- 置頂
- #5月比特币ETF超黄金ETF流入#
5 月份比特幣 ETF 流入量超過黃金 ETF，比特幣ETF淨流入52.5億美元，黃金ETF則淨流出15.8億美元。
💬這是否標志着主流資本正在轉向數字資產？你認爲比特幣未來有可能取代黃金的避險地位嗎？
#Circle上调IPO定价#
Circle及其股東已上調IPO發行規模與定價區間，顯示投資者需求強勁。根據最新遞交給SEC的文件，Circle及部分現有股東計劃發行3200萬股，定價區間爲每股27至28美元，高於此前的2400萬股和24至26美元。
💬這是對穩定幣行業信心的體現嗎？你對穩定幣賽道有什麼見解？
#Strategy拟发Stride优先股#
全球持有比特幣最多的企業Strategy宣布，將發行250萬股名爲Stride（STRD）的永久優先股，所得收益將用於增持比特幣及一般公司用途。Strategy目前比特幣持有量已超58萬枚，總價值超過600億美元。
💬你如何看待Strategy持續加倉比特幣的策略？BTC後市表現你怎麼看？
#以太坊重组研发团队#
以太坊基金會於6月2日宣布重組核心協議研發團隊，並啓用新名稱“Protocol”，將專注於主網擴展、數據可擴展性（Blob擴容）和用戶體驗優化。此次重組還涉及團隊架構和領導層調整，部分成員也將離開基金會。基金會表示，此舉將加速zkEVM與Layer的發展，提升以太坊的可擴展 - 【Gate 每日行情速遞】📊
一圖解鎖今日加密市場關鍵動態
漲幅榜⭐️ $EDG $ROOT $BRI $VIVI $KRO
熱搜榜🔥 $WEMIX $L3 $SYRUP $EDGEN $LAUNCHCOIN
#恐惧贪婪指数# #涨幅榜#
- 社區早報 — 今日要聞 🔹2025 年 6 月 3 日
1.BTC 報價爲 106,290 美元，24 小時微漲 +0.78%；ETH 報價爲 2,623 美元，漲幅 +3.42%。整體市場小幅震蕩，波動有限。
2.Circle 尋求擴大其 IPO 規模，新估值爲 72 億美元
3.聯準會 6 月維持利率不變的概率爲 95.3%
4.Tether 推出 XAUtO，這是其黃金支持穩定幣 Tether Gold 的新部署版本
5.Strategy 擬發行 250 萬股 STRD 股票，用於增持比特幣
6.據 Token Unlocks 數據顯示，本週 ENA、EIGEN、TAIKO 等將迎來一次性代幣大額解鎖
7.有報道表示，部分 FTX 債權人已收到賠付分發。 - 成長值第 1️⃣ 1️⃣ 期夏季抽獎大狂歡火熱進行中！
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- 🔥 Gate 動態大使專屬發帖福利任務第三期報名正式開啓！🏆 第二期獲獎名單將於6月3日公布！
👉️ 6月3日 — 6月8日期間每日發帖，根據帖子內容評級瓜分 $300獎池
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報名時間：6月3日10:00 - 6月8日 24:00 UTC+8
🎁 獎勵詳情：
一、S級周度排名獎
S級：每週7日均完成發帖且整體帖子內容質量分數>90分可獲S級，挑選2名優質內容大使每人$50手續費返現券。
二、A/B 等級瓜分獎
根據各位動態大使發帖數量及帖子內容質量獲評等級，按評定等級獲獎：
A級：每週至少5日完成發帖且整體帖子內容質量90>分數>80可獲A級，從A級用戶中選出5名大使每人$20手續費返現券
B級：每週至少3日完成發帖且整體帖子內容質量80>分數>60可獲B級，從B級用戶中選出10名大使每人$10手續費返現券
📍 活動規則：
1.每週至少3日完成發帖才有機會獲獎。
2.根據發帖天數和整體發帖內容質量分數給予等級判定，分爲S/A/B等級，在各等級下選擇幸運大使獲獎。
💡 帖子評分標準：
1.每帖不少於30字。
2.內容需原創、有獨立見解，具備深度和邏輯性。
3.鼓勵發布市場行情、交易知識、幣種研究等主題，使用圖例或視頻可提高評分。
4.禁止發布FUD、抄襲或詆毀內容，違規將取
算力為王！黃仁勳談AI如何重構全球價值鏈、機器人何時普及、AI能加速製造業回流美國？
本文整理 NVIDIA 執行長黃仁勳在 Hillen Valley Forum 訪談影片，他分享 AI 將如何引領新工業革命，重塑產業並改變未來就業市場？ （前情提要：黃仁勳拒絕區塊鏈？Nvidia Inception 官網明寫排除「加密新創」申請 ） （背景補充：黃仁勳喊「不要加密貨幣」！Nvidia突喊停Arbitrum合作，態度為何大轉彎？） 輝達 NVIDIA 共同創辦人暨執行長黃仁勳，近期在 Hillen Valley Forum 論壇訪談中，深入闡述了他對人工智慧（AI）發展的洞見。他將 AI 定位為一場全新的工業革命，並為我們描繪了 21 世紀經濟中 AI 如何重塑各行各業，以及人類社會將如何因應這場變革的宏大藍圖，以下動區為您做重點整理。 AI工廠：新時代的智慧泉源 黃仁勳首先解釋了何謂「AI工廠」。