投研早报：Wintermute谈机器经济，Base调整方向，Trade[XYZ]拆解

ChainFeeds 于 7 月 17 日发布新一期《每日投研早报》，汇总了隐私代币、机器经济、美股估值、Base 战略调整以及 Trade[XYZ] 市场结构五个方向的研究内容。

热点新闻汇总

这期早报列出的热点新闻包括：

• 美国参议院一致通过决议，反对赦免 FTX 创始人 SBF；
• 1inch 联创 Anton Bukov 宣布离开团队，并启动新项目 Second Tier；
• 月之暗面 Kimi K3 已开始向用户提供使用；
• Fireworks AI 完成 15 亿美元融资，Index Ventures 等领投；
• Visa 推出稳定币平台，拟向逾 2 亿商户开放稳定币服务。

隐私代币为何在市场下跌期逆势上涨

早报收录的第一篇英文长推来自 Chamath Palihapitiya，讨论隐私代币在过去一年的表现。文中称，尽管加密市场几乎所有类别的代币都出现下跌，隐私代币同期上涨了 127.3%，成为表现最好的加密资产板块。

文章把原因指向数字货币的可替代性。按文中说法，货币中的每一个单位都应完全相同、无法区分，并且可以自由交换，不应因过去来源、交易历史或持有人身份而影响价值。但比特币的公开账本会记录每笔交易，地址资金流向和一枚 BTC 的历史轨迹都可以被查询。如果某枚比特币曾与非法活动相关，交易平台可能拒绝接受，或要求折价处理，这意味着交易历史会影响资产价值。

文中还提到，钱包地址更像匿名化用户名，而不是传统银行账户。一旦交易、交易所注册或数据泄露将地址与真实身份关联，用户过去的交易记录就可能被永久追踪。围绕这一问题，开发者重新探索零知识证明技术。文章称，零知识证明的核心在于证明某件事为真，但不透露额外信息。在私人数字货币交易中，网络可以验证交易是否有效，却不需要知道谁发出、谁接收以及转移了多少金额。

文章认为，这种机制在验证正确性和保护隐私之间建立了平衡，也推动了包括 Zcash 在内的新一代隐私协议探索。与此同时，隐私赛道面临技术创新和监管压力并存的局面。文中称，随着监管政策收紧，2025 年已有 73 家交易所下架隐私代币，但隐私代币仍是同期表现最强的板块之一。

不同项目路径并不相同。Monero 采用强制隐私模式，所有交易默认隐藏信息；Zcash 则采用选择性隐私方案，允许用户按需开启隐私功能。文章还提到，市场上出现了私人数字美元等新方向，试图在合规要求和隐私保护之间寻找平衡。对未来几年的判断包括三种可能：隐私技术被主流金融体系接受，监管进一步收紧，或合规隐私方案崛起。

Wintermute：下一轮机会可能在机器经济

第二篇英文长推来自 Wintermute Ventures，主题是加密行业在十多年发展后，新的机会会出现在哪里。文中给出的答案是，行业需要从“还有什么可以建设”，转向“世界接下来需要加密技术解决什么问题”。

文章称，L1 区块链已经上线，L2 扩容方案持续发展，DeFi 已较为成熟，稳定币也成为基础设施。从交易所、借贷、永续合约到预测市场，多个主要方向都已经有人探索。过去十年，加密行业主要验证基础设施能否运行，例如交易是否能快速结算、稳定币是否能大规模流通、开放网络能否承受真实需求。现在，这些问题已基本得到验证。

Wintermute 把注意力放到加密之外的技术变化上。文中提到，AI 模型正从被动响应工具转变为能够自主执行任务的智能体，机器人开始通过人类视频学习，面向 Agent 的支付和身份标准也在形成。这些变化会挑战围绕人类设计的金融和信任体系。

文章认为，机器经济的核心变化在于，机器不再只是人类使用的工具，而可能成为真正的经济参与者。未来的 AI Agent 和机器人不仅能够理解环境、保持上下文、做出决策，还可能在数字世界和现实世界中自主行动。一旦机器具备经济行为能力，支付、身份认证、授权、争议处理和结算等既有体系都会面临挑战，因为这些系统默认交易对手是可以识别和追责的人或企业。

文中举例称，AI Agent 可以帮助用户预订机票、谈判价格、完成支付并处理退款；仓库机器人可以自主接收任务、支付计算资源费用，并把收入分配给运营方；科研系统也可以在无人值守情况下设计实验、采购材料并执行研究流程。

