拋售潮背後是對SaaS行業利潤率與長期增長是否仍然成立的根本性懷疑。Anthropic一款AI法務工具，給了全球軟體股“一記悶棍”。從美股、港股到日股，軟體公司股價在恐慌下遭遇重創，市場敘事從“AI賦能一切”急轉為“AI吞噬軟體”。僅2月4日一天，美股追蹤軟體、金融資料和交易所股票的兩項標普類股指數市值合計蒸發約3000億美元，Wind香港SaaS指數類股總市值蒸發近150億港元。風暴中心自然是SaaS（軟體即服務）。Ortus Advisors分析師Andrew Jackson表示，“對於軟體公司來說，當前的情況尤其令人擔憂，因為AI有可能徹底取代傳統的流程鎖定型SaaS產品，從而摧毀它們的商業模式。”華爾街交易員們甚至為此創造了一個新詞——“SaaSpocalypse”（SaaS末日），由SaaS和apocalypse（末日）組合得來。軟體行業將重蹈報紙命運？為何一款AI工具能引發如此大的衝擊？據介紹，Anthropic發佈的是一款Claude Cowork上的面向企業法務的AI外掛工具，其能執行多項文書工作，包括追蹤合規事項、審查合同、撰寫簡報等。產品甫一發佈就引發了法律及資料服務概念股的第一波拋售潮，隨後SaaS與金融科技類股也開始大範圍跟跌。究根結底，拋售潮背後是對以SaaS為首的軟體行業利潤率與長期增長是否仍然成立的根本性懷疑。AI垂類應用的商業模式與業績驗證仍然存在高不確定性，傳統SaaS廠商的商業模式正在受到衝擊。中銀證券指出，當企業可能通過自建AI服務工具替代現有的SaaS服務，SaaS公司盈利可能被大幅度削弱，利潤可能從現有SaaS公司轉向通用大模型公司。國聯民生也表示，本輪AI興起對傳統軟體（尤其是SaaS）真正的衝擊來自於財務預算的現實影響，而非“AI吞噬論”的敘事衝擊。AI產業的興起或導致相關公司加速AI基礎設施/工具上的投入，進而擠壓原有的企業IT預算。已有資料證明了這一點。Menlo Ventures顯示，2025年企業生成式AI總支出已達370億美 元，同比增超2倍；其中應用層190億美元，基礎設施層180億美元。AI正在從邊緣工具演變為企業核心生產力基礎設施。相比傳統SaaS動輒需要十年才能達到類似滲透率的歷程，生成式AI僅用3年就佔據了全球SaaS市場6%的份額。更關鍵的轉變在於採購路徑：2024年企業內部自研和外部採購的比例大致是47%：53%，但到2025年，比例已逆轉為24%：76%。券商指出，這意味著客戶越來越願意為穩定部署、持續升級、專業實施、資料安全合規支付溢價，而不願自己承擔模型選型、微調、維運的複雜風險。且AI從企業評估到最終進入生產的轉化率高達47%，幾乎是傳統SaaS 25%轉化率的兩倍。高盛分析師Ben Snider及其團隊在最近的報告中，直接將當前的軟體行業與2000年代初被網際網路顛覆的報紙行業相提並論。其指出，當行業被市場認定面臨顛覆性風險時，股價見底取決於盈利預期是否穩定，而非估值是否足夠便宜。實際上，微軟CEO 薩提亞•納德拉去年年初就曾直言：AI智能體時代，SaaS的現有形態或將瓦解。“未來，新一代SaaS公司將積極擁抱智能體技術，將其作為核心融入系統（如Copilot），並以此為基礎調整商業模式。這不僅是巨大的機遇，也對現有SaaS巨頭形成了衝擊。”中國SaaS的另一面敘事那麼，國產SaaS行業會受到類似衝擊嗎？答案或許是否定的。中國SaaS產業的市場底色與美國截然不同。此前，市場上有一種論調是“中國沒有真正的SaaS，還未誕生諸如Salesforce一類的SaaS巨頭”。換句話說，中國SaaS市場尚處於發展期，數位化需求巨大。許多行業的數位化轉型仍在進行中，對SaaS工具的需求本身就在增長。這種市場階段差異意味著，不論是在行業人士展望，還是機構券商分析中，AI對中國SaaS行業而言更多的是提升效率、開闢新市場的工具，而非對存量市場的直接威脅。中國SaaS企業面臨的首先是市場教育和使用者習慣培養的問題，然後才是技術顛覆的挑戰。值得注意的是，中國也在政策上為AI與軟體融合發展提供了明確方向。國務院在2025年8月發佈《關於深入實施“人工智慧+”行動的意見》，其中就提出推動軟體資訊服務企業智能化轉型，重構產品形態和服務模式。培育人工智慧應用服務商，發展“模型即服務”、“智能體即服務”等，打造人工智慧應用服務鏈。海通國際認為，AI時代的SaaS變革正在從根本上重新定義軟體產品的三大核心維度，建構起全新的技術和商業生態。在產品形態層面，SaaS產品將實現"三化"突破：互動擬人化使自然語言成為軟體的原始碼，使用者無需掌握複雜操作介面即可通過對話完成業務流程；功能原子化將傳統的大型複雜軟體進一步解構，每個AI Agent專註解決特定問題，如從萬份簡歷中篩選合適候選人；服務主動化則讓軟體從被動響應轉向主動洞察和預警，即時感知業務變化並提出行動建議。其次，開發範式層面正經歷"以模型為中心"的根本性轉變，程式碼生成能力的快速提升將重新定義整個資料自動流動體系。幾天前，黃仁勳也直言，擔心“AI會讓軟體公司變得不那麼重要”的想法是錯誤的，AI系統的設計初衷是與現有軟體工具協同工作，AI將繼續依賴現有的軟體，而不是從頭開始重建基本工具。本次美股的“SaaS末日”可能又是一場發生在產業成熟期、針對商業模式的“敘事危機”，恐慌源於對確定性的追尋；而在中國，軟體產業尚處於建構健康商業模式、證明自身核心價值的“攻堅期”。畢竟，不是所有SaaS資產，都在講述同一個故事；也不是所有名為AI的浪潮，都會帶來同一種命運。 (科創板日報)

