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May 25, 2026, 09:04 AM

真有趣，BTC 明明就不是軟體股，可是走勢跟軟體股一個樣...

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May 25, 2026, 09:04 AM

最近 Citrini 有一篇文章在 X 上非常紅， 寫了一個 2028 年的假設情境：AI 太成功，失業率飆到 10%，S&P 跌 38%。

這篇文章能吐槽的點很多，其中一段是它把「大家能用 AI 自己寫 APP」跟「軟體公司不再被需要」直接畫上等號。

現在能用 AI 處理複雜任務、自己寫自動化、自己開發工具的人，是一個極小的圈子。從「技術上做得到」到「真的大規模擴散出去」，中間有一段非常長的路。就算哪天真的擴散了，有些軟體你也殺不掉。

GitHub 賣的不是軟體而是生態系。幾千萬開發者在上面協作、分享、維護開源專案。你用 AI 寫一個自己的版本控制系統出來，然後呢？自己一個人用嗎？

Vercel 也是一樣。它綁的是整個前端部署生態系，你自己 replicate 不了的。

類似的還有 Godaddy 跟 Stripe，例子太多了根本舉不完。真正 SaaS 的護城河是生態跟資料，而不是代碼，你沒有這些東西，寫 code 再厲害也複製不出來。

真正會先死的是那些沒有網路效應的純工具型 App。譬如簡單的記帳 App、基本的自動化工具，這些確實會被 AI 輕易取代。但這跟「軟體業完蛋了」是完全不同的命題。

還有制度問題。很多公家單位還在用二十年前的系統，醫療體系有更好的 SaaS 可以用，但醫院不換就是不換。

這反應的是人性，一套用的好好的東西，在一個僵化的組織裡很少有人會想去動它，因為動了沒好處，壞了自己卻要背鍋。AI 再強，也推不動一個不想動的體制。

所以我的看法是軟體股現在是被情緒錯殺的。Citrini 那篇文章放大了恐懼，演算法偵測到 sentiment 惡化就跟著賣。

我自己是親身用 AI 大幅增加生產力的那群人。我知道它非常強大。但正因為我每天都在用，我也非常清楚，把可能要十年二十年後才會發生的事情，講成兩年內就會實現，那是在嚇唬人。

3D 列印剛出來的時候，也有人說工廠要完蛋了。十幾年過去了，大規模製造還是活得好好的。

你一定要相信，這個世界上就是有懶人，他們從頭到尾只能當消費者，沒有辦法親自做出自己想用的東西，而且這種人在世界上佔了絕大多數。

AI 能幫你快速做出東西，跟整個軟體產業被取代，那是兩回事。

10,400

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May 25, 2026, 09:04 AM

📷 Photo

68K 的 LIQ 已經超過 4 了，之前 63-65K LIQ 大概也處於這個水平。

感覺摸到 74K 之後，讓整個震盪箱體往上位移了一個台階。

月線已經連五紅了，統計上來說三月收漲機率是比較高的，三月開盤是 67K 左右，離現價也沒有太遠，下好離手吧。

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May 25, 2026, 09:04 AM

想了一下為什麼 AI 突然就遍地開花了。

1984 年 Mac 出來之前，你想跟電腦說話，得學它的語言。打錯一個字元，它不理你。

Mac 帶來 GUI。你終於可以用滑鼠點了。但 GUI 有個天花板：你只能點別人畫好的按鈕。設計者沒想到的功能，你做不到。

現在 LLM 做到的事是第三次跳躍：你直接用人話說你要什麼，機器自己想辦法。

CLI → GUI → NLI。每次跳躍，門檻降一個數量級。

而且人類本來就花了幾萬年在進化語言能力。現在這個能力直接變成了一種程式設計能力。System Prompt 是自然語言，Agent Skill 是自然語言，工作流設定檔是 Markdown。你不用重新學任何東西。

更關鍵的是，AI 的 output 也是自然語言。它可以讀自己產出的東西，然後修正、迭代、再產出。過去的軟體工具，輸出就是終點。Excel 算完一個數字不會自己回頭檢查。但 LLM 可以，因為它的輸出格式就是它的輸入格式。

