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[Benson Sun @BensonTWN]

讀完小毛哥談「超級個體」的文章，我心有戚戚焉 —— ���為這幾年的經歷，讓我對 AI 重塑個人價值的體會格外深刻。​

2022 年底，是我人生最灰暗的一段時期。
那時恰逢 ChatGPT 問世，為了轉移注意力，我開始用 AI 學習寫程式。

當時有位朋友正在做奢侈品代購，我便「現學現賣」，幫他搭建了一個代購專用的後台系統。

一開始的版本相當粗糙，但我持續把問題丟給 AI，讓它協助優化。就連後續將系統部署到 GCP，也全是靠 AI 一步步指導完成。​

有同業看到後覺得不錯用，問我怎麼收費。
因為需求太 niche，我也不知道怎麼收錢，就隨口開了一個月 600 台幣。

結果，居然真的有人願意買。
隨著模組越做越完整，我朋友也幫我介紹越來越多用戶，
最高時一個月能有三、四萬被動收入。
雖然不是什麼大錢，但那一刻我突然意識到——
「臥槽，原來這樣也行？」

三、四萬臺幣約等於臺灣新鮮人畢業後的起薪。
我在一個完全陌生的領域，僅僅摸索了幾���月，
就創造出等同年輕人起薪的被動收入，
這在從前，根本是想都不敢想的事。​

後來，我決定重返 Crypto 市場投入交易，
而這個項目我既要負責開發，又得兼任客服，
兩頭奔波下實在難以兼顧。
直到某天，我發現國外有類似的 SaaS 服務，
不僅能覆蓋我系統 80% 的功能，價格還更便宜。
於是我乾脆建議所有用戶轉用這款國外工具，
自己就收手不做了。

這件事對我的影響極大，
讓我第一次真切感受到：
在 AI 時代，人與人之間的生產力差距，竟然可以這麼大。​

AI 可說是這個時代最關鍵的槓桿。
若說蒸汽機解放了體力勞動，
網路解放了資訊流通，
那麼 AI 就���徹底抹平了知識的門檻，
讓生產力實現質的飛躍。​

什麼是「知識的門檻」？
過去被視為困難的事 —— 像是繪畫、寫作、寫程式 ，
現在 AI 都能做得相當出色。
這些領域，本質上都屬於「What（做什麼）」與「How（怎麼做）」的範疇。​

但真正的核心，從來不是掌握這些技術，
而是如何運用這些知識解決現實問題。
這靠的不是單純的技術能力，
而是敏銳的觀察力與行動力，
更精確地說，是「問 Why（為什麼）的能力」。​

身為一個即將為人父的人，
最近我也常在思考孩子未來的學習方向。
在亞洲文化裡，
許多父母總希望孩子成為醫生、工程師，
或其他「穩定又體面」的專業人士，
但我卻有不同的看法。​

在大 AI 時代，這種想法其實暗藏���險 ——
因為你花了十幾二十年辛苦培養的專業能力，
在 AI 面前，可能根本不值一提。

圍棋就是最直觀的例子：
AlphaGo 一出現，便瞬間顛覆了人類幾千年的圍棋積累。​
但至少圍棋仍是一種「觀賞性博弈活動」，人與人之間的對抗尚且有娛樂價值。

那麼其他領域呢？
當醫學診斷可以靠 AI 辨識影像，醫學生花十年磨練的辨識力，可能幾秒鐘就被演算法超越；
當法律檢索、合同審核都能自動化，律師熬夜查閱資料的價值會被壓到最低；
當投資研究、數據分析被 AI 全面覆蓋，你所謂的「專業知識」，可能一夜之間就淪為廉價商品。​

技術的進步速度，遠比教育體系的演化還要快。
傳統教育誕生於工業時代，
核心目的是培養可複製的勞動力，
因此只專注教導「What」與「How」，
卻很少教導孩子如何思考「Why」。​

