● 分析師預測BTC本月有巨大上漲潛力，MicroStrategy股票可能隨之上漲

據吳說報道，TD Cowen 分析師 Lance Vitanza 在週一的報告中表示，BTC 在本月具有巨大的上漲潛力，而 Michael Saylor 的 MicroStrategy（MSTR）股票也可能會隨之上漲，並在年底達到更高的水平。

他指出，5 月 15 日是機構投資經理向 SEC 提交 13-F 表格的截止日期，可能會有更多的公司在一季度購買了新批准的現貨 BTC ETF。另一個可能對比特幣有利的事情是，現貨 ETH ETF 的命運可能要被推遲到 2025 年或更長時間。

● 昨日美國比特幣ETF淨流入2.18億美元

據金色財經報道，據HODL15Capital數據，昨日（5月6日）美國比特幣ETF淨流入2.18億美元。

● 報告：加密貨幣現貨ETF全球競爭升溫，亞太地區需求強勁

據Odaily星球日報報道，根據 Kaiko 最新發布的報告，在全球範圍內，加密貨幣現貨 ETF 的競爭正在升溫。上週，博時、嘉實和華夏三家資產管理公司在香港推出比特幣和以太坊現貨 ETF。 香港加密貨幣現貨 ETF 首日交易總成交量爲 1270 萬美元，明顯低於美國比特幣現貨 ETF 上市當天 46 億美元成交量。不過需要注意的是，香港 ETF 市場比美國市場小很多倍。 此外，儘管華夏比特幣 ETF 收取了 99 個基點的費用，但交易量卻最爲強勁。其以太坊 ETF 吸引了首日總成交量的 23%，而其比特幣 ETF 成交量佔比高達 77%。 

總的來說，亞太地區對加密貨幣 ETF 需求似乎很強勁。根據上週披露的第一批向美國 SEC 提交的強制性 13F 文件，總部位於香港的資產管理公司 Yong Rong 持有逾 100 萬份貝萊德 IBIT，成爲其投資組合中最大的資產之一。

● Robinhood 收到美 SEC 發出的威爾斯通知

據 Foresight News 報道，Robinhood Crypto , LLC（RHC）已收到美國證券交易委員會（SEC）工作人員發出的威爾斯通知，內容涉及 RHC 的加密貨幣上市、加密貨幣託管和平臺運營（RHC 活動）等主題。 SEC 工作人員已告知 RHC，其已做出「初步決定」，建議 SEC 對 RHC 指控違反了 1934 年《證券交易法》（經修訂）第 15(a) 和 17A 條。潛在的行動可能涉及民事禁令行動、公共行政程序和 / 或停止程序，並可能尋求補救措施，包括禁令、停止令、沒收非法所得、判決前利息、民事資金處罰、譴責、撤銷和限制活動。

● 美國商品期貨交易委員會主席預計將出現新一輪執法行動週期

據 PANews 報道，美國商品期貨交易委員會主席Rostin Behnam在Milken Institute第27屆年度全球會議中表示，隨着散戶投資者興趣和加密貨幣市場的價值上升，執法行動也會增加。他預計在未來六個月到兩年內將出現下一輪“執法行動週期”。

Behnam說道：“從我這個監管者的角度來看，在未來六到十八個月或六到二十四個月內，我們可能會看到另一輪執法行動週期，這是因爲資產增值和散戶投資者興趣的這一週期。沒有監管框架，沒有透明度，沒有我們作爲監管者通常使用的這些工具，你將繼續看到這種欺詐和操縱行爲。”

Behnam在週一的討論中被問及穩定幣法案完成的可能性。Behnam表示：“如果我們開始給出一個百分比，我仍然認爲它相當低。”他提到了國會在選舉季節和假期之間立法日數的減少，認爲完成立法非常困難。

● 幣安哈薩克斯坦高管被任命爲哈薩克斯坦數字發展部部長

幣安 CEO Richard Teng在X平臺表示：“祝賀幣安哈薩克斯坦的總經理Zhaslan Madiev最近被任命爲哈薩克斯坦數字發展部部長。我們完全相信，Zhaslan的熱忱和專業知識將推動哈薩克斯坦的重要數字發展舉措。祝Zhaslan在這個新角色上一切順利。”

● 微軟首次內部訓練大規模人工智能模型 MAI-1

據 Foresight News 報道，微軟首次在內部訓練一個新的人工智能模型 MAI-1，規模足以與谷歌、Anthropic 和 OpenAI 的模型相抗衡。該模型由前谷歌 AI 領導者 Mustafa Suleyman 負責，他最近曾擔任人工智能初創公司 Inflection 的首席執行官。今年 3 月，微軟僱傭了 Inflection 的大部分員工，並支付了 6.5 億美元購買其知識產權。 

知情人士稱，新模型與 Inflection 之前發佈的 Pi 模型是分開的，可能基於該初創公司的訓練數據和其他技術。MAI-1 將遠遠大於微軟之前訓練過的小型開源模型，需要更強的計算能力和訓練數據，因此成本也將更高。MAI-1 將有大約 5000 億個參數，以決定模型在訓練過程中的學習內容。相比之下，OpenAI 的 GPT-4 擁有超過 1 萬億個參數，而 Meta Platforms 和 Mistral 等公司發佈的小型開源模型則擁有 700 億個參數。