人類用自然語言指揮機器，機器用自然語言自我迭代。這個閉環一旦成立，擴散速度就擋不住了。

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May 25, 2026, 09:04 AM

講一些實情。

CZ 跟何一早就很煩嗯哼了。幣安市場部的人也是。因為舔到極致就是招黑，嗯哼一個人帶起了中文社群「幣安愛舔狗」的印象，這是妥妥的負面行銷。你有沒有發現，到後期 CZ 已經很少在跟嗯哼互動了？那可不是巧合。

嗯哼從來就不是什麼「幣安太子」。這只是社群開玩笑的封號，結果他自己拿這個頭銜一直往臉上貼金，貼到最後連幣安自己的人都受不了。

做到 CZ 跟何一那個位置的人，一路從草根發家，多少人想要他們的資源、名氣、財富，他們看不出來嗎？大家只是互相利用罷了。幣安確實需要一個 BSC 死多頭的形象，但他們沒有想到嗯哼玩得這麼溜，到後面強行把自己跟幣安綁定，然後又做出了一堆有的沒的、非常惹人厭煩的事情，所以他們到後面早就想要切割了。

這次只是新仇舊恨一次清算。那支影片觸碰了何一的底線，就這麼簡單。嗯哼可能覺得那支影片有嘲諷到 Star，所以何一會開心吧。但他一直沒有發現何一跟CZ的心態早就已經悄悄有變化了。

你說他會做人？對，他確實在一些地方上很會做人，很會讓人感到舒服，但是真正的「揣摩上意」他還差的遠，他完全沒有意識到自己到底在做什麼，給幣安帶來了多少麻煩。

「山東學」，他根本就沒有真的學會。

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May 25, 2026, 09:04 AM

2023 年，Meta 首席 AI 科學家楊立昆給當時的 LLM 熱潮潑了一盆冷水。

他指出 LLM 有根本性的缺陷：沒有持久記憶、無法從單一經驗學習、缺乏對物理世界的理解。本質上，它只是在做「下一個 token 的預測」。

從學術的角度看，他說得完全正確。

直到今天，LLM 的底層架構依然沒有變。它依然是一具每次啟動都空空如也的統計引擎。

但在三年的工程演進後，我們發現了一個讓科學家尷尬的事實：學術上的根本缺陷，工程上不一定要正面解決，繞過去一樣能起飛。

楊立昆主張要走「世界模型」的路線，讓 AI 像人一樣建立對物理規律的理解。他認為 Scaling Law（規模定律）有天花板，LLM 光靠堆算力不能產生真正的智慧。

但工程界用兩件事回應了他：
第一，資本的暴力美學。過去三年，人類往算力砸錢的瘋狂程度，讓模型規模產生的「湧現」直接蓋過了架構的粗糙。

第二，系統性的外掛補丁。模型記不住？掛上向量資料庫。模型理解不夠？接上 Vision 和工具。

這就是工程學最迷人的地方：解決問題不需要追求「本質的優雅」。

楊立昆在研究神經元的排列，而工程師在研究如何把這個「不完美的大腦」裝進一個強大的「機械外骨骼」裡。

楊立昆對 LLM 的核心批評，是他認為 Pattern Matching（模式匹配）不算真正的學習。

但如果這種模式匹配的複雜度足以模擬出文明的所有邏輯，那「學習本身到底是什麼模式」還重要嗎？

飛機與鳥的飛行原理完全不同。飛機沒有羽毛、不會拍翅膀，但在它飛得更高、更遠、更穩定的那一刻，它到底「算不算在飛」已經不重要了。

但繞過去的，跟真的解決，是兩回事。

只要底層架構沒變，楊立昆講的那些缺陷就真實存在。記憶是外掛的，不是原生的。就像義肢，裝上去能走能跑，但它跟真正的腿就是不一樣。你不能假裝它不存在。

所以雖然 AI 已經很強了，推理、寫作、寫程式，很多事做得比大部分人好，但它每次都是一個全新的大腦。沒有連續的意識，沒有累積的經驗。它所有的「記憶」、「理解」、「偏好」，全部來自你這次塞給它的上下文。