我始終認為，未來的世界裡，
「Why」會比「How」重要得多。

絕大多數教育體系，都在反覆訓練我們將「How」做到極致，卻鮮少有人提醒我們停下腳步，去追問背後的「Why」。

結果就是：在既定框架內，我們或許能成為最勤奮的執行者；但一旦跳出框架，需要自己決定方向時，便會立刻陷入茫然。​

當然，如果孩子真的對醫生、工程師這類領域有濃厚興趣，那自然很好，也可以去鑽研。
但我更在意的是：他能否永遠對這個世界保持好奇心，並擁有提出問題的能力。

因為我篤信，
未來的時代並不青睞「能找到標準答案的人」，
而是青睞「對世界保有好奇，並能問出關鍵問題的人」。​

所以，若有一天他選擇主修某個專業，
��會希望他同時副修哲學、歷史或心理學，
那些在現實層面看似「沒什麼用」的學科，
往往才是讓一個人擁有獨立思考與判斷力的根基。

[Benson Sun @BensonTWN]

最近花了很多時間研究 10/11 大清算的成因。

對做交易的人來說，控制尾部風險（tail risk） 是最重要的課題之一。只有知道風險從哪裡來，才知道怎麼避險。

目前可以確定的是一些幣種在5:10~5:20之間，流動性突然變得非常差，一直到5:40之後才陸續恢復

對熟悉市場微結構的人來說，這樣的同步撤流是非常不尋常的，因為造市商對盤口深度的維護是有責任的，即便是面臨風險事件，也只能調整參數，降低流動性提供或是擴大點差

如果是一些只有主動造市商的小幣也就算了，一些大幣流動性也直接不見，簡直匪夷所思

而且川普臨時加徵中國關稅，這算得上超大利空嗎？

312, 519, LUNA崩潰、FTX倒閉還有今年2月底更混亂的關稅戰，每一個都比這個事件更極端，哪怕是那些時候，山寨的流動性也沒差到這種程度

再來就是幣安極端的低價
幣安是最大離岸交易所，正常來說幣安深度最好，造市商陣容也是最齊全的，最不應該有極端價格發生

但這次完全不是這樣

幣安400多個交易對中，有近60%在這次的事件���在同行間的報價是最低的

其中大概有25%交易對的報價，跟第二低的交易所差距在10%以上

其中還不乏一些價格偏離超多的幣：

偏離50–75%:
ACT, AUDIO, COOKIE, DOT, EPIC, FIL, FIS, GHST, HEMI

偏離75–100%:
HOOK, ICX, MITO, PIXEL, POLYX, QI, REZ, TREE, ZROAXL, BERA, CYBER, DEGO, HIVE, HOME, INIT, JUP, RPL

偏離100%以上:
ANIME, API3, APT, ATOM, BANANAS31, CVC, DEXE, DOGS, ENJ, ENS, ETHFI, FLM, FXS, GMT, IOST, IOTX, KAVA, KERNEL, ME, MUBARAK, ORCA, PUMP, RVN, SAND, SOLV, SUSHI, SYRUP, SYS, TUT, UMA, WIF

如果你把logo遮掉只看K線
你會以為這是什麼野雞交易所，狗都不用
但這是幣安啊

為此我還特別去查了過去極端行情的數據
哪怕是312這種超級 macro 崩盤行情
幣安也從來沒有這樣過
https://t.co/2zZDMIJztW
(分析數據)

而且這事跟 USDe 循環貸也沒關係，大崩盤的低點，早在 USDe 、BNSOL、WVB脫鉤之前就已經發生了

有人說：「幣安的極端低價不影響合約清算，因為永續合約的標記價格會排除偏離太多的報價。」
這理論沒錯，但忽略了一個關鍵現實——現貨價格發現的外溢效應。

山寨幣的 USDT 現貨交易對，定價權主要在幣安，如果幣安的現貨價格出現失真，其他離岸交易所的 USDT 報價都會被拖偏。

就算永續合約的標記價格並不直接採用幣安的數據，整個市場的價格鏈條早已受到影響——
標記價只是最後的清算錨，不是價格傳導的起點。

這次 USD 法幣交易對相對穩定。
以 AAVE 來說在事件當下：
AAVE/USDT（幣安） 的最低報價為 $79.51
AAVE/USD（Coinbase） 的最低報價為 $128

