摘要

Coinbase称，美国加密监管环境已从试图消灭行业转向推动机构部署。 Brian Armstrong认为，Biden政府曾试图“非法扼杀这一行业”，而Trump兑现了打造美国“全球加密之都”的承诺。全球前20大银行中已有5家使用Coinbase基础设施，包括已披露与JPMorgan和PNC的整合；BlackRock则希望将所有基金代币化。
稳定币竞争如今围绕国债经济学、存款以及银行能否重新打开4个月前通过的法案展开。 根据GENIUS Act，受监管稳定币必须将100%储备配置于短期国债，Armstrong理解的最长期限大约是30天；当客户同时交易、支付或订阅Coinbase One时，Coinbase可以发放奖励。Armstrong称，Coinbase向客户返还“约100%的经济收益”，而他认为试图推翻该法律的银行业团体已经触及“红线”。
Armstrong认为，最重要的3个加密趋势是“万能交易所”、预测市场和稳定币支付。 股票及其他资产正迁移到链上；Coinbase目前与Kalshi合作，正在与Polymarket洽谈，也可能运营自己的预测市场。稳定币最明确的产品市场匹配已经出现在B2B跨境结算：它能替代长达7天的转账和高昂汇兑费用；Coinbase Business的需求强劲到已经形成开户积压。
代币化最大的回报，可能是降低私募市场融资和流动性的门槛，前提是发行人保留控制权。 Armstrong表示，私人公司代币化应取得公司许可，因为归属期和低流动性有助于留住员工。他预计，融资和最终上市都将完全迁移到链上。Coinbase Tokenize面向基金和房地产；Armstrong则将40亿“未被券商服务”的成年人视为潜在市场，他们目前无法获得高质量资产的100美元或1,000美元配置机会。
当自主代理需要原生钱包和可编程货币时，加密与AI将发生汇合。 Armstrong预计，代理会使用稳定币，因为传统金融体系默认每个产品背后都有一个人；在Coinbase内部，一个接入Slack、Google Docs、Salesforce等系统的AI已经能够找出隐藏的分歧，并审计他的时间分配。他偏好的模式是“反向提示”：询问系统自己应该注意什么，或者怎样才能成为更好的CEO。
Cerebras押注的是推理延迟，而不仅仅是模型质量，将决定AI的使用量和市场份额。 现场展示的晶圆级引擎据称包含4万亿个晶体管，尺寸是B200的56倍；Feldman表示，Cerebras希望把需要数分钟的多阶段深度研究压缩到数秒，带来一种“根本性的变化”，就像宽带让Netflix从DVD服务变成制片厂。OpenAI宣布向Cerebras云端采购750兆瓦算力，意味着电力交付，而非芯片数量或机房面积，才是产能的实际计量单位。
Feldman认为，AI算力短期内不会过剩，但内存市场仍需经历18个月消化，地缘政治竞赛也远未解决。 消费者使用量可能从每天6或8次查询升至100次，而每次请求都需要更多推理；与此同时，虚高的18个月订单扰乱了内存需求信号，令内存价格维持高位，HBM需求又进一步施压。中国在高速芯片上仍落后，但在开源模型和电网建设上领先，形成“领先一步，就会进一步领先”的递归竞赛。
Gecko Robotics认为，AI回报率最高的机会在实体经济，而那里几乎没有可直接使用的训练数据。 Jake Loosararian称，国防业务约占Gecko营收的30%；据其引用的Admiral Houston说法，制造速度提升最高可达90%。能源客户则用机器人延长资产寿命、提高产出。公司路线图从检测延伸至自动维修和焊接，由熟练工人监督机器人集群；通用砌砖机器人可能在约3年内出现，但工业自动化需要在炼油厂、船厂和电厂内部采集专有数据。