在这些场景下，Wintermute 认为加密基础设施的优势会更明显。传统金融依赖身份和中介，区块链则依赖公开可验证的代码、链上记录和网络规则执行。文章指出，当越来越多经济活动由机器驱动时，开放、可编程、无需许可、快速结算的加密基础设施，可能比为人类设计的传统金融系统更适合承载这类经济活动。

这篇文章还提出，下一代创业者不会简单在加密或 AI 中二选一，而是会把多个技术方向结合起来，形成 Crypto + AI、Crypto + Robotics、Crypto + Autonomous Science 等新领域。当前市场关注集中在基础模型、机器人硬件、稳定币和交易平台，这些方向竞争已经激烈；真正的机会可能在连接这些系统的底层网络，例如 Agent 的经济层、机器支付体系、自主身份与授权机制。

围绕 AI Agent，文章提出的关键问题不是“能不能支付”，而是谁拥有权限、谁承担错误风险，以及如何让商家在不改造现有系统的情况下接入 Agent 经济。对机器人而言，缺的可能不是执行任务的能力，而是自主管理资金、支付成本和获得收入的钱包体系。文章还提到自动化科研，称 AI 可以连接假设、实验、数据和发现过程，加速材料和药物等领域的发展。最终结论是，未来几年加密技术最大的机会，可能不是替代过去的金融体系，而是成为 AI 和机器经济运行所需的新型信任层。

美股估值是否过热

第三篇英文长推来自 arndxt，讨论当前美国股市估值水平。文章提到，几乎所有标准市场级估值指标都显示，美国市场已处于或接近各自历史中的最高估值区间，包括席勒市盈率、托宾 Q 比率以及长期趋势偏离指标。

不过，文章强调，历史高估值并不是绝对上限，市场到达某个数字后不代表无法继续上涨。文中以日本股市泡沫顶峰时期约 100 倍市盈率，以及中国市场曾出现的极端估值水平为例，认为美国当前 40 多倍的 Shiller CAPE 并不是阻止市场继续扩张的“神奇数字”。

作者更关注的是高估值主要集中在少数大型成长股，这一结构与 1990 年代末互联网泡沫顶部相似。当时少数超级大盘成长股估值极高，而更广泛的小型企业股票仍处于合理甚至低估状态。文中用两个长期指标观察这一分化：等权重标普 500 指数与市值加权标普 500 指数的关系，以及标普 100 最大公司与标普 500 整体市场之间的表现差异。历史上，在 1990 年代末、2020 年以及 2024 至 2025 年期间，市值加权指数往往明显领先，等权重市场则相对落后。

文章称，过去几个月，这两个指标开始重新向更广泛市场倾斜，但过程伴随剧烈波动。与此同时，市场中最昂贵资产与最被低估资产之间的估值差距已达到极端水平。按加入质量因素调整后的估值扩散指标计算，价值股与成长股的差距大约处于历史 90% 至 95% 分位；即使考虑企业质量因素，差距也仍处于 85% 至 90% 分位。

作者认为，这种分化程度接近 2009 年金融危机底部和 2020 年疫情暴跌时期，但这一次整体市场指数并没有经历类似的大幅回撤。背后的一个重要原因是盈利分化：从 2022 年到 2025 年末，中小市值企业经历了一轮被市场低估的盈利衰退，而大型科技公司的利润几乎沿直线上升。

文中提到，对当前“七巨头”而言，当估值倍数已经扩张到如此高水平后，未来是否还有继续提升空间，很难判断。如果投资者相信长期均值回归逻辑，更合理的机会可能在被忽视的小盘价值股、微盘价值股和中盘价值股中。

文章后半部分讨论 AI 对资本市场的影响。作者称，大型语言模型的快速发展正在改变生产力结构，但 AI 带来的巨大价值是否一定流向当前领先的模型提供商，仍存在疑问。个人使用大型语言模型的体验类似于拥有一个速度极快、准确率很高、但偶尔会犯错的初级分析师，但这不意味着今天占优势的 AI 公司一定能获得长期超额收益。

