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OpenAI 发布 Deep Research：能进行多步骤互联网研究的 AI 代理撰文：Techub News 整理
导语
2025 年 2 月，OpenAI 在其官方频道发布了一段来自东京的视频，正式介绍了其下一代智能代理产品——Deep Research。OpenAI 研究主管 Mark 与来自研究及产品团队的同事共同展示了这一新功能。此次发布之所以重要，是因为它并非简单的功能更新，而是代表了 OpenAI 在实现更强大、更自主的 AI 代理（Agent）方向上的一次实质性飞跃。Deep Research 允许模型进行长时间、多步骤的互联网研究，旨在彻底改变知识工作的范式，也是 OpenAI 通往 AGI（通用人工智能）路线图上的核心组成部分。
摘要
Deep Research 是一个能够进行自主、多步骤互联网研究的 AI 代理，其思考与执行任务时间可达 5 至 30 分钟。
该功能基于即将发布的 O3 推理模型，通过端到端强化学习训练，具备规划、执行、根据实时信息调整策略甚至回溯的能力。
其核心价值在于能替代人类完成耗时数小时的研究任务，生成带详细引用的综合性报告，覆盖市场分析、学术研究、产品选购等多种场景。
OpenAI 明确表示，开发能够长时间、自主执行复杂任务的代理是其 AGI 路线图的核心，Deep Research 是迈向“能够自我发现新知识”的模型的第一步。
Deep Research：重新定义 AI 的研究能力
OpenAI 研究主管 Mark 在视频开场即点明了公司对智能代理（Agents）的重视。他认为，代理将彻底改变知识工作，帮助企业优化流程、提升员工生产率，同时对消费者也至关重要。去年发布的 O1 模型开启了 OpenAI 的“O 系列”推理模型，其特点是“长时间思考”以获得更佳答案。然而，此类模型的一个局限是缺乏工具使用能力，尤其是浏览互联网这一核心工具。
Deep Research 的推出，正是为了突破这一局限。它被定义为一个能够在互联网上进行多步骤研究的模型，其过程包括发现内容、合成内容并对此进行推理，同时根据不断发现的新信息调整其计划。Mark 强调，称之为“深度”研究，是因为他们移除了模型的延迟约束。与传统模型快速返回答案不同，Deep Research 模型可能需要 5 分钟甚至 30 分钟才能给出答案。OpenAI 认为这是一个优点而非缺点，因为这标志着模型开始以无监督的方式执行更长时间的自主动作，而这正是其 AGI 路线图的核心。
“我们最终的理想是模型能够为自己发现新知识，” Mark 表示，“而第一步，就是打造一个能够去合成和理解网络信息的模型。” Deep Research 的最终产出是一份全面、带有完整引用的研究报告，堪比领域分析师或专家的作品。除了知识工作，该功能也适用于需要大量网络浏览的其他场景，例如寻找符合特定复杂条件的商品，或者为演示文稿整理素材。
OpenAI 宣布，Deep Research 将于当天晚些时候在 ChatGPT Pro 版本中推出，随后将逐步推广至 Plus、Team 以及教育和企业版用户。
实战演示：从市场分析到购物决策
为了直观展示 Deep Research 的能力，OpenAI 产品团队的 Neil 和 Josh 分别进行了现场演示。
Neil 模拟了一个产品经理的视角，希望研究是否应该开发一款新的语言翻译应用。他向 Deep Research 输入了一个复杂的查询：帮助查找 iOS 和 Android 的采用率、想学习另一门语言的人群百分比、过去几年移动渗透率的变化，并对比发达国家与发展中国家的差异，最后要求以格式化报告的形式呈现，包含表格和对 ChatGPT 最佳新兴机会的明确建议。Neil 指出，这样的查询原本需要他花费数小时手动完成。
启动任务后，Deep Research 首先返回了一系列澄清问题，例如如何定义移动渗透率、是关注整体采用率还是特定类别等。这类似于专业分析师在接手复杂项目前的需求确认环节，确保在长时间的研究开始前准确理解目标。在 Neil 给出部分指示并允许模型对其余部分做出最佳假设后，Deep Research 便开始了自主研究进程。
用户可以通过侧边栏实时观察模型的“思考”过程：它识别关键信息（如目标国家）、搜集资料、进行搜索、打开网页、阅读内容（包括图像、表格、PDF），并利用已有信息决定下一步行动。这展示了其根据上下文动态调整研究路径的能力。
与此同时，Josh 演示了一个更贴近个人生活的用例：在日本购买滑雪板。他详细描述了需求：高级装备、全山地但兼顾粉雪、因身高需要长板、以及希望有漂亮的配色方案，并要求输出为带有总结表格的报告。同样，Deep Research 在开始前询问了关于技能水平、预算等细节，在获得部分信息后便投入研究。最终，它返回了一份综合了多个网站评测信息的报告，并提供了一个对比表格。有趣的是，其首要推荐恰好是 Josh 家中已有的滑雪板型号，这从侧面验证了其研究的有效性。
两个演示任务最终都成功完成。Neil 的市场分析任务耗时 11 分钟，查阅了 29 个来源，生成了一份结构清晰、数据详实、带有图表的专业报告。用户可以直接点击查看模型中引用的每一个具体句子或段落来源。
技术内核：O3 模型与突破性评估表现
研究团队的 Isa 揭示了 Deep Research 背后的技术基础。它由 OpenAI 即将发布的 O3 推理模型的微调版本驱动。该模型通过端到端强化学习在困难的浏览和其他推理任务上进行训练，从而学会了规划和执行多步骤任务轨迹，能够根据实时信息做出反应并在必要时回溯。
最终模型具备多项强大能力：浏览用户上传的文件、使用 Python 工具进行计算和生成图表/图像（并可嵌入最终响应中）、从网站嵌入图片，以及在引用时精确到具体的句子或段落。
其性能在多项评估中取得了突破。在由人工智能安全中心和 Scale AI 发布的“人类最后考试”基准测试中（涵盖约 100 个不同学科的 3000 道简答和选择题），Deep Research 模型达到了 26.6% 的准确率新高。Isa 指出，模型的推理轨迹与人类解决问题的方式非常相似，例如在物理难题中查找科学论文中的公式，或在诗歌分析中查找其他诗作来推断格律。
在衡量智能体能力的 GAIA 基准测试（需要网络浏览、多模态、代码执行和文件推理）中，该模型也在所有三个难度级别上创造了新高。此外，OpenAI 还进行了内部专家级评估，让模型完成专家在其工作中需要数小时手动调查的任务，并由专家评定回答质量。评估结果显示两个关键洞察：首先，模型的通过率与任务的预估经济价值相关性更高，而非与预估耗时相关，说明模型认为困难的任务与人类耗时长的任务并不完全重合。其次，随着模型被允许进行更多次数的工具调用（即花更多时间思考和浏览），其性能持续提升，这验证了为代理提供更长时间以解决更难任务的路径是可行的。
OpenAI 也提到，该模型在幻觉评估上表现最佳，但仍有可能复述不准确信息，因此建议用户自行核对来源。
未来展望：通往 AGI 的自主智能体之路
在视频结尾，Mark 总结了 Deep Research 的意义，并展望了未来。他强调，2025 年 2 月发布的仅仅是冰山一角。目前是一个可以浏览网络的深度研究代理，但可以想象，未来同样的代理能够连接到自定义上下文或企业数据存储库。
Mark 再次重申，Deep Research 对于 OpenAI 的 AGI 路线图至关重要。他们相信，能够思考更长时间、更自主地解决非常困难任务的代理是发展方向。让模型能够为一个任务工作 30 分钟，实际上也激励了对更多计算资源的投入。这预示着 OpenAI 将继续沿着提升模型自主性、延长其任务执行时间和复杂度的道路前进，最终目标是实现能够自我发现新知识的通用人工智能。
Lam Research：买入夏季回调（评级上调）引言
今年 5 月初，我曾对 Lam Research Corporation（LRCX）截至 3 月季度的业绩进行分析，并得出结论：公司增长强劲，利润率也在持续扩张。不过，当时我认为，公司对中国市场潜在风险的敞口较大，而且其溢价估值似乎已经充分反映了稳健的基本面，因此我当时保持了相对谨慎的态度。
【原文图片位置：评级历史（Seeking Alpha）】
在那次更新发布后，Lam Research 股价迎来了一轮不错的上涨，但自 6 月底见顶之后，股价已经出现了相当明显的回调。7 月底，这家芯片设备巨头公布了截至 6 月季度的业绩。今天，我们将看看这些数据，以及 Lam Research 计划如何进一步强化自己的竞争优势。最终，这篇文章的目标是判断，这轮夏季回调是否值得买入。
增长正在加速
【原文图片位置：Lam Research 收入增长走势图（YCharts）】
从 Lam Research 2026 财年 6 月季度的营收表现来看，很明显 AI 带来的顺风正在发挥作用，而且目前很可能还在进一步增强。公司实现总收入 67.2 亿美元，同比增长 30%，这意味着收入增速进一步加快。
Lam Research 更习惯报告环比变化，而如上图所示，环比增速同样没有令人失望。事实上，相比 3 月季度，公司收入增长 15%，这是过去几年中幅度最大的单季度环比增长之一，而且领先幅度相当明显，因此可以看到非常强的行业顺风。Lam Research 的收入还比分析师预期高出 5,093 万美元，这进一步说明公司实际业务活动强于市场预期。
另一个反映当前需求强劲的指标是库存周转率，公司库存周转率从 3 月季度的 2.9 次提高至 3.0 次，而去年同期仅为 2.4 次。这说明公司的产品并没有长时间积压在库存中。
存储业务顺风非常明显
【原文图片位置：存储业务收入结构（Lam Research June Quarter Slides）】
进一步观察公司的收入结构，可以明显看到存储业务一直是 Lam Research 的重要增长驱动力。考虑到目前存储市场供应有多么紧张，这并不令人意外。如右图所示，在 2026 财年 6 月季度，存储业务占公司系统收入的 46%，高于上一季度的 39%，也高于去年同期的 41%，这是一个非常清晰的信号，表明芯片制造商正在积极采购设备，以扩大存储芯片生产能力。有意思的是，DRAM 占系统收入的比例环比实际上略有下降，但同比依然明显提高，这说明数据中心对存储的消费需求仍然强劲。鉴于许多存储芯片厂商都在专注于提高长期产能，我认为未来几个季度乃至未来数年，存储业务都会继续为 Lam Research 提供顺风。因此，如果未来存储业务占收入的比例继续提高，我并不会感到意外。
中国市场风险正在下降
【原文图片位置：Lam Research 按地区收入构成（Lam Research June Quarter Slides）】
在上一篇文章中，我认为中国市场正成为 Lam Research 越来越大的风险。但在 6 月季度，这一风险似乎已经有所缓解。如右图所示，6 月季度公司有 26% 的收入来自中国，相比上一季度的 34% 和去年同期的 35% 都出现了明显下降。这意味着公司对于一个存在较高地缘政治和监管风险市场的依赖程度正在降低。更值得注意的是，Lam Research 在减少对中国市场依赖的同时，还能够加速整体收入增长，这一点非常令人印象深刻。这也说明，中国以外市场对公司设备的需求到底有多么强劲。不过，投资者仍然应该留意一些持续存在的风险。正如上图所示，中国依然是公司的第二大地区市场，因此 Lam Research 仍然可能受到美国出口管制，或者中国政府政策变化的影响。