他指出，AI 不僅是一項新技術，其建構方式與過去的軟體截然不同，能夠執行以往軟體無法完成的任務。 更重要的是，AI的生產模式產生了變革，「過去的軟體是由人類輸入程式碼來生產，」黃仁勳說，「如今，我們有一個新的產業，軟體是由機器生產的。」這些機器，即大型超級電腦，透過電力運作，產出 tokens，可以被重組為數字、文字、蛋白質結構、圖像、影片、三維模型等各種形式的智慧結晶。 「我稱之為 AI 工廠，因為它每天只做一件事：生產 Tokens。」 這些 AI 工廠產出的智慧 Tokens 將滲透到各個領域，包括醫療保健、金融服務、工程、供應鏈管理，尤其是黃仁勳個人非常看好的教育領域。 他認為，如同電力在過去的工業革命中扮演的角色，AI 工廠產出的智慧也將回過頭來徹底改變和革新每一個現有產業。例如，未來的汽車公司，不僅製造實體汽車，還將設立 AI 工廠來生產驅動這些汽車的智慧（Tokens）。 「十年後，每家汽車公司也將生產運行在那些汽車中的 Tokens。」這種轉變預示著，任何製造實體產品的公司，未來都可能需要一個 AI 工廠來生產其產品所需的「大腦」。這對市場的直接影響是，對運算能力、能源以及相關基礎設施的需求將會激增，NVIDIA 這類提供底層技術的公司將持續處於浪潮之巔。 AI 的演進浪潮與「實體AI」的未來 黃仁勳回顧了現代 AI 的發展歷程，將其劃分為幾個階段。 大約 12～14 年前，以 AlexNet 為代表的電腦視覺突破，開啟了「感知AI」的浪潮，讓機器能夠理解圖像、聲音、震動、溫度等資訊的意義。隨後，大約五年前，「生成式AI」成為焦點，AI 模型學會了理解資訊並進行轉換，例如將英文翻譯成法文，或根據文字提示生成圖像，如同一個通用的翻譯器。 目前，我們正處於「推理AI」（Reasoning AI）的時代。這種AI不僅能理解和生成，更能解決問題和識別未曾見過的情況。它們運用如同人類一般的推理能力，逐步分解問題並應用已學到的規則和原則來解決。 「我們稱之為代理AI，它具有能動性。」黃仁勳解釋道，這些數位機器人可以理解任務、學習、使用電腦、瀏覽器等工具，並為人類執行任務，例如存取 SAP 系統處理供應鏈問題，或存取 Workday 處理人力資源事務。 他預見，未來的 CEO 們將同時管理實體勞動力和數位勞動力，IT 部門可能轉變為代理 AI 的「人力資源部」。 而下一波浪潮，則是「實體AI」。 這要求 AI 理解物理定律，如摩擦力、慣性、因果關係，以及現實世界中的常識。例如，物體不會穿過桌子，滾下桌的球會在地板上，而非消失到另一個次元。具備這些物理推理能力的 AI，一旦置入實體機器人中，便催生了「機器人學」。 黃仁勳認為，這對於美國乃至全球製造業的未來至關重要。「當我們在美國各地建造新的廠房和工廠時，我們希望利用最新的技術。希望在未來十年內，這些新一代的廠房和工廠高度機器人化，幫助我們應對全球嚴峻的勞動力短缺問題。」這一願景暗示著機器人產業、感測器技術以及相關軟體開發將迎來巨大的市場機遇。 全球 AI 競賽與美國的應對之道 面對全球性的AI競賽，黃仁勳提出了美國政府應如何應對的看法。他強調，首先要理解這場競賽的本質，它是一場「無限賽局」，而非有固定時限的比賽。NVIDIA 自身 33 年的發展歷程，橫跨了個人電腦革命、網路革命、行動革命到現在的 AI 革命，正是長期思維的體現。 他從 AI 的三個層面分析了致勝關鍵： 技術層面：智慧資本至關重要。黃仁勳提醒，全球 50% 的 AI 研究人員是華裔，這一因素必須納入戰略考量。這意味著人才的吸引、培養和國際合作將是關鍵。 AI 工廠層面：能源是核心。AI 工廠的運作是將電力轉化為數位 Tokens，如同過去工業革命將能源轉化為實體產品或電力本身。因此，充足且具有成本效益的能源供應是發展AI工廠的基礎。 基礎設施與應用層面：黃仁勳指出，上一輪工業革命的贏家並非發明技術的國家，而是最快應用技術的國家，美國即是典範。因此，對於AI，關鍵在於積極應用，而非恐懼。這包括提升勞動力的技能，使其能夠應用AI，並鼓勵社會各界採納AI技術。 黃仁勳的觀點，無疑為政策制定者和市場投資者提供了清晰的指引。在 AI 競賽中，僅僅關注技術研發是不夠的，能源政策、人才戰略以及推動產業應用將同等重要，甚至更為關鍵。短期市場反應可能體現在對能源股、AI基礎設施概念股以及教育科技領域的關注度提升。 AI 對就業市場的真實影響：轉型而非取代 針對 AI 可能導致大規模失業的擔憂，黃仁勳提出了更為細緻的看法：「新的工作將會被創造，一些工作將會消失，但每一份工作都會被改變。」他強調不應走向極端，而應從基本原理出發分析問題。 在基礎技術層面，AI 的發展本身就創造了新的就業機會。黃仁勳以舊金山為例，指出這座城市因AI而重新煥發活力。「AI 創造了一種新型工作，因為軟體開發的方式改變了。過去由人類編碼、在 CPU 上運行的軟體，現在變成了由機器學習生成、在 GPU 上運行的軟體。」這意味著從工具、編譯器、方法論到數據收集、管理、AI 安全防護等每一層，都在催生新的技術和崗位。...