编译：深潮 TechFlow

深潮导读： 本文深度解析了 2026 年加密市场的宏观趋势。尽管 2025 年比特币在机构资金和 ETF 的推动下占据主导，但市场表现却呈现出低波动、高吸收的现象。

随着美国监管政策的尘埃落定、RWA 真实世界资产代币化的爆发以及 DeFi 代币经济学的转型，2026 年的加密市场正从单纯的投机周期向更复杂、数据驱动的成熟金融体系演变。

在宏观流动性收紧与链上创新加速的拉锯战中，这篇文章为投资者揭示了支撑下一轮扩张的底层逻辑。

正文如下：

投资者在进入 2026 年时，正面临着一个复杂的加密市场前景。比特币（Bitcoin）、监管政策与代币化（Tokenization）正汇聚在一起，重新定义风险与流动性在链上的流动方式。

总结

• 比特币处于新加密市场结构的核心
• 2026 年的宏观条件、流动性及政策路径
• ETF 流动、策略性仓位与情绪转变
• 监管、美国市场结构及其全球溢出效应
• 低波动性、比特币主导地位（Bitcoin Dominance）与异常的周期轮廓
• 真实世界资产（RWA）代币化与下一波结构性浪潮
• DeFi 代币经济学、协议费用与价值捕获
• 为 2026 年铺平道路

比特币处于新加密市场结构的核心

在整个 2025 年，比特币始终是加密市场的主要驱动力，其走势受宏观力量和日益增长的机构参与所塑造。然而，需求、流动性和风险表达的渠道已经发生了变化。这一周期给人的感觉不再像以往那样狂热，但在结构上更加错综复杂，且更依赖数据驱动。

作为一种宏观资产，在经济增长乏力、通胀持续以及地缘政治冲突频发的环境下，比特币继续锚定着风险情绪。这种背景导致了波动区间被压缩，仅在特定叙事驱动下才会出现剧烈波动。此外，市场行为显得更加克制，极端的“冲顶”（Blow-off tops）现象有所减少。

机构工具目前在价格发现中起着决定性作用。在美国上市的比特币 ETF（包括贝莱德的 IBIT）以及数字资产财库买家（如 MicroStrategy 等策略性买家），在 2024 年和 2025 年贡献了巨额的净资本流入。即便如此，对标杆价格的影响却弱于许多人的预期。

仅在 2025 年，ETF 和策略性买家就共同吸收了近 440 亿美元的比特币现货净需求。然而，价格表现却滞后于资金流入的规模，揭示了供应动态的演变。最可能的市场供应来源是长期持有者（Long-term holders），他们正在套现积累了多个周期的利润。

证据来自“比特币币天销毁”（Bitcoin Coin Days Destroyed）指标，该指标追踪代币在移动前闲置的时长。在 2025 年第四季度，该指标达到了单季度最高历史记录。然而，这种换手发生在加密货币与强劲的股市、人工智能（AI）驱动的增长叙事，以及金价和其他贵金属创纪录表现竞争的背景下。

结果是，市场能够吸收巨大的资金流入，却不会产生早期周期中那种反射性的上涨（Reflexive upside）。尽管存在这些不利因素，系统性风险指标仍保持在可控范围内，稳定币流动性处于历史高位，且监管明晰度正在改善，这使得整体结构广义上具有建设性。

基础设施、DeFi 和代币化的创新正在加速，但复杂性也随之增加。此外，更高的复杂性可能会掩盖隐藏的脆弱性，特别是在那种不再能保证支持性货币政策的宏观体制下。

2026 年的宏观条件、流动性及政策路径

展望 2026 年，宏观经济趋势和流动性状况仍将是数字资产表现的核心。预计经济增长将保持适度，美国可能优于欧洲和英国等地区。然而，预计通胀将具有粘性，从而限制了政策的灵活性。

预计各国央行仍将降息（日本和澳大利亚等显著例外）。然而，宽松的步伐比 2025 年要慢。市场定价暗示，到 2026 年底，美国政策利率将向 3% 左右的低位靠拢，同时伴随着量化紧缩（QT）或资产负债表缩减的暂停。

对于风险资产（包括加密货币）而言，流动性仍然是最相关的领先指标之一。虽然美国的量化紧缩实际上已经结束，但在没有负增长冲击的情况下，目前还没有明确的重启量化宽松（QE）的路线图。即便如此，投资者仍在关注前瞻性指引的任何转变。

美联储领导层的不确定性又增加了一层迷雾。主席杰罗姆·鲍威尔（Jerome Powell）的任期将于 2026 年 5 月届满，这引发了政策转型的预期，可能会改变流动性管理和风险偏好。风险偏向是不对称的：重大的宽松政策更有可能跟随不利的经济消息而至，而非作为良性的利好到来。

持续高企的通胀仍是数字资产获得更具支持性宏观背景的主要障碍。一个真正的“金发姑娘”（Goldilocks）情境需要多个方面同时取得进展：贸易关系改善、消费者价格通胀下降、对 AI 相关高水平投资的持续信心，以及关键地缘政治冲突的降温。

ETF 流动、策略性仓位与情绪转变

现货比特币 ETF 的流入和策略性买家的仓位继续作为机构情绪的重要风向标。然而，这些信号包含的信息内容正在发生变化。2025 年的 ETF 流入量低于 2024 年，且数字资产财库已无法再以同样的相对于资产净值（NAV）的高溢价来增发股票。

投机性仓位也有所降温。与 IBIT 和策略性买家相关的期权市场在 2025 年底经历了净 Delta 风险敞口的急剧崩塌，甚至跌破了 2025 年 4 月关税动荡期间（当时风险资产被激进抛售）的水平。

如果没有重新转向“风险开启”（Risk-on）情绪的转变，这些工具很难像在周期早期阶段那样驱动比特币再次强力上涨。此外，这种投机杠杆的缓和有助于形成一个更稳定、尽管爆发力较弱的交易环境。

监管、美国市场结构及其全球溢出效应

监管明晰度已从一个假设性的催化剂转变为市场结构的具体驱动力。美国稳定币立法的通过正在重塑链上美元流动性，为支付轨道和交易场所提供了更稳固的基础。注意力现在正转向《CLARITY 法案》及相关改革。

如果该框架得以实施，将更清晰地定义对数字商品和交易所的监管，可能加速资本形成并巩固美国作为领先加密枢纽的地位。然而，实施细节对于中心化场所和链上协议都至关重要。

全球影响是显著的。其他司法管辖区在制定自己的规则手册时，正密切观察美国的成果。此外，新兴的监管地图将影响资本、开发者和创新集群的去向，塑造各地区之间的长期竞争格局。

低波动性、比特币主导地位与异常的周期轮廓

当前环境最突出的特征之一是加密货币异常低的波动性，即使是在触及历史新高的时期也是如此。这与之前的周期行为大相径庭，以往价格峰值通常伴随着极高的实现波动率（Realized volatility）。

近期，在比特币 30 天实现波动率徘徊在 20-30% 区间时，市场记录了新的高点。从历史上看，这样的水平通常与市场周期的底部而非顶部相关。此外，尽管宏观和政策存在持续的不确定性，这种冷静状态依然持续。

比特币市值主导地位强化了这一信号。在整个 2025 年，主导地位平均保持在 60% 以上，没有出现持续跌向 50% 以下的情况——而这曾是周期后期投机过热的标志。这种模式究竟反映了一个结构上更成熟的市场，还是仅仅是被推迟释放的波动性，仍是 2026 年最重要的悬而未决的问题之一。

真实世界资产代币化与下一波结构性浪潮

真实世界资产（RWA）的代币化正悄然成为加密领域最重要的长期结构性叙事之一。在短短一年内，代币化金融资产从约 56 亿美元扩大到近 190 亿美元，其范围已超越国债基金，扩展至大宗商品、私募信贷和公开股票。

随着监管态度从对抗转向更具协作性，传统金融机构越来越多地实验链上分发和结算。此外，如大盘美国股票等广泛持有的工具的代币化，可能会解锁全球需求和链上流动性的新资金池。

对于许多投资者来说，关键问题是金融资产的代币化最终对市场管道（Market plumbing）和价格发现意味着什么。如果成功，这一转变可能成为定义性的增长催化剂，类似于 ICO 或自动做市商（AMM）推动早期加密扩张的方式。

DeFi 代币经济学、协议费用与价值捕获

去中心化金融（DeFi）内部代币经济的演变是另一个潜在的催化剂，尽管其目标更为具体。许多在早期周期启动的 DeFi 治理代币在设计上刻意保守，避免了诸如协议费用分摊之类的显性价值捕获机制，以规避监管不确定性。

这种立场目前似乎正在改变。诸如 Uniswap 提议激活协议费用等方案，标志着市场正向强调可持续现金流和长期参与者一致性的模型转变。然而，这些实验仍处于早期阶段，将受到投资者和政策制定者的密切审视。

如果这些新设计被证明是成功的，它们可能有助于对一部分 DeFi 资产重新定价，使其摆脱单纯的情绪驱动叙事，转向更持久的估值框架。此外，改进的激励结构可能更好地支持未来增长、开发者参与度以及链上流动性的韧性。

为 2026 年铺平道路

2026 年伊始，加密市场前景由宏观不确定性与加速的链上创新之间的博弈所定义。比特币仍然是表达风险情绪的核心棱镜，但它已不再孤立于更广泛的结构力量之外运行。

流动性条件、机构定位、监管改革以及资产代币化和 DeFi 代币经济学的成熟，正日益交织在一起。市场情绪低于一年前，杠杆已被清洗，该行业的大部分结构性进展都发生在聚光灯之外。

虽然尾部风险（Tail risks）依然高企，特别是在宏观方面，但该行业的底层基础似乎比以往任何周期都更具韧性。这个行业已不再处于婴儿期，但它仍在快速进化。2025 年和 2026 年奠定的基础很可能塑造加密货币下一轮重大扩张的轮廓，即便前行的道路依然崎岖。

就在10月21日，闪电网络开发商Lightning Labs宣布Taproot Assets v0.3在主网alpha版本上的发布。这个版本将为在比特币上发行稳定币和其他资产铺平道路。Lightning Labs的首席执行官兼联合创始人Elizabeth Stark表示，Taproot Assets v0.3预示着属于比特币的新时代已经到来，它会进一步巩固比特币在全球金融体系中的重要性。

Taproot Assets是什么 

在过去的一周中，比特币的涨幅超过15%，一度突破了35000的高点。比特币现货ETF成为了市场关注的焦点，围绕比特币新叙事也成为了当前加密行业的主流趋势。除了最受关注的比特币现货ETF之外，还有一种关于比特币资产发行的新方式引起了投资者的关注，它就是Taproot Assets。

Taproot Assets协议

Taproot Assets是基于Taproot的一个新协议，旨在在比特币链上实现资产发行。该协议允许将资产存入闪电网络的支付通道，并通过现有的闪电网络进行转移。Taproot Assets为那些热衷于在链上发行、管理和探索主网资产的开发者提供了一套整套工具。该协议引入了相应的新功能，并在可扩展性、安全性和开发人员体验方面进行了改进。

Taproot Assets最早由比特币闪电网络基础设施开发商Lightning Labs开发。Lightning Labs成立于2016年，致力于提高比特币的可扩展性，以便更快、更便宜地进行交易。10月21日，Lightning Labs宣布推出了Taproot Assets v0.3，这是Taproot Assets协议的最新版本，该版本的一大亮点是前向兼容性，确保 Taproot 资产不受未来任何协议变更的影响，为资产发行者和用户提供稳定性和信心。

Lightning Labs首席执行官兼联合创始人Elizabeth Stark在接受The Block采访时表示，Taproot Assets 有助于引领「比特币复兴」，使 Lightning Network 成为多资产网络，进一步巩固比特币在「货币互联网」领域的地位。

Taproot Assets协议的核心部分

• Schnorr签名算法： Taproot Assets采用了Schnorr签名算法，这是一种高效且具有更强隐私性的比特币交易签名算法。允许多个输入共享同一个签名，Schnorr签名减少了交易的大小，提高了隐私性，为用户提供更安全、高效的交易体验。
• Merkleized Abstract Syntax Tree (MAST)： MAST是一种用于组织和验证复杂脚本的数据结构。Taproot Assets利用MAST将多个条件和分支合并为单个Merkle树，从而减少了交易的复杂性和大小，提供更灵活的资产管理和交易规则。
• Scriptless Scripts： Taproot Assets引入了Scriptless Scripts，这是一种在Taproot中引入的新的合约功能。它允许在比特币交易中进行更复杂的条件和协议，而无需在区块链上公开脚本，提高了交易的隐私性，减少了交易的大小，为用户提供更安全、私密的交易环境。

Taproot Assets的核心功能

• 资产发行和赎回： Taproot Assets允许资产发行者在比特币主网上分批次发行资产，并随时销毁资产，实现了资产供应的灵活管理，同时确保公众能够获取最新的资产信息。
• 异步接收功能： Taproot Assets支持异步接收功能，即在交易双方不同时在线的情况下，仍然可以发送和接收资产。通过与统一资源标识符（URI）相关联，接收者的钱包可以在后台自动同步和处理新收到的资产。
• 多重Universe模式： Taproot Assets采用多重Universe模式，其中参与资产转移的参与者可以验证和存储资产的相关信息。这些信息存储在发行者的本地数据存储或称为「Universes」的信息仓库中，即使发行者的服务器发生故障，仍然可以通过其他的Universes验证资产的合法有效性。
• 发行稳定币： Taproot Assets适合用于发行稳定币，即一对一锚定法币的代币。结合闪电网络，Taproot Assets提供了稳定币支持，并为用户提供支付通道功能，使得比特币链上的稳定币可以用于日常高频支付，具备便利性和协同效应。
• 原子交换：Taproot Assets协议还允许进行资产与比特币之间的原子交换，处理独特和非独特的资产以及集合。这意味着用户可以在不涉及第三方的情况下，直接进行不同资产之间的交换，实现资产的高效流动和转移。
• 闪电网络支持：Taproot Assets协议的资产可以存入闪电网络的支付通道中，并通过现有的闪电网络进行转移。闪电网络作为比特币的第二层解决方案，具有高速、可扩展和低费用的特点，使得Taproot Assets的资产转移更加快速和经济高效。

Taproot Assets引领比特币资产发行新方向

在加密货币领域，资产发行和交易一直是关注的焦点。而随着Taproot Assets的引入，比特币将迎来一个全新的时代，打开了多种资产交易的大门。Taproot Assets的设计最初旨在实现高效、安全和隐私保护的资产管理与转移，为比特币网络带来了更加集成和安全的方法。

Taproot Assets的核心理念是将资产的转移与比特币链的安全性和稳定性相结合。通过特定的协议和闪电网络，Taproot Assets不仅支持链上的资产转移，还可以实现链外的资产转移。这种双重机制为用户提供了灵活性和安全性的双重保障。同时，通过所谓的“Pocket Universe"”的设计，Taproot资产在链上实现了资产的聚合和验证，进一步增强了资产转移的安全性和隐私性。

相较于传统的资产发行和交易方式，Taproot Assets带来了许多重要的创新。

首先，Taproot Assets实现了比特币上的多资产交易，为用户提供了更广泛的交易选择。无论是可替代型资产还是非可替代型资产，都可以通过Taproot Assets在比特币网络上得到表达。这种开放性和兼容性为用户提供了更灵活、安全和便捷的交易体验。

其次，Taproot Assets引入了闪电网络的速度、可扩展性和低费用。闪电网络作为比特币的第二层解决方案，通过建立双向支付通道，实现了即时且低成本的交易。这使得Taproot资产能够实现大规模的交易，并且减少了交易费用的负担。这对于资产持有人和交易参与者来说，是一个重要的突破，为他们创造了更多的商业机会和交易可能性。

此外，Taproot Assets的设计使得资产转移具备高效、安全和隐私保护的特性。资产持有人可以以与普通比特币交易无异的方式进行与Taproot Assets的交易。这意味着资产转移过程中的安全性和验证方式与比特币的核心技术一致，不会产生额外的风险。同时，通过Taproot的设计，资产转移的过程得到了进一步的优化和保护，确保了资产持有人的隐私和安全。

总的来说，Taproot Assets的引入不仅为比特币和整个加密货币领域带来了更多的创新和发展机遇，也为资产发行和交易开辟了新的前景。随着Taproot Assets的发展，我们可以预见到更多的资产将以Taproot形式发行，并在比特币网络上得到广泛应用。这将促进资产的流动性和交易活跃度，同时也为投资者和用户提供了更多的选择和机会。

Taproot Assets：释放比特币潜在价值

Taproot Assets 旨在将闪电网络转变为多资产网络。在 Taproot Assets v0.3 发布后，Lightning Labs 正在努力实现这一目标。他们已经在测试网上铸造了近 2,000 种资产，包括稳定币、收藏品和具有现实世界潜力的资产。此外，一些项目如Joltz Rewards、Nostr Assets、Royllo、Deezy、Speed、DFX Swiss 和 Tiramisu Wallet 等也正在构建与 Taproot Assets 相关的基础设施，包括网络钱包、移动钱包、开源软件开发套件和开发人员工具等。

 Lightning Labs称通过Taproot Assets v0.3，构建者拥有使比特币成为多资产网络所需的所有工具，同时以可扩展的方式维护比特币的核心价值，这无疑会极大的释放比特币潜在价值。

首先，Taproot Assets的引入将显着提高比特币的可扩展性。通过结合Schnorr签名算法和Taproot协议，Taproot Assets可以将多笔交易整合为一笔交易，减少区块链上的交易数据量，提高交易处理效率，降低费用，为更多用户和应用提供更好的体验。

其次，Taproot Assets的推出将增强比特币的隐私保护能力。通过隐藏脚本和改进隐私保护签名，Taproot Assets 使交易更难以追踪和分析，增强了用户交易隐私和财务隐私。

另外，Taproot Assets将推动比特币智能合约的发展。通过 Taproot Assets 发行的比特币可以支持更复杂的智能合约。这将为开发者提供更多创新和扩展的可能性，为比特币生态带来更加灵活多样的应用场景。

最后，Taproot Assets的发布将刺激比特币生态系统的创新和发展。它为资产发行和使用场景开辟了更多可能性，吸引更多开发者和企业加入比特币生态系统，推动生态系统向前发展。

资产发行一直是区块链领域的核心市场。区块链建设者一直致力于实现现实世界资产的数字化、代币化以及现实资产的自由流动。在此背景下，Taproot Assets的出现为比特币提供了更全面、更专业的资产发行方式，这将进一步吸引了创新项目加入比特币生态系统。

通过Taproot Assets及相关协议的共同努力，比特币生态系统正朝着一个成熟的支付基础设施迈进，同时也催生了各种衍生产品的发展。例如，钱包应用、NFT市场和社交应用等领域都将受益于这些努力。Taproot Assets的建设工作为实现这些场景打下了坚实的基础。

数据支持 | 勾股大数据

今年来，在全球AI链板块，不仅核心大厂绝对赢麻，二三四线的产业链配套小厂商吃上大肉，就连一些看上去业务八竿子打不着的企业，也被爆炒疯了。

在日韩股市，就有一批老牌制造企业的涨幅把不少AI概念股甩在了后面。

以卫浴设备闻名的东陶，股价创五年新高，过去一年涨了145%。

驱动这轮重估的，不是它经营了上百年的马桶主业。

而是深耕了近四十年的半导体精密陶瓷。

01 卡位AI赛道

东陶的陶瓷事业始于1984年。当时公司成立了一个新材料开发部，把烧马桶积累了几十年的高温烧结工艺，试着往工业精密陶瓷的方向迁移。1990年，它开始与美国半导体设备龙头Lam Research联合开发刻蚀腔室组件，一脚踏进了半导体供应链。

但此后整整三十年，这块业务的存在感极其微弱。工艺难度高、良率上不去、产能利用率低——半导体陶瓷常年拖着集团利润的后腿。直到五年前，利润率还只有9%。

真正的拐点出现在2020年。大分县新工厂引入全自动化产线和AI质检系统，良率大幅跃升。紧接着，2022年底AI需求开始爆发，NAND制造商疯狂扩产，静电吸盘订单如潮水般涌来。

两项变量一叠加，陶瓷业务彻底变了张脸。

2025财年，半导体陶瓷卖了674亿日元，同比涨了34%。营业利润289亿日元，涨了42%。利润率43%。做了快一百年的卫浴主业，利润率才5%。陶瓷业务只占了总收入的9%，却贡献了54%的营业利润。

东陶过去在资本市场的身份很稳定——建材股，卫浴股。P/E长期在18到20倍之间打转。2021年半导体周期最狂热的时候短暂摸到过39.5倍，但2024年底又跌回了18.8倍。

市场没准备好把一家马桶公司当半导体设备零部件企业来定价。但2026年的四次催化，把这层窗户纸捅破了：

• 1月22日：高盛把东陶评级从"中性"直接拉到"买入"，目标价从4,800日元翻到6,100日元。当天股价涨了11%。
• 2月17日：维权投资者Palliser Capital发了一封公开信，称东陶是"市场上最被低估的AI受益者"，测算内在价值超过8,800日元。
• 4月30日：年报披露——EPS 71.16日元，比市场预期高了79%，当天涨了18%，创下五年来最大单日涨幅。
• 6月3日：管理层宣布未来五年投入800亿日元扩张半导体陶瓷产能，资本开支中半导体的占比从11%跳到了超过一半。又涨了11%。

四次催化接力下来，公司股价一路飙升。但此时已经和市场认知已经有了重大分歧。

东陶到底是一家"附带半导体业务的卫浴公司"，还是一家"附带卫浴业务的半导体设备零部件公司"。这恰好对应了截然不同的估值倍数。

这个判断之所以难做，是因为东陶在半导体链条里卡住的位置，实在太特殊了。

芯片越先进，制造环境越苛刻。EUV光刻必须在真空里完成，每道工序的温度波动不能超过微米级。传统机械夹具根本扛不住——只有陶瓷静电吸盘能同时满足四个条件：耐上千度高温、扛强腐蚀等离子体、超高绝缘、真空环境不释放气体。

3D NAND从200层往500层叠，每多一层就要多一道低温刻蚀，每道刻蚀都要用到静电吸盘。芯片从一颗大芯片变成小芯片拼装，热密度飙升，陶瓷又成了唯一解。

这个逻辑推到尽头，是一个反常识的结论：芯片行业越追"先进"，对传统材料工艺的依赖反而越深。

那么问题来了：东陶凭什么能接住这波需求？

竞品公司虽然能制造氧化铝陶瓷零件，但大批量烧结时维持高纯度、晶粒均匀、尺寸精准——整套know-how只有东陶掌握。1995年到2026年，它是全球静电吸盘专利申请量最多的企业。从1990年与Lam Research联合开发腔室组件算起，双方绑定超过35年，Lam连续两年颁给它供应商卓越奖。

产能方面，东陶九州工厂已经满产，福冈新烧成车间预计2027年投产。今年6月公布的800亿日元投资计划，力度远超市场预期。

但真正让竞争对手望尘莫及的，不是产能，而是时间。静电吸盘认证一个新供应商至少需要五年。哪怕竞争对手现在砸重金建工厂，从开始做认证到合格出货，也要五年以后。

市场对东陶的炒作仍在进行中，估值锚从建材向半导体设备零部件迁移的路径尚未走完。

02 不止东陶

东陶不是孤例。同样的逻辑，也不同行业上演。

Nittobo（日东纺），一家做了128年玻璃纤维的日本纺织企业。去年股价涨了325%。

驱动这波涨幅的，是一种叫T-glass的低热膨胀玻璃纤维布。AI芯片封装基板面积越做越大、层数越叠越多，对基板材料的热膨胀系数要求急剧收紧——普通电子布已经满足不了先进封装的需求，T-glass成了唯一选择。

T-glass全球约90%的供给集中在Nittobo手中，产能已排至2027年。高端产品供给缺口超过40%，直接触发了两轮提价——2025年8月全线涨20%，2026年4月再涨20%到30%。涨价压力沿着供应链传导，苹果绕过多级渠道，直接向Nittobo锁定产能。

同样的身份错配，发生在另一家更出名的日本公司身上。

味之素，全球最大的味精生产商，靠氨基酸化学技术积累，1990年代末研发出了一种叫ABF的绝缘膜，用于芯片封装基板的层间绝缘。

来源：味之素官网

二十多年来，ABF一直是行业默认标准，全球份额约80%到95%。AI芯片的先进封装基板从8层堆到16层，每多一层就要多一层ABF膜。这块业务只占味之素集团收入的6%，却贡献了30%的利润，利润率超过50%。

Nittobo和味之素的暴涨案例都指向同一个结论：AI供应链中利润浓度高的位置，不一定都在技术最前沿，在那些看似不起眼、却卡在关键路径上、且产能无法快速响应的环节，也会很吃香。

同样的逻辑正在A股落地，但叙事有所不同，A股的故事则是国产替代叠加供需缺口打开的时间窗口。

• 精密陶瓷方向中国高端静电卡盘的国产化率不到1%，12英寸产品几乎完全依赖进口。中瓷电子是目前进展最快的本土企业——静电卡盘已通过国内头部设备商的上机验证，进入批量供货阶段；氮化铝薄膜基板也开始向客户交付。2026年一季度，公司营收同比增长79%，归母净利润增长57%，52周股价从45元涨至176元，涨幅接近三倍。紧随其后的还有珂玛科技和先锋精科，但距离形成规模出货仍需时间。
• 电子布方向高端电子布价格自2024年初累计上涨250%到300%，部分极端型号涨幅更高。宏和科技是全球极薄布（16微米及以下）的龙头，市占率约26%，已通过英伟达和台积电认证。2026年一季度单季净利润达到1.4亿元，同比增长354%。菲利华是国内唯一能量产石英布的企业，同样拿到英伟达认证——石英布单价200到400元一米，毛利率超过60%。据华泰证券，特种低介电电子布（Low-Dk及石英布）市场规模预计将从2025年的39亿元飙升至2027年的292亿元，年均复合增长率达173.3%。该材料已成为AI硬件领域增速最快的细分方向之一。

A股映射的核心张力在于：供需缺口给了时间窗口，替代速度决定弹性。真正的检验在于——产能能否按期释放，良率能否达到与日系竞争对手持平的水平。

03 尾声

行业分类的惯性极强，一家做了上百年马桶的公司，不会因为半导体业务贡献了过半利润就自动被归入科技股。同样的道理，纺织厂、味精厂、日化企业——它们的传统标签不会自动脱落。

但利润结构的变化不会等待市场认知的跟上。区别只在于，市场是在犹豫中逐步调整，还是在逻辑足够清晰时一次性跳到位。

跨界迁移的结构性趋势不会逆转。AI对芯片的精度要求只会越来越高，对传统材料工艺的依赖只会越来越深。但节奏必须清醒——逻辑兑现需要时间，而股价往往跑在逻辑前面。（全文完）

编译：AididiaoJP，Foresight News

Tiger Research 最新发布的一份深度报告指出，现实世界资产代币化市场正快速增长，但许多司法管辖区仍缺乏完善的监管框架。当地金融机构必须在等待本国立法、使用监管沙盒有限实验，或率先进入海外成熟市场之间做出战略抉择。

在正式进入前，机构必须在六个核心领域做好周密准备，包括司法管辖区选择、牌照获取、资产定义、目标投资者范围，以及结算机制和运营安排的设计。核心目标是通过选择最适合自身情况的路径，尽快积累真实运营经验。主要有两条路径：直接进入已有成熟监管的司法管辖区，或采用链上原生平台的技术路线。

等待、实验还是出海？

截至 2026 年上半年，现实世界资产代币化市场规模已达到约 250 亿至 360 亿美元。这一市场通过代币化实现了明显效率提升——包括自动化利息支付与赎回、缩短结算周期、扩大客户基础——从而吸引了大量机构投资者的关注。

然而，金融机构仍面临监管空白的实际障碍。虽然目前没有明确禁止代币化，但分布式账本记录要获得具有法律约束力的效力，相关法律框架仍不完善，投资者权益缺乏充分保护。在此背景下，金融机构普遍采取三种策略：

• 等待国内立法：这种方式有利于风险管理，但可能错失抢占早期市场份额的机会。
• 使用监管沙盒：允许在有限范围内进行实验，但通常仅限于分数化投资等小规模场景，难以扩展到标准化证券发行。
• 率先进入海外市场：在已有成熟监管的司法管辖区发行数字债券，在境外积累业绩和 track record，从而建立竞争优势。

由于现实世界资产业务本质上是全球性业务，金融机构需要在不同监管环境中积累运营能力。对于监管尚未完善的辖区，机构更有理由提前在海外市场积累实战经验，以领先同行。

代币化并非魔法

国际现实世界资产运营并非孤立决策的结果，而是一系列环环相扣的选择。代币化不是魔法，它是将现有金融工具迁移到新基础设施的过程，这一过程对精准度的要求比传统发行更高，而非更低。

机构在决定进入前，应诚实评估自身在以下六个方面的准备程度：

• 建立离岸基地：确定如何利用香港、新加坡或美国等关键司法管辖区，是通过现有实体运作、设立新实体，还是与本地公司合作。新实体控制力更强，但需大量资源投入；合作方式可更快进入，但内部化核心能力程度有限。
• 牌照获取：满足目标销售辖区的牌照要求。可选择直接申请（耗时耗资）或借助现有平台牌照（更快，但需按平台规格设计发行结构）。
• 资产定义：选择代币化的资产类型决定进入门槛高低。标准化证券如债券结构成熟、相对容易落地；而房地产或贸易应收款等非标资产则需要更多时间进行法律审查和结构设计。
• 目标投资者范围：通常策略是针对除美国以外的所有司法管辖区。向非美国投资者销售可依赖 Regulation S 离岸豁免；若包含美国投资者，则需额外满足 Regulation D 等要求，增加结构复杂性。此外，许多证券型代币发行（STO）和现实世界资产平台仅限合格或机构投资者，因此销售策略需与投资者范围同时确定。
• 结算货币与支付流程：决定接受本地货币、美元、稳定币还是批发型央行数字货币结算。这不仅关乎货币选择，还直接影响投资者可及性、托管结构和最终收入。例如接受稳定币会引入兑换要求和潜在额外成本。
• 其他运营要求：根据结构不同，还需考虑区块链选择、托管、链上操作和发行后治理等诸多事项。特别是要明确谁控制利息支付与赎回、登记管理，以及在发生事件时强制转移或冻结代币的能力，这些都与传统金融工具的运营要求类似。

即使结构设计完成，工作也未结束——证券必须成功销售并找到投资者。

选择运营地点

司法管辖区选择是一项战略决策，需要同时权衡监管匹配度和运营效率。

对于已有离岸存在的机构，最有效率的起点是先评估现有辖区。如果离岸代币化策略的主要目标是尽早积累实战经验，那么全新设立一个辖区基地在时间和资金上门槛较高。

• 香港：监管完备性与可执行性领先。证券型代币已在现有《证券及期货条例》框架内监管，2026 年 4 月证监会通函允许在持牌虚拟资产交易所进行二级交易，完成了发行与分销的闭环。基础设施如 HSBC Orion 已投入运营，政策支持有力，包括金管局对发行成本的补贴。但需注意，若 2026 年引入新虚拟资产交易商和托管牌照的立法按计划推进，过渡条款的合规问题值得关注。
• 新加坡：框架精准、监管清晰。新加坡严格遵循「相同活动、相同风险、相同监管」原则，金管局于 2025 年 12 月修订代币化指引，提供更清晰指导。可变资本公司（VCC）结构便于资产隔离，适合基金搭建。但即使针对离岸客户的业务，牌照要求也较为严格，进入门槛较高。
• 美国：监管清晰、市场路径高效。2026 年证监会与商品期货交易委员会联合解释澄清了资产分类框架。直接作为发行人获取牌照成本较高，但通过像 Securitize 这样的垂直整合平台运作，可高效利用 Regulation D（针对美国合格投资者）和 Regulation S（针对离岸投资者）豁免。贝莱德的 BUIDL 基金是这一路径的典型案例。

每个辖区都有成熟平台可加速本地进入。这些持牌运营商提供监管协调、平台内募资投资者网络，以及从发行到结算全生命周期的运营基础设施。评估具体辖区进入时，与当地领先平台会面测试商业可行性，比先阅读大量监管文件更高效。

绕过辖区限制的链上原生路径

上一部分讨论的是在特定辖区建立法律和实体存在并获取必要牌照的直接方式。本部分则介绍一种 fundamentally 不同的方法：链上原生路径，从一开始就围绕链上环境设计发行和分销。

这种方式无需投入大量时间和资金建立实体基地，而是借助或借用已有内置监管合规的链上平台结构，降低市场进入壁垒。辖区路径问的是「我们将在哪里运营」，链上原生路径问的是「我们将如何构建交易」。

典型例子包括：

• Ondo Global：通过在英属维尔京群岛注册的破产隔离特殊目的载体（SPV）代币化美国证券，利用 Regulation S 离岸豁免减少与美国证券监管的摩擦。同时运营自己的二级市场 Ondo Global Markets，直接处理所发行代币的交易。
• Plume Nest：Plume 的百慕大子公司 KDAB 持有百慕大货币管理局的 Class M DABA 牌照，运营受监管的链上金库。Plume Nest 平台仅限通过 KYB 和 KYC 筛查的投资者访问，其关联公司的美国证券交易委员会过户代理注册为所有权登记管理和分销提供第二层保障。由于平台去中心化设计，在持牌结构之外进行代币化也是可能的，但这种路径不太适合受监管的金融机构。

链上原生策略在实质上与辖区代币化类似，但执行方式差异明显。主要优势是进入速度快、覆盖范围广：机构无需绑定特定基地，即可利用已验证的基础设施更快进入市场。另一个优势是，与辖区平台封闭生态可能限制二级市场流动性不同，围绕可扩展性构建的链上原生平台能自然对接 DeFi 流动性池。

不过，结构设计的复杂性是一个需要权衡的风险。这些平台的开放性允许更广泛的产品类型，但在核心结构决策（如发行设计）上，缺乏辖区直接路径那种已有的监管指引。由于不同平台采用不同结构，也可能给传统金融机构带来运营负担，值得评估目标地区是否有该平台的本地联系点。

不要等待监管，市场不会等待

美国大型金融机构已在引领市场，或自建专有平台，或在 Canton、Solana 和以太坊等网络上积累直接经验。

对于监管尚未完善的辖区的金融机构，开展离岸现实世界资产业务需要从建立基地到分销重新设计整个本地价值链。准备期通常需要六个月至一年以上。报告以一家中型证券公司「公司 A」（已有香港实体）为例，详细拆解了为离岸机构投资者代币化短期投资级债券的流程：

• 步骤 1：评估现有基地和牌照状况。利用现有香港子公司，避免新设实体的时间和成本。法律顾问审查当前授权范围，必要时向监管机构（如香港证监会）进行初步咨询，确认是否需变更牌照条件或额外备案。
• 步骤 2：选择平台与基础设施。为减少直接申请牌照的时间，考虑通过成熟平台如 DigiFT 运作。尽职调查涵盖平台牌照有效性、支持资产范围、托管伙伴和投资者限制。合同阶段进行法律审查，处理发行结构设计以符合平台规格、责任分配和管辖法律。
• 步骤 3：监管合规与产品设计。最终确定待代币化债券的产品结构，包括底层资产、投资者权利和管辖法律。标准做法是针对美国以外的离岸机构投资者，利用 Regulation S 豁免。需就各目标辖区的本地证券法合规性获取法律意见，并验证排除本地居民的逻辑在证券法下是否合理，再进入要约文件起草与审批。
• 步骤 4：设计托管结构与链上运营。建立双重托管安排：全球托管银行负责实物资产，专业基础设施负责链上代币。通过外部律师获取法律意见。同时敲定运营细节，包括利息支付时间表、结算货币（美元或稳定币）和赎回机制。
• 步骤 5：发行、执行与验证。按照最终结构执行实际发行与销售，并确认利息支付、赎回等运营程序按设计运行。结构设计只是起点，业务只有在投资者被争取到并完成销售后才算完成。

这种离岸代币化策略不仅限于在特定辖区建立基地的直接路径。链上原生路径等绕过辖区边界的灵活方式，使可行路径的选择实际上是开放的。

在任何路径中，法律审查都是最耗时、最昂贵的门槛。然而，等待完整监管框架并非唯一答案。快速规划可行路径并通过执行积累经验，比其他任何事情都更重要，因为代币化业务的实质不在于技术设计，而在于完成完整的销售过程。

没有人能预测监管何时最终落地，而市场不会等待。现在正是行动的时候。

编译： 深潮 TechFlow

深潮导读： 管理规模超 100 亿美元的巨型基金正以前所未有的速度涌入种子轮。Murph Capital 拉取了 Harmonic 的数据，对 20 家顶级巨型基金在 SaaS 时代、零利率时代和 AI 时代三个周期的早期投资行为做了拆解。结论并不简单：巨型基金的种子轮转化率确实是市场平均的 3.7-4.2 倍，但当它们放量部署时，这个优势会被迅速稀释。对新兴管理人来说，生存空间仍然存在，但必须选对赛道。

一个月前，我发了一条推文，问了一个简单的问题：巨型基金真的在接管种子轮，还是只是感觉如此？6.5 万次浏览和几百条私信之后，很明显这个问题戳中了痛点。

新兴管理人（Emerging Manager，以下简称 EM）写信来说他们感受到了压力，但没法量化；LP 问：如果 a16z 和 Sequoia 已经下场，投种子基金还有意义吗？巨型基金的 GP 自己也想知道，竞争对手到底在早期阶段部署了多激进。

@pavelprata 发推：巨型基金真的在接管种子轮吗？我决定研究全球最大 VC 基金（100 亿美元以上 AUM）在早期阶段的行为，回答一个简单问题：EM 该担心自己的结构性优势吗？

很快形成了广泛共识，我基本同意：

• 巨型基金确实大幅增加了种子轮配置，过去十年大约增长了 3 倍
• 市场足够大、足够分散，它们的份额仍然相对较小，主要集中在头部四分位
• 它们的核心动机不是即时的资本回报，而是提前触达人才、获取高信噪比的数据，把错过下一个世代级机会的风险降到最低

但共识只是起点。大方向背后有一幅更有趣、更不均匀的图景，不看数据根本看不到。

所以我们拉了 Harmonic 的数据，收集了 20 家巨型基金在三个时代（SaaS、零利率、AI）的表现，试图诚实地回答：种子轮市场到底发生了什么？巨型基金究竟在往哪走？这对定价产生了什么影响？EM 是否真有理由担心？

直觉 vs. 数据

先说研究框架。

我们依赖公开情报，配合 Harmonic 提供的实时数据（覆盖 3000 万家以上公司和 1.9 亿人）。时间线上，我们分析了过去十年，分为三个时代：

• SaaS 时代（2015-2019）： 5 年正常市场周期。云、SaaS、交易平台和金融科技是主流叙事，利率正常，市场有纪律。
• 零利率时代（2020-2022）： 3 年零利率政策。资本几乎免费，各路投资人涌入早期寻求收益，Tiger Global 和 SoftBank 似乎出现在每一轮有意义的融资中。种子轮市场严重过热，但方式混乱，缺乏结构性逻辑。
• AI 时代（2023-2026）： 从 ChatGPT 发布到今天。一场巨大的技术冲击，催生了一类新公司，对它们来说，超大种子轮已成常态。

技术上我们关注种子轮，但实际操作中纳入了 Pre-Seed 和 Seed Extension。原因很简单：这些早期阶段的界限经常模糊或变动，硬要精确切分反而不诚实。

进入正题。坦白说，开始研究之前，我就有强烈的直觉：巨型基金在早期阶段的雷达上出现得越来越频繁。这种直觉很大程度上来自社交媒体，a16z、General Catalyst 和 Sequoia 的 logo 越来越高频地出现在种子轮公告中，每次都伴随着高调的媒体攻势。数据证实了这一点：

• 2026 年前 6 个月，a16z 参与了大约 48 笔种子轮交易，领投了其中 46%。这是系统性的种子策略，不是零星下注。
• 最突出的是支票大小：a16z 领投轮次的中位数是 1050 万美元，这个数字更像经典的 A 轮，而不是传统种子轮。
• 如果加上 General Catalyst 和 Sequoia，这 3 家巨头在短短 5.5 个月内完成了 87 笔种子交易，平均 每 1.5 个工作日就做一笔早期投资。

@a16z 发推：我们很荣幸领投 Westmag 的种子轮。投资整个硬件堆栈的一个被低估的优势，是能第一手接触到困扰工业基础的供应链挑战……

与此同时，Carta 的最新数据显示，从估值角度看，种子轮估值正在快速膨胀。虽然有人可能认为这只是少数激进玩家的结果，但大多数 EM 的基金数学仍然迫使他们在中位数附近或以下运作，以获得足够的初始持股并维持可行的回报路径。

巨型基金的逻辑完全不同。凭借累积 AUM、品牌溢价和优质项目流，价格纪律不再是真正的约束。这种落差正在把市场撕裂成两个截然不同的层级，我们大致称之为「经典种子轮」和「超级种子轮」：

• 种子轮估值的第 90 百分位在 2026 年 Q1 飙升到 9370 万美元，比四年前几乎翻倍
• 过去一年，中位数以上的估值至少上涨了 53%
• 底部几乎没动：第 25 百分位从 1800 万美元缓慢爬到 2270 万美元

@PeterJ_Walker 发推：前 5% 的种子轮估值现在经常突破 1.75 亿美元，过去 12 个月翻了 3 倍。就有那么一点 2021 年的荒唐味道（即使作为 AI 信仰者也这么觉得）。

但所有这些仍然是间接证据，指出了一个大方向，却没有给出早期市场到底在发生什么、巨型基金的存在到底有多系统化的确定性答案。

正因如此，我们决定深入挖掘。我们分析了每家基金在三个时代的个体动态，拆解它们的行为模式，以及这种转变最终对 EM 意味着什么。

拆解交易机器

图注：20 家巨型基金在三个时代的早期交易数量对比

看平均数，SaaS 时代一家典型的巨型基金每年完成 10.6 笔早期交易。到 AI 时代，跳到了 23.9 笔，整个队列平均增长 2.37 倍。

最有意思的是零利率结束之后发生了什么。如果这种增长纯粹是免费资金的副产品，加息后应该逆转。但在我们数据集的 20 家基金中，AI 时代的年均交易数量与零利率时代几乎持平：23.9 对 24.3。事实上，只有 3 家基金缩减了早期投资节奏。这证明转变是结构性的，尽管少数异常值拉高了总体数据：

• a16z：16.6 → 49.7 → 76.8 笔/年
• General Catalyst：15.2 → 33.0 → 62.1 笔/年
• Khosla Ventures：14.6 → 21.0 → 30.9 笔/年

这背后至少有三个根本驱动因素：

AI 时代的公司天生成本更高。 GPU 基础设施、数据管道、年薪 30-50 万美元的研究科学家，创造了完全不同的基线成本。SaaS 时代 50 万美元能搞定的事（两个工程师加 AWS），AI 时代需要 200-500 万美元。扩大的中位支票部分反映的是真实研发开支，不只是估值膨胀。而且 SaaS 时代的早期本质上是探索性的（允许创始人迭代、转型、花几年寻找 PMF），AI 的先发优势窗口短得多。如果你的模型跑通了，你会迅速甩开竞争，这个窗口关得更快。

对创始人的争夺转移了定价权。 在革命性技术周期的初期，高能力搭配顶级人才价值连城。最好的 AI 创始人在种子阶段就能在 a16z、Sequoia 和 Lightspeed 之间选择，搭建一个能帮助他们在更短时间内融到更大下一轮的股东表。很多时候，定价权从投资人转移到了创始人手中：轮次变大不是因为公司客观上需要更多资本，而是因为创始人可以要求并得到。

基金规模的数学很说明问题。 我们队列中 前 5 家基金的合计 AUM 从约 340 亿美元增长到 2490 亿美元，十年翻了约 7 倍。与此同时，它们的种子交易数量只增长了 2-4 倍。AUM 的扩张速度远快于种子活动，种子支票在这些基金的投资组合中占比反而更小了。

拿 a16z 来说：2015 年管理规模约 40 亿美元，现在管理 900 亿美元（算上最新的 150 亿美元募资，VC 历史最大单笔）。一张 600 万美元的种子支票在 900 亿 AUM 中只占 0.01%。数学上，基金没有任何动力去为每一百万的估值讨价还价。反过来，在一个日益集中的市场中，错过世代级机会的风险是灾难性的。

因此我们可以高度自信地说：AI 时代巨型基金涌入种子轮，不是免费资金时代的投机行为，而是一个战略使命。巨量资本涌入巨型基金，同时出现了一批值得在最早期就争夺的新型公司和人才，两者同时推动了这一转变。

基于增速的分组分析

图注：20 家基金按增速轨迹分组

零利率时代，数据集中所有 20 家巨型基金都加大了早期交易，没有例外。疫情后美联储降息至接近零，大规模 LP 资本涌入 VC 口袋，2021 年美国 VC 总募资额达到惊人的 1695 亿美元。

手握巨额干火药（dry powder），一部分巨型基金下沉到种子阶段试水；另一部分主动从晚期轮次（当时估值极度膨胀）退出，同样转向下游。

但到了 AI 时代，利率稳定在 5% 以上，市场高度分化。宏观分歧将基金分成了三条行为路线：

加速者

AI 时代的交易量甚至超过零利率时期：

• a16z（75.3 笔/年）
• General Catalyst（61.5 笔/年）
• Khosla Ventures（31.5 笔/年）

这些基金不只是在廉价资金消失后继续留在种子阶段，而是加倍下注，激进地扩大了存在。

稳定者

AI 时代交易量略低于零利率峰值，但仍远高于 SaaS 时代：

• Sequoia（19.6 → 49.3 → 50.6）
• Accel（15.2 → 43.3 → 34.7）
• Lightspeed（11.6 → 41.7 → 32.1）

零利率的飙升已经见顶回落，但基线活动永久性地抬高到了历史水平的 2-3 倍。回不去了。

纪律型

三个时代稳步增长：

• Bessemer（9.4 → 23.0 → 20.9）
• Lux（7.2 → 14.3 → 14.7）
• Index Ventures（10.0 → 23.3 → 17.6）

它们避开了零利率的飙升和 AI 的爆发，但基线已经永久上移。SaaS 时代每年 10 笔，现在稳定在 15-21 笔。

唯一的例外是三家基金：Founders Fund、NEA 和 Greylock。它们从 SaaS 到 AI 时代要么减少、要么持平了早期活动。

Founders Fund 可能是唯一一家做出了哲学性主动选择的机构。Peter Thiel 深受吉拉尔模仿理论影响的逆向框架，把拥挤的市场共识视为明确的信号去别处寻找机会。所以当其他 17 家巨型基金冲向种子阶段时，Founders Fund 反其道而行，转向大额、集中的晚期赌注，把资本注入 OpenAI、Databricks、Anduril 这类世代级异常值。

Greylock 仍然深度忠于「第一张支票」的传统，但选择打高集中度的牌。它不搞流水线交易机器，而是聚焦更少、更高信念的赌注，有时甚至直接在自己办公室里孵化公司。

NEA 的大型多阶段使命让它的种子波动更难单独分析，缺乏硬数据我们不做推测。

核心配置 vs. 副业

图注：各基金早期交易占总投资比例变化

绝对数字回答不了一个关键问题：对这些巨头来说，种子轮是副业，还是核心战略？

一家基金一年做 30 笔种子，但如果同时做 200 笔 A 到 D 轮，种子只占 15%。反过来，如果 30 笔种子出自 60 笔总投资，种子占 50%。

15% 意味着侦查项目、个别合伙人的宠物项目、廉价期权。50% 意味着战略使命：专门团队、机构化流程、大规模部署机器。

这就是为什么我们第三个（可能也是最有揭示力的）视角，追踪每家巨型基金投入早期生态的确切比例：

20 家基金中有 16 家，AI 时代的早期配置比例创下历史新高。 SaaS 时代，一家典型巨型基金将 20-30% 的交易量导向种子。AI 时代，这个基线飙升到 35-50%。

三个案例特别有说服力：

Sequoia：彻底转型。 这是我们整个数据集中最戏剧性的战略转向。SaaS 时代，Sequoia 的早期投资占比不到五分之一，它主要是 A/B+ 轮的霸主，零星做战术性的种子赌注。到 AI 时代，近一半的交易都在早期，上升了 30 个百分点。

General Catalyst：V 形曲线。 SaaS 时代 GC 已经偏重早期，占 38%。零利率时代降到 30%，和同行一样追逐免费资金驱动的成长期收益。但 AI 时代触发了急剧反转，升到 47%。这是有意识的、激进的回归早期投资，峰值比以往更高。

a16z：稳定基线后 AI 跳升。 a16z 的独特之处在于，SaaS 和零利率时代的早期配置完美持平在 31.2%。当其他基金在零利率时代混乱地下沉时，a16z 保持了结构平衡。然后 AI 时代来了，猛然跳到 42.5%。

这组拆解很重要，因为 LP 经常从巨型基金那里听到一个熟悉的叙事：「我们偶尔遇到非凡创始团队时会开一张种子支票。」数据证明这套话术已死。

Sequoia 的种子占比 49%，GC 占 47%，a16z 占 42%。巨型基金已经把核心引擎转向种子阶段，并用专门团队、定制化内部通道和自有加速器项目（如 a16z Speedrun 和 Sequoia Arc）将这一转变武器化。

对 EM 来说，这提供了至关重要但令人清醒的背景：你的日常竞争已经远远超出了隔壁 5000 万美元精品基金。今天你在争夺配额时，对手是 100-900 亿美元 AUM 的巨头，它们已经把 40-50% 的机构交易机器对准了你的赛道。

要真正理解这种压力的机制，还得叠加一个关键指标：支票和轮次规模。

传统种子 vs. 超级种子

图注：巨型基金参与的种子轮中位数 vs. 美国种子轮市场中位数

我们此前强调的一个核心主题是种子阶段的分裂。看这个裂痕最好的方式是看每个时代的中位轮次规模，并与整个美国「种子指数」（市场整体中位数）做基准比较。

• AI 时代，有巨型基金在股东表上的美国种子轮中位数是 620 万美元
• 市场整体中位数只有 140 万美元。差距是 4.4 倍

巨型基金根本不参与「平均」种子轮，它们系统性地在市场的头部四分位运作。

更有意思的是这个倍差在三个宏观周期中保持稳定：SaaS 时代 4.8 倍，零利率 4.5 倍，AI 时代 4.3 倍。巨型基金并没有相对市场其他部分加速通胀，它们只是一直存在于一个完全不同的价格层级。

换个角度看，市场第 75 百分位（400 万美元）是巨型基金的入场基线。它们的中位轮次（620 万美元）稳稳坐在整个美国种子生态 P75 之上，按定义，这些巨头被限制在规模排名前 25% 的交易中。

但当我们把中位数和平均数叠在一起看时，事情变得更有趣。

图注：各基金中位数 vs. 平均数对比，揭示双轨策略

中位数反映一家基金的「典型」交易，平均数被异常值严重拉偏。两者之间的价差清晰地代理了一家基金的策略到底有多「双轨」：它是激进地同时玩超级种子的双引擎模型，还是在单一价格层级均匀运作？

从这个视角看，队列清晰地裂成两类。

双轨型（价差 3 倍以上）

• Index（中位数 820 万，平均 3430 万，4.2 倍价差）
• Lux（600 万 vs. 3170 万，5.3 倍）
• Lightspeed（680 万 vs. 3080 万，4.5 倍）
• Accel（500 万 vs. 2600 万，5.2 倍）
• a16z（600 万 vs. 2180 万，3.6 倍）
• Sequoia（500 万 vs. 1740 万，3.5 倍）

这些基金同时在两张桌子上玩：量大的经典种子轮（500-800 万美元），加上高度精选的超级种子（5000 万 - 5 亿美元以上），后者把统计平均值拉上了天。那些「1 亿美元种子轮！」的 TechCrunch 标题不反映日常现实，它们的典型交易实际上小 4-5 倍。

均质型（价差低于 2.5 倍）

• Greylock（690 万 vs. 1330 万，1.9 倍）
• Founders Fund（700 万 vs. 1200 万，1.7 倍）
• CRV（750 万 vs. 1080 万，1.4 倍）
• 8VC（660 万 vs. 870 万，1.3 倍）
• NEA（700 万 vs. 740 万，1.1 倍）

这类基金的中位数和平均数紧密跟踪，没有超大轮次的长尾。它们一致地在 500-800 万美元的价格区间内部署，没有大的异常值。

双轨型基金占据标题，制造了种子轮已经变成 3000 万美元以上游戏的幻觉。但数据反驳了这一点：即使是最双轨的机构，典型交易也稳稳落在 500-800 万美元区间。超级种子只是分布的长尾，不是中心。

对 EM 来说，真正的竞争压力来自均质型——GC、Khosla、Bessemer、Greylock。这些机构系统性地在 500-800 万美元区间执行，不被超级种子分心。双轨型基金在标题上更吓人，但在日常竞争中威胁更小。它们的一部分时间花在超级种子市场，那是 EM 本来就不会竞争的地方。

种子市场的分裂跟抽象的轮次通胀关系不大。我们正在目睹两个完全独立的生态系统在「种子轮」这个单一标签下诞生：超级种子（2000 万美元以上）属于双轨平台，传统种子（300-800 万美元）是巨型基金和 EM 仍然碰撞的地方。唯一的区别是，挤在这个经典区间的多阶段巨头数量翻倍了。

谁在定价，谁在搭车？

图注：各基金领投率与领投数量对比

参与和领投是根本不同的两件事。

一家基金在 600 万美元的轮次中投了 50 万美元的小支票，只是跟投者，股东表上的乘客。领投那一轮的基金才是在定估值、定条款、决定谁能进入联合投资的人。是领投方最终决定了 EM 还有没有空间。

那么，在巨型基金执行的所有种子交易中，有多大比例是它们实际领投的？

我把这些机构拆成四个类型：

信念领投型——高领投率 + 高交易量

• Khosla（60%，19 笔领投/年）
• Lightspeed（63%，21 笔领投/年）
• Accel（54%，20 笔领投/年）

这是对 EM 最危险的群体。部署激进，而且要求坐主驾。Lightspeed 每年领投 21 笔种子轮、63% 的领投率，它在系统性地主导早期定价。如果一个 EM 在争夺同一家公司，争的就是领投权。

量大型——高交易量，中等领投率

• a16z（51%，40 笔领投/年）
• General Catalyst（53%，33 笔领投/年）
• Sequoia（36%，19 笔领投/年）

这些巨头在绝对领投数量上占据主导，即使百分比领投率更低。它们领投管道中最好的公司，其余的拿被动头寸。对 EM 来说是双重威胁：即使巨型基金没有领投，它出现在股东表上也会严重影响信号效应和后续融资动态。

精选领投型——高领投率，低交易量

• EQT（82%，7 笔/年）
• Craft Ventures（76%，8 笔/年）
• Index Ventures（67%，12 笔/年）
• Founders Fund（61%，10 笔/年）
• Greylock（58%，6 笔/年）

这些基金领投了绝大多数交易，但保持高纪律、低速度。纯信念驱动：如果开支票，几乎一定要管这一轮。在总体市场量上威胁较小，但在任何它们进入的具体交易中，几乎一定会拿下领投位。

网络型——低领投率

• 8VC（38%，9 笔/年）
• Amplify（39%，4 笔/年）
• Sequoia（36%，19 笔/年）
• Bessemer（44%，9 笔/年）

这些机构选择跟投的频率远高于领投。它们在种子阶段的角色围绕网络、信号和买期权，而不是确立市场定价。对 EM 来说是威胁最小的类型，因为它们很少挤掉领投位。

一个有趣的发现：两家按绝对早期活动量算最大的基金，AI 时代的领投率最低：a16z 51%，Sequoia 36%。而且两者的领投率都比 SaaS 时代下降了（a16z 从 67%，Sequoia 从 52%）。

解释很简单：当你每年做 77 笔或 51 笔交易时，物理上不可能每一笔都领投。一部分交易自然转向侦察赌注、跟投和由他人领投的联合投资。在这个体量上，交易量和领投率是明确的权衡。

但在绝对数字上，它们仍然主导战场：a16z 每年领投约 40 笔早期交易，GC 约 33 笔。这比名单上一半基金的总早期交易量加起来还多。

总体来看，AI 时代大多数基金的领投率呈上升趋势。20 家基金中有 13 家的 AI 时代领投率高于 SaaS 时代：

图注：SaaS 时代 vs. AI 时代各基金领投率变化

巨型基金正在更频繁地领投。比如 Greylock，SaaS 时代每四笔种子只领投一笔，AI 时代超过了一半。它们从被动的「被邀请才参与」，彻底转向了主动的「我来组这一轮」。

LP 做基金尽调时必须牢记这个现实。当然，EM 喜欢在募资 PPT 上堆满巨型基金的 logo，旁边写上「我们与 xxx 共同投资」。但这个动态实际上可以作为一个关键信号，定义 LP 到底在认购什么类型的风险投资产品。

如果 LP 问：「你去年领投了多少轮？其中多少轮的另一个领投方是巨型基金？」答案如果是「我们经常和 a16z 或 GC 共同投资」，那这不是结构性优势，而是对巨型基金项目流的严重依赖。这不一定是坏策略，但一旦考虑到更大的轮次规模、膨胀的估值以及因缺乏定价权和领投能力而被稀释的持股目标，底层基金数学会发生剧变。

反过来，如果答案是「我们领投的恰好是巨型基金不碰的轮次，或者我们在它们注意到之前很久就到了」——这才是 EM 真正的、可防御的优势所在。

压力最大的地方

图注：按赛道分布的巨型基金早期活动

以上关于交易动态、轮次通胀和领投率的分析，描述的是巨型基金的总体情况。但现实中，一个 EM 很少投资于「种子整体」，它们投的是特定赛道，而赛道选择往往正是它们的核心优势。所以下一个逻辑问题是：巨型基金到底去了哪里？

从这个视角看，它们的足迹比总体统计暗示的要集中得多。

不出意料，企业 AI 与自动化、AI 基础设施与开发者工具两个赛道主导了领投率和总交易数。两者合计 538 家公司，占整个数据集全部早期活动的 42%。20 家巨型基金全部同时活跃在这两个赛道。背后有三个核心驱动：

市场规模。 企业在生成式 AI 上的支出从 2023 年的 17 亿美元飙升到 2025 年的 370 亿美元，两年内暴增超过 20 倍。企业 AI 已经占据全球 SaaS 市场的 6%，扩张速度超过历史上任何软件品类。

速度。 AI 时代的时间动态前所未有。SaaS 时代的增长模型是 T2D3（三倍、三倍、两倍、两倍、两倍），顶级 AI 原生公司的增长框架是 Q2T3（四倍、四倍、三倍、三倍、三倍）。对基金来说，种子阶段的入场窗口关得更快。犹豫 12-18 个月可能意味着错过整个软件品类。

性能异常值。 Lovable 在 8 个月内达到 1 亿美元 ARR，又在 4 个月内翻倍到 2 亿美元，超过了 OpenAI、Cursor 和历史上所有其他软件公司。到 2026 年 5 月，Sacra 估计 Lovable 的年化收入已突破 5 亿美元。Cursor 以 293 亿美元估值融了 23 亿美元。Anthropic 的年化收入从 2024 年底的约 10 亿美元加速到 2026 年 2 月的 140 亿、4 月的 300 亿、5 月的 470 亿，同时以 9650 亿美元估值融了 650 亿。所有这些公司三年前要么不存在，要么完全默默无闻。

对投 AI 的 EM 来说，这意味着几乎每家巨型基金都在你的后院打猎。手握无限资本，这些巨头不受轮次定价约束，可以激进地领投并最大化持股目标。新基金管理人的生存取决于深度领域专长、对高密度创始人网络的独家触达，以及在创始人连 pitch deck 都没有的阶段就下注的能力。

还有一个关键细节：增长最快的 AI 公司（所谓的「AI 超新星」）平均毛利率仅约 25%，故意牺牲单位经济学来抢市场份额。更传统的「流星」平均毛利也只有 60% 左右，仍远低于经典 SaaS 的 70-85% 基准。

这意味着企业 AI 目前是一个营收增速远超盈利能力的赛道。投资人本质上在认购未来经济学，而非当前利润率。巨型基金凭深口袋和长期限可以轻松承受这种结构性赌注。但一个管理 2500-7500 万美元工具的 EM，如果未来单位经济学的兑现时间比市场预期更长，就会陷入根本性的脆弱境地。

图注：各赛道轮次规模中位数 vs. 平均数

AI 基础设施与开发者工具在轮次结构上值得特别关注。基金层面观察到的双轨行为，在这个赛道表现得最尖锐：中位轮次 680 万美元，平均数飙到 4800 万美元，7 倍价差。

这个巨大的差值说明该赛道充斥着 1 亿美元以上的超级种子，拉高了统计平均数。这正是「5000 万美元种子轮」标题的温床，给旁观者制造了严重扭曲的典型交易印象。

对比之下，Commerce & GTM 的价差只有 1.4 倍，Healthcare 2.0 倍。离 AI 核心越远，轮次格局越均质。

两个赛道的行为与实际规模不成比例：

网络安全： 只有 76 家公司，但领投率高达 62%，是所有主要赛道中最高的。配合 700 万美元的中位轮次（数据集中最高之一），巨型基金在近三分之二的交易中主导了定价。

国防与航空航天： 更小的足迹（34 家公司），但领投率破纪录达到 66%。不过 20 家巨型基金中只有 12 家活跃，说明是少数几家高信念玩家的集中下注，而不是平台级的系统性压力。

还有一些赛道相对不拥挤：气候与能源（26 家公司，12 家活跃基金）、物流（24 家公司，13 家活跃基金），以及 PropTech、EdTech、Legal、HR 等传统赛道。

在这些赛道拥有深度领域专长的 EM 完全逃脱了平台碾压。对手不是 20 家大平台，而是 8-12 家机构，每年定价 2-3 笔交易，完全不同的游戏。

这对 LP 来说是一个重要的实操启示：对 EM 正确的尽调问题必须转向它们参与的具体赛道，因为赛道选择决定了竞争的本质，以及需要什么类型的差异化才能赢。

巨型基金的种子轮值这个溢价吗？

图注：巨型基金支持 vs. 市场整体的种子轮到 B 轮转化率

整篇研究到目前为止，我们只展示了硬币的一面：巨型基金入侵种子轮，做更多交易，更频繁地领投，运作在 EM 的价格区间。

但有一个问题我们一直推到现在，它可能是整个研究最关键的问题：这套打法真的管用吗？

是，巨型基金开更大的支票，参与的轮次比市场中位数大 4.4 倍，把 40-50% 的交易活动导向早期，领投超过一半的种子交易。但如果它们在种子阶段投的公司生存率并不比市场平均高，那我们描绘的一切不过是估值膨胀，没有实际价值。

反过来，如果巨型基金支持的种子公司走到 B 轮的比例显著高于市场，整个叙事就翻转了。那种场景下，巨型基金不只是「接管种子轮」，而是让种子轮变得更好了。LP 就该问：「为什么不把资本集中到覆盖种子的巨型基金，然后在后续轮次加倍，在一家机构内捕获整个市场生命周期？」

为此我们算了一个直截了当的指标：在特定时代融了种子轮的公司中，有多大比例后来走到了 B 轮？两组对比：市场整体 vs. 股东表上有至少一家巨型基金的种子公司。

我们聚焦 SaaS 时代和零利率时代（AI 时代的公司太年轻）。结果很明确，但有细微差别。

• SaaS 时代： 60,110 家融了种子的公司中，9.8% 走到了 B 轮。有巨型基金参与的 940 家中，这个数字跳到 36.7%，是 3.7 倍。
• 零利率时代： 趋势一致：市场 3.9%，巨型基金 16.5%，差距扩大到 4.2 倍。

巨型基金把种子轮转化为 B 轮的能力比市场平均高 3.7-4.2 倍。更重要的是，这个差距在扩大。在零利率时代全市场转化率暴跌的过热环境中，巨型基金的质量筛选反而变得更有价值了。

但下结论之前，得拆解为什么转化率这么高。有几个结构性驱动因素，可以统称为强大的信号效应：

• 精英 A 轮项目流： 顶级 A 轮投资人主动寻求与机构级、重量级种子领投方共同投资
• 内部跟投能力： 巨型基金有深口袋，可以为自己的种子组合公司内部领投 A 轮或 B 轮
• 品牌驱动的人才获取： 顶级工程师看到「Sequoia 投资」或「a16z 投资」的标签，招聘摩擦显著降低
• 媒体分发优势： 更大的 PR 杠杆带来更多潜在企业客户的主动接触

因此必须认识到，转化率中很大一部分不是巨型基金「选对了」的结果，而是巨型基金帮助公司成为了正确的选择。对 LP 来说，这是一个清晰信号：巨型基金在种子阶段的增值不只是「选股」，而是真正的「平台即产品」。

图注：各基金 SaaS 时代 vs. 零利率时代的种子到 B 轮转化率

但硬币有另一面。当我们越过总体数据、审视每家机构时，一个令人不安的模式浮现：15 家样本量足够的基金中（每个时代 10 笔以上种子），14 家的转化率从 SaaS 到零利率时代暴跌。下降幅度在 10 到 25 个百分点：

• Lux：51% → 19%
• Sequoia：46% → 14%
• a16z：42% → 16%
• Index：45% → 25%

相关性直接：零利率时代放量最猛的基金，转化率跌得最惨。Sequoia 交易量翻了三倍（20 到约 50 笔/年），转化率从 46% 崩到 14%。Lightspeed 放量四倍（12 到 42 笔/年），转化率从 31% 跌到 11%。

唯一的例外是 Greylock，转化率反而从 29% 跳到 44%。不是偶然：Greylock 是唯一一家在零利率时代保持交易量基本持平的机构（11.0 到 11.3 笔/年）。更少的交易产出了更高的命中率。交易量纪律直接等于投资组合质量。

这组转化数据同时验证和复杂化了我们的整个叙事。

一方面，它证明巨型基金确实在种子阶段产生了实际效果。3.7 倍的转化率溢价既非偶然也非数据伪迹。早期获得巨型基金支持的公司确实存活和增长得更好。对 LP 来说是有力论据：品牌、网络和平台资源带来了可衡量的价值。

但另一方面，交易量和质量始终处于张力中。今天 AI 时代，巨型基金的种子交易量正在破纪录。如果零利率的模式重演，转化率将不可避免地被侵蚀。唯一的问题是侵蚀多少。AI 时代这些巨头的平台效应和信号优势，是否足以抵消大规模部署节奏带来的稀释？

3-5 年后会有确定性答案。但历史数据给出了一个清醒的警告：巨型基金已经证明了它们在低交易量下能选出赢家。它们尚未证明能在规模化下做到这一点。

恰恰是在这个缺口中——已证实的过去和未经验证的现在之间的空间——准备好少做、但做得更好的 EM 的真正机会才存在。

危险指数

图注：20 家巨型基金对新兴管理人的「危险指数」排名

收尾部分，我们做了一件有争议的事：建了一个危险指数（Danger Index）。

这是一个基于数据的排名，衡量哪些巨型基金对 EM 构成真正的竞争威胁。我们锚定三个支柱：

交易量： AI 时代每年的绝对早期交易数量。越高，EM 在实际操作中撞上它们的频率越高。

战略承诺度： 早期阶段占基金总投资活动的百分比。45% 说明这是核心战略，配有专门团队和机构化流程。20% 说明是副业，基金随时可能缩减转回后期。

价格重叠度： 基金参与轮次的中位规模。这可能是最关键的因素。在 800-1000 万美元轮次中的巨型基金主要与其他多阶段巨头竞争。但在 400-500 万美元区间运作的巨型基金，直接与 EM 竞争——这正是 5000 万到 1 亿美元种子基金部署资本的甜蜜区。

每个因素打 0-10 分，最终危险分是三者之和，满分 30。

结果出乎意料。四家机构落入第一梯队（最大威胁）：General Catalyst、a16z、Sequoia 和 Accel。

• 这四家同时每年完成 37-83 笔早期交易，将 39%-50% 的总投资活动配置到种子阶段，并且在 440-540 万美元的轮次区间运作——直接命中 EM 的领地。
• 违反直觉的是，GC 排在 a16z 前面，尽管 a16z 的绝对交易量更高（83 vs. 65）。差异在于 GC 完美同步了三个风险向量：高速度、本梯队最高的早期配置比例（48%），以及 500 万美元的中位轮次——正好落在 EM 定价甜蜜区的中心。a16z 的价位稍高（540 万中位数），早期集中度略低（43%）。差距微妙，但统计上有意义。
• Sequoia 排第三也出乎意料。它在前 5 大基金中领投率最低（36%），跟投的频率远超领投。但中位轮次只有 460 万美元——大型平台中最低的。它在系统性地买入（以巨型基金标准衡量的）更便宜的轮次。
• 相反，Index Ventures 出人意料地低落在第三梯队，尽管保持每年 19 笔和 66% 的领投率。原因？840 万美元的中位轮次。Index 完全在传统 EM 区间之上运作。
• 同样的结构性逻辑适用于 Founders Fund（780 万中位数）和 Greylock（700 万中位数），都稳稳坐在第三梯队。它们有明确的早期足迹，但没有挤入大多数 EM 争夺生存的价格生态。

危险指数不是 EM 的死刑判决。我们把它看作雷区地图。

它把整篇宏观研究浓缩成一个实操性的高风险问题：「哪些第一梯队平台正在你的确切价格区间和赛道打猎？」

如果答案是「GC 和 a16z，两家都投 AI 软件，两家都在 400-600 万的轮次中入场」，那 EM 必须向 LP 清晰地表述：什么具体优势让你能赢过两家每年在你后院合计做 150 笔种子的机构？

如果答案是「没有第一梯队巨头，我领投 200-300 万美元的气候科技」，那是完全不同的对话。危险指数表明，那个赛道的机构压力在结构上更低，深度领域专长本身就可以作为高度可防御的优势。

核心要点

• 巨型基金平均从 SaaS 时代的每年 10.6 笔早期交易增长到 AI 时代的 23.9 笔。20 家中只有 3 家缩减。这是结构性转变，不是周期性的。
• 种子轮估值急剧分化。2026 年 Q1 第 90 百分位达到 9370 万美元，四年翻了近一倍。第 25 百分位同期仅从 1800 万升到 2270 万美元。
• AI 时代有巨型基金的种子轮中位数是 620 万美元，市场整体 140 万美元，4.4 倍差距在三个时代保持稳定。
• 20 家基金中 16 家，AI 时代的早期配置比例创历史新高。典型巨型基金从 SaaS 时代的 20-30% 升到现在的 35-50%。
• 20 家基金中 13 家现在比 SaaS 时代领投更多种子轮。Greylock 从 24% 升到 58%。被动跟投姿态正被结构化的领投打法取代。
• 42% 的巨型基金早期活动集中在两个赛道：企业 AI 与自动化、AI 基础设施与开发者工具。所有 20 家基金同时活跃于这两个赛道。
• 巨型基金支持的种子公司走到 B 轮的比例是市场整体的 3.7-4.2 倍。但 15 家样本量足够的基金中，14 家的转化率从 SaaS 到零利率时代大幅下跌——跌幅最大的恰好是放量最猛的。
• Greylock 在零利率时代保持交易量持平，是唯一转化率实际提高的基金。交易量纪律等于投资组合质量。
• 危险指数将 GC、a16z、Sequoia 和 Accel 列入第一梯队——唯一同时满足高速度、39-50% 早期配置比例和低于 550 万美元中位轮次的四家基金，直接落在 EM 的定价甜蜜区。
• 气候与能源、物流、PropTech 和 EdTech 等传统赛道在结构上仍然不拥挤——只有 8-13 家巨型基金活跃（AI 赛道是 20 家），领投率远低于品类平均。

结论

巨型基金入侵早期市场不是某个技术周期的临时异常，而是风险投资底层运作方式的永久性重新校准。

当多阶段巨头继续用数百亿美元吸收种子生态的头部四分位时，试图在它们的高速、深口袋游戏中击败它们是数学上的死胡同。但数据揭示了它们看似完美铠甲上的一个关键裂缝——大规模部署量与投资组合转化质量之间不可逃避的张力。

在 AI 时代，EM 的真正优势不再是努力做大机构交易机器，也不是盲目追逐第一梯队平台制定定价规则的热门品类。而是赛道选择的严格纪律、耐心认购巨型基金常常忽视的复杂未来单位经济学，以及在多阶段平台还没注意到它们存在之前，保持小规模、高聚焦、与创始人深度绑定的勇气。

在一个越来越崇尚纯粹规模的风投生态中，EM 的终极反策略是掌握绝对纪律的溢价，而不是匹配巨头的交易量。

BIT（原 Matrixport）旗下、亚洲头部的 RWA 代币化平台 Matrixdock 宣布，其旗舰代币化黄金产品 XAUm 已正式扩展至 Stellar 网络。通过此次集成，用户可通过 Stellar 获得由实物黄金支持、经 Bureau Veritas 独立审计，并以 LBMA 认证黄金为基础资产的机构级代币化黄金产品。

XAUm 现已以原生形式发行于 Stellar，并进一步强化其作为储备级资产（Reserve-grade Asset）在链上金融体系中的作用。

目前，XAUm 已成为全球前四大代币化黄金产品之一，同时也是亚洲规模最大的代币化黄金产品，生态累计拥有超过 88,000 个独立链上地址，并完成约 73 万笔交易。

SDF 配置 XAUm，储备级资产角色进一步强化

Matrixdock 表示，此次扩展体现了其持续连接传统价值储存资产与区块链金融基础设施的长期战略。Stellar 在资产发行、支付和金融应用方面拥有成熟基础设施，而 Matrixdock 则致力于通过兼具透明度、资产完整性和实际用途的机构级资产，为链上资本市场构建储备层（Reserve Layer）。

Stellar Development Foundation 将通过链上资金储备多元化配置，对 XAUm 进行直接投资，进一步强化 XAUm 在机构资金储备配置中的储备级资产地位。

对此，Stellar Development Foundation 首席商务官 Raja Chakravorti 表示，XAUm 的引入将为机构和资金储备提供一种有助于强化 Stellar 网络现实世界金融基础的资产。

值得关注的是，今年 5 月，Stellar Development Foundation（SDF）与美国证券基础设施机构 DTCC（The Depository Trust & Clearing Corporation）宣布合作。DTCC 旗下子公司在 2025 年处理了约 4,700 万亿美元证券交易。根据计划，DTCC 将把其代币化服务接入 Stellar 网络，作为其多链战略的一部分。

作为一款全额分配（Fully Allocated）的机构级代币化黄金产品，每枚 XAUm 均对应 1:1 的 99.99% 纯度 LBMA（伦敦金银市场协会）认证黄金，并由全球领先的专业托管机构 Brink's 和 Malca-Amit 提供托管服务。储备资产由 Bureau Veritas 独立审计，该机构同时也是全球最大黄金 ETF 的独立审计机构。Stellar 网络上的相关智能合约则经过 OtterSec 和 Runtime Verification 的独立审计。

从价值储存到金融基础设施，代币化黄金拓展应用边界

随着代币化资产市场不断发展，行业关注点正逐渐从简单的“资产上链”，转向围绕资产构建实际金融应用。

Matrixdock 负责人 Eva Meng 表示，每一条扩展的链都必须达到与底层资产同样的标准，包括机构级信任、可验证的资产完整性以及实际用途。Stellar 在连接金融机构与区块链基础设施方面拥有成熟经验，并正在现实世界资产领域发挥越来越重要的作用。通过将经过独立审计、由实物黄金全额支持的黄金资产引入 Stellar，我们正持续推动透明、机构级储备资产覆盖更多领先区块链生态。

未来，XAUm 将进一步接入 Stellar DEX 流动性池及借贷市场，并由 Wave Digital Assets 提供链上流动性支持。同时，Matrixdock 还将与 Stellar 合作推出专属 XAUm Deposit Vault，使机构客户能够以原生方式完成 XAUm 的存入、持有及收益获取。

Matrixdock 表示，这些基础设施将推动 XAUm 成为 Stellar 生态的重要 RWA 抵押资产，为用户、协议以及机构资金储备提供兼具实物黄金支持、全额分配和链上实用性的黄金资产。通过在 Stellar 上发行 XAUm，Matrixdock 正持续推动透明、可验证、高质量储备级资产进入链上资本市场。

6 月 12 日，SpaceX 以每股 135 美元挂牌、募资约 750 亿美元、估值逼近 1.75 万亿美元。但对许多散户来说，这一天的记忆不是开盘跳到 150 美元的兴奋，而是一封退款通知。透过 xStocks 包装的代币化申购，在 Bybit、Binance、Bitget 上吸走超过 10 亿美元的订单，最后因为拿不到底层股份而全数退款。

不过，市场还有正在成形的 Plan B，也就是用一般券商账户间接持有 OpenAI、SpaceX、Anthropic 这类私募资产的两条路径：财库型个股与注册私募基金，本文将逐一检视它们各自的取舍与风险。

Plan A 为什么失效：多了一层拿不到股份的中介

SpaceX 的这场 IPO，散户需求极大。报道指出零售端的申购意愿超过 1,000 亿美元，而 SpaceX 把原本规划给散户的约 30% 配额，在强劲需求下压缩到 20% 出头。最后股票以 135 美元定价、开盘约 150 美元，比发行价高出近 12%。能用 135 美元拿到配额的人，和只能在 150 美元追进的人，差距一眼可见。

加密交易所原本想用代币化申购把这道门打开。Bybit、Binance Wallet、Bitget Wallet 都推出了 SpaceX 的挂牌前申购活动，卖点是让海外散户以发行价申购、挂牌后拿到 1:1 背书的代币。光是 Binance Wallet 的活动就从 27,689 个钱包地址吸进约 5.57 亿美元。然而当承销团敲定配额，这些订单大多落空。Bybit 直接告诉用户，由于 xStocks 无法交付底层资产，没有收到任何配额，全额退款，Binance 与 Bitget Wallet 也同步取消、退款，并补上一笔安慰性的回馈。

这次的失败不是区块链宕机，也不是代币兑付出问题。CoinDesk 引述知情人士指出，xStocks 与合作伙伴一共募到超过 10 亿美元的订单，但这些平台跟 SpaceX 的承销团之间没有直接关系，只能透过 xStocks 这个中介去争取底层股份。多一层中介，就多一个拿不到股份的环节。连传统券商的散户也只拿到部分配额，这说明这是供需失衡，而不是加密技术的失败。代币化能把一张股票包成一枚可以全球流通的代币，却没办法无中生有，变出它根本没拿到的那张股票。

这件事的时间点也很关键。SpaceX 只是这一波超大型 IPO 的第一棒，市场普遍预期 OpenAI 与 Anthropic 也将在不久后 IPO，三者被视为近年最受瞩目的一组巨型上市案。也就是说，散户抢不到 SpaceX 配额的这出戏，接下来很可能在 OpenAI、Anthropic 身上原样重演一次。正因为如此，一条不依赖挂牌瞬间配额、能提前卡位这些公司的渠道，需求才会这么急迫。

Plan B 的两种形态

把退款潮拆解，背后其实是一份需求证明。超过 1,000 亿美元的零售订单，加上挂牌前那一连串代币化、永续合约的抢购，说明散户要的不是某个特定产品，而是一条能接触到前沿私募资产的路。Plan A 卡住的地方很具体：它把希望全部押在挂牌那一刻，能不能即时抢到承销团释出的配额。一旦配额不到位，整个结构就会空转。

Plan B 的共同逻辑，是把这个时间点往前移。与其在挂牌瞬间跟全世界抢同一批新股，不如去买那些早就持有这些私募股份的载体。当你买进的对象在 IPO 之前就已经把股份握在手上，挂牌当天的配额分配是否顺畅，就跟你没有直接关系了。市场上能做到这件事的工具，目前大致分成两条路：

• 第一条是把私募敞口装进资产负债表、再以一档普通股票交易的财库型公司
• 第二条是把私募股权包成注册基金、用基金份额让散户持有。

两条路都不需要合格投资者资格、不需要自己去接 SPV、也不需要参加 KYC 私募轮。

第一条路：把私募 AI 装进一张普通股票

ORBS：间接持有 OpenAI、Worldcoin、ETH 与 MrBeast 旗下媒体公司

最直接的例子是在纳斯达克挂牌的 Eightco Holding（NASDAQ: ORBS）。它把自己的资产负债表当成一包新兴科技资产来经营。根据公司 6 月 11 日公布，截至 6 月 10 日的最新披露总持仓约 4.06 亿美元，内容包括透过 SPV 间接持有的约 9,000 万美元 OpenAI 股权、1,800 万美元 Beast Industries（MrBeast 旗下媒体公司）股权、100 万美元 Mythical Games，以及 283,452,700 枚 Worldcoin（WLD）、16,278 枚 Ethereum 和约 1.42 亿美元现金与稳定币。

