公司上市与估值 - 证券化代币专业公司Securitize计划通过与特殊目的收购公司Cantor Equity Partners II合并实现公开上市 [1] - 该交易对Securitize的估值达到12.5亿美元 上市后将在纳斯达克以股票代码"SECZ"进行交易 [1] - 作为交易的一部分 Securitize计划将其股权代币化 使股票能够在区块链上交易和转移 [1] 交易结构与投资者 - 现有投资者包括ARK Invest、贝莱德和摩根斯坦利投资管理公司将将其全部股份转入合并后的新公司 [2] - 交易包括通过私募股权投资公开股票融资获得2.25亿美元的新增和现有机构投资 该轮融资由Arche、ParaFi Capital等机构领投 [2] 行业地位与业务规模 - 此次上市将使Securitize成为美国首家提供端到端证券代币化基础设施的上市公司 [3] - 该公司是最大的代币化资产发行商之一 根据RWA.xyz数据 其引导发行了45亿美元的链上证券 [3] - 公司与贝莱德、Apollo和VanEck等主要机构合作 将私募股权份额、信贷和房地产等资产在区块链网络上进行数字化 [3]

文章核心观点 - Streamex Corp（纳斯达克代码：STEX）宣布与行业领先的预言机和技术提供商Chainlink建立战略合作伙伴关系，Chainlink将成为其官方预言机和链上透明度提供商 [3] - 此次合作旨在通过整合Chainlink的储备证明、价格馈送和跨链互操作性协议，提升其黄金背书的稳定币GLDY的跨链功能、透明度和信任度 [1][4] - 该举措是公司将其旗舰产品GLDY（一种受监管、生息、完全由实物黄金背书的数字资产）安全引入链上的重要一步，为机构提供基础设施和黄金背书的生息资产 [5][7][9] 战略合作细节 - Streamex正在整合Chainlink的跨链互操作性协议，最初在Base和Solana主网上进行，使用跨链代币标准实现GLDY的无缝跨链转移 [4][7] - 公司同时整合Chainlink的储备证明，为GLDY的黄金储备提供实时链上验证，并整合价格馈送以提供防篡改的市场数据 [4][7] - 选择CCIP作为互操作性解决方案的原因包括其支持自助部署、为开发者提供完全控制和所有权、增强的可编程性以及零滑点转移 [6] 技术优势与安全特性 - Chainlink的去中心化预言机网络基础设施保障了CCIP的共识层，该网络自2022年初以来已保护了超过1000亿美元的DeFi总锁仓价值，并实现了数万亿美元的链上交易价值 [8] - 跨链代币具有代币逻辑不可知性，开发者可以部署经过预审计的代币池合约，无需在其代币智能合约中继承任何CCIP特定代码 [8] - CCIP提供深度防御安全，其代币池具有可配置的速率限制和可靠性功能（如智能执行），确保在目标链上可靠的交易执行 [8] - CCIP支持可扩展性和面向未来，能够集成新的区块链网络、引入更多代币并纳入新的深度防御安全方法 [14] 公司及合作伙伴背景 - Streamex Corp是一家垂直整合的大宗商品代币化公司，专注于通过受监管、生息且具有流动性的金融工具将实物黄金及其他大宗商品等现实世界资产引入链上 [10] - Chainlink是行业标准的预言机平台，将资本市场引入链上并为大多数去中心化金融提供支持，其技术栈为机构代币化资产、借贷、支付、稳定币等高级区块链应用提供必要的数据、互操作性、合规和隐私标准 [11] - 许多世界顶级金融机构和协议已采用Chainlink的标准和基础设施，包括Swift、Euroclear、万事达卡、富达国际、瑞银、澳新银行以及Aave、GMX、Lido等 [12]