兩者價差接近 超過50%。
這種差距在正常市場中幾乎不可能出現。

而且別忘了，USD 報價其實也會受到 USDT 報價影響——只是影響是被動的，抹平價差的套利者需要時間搬磚
否則 Coinbase 的報價也不該這麼低。

以上總總
基本上可以推論，幣安當時的交易系統應該是出大問題了
可能是造市商以為自己有掛單，但實際上系統根本沒幫他掛上去，或是清算系統出現嚴重錯誤

具體是出什麼問題，到目前為止仍然是黑盒子，根本沒人知道，幣安公告也只以「短暫的交易模組延宕」等模糊字眼帶過

但幣安自己顯然知道理虧。
否則不會在事後主動發放大筆補貼——
不然，歷史上哪一次大爆倉幣安主動發過錢？
這次願意出錢，本身就說明他們知道出了問題。

這當然值得肯定。
只是這次影響的不只幣安跟BSC用戶。
整個產業，大戶也好，造市商也好，散戶也好
全部都被影響了

這件事對整個產業而言��非常、非常嚴重。
因為幣安的地位，
相當於傳統金融中的 LSE 或 CME——
LSE 是全球股權市場的價格發現核心，
CME 則主導了大宗商品的全球定價體系。

而在加密世界，幣安掌握著 USDT 交易對的定價權。
如果幣安出了這麼大的問題，而整個產業沒有人問責，甚至連一句公開質疑都沒有，那這個產業基本上也就涼了。

我原本對 Hyperliquid 沒有太多看法，但現在開始覺得，鏈上可能才是唯一的解。離岸交易所的監管力度不可能太強，而至少在鏈上，如果系統出問題，大家能找到原因，不需要對著一個黑盒子猜半天。

[Benson Sun @BensonTWN]

幣安快速賠付 2.8 億，這點值得肯定，
但一些關鍵問題，不能就這樣一筆帶過。

USDe、BNSOL、WBETH 下跌在前、脫鉤在後，這沒問題。問題在於——為什麼在 5:20，幣安多個現貨價格會同時遠低於其他交易所？

是否如官方所說的「平台個別功能模組短暫卡頓」，
導致造市商報價與掛單系統在短時間內失靈？
若是如此，那這次事件的成因，就不只是市場波動，而是交易系統的穩定性問題。

幣安的市占最大，整個市場的定價都繞不開它。
其他平台的永續合約標記價都有幣安現貨的權重。
所以當幣安現貨價格異常崩跌，其他交易所的合約價格自然被拖下水。
沒有幣安那一瞬間的極端價格偏差，就不會有這次歷史級別的大清算。

312 是 Covid 黑天鵝，519 是槓桿過高，這些老玩家都認了。但 1011 不一樣。這次更像是因頭部交易所的技術性事故，引發的連鎖錯殺行情。

大市值山寨幣一小時內能跌 60%，這和「拔網線」或「下幣」有什麼差別？這能怪散戶高槓桿嗎？許多拿著低��倉、甚至只開 1～2 倍的老手，也被連環清算。

事發當下，系統卡死、保證金轉不出去，
只能眼睜睜看著幾年的積累在幾分鐘內灰飛煙滅。

不止散戶，許多造市商也受重傷，只是礙於立場不便多言。不少 delta neutral（中性對沖） 策略，因現貨與合約價差過大被爆倉，或空單被提前 ADL、多單裸奔，造成極大損失。

這次事件是加密市場有史以來規模最大的單次清算潮。
幣安身為行業龍頭，有責任在事後出具完整的技術報告，清晰解釋當時現貨報價為何會遠低於同行、系統卡頓的具體環節與原因。

