MHQuant

@JeffLia12309881 像是网格开反了

刚才市场出现宽幅打针，据说是做市商策略bug，有传闻可能亏损A9 U (US$100mio+)。 朋友的朋友圈有做市策略赚到不少钱晒单的。 我的策略正好最近一段时间都专注于Long Gamma，都给吃到了。 期权市场的taker在上蹿下跳的行情中也容易出现，我的期权的挂单吃到了-6bp的惊人滑点。 几多欢喜几多愁。

@thankUcrypto 疯狂波动，机器人刷飞了

以太这有点儿10.11那时候的感觉，没任何深度，盘口都撤掉了？

@ShanghaoJin @0xDeMoo 得幂等，回查，幽灵单保护吧，直接交给bot心真大

@0xDeMoo 自己用RUST写的程序没收到下单响应都会连续下单 下单那么精细的事情python都不敢用，怎么可能用AI？

全网第一个 Clawdbot 受害者 B站这哥们，用clawdbot下单 Polymarket AI 建议他冲 “美国政府不会关门” 91%概率 + 时间短 = 包赚 他觉得有道理, 指令clawdbot下单500u 结果，同时发生了两件事： 1 Polymarket下单并不会网页跳转，导致clawdbot重复下单40笔 2 黑天鹅🔫击事件, 政府关门概率瞬间反转飙升 这哥们一起床天塌了😂 结论: 不要指令AI做交易 更要谨慎大资金冲尾盘，特别政治相关 这世道，川普分分钟给你整一桌黑天鹅套餐

@wufantouzi usdt一毛不拔，无法理解这种商业模式，反人性的最终都会陨落

这就是最不公平的事情 如果亏钱了是全部 usdt 持有者承担风险 如果赚钱了是 tether 的 自从去年 8 月天才法案通过后 我就再也不存 usdt 了只存 usdc 了 看明白 usdt 这个风险和收益敞口 你就知道持有 usdt 你就是要被割的 从长期视角看 tether 这个行为一定是会暴雷的 只不过是什么时候问题 参考巴菲特提到的长期资本倒闭的案例

