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链研社｜AI First🔶💧

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@lianyanshe最近同步 2026/9/11 03:38:08
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AI 前沿探索者| 美股投研 |AI & Crypto币股双修| 🔶BNB Holder|💧SUI Builder，币安广场同名。穿越牛熊的数据派交易员，AI交易，交易AI，奉行周期大于一切，关注真正影响投资决策的信息，捕捉改变时代的大机会。投资频道-https://t.co/EImTj0EI1Q

萨厄瓦多

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1Anthropic报告引发用户数据监控与模型隐私争议AI

Anthropic报告相关讨论进一步转向用户数据可见范围、公开披露边界及模型服务信任。香港老雷转述朋友对Claude使用风险的提醒，称报告涉及湖南两名大学生，并自述主要使用ChatGPT。Star将Anthropic报告、中转站数据售卖及Kimi被指静默转发请求至Claude的说法并置，推测隐私技术和端侧模型可能受益。骆逸则把报告与OpenAI学术争议联系起来，质疑平台持续监控用户资料并筛选高价值信息。本轮呈现从具体报告向整个模型服务隐私风险扩散的脉络，但候选材料没有报告原文、数据处理规则或请求日志，不能确认平台监控所有用户，也不能将模型路由、数据售卖与公开披露视为同一已证实行为。

参与帖子: 可以放心用国模了，因为已经把 Anthropic 的精华蒸馏了，努力了这么久发现根本防不住，甚至不惜牺牲全体用户的隐私 Anthropic 让我觉得没有底线的是把用户的数据全部扒光了来看，在它面前是完全没有隐私的，如何区分是不是蒸馏攻击呢？自然是把所有的用户对话都看一遍，连俄罗斯国防部、公安办公系统、摄像头监控录像、科技公司项目战略规划，可见它是真想做世界主宰，这监控的密度比中国的还要可怕多了
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#Anthropic#Claude#数据隐私