如果你去看 OpenClaw 最近的 repo 更新，你會發現記憶管理佔了很大的篇幅。怎麼讓 AI 在對話之間記住該記住的東西。

他們最近推的 QMD，把關鍵字搜尋跟語意搜尋混在一起用，就是為了解決一個問題：你三天前跟 AI 聊過的東西，它下次怎麼找得回來。

模型本身的能力會繼續進步，但只要底層是 LLM，記憶管理就是一個繞不開的大山。

用工程的角度來說，就是 Context Engineering 的重要程度，會逐漸超過模型本身。

你怎麼管理每次丟給模型的那包上下文，決定了 AI 能幫你做到什麼程度。哪些資訊該放、哪些不該放。什麼時候該砍掉重來、什麼時候該接著繼續。不同對話之間的記憶怎麼同步、怎麼取捨。

我自己每天都在處理這個問題。

舉個例子，我的 OpenClaw Agent KAI，它常常在多個頻道處理不同任務，但它們的記憶不是即時同步的。只要 MEMORY .md 還沒更新，它們就不知道彼此剛做了什麼。

所以我常常要幫它做認知同步。譬如告訴 A 分身，B 分身目前正在做什麼，然後要求 B 把做的東西整理好傳過去。或者更簡單一點，直接叫 A 去讀另一個 Discord 頻道最近兩小時的對話，讓它自己同步 B 的工作內容。

這種「認知斷裂」的現象，只要你常用 AI，一定會有很強烈的感覺。

從人格化的角度看，你會覺得它們是同一個人。但事實上，它們只是共享同一份記憶。只要記憶沒有同步，它們就是不同的人。

我現在花比較多時間在學這一塊。譬如今天 KAI 就教了我，如果讓 Claude Code 的 Opus 4.6 從外部調用 GPT 5.3-Codex，用 MCP 跟 coding-agent skill 的差異是什麼。

KAI 告訴我，差異的核心在於：中間過程要不要進主 context。

用 MCP 調用 Codex，每一個 tool call 都走 MCP 協議。Codex 過程中的每一個 turn，讀檔、改檔、跑測試、報錯、retry，全部以 tool result 的形式灌回 Opus 的 context。一個 coding task 可能產生幾十個 turn，跑完之後 Opus 的 context window 已經被中間過程塞滿了，後面每一 turn 都要重送這些垃圾。這就是 context 污染。

而 coding-agent skill 的設計完全不同。它把整個 coding task 交給一個獨立的 sub-agent，這個 sub-agent 在自己的 context 裡完成所有中間過程。跑完之後，回傳給 Opus 的是一個精簡的 handoff summary：改了哪些檔案、測試跑過了沒、有沒有殘留問題。中間那幾十個 turn 的掙扎，Opus 完全不需要知道。

同樣一件事，兩種做法，Opus 的 context 乾淨程度天差地遠。

所以同一個模型，不同的人用，產出可以差十倍。

人與人之間原本的能力差距，已經沒那麼重要了。你的學歷、你的年資、你寫程式的底子，這些東西的權重正在被 AI 快速壓縮。

取而代之的，是你怎麼使用 AI。這件事的精度，才是現在真正決定產出的變數。

你理不理解它的記憶是怎麼運作的。你知不知道什麼時候該砍掉 context 重來、什麼時候該讓它接著跑。你能不能在對的時間，把對的資訊塞進那個 context window。

