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4/4数字人民币会不会像加密货币的web3一样? 鉴于香港稳定币推进的速度与全球金融分析师的判断 中国不可能在其中发展生态,区块链中国应该止步于支付场景与信息溯源 或有可能强制进行支付使用,对于落地情况只能拭目以待!

过分关注美伊战争容易忽略 中国新增加12家数字人民币银行运营商 4月3日——周四人民银行表示有中信银行、光大银行、华夏银行、民生银行、广发银行、浦发银行、浙商银行、宁波银行、江苏银行、北京银行、南京银行、苏州银行等12家机构将在完成业务、技术准备后开展数字人民币业务。🧵1/4

2/4目前授权银行总数达到22家。此举旨在提高数字人民币服务的包容性，满足公众对安全、方便和高效支付选项的需求。 自2019年推出以来，北京将数字人民币投入实体经济的推动速度一直缓慢，大多数零售客户已经能够通过支付宝和微信等平台进行安全低成本的交易。

比特币的币化：人类历史上“成为一种货币”的门槛是很高的！ 货币化：人类历史上的稀有突变 比特币真的“币化”了吗？比特币真的能翻译成“币”吗？ 这是一个值得反复追问的问题。 在人类历史上，“货币化”始终是极为罕见的制度突变。它和一般商品价格上涨、公司上市、国家货币贬值完全不同。货币化不是经济现象的量变，而是一次语言–制度–价值三位一体的跃迁：一种事物突然从“有价值的东西”变成“价值的尺度与载体”。 在进入长文之前，我们先自问几个问题： 1. 商品的价值与货币的价值 问题：如果一个商品极度稀缺、价值极高、价格还不断上涨，比如达·芬奇的画作，它能成为货币吗？ 答案：不能。艺术品可以是财富象征，却无法承担普遍交换职能。它缺乏标准化和可分割性，无法作为记账单位和结算工具。 2. 稀缺品的流通与货币的流通 问题：钻石稀缺、价值高，也能跨境流通，甚至被黑帮用于灰色交易。它是货币吗？ 答案：不是。钻石的稀缺主要靠人为垄断维持，其真伪和品质普通人难以验证，缺乏标准化。它更接近奢侈品或财富储藏物，而不是普遍承认的支付媒介。 3. 金融化商品与货币化的区别 问题：17 世纪的荷兰，郁金香球茎甚至可以做远期合约交易，进入了金融化市场。这是不是意味着它是货币？ 答案：依旧不是。郁金香的价格全靠投机叙事维系，没有成为结算单位或储值工具。它是投机泡沫，不是货币。 货币化是极少数历史节点才发生的制度性奇迹：青铜、银币、黄金、纸币、美元本位，以及如今正在被争论的比特币。 比特币的独特之处就在于，它触及了人类极少数才会发生的“币化门槛”。而这一切都在极短的时间之内发生了，真的是个奇迹。 我甚至认为我们家几代人对于金融，计算机都有研究，2015年他们在con上面摆摊的时候我都见过，生生被我忽略掉，到底是怎么回事？因为我不可能相信人类历史上只发生过5次的“币化事件”会在我眼前。起码20多岁的我不可能相信。 如果可以把少数的节点，总共只有5次，总结一下（当然我是个马后炮，我要是马前炮早财务自由，也不发推了） 币化是一种极罕见的现象，其规律是： 必须有制度性断层（原有体系无法覆盖的空白）。 必须有稀缺且可验证的锚定机制。 必须具备网络化流通能力。 一旦被市场在某个特殊场景中使用，便会逐步自我强化，完成从“物”到“币”的跃迁。 稀缺性：供给必须受控，不能随意增发。黄金靠地质稀缺。 比特币靠代码算法。 可验证性：所有人都能独立验证真假。黄金靠物理特性。 比特币靠区块链共识。 可流通性：必须能在广泛网络中自由转移。黄金靠物理可分割。 比特币靠网络传输。 