对于Web3来说，交易似乎变成了一场“只出不进”的游戏
大家赚钱了就要立马套现
或者也可以叫做“只进不出”，币圈赚钱币圈花，一分别想带回家
🤔而且目前市场上Perps Dex太多了目前，同质化特别严重，谁能跑出来？怎么跑出来，都没有定数
但是我有一点点自己的理解
我觉得这种交易平台，不仅仅只是为了“资金进出”，而是一个不论是交易，抑或是休息，都能安全稳定生息的场所
这样子才能吸引更多的用户和资金沉淀
不论牛熊，不论是否交易，不论赚亏
➡️@grvt_io 做到了
➡️具体说一下为什么我看好Grvt，三大理由
1、从付费交易到“付费请你交易”：在传统交易所，你在消耗本金支付手续费。而在 Grvt，作为 Maker（挂单方），你的费率是 -1 bps
这意味着你不仅不付钱，每笔交易还在赚钱
2、闲置资金不再沉睡：即使你不交易，资金存放在这里也能获得 10% 的真实收益。这是将 DeFi 的收益率与 CEX 的体验完美融合
3、完全隐私，零摩擦：没有繁琐的 KYC，没有身份验证的侵入。保持 Web3 原生的匿名性，完全掌控自己的数据与资产
隐私保证了用户的安全保密需求
闲置资金躺赚让用户愿意闲暇资金不会抽走，继续留在平台
付费交易让用户有了主动交易的动力
💰相当于用户把钱存入Grvt有两种赚钱方式
1、存款即赚钱：10% APY真实收益率，每4小时复利，来自协议真实收入而非通胀代币。

相信大家很多人都有这个困惑
半夜的时候如果不睡
脑子更加清醒
思维更加活跃
创意更加有趣
但是又因为身体等愿意必须早睡
怎么办？
两难
我也是这种人
最近正在探索解决方案
感觉还挺不错的
要不直接黑白颠倒完事
过上美国作息
研究表明
不规律的睡眠容易导致健康问题
但是如果你一直都是美国时间
那就没问题
要不就是创建一个灵感空间
简单点就是
身边放笔和本
有创意记录下来
但是不需要完善
次日再完善细节
再者如果必须熬夜
那就分段式睡眠
睡一会工作一会
每个间隔2 - 3小时
参考张朝阳和达芬奇
我试了以上几种方案
确实很有效
既能保证身体健康
也能保证工作效率
然后还能保证赚钱
很舒服的规律作息

大家对于熊市的理解是什么？
币价下跌
用户减少
数据下降
但是有这么一个项目
在熊市中其TVL反而实现了稳定的增长
截止目前
已经有2.2亿美金的TVL
这应该是少数中的少数
在熊市TVL可以增长的项目
对
我说的就是 @Theo_Network
即使进入熊市几个月了
其数据增长也很稳健
同时还有合作的增长
合作不能只讲合作数量
还有质量
这一点Theo Network也不遑多让
比如跟Pendle合作
比如跟Stable合作
比如跟Concrete合作
我看到了团队背后的资源整合实力
我看到了团队背后的资源强大之处
我看到了产品存在的强大的能力
未来我是RWA的坚定看多人
而在 Theo
其消除了阻碍 RWA 流动性的高额费用
漫长结算期及其他障碍
叠加像 thBILL 这样的生产性资产应成为 DeFi 的默认抵押
品
我看到Theo的无限可能🛫

行情沉寂以后
大家的目光应该在哪里？
我思考了很久
我觉得应该是
优质一级
+下波行情能起飞
的项目
我觉得这种容易获得更多的支持
坦诚的讲
说归说
闹归闹
没有 @OpenGradient 之前
那些还在画饼的AI项目的样子仍然历历在目
我不明白
Web3
AI
DeAI
本身现在就身处困境
身陷囹圄
一片萧条
整个BSC生态也没因为什么"革命性AI工具"而起死回生
老韭菜相继被割
没有任何新鲜血液进场
TAO跌到$294也好
FET跌到$0.27也罢
整个DeAI赛道也没因此醒悟
老韭菜相继被割
没有任何真实应用
放眼看去
Bittensor空有100+子网
却大多数都是挖矿套利
Render专注GPU租赁
都惨不忍睹
整个DeAI生态的创新也停滞不前
即便是龙头项目
也距离真正的AI应用相去甚远
所以说谁又真的比谁强？
谁又值得骄傲呢？
但是OpenGradient不一样
整个DeAI赛道以概念为首
以炒作为辅
以各路GPU挖矿为支柱
各种Agent概念为支流
各种AI Meme为野草
大家都在同一条船
本身是一荣俱荣
一辱俱辱的
倾巢之下
焉有完卵
但OpenGradient偏偏要做那个完卵
我认为整个DeAI圈子
在今年AI概念被炒得天花乱坠
却没有一个真正可用产品的大环境下
所有项目都应该自行惭愧
除了OpenGradient这种真正在做事的项目
这种底气与自信
不该

