一.前瞻

1. 宏觀層面總結以及未來預測

本周宏觀的核心特徵是「高利率環境確認 + 經濟韌性與放緩信號並存」。美國4月非農就業數據整體仍具韌性，但部分前瞻指標（如製造業與企業投資預期）出現邊際放緩跡象，使市場對經濟前景形成「軟着陸但增速趨緩」的共識。同時，聯準會在政策溝通中繼續強調通膨尚未完全受控，短期內降息預期進一步被推後，市場逐步接受「更長時間維持高利率」的定價框架。從全球角度看，歐洲與部分新興市場增長動能偏弱，全球經濟呈現出區域分化 + 總體溫和放緩的結構。在這一背景下，流動性未出現明顯改善，風險資產更多依賴自身基本面與資金結構驅動，而非宏觀寬鬆。

下周宏觀的關鍵仍圍繞通膨與增長的再驗證。若後續數據（如CPI前瞻、就業邊際數據）繼續顯示通膨粘性，則市場將進一步強化「高利率維持更久」的預期，對風險資產形成壓制；反之，若出現通膨回落或就業明顯走弱，則可能重新激活降息交易，帶來短期 risk-on。

2. 加密行業市場變動及預警

本階段加密市場整體表現為BTC主導的修復上漲：BTC 從 5月初約 7.5萬—7.8萬美元區間繼續上行，5月6日突破 8萬美元，盤中一度觸及約 81,700美元，創1月底以來高位；當前約 81,500美元。ETH表現相對弱勢，當前約 2,375美元，更多是跟隨反彈而非主動領漲。驅動因素主要包括風險偏好修復、地緣緊張緩和、空頭清算，以及美國加密監管法案 CLARITY Act 出現推進跡象。

短期重點看 BTC 能否站穩 80,000美元：若站穩，下一壓力看 83,000—84,000美元；若跌破 80,000美元，可能回踩 78,000美元，進一步支撐在 75,000美元附近。ETH 重點關注 2,300美元支撐，若跌破則可能重新走弱；上方壓力看 2,450—2,500美元。整體判斷：市場進入「突破後確認」階段，BTC強於ETH，山寨仍未全面擴散，需警惕沖高後回落和監管/宏觀消息引發的波動。

3. 行業以及賽道熱點

Origins Network 與 Derivio 分別代表了兩類關鍵基礎設施方向：

• Origins Network：聚焦 RWA（真實世界資產）上鏈，通過資產發行與流通機制，將現實世界價值引入鏈上，強化資產可交易性與流動性，本質是「鏈上資產供給側基礎設施」。

• Derivio：聚焦 鏈上衍生品引擎，通過風險拆分與收益定製，實現更靈活的金融產品設計，本質是「鏈上金融結構化與風險管理基礎設施」。

二.市場熱點賽道及當周潛力項目

1.潛力項目概覽

1.1. 淺析總融資800萬美元，由animoca、TBV以及CONDAQ等知名機構參投——連接真實世界價值與鏈上資產的發行與流通基礎設施的Origins Network

簡介

Origins Network目標是利用去中心化網路，為 AI 系統提供彈性計算能力，並通過 AI 加速技術提升鏈上交易的安全性。

在此基礎上，Origins Network 致力於構建其獨特的區塊鏈生態，將 AI 帶來的數據安全與高性能計算優勢轉化為生態穩健運行的基礎。

通過推動原生的大規模自主交易，併兼容 x402 標準，Origins Network 旨在突破在支持自主 Agent、高吞吐交易及隱私保護方面的關鍵瓶頸，從而構建一個安全、高效、可擴展且面向 Agent 的新一代金融網路。

核心機制簡述

A. 共識機制：邁向高效計算證明（Proof of Computation）

儘管 PoS 相較 PoW 在降低計算成本與能源消耗方面取得了進步，但同時也引入了資源分配與激勵方向上的新問題。這促使我們重新思考：如何在去中心化網路中設計一個既高效又公平的共識與治理機制。