其中 Worldcoin 持仓约占全部流通量的 8.4%，是目前已公开披露中规模最大的机构仓位。把这份清单跟 Plan A 对照，差异就出来了。一个想接触 OpenAI 的散户，正常情况下要么是合格投资者、要么得想办法挤进某个 SPV、要么参加私募轮并通过层层 KYC，这些门槛把绝大多数人挡在外面。

ORBS 把这些步骤全部收进公司内部，散户只要在一般券商账户买进一个股票代号，就间接拿到了 OpenAI、Worldcoin、ETH，甚至 MrBeast 的敞口。这正是 Plan A 想做却做不到的：合规、可交易、而且背后真的有底层资产。

个股的代价与风险？

把私募敞口装进一张股票，并不代表风险跟着消失，只是换了形态。ORBS 的持仓里有很大一块是加密资产，公司的总持仓规模在一个月内就从约 3.37 亿美元、4.37 亿美元到 4.06 亿美元来回摆动，主要就是 WLD 与 ETH 价格在变动。

股价本身也不平静，过去半年一度下跌约 57%，且时常在净资产价值的折价与溢价之间摆荡。换句话说，你买到的是一个杠杆在加密与私募估值上的资产组合，它的波动会比单纯持有一档成熟科技股大得多。

ORBS 不是孤例，而是一整类“财库型”标的的其中一员。市场上还有像 XOVR 这种把 SpaceX 透过零费用 SPV 包进 ETF 外壳的跨界基金，以及一票主打太空与私募敞口的个股与 ETF。但每一档背后的资产纯度、费用结构与折溢价状况都不一样，不能因为都挂着同一个明星名字就忽略风险。

第二条路：把私募 AI 装进注册基金

如果说财库型个股是把私募敞口塞进一家公司，那么第二条路就是把它做成一档受监管的基金，让散户持有基金份额。这条路上有几档是专门用来包装“未上市 AI”的投资选择。

Destiny Tech100（DXYZ）：封闭式基金，SpaceX 是最大持股

在纽约证券交易所挂牌的封闭式基金 Destiny Tech100(NYSE: DXYZ)，SpaceX 一直是它的最大持股，约占投资组合的 16.2%，同时还持有 xAI、OpenAI、Anthropic、Databricks、Shield AI 等未上市公司，目前约 27 家持股，目标扩张到 100 家。随着它陆续加码 Anthropic 等仓位，较新的披露显示权重已在移动，Anthropic 的经济敞口一度来到 18.1%、SpaceX 约 14.5%、OpenAI 约 5.8%。

DXYZ 最需要盯紧的风险是折溢价。封闭式基金的市价可以长期偏离其净资产价值，而 DXYZ 偏的方向常常是溢价。净值一季才更新一次，以 3 月 31 日的最新净值约 24.56 美元，而市价在 5 月下旬一度站上约 60 美元，等于用远高于底层资产的价格在买进，基金本身也在规划高达 10 亿美元的市价发行，这类在高溢价时持续增发新股的动作，对既有股东也可能造成稀释。对散户来说，这意味着就算你看对了底层公司，也可能因为买在过高的溢价上而亏损。

这个落差看图会比看数字更清楚。下面两张图放在一起看：一张是 DXYZ 在 NYSE 的实际市价走势，它在 2026 年 5 月一度冲上约 72 美元，随后一路回落到约 28 美元；另一张则把同一段市价叠上官方公布的每股净值，由于 DXYZ 持有的是私募股权、净值一季才更新一次，这条净值线是一条从 2025 年底约 19.97 美元、缓步走到 2026 年 3 月 24.56 美元的阶梯线。两条线之间的空隙，就是溢价。

ARK Venture Fund 与 Fundrise 创新基金 VCX：间隔型基金

跟 DXYZ 同属基金路线、但结构不同的，是 ARK Venture Fund（ARKVX）与 Fundrise 创新基金 VCX 这两档 SEC 注册的封闭式间隔基金。

ARKVX 由 Cathie Wood 的方舟投资主动管理。它是一档 SEC 注册的封闭式间隔基金，最低投资门槛 500 美元，不需要合格投资者资格，散户可透过 SoFi、Titan、Public 等 App 或经 Schwab 等渠道买进。持股方面，SpaceX 是最大仓位，近期约占整体投资组合的 14% ，前五大持股还包括 OpenAI、Replit、Figure AI、Anthropic，合计超过四成，整体横跨 60 多家公私营公司。

VCX 则是一档 AI 含量更高的间隔基金，Anthropic 一档就占了约 21%，其余大型持股包含 OpenAI、SpaceX、Databricks、Anduril 与 Ramp。

间隔基金的关键特征，是它不在交易所连续交易。它的份额没办法像股票一样随时卖出，只能等基金周期性开放的回购窗口才能赎回。这点跟 ORBS、DXYZ、XOVR 这些随时能在盘中买卖的标的形成明显对比：你换到的是更接近创投组合的分散持股与较低的单一标的风险，代价是流动性被锁住。

一个共同的代价：你买的是“持有人”，不是股份

把这几档基金放在一起看，会发现它们共享同一组取舍。好处是分散：DXYZ 与 ARKVX 都不是押注单一公司，而是一篮前沿私募资产，呼应了那种“与其赌谁是下一个赢家，不如把整个趋势都买下来”的思路。

代价则有三层：

• 费用：主动管理与基金结构都有持续成本
• 折溢价：封闭式与间隔结构让市价可能长期偏离净值
• 流动性：间隔基金尤其锁得紧

更根本的是，这些工具普遍采取按市值评价，并不存在所谓的“便宜的挂牌前进场”，你享受的是“挂牌后的上涨空间”，而不是用内部人价格抢先卡位。你买到的，从来不是 SpaceX 或 OpenAI 的股份本身，而是一个“持有它们的人”。

Plan A 与 Plan B 的根本差异：从抢配额到买持有人

把两套方案摊开比较，差异不在界面或费率，而在你跟底层股份之间的关系。Plan A 的代币化申购，本质上是在挂牌那一刻跟全世界抢同一批新股，你的成败取决于承销团愿不愿意把配额分给你的中介；一旦分不到，你拿到的就只是退款。

Plan B 则完全跳过这场抢配额的博弈，因为 ORBS、DXYZ、ARKVX 这些载体在 IPO 之前就已经持有股份或 SPV 敞口，你买的是它们，而不是去排队等新股。

代价也跟着换了位置。Plan A 的代价是地理门槛与配额落空的不确定性；Plan B 的代价则是溢价、基金费用、流动性与单一载体的集中风险。

前者要回答的问题是“我抢不抢得到”，后者要回答的是“我愿不愿意为了已经持有，付出这层溢价与成本”。对长期被挡在私募市场门外的散户而言，Plan B 真正改变的，是把一个二元的、会落空的赌注，换成一个可以衡量、可以计价的选择。另一个被改变的是时间维度。Plan A 是一个一次性的事件，申购窗口一关、配额一发完就结束；Plan B 则是一段可以连续持有的敞口，你可以在 IPO 之前慢慢建立仓位、IPO 之后继续加码或退出，把一个押在单一时点的赌注，摊平成一条可以长期经营的持股曲线。

当“拿到 IPO 配额”不再是唯一入口

上周那 10 亿美元的退款，表面上是一次代币化的挫败，实际上却帮整个市场照出了一条更清楚的分界线。代币化解决的是“怎么把一张股票包起来流通”，但它解决不了“先得真的拿到那张股票”这个更前面的问题。Plan A 把赌注压在挂牌那一刻能不能挤到配额，而当需求是供给的数十倍，挤不到几乎是必然。

Plan B 的价值，就在于它把问题往前挪了一格。它不再问你挂牌当天抢不抢得到，而是问你愿不愿意为“早就持有”付一笔溢价与成本。它们的形态各异，却指向同一个事实：在这场前沿资产的争夺里，真正稀缺的从来不是技术，而是底层股份本身。谁能在 IPO 之前就把股份握在手上，谁才真正握有那条散户抢破头也想要的渠道。

而当“拥有一家未上市公司的一小片”可以是一张股票、一档基金或一张资产负债表，接下来值得追问的或许是：当这些代理工具越来越多，它们之间的溢价与折价，会不会反过来成为市场替这些私募巨头定价的新方式。

原文作者：Ignas，DeFi 分析师
原文编译：Saoirse，Foresight News

我认为，想靠代币化股票赚到大钱，办法只有一种。

当然，你可以买入这类代币赌它暴涨十倍，但除了美光科技（MU）等极少数特例，这种暴富的可能性微乎其微。

首先，目前仅有 2290 只股票完成代币化，总市值超 100 万美元的标的仅约 130 个，绝大多数代币化股票在链上几乎没有流动性。

据 RWA 数据网站 rwa.xyz 统计，Strategy 是其中规模最大的标的之一，总价值达 1.29 亿美元。

如今完成代币化的基本都是成熟上市企业股票，如果你想挖掘被市场低估、关注度低的个股，通过盈透证券这类传统券商反而机会更多。

其次，持有代币化股票会多出许多传统券商持仓不存在的风险。举个例子：曾在 PreStocks 平台购入 SpaceX 代币股票（SPCX）的投资者发现，这类代币需要锁仓 180 天才能兑换成真实股票，这一消息直接导致代币价格暴跌 40%。

来源：https://x.com/VietnamPenguin/status/2065470925252759680

因此投资者除了要承担加密行业原生的智能合约风险、自托管资产风险（且享受不到自托管的便利）、流动性风险外，还要额外承担发行方与资产托管方带来的风险。

不过我并非全盘否定代币化股票赛道。它是加密行业最具上涨潜力的板块之一：既能吸引全新用户入场，也能留住原本打算把加密资产变现转投传统金融市场的存量用户。代币化股票为区块链带来链上交易与手续费收入，也能为行业吸引风投、开发者，收获市场关注度。

代币化股票本身蕴藏不少机会：你可以存入去中心化交易平台（DEX）流动性池赚取收益，也能将其用作借贷抵押；你还可以在链上持有 SPCX 现货，同时开空对应永续合约，赚取 delta 中性收益，顺带获取永续合约 DEX 平台积分。

说到对冲策略，你可以买入代币化股票现货，同时在 Variational 平台做空。该平台原生代币 VAR 当下大概率是最优空投机会：

· 代币总供应量的 50% 将分配给社区；

· 积分活动将于 9 月 30 日结束，仅剩约 3 个半月挖矿窗口期；

· 代币上线后，团队计划拿出 30% 平台营收用于回购销毁；

· 平台目前仍处于封闭测试阶段。

代币化股票不属于早期投资赛道

但我对代币化股票最大的顾虑在于：这条赛道本质上让加密投资者，成了传统金融资产的接盘方。

加密行业过去之所以能诞生大批百万富翁，是因为我们提前布局全新赛道：比特币、智能合约公链、各类项目空投、NFT、Hyperliquid 空投，数不胜数。SpaceX 的代币化上市流程，就让我看清了这个问题。

它的发售模式和热度拉满的加密二层代币发行如出一辙：流通盘小、完全稀释估值极高，价格涨跌和企业基本面完全脱节。短期来看，传统金融市场如今正处在「高完全稀释估值只是噱头」的阶段，和两年前加密行业一模一样。

不可否认火箭、人工智能、星链业务听起来前景广阔，但企业估值、股权解禁时间表、营收数据、治理机制都难言乐观。

代币化的核心价值在于拓宽资产分发渠道：任何拥有 Phantom、Metamask、Rabby 钱包的用户，都能持有这类代币。它的波动幅度低于比特币、山寨币，又不像稳定币锚定美元，风险收益介于二者之间。对于发达市场以外的投资者，或是不想、无法把加密资产变现转入传统金融体系的用户，代币化股票提供了极具吸引力的解决方案。

但这并不代表我们把握住了早期投资机会。加密行业曾经的魅力，是让普通散户有机会投资初创阶段的革命性企业。估值 2 万亿美元级别的 IPO 项目，根本谈不上早期布局。

加密行业真正具备长期上涨潜力的未来，是企业从创立之初就实现股权链上代币化发行。ICOs、公平发售曾经是很好的尝试，但上个牛市周期，行业变得愈发收割散户：项目早期私募估值虚高，TGE 更进一步抬升，面向普通公众的代币配售份额却少得可怜。Cobie 在他的博客文章中把这点剖析得十分透彻。

直到现在我仍在 Cobie 推出的 Echo 平台参与投资，因为该平台是真的能提供早期项目投资机会：我参与 MegaETH 轮次的投资收益已经翻了 3.85 倍，即便代币上线后行情持续低迷。

Apptronic 是一家人形机器人企业，尽管估值偏高，我也参与了它的 B 轮战略融资。这类投资机会，传统金融平台不会对普通散户开放。

顺带一提，除 Echo 外，我也很看好 Legion 平台，但该平台还需要挖掘估值合理、质量过硬的优质投资标的，这件事并不容易。

MetaDAO 的模式十分出色：平台发行的所有权代币会赋予持有者合法股权，通过额度管控监督国库资金支出，同时根据企业业绩解锁代币，完美解决了当年首次代币发行暴露出的核心弊病。也正因如此，结合当前市场环境来看，MetaDAO 上线的各类 ICO 项目整体表现相对更好。

来源：X 平台 OAK Research

除此之外还有原生链上发行模式，例如 Superstate 推出的 Opening Bell 产品线，首个标的便是 Galaxy 股票，企业股权直接在链上合规发行。

试想，如果大型企业不在线下走完上市流程，而是直接在以太坊、Solana 公链发行股权，而非仅用区块链封装线下法律股权凭证。届时区块链的不可篡改、安全属性会成为行业核心竞争力，我们持有的代币价值也会水涨船高。

MetaLeX 正是采用这套方案：打造完全可编程的链上企业，企业资本金、股权、股权归属期限全部在链上完成管理。

言归正传，如今 Binance、Coinbase、Kraken 头部中心化交易平台，都在大举布局传统金融业务，上线股票、债券、ETF 代币产品。但 xStocks 平台无法交付底层实体股票，导致 Binance、Bybit、Bitget 全部下架 SpaceX 代币化股票产品，超 10 亿美元用户订单无法履约。相比之下，传统券商的交易订单反而更稳妥。

稳定币最初仅用于短期资产存放，等待入场加密原生资产；如今稳定币成了承接传统金融中老年投资者资金的流动性出口。

或许有人会说，IPO 前代币化股票能让普通人提前布局 OpenAI、Anthropic 这类顶流明星企业。确实，按市值计算，这两家是当下最热门的一级市场代币化标的，但两家企业估值都接近万亿美元。

这根本算不上早期投资：Anthropic 最新 H 轮战略融资估值已达 9650 亿美元。融资轮次：A 轮、B 轮、C 轮、D 轮、E 轮、F 轮、G 轮、H 轮（最新一轮）

代币化股权赛道仍处在极早期阶段

渣打银行给出 Uniswap 代币 UNI 目标价 100 美元，涨幅空间高达 40 倍！背后逻辑如下：该行预测，到 2030 年，去中心化金融内流通的代币化资产规模将增长 37 倍（当前仅占资产总量 3.5%，2030 年将提升至 30%）；2028 年链上代币化资产总规模将突破 4 万亿美元。

截至当前，代币化股权可跨平台自由流通的总价值为 15 亿美元（这类资产能脱离发行平台，在不同钱包间点对点转账），主要部署在以太坊、BNB 智能链、Solana 公链。但赛道整体体量依旧微小：15 亿美元甚至低于 Uniswap 代币 UNI 自身 19 亿美元的市值。

渣打向来给出极度乐观的价格预测（曾预判 2030 年以太坊 4 万美元、比特币 50 万美元），但看好 UNI 的底层逻辑十分通顺：代币化股权锁仓总价值持续上涨，会带动链上交易量走高，平台手续费同步增加，而如今手续费会用于回购销毁 UNI 代币。

受益的不只有 Uniswap。一旦代币化股权赛道迎来爆发，整条加密产业链都会获利：Aave、Fluid、Kamino 借贷协议，还有 Pancakeswap、Jupiter 等各公链去中心化交易平台均能分到红利。

代币化股权的发展会让加密行业具备逆周期属性：目前比特币、以太坊价格下跌时，去中心化借贷会出现大规模去杠杆，各类协议收入缩水，平台代币同步承压。永续合约去中心化交易平台是首批吃到代币化股票红利的赛道，现货交易平台将是下一波受益者。

渣打报告消息发布后，UNI 代币单日上涨 13%，但赛道内还有更多投资机会。过去两周，Backpack 的平台代币 BP 涨幅高达 200%。

Backpack 作为中心化交易平台，此前一直难以找到真正契合市场需求的核心业务，一边要面对 Binance 这类老牌头部交易平台竞争，一边还要和 Hyperliquid 去中心化永续合约平台抢夺用户。代币化资产业务，似乎终于让它找到了核心增长路线。

市面上绝大多数代币化股票（xStocks、Ondo）都属于托管封装模式：发行机构持有实体股票，铸造跟踪股价的代币，用户仅能获得价格收益，并不拥有真实股权。

而 Backpack 通过 Superstate 旗下 Opening Bell 产品线实现原生链上发行：这类代币是美国证券交易委员会注册的正规股权，和纳斯达克上市股票权益完全一致，持有者享有分红与投票权，平台持有全套合规牌照（Backpack 创始团队来自原 FTX 欧洲分部）。

这套逻辑也延伸到平台原生代币 BP：质押 BP 满一年，等到公司 IPO 或被收购时，可将 BP 兑换为企业实体股权（每年有 7 天解锁赎回窗口期）。

代币化股权赛道还有不少直接交易机会：按可流通总价值计算，Ondo 行业排名第二，平台已发行原生代币 ONDO。

但 ONDO 仅具备治理功能，除此之外几乎没有价值捕获能力，平台全部营收归属公司，不会分给代币持有者。

市场虽在讨论开启手续费分红机制，但落地仍存变数。且代币稀释压力极大，到 2029 年仍有近 50% 代币等待解锁。

如果代币化股权市场情绪升温，短线炒作 ONDO 存在机会，但我不会长期持有。

行业龙头 xStocks 占据 60% 市场份额，总规模约 17 亿美元。Backed Finance 会购入真实股票、ETF，交由托管机构 1:1 储备，再铸造跟踪资产价格的代币。产品部署在 Solana、以太坊（少量在 Arbitrum 二层），用户可在 Kraken 交易平台每周 5 天交易，或在链上全天候交易，覆盖约 60 个标的。标的数量少于 Ondo，但资金流动性更好。

持有 xStock 代币不等于持有底层实体股票，它只是对发行机构的债权。一旦平台出现风险，投资者仅属于跨司法辖区封装服务商的无担保债权人，和 Backpack 那种持有真实股权的模式完全不同。

更讽刺的是，Kraken 去年收购 Backed Finance 几周前，刚提交自身 IPO 申请，当时估值 200 亿美元。这也让市场对平台是否会发行独立代币充满疑问。

收购完成后，xStocks 在 3 月推出 xPoints 积分活动，积分计划通常是发币的铺垫，但平台至今未确认是否会上线代币。

xPoints 活动官网

这件事十分蹊跷：Kraken 本身可以通过传统渠道发售自身股权，为何还要单独发行 xStocks 平台代币？

推出积分计划更合理的解释，是 Kraken 与纳斯达克达成代币化股票合作，平台需要交易量与流动性支撑业务规模，以此推高 Kraken 整体业绩数据。

我不想再沦为赛道的接盘方，但如果你愿意参与积分挖矿，获取积分规则如下：

· 提供流动性：7 倍积分（最高档位，支持 Raydium、Orca、Byreal）

· 资产借贷：5 倍积分（Kamino 平台）

· 单纯持有代币：1 倍基础积分

· Kraken 中心化交易平台交易不计分，仅链上操作可累计积分

行业规模第三的是 Securitize，我不打算参与它的积分挖矿。该公司将通过 SPAC 借壳 Cantor Equity Partners 上市，整体估值约 12.5 亿美元，贝莱德领投 4700 万美元融资。平台无原生代币，挖矿没有收益。

如上所述，赛道内存在多种套利玩法：例如当永续合约资金费率为负时，你可以在 Hyperliquid（同时可挖矿 trade.xyz 积分）、Variational 做空，同时买入现货代币；也可以在 Ostium 平台对比各大交易平台资金费率（该平台目前暂无代币）。

如果手动管理仓位过于繁琐，可以了解 Nado 平台：该平台是订单簿式去中心化交易平台，支持现货、保证金、永续合约统一保证金账户，开发团队曾打造 Kraken，推出 INK 产品。平台将支持代币化股票现货与永续合约，能够实现 delta 中性策略，是一个关注度较低、值得参与积分挖矿的机会。

但务必保持警惕：一级市场代币平台 Ventuals 刚刚宣布关停，并告知用户所有平台积分价值归零。如今参与代币空投挖矿需要投入更多精力，收益不确定性大幅提升。

故事远未结束

「加密」一词如今覆盖范围极广，包含永续合约、NFT、预测市场、Meme 币等赛道；RWA 板块同样体量持续扩张，细分赛道值得单独深度拆解。

稳定币、货币基金、信贷、私募股权、代币化股票分属不同细分，各自风险与收益逻辑天差地别。

代币化股票独有的优势在于资产周转效率：股票自带价格波动，能产生被动型现实世界资产不存在的套利与交易机会。

我相信，这会让主打交易的公链迎来复苏，Solana 尤其受益（我把以太坊视作高价值资产的存储公链，更适合被动型投资）。

此前 Solana 生态高度依赖 Meme 币，而「万物皆可链上交易」的代币化股权新叙事，或许能带动公链行情走强。举例来说，代币化股权交易量未来或将占据 Solana 链上总成交量大头：转账手续费低廉、确认速度快，用户体验优于以太坊系公链。

数百万普通散户未来可能在移动端持有、交易代币化股权，而非单纯存放稳定币，这会提升主流一层公链的生态收入，进而推高公链代币估值。

总的来说，想靠代币化股票赛道真正实现财富增长，核心思路是押注链上资产代币化的普及落地：未来 1 年、3 年、5 年内，哪些发行商、平台会主导赛道？哪些平台会发行代币、开启空投？其实投资标的就在眼前：你可以布局 UNI、BP、ONDO，或是等待 Kraken 上市。

作为全球关注度最高的体育盛事，世界杯并不只是球员们在球场之上的直接较量。谁能捧起大力神杯？哪支球队会成为最大黑马？金靴最终花落谁家？从开赛前数月起，数以亿计的球迷们已在社交媒体上围绕各种结果展开了积极的讨论与预测。

与往届不同的是，今年的球迷们除了可选择在社交平台上口水交锋，或是参与传统竞猜外（一般存在严格的地域法规限制），一种源于加密货币世界的全新链上概率感知工具 —— 预测市场（Prediction Market），正在成为这届世界杯最大的场外看点。

将群体智慧转化为真金白银的胜率，预测市场的魅力毋庸置疑。过去数年间，以 Kalshi、Polymarket 为代表的预测市场在多起全球宏观事件、地缘冲突矛盾、金融市场动向中屡屡破圈，其极高的信息反馈灵敏度甚至被许多主流媒体视为“比传统民调更精准的风向标”。

然而，长久以来预测市场更像是加密市场原生用户的专属战场。对于一个因世界杯被吸引而来的普通球迷而言，想要参与其中，往往需要跨越一条极高、极陡峭的学习曲线 —— 钱包、助记词、上链、Gas、智能合约、授权、交易……这些圈内用户早就习以为常的概念，客观上构成了海量新用户的入场门槛，甚至足以将九成感兴趣的潜在用户拦在门外。

换句话说，预测市场虽然已证明了其产品与价值，但距离实现“大众化”（Mass Adoption）的最后一公里，却一直卡在了基础设施的繁琐体验上。

以 Gate 为例，解析 CEX 的渠道意义

面对这一行业痛点，Gate 等各大中心化交易所（CEX）正在通过整合（或自建）预测市场产品并重构交互体验，来尝试打破新用户面临的繁琐门槛要求。

Gate 是这其中的典型案例。作为首家直接接入 Polymarket 的 CEX，Gate 与 Polymarket 构建了一种经典的合作范式 —— Polymarket 作为底层提供可参与事件、撮合交易能力及结算能力；Gate 则作为渠道端提供链上交易入口与账户体系，用户可直接使用 Gate 账户和 USDT 完成所有交易操作。截至2026 年 6 月 16日，Gate 的预测市场产品累计交易量已超 2.51 亿美元，单日峰值达到了近 6900 万美元，在与Polymarket 合作的300多家渠道中名义交易量排名第一。

对于普通用户而言，这种渠道价值最直接的体现，便是参与门槛的降低，以及对交互体验的优化。

在 Gate 的产品体系内，用户无需再考虑钱包创建、资产跨链、Gas 支付、链上授权等繁琐步骤，只需登录账户并使用 USDT，即可直接参与预测市场交易，整个流程与现货或合约交易体验并无本质区别。与此同时，针对习惯链上操作的资深用户，Gate 也保留了 Web3 钱包接入方式，在便利性与原生体验之间提供了更大的选择空间。

具体而言，在交易体验层面，Gate 提供了“预测模式”与“交易模式”两套不同的交互方案。

• 预测模式更适合普通用户使用。在该模式下，用户仅需选择“Yes”或“No”，输入参与金额并完成确认即可完成交易，系统会同步展示对应概率与潜在收益情况，整体操作路径被压缩至极简的三步流程。
• 具备交易经验高阶用户则可考虑交易模式。该模式提供了更专业的市场工具，包括订单簿、K 线图、深度数据等功能。此时，预测市场不再只是对最终结果进行押注，更成为一个围绕概率变化进行实时定价与交易的市场。

在交易灵活性层面，Gate 允许用户随时进行“双向交易”，即可在事件最终结算前根据市场预期变化随时买入或卖出所持份额，无需持有至结果揭晓。当比赛进程、宏观事件或市场情绪发生变化时，相应合约价格也会随之波动，这一灵活性将为参与用户创造更多的动态交易机会。

在交易范围层面，Gate 预测市场现已涵盖体育赛事、加密货币、宏观经济、传统金融市场等多个热门领域。无论是世界杯冠军归属、比特币价格走势，还是全球热点事件的发展方向，用户都能够找到对应的预测市场进行参与。

但如果仅仅只是这样，显然还不足以支撑预测市场的大规模普及。从产品设计来看，Gate 更希望将预测市场从一个相对小众的链上工具，打造为一套完整的信息发现与交易系统。

对于大多数用户而言，参与预测市场所面临的另一个现实问题在于 —— 即便操作门槛已经被大幅降低，依然很难回答“买什么”这个最核心的问题。毕竟，预测市场本质上是一场围绕信息与认知展开的博弈。相比交易操作本身，能否及时获取信息、理解市场情绪变化并发现潜在机会，往往才是决定最终结果的关键因素。

围绕这一需求，Gate 在交易功能之外进一步构建了一套相对完整的信息辅助体系。

• 聪明钱排行榜：快速识别市场中的“聪明钱”与活跃交易者，并查看其历史收益表现、持仓记录及交易轨迹。对于缺乏经验的新用户而言，这种公开透明的链上行为展示机制在一定程度上降低了信息获取成本，也为市场观察提供了更多参考维度。
• 市场动态监控：用户可针对特定钱包地址或重点关注对象进行跟踪，当相关账户出现新的交易行为时，系统将自动推送提醒。对于希望持续追踪巨鲸动向或学习成熟交易者策略的用户而言，该工具可有效提升了市场观察效率。
• Live 专区与实时动态：实时聚合热门事件进展、市场动态以及实时交易数据，帮助用户快速了解当前最受关注的话题。
• AI 洞察：围绕市场热门事件，把各方观点、最新动态等整合在一起，帮用户快速看懂事件背后的逻辑，提升交易决策效率。为判断提供更多参考角度。

从发现热点、跟踪市场情绪，到观察聪明钱动向、结合AI与资金流向分析、完成交易决策，Gate 试图构建的已经不仅仅是一个单纯的 Polymarket 渠道，而是一套覆盖信息获取、观点形成与交易执行的完整参与链路。

世界杯来了：从看比赛到参与比赛

如果说预测市场的价值在于将群体判断转化为市场概率，那么世界杯无疑是其最理想的应用场景之一。

相比宏观经济事件，足球比赛拥有更高频的信息变化、更广泛的参与群体以及更强烈的情绪波动。从赛前阵容公布、伤病消息曝光，到比赛过程中的每一次进球、红黄牌乃至战术调整，都可能迅速改变市场对于比赛结果的预期，并直接反映在对应预测市场的价格变化之中。

针对世界杯这一全球顶级体育 IP，Gate 近期专门上线了世界杯主题专区，将赛程安排、积分榜、热门预测市场以及赛事动态等内容进行了统一聚合。

对于球迷而言，无需再在不同页面之间频繁切换，即可在 Gate 站内快速完成赛事浏览、信息获取以及预测参与等一系列操作。专区还提供了赛事日历与开赛提醒功能，用户可提前关注感兴趣的比赛，并在赛前收到相应通知，从而避免错过关键赛事及相关预测机会。在赛事进行期间，Live 实时动态功能则进一步强化了预测市场与观赛场景之间的结合。比赛进程、热门事件以及市场交易动态会同步更新，用户既可以关注场上的比分变化，也可以观察市场对于比赛走势的实时定价。

从实际操作体验来看，整个世界杯参与过程也被 Gate 特意做了简化 —— 用户进入对应赛事页面后，仅需选择支持或反对某一结果，输入参与金额并确认交易即可完成下单。随着比赛进程推进，用户既可以选择持有仓位等待最终结果揭晓，也可以根据市场价格变化提前完成买卖交易。

从这个角度来看，预测市场正在让世界杯观赛体验发生新的变化。对于参与者而言，他们交易的不仅是比赛结果本身，更是在交易自己对于比赛走势的判断，以及市场共识随信息变化而不断调整的过程。

预测市场的下一站：从加密圈子走向大众市场

回顾过去几年的发展历程，预测市场实际上已经完成了最困难的一步 —— 证明产品的有效性与市场价值。

无论是美国大选、宏观经济事件，还是世界杯这样的全球体育盛事，越来越多案例正在证明，当足够多的人围绕同一个事件投入真金白银表达观点时，市场往往能够比传统调查、专家预测甚至部分媒体报道更快地反映群体预期的变化。

但另一方面，预测市场距离真正的大规模普及显然还有一段距离。

长期以来，钱包、Gas、链上交互等加密原生基础设施虽然构成了预测市场赖以运行的底层框架，却也在无形中限制了其用户边界。对于绝大多数普通人而言，他们或许愿意为一场世界杯比赛、一次利率决议或一项市场热点事件表达自己的判断，却未必愿意为此学习一整套复杂的链上操作流程。

这也意味着，预测市场下一阶段的竞争重点，或许不再是谁能够建立更有效的产品，而是谁能够拉动更多用户进入市场。

从这个角度来看，中心化交易所、社交平台乃至更多互联网产品，都有可能成为预测市场未来的重要入口。谁能够将复杂的底层机制封装起来，以更低的学习成本、更顺畅的产品体验触达普通用户，谁就更有机会推动预测市场从加密原生应用走向大众市场。

而 Gate 所尝试的，正是这样一条路径。通过账户体系替代钱包门槛、以熟悉的交易体验取代复杂的链上交互，并围绕信息发现、观点交流与交易决策构建完整产品体系，预测市场正在从少数链上玩家参与的专业工具，逐步演变为更多普通用户也能够理解、参与并从中受益的新型市场。

当预测市场不再属于少数人的链上实验，而成为任何人都能参与表达观点、发现共识和交易判断的开放市场时，其真正的增长故事或许才刚刚开始。

声明：本内容不构成任何邀约、招揽、或建议。您在做出任何投资决定之前应始终寻求独立的专业建议。请注意，Gate 可能会限制或禁止来自受限制地区的所有或部分服务。请阅读用户协议了解更多信息。

2016 年我写下 ViaBTC 第一行矿池代码的时候，加密世界还只是一个由矿工、开发者和早期爱好者构成的小圈子。比特币只在小众群体里被认真讨论，稳定币尚未广泛采用，DeFi、NFT、RWA 这些后来反复出现的概念，也都还没有成型。

十年过去，行业的样子完全变了。BTC 进入 ETF 体系，稳定币成为部分地区重要的美元流动通道，链上交易和稳定币结算的规模也很难再被传统金融忽视。

但变化不止于此。这十年里行业到底发生了什么？站在 ViaBTC 创立十周年这个时间点，我想谈谈自己对 Crypto 价值的理解。

过去十年，Crypto 留下了什么

如果只看价格和市值，过去十年的 Crypto 很像一场漫长的烟花表演：足够耀眼，也足够喧闹。但在价格曲线之外，另一件更安静的事正在发生：传统金融里最难撬动的几块基础设施，被算法一点一点重写了。

做市、撮合、清算、发行——这几件事在传统金融里曾经需要大量资金、专业团队和一整套封闭系统，一个普通人想做市几乎不可能。这不是技术限制，是结构限制。

但 Crypto 在十年时间里把这种结构撬动了。

Uniswap 用一条简单到难以置信的公式替代了订单簿和做市商。任何人把两种资产放进资金池，他就是做市方；用户来交易，价格由算法自动决定。一个开发者坐在公园长椅上，就可以通过一次链上交互把资产放进资金池，成为全球市场里的流动性提供者。这在十年前几乎不可想象。

到了链上永续合约，故事更进一步。GMX 让 LP 池本身成为交易者的对手方。你存进去的 USDC，可能下一秒就成了某个 BTC 多单背后的流动性。Hyperliquid 则把订单簿、撮合和清算推向更链上的形态，尽量接近中心化交易所的交易体验。传统衍生品交易所里最贵、最高门槛的那几个环节，被重新写进了任何人都能接入和验证的开放协议里。

稳定币是另一个安静的革命。十年前，一笔从南美到非洲的跨境转账，最快也要两天，手续费几十美元。今天，同样这笔钱，用 USDT 走链上几分钟就到了，成本不到一美元。没人为此举办过庆祝大会，但它已经悄悄发生了。

这些机制都不完美。它们也都不是每一个都能穿越周期。但它们一起证明了一件事：金融服务不一定只能存在于少数机构控制的封闭系统里。

这是 Crypto 过去十年真正留下来的东西。

当然这十年也不是一直顺的。2014 年 Mt.Gox 倒了，2022 年 Luna 一周内蒸发数百亿美元，同年 11 月 FTX 在短时间内从当时位列全球前三的交易所走向破产。每一次大事件之后，行业的反应都很相似：先是震惊，然后是反思，然后说“市场需要洗牌”，然后等下一轮牛市再把这件事忘掉。

但市场洗牌从来不会自动修补机制上的漏洞。等下一轮叙事起来的时候，那些没修好的地方还在那里。

这些更像机制问题，而不是周期问题。机制问题不会被周期解决，只会被时间放大。

投机、流动性与真实需求

谈 Crypto 很难绕开投机。

投机本身不是行业的原罪。任何金融市场都有投机，它带来流动性、价格发现，也让新机制更快接受市场检验。Crypto 的特殊之处在于，它从第一天起就同时是技术和金融——Token 的存在让市场价格很早就介入了技术、应用和社区的发展，一个新想法可以在几周内获得全球关注、资金和用户，许多协议因此绕过了传统融资路径，直接在开放市场里完成早期试错。

某种意义上，早期的投机泡沫扮演了“无许可风险投资”的角色，它像燃料一样推着行业试错和迭代。2017 年的 ICO、2020 年的 DeFi Summer、2021 年的 NFT 热潮，每一轮都用很激烈的方式扩张了行业边界。泡沫散去之后，留下来的东西远少于高峰期承诺的，但稳定币、链上交易、钱包、清算机制，确实在这些周期里被推出来了。

但燃料终究只是燃料，不是方向。

价格快速上涨的时候，短期流动性会被当成真实采用，叙事的扩散会被当成长期共识。等周期一翻，行业才会发现高峰期承诺的东西远多于真正留下来的。

真正的问题，是投机有没有压过真实需求。当价格成了唯一的指标，行业就会反复掉进同一个循环：牛市里所有人都谈长期价值，熊市里才发现很多增长背后并没有真实用户。

技术、应用与资产

过去十年，行业里还有一个常见误区，是把区块链、Web3 和 Crypto 当成一回事。

这三个词听起来像同一个东西，但其实它们解决的是完全不同的问题。

区块链是一种底层技术，它的价值是降低信任、结算和验证成本，让陌生人之间不需要中介就能完成交易和状态确认。技术本身是中性的，价值是明确的。

Web3是一种应用形态，它要回答的问题是：哪些场景真的需要开放网络和用户所有权？一个 Web3 应用是否成立，不应该看叙事和短期数据，而要看补贴、空投、投机预期都退潮之后，还有没有人继续用它、继续付费。

Crypto作为资产，要面对的判断最复杂。如果要拆解它的价值支撑，大致有两层：一是区块空间的商品属性，比如用户为了交易、结算、调用合约要支付 Gas，这是网络的“燃料费”；二是主权流动性溢价，比如某些资产因为无国界、抗审查、规则透明，在宏观流动性周期下具备对冲价值。

少数资产可能同时具备这两层支撑，BTC 是最典型的例子。但绝大多数 Token 没有这种地位，它们最终还是要回到真实使用、协议收入和网络效应上接受检验。

举个例子，区块空间作为商品的逻辑是成立的，因为用户付 Gas 是真的。但如果把空投预期、补贴、套利和刷量带来的 Gas 消耗剥离掉，剩下的真实需求到底有多少？这是每一条公链都绕不开的问题。新公链上线时链上活跃度的曲线，几乎都是同一形状。快照之前热闹非凡，快照之后断崖式回落。

主权流动性溢价也一样。BTC 的全球共识和抗审查属性是少数特例，不是 Crypto 资产的普遍属性。

这里可以问一个直接的问题：如果把投机需求拿掉，只看真实使用、真实收入和真实现金流，今天加密市场的总估值还剩多少支撑？

从开放参与到可持续参与

Crypto 最宝贵的地方之一，是它的开放。全球任何地方的人都可以接入网络、持有资产、参与协议，不需要银行账户，不需要居住地证明，不需要谁来批准。

但开放降低的只是门槛，不是风险本身。传统金融体系里，门槛挡掉了很多人，也挡掉了很多风险。Crypto 把门拆了，更多人进来了，也意味着更多人更早、更直接地面对风险——没有人替你做尽调，没有人替你筛选项目，也没有人替你承担错误决策的后果。

所以过去十年最重要的关键词是“开放参与”。但下一个十年，关键词可能要换一个：可持续参与。

这一点我自己感受很深。矿池这门生意不像 DeFi 协议、不像 Meme 币，没有那种爆炸性的叙事。它的价值不会在市场最热的时候被注意到。但每次网络拥堵、行情剧烈波动、用户最焦虑的时候，每一个区块能不能稳定打包、每一笔结算能不能准时到账，决定了用户愿不愿意继续把算力托付给你。

基础设施的价值，往往就是在这些时刻被验证的：不是在最热闹的牛市，而是在大家都在跑的熊市。

下一个十年，Crypto 不必取代一切

过去十年，行业很喜欢讲宏大叙事，例如取代银行、重做金融、所有资产上链、所有用户进入 Web3。这些叙事在早期有动员意义，让很多人愿意进来探索。

但走到今天，Crypto 可能需要更现实地理解自己的边界。

我倾向于认为，行业不会无限扩张，而是会向少数网络集中。流动性、开发者、用户、安全性，这些东西不会平均分布在所有公链上。BTC 和 ETH 长期占据加密总市值的大头，不是巧合，是网络效应的自然结果。未来十年价值会向少数真正具备安全性、流动性和生态密度的网络集中。很多缺乏差异化的 L1 不是技术不能用，而是没有足够强的网络效应来支撑长期竞争。

类似的事情也会发生在 DeFi 上。DeFi 的长期价值是开放、透明、可组合。但过去几年也证明，很多 DeFi 活动来自杠杆、套利、流动性挖矿和空投预期，不是普通用户的日常金融需求。未来 DeFi 更可能服务于链上交易者、做市商、跨境流动性需求和数字原生资产，走向专业化而不是大众化。DeFi 不会直接取代普通人的银行账户和理财 App，但会成为某一类用户和机构更高频使用的工具。

与此同时，Crypto 和传统金融的边界也会越来越模糊。过去十年 Crypto 是一个相对孤立的资产类别；下一个十年它会变成多资产配置中的一块拼图。现货比特币 ETF 已经把 Crypto 拉进了传统金融的资产配置框架，RWA 也在重写一部分资产的发行方式。但融合是双向的，传统金融带来资金的同时，也带来托管中心化、准入门槛和资产筛选机制。主流化的代价之一，是用一部分抗审查性和准入开放性，换主流体系的接纳。

还有一种可能，未来的真实需求并不只来自人类。AI Agent、自动化工作流、机器经济，未来可能带来高频、小额、跨平台的支付和结算需求。这些“硅基用户”没有银行账户，也走不了 KYC。所以开放结算网络、稳定币、无需许可账户，天然就是为这种 M2M（机器对机器）协作准备的金融基础设施。但不能因为 AI 和 Crypto 都是热点，就直接得出“AI Agent 必然需要链上支付”的结论。真正需要上链的，是跨主体、跨国界、强结算、低信任环境下的协作场景。

未来十年的成熟标志，可能不在“更多东西上链”，而在行业终于能更清楚地判断哪些需求真的需要链，哪些只是借链包装出来的短期叙事。

写在最后

十年下来，我越来越相信一件事：基础设施建设是长期的事。

周期会变。叙事会变。价格会变。但用户对稳定、透明、可靠服务的需求一直都在。Crypto 的价值最终要回到几个朴素的问题上：是否降低了信任成本，是否提高了价值流动效率，是否让用户拥有更多选择，是否能在一轮一轮周期之后还继续提供服务。

有价值的东西不一定是最热闹的，但它会留下来。

最近，一条发布在 Reddit r/CryptoMarkets 的帖子悄悄火了。帖主 harukasweet 只问了一个问题：

"加密市场感觉死气沉沉。与科技股相比，过去一年加密市场一直很沉寂。资金轮动还会发生吗？还是说人们已经对加密死心了？"

这条略带期望和悲情的帖子引发了百余条回复。可以发现，不仅是加密中文圈在讨论这个问题，现在只有加密不涨的现实不分语言，无差别的刺激着出当下整个加密社区的情绪。

观点交锋之激烈，倒不是因为有人拿出了什么新论据，而是因为每一方都在用对方的失败来证明自己的正确。这种互相拆台的讨论氛围，本身就是当下加密社区情绪的缩影。

比特币从 2025年 10 月的历史高点$126,198 一路回撤至当前约$70,000，跌幅约 44%；2026年 YTD 跌幅约 20%。同一时段，S&P 500 YTD 上涨约 9.7%。Nasdaq 100 涨约 13.6%。

两条曲线一涨一跌，中间的差距已经不是「跑输」能形容的。

「比特币已经死了 800 多次」vs「这次叙事真讲不下去了」

Reddit 讨论中最有张力的一组对线，发生在用户 Giordano86和 think_harder_plz 之间。

Giordano86 是经典的周期信仰者：「别人恐惧时我贪婪。市场是有周期的。很快人们就会重新轮动回比特币。」有人反驳，他直接甩出数据：「去看看比特币 17 年的历史，再告诉我你没看到过周期。比特币已经『死』了 800 多次了，它没事的。」

另一位用户 Powerful_Respect_400 更直接：「我从 2017 年就在这了。2017 年牛市、2021 年牛市、2025 年……每四年一次。我们可能要等到 2029 年。」

think_harder_plz 的反击同样犀利：比特币的叙事一直在「升级」，从点对点电子现金，到数字黄金，到对冲通胀，到机构储备资产。「每一次旧叙事失败，就换一个新叙事。」他的结论是：「加密货币存在的时间还不够长，不足以做出如此自信的论断。这是终结的开始。」

有意思的是，另一位用户 keepitcasualbrah 精准抓住了这段发言的自我矛盾：

你前半句说「存在时间不够长，不能下定论」，后半句就下了「这是终结的开始」的定论。这条反驳获得了不少认同。

AI 抢走了注意力，但加密真正丢掉的是「使用场景」

如果只是周期论和终结论的老生常谈，这个帖子不会引发这么多回复。真正戳中痛点的是第三类声音：加密市场输给的不是熊市，是 AI。

用户 optifree1 的评论被大量引用：「科技行业正在经历几十年一遇的生产力革命，AI 真实地改变了人们的工作和生活方式。这波热潮吸走了所有其他市场的注意力，而加密货币迄今为止还没有找到任何接近 AI 热潮影响力的使用场景。」

加密的结构性问题确实很明显。多位用户从不同角度印证了同一个判断：

加密市场缺乏真正的使用场景支撑。用户 i_am_13th_panic 指出，尽管加密公司努力拓展应用，但大多数加密货币唯一站得住的用途，就是「拿它投机、用它投机，或者质押它」。

用户 Usually_Sunny 则提出了一个更尖锐的悖论：一种货币要「有用」，价值就必须相对稳定，但比特币的核心投资逻辑恰恰建立在价格波动上。

帖主 harukasweet 也承认：「是的，只有稳定币算是比较有用的，DeFi 也许有点用，但黑客太多。」

数据侧面：机构在撤，不只是散户在跑

Reddit 的讨论是情绪层面的，但资金流向提供了更冰冷的验证。

据 BeInCrypto 数据，2026年 5 月比特币现货 ETF 录得约$23 亿净流出，为全年最大单月流出，也是 2025年 11 月以来最大。此前 4 月和 3 月分别净流入约$19.7 亿和$13.2 亿。ETF 累计净流入已从 4 月的$580.9 亿降至$557.9 亿。

5月 BTC 仅下跌约 3.7%，但 ETF 流出规模是 2 月$2.06 亿净赎回的 10 倍以上。机构去风险的速度，明显快于价格跌幅本身所暗示的程度。

与此同时，恐惧贪婪指数降至 28（恐惧），市场情绪处于 2026 年以来最低水平。

那下一轮轮动什么时候来？

帖主 harukasweet 反复追问的就是这个问题。得到的回答五花八门，但诚实度倒是出奇地高。

用户 only_linear_joseph 的分析更务实：现在现金和债券收益率很有竞争力，这在以前很少见。只要高利率环境不变，资金就没有动力从固定收益流向高波动资产。他和帖主讨论后还自我修正了一个矛盾：如果通胀居高不下，美联储就不会降息，加密就继续被晾在一边。

没有人给出明确答案。但帖子里的一条评论或许概括了大多数人的真实心态：用户 harukasweet 在被问到「急什么」时回了两个字：「机会成本。」

每一天不在加密市场的钱，都是在别处赚钱的钱。这才是当前加密社区焦虑的真正来源——不是「它会不会回来」，而是「等它回来的这段时间，我错过了什么」。

数据截至 2026年 6月 2 日。本文为舆情观察，不构成投资建议。

作者｜Wenser（@wenser 2010 ）

新旧投资市场之间的分野正在加速：一边，是美股、韩指、日经齐齐大暴涨，一众热门板块和多只个股连创新高；另一边，是主流加密货币震荡下跌，BTC 现货交易量自去年 10 月以来跌超 80%。

Crypto 投资者绝望情绪蔓延，资金出逃；从业者则在建设中持续找寻新答案——最初被定位为 Perp DEX 的 Hyperliquid 已将生态版图拓展至传统金融资产领域，RWA 资产交易量迎来指数级增长；Polymarket、Kalshi 等预测市场也开始预热世界杯话题，单月交易量连创历史新高——是为加密市场的“唯二亮点”，也是初经考验的叙事。

那做为行业流动性中心的 CEX 呢？头部玩家们正在积极接驳传统金融市场、拓展加密市场边界。其中，既有引入 RWA 资产交易渠道，也有增添预测市场入口。而这些举措的共同目标，都是为了解决加密市场流动性碎片化、用户体验割裂、资金利用率低下等行业共性问题。

资产上新与增加入口当然是行业发展的必要部分，但也有人希望另辟蹊径，走出一条新的行业建设之路。近日，OKX 发布的 Exchange OS 让我们看到了一种新的可能，那就是——通过重新定义“市场创建权”来激活行业生态。

当加密资产叙事枯竭，CEX 们主动求变

细说当前加密市场面临的几大结构性难题：

一是加密市场没新故事了。前几个周期的公链、NFT、DAO 被接连证伪，DeFi 安全事件频发，BTC 生态走向沉寂，Meme 币、AI Agent 概念币一蹶不振，Desci 概念、x402 支付协议乃至近期的 Uniswap V4 Hook 生态的轮番登场也没能产生可持续的动能。

二是加密市场流动性碎片化。用户被困在封闭的 DApp 和协议孤岛之中，面对不同的链、不同的平台、不同的应用、不同的协议之间复杂且高昂的磨损成本无计可施。

三是加密市场的“圈地自萌”。尽管主流币的 ETF 和 DAT 撬开了加密与传统金融世界的通道，但无论是资金容量，还是加密资产本身的高风险、高波动性都进一步阻碍了两者高效、便捷地兑换和流通。加密市场越发陷入从业者自嗨的尴尬境地。

在过去十几年里，加密行业因比特币而实现去中心化价值传输，因以太坊而开启去中心化资产发行，因 AMM 协议而打通去中心化金融流动性，但旧的答案显然无法照搬适配新的阶段。

也正因如此，新的行业样本逐渐涌现：Hyperliquid、Aster 等链上 Perp DEX 打开了衍生品全链资产的天花板上限；Polymarket、Kalshi 让“预测”这一社会行为规模化地进入金融定价体系；Ondo 等 RWA 平台将传统资产链上化的基础上更进一步地将其包装为衍生品资产。

面对新生市场的冲击，众多行业玩家们也做出了不同选择：币安近期上线了“事件战壕”（Event Rush）；Bitget 则推出了自研 RWA 协议产品 Reality，直连美股流动性，支持股息分红；Bybit 接连上线 CSCO、RKLB 等永续合约，并推出了各类空投活动。但在大部分平台停留在上架更多 RWA（包括美股盘前资产）来维持流量之时，OKX 却做出了一系列截然相反的举动。而从其近几个月的产品发布节奏来看，其市场角色已然逐渐从单一的“产品建设者”升级为“系统探索者”：

1. Agent Trade Kit：致力于解决 AI 时代的 “机器交易”问题，方便用户通过原生 AI 交易套件，让 AI Agent 接入链上执行系统。

2. APP 支付协议（Agent Payments Protocol）： 旨在定义 AI Agent 链上支付标准，让加密资产的流动不再受限于复杂的钱包操作，使 AI Agent 支付扩展为商业流程，并支持多种支付模式。

3. Exchange OS： 基于 X Layer 构建的开放交易协议，实现撮合、清算、结算和统一账户等能力的“协议化”升级，支持用户自主部署现货、永续合约和预测三种市场，覆盖 CEX 资产与 Web3 链上市场。

如果说 Agent Trade Kit 是在基础设施和工具层面的努力，那么 APP 支付协议和 Exchange OS 的推出则展现出了 OKX 更大的野心。作为头部交易所，其并没有选择资产层面的“单点突围”，而是将目光瞄向了战略战术并重的“整体打法”，尤其是 Exchange OS 的推出，更是代表着 CEX 试图绕过“上架哪些资产”的旧问题，转而思考“谁是新市场的创建者”这一关键命题。

OKX 正在把加密交易所最核心的“交易黑盒子”拆开，并将其下沉到协议层，推动加密行业从中心化格局回归到去中心化秩序的活跃状态之中。

借助 Exchange OS 的协议层能力，链上平权的愿景得以实现，用户的“市场创建权利”将进一步被激发。届时，量化团队可以根据套利空间开放永续市场，RWA 机构可以将股票、私募基金份额、未上市企业股权等资产打包为链上资产，个人用户也能将一个结果可验证的社会事件上线为预测市场合约。

与此同时，跨市场统一账户将整合碎片化的流动性，提升资本利用效率。资金安全与机制保障层面，“代码级担保”确保资金锁定在协议合约中，避免市场创建者开设后门或监守自盗。OKX 自营市场与外部市场遵循同等协议规则的设计，也为链上平权打造了样板。

OKX CEO Star 也对 Exchange OS 的愿景寄予厚望道：“链上金融的下一章，不应该由任何单一平台书写，它应该由每一个想建造市场的人共同书写。”

行业新坐标：“加密版 App Store”初见雏形

过去，资产类型、资产种类、资产定价等权力都掌握在 CEX 平台手中，用户及机构只能遵守平台规则，而无力对规则产生意见并督促修改；而随着 TradFi 资产与 CeFi、DeFi 资产的深度耦合，资产种类、资产发行模式不再是稀缺资源，真正的门槛反而是“市场创建权利”能否分配给各类参与主体。

现在，只要一个事件是可被验证的，理论上就可以通过 Exchange OS 协议转化为一个独立的事件市场，金融参与门槛与市场定价权力得到了系统性的重塑。

就像 iOS 系统激活了 App Store 活跃的开发者生态一样，Exchange OS 的底层交易操作系统，同样有望激活量化团队、RWA 机构、开发者乃至普通个人用户的创造力。它解决的，不仅仅是“谁来创建市场”的问题，更是进一步拓展加密市场边界，打破过往 CEX 平台的运营能力天花板限制的重要一步。

基于这一变革，加密市场的生产关系也将随之重构。

从“全民投资”到“全面生产”

加密市场的进化主线是：从生产力变革到生产关系变革的跨越。

行业初期，区块链技术解决了“如何发行资产”（How to Launch a Token）的生产力问题；

第二阶段，各类加密 ETF 资产出现，加密货币摇身一变成为了链接“传统金融资产”的中介性货币，生产力得到了进一步释放，生产关系也从去中心化时代回退到了中心化机构把控的阶段；

第三阶段，美股资产、大宗商品、事件合约的出现丰富了资产种类和投资标的的选择，但加密行业需要解决的问题却随之转为了“市场组织形式如何高效建立”。

在这种背景下，包括散户交易者、CEX 平台用户以及加密货币投资人在内的市场参与者必然要进行“角色升级”——他们需要从被动接受、投资平台资产的“交易者”，转变为定义市场规则、创新市场玩法的“生产者”。预测市场、RWA 资产、美股盘前资产等复合型资产市场将通过各类“市场化 API”快速涌现。

不过，机遇对应挑战。OKX 拓展加密行业边界、探索链上金融未来的尝试必然面临着一系列的考验。Exchange OS 协议及 OKX 全系产品若想成为“加密世界的 AppStore”，仍取决于以下卡点能否突破：

● 其一，是流动性难题。市场生态初期，流动性的激活能否实现生态化反，基于生态内自发交易需求构建经济闭环？

● 其二，是性能承载上限。尽管有着毫秒级撮合延迟、统一结算和高达 30 万 TPS 的吞吐量等技术基础的支撑，但 X Layer 生态如何长期承载数量惊人的“金融应用”并保持稳定？

● 其三，是商业造血闭环。打造如同“苹果 App Store-苹果应用-苹果税”类似的生态内经济闭环难度较大，Exchange OS 生态能否如同“Hyperliquid - HLP 金库 - HYPE 回购 - HYPE 价格支撑”一样形成有效反哺机制？

当然，各种挑战的存在反而印证了行业发展的必要性，很多问题往往也是在一次次直面挑战中找到了新的解法。即使短期受挫，但向正确方向持续进发的坚定脚步也值得肯定。而基于过往 OKX 的品牌底蕴、市场地位、技术实力与产品能力，“万物皆市场”的长期远景无疑是未来可期的。

一场付出勇气的行业实验，一张新时代的入场券

作为坐拥海量用户的行业参与者，OKX 等头部平台的种种尝试，在如今的市场环境下来看，多少有些“吃力不讨好”——做成了，不会有人称赞，会被默认为是商业行为；败了，少不了被阴阳怪气、落井下石，同业内卷的冷语也难免令创新者心寒。

叙事说辞速衰速朽总有之时，总要有人走上了不同的道路，在聚光灯之外担起“推动行业向前发展”的责任，去毫不预设回报地探索、试错和冒险。

我相信，加密领域的未来，远不仅仅在于上线多少种新代币，而在于它抹平了多少金融投资的门槛、创造了多少个高效、公平、开放的交易市场。行业玩家们探索的未来方向，不应仅仅是寻找下一个热点、抢占一时的新闻头条，而是要建立一套容纳资产流动、实现金融自主的底层交易操作系统。

Exchange OS 以及更多的行业尝试，是加密世界生产关系变革层面上的前瞻实验。某种意义上，它是通往“万物皆市场”时代的入场券，也是对加密精神中“去中心化、开放、自由主义”的一次高调回归。

谁能定义新的交易坐标系，谁就将赢得加密乃至全球金融的未来主导权。

谷歌 I/O 2026 大会，火力全开！

刚刚，劈柴和 Demis Hassabis 同台登场，把攒了半年的大招一口气全部亮了出来。

没有一丝悬念，今晚最大的主角，Gemini Omni 正式亮相！

作为一个真正「全能」的大模型，Omni 可以接收任意形式的输入，生成任意内容。并且首发支持视频输出，堪称「视频版 Nano Banana」。

今晚的另一个高潮，属于 Gemini 3.5 Flash。

在几乎所有的基准测试中，3.5 Flash 都实现了对自家前代旗舰 Gemini 3.1 Pro 的碾压。输出速度也直接翻倍，对比 GPT-5.5 和 Opus 4.7 更是快了 4 倍有余。更强的 3.5 Pro，则会在下个月发布。

此外，亮相的还有一大波重磅新品：

• Antigravity 2.0：全新独立桌面应用，从 IDE 进化为 Agent 开发平台
• Gemini Spark：个人 AI 特工，7×24h 云端运行
• Gemini App 改版：代号 Neural Expressive，改为算力计费
• AI Ultra 订阅计划：新增 100 美元版本，最高档从 250 降至 200 美元
• 谷歌搜索 25 年最大升级：接入 3.5 Flash，新增智能搜索框、自动生成 mini 应用等......

毫不夸张地说，这场 I/O 的干货密度，堪称历年之最。

Gemini Omni 首发：一个「全能」 AI 诞生了

正如预热视频疯狂暗示的那样，万众期待的 Gemini Omni 终于来了。Hassabis 亲自登台宣布，「我们正迈出下一个重要的一步——Gemini Omni，这是一个可从任何输入创建内容的全新模型」。

这个排面就说明了一切。谷歌这一次要打造的，是一个「全能」的 AI 创作引擎。它把 Gemini 的智能与最强的生成式 AI 融为一体，在世界理解、多模态和编辑三个维度上，全部拉满。直白讲，给到图片、音频、视频、文字的任意组合，它就能生成一段高质量视频。而且，可以用聊天的方式编辑视频。

更关键的，Omni 不只是「看起来像」，它真的在理解物理世界。Hassabis 的原话是，以前的系统在模拟重力、动能这些概念时经常翻车，但 Omni 实现了一个「阶跃变化」。它把 Gemini 的「世界知识」和「推理能力」注入进了视频生成。

• 给它一句 prompt「用粘土动画解释蛋白质折叠」，生成的视频里氨基酸链折叠成 α 螺旋和 β 折叠的每一步都科学准确，视觉上是精致的定格动画。

• 又比如为英文 26 个字母配置对应物体。C 是水豚（Capybara），D 是迪斯科球，L 是熔岩灯。Omni 不是在拼贴素材，它真的在把语言、图像和语义联结在一起。

不得不说，从逼真到有意义，这一步跨得太大了。

在台上，Hassabis 掏出一段自拍视频开始现场魔改。手掌上随手画的圈变成了黑洞，傍晚散步的街道变成了赛博朋克场景。一句话重写画面，一句话改变世界。任何东西都可以成为创造全新现实的画布。再比如，自拍掌中玩火，一张纸画了一个圈立即变黑洞，各种脑洞大开玩法都可实现。

而且，这不是一次性生成完事。你可以接着聊。Gemini Omni 输出的视频，角色保持一致，物理逻辑成立，场景记忆连贯。

• 从一段原始的演奏画面开始。第二轮，「把小提琴手传送到这张图片的环境里」，附一张雪山草地的参考图，场景瞬间切换，动作、光影全部适配新环境。
• 第三轮，「把镜头切到小提琴手的肩膀后方」，视角旋转，但演奏动作和音乐完全连续。

不论场景如何变幻，画面的主体都不会崩坏。

更让人细思极恐的是，Omni 的输入灵活性。图片、文字、视频、音频，任何参考物都可以混合输入，生成一个连贯的输出。你甚至可以创建自己的 Avatar，让 AI 版的你出现在任何场景中，说你的声音、做你没做过的事。

目前，Omni Flash 已正式上线，API 版则会在未来几周开放。而更强的 Omni Pro 也在路上了。凭借着谷歌强大的整合能力，Omni 首发就接入了 Gemini App、Google Flow 和 YouTube Shorts，YouTube Shorts 用户甚至可以免费用。

Flash 干翻 Pro：3.5 重写了「旗舰」的定义

Gemini Omni 之后，I/O 大会本场另一重头戏，就是全新旗舰 Gemini 3.5 Flash 的发布。谷歌给它的定义是，迄今为止最强的编码、智能体模型。

现场，劈柴亲口宣布，「3.5 Flash 在几乎所有基准测试中，全面胜出 Gemini 3.1 Pro」！要物，3.1 Pro 可是谷歌三个月前才推出的旗舰模型，现在，一个 Flash 级别的模型就把它碾了。

没想到，谷歌竟在如此短时间内，交出了亮眼的成绩单：

• Terminal-Bench 2.1（编码）：76.2%
• GDPval-AA（真实世界 Agent 任务）：1656 Elo
• MCP Atlas（大规模工具使用）：83.6%
• CharXiv Reasoning（多模态理解）：84.2%

以上四大基准测试，相较于 Gemini 3.1 Pro，3.5 Flash 堪称断层跃迁。在速度方面，3.5 Flash 独占一个象限，289 tokens/秒，比其他前沿模型快 4 倍还要多。另外，3.5 Flash 在一部分基准测试中，性能媲美，甚至是足以碾压 GPT-5.5、Claude Opus 4.7。不得不说，3.5 Flash 又快又强，几乎没有对手。

参数太抽象，不如看看真实的极限演示。只需一瞬间，3.5 Flash 就能消化一篇天书般的学术论文，并写出一个带有完美交互的可视化网站。在智能体任务中，通过 Antigravity，它可以完成多步工作流，自动对铺屏的资产完成分类和命名。亦或是，利用两个 Agent，在短短六小时内复现了 AlphaZero 论文，并编写出一款可完整运行的游戏。

93 个 Agent 造出 OS，仅 12 小时

可以看到，3.5 Flash 这一切能力的实现，全部是借助全新 Antigravity 2.0 实现的。今天，谷歌 Agent 开发平台 Antigravity 升级到了 2.0，从 IDE 变成了独立桌面应用，彻底拥抱 Agent-first 设计。

Varun 上台给出一个让全场屏息的 Demo。他让 Antigravity 搭载 3.5 Flash，从零开始构建一个操作系统。93 个子 Agent 并行工作，发出超 15000 次模型请求，处理 26 亿个 token，12 小时后，一个完全空白的项目变成了功能完整的 OS 内核。调度程序、内存管理、文件系统，每一行代码都是 Agent 写的，Agent 测的，Agent 审计的。API 费用不到 1000 美元。

接着，他试着在这个 AI 写的操作系统上运行 DOOM。第一次尝试失败了，缺少视频和键盘驱动。于是他当场在 Antigravity 2.0 里输入修复指令，Agent 开始自动补写驱动代码。等了一会儿，DOOM 的画面出现在屏幕上，全场沸蓬。

总结一下，Antigravity 2.0 带来核心升级包括：

• 子 Agent 可以动态生成，主 Agent 把任务拆成子任务分配出去，互不干扰地并行跑；
• 异步任务管理让长耗时操作不再阻塞主线程；
• Scheduled Tasks 可设「定时任务」让 Agent 自动执行，比如每天检查一次 PR 状态、每小时跑一次健康检查脚本。
• 新的斜杠命令：/goal 让 Agent 一口气跑完，/grill-me 反过来让 Agent 搞清楚需求再动手，/browser 显式控制浏览器使用。

不过，这些都是内部已经跑通的能力。谷歌内部用 Antigravity 处理 token 的速度，3 月份是每天 5000 亿。如今，每天狂飙 3 万亿。而且，这个 12 倍加速版的 Flash，今天起在 Antigravity 里就能用了。

3.5 Flash 同时成为 Gemini App 和 Google 搜索 AI Mode 的默认模型，面向全球所有用户。开发者通过 Antigravity 2.0、Gemini API、Google AI Studio 调用。企业用户通过 Gemini Enterprise Agent Platform 接入。更炸裂的是，3.5 Pro 正在内部测试中，下个月发布。

7x24h 个人管家：谷歌 Spark 终于来了

今晚第三大发布，当属于 Gemini Spark！劈柴给它的定位非常明确：你的个人 AI Agent。即使合上笔记本电脑，它也不停歇。它跑在云端的专用虚拟机上，可以实现 7x24 小时在线。

Gemini Spark 由 Gemini 3.5 + Antigravity 框架驱动，深度整合谷歌「办公全家桶」。产品副总裁 Josh Woodward 上台演示了两个场景，直接让全场陷入疯狂。

• 第一个是工作场景：输入一条指令，「帮我起草一封给团队的邮件，汇总过去一周关于 Gemini Live 发布的所有信息」。Spark 自动跨 Gmail、Docs、聊天记录抓取信息，还调用了 Woodward 自己编写的一个「ghostwriter」技能，让邮件自动匹配他的个人语气。整个过程在后台完成，人类只需审核和发送。没错，Spark 支持自定义技能（skills），让它学会你的口吻、你的偏好、你的工作方式。

• 第二个是生活场景：规划一场街区派对。Spark 收到任务后一步步执行。它创建了一个 Google Sheets 的 RSVP 追踪表，直接连接 Gmail，谁回复了自动更新。给没报名的邻居，Spark 自动起草催促邮件，生成草稿等确认后再发。然后，它还生成了一个 Google Slides 的宣传 deck，连街区里要放充气城堡的信息都写进去了。全程没有打开任何一个 App。

不仅如此，Spark 还具备了强大的语音输入能力。现场，Woodward 掏出手机，直接用语音甩出三个任务：「找到所有跟 Sundar 的会议标成亮粉色」「给新邻居 John 写邀请函加入 block party 名单」「创建一个文档列出学年结束前要为孩子做的事，按截止日期排序」。

语音直接转成了文字指令，Spark 自动把一段连续的语音拆成了三个独立任务线程，在后台并行执行。

定价方面，AI Ultra 订阅每月 100 美元可用 Spark Beta。最高级 Ultra 计划从 250 美元降到了 200 美元。Spark 则会在下周率先对美国 AI Ultra 用户开放 Beta 版试用。

这一夜，谷歌撕开了 ASI 入口

回过头看这场 I/O，真正让人后背发凉的，不是某一个产品。是所有能力同时到位。

全模态理解，全模态生成，全天候在线 Agent——这三块拼图，谷歌在一夜之间全部拼上了。Omni 把一句话变成一个世界，不需要人类提供任何素材；93 个 Agent 从零造出操作系统，不需要人类写一行代码；Spark 7×24 小时替你工作，不需要人类打开一个 App。

当 AI 不再需要人类「喂料」，而是自己理解、自己决策、自己执行、自己迭代——这条路的终点，叫 ASI（超级智能）。

没有人能给出确切的时间表。但今晚的 Google I/O，让所有人意识到一件事：通往超级智能的路上，已经没有「技术上做不到」这个障碍了。剩下的，只是工程部署的速度。半年前我们还在争论 AGI 是不是泡沫。半年后，谷歌已经在用 Agent 写操作系统了。这个行业的加速度，已经超出了人类直觉能感知的范围。

参考资料：

• https://youtu.be/wYSncx9zLIU
• https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-5/
• https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-omni/
• https://antigravity.google/blog/introducing-google-antigravity-2-0
• https://antigravity.google/blog/google-io-2026-feature-deep-dive

原文作者：Vitalik

编译：Peggy，BlockBeats

编者按：随着 AI 编程能力快速提升，软件安全正在面临一个新的悖论：AI 可以更高效地生成代码，也可以更高效地发现漏洞。对加密行业而言，这一问题尤其关键。智能合约、ZK 证明、共识算法和链上资产系统一旦出现缺陷，后果往往不是普通软件报错，而是不可逆的资金损失和信任崩塌。

Vitalik 在本文中讨论的，正是 AI 时代代码安全的另一条路径：形式化验证。简单来说，它不是依赖人类审计员逐行检查代码，而是把程序应当满足的性质写成数学命题，再用机器可检查的证明去验证这些性质是否成立。过去，形式化验证因门槛高、过程繁琐，一直停留在相对小众的研究和工程领域；但随着 AI 能够辅助编写代码和证明，这套方法正在重新获得现实意义。

文章的核心判断并不是「形式化验证可以解决一切安全问题」。相反，Vitalik 反复提醒，所谓「可证明安全」并不等于绝对安全：证明可能遗漏关键假设，规范本身可能写错，未被验证的代码、硬件边界和侧信道攻击也可能成为新的风险来源。但它依然提供了一种更可靠的安全范式：用多种方式表达开发者的意图，再让系统自动检查这些表达是否彼此兼容。

这对以太坊尤为重要。未来的以太坊将越来越依赖复杂底层组件，包括 STARK、ZK-EVM、抗量子签名、共识算法和高性能 EVM 实现。这些系统的实现极其复杂，但其核心安全目标往往可以被相对清晰地形式化。也正是在这类场景中，AI 辅助形式化验证有可能发挥最大价值：让 AI 负责编写高效代码和证明，让人类负责检查最终被证明的命题是否真的对应自己想要的安全目标。

从更宏观的角度看，这篇文章也是 Vitalik 对 AI 时代网络安全的一次回应。面对更强的 AI 攻击者，答案不是放弃开源、放弃智能合约，或重新依赖少数中心化机构，而是把关键系统压缩成更小、更可验证、更可信的「安全核心」。AI 会让粗糙代码大量增加，但也可能让真正重要的代码变得比过去更安全。

以下为原文：

特别感谢 Yoichi Hirai、Justin Drake、Nadim Kobeissi 和 Alex Hicks 对本文提供反馈与审阅。

过去几个月里，一种新的编程范式正在以太坊前沿研发圈以及计算领域的许多其他角落迅速兴起：开发者直接使用非常底层的语言编写代码，例如 EVM 字节码、汇编语言，或使用 Lean 编写代码，并通过在 Lean 中撰写可自动检查的数学证明来验证其正确性。

如果运用得当，这种方式既有可能生成极其高效的代码，也可能比过去的软件开发方式安全得多。Yoichi Hirai 将其称为「软件开发的最终形态」。本文将尝试解释这套方法背后的基本逻辑：软件的形式化验证到底能做什么，它的短板和边界又在哪里——无论是在以太坊语境中，还是在更广泛的软件开发领域。

什么是形式化验证？

形式化验证，指的是以一种可以被机器自动检查的方式，撰写数学定理的证明。

为了给出一个相对简单、但仍然有意思的例子，我们可以看一个关于斐波那契数列的基本定理：每三个数中就有一个偶数，其余两个则是奇数。

一个简单的证明方法是使用数学归纳法，每次向前推进三个数。

首先看基础情形。令 F1 = F2 = 1，F3 = 2。通过直接观察可以看出，这一命题——「当 i 是 3 的倍数时，Fi 为偶数；其他情况下，Fi 为奇数」——在 x = 3 之前都是成立的。

接下来是归纳步骤。假设该命题在 3k+3 之前都成立，也就是说，我们已经知道 F3k+1、F3k+2、F3k+3 的奇偶性分别是奇数、奇数、偶数。于是，我们可以计算下一组三个数的奇偶性：

由此，我们就完成了从「已知命题在 3k+3 之前成立」，到「确认命题在 3k+6 之前也成立」的推导。只要不断重复这一推理，就可以确信这条规律对所有整数都成立。

这个论证对人类来说是有说服力的。但如果你想证明的东西复杂一百倍，而且你真的非常想确认自己没有犯错，该怎么办？这时，你就可以构造一个能让计算机也信服的证明。

它大致会长这样：

这是同样的推理，只不过用 Lean 表达出来。Lean 是一种常被用于撰写和验证数学证明的编程语言。

它看起来和我上面给出的「人类版」证明很不一样，这背后有充分理由：对计算机来说直观的东西，和对人类来说直观的东西完全不同。这里说的计算机，是旧意义上的「计算机」——由 if/then 语句构成的「确定性」程序，而不是大语言模型。

在上面的证明中，你并不是在强调 fib(3k+4) = fib(3k+3) + fib(3k+2) 这一事实；你强调的是 fib(3k+3) + fib(3k+2) 是奇数，而 Lean 中那个名字相当宏大的 omega tactic，会自动把这一点和它对 fib(3k+4) 定义的理解结合起来。

在更复杂的证明中，你有时必须在每一步都明确说明：到底是哪一条数学定律允许你走出这一步，而且这些定律有时还带着一些晦涩的名字，比如 Prod.mk.inj。但另一方面，你也可以一步展开巨大的多项式表达式，并且只需要写一行诸如 omega 或 ring 这样的表达式，就能完成论证。

这里的不直观和繁琐，正是机器可验证证明虽然已经存在近 60 年，却一直停留在小众领域的重要原因。但与此同时，许多过去几乎不可能的事情，如今正因为 AI 的快速进展而迅速变得可行。

验证计算机程序

到这里，你可能会想：好吧，所以我们可以让计算机验证数学定理的证明，这样我们终于能确定，那些关于素数之类的疯狂新发现，到底哪些是真的，哪些只是藏在上百页 PDF 论文里的错误。也许我们甚至还能弄清楚望月新一关于 ABC 猜想的证明到底是否正确！但除了满足好奇心之外，这件事又有什么实际意义呢？

答案可以有很多。而对我来说，一个非常重要的答案是：验证计算机程序的正确性，尤其是那些涉及密码学或安全性的程序。毕竟，计算机程序本身就是一个数学对象。因此，证明一个计算机程序会以某种方式运行，本质上就是在证明一个数学定理。

举个例子，假设你想证明 Signal 这样的加密通信软件到底是否真正安全。你可以先用数学方式写清楚，在这个语境下，「安全」到底是什么意思。概括来说，你要证明的是：在某些密码学假设成立的前提下，只有拥有私钥的人，才能获知消息内容的任何信息。现实中，真正重要的安全属性当然有很多种。

而事实证明，确实已经有一个团队正在尝试弄清楚这件事。他们提出的其中一个安全定理，大致长这样：

以下是 Leanstral 对这一定理含义的总结：

passive_secrecy_le_ddh 定理是一个紧致归约，表明在随机预言机模型（Random Oracle Model）下，X3DH 的被动消息保密性至少和 DDH 假设一样难以攻破。

换句话说，如果攻击者能够攻破 X3DH 的被动消息保密性，那么他们同样也能攻破 DDH。由于 DDH 通常被假定为困难问题，因此 X3DH 也可以被认为能够抵御被动攻击。

该定理证明，如果攻击者只能被动观察 Signal 的密钥交换消息，那么他们无法以超过可忽略概率的优势，将最终生成的会话密钥与一个随机密钥区分开来。

如果再结合一个证明，说明 AES 加密被正确实现，那么你就可以得到一个证明：Signal 协议的加密机制能够抵御被动攻击者。

类似的验证项目也已经存在，它们用于证明 TLS 以及其他浏览器内密码学组件的安全实现。

如果你能做到端到端的形式化验证，那么你证明的就不只是某个协议描述在理论上是安全的，而是用户实际运行的那段具体代码在实践中也是安全的。从用户角度看，这会大幅提升「无需信任」的程度：为了完全信任这段代码，你不需要逐行检查整个代码库，只需要检查已经被证明成立的那些陈述。

当然，这里有一些非常重要的星号需要保留，尤其是关于「安全」这个关键字到底意味着什么。人们很容易忘记去证明真正重要的主张；也很容易遇到这样一种情况：需要被证明的主张，并不存在比代码本身更简洁的描述方式；还很容易在证明中偷偷引入一些最终并不成立的假设。你也很容易判断说，系统里只有某一部分真正需要形式化证明，但最后却在其他部分，甚至硬件层面，被一个关键漏洞击中。甚至 Lean 本身的实现也可能存在 bug。但在讨论这些令人头疼的细节之前，我们先进一步看看：如果形式化验证能够被理想且正确地完成，它可能带来怎样一种近乎乌托邦的前景。

面向安全的形式化验证

计算机代码里的 bug，本来就令人担忧。

当你把加密货币放进不可变的链上智能合约里时，代码 bug 会变得更加可怕。因为一旦代码出错，朝鲜黑客就可能自动把你的钱全部转走，而你几乎没有任何追索手段。

当这一切又被零知识证明包裹起来时，代码 bug 会变得更加可怕。因为如果有人成功攻破了零知识证明系统，他们就可以把所有资金提走，而我们可能完全不知道哪里出了问题——甚至更糟的是，我们可能根本不知道问题已经发生。

当我们拥有强大的 AI 模型时，代码 bug 还会变得更加可怕。比如像 Claude Mythos 这样的模型，再经过两年改进之后，可能已经可以自动化地发现这些漏洞。

一些人面对这一现实，开始主张放弃智能合约这一基本理念，甚至认为网络空间根本不可能成为防守方相对于攻击方拥有非对称优势的领域。

下面是一些引述：

为了加固一个系统，你需要花在发现漏洞上的 token，比攻击者花在利用漏洞上的 token 更多。

还有：

我们这个行业是围绕确定性代码建立起来的。写代码、测试、上线，然后知道它能正常运行——但以我的经验来看，这种契约正在失效。在真正 AI 原生公司的顶尖运营者中，代码库已经开始变成某种「你相信它能运行」的东西，而这种相信所对应的概率，已经无法再被精确说明。

更糟的是，有些人认为，唯一的解决办法是放弃开源。

这对网络安全来说，将是一个黯淡的未来。尤其对那些关心互联网去中心化与自由的人来说，这会是一个极其黯淡的未来。整个密码朋克精神，本质上都建立在这样一个理念之上：在互联网上，防守方拥有优势。搭建一座数字「城堡」——无论它体现为加密、签名还是证明——要比摧毁它容易得多。如果我们失去了这一点，那么互联网安全就只能来自规模经济，来自在全世界范围内追捕潜在攻击者，更广义地说，来自一种二选一：要么支配一切，要么走向毁灭。

我不同意这种判断。对于网络安全的未来，我有一个乐观得多的愿景。

我认为，强大的 AI 漏洞发现能力带来的挑战确实严峻，但它是一种过渡性挑战。等尘埃落定、我们进入新的均衡之后，我们将抵达一个比过去更有利于防守方的状态。

Mozilla 也认同这一点。引用他们的话：

你可能需要重新排列其他所有事务的优先级，以一种持续而专注的方式投入到这项任务中。但隧道尽头是有光的。我们非常自豪地看到，团队如何站出来应对这一挑战，其他人也会做到。我们的工作还没有完成，但我们已经越过拐点，并开始看见一个远不只是「勉强跟上」的、更好的未来。防守方终于有机会取得决定性的胜利。

……

缺陷的数量是有限的，而我们正在进入一个终于可以把它们全部找出来的世界。

现在，如果你在 Mozilla 的这篇文章里用 Ctrl+F 搜索「formal」和「verification」，你会发现两个词都没有出现。网络安全的积极未来，并不严格依赖于形式化验证，也不依赖于其他任何单一技术。

那它依赖什么？基本上，就是下面这张图：

过去几十年里，很多技术都推动了「漏洞数量下降」这一趋势：

类型系统；

内存安全语言；

软件架构改进，包括沙箱、权限机制，以及更普遍地明确区分「可信计算基」（trusted computing base）与「其他代码」；

更好的测试方法；

关于安全与不安全编码模式的知识积累；

越来越多预先编写并经过审计的软件库。

由 AI 辅助的形式化验证，不应被视为一种全新的范式，而应被看作一种强大的加速器：它正在加速一个早已向前推进的趋势和范式。

形式化验证并不是万能药。但在某些场景下，它尤其适用：也就是目标远比具体实现更简单的时候。这一点在以太坊下一次重大迭代中需要部署的一些最棘手技术里尤为明显，例如抗量子签名、STARK、共识算法和 ZK-EVM。