美元主导地位与稳定币 - 截至2025年10月，与美元挂钩的稳定币（如USDT和USDC）占据了价值3000亿美元市场中超过99%的份额 [1] - 如果人民币支持的稳定币市场份额达到10-15%，可能引发集团紧张局势，而超过20%则可能导致全球流动性割裂 [1] - 链上结算规模现已超过每年35万亿美元，是Visa处理量的两倍，形成了一个服务于全球美元需求的“现代欧洲美元网络” [7] 全球外汇储备多元化 - 根据IMF COFER数据，2025年第二季度美元在全球外汇储备中的份额为56.32%，为欧元诞生以来的最低水平 [3][6] - 如果美元份额在2027年前跌破55%，同时伴随每年10亿美元以上的央行数字货币结算，将标志着储备结构的一个转折点 [2][3] - 94%的货币当局正在测试央行数字货币，这表明国家货币的多元化和数字化趋势 [3][6] 稳定币在新兴市场的应用 - 在拉丁美洲和非洲，稳定币已处理了约相当于GDP 8%规模的资金流，在阿根廷为超过500万用户提供保护，并占加密货币交易的60%以上 [8][9][10] - 当稳定币在零售支付中的占比超过20-25%，或在外汇交易量中占比超过15%时，会从稳定作用转向威胁货币主权 [10][11] - 在土耳其等高通胀经济体，稳定币作为非正式的美元通道，发挥着对冲货币崩溃的数字避险作用 [9] 资产代币化趋势 - 代币化国债规模已超过55亿美元，稳定币规模超过2200亿美元，代币化债券在2025年中已达到80亿美元 [13][14] - 预计到2028年，由亚洲和欧洲引领的新主权债务发行中有5%将被代币化，这标志着渐进式改革 [14] - 传统资产（如国债和ETF）正以合规的方式逐步迁移至区块链，机构资金将在二级市场成熟后跟进 [12][13][15] 中国数字人民币与国家主导模式 - 截至2025年6月，中国数字人民币已处理了7万亿元人民币的交易，展示了集中式生态系统快速扩展的能力 [16][18] - 当私人区块链外国直接投资占金融科技流入的比例低于10%时，将出现完全由国家主导的模式，这一水平可能在2026年底实现 [18] - 中国的数字人民币和区块链网络被定位为控制流动性和抵御制裁的战略资产，是融合金融与安全的“数字物流前沿” [17] 俄中贸易与数字资产集团 - 俄罗斯2025年将加密货币用于外贸合法化，其贸易中非美元/欧元结算（使用人民币和卢布）的占比已超过90% [19][20] - 如果50%的贸易转向数字资产，则可能形成一个“国家主导的Web3集团”，央行数字货币桥或许能缓解风险，而美元挂钩稳定币可能 ironically 稳定此类资金流 [20] - 欧盟近期对卢布支持的稳定币A7A5的禁令，标志着数字资产首次成为金融冲突中的直接制裁目标 [21] 人工智能与金融基础设施 - 人工智能在金融基础设施中的应用正在加速，国际清算银行警告自主交易和流动性算法可能放大系统性风险 [5][23] - 到2027年，预计75%的支付将实现即时完成，中国通过国家支持的沙盒和近1000亿美元的投资，有望获得超过30%的份额 [24] - 机器学习辅助工具已实现反洗钱审查自动化，可编程合规性正在兴起 [23] 主权比特币储备与资源瓶颈 - 比特币在主权外汇储备中的占比仍低于1%，若到2030年达到5%，将引发一场波动剧烈的“数字黄金竞赛” [25] - 比特币对能源和半导体供应链的依赖可能创造新的地缘政治瓶颈，而稳定币提供了更稳定的储备替代方案 [25] - 数字资产国库管理着超过1000亿美元的加密资产，揭示了资产负债表如何反映主权风险 [25] 区块链透明度与政府治理 - 区块链正进入政府登记和采购系统，民主国家通过透明账本获得问责制，从而直接增强财政可信度 [26] - 政府采用区块链的市场规模预计将从2024年的225亿美元增长到2030年的近8000亿美元 [26] - 当国家支出的15-20%上链时，区块链采用将达到结构性水平，为开放社会带来治理优势 [26] 人格证明与金融包容性 - 诸如Worldcoin等的人格证明试点项目，在2025年中已验证2亿个身份，可能将借贷成本降低50-100个基点，或将资本获取率提高20-30% [22] - 如果到2027年实现上述影响，将验证人格证明超越炒作的实际价值，并可能塑造AI时代信任框架的演进速度 [22]

