投研早报丨Hyperliquid 之后，Perp DEX 开始寻找新的增长叙事/$8 卷土重来，这次用 X Money 重写了 NFT 的发行逻辑/Arthur Hayes：AI 的债，保险的雷，比特币的燃料

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👨‍💻 ChainFeeds 投研简报 ｜2026.9.22

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1️⃣ 算力｜AI 算力供不应求，谁将成为「算力瓶颈」的最大受益者？

2️⃣ 交易所｜Hyperliquid 之后，Perp DEX 开始寻找新的增长叙事

3️⃣ NFT｜$8 卷土重来，这次用 X Money 重写了 NFT 的发行逻辑

4️⃣ 观点｜Arthur Hayes：AI 的债，保险的雷，比特币的燃料

5️⃣ 项目介绍｜AAVE 暴涨的最大阻碍：未来 473 天的收入，或无法反哺币价

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1️⃣ 【英文长推】AI 算力供不应求，谁将成为「算力瓶颈」的最大受益者？

导读：随着行业从大规模模型训练转向大规模推理，不断增长的算力需求仍必须经过电力、数据中心、芯片和云基础设施这一受限的供应链。

Grayscale：人工智能（AI）的计算需求正在发生结构性转变，行业主要的扩展挑战正从「训练」转向「推理」，即从开发者构建 AI 模型，转向用户及 AI Agent 大规模运行模型。目前约一半的 AI 算力需求仍来自训练，但随着 DeepSeek 等开放权重模型将 Token 价格压低，应用和 Agent 使用 AI 的成本也在下降。

AI Agent 与普通聊天机器人不同，需要执行多步骤任务，因此单个 Agent 消耗的 Token 可能达到聊天机器人的 5 至 50 倍；部分 Agent 还需要保持持续在线，例如不断扫描天气或健康数据。高盛预计，到 2030 年 Token 消耗量将增长 24 倍，其中很大一部分增量将由 AI Agent 推动。

模型层和应用层之间的价值分配可能继续变化，但二者最终都依赖底层算力，因此无论训练还是推理需求增长，都将继续向计算基础设施传导。

AI 的产出虽然是数字化的，但其基础设施本质上是物理的，任何一个环节出现短缺都可能限制新增算力。当前最突出的瓶颈首先来自电力：单个大型 AI 园区的用电量可能相当于一座小型城市，预计到 2030 年，数据中心将贡献美国新增电力需求的大约 50%。即使能够建设新的发电设施，漫长的电网并网排队也意味着拥有土地或宣布项目，并不代表能够及时获得电力。

获得电力后，数据中心仍需要取得可能耗时数年的许可，并解决专业施工人员、变电站、变压器、开关设备和冷却系统等问题，部分变压器的交付周期已经超过三年。即便数据中心完成供电，GPU 还需要与高带宽内存、先进封装和高速网络共同组成完整计算系统，SK 海力士预计高性能内存供应短缺可能持续至 2030 年。

与此同时，电价、电网稳定性、水资源和土地使用引发的社会及政治阻力，也正在成为新的数据中心建设约束。

持续存在的算力供需缺口可能使计算价格维持高位，并让已经掌握「通电算力」的企业处于更有利的位置，包括电力供应商、数据中心运营商和 AI 云服务商。CME Group 与 Silicon Data 计划在监管审查通过后，于 2026 年 10 月推出两种算力期货合约，分别以 Nvidia H100 和性能更高的 Blackwell B200 GPU 为基础，通过标准化基准指数为算力价格提供交易和对冲工具。

与此同时，目前全球约 70% 的算力容量由 Google、Microsoft、Amazon、Meta 和 Oracle 等超大规模云服务商掌握。2026 年这些大型云服务商的 EBITDA 合计预计超过 8300 亿美元，资本支出约为 7300 亿美元；摩根士丹利预计，2026 年全球 AI 相关债务发行规模将超过 5700 亿美元。