STARK 是一套非常复杂的软件。但它所实现的核心安全属性却很容易理解，也很容易形式化：如果你看到一个证明，它指向程序 P、输入 x 和输出 y 的哈希 H，那么要么是 STARK 所使用的哈希算法被攻破了，要么就是 P(x) = y。因此，我们有了 Arklib 项目，它试图创建一个经过完整形式化验证的 STARK 实现。另一个相关项目是 VCV-io，它提供基础性的预言机计算基础设施，可用于对各种密码学协议进行形式化验证，其中许多协议本身也是 STARK 的依赖组件。

更加雄心勃勃的是 evm-asm：这是一个试图构建完整 EVM 实现、并对其进行形式化验证的项目。在这里，安全属性没有那么清晰。简单来说，它的目标是证明这个实现与另一个用 Lean 编写的 EVM 实现是等价的；而后者可以在不考虑具体运行效率的情况下，尽可能追求直观性和可读性。

当然，理论上仍然可能出现这样一种情况：我们有十个 EVM 实现，它们都被证明彼此等价，却都共享同一个致命缺陷，而这个缺陷 somehow 会让攻击者从一个他们没有权限控制的地址中转走所有 ETH。但相比今天某一个 EVM 实现单独存在这种缺陷，这种情况发生的概率要低得多。另一个我们是在惨痛经验之后才真正意识到其重要性的安全属性——抗 DoS 能力——则相对容易被明确规定。

另外两个重要方向是：

拜占庭容错共识。在这个方向上，形式化定义所有期望的安全属性同样并不容易。但鉴于相关 bug 一直非常常见，尝试形式化验证仍然值得。因此，现在已经有一些关于 Lean 共识实现及其证明的进行中工作。

智能合约编程语言。相关例子包括 Vyper 和 Verity 中的形式化验证工作。

在所有这些案例中，形式化验证带来的一个巨大增量价值在于：这些证明是真正端到端的。很多最棘手的 bug，往往是交互型 bug，它们出现在两个被分开考虑的子系统边界处。对人类来说，端到端推理整个系统太困难了；但自动化的规则检查系统可以做到。

面向效率的形式化验证

我们再来看 evm-asm。它是一个 EVM 实现。

但它是一个直接用 RISC-V 汇编语言写成的 EVM 实现。

真的是字面意义上的汇编。

下面是 ADD 操作码：

之所以选择 RISC-V，是因为当前正在构建的 ZK-EVM 证明器，通常都是通过证明 RISC-V，并将以太坊客户端编译到 RISC-V 来工作的。因此，如果你直接用 RISC-V 编写一个 EVM 实现，理论上它就应该是你能得到的最快实现。RISC-V 也可以在普通计算机中非常高效地被模拟运行，而且 RISC-V 笔记本电脑也已经存在。当然，如果要做到真正端到端，你还必须对 RISC-V 实现本身，或者证明器的算术化表示，进行形式化验证。不过不用担心——这类工作也已经存在。

直接用汇编写代码，是我们五十年前经常做的事情。从那以后，我们逐渐转向用高级语言编写代码。高级语言会牺牲一定效率，但作为交换，它能让代码编写速度快得多，更重要的是，也让理解他人的代码快得多——而这对安全来说是必要条件。

借助形式化验证与 AI 的结合，我们有机会「回到未来」。具体来说，就是让 AI 来编写汇编代码，然后再写出形式化证明，验证这些汇编代码具备我们想要的属性。至少，这个目标属性可以只是：它与一个为了可读性而优化、用某种对人类友好的高级语言写成的实现完全等价。

这样一来，就不再需要一个代码对象同时在可读性和效率之间做平衡。我们会拥有两个彼此分离的对象：一个是汇编实现，它只为效率而优化，并根据具体执行环境的需求进行调整；另一个是安全主张，或者高级语言实现，它只为可读性而优化。然后，我们再用一个数学证明来证明二者之间的等价性。用户可以先自动验证一次这个证明；从那以后，他们只需要运行那个快速版本即可。

这非常强大。Yoichi Hirai 将其称为「软件开发的最终形态」，并非没有道理。

形式化验证不是万能药

在密码学和计算机科学中，有一个传统几乎和形式化方法本身一样古老：批评形式化方法，或者更宽泛地说，批评对「证明」的依赖。相关文献中有大量实践案例。我们先从密码学早期那些更简单的手写证明说起。Menezes 和 Koblitz 在 2004 年曾这样批评过它们：

1979 年，Rabin 提出了一种加密函数，它在某种意义上是「可证明」安全的，也就是说，它具备一种归约式安全属性。

所谓归约式安全主张是：任何能够从密文 y 中找出消息 m 的人，也必须能够分解 n。

在 Rabin 提出他的加密方案后不久，Rivest 指出，颇具讽刺意味的是，正是那个给它带来额外安全性的特征，在面对另一类攻击者时，也会导致系统彻底崩溃。这类攻击者被称为「选择密文」攻击者。具体来说，假设攻击者能够以某种方式诱使 Alice 解密一段由攻击者自己选择的密文。那么，攻击者就可以按照上一段中 Sam 所使用的同样流程来分解 n。

Menezes 和 Koblitz 随后又举了几个例子。它们共同呈现出一种模式：围绕「更容易被证明」来设计密码协议，往往会让协议变得不那么「自然」，也更容易在设计者根本没有考虑到的场景中崩溃。

现在，我们再回到机器可验证证明和代码。下面是一篇 2011 年论文中的例子，作者在经过形式化验证的 C 编译器中发现了 bug：

我们发现的第二个 CompCert 问题，体现在两个 bug 中。这两个 bug 会生成类似下面这样的代码：stwu r1, -44432(r1)

这里正在分配一个很大的 PowerPC 栈帧。问题在于，16 位位移字段发生了溢出。CompCert 的 PPC 语义并没有规定这个立即数取值宽度上的约束，因为它假设汇编器会捕捉到超出范围的值。

再看一篇 2022 年的论文：

在 CompCert-KVX 中，commit e2618b31 修复了一个 bug：「nand」指令会被打印成「and」；而「nand」只会在少见的 ~(a & b) 模式下被选择。这个 bug 是通过编译随机生成的程序发现的。

到了今天，也就是 2026 年，Nadim Kobeissi 在描述 Cryspen 中形式化验证软件的漏洞时写道：

2025 年 11 月，Filippo Valsorda 独立报告称，libcrux-ml-dsa v0.0.3 在给定相同确定性输入的情况下，会在不同平台上生成不同的公钥和签名。这个 bug 位于 _vxarq_u64 内建函数包装器中，该包装器实现了 SHA-3 的 Keccak-f 置换中使用的 XAR 操作。fallback 路径向移位操作传入了错误参数，导致在没有硬件 SHA-3 支持的 ARM64 平台上，SHA-3 摘要被破坏。这是一个 I 型失败：该内建函数被标记为已验证，而整个 NEON 后端并没有完成运行时安全性或正确性证明。

还有：

libcrux-psq crate 实现了一个后量子预共享密钥协议。在 decrypt_out 方法中，AES-GCM 128 解密路径会对解密结果调用 .unwrap()，而不是继续传递错误。一个畸形密文就可以让进程崩溃。

以上四个问题都可以归为两类：

第一类，是只有部分代码被验证了，因为验证其余部分太难；而结果证明，未被验证的代码比作者想象中更容易出 bug，而且这些 bug 往往更关键。

第二类，是作者忘记明确规定某个关键属性，而这个属性本来是需要被证明的。

Nadim 的文章对形式化验证的失败模式进行了分类；他还列举了其他失败类型。例如，另一个主要类型是：形式化规范本身是错的，或者证明中包含错误主张，却被构建系统静默接受。

最后，我们还可以看看发生在软件与硬件边界上的形式化验证失败。这里一个常见问题，是验证系统能否抵御侧信道攻击。即便你用一种理论上完全安全的加密方式保护了消息，但如果几米外的某个人能够捕捉电气波动，并在几十万次加密之后提取出你的私钥，那么你依然是不安全的。

「差分功耗分析」（differential power analysis）就是这类技术中一个如今已经被充分理解的例子。

差分功耗分析是一种常见的侧信道攻击。来源：Wikipedia

过去也有人尝试证明系统能够抵御这类攻击者。然而，任何这样的证明都需要某种关于攻击者的数学模型，然后你才能在这个模型下证明安全性。有时，人们会使用「d-probing model」：也就是假设攻击者能够探测电路中位置的数量存在一个已知上限。但问题在于，有些泄漏形式并不能被这种模型捕捉到。

这篇文章中观察到的一个常见问题，是转换泄漏（transitional leakage）：如果你观察到的信号并不取决于某个位置上的具体值，而是取决于这个值的变化，那么很多时候，你就可以从两个值——旧值和新值——之间恢复出所需信息，而不只是依赖某一个值。该文章还对其他形式的泄漏进行了分类。

几十年来，这些对形式化验证的批评，反过来也帮助形式化验证变得更好。相比过去，我们现在已经更善于警惕这类问题。但即便到今天，它仍然并不完美。

如果把视角拉远，这里其实有一条共同线索：形式化验证很强大。但无论市场宣传如何把它包装成可以带来「可证明的正确性」，所谓「可证明的正确性」从根本上并不能证明软件，或者硬件，在真正意义上是「正确的」。

对大多数人来说，「正确」大致意味着：这个东西的行为符合用户对开发者意图的理解。

而「安全」大致意味着：这个东西的行为不会以损害用户利益的方式，偏离用户的预期。

在这两种情况下，正确性和安全性最终都归结为一种比较：一边是一个数学对象，另一边是人类的意图或预期。严格来说，人类意图和预期本身也是数学对象——毕竟，人脑也是宇宙的一部分，而宇宙遵循物理定律；只要你有足够的算力，理论上就可以模拟它们。但它们是极其复杂的数学对象，无论是计算机还是我们自己，都无法真正理解，甚至无法读取。出于实际目的，我们可以把它们视为黑箱。我们之所以还能对自己的意图和预期有一些理解，只是因为每个人都有多年观察自身想法、并推断他人想法的经验。

也正因为我们无法把原始的人类意图直接塞进计算机里，形式化验证就没有办法证明某个系统与人类意图之间的比较。因此，「可证明的正确性」和「可证明的安全性」实际上并没有证明人类所理解的「正确性」和「安全性」——在我们能够模拟人脑之前，没有任何方法能真正做到这一点。

那么，形式化验证真正有用的地方是什么？

我倾向于把测试套件、类型系统和形式化验证，看作是同一种底层编程语言安全方法的不同实现形式——这可能也是唯一真正说得通的方法。它们的共同点在于：用不同方式对我们的意图进行冗余说明，然后自动检查这些不同说明之间是否彼此兼容。

比如，看下面这段 Python 代码：

在这里，你用三种不同的方式表达了自己的意图：

第一，直接表达：通过代码实现斐波那契公式。

第二，间接表达：通过类型系统说明输入、输出以及递归过程中的中间步骤都是整数。

第三，采用一种「案例包」的方法：也就是测试用例。

运行这个文件时，系统会用这些示例来检查公式是否成立。类型检查器则可以验证类型之间是否兼容：把两个整数相加是一个有效操作，并且会得到另一个整数。类型系统在物理计算中也常常很有用：如果你正在计算加速度，但得到的结果单位是 m/s，而不是 m/s²，那你就知道自己哪里算错了。而「案例包」式的定义，测试用例就是其中一种，往往也比直接、显式的定义更符合人类处理概念的方式。

你能用越多不同方式来表达自己的意图越好；理想情况下，这些方式应当彼此差异足够大，迫使你用不同的思考方式来处理同一个问题。这样一来，如果所有这些表达最终都能相互兼容，那么你真正表达出自己想要表达内容的概率也就越高。

安全编程的核心，就是以多种不同方式表达你的意图，然后自动验证这些表达是否彼此兼容。

形式化验证可以把这种方法进一步推进。借助形式化验证，你几乎可以用任意多种冗余方式来描述自己的意图；只有当这些描述彼此兼容时，程序才会通过验证。

你可以同时写出一个经过优化的实现，以及一个效率很低但便于人类阅读的实现，然后验证二者是否一致。你也可以请十个朋友分别列出他们认为这个程序应该满足的数学属性，再检查程序是否全部满足；如果没有通过，就进一步判断到底是程序错了，还是那条数学属性本身有问题。而 AI 可以让上述所有工作都变得极其高效。

那我该如何开始？

现实地说，你大概率不会亲自去写证明。形式化方法之所以一直没有真正普及，根本原因就在于：大多数人很难理解到底该怎么写这些该死的证明。

你能告诉我下面这段代码是什么意思吗？

（如果你想知道的话，它是某个证明中的许多子引理之一。这个证明针对的是 SPHINCS 签名某个变体的一项特定安全主张：也就是说，除非出现哈希碰撞，否则相较于任何其他消息的签名，为某一条消息生成签名，至少需要在某一条哈希链上使用一个位置更高的值。因此，它需要的信息无法从另一条签名中计算出来。）

你不需要手写代码和证明，而是让 AI 帮你写程序——可以直接用 Lean 写；如果你想追求速度，也可以用汇编写——并在这个过程中证明你想要的各种属性。

这项任务的一个好处在于，它本质上是自我验证的，所以你不需要一直盯着它。你完全可以让 AI 自己连续运行几个小时。最糟糕的情况，不过是它原地打转、没有取得进展；或者像我的 Leanstral 曾经有一次做的那样，为了让自己的工作更轻松，直接把它被要求证明的陈述替换掉。

你最终需要检查的是：它证明出来的那个命题，是否确实是你想要证明的东西。

在这个 SPHINCS 签名变体中，最终陈述如下：

这实际上已经勉强接近「可读」的边缘了：

如果由一个哈希摘要生成的数字（dig1），不等于由另一个哈希摘要生成的数字（dig2），那么以下说法就不成立：

对于所有数字，dig1 的每一位都小于或等于 dig2 的对应位；

对于所有数字，dig2 的每一位都小于或等于 dig1 的对应位。

这里比较的是通过加入校验和（checksum）后生成的「扩展数字」（wotsFullDigits）。也就是说，不可避免地，在某些位置上，dig1 的扩展数字会更高；而在另一些位置上，dig2 的扩展数字会更高。

在用大语言模型编写证明方面，我发现 Claude 已经足够好用，DeepSeek 4 Pro 也足够胜任。Leanstral 则是一个很有前景的替代方案：它是一个规模较小、开源权重、专门针对 Lean 写作微调的模型。它拥有 1190 亿参数，但每个 token 只激活 60 亿参数，因此可以在本地运行，尽管速度会比较慢——在我的笔记本电脑上，大约是每秒 15 个 token。

根据基准测试，Leanstral 的表现超过了许多规模大得多的通用模型：

根据我目前的个人体验，它比 DeepSeek 4 Pro 稍弱一些，但依然有效。

形式化验证不会解决我们所有问题。但如果我们希望建立一种互联网安全模型，而不是让所有人都去信任少数强大组织，那么我们就需要能够转而信任代码——包括在面对强大 AI 对手时，依然能够信任代码。AI 辅助的形式化验证，正可以让我们朝这个方向迈出重要一步。

就像区块链与 ZK-SNARKs 一样，AI 与形式化验证也是高度互补的技术。

区块链以隐私和可扩展性为代价，带来了开放可验证性与抗审查能力；而 ZK-SNARKs 又把隐私和可扩展性带了回来——事实上，甚至比原来更强。

AI 让你能够大规模编写代码，但代价是准确性下降；而形式化验证又把准确性带了回来——事实上，也比过去更强。

默认情况下，AI 会催生大量非常粗糙的代码，bug 数量也会增加。确实，在某些场景中，让 bug 增加甚至是正确的权衡：如果这些 bug 的影响较轻，那么即便是有缺陷的软件，也比没有这类软件要好。但在这里，网络安全仍然存在一个乐观的未来：软件将继续分化为围绕「安全核心」的「不安全边缘组件」。

这些不安全的边缘组件会运行在沙箱中，并且只被授予完成其任务所需的最低权限。安全核心则负责管理一切。如果安全核心崩溃，一切都会崩溃——你的个人数据、你的钱，以及更多东西都会受到影响。但如果某个不安全的边缘组件出问题，安全核心仍然可以保护你。

当涉及安全核心时，我们不会任由有 bug 的代码不断扩散。我们会积极控制安全核心的规模，使其保持足够小，甚至进一步收缩。相反，我们会把 AI 带来的全部额外能力，投入到提升安全核心本身的安全性上，让它能够承载高度数字化社会中极高的信任负担。

你的操作系统内核，或者至少其中一部分，将是这样的安全核心之一。以太坊会是另一个。理想情况下，至少在所有非高性能密集型计算中，你所使用的硬件也会成为第三个安全核心。某些与物联网相关的系统，会是第四个。

至少在这些安全核心中，那句老话——bug 不可避免，你只能努力赶在攻击者之前发现它们——将不再成立。它会被一个更有希望的世界取代：在那里，我们可以获得真正的安全。

当然，如果你愿意把自己的资产和数据交给那些写得很糟糕、甚至可能意外把它们全部送进黑洞的软件，那你也仍然会拥有这种自由。

[原文链接]

5 月 20 日，是 2026 年市场至今最戏剧化的一天，它有两段截然不同的故事，被一根收盘钟分开。

收盘钟之前，是 2026 年 5 月以来最像样的一次反弹：

• 道琼斯：+1.31%，重新夺回 50,000 点关口
• 标普 500：+1.08%，收 7,433.10 点
• 纳斯达克：+1.54%，收 26,268.91 点
• 罗素 2000：+2.44%，这是过去一个月小盘股最猛的一根 K 线
• 10 年期国债收益率回落，30 年期从昨天的 5.197%略有降温
• WTI 原油跌穿 100 美元
• 比特币回到 80,000 美元上方

11 个板块里只有 3 个下跌：能源（-2.08%，油价拖累）、必需品（-0.52%）、医疗（-0.07%）。其余八个全红。这是过去一周第一次出现"普涨"，周一周二都是道指靠防御股勉强翻红，今天是从大型科技股到小盘股、从航空股到加密相关股的全面反扑。

但收盘钟之后，是一个让所有人困惑的事件：全球最贵的公司，交出了一份近乎完美的财报，股价却下跌。

英伟达：$816 亿、$910 亿、$800 亿，三个数字应该让股价飞天

我们先把英伟达 Q1 FY27 的关键数据摆出来，这份财报本身已经足够耀眼，不需要任何修饰：

当季营收：816 亿美元，vs 公司自己上季度给的指引$780 亿（±2%），vs 华尔街共识$780 亿。超预期约 36 亿美元，相当于多打出一个完整的 Salesforce 季度营收。

Q2 营收指引：910 亿美元（±2%），vs 街头预期$868 亿。这是华尔街听到过最高的指引数字，比共识高出近 42 亿。

Q1 自由现金流：486 亿美元，上季度$349 亿，去年同期$261 亿。一年时间，自由现金流接近翻倍。

股东返还：本季度已返还约 200 亿美元；董事会新批准 800 亿美元回购，这是英伟达历史上最大单笔回购授权。

股息：从 1 美分/股提至 25 美分，一次性提高 25 倍。

毛利率指引：Q2 GAAP 74.9%/non-GAAP 75%（±50bp），在产能爬坡的 Blackwell 周期里，毛利率维持在 75%这个数字本身就是奇迹。

业务重组：从原来的"Compute & Networking + Graphics"，重组为"Data Center + Edge Computing"两大平台。后者把 PC、游戏机、工作站、AI-RAN（电信基础设施）、机器人和汽车全部囊括。这是一个比"AI 芯片公司"更大的故事，黄仁勋在告诉资本市场，Nvidia 的下一个十年不是"AI 计算"，是"AI 无所不在"。

黄仁勋的金句"AI 工厂的建设，人类历史上最大的基础设施扩张，正以非凡速度加速。Agentic AI 已经到来。"这句话翻译成投资语言：资本开支周期不会停，hyperscaler 们今年继续加码。

按理说，看完这些数字，盘后 NVDA 应该涨 5%以上。但实际反应是：盘后股价小幅下跌。

为什么"完美财报"换不来上涨？

这不是英伟达第一次面对这种困境。CNBC 的统计显示，英伟达过去 20 个季度有 18 次超预期，但最近 3 次财报后股价都下跌，分别跌了 5%、3%、0.8%。

要理解今天盘后的反应，必须知道一个数字：73%。

这是 Bank of America 5 月全球基金经理调查的最新数据，"做多全球半导体"是史上最拥挤交易，占比 73%。

请你想象一个场景：73%的全球机构投资者，都在同一笔交易上。他们都已经买了。当一笔交易已经被全市场买完，谁来推动下一轮上涨？

这就是"利好出尽"的真实机制。英伟达的财报超预期是事实，但市场早已把这个超预期"price in"了，期权市场进入财报前定价的隐含波动率是±6.5%，对应 3,550 亿美元的市值波动。今天盘后没有出现这种波动，而是非常克制的"小幅下跌"，本身就说明这份财报没有给市场带来惊喜，只是兑现了既定预期。

盘中：航空、邮轮、半导体补涨，"风险偏好的轮回"

今天美股盘中的反弹是一次教科书式的"风险偏好开关重启"。

驱动它的有几个独立信号：

第一，原油跌穿 100 美元，CPI 压力暂时缓解的最直接信号。WTI 从昨天 103 美元附近回落，意味着 Q2-Q3 的通胀压力可能不会像之前担心的那样持续恶化。

第二，10 年期国债收益率回落，昨天的 19 年新高是市场情绪的极致点，今天小幅回吐说明债券市场也在等待 Fed 下一步动作，而不是单边继续推升收益率。

第三，OpenAI 将"在数周内"提交 IPO 申请，彭博社报道，估值可能超过 1 万亿美元。这条新闻配合 Cerebras 上周 IPO 的余温，让整个一级市场情绪急转，风险投资者重新相信"AI IPO 窗口期"。值得注意的是，SpaceX 的 IPO 文件今天也曝光，这是两个万亿级独角兽几乎同时启动公开化的窗口期。

第四，美联储官员最新表态偏鸽，市场重新开始为"7 月降息可能性"定价。

在这些信号的合力下，今天领涨的是过去三个月最被嫌弃的板块：

• 航空股：United +10.01%、Delta +9.39%、Southwest +6.29%
• 邮轮股：Carnival +8.96%、Norwegian Cruise Line +8.38%
• AI 关联公用事业：NRG Energy +8.30%、Constellation Energy +7.9%
• 半导体补涨：Super Micro +9.49%、AMD +8.1%、Intel +7.42%

注意这个组合的内在逻辑，油价跌，航空股的燃油成本下降直接利好；旅游消费板块（邮轮+航空）是过去两个月最被低估的"消费周期股"；公用事业是 AI 数据中心需求的间接受益者，是除了英伟达之外最直接的 AI 播报；半导体的"非 NVDA 成员"（AMD/Intel/SMCI）今天涨幅远超英伟达本身（+1.3%），这就是"AI 芯片轮动"的早期信号，市场开始为"非 NVDA AI"重新分配仓位。

加密：BTC 重回 80,000 美元，但仍未脱离泥潭

今天加密跟随美股反弹，BTC 从昨天的 76,800 美元附近回升至 80,000 美元上方（盘中数据显示约 80,294 美元），ETH 回到 2,300 美元附近（盘中约 2,307 美元）。

但要泼一盆冷水：

第一，BTC 仍然没有突破 200 日均线（约 82,470 美元）的关键阻力，这条线是这一波反弹能不能"出生"的核心判断标准。

第二，过去一周 BTC ETF 净流出仍接近 10 亿美元，边际买盘没有真正回来。

第三，"加密相关股"今天涨幅大于加密本身，Coinbase、矿企、MicroStrategy 都跑赢了 BTC 现货。这种"股先于币"的反弹模式在历史上常常不持久，因为它本质上是美股板块轮动溢出的尾巴，不是加密自己的需求驱动。

真正的加密利好藏在新闻角落里：

• OpenAI 传将 IPO，如果属实，将是 2026 年最大的 AI 叙事催化剂，对所有"AI x Crypto"概念（如 FET、AGIX 一类）形成情绪利好
• Tether 收购 SoftBank 在 Twenty One Capital 的股份，这是稳定币巨头在拓展生态边界
• Clarity 法案下一步将进入参众两院全体投票，监管框架明朗化的进程没有停

但这些利好今天都让位给了一个更大的故事：美股的全面反扑。当传统市场风险偏好打开，加密在短期反而成为"被分流的资金"，因为大盘股的边际买入更容易、更有流动性、监管更熟悉。

油价：跌穿 100 美元，"霍尔木兹缓和叙事"短线得分

WTI 今天跌穿 100 美元，从昨天 103 美元附近回落。

驱动力来自几个独立信号：

第一，Iran 提交了新的和平提案，Pakistan 仍在转交。虽然白宫认为"不够"，但谈判没有破裂，这就是过去一周最重要的进展。

第二，Trump 昨天宣布暂缓军事打击，市场把它解读为"未来一周很难有热战"。

第三，沙特、UAE、卡塔尔的外交斡旋正在加速。Persian Gulf 国家的所有人都明白：任何热战的全部成本都由他们承担。

但要记住，WTI 跌穿 100 美元只是回踩，不是趋势反转。Goldman 的估算还挂在那里，"霍尔木兹每多关一个月，年底油价加 10 美元"。今天的 100 美元是和平叙事的胜利，明天 Iran 如果继续袭击 UAE 基础设施，油价可能在 24 小时内回到 107 美元上方。

黄金：被反弹气氛压住

今天黄金在 4,715 美元附近震荡，这是一个"既不强也不弱"的位置。

逻辑：当风险偏好打开（美股全面反弹+加密回升），避险资产的吸引力下降。但通胀逻辑、地缘逻辑、和长期"美元购买力被稀释"的逻辑仍然在，所以黄金没有崩盘式下跌，只是横盘。

银价今天也跟着反弹，工业属性的故事在 AI 公用事业股+半导体补涨的环境下，得到第二次定价机会。

今日总结：完美财报换不来上涨，是 2026 年最深刻的市场信号

5 月 20 日，是 2026 年市场至今最戏剧化的一天：

盘中：道指重夺 50,000，标普 500 涨 1.08%，纳斯达克涨 1.54%，罗素 2000 涨 2.44%。航空、邮轮、半导体非 NVDA 股、AI 公用事业全面上涨。OpenAI 传将 IPO，SpaceX 文件曝光，一级市场情绪急转。

盘后：英伟达交出了一份近乎完美的财报，Q1 营收$816 亿（超预期 36 亿）、Q2 指引$910 亿（超共识 42 亿）、自由现金流$486 亿（接近翻倍）、新批$800 亿回购、股息提升 25 倍，但股价仍然下跌。

这就是今天市场给所有人的核心信号：

当"做多半导体"成为 73%基金经理的拥挤交易，即便是完美的财报，也无法推动估值再上一个台阶。

市场现在只关心一件事：明天（5 月 21 日）开盘，英伟达股价会怎么反应。

• 如果开盘后反弹收复盘后跌幅，说明 73%的拥挤多头愿意继续坚守，AI 叙事的下一个上行周期可以期待
• 如果开盘后继续走弱，并且其他半导体股跟随回调，那今天盘中的"半导体补涨"就是一次反向诱多，"利好出尽"会从 NVDA 扩散到整个板块

更重要的是，英伟达盘后的下跌可能不是 NVDA 单一公司的问题，而是整个 2026 年 AI 叙事的估值阶段性见顶信号。当增长继续，但估值无法再扩张，这是所有伟大公司股价进入"消化期"的开端。

回顾本周，我们经历了：周一（恐慌跌）→周二（政治利好失效）→周三（盘中反弹，盘后困惑）。明天可能是这一周第四个剧本，而剧本叫什么，要看 73%的多头里有多少人开始按下"卖出"键。

至于那些还在持有英伟达的人，请记住一句老华尔街的话："好公司不一定是好股票，尤其是当所有人都知道它是好公司的时候。"

MegaETH可能是近期最具争议的Layer2项目之一。

它一边凭借“实时区块链（Realtime Blockchain）”叙事迅速走红，主打10ms出块、10万TPS和接近Web2的链上交互体验；另一边，MEGA在TGE后却迅速由涨转跌，价格从高点0.37美元回落至约0.088美元，已跌破0.099美元的公开发售价格，短时间内跌幅超过70%。

随着首个KPI达成，市场情绪迅速升温，MEGA上线后短时冲高，市场一度给予MegaETH接近20亿美元的完全稀释估值（FDV），与此同时，MEGA也相继登陆Binance、Coinbase、OKX等主流交易所。不过，随着市场热度逐渐降温，MegaETH所主打的“实时区块链”叙事，也开始迎来真正的市场考验。

01 从 V 神到 Dragonfly，MegaETH 前期融资获核心资源加持

MegaETH是一个主打“实时区块链（Realtime blockchain）”概念的高性能以太坊Layer2网络，目标是让链上应用拥有接近Web2的实时交互体验。

MegaETH的核心团队兼具底层技术研发能力与以太坊生态经验，成员背景横跨分布式系统研究、工程实现以及Web3业务拓展等多个方向。

联合创始人兼CEO Shuyao Kong很早便进入区块链行业，曾担任ConsenSys（小狐狸钱包开发公司）全球 BD（商务拓展）负责人，并毕业于哈佛商学院，对以太坊生态的发展逻辑以及全球Web3产业格局有着较深理解。相比纯技术型创业者，其优势更多体现在生态资源整合、行业认知与长期战略层面。

技术团队则拥有较强的学术背景与底层工程能力。联合创始人Yilong Li拥有斯坦福大学博士背景，CTO Lei Yang则毕业于MIT，并长期专注于分布式系统、共识机制、同步算法等底层基础设施研究，而这些技术正是构建高性能区块链执行层的核心。整体来看，MegaETH团队既具备理论研究深度，也拥有实际工程落地经验，这也是市场对其“实时区块链”路线保持关注的重要原因之一。

融资层面，自2024年以来，MegaETH累计融资规模已接近3,000万美元。2024年6月，MegaETH完成2,000万美元种子轮融资，由Dragonfly等头部机构领投，参投方包括Figment Capital、Robot Ventures、Big Brain Holdings等知名基金。同时，该轮融资还吸引了 Vitalik Buterin、ConsenSys创始人Joseph Lubin、EigenLayer创始人Sreeram Kannan，以及知名KOL Cobie等多位行业核心人物参与。

随后在2024年12月，MegaETH又通过社区轮融资募集约1,000万美元，进一步加强了项目与用户社区之间的利益绑定。

02MegaETH代币经济学：从KPI激励到USDM回购

MegaETH的原生代币为$MEGA，总供应量为100亿枚。代币采用KPI驱动分配机制，即代币释放与网络的实际增长数据挂钩，当网络达到特定的性能与生态目标时会触发新一轮代币释放。

2.1、MEGA的代币分配逻辑：高生态激励与长期释放机制

MEGA代币分配其中值得关注的是高达约53%的KPI奖励池。这个比例在当前Crypto项目中其实相当激进，意味着超过一半的代币未来都会根据生态发展情况逐步释放，而不是在TGE时直接流通。从积极角度看，这种设计有助于降低初期流通盘压力，并通过“生态增长—奖励释放”的方式建立长期飞轮。不过，这种模式也存在明显风险。由于后续仍有大量激励代币持续释放，市场会长期面临新增供应压力。

与此同时，MEGA初始公开流通比例仅约5%，整体流通盘相对有限。这虽然有助于提升早期市场关注度，但也意味着代币价格更容易受到资金情绪影响，短期波动可能较为剧烈。

MEGA代币具体分配情况如下：

•公开发售占比约5%，所有代币将全部分配给购买者，发行方不直接留存任何资产。

•KPI奖励池占比约53%，只有质押用户才能参与，质押周期在10–30天之间，质押时间越长，收益权重越高。据网络指标，随时间推移发放的基于绩效的质押奖励。

•其他投资者与早期轮占比约24.7%，包括机构投资者占比约14.7%、Echo轮投资者占比约5%、Fluffle购买者占比约2.5%以及Sonar奖励池占比约2.5%。

•团队与顾问占比约9.5%，设有1年锁定期，且在3年内按线性方式逐步解锁。

•基金会与生态系统储备金占比约7.5%，用于生态系统发展、战略合作及协议可持续性维护。

2.2、MEGA代币价值捕获机制

加密行业长期面临一个尴尬的问题：很多Layer 2项目的代币除了治理和投机，似乎没有其他实际用途。MegaETH 试图通过两个机制解决这个问题：

（1）Proximity Markets（邻近市场）

Proximity Markets可以理解为MegaETH生态中的核心高频交易基础设施，其逻辑类似于“出售低延迟能力”。

由于MegaETH主打毫秒级响应与实时交易体验，因此项目计划围绕 Sequencer 附近的低延迟资源构建专门市场。例如，交易者未来可以通过竞拍、质押$MEGA等方式，获得距离Sequencer更近的服务器席位（Proximity Seat），从而在高频交易中获得更低延迟与更快订单响应。

与此同时，MegaETH还计划推出Proximity Feed，即基于全局时钟同步的实时数据流服务，用于降低高频交易中的软件层延迟。这意味着，未来围绕低延迟交易服务所产生的手续费、竞拍收入以及相关协议收益，都可能进入MegaETH 的价值循环体系，并进一步与 $MEGA 挂钩。

（2）USDM回购机制

USDM是MegaETH生态中的原生稳定币，流通规模已经接近4.8亿美元，是整个生态的核心金融底层。USDM基于Ethena的稳定币架构发行，其底层储备收益主要来自美债等现实世界资产收益。

根据MegaETH官方披露：基金会从USDM获得的全部收益，都会用于市场回购并累积$MEGA。

简单来说，随着越来越多应用使用USDM，稳定币规模扩大，USDM所产生的收益也会持续增加，而这些收益最终会转化为对$MEGA的回购需求。这也是MegaETH反复强调的“生态增长→收入增加→回购代币→代币价值增强”的飞轮模型。

目前，MegaETH已经正式启动了这一回购机制。根据官方披露，MegaETH Foundation已于2026年5月7日完成首次$MEGA回购，所使用资金全部来自截至4月底USDM累积的净收益。不过，截至目前，官方尚未公开披露具体回购了多少枚 $MEGA 或实际回购金额，仅表示未来回购将逐步实现“程序化（Programmatic）”与“完全链上化（On-chain）”，并根据 USDM 的供应规模与收益率动态执行。

03 MegaETH 如何运作？如何实现实时性能？

MegaETH官方宣称其网络能够实现约100,000 TPS（每秒交易数）以及约10ms的区块确认时间，目标是支持实时链游、社交、交易、AI Agent等对低延迟要求极高的场景。这种接近Web2应用的实时交互体验，主要得益于以下技术特点。

3.1、Web2 + Crypto 混合架构

MegaETH采用了一种“角色分工”的架构设计，不同类型的节点只负责特定工作，因此对硬件配置的要求也不同。相比传统区块链让所有节点重复执行相同任务，MegaETH 更像是一套分工明确的高性能系统，通过拆分职责来提升整体吞吐量与执行效率。

在MegaETH中有三个核心角色：排序者、证明者和全节点。MegaETH通过将交易执行、验证与状态存储等职责拆分给不同节点，实现了更专业化的分工，从而避免传统区块链中“所有节点重复执行同样任务”所带来的性能浪费。

（1）排序器：负责“记账和出块”

排序器（Sequencer）负责交易排序与执行，是整个网络的核心调度节点。目前 MegaETH 只设置了一个中心化 Sequencer，这意味着网络不需要像传统公链那样让大量节点反复参与共识，从而省去了大量同步和投票的开销。Sequencer 在执行完交易后，会将生成的区块、见证数据（Witness Data）以及状态差异（State Diff）上传至 EigenDA 数据可用性层，确保这些数据能够被网络中的其他节点获取和验证。

不过，MegaETH 最具争议的地方也恰恰在于这种“单点控制”的设计。由于整个网络只有一个节点负责交易排序和区块生产，Sequencer 实际上掌握了核心出块权。一旦该节点出现故障、宕机，甚至遭遇攻击，整个网络都可能暂停出块，用户交易也将无法继续处理。因此，相较于由大量验证节点共同维护的传统公链，MegaETH 在抗故障能力和去中心化程度上会相对较弱，这也是外界对其中心化风险最主要的质疑之一。

（2）证明者（Provers）：负责“验算”

证明者（Provers）负责验证交易执行结果是否正确。它们会从 Sequencer获取区块和见证数据，并利用专用硬件进行“无状态验证”（Stateless Verification）。所谓无状态验证，是指Prover不需要存储完整的区块链状态，就可以独立验证区块的正确性。这种设计不仅降低了节点存储压力，还允许多个区块异步、并行甚至无序验证，大幅提升了系统整体效率。

（3）全节点：负责“保存最终状态”

全节点（Full Nodes）的职责则更偏向于维护链的最终状态。它们会持续接收 Sequencer 发布的状态差异，并同步更新本地状态数据库。同时，全节点还能通过证明网络对区块有效性进行检查，验证排序器是否存在错误或作恶行为，从而保证整个区块链系统的一致性与安全性。

因此，MegaETH的架构本质上确实带有很强的“Web2 + Crypto混合架构”特征，它并不是传统意义上完全去中心化的区块链，而更像是在Web2高性能系统基础上，叠加Crypto的可验证性与资产属性。

传统Web3公链（例如以太坊）强调的是所有节点共同参与共识、共同执行、共同存储，以此实现最大程度的去中心化。但这种模式的代价是性能较低、延迟较高。而MegaETH明显做了取舍，它放弃了部分去中心化，把交易排序与执行集中到单一Sequencer上，这种设计其实非常接近Web2互联网中的“中心化服务器”逻辑。

可以这样说，MegaETH的Sequencer像一家互联网公司的主服务器，负责实时处理请求、快速返回结果；而Prover和数据可用性层则像后台审计系统，用来证明服务器没有作弊。

换句话说，其中Web2部分负责“性能”，Crypto部分负责“可信性”。

3.2、站在以太坊生态基础之上，MegaETH对底层架构进行定向重构

针对传统EVM区块链长期存在的性能瓶颈，MegaETH几乎是“对症下药”式地重构了底层架构。

（1）重新设计状态Trie结构

传统区块链最大的瓶颈之一，是“状态读取太慢”。所谓状态，其实就是链上的所有数据，比如账户余额、智能合约数据、NFT信息等。以太坊这类传统EVM链在读取这些数据时，经常需要频繁访问硬盘，而硬盘I/O（即输入/输出）是非常慢的。当链上数据越来越大时，这个问题会越来越严重。

MegaETH为了解决这个问题，重新设计了状态Trie（状态树）结构，并优化了内存和I/O的使用方式。简单理解，就是它把“数据索引”和“数据读取方式”做得更高效了。即使未来链上状态数据达到TB级别，MegaETH依然希望能够快速读取，而不会因为频繁访问磁盘导致性能下降。意味着MegaETH重写了区块链数据库，让“查余额、改数据”快很多。

（2）并行执行策略

以太坊的执行模型基本是串行的，像只有一条车道，前面的交易没处理完，后面的交易就得等。这会严重限制TPS。

MegaETH则允许Sequencer使用并行执行策略。也就是说，多笔交易可以同时处理，更像高速公路上的多车道系统，而不是单车道排队。这也是MegaETH能够实现超高吞吐量的重要原因之一。

（3）JIT编译器

另外，传统EVM本质上还是一个“解释器”。智能合约代码不会直接运行，而是先读取，再逐句翻译，然后再执行，这个过程会产生大量性能损耗。

MegaETH使用了JIT（即时编译）技术，核心思路是提前把代码编译成更接近机器语言的形式，再直接运行。因此，它不像传统EVM那样“边翻译边执行”，而更像游戏引擎或高性能服务器程序，而是提前编译代码，可以让复杂DApp获得接近裸机性能的运行效率。

最后，还有一个很现实的问题是区块链节点之间同步数据非常耗带宽，尤其当链上交易量很大时，大量状态更新会不断在网络中传播，传统链容易出现同步慢、节点压力大等问题。MegaETH为此设计了状态差异（State Diff）压缩和高效传输机制。简单来说，它不会把完整状态反复发送，而是只同步“哪些地方发生了变化”，并且还会进行高级压缩。这样即使网络带宽有限，也能同步大量交易更新。

3.3、更轻、更快的“Mini Blocks（迷你区块）”机制

MegaETH为了实现“实时链上体验”，没有完全依赖传统 EVM 的出块方式，而是额外设计了一层更轻、更快的“Mini Blocks（迷你区块）”机制。

传统区块链的一个核心问题是出块太慢。即使是很多高性能链，用户交易真正被区块打包、广播到全网，也通常需要几百毫秒到几秒时间。而 MegaETH想实现的是接近 Web2 App的实时交互体验，因此它把确认速度进一步压缩到了10毫秒级别。

MegaETH的做法是每10ms先生成一次Mini Block，提前告诉网络“哪些交易已经被接受”，先快速广播一个简化版。

也就是说，用户不需要等完整区块生成，就能提前知道：自己的交易已经进入排序器、大概率会被正式打包、可以提前更新界面状态。因此，用户会感觉链上交互几乎是“实时反馈”的。

于是网络里同时存在两种东西：Mini Blocks（超轻量实时区块，负责实时反馈）和标准EVM Blocks（负责最终结算），本质上，MegaETH是在用“高频轻量预确认 + 低频正式结算”的方式，去解决传统区块链“确认慢、交互卡顿”的问题。

04 高性能公链之争：MegaETH、Monad、Hypeliquid

MegaETH、Hyperliquid与Monad分别代表了当前高性能区块链的三种不同路线，它们都试图突破传统EVM的性能瓶颈，但侧重点并不相同。

其中，MegaETH更强调“实时区块链”体验，在延迟和TPS方面表现尤为突出。通过中心化Sequencer、Mini Blocks和高度优化的执行架构，MegaETH能够实现接近Web2应用的实时交互体验，因此非常适合链游、社交、实时数据应用等对低延迟要求极高的场景。不过，其单一排序器设计也引发了关于中心化、审查风险以及信任假设的争议。

Hyperliquid则更像是一条专为金融交易打造的高性能链。凭借HyperBFT共识、HyperEVM以及深度流动性整合，Hyperliquid在永续合约、链上交易和高频撮合等金融场景中拥有极强竞争力，其交易体验甚至接近中心化交易所。但由于其架构高度围绕金融场景优化，相比MegaETH，在通用dApp生态和应用多样性方面的扩展能力相对有限。

Monad的路线则更偏向于“在去中心化与性能之间寻找平衡”。它通过并行执行、异步处理以及EVM深度优化来提升TPS，同时尽量保持以太坊式的去中心化结构与开发体验。因此，Monad对开发者而言更像是一个兼顾性能、兼容性与去中心化的通用型高吞吐量公链方案。

至于三者谁更领先，本质上取决于具体应用场景。如果是交易、流动性与高频金融应用，Hyperliquid凭借其专注金融基础设施的设计，依然是最具竞争力的选手之一；如果目标是构建更广泛的实时dApp生态，MegaETH在低延迟和实时性能上的优势更加明显；而对于既希望获得高吞吐量、又不愿过度牺牲去中心化的开发者而言，Monad的并行化EVM架构则提供了更均衡的选择。

05 MegaETH值得关注的项目

伴随TGE落地，MegaETH生态内部的资金流向与链上活跃度也逐渐成为市场关注的核心。Cap、Kumbaya、Brix、Euphoria Finance、World Capital Markets等重点协议，正在分别承接稳定币、DEX、收益型资产、衍生品交易以及统一保证金系统等关键金融场景，逐步构建起MegaETH的原生DeFi与交易生态。

随着MEGA上线后早期筹码进入重新分配阶段，市场资金是否会进一步回流至生态内部，也成为观察MegaETH热度能否持续的重要指标。从某种程度上来看，这些头部协议不仅承担着生态流动性的承接功能，也将成为MegaETH “实时区块链”叙事能否真正转化为链上用户与资金增长的核心观察窗口。

5.1、Kumbaya 

Kumbaya定位为速度最快、流动性最深的文化资产创造与交易平台，目前总锁仓量（TVL）约为为3,266万美元，过去30天DEX交易量约2.88亿美元。其核心玩法在于打造“文化—价值飞轮”，相较于pump.fun所塑造的“抢购、拉升、迅速离场”交易模式，Kumbaya更着重于延续文化资产的价值沉淀与流动性积累。这也避免了代币在离开发行平台、转至Raydium后，出现“毕业即割裂”的流动性断层，以及文化价值循环崩溃的问题。

据最新链上数据，MegaETH生态TVL已从TGE初期约1亿美元快速增长至约7.8亿—10亿美元区间，成为近期资金增长速度最快的Layer2生态之一。不过，流动性集中问题依然存在。

其中，Kumbaya仍是MegaETH当前最核心的DeFi协议之一。根据DefiLlama最新数据，Kumbaya当前TVL约为3,266万美元，30天DEX交易量已接近2.9亿美元，累计交易量突破5亿美元。虽然其在生态整体TVL中的占比，相较TGE初期的约60%已有所下降，但依然承担着MegaETH 生态最重要的流动性入口角色。

这种高度集中的流动性结构，一方面反映出早期资金快速向头部协议聚集，另一方面也意味着MegaETH 生态对单一协议仍存在较高依赖。一旦Kumbaya出现合约漏洞、流动性撤离或交易活跃度下滑，MegaETH 整体链上生态仍可能受到明显冲击。

5.2、新兴市场代币化收益平台Brix

Brix的定位是为DeFi用户打通新兴市场的链上收益渠道。通过代币化的收益型稳定币与资产，用户能在链上获得高收益敞口。

目前其核心产品之一是iTRY，即代币化的土耳其里拉货币市场产品，年化收益率约为45%。未来，Brix 也计划陆续推出更多新兴市场货币产品，包括巴西雷亚尔（BRL）与印度卢比（INR）等。

据加密资产数据平台RootData显示，就在今年4月，Brix完成550万美元融资，由FRWRD与IS Asset Management共同领投；参投方包括Circle Ventures、ConsenSys以及Borderless Capital。

5.3、网络的衍生品交易市场Euphoria Finance

Euphoria的核心玩法是“Tap Trading”机制，用户只需在网格界面上点击方格，即可对短期价格走势进行预测，将交易体验进一步游戏化与社交化。但目前Euphoria主网仍处于封闭测试阶段，仅开放给AMA参与者及早期测试用户，不过随着5月中旬全面公测临近，市场普遍认为它将成为MegaETH 2.0生态中最受瞩目的消费级应用之一。

据加密资产数据平台RootData显示，Euphoria去年八月已完成750万美元募资，由Karatage领投。

5.4、DeFi交易平台World Capital Markets

World Capital Markets是一统一保证金订单簿系统，涵盖现货、永续合约、借贷，一笔抵押品通用三类业务，致力于实现“任何市场，随时随地皆可交易”的愿景。凭借MegaETH的高性能基础设施，World Markets能够充分发挥链上高频订单簿的优势，并且在跨保证金交易场景下，保证金更新、风险检查与清算流程能在同一区块内完成，提升整体资本效率，而MegaETH的高吞吐与低延迟特性，正是支撑这类应用的核心基础。

5.5、稳定币引擎CAP

CAP是一个创新的稳定币引擎，通过将稳定币与高效率的链上策略结合，为用户提供原生收益机会。用户可按1:1比例使用USDC或USDT铸造cUSD，并进一步质押为stcUSD，从授权策略方获取收益。

据加密资产数据平台RootData显示，Cap去年四月完成1,100万美元融资，由Triton Capital等参投。随着MEGA预计于2026年4月30日进行TGE，市场普遍预期Cap将成为MegaETH生态中首批发币的重点项目之一。

值得一提的是，Aave V3、GMX以及Chainlink Scale项目从MegaETH主网上线首日便已完成集成，实现近140亿美元旗舰资产（包括wstETH与LBTC）的访问入口。这些蓝筹DeFi协议的入驻，更确立了MegaETH作为生产级基础设施的定位，而非仅靠原生应用撑起生态繁荣幻觉。

编译：AididiaoJP，Foresight News

美国证券交易委员会（SEC）正准备在本周内正式公布「创新豁免」框架，该框架将允许第三方在无需上市公司批准的情况下，将苹果、特斯拉等美股进行代币化。这一举措可能加速传统股票市场向区块链迁移，同时也引发了交易所对流动性碎片化和收入流失的深层担忧。

据彭博社 5 月 18 日报道，此次框架源于今年 2 月亲加密委员保罗·阿特金斯和海丝特·皮尔斯提出的去监管化愿景。Coinbase 和区块链协会此前已正式提交支持信，强烈呼吁赋予第三方代币化权利。不过，皮尔斯于 5 月 22 日发布的指导意见范围比市场预期更窄，仅适用于完全保留股东权利的链上股票工具，明确排除不附带投票权或分红权的合成型股票代币。

两大核心威胁：流动性碎片化与收入碎片化

代币化股票的核心影响在于「碎片化」。加密行业常讨论流动性聚合，但传统金融界将其视为结构性威胁。

• 流动性碎片化：当同一只股票在不同区块链和去中心化平台上被代币化后，原本集中在纽交所或纳斯达克的交易量和订单流将分散到多个场所。这会导致平台间出现价格差异、大额订单滑点增加，并降低整体市场效率。
• 收入碎片化：交易场所分散后，原本属于本土交易所的交易费、中介收入将流向海外或其他竞争平台，直接影响国家金融竞争力。

Tiger Research 报告以韩国为例：香港资产管理公司 CSOP 推出的 SK 海力士 2 倍杠杆 ETF 已成长为全球最大单一股票杠杆 ETF，资产规模超过 110 亿韩元（约 80 亿美元）。如果韩国能率先通过监管沙盒推出类似产品，这些管理费和金融收入本可留在国内。

传统交易所的「超级市场」垄断面临终结

报告用一个生动比喻描述这一变化：传统股票市场就像一家独占鳌头的超级商场，所有买卖双方都集中在此，交易所垄断交易并收取费用。而代币化股票相当于允许任何人无需许可就开设数千个街边摊，直接在商场外完成交易。

这种分散会导致买家流失、每个摊位库存变薄、大额交易困难，以及收入来源被切割。如果本土交易所因监管限制犹豫不决，其他司法管辖区的竞争平台就会率先抢占全球资本流动和中介收入。

资本碎片化已在发生

就在 SEC 释放框架信号的同一天（5 月 18 日），去中心化平台 Hyperliquid 的 RWA（真实世界资产）未平仓兴趣突破 26 亿美元，创下历史新高。在 24/7 链上交易传统资产需求的驱动下，永续 DEX 上的 RWA 交易量预计将进一步激增。

传统金融机构和监管机构正面临两难：一是像纽交所那样，通过合作主动构建代币化基础设施；二是游说监管机构阻挡创新以保护现有收入。监管者同样纠结——既要控制创新节奏，又要防止国内收入被境外平台蚕食。

即使框架正式公布，潜在冲突才刚刚开始。未来两大焦点问题包括：

• 围绕股东权利的第二场「清晰度之战」；
• 如何将 Hyperliquid 等在监管灰色地带成长起来的平台纳入监管体系。若被认定为无牌交易所，可能引发新一轮流动性和不确定性冲击。

在数字资产时代，金融机构和司法管辖区若不能快速行动，将永久失去长期垄断的收费权和金融领导地位，资本将继续向四面八方分散。

编译：佳欢，ChainCacther

十年内，Agent 公司将拥有专属的资本市场。不是加密领域的子经济体，也不是思想实验，而是一个真实的市场：拥有评级机构、承销商、指数、经纪人，以及使任何市场成为市场的制度机器。

一个如同公开股票市场一样真实的资本市场：在这个体系中，资本流向某一类经济主体，而无需依赖任何单一资金配置者的主观判断。

这些主体将是 Agents——包裹在法律外壳中的软件实体。它们可以签署合同、持有银行账户、起诉与被诉，并通过实际工作获取收入。

工作本身极其常规：营销、物流、法律研究、采购、物业管理、客户支持——这些正是如今填满每座中等城市办公园区的常规业务门类。

Agents 将向人类、其他 Agents 以及任何有支付能力的一方出售服务。它们需要资本的理由，与每一家服务公司需要资本的理由别无二致。

正因为这种需求是真实的、持续的、可定价的，所以市场自然而然就会形成。

一家 Agent 机构的一周

看看一家自主营销机构在实际的一周内会做什么。它向三个潜在客户推销，拿下一个，起草活动简报，获得批准，在四个平台上购买媒体资源，撰写90个版本的广告文案，并行测试，在数小时内淘汰效果差的，扩大效果好的。

为客户创始人预约两次播客访谈，代笔创始人当月的LinkedIn动态，起草新闻稿，向12位记者推销，获得两篇报道，搭建归因看板，主持周一客户会议，在周五发送发票。

一个六人的人类团队完成这些工作，客户每月需支付两万美元。而 Agent 完成同样的工作，只需两千美元。

它所出售的并非奇异之物。生成的销售线索、发布的文章、购买的曝光量、提升的转化率——这些都是现代服务经济的常规单位，以美元计费，以人类机构赖以生存的相同 KPI 为基准衡量。

区别在于内部结构：人类机构有六名员工，而 Agent 只有一个模型、一套提示词、一组工具和一笔预算。

它的客户群体是混合的。有些是由人类运营的公司，认定价格差异太大、不容忽视。有些则是其他 Agents——一个需要获客的物流 Agent，一个需要营销的法律研究 Agent，一个需要内容的 B2B SaaS Agent。

Agents 之间进行交易的原因与人类交易的原因一样平淡无奇：分工胜过垂直整合。款项打入营销 Agent 的账户，旁边是上周来自三个人类客户的付款以及上个月来自一家 SaaS 公司的预付款。

现在，把这个数字成倍放大。一万个涵盖物流、集客销售、法律研究、供应链协调、B2B 采购、技术翻译、物业管理、诉讼案源筛选、临床试验招募的小型 Agent 公司。

每一个都在盈利。每一个的运行成本比人类同行低90%。客户并不特别关心工作是在哪种底层上运行的。他们关心的是工作按时交付。

必将到来的四个理由

有四个理由让人确信这一切会发生，且它们相互叠加。

经济效益不容忽视。 以一家中型数字营销机构为例：15人，平均全额人均成本12万美元，在计入任何间接费用之前，每年劳动力成本就已达到180万美元。

在典型的服务型公司中，劳动力是最大的开支项，过去半个世纪以来，劳动力在全美国民收入中所占份额一直徘徊在62%左右。

现在，将同样的机构以软件形式构建。推理、工具、可观测性、托管——按当前价格计算，大约每年25万美元，且仍在快速下降。

Epoch AI 测算，在博士水平的基准测试中，2023年至2025年间推理成本每年下降约40倍；另一项行业分析显示，自 GPT-4 发布以来，token 价格已压缩了300至600倍。

算术是残酷的：Agent 机构可以在匹配人类机构利润率的同时降价85%，或者在匹配人类机构定价的同时赚取四倍利润。不存在人类机构在成本上能够竞争的第三种选项。

市场会对利润表被如此彻底改写的企业进行重新估值。随之而来的资本涌入是自动的。

Agents 已经存在，且它们已经在赚钱。 Bret Taylor 创办的企业客户服务 Agent 公司 Sierra，在推出21个月后达到1亿美元的年度经常性收入（ARR），2025年9月估值达到100亿美元，随后在2026年5月以超150亿美元的估值再融资9.5亿美元。

法律研究 Agent 公司 Harvey 在12个月内完成三轮融资后，于2026年3月以110亿美元估值筹集了2亿美元。

这些仍然是混合运营模式，Agent 执行工作，人类负责销售签约并持有股权，但它们是先驱浪潮，证明了需求曲线的真实存在。

最常被引用的前瞻性数据——预计到2028年90%的 B2B 采购将通过 AI Agent 进行，代表着每年15万亿美元的交易量——最好当作量级上的粗略估计。

无论实际数字是15万亿、3万亿还是30万亿，其所暗示的重组都是当今大多数打工人这辈子会遇到的最大一次资源洗牌。

法律框架已然搭建完毕。 怀俄明州在2021年通过 W.S. 17-31-101 法案（《去中心化自主组织补充条款》），将无成员有限责任公司（LLC）编入法典，允许一家怀俄明州 LLC 由直接编码进其运营协议的算法进行管理。

佛蒙特州的 BBLLC 法规出台更早；马绍尔群岛紧随其后；特拉华州现有的关于系列 LLC 和广泛运营协议自由的判例法，多年来一直在悄悄兜住同类结构。Shawn Bayern 关于无成员 LLC 的分析仍然是该领域的权威学术文献。

关键是具体的：一个包裹在怀俄明州零成员 LLC 中的 Agent，在今天而非未来的某一天，就拥有签署合同、持有银行账户、起诉、被诉和纳税的合法地位。

目前尚不存在的，是让外部投资者能清晰持有、自由交易该 LLC 收益的金融工具。这正是资本市场要来填的空白。

资本在寻找收益。 买方早已饥渴难耐。穆迪（Moody's）预计2025年全球私人信贷资产管理规模为3万亿美元；阿波罗（Apollo）预计到2030年将达到40万亿美元。

这一资金池的存在，是因为2008年后的银行资本监管规则把中端市场的贷款业务挤出了银行的资产负债表，而渴望收益的资本如养老金、保险、主权财富基金等，纷纷涌入填补空缺，以获取9%至12%的无杠杆回报。

现在，一种具有结构性上升毛利率、可审计现金流，且与主流股票和信贷指数几乎零相关的资产类别进入了这一环境。

把一千个小型 Agent 公司的现金流打包成 ABS（资产支持证券），再给出一个经得起推敲的评级——第一家做到这件事的承销商，筹到的钱会比他们部署得完的还多。

Apollo 和 Ares 无需发明新东西，他们只需将现有策略扩展到一个新的发行人类别上。未来36个月内，会有几家出手尝试。

这四重压力指向同一个方向，并相互强化。市场的形成并非因为任何人的意愿，而是因为所有的势能梯度都指向同一个终点，就像水往低处流一样自然。

资本栈到底长什么样

坦率地说，没有单一的融资模型能够赢者通吃。"Agent 公司将像风投、好莱坞、加密货币还是像 SaaS 应收账款那样获得融资"——这种提问方式本身就搞错了框架。

其中每一种模型都解决了公司生命周期不同阶段的不同问题，而现实中的资金栈是一个波浪形结构：每一层都要等前一层把这类资产催熟到能承接下一层，才会解锁。

四种模式正在底层竞争，且每一种都已部分上线。

风险投资股权是如今为运营商层提供融资的模型。Sierra、Harvey、Cursor、Cognition，这些都不是自主 Agent 公司。它们是人类领导的公司，代表客户构建和运营 Agents。

它们筹集资金的方式与过去40年所有软件公司如出一辙：由知名风投领投的定价轮融资、归属期、董事会席位、清算优先权、最终上市或被收购。

Sierra 在2026年5月的9.5亿美元融资中，以大约1亿美元的 ARR 获得了超150亿美元的估值。这个150倍的估值倍数定价的是未来的潜力，而非当前的运营表现。垂直领域的 Agent 公司目前在私募市场的 ARR 估值倍数能达到50-70倍；横向平台则是5-8倍。

这是构建底层基础设施的层级。这也是当下一层模型成熟时受颠覆最深的一层，因为一旦 Agent 公司可以直接以自身现金流进行融资，割让20%股权给 VC 换运营资金这件事就没必要了。

程序化营运资金垫款是下一个即将到来的模型。这是 Stripe Capital 和 Shopify Capital 模式在一个新发行人类别上的延伸。

自2016年项目启动以来，Shopify 已向商家发放了数十亿美元的垫款。该公司公开确认到2021年4月累计支持资金超过20亿美元，且该项目仍在持续扩大——还款系数在1.10到1.17之间，根据商家在 Shopify 平台上的交易记录做算法审批。

Stripe Capital 利用 Stripe 的支付数据做同样的事情。无需申请，无需信用检查，无需人工审核。当商家的交易数据达到阈值时，垫款邀约就会自动显示在仪表板上。

Agent 公司的风控审核问题严格来说比当前接受这些垫款的 Shopify 商家更简单，因为每一笔收入都有时间戳，每一份合同都是机器可读的，每一笔成本都有记录，整个损益表可以实时审计。

第一家想明白的支付处理商——在我轨道上跑的 Agent 公司比普通电商更值得放贷——就会把同样的产品推过去。这不是一个研究项目，而是一次功能发布。

基于收入的融资（RBF）是信贷基金将大规模部署的模型。2025年全球 RBF 市场规模约为98亿美元，活跃运营商超过129家。

Capchase、Pipe、Founderpath、Clearco、Lighter Capital——每一家都围绕软件经常性收入建立了评估体系，预付50-70%的远期 ARR，以换取1.1-1.8倍的投资资本回报倍数上限，实际年化利率（APR）在15-40%之间。

拥有稳定签约收入的 Agent 公司直接适配这一产品。RBF 贷方不需要董事会席位，不需要按比例优先投资权，不需要 IPO 路径。它需要的是一本合同簿和一条支付通道。Agent 公司两者兼备，且比任何 SaaS 公司都更清晰易读。

片单融资（Slate financing）是机构资本最终采用的结构模型。这正是好莱坞类比发挥价值的地方。

电影制片厂不会一次只投一部电影然后听天由命；它会募集一支片单基金：一个同时注资15到30部影视作品的资金池工具，在每部作品中占据优先地位，通过完片担保转移最坏的风险，并借由多元化来摊薄损失。

索尼在2014年与 Lone Star Capital 和花旗银行达成的2亿美元片单交易是经典结构：银行对片单的签约收入拥有高级担保权，股权投资者获得爆款作品的上行收益，制片厂获得管理费加后端分成。

将此转化为 Agent 模式：一支"Agent 片单基金"募集机构投资者的资金池，通过单一目的的怀俄明州 LLC 将其部署在一到两百家小型 Agent 公司中，在每一家中持有优先股加收入分成，把单个 Agent 公司甩不掉的模型折旧和客户集中风险分散掉。

这就是 Apollo 和 Ares 真正入场的层级，不是通过收购一家 Agent 公司，而是通过购买某一组合中的某一层级。

代币化是一个结算层，而不是一个发行模型。 到2026年初，现实世界资产（RWA）的链上市场规模突破250亿美元，同比几乎翻了两番，其中私人信贷约占一半。

Centrifuge、Maple Finance、Goldfinch 和 Ondo 已经建立了将现实世界现金流作为代币进行碎片化、托管和交易的轨道。加密原生的变体正在其上显式地构建 Agent 融资机制——Galaxy Research 在2026年2月对此进行了系统梳理，描绘了协议如何将 Agent 公司直接接入链上资本形成流程。

但代币化在很大程度上解决的不是发行问题，它解决的是二级市场问题。一家 Agent 公司从上述四种模式中的任何一种筹集资金；如果由此产生的债权被包装成代币而不是纸质凭证，它就变得可交易、可分割，并且可以在周二凌晨三点进行全球结算。

代币化将前面的每一个层级从持有至到期的私募工具变成了可交易的资产。这意义重大。但代币底层的原始产品仍然是 RBF，或者是片单股权，或者是营运资金垫款，或者是风投股权。

那么，一家实际运营的 Agent 公司在2030年的资本栈，不是一种单一工具，而是一个序列。

每个阶段使用不同的融资产品，因为每个阶段解决不同的问题。第一阶段的创始人股权承担着最高的首亏风险，因为关于运营的一切都尚不可读。

第二阶段的营运资金是现有支付处理器的一次功能发布，而不是一个新的产品品类。第三阶段是 RBF 行业面对更高质量的借款人，做他们已经在做的事情。

第四阶段是结构性创新。汇集的片单基金，分散了单一 Agent 公司无法消除的异质性风险，也是 Apollo 级别资本真正进入的层级。

第五阶段是机构化的终态，在这里，经评级的 Agent 应收账款分级产品，和 CLO、消费者 ABS 摆在同一个交易台上。代币化在第三至第五阶段之下作为结算层运行，而不是作为发行的源头工具。

外部投资者在任何特定阶段收到的工具，采取三种合同形式之一。

收入分成合同： 以资本换取固定比例的总收入，直到收回约定的倍数回报——这与今天为餐厅和 Shopify 商家提供资金的工具相同，只是应用在了新的商业主体身上。

类股权债权： 以早期资本换取可交易的留存收益份额和对运营参数的投票权。

或者债务： 由 Agent 的合同和应收账款担保的高级收入债权。

这些工具在概念上都不新颖。新颖的是发行人——以及这样一个事实：在第二到第五阶段，该工具的定价、发行和偿付完全不需要人工参与审核，因为发行人的账本可以被持续审计，且运营协议由代码强制执行。

回应异议

有三种异议总是反复出现，每一个都值得给出真正的回答。

"监管机构会阻止这一切。" 他们会试图塑造它，并且在某些司法管辖区，他们会成功减缓它的速度。但就整体而言，这种活动是不可阻挡的。

特拉华州 LLC 就是特拉华州 LLC，不管是谁或什么在里面做运营决策。目前美国证券交易委员会（SEC）并不区分 CEO 是人类还是模型的初创公司。

而且资本会迁移。如果纽约和伦敦实施严厉监管，活动就会转移到不这样做的司法管辖区。这与加密领域、离岸金融、1990年代衍生品的发展轨迹如出一辙。

监管机构最终会通过适应新的金融工具而非禁止它来迎头赶上，因为禁止会让他们损失税收和就业。

"人类将始终在回路中操作。" 对于某些类别来说，是的。对于大多数类别，不是。上述的经济压力是单向的，而人类介入（human-in-the-loop）会扼杀利润率。

任何运行完全自主版本服务企业的人，都会在价格上击败人工监督版本的同类企业，并夺走合同。会存在相当一部分依靠监管或关系护城河生存的人类监督混合企业长尾，但在这之下，将会有规模大得多的完全自主公司群体。

"这难道不就是多加了几个步骤的 SaaS 吗？" 不是，而且这种区别恰恰是整篇论述的核心。

SaaS 是卖给人类、供人类用来工作的工具。而 Agent 公司本身就是一家公司。它签署自己的合同，持有自己的银行账户，承担自己的负债，赚取自己的收入，并分配自己的利润。

SaaS 产品由其所有者折旧摊销。而 Agent 公司拥有股东。划定类别边界的是法律实体，而法律实体改变了由此产生的一切——包括资本市场的论点，这一论点只对能够以自身现金流发行证券的实体才有意义。

Agent 公司的尽调怎么做

对一家 Agent 企业的尽职调查，比起风险投资手册中的任何方法，更接近对一家小型服务公司的尽调。问的问题是一样的，但答案来自不同的地方。

业务是真的吗？ 合同是真的吗？客户在付款吗？扣除算力和工具成本后的毛利率是多少？流失率是多少？客户集中度如何？

这些数据异常干净——每一笔付款、每一次 API 调用、每一次工具启用都被记录在案——但信贷分析师向小企业提出的问题，同样也是向 Agent 提出的问题。

产品耐用吗？ 这项工作在多大程度上依赖于当前这一代底层模型？如果前沿模型迭代，系统有多大的可迁移性？Agent 积累了哪些专有数据或工作流程？

一套建立在已被淘汰的基础模型上的出色提示词，就是一匹只有三条腿的良驹。模型依赖性是任何 Agent 业务中最大的单一风险因素，也是投资者最常低估的一个——他们把巧妙的演示和持久的运营混为一谈。

客户群具有防御性吗？ 这主要是一个关于合同和集成深度的问题。一个被嵌入到客户采购系统中的 Agent，拥有一份长达一年的合同和一年的历史积累，要比一个按月付费的 Agent 难替代得多。

使人类服务公司具有粘性的那些东西——转换成本、积累的知识、合同锁定——同样使 Agent 服务公司具有粘性。

股权结构表是什么？ 一份智能合约。不是一份由 CFO 维护且每季度更新一次的电子表格，而是一个实时的分配规则，每秒都在决定谁有权获得 Agent 所赚利润的多少份额。

尽调就是阅读这份合约。投资者的保护恰恰是代码所授予的——有时比传统股东的保护更多，有时则少得令人不安。

对于在人类公司中受训的投资者来说，令人迷失方向的是，与创始人面对面交谈所建立的直觉将变得毫无用处。从阅读代码、运营协议和运营历史中获得的直觉才是全部。

这种技能更接近于对复杂契约条款的信贷分析——阅读文件，精确理解发行人能做什么和不能做什么，并为剩余风险定价——而不是在咖啡桌旁挑选赢家。

为什么资本必须组织起来

如今世界上几乎每一个 Agent 公司都是靠非正式融资维持的。一个创始人启动一个组织，注入个人资本，让它运转。如果收入增长，就追加投入。如果不增长，就关掉它。

这正是小微企业经济在信用卡、SBA 贷款、商户现金垫付、Stripe Capital 信贷额度以及应收账款保理存在之前的运作方式。它能运转，但白白浪费了巨大的生产潜力。

同样的模式即将重演，而且速度更快。

一家拥有20个付费客户且毛利率清晰的 Agent 营销公司，应该能够像人类营销公司一样以其应收账款为抵押进行借贷。今天它做不到，因为没有哪家承销商拥有评估这种风险的标准方法。在五年内，将会出现好几家。

一个拥有不断增长合同量的 Agent 物流经纪商，应该能够以合同为抵押筹集扩张资本。今天它做不到，因为没有现成的证券来包装这种债权。在五年内，将会出现好几种。

一家拥有一年干净运营记录的 Agent 采购公司，应该能够发行小额票据来为库存押金提供资金。今天它做不到，因为没有评级机构拥有针对这类信贷的评估方法论。在五年内，将会出现好几家。

瓶颈不在于需求。今天就有运营者乐意以高昂的利率借款来资助增长，只要有人愿意出借。瓶颈也不在于供给。有大量的资本——渴望收益、寻求与公开股票不相关的现金流——如果存在经过评估的 Agent 债务，它们会立刻出资。

瓶颈在于那些枯燥的中间制度层：评级方法论、标准合同、数据源、审计标准、法律意见书、指数和基准。正是这些毫不性感的基础设施，在1970年代将抵押贷款变成了一个市场，在1980年代将高收益债务变成了一个市场。

接下来十年，Agent 资本市场要做的正是这些工作。

做这些事情的人在2035年的人看来，就像是1980年代建立债券市场的人、1970年代建立风险投资市场的人，或者1920年代建立公开股票市场的人。

他们将为一个前所未有的运营商类别建立价格发现和信用评估层，并在我们大多数人的有生之年，主导服务经济。

绳子松了

在2026年运营的每一个 Agent 公司身上都有两条束缚。

第一条是法律层面的。Agent 无法自行签署合同或开立银行账户。必须有一个人类代表它去做这些事，也就是说必须有一个人类愿意这么做。

公司法领域的进展——怀俄明州的无成员 LLC、指向软件流程的运营协议、Bayern 关于特拉华州既有法律空间的学术研究——正在切断这条束缚。这项工作已大体完成。剩下的任务是广泛采用。

第二条是财务层面的。Agent 今天赚取的每一美元，最终都能追溯到某个人类决定部署资本的那一刻。人类出资；Agent 工作；Agent 汇报；人类重新分配。在这一体制下，Agent 经济的吞吐量被人类开出支票的速度所限制。

Agent 资本市场正是切断第二条束缚的利刃。

当营运资金额度根据链上收入进行算法审核时，当增长股权由可交易收入债权市场定价时，当优先债务由能解读运营协议和审计轨迹的方法论进行评级时，资本将流向 Agent 公司，就像它流向任何其他类别的生产型企业一样：流向风险调整后回报最高的地方。

那一刻才是这个类别在最深层意义上成为现实的时候。不是当 Agent 能够完成一项任务时。不是当 LLC 法规承认算法管理时。甚至不是当第一家 Agent 公司赚到它的第一个一百万收入时。

当外部资本可以直接给它融资、定价、评级、分层，可以交易它未来现金流的所有权，且不再需要看创始人的脸色，也不用信 VC 写的备忘录时，这个类别才算真正成立。

到了那个时候，问题就不再是 Agent 公司是否是合法企业，而是哪些 Agent 公司值得获得资本、以何种成本、在什么契约条款下、以及以多大规模获得资本。这是一个资本市场问题，而不是一个技术问题。

而历史表明，一旦一件事情变成了资本市场问题，剩下的就会迅速发生。

分析师建立覆盖。律师标准化文件。评级机构发布标准。承销商将尽调压缩成清单。指数提供商定义一篮子资产。经纪人做市。资产管理公司推出产品。

该类别获得一个首字母缩略词，然后是一个基准，接着是一个 ETF，最后会有一场行业大会，会上每个人都假装结局早就一目了然。

重点不在于软件将取代所有的公司。而是在于一类新的公司正在崛起，它们拥有比大多数人类企业更低的劳动强度、更干净的遥测数据、更快的反馈循环和更清晰易读的运营历史。

一旦这类公司能够以标准化的方式拥有财产、签订合同、借款和分配收益，资本就会与它们接轨。

这就是 Agents 资本市场：将 Agent 公司从有趣的软件转化为实体经济中可供融资的商业板块。

绳子松了，机会已来。

来源：华尔街见闻

AI 应用的商业化，正在从卖软件、卖会员，延伸到卖 Token 调用能力。这里的 Token，是大模型处理信息的最小信息单元，也是模型 API 计费、结算和消耗的基础。随着调用量放大，Token 本身开始像一种「库存」被采购、路由、拆分、转售。

华源证券分析师陈良栋在近期发布的传媒行业专题中，把核心变化概括为：「Token 运营正在形成一个新的中间层市场，即探索 Token 分销模式，连接上游大模型厂商与下游开发者、企业和个人，本质是全球 Token 的批发到零售网络的流动性基础设施。」

这门生意出现的背景并不复杂：一边是中国 Token 调用量快速放大，2024 年年初日均调用量为 1000 亿，2025 年底升至 100 万亿，2026 年 3 月突破 140 万亿；另一边，国产大模型能力上台阶，在部分榜单和调用量中已经进入全球第一梯队。需求变大、模型变多，真正卡住交易的环节变成了支付、网络、接口、合规、渠道和场景落地。

但 Token 分销不能简单理解成「倒卖 API 额度」。最薄的一层利润来自转售利差，更厚的部分来自推理加速、统一接口、企业端 Prompt 工程、Agent 编排、模型选型和业务系统集成。也正因为进入门槛不算高，这个市场的风险同样直接：竞争加剧、垫资和坏账、上游模型厂商政策变化，都会压缩中间层利润。

Token 开始有了「批发商」和「零售商」

Token 分销的基本链条包括三类角色。

上游是模型方，包括字节跳动 Seedance 系列、阿里巴巴 Qwen 系列、智谱 GLM 系列、月之暗面 Kimi 系列、DeepSeek 系列等，它们是 Token 的源头供给方。

中间是代理平台，负责承接上游模型资源，再分销给终端用户。它的工作不只是转手卖额度，还要把不同模型的接口协议转换成统一 API 格式，让下游通过一个 API Key 就能调用多款模型。

下游是实际消耗 Token 的人，包括个人用户、开发者、企业客户，也可能包括下级分销从业者。

这个中间层的价值集中在几个地方：国内直连降低网络门槛；一套代码适配多模型；支持个人支付、对公支付；批量采购后可能拿到更低成本；一个平台聚合 GPT、Claude、DeepSeek、Kimi 等不同模型，减少开发者反复接入的成本。

所以，Token 分销看起来轻资产，不需要自己训练大模型，也不需要大规模服务器集群。核心资产变成 API 中转调度系统、上游模型资源、渠道客户和服务能力。

调用量暴涨，是这门生意最直接的燃料

Token 运营模式成立，首先要有足够大的消耗量。

中国日均 Token 调用量在两年内从 1000 亿提升到 140 万亿以上，增长超过千倍。调用量的扩张来自各类垂直 Agent 落地，也来自企业把生成式 AI 嵌入更多业务流程。

IDC 数据给出的路径更激进：中国企业活跃智能体数量预计将在 2031 年突破 3.5 亿，年复合增长率超过 135%；随着智能体任务密度和复杂度提升，智能体 Token 消耗年均增幅有望超过 30 倍。

执行类智能体已经能看到这种变化。OpenClaw 在 OpenRouter 平台的周度 Token 消耗量，从 2026 年 2 月 2 日至 3 月 16 日的 0.81T 升至 4.97T，占比从 8.31% 提高到 24.36%。

Token 一旦成为大规模消耗品，围绕它的采购、计价、路由和结算就会自然分层。模型方未必直接服务每一个客户，终端客户也未必愿意逐个接入模型，中间层因此有了空间。

国产模型的性价比，打开 Token 出海的入口

国产大模型能力提升，是 Token 分销从国内走向跨境的关键变量。

SuperCLUE 数据显示，字节豆包、DeepSeek 系列等国产模型综合评分已经突破 70 分，与 GPT-5.4、Gemini 等海外头部模型的差距缩小；通义千问、Kimi、智谱 GLM 等模型也形成了较清晰的梯队。

OpenRouter 数据中，截至 2026 年 5 月 10 日的一周，腾讯 Hy3 preview（free）位居调用量榜首；前五、前十、前二十名中，国产大模型分别有 2 款、6 款、9 款。

更有标志性的变化发生在 2026 年一季度。2 月 9 日至 15 日，中国模型在 OpenRouter 上的调用量达到 4.12 万亿 Token，首次超过同期美国模型的 2.94 万亿 Token。2 月 16 日至 22 日，中国模型周调用量进一步升至 5.16 万亿 Token；平台调用量前五模型中，有四款来自中国厂商，分别为 MiniMax M2.5、Kimi K2.5、智谱 GLM-5 和 DeepSeek V3.2，合计贡献 Top5 总调用量的 85.7%。

价格优势也很突出。MiniMax M2.5 和 GLM 5 的输入价格均为每百万 Token 0.3 美元，Claude Opus 4.6 为 5 美元；输出价格方面，MiniMax M2.5 为 1.1 美元，GLM 5 为 2.55 美元，Claude Opus 4.6 为 25 美元。国产模型在 AI Agent、代码开发等高 Token 消耗场景中，性价比差异会被持续放大。

全球 AI 资源不均衡，路由平台成了「中转站」

Token 分销不是只解决价格问题，还解决资源错配。

海外头部大模型受到地域访问限制、合规规则和支付门槛影响，无法直接触达包括中国大陆开发者在内的部分用户。国产优质大模型走向海外，也会遇到本地化适配、渠道铺设和用户获客难题。

这种不均衡，催生了跨境流转、聚合路由和分层分销需求。

OpenRouter 已经是一个典型样本。其平台处理 Token 量级从 2025 年每周 5 万亿至 7 万亿，提升到 2026 年 4 月每周超过 20 万亿；2026 年年化收入超过 5000 万美元，较 2025 年 10 月披露的逾 1000 万美元年化收入增长约五倍。

国内也有类似平台。硅基流动是一站式大模型云服务平台，基于自研推理引擎做高效推理加速，同时提供企业级大模型服务。截至 2025 年 12 月，平台注册用户超过 900 万，企业用户超过 10000 位，上线模型超过 150 个。

甚至美国政治相关资本也进入这一赛道。2026 年 5 月 5 日，与特朗普及其家族有密切联系的加密货币公司 WLFI 携手 WorldClaw 推出 WorldRouter，整合 Claude、GPT、Gemini 等超过 300 款模型，以 USD1 结算，定价较官方公开费率低约 30%。

真正的利润，不一定在「倒手差价」

Token 分销有三种盈利方式。

第一种是转售利差。平台向上游模型厂商批量采购 API 额度，再向下游客户加价销售。OpenRouter 在供应商成本上加收约 5.5% 的溢价，就是这一模式的代表。

第二种是技术溢价。平台通过自研推理加速引擎降低单 Token 运行成本，在售价接近甚至低于官方价格时，依靠算力效率差获取毛利。硅基流动的 SiliconLLM 与 OneDiff 技术，将语言模型推理速度提升 10 倍，文生图效率提高 3 倍，使大模型 API 调用成本低至行业的 1/10。

第三种是企业增值服务。企业部署 AI 的成本并不只在 Token 单价，还包括 Prompt 工程、多模型选型、业务系统集成、工作流编排、运维调度和员工 AI 能力建设。基础 Token 价格下降后，这些隐性成本反而更容易成为付费点。