Origins Network 回歸加密項目的核心問題：如何有效且可靠地區分誠實節點與惡意節點。為此，我們提出一種融合 PoW 與 PoS 核心設計理念的全新共識算法，旨在在網路安全、資源效率與公平激勵之間實現平衡。

該機制繼承了 PoS 的關鍵原則：只有當區塊或鏈獲得多數參與者（按權重計）的簽名背書時，才被視為有效。

傳統 Staking 的侷限

傳統原生質押（如 Solo Staking）存在多重門檻：

• 資金門檻較高

• 收益穩定性不確定

• 運維複雜

• 學習成本高

成為驗證節點通常需要：

• 滿足硬體要求

• 持有最低數量代幣

• 接受鎖倉周期

改進的競爭模型與出塊機制

在 PoW 中，礦工通過算力競爭出塊權。Origins Network 對這一競爭維度進行了重構。

同時，網路引入固定時間結構：

• Slot：12 秒（出塊間隔）

• Epoch：6.4 分鐘（包含 32 個 Slot）

即：

• 每 12 秒生成一個區塊

• 每個 Epoch 完成 32 個區塊周期

驗證者選擇機制

• 節點通過質押 $OR 代幣 獲得驗證者資格

• 使用 VRF（可驗證隨機函數） 隨機選出區塊提議者

• 每個區塊的生產者均為隨機選取

同時：

• 每個 Epoch 內，將所有驗證者隨機分配至不同 Slot

• 每個區塊形成一個 至少 128 個驗證者的委員會（Committee）

• 負責區塊驗證與最終性確認

計算驅動的驗證權重（核心創新）

不同於傳統被動質押機制，Origins Network 將驗證過程設計為：

一個結構化、時間受限的「計算衝刺（Computational Sprint）」

在該階段：

• 節點（硬體提供者）利用閒置算力

• 在限定時間窗口內完成一系列針對 AI 工作負載設計的複雜計算任務

• 每完成一次任務，生成可驗證的加密證明

這些證明用於確定節點在下一治理周期中的：

「基礎投票權重（Baseline Voting Weight）」

即：

一單位計算力 = 一單位投票權

從而確保：

• 網路影響力取決於實際計算貢獻

• 而非單純的資本持有量

機制本質與優化

該設計在理念上回歸 PoW 的本質（強調算力貢獻），但進行了關鍵優化：

• 不再要求持續計算

• 而是在有限時間窗口內完成計算證明

運行邏輯：

節點在 Sprint 期間集中算力生成證明

證明決定後續周期的投票權重

Sprint 結束後，算力釋放

資源利用效率的提升

這一設計帶來關鍵優勢：

• 釋放非 Sprint 時間的計算資源

• 節點可將算力用於：

  • AI 模型訓練

  • 推理任務

  • 其他實際應用

從而實現：

安全共識 + 實際計算價值的雙重利用

顯著提升：

• 資源利用效率

• 網路長期可持續性

B. 隨機任務驗證機制核心總結

Origins Network 採用 「隨機抽查 + 經濟懲罰」 的驗證機制，在保證安全性的同時大幅降低驗證成本：

1. 抽樣驗證替代全量驗證

• 不對所有計算任務逐一驗證

• 隨機抽取部分任務進行交叉驗證（類似審計抽查）

• 節點無法預測哪些任務會被檢查 → 抑製作弊動機

2. 機率保證長期安全性

• 單次作弊可能逃過檢測，但機率極低

• 隨時間累積： 持續作惡被發現的機率趨近於 1

• 獎勵按周期發放 → 一旦被抓：

