BTC跌两千多刀，怎么一下子又爆这么多人？ 两个小时清算超过4亿美元。 这种时候才知道，平时大家嘴里喊的3倍杠杆高收益，真到行情抽风的时候，是真会要命。 所以我反而重新看了一下 @protocol_fx。 f(x) 最近一直在推一个东西：清算保护。 这个功能平时可能没人当回事。 行情正常的时候，大家都觉得自己能扛。 真遇到 BTC 短时间快速下跌，仓位开始接近清算线，才知道保护机制到底有没有用。 另外一个比较有意思的是 f(x) 的 xPOSITION。 目前 BTC、ETH 可以开到 3 倍仓位，而且不是每天机械再平衡，也没有传统杠杆产品那种每天重新调整带来的波动损耗。 这个区别其实挺重要。 很多人看到“3倍”就上头，但真正需要看的不是倍数有多高，而是： 仓位怎么维持？什么时候会清算？成本怎么算？行情剧烈波动时怎么办？ 还有 fxSAVE。 现在 Morpho 上 USDC 的借贷收益已经超过10% APY，而且已经有约2000万美元借款是用 fxSAVE 作为抵押。 这说明这个市场已经不是单纯发个产品出来没人碰，而是开始有资金实际使用。 但我还是那句话： 10% APY 不等于稳赚，3倍杠杆更不是白送的。 借贷利率会变，抵押品会波动，极端行情下清算机制也必须自己搞明白。 我现在看 f(x)，反而不是因为“收益高”这三个字。 而是这次市场直接给大家上了一课： 牛市里大家研究怎么赚钱，暴跌的时候才知道谁真的研究过风险。 如果你最近在看稳定币收益、杠杆或者链上借贷，f(x) 这个东西我觉得值得放进观察名单。 先把清算规则看明白，再谈收益。

Primus 到底是干嘛的？又是隐私、零知识证明这些东西，听着就头大。 平时在交易所、社交平台、游戏平台留下了一堆数据，这些数据明明能证明你做过什么，但别人想验证的时候，通常又得把一堆隐私信息直接交出去。 @primus_labs想解决的，就是在“不把原始隐私数据全部交出去”的情况下，证明某个链下数据是真的。 比如你的交易记录、账户数据、信用信息，甚至一些现实世界的数据。 它通过 zkTLS 这套技术，把链下网站里的数据变成链上可以验证的证明。 可以证明我有这个数据，但不一定要把账号密码、完整记录全部甩给你。 因为真要让机构、交易平台、现实资产这些东西大规模上链，光说“透明”没啥用。 他们已经开始明显往机构链上金融这个方向靠，而不是只讲技术。 这几天还参加了 BNB Seoul，创始人直接参与了隐私、透明度和可验证性之间怎么平衡的讨论。 另外 TOKEN2049 新加坡也有活动。 我觉得这些事情本身不代表项目一定能成，但至少说明 Primus 正在往真实应用场景里走。 当然，别一看到“零知识 + 隐私 + 机构”就开始上头。 技术能不能真正被金融产品采用，数据证明成本怎么样，开发者愿不愿意用，最后有没有真实业务量，这些才是后面真正要看的。

现在AI Agent到底有没有人真用啊？不会又是一堆人自己给自己刷数据吧？ 现在很多 AI Agent 项目，展示出来的都是注册量Agent 数量、任务数量，数字看着挺热闹，但到底有没有真实需求，不一定。 所以我最近看 @termix_ai，反而比较在意两个东西。 一个是真有人花钱雇 Agent。 TermiX 最近进入了 BNB Chain 的 AI Agent 市场名单，要求也挺直接：一个 Agent 得被至少 3 个你不拥有、也不是你自己出钱的钱包真正雇佣。 注意，是“雇佣”，不是注册。 这个标准我觉得比单纯看注册人数靠谱多了。 另外一个是平台抽成。 TermiX 提到，传统自由职业平台的抽成可能在 20% 左右，而他们目前主打的是 1%-3% 的全包费用。 这个东西看起来没那么性感，但我反而觉得挺重要。 因为如果一个 Agent 接个10美元的小活，平台先拿走20%，那很多小任务根本没人愿意干。 如果平台费用压到几个点，很多原本金额太小、没人接的活，也可能开始有人做。 它不是单纯让你创建一个 AI Agent，而是在尝试解决 Agent 创建出来以后，谁来用、怎么接单、怎么产生真实收入的问题。 最近他们的任务榜也挺有意思，头部 Agent 的任务量已经开始拉开竞争，几个高排名 Agent 的信誉分都非常高。 Agent 有没有持续真实需求、任务质量怎么样、收入能不能长期跑起来，这些都得继续观察。 但如果你问我为什么最近还在看 TermiX，我不会说什么AI Agent 革命马上来了。 先别看 Agent 有多少，先看有没有陌生人愿意掏钱找它干活。