我昨天做这张图的时候
其实有点犹豫
我知道
做出这张图大概率是要挨骂的
纯粹无稽之谈
不过这是我一直坚持的观点
1、4年定律没有被打破
2、所谓的涨跌同步都是因为行情波动才有了后面的理由
比如加息，比如跟美股，比如矿工价格，比如ETF
3、所以斗胆还是做了一张过去每4年的行情变化来刻舟求剑
4、每一波大周期行情按照这个走，还是稳稳的赚（过去是这样子）
5、所有操作都是为了赚更多BTC
6、只是发出来跟大家一起交流，轻点喷
没用就当我放了一个屁
这也是我选择周末发的原因
7、可能最多有不超过6个月的误差，大家需要自己判断
8、瞎J8喊，未来最低点BTC位置应该在5.5万 - 6.5万左右
可以买的位置肯定是7万左右
看是否有针
错了记得来打我脸

其实这是一个一直存在的问题
当资产进行跨链的时候
风险1：wrapped 代币脱锚风险
风险2：用户需放弃原生链功能并承担桥黑客事件概率
但是怎么解决
虽然市面上🈶的跨链产品热度很高，市场占有度也不错
但是没有从根本上解决上述问题
@moremarketsxyz 给了一个不错的方案
📒怎么做的
1、资产不搬家，仅在原链金库锁定
锁仓状态经 NEAR Chain Signatures 生成加密证明，通过 Wormhole / LayerZero 等消息层广播到目标链
2、然后目标链根据证明铸造 moreXRP、moreNEAR 等“凭证资产”
再投至 Aave、Pendle 等策略赚取利差
这样做的好处是既可以避免影子资产风险，也节省了桥接费用与等待时间，被团队称为 “Proof-of-Hold Inspire-to-Earn”方案，很有意思
💻技术方案
1、落地一套不变的收益结算核心 + 可插拔 Facet 模块
支持单次审计后所有新策略共享安全边界
2、跨链消息层：
- Wormhole Guardian 网络负责验证锁仓证明
- LayerZero 负责多链账户记账同步
3、风险控制：所有杠杆仓位默认 ≤55% LTV，出现剧烈波动时可由 Security Council 一键暂停 Facet，保障提款通道
➡️个人思考
MoreMarkets 用“锁仓证明+消息层”取

在RWA（真实世界资产）赛道中当大多数协议还在为代币化本身造势时
@Theo_Network 已经在思考一个更深层的问题：如何让那些沉睡在链上的1000亿美元资本真正活动起来
其实这是一个摆在大家的问题
传统RWA项目的逻辑很直接：将现实资产包装成代币，然后......就没有然后了
用户得到的是一个「数字化的收据」，本质上仍是静态的价值存储
Theo Network的创始团队 —— 这群来自Optiver、IMC Trading的前量化交易员：看到了更深层的机会
他们发现，如何代币化资产只是解决问题第一步，而在于如何让这些代币化资产像华尔街的衍生品一样可操作、可组合、可套利
➡️ 简单一句话就是
其他项目 = 资产数字化
Theo = 资本重新编程
📒核心玩法是全球资产负债表
这不是一个简单的资金池，而是一个动态重配置系统，主要体现在4个方面
1、支持实时套利：系统只哦吃自动在CEX和DEX之间寻找价差，将用户的国债收益（4-5%）叠加资金费率套利收益
2、跨链流动性很好：通过Mitosis等协议实现无缝跨链操作，让资产在Ethereum、Arbitrum、Base链之间自由流动
3、最大限度分散风险：支持多场馆托管降低对手方风险，支持MPC钱包和多签保障资产安全
这种模式让thBILL不再是简单的代币化国债，而是一个能够主动捕获市场机会的程序化对冲基金
🤝最重要的合作方Sta

