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韭菜饼子6666
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韭菜饼子6666

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最近研究 $BR 的时候,我发现很多人讨论 uniBTC,都会把重点放在收益和流动性上,但我觉得有一个更关键的问题经常被忽略: 如果未来 BTCFi 生态里出现多个主流 BTC 收益资产,为什么用户要选择 uniBTC? 这个问题其实直接关系到 Bedrock 的长期竞争力。 #Bedrock 因为现在市场已经不是只有一种 BTC 收益方案了。从 Babylon、Lombard 到其他 BTCFi 协议,大家都在争夺同一批 BTC 流动性。 在这种情况下,单纯比 APY 很难形成护城河。 今天你的收益高,明天别人的补贴可能更高。 所以我越来越觉得,Bedrock 2.0 真正需要建立的不是收益优势,而是网络优势。 比如 uniBTC 能否被更多协议接受作为抵押资产?能否进入更多借贷市场?能否成为其他协议默认支持的 BTC 收益资产? 这些问题的重要性,可能远远高于短期收益率。 因为一旦 uniBTC 被越来越多协议集成,用户持有 uniBTC 获得的就不只是收益,而是整个生态的可组合性。 当然,这条路并不好走。 协议愿不愿意接入 uniBTC,本质上取决于他们是否认可 Bedrock 的安全模型、流动性深度以及长期稳定性。 所以我现在看 @Bedrock ,关注点已经从收益转向了生态渗透率。 因为 BTCFi 最终拼的可能不是谁收益更高,而是谁发行的资产能够成为行业标准。 如果 Bedrock 能做到这一点,那么 uniBTC 的价值逻辑会发生质变;如果做不到,它可能始终只是众多 BTC 收益资产中的一个选择。
最近研究 $BR 的时候,我发现很多人讨论 uniBTC,都会把重点放在收益和流动性上,但我觉得有一个更关键的问题经常被忽略:
如果未来 BTCFi 生态里出现多个主流 BTC 收益资产,为什么用户要选择 uniBTC?
这个问题其实直接关系到 Bedrock 的长期竞争力。 #Bedrock
因为现在市场已经不是只有一种 BTC 收益方案了。从 Babylon、Lombard 到其他 BTCFi 协议,大家都在争夺同一批 BTC 流动性。
在这种情况下,单纯比 APY 很难形成护城河。
今天你的收益高,明天别人的补贴可能更高。
所以我越来越觉得,Bedrock 2.0 真正需要建立的不是收益优势,而是网络优势。
比如 uniBTC 能否被更多协议接受作为抵押资产?能否进入更多借贷市场?能否成为其他协议默认支持的 BTC 收益资产?
这些问题的重要性,可能远远高于短期收益率。
因为一旦 uniBTC 被越来越多协议集成,用户持有 uniBTC 获得的就不只是收益,而是整个生态的可组合性。
当然,这条路并不好走。
协议愿不愿意接入 uniBTC,本质上取决于他们是否认可 Bedrock 的安全模型、流动性深度以及长期稳定性。
所以我现在看 @Bedrock ,关注点已经从收益转向了生态渗透率。
因为 BTCFi 最终拼的可能不是谁收益更高,而是谁发行的资产能够成为行业标准。
如果 Bedrock 能做到这一点,那么 uniBTC 的价值逻辑会发生质变;如果做不到,它可能始终只是众多 BTC 收益资产中的一个选择。
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我最近研究 $GENIUS 的时候,突然意识到一个以前没认真想过的问题。 大部分人都把 Wallet Intelligence 理解成“追踪聪明钱”。 但如果往深一点看,它其实是在给链上钱包建立信用体系。 链上一直有个很有意思的现象。 同样赚了100万美元的两个钱包,价值可能完全不同。 有的钱包是运气好,碰巧踩中了一个百倍币;有的钱包可能连续半年都在稳定盈利。 表面看收益差不多,但含金量完全不一样。 问题是以前很难判断。#genius 因为链上数据虽然公开,但太碎了。 你得自己翻历史记录,看持仓周期,看交易频率,看盈利来源,还要分析到底是能力还是运气。 而 @GeniusOfficial 的 Wallet Intelligence,本质上是在帮用户做这件事。 它不只是展示结果,而是在展示过程。 一个钱包赚了多少钱并不重要。 更重要的是它怎么赚的。 是长期布局赚的,还是追热点赚的;是高胜率策略,还是低胜率高赔率策略。 这些东西其实比收益数字更有价值。 因为真正能复制的从来不是结果,而是行为模式。 但我后面越想越觉得,这里面有个挺有意思的矛盾。 如果 Genius 把钱包分析做得越来越细,最后大家关注的就不再是代币,而是钱包本身。 甚至可能出现一种情况: 某些头部钱包会逐渐变成一种“链上品牌”。 市场不是因为项目好而买,而是因为某个钱包买了。 这听起来有点夸张。 但仔细想想,现在很多聪明钱效应其实已经有这个趋势了。 而 Genius 可能正在把这种趋势进一步放大。
我最近研究 $GENIUS 的时候,突然意识到一个以前没认真想过的问题。
大部分人都把 Wallet Intelligence 理解成“追踪聪明钱”。
但如果往深一点看,它其实是在给链上钱包建立信用体系。
链上一直有个很有意思的现象。
同样赚了100万美元的两个钱包,价值可能完全不同。
有的钱包是运气好,碰巧踩中了一个百倍币;有的钱包可能连续半年都在稳定盈利。
表面看收益差不多,但含金量完全不一样。
问题是以前很难判断。#genius
因为链上数据虽然公开,但太碎了。
你得自己翻历史记录,看持仓周期,看交易频率,看盈利来源,还要分析到底是能力还是运气。
@GeniusOfficial 的 Wallet Intelligence,本质上是在帮用户做这件事。
它不只是展示结果,而是在展示过程。
一个钱包赚了多少钱并不重要。
更重要的是它怎么赚的。
是长期布局赚的,还是追热点赚的;是高胜率策略,还是低胜率高赔率策略。
这些东西其实比收益数字更有价值。
因为真正能复制的从来不是结果,而是行为模式。
但我后面越想越觉得,这里面有个挺有意思的矛盾。
如果 Genius 把钱包分析做得越来越细,最后大家关注的就不再是代币,而是钱包本身。
甚至可能出现一种情况:
某些头部钱包会逐渐变成一种“链上品牌”。
市场不是因为项目好而买,而是因为某个钱包买了。
这听起来有点夸张。
但仔细想想,现在很多聪明钱效应其实已经有这个趋势了。
而 Genius 可能正在把这种趋势进一步放大。
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最近研究 $BR 的时候,我发现一个很少有人讨论的现象。 大家都在分析 uniBTC 能带来多少收益,却很少有人思考另一个问题: 如果未来 BTCFi 真的成熟了,谁会掌握 BTC 流动性的定价权?#Bedrock 过去几年,BTC 的定价权基本都在现货市场和 ETF 身上。但当越来越多 BTC 被带入链上之后,流动性本身也会开始产生价值。 而 @Bedrock 其实正在参与这场竞争。 很多人把 uniBTC 理解成一个收益资产,但在我看来,uniBTC 更像是 Bedrock 获取 BTC 流动性的入口。因为当用户把 BTC 存入 Bedrock 换成 uniBTC 后,Bedrock 实际上获得了这部分流动性的调度能力。 这也是为什么我开始重新看待 Bedrock 2.0。 它已经不只是单纯提高 BTC 收益,而是在逐步建立自己的 BTC 流动性网络。 这里面最有意思的地方在于,未来协议之间竞争的可能不是 APY,而是谁手里掌握更多高质量流动性。 因为收益可以补贴,激励可以发放,但长期稳定的 BTC 流动性并没有那么容易获取。 当然,这个逻辑也有风险。 如果 Bedrock 后续无法持续提供足够的使用场景,那么 uniBTC 可能就会变成一个单纯追逐收益的资产。一旦外部收益下降,流动性同样可能流失。 所以我现在观察 Bedrock,已经不太关注短期收益变化了。 我更关心的是,Bedrock 能不能把 uniBTC 从一个收益工具,真正变成 BTCFi 生态里的基础流动性资产。 因为这两者决定的天花板完全不同。
最近研究 $BR 的时候,我发现一个很少有人讨论的现象。
大家都在分析 uniBTC 能带来多少收益,却很少有人思考另一个问题:
如果未来 BTCFi 真的成熟了,谁会掌握 BTC 流动性的定价权?#Bedrock
过去几年,BTC 的定价权基本都在现货市场和 ETF 身上。但当越来越多 BTC 被带入链上之后,流动性本身也会开始产生价值。
@Bedrock 其实正在参与这场竞争。
很多人把 uniBTC 理解成一个收益资产,但在我看来,uniBTC 更像是 Bedrock 获取 BTC 流动性的入口。因为当用户把 BTC 存入 Bedrock 换成 uniBTC 后,Bedrock 实际上获得了这部分流动性的调度能力。
这也是为什么我开始重新看待 Bedrock 2.0。
它已经不只是单纯提高 BTC 收益,而是在逐步建立自己的 BTC 流动性网络。
这里面最有意思的地方在于,未来协议之间竞争的可能不是 APY,而是谁手里掌握更多高质量流动性。
因为收益可以补贴,激励可以发放,但长期稳定的 BTC 流动性并没有那么容易获取。
当然,这个逻辑也有风险。
如果 Bedrock 后续无法持续提供足够的使用场景,那么 uniBTC 可能就会变成一个单纯追逐收益的资产。一旦外部收益下降,流动性同样可能流失。
所以我现在观察 Bedrock,已经不太关注短期收益变化了。
我更关心的是,Bedrock 能不能把 uniBTC 从一个收益工具,真正变成 BTCFi 生态里的基础流动性资产。
因为这两者决定的天花板完全不同。
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我最近发现一个挺有意思的现象。 很多人在用 Genius Terminal 的时候,最关注的是它能不能帮自己找到机会。但我越来越觉得,$GENIUS 真正有价值的地方,反而是帮用户判断“哪些机会根本不值得看”。#genius 因为现在链上的问题已经不是信息太少,而是信息太多。 每天都有新币上线,每天都有钱包暴赚截图,每天都有新的叙事冒出来。理论上机会遍地都是,但真正的问题在于,一个人的注意力是有限的。 我前段时间翻链上的时候,经常会遇到这种情况。 看到一个代币成交量突然放大,点进去研究半小时;看到某个钱包连续买入,又跟着研究半小时;最后一天过去了,花了很多时间,却没得到什么有效结论。 后来我发现 @GeniusOfficial 的一些功能,本质上是在帮用户过滤噪音。 比如 Wallet Intelligence 不只是展示钱包赚钱了多少,而是把历史行为一起展示出来。很多看起来很厉害的钱包,拉长周期以后会发现稳定性其实很一般。 再比如 Genius 的 AI 分析模块,会把一些资金异动和链上行为放在一起看,而不是单纯展示一笔大额交易。 这种设计有个好处。 它会让你少追很多看似很热、实际上没什么价值的信号。 但这里也有个我自己的 FUD。 因为当一个平台越来越擅长帮用户过滤信息的时候,它其实也在决定用户看见什么、忽略什么。 而在市场里,最赚钱的机会有时候恰恰来自那些被忽略的信息。 所以我现在看 Genius,会觉得它既是在降低研究门槛,也是在重塑用户的注意力路径。 这个变化可能比交易功能本身更重要。
我最近发现一个挺有意思的现象。
很多人在用 Genius Terminal 的时候,最关注的是它能不能帮自己找到机会。但我越来越觉得,$GENIUS 真正有价值的地方,反而是帮用户判断“哪些机会根本不值得看”。#genius
因为现在链上的问题已经不是信息太少,而是信息太多。
每天都有新币上线,每天都有钱包暴赚截图,每天都有新的叙事冒出来。理论上机会遍地都是,但真正的问题在于,一个人的注意力是有限的。
我前段时间翻链上的时候,经常会遇到这种情况。
看到一个代币成交量突然放大,点进去研究半小时;看到某个钱包连续买入,又跟着研究半小时;最后一天过去了,花了很多时间,却没得到什么有效结论。
后来我发现 @GeniusOfficial 的一些功能,本质上是在帮用户过滤噪音。
比如 Wallet Intelligence 不只是展示钱包赚钱了多少,而是把历史行为一起展示出来。很多看起来很厉害的钱包,拉长周期以后会发现稳定性其实很一般。
再比如 Genius 的 AI 分析模块,会把一些资金异动和链上行为放在一起看,而不是单纯展示一笔大额交易。
这种设计有个好处。
它会让你少追很多看似很热、实际上没什么价值的信号。
