Techub News 消息，币安行情显示，以太坊突破 1900 USDT，较日内低点上涨约 0.0%。

Techub News 消息，三大指数： 道指（^DJI）：-0.15% 标普 500（^GSPC）：+0.03% 纳指（^IXIC）：-0.08% 加密概念股： Riot Platforms（RIOT）：-1.61% Bit Brother（BTBT）：-1.45% MARA Holdings（MARA）：-0.99% Coinbase（COIN）：-0.82% Strategy（MSTR）：-0.72% Bitmine（BMNR）：-0.64% Cipher Mining（CIFR）：+0.44% Hut 8（HUT）：-0.42% Circle（CRCL）：-0.37% CleanSpark（CLSK）：-0.24% 请根据以上数据生成一条美股开盘快讯。 要求： 1. 标题简洁描述整体走势，如「美股开盘，三指普涨」「美股开盘，三指涨跌不一」「美股开盘，加密概念股大涨」等 2. 正文以「Techub News 消息，」开头，依次说明三大指数涨跌幅，再描述加密概念股整体表现及各股数据 3. 涨跌幅度描述：小于 0.3% 用「小幅」，0.3%-1% 正常描述，超过 1% 可用「大幅」或「逾 X%」 4. 只输出标题和正文，不要其他内容

Techub News 消息，币安行情显示，比特币跌破 6.5 万 USDT，较日内高点下跌约 0.7%。

Techub News 消息，链上分析平台 Nansen 推出 AI 驱动的一站式链上交易功能，用户可基于超过 5 亿个标记地址追踪 Smart Money 动向、分析任意代币并即时执行交易。 Nansen 是知名的区块链数据分析平台，专注于链上数据追踪和 Smart Money 分析。此次推出的新功能将数据分析与交易执行整合，旨在为用户提供从分析到交易的无缝体验。

Techub News 消息，Meta 于 8 月 5 日发布 Muse Spark 1.2 编程模型，该模型专为复杂软件工程任务设计，支持一百万 token 上下文长度，可处理数千文件的代码库调试与验证，并改进了首次尝试编码的准确率。 与此前 Llama 系列的开放权重策略不同，Muse Spark 1.2 仅通过 Meta Model API 提供，定价为每百万输入 token 1.25 美元。Meta 还推出了适用于 macOS 和 Linux 的 Muse Code 测试版工具，旨在简化开发者的调试和代码验证工作流程。（cryptobriefing.com）

Techub News 消息，韩国网络安全公司 Genians 发布报告称，朝鲜黑客组织 Kimsuky 已构建三个本地 AI 环境，用于自动化攻击加密货币和金融科技公司。报告称该组织 2025 年已窃取约 20.2 亿美元加密货币。 研究人员发现，Kimsuky 使用 Ollama、GPT4All 和 Msty 等开源工具在本地运行 AI 模型，避免敏感信息外泄。该组织利用 AI 生成针对加密企业的钓鱼材料，并用于恶意软件开发与数据分析。

撰文：Techub News 整理 导语 在近日举行的 Snowflake Summit 2025 开幕主题演讲中，Snowflake CEO Sridhar Ramaswamy（斯里达尔·拉马斯瓦米）与特邀嘉宾、OpenAI CEO Sam Altman（萨姆·奥尔特曼）进行了一场备受瞩目的炉边对话。这场对话发生在数据与 AI 融合的关键节点，Snowflake 作为核心数据平台，OpenAI 作为前沿 AI 模型领导者，二者的碰撞旨在为数千名与会企业领袖指明方向。