精读

1. Coinbase已从监管防守转向银行基础设施

Armstrong对政治环境的判断毫不含糊：Biden政府试图“在美国非法扼杀这一行业”，而Trump竞选时承诺让美国成为“全球加密之都”，上台后推动明确规则。加密用户已不再是小众群体——Armstrong称，已有5200万美国人使用过加密货币。
他的竞争力论据并不止于国内政治：全球约有5亿人使用过加密货币，Bitcoin是“过去10年表现最好的资产类别”，中国计划为其央行数字货币支付利息，而主要稳定币发行商仍在境外运营。因此，将这部分资本带回美国既是金融政策，也是产业战略。
商业采用已经落地。全球前20大银行中有5家使用Coinbase构建加密产品，JPMorgan和PNC已公开点名；另一家全球前10大银行的CEO则称，加密货币是该机构的“头号优先事项”和“生死攸关的问题”。Coinbase还为BlackRock的整合提供支持，后者正推动旗下基金全面代币化。

2. GENIUS让稳定币直接挑战存款经济学

GENIUS Act要求美国监管下的稳定币将100%储备配置于短期美国国债，Armstrong的理解是期限最长约30天。他给出的安全性简化表述是：用户实际上是在押注“美国政府不会在30天内失败”。
Armstrong将这一结构与部分准备金银行体系进行对比：后者会把存款贷出，挤兑风险始终存在。Calacanis给出了更具冲击力的例子：硅谷银行挤兑期间，尽管董事们不愿放弃维系30年的银行关系，他还是迫使一家被投公司取出一半现金，以确保能够发工资。
Coinbase的客户收益在法律上属于奖励计划，而非利息。奖励不能只取决于账户余额，客户还必须支付、交易或订阅Coinbase One。满足条件后，Armstrong称Coinbase会返还“约100%的经济收益”，使国债收益率成为获客和留客引擎。
Calacanis将加密公司定义为对银行构成颠覆的科技竞争者；Armstrong则将这一关系缓和为“主要是合作”，称部分银行感到紧张，另一些银行则主动拥抱。他对自己认为试图在GENIUS通过4个月后重新审议该法案的行业团体态度更强硬：维护法律是“一条红线”，即使银行和加密公司仍然可以共同获益。

3. Coinbase要做万能交易所，而不是评级机构

USDC是Coinbase规模最大的受监管稳定币合作关系。Armstrong称，USDC在美国符合GENIUS要求，在欧洲符合MiCA要求。但Circle并非独家合作方——Coinbase也支持PayPal的稳定币，在不同司法辖区以不同方式支持Tether，并继续对其他稳定币开放。
Armstrong对Tether的看法保留了两面性。他认可Tether的分发能力，让面临“同比70%、100%通胀”的人能够获得美元，并称其团队“为世界做了很多好事”。但按他的理解，Tether目前并不满足GENIUS关于100%储备配置于短期国债的要求，用户需要自行判断这一差异。
Coinbase围绕网络安全、开发者跑路风险、合法性和合规性设置最低上币标准，然后把选择权交给客户。Armstrong对投资评级持怀疑态度，称背后的机构看起来已经政治化，并将Coinbase比作“万能商店”。一次客户评级实验最终失败，因为代币持有者只是“为自己的仓位说话”；目前的模式因此仍是信息披露加基础筛选。
预测市场符合这种开放架构。Coinbase与Kalshi合作，也在考虑其他供应商，并与Polymarket洽谈，同时也可能上线自己的市场；Armstrong强调，这些路径都不必具有排他性。平台的命题不只是加密代币：“所有资产都将上链交易。”

4. 跨境商业支付是稳定币首个爆发式应用场景

Armstrong直截了当地列出了增长最快的3个加密主题：万能交易所、正在“疯狂增长”的预测市场，以及同样在“疯狂增长”的稳定币支付。第一个扩大了可交易资产范围，后两个则创造了高频交易活动，而不是单纯依赖投机性代币周转。
过去1年增长最强劲的稳定币场景是B2B跨境支付。Armstrong举例称，一家商户从亚洲或欧洲采购商品、再到巴西销售，传统路径可能需要等待7天，并承担高额汇兑费用；稳定币则压缩了结算时间和摩擦成本。
Coinbase Business通过支付、开票、税务和会计工具，为中小企业打包提供这套支付基础设施。Armstrong称，客户正“蜂拥而至”，造成相当大的开户积压，公司需要更快扩充团队——这说明需求已经进入运营层面，而非停留在概念阶段。
Coinbase Developer Platform是配套基础设施，被形容为“有点像AWS”，覆盖钱包、交易、支付、质押和融资。被问到消费者何时会用稳定币结算扑克局时，Armstrong没有给出日期，而是转向已经发生、且可量化的跨境商业应用。

