晚点独家丨百度智能云分拆平台产品事业部:MaaS 划入基础设施、Agent 独立成军重划三大业务边界。
文丨魏冰
编辑丨赵磊
《晚点 LatePost》获悉,百度智能云近日完成一轮产研组织调整。原平台产品事业部更名为智能体事业部,其下 MaaS 业务、千帆品牌及与 MaaS 相关的产品体系转入基础设施事业部,数据平台部更名为数据智能部,转入由原应用产品事业部更名而来的智能应用事业部。
调整后,百度智能云的三个事业部分别由侯震宇、殷大伟和阮瑜负责:侯震宇负责基础设施事业部,管理 AI Infra 和 Agent Infra;殷大伟负责智能体事业部,聚焦 Agent 产品如百度搭子、秒哒和伐谋;阮瑜负责智能应用事业部,管理百度一见、Hogee、胜算以及交通、金融等行业应用。
三人均直接向百度集团执行副总裁、智能云事业群总裁沈抖汇报。
接近百度的人士告诉《晚点 LatePost》,这轮调整从今年二季度开始酝酿,三季度形成方案,8 月正式落地。MaaS 和数据平台团队随架构迁移,HC 与汇报关系同步变更;重组后的智能体事业部也将获得增量资源。
这次调整的核心,是把原本放在同一个事业部里的 MaaS、数据和通用智能体拆开。上述人士说,调整希望重新明确几块业务的战略边界:“让成熟业务(Infra)规模化,让新兴业务(Agent、智能应用)敏捷化。” 总体上,与模型推理、托管和分发直接相关的团队进入基础设施事业部,通用智能体能力归殷大伟,行业应用和数据能力归阮瑜。
过去,MaaS、数据平台和通用智能体都被放在平台产品事业部。这种安排曾经有利于百度快速搭建从模型到应用的完整产品链条,帮助通用智能体完成从零到一。但随着业务扩展,三类产品开始需要不同的资源和管理方式,多条业务线共处一个事业部,战略聚焦度不足,产品需要共享资源和管理注意力。
MaaS 越来越接近基础设施生意。模型调用既需要千帆提供推理、托管等模型服务,也依赖算力、芯片和云资源,经营结果取决于资源利用率、推理成本和客户部署规模。一位接近此次调整的人士说,“MaaS 本质上就是 Infra”。
此次调整中最明显的变化是将 MaaS 划入基础设施事业部。模型服务和底层算力、云资源被放到同一条业务线上,打通从昆仑芯算力调度到千帆模型推理的链路,目标是减少跨团队协调,提高资源利用和交付效率。过去客户可能需要对接多个团队,调整后这些能力可以由同一事业部组织交付,减少大型客户同时对接算力和模型团队的成本。
数据平台部没有随 MaaS 进入基础设施,而是转入智能应用事业部。据了解,这一安排意在让数据团队离行业项目更近,支持一见、Hogee、胜算和交通、金融等应用进入客户业务流程,减少从数据处理到最终业务应用之间的跨事业部协作。智能应用事业部将行业客户数和解决方案复用率列为主要指标,重点推行 FDE 式交付。
通用智能体面临的是另一套问题。百度搭子、秒哒、伐谋等通用智能体仍处于产品快速迭代期,需要更快响应用户需求,关注用户、留存、任务完成率和付费。智能体事业部不再同时承担 MaaS 和数据业务,资源会进一步集中到 Agent,提高战略优先级。
据了解,此次调整后,殷大伟将负责通用智能体的用户增长、产品体验,探索包括订阅制在内的商业化方式。团队会关注 DAU、MAU、留存率、付费客户和端到端任务完成率。
调整后,侯震宇、殷大伟和阮瑜三人分层负责、共享目标。智能体产品仍然依赖基础设施事业部提供模型推理和算力,行业应用也要调用通用 Agent 能力,落地案例可以成为通用智能体的能力组件,原来发生在平台产品事业部内部的资源协调,此后将更多发生在三个平级事业部之间。
过去一年,百度智能云几条业务线已经开始变化。2025 年,模型服务、数据、工具和 Agent 还被放在千帆的一套平台体系中。今年 5 月,百度开始强调用 Agent Native 重构 AI 云基础设施,将 AI Infra 和 Agent Infra 放到一起。同时,数据平台推出 “胜算”,也开始从数据管理走向具体业务场景。
今年二季度财报中,百度 AI Cloud Infra 收入 73 亿元,同比增长 50%,其中 GPU Cloud 增长 283%;AI Applications 收入为 25 亿元,同比仅增长 3%。基础设施的收入来源和需求信号相对明确,但智能体和行业应用仍在产品迭代、跑通解决方案的阶段。
接近百度智能云的人士表示,基础设施事业部已经有清楚的收费项目和增长目标,下一步是扩大规模、提高资源效率;智能应用事业部仍主要通过行业解决方案和数据智能服务获得收入,需要提高项目复用率;智能体事业部仍将继续探索商业化,用户规模达到一定量级后,商业化路径才会逐步清晰。
Agent 是今年大厂竞争最激烈的方向之一。7 月以来,阿里将 QoderWork、悟空和 MuleRun 整合为千问办公,腾讯将 QClaw 相关业务和团队调入 WorkBuddy 所在部门;字节也进一步整合飞书和豆包相关产品团队。
百度此次调整同样提高了通用智能体的组织优先级,但尚未收拢集团内部的多个办公 Agent 入口。百度搭子在 8 月 27 日的公开发布会上援引 AI 产品榜数据称,其 7 月 PC 端月活约 674 万,环比增长 1063.79%。
接近百度的人士表示,百度今年对办公 Agent 的判断是,市场仍在快速发展阶段,除了规模,更关注办公智能体能否真正进入专业人群和企业的生产流程并交付结果,团队主要考察端到端任务完成率,集团层面则更多关注 DAA(日活跃智能体数)。
组织可以给予一项新业务资源、位置和更短的决策链。但它不能代替产品回答几个最基本的问题:用户是否持续使用、是否愿意付费,以及收入能否覆盖完成复杂任务所需的模型和算力成本。对百度智能云而言,新组织落地后,考验才真正到来。
题图来源:《点球成金》
- FIN -晨星(MORN),凭借AI·Pitchbook引领“综合金融数据平台”飞跃晨星公司(MORN)正以人工智能(AI)与数据、股息政策、全球研究能力为轴心加速业务扩张,扩大其在投资信息市场整体上的影响力。