随着数据中心、算力服务商和电力基础设施的融资需求继续扩大，私人信贷也可能承担越来越重要的融资角色。（ 来源）

2️⃣ Hyperliquid 之后，Perp DEX 开始寻找新的增长叙事

导读：它是一个 Perp Dex，又不单单只是一个 Perp Dex。

Lao Bai：随着这一轮 Hyperliquid 的崛起 + 出圈，无论是币圈还是传统金融圈，都认识到永续合约这件利器的威力，其新手友好，连续定价，7X24 的特性让越来越多的用户与机构将其纳入交易工具箱。然而这个赛道的马太效应也极其明显，HIP-3 之后，Hypeliquid 无论交易量还是市值都是一骑绝尘，遥遥领先。

后来者若是与 Hyperliquid 没有差异化的话，很难在 Perp Dex 这个赛道杀出重围，纵观目前几家做的还不错的，都有自己独特的卖点：1）渠道：Lighter 为代表，绑定的是 Robinhood 生态；2）资产类别：Trasia，Entropy 为代表，在美股大宗之外，向亚洲资产与 Pre-IPO 公司定价拓展；3）做市 / 流动性形态：Variational 为代表，以 RFQ + Tradfi 对冲与绝大多数的 CLOB 区分开来。

我个人还能想到的第四个方向，就是与 AI 的融合。这个融合可以是针对的客户群体。当前 Perp Dex 主要的交易主体都是人，我们一直在说未来会有 Agent Economy，那针对 Agent 设计或者优化的 Perp 应该会是一个方向。 又或者是一个足够强，有着足够数据的的 AI 对与金融世界的建模。

就像当前大语言模型是预测下一个 Token，李飞飞 World Labs 世界模型 Atlas 是预测下一个场景，这里的 AI 模型不是预测下一根 K 线，而是模拟未来世界状态概率变化如何传播到资产价格。

按照我刚才说的方向拆开来看：

1）资产类别：HIP-3 之后，现在 Perp Dex 已经不缺美股、指数、黄金这些标准 RWA 类型，Travix 选择继续往两个相对空白的方向走：一个是 Compute Assets——H100、Memory、Chip、Power 等围绕 AI 算力产业链的资产；另一个是 East Asian Exotic Assets—— 日韩股票、区域指数，以及整个亚洲算力供应链相关资产。

2）做市 / 流动性形态：Travix 想做的也不只是传统 Crypto MM。更重要的是尝试把算力提供商、芯片产业链参与者等真正有套保需求的主体引进来。因为真正成熟的衍生品市场，另一边往往存在大量本来就需要套保的人，而不是像咱们 P 小将互相 PVP。

3）AI：这个作为天天研究 Crypto 和 AI 的我个人来说，是最感兴趣的部分。Travix 在做一个我上面提到的 Financial World Model：把 Prediction Market、新闻、社交数据、Smart Money 等信息喂进去，去判断现实世界里某个事件概率发生变化之后，会通过怎样的路径影响不同资产。（ 来源）

3️⃣ $8 卷土重来，这次用 X Money 重写了 NFT 的发行逻辑

导读：没有 Mint 页面。没有连接钱包的按钮。甚至不需要先拥有 ETH。

深潮 TechFlow：传统的 NFT Mint 流程通常是：打开项目网站、连接 MetaMask、批准交易、支付 ETH Gas、等待链上确认，最后 NFT 才会出现在钱包中。Butcher 这次采用了完全不同的路径：用户只需要打开 X App，进入 X Money，向 @jackbutcher 转账 8 美元，并在 Memo 栏填写自己的 ETH 地址即可完成参与。

整个过程中，用户不需要持有 ETH，不需要与智能合约交互，甚至不需要了解 Gas。获取资格的动作发生在 X Money 的法币支付层，而不是以太坊链上。更特别的是，每笔 X Money 交易产生的 Transaction ID 会直接成为生成作品的随机种子，每个人的支付流水决定最终收到的作品形态，支付行为本身也因此成为创作的一部分。

X Money 在这套机制中同时承担了身份验证和反女巫基础设施的角色。传统 NFT 项目长期面临女巫攻击问题，一个人可以低成本创建数十甚至数百个钱包地址，冒充不同用户获取空投、白名单或限量铸造资格。过去项目通常通过灵魂绑定代币、链上行为分析或 Discord 角色等方式识别真实用户，但这些方式既存在漏洞，也会增加参与门槛。