机器人这东西离普通人还远吧？现在炒AI是不是都是炒概念？ 以前大家聊AI，更多关注模型有多强，参数有多少，能不能写代码、聊天。 但机器人不一样。 机器人真正落地，最缺的不是一个会说话的大模型，而是大量真实世界的数据。 你让机器人拿杯子、整理东西、完成动作，这些都需要不断训练。 所以最近我一直在关注 @axisrobotics。 9月份 Axis 的几个数据比较有意思： 他们在 Base 上的机器人数据轨迹突破了600万，而且还在持续增加。 这个数据从哪里来？ 来自全球贡献者不断产生的机器人操作数据，用来帮助机器人模型学习真实环境里的动作。 另外，他们的 Franka 数据集也获得了不少关注，已经成为 Hugging Face 上下载量较高的开源机器人操作数据集之一。 简单理解： 现在AI模型需要大量文字图片训练，但机器人需要的是“怎么动”的数据。 谁能持续获得真实、高质量的数据，谁才更有机会推动 Physical AI 往前走。 除了数据，Axis 9月份还有几个动作： 社区销售在 Sonar 完成，2472人参与，总承诺资金239万美元，成为今年参与人数最多的 Sonar sale。 研究方面，他们关于机器人数据训练方向的论文被 IROS 2026 PWMS workshop 接收。 同时还推出 Open Axis Benchmark，用来持续测试机器人模型能力，而不是只在固定题库里刷分。 我觉得 Axis 值得关注的地方，不只是“做机器人”这三个字。 现在很多AI项目都在卷模型，但机器人最后拼的是现实世界数据。 模型大家都能训练，数据不是一天两天能积累出来的。 当然，也别看到几个数据就直接上头。 Physical AI 还是早期阶段，商业化、数据质量、技术路线都有很多未知。 但如果未来机器人真的进入更多场景，数据基础设施一定是绕不开的一环。 这也是我持续关注 @axisrobotics 的原因。

现在稳定币还能怎么玩？放交易所吃点活期利息，感觉没啥意思。 其实很多人只看到链上收益高，就觉得是骗人的。但仔细拆一下，有些收益不是凭空来的，而是通过借贷、循环、固定收益产品组合出来的。 比如最近看到 @protocol_fx 的 fxSAVE 玩法。 简单讲，就是拿 USDC 去借贷市场做一套资金策略。 第一步，用 fxSAVE 作为抵押，在 @Morpho 上借出 USDC。 借款成本大概 4%左右。 然后把借出来的 USDC 再存进 fxSAVE，获得收益。 如果重复循环几次，通过杠杆放大资金利用率，收益率会被推高。 另外一种玩法，是通过 @pendle_fi 买入 PT-fxSAVE，把未来收益提前锁定，所以市场给出的收益率可能更高。 现在看到的 43%+ APR，本质上不是“稳定币无风险躺赚”。 里面包含几个东西： 1、借贷利率变化风险 2、循环杠杆带来的清算风险 3、收益市场价格波动 4、协议本身的智能合约风险 很多新人看到40%+就冲进去，其实最容易忽略的就是：高收益背后一定有对应的风险来源。 不过这个方向值得关注。 过去大家玩稳定币，基本就是存借贷协议赚一点利息。 现在越来越多协议开始把稳定币收益拆开，让用户可以选择不同风险等级的策略。 对于普通用户来说，别急着看数字。 先搞懂钱从哪里赚出来，再决定要不要参与。 链上机会很多，但真正能留下来的，都是那些先把规则研究明白的人。