近期,晨星公司(MORN)在包括子公司PitchBook在内的各业务部门同时交出业绩与战略协作成果,明确了其从投资研究企业向“综合金融数据平台”的进化。特别是AI驱动服务与私募市场数据竞争力强化,以及稳定的资本配置政策相互结合,正为其奠定中长期增长基础。
PitchBook在2026年G2金融软件类别中排名第六,较上年提升两位。这是在超过17.5万家企业中位列前0.6%的成果,且其评价完全基于真实客户评论,意义重大。同期,PitchBook新增了55条用户评论,提升了平台可信度。
AI领域的合作也引人注目。PitchBook与Perplexity合作,将私募市场数据直接整合到对话式AI中。用户因此能够以自然语言查询企业信息和交易数据,并即时获得标注原始来源的分析结果。这被视为“生成式AI”与投资数据结合的典范案例。
晨星公司也在其咨询平台中全面引入AI。搭载于“Direct Advisory Suite”的AI助手可支持投资组合分析、研究自动化及客户建议书撰写。公司强调,该系统满足企业级安全标准,且结构上不会将客户数据用于学习。
研究与数据部门也实现了高度发展。晨星信用分析升级了CMBS(商业房地产抵押贷款支持证券)和CRE(商业房地产)信用模型,并引入“Bring Your Own Loan”功能,实现了定制化信用分析。此举旨在同时提升结构化金融和私募信贷市场的分析速度与准确性。
ESG数据的重要性也日益凸显。根据晨星Sustainalytics的调查,全球47%的金融机构将数据覆盖不足、41%将数据质量问题列为主要挑战。这意味着,尽管ESG信息已从可选项转变为“核心投资要素”,但数据基础设施仍有很大改进空间。
另一方面,晨星公司在股东回报政策上也保持了稳定性。公司决定2026年第一季度股息为每股0.50美元,与上一季度持平。派息日为4月30日。市场将此解读为对其“可持续现金流”信心的信号。
公司也并行推进教育与人才投资。晨星公司与伊利诺伊大学商学院达成了约500万美元(约72亿韩元)规模的合作,将提供数据平台、设立奖学金并运营实习培训项目。这是旨在强化中西部金融人才生态系统的长期战略。
此外,公司通过年度投资会议,持续开展涵盖私募市场、债券、股息策略、地缘政治风险等议题的讨论,不断扩大行业影响力。由JPM、富达、Dimensional等主要资产管理公司获奖的“投资卓越奖”,也彰显了晨星评估体系的公信力。
评论:晨星正迅速超越单纯的研究公司,转型为涵盖AI、私募市场数据、ESG及教育等领域的“金融基础设施公司”。特别是其提升AI驱动数据可及性的战略,预计将成为未来投资平台竞争中的关键变量。Hammerspace宣布与NVIDIA合作推出AI数据平台创新方案该报道由SiliconANGLE发布,内容涉及数据平台专业公司Hammerspace在Nvidia全球技术大会上推出AI数据平台。该平台旨在无需大规模数据迁移即可将分布式数据高速提供给AI系统。Hammerspace的平台基于英伟达参考架构构建,帮助企业自动化数据准备工作,从而实际运营AI项目。该解决方案通过促进数据的自动发现、准备及向GPU的传输,大幅简化了AI模型训练所需的复杂数据管理流程。
Hammerspace的AI数据平台重点关注为数据分散在存储系统或云端的企业降低手动数据准备所耗费的成本与时间。平台能自动识别数据位置,仅将AI处理所需数据移至GPU资源,从而避免额外采购闪存存储。
该系统可监控企业存储环境变化,自动将新文件准备至AI流水线,并利用模型上下文协议服务器协调仅移动必要数据。此平台专为消除AI项目运营瓶颈而设计,使数据在生成后即可被即时处理。它在保持企业安全控制及文件权限的同时,通过统一元数据层自动化数据发现与传输。这也是为解决GPU可用容量利用率不足30%问题所做的努力之一。
Hammerspace的解决方案被描述为可自动化统一AI数据流水线,用户得益于持续更新的流水线能更轻松地查找并使用数据。费埃哲(FICO), 发行10亿美元债券·回购15亿美元股票…信用数据平台扩张加速美国代表性信用评估与分析软件公司费埃哲(Fair Isaac, FICO)正同步推进大规模融资、信用评估平台扩张及金融普惠项目强化等举措,以扩大其全球“信用数据生态系统”的影响力。近期,公司公布了债券发行计划与股票回购计划,并接连推出信用评分技术与金融教育扩展项目,持续强化其在市场和整个金融行业的存在感。
费埃哲(FICO)宣布将推进发行总额10亿美元(约合1.44万亿韩元)的“优先无担保债券”。债券期限至2034年,将以私募方式依据Rule 144A/Reg S规则发行。公司方面解释称,所筹资金计划用于偿还现有循环贷款、提前赎回2026年到期的4亿美元(约合5760亿韩元)规模、利率5.25%的优先债券,以及支付相关费用和一般企业运营用途。若该债券成功发行完毕,预计将于2026年3月26日前全额赎回。
同期,费埃哲(FICO)发布了新的数字分析平台“FICO Score Credit Insight Lab”。该平台旨在帮助金融机构对其贷款组合进行基准测试,并模拟多种信用评分策略。平台共提供5种交互式分析工具,美国信用合作社STCU(会员约30万名)作为早期用户参与其中,正基于真实数据进行平台验证。特别值得一提的是,金融机构可以预先模拟引入“FICO Score 10 Suite”时可能出现的信用风险变化及审批策略。
提升股东价值的战略也在同步进行。费埃哲(FICO)董事会批准了最高15亿美元(约合2.16万亿韩元)规模的股票回购计划。公司可通过公开市场交易和协议交易等方式分阶段回购股票,此计划是在2025年6月开始的原有回购计划结束后立即新推出的。华尔街认为,基于强劲现金流的积极资本配置战略将成为提升投资者信心的因素。