Altman 此次发声，正值 ChatGPT 日活用户超 10 亿、企业级 AI 应用进入深水区之际，他的观点无疑将影响全球企业的 AI 部署节奏与战略思考。 摘要 企业应立即行动：Sam Altman（萨姆·奥尔特曼）强调，AI 技术已足够成熟，企业最大的风险是等待和观望，快速迭代者将赢得先机。 AGI 定义与进程：Altman 认为具体定义 AGI（通用人工智能）的时间点并不重要，关键在于技术进步呈“平滑指数曲线”，明年 AI 将能自主解决企业“最困难的问题”。 智能体（Agent）已至：以 OpenAI 新推出的 Codex 编码智能体为例，AI 已能像初级员工一样完成长周期任务，未来将扩展至更多工作类别。 数据是 AI 燃料：Sridhar Ramaswamy（斯里达尔·拉马斯瓦米）重申“没有数据战略就没有 AI 战略”，Snowflake 致力于通过简化数据复杂性来驱动创新。 算力的新应用：若有千倍算力，Altman 认为应优先用于 AI 研究以突破模型极限，同时也指出企业现在就该为关键问题投入更多计算资源。 Snowflake 的使命：让数据发挥更大价值 Snowflake CEO Sridhar Ramaswamy（斯里达尔·拉马斯瓦米）在开场中阐述了公司的核心使命：赋能每个企业通过数据和 AI 实现其潜力。他强调，AI 正在根本性地改变工作与生活方式，而实现从个性化医疗到自动驾驶工厂等雄心勃勃的想法，其基石正是数据与 AI 的结合。 Ramaswamy 以百年企业 Caterpillar（卡特彼勒）和医药巨头 AstraZeneca（阿斯利康）为例，展示了 Snowflake 如何帮助企业打破数据孤岛，将数据转化为实时洞察与生产力。AstraZeneca 利用其数据基础，加速了药物研发流程，甚至在肺癌早期检测方面将生存率提升了 90%。这些案例的背后，是 Snowflake 将复杂技术简化的设计哲学。Ramaswamy 认为，简单性驱动结果，而在 AI 时代，这种简单性意味着用户可以通过语音备忘录提问、无需编写代码即可启动客户应用，并能利用全球最佳 AI 模型构建定制化的智能体。 他特别指出，所有 AI 成果都依赖于强大可靠的数据基础。“没有数据战略，就没有 AI 战略。数据是 AI 的燃料。” Snowflake 的 AI 数据云由一个互联的数据生态系统驱动，其市场上有数千家客户在共享数据、应用和模型。同时，企业级信任至关重要，Snowflake 内置的治理、安全与合规功能，使其能够支持包括美国国防部在内的关键任务负载。 纽约证券交易所的 AI 实践：原则指引下的创新 作为数据密集型行业的典范，纽约证券交易所集团总裁 Lynn Martin（林恩·马丁）分享了其 AI 转型之旅。她透露，交易所的日处理订单消息量已从 2022 年的峰值约 3500 亿条，飙升至 2025 年 4 月的 1.2 万亿条。面对如此海量数据，纽交所的两大核心职责是市场透明度与高效风险管理。 Martin 表示，硬件升级是基础，但真正的创新来自于利用 AI 工具在庞大、敏感的数据集上进行分析。在严格监管的金融行业，AI 非但不是障碍，反而成为应对复杂规则增长的“盟友”。例如，利用 Snowflake Cortex 的搜索能力，可以更高效地解析与系统功能对接的规则集。 对于其他企业领袖，她的建议是：坚守核心原则，用例自会浮现。纽交所始终围绕“市场诚信与透明”两大原则，有目的地部署 AI，例如利用自然语言处理和跨业务数据共享来提高抵押贷款流程的效率，而不是“将 AI 像意大利面一样扔到墙上看看什么能粘住”。这种审慎而专注的方法，确保了 AI 投资能带来切实的效率和业务成果。 