坦霍伊泽

找未 TGE 的高潛力項目？
上 Alpha 雷達 -
鏈上撿漏或者回血？
上加密撿漏網 -
找大使兼職機會？
上大使雷達 -
由我本人維護
閒著也是閒著，做點有用的事

“CZ 是我十幾年兄弟
何一邀請我參加活動”
出門在外
身份是自己給的🤣

熟悉的味道，一樣的劇本？
▌ $RAVE
2 月 11 日：上線 Coinbase
4 月：開啟狂暴拉升模式，目前穩居市值前 30
▌ $CHECK @AnichessGame
4 月 3 日：上線 Coinbase
4 月 14 日：暴拉 150%，隔夜 Coinbase 及美國資金湧入
另根據氣泡圖， $CHECK 的籌碼集中度極高，前 10 個地址控制了 99.82% 的籌碼。
但“刻舟求劍”未必次次靈驗。
僅供參考

有些聰明錢地址真是無處不在。
內幕了 $RIVER
內幕了 $SIREN
現在又內幕了 $RAVE
世上還有這麼巧合的事？
這是哪位 KOL ，能不能帶帶

花了我一天時間
搭了個網頁
最後發現底層框架有問題，需要重來🥲
沒耐心的人可以去學學 vibe code

穩定幣，人類有史以來最暴利的生意模式之一。
2024 年第一季度，Tether 淨利為 45 億美元。
彼時 Tether 團隊規模僅約 100 人，意味著人均季度創利高達 4500 萬美元。
作為對比：高盛賺取同等利潤需要 4.5 萬名員工。
Tether 的祕密是什麼？
它是完美的“影子銀行”。
利用區塊鏈極低的分發成本，套取美元在全球範圍內的信用利差。
然而，這種暴利生意經也存在致命隱患。
資產端黑盒： 對傳統銀行體系的剛性依賴
收益局限： 利潤高度掛鉤宏觀利率
監管擠壓： 作為中心化實體，始終處於監管射程之內
一、 穩定幣的範式演進：從 1.0 到 3.0
正因如此，行業對“穩定幣三難困境”的探索也在不斷進化。
1.0 時代： MakerDAO（基於資產抵押）。
2.0 試驗： 算法穩定幣（基於信心）。
3.0 時代： 以 Ethena 為代表的合成美元。
Ethena 的核心在於利用金融衍生品的對沖邏輯，实现脫離銀行體系的信用擴張。
基於“現貨多頭 + 對應空頭頭寸”的 Delta 中性策略。USDe 不依賴外部資產抵押，而是將加密市場的基差收益資產化。
從 TVL 數據看，USDe 已躍居全球穩定幣第四，仅排在 USDT、USDC 和 USDS 之後。
二、 Ethena 的關鍵布局：從收益協議到金融底座
近期 Ethena 行動頻頻，顯然其宏圖不再局限於

Harvey 投後估值已經攀升到了 110 億美元。
3.5 年時間，估值飆升 2200 倍。
GIC (新加坡政府投資公司)、紅杉資本、 a16z 等頂尖機構參投。
作為 OpenAI 親自下場孵化的首批項目之一，@harvey 經歷了三個階段的演變：
1.0 階段： 法律助手
2.0 階段： 深度集成工作流
3.0 階段： 運行 25000 個定制智能體的“法律操作系統”
在 Legal AI 賽道，Harvey 目前斷層領先。
從流動性的層級傳導邏輯看。
在當前的投資範式中，美債作為無風險基準構築了底層，標普 500 代表了風險資產的核心。
處於流動性階梯邊緣的 Crypto 市場，本質是資本風險偏好的靈敏傳感器，當流動性擴張或敘事共識飽和時，流動性會迅速外溢至 Crypto 領域。
如果接下來市場中出現對標 Harvey 的 Crypto 項目，不要驚訝，這是結構使然。