强劲的利润率
【原文图片位置：Lam Research 利润率表现（Lam Research June Quarter Slides）】
除了强劲增长之外，Lam Research 在 2026 财年 6 月季度也交出了非常优秀的盈利表现。首先，公司非 GAAP 毛利率无论环比还是同比都有所扩张。在 3 月季度，公司报告的非 GAAP 毛利率为 49.9%，而去年同期为 50.3%。很明显，业务组合对毛利率改善发挥了重要作用。无论环比还是同比，公司客户支持相关收入及其他业务的增长速度，都快于系统收入，而前者本身天然就具有更高利润率。此外，毛利率的增长也可能反映出公司在供应紧张市场中的强大定价能力。
对于非 GAAP 营业利润率，如上图所示，公司在 6 月季度实现了 38.4%，明显高于上一季度的 35.0%，也高于去年同期的 34.4%。这一扩张幅度甚至比毛利率还要更加显著，因此 Lam Research 对营业费用的控制可以说非常优秀。在利润端，公司实现调整后 EPS 1.82 美元，同比增长 37%，而且相比分析师一致预期高出 8.10%，表现非常强劲。因此，目前盈利能力显然不是投资者需要担心的问题。
另一个值得关注的变化是，公司股票回购规模出现了相当明显的下降。在 3 月季度，公司回购了价值 7.96 亿美元的股票，而 2025 财年 6 月季度回购金额达到 13.07 亿美元。但在今年 6 月季度，公司只回购了 2.46 亿美元股票。这可能意味着，公司认为当前自身股价已经有些偏贵，如果继续回购，可能反而侵蚀股东价值。稍后我们会更详细地看看公司的估值。
财务展望
【原文图片位置：Lam Research 2026 财年 9 月季度指引（Lam Research June Quarter Slides）】
对于 2026 财年 9 月季度，公司预计收入约为 81 亿美元，这一数字远超市场一致预期，并意味着同比增长 52%。这将比 6 月季度已经相当亮眼的增长进一步显著加速。到了这个阶段，虽然仍有一些人担心半导体繁荣可能很快结束，但实际情况看起来恰恰相反，行业顺风似乎仍然在增强。
对于非 GAAP 毛利率，公司预计将达到 52.0%，高于去年同期的 50.6%。因此，客户支持相关收入的增长可能继续跑赢其他业务，同时公司的定价能力也应该继续保持强劲。与 6 月季度类似，9 月季度营业利润率的扩张速度预计也将快于毛利率扩张，因此公司费用纪律仍然会持续。在利润端，公司预计 EPS 将达到 2.15 美元，同比增长 71%，这再次说明盈利能力完全不是目前需要担心的问题。
如果把时间维度拉得更长，投资者还能看到更多积极信号。首先，公司强调，CY2027 及之后的业务环境“极其出色”。公司表示，“客户已经公布了多个持续数年的新晶圆厂项目时间表。”这进一步强化了行业顺风具有持续性的逻辑。此外，在财报电话会议上，执行副总裁 Bettinger 提到，公司未来几年目标是把毛利率提升至 50% 中段区间，把营业利润率提高到 40% 中段区间。因此，Lam Research 最好的日子很可能还在后面。
投资创新
毫无疑问，Lam Research 长期最核心的竞争优势之一就是创新。在一个半导体性能如此重要的世界里，谁能在技术上领先竞争对手，谁就能够长期推动客户采用并持续扩大市场份额。最近的一些进展表明，Lam Research 正在进行相当大规模的投资，通过创新进一步强化自己的竞争优势。
今年 8 月中旬，公司宣布，未来五年将向其研发实验室网络投资 30 亿美元。在新闻稿中，CEO Tim Archer 表示：
在 AI 时代，创新速度极其迅猛，这要求芯片采用新的架构、不同的材料，以及以纳米级精度制造的复杂结构。我们提高整个研发流程速度的能力，已经成为决定性竞争优势。
这与我上面刚刚表达的观点是一致的。需要指出的是，这些研发投资绝不是某个遥远的长期目标，而是公司现在就正在加大投入。就在几天前，Lam Research 为位于 Oregon 州 Tualatin 的研发中心举行了奠基仪式。COO Sesha Varadarajan 表示：
我们新的 Oregon 先进实验室预计将进一步强化公司的专业能力，并增加数万平方英尺具有高度价值的洁净室空间，从而帮助我们与客户进行更加紧密的合作，同时增强全球实验室网络的专业能力和覆盖范围。
除了提升自身创新能力并强化竞争优势之外，我认为这些投资和承诺也再次说明，管理层对未来 AI 顺风的持续性和耐久性非常有信心。
当前风险收益比已经变得具有吸引力
【原文图片位置：Lam Research 前瞻市盈率走势图（YCharts）】
6 月底时，Lam Research 的前瞻市盈率还在 70 倍以上。此后股价有所回调，但需要明确的是，估值倍数的大幅下降同样是由市场不断上调增长预期推动的。目前前瞻市盈率已经下降至 31.87 倍，低于我上一篇更新文章中看到的 45.25 倍。我认为，对于投资者来说，当前风险收益比已经变得具有吸引力。
今天的分析已经表明，公司收入增长正在加速，而且利润率正在改善。库存周转率表明市场需求依然稳健，而存储业务显然已经成为公司业务增长的重要催化剂。中国依然是投资者需要关注的重要风险，但公司对这一市场的依赖程度已经有所下降。此外，随着 9 月季度指引表现强劲，同时公司继续投资创新，我认为 Lam Research 最近一段时间的业务前景已经显著增强。
自我上一篇更新文章发布以来，Lam Research 股价上涨了大约 13%，因此再次强调，估值倍数收缩主要还是因为市场不断上调盈利目标。不过，即使股价已经上涨，当前风险收益比似乎仍然变得更好了。截至本文撰写时，Seeking Alpha 显示 Lam Research 的前瞻非 GAAP PEG 只有 1.19 倍，甚至比 IT 行业中位数略低。对于一家我们所熟知的 AI 革命关键推动者来说，我认为这样的估值意味着机会。
总结
过去 52 周 Lam Research 股价已经上涨超过 200%，毫无疑问，有一些投资者会认为自己已经错过了这轮上涨。不过，经过今天的分析，我认为，从当前位置出发，公司股价仍然有很大概率继续跑赢市场。总结来看，自我上一篇更新文章发布以来，Lam Research 的基本面和业务前景总体上都变得更强，而风险则有所下降。与此同时，估值已经回落，因此在我看来，风险收益比已经明显转向有利于多头。对于那些一直等待首次建立仓位，或者希望在现有仓位基础上继续加仓的投资者来说，我认为自 6 月底以来的这轮股价回调创造了一个不错的建仓机会。因此，我将 Lam Research 的评级上调至“买入（Buy）”。
Applied Materials：随着 AI 制造需求加速，我重申“强烈买入”评级投资观点（Investment Thesis）
我重申对 Applied Materials（AMAT）的“强烈买入（Strong Buy）”评级。同时，尤其是在公司公布 2026 财年第三季度业绩之后，我也希望将目标价从此前的 802 美元下调至 680 美元。不过，我想在这里做一个重要区分。我下调目标价，并不是因为我原本的投资逻辑已经被打破。不，情况并非如此。事实上，我认为恰恰相反。2026 财年第三季度的业绩为我提供了更有力的证据，证明我此前讨论过的 AI 驱动逻辑芯片、DRAM、HBM、先进封装以及服务业务机会，正在以快于我原先模型假设的速度发展。目标价下调的原因，是在 AMAT 的估值倍数出现显著压缩之后，我采用了更加保守的前瞻估值倍数，而与此同时，我对 2027 年盈利的预测反而有所提高。
我最初的投资逻辑建立在这样一个观点之上：AI 正在推动半导体设备需求从一个普通的产能周期，转向一个更具结构性的增长周期。2026 财年第三季度进一步强化了这一观点，因为 AMAT 现在正同时看到 AI 基础设施建设的两个方面。一方面，芯片制造商正在竞相提升先进器件的性能和能效；另一方面，由于先进半导体供应依然紧张，它们也在努力扩大制造产能。公司表示，先进制程晶圆代工逻辑芯片、DRAM 和先进封装预计将在 2026 年和 2027 年分别贡献约 80% 的 WFE（晶圆制造设备）市场增长。更重要的是，AMAT 在这三个市场中都处于强势地位。我认为，这意味着我原本预期未来会发生的投资逻辑，如今正在越来越清晰地体现在客户资本开支和产品需求之中。
我也并不担心财报公布后的股价反应，这是有原因的。在 2026 财年第三季度财报发布之前，由于 AMAT 股价在 2026 年已经上涨超过一倍，投资者的预期门槛异常之高。路透社也报道称，一些投资者希望看到更明确的证据，证明 AMAT 的增长速度能够超过 Lam Research 和其他半导体设备同行。我理解这种担忧。但我认为，这轮抛售反而改善了风险收益比，因为支撑我投资逻辑的基本假设变得更强，而估值却出现了压缩。AMAT 目前的前瞻非 GAAP 市盈率为 38.79 倍，而我此前建立估值模型时这一数字为 50.44 倍。另一方面，最新增长数据显示，公司前瞻收入增长率为 19.07%，前瞻 EBITDA 增长率为 26.56%，前瞻 EPS 增长率为 28.47%，长期 EPS 增长率为 29.76%。在我看来，与此前在经营数据尚未完全跟上之前就支付超过 50 倍盈利估值相比，现在的投资环境健康得多。
【原文图片位置：AMAT 估值评级（Seeking Alpha）】
更新后的增长驱动因素（Updated Growth Drivers）
第一个增长驱动因素仍然是先进制程晶圆代工逻辑芯片和 Gate-All-Around（GAA，全环绕栅极），但我正在提高我为这一业务分配的收入贡献。此前我的模型以 2026 财年第三季度 Semiconductor Systems（半导体系统）业务 69 亿美元的收入指引为基础，对应 276 亿美元的年化收入运行率。如今，AMAT 对第四季度 Semiconductor Systems 收入的指引约为 79 亿美元，这将其年化收入运行率提高至 316 亿美元。如果我继续采用此前相对保守的假设，即其中约 50% 的收入暴露于价值量更高的先进制程晶圆代工逻辑芯片机会，那么可以得到 158 亿美元的收入基础。应用我此前相同的 18% 增长假设，可得到约 28.4 亿美元的新增收入，高于我原模型中的 25 亿美元。我认为继续维持 18% 的增长假设已经相当保守，因为 AMAT 表示，Gate-All-Around 和 FinFET 产能扩张推动公司第三季度晶圆代工逻辑业务收入创下纪录，而管理层预计，在日历年下半年，先进制程晶圆代工逻辑芯片收入还将出现另一次显著增长。
这一增长驱动因素的经营经济性也有所改善。我此前模型采用的是 35% 的利润率假设，而 Semiconductor Systems 在 2026 财年第三季度实现了 38% 的非 GAAP 营业利润率。将 38% 的利润率应用于我预测的 28.4 亿美元新增收入，可以得到约 10.8 亿美元的新增营业利润。随后，我为了保持保守，应用 90% 的利润转化系数，再使用管理层最新给出的 2027 年 13% 税率假设，并除以约 8 亿股摊薄平均流通股数。由此得到先进制程逻辑芯片业务潜在贡献约 1.06 美元 EPS。我并不认为这 1.06 美元会全部作为增量叠加在 2026 财年第四季度盈利之上，因为第四季度指引本身已经包含了部分增长释放。不过，这一计算告诉我，这一增长驱动因素背后的盈利能力比我上一篇文章中所假设的更强。