制度真空/断层：必须有传统货币或信用体系覆盖不到的空白地带。古代金属货币诞生时，信用不足。 比特币诞生时，全球化资金流动和数字支付的监管断层。 所以：币化不是因为“大家觉得它有用”，而是因为它突然被推入一个原有制度无法覆盖的空隙。 这个你都听过无数次了，讲点我独有的观点。比特币碰上了难得的时代巧合。这个巧合和我们当代许多巧合一样，根本无法被计划。 币化是一种极其罕见的历史现象。 它并不是商品涨价、公司上市、货币贬值这种常见的经济波动，而是一种少见的制度性突变。所谓“币化”，是某种事物从“有价值的东西”跃迁为“价值的尺度和载体”。它的发生规律，几乎总是符合以下四个条件：第一，必须存在制度性断层，即原有货币或信用体系覆盖不到的空白；第二，必须有稀缺且可验证的锚定机制，防止随意增发或伪造；第三，必须具备足够的流通性，能够在广泛的网络中快速转移；第四，一旦在某个特定场景中被使用，就会通过自我强化机制，逐步完成从“物”到“币”的历史跃迁。 在这条极罕见的历史链条上，人类大约只有过五次真正意义上的币化时刻。第一次是金属货币的出现。在早期商业活动中，部落和城邦之间缺乏跨地域的信用，青铜、白银、黄金因其稀缺性、可分割性和易于验证的物理特征，逐渐取代贝壳、粮食，成为最早的普遍交换媒介。第二次是纸币的发明。金属储量有限、运输成本高，于是以金属为背书的纸质信用凭证走向台前，在元朝、欧洲近代银行体系里逐步确立。第三次是美元本位的确立。二战后的布雷顿森林体系，让美元取代黄金成为全球信用锚；这是一次制度与霸权的历史巧合，不是黄金自愿退位，而是美国的军事实力和经济体量逼迫世界接受。第四次则是电子化与数字化的法币转型，银行卡、电子支付系统、央行清算网络，让“货币”彻底脱离了纸张，进入计算机网络的比特与信号之中。 而第五次，就是比特币的出现。 密码朋克邮件列表实现了“中本聪”技术突破。 2008年刚好发生金融危机。 网络支付与全球化资本流动加速，出现了监管无法完全覆盖的真空。 这些条件原本不可能被“设计”出来，却在那个特定时刻奇迹般重叠，才有了比特币从极客收藏品逐步被推向“数字黄金”的轨迹。 当然这个其中还有更多的重叠，我就给你几个关键词： 暗网，丝绸之路，毒贩，跨境灰产，塞浦路斯，中国反腐，新冠，萨尔瓦多….等等 然而，打住！比特币完全币化了没有？ 有，也没有。 若从狭义层面理解——即作为真正的货币来使用，它显然并未全面实现。比特币确实具备货币的三大功能标准：支付手段、记账单位和价值储藏。但在现实中，它在支付环节并不普及，交易手续费高、确认速度慢；在记账功能上，几乎没有商品和服务直接以 BTC 定价；唯独在价值储藏方面，它的表现最为突出，已被广泛视为“数字黄金”。因此，比特币在狭义意义上，只是部分完成了币化。 如果从广义层面来看，即作为宏观金融资产进入主流投资组合，它则已经走得更远。随着 2024–2025 年美国批准比特币现货 ETF，大量制度化资金涌入，比特币已经稳固地嵌入全球金融市场结构。在流动性宽松周期中，它被投资者视作风险资产或对冲资产，其角色已经超越了单纯的投机品。这意味着在金融市场意义上，比特币已经实现了一种“结构性币化”。 但若再把视角拉到最高层级——所谓的终极币化，即成为某种全球信用体系的基础锚，那么比特币仍然差得很远。尽管萨尔瓦多等少数国家尝试将其纳入法定货币，但这种实验没有形成全球效应。在绝大多数国家，比特币依旧被定位为“资产”，而不是货币，更没有取代美元或黄金的制度性地位。因此，它离真正的终极币化——成为全球共识下的信用支柱——还有很长的路要走。 