相比之下，创建一个新的以太坊钱包只需要几十秒且几乎没有成本，而创建新的 X Money 账户则需要完成更严格的身份和金融账户验证。Butcher 的实验因此改变了反女巫的成本结构：过去 Crypto 项目能够证明的只是「有一个钱包在这里」，而这套机制试图证明的是「有一个经过验证的真实用户在这里，而且这个人确实完成了一笔支付」。

如果这一实验能够跑通，它实际上展示了一条不同于传统 NFT Mint 的加密资产发行路径：X 账号负责流量和传播，用户可以直接在信息流中发现、讨论并参与项目；X Money 承担法币支付和身份验证功能，让用户无需准备加密货币、连接钱包或支付 Gas；ETH 地址则继续承担最终的链上资产归属和交易功能。

整个流程可以概括为「Post（发现）→ Pay（法币支付）→ Verify（身份验证）→ Mint（链上交付）」。这种路径与过去「先让用户进入链上，再完成资产发行」的方式不同，而是先利用已有社交网络找到用户，最后才完成链上交付。这套模式也可以进一步延伸至 Meme 币发行、众筹、会员体系以及产品冷启动等场景：X 提供流量和身份，X Money 提供支付与反女巫机制，区块链则负责资产确权与可组合性。

（来源）

4️⃣ Arthur Hayes：AI 的债，保险的雷，比特币的燃料

导读：「安全优先」只是幌子，万亿 AI 债务与保险黑洞，将点燃新一轮流动性行情。

Arthur Hayes：这几家 AI 实验室合计没有产生任何利润。因此，它们需要英伟达、博通、谷歌、微软这类盈利科技企业作为后盾，为数据中心租赁、芯片采购对应的债务提供表外担保。芯片与硬件的后续采购，依赖 AI 实验室持续训练最前沿、那个「几乎、几乎、几乎要成为硅基神明」的大模型，同时为客户处理推理请求。

但如果「安全优先」成为新的核心准则，训练新模型的开支虽不会归零，但一定会从当前高位回落；企业会把重心放在提升电力转化智能的效率上，这意味着客户的算力支出变少。本质上，安全优先就是摧毁算力需求。 如果 AI 资本开支依靠经营现金流来融资，那倒没什么好担心的。但问题是，无论 AI 实验室还买不买算力，这数万亿美元的债务都依然存在。

违约不会立刻发生，但一旦 AI 实验室不再按照之前预期的规模消耗算力，这类债务的价格就会下跌。真正的核心问题：是谁买入了这些债务，买入时有没有加杠杆？答案显然是，这帮投机者加了杠杆，买入这些劣质债务。那最终的接盘人又是谁？数百万美国保险保单持有人，其实都间接押注了 AI 这个故事。

而「安全优先」这件事，会毫无缓冲地伤害他们。

无论选哪条路，我们比特币持有者与加密投资者都是赢家。 如果政府无视市场信号，执意投入资金研发这个不具备商业盈利性的「硅基神明」，那就需要印钞来资助这类非生产性支出，这必然催生更多金融投机，推高比特币价格。如果政府选择救助保险行业，就会印钱承接不良 AI 债务，扩大货币供应量，继而推高比特币价格。

「安全优先」意味着三大美国 AI 实验室的算力需求下降。这时政府可以出面，签订承购协议，保证 AI 实验室获得稳定利润，就像美国给部分国防、矿业企业的合同一样。政府将利用这些算力推进通用人工智能研发。最后，政府还能把自研模型回租给 AI 实验室，由实验室向美国本土以及盟国客户出售推理服务，定价极高。

这套方案可以让政府掌握前沿模型，供西方世界按其意愿使用。私人 AI 实验室模式存在一个问题：这些实验室属于全球化企业，有时为了盈利向全球任何人出售模型访问权限，会和政府的国家安全目标冲突。

回到传统金融。把山寨项目债务，替换成受 AI 冲击的软件企业私人信贷，以及 AI 数据中心债务，而这类债务价值完全依赖三大 AI 实验室持续采购算力。私人信贷和 AI 债务市场，在巨额存量债务重压下开始出现裂痕。在市场完全意识到私募自保保险公司资不抵债之前，我们已经看到裂痕浮现。