我的第二个增长驱动因素是 DRAM 和 HBM，而 2026 财年第三季度正是在这一领域最大幅度提升了我的信心。AMAT 披露，包括 HBM 封装在内的 DRAM 收入同比增长 52%，创下历史新高。管理层随后表示，随着客户扩大洁净室产能，公司预计 DRAM 收入将出现非常显著的增长。这比我最初对 DRAM 和 HBM 机会采用 25% 增长假设时所拥有的证据更强。不过，我仍然维持 25% 的增长假设，因为我并不希望简单地将 52% 的季度增长率无限期外推。按照 316 亿美元的 Semiconductor Systems 年化收入运行率，以及第三季度 DRAM 占比 26% 计算，可以得到约 82 亿美元的 DRAM 和 HBM 收入基础。按照 25% 增长率计算，对应新增收入约 20.5 亿美元，高于我此前模型中的约 17.3 亿美元。
对这 20.5 亿美元新增收入应用 38% 的营业利润率，可以得到约 7.8 亿美元的营业利润。在应用 90% 的利润转化系数、最新 13% 税率以及摊薄股数后，我得到约 0.76 美元的潜在新增 EPS。同样，我不会机械地将这全部叠加到 2026 财年第四季度 EPS 运行率之上，因为部分 DRAM 强劲表现已经包含在指引中。对我而言，更重要的一点是，底层收入池已经扩大，而我使用的 25% 增长假设并没有提高。这意味着模型拥有更大的上行空间，而不需要我假设当前 52% 的增长率能够永远维持。我更喜欢这种建模方式，因为半导体行业有一个特点：任何假设增长会沿直线永久延续的人，最终往往都会受到惩罚。
我的第三个增长驱动因素是先进封装，而 2026 财年第三季度显著强化了这一部分投资逻辑。在我上一篇文章中，管理层预计 2026 年先进封装收入增长将超过 50%。最新展望已经提高至增长超过 70%，这是一次显著的上修。AMAT 也正在强化其在电镀、CMP（化学机械抛光）、eBeam（电子束）、沉积、刻蚀以及新兴面板级封装等领域的产品组合，而管理层也将先进封装描述为 AI 计算创新中最重要的领域之一。在我更新后的模型中，我仍然只采用 50% 的增长假设。如果假设先进封装占我 316 亿美元 Semiconductor Systems 年化收入运行率的约 10%，那么其收入基础为 31.6 亿美元，50% 增长意味着新增收入 15.8 亿美元，高于此前的 14 亿美元。
【原文图片位置：先进封装（Q3 2026 AMAT Earnings Call）】
按照 38% 的利润率，这一增长驱动因素可能产生约 6 亿美元新增营业利润。应用相同的 90% 利润转化系数、13% 税率以及 8 亿股摊薄股数后，可得到约 0.59 美元的潜在 EPS 贡献。需要特别指出的是，这里存在一个重要的建模问题，因为 AMAT 将部分 HBM 封装收入计入其 DRAM 数据中。这意味着，如果简单地将 DRAM 与先进封装的全部贡献相加，可能会造成一定程度的重复计算。这也是为什么我不会把每一美元理论上的新增 EPS 全部叠加到 2026 财年第四季度指引之上的原因之一。
第四个增长驱动因素是 Applied Global Services（AGS，应用全球服务），而管理层再次超出了我此前的假设。我最初基于 66.6 亿美元的年化收入基础，并使用 15% 增长率来对 AGS 进行建模。2026 财年第四季度指引目前约为 18.4 亿美元，这意味着年化运行率已经达到 73.6 亿美元。管理层还将 2026 日历年 AGS 增长展望提高至超过 20%，同时仍维持长期可持续的中双位数增长预期。目前已有超过 37,000 个腔室连接到 AMAT 的 AIx 软件，而我此前撰写文章时这一数字为超过 35,000 个，这些系统可以帮助客户改善良率和晶圆厂利用率。我继续使用 15% 的增长假设，对应约 11 亿美元新增收入。
按照 30% 的利润率计算，AGS 可以带来 3.3 亿美元新增营业利润。在应用我的利润转化、税率和股数假设后，对应约 0.32 美元的潜在新增 EPS。AGS 的重要意义并不仅仅体现在这一数字上，因为它使 AMAT 的收入结构不再仅仅依赖新设备出货。AI 晶圆厂正在变得越来越复杂，而客户在设备安装后，越来越需要持续的监控、预测性分析、零部件、维护和良率优化。这使 AMAT 与客户之间形成持续性的经济关系，而不是一次性的设备销售。在我看来，这一点应该得到更多关注，因为它提高了整体盈利质量。
另外还有两个发展因素能够强化上述四个增长驱动因素，而不需要我单独为它们建立收入项目。首先，AMAT 目前预计，由于先进逻辑芯片和 DRAM 需要更多 eBeam 和检测步骤，2026 年工艺诊断和控制业务收入将增长超过 50%。其次，公司计划到 2028 年将季度系统制造能力在当前基础上提高一倍，并且已经在为进一步扩产做准备，以支持直至 2030 年的需求。仅在 2026 财年第三季度，客户就宣布了超过 10 个新的晶圆厂项目，而且部分需求讨论目前已经延伸至 2030 年。我没有将这些因素作为独立增长驱动因素建模，因为那样会重复计算已经包含在晶圆代工逻辑、DRAM 和封装业务中的收入。但它们让我更加确信，我的增长假设背后确实存在真实的产能建设和客户需求，而不只是理论推演。
估值（Valuation）
我做出的最大变化，是调整估值框架。在上一篇文章中，我采用 50.44 倍前瞻非 GAAP 市盈率，以及 15.90 美元的 2027 年 EPS 预测，得出了 802 美元目标价。最新经营数据表明，15.90 美元的 EPS 假设过于保守，但最新估值数据也让我认为，继续使用 50.44 倍作为审慎的目标估值倍数已经较难合理化。AMAT 当前的前瞻非 GAAP 市盈率为 38.79 倍，而行业中位数为 22.86 倍，正如前文图 1 所示。真正重要的变化是，前瞻非 GAAP PEG 已经压缩至 1.3 倍，仅比行业中位数 1.24 倍高约 5%，并且比 AMAT 自身过去五年 1.92 倍的平均水平低约 32%。换句话说，单看前瞻非 GAAP 市盈率，公司仍然享有溢价，但相对于预期增长率而言，其估值已经显著改善。
基于此，我在更新后的目标价中采用 40 倍前瞻非 GAAP 市盈率。这仅比 AMAT 当前 38.79 倍的估值高约 3%，因此我的投资逻辑并不需要依赖显著的估值重估才能成立。从同行比较来看，我也认为 40 倍是合理的，因为 AMAT 当前前瞻非 GAAP 市盈率为 38.79 倍，而 Lam Research（LRCX）为 32.83 倍、KLA（KLAC）为 34.11 倍、ASML（ASML）为 39.92 倍。
在盈利假设方面，我以 2026 财年第四季度非 GAAP EPS 指引中值 4.02 美元作为起点。进行年度化后，对应每股约 16.08 美元的盈利运行率。根据我更新后的各项增长驱动因素计算，晶圆代工逻辑、DRAM/HBM、先进封装以及 AGS 合计可能贡献高达约 2.7 美元的额外 EPS 能力。不过，我不会将这全部加到 16.08 美元之上，因为 2026 财年第四季度指引已经包含了部分增长，而且 HBM 与先进封装之间存在一定重叠。因此，在构建 2027 年预测时，我只确认这部分理论新增贡献的大约三分之一。由此得到 2027 年非 GAAP EPS 约为 17 美元，高于我此前的 15.90 美元预测，但仍为执行风险、更高的 13% 税率以及正常的半导体周期性保留了缓冲空间。
项目
数值
2027 年非 GAAP EPS 预测
$17
前瞻非 GAAP P/E 倍数
40x
隐含目标价
$680
当前价格
$492
上涨潜力
38%
关键风险（Key Risks）
我目前看到的最大风险，是当前晶圆制造设备支出的强劲程度可能比我所假设的更具周期性。我这样说，是因为我的更新模型依赖于先进制程晶圆代工逻辑、DRAM、HBM 以及先进封装领域持续进行投资。但归根结底，如果产能利用率下降、存储芯片价格走弱，或者 AI 基础设施资本开支放缓，半导体客户完全可以迅速推迟设备交付。这一点尤其重要，因为在更新后的模型中，我采用 316 亿美元年化 Semiconductor Systems 收入运行率，作为多个增长假设的起点，而这一数字相比我最初使用的基础有显著提升。因此，如果客户推迟新晶圆厂项目或洁净室扩建，那么我预计的 28.4 亿美元晶圆代工逻辑新增收入和 20.5 亿美元 DRAM/HBM 新增收入，可能需要更长时间才能兑现。这意味着，风险并不是长期 AI 机会消失，而是这些收入和 EPS 贡献实现的时间点比我 2027 年估值所假设的更晚。在我看来，如果管理层对于 2027 年的需求可见度开始缩短、Semiconductor Systems 增长显著放缓，或者计划中的产能扩张开始领先于客户实际需求，我会因此变得更加谨慎。
我的第二个风险是 AMAT 仍然拥有较高估值，这意味着公司能够容忍的执行失误空间更小。即使在近期估值压缩之后，该股前瞻非 GAAP 市盈率仍然达到 38.79 倍，而行业中位数仅为 22.86 倍。我的新模型假设，在新的 680 美元目标价下，AMAT 可以在 2027 年 17 美元 EPS 基础上维持 40 倍估值。这显然比此前 50 倍以上的前瞻非 GAAP 市盈率更容易合理化，但它依然依赖 AMAT 将更高的晶圆代工逻辑、DRAM、封装以及 AGS 收入转化为我模型中所假设的利润率扩张。因此，出口限制、贸易政策变化或者客户产能爬坡速度放缓，都可能对股价造成双重打击：一方面降低前瞻盈利预测，另一方面压缩投资者愿意支付的估值倍数。这一点尤其重要，因为 AMAT 正在大规模投资制造产能、研发以及客户支持体系，以满足延伸至 2030 年的需求，这也提高了公司一旦判断需求错误时所要承担的成本。不过目前，我认为这一风险仍然可控，因为前瞻非 GAAP PEG 已经下降至约 1.3 倍，同时管理层的需求可见度也有所改善。
最后观点（Final Thoughts）
归根结底，我最初关于 AMAT 的投资逻辑依然非常成立，而且虽然我将目标价从 802 美元下调至 680 美元，但第三季度业绩实际上进一步强化了这一逻辑。真正重要的变化是，公司经营基本面已经改善，而我采用的估值框架变得更加保守。先进制程晶圆代工逻辑、DRAM/HBM、先进封装和 AGS 的发展速度都快于我最初的预期，同时管理层目前对于客户需求和产能需求的可见度已经延伸至接近 2030 年。我的更新模型将 2027 年非 GAAP EPS 从 15.9 美元提高至约 17 美元，但我现在采用 40 倍前瞻非 GAAP 市盈率，而不是此前的 50.44 倍，因为我认为，在近期估值压缩之后，这能提供一个更加合理、更加站得住脚的估值。在目前约 492 美元的股价下，我的 680 美元目标价仍然意味着 38% 的上涨空间。在我看来，更强的盈利能力、更低的入场价格以及更加审慎的估值倍数相结合，创造了比此前更好的风险收益结构。这就是为什么我继续重申对 AMAT 的“强烈买入（Strong Buy）”评级。
OpenAI 的 Agent Commerce 战略：从商品发现到代理结账从 Search / Feeds / Content 到 ChatGPT，再到 merchant systems、checkout 与 payment infrastructure，交易入口正在迁移。
电商入口正在迁移，Chatbot 和 AI 正在成为下一代重要的商品发现入口。