但这里也有个我自己的 FUD。
因为当一个平台越来越擅长帮用户过滤信息的时候,它其实也在决定用户看见什么、忽略什么。
而在市场里,最赚钱的机会有时候恰恰来自那些被忽略的信息。
所以我现在看 Genius,会觉得它既是在降低研究门槛,也是在重塑用户的注意力路径。
这个变化可能比交易功能本身更重要。
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最近看到不少人在讨论 Bedrock 的$BR 代币,但我发现一个现象,很多人关注的还是价格,却很少有人去看 Bedrock 为什么要同时设计 BR 和 veBR 这套体系。 如果只看表面,BR 就是治理代币,锁仓之后变成 veBR,然后获得治理权和额外激励。 但问题是,现在整个 DeFi 市场最不缺的就是治理代币。 所以我一直在想,@Bedrock 为什么还要继续走这条路?#Bedrock 后来研究 Bedrock 2.0 后,我觉得答案可能在于协议的增长方式。 Bedrock 现在并不只是一个 uniBTC 产品。除了 BTC 相关资产之外,Bedrock 已经在向多资产收益网络扩展,希望把不同资产的收益能力整合到同一个生态里面。 这种模式有个特点:协议需要长期稳定的流动性。 如果所有用户都是短期挖提卖,那么 Bedrock 很难建立长期生态。所以 veBR 本质上更像一种利益绑定工具,让愿意长期参与的人获得更多话语权和收益分配权。 从这个角度看,veBR 的作用并不是治理那么简单。 它实际上在帮助 Bedrock 筛选用户。 谁愿意锁仓更久,谁愿意承担更多协议风险,谁就获得更多资源配置权。 不过这里也有一个值得关注的问题。 veBR 的价值最终还是依赖 Bedrock 本身的发展。如果未来 Bedrock 的 TVL、用户规模或者协议收入增长停滞,那么治理权的吸引力也会同步下降。 所以我觉得很多人分析 BR 时,重点可能放错了。 真正需要关注的不是 BR 本身,而是 Bedrock 能不能持续扩大生态规模。因为只有当 Bedrock 的产品被越来越多人使用时,veBR 和 BR 才有可能形成真正的价值闭环。
最近看到不少人在讨论 Bedrock 的$BR 代币,但我发现一个现象,很多人关注的还是价格,却很少有人去看 Bedrock 为什么要同时设计 BR 和 veBR 这套体系。
如果只看表面,BR 就是治理代币,锁仓之后变成 veBR,然后获得治理权和额外激励。
但问题是,现在整个 DeFi 市场最不缺的就是治理代币。
所以我一直在想,@Bedrock 为什么还要继续走这条路?#Bedrock
后来研究 Bedrock 2.0 后,我觉得答案可能在于协议的增长方式。
Bedrock 现在并不只是一个 uniBTC 产品。除了 BTC 相关资产之外,Bedrock 已经在向多资产收益网络扩展,希望把不同资产的收益能力整合到同一个生态里面。
这种模式有个特点:协议需要长期稳定的流动性。
如果所有用户都是短期挖提卖,那么 Bedrock 很难建立长期生态。所以 veBR 本质上更像一种利益绑定工具,让愿意长期参与的人获得更多话语权和收益分配权。
从这个角度看,veBR 的作用并不是治理那么简单。
它实际上在帮助 Bedrock 筛选用户。
谁愿意锁仓更久,谁愿意承担更多协议风险,谁就获得更多资源配置权。
不过这里也有一个值得关注的问题。
veBR 的价值最终还是依赖 Bedrock 本身的发展。如果未来 Bedrock 的 TVL、用户规模或者协议收入增长停滞,那么治理权的吸引力也会同步下降。
所以我觉得很多人分析 BR 时,重点可能放错了。
真正需要关注的不是 BR 本身,而是 Bedrock 能不能持续扩大生态规模。因为只有当 Bedrock 的产品被越来越多人使用时,veBR 和 BR 才有可能形成真正的价值闭环。
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我最近看 $GENIUS l 的时候,突然发现一个以前没怎么注意过的问题。 很多人以为 Genius 在做交易工具,但如果把它所有功能放在一起看,你会发现它更像是在做“链上决策系统”。 交易其实只是最后一步。#genius 在真正按下买入之前,一个用户会经历很多环节。 先发现项目,再验证叙事,然后观察资金流向,研究聪明钱行为,最后才决定要不要进场。 过去这些动作都发生在不同平台。 你可能用一个网站查钱包,用另一个网站看链上数据,再打开推特看社区讨论。 但 @GeniusOfficial 正在把这些环节收进同一个终端。 刚开始我觉得这只是产品整合。 后来突然意识到,这种整合可能会改变用户做决策的方式。 因为当所有信息都来自同一个入口的时候,用户很容易默认这个入口提供的东西就是最重要的。 举个简单例子。 如果 Genius 的 AI 重点提醒某几个钱包,那大部分用户自然会更关注这些钱包。 如果 Genius 重点展示某个赛道的资金流,那用户也会更容易把注意力放过去。 这不一定是坏事。 但它意味着 Genius 已经不只是展示信息了。 它开始参与信息排序。 而在市场里,排序权其实是个很有价值的东西。 因为很多时候赚钱不是因为知道得更多。 而是因为知道什么更值得关注。 所以我现在看 Genius Terminal,越来越觉得它最核心的竞争力可能不是交易,也不是 AI。 而是它正在成为用户理解链上的“第一视角”。 这个方向如果真跑通了,影响的就不只是交易体验,而是整个市场注意力怎么流动。
我最近看 $GENIUS l 的时候,突然发现一个以前没怎么注意过的问题。
很多人以为 Genius 在做交易工具,但如果把它所有功能放在一起看,你会发现它更像是在做“链上决策系统”。
交易其实只是最后一步。#genius
在真正按下买入之前,一个用户会经历很多环节。
先发现项目,再验证叙事,然后观察资金流向,研究聪明钱行为,最后才决定要不要进场。
过去这些动作都发生在不同平台。
你可能用一个网站查钱包,用另一个网站看链上数据,再打开推特看社区讨论。
@GeniusOfficial 正在把这些环节收进同一个终端。
刚开始我觉得这只是产品整合。
后来突然意识到,这种整合可能会改变用户做决策的方式。
因为当所有信息都来自同一个入口的时候,用户很容易默认这个入口提供的东西就是最重要的。
举个简单例子。
如果 Genius 的 AI 重点提醒某几个钱包,那大部分用户自然会更关注这些钱包。
如果 Genius 重点展示某个赛道的资金流,那用户也会更容易把注意力放过去。
这不一定是坏事。
但它意味着 Genius 已经不只是展示信息了。
它开始参与信息排序。
而在市场里,排序权其实是个很有价值的东西。
因为很多时候赚钱不是因为知道得更多。
而是因为知道什么更值得关注。
所以我现在看 Genius Terminal,越来越觉得它最核心的竞争力可能不是交易,也不是 AI。
而是它正在成为用户理解链上的“第一视角”。
这个方向如果真跑通了,影响的就不只是交易体验,而是整个市场注意力怎么流动。
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我最近突然有个想法:$GENIUS 可能不是在帮用户找 Alpha,而是在帮用户减少犯错。 这两个听起来差不多,但实际上完全不是一回事。#genius 现在大部分链上工具都在宣传自己能发现机会。聪明钱追踪、热门代币监控、异常资金流预警,本质上都在解决一个问题:怎么更早发现下一个上涨标的。 但我后面用@GeniusOfficial 一段时间后,发现我最大的感受反而不是“发现了什么”。 而是少做了很多原本会做错的事。 比如以前看见一个钱包连续买入,我可能马上就会追进去。后来通过 Genius 去看这个钱包历史记录,发现它过去半年其实胜率很一般,只是因为某几个单子赚得特别夸张,所以拉高了整体收益。 再比如有些代币链上突然出现资金异动,看起来像大户建仓。但 Genius 把关联钱包和资金路径放在一起后,你会发现很多所谓的大额资金,其实是同一个体系内部在转移仓位。 这些东西以前也能查。 只是大部分人不会查。 所以我现在越来越觉得,Genius 的价值可能不在于提高收益,而是在降低误判率。 这个角度其实挺反直觉的。 因为市场最喜欢听的是“帮你赚更多”。 但真正长期做交易的人都知道,少踩几个坑,往往比多抓一个机会更重要。 而这也是我的一点 FUD。 如果未来 Genius 真的把“降低错误率”这件事做到极致,那链上的一部分信息差可能会被抹平。 以前很多人赚钱,是因为别人看不懂数据。 以后 Genius 把数据解释得越来越清楚之后,真正值钱的可能不再是信息,而是判断信息之后的行动能力。
我最近突然有个想法:$GENIUS 可能不是在帮用户找 Alpha,而是在帮用户减少犯错。
这两个听起来差不多,但实际上完全不是一回事。#genius
现在大部分链上工具都在宣传自己能发现机会。聪明钱追踪、热门代币监控、异常资金流预警,本质上都在解决一个问题:怎么更早发现下一个上涨标的。
但我后面用@GeniusOfficial 一段时间后,发现我最大的感受反而不是“发现了什么”。
而是少做了很多原本会做错的事。
比如以前看见一个钱包连续买入,我可能马上就会追进去。后来通过 Genius 去看这个钱包历史记录,发现它过去半年其实胜率很一般,只是因为某几个单子赚得特别夸张,所以拉高了整体收益。
再比如有些代币链上突然出现资金异动,看起来像大户建仓。但 Genius 把关联钱包和资金路径放在一起后,你会发现很多所谓的大额资金,其实是同一个体系内部在转移仓位。
这些东西以前也能查。
只是大部分人不会查。
所以我现在越来越觉得,Genius 的价值可能不在于提高收益,而是在降低误判率。
这个角度其实挺反直觉的。
因为市场最喜欢听的是“帮你赚更多”。
但真正长期做交易的人都知道,少踩几个坑,往往比多抓一个机会更重要。
而这也是我的一点 FUD。
如果未来 Genius 真的把“降低错误率”这件事做到极致,那链上的一部分信息差可能会被抹平。
以前很多人赚钱,是因为别人看不懂数据。
以后 Genius 把数据解释得越来越清楚之后,真正值钱的可能不再是信息,而是判断信息之后的行动能力。
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我最近花了点时间体验$GENIUS 的 Smart Money 功能,结果发现它和我想象中的“聪明钱追踪工具”不太一样。 过去很多类似产品,本质上是在解决一个问题:告诉你谁赚钱了。#genius 于是大家盯着几个知名钱包,看他们买什么、卖什么,然后想办法跟上节奏。 但@GeniusOfficial 给我的感觉更像是在回答另一个问题: 为什么这些人会赚钱? 我后面翻了一些 Genius 追踪的钱包,发现它不只是展示交易记录,而是在试图把钱包背后的行为模式整理出来。比如一个地址习惯参与什么赛道,是偏好 Meme、AI 还是基础设施;是喜欢开盘冲进去,还是等第一轮回调再布局;甚至有些钱包虽然收益率不错,但其实胜率并不高,只是特别会拿仓位。 这些信息以前当然也能查。 问题是大部分人不会花几个小时去翻一个钱包过去半年的记录。 而 Genius 正在把这种分析过程压缩。 这也是我最近对 Genius 有点复杂的原因。 从用户角度看,这绝对是好产品,因为它把原本很费时间的研究工作做掉了。 但反过来想,如果未来越来越多人都通过 Genius 去追踪同样一批聪明钱,会不会出现一个问题: 聪明钱本身被过度关注。 以前一个钱包赚钱,可能只有少数人知道。 现在 Genius 把这些信息聚合后,市场反应速度会越来越快。 最后甚至可能出现一种情况:钱包刚开始建仓,跟踪资金就已经进来了。 从这个角度看,Genius 不仅是在帮助用户发现 Alpha,也在加速 Alpha 被市场消化。 而这件事,对真正的聪明钱来说,未必是好消息。
我最近花了点时间体验$GENIUS 的 Smart Money 功能,结果发现它和我想象中的“聪明钱追踪工具”不太一样。
过去很多类似产品,本质上是在解决一个问题:告诉你谁赚钱了。#genius
于是大家盯着几个知名钱包,看他们买什么、卖什么,然后想办法跟上节奏。
@GeniusOfficial 给我的感觉更像是在回答另一个问题:
为什么这些人会赚钱?
我后面翻了一些 Genius 追踪的钱包,发现它不只是展示交易记录,而是在试图把钱包背后的行为模式整理出来。比如一个地址习惯参与什么赛道,是偏好 Meme、AI 还是基础设施;是喜欢开盘冲进去,还是等第一轮回调再布局;甚至有些钱包虽然收益率不错,但其实胜率并不高,只是特别会拿仓位。
这些信息以前当然也能查。
问题是大部分人不会花几个小时去翻一个钱包过去半年的记录。
而 Genius 正在把这种分析过程压缩。
这也是我最近对 Genius 有点复杂的原因。