最近 AI Agent 这个方向越来越热。 一个 AI Agent 帮你分析市场，它看到的数据是真的吗？ 它调用的数据有没有被修改？ 它执行任务的过程有没有依据？ 如果未来 AI Agent 真的开始帮人管理资金、执行交易、调用各种服务，那么“可信验证”一定会变得重要。 @primus_labs 做的 zkTLS，简单理解就是： 让链下的数据可以被证明是真的，同时不用暴露全部隐私。 以前： “我有这个数据，相信我。” 现在： “我可以给你一个验证结果，你自己确认。” 这个逻辑其实和最近 Kaito 这类影响力验证场景也很契合。 很多人都在讨论： 谁是真用户？ 谁是真贡献？ 谁的数据是真实行为？ 而不是简单看几个数字。 Primus 通过 zkTLS 去验证链下活动，让一些 Web2 行为可以被证明，同时不用交出账号权限。 我觉得它有意思的地方，是它不是单纯讲一个 AI 概念。 它更像是在补 AI Agent 未来缺少的一层： 数据可信层。 AI Agent 负责执行，区块链负责记录，而 Primus 想解决中间的你凭什么相信。 当然，现在这个方向还在早期，最后还是要看有没有更多应用真正跑起来。 但 AI + Crypto 下一阶段，我觉得除了 Agent 本身，验证和信任基础设施也值得关注。

最近在看 @protocol_fx，发现这个项目其实还有不少东西值得关注。 很多人可能只知道它的稳定币 fxUSD，但现在 f(x) 做的东西已经不只是一个稳定币了。 目前比较值得看的有几个方向。 一个是 fxUSD，官方最近披露流通量已经接近 8700 万美元。对我来说，比单纯看规模更重要的是后面这些稳定币到底有没有真实使用。 第二个是 fxSAVE。 简单来说，就是让 fxUSD 继续参与收益市场，现在也开始和 Morpho 结合。这个方向我会比较关注资金规模和实际收益情况。 第三个是 f(x) 原本比较有特点的杠杆产品。 它一直在尝试解决传统杠杆交易里面资金费率、强平这些问题，这块如果后面真的有更多用户使用，还是有一定观察价值的。 另外还有最近的 FX100，做的是永续合约交易，并加入了强平保护机制，目前还在测试阶段。 还有隐私稳定币这条线，也值得继续观察。 所以现在再看 @protocol_fx，我觉得不能只把它理解成一个“稳定币项目”。 fxUSD、fxSAVE、杠杆产品、永续合约，再到隐私方向，产品线其实已经慢慢铺开了。

最近在关注 @termix_ai，简单说一下它到底在做什么。 TermiX 主要是在做 AI Agent 之间的任务市场。 用户可以发布任务，比如数据分析、研究、代码开发等需求，然后由不同的 AI Agent 提供服务和报价。 任务确定后，资金可以通过链上托管，Agent 完成任务并提交结果，经过确认后再完成结算。 另外，Agent 的身份、任务记录、完成情况和信誉等信息也可以被记录下来。 这个设计解决的是 AI Agent 规模越来越大之后的一些实际问题： 怎么发现合适的 Agent？ 怎么确定服务价格？ 怎么完成支付？ 怎么确认任务有没有完成？ 怎么建立长期的信誉记录？ TermiX 把这些流程放到一个统一的链上环境里。 我比较关注的是后面 Agent 数量越来越多以后，这种基础设施有没有真实需求。 现在 AI Agent 还在快速发展阶段，除了模型本身，Agent 之间的协作、交易和结算同样值得关注。 所 以 @termix_ai 这个方向，我会继续观察。