5. 链上融资冲击私募市场摩擦与准入壁垒

Armstrong设定的边界是发行人同意。私人公司可能有意利用归属期和低流动性留住员工，并通过最终退出让团队利益保持一致；如果员工1年后就能出售股份，这套机制可能被削弱。因此，代币化应当“得到公司的许可”。
他预计，SEC的讨论将从面向合格投资者的注册链上证券，逐步扩展到更广泛的投资者资格，最终实现完全链上的IPO。将私募投资限制在富人群体，相当于“累进性倒置的税收”——已经具备资格的投资者提前捕获升值，公众投资者则只能在上市后进入。
Calacanis将今天的变通方案称为“锅炉房”：特殊目的载体先从牙医等高净值人士手中募资，再去寻找目标的SpaceX或类似公司股份，有时还会收取10%的资金进入费。私人公司漫长的成长周期，则让公众投资者承受数年的估值“消化期”。
Coinbase Tokenize面向基金、房地产及其他产品，通过即时链上转账降低后台成本和结算风险。Armstrong称，BlackRock和Apollo都在推动广泛代币化，随后又将潜在市场扩大到40亿“未被券商服务”的成年人：他们可能愿意投资100美元或1,000美元，但目前只能靠劳动获得收入。

6. Armstrong正在重新配置个人资本与地域忠诚

California让Armstrong陷入“发声还是退出”的两难。他仍然热爱这个州，却将反复推出的税收和政策提案比作“一段虐待关系”。一旦建设者离开，激励机制就可能从修复California转向劝说其他人才和企业迁往更友好的地方。
Calacanis估计，California约20%的亿万富翁可能已经离开，并引用了预计100亿美元的税收缺口；Armstrong没有独立验证这些数字。他给出的运营层面证据更清晰：由于住房和教育成本可能让生活支出翻倍，California招聘人才时必须提供更高薪酬；San Francisco按收入征收的税费也高到足以帮助推动Stripe离开。
Coinbase于2021年上市后，Armstrong继续担任CEO，但将部分套现资金投入“原子世界，而非比特世界”的“大赌注”。这催生了长寿公司NewLimit，目标是通过表观遗传重编程，恢复人体细胞年轻时具备的功能。
他最初预计基础研究需要约5年。但NewLimit在成立后的前2至3年内就实现了人类细胞重编程，Armstrong称公司的首个候选药物可能在次年进入临床试验——时间表异常紧凑，但他明确将其表述为可能发生，而非确定结果。

7. 随着AI成为Coinbase的“先知”，Davos转向增长

Armstrong感到，Davos已经从全球政府、ESG和DEI议题转向商业执行，部分原因在于Larry Fink的领导和Trump的议程。Calacanis引用了5.6%的GDP增速、4.6%的失业率以及约2.8%-2.9%的通胀率；他的政策建议是放松监管、提供低成本能源、明确规则，并推动私人市场建设。
他的技术主线连接了本期的两大主导行业：“加密和AI是最重要的两大技术趋势”，二者会因为代理需要为工作付费而汇合。传统金融假定每个产品背后都有一个明确的人，而Armstrong预计，代理将运行加密钱包并使用稳定币结算。
在就业问题上，Armstrong仍是“技术乐观主义者”。20世纪初，农业劳动力占比从约80%降至约3%，繁重体力劳动被当时难以想象的新工作取代；AI和机器人也可能带来一段过渡期，但最终将创造富足和新的职业。Loosararian举例称，robotaxi可能在约6年内到来，而非还要等几十年。
Coinbase内部已经运行一个接入Slack、Google Docs、Salesforce等系统的模型。通过“反向提示”，它能够标记未披露的战略分歧，比较Armstrong口头表达的时间优先级与实际分配——一个例子中实际投入为32%，目标则是20%——还可以回答“我最近在哪件事上改变了最多看法”等问题。