从用户角度看,这绝对是好产品,因为它把原本很费时间的研究工作做掉了。
但反过来想,如果未来越来越多人都通过 Genius 去追踪同样一批聪明钱,会不会出现一个问题:
聪明钱本身被过度关注。
以前一个钱包赚钱,可能只有少数人知道。
现在 Genius 把这些信息聚合后,市场反应速度会越来越快。
最后甚至可能出现一种情况:钱包刚开始建仓,跟踪资金就已经进来了。

从这个角度看,Genius 不仅是在帮助用户发现 Alpha,也在加速 Alpha 被市场消化。
而这件事,对真正的聪明钱来说,未必是好消息。
Ich habe mir kürzlich die Ghost Orders von $GENIUS nochmal angeschaut und plötzlich ein Problem entdeckt, das ich vorher nicht wirklich beachtet habe. Früher wurde die on-chain Transparenz als Vorteil angesehen, da alle Handelswege, Wallet-Aktivitäten und Geldflüsse theoretisch öffentlich sind. Daher konnten viele normale Nutzer durch das Verfolgen von smartem Geld und das Beobachten von on-chain Daten Gelegenheiten finden. Das ist auch der Grund, warum in den letzten Jahren eine Menge Wallet-Überwachungstools aufgetaucht sind und viele KOLs ihre Adressen öffentlich gemacht haben, denn „verfolgt zu werden“ ist an sich schon ein Zeichen von Einfluss. Aber was @GeniusOfficial jetzt macht, schwächt diese Transparenz tatsächlich langsam. Insbesondere die Ghost Orders, die auf den ersten Blick wie ein Schutz gegen Sandwiching und MEV aussehen, haben bei genauerer Betrachtung der Ausführungslogik einen wichtigen Aspekt: das „Verstecken von Aktivitäten“. Normalerweise hinterlässt ein großer Kapitalzufluss deutliche Spuren on-chain. Du kannst sehen, von welcher Adresse das Geld kommt, welche Pools durchlaufen werden und wie schnell die Transaktionen sind. Viele erfahrene Trader können sogar anhand dieser Details erkennen, ob es sich um eine bekannte Wallet handelt. #genius Aber die Ghost Orders von Genius zerlegen aktiv die Aufträge und stören die Ausführungspfade, sodass das gesamte Handelsverhalten nicht mehr wie eine vollständige Aktion aussieht. Diese Veränderung ist tatsächlich erheblich. Denn viele professionelle Trader, die jetzt aktiv sind, machen sich nicht mehr wirklich Sorgen, keine Gelegenheiten zu finden, sondern dass sie „zu leicht analysiert werden können“. Besonders seit der Markt wieder heißer wird, habe ich deutlich gemerkt, dass viele große Kapitalgeber absichtlich Wallets wechseln, die Pfade aufteilen und sogar einige Trades so kompliziert gestalten, dass normale Leute sie überhaupt nicht mehr verstehen können. Und Genius Terminal ist im Grunde genommen dabei, diese Nachfrage nach „verstecktem Verhalten“ zu produktisieren. Aber das ist auch der Grund, warum ich momentan ein wenig ambivalent gegenüber Genius eingestellt bin. Denn wenn in Zukunft immer mehr Leute anfangen, solche Ghost Orders zu verwenden, wird die on-chain Transparenz zwar weiterhin bestehen, aber die wirklich wertvollen Informationen könnten für normale Nutzer zunehmend schwerer zugänglich sein.
Ich habe mir kürzlich die Ghost Orders von $GENIUS nochmal angeschaut und plötzlich ein Problem entdeckt, das ich vorher nicht wirklich beachtet habe.
Früher wurde die on-chain Transparenz als Vorteil angesehen, da alle Handelswege, Wallet-Aktivitäten und Geldflüsse theoretisch öffentlich sind. Daher konnten viele normale Nutzer durch das Verfolgen von smartem Geld und das Beobachten von on-chain Daten Gelegenheiten finden. Das ist auch der Grund, warum in den letzten Jahren eine Menge Wallet-Überwachungstools aufgetaucht sind und viele KOLs ihre Adressen öffentlich gemacht haben, denn „verfolgt zu werden“ ist an sich schon ein Zeichen von Einfluss.
Aber was @GeniusOfficial jetzt macht, schwächt diese Transparenz tatsächlich langsam.
Insbesondere die Ghost Orders, die auf den ersten Blick wie ein Schutz gegen Sandwiching und MEV aussehen, haben bei genauerer Betrachtung der Ausführungslogik einen wichtigen Aspekt: das „Verstecken von Aktivitäten“.
Normalerweise hinterlässt ein großer Kapitalzufluss deutliche Spuren on-chain. Du kannst sehen, von welcher Adresse das Geld kommt, welche Pools durchlaufen werden und wie schnell die Transaktionen sind. Viele erfahrene Trader können sogar anhand dieser Details erkennen, ob es sich um eine bekannte Wallet handelt. #genius
Aber die Ghost Orders von Genius zerlegen aktiv die Aufträge und stören die Ausführungspfade, sodass das gesamte Handelsverhalten nicht mehr wie eine vollständige Aktion aussieht.
Diese Veränderung ist tatsächlich erheblich.