导火索，就是 AI 数据中心证券化投资级债务遭到评级下调。保险公司当初买入最高评级份额，享受相对同期限美债更高收益。一旦头部实验室无法按预期规模采购算力，产生的现金流不足以偿还数据中心债务，评级机构终将下调债务评级，触发母公司补足资本金，但关联再保险拿不出现金。对于我们这些依靠印钞扩张获利的投资者来说，保险公司资产负债表上这数万亿美元窟窿，必然迎来救助。

「安全优先」并不会立刻带来大规模印钞。这件事交给特朗普做选择，但作为比特币与加密投资者，无论他选哪条路，最终都会迎来更多货币投放。这篇文章会让你确信，8 月末小幅上涨之后加密市场的震荡行情很快会结束。美元总量会持续扩张，比特币和部分山寨币价格将会上涨。（来源）

5️⃣ AAVE 暴涨的最大阻碍：未来 473 天的收入，或无法反哺币价

导读：重启回购，并没有那么容易；拉自己的盘前，要优先还外债。

Odaily：当日，Kelp DAO 的 LayerZero 桥接路线遭遇攻击，大量未经足额 ETH 支撑的 rsETH 被铸造并流入多个链上市场。攻击者随后将这些 rsETH 作为抵押品存入 Aave，并借出大量 WETH。Aave 很快冻结了 rsETH、wrsETH 相关市场，并采取措施限制风险扩散。

但由于攻击者已经完成抵押借贷，资产本身的损失并不会随着市场冻结自动消失。根据 Aave 后续披露，LayerZero 锁仓中一度有 152,577 枚 rsETH 被盗，按照当时 1.0696 rsETH 对应 1 ETH 的参考比例计算，相当于约 163,183 ETH 的缺口。

此后，Kelp 冻结并追回约 40,373 枚 rsETH，对应约 43,168 ETH；Arbitrum Security Council 冻结了攻击者持有的 30,766 ETH；Aave 与 Compound 中攻击者仓位的清算预计还能分别回收最多约 12,323 WETH 和 1,845 WETH。

四部分合计约 87,955 ETH，原本超过 16 万 ETH 的缺口因此缩小至约 7.5 万枚 ETH。

4 月下旬，Aave DAO 联合 EtherFi、Lido、Ethena、Mantle 等多方推出了名为 DeFi United 恢复方案。方案最终形成了一个相当复杂的资金结构。首先，EtherFi、Lido、Ethena、Ink、BGD、Stani（Aave 创始人）等生态参与者合计提供了约 14570 ETH，这部分属于无偿捐赠，不需要 Aave 偿还。

Aave DAO 自己则直接拿出了 25,000 ETH，这一笔尤其值得注意 —— 它虽然不是贷款，也不是未来需要偿还的资金，但却是 Aave 从 DAO 国库中直接拿出来填补损失的。换句话说，这 25,000 ETH 已经实实在在从 Aave 的资产负债表上消失了。剩下的部分，则通过借款解决。

其中最大的一笔借款来自 Mantle，规模最高为 30,000 ETH。按照相关方案，Mantle 提供的是最长 36 个月的信贷额度，利率为 Lido 质押收益率加 1%。此外，为了让被冻结或待清算的资产能够先进入恢复流程，Aave 还需要一笔约 44,787 ETH 的短期过桥资金。

Chado 对事故发生后的 144 天进行了数据统计。从 4 月 29 日到其研究发布时，Aave 协议产生的总费用达到了约 1.812 亿美元，但 Aave DAO 实际留存的收入仅为约 2400 万美元，平均每天约 16.7 万美元。更值得注意的是，Aave 当前的收入水平相比事故发生前已经明显下降。

在此前一个同样长度的 144 天周期内，Aave DAO 留存收入约为 4050 万美元。这意味着，事故之后的 144 天收入已经较此前下降约 41%。再来看 Mantle 的长期贷款。按照最高 30,000 ETH 的规模计算，以 Chado 统计时 ETH 约 2639 美元的价格计算，这笔贷款对应约 7900 万美元。

如果简单按照过去 144 天的收入速度计算，Aave 每天能够留存约 16.7 万美元，那么偿还 7900 万美元大约需要 473 天，也就是超过一年零三个月。当然，这并不意味着 Aave 已经确定要用未来 473 天的全部收入偿还 Mantle，也不意味着回购一定要等到 473 天之后才能恢复。

（来源）