Sam Altman 的呼吁：停止观望，立即行动 在随后的对话中，OpenAI CEO Sam Altman（萨姆·奥尔特曼）向所有企业领袖发出了明确而直接的信号：不要再犹豫，现在就开始应用 AI。当被问及对 2025 年企业导航 AI 景观的建议时，他的回答简洁有力：“Just do it（只管去做）。” Altman 解释，在技术快速变革时期，迭代速度最快、试错成本最低、学习速率最高的公司将会胜出。尽管模型仍在快速进化，但早期下注并快速迭代的企业，表现远优于那些等待局势明朗的观望者。他补充道，好奇心是被低估的关键特质，企业应在风险可控的领域进行大量小型实验。 与去年相比，Altman 的态度更为坚定。他表示，去年可能只会建议大企业进行一些实验，但如今技术已经足够成熟，可以广泛应用于生产环境。“它现在可靠得多，能做很多我以前认为不可能的事情。” 企业用户数量的激增也印证了这一点。 智能体时代已来，AGI 定义之辩 对话自然转向了 AI 发展的前沿——智能体（Agent）和 AGI。Altman 以 OpenAI 新推出的编码智能体 Codex 为例，称其为自己“感受到 AGI 的时刻”之一。Codex 可以接受一系列任务，在后台工作，完成长周期任务，用户只需进行审核。“今天它可能像一个能工作几小时的实习生，但总有一天它会像一个能工作数天的资深软件工程师。” 这种模式正在客户支持、销售等多个领域普及，人们的工作正转变为“给一群智能体分配工作，检查质量，提供反馈”。 关于备受瞩目的 AGI，Altman 展现出了务实的哲学观。他认为，AGI 的具体定义和时间点并不重要，重要的是过去五年间年复一年的进步速率，这条“惊人平滑的指数曲线”至少在未来五年还将持续。如果穿越回 2020 年 GPT-3 发布之前，向那时的人们展示今天的 ChatGPT，大多数人都会认为那就是 AGI。“我们非常善于调整自己的预期，我认为这是人类的优点。” 对他个人而言，一个能自主发现新科学，或能成为强大工具使全球科学发现速率翻数倍的系统，就足以满足他对 AGI 的任何测试。但他也指出，许多人真正想问的可能是关于“意识”的哲学问题。Snowflake CEO Sridhar Ramaswamy（斯里达尔·拉马斯瓦米）赞同 Altman 的观点，并将之类比为“潜艇算不算游泳”的语义之争。他更看重持续的进步速率，并相信会从中诞生许多伟大的事物。 未来模型：解决“最困难的问题” 对于未来一两年模型的发展，Altman 用了“breathtaking（令人惊叹）”来形容。他预测，下一代模型将带来类似从 GPT-3 到 GPT-4 的跳跃，使企业能够做到此前完全不可能的事情。 核心在于，企业将能够把“最困难的问题”交给 AI。例如，芯片设计公司可以要求 AI 设计出前所未有的更好芯片，生物技术公司可以要求 AI 专注于攻克某种疾病。这些模型将能够理解所有上下文，连接所有工具和系统，进行“卓越的推理”，并以足够的鲁棒性自主完成工作。“这感觉真的非常近了。” Altman 说道。 他提供了一个思考框架：理想的模型是一个拥有超强推理能力、运行速度极快、能处理海量上下文并调用一切工具的“小模型”。AI 模型不应被当作数据库使用（那既慢又贵且易错），而应被视为推理引擎。企业可以将所有业务背景和个人生活数据，以及任何所需的工具（如物理模拟器）提供给这个引擎，从而实现惊人的成就。 算力的想象：优先用于突破AI自身 当被问及如果拥有千倍算力会做什么时，Altman 给出了一个“元答案”：让 AI 竭尽全力进行 AI 研究，找出构建更优模型的方法，然后再问那个更优模型该如何利用这些算力。这反映了他对 AI 自我改进潜力的深层信念。 更具实操意义的启示是，企业现在就应该认识到“测试时计算”的回报。