# 拋開偏見，孫哥在商業上的洞察力確實領先於時代。
波場崛起的關鍵，在於抓住了 USDT 1.0 時代的「分發紅利」。
## 1/ 波場的「美元分發層」敘事
2019 年之前，USDT 主要跑在比特幣和以太坊上，昂貴且緩慢。
敏銳地察覺到，穩定幣需要一個「快且廉價」的轉賬層。他通過巨額補貼和極其激進的商業手段，讓波場成為了 USDT 最大的發行網絡，TRC-20 USDT 成了東南亞、拉美、俄語區等地區跨境轉賬、日常支付、博彩結算的硬通貨。
隨著波場承載了上千億美金的 USDT 流動性，搖身一變成了全球最大「美元分發層」的掌門。
但一切正在悄然發生改變。
## 2/ Stable - M2M 願景與 AI 代理的「結算母港」
問題在於，波場之類的公鏈依舊停留在「人對人」的支付邏輯裡，但未來穩定幣最大的用戶群體，可能並非人類。
Tether 首席執行官 Paolo Ardoino 多次預言，未來 15 年，穩定幣最大的消耗者將不再是人類，而是 AI 代理。
這一可能的未來與現實中間存在巨大的斷代：
**傳統銀行體系**：在底層架構上無法為非人類實體提供開戶與清算服務。
**傳統公鏈**：如波場或以太坊對於 AI 而言又過於繁瑣。
而這正是 Stable 誕生的戰略底色。它不是又一條追求通用計算的公鏈，而是從物理層即為「穩定幣原生支付」和「機器經濟」設計的專業化 L1。
### 核心背

Vibe code 做了個網站，用來追蹤自己看好的項目。
目前一共 31 個。
網站鏈接：
分下類的話是：
預測市場 - @opinionlabsxyz @42space
機器人：@BitRobotNetwork
RWA - @bpn_network @Theo_Network
鏈上交易終端 - @tryfomo @AxiomExchange
垂類 AI - @SurfAI @MossAI_Official
公鏈/L2 - @arc @RialoHQ
發射台 - @buidlpad @legiondotcc
會持續保持更新。

打王者吗
我玩瑤騎你頭上😂

我已經放棄了通過預測市場賺大錢的想法。
各種策略試了個遍，目前僅處於微賺狀態。
於是換了一個思路，將下注視為一種“認知倒逼”手段。
塔勒布把 Skin in the Game 當作最高效的學習方法之一。
當真金白銀被置於不確定性下時，大腦會真正開啟高頻的學習模式。
比如，在“越南下任總理”市場押注了黎明興。
不僅去了解了黎明興其人，還粗略認知了越南官方的歷史敘事。
越南人常說“天堂太遠，中國太近”，中國被描繪為越南歷史上最大的潛在威脅。其歷史課本中絕大部分關於戰爭的內容都與抗擊中國王朝有關。
這種歷史敘事直接影響著越南的政治外交邏輯，理解了這點，就能明白為什麼越南在中美博弈中採取“竹子外交”。
比如，在“奧斯卡2026 ：最佳導演獎得主”預測市場中，買了幾個 NO 市場。
了解後才知道，目前勝率排名第三、《無依之地》導演趙婷竟然是宋丹丹繼女（宋現任丈夫與前妻所生）。
奇怪的次元壁就這麼裂開了。
錢雖然沒賺到，奇怪的知識倒是增加不少。

要被 shit 上的論文笑死。
《司空震與風暴龍王親子關係的敘事考古學研究》
《舔狗經濟學——關於男性對女性的追求而陷入沉沒成本陷阱的非理性花銷》
《論平滑鏡面反射大幅提升研究生生存幸福感及空間歸屬感研究》
🤣

有沒有什麼禁書或者有趣的書啊
最近在讀《中國食人史料鈔》
蠻有趣

真是受夠這幫窮親戚了今天要兩百明天要三百要不是我爸媽偶爾需要他們幫忙我真想全部拉黑😡

為你彈奏肖邦的夜曲
紀念我死去的愛情~
GG Kaito