币自由 (@biziyou888)
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最近 @protocol_fx 这波数据，现在把 USDC 存进 f(x) Protocol 的 fxSAVE 市场，收益已经做到 12%+ APY。
而在 @Morpho 上，围绕 fxSAVE 的 USDC 借贷利率也到了 10.70% APY，目前已经有超过 2000万美元被借出。
这说明什么？
至少说明 fxSAVE 不只是自己喊收益，市场上确实已经有人在用这套流动性。
更有意思的是，@protocol_fx 前几天还展示了一套比较激进的收益策略：
借 USDC → 存入 fxSAVE → 循环杠杆 → 再通过 @pendle_fi 买入 PT-fxSAVE。
按照当时的数据计算，循环之后理论 APR 可以做到 43%+。
当然，这个数字不能直接理解成“稳定拿43%”。
这里面有借贷成本、循环风险、利率变化、PT价格以及清算风险，杠杆越高，风险也越高。
但我觉得真正值得关注的，其实是 f(x) 把几块东西串起来了：
fxSAVE 提供收益
↓
Morpho 提供借贷流动性
↓
Pendle 提供收益率交易
↓
用户可以根据自己的风险偏好组合策略
而且现在已经有 $20M+ 借款规模，这个数据比单纯宣传一个 APY 更有参考价值。
所以最近看 @protocol_fx，我反而比较关注两件事：
第一，fxSAVE 的收益能不能持续；
第二，Morpho 上的真实借贷需求能不能继续增长。
如果这两个数据还能往上走，那 f(x) 的收益资产玩法确实值得继续研究。
不过还是那句话：
高 APY ≠ 无风险高收益。
尤其是 43%+ 这种循环策略，收益越高，风险通常也越需要认真算。
先看数据，再决定要不要上车。
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最近不少人在看 @primus_labs，为什么？
这段时间 Primus 有几个动态，值得单独拿出来说一下。
先是参加 BNB Seoul。
Primus最近在韩国和机构、开发者以及链上金融项目交流，重点还是机构资金上链时遇到的隐私问题。
机构想把资金放到链上，但不可能把持仓、交易记录、账户信息全部公开。
Primus现在做的事情比较直接：
让链下数据可以被验证，但不需要把原始敏感数据完整交给第三方。
除此之外，Primus也在继续推进机构链上金融相关的基础设施，包括 zkTLS、zkFHE、数据验证和隐私计算。
所以现在看 Primus，重点不只是有没有新热点。
更重要的是，它能不能把这条流程真正跑起来：
链下真实数据
→ 数据验证
→ 隐私保护
→ 链上应用
如果后续能够持续落地，Primus的定位会比较清楚：
不是单纯做隐私，而是解决链下真实数据进入链上之后，怎么验证、怎么保护隐私的问题。
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看机器人踢球，感觉是挺简单。
给机器人设几个动作，跑过去、抬脚、射门，好像就能完成。
现实里的机器人面对的是各种变化：球的位置、身体平衡、环境干扰，每一步都不是提前写几个指令就能解决的。
这也是为什么我最近比较关注 @axisrobotics。
Axis 做的事情，本质上是在解决 Physical AI（实体 AI）怎么让机器人真正学会行动。
最近 Axis 相关研究登上 Science Robotics，重点就是让人形机器人通过视觉理解环境，再学习复杂动作。
以前机器人很多动作靠人工设计。
但 Axis 关注的是另一种方式：
让机器人在模拟环境里不断训练，学习怎么控制自己的身体，然后把这些能力放到真实机器人里验证。
比如足球这种场景，需要机器人同时处理：
看到球在哪里； 判断下一步怎么移动； 控制身体保持平衡； 完成传球、射门等动作。
这些东西靠人工一个个写，效率太低。
所以现在 Physical AI 的竞争，本质上就是谁能让机器人获得更好的学习能力。
Axis 最近一直在推进这条路线：
从 Axis V2，到数据采集系统，再到社区贡献的数据体系，核心都是围绕一个问题：
怎么让机器人获得更多、更真实的数据，然后不断提升表现。
当然，现在机器人行业还在早期。
成本、稳定性、应用场景，都需要时间验证。
但我觉得 Axis 值得关注的地方，是它没有只停留在“机器人展示”这一步，而是在做机器人背后的训练和数据基础。
未来机器人能不能真正走进现实，关键不只是造一个机器人出来。
更重要的是，机器人能不能持续学习。
这也是 Axis 现在在押注的方向。
@axisrobotics #AxisRobotics# #PhysicalAI#
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