作者给出三个理由。其一，GPU 等计算基础设施的功能性折旧速度可能远快于过去的大型基础设施周期，GPU 的有效生命周期约为 5 至 7 年，而铁路、光纤网络等基础设施可维持几十年的价值周期。其二，目前并不确定未来 AI 行业会由单一模型垄断，还是多个竞争模型在能力上趋同；如果是后者，行业利润率可能因竞争被压缩。其三，也可能出现行业投入大量资金打造强大模型，但最终最大价值被消费者吸收，而不是由模型创造者获得的情况。作者把这比作 2000 年左右的网站红利：过去拥有一个网站是竞争优势，如今网站已成为企业经营的基础设施，AI 也可能经历相似路径。

Base 创始人 Jesse Pollak 承认社交押注失误

第四篇内容来自链捕手，聚焦 Base 的战略调整。文章称，7 月 15 日，Base 创始人 Jesse Pollak 发布长文，宣布将 Base App 的领导权交回 Coinbase，自己则把全部精力投入 Base 区块链本身，目标是把 Base 打造成“全球金融区块链”。Jesse 仍将继续领导 Base 链，但不再负责 Base App，后者将由 Cobie（Jordan Fish）接手。

文章认为，这次调整的重点不只是人事变化，而是 Jesse Pollak 罕见承认 Base 过去两年在社交方向上的战略误判。过去，Base 试图通过 Farcaster、Zora、creator coins、miniapps 以及 Base App，推动“链上社交 + 创作者经济”，把自己塑造成加密世界的消费级入口，吸引普通用户进入区块链。

但文章称，最终结果显示，Base 在 builder 方向上的判断是对的，却高估了社交的重要性。Pollak 直言：“我们押对了 builder，但押错了社交。”在作者看来，这句话几乎成为 Base 社交实验阶段性的总结。链上社交并没有成为下一轮大规模采用的核心驱动力，真正跑出来的是预测市场、永续合约、稳定币和代币化资产。用户并非拒绝上链，而是不愿意为了社交本身使用区块链；他们更愿意为了交易、支付、收益和投机机会进入链上世界。

文章指出，Base 这次调整，本质上是从消费级社交叙事转向金融基础设施叙事。此前 friend.tech 曾在 Base 生态中快速爆发，让市场一度相信链上社交和创作者经济可能成为下一轮用户增长入口。它证明了当社交关系被金融化后，链上产品可以在短时间内获得巨大关注，也进一步强化了 Base 对社交方向的信心。

Farcaster、Zora、creator coins、miniapps 和 Base App 共同构成了一套逻辑：如果 Coinbase 提供合规入口，Base 提供低成本链上环境，Farcaster 提供社交关系网络，Zora 提供内容资产化工具，Base 或许能够打造新的链上消费生态。但文章称，这套逻辑没有形成持续增长。问题在于，链上社交很容易演变成链上投机。friend.tech 的爆发更多来自社交关系金融化，而非用户真正获得了更好的社交体验；创作者代币也类似，影响力和社区关系被资产化后，交易行为往往超过内容消费本身。一旦投机热度下降，社交关系不会自然留下。Farcaster 面临冷启动问题，Zora 面临内容和资产发行之间的矛盾，creator coins 则容易变成短周期注意力交易。

文章提到，Base 原本希望这些产品带来主流用户，但最终留下的更多是加密原生用户、空投猎人、短期交易者和创作者代币玩家。如今 Base 正逐渐转向 onchain finance，把重点放在交易、支付、稳定币、AI agents 以及金融结算层。作者认为，这个方向更符合当前行业发展的实际趋势。过去一年真正实现增长的链上应用，大多集中在金融领域，包括稳定币支付、代币化股票、预测市场、永续合约、RWA、链上借贷以及 AI Agent 支付。

文章同时提到，Base 仍具备多项优势，包括 Coinbase 的合规品牌、交易所入口、开发者生态、稳定币场景以及机构资源。Base 也在探索 AI 方向，Venice 和 Virtuals 被列为生态代表。若未来 AI Agent 成为新的经济参与者，Base 可能承接的不只是人类用户，还包括 Agent 的钱包、支付、结算和交易需求。新阶段最大的机会，在于把稳定币、交易、代币化资产和 AI Agent 连接起来，成为下一代金融活动的基础设施。不过文章也指出，Robinhood Chain 正通过代币化股票和金融入口快速扩张，Solana 和 Hyperliquid 也持续在交易体验和市场结构上施压，Base 已没有太多时间继续依靠叙事竞争。