  • 清空本周期收益

  • 聲譽受損

➡️ 長期作弊必然虧損，理性節點會選擇誠實

3. 計算貢獻決定驗證權

• 投票權與真實計算貢獻綁定（而非單純質押）

• 提供算力的節點同時承擔驗證職責 ➡️ 提升效率，避免全網冗餘計算

4. 可驗證的隨機選擇機制（關鍵設計）

• 每個任務有唯一 ID

• 節點用私鑰對 ID 簽名 → 生成隨機種子

• 決定是否被選中驗證該任務

特點：

• 不可操控

• 可復現

• 可審計

保證驗證分配公平透明

5. 機制整體效果

通過「計算證明 + 隨機抽查」，系統實現：

• 安全性：作弊幾乎必被發現

• 效率：避免全量驗證的巨大開銷

• 激勵一致性：

  • 只有通過所有驗證的節點才能獲得獎勵

C. 智能體身份驗證範式

1. 現有問題：身份與權限管理失控

• 多 Agent × 多服務 → 憑證關係 指數級增長（M×N）

• 企業依賴：

  • 長期 API Key

  • 權限過寬

• 風險：

  • 一旦泄露 → 長期、廣泛訪問權限

  • 無法驗證：

    • 誰是真正的 Agent

    • 誰是偽造或被攻擊的 Agent

 本質問題： 缺乏「可驗證的 Agent 身份綁定」，安全依賴「隱藏而非加密約束」

2. 核心解決方案：三層身份模型（分層權限體系）

Origins 提出 Agent 原生身份架構：

三層職責

• 用戶：根權限（最高控制權）

• 智能體：被授權執行任務

• 會話：一次性操作權限（臨時、最小權限）

3. 關鍵技術機制

（1）確定性身份派生

• 每個 Agent 從用戶主錢包（BIP-32）派生獨立地址

• 無需管理大量密鑰

（2）一次性會話密鑰

• 完全隨機生成

• 任務結束即失效

（3）加密委託鏈（核心）

每個操作都有完整鏈路：

• 每一層都有簽名授權

• 全鏈路可驗證、可審計

4. 安全模型：分層防禦（Blast Radius 控制）

不同層級被攻破的影響：

• Session 泄露 → 僅影響一次操作

• Agent 泄露 → 受用戶策略限制（如額度）

• 用戶私鑰泄露 → 唯一嚴重風險點

      實現最小權限 + 層級隔離 + 可控損失範圍

5. 聲譽系統（Trust Layer）

• 聲譽不隔離，而是全局累積

• 來源：

  • 交易記錄

  • 任務執行

  • 交互歷史

      構建鏈上統一、可量化的信任資本

6. 核心範式轉變（最重要）

Origins 將 Agent 定義為：

「數字經濟的一等公民」

意味著 Agent：

• 擁有獨立身份

• 可自主驗證

• 可發起交易

• 可執行複雜協作

7. 基礎設施層的變化

傳統模式 → Origins 模式：

• 手動密鑰管理 → 自動分層派生

• 主觀信任 → 加密可驗證信任

• 寬權限憑證 → 可編程約束

• 社交信譽 → 鏈上信用系統

D. Origins Network 三層架構核心總結

一、整體架構：三層協同系統

Origins Network 構建的是一個 App + Chain + Cloud 三層一體化生態：

• Cloud（算力與運行）

• Chain（價值與結算）

• App（用戶與分發）

三者特點：

• 模塊化設計（可獨立演進）

• 標準接口連接（可組合）

• 形成 自增強價值循環系統