若這件事始終缺乏合理、透明的說明，受傷的將不只是這批場內玩家 ，而是整個加密產業的信任基礎都將動搖。

[D @DannyM18158058]

@0x0funky 建議Report可以導出pdf or email

[CryptoD | 1000X GEM @CryptoDevinL]

最近行情低迷，
看到不少群友開始焦慮了。
但你們還年輕，多數才大學，
人生其實是來體驗的，
別急著要什麼結果。

行情不好的時候，
反而是讓自己多走走、
多看看世界的好時機。

等到 PVE 行情真正來臨，
再上場也不遲。
寧願當風口上的豬，
也不要當逆風前行的獅子。

[0xFunky @0x0funky]

這4天多做了3部影片，觀看量破2M，IG 粉絲突破5K。

也實驗性的開了一個TikTok號，2天漲了1K粉總觀看也破30萬（TikTok 後台數據會delay）

滿有趣的，我看了一下現在AI影片生成這賽道也是很捲，但很妙的是流量都還不錯，或許現在各影音平台的演算法對AI影片特別友善。

之後也想嘗試接n8n做自動化，但因為影片生成是隨機的，很多時候不滿意都要重做，這點可能會是自動化需要克服的點，畢竟我自己某種程度也是有強迫症…

我開始慢慢相信現在的AI工具是真的可以幫你每個月賺一些不錯的被動收入了…

[Olivia Moore @omooretweets]

Glass fruits appears to be the most popular genre so far, though I am also partial to the molten lava-themed videos

[Demis Hassabis @demishassabis]

Amidst the massive demand for Gemini 2.5 and Veo 3 models, wanted to also give a big shout out to our world-class infrastructure, chip and SRE teams, who work tirelessly to keep our wonderful TPUs from melting, and without whose incredible work none of this would be possible.

[The Spectator Index @spectatorindex]

World's best beaches, 2024

1. 🇦🇺 Palm Cove, Australia (pictured)

2. 🇺🇸 Honopu Beach, Kauai, Hawaii

3. 🇬🇧 Brekon, Shetland, UK

4. 🇦🇺 Wategos Beach, Australia

5. 🇮🇩 Ora Beach, Indonesia

6. 🇦🇺 Mona Vale Beach, Australia

7. 🇫🇷 Dune du Pilat, France

(Conde Nast Traveller)

[凡人小北 @frxiaobei]

我要就坐不住了：这不是 I/O，这他喵的是 Google 开的新一张桌子。

你以为他们在发 Gemini 模型，其实他们是在把 Gemini 变成 Chrome、Docs、Gmail、Android……你所有动作背后的“默认大脑”。

这哪里��在跟 ChatGPT 比能力，人家直接新开一张桌子不跟你玩了。
当你还在加 AI 应用、卷 LLM 接入速度的时候，Google 的生态已经全面 AI 化了。
这波不是AI 更聪明了，而是你不知不觉已经活在它里了。

聊一聊我的看法，不聊横向对比 ChatGPT 谁强谁弱，
看清 Google 这两天已经从追赶变成了主导，直接奔着 AI 生态主导权来了。👇

[D @DannyM18158058]

@BensonTWN 敲碗

[D @DannyM18158058]

@AlvinWu_TW 請問防守會如何設置停損

[小樱💞｜实用工具分享 @xiaoying_eth]

AI视频能力已经进化到令人震惊的地步！

这不是简单的生成视频，而是各大模型在「最难挑战」下的正面对比。
包括👇
• Kling 2.0
• Sora
• Runway Gen-4
• Google Veo 2

我挑了10个最具代表性的视频例子，让你一次看懂谁才是最强王者

[千寻｜AI 分享 🌸 @Crypto_QianXun]

段永平曾反复看巴菲特的一场演讲，整整10遍！

别以为赚到第一桶金就是终点，真正的分水岭，是你能不能“守得住”

