课代表立正
加密资产中短期走势完全由流动性、注意力和筹码结构决定,当大众形成高度一致的看跌共识时,强势庄家便会利用反向控盘精准收割投机盘并推高币价。
AI-assisted summary of "Bitcoin will reach a new high in 2026 because it has been controlled by market manipulators" | I... — original source. Check the original for full context.
Source published:
Detailed notes
## Background 该视频由 YouTube 频道的“课代表立正”于 2026 年 2 月 9 日发布,内容为对前币安上币经理 Chase 离职前的深度专访。视频简介中提供了 AI 课程链接、会员频道加入方式以及 72 分钟完整版视频的观看地址。
## TL;DR 访谈从前币安核心上币经理的独特视角出发,深入剖析了币圈由流动性、注意力和筹码结构构成的独特估值体系,并坚定预测 2026 年比特币将在庄家控盘的蓄水池效应下再创新高。同时,内容探讨了加密世界的第三产业本质、闪电贷等金融创新、稳定币对传统金融的全面挑战,以及 Crypto 作为生产关系与 AI 智能体结合的微观结算未来。最后,嘉宾结合自身从大厂离职的转折期,分享了对技术人员的赚钱建议、个人 IP 与现金流资产构建的转型抉择。
## Atmosphere & style 整个访谈散发着一种“行内人拆解江湖内幕”的清醒与坦诚,既有对加密世界草莽生态、“割韭菜”乱象和孙宇晨链上财富的犀利直白,又充斥着一种技术浪漫主义与理性思辨的碰撞。对话在“修仙门派”般风趣的比喻中展开,展现出嘉宾在职场顶峰选择退出的“空杯心态”,整体氛围既像深夜老友的围炉长谈,又像是一场高密度的行业认知降维打击,充满了幻灭感与新机遇交织的独特张力。
## Key takeaways - 币圈的独特估值体系由流动性、流量(注意力)和筹码结构(Tokenomics)三大要素构成,市场参与者通常更关注7天到3个月的中短期资产走势。 - 全球货币超发、信用过度增长远超实体经济增速,美股和加密货币市场实际上充当了吸纳这些超发流动性的“蓄水池”,从而维持长期牛市。 - 加密货币的核心在于实现“资本平权”的生产关系,打破了传统金融的高资金门槛和繁琐手续,使任何资金在智能合约下享有同等的高收益机会。 - 未来 AI Agent 的数量和经济体量将超越人类,传统的 GDP 指标对 AI 生产力的衡量将失效,而 Crypto 基础设施能精准计量并自动结算 AI 间的微观长尾数据调用与交易。 - Chase 笃定预测 2026 年比特币将创历史新高(all time high),但由于市场上存在明显的强势庄家操盘痕迹,其上涨和收割方式可能会超出大众想象。 - 波场(Tron)与稳定币 USDT 存在深度的共生关系,Tron 链上承载了约 800 亿美元的 USDT(占总发行量约 43.07%),而其发行方 Tether 通过购买美债年纯利润高达约 150 亿美元。 - [29:37](https://www.youtube.com/watch?v=w0QB45tLDM8&t=1777s) 币圈目前仍处于偏草莽的时代但合规化进程在加速(如币安已拿到阿布扎比全球执照),虽然充斥着暴富神话,但真正赚大钱的往往是擅长交易操纵的人而非技术工程师。 - [31:38](https://www.youtube.com/watch?v=w0QB45tLDM8&t=1898s) 2026 年给技术人员的赚钱建议是配置 BTC 作为底仓并关注稳定币的爆发,稳定币将全面挑战传统旧金融支付体系,投资者可顺此脉络关注 Circle、Robinhood 和 Coinbase 等美股标的或采取多空策略。 - [34:15](https://www.youtube.com/watch?v=w0QB45tLDM8&t=2055s) 知识付费的优秀课程能帮人省掉摸索和踩坑的时间。嘉宾高度评价鸭哥的 AI 课程,认为其敢于直接指出“用 framework 学习 AI 是错的”等底层第一性原理思考具有降维击穿的划算价值。 - [37:21](https://www.youtube.com/watch?v=w0QB45tLDM8&t=2241s) 在面对“做个人 IP”与“构建现金流资产”的转型抉择时,纯粹的 IP 路线贬值极快,最佳路径是寻找互补的合伙人或依靠大平台/行业大佬的资源去推动能产生现金流的资产项目落地。
## Detailed walkthrough ### 币圈的独特估值体系与美股牛市的底层逻辑
币圈的估值体系与传统金融有着本质的区别,它主要由三个板块构成:**流动性、流量(即注意力)以及筹码结构**(即所谓的 Tokenomics)。这三个要素几乎决定了一个加密资产在中短期的走势。在币圈,“没有人看长期”,大家关注的往往是中短期(通常是7天到3个月)的资产走向。
由此延伸到传统金融市场,人们常常疑惑为什么美股总被预言泡沫破裂、每10年就要大跌一次,但实际上从 Dot-com Bubble(互联网泡沫)至今,以标普500(S&P 500)为代表的美股却走出了一路高歌的长期牛市。其底层逻辑在于,当全球货币超发、信用过度增长并远超商品与服务的增长速度(如每年5%左右)时,这些多余的货币必然需要寻找去处。超发的流动性如果没有新的资产来承载,就会转化为通胀,而美股和加密货币市场恰恰充当了吸纳这些超发流动性的“蓄水池”。
---
从币安 Listing Manager 的视角看加密生态
Chase 作为前币安(Binance)的 Listing Manager(上币经理),在两年半的时间里审阅了1,000多到2,000个加密项目,并在2025年牛市期间,仅凭个人就成功支持了约100个项目上线代币。在币安,这个掌握着巨大流量与交易上币决定权的团队仅有十几人,其中能够对外接触、引导项目方的核心成员曾仅有4人。Chase 的日常工作与风投(VC)类似,需要看商业计划书(deck)、考察团队并进行连线沟通。
币安的整体体量巨大,年度交易量已与纳斯达克(Nasdaq)达到同一量级。因此,虽然从法律(legally)意义上不能将其定义为证监会,但在实际功能上,上币经理这一职位确实类似于决定一家公司能否在纳斯达克上市的监管审批者。在这个“大家都交易、项目筛选成功率仅在5%到10%”的环境中,Chase 积累了极高质量的一手行业数据。
---
加密世界的经济结构:第三产业与“资本平权”
如果将加密世界(Virtual world)比作一个国家,它需要美元来提供流动性支持,但其内部并没有第一产业和第二产业,其输出**只有服务(即第三产业)**。虽然比特币(BTC)占据了50%到60%的市场份额,充当着价值储存和流动性支撑的角色,但它本身并不能提供太多具体的服务。真正的“吹泡泡”和价值创造之地,是以太坊出现后通过智能合约使能的 DeFi(去中心化金融)等功能。
> “AI是生产力,Crypto是生产关系。”
加密货币通过技术手段彻底改变了生产关系,其核心在于一种**“资本平权”**的意识形态(ideology)。在传统金融体制中(如北美或欧洲),散户想要获得高利率通常面临很高的资金门槛和繁琐的银行手续;而在 Crypto 的世界里,规则完全平权化,“钱就是钱”,只要资金存入并符合智能合约的标准,任何人都能获得同样的高额收益。
---
闪电贷、预测市场与 AI Agent 的未来结算网络
加密行业拥有诸多区别于传统金融的独特创新,例如**闪电贷(Flash loan)**。在传统银行借贷需要质押物或高信用评分,而闪电贷允许借款人在没有任何抵押物、且银行(资金池)承担零风险的情况下,在极短的时间内(同一笔区块交易中)完成借贷与收款。此外,诸如 **Polymarket** 这样的预测市场(本质上是二元期权),其逻辑在于让世界上对某件事拥有内部信息(inside information)的人为该信息定价。在去全球化的背景下,Crypto 作为一个极具韧性的全球化板块,实现了让信息、流量和想法全部变成资产并接受定价。