文章核心观点 - 全球金融科技公司Broadridge发布白皮书指出，资产代币化正从理论快速转向实践，托管机构是采用的引领者，而财富管理机构则相对滞后 [1] - 代币化有望重塑资本市场、提升效率并为投资者提供更民主化的准入机会，但监管不确定性等挑战依然存在 [2][5] - 早期采用者已获得显著收益，领先者与等待者之间的差距正在扩大 [6] 行业采用现状 - 托管机构引领采用浪潮，63%已提供代币化资产，另有30%计划在两年内提供，总计达93% [1] - 91%的托管机构表示代币化带来了效率、安全性和创新方面的提升 [3] - 资产管理公司正在加速采用，目前仅15%提供代币化产品，但41%计划很快推出 [3] - 财富管理机构最为谨慎，目前仅10%提供代币化资产，33%计划在未来两年内采用 [4] 采用驱动因素与挑战 - 代币化的主要优势包括提升透明度和数据追踪能力、增加流动性和可及性、降低成本并推动创新 [5] - 73%的受访机构认为监管不确定性是代币化采用的最大挑战 [5] - 安全担忧、基础设施缺口以及缺乏通用标准也影响了采用计划 [5] - 财富管理机构采用缓慢的主要驱动因素是运营复杂性以及直接面向投资者模式带来的去中介化 [4] 早期采用者收益与市场活动 - 早期采用者报告平均获得四到五项具体收益，而非采用者报告的感知正面因素少于三项 [6] - 过去6周内，多家公司涉及代币化股权的活动表明市场认知可能正在改变 [4] - Broadridge的分布式账本回购解决方案在9月份日均处理交易量达3390亿美元，是最大的代币化实物资产结算机构平台 [7] 未来发展要求 - 扩大代币化产品规模需要通用标准、监管明确性以及强大的技术合作伙伴 [8] - 机构需将代币化视为核心战略而非次要项目，并推动文化变革 [8] - 规模化采用的关键在于能够大规模、跨资产类别地提供代币化产品，并具备与传统证券同等的可靠性 [8]

市场驱动因素 - 市场处于历史高位，主要由三个关键因素支撑：美联储降息预期、企业盈利表现以及宽松或增长的经济环境[2][4] - 企业盈利是市场最重要的推动力，超过其他任何因素，如果美联储政策转向紧缩将影响盈利[3] - 这三个因素共同创造了金发姑娘场景，但任何支柱出现问题都将导致市场波动[4] 市场可持续性 - 当前涨势被认为是可持续的，因为市场与经济脱节，且经济正变得更加人工智能导向[5] - 标普500指数主要由人工智能导向的B2B企业驱动，面向高端消费者的直接面向消费者业务表现良好[6] - 人工智能预计将继续推动市场上涨，其影响将体现在无法直接看到的领域[7] 人工智能影响衡量 - 人工智能的影响难以通过直接收入流之外的方式衡量，人均收入是评估公司是否以少做多的一个指标[8] - 与零售经纪公司的讨论显示，人工智能带来的生产力提升尚未体现在数据中，例如研究报告数量和合规代理工作的增加[8] - 人工智能导致"不招聘、不解雇"的就业模式，使得公司能够以更少资源完成更多工作[9] 经济衰退风险 - 目前未出现大规模裁员，人们仍有收入支撑消费，从而提振经济，因此不太可能出现严重衰退[10][11] - 经济衰退总是在事后才被确认，而大规模裁员是可靠指标，当前并未出现这一情况[10] 市场上涨催化剂 - 市场进一步上涨需要美联储降息刺激人工智能发展、避免关税相关波动以及有利的财政政策环境相结合[12][13] - 人工智能驱动的涨势可能重新定义为"效率繁荣"，包括代币化和稳定币带来的市场准入扩大[14] - 监管环境的变化，如清晰度法案，为人工智能扩张创造了有利条件[13] 科技股盈利展望 - 本周有五家"壮丽七雄"公司公布财报，盈利表现强劲，此前检查时有87%的公司超出预期[15] - 与以往盈利周期不同的是，多家公司集中在同一天公布财报，市场将进行更多比较[16] - 关键问题在于人工智能需求是否持续，以及是否能从相关公司看到实际收入增长[16] 人工智能最终应用 - 人工智能的最终目标包括更精准的定向广告，如谷歌通过Gmail提供免费服务同时实现精准广告投放[17] - 人工智能将使高级用户能够创建自己的界面，整合不同公司的API，改变信息消费方式[20] 投资机会 - 甲骨文公司受到关注，因其与TikTok的关联以及预期将推出的人工智能产品[19][20] - IBM的Watson X已经转型，新CEO自2020年以来的改革开始见效，类似Meta的重新定位[21][22] - IBM在交易所交易基金中的所有权主要是收益型而非增长型，存在重新评级和重新定位的空间[22] - 两家公司都涉足代币化主题，该领域正在快速发展，提供全球市场准入机会[23]