二、基礎層：OR Cloud（算力與運行基礎設施）

定位：AI 運行環境 + 算力調度層

核心能力：

• 容器化部署（安全隔離、可擴展）

• 持久化內存 + 狀態管理（支持長期運行 AI）

• 聚合分布式算力資源

• 提供標準化 LLM API 接口（降低開發門檻）

• 沙盒隔離（保障數據與隱私安全）

本質：為 AI Agent 提供穩定、可擴展的「鏈下執行層」

三、經濟層：Chain + Tokenomics（價值循環中樞）

定位：AI 應用的金融與協調層

核心能力：

• AI 應用 → 可代幣化經濟體

• 一鍵發行 ERC-20（Token Factory）

• 內置治理（權限 / 所有權 / 操作控制）

• 加密簽名 + 智能合約 → 可組合交互

• 支持：

  • Agent ↔ Agent

  • Agent ↔ 合約

  • 多 Agent 協作

本質：把 AI 應用變成「可交易、可激勵、可治理」的鏈上經濟單元

四、應用層：App & Ecosystem（用戶入口）

定位：分發 + 交互 + 用戶層

核心功能：

• 應用市場（發現 AI 應用）

• 排行榜（基於表現指標）

• 質押參與（收益 + 治理）

• 空投激勵

• 社交與互動

• 自然語言交互（類似聊天）

用戶行為：

• 質押 / 交易 / 投票 / 提供流動性全部記錄上鏈 → 形成用戶畫像與聲譽

本質：讓用戶直接參與 AI 經濟並分享價值

五、核心設計理念（最重要）

Origins 的關鍵不是單點產品，而是：

1. AI 全生命周期平台

覆蓋：開發 → 部署 → 運行 → 變現 → 治理

2. 價值閉環

• AI 運行產生價值

• 價值通過代幣流轉

• 用戶參與推動生態增長

3. Agent 原生經濟系統

• AI 不只是工具

• 而是：

  • 可交易

  • 可盈利

  • 可治理

Tron點評

Origins Network 以「AI 原生金融網路」為核心定位，通過融合 計算證明共識（Proof of Computation）、隨機驗證機制、分層身份體系以及 Cloud+Chain+App 三層架構，實現算力貢獻與治理權重綁定、Agent 原生身份與自治交易能力，其優勢在於將 AI 計算、鏈上經濟與身份信任統一到同一基礎設施中，具備支撐高性能 Agent 交易與大規模自治協作的潛力；

但其劣勢在於系統設計複雜度較高，對真實算力供給、開發者生態與 Agent 需求規模依賴強，且新型共識與身份模型在安全性、經濟激勵穩定性及大規模運行下的可驗證性仍需通過長期實踐驗證。

2. 當周重點項目詳解

2.1. 詳解總融資600萬美元，由YZi labs領投，CMTDIGITAL以及UOB等機構跟投—讓風險可拆分、收益可定製的衍生品引擎Derivio

簡介

Derivio 是一個結構化衍生品生態系統，通過合成衍生品為交易者提供精細化的風險收益分層，並以智能槓桿優化收益表現；同時，為加密資產營運方提供充足且深度的流動性池，以實現高效的風險對沖。

架構簡述

Derivio 第一階段：結構化衍生品體系

Derivio 第一階段的基礎結構化衍生品，構建於 Liquidity-as-a-Service（流動性即服務）衍生品模型之上，重點優化交易執行效率與資金池安全性，並以此為基礎擴展新型市場，從而提供更優的風險對沖工具。