近7日爆款推文

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可靠消息，Anthropic ARR 8月净增预计只有40-50亿美金，相比7月80亿美金净增显著放缓，其实7月已经相比4-5月放缓了，所以8月属于进一步放缓，净增金额已回到今年2-3月份水准。 冲刺上市被寄予厚望的Claude Fable 5.1 被 GPT Astra 6 阻击，都这时候要不快点上市，要不早点把压箱底的底牌给拿出来，毕竟 IPO 招股书这些数据都要披露了 有一个不太好的数据是，中国开源权重模型开始占据了 token 消耗榜单的前列，原来被 Anthropic 和 OpenAI 拉高的代币价格，被中国的开源模型把价格打下来了，Token 总量增加，但价格也腰斩了，总产生的经济价值是相对减少的。 按目前模型层的收入增速，2年内，没找到出 coding 外的下一个爆发点，算力增长会有压力。OpenAI 押注的 computer use 初见成效，$200 pro 已经暂停订阅。 目前的情况是 Anthropic有1-2GW算力，未来数年已签约的算力有14.8GW。 一半算力去训练，剩下一半能产生3000-4000亿美金收入，前提是总的 Token 经济价值不出现下降。Anthropic ARR单月增幅已经降到50亿美金，即便不进一步下降，到2028年底，ARR也才2000亿美金 Anthropic公布的7月ARR只有650亿美金，这个数字还是低于市场预期的，原来Anthropic讲的故事是收入增长受算力瓶颈限制，不然收入会更多，增速会更快。 现在的情况是Anthropic的拉开的优势没有保持住，再高的智能提价已受限，竞争对手智能程度追上来了，通过价格战进行打击，把代币价格打下来，受伤最大的肯定是之前的龙头，把收入打下一大块下来。 大模型公司的生意质量肉眼可见的降低了，投资者评价一家公司，通常会看三件事：管理层有没有能力、护城河够不够深、利润能不能增长。 这背后隐含了一个问题：这个行业还给不给你赚钱的空间？ 现在所处的行业竞争环境从80分下降到50分，公司价值还能上升吗？未必 新能源车就是一个很典型的例子。很多公司单看都很优秀，管理层在进步，技术在进步，产品也在进步。但如果越来越多的优秀公司同时进入一个供给过剩、竞争激烈的行业，那么大家越努力，利润反而可能越薄。 如果大模型公司如果守不住利润率，说明他们在价值捕获上是很差的，公司是好公司，行业发展也很好，但不一定是一笔好投资
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10 月新加坡的 token2049 已加入行程，感谢 Sui @SuiNetworkCN 的邀请，这是第二次去参加 Suibasecamp 了，上一次是迪拜。 牛初的大会还是值得去参加的，都说新加坡的活动规模很大，有很多优质的项目都会去。一方面寻找机会也看下项目主要集中在哪块就知道资金更偏向什么样的项目。 我主要还是关注能产生现金流的项目，这轮会更加从容，因为投资的机会不止局限在币圈还有美股。加密的优势在交易的基建、支付还有 AI Agent，有了美股的视角会更容易筛选出优质的项目，这次出行的收获也许继续分享在我的网站和推特上，至少要抓到一轮 10 倍的机会(上轮的 Sui 抓到了不过倍数没有拿满)，相信这次还可以找到潜力的项目。
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交易员最熟悉的一种痛：回测曲线漂亮，实盘一上就废，这件事放到 AI 交易身上是同一个病，因为绝大多数 AI 交易死在没有持续迭代 2021 年那波，我拿一组参数在三年数据上跑，年化 68%，最大回撤 11%，但实盘的第一个月亏了 14%，立马喊停。 我去调参数，调完再跑，曲线又漂亮了。再上线，再废。来回三次我才承认，每次失败就重换，同一批 K 线反复挑冠军。试 100 组参数，总有一组好看，那是被筛出来的运气，留不下任何积累， NeoTrade 这次想做的递归自我改进，可以找到回测和实盘的偏离度进行调整，，我也在上面用 Agent 跑了测试，把自进化打开看看它是怎么运行的，图片是我跑的模拟交易截图。 为什么 AI 交易上实盘为什么情况更糟，交易 Agent 每周也许出手 3 次，一个季度攒 40 个样本，一天能出十几个候选。在 40 个样本上从几百个候选里挑赢家，把回测过拟合搬进学习���环起不到多大作用。 他们给的解法，是把评分次序倒过来，PnL 是最终验收。 40 笔交易要去分辨 5% 的胜率差异，统计上基本没戏。Agent 每次决策都明码标价给出概率，标注 70% 的预测累积到 100 次只兑现 60 次，这个偏差够判死刑了，几十次预测就能出结论，方案直接否决。 同一个量化策略、并行出决策、不动钱，过了独立验收才上实盘。 除了验证外，失败版本也要进实验记录。记录经验教训，亏钱的策略反向也可能是赚钱的策略，一条在趋势市里被打脸的均值回归，翻过来就是震荡市的印钞机。关键在于它保留了被否决时的市场环境，等环境反转回来，这份策略就是优势。 NeoTrade 的交易迭代更接近真实的交易反馈，Agent 仍然按时获取新闻、完成分析、发出订单，但过去有效的方法已经失去了部分价值。所以能判断出策略的边界在合适的行情选择合适的策略是关键。 它把问题拆到了 harness 层。模型提供基础能力，harness 决定这些能力怎么被用于具体任务、经验怎么被保留和再次使用。