0xSwen

AI Agents🤖for Real World Workflows
DevRel & Builder in AI & Web3 👨🏻‍💻
prev @ETHPanda_Org
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[0xSwen @SwenChan]

@vcoolish @TrustWallet Of course, but a more convenient way would be to set a constant variable in CLI

[0xSwen @SwenChan]

这两天试了一下 @TrustWallet 的 Trust Wallet Agent Kit（TWAK）。

它的定位是给 AI Agent 用的 on-chain execution layer。

整体上手挺直接，CLI 非常友好。

官方文档：
https://t.co/egizyOnNhd

体验过程中，我比较关注 risk check 的部分，我想这也是很多人使用 Agentic Wallet 最大的顾虑。

因为 agent 如果要碰交易，不能直接从 intent 跳到 execution。

更合理的流程应该是：

intent → risk check → quote → human approval → execution

TWAK 这里能返回 audit / riskLevel / warnings（图2），这非常关键。

然后我新建了一个 TWAK agent wallet。转入了 BNB，在 BSC 上做了一笔 transfer。

CLI 返回 tx hash + explorer link，balance 更新也非常及时，execution 特别快。（图3）

整体感觉不错，后面可能会继续试 Hermes x TWAK 的 demo。
@trustwalletzh @felix_fan @xiaohangzhang7

[0xSwen @SwenChan]

@NeoWeb3Nova 现在获客能力远重要于开发了

[0xSwen @SwenChan]

没错，看似 Coding 越来越廉价，实则 Demo 成本趋于归零。

AI 能 5 分钟吐出一个能跑的 MVP。但后续的维护、迭代、复杂系统构建——这些才是长期核心成本。

这样一来，预计我们习以为常的黑客松模式将不复存在。

当所有人都在 5 分钟内把一个 idea 拉到可演示，你可能根本看不出谁真有工程能力，谁只是 prompt 写得好。

当然，黑客松本身应该不会消亡 ，而是升级为类似 Google Gemini 的 XPRIZE 黑客松一样——3 个月内跑通商业闭环，拿到客户现金流。（如图）

总之，未来大量 AI 创业公司本质上可能就是一个 hackathon project + 一点用户增长。

Demo 成本归零意味着 "我有 MVP"不再是护城河。真正的门槛被推到了 distribution 和 retention 那一侧。

@cognition 是个有意思的反例。

Devin 表面是黑客松产物，但真正让它活下来的不是 Demo 做得漂亮——是赌了一个所有人都觉得太难的方向，然后花了远超 hackathon 周期的时间死磕。

这恰恰佐证了——谁先 Demo 不重要，重要的是谁在 Demo 之后把增长、留存、分发这些杂活干下去。

[Frank Wang 玉伯 @lifesinger]

AI Coding 时代最大的谎言是
软件编写成本趋于零

真实情况是
软件 DEMO 成本趋于零

[0xSwen @SwenChan]

@compileandpush customer conversations, workflow alignment, and real-world execution, etc

[0xSwen @SwenChan]

@manateelazycat 也可能是管理预期，内幕买入了再回应🤪

[0xSwen @SwenChan]

@LynnSkelita @DealAgentX 这期结束了，下次一起😁

[0xSwen @SwenChan]

前段时间在大理也参加了 Way To AGI 的 Hacker House。当然，这次也是去展示 @DealAgentX 的。

Deal Agent 的定位很简单：

Chat-first, AI-Native, commerce agent.

这些天里，有些东西让我印象深刻。

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首先是项目。

现场有不少朋友对 Deal Agent 很感兴趣。

让我印象最深的，是一位垂直行业经营者。

他认为，现在很多行业都已经被 OTA 平台、大型互联网平台所“绑架”。

平台掌握流量，掌握规则，充满既得利益者的傲慢。

商家越来越像在平台生态中的打工人。

他等了一整场等到了 @DealAgentX （热度越高上台顺序越靠后），也认为这让很多经营者看到了重新掌握客户关系、重新掌握经营主导权的可能性。

这也让我更加确信：

@DealAgentX 不仅是产品，也是一种范式，承载未来改变生产关系的重任。

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其次是这里的人。

在大理，我看到很多人在过一种“非标人生”。

独立开发、出海电商、自己的小生意…

他们未必赚得更多，也未必过得特别轻松。

但至少是在为自己负责，为自己奋斗。

或许，很多人并不是不想努力。只是希望努力的方向由自己决定。

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不过最让我震惊的，是几个小朋友。

一个因为喜欢吃面包，自己做了一个“全球面包网站”。

另一个在做自己的 AI 桌宠项目。

13岁，已经在挥洒想象力，用 AI 去创造自己喜欢的世界了。

回头看看今天的大部分教育体系，却反应迟钝，还在训练孩子如何答题、如何记忆、如何适应标准答案——如何做一个听话的机器。

很显然，AI 成为基础设施的时代，最重要的能力，根本不是知识本身，而是“审美”、“体验”、“建造思维”，这些无法在 kpi 中培养的特质。

我想，未来，将是他们的。

[0xSwen @SwenChan]