各国的小九九 只要一个人还无法真正不靠护照就能在全球自由定居，那么不管你做什么工作，是否交社保，你所能享受的“货币化”程度，都会与各国政府的态度高度绑定。正因如此，比特币的命运，很大程度上就是一场制度算计的舞台。 对储备型国家来说，比如美国，比特币触碰的核心利益是美元霸权。美国当然不会允许任何替代品大规模进入国际结算体系，否则美元的结算权就会被削弱。因此，美国一方面允许比特币进入金融化通道，比如批准 ETF 和期货，把比特币的流动性吸收到资本市场里；另一方面则坚决打压去中心化支付和匿名功能，避免它变成真正的“替代货币”。这套算盘其实很清楚：把比特币“金融化”，但不让它“货币化”，换句话说，是圈养而不是放养。 资本管制型国家，比如中国、印度，则有另一套小九九。这类国家最大的担忧是资本外逃。于是我们看到，中国在 2017 年和 2021 年两次对交易所和挖矿“一刀切”式封杀，目的就是防止体系外的资金流动。但与此同时，它们并不排斥区块链技术本身，反而在联盟链、央行数字货币（CBDC）领域投入巨大。逻辑很简单：比特币作为资产必须封杀，但它所启发的“去中心化创新”可以转化为“中心化应用”，最终强化本国货币的控制。 而在一些资源依赖型、金融体系薄弱的国家，比如拉美和非洲的部分国家，比特币的角色就变得更加复杂。由于本国货币信用不足、通胀高企、跨境支付成本极高，它们更愿意借用比特币的“外部信用”。萨尔瓦多直接将比特币定为法币，部分非洲国家则用它来完成跨境汇款。在这里，比特币的确帮助它们绕过美元和欧元的体系，获得了一部分金融自主权。但问题在于，这类国家缺乏制度和技术支撑，比特币的应用往往停留在象征性或局部层面，难以推广到全国。 如果放到更大的国际格局，在多极竞争的时代，比特币又被卷入另一层小九九。中俄等国推动“去美元化”，试图通过本币结算来削弱美元霸权。在这种趋势下，比特币理论上可能成为一种“中立的结算补充”，但现实中没有国家会主动拥抱它。原因很简单：所有大国更愿意推动的是自己能完全控制的货币（例如数字人民币），而不是一个无人掌控的比特币。于是，比特币变成了大家都不想让它真正赢，但都可能在暗中拿来当筹码的角色。 总结来看，各国对比特币的制度态度具有明显的双重性：一方面害怕它削弱货币主权，另一方面又想利用它的技术与叙事。结果就是，比特币的币化史在制度层面表现为一种半开放、半压制，利用为主、控制为辅的复杂局面。换句话说： 比特币的币化史，本质上就是一部“国家如何在维护主权与利用外部工具之间反复算计”的故事。 所以在这里我可以引入一张三角图，谈谈人民、技术与政府三者之间如何深度博弈，又如何互相算计。我们可以把这三方分别抽象为三股力量，然后观察它们在比特币币化进程中如何不断拉扯。 对人民而言，他们的逻辑是避险与自由。比特币最初吸引他们的，是对抗通胀、绕开监管与追求财产独立的需求。从囤币到构建社群共识，人民在不断为比特币的需求端注入动力。然而，他们的局限也很明显：技术门槛高，普及有限；面对暴跌和黑客风险时，个人缺乏自保能力。因此，人民更多扮演的是需求推动者的角色——正是他们让比特币逐渐从极客收藏品变成了一种价值储藏工具。 政府的逻辑则完全不同，他们追求的是主权与控制。任何替代结算工具，都可能冲击国家的货币体系；逃税、洗钱、资本外逃更是他们无法容忍的风险。因此，政府采取的手段往往带有双重性：有时是一刀切的禁止，比如中国对交易所和挖矿的封杀；有时是有限度的限制，例如印度和欧盟通过 KYC 来加强反洗钱；还有时是主动的利用，比如美国允许 ETF，把比特币流动性纳入华尔街。政府实际上是比特币币化的过滤器和操盘手，他们决定了比特币能否从灰色地带被拉入制度层。 