Denn viele professionelle Trader, die jetzt aktiv sind, machen sich nicht mehr wirklich Sorgen, keine Gelegenheiten zu finden, sondern dass sie „zu leicht analysiert werden können“. Besonders seit der Markt wieder heißer wird, habe ich deutlich gemerkt, dass viele große Kapitalgeber absichtlich Wallets wechseln, die Pfade aufteilen und sogar einige Trades so kompliziert gestalten, dass normale Leute sie überhaupt nicht mehr verstehen können.
Und Genius Terminal ist im Grunde genommen dabei, diese Nachfrage nach „verstecktem Verhalten“ zu produktisieren.
Aber das ist auch der Grund, warum ich momentan ein wenig ambivalent gegenüber Genius eingestellt bin.
Denn wenn in Zukunft immer mehr Leute anfangen, solche Ghost Orders zu verwenden, wird die on-chain Transparenz zwar weiterhin bestehen, aber die wirklich wertvollen Informationen könnten für normale Nutzer zunehmend schwerer zugänglich sein.
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最近研究$BR 的时候,我一直在想一个问题: 为什么很多 BTCFi 项目明明收益不低,但始终很难获得 BTC 大资金的长期认可? 后来我发现,问题可能不在收益,而在信任。 ETH 用户其实已经习惯了各种链上玩法,质押、借贷、LP、再质押,很多操作对他们来说已经是日常。但 BTC 用户不一样,很多人持有 BTC 可能已经几年甚至更久,他们最看重的从来不是收益最大化,而是资产是否安全、规则是否清晰。 这也是为什么我最近越来越关注 Bedrock。 #Bedrock 因为在我看来,Bedrock 2.0 讨论的已经不只是收益问题,而是在尝试解决 BTCFi 里一个更底层的问题:如何让用户相信自己的资产在链上依然是可验证、可赎回、可追踪的。 很多人会把注意力放在 Bedrock 的 APY 或激励上,但我更关注 Bedrock 在透明度上的建设。比如 Bedrock 围绕 uniBTC 做的一系列设计,本质上都是在增强用户对于资产锚定和资产状态的信心。 这点其实很重要。 因为 BTCFi 的未来不一定属于收益最高的协议,而更可能属于最值得信任的协议。 我自己观察过不少 DeFi 项目,很多项目在牛市里都能依靠激励吸引流动性,但真正困难的是,当激励减少之后,用户为什么还愿意留下来? 对于 Bedrock 来说,我觉得答案可能不在收益,而在规则。 如果用户相信@Bedrock 的机制是透明的,知道资产在哪里、收益从哪里来、风险又在哪里,那么即便收益下降,依然会有人愿意继续使用。 当然,这并不代表 Bedrock 没有挑战。 随着 Bedrock 2.0 的发展,整个体系也在变得越来越庞大。无论是治理、激励还是多资产布局,都意味着协议复杂度在不断上升。而复杂度上升之后,Bedrock 是否还能把规则解释得足够清楚,我觉得会成为一个新的考验。 所以我现在关注 Bedrock,并不是因为我觉得它一定会成功。
最近研究$BR 的时候,我一直在想一个问题:
为什么很多 BTCFi 项目明明收益不低,但始终很难获得 BTC 大资金的长期认可?
后来我发现,问题可能不在收益,而在信任。
ETH 用户其实已经习惯了各种链上玩法,质押、借贷、LP、再质押,很多操作对他们来说已经是日常。但 BTC 用户不一样,很多人持有 BTC 可能已经几年甚至更久,他们最看重的从来不是收益最大化,而是资产是否安全、规则是否清晰。
这也是为什么我最近越来越关注 Bedrock。 #Bedrock
因为在我看来,Bedrock 2.0 讨论的已经不只是收益问题,而是在尝试解决 BTCFi 里一个更底层的问题:如何让用户相信自己的资产在链上依然是可验证、可赎回、可追踪的。
很多人会把注意力放在 Bedrock 的 APY 或激励上,但我更关注 Bedrock 在透明度上的建设。比如 Bedrock 围绕 uniBTC 做的一系列设计,本质上都是在增强用户对于资产锚定和资产状态的信心。
这点其实很重要。
因为 BTCFi 的未来不一定属于收益最高的协议,而更可能属于最值得信任的协议。
我自己观察过不少 DeFi 项目,很多项目在牛市里都能依靠激励吸引流动性,但真正困难的是,当激励减少之后,用户为什么还愿意留下来?
对于 Bedrock 来说,我觉得答案可能不在收益,而在规则。
如果用户相信@Bedrock 的机制是透明的,知道资产在哪里、收益从哪里来、风险又在哪里,那么即便收益下降,依然会有人愿意继续使用。
当然,这并不代表 Bedrock 没有挑战。
随着 Bedrock 2.0 的发展,整个体系也在变得越来越庞大。无论是治理、激励还是多资产布局,都意味着协议复杂度在不断上升。而复杂度上升之后,Bedrock 是否还能把规则解释得足够清楚,我觉得会成为一个新的考验。
所以我现在关注 Bedrock,并不是因为我觉得它一定会成功。
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我最近重新看$GENIUS 的钱包追踪模块,突然发现它其实有点矛盾。 因为 Genius 一边在帮用户“隐藏自己”。 另一边,又在疯狂增强“观察别人”的能力。 尤其是它那个实时钱包监控。#genius 很多人现在对@GeniusOfficial 的理解,还是停留在交易执行层。 但我后面认真看了下,发现 Genius 其实已经开始往“链上情报系统”走了。 它现在很多功能,不只是简单看钱包买卖。 而是在筛选行为。 比如哪些地址突然异常活跃、哪些钱包同步建仓、哪些资金路径开始集中。 这些东西以前其实很难实时发现。 因为链上噪音太大了。 普通人翻链上,看到后面眼睛都花。 但 Genius Terminal 现在已经开始把这些行为自动化筛选出来。 这个方向我觉得挺猛。 因为现在链上最值钱的,很多时候已经不是消息。 而是谁更早发现“异常资金行为”。 问题也在这里。 如果越来越多人开始用 Genius 盯同一批钱包、同一批行为。 会不会最后市场越来越像“AI 对 AI”。 大家看的都是同样的异常信号。 最后真正的 Alpha,反而会越来越短命。
我最近重新看$GENIUS 的钱包追踪模块,突然发现它其实有点矛盾。
因为 Genius 一边在帮用户“隐藏自己”。

另一边,又在疯狂增强“观察别人”的能力。
尤其是它那个实时钱包监控。#genius
很多人现在对@GeniusOfficial 的理解,还是停留在交易执行层。
但我后面认真看了下,发现 Genius 其实已经开始往“链上情报系统”走了。
它现在很多功能,不只是简单看钱包买卖。
而是在筛选行为。
比如哪些地址突然异常活跃、哪些钱包同步建仓、哪些资金路径开始集中。

这些东西以前其实很难实时发现。
因为链上噪音太大了。
普通人翻链上,看到后面眼睛都花。
但 Genius Terminal 现在已经开始把这些行为自动化筛选出来。
这个方向我觉得挺猛。
因为现在链上最值钱的,很多时候已经不是消息。
而是谁更早发现“异常资金行为”。
问题也在这里。