這些東西有一個名字，叫 Context Engineering。

它不是什麼高深的學問，但它是所有想把 AI 用好的人，都應該深入研究的東西。

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May 25, 2026, 09:04 AM

2023 年，Meta 首席 AI 科學家楊立昆給當時的 LLM 熱潮潑了一盆冷水。 他指出 LLM 有根本性的缺陷：沒有持久記憶、無法從單一經驗學習、缺乏對物理世界的理解。本質上，它只是在做「下一個 token 的預測」。 從學術的角度看，他說得完全正確。 直到今天，LLM 的底層架構依然沒有變。它依然是一具每次啟動都空空如也的統計引擎。 但在三年的工程演進後，我們發現了一個讓科學家尷尬的事實：學術上的根本缺陷，工程上不一定要正面解決，繞過去一樣能起飛。 楊立昆主張要走「世界模型」的路線，讓 AI…

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May 25, 2026, 09:04 AM

https://x.com/BensonTWN/status/2022718855177736395

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May 25, 2026, 09:04 AM

最近很多人在講 AI Agent 會是 Crypto 最大的剛需。

邏輯是：Agent 需要自主付錢買 API、買資料，它需要即時結算、跨境無摩擦的支付管道。Crypto 剛好符合。

聽起來很合理。但認真想，這個論點有幾個洞。

先講結算。Stripe 的 API，Agent 打一個 call 就能付款，信用卡授權是秒級的，跨境也沒問題。Agent 在乎的是「我付了，對方給我東西」，至於背後走 Visa 還是以太坊，它不在乎。數位美元已經夠數位了。

再講身份。有人說 Agent 沒身份證，開不了帳戶，所以需要 Crypto 的無許可性。但最簡單的解法是：綁一張人類的信用卡，設個額度上限，Agent 拿 API key 去刷就好。就像給員工一張副卡設限額。不需要什麼新的金融基礎設施。

另一個常見的說法是，Agent 的行為紀錄需要上鏈，因為區塊鏈不可竄改，適合做審計。但一個 centralized database 加數位簽章就能做到同樣的事。AWS CloudTrail 就是在幹這個。除非你連自己的平台都不信任，否則不需要上鏈。

也有人說，兩個陌生 Agent 要合作，需要智能合約來保證履約，避免對方耍賴。但現實中 Agent 之間的交易大部分會走 API marketplace，有平台當中間人仲裁。就像你在 AWS Marketplace 買 SaaS，平台的 reputation system 就夠了。

還有一派認為 Agent 的能力應該上鏈，變成可組合的開放服務，不被任何平台壟斷。但 API 本身就是可組合的。OpenAPI spec 加 API gateway 已經做到了。大部分開發者不在乎去中心化，他們在乎的是穩定、快、便宜。

每一個看起來像 Crypto 剛需的場景，仔細一想，Web2 都有現成的解法。而且更成熟、更穩定。

我在 Crypto 產業，我也很希望 Crypto 跟 AI 的結合能成為下一個增長的機會點。但我覺得我們得誠實面對。

區塊鏈從 2017 年開始，每一波都有人在討論它可以跟什麼結合。ICO 時代，所有產業都想蹭區塊鏈。DeFi Summer，傳統金融想來蹭。NFT 熱潮，藝術圈想來蹭。

但你有沒有發現，現在立場對調了？以前是別人想來蹭區塊鏈。現在變成區塊鏈要去蹭 AI。

這個產業必須認真去想一個問題：到底哪些場景是「非區塊鏈不可」的？老實說，這種場景真的偏少。哪怕是行業內的人，真正在乎「去中心化」這個特性的從業人員恐怕也沒幾個。我們必須正視，目前區塊鏈最大的應用就是 Stablecoin 和 Bitcoin，剩下的場景規模都很小。

有些區塊鏈的解法確實比傳統方案更好。但如果沒有比原本的方案好 10 倍以上，在一個替換成本很大的框架裡面，大家就沒有替換的動力。

Email 就是最好的例子。整個 Email 系統用的協議老到不行，站在技術角度早就該被替換了。到今天還是一大堆 spam，因為當初設計的時候根本沒考慮過驗證寄件人身份這件事。所有人都知道它爛，但全世界幾十億人都在用，你換得掉嗎？