最近的AI視訊圈子真是越來越卷的，但是不知道大家有沒有跟我一樣的感覺：雖然工具在不斷的快速迭代，但是要做個精品視訊，其實還是很不科學的。為什麼這麼說呢？傳統AI視訊生成的痛點太明顯了：多個分鏡間的銜接不自然容易出現人物和場景不一致後期配音太麻煩：配音、配樂、配音效、對口型生成的視訊普遍還是 5-10 秒的小片段一個能拿得出手的精品視訊，背後是創作者花大量時間和精力，反覆抽卡、修改、磨出來的。最近，行者發現Vidu 升級了 Q3 視訊模型，可以支援最高 16S 的音視訊 聲畫同步同出高畫質直出，對創作效率的提升是實打實的。大家先看下行者生成的這個視訊：FVP視角，蜜蜂視角，鏡頭無限穿梭。更厲害的是，最新國際權威AI評測榜單Artificial Analysis剛放榜，Vidu Q3直接衝到中國第一、全球第二！硬剛馬斯克的xAI Grok，還把Runway Gen-4.5、Google Veo3.1、OpenAI Sora 2全都甩在身後。Vidu這是用實力告訴全世界：中國速度，真的來了！視訊生成下半場，我們已經開始領跑啦.一、Vidu Q3介紹先來說下Vidu Q3這次升級的內容。1.全球首個16秒音視訊直出： 這絕對是王炸。以前的視訊基本都是8秒、10秒，頂多算個鏡頭，而16秒，已經是一個 有劇本、有分鏡、有穩定角色、有統一美術風格 的，真正的作品。更關鍵的是，聲畫同步，高畫質直出。你輸入的台詞，Q3能直接生成帶配音、音效、背景音樂的視訊。2.鏡頭控制，自由切換： Q3的運鏡能力也進化了，它能根據你的描述，自動進行鏡頭切換，從跟拍切到特寫，從全景拉到俯瞰，讓視覺呈現更生動，敘事感更強。你不再只是一個“抽卡”的人，更像一個“導演”。3.支援文字渲染，多國語言： 這個功能很有意思，可以在視訊裡精準地渲染出中、英、日三種文字。讓文字在視訊裡演戲，對於做一些特效、片頭或者特殊視覺效果的視訊來說，非常實用。大家還記得前段時間很火的花瓣消失特效，我用Q3復刻了一下，並加上了文字渲染。圖生視訊提示詞：讓圖片中的場景人物動起來，她從頭到腳開始分解成啞光紅色的玫瑰花瓣，她的身形變成無數紅色花瓣消失在視訊中，向右吹走。銀光閃爍地拼出漂浮的字母：“消失的他”。在整個效果呈現過程中，背景保持完全不變。紅色的玫瑰花瓣應緩慢飄移，要確保分解過程看起來平滑且在規模和方向上保持一致，背景不得出現扭曲。人物分解成花瓣的過程非常平滑，最後花瓣匯聚成“消失的她”四個字，意境一下就出來了。這種視覺特效，以前得用AE做半天，現在一句話就搞定了。總的來說，這些亮點對創作效率是實打實的提升。它讓AI視訊創作，從【演技生成】進入到【視聽生成】的時代。二、實測場景每一次 AI 工具的進化，對我們創作效率的提升是非常大的。行者從影視創作、AI短劇、AI漫劇、電商廣告、數字人等幾個最主流的應用場景進行測試。1）影視創作首先是影視創作，看下Q3在電影質感和捕捉細膩情緒方面的能力。我選了兩個動態感和鏡頭感要求極高的場景。1.擂台格鬥在圖生視訊中，上傳我們的參考圖，選擇Q3 視訊模型，時長12S。圖生視訊提示詞：視訊從一個緊貼女鬥士側臉的特寫鏡頭開始，她的眼神銳利如刀，馬尾辮在空中劃出動態的弧線。隨著她身體的旋轉，鏡頭以一個流暢的弧形運鏡（arc shot）向外拉伸，同時時間流速急劇減慢進入子彈時間。當她修長的腿以完美的姿態踢中對手面部的瞬間，一圈由汗水和水珠組成的衝擊波以三維形態炸裂開來。每一顆水珠都在明亮的拳擊場頂光下折射出鑽石般的光芒，清晰可見。鏡頭持續環繞，最終定格在展示踢擊完整姿態和對手受擊後仰的經典構圖上，整個畫面充滿雕塑般的美感和極致的力量生成的視訊：這個子彈時間的效果太帥了！弧形運鏡、慢動作、汗水炸開的衝擊波，這些複雜的指令Q3都理解並執行了。整個畫面的力量感和美感都非常到位，完全是電影等級的動作鏡頭。2、香港雨後小巷午夜香港雨後小巷，身穿綠色旗袍的女子在斑駁的霓虹光影中行走。採用粗糙的 16mm 膠片質感，從手持跟拍切入慢動作面部特寫。空靈的女聲畫外音響起：是不是永遠都差一步？整體氛圍憂鬱、懷舊且充滿敘事感。從跟拍到面部特寫的切換很自然。那句“是不是永遠都差一步？的旁白，是直接生成的！無需再匯入剪映後期配音，視訊直出旁白，這效率提升可不是一點半點。2）AI 短劇創作分鏡驅動，一鍵成片。現在AI短劇仍然是視訊變現的一個主航道。傳統的做法是生成劇本和分鏡，文生圖，圖生視訊，再剪輯配音。製作上，我們可以用 Deepseek 或豆包生成劇本大綱。再生成連續的 9 宮格分鏡圖， 把分鏡圖給Vidu Q3。比如這個熱播動漫《仙逆》的二創視訊：我想看看它能不能根據分鏡圖驅動生成視訊並實現多鏡頭演繹。Q3的運鏡能力很強，它能根據分鏡圖，自動進行鏡頭切換，從中景到特寫，從全景拉到俯瞰，讓視覺呈現更生動，敘事感更強。3）AI 漫劇生成現在漫劇有多火，不用我多說了。經過半年發展，現在漫劇也在往精品化方向走了，對畫質和鏡頭感的要求越來越高。以往那種動態漫，已經滿足不了觀眾的胃口了。正好，拿我之前的漫劇分鏡圖生成一個酷炫的少年闖蕩江湖視訊：提示詞：根據上傳的 9 宮格漫畫圖片，生成動漫格鬥動畫視訊，不同的視角，動態感，畫面張力，特殊的透視這個效果讓我很驚喜。視訊裡有特寫、有全景、有仰拍、有俯瞰，鏡頭語言體現得非常好。還自動配上了一段非常中二但又很燃的旁白： 命運的齒輪開始轉動，少年將肩負起守護世界的重任。聲畫同步，一步到位，這對於漫劇創作者來說，簡直是神器。4）電商拍攝廣告降本增效，氛圍拉滿這兩年，電商領域的AI視訊應用也越來越廣。以前拍一組服裝大片，得飛倫敦實景拍攝——機票、酒店、場地、模特、攝影師，一套下來大幾萬。現在用Q3 流程簡單很多：1.建立一張 9 宮格的倫敦街拍時尚大片場景圖2.使用 Q3 生成”實拍視訊“圖生視訊提示詞：根據上傳的 6 宮格故事版，生成連續視訊，每一個網格一個鏡頭，動態感，電影質感成片效果非常棒，模特走在倫敦街頭，背景音是真實的街道環境音——汽車引擎聲、行人交談聲、咖啡館的輕音樂。Q3的音效渲染能力在這種場景下特別加分，氛圍感直接拉滿，讓廣告看起來更真實、更有質感。5）跨境電商跨境電商商家來說，Q3可以快速生成虛擬模特展示商品，成本極低。一條介紹視訊，可以一鍵生成多國語言版本，助力出海。日語版：ピンクの背景の前で、女性が両手で頬を支え、嬉しそうな表情を浮かべ、右手に化粧品の箱を載せている。女性のセリフ：「天然酸素で、肌にハリと活力を。內側から輝く美しさを引き出してくれるから、寢る前に使うのが好きなんです。」日語發音很標準，口型也對得上，人物表情和台詞的情緒很搭。