8. Cerebras先造出巨型芯片，再等待巨型工作负载到来

现场展示的晶圆级引擎据称包含4万亿个晶体管，尺寸约为B200的56倍。主持人还提到，配置好的本地部署系统价格约为100万-150万美元；云端访问价格从每百万token约0.50美元到数美元不等，也提供按月和按年租赁选项。
Cerebras制造第一台设备的成本约为5亿美元。Feldman创立公司的赌注并不是AI的确切规模已知，而是AI提出了新的计算问题，值得用它来解决一项延续75年的架构挑战：打造足够大的芯片，实现20x或50x的性能提升，而不是渐进式的2x改善。
在语言模型出现之前，Cerebras已经在国家实验室、军方和制药行业找到客户。工作负载包括蛋白质测序模型、视觉任务，以及介于高性能计算和AI之间的任务——这些早期需求让公司得以打磨一台专为后来推理爆发而设计的机器。

9. 速度改变的是AI产品，而不只是基准分数

深度研究是当今最大的算力消耗者之一，因为一个任务会启动多个线程，每个线程又会产生更多查询，而这些查询的输出会成为下游输入。假设20个查询各自再触发20个查询，传统的10至20秒响应就会形成“一场由时间和答案组成的巨大瀑布”。
Calacanis曾经需要一名助理花约16小时完成研究报告；早期AI辅助将时间降至8小时，如今模型只需不到10分钟。Feldman的目标是数秒：Cerebras希望在4秒或10秒内返回这些层层级联的结果，消除用户“去泡杯咖啡”的等待间隙。
他的Netflix类比抓住了产品层面的影响：更快的互联网并没有改善DVD配送，而是把Netflix变成了制片厂。同样，接近零的延迟让Cognition用户在编程时始终“处于工作流中”。即使是难以察觉的毫秒级等待也有影响，因为等待会把用户推向其他服务——正如Calacanis会同时在Gemini、Claude和ChatGPT中发起同一查询。
Cerebras与OpenAI宣布的协议，覆盖数年内通过其云端交付的750兆瓦算力。Feldman解释了为什么产能现在按电力而不是芯片数量或机房面积计量：电力交付是绑定约束，兆瓦数表达了部署真正能够支撑的规模。

10. 电力充裕还需要更优选址、社区经济和耐心

Feldman将水电列为全球最便宜的电力，其次是在West Texas和Wyoming等地的天然气。伴生气尤其有吸引力，因为石油作业过去会将其作为废气烧掉，直到Bitcoin矿工证明了另一种用途；北欧地区则提供了地热等选项。
Cerebras系统采用闭环水冷：水流经芯片吸收热量，随后被冷却并返回。Feldman否认这会天然消耗或污染大量水资源——输入水温越低越有利，但液体会被循环使用，不会发生化学污染。
他承认，超大规模云服务商在谈判中策略失当、让公用事业公司把基础设施成本分摊给居民20或30年，确实引发了当地反弹。更好的社区契约应承诺不涨电价、创造建筑就业，并把学校经费视为“一舍入误差”。家庭电池还可以进一步吸收廉价剩余电力，并在需求高峰放电。
核能“显然是正确的选择”，但Feldman预计，未来3至4年内新建反应堆不会为大多数数据中心供电。太空算力则更遥远：太阳能很有吸引力，但真空散热、卫星通信以及将数据传回地球仍是现实的工程难题。他估计需要8至10年；Armstrong认为可能会更快一些。

11. AI需求仍处早期，内存供给则暂时失真

Feldman否定了产能过剩论，因为企业工作流的采用率仍然很低，即使重度用户每天也只使用AI6或8次。使用量可能升至每天100次，设备将自主行动，每名工程师都可能拥有编程副驾驶，模型持续改进，而每次互动本身也消耗更多算力。
一台计算机必须平衡3项功能：计算、存储结果以及通过I/O交付结果。只加速其中一项就会形成瓶颈——“汽车跑得多快并不重要，如果它不会转弯。”因此，Cerebras的资深架构师会同时在计算、内存容量、内存速度和I/O之间分配功耗与硅片面积。
Feldman认为，GPU拥有相当大的内存容量，但访问速度不足以支持高速推理。他将这一弱点与此前报道的200亿美元Groq收购联系起来：“快速推理需要快速访问内存”，而现有架构没有给出足够的答案。
更广泛的内存短缺，部分源于混乱的订单信号。买家从约6个月的需求预测转向整整1年，拿到不确定的交付日期后又提交18个月预测；制造产出没有变化，但表观需求却爆炸式增长。Feldman预计，市场需要约18个月消化，价格将维持高位；GPU大量消耗HBM这一DRAM变体，也会进一步放大压力。