Derivio 構建了一個 通用保證金與流動性引擎（Universal Margin & Liquidity Engine），其目標包括：

• 為交易者提供深度流動性與流暢的交易體驗

• 為流動性提供者提供一鍵式市場中性做市抽象

• 作為整個衍生品生態產品體系的基礎設施

Derivio 第一階段架構

核心參與者

• 交易者（Traders） 可在多種市場進行永續合約與期權交易，包括： 長尾代幣、外匯、NFT、大宗商品、金屬與能源等

• 流動性提供者（Liquidity Providers）

  • 向 Derivio 指數池（主池、藍籌池、穩定幣池）提供流動性

  • 分享交易收益

  • 跟蹤由量化團隊設計的市場 Beta（β）策略

  • 使用 LP 代幣鑄造收益代幣 / 債券代幣

• 收益投資者（Yield Investors）

  • 購買或鑄造收益代幣

  • 獲得純收益敞口（零 Delta）

• 債券投資者（Bond Investors）

  • 購買或鑄造零息債券（折價發行）

  • 持有至到期，贖回原始資產

• DRV 代幣 / NFT 持有者

  • 擁有協議治理權

  • 分享協議收益與增長紅利

第二階段（Phase 2）

Derivio 將推出更高階結構化衍生品，包括：

• 自動贖回產品（Autocallables）

• 更複雜的被動投資策略

重點在於：

• 公平定價

• 開放競價機制

• 無門檻參與

Derivio 的 DeFi 結構化產品

• 基於區塊鏈：

  • 無需信任對手方（Trustless）

  • 無需許可即可參與（Permissionless）

• 優勢：

  • 無資金被「拔網線」風險（無 rug）

  • 無需成為銀行 VIP 客戶

• 機制：

  • 流動性提供者獲取收益

  • 同時為市場提供對沖工具

Derivio的Defi架構

一、交易層（Trading）

1. 永續合約（Perpetual Futures）

• 提供無需到期的衍生品交易

• 支持多資產（加密、外匯、大宗等）

核心：持續價格博弈與槓桿交易入口

2. 通用保證金系統（Universal Margin System）

• 一個帳戶統一管理所有資產與倉位

• 跨產品共享保證金

核心：提升資金利用率，降低清算風險

3. 資金費率機制（Funding Curve / Global Funding Rate）

• 多空之間周期性支付費用

• 平衡市場方向（避免極端偏多/偏空）

核心：讓價格錨定現貨，維持市場穩定

二、預測與收益結構（Prediction）

4. 收益曲線（Payout Curve）

• 定義不同市場結果下的收益分布

• 可設計不同風險/收益結構

核心：把「收益形態」變成可設計的產品

5. CFMM 重構（CFMM Rediscovery）

• 類 AMM 的定價機制

• 用於衍生品定價而非現貨

核心：讓衍生品也能自動化做市與定價

6. 手續費（Fees）

• 交易產生費用

• 分配給流動性提供者

核心：形成收益來源與激勵機制

三、流動性層（Providing Liquidity）

7. 超級衍生品金庫（Super Derivatives Vaults）

• 集中管理資金並參與多策略

• 自動執行做市 / 對沖 /收益策略

核心：把複雜策略抽象為「存錢即參與」

8. 市場中性流動性（Market Neutral Liquidity）

• 通過對沖消除方向風險（Delta-neutral）

• 收益來自手續費/資金費率

核心：穩定收益，而非賭方向

四、利率與固定收益（Interest Rates & Bonds）

9. 利率與債券市場（Interest Rates & Bonds）

• 將收益拆分為：

  • 固定收益（債券）

  • 浮動收益（Yield）

核心：把風險拆分，讓不同投資者各取所需

Tron點評

Derivio 通過「流動性即服務 + 通用保證金 + 結構化衍生品」的設計，將交易、做市與收益拆分並重組，其優勢在於可提供深度流動性與市場中性收益、支持多資產統一交易與對沖，並通過收益/債券分層滿足不同風險偏好的投資者，具備將 TradFi 複雜衍生品帶入 DeFi 的潛力；

但其劣勢在於產品結構複雜度較高，對流動性規模與定價模型依賴強，早期可能面臨市場教育與冷啟動問題，同時在極端行情下的風險管理與清算機制仍需通過真實市場驗證。

三. 行業數據解析

1. 熱點板塊總結

1）AI Agent × 鏈上執行：從「工具調用」走向「可控執行架構」 本周技術討論集中在 AI Agent 如何安全參與鏈上交互，重點不再是簡單調用 API，而是引入執行前驗證、權限控制與資金隔離機制。類似 Nava、B.AI 等方向體現出趨勢：AI 不只是生成策略，而是開始接入鏈上帳戶、支付與執行邏輯技術重點轉向 「執行安全層（Verification / Escrow）」