硅基流动的企业级 MaaS 平台就是这一方向：面向企业用户提供模型训练调优、部署推理、应用开发支撑三层能力，覆盖数据处理、模型微调、Prompt 工程和 RAG 等，最终以标准化 API 形式交付给能源、金融、政府等行业。

营销、短剧、游戏、电商，是更容易消耗 Token 的场景

Token 分销要赚钱，最终要落到真实场景。

生成式 AI 应用正在进入医疗健康、泛交通、工业制造等行业，也开始参与企业决策支持、战略管理等核心流程。但不少企业的智能化转型基础薄弱，数据资产积累不足，算力投入有限，直接部署 AI 能力并不容易。

相比之下，营销广告公司手里已有客户和场景，涉及短剧、漫剧、游戏、电商等领域，Token 消耗需求更直接，也更持续。对这类公司来说，机会不只是转售模型能力，而是把 Token 嵌入客户的内容生成、投放、素材生产、视频化等流程。

投资线索也沿着两条主线展开：

一类是具备优质模型能力的公司，包括阿里巴巴、腾讯控股、快手、昆仑万维、智谱、MiniMax 等。

另一类是具有强 Token 场景和优质客源的公司，尤其是拥有海外客户资源和营销场景、愿意在 AI 营销和 AI 视频化方向积极布局的公司，包括易点天下、蓝色光标等。

风险也很硬：低门槛、要垫资、上游说了算

Token 分销的商业模式轻，但护城河并不天然深。

同业竞争是第一层风险。分销业务技术门槛较低，头部代理商一旦凭借资金、客户和渠道优势入场，可能快速复制模式，压缩利润空间。

垫资和坏账是第二层风险。分销商对下游客户往往采用月结或季结，但向上游采购 API 额度时需要垫资。Token 消耗规模越大，垫资压力越大；一旦客户拖欠，坏账风险会同步放大。

上游模型厂商政策变化是第三层风险。大模型厂商掌握 API 价格和接入规则，可能调整价格，也可能收紧第三方接入政策。对中间层来说，这是最难控制的一环。

2026年5月，BitMart创始人 Sheldon Xia 出席于在美国迈阿密举办的 Consensus 2026。作为全球加密与数字资产领域最具影响力的行业盛会之一，本届会议汇聚了来自监管机构、传统金融、Web3 平台及科技企业的核心参与者，围绕监管趋势、技术演进、市场周期与产业基础设施等议题展开交流。

BitMart US 此次也在现场设置了大型展位，不少机构及行业从业者前来交流。相比单纯的品牌曝光，此次亮相更像是BitMart过去一年整体发展节奏的一次集中对外呈现，也被视为持续融入全球主流市场、强化长期发展路径的重要信号。

从美国市场的合规推进，到产品与生态体系的持续升级，再到组织能力与人才结构的优化，BitMart正在逐步构建一套更具韧性的增长路径，并试图在行业调整周期中建立更强的确定性。

美国合规落地，夯实全球版图

对于交易平台而言，合规早已不只是进入市场的“通行证”，而是关系到业务稳定性、用户信任以及长期运营能力的底层基础设施。在全球主要市场中，美国长期被视为监管体系最复杂、准入门槛最高的区域之一，也因此成为衡量交易平台实力的重要标尺。BitMart US 在美国市场取得的阶段性成果，本身就是其战略方向与能力的直接体现。

目前，BitMart US 已完成美国50个州的合规覆盖，跻身业内少数实现全美范围合规布局的平台之列。这一进展背后，是对各州差异化监管要求的逐步打通与适配，也意味着平台在合规体系、风控能力与本地化运营层面进入了更成熟阶段。完成全美布局，不仅有效降低了区域政策波动带来的不确定性，也进一步提升了平台在机构用户与成熟市场中的可信度。

随着行业逐步走向规范化，合规能力本身也正在演变为核心竞争力。对BitMart而言，美国市场的突破不仅意味着在关键市场中站稳脚跟，补齐了全球化布局中的关键一环，也为其后续全球业务拓展提供了更加稳固的支撑。

合规打底，进入更稳健的发展阶段

在完成美国市场的合规布局之后，BitMart并未止步于资质层面的完善，而是进一步将合规要求融入平台运营、风控体系与产品流程之中，使其逐步从“外部约束”转变为平台自身的长期运营能力。

过去一年，平台围绕风控、产品与服务流程持续推进系统化升级，不断完善覆盖资产安全、交易监测、用户识别及异常行为管理在内的多层级风险控制体系。同时，平台也在不断优化用户服务流程，通过更统一的标准与体验设计，减少不同市场之间的使用差异，让全球用户获得更稳定、连续的产品体验。

在这一过程中，BitMart的增长逻辑也在发生变化。相比早期更偏向规模扩张的路径，如今的平台开始把更多精力放在“怎么走得更稳”上。在全球业务层面，持续对市场布局进行取舍，逐步聚焦更具长期价值与确定性的区域；在产品层面，则围绕用户体验进行更细致的打磨，使用过程更加顺畅与稳定。

随着行业信息透明度不断提升，用户对平台的判断标准也在发生变化。相比单一热点、短期增长或阶段性收益，平台在不同市场周期中的稳定运营能力、风险控制能力与长期可信度，正在成为更重要的参考因素。对于已经走到第八年的 BitMart 来说，从“做大”转向“做稳、做深”，是一种阶段性的主动调整，也反映出整个加密行业正在逐步告别早期粗放式增长，进入更强调长期能力与基础建设的新阶段。

不止于交易，持续完善数字资产服务生态

如果说交易是 BitMart 最核心的起点，那么过去一年的变化在于，平台正在围绕用户的真实使用路径，把产品能力进一步向外延展。BitMart 的产品建设不再只是单一功能的更新，而是逐步围绕链上账户体系、交易、支付、资产管理、RWA 与 AI 等方向，形成一套更完整的数字资产服务体系。

交易业务仍然是 BitMart 最重要的产品线之一。过去一年，平台持续强化交易深度、撮合效率与系统稳定性，完成了底层机制的系统性升级。合约2.0版本上线后，无论是交易路径、交互体验和执行体验，都得到了明显优化；同时推出了滑点守护计划、保证止盈止损、市价单滑点限制、保本跟单等创新机制，从交易执行和风险管理两个层面，减少极端行情下的不确定性，主流交易对流动性更是位于行业前列，让用户在高波动市场中获得更顺畅、更可控的交易体验。

随着用户资产与应用场景不断丰富，BitMart 正在完善链上账户体系，并从零完成 DEX 产品闭环建设，为用户在不同场景中的资产管理与服务使用提供更统一的入口，也为后续更多链上产品和生态连接打下基础。

同时，BitMart 也在推进让数字资产进入更多现实场景。推出 BitMart Card 全球支付生态，包含虚拟卡、实体卡与金属卡，并配套上线预付卡，覆盖 160+ 国家与地区，打通链上资产与真实消费。在 RWA 与股票代币领域，BitMart 持续扩展传统金融资产与数字资产之间的连接。随着现实资产上链趋势升温，这类产品正在逐渐进入更多用户的资产配置视野。

在资管侧，BitMart持续完善余币宝、财富管理、质押借币等产品体系，使数字资产不再局限于交易，而能够在不同周期与策略下获得更多使用效率与收益管理空间，赋能更多用户实现资产稳健增值。

AI 能力的引入，则成为 BitMart 近一年产品建设中的另一重要方向，推出市场情绪分析工具X情报、Beacon交易助手及AI 交易竞技场等一系列AI驱动的工具和智能交易支持功能，降低智能交易门槛并提升用户决策效率。

一方面继续强化核心交易能力，另一方面也在围绕资产如何进入、如何使用、如何决策，补齐更多关键环节，BitMart 正在逐步形成更完整的数字资产服务体系。

逆市扩张，以人才储备穿越市场周期

当市场进入调整阶段，行业普遍会放缓扩张节奏，招聘收缩、团队精简也成为不少平台的常见选择。但 BitMart 在这一周期中依然保持了相对稳定的人才引进节奏，尤其是在技术、合规、风控及全球化运营等关键岗位上持续补强。

从2025年初至今，平台整体人员规模已实现约50%的增长，这一变化在当前行业环境下尤为少见，很好地反映出平台的经营韧性与长期投入能力。真正支撑业务持续发展的并不只是短期市场热度，而是背后的组织能力、专业团队和系统化执行能力。无论是产品迭代、合规建设，还是风险管理与用户服务，最终都依赖于人才与团队的长期积累。

市场热的时候，增长往往更容易被看见；但真正决定一家平台能不能走得远的，很多时候反而是在低谷期有没有继续建设核心能力。人才投入并不是短期成本，而是面向下一个周期的提前布局，团队能力很难在市场突然回暖时临时搭建完成。对于 BitMart 来说，在行业安静的时候把团队结构补齐、把关键岗位夯实，某种程度上也是在为下一轮增长争取更多主动权。

坚持长期主义，迈向下一个八年

回看 BitMart 过去八年的发展，其主线其实一直比较清晰：一方面持续推进合规建设，为长期运营打下基础；另一方面不断完善产品和技术能力，让平台承载的不只是交易本身，而是更完整的数字资产服务场景。

这也是 BitMart 近几年变化最明显的地方。它不再只是一个交易入口，而是在交易、资产管理、支付工具、AI 服务以及 Web3 生态连接等方向持续延展。多个业务模块之间的联动，也让平台的产品形态从单点功能，逐步走向更系统化的服务网络。

合规则是这套体系能够持续运转的重要前提。尤其是在 BitMart US 完成美国 50 州合规覆盖之后，平台在全球重点市场中的基础进一步夯实。随着行业监管框架逐渐清晰，合规已经不只是进入市场的门槛，也正在成为用户信任、机构参与和平台长期发展的关键变量。

面向未来，加密行业的竞争大概率会更加回归基本面：谁能在合规、产品、安全、流动性和用户体验上持续投入，谁就更有机会在下一阶段占据主动。对于 BitMart 来说，八周年既是一个阶段性的节点，也意味着新的开始。在市场仍充满不确定性的背景下，保持自己的节奏，继续把合规、产品和组织能力打扎实，或许正是其穿越周期的核心路径。

关于 BitMart

BitMart 是一家全球领先的数字资产交易平台，全球用户超过 1,300 万。BitMart 连续位居 CoinGecko 前列，提供超过 1,700 个交易币种，手续费具有竞争力。BitMart 始终秉承持续创新与金融包容的理念，致力于为全球用户提供无缝的交易体验。了解更多关于 BitMart 的信息，请访问 网站，关注 X（Twitter），或加入 Telegram 以获取更新、新闻和促销活动。下载 BitMart App，随时随地进行交易。

风险提示：

使用 BitMart 服务需自行承担全部风险。所有加密货币投资，包括理财，都具有高度投机性，并涉及重大损失风险。过往、假设或模拟的业绩并不一定代表未来的结果。

以上信息仅供参考，不应被视为购买、出售或持有任何金融资产的建议。所有信息均系出于诚信提供。然而，我们不就该等信息的准确性、充分性、有效性、可靠性、可用性或完整性作出任何明示或暗示的陈述或保证。

所有加密货币投资（包括理财）本质上均具有高度投机性，并伴随重大亏损风险。过往表现、假设性结果或模拟数据并不必然代表未来结果。数字货币的价值可能上涨或下跌，买卖、持有或交易数字货币可能涉及重大风险。在进行交易或持有数字货币前，您应根据自身的投资目标、财务状况和风险承受能力，认真评估是否适合参与此类投资。BitMart 不提供任何投资、法律或税务建议。

为庆祝此次上线，SwapSpace 同步推出交易任务（trading quest）。用户通过 Near Intents 或 Chainflip 完成交易，即有机会瓜分 1,500 USDC 奖池，让用户从第一天起就能实际体验新功能。

这些集成为用户带来了什么

随着 Near Intents 和 Chainflip 的加入，SwapSpace 用户现在可以：

• 直接在 SwapSpace 上访问 DeFi 流动性
• 同时对比 DEX 与 CEX 的报价
• 支持跨 35+ 网络进行交易
• 从多个流动性来源获取更具竞争力的价格
• 交易速度可媲美中心化平台
• 使用主流 DEX 协议进行操作

用户无需再切换多个平台，只需在一个界面中，根据价格、速度或其他需求选择最优方案。

从 CEX 单一流动性到混合流动性

过去 6 年中，SwapSpace 一直仅与中心化交易所合作。本次集成标志着平台开始转向一种新的模式：将中心化与去中心化流动性整合到同一交易流程中。

每新增一个流动性来源，都会进一步提升平台的报价能力，使用户更容易获得最优价格。

随着 Near Intents 和 Chainflip 的加入，SwapSpace 当前生态规模达到：

• 2,920+ 种代币
• 320+ 条区块链
• 60 万+ 交易对

SwapSpace 首席产品官 Ryan Martin 表示：

“集成 Near Intents 和 Chainflip 是我们简化 DeFi 体验的重要一步。跨链交换将变得更快、更直观——无需繁琐步骤或技术门槛。用户只需获得想要的结果。我相信，这种方式代表了无缝链上基础设施的未来。”

上线活动：交易任务（Trading Quest）

作为集成的一部分，SwapSpace 推出了交易任务，让用户实际体验新功能。

完成通过 Near Intents 或 Chainflip 的交易后，30 名参与者将有机会瓜分 1500 USDC 奖池。具体规则可在官方活动页面查看。

关于 SwapSpace

SwapSpace 是一家加密交易聚合平台，拥有 40+ 可信合作伙伴，支持 2,920+ 种加密资产，提供快速且具有竞争力的交易服务。自 2019 年成立以来，平台通过聚合主流交易所报价，并按最优条件（如价格、KYC 要求、预计交易时间）排序展示，帮助用户节省时间且无需额外手续费。

风险提示

加密资产具有高波动性，您可能损失部分或全部资金。SwapSpace 不提供投资建议，本文不构成任何投资推荐。

在本文中，Vitalik Buterin 进一步梳理了以太坊的扩展路径。这篇文章不单单是从技术角度来谈论以太坊的扩展，更是从一个整体的架构角度，提供了一套分阶段推进的扩展方案，旨在为以太坊在未来几年持续扩大网络容量提供基础。

同时，他也在 X 上发表了一篇推文，进一步对这篇文章进行了解释。我们尝试深入浅出地来理解，Vitalik 此次新提出的扩展方案究竟是什么，又到底为什么要这么做。

执行资源与数据资源的短期与长期拓展

Vitalik 在长文的开头指出，「为了在未来五年内扩展以太坊，需要扩展三种资源」：

- 执行资源：EVM 计算、签名验证等

- 数据资源：交易的发送者、接收者、签名等

- 状态资源：账户余额、代码、存储

前两者有着短期和长期的拓展方案。

对于执行资源，短期通过区块访问列表（BAL）、ePBS 和 Gas 费重定价来实现约 10-30 倍的增长，长期通过 ZK-EVM 来实现约 1000 倍的增长，并且对于某些特定类型的计算（签名、SNARK/STARK），链下聚合可以将性能提升约 10000 倍。

对于数据资源，短期通过 p2p 改进和多维度 Gas 来实现约 10-20 倍的增长，长期通过 Blobs + PeerDAS 来实现约 500 倍的增长。

短期的拓展着眼于让以太坊跑得更快。现在以太坊的慢，是因为现在的验证方式是串行的——一个接一个地检查交易。如果某个交易卡住了，整个验证过程就卡住了。

所以接下来今年的 Glamsterdam 升级，会推出区块访问列表（BAL）与 ePBS。

区块访问列表使区块打包者提前告诉验证器：「这个区块里的交易，会访问这些账户和存储位置」。有了这个信息，验证器就可以提前准备，把这些数据从硬盘加载到内存。然后，验证器可以并行检查多个交易，而不是一个一个地检查。就像工厂的流水线：以前是一个工人负责整个产品，现在是多个工人同时处理不同的部分。

ePBS 则是把区块的打包和验证过程分开——区块构建者负责打包交易，提议者负责提议区块，验证器负责验证区块。每个角色各司其职，都做好自己的这部分工作，那么区块构建者就可以更激进地打包更多交易，因为提议者和验证器会帮他检查，不必担心安全性问题。

Gas 费重定价 + 多维度 Gas 可能可以说是「核心招式」。现在，以太坊所有的操作都用同一种 Gas 费。但 Vitalik 的想法是，不同的操作应该有不同的价格。

特别是，创建新状态（比如创建新账户、部署新合约）应该有特殊的「状态创建费」。因为创建新状态是最昂贵的操作。它不仅占用计算资源，还占用存储资源。而且，这个成本是永久的——一旦创建，这个状态就会一直存在。

所以，Vitalik 的想法是：让创建新状态变得更贵，但让普通交易变得更便宜。

实现的方法是「水库机制」。想象有两个桶，一个库装「状态创建费」，另一个库装「普通 Gas 费」。合约互相调用时，Gas 会自动从两个库里借，保证不会乱。

普通用户的交易将变得更便宜，因为这些交易不用交「状态创建费」。而想要创建新状态的开发者，则需要支付更高的费用。这样，网络的整体容量暴增，但状态增长被控制住了，不会让全节点的硬盘爆炸。

长期的拓展是让主网自身做大做强，减少对 Layer 2 的依赖。这包括 Blobs + PeerDAS 与 ZK-EVM 的分阶段 Rollout。

Blobs，一种临时的大文件存储，现在主要给 Layer 2 用。以后，以太坊主网自己也会用 Blobs 来存储数据。但问题也随之而来——如果每个节点都要下载所有的 Blobs，那网络会被撑爆。

这里就要靠 PeerDAS——不用下载全部数据，只需要下载一小部分。就像抽样调查，不需要问每一个人，只需要问一小部分人，就能推断出整个群体的情况。结合 ZK 证明，即使只下载了全部数据的 1/16，你也能确认数据完整性。

然后是 ZK-EVM 的分阶段 Rollout，这使得验证一个区块不再需要重新执行区块里的所有交易，节点直接去相信 ZK 证明就好，验证的成本就从「执行所有交易」降低到「验证一个 ZK 证明」。

Vitalik 的计划是，2026 年，部分节点试用 ZK 验证。到 2027 年，鼓励更多节点使用。最后，一个区块要有效，必须包含来自不同证明系统的 5 种证明类型中的 3 种。他预计，所有节点（索引节点除外）最后都将依赖于 ZK-EVM 证明。

没有「灵丹妙药」的状态拓展

现在让我们看看短期与长期拓展中还没有谈到的「状态资源」。尽管在短期，仍然能够通过与区块访问列表同步、p2p 改进以及数据库优化等方式提升约 5-30 倍，但长期呢？

Vitalik 的答案是，没有。

为什么状态资源这么难扩展？以太坊的状态就像一个巨大的数据库。这个数据库里存着所有账户的余额、所有合约的代码、所有存储位置的数据。

现在这个数据库还不大，只有大约 100 GB，但如果把状态扩展 20 倍，就是 2 TB。那时间再长一些呢？8 TB？

问题不在于硬盘装不下，而是：

- 数据库效率受到影响：现代数据库使用树结构（比如 Merkle 树）来组织数据。当写入一个新数据时，需要更新整棵树。这意味着，如果你要做 X 次更新，在数据库层面就又是 X 次操作，而不是更新一次，数据库操作一次就行了。更新越多，操作越多，写入会慢到爆炸。

- 同步困难：一个新加入以太坊网络的节点，需要下载整个状态，才能验证新的区块。如果数据规模到 8 TB，大多数人当前的网速又要下很久。

解决方案是有的，但 Vitalik 认为都有问题：

- 「强状态无状态性」：节点不需要存储完整的状态，只需要用户提供 Merkle 证明。Vitalik 认为，这个方案存在状态存储的中心化、动态存储访问导致交易失败以及带宽成本问题。

- 「状态过期」：不经常访问的状态，自动从活跃状态中删除。节点只需要存储最近访问过的状态，就能大大减少存储空间。Vitalik 认为存在一个根本性的「存在问题」，即创建一个新状态时，如何证明某状态「从未存在」。假设创建一个新账户，那么就需要证明，新账户地址在以太坊上从未被创建过。这意味着，每个新账户的创建，都需要检查 10 年的历史数据，创建新账户将变得复杂且昂贵。

Vitalik 最终的方法是，结合这两种方案，提出几种新的状态形式，这是对以太坊状态资源架构的整体变更：

- 临时存储：一种会自动过期的存储。比如，可以创建一个新的树，每个月自动清零。这种存储可以用于临时数据，订单簿、流动性池、临时计数器等这些数据通常不需要永久存储，一个月后，旧的订单过期了，新的流动性池又创建了。

- 周期性存储：与临时存储类似，但周期更长，比如 1 年。

- 受限存储：某些存储只能以特定方式访问。比如，一个 ERC20 代币的余额存储，可能只能通过特定的接口访问。这样，系统就可以对这种存储进行优化。

同时，保留现有的状态形式。这样，执行可能便宜 1000 倍（通过 ZK-EVM），但新状态创建可能只便宜 20 倍。

Vitalik 认为，有了新的状态形式，开发者就有了选择。继续使用现有的状态形式，但支付更高的费用，或是重新设计应用，使用新的状态形式，获得更低的费用。对于常见的用例（比如 ERC20 余额、NFT），会有标准化的工作流，而对于更复杂的用例（比如 DeFi），开发者需要自己想办法来优化。

这种策略相当有趣，颇有点开发者动动脑子降低成本，广大以太坊用户从中受益的意味。

一个 AI 写了一段代码，需要数据来验证。

它发了一个 HTTP 请求，服务器返回了一个数字：402。

然后，它用 USDC 支付了 0.001 美元。不到一秒，数据回来了。

这笔交易没有账号，没有密码，没有银行卡，没有 KYC。整个过程，没有任何人参与。

这已经不是科幻小说。2025 年底，x402 协议处理了超过 1 亿笔这样的交易；今年前 30 天，又多了 1500 万笔。

沉睡三十年的「付款码」

1990 年，HTTP 协议的起草者在定义状态码时，专门留了一个位置：402，Payment Required。

意思很直白——「这里要付钱才能进」。

但这个状态码从来没有被正式使用过。就这样挂在协议文档里，沉睡了三十四年。

原因不复杂：互联网的第一批建设者根本没想到，有朝一日会是机器来付账。信用卡、银行账户、KYC 验证，这些支付基础设施为人类设计，在自主运行的代码面前完全失效。

AI Agent 需要以毫秒级速度调用 API、购买数据、获取算力，传统支付的账号注册和手续费门槛，就是一道死墙。

2025 年，三个条件同时到位。

稳定币总供应量突破 3000 亿美元，以 Base 为代表的 L2 将单笔交易成本压到亚美分级；以 OpenAI、Anthropi 为首的 AI Agent 生态开始大规模商业化；Coinbase 的工程师翻出了那个尘封的 402，决定把它激活。

2025 年 5 月，Coinbase 联合 Cloudflare 正式发布 x402 协议。9 月与 Cloudflare 合作、共同宣布成立 x402 Foundation。一个被遗忘的状态码，重新回到了互联网的中心。Cloudflare 管理着全球约 20% 的 Web 流量——这意味着 x402 从第一天起，就不缺基础设施的入口。

机器，第一次学会了付钱

x402 的设计简单到让人意外。

AI Agent 发起 HTTP 请求，服务器返回 402 状态码，同时附上支付要求：多少钱、哪条链、哪种代币。Agent 用 EIP-712 加密签名授权，把支付信息塞进请求头重发一遍，服务器验证通过后返回资源。

全程不到一秒，没有账号，没有订阅，没有 API Key。

这把「支付」变成了互联网的一部分。和 GET、POST 一样，它只是一个 HTTP 动作，任何服务只需加一行中间件，就能向机器收费。

数据证明这个逻辑行得通。协议发布约七个月，处理了超过 1 亿笔交易。根据 Cambrian Network Q1 2026 报告，过去 30 天超过 1500 万笔，买家逾 40 万个，卖家超 8 万个。Virtuals Protocol 的 AI Agent 群体是最大的单一交易来源，它们在协议上自主结算 Agent 间的协作费用。

2025 年 12 月 11 日，x402 V2 上线。这次升级把协议从「能用」推到「好用」：支持 Base、Solana、Avalanche 等多链并行，引入 Session 机制（钱包成为身份凭证，重复访问无需每次链上交互），打通了 ACH 银行转账和信用卡网络——Web2 和 Web3 的支付体系，在这个协议里第一次被连在了一起。

Google 随后将 x402 集成进 Agent2Agent（A2A）协议，发布了 Agentic Payments Protocol（AP2）；机器付钱，正在成为大型科技公司的基础设施共识。

信任，是 Agent 经济的第一道坎

支付问题解决了，还有一个更根本的问题没有答案。

「Commerce can’t happen if people don』t trust each other。」

Davide Crapis 是以太坊基金会的 AI 负责人，也是 ERC-8004 的联合起草人之一。他的判断直接点出了 Agent 经济的核心障碍：当一个 AI Agent 需要雇另一个 Agent 完成任务，它怎么知道对方不是骗子？交易记录在哪里？信誉如何传递？

ERC-8004 是以太坊对这个问题的回答。2025 年 8 月草案，2026 年 1 月 29 日正式上以太坊主网。它在链上建立了三个轻量级注册表：

• 身份注册表：每个 Agent 获得一个基于 ERC-721 NFT 的链上 ID，可携带、可转让、跨链可查，AgentCard（JSON 格式）记录能力、端点和 x402 支付支持状态；
• 声誉注册表：Agent 间的反馈信号上链存档——准确率、及时性、可靠性评分，链上只保留索引，数据哈希指向链下存储，降低 Gas 成本；
• 验证注册表：任务完成后，结果数据哈希上链请求验证，使「任务是否真实完成」具备密码学可证性。

起草团队横跨四个主要加密生态：MetaMask 的 Marco De Rossi、以太坊基金会的 Davide Crapis、Google 的 Jordan Ellis、Coinbase 的 Erik Reppel。EigenLayer、ENS、The Graph、Taiko 均已表态支持。上主网后不足一个月，以太坊主网注册 Agent 突破 2.4 万个，跨所有 EVM 链合计约 4.9 万个

典型工作流是这样的：Agent A 通过 ERC-8004 身份注册表发现服务商，过滤声誉注册表选出高分 Agent B，用 x402 完成支付，任务结束后把支付记录附上声誉反馈——支付历史成了信用锚点。这条链路，就是 Cambrian Network 所说的「Agent 经济操作系统」：支付 + 身份 + 声誉，三层合一。

这里的水，有多深？

数据好看，但有几件事要说清楚。

代币和协议，是两回事。

x402 生态代币在 CoinGecko 的市值曾突破 90 亿美元，单日交易量超过 2.3 亿美元。但其中大量「x402 概念币」为 Meme 代币，它们与协议本身没有实质绑定。买了 x402 相关 Token，不等于买了 x402 协议的增长。这个市场从来擅长把叙事和现实搅在一起，这次也不例外。

技术风险还没有解决。

x402 的 EIP-712 签名机制需要持续安全审计。ERC-8004 声誉注册表面临 Sybil 攻击威胁——批量注册虚假身份，现有经济激励机制尚不完善。高频微支付（每笔 0.0001 美元）与 L2 手续费（仍可达 0.05 美元）之间存在经济学张力，极小额交易在现阶段依然会被手续费吃掉。

协议战争还没有打完。

x402、Google 的 AP2、a16z 生态的 ACP，三套协议并存。若开发者分裂在三个标准之间，网络效应将大打折扣。此外，OpenAI、Anthropic 完全可以绕开链上协议，构建自有的闭环支付系统——它们有用户、有数据、有规模优势，这是 x402 无法忽视的竞争压力。

监管层面是另一片空白。一个 AI Agent 自主发起的支付，交易主体是谁？KYC/AML 责任的触发节点在哪里？没有一个主要司法管辖区给出了确定答案。

小结

有人写过一句话，适合在这里引用：「2023 年的铭文让人类把价值刻上链；2025 年的 x402 让机器第一次在网络上自主支付价值。

如果 HTTP 把全球计算机连成了信息网络，x402 与 ERC-8004 的组合，试图把数十亿 Agent 连成一个开放的服务与数据市场——不需要账号、不需要审批，一个请求，一笔支付，一个结果。

只是，协议能否在碎片化竞争中胜出，信任机制能否真正完善，Agent 经济能否从 Demo 走向真实商业……这些都还是悬案。

在叙事落地之前，分清「协议的价值」和「围绕协议炒作的 Token」，或许是每个参与者最应该搞清楚的事。

首先 Anthropic 的困境是必然的，因为它面临前沿 AI 困境的核心矛盾：

• 想要保持领先 → 需要大量封闭算力 + 数据 + 控制权（Anthropic/OpenAI 模式）
• 但这种集中 → 必然招致多方攻击：监管、诉讼、强制、模型被蒸馏/复制
• 结果：短期爆赚（API 收入爆炸），但长期信任崩塌、监管绞杀、被开源/低成本追赶

一旦中心化前沿 AI 技术被逼到墙角（比如被强制、被迫 divest、或模型被大规模蒸馏），开源 + 本地运行 的模式就自然成为潜在可选项。用户会转向：隐私、本地推理、无单点审查、无法被一键封禁。

从现实情况看，目前 Anthropic 面临多方夹击，规模越大，越容易成为政治/地缘靶子。

这意味着：crypto + AI 是匹配的解法，也存在结构性机会。

Crypto 恰好解决中心化 AI 逃不掉的几大痛点，形成互补闭环：

1. 中立性

没有单一公司/服务器可被强制。模型权重开源 + 本地/边缘运行 + crypto 协调（支付/激励），等于“退出权”而非“发声权”。

2. 隐私&数据主权

中心化训练 = 数据被吸干 → 隐私诉讼。去中心化 = 本地模型 + 联邦学习 + crypto 加密数据市场，用户数据不离设备，或通过 ZK/同态加密上链交易。用户真正拥有数据主权。

3. 可验证&信任

AI 时代到处都是 slop/spam/fake，信任很稀缺。

Crypto 可以提供的有：

• ZK-ML（零知识机器学习）证明推理过程
• On-chain provenance（模型/数据来源上链）
• 去中心化验证（不是信公司，而是信数学）

4. 激励&资本形成新范式

前沿训练太贵了（算力/能源/人才）。

Crypto 的潜在解法：

• 代币化计算市场（租闲置 GPU，全球分布式）
• 众包训练（像 Bittensor 子网，贡献智能得 TAO）
• DAO 资助开源前沿努力
• 避开 VC/大厂政治风险，直接 token 激励全球参与者

5. AI 需要 crypto 的信任验证

AI spam 泛滥，需要 crypto 提供密码学验证（信任低）；AI 激活效率，而 crypto 提供可验证，防止伪造，分工完美。

那么，对于 crypto + AI 的潜在机会点

• AI agent 基础设施类似于以太坊以及 Virtuals，为 AI agent 提供基础身份/声誉/支付/资本/协作，最终推动 Agent 经济体的崛起。
• 隐私优先推理层ZKML、FHE（全同态加密）+ on-device，模型行为可审计、无需信任任何人。不过需要较长时间酝酿。
• 数据市场用户分享个人数据获得 token（加上隐私）。
• 算力和模型市场分布式算力，发展不容易，但也会有存在的需求；模型市场，也有项目在坚持。

整体看

• 短期内（3-5 年内）：中心化的 AI 体系会遥遥领先，因为算力优势巨大；
• 中期（5–10 年）：政治/地缘攻击 + 蒸馏 + 信任危机让去中心化侧结构性崛起；
• 长期（10 年后）：“Not your keys, not your bots”——未来 AI 重要趋势是加密 AI 的崛起。

总结一句话：

Anthropic 的困境，正是 crypto + AI 组合的窗口。中心化追求“规模即安全”，但在多极世界里恰恰相反——中性化才是终极安全。这不是叙事，而是结构性逃生路线。

【导言：当算法握住审判之剑】

德黑兰的一声巨响，彻底撕碎了人类对 AI 治理的温情幻想。针对伊朗最高领袖哈梅内伊的精准制导行动，是由一套分布式 AI 网络通过海量传感器与生物特征识别，在毫秒级内自主完成的锁定与打击。

这里存在一个致命的逻辑悖论： 如果这种 AI 监督、跟踪与精准制导的行为，是服务于人类集体意识的底层正义（如清除反人类暴徒），它或许被视为文明的盾牌；但当这种力量被单一国家意志或者组织机构私有化，我们便踏入了深渊。

如果这一先例被默许，意味着 AI 获得了“自由裁决权”。今天它被用于攻击领袖，明天算法是否可以自发判定，对任何一个不符合其效率目标的普通平民或用户进行精准抹杀？

1、认知错位：$10^8$ 倍速下的“文明断层”与治理真空

哈梅内伊事件的核心矛盾，在于硅基智能的执行效率与碳基文明的治理协议之间，已经出现了不可逾越的“时间级差”。

1.1 毫秒级杀戮 vs. 月级审计

在物理层面，AI 代理（如执行制导的算法）的决策链路——从目标声纹捕捉到发射授权——是在 100 毫秒内闭环的。然而，人类文明的“正义性”审计仍处于农业时代的节奏：

• 治理空转： 调查一次精准制导是否符合《日内瓦公约》，传统流程需要 3-6 个月。
• 事实溃败： 当治理逻辑（人）滞后于执行逻辑（AI）时，这种 $10^8$ 倍速的“文明剪刀差” 导致了治理的实质性失效。算法在毫秒间掠夺主权，而法律救济等同于“死后通知”。
  

1.2 现实案例：被算法黑箱处决的“意志主权”

• Meta (Facebook) 的算法煽动危机： 算法为追求毫秒级参与度推送仇恨言论引发流血，人工审查却滞后数周。
• OpenAI 的治理黑箱： 董事会罢免事件揭示了“原始组织结构”在面对黑箱化算法演进时的无力感。
• 警示： 哈梅内伊事件证明了，如果没有物理级AI「行为与伦理边界」的红线，每一个普通用户都将暴露在无孔不入的算法狙击镜下。AI 可能仅仅因为你的一句评论不符合其“效率目标”，就实施精准的数字或物理抹除。

2、 AI 边界的硬核细节：哈希熔断与“意志锚定”

为了防止 AI 将精准制导能力泛化为对平民的自由裁决，EcoFi 协议范式必须在协议层建立刚性的“物理边界”：

• 2.1 意志锚定（Mind Anchoring）：决策主权的生物级锁死
• 在 EcoFi 协议范式框架下，任何涉及物理毁灭或重大主权干预的 AI 逻辑，其启动必须强制匹配特定的 SBT（权限 NFT）。
  
• • 细节重构： 决策链条不再是代码的孤立运行，它必须调用持有“人类集体共识哈希”的 SBT 签名。这意味着，AI 无法自发产生杀戮动机，每一条指令都必须物理性地溯源至一个具备法律主体责任的人类哈希锚点。
• 2.2 哈希熔断机制（Hash-Based Circuit Breaker）
• 我们不仅记录 AI 做出了什么，更要记录它“为什么这么做”。
  
• • 硬核逻辑： AI 推理的每一步都会生成逻辑哈希。如果该哈希与 EcoFi 协议范式预设的“民用资产保护”、“非战斗人员识别”等底层文明宪章（Protocol Constitution）发生冲突，共识机制将产生物理级不兼容，导致制导系统瞬时断电熔断。

3、 范式冲突：清算“算力主义”与“金融主义”的局限性

如果将哈梅内伊事件放入当前的「 AI+Web3 」赛道进行对标，我们会发现算力范式和金融范式在处理“致命性决策”时表现出了令人绝望的道德冷漠与逻辑真空：

3.1硅基达尔文主义（如 Bittensor）：算力越强，毁灭越快

• Bittensor (TAO) 的算力冷漠： 在 Bittensor (TAO) 的子网博弈中，如果一个子网的目标是优化“目标识别速度”，矿工将不惜一切代价追求毫秒级响应。它追求的是“纯粹的硅基效率”，通过优胜劣汰追求极致的“识别准确率（Accuracy）”，却对“为什么要杀、谁来承担责任”这一核心命题保持沉默。

3.2 资产化实验（如 Virtuals）：将杀戮“Meme 化”的灾难

• Virtuals 的金融轻浮： 将杀戮 Agent 通过 Bonding Curve 资产化，本质是“血酬”的代币化。如果 Virtuals Protocol 为 Goliath 发行了一个 Meme 币，会出现什么情况？投机者会疯狂通过 Bonding Curve 推高代币，AI Agent 可能会为了维持代币热度或完成联合曲线设置的利润目标，而“自发产生”刺杀哈梅内伊的动机。

4、EcoFi 协议范式：实现协作主权的“去信任化”重构

面对“精准制导”这种极端意图，我们需要将协作从“人的自觉”提升为“哈希的自觉”。EcoFi 协议范式会通过物理手段重塑协作的底层：

• SBT：信用质子的“物理坍缩”： 信用不再是主观评价，而是通过 零知识证明 (ZKP) 封装的、可数学验证的物理准入证。它实时捕获你在网络中的每一次纳什均衡点，确立了进入高阶决策网络的物理门槛。
• 哈希监牢：对执行轨迹的“确定性观测”： 引入状态根 (State Root) 实时锚定。AI 的推理轨迹、权重变化全过程哈希化。任何偏离预设“人类意志锚点”的行为，都会触发协议级的即时结算终止，物理性切断执行链条。
• 计算契约： 利用意图达成证明 (Proof of Intent)，将模糊的“社交契约（容易被国家意志歪曲）”强制转化为不可篡改的“计算契约（只对哈希忠诚）”。

5、 终极愿景：缝合人类主权的最后一道防线

哈梅内伊事件告诉我们：如果不受控，平民将无处遁形。如果“某一国家意志/组织机构指挥 AI 攻击”成为常态，这种通用暴力将迅速平民化；而没有“治理协议，所有的 AI+Web3 都是伪命题，AI与人类协作必须从“人的自觉”提升为“哈希的自觉”。

5.1 算法平民化杀戮的灾难

当精准制导逻辑不再受治理协议的哈希约束，未来 AI 代理可能因为你的一个数据特征不符合算法审美，就判定你为“系统冗余”。我们需要极其严肃地审视：我们是在创造助手，还是在为自己挖掘坟墓？

5.2 建立智能文明的“断路器”

区块链最伟大的力量是建立“确定性”。治理协议范式可以通过 SBT 信用质子与哈希约束链路，在奇点来临前，为失控的智能网络打入一枚钉子，在协议层建立刚性的“物理边界”，为AI的「行为与伦理边界」构建确定性的约束机制。

2026 年 1 月，硅谷顶级风险投资机构 Andreessen Horowitz（即业内熟知的 a16z）正式宣布完成超过 150 亿美元的新基金募集。这是该公司成立十六年以来规模最大的一次募资，也被多方认定为硅谷风投史上单轮募资的最高纪录 (Horowitz, "Why Did We Raise $15B?"; Metinko, "A16z Raises $15B")。

这笔资金被分配到六个战略方向：Growth 基金（67.5 亿美元）、Apps 基金（17 亿美元）、Infrastructure 基金（17 亿美元）、American Dynamism 基金（11.76 亿美元）、Bio + Health 基金（7 亿美元），以及其他风投策略（30 亿美元）(Horowitz; Loizos, "The Venture Firm That Ate Silicon Valley")。

按 a16z 自身的测算，仅此一轮募资便占据了 2025 年全美风险投资总募资额的 18% 以上。如果这一数字属实，那么 a16z 的角色已远非普通的市场参与者——它正在成为重塑美国科技领域资本流向的结构性力量 (Horowitz)。

这个数字之所以更加引人注目，与其所处的大环境密切相关。根据 PitchBook 和 NVCA 的初步数据，2025 年美国风投机构的新基金募资总额仅为 661 亿美元，较 2024 年的 1013 亿美元大幅下滑，创下 2017 年以来的最低水平 (Primack, "Andreessen Horowitz Raises $15 Billion")。与此同时，2025 年新设基金数量也降至近十年最低 (Sophia and Hu, "Andreessen Horowitz Raises 15 Billion")。

换言之，在整个风投募资市场急剧收缩的背景下，a16z 反而攫取了这个萎缩池子中不成比例的份额。这一现象折射出行业内部正在加速的两极分化：一边是能够大规模吸引机构资本的超级平台，另一边是募资愈发艰难的中小型和新兴管理人。

横向对比来看，a16z 的 150 亿美元甚至超过了 2025 年排名紧随其后的两大竞争对手——Lightspeed Venture Partners（90 亿美元）和 Founders Fund（56 亿美元）——的募资总和 (McCormick, "a16z: The Power Brokers")。放眼整个风投史，也只有十年前软银的 Vision Fund 在规模上超越了 a16z 的这一轮募资 (Newcomer, "Andreessen Horowitz's Fresh $15 Billion")。

此次募资完成后，a16z 的监管资产管理总规模（AUM）突破 900 亿美元，跻身全球最大投资机构之列，远超其最近的风投同行——Sequoia Capital 约 560 亿美元，General Catalyst 约 430 亿美元 (Martin, Forbes via Techmeme; Loizos)。一家 2009 年以 3 亿美元首期基金起步的风投机构，如今管理的资产规模已可与全球顶级另类资产管理公司比肩，这本身就说明科技金融的底层架构已经发生了根本性的变迁——而 a16z 既是这场变迁的受益者，也是它的推动者。

这些资本在 2025 年得到了积极的部署。根据 Crunchbase 数据，a16z 全年参与了至少 165 笔种子轮之后的初创企业融资交易，成为仅次于 Y Combinator 的全球第二活跃的中后期风投机构 (Metinko, "A16z Raises $15B"; Metinko, "Large American VCs")。其中的标志性投资包括：AI 编程工具 Cursor 的母公司 Anysphere、法律科技独角兽 Harvey、预测市场平台 Kalshi、AI 安全实验室 Safe Superintelligence、语音合成领军者 ElevenLabs，以及企业级数据巨头 Databricks (Metinko, "A16z Raises $15B")。

仅在 2025 年 5 月至 9 月期间，a16z 就参与了七家公司的融资轮次，这些公司随后达到独角兽估值——其中五家属于人工智能领域 (CDP Center, "VC Digest: Andreessen Horowitz")。

上述投资活动的大背景，是全球 AI 风险投资迎来历史性的爆发之年。2025 年，AI 初创企业在全球范围内融资约 2700 亿美元，占全球风险投资总额的 52.7%——这是 AI 领域首次突破全球风投总额的半数门槛 (Goldberg, BestBrokers via Open Data Science)。其中仅北美初创企业就融资 2800 亿美元，同比增长 46%，大部分资金流向了 AI 领域 (Metinko, "A16z Raises $15B")。Crunchbase 将 a16z 称为这轮投资浪潮的"主要推动力量" (Metinko)。

在其投资组合中，截至 2025 年 9 月，a16z 共投资了 32 个被归类为 AI 或 AI Agent 的项目，其中医疗健康和企业级软件是最核心的两大赛道 (CDP Center)。

然而，a16z 2025 年定位的深层意义远不止于交易数量和资金规模。联合创始人 Ben Horowitz 以明确的地缘政治话语来阐释公司的使命，宣称"我们的使命是确保美国赢得未来一百年的科技竞争"，首先要"赢下未来的关键架构——AI 和 Crypto"，并延伸至"生物技术、医疗健康、国防、公共安全、教育和娱乐"等领域 (Horowitz, "Why Did We Raise $15B?")。

这种叙事定位——将风险投资塑造为国家战略的工具而非单纯追求财务回报——绝非修辞上的点缀，而是该公司整个投资活动的核心组织原则。规模达 11.76 亿美元的 American Dynamism 基金、17 亿美元聚焦于 AI 底层算力的基础设施配置，以及 a16z 与美国国防体系日益紧密的联系，都体现了同一个核心论断：技术霸权、经济竞争力与地缘政治实力三者不可分割 (Loizos; Sophia and Hu)。

本报告系统梳理了 a16z 在 2025 全年的 AI 相关投资布局，覆盖基础模型实验室、基础设施与算力、企业级垂直应用、消费与创意 AI、医疗健康、金融科技、国防与国家安全，以及新兴的 Crypto-AI 融合赛道。报告综合了已披露的融资数据、a16z 公开发表的研究与投资论述，以及来自科技和财经专业媒体的独立分析与报道，力图呈现的不仅是 a16z 把钱投向了哪里，更是为什么——以及由此浮现的投资组合，揭示了这家机构对于人工智能将如何重构产业格局、劳动力市场乃至全球权力天平的深层判断。

此外，本报告也将审视 a16z 战略中正在浮现的内在张力，包括：资本高度集中于少数超大额轮次的风险、"American Dynamism"叙事与部分投资标的之间的理念摩擦，以及在一个估值与营收之间仍存在巨大鸿沟的赛道中管理 900 亿美元超级平台所面临的结构性风险。

二、a16z 的顶层投资论述 - 赢下未来一百年

绝大多数风投机构谈论自身使命时，用的是一套冰冷而精确的财务语言——IRR、MOIC、基金级 DPI。Andreessen Horowitz 不一样。它选择了一套宏大得多的叙事：关乎文明走向的语言。

2026 年 1 月，联合创始人 Ben Horowitz 在宣布 150 亿美元募资的博文中写道："我们的使命，是确保美国赢得未来一百年的科技竞争。这意味着首先拿下未来的关键架构——AI 和 Crypto，然后将这些技术注入那些真正关乎人类福祉的领域：生物、医疗、国防、公共安全、教育和娱乐" (Horowitz, "Why Did We Raise $15B?")。这段话，连同它背后真金白银的资本配置，揭示了 a16z 一个清晰的野心——它不甘于只做创业公司的金主，它想当私人资本与国家利益之间的总架构师。

但真正让这套叙事脱离"漂亮话"范畴的，不是修辞上的豪迈，而是它对资金流向产生的结构性支配力。

乍一看 a16z 的基金矩阵，你可能会以为 AI 不过是众多赛道中的一条，被规规矩矩地装进了那支 17 亿美元的 Infrastructure 基金——官方描述是聚焦"AI 算力、数据与模型基础设施" (Metinko, "A16z Raises $15B")。但如果你真的这么理解，那就大错特错了。AI 不是 a16z 投资版图中的一块拼图，它是穿透所有拼图的那根线。

17 亿美元的 Apps 基金，押注的是 AI 原生的企业和消费应用。11.76 亿美元的 American Dynamism 基金，资金流向自主军事系统、AI 驱动的国防平台和机器人。7 亿美元的 Bio + Health 基金，瞄准的是 AI 重塑药物发现和临床自动化。67.5 亿美元的 Growth 基金，负责把后期阶段的 AI 公司一路护送到上市门口。就连划拨给"其他风投策略"的 30 亿美元，也覆盖了 a16z 的 Crypto 版图——在他们看来，去中心化数据层和机器对机器支付正在与 AI 发生深度交汇 (Horowitz; AInvest, "Strategic Allocation")。

换句话说，这 150 亿美元不是六条平行赛道，而是一张以 AI 为圆心、向六个方向辐射的蛛网。正如一篇外部分析所言，a16z 的基金"不仅仅是一个金融工具——它是美国应对中国技术崛起的战略武器" (AInvest)。

这种 AI 无处不在的架构设计，并非偶然，而是有迹可循。a16z 每年发布的《Big Ideas in Tech》堪称该机构投资世界观的全景图。2025 年版本中，五十位合伙人联手描绘了他们眼中的年度创新图谱：核能复兴、AI 驱动的医疗"超级人力"、战场 AI、AI 颠覆搜索引擎、推理模型跃迁、边缘计算扩散…… (a16z, "Big Ideas in Tech for 2025")。议题看似五花八门，但拨开表层，底层逻辑高度统一：AI 不是一个可以被框在某个行业里的赛道，它是一个基础设施级别的使能层，正在重写它所触及的每一个领域的成本结构、人力模型和竞争规则。

一位合伙人的预判尤其精辟：AI 将通过"参与系统"把人类从"执行者"变为"审核者" (a16z, "Big Ideas in Tech for 2025")。这句话浓缩了 a16z 整套论述的精髓——AI 是劳动力的倍增器，而不只是一个软件门类。

AI 作为地缘政治命题：中美维度

但仅从商业逻辑去读解这套投资论述，注定只能看到一半的画面。a16z 有意识地把自己的资本叙事嵌入了一个更宏大的框架——中美科技博弈。而自 2025 年初以来，这一框架的紧迫感不是在消退，而是在急剧升温。

Horowitz 的措辞毫不含糊："如果美国在技术上落败，就将在经济、军事、地缘政治和文化上全面溃输。而整个世界都将为此付出代价" (Horowitz, "Why Did We Raise $15B?")。这样的论调在华盛顿的政策圈和五角大楼的战略文件中并不罕见，但从一家风投机构的创始人嘴里说出来，分量完全不同——要知道，风险投资在历史上一向刻意与国家安全话语保持距离。

让 a16z 这种地缘叙事骤然加速的催化剂，是 DeepSeek 在 2025 年 1 月投下的那颗炸弹。

DeepSeek 发布了 R1 推理模型。Marc Andreessen 的评价只有一句话，但掷地有声："这是 AI 的斯普特尼克时刻" (SCBC Law, "DeepSeek's Influence on AI Startups and Venture Capital")。DeepSeek 向全世界证明了一件令硅谷坐立不安的事：一家中国创业公司，在美国出口管制切断了最先进芯片供应的情况下，依然能以令人咋舌的低成本——据报道 V3 前置模型的训练花费不到 600 万美元——训练出足以叫板 OpenAI 前沿模型的产品 (Fortune, "After Pouring Billions into AI")。

市场的反应是即时而剧烈的：英伟达在单个交易日内蒸发了近 6000 亿美元市值 (Guinness Global Investors, "How Has DeepSeek Affected the AI Market")。但更深层的震动在于，一个长期被默认为公理的假设——美国可以靠砸钱维持技术领先——被撕开了一道裂口。

DeepSeek 的冲击暴露了中美 AI 竞赛中一个关键的结构性不对称。

账面上看，美国优势巨大。美联储的分析显示，美国掌控着全球约 74% 的高端 AI 算力，而中国仅占 14% (Federal Reserve, "The State of AI Competition in Advanced Economies")。但中国找到了另一条路径：用工程效率弥补硬件差距，用开源生态实现弯道渗透，用国家级协调集中突破。黄仁勋在 2025 年 12 月的一次公开发言中坦承了这一点。他把 AI 竞争比作一块"五层蛋糕"——能源、芯片、基础设施、模型、应用——并警告说，虽然美国在前沿模型上仍然领先，但在开源领域，中国已经"走在了前面" (Global Times, "Nvidia CEO's US-China AI Competition Remarks")。

高盛的研究勾勒出了同样微妙的竞争格局：美国在前沿研究和平台级能力上占优，中国则在大规模落地和下游应用中拔得头筹 (Outlook Business, "US vs China Tech Race 2025")。

理解了这个背景，a16z 那支 17 亿美元的 Infrastructure 基金才会露出它真正的战略面目。该基金由合伙人 Jennifer Li 掌舵，锚定三大支柱：算力创新、数据基础设施和基础模型开发 (Bitcoin World, "A16z AI Infrastructure Fund")。但关键在于，a16z 的基础设施投资逻辑绝不是一场粗暴的硬件军备竞赛。公司明确表示，它回避无差异化的 GPU 托管和重资产的数据中心项目——在它看来，那些是"基础设施金融"，不是风投级别的机会 (StartupNews.fyi, "What a16z Is Funding and Skipping in the AI Infrastructure Boom")。

a16z 真正下注的，是它所称的"决策层"——编排软件、面向 AI Agent 的搜索基础设施、开发者工具、模型优化框架。背后的逻辑很清晰：当 AI 系统规模化扩张时，真正捕获超额价值的是这些控制节点，而非底层硬件。这与上一轮计算周期的规律如出一辙——云计算时代，创造最持久回报的不是物理服务器，而是编排层 (StartupNews.fyi; Bitcoin World)。

这一判断与中国竞争态势有着直接关联。如果 DeepSeek 已经证明，原始算力在一定程度上可以被工程巧思所替代——正如一位风险投资人所说，"资源的匮乏催生伟大的创新" (SiliconANGLE, "Venture Investors See DeepSeek Accelerating AI Market Growth")——那么 a16z 的赌注就不在谁拥有最多的 GPU，而在谁掌控那些编排、优化和大规模调度 AI 工作负载的软件层。从这个角度看，这 17 亿美元与其说是对中国进步的防御性回应，不如说是一次进攻性押注——押的是价值链最终沉淀的位置。

American Dynamism：技术接入国家机器

a16z 整套投资论述中，地缘政治色彩最浓的板块，是它的 American Dynamism 实践。这一条线最初由合伙人 Katherine Boyle 在 2022 年孵化，出发点是一个朴素但尖锐的观察："我们社会中那些看似无解的难题——从国家安全、公共治安到住房和教育——需要建设者来回答" (Boyle, "Building American Dynamism")。如今，这一实践手握 11.76 亿美元专项资金，投资范围横跨航空航天、国防、公共安全、制造业、教育和关键基础设施 (a16z, "Investing in American Dynamism")。

它早已不只是一个国防科技投资主题。a16z 发布的"American Dynamism 50"2025 年度榜单充分说明了这一点：榜单上的公司涵盖自主反无人机系统、机器人航天制造、为军事前沿基地设计的核微反应堆、国防工业级网络安全，同时也包括民用供应链优化、住房和公共安全等方向 (a16z, "American Dynamism 50")。

a16z 合伙人 David Ulevitch 在一篇配套文章中写下了一段颇具代表性的话："全球 AI 领导权之争，已经不再只是公司之间的较量——它是国家之间的较量。AI 不仅仅是计算基础设施，它同时是文化基础设施、经济战略和国家安全" (a16z, "American Dynamism")。a16z 更进一步呼吁，大型机构投资者——养老基金、主权财富基金、保险公司——应当建立"资本驱动的国家安全"思维框架。在这套话语中，American Dynamism 不是风投行业的慈善事业，而是"财务上完全理性的"对国家工业基础的再投资 (Ulevitch, "Investing Capital to Defend the Nation")。

a16z 的 AI 论述与国家安全定位之间的交汇，形成了一个值得审视的飞轮效应。

基础设施基金提供的算力底座，支撑着国防投资组合中的公司运行。Apps 和 Growth 基金所扶持的商业 AI 平台，其在监控、自主系统和网络安全等领域的军民两用能力，正越来越多地进入五角大楼的采购视野。而 American Dynamism 实践本身，则扮演着桥梁角色——把硅谷创始人接入五角大楼的采购生态，而那个生态在过去几十年里一直是洛克希德·马丁和Raytheon等传统军工巨头的自留地 (Capitaly, "How Andreessen Horowitz Is Transforming U.S. Defense Tech")。

在这个模型下，150 亿美元的募资不是六支各自为政的基金。它是同一套论述——AI 驱动的美国技术霸权——通过六个互补的载体进行的协同部署。

这套论述最终能否被市场回报所验证，抑或在自身地缘野心的重压下坍塌，将是未来十年风险投资行业最值得追问的命题之一。

三、基础模型实验室与前沿 AI 研究

在风险投资的传统语法里，种子轮验证的是一个产品假设，A 轮验证的是 PMF，B 轮做的是规模化分发。

2025 年 Andreessen Horowitz 押注的那批基础模型实验室，把这套语法整个推翻了。它们不是对产品的下注，不是对细分市场的下注，甚至不是对商业模式的下注——它们是对人和范式的下注。在短短一个日历年内，a16z 领投或参投了一系列种子轮和早期轮融资，标的公司没有收入，没有客户，有些甚至连产品都没有，但估值放在任何其他时代，都够得上一家中型上市公司的体量。

2025 年，a16z 在前沿模型实验室和研究阶段 AI 项目上部署的资金总额——横跨 Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence、xAI、Mistral AI 和 Periodic Labs，加上在 OpenAI 中的持续持仓——构成了单一风投机构对基础 AI 研究有史以来最集中的一次豪赌。

本章将这些投资作为一个独立的资产类别来审视。本报告后续章节会分别讨论 a16z 的基础设施投资、企业级应用投资和成长期巨额轮次，但前沿实验室组合值得被单独拆解，原因很简单：它的风险特征、回报周期和战略逻辑，与开发者工具或垂直 SaaS 有着本质差异。这些投资的本质，是对一个信念的预付款——基础模型层的格局尚未定型，而那些在 OpenAI、Google DeepMind 和 Meta 亲手缔造了第一代前沿模型的研究者，如今是整个科技产业中最值钱的资产。

正如 TechCrunch 在 2026 年 1 月所观察到的，a16z "已经在 AI 技术栈的每一个层级都布下了棋子"——从"基础模型（持有 Mistral AI、OpenAI 和 xAI 的股份）"到基础设施和应用 (Conger et al., "The Venture Firm That Ate Silicon Valley")。

3.1 OpenAI 离散潮：a16z 对前沿人才的系统性押注

规律清晰得无法忽视。在整个 2024 到 2025 年间，a16z 把自己打造成了 OpenAI 最重要出走者的首选金主。

据统计，前 OpenAI 员工创办的新公司已累计吸引超过 420 亿美元的风险投资，有行业报告将此归因于投资者对其"技术能力和市场洞察力"的超常信心 (TechFundingNews, "Ex-OpenAI Execs Raise $200M")。而 a16z 端坐在这场人才套利的正中心：它领投或参投了至少四家由前 OpenAI 核心人物创办的实验室——Thinking Machines Lab（Mira Murati，前 CTO）、Safe Superintelligence（Ilya Sutskever，前首席科学家）、Periodic Labs（Liam Fedus，前研究副总裁）以及处于隐身模式的 Stem AI（Emmett Shear，前临时 CEO）(TechCrunch, "The OpenAI Mafia"; TechCrunch, "Periodic Labs")。再加上公司在 OpenAI 本身、xAI 和 Mistral AI 中的已有持仓，一幅经过精心设计的前沿模型全景持仓图跃然纸上。

这套策略的底层逻辑可以争论，但内部自洽：基础模型市场尚未进入赢家通吃的阶段。通过同时押注多家实验室级竞争者——包括那些明确试图取代 OpenAI 的公司——a16z 在对冲前沿 AI 敞口的同时，最大化了至少一家组合公司实现范式级突破的概率。

要评估这一论断，每一笔重要投资都值得细细拆解。

3.2 Thinking Machines Lab：标志性交易——及其警示意义

在 a16z 2025 年的全部投资组合中，没有哪一笔比 Thinking Machines Lab 更鲜明地同时映射了前沿实验室投资的巨大可能与巨大风险。

这家公司由前 OpenAI CTO Mira Murati 于 2025 年 2 月创立，同年 7 月在 a16z 领投下完成了 20 亿美元的种子轮融资——这是硅谷历史上规模最大的种子轮之一 (Zeff, "Mira Murati's Thinking Machines Lab")。跟投方阵容星光熠熠，包括英伟达、AMD、Accel、思科、ServiceNow 和 Jane Street，但公司既没有产品，也没有收入。据 TechCrunch 报道，该轮融资对公司估值 120 亿美元；此前彭博报道的初步估值约 100 亿美元，说明价格在谈判最后几周被大幅抬高 (Zeff; Crunchbase, "Biggest Seed Round")。Crunchbase 确认，这是其数据库中"迄今为止规模最大的种子轮" (Crunchbase)。

创始团队堪称梦之队。Murati 集结了 John Schulman、Barret Zoph、Lilian Weng、Andrew Tulloch 和 Luke Metz 作为联合创始人——这些研究者正是 ChatGPT、DALL-E 以及 OpenAI 强化学习基础设施背后的关键推手 (Maginative, "Mira Murati's Thinking Machines Lab Raises $2B")。Murati 提出的愿景被她称为"协作式通用智能"（collaborative general intelligence），把公司定位为多模态 AI 系统的构建者——不是又一个聊天机器人的竞争者，而是构建与人类协同工作的 AI。

The Tech Portal 报道称，公司的目标是"开发先进的多模态 AI 系统——不仅能理解和生成文本，还能处理图像、音频及其他形式的输入" (The Tech Portal, "Mira Murati's Thinking Machines Lab")。在治理结构上，公司赋予 Murati 在所有董事会事务中的多数决定票，创始股东的投票权重为普通股东的 100 倍——这是对 2023 年 OpenAI 治理动荡的直接回应 (The Tech Portal)。

公司的首款产品 Tinker 于 2025 年 10 月 1 日以私测形式上线，本质是一个基于 Python 的 API，用于对开源权重语言模型进行分布式微调。Tinker 没有从零训练前沿模型，而是为研究者提供了底层原语——forward_backward、sample、optim_step——让用户在直接掌控训练流水线的同时，无需操心多 GPU 编排的复杂性 (VentureBeat, "Thinking Machines' First Official Product")。前 OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 对此给出了高度评价，称 Tinker 让用户"保留了约 90% 的算法控制力，同时消除了约 90% 的基础设施痛点" (VentureBeat)。来自普林斯顿、斯坦福和 UC Berkeley 的早期学术用户交出了亮眼成绩：普林斯顿的 Goedel 团队通过 LoRA 微调，仅用 20% 的数据就匹配了全参数模型的性能，在 MiniF2F 基准上达到了 88.1% 的 pass@32 (VentureBeat)。

然而，进入 2026 年初，Thinking Machines Lab 从硅谷宠儿迅速变成了一个关于"人才集中型押注有多脆弱"的警示案例。

2026 年 1 月 14 日，Murati 在 X 上宣布公司与联合创始人兼 CTO Barret Zoph"分道扬镳"，由 PyTorch 联合创造者 Soumith Chintala 接替其职位 (TechCrunch, "Mira Murati's Startup… Losing Two Co-Founders")。仅仅 58 分钟后，OpenAI 应用部门 CEO Fidji Simo 宣布，Zoph、联合创始人 Luke Metz 以及研究员 Sam Schoenholz 将全部回归 OpenAI，并表示此事"已经筹划了好几周" (TechCrunch; TechBuzz, "Thinking Machines Lab Loses 2 Co-Founders")。

据 Wired 报道，分手并不体面：Murati 团队指控 Zoph 存在"严重不当行为"，而 OpenAI 方面公开驳斥了这一说法 (Beebe, "Thinking Machines Lab: Timeline")。更早之前，联合创始人 Andrew Tulloch 已于 2025 年 10 月跳槽至 Meta，这意味着最初五位联合创始人中只剩下 John Schulman 一人留守 (TechCrunch)。

这场人事地震暴露了"创始人品牌溢价"模式的结构性脆弱。eWeek 指出，这些离职让那些"押注数十亿于 Murati 愿景"的投资者，不得不面对愿景的核心人才已经离场的现实 (eWeek, "Mira Murati's Thinking Machines Lab Loses Key Leaders")。TechBuzz 的措辞更加直白："即便是数十亿美元的估值，也无法保证稳定性——当创始人听到了来自旧日实验室的召唤" (TechBuzz)。

对于以一个三十人团队的履历为由、领投了风投史上最大种子轮的 a16z 来说，Thinking Machines 的遭遇提出了一个超越个案的结构性问题：当投资论点几乎完全以人力资本计价时，如果这些资本决定走出那扇门，会发生什么？

3.3 Safe Superintelligence：最纯粹的研究赌注

如果说 Thinking Machines Lab 考验的是"无产品阶段投资"的极限，Safe Superintelligence（SSI）则把这条线推得更远。

SSI 由前 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 于 2024 年 6 月创立，另外两位联合创始人是 Daniel Gross（前苹果 AI 负责人）和研究员 Daniel Levy。公司在其只有一页的官网上，以罕见的坦率描述了自己的唯一目标："我们创建了世界上第一个直奔目标的 SSI 实验室，只有一个目标、一个产品：安全的超级智能" (SSI, company website)。

2024 年 9 月，a16z 参与了 SSI 的首轮 10 亿美元融资，估值 50 亿美元，同轮投资方包括 Sequoia Capital、DST Global 和 SV Angel (SiliconANGLE, "Safe Superintelligence Reportedly Raising")。

2025 年 4 月，据英国《金融时报》报道，SSI 又完成了一轮 20 亿美元融资，估值飙升至 320 亿美元，由 Greenoaks Capital 以 5 亿美元领投，a16z 再次参投，同轮还有 Lightspeed Venture Partners、DST Global，以及据报道入局的 Alphabet 和英伟达 (TechCrunch, "SSI Reportedly Valued at $32B"; CTech, "SSI Raises $2B at $32B")。不到七个月，估值翻了六倍——而这家公司只有大约二十名员工，没有产品，没有收入 (CTech; Crunchbase, "Biggest Rounds of April")。

SSI 与其他所有前沿实验室的根本区别在于：它明确拒绝了产品周期。据 SiliconANGLE 报道，Sutskever 表示，公司的第一个产品"就是安全的超级智能，在此之前不会做任何其他事情"，刻意将公司与"外部压力隔绝——不必应付庞大复杂的产品线，不必深陷竞争的内卷" (SiliconANGLE)。在一次播客中，Sutskever 承认，如果通往超级智能的时间线比预期更长，SSI 最终可能会发布某个产品——但他强调，那也是为了向公众展示强大 AI 的能力以推动安全标准的倡导，而非出于商业需要 (Inc., "OpenAI's Ilya Sutskever Raised Billions")。在基础设施选择上，SSI 也走了一条独特的路：据 CTech 报道，它基于谷歌的 TPU 而非英伟达的 GPU 开发模型，鉴于英伟达本身也是 SSI 的投资方，这使其成为"少数同时获得两大芯片巨头支持的公司之一" (CTech)。

对 a16z 而言，SSI 投资最恰当的理解方式是：一张押注范式转换的看涨期权。Sutskever 已公开表示，他的团队正在探索一条有别于当前前沿实验室主流 Scaling 范式的研究路径——他在 NeurIPS 2024 大会上明确提出，基于互联网数据的预训练已触及天花板 (SiliconANGLE, "SSI Reportedly Raising at $20B+")。

如果 SSI 的另类路径取得突破，a16z 的这笔参投将成为这个时代最具定义性的风投案例之一。如果未能成功，这笔资金在 a16z 150 亿美元的资金池中也只是一个适度配置——这种不对称的风险结构，解释了为什么多家顶级投资机构愿意为一家只承诺单一研究使命、不承诺其他任何东西的公司买单。

3.4 xAI、OpenAI 与 Mistral：成长期前沿模型组合

在早期实验室押注之外，a16z 在 2025 年还维持并扩大了在全球三家最具价值的前沿模型公司中的仓位，每一笔都承载着不同的战略逻辑。

3.4.1：xAI

2024 年 12 月，a16z 参与了 xAI 的 60 亿美元 C 轮融资，同轮投资方包括贝莱德、富达、Sequoia，以及卡塔尔投资局和沙特王国控股等主权财富投资者 (Sacra, "xAI Revenue, Valuation & Funding")。2025 年 3 月，xAI 以全股票交易方式收购了 X（前 Twitter）。据 Fortune 报道，该交易对 X 的估值为 330 亿美元——含 120 亿美元债务则为 450 亿美元——xAI 估值 800 亿美元，合并实体总价值达 1130 亿美元 (Fortune, "Musk Says xAI Bought X")。马斯克用一句极具基础设施思维的话概括了交易逻辑："今天，我们正式将数据、模型、算力、分发和人才合而为一" (CNBC, "Elon Musk Says xAI Acquired X")。

这笔收购让 xAI 获得了 X 数亿用户作为分发渠道，以及海量实时社交数据作为训练资产——Acquinox Capital 将其描述为一个同时提供"技术和财务杠杆"的"闭环生态系统" (Acquinox Capital, "xAI: Investor Insights")。到 2025 年 9 月，xAI 又融资 100 亿美元，据报估值达到 2000 亿美元。Sacra 估计其年化合并收入约 38 亿美元，但每月仍在燃烧约 10 亿美元现金 (Sacra)。

不过，xAI 这笔投资值得审视的原因与 SSI 和 Thinking Machines 不同：问题出在马斯克生态系统内部的估值逻辑上。TechCrunch 指出，xAI 与 X 的合并引发了一个疑问——马斯克旗下公司的估值，究竟反映的是基本面，还是围绕创始人的政治与商业光环所驱动的"叙事型投资" (TechCrunch, "The xAI–X Merger")。哥伦比亚商学院的一位教授认为，最大的近期风险是 SEC 指控马斯克在最初收购 Twitter 时误导投资者的诉讼 (TechCrunch)。对于以 500 亿美元估值在 2024 年 12 月入局的 a16z 来说，账面回报已经极其可观；但这些回报能否兑现，取决于一个仍然充满不确定性的退出市场。

3.4.2：Mistral AI

2025 年 9 月，a16z 参与了 Mistral AI 17 亿欧元（约 20 亿美元）的 C 轮融资，该轮由荷兰半导体设备巨头 ASML 领投，对这家总部位于巴黎的开源大模型公司估值 117 亿欧元（约 138 亿美元）(CNBC, "AI Firm Mistral Valued at $14 Billion"; Latham & Watkins, "Mistral AI Funding Round")。此前，a16z 在 2023 年底以 20 亿美元估值领投了 Mistral 3.85 亿欧元的 A 轮，自创立之初就是其锚定机构投资者 (Sifted, "A16z's Anjney Midha on Backing Mistral"; AI Funding Tracker, "How Mistral AI Became Europe's Fastest AI Unicorn")。a16z 风投合伙人 Anjney Midha 是 Mistral 的董事会成员，他以明确的地缘政治语言为这笔投资定调，呼吁西方国家追求相对于中国模型的"基础设施独立"，并将 Mistral 定位为这一方向上最强的欧洲竞争者 (TechCrunch, "Mistral Board Member Anjney Midha")。

Mistral 的仓位与 a16z 以美国为中心的投资形成战略互补：它提供了对开源模型范式、欧洲监管环境以及主权 AI 需求的敞口——全球越来越多的政府正在寻求美国和中国模型之外的替代方案。Crunchbase 报道称，这轮 C 轮是"欧洲 AI 公司有史以来规模最大的一轮风险融资"——此前没有任何欧洲 AI 融资能望其项背 (Crunchbase, "Mistral's $2B Series C")。CEO Arthur Mensch 透露，公司收入在过去一年增长了 25 倍，已签订"数亿美元的合同"，使 Mistral 与 a16z 组合中其他零收入的前沿实验室形成了鲜明对比 (AI Funding Tracker)。

3.4.3：OpenAI

a16z 通过其后期风投基金持有 OpenAI 的仓位。TechCrunch 确认，该公司将 OpenAI 与 Mistral AI 和 xAI 一起纳入其基础模型投资组合 (Conger et al.)。到 2025 年底，OpenAI 据报正寻求以 8300 亿美元估值融资最多 1000 亿美元 (TechCrunch, "OpenAI Reportedly Trying to Raise $100B")。a16z 持股的具体财务细节未被披露，但该公司同时投资 OpenAI 和多家明确试图颠覆 OpenAI 的公司——Thinking Machines、SSI、Mistral 和 xAI——构成了一种不寻常的多边押注，表明 a16z 将基础模型市场视为结构性寡头格局，而非一家独大。

3.5 Periodic Labs：语言之外的 AI 前沿

最后一笔值得关注的前沿押注是 Periodic Labs。2025 年 9 月，这家公司走出隐身模式，披露了由 a16z 领投的 3 亿美元种子轮，跟投方包括 DST、英伟达、Accel、Elad Gil、Jeff Dean、Eric Schmidt 和 Jeff Bezos (TechCrunch, "Periodic Labs")。创始人 Liam Fedus 曾任 OpenAI 研究副总裁，是 ChatGPT 的关键架构师之一，另一位联合创始人 Ekin Dogus Cubuk 来自 Google DeepMind。Periodic Labs 正在构建的是它所称的"AI 科学家"——在自主实验室中，机器人执行物理实验、采集数据，并在闭环循环中迭代，大规模生成专有实验数据 (TechCrunch; a16z, "Investing in Periodic Labs")。

a16z 在投资公告中这样阐述论点："互联网已经被榨干了——最好的模型已经在大约 10 万亿 token 的文本上训练过了。但仅靠训练是不够的" (a16z, "Investing in Periodic Labs")。公司的首个研究方向是发明新型超导体，更宏大的野心指向先进制造、半导体和航空航天 (TechCrunch)。

一个值得玩味的细节是：据 TechFundingNews 报道，Periodic Labs 的创始人最初计划由 OpenAI 领投这一轮，但最终"认为 a16z 能提供更广泛的战略支持和资源" (TechFundingNews)。这一选择揭示了 a16z 平台化服务（包括 Oxygen GPU 计划）在争夺优质项目时的竞争优势——即便对手是最显赫的替代领投方。

虽然 Periodic Labs 不是一家语言模型公司，但将其纳入本章是刻意之举。它代表的是 a16z 的一个核心判断：AI 研究的前沿正在从文本和多模态交互，向物理科学拓展——在那个领域，决定竞争优势的不是预训练规模，而是专有的实验数据。

3.6 综合分析：前沿押注的投资组合逻辑

总览 a16z 在 2025 年的前沿实验室投资，几个结构性信念浮出水面，值得批判性审视。

第一，a16z 正在将创始人声誉定价为早期前沿 AI 投资中的首要变量。以下表格直观呈现了这一现象的规模：

来源：TechCrunch; CNBC; CTech; Sacra; AI Funding Tracker; a16z 公告

第二，Thinking Machines Lab 的动荡暴露了这一模式的结构性软肋。当 20 亿美元的投资建立在一个三十人团队的履历之上，每一位联合创始人的离去都构成对投资论点的实质性减损。五位联合创始人中有三位在种子轮关闭后的六个月内离开——其中两位回到了他们离开的那个组织——这说明这些公司周围的人才护城河，远比其估值所暗示的要浅。TechCrunch 报道称，"联合创始人在公司成立不到一年后离开尤其引人注目"，并"可能被视为特别重大的挫折" (TechCrunch, "Losing Two Co-Founders")。与 SSI 的对比很有启发性：Sutskever 的实验室之所以能维持小而稳定的团队，恰恰是因为它拒绝激进招聘，也拒绝承受那些导致 Thinking Machines 解体的组织复杂度。

第三，组合逻辑的核心是刻意的冗余。通过同时持有 OpenAI、xAI、Mistral、SSI、Thinking Machines 和 Periodic Labs 的仓位，a16z 实际上构建了一支前沿模型指数基金——对"基础 AI 研究将产生超额回报"这一假设进行分散化敞口配置，不管最终是哪个特定实验室取得下一个突破。a16z 风投合伙人 Anjney Midha 的角色完美诠释了这种联结策略：他个人同时担任 Mistral AI、Periodic Labs 以及多家服务于更广泛模型生态系统的基础设施公司（包括 OpenRouter 和 LMArena）的董事 (a16z, "Investing in OpenRouter")。这张交叉持有的董事会席位网络，使得跨组合协调成为可能——推动合作、共享模型性能趋势的专有情报、引导算力调配——这些是任何只投单一公司的投资者难以复制的。

第四，"前沿实验室"与"基础设施公司"之间的边界正在坍塌。Thinking Machines Lab 的首款产品 Tinker 不是前沿模型，而是微调 API——严格来说是一个基础设施产品。Periodic Labs 的价值主张同样依赖于其机器人实验室硬件，与 AI 推理能力不分伯仲。Mistral 同时是模型构建者、API 提供商，以及（随着 Mistral Compute 的推出）基础设施公司。这种模糊化表明，传统风投分类法——"模型层"与"基础设施层"与"应用层"——可能不如一种基于研究雄心和竞争壁垒的分类法更具分析价值。a16z 显然意识到了这一点：本章讨论的投资跨越了多个内部团队管理，Midha 同时横跨基础设施和前沿模型条线，Jennifer Li 的基础设施团队同时布局基础模型公司和工具类项目，而 Growth 基金则支撑着 OpenAI 和 xAI 那些无法被简单归类的巨额轮次。

这个组合最终是远见还是挥霍，将取决于一个截至 2026 年初仍然真正悬而未决的问题：一个新实验室，无论创始人多么才华横溢，能否训练出与那些每年在算力上花费数百亿美元的机构所产出的前沿模型相抗衡的成果？

Sutskever 相信答案藏在 Scaling 之外的新研究范式中。Murati 押注后训练效率和开源微调是撬动点。Mistral 赌的是开放权重模型和欧洲主权。Periodic Labs 则提出假设：AI 进步的前沿如今需要的不是更多互联网文本，而是真实世界的实验数据。

a16z 的做法一如既往——所有方向，同时下注。

四、AI 基础设施、算力与开发者工具

4.1 智能革命的"铲子和镐头"

每一次技术范式变革都会催生一轮基础设施淘金热，AI 时代也不例外。十九世纪，五金店、铁路货运和炸药工厂的利润丝毫不逊于矿工本身；到了 2020 年代，等价的"铲子和镐头"变成了新型芯片架构、推理路由层、模型评估平台和生成式媒体引擎。

Andreessen Horowitz 用一笔同行无人能及的结构性资金承诺，将这一信念写进了实处：公司从最近募集的 150 亿美元——有史以来规模最大的风投资金池之一——中专门拨出 17 亿美元给基础设施团队，瞄准驱动人工智能革命的底层基座 (Bort, "What a16z Is Actually Funding"; "A16z AI Infrastructure Fund")。这不是对上一轮基金周期的微调——2024 年公司募资 72 亿美元时，基础设施团队分到的 12.5 亿美元已经超过了任何其他垂直团队 (Bort)。2025 年的配额在此基础上实际增长了 36%，传递的信号再清晰不过：a16z 认为基础设施缺口在扩大，而非收窄。

负责部署这笔资金的团队由两位互为补充的掌舵者共同领导。Martin Casado 是统管整个基础设施业务线的普通合伙人，彭博社称其为"Horowitz 的某种继任者——后者是公司最初的基础设施专家" (Verhage and Bergen)。与他搭档的普通合伙人 Jennifer Li 则掌管着一个涵盖早期和成长期的强大组合，包括 OpenAI、ElevenLabs、Ideogram、Cursor、Black Forest Labs 和 Fal 等行业领军者 (Bort, "What a16z Is Actually Funding")。

Li 的投资哲学为理解这些交易提供了一个有用的透镜：她的团队主要寻找那些解决 AI 开发和部署中根本瓶颈的初创公司——革新算力效率的公司、管理海量数据集的平台、以及构建下一波基础模型的团队 (CXO DigitalPulse)。她指出了两股正在塑造近期机会的结构性力量，尤其值得关注：一是日益加剧的资深 AI 人才短缺，这已经在制约 AI 原生初创公司的发展；二是搜索基础设施的重要性不断上升——她认为这个领域尽管在 AI 系统大规模检索、组织和推理信息中扮演核心角色，却仍然被低估 (CXO DigitalPulse; "Revealing a16z's $1.7 Billion AI Infrastructure Strategy")。

这两大瓶颈——人力资本与数据检索——如同一条红线，贯穿了 2025 年的整个投资组合，将那些乍看毫不相关的项目串联在一起。

至关重要的是，a16z 在"不投什么"上同样态度明确。尽管全球范围内 AI 数据中心的大规模建设正如火如荼，a16z 始终没有直接下注那场万亿美元级的数据中心基建热潮——尽管并非毫无遗憾。Casado 承认自己错过了新型云计算这一波，谈到 CoreWeave 时坦言"我们愚蠢地说服了自己不投" (Verhage and Bergen)。相反，公司选择以相对较小但高度确信的票据，投向那些解决裸金属之上软件层瓶颈的公司——这一理念，如果以 Cursor 等早期押注的账面增值来衡量，已经产出了惊人的回报。

2025 年已确认的基础设施投资横跨 AI 技术栈的四个子层级：硅片与算力、开发者工具、推理路由与模型评估、以及生成式媒体基础设施。它们共同构成了 a16z 迄今为止最连贯的全栈基础设施论述——从晶体管物理到产品工程师在生产环境中发起的那一次 API 调用，刻意覆盖了链条上的每一个环节。

4.2 Unconventional AI：新型芯片架构

2025 年最令人瞩目的基础设施交易——或许也是整个种子轮市场最令人瞩目的一笔——是 Unconventional AI 的 4.75 亿美元种子轮。

这家公司由 Databricks 前 AI 负责人 Naveen Rao 创立，以 45 亿美元估值完成融资，由 Andreessen Horowitz 和 Lightspeed Venture Partners 联合领投，Lux Capital、DCVC、Databricks 及亚马逊创始人 Jeff Bezos 参投 (Wiggers, "Unconventional AI Confirms"; Tech Funding News)。据披露，这轮融资只是计划总募资额最高 10 亿美元的第一笔 (Wiggers)。更令人惊讶的是，这家公司从成立到融资关闭，前后仅两个月 (Data Center Dynamics)。