金融技术开发也在加速。公司推出了面向准备购房消费者的“FICO抵押贷款评分模拟器”。该功能面向myFICO高级订阅用户提供,可虚拟查看信用卡还款、申请新贷款等多种信用行为对抵押贷款信用评分的影响。金融界期待此举能帮助消费者在购房前战略性管理其信用状况。
全球金融生态系统伙伴关系也在扩大。费埃哲(FICO)与抵押贷款技术公司MeridianLink合作,将“FICO抵押贷款直接许可计划”整合至其平台。金融机构和转售商将能在现有工作流程内直接签发和管理FICO评分。公司解释称,此举有望为贷款机构带来成本节约、价格灵活性扩大以及简化接入流程等效果。
此外,在东南亚,超级应用公司Grab的金融业务部门“Grab金融”正利用“FICO平台”提升信用可及性。约8个月内在6个国家构建了22个信用决策工作流程,超过4600万消费者使用了该服务。通过利用叫车频率或商店销售额等行为数据的分析模型,可使用信用产品的潜在客户增加了近50%。
金融普惠项目同样在扩大。美国信用咨询机构联盟“全国信用咨询基金会(NFCC)”利用“FICO评分开放获取计划”,增加了对非营利债务调整计划的访问。参与该计划的消费者只需偿还平均债务水平的50-60%,实验项目结果显示,计划参与资格扩大了18%,平均信用评分上升了约50分。NFCC每年支持超过100亿美元的债务回收,据统计,平均参与者的循环信用债务减少了约8000美元。
教育项目也在加强。费埃哲(FICO)与金融教育平台公司Banzai合作,将“Score A Better Future”信用教育课程整合到美国学校教育系统中。该项目将为约15万名以上教师提供新的信用评分教育资料,目标是在美国超过70%的学校为数百万学生提供信用教育。学生可在虚拟环境中体验真实的金融决策,学习信用评分变化及长期金融影响等。
业界评价认为,这一系列举措超越了单纯的信用评分公司,是其向“数据驱动金融决策平台”转型的战略。金融科技行业一位相关人士表示:“FICO评分已成为美国约90%主要金融机构实际使用的标准”,“平台扩张与全球伙伴关系相结合,费埃哲(FICO)的数据影响力很可能在整个金融行业变得更大。”AI扩展,集成数据平台是答案随着人工智能及相关技术的发展加速,数据管理的重要性日益凸显。在此背景下,有观点指出,人工智能扩展所要求的数据架构变革已不可避免。尤其是那些需要处理人工智能规模数据、并希望在全球范围内协调这些数据的企业,正迫切感受到对统一数据平台的需求。
在分布式环境中,若缺乏集中控制,企业将面临依赖被动容量规划和孤立监控工具的问题。由此,风险随之增加,运营成本也会上升。"Vast Data"的云业务总经理容西·斯蒂芬森强调,需要能够提供全球规模可管理性的高性能数据引擎,以及统一运营与智能层。
在Vast Forward 2026活动上,斯蒂芬森探讨了如何通过统一数据平台解决人工智能的数据存储问题,并应对因分布式基础设施而产生的碎片化挑战。在此过程中,他指出存储模型并非为人工智能规模而设计,并解释了将文件及对象存储转变为统一平台的重要性。
此外,他还补充道,这种转变不仅仅是简单的成本节约,更在于其提供了将数据与计算部署在最优位置的灵活性。斯蒂芬森表示:“我们并未违反物理定律,而是使其运行更高效”,强调了尽管移动大规模人工智能数据集存在复杂性,但效率仍可提升。Nimble,获追加投资675亿韩元 加速扩展实时网络数据平台Nimble今日宣布获得4700万美元(约合6758亿韩元)融资,将加速其智能网络搜索平台开发,扩展多智能体研究功能,并计划为企业AI部署拓展实时网络数据基础。该公司于2021年以The Data Company Technologies Inc.之名成立,通过提供实时网络搜索与数据平台,从实时公共互联网中提取结构化且可验证的数据,供企业AI系统使用。
尽管多数AI部署依赖静态数据集、内部记录或非结构化网络摘要,Nimble旨在协调多个基于AI的智能体来浏览实时网站并提取信息,将其转化为结构化数据集以提升实用性。联合创始人兼首席执行官Uri Knorovich表示:"网络是商业与AI最大的信息来源。但数据是动态且难以验证的,这正是我们开发Nimble的原因。"
Nimble的平台利用AI模型控制网络浏览器,无需依赖应用程序编程接口或静态抓取技术,即可直接浏览网站并采集数据。采集的数据经过清理、去重、聚合等处理,转化为结构化表格,可集成至企业的分析与AI系统中。
该平台还提供无代码工作流构建器,帮助团队配置基于浏览器的搜索智能体,实现重复性网络数据任务的自动化。其主要客户包括Databricks、优步科技、可口可乐、Tripadvisor、欧莱雅、德勤、微软、LG AI研究所等,这些企业正通过平台将实时可验证的网络数据直接应用于工作流程。
本轮B轮融资由Norwest Venture Partners领投,Databricks Ventures、Target Global、Square Peg Capital、Hetz Ventures、Slow Ventures等机构参与。此次融资使Nimble累计募集资金总额达到7500万美元。播客 Ep.341ㅡ机构也关注的Pyth,跃升为全球市场数据平台Pyth(PYTH)正在超越单纯的加密货币预言机,转型为提供机构级市场数据的全球数据平台。2026年1月,一份介绍Pyth发展历程及其结构性创新的Messari研究报告发布。该报告强调,Pyth通过从交易所和交易公司实时获取价格,并向链上及链下系统分发数据的模式,正在克服传统预言机的局限。其关键词是"延迟时间"、"精度"和"跨资产数据"。
报告指出,早期预言机的局限在于数据在下游以中介方式聚合,依赖少数API提供商。Pyth摒弃了这种模式,通过直接获取自有数据来解决系统性瓶颈,从而能够提供更快、更精细的价格信息。事实上,Pyth在创立初期就与基于Solana的CLOB DEX"Serum"集成,专注于为高频交易提供低延迟的预言机服务。
