Anitttttta

专门给 AI Agents 推出的预付虚拟 Visa 卡都来了。
让 AI 拥有“付钱”的能力，同时保证你的资金安全，满足即时开卡，通过简单的命令行 ，比如 agent-cards cards create --amount 50 或 API，可以在几秒钟内生成一张带有固定金额的虚拟 Visa 卡。
支持 MCP ，你可以直接把它集成到 Claude Desktop 或 Cursor 等 AI 工具中，比如 订机票、买 API 资源、甚至点外卖时自己去付钱。
每张卡都是预付性质的，且可以设置硬性支出上限。
如果你让 AI 帮你完成一项需要付费的研究任务（如购买某份报告或订阅某个临时服务），它可以自己搞定支付流程。
这类卡属于 智能体商业 Agentic Commerce 的一环，Visa 官方也推出了 TAP，Trusted Agent Protocol 支付标准。
问题又给到加密了，crypto 还剩多少窗口期？

100 年前 1 美元约等于 1.6 克黄金
而在现实的美元上写着 The Notes Legal Tender For All Debts ,Public and Private “这是所有债务的法定货币”
从最早期的布雷顿森林体系，美国以尤其强大的黄金储备定义了美元的霸权地位
又因此美国黄金对比全球黄金的储备量下降导致了 1971 年尼克松冲击
再到现如今特朗普不断变化的关税政策
至此，黄金已经不再是投资资产，而是全球政权对抗美元、美债的核心武器
因此，自 2025 年开始黄金涨不代表股市会跌，黄金不再是一个单一的避险资金，越来越多的大国选择抛售美债，转而购入黄金作为储备
持有黄金，似乎是 2026 年，我们可以共同一起改变世界货币政权的一种手段

Cursor 早晚会被 Claude 干掉
IDE 的本质是编译器，coder 是可以直接通过记事本来写代码，用命令写，直接在 Claude Code 通过命令行的方式直接剔除了很多 Cursor 的用户。
IDE 交互并不是核心，本质是后台编译器，编译器本身也是一段代码，语法树、语法分析等等，这个环境是可以被内化的，是可以被大模型学习的，以后就不需要编译器了，大模型可以直接装代码，那么未来就不需要 cursor 这类的 IDE 了。
同理，操作系统也是一段代码。比如虚拟机就是操作系统，本质还是一段代码，一旦被模型学习了，模型就可以自己 replay 所有事情，就不需要外部环境了。

如果 Anthropic 反抗成功，那 Dario 就是成功同时把中美都得罪的创始人。
不过理性想，最终双方应该会妥协到一个可接受的地步，毕竟 Claud 太强大了，且曾在美伊冲突中扮演关键角色。

对币圈来说，新加坡和香港是平行的
新加坡解决3大痛点
1️⃣ TVL，这里依然有着很多OG和老钱 / 资管
2️⃣ 上所资源，谈 listing 绕不过
3️⃣ 投资机构，全球头部公司总会在新加坡安排一些人
香港则主要负责
合规+DAT+支付问题

前几天狠狠给自己放了假，补了一周的 crypto 新闻，好像也没啥大事发生……

工程团队内流传一个评判标准：只要用户完成任务的步骤还能减少，就说明产品还有进化空间
——所有 AI 产品的商业机会所在

最近两篇文章都非常火。
Charles I. Jones（Stanford GSB + NBER，长期研究经济增长的顶级经济学家，写给学术界）在论文 《A.I. and Our Economic Future》 里，给出的判断是：AI 会极大改变经济，但过程大概率是渐进的。
他的框架强调“弱链接”——经济增长取决于系统里最难被自动化的环节，所以哪怕 AI 把很多任务效率提升 10 倍/100 倍，GDP 也未必立刻同步爆发。
增长会来，但比市场想象得慢。
另一边，Citrini Research（美国宏观对冲基金研究机构，面向交易员/基金经理；文中提到研究员与宏观分析师 Alap Shah 的写作）在文章 《The 2028 Global Intelligence Crisis》（副标题是一个“来自未来的金融史思想实验”）里，用的是完全不同的时间尺度：看的是未来 24 个月的资产定价、就业冲击、信用传导和流动性风险。
它的核心警告，如果 AI 替代速度快于劳动力市场、政策和金融系统的缓冲速度，就会出现一种“幽灵 GDP”——账面产出在涨，但收入没有流向普通消费者，需求端反而变弱，最终可能从白领就业压力传导到 SaaS 收入、私募信用、保险资本金，再到整个金融系统的脆弱性。
这两篇文章最值得一起读的地方在于，它们讨论的是同一个现实，但面向的是不同读者、回答的是不同问题。
Jones

这个图很有意思！
红色代表用 AI 编程的，黄色是付费使用 AI的，绿色代表免费使用 AI的，灰色代表不使用AI的。
来源是 Benjamin Tannenbaum 分享的帖子，他根据总人口 8.1B（2026）预测口径分布计算，其中 1.3B AI 用户（约16%），付费用户 15–25M、代码脚手架 2–5M。
这庞大的差距，足以证明往后善于利用 AI 的人群将远远超过不使用、没有接触过 AI 的人群。

很多人还没意识到 AI 不是一个赛道，它在重整整个估值体系
1、Anthropic带崩SaaS，一切软件，卖。
当客户发现用模型API就能完成80%的功能，就不会再愿意为复杂、昂贵、按人头收费的SaaS系统买单。
2、字节跳动带崩恒科，凡是跟字节有竞争关系，卖。
效率差距会被无限放大。
字节的算法、流量分发、商业化能力叠加AI，会让传统互联网公司的获客成本和变现效率显得笨重。
3、七姐妹Capex太吓人，华尔街担心钱赚不回来，凡是Capex吓人，卖。
重资产投入意味着回报周期变长。
当几百亿美元砸进数据中心和算力，利润兑现却看不到清晰路径，市场就会开始怀疑这到底是生产力革命，还是资本消耗战？
4、AI海啸式需求把存储、CPU、光纤价格带飞，同样需要这些东西的消费电子，全卖。
资源被AI虹吸，成本抬升但溢价不在你这里。
AI在重新分配利润池，钱会向“能定价算力和智能”的公司集中，而不是向“使用算力”的公司分散。

这两天先不营业了，安心准备过年