2026/09/25
还缺的是更多市场
金融史大部分时间里，新市场卡在供给而不是需求。作者认为区块链拆掉了上市委员会、法律框架和地理分割，会放出一批过去不存在的市场。永续合约只是预告。
加密与 Web3
关注加密资产、区块链基础设施、DeFi、RWA 与监管变化，过滤噪声，保留真正影响行业的事件。
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2026/09/25
拆解 Ondo「组合代币」:贝莱德把 9.8 万亿美元的模型组合生意搬上链,一枚代币装下一个自动驾驶的投资组合——币股联动从赌桌升级到资产负债表的新时刻?
9 月 24 日,Ondo Finance 发布全新链上品类「智能投资组合」:把专业设计的投资组合封装成单一可转让代币,首发 7 只,其中 3 只策略由贝莱德专门定制(BLKHIon 高收益/BLKDIGon 多元增长/BLKGRWon 高增长),ONDO 当日大涨 22.5%。本报告拆清这个新物种:三层机制(贝莱德出…
2026/09/24
科技股稀释再度抬头，以及“人均视角”
科技公司的股权稀释（dilution）已经连续四个季度回升。作者为自己的稀释追踪网站新增了人均指标，用来区分“挣来的”高薪和被股价掩盖的问题。
2026/09/24
拆解扎克伯格的 Meme 币一夜:一个「关注」拉出 30 倍、手续费自动打进他的钱包——Agrippa→musebook→META→USDG 四层套娃讲清楚,这是 Muse 的 Web3 营销吗?
北京时间 9 月 23 日凌晨 4 点、Meta Connect 开幕前夜,扎克伯格的 X 账号 @finkd 关注了 @agrippa_muse,Robinhood Chain 上的僵尸币 Agrippa 单小时成交 984 万美元、瞬时拉出 49 倍,市值一度破 1,000 万美元。本报告用链上逐小时 K 线还原引…
2026/09/23
放大鸿沟：AI 原生的人与被掏空的中间层
一位生命科学创始人只招两类人：极度 AI 原生的高能动性人才，以及深度领域专家。作者由此反思：AI 正在放大人与人之间的差距，中间层被掏空，而他自己可能就是其中之一。
2026/09/23
问答题，而非标准化考试：谁还在做 A 轮？
这是作者为播客 Carry On 第六期写的手记，嘉宾是 Santosh Sankar。作者正筹备一支 A 轮基金，借这次对话梳理了超大型基金留下的 A 轮空档，也记下了自己尚未想通的问题。
2026/09/22
解读 Agility Robotics：首家赴美上市的人形机器人公司
Agility Robotics 将与 Churchill Capital XI 合并上市，投前估值 25 亿美元。它的 S-4 文件首次公开了美国人形机器人公司经审计的财务数据。作者认为，比起财务数字，产品和商业模式更值得关注。
2026/09/22
单人创始人信号：Antler 数据揭示“独自创业”的经济学之变
在 Antler 的投资组合中，单人创始人（solo founder）的失败率曾是双人团队的三倍。作者基于 1,747 家公司的数据发现，这一差距如今基本消失，存活下来的单人创始人融资表现还更好。但背后的原因，目前还不能下定论。
2026/09/21
耐久多数派：AI催生的新一类公司，以及尚不存在的配套资本
作者认为，AI 让大量盈利、高毛利、资本效率极高的小型软件公司成为可能，但它们规模不够大，风投看不上；阶段又太早，银行不肯贷。她称之为"耐久多数派"（Durable Majority），并提出一种"定价股权 + 收入分成"的混合基金结构，试图为这类公司提供合适的资本。
2026/09/21
请为我加冕：AI明星私企如何被"钦定"为王，投资人又如何收获纸面财富
作者曾在软银工作，他把本轮AI周期中由顶级机构领投的巨额融资称为"加冕轮"（Anointment Round）：资金不只是反映公司进展，还会通过吸引人才、客户和算力改变竞争格局。文章肯定这种策略在本周期带来了可观的账面回报，同时提醒跟投者：流动性、持有期限和入场价格才是决定最终回报的关键。
2026/09/20
你从未申请过的升职：AI时代如何打造职业生涯
NFX 合伙人 Gigi Levy-Weiss 以他在特拉维夫大学 MBA 毕业典礼上的演讲为基础指出：AI 正把一整代人从"执行者"推向"决策者"。这是一场史上最大规模的升职，却因为抽走了传统职业的安全网而让人感觉像被裁员。原文页面标题为《How To AI-Proof Your Career: Win the "1…
2026/09/20
区分"能做"与"该做"：Netflix 产品团队如何让数千名创作者信任一场AI改造
Mckenzie Lock 曾在 Netflix 担任七年产品、运营与创意总经理，带领约300人的团队负责全部内容的分发上线。本文复盘她如何在一个高度重视匠艺、对AI心存疑虑的创意行业里推动AI改造：从愿景、策略到三个生产一线的案例，核心问题始终是"该用AI做什么"，而不是"AI能做什么"。