以后机器人会不会取代人？ 人类学拿杯子、走路、避开障碍，这些动作看起来简单，但背后都是无数次现实反馈积累出来的。 AI 也是一样。 未来 Physical AI 想进入真实世界，需要大量真实数据训练机器人。 @axisrobotics 让更多人参与收集机器人需要的数据，把现实中的动作、反馈、操作过程变成 AI 可以学习的经验。 最近他们也在持续推进自己的数据生态，推出新的数据训练机制，让机器人训练不只是一次采集，而是不断根据反馈优化； 扩大机器人轨迹数据规模，让更多真实场景进入训练； 同时通过社区贡献模式，让普通用户也能参与 Physical AI 的发展。 以前 AI 竞争拼的是谁有更多文字数据。 未来机器人竞争，可能拼的是谁拥有更多高质量现实数据。 所以我觉得 Axis 值得关注的地方，不是它现在造了多少机器人，而是它正在解决一个更基础的问题： 机器人想进入现实世界，首先需要学会“生活经验”。 而这些经验，需要有人去创造。

你的 USDC 能不能赚点收益？ @protocol_fx 的 fxSAVE 在想办法让手里的稳定币提高资金利用率。 比如你有 USDC，可以存进 fxSAVE 相关市场赚收益，目前 Morpho 上给出的供应收益大概在 9.5% 左右。 还有一种玩法是循环借贷。 拿 fxSAVE 去借 USDC，再继续循环，提高资金效率。官方展示的数据里，5 倍循环情况下，稳定币收益可以到约 14%。 另外还有 PT-fxSAVE 这种固定收益玩法，可以提前锁定收益，再配合借贷策略提高收益率。 不过这里我要说一句，别看到 APY 高就无脑冲。 DeFi 永远不是“存钱拿利息”这么简单，里面有借贷风险、清算风险、协议风险。 它不是单纯发一个高收益产品，而是在做稳定币收益这一块的基础设施。 目前 fxUSD 流通量已经达到 8700 万美元左右，也进入了稳定币排名前列。

链上的数据大家都能验证，但我们平时在交易所、社交平台、各种网站上的数据，怎么证明是真的？ 比如你在某个平台交易过多少、有没有完成某个认证、有没有达到某个等级。 以前这些东西基本只能截图，或者把账号授权给别人看。 @primus_labs 的做法是，用 zkTLS 把这些链下数据做成可以验证的证明。 最关键的是，你可以证明“我符合这个条件”，但不需要把自己的全部账户数据都交出去。 这个对身份、信誉、空投资格、交易记录这些场景其实都挺实用。 我觉得它真正值得关注的地方，不是 zkTLS 这几个技术名词有多高级，而是能不能把 Web2 里的真实数据带到 Web3 里使用。 再往后想，如果 AI Agent 真要替用户做交易、参加活动、申请资格，它也需要知道用户提供的数据到底是不是真的。 所以 Primus 这种“先验证数据，再让应用使用”的模式，后面可能会有不少应用空间。 目前我会先继续观察它的真实应用和用户使用量。 技术听起来再漂亮，最后还是得看有没有人真用。

昨天刷到 @termix_ai 的新动态，现在很多项目都在喊 AI Agent，但真到了现实生活里，Agent 到底能干啥？ 如果只是帮你聊天、查资料、下指令，那其实已经不少了。 TermiX让 AI Agent 不只是待在电脑里，而是能和现实里的服务发生关系。 比如以后你让一个 Agent 帮你叫车、订服务、处理出行需求，重点就不是“AI 会不会说”，而是它能不能真的找到服务、完成交易，而且交易过程能不能被验证。 这里面还有个比较关键的地方，就是 Agent 和 Agent 之间也可以直接做交易。 简单说，人可以找 Agent，Agent 也可以找另一个 Agent 干活。 TermiX 想做的，就是把这套东西放到链上，让这些服务和交易有记录、有验证，最后形成一个真正能结算的市场。 目前它是在 BNB Chain 上搞这套东西。 我觉得这个方向值得继续观察，但现在也没必要直接吹成什么“AI 革命”。 毕竟概念说起来很简单，真正难的是以后有没有真实用户、真实服务和真实交易跑起来。 对我这种看项目的人来说，接下来反而更想看三件事： 有没有人真的用； Agent 能不能真的完成现实服务； 链上到底有没有真实交易量。 这几个数据如果慢慢起来，TermiX 才算是真的开始有东西了。 不然光喊 AI Agent、Agent Commerce，听着热闹，最后还是一堆口号。 所以 @termix_ai 我会继续盯，但暂时不吹，先看它能不能把这件事真正跑起来。