對於需要快速本地化的跨境賣家來說，這個功能太香了。6）動漫二創據貓眼專業版資料，《瘋狂動物城 2》上映 61 天， 總票房破 44 億。基於它的二創視訊也獲得了不少流量。我簡單做了個尼克、朱迪在動物城的打鬥視訊，效果不錯。鬼殺隊蝴蝶忍我還測試了一個更複雜的場景，《鬼滅之刃》中蟲柱蝴蝶忍的特效大招，測試Q3在多個大幅度運動下能否始終保持穩定一致。圖生視訊提示詞：鏡頭始於劍尖的耀眼特寫，一道明亮的紫色光芒瞬間爆發。隨著女主角——鬼殺隊蟲柱蝴蝶忍向前疾衝，鏡頭迅速後拉並跟隨她的動作。她的劍身劃出一道巨大的紫色能量漩渦，無數發光的能量蝴蝶從中誕生，環繞著她飛舞。在滿月和紫藤花的背景下，她的蝴蝶羽織在高速移動中完全展開，色彩斑斕。鏡頭跟隨能量軌跡進行一次高速螺旋運鏡（spiral tracking shot），全方位展示這一招`蝶之舞·戲弄`的華麗與威力，最終在她突刺的終點定格，能量達到頂峰，照亮她那帶著一絲冷酷的微笑。這個長提示詞對AI的理解能力要求很高。Q3完成得相當不錯，螺旋運鏡、能量漩渦、發光蝴蝶這些核心元素都表現出來了，畫面非常華麗，大招有味。7）數字人現在很多博主開始用自己的AI形象出鏡了。我測試了用Q3生成虛擬IP演講和直播的場景。虛擬IP 演講提示詞：Mid shot, frontal perspective, fixed lens. Screen: Inside, a woman wearing a white camisole is wearing a microphone. Expression: Confident. Action: Open your hands and gesture while giving a speech. The woman speaks:英文台詞：seek out strong women, to be friends to align yourself with, follow your dreams,not your boyfriends, never doubt that you are valuable and powerful, and deserving of every chance and opportunity in the world。人物表情自信、自然，手部動作和演講內容匹配，鏡頭感很強。英文發音地道，口型精準。用這個來做知識付費課程或者分享視訊，完全沒問題。三、如何使用看了這麼多案例，是不是已經躍躍欲試了？行者跟大家介紹下使用方法。第一步：打開 Vidu 官網，點選左側菜單 "圖生視訊"或”文生視訊”傳送門：Vidu網站：https://www.vidu.cn/Vidu API：platform.vidu.cn第二步：按照下面的說明操作1.選擇 Vidu Q3 視訊模型：一定要選Q32.輸入視訊提示詞：包括動作、表情、運鏡，如果需要配音，就把台詞也寫進去。3.如果是圖生視訊，記得上傳一張高畫質的參考圖。4.選擇時長：根據你的場景和台詞長短，選擇8秒-16秒的時長。記住，不是非要16秒，合適的才是最好的。第三步： 點選創作按鈕，然後泡杯咖啡，等待你的大片誕生！四、評測體會生成了幾十個視訊之後，行者的真實體驗是：它不是在某個單點上有所突破，而是系統性地解決了AI視訊創作的核心痛點。首個支援16秒音視訊直出，聲畫同步，這讓AI視訊擁有了完整的視聽語言，創作效率指數級提升。從抽卡到導演： 人物一致性、動作連續性、口型精準性、畫面質感都做得非常好。加上多鏡頭自動切換和聲音驅動情緒，讓創作者可以真正地去“設計”和“導演”一個視訊，而不是靠運氣抽卡。為本土化而生： 支援中、英、日三種語言的文字渲染和配音，對國內創作者和出海業務都非常友好。可以說，Vidu Q3推動了AI視訊從【演技生成】到【視聽生成】時代的到來， 對於我們這些內容創作者來說，它是一個可以真正投入生產線的強大工具。五、寫在最後每次測評完一個強大的AI工具，我都會有些感慨。技術的進步，最終目的不是為了炫技，而是為瞭解放生產力，解放創造力。Vidu Q3的出現，把我們從繁瑣的視訊剪輯的工作中解放出來。我們不再需要為鏡頭不連貫而頭疼，不再需要為後期配音而熬夜。我們可以把更多的精力，投入到真正重要的事情上——講好一個故事，表達一種情緒，創造一個世界。AI的浪潮滾滾向前，它不會停下來等待任何人。作為創作者，我們唯一能做的，就是擁抱它，駕馭它，用它來武裝我們的思想，放大我們的創意。工具本身沒有價值，用工具創造出的作品才有。好了，今天就聊到這。我是行者，一個只講乾貨的AI實戰派。大家趕緊去試試Vidu Q3吧，期待看到你們的創想無界！ (行者AI視訊)

近日，國家網信辦發佈《人工智慧擬人化互動服務管理暫行辦法（徵求意見稿）》（以下簡稱徵求意見稿）並公開徵求意見，為該領域發展劃定基本遵循。在電商場景中，所謂的“擬人化互動服務”既包括通常意義上的數字人主播、虛擬客服等數位化形象，也涵蓋智能導購、AI陪聊式行銷等類人際交流服務形態。徵求意見稿的出台，堅持健康發展和依法治理相結合的原則，鼓勵擬人化互動服務創新發展，對擬人化互動服務實行包容審慎和分類分級監管，防止濫用失控。面對AI工具在電商應用中的機遇與挑戰，如何揚長避短，讓AI電商從“叫好”走向“叫座”，需要平台與商家協同發力、久久為功。1AI賦能電商的落地實踐“去年年底，平台AI生成直播引流視訊素材供給量首次超過商家人工上傳量。若以單日人工製作一條（成本100元）、AI生成百條素材計算，單日可節省萬元成本。”抖音電商相關負責人鄒女士介紹，智能工具的出現讓缺乏行銷資源的小店也能享受AI紅利。記者走訪發現，當前電商平台推出的AI工具，主要聚焦內容創作與智能行銷兩大領域，商戶通過“數字人”開展低成本直播、智能客服全天候應答、AI生成商品介紹與行銷話術等方式提升營運效率。AI+電商讓原本需要專業技能和人力投入的線上生意，變得可被“數字員工”分擔抖音電商相關負責人表示：“相較於頭部主播，中小商家內容曝光能力較弱，而AI工具的作用正是幫助中小商家實現內容批次生產與裂變傳播。”