然而,如今的Pyth已超越加密货币范畴,扩展至更广泛的资产类别,成为一个独立的数据平台。其核心是"Pyth Pro"。这是一个不仅涵盖加密货币,还包括股票、外汇(FX)、大宗商品、利率等全球金融资产的数据产品。Pyth Pro向监管机构和专业机构交易者提供毫秒级的高精度信息,并在发布一个月内实现了超过100万美元的年度经常性收入(ARR)。
为了将这种扩展与独立的经济结构联系起来,Pyth在2025年底引入了"PYTH储备金"。该模型使用网络产生的月收入的33%,由DAO在公开市场上回购PYTH代币。此举旨在将网络收入转化为代币价值,以建立一个以社区为中心的可持续经济体系。负责管理此事的Pyth治理机构"Pythian Council"基于实际数据分析指标,并每季度调整费用结构。
Pyth的竞争力在实际应用中也得到了证明。报告显示,截至2025年底,Pyth已集成到125个以上的发布者和650个以上的应用程序中。总交易量已超过23亿美元,目前保障的总价值超过60亿美元,占据全球预言机市场份额约5.9%,被评估为三大顶级预言机之一。
在比较评估方面,Pyth也已进化为一个超越简单预言机的、将"市场价格发现"本身网络化的模型。Blue Ocean ATS、Revolut、Coinbase International、Drift、Kamino、Jupiter等主要参与者正在实际交易和风险管理中使用这些数据。根据Messari研究报告,与传统的孤立式市场数据供应商相比,这在透明度和经济一致性方面具有创新性。
Pyth的愿景在于,与依赖基于中介佣金的黑盒模型的传统市场数据供应商不同,它旨在建立一个价值向上游传递给数据生产者的结构。通过这种方式,有望促进透明的市场结构,并不仅为DeFi,也为机构金融系统做出贡献。
随着市场成功采用,Pyth正处于确立其治理代币PYTH实际价值的阶段。由于网络收入会转化为固定需求的结构,这一模型能否成为增长动力值得关注。
Pyth究竟能否超越去中心化预言机,成为全球市场数据的新标准?Claudian推出基于英伟达的超高速AI数据平台…从文档到视频皆可分析基于云的数据管理专业企业Cloudian在全球市场推出新一代人工智能数据解决方案"HyperScale AI Data平台",该平台基于英伟达AI数据平台参考设计构建。此平台旨在将企业持有的海量文档、图像、PDF、电子表格等非结构化数据与基于AI的聊天机器人接口联动,即时转换为可操作的洞察。
尽管企业内部文件、报告、运营数据等约80%的组织知识以非结构化形式存在,但现有AI系统始终未能有效利用这些数据。Cloudian表示将通过具备从存储到计算、软件一体化基础设施的超大规模平台,从根本上解决这一问题。
该平台具有数据迁移负担小、数日内即可投入运营的特点,无需复杂集成开发即可直接提供基于文档的AI分析。特别值得关注的是,其采用英伟达(NVDA)经认证的企业AI蓝图,可保障顶级性能。对此Cloudian首席执行官Michael Tso强调:"该方案在遵循现有安全合规要求的前提下,支持安全访问机构内部知识,是可在数日(而非数月)内部署、确保数据主权的真正企业AI解决方案。"
技术层面以亚马逊云服务(AWS) S3原生对象存储为基础,通过采用远程直接内存访问(RDMA)的设计,实现了较传统CPU解决方案快8倍的向量数据库处理性能。据称基于此可向数千用户提供实时响应速度。
成本效益亦是其核心优势。该方案不仅摆脱了AI云服务按令牌计费、长期存储费用的负担,实现本地部署级的成本节约,还通过可预测的资本支出(CapEx)模式降低部署风险。基于HyperStore平台,该方案可灵活应用于本地部署、混合及分布式基础设施生态系统,这对企业IT基础设施战略具有强大吸引力。
此平台初始版本侧重文档AI应用,后续将加载视频分析功能,支持制造现场、物流、建筑领域的监控与实时分析。此外还计划在该基础设施内逐步整合数据分析、预测AI、企业自动化等更复杂的AI能力。
Cloudian累计完成六轮融资,总额达2.33亿美元(约合3.36万亿韩元),最近于2023年1月获得6000万美元(约合864亿韩元)系列轮投资。主要投资方包括鼎亚资本、威尔逊·桑西尼投资、英特尔资本、日本创新网络公司、NTT都科摩风投等。
本产品通过Cloudian全球认证经销商网络即时供应,企业客户无需复杂内部集成开发或数据迁移,即可基于自有非结构化数据直接实现高性能AI应用。这是一款值得期待的新产品,特别适合寻求实现AI计算基础设施实质性转型的企业。
挖掘链上数据数据平台的潜力与未来区块链技术的核心特征之一是链上数据的公开透明性。所有交易、地址交互、智能合约执行等行为均被永久记录在链上,形成一个无需信任的开放账本系统。这种透明性不仅为DApp提供了可信基础,也为数据分析平台创造了丰富的开发场景。目前全球公有链数量已超过1000条,链上数据总量达到数千TB级,相当于数十亿本电子书的体量。链上数据分析平台应运而生,不论是为B端还是C端服务,都在致力于挖掘和解读这些数据。但由于链上数据的庞大和复杂,Nx.one研究院认为,如何将这些“可见但不可用”的数据价值最大化,成为当前链上数据分析平台的核心挑战与机遇。
链上数据的价值
链上数据的开放性和透明性为多个领域带来了巨大的价值,成为衡量Web3应用活跃度和发展潜力的重要指标。与传统Web2时代通过活跃用户数(DAU)和页面浏览量(PV)评估平台活跃度不同,链上数据的使用量能够全面反映Web3.0应用的生命力。它不仅仅包括链上交易,还涵盖了用户行为、智能合约执行、链上交互、投票等多维度数据,体现了Web3应用在用户粘性、交互质量和创新能力等方面的综合表现。例如,欧科云链的OKLink在短短几年内便积累了2000+TB的链上数据,相当于数百万部电影和数十亿本电子书的总量,这些数据量的增长与Web3应用的普及密切相关,显示出区块链项目的实际应用价值。