对于难题，让模型进行更多推理、尝试更多次数，已经能得出好得多的答案。企业可以开始思考，愿意为最关键、最有价值的问题投入比平时多得多的计算资源。Ramaswamy 则从人类福祉角度提出了另一个设想：将大量算力用于类似“人类基因组计划”的 Arnum 项目，研究 RNA 如何控制 DNA 表达，从而有望解决大量疾病，将人类文明向前推进一大步。 尾声：数据协作赋能全球盛事 演讲最后，Ramaswamy 宣布 Snowflake 已成为奥运会、残奥会以及美国队的官方数据协作合作伙伴。洛杉矶 2028 年奥运会组委会主席 Casey Wasserman（凯西·沃瑟曼）和美国奥委会首席商务官 John Slusher（约翰·斯卢舍尔）登台，阐述了在筹办“史上最复杂体育赛事”过程中数据协作的极端重要性。从销售 1200 万张门票到协调所有物流，可靠的数据平台是确保盛会成功、助力运动员取得佳绩的关键。这一合作也象征着，当数据与 AI 的能力相结合，其影响将远远超出商业范畴，深入塑造全球性的文化与体验。 整场主题演讲在热烈的氛围中落下帷幕，Sridhar Ramaswamy（斯里达尔·拉马斯瓦米）与 Sam Altman（萨姆·奥尔特曼）的对话为所有与会者勾勒出一幅清晰的图景：行动的时刻就是现在，未来已触手可及。

撰文：Techub News 整理 导语 2024年11月，全球最大加密货币交易所 Binance 的创始人 CZ（赵长鹏）结束了与美国司法部达成的和解协议中规定的四个月刑期。此后，他鲜少公开露面。近日，CZ 作为首期嘉宾亮相区块链媒体 The Block 的全新日播节目「The Starting Block」，接受了长达78分钟的深度专访。 这是 CZ 在人生经历重大转折后，首次如此系统地公开谈论其狱中经历、个人心态转变、对 Binance 及加密行业未来的思考，并罕见地就竞争对手、AI 风险、监管博弈等尖锐话题给出了直接回应。本次对话不仅揭示了这位行业标志性人物当下的状态与规划，也为观察后 CZ 时代的加密世界提供了关键视角。 摘要 首次详述四个月监狱生活：坦言“不确定性”是最难熬的部分，并透露已向狱中教育项目捐赠200万美元。 反思 Binance 早期策略：直言若重来，会从一开始就完全屏蔽美国用户或获取牌照，承认“先做后请求原谅”的策略在金融领域代价高昂。 看好 AI 与 Crypto 结合：认为 AI 最终需要加密货币作为支付和结算层，但警告 AI 的集中化风险远大于 Crypto。 谈行业竞争与监管：评价 Hyperliquid 等新兴协议“有趣但需谨慎”，并透露 Binance 欧洲 MiCA 牌照申请因政治因素受阻的细节。 重申对比特币的长期信心：认为当前处于周期底部，但多链并存是行业创新加速的必要条件。 出狱后的 CZ：角色转变与心态调整 访谈伊始，主持人 Gareth Jenkinson 提及 CZ 近期在财富榜上的排名变化，并将其与 Elon Musk（埃隆·马斯克）相提并论。CZ 对此回应淡然，他表示自己并不太在意如何被外界记住，更看重的是在生命尽头能够回顾并认为自己已竭尽全力。他承认与 Elon Musk（埃隆·马斯克）的差异，称自己乐于做一个“一招鲜”的人，并对 Binance 帮助全球超3亿用户的成就感到满意。 如今，CZ 的时间主要分配给四块：Giggle Academy（免费教育项目）、Y Labs（孵化与投资）、为各国政府提供加密监管建议，以及帮助生态内的其他创业者。其中，为政府提供监管建议占用了最多时间。他坦言自己不再制定宏大的五年或十年计划，因为变化太快，只聚焦未来几个月的重要事项并动态调整。 