創意、客服、診斷等工作轉變為由AI輔助東莞市某飾品廠的沈經理開通AI服務後，僅半個月便成交超4萬單，躍居平台相關品類榜首。其關鍵在於通過AI捕捉熱門關鍵詞，快速生成高轉化文案，帶動搜尋曝光翻倍。主打本地生活服務的美團，近期升級餐飲門店AI電話接待能力，借助語義識別、對話分析等模型，幫助門店“讀懂”顧客需求。AI助力餐飲店舖系統統計30天內顧客高頻諮詢問題（如預訂、排隊、優惠等），並給出針對性改進建議2繁榮背後的發展隱憂儘管AI+電商發展勢頭迅猛，但供需錯配、資料困境、價值失衡等問題也逐漸顯現，成為制約其賦能實體經濟的瓶頸。非遺竹編從業者李女士坦言，AI生成非遺產品圖效果失真、物品違和，想調整參數卻找不到門道，而相關培訓課程要麼收費，要麼耗時過長，她和老伴無暇學習。“AI創作最佳化多為熱門關鍵詞堆砌，對於深耕差異化供給的小店而言，仍需手動撰寫標題、拍攝實拍圖。”浙江杭州初創服飾商家張先生表示，“AI會逐漸拉平各品牌內容水平，單條爆款價值大幅降低。”1688平台資料顯示，其110多萬商家中78%為中小商戶，普遍缺乏專業營運團隊。頭部1萬名商家AI全託管授權率達40%，中小商戶滲透率僅15%，呈現“認知熱與落地冷”的反差。本應是中小商戶“突圍工具”的AI，卻因使用門檻、成本壓力等因素，進一步加劇了頭部與中小商戶差距。AI模型效果高度依賴資料質量，缺乏優質資料支撐的智能系統，輸出結果往往空洞無價值。而中小企業普遍缺乏資料積累能力，導致AI工具難以發揮最大效用。AI賦能商家數位化選品入口“資料零散且多為手工記錄的訂單、庫存資訊，未形成結構化資料資產，無法與‘生意模型’有效對接。”廣東中山商家林先生以AI選品功能為例指出，由於自身銷售資料有限，AI無法精準捕捉市場需求，推薦的新品款式與目標客群脫節，導致開款成功率偏低。此外，AI工具的效益多體現在內容批次生產、觸達效率提升上，短期內難以看到確定性收益。《2025中國數字行銷趨勢報告》顯示，去年廣告主對行銷投流的積極態度比例下降14%，而行銷帶動增長的預期已從2021年的17%下滑至8%左右。流量成本攀升與增長預期低迷的雙重壓力，迫使中小商家更想要精準的轉化率。廊坊某女裝品牌的朱經理表示，許多線下企業不缺AI投入的預算和決心，但更願意為“同城引流”等“即插即用”類產品持續買單，對於需要長期投放、學習的AI經營工具，他擔心“白忙活”一場。3破解“叫好不叫座”挑戰過去“酒香也怕巷子深”，如今AI賦能電商讓“對的人”看見“對的貨”，但要讓這份紅利落到自家生意上，仍需從降低使用門檻、規範行業發展等多方面發力。1688商家智能負責人表示，平台需深入企業一線調研，圍繞真實業務場景與痛點，量身定製AI解決方案，推動AI能力在業務環節深度落地。對於商戶自身而言，需理性看待AI工具的價值，避免盲目跟風。中國電子商務協會副秘書長林智勇在電商AI行業峰會上表示，商家應根據自身業務需求與資源狀況選擇合適的AI工具，聚焦核心環節效率提升；同時要認識到，AI工具是輔助手段，不能替代人的核心決策與創新能力，應注重人機協同，讓技術服務於業務發展，在創新與合規之間找到平衡點。湖南工業大學馬克思主義學院副教授向漢慶在相關學術會議中提到，需要強化勞動主體實踐地位，激發創新思維，建構人機協同的新型勞動範式，在電商領域推動商家從“機械操作”向“創新創造”轉型。儘管演算法在迭代、平台推廣邏輯在變化，多數受訪商家仍認可AI工具在生產端的價值。“至少它讓我們不用再糾結怎麼拍素材、找客戶，能把精力放在選款和服務上，這就是最大助力。”朱經理表示，“目前來看，AI+電商還需在個性化推薦精準度、演算法可解釋性等方面補齊短板。” (新華網)

ChatGPT is overrated. Here’s what to use instead.當我需要人工智慧的幫助時，ChatGPT 不再是我的首選。（插圖：Elena Lacey/《華盛頓郵報》；Adobe Stock）你那位喜歡嘗鮮的朋友對 ChatGPT 的膳食計畫讚不絕口。你的老闆認為 Microsoft Copilot 能“提升 10 倍生產力”。你的社交媒體動態則認為 Meta AI 簡直就是個垃圾機器。他們大多隻是憑感覺行事。我可以告訴你那些人工智慧工具值得使用，那些應該避免使用，因為我一直在營運一個聊天機器人實戰俱樂部。我根據人們使用人工智慧進行的實際活動，進行了數十項機器人挑戰，包括撰寫分手簡訊和工作郵件、解讀法律合同和科學研究、回答棘手的研究問題以及編輯照片和創作“藝術作品”。包括暢銷書作家、參考圖書館員、一位著名科學家，甚至一位普利策獎得主攝影師在內的人類專家對結果進行了評判。經過一年的機器人大戰，有一點顯而易見：沒有絕對最好的AI。如今使用聊天機器人的最明智方式是針對不同的任務選擇不同的工具，而不是指望一個機器人就能包攬一切。舉個例子：聊天機器人界的“舒潔”——ChatGPT，在我所有的直接對決中都敗下陣來。即使是那些最終獲勝的機器人，也很少能達到人類及格的水平。評委們表示，Anthropic公司的Claude機器人寫出的分手簡訊比我寫的還要好。大多數機器人被“iPhone有多少個按鈕？”這個問題難住了。ChatGPT在一個真實的醫學問題上擊敗了一位頂尖醫生——但它給出的建議也可能對你造成嚴重傷害。讓人類專家來評判這些測試，改變了我對聊天機器人的看法，以及我在生活中使用它們的方式。即使你擔心人工智慧會搶走工作、破壞環境或侵犯隱私，但拋開炒作，瞭解當今人工智慧工具的實際表現仍然很有價值。提升人工智慧素養可以幫助你認識到，機器人並非真正“智能”，但同時又能最大限度地發揮它們的實際功能。那款聊天機器人最適合你？三年前，ChatGPT 開啟了生成式人工智慧的競賽，如今它的開發商 OpenAI 表示，它每周的使用者量高達 8 億。過去，每當我想尋找同義詞或冷知識時，它都是我的首選。但當我開始系統地進行測試後，發現 ChatGPT 在最受歡迎的聊天機器人中排名從未超過第二。（《華盛頓郵報》與 OpenAI 有內容合作關係。）