链上数据的透明性不仅增强了市场的信任度,还为投资者和开发者提供了宝贵的决策支持。在DeFi领域,用户能够实时追踪资金池流动性、借贷协议的健康状况,甚至分析“聪明钱”地址的动向。这种透明度极大地减少了市场中的信息不对称,使得投资者能够做出更加准确的判断。同时Nx.one研究院认为,链上数据的不可篡改特性为合规和安全提供了可靠的支持,利用链上数据不仅能够追溯可疑交易,还能辅助反洗钱调查。这使得监管机构能够更精准地识别潜在风险,保障市场的健康运行。
随着跨链技术的发展,链上数据的整合需求愈发显著。许多平台提供跨链交易追踪和Gas费优化等功能,显著提升了数据的使用效率。这种跨链整合不仅提高了数据的可操作性,也为开发者提供了更多创新的空间,推动了去中心化应用的蓬勃发展。
此外,Nx.one研究院认为链上数据不仅是技术工具,更是推动金融创新的重要驱动力。摩根大通通过Aave协议在以太坊上完成的外汇交易,便依赖于链上数据的实时验证。随着区块链与传统金融业务的深度融合,链上数据的经济学转化也变得愈发重要。区块链技术的开放性使得链上数据不仅对项目方有价值,它还为研究者、开发者和商业机构提供了前所未有的分析与创新机会。在DeFi和NFT市场中,链上数据的开放性使用户能够验证资金流动、资产交易历史等关键信息,降低了伪造和欺诈的风险,也促进了去中心化信任机制的建立。
主流链上数据分析平台对比
1. Nansen
Nansen 是一个综合性的链上数据分析平台,凭借其“聪明钱”标签系统,提供深入的机构级地址行为分析,支持用户挖掘早期的Alpha机会。平台不仅涵盖基础交易数据,还包括智能合约审计和大户追踪功能,适合专业投资者和机构使用。Nansen 提供了高质量的数据,由专业团队筛选和整理,确保数据准确性。然而,它的订阅费用较高,使得散户用户难以承受。数据覆盖范围主要集中于以太坊生态,其他区块链数据支持有限,商业模式主要依赖订阅收费,针对机构客户。
2. Dune Analytics
Dune Analytics 是一个社区驱动的开放平台,用户可以通过 SQL 自定义查询并可视化数据,形成开放的“数据众包”生态。它支持多条主流区块链的数据查询,广泛应用于加密货币分析和研究。用户可以通过 SQL 查询定制化分析,灵活性高,且社区贡献丰富,用户能够分享分析项目和见解。不过Nx.one研究院认为,这个平台对技术用户友好,但对于非技术用户来说,学习曲线较为陡峭,且数据处理延迟较高,实时性较差,适合更深度的分析而非快速决策。
3. DefiLlama
DefiLlama 是专注于DeFi领域的数据分析,实时跟踪 DeFi 协议的TVL、流动性、借贷利率等关键指标。平台整合了多种 DeFi 协议的数据,为用户提供一站式的 DeFi 市场洞察。其简洁的界面和及时的数据更新使得 DeFi 投资者可以快速了解市场变化。尽管如此,DefiLlama 的功能较为单一,主要集中于 DeFi 市场,对于其他加密货币应用场景缺乏支持。同时,平台在数据分析方面较少与整个加密市场及传统金融市场关联,可能导致市场理解的局限性。它的商业模式主要依赖广告和捐赠,商业化程度较低。
4. Coinglass
Coinglass 主要关注加密货币衍生品市场的数据分析,提供期货、期权等交易数据的实时监控和分析。它特别关注永续合约的资金费率、爆仓数据等,为衍生品交易者提供风险预警。通过监控多空持仓比例和市场情绪,Coinglass 能够帮助交易者预测市场走势,及时做出调整。尽管其专注于衍生品市场,但数据源主要依赖中心化交易所API,对于去中心化衍生品(如dYdX)的数据支持较少。Nx.one研究院认为,其部分分析模型可能无法快速适应市场的新变化,影响数据准确性。它的商业模式主要通过API调用和广告收费,适合衍生品交易相关的用户和机构。
5. Debank
Debank 主要用于投资组合和资产管理配置查询,适合高效运营链上资产,并追踪“聪明钱”。平台聚焦于资产追踪和 DeFi 生态中的各类投资组合,提供实时的资产变动信息,并允许用户追踪市场大户的动态。它的“聪明钱”追踪功能帮助用户及时了解市场上的专业投资者动向,从而做出更有利的决策。Debank 更多侧重于资产管理,缺乏对市场的深度分析,功能也没有 Nansen 那样提供机构级的数据深度,更多面向普通投资者和资产管理者。
6. CoinMarketCap & CryptoRank
CoinMarketCap 和 CryptoRank 是两个非常适合研究代币的平台,提供全面的币种信息,价格实时准确,支持筛选和比较市场上的各类代币。这些平台广泛覆盖了几乎所有主流和新兴代币,适合用户进行初步筛选和潜力代币的挖掘。它们的数据更新速度快,且支持币种的详细比较。尽管适用于广泛的用户群体,但在进行深度分析时,可能不如一些专注于特定领域的平台。
7. GMGN
GMGN 是一个专注于加密货币市场链上数据分析的平台,提供实时市场数据监测和深度分析功能。其界面简洁易用,适合新手用户快速了解市场动态。GMGN 提供直观的价格走势图表,并结合链上交易数据,如交易量、交易笔数等,帮助用户判断市场买卖力量的对比。然而,GMGN 在数据深度上有所局限,对于复杂的链上数据分析需求,如智能合约内部详细逻辑的分析,可能无法满足专业投资者和开发者的需求。此外,平台提供的分析工具和指标较为固定,用户难以根据个人需求进行个性化的数据筛选和分析。
无论是资产管理、市场波动监控,还是特定领域(如 DeFi 或衍生品市场)的分析,这些平台都提供了不同层次和方向的服务,用户可以根据自己的需求选择合适的平台进行数据分析和决策支持。但同时也说明了,现在市场上还没有哪一个链上数据平台可以集大成于一体,只能说用户需要什么数据就去对应专精的平台找寻,而且有些数据也存在不够深度、不够准确的问题。Nx.one研究院认为链上数据被开发和挖掘的还远远不够,那么未来是否能有什么方向可以再探索,使得该领域进一步发展的呢?