当被问及是否因快速扩张和“先做后请求原谅”的策略而后悔时，CZ 引用了 Richard Branson（理查德·布兰森）书中的这句话，但强调自己“总体上是个遵守规则的人”。他反思道，加密行业早期缺乏明确指南，自己更多遵循了技术驱动的增长路径。若重来一次，他会选择截然不同的策略：“如果现在建立一个平台，我会在未获许可的情况下直接屏蔽所有美国用户，或者就去获取美国牌照。” 他承认，对于金融业务，这种策略的代价是巨大的。 首次披露：四个月联邦监狱生活的真实面貌 CZ 详细描述了去年年底在美国联邦监狱服刑四个月的经历。他坦言，最折磨人的并非监狱生活本身，而是“不确定性”。入狱前，无人能确切告知他将面临什么，因为美国监狱系统复杂，各州、各监狱规则迥异。他的律师曾警告他可能是“主要勒索目标”，媒体则渲染他是“美国史上入狱的最富有的人”，这些都加剧了入狱前的焦虑。 关于监狱内的生存之道，他得到了两种矛盾的建议：前典狱长建议他独善其身、保持安静；而另一位有服刑经验的顾问则告诉他必须尽快加入一个团体寻求保护。现实是，在监狱里，种族背景决定了你的归属。CZ 被自动归入“太平洋岛民”团体，该团体在一个200人的单元中仅有6人，其余80%是墨西哥裔毒枭。团体确实提供了一定保护，使他并未遭遇直接的勒索，尽管有人会试探性地询问他的财富。 这段经历直接促成了 CZ 对“监狱教授”（Prison Professors）项目的捐赠。该项目由曾服刑26年的 Michael Santos 创立，旨在通过教育帮助囚犯顺利重返社会。CZ 在狱中得到了 Santos 的免费指导，出狱后已分四次向该项目捐赠了总计200万美元，并允许对方使用 Binance Academy 的内容进行加密教育。CZ 认为，许多人不该入狱或刑期过长，帮助他们在出狱后获得成功对整个社会都有益。 监管反思：欧洲 MiCA 受阻、Binance.US 独立性与全球合规之路 主持人提及有消息称，欧洲央行行长 Christine Lagarde（克里斯蒂娜·拉加德）曾干预希腊拒绝 Binance 的 MiCA（加密资产市场）牌照申请。CZ 表示自己收到了相同的信息，但无法核实。他透露，Binance 的 MiCA 申请过程曾非常接近成功，甚至有两个欧盟国家积极争取 Binance 将总部设在其境内，但最终因“其他政治力量”的反对而功亏一篑。Binance 评估后认为短期内无望，主动撤回了申请。 CZ 将此事视为欧洲的损失，并认为 Binance 是目前受审查最严格、合规程度也最高的交易所之一。他以日本和新加坡为例，说明 Binance 早期在许多市场都面临过监管挑战，但通过长期努力最终获得了许可。他相信欧洲市场未来仍需迎头赶上，而 Binance 会保持开放与合作的态度。 关于 Binance.US，CZ 澄清其自2019年成立起就是完全独立于 Binance.com 的实体，拥有独立的交易引擎和钱包系统，并且一直持牌运营。因此，Binance.US 并未卷入他与美国政府的认罪协议，也未被指控。尽管面临 SEC 诉讼和银行通道中断的困难，该平台始终保持盈利，现在已恢复银行服务并重新开始扩张。 AI 与 Crypto：融合、风险与中心化之忧 谈及 AI，CZ 表示自己尝试过 ChatGPT、Claude、DeepSeek 等多款产品，但目前使用 Kimi 最多，因为它“更简单、更便宜、更快”。他认为 AI 能显著提升开发效率，若当年有现在的 AI 工具，Binance 的开发速度可能快50%到一倍，但强调对于金融系统，绝不能完全依赖 AI 黑箱写代码并直接部署，必须由程序员逐行审查。 他特别关注 AI 在安全领域的双重作用。像 Mythos 这样的 AI 代码审计工具能力强大，他希望能有仅限内部使用的版本，让企业先于黑客发现自身漏洞。