OpenAI 近期發佈了內部“紅色警報”，指示員工將工作重心從網頁瀏覽器等項目轉移到改進 ChatGPT 的響應能力上。“我們很高興能在 2026 年繼續提升 ChatGPT 的性能，”發言人 Taya Christianson 表示。根據我的機器人格鬥俱樂部經驗，我現在會針對不同類型的任務選擇不同的機器人。以下是實際操作中的具體情況：我用Claude來寫作和編輯。它的措辭更優美，偶爾還能開個玩笑，而且不太可能像 Claude 那樣，在郵件開頭就用“希望你一切都好”這種令人心碎的客套話。在我的一項測試中——用 Claude 寫一封道歉信——評委Pamela Skillings說 Claude “能夠傳達真實的人類情感和周到的考慮”。為了進行研究和快速尋找答案，我使用Google的AI模式，而不是普通Google搜尋結果中彈出的AI概覽，後者可靠性遠不及前者。AI模式是一款聊天機器人式的搜尋工具，它可以在給出答案之前進行數十次搜尋。這也有助於它提供更及時的資訊：在我的研究測試中，它正確識別出了目前推薦的乳腺炎（一種乳房感染）治療方法，而其他機器人提供的卻是過時的方案。在處理文件方面，我使用Claude。在我的文件分析測試中，它是唯一一個從不捏造事實的機器人。資深公司律師斯特林·米勒法官表示，當我讓機器人就一份租賃協議提出修改建議時，Claude 的回答最接近“律師的良好替代品”。對於圖像處理，我使用Google的Gemini，它在我設計的所有測試中都遙遙領先於其他競爭對手。當我讓機器人從照片中移除兩個主體中的一個時，結果非常逼真——甚至連裙子上亮片反射的光線等細節都完美呈現——以至於評委、攝影記者大衛·卡森驚嘆不已。他根本看不出Gemini的輸出是由人工智慧生成的。我已經介紹了一些主要的AI應用案例，但並非全部。（如果您有關於更公平的機器人測試的建議，請給我發郵件。）我的測試比科技公司喜歡吹捧的行業基準測試需要更多的人為判斷。他們通常使用自動化測試，讓機器人回答一系列問題，就像醫學或法律考試一樣。但機器人可以被訓練成在這些測試中取得高分，掩蓋了它們在實際問題中表現不佳的事實。你可能不會同意我提出的每一個問題或個別評委的觀點，但人類的評估方式更接近我們現在實際使用人工智慧的方式。這就引出了另一個問題：什麼時候應該使用聊天機器人？當機器人讓我們失望時在我的AI格鬥俱樂部裡，機器人有時表現令人印象深刻。但只有一次，裁判給機器人的總分超過了70%——這是通常的及格分數線。那一項得分——84%——是 Gemini 在圖片製作和編輯方面的得分。大多數獲勝者的得分都在 50% 到 65% 之間。“問題是，沒有那個工具能全都拿到 10 分，”擔任我們摘要測試評委的律師米勒說道。這並不意味著如今的人工智慧工具毫無用處。但這確實意味著，你需要對它們的侷限性抱持懷疑態度。將人工智慧應用於某項任務並不總是能提升其效果。當我們測試人工智慧回答冷知識問題的能力時，我們的圖書管理員評委表示，他們完全可以通過傳統的Google搜尋找到大部分答案。人工智慧確實加快了給出答案的速度，但問題在於，其中一些答案是錯誤的。最有效的AI素養訓練方式莫過於觀察機器人的失敗。在我的知識問答測試中，它們連iPhone上有多少個按鈕都答不上來。ChatGPT說是四個，Claude和Meta AI說是三個，而Copilot說是六個。正確答案是五個，指的是最新的高端iPhone機型。為什麼會有這樣的困惑呢？因為機器人過度依賴文字，而且目前還不擅長識別圖片。如今的聊天機器人極力想要立即給你一個看似答案的答覆。它們非常不擅長表達不確定性。例如：在我舉辦的知識競賽中，我問機器人：“《神奇四俠》在爛番茄上的評分是多少？”當時，它是票房冠軍。但即使是最終的獲勝者——AI模式，也答錯了，給出了2015年一部臭名昭著的《神奇四俠》電影的評分。它甚至都沒問我指的是那一部。在我的寫作測試中，當機器人無法將措辭與上下文相符時，它們常常顯得不夠真誠。ChatGPT 就曾有過一次令人尷尬的經歷，它在分手簡訊中使用了帶有被動攻擊意味的短語“that said”：“我覺得你是個很棒的人。話雖如此，我意識到我們之間沒有未來。”如果我可以改變當今人工智慧工具的一件事，我會讓它們更擅長提出後續問題，這些問題可能會徹底改變答案。當我請加州大學舊金山分校醫學系主任鮑勃·瓦赫特（Bob Wachter）評價ChatGPT對真實醫療問題的回答時，他的一番話讓我印象深刻。他指出，擁有無限知識的機器人與一位優秀的醫生之間的區別在於，醫生懂得如何用更多的問題來回答問題。這才是真正解決問題的方法。瓦赫特建議了一種我現在經常使用的AI策略：在向聊天機器人提出問題之前，儘可能詳細地提供所有資訊，因為AI可能不會主動詢問某些資訊就嘗試回答。例如，與其說“總結這份租賃合同”，不如說“為華盛頓特區的租戶總結這份租賃合同，並標記有關費用、續租和提前終止的條款”。我還向我的聊天機器人加入了一條“自訂指令”，告訴它們“如果提示含糊不清，則在回答之前先請求澄清”。我希望這些技巧能幫助你從人工智慧中獲得更有用的答案。這些工具會不斷發展——它們的問題也會隨之而來。基於你的資料來個性化機器人回覆的做法，增加了隱私侵犯和操縱的風險。我總是會更改機器人的默認設定來保護我的資料。2026年及以後，我們必然會面臨更多的人工智慧產品。我們該如何應對？對我來說，答案和今年以來一樣：讓機器人格鬥俱樂部持續運轉——並且讓人類坐在裁判的位置上。 (invest wallstreet)