更为关键的是 Crypto 与 AI 结合的宏大前景。随着 Scaling law(扩展定律)的持续演进,未来 **AI Agent(智能体)** 的数量必然会超过人类人口,AI 创造的经济体量也将超越人类。传统的 GDP 指标在衡量 AI 生产力时在微观和宏观上都是失效的(AI 的 API 调用是精确、全球化且多为中间态的)。
* **传统 GDP 衡量 AI 的局限:** GDP 中的 G(Gross)、D(Domestic)、P(Product)在 AI 领域全都不适用。 * **微观精确计量:** 借由 Crypto 基础设施,AI Agent 之间的每一次微观长尾数据调用与交易,都可以被极其精准地计量(measure)和自动结算。 * **去中心化托管:** 当未来涌现出“杀手级应用”后,用户可以在本地(如通过串联 MacBook 和 Mac mini)运行本地大模型,无需将所有数据都交给 OpenAI 等中心化大厂,复杂的跨云任务则交给云端 Agent 通过链上网络协作完成。
---
比特币的庄家操盘痕迹与中短期估值迷局
针对2026年比特币的走势,Chase 笃定地预测**“涨,一定会涨,一定会到 all time high”**,但其上涨的方式可能会超出大众的想象。加密网络中一切共识都会被定价,而反共识的人则会选择套现(cash out)。在量化交易(quant trading)和做市商(market maker)的世界里,永远是少数人吃多数人的大鱼吃小鱼过程。当大众被社会工程(social engineered)Convince、形成高度一致的“要跌”共识时,这个共识本身就会成为一个被精准定价的攻击靶点。
虽然比特币的市值已达两三万亿美元(约为黄金的1/10),但它依然存在明显的操盘痕迹。在去年的某一个星期,比特币的日 K 线曾连续7天以完全相同的幅度、完全相同的交易量向上推进,随后突然掉头向下。这种极其反常的 Pattern 表明市场上存在一个能够控制筹码的强势庄家,在向世界发出明确信号:希望看得懂信号的人加入他们,一起去吃掉看不懂的人。
* **币圈中短期估值三要素:** 流动性、流量(注意力)、筹码结构。 * **长择入场时机:** 投机者和做市商往往只进行短择(7天到3个月),导致好项目(如 Huma 估值在3亿美金左右,实际价值可能达20亿美金)在第一波炒作后币价可能陷入沉寂。只有当流动性和注意力退去、投机盘玩完后,资产才会迎来相对公允的估值,此时才是长期价值投资者(长择)入场的最佳时机。
---
孙宇晨的真实财富与加密圈的暴富生态
在加密圈这个“法规很少、大家都不演了”的江湖里,孙宇晨(孙割)是一个业内公认“真有钱”的典型案例。这种确定性来源于链上公开的透明地址。孙宇晨旗下的公链 **Tron(波场)** 与稳定币 **USDT** 存在深度的共生关系。
| 指标 / 实体 | 真实数据表现 | |:--- |:--- | | **Tron 链上总锁仓量 (TVL)** | 约 47 亿美元 | | **Tron 链上的 USDT 规模** | 约 800 亿美元(占 USDT 总发行量约 43.07%,仅次于以太坊的 46.77%) | | **USDT 发行方 Tether 的年纯利润** | 约 150 亿美元(远超 OpenAI 和 Anthropic 年亏损的总和) |
Tether 的暴利模式极其简单:用户每存入1美元,Tether 就发给用户一个 USDT Token,并转身将这1美元拿去购买美联储的美债(T-bill),以此稳赚 3.5% 左右的无风险利差。
聚焦到加密生态底层的普通从业者与暴富神话。这个行业的财富极具动态性(dynamic),只要用户足够勤奋并掌握科学上网,即便是高中生也能通过参与新项目方的“空投(Airdrop)”流量变现,一个月轻松赚取几万人民币。币安虽然拥有3亿注册用户,但全行业真正活跃的(active)核心人数可能仅在100万左右。这里充斥着一上来就靠小图片(NFT)郁金香模式一夜暴富的人,但如果他们的认知没有随之提升,这些“欢乐豆”式的财富很快又会重新流动到圈内其他人的手上。