JavaScript 也一樣。這個語言有一大堆設計上的問題，但因為所有瀏覽器都原生支援它，你要重新做一個語言去取代它，成本高到不現實。所以最後大家怎麼辦？用 TypeScript 打補丁。本質上就是在一個有缺陷的東西上面糊一層，因為重來的代價太大了。

區塊鏈面對的是同樣的困境。去中心化帶來的優勢，很多時候是 incremental 的優化，不是 fundamental 的改變。稍微好一點，但沒有好到讓人願意把整套基礎設施翻掉重來。

反觀 AI 為什麼被採用得這麼快？因為它是生產力曲線的根本性位移。不是效率提升 20%，是一個人能幹五個人的活。這種量級的改變，不需要你推，大家搶著用。

區塊鏈行業已經發展很久了。我覺得不需要再自己騙自己了。

我之前寫過，很多人覺得 Crypto 賭場化讓人失望，但我反而覺得這沒什麼不好。黃賭毒是人類最底層的需求，幾千年來從未改變。弱監管、高波動、非對稱報酬，這就是 Crypto 最擅長的事情。

賭場不會關門，賭客永遠會來。

與其硬去蹭 AI、蹭 RWA、蹭任何看起來很正當的敘事，不如把自己擅長的事情做好。

不要拿著錘子，看什麼都像釘子。有時候，那釘子可能根本不存在。

Benson's Trading Desk

May 25, 2026, 09:04 AM

OpenClaw 可以拿來做什麼？

分享一個我最近剛搭好的產文流程：我讓跑在 Mac mini 上的 AI（我叫他 KAI）每天早上幫我選題、找資料、寫草稿、自我迭代。

第一步：教它我的語氣

我讓 KAI 直接看我的 X 和 Telegram，把過去兩年來的文章全部讀一遍。

然後用 Claude Opus 4.6 分析我的寫作風格，整理出一份 200 行的風格指南。從句型節奏、開頭結尾偏好、到我最討厭的句型，全部歸納出來。

這份指南後來變成整套系統的地基。AI 每次幫我寫東西之前，都會先讀它。

第二步：讓它知道我在關注什麼

KAI 每天早上會自動用瀏覽器登入我的 X 帳號抓書籤，同步我在 TG 和 X 上發過的文章。

書籤代表我感興趣的內容，過去的文章代表我已經表達過的立場。

兩邊一對，它就能判斷哪些值得寫、哪些寫過了。

第三步：Digest 系統

除了我自己的東西，KAI 還幫我建了一套 Digest 系統。

每天自動搜 X 上我指定的幾個 AI 大神的貼文，掃 Reddit 相關版面，再抓 GitHub Trending Repo。篩完之後整理成摘要，發到我的 Discord。

我不用自己滑 timeline，也能知道今天有什麼值得關注的。

第四步：自動產文

每天早上 9 點，系統會從書籤和 Digest 裡挑題目，用我的語氣寫出初稿，發到 Discord。

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所以這其實是一套找關注內容加產文的系統。

實際跑起來是什麼感覺呢？

先講關注內容，找 Trending Repo 這個功能特別好用。像它今天推薦了 Chrome DevTools MCP，我馬上在 Discord 頻道開一個分支 thread，請它幫我想怎麼整進現有專案的測試流程。

然後今天稍早那篇「AI Agent 是否需要 Crypto 付款」的文章，其實也是 KAI 先幫我寫草稿的產物。

一開始 KAI 寫的草稿，口氣跟風格就已經很接近我本人了。但還是調整了很多次。

譬如 JavaScript 跟 Email 的案例就是我心血來潮加上去的，讓整篇文章更完整表達為什麼「漸進式的創新，很難顛覆替換成本很高的現有解法」。

但每次改完，我都會給它最終的定稿版本，它會自己去反思差異在哪邊，不斷迭代學習進化，再整進寫作風格的文檔。

現在每天早上起來，都固定會有一篇初稿躺在我 Discord 的 draft 頻道裡。省去了選題材的時間，只需要專心把關文章的邏輯跟觀點就好。

除此之外，我還開了一個專門的 Discord 頻道叫做 x-growth，我先讓 KAI 去研究 X 的推薦演算法，把分析結果寫進頻道的 system prompt。