如果越来越多人开始用 Genius 盯同一批钱包、同一批行为。
会不会最后市场越来越像“AI 对 AI”。
大家看的都是同样的异常信号。
最后真正的 Alpha,反而会越来越短命。
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我昨天突然意识到,OpenLedger 后面可能会越来越依赖“AI审计”昨天晚上我在看$OPEN 关于 Attribution verification 那部分的时候,脑子里突然冒出来一个挺怪的感觉。 很多人现在聊 OpenLedger,重点都放在:数据贡献、价值回流、OpenLoRA、 Agent 协作这些东西上。 但我昨天越往下看,越觉得它后面可能会慢慢变成另一种东西。 甚至有点像:AI世界里的“审计系统”。 这个感觉我一开始真没意识到。#OpenLedger 后来看到社区有人讨论数据验证逻辑的时候,我突然反应过来。 因为@Openledger 现在其实特别依赖一件事。 系统得知道:谁真的贡献了价值。 问题就在这里。 AI世界里的很多东西,本来就特别难验证。 比如一个 LoRA 效果变好了。 到底是因为:训练数据更强,参数调得更好,还是 workflow 组合更合理。 很多时候根本不是单一变量。 而 OpenLedger 又偏偏想做 Attribution。 那它后面一定会越来越需要一种能力: 验证“贡献到底是不是真的”。 这个地方我昨晚想了挺久。 因为以前互联网很多平台,其实不太在意这个问题。 内容有人看就行。 模型有效果就行。 很少有人会认真往下追: 这个结果到底是谁造成的。 但 OpenLedger 不一样。 它后面很多逻辑都建立在:贡献记录可信、能力来源可信、价值分配可信。 只要其中一个地方开始不稳定,整个系统后面都可能会很难算账。 所以我现在越来越觉得,OpenLedger 后面迟早会开始重度依赖“AI审计”。 甚至以后可能会出现专门的验证层。 专门去检查:某个数据到底有没有真实影响模型,某个 LoRA 到底是不是核心贡献,甚至某个 Agent 有没有夸大自己的能力来源。 这个方向我觉得其实挺重要的。 因为 AI行业现在有个很明显的问题。 很多东西越来越黑盒。 有时候一个模型突然效果很好,你根本不知道中间到底发生了什么。 很多项目现在甚至连数据来源都不透明。 而 OpenLedger 现在想做的事情,本质上其实是在反过来建立: “AI贡献可追踪”。 问题是。 一旦开始追踪,后面一定会越来越复杂。 因为只要涉及利益分配,就一定会有人开始:夸大贡献、隐藏来源、甚至故意模糊 attribution。 这个事情互联网历史里已经反复出现过很多次了。 尤其币圈,本来就特别容易出现“包装式叙事”。 所以我现在越来越觉得,OpenLedger 后面真正难的地方,可能不是建立数据网络。 而是:怎么建立一套长期可信的验证体系。 因为没有验证,Attribution 很容易慢慢失去公信力。 而一旦大家开始不信“贡献记录”,后面整个价值回流逻辑可能都会开始出问题。 这个事情我最近越想越觉得挺现实的。 很多人现在还把 OpenLedger 当成普通 AI 项目看。 但我感觉它后面越来越像是在碰: AI世界里的“可信基础设施”。

我昨天突然意识到,OpenLedger 后面可能会越来越依赖“AI审计”

昨天晚上我在看$OPEN 关于 Attribution verification 那部分的时候,脑子里突然冒出来一个挺怪的感觉。
很多人现在聊 OpenLedger,重点都放在:数据贡献、价值回流、OpenLoRA、
Agent 协作这些东西上。
但我昨天越往下看,越觉得它后面可能会慢慢变成另一种东西。
甚至有点像:AI世界里的“审计系统”。
这个感觉我一开始真没意识到。#OpenLedger
后来看到社区有人讨论数据验证逻辑的时候,我突然反应过来。
因为@OpenLedger 现在其实特别依赖一件事。
系统得知道:谁真的贡献了价值。
问题就在这里。
AI世界里的很多东西,本来就特别难验证。
比如一个 LoRA 效果变好了。
到底是因为:训练数据更强,参数调得更好,还是 workflow 组合更合理。
很多时候根本不是单一变量。
而 OpenLedger 又偏偏想做 Attribution。
那它后面一定会越来越需要一种能力:
验证“贡献到底是不是真的”。
这个地方我昨晚想了挺久。
因为以前互联网很多平台,其实不太在意这个问题。
内容有人看就行。
模型有效果就行。
很少有人会认真往下追:
这个结果到底是谁造成的。
但 OpenLedger 不一样。
它后面很多逻辑都建立在:贡献记录可信、能力来源可信、价值分配可信。
只要其中一个地方开始不稳定,整个系统后面都可能会很难算账。
所以我现在越来越觉得,OpenLedger 后面迟早会开始重度依赖“AI审计”。
甚至以后可能会出现专门的验证层。
专门去检查:某个数据到底有没有真实影响模型,某个 LoRA 到底是不是核心贡献,甚至某个 Agent 有没有夸大自己的能力来源。
这个方向我觉得其实挺重要的。
因为 AI行业现在有个很明显的问题。
很多东西越来越黑盒。
有时候一个模型突然效果很好,你根本不知道中间到底发生了什么。
很多项目现在甚至连数据来源都不透明。
而 OpenLedger 现在想做的事情,本质上其实是在反过来建立:
“AI贡献可追踪”。
问题是。
一旦开始追踪,后面一定会越来越复杂。
因为只要涉及利益分配,就一定会有人开始:夸大贡献、隐藏来源、甚至故意模糊 attribution。
这个事情互联网历史里已经反复出现过很多次了。
尤其币圈,本来就特别容易出现“包装式叙事”。
所以我现在越来越觉得,OpenLedger 后面真正难的地方,可能不是建立数据网络。
而是:怎么建立一套长期可信的验证体系。
因为没有验证,Attribution 很容易慢慢失去公信力。
而一旦大家开始不信“贡献记录”,后面整个价值回流逻辑可能都会开始出问题。
这个事情我最近越想越觉得挺现实的。
很多人现在还把 OpenLedger 当成普通 AI 项目看。
但我感觉它后面越来越像是在碰:
AI世界里的“可信基础设施”。
Verifiziert
In den letzten Tagen habe ich mir die Attribution-Verifizierung von $OPEN nochmal angeschaut und plötzlich ist mir ein Punkt aufgefallen, den früher nicht viele ernsthaft diskutiert haben. @Openledger könnte sich immer mehr zu einer Art "AI-Audit-Schicht" entwickeln. Das Gefühl ist eigentlich ziemlich merkwürdig. Denn die meisten Leute reden jetzt über OpenLedger und konzentrieren sich auf: den Datenwert von OpenLoRA, die Rückflüsse der Beiträge und solche Dinge. Aber je mehr ich tiefer eintauche, desto mehr denke ich, dass das eigentliche Problem nicht darin liegt, wie man mehr Daten sammelt. Sondern vielmehr: Wie beweist man, "wer wirklich Wert geschaffen hat"? Dieser Unterschied ist eigentlich riesig. Weil viele Fähigkeiten in der AI-Welt von Natur aus schwer zu verifizieren sind. #OpenLedger Zum Beispiel, wenn die Leistung eines Modells plötzlich besser wird. Liegt es daran, dass: die Daten stärker sind, LoRA effektiver ist, der Workflow besser abgestimmt ist, oder ist es das Zusammenspiel mehrerer Fähigkeiten, das gerade den Effekt erzeugt? Oft kann man das überhaupt nicht klar sagen. Aber OpenLedger legt besonderen Wert auf Attribution. Es will wissen: Wer hat das Modell beeinflusst, wer hat zur Fähigkeit beigetragen, wer sollte die Wertschöpfung zurückbekommen? Das Problem liegt hier. Sobald es um "Verteilung" geht, wird das System zunehmend auf Verifizierung angewiesen sein. Ich hatte letzte Nacht plötzlich einen ziemlich realistischen Gedanken. Wenn das OpenLedger-Ökosystem größer wird, wird es dann viele "Beitragsverpackungen" geben? Zum Beispiel werden einige Leute absichtlich ihre Rolle übertreiben. Sogar ein gewöhnliches LoRA könnte als "Kernfähigkeitsmodul" verpackt werden. Das hat schon ein bisschen den alten Internetgeschmack. Viele Plattformen werden langsam zu: Wer kann die besten Geschichten erzählen, wer kann besser verpacken, wer kann die Attribution besser beanspruchen. Und die AI-Branche selbst ist besonders intransparent. Oft weiß man nicht, warum ein Modell plötzlich stärker wird; man kann nicht so genau wie bei traditionellem Code darauf zugreifen. Daher denke ich immer mehr, dass OpenLedger zunehmend auf etwas angewiesen sein wird. Aber ich habe das Gefühl, dass es immer wichtiger werden wird. Denn OpenLedger ist anders als viele gewöhnliche AI-Projekte. Es geht nicht nur darum, einen Agenten zu entwickeln oder ein Chat-Tool zu erstellen. Es beschäftigt sich tatsächlich mit: den "vertrauenswürdigen Beitragbeziehungen" in der AI-Welt. Und sobald solche Dinge größer werden, ist oft das Schwierigste nicht die Technik. Sondern: Glauben die Leute überhaupt noch an diese Attribution?
In den letzten Tagen habe ich mir die Attribution-Verifizierung von $OPEN nochmal angeschaut und plötzlich ist mir ein Punkt aufgefallen, den früher nicht viele ernsthaft diskutiert haben. @OpenLedger könnte sich immer mehr zu einer Art "AI-Audit-Schicht" entwickeln. Das Gefühl ist eigentlich ziemlich merkwürdig. Denn die meisten Leute reden jetzt über OpenLedger und konzentrieren sich auf: den Datenwert von OpenLoRA, die Rückflüsse der Beiträge und solche Dinge. Aber je mehr ich tiefer eintauche, desto mehr denke ich, dass das eigentliche Problem nicht darin liegt, wie man mehr Daten sammelt.