在这个修仙般的加密世界里,“元婴修士(行业大佬)”们也分门派:有 Richard 这样注重底层现金流与低风险增信(如年化16%-17%收益的全新防御性功能)的**价值派**;有像币安老板那样不在乎短期现金流、更看重**行业地位的派别**;还有专注于 ZK(零知识证明)或 FHE(全同态加密)的 **Hacker Builder 派别**,这些前沿技术在现实世界中往往因基础设施投入期过长而难以落地,却在灵气充沛、资金密集的加密世界里得到了大规模的实际应用。
[29:37](https://www.youtube.com/watch?v=w0QB45tLDM8&t=1777s) 币圈的魅力与技术人员的现实困境
在Crypto圈子里,只要是一个被大众认可、具有公共利益(public good)或价值的东西,就可以被定价,这也是该行业散发魅力的地方。然而,对话中也揭示了一个残酷的现实:在这个圈子里真正赚大钱的,往往还是那些擅长交易操作、操纵市场的人,而不是做技术的工程师。
这里面最大的痛点在于,许多故事听起来极其美好,但要让其成立,背后所需的技术投入是巨大的。然而现实中很难激励真正有技术的人投身其中。这主要由于两个门槛:第一是钱可能不够多,第二则是行业离钱太近,反而带来了巨大的诱惑与噪音。对于想投入的技术人员来说,面对层出不穷的镰刀与挑战,如何存活下来是一个极大的未知数。
* **草莽时代与正规化进度**:币圈目前仍处于偏草莽、未完全正规化的时代,但合规化进程正在加速。例如,币安(Binance)已经拿到了阿布扎比的全球执照(license),合规性正在逐步进步。 * **对个体的建议**:大家首先需要摒弃杂念,了解行业为什么能吸引如此高密度的资本与人才。如果选择不了解,那是个人而不是行业的问题。 * **行业的包容性**:Crypto行业对年轻人非常友好,不看重身份地位,只看重付出与钻研。对于应届生或年轻人来说,通过钻研在这里赚取的第一笔收入,往往会比单纯打工要好。
[31:38](https://www.youtube.com/watch?v=w0QB45tLDM8&t=1898s) 2026年给技术人的币圈赚钱建议
针对通过打工积累了一定财富、不谈“建设币圈”只想纯粹赚钱的技术行业典型观众,嘉宾给出了2026年的切实例瞻。他建议至少先把币圈主流的两件事搞清楚:第一是配置BTC作为底仓,将其当作资本配置或数字黄金(明确声明这非投资建议);第二则是关注稳定币的爆发。
稳定币在今年(2026年)将迎来彻底的落实与全面爆发。其实早在前年,嘉宾就在团队内分享过这一大趋势,去年得到了印证,而今年传统旧金融体系与银行体系都将受到稳定币支付在C2C、B2B、B2C等各方面的全面挑战。
* **稳定币的衍生投资机会**:稳定币本身是一个极佳的交易工具,但其本身没有太大的直接投资赚钱空间。不过,投资者可以顺着这条脉络去关注美股的相关标的,例如Circle、Robinhood和Coinbase(Coin),其中仍有资产被低估。 * **多空策略**:在面对稳定币对传统金融的挑战时,除了看多,还可以选择“看空”那些反应不够快的被挑战方,基于这种确定的趋势来部署自己的投资策略。
[34:15](https://www.youtube.com/watch?v=w0QB45tLDM8&t=2055s) AI课程的学习体会与“降维击穿”的价值
对话转到了AI学习与Superlinear社区的课程上。嘉宾透露,在工作极其繁忙、用时间堆出1000多个项目调研之后,他正在选择退出原本的职位,并第一时间购买了鸭哥的AI课程。这门课程在“vibe coding”时代极为契合他的需求。他更倾向于先看框架,明确“什么东西不能做、不能用”,比如新手非工程师可能不知道API key不能被动上传,而需要放在`.env`文件里。
嘉宾已经看完《AI时代编程基础》这门课,并在看了一半时就成功在本地(local)部署了host的agent,用来调用不同的API去查交易数据,并存在手机上。未来他们甚至设想可以单独做一个面向Crypto方向API的MCP(Model Context Protocol)。
* **知识付费的底层的逻辑**:网上的免费资料虽然多,但往往让人“学习10分钟,浪费一天”。优秀的课程能帮人省掉踩坑的时间,省下一天的时间,学费就赚回来了。 * **独到价值**:鸭哥因为足够懂、有深度的第一性原理思考,所以敢于直接指出“用framework学习AI是错的”,敢于否定错误的学习路径,而大多数不够自信的人只敢和稀泥。对于做投资或特定Mindset的人来说,花几百美元以最高效的方式打开新领域的认知,是非常划算的。