回顾2025年半导体市场，真的是有太多太多精彩的故事，最大的主题就是: AI需求驱动导致半导体基建的估值体系重构 + 产业链的价值分配重写 从2024年开始，半导体基建正在飞速吞噬整个IT产业利润，SP500里半导体净利润EPS在IT行业里占比，在两年时间从不到20%上升了到了40%，而且还在呈加速上升姿态 半导体整体前瞻利润率从2023年的25%已经升到了2025年11月的43%，已经明显超过了几个互联网巨头的平均利润率，这也印证了半导体利润率超过互联网会是新常态。整个IT产业的利润分配，流向半导体的比例越来越大。 要知道，就算是20~22年的半导体芯片荒，短缺如此严重，半导体的利润率和整个IT利润分配也没有显著增长 这就是故事的上半篇：AI需求驱动导致半导体基建的估值体系重构，不再是互联网时期的基建从属地位 ------------------------ 这个现象背后的逻辑是商业模式随着技术特性的变迁： 互联网时代，每次请求的网络和算力成本，边际成本极低，scaling的效果极好，分发的边际成本几乎为零 在AI时代，这个互联网时代分发边际成本几乎为零利于scalable的特性遭遇了根本性的重大挑战：且不说训练成本从此不是一次性开销而是年年增长，就客户的AI推理请求而言，由于inference scaling成为共识，加上垂直领域仍然需要更大规模的旗舰模型来保持竞争力，推理的成本不会随着硬件算力价格的通缩而同步降低 互联网企业从前的最大成本只有OPEX尤其是SDE人工成本，而现在，互联网公司历史上第一次像半导体厂foundry那样背上高折旧成本的资产负债表，商业模型恨不得要慢慢从“流量 × 转化率”部分转向“每 token 毛利”了 简单的说，互联网时代到AI时代的成本分布，在人力成本opex的基础上又加上了沉重的硬件/算力成本capex(财报里占比：MSFT 33%, Meta 38%)。 上个时代的互联网公司+CSP+SAAS是收租行业里的大赢家，而AI时代，算力(半导体/芯片折旧)成为了新的收租行业，整个IT行业的利润分布发生了剧烈的重新分配(EPS利润流向半导体从20%升到40%而且持续攀升中)，这就是半导体基建估值体系重构最重要的原因 --------------- 半导体高利润率的新常态趋势能持续多久？ 目前的高溢价来自于前期不计成本的军备竞赛造成的半导体订单积压过多 但很显然，hyperscalers都不愿意当冤大头，都在试图自建ASIC降低成本，那么可以从2030年远期的算力分布来回看这个问题 长线来看，openai已经明牌了标准答案，10GW Nvidia，10GW ASIC，6GW AMD，其他hyperscaler划分比例有类似考虑 比如说，推理端希望ASIC >50%，GPU里再细分的话，AMD和NV(legacy)对半分。训练还是得NV占大头，60%+,剩下的自研ASIC和AMD对半分 2030年按60%推理，40%训练比例划分，算下来NV 38%， ASIC 39%， AMD 23%，跟openAI比例是几乎完全一致的，算是一个标准答案参考值 当然了，微软，Amazon，Google，Anthropic这几家里AMD的比例会比这个标准答案中枢/参考值明显低一些，xAI则是没有ASIC只有Nvidia+少量AMD AMD的风险在于，当2030年再往后的更长期，CSP的in house ASIC越来越成熟(微软除外)，推理端ASIC占比可能越来越高，很难有incentive新买入大量GPU了，除非卖的足够便宜 最近风头正劲的TPU呢？Meta是不是要转向TPU？对Nvidia的利润率影响大吗？ 实际上，Meta今年capex72B，明年capex110B，未来六年capex平均值可能达到160B附近，而Meta 6年10B的TPU订单算下来年均只有1.6B，而且购买的是TPU云服务，并不是裸TPU 也就是说，Meta这笔TPU订单只占到Meta未来6年capex的1%，并没有严肃的考虑大规模部署，可能只是作为和Nvidia讨价还价的手段而已 另外从Meta最近几个月的招聘广告来看，也并没有看到任何TPU engineer方面的招聘，不像 Anthropic那样从五月就招一堆TPU kernel engineer，十月才宣布大规模采购TPU做训练 所以说，不管原因是diversify供货商，还是给自研ASIC延迟做退路，还是因为AMD的MI350X延迟，Meta买TPU基本上只有一个考虑：增加买Nvidia GPU的议价权，但顶多只有推理份额里能讨价还价，实际效果很有限，对Nvidia利润率影响也很有限。 要知道，22年加密货币熊市矿难的时候，NVDA库存上升到了198天，利润率只是从65%回撤到了56%，算上PE/宏观双杀股价才从300变100，现在一直供不应求，利润率没道理能降下来 再加上TPU v8设计过于保守(没用HBM4)，Kyber rack的Rubin方案会比TPU v8的TCO更好，到头来最后还是得继续依赖Nvidia，很难议价。只要Nvidia继续保持这样的大踏步前进，竞争对手其实要跟上还是不容易的。 总之，一方面，全产业链瓶颈，比如cowos扩张都很谨慎，供不应求的状态还能持续多年。 另一方面，AI变现的利润曲线和硬件投入曲线存在“时间错配”，应用端的增长曲线会落后几年，只要这个应用端和基建端的增长曲线的时间错位依旧存在，半导体在IT行业的利润分配就会一直占优势。 从OpenAI的到2030年的投入曲线来看，这个时间错位至少要持续到2030年附近。也就是说半导体行业的超级扩张期带来的在IT产业利润划分的主导地位，目前看至少能持续到2030年 而半导体高利润率可能会维持的更长远一些，因为从互联网时代一次性基建属性变成了现在的收租基建属性 --------------------------------------------------- AI 不是只养活了 GPU，而是在用算力预算把“能把电变成 token 的每一环”都抬了一轮，从内存，存储，互联，光纤，电力，储能…..等等 上半篇讲完了“半导体吞噬IT利润”，那么下半篇讲的就是“AI算力价值溢出效应（Spillover Effect）重塑半导体内部格局”：GPU算力增长 -> 内存/存储/互联/CPU瓶颈 -> 溢出效应 -> 结构性机会 2025 年更有趣的故事，是巨大的行业红利在半导体内部怎么诞生结构性新机会，比如说，一个super cluster需要几个数据中心互联，光纤互联的长度需要上百万mile这个级别，这就是新机会 半导体产业链的结构性趋势带来的新机会，最典型的例子就是内存(DRAM/HBM)和存储(SSD)，HBM的需求增长太夸张，连带挤压DDR4/5产能，直接让以周期性为标志的内存行业甚至喊出了“周期不存在”了，Hynix因为在HBM上领先，甚至都开始憧憬起了几年后年利润1000亿美元，妥妥一个万亿市值的公司 这两个板块背后，是结构性趋势的转变：AI workload从训练逐渐往推理延申，推理比例越来越大。 而推理是一个非常纯粹的吃内存带宽速度(memory bound)的事情，可以说带宽速度=token/s。