而技术的逻辑则冷峻而中立。它的目标是去中心化与演化：通过算力共识与密码学保证网络安全，通过闪电网络和 Layer 2 提升扩展性，同时保持对任何国界和身份的无差别态度。技术本身不偏向人民或政府，但它的开放性决定了所有人都能加以利用——黑市、个人、国家都不例外。技术因此成为比特币币化的中性支柱，一个不断演化、为双方博弈提供舞台的存在。 三角博弈的格局。人民依靠技术寻找自由的空间；政府则试图压制或收编技术，例如央行数字货币的尝试；而当政府收紧，人民反而更倾向于投向比特币。在不同国家，这个三角关系呈现出不同的态势：在美国，政府允许技术存在，但通过金融化限制其货币属性，人民更多作为投资者参与；在中国，政府禁止人民直接使用比特币，却积极吸收底层技术为己所用，比如推动区块链和数字人民币；而在弱势国家，人民常常借助比特币绕过政府，而政府有时也会主动利用比特币来对抗美元体系。 从整体来看，这仍是一场未完成的博弈。人民想要自由与避险，政府想要控制与主权，而技术提供了一个不可逆的实验场。比特币的币化正是在这三方的拉扯中不断推进：如果人民的力量更大，它可能会更接近“自由货币”；如果政府占据上风，比特币则会被金融化、边缘化，最终只剩下“数字黄金”的角色；而如果技术继续突破，它或许会打开全新的空间，把人民和政府都迫向一种新的妥协。 然而，对整个技术共同体而言，技术从来不会后退。技术人的生产力、精力与智力，只会从一件事迁移到另一件事，而不会凭空消失。已经被创造出来的技术，不可能被强行抹去；而一旦有新的萌芽出现，也没有人能够阻止技术人去尝试、去玩、去推动它成长。 只要还有一口气，咱就得折腾。

一个29岁的中国程序员，大学还没毕业就选择了退学。 8年前，他还只是咖啡馆里的一名服务员。 每天打烊后，他都会打开笔记本，一个人写代码到深夜。 22岁那年，他开发出了自己的第一套 AI 交易代理。 从系统上线的那一天开始，他几乎再也没有亲手下过一笔单。 8年时间，这套程序在国内期货市场累计为他赚到了约1000万元人民币。 后来，他买了保时捷 Macan，还拍了一部讲述自己经历的纪录片。 片中有一个镜头引发了不少讨论。 夜晚，他开着车穿过城市；镜头缓缓扫过交易桌，最后停留在日落的画面。 配合他的独白： “我达到了目标，现在却什么感觉都没有。” 这部纪录片发布后，两天内就在 B 站突破了400万播放。 有人把它当成逃离 996 的励志故事，也有人把它视作“不上大学也能成功”的案例。 但就在视频播放到2分34秒时，有观众按下了暂停。 他截下一张画面发到群里： “看右边那台显示器，糖罐后面。” 很多人原本以为，那只是另一块交易屏。 可放大之后才发现，画面里显示的并不是国内期货终端。 而是 Polymarket 的钱包页面——gabagool22。 页面数据显示： • 累计利润 868,862 美元 • 完成 28,620 次预测 • 账户注册于 2025 年 10 月 • 几乎只交易 BTC 15 分钟预测市场 也就是说，纪录片里展示的那套期货程序，花了8年赚到1000万元人民币。 而另一块屏幕里的 Polymarket 系统，仅用了4个月，就创造了超过600万元人民币的利润。 原来，他一直同时运行着两套完全不同的交易系统。 一套摆在镜头前。 另一套，始终藏在镜头后。 纪录片里，他对摄制组说： “期货程序在我睡觉的时候，也在帮我赚钱。” 而他没有说出口的是： 当第一套系统停下来的时候，第二套系统依然在持续运行。 他只是完成了一部关于“成功后的空虚”的纪录片。 却没有让镜头拍到真正替他赚钱的全部。 看完整个故事，最让人印象深刻的，不是利润数字。 而是真正厉害的人，往往不会把所有底牌都放在台面上。 他们把复杂的问题交给系统，把时间留给自己。 至于真正创造收益的那一部分，很多时候，就安静地藏在镜头之外。 #Polymarket#