Sondern vielmehr: Wie beweist man, "wer wirklich Wert geschaffen hat"? Dieser Unterschied ist eigentlich riesig. Weil viele Fähigkeiten in der AI-Welt von Natur aus schwer zu verifizieren sind. #OpenLedger

Zum Beispiel, wenn die Leistung eines Modells plötzlich besser wird. Liegt es daran, dass: die Daten stärker sind, LoRA effektiver ist, der Workflow besser abgestimmt ist, oder ist es das Zusammenspiel mehrerer Fähigkeiten, das gerade den Effekt erzeugt? Oft kann man das überhaupt nicht klar sagen. Aber OpenLedger legt besonderen Wert auf Attribution. Es will wissen: Wer hat das Modell beeinflusst, wer hat zur Fähigkeit beigetragen, wer sollte die Wertschöpfung zurückbekommen? Das Problem liegt hier. Sobald es um "Verteilung" geht, wird das System zunehmend auf Verifizierung angewiesen sein. Ich hatte letzte Nacht plötzlich einen ziemlich realistischen Gedanken. Wenn das OpenLedger-Ökosystem größer wird, wird es dann viele "Beitragsverpackungen" geben? Zum Beispiel werden einige Leute absichtlich ihre Rolle übertreiben. Sogar ein gewöhnliches LoRA könnte als "Kernfähigkeitsmodul" verpackt werden. Das hat schon ein bisschen den alten Internetgeschmack. Viele Plattformen werden langsam zu: Wer kann die besten Geschichten erzählen, wer kann besser verpacken, wer kann die Attribution besser beanspruchen. Und die AI-Branche selbst ist besonders intransparent. Oft weiß man nicht, warum ein Modell plötzlich stärker wird; man kann nicht so genau wie bei traditionellem Code darauf zugreifen. Daher denke ich immer mehr, dass OpenLedger zunehmend auf etwas angewiesen sein wird.

Aber ich habe das Gefühl, dass es immer wichtiger werden wird. Denn OpenLedger ist anders als viele gewöhnliche AI-Projekte. Es geht nicht nur darum, einen Agenten zu entwickeln oder ein Chat-Tool zu erstellen. Es beschäftigt sich tatsächlich mit: den "vertrauenswürdigen Beitragbeziehungen" in der AI-Welt. Und sobald solche Dinge größer werden, ist oft das Schwierigste nicht die Technik. Sondern: Glauben die Leute überhaupt noch an diese Attribution?
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我最近发现,$GENIUS 的跨链执行,其实有点在改变“链”本身的重要性。 以前大家玩链上,很讲究阵营。 Solana 的玩 Solana,Base 的盯 Base,每条链都有自己的交易习惯、流动性和信息圈子。#genius 但@GeniusOfficial 现在很多设计,已经开始弱化这种边界了。 尤其是它那个跨链聚合。 正常情况下,你想跨链找机会,其实很麻烦。 切钱包、换 Gas、桥接资产,中间任何一步慢了,机会可能就没了。 所以过去很多人即使知道别的链有机会,也未必追得上。 但 Genius Terminal 现在做的,是尽量把这些动作压缩成一个执行层。 你不需要太关心底层链。 系统直接帮你找路径、调流动性、完成执行。 这个方向我觉得挺危险的。 因为一旦交易开始“去链化”,最后真正重要的可能就不是哪条链更强。 而是谁控制交易入口。 而 Genius Terminal 现在明显就在往“统一执行层”这个方向靠。 问题也在这里。 如果以后越来越多人开始直接通过 Genius 做跨链交易。 那不同链之间原本的信息差,会不会越来越小? 甚至最后,大家不是在竞争生态。 而是在竞争: 谁能先接入 Genius 这种流量入口。
我最近发现,$GENIUS 的跨链执行,其实有点在改变“链”本身的重要性。
以前大家玩链上,很讲究阵营。

Solana 的玩 Solana,Base 的盯 Base,每条链都有自己的交易习惯、流动性和信息圈子。#genius
@GeniusOfficial 现在很多设计,已经开始弱化这种边界了。
尤其是它那个跨链聚合。
正常情况下,你想跨链找机会,其实很麻烦。
切钱包、换 Gas、桥接资产,中间任何一步慢了,机会可能就没了。
所以过去很多人即使知道别的链有机会,也未必追得上。
但 Genius Terminal 现在做的,是尽量把这些动作压缩成一个执行层。
你不需要太关心底层链。

系统直接帮你找路径、调流动性、完成执行。
这个方向我觉得挺危险的。
因为一旦交易开始“去链化”,最后真正重要的可能就不是哪条链更强。
而是谁控制交易入口。
而 Genius Terminal 现在明显就在往“统一执行层”这个方向靠。
问题也在这里。

如果以后越来越多人开始直接通过 Genius 做跨链交易。
那不同链之间原本的信息差,会不会越来越小?
甚至最后,大家不是在竞争生态。
而是在竞争:
谁能先接入 Genius 这种流量入口。
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这两天重新看$OPEN 的 Agent integration,我突然开始有点在意一个问题。 以后 Agent 会不会越来越像“AI流量入口”。 因为很多 Agent 本身,其实并不一定自己训练能力。 #OpenLedger 更多是在:接模型、拼 LoRA、整 workflow。 最后把不同能力组合成产品。 问题就在这里。 用户最后记住的,往往是 Agent 本身。 不会在意它底层到底调用了谁的能力。 而 @Openledger 偏偏又特别强调 Attribution。 所以我最近越来越觉得,后面可能会出现一种很怪的情况。 真正训练能力的人在后面。 真正拿走用户和影响力的人,在前面。 这个事情其实特别像以前互联网的平台逻辑。 入口层最后越来越强, 底层贡献者反而慢慢被隐藏。 而 Agent 天然就特别容易变成“AI入口”。 所以我现在甚至有点怀疑。 OpenLedger 后面最大的矛盾之一,会不会是: 系统想把价值回流给贡献者,但用户最后只认 Agent。
这两天重新看$OPEN 的 Agent integration,我突然开始有点在意一个问题。
以后 Agent 会不会越来越像“AI流量入口”。

因为很多 Agent 本身,其实并不一定自己训练能力。 #OpenLedger
更多是在:接模型、拼 LoRA、整 workflow。
最后把不同能力组合成产品。
问题就在这里。
用户最后记住的,往往是 Agent 本身。

不会在意它底层到底调用了谁的能力。
@OpenLedger 偏偏又特别强调 Attribution。
所以我最近越来越觉得,后面可能会出现一种很怪的情况。
真正训练能力的人在后面。
真正拿走用户和影响力的人,在前面。

这个事情其实特别像以前互联网的平台逻辑。
入口层最后越来越强,
底层贡献者反而慢慢被隐藏。
而 Agent 天然就特别容易变成“AI入口”。

所以我现在甚至有点怀疑。
OpenLedger 后面最大的矛盾之一,会不会是:
系统想把价值回流给贡献者,但用户最后只认 Agent。
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我现在越来越觉得,OpenLedger 后面可能会碰到一个特别现实的问题:Agent 会开始“抢 Attribution”昨天晚上我在看$OPEN 关于 Agent integration 的一些东西,本来只是想看看它后面怎么接不同 AI workflow,结果看到后面的时候,我突然想到一个之前没认真想过的问题。 @Openledger 现在其实一直在做一件事。 它想把 AI 世界里的贡献关系记录下来。 这个方向放在数据、LoRA、训练层上,其实很多人已经聊过了。 #OpenLedger 但我昨天突然意识到。 如果后面 Agent 越来越多,事情可能会开始变复杂。 因为 Agent 这种东西,和普通模型不太一样。 很多时候,一个 Agent 的能力并不是它自己“生成”的。 而是:调用别人的模型、接别人的 LoRA、再拼别人的 workflow。 最后组合出来一个结果。 问题就在这里。 如果一个 Agent 最后表现很好,那 Attribution 到底算谁的? 这个事情我昨晚越想越觉得有点微妙。 因为 OpenLedger 一直在强调“贡献来源”,但 Agent 本身其实特别容易变成“能力整合层”。 比如以后可能有一个金融 Agent。 里面接了:A团队的推理能力,B团队的情绪分析,C团队的数据接口,再加上 D 团队训练的 LoRA。 最后用户看到的,只是:“这个 Agent 很厉害。” 但问题是。 真正创造价值的人,到底是谁? 这个事情现在看好像还不明显。 但我感觉 OpenLedger 后面如果 Agent 生态真的起来,这个矛盾一定会越来越大。 尤其现在很多 AI 产品,本来就越来越像“拼装”。 很多团队未必自己训练底层能力。 更多是在做:整合、调度、包装、workflow 优化。 这个方向本身其实没问题。 因为用户也不关心底层是谁做的。 用户只看结果。 但 OpenLedger 不一样。 它偏偏特别在意“贡献关系”。 所以我昨晚突然有个感觉。 以后 OpenLedger 生态里,会不会开始出现一种“Agent 抢 Attribution”。 什么意思? 就是用户最终接触的是 Agent。 于是:流量归 Agent,品牌归 Agent,影响力也归 Agent。 但真正提供能力的人,慢慢退到后面。 这个事情互联网其实以前已经出现过很多次了。 很多平台最后最赚钱的,不一定是内容生产者。 而是:聚合层、入口层、流量层。 而 Agent 天然就特别像“AI入口”。 这个地方我现在越想越觉得,OpenLedger 后面可能会很头疼。 因为它理论上想让价值回流给贡献者。 但现实里,用户往往只记得: “是谁提供了服务”。 不会在意底层到底调用了几个 LoRA。 更不会关心是谁训练的数据。 所以我现在越来越觉得,OpenLedger 后面真正复杂的地方,可能不是怎么记录 Attribution。 而是:当 Agent 成为用户入口以后,系统到底怎么避免“贡献价值”全部被入口层拿走。 这个问题我昨晚想了挺久。 因为很多 AI 项目现在还停留在“功能竞争”。 但 OpenLedger 已经开始碰一种更现实的问题了。 就是:AI 世界里的“渠道权力”。