@manateelazycat 经常会用，尤其是明确垂域问题，而且google搜索现在也自带AI

[0xSwen @SwenChan]

@_FORAB 这是MSTR 很聪明的做法，降低市场的敏感性

[0xSwen @SwenChan]

@0xMalingshu @DealAgentX 怎么你也知道wayto AGI

[0xSwen @SwenChan]

@EddaMikola12279 @0xMalingshu @Mantou_naive 为什么你也能收到

[0xSwen @SwenChan]

@cheuk_baby @DealAgentX 必须实在，不整虚的

[0xSwen @SwenChan]

@LeslieLi92210 @Leobai825 @0xcryptoHowe @bc1qDave 🫡

[0xSwen @SwenChan]

@EddaMikola12279 @DealAgentX @chickenpunk_ togo老师超可爱的

[0xSwen @SwenChan]

@EddaMikola12279 @DealAgentX 来呀，我还遇到了 @chickenpunk_

[0xSwen @SwenChan]

@0xMalingshu @DealAgentX “大家好，我是土豆哥”

[0xSwen @SwenChan]

@yuxin_pig 挺一下，我还记得最早还听过yuxin入圈的space，那种热情和活力令我印象深刻

[0xSwen @SwenChan]

更强模型
→ 更多 token 消耗
→ 更多模型 / 应用收入
→ 更能 justify Hyperscaler 的 CapEx
→ 更多 GPU / HBM / 光模块 / 电力 / 数据中心需求
→ 半导体利润爆发
→ 股价上涨
→ 更容易融资
→ 继续扩 CapEx

这是一个被资本市场放大的正反馈飞轮。

但链条越长，也越脆弱。只要其中一个核心假设，甚至链条之外的政策、利率或流动性背景发生变化，都可能触发整体重估。

但即便如此，我依然不认为这是“AI 叙事结束”。

相反：基础设施阶段可能会有确定性定价过满带来的回撤，但 AI 应用层会在下一阶段成为真正接棒的主力。

[Herman Jin @ShanghaoJin]

凡所有相，皆是虚妄。若见诸相非相，则见如来

作为一个AI死多头，我知道在所有人狂欢的时候，但凡发出一点悲观的言论都必被讥讽、嘲笑

但是，我很想写此文，其实是复盘与反思：不但是为自己这两年半写X、做交易做的；也是也是对这个疯狂市场做的

很幸运，作为闲暇的爱好，写X结识了很多新朋友。感谢互相欣赏与启发，在过去2年里，我从24年4月初清仓BTC换成AVGO NVDA，大选前AAOI PLTR TSLA INTC，关税战后INTC GOOG，25年底又加仓INTC AAOI，到今年春节逃跑、再满仓AMD NOK（最近又操作了ORCL LITE）。虽然，有买彩票SUP归零，MRVL MDB也有赚有亏，但是我一直坚信AI对token的需求会让半导体every dog has its time，获得了不差得收益。期间不少小伙伴们也都赚到不少于10倍收益

然而，此刻要清醒的意识到，收益并不是我们选股牛，眼光独到，而是市场牛！我复盘了我自己今年3月最后一周，周末前全仓买入。赚钱并不是因为当时买对了AMD，而是当时call 对了市场资金结构

所以，在这个时点上更需要静心凝神，好好反思下市场接下去会如何

喝醉酒的人是不会知道自己喝醉的；沉醉美梦中的人也不会意识到黄粱一梦，这过程可以很久，我们也可以继续疯，但是必须要清醒地在更高阶意识中，认识到随时有被敲醒的风险

One of the four beasts saying, COME AND SEE – Revelation 6:1

不同于华尔街很多人，我是“坚信”AI的

30年来第一次，AI模型用并行计算替代串联计算，把半导体的进步直接变成了生产力（之前科技进步只是作为平台，让用科技的软件、以及用软件的人创造价值）

AI的结果是token需求指数级升高vs 而半导体供应只能线性增加。加上整个半导体老登们在过去几年黄金时间，没有因 “信” 而扩产，今年需求真正开始爆发后全产业链缺货。造就了这轮大牛市

不过，大牛市的命脉是市场price in了:

模型收入加速度，不远得未来可以justify Hyperscalers 的Capex

要知道任何动摇命脉预期的都会让市场陷入恐慌

1. 铜墙铁壁：horseman之一就是微观、公司层面真的无懈可击

从看模型架构、从架构看需求，微观看半导体每一个赛道，每一个公司都近乎完美。每一个，都越看的细致，越了解深入，越是有自信---- 这就是典型低PE泡沫

Rule of Thumb：当看了几十、上百家公司，每家需求、盈利都真实solid，你就必须质疑这个市场有没有问题

低PE泡沫一样是一个泡沫，只是他不同于2000年。高PE是个预期泡沫，市场会不停设定更高的收益预期，一旦核心公司预期破灭，整体预期立即调整，多米诺骨牌一样一片片倒下。这就好像去年的IGV，市场忽然不给EV/EBITDA估值了

但是低PE泡沫没有这个问题，盈利增长会给你足够信心在稍微下跌之后不断加仓冲进去。毕竟谁能拒绝个位数PE的存储，每年涨价涨盈利，毛利率80%。这个过程中，小跌小买，大跌大买。只要不被切中“命门”市场会非常坚挺。持续性正反馈，好像美梦一样让人不愿醒来，也不相信是做梦（买过p2p的知道我说的什么感觉吧）

不对称反馈：明显的体验是在过去1年中，市场对于宏观负面风险的反馈明显弱于正面利好。此时，并非没有“野蛮人”，而是公司盈利能力的城池固若金汤。不管伊朗危机、油价、通胀、利率、Fed统统能拒之门外。反之，一旦命门被破，所有野蛮人都会杀回来，过去没跌的够的一次性补完

2. 去监管与宏观流动性宽裕：

整个金融体系自从2008年金融海啸之后经历了一轮长期的监管与去杠杆，为了弥补系统性流动性损失美联储对应展开了一轮持续的QE。银行当时平均杠杆x30~x40，后来降低到了x15~20。去年美联储降低了eSLR要求，实质性让银行理论可扩4-5万亿美元资产负债表
其实，4月后银行间流动性泛滥，也加剧了风险资产狂欢，低PE下杠杆入市

流动性是一切之王，流动性泛滥征服一切。如果说疫情期间120b/月是细水长流，现在就是开闸放水。对应过往平衡的QE没有转向QT情况下，直接放任银行去监管，制造大量流动性

但是流动性又如多巴胺，不是快乐分子，而是期待分子

放任之后，现在通胀黏着，Fed其实没有短期降息余地。甚至在危机一旦发生之后，都很难去QE，只有降息手段的Fed面对可能的危机是一个纸老虎。而短期流动性的另一面是，目前半导体、特别是存储中的杠杆已经太高了

3. 群雄并起：He went forth conquering, and to conquer

可能因为TSMC带头不相信AI，半导体行业整体在过去2年没有应对AI需求大规模扩产

后果是，当整个产业面临硅基洪流需求，忽然傻眼。过去半导体产业链主要是为了消费电子设计、定价的。而现在，不但订单忽然拉满，而且需要不停迭代架构

NVDA就从GPU fabless，进步到rack方案解决，再往token factory迈进。每个过程需要的技术、供货商都不同。所有供货商都没有经过如此量产设计。这就好像把一台拖拉机强行拉上高铁，让他以200mile速度奔驰，每个零件都会嗡嗡作响。半导体每个细分行业都缺货，缺产能，提高不够产能

与之伴生的一个问题是：原来卖方市场只有TSMC一个“守门员”控货源、控margin、控价格。原仔汤搓的产业有肉吃，需求方对价格产能有预期，良性发展。今天忽然五亿探长“雷诺”控制不住了，每个“小混混“都能来涨价、收保护费。真正的结果不是半导体都牛叉，而是失控：失控会影响每GW需要投入的成本核算，影响到命脉的预期。会给capex与模型收入会师蒙上阴影

4. 钢丝起舞

AI模型收入预期太满

回顾一下，市场坚信定价Anthropic + OpenAI + Gemini的收入会快速增加让Capex合理。这条命脉的信仰是不能有一点动摇的。哪怕略微的动摇都会导致二级市场剧烈波动

那么，过去GPT 5.0也有模型不及预期，市场质疑scaling law为什么没有让半导体大跌？

首先当时半导体没有像今天这样全面开花，也没有如此高的杠杆；其次，当时hyperscaler的现金流冗余较多，只要他们表示相信，拿钱来capex支持是很容易度过难关的。毕竟一旦他们有钱、继续capex，可见2年NVDA收益确定性高，没有人能顶风做空NVDA的