换成交易的说法，模型是智商，harness 是你的信源清单、分析步骤、下单流程和复盘方法。 三个可迭代组件，正好对上交易员的三个老毛病。 记忆。我们记的是结论，不记适用条件。它要求经验带上来源、时间和适用范围，还要能识别旧经验什么时候不再适用。 Agent config。调信源、调上下文组织、调分析步骤。我们靠手感，它靠迭代，而且旧版本留着做对照。 Skill 版本化。一个策略能力包逐步补上信息核验、机会识别、执行检查和失效判断，通过比较决定留不留。真正的门槛是递归，也就是改进自己找问题的方法。 所以 AI 怎么证明自己真的变强？ 靠三件能查的东西：改了什么，跟谁对照过，在什么条件下有效、又从哪一天开始失效。 最后那半句才是重点。回测过拟合教我的是，一个说不出失效边界的策略，涨的时候你不知道该不该加仓，跌的时候你不知道该不该砍。 选一个难测却诚实的指标，好过选一个好测却骗人的指标。交易员在��者上吃的���，也许真能通过交易里的自我迭代补回来。 我关心的不是它今年赚多少。我关心的是下次市场环境切走的时候，它能不能自己说出这条经验已经过期，并且拿出证据。
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币安在RWA和代币化股票链上交易经历大扩张加速以后也后来居上，竟然开始领先市场了。 RWA 的永续合约最早起步的是 hyperliquid HIP3 上的 tradingxyz 领先了大半年，现在在 CMC 覆盖的 19 个平台中，币安累计 RWA 永续成交 $1,591.9B，占比 50.4%，交易品种和交易量都上来了，尤其黄金、白银的交易量已经仅次于 BTC 和 ETH 了，日交易量 20 亿。还有 SNDK 交易量也是 20 亿美金，相比美股正股合约的杠杆和资金效率都被放大，悄悄是币圈交易基建的优势所在。 另一个领域是链上美股主要有三个玩家 bStocks、xStocks、Ondo。目前的情况是交易的份额有 80% 以上集中在 bStocks 上，TVL 份额上三家差距不大，最多的 ondo 站了 42%。不过不要忘记了bStocks 是6 月 11 日才上线的。 整个 RWA 赛道资金的加速涌入也正好也在这个时间点，叠加加密行情开始回暖，开始有加密用户开始在交易所里交易股票。另一个加速点是最近1 个月 bStocks 开始进入从交易所再到链上的 DeFi， 可以在Lista 这些协议当抵押品，我的 COINB 在上面还是负利息还有参与链上做市，除了持股以外获得了不少额外的收益。 股票作为优质资产已经开始渗透进加密的基建，永续端拼合约设计原有交易撮合系统直接就能用、做市深度和清算能力取决于平台的资金规模，链上发行端拼合规主体、这几样都是大所现成的家底。 对用户来说需要的从来是那张随时能买卖(24H)、能提走(到链上)、能拿来抵押（提高资金效率获得额外收益），币安把现成流量直接倒进新赛道，起量自然快。 RWA 这条赛道，币安在永续和链上发行两个口径上，都已经坐到第一的位置。
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Adobe 财报超预期为何还跌？ Adobe 交了份挑不出硬伤的财报，股价照跌。这已经是它过去 20 次财报里第 15 次下跌了，财报发布 75% 概率都跌，但次次都超预期。 一分钟速读： - 财报本身没有问题，营收 $67.60 亿（+13%）、非 GAAP EPS $6.13（+15%）双双超预期，经营现金流 $25.23 亿创 Q3 纪录，MAU 首破 10 亿，全年指引上调。 - 跌的直接触发点只有一个：Q4 营收指引中值 $68.25 亿，低于共识 $68.4–68.5 亿，上限只是持平，没有给多头任何上修空间。 - 真正的原因在更深层，市场不交易这个季度好不好，还有AI 到底是在加固还是在侵蚀 Adobe 的护城河。 这份财报对这个问题没有给出新证据，AI 优先产品 ARR 同比增长超 150%，听着很猛，但公司拒绝披露绝对金额，第三方测算也就 6.5 亿美元上下，AI-first ARR 只占总 ARR 约 2.4%，旧业务还很强劲，原生 AI业务开发不足。 跌幅其实不大，期权市场事前对本次财报定价 ±8.2% 的波动，实际只有 -2.4%（盘后 -2.35%），市场用几乎没波动。 我的判断： 1. 这次下跌不该被当作财报利空来理解。实际波动只有期权隐含区的三分之一，说明市场并不认为 Q4 指引构成了新的负面信息，没有新证据证明公司已走出困境 2. 空头的论点更结构性还没完全证伪，多头的论点更估值性。空头打的是商业模式（席位订阅减少），多头打的是价格（14 倍 PE 已经定价了多少坏消息）。这两者不在同一时间尺度上，估值可以今天买，模式问题要 2–3 年才见分晓。 3. 市场的定价是否存在预期差？14 倍 PE 既不是AI 会杀死 Adobe（那该给 8 倍），也不是AI 会让 Adobe 重生（那该给 25 倍）。现在依旧不确定，且不确定性在扩大。要在当前位置下重注，本质上是在赌，不是在捡便宜。 4. 短期最重要的变量不是财报，是两件事件。一是 9 月 15–16 日 FOMC（当前加息概率约 60%），二是 12 月 1 日新 CEO 上任后的首次战略表态能不能给市场信心。 $ADBE
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