Blockstream表示，业内此前对现有硬件钱包难以实现抗量子密码学的担忧并不成立，至少在基于哈希的签名方案上已得到验证。研究团队在 Jade、Trezor、Ledger 和 BitBox02 上测试了 5 种方案，结果显示所有设备均可完成签名生成。测试目前只覆盖哈希类签名生成，不涉及固件验证、格密码及同源密码等其他抗量子方案。

6月27日加密市场总市值升至2.15万亿美元，24小时涨1.1%。VELVET上涨43.6%，AGLD涨95.77%，恐惧与贪婪指数为15，市场情绪仍偏谨慎。

Perplexity披露网页搜索Agent后训练方法，基于开源Qwen3.5模型，在FRAMES基准上以更低成本取得高于GPT-5.4和Claude Sonnet 4.6的搜索准确率。

MatX创始人Reiner Pope表示，批量大小是影响AI训练与推理成本效率的关键变量，合理批处理、KV缓存优化和GPU利用率提升可显著降低单token成本。

一档播客节目围绕以太坊本轮跑输 BTC 与 Solana 的原因、基金会近期改革以及 ETH 后续投资逻辑展开讨论。嘉宾认为，Rollup 为中心的扩容路径、长期偏研究轻工程的节奏，以及去中心化与效率之间的取舍，是以太坊近年表现承压的核心因素。不过，随着 Vitalik 强调 L1 扩容、客户端性能优化提速、基金会重组与裁员推进，市场开始重新评估 ETH 的修复空间。尽管长期改革能否持续仍存争议，但开发者生态与 DeFi 金融应用优势仍被视为 ETH 的重要支撑。

Cloudflare CEO马修·普林斯称，到2027年AI机器人流量可能超过人类网页使用量，生成式AI对数据的强烈需求正重塑互联网基础设施，并带来性能、安全与商业模式层面的新挑战。

MarsBit 消息称，多家美国科技公司正因成本因素转向采用中国 AI 模型，涉及 Coinbase、Lindy、Snowflake 等企业。报道提到，GLM-5.2 和 Kimi 成为代表性选择，企业同时通过智能路由、缓存优化和上下文工程等手段进一步压缩模型调用成本。这一变化不仅反映出 AI 服务采购更重视性价比，也正在推动全球 AI 定价模式调整，并影响行业竞争格局。

Coinbase 首席执行官 Brian Armstrong 发文披露，公司通过多项基础设施优化将 AI 支出削减近一半，同时 token 使用量仍在增长。核心举措包括：默认采用 GLM 5.2、Kimi 2.7 等开放权重模型，替代高成本前沿模型；引入 LLM 网关实现模型智能路由，根据任务需求匹配最合适模型；实施缓存感知架构，将 LibreChat 缓存命中率从 5% 提升至 60%。此外，公司要求工程师保持上下文精简，以降低推理成本。Armstrong 强调，目标不是限制 AI 使用，而是构建可支撑指数级增长的基础设施，未来模型选择应由 AI 自动完成。