[37:21](https://www.youtube.com/watch?v=w0QB45tLDM8&t=2241s) 个人IP、资产构建与未来转型抉择
嘉宾在面对“如何最大化利用自身的综合价值与Domain Knowledge(行业知识)”时进行了深度剖析。他坦言在币安这种大厂职位上,虽然在别人眼中其实权与知识的比例可能是99:1,但他自己看重的是价值输出和愿景(Vision)。他拥有空杯心态,即使当年从投资跳到Crypto也是从最基础的Entry level做起。如今他的目标是希望在行业未来20-30年的发展中,一直吃行业的Beta,偶尔捕捉Alpha,将名与利视作一体。
主持人和嘉宾共同探讨了在有足够财务安全感的情况下,如何抉择“做IP”与“构建能产生现金流的资产(Cash-rich business / Asset)”。
* **Generic(通用)创业建议**:创业第一步做知识付费是非常合理的,因为它具有非标、高客单价的特点。在成熟期前去构建一个属于自己、能顺应行业增长而增值的现金流资产(如社区或项目)是最佳的选择。 * **破局路径**:建议嘉宾利用庞大的人脉与信任度,在行业中寻找互补的Partner(合伙人),或“抱大哥大腿”让平台/大哥分出一块新业务或项目,提供资源和背书。 * **纯影响力路线的弊端**:纯粹的IP和影响力路线贬值极快,若不能落地,三个月后就会被遗忘。要将理想落地成行业标准,个人很难做到,依然需要像CZ(赵长鹏)这种“化神级”或“元婴修士联盟”级别的大哥和平台来实际推动。 * **卜卦的巧合**:嘉宾笑称自己去卜卦出来的结果也完全一致:要么找一个非常好的平台,要么找一个很好的伙伴。在职位到顶但无法完全实现理想的转折点上,寻找一个真正相信自己并愿意给对应资源去做出“拿得出手的项目”的平台,成了当下的看缘分之路。
## Notable quotes > 没有人看长期 — Chase
> AI是生产力,Crypto是生产关系。 — Chase
> 钱就是钱 — Chase
> 涨,一定会涨,一定会到 all time high — Chase
> 大鱼吃小鱼 — Chase
> 真有钱 — Chase
> 欢乐豆 — Chase
> [29:37](https://www.youtube.com/watch?v=w0QB45tLDM8&t=1777s) 真正赚大钱的,往往还是那些擅长交易操作、操纵市场的人,而不是做技术的工程师。 — Chase
> [34:15](https://www.youtube.com/watch?v=w0QB45tLDM8&t=2055s) 学习10分钟,浪费一天 — Chase
> [34:15](https://www.youtube.com/watch?v=w0QB45tLDM8&t=2055s) 用framework学习AI是错的 — 鸭哥
> [37:21](https://www.youtube.com/watch?v=w0QB45tLDM8&t=2241s) 一直吃行业的Beta,偶尔捕捉Alpha — Chase
> [37:21](https://www.youtube.com/watch?v=w0QB45tLDM8&t=2241s) 抱大哥大腿
## Mentioned 比特币, 币安, Chase, 课代表立正, YouTube, 标普500, 纳斯达克, 以太坊, DeFi, 闪电贷, Polymarket, AI Agent, OpenAI, MacBook, Mac mini, Huma, 孙宇晨, Tron, USDT, Tether, Anthropic, Richard, ZK, FHE, Circle, Robinhood, Coinbase, Superlinear, 鸭哥, Model Context Protocol, CZ, 赵长鹏
[Source](https://www.youtube.com/watch?v=w0QB45tLDM8)