[Li Mengbai @lvjin1993]

真正的强大不是对抗，而是允许发生。

[Benson Sun @BensonTWN]

Bitfinex BTC/USD 現在相對 Coinbase BTC/USD 有超過 100的折價，上次出現這個狀況是4/2，上上次是2/4

Bitfinex 上的 BTC 槓桿多頭也正在 TWAP 平倉中

通常 Bitfinex 巨鯨減倉減到折價，都是在主升段買盤流動性很好的狀況下才會這麼出現，現在狀況不太對勁啊

[Murphy @Murphychen888]

我统计了一组数据，即在特殊历史背景下的几个事件造成每一枚被套的BTC平均处于怎样的亏损程度：

🚩上轮周期：
1、5.19事件：平均浮亏32%；
2、Luna暴雷：平均浮亏35%；
3、FTX暴雷：平均浮亏55%；

🚩本轮周期：
1、ETF通过后sell the news：平均浮亏16%；
2、日元套息交易平仓：平均浮亏15%；
3、关税危机：平均浮亏18%；

（图1）

可以看到，在重大黑天鹅事件冲击下，会导致处于亏损状态的BTC其浮亏程度超过30%，例如5.19事件和Luna暴雷；尤其是FTX的暴雷，让原本还未从Luna事件中恢复的市场情绪再次陷入极度恐慌，每枚被套的BTC平均浮亏达到55%（3.12事件时该比例是45%）；

但这种极端情况是偶发的，且无法提���预计。换言之，只要市场对某个事件已有提前预期，或是投资者并未彻底��去信心，那么事件所产生的冲击力往往会相对有限，BTC的平均浮亏也不会太深。例如，在本轮周期中发生的几次事件大多符合这一逻辑，其对应的平均浮亏水平基本控制在20%以内。

接下来市场所关注的美元流动性危机、经济严重衰退等重大宏观事件是否会对BTC的筹码结构产生剧烈冲击，那就要看市场是否提前计价。如果是，那关税危机就算提前打了个样（平均浮亏18%），即体现了在同等悲观预期下当前筹码结构的极限承压能力。对应到BTC的价格就能在7w-7.6w形成阶段性底部区间。

如果不是，那可能就要参考5.19甚至3.12的黑天鹅版本了。由于当前亏损的BTC平均���手成本为$96,900，按5.19平均浮亏32%，即BTC价格将跌至$65,800；按3.12平均浮亏45%，即BTC价格将跌至$53,200。我个人认为以目前的筹码结构，出现这2种情况的概率都不大。

‼️ 我的分享仅用于学习交流，不作为投资建议 ‼️

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[柴郡🔔｜Crypto+AI Plus @0xCheshire]

🚨突发消息！！！

谷歌刚刚发布 Firebase Studio，仅仅过去 3 天，已经火得一塌糊涂。

现在，大家已经开始用它来做应用开发了。

下面是 10 个疯狂的应用案例：

[Murphy @Murphychen888]

长期持有者终于出现亏损了！

可以说当前市场中绝大多数未实现利润都掌握在长期持有者手（LTH）中，每次反弹中出现的利润兑现的主要占比都来自于长期筹码。因此，无论是熊市周期还是牛市阶段性回调，都��在LTH的亏损达到一定程度时，卖无可卖才会形成底部区间。

（图1）

如图1中标注1和4分别对应2018年和2022年熊市的最底部，此时LTH的亏损筹码占总流动的28%-30%左右。此外，在3.12黑天鹅事件发生时该占比同样达到了几乎同等级的29%。而在��市周期，当LTH的亏损占比达到4-7%左右，通常都会是阶段性回调的底部区间。