Trade[XYZ] 如何建立 92 个市场和 98% HIP-3 交易量

第五篇文章来自深潮 TechFlow，讨论 Trade[XYZ] 在 Hyperliquid HIP-3 生态中的扩张。导读提出的问题是：“Trade[XYZ] 会杀死 Hyperliquid 吗？”文中的回答是否定的。

文章先介绍了 Hyperliquid 的核心理念，即链上金融的长期竞争力来自底层基础设施本身，包括高性能 L1、清算系统和撮合引擎。团队将主要精力投入这些组件建设，并相信优秀的运营者会选择在这样的基础设施上搭建产品。在这个框架下，HIP-3 并不是简单的水平扩展模式，更像是一份开放的市场接入申请。Hyperliquid 不希望自己成为所有市场的直接运营者，而是希望打造一个中立平台，让不同领域的优秀运营者在其上竞争，最终由流动性决定赢家。

文章指出，传统金融市场已经证明，流动性具有很强的网络效应，全球只有一个芝商所 CME、一个纽交所 NYSE、一个香港交易所。缺少单一深度流动性中心的市场，很难成为主流。Hyperliquid 的目标，是成为所有金融资产交易的基础层，而 HIP-3 则是实现这一目标的机制。它不是指定赢家，而是开放赛道，允许建设者竞争创造最深的流动性市场。最终成功的市场会为 Hyperliquid 带来手续费收入、用户增长和 HYPE 价值回流，同时部署者也能获得自身收益。按文章的说法，在这一框架下，市场集中并不意味着模式失败，而是金融市场长期运行规律的体现。

文章接着分析了建立股票永续合约市场的难点。难点不在于上线资产本身，而在于让市场具备足够深度、能够承载大规模资金交易。Trade[XYZ] 的数据显示，一个成功的 RWA 永续合约市场需要解决三个问题：

• 快速上线资产以捕捉市场需求；
• 吸引能够提供流动性的专业做市商；
• 持续维护市场深度，使交易环境具备真实经济价值。

在上线速度方面，文章称 Trade[XYZ] 从链上注册资产到产生第一笔交易的中位时间为 3.3 天，65% 的市场可以在一周内上线，47% 的市场在三天内完成部署。但作者认为，真正的护城河并不是上线速度，而是流动性建设。

文中列出了旗舰市场的订单簿深度数据：XYZ100 在中间价 10 个基点范围内约有 260 万美元挂单深度，标普 500 市场约 96.4 万美元，黄金市场约 75.9 万美元。相比之下，普通市场的中位数深度仅约 2 万美元。文章强调，获取做市商并维持市场深度，是这类产品最难复制的能力。数据显示，在 73 个市场中，每日不同做市商钱包数量与价差呈明显负相关，做市商越多，市场价差越低；交易量越高，市场流动性越强。作者因此认为，真正的竞争优势来自持续吸引资本和运营市场，而不是简单创建交易入口。

文章还讨论了股票永续合约市场的核心挑战，即做市商如何管理风险。做市商通过买卖价差获利，但每一笔成交都会带来方向风险；如果无法有效对冲，就会积累库存风险。加密永续合约可以全天候在其他交易所对冲，股票永续合约则不同，其真实对冲资产通常是股票、ETF 或期货，而这些市场存在交易时间限制。正常交易时段，做市商可以通过现货股票对冲库存，从而提供更紧、更深的报价；但股票市场关闭后，做市商会暴露在无法即时对冲的风险中，因此传统逻辑下往往需要扩大价差、减少订单深度，甚至停止报价。

按文章描述，Trade[XYZ] 通过三类风险机制处理这一问题：发现边界（Discovery Bounds）、清算保护以及资金费率调整机制。发现边界用于限制标记价格偏离参考价格的幅度，使单次价格波动保持在可预测范围；清算保护用于避免因短期价格偏移导致不合理清算；资金费率机制则帮助永续价格维持与现货价值的锚定，同时降低对做市商的压力。

文章称，在十大股票市场中，Trade[XYZ] 盘后订单深度甚至维持在正常交易时段水平的约 116%。作者据此认为，其风险控制机制能够帮助做市商在非交易时间继续提供流动性。但文中也强调，这种优势并不来自简单技术创新，而是来自长期市场运营、风险管理和做市商关系积累。真正困难的，不是建立一个交易市场，而是让它在不同时间、不同资产和不同风险环境下持续运行。

这期 ChainFeeds 早报由 ChainFeeds 团队与 AI 共同编写，发布时间为 2026 年 7 月 17 日。