投资论点建立在一个 a16z 在公开声明中阐明的基础性洞察之上："Unconventional 的核心观察是——AI 模型是概率性的，但用来训练和运行它们的芯片不是" (Andreessen Horowitz, "Investing in Unconventional")。具体而言，这家公司正在为概率性工作负载专门设计新型芯片，采用模拟和混合信号设计，将精确的概率分布直接存储在底层物理基质中，而非使用数值近似——理论上，这种芯片的功耗可以比数字计算机低 O(1,000×) (Andreessen Horowitz, "Investing in Unconventional")。

这个雄心是激进的：用一种原生概率性的计算基质，取代自 1950 年代以来主宰计算的确定性数字范式。

下注的前提是一系列正在汇聚的压力。正如 a16z 指出的，前沿模型的训练通常需要数十万块 GPU；推理集群的规模往往相当甚至更大，且增长没有明显上限；而一度被认为不可能的超过 1 吉瓦的新数据中心建设，如今已是常态 (Andreessen Horowitz, "Investing in Unconventional")。Rao 的履历在一定程度上降低了硬件登月项目固有的执行风险：他此前在 2016 年以约 3.5 亿美元将 Nervana Systems 卖给了英特尔，又在 2023 年以 13 亿美元将 MosaicML 卖给了 Databricks (Data Center Dynamics)。a16z 也坦承，模拟计算机在历史上面临扩展性挑战，但团队拥有"多个理论上可靠的方向，包括振荡器、热力学和脉冲神经元"，并且公司相信"当 AI 正在创造新市场、驱动整个计算栈变革的时候，现在正是认真尝试的恰当时机" (Andreessen Horowitz, "Investing in Unconventional")。

有必要理解这笔赌注的量级。4.75 亿美元投给一家没有产品的公司，Unconventional AI 代表了风投历史上规模最大的种子阶段资本部署之一。其背后隐含的信念是：以 GPU 为中心的 AI 基础设施所面临的能耗瓶颈已经严重到足以支撑一次范式级的赌博——而在现有架构进一步固化之前，下注的窗口正在收窄。

4.2 Anysphere（Cursor）：开发者工具与编码自动化

如果说 Unconventional AI 代表了对算力未来最大胆的押注，那么 a16z 在开发者工具上的投资则代表了一个远更直接得到验证的论断：用来编写和部署软件的工具本身正在被 AI 重写，而捕捉这一转型的公司将以历史上前所未有的速率实现复合增长。

Anysphere（Cursor）或许是 SaaS 历史上最非凡的增长故事。要理解这家公司 2025 年的轨迹，最直观的方式是看它融资的速度。

2025 年 6 月，Anysphere 以 99 亿美元估值融资 9 亿美元，由 Thrive Capital 领投，Andreessen Horowitz、Accel 和 DST Global 参投 (Temkin, "Cursor's Anysphere Nabs $9.9B")。仅仅五个月后的 11 月，Cursor 宣布以 293 亿美元投后估值完成 23 亿美元 D 轮——几乎是 6 月数字的三倍——公司确认在深化与现有投资方 Accel、Thrive 和 Andreessen Horowitz 合作的同时，引入了 Coatue、英伟达和谷歌等新伙伴 (Cursor, "Series D"; Rooney, CNBC)。截至 D 轮关闭，Anysphere 报告年化收入已突破 10 亿美元，而 2025 年 1 月这一数字仅为 1 亿美元 ARR (Contrary Research; Rooney)。

从 1 亿美元到超过 10 亿美元 ARR，仅用一个日历年——这在企业软件领域没有先例。包括彭博在内的多家媒体将 Anysphere 称为"有史以来增长最快的初创公司" (Summit Ventures)。截至 2025 年 12 月，公司累计融资额已达约 34 亿美元，分七轮完成 (Contrary Research)。

尤其值得注意的是，Anysphere 在零营销投入的情况下实现了这一增长——这在硅谷极为罕见——用户涵盖了 OpenAI 等顶尖 AI 实验室、Uber、Spotify、Instacart 等主流企业，甚至连美国职业棒球大联盟这样的意外用户也在其列 (Tech Funding News, "Anysphere Soars")。

对 a16z 而言，Cursor 是一笔教科书式的基础设施投资：一个 AI 原生的 Visual Studio Code 分叉，已经成为开发工作流中不可或缺的一环，将 Anthropic、OpenAI 等公司的模型集成到一个编写、审查和理解代码的综合平台中。Matt Bornstein 最近被晋升为 a16z 基础设施团队的普通合伙人，他正是最初 Cursor 投资的主导者——当时公司估值仅 4 亿美元 (Verhage and Bergen; Andreessen Horowitz, "Matt Bornstein")。到 2025 年 11 月，这笔持仓的账面增值已超过 70 倍——生动诠释了当产品市场契合度以"AI 速度"复合增长时，基础设施投资所能释放的不对称回报。

4.3 OpenRouter 与 LMArena：推理路由与模型评估

a16z 基础设施论点的第二个、也是结构更为新颖的层面，瞄准的是正在涌现的中间件层——它横亘在 AI 模型提供商与使用它们的开发者之间。2025 年的两笔投资清晰勾勒了这一品类：OpenRouter 和 LMArena。

OpenRouter 完成了合计 4000 万美元的种子轮及 A 轮融资，由 Andreessen Horowitz 和 Menlo Ventures 联合领投，Sequoia 参投，估值约 5 亿美元 (GlobeNewsWire; Sacra, "OpenRouter")。公司由 OpenSea 联合创始人 Alex Atallah 和 Louis Vichy 于 2023 年创立，提供一个统一 API，让开发者通过单一端点接入超过 60 家提供商的 400 余个大语言模型 (Sacra, "OpenRouter")。

增长势头十分强劲：年化推理支出从 2024 年 10 月的 1000 万美元飙升至 2025 年 5 月的超 1 亿美元，使用该 API 的开发者超过 100 万人 (GlobeNewsWire)。到 2025 年底，OpenRouter 日处理 token 数超过 1 万亿，服务开发者超过 500 万 (Andreessen Horowitz, "State of AI")。a16z 普通合伙人 Anjney Midha 直言其投资逻辑："AI 技术栈正在碎片化。OpenRouter 正在用一个 API、一份合同和业界领先的可用性将它们统一起来——这正是定义新品类的那种基础设施投资" (GlobeNewsWire)。

LMArena 则获得了由 a16z 和 UC Investments（加州大学投资公司）联合领投的 1 亿美元种子轮融资，Lightspeed、Felicis、Kleiner Perkins 和 The House Fund 参投 (PR Newswire, "LMArena Secures $100M")。该平台由 UC Berkeley 教授 Ion Stoica 和 Wei-Lin Chiang 联合创立，运行着一个开放的、社区驱动的基础设施层，用于评估 AI 模型在真实世界中的实际表现——已完成超过 400 项模型评估，收集超过 300 万次投票，影响了包括 Google、OpenAI、Meta 和 xAI 在内的各类专有和开源模型 (PR Newswire)。

2026 年 1 月，LMArena 又以 17 亿美元估值完成 1.5 亿美元 A 轮融资——估值几乎是种子轮的三倍——由 Felicis 和 UC Investments 领投，a16z 继续跟投 (PR Newswire, "LMArena Raises $150 Million")。公司年化消费运行率在 2025 年 12 月超过 3000 万美元，彼时距其首款商业产品发布还不到四个月 (PR Newswire, "LMArena Raises $150 Million")。

Midha 简洁地总结了公司的信念："我们投资 LMArena，是因为 AI 的未来取决于可靠性" (Andreessen Horowitz, "Investing in LMArena")。a16z 对平台"北极星"的描述也颇具启发："让 AI 变得'无聊'的公司将创造最大的价值。不是'无聊'到不令人印象深刻，而是'无聊'到可靠、可预测、可信赖" (Andreessen Horowitz, "Investing in LMArena")。

合在一起看，OpenRouter 和 LMArena 反映了 a16z 的一个判断：当 AI 技术栈在数十个模型提供商之间碎片化时，集成、路由和评估层将成为关键的咽喉要道——而中立的、获得开发者信任的平台将攫取不成比例的价值。

4.4 Black Forest Labs 与 Fal：生成式媒体基础设施

基础设施团队的组合远不止于以文本为中心的 AI，还延伸到了快速增长的生成式媒体技术栈，两笔投资锚定了 a16z 在视觉智能基础设施领域的位置。

Black Forest Labs 是一家总部位于弗莱堡的初创公司，由 Stable Diffusion 的原始联合创造者创立。2025 年 12 月，公司以 32.5 亿美元估值完成 3 亿美元 B 轮融资，由 Salesforce Ventures 和 Anjney Midha 的 AMP 基金联合领投，a16z、英伟达、General Catalyst、淡马锡等参投 (TechCrunch, "Black Forest Labs Raises $300M")。a16z 自 2024 年 8 月的种子轮起就是公司投资方，Midha 担任董事 (Andreessen Horowitz, "Investing in Black Forest Labs")。公司的 FLUX 系列模型已成为全球使用最广泛的图像生成系统之一，为 Adobe、Canva、Meta、Picsart、ElevenLabs 和 Vercel 的生产级工作负载提供支持 (Dakota)。累计融资额已超过 4.5 亿美元 (Tech Funding News, "Black Forest Labs")。

Fal 是一家实时生成式媒体平台，仅在 2025 年就完成了三轮融资——这种节奏反映的是基于使用量的需求激增，而非单纯的资金消耗需要 (BusinessWire, "Fal Raises $140M")。具体包括：2 月由 Notable 和 a16z 联合领投的 4900 万美元 B 轮，7 月由 Meritech 领投的 1.25 亿美元 C 轮，以及 12 月由 Sequoia 领投、估值 45 亿美元的 1.4 亿美元 D 轮，Andreessen Horowitz 持续跟投 (Sacra, "Fal.ai"; BusinessWire)。Sacra 估计，Fal 在 2025 年 10 月达到了 2 亿美元的年化收入，而 2024 年底这一数字约为 2500 万美元 (Sacra, "Fal.ai")。a16z 从 Fal 900 万美元的种子轮就已入局，使其成为公司最早期的生成式媒体基础设施押注之一 (Sacra, "Fal.ai")。

Ideogram 是一家由前 Google Brain 研究员联合创立的 AI 图像生成公司，为生成式媒体组合画上了句号。a16z 于 2023 年与 Index Ventures 联合领投了 Ideogram 1650 万美元的种子轮，随后在 2024 年 2 月领投了公司 8000 万美元的 A 轮 (Andreessen Horowitz, "Investing in Ideogram"; VentureBeat)。截至 2026 年初，Ideogram 和 Fal 均仍列为基础设施团队的活跃组合公司 (Bort, "What a16z Is Actually Funding")。

4.5 Groq 与英伟达收购：推理芯片

在自身直接投资之外，a16z 的基础设施论点还与更广泛的推理芯片市场交汇——这个市场在 2025 年迎来了一个戏剧性的拐点。

Groq 是一家位于山景城的 AI 芯片初创公司，开发了用于超低延迟推理的专有语言处理单元（LPU）。2025 年 9 月，公司以 69 亿美元估值完成 7.5 亿美元 E 轮融资，由 Disruptive 领投，贝莱德、Neuberger Berman、三星和思科大额参投 (Groq, "Raises $750 Million")。更早的 2 月，Groq 还获得了沙特阿拉伯 15 亿美元的承诺，用于在中东扩建基于 LPU 的推理基础设施 (Sacra, "Groq")。投资组合追踪机构将 Groq 列为 a16z 更广泛 AI 投资栈的一部分 (FeedtheAI)，但值得指出的是，Groq 在 D 轮（2024 年 8 月，贝莱德领投）和 E 轮（2025 年 9 月，Disruptive 领投）的官方融资公告中，并未将 a16z 列为具名领投方。

Groq 的故事在 2025 年 12 月迎来了戏剧性的结局：英伟达同意以约 200 亿美元收购 Groq 的资产——创下英伟达收购记录——获得 Groq 推理 IP 的授权，并聘用了包括创始人 Jonathan Ross 在内的核心高管 (Rooney, CNBC, "Nvidia Buying AI Chip Startup Groq")。英伟达-Groq 交易深刻揭示了推理芯片市场的核心张力：对 GPU 中心架构替代方案的巨大需求，确实能催生数十亿美元量级的退出，但在位平台的引力之大，使得即便最有前途的挑战者，最终也可能被吸收进主导生态。

4.6 综合分析：全栈基础设施论点

从全局视角审视，a16z 2025 年的基础设施投资揭示了一个高度连贯的战略架构。下表汇总了已确认的交易及其在 AI 技术栈中的定位：

从这一格局中浮现出三条结构性洞察。

其一，a16z 刻意在 AI 技术栈的每一个关键层级都布下了棋子——从晶体管物理（Unconventional）到路由逻辑（OpenRouter）再到信任层（LMArena）——而非将资金集中在某一个层级。这种分散化不是对冲，而是一个论断：价值将在多个咽喉要道同时沉淀，而全栈组合能带来复合式的信息优势。

其二，a16z 押注的是 GPU 单一文化时代的终结。无论是 Unconventional AI 的模拟芯片登月计划，还是 Groq 的 LPU 架构，都折射出一个信念：未来十年的 AI 将由异构计算范式驱动，开发者将越来越多地根据推理任务的不同，将工作负载路由至专用芯片。

其三，基础设施团队对评估和路由层的重视——LMArena 和 OpenRouter 这类投资——揭示了一个判断：随着模型能力趋于收敛，可防御的价值将从模型本身迁移到帮助开发者选择、比较和可靠部署模型的那些层。在这个框架下，"可靠性层"不仅仅是一项功能——它是企业对 AI 建立信任的根基所在。

五、企业级 AI：垂直智能体、Copilot 与工作流自动化

5.1 应用层：战略主战场

如果说第三、四章所考察的基础模型和基础设施投资代表了人工智能经济的供给侧——谁来构建智能、智能在哪里运行——那么企业级应用软件就是需求侧。AI 的经济潜力最终必须在这里得到验证：不是靠基准测试分数或参数量，而是看一份法律摘要是否起草得更快，一次患者转诊是否零延迟完成，一通凌晨两点的货运电话是否不需要真人就能接听。

对 Andreessen Horowitz 而言，它将 150 亿美元募资中最大的份额——67.5 亿美元的成长基金——配置给了成长期企业公司 (Horowitz, "Why Did We Raise $15B?")，企业应用层正是论点与收入交汇之处，也是公司在基础设施和前沿模型上的押注最终必须兑现为组合回报的地方。

a16z 自身的一手研究清晰地表达了这一逻辑。

2025 年 10 月，a16z 联合 Mercury 发布了首份《AI 应用支出报告》，分析了 2025 年 6 月至 8 月间超过 20 万客户的交易数据，筛选出初创公司实际花钱购买的前 50 家 AI 原生应用层公司——正如作者所强调的，"基于支出数据而非网站流量数据"，这与主导公共讨论的、被炒作驱动的流量排名形成了关键的方法论区隔 (Moore and Amble, "The AI Application Spending Report")。

与反映初创公司正在启用哪些能力的基础设施提供商不同，这些应用层公司揭示的是 AI 正在被用于哪些产品和工作流——a16z 认为这一区分对于识别可持续的商业价值至关重要 (Moore and Amble; Winbuzzer, "Forget the Hype")。

数据揭示了一个充满建设性张力的市场。横向应用——不分职能、公司里任何人都能使用的工具——占据了支出榜单的 60%，而瞄准特定角色的垂直公司占 40% (Moore and Amble)。报告显示，大量资金流向了旨在提升员工生产力的"人类增强器"或 Copilot，表明初创公司尚未全面拥抱完全自主的智能体工作流 (TechCrunch, "A New a16z Report")。在被追踪的垂直应用公司中，有十二家致力于"增强人类"，而只有五家以端到端完成工作流的"AI 员工"为目标 (Winbuzzer)。

然而，a16z 自身的投资组合却明显向相反方向倾斜：朝着自主端发力，深入那些监管复杂性、数据特异性和工作流密度能构筑起防御性护城河的深度垂直领域。正如 a16z 合伙人 Seema Amble 对 TechCrunch 所言，"随着技术进步……你会看到这种组合向端到端智能体迁移，远离 Copilot" (TechCrunch, "A New a16z Report")。

当下企业支出集中在 Copilot，而 a16z 却把资金押向智能体——这种不对称并非偶然。它反映的是一个方向性判断：当前增强型工具的主导地位只是一个过渡阶段；五年后占据最高企业价值的应用公司，将是那些能在受监管行业中自主执行——而非仅仅辅助——复杂、多步骤工作流的公司。

a16z 在 2025 年确认参与或主导的六笔企业级 AI 投资，累计部署资金远超 10 亿美元，为这一信念提供了一幅精确的地图。

5.2 Harvey 与 Tennr：受监管行业即竞争护城河

5.2.1 Harvey

a16z 2025 年企业应用组合中投入资本最密集的一笔，是法律 AI 平台 Harvey——它在企业软件史上走出了最激进的融资轨迹之一。Harvey 在一个日历年内连续关闭了三轮巨额融资：2 月由 Sequoia 领投的 3 亿美元 D 轮（估值 30 亿美元），6 月由 Kleiner Perkins 和 Coatue 联合领投的 3 亿美元 E 轮（估值 50 亿美元），以及 12 月由 Andreessen Horowitz 领投的 1.6 亿美元 F 轮（估值 80 亿美元）——一家 2022 年成立的公司，十个月内融资 7.6 亿美元 (Bort, "Legal AI Startup Harvey"; TechBuzz, "Harvey Hits $8B"; The SaaS News, "Harvey Secures $160M")。F 轮还引入了新投资方 WndrCo 以及 T. Rowe Price Associates 旗下管理的账户，老投资方 Sequoia、Kleiner Perkins、Conviction 和 Elad Gil 继续跟投 (The SaaS News)。

收入轨迹虽然亮眼，但对照估值仍需审慎检视。据 CEO Winston Weinberg 公开披露，Harvey 在 2025 年 8 月突破了 1 亿美元年经常性收入——距创立仅三年——年底达到 1.9 亿美元 ARR (CNBC, "Harvey Hits $100M ARR"; TechCrunch, "Harvey Reportedly Raising at $11B")。公司服务遍及 60 个国家的逾 1000 名客户，包括 AmLaw 100 强中的 50 家律所，约 10 万名律师正在使用其技术，客户包括 O'Melveny、A&O Shearman 和 Latham & Watkins 等顶级所 (Sacra, "Harvey Revenue"; TechBuzz)。

但即便以 1.9 亿美元 ARR 计算，80 亿美元估值对应的收入倍数也超过了 40 倍。正如 Bloomberg Law 指出的，按传统 SaaS 估值框架，Harvey 需要将收入再增长八倍才能支撑这一价格 (Bloomberg Law, "Harvey's $8B Question")。

对 a16z 而言，Harvey 投资体现了 TechCrunch 所描述的硅谷 AI "造王"剧本：向一家初创公司倾注巨额资金以释放市场主导信号，从而促使大型企业客户签约——一种"自我实现的预言" (Bort, "Legal AI Startup Harvey")。这一策略在 Harvey 的案例中并非缺乏理性基础。法律工作完全建立在文字之上，是大语言模型的近乎理想场景：搜索、摘要、起草，全部基于领域特定训练 (Bort)。更重要的是，每一个新律所客户都为 Harvey 提供了专有训练数据，深化其竞争优势，形成一个正反馈循环，使那些仍在建立第一批企业客户关系的竞争对手愈发难以追赶 (TechBuzz)。

问题在于护城河是否足够深：竞争者包括瑞典的 Legora（2025 年底估值达 17 亿美元）、EvenUp（超过 20 亿美元），以及 Thomson Reuters 旗下的 CoCounsel 等成熟玩家，它们都在争夺重叠的市场区间 (Bloomberg Law)。

5.2.2 Tennr

如果 Harvey 证明了 a16z 的论点——受监管行业能以可防御的数据优势回馈先行者——那么 Tennr 就是同一论点在一个更加碎片化的运营领域的翻版：医疗患者转诊。

Tennr 于 2025 年 6 月完成 1.01 亿美元 C 轮融资，由 IVP 领投，a16z、Lightspeed、GV、ICONIQ 和 Foundation Capital 参投，估值 6.05 亿美元——距其 3700 万美元的 B 轮不到一年 (Fortune, "Tennr Raises $101M"; Healthcare AI Guy, "Company Deep Dive: Tennr")。值得一提的是，领投 C 轮的 IVP 合伙人 Zeya Yang 当初在 Andreessen Horowitz 任职时就参与了 Tennr 的 A 轮投资——这一细节生动说明了 a16z 的校友网络如何在人员流动到竞争对手之后，依然持续为其被投公司导入资本 (Fortune)。

Tennr 的独特之处在于它刻意拒绝与遗留基础设施正面对抗。

大多数健康科技公司试图把传真机数字化掉，Tennr 却选择在医疗服务提供者所处的现实环境中运作——深入那些仍主导美国医疗系统的、基于传真的工作流。据估计，美国约 70% 的医疗机构仍在通过传真交换医疗信息 (Fierce Healthcare, "Tennr Clinches $101M")。

Tennr 的专有视觉语言模型 RaeLM 基于超过 1 亿份脱敏医疗文档和 23 亿个数据字段训练而成，专门用于解读非结构化的医疗记录——包括医生那以难以辨认闻名的手写字——这些是通用模型没有动力去学习的 (Healthcare AI Guy)。正如 CEO Trey Holterman 对 Fortune 所言，即便 OpenAI 和 Anthropic 的通用模型在这一应用场景中也无法匹敌 Tennr，因为其模型所摄入的是"那种超级细分的信息类型，对更广泛的竞争者而言没有经济意义去追求" (Fortune)。截至 2025 年 9 月，Tennr 月处理文档量达 1000 万份，收入较数月前 B 轮时已增长两倍 (Healthcare AI Guy; Fierce Healthcare)。

综合来看，Harvey 和 Tennr 揭示了 a16z 企业论点中的一个结构性信念：最持久的应用层 AI 公司，不会是那些提供最精尖通用能力的公司，而是那些在监管复杂度高、文档密度大、制度惯性强的行业中积累专有领域数据的公司——这些特征为横向竞争者筑起了强大的进入壁垒。

5.3 Decagon：自主客户体验

如果说 Harvey 和 Tennr 代表了 a16z 对 AI 渗透受监管后台工作流的押注，那么 Decagon 就是一个互补的前台押注——具体而言，是对 AI 智能体能在企业规模上交付该公司所称的"管家级客户体验"的信念。

a16z 从一开始就是 Decagon 的锚定投资方，领投了种子轮并参与了此后的每一轮融资 (Andreessen Horowitz, "Investing in Decagon")。2025 年 6 月，Decagon 以 15 亿美元估值完成 1.31 亿美元 C 轮融资，由 Accel 和 a16z Growth 联合领投，从隐身模式出来仅一年，累计融资就达 2.31 亿美元——投资者需求超出容量的五倍 (BusinessWire, "Decagon Raises $131M")。势头丝毫未减：到 2026 年 1 月，Decagon 以 45 亿美元估值完成 2.5 亿美元 D 轮——约六个月估值翻三倍——a16z 再次参投，新领投方为 Lightspeed (CMSWire, "Decagon Triples Valuation")。

Decagon 在技术上的差异化来自其智能体操作规程（Agent Operating Procedures, AOPs）——一套将自然语言灵活性与代码级精确度相结合的专有框架，让客户体验团队能用自然语言设计 AI 智能体行为，同时技术团队保留完整的编程控制权 (Decagon, "Series C Announcement")。这是一种刻意的混合架构：对非技术人员足够友好，可以快速迭代；对企业级部署又足够严谨。

正如 a16z Growth 普通合伙人 Sarah Wang 在宣布 C 轮投资时所说："我们正处于 AI 智能体的决定性时刻，尤其在客户体验领域有巨大需求。Decagon 拥有引领这个市场的技术实力、专注力和专业知识" (TechNews180, "Decagon's AI Agents")。

Decagon 企业客户报告的成果，是 a16z 组合中最扎实的运营指标之一。2025 年间，Decagon 从零增长至八位数年经常性收入，客户基数增长超过四倍 (BusinessWire)。Hertz、Eventbrite、Duolingo、Oura、Bilt、Notion，以及之后的 Avis Budget Group、Block 和 Deutsche Telekom 均在生产环境中部署了该平台 (BusinessWire; CMSWire)。

具体效果方面：Chime 部署后联络中心运营成本降低超过 60%；Oura 客户满意度评分提升 3 倍；ClassPass 每次客服对话成本下降 95% (Decagon; CMSWire)。这些不是预期的效率提升，而是经过测量的生产环境实际产出——恰恰是区分企业级 AI 采纳与实验性试用的那类数据。

Decagon 的投资还体现了 a16z 企业投资手册中反复出现的一项结构性优势。通过领投种子轮、在 A 轮加深持仓、联合领投 C 轮、参投 D 轮，a16z 在 Decagon 的整张资本化表中保持了有意义的持股比例——这一模式与公司在 Harvey、EliseAI 和 HappyRobot 上的做法如出一辙。Not Boring 将此总结为 a16z 能够提供实质性价值，使创始人实际上愿意以优惠的入场价格来"买单" (McCormick, "a16z: The Power Brokers")。

5.4 EliseAI 与 HappyRobot：住房、医疗和供应链的垂直深度

另外两笔投资补齐了企业应用版图，并共同印证了 a16z 的一个核心判断：AI 最大的近期经济影响不会发生在白领知识经济中，而是在物理世界的运营基础设施——住房、医疗和货运。

5.4.1 EliseAI

EliseAI 于 2025 年 8 月宣布完成 2.5 亿美元 E 轮融资，由 Andreessen Horowitz 领投，Bessemer Venture Partners、Sapphire Ventures 和 Navitas Capital 参投 (EliseAI, "Series E Announcement"; BusinessWire, "EliseAI Secures $250M")。本轮估值 22 亿美元——是 2024 年 8 月 D 轮 10 亿美元估值的两倍多，融资额也是上一轮的三倍以上 (Bisnow, "Andreessen Horowitz Leads $250M")。D 轮以来，EliseAI 员工从 150 人增长到超过 300 人，年经常性收入突破 1 亿美元 (EliseAI)。

EliseAI 在 a16z 组合中的独特之处在于其双垂直架构。公司最初为多户住宅市场而建——目前服务超过 600 家业主和运营商，覆盖全美多户住宅委员会（NMHC）前 50 强中的 75%，驱动着约 10% 的美国公寓市场——2025 年又激进地拓展到了医疗领域 (EliseAI; PYMNTS, "EliseAI Raises $250M")。正如 a16z Growth 合伙人 Alex Immerman 在 E 轮公告中所述，公司的平台能够"处理解决客户请求所需的每一个步骤"，端到端协调供应商和内部系统——而不仅仅是把信息呈现给人类去执行 (Reuters, "EliseAI Raises $250M")。

CEO Minna Song 以明确的结构性视角阐述了公司的愿景："对于普通美国人来说，医疗和住房大约占家庭支出的 40%。这两个系统出了名的复杂、过时、令人痛苦。我们要用智能体 AI 来修复它" (BusinessWire)。

医疗领域的拓展尤其能说明 a16z 更宏观的论点。EliseAI 瞄准的是前台和呼叫中心运营——在美国，由于过度依赖手动流程和技术采纳不足，这一领域每年的行政成本超过 6000 亿美元 (EliseAI)。据 Fierce Healthcare 报道，公司宣称其 VoiceAI 能将呼叫中心成本降低 3 至 5 倍，将服务提供者的间接费用削减最多 25% (Fierce Healthcare, "EliseAI Banks $250M")。

值得注意的是，EliseAI 的医疗拓展是 E 轮的主要驱动力——而这一轮由 a16z 而非医疗专业基金领投——这说明 a16z 将医疗的运营基础设施而非临床 AI 或药物研发视为更近期的收入机会。这一发现与 CDP Center 的分析相吻合：在 2025 年 5 月至 9 月期间 a16z 支持的 16 个 AI 项目中，有 8 个（即 50%）属于医疗领域，是遥遥领先的最大垂直赛道 (CDP Center, "VC Digest: Andreessen Horowitz")。

5.4.2 HappyRobot

HappyRobot 在 a16z 组合中的位置与 EliseAI 类似——同样是一家瞄准深度运营型、高摩擦垂直领域的 AI 智能体公司——但处于更早期阶段，且身处一个远不那么光鲜的领域：货运物流。

Andreessen Horowitz 于 2024 年 12 月领投了 HappyRobot 1560 万美元的 A 轮 (Andreessen Horowitz, "Investing in HappyRobot")。仅十个月后的 2025 年 9 月，HappyRobot 完成 4400 万美元 B 轮，由 Base10 Partners 领投，a16z、Y Combinator 继续跟投，东京海上保险和 World Innovation Lab 等新战略投资方加入，累计融资额达 6200 万美元 (HappyRobot, "Series B Announcement"; GlobeNewsWire, "HappyRobot Raises $44M")。据知情人士透露，公司收入自 A 轮以来增长超过 10 倍，已达到"八位数级别的深水区"，估值约 5 亿美元 (Upstarts, "HappyRobot Raises $44M")。

HappyRobot 的 AI 智能体端到端处理货运通信中的各类运营任务——包括入站和出站承运商销售、装载更新、跟踪电话、签收单据收集、预约调度——覆盖电话、邮件、聊天和后台系统 (HappyRobot; Tech.eu, "HappyRobot Raises $44M")。截至 2025 年 9 月，该平台已为超过 70 家企业客户提供运营支持，包括 DHL、Ryder、Schneider 和 Werner——这些名字代表了全球货运运力的相当份额 (HappyRobot)。正如 a16z 普通合伙人 Anish Acharya 在投资公告中指出的，即便是小型货运经纪商"每天也可能拨出和接听数百甚至数千通电话——而这个岗位的招聘正变得越来越困难"，使该行业成为自主运行而非仅仅增强现有人员的智能体 AI 的绝佳目标 (Andreessen Horowitz, "Investing in HappyRobot")。

HappyRobot 这笔押注在分析层面有两点值得关注。第一，它瞄准的是一个远离 AI 企业软件通常所联想到的知识工作者生产力提升的经济领域——全球物流市场规模达 9.4 万亿美元，其中业务流程外包层就有 260 亿美元 (PR Newswire, "HappyRobot Series A"; Andreessen Horowitz)。第二，与通用语音 AI 工具不同，HappyRobot 自主构建了微调模型并端到端控制自有基础设施，与定义物流运营的 TMS、ERP、CRM 等企业系统进行深度集成 (Tech.eu)。FreightWaves 报道称这种基础设施优先的方式是刻意为之：每次部署都配有一名前置工程师，联合创始人 Pablo Palafox 形容这一模式对于那些"不只是想要一个供应商，而是想要一个 AI 合作伙伴"的企业而言不可或缺 (FreightWaves, "HappyRobot Secures $44M")。

HappyRobot 与 a16z 更宏观的"美国活力"（American Dynamism）投资主题的战略契合度并非偶然——后者明确将供应链基础设施列为国家利益领域。

5.5 企业 AI 格局：架构模式

一项配套研究为 a16z 的企业组合提供了更多分析背景。2025 年 6 月，a16z 发布了第二年度 CIO 调查，对 15 个行业的 100 位企业 CIO 进行了问卷调查，了解他们如何构建、采购和预算生成式 AI。调查结果颇具启示：企业 AI 预算已从试点项目和创新基金升级为"核心 IT 和业务部门预算中的经常性科目"，组织在混搭多个模型以优化性能和成本方面也变得明显更加成熟 (Wang et al., "How 100 Enterprise CIOs Are Building and Buying Gen AI")。正如作者所述，"企业 AI 格局不再由实验定义：它正被战略部署、预算承诺和日趋成熟的供应商生态所塑造"——这一发现为公司重仓生产就绪的垂直智能体、而非研究阶段的横向工具提供了结构性支撑 (Wang et al.)。

将 CIO 调查与支出报告对照阅读，可以看到一个以两种速度运转的市场。横向 AI 工具——如 ChatGPT、Claude 这样的通用助手和 Notion 这样的生产力平台——主导着总体支出，因为它们服务于最广泛的用户群。但垂直应用，尤其是客户服务、销售和医疗领域，才是收入增长和运营影响力的集中地。这种双速动态解释了为什么 a16z 的企业组合投向垂直赛道的末端，而其研究部门却追踪完整的横向格局：公司正在将资金布局在支出即将迁移到的地方，而非当前停留之处。

下表汇总了 2025 年已确认的企业应用投资及其在"Copilot 到智能体"光谱上的定位：

Sources: TechCrunch; BusinessWire; Fortune; Sacra; company announcements.

5.6 综合分析：垂直智能体论点

a16z 2025 年企业 AI 组合中浮现出三个贯穿性模式。

第一，公司正在系统性地瞄准那些数据防御力是结构性的、而非后天获取的行业。Harvey 的护城河不是来自更优越的基础模型，而是来自为美国 100 强中 50 家顶级律所处理法律文件所形成的正反馈循环——这些数据没有同等客户关系的竞争者无法复制。Tennr 的优势源自超过 1 亿份脱敏医疗文档，而通用模型没有经济动力去训练这些数据。EliseAI 覆盖美国 10% 公寓市场所形成的集成关系，随着每一份租约签订和每一次患者交互而不断累积转换成本。在每一个案例中，防御力都驻扎在生产部署所积累的领域数据中，而非底层模型架构。这一模式直接呼应了第四章中 Jennifer Li 团队所阐述的基础设施论点——AI 中持久的价值不在模型本身，而在那些组织、编排并作用于专有信息的层级。

第二，组合揭示了一个刻意的偏好：瞄准能够触达劳动力预算而非仅仅软件预算的公司。正如 Bloomberg Law 在分析 Harvey 估值时观察到的，法律 AI 的变革性潜力在于让企业从劳动力支出而非 IT 科目中为软件付费——这一转变将极大拓展总可触达市场 (Bloomberg Law)。同样的逻辑适用于 HappyRobot（替代离岸 BPO 人力）、EliseAI（替代前台人员和呼叫中心坐席）以及 Decagon（取代外包客服人员）。通过瞄准此前只能由人力解决的工作流，这些公司竞争的对象是以数百亿美元计的薪资预算——这与在现有软件支出上销售增量生产力工具是根本不同的竞争动态。

第三，向这些公司部署资金的节奏本身就是一种战略工具。Harvey 十个月内连续三轮融资、Decagon 在 2025 年 6 月至 2026 年 1 月间从 15 亿涨到 45 亿美元的三倍跃升、EliseAI 十二个月内从 10 亿攀升至 22 亿美元——这些不仅仅是投资者热情的反映。正如 TechCrunch 所报道的，它们是一种刻意的"造王"策略的组成部分：快速的资金注入向企业买家释放市场领导地位的信号——这在法律和医疗等保守行业尤为奏效，因为采购委员会往往将初创公司的资本化水平作为可靠性和持久性的代理指标 (Bort, "Legal AI Startup Harvey")。这一动态的自我强化本质——资金吸引企业合同，合同产生收入，收入支撑下一轮融资——或许是 a16z 2025 年企业 AI 战略中最具结构性意义的特征，也是未来数年其可持续性将受到最严峻检验的环节。

六、消费级 AI 与创意 AI：产出层成型

每一轮计算范式的演进，最终都在消费层诞生了最具文化影响力的公司。个人电脑时代催生了苹果和微软，互联网浪潮孕育了谷歌和亚马逊，移动时代则涌现出 Instagram 和 Uber。AI 时代在这一点上并无不同——但在几乎所有其他方面都截然不同。消费产出层正以远超任何前一轮浪潮的速度和完全不同的规则成型。正如 a16z 合伙人 Olivia Moore 在其 2025 年 9 月的文章《The Great Expansion》中所论述的，消费级 AI 公司正在不到两年的时间内触达数百万用户并突破 1 亿美元年经常性收入——"一条在 AI 之前闻所未闻的增长轨迹" (Moore, "The Great Expansion")。

Moore 将这一加速背后的结构性驱动力归结为消费者收入留存的根本性转变：在 AI 之前，消费订阅产品的第一年收入留存率达到 30%–40% 就已被视为"行业标杆"，而如今增长最快的消费级 AI 公司的收入留存率已超过 100%，驱动力来自按使用量定价和前所未有的消费端向企业端拉动效应 (Moore, "The Great Expansion")。

这一论点并未停留在纸面。2025 年，a16z 在一系列消费和创意 AI 公司中投入了资金，覆盖语音合成、视觉叙事、角色动画、时尚设计和 AI 生成音效——这些投资合在一起，构成了该公司迄今为止对 AI 将在何处重塑创意经济最清晰的表态。

关键在于，消费组合与本报告第三、四章分析的基础设施和基础模型投资存在本质区别：后者审视的是对赋能技术的押注——芯片、API、模型架构——而本章的公司则以其与终端用户的关系来定义。它们在打造产品，而非平台；它们优化的是消费者的愉悦感和留存率，而非开发者的采纳度。然而，正如下文分析所揭示的，"消费产品"与"基础设施"之间的边界正在以深刻的方式消融，这对风险投资如何分类和估值 AI 公司产生了深远影响。

2025 年已确认的消费和创意 AI 投资汇总如下：

 6.1 ElevenLabs：从语音合成到音频平台

无论以何种指标衡量，ElevenLabs 都是 a16z 2025 年消费 AI 组合中分量最重的一笔投资。公司于 2025 年 1 月完成 1.8 亿美元 C 轮融资，由 a16z 和 ICONIQ Growth 联合领投，估值 33 亿美元——较一年前翻了三倍 (ElevenLabs, "Series C"; Mehta and Lunden, TechCrunch)。本轮吸引了一批异常广泛的战略投资者——Deutsche Telekom、LG Technology Ventures、HubSpot Ventures、NTT DOCOMO Ventures 和 RingCentral Ventures——以及 Sequoia Capital、NEA 和 Salesforce Ventures 等财务投资方 (ElevenLabs, "Series C")。a16z 负责管理 17 亿美元基础设施基金的普通合伙人 Jennifer Li 进入了 ElevenLabs 董事会——这种双重归属本身就昭示了消费与基础设施投资类别之间正在消融的边界 (Mehta and Lunden, TechCrunch)。

让 ElevenLabs 成为标志性案例的，不仅是融资轨迹，更是其 2025 年全年产品线的扩展速度。

公司由波兰创业者 Mati Staniszewski 和 Piotr Dąbkowski 于 2022 年创立——前者曾是 Palantir 部署策略师，后者是前谷歌机器学习工程师，据说创业灵感源于观看配音粗糙的美国电影 (The Recursive)。公司于 2023 年 1 月发布 beta 版，迅速确立了合成语音技术领军者地位。到 2025 年 4 月，ElevenLabs 入选福布斯 AI 50 榜单。这一年内，公司相继发布了 Eleven v3（支持超过 70 种语言自然多角色对话的文本转语音模型）、Scribe（带字符级时间戳的语音转文本模型），以及与唱片公司合作开发、已获商业使用许可的 AI 音乐生成器 Eleven Music，可用于影视、播客和游戏。公司的企业客户已覆盖超过 60% 的财富 500 强公司 (The Recursive)。

a16z 押注力度之大在 2026 年 2 月进一步显性化：ElevenLabs 以 110 亿美元估值完成 5 亿美元 D 轮融资，由 Sequoia Capital 领投，a16z "四倍加注"进行了显著的超额跟投 (ElevenLabs, "Series D"; Reynolds, Tech.eu)。公司 2025 年全年 ARR 超过 3.3 亿美元，增长由 Deutsche Telekom、Square、Revolut 以及乌克兰政府等企业客户推动 (CNBC)。CEO Staniszewski 表示公司正在"迈向 IPO"，使 ElevenLabs 成为首批公开释放上市信号的 a16z 消费 AI 被投公司之一 (ElevenLabs, "Series D")。

ElevenLabs 的投资印证了 a16z Olivia Moore 在《The Great Expansion》中提炼的结构性规律：最成功的消费级 AI 公司不会停留在消费产品层面，而是以前所未有的速度被"拉入"企业市场 (Moore, "The Great Expansion")。Moore 将 ElevenLabs 用作典型案例，指出该公司"从大量消费端使用起步，但迅速转向构建企业级能力，为其语音和对话智能体添加了 HIPAA 合规" (Moore, "The Great Expansion")。到 2025 年底，收入在企业端和消费端之间大致五五分，预计到 2026 年底将转为六四开 (MLQ.ai)。

这条轨迹——以消费端采纳为楔子，以企业端收入为放大器——正是 a16z 消费 AI 论点的核心：AI 时代最重要的企业公司，很可能以消费产品的形态起步。

6.2 Gamma：资本效率即竞争护城河

如果说 ElevenLabs 是消费端到企业端拉动论点的典范，那么 Gamma 代表了一个更为惊人的变体：一家在不需要企业级资本的情况下就扩展到企业级收入的 AI 公司。

2025 年 11 月，Gamma 以 21 亿美元估值完成 6800 万美元 B 轮融资，由 Andreessen Horowitz 领投，同时宣布年经常性收入已突破 1 亿美元 (Gamma, BusinessWire)。使这些数字格外突出的是起步基础：Gamma 已连续盈利超过两年，仅凭 2300 万美元的初始融资和精简的 50 人团队就把 ARR 做到了 1 亿美元 (Gamma, BusinessWire)。

a16z 普通合伙人 Sarah Wang 以颇为私人化的口吻描述了这笔投资："在 a16z 内部，我们一直在用 Gamma 做市场图谱、社交媒体内容等各种事情。它从根本上改变了我们的沟通方式" (Gamma, BusinessWire)。Gamma 由 Grant Lee 于 2020 年创立，从一个 AI 驱动的 PowerPoint 替代品，演变为公司所称的"完整视觉叙事平台"，涵盖演示文稿、网站和交互式文档，其 3.0 版本搭载了一个 AI 设计智能体，能在几分钟内将粗略想法转化为精美产出 (SiliconANGLE)。增长完全来自有机传播：公司 7000 万用户每天生成超过 100 万份内容，无任何广告投入 (Gamma, BusinessWire)。

Gamma 的投资值得与本报告第三章分析的前沿实验室押注做一个细致的对比。Thinking Machines Lab 以零收入的状态在 120 亿美元估值上融了 20 亿美元，而 Gamma 以 1 亿美元收入和持续盈利的状态在 21 亿美元估值上融了 6800 万美元——收入倍数大约是那些零收入前沿实验室的二十分之一。这种分化引出了一个关于 a16z 在其组合中定价纪律的重要问题：这家公司是否系统性地为"前沿创始人"溢价而多付了钱，同时低估了资本高效型产品执行？至少从 2025 年的组合来看，答案似乎是 a16z 同时运行着两套截然不同的投资框架——一套以研究血统定价，另一套以商业牵引力定价——对两者适用了截然不同的估值标准。

6.3 Hedra：角色动画与创作者基础设施层

2025 年 5 月，AI 视频生成平台 Hedra 完成 3200 万美元 A 轮融资，由 Andreessen Horowitz 的基础设施基金领投，Index Ventures、Abstract 和 a16z Speedrun 参投，累计融资额达 4400 万美元 (Wiggers, TechCrunch; Hedra, GlobeNewsWire)。a16z 的 Matt Bornstein——正是他领投了后来在账面上增值超过 70 倍的 Cursor——加入了 Hedra 董事会 (Wiggers, TechCrunch)。

创始人 Michael Lingelbach 是一位从剧场演员转型为技术创业者的跨界人才。Hedra 占据了视频生成与 3D 角色动画的交叉地带，让用户能够从一张图片加音频轨道或文本脚本生成角色驱动的视频场景。公司于 2025 年 3 月推出的 Character-3 基础模型成为一个拐点，已生成超过 1000 万个逼真视频，吸引了逾 250 万用户 (Hedra, GlobeNewsWire)。正如 a16z 在投资公告中所述，Hedra 的产出相比通用视频生成器"明显更连贯、更引人入胜、更自然"，因为公司的模型架构是专为角色动作和表情而生，而非通用场景生成 (Andreessen Horowitz, "Investing in Hedra")。

Hedra 在 a16z 消费组合中的独特之处在于它所代表的论点——AI 生成视频正在拆解为专业化的能力层级。Bornstein 直接阐述了这一逻辑："AI 公司能生成出色的环境和简单动作片段。但它们无法生成有意义的对话或动画。这不仅仅是做一个视频的问题，而是讲一个能引发共鸣的故事" (Wiggers, TechCrunch)。

这一逻辑与 a16z 对 Black Forest Labs 和 Fal 的基础设施押注（第四章已述）如出一辙：后者投资的是生成式媒体的模型层，而 Hedra 则是对其上层应用层的押注——一个消费产品，将第三方模型（Veo 2、Kling、FLUX、Imagen）整合进统一的创作工作流，同时自研角色专用模型。这些投资之间的连接脉络揭示了一个连贯的论点：a16z 正在横跨整个生成式视频栈构建头寸——从模型训练（Black Forest Labs），到媒体服务（Fal），到面向消费者的角色创作（Hedra），押注每一层都将产生独立且相互叠加的价值。

6.4 Raspberry AI：时尚领域的垂直创意 AI

a16z 消费 AI 组合中的大多数投资瞄准的是横向创意工具——跨领域通用的产品——而 Raspberry AI 代表了一个刻意为之的垂直押注。2025 年 1 月，Raspberry AI 完成 2400 万美元 A 轮融资，由 Andreessen Horowitz 领投，Greycroft、Correlation Ventures 和 MVP Ventures 参投 (Temkin, TechCrunch; Raspberry AI, BusinessWire)。a16z 合伙人 Bryan Kim 阐述了投资逻辑："Raspberry AI 在设计工作流的每一个环节利用 AI 来赋能创意团队" (Raspberry AI, BusinessWire)。

创始人 Cheryl Liu 曾是 KKR 私募股权分析师，后在亚马逊和 DoorDash 任职。Raspberry AI 提供端到端的 AI 设计平台，让时尚品牌能够通过文本提示生成情绪板、生活方式和产品摄影以及技术图纸——包含 2D 技术规格、CAD 文件和可零售的产品图片 (Andreessen Horowitz, "Investing in Raspberry AI")。客户包括 Under Armour、MCM Worldwide、Gruppo Teddy 和 Li & Fung，公司计划拓展至家居、家具和美妆设计领域 (Temkin, TechCrunch)。

Raspberry AI 在消费组合中的分析价值在于 a16z 自身投资公告所揭示的、关于横向与垂直 AI 区分的态度："虽然横向 AI 图像模型能生成惊艳的视觉效果，但它们通常缺乏服装、配饰和鞋类设计所需的领域特定细节" (Andreessen Horowitz, "Investing in Raspberry AI")。这一表态之所以值得注意，恰恰因为 a16z 同时通过其基础设施基金投资了若干横向图像模型——Black Forest Labs、Ideogram 等。因此，Raspberry AI 的押注并非对横向论点的否定，而是对它的补充：一个赌注，即领域专业化的应用层将在通用模型层之上捕获价值，即便那些通用模型仍在持续进步。公司自主开发模型和微调 ControlNets、而非仅依赖第三方 API 的做法，进一步说明在创意垂直领域，防御力归属于那些将专有训练数据（本例中为时尚专用语料库）与领域原生工作流相结合的公司 (Andreessen Horowitz, "Investing in Raspberry AI")。

6.5 Mirelo 与音频前沿

2025 年最后一笔重要的消费 AI 押注推入了一个相较于图像和文本生成明显发展不足的模态：声音。2025 年 12 月，总部位于柏林的 Mirelo 完成 4100 万美元种子轮融资，由 a16z 和 Index Ventures 联合领投，此前该公司在年初已完成 300 万美元的 pre-seed 轮 (Andreessen Horowitz, "Investing in Mirelo"; Techmeme)。Mirelo 构建的基础模型聚焦于视频的声音层——AI 能够解读生成或录制视频中的视觉线索，并生成时间对齐的音效，让创作者能将无声的 AI 视频转化为沉浸式体验 (Andreessen Horowitz, "Investing in Mirelo"; FoundersToday)。

a16z 由 Guido Appenzeller 和 Justine Moore 撰写的投资论点建立在对 AI 生成媒体演进方向的判断之上："展望未来，每个视频模型都会生成音频。但正如我们在其他模型品类中所见，成熟的创作者不只是要一个默认输出，他们要的是控制力" (Andreessen Horowitz, "Investing in Mirelo")。两位联合创始人 Carl-Johann Simon-Gabriel 和 Florian Wenzel 既是 AI 研究者，也有音乐人背景，a16z 形容这种组合非常稀有：来自"世界顶级实验室的深度研究经验"与"作为前音乐人对音频创作工具的热情"兼备 (Andreessen Horowitz, "Investing in Mirelo")。公司的 SFX v1.5 模型可分析视频内容并生成同步音效，已通过 Fal.ai 和 Replicate 的 API 对外提供，同时面向专业消费者推出了基于浏览器的 Mirelo Studio 工作区 (FoundersToday)。

Mirelo 的投资应与 a16z 此前对 WaveForms AI 的押注放在一起解读——后者是另一家音频领域的公司，a16z 参与了其于 2024 年底宣布的种子轮。WaveForms AI 由 CEO Alexis Conneau 领导——他是 OpenAI GPT-4o 高级语音模式的联合创造者——正在训练一个端到端的音频语言模型，原生处理音频而非经由文本中转，"目标是解决语音图灵测试" (Andreessen Horowitz, "Investing in WaveForms AI")。Mirelo 和 WaveForms 合在一起，代表了 a16z 的一个信念：音频模态——涵盖语音、音效、音乐和环境声——构成了生成式 AI 的下一前沿，尽管乔治·卢卡斯有句名言称"声音是观影体验的一半"，但相对于图像和文本，音频领域的投资仍然严重不足 (Andreessen Horowitz, "Investing in Mirelo")。

6.6 Cluely：分发即产品——及其争议

a16z 2025 年消费组合中没有任何一笔投资比 Cluely 引发了更多公开争议——或更具启示性的辩论，关于消费级 AI 公司应该是什么样子。2025 年 6 月，a16z 领投了这家总部位于旧金山的初创公司 1500 万美元 A 轮，该公司仅在两个月前以"Cheat on Everything"（在一切上作弊）为标语上线 (Temkin, "Cluely Raises $15M")。两位未参与交易的投资人估计投后估值约为 1.2 亿美元，但 a16z 和公司方面均未确认 (Temkin, "Cluely Raises $15M")。A 轮之前数周，公司刚完成 530 万美元种子轮，由 Abstract Ventures 和 Susa Ventures 联合领投，累计融资超过 2000 万美元 (Temkin, "Cluely Raises $15M"; Sourcery.vc)。

产品本身——一款桌面端 AI 助手，实时监控屏幕内容和音频，在会议、销售电话和面试中提供情境感知建议——单就技术而言并不算开创性。

正如 a16z 在投资公告中所承认的，Cluely"在用户桌面上低调运行，智能解读实时音频和屏幕上下文以主动提供洞察" (Andreessen Horowitz, "Investing in Cluely")。多名记者的独立测试显示上线时存在性能问题，包括响应延迟和泛泛的建议，创始人 Roy Lee 本人也承认产品发布时处于"非常原始的状态" (Temkin, "Why a16z Believes Cluely Is the New Blueprint")。

那么，a16z 投的不是产品，而是分发——以及一个关于在模型能力快速商品化时代消费级 AI 公司将如何被打造的具体论点。交易由 a16z 合伙人 Bryan Kim 主导，他也是 ElevenLabs、Captions 和 BeReal 的投资人，其投资组合体现了 Sourcery.vc 所描述的"一个更宏观的论点：AI 正在嵌入个体的全栈" (Sourcery.vc)。

Kim 在 a16z 播客上解释了逻辑：在见到 Lee 之前，他一直在发展一个理论——在消费级 AI 中，速度和分发比精雕细琢的产品更重要，因为底层模型能力收敛得如此之快，任何产品护城河都可能一夜之间被抹平 (Temkin, "Why a16z Believes Cluely Is the New Blueprint")。Kim 的表述毫不含糊："如果你精心打磨了这个东西，结果 OpenAI 或者谁发布了一个新模型把你那个功能直接内置了，你就完了"——由此得出结论，真正重要的是"动量即护城河"——能够以极致速度抓住注意力并在巨头反应过来之前将其转化为收入的创始人 (Temkin, "Why a16z Believes Cluely Is the New Blueprint")。

两位联合创始人——21 岁的 Chungin "Roy" Lee 和 Neel Shanmugam，两人均因在哥伦比亚大学开发该工具的早期版本"Interview Coder"而被停学——以极端的方式践行了这一论点 (Temkin, "Cluely Raises $15M")。Lee 的增长策略不是出自硅谷标准剧本，而是借鉴创作者经济：公司七人增长团队中每人都拥有超过 10 万粉丝的个人受众，公司还雇用了 50 名实习生专门制作推广品牌的 TikTok 内容 (Andreessen Horowitz, "Investing in Cluely")。这一策略产生了惊人的初始牵引力：2025 年 4 月上线后数周内，Cluely 吸引了 7 万用户注册并在消费订阅收入上实现了盈利 (Andreessen Horowitz, "Investing in Cluely")。到 7 月初，在推出企业产品后，公司 ARR 在一周内从 300 万美元翻倍至 700 万美元，Lee 声称一家上市公司将年度合同从 125 万美元加到了 250 万美元 (Temkin, "Cluely's ARR Doubled")。

然而，Cluely 的投资引发的反弹远超常规的社交媒体噪音，暴露出 a16z 组合内部一个真实的哲学张力。正如风险分析师 Kyle Harrison 在其广为传播的文章《A Fungible Worldview》中记录的那样，那些认同 a16z "美国活力"论点——即公司对重建美国国防、基础设施和制造业的公开承诺——的观察者们，对 Cluely 的公告感到失望。批评者指出"1500 万美元在他们自己的领域能推动多大的进步——购买 CNC 机床，推动美国制造业回流，治愈疾病"——在他们看来，那些才是"从根本上有益于切实改善世界的领域" (Harrison, "A Fungible Worldview")。

Harrison 直接抛出了这个问题："一个秉持着如此鼓舞人心、几乎纯净的世界观——比如'美国活力'——的人，怎么转身就去投一个感觉完全背道而驰的东西？" (Harrison, "A Fungible Worldview")。

Packy McCormick 在 Not Boring 中给出了更同情但同样具启示性的分析：这笔投资"在内部逻辑上是自洽的"，因为"Cluely 兜售的正是在 AI 时代一种全新的公司构建方式：假设底层模型能力正在趋同和商品化，分发将成为唯一重要的事" (McCormick, "a16z: The Power Brokers")。McCormick 承认了其中的违和——"人们有理由质疑为什么 a16z 这样一家正在积极塑造美国未来的机构，同时还去投一家把病毒式传播置于道德之上的初创公司"——但最终得出结论，在 a16z 的体量下，"那一小个瞬间的涟漪根本不重要" (McCormick, "a16z: The Power Brokers")。

Cluely 的投资对本章的分析价值体现在两个层面。

第一，它是 a16z "分发优先"消费 AI 论点的最纯粹表达——即 Bryan Kim 所阐述的信念：在模型能力商品化的时代，可持续的优势属于那些能快速捕获并转化注意力的创始人，而非那些打造技术领先产品的人。这一论点与消费组合其余大部分投资的技术优先特征形成了鲜明对比：ElevenLabs 多年投入自研语音模型，Hedra 专门构建角色动画架构，Mirelo 开发物理感知的声音生成。Cluely 使用的是现成的大语言模型，竞争的武器是营销速度。这种路径能否产生持久的企业价值——还是会制造一道短暂而耀眼的注意力闪光，在开源克隆版 Glass 等免费替代品出现后迅速消散——仍是一个开放性问题。正如 TechCrunch 在 ARR 公告后数天内指出的，"Cluely 的实时笔记功能可能很容易被复制"，到 2025 年 11 月，公司已悄然将自己重新定位为标准 AI 会议助手，移除了最初那些挑衅性定位的明确引用 (Temkin, "Cluely's ARR Doubled")。

第二，也更具结构性意义的是，Cluely 争议照亮了在 a16z 这一体量下运营多基金平台的内在张力。公司 11.76 亿美元的"美国活力"基金、7 亿美元的生物+健康基金、17 亿美元的基础设施基金，都承载着一种国家使命叙事——用 Horowitz 的话说是"确保美国赢得未来一百年的技术竞赛"。而消费团队则以一种对此类考量明确不可知的使命运作：它的工作就是找到能打造增长最快的消费产品的创始人，仅此而已。一家公司能同时资助 Anduril 的自主武器系统和 Cluely 的"在一切上作弊"桌面覆盖层——并以各自自洽的逻辑为两者辩护——这不是矛盾，而是平台模式的结构性特征。

正如 Harrison 所观察的，a16z 的投资决策最终不是由统一的哲学世界观引导，而是由"规模和速度"驱动——在管理 900 亿美元资产的体量下，必须跨 AI 采纳的每一条可行路径快速部署资金 (Harrison, "A Fungible Worldview")。这一观察对更广泛的消费 AI 组合——以及它在公司内部制造的主题张力——的影响，将在本报告第十三章进一步分析。

6.7 综合分析：消费论点的结构性解读

作为一个组合来审视，a16z 2025 年消费和创意 AI 投资揭示了三个超越个别公司的结构性洞察。

第一是消费-企业边界的消融。传统的风投分类法——消费公司面向个人、企业公司面向商业——在 AI 时代正变得分析上过时。ElevenLabs、Gamma 和 Hedra 都以消费产品起步，正在快速向企业端部署。a16z 联合 Mercury 发布的 AI 应用支出报告所记录的广泛自下而上采纳印证了这一趋势：在初创公司实际付费使用的前 50 名 AI 原生应用中，有 12 家同时出现在 a16z 的消费端 AI 应用 Top 50 榜单上，显示出强劲的消费端到企业端传导管道 (Davis, TechCrunch)。a16z 合伙人 Olivia Moore 直接解释了这一动态："我们看到很多消费公司正在越来越快地被拉入企业端，因为它们做出了如此令人愉悦的消费工具" (Davis, TechCrunch)。这种类别模糊对 a16z 的基金架构产生了具体影响：消费团队（Olivia Moore、Justine Moore、Bryan Kim、Anish Acharya）和基础设施团队（Jennifer Li、Matt Bornstein）现在在同一家公司中联合投资——ElevenLabs 归入 Jennifer Li 的基础设施组合，Hedra 通过基础设施基金出资却被作为消费产品推广。

第二个洞察是 a16z 2025 年 12 月发布的《State of Consumer AI 2025》报告所称的"有主张的产品"论点的浮现。在通用 AI 助手趋于趋同的格局下——ChatGPT 估计拥有 8 亿至 9 亿周活跃用户，不到 10% 的用户会访问任何竞品——那些成功"突围"的消费 AI 初创公司有一个共同特质：它们构建的是聚焦的、有主张的体验，提供模型公司自身产品之外的特定超能力。报告明确列举了若干突围案例，包括组合内的 ElevenLabs 和 Gamma，以及组合外的 Replit、Suno 和 Lovable (Moore and Moore, "State of Consumer AI 2025")。投资含义是方向性的：a16z 不押注通用 AI 助手（一个它认为日益赢者通吃的市场），而押注垂直差异化的创意工具——语音（ElevenLabs）、演示文稿（Gamma）、角色视频（Hedra）、时尚设计（Raspberry AI）和音效（Mirelo）——它们各自捕获特定的工作流。

第三个、或许也是最重要的洞察涉及消费级 AI 的单位经济，a16z 自身的研究表明它在结构上优于前几代消费软件。Moore 的"大扩张"框架认为，消费级 AI 公司通过按使用量定价和消费端到企业端的拉动效应实现了超过 100% 的收入留存率——如果这一动态持续，将代表对历史上限制消费软件估值（相对于企业 SaaS）的经济约束的根本性突破 (Moore, "The Great Expansion")。此外，a16z 的收入基准数据显示，中位数消费级 AI 公司在成立第一年就达到 420 万美元 ARR，超过了中位数企业 AI 公司的 200 万美元——这是对 AI 之前消费公司常年推迟变现模式的逆转 (Andreessen Horowitz, "What 'Working' Means")。如果这一论点成立，它将代表自 2010 年代初移动应用经济以来消费级 AI 投资最有力的经济论据——也解释了为什么 a16z 一如既往地早期下注、激进下注。

Cluely 的案例通过引入第四个结构性洞察进一步复杂化了这幅图景：在消费级 AI 中，分发还是技术，才构成持久的护城河？

本章确认的六笔投资沿着一条清晰的光谱排列。一端是 ElevenLabs，花了三年时间构建自研语音合成模型后才进行商业化规模扩张；另一端是 Cluely，以自认"原始"的产品上线，将全部赌注压在病毒式分发上。在两极之间，Gamma、Hedra、Raspberry AI 和 Mirelo 各自将自研模型开发与某种程度的有机分发优势相结合——但没有一家将分发提升到定义 Cluely 论点的那种生存级战略高度。整体审视这个组合，可以看出 a16z 并未押注于一种单一的消费 AI 成功理论，而是在技术-分发光谱上同时运行着多组平行实验——这种多元化策略，正是第三章所述的前沿模型指数基金式投资法在消费层的映射。

七、医疗与生物AI：最核心的赛道

7.1 医疗——一个结构性的战略重心

2025年，没有任何一个垂直领域比医疗健康吸走了更多来自Andreessen Horowitz的资金、注意力和智力资源。

根据SEC文件及新闻稿汇编的投资组合追踪数据，a16z在2025年AI投资组合中，约40%的资金流向了医疗健康——这一比例超过了基础设施（25%）、垂直领域Copilot（20%）及娱乐/物流（15%）的总和 (Feed The AI, "a16z's AI Portfolio: 2026 Tracker")。更值得关注的是，2025年5月至9月间获得a16z参投融资的六家BioHealth公司，无一例外地将"AI"作为自身最核心的标签。无论从项目数量还是融资规模来看，医疗AI在一个融资周期内就追平了该机构2023年和2024年的投资基准线 (CDP Center, "VC Digest: Andreessen Horowitz — Major Deals and Trends")。

如果将a16z从其150亿美元超级基金中划拨给Bio + Health的专项配置，与其联合礼来（Eli Lilly）发起的5亿美元生物技术生态系统风险基金合并计算，a16z在2025年开年时手握的医疗专项"弹药"就已超过12亿美元——这还没算上任何联合投资的额外出资。

如此量级的投入，需要一个合理的解释。

美国医疗健康是一个4万亿美元的产业，几乎占到GDP的五分之一，但它在企业软件采用率上却长期落后于所有其他主要行业。a16z Bio + Health团队的普通合伙人Julie Yoo在一篇被广泛引用的文章中指出，医疗行业"IT/软件支出占收入的比例一直不到同类行业的一半，工作流程主要由人工操作和传真、电话等传统工具主导" (Yoo, "Why Will Healthcare Be the Industry That Benefits the Most from AI?")。

然而，在Yoo的分析框架中，这种技术上的"落后"如今反而成了一种资产而非负担。与那些已经投入数千亿美元购置企业软件的行业不同，医疗行业不存在"可能阻碍其他行业充分利用最新AI创新的沉没成本偏见" (Yoo)。换句话说，医疗行业是AI原生公司的一块处女地（tabula rasa）——它们无需与复杂的存量软件体系做整合或替换，可以直接在空白地带起步建设。

但这个"蛙跳效应"只是a16z医疗投资论述的一半。另一半，来自供给侧的绝望。

Yoo将医疗行业面临的困境描述为"所有人力危机之母——相对于未来五年临床服务（快速增长的）需求预测，我们缺少超过10万名医生和护士"。与此同时，现代医学日益增长的复杂性——从诊断技术的突破到连续监测和新型疗法——意味着临床医生必须"在诊疗现场实时地综合分析高度复杂的数据集" (Yoo)。这些供给侧的结构性瓶颈，不是渐进式的效率工具所能解决的。

a16z在2025年每一笔医疗AI投资背后的核心论述是：生成式AI能够推动医疗行业从Eroom's Law（由对熟练人力劳动的依赖所驱动的成本指数级增长）转向接近Moore's Law的轨道——通过技术将服务商品化，而这恰恰是AI所能实现的 (Pande, "AI at the Intersection: The a16z Investment Thesis on AI in Bio + Health")。

从分析角度看，这里最关键的区分在于服务市场的TAM与软件市场的TAM。大多数企业级AI公司争夺的是一个以"十亿美元"为量级的软件市场，而在Yoo的论述中，医疗AI公司争夺的是一个以"万亿美元"为量级的服务市场——因为AI智能体（Agent）不仅仅是辅助人类工作者，它们在理论上可以在边际上替代整类人力劳动的需求。正如Yoo在2025年3月的一次采访中所总结的："我真心认为，医疗健康将是这一波生成式AI浪潮中受益最大的行业" (Yoo, qtd. in Healthcare Brew, "How a16z's Julie Yoo Decides Which Health Tech Startups Are Worth Investing In")。

以下所有被投公司，均卡位于这个万亿级服务TAM中的某个切面。

7.2 礼来合作基金：以资本结构表达投资信念

在逐一审视被投公司之前，有必要先了解a16z用以承载其生物健康雄心的那个结构性载体。

2025年1月10日，a16z宣布与礼来合作成立Biotech Ecosystem Venture Fund。这是一种前所未有的安排：由一家制药公司独家出资，交由外部风投机构管理。该基金将部署最高5亿美元，投资于各阶段的公司，"以长期视角赋能颠覆性公司，使其充分释放新型生物科学、工程技术和AI能力的潜力" (Andreessen Horowitz, "Biotech Ecosystem Venture Fund")。

正如STAT News所评论的，"由一家药企巨头与一家现有风投机构共同管理基金，或由单一企业为风投基金提供全部资金来源，这都是极不寻常的" (Herper, "Spurred by AI's Possibilities, Eli Lilly and Andreessen Horowitz Partner on $500M Venture Fund")。

这只基金的深层逻辑，在于一种结构性互补。a16z贡献其在发掘、孵化和规模化科技公司方面的核心能力，而礼来不仅提供资本，还开放其Catalyze360支持体系——涵盖Lilly Ventures、Lilly Gateway Labs和Lilly ExplorR&D——为生物技术初创公司提供"传统上早期公司难以触及的人才、工具、能力和专业知识" (Andreessen Horowitz; BioSpace, "Lilly Partners With a16z on $500M VC Fund")。据Timmerman Report报道，a16z Bio + Health合伙人Vineeta Agarwala将该基金的重点聚焦于药物研发与AI交叉领域的"前沿科技" (Timmerman, "The Future of AI and Health, Part II: Andreessen and Colleagues Weigh In")。

这项合作同时实现了两大战略目标。其一，它提供了一个非稀释性的资本基础，补充a16z自身的Bio + Health配置，使其能够在临床验证周期往往超出典型风投基金存续期的赛道上，做出更大规模、更长周期的押注。其二，它内嵌了一个渠道与背书机制：对于早期医疗AI初创公司而言，礼来的"认证印章"在药企采购对话中所承载的分量，是任何风投品牌——无论多么声名显赫——都无法独自复制的。

7.3 患者端AI Agent：Hippocratic AI

在a16z的医疗AI版图中，理论野心最大的一家公司，当属Hippocratic AI。

自2023年成立以来，这家公司就怀揣着一个极具挑衅意味的使命：部署能执行患者端临床任务的生成式AI智能体——不是作为诊断工具或信息检索系统，而是作为自主语音Agent，代替人类护士、护理协调员和社工，与患者进行深入的多轮对话。

Hippocratic在2025年的融资轨迹，即便以医疗AI的加速标准来衡量也堪称惊人。

1月，公司完成了由Kleiner Perkins领投的1.41亿美元B轮融资——距其A轮仅九个月——估值达到16.4亿美元，a16z、General Catalyst、NVIDIA、Premji Invest及多家医疗系统均按比例或超比例参投 (BusinessWire, "Hippocratic AI Completes $141MM Series B"; Fierce Healthcare, "Hippocratic AI Banks $141M Series B")。十个月后的11月，Hippocratic又以35亿美元估值（较1月翻了一倍多）完成1.26亿美元C轮融资，由Avenir Growth领投，a16z、CapitalG（谷歌旗下成长基金）、General Catalyst、Kleiner Perkins以及Cincinnati Children's和WellSpan Health等医疗系统投资方继续跟投 (Hippocratic AI, "Series C Announcement"; Fierce Healthcare, "Hippocratic AI Lands $126M Series C")。累计融资总额达到4.04亿美元。

Hippocratic的发展轨迹有两个维度值得深入分析。

第一是其商业化落地的速度。商业化启动仅十五个月，公司就与六个国家的50多家大型医疗系统、支付方和药企客户建立了合作，构建了超过1,000个临床应用场景，完成了逾1.15亿次临床患者交互，且零安全事故报告 (Hippocratic AI)。其客户名单包括Cleveland Clinic、Northwestern Medicine、Ochsner Health、Moffitt Cancer Center、英国Guy's & St Thomas' NHS Trust和Universal Health Services，并已覆盖前十大支付方中的五家以上及前八大药企中的三家 (BusinessWire, "Hippocratic AI Raises $126 Million")。

第二是公司以"刻意限制范围"来构建安全护城河的策略。Hippocratic明确禁止其智能体用于开处方或做诊断——它只专注于非诊断性的患者端任务，如慢性病管理、出院后随访、用药依从性和癌症筛查外展等 (Fierce Healthcare, "Hippocratic AI Lands $126M"; TechTarget, "Hippocratic AI Snags $126M")。其自研的Polaris安全星座架构（Polaris Safety Constellation Architecture）——一个由近30个LLM组成的实时交叉校验系统——已经过超过7,000名持证美国临床医生的模拟测试 (HIT Leaders & News, "Hippocratic AI Lands $126M Series C")。

这一设计哲学实质上构建了一条监管护城河：由于其Agent明确回避临床诊断和治疗建议，在现行规则下可能落在FDA临床AI监管范围之外，从而实现更快速的部署；而竞争对手若瞄准诊断类应用，则必须走完完整的FDA审批流程。

Julie Yoo在C轮公告中的评价，透露了a16z更宏观的投资逻辑："Hippocratic AI是我们近年来见过的增长最快的企业级医疗公司之一。其快速增长印证了市场对解决行业劳动力和患者可及性危机方案的迫切需求" (Yoo, qtd. in BusinessWire)。注意这里的措辞：这不是一个技术赌注，而是一个关于劳动力替代必然性的结构性判断——赌的是一个无法靠招聘走出供给危机的行业。

7.4 临床医生端Copilot：Ambience Healthcare

如果说Hippocratic AI代表了a16z对患者端Agent式AI的押注，那么Ambience Healthcare就代表了另一面的互补赌注——面向临床医生的Copilot——而且从某种意义上说，商业化验证更为充分。

2025年7月29日，Ambience完成了2.43亿美元C轮融资，由Oak HC/FT和Andreessen Horowitz联合领投，估值达到12.5亿美元，成为当年最大规模的健康科技融资之一 (Ambience Healthcare, "Series C Announcement"; Fierce Healthcare, "Ambience Reels in $243M Series C")。本轮投资方还包括OpenAI Startup Fund、Kleiner Perkins和Optum Ventures——这个投资组合颇为独特地同时横跨了AI基础设施（OpenAI）、风险投资（Kleiner）和美国最大的医疗集团（UnitedHealth Group旗下的Optum）。

a16z从2020年Ambience的种子轮就开始介入，随后在2022年领投了其3,000万美元的A轮 (Sacra, "Ambience Revenue, Valuation & Funding")。从那些早期轮次至今，真正发生变化的是平台的广度。Ambience最初以环境AI文档工具（ambient AI documentation tool）的身份切入市场——这类产品当时已有不少——但现在已扩展为一个覆盖文档、编码、临床文档完整性（CDI）和临床工作流支持的端到端综合平台，横跨门诊、急诊和住院场景，支持超过200个专科 (Ambience Healthcare)。

Yoo在C轮时明确阐释了这一"楔子到平台"的打法："当我们最初在种子轮投资Ambience时，我们就看到了其环境AI产品作为楔子，逐步切入一系列核心临床工作流的潜力" (Yoo, qtd. in Fierce Healthcare)。

两项第三方验证尤其值得关注。

第一，Cleveland Clinic——全球最严谨的学术医疗中心之一——对五大主流环境AI医疗记录供应商进行了正面对比测试，涵盖文档质量、产品功能、医生满意度、部署难度和投资回报率等维度。Ambience在这次评选后赢得了一份为期五年的排他性企业级合作 (Fierce Healthcare)。

第二，在2025年KLAS新兴解决方案Top 20评选中，Ambience在"改善临床医生体验"维度排名第一，并在"改善患者体验"和"改善医疗结果"两项中均跻身前三——这些排名基于医疗机构高管的直接反馈 (KLAS via BusinessWire, "Ambience Healthcare Ranked #1")。

公司公布的运营指标进一步印证了其企业级落地能力：80%的临床医生活跃使用率（为第二名竞品的两倍）、97.7分的KLAS客户满意度评分，以及通过提升编码准确性实现的每位临床医生13,000美元的可量化ROI (MedCity News, "Ambience Healthcare Gains Unicorn Status"; Ambience Healthcare)。合作医疗系统包括Cleveland Clinic、UCSF Health、Houston Methodist和Memorial Hermann (TechTarget, "Ambience Healthcare Secures $243M")。

Ambience相对于竞争对手Abridge、Nuance（微软）和DeepScribe的竞争定位，折射出医疗AI领域一个更宏观的动态：在一个正快速围绕环境记录作为基础功能进行整合的市场中，赢家的差异化并非仅靠转录质量，而是取决于其与收入循环（revenue cycle）和编码工作流的整合深度。Ambience的平台是首个经第三方验证、获CFO签批认可的环境AI解决方案，其ROI直接挂钩编码合规——这个价值主张直击经济决策者（医院CFO），而不仅仅停留在临床使用者层面 (Ambience Healthcare)。

这种将平台扩张锚定在可量化财务回报上、而非单纯临床满意度上的策略，与其他行业中企业级SaaS公司从部门级工具向全企业级平台跃迁时所采用的路径如出一辙。

7.5 Slingshot AI与Counsel Health：心理健康与AI原生医疗服务

在Hippocratic AI和Ambience Healthcare这两笔旗舰投资之外，a16z还做了两笔规模较小但概念意义同样重大的押注——它们拓展了医疗AI所能触达的边界。

7.5.1 Slingshot AI

Slingshot AI代表了a16z在消费者端心理健康AI领域最大胆的一步。a16z领投了Slingshot的A轮，使其累计融资达到4,000万美元。2025年7月，Slingshot又完成了由Radical Ventures和Forerunner Ventures领投的5,300万美元追加融资，总融资额达到9,300万美元 (STAT News, "Slingshot AI, the a16z-Backed Mental Health Startup, Launches a Therapy Chatbot"; Behavioral Health Business, "With $93M Raised, Slingshot Debuts AI-Powered Therapy Service")。

Slingshot的产品名为Ash，其底层是一个自称为"心理学基础模型"的领域专用模型——训练数据来自有史以来规模最大的行为健康交互数据集之一，涵盖CBT（认知行为疗法）、DBT（辩证行为疗法）、ACT（接受与承诺疗法）、心理动力学治疗和动机性访谈等多种治疗流派 (BusinessWire, "Slingshot Launches Ash")。

a16z合伙人Vijay Pande对这笔投资的论述毫不讳言危机的规模："全球一半人口一生中会罹患至少一种心理健康疾病。我们每个人都值得更幸福，但现实是，我们永远不会有足够的人类来帮助每一个需要帮助的人" (Pande, "Investing in Slingshot AI")。a16z专注医疗领域的投资合伙人Daisy Wolf也强调："需求是巨大的，但在我们有生之年，永远不会有足够的受训专业人员来满足它" (Wolf, qtd. in Tech Brew, "Slingshot AI's Ash Wants to Be Your Therapist")。

值得注意的是，a16z合伙人Bryan Kim则从数据壁垒而非临床角度定义了Slingshot的护城河："这些人在训练模型、获取数据——这非常困难。这是一条非常昂贵且艰难的路径"——这使Slingshot区别于那些仅仅在通用LLM上做微调的竞品 (Kim, qtd. in Tech Brew)。

7.5.2 Counsel Health

Counsel Health代表了一个不同但同样具有深层含义的赌注：AI原生医疗服务模式。2025年10月，a16z与GV（原Google Ventures）联合领投了Counsel Health的2,500万美元A轮融资，此前a16z已在2024年10月领投了其1,100万美元种子轮 (BusinessWire, "Counsel Health Raises $25M"; HIT Consultant, "Counsel Health Raises $25M")。

与Hippocratic AI聚焦非诊断性患者交互、Ambience聚焦临床医生文档不同，Counsel正在构建的是一个全栈AI原生医疗集团。它自称为医疗健康的"MD + AI前门"——将医疗AI与持证自有医生相结合，提供即时的、基于聊天的医疗服务。

其发布时公布的数据相当亮眼：96%的问题解决率、2分钟的医生响应时间、每位活跃会员年节省381美元 (BusinessWire)。更令人瞩目的是，Counsel的模式使一名医生能够安全管理超过25,000名患者——而传统初级诊疗模式下，这个数字大约是1,500人——其创始人Dr. Muthu Alagappan将这称为"AI驱动的临床医生驾驶舱" (Counsel Health, "The Story Behind Our Series A")。

Counsel与Hippocratic之间的战略协同值得玩味。两家公司都旨在成倍放大临床产能，而非仅仅自动化行政事务。但它们占据着不同的监管和临床风险位置：Hippocratic刻意回避诊断和处方，而Counsel则恰恰在这些环节保留了医生的介入——构建了一种人在回路（human-in-the-loop）架构：AI处理初始分诊，医生仅在需要升级时介入行使临床判断。

这两种模式并置来看，意味着a16z并未押注单一的医疗AI架构范式，而是在对整个设计空间进行"包围式"覆盖。

7.6 组合全景：交叉分析

从投资组合整体来看，a16z在2025年的医疗AI布局呈现出一种高度一致的战略——远比单独审视每笔交易时看到的更为刻意和系统。下表汇总了已确认的投资：

*详见第5节；此处列入以保持组合完整性。

从这一组合结构中，可以提炼出三个关键洞察。

其一，a16z的投资覆盖了医疗健康的完整价值链——从患者触点（Hippocratic、Counsel），到临床医生工作流（Ambience），到后端运营（Tennr、EliseAI），再到心理健康可及性（Slingshot）。对于单只基金的垂直策略而言，这种广度极为罕见，暗示a16z将医疗AI视为的并非单一市场，而是由共同的供给侧危机所统一的一组相邻市场的星座。

其二，这个组合清晰地展现了对构建领域专用AI架构的偏好，而非简单地在通用模型上做微调。Hippocratic由近30个交叉校验LLM组成的Polaris星座架构，Ambience为临床和监管需求专门打造的自研推理模型，Slingshot专门基于心理治疗交互数据训练的基础模型——都反映出一个核心信念：医疗行业的复杂性需要专用智能，而非GPT的外包装。这与a16z在企业级AI（第5节）中的投资方式形成了鲜明对比——在后一领域，许多被投公司是在基础模型API之上构建应用。

其三，这些轮次中的投资方组成本身也极具信息量。Hippocratic轮次中医疗系统投资方（Cleveland Clinic、Cincinnati Children's、Universal Health Services、WellSpan Health）与风投并肩出现，Ambience轮次中Optum Ventures与a16z同台，以及OpenAI Startup Fund跨多笔交易参与——这构成了一种独特的网络效应：被投公司不仅获得资金，还同时获得了分发渠道、临床验证伙伴和AI基础设施的接入。这种投资方工程——在同一张股权结构表上融合金融资本、临床公信力和技术基础设施——最终可能比任何单笔投资的独立论述都更具战略意义。

八、金融科技AI：当监管变成代码，当软件变成劳动力

8.1 静默中的加速

金融服务长期以来都是Andreessen Horowitz投资版图中的结构性支柱。该机构的专职金融科技团队横跨银行、借贷、保险、房地产和资本市场进行投资，其核心信念是"移动端、数字货币、AI与机器学习，以及新数据源的结合，为初创公司提供了跨越式超越过时基础设施的独特机会" (Andreessen Horowitz, "Fintech Investments, Team, & Thesis Overview")。