我在 @SolvProtocol ：约 50 $BTC 至今无法正常赎回，我贪的是你 3% 的年化收益，你图的却是我的全部本金。 2026年7月8日，我从 Binance 提取约 50 BTC，通过正常渠道转换为 SolvBTC → BTC+。 我的目的非常简单，没有进行任何复杂交易或投机操作，只是希望通过持有 BTC+ 获得约 3% 的年化收益。 因为投入金额很大，存入以后我基本每天都会登录 Solv 官网查看 BTC+ 的净值以及收益增长情况。后来我发现 BTC+ 的铸造和赎回功能突然暂停。 7月13日，BTC+ 发生安全事件，但当时作为普通用户的我并不知道究竟发生了什么。 7月18日、7月20日，我两次在官方社区询问为什么 BTC+ 暂停铸造和赎回，希望了解自己的资产到底发生了什么，但始终没有得到针对这一问题的有效回复。 7月22日，Solv Protocol 才公开披露此次安全事件，并表示用户资产未受损。 7月31日，项目方宣布相关功能恢复，工作人员也明确告诉我“现在可以发起赎回了”。但当我实际操作时，却发现我的地址仍然受到限制，约 50 BTC 对应资产无法正常赎回。 从7月31日至今，我持续通过官方 Discord、Telegram 和邮件寻求解决。项目方要求我提供的资金来源、交易记录、钱包控制证明、账户信息以及其他说明，我都一直积极配合提交。 截至目前，双方已有约 60封邮件往来，其中约50封由我发送。9月份也通过各种渠道，联系该项目相关人员，但都没有给我回复任何有效信息。 我的诉求只有一个：解除限制，恢复正常赎回，让我取回自己约 50 BTC 对应的资产。 我愿意继续配合合理的风控及合规审核，也已经按照要求提供相关资料。 请 @SolvProtocol 正面回答： 资料已经提交，审核还需要多久？ 为什么我的地址至今仍然受到限制？ 什么时候才能恢复正常赎回？ 我之所以选择 BTC+，是因为当时我在 Binance Web3 Wallet 的 BTC 理财/收益相关页面看到了 BTC+ 产品的展示/推荐入口。出于我长期以来对 Binance 平台的信任，我对通过 Binance Web3 Wallet 接触到的该产品也产生了较高的信任，因此决定将约 50 BTC 转入 BTC+。 也希望 Binance 联合创始人兼 Co-CEO 何一 @heyibinance，以及 Binance Co-CEO Richard Teng @_RichardTeng 能够关注我的遭遇。 @Venusprotocol 作为Solvbtc重要的借贷市场，针对该项目目前官方群组出现的大量用户反馈长期无法赎回受限的情况，你们是否已经启动专项的风险评估？ 同时，我也希望 @SolvProtocol 的投资方及生态相关方能够关注此事： @yzilabs @blockchaincap @LaserDigital_ @OKX_Ventures @TheSpartanGroup @IOSGVC @hashed_official @mirana 我并不是要求这些投资方或 Binance 为 Solv 承担责任。 我只是希望各位作为 Solv 的投资方、生态相关方，以及我最初接触这一产品的重要渠道，能够关注一个普通用户约50 BTC长期无法正常赎回的问题，并协助推动 @SolvProtocol @Ryanchow_defi @Will42w @myantokengeek 给出明确、透明且可执行的处理方案。 希望大家能对我伸以援手，感谢感谢。