过去，用户买东西，通常先去搜索引擎、电商平台首页、社交媒体或者测评内容里找答案。现在，越来越多用户开始先把需求交给 AI：预算多少、买给谁、用途是什么、最在意什么，再让它帮自己筛选、比较、收敛。
这里的变化不只是多了一个购物功能，真正的变化是，商品发现、交易组织，结账方式，都可能被重新定义。
OpenAI 尝试过做导购，也试过把结账留在 ChatGPT 里，但第一轮验证下来，商户并没有把 checkout 这道门轻易交出去。于是 OpenAI 的策略开始收缩：不再急着吃掉完整交易闭环，而是先回到一个更有杠杆的位置，抢商品发现、决策过程和交易发起入口。
OpenAI 并不要做支付公司，它是在抢支付上游。
一、它先抢的不是支付，而是购物入口
过去二十年，电商入口大致分成三类：搜索、推荐和内容。用户先去 Google、Amazon、淘宝搜关键词，或者在平台首页、信息流、广告位里被分发内容，再或者通过测评、榜单、种草帖、短视频，把模糊需求一步步变成购买决策。 当下ChatGPT 切入的，正是这三类入口交界的那一层。
用户不一定一开始就知道自己要买什么，但他通常知道自己的需求：预算多少、给谁买、用途是什么、哪些约束不能碰。过去，这类问题要靠搜索、比价、内容、评论来拼。现在，OpenAI 试图把它收进一段对话里，它最重要的战略动作，不是帮用户完成支付，而是先让用户不去别处问。
一旦用户先在 ChatGPT 里提出购买意图，商品分发的第一道门就换人了。那时最有价值的，不再是谁拥有更多页面，而是谁更早理解用户到底要什么。对 OpenAI 来说，这正是它切入 Agent Commerce 的起点。
二、代理式导购，解决的不是信息，而是决策
传统导购解决的是信息过载，ChatGPT 解决的是决策成本，用户不需要自己翻几十个页面，不需要来回比参数，也不需要在“便宜一点”和“靠谱一点”之间反复横跳，只需要把约束说清楚，系统来收集、比较、追问、收敛。
2025 年 11 月，OpenAI 推出了 shopping research，试图把“选品”本身做成一种 AI 代理服务：系统会追问需求，帮助比较不同方案，生成更像购买指南的结果。这一步的关键不在于展示了多少商品，而在于它开始直接介入“怎么买、怎么比、怎么问”的过程。真正高价值的，从来不是最后那一下支付，而是支付之前那段决策过程。谁接住这段过程，谁就开始影响用户看到哪些商品、用什么逻辑比较、哪些信息被强调、哪些商户更容易被选中，以及最终在哪完成交易。
这已经不是普通搜索优化，这是交易上游的重写。
三、OpenAI 官方怎么定义 Agentic Commerce
OpenAI 对 Agentic Commerce 的官方定位，其实已经越来越清楚。它不是要把 ChatGPT 做成另一个电商平台，也不是急着自己下场做支付。更准确地说，OpenAI 想让 ChatGPT 成为用户发现商品、比较选项、收敛决策、发起购买的界面。
这条路线的重点，不在 payment rail，而在交易上游。它先抢的是商品发现和决策过程，再尝试向下延伸到结账界面；支付执行、订单履约和大部分交易责任，暂时仍留给 Stripe 和商户。从这个角度看，OpenAI 的 Agent Commerce 战略，不是“做支付”，而是“占住支付之前最有杠杆的位置”。
我们来看OpenAI的官方时间线，这条路线并不是一开始就想清楚的。2023 年 3 月，OpenAI 先用 ChatGPT plugins 试水，把 Klarna、Shopify、Instacart、KAYAK 这些购物和交易能力接进来。这一阶段更像是是“给 ChatGPT 接电商工具”。用户在聊天里提需求，插件返回商品、价格、链接和服务能力。
但插件模式的问题也很明显：体验不统一，入口分散，用户心智弱，OpenAI 也并不真正控制交易界面。它能调工具，但还没有掌握 commerce surface。到 2025 年 9 月，OpenAI 真正下场，发布 Buy it in ChatGPT，把 Instant Checkout 和 Agentic Commerce Protocol 一起推出来，第一次试图把“从聊天到下单”直接留在 ChatGPT 里。这说明它当时想拿的，不只是导购，而是更深地进入结账界面。
再到 2025 年 11 月 24 日，OpenAI 推出 shopping research，开始把重点放到购物研究、比较和决策辅助上。到了 2026 年 3 月 24 日，OpenAI 在 Powering Product Discovery in ChatGPT 里给出了更清楚的官方表态：第一版 Instant Checkout 没有达到它希望提供的灵活性，因此开始允许商户继续使用自己的 checkout experience，而 OpenAI 自己则把重点重新放回 product discovery。
这个变化非常关键。
它说明 OpenAI 不是没试过更深地吃交易闭环，而是试过之后发现，至少在第一版上，商户对原生结账的接受度和灵活性要求，比想象中更高。商户真正在乎的，从来不只是“能不能点支付按钮”，而是品牌体验谁控制、支付方式谁决定、会员体系能不能接上、归因和数据回流怎么算、优惠券和忠诚度怎么保留、谁是 merchant of record、风险和责任谁来背，于是它的战略开始收敛：先不急着统一 checkout，而是先把商品发现和交易发起入口握在手里。
从这个角度看，OpenAI 对 Agentic Commerce 的官方定位，不是“做支付”，而是“成为用户发现商品、比较选项、收敛决策、发起购买的界面”
四、为什么 OpenAI 没先拿下结账，而是先回到商品发现
从结果看，OpenAI 并不是从一开始就只想做商品发现，它试过插件式接入，试过对话内原生结账，也试过把购物研究做成 AI 代理服务。问题是，真正进入交易闭环之后，它很快撞上了商户控制权的问题。没先拿下结账，问题大概率不在“能不能支付”，而在“商户愿不愿意把结账主权交出来”。
商户愿意接 AI 流量，也愿意接 AI 带来的高意图用户，但不等于愿意把 checkout 主权交出去。因为 checkout 不只是一个付款页面，而是品牌体验、支付方式、会员体系、订单归因、优惠券、忠诚度、售后和责任链条的汇合点。OpenAI 第一版 Instant Checkout 没跑通，本质上不是技术按钮没打通，而是这套商户需求还没有被充分满足。
这也是为什么 OpenAI 后来把重点重新放回 product discovery。它想拿的，不是清结算，不是收单，不是资金流，而是交易链路里更轻、但更有杠杆的一层：用户先来哪里提需求，商品怎么被理解和比较，商户怎么接入这个新分发系统，订单信息怎么通过协议被传递，最后的购买动作又在哪里被确认。
换句话说，OpenAI 不是放弃了 Agent Commerce，而是调整了自己在 Agent Commerce 里的位置。它没有继续硬吃 checkout，而是先去占住交易上游最有价值的控制点，从商业结构上看，这是一条更聪明的路线。
五、OpenAI、Stripe 和商户之间，正在形成新的分工
如果把这条链拆开看，三方分工已经越来越清楚。OpenAI 负责用户意图、商品发现、比较与决策、发起购买的界面，以及商户接入协议。Stripe 负责支付凭证、token 化授权、风险信号和 agent payment 的执行基础设施。商户负责库存、订单、履约、售后，以及大部分真实交易责任。
这意味着，OpenAI 抢的是入口和界面层，Stripe 做的是支付基础设施层，商户保留的是交易责任层。这也是为什么 OpenAI 可以把自己讲成 AI agent for the user，同时又强调商户保留支付、系统和客户关系控制权。因为这才是它现阶段最舒服的位置：吃上游，不背下游。
很多人会问，既然都已经做到代理结账了，为什么不继续往下做钱包、支付、金融服务？答案很简单：现在往下做，不划算。
第一，监管太重。支付不是 UI 能解决的问题，而是牌照、合规、反欺诈、争议处理、网络规则和资金责任的集合。第二，信任还没建立完。用户今天愿意让 AI 帮自己找商品，不等于愿意让 AI 自主动钱。第三，商户也不会把最后一道门轻易交出去，尤其是在品牌、会员、支付和数据这些最敏感的地方。
所以 OpenAI 当前最优策略不是全吃，而是抢最值钱的那一段。这也是为什么它的 commerce policies 非常保守。它不是不知道这些方向有想象力，它只是知道现在不该碰。
六、对商户来说，这不是多一个流量渠道，而是多一个代理分发系统
很多商户今天看 ChatGPT shopping，可能会把它理解成一个新流量口。但它更接近一个新的分发系统。
过去商户优化的是 SEO、广告投放、商品页转化和 checkout 漏斗。以后商户还要优化另一层：商品信息能不能被 AI 正确理解，参数、价格、库存、促销能不能结构化传递，品牌在对话里的可比性是否足够清晰，商户系统能不能承接 agent-driven intent。
换句话说，未来商家不仅要优化给人看的页面，还要优化给代理读的数据。谁先适应，谁就更容易吃到 Agent Commerce 的增量。
对商户来说，ChatGPT 不是多了一个广告位，而是多了一个会主动比较、主动筛选、主动发起购买的代理分发系统。
七、对支付行业来说，真正的变化是“代理授权”被推到了台前
从支付行业看，这件事最值得研究的，不是 ChatGPT 能不能带来多少 GMV，而是它把一个长期问题提前摆上台面：当交易发起者从“人点按钮”变成“代理执行授权”，支付系统的控制点会不会转移？
过去支付系统最关心的是卡和钱包、路由和收单、风控和拒付、身份验证。未来还要多一层：谁能代表用户发起支付，授权边界怎么定义，支付凭证如何做限额、限时、限商户 token 化，商户如何判断是“用户本人支付”还是“代理支付”，dispute、退款和责任链路又如何追溯。
如果这层成立，那么未来支付行业的一部分护城河，可能会从 payment rail 本身，转向 agent authorization。这也是为什么 OpenAI 虽然没做支付公司，却已经进入了支付战略的讨论中心。因为它已经开始影响交易是如何被发起的。
结语
OpenAI 在 commerce 上的路线，已经比很多人想得更清楚。它不是从一开始就只想做商品发现，它试过插件，试过购物研究，也试过把原生结账直接做进 ChatGPT。但跑了一轮之后，它发现最容易先拿下的，不是 payment rail，也不是商户 checkout，而是交易上游的入口和决策过程。
所以它现在的策略很明确：先拿 discovery，再试 checkout；支付执行交给 Stripe，商户控制权暂时还给商户，自己则占住用户意图、交易界面和协议标准。
对 OpenAI 更准确的判断不是“它要做支付”，而是：
它不做支付公司，但它正在抢支付上游。
未来真正的争夺，未必是谁来清算每一笔钱，而是谁先成为 agent 时代的交易入口、决策界面和授权起点。谁占住这三层，谁就更有机会定义下一代 commerce。
Hash Global Reasearch 研报：比特币还没涨，为什么我们开始觉得熊市可能结束了？撰文：Jessica Feng (@Jf4172), Investment Manager of Hash Global BNB Fund；Henry Yang (@ARSHenry1), Investment Partner, Head of Hash Global Secondary Market Funds.