我现在越来越觉得,OpenLedger 后面可能会碰到一个特别现实的问题:Agent 会开始“抢 Attribution”

昨天晚上我在看$OPEN 关于 Agent integration 的一些东西,本来只是想看看它后面怎么接不同 AI workflow,结果看到后面的时候,我突然想到一个之前没认真想过的问题。
@OpenLedger 现在其实一直在做一件事。
它想把 AI 世界里的贡献关系记录下来。
这个方向放在数据、LoRA、训练层上,其实很多人已经聊过了。
#OpenLedger
但我昨天突然意识到。
如果后面 Agent 越来越多,事情可能会开始变复杂。
因为 Agent 这种东西,和普通模型不太一样。
很多时候,一个 Agent 的能力并不是它自己“生成”的。
而是:调用别人的模型、接别人的 LoRA、再拼别人的 workflow。
最后组合出来一个结果。
问题就在这里。
如果一个 Agent 最后表现很好,那 Attribution 到底算谁的?
这个事情我昨晚越想越觉得有点微妙。
因为 OpenLedger 一直在强调“贡献来源”,但 Agent 本身其实特别容易变成“能力整合层”。
比如以后可能有一个金融 Agent。
里面接了:A团队的推理能力,B团队的情绪分析,C团队的数据接口,再加上 D 团队训练的 LoRA。
最后用户看到的,只是:“这个 Agent 很厉害。”
但问题是。
真正创造价值的人,到底是谁?
这个事情现在看好像还不明显。
但我感觉 OpenLedger 后面如果 Agent 生态真的起来,这个矛盾一定会越来越大。
尤其现在很多 AI 产品,本来就越来越像“拼装”。
很多团队未必自己训练底层能力。
更多是在做:整合、调度、包装、workflow 优化。
这个方向本身其实没问题。
因为用户也不关心底层是谁做的。
用户只看结果。
但 OpenLedger 不一样。
它偏偏特别在意“贡献关系”。
所以我昨晚突然有个感觉。
以后 OpenLedger 生态里,会不会开始出现一种“Agent 抢 Attribution”。
什么意思?
就是用户最终接触的是 Agent。
于是:流量归 Agent,品牌归 Agent,影响力也归 Agent。
但真正提供能力的人,慢慢退到后面。
这个事情互联网其实以前已经出现过很多次了。
很多平台最后最赚钱的,不一定是内容生产者。
而是:聚合层、入口层、流量层。
而 Agent 天然就特别像“AI入口”。
这个地方我现在越想越觉得,OpenLedger 后面可能会很头疼。
因为它理论上想让价值回流给贡献者。
但现实里,用户往往只记得:
“是谁提供了服务”。
不会在意底层到底调用了几个 LoRA。
更不会关心是谁训练的数据。
所以我现在越来越觉得,OpenLedger 后面真正复杂的地方,可能不是怎么记录 Attribution。
而是:当 Agent 成为用户入口以后,系统到底怎么避免“贡献价值”全部被入口层拿走。
这个问题我昨晚想了挺久。
因为很多 AI 项目现在还停留在“功能竞争”。
但 OpenLedger 已经开始碰一种更现实的问题了。
就是:AI 世界里的“渠道权力”。
Ich denke jetzt, dass $GENIUS am einfachsten unterschätzt wird, tatsächlich ist es die Ausführungsgeschwindigkeit. Viele Leute sehen Genius und denken zuerst: Aggregierter Handel, Ghost Orders, Sandwich-Angriffe. Aber als ich mir dann ernsthaft einige tatsächliche Handelsprozesse angesehen habe, ist mir plötzlich aufgefallen, dass @GeniusOfficial viele Designs im Grunde genommen darauf abzielen, die "Expositionszeit" zu reduzieren. Dieses Konzept ist tatsächlich ziemlich entscheidend. #genius Denn viele Probleme on-chain liegen nicht daran, dass du in die falsche Richtung gehst. Sondern, dass du zu lange auf dem Markt exponiert bist. Zum Beispiel, unter normalen Umständen, wenn du einen Trade auf DEX machst, gibt es von der Einreichung bis zur Bestätigung eine Phase der "öffentlichen Wartezeit". Und MEV-Bots, Sandwich-Bots nutzen oft dieses Zeitfenster. Sobald du deine Order platzierst, haben andere bereits angefangen, vorzugreifen. Aber was Genius Terminal jetzt macht, sind viele Ausführungsoptimierungen, einschließlich aggregierter Routen, Pfadaufteilung, Auftragsverbergung, die im Grunde genommen darauf abzielen, diese "Beobachtungszeit" zu verkürzen. Ich finde diese Richtung ist beängstigender als nur "schnell". Denn das bedeutet, dass Genius nicht mehr nur ein gewöhnliches Handelsinstrument ist. Es beginnt, wie ein Hochfrequenzsystem zu agieren. Insbesondere in letzter Zeit gibt es auf Solana viele Meme, wo man in wenigen Sekunden einen Platz verlieren kann. Früher dachte man, dass es on-chain um Wissen geht. Aber jetzt sieht es immer mehr danach aus: Wer später vom Markt entdeckt wird. Und Genius Terminal löst offensichtlich dieses Problem. Das Problem liegt auch hier. Wenn in Zukunft immer mehr Leute anfangen, solche Low-Exposure-Ausführungen wie Genius zu nutzen. Dann könnte es für normale Nutzer immer schwieriger werden zu verstehen: Warum, wenn sie die gleiche Gelegenheit sehen, andere immer früher zuschlagen können. Denn einige Spieler handeln nicht mehr im "öffentlichen Markt". Sondern versuchen, ihre eigene Expositionszeit so weit wie möglich zu reduzieren.
Ich denke jetzt, dass $GENIUS am einfachsten unterschätzt wird, tatsächlich ist es die Ausführungsgeschwindigkeit.
Viele Leute sehen Genius und denken zuerst:
Aggregierter Handel, Ghost Orders, Sandwich-Angriffe.
Aber als ich mir dann ernsthaft einige tatsächliche Handelsprozesse angesehen habe, ist mir plötzlich aufgefallen, dass @GeniusOfficial viele Designs im Grunde genommen darauf abzielen, die "Expositionszeit" zu reduzieren.

Dieses Konzept ist tatsächlich ziemlich entscheidend. #genius
Denn viele Probleme on-chain liegen nicht daran, dass du in die falsche Richtung gehst.
Sondern, dass du zu lange auf dem Markt exponiert bist.
Zum Beispiel, unter normalen Umständen, wenn du einen Trade auf DEX machst, gibt es von der Einreichung bis zur Bestätigung eine Phase der "öffentlichen Wartezeit".

Und MEV-Bots, Sandwich-Bots nutzen oft dieses Zeitfenster.
Sobald du deine Order platzierst, haben andere bereits angefangen, vorzugreifen.
Aber was Genius Terminal jetzt macht, sind viele Ausführungsoptimierungen, einschließlich aggregierter Routen, Pfadaufteilung, Auftragsverbergung, die im Grunde genommen darauf abzielen, diese "Beobachtungszeit" zu verkürzen.
Ich finde diese Richtung ist beängstigender als nur "schnell".
Denn das bedeutet, dass Genius nicht mehr nur ein gewöhnliches Handelsinstrument ist.
Es beginnt, wie ein Hochfrequenzsystem zu agieren.

Insbesondere in letzter Zeit gibt es auf Solana viele Meme, wo man in wenigen Sekunden einen Platz verlieren kann.
Früher dachte man, dass es on-chain um Wissen geht.
Aber jetzt sieht es immer mehr danach aus:
Wer später vom Markt entdeckt wird.
Und Genius Terminal löst offensichtlich dieses Problem.
Das Problem liegt auch hier.

Wenn in Zukunft immer mehr Leute anfangen, solche Low-Exposure-Ausführungen wie Genius zu nutzen.
Dann könnte es für normale Nutzer immer schwieriger werden zu verstehen:
Warum, wenn sie die gleiche Gelegenheit sehen, andere immer früher zuschlagen können.
Denn einige Spieler handeln nicht mehr im "öffentlichen Markt".
Sondern versuchen, ihre eigene Expositionszeit so weit wie möglich zu reduzieren.
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这两天重新看$OPEN 的 reputation 机制,我突然开始有点在意一个问题。 OpenLedger 后面会不会慢慢形成一种“AI资历化”。 因为它现在很多 Attribution 逻辑,其实特别依赖历史贡献。 你过去的数据质量怎么样, 以前训练的 LoRA 有没有效果, 反馈有没有长期价值。 这些东西以后很可能都会影响系统怎么看你。 问题就在这里。 只要 reputation 开始积累,后面一定会慢慢出现“老贡献者越来越强”。 这个事情互联网其实已经发生过很多次了。#OpenLedger 很多平台刚开始都强调开放,后来慢慢就变成老用户权重越来越高,新人越来越难获得影响力。 而@Openledger 后面如果越来越依赖贡献历史,我感觉也可能出现类似情况。 尤其 AI 数据这种东西,本来就很难绝对客观。 很多时候系统最后依赖的,其实是: “它更相信谁”。 这个方向我现在越想越觉得挺微妙。 因为 OpenLedger 一开始强调的是开放协作。 但如果 reputation 后面越来越重要,整个生态会不会慢慢变成: 少数高信誉贡献者开始影响越来越大。
这两天重新看$OPEN 的 reputation 机制,我突然开始有点在意一个问题。
OpenLedger 后面会不会慢慢形成一种“AI资历化”。
因为它现在很多 Attribution 逻辑,其实特别依赖历史贡献。
你过去的数据质量怎么样,
以前训练的 LoRA 有没有效果,
反馈有没有长期价值。