大四学生、10 天 Vibe Coding、3000 万人民币投资，这故事真的有点离谱！ MiroFish 是一个群体智能预测引擎，会从新闻、政策、金融信号里构建平行数字世界，让大量 AI agent 在里面互动演化。 它不是确定预测未来的机器，更像复杂系统沙盘。舆情、政策、金融情景和故事分支，都能拿来做模拟推演。 GitHub：67.1k stars

17 岁 AI 实习生日薪 5500 元，1998 年的算 “中登” 00 后 AI 从业者，多数喜欢用动漫或卡通角色做头像，习惯用表情包和感叹号，工作间隙会在周围一连串的冰美式订单中点一杯棉花糖热可可。 见一位 00 后 AI 创业者前，投资人提醒我们，想快速拉近距离最好给他带两杯奶茶。 刚刚本科毕业，大厂或投资机构已经给他们开出 200 万元、500 万元 或 100 万美元的高额年薪。不过，谈起几百万元的薪水时，喝着棉花糖热可可的年轻研究员语气平淡，像是讨论上学期的课程表。 “哎，我不太在意，多个一两百万也都无所谓。” 另一位 22 岁的研究员有类似的想法，“反正要创业，我也挣不了几年的工资”。今年夏天，他刚刚大学毕业，拿超过 500 万元的年薪，还有大厂和投资机构想要挖他。 大模型行业批量制造了几百、几千个年薪数百万的年轻精英。大厂们打破过往年龄、职级、经验的限制，高薪招揽年轻人才。 几位猎头和 HR 说，顶尖高校毕业、在大厂大模型核心团队实习过、顶刊论文方向符合、拿到大厂头部人才计划的应届生年薪基本都在 150 万元以上。一位参与 Seed 招聘的人士说，2024 年 TopSeed 校招生年薪约 150 万元，2025 年涨到 300 万-500 万元，2026 年核心岗位的校招生可以开到 600 万元，部分人还能更高。 还没毕业，这些人才就被提前锁定——2000 元起步，最高不止 5500 元，日薪。有人拿到 Meta 的实习录用，月薪 2 万美元，且提供食宿。在大多数行业实习日薪 200 元就算不错时，这些数字超出常识，听到的人经常需要再次确认，“日薪还是月薪”“人民币还是美元”。 按照行业统计数据，2026 年一季度北京外卖员平均月薪一万出头，一个日薪 5500 元的实习生相当于 10 个外卖员。一个年薪 300 万元的 AI 研究员干一年，抵得上一名 2025 年毕业的本科生勤奋工作 39 年。后者还要保证自己别失业。 即便在以高薪著称的互联网大厂，想达到年薪 300 万，你需要硕士毕业，连续工作 8 至 12 年，经历至少 3 次晋升答辩，每一次都名列前 30%，还要身处核心业务或赶上高速发展，才能在 40 岁前成功干到字节 3-2、阿里 P9、腾讯 T11 以上。这时候，你已经管着几十人的团队，在行业里小有名气。 而今天一个 22 岁、本科刚毕业的 AI 研究员，没带过人，没做过业务决策，没经历过一次绩效周期，就拿到了同等收入。 何况他们实在年轻。“1998 年出生，在基模团队里已经算 ‘中登’。” 一个大厂大模型团队的实习生有点沮丧，自己比同公司多数实习生年龄大。有次加班到深夜，他抬头见到一位年纪 “小多了” 的实习生，“写代码时还蹦蹦跳跳的”，他加重语气，又说了一遍，“字面意义上的蹦蹦跳跳”。 年纪相对小的才 17 岁——大厂对年龄越来越不设限，很难说谁最小。