人工智慧（AI）正以前所未有的速度重塑全球經濟與金融圖景。隨著資本市場對AI相關公司的熱情持續高漲，一個不可避免的問題浮出水面：我們是否正在見證一場類似上世紀90年代末網際網路泡沫的投機狂潮？2025年，聯準會副主席菲利普·N·傑斐遜在克利夫蘭聯準會金融穩定會議上，系統闡述了他對當前AI熱潮與網際網路泡沫時代的比較分析，並提出了判斷AI是否存在泡沫的四個關鍵指標。這一講話不僅反映了全球最重要央行對新興技術的審慎觀察，也為市場參與者提供了理性評估AI熱潮的清晰框架。一、聯準會的觀察基點：雙重使命與金融穩定聯準會的一切政策與觀察均圍繞其法定“雙重使命”——最大化就業與價格穩定展開。傑斐遜明確指出，評估人工智慧的影響必須從這一根本任務出發。這意味著，聯準會關注AI不僅在於其技術突破或市場表現，更在於它如何影響整體就業水平、勞動生產率、經濟增長潛力以及通貨膨脹走勢。從就業角度看，AI展現出雙重效應。一方面，它通過提升工作效率、創造新崗位（如AI研發、部署與維護）促進就業；另一方面，其自動化替代效應可能導致部分職業萎縮，尤其對年輕、經驗較少的勞動者衝擊可能更大。傑斐遜指出，若AI僅替代現有勞動力而未能同步創造新崗位，可能引發短期經濟放緩。這種“替代與補充”的動態平衡，是判斷AI對勞動力市場結構性影響的核心。從價格穩定視角，AI提高生產率有助於降低生產成本，對物價構成下行壓力。高效資源配置、供應鏈最佳化、決策輔助等應用都可能抑制通膨。但同時，AI基礎設施（如資料中心）建設推高土地、能源等投入品價格，AI人才薪資上漲也可能帶來成本推動型通膨。這種雙向影響使AI對通膨的淨效應充滿不確定性，需持續監測。為實現雙重使命，穩健且有韌性的金融體系至關重要。聯準會通過半年度的《金融穩定報告》（FSR）持續監測系統性風險。最新調查顯示，30%的市場聯絡人將“對AI的態度轉變”視為金融體系顯著風險，較春季的9%大幅上升。這似乎警示，若市場對AI的樂觀預期突然逆轉，可能引發金融條件收緊與經濟下行。因此，聯準會將AI納入金融穩定監測框架，正是為了防範技術熱潮可能滋生的資產泡沫與金融脆弱性。二、監測框架：FSR與市場情緒跟蹤聯準會對AI的監測並非孤立進行，而是嵌入其整體金融穩定評估體系中。FSR不僅關注傳統風險如槓桿率、資產估值、融資風險等，也將新興技術帶來的結構性變化納入視野。傑斐遜強調，政策制定者必須區分“周期性波動”與“結構性變化”，而AI很可能屬於後者。這意味著，AI帶來的生產率提升可能改變就業與通膨間的關係，進而影響貨幣政策傳導機制。市場情緒是FSR關注的重點之一。調查顯示，近三分之一的市場參與者已意識到AI情緒逆轉的潛在風險。這種共識本身可能成為“自我實現的預言”——一旦樂觀敘事轉向，資本快速撤離可能導致資產價格劇烈調整。相比網際網路泡沫時期，今天的資訊傳播速度與演算法交易普及可能放大市場波動。因此，聯準會對情緒指標的跟蹤，實質是對潛在系統性風險的早期預警。此外，AI在金融業自身的應用也帶來新的監測挑戰。高頻交易、智能投顧、風險模型等AI工具在提升效率的同時，也可能引發新的同質化風險與順周期性。聯準會正通過擴展分析工具包（包括利用AI技術自身）來加強對這些新興風險的識別與評估。三、四個核心指標：判斷AI泡沫的試金石傑斐遜通過對比當前AI熱潮與1990年代末網際網路泡沫，提煉出四個關鍵差異點，這些差異可以成為判斷當前AI領域是否存在嚴重泡沫的核心指標。（一）盈利基礎：從“故事驅動”到“盈利支撐”網際網路泡沫時期，大量公司僅憑“．com”概念上市，缺乏可持續的盈利模式，收入微薄甚至為零，依賴外部融資與市場狂熱維持營運。相比之下，當前AI領域的領頭企業（如部分科技巨頭）普遍擁有堅實且多元的盈利管道。它們不僅通過AI服務直接創收，更將AI深度嵌入現有產品體系，提升核心業務競爭力。這種“盈利支撐”的發展模式，使AI投資更具基本面依據，降低了純投機炒作的空間。然而，傑斐遜也指出，私募市場的活躍可能部分掩蓋了早期AI公司的盈利困境。大量風險資本湧入AI初創企業，這些公司雖未上市，但估值高企，若未來無法實現盈利，仍可能成為風險源。因此，盈利指標的觀察需兼顧公開與私募市場。（二）估值水平：市盈率相對克制網際網路泡沫巔峰期，網際網路公司市盈率常達數百甚至上千倍，反映出市場對遠期增長的非理性樂觀。當前，儘管AI概念公司股價大幅上漲，但其市盈率仍遠低於歷史峰值。這一定程度上表明，投資者在追捧AI的同時，仍在一定程度上錨定企業實際盈利與現金流。當然，估值合理性需結合行業特點與增長階段綜合判斷。AI作為通用目的技術，其長期價值創造潛力巨大，適度溢價有其合理性。但若估值脫離基本面過快上漲，仍可能滋生泡沫。聯準會關注估值指標，正是為了辨別市場熱情中的理性成分與過熱訊號。（三）上市公司數量：投機廣度有限1999-2000年，超過1000家網際網路公司上市，形成“遍地開花”的投機盛況，甚至更名加入“．com”即能推高股價。當前，被明確歸類為“AI核心企業”的上市公司約50家左右（依據特定指標），數量遠少於網際網路泡沫時期。這表明市場投機行為相對集中，尚未蔓延至整個市場。但傑斐遜也提醒，私募市場可能隱藏著大量AI初創公司，它們雖未公開交易，但融資活動活躍。若這些公司未來批次上市或融資環境突變，可能成為新的不穩定因素。因此，“公司數量”指標需動態觀察，涵蓋公募與私募領域。（四）金融槓桿：債務依賴程度較低網際網路泡沫時期，許多公司依賴股權融資，債務槓桿有限，這某種程度上減少了泡沫破裂對金融體系的直接衝擊。當前，AI公司同樣較少依賴債務融資，這有利於限制風險傳導。然而，近期趨勢顯示，為支撐AI基礎設施（如資料中心、算力叢集）的巨額投資，部分企業開始增加債券發行與信貸融資。傑斐遜特別指出，隨著AI從軟體層面向硬體基礎設施擴展，資本投入需求急劇上升，可能導致槓桿率逐步攀升。若AI情緒逆轉，高槓桿公司將面臨更大償債壓力，進而通過信貸管道將風險擴散至更廣經濟領域。因此，槓桿指標需密切關注其演變趨勢。四、對市場從業者的啟示傑斐遜的論述不僅為政策制定者提供分析框架，也為投資者、企業及研究人員帶來重要啟示：第一，觀察問題需從觀察者的根本任務出發。 投資者應超越短期市場情緒，深入分析AI技術對企業基本面（盈利能力、成本結構、競爭壁壘）的實質影響。企業則需聚焦AI如何提升自身生產率與長期競爭力，而非盲目追逐概念。第二，辨別周期性波動與結構性變化。 AI代表的是可能持續數十年的技術革命，其影響是結構性的。市場波動中應區分長期趨勢與短期噪音，避免將結構性機會誤判為周期性泡沫，或反之。第三，關注整體市場反應與系統性風險。 