链上数据的未来发展方向
未来链上数据平台的发展方向将受到多个因素的推动,尤其是在跨链技术、人工智能、数据可视化及合规性等方面的深度融合与创新。
首先,项目或代币投资价值的评估将更加精细化。虽然目前一些平台已开始提供项目评估指标,但其深度和准确性仍有较大提升空间。未来,链上数据平台可以通过整合更多维度的数据,例如项目的社区活跃度、技术更新频率等链下数据,与链上数据进行结合,构建更全面的评估模型。这将帮助用户更准确地判断项目的发展潜力和投资价值。例如,结合社交媒体互动、GitHub代码更新频率与代币交易数据的综合分析,将为投资决策提供更加可靠的依据。
在数据可视化方面,尽管现有平台已经具备了一定的可视化能力,但其直观性和交互性仍有待提升。未来,平台需要采用更先进的图表技术,如3D可视化和动态图表,呈现复杂的链上数据,使得信息展示更加易于理解。同时,用户交互性也将得到增强,平台可以允许用户通过点击、拖拽等操作实时获取不同维度的数据信息,进一步挖掘数据背后的价值。
随着跨链技术的成熟,链上数据分析平台的跨链分析能力将成为新的发展方向。未来的平台应当具备整合来自不同区块链的数据能力,能够为用户提供跨链市场的全面洞察。例如,分析不同区块链之间的资产流动及其对市场价格和流动性的影响,将帮助用户识别潜在的跨链投资机会。
人工智能技术的引入将推动数据分析的自动化和智能化。例如,利用机器学习和深度学习算法,对海量的链上数据进行自动分类、趋势预测与异常检测。通过这些技术,平台可以为用户提供更加精准的市场走势预测,或者识别智能合约中的潜在风险,为开发者和投资者提供智能化支持。
此外,平台将逐步探索去中心化的数据治理模式,借鉴类似Arkham的Intel Exchange,通过代币激励机制让用户参与链上情报的交易和贡献,形成一个去中心化的数据市场。这种模式不仅可以激发用户的参与热情,还可以促进链上数据的多方共建与共享。
最后,合规性与监管科技(RegTech)将成为未来链上数据平台的重要发展方向。随着机构客户需求的增加,平台将需要开发符合监管要求的工具,如自动化的反洗钱报告生成、税务合规分析等,确保平台的合规性同时提高市场的透明度。
结语
Nx.one研究院认为,未来链上数据平台将在跨链数据分析、AI驱动的自动化分析、更加直观的可视化体验以及去中心化数据治理等创新的推动下,进一步提升其在加密市场中的影响力和应用价值。随着技术的不断进步,链上数据分析平台正从单一的工具向更加全面的生态基础设施演进,其核心价值不仅在于提供数据,更在于通过技术降低数据使用门槛,使得普通用户也能成为“链上分析师”。未来,随着跨链技术的成熟和AI的深度整合,链上数据将打破Web3与物理世界的壁垒,成为数字经济时代的“水和空气”,无处不在且不可或缺,推动着整个生态系统的共生与发展。国际清算银行与多家欧洲央行合作开发数据平台来追踪加密货币和DeFi资金流动PANews 10月4日消息,据Cointelegraph报道,国际清算银行(BIS)与德意志联邦银行、荷兰央行、欧洲央行和法国央行合作开发了一个概念验证(PoC)平台ProjectAtlas,用于追踪加密货币交易所和公共区块链的链上和链下交易,旨在衡量加密货币市场和DeFi协议的宏观经济相关性,以提供对该行业的见解、信息和经济影响,同时指出缺乏透明度和潜在风险,以及加密领域特有的重大失败案例。
该项目将加密货币交易所的离链数据与节点收集的公共区块链上的在链数据相结合,初始方法使用比特币网络中归属于中心化交易所的交易以及这些交易所的位置作为跨境资本流动的代理变量。该方法说明,由于交易所所在的国家/地区位置不易识别,因此流量很可能是实际交易量的下限估计。尽管如此,ProjectAtlas的初步试点表明,交易所之间的经济“具有显著和实质性的意义”。在目前的迭代版本中,ProjectAtlas具有一个前端,展示了一个仪表板,可以可视化数据聚合和分析的结果,包括链上转账和全球资金流动。该项目计划继续整合更多数据源,进入下一发展阶段,同时从以太坊网络节点以及DeFi协议中提取和分析数据。数据平台 Nansen:Memecoin 推动 FAMI 涨 350%Techub News 消息,据加密数据平台 Nansen 监测,Robinhood Crypto Chain 上的一款 memecoin 引发市场关注,并间接推动纳斯达克上市公司 Farmmi($FAMI)股价一度上涨 350%。社区成员在 Farmmi 的财务文件中发现「Jinqian」相关线索,随后在该链上发行了针对代币化 FAMI 的 meme 代币,相关热度随后蔓延至美股市场。
Farmmi 是一家在纳斯达克上市的农业产品公司。此次事件体现了加密货币市场 memecoin 文化与传统股票市场之间的联动效应,也反映出链上代币化资产对现实世界资产价格的影响力正在提升。Nansen 作为知名区块链数据分析平台,长期专注于链上数据追踪与市场洞察。全球领先的区块链数字资产大数据平台 —— 非小号(Feixiaohao)正式成为「GWDC 2026 KOREA」全球商务伙伴,并将在 Innovation Stage 主办专题峰会Techub News 消息,GWDC 2026 KOREA 重磅宣布全球领先的区块链数字资产大数据平台 —— 非小号(Feixiaohao)正式成为本次大会全球商务伙伴,并将在 Innovation Stage 主办专题峰会!