模型尺寸越来越大，以及上下文context length的增加，对内存的尺寸要求也相应增大，导致了内存的需求激增：推理即内存 下一代的的GPU/ASIC内存已经成了暴力美学，配备的内存size之巨大，是三年前无法想象的，回看22年H100的80GB简直像个玩具，这才几年就增长了十倍： Nvidia Ultra Rubin - 1024GB HBM Qualcomm AI200 - 768GB LPDDR AMD MI400x - 432GB HBM 内存的另外一个潜在的爆发点在端侧，也就是手机/PC/汽车/机器人的端侧LLM，这两年主流的手机旗舰机已经从6GB升级到了8GB/12GB/16GB，提前为可能的端侧LLM生态做准备，毕竟手机算力下一代就能达到150TOPS量级，妥妥的桌面级，非常暴力 潜力上来说，端侧内存升级是比云端内存增量要更大的市场，毕竟端侧终端device的数量太惊人了，每年都是billion级别，一旦端侧LLM生态繁荣起来，内存用量翻倍轻而易举，针对端侧低功耗内存/存算一体的各种设计都会跟上 但端侧genAI的软件生态，似乎明显滞后，一直比我想象的进度要慢，可能是因为这方面还处于摸索期，并没有云端那么确定的ROI，厂商们在投入上都很谨慎，我在23~24年时候看好27年，可能还是太乐观了 互联网->移动互联网用了10~15年，端侧genAI/LLM可能也需要7~10年，可能得等云端ROI开发的差不多了，边际收益下降了，才能轮得到端侧genAI/LLM拿到开发资源，跑通端侧ROI。 -------------------------------------- 另一个2025年半导体内部结构性转变的故事是NAND存储，特别是企业级eSSD硬盘 结构性趋势来源也是同一个，AI workload的推理需求越来越大。内存红利也外溢到了SSD存储，甚至HDD存储，因为内存不够用就用高速SSD作为多级缓存 主要逻辑是AI推理过程中内存溢出KV cache offloading到下一层SSD存储，以及向量数据库检索/indexing，都在增加SSD存储的需求 Micron财报说的精准又直白：“AI inference use cases such as KV cache tiering and vector database search and indexing, are driving demand for performance storage.” 至于为什么存储价格在第四季度才爆发，这需要区分一下合约价格和现货价格，合约价格涨幅会温和一些，就算是最紧缺的企业级eSSD合约Q4上涨大概25%。而当NAND产能在2025年被合约慢慢的吃光，现货的价格就造成了观感上强烈的冲击，一个月上涨50%以上。 另一个未经验证的逻辑是多模态的爆发，特别是AI图片和AI视频的需求爆发，也会加剧存储的短缺，我觉得这条线只能说未来可期，但目前的视频/图片精细程度，可能还不到当年GPT3的水平，要达到出圈效果还需要一些时日。 ------------------------ 那么下一步还有什么趋势转移带来的半导体结构性的机会呢 那么就要先看下一步AI推理端的需求趋势是什么，毫无疑问，agentic flow的比例会越来越大，2025并不是year of agent，而是一个decade of agent 从CPU视角去看agentic workload，routing和工具处理都在CPU上，如果把常用的agentic框架做profiling，比如SWE-Agent, LangChain, Toolformer，CPU最长可以占到90%的E2E端到端延迟，throughput瓶颈也更多的卡在CPU，甚至CPU能耗也超过了总能耗的40% Agentic AI目前是一个CPU瓶颈更多的事情，在 agentic 框架里，CPU 是永远在忙的总指挥orchestrator, 很可能会成就CPU需求的新一波回暖 AMD 2025年Q2财报（8月5日），Lisa Su明确表述了这一现象：​"In particular, adoption of agentic AI is creating additional demand for general-purpose compute infrastructure, as customers quickly realize that each token generated by a GPU triggers multiple CPU-intensive tasks." "agent AI的采用正在对通用计算基础架构产生额外的需求，因为客户很快就意识到GPU产生的每个令牌都会触发多个CPU密集型任务。" ​Q3 财报里Lisa又明牌了一次CPU TAM increasing due to Gen AI. "Many customers are now planning substantially larger CPU build outs over the coming quarters to support increased demands from AI, serving as a powerful new catalyst for our server business." Nvidia也是把agent flow视为CPU需求，GB200/300 架构配置的CPU比例也比以往大的多，36颗 Grace CPU : 72颗 Blackwell GPU，直接达到了1：2的水平，AMD的路线则是用1~4个256核的EPYC去服务MI400系列72~128个GPU 以后的硬件架构，一定会往优化agent workload方向发展，比如agent task graph的调度和load balancing，CPU/GPU协同micro-batching 算力上的比较，说不定以后也会摆脱现在的纯GPU token rate比较，转向整个系统级全栈agentic benchmark比较. -------------------------- 半导体结构性转变带来的机会同时，下一步，可能也会带来一些意想不到的次生效应 云端AI数据中心需求爆发，造成内存和存储的暴涨，给消费电子的成本带来了很大压力，在2026年，这也许会演变成消费电子产业潜在的黑天鹅 PC厂商最近的股票大跌，也是这个原因。HP已经说了要减少内存配置，暗示要把PC重回8GB内存+256GB存储的时代了。 DRAM内存和存储再这么涨下去，可能会出现很离谱的情况：内存/存储现货价格比CPU和GPU还要更贵。尴尬的是，这可能直接延缓了消费电子期望的AI PC的进程，毕竟大内存是更有利AI PC的表现力的。 夸张的说，每个PC厂商和手机厂商的员工，甚至是消费电子厂商的员工，都应该买入存储和内存，作为职业风险对冲 明年年初开始，安卓阵营的内存以及存储成本要压不住了，三星，小米的手机售价都提高的话(美国市场现在已经提高不少了)，利好最大的就是苹果 苹果的内存产能，nand产能都是专属长约锁价特供的，顺带还把Kioxia给坑了好多不涨价产能，导致苹果的成本优势进一步扩大，苹果全球手机销量市占率增长可能会非常可观，接下来一阵子可能会是iphone辉煌的时光。 ----------------------- 2025年半导体市场真的是太多精彩的故事了，Nvidia/AMD/TPU和各家hyperscaler的恩怨情仇引得各路下注的吃瓜群众心情跌宕起伏。 HBM/内存厂商吃到了memory-bound的红利，NAND厂商意外收获了KV cache的溢出效应，CPU在沉寂近十年后，可能会因agent orchestration再次回到增长叙事的中心 不再是Nvidia/AVGO几家算力厂商独大，而是AI workload算力价值溢出后的每一次演进，从训练到推理，从文本到多模态，从单模型调用到agentic flow，都在重写产业链的价值分配。 云端AI的繁荣正在挤压消费电子的生存空间——当PC厂商被迫讨论重回8GB时代，苹果却因供应链优势坐收渔利。这场算力军备竞赛的次生效应，可能在2026年以意想不到的方式重塑整个消费电子格局 半导体的故事不再是一条单线，而是一张持续自我重构的网。而 2025 年，大概只是合纵连横的第一回合