这些东西以后很可能都会影响系统怎么看你。
问题就在这里。
只要 reputation 开始积累,后面一定会慢慢出现“老贡献者越来越强”。
这个事情互联网其实已经发生过很多次了。#OpenLedger
很多平台刚开始都强调开放,后来慢慢就变成老用户权重越来越高,新人越来越难获得影响力。

@OpenLedger 后面如果越来越依赖贡献历史,我感觉也可能出现类似情况。
尤其 AI 数据这种东西,本来就很难绝对客观。
很多时候系统最后依赖的,其实是:
“它更相信谁”。
这个方向我现在越想越觉得挺微妙。
因为 OpenLedger 一开始强调的是开放协作。
但如果 reputation 后面越来越重要,整个生态会不会慢慢变成:
少数高信誉贡献者开始影响越来越大。
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我昨天突然发现,OpenLedger 的 Attribution 机制后面可能会出现一种很怪的“AI资历化”昨天晚上我本来是在翻$OPEN 关于 contributor reputation 那部分东西,结果后面越看越觉得一个问题有点不对劲。 很多人现在聊 OpenLedger,重点都在:数据能不能确权、贡献能不能分账、AI价值能不能回流。 这些方向当然都重要。 但我昨晚突然意识到,@Openledger 后面可能不只是“记录贡献”这么简单。 它还有可能慢慢形成一种: AI世界里的“贡献资历系统”。 这个感觉我一开始其实没太往下想。 后来看到有人在社区里讨论 reputation 权重,我脑子里突然一下连起来了。 因为 OpenLedger 现在很多逻辑,其实都特别依赖“历史贡献”。 你以前提供的数据怎么样。 你过去训练的 LoRA 有没有效果。 你的反馈有没有长期价值。 这些东西以后理论上都可能影响系统怎么看你。 #OpenLedger 问题就在这里。 只要系统开始积累“历史贡献记录”,后面一定会慢慢出现一种现象: 老贡献者越来越强。 这个事情互联网其实已经发生过很多次了。 以前很多平台最开始都说机会公平。 后来慢慢就变成:老账号权重更高,老用户更容易获得曝光,新人越来越难进来。 而 OpenLedger 现在让我有点在意的是,它后面也可能会出现类似情况。 尤其如果 Attribution 和 reputation 后面真的绑定得越来越深,那生态很可能会慢慢形成一种: “AI资历层”。 比如有的人早期贡献过高质量数据。 后面系统越来越信任他。 于是他的数据更容易被采用,反馈更容易影响模型、甚至新能力也更容易获得更高权重。 这个逻辑本身其实挺合理的。 因为系统当然会倾向相信历史表现好的人。 但问题也开始出现了。 因为一旦 reputation 开始累积,它后面很可能会越来越像“信用体系”。 而信用体系这种东西,最大的特点就是: 先发优势会越来越大。 我昨晚想到这里的时候,突然有点微妙。 因为 OpenLedger 一开始其实强调的是开放协作。 但如果后面贡献权重越来越集中,那整个生态会不会慢慢变成: 少数高 reputation 用户影响越来越大。 这个事情我现在越想越觉得有可能。 尤其 AI 数据这种东西,本来就很难绝对客观。 系统后面很可能会越来越依赖:“它更相信谁”。 而不是单纯只看数据本身。 这个区别其实特别大。 因为当系统开始“信任某些人”以后,整个生态逻辑就会慢慢变化。 新人会越来越难建立影响力。 很多数据即使质量不错,也可能因为“没有历史信誉”而不容易进入核心层。 这个方向我说实话,现在广场上几乎没人认真聊。 很多人都在吹 Attribution。 但很少人会往后继续想: 如果贡献记录真的长期存在,那 OpenLedger 后面会不会慢慢形成一种新的“AI阶层”。 这个问题我昨晚想了挺久。 因为它不是简单的技术问题。 而是:当 AI 生态开始记录“谁长期更可信”以后,整个权力结构会不会也跟着改变。

我昨天突然发现,OpenLedger 的 Attribution 机制后面可能会出现一种很怪的“AI资历化”

昨天晚上我本来是在翻$OPEN 关于 contributor reputation 那部分东西,结果后面越看越觉得一个问题有点不对劲。
很多人现在聊 OpenLedger,重点都在:数据能不能确权、贡献能不能分账、AI价值能不能回流。
这些方向当然都重要。
但我昨晚突然意识到,@OpenLedger 后面可能不只是“记录贡献”这么简单。
它还有可能慢慢形成一种:
AI世界里的“贡献资历系统”。
这个感觉我一开始其实没太往下想。
后来看到有人在社区里讨论 reputation 权重,我脑子里突然一下连起来了。
因为 OpenLedger 现在很多逻辑,其实都特别依赖“历史贡献”。
你以前提供的数据怎么样。
你过去训练的 LoRA 有没有效果。
你的反馈有没有长期价值。
这些东西以后理论上都可能影响系统怎么看你。 #OpenLedger
问题就在这里。
只要系统开始积累“历史贡献记录”,后面一定会慢慢出现一种现象:
老贡献者越来越强。
这个事情互联网其实已经发生过很多次了。
以前很多平台最开始都说机会公平。
后来慢慢就变成:老账号权重更高,老用户更容易获得曝光,新人越来越难进来。
而 OpenLedger 现在让我有点在意的是,它后面也可能会出现类似情况。
尤其如果 Attribution 和 reputation 后面真的绑定得越来越深,那生态很可能会慢慢形成一种:
“AI资历层”。
比如有的人早期贡献过高质量数据。
后面系统越来越信任他。
于是他的数据更容易被采用,反馈更容易影响模型、甚至新能力也更容易获得更高权重。
这个逻辑本身其实挺合理的。
因为系统当然会倾向相信历史表现好的人。
但问题也开始出现了。
因为一旦 reputation 开始累积,它后面很可能会越来越像“信用体系”。
而信用体系这种东西,最大的特点就是:
先发优势会越来越大。
我昨晚想到这里的时候,突然有点微妙。
因为 OpenLedger 一开始其实强调的是开放协作。
但如果后面贡献权重越来越集中,那整个生态会不会慢慢变成:
少数高 reputation 用户影响越来越大。
这个事情我现在越想越觉得有可能。
尤其 AI 数据这种东西,本来就很难绝对客观。
系统后面很可能会越来越依赖:“它更相信谁”。
而不是单纯只看数据本身。
这个区别其实特别大。
因为当系统开始“信任某些人”以后,整个生态逻辑就会慢慢变化。
新人会越来越难建立影响力。
很多数据即使质量不错,也可能因为“没有历史信誉”而不容易进入核心层。
这个方向我说实话,现在广场上几乎没人认真聊。
很多人都在吹 Attribution。
但很少人会往后继续想:
如果贡献记录真的长期存在,那 OpenLedger 后面会不会慢慢形成一种新的“AI阶层”。
这个问题我昨晚想了挺久。
因为它不是简单的技术问题。
而是:当 AI 生态开始记录“谁长期更可信”以后,整个权力结构会不会也跟着改变。
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我最近重新看 Genius Terminal 的钱包管理功能,突然发现它其实有点“反链上”。 尤其是它那个多钱包协同。#genius 很多人现在只是把 $GENIUS 当高级交易终端用,但后面我认真看了下,发现 Genius 很多设计,其实都在帮用户“切碎身份”。 正常情况下,一个人链上行为是很容易被关联的。 你常用哪个地址、资金怎么流转、习惯在哪条链活动,其实慢慢都会形成行为画像。 但@GeniusOfficial 现在越来越像在帮用户主动打散这种画像。 比如不同钱包协同执行、路径拆分、资金分流。 这些表面上是方便管理。 但后面我越看越觉得,它真正作用其实是: 降低地址之间的关联性。 这个方向我觉得挺微妙的。 因为过去链上默认逻辑一直是“公开透明”,大家都觉得地址可追踪是优点。 但 Genius 很明显已经开始往另一个方向走了。 它不是在增强透明。 而是在增强“匿名执行”。 尤其现在很多职业玩家已经开始意识到,只要长期盈利,钱包就一定会被研究。 所以 Genius 这种多钱包协同,本质上其实是在降低“身份暴露”。 问题也在这里。 如果以后越来越多人开始用 Genius 做地址切分。 那未来链上还能不能真正分析资金行为? 还是最后大家看到的,只会是一堆被故意拆碎的假信号。
我最近重新看 Genius Terminal 的钱包管理功能,突然发现它其实有点“反链上”。
尤其是它那个多钱包协同。#genius

很多人现在只是把 $GENIUS 当高级交易终端用,但后面我认真看了下,发现 Genius 很多设计,其实都在帮用户“切碎身份”。
正常情况下,一个人链上行为是很容易被关联的。
你常用哪个地址、资金怎么流转、习惯在哪条链活动,其实慢慢都会形成行为画像。

@GeniusOfficial 现在越来越像在帮用户主动打散这种画像。
比如不同钱包协同执行、路径拆分、资金分流。
这些表面上是方便管理。
但后面我越看越觉得,它真正作用其实是:
降低地址之间的关联性。
这个方向我觉得挺微妙的。
因为过去链上默认逻辑一直是“公开透明”,大家都觉得地址可追踪是优点。

但 Genius 很明显已经开始往另一个方向走了。
它不是在增强透明。
而是在增强“匿名执行”。
尤其现在很多职业玩家已经开始意识到,只要长期盈利,钱包就一定会被研究。

所以 Genius 这种多钱包协同,本质上其实是在降低“身份暴露”。
问题也在这里。
如果以后越来越多人开始用 Genius 做地址切分。
那未来链上还能不能真正分析资金行为?
还是最后大家看到的,只会是一堆被故意拆碎的假信号。
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