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Michael Saylor 提出數位資產光譜框架:BTC 是數位資本,STRC 代表數位信用

ChainCatcher 消息,Strategy 創始人 Michael Saylor 提出 "數字資產貨幣光譜" (Digital Assets Monetary Spectrum) 概念,將不同類型數字資產按照波動性、收益潛力和交易功能進行分類。Saylor 表示,數字資產體系可分為四個層級:比特幣 (BTC):數字資本 (Digital Capital) STRC:數字信用 (Digital Credit) SR-strcUSX:數字貨幣 (Digital Money) USDT:數字貨幣 (Digital Currency)。他認為,從左到右,資產波動性和收益潛力逐步下降,而穩定性和交易用途不斷提升。Saylor 表示,比特幣是 "終極價值存儲資產",具備高波動、高潛在收益以及無需第三方信用背書的數字資產屬性;而穩定幣則是 "終極交換媒介",強調穩定性和支付功能。在兩者之間,數字信用和數字貨幣承擔連接資本與貨幣的橋樑作用。其中,STRC 被 Saylor 定義為 "數字信用",特點是相對穩定、高固定收益,並具備一定價值存儲屬性。他進一步表示,數字貨幣結合了數字貨幣技術與數字資本經濟屬性,兼具穩定性、收益能力、交易便利性和價值存儲功能。Saylor 稱,數字資本屬於持有人資產 (bearer asset),而數字信用、數字貨幣和數字現金等資產則由數字金融公司創建和管理,其所有權層對應 "數字股權" (Digital Equity)。這些組成部分共同構成未來的 "數字金融堆疊" (Digital Finance Stack)。

hot_img 騰訊 Q2 營收 2047.9 億元同比增 11%,資本支出 527.8 億元超預期,WorkBuddy 用戶快速增長

ChainCatcher 消息,騰訊控股發布 2026 年第二季度財報,營收 2047.9 億元,同比增長 11%,略超市場預期;Non-IFRS 淨利潤 684 億元,同比增長 9%;公司權益持有人應佔盈利 560.22 億元,同比增長 0.7%。資本支出 527.8 億元,同比增長 176%,遠超市場預期的 321.4 億元,主要用於 AI 基礎設施投入。當季自由現金流為負 138 億元,若剔除 AI 算力採購預付款項,自由現金流為 376 億元。業務方面,增值服務收入 984 億元,同比增長 8%,其中本土遊戲收入 473 億元,同比增長 17%,《三角洲行動》《無畏契約》及《洛克王國:世界》貢獻顯著;國際市場遊戲收入 186 億元,受匯率影響同比下降 0.8%,按固定匯率計算同比增長 4%。行銷服務收入 436 億元,同比增長 22%,為增速最快板塊;金融科技及企業服務收入 603 億元,同比增長 9%。AI 產品方面,財報專門提及 WorkBuddy 實現了快速的用戶增長和健康的用戶留存率,用戶付費意願強烈,市場領先地位得益於其強大的 harness(智能體調度)工程能力、豐富的模型選擇和行業領先的技能庫。混元 Hy3 正式版上線一周調用量較上一代增長超 68 倍,按 OpenRouter 詞元消耗量計持續位列全球前三,更大參數規模的 Hy4 計劃近期發布。微信內 AI 智能體小微已啟動小範圍灰度測試。若剔除新 AI 產品貢獻,Non-IFRS 營業利潤同比增長 19% 至 861 億元。截至季末,公司現金淨額從 3 月末的 1469 億元降至 582 億元。

AI 基礎設施創企 Trajectory 完成 4000 萬美元融資,紅杉資本參投

ChainCatcher 消息,据 The Information 報導,AI 基礎設施初創公司 Trajectory 宣布完成 4000 萬美元融資,投後估值達到 3 億美元,由紅杉資本(Sequoia Capital)參投,具體融資輪次及其他投資方尚未披露。Trajectory 由前 Google、Apple 等科技公司的研究人員創立,主要幫助企業針對特定業務需求定制開源 AI 模型,並優化支持 AI Agent 運行的軟體工具鏈(即"Agent Harness")。隨著閉源大模型使用成本持續上升,越來越多企業開始尋找替代方案:一方面通過微調和定制開源模型降低成本,另一方面通過改進 Agent 執行框架,讓 AI 模型能夠更有效地調用工具、執行任務。這一趨勢正在推動圍繞模型適配、Agent 基礎設施的新一輪創業熱潮。Trajectory 的目標是解決企業部署 AI Agent 過程中面臨的關鍵問題,包括模型性能優化、任務執行可靠性以及企業場景適配等。公司希望通過提供模型定制與 Agent 運行基礎設施,幫助企業構建更加高效、低成本的 AI 應用。投資者認為,隨著 AI 從單純的聊天機器人向能夠自主執行複雜任務的 Agent 演進,圍繞模型優化和 Agent 工程的新基礎設施層將成為重要市場。紅杉近年來也持續加碼 AI 基礎設施領域,包括投資 AI Agent、企業 AI 應用等方向。
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