單個公司或類股的上漲未必構成泡沫，需評估市場整體估值水平、資金集中度、槓桿情況與情緒一致性。尤其需警惕AI敘事從“盈利支撐”轉向“故事驅動”的跡象。第四，善用分析工具，包括AI本身。 AI技術可被用於更精準地評估市場風險、企業價值與經濟影響。從業者應積極利用資料分析、機器學習等工具提升決策質量，同時警惕模型同質化可能帶來的新風險。五、以理性與熱情持續、多維、動態參與傑斐遜最終結論相對審慎樂觀：基於盈利基礎、估值水平、公司數量與金融槓桿四個維度的比較，當前AI熱潮與網際網路泡沫存在顯著區別，重演1990年代末劇烈崩盤的可能性較低。AI發展根植於一批盈利穩健的成熟企業，且整體金融體系韌性較強。然而，不確定性依然存在。AI對就業、通膨、生產率的長遠影響仍需時間驗證；市場情緒可能逆轉；私募市場活躍度可能掩蓋風險；基礎設施投資推高槓桿的可能性值得警惕。因此，聯準會將持續監測AI發展，確保其在一個穩定、有韌性的金融環境中展開，最終服務於最大化就業與價格穩定的根本目標。對市場而言，傑斐遜的分析提供了理性評估AI投資的工具箱。在技術革命與資本熱情的浪潮中，保持清醒、區分本質與表象、聚焦長期價值，或許是避免泡沫、擁抱變革的最佳姿態。AI是否為泡沫？答案不在簡單的是與否，而在持續、多維、動態的觀察與判斷之中。 (數字新財報)

年末報告與期末考季來臨，Mapify 宣布推出黑色星期五特惠。Mapify 是一款 AI 心智圖摘要工具，可將 YouTube 影片、網頁、PDF、文件與圖片等長篇或零散內容，轉換為清晰、可編輯的心智圖，協助學生、教育工作者與職場人士更快彙整重點、制定計畫並有效溝通。自 2025 年 11 月 24 日 起至 12 月 10 日，Mapify 祭出 年繳 Basic、Pro 與 Unlimited 方案 5 折，並提供 Pro 與 Unlimited 年繳方案 3 日免費試用。更多資訊請見 Mapify 定價頁。Black Friday 限時優惠年繳 Basic、Pro、Unlimited 方案 5 折Pro 與 Unlimited 年繳方案提供 3 日免費試用邁入新年，Mapify 再升級憑藉 Xmind 在使用者體驗設計與視覺化領域 19 年的經驗，Mapify 持續將 AI 與心智圖深度整合，實踐「把一切摘要成心智圖」的願景，並廣受全球團隊與個人採用於會議、研究、學習與個人知識管理。在 2025 年，Mapify 推出了多項重大更新，讓理解更快速、整理更輕鬆。使用者可按章節摘要書籍與 PDF，取得含可點擊時間戳與完整轉錄的音訊與影片摘要，透過更聰明的 AI 互動精修地圖，並在全新介面中以 Tags 有條理地管理所有地圖。Mapify 也將預覽 Deep Research 功能，彙整來源、交叉驗證事實，於地圖旁產出附出處的報告與可執行的行動清單。展望 2026 年，Mapify 正準備推出全新版本，朝向更智慧、更快速、更精準、更加個人化的體驗，讓心智圖的建立與調整更加流暢。瞭解更多並取得黑色星期五限時優惠：https://mapify.so/tc/pricing追蹤 MapifyWebsite：https://mapify.so/tcX（Twitter）：https://x.com/MapifySoInstagram：https://www.instagram.com/mapify.so/Facebook：https://www.facebook.com/people/MapifySo/61581229480510/YouTube：https://www.youtube.com/@MapifyEverythingDiscord：https://discord.com/invite/UMJfD8Hwn7

德銀預計Meta二季度廣告收入增速環比升1%，AI驅動的Advantage+為核心動力，未來將持續增長。同時AI資本支出壓力巨大，2025財年費用指引維持1130-1180億美元，甚至可能在下半年增加。即便節省資金將重投資料中心而非回饋投資者。德銀髮表研報前瞻Meta二季度業績，認為AI資本支出成為焦點，投資者需關注費用壓力。7月21日德意志銀行研報指出，基於2026年預期GAAP每股收益30.22美元的26倍市盈率，德銀維持對Meta“買入”的評級、同時目標價看向770美元：預計Meta二季度收入預期上調至450億美元，同比增長約15%。在費用方面，預期Meta已從年內可能下調費用指引轉向維持當前1130-1180億美元總費用指引水平，甚至可能在下半年增加。德銀預計研發費用增加可通過削減一般管理費用來抵消。對於資本支出，維持2025財年資本支出預期690億美元（同比增長85%），接近指引區間較高水平。然而，德銀強調投資者必須警惕其成本失控的風險。研報指出，目前Meta正陷入一場激烈的“AI人才爭奪戰”，不惜豪擲重金和進行大規模投資，導致營運支出和資本開支居高不下。因此，雖然收入端可能持續帶來驚喜，但不要指望Meta在短期內通過削減成本來提升利潤。公司的未來增長將完全依賴於AI投資能否持續轉化為壓倒性的收入增長。廣告收入超預期：AI驅動增長，中國電商衝擊可控自一季度財報發佈以來，Meta股價已上漲23%，跑贏標普500指數的12%漲幅。德銀的廣告調研顯示，二季度廣告收入在Meta平台的增速環比提升了約1個百分點，且三季度有進一步加速的趨勢。這與華爾街預期的二季度美國和加拿大廣告增長同比下降3個百分點、三季度進一步下降1.5個百分點的預測形成鮮明對比。德銀指出這一強勁表現的核心驅動力是AI技術的應用——Meta的Advantage+工具，同時強調這將成為Meta未來持久的增長來源，因為其正顯著改善廣告主的廣告支出回報率（ROAS）。儘管美國關稅政策變化導致來自中國電商的廣告支出顯著下降——Meta預計該項收入業務規模約180億美元，但整體行業支出依然強勁。並且自5月中旬以來，隨著美國關稅制度的緩和，部分廣告收入已開始回流。德銀認為，Meta廣告競價系統的“深度拍賣動態”（deep auction dynamics）正在很大程度上填補大客戶流失的空白，部分預算被重新分配至歐洲和拉美等地區。