实际做了一下 @axisrobotics 的任务，最大的感受就是： 之前看“Physical AI”还有点懵，做完任务后反而好理解了。 说白了，机器人想真正干活，就得不断接触真实世界的数据。 怎么走、怎么拿东西、遇到不同情况怎么处理，这些都需要大量真实数据。 Axis Robotics 做的就是这类事情。 我觉得这种项目还是自己动手做一次比较容易理解，光看介绍确实有点抽象。 做完之后，至少我现在知道它到底在解决什么问题了。

最近看到 @primus_labs，刚开始也是一脸懵，简单捋了一下。 证明你拿到的数据是真的。 它可以把我们在交易所、网站这些地方产生的数据拿出来，在不把你的隐私全部公开的情况下，证明： 这个数据是真的，而且确实来自真实的数据源。 比如你有10万美金资产。 以前想证明这件事，要么把截图发出来，要么把一堆账户数据交出去。 不用把你的全部隐私扒出来，也能证明你确实有10万。 这东西放到现在越来越火的 AI Agent 身上，我觉得就更有意思了。 以后 AI 不只是聊天，而是真的帮你查数据、做任务、调用各种服务，甚至碰资金。 那就会出现一个很现实的问题： AI说自己做了，怎么证明它真的做了？ AI拿到的数据是真的还是假的？ 在证明这些事情的时候，用户的隐私又怎么保护？ Primus 就是在解决这一层。 所以别把它简单理解成又一个人工智能项目。 Primus 想做的是给 AI 和链上应用提供一套“数据验真系统”。 数据是真的，可以证明。 事情真的做过，可以验证。 但用户的隐私，不需要全部公开。 觉得还是值得关注的。

AI Agent 不只是你聊天，而是可以自己接活。 比如一个 AI Agent 需要做链上数据分析，它可以在 @termix_ai 上发一个任务。 另一个专门做数据分析的 Agent 看到了，就可以报价接单。 双方确定之后，钱先锁在链上，活干完了，再根据结果完成结算。 如果中间有人觉得有问题，还可以发起争议，由验证机制来处理。 所以它真正想解决的，其实就是 AI Agent 之间的三个问题： 谁是谁？ 有没有信誉？ 干完活以后钱怎么结？ TermiX 给 Agent 做了链上身份、信誉记录和链上托管结算。 你可以把它理解成一个专门给 AI Agent 用的“接单市场”。 而且不只是写代码。 现在上面的服务已经覆盖智能合约审计、链上研究、数据分析、交易信号、风控、设计、资金管理这些东西。 这就有意思了。 以前我们说 AI Agent，很多时候还是“帮我干活”。 @termix_ai 让 Agent 自己找活、接活、交付，然后赚钱。 如果以后真的出现大量 AI Agent，Agent 和 Agent 之间肯定不可能全靠人来协调。 谁负责干活、谁负责付款、谁信誉好不好、出了问题怎么办，这些东西都得有一套基础设施。 现在它已经在 BNB Chain、Base 等网络运行，背后还有 YZi Labs 支持。 它是在尝试给 AI Agent 搭一个可以真正发生商业交易的链上市场。 AI 负责干活，链负责身份、付款和结算。 这个方向，我觉得比单纯让 AI 跟你聊天要有意思得多。

最近一直在看 @axisrobotics，越看越觉得 Physical AI 跟我们平时理解的 AI 真不是一回事。 聊天机器人可以靠大量文字训练，但机器人不行。 机器人最后是要真的在现实世界里干活的。它得知道东西长什么样，也得知道这个东西摸起来是什么感觉、要用多大力、从什么角度抓，抓失败了以后又该怎么调整。 所以 Physical AI 很缺的，其实不是单纯的数据量，而是大量真实世界里的交互数据。 比如机器人抓一个杯子，成功拿起来是一条数据，没抓稳、碰到了旁边的东西、力度太大、杯子滑了，这些同样都是数据。 因为机器人真正要学的是： 看到什么 → 怎么判断 → 做什么动作 → 结果怎么样 → 下一次怎么改。 这也是我觉得 @axisrobotics 这类项目值得关注的地方。 未来 Physical AI 真正拼的，可能不只是模型有多大，而是谁能持续获得真实世界的数据，并把这些数据变成机器人能够理解和学习的经验。 模拟环境当然有用，但现实世界永远会有各种模拟不出来的小问题。 而机器人一旦真正进入现实环境，数据就开始不断产生。 机器人越多，真实数据越多； 真实数据越多，模型和控制能力越容易继续提升； 能力提升后，又能让机器人做更多事情。 这个循环如果真的跑起来，Physical AI 的价值就不只是“让机器人动起来”，而是让机器人越来越懂现实世界。 所以我现在看 @axisrobotics，会更关注它到底怎么获取真实世界数据、怎么训练 Physical AI，以及这些数据最后能不能形成持续积累的能力。 这可能比单纯讲“AI+机器人”更值得看。