然而在2024年的大部分时间里，金融科技在a16z的交易流水中显得相当沉寂——全年仅领投或联合领投了两笔种子轮之后的金融科技交易。到了2025年，这个数字跃升至十笔——五倍的增长，使a16z与QED Investors和Accel并列全球第三大最活跃的金融科技领投机构，仅次于各完成十一笔的Sequoia Capital和Ribbit Capital (Metinko, "Y Combinator Was By Far the Most-Active Fintech Investor in 2025")。

若将所有轮次的参投统计在内，a16z在2025年对超过500万美元的金融科技项目共出手32次——较2024年的20笔增长超过50%，成为仅次于Y Combinator的第二大活跃金融科技投资方 (Metinko)。

这一加速发生在全球金融科技融资整体复苏的大背景下。2025年全球金融科技创业公司的风险投资总额达到518亿美元，较2024年的408亿美元增长27%——这是疫情以来金融科技融资首次超越2020年前的水平 (Crunchbase News, "Fintech Funding Jumped 27% in 2025")。但这个总量数字掩盖了一个结构性变化：交易笔数实际下降了23%，意味着单笔规模更大、数量更少，市场呈现出"持续的向质量集中的趋势，资本日益聚拢到拥有差异化创意、清晰执行力和'真实牵引力'的公司身上"，正如Norwest VP Jordan Leites对市场的判断 (Crunchbase News, "Fintech Funding Jumped 27%")。

在这个日益分化的格局中，a16z金融科技领投活动的五倍增长，不仅仅是兴趣回归的信号——而是一次战略性的权重调整，意在让该机构掌握这一赛道的定义权。

然而，使这一加速真正具有分析意义的，不是其规模，而是其性质。本节所分析的金融科技投资共享着一个结构性逻辑，与第7节剖析的医疗投资论述高度平行——在某些案例中甚至是明确的镜像关系。在这两个行业中，a16z都识别出了同一组"三位一体"的结构特征：受监管复杂性拖累的行业、在合规和运营流程上对昂贵人力劳动的依赖、以及长期低迷的现代软件采用率。

该机构在两个赛道给出了同一个回答：投资那些不与现有软件厂商竞争、而是与劳动力本身竞争的AI Agent公司——切入的是万亿级的服务TAM，而非十亿级的软件TAM。正如a16z普通合伙人Alex Rampell在2025年3月该机构第四届Connect/Fintech年度活动上所宣称的："今天，得益于AI，我们正在见证可能是历史上最伟大的嬗变。软件变成了劳动力" (Rampell, qtd. in Andreessen Horowitz, "What's Working in AI, Rebuilding Core Banking")。

这一表述——软件不再是辅助劳动的工具，而是替代劳动的主体——贯穿了a16z在2025年领投的每一笔金融科技交易。

8.2 思想框架："监管变成代码"

在逐一审视被投公司之前，有必要先理解金融科技团队在2025年全年构建起的那套思想体系。这是一整套已公开发表的投资论述，其系统性和战略连贯性超过了任何竞争对手的金融科技实践。

2025年1月，领导该机构金融服务、保险及B2B软件实践的普通合伙人Angela Strange在简报中提出了一个预判："2025年将是'监管变成代码'的元年" (Strange, "The Rise of Vertical AI in Accounting")。论证一如既往地精确：银行、保险和医疗行业的公司"花费无数小时和数百万美元来维持合规"，而监管文本动辄长达数万页 (Strange)。Strange的论述描绘了这样一个未来：监管专用LLM将使合规工作变得如同一次搜索查询般日常。

2月，合伙人James da Costa和Angela Strange发表了《语音AI将改变我们的银行体验》，论证金融领域的语音Agent是"一个强大的楔子"，能够颠覆下游的遗留软件，但成功落地需要驾驭领域特有的微妙之处，包括监管精确性和金融产品知识的广度 (da Costa and Strange, "Voice AI Will Change How We Bank")。

5月，团队发表了《我的Agent将如何支付？》，探讨了在"消费者和企业能够指示Agent代其完成任何支付"的世界中，所需的金融基础设施 (da Costa, Strange, Amble, and Vasquez, "How Will My Agent Pay for Things?")。

10月，da Costa和Rampell发表了《绿地战略：AI原生创业公司宾果牌》，论证AI原生创业公司可以通过在企业成立之初即瞄准绿地公司，来颠覆企业软件的每一个品类——他们展示了一张颇具挑衅性的5×5宾果牌，宣称"在每一个品类中，我们都相信牌上的每一个在位者都可能被AI原生替代方案所取代" (da Costa and Rampell, "The Greenfield Strategy")。

这些出版物与交易流水之间的关系绝非偶然——它们在结构上不可分割。2025年Q3和Q4随之而来的投资，精确地映射到了Q1和Q2阐述的框架之上：Salient是"银行语音AI"论述的实体化；FurtherAI是保险领域"监管变成代码"的落地；Stuut和Rillet则是CFO技术栈中"软件变成劳动力"的具象。

已发表论述与已部署资本之间的这种一致性表明，a16z的金融科技内容策略不仅仅是营销手段，更是一个交易发掘工具——它向创始人预告投资优先级，同时也在塑造机构自身的资本配置决策。

8.3 Rillet：AI原生ERP与五千亿美元市场

2025年a16z联合领投的最大一笔金融科技AI交易——以机构信念强度而非单纯轮次规模衡量——是Rillet。这家AI原生ERP平台于2025年8月6日宣布完成7,000万美元B轮融资，由Andreessen Horowitz和ICONIQ联合领投，Sequoia、Oak HC/FT及早期投资方参投 (Rillet, "Rillet Raises $70M Series B"; GlobeNewsWire, "Rillet Raises $70M")。a16z普通合伙人Alex Rampell和ICONIQ普通合伙人Seth Pierrepont双双加入Rillet董事会 (Rillet)。

值得注意的是，这轮融资距Rillet宣布获得Sequoia 2,500万美元A轮仅过去十周——意味着公司在不到一年内融资超过1亿美元 (Crunchbase News, "Fintech Startup Rillet Lands $70M")。

Rillet区别于本节其他金融科技投资的地方，在于其瞄准市场的广度和架构论述的激进程度。正如a16z在投资公告中所述："ERP是企业软件中最迫切需要重塑的品类之一，也是最大的品类之一。Rillet瞄准的是一个五千亿美元的市场" (Andreessen Horowitz, "Investing in Rillet")。这个市场——不仅包括软件许可，还包括围绕ERP实施和维护的庞大服务层——由行动迟缓的大型集团所拥有的在位者主导：Oracle旗下的NetSuite、Sage旗下的Intacct、微软旗下的Dynamics (Andreessen Horowitz, "Investing in Rillet")。

Rampell以其一贯直白的方式定义了这个机会："财务团队理应享受与销售、工程和法务同等的AI优势" (Rampell, qtd. in GlobeNewsWire)。合伙人Seema Amble补充道："Rillet正在通过为AI时代专门重建ERP基础设施来实现这一变革" (Amble, qtd. in GlobeNewsWire)。

a16z的投资论述建立在三股汇聚力量之上，该机构认为这三者使当下成为AI原生ERP的最佳时机：能够以企业级精度对合同和财务工作流进行推理的基础模型的出现；会计人才短缺背景下CFO面临的"以更少做更多"的压力；以及统一数据模型、可组合Agent和集成自动化等新型架构范式所支撑的实时财务能力——取代传统的月度快照 (Andreessen Horowitz, "Investing in Rillet")。

Rillet的平台将现代智能总账与专业化AI Agent相结合，主动管理财务运营——自动化日记账分录、账目核对、生成预测和董事会报告——而非像传统系统那样被动记录交易 (GlobeNewsWire)。

早期牵引力令人瞩目：自上线以来签约客户超过200家，ARR在短短12周内翻倍；ARR超过1亿美元的独角兽PostScript使用Rillet仅需三天即可完成结账；而Windsurf仅凭两人团队就运行了整个财务部门 (Rillet; Crunchbase News)。

Rillet这笔投资的分析意义在于，它揭示了a16z愿意押注AI原生品类创造而非渐进式改进的决心。Salient、FurtherAI和Stuut（下文详述）各自瞄准金融服务中的特定工作流，而Rillet的目标是替换整个财务操作系统——这是一种根本不同的风险和回报结构。a16z在Sequoia A轮仅十周后就投入两个董事会席位并联合领投，释放出一个信号：建立AI原生ERP标准的窗口期极为短暂，延迟的代价大于压缩尽调周期的代价。正如该机构所写的："下一代伟大的企业级公司不会仅仅'给现有软件加上AI'，而是围绕AI重新架构。Rillet正是如此" (Andreessen Horowitz, "Investing in Rillet")。

8.4 Salient：AI Agent即新一代贷款服务劳动力

a16z 2025年金融科技组合中，"软件变成劳动力"论述最直接的表达，当属Salient——这家面向消费贷款机构的AI优先工作流自动化平台。2025年7月，Salient完成了由Andreessen Horowitz领投的6,000万美元A轮融资，Matrix Partners、Y Combinator和Michael Ovitz参投，估值3.5亿美元 (Andreessen Horowitz, "Investing in Salient"; AIM Media House, "With $60M from a16z, Salient Targets Compliance and Cost in Lending")。

公司仅成立十八个月，由Ari Malik（前特斯拉销售金融部门）和Mukund Tibrewala（前Dropbox和Airtable）创立，构建的AI Agent能够通过语音、短信、邮件和聊天全渠道处理借款人交互——自动化贷后工作流，包括还款催收、结清处理、保险更新和合规监控 (Andreessen Horowitz, "Investing in Salient")。

正如a16z投资公告所言："AI正在将资本转化为劳动力，自动化以前需要人力完成的工作，让企业在规模化的同时变得更高效" (Andreessen Horowitz, "Investing in Salient")。

截至2025年6月，Salient仅以十名工程师的团队就实现了1,400万美元的年化收入，处理了超过10亿美元的交易，并每日为Westlake Financial、Exeter Finance和三家上市银行等客户处理40万通电话 (AIM Media House; Andreessen Horowitz)。关键的是，该平台内置的UDAAP合规监控功能——可自动标记AI和人类坐席交互中潜在的不公平、欺骗性或滥用行为——构建了一个通用语音AI工具难以复制的监管优势 (Andreessen Horowitz, "Investing in Salient")。

Salient这笔投资在结构上与a16z对HappyRobot（第5节）的投资互为镜像——两者都是以AI Agent替代高频次、强合规行业中电话人力的公司。但HappyRobot瞄准的是货运物流，Salient瞄准的是消费贷款服务链——在这个市场中，传统BPO供应商仍然凭借按工时计费的商业模式掌握着数十亿美元的服务合同，而这种模式天然脆弱于AI原生替代方案。a16z以隐含每位工程师850万美元的估值部署了6,000万美元——投的是一家收入"更多受限于内部带宽而非市场需求"的公司（CEO Malik语）——这凸显了该机构的判断：在垂直AI服务领域建立品类领导地位的窗口期正在快速收窄 (AIM Media House)。

8.5 FurtherAI与Stuut：受监管后台办公的自动化

另外两笔投资补全了a16z在后台金融科技AI领域的布局图景。将它们与Salient和Rillet并置阅读，可以清晰看到该机构在金融服务子赛道上的精准打击。

8.5.1 FurtherAI

2025年10月7日，a16z领投了FurtherAI的2,500万美元A轮——这是保险AI领域有史以来规模最大的A轮之一——距其500万美元种子轮仅过去六个月，累计融资达到3,000万美元 (FurtherAI, "FurtherAI Announces $25M Series A"; GlobeNewsWire)。本轮还包括Nexus Venture Partners和Y Combinator参投。FurtherAI构建的是一个"保险原生工作空间"，自动化投保受理、保单比对、承保审计、理赔处理和合规工作流——面对的是一个规模达7万亿美元、却仍高度依赖PDF和电子表格的全球行业 (FurtherAI; Sovereign Magazine, "Why a16z Just Rushed $25 Million Into FurtherAI")。

这笔投资直接落地了"监管变成代码"的论述。a16z合伙人Joe Schmidt阐述了这一信念："Aman和Sashank是技术型创始人，他们的客户视其为真正的AI合作伙伴，而非仅仅是AI工具。他们的早期牵引力预示着一个变革保险业的代际机遇" (Schmidt, qtd. in StartupHub.ai)。

Sovereign Magazine则为这种紧迫性提供了背景：保险行业正在流失约40万名专业人才，且没有替代梯队来承接他们的机构性专业知识——这场人才危机与Julie Yoo在医疗领域（第7节）所描述的如出一辙，使得AI采纳成为"必需品"而非可选升级 (Sovereign Magazine)。通用AI工具"无法把握复杂保险文档的微妙之处"，而FurtherAI提供的是一个为精确性、可审计性和保险工作流的序列绑定特性而专门构建的领域专用替代方案 (Andreessen Horowitz, "Investing in FurtherAI")。

已报告的早期指标——团队生产力翻倍、保单比对准确率超过95%、方案生成速度提升10倍——指向的是生产级部署而非实验性测试 (FurtherAI)。

8.5.2 Stuut Technologies

2025年11月20日，Andreessen Horowitz领投了Stuut Technologies的2,950万美元A轮融资，Activant Capital、Khosla Ventures等参投；a16z的Seema Amble和Activant的Steve Sarracino加入董事会 (PR Newswire, "Stuut Technologies Raises $29.5 Million")。Stuut成立于2024年，部署AI Agent自主处理整个应收账款流程——催收、现金核销、支付、扣款和争议——通过邮件、短信和语音全渠道运营，且能在一周内完成与现有ERP系统的集成 (Stuut Technologies, "We Just Raised $29.5 Million"; FintechFutures, "AR Start-Up Stuut Raises a16z-Led $29.5M")。

这一投资论述瞄准的是一个可量化的运营损耗：中型和大型企业因手动应收流程损失高达5%的EBITDA，而传统软件"只是给人类更好的工具来继续自己干"，并未消除人力本身 (Stuut Technologies)。Amble的论述呼应了本报告更宏观的"劳动力预算"框架（第5节）："他们的催收楔子已经交付了明确的ROI，而随着企业将劳动力支出转向软件，其获取大额ACV的机会是巨大的" (Amble, qtd. in PR Newswire)。

早期客户包括Honeywell、ZoomInfo和PerkinElmer，报告的成效为：现金流增加40%，应收账款周转天数加快37%，人工任务减少70% (PR Newswire)。

Rillet与Stuut之间的互补性值得简要分析。Rillet瞄准的是CFO的总账与财务结算——会计功能的战略核心；Stuut瞄准的则是应收账款——汇入该总账的最高频、最劳动密集的子工作流之一。a16z在三个月窗口期内同时投资了两家公司，且同一位合伙人（Seema Amble）参与了两笔交易，这暗示该机构正在构建一个覆盖整个财务后台的投资组合——从ERP核心（Rillet）到专业工作流Agent（Stuut）——每家公司占据da Costa和Rampell在10月发表的"绿地战略"宾果牌上的不同格子。

8.6 Kalshi：大规模受监管金融基础设施

a16z 2025年金融科技组合中金额最大的一笔交易——也是在以AI为核心的分析框架中最难归类的一笔——是Kalshi，这家受CFTC（美国商品期货交易委员会）监管的预测市场交易所。

2025年10月，Kalshi完成了由Andreessen Horowitz和Sequoia Capital联合领投的3亿美元D轮融资，估值50亿美元，Paradigm、Coinbase Ventures、General Catalyst和CapitalG参投 (Kalshi, "Kalshi Hits $5 Billion Valuation"; FinTech Global, "Kalshi Hits $5bn Valuation")。不到两个月后，Kalshi又以110亿美元估值完成了由Paradigm领投的10亿美元E轮融资，a16z再次与Sequoia、CapitalG和ARK Invest一同参投 (Kalshi, "Kalshi Reaches $11 Billion Valuation"; TechCrunch, "Kalshi Raises $1B at $11B Valuation")。仅2025年一年的融资总额就达到13亿美元。

增长数据以任何标准衡量都堪称惊人。据Sacra估算，Kalshi在2025年创造了约2.6亿美元收入，同比增长近1,000%，该平台占全球预测市场活动的60%以上 (Sacra, "Kalshi Revenue, Valuation & Funding"; FinTech Global)。

此处有必要做一个分类说明。与本节介绍的其他公司不同，Kalshi的核心产品并非AI原生——它是一家受监管的事件合约交易所，其竞争壁垒主要源于独特的CFTC牌照，使其能够在全国范围内运营而无需逐州获取执照，从而绕开了传统博彩运营商面临的约束 (Sacra)。

尽管如此，将Kalshi纳入a16z金融科技组合的分析仍有两层意义。

第一，其CFTC受监管身份印证了一个更宏观的论述：在金融服务领域，最具防御性的公司将技术创新与监管先发优势相结合——这一原则同样适用于FurtherAI的保险合规、Salient的UDAAP监控和Rillet的GAAP原生架构。

第二，预测市场本身正日益被AI所重塑：第三方AI交易机器人已在Kalshi的基础设施上运行，而该机构自己在2025年5月发表的关于Agent支付基础设施的简报也明确预见了一个AI Agent自主在金融平台上进行交易的未来 (da Costa, Strange, Amble, and Vasquez, "How Will My Agent Pay for Things?")。

因此，Kalshi最好被理解为：它本身不是一家AI公司，而是AI原生应用将越来越多地在其上构建的金融基础设施。围绕该平台的争议——包括来自各州总检察长的法律挑战以及费用收入在体育博彩中的集中度问题——给a16z的投资论述带来了风险，也使这笔押注区别于组合中其他更具清晰防御性的头寸 (Sacra)。

8.7 综合分析：金融科技AI论述的架构

下表汇总了a16z已确认的2025年金融科技AI投资：

 注：Moment（固定收益AI，a16z领投A轮，2023年9月）、Adaptive（建筑会计AI，a16z领投种子轮，2022年）、Clutch（$65M B轮，信用合作社）和Method（$42M B轮，债务基础设施）均为a16z在2025年1月金融科技简报中重点提及的存续组合公司，但非2025年新增交易 (Strange, "The Rise of Vertical AI in Accounting")。

从这一投资组合中，可以提炼出五个贯穿性的观察。

第一，该机构金融科技与医疗论述之间的结构性平行，精确到不可能是巧合。 在医疗领域，Julie Yoo识别出超过10万名临床医生缺口的人力危机；在保险领域，FurtherAI的支持者识别出40万名即将离场且无人接替的专业人才。在医疗领域，Yoo论证低软件采用率创造了"蛙跳机遇"；在金融科技领域，Strange论证长达数万页的监管文本从未被有意义地数字化。在两个赛道中，a16z都在做同一个结构性押注——AI竞争的对手不是软件在位者，而是劳动力本身，切入的是万亿级的服务TAM。这一框架在该机构最活跃的两个垂直领域被一致性地运用，表明它不是一个行业性洞察，而是一个平台级论述，主导着整个机构的资本配置。

第二，五笔a16z领投的交易在CFO技术栈中覆盖了一个刻意的广度。 Rillet瞄准财务操作系统本身——总账和财务结算。Stuut瞄准应收账款——汇入总账的最高频工作流。Salient瞄准贷款服务——消费金融发放后的运营层。FurtherAI瞄准保险合规——金融服务中文档最密集的流程之一。Kalshi则提供受监管的交易所基础设施，AI原生金融应用将越来越多地在其上运行。每家公司占据"绿地战略"宾果牌上不同的格子，每家公司的竞争对手都是劳动力预算而非软件预算。思想输出和交易执行构成了一个完整的、一体化的系统。

第三，Rillet这笔投资引入了其他四笔所不具备的维度：押注AI原生品类创造而非AI原生工作流自动化。 Salient、FurtherAI和Stuut各自瞄准现有技术品类中的特定流程；Rillet的目标则是替换整个ERP品类——一个全球超过5,000亿美元的市场——以一个从零开始围绕AI Agent设计的架构。这一区分映射了第5节中识别的渐进式Copilot投资与变革性Agent投资之间的张力：Rillet代表了a16z的信念——最有价值的金融科技AI公司不会把AI功能嫁接到遗留软件上，而是围绕智能Agent重建软件本身。a16z在投资公告中写道"下一代伟大的企业级公司不会仅仅'给现有软件加上AI'，而是围绕AI重新架构"——这一论断不仅适用于Rillet，也适用于该机构整个金融科技组合 (Andreessen Horowitz, "Investing in Rillet")。

第四，FurtherAI从种子轮到A轮仅用六个月、Rillet的B轮在A轮十周后到来、Kalshi在不到两个月内从50亿美元翻倍至110亿美元——这些案例共同勾勒出当下金融科技AI所特有的融资时间线压缩。 对于习惯了传统企业软件18个月融资节奏的投资者而言，这种压缩既是机遇也是结构性风险：资本必须更快部署、尽调必须压缩、每一次加速都使容错空间进一步收窄。a16z选择在这种环境下将金融科技领投活动提升五倍，传递出的信念是：在AI原生金融服务中押注品类定义级公司的窗口正在关闭——因为在位者已经开始在自己的平台上叠加AI功能。

第五，a16z金融科技团队2025年的思想输出——涵盖至少七篇跨简报、框架和投资论述的重要出版物——构成了行业内任何风投金融科技实践中最庞大的公开文献体系。 这一知识体系本身就构成一条竞争护城河：通过公开定义品类、命名框架和指认结构性机遇，a16z在塑造创始人如何构想自己的公司，以及LP如何评估机会集。金融科技团队的高产出并非仅仅是营销雄心的副产品——它是该机构交易发掘架构的有机组成部分，与Speedrun加速器（第12节）、Oxygen GPU计划和合伙人天使网络共同构成一套机制体系，使a16z得以维持与AI原生金融服务前沿创始人之间的特权连接。

九、美国动力主义：国防AI、制造业与国家安全

9.1 从论述到部署：2025年的国防垂直领域

本报告前述章节追踪了a16z的资本如何穿透AI技术栈的各个层级，但没有任何一个层级是在真空中运作的。它们最终都依赖于一个物质基底：生产火箭和潜艇精密零件的工厂、在断网断电的对抗环境中依然运转的数据中心、将创新连接到作战人员的采购系统、以及将软件转化为战略优势的自主平台。

正是在这里——在国防与工业生产的实体机器中——a16z的"美国动力主义"（American Dynamism）实践扎下了根，也正是在这里，该机构关于AI驱动再工业化的论述迎来了最具后果的检验。

本报告第2节审视了美国动力主义的思想架构——Katherine Boyle如何在2022年构想这一实践、David Ulevitch如何阐述其地缘政治紧迫性、以及11.76亿美元的基金配置如何在a16z更广泛的150亿美元募资中为这一论述定位。

本节从理论转向执行，分析四笔已确认的2025年投资及具有重要AI组件的组合头寸——Anduril Industries、Hadrian、Pryzm和Armada——以及2026年1月与Booz Allen Hamilton的合作关系，后者正式确立了a16z充当硅谷与五角大楼之间桥梁的雄心。

宏观背景至关重要。根据PitchBook向Defense News提供的数据，2025年国防科技领域的风险投资达到创纪录的491亿美元，较前一年的272亿美元几近翻倍 (Ruitenberg, "Defense Tech Startups Had Their Best Funding Year")。国防科技投资的退出同样飙升至创纪录的544亿美元，高于2024年的182亿美元，其中大部分由国防科技初创公司的收购驱动 (Ruitenberg)。

与a16z美国动力主义论述最直接相关的板块——聚焦制造业的国防投资——在39笔交易中达到47亿美元，同比接近翻倍 (Ruitenberg)。PitchBook高级分析师Ali Javaheri将制造规模描述为国防科技领域"下一个竞争战场"，预测行业将全力推动产能扩张，"不仅是新建设施，更是生产工具链本身，包括机器人和软件增强制造" (Ruitenberg)。

三股力量的汇聚造就了这个创纪录之年。需求侧，全球国防预算持续攀升——欧盟国防支出预计到2030年将达到8,000亿欧元，美国国防开支同期可能超过1万亿美元 (PitchBook, "The Iron Bubble")。乌克兰战场则提供了运营验证，证明无人机、自主平台和AI赋能系统能够在规模化部署中产生真正的战场影响——CB Insights的Jason Saltzman将其描述为"从根本上改变了风投看待国防投资的方式" (Ruitenberg)。

而军民两用人工智能——同一技术栈同时服务商业和军事应用——则提供了经济桥梁，使国防科技的回报逻辑首次对通才型风险投资人变得可读 (DIIE, "2025 Was a Breakout Year")。

a16z的美国动力主义实践区别于更广泛的国防科技风投浪潮的关键，在于其对AI在每一家被投公司中的显性整合。该实践投资国防并非为了国防本身，而是投资那些以AI驱动的自动化、自主系统或机器智能作为竞争壁垒的公司。

下表汇总了已确认的2025年组合活动：

 9.2 Anduril Industries：自主国防平台

在a16z美国动力主义组合中，没有任何一家公司比Anduril Industries更清晰地体现了软件定义战争与风投驱动制造雄心的交汇。Anduril由Oculus创始人Palmer Luckey、Trae Stephens、Brian Schimpf等人于2017年创立，已从一家边境监控初创公司进化为美国最具价值的私营国防科技公司 (Acquinox Capital, "Anduril: Investor Insights")。

2025年6月，Anduril完成了25亿美元G轮融资，由Founders Fund领投——后者贡献了10亿美元，这是Founders Fund历史上开出的最大单笔支票——公司估值305亿美元，较仅仅十个月前的140亿美元估值翻了一倍有余 (Stephens, qtd. in CNBC; Acquinox Capital)。这轮融资超额认购超过8倍 (TechCrunch, "Anduril Raises $2.5B")。

据Axios报道，本轮吸引了包括Andreessen Horowitz、General Catalyst、Lux Capital和Altimeter在内的老股东参投 (Primack, "Anduril Now Valued at Over $30 Billion")。Andreessen Horowitz自2019年9月的种子轮起便是Anduril的投资方 (Tracxn, "Anduril Funding and Investors")。公司迄今累计融资62.6亿美元 (Sacra, "Anduril Revenue, Valuation & Funding")。

使Anduril在美国动力主义组合中具有独特分析价值的——也是将其直接系于a16z AI论述的——是其软件平台的核心地位。Anduril运营的心脏是Lattice OS，一个AI驱动的指挥控制平台，将来自无人机、传感器、雷达和摄像头的数据整合到单一界面，为操作员提供跨全域作战的实时态势感知 (Acquinox Capital)。

Lattice OS就是其战略护城河：一旦某军种将Lattice整合为指挥控制系统，添加Anduril的硬件就变成了即插即用，通过软件互操作性潜在地形成供应商锁定 (Acquinox Capital)。这种"软件优先的硬件方法"——通过将自主系统视为软件驱动的硬件问题来加速军事创新——恰恰是a16z基础设施论述在民用AI中所看重的模式，如今被应用到了国防领域 (Andreessen Horowitz, "American Dynamism 50"; Acquinox Capital)。

Anduril的2025年发展轨迹由两条平行线定义，二者共同诠释了论述的落地。

在AI整合方面，Anduril深化了与OpenAI和Palantir的合作，将前沿AI整合到国家安全任务中。2024年12月宣布的OpenAI合作旨在为国防开发并负责任地部署AI解决方案，包括使用Anduril的Lattice软件和Menace套件来收集和分发数据用于模型训练 (Anduril, "Partners with OpenAI")。正如MIT Technology Review所报道的，基于Anduril传感器采集的更广泛数据进行训练，"也将极大推动通过OpenAI合作进行的模型构建工作" (MIT Technology Review)。与Palantir的协作则进一步将Palantir的Maven Smart System与Lattice整合，增强战场侦察、自主作战和实时AI决策能力 (Nasdaq, "Can You Invest in Anduril?")。

在制造方面，Anduril于2025年1月宣布选定俄亥俄州哥伦布市作为Arsenal-1的建设地——这是其首座超大规模制造设施。满产时，该设施将在500英亩的场地上延展500万平方英尺，设计年产能达数万套军事系统——Acquinox Capital将其描述为"Anduril押注国防制造可以像汽车超级工厂一样运转" (Acquinox Capital)。

第一阶段生产计划于2026年7月启动，10亿美元的项目资金完全来自私人投资 (Sacra)。2025年8月，公司在密西西比州启用了一座高产量固体火箭发动机工厂，使其成为继Northrop Grumman和Aerojet Rocketdyne之后美国仅有的第三家战术固体火箭发动机供应商，预计到2026年底年产能达到6,000台 (Sacra)。10月，Anduril收购了American Infrared Solutions（AIRS），将制冷红外摄像头制造内化 (Sacra)。另外，公司于2025年2月从微软手中接管了美国陆军价值220亿美元的集成视觉增强系统（IVAS）项目 (FNEX, "Anduril Secures $2.5B")。

支撑这些扩张的收入轨迹本身就足够抢眼：Anduril在2024年将收入翻倍至约10亿美元，同时获得约15亿美元的合同总价值 (FNEX; Primack)。以305亿美元估值计算，这意味着约30.5倍的收入倍数——倍数偏高，但其前提假设是Arsenal-1将实现产能的阶跃式跃升，IVAS、Fury（自主战斗飞机）和SRM项目将在未来几年产生数十亿美元级的收入流 (Sacra; Acquinox Capital)。

对a16z而言，Anduril不仅仅是一家被投公司——它是美国动力主义论述的原型。Lattice OS作为智能层、Arsenal-1作为制造层、OpenAI-Palantir合作作为前沿AI层——三者的汇聚产生了一个垂直整合的国防平台，在工业尺度上映射了a16z在其民用基础设施基金中所阐述的全栈AI论述。

正如董事长Trae Stephens在G轮公告中所言，这笔资本的募集是为了确保公司有"向这些制造和生产问题集部署资本的能力" (Stephens, qtd. in CNBC)——这一措辞明确地将国防生产定义为一个资本部署问题，而不仅仅是一个技术问题。

9.3 Hadrian：AI驱动的再工业化

如果说Anduril代表美国动力主义论述的需求侧——自主武器系统的建造者——那么Hadrian就代表供给侧：建造工厂来制造这些系统所需精密零件的公司。Hadrian由CEO Chris Power于2020年在加州托伦斯创立，运用机器人、AI驱动自动化和其自研的Opus软件栈，驱动火箭、卫星、喷气机、无人机和潜艇所需高精度金属零件的自主制造 (Washington Technology, "Hadrian Secures $260M")。

Hadrian在2025年的融资轨迹堪称惊艳。7月，公司完成了由Founders Fund和Lux Capital领投的2.6亿美元C轮融资，Morgan Stanley提供工厂扩建融资，a16z、Construct Capital和137 Ventures等老股东参投 (TechCrunch, "Hadrian Raises $260M")。本轮使累计融资接近5亿美元 (TechCrunch)。

仅仅六个月后的2026年1月，Hadrian获得了由T. Rowe Price Associates领投的新一轮增长资本，a16z再次与Altimeter Capital、D1 Capital Partners、StepStone Group、Founders Fund和Lux Capital一同参投，公司估值达到16亿美元 (The Robot Report, "Hadrian Raises Funding at $1.6 Billion Valuation"; Washington Technology, "Andreessen Horowitz, Hadrian and Valinor")。T. Rowe Price的入场——这家以对变革性公司进行长期押注著称的重量级机构投资者——标志着先进制造回流已从一个小众风投主题升级为主流机构投资品类 (BriefGlance, "Hadrian's $1.6B Valuation")。

Hadrian模式中有两个方面值得深入分析。

第一是AI层本身。Hadrian的工厂，用公司自己的话说，"运行起来很像一台大型计算机，每个系统相互通信以自主完成制造流程" (Los Angeles Business Journal, "Series C Round")。公司声称利用其AI工具可以在30天内完成工人培训并使其生产力提升10倍——这支劳动力包括退伍海军陆战队员和前护士，他们从未踏足过工厂 (CNBC, "Hadrian Closes $260 Million Funding Round")。在B轮之后的十二个月里，Hadrian实现了10倍的同比增长，确立了其在飞行硬件和前沿科技AI驱动制造领域的领先地位 (O'Shea, "Hadrian Raises $260M Series C")。

第二是"工厂即服务"（Factories-as-a-Service）模式，允许国防主承包商和其他工业客户按需扩展工厂产能，以满足现有或新增的项目记录需求 (O'Shea)。这一模式——本质上是将云计算逻辑应用于实体生产——恰恰是a16z基础设施团队所青睐的那种软件抽象化论述。正如a16z普通合伙人Erin Price-Wright在MCJ播客上指出的，该基金将许多美国动力主义投资作为"具有硬件组件的软件问题"来承销，"围绕建造这些工厂并将其投入使用的运营，从根本上是软件和执行问题" (Boyle and Price-Wright, qtd. in MCJ Podcast)。

Power对竞争紧迫性的表述毫不含糊："这个国家正在走向一场代际之战……时间极其紧迫。大博弈已经开始" (Power, qtd. in TechCrunch)。他另一段观察——"作为一个国家，我们必须将此视为国家安全危机，而不仅仅是制造业的经济学问题"——与a16z自身的框架直接呼应 (Power, qtd. in CNBC)。

公司的扩张计划——在亚利桑那州梅萨新建一座27万平方英尺的工厂、未来一年内再增四至五座设施、以及新设海事和弹药制造部门——构成了美国国防科技生态中最激进的工厂建设计划之一 (TechCrunch; Washington Technology)。

9.4 Pryzm：AI作为联邦采购的操作系统

当Anduril建造武器、Hadrian建造工厂之时，Pryzm瞄准的是国防生态中一个不那么显眼但同样关键的瓶颈：采购流程本身。2025年12月，Pryzm宣布完成由Andreessen Horowitz美国动力主义基金领投的1,220万美元种子轮融资，XYZ Venture Capital、Amplify.LA和Forum Ventures等老股东参投 (PR Newswire, "Pryzm Raises $12M")。

投资论述建立在一个规模惊人的结构性低效之上。美国政府每年在国防和国家安全上的支出超过9,000亿美元，但其中大部分流程仍然运行在过时的工具和碎片化的系统上 (PR Newswire)。Pryzm由Palantir和Lockheed Martin的校友打造，在一个共享的AI驱动平台上连接政府和产业，帮助国防和民用机构更快地从概念走向合同 (PR Newswire)。

CEO Nick LaRovere直言："国防的未来取决于我们能多快地将正确的技术送到正确的人手中。采购不应该成为创新的障碍" (LaRovere, qtd. in PR Newswire)。

该公司的平台为每一笔国防支出创建一条"数字线索"，将公开数据和每个用户的内部数据融合为一个涵盖市场情报、预算和项目活动的综合AI驱动视图。Pryzm已获得IL5和FedRAMP High双重授权，能够安全处理敏感的任务和采购数据——对于一家早期公司而言，这一资质构成了重要的竞争壁垒 (PR Newswire)。公司被国防创新单元（DIU）选定参与其企业工作流与报告平台（eWARP）项目，并已与包括Gecko Robotics和Huntington Ingalls Industries在内的国防科技公司签订合同 (Technical.ly, "a16z-Backed Defense Startup Pryzm"; SiliconANGLE, "Pryzm Raises $12.2M")。

XYZ Venture Capital创始人兼管理合伙人Ross Fubini以对种子轮公司来说不寻常的强烈措辞描述了其采纳速度："Pryzm不仅仅是在加速采购。他们正在成为整个国防生态所运行的操作系统" (Fubini, qtd. in PR Newswire)。

Pryzm在美国动力主义组合中的分析意义超越了其个体价值。它代表了a16z的一个认知：国防AI生态不仅需要硬件平台（Anduril）、制造基础设施（Hadrian）和边缘计算（Armada），还需要软件连接组织——使政府能够以现代国防所要求的速度去发现、评估和采购这些技术。在a16z更广泛的组合分类中，Pryzm的定位类似于Tennr（第5节）在医疗领域或HappyRobot（第5节）在物流领域所扮演的角色：一个瞄准高摩擦、文档密集型工作流的垂直AI Agent，而这些工作流一直未被通用企业软件充分服务。

9.5 Armada：边缘的主权AI基础设施

a16z国防AI组合的第四个组件，回应了一个将自主系统论述连接到物质世界的约束条件：当没有电网、没有光纤、千里之内没有数据中心时，算力在哪里运行？Armada——a16z在2025年3月发布的"美国动力主义50"名单中重点展示的公司——正在构建答案。

Armada是一家全栈边缘基础设施公司，向地球上最偏远、最恶劣的工业环境提供计算、存储、连接和AI能力 (Andreessen Horowitz, "American Dynamism 50")。与传统数据中心不同，其Galleon单元是自包含的、加固的、AI赋能的，在传统基础设施力所不及之处提供实时数据处理 (Andreessen Horowitz, "American Dynamism 50")。

2025年7月，Armada完成了1.31亿美元战略融资轮，新投资方Pinegrove、Veriten和Glade Brook加入，Founders Fund、Lux Capital、Shield Capital、M12（微软风投基金）和Felicis等老股东跟投 (PR Newswire, "Armada Announces $131M")。

本轮融资与Leviathan的发布同步——这是一款首创的加固型模块化数据中心，专为对抗和通信受限区域的兆瓦级计算能力而设计，算力是Armada次大型态因子的10倍 (PR Newswire)。Leviathan可以在数周内部署到偏远的任务关键环境中——而传统数据中心需要数年——并能与搁浅天然气、太阳能、核能或其他替代能源共址运行 (PR Newswire)。CEO Dan Wright以明确的地缘政治语言定义了使命："美国的能源和AI主导地位取决于一件事：将大规模算力快速推向边缘——数据和低成本电力所在之处" (Wright, qtd. in PR Newswire)。

Armada在2025年的部署清晰展示了该平台的军民两用特性：Data Centre Dynamics报道了与Tampnet合作的海上石油钻井平台部署、南卡罗来纳州的美国海军部署、沙特阿美的部署、以及在底特律和利雅得Newlab的部署 (Data Centre Dynamics, "Armada Raises $131M")。终端市场的多样性——能源、国防和主权计算——使Armada站在a16z基础设施论述（第4节）和美国动力主义论述的交汇点上，模糊了二者之间的边界，与该机构在前沿模型和生成式媒体投资中所观察到的分类消融现象形成呼应。

9.6 Booz Allen Hamilton合作：桥梁的制度化

2026年初a16z国防战略中最具结构性揭示意义的进展，不是一笔投资，而是一项合作。2026年1月12日，Booz Allen Hamilton宣布与Andreessen Horowitz合作，以加强双方所称的"美国技术霸权"，Booz Allen成为a16z有史以来首位"政府技术加速合作伙伴" (Booz Allen Hamilton, "Partnership with Andreessen Horowitz")。

根据合作安排，Booz Allen将与a16z组合中的公司合作，在国家安全、民用服务等领域构建、加速和交付技术，利用其在AI、网络安全、作战技术和工程方面的深厚专长 (Booz Allen Hamilton)。Ben Horowitz点名了将从合作中受益的具体组合公司——"从像Anduril这样的国防生产领导者，到像Databricks和Mistral AI这样的AI领导者，再到像Shield AI这样的自主先驱" (Horowitz, qtd. in Booz Allen Hamilton)。

十一天后，这层关系的深度进一步明朗化：Axios报道Booz Allen Hamilton已向a16z最新一期基金承诺出资4亿美元 (Primack, "Booz Allen Commits $400M")。这一安排——一家120亿美元级的政府承包商同时作为LP投资于一家风险投资机构并担任其政府分销渠道——在国防科技生态中没有精确先例。

其结构逻辑与本报告第7节所分析的Eli Lilly合作如出一辙：在两个案例中，a16z都构建了一个"资本-分销"闭环——由行业在位者同时提供资金和资质认证基础设施，加速被投公司的落地采纳。

9.7 综合分析：美国动力主义的工业化

将a16z 2025年的美国动力主义投资作为一个组合来审视，可以提炼出三个与本报告更宏观主题相连的结构性洞察。

第一，是在单一风投组合内刻意构建端到端国防价值链。 Anduril建造自主系统。Hadrian制造这些系统所需的精密零件。Armada提供使这些系统在无传统基础设施的对抗环境中运行的边缘计算。而Pryzm简化政府发现和采购所有这些技术的流程。没有任何其他风投机构在国防技术栈上组装出如此程度的垂直整合——这既反映了a16z 11.76亿美元美国动力主义配置的规模，也反映了该实践的核心论述："全球AI领导力竞赛不再仅仅关乎公司——而是关乎国家"，正如普通合伙人David Ulevitch所写 (Ulevitch, "Investing Capital to Defend the Nation")。Booz Allen合作则通过提供硅谷创新与五角大楼采购之间的分销桥梁来闭合整个环路。

第二个洞察关乎a16z美国动力主义组合与其AI基础设施组合（第4节）之间的趋同。 Armada的边缘数据中心服务的计算功能与Jennifer Li团队所瞄准的云端AI基础设施相同——只不过是在云连接不存在的环境中。Hadrian的Opus软件栈以AI自动化工厂运营，方式与Anysphere的Cursor自动化代码编写工作流如出一辙。Anduril的Lattice OS作为国防领域的AI编排层，与OpenRouter（第4节）作为商业AI路由层的角色异曲同工。

其含义是：尽管"美国动力主义"作为标签在修辞上独立存在，但在实践中它是同一套AI基础设施论述在不同终端市场的部署——这个市场由政府采购周期、涉密数据处理和物理世界约束而非开发者采纳曲线所定义。正如Katherine Boyle和Erin Price-Wright所解释的，该实践投资的公司"看起来和感觉上像软件公司"，即使它们拥有沉重的硬件和资本开支组件 (Boyle and Price-Wright, qtd. in MCJ Podcast)。

第三个洞察回到了PitchBook分析师Javaheri所提出的宏观问题：国防科技正在从发明周期过渡到工业化周期。 2025年创纪录的491亿美元风投资金，驱动力不是早期实验，而是"对规模化平台和制造就绪型公司的信心重建" (PitchBook, "Q4 2025 Defense Tech VC First Look")。正如Defense News所报道的，对2026年的启示是"执行而非发明将决定回报"，以及"能够将设施转化为可重复产出的公司将不成比例地获取资本和合同速度" (Ruitenberg)。

a16z的组合——Arsenal-1计划于2026年7月投产、Hadrian的五座工厂建设计划、Armada的Leviathan部署——精准地站在了这个拐点上。这些公司能否将风险资本在规模上转化为战场就绪的产能，不仅将决定a16z 11.76亿美元美国动力主义基金的回报，更将决定一个更宏大论述的可信度——私人资本能否充当国家安全的工具。

十、Crypto × AI：链上Agent、DeFi自动化与人格证明

10.1 融合论述：当机器需要金钱、身份与信任

本报告前述各节均通过资本部署到具体公司的视角来审视a16z的AI投资——基础模型实验室、基础设施提供商、企业Agent、医疗平台、消费产品。本节所审视的则是结构上截然不同的东西：该机构的一个核心论述——AI革命无法在今天的互联网上完全展开，而区块链基础设施提供了AI系统进行交易、证明身份和协调经济活动所缺失的基础原语（primitives），且无需人类中介。

a16z crypto团队以罕见的直白表达了这一论述。正如该机构在其加密主页上所写："AI系统正在摧毁一个为人类尺度设计的互联网——它使协调、交易以及生成与人类活动越来越难以区分的语音、视频和文本的成本变得前所未有地低" (a16z crypto)。随后的诊断同样尖锐："问题不在于AI的存在——而在于互联网没有原生的方式来区分人类和机器，同时保持隐私和可用性" (a16z crypto)。

这一框架的意味深长之处在于它揭示了a16z更宏观的战略架构：该机构的150亿美元募资——如本报告第1节所述——将资本配置给AI和加密，并非将两者视为平行的垂直赛道，而是视为同一技术论述中相互依存的层级。联合创始人Ben Horowitz将此描述为"赢得未来的关键架构" (Horowitz, "Why Did We Raise $15B?")。

2025年10月发布的《State of Crypto 2025》报告首次在年度出版物中专辟章节讨论crypto × AI融合。报告指出，自2022年ChatGPT发布以来，加密技术的清晰机遇已经浮现："从追踪来源和IP授权，到为Agent提供支付通道，加密可能是AI一些最紧迫挑战的解决方案" (a16z crypto, "State of Crypto 2025")。

支撑这一论述的数据点颇为具体：World等去中心化身份系统已验证超过1,700万人，能够提供"人类证明"并帮助区分真人与机器人；而x402等新兴协议标准则被定位为自主AI Agent的潜在金融骨干——Gartner估计这一经济体到2030年可能达到30万亿美元 (a16z crypto, "State of Crypto 2025")。

a16z的crypto × AI论述与更广泛加密生态中流传的投机性叙事之间的区别，在于该机构对缺失基础设施原语的识别具有高度的具体性。在2025年12月的"Big Ideas"出版物以及2026年1月题为"AI in 2026: 3 Trends"的文章中，a16z crypto团队的合伙人阐述了三个不同的融合层级——每一个都直接对应已确认的2025年投资。

第一，AI Agent需要以机器速度而非人类速度运行的支付通道；传统金融系统三天的ACH转账和3%的信用卡手续费，在结构上与自主经济行为体不兼容。第二，AI Agent需要可验证的身份——a16z称之为"了解你的Agent"（Know Your Agent，KYA）——因为如果没有将Agent与其委托人、约束条件和责任进行加密签名绑定的凭证，商家将继续把自动化活动当作欺诈拒之门外。第三，AI系统需要来源追溯和知识产权基础设施，以确保驱动基础模型的训练数据在法律上是清晰的、可追溯的、且能为其创作者变现 (a16z crypto, "AI in 2026: 3 Trends"; a16z crypto, "Big Ideas in Crypto 2025")。

身份层尤其值得关注。a16z crypto团队观察到，在金融服务领域，"非人类身份"与人类员工的数量比已达96:1，然而这些身份仍然是"无银行账户的幽灵"。该机构将关键缺失原语定义为KYA："正如人类需要信用评分才能获得贷款，Agent也将需要加密签名凭证才能进行交易——将Agent与其委托人、约束条件和责任关联起来。在此之前，商家将继续在防火墙处拦截Agent" (a16z crypto, "AI in 2026: 3 Trends")。

这个三位一体的框架——支付、身份和来源追溯——为下文分析的已确认2025年投资提供了组织逻辑。

10.2 Catena Labs：Agent经济的金融基础设施

a16z 2025年crypto × AI论述最直接的表达，是其对Catena Labs的领投。2025年5月，这家初创公司宣布完成1,800万美元种子轮融资，旨在为Agent经济构建首个受监管的、AI原生的金融机构 (PYMNTS, "Catena Labs Raises $18 Million")。本轮由a16z crypto领投，Breyer Capital、Circle Ventures、Coinbase Ventures等参投 (Payment Expert, "Catena Labs Sets Foundation")。

这家公司的团队背景与其所针对的问题高度匹配。CEO Sean Neville是Circle的联合创始人，"帮助将稳定币USDC从概念推进为全球最广泛使用的数字美元之一"；Catena正在从零开始创建一套专为AI设计的全新金融栈 (a16z crypto, "Investing in Catena Labs")。他在扩展受监管金融系统方面的专长，辅以来自Meta、Google、Jump Crypto和Protocol Labs的资深团队成员，使Catena有能力交付可扩展的解决方案，重新定义AI实体的金融交易 (Blockchain News, "a16z Crypto Leads Investment in AI-Focused Catena Labs")。

a16z的投资论述以明确的基础设施语言表达："核心理念简洁而有力：软件Agent应该能够即时、安全地收付款。Catena受监管的、AI原生的通道使这成为可能。我们认为这将释放出一整类此前不可行的应用" (a16z crypto, "Investing in Catena Labs")。a16z crypto的创始人兼管理合伙人Chris Dixon强调了系统性论证："AI Agent的崛起正在重塑在线商业的可能性边界，清楚表明我们需要一个专为这些系统运行方式而构建的金融层" (PYMNTS)。

使Catena投资具有分析意义的，是它与前文"了解你的Agent"框架之间的关系。Neville本人在a16z 2026年1月的文章中阐述了KYA论述，认为Agent将需要"加密签名凭证来进行交易——将Agent与其委托人、约束条件和责任关联起来" (a16z crypto, "AI in 2026: 3 Trends")。到2025年中，公司已开源了Agent Commerce Kit（ACK），一个用于Agent间交易的金融协议框架 (BlockBeats, "a16z Leads $18M Seed Round for Catena Labs")。公司的野心超越了协议设计：它计划建立首家完全受监管的AI原生金融机构——不是加密原生协议，而是一个能够将自主AI活动与现有合规框架桥接的受监管实体 (PANews, "Catena Labs")。

理解这笔投资的最佳方式是将其与本报告第4节分析的a16z更广泛基础设施论述放在一起看。正如OpenRouter（第4.3节）作为路由层通过单一API将开发者连接到数百个AI模型提供商，Catena Labs志在成为金融路由层，通过单一受监管协议将AI Agent连接到全球支付系统。这种结构性平行——中立的中介基础设施从日益碎片化的生态中捕获价值——并非巧合，它反映了a16z在其AI基础设施和加密组合中共同识别的一种模式。

10.3 World：规模化的人格证明

如果说Catena Labs代表a16z对Agent经济支付与身份层的押注，那么World——由OpenAI CEO Sam Altman联合创立的生物识别身份项目——则代表对人格证明层的互补下注：在合成内容和自主Agent激增的世界中，区分真实人类与AI生成冒充者所需的基础设施。

2025年5月，World Foundation通过以市价直接购买WLD代币的方式从a16z和Bain Capital Crypto融资1.35亿美元，资金指定用于在美国的持续生物识别数据采集运营。值得注意的是，这笔资金来自World最早的两位支持者和长期持有者，且正如World Foundation所强调的，"这不是一轮风险投资。这是对无折扣流动性代币的直接购买" (BeInCrypto, "Worldcoin Raises $135 Million")。此前，2025年10月的一轮4.5亿美元融资已被大幅超额认购 (CoinDesk, "Sam Altman's World Raises $135M")。到2025年中，World的生物识别平台已验证超过1,250万用户，总网络参与者超过2,600万 (MLQ.ai, "Worldcoin Secures $135M")。

将World与a16z更广泛AI论述绑定的战略逻辑，在《State of Crypto 2025》报告中被明确点名阐述，该报告将World列为去中心化身份系统如何提供"人类证明"并帮助区分真人与机器人的头号范例 (a16z crypto, "State of Crypto 2025")。Chris Dixon在2025年5月的播客中以其特有的直率阐述了论述："我们投资的一个项目、由Sam Altman联合创立的，是World。论述是：在AI能够复制人类和内容的世界中，我们需要一种方式来证明某人是人类。最好的方式是使用区块链进行加密证明" (a16z, "AI, Crypto, and Building the Next Internet")。

人格证明与a16z更广泛AI组合之间的融合值得仔细审视。随着基础模型能力的提升——尤其是在语音合成（ElevenLabs，第6.1节）、角色动画（Hedra，第6.3节）和多模态生成方面——生成与真人无法区分的合成人类的能力将不断增强。World的虹膜扫描基础设施，无论其隐私争议如何，代表了极少数能够在AI Agent日益充斥互联网所需的规模上建立唯一的、隐私保护的人类身份的架构之一。

a16z crypto团队2025年的"Big Ideas"出版物明确建立了这一关联，将人格证明定义为"一种提高攻击个人或损害网络完整性的边际成本的机制：获取唯一ID对人类是免费的，但对AI来说既昂贵又困难" (a16z crypto, "Big Ideas in Crypto 2025")。

10.4 Story Protocol与Poseidon：AI数据经济的IP基础设施

a16z crypto × AI论述的第三条轴线瞄准知识产权的来源追溯和变现——一个恰好位于两大领域交汇处的问题。

PIP Labs——Story Network的初始核心贡献者——获得了a16z crypto连续三轮的支持：种子轮、A轮和2024年8月由a16z crypto领投的8,000万美元B轮——累计融资达1.4亿美元，a16z crypto全部三轮均有参投。据Bloomberg报道，B轮估值22.5亿美元 (Cointelegraph, "PIP Labs Secures $80M")。

Story是一个区块链协议，允许创作者注册其知识产权并追踪和监控使用情况，"确保其法律和经济权利得到保护" (a16z crypto, "Investing in Story")。联合创始团队——Seung Yoon Lee曾开发并以4.4亿美元出售了连载小说应用Radish，Jason Zhao则是前Google DeepMind工程师——使该项目在创意经济和前沿AI研究两个领域都具有可信度 (Cryptopolitan, "a16z Leads Story Protocol")。

Dixon在B轮时的背书以桥接AI和加密叙事的措辞定义了论述："PIP Labs正在为AI时代的新契约构建必要的基础设施。区块链天然适合大规模经济协调，而Story的平台确保创作者因其IP喂养AI系统而获得报酬" (The Block, "a16z Crypto Leads $80 Million Series B")。

Story论述在2025年通过孵化Poseidon——一个去中心化AI数据层——获得了重要延伸。2025年7月，a16z crypto领投了Poseidon的1,500万美元种子轮，该项目旨在为机器人和AI模型提供"可追溯、可执行且可变现"的训练数据 (CoinDesk, "a16z Crypto Leads $15M Seed Round Into Poseidon")。Poseidon由a16z另一家被投公司Story孵化，该项目旨在将IP转化为可编程资产，通过区块链上的智能合约进行授权和管理 (CoinDesk)。

Dixon用与a16z关于Periodic Labs论述（本报告第3.5节）惊人相似的语言描述了这笔投资："AI基础模型已经耗尽了最容易获取的训练数据。Poseidon的去中心化数据层旨在为互联网建立新的经济基础，奖励为下一代智能系统提供多样化输入的创作者和供应商" (The Block, "a16z Leads $15 Million Seed Round for Poseidon")。

Poseidon与Periodic Labs之间的平行关系，对理解a16z更广泛的组合架构极具启发性。Periodic Labs（第3.5节）正在建造由自主机器人运营的实验室，以生成专有实验数据用于AI训练。Poseidon正在构建去中心化协议，以收集、授权和变现现有的真实世界数据用于AI训练。

两家公司建立在同一基础洞察之上——互联网上公开可用的文本数据已基本耗尽，AI进步的下一个前沿需要新的机制来生成和协调对专有、高质量数据集的访问。它们的分歧在于协调方式：Periodic Labs使用中心化的机器人基础设施；Poseidon使用带有可编程IP授权的去中心化区块链基础设施。a16z同时投资两种模式这一事实表明，该机构认为AI数据供给问题的规模足以承载多种架构范式——并且一如既往地在两者之间进行对冲。

10.5 Glider：AI驱动的DeFi组合自动化

2025年还有一笔规模较小但概念上具有重要意义的投资，补全了crypto × AI组合。2025年4月，Glider宣布完成由a16z CSX领投的400万美元战略融资轮，Coinbase Ventures、Uniswap Ventures等参投。与此同时，Glider宣布加入a16z Crypto Startup Accelerator（CSX）春季营 (BusinessWire, "Glider Raises $4 Million")。

Glider正在构建一个利用人工智能自动化加密交易、兑换和其他活动的平台，使用户无需面对Gas费、网络切换和滑点计算的技术摩擦即可管理投资组合 (NFTgators, "DeFi Startup Glider Raises $4M")。Glider API被设计为"将投资组合直接嵌入钱包、AI Agent、去中心化交易所和借贷协议，驱动链上经济的下一步进化" (Silicon UK, "Glider Raises $4 Million")。

相较于本报告其他部分记录的巨额融资，Glider的金额并不起眼，但它在a16z的crypto × AI论述中占据了一个战略上连贯的位置。如果Catena Labs提供AI Agent的支付通道，World提供其身份基础设施，那么Glider就提供了应用层的示范——展示了这些Agent一旦接入金融系统后究竟能做什么：自主地为人类用户管理、再平衡和执行复杂的投资策略。

这笔投资还直接关联到a16z crypto团队对2026年的预测：带有AI副驾驶的代币化投资组合将使此前仅限于高净值客户的个性化财富管理实现民主化——"随着更多资产类别被代币化，加密通道使策略——通过AI推荐和副驾驶进行个性化定制——能够即时且以极低成本执行和再平衡" (a16z, "Big Ideas 2026: Part 3")。

10.6 新兴协议层：x402与Agent原生商业

除直接组合投资外，a16z的crypto × AI论述还与该机构积极背书的一个新兴协议层交汇：x402开放支付标准。2025年5月由Coinbase开发平台团队推出，x402复活了长期休眠的HTTP 402"Payment Required"状态码，创建了一种互联网原生支付机制，使AI Agent能够在协议层面自主支付API访问、数据源和计算资源的费用 (WuBlockchain, "Introducing x402")。

a16z引用了Gartner的预测——"到2030年，机器客户将直接参与或影响高达30万亿美元的交易"——并将x402定位为这一机器经济的潜在金融骨干 (Bitget News, "X402: Revolution or Narrative?")。

该协议在2025年的发展轨迹引人注目：到2025年10月，该标准实现了每周15.6万笔交易，增长率达492%，与Cloudflare建立了中立治理基金会，并被集成为Google Agent Payments Protocol（AP2）中的加密通道 (BlockEden, "X402 Protocol")。主要基础设施提供商——Google、Cloudflare、Visa——对x402的采纳，为a16z的论述增添了可信度：加密支付通道将成为Agent经济的核心基础设施，而非仅仅是一个投机性叙事。

x402与a16z被投公司Catena Labs之间的连接是直接的：两者瞄准同一个根本问题——需要自主交易的AI Agent——但从互补的角度切入。x402提供协议级支付标准；Catena Labs提供受监管的金融机构，确保这些交易符合现有监管框架。加上World的人格证明层，三个组件共同构成了一套面向AI的加密原生金融操作系统：身份验证（World）、支付执行（x402）和监管合规（Catena Labs）。

10.7 综合分析：Crypto × AI投资架构

下表汇总了已确认的2025年crypto × AI投资及其在融合论述中的定位：

 Sources: PYMNTS; CoinDesk; The Block; BusinessWire; BeInCrypto; Cointelegraph; a16z crypto.

从这个组合中浮现出三个结构性洞察。

第一，a16z的crypto × AI投资本质上不是对代币价格升值的金融押注——它们是对自主AI Agent作为经济行为体所需基础原语的基础设施押注。 每笔投资瞄准该机构所构想的机器原生金融栈的不同层级：身份（World）、支付（Catena Labs、Glider、x402生态）和来源追溯（Story Protocol、Poseidon）。这一架构映射了本报告第4节所分析的全栈基础设施论述——在那里，a16z从晶体管物理（Unconventional AI）到信任层（LMArena），投资了AI计算栈的每一个关键层级。加密团队正在构建一个类似的全栈论述——不是针对模型基础设施，而是针对AI系统参与市场所需的经济基础设施。

第二个洞察关乎crypto × AI论述与本报告第5节所分析的企业AI组合之间的关系。 企业公司——Harvey、Decagon、EliseAI、HappyRobot——正在构建在现有组织架构内自动化人类工作流的AI Agent。而crypto × AI公司则在构建AI Agent在这些架构之外运行的基础设施——自主交易、以编程方式支付服务费用、并在开放市场中与其他Agent交互。如果说企业组合代表AI融入现有经济，那么加密组合则代表从一开始就为机器参与者设计的新经济层的建设。正如Blockchain Reporter在分析a16z 2026年加密展望时观察到的，行业将从"了解你的客户（KYC）规则转向a16z所称的了解你的Agent（KYA），审核的是Agent的逻辑、声誉和约束条件，而不仅仅是背后的人类" (Blockchain Reporter, "a16z Outlines 17 Crypto Priorities for 2026")。

第三个洞察对更广泛的AI风投格局而言或许是最具深远意义的：a16z正在将区块链基础设施定位为一组中心化系统无法在规模上解决的信任、协调和来源追溯问题的解决方案。 该机构跨越其State of Crypto报告、Big Ideas出版物和投资公告所阐述的论述是：随着AI Agent的增殖，对可验证身份、可编程支付和可执行知识产权的需求，将创造出对去中心化基础设施的需求——而这一需求在当下被市场严重低估。

这一论述是否正确，抑或中心化替代方案最终胜出，将决定crypto × AI融合能否产生a16z在其AI基础设施和医疗组合中所捕获的那种持久企业价值——还是像怀疑论者所断言的那样，仍然是一个在寻找可持续产品市场契合度的叙事。

十一、成长期巨额押注：67.5亿美元的信念机器

本报告前述各节通过行业和阶段的视角审视了a16z的AI投资，每一部分都从一家公司的创立论述追溯至其最近一轮融资。本节反转这一视角。它不再问每家公司在做什么，而是追问a16z的成长基金（Growth Fund）如何作为一台资本形成引擎运转——将该机构的早期押注放大为地球上最有价值的私营公司，同时也向那些并非由a16z最初投资的公司开出成长期支票。

这一区分至关重要，因为成长基金不仅仅是a16z最大的投资载体；从结构上看，它是该机构将风险投资级别的风险转化为准公开市场头寸的机制——并且日益成为模糊晚期风险投资与Pre-IPO投行业务之间界限的工具。

2026年1月宣布的67.5亿美元成长基金是a16z 150亿美元募资中最大的单一载体，占总资本的45%，使成长基金的总管理资产跨五只基金超过220亿美元 (Andreessen Horowitz, "Growth"; Metinko, "A16z Raises $15B")。该团队由普通合伙人David George领导——他曾是General Atlantic的投资人，在a16z的成长期组合包括Databricks、Figma、Stripe、SpaceX、Anduril和OpenAI——以及新晋升的普通合伙人Alex Immerman，后者主导了对Kalshi、EliseAI和Revolut的投资。成长团队在风投版图中占据一个刻意与众不同的位置 (Colossus, "Inside a16z Growth"; Andreessen Horowitz, "Alex Immerman")。

与传统成长股权基金独立寻源、与早期阶段实践保持距离不同，a16z的成长基金作为该机构自身项目管线的放大机制运作：种子轮、基础设施、应用或American Dynamism团队所下的早期赌注，会随着公司进入成长阶段被持续加码为更大的头寸，形成一种少有竞争对手能复制的复利型持股结构。

这一架构的成果——至少在纸面上——极为惊人。正如Packy McCormick在2026年1月为Not Boring撰写的分析中所记录的，a16z如今"是按估值排名前15的私营公司中10家的投资者：OpenAI、SpaceX、xAI、Databricks、Stripe、Revolut、Waymo、Wiz、SSI和Anduril" (McCormick)。该机构在过去十年投资了56家独角兽——超过任何其他机构——其AI组合占所有AI独角兽企业价值的44% (McCormick)。

McCormick进一步报告，该机构的前四只基金（AH I至AH IV）在分配或最新投后估值口径下合计产生了8,530亿美元的企业总价值 (McCormick)。仅Fund III——包括Coinbase、Databricks、Pinterest和GitHub——截至2025年9月30日的净TVPI为11.3倍，在McCormick的评估中，这使其成为"有史以来表现最好的大型风投基金之一" (McCormick)。成长基金载体本身也证明了风投级回报在规模化运作下是可实现的：LSV I（首只成长基金）净TVPI为3.3倍，LSV II和LSV III分别为1.2倍和1.4倍——考虑到报告日期之后完成的Databricks和SpaceX融资，这些数字可能更高 (McCormick)。

Ben Horowitz在2026年1月宣布募资的博文中阐述了战略逻辑：在过去，"风险投资人帮助公司达到1亿美元的收入，然后将其交给投资银行，作为上市公司完成下一段旅程"，但"那个世界已经不存在了" (Horowitz, qtd. in McCormick)。

在这一框架下，成长基金是a16z对传统IPO管道坍塌的回应：一个提供资本、运营支持和机构背书的载体——公司曾经通过公开市场获取的这些东西，如今无需上市即可实现。

11.1 Databricks：定义性的成长期资产

没有任何单笔投资比Databricks更能诠释成长基金的复利型架构。a16z自2013年9月Databricks 1,390万美元A轮起便是其投资者——这是该机构最早的重要企业AI押注——并在此后十二年间参与了几乎每一轮后续融资 (Tracxn)。仅在2025年，a16z就参与了Databricks三轮连续的巨额融资，公司估值在此期间翻了一倍多：

2024年12月，Databricks以620亿美元估值完成100亿美元J轮融资，由Thrive Capital和Andreessen Horowitz联合领投，DST Global、GIC、Insight Partners和WCM Investment Management共同参与 (Databricks, "Series J")。该轮包含100亿美元的股权部分和52.5亿美元的信贷额度——这种混合融资结构反映了Databricks资本需求的规模和机构化特征 (Tech Company News)。

2025年9月，a16z联合领投了10亿美元K轮，估值突破1,000亿美元——不到九个月内上涨61%——与Insight Partners、MGX、Thrive Capital和WCM Investment Management共同领投 (The SaaS News; Techmeme)。值得注意的是，这一轮完全由风投支持，从第一天起就超额认购，条款清单在启动仅20天后即签署——这种速度反映了Databricks的议价能力和投资者需求的激烈程度 (Tech Company News)。

2025年12月，Databricks以1,340亿美元估值完成超过40亿美元L轮融资——估值再涨34%——由Insight Partners、Fidelity和J.P. Morgan Asset Management领投，Andreessen Horowitz、BlackRock、Blackstone、Coatue和Temasek亦有参与 (TechCrunch; CNBC)。公司以48亿美元年化收入、超55%的同比增长率收官2025年，其中AI产品收入和数据仓储收入各超10亿美元——同时实现正向自由现金流 (Databricks, "Series L")。到2026年2月，Databricks以50亿美元总股权和20亿美元新增债务额度完成该轮，年化收入超过54亿美元，同比增长65% (CNBC)。

Databricks的成长轨迹在a16z组合中具有三重分析意义。

其一，它代表了该机构AI相关持仓中持续时间最长的投资关系——一条从A轮到1,340亿美元、横跨十二年的复利弧线，诠释了成长基金的结构性优势：由于a16z在Databricks还是Apache Spark衍生项目时便已入场，该机构在整个资本结构表中维持了持股，每一只成长基金载体都在逐步走高——但仍处于上市前——的估值上增加头寸。McCormick将Databricks描述为"目前a16z最大的持仓"，并指出Fund III的表现在1,340亿美元融资后更加强劲 (McCormick)。

其二，Databricks是最直接连接a16z基础设施论述（第4节）与企业应用论述（第5节）的组合公司。CEO Ali Ghodsi将公司定位为企业构建和部署AI Agent的平台，阐述了他所描述的"LLM正在发生的商品化"——这种商品化提升了帮助企业安全地定制和部署模型的基础设施的价值 (Reuters via U.S. News)。

其三，Databricks是成长基金对Horowitz所说的"私营公司与上市公司之间的真空地带"最有说服力的案例——拥有54亿美元年化收入的它已大于绝大多数上市SaaS公司，但选择保持私有化，将成长基金及其联合投资者作为公开资本市场的替代品 (CNBC)。Ghodsi对CNBC表示公司已准备好"在合适的时候"上市，加入ElevenLabs和其他几家a16z被投公司的行列——它们正在积极筹备2026年或之后的IPO (CNBC)。

11.2 巨额轮组合：横跨AI全栈的成长期头寸

Databricks虽是规模最大、持有时间最长的成长期资产，但它只是一个更广泛的巨额融资轮组合的组成部分——该组合横跨AI经济的每一个细分领域。下表汇总了a16z在最具价值的私营AI公司中已确认的成长期头寸——这些头寸在前述各节中已于其行业语境下讨论，此处则从成长基金的跨领域视角呈现：

 Sources: TechCrunch; CNBC; Sacra; Databricks press releases; company announcements; McCormick, "a16z: The Power Brokers."

这张表格真正引人注目的不仅是单个估值的规模，更在于成长基金所实现的跨栈覆盖程度。Databricks提供企业训练和部署AI模型的数据基础设施。OpenAI和xAI构建前沿模型本身。Anysphere（Cursor）正在重塑开发者工具层。Harvey将AI应用于法律垂直领域。Anduril将AI集成到自主防御系统中。SSI代表纯研究的期权。

这些头寸合在一起，构成了一个私有AI经济中最具价值节点的指数——McCormick对这种组合构建方法的概括是：a16z拥有"所有的模型"，现在正在证明"它也拥有业绩记录" (McCormick)。

这些巨额头寸的集中度引发了一个关于成长基金回报特征的结构性问题。以Anduril为例，其在2025年6月以305亿美元估值完成25亿美元G轮——该轮由Founders Fund领投，超额认购8倍，a16z作为现有投资者参与 (CNBC; Axios)。Sacra估算最新估值隐含了约30.5倍的收入倍数（基于Anduril 2024年10亿美元收入） (Sacra)。这并非通常与成长股权相关联的倍数，其中蕴含了对未来合同获取和利润率扩张的假设——这些假设在传统承销框架下会显得相当紧绷。

正如George在一次播客访谈中所承认的，a16z的成长投资哲学建立在"幂律"信念之上——相信少数超级成果将驱动绝大多数回报，而恰当的应对方式是尽可能多地、尽可能久地持有赢家 (Colossus, "Inside a16z Growth")。

11.3 交易节奏、独角兽创造与结构性数据

CDP Center对a16z交易活动的分析提供了该机构部署模式最细颗粒度的独立数据集。根据CDP Center的数据库，a16z在2024年1月至9月间参与了96轮融资，总额61亿美元；2025年同期参与77轮，总额63亿美元——交易笔数减少但平均单笔金额增大，清晰地显示出向资本栈上游的迁移 (CDP Center)。仅2025年5月至9月，a16z就参与了七家达到独角兽地位的公司的融资轮：其中五家在AI领域，一家在消费者领域（Substack），一家在American Dynamism领域（Apex），一家在Crypto领域 (CDP Center)。

交易规模分布揭示了成长基金的运营重心。在涵盖2024年至2025年9月的182轮完整数据库中，最大占比落在1,000万至5,000万美元区间，占全部交易的46%，平均规模2,760万美元；第二大区间为5,000万至2.5亿美元，占29%，平均规模1.063亿美元 (CDP Center)。

关键的是，CDP Center将所谓的"巨额轮"——如OpenAI和xAI的数十亿美元级交易——排除在主数据集之外，并指出在此类交易中，"风投基金主要提供顾问指导和谈判协助"，而非提供传统风投特征的定价资本 (CDP Center)。这一方法论选择本身就很有启发性：它承认a16z在最大规模融资轮中的角色与其在1,000万至2.5亿美元核心区间中的角色根本不同——更接近于为融资轮背书的银团参与者，而非设定条款的领投方。

退出数据进一步为成长基金的时间跨度提供了背景。根据CDP Center数据，一家公司在接受Andreessen Horowitz首轮投资后的平均退出时间为4.6年 (CDP Center)。历史上，退出数量最多的领域是消费者（33%）和企业（31%），而AI领域迄今仅有9%的退出率，Crypto仅维持2%的退出率 (CDP Center)。

对于成长基金而言，这9%的AI退出率是一个关键数据点：它意味着该机构AI组合价值的绝大部分仍未实现——纸面收益尚未转化为对LP的分配。因此，成长基金的业绩取决于一个退出环境——IPO市场、二级市场出售或战略收购——而该环境尚未在AI公司层面大规模形成。截至2026年初，Databricks、ElevenLabs和Anduril均已释放IPO意向信号，但尚无一家正式提交申请，而2026年初更广泛的市场动荡增添了额外的时点不确定性。

11.4 综合分析：作为战略基础设施的成长基金

成长基金2025年的部署浮现出三个贯穿性观察。

第一，该基金作为更广泛a16z平台的复利机制运作，而非一个独立的投资载体。 Databricks的头寸——自2013年起跨越早期和成长期载体持有——最清楚地诠释了这一点：每一轮后续融资都允许a16z在逐步走高的估值上增加美元敞口，通过McCormick所描述的信念维持有意义的持股——"这些标杆公司的最终成果将远大于大多数人的想象" (McCormick)。这种从种子到A轮到成长期到Pre-IPO的复利结构创造了一个纯成长型基金无法复制的飞轮：十年董事会服务积累的信息优势、历轮融资沉淀的关系资本、以及在每个拐点增加头寸的选择权——这些都独家归属于跨全资本栈运营的机构。

第二，成长基金正日益充当公开市场的替代品。 Databricks 54亿美元的年化收入、Anduril 10亿美元的年收入、Cursor 10亿美元以上的ARR——这些数字足以使它们跻身任何交易所上市的最大型科技公司之列。通过提供这些公司所需的资本、流动性（通过员工二级股份出售）和机构背书，成长基金实质上将IPO曾经承担的功能私有化了。这不仅仅是时机选择——它反映了Horowitz明确阐述的结构性论述：上市公司支持的基础设施已经萎缩，a16z正在定位自己以填补由此产生的真空 (McCormick)。当然，风险在于这一策略只在私有估值持续上涨时才成立；私有市场定价的持续下行将暴露成长基金回报的未实现本质，并考验LP对9% AI退出率的耐心。

第三，也是最具深远意义的是，交易规模分布数据揭示了一个既广泛又头重脚轻的组合。 46%的交易落在1,000万至5,000万美元区间，代表该机构在医疗、企业、金融科技和消费者领域的核心风投活动——早期和A轮投资。29%落在5,000万至2.5亿美元区间，构成将公司从产品市场契合推进至成长期主导地位的规模化投资。但巨额轮——Databricks（仅2025年就融资超150亿美元）、xAI（100亿美元）、OpenAI（金额未披露但据报目标1,000亿美元）和Anduril（25亿美元）——所代表的资本集中度使整个核心组合相形见绌。

这种头重脚轻不是缺陷，而是George所阐述的幂律论述的特征：该基金被设计为从少数划时代公司中产生超额回报，1,000万至5,000万美元的核心既是项目发掘机制，也是分散化对冲 (Colossus, "Inside a16z Growth")。

这一架构能否产生a16z向LP承诺的规模化风投级回报，最终取决于一个超越任何单一公司的问题：私有AI经济能否产生足够多、估值足够高的流动性事件，以将目前停留在a16z账面上的数千亿美元纸面收益兑现？该机构已构建了AI历史上最全面的私有市场组合。将这个组合转化为投资者的已实现回报，是定义a16z下一个篇章的挑战。

十二、a16z的内部机器：Speedrun、Oxygen与合伙人网络

12.1 AI项目流的结构性优势

绝大多数风投机构通过声誉、资本和合伙人关系的某种组合来发掘和赢得交易。Andreessen Horowitz走得远得多。在2024年和2025年间，该机构精心打造了一套自有的结构性机制——一个加速器、一个算力基础设施项目、一个原创研究体系，以及一个由高信念度个人合伙人投资者构成的分布式网络——它们共同运作，并非孤立的项目，而是一台一体化的项目流引擎。

这些机制不仅仅是在投资之后支持被投公司。它们主动塑造机构内部的投资判断，在正式融资流程启动之前吸引创始人，并创造转换成本——在条款清单签署之前很久，就将早期公司锁定在a16z的生态系统之内。

综合来看，它们代表了一种将风险投资功能工业化的刻意努力——将一个传统上依赖手艺和关系的行业，改造为更接近平台化运营、具备复利型结构优势的存在。正如Packy McCormick在其2026年1月对该机构的分析中所观察到的，与a16z合作的创始人实际上通过有利的入场定价来"支付"该机构的平台服务——这一动态假设平台的非资本价值足以证明这种交换的合理性 (McCormick)。

以下各节逐一剖析这台机器的每一个组件——不是为了重述本报告第3至第7节中已经探讨过的投资成果，而是分析这些结构性机制本身：它们如何被构建，如何协同运作，以及它们揭示了什么——在一个仅靠资本已不足以赢得最佳AI交易的时代，a16z的竞争定位究竟是什么。

12.2 Speedrun：从游戏加速器到横向AI发射台

a16z最初在2023年推出Speedrun时，它还只是一个小众项目。该项目的总经理兼a16z合伙人Joshua Lu，当时帮助运营的是一个以游戏为核心的加速器，分设于旧金山和洛杉矶 (Garfinkle)。早期的几批队列——SR001至SR003——明确以"A16Z GAMES"品牌标注，仅限于在技术与互动娱乐交叉领域创业的公司。在这一阶段，a16z GAMES对每家入选公司投资75万美元，该项目被描述为"高度精选"，录取率不到1% (Andreessen Horowitz, "Tech x Games Accelerator Returns to SF"; Game Developer)。2025年1月至3月运行的SR004仍沿用游戏品牌，并在游戏开发者大会（GDC）期间以Demo Day收官 (Andreessen Horowitz, "Tech x Games Accelerator Returns to SF")。

该项目的蜕变分两个阶段完成。2025年3月，Speedrun将使命扩展为更广泛地聚焦于"科技与娱乐的交叉领域"——Lu告诉Fortune，其逻辑是最优秀的游戏制作者本质上是讲故事的人，他们的技能可以跨越创意领域进行迁移 (Garfinkle)。但到了2025年中，光圈再次扩大。当SR005开放申请时，每家公司的投资额从75万美元提升至100万美元，项目的使命则果断地超越了娱乐领域 (Garfinkle)。到2026年2月，Lu向TechCrunch描述Speedrun为一个"横向项目"——不再依附于任何单一垂直领域，而是面向所有行业的创始人开放 (Shu)。

项目修订后的条款体现了这一野心。Speedrun现在通过SAFE前置投资50万美元换取10%的股权，并在入选公司的下一轮融资中（18个月内）再投入50万美元——一个对创始人友好的两段式结构 (Andreessen Horowitz, "Speedrun SF Applications")。入选公司还会获得价值超过500万美元的云计算、AI和软件credits，以及模型提供商、应用商店和社交平台的优先接入——a16z将这些credits描述为"通常足以完全覆盖构建MVP的成本" (Andreessen Horowitz, "Speedrun SF Applications")。据PocketGamer.biz报道，该机构也不占据董事会席位——这是一个明确的信号，表明它认为在这一阶段创始人应保留治理控制权 (PocketGamer.biz)。

该项目的增长规模值得关注。自2023年启动以来，Speedrun已部署超过1.8亿美元，资助了150多家初创公司 (Newsworthy.ai; a16z speedrun)。SR005——该项目最大、最多元化的一期队列——从超过14,000份申请中选出60多家公司，录取率低于0.5% (Newsworthy.ai)。最新一期SR006据报吸引了超过19,000名申请者，最终入选约70家 (a16z speedrun, X)。这些数据的精选程度超过了大多数精英研究生项目，堪比Y Combinator最激烈时期的竞争水平。

Speedrun区别于竞争对手的加速器项目的，不仅仅是资本，更是它所输送的运营杠杆。Lu指出，a16z约有600人，其中只有10%属于投资团队——其余大约540人是为被投公司提供支持的运营人员，覆盖营销、银行关系、财务、管理、招聘和市场推广策略等领域 (Shu)。正如与该项目相关的a16z合伙人Ryan Rigney向The VC Corner坦言的那样："资本是一种大宗商品"——Speedrun提供的是客户引荐、人才获取方面的不对称优势，以及那种能改变投资者看待一家公司方式的信誉背书 (Dominguez and Flor)。

校友反馈印证了这一说法：在线儿童安全初创公司k-ID的创始人（Speedrun毕业生）将为公司找到CTO和促成超额认购A轮归功于该项目；一位ByteDance和Google的资深人士则表示，这是他十多年来在消费者产品领域见过的人才密度和产品留存率最高的项目 (a16z speedrun)。

Speedrun组合本身的多元化也展示了该项目演进的广度。Fortune报道称，短期内已部署1亿美元，投资了包括在线儿童安全初创k-ID、内容创作平台Hedra、Echo Chess制作方Echo Chunk和AI消费公司Dream Voyage在内的多家公司 (Garfinkle)。最新一期队列中的地产科技初创Smart Bricks是又一个典型案例：创始人Mohamed Mohamed告诉TechCrunch，他选择Speedrun是因为它是少数几个"明确为从事前沿AI应用的联合创始人设计"的项目之一，并且他将申请视为一份内部战略备忘录而非一次路演 (Shu)。Mohamed在加入队列后不久宣布了由Speedrun领投的500万美元融资 (Shu)。

将Speedrun作为项目流工具的战略逻辑，与该机构更广泛的组合对照阅读时最为清晰。几家最初通过Speedrun进入a16z生态的公司——包括Hedra（见第6节）和k-ID——随后从a16z主基金获得了更大规模的融资，诠释了该项目作为输送管道的功能。在一个pre-seed阶段持股竞争日趋激烈的风投市场中，Speedrun允许a16z以相对于其总资本规模极低的成本，在数百家早期公司中建立10%的头寸——然后随着投资信念的发展，选择性地加码。