问了京东的一个朋友。 他说，你是优质客户很少退货，就会把退货的商品都尽量配给你，而且大数据分析还会增加你商品的价格。 瞬间感觉到这个世界的恶意。

@DtDt666 这些时间都亲历，给OKX点赞

说实话，这波极端行情，引发交易平台系统大规模压力测试，个人体验下来，还是OKX统运行稳定、交易流畅： 1、本次大跌期间，没有出现用户普遍抱怨交易所无法撮合、下单卡死、提现失败等故障； 2、在爆仓清算过程中，没有异常强平失败、系统清算滞后或穿仓由交易所承担的案例； 3、用户账户资金安全，没有出现异常 4、OKX的beth oksol没有出现大幅脱钩或循环借贷爆仓，准备金始终保持稳定 。 面对种种考验，OKX 风控系统都展现出了过硬的素质，历史极端行情和黑天鹅事件中OKX风控的卓越性： 1、OKX 是主流交易所中唯一一家，在 LUNA/UST 崩盘中主动启动风险保护措施，保护了数亿美元用户资金 2、3Commas API 数据泄露事件中，OKX 是其合作的众多交易平台中唯一用户 0 损失且安全性能最完备的平台 点赞！！！ @Haiteng_okx @mia_okx @star_okx @Cryptosis9_OKX

@JeffLia12309881 是每笔相对于成交时的标记价格吧，还是策略提交时的成本？不知是否有相对于提交时的滑点对比？

使用GreeksLive Smart Trading的效果，1个Session 交易26 BTC（按照最小下单量0.1 BTC进行分组），收取Spread 25.8bp，整体交易成本为0～负数。

@Delonte_west_ 请教下，cc deep itm时建议转轮子？又或者补put做strangle？等theta耗尽再roll？

$NVDA $HOOD 上周卖的put基本都decay没了，今天开始反手卖call。我们可以用财报做周期，如果你卖的put 或者call itm了，只要不是deep itm，一直往后roll，roll到几次基本就会碰到下次财报日期了，因为财报周的IV很高，你可以把类似0.7的delta最后一直roll到财报周的 0.3 - 0.4左右。 如果是卖call的话，别忘了你的正股也在一直涨