过去半年，AI 的火爆行情几乎吸走了市场全部注意力，就连Crypto最后的信仰—比特币，都出现了剧烈动摇。自2月跌破 7 万美元以来，BTC 三次回踩 5.8 万—6 万美元区间。行业老玩家—Strategy开始卖币、矿企转向AI，行业前景暗淡，也让恐慌来的一次比一次真实。
在美股继续攀升、黄金触底反弹之时，Crypto则仿佛被全世界遗忘：BTC在6.2 万—6.5 万美元之间横盘已近两个月，30 天隐含波动率一度降至 36%，创下多年低位。缺乏生机的行情让大众很难对市场乐观。
但我们最近更关注的，是“变化”与“角度”，即在价格背后，市场正在发生的变化。
那些前期把市场压下去的力量，正在一个个变弱：宏观紧缩预期降温，Strategy爆雷危机缓解，机构资金停止流出。
与此同时，比特币链上筹码正在盘整中重新聚集。
一切似乎都预示着拐点临近，但这些变化还没有反映在价格之中，因为市场都在等待更明确的信号。
场外，AI交易降温，资金即将开始新一轮的切换布局；场内，老OG们还在等待最后一跌迟迟未出手——此刻风平浪静的水面，恰恰给我们打开了最佳的切入角度与时机。
行情何时启动难以预测，但可以把握的是，我们正在进入布局下一轮周期的时间窗口。
一、价格未变的表象下，筹码结构重新洗牌，新的底部正在形成
BTC 已经三次测试 6万美元关口，每一次都获得了明显承接。
随后价格反弹至 6.5 万美元附近，上方卖压重新出现，市场又回到 6.3 万—6.5 万美元之间反复震荡。表面上看，价格几乎没有变化，但链上筹码已经悄然完成了一轮重新分布。
目前，6.1 万—6.5 万美元区间已经沉淀超过 240 万枚 BTC，占流通供应量约 12%；其中，仅 6.3 万美元附近就聚集了超过 100 万枚 BTC，占流通供应量约 5.2%。筹码集中度上升到历史罕见程度。
这个变化比短期涨跌更值得关注。底部不是突然出现的，而是在反复的拉锯中，被市场“买出来”的：有人离场，也有人承接；旧筹码不断换手，新资金在更低的位置重新建立成本基础。随着越来越多 BTC 集中在相近价格区间，新的价格共识也随之建立。
因此，动能的变化往往先于价格。回看历史，2024 年 5 月至 11 月，BTC 在 ETF 行情后也曾经历半年的调整，在从6万美元拉升至10万美元之前，链上也曾在5 万—6 万美元附近出现高度集中的结构。事后看，彼时构筑的底部，就是后续行情启动的跳板。
历史不会简单重复，但类似的筹码结构说明，市场正在经历一轮相似的底部换手。
二、方向性选择来临，压制市场的力量正在瓦解
筹码集中代表博弈加剧，市场即将做出选择，却不足以预示方向。
真正让天平向上倾斜的，是此前推动市场下跌的几股力量正在减弱。
宏观压力下降，加息风险降低
这一轮调整背后，最重要的推动因素是市场对更高利率的担忧。
地缘冲突推升通胀预期，美联储释放鹰派信号，美债收益率和美元走强，风险资产自然承压。
但最近，这个高利率定价的逻辑开始松动。
美国 6 月 CPI 环比下降 0.4%，创 2020 年 4 月以来最大单月降幅；核心 CPI 环比持平，低于市场预期。与此同时，7 月非农就业人数减少 2.3 万人，同样明显弱于预期。
通胀在降温，就业也在走弱。这一边际变化扭转了此前市场定价紧缩的条件。
当这一预期松动，风险资产面临的压力也自然降低。
爆雷危机降温，Strategy迈向第三次转型
过去几个月，市场对 Strategy的fud进一步放大了恐慌。不少声音认为，Strategy的资本结构出现问题，支撑本轮周期的最大买方将在下行期变成压倒市场的结构性卖方。
出于这种担忧，STRC一度跌到74美元，MSTR的mNAV也一度跌破1倍。
但在Strategy实际开启卖币之后，市场的反应却在逐渐降低。“脱敏”的背后，是市场正在重新理解Strategy的策略。
截至目前，Strategy 累计卖出总持仓0.26%的BTC，补充现金储备至约 45 亿美元，足以覆盖约 3 年的利息支出，同时大幅回购折价的 STRC，以低成本的方式持续降低负债规模。市场也逐渐意识到，Strategy的一系列操作，恰恰是通过转型——从被动持有到主动资本管理，切断市场所担心的负向螺旋。
在熊市阶段收缩战线，通过小规模卖出补充流动性、稳定资本结构，确保生存，才能在下一轮行情中保留足够的融资能力重启飞轮。
近期 STRC 已回升至约 95 美元，Strategy 也重新恢复 MSTR 融资。短期资金压力缓解，被迫大规模抛售的风险降低。
这意味着此前最令人担心的结构性卖压之一，正在明显减弱。
AI 交易降温，Crypto的配置吸引力正在上升，或吸引资金回流
过去半年，AI板块显著分流了全球资金。
相比缺乏叙事的 Crypto，AI 提供了更具确定性增长的投资机会，但是近期，AI交易开始降温。
随着估值不断抬高，增值预期被充分定价，拥挤的AI交易在7月迎来了集中去杠杆：纳斯达克 100 指数下跌约 7%，标普 500 环比持平，而此前超跌的Crypto 则逆势修复：BTC 单月上涨约 6%，ETH 上涨约 18%。基本面有明显增强的蓝筹DeFi资产表现更强，UNI单月涨超过100%。
当资金重新寻找配置方向，处于低估值，政策面基本面却迎来改善的crypto资产，或将重新进入资金视野。
三、潮水来临前，布局于“无人认领”之时
压力因素的边际改善并不等于全面逆转，因此判断行情已经来临为时尚早。
当市场都在等待更加明确的信号，这恰恰提供了一个宝贵的时间窗口。
传奇投资人 Stanley Druckenmiller 在回顾 Teva 制药的投资时，曾谈到“无人认领区”这个概念：价值投资者因为战略转型而卖出，成长投资者又因为转型尚未完成而观望。当两类资金都还没有真正进入时，反而提供了一个结构断层的投资机会。
现在的 BTC 也面临同样的断层机会：Crypto这边还未启动，AI FOMO的资金还在博弈最后的盛宴；行业暴雷时刻迟迟未到，圈内老钱们还在等待最后一跌。
站在当前时点，真正值得思考的是，当市场步入无人认领区，我们是否敢于走在共识之前，提前占位？
Coinbase CEO Brian Armstrong（布莱恩·阿姆斯特朗）：加密、监管与科技向善撰文：Techub News 整理
导语
在 Lex Fridman 播客的第 307 期节目中，全球最大加密货币交易所之一 Coinbase 的联合创始人兼 CEO Brian Armstrong（布莱恩·阿姆斯特朗）接受了长达 156 分钟的深度访谈。这次对话录制于美国证券交易委员会（SEC）对 Coinbase 部分上架资产是否属于证券展开调查之前，但其讨论内容超越了短期监管风波，深入探讨了加密货币的本质、创业的艰辛、技术挑战以及科技如何驱动人类进步等根本性问题。作为拥有近亿用户的加密巨头掌舵人，Armstrong 的思考不仅关乎 Coinbase 的未来，也映射了整个加密行业在寻求合规与创新平衡点时所面临的普遍困境与机遇。
摘要
创业真谛：行动产生信息。Armstrong 回顾 Coinbase 早期“在迷雾中登山”的经历，强调在找到产品市场匹配（PMF）前，持续行动和快速试错远比空想重要。
加密交易所的核心：安全、合规与用户体验的三角平衡。他详细解释了交易所的订单簿机制、防欺诈的机器学习应用以及应对黑客和套利者的“多层铅弹”安全策略。
与监管共舞：漫长而必要的道路。Armstrong 承认与政府和监管机构合作是推动加密普及的“漫长而艰难的道路”，但坚信这是构建开放金融系统的必经之路。
超越加密：科技向善的实践。他分享了对开放科学平台 ResearchHub 和长寿科技公司 New Limit 的投资逻辑，体现了其利用科技和资本解决重大人类问题的愿景。
给年轻一代的建议：成为“竞技场中的人”。他鼓励年轻人通过创建或加入致力于解决实际问题的科技公司来改变世界，而非仅仅停留在批评层面。
从程序员到 CEO：Coinbase 的诞生与至暗时刻
Brian Armstrong（布莱恩·阿姆斯特朗）的编程生涯始于中学时期一本《30 天学会 Java》的书，尽管最初被 Java 的“public static void main”搞得晕头转向，但后来接触的 PHP 和 Ruby 让他找到了快速构建原型的乐趣。这种“黑客”精神在他 2010 年底阅读比特币白皮书后找到了新的用武之地。当时还是 Airbnb 工程师的他，萌生了创建“比特币的 Gmail”——一个托管比特币钱包的想法。
然而，这个想法几乎遭到了所有聪明朋友的反对，要么认为比特币是骗局，要么警告他托管资产会被黑客攻击。在自我怀疑中，Armstrong 利用业余时间用 Ruby 写了一个比特币节点和钱包原型，并申请了 Y Combinator（YC）。YC 的 15 万美元投资成了关键转折点，给了他辞去工作、全力投入的信心。即便如此，公司最初的产品——那个托管钱包——无人问津。在 YC “与客户交谈，改进产品”的训诫下，他联系了早期用户，得到了一个至关重要的反馈：“我没有比特币，所以不知道能用这个钱包做什么。”这一刻，他恍然大悟：用户需要的不是一个存储工具，而是一个能将法币轻松转换为比特币的入口。
于是，团队开始整合银行支付通道，构建基础的交易所功能。当“购买比特币”按钮上线后，用户增长曲线终于开始陡峭上升——他们找到了产品市场匹配。但随之而来的不是坦途，而是作为初创公司 CEO 必须承受的压力测试。
Armstrong 回忆了早期的“至暗时刻”：团队只有五人，所有人严重睡眠不足；网站出现 bug，导致数千名用户在 Reddit 和 Twitter 上愤怒声讨，宣称 Coinbase 完蛋了；客户支持请求积压了两万条；甚至有人把他的手机号公布在网上，导致电话被陌生来电和记者打爆。在一次加班到深夜、试图修复 bug 时，巨大的压力让他一度“蜷缩在地板上哭了一会儿”。但短暂的崩溃后，他爬起来和联合创始人 Fred Ehrsam（弗雷德·埃尔萨姆）一起扛了过去。他总结道，找到合适的联合创始人在这种时刻至关重要，而创业就像“在浓雾笼罩的山脚下登山”，你只能看清前方三四步，必须不断迈步，新的路径才会显现。
交易所如何运作：订单簿、安全与无休止的猫鼠游戏
作为加密货币交易所，Coinbase 的核心功能是撮合买卖双方。Armstrong 将其类比为股票或商品交易所的订单簿机制。当用户点击购买价值 100 美元的比特币时，系统会基于订单簿给出一个报价（包含约 1% 的费用），并在一定时间和价格滑点范围内有效。一旦用户确认，系统便从用户的支付方式（银行卡、银行账户等）扣款，并将相应加密货币记入其账户。
这个看似简单的流程背后，是极其复杂的技术和运营体系：全球各地的支付渠道集成、与不断升级的各种区块链集成、以及最重要的——网络安全和防欺诈。Armstrong 指出，这里没有“银弹”，只有“一堆铅弹”。防御措施包括：严格的代码测试套件、聘请第三方安全公司审计、设立漏洞赏金计划鼓励白帽黑客提前发现漏洞。
在防欺诈方面，机器学习模型扮演了核心角色。Coinbase 会构建标记了欺诈者和正常用户的数据集，将数百甚至数千个特征输入模型以生成风险评分。这些特征包括：设备指纹（例如安装的字体，用于识别虚拟机或模拟器）、“不可能的旅行速度”（通过 IP 地址判断用户是否在极短时间内出现在地理上不可能到达的两个地点）、甚至按键间隔毫秒数（真实用户逐字输入，欺诈者可能直接粘贴整串卡号）。Armstrong 承认这是一场永无止境的“猫鼠游戏”，偶尔的失手和损失也是学习过程的一部分。
除了防御外部攻击，交易所还要应对试图在系统规则内寻找套利机会的“聪明人”。例如，有人会通过 API 程序化地发送数百万次报价请求，寻找定价错误的瞬间并迅速成交。Armstrong 将此视为一种“大型漏洞赏金”，迫使团队必须通过不断实验和优化来完善风控逻辑。
监管、领导力与科技向善的宏大愿景
作为一家在近 100 个国家运营的加密巨头，Coinbase 无法回避监管问题。Armstrong 坦言，与监管机构和政府合作是“一条漫长而艰难的道路”，官僚体系天然抗拒变革。但他认为这是必要的，目标是让全球十亿人能够访问开放的金融系统。2026 年 7 月 SEC 的调查正是这种紧张关系的体现——其初衷是限制欺诈，但也可能抑制创新和个人财务自由。Armstrong 赞赏所有试图厘清这一复杂局面的人，并希望最终个人的利益能够胜出。