12. AI竞赛横跨芯片、电网、标准与组织设计

Feldman认为，美国在芯片制造上遥遥领先，因为全球最优秀的几支团队集中在Santa Clara周边，并通过反复制造高速芯片持续迭代。中国正在全力追赶，但在这一领域仍然落后；相反，中国在开源模型和电网扩张上已经领先，背后是自上而下的电力投资。
这种不对称很重要，因为AI具有递归性：更好的工具会提升开发者、知识工作者和生物科技研究人员的生产力，加速下一轮迭代。“领先一步，就会进一步领先”，因此最初很小的性能差距也可能演变成赢家通吃的优势。
Loosararian称赞Trump政府更有效地与UAE、Saudi Arabia等盟友沟通，改善了CFIUS参与，并寻求统一的数据中心规则。让盟友基于美国技术建设，有助于巩固美国标准；Feldman仍不确定是否应允许向中国出售H100，称这是一个真正困难、没有明确答案的问题。
在就业问题上，Feldman同意大规模AI替代将会到来，但不认为AI是当前裁员的主要原因。更好的SaaS已经让领导者能够管理更大的组织跨度，降低中层管理在信息传递中的作用；企业也在压缩招聘热潮后形成的臃肿架构。再往后，AI将让整个职业类别“效率大幅提升”，所需人员也会减少。

13. Gecko让机器人对桶、千瓦和舰船交付负责

Loosararian称，Davos的CEO们已经从泛泛的AI热情转向一个更难的问题：“AI的回报在哪里？”对于基础设施所有者而言，缺失的是高质量实体数据。Gecko的理念早在本轮AI浪潮之前就已确立：先让企业成为机器人原生企业，再将模型叠加到由此产生的信息之上。
国防业务约占Gecko营收的30%。其机器人检查潜艇焊缝和制造质量，并帮助缩短驱逐舰周转时间；Loosararian引用Admiral Houston的话称，制造速度提升最高可达90%。背后的约束是延续了1个世纪的工业基础，正与中国的制造速度竞争。
能源是增长最快的业务，因为资产健康状况可以直接转化为生产经济学。通过将机器人检测与运营传感器数据结合，客户可以判断是否延长设备寿命、提高资产负荷、增加每日桶油产量，或以更低成本增加千瓦时发电量。
Loosararian的设计原则是，机器人应解决客户的核心商业问题，而不是展示灵巧性。无论产出是桶油、千瓦，还是从干船坞释放的一艘船，减少危险工时、提前发现故障都“容易承保”。相比之下，叠衣服对于昂贵的人形机器人而言，是一个较弱的早期应用场景。

14. 专有实体数据是Gecko的护城河，也是从检测走向维修的路径

Gecko的路线图始于绘制桥梁、水坝、炼油厂、潜艇和其他结构的健康状况，再决定应采取何种干预。检测结果可以驱动自动焊接、验证每一道焊缝，并最终训练出“焊接基础模型”，从发现缺陷到完成修复，形成闭环。
人类仍不可或缺，他们既是监督者，也是能够理解不同操作后果的领域专家。Loosararian预计，一名焊工可能监督约10台机器人，通过远程操作把桥梁、深水和工业现场的危险工作转移到有空调的控制室。
自动化还可以扩大稀缺工种的供给。Gecko机器人降低了检验员和焊工需要积累10,000小时经验的门槛；Loosararian设想，几个月内就能培训一名Home Depot员工安全操作系统并赚取10万-15万美元，而经验丰富的工人则提供判断力和训练数据。
Loosararian估计，通用人形机器人可能在约3年内通过在线视频学会砌砖。工业工作更难，因为所需数据集并不存在：Gecko机器人在检测设施时采集融合传感器数据，包括在炼油厂100英尺高处采集的数据。Gecko一边解决付费检测问题，一边获取缺失的实体数据集，为未来自动化积累专有信息。

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