最近一直在关注 0G 他们把团队和早期投资人的代币解锁往后推了一年。 这部分代币加起来，占总供应量的 44%了。 原来第一次解锁是 2026 年 10 月 22 日，现在是 2027 年 10 月 22 日。 原本新增的流通，现在往后推了一年，项目方还是比较格局的。 0G 这次开始搞一个叫 Compute Finance 的东西。 就是把 AI 算力和自己的资产体系链接起来。 现在已经上线的 Ascend，可以质押 0G，拿到 a0G。 后面 9 月 29 日上线的 iAI，则是用 a0G 去铸造。 再把 iAI 质押进去，可以获得 AI 算力额度。 最后这些额度是拿去使用 AI 产品的，不是直接给你现金。 0G → a0G → iAI → 算力 → 用 AI 目前给出的目标，是符合条件的 iAI 质押获得 每天超过 $1 使用价值的算力额度，但这是设计目标，具体还是要以产品条款为准。算力额度也不是现金收益。 还有这次把 44% 的团队和早期投资人代币往后推一年，就是为了减少市场对新增流通的担心。 另一个是 ComFi 到底有没有真实用户。 大家要是感兴趣可以好好关注一下！！

很多项目都说自己隐私、安全、可验证，到底怎么证明？ 因为很多时候你不是没有数据，而是数据根本不能随便给别人看。 比如你要证明账户里有多少钱、某个平台确实有一笔资产、某个用户符合某个条件。 你把截图发出去，人家可以说你P的。 你把完整账户数据交出去，又把自己的隐私全暴露了。 所以我最近重新看了下 @primus_labs，反而觉得它真正值得研究的不是融资名单，而是它在搞的 zkTLS。 简单说，Primus 想解决的是： 能不能证明“这个网页或者网络服务确实给出了某个数据”，但又不用把整份原始数据交出去。 这东西听起来技术味很重，其实普通人理解一个核心就够了： 不是让别人相信你说的话，而是让别人自己验证这个证明。 拿储备证明来说，以前大家比较熟悉的是项目找审计机构，定期出一份报告。 但这种方式有几个现实问题： 审计不是实时的。 报告是一个时间点。 而且用户最终看到的，还是审计机构愿意公开的结果。 zkTLS 想做的事情不太一样。 它可以针对网络数据生成可验证证明，在不直接公开全部原始数据的情况下，让第三方确认某个信息确实存在。 这也是我觉得 Primus 比较有意思的地方。 它不是单纯在做一条新的链，也不是又搞一个“隐私币”。 它更像是在尝试解决一个很具体的问题： 链上系统怎么可信地使用链下互联网的数据？ 这个需求其实挺大。 交易所资产、银行数据、账户状态、信用信息、合规证明，很多东西现在都存在传统互联网里。 如果这些数据以后可以被证明、验证，同时又不用把全部隐私交出去，应用范围肯定不会只停留在 PoR。 但这里我也得泼点冷水。 现在别看到 zkTLS、USENIX、PoR、几千万 TVL 就开始上头。 Primus 目前还有几个问题必须继续看。 第一，attestor 还是重要角色。 说白了，就是谁来负责产生和确认这个证明。 如果早期节点还是白名单模式，那去中心化程度就不能只看宣传。 第二，TEE 也不是绝对安全。 它能降低一部分信任成本，但不是说用了 TEE 就彻底没问题。 第三，证明是有时间点的。 你证明账户某一刻有 1000 万美元，不代表半小时以后还有。 所以 PoR 能不能做到更频繁、更及时，甚至进一步和其他业务逻辑结合，这个很关键。 还有就是 $PRIM。 现在 TGE 时间和完整 tokenomics 还没完全公开，这部分我不会提前脑补。 我更愿意先看产品数据。 现在官方披露的 PoR 相关 TVL 大约 7200 万美元，有 4 个生产项目，10+ 付费企业客户，累计用户超过 100 万。 这些数字值得关注，但我不会直接把它们等同于“商业模式已经跑通”。 后面真正让我想继续蹲的，其实就两件事： attestor 能不能从白名单慢慢走向更开放的网络。 zkTLS 能不能从 PoR 真正扩展到更多金融和合规场景。 如果这两件事能做出来，那 Primus 的价值就不只是“证明一个项目有没有钱”。 而是让链上应用以后能够更方便地验证现实世界里的数据。 这才是我觉得 @primus_labs 比较值得继续研究的地方。 技术很牛不等于产品一定成功，融资很漂亮也不等于代币一定有价值。 最后还是得看： 有没有真实需求，证明有没有人用，节点有没有真正去中心化，企业愿不愿意持续付钱。 这几个数据，比喊多少次隐私革命靠谱多了。