非小号(Feixiaohao)作为全球领先的区块链数字资产大数据平台,专注于提供实时、准确、客观的行情数据、项目分析与行业资讯。在 GWDC 2026 KOREA 期间非小号将于 9 月 29日 13:30-17:00 在 Innovation Stage 主办「从美股到链上:股票代币化 × Web3 × AI领袖峰会」与全球前沿领袖共同探讨跨市场资产代币化与 Web3/AI 融合的未来新范式!
GWDC 2026 Korea 将于 2026 年 9 月 29 日至 30 日在韩国首尔 aT Center 举办。大会由 Web3Labs 主办,Techub News、HypaiLabs 与 TokenPost 联合主办,并获得香港-韩国Web3政策推动联盟支持。
本届大会以“For Builders, By Builders”为核心理念,聚焦 Web3、AI、链上基础设施与数字资产生态的技术创新和产业应用。大会将通过主题演讲、技术论坛、项目展示、商务对接及黑客松等活动,推动开发者交流、技术协作、资本连接与创新项目落地。
大会已同步开放参会报名与黑客松报名。黑客松预计吸引500+全球开发者参与,围绕真实链上任务展开,配备行业导师辅导及机构 VC 评审,并计划产出 100+创新项目;大会还将设置创新项目展示与 VC 对接,推动优质项目的全球化发布、流动性增长与生态建设。
门票申请:https://luma.com/cp87au4f
大会官网:https://www.gwdc.net
活动赞助:https://gwdcseoul.carrd.co/链上数据平台 Fomo 收购 Mobula 技术与团队Techub News 消息,链上数据平台 Fomo 已完成对 Mobula 的技术与团队的收购,旨在增强其数据能力,可能加速其用户增长和市场影响力提升。
此次收购将使 Fomo 的数据堆栈获得显著增强,具体交易金额等细节暂未披露。(Crypto Briefing)博通在 VMware Explore 大会上发布 Tanzu AI-ready 数据平台,解决 AI 代理信任问题Techub News 消息,博通在 VMware Explore 大会上发布了 Tanzu AI-ready 数据平台,旨在解决 AI 代理的信任问题。该平台专注于私有云 AI 解决方案,强调增强安全性和控制力,将影响企业 AI 部署策略。
(Crypto Briefing)加密数据平台 Messari 推出 Metaplex 数据仪表盘Techub News 消息,加密数据平台 Messari 在 Solana 生态代币化协议 Metaplex 推出全新数据仪表盘,提供该协议的实时链上数据分析和市场洞察。
Metaplex 是 Solana 区块链上的主要代币化基础设施,支持 NFT 及数字资产的创建与交易。Messari 是行业知名的加密数据与研究平台,为投资者提供项目分析、市场数据及行业研究报告。DeFi Development 推出 Solana 数据平台 State of SolanaTechub News 消息,DeFi Development Corp.(纳斯达克:DFDV)8 月 26 日宣布推出 Solana 数据与研究平台 State of Solana。该平台旨在帮助投资者、开发者及生态参与者实时追踪 Solana 网络状态与增长数据。
平台未来计划扩展功能,以支持对 Solana 生态更全面的追踪与分析。(CoinPost)数据平台 Token Terminal 上线谷歌股票代币追踪Techub News 消息,数据平台 Token Terminal 已在其代币化资产仪表板中添加 GOOGLc,支持用户追踪由 Coinbase 阿布扎比实体发行的 Alphabet(谷歌)股票代币。该代币基于 Base 网络发行,市值约 150 万美元,面向非美国合格投资者提供 24/7 全天候链上交易能力。
GOOGLc 由 Coinbase Onchain SPV Ltd. 发行,每枚代币对应 Alpaca Securities 托管的一股 Alphabet 股票,以 1:1 比例锚定。此次上线是 Token Terminal 战略转型的一部分,该平台此前专注于追踪加密原生协议指标,现已扩展至覆盖超过 4,600 种代币化资产,涵盖股票、债券和国债等现实世界资产(RWA)。(Crypto Briefing)美国劳工部联合 Google、Microsoft 与 OpenAI 共建 AI 就业数据平台Techub News 消息,美国劳工部已联合 Google、Microsoft 和 OpenAI 共同建设一个名为“AI Workforce Hub”的就业数据平台。该平台旨在收集和分析 AI 相关就业数据,以帮助制定未来的劳动力政策和教育计划,从而在 AI 驱动的经济中提升劳动力准备度。该数据平台预计将显著影响劳动力政策和教育项目,为未来的工作形态提供数据支持。(Crypto Briefing)市场数据平台 Databento 完成 9700 万美元融资Techub News 消息,市场数据平台 Databento 宣布完成 9700 万美元 Series B 轮融资,本轮融资由 NEA 领投,DRW Venture Capital、Redpoint Ventures 和 Tribe Capital 参投。该公司提供覆盖股票、期货、期权及加密货币的低延迟市场数据 API,目前已服务超过 3000 家机构客户。
Databento 由前高频交易对冲基金 Domeyard LP 联合创始人 Christina Qi 创立,旨在为交易机构提供实时及历史市场数据基础设施。该平台目前已整合芝加哥商业交易所(CME)和芝加哥期货交易所(CFE)的加密货币期货数据,并计划接入 Binance 现货、期货及期权数据。(Crypto Briefing)加密数据平台 Messari 被 Blockworks 收购Techub News 消息,加密数据平台 Messari 宣布被 Blockworks 收购。此次收购将两家最大的加密数据和市场情报平台整合在一起,旨在为不断成熟的链上市场构建可信赖的信息基础设施。