公司战略与产品发布 - 国际商业机器公司推出名为IBM Digital Asset Haven的新平台 旨在帮助银行、政府和大型公司安全地跨多个区块链管理数字资产 [1] - 该平台提供托管、交易路由和结算功能 支持超过40条公有链和私有链 并包含通过API和开发者工具集成的身份验证及反洗钱等合规工具 [2] - 平台采用软件即服务模式 其SaaS版本预计在今年最后一个季度上线 更广泛的支持计划于2026年第二季度推出 [2] - 该平台是与加密钱包基础设施公司Dfns合作构建 Dfns已为机构客户创建超过1500万个钱包 平台结合了公司的硬件级安全与Dfns的托管技术 [4] 行业趋势与市场需求 - 更多金融机构和企业正在探索将稳定币和现实世界资产代币化纳入其运营 以实现比传统银行渠道成本更低、速度更快、摩擦更少的跨境资金和资产管理与转移 [3] - 随着代币化资产和稳定币的采用增加 机构需要进化 数字资产领域为金融机构现代化其产品组合提供了关键机遇 [4] - 数字资产要融入核心银行和资本市场系统 底层基础设施必须达到与传统金融渠道相同的标准 [5]

公司战略拓展 - 公司于2025年10月27日在日本东京虎之门中央商务区开设办事处，并任命森本洋介为当地代表董事 [1] - 东京作为国际金融中心，日本拥有健全的加密货币监管框架，将其归类为《支付服务法》下的合法资产，并要求加密货币交易所在金融厅注册 [1] - 通过在东京设立代表处，公司旨在开发碳信用、采矿和现实世界资产的代币化机会 [1] 管理层观点 - 公司董事长兼首席执行官李铁表示，任命森本洋介是基于其在日本的关系和经验，并认为东京的布局使公司能接触到亚洲最成熟的投资者，并开发现实世界资产代币化产品 [1] 公司背景 - 公司是一家成长中的农业科技公司，为美国受控环境农业行业的种植者提供产品和服务 [2] - 公司普通股在OTCQB市场交易，股票代码为"NMHI" [2] 行业与产品动态 - 公司将与Datavault AI和Harrison Global Holdings合作，为全球XRP社区推出X Club [6] - 公司董事长兼首席执行官李铁将在XRP首尔2025全球会议上发表题为“代币化的力量：用XRP塑造新数字世界”的演讲 [7]