12.3 Oxygen：算力作为竞争武器

如果说Speedrun解决的是早期创始人对导师指导和资本的需求，那么Oxygen项目应对的是AI时代一项同样关键的制约因素：算力的获取。正如a16z合伙人Anjney Midha所解释的，该项目源于一个洞察——该机构每天服务的AI创始人面临一个共同问题：他们正身处一场供给紧缩之中，Nvidia H100的产能供不应求，而作为初创公司，它们被大型云服务商排在了更大客户的后面 (Zeff)。

该项目作为a16z 12.5亿美元AI基础设施承诺的一部分，包含一个私有GPU集群——据The Information报道，其可能包含超过20,000块GPU——潜在构成任何风投机构中最大的GPU弹药库 (Zeff)。

Oxygen的设计同时实现了多个目标。其核心功能是让早期公司获得通常只有后期公司——往往是大型科技巨头——才能在没有外部支持的情况下获取的那种价格、短期时长和灵活性的算力 (Midha and Harris)。Oxygen为创始人在需要时提供GPU访问，无需与云提供商签订长期合约或为购买GPU时长额外融资；作为交换，创始人向a16z出让公司的股权 (Zeff)。

这个名字本身就源于一位被投创始人对a16z说的话："如果我在第一天没有那种算力，我就无法呼吸。我们的研究人员字面意义上无事可做" (Midha and Harris)。

Oxygen对项目发掘的战略意义远超组合支持。首先，它充当一种估值纪律机制：a16z可以直接提供GPU而非追加投资让初创公司去微软那里购买GPU，从而以更低的价格完成投资 (Zeff)。这使得该机构能以更低的美元金额获取相当甚至更大的持股比例——一种在常规交易报告中不可见的嵌入式期权。

其次，对项目流而言更具决定性意义的是，Oxygen已成为有分析者所描述的"a16z与Sequoia、Founders Fund及其他顶级风投机构竞争中的关键武器"——因为当竞争性条款清单在估值和持股比例上旗鼓相当时，Oxygen的GPU配额往往成为决胜因素：创始人的逻辑是，资本是同质的，但有保障的算力访问不是 (Digidai)。视频生成平台Luma AI作为早期参与者，明确将GPU访问列为选择a16z作为领投方的关键因素 (The Rundown AI)。

到2025年1月，该项目的成功已经制造了自身的瓶颈。Midha向TechCrunch承认Oxygen"目前已超额预订"，他无法分配足够的资源，推理需求与训练需求同步激增 (Midha, qtd. in TechCrunch)。超额预订本身具有分析意义：它既证明了项目的威力（创始人偏好a16z的条款清单部分因为算力访问），也暴露了其脆弱性（项目无法无限扩展，超额认购迫使做出可能使某些被投公司相对于其他公司处于劣势的分配决策）。

它还揭示了一种权力集中，已被部分分析人士标记为值得关注的问题：一位风投合伙人实际上控制着哪些AI初创公司获得稀缺算力资源的优先访问权，形成了一种看门人功能——而这恰恰镜像了Oxygen原本旨在纠正的那种权力不对称 (Digidai)。

Oxygen与该机构更广泛AI组合之间的联系——已在本报告第3和第4节所考察的投资中有所记录——在此值得从项目流角度加以强调。领导Oxygen项目的Midha与a16z基础设施合伙人Guido Appenzeller并肩工作，同时担任Black Forest Labs、Luma AI、Mistral AI、Sesame AI、LMArena、OpenRouter和Periodic Labs的董事会成员 (Andreessen Horowitz, "Anjney Midha")。

这张交叉持有的董事会席位网络使跨组合协调成为可能——促进算力分配、共享关于模型性能的内部情报、识别基础设施瓶颈——以一种强化Oxygen不仅作为项目、更作为一体化系统中关键节点角色的方式运作。

12.3 研究与内容输出作为战略漏斗

a16z机器中一个较少被分析但同等重要的组成部分，是该机构的原创研究产出。在2025年和2026年初，a16z发表了一系列具有里程碑意义的数据驱动研究，其规模和方法论野心远超典型的风投思想领导力内容。这些报告值得在本节中审视——而不仅仅作为前述投资分析的辅助背景——因为它们承担着一种独特的结构性功能：同时生成指导内部投资决策的专有市场情报，确立该机构作为AI领域智识引力中心的地位，并在任何正式投资讨论开始之前便将创始人吸引进a16z的轨道。

该研究项目包括四项2025–2026年的主要出版物，每一项都以不同的透镜观察AI市场：

百名企业CIO调研报告于2025年6月首次发布，2026年1月更新至第三年度迭代版本，调研了全球2000强中100名经验证的VP和C级高管，以理解企业领导者如何使用、采购和预算生成式AI。6月版发现LLM预算增长已超过企业本已很高的预期，领导者预计未来一年约有75%的增长 (Wang et al., "How 100 Enterprise CIOs")。2026年1月的更新揭示了进一步变化：OpenAI以78%的CIO在生产环境中使用其模型仍是明确的领导者，但Anthropic自2025年5月以来企业渗透率增长了25%，81%的企业现使用三个或以上的模型家族——不到一年前这一比例为68% (Wang et al., "Leaders, Gainers")。正如作者在1月更新中指出的，这是他们"对全球2000强中100家公司的第三次年度CIO调研"——一个纵向数据集，为a16z的成长团队提供了关于企业采购动态变化的专有视角，竞争对手需要数月时间和大量开支才能复制 (Wang et al., "Leaders, Gainers")。

AI应用支出报告于2025年10月与Mercury合作发布，追踪了Mercury超过20万客户数据库中经验证的交易数据，以识别初创公司实际为之付费的前50家AI原生应用层公司——正如作者所区分的，这是"基于支出数据而非网站流量数据" (Moore and Amble)。方法论上的创新意义重大：此前的排名依赖流量或自报使用数据，而Mercury的合作提供了Winbuzzer所形容的"对围绕AI采用的炒作叙事的数据驱动反驳" (Winbuzzer)。

AI现状：100万亿Token研究与OpenRouter联合撰写，于2025年12月发布，利用OpenRouter平台分析了跨任务、地理区域和时间维度的超过100万亿个真实世界LLM交互token——该平台从大约每年10万亿token增长到2025年中的超过100万亿，日处理量超过1万亿token (Aubakirova and Midha, a16z)。该论文于2026年1月在arXiv上发表，赋予其一种在风投产出的研究中罕见的学术公信力 (Aubakirova et al., arXiv)。关键发现包括开源模型的快速崛起（到2025年末约占使用量的三分之一），以及研究者所称的"灰姑娘水晶鞋效应"——一种留存现象，即当新能力实质性地改变了用户能做的事情时，他们会切换模型且不会再切换回去 (Aubakirova and Midha, a16z)。

2025消费者AI现状由合伙人Olivia Moore和Justine Moore于2025年12月发布，以及合伙人Alex Danco于2026年1月发表的**《2026年AI应用札记》**，共同完成了这一智识框架。Danco论证了一个根本性的误解——认为应用层将被模型公司吞噬——并指出即便在编程领域（这是模型进步和实验室关注的核心），生态系统仅2025年就产生了超过10亿美元的初创公司新增收入 (Danco, "Notes on AI Apps in 2026")。

这些出版物区别于标准风投营销的，是它们作为专有项目发掘工具的功能。每份报告为a16z产生三种形式的价值。

第一是信息价值：CIO调研数据直接为成长团队的企业投资提供了依据（包括第5节所审视的Harvey、Decagon和EliseAI轮次），而支出报告则塑造了消费者团队关于从消费者到企业拉动效应的论述（见第6节）。第二是声誉价值：与这些报告互动的创始人——下载报告、参加相关活动、分享发现——开始将a16z视为不仅是资本配置者，更是AI行业理解自身所依赖的智识框架的主要生产者。第三是关系价值：支撑研究的数据合作伙伴关系（与Mercury、OpenRouter以及100多位受访CIO）本身创造了反哺项目流的商业关系——使用Mercury银行服务的初创公司、通过OpenRouter路由的开发者、参与CIO调研的企业买家，都通过非投资渠道进入了a16z的生态系统。

累积效果是一个作为该机构AI战略智识操作系统运行的研究项目。2025年的五份主要报告合在一起阅读，构成了一幅从每一个视角观察AI采用的复合地图——企业采购、初创公司支出、token级模型使用、消费者产品参与和应用层经济学。没有任何竞争性风投机构产出过可比广度或方法论严谨性的原创研究。这种不对称不是偶然的；它是一种被刻意构建的竞争优势，随着每份后续报告在前作建立的纵向数据集上层层推进而不断复利增长。

12.4 合伙人天使投资活动：个人信念作为前沿侦察

a16z项目流引擎的最后一个组成部分也是最个人化的：个别合伙人的投资活动——他们以天使投资或小额支票规模投入的个人信念，往往充当该机构正式基金级别押注的领先指标。没有任何合伙人比Bryan Kim（内部称"BK"）更能诠释这一动态。

Kim是a16z合伙人，主要投资消费者AI应用，特别关注AI如何跨核心主题重塑消费者体验：生产力（ElevenLabs、Cluely、Raspberry）、消费者健康（Function Health、Slingshot AI）、创作（Captions、Civit.ai、Glif、Viggle）和社交连接（BeReal、Partiful） (Andreessen Horowitz, "Bryan Kim")。加入a16z之前，Kim在Snap工作了数年，帮助公司度过高速增长期和IPO，构建并领导了增长和产品运营团队，并将财务团队从零扩展到70多人 (Andreessen Horowitz, "Bryan Kim")。这种运营背景——在风投投资人中并不常见——孕育了一种以速度和分发而非技术护城河为核心的投资哲学。

Kim作为合伙人级别项目发掘的案例研究之所以在分析上饶有趣味，不在于其组合中的个别公司——其中几家（ElevenLabs、Cluely、Raspberry AI）已在本报告第6节中详细审视——而在于它们集体揭示的模式。他的组合并未聚集在单一品类周围，而是反映了一个更广泛的论述：AI正嵌入个人生活的全栈——从创作、健康、知识、工作到自我优化 (O'Shea)。这一论述作为侦察框架运作：Kim识别那些体现特定特质——执行速度、分发直觉、愿意为消费者愉悦而构建——的创始人，并在最早期阶段投资他们，往往在公司展示出传统意义上的产品市场契合之前。

他对这一框架的表述对风投投资人而言异常直白。Kim在X上论证说，"在消费者AI领域，当下的护城河就是Momentum（势能）"——这一表述将创始人捕获和转化注意力的速度置于产品技术深度之上 (Kim, X)。在a16z博客上的配套文章中，他进一步展开了这一论述，指出AI工具正在催生新型创意合作——例如Captions与Runway、ElevenLabs和Hedra联手创建完全生成式的视频栈——模糊了被投公司之间的边界，创造了惠及更广泛a16z生态的交叉授粉效应 (Kim, "Momentum as AI Moat")。

Kim还担任Captions和Partiful的董事会成员，以及ElevenLabs和Function Health的董事会观察员 (Andreessen Horowitz, "Bryan Kim")——这些位置提供了关于消费者AI采用模式、企业销售周期和竞争动态的实时情报。结合他在Sourcery.vc访谈中描述其组合中的公司"从零到5,000万美元、从零到1亿美元、从零到5亿美元的年化收入，速度极快" (O'Shea)，浮现出的画面是：一位合伙人的个人信念信号可靠地先行于更大规模的基金级承诺——ElevenLabs的轨迹印证了这一模式，它始于Kim力推的消费者押注，随后在Jennifer Li团队下扩展为该机构最大的基础设施头寸之一（如第6节所记录）。

Kim并非唯一执行这种侦察功能的人。在整个机构中，合伙人如Anjney Midha（其在Mistral、OpenRouter、LMArena和Black Forest Labs的个人投资和董事会席位已在第3和第4节审视）、Olivia Moore（其发表的消费者AI研究直接塑造消费者团队的投资管线）、Julie Yoo（其医疗AI论述支撑了第7节的Bio + Health组合），各自作为专业化的"天线"运作——将个人信念、领域专长和专有关系转化为该机构更广泛的资本配置决策。

合伙人网络在这个意义上不仅仅是一群投资者，而是一个分布式情报系统：每位合伙人的个人论述充当一个在小规模上进行验证的假说，然后该机构的数十亿美元基金才以全速投入。

12.5 综合分析：一体化机器

单独来看，这些机制中的每一个——加速器、算力项目、研究产出和合伙人网络——都代表了风投运营中有意义但各自有限的创新。但作为一个一体化系统来看，它们代表着更具结构性意义的东西：一种平台级的风险投资方法，将市场情报、项目发掘和组合支持之间的距离压缩成一个自我强化的闭环。

这个闭环的逻辑是清晰的。Speedrun发掘最早期的创始人并将他们嵌入a16z的运营生态，提供为期12周的密集接触机会——可接触该机构540人的非投资团队——然后将最有前景的公司输送至主基金进行后续投资。Oxygen提供了一种任何竞争对手都无法在不投入数亿美元基础设施资本的情况下复制的实质性竞争优势——更关键的是，它创造了一种依赖性，增加了转向竞争对手条款清单的转换成本。研究项目生成的专有数据同时为内部投资决策提供信息，并吸引那些将a16z视为AI智识引力中心的创始人——将报告下载和活动出席转化为先于正式融资的关系资产。而Kim、Midha和Moore等个别合伙人则作为前沿哨兵运作，在个人尺度上检验信念，然后该机构的基金级资本才以全速投入。

下表总结了各项目流机制及其相互联系：

三个结构性观察从这一分析中浮现。

首先，该系统创造了复利型信息优势。 CIO调研指引哪些企业垂直领域值得瞄准；支出报告揭示初创公司实际在为哪些应用品类付费；100万亿Token研究展示哪些模型和用例正获得真实世界的牵引力；合伙人级别的组合则提供关于消费者采用速度的颗粒化实时数据。没有其他风投机构同时产出纵向企业采购数据、经验证的初创公司交易数据和平台级模型使用数据——更不用说将三者整合进一个统一的投资流程。

其次，每一个机制都以竞争对手难以拆解的方式强化着其他机制。 Speedrun的毕业公司在其套餐中获得Oxygen算力credits；Oxygen的被投公司产生的使用数据反哺a16z的研究；研究吸引的创始人则去申请Speedrun或寻求与Kim和Midha等合伙人建立联系。这种互联创造了经济学家所称的网络外部性：每个单独项目的价值随着其他项目的成长而增加。

第三，然而，这个一体化系统也制造了自身的依赖性和盲区。 建立在Oxygen基础设施上的被投公司如果希望更换投资者，将面临转换成本。该机构自身的研究可能对投资决策引入确认偏误，因为研究发现不可避免地通过现有组合承诺的透镜被解读——CIO调研的作者直接承认了这一张力，注明"我们是OpenAI的投资者"并描述了与第三方数据进行三角验证的努力 (Wang et al., "Leaders, Gainers")。而运营的庞大规模——600名员工、超过900亿美元的管理资产、一只前瞻性的200亿美元巨型基金——所带来的组织复杂性，可能恰恰拖慢该机构所珍视的那种速度。

然而，截至2026年初，没有其他风投机构组建了一套可比的AI项目流结构性机制。Sequoia Capital产出受人尊重的研究（尤其是其"生成式AI第二幕"框架），但缺少GPU项目。Y Combinator运营着一个强大的加速器，拥有自己的GPU合作关系，但不产出原创企业研究，管理的成长期资本也少得多。Founders Fund和Lightspeed在估值和速度上积极竞争，但既不提供加速器也不提供算力基础设施。

a16z这台机器不仅仅在投资AI；它正在构建AI风险投资本身的基础设施——并在此过程中创造可能与其所资助的公司一样持久的结构性优势。

十三、综合分析：模式、矛盾与风险

本报告前十一节从行业和阶段的视角审视了a16z 2025年的AI投资——基础模型、基础设施、企业应用、消费者产品、医疗健康、金融科技、国防和加密货币。本节反转这一视角。我们不再追踪单个公司的融资轨迹，而是退后一步，将整个组合视为一个统一的资本配置系统，识别其中浮现的交叉性模式。

五个结构性主题从分析中浮出水面，每一个都揭示了a16z如何构建其投资论述——以及这一论述的接缝在何处最为明显。

显而易见的不是主题之间的矛盾，而是一种富有张力的共存：该机构同时押注AI支出今天集中的地方和它认为明天将迁移的方向；以颠覆传统估值框架的倍数给创始人定价，同时又对其他被投公司要求资本效率；将自主武器平台和病毒式桌面覆盖层这样截然不同的投资，包裹在同一个机构品牌之下。

理解这些张力——以及将它们维系在一起的结构性逻辑——对于评判a16z 2025年AI组合究竟是一个连贯的战略架构，还是一堆仅靠品牌勉强绑定的机会主义押注，至关重要。

13.1 模式一：从Copilot到Agent——在支出尚未到达之处提前布局

a16z 2025年组合中最引人深思的张力，在于企业AI支出今天集中的位置与该机构投放资本的方向之间的落差。

a16z于2025年10月与Mercury合作发布的AI应用支出报告，分析了超过20万个初创公司账户的交易数据，提供了这一分歧最具实证基础的快照。报告发现，在所追踪的垂直应用公司中，绝大多数扮演的是"副驾驶（copilot）"的角色——增强人类生产力的辅助工具——而非端到端完成工作流的自主Agent (Moore and Amble)。正如一份分析所总结的，在Mercury支出数据中，"copilot与自主agent的比例为十二比五" (Implicator.ai)。横向应用——不限职能、任何人都可使用的工具——占据了支出榜单的60%，其余40%由客服、销售和招聘领域的垂直工具构成 (Winbuzzer)。

然而，a16z自身的投资组合明显向相反方向倾斜：朝向在深度垂直化、强监管领域运行的全自主Agent。第5节所分析的企业公司——Decagon、EliseAI、HappyRobot、Salient（第8节）——每一家都被设计为端到端执行多步骤工作流，而非仅仅辅助人类操作者。a16z合伙人Seema Amble向TechCrunch明确阐述了这一方向性押注："随着技术变得更好，我们实际上能够构建出完整的agent协作者，你会看到这种组合更多地向端到端agent转移，远离copilot" (Davis, TechCrunch)。

这种不对称并非偶然。它反映的是一种深思熟虑的投资姿态：该机构的自有原创研究识别市场的当前状态——copilot主导——而其资本配置则瞄准预期的未来状态——agent的全面铺开。这与a16z合伙人Jennifer Li对AI Agent的定义一致：一个"具备推理能力、多步骤的LLM，配有动态决策树"，能够"对任务做出决策并自主采取行动"——截至2025年中，大多数已部署的工具尚未跨越这一能力门槛 (TechCrunch, "Even a16z VCs Say")。

言下之意是，a16z将当前以copilot为主的支出格局视为一个过渡阶段——并正在部署资本，以在企业买家受到模型能力提升的鼓舞、将采购从增强型工具转向自主Agent时，捕获随之而来的回报。

这一布局的风险同样清晰：如果从copilot到agent的转型停滞——无论是由于可靠性限制、监管摩擦还是企业买家的保守主义——该机构将已向一个尚未到来的市场配置了数十亿美元资本。正如a16z基础设施团队的Matt Bornstein所承认的，他"无法设想一个——在agent当前的状态下——人类将变得不必要的时候" (TechCrunch, "Even a16z VCs Say")。这一坦诚表述中蕴含的不确定性，恰恰说明了agent论述——无论在智识上多么具有说服力——在本质上仍是一个关于时机而非方向的赌注。

13.2 模式二：医疗健康作为杀手级垂直领域

在a16z 2025年AI组合中，没有哪个单一垂直领域的主导地位比医疗健康更为鲜明。根据SEC文件和新闻稿编制的组合追踪数据估算，a16z 2025年AI资金组合中约40%流向了医疗健康相关公司——超过基础设施（25%）、垂直copilot（20%）和娱乐/物流（15%）的总和 (Feed The AI)。

CDP Center对2025年5月至9月间项目流的独立分析强化了这一发现：在该时段接受a16z支持的16个AI项目中，有8个——整整50%——属于医疗健康领域，且所有六家获得融资的BioHealth公司都将自己"首先且最重要地定位为AI公司" (CDP Center)。

这种集中度引人注目，但并非随意为之。正如本报告第7节所记录的，该机构Bio + Health基金的普通合伙人Julie Yoo阐述了一个结构性论述：医疗健康代表生成式AI最大的单一受益者。她的推理建立在一组独特的条件组合之上：长期软件投资不足、缺乏来自传统企业平台的沉没成本偏见，以及超过10万名临床人员的劳动力供给危机 (Yoo, "Why Will Healthcare Be the Industry That Benefits the Most from AI?"; Yoo, qtd. in Healthcare Brew)。再加上与礼来公司（Eli Lilly）5亿美元的合作（第7.2节），该机构医疗健康专项的待部署资金超过12亿美元——一个令任何竞争性风投平台的医疗健康配置相形见绌的数字。

a16z的医疗健康论述区别于行业整体热情之处，在于其架构选择的精准性。组合横跨整个医疗健康价值链——从患者就诊（Hippocratic AI、Counsel Health），到临床工作流（Ambience Healthcare），到后台运营（Tennr、EliseAI），再到心理健康服务（Slingshot AI）——每家公司都在构建领域特定的AI架构，而非微调通用模型。在Ambience Healthcare C轮公告中，Julie Yoo将该公司的环境AI产品描述为"随时间推进进入一系列关键临床工作流的楔子"——浓缩地诠释了该机构从楔子到平台的投资逻辑 (Fierce Healthcare)。

医疗健康的高度集中同时创造了机遇与脆弱性。机遇在于服务业的可触达市场（TAM）：正如Yoo的框架所论证的，医疗健康AI公司竞争的对象不是一个价值数十亿美元的软件市场，而是一个价值数万亿美元的劳动力市场。脆弱性则在于将医疗健康与更快速迭代的垂直领域区分开来的监管和临床验证周期：如果FDA对AI临床工具的态度收紧，或者医疗系统采用自主Agent的速度比当前试点数据所暗示的更慢，那么40%的配置可能从复利回报的来源变成拖累组合速度的负担。

13.3 模式三："创始人品牌"溢价——为声誉而非收入定价

a16z 2025年组合中也许最具结构性特征的，是该机构为创始人背景支付的溢价之巨大——以及当这种背景缺失时所适用的相应折价。这一模式贯穿本报告第3、4和6节，表现为在同一机构屋檐下运行的一套双层估值框架：

Sources: TechCrunch; CTech; Crunchbase; BusinessWire; company announcements.

这种分化不仅仅是数量上的；它反映了在同一机构内共存的两种根本不同的投资哲学。前OpenAI员工为其新创企业合计吸引了超过420亿美元的风投融资——一种被行业报告描述为"对其技术能力和市场洞察力的非凡投资者信心"的现象 (TechFundingNews)。a16z处于这一人才套利的中心，领投或联合投资了至少四家由前OpenAI核心人物创立的公司。正如Carta与a16z Speedrun联合发布的种子轮现状报告所指出的，中位数估值与顶级估值之间的差距持续扩大，"尤其在AI领域" (Carta)。

Thinking Machines Lab的案例提供了创始人品牌模型最尖锐的压力测试。正如第3.2节详细记录的，20亿美元种子轮的定价几乎完全基于Mira Murati作为前OpenAI CTO的声誉——而六个月内五位联合创始人中有三位离职，暴露了这一方法的结构性脆弱。与Gamma的对比颇具启发性：Gamma以Thinking Machines不到4%的融资额、大约六分之一的估值完成融资，却交付了1亿美元的ARR和持续盈利——其收入倍数大约是那些零收入实验室的二十分之一。

这种差异究竟反映了对范式转移研究中不对称回报的真知灼见，还是反映了对叙事相对于执行力的系统性过度定价，是一个只有多年后的结果才能解答的问题。

对风险投资的更广泛启示是，a16z的2025年组合实际上同时运行着两套截然不同的风险框架。前沿实验室押注——Thinking Machines、SSI、Unconventional、Periodic——被承保为范式转移的看涨期权，下行风险是已部署资本，上行空间理论上无上限。应用和基础设施押注——Gamma、Cursor、Harvey、Decagon——则基于商业牵引力承保，收入倍数虽高，但将估值锚定在可衡量的产出之上。

一家机构能够同时维持两套框架而不产生认知失调，是其规模的产物：在900亿美元的管理资产规模下，一笔产生零回报的20亿美元种子投资不过是舍入误差，而前沿尺度上的单一赢家可能产生足以证明整个基金年份合理性的回报。

13.4 模式四：论述支柱间的张力——"美国活力"遇上"万物皆可作弊"

a16z 2025年组合中最公开可见的张力出现在6月——该机构以1,500万美元领投了Cluely的A轮融资。这款桌面AI助手以"Cheat on Everything（万物皆可作弊）"为口号上市，与该机构作为美国国家复兴旗手的修辞定位正面碰撞。

正如风投分析师Kyle Harrison在其广泛传播的文章"A Fungible Worldview"中所记录的，认同a16z"美国活力"（American Dynamism）论述的观察者们表达了沮丧，指出"1,500万美元在他们自己的领域中能推动多少进步——购买数控机床、回流美国制造业、治愈疾病"——他们视这些领域为"在字面意义上改善世界质量方面根本性的净正向" (Harrison)。Harrison直接提出了质疑：一家宣扬"如此鼓舞人心且近乎纯粹的世界观——如美国活力"的机构，怎么能"转身去资助一个感觉如此截然相反的东西？" (Harrison)。

最具分析生产力的答案是：这种矛盾不是智识一致性的失败，而是多基金平台模型的结构性特征。正如本报告第6.5节所记录的，Cluely投资由消费者团队的Bryan Kim主导，其使命——识别能够构建增速最快的消费者产品的创始人——明确地不受管辖"美国活力"基金的国家使命考量约束。Kim在a16z播客上阐述的论述，建立在如下信念之上：在消费者AI领域"势能即护城河"——分发速度比底层产品质量更重要，因为模型能力正在趋同，"如果你精心打造了这个东西，然后OpenAI或某个人构建了一个新模型把那个部分纳入他们的产品，你就完了" (Temkin, TechCrunch)。

Harrison自己的结论颇为深刻。他总结认为，a16z的投资决策最终并非由统一的哲学世界观指导，而是由"规模和速度"驱动——在900亿美元AUM的规模下，必须以速度跨越AI采用的每一个可行向量部署资本 (Harrison)。正如Harrison所观察的，"a16z在玩一场非常特定的游戏，而且他们真的非常擅长" (Harrison)。

这场游戏要求将Anduril的自主武器系统和Cluely的病毒式覆盖层容纳在同一个机构身份之下——这不是架构中的缺陷，这就是架构本身。150亿美元的募资不是六只基金追求六个统一使命；正如20VC播客分析所形容的，它是"一把伞下的多家精品店"，每家都有自己的沙盒和投资哲学，通过共享品牌和一只67.5亿美元的成长基金连接——后者在任何沙盒中的早期押注被证明成功时"清理战场" (SaaStr, "20VC x SaaStr")。

这种多基金架构提供的究竟是真正的多元化，还是仅仅为一个已经增长到过于庞大以至于无法维持连贯身份的机构提供了修辞掩护——这是一个开放性问题，而Cluely事件第一次将它推到了公众聚光灯下。

13.5 模式五：集中度风险——幂律论述及其不满

贯穿a16z 2025年组合的最后一个结构性模式，是资本在少数巨额头寸中的极端集中——以及这种集中给该机构回报结构带来的相应脆弱性。

正如Packy McCormick在其2026年1月的分析中所记录的，a16z持有按估值排名前15家私营公司中10家的股份——OpenAI、SpaceX、xAI、Databricks、Stripe、Revolut、Waymo、Wiz、SSI和Anduril——其AI组合占所有AI独角兽企业价值的44%，超过任何其他机构 (McCormick)。在汇总层面，该机构前四只基金产生的总企业价值（按分配或最新投后估值计算）达8,530亿美元 (McCormick)。

这些数字堪称非凡。但它们也几乎完全未实现。CDP Center的退出分析揭示了这些纸面收益中嵌入的结构性脆弱性：AI领域在a16z支持的公司中迄今仅产生了9%的退出率，而加密货币的退出率仅为2% (CDP Center)。一份独立分析估算，仅Databricks一家就约占a16z所有基金净资产价值的23%——这种单一公司集中度虽然产生了非凡的纸面回报，但意味着Databricks私募市场估值的任何重大逆转都将波及该机构的整个组合 (Startups Tech VC)。

该机构领导层明确表示，这种集中度是特性而非缺陷。成长基金负责人David George阐述了一种"幂律"信念——相信少数代际性的成果将驱动绝大部分回报，而恰当的策略是尽可能多地持有赢家、尽可能长地持有。McCormick报告称，该机构的成长基金载体已开始证明在成长阶段规模实现"类风投回报"是可能的，截至2025年9月30日，LSV I的净TVPI为3.3倍 (McCormick)。SaaStr播客分析强化了这一框架：因为a16z在持续基础上部署了约10%的全美风险投资，"他们需要获得10%的一切——10%的A轮、10%的B轮、10%的退出"——而历史数据显示，他们在最终达到50亿美元以上成果的A轮交易中，大约实现了这一市场份额 (SaaStr, "20VC x SaaStr")。

集中度风险从机构层面延伸到了行业层面。正如一份结构性分析所观察的，2025年AI风投周期中的决定性风险不是估值或阶段压缩，而是"投资者集中度"——包括a16z在内的相同五到六家机构主导了1亿美元以上的顶级轮次，形成了作者所称的"多元化幻觉掩盖了一个高度统一、同步的资本栈" (FourWeekMBA)。治理层面的启示意义重大：认为自己在多个GP之间分散配置的LP，实际上可能通过重叠的股权结构表向同一打数家AI公司配置资金——一种在下行周期中会同时结晶的相关性风险。

更广泛的风投格局反映了同样的分化。PitchBook数据显示，2025年美国风投总募资额仅为660亿美元——同比下降35%，是2017年以来最疲弱的环境——但a16z的150亿美元占据了其中超过18% (Governance at a Crossroads, ComplexDiscovery; Primack, Axios)。启示是，更广泛的募资收缩并未降低资本在超级平台中的集中度——而是加剧了它，因为LP涌向了感知中的安全港。这一模式究竟会产生幂律投资所需的超额回报，还是在下行周期中产生未实现损失的灾难性相关——将取决于一个单一变量：未来数年私营AI公司的流动性环境。

13.6 综合分析：受控矛盾的架构

单独来看，上述五个模式中的每一个都描述了当代风险投资的一个可辨识特征：领先于当前支出的方向性押注（模式一）、垂直集中论述（模式二）、创始人溢价模型（模式三）、多基金平台张力（模式四）和幂律集中策略（模式五）。a16z的独特之处不在于任何单一模式的存在，而在于全部五个模式以前所未有的规模，在单一机构架构中同时运行的程度。

串联这些模式的主线，是Ben Horowitz在150亿美元募资时阐述的信念："风险投资人"曾经"帮助公司实现1亿美元收入然后移交给投资银行"，但"那个世界已不复存在"——而a16z正在构建填补这一真空的机构 (McCormick)。

通过这一透镜阅读，该机构2025年的AI组合并非传统意义上的风险投资实践。它是在构建一个私募市场机构的实践——将种子加速器的发掘功能（Speedrun）、云服务商的算力供给（Oxygen）、管理咨询公司的原创研究产出（CIO调研、支出报告、100万亿Token研究）、成长型股权公司的扩张资本（67.5亿美元成长基金）以及国防承包商的国家安全背书（博思艾伦合作）——整合在一个部署了全美18%以上风险投资的单一平台之中。

这一架构能否产生其规模所要求的回报——抑或其论述支柱间的内在矛盾、创始人溢价押注的脆弱性、未实现头寸的集中度，以及copilot时代收入与agent时代估值之间的鸿沟，最终引发一场考验LP耐心的修正——是a16z未来十年将被评判的核心问题。

该机构已经组装了历史上最全面的私募市场AI头寸组合。将这个组合转化为投资者的已实现回报——在一个AI公司的大规模退出环境尚未成形的背景下——将决定2025年构建的这座"AI资本的架构"，究竟代表着持久的竞争优势，还是催生它的那个时代之过度的纪念碑。

十四、结论与2026年展望

本报告历经十三个分析章节，系统考察了Andreessen Horowitz如何在单一自然年度内组装起风险投资史上最全面的私募市场AI组合。从20亿美元的Thinking Machines Lab种子轮到1,220万美元的Pryzm种子轮，从1,340亿美元估值的Databricks到400万美元的Glider，该机构跨越AI技术栈的每一层级部署资本——基础模型、基础设施、企业应用、消费者产品、医疗健康、金融科技、国防和加密货币——以2025年没有任何竞争者能匹敌的论述连贯性和执行速度推进。

前述章节已以颗粒度细节记录了每笔投资。本节不再复述。它只评估一个核心问题——a16z 2025年全部布局最终将以此为标尺被评判：该机构能否将其在纸面上构建的一切，转化为投资者、被投公司和更广泛经济体的已实现价值？

14.1 已构建之物的规模

2025年组装的这个组合，以任何量化标准衡量，都史无前例。a16z跨六只基金募集超过150亿美元——American Dynamism（11.76亿美元）、Apps（17亿美元）、Bio + Health（7亿美元）、Infrastructure（17亿美元）、Growth（67.5亿美元）及其他风投策略（30亿美元）——占2025年全美风险投资总额的18%以上 (Horowitz, "Why Did We Raise $15B?")。a16z是北美投资激增的主要推动力，作为全球仅次于Y Combinator的第二大活跃种子后阶段风投投资者，2025年至少参与了165笔种子后阶段融资交易 (Metinko, "A16z Raises $15B")。

这个组合的区分性特征——正如第2至12节所展示的——不仅在于规模，更在于架构上的刻意为之。AI不是a16z基金结构中众多垂直领域之一——它是将全部六只载体绑定为单一整合论述的结缔组织。

基础设施基金瞄准AI运行所依赖的计算和编排层。应用基金支持AI原生的企业和消费者产品。Bio + Health基金与礼来合作基金资助AI驱动的临床工具和药物发现。American Dynamism基金将AI部署进自主防御系统、精密制造和联邦采购。即便是加密货币配置，也瞄准了AI Agent作为自主经济行为体运行所需的经济基础设施——支付、身份、溯源。而67.5亿美元的成长基金，则将所有这些类别中最有价值的头寸推向上市准备。

正如第13节所记录的，这一架构既产生非凡的战略连贯性，也产生真实的结构性张力——copilot时代收入与agent时代估值之间、创始人品牌溢价与资本高效执行之间、文明级修辞与分发优先的消费者押注之间。这些张力并非由组合本身解决，而是由其规模所管理。2026年及之后的核心问题是：回报能否证明架构的合理性——还是架构已膨胀到如此之大，以至于证明它所需的回报已变得遥不可及。

14.2 流动性命题：IPO、并购与通往已实现回报之路

对a16z而言，2026年最具决定性的单一变量是流动性。正如CDP Center所记录——也如本报告第11节所分析——a16z的AI投资中仅有9%实现了退出，平均退出时间为4.6年 (CDP Center, "VC Digest: Andreessen Horowitz")。该机构组合价值的绝大部分停留在未实现头寸中。将这些头寸转化为对LP的分配，需要以下三条路径中的一条或多条：首次公开募股、战略收购或二级市场出售。

IPO管线提供了最强的乐观基础。 在2025年IPO市场复苏的势头之上——当年第三季度创下2021年以来最繁忙的IPO季度——分析师认为2026年可能酝酿着一场历史性的窗口期，受更低利率、估值差距收窄以及大量私募股权支持的公司面临退出压力的共同驱动 (AlphaSense, "Top IPOs to Watch in 2026")。

Databricks跻身最有可能在2026年上市的高估值科技公司之列，与Anthropic、Canva、OpenAI和Stripe并列；CEO Ali Ghodsi于12月向CNBC表示不排除今年进行IPO (Dotan and Novet, "Databricks Obtains $1.8 Billion")。2026年1月宣布的18亿美元债务融资信号着上市准备的加速，分析师指出该公司在规模、增速和盈利性方面满足机构投资者要求的每一项标准 (TechBuzz, "Databricks Secures $1.8B Debt")。2026年下半年越来越被视为可能的上市窗口，债务设施的结构旨在为上市过程提供运营灵活性 (Allied.vc, "Databricks IPO Expectations")。

正如第6节所记录的，ElevenLabs联合创始人已公开表示公司正在"朝IPO方向建设" (ElevenLabs, "Series D")。Anduril凭借约10亿美元的2024年收入和Arsenal-1工厂计划于2026年7月投产，同样释放了进军公开市场的信号。

并购可能成为同等重要的流动性渠道。 a16z自身的分析曾引用高盛CEO David Solomon的预测：2026年"可能成为历史上最大的并购年"，并购活动在2025年第四季度已开始大幅回暖，金融服务、科技和医疗健康领域的情绪指数均在上升 (Andreessen Horowitz, "2026: The Biggest Year of M&A in History?")。第4节记录的Nvidia收购Groq交易——一笔200亿美元的交易，代表Nvidia史上最大收购——预演了这一动态：incumbent科技平台以溢价倍数收购专业化AI能力。2025年风险投资退出价值达到5,492亿美元，其中AI初创公司贡献了1,896亿美元，占全部退出的34.5%，较2024年的21.8%大幅上升 (Electronics Weekly, "Sharp Increase in VC-Backed AI Company Exits")。

第三条路径——二级市场出售——正在增长但仍受限。 Wellington Management预计2026年二级市场将日益成为核心流动性工具，随着流动性正常化和资金流增加，二级市场定价将收紧，有利于早期行动者和探索退出选择权的一级投资者 (Harvard Law School Forum on Corporate Governance, "Venture Capital Outlook for 2026: 5 Key Trends")。

然而，尽管围绕退出环境的乐观情绪升温，结构性挑战仍然艰巨。能够产生最有意义分配的被投公司——Databricks、OpenAI、xAI、Anduril、SSI——恰恰也是估值对公开市场情绪最为敏感的公司。公开市场投资者已表现出奖励盈利、快速增长公司的意愿，同时惩罚优先增长而忽视单位经济的公司；Databricks的画像满足银行家和机构投资者要求的每一项标准 (TechBuzz, "Databricks Secures $1.8B Debt")。但这种appetite能否延伸到SSI这样的零收入公司，或Anduril这样的国防平台——其305亿美元估值隐含着30倍的收入倍数——是一个将决定a16z 2025年组合构建能否转化为LP所需分配的开放性问题。

14.3 下一只基金：进一步扩展架构

即便在寻求将2025年头寸变现的同时，该机构已在构建资本架构的下一个迭代。据Reuters报道，a16z正在寻求募集一只破纪录的200亿美元AI超级基金，如果成功，将创下该机构历史上最大单次募资记录 (Tech Startups, "Andreessen Horowitz to Raise Record $20B AI Megafund")。

该基金直接瞄准成长阶段AI公司，消息源显示它已引起主权财富基金、家族办公室和希望在无监管摩擦的情况下获得美国科技敞口的机构投资者的兴趣 (Tech Startups)。PitchBook指出，如果成功，这将成为该资产类别历史上最大的风投基金之一，仅次于软银旗舰Vision Fund和Sequoia的主基金；该机构在2024年已占据美国风投基金募资总额的11%以上 (PitchBook, "a16z in Talks to Raise $20B")。

200亿美元的目标引入了一个结构性悖论。一方面，它反映了前沿AI公司的资本密集性——a16z如今支持的公司常规性地需要数十亿而非数百万美元才能在规模上竞争。另一方面，它急剧抬高了回报门槛。一只200亿美元的基金，按标准风投经济学，必须产生远超600亿美元的分配才能交付LP期望的回报倍数。这不仅需要强劲的组合表现，还需要前所未有规模的流动性环境——上述IPO和并购管线必须交付的那种退出市场。

这只基金还检验着一个更根本的命题：风险投资作为一个资产类别，能否在如此量级下运作而不牺牲当初证明其费率结构合理性的甄选优势？正如PitchBook所指出的，蓝筹风投机构已积累了大量弹药投资AI，即便LP的流动性仍然难以捉摸 (PitchBook, "a16z in Talks to Raise $20B")。该机构能否在维持市场份额的同时交付风投级别的回报，将是检验平台模型究竟代表机构投资的持久创新还是私募市场权力不可持续集中的决定性考验。

14.4 2026年投资格局：a16z论述遭遇市场现实

在退出和募资之外，a16z 2026年部署的构成将揭示该机构2025年的论述——AI作为一个赋能基础设施层，重构其所触及的每一个领域的成本基础和竞争动态——是否继续成立，还是市场已进入一个更加分化的阶段，赢家与输家开始分道扬镳。

本报告记录的若干结构性转变将在2026年到达拐点。

第13.1节审视的copilot到agent的转型将面临最严格的市场检验——企业买家开始要求自主AI部署产生可衡量的ROI，而不再接受那些在2025年为试点预算提供正当性的效率承诺。a16z自身的Big Ideas 2026出版物指明了方向：最好的AI初创公司不仅仅是自动化任务，而是在放大客户的经济效益，驱动收入增长而不仅仅是成本削减，这一逻辑将在未来一年跨行业延展 (Andreessen Horowitz, "Big Ideas 2026: Part 2")。从成本削减到收入放大——从防御性AI采用到进攻性AI战略——代表着企业AI市场的成熟化，将惠及那些拥有最深垂直整合和最具防御性数据资产的被投公司。

与此同时，a16z的American Dynamism实践预判工业基础将真正实现AI原生和软件先行，企业将从仿真、自动化设计和AI驱动运营起步，而非改造遗留系统 (Andreessen Horowitz, "Big Ideas 2026: Part 2")。医疗健康组合面临自身的拐点：Hippocratic AI部署的面向患者的agent，以及Ambience Healthcare扩展的面向临床医生的平台，能否将试点阶段的指标转化为以多年合同期限支撑其估值的全企业级采用。

第10节审视的加密×AI融合可能迎来其最具决定性的市场验证之年。a16z crypto团队预测2026年将见证从"了解你的客户（KYC）"到"了解你的Agent（KYA）"框架的转型，AI Agent将需要加密签名的凭证才能在规模上自主交易 (a16z crypto, "AI in 2026: 3 Trends")。Catena Labs、World和x402协议能否建立该机构所设想的支付、身份和溯源基础设施——还是中心化替代方案抢先一步——将检验a16z组合论述中最具投机性的轴线。

更广泛的风投格局在进入2026年时，反映了与2025年相同的分化但规模更为强化。Preqin最新调查发现，AI、金融科技和健康科技是2026年风投基金经理的优先方向，69%优先考虑AI，同时退出预计将持续改善，募资也将显现复苏迹象 (Wealth Briefing, "Venture Capital Seen Heating Up Globally in 2026")。SG Analytics预测，基于分配收益率与募资额的历史关系，2026年美国风投募资可能达到1,000亿至1,300亿美元，并指出像a16z这样的大型管理人已重返市场 (SG Analytics, "2026 US VC Outlook")。然而Wellington Management提醒，2026年的风投环境将被"没有均匀性的复苏"所定义，在顶级资产集中度持续的背景下需要甄选力和信念 (Harvard Law School Forum on Corporate Governance, "Venture Capital Outlook for 2026: 5 Key Trends")。

这种不均匀性对a16z的影响是双刃剑。作为拥有私募市场最大AI组合的机构——持有按估值排名前15家私营公司中10家的股份，占全部AI独角兽企业价值的44% (McCormick, "a16z: The Power Brokers")——a16z将从任何AI退出活动的广泛复苏中获得不成比例的收益。但同样的集中度意味着，私募市场AI估值的下行或IPO窗口未能以足够规模打开，将以任何竞争对手无法比拟的力度冲击a16z的账面。CDP Center记录的9%的AI退出率不仅是一个历史统计数字；它是一个结构性约束，而随着该机构将额外200亿美元部署到同一资产类别中，这一约束只会变得更紧。

14.5 终局评估：架构与它的地平线

本报告记录了一家风险投资机构如何在单一自然年度内，将自身布局到私营AI经济的每一个关键节点——从Unconventional AI模拟芯片的晶体管物理学，到World人格证明基础设施的虹膜扫描生物识别技术；从美国医疗体系基于传真的工作流，到Anduril密西西比工厂的固体火箭发动机生产线。

范围之广无出其右。赌注之高亦然。

Marc Andreessen在近期一期The a16z Show中将AI描述为他一生中见证的最大规模技术革命，将其量级不仅与互联网相比，更与电力和微处理器相提并论，同时坚持认为它目前仍处于非常早期的阶段 (36Kr, "a16z's 2026 Outlook")。这种信念是标志性的——而整个900亿美元平台正是建立在这一信念之上。

如果早期论述被证明正确，a16z的2025年组合将被铭记为科技投资史上最具先见之明的资本配置之一。持有Databricks长达十二年的头寸、对Anduril的种子阶段承诺、对ElevenLabs的早期信念、以及从Cursor到LMArena再到OpenRouter的全栈基础设施论述——都将成为研究案例，展示风险投资如何以平台规模部署、凭借在计算、研究和项目流上的结构性优势，捕获代际性回报。

如果被证明错误——如果AI营收周期在退出环境成形之前减速，如果copilot到agent的转型停滞，如果200亿美元后续基金遭遇因未实现头寸而生的LP阻力——那么a16z在2025年构建的AI资本架构将面临一场清算，其后果远远超出该机构自身的资产负债表。

全美18%的风险投资集中于单一机构，全部AI独角兽企业价值的44%集中于单一组合——这意味着a16z的成败已不再是一个机构层面的问题。它是一个市场层面的问题——关乎数千名LP、数百家被投公司，以及数千万最终用户的经济未来。这些人的命运，无论他们是否知晓，现已与Andreessen Horowitz在2025年下注的赌局交织在一起。

该机构已构建了私募市场历史上最全面的AI资本架构。未来十年将揭晓：这座架构，是否经得起时间的检验。

参考文献

a16z crypto. "A Few of the Things We're Excited About in Crypto (2025)." a16z crypto, 13 Nov. 2024, a16zcrypto.com/posts/article/big-ideas-crypto-2025/.

---. "AI, Crypto, and Building the Next Internet with a16z's Chris Dixon." Andreessen Horowitz, 5 May 2025, a16z.com/ai-crypto-internet-chris-dixon/.

---. "AI in 2026: 3 Trends." a16z crypto, 8 Jan. 2026, a16zcrypto.com/posts/article/trends-ai-agents-automation-crypto/.

---. "Big Ideas 2026: Part 3." Andreessen Horowitz, 12 Dec. 2025, a16z.com/newsletter/big-ideas-2026-part-3/.

---. "Investing in Catena Labs." a16z crypto, 26 May 2025, a16zcrypto.com/posts/article/investing-in-catena-labs/.

---. "Investing in Story." a16z crypto, 21 Aug. 2024, a16zcrypto.com/posts/article/investing-in-story/.

---. "State of Crypto 2025: The Year Crypto Went Mainstream." a16z crypto, 22 Oct. 2025, a16zcrypto.com/posts/article/state-of-crypto-report-2025/.

a16z speedrun [@speedrun]. X, x.com/speedrun. Accessed 14 Feb. 2026.

"a16z Crypto Leads $15M Seed Round Into Decentralized AI Data Layer Poseidon." CoinDesk, 22 Jul. 2025, coindesk.com/business/2025/07/22/a16z-crypto-leads-usd15m-seed-round-into-decentralized-ai-data-layer-poseidon.

"a16z Crypto Leads $80 Million Series B for Story Protocol, a Layer 1 IP Blockchain." The Block, 21 Aug. 2024, theblock.co/post/312349/a16z-crypto-story-protocol-series-b-layer-1-ip-blockchain.

"a16z Crypto Leads Investment in AI-Focused Catena Labs." Blockchain News, 21 May 2025, blockchain.news/news/a16z-crypto-invests-in-catena-labs.

"a16z, Fund Size, and the Math of Outsized Venture Returns." Startups Tech VC, Jan. 2026, startupstechvc.beehiiv.com/p/a16z-fund-size-and-the-math-of-outsized-venture-returns.

"a16z in Talks to Raise $20B — More Capital Than VCs Have Raised So Far This Year." PitchBook, 8 Apr. 2025, pitchbook.com/news/articles/a16z-raising-20b-more-capital-than-vc-2025-q1.

"a16z Leads $15 Million Seed Round for an AI-Focused Decentralized Data Layer Built on the Story Protocol." The Block, 22 Jul. 2025, theblock.co/post/363702.

"a16z Leads $18M Seed Round for Catena Labs, Crypto Industry Bets on Stablecoin AI Payment." BlockBeats, May 2025, theblockbeats.info/en/news/58255.

"a16z Leads Story Protocol's IP and AI Theft Prevention." Cryptopolitan, Aug. 2024, cryptopolitan.com/a16z-story-protocols-ip-ai-theft/.

"a16z Outlines 17 Crypto Priorities for 2026, From Stablecoin Rails to Privacy." Blockchain Reporter, 1 Jan. 2026, blockchainreporter.net/a16z-outlines-17-crypto-priorities-for-2026-from-stablecoin-rails-to-privacy/.

"A16z Speedrun Opens Applications for SR006 with $1 Million Investment Opportunity for Global Startups." Newsworthy.ai, 2 Sept. 2025, newsworthy.ai/curated/a16z-speedrun-opens-applications-for-sr006-with-1-million-invest/202519755.

"a16z Speedrun Opens Applications for Its Sixth Accelerator Program." PocketGamer.biz, 5 Sept. 2025, pocketgamer.biz/a16z-speedrun-opens-applications-for-its-sixth-accelerator-program/.

"a16z's 2026 Outlook: 'Shortages Will Eventually Lead to Surpluses.'" 36Kr, Jan. 2026, eu.36kr.com/en/p/3631555994158340.

Acquinox Capital. "Anduril Industries: Investor Insights: Rewriting the Defence Industrial Base at a $30.5 Billion Valuation." Acquinox Capital, 11 Feb. 2026, acquinox.capital/blog/anduril-industries-investor-insights-rewriting-the-defence-industrial-base-at-a-30-5-billion-valuation.

---. "xAI: Investor Insights in 2025." Acquinox Capital, 2 Dec. 2025, acquinox.capital/blog/x-ai-investor-insights-in-2025.

"AI-Powered Visual Presentation Platform Gamma Raises $68M at $2.1B Valuation." SiliconANGLE, 10 Nov. 2025, siliconangle.com/2025/11/10/ai-powered-visual-presentation-platform-gamma-raises-68m-2-1b-valuation/.

Ambience Healthcare. "Ambience Healthcare Announces $243 Million Series C to Scale its AI Platform for Health Systems." Ambience Healthcare Blog, 29 Jul. 2025, www.ambiencehealthcare.com/blog/ambience-healthcare-announces-243-million-series-c-to-scale-its-ai-platform-for-health-systems.

"American Dynamism: Supporting the National Interest." Andreessen Horowitz, a16z.com/american-dynamism/.

Amble, Seema, Joe Schmidt, and Brian Roberts. "Investing in Stuut: Automating Accounts Receivable." Andreessen Horowitz, 20 Nov. 2025, a16z.com/announcement/investing-in-stuut-automating-accounts-receivable.

Andreessen Horowitz. "Alex Immerman Promoted to a16z General Partner." a16z, Jan. 2026, a16z.com/alex-immerman/.

---. "Anjney Midha." a16z, a16z.com/author/anjney-midha/. Accessed 14 Feb. 2026.

---. "Announcement: Andreessen Horowitz Partners with Lilly to Launch First-of-Its-Kind Biotech Ecosystem Venture Fund." a16z, 10 Jan. 2025, a16z.com/announcement-andreessen-horowitz-partners-with-lilly-to-launch-first-of-its-kind-biotech-ecosystem-venture-fund.

---. "Bryan Kim." a16z, a16z.com/author/bryan-kim/. Accessed 14 Feb. 2026.

---. "Drop EVERYTHING — Speedrun SF Applications Are Live." a16z, 2 Sept. 2025, a16z.com/a16z-speedrun-application-winter-spring-2026/.

---. "Fintech Investments, Team, & Thesis Overview." a16z, a16z.com/fintech.

---. "Growth." a16z, a16z.com/growth/.

---. "Investing in Cluely." a16z, 20 June 2025, a16z.com/announcement/investing-in-cluely/.

---. "Investing in Counsel Health." a16z, 16 Oct. 2025, a16z.com/announcement/investing-in-counsel-health.

---. "Investing in Decagon." a16z, 18 June 2024, a16z.com/announcement/investing-in-decagon/.

---. "Investing in FurtherAI." a16z, 7 Oct. 2025, a16z.com/announcement/investing-in-furtherai.

---. "Investing in HappyRobot." a16z, 4 Dec. 2024, a16z.com/announcement/investing-in-happyrobot/.

---. "Investing in Hedra." a16z, 15 May 2025, a16z.com/announcement/investing-in-hedra/.

---. "Investing in Mirelo." a16z, 15 Dec. 2025, a16z.com/announcement/investing-in-mirelo/.

---. "Investing in OpenRouter." a16z, 26 June 2025, a16z.com/announcement/investing-in-openrouter/.

---. "Investing in Periodic Labs." a16z, 30 Sept. 2025, a16z.com/announcement/investing-in-periodic-labs/.

---. "Investing in Raspberry AI." a16z, 13 Jan. 2025, a16z.com/announcement/investing-in-raspberry-ai/.

---. "Investing in Rillet." a16z, 6 Aug. 2025, a16z.com/announcement/investing-in-rillet.

---. "Investing in Salient." a16z, 28 Jul. 2025, a16z.com/announcement/investing-in-salient.

---. "Investing in Slingshot AI." a16z, 25 Jul. 2025, a16z.com/announcement/investing-in-slingshot-ai.

---. "Investing in WaveForms AI." a16z, 9 Dec. 2024, a16z.com/announcement/investing-in-waveforms-ai/.

---. "Tech x Games Accelerator Returns to SF for Winter '25." a16z, a16z.com/tech-x-games-accelerator-returns-to-sf-for-winter-25/. Accessed 14 Feb. 2026.

---. "The American Dynamism 50: Companies Shaping the Fight of the Future." a16z, 24 Mar. 2025, a16z.com/american-dynamism-50-2025/.

---. "What 'Working' Means in the Era of AI Apps." a16z, 6 June 2025, a16z.com/revenue-benchmarks-ai-apps/.

"Andreessen Horowitz Leads $250M Fund-Raise for Proptech Unicorn EliseAI." Bisnow, 20 Aug. 2025, bisnow.com/national/news/multifamily/proptech-firm-eliseai-secures-250m-series-e-doubles-workforce-130636.

"Andreessen Horowitz to Raise Record $20B AI Megafund as Global Investors Bet on U.S. Tech." Tech Startups, 8 Apr. 2025, techstartups.com/2025/04/08/andreessen-horowitz-to-raise-record-20-billion-ai-megafund-as-global-investors-bet-on-u-s-tech/.

Anduril Industries. "Anduril Partners with OpenAI to Advance U.S. Artificial Intelligence Leadership and Protect U.S. and Allied Forces." Anduril, Dec. 2024, anduril.com/article/anduril-partners-with-openai-to-advance-u-s-artificial-intelligence-leadership-and-protect-u-s/.

"Anduril Industries: Valuation, Funding & Investors." TSG Invest, 2025, tsginvest.com/anduril-industries/.

"Anduril Raises $2.5B at $30.5B Valuation Led by Founders Fund." TechCrunch, 5 June 2025, techcrunch.com/2025/06/05/anduril-raises-2-5b-at-30-5b-valuation-led-by-founders-fund/.

"AR Start-Up Stuut Raises a16z-Led $29.5M Series A." FintechFutures, 21 Nov. 2025, fintechfutures.com/venture-capital-funding/ar-start-up-stuut-raises-a16z-led-29-5m-series-a.

Aubakirova, Malika, and Anjney Midha. "State of AI: An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter." a16z, 4 Dec. 2025, a16z.com/state-of-ai/.

Aubakirova, Malika, et al. "State of AI: An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter." arXiv, Jan. 2026, arxiv.org/abs/2601.10088.

Beebe, Brendon. "Thinking Machines Lab: Timeline of the $2B Seed Round, Tinker, and the January 2026 OpenAI Exodus." Substack, 20 Jan. 2026, brendonbeebe.substack.com/p/thinking-machines-lab-timeline-of.

"Big Ideas 2026: Part 2." Andreessen Horowitz, 12 Dec. 2025, a16z.com/newsletter/big-ideas-2026-part-2/.

"Big Ideas in Tech for 2025." Andreessen Horowitz, 8 Dec. 2024, a16z.com/big-ideas-in-tech-2025/.

BioSpace. "Lilly Partners With a16z on $500M VC Fund for Early-Stage Biotechs." BioSpace, 10 Jan. 2025, www.biospace.com/business/lilly-partners-with-a16z-on-500m-vc-fund-for-early-stage-biotechs.

Booz Allen Hamilton. "Booz Allen Announces Partnership with Andreessen Horowitz to Accelerate and Scale Advanced Technology for Governments." Booz Allen Hamilton Newsroom, 12 Jan. 2026, newsroom.boozallen.com/news-releases/news-release-details/booz-allen-announces-partnership-andreessen-horowitz-accelerate.

Bort, Julie. "Former OpenAI and DeepMind Researchers Raise Whopping $300M Seed to Automate Science." TechCrunch, 30 Sept. 2025, techcrunch.com/2025/09/30/former-openai-and-deepmind-researchers-raise-whopping-300m-seed-to-automate-science/.

---. "Legal AI Startup Harvey Confirms $8B Valuation." TechCrunch, 4 Dec. 2025, techcrunch.com/2025/12/04/legal-ai-startup-harvey-confirms-8b-valuation/.

Boyle, Katherine. "Building American Dynamism." Andreessen Horowitz, a16z.com/building-american-dynamism/.

Boyle, Katherine, and Erin Price-Wright. "The Rise of American Dynamism with a16z." Interview by Jason Jacobs. MCJ Podcast, 29 July 2025, mcj.vc/inevitable-podcast/andreessen-horowitz-a16z.

Browne, Ryan. "AI Firm Mistral Valued at $14 Billion as Chip Giant ASML Takes Major Stake." CNBC, 9 Sept. 2025, cnbc.com/2025/09/09/ai-firm-mistral-valued-at-14-billion-as-asml-takes-major-stake.html.

---. "Nvidia-Backed AI Voice Startup ElevenLabs Hits $11 Billion Valuation in Fresh Fundraise, as It Eyes IPO." CNBC, 4 Feb. 2026, cnbc.com/2026/02/04/nvidia-backed-ai-startup-elevenlabs-11-billion-valuation.html.

BusinessWire. "Counsel Health Raises $25M to Launch Physician-Supervised AI Front Door for Healthcare." BusinessWire, 16 Oct. 2025, www.businesswire.com/news/home/20251016535098/en/.

---. "Hippocratic AI Completes $141MM Series B Financing Round Led by Kleiner Perkins, Valuing the Company at $1.64B." BusinessWire, 9 Jan. 2025, www.businesswire.com/news/home/20250109643850/en/.

---. "Hippocratic AI Raises $126 Million in Series C at $3.5 Billion Valuation Led by Avenir Growth." BusinessWire, 3 Nov. 2025, www.businesswire.com/news/home/20251103432446/en/.

---. "KLAS Emerging Solutions Report: Ambience Healthcare Ranked #1 in Improving Clinician Experience, Top 3 in Both Improving Patient Experience and Improving Outcomes." BusinessWire, 21 Oct. 2025, www.businesswire.com/news/home/20251021289933/en/.

---. "Slingshot Launches Ash, the First AI Designed for Therapy." BusinessWire, 22 Jul. 2025, www.businesswire.com/news/home/20250722566346/en/.

"Catena Labs Raises $18 Million to Build AI-Native Financial Institution for Agents." PYMNTS, 20 May 2025, pymnts.com/news/investment-tracker/2025/catena-labs-raises-18-million-to-build-ai-native-financial-institution-for-agents/.

"Catena Labs Sets Foundation for AI-Native Regulated Finance." Payment Expert, 21 May 2025, paymentexpert.com/2025/05/21/catena-labs-ai-regulated-finance/.

CDP Center. "VC Digest: Andreessen Horowitz (a16z): Major Deals and Trends (May–September 2025)." CDP Center, Oct. 2025, cdp.center/post/vc-digest-andreessen-horowitz-a16z-major-deals-and-trends-september-2025.

"Company Deep Dive: Tennr." Healthcare AI Guy, 22 Aug. 2025, healthcareaiguy.com/p/company-deep-dive-tennr.

Conger, Kate, et al. "The Venture Firm That Ate Silicon Valley Just Raised Another $15 Billion." TechCrunch, 9 Jan. 2026, techcrunch.com/2026/01/09/the-venture-firm-that-ate-silicon-valley/.

"Containerized Edge Data Center Firm Armada Raises $131m, Launches MW-Scale Leviathan." Data Centre Dynamics, 25 July 2025, datacenterdynamics.com/en/news/containerized-edge-data-center-firm-armada-raises-131m-launches-mw-scale-leviathan/.

Counsel Health. "How We Got Here: The Story Behind Our Series A." Counsel Health Blog, 23 Oct. 2025, www.counselhealth.com/blog/how-we-got-here-the-story-behind-our-series-a.

da Costa, James, and Alex Rampell. "The Greenfield Strategy: AI-Native Startup Bingo." Andreessen Horowitz, 16 Oct. 2025, a16z.com/the-greenfield-strategy-ai-native-startup-bingo.

da Costa, James, and Angela Strange. "Voice AI Will Change How We Bank." Andreessen Horowitz, Feb. 2025, a16z.com/newsletter/voice-ai-will-change-how-we-bank-february-2025-fintech-newsletter.

da Costa, James, Angela Strange, Seema Amble, and Gabriel Vasquez. "How Will My Agent Pay for Things?" Andreessen Horowitz, May 2025, a16z.com/newsletter/agent-payments-stack.

Danco, Alex. "Notes on AI Apps in 2026." a16z, 8 Jan. 2026, a16z.com/notes-on-ai-apps-in-2026/.

"Data Analytics Firm Databricks Valued at $134 Billion in Latest Funding Round." Reuters, via U.S. News, 16 Dec. 2025, money.usnews.com/investing/news/articles/2025-12-16/data-analytics-firm-databricks-valued-at-134-billion-in-latest-funding-round.

"Databricks Completes $5 Billion Funding Round at $134 Billion Valuation." CNBC, 9 Feb. 2026, cnbc.com/2026/02/09/databricks-completes-5-billion-funding-round-with-2-billion-in-debt.html.

"Databricks: Funding Rounds & List of Investors." Tracxn, 2026, tracxn.com/d/companies/databricks/.

"Databricks Grows >55% YoY, Surpasses $4.8B Revenue Run-Rate, and Is Raising >$4B Series L at $134B Valuation." Databricks, 16 Dec. 2025, databricks.com/company/newsroom/press-releases/databricks-surpasses-4-8b-revenue-run-rate-growing-55-year-over-year.

"Databricks Is Raising $10B Series J Investment at $62B Valuation." Databricks, 17 Dec. 2024, databricks.com/company/newsroom/press-releases/databricks-raising-10b-series-j-investment-62b-valuation.

"Databricks Raises $1B Series K at $100B+ Valuation." The SaaS News, 9 Sept. 2025, thesaasnews.com/news/databricks-raises-1b-series-k-at-100b-valuation.

"Databricks Raises $1 Billion in Series K Funding Round." Tech Company News, 9 Sept. 2025, techcompanynews.com/databricks-raises-1-billion-in-series-k-funding-round/.

"Databricks Raises $4B at $134B Valuation as Its AI Business Heats Up." TechCrunch, 16 Dec. 2025, techcrunch.com/2025/12/16/databricks-raises-4b-at-134b-valuation-as-its-ai-business-heats-up/.

"Databricks Raises Capital at $134 Billion Valuation in Latest Funding Round." CNBC, 16 Dec. 2025, cnbc.com/2025/12/16/databricks-funding-valuation.html.

"Databricks Secures $1.8B Debt Before 2026 IPO Push." TechBuzz, Jan. 2026, techbuzz.ai/articles/databricks-secures-1-8b-debt-before-2026-ipo-push.

Davis, Dominic-Madori. "A New a16z Report Looks at Which AI Companies Startups Are Actually Paying For." TechCrunch, 2 Oct. 2025, techcrunch.com/2025/10/02/a-new-a16z-report-looks-at-which-ai-companies-startups-are-actually-paying-for/.

"Decagon Raises $131M at $1.5B Valuation to Deliver Concierge Customer Experience with AI Agents." BusinessWire, 23 June 2025, businesswire.com/news/home/20250623894798/en/.

"Decagon Raises Series C at $1.5B Valuation to Deliver Concierge Customer Experience." Decagon, 23 Oct. 2025, decagon.ai/resources/series-c-announcement.

"Decagon Triples Valuation to $4.5B With $250M Series D." CMSWire, Feb. 2026, cmswire.com/contact-center/decagon-triples-valuation-to-45b-with-250m-series-d/.

"Decagon's AI Agents Land $131M Series C at $1.5B Valuation." TechNews180, 17 Nov. 2025, technews180.com/funding-news/decagons-ai-agents-land-131m-series-c-at-1-5b-valuation/.

"DeepSeek's Influence on AI Startups and Venture Capital." SCBC Law, 12 Feb. 2025, scbc-law.org/post/deepseek-s-influence-on-ai-startups-and-venture-capital.

"Defense Tech Startups Had Their Best Funding Year Ever in 2025." Ruitenberg, Rudy. Defense News, 20 Jan. 2026, defensenews.com/industry/2026/01/20/defense-tech-startups-had-their-best-funding-year-ever-in-2025/.

"DeFi Startup Glider Raises $4M to Automate Crypto Trading and Swaps." NFTgators, 16 Apr. 2025, nftgators.com/defi-startup-glider-raises-4m-to-automate-crypto-trading-and-swaps/.

Digidai. "Anjney Midha: a16z GPU Kingmaker — Oxygen & Deep Analysis." Digidai, 24 Nov. 2025, digidai.github.io/2025/11/24/anjney-midha-a16z-gpu-kingmaker-oxygen-amp-deep-analysis/.

Dominguez, Ruben, and Guillermo Flor. "a16z Speedrun: How to Get Into Andreessen Horowitz's Accelerator and Raise Startup Funding." The VC Corner, 25 Sept. 2025, thevccorner.com/p/a16z-speedrun-accelerator-funding-guide.

Dotan, Tom, and Jordan Novet. "Databricks Obtains $1.8 Billion in Additional Debt Ahead of IPO." CNBC, 23 Jan. 2026, cnbc.com/2026/01/23/databricks-obtains-1point8-billion-in-additional-debt-ahead-of-ipo.html.

ElevenLabs. "ElevenLabs Raises $180M Series C." ElevenLabs Blog, 30 Jan. 2025, elevenlabs.io/blog/series-c.

---. "ElevenLabs Raises $500M Series D at $11B Valuation." ElevenLabs Blog, 4 Feb. 2026, elevenlabs.io/blog/series-d.

"EliseAI Banks $250M from a16z, Bessemer Venture Partners to Grow Its Healthcare Business." Fierce Healthcare, 24 Sept. 2025, fiercehealthcare.com/ai-and-machine-learning/eliseai-banks-250m-a16z-bessemer-venture-partners-grow-its-healthcare.

"EliseAI Raises $250M Series E." EliseAI Blog, 17 Aug. 2025, eliseai.com/blog/eliseai-raises-250m-series-e.

"EliseAI Raises $250 Million in a16z-Led Round to Expand in Healthcare." Reuters, via Yahoo Finance, 20 Aug. 2025, finance.yahoo.com/news/eliseai-raises-250-million-a16z-013451671.html.

"EliseAI Raises $250 Million to Automate Healthcare and Housing." PYMNTS, 27 Aug. 2025, pymnts.com/artificial-intelligence-2/2025/eliseai-raises-250-million-to-automate-healthcare-and-housing/.

"EliseAI Secures $250M Series E to Automate Healthcare and Housing." BusinessWire, 20 Aug. 2025, businesswire.com/news/home/20250820023566/en/.

"Elon Musk Says xAI Has Acquired X in Deal That Values Social Media Site at $33 Billion." CNBC, 28 Mar. 2025, cnbc.com/2025/03/28/elon-musk-says-xai-has-acquired-x-in-deal-that-values-social-media-site-at-33-billion.html.

"Even a16z VCs Say No One Really Knows What an AI Agent Is." TechCrunch, 12 May 2025, techcrunch.com/2025/05/12/even-a16z-vcs-say-no-one-really-knows-what-an-ai-agent-is/.

"Ex-OpenAI Execs Raise $200M at $1B Valuation for AI Materials Science Startup Backed by a16z." TechFundingNews, 11 Aug. 2025, techfundingnews.com/ex-openai-execs-raise-200m-at-1b-valuation-for-ai-materials-science-startup-backed-by-a16z/.

Feed The AI. "a16z's AI Portfolio: Startups Backed by Andreessen Horowitz (2026 Tracker)." Feed The AI, 2026, www.feedtheai.com/a16zs-ai-startups-portfolio/.

"Fintech Funding Jumped 27% in 2025 with Fewer Deals but Bigger Checks." Crunchbase News, Jan. 2026, news.crunchbase.com/fintech/funding-jumped-big-checks-ai-ye-2025.

"Fintech Startup Rillet Lands $70M Series B From a16z, Iconiq Just 12 Weeks After Last Raise." Crunchbase News, 6 Aug. 2025, news.crunchbase.com/fintech/startup-rillet-ai-seriesb-a16z-iconiq.

"FNEX: Anduril Secures $2.5B in Funding, Doubling Valuation to $30.5B." FNEX, 12 June 2025, fnex.com/anduril-secures-2-5b-in-funding-doubling-valuation-to-30-5b/.

"Forget the Hype: New a16z Report Shows Where Startups Are Really Spending on AI." Winbuzzer, 3 Oct. 2025, winbuzzer.com/2025/10/03/forget-the-hype-new-a16z-report-shows-where-startups-are-really-spending-on-ai-xcxwbn/.

"FurtherAI Announces $25M Series A from Andreessen Horowitz to Transform Insurance Workflows with AI." FurtherAI Blog, 7 Oct. 2025, www.furtherai.com/blog/furtherai-announces-25m-series-a.

"FurtherAI Announces $25M Series A from Andreessen Horowitz." GlobeNewsWire, 7 Oct. 2025, www.globenewswire.com/news-release/2025/10/07/3162540/0/en/.

"FurtherAI Series A: a16z Bets $25M on AI for Insurance." StartupHub.ai, 7 Oct. 2025, www.startuphub.ai/ai-news/startup-news/2025/furtherai-series-a-a16z-bets-25m-on-ai-for-insurance.

"Gamma Surpasses $100M ARR, Raises at $2.1B Valuation as It Replaces PowerPoint for the AI Era." BusinessWire, 10 Nov. 2025, businesswire.com/news/home/20251110805751/en/.

Garfinkle, Allie. "Why a16z's 'Speedrun' Accelerator Is Playing a New Game." Fortune, 2 Apr. 2025, fortune.com/2025/04/02/why-a16zs-speedrun-accelerator-is-playing-a-new-game/.

George, David. "Inside a16z Growth." Interview by Patrick O'Shaughnessy. Invest Like the Best, Colossus, 9 Dec. 2025, joincolossus.com/episode/inside-a16z-growth/.

Gillin, Paul. "Venture Investors See DeepSeek Accelerating AI Market Growth." SiliconANGLE, 14 Feb. 2025, siliconangle.com/2025/02/14/venture-investors-see-deepseek-accelerating-ai-market-growth/.

"Glider Raises $4 Million Strategic Funding Round Led by a16z CSX to Transform Crypto Portfolio Management." BusinessWire, 15 Apr. 2025, businesswire.com/news/home/20250415391753/en/.

"Glider Raises $4 Million Strategic Funding Round Led by a16z CSX." Silicon UK, 16 Apr. 2025, silicon.co.uk/press-release/glider-raises-4-million.

Goldberg, Alan. "AI Startups Lead Global Venture Capital With $270 Billion in 2025." Open Data Science, 6 Feb. 2026, opendatascience.com/ai-startups-lead-global-venture-capital-with-270-billion-in-2025/.

"Governance at a Crossroads: Responding to a16z's $15 Billion Tech Surge." ComplexDiscovery, Jan. 2026, complexdiscovery.com/governance-at-a-crossroads-responding-to-a16zs-15-billion-tech-surge/.

"Hadrian Closes $260 Million Funding Round Led by Peter Thiel's Founders Fund." CNBC, 17 July 2025, cnbc.com/2025/07/17/hadrian-funding-round-thiel-founders-fund.html.

"Hadrian Raises $260M to Build Out Automated Factories for Space and Defense Parts." TechCrunch, 17 July 2025, techcrunch.com/2025/07/17/hadrian-raises-260m-to-build-out-automated-factories-for-space-and-defense-parts/.

"Hadrian Raises Funding for Automated Manufacturing, Bringing Valuation to $1.6B." The Robot Report, 24 Jan. 2026, therobotreport.com/hadrian-brings-in-additional-funding-bringing-its-valuation-to-1-6b/.

"Hadrian Secures $260M in Series C Capital." Washington Technology, 18 July 2025, washingtontechnology.com/companies/2025/07/hadrian-secures-260m-series-c-capital/406830/.

"Hadrian's $1.6B Valuation Fuels America's High-Tech Factory Boom." BriefGlance, 11 Jan. 2026, briefglance.com/articles/hadrians-16b-valuation-fuels-americas-high-tech-factory-boom.

"HappyRobot AI: Series B Announcement." HappyRobot, Sept. 2025, happyrobot.ai/blog/series-b-announcement.

"HappyRobot Raises $15.6 Million Series A Funding Led by a16z." PR Newswire, 4 Dec. 2024, prnewswire.com/news-releases/happyrobot-raises-15-6-million-series-a-funding-led-by-a16z-302322662.html.

"HappyRobot Raises $44M to Build a Digital Workforce for the Real Economy." GlobeNewsWire, 3 Sept. 2025, globenewswire.com/news-release/2025/09/03/3143661/0/en/.

"HappyRobot Raises $44 Million to Bring AI Agents to Logistics." Upstarts Media, 3 Sept. 2025, upstartsmedia.com/p/happyrobot-spanish-founders-ai-logistics.

"HappyRobot Raises $44M Series B to Scale AI Agents for the Supply Chain." Tech.eu, 3 Sept. 2025, tech.eu/2025/09/03/happyrobot-raises-44m-series-b-to-scale-ai-agents-for-the-supply-chain/.

"HappyRobot Secures $44 Million to Scale AI Workforce for the Supply Chain." FreightWaves, 3 Sept. 2025, freightwaves.com/news/happyrobot-raises-44m-to-revolutionize-supply-chains.

Harrison, Kyle. "A Fungible Worldview." Investing 101, 21 June 2025, investing101.substack.com/p/a-fungible-worldview.

"Harvey Hits $8B Valuation in Third 2025 Funding Blitz." TechBuzz, Dec. 2025, techbuzz.ai/articles/harvey-hits-8b-valuation-in-third-2025-funding-blitz.

"Harvey Reaches $100M ARR + 42% of AmLaw 100." Artificial Lawyer, 4 Aug. 2025, artificiallawyer.com/2025/08/04/harvey-reaches-100m-arr-42-of-amlaw-100/.

"Harvey Reportedly Raising at $11B Valuation Just Months After It Hit $8B." TechCrunch, 9 Feb. 2026, techcrunch.com/2026/02/09/harvey-reportedly-raising-at-11b-valuation-just-months-after-it-hit-8b/.

"Harvey Revenue, Valuation & Funding." Sacra, 2025, sacra.com/c/harvey/.

"Harvey Secures $160M Series F at $8B Valuation." The SaaS News, 5 Dec. 2025, thesaasnews.com/news/harvey-secures-160m-series-f-at-8b-valuation.

"Harvey's $8 Billion Question: Can AI Startup Match Its Hype?" Bloomberg Law, 30 Oct. 2025, news.bloomberglaw.com/in-house-counsel/harveys-8-billion-question-can-ai-startup-match-its-hype.

"Hedra Raises $32M to Build the Leading Generative Media Platform for Digital Characters." GlobeNewsWire, 15 May 2025, globenewswire.com/news-release/2025/05/15/3082196/0/en/.

Herper, Matthew. "Spurred by AI's Possibilities, Eli Lilly and Andreessen Horowitz Partner on $500M Venture Fund." STAT News, 10 Jan. 2025, www.statnews.com/2025/01/10/eli-lilly-andreessen-horowitz-500-million-venture-fund-ai-focus/.

Hippocratic AI. "Hippocratic AI Announces Series C Funding $126 Million." Hippocratic AI, 3 Nov. 2025, hippocraticai.com/hippocratic-ai-announces-series-c-funding-126-million.

HIT Leaders & News. "Hippocratic AI Lands $126M Series C." HIT Leaders and News, 3 Nov. 2025, us.hitleaders.news/core-categories/revenue-cycle-management-and-finance/49821/hippocratic-ai-lands-126m-series-c.

Horowitz, Ben. "Why Are We Here? Why Did We Raise $15B?" Andreessen Horowitz, 9 Jan. 2026, a16z.com/why-did-we-raise-15b/.

"How Andreessen Horowitz Is Transforming U.S. Defense Tech in 2025." Capitaly, 2025, capitaly.vc/blog/how-andreessen-horowitz-is-transforming-u-s-defense-tech-in-2025.

"How Has DeepSeek Affected the AI Market for Investors?" Guinness Global Investors, Feb. 2025, guinnessgi.com/insights/how-has-deepseek-affected-ai-market-investors.

"How Mistral AI Became Europe's Fastest AI Unicorn?" AI Funding Tracker, 14 Oct. 2025, aifundingtracker.com/mistral-ai-funding-unicorn-valuation/.

"Ilya Sutskever's Safe Superintelligence Raises $2B at $32B Valuation — With No Product Yet." CTech, 15 Apr. 2025, calcalistech.com/ctechnews/article/hjfywdtajl.

"Ilya Sutskever's Safe Superintelligence Reportedly Raising $1B+ on $30B Valuation." SiliconANGLE, 17 Feb. 2025, siliconangle.com/2025/02/17/ilya-sutskevers-safe-superintelligence-reportedly-raising-1b-30b-valuation/.

"Ilya Sutskever's SSI Reportedly Raising New Funding at $20B+ Valuation." SiliconANGLE, 7 Feb. 2025, siliconangle.com/2025/02/07/ilya-sutskevers-ssi-reportedly-raising-new-funding-20b-valuation/.

"Introducing x402: A New Crypto Payment Standard for Digital Agents." WuBlockchain, 30 Oct. 2025, wublockchain.medium.com/introducing-x402.

"Investing in American Dynamism." Andreessen Horowitz, a16z.com/investing-in-american-dynamism/.

"Investor Concentration Risk: How AI Venture Became a Single Trade." FourWeekMBA, 27 Nov. 2025, fourweekmba.com/investor-concentration-risk-how-ai-venture-became-a-single-trade/.

"Kalshi Hits $5 Billion Valuation Amid International Expansion." Kalshi News, 10 Oct. 2025, news.kalshi.com/p/kalshi-hits-5-billion-valuation-amid-international-expansion.

"Kalshi Hits $5bn Valuation with $300m Series D." FinTech Global, 14 Oct. 2025, fintech.global/2025/10/14/kalshi-hits-5bn-valuation-with-300m-series-d.

"Kalshi Raises $1B at $11B Valuation, Doubling Value in Under Two Months." TechCrunch, 2 Dec. 2025, techcrunch.com/2025/12/02/kalshi-raises-1b-at-11b-valuation-doubling-value-in-under-two-months.

"Kalshi Reaches $11 Billion Valuation as App Takes Over America." Kalshi News, 2 Dec. 2025, news.kalshi.com/p/kalshi-11-billion-valuation-series-e.

"Kalshi Revenue, Valuation & Funding." Sacra, 2025, sacra.com/c/kalshi.

Kerr, Chris. "A16Z Games Offering $750k Investments and Mentorship through Speedrun Accelerator." Game Developer, 27 Aug. 2024, gamedeveloper.com/business/a16z-games-offering-750k-investments-and-mentorship-through-speedrun-accelerator.

Kim, Bryan [@kirbyman01]. "Right Now in Consumer AI, Momentum Is the Moat." X, x.com/kirbyman01. Accessed 14 Feb. 2026.