同时，他也警告，今年频发的 DeFi 黑客攻击，部分原因正是攻击者利用 AI 工具寻找漏洞。他建议采用多层安全架构（如热钱包、冷钱包、多签）来分散风险。 与加密货币相比，CZ 认为 AI 的中心化风险更为严峻。“每个人都在谈论监管 Crypto，但 Crypto 无聊得多，它只是钱。而 AI 涉及国家安全，问题要复杂得多。” 他指出，全球仅有少数几家巨头公司掌控着顶尖的 AI 模型能力，这种集中性虽可能暂时便于监管，但知识和技术终将扩散，开源模型会不断涌现并逼近前沿水平，监管将变得极其困难。 行业观察：评价竞争对手、比特币与 Layer 1 生态 对于近期快速崛起的去中心化永续合约交易所 Hyperliquid，CZ 评价其进行了“真正有趣的创新”，但也指出了潜在风险。他提到 Hyperliquid 无 KYC、代码未开源、团队对协议有高度控制权（如设置预言机价格、拥有特殊权限账户）等特点。CZ 直言，当前的法律环境与九年前 Binance 初创时已大不相同，他的案例已经确立了“弱 KYC 程序可能导致入狱”的先例，而 Hyperliquid 直接没有 KYC。他提醒对方“要小心”，但同时表示乐见其成功，因为这可能为“通过智能合约存款即视为去中心化”的模式开辟道路。 谈到比特币生态，CZ 承认自己花了很大力气仍未能完全理解 Michael Saylor（迈克尔·赛勒）的 MicroStrategy 及其推出的比特币抵押复杂金融产品。他认为这类产品可能“过度工程化”，依赖多层杠杆，变得难以理解。但他相信 Michael Saylor（迈克尔·赛勒）本人信誉良好，是比特币的坚定信仰者。CZ 认同比特币长期上涨的趋势，但质疑其高波动性是否适合作为杠杆产品的底层资产。 关于比特币本身，CZ 表示依然“极度看好”，并认为当前的市场回调（从高点下跌约50%）是正常的四年周期的一部分。他观察到大量资金流向了 AI 领域，但强调 AI 本身需要支付系统，而加密货币不会消失。他预测区块链技术将因 AI 的推动而加速发展。对于“比特币最大化主义”，CZ 持保留意见，他认为如果只有比特币一条链，整个行业的创新速度会因比特币协议升级困难和区块容量饱和而大大减慢。以太坊、BNB Chain 等多链生态的存在，通过并行实验加速了创新，最终这些创新也可能反哺比特币。 个人投资与未来展望 CZ 回顾了早期对 Twitter（现 X）的投资逻辑。他投资5亿美元支持 Elon Musk（埃隆·马斯克）收购，是认为一个支持言论自由的全球性广场对“货币自由”至关重要。他透露曾就 X 的支付功能“X Money”与马斯克沟通，希望其能整合加密货币，但马斯克回复称 X Money 目前只处理“法币或无聊的钱”。CZ 仍希望 X 能最终成为一个全球性的货币平台。 当被问及想以何种身份被历史记住时，CZ 给出了一个简洁有力的答案：“加密货币 guy”（加密 guy）。他引用前总统特朗普对他的称呼，表示很乐意接受这个标签。这或许也概括了他当前及未来的核心身份：一个经历风雨、调整节奏，但依然将推动加密货币和区块链技术发展视为己任的行业布道者与支持者。

Techub News 消息，H100 Group 宣布通过收购 NSD AS 增持 2,455.37 枚比特币，总持仓增至 3,506.4 枚比特币。该交易未使用现金，而是通过向卖方发行 7.905 亿股完成。 该斯德哥尔摩上市公司按 7 月 31 日参考价（约 62,900 美元/枚）以比特币估值结构完成股权置换，新增股份造成约 70% 稀释，但基本每股比特币持仓量保持不变。目前其持仓总价值约 2.285 亿美元。（crypto.news）