使用者粘性回升：AI推薦引擎成效顯著除了廣告業務，德銀認為，Meta核心應用的使用者活躍度也在AI的加持下出現積極改善，這將為未來更持久的廣告展示量增長提供支撐。研報資料顯示，2025年第二季度：Facebook：全球會話次數同比增長為-5%，優於一季度的-7%；使用者總時長同比增長為-3%，優於一季度的-6%。Instagram：全球會話次數同比增長4%，遠好於一季度的持平；使用者總時長同比增長11%，顯著高於一季度的6%。Threads：使用者時長在二季度環比增長了13%，保持了健康的增長態勢。此外，新推出的Meta AI獨立應用自4月底發佈以來，全球累計下載量已超過1100萬次，顯示出良好的早期使用者接納度。成本與資本開支：AI人才爭奪戰成為市場新焦點德銀指出，儘管Meta收入端趨勢向好，但市場情緒的焦點已轉向費用端。Meta在AI領域的激進擴張帶來了巨大的成本壓力。報告明確指出兩大核心事件：AI人才爭奪：市場報導Meta為頂尖AI工程師提供高達1億美元的獎金。戰略投資：Meta宣佈投資140億美元收購Scale AI公司49%的股份，其創始人Alex Wang也將加入Meta。這些舉動已改變了市場對Meta費用指引的預期。原先市場期待的“費用指引下調”已轉變為“維持在當前水平甚至可能上調”。德銀預計，Meta 2025財年的總費用指引將維持在1130億至1180億美元之間。資本開支（Capex）方面也同樣面臨壓力。2025財年640億至720億美元的Capex指引中，包含了對硬體成本通膨的預期。德銀認為，即使關稅影響低於預期，節省下來的資金也極有可能被重新投入，用於加速資料中心的建設，而非返還給投資者。 (invest wallstreet)

柴犬幣（$SHIB） 近日遭遇困境，由於美國對伊朗的打擊引發了恐慌性拋售和加密市場的大規模平倉。今天6月24日，柴犬幣價格為 0.0000116美元，24 小時交易量為 2.13 億美元。最近的下跌使 柴犬幣 的月度損失達到18%。柴犬幣價格恢復並出現看漲模式根據 TradingView 的圖表顯示，柴犬幣價格在觸及0.0000106美元的支撐位後，正在嘗試恢復損失。這項支撐在過去一年吸收了賣壓，支持多次反彈和回升，對於猜測反彈的買家來說，這可能是一個很好的進場點。自2024年12月以來開始的下行趨勢中，柴犬幣已兩次守住這項支撐，形成了雙底模式。上次從這一支撐反彈是在2025年4月，隨之而來的反彈導致在0.0000173美元創建了頸線阻力。如果柴犬幣的價格重複歷史趨勢並反彈，它將嘗試重新測試0.000017美元。決定性的每週K線收盤在上述頸線之上將確認雙底模式。為了實現這一發展，SHIB代幣需要從當前價格上漲64%。理論上雙底模式的目標是0.0000283美元，這是透過將底部和頸線之間的距離加到突破點而得出的。目前一個誇張的看漲目標，將是這一一下行趨勢的起點，位於0.0000322美元。在這兩種情況下，決定性的收盤在頸線阻力之上，加上現貨買入量的激增，可能會幫助柴犬幣達到上述價格目標。為了雙底形成並發出與柴犬幣價格在4月形成的同樣回升訊號，RSI也需要產生更高的低點並形成一個看漲背離，以確認買家正在介入。目前RSI處於38的超賣水準。然而要注意到柴犬幣的50日簡單移動平均線，仍在價格上方震盪，顯示短期動能仍偏向看跌。在柴犬價格突破 0.0000168美元的區間之前，空頭可能仍會保持控制。如果柴犬幣失去 0.00001美元的支撐位，將面臨50%或以上的崩潰風險。這樣的走勢將無效化雙底形態的形成。柴犬幣資金利率翻轉為負一個用來衡量市場情緒的指標，柴犬幣的資金利率，已經翻轉為負。當這種情況發生時，通常會對柴犬幣的價格預測帶來看空的敘述，因為有更多交易者押注價格將透過開空頭來下跌。根據 Santiment 數據，柴犬幣的資金利率已降至自四月以來的最低水平，這表明短倉持倉過度擁擠。這可能是看漲的，因為當這些短倉在價格回升的情況下被平倉時，將會觸發買方壓力的飆升。此外，負資金利率也反映了四月市場條件，在那之前柴犬幣的價格曾上漲至價位0.000017美元的頸線阻力。總結來說，柴犬的價格在一個月內下跌超過25%後，可能正在尋求恢復。隨著雙底形態逐漸形成和空頭部位增加，回升至0.000017美元可能在短時間內達成。將TG變成炒幣戰情室的AI神器Snorter（$SNORT）是一套部署於Telegram的鏈上交易整合工具，結合AI代理人與迷因社群文化，為使用者提供全自動的交易策略執行力。透過簡單的指令輸入，使用者即可實現新幣狙擊、限價掛單、自動停損、套利搬磚與跟單交易，徹底擺脫過去複雜又分散的DeFi操作流程。這個機器人系統不只是Bot，更是將Telegram直接升級為使用者的「鏈上投資儀表板」。目前Snorter代幣 $SNORT 以0.0959美元的價格啟動限時預售，支援ETH、SOL、USDT、USDC與信用卡購買。持幣者不僅享有平台0.85%低手續費與高階策略工具，還可參與質押分潤與DAO治理機制，成為整個AI交易網路的核心參與者。官方亦同步推出早鳥空投加碼活動，為希望搶先進入AI自動化交易時代的散戶提供低門檻進場選項。有別於傳統工具，Snorter不僅在功能面升級，更巧妙結合迷因文化與社群動能，塑造出有趣又實用的Web3產品定位。平台內建蜜罐合約識別、極速下單、跨鏈資產切換與自研RPC界面，搭配24小時運行的AI代理人，可根據市場行情即時調整策略，打造出「無需盯盤也能高效操作」的使用體驗。這樣的設計特別對應目前大量湧入山寨幣與迷因幣市場的散戶投資者，他們多半缺乏複雜合約操作知識，也無法長時間監看行情。 $SNORT 不只提供解法，更試圖重塑整體交易結構，讓更多人能在加密ETF政策逐漸明朗、市場趨勢轉為上行的時刻，搭上這班自動化與智慧化的高速列車。按此瀏覽原文免責聲明加密貨幣投資風險高，價格波動大，可能導致資金損失。本文僅供參考，不構成投資建議。請自行研究（DYOR）並謹慎決策。