Messari 是加密货币行业领先的数据和市场情报平台,提供加密货币资产研究及链上监测服务。Blockworks 是加密货币领域的媒体及数据平台,涵盖新闻、研究及活动业务。双方合并后将进一步整合加密数据与市场情报资源。重划三大业务边界。 文丨魏冰 编辑丨赵磊 《晚点 LatePost》获悉,百度智能云近日完成一轮产研组织调整。原平台产品事业部更名为智能体事业部,其下 MaaS 业务、千帆品牌及与 MaaS 相关的产品体系转入基础设施事业部,数据平台部更名为数据智能部,转入由原应用产品事业部更名而来的智能应用事业部。 调整后,百度智能云的三个事业部分别由侯震宇、殷大伟和阮瑜负责:侯震宇负责基础设施事业部,管理 AI Infra 和 Agent Infra;殷大伟负责智能体事业部,聚焦 Agent 产品如百度搭子、秒哒和伐谋;阮瑜负责智能应用事业部,管理百度一见、Hogee、胜算以及交通、金融等行业应用。 三人均直接向百度集团执行副总裁、智能云事业群总裁沈抖汇报。 接近百度的人士告诉《晚点 LatePost》,这轮调整从今年二季度开始酝酿,三季度形成方案,8 月正式落地。MaaS 和数据平台团队随架构迁移,HC 与汇报关系同步变更;重组后的智能体事业部也将获得增量资源。 这次调整的核心,是把原本放在同一个事业部里的 MaaS、数据和通用智能体拆开。上述人士说,调整希望重新明确几块业务的战略边界:“让成熟业务(Infra)规模化,让新兴业务(Agent、智能应用)敏捷化。” 总体上,与模型推理、托管和分发直接相关的团队进入基础设施事业部,通用智能体能力归殷大伟,行业应用和数据能力归阮瑜。 过去,MaaS、数据平台和通用智能体都被放在平台产品事业部。这种安排曾经有利于百度快速搭建从模型到应用的完整产品链条,帮助通用智能体完成从零到一。但随着业务扩展,三类产品开始需要不同的资源和管理方式,多条业务线共处一个事业部,战略聚焦度不足,产品需要共享资源和管理注意力。 MaaS 越来越接近基础设施生意。模型调用既需要千帆提供推理、托管等模型服务,也依赖算力、芯片和云资源,经营结果取决于资源利用率、推理成本和客户部署规模。一位接近此次调整的人士说,“MaaS 本质上就是 Infra”。 此次调整中最明显的变化是将 MaaS 划入基础设施事业部。模型服务和底层算力、云资源被放到同一条业务线上,打通从昆仑芯算力调度到千帆模型推理的链路,目标是减少跨团队协调,提高资源利用和交付效率。过去客户可能需要对接多个团队,调整后这些能力可以由同一事业部组织交付,减少大型客户同时对接算力和模型团队的成本。 数据平台部没有随 MaaS 进入基础设施,而是转入智能应用事业部。据了解,这一安排意在让数据团队离行业项目更近,支持一见、Hogee、胜算和交通、金融等应用进入客户业务流程,减少从数据处理到最终业务应用之间的跨事业部协作。智能应用事业部将行业客户数和解决方案复用率列为主要指标,重点推行 FDE 式交付。 通用智能体面临的是另一套问题。百度搭子、秒哒、伐谋等通用智能体仍处于产品快速迭代期,需要更快响应用户需求,关注用户、留存、任务完成率和付费。智能体事业部不再同时承担 MaaS 和数据业务,资源会进一步集中到 Agent,提高战略优先级。 据了解,此次调整后,殷大伟将负责通用智能体的用户增长、产品体验,探索包括订阅制在内的商业化方式。团队会关注 DAU、MAU、留存率、付费客户和端到端任务完成率。 调整后,侯震宇、殷大伟和阮瑜三人分层负责、共享目标。智能体产品仍然依赖基础设施事业部提供模型推理和算力,行业应用也要调用通用 Agent 能力,落地案例可以成为通用智能体的能力组件,原来发生在平台产品事业部内部的资源协调,此后将更多发生在三个平级事业部之间。 过去一年,百度智能云几条业务线已经开始变化。2025 年,模型服务、数据、工具和 Agent 还被放在千帆的一套平台体系中。今年 5 月,百度开始强调用 Agent Native 重构 AI 云基础设施,将 AI Infra 和 Agent Infra 放到一起。同时,数据平台推出 “胜算”,也开始从数据管理走向具体业务场景。 今年二季度财报中,百度 AI Cloud Infra 收入 73 亿元,同比增长 50%,其中 GPU Cloud 增长 283%;AI Applications 收入为 25 亿元,同比仅增长 3%。基础设施的收入来源和需求信号相对明确,但智能体和行业应用仍在产品迭代、跑通解决方案的阶段。 接近百度智能云的人士表示,基础设施事业部已经有清楚的收费项目和增长目标,下一步是扩大规模、提高资源效率;智能应用事业部仍主要通过行业解决方案和数据智能服务获得收入,需要提高项目复用率;智能体事业部仍将继续探索商业化,用户规模达到一定量级后,商业化路径才会逐步清晰。 Agent 是今年大厂竞争最激烈的方向之一。7 月以来,阿里将 QoderWork、悟空和 MuleRun 整合为千问办公,腾讯将 QClaw 相关业务和团队调入 WorkBuddy 所在部门;字节也进一步整合飞书和豆包相关产品团队。 百度此次调整同样提高了通用智能体的组织优先级,但尚未收拢集团内部的多个办公 Agent 入口。百度搭子在 8 月 27 日的公开发布会上援引 AI 产品榜数据称,其 7 月 PC 端月活约 674 万,环比增长 1063.79%。 接近百度的人士表示,百度今年对办公 Agent 的判断是,市场仍在快速发展阶段,除了规模,更关注办公智能体能否真正进入专业人群和企业的生产流程并交付结果,团队主要考察端到端任务完成率,集团层面则更多关注 DAA(日活跃智能体数)。 组织可以给予一项新业务资源、位置和更短的决策链。但它不能代替产品回答几个最基本的问题:用户是否持续使用、是否愿意付费,以及收入能否覆盖完成复杂任务所需的模型和算力成本。对百度智能云而言,新组织落地后,考验才真正到来。 题图来源:《点球成金》 - FIN -