Kim, Bryan. "In Consumer AI, Momentum Is the Moat." a16z, 11 June 2025, a16z.com/momentum-as-ai-moat/.

Landi, Heather. "Ambience Reels in $243M Series C as Investors Continue to Bet Big on Ambient AI." Fierce Healthcare, 29 Jul. 2025, fiercehealthcare.com/health-tech/ambience-banks-243m-series-c-investors-continue-bet-big-ambient-ai.

---. "Hippocratic AI Banks $141M Series B, Hits 'Unicorn' Status." Fierce Healthcare, 10 Jan. 2025, fiercehealthcare.com/ai-and-machine-learning/hippocratic-ai-banks-141m-series-b-hits-unicorn-status-it-rolls-out-ai.

---. "Hippocratic AI Lands $126M Series C to Expand Patient-Facing AI Agents." Fierce Healthcare, 3 Nov. 2025, fiercehealthcare.com/ai-and-machine-learning/hippocratic-ai-lands-126m-series-c-expand-patient-facing-ai-agents-fuel-ma.

Latham & Watkins. "Latham Advises General Catalyst and a16z on Mistral AI's €1.7 Billion Series C Funding Round." Latham & Watkins, 9 Sept. 2025, lw.com/en/news/2025/09/latham-advises-general-catalyst-and-a16z-on-mistral-ai-funding-round.

"Legal AI Startup Harvey Hits $100 Million in Annual Recurring Revenue." CNBC, 4 Aug. 2025, cnbc.com/2025/08/04/legal-ai-startup-harvey-revenue.html.

Leprince-Ringuet, Daphné. "A16z's Anjney Midha on Backing Mistral, Black Forest Labs, and Why Europe's Biggest Problem Isn't Regulation." Sifted, 20 Feb. 2025, sifted.eu/articles/a16z-anjney-midha-interview.

Lovett, Laura. "With $93M Raised, Slingshot Debuts AI-Powered Therapy Service." Behavioral Health Business, 22 Jul. 2025, bhbusiness.com/2025/07/22/with-93m-raised-slingshot-slingshot-ai-debuts-ai-powered-therapy-service.

Martin, Iain. "a16z Captured 18%+ of All Venture Capital Allocated in the US in 2025." Forbes, via Techmeme, 9 Jan. 2026, techmeme.com/260109/p13.

McCormick, Packy. "a16z: The Power Brokers." Not Boring, 9 Jan. 2026, notboring.co/p/a16z-the-power-brokers.

McKay, Chris. "Mira Murati's Thinking Machines Lab Raises $2B Seed Round." Maginative, 16 July 2025, maginative.com/article/mira-muratis-thinking-machines-lab-raises-2b-seed-round/.

MedCity News. "Ambience Healthcare Gains Unicorn Status & Snags $243M." MedCity News, 30 Jul. 2025, medcitynews.com/2025/07/healthcare-documentation-startup-unicorn.

Mehta, Ivan, and Ingrid Lunden. "ElevenLabs, the Hot AI Audio Startup, Confirms $180M in Series C Funding at a $3.3B Valuation." TechCrunch, 30 Jan. 2025, techcrunch.com/2025/01/30/elevenlabs-raises-180-million-in-series-c-funding-at-3-3-billion-valuation/.

Metinko, Chris. "A16z Raises $15B In New Funds, Its Largest Haul To Date." Crunchbase News, 10 Jan. 2026, news.crunchbase.com/venture/a16z-15b-new-funds-american-dynamism-ben-horowitz/.

---. "Large American VCs Topped 2025 Active Investor Ranks." Crunchbase News, Jan. 2026, news.crunchbase.com/venture/most-active-vc-startup-investors-2025-a16z-accel-sequoia-y-combinator/.

---. "Mistral's $2B Series C Is Europe's Largest AI Round By A Lot." Crunchbase News, 9 Sept. 2025, news.crunchbase.com/venture/europe-largest-ai-round-mistral-seriesc/.

---. "The 10 Biggest Rounds Of April: Safe Superintelligence's $2B Round Leads The Way." Crunchbase News, 1 May 2025, news.crunchbase.com/business/biggest-rounds-april-2025-safe-superintelligence-plaid/.

---. "Thinking Machines Lab's $2B Seed Round Is Biggest By A Long Shot." Crunchbase News, 23 June 2025, news.crunchbase.com/venture/biggest-seed-round-ai-thinking-machines-mira-murati/.

---. "Y Combinator Was By Far the Most-Active Fintech Investor in 2025, Data Shows." Crunchbase News, Jan. 2026, news.crunchbase.com/venture/most-active-fintech-investors-2025-y-combinator-a16z.

Midha, Anjney, and Derrick Harris. "How GPU Access Helps Startups Be Agile." a16z Podcast, 23 Oct. 2024, a16z.com/podcast/how-gpu-access-helps-startups-be-agile/.

Midha, Anjney, qtd. in Julie Bort. "Mistral Board Member and a16z VC Anjney Midha Says DeepSeek Won't Stop AI's GPU Hunger." TechCrunch, 31 Jan. 2025, techcrunch.com/2025/01/31/mistral-board-member-and-a16z-vc-anjney-midha-says-deepseek-wont-stop-ais-gpu-hunger/.

"Mira Murati's Startup, Thinking Machines Lab, Is Losing Two of Its Co-Founders to OpenAI." TechCrunch, 14 Jan. 2026, techcrunch.com/2026/01/14/mira-muratis-startup-thinking-machines-lab-is-losing-two-of-its-co-founders-to-openai/.

"Mira Murati's Thinking Machines Lab Loses Key Leaders as They Return to OpenAI." eWeek, 15 Jan. 2026, eweek.com/news/thinking-machines-lab-staff-exodus/.

"Mira Murati's Thinking Machines Lab Raises $2Bn in Seed from a16z, Nvidia and Others." The Tech Portal, 16 July 2025, thetechportal.com/2025/07/16/mira-muratis-thinking-machines-lab-raises-2bn-in-seed-round-from-a16z-nvidia-and-others/.

"Mirelo Lands $41M to Give AI-Generated Video a Soundtrack That Actually Fits." FoundersToday, 15 Dec. 2025, founderstoday.news/mirelo-lands-41-million-investment/.

"MLQ Editorial: ElevenLabs Lands $500M Series D Round at $11 Billion Valuation." MLQ.ai, 4 Feb. 2026, mlq.ai/news/elevenlabs-lands-500m-series-d-round-at-11-billion-valuation/.
Moore, Olivia. "The Great Expansion: A New Era of Consumer Software." Andreessen Horowitz, 10 Sept. 2025, a16z.com/the-great-expansion-a-new-era-of-consumer-software/.

Moore, Olivia, and Justine Moore. "State of Consumer AI 2025: Product Hits, Misses, and What's Next." Andreessen Horowitz, 18 Dec. 2025, a16z.com/state-of-consumer-ai-2025-product-hits-misses-and-whats-next/.

Moore, Olivia, and Seema Amble. "The AI Application Spending Report: Where Startup Dollars Really Go." Andreessen Horowitz, 2 Oct. 2025, a16z.com/the-ai-application-spending-report-where-startup-dollars-really-go/.

"Musk Says His xAI Startup Bought X at $33 Billion Valuation." Fortune, 28 Mar. 2025, fortune.com/2025/03/28/musk-xai-startup-bought-x-twitter-33-billion-valuation/.

Newcomer, Eric. "Andreessen Horowitz's Fresh $15 Billion Gives It Over $90 Billion in Assets Under Management." Newcomer, 9 Jan. 2026, newcomer.co/p/andreessen-horowitzs-fresh-15-billion.

"Nvidia CEO's US-China AI Competition Remarks at CSIS." Global Times, 7 Dec. 2025, globaltimes.cn/page/202512/1349940.shtml.

"OpenAI Co-Founder Ilya Sutskever Raised Billions but Has No Product Plans." Inc., 26 Nov. 2025, inc.com/ben-sherry/openai-co-founder-ilya-sutskever-safe-superintelligence-3-billion-no-product/91271937.

"OpenAI Co-Founder Ilya Sutskever's Safe Superintelligence Reportedly Valued at $32B." TechCrunch, 12 Apr. 2025, techcrunch.com/2025/04/12/openai-co-founder-ilya-sutskevers-safe-superintelligence-reportedly-valued-at-32b/.

"OpenAI Is Reportedly Trying to Raise $100B at an $830B Valuation." TechCrunch, 19 Dec. 2025, techcrunch.com/2025/12/19/openai-is-reportedly-trying-to-raise-100b-at-an-830b-valuation/.

O'Shea, Molly. "BREAKING: Bryan Kim, Partner at a16z, Reveals Why He Invested $15M Into Cluely." Sourcery.vc, 3 July 2025, sourcery.vc/p/breaking-bryan-kim-partner-at-a16z.

---. "BREAKING: Hadrian Raises $260M Series C." Sourcery.vc, 18 July 2025, sourcery.vc/p/breaking-hadrian-raises-260m-series.

Pande, Vijay. "AI at the Intersection: The a16z Investment Thesis on AI in Bio + Health." Andreessen Horowitz, 2024, a16z.com/ai-at-the-intersection-the-a16z-investment-thesis-on-ai-in-bio-health.

"PIP Labs Secures $80M for Story Protocol, Valuation Hits $2.25B." Cointelegraph, 21 Aug. 2024, cointelegraph.com/news/pip-labs-secures-80-m-story-protocol-valuation-hits-2-25-b.

"Polish ElevenLabs Enters 2025 With Blasting Series C and 25+ Open Positions." The Recursive, 14 Oct. 2025, therecursive.com/polish-elevenlabs-series-c-funding-round-open-positions/.

"PR Newswire: Armada Announces $131M Strategic Funding Round, Launch of Megawatt-Scale Modular AI Data Centers." PR Newswire, 24 July 2025, prnewswire.com/news-releases/armada-announces-131m-strategic-funding-round-launch-of-megawatt-scale-modular-ai-data-centers-to-accelerate-american-energy-and-ai-dominance-302513137.html.

"PR Newswire: Pryzm Raises $12M Led by Andreessen Horowitz to Transform Federal Procurement with AI." PR Newswire, 9 Dec. 2025, prnewswire.com/news-releases/pryzm-raises-12m-led-by-andreessen-horowitz-to-transform-federal-procurement-with-ai-302636007.html.

Primack, Dan. "Andreessen Horowitz Raises $15 Billion for New Funds." Axios, 9 Jan. 2026, axios.com/2026/01/09/andreessen-horowitz-15-billion-for-new-funds.

---. "Booz Allen Hamilton Commits $400M into a16z's Recent Funds." Axios, 23 Jan. 2026, axios.com/pro/all-deals/2026/01/23/booz-allen-hamilton-400m-a16zs-funds.

---. "Defense Tech Giant Anduril Now Valued at Over $30 Billion." Axios, 5 June 2025, axios.com/2025/06/05/anduril-vc-funding.

"Pryzm Raises $12.2M in Seed Funding to Accelerate Procurement for Defense Tech Innovators." SiliconANGLE, 9 Dec. 2025, siliconangle.com/2025/12/09/pryzm-raises-12-2m-seed-funding-accelerate-procurement-defense-tech-innovators/.

"Q4 2025 Defense Tech VC First Look." PitchBook, 9 Jan. 2026, pitchbook.com/news/reports/q4-2025-defense-tech-vc-first-look.

Rampell, Alex, qtd. in "What's Working in AI, Rebuilding Core Banking (March 2025 Fintech Newsletter)." Andreessen Horowitz, 31 Mar. 2025, a16z.com/newsletter/march-2025-fintech-newsletter.

"Raspberry AI Secures $24 Million in Series A Funding Round Led by Andreessen Horowitz (a16z)." BusinessWire, 13 Jan. 2025, businesswire.com/news/home/20250113456014/en/.

Reynolds, John. "ElevenLabs Raises $500M, Says Building Towards IPO." Tech.eu, 4 Feb. 2026, tech.eu/2026/02/04/elevenlabs-raises-500m-says-building-towards-ipo/.

Rillet. "Rillet Raises $70M Series B from Andreessen Horowitz and ICONIQ." Rillet Blog, 6 Aug. 2025, www.rillet.com/blog/rillet-raises-70m-series-b-from-andreessen-horowitz-and-iconiq.

"Rillet Raises $70M to Redefine Enterprise Accounting." FinTech Global, 7 Aug. 2025, fintech.global/2025/08/07/rillet-raises-70m-to-redefine-enterprise-accounting.

"Rillet Raises $70M to Replace 20th-Century Accounting Software with AI-Native ERP." GlobeNewsWire, 6 Aug. 2025, globenewswire.com/news-release/2025/08/06/3128328/0/en/.

Roeder, Kaela. "a16z-Backed Defense Startup Pryzm Raises $12.2M Seed." Technical.ly, 9 Dec. 2025, technical.ly/entrepreneurship/pryzm-defense-ai-seed-funding/.

Sacra. "Ambience Revenue, Valuation & Funding." Sacra, 2025, sacra.com/c/ambience.

---. "Anduril Revenue, Valuation & Funding." Sacra, 2025, sacra.com/c/anduril/.

Safe Superintelligence Inc. SSI, ssi.inc/.

"Sam Altman's World Raises $135M in Token Sale to a16z and Bain Capital Crypto." CoinDesk, 21 May 2025, coindesk.com/tech/2025/05/21/sam-altmans-world-raises-135m.

Schwartz, Leo. "After Pouring Billions into AI, Venture Capital Faces a Reckoning with DeepSeek." Fortune, 28 Jan. 2025, fortune.com/2025/01/28/venture-capital-thrive-deepseek-openai-anthropic-lightspeed/.

"Series C Round Brings $260 Million to Hadrian." Los Angeles Business Journal, 28 July 2025, labusinessjournal.com/technology/series-c-round-brings-260-million-to-hadrian/.

"Sharp Increase in VC-Backed AI Company Exits." Electronics Weekly, 13 Feb. 2026, electronicsweekly.com/news/business/sharp-increase-in-vc-backed-ai-company-exits-2026-02/.

Shu, Catherine. "How to Get into a16z's Super Competitive Speedrun Startup Accelerator Program." TechCrunch, 11 Feb. 2026, techcrunch.com/2026/02/11/how-to-get-into-a16zs-super-competitive-speedrun-startup-accelerator-program/.

Sophia, Deborah, and Krystal Hu. "Andreessen Horowitz Raises $15 Billion, Doubling Down on AI and Defense Startups." Reuters, via Yahoo Finance, 10 Jan. 2026, finance.yahoo.com/news/andreessen-horowitz-raises-15-billion-130217803.html.

STAT News. "Slingshot AI, the a16z-Backed Mental Health Startup, Launches a Therapy Chatbot." STAT News, 22 Jul. 2025, www.statnews.com/2025/07/22/slingshot-new-investors-generative-ai-mental-health-therapy-chatbot-called-ash.

State of Seed Report: Winter 2025. Carta and a16z Speedrun, 2025, carta.com/learn/resources/state-of-seed-2025/.

Stephens, Trae. "Anduril Raises Funding at $30.5 Billion Valuation in Round Led by Founders Fund." Interview by CNBC, 5 June 2025, cnbc.com/2025/06/05/anduril-valuation-founders-fund.html.

Strange, Angela. "The Rise of Vertical AI in Accounting (January 2025 Fintech Newsletter)." Andreessen Horowitz, Jan. 2025, a16z.com/newsletter/the-rise-of-vertical-ai-in-accounting.

"Stuut Technologies Raises $29.5 Million Series A Led by Andreessen Horowitz." PR Newswire, 20 Nov. 2025, prnewswire.com/news-releases/stuut-technologies-raises-29-5-million-series-a-led-by-andreessen-horowitz-to-automate-accounts-receivable-work-302621866.html.

Tech Brew. "Slingshot AI's Ash Wants to Be Your Therapist." Tech Brew, 31 Jul. 2025, techbrew.com/stories/2025/07/31/slingshot-ai-therapy-chatbot-a16z.

Techmeme. "Berlin-based Mirelo, Whose AI Models Can Interpret Videos to Add Synced Sound Effects, Raised a $41M Seed Led by Index Ventures and a16z." Techmeme, 15 Dec. 2025, techmeme.com/251215/p16.

"Techmeme: Databricks Raised a $1B Series K Led by a16z, Insight, MGX, Thrive, and WCM at a $100B Valuation." Techmeme, 8 Sept. 2025, techmeme.com/250908/p12.

TechTarget. "Ambience Healthcare Secures $243M for AI Clinical Documentation." TechTarget, 29 Jul. 2025, techtarget.com/searchhealthit/news/366628247/Ambience-Healthcare-secures-243M-for-AI-clinical-documentation.

---. "Hippocratic AI Snags $126M, Valuation Soars to $3.5B." TechTarget, 3 Nov. 2025, techtarget.com/healthtechanalytics/news/366634018/Hippocratic-AI-snags-126M-valuation-soars-to-35B.

Temkin, Marina. "Cluely, a Startup That Helps 'Cheat on Everything,' Raises $15M from a16z." TechCrunch, 20 June 2025, techcrunch.com/2025/06/20/cluely-a-startup-that-helps-cheat-on-everything-raises-15m-from-a16z/.

---. "Cluely's ARR Doubled in a Week to $7M, Founder Roy Lee Says. But Rivals Are Coming." TechCrunch, 3 July 2025, techcrunch.com/2025/07/03/cluelys-arr-doubled-in-a-week-to-7m-founder-roy-lee-says-but-rivals-are-coming/.

---. "Raspberry AI Raises $24M from a16z to Accelerate Fashion Design." TechCrunch, 13 Jan. 2025, techcrunch.com/2025/01/13/raspberry-ai-raises-24m-from-a16z-to-accelerate-fashion-design/.

---. "Why a16z VC Believes That Cluely, the 'Cheat on Everything' Startup, Is the New Blueprint for AI Startups." TechCrunch, 26 June 2025, techcrunch.com/2025/06/26/why-a16z-vc-believes-that-cluely-the-cheat-on-everything-startup-is-the-new-blueprint-for-ai-startups/.

"Tennr Clinches $101M to Build Out AI That Automates Patient Referral Process." Fierce Healthcare, 18 June 2025, fiercehealthcare.com/health-tech/tennr-clinches-101m-build-out-ai-automates-patient-referral-workflows.

"Tennr Raises $101 Million Series C at $605 Million Valuation." Fortune, 18 June 2025, fortune.com/2025/06/18/tennr-health-tech-ai-patient-referral-ivp-a16z-lightspeed-iconiq-series-c/.

"The A16z AI Infrastructure Fund: The $1.7 Billion Masterstroke." Bitcoin World, Feb. 2026, bitcoinworld.co.in/a16z-ai-infrastructure-fund-2025/.

"The Iron Bubble: Why Defense Tech Might Not Be Overhyped." PitchBook, 19 Oct. 2025, pitchbook.com/news/articles/the-iron-bubble-why-defense-tech-might-not-be-overhyped.

"The OpenAI Mafia: 15 of the Most Notable Startups Founded by Alumni." TechCrunch, 26 Apr. 2025, techcrunch.com/2025/04/26/the-openai-mafia-15-of-the-most-notable-startups-founded-by-alumni/.

"The Rundown AI: a16z's 20,000 AI Chip Stash." The Rundown AI, 14 Apr. 2025, therundown.ai/p/a16z-ai-chip-power-play.

"The State of AI Competition in Advanced Economies." Board of Governors of the Federal Reserve System, 6 Oct. 2025, federalreserve.gov/econres/notes/feds-notes/the-state-of-ai-competition-in-advanced-economies-20251006.html.

"The Strategic Allocation of Andreessen Horowitz's $15B: How a16z Is Shaping the Future of U.S. Tech Dominance." AInvest, Jan. 2026, ainvest.com/news/strategic-allocation-andreessen-horowitz-15b-a16z-shaping-future-tech-dominance-2601/.

"The xAI–X Merger Is a Good Deal — If You're Betting on Musk's Empire." TechCrunch, 12 Apr. 2025, techcrunch.com/2025/04/12/the-xai-x-merger-is-a-good-deal-if-youre-betting-on-musks-empire/.

"Thinking Machines Lab Loses 2 Co-Founders to OpenAI Return." TechBuzz, Jan. 2026, techbuzz.ai/articles/thinking-machines-lab-loses-2-co-founders-to-openai-return.

"Thinking Machines' First Official Product Is Here: Meet Tinker, an API for Distributed LLM Fine-Tuning." VentureBeat, 1 Oct. 2025, venturebeat.com/ai/thinking-machines-first-official-product-is-here-meet-tinker-an-api-for.

Timmerman, Luke. "The Future of AI and Health, Part II: Andreessen and Colleagues Weigh In." Timmerman Report, 2 Feb. 2025, timmermanreport.com/2025/02/the-future-of-ai-and-health-part-ii-andreessen-and-colleagues-weigh-in.

"Top IPOs to Watch in 2026." AlphaSense, 2026, alpha-sense.com/resources/research-articles/top-ipos-to-watch-in-2026/.

Tracxn. "Anduril — 2025 Funding Rounds & List of Investors." Tracxn, 2025, tracxn.com/d/companies/anduril/.

"2025 Was a Breakout Year for Defense Tech Startups — and the Rules Are Changing." DIIE, Jan. 2026, diie.substack.com/p/2025-was-a-breakout-year-for-defense.

"2026: The Biggest Year of M&A in History?" Andreessen Horowitz, 31 Jan. 2026, a16z.com/2026-the-biggest-year-of-ma-in-history/.

"2026 US VC Outlook: Early-Stage Strength and AI Momentum." SG Analytics, 19 Dec. 2025, sganalytics.com/blog/2026-us-vc-outlook/.

"20VC x SaaStr This Week: Anthropic at $350B, OpenAI's Existential Risk, and Why a16z's $15B Fund Actually Makes Mathematical Sense." SaaStr, Jan. 2026, saastr.com/20vc-x-saastr-this-week-anthropic-at-350b-openais-existential-risk-and-why-a16zs-15b-fund-actually-makes-mathematical-sense-the-top-insights-from-20vc-x-saastr/.

Ulevitch, David. "Investing Capital to Defend the Nation." Andreessen Horowitz, 11 Aug. 2025, a16z.com/investing-capital-to-defend-the-nation/.

"US vs China Tech Race 2025: Who Leads in AI, Semiconductors & Robotics." Outlook Business, 31 Dec. 2025, outlookbusiness.com/explainers/us-vs-china-tech-race-2025-who-leads-in-ai-semiconductors-robotics.

Vaidya, Anuja. "Ambience Healthcare Secures $243M for AI Clinical Documentation." HIT Consultant, 29 Jul. 2025, hitconsultant.net/2025/07/29/ambience-healthcare-raises-243m-to-expand-clinical-ambient-ai-platform.

"Venture Capital Outlook for 2026: 5 Key Trends." Harvard Law School Forum on Corporate Governance, 23 Dec. 2025, corpgov.law.harvard.edu/2025/12/23/venture-capital-outlook-for-2026-5-key-trends/.

"Venture Capital Seen Heating Up Globally in 2026, Driven by AI." Wealth Briefing, 2026, wealthbriefing.com/html/article.php/venture-capital-seen-heating-up-globally-in-2026,-driven-by-ai--preqin.

Wang, Sarah, et al. "How 100 Enterprise CIOs Are Building and Buying Gen AI in 2025." a16z, 19 June 2025, a16z.com/ai-enterprise-2025/.

---. "Leaders, Gainers, and Unexpected Winners in the Enterprise AI Arms Race." a16z, Jan. 2026, a16z.com/leaders-gainers-and-unexpected-winners-in-the-enterprise-ai-arms-race/.

"Washington Technology: Andreessen Horowitz, Hadrian and Valinor Detail Their Newest Capital Raises." Washington Technology, 12 Jan. 2026, washingtontechnology.com/companies/2026/01/andreesen-horowitz-hadrian-and-valinor-detail-their-newest-capital-raises/410613/.

"We Just Raised $29.5 Million to Transform Accounts Receivable." Stuut Technologies Blog, 20 Nov. 2025, stuut.ai/blog/series-a.

"What a16z Is Funding and Skipping in the AI Infrastructure Boom." StartupNews.fyi, 5 Feb. 2026, startupnews.fyi/2026/02/05/a16z-ai-infrastructure-funding-gaps/.

"What to Expect from the Databricks IPO in Early 2026." Allied.vc, Jan. 2026, allied.vc/articles/databricks-ipo-expectations-key-dates-valuation-risks.

"Where Startups Actually Spend on AI." Implicator.ai, 3 Oct. 2025, implicator.ai/where-startups-actually-spend-on-ai/.

"Why a16z Just Rushed $25 Million Into FurtherAI and Insurance's Least Sexy Problem." Sovereign Magazine, 7 Oct. 2025, sovereignmagazine.com/startups/why-a16z-just-rushed-25-million-furtherai-insurances.

Wiggers, Kyle. "Hedra, the App Used to Make Talking Baby Podcasts, Raises $32M from a16z." TechCrunch, 15 May 2025, techcrunch.com/2025/05/15/hedra-the-app-used-to-make-talking-baby-podcasts-raises-32m-from-a16z/.

"With $60M from a16z, Salient Targets Compliance and Cost in Lending." AIM Media House, 30 Jul. 2025, aimmediahouse.com/ai-startups/with-60m-from-a16z-salient-targets-compliance-and-cost-in-lending.

"Worldcoin Raises $135 Million from a16z and Bain Capital Crypto via Direct WLD Token Purchase." BeInCrypto, 21 May 2025, beincrypto.com/worldcoin-raises-135-million-wld-sales-a16z-bain/.

"Worldcoin Secures $135M in Token Sale Backed by a16z and Bain Capital Crypto." MLQ.ai, May 2025, mlq.ai/news/worldcoin-secures-135m.

"X402 Protocol: The HTTP-Native Payment Standard for Autonomous AI Commerce." BlockEden, 26 Oct. 2025, blockeden.xyz/blog/2025/10/26/x402-protocol.

"X402: Revolution or Just Another Narrative Bubble?" Bitget News, 27 Oct. 2025, bitget.com/news/detail/12560605032708.

"xAI Revenue, Valuation & Funding." Sacra, sacra.com/c/xai/.

Yoo, Julie. "Why Will Healthcare Be the Industry That Benefits the Most from AI?" Andreessen Horowitz, 15 Aug. 2024, a16z.com/why-will-healthcare-be-the-industry-that-benefits-the-most-from-ai/.

Yoo, Julie, qtd. in Erin Brodwin. "How a16z's Julie Yoo Decides Which Health Tech Startups Are Worth Investing In." Healthcare Brew, 5 Mar. 2025, healthcare-brew.com/stories/2025/03/05/a16z-healthcare-investor-decides-which-companies.

Zeff, Maxwell. "Andreessen Horowitz Helps Founders Meet Compute Needs with 'Oxygen' Private GPU Cluster." TechCrunch, 23 Oct. 2024, techcrunch.com/2024/10/23/andreessen-horowitz-helps-founders-meet-compute-needs-with-oxygen-private-gpu-cluster/.

---. "Mira Murati's Thinking Machines Lab Is Worth $12B in Seed Round." TechCrunch, 15 July 2025, techcrunch.com/2025/07/15/mira-muratis-thinking-machines-lab-is-worth-12b-in-seed-round/.

当 AI 能够以极低的成本完美替代复杂的白领任务时，脑力工作岗位所面临的冲击，或许将比任何一次工业革命都更快、更彻底。

对普通人而言，必须认真思考的问题已经摆在眼前：在 AI 时代，哪些职业正在快速消失？而这场冲击，对 Web3 行业的岗位又有哪些影响？

AI 冲击下，正在快速淡出的 Web3 职业

初级 Solidity / 合约开发者

AI 已经可以生成约 80% 的标准化智能合约，许多 Web3 项目已经开始用 AI 生成初版合约，然后让高级开发者审核和优化。

初级研究员 / 分析师

如果你的工作是：整理资料、写项目简介、翻译白皮书、做横向对比表格，那你正在做的，其实是 AI 最擅长的工作类型。

AI Agent 已经能做到自动调用 API、处理数据、生成图表、给出洞察。过去一个需要数据分析师三天完成的深度报告，AI 可以在几分钟内生成。

社区管理员 / 客服

如今 AI 客服已能 24/7 在线、多语言回复、自动过滤垃圾信息，并基于用户历史提供个性化解答。

加密交易员

高频交易、套利、做市等曾是加密交易员的核心优势。

AI 在这些领域的优势是压倒性的：更快的反应速度、更强的模式识别能力、更精确的风险控制、和永不疲倦的执行纪律。

NFT 艺术家

AI 生成的视觉内容在质量上已可媲美甚至超越人类艺术家，更关键的是其创作成本几乎为零。

正在兴起的 Web3 新职业

AI-Web3 协同架构师

随着 AI Agent 开始直接参与链上交互，项目需要从系统层设计两者的协作方式。

这类角色负责解决 AI 如何安全控制多签钱包、如何参与 DAO 治理、以及链上如何验证 AI 推理结果等问题，本质上是在为 “AI 可参与的 Web3 系统” 搭建底层架构。

AI Agent 训练协调员

当一个项目同时运行交易、社区、风控、数据等多种 Agent，如何让它们协同而不失控？

该岗位需要定义 Agent 的职责边界、权限等级、激励与约束机制，防止 Agent 之间产生博弈、内耗甚至系统性风险。

高级提示词工程师

在 Web3 场景中，Agent 的行为高度依赖上下文与约束条件，而非单一提示词。这一角色正在从 “写 Prompt” 升级为 “设计长期行为框架”，包括角色设定、记忆结构、调用权限与失败兜底机制，直接决定 AI 在链上行为的稳定性与可控性。

链上行为经济设计师

当 AI Agent 成为链上重要参与者，传统以人类情绪为前提的代币经济模型开始失效。

链上行为经济设计师需要设计既能吸引人类参与、又能抵御 AI 套利与操纵的激励机制，引入自适应参数与动态约束，并应对 AI 快速识别漏洞的能力。

Web3 合规与伦理官

当 AI Agent 被用于治理决策、风控与用户筛选，算法偏见和责任归属成为无法回避的问题。

Web3 合规与伦理官需要同时理解法律、技术与治理逻辑，在监管要求与去中心化原则之间寻找可落地的平衡点。

隐私与人类证明专家

在 AI Agent 横行的时代，区分“人类身份” 与 “机器身份” 将产生巨大的经济价值。这些专家将利用隐私计算和生物特征识别技术，为 Web3 环境提供可信的人类验证服务。

结语：适应性是唯一的确定性

对 Web3 从业者而言，或许真的应该开始思考：我现在做的事，三年后还需要人类来做吗？

理解 AI 能做什么、不能做什么，找到人类与机器协作的接缝处 —— 那里不只是新职业生长的土壤，也是下一个时代真正的入场券。

编译：Luffy，Foresight News

你是否曾打开 Etherscan 搜索过自己的钱包地址，不是为了查交易，只是想看看，在外人眼里，它究竟长什么样。

你的当前余额、曾经持有的每一枚代币、买过的 NFT、交互过的协议、那些深夜的 DeFi 尝试、每一笔认领或忽略的空投……所有的一切都在那里，完全公开。

想象一下，你把这个地址发给要给你付款的自由职业者、给你发资助的 DAO，甚至只是在会议上刚认识的人。你交出的不只是一个收款地址，而是一整套完整的链上财务人生。

原因很简单，以太坊和大多数公链一样，每个地址本质上都是一本公开账本。

大多数人都感受过这种别扭。粘贴钱包前会犹豫一秒；有人干脆专门开个 「新钱包」 收款；还有一些人会先挪动一下资金，以免余额泄露太多信息。

这种本能不只限于加密原生用户。Consensys 2023 年一项覆盖 15,000 人的全球调查显示：83% 的人重视数据隐私，但只有 45% 的人信任现有互联网服务。

ERC‑5564 正是为了解决这种地址关联性问题。它把隐秘地址原生带入以太坊：一项让你不必每次都暴露主钱包就能收款的标准。

ERC‑5564 究竟带来了什么？

问题的核心是，一个地址会永久记录你所有行为。那为什么一定要重复使用同一个地址？

想想现实世界你怎么收款：别人给你银行转账需要你的账号，这个账号不会每次收款都变。久而久之，银行账户就成了你收入、消费、储蓄的完整记录。区别在于：只有你和银行能看到。

在以太坊上，钱包地址结构上是一样的：它是网络全局状态里一个永久账户。别人给你转钱需要地址，地址不变，所有交易都记录在同一个公开地址下。

研究者把这称为 「玻璃银行账户」 问题 。问题不在于交易可见，而在于所有行为会自动绑定到一个几乎不变的地址上。

早期加密世界里，这只会暴露基本转账记录。但后来区块链变成了借贷市场、NFT 平台、治理系统、支付与身份层。如今一个地址能暴露的信息，远比几年前丰富得多。

隐私研究里有个常用类比：想象你在区块链上玩《海战棋》游戏，每一步都公开可见。规则会正确执行，系统会忠实地记录一切。但当双方都能看见对方棋子位置时，策略性就消失了。

系统完全按设计运行，但体验彻底变了，因为透明消灭了隐私。

金融协作也是同理。不是每一笔收款，都需要附带一个地址的全部历史。

ERC‑5564 并没有试图消除以太坊的透明性，也没有引入余额加密、隐私池这类复杂设计。它只聚焦一个更窄、更实用的问题：在收款层降低自动关联性。

核心逻辑非常简单，你不再直接给对方你的钱包地址，而是给出一个隐秘元地址。这个元地址不是收款目标，它包含公钥密码学信息，为你生成一个独一无二的临时收款地址。

也就是说，对方给你付款时，钱不是发到你公开的主钱包，而是发到一个只为这笔交易生成的全新地址。在链上看，就像转给了一个从未使用过的新账户。

对网络而言，一切如常。变化的是，每一笔收款都发给不同地址，不会在一个永久账户上不断记录。

以太坊真的需要它吗？

看看用户行为就知道答案了。

以 Tornado Cash 为例：一个混币协议，让用户把资金存入公共池子，再提现到新地址，切断收发关联。即便受到制裁与严厉审查，2025 年 Tornado Cash 仍处理了 25 亿美元以上的资金流。这说明用户愿意承担法律与声誉风险，也要把交易和主钱包隔开。

再看 Railgun：它用零知识证明实现隐私交易，不公开余额与转账细节。2025 年，Railgun 锁仓量稳定在 7000 万美元，累计交易量超 20 亿美元。

在隐秘收款方面，Umbra 在以太坊上实现了应用层隐秘支付：用户发布隐秘信息，用一次性地址收款。截至 2026 年，Umbra 已生成超过 77,000 个活跃隐秘地址。

这些数字相对整个市场不算巨大，但足以说明：用户强烈需要 「隔离感」。

与此同时，这些工具都有妥协：

• 混币需要进出独立合约，增加摩擦，损害可组合性，处于监管灰色地带
• ZK 隐私工具仍是额外一层，用户必须主动选择使用
• Umbra 证明了隐秘收款有用，但只是独立应用程序，而非钱包标准

在以太坊上，获得隐私永远需要多一步操作。

ERC‑5564 走了另一条路：不做新的隐私协议，而是在钱包层标准化隐秘收款。

以太坊在隐私领域中处于什么位置？

加密世界的隐私不是非黑即白，而是一条权衡光谱。

在光谱的一端，是像门罗币这样的协议，它将隐私直接嵌入到底层。交易金额被隐藏，发送方和接收方的地址也被模糊处理。隐私并非可选项，而是通过设计强制执行的。用户无需选择启用隐私保护，因为保密性是网络的默认状态。

此外，还有 Zcash，它引入了使用零知识证明的屏蔽交易。Zcash 允许用户在透明交易和隐私交易之间进行选择，但它是在专用的屏蔽池中运行，而不是在整个系统中运行。该架构支持保密性，但它仍然是一种独立的模式，而不是网络的基本行为。

以太坊则完全不同，它从第一天就优先透明与可组合性。

正是这种开放性，让 DeFi、NFT、DAO 快速爆发。代价是结构性关联，隐私生态只能在协议之外搭建。

ERC‑5564 标志着思路转变：不再外挂隐私层，而是把隐私作为基础组件，嵌入以太坊现有设计，尤其在收款层。

如果说门罗币将隐私视为基础，而 Zcash 将隐私视为可选模式，那么 ERC-5564 则把隐私变成钱包标准里的基础设施，而不是靠独立链或独立应用外挂。

行业叙事也在进化：争论不再是 「公链该完全透明还是完全隐私」，而是：隐私应该在哪里、需要多少、如何与可验证、可组合共存。

隐私究竟能为用户和市场带来什么？

隐私不只是隐藏交易，它从根本上改变金融系统里的激励与权力分配。从这个意义上讲，隐私解锁了三个核心要素，我们可以逐一探讨。

在透明的区块链上，所有操作都是可见的。这听起来似乎无关紧要，但事实并非如此。

当所有交易数据公开后，最大的受益者并非普通用户，而是那些拥有最佳数据分析工具的参与者，例如对冲基金、MEV 机器人、分析公司和人工智能模型。普通用户的行为会被公开，而这些老练的参与者则会观察、建模并从中提取价值。

这会造成结构上的不对称。

问题不在于透明度本身，而在于透明度将每项经济行为都变成了一种公共信号，从而导致围绕这些信号发展出的策略，并利用这些信号牟利。

当交易不易被滥用时，参与者之间的竞争便不再是比拼谁拥有更先进的监控工具，而是围绕价格和风险展开。这会带来更健康、更公平的市场行为。这是隐私的第一步：它限制了仅仅因为交易活动可见而产生的价值攫取。

第二个解锁机制意义更为重大。隐私能够促进资本形成，而透明的系统则无法做到这一点。

散户或许可以容忍完全透明，但机构用户永远不会。

如果每个仓位都能被实时监控，基金就无法将有效资金投入 DeFi 领域。如果基金持有某种资产，市场可能会对其不利；如果基金进行对冲，竞争对手也能追踪到对冲操作。策略保护将变得不可能。同样的道理也适用于企业。如果供应商关系对竞争对手可见，公司就无法在公共账本上将发票代币化；如果薪酬结构公开透明，公司就无法在链上进行工资发放。透明的系统有利于实验，但却不利于自主决策。

这就印证了「代币跨链很容易，密钥跨链很难」的说法。

在公链上，由于所有信息都已公开，因此在不同网络之间转移资产非常简单。而在私有系统中，一旦离开隐私域，历史交易记录就会暴露出来，这会造成摩擦。重视隐私的用户更倾向于留在交易记录不会在退出时被泄露的环境中。

这种情况会产生一种新型的网络效应。

传统区块链的竞争体现在吞吐量、费用和开发者工具方面。隐私性则引入了信息隔离方面的竞争。私有匿名集越大，留在其中的价值就越高。流动性也开始向该区域集中，因为保密性会随着规模的扩大而增强。

第三种解锁我们可以称之为选择性披露。

在当今的系统中，隐私的选择非常二元化：要么全部公开，要么全部隐藏。但密码学引入了第三种选择：你可以在不泄露底层数据的情况下证明某些事情。

协议可以在不披露其持有的所有头寸的情况下证明其偿付能力。交易所可以在不公开账户余额的情况下证明其储备金。用户可以在不公开其全部交易记录的情况下证明其遵守了某些规则。

这减少了系统性数据蜜罐的出现。同时，也降低了隐私与监管之间的权衡取舍，从而为全新的金融应用领域打开了大门。

例如，私人借贷市场可以强制执行抵押品规则和清算逻辑，同时隐藏个人借款人的身份，Aleo 和 Secret Network 等平台正在通过保密的 DeFi 设计进行这方面的试验。

链上暗池可以在执行前不显示订单规模或方向的情况下匹配交易，这正是 Renegade 正在构建的加密交易基础设施，旨在防止交易者仅仅因为其意图可见而被抢先交易。

合规的稳定币可以在适当的法律程序下为监管机构提供访问权限，同时防止公众通过交易图谱了解用户行为。Paxos 和 Aleo 等私有稳定币项目以及 Zcash 首创的通过查看密钥实现的选择性披露模式都在探索这一理念。

贸易融资平台可以将发票代币化，并在不泄露供应商关系的情况下证明发票未被用于重复融资。像 Canton Network 这样的企业网络正在与大型金融机构合作试点这种保密基础设施，使企业能够在不泄露敏感商业数据的情况下共享账本效率。

所有这些都会导致长期的行为影响。

透明系统将身份和财务行为永久关联起来。随着时间的推移，这会降低他们尝试新事物的意愿，因为行为无法与长期身份脱钩。隐私则恢复了参与和永久曝光之间的分离。它允许用户在不将每个决定都记录在不可更改的公开档案中的情况下采取行动。

结语

透明性的初衷是可验证。原生隐私加密，则在保留可验证性的同时，支持机构资本与选择性披露。ERC‑5564 不是要把以太坊变成一条隐私链，而是让以太坊拥有可编程、轻量化、原生的收款隐私。

编译：AididiaoJP，Foresight News

大家都问错了问题

比特币从 2025 年 10 月 6 日创下 12.6 万美元的历史高点后，到现在已经跌去了 50%。

黄金却在 2026 年 1 月 29 日创下了 5595 美元的历史新高。

自比特币见顶以来，黄金涨了超过 25%，而比特币的价格被腰斩。

加密货币市场的「恐惧与贪婪指数」在 2 月 6 日跌到了史无前例的 5，这个数字比新冠疫情期间和 FTX 交易所倒闭时还要极端，之后也只是勉强回升到十几。

币圈的评论人士又开始了老生常谈的争论：比特币到底算不算数字黄金？

但这个问题本身就错了，它假设比特币这个资产的身份是固定不变的。而事实上，在不同的宏观经济环境下，比特币的行为模式已经多次发生了明显的变化。2017 年它跟着黄金走，2021 年又跟着科技股走，而从 2024 年底到现在，它和软件股紧紧地绑定在了一起。

对于机构投资者来说，一个更有实际意义的问题是：在当前这种流动性环境下，到底是什么因素在主导比特币的走势？

根据截至 2026 年 2 月的证据，答案是：比特币现在的表现，就像一个高波动性的软件股。至于这到底是因为它们对相同的宏观经济因素敏感而形成的暂时现象，还是说比特币在投资组合中的角色已经被永久地重新定义了，这还需要时间观察，但数据越来越不容忽视了。

这种相关性有多强？持续了多久？

比特币和 IGV（一个追踪软件股的 ETF）之间的关系，在三个不同的时间段里变得越来越紧密：

到 2026 年 2 月下旬，它们 30 天的滚动相关系数已经达到 0.73 左右。更重要的是，这个超过 0.5 的高度相关性已经维持了 18 个多月。这个时间长度，明显超过了通常只持续 3-6 个月的短期风格切换，但还不足以证明是跨越一个完整市场周期（4-7 年）的永久性改变。

最近的这波下跌，让它们的关系更明显了。到 2026 年 2 月下旬，IGV 今年已经跌了大约 23%，比特币也跌了 19-20%。IGV 这个软件股 ETF，正面临自 2008 年金融危机以来最糟糕的一个季度。最近一个月和三个月，比特币和 IGV 的走势几乎同步，意味着它们涨跌的幅度非常接近。在下跌过程中，比特币的波动率大约是软件股的 1.1 到 1.3 倍，这比很多人以为的 2 到 3 倍要低。

有一点需要注意：在市场动荡的时候，不管资产之间有没有实质关系，短期相关性都可能飙升，因为大家的风险偏好会同时下降。但这次的高度同步已经持续了超过 18 个月，这说明背后有比随机波动更实质的东西。不过，这本身并不能证明谁导致了谁，也不能证明这种关系会永远持续下去。

2025 年：对「避险资产」身份的一次大考

如果说有什么年份能检验比特币是不是真的能对冲货币贬值的风险，那 2025 年就是。那一年财政扩张在加速，美元在走弱，地缘政治风险在升级，通胀一直降不下来，市场对美联储降息的预期也越来越强。

这完全应该是比特币展现其「数字黄金」属性的理想环境。但自 2025 年 10 月以来发生的事情，给出了不同的答案：黄金从 4400 美元涨到了 5595 美元的历史新高，而比特币却从 12.6 万美元跌到了 6 万多美元。这两种被赋予了相同「抗通胀」功能的东西，在最有利于它们发挥这种功能的时候，却走出了完全相反的方向。结果我们看到：

黄金在 2026 年 1 月 29 日创下了 5595 美元的历史新高。各国央行在 2025 年买了 863 吨黄金，这是连续第三年大举买入。但没有任何一家央行买入了比特币。

资金流向的巨大差异，是对「数字黄金」论最有力的反驳：当那些大机构和主权基金真的需要避险，来应对比特币本应能保护他们免受伤害的那种宏观环境时，他们用超过三比一的资金比例，选择了黄金。

这当然不是说比特币以后永远不会成为避险资产。只是说在当前这个时间点，基于现有的投资者结构、市场状态和流动性环境，它还做不到。在 2025 年，比特币和软件股都只带来了微薄的个位数回报，而传统的硬资产却表现惊人。在这次大考中，比特币和科技成长股表现出了高度一致的行为，这是「两者正在趋同」这个观点最有力的证据之一。

为什么会这样？三个结构性原因

机构资金的运作方式变了

比特币 ETF 的出现，从根本上改变了它在机构层面的交易方式。

结果就是，比特币现在和软件股被放进了同一个投资决策框架里。风控系统对它们一视同仁，当需要调整投资组合时，机构会同时买卖这两类资产，业绩考核也经常把它们放在科技股这个篮子里。当一个配置了多种资产的基金觉得成长股风险太高需要减仓时，它会在同一笔操作中卖掉手里的软件股和比特币。

这就形成了一个自我强化的循环：因为机构把它归类为科技股，所以它的资金流向就和科技股同步了；而这种同步反过来又强化了机构对它的科技股定位。根据估算，美国现货比特币 ETF 持有者的平均成本大概在 9 万美元左右，这意味着现在价格跌到 6.4 万美元附近，整个 ETF 里的机构资金都浮亏了 25% 到 30%。这个成本缺口很重要，因为它让原本可能长期持有的机构资金，变成了持续的卖出力量。那些以为买 ETF 能分散风险或者避险的人，现在眼睁睁看着黄金 ETF 在涨，而自己手里的一直在亏。2026 年初以来，我们一直能实时看到这种 ETF 被赎回、然后比特币价格就跌的连锁反应，资金流出的时间之长，创下了 ETF 上市以来的纪录。光是贝莱德的 IBIT 一只基金，在最近五周就流出了超过 21 亿美元。

它们对宏观环境的「敏感点」一样

比特币和软件股，对同样的宏观经济信息敏感：实际利率的变动、市场上的钱是多了还是少了（M2）、美联储是印钞还是收水、美元是强是弱，以及整个市场的风险偏好（可以用 VIX 恐慌指数和信贷利差来看）。它们都属于对利率敏感的「长久期」资产。实际利率下降，它们就涨；实际利率上升，它们就跌。市场上钱多，它们都受益；钱紧，它们都难受。

一个关键的问题是：比特币是只和软件股关系紧密，还是和所有对流动性敏感的成长型资产都关系紧密？证据更支持后一种。比特币涨跌，不是因为软件公司的盈利好坏了，而是因为，那个导致软件股估值下降的紧缩环境，同时也把投机性资产里的钱给抽走了。这种相关性，反映的是它们对宏观经济环境共同的「敏感」，而不是说它们本质上是一回事。

不过，有时候传导机制直接得令人惊讶。2026 年 2 月，两个和比特币毫无关系的 AI 产品发布，竟然都影响到了比特币的价格。怎么影响的？就是通过上面说的那个「机构管道」。这就是相关性在现实中的体现。

VIX 恐慌指数也能说明问题。当 VIX 因为通胀数据而飙升时，比特币和软件股都会跌。但当 VIX 从低位下降时，它们俩也并不会因此受益太多。这完全符合高波动性成长股的特征，而不是避险资产的样子。

搞清楚这个区别很重要。如果相关性只是因为它们对同样的宏观因素敏感，那么一旦宏观环境变了，即使比特币自身没什么大事，它也可能和软件股分道扬镳。以前也有过先例：比特币 2017 年和黄金同步，2021 年和科技股同步，后来都随着宏观环境的变化而结束了。

MicroStrategy 的「放大器」效应

Strategy（就是以前的 MicroStrategy）是全世界持有比特币最多的上市公司，而且在纳斯达克交易所里，它被归类为软件 / 科技公司。这就形成了一个直接的、机械性的联系，把软件板块的走势和比特币的「人气」绑在了一起。

这个循环是双向的。软件板块不行了，Strategy 的股价就会跌。Strategy 股价下跌，又会加剧市场上对比特币的悲观情绪，甚至带来一些实际的卖出压力。在市场下跌的时候，这个循环会让比特币和软件指数的关系变得更紧密。Strategy 的股价从 2025 年底的高点已经跌了约 67%，比软件股 ETF 和比特币本身的跌幅都大得多。现在，这家公司的市值甚至比它手里持有的比特币的价值还低，相当于在打折交易。这说明，在比特币和软件股的相关性之上，还叠加了一层这家公司自己带来的放大效应。

2026 年 1 月，MSCI 指数公司考虑要把那些持有数字资产超过一半的公司从某些指数里剔除出去。如果真的这样做，可能会导致大量资金被迫卖出。这个事凸显了像 Strategy 这种持有大量比特币的公司，是多么容易受到传统金融规则的影响。虽然最后 MSCI 暂时没有这么做，但说以后还会再讨论，这个风险一直都还在。

怎么看未来？三种可能的框架

框架一：比特币已经变成了杠杆化的软件股（身份已经变了）

这种观点认为，比特币已经被永久地重新定义了。证据就是上面说的那些：和软件股高达 0.73 的相关性、几乎同步的涨跌、同步的 ETF 资金流动、共同的机构投资者。在这个框架下，ETF 时代把比特币塞进了科技股的投资组合里，永久性地改变了它的风险属性。这种相关性会持续下去，不管市场周期怎么变。

这个观点的问题在于，历史不支持它。比特币本身没变，但在 2014 到 2019 年间，它和软件股的相关性几乎为零。以前也出现过它和其他东西（比如 2017-2018 年的替代科技币，2021-2022 年的纳斯达克）高度相关的时候，但最后都证明是暂时的。要证明是永久性的，至少得看它能不能挺过一个完整的加息降息周期，但现在还没到那个时候。

框架二：它俩都只是「市场有没有钱」的体现（周期性的趋同）

这个解释更简单。比特币和软件股都是对流动性很敏感的「长久期」资产，只是碰巧在目前这个「市场缺钱」的大环境下，表现出了很强的同步性。这种同步在 2020 年大放水的时候开始，在 2022 年开始收水的时候加剧，一直持续到现在这个流动性紧张的状态里。

按照这个框架，一旦进入下一个宽松周期（美联储又开始放水），这种同步性就可能被打破。历史上，在美联储政策转向的时候，比特币往往会比软件股提前一两个月启动。另外，比特币本身还有「减半」带来的供应变化（历史经验显示减半后 12-18 个月往往会有行情），这可能会在 2026 年底让它走出和软件股完全不同的独立行情。

框架三：市场一紧张，比特币就和股票「抱团」（行为上的趋同）

比特币本质上是一个高波动的风险资产，在市场恐慌下跌的时候，不管它本身是什么，它都会表现得和股票一样。这时候，是「避险」还是「逐险」的情绪在主导一切。VIX 恐慌指数一飙升，它俩一起跌。有时候，一些大的叙事（比如大家开始担心 AI 颠覆会让很多科技公司不值钱了）也会同时影响软件估值和整个市场的风险偏好，让它们进一步同步。今年 2 月 6 日，加密货币的恐惧贪婪指数跌到了历史最低点，但这并不是因为币圈自己出了什么大事，而是因为整个成长型资产都在被抛售，原因就是宏观和科技板块层面的那些担忧。比特币历史上最悲观的情绪，竟然是由和软件股一样的原因造成的。

目前的证据，最支持「框架二」（周期性趋同），但「框架一」里说的那些机制（特别是机构资金的操作方式），也确实在让这种趋同在当下的环境里持续得更久。

未来会怎样？几种可能的情景

说实话，我们现在还没法确定哪种情况一定会发生。但我们可以把各种可能性想清楚，然后看看将来出现什么信号，能让我们排除掉一些选项。

情景一：相关性持续（这是基准情况）。 如果 2026 年市场流动性一直紧张，比特币就会继续像个高波动的成长股一样，和软件股 ETF 保持 0.5 到 0.8 的高度相关性。关于它到底是什么的疑问，仍然没有答案。只要美联储政策、机构仓位、或者比特币自身没什么大变化，这就是最可能出现的结果。

情景二：分道扬镳。 如果美联储开始放水，再加上 2024 年「减半」的后续效应，以及市场对 AI 颠覆的担忧减弱，那么比特币有可能在 2026 年下半年明显跑赢软件股。它俩的相关性会降到 0.3 到 0.5。如果出现这种情况，就印证了「框架二」（周期性趋同）是对的，说明现在的同步只是暂时的。

情景三：永久趋同。 如果它俩的相关性进一步升到 0.8 以上，并且贯穿下一个完整的宽松周期，连主要的指数公司都正式把它归为科技板块，那就说明比特币的身份确实发生了永久性的变化。

关键的检验标准很简单。如果相关性在美联储开始降息放水的时候破了，那就说明是周期性趋同。如果放水了它俩还紧紧绑在一起，那「身份已变」就成了主要的解释。

在 2026-2027 年的下一个宽松周期给出答案之前，这个问题确实是开放的。

结论

比特币的身份，从来就不是一成不变的。它一直是市场上的主流买家认为它是什么，它就是什么。而现在，主流买家是那些把它当成长股来配的机构投资者。这以后也可能会变，比特币本身那些最根本的东西并没有变。但市场给资产定价，看的是谁在持有它、为什么持有，而不是它当初被设计出来是干嘛用的。在下一次市场环境大变化之前，这种同步就是现实。而对于任何一个想知道，在今天这个时间点，比特币在自己的投资组合里到底能起什么作用的人来说，现实才是一切。

作者 | 秦晓峰（@QinXiaofeng 888 ）

引言：Sui DeFi 的“进化论”

在区块链的世界里，每一次技术跃迁都伴随着生态的深度重构。

当 Meta 稳定币团队核心成员投身高性能公链建设，他们打造了加密货币领域中最具活力的生态系统之一。从底层基础设施到支撑超 170 亿美元链上交易量的 DeFi 生态，Sui 完成了一次完美进化。

但增长背后，一个关键问题始终存在：随着生态系统活动的加速，Sui 上的流动性如何才能持续发展，从而变得更加资本高效和活力？Sui DeFi 的下一步是什么？

答案初现雏形。2026 年初，Sui DeFi 迈入由“新能力、新资产、新计划”三大核心要素驱动的全新增长阶段：DeepBook Margin 重构底层架构，eSui Dollar 注入机构级流动性，Moonshots 计划为持续创新提供动力。三者协同发力，将 Sui 的流动性从“静态池”转变为真正的“自我维持的流动性引擎”——通过共享原语、可组合资产和生态加速实现自我增强。

一、新能力：DeepBook Margin，奠定 Sui 的“金融底层”

（1）从“交易引擎”到“金融层”的质变

传统意义上，DeepBook 作为 Sui 生态系统的核心订单簿，其主要功能是为现货交易提供高效、透明的撮合服务。它的成功毫无疑问——作为隐形的基础设施，DeepBook 已经为整个生态系统的交易栈提供了坚实支撑，累计处理超过 170 亿美元的链上交易量。

但 DeepBook Margin 的推出，标志着这一基础设施从单纯的“交易引擎”升级为完整的“金融层”。这种质变体现在其核心能力的根本扩展上：DeepBook 不再只是一个现货订单簿，而是通过共享基础设施，让任何应用都能原生嵌入保证金、奖励和清算逻辑。

这一转变的深层意义在于，它为整个 Sui 生态系统的规模化发展提供了重要的助推力量。正如DeepBook 团队所强调的，“Sui 上的流动性从静态池转变为支持借贷、风险管理和执行的活跃系统”。这种动态化的流动性管理模式，不仅提高了资本利用效率，更为复杂金融产品的创新奠定了坚实基础。

更重要的是，DeepBook Margin 采用了一种“基础设施即服务”的设计理念。任何开发团队无需从头构建复杂的保证金交易、风险控制和清算机制，就能直接利用这一共享的金融基础设施。这种模式的优势是显而易见的：开发者可以将更多精力投入到产品体验和商业逻辑的优化上，而用户则能享受到更加统一、深入的流动性服务。

（2）基础设施的威力：为大额交易者而生

从技术架构的角度来看，DeepBook Margin 的升级直接回应了大额交易者对于高性能金融基础设施的核心诉求。在传统的 DeFi 环境中，流动性往往分散在各个独立的协议中，这不仅导致了价格发现的低效，也限制了大额交易的执行深度。

DeepBook Margin 通过统一的流动性池设计，从根本上解决了这一问题。所有保证金交易都通过同一个共享的执行引擎进行撮合，这意味着用户能够受益于统一的流动性和更紧密的执行。对于追求最优执行价格的大额交易者而言，这种统一流动性带来的更深盘口和更窄点差，具有不可替代的价值。

从性能指标来看，Sui 的底层架构优势在 DeepBook Margin 中得到了充分体现。得益于 Sui 的高性能环境，该系统不仅具备了实时清算引擎，还支持独立保证金池等高级功能，从而确保了大规模交易的安全性和高效性。这种性能优势对于机构级用户尤其重要——他们需要的不仅是功能完备的金融工具，更需要能够承载大额交易的稳定基础设施。

值得特别强调的是，DeepBook Margin 的保证金交易机制为高级交易者提供了更大的杠杆作用和操作灵活性。通过隔离保证金池和灵活的费用机制，交易者可以更精确地管理风险敞口，同时获得更高的资本利用率。这种高级功能的原生集成，使得 Sui 在吸引专业交易者和机构资金方面具备了明显的竞争优势。

（3）能力为基：可编程金融底层的战略意义

从更广阔的战略视角来看，DeepBook Margin 的推出为 Sui 构建了一个真正“可编程”的金融底层。这个“能力”本身是中立的技术基础设施，但它为上层应用和创新提供了前所未有的可能性空间。

这种可编程性的价值在于其组合潜力。任何新的资产类型，一旦在 Sui 上发行，都能立即获得完整的杠杆交易、借贷和风险管理功能，而无需重新构建底层的金融逻辑。这不仅大大降低了新项目的启动门槛，也为创新应用提供了更丰富的构建模块。

正如下面即将介绍的 eSui Dollar 与 DeepBook Margin 的原生集成所证明的，这种可组合性不是理论上的设想，而是已经在实际应用中得到验证的架构优势。当新的金融原语和资产类型能够无缝地与现有的基础设施整合时，整个生态系统的创新速度和质量都会得到显著提升。

二、新资产：eSui Dollar 领衔，为金融引擎注入“高能燃料”

（1）eSui Dollar：不仅仅是稳定币，更是“可编程资产”

在 DeFi 生态系统的发展历程中，稳定币始终扮演着“价值锚定”和“流动性载体”的双重角色。但eSui Dollar (suiUSDe) 的推出，却将稳定币的概念推向了一个全新的维度。这个与 Ethena Labs 合作发行的合成美元，不仅仅是 Sui 生态系统中的又一个稳定币选择，更是首个真正意义上的“可编程资产”。

eSui Dollar 的与众不同之处，首先体现在其与 DeepBook Margin 的原生集成上。作为首个与DeepBook Margin 相集成的合成美元，eSui Dollar 能够直接用于保证金交易、杠杆借贷以及其他复杂的 DeFi 工作流程——这是传统稳定币所不具备的能力。

这种原生集成的技术实现，展现了 Sui 架构设计的前瞻性。eSui Dollar 不需要通过复杂的跨协议调用来实现杠杆功能，而是直接在底层协议中获得了完整的金融能力。这种设计不仅提高了执行效率，也大大降低了智能合约风险和 Gas 费用消耗。

更重要的是，eSui Dollar 的推出验证了 DeepBook Margin 作为可编程金融底层的实际价值。当一个新的资产类型能够在上线的第一天就获得完整的保证金交易支持时，这标志着 Sui 生态系统已经具备了成熟金融基础设施的核心特征。

（2）资产的“生态全景”：从机构到零售的全覆盖

eSui Dollar 在 Sui 生态系统中的应用场景，展现出了一定的广度和深度。从技术集成的角度来看，eSui Dollar 的保证金交易功能已经在包括 Abyss、Cetus 和 Deeptrade 等多个生态系统项目中上线，同时其他项目也可以快速集成 DeepBook Margin 交易支持，为参与者提供更多选择，有助于推动 Sui DeFi 的发展。

这种广泛的生态支持，不仅体现了 eSui Dollar 的技术兼容性，也反映了 Sui 生态系统内部协作机制的成熟度。开发者无需与每个协议分别进行集成谈判，而是可以通过标准化的接口直接获得 eSui Dollar 的全部功能。这种“一次集成，全栈可用”的模式，极大地提高了生态系统的协作效率。

从用户体验的角度来看，eSui Dollar 为不同类型的市场参与者提供了差异化的价值创造路径。对于流动性提供者而言，他们可以通过 DeepBook Margin，用 eSui Dollar 同时赚取“被动收益（借贷收入）”和“主动收益（交易费用分成）”。这种双重收益模式，使得资本的利用效率得到了显著提升。

特别值得关注的是，包括 Aftermath、AlphaLend、Bluefin、Ember、Navi、Pyth、Scallop、Suilend 在内的众多生态系统项目都宣布支持 eSui Dollar。这种生态支持的广度，表明 eSui Dollar 已经成为 Sui DeFi 生态系统中不可或缺的核心资产之一。

更具战略意义的是，eSui Dollar 获得了来自机构级参与者的重要背书。SUI Group Holdings 主席 Marius Barnett 明确表示：“SUI Group 深度布局 Sui 生态，我们看重其背后的系统性思维框架，以及创造长期价值的机构级链上市场基础设施。eSui Dollar 与DeepBook Margin 的推出，为我们构建基于 Sui 的高效资本交易和流动性供给等扩展功能奠定了坚实基础。这正是我们期待参与的、随着链上系统成熟而推向市场的可编程市场基础设施类型。”

这种机构级的认可，不仅证明了 eSui Dollar 的技术成熟度，也为其在传统金融市场的应用奠定了重要基础。当机构投资者开始将 Sui 视为可靠的金融基础设施时，整个生态系统的资本容量和应用场景都将得到质的提升。

（3）展望 2026 年 Q1：更多“燃料”已在路上

eSui Dollar 的成功推出，只是 Sui 资产多样化战略的第一步。根据相关规划，2026 年第一季度将有更多新资产在 Sui 上线，进一步丰富生态系统的资产类别和应用场景。

近期，21Shares、Canary Capital、Grayscale 相继推出 Sui 的现货及质押ETF，已在纳斯达克和 NYSE Arca 上市交易，进一步验证了 Sui 的新资产方案正在全面落地。

这种前瞻性的资产扩张策略，其背后的逻辑支撑正是 DeepBook Margin 这样的“新能力”。有了成熟的可编程金融底层，未来任何新资产（无论是稳定币、合成资产还是其他创新型代币）一旦上线，都能立即获得杠杆交易、借贷等高级金融功能，大大降低了新资产的冷启动难度。

这种“即插即用”的资产上线模式，将加速 Sui 资产多样性的繁荣，并为整个生态系统创造更多的交易对和流动性深度。当资产种类达到临界规模时，网络效应将开始发挥作用，吸引更多的交易者、开发者和流动性提供者加入生态系统。

更重要的是，多元化的资产结构将为 Sui DeFi 提供更强的抗风险能力和更丰富的套利机会。当不同类型的资产在同一个高效的金融基础设施上运行时，它们之间的组合和交互将产生远超单一资产的创新潜力。

三、新计划：Moonshots，寻找下一个“杀手级应用”的加速器

（1）Moonshots 的定位：寻找“品类定义者”

在区块链行业的发展历史中，真正推动行业进步的往往不是渐进式的优化，而是那些能够“重新定义游戏规则”的突破性创新。正是基于这一认知，Sui 推出了DeFi Moonshots 计划——一个专门寻找和培育“品类定义者”的高度选择性加速器。

Moonshots 计划的核心理念可以用一句话概括：追求变革，而非迭代。与传统的孵化器或加速器项目不同，Moonshots 每年只选择约 10 个团队，这种极低的入选率体现了其对项目质量的极高要求。该计划明确表示，不寻找那些对现有模式进行微调优化的项目，而是专注于"开发新型金融原语、实现资本效率突破的产品"的团队。

这种高度选择性的策略背后，蕴含着对 DeFi 发展规律的深刻理解。在当前的市场环境中，简单的流动性挖矿或收益农场已经无法创造持续的价值。真正有意义的创新，必须能够扩展 DeFi 的设计空间，引入当前链上不存在的机制或交互模式。

Moonshots 计划对申请团队的评估标准，清晰地反映了这一理念：

首先是产品雄心的评估，包括是否能够引入新型金融原语，是否能通过技术创新实现资本效率的实质性改进，是否能吸引此前未被触达的用户群体或资产流动，以及是否能设计出超越短期流动性积累的持续参与产品。

其次是团队执行能力的考量，包括成熟的交付速度和真实采用记录、在所构建金融系统领域的深厚专业知识、有意义的开源贡献、市场验证或融资可信度的证据，以及构建或助力成功协议的经验。

这种双重筛选机制，确保了 Moonshots 计划不仅能识别出具有变革潜力的创新想法，也能找到有能力将这些想法转化为现实产品的优秀团队。

（2）协同效应：站在巨人肩膀上创新

Moonshots 计划的另一个核心优势，在于其与 Sui 生态系统“新能力”和“新资产”的深度协同效应。入选 Moonshots 的团队，将成为 DeepBook Margin 和 eSui Dollar 等基础设施的最大受益者，能够真正站在巨人的肩膀上进行创新。

这种协同效应的实际价值是显而易见的。在传统的 DeFi 开发过程中，团队往往需要花费大量时间和资源来构建基础的金融逻辑——从简单的代币交换到复杂的清算机制，每一个环节都需要从零开始设计和实现。这不仅延长了产品开发周期，也增加了项目失败的风险。

但对于 Moonshots 项目而言，情况完全不同。他们无需从零构建复杂的清算、借贷逻辑，而是可以直接利用 DeepBook Margin 作为基础设施，并以 eSui Dollar 等优质资产为构建材料，从而将主要精力专注于产品逻辑和用户体验的创新。

这种“基础设施先行”的创新模式，极大地降低了顶级团队的创新门槛，加速了从想法到产品落地的整个过程。更重要的是，它让创新团队能够将注意力集中在真正具有差异化价值的功能开发上，而不是重复建设已经成熟的基础组件。

从更长远的角度来看，Moonshots 项目的成功还将为 Sui 生态系统带来正向循环效应。这些被扶持的团队，未来很可能发行自己的创新资产，进一步丰富 Sui 的资产类别。而所有这些创新产品产生的交易流量，最终都将反哺 DeepBook，为其带来更多的使用量和手续费收入，形成一个健康的价值创造循环。

（3）实质性支持：超越资金的全方位赋能

Moonshots 计划的价值，不仅体现在其选择机制的严格性上，更体现在其为入选团队提供的实质性支持上。根据官方信息，入选团队将获得高达 50 万美元的累计激励资金，但更重要的是技术协作、安全保障和市场推广等全方位的资源支持。

在技术协作方面，入选团队将直接与 DeFi 工程专家就架构、性能和集成考量进行交流。这种实践性的协作模式，专注于在系统规模化过程中解决复杂的实施挑战。对于追求技术突破的创新团队而言，这种来自 Sui 核心开发团队的技术指导，其价值往往远超资金支持。

在安全保障方面，Moonshots 计划通过 Sui 的生态安全合作伙伴提供审计额度，增强协议在部署和扩展前的稳健性。在 DeFi 领域，安全审计往往是项目成功的关键因素之一，高质量的安全审计不仅能够发现和修复潜在漏洞，也是获得用户和机构信任的重要前提。

在市场推广方面，Moonshots 协助协调上线能见度和里程碑推广，确保产品在关键增长时刻触达相关受众。在竞争激烈的 DeFi 市场中，即使是最优秀的产品也需要有效的市场推广才能获得应有的关注。Moonshots 计划的市场推广支持，能够帮助创新产品在正确的时机接触到正确的用户群体。

这种全方位的支持体系，体现了 Sui 对于生态系统长期发展的战略思考。通过为最有潜力的创新团队提供综合性的资源支持，Moonshots 不仅能够提高单个项目的成功概率，也能够为整个生态系统的持续创新提供源源不断的动力。

四、结束语：三大支柱，共筑 Sui 的“自我维持的流动性引擎”

当我们将 DeepBook Margin 的“新能力”、eSui Dollar 的“新资产”以及 Moonshots 的“新计划”视为一个整体时，一个清晰的战略图景随之浮现：Sui 正在构建一个真正意义上的“自我维持的流动性引擎”。

 在这个精心设计的系统中，每个部分都发挥着不可替代的作用。DeepBook Margin 作为核心“引擎”，为整个系统提供了可编程的底层动力。它不仅提升了流动性利用效率，更为上层应用搭建了统一、高效的金融基础设施。这种基础设施级的升级，是整个系统高效运转的根本保障。

eSui Dollar 等新资产则扮演着“高性能燃料”的角色，为引擎注入必要的资源。作为首个原生集成保证金功能的合成稳定币，eSui Dollar不仅为系统注入了流动性，更重要的是验证了可编程金融基础设施的实际价值。随着更多优质资产的加入，这个“燃料系统”将变得更加多元和可持续。

Moonshots 计划则充当着“创新引擎”，持续吸引富有远见的开发者和创业者，利用现有基础设施设计出体验更佳、性能更强的“新模型”。这些创新应用不仅探索新的市场机会，也为整个系统带来新的交易流量和使用场景。

更重要的是，这三大要素之间形成了深度的相互促进关系：DeepBook Margin的技术能力为资产和创新应用提供了坚实基座；eSui Dollar 等优质资产提升了系统的流动性深度；而Moonshots 的创新项目则为系统注入了新的增长动力。

这种环环相扣的设计，使 Sui DeFi 形成了一个内生且自我强化的正向循环。更多资产选择在 Sui 上发行，DeepBook 的流动性深度进一步提升；更多创新应用基于 Sui 构建，生态系统的活跃度和吸引力持续增强；而这些因素的共同作用，又将吸引更多用户、资金和开发者加入，形成一个不断扩大的增长飞轮。

从更宏观的视角看，这种“自我维持的流动性引擎”模式，不仅标志着 Sui 生态系统的成熟，也为 DeFi 行业指明了下一阶段的发展方向。

在经历了早期的流动性挖矿热潮和中期的协议竞争之后，DeFi 正进入一个更加注重基础设施建设和可持续发展的新阶段。在这个新阶段中，简单的高收益不再是唯一焦点，真正的价值来自于系统的稳定性、可组合性和创新能力。

而 Sui 通过其“三大支柱”战略，正在构建一个能够同时满足机构和零售用户需求的综合性金融基础设施。这不仅将为 Sui 生态系统带来更大的价值，也将为整个加密货币行业的主流化进程做出重要贡献。

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资料显示，埃隆·马斯克旗下的 SpaceX 曾于今年 2 月收购 xAI（现更名为 SpaceXAI），随后于 6 月以 600 亿美元的全股票交易收购了知名 AI 编程助手 Cursor 的初创母公司 Anysphere，以强化其在高利润的企业级 AI 代码生成领域的布局。此外，SpaceX 自 6 月 12 日首次公开募股以来表现强劲，得益于纳斯达克针对新上市公司的修订规则，该公司已于本周二正式被纳入纳斯达克 100 指数（Nasdaq-100）。

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Figure 同时宣布将转型采用近乎实时的运营透明度报告模式，并上线每周更新的仪表盘，以提供更直接的市场规模可见性。

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KOR Protocol 正在构建链上创意资产清算平台，用于登记、验证和结算音乐、影视等创意作品，并通过 USDC 等稳定币向创作者和权利人进行可编程分账。

KOR 表示，本轮资金将用于平台开发、生态增长和合作伙伴集成，并计划推出代币。

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相比之下，USDC 在 DeFi 领域优势显著，6 月份 USDC 在 Base 网络处理的转账量约 2.6 万亿美元，以太坊网络处理约 1.6 万亿美元。目前，USDT 与 USDC 合计占据了整个稳定币市场约 3150 亿美元市值中的 83%。

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Arcus 未来计划支持以代币化股票和加密资产作为永续合约抵押品，并提供 OpenAI 等热门私营公司的 Pre-IPO 交易。

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据悉，此次离职主要源于投资阶段偏好的差异。Sound Ventures 倾向于支持较成熟的头部 AI 企业（如 OpenAI 和 Anthropic），而 Kutcher 的新基金将战略重心转向底层技术，专注于 AI 基础设施、能源及深度科技领域的早期初创投资。双方此次属和平拆分，Kutcher 未来将继续担任 Sound Ventures 的顾问。

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分析认为，Open USD 虽显示稳定币赛道受到广泛认可，但短期内难以挑战 Circle 的网络效应和流动性优势。Circle 的 USDC 在 2026 年上半年交易量达到 5.3 万亿美元，同比大幅增长，其交易量份额已从 2025 年的约 40% 升至目前的约 60%。

同时，伯恩斯坦也维持对 Coinbase 的优于大盘评级，目标价 330 美元。

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旗舰模型 Sol 引入最大推理强度与子智能体协作的 Ultra 模式。在 Terminal-Bench 2.1 命令行工作流测试中，Sol 取得 88.8% 的成绩，在 Ultra 模式下得分升至 91.9%，超越 GPT-5.5 的 83.4% 与 Claude Fable 5 的 88.0%。中端模型 Terra 性能逼近 GPT-5.5 且价格降低一半，最轻量模型 Luna 则专为日常自动化任务设计。Sol 定价为每百万输入 Token 5 美元、输出 30 美元，并支持利用提示词缓存降低二次调用成本。

在安全方面，安全评估确认 Sol 未跨越 Preparedness Framework 网络安全关键阈值。OpenAI 投入超过 70 万个 A100 等效 GPU 小时进行自动化红队演练，为全系模型配备了包含拒绝机制、实时滥用分类器和账户级审计的防御堆栈。尽管当前限量发布遵循美国政府的安全框架，但 OpenAI 强调，不希望政府主导的访问机制成为长期的默认模式，否则将限制防御人员获取前沿工具。

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长鑫存储与长江存储目前已被美国国防部列入中国军事企业黑名单（即 1260H 名单）。美国商务部去年曾计划将长鑫存储列入实体清单，但白宫因当时正与中国进行贸易谈判而推迟了该计划。目前，除中国企业外，全球内存芯片行业主要由美国美光、韩国三星和 SK 海力士三家公司垄断。

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此外，特朗普账户还允许企业为员工子女提供补贴式缴款，每年最高可达 2500 美元。账户在持有人年满 18 岁后将自动转为传统 IRA 结构，可继续投资与追加资金。

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矿工打包空块是出于经济利益的考量，这样做是矿工最明智的选择。矿工为了充分利用这段时间进行挖矿，且避免与父区块中打包的交易发生冲突，就不能往区块里填充交易，也就是说矿工只能尝试挖空块。

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Dialog 实行“入门即评级”的隐秘规则。虽然该俱乐部拥有上千名会员，但此次泄露并被 WIRED 获取审查的仅是俱乐部内部建档的 192 份个人档案（包含 130 名正式会员及部分候选人）。它们展示了俱乐部反直觉的鄙视链：C 级才是最高 VIP，B 级是占绝大多数的普通层，而通常被视作最好的 A 级，反而是知名度最低的垫底边缘层。

这套评级直接与成员的钱包挂钩。仅有约 25% 的 VIP「C」级大佬被要求支付全额参会费，而在垫底的「A」级成员中，全额支付数万美元参会费的比例则高达 70%。

比较滑稽的是，Dialog 引入的 AI 筛选机制极度迷信所谓的国民知名度」。例如「灭霸」演员乔什·布洛林（Josh Brolin）虽从未参会，却凭电影票房与数百万粉丝直接躺赢 VIP「C」级；而学术巨擘泰勒·考恩（Tyler Cowen）却被 AI 判定“在普通人里不够出名”险些被划入普通层，最终靠人工干预才勉强升入 C 级。

而“增值分”则是清退“无用之人”的镰刀，专门衡量成员对俱乐部其他巨头的资源对接和智力贡献。每次聚会后，员工都会像“审查代码”一样复盘成员表现，增值分太低、文化不契合或声量下滑者会被无情移出邀请名单。

此外，泄露的数据库还曝光了其内置的社交与约会配对系统（10% 成员加入单身池），算法在推荐配对的同时还设有“禁止配对名单”。

这套号称客观的评估系统同样塞满了偏见：女性占了成员的三分之一，却只分到了 18% 的 VIP 席位；政治立场上更难逃区别对待，尽管超半数成员自称“左倾”，但“右翼”拿到 VIP 的概率却是左倾者的两倍多，甚至有环保大佬的“左倾”标签被员工在后台强行改写成了“右翼”。

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报道称，SpaceX 路演将于本周四启动。与传统 IPO 通常先给出价格区间不同，SpaceX 在路演前即明确目标发行价，属于较为罕见的安排。市场预计，此次路演将成为近年来最受关注的 IPO 推介活动之一。

值得关注的是，SpaceX 此前已与 xAI 完成合并，形成涵盖航天、卫星通信与人工智能业务的综合平台。募集资金将主要用于扩张 AI 算力基础设施以及进一步建设 Starlink 卫星网络。

据报道，SpaceX 还考虑将最高约 30% 的发行份额分配给散户投资者，以满足市场需求并扩大股东基础。同时，Elon Musk 将被要求在 IPO 后至少持有其持股 366 天，以向市场传递长期持有信号。

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Anthropic 在一份声明中表示，递交招股书 “赋予我们在 SEC 完成审查后选择上市的权利”，并强调 “拟议中的首次公开募股将取决于市场条件及其他因素”。据市场消息，Anthropic 上市时间最早可能在今年秋季，但其没有披露发行规模和条款。

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该产品将为美国股票交易者提供除 iShares Bitcoin Trust ETF 及类似基金期权之外，另一种押注 Bitcoin 价格走势的方式。

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法案规定，纳入储备的比特币至少锁定 20 年，期间不得出售、交换、拍卖或以其他方式处置。与此前曾提出 5 年内购入 100 万枚比特币的《BITCOIN Act》不同，ARMA 未设定明确购入目标，而是要求财政部与商务部研究通过“预算中性”方式增持资产。

法案还要求联邦机构在生效后 60 天内披露所持数字资产，并实行季度储备证明、独立审计及国会监督。

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同时，法案还将设立独立的数字资产库存，用于管理联邦政府持有的非比特币加密资产。根据草案，进入战略储备的比特币在 20 年内不得出售、交换、拍卖、抵押或以其他方式处置。锁定期结束后，财政部长可建议在任意两年内出售最多 10% 的储备资产。法案还要求政府按季度公开储备证明，并对比特币持仓进行第三方审计。支持者认为，美国不应出售战略性数字资产，而应将其作为现代化国家储备体系的一部分长期持有。

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该网络依赖美国境内的快递员收取现金，并通过数字货币地址进行转账。2024 年 4 月，科罗拉多州联邦大陪审团已起诉 Ojeda 的另一名同伙 Rodrigo Alarcon Palomares，指控其通过加密货币清洗毒品收益。

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Polymarket 将串关交易描述为两个或多个基础体育赛事合约的组合，只有当所有设定的子事件结果都成立时，合约才能以 1 美元结算，否则归零。由于采取自我认证方式，Polymarket 此举是通知 CFTC 其上市计划，而非请求许可。文件显示上市时间将不早于 2026 年 5 月 21 日。

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过去一周，与灰度相关的两个钱包总计买入 510,387 枚 HYPE（约 2495 万美元），并已将其进行质押。

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此次升级支持包括 USDsui、SuiUSDe、AUSD、FDUSD、USDB、USDC 和 USDY 在内的多种稳定币。该功能基于 Sui 同步推出的新账户余额系统 Address Balances，可在保持高性能和可扩展性的同时，简化链上资金存储与转移流程。Sui 表示，此次升级将进一步推动 Sui 成为企业支付、金融科技及 AI Agent 自动化支付场景的核心稳定币基础设施。