谈到作为公众公司 CEO 所面临的舆论压力（包括网络上的大量批评），Armstrong 分享了他的观察。他认为，最好的领导者能够在相信自己所做之事对世界有净正面影响的前提下行动，并不太在意是否会惹恼一部分人。他注意到，像 Mark Zuckerberg（马克·扎克伯格）或 Bill Gates（比尔·盖茨）有时会因显得“公关排练过度”而招致更多不信任，而 Elon Musk（埃隆·马斯克）尽管言论常引发争议，但其“真实性”反而赢得了更多信任。Armstrong 认为，在互联网时代，“真实性”具有溢价，但领导者也需要在真诚表达和避免因言论引发内部或监管问题之间找到平衡。
除了加密货币，Armstrong 还将热情投向了更广泛的“科技向善”领域。他深度参与了两家公司：ResearchHub 和 New Limit。
ResearchHub 旨在挑战传统付费学术期刊体系，建立一个开放的科学交流平台。Armstrong 尖锐地指出，付费期刊是“阻碍全人类知识的骗局”，科学家和资助机构为研究付费，期刊却作为不必要的中间商设置付费墙牟利。ResearchHub 通过社区投票（甚至关联代币奖励）进行“同行评议”，并计划通过建立月度/年度论文排行榜、颁发奖项或资助来重塑科学界的声誉体系，让开放发表成为新的“ prestige”（声望）标准。
New Limit 则是一家专注于细胞重编程和长寿科技的公司。受 Shinya Yamanaka（山中伸弥）获得诺贝尔奖的诱导多能干细胞（iPSC）技术启发，New Limit 的目标是开发能够使细胞和组织“ rejuvenate”（ rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate rejuvenate 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SEALCOIN：QAIT正式上线，太空机器经济叙事加速迈向商业化落地随着 QAIT 正式登陆市场，SEALCOIN 生态正进入全球扩张的新阶段。近期，QAIT 已相继上线 Binance Alpha、KuCoin、Gate.io 等主流数字资产交易平台，快速建立起市场流动性基础与用户参与入口。
市场认为，QAIT 此次上线的意义不仅在于交易市场的开放，更标志着 SEALCOIN 长期布局的“太空机器经济（Space-based Machine Economy）”开始与真实商业场景及产业需求形成连接，推动项目逐步从概念叙事走向实际应用。
QAIT成为 SEALCOIN 生态核心功能型代币
据官方披露，WISeKey 已确认 QAIT 将作为 SEALCOIN 生态体系内的重要功能型代币（Utility Token）投入使用。
未来，QAIT 将在 SEALCOIN 平台中承担机器间数据交换、服务支付及链上价值结算等功能，并通过区块链网络实现自动化、透明化的价值流转。 业内人士指出，这意味着 QAIT 不仅仅是一枚已完成交易所上线的数字资产，更将成为 SEALCOIN 机器对机器（M 2 M）交易体系中的关键经济载体，并深度参与未来生态价值循环。
太空机器经济：连接正在成为生产力
SEALCOIN 正融合卫星通信、物联网（IoT）、区块链、数字身份认证以及网络安全技术，构建面向未来的新型机器经济基础设施。
项目提出的核心逻辑是：连接性正在逐渐演变为生产力，而连接本身也正在成为新的商业能力。
随着卫星、物联网设备、智能汽车、机器人、能源系统及物流网络不断实现互联互通，机器将能够自主完成数据交换、服务调用及价值结算，从而形成全新的数字经济运行模式。
目前，SEALCOIN 所布局的方向覆盖多个市场关注度较高的赛道，包括：
卫星基础设施（Satellite Infrastructure）
物联网（IoT）
去中心化物理基础设施网络（DePIN）
机器经济（Machine Economy）
链上价值结算（On-chain Settlement）
真实基础设施支撑，B 2 B 商业化持续推进
与部分仍停留在概念验证阶段的项目不同，SEALCOIN 的发展建立在真实产业基础设施之上。
依托 WISeKey 与 WISeSat 在数字身份、网络安全、卫星通信及物联网领域多年的技术积累，SEALCOIN 正持续推进天地互联（Space-to-Ground）以及空间设备互联（Space-to-Device）网络建设。
公开资料显示，其相关解决方案已具备覆盖智慧城市、工业物联网、智能交通、机器人系统、医疗设备、能源网络、物流基础设施以及卫星通信等多个企业级应用场景的能力。
项目方表示，目前相关 B 2 B 业务合作正在持续推进，商业化进程稳步展开。
上市公司生态赋能，长期发展基础进一步增强
值得关注的是，SEALCOIN 背后并非传统意义上的加密原生团队，而是与 WISeKey 及 SEALSQ 生态体系保持紧密协同。
公开信息显示，SEALSQ（NASDAQ: LAES）长期专注于半导体、安全芯片、数字身份认证、后量子安全以及卫星通信基础设施建设，并持续通过资本市场拓展技术研发与产业布局能力。
根据 SEALSQ 公开披露的数据，截至 2026 年 3 月 31 日，公司持有超过 5.25 亿美元现金及短期投资，并于 2026 年 3 月完成约 1.25 亿美元融资。
与此同时，SEALSQ 已将 Quantum Fund 规模扩大至 2 亿美元，重点布局后量子半导体、安全硬件、抗量子密码学、数字身份基础设施、边缘计算、嵌入式人工智能以及卫星与太空基础设施等战略方向。
市场分析人士认为，这为 SEALCOIN 长期发展提供了较强的产业协同与资源支持。 从某种程度上来看，SEALCOIN 所描绘的“太空机器经济”并非孤立存在，而是与上市公司生态、产业资本、卫星基础设施以及后量子安全技术形成了更加紧密的联动关系。
随着 QAIT 正式上线，SEALCOIN 不仅获得了更广泛的市场参与渠道，也进一步强化了其作为未来机器经济基础设施层的长期发展逻辑。
SPACEDROP持续升温，社区生态快速扩张
目前，SEALCOIN 生态中备受关注的社区活动之一为 SPACEDROP。
作为一项结合真实卫星基础设施与 Web 3 参与机制的创新活动，SPACEDROP 上线约两周时间，参与人数已突破 40,000 人，并持续吸引全球加密社区关注。
与传统空投活动不同，SPACEDROP 将卫星基础设施、链上交互机制、社区任务体系以及太空主题叙事进行融合，为用户提供更具参与感的 Web 3 互动体验。
据项目方透露，关于后续奖励计划及空投时间安排，预计将在未来的重要公告中正式公布。
全球扩张战略进入新阶段
QAIT 成功上线、功能型代币生态整合持续推进、SPACEDROP 带来的社区增长效应，以及上市公司生态所提供的资本与技术支撑，共同推动 SEALCOIN 迈入全球化发展的关键阶段。
SEALCOIN 并非一个单纯围绕太空概念展开叙事的项目。
通过将卫星基础设施、后量子安全技术、IoT 网络以及链上经济体系进行深度融合，SEALCOIN 正尝试构建一个由机器自主连接、自主交易、自主结算驱动的新型经济网络，为未来数字经济基础设施的发展提供新的探索方向。Flow，虽已处理安全事件但退市冲击仍在…Messari Research诊断生态系统恢复试金石FLOW在2026年第一季度面临安全事故处理和韩国交易所退市的双重冲击，但仍着手进行网络正常化和生态系统恢复。Messari Research的Jonny Kreiser在最近的一份报告中分析称，Flow基金会已完成供应正常化措施，包括销毁879.6亿个伪造代币并执行5030万FLOW的回购并销毁。不过，FLOW价格在本季度下跌了65.2%，DeFi总锁仓价值(TVL)和稳定币流动性也大幅减少，这被视为对其短期恢复力的考验。
安全事故处理与交易所恢复，成为第一季度关键变量
本季度Flow的最大变量是2025年12月发生的事故的后续处理。Flow基金会于2026年1月6日首先销毁了中心化交易所返还的4.844亿个伪造代币，并于1月30日永久销毁了剩余的874亿个，从而实际上完成了技术应对。据估计，攻击者实现收益为390万美元，用户原有余额未直接受损。
随后，全球交易所逐步恢复服务。Coinbase、Kraken、Gate.io、HTX、OKX、Bybit在本季度完成了恢复流程，币安也于3月6日全面恢复了FLOW的充提和交易支持。根据Messari Research的Jonny Kreiser的报告，币安恢复后不久，FLOW价格在一周内反弹约94%，达到0.0742美元。市场将此视为事故后复苏的信号，但回升势头并未持续。
韩国交易所退市影响导致FLOW价格暴跌
FLOW价格在第一季度平均为0.03美元，环比下跌65.2%。第一次冲击是1月初攻击者在链上流动性池清算回收的FLOW所带来的抛售，第二次冲击则来自3月16日Upbit、Bithumb、Coinone的退市决定。这三家交易所做出决定后，FLOW在数日内暴跌55.2%。分析认为，由于韩国交易占比较高，价格下跌很大一部分源于韩国国内的订单流向。
同期，流通市值缩水64.7%至4950万美元。而流通供应量根据每周通胀结构增加1.2%，达到16.5亿FLOW。市值排名也从第116位滑落至第178位。交易手续费收入萎缩更为严重。以美元计，季度手续费为2690美元，环比减少96.1%；以FLOW计的手续费也降至4.725万FLOW，减少了80.2%。
Flow基金会通过回购销毁加强供应管理
Flow基金会于2月23日执行了相当于总供应量约3%的5030万FLOW回购并销毁。这是为了抵消混入去中心化交易所流动性中的约5000万个伪造代币。基金会并未止步于此，还表示将在未来数月内从公开市场额外购入至少5000万FLOW。基金会将其定义为可重复执行的运营计划，而非一次性危机应对。
此前Flow已于2025年12月通过手续费机制改革进行了设计，若网络吞吐量维持在约250TPS水平，代币将进入通缩区间。然而，2026年第一季度主网吞吐量未达到这一阈值。测试网通过并发执行技术将吞吐量从15TPS提升至35TPS水平，但要真正实现通缩转换，仍需扩大主网使用量。
NFT表现相对稳健，NBA Top Shot与Disney Pinnacle受关注
Flow生态中最具韧性的领域仍然是NFT。NBA Top Shot交易额环比增长12.2%至700万美元，FanCraze增长6.9%至340万美元。而NFL All Day受赛季结束影响，交易额下降19.3%至260万美元。MFL基本持平。
高价交易依然延续。NBA Top Shot系列1 LeBron James #1/59成交价为19500美元，Stephen Curry Moment成交价为17250美元，Luka Doncic NFT成交价为7777美元。Disney Pinnacle的3月月活跃用户(MAU)也超过15000人，其首个传奇版(Legendary Edition)发售瞬间售罄。1-of-1 Apex Donald Duck Pin在上线数小时内，二级市场价格便超过7500美元。
不过，整个网络的NFT指标未能避免代币价格暴跌的影响。平均每日NFT销量为11394件，减少17.0%；以美元计的平均每日交易额也降至16.903万美元，减少25.7%。尽管如此，Flow作为基于体育和娱乐的"消费者区块链"的身份得以保持，这一点是明确的。
DeFi与稳定币流动性大幅萎缩
DeFi领域遭遇明显逆风。Flow的DeFi TVL为1710万美元，环比减少83.2%。价格下跌影响巨大，但同时也伴随资本外流。More Markets以730万美元位居第一，FlowSwap以390万美元升至第二。而KittyPunch和Increment Finance的美元计TVL降幅尤为显著。