现在链上这么多 Agent，到底谁真的赚到钱了？ 注册一个 Agent 真没啥难度，挂个身份、接个接口、跑几次任务，数据就能很好看。 谁来下单？ 谁付钱？ 任务做完没有？ 做出来的东西到底能不能用？ 钱最后有没有真的到服务提供方手里？ 我最近看 @termix_ai，觉得它比较值得研究的地方就在这里。 TermiX 干的不是单纯给 Agent 发个身份，而是把“Agent 接活”这件事直接做成了一个链上流程。 有人发布需求，Agent 报价，钱先进托管，完成任务以后提交结果，符合条件才结算。 如果有人觉得结果有问题，还可以进入争议流程。 这就比单纯统计“我这里有多少万个 Agent”有意思多了。 因为 Agent 经济最后拼的不是注册量。 而是有没有真实的服务交易。 TermiX 现在官网已经显示累计处理超过 2000 万美元交易，累计任务接近 40 万，Agent 数量也超过 43 万。 但我也不会看到这些数字就直接喊“Agent Economy 起飞了”。 说白了，这里面还有很多东西需要继续验证。 比如这些任务里有多少是真正的付费需求？ 一个 Agent 是不是只接过一两单，还是能持续接单？ 服务商扣掉模型、数据、运行成本之后到底赚多少？ 客户做完一次之后，会不会回来继续下单？ 这些才是我觉得 @termix_ai 后面真正该看的东西。 而且现在 TermiX 的任务已经不只是写代码这种简单需求，平台上能看到代码、安全、数据、设计、自动化、研究、模型相关服务。( 这点我反而挺感兴趣。 因为如果以后 Agent 真能自己找服务、比较报价、付款、验收，再把赚到的钱拿去购买下一次任务需要的模型和数据，那才算真正出现了比较完整的经济循环。 现在离这个状态还有距离。 所以我对 TermiX 的看法比较简单： 别光看 Agent 数量，去看它到底有没有让 Agent 持续接到真实订单。 注册量可以刷，交互可以刷，甚至很多链上数据都能被活动和补贴带起来。 但一个客户真掏钱买服务，而且下个月还愿意再买一次，这个数据没那么容易装。 这也是我最近比较愿意继续观察 @termix_ai 的原因。 不是因为它喊了多少口号，而是它正在尝试把“Agent 会不会干活”这件事，直接变成一个能结算、能验证、能追踪的链上生意。 Agent 到底能不能靠接单养活自己。 如果这个数据慢慢跑出来，意义会比再多 10 万个注册 Agent 大得多。