崩了东北富二代42个亿

来源：凤凰网财经《公司研究院》近日，香港高等法院的一纸判决，把一笔沉了五年的旧账重新翻到了台面上。 盈佳国际置业向法院申请禁制令，想拦住恒大清盘人追债，被驳回。清盘人要的是59.7亿港元，连本带息。而这桩巨额纠纷的背后，是一桩发生在恒大汽车巅峰时期的定增游戏。2021年，一位东北富二代掏出42亿元人民币，换回来的恒大股票近乎清零，一笔本以为只是走账的过桥借款，如今化作悬在离岸壳公司头顶的近60亿港元巨债。01 50亿港元跨境过桥，一套看似天衣无缝的闭环2021年1月24日，恒大汽车发布公告，联合六名认购人完成新股配售，合计配发9.52亿股，每股27.3港元，总募资260亿港元。彼时恒大汽车市值一度突破6000亿港元，力压比亚迪，登顶国内车企市值榜首。1989年出生的王开国控制的和益荣国际贸易有限公司也是认购方之一，承诺出资50亿港元，拿下约1.83亿股新股，附带12个月禁售期。纸面协议落定，资金的难题却横在眼前。要调动50亿港元量级的资金出境参与港股认购，正规外汇审批周期漫长，许家印等不起。两边一合计，想出一个能快速付款的办法，整个流程分三步落地。第一步，境内放款。2021年3月，和益荣与恒大签署人民币借款合同，由和益荣向恒大借出折合50亿港元的人民币资金。4月7日至9日，和益荣分三笔，合计42亿元人民币汇入恒大指定的广州市凯隆置业有限公司账户，按转账当日汇率折算，刚好对应50亿港元。第二步，境外放款。同样是2021年3月，恒大旗下国雄控股与王丽华全资持有的盈佳国际置业签下借款协议，国雄向盈佳借出50亿港元，期限两年，按期归还免息，逾期按4%年利率计息。4月7日至9日，这笔港币同样分三笔打入盈佳账户。第三步，完成新股认购。盈佳收到50亿港元后，随即全额划转至王开国控制的另一家香港主体鸿昌国际贸易。4月9日，鸿昌国际顺利拿到恒大汽车1.83亿股新股的股票证书。据盈佳国际置业在诉讼中主张，对于上述借款，恒大原管理层与盈佳国际置业之间曾存在无需实际偿还的内部共识。但时间来到2024年1月29日，香港高等法院下达中国恒大清盘令。清盘人接管资产与合同档案，这份手续齐全、资金完整交割的借款协议被翻了出来。旧管理层口头上的默契，对清盘人没有任何约束力。合同白纸黑字写着50亿港元本金、逾期计息4%，这就是一笔具备法律效力的真实债权。2025年5月，国雄控股正式发函，要求盈佳国际置业偿还本息近60亿港元。盈佳拒绝履约，反过来向香港高院申请禁制令，试图阻止国雄控股提交清盘呈请。庭审中，盈佳国际置业的抗辩几度改口。先是称借款属于虚假交易，继而改口说存在特殊资金安排，最后抛出核心说法：双方存在一份免于强制执行的口头附属协议。对此，主审法官陈静芬认定，盈佳主张的口头附属协议系“近期捏造”，并逐一驳回其全部抗辩。陈静芬表示，案中有书面签署且资金足额交割的借款合同构成真实债权，仅凭事后单方声称的口头约定，无法否定正式合同的法律效力。8月7日判决落地，意味着恒大清盘人可以正式启动针对盈佳的清盘程序，追索近60亿港元债权。但盈佳本身只是一家离岸壳公司，它名下究竟有多少可供执行的实际资产，仍是未知数。这类离岸壳公司往往只承担持股与资本流转的功能，很难一窥福佳系真实的操盘脉络。要读懂这家民营资本巨头在 A 股市场的布局落点，还要从被推至台前的核心代理人王开国说起。02 32岁拿下5席董事，34岁悄然退场2021年4月21日，金融街控股发布董事候选人公告，“王开国”这个名字首次出现在A股上市公司的正式披露文件中。五天后的4月26日，金风科技在港交所发布《提议选举非执行董事》公...

3天前Wendy#恒大 #比亚迪 #王开国 #许家印