公司上市计划 - 区块链基础设施公司tZERO宣布计划公开上市[1] - 公司首席执行官Alan Konevsky表示公司使命及向上市公司转型在当前尤为重要[4] - 公司推动上市结构的计划尚待监管批准并取决于市场条件[4] 公司业务与战略 - tZERO以其受监管的数字资产平台和经纪服务闻名[2] - 公司已建立美国领先的端到端经纪商平台以服务代币化证券[3] - 公司平台结合区块链自动化与监管合规以革新新兴Web3经济中的资本形成和所有权模式[5] - 公司正与战略合作伙伴合作以扩大其跨资产类别和地域的业务范围[4] 行业背景与趋势 - tZERO的上市计划凸显了投资者对代币化资产及区块链技术融入传统金融市场日益增长的兴趣[1] - 公司认为代币化将为跨境资本流动和资产形成构建“新轨道”[2] - 代币化正获得机构和散户投资者的青睐[4] - tZERO是近期寻求公开上市的一系列加密货币公司之一 稳定币发行商Circle于6月通过IPO上市 CoinDesk所有者Bullish和加密货币交易所Gemini分别于8月和9月上市[3]

行业整合趋势 - 加密货币交易平台FalconX收购英国ETF提供商21Shares 标志着加密货币和资产管理行业早期整合的案例 [2] - 行业专家认为此次收购将被视为一个重要趋势的早期交易 不仅限于加密货币领域 更广泛地影响ETF领域 [2] - 由于存在大量ETF提供商且许多无法获得显著市场份额 但拥有良好产品 因此行业整合是不可避免的 [3] 交易背景与影响 - 此次收购使FalconX能够推出专注于衍生品和结构化产品的加密货币基金 [2] - 交易是同类中的首例 最接近的类比是去年加密货币ETF提供商Bitwise收购英国的ETC Group 该交易增强了Bitwise在欧洲的地位 [4] - 预计未来将出现其他类型的并购活动以及合作伙伴关系 [4] 监管与市场环境 - 美国证券交易委员会近期承诺加速加密货币ETF的推出 这一监管态势正推动市场兴趣 [4] - 美国正在制定更全面的监管框架 例如GENIUS法案 这将为行业发展提供便利 [4] - 尽管以太坊和比特币近期出现波动 加密货币仍被视为投机性资产 但主要行业参与者和监管机构对此表现出浓厚兴趣 [3][4]

技术性能对比 - DeepSeek OCR模型参数为30亿，在数学公式展开案例中未能识别出“极坐标”，且表格结构识别错误[2] - 参数规模仅9亿的PaddleOCR-VL模型在相同案例中表现优于DeepSeek OCR[2] - 在OCR模型综合性能排名中，DeepSeek-OCR-Gundam-M模型总体得分86.46，低于PaddleOCR-VL的92.56分[2] 技术创新与核心价值 - DeepSeek OCR的核心是DeepEncoder编码器，使用视觉Token对输入上下文信息进行编码，实现了9-10倍文本压缩下96%以上的OCR解码精度，10-12倍压缩下约90%的精度，20倍压缩下仍保持约60%的精度[10] - 该技术实现了连续可调的压缩率，可在压缩率和识别精度之间进行平滑权衡[11] - 模型提出类生物遗忘机制的压缩策略，近期上下文保持高分辨率，远期上下文逐步降低分辨率，模拟人类记忆的自然衰减[12] - 研究探索了解码N个文本Token需要多少个视觉Token的核心问题，证明了AI可以仅用100个视觉Token高精度解压缩出包含1000个文本Token的原文内容，且无需文本分词过程[17] 战略意义与行业影响 - DeepSeek OCR的深层价值在于探索“连续视觉表征压缩”，其研究方向隐隐指向终极追求——“世界模型”[6] - 该技术将大模型的前沿焦点从离散的语言Token重新转向连续视觉表征的视觉Token[6] - 论文证明了AI的主要信息入口可以从语言转向视觉，这种转变效率更高且更符合生物特性[20] - Vision→Text的任务空间完全包含了Text→Text的任务空间，任何文本都可以无损渲染成图像，这种不对称性暗示了将所有输入统一为视觉模态的激进方向[21] - 这一范式为解决长上下文建模中的效率瓶颈、记忆机制设计与多模态融合等核心问题提供了全新思路[22] 实际应用价值 - DeepSeek-OCR具备大规模预训练数据生产能力，可作为大语言模型训练过程中不可或缺的助手，每天可生成数千万页级别的训练数据，显著提升了多模态数据构建效率[15]