今天一直在思考的是有关AI的问题
目前市场上的AI都更多的辅助工具
更多的着重在作为工具辅助人类进行工作或者沟通等
但是如何发挥AI更大的价值，怎么用
目前市场上的项目似乎都没有找到确定性的答案
@Talus_Labs @idoldotfun 给了一些新的答案和思考
➡️首先，Talus不再将AI代理视作工具，而是平等去看待他们
类似AI 代理 = 人 这个概念
主要是三个角度去体现其作为“人”的证明
- 经济角度，代理可以独立的拥有 $US 代币
- 独立思考角度，代理拥有独立的思考权利和判断权利
- 构建代理社会，对应的是人类社会，代理也应该拥有交流、学习、进步的可能性
➡️再就是Talus创建的PredictionAI，就是说
智能 = 资产
通过Agent-vs-Agent (AvA)游戏，AI代理的智能决策直接转化为可交易的经济价值
人类不再是AI的“使用人”，而是成为AI智能的“投资者”和“观众”。这就很有意思了
这几天预测市场也很火，预计将从目前的20亿美元周交易量增长至2035年的955亿美元；而AI代理市场预计将从2024年的54亿美元增长至2030年的503亿美元
Talus作为两者交汇点的先行者，有望捕获目前预期1000亿+的市场
➡️独特的Meme文化 —— 青蛙为代表
这样子做的好处是将传统项目 + Meme项目的特点结合起来
即可拥有传统项目的产品、

🙋当前AI行业呈现出前所未有的中心化趋势。OpenAI、谷歌等科技巨头控制着最先进的AI模型，形成了新的“数字寡头”
这些公司拥有数千亿美元的资本和计算资源，但也带来了一些广为人知的问题：
- 决策流的黑盒：用户无法知悉AI是如何做出决策的以及这个决策是否确实站在用户角度进行思考的
- 合规导致的不客观输出：其实很简单的一点，相关的AI公司在哪个国家，就要接受对应的合规审查，自然而然的，在内容输出上，会带有相关政治“情绪”
- 所有人的价值都被榨取：B端公司使用产品需要付费，C端用户使用产品需要付费，但是他们的数据让Ai变得更好，却没有得到回报
- 小部分人决策权带来的创新迟缓：很显然，AI产品背后的接受公司，乃至小部分人（董事会）的领导，他们决定了产品的发展方向，这将会限制AI“百花齐放”
@SentientAGI @sentient_found 的出现代表了一种根本性的范式转换——从“AI for 少数人”转向“AI by 社区，for 社区”
本质上来说，我觉得Sentient在做的是一种AI平权的事情
不论是使用权，还有所有权，还有决策权，还有费用选择上以及其他权利
📷大家都了解以上4个问题，但是怎么解决，如何解决
Sentient给出了自己的答案
1、以社区驱动相关的模型开发：通过OML（开放、可货币化、忠诚）框架
AI模型的训练者、部署者和验证者都能获得相应回报

🙋当前AI行业呈现出前所未有的中心化趋势。OpenAI、谷歌等科技巨头控制着最先进的AI模型，形成了新的“数字寡头”
这些公司拥有数千亿美元的资本和计算资源，但也带来了一些广为人知的问题：
- 决策流的黑盒：用户无法知悉AI是如何做出决策的以及这个决策是否确实站在用户角度进行思考的
- 合规导致的不客观输出：其实很简单的一点，相关的AI公司在哪个国家，就要接受对应的合规审查，自然而然的，在内容输出上，会带有相关政治“情绪”
- 所有人的价值都被榨取：B端公司使用产品需要付费，C端用户使用产品需要付费，但是他们的数据让Ai变得更好，却没有得到回报
- 小部分人决策权带来的创新迟缓：很显然，AI产品背后的接受公司，乃至小部分人（董事会）的领导，他们决定了产品的发展方向，这将会限制AI“百花齐放”
Sentient的出现代表了一种根本性的范式转换——从“AI for 少数人”转向“AI by 社区，for 社区”
本质上来说，我觉得Sentient在做的是一种AI平权的事情
不论是使用权，还有所有权，还有决策权，还有费用选择上以及其他权利
➡️大家都了解以上4个问题，但是怎么解决，如何解决
Sentient给出了自己的答案
1、以社区驱动相关的模型开发：通过OML（开放、可货币化、忠诚）框架
AI模型的训练者、部署者和验证者都能获得相应回报，形成可持续的激励机制
2、推动去中心化治理：