在牛市周期让长期筹码产生特别大的亏损占比显然不现实，但必须得让一部分LTH处于亏损状态，才能对市场重新寻找底部区间期待积极作用。

而现在我们终于等到这一刻！

（图2）

在经历了2025.4.7-2025.4.10的这波下跌后，LTH的亏损占比从之前几乎为零上升到1.9%。这个比例与2024年7月相近（如图2）。相信随着时间的推移该占比还会继续上升，因为在24年12月到25年1月以9w-10w美元买入的BTC也即将成为LTH筹码，而这些目前也是亏损状态。

虽然我们无法预测绝对的价格底部在哪里，但是如果参考24年刻舟的话，或许在未来的1-2个月内便会形成本轮回调的阶段性底部区间（注意：不是绝对价格）。如果届时LTH亏损占比进入4-7%区间（甚至更高），那会是更具有确定性的入场时机。

‼️ 我的���享仅用于学习交流，不作为投资建议 ‼️

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[Benson Sun @BensonTWN]

復盤了一下去年 12 月後的山寨現貨，全是虧的。

譬如 $1.2 買了 $PNUT ， $250 以上把山寨倉位轉到 $SOL ，堪稱反指級別的操作���

當時 $Trump 發幣，當時有預感不是大頂，就是一段新趨勢的開始，因為主觀覺得 BTC 還沒到 global top ，所以比較樂觀地選擇了後者，下場當然就是被市場教育了，包括長期做多的 SOL/ETH 也有比較大的回撤。

唯一做正確的事情，就是去年 12月初判斷 ETH/BTC 觸頂，把 70% 的倉位都轉倉到 BTC，留的山寨部位，基本上都是 $DOGE 上的利潤，雖然回撤但��至於傷筋動骨。

今年 2 月初 $ETH 插針暴跌後，明顯感覺市場流動性變差了，趁反彈的時候砍了手上所有的山寨，打開了塵封已久的 PS5，把黑悟空跟真三國無雙起源都各破了3次，這段時間也跟老婆出國玩了2次，整個人終於從長達數月的高強度交易中緩了一口氣。手操停了但量化還是繼續在跑，2 月底那波海底撈月補了不少血，現在淨值離高點只差了10% 左右。

這已經是我在幣圈的第三輪週期了，交易常常犯蠢，但對市場情緒的轉折與風險變化，還是比一般人敏感，而現在，我就能明確感受到那種「一切都不太對勁」的感覺。

現在這個時間點，川普已經展現他願意為了解決美國債務問題，願意做出很多不體面、甚至是突破想像底線的行為。不論是賣5M金卡、提出超長天期零息美債、大砍聯邦雇員、甚至推動猶如經濟核彈的對等關稅，只要能讓美元延命，他什麼事都幹得出來。而這種局面，通常不會是風險資產的蜜月期。

債市也有點微妙，以前 2008 金融海嘯、2012 希臘脫歐、2016 英國脫歐、2020 新冠疫情等風險性事件，資金都會湧入長天期國債導致殖利率下降，這次納指以史上第二快速度從高點進入技術性熊市，但10年期美國公債的殖利率甚至還沒有跌破過去年8月日本央行無預警升息的時候。

本週一美股破新低的時候，美債殖利率還大幅反彈，有人說是槓桿基差交易平倉，也有人說是各國央行拋售導致美債承壓。無論如何，過去被視為資金避風港的美債，這次卻沒有展現出避險資產該有的樣子，這代表市場正在重新評估美債的信用，過去有效的資金流動邏輯、風險對沖機制，可能正在失效或者轉向。

在圈內數據上，@coinkarma_ 團隊觀察到向來喜歡逆勢抄底的 Bitfinex 巨鯨，在 4 月份之後變得非常保守，加倉速度減慢，且 Bitfinex BTC/USD 的溢價也降低很多，時不時還出現負值，巨鯨在 90K 以下勇敢買進，在 80K 左右反而變得更猶豫，這是很反常的狀況。

有預感未來一年會非常波折，有一種山雨欲來的末日感，目前進場部位已經控制到非常低了，量化也調低了進場係數，基本不開槓桿去跑，可以少賺，但不能大賠。