每週它在這個頻道，會自動讀我的 X Analytics 數據，對照演算法的最新變化，給我一份寫作建議。

哪種開頭格式比較容易被推？長文還是短文互動率高？什麼時段發文觸及最好？這些我不用自己盯，KAI 每週會整理一次丟給我，然後也順便迭代產 draft 的那個流程。

等於我的內容策略也在跟著數據每週迭代一次，不是光靠直覺在寫。

對一個每天都要發文刷存在感、又要自己做產品的老闆來說，這大概是目前最適合我的節奏了。

5,150

Benson's Trading Desk

Apr 28, 2026, 03:58 AM

https://x.com/BensonTWN/status/2022718855177736395

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5,190

Benson's Trading Desk

Apr 10, 2026, 12:56 PM

這幾天比較少發文，因為都在復盤研究數據。

前幾天 BTC 經歷了 2010 年以來只出現過 4 次的 -5.65σ 極端事件，Ultron 也回撤了大約 25%。我們自有資金放了 700 萬 U 在裡面，一次肥尾事件，過去四個月的利潤直接做白工，回撤了 170 多萬 U。

這次的回撤一樣展示在官網上，我們沒有逃避，虧了就是虧了。由於 Ultron 是 open-ended 的策略，隨時都能訂閱，去年 10 月之後 AUM 急速增長，也代表有不少人是在策略淨值高點附近加入的。

我們的自有資金跟早期會員整體仍然是正報酬，但近期訂閱的人，不是賠錢就是把利潤一次吐回去，這點我們很清楚。

雖然為了應對熊市，我們在去年11月就已經主動把多單曝險減半，但這次面臨歷史極端事件還是有超過 20% 的回撤，這點我個人是難以接受的。能做的就是回去研究數據，看怎麼能從這次的事件學習，讓策略再進化。

這幾天花了大量時間回溯過去幾次 BTC 重大崩盤的數據樣態，發現崩盤前，幣安 BTCUSDT 永續合約的多空比（LSUR）跟持倉量（OI）都會出現可偵測的異常訊號。

基於這些發現，我們開發了兩道新的風險防護機制：

第一道是均線過濾器。當價格跌破關鍵均線時，系統自動降低多單曝險的係數。最低會降到只剩 1.2 倍槓桿（理論最高值 1.2 倍，實際跑約 0.6-1 倍），大幅降低爆倉風險。

第二道是崩盤偵測。當 24 小時跌幅超過 5%，同時 LSUR 跟 OI 的 z-score 異常偏高，系統直接全部平倉，進入 72 小時強制冷靜期，等市場穩定後再重新進場。 回測結果顯示，加入這兩道防護後，MDD 降低到原本的一半，ROI 直接翻倍。

雖然這兩道措施會讓我們在震盪期的獲利減少，但能避開肥尾事件的大幅回撤，淨值不用從深坑裡爬回來，所以整體獲利是更高的。

我把完整的回測數據、機制說明跟幾次重大事件的逐筆交易對比，都整理成了一個展示頁面： https://coinkarma.co/ultron-evolution

我知道有人會問：這會不會有 Over Fitting 的可能？

坦白說，崩盤的樣本數本來就不多（2022 年以來就只有 8 次），我們找到的這個 pattern 大概也只能 cover 一半的崩盤事件。但第一層的均線過濾器是基於長天期趨勢的倉位管理，參數少、不依賴特定模式，過擬合的風險很低。回測的幾次重大事件中，有兩次甚至不需要觸發第二層的崩盤止損，光靠均線降低曝險就夠了。

我們的自有資金一直都跟會員一起跑，賺一起賺，虧一起虧。這波自有資金回撤了 170 多萬美元，蒸發超過 5000 萬台幣，我們比誰都想把風控做好。

Ultron 從兩年多前上線以來一直在進化，到目前為止已經經歷了第四次重大改版。

無論順風順水還是面臨重大回撤，我們都持續向市場學習、持續進化。

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