她被一家大厂的 HR 主动联系上，一边准备高中期末考试，一边在大模型团队实习，在工位上庆祝了六一儿童节。 “读博很浪费时间啊！” 一位年轻研究员想劝那些清华 “姚班” 的朋友，“最聪明的大脑为什么要那么慢地学？” 他举例，一位 19 岁的斯坦福学生没读到大二就离开学校，很快为自己的 AI 初创公司募集了 450 万美元融资，“最坏的情况不过是重新回到斯坦福”。 一名招聘人士曾劝过三四名博士放弃学位、转为正职，开出颇有诱惑的职级和薪酬。“如果读书是为了找到好工作，你现在已经有了。而且两年后不一定还有。” 于是几个年轻人选择中途退学，奋力一跃抓住 AI 这趟车。 一家 AI 公司创始人想法更激进。他计划让读高一的孩子休学，边工作边学习，“他在学校怎么可能学到比我这儿更多的东西？” 全球投资机构  Antler 调研超过 3500 名独角兽创业者后发现，2024 年，全球 AI 独角兽创始人的平均年龄 29 岁，而 2020 年他们大都 40 岁。这个数字大概率还会继续下降——AI 让这些足够聪明的年轻人有可能找到一份更高薪水的工作，也有可能把身价推至数亿美元。

21岁美国大学生，用AI造出一个虚拟女孩，首月直接赚到4.3万美元（约31万人民币）！ 她叫Maya，22岁，长相甜辣、身材火热，设定是UCF大学心理学辍学生。 在OnlyFans上，她每天24小时在线陪聊、发私密照、哄粉丝开心，短短一个月就吸引了1247个付费订阅者，最高单人打赏近2000美元。 但最疯狂的是—Maya根本不是真人。 没有女朋友出镜、没有团队运营，全靠一台笔记本电脑完成： - Flux模型生成高度一致的照片（脸、身材、风格永不崩） - Claude智能生成每一条聊天消息（记住每个粉丝的喜好，绝不翻车） - ElevenLabs合成又软又欲的语音 以前想做虚拟网红，需要团队、预算和几个月筹备。 现在，一个普通大学生只用一个月就把整个流程跑通了。 2026年，造一个数字女友已经比养真实账号还简单。 你还在继续给屏幕另一端的女孩花钱？ 还是准备自己动手，造出下一个Maya？😳

给不知道的人科普下：为什么现在AI内存不是泡沫？ 目前全球只有三家企业能大规模量产HBM。2026年三家的HBM产能已经全部售罄，短缺至少会持续到2027年，甚至更长时间，AI数据中心的需求还在爆炸式增长，而扩产需要时间，供给端根本跟不上 利润更是夸张到离谱，乐观情况下，注意是乐观情况： 2027年SK海力士和三星电子两家公司加起来的净利润，差不多等于2025年整个A股5000多家上市公司的净利润总和 什么概念？仅仅两家韩国公司的利润，就超越了中国A股5000家公司的总和 SK海力士今年给员工的绩效奖金平均约300万人民币，明年很可能超过600万。三星电子虽然人数多，但平均下来也接近200万人民币 就是说现在的股票涨幅只是刚刚起步罢了，韩国SK海力士和三星电子的估值就算不计算未来两年的涨幅，也是相当低估的（前瞻PE个位数），所以你为什么觉得人家是泡沫？ 但实际上即使中国大A这波也没多少泡沫，韩国SK海力士、三星、美光同样没有泡沫 所以我非常同意Serenity @aleabitoreddit的思路：“2026年和2022年完全不同，AI需求史无前例，看不到需求尽头，直到2028年都没有缓解空间，而且AI已经打破了传统内存周期。” 看到一个预测数据（图1）：三星、SK海力士和美光可能在2026-2029年间产生近3万亿美元的累计营业收入，这个数字实在太夸张了 我个人十分看好储存超级周期，请DYOR