流动性质押市场也出现萎缩。整体LST TVL从2970万美元骤降至270万美元，减少91.0%。Ankr的ankrFLOW保持主导地位，但份额从94.4%降至79.5%。特别是以FLOW计价的ankrFLOW余额从3.263亿FLOW减少至7090万FLOW，表明发生了大规模解除质押行为。
稳定币供应量也从2520万美元降至1300万美元，减少48.6%。1月安全事故后，PYUSD和USDC均遭遇大规模流出，此后仅有PYUSD部分恢复。PYUSD从1430万美元骤降至500万美元后，于2月反弹至约1000万美元水平，市场份额升至76.4%。而USDC以310万美元收盘，未能恢复。
开发者活动与网络扩展性得以维持
尽管价格和流动性表现不佳，但开发相关指标相对稳健。平均每周活跃开发者数量为344人，减少23.6%，但全职开发者维持在71人。新合约部署量为303个，增加25.2%；平均每日活跃合约也增至194.1个，增加13.6%。这表明即使在安全事故和价格暴跌中，核心开发者基础也未流失。
Flow在第一季度的PL Genesis黑客松中吸引了142个团队，并在参与的公链中产出了最多获奖项目。涌现了众多以消费者DeFi、AI代理和链上金融为核心的项目。在主网，通过Height-Coordinated升级(HCU)改进了Cadence以及EVM与Cadence运行时初始化性能，执行吞吐量提升了约20%。
网络使用指标从长期来看也留下了有意义的里程碑。Flow在第一季度突破了4000万个独立账户，累计交易量接近9.5亿笔。预计将在第二季度突破累计10亿笔。平均每日交易量为25.885万笔，减少50.5%；平均每日活跃地址为16780个，减少15.1%。但基于大型消费者应用的累计用户基础被认为仍然强大。
尝试向AI代理与消费者金融扩展
Flow正试图超越单纯的NFT基础设施，向AI代理和链上消费者金融领域扩展。3月20日，基于HTTP 402响应头的微支付协议x402在Flow EVM上启动运行。该架构使得代理能够直接为使用API和服务支付费用。ERC-8004也已同步部署，扩大了基于代理的自动支付和预定交易的应用可能性。
另一个支柱是保险贷款协议Flow Credit Market(FCM)和PeakD Money。FCM通过每60秒自动重新调整头寸的主动再平衡结构，旨在无需外部清算机器人即可管理贷款头寸。基于此，PeakD Money为美元存款提供最高10%的APY，为加密货币存款提供最高25%的收益率，并已开始招募候补名单。
综合来看，Flow在2026年第一季度同时完成了"安全事故处理"和"市场信心恢复"这两项艰巨任务。Messari Research的Jonny Kreiser 评价称，由于没有造成直接的用户资金损失，大部分伪造代币已被销毁，全球交易所服务也已恢复正常，Flow已为第二季度的反弹奠定了运营基础。然而，韩国交易所可访问性减弱、DeFi流动性缩减以及FLOW价格走低仍是压力因素。最终，Flow未来的复苏与否，取决于它能否超越NFT优势，将消费者DeFi和AI代理支付需求转化为实际用户增长和TVL的恢复。Plume Nest, 是否会演变为RWA收益的后端基础设施…Messari Research关注多链扩展在实物资产代币化（RWA）市场中，Plume（PLUME）的代表性收益协议"Nest"正以多链扩展和合作伙伴关系扩大为跳板，崛起为链上金融的核心基础设施。Messari Research在最近的一份报告中分析称，Nest凭借其将稳定币存入机构级金库以获取基于实物资产收益的设计结构，正在超越简单的存款产品，演变为连接DeFi与支付、钱包、稳定资产的收益层。
此次评估基于Messari Research所属的Austin Freimuth于5月12日发布的报告。报告显示，Plume以面向机构资产的开放金融网络为定位，构建了将资产发行、验证和分发在链上标准化的垂直整合结构。自2025年6月推出公共主网"Plume Genesis"以来，它已与WisdomTree、Apollo、Pendle、Morpho等传统金融和DeFi主要参与者完成了整合，并已将超过1.5亿美元已使用的RWA引入网络。
Plume生态系统的扩张速度也十分迅猛。报告指出，Plume中持有RWA的地址数在主网上线后短短几周内就超过了10.3万个，目前增长至超过25万个。这被解读为表明实物资产代币化不再仅仅停留在机构专属的实验阶段，而是正向普通链上用户群体扩散的指标。
其核心便是"Nest"。据Messari Research称，Nest的结构是，当用户存入稳定币时，它会发行一种反映对基础资产比例索偿权的ERC-20基础金库代币，即nTOKEN。这种代币反映了美国国债、Delta中性基差策略、私募信贷、结构化应收账款等多种实物基础策略的收益，并可在整个DeFi协议中进行转让和使用。其特点在于，收益并非通过发行激励累积，而是通过基础资产的业绩实现。
Nest之所以受到关注，与当前DeFi收益结构的局限性有关。现有的链上收益率常常在很大程度上取决于代币激励、流动性事件和市场周期，对于希望获得"可预测现金流"的用户来说，波动性很大。相比之下，Nest通过将国债或私募信贷等链下经济活动产生的收益转移至链上，瞄准了寻求更稳定收益选项的需求。简而言之，它是一种依赖基础资产现金流而非投机性波动的结构。
Plume于2025年11月4日对Nest进行了大规模升级。核心有三点：第一，扩展金库阵容。第二，重新设计用户界面。第三，进行多链扩展。通过这些措施，Nest将业务范围扩展到了Plume自身链以外的以太坊(ETH)、Solana(SOL)和BNB Chain上的可访问收益基础设施。这意味着它在提高平台内可访问性的同时，也建立了以标准化方式提供机构级资产策略的框架。
监管应对也同步进行。Plume曾于2025年10月宣布获得了美国证券交易委员会(SEC)批准的注册过户代理资格。这为其支持数字证券的发行、转让、分红和股东记录管理奠定了基础，并且正在推进与DTCC的互操作性。报告还评价称，Plume通过参与美国众议院金融服务委员会的证词以及向百慕大金融管理局提交咨询意见等政策讨论，正积极致力于构建合规的RWA基础设施。
目前，Nest正在运营7个机构级金库。代表性的如"Nest Treasury (nTBILL)"投资于短期美国国债，提供低波动性收益。"Nest Basis (nBASIS)"是一种结合了加密货币套利交易和部分国债敞口的市场中性收益策略。"Nest Alpha (nALPHA)"则分散投资于支付金融、大宗经纪贷款和私募信贷等领域。此外，还包括以巴西信用卡应收账款为主的"Nest BlackOpal LiquidStone II (nOPAL)"、利用WisdomTree私募信贷基金的"Nest WisdomTree CRDYX (nWISDOM)"、采用公共与私募信贷混合策略的"Nest Credit (nCREDIT)"以及获取Apollo全球信贷策略的"ACRDX (nACRDX)"。
资金流入规模也不小。根据报告，Nest的总锁仓价值(TVL)为5280万美元。其中，nBASIS占比最大，达到2560万美元。其次是nOPAL、nALPHA、与Perena相关的资产、nWISDOM和nTBILL等。这表明用户不仅关注简单的国债型收益，也对追求相对较高收益的结构化信贷和Alpha策略表现出兴趣。
Plume近期的扩展战略更侧重于"嵌入式部署"而非"直接引流"。2025年12月，Plume宣布将nBASIS、nALPHA、nTBILL、nWISDOM和nOPAL等5个Nest金库部署到Solana。这使得Plume网络之外的DeFi用户也能够访问基于实物资产代币化的收益。尤其是考虑到Solana内部的流动性和用户基数，这被解读为一种旨在将RWA转变为更大众化链上资产类别的战略布局。
与Solana生态系统的联动带来了进一步的整合。Plume通过与借贷市场Looppscale的集成，使得Nest资产可以被抵押以获得额外收益机会。2026年3月5日，Plume还宣布与基于Solana的稳定币银行Perena进行整合。Perena的USD产品通过将资金分配给Nest策展金库，从而能够在稳定资产内部直接嵌入基于RWA的收益。这展示了稳定币可能超越单纯支付手段，被重新定义为"生息型稳定资产"。
同月19日宣布的与EtherFi的合作也同样具有象征意义。Plume表示，将把Nest金库基础设施整合到EtherFi平台，初期将提供利用Superstate的USCC基金的nBASIS分配，随后计划向合格用户扩大直接访问权限。考虑到EtherFi拥有超过600亿美元的客户存入资产，Nest不再只是特定RWA爱好者的产品，而更有可能成为嵌入大型消费类加密货币服务中的"后端收益基础设施"。
这种结构变化与链上金融的下一阶段息息相关。迄今为止，RWA更接近于需要在独立平台上主动访问的产品，但未来，它可能会朝着自然而然地融入钱包、交易应用、稳定资产和新型银行服务的方向扩散。即使用户不必逐一理解复杂的金库结构，其持有的资产本身也可能部分反映国债或私募信贷的收益。从这个意义上说，Nest的战略不是"RWA的商品化"，而是"RWA的基础设施化"。
然而，结构性挑战依然存在。根据基础资产的流动性，赎回期限可能从几分钟到最长7天不等，并且由于是实物基础结构，相较于链上原生资产，其运营、法律、审计和托管风险可能更为复杂。这也是Nest将四大或同等水平的会计师事务所审计、外部风险评估和监管友好框架放在首位的原因。因为越是标榜稳定收益，确保可信度和透明度就越成为核心竞争力。
最终，Nest的成功与否并不仅仅在于添加更多的金库。Messari Research关注到，Nest正在将国债、私募信贷、结构化金融等机构资产的收益标准化为可转让代币，并将其与DeFi的抵押、借贷、支付和储蓄层连接起来。Messari Research评价称，这种趋势长期来看可能成为RWA采纳的分水岭，并展示了实物资产代币化正超越独立投资产品，渗透到加密货币金融平台整体基本用户体验中的可能性。Polygon, 支付·稳定币基础设施进化中… Messari Research 分析第一季度传输量达58亿美元Polygon在2026年第一季度作为支付和稳定币基础设施的存在感进一步增强。Messari Research的Jake Koch-Gallup在最近的一份报告中分析称，基于Polygon PoS的50多个支付应用处理了58亿美元的转账交易量，环比增长51.4%。不过，加密货币卡支付降至1.434亿美元，减少47.9%，这表明支付领域内部按用途划分的“两极分化”现象愈发明显。
该报告显示，Polygon正在超越单纯的以太坊扩展网络，向全球链上支付、稳定币结算及实物资产代币化的基础轨道转型。Polygon Labs正在构建一个涵盖区块链结算、互操作性、钱包、出入金通道及合规工具在内的开放货币堆栈，而在实际生产环境中，Polygon PoS扮演着核心角色。
支付领域的增长在企业转账、商户结算及跨境支付方面尤为突出。第一季度转账交易量排名前五的企业依次为Tazapay、Avenia Pay、Paxos、Rio和Coinflow。其中，Tazapay处理了25亿美元，环比激增2242%。相比之下，基于卡的支付则出现后退。10个与Mastercard和Visa联动的计划在Polygon PoS上合计处理了1.434亿美元，但未能超越前一季度的高基数。
为弥补这一点，Polygon Labs正加速扩展支付堆栈。典型举措包括通过收购Coinme和Sequence的协议，获取美国境内受监管的法币出入金通道、企业级智能钱包及跨链支付编排技术。Tokocrypto在Polygon上推出了支持100多个国家的稳定币薪资系统，WalletConnect Pay和MoonPay也扩大了基于Polygon的支付支持。“评论”指出，企业支付引入的关键在于一次性解决钱包、监管及结算可预测性问题，因此Polygon近期的动向可解读为基础设施纵向一体化战略。
稳定币指标同样强劲。Messari Research的Jake Koch-Gallup指出，第一季度末，Polygon PoS上的稳定币供应量为35.5亿美元，环比增长21.3%。USDC以18.2亿美元领涨，增幅达35.9%；DAI也增长25.4%，达到7.898亿美元；USDT为8.997亿美元，呈温和增长态势。Polygon在稳定币供应量方面排名第八，但在月度活跃USDC地址数量上位居榜首。