2）RWA 基礎設施：合規與鏈上邏輯深度融合（KAIO 類架構） 本周 RWA 方向的技術進展體現在：

• 合規模塊（Rules Engine）直接寫入智能合約執行邏輯

• 資產發行、交易、贖回形成完整鏈上生命周期

標誌從「資產上鏈」走向「合規金融流程上鏈」

3）ZK 應用深化：從隱私證明走向「數據與身份層」 本周 ZK 技術重點不在底層算法，而在應用層：

• 跨鏈資產證明（multi-chain aggregation）

• DID + ZK 結合的數據所有權模型（ILITY Network）

ZK 正從「隱私工具」轉變為鏈上數據與身份基礎設施

4）執行層架構創新：多VM融合（Fluent）持續推進 Fluent 等項目推動的 Blended Execution（統一執行層） 在本周持續成為討論重點：

• 不再依賴跨鏈橋

• 在同一執行層運行 EVM / WASM / SVM屬於底層架構級創新，目標是解決生態割裂問題

5）去中心化網路基礎設施：P2P + 無服務器架構（MarsCat） 本周應用基礎設施層的一個明確方向是：

• P2P 網路承載通信與應用運行

• Web2 服務通過協議轉換接入 Web3本質是構建無需中心服務器的應用運行環境

四.宏觀數據回顧與下周關鍵數據發布節點

本周宏觀主線集中在美國就業與經濟活動前瞻指標，整體呈現「經濟仍有韌性，但邊際放緩」的特徵。

• 5月5日（周二）：

  • 美國 JOLTS職位空缺基本持平（約686萬），顯示勞動力需求仍穩定但未明顯擴張

  • ISM服務業PMI（約53.6）仍處擴張區間，服務業韌性較強

• 5月6日（周三）：

  • ADP就業數據發布，作為非農前瞻指標，市場重點觀察就業是否放緩

下周宏觀焦點高度集中在就業數據與消費信心?

• 5月7日（周四）

  • 初請失業金數據

  • 美國生產率與單位勞動力成本用於判斷企業端壓力與就業趨勢

• 5月8日（周五）【核心】

  • 非農就業（NFP）（最重要數據）

  • 失業率

  • 密歇根消費者信心指數（初值）

五. 監管政策

美國

5月1日：a16z 支持 CFTC 對預測市場採取統一監管立場。 a16z 表示，若預測市場由各州分別監管，會形成不一致的准入壁壘，支持 CFTC 作為更統一的監管框架來源。重點影響在於：預測市場、事件合約與鏈上衍生品的監管邊界繼續成為美國政策焦點。

5月2日：BlackRock 向 OCC 提交 GENIUS Act 規則意見。 BlackRock 要求 OCC 放寬穩定幣儲備資產限制，反對對代幣化儲備資產設置過嚴上限，並主張擴大合格儲備資產範圍。該事件顯示，穩定幣監管正在進入「規則細節博弈」階段。

5月4日：FINRA 批准 Securitize 擴展代幣化證券業務能力。 Securitize 獲得 FINRA 批准，可擴展代幣化證券相關的承銷、託管及結算能力。這是美國代幣化證券合規化的重要進展。

5月5日：CFTC 推進非託管軟體開發者保護方向。 CFTC 圍繞 Phantom 早前獲得的 no-action letter，繼續推動非託管錢包和軟體開發者責任邊界清晰化，核心是區分「中立軟體接口」與「受監管金融仲介」。

義大利 / 歐盟

5月5日：義大利央行呼籲歐盟評估「代幣化 SEPA 支付」。 義大利央行副行長 Chiara Scotti 表示，歐洲應評估是否將 SEPA 擴展至代幣化支付與金融場景，以保持歐元結算在數字金融中的核心地位。該進展重點在於：歐盟監管討論已從 MiCA 合規延伸到銀行支付系統的代幣化升級。

來源：金色財經

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