后来也发生过GPT被Gemini追平，并且导致Orcl持有其大量backlog订单而被做空。不过大总统的好兄弟老Larry敢对wall street说F you，用股权融资也要继续加注。很快， Opus横空出世让人意识到AGI时代已经到了

然而，今年capex已经到了770b，明年要1tril，华尔街是不会看Hyperscaler总营收多少的（道理就跟当时ORCL一样：OAI Anthropic可都是拿了他们投资款的），他们必须看到Anthropic 与OAI的增速持续，这个才是维系整个链条自转下去的核心

与此同时，这个游戏中大厂一直担任AI的监护人角色。但是他们的自由现金流已经变负了。“父母老了，力尽了“，后面的路要靠自己。而且市场满满预期下，对这条路一根筋的执着，不会给“主线”一丝一毫的容错

（你们可以回想NV rack液冷出问题，交换机CPO良率问题，这些小巫见大巫、假以时日一定能解决的问题，市场尚且没有任何容错）

命门在Anthropic：大过，大者过也。栋桡，本末弱也

供应延迟、乃至技术卡壳的问题是腠理之疾；任何模型端的风吹草动才是心腹大患

现在御三家模型的统一问题：算力不够，所以失智

我在自己大量使用模型编程、交易程序部署，多个AWS服务互动过程中发现，Opus4.8实际能力已经远远不如中国模型kimi了。虽然GPT还勉强可堪一用，但是也在逐步降智。市场在用固有软件思维考虑AI, 系统开发成本高、使用成本很低。试用好用将来也就可以稳定保证系统质量。但是AI是一个工厂，模型输出需要成本，饭店吃饭的人多了，厨房做不过来，质量自然变差了

第二个市场固有思维：指数的token需求是没有波动的，也不因质量改变。事实上，虽然我因为模型变蠢多用了很多token。但是我质疑token质量不断下降，token消耗增加的怪异剪刀差可以持久。现在很多公司确实对token使用有KPI考核，很多惯性订阅使用者也会加速使用，但如果算力瓶颈无法解决，我非常担心Anthropic增长曲线会变缓。而且算力问题非一蹴而就，也不是一个新模型能解决的

但是当市场开始意识到这个问题的时候，投资人会质问：

1. 跑不过蒸馏你的，模型花那么多钱训练干嘛？

2. 模型是不是商品化的model commoditize ？

当承载整个AI时代的模型“梦”也将受到质疑，整个盈收逻辑将来能否自我循环跑通将被质疑，所有今天拿了PE估值的半导体都同样会被质疑--- 你是不是周期性的？？

有人会说，失智既然因为算力不够就应该加大投入半导体解决问题

没错！但是钱呢？

如果刨掉OAI 与Anthropic拿到的融资款反哺云厂，他们能有多少净现金流可以继续支持这个投入？这个账对华尔街来说非常好算。当然不排除他们像当时orcl，哪怕融股权也要继续投入，熬过这关。到那时，可能市场的反应就会远远超过去年，假设AMZN Meta如果面临CDS 飙升、负现金流，他能否像老larry一样孤注一掷是不确定的

另外有人会说，OAI收入增加能不能弥补投资人担心。我认为预期如此之满的状况下，因为“比烂”而被替代是很难让人安心的（两军对战关羽被阵斩了，你说还有个张飞？没用的）

同时，我们也要意识到。这个Low PE的泡沫又是非常坚韧的，在没有直击到命门伤到命脉预期之前，几乎无敌。不过，一旦点中死穴就会轰然倒塌

我就业以来也曾看过好几次次纸碎金迷，潮起潮落，没有一次全民疯狂会ends well；

也没有一次梦在其中的人，会想明白这个赛道“怎么输”。最近一次币圈小伙伴熟悉的Defi summer。Uniswap很短时间狂卷几十bil USD，当时觉得取代部分传统金融只是时间问题、多少问题，根本不会想、也想不明白“怎么会输”。然而，如果喝醉酒的人想明白怎么会输，他就不会输了

不管Anthropic模型怎么样，面临什么问题，都不会动摇AI是人类第三次工业革命。AI过程不会受任何危机影响，碾着狂欢者的尸体也会继续前行，直到他替代几亿脑力劳动者

最后评论Low PE泡沫：不要说做空，哪怕踏空，痛苦指数都非常高。回头看看2007年做空subprime的哪些基金，有几个活到了最后狂欢？

牛市踏空都会变成笑柄的环境，我接下去会需要很多Aura力量与专注的力量，去一边看空一边做多。请原谅会减少在推特上消耗自己修为论道了，赠言：

可以喝酒，但是不能喝醉
可以讲故事，但是不能真信
可以跳上party桌子跳舞，但是双眼必须紧紧盯着DJ，他放着音乐跑了，你也得跟着跑