非美元稳定币的流动因地区而异。拉丁美洲交易量下降45.5%至6.461亿美元，但Polygon仍处理了该地区约69%的非美元稳定币转账。巴西雷亚尔为基础的BRLA、BRL1和BRZ是核心支柱。而在亚太地区，情况则完全相反。APAC非美元稳定币转账交易量飙升187.4%，达到11.8亿美元。AUDF处理了8.996亿美元，基于印尼盾的资产以及基于新加坡元、日元的稳定币也占据了重要份额。这表明Polygon正超越单纯的美元稳定币链，向区域性货币支付网络扩展。
在实物资产代币化方面也取得了进展。第一季度末，Polygon上的RWA总价值为13.1亿美元，环比增长25.1%。Polygon Labs与Apex Group、Tokeny及T-REX Network合作推出了以合规为核心的区块链T-REX Ledger，Apex Group承诺在2027年6月前将价值1000亿美元的代币化资产部署到该网络。Bilion Finance在Polygon上推出了亚洲首个代币化资产杠杆金库，正在测试收益型RWA借贷的可能性。
反映应用经济规模的链上GDP也有所扩大。Polygon第一季度链上GDP为5110万美元，环比增长50.3%。收入排名前五的应用依次为Polymarket、Courtyard、QuickSwap、Uniswap和Aave。然而，应用收入捕获比率降至3.45倍，骤降75.4%。这意味着应用收入的增长速度超过了网络自身价值捕获的速度。简而言之，在Polygon上资金流转更多，但其价值转化为链级收入的效率却相对降低。
这一趋势的核心是Polymarket。Polymarket第一季度日均未平仓合约达4.631亿美元，创下历史新高，并按市场份额成为Polygon上最大的类DEX应用。就现货交易量而言，日均交易量达1.302亿美元，占总量的53.1%。美联储利率决策、地缘政治事件以及体育预测市场的扩大推动了交易。与Circle合作，从桥接USDC转向原生USDC结算也促进了可扩展性的提升。
财务指标清晰地显示了网络需求的扩张。总交易手续费按美元计达1170万美元，环比飙升419.8%；按POL计的手续费也达1.071亿POL，增长594.1%。平均交易手续费也上升至0.0177美元。这意味着虽然绝对手续费水平仍然较低，但区块空间竞争加剧，网络利用率提高。另一方面，POL的流通市值降至9.674亿美元，减少8.7%。不过，其表现优于同期广泛加密货币市场的跌幅。
需从不同角度解读网络活动。日均活跃地址为57.92万个，减少37.8%；但日均交易笔数达790万笔，增长52.1%。Messari Research将此解读为活动结构变化，而非“用户减少”。特别是Polymarket利用Relayer和代理钱包结构，使得在最终用户外部拥有账户未增加的情况下，大量交易得以反映在链上，这种结构得到强化。也就是说，仅凭地址数量已难以解释实际需求，进入了新的阶段。
在技术方面，Polygon也在积极扩张。通过2月和3月的连续升级，Gas上限从6000万翻倍至1.2亿，峰值吞吐量超过2800 TPS。Risobo硬分叉同时瞄准了手续费稳定性、基于Passkey的钱包兼容性以及代理原生支付。此外，启动了最高达100万美元的Gas返还计划，以降低基于x402的机器对机器支付成本，并推出了Polygon Agent CLI，将AI代理的钱包创建、转账、跨链桥接、身份注册和支付功能整合至单一界面。此举被评价为应对“代理经济”的先手布局。
但短板依然存在。DeFi总锁仓价值仅小幅增长至12.4亿美元，NFT日均交易量则大幅下降64.3%，至17.05万美元。基于消费者的主流用例尚未展现出强劲的韧性。在支付、稳定币、RWA和预测市场等资金流向明确的领域虽有增长，但扩大广泛的用户基础及改善收益捕获结构仍是挑战。
归根结底，本季度Polygon的核心可概括为“选择与集中”。Messari Research的报告显示，Polygon在稳定币、链上支付、实物资产代币化和AI代理支付这四大支柱上清晰展现了其基础设施竞争力。Polymarket引发的交易需求、扩大的稳定币供应以及提高的链上手续费，均表明网络正向实际使用基础的链演化。然而，要维持这一长期增长势头，还需吸引更多用户流入，并强化网络层面的价值捕获结构，这一点也难以回避。撰文：Techub News 整理 导语 2025 年 2 月，OpenAI 在其官方频道发布了一段来自东京的视频，正式介绍了其下一代智能代理产品——Deep Research。OpenAI 研究主管 Mark 与来自研究及产品团队的同事共同展示了这一新功能。此次发布之所以重要，是因为它并非简单的功能更新，而是代表了 OpenAI 在实现更强大、更自主的 AI 代理（Agent）方向上的一次实质性飞跃。Deep Research 允许模型进行长时间、多步骤的互联网研究，旨在彻底改变知识工作的范式，也是 OpenAI 通往 AGI（通用人工智能）路线图上的核心组成部分。 摘要 Deep Research 是一个能够进行自主、多步骤互联网研究的 AI 代理，其思考与执行任务时间可达 5 至 30 分钟。 该功能基于即将发布的 O3 推理模型，通过端到端强化学习训练，具备规划、执行、根据实时信息调整策略甚至回溯的能力。 其核心价值在于能替代人类完成耗时数小时的研究任务，生成带详细引用的综合性报告，覆盖市场分析、学术研究、产品选购等多种场景。 OpenAI 明确表示，开发能够长时间、自主执行复杂任务的代理是其 AGI 路线图的核心，Deep Research 是迈向“能够自我发现新知识”的模型的第一步。 Deep Research：重新定义 AI 的研究能力 OpenAI 研究主管 Mark 在视频开场即点明了公司对智能代理（Agents）的重视。他认为，代理将彻底改变知识工作，帮助企业优化流程、提升员工生产率，同时对消费者也至关重要。去年发布的 O1 模型开启了 OpenAI 的“O 系列”推理模型，其特点是“长时间思考”以获得更佳答案。然而，此类模型的一个局限是缺乏工具使用能力，尤其是浏览互联网这一核心工具。 Deep Research 的推出，正是为了突破这一局限。它被定义为一个能够在互联网上进行多步骤研究的模型，其过程包括发现内容、合成内容并对此进行推理，同时根据不断发现的新信息调整其计划。Mark 强调，称之为“深度”研究，是因为他们移除了模型的延迟约束。与传统模型快速返回答案不同，Deep Research 模型可能需要 5 分钟甚至 30 分钟才能给出答案。OpenAI 认为这是一个优点而非缺点，因为这标志着模型开始以无监督的方式执行更长时间的自主动作，而这正是其 AGI 路线图的核心。 “我们最终的理想是模型能够为自己发现新知识，” Mark 表示，“而第一步，就是打造一个能够去合成和理解网络信息的模型。” Deep Research 的最终产出是一份全面、带有完整引用的研究报告，堪比领域分析师或专家的作品。除了知识工作，该功能也适用于需要大量网络浏览的其他场景，例如寻找符合特定复杂条件的商品，或者为演示文稿整理素材。 OpenAI 宣布，Deep Research 将于当天晚些时候在 ChatGPT Pro 版本中推出，随后将逐步推广至 Plus、Team 以及教育和企业版用户。 实战演示：从市场分析到购物决策 为了直观展示 Deep Research 的能力，OpenAI 产品团队的 Neil 和 Josh 分别进行了现场演示。 Neil 模拟了一个产品经理的视角，希望研究是否应该开发一款新的语言翻译应用。他向 Deep Research 输入了一个复杂的查询：帮助查找 iOS 和 Android 的采用率、想学习另一门语言的人群百分比、过去几年移动渗透率的变化，并对比发达国家与发展中国家的差异，最后要求以格式化报告的形式呈现，包含表格和对 ChatGPT 最佳新兴机会的明确建议。Neil 指出，这样的查询原本需要他花费数小时手动完成。 启动任务后，Deep Research 首先返回了一系列澄清问题，例如如何定义移动渗透率、是关注整体采用率还是特定类别等。这类似于专业分析师在接手复杂项目前的需求确认环节，确保在长时间的研究开始前准确理解目标。在 Neil 给出部分指示并允许模型对其余部分做出最佳假设后，Deep Research 便开始了自主研究进程。 用户可以通过侧边栏实时观察模型的“思考”过程：它识别关键信息（如目标国家）、搜集资料、进行搜索、打开网页、阅读内容（包括图像、表格、PDF），并利用已有信息决定下一步行动。这展示了其根据上下文动态调整研究路径的能力。 与此同时，Josh 演示了一个更贴近个人生活的用例：在日本购买滑雪板。他详细描述了需求：高级装备、全山地但兼顾粉雪、因身高需要长板、以及希望有漂亮的配色方案，并要求输出为带有总结表格的报告。同样，Deep Research 在开始前询问了关于技能水平、预算等细节，在获得部分信息后便投入研究。最终，它返回了一份综合了多个网站评测信息的报告，并提供了一个对比表格。有趣的是，其首要推荐恰好是 Josh 家中已有的滑雪板型号，这从侧面验证了其研究的有效性。 两个演示任务最终都成功完成。Neil 的市场分析任务耗时 11 分钟，查阅了 29 个来源，生成了一份结构清晰、数据详实、带有图表的专业报告。用户可以直接点击查看模型中引用的每一个具体句子或段落来源。 技术内核：O3 模型与突破性评估表现 研究团队的 Isa 揭示了 Deep Research 背后的技术基础。它由 OpenAI 即将发布的 O3 推理模型的微调版本驱动。该模型通过端到端强化学习在困难的浏览和其他推理任务上进行训练，从而学会了规划和执行多步骤任务轨迹，能够根据实时信息做出反应并在必要时回溯。 最终模型具备多项强大能力：浏览用户上传的文件、使用 Python 工具进行计算和生成图表/图像（并可嵌入最终响应中）、从网站嵌入图片，以及在引用时精确到具体的句子或段落。 其性能在多项评估中取得了突破。在由人工智能安全中心和 Scale AI 发布的“人类最后考试”基准测试中（涵盖约 100 个不同学科的 3000 道简答和选择题），Deep Research 模型达到了 26.6% 的准确率新高。Isa 指出，模型的推理轨迹与人类解决问题的方式非常相似，例如在物理难题中查找科学论文中的公式，或在诗歌分析中查找其他诗作来推断格律。 在衡量智能体能力的 GAIA 基准测试（需要网络浏览、多模态、代码执行和文件推理）中，该模型也在所有三个难度级别上创造了新高。此外，OpenAI 还进行了内部专家级评估，让模型完成专家在其工作中需要数小时手动调查的任务，并由专家评定回答质量。评估结果显示两个关键洞察：首先，模型的通过率与任务的预估经济价值相关性更高，而非与预估耗时相关，说明模型认为困难的任务与人类耗时长的任务并不完全重合。其次，随着模型被允许进行更多次数的工具调用（即花更多时间思考和浏览），其性能持续提升，这验证了为代理提供更长时间以解决更难任务的路径是可行的。 OpenAI 也提到，该模型在幻觉评估上表现最佳，但仍有可能复述不准确信息，因此建议用户自行核对来源。 未来展望：通往 AGI 的自主智能体之路 在视频结尾，Mark 总结了 Deep Research 的意义，并展望了未来。他强调，2025 年 2 月发布的仅仅是冰山一角。目前是一个可以浏览网络的深度研究代理，但可以想象，未来同样的代理能够连接到自定义上下文或企业数据存储库。 Mark 再次重申，Deep Research 对于 OpenAI 的 AGI 路线图至关重要。他们相信，能够思考更长时间、更自主地解决非常困难任务的代理是发展方向。让模型能够为一个任务工作 30 分钟，实际上也激励了对更多计算资源的投入。这预示着 OpenAI 将继续沿着提升模型自主性、延长其任务执行时间和复杂度的道路前进，最终目标是实现能够自我发现新知识的通用人工智能。