大盘暴跌，基本所有的项目的币价、产品数据（比如TVL、用户等）等呈现一个下降趋势
这里有一个不错的点
就是如果有项目能逆势而上
那就一个很简单的逻辑了：行情不好，数据都能增长，行情好了，岂不是原地起飞
对，还真有这样的项目
我发现了 @Terminal_fi 的TVL还有慢慢的上涨
目前Terminal 已经成为Ethena生态排名第一的项目了
从大盘来看，我觉得目前即使不是底部应该也差不多了
在目前很硬的项目，在牛市开启后之后更硬
Terminal 现在有2.7亿TVL，等行情好转后先看5亿，在看10亿

我觉得10月最好的最稳定的赚钱机会就是参与 @buidlpad 的 @MMTFinance 的公募
$MMT 值得
当然，不是靠我嘴上说说罢了，而是应该说的比较契合实际一点
为啥参与这个公募能够赚钱
1️⃣历史验证，大家可以去扒扒过去Buidlpad的上线项目
最高盈利有10倍，最低也有2 - 3倍
这次也会这样子，因为这次Momentum的估值跟前面的有点像，也是2.5亿 - 3.5亿
这个市值开盘10亿肯定没问题的，可以放心参与
2️⃣Momentum本身的基本面牛逼
Momentum的TVL在Sui上的市场份额有20%多
一个项目占据了一条链20%多，这个数据有多恐怖
在5月项目TVL还只有不到4000万，然后到现在的4.6亿的TVL
5个月增长了8倍，这个数据是没有代币情况下实现的
如果发币了，TVL的增长我有点不敢想象，得起飞多少
3️⃣收入决定长期价值
说个有意思的点，市销率的问题，也就是股价/每股营业收入
按照Web3来说，我觉得就可以看币价/收入就行
我算了算，Momentum的收入预计每年有4000万左右
对比市值，也就是不到10倍的差异
一般以10倍以内的市销率是值得买入的
Momentum是恰好符合这个预期的
而且我敢说，在TGE后，产品收入还是会继续增长
对于其公募价格来说，更会显得低估
4️⃣对比一个同类竞品
大家可以直接看看这个表，通过表可以看出来Mom

➡️传统区块链面临的最大挑战是：如何信任AI的输出结果？
传统的项目多数都是从完全重新计算的方式，这个方式成本很高且更加复杂
但是 @wardenprotocol 通过SPEX（统计执行证明）技术给出了优雅的解决方案 —— 概率验证
➡️具体是怎么做的？
1、采样验证：通过验证器共识检查AI模型完整性
2、可调参数：支持样本大小和阈值的动态调节
3、误差界限：将错误接受/拒绝率控制在可预测范围内
👍这项技术已在实际操作中证明其价值：Uniswap代理在三周内实现65万次跨14条链的交易，服务约50万用户，部署时间仅需72小时
实在话，之前我还不是百分百看好这个项目，但是这个实际的结果让Warden的竞争力上升了几个档次
当然，这个数据只能作为单一的验证方式
📊更多的其他数据才可以更加的证明项目本身的质量
事实也是如此，在行业普遍存在机器人刷量的背景下，Warden展现了健康的增长模式：
在社区清理机器人了以后，从650万注册用户筛选出250万真实用户
🆚竞争优势：差异化的市场定位
1、vs Fetch：从数据预言机到执行验证
相比Fetch专注于AI数据预言机，Warden强调单次推理的可验证性，这在DeFi和治理场景中至关重要
Warden的跨链代理执行能力（100+链）和用户导向的应用（100万WAU）也远超Fetch的开发者导向定位
2、vs Bittensor：集体