@cyrilxuq A的期权交易量比c多点，上次比了下，价差小点感觉

google的股票在美股市场有两种，一个是A，一个是C，两者重要的区别是一个有投票权，一个没投票权。 所以普通人买C就行了，你买A最后投票也要花钱，我是PDD股东的时候是行使过投票权的。 除非你真是大股东，想要干预google的决策，不然没什么用，给你一堆选项让你选。

现在中国经济主要靠什么在支撑？ 扎心！一代人的悲歌！ 能靠什么 还不是靠短视频、靠手游 、靠老一辈的储蓄托底。 虽看似荒唐，但这就是事实。 一代人的时间，是债务，也是解药！ 若剥离短视频平台的算法投喂与手游的即时快感，大量青年群体的焦虑与过剩精力恐将无处安放。 城市白领在通勤间隙刷屏消解工作压力，小镇青年在虚拟战场中寻找存在感，失业者通过直播打赏维系微薄收入。 这些数字娱乐就如同一张密网，兜住了社会情绪的失重状态。 而反观印度、印尼等国，虽同样面临青年失业问题，但宗教活动、街头经济等传统方式分散了矛盾，而中国高度互联网化的社会结构，使得虚拟空间成为唯一的 “安全阀”。 家庭储蓄的托底作用则更为隐蔽。老一辈人通过计划经济 时代的节俭惯性，积攒下房产、存款与粮食储备，成为子女失业、创业失败时的最后屏障。 当 “35 岁危机 ” 与 “灵活就业 ” 成为常态，父母辈的存粮实则是社会安全网的替代品。 这种现象在西方国家其实是非常罕见的，这是因为其社会福利体系相对完善，而东亚家庭伦理下一直存在着代际互助，暂时掩盖了社会保障的缺口。但这种模式不可能一直持续下去 —— 当独生子女一代背负六个钱包的压力，储蓄消耗殆尽之日，便是代际矛盾爆发之时。 更深层的风险还在于，这种 “娱乐麻醉 + 家庭输血” 的组合，延缓了结构性改革的阵痛，却加剧了系统性失衡。 短视频与手游的繁荣本质是注意力经济的过剩产能转移，大量资本涌入非生产性领域，进一步挤压实体产业升级空间。父母储蓄的消耗则意味着民间资本从投资与消费中抽离，形成 “越存越穷” 的恶性循环。 这与马克思笔下的产能过剩危机 异曲同工：当工业国的生产力无处释放时，娱乐产业成为新的 “泄洪口”，但虚拟繁荣无法创造真实价值，反而加速真实财富的耗散。 当全球化退潮，这种稳定模式就愈发显得脆弱。TikTok的海外围剿暴露出数字娱乐的地缘政治风险，版号寒冬则让游戏产业周期性震荡。 而随着 60 后父母步入暮年，医疗支出将吞噬家庭储蓄存量。一旦虚拟麻醉失效、代际输血断绝，被暂时压制的失业潮、产能过剩与代际冲突可能就会共振爆发。 农业国向工业国转型的阵痛，从未真正消失，只是被算法与亲情暂时包裹。 当屏幕熄灭、存粮见底时，我们终须直面那个马克思预警的命题 —— 如何让先进生产力与人的真实需求和解，而非沉溺于数字幻觉与家族余荫的慢性毒药。 中国当前的结构性困境怕是要以一代人为周期消化，本质上是代际成本转移与系统韧性耗散双重作用的结果。工业化与数字化的加速度，已让社会机体在 “超负荷运转” 中积累了大量隐性债务，而偿还这些债务的周期，恰与一代人的生命周期重合。 60 后、70 后群体经历了物质匮乏与高储蓄率的双重塑造，其房产、存款与低消费习惯构成社会稳定的 “蓄水池”。但这一代人的财富本质是时间密集型资产 —— 随着老龄化加剧，医疗支出攀升与养老金兑付压力将加速储蓄消耗。 独生子女一代 “六个钱包支撑一套房” 的极限杠杆在身，而当父母辈离场时，代际转移支付链条必然要断裂。这一过程约需 20-30 年完成，恰是一代人完成财富积累到消耗殆尽的时间尺度。 短视频与游戏创造的 “奶头乐经济”，实质是对青年群体进行注意力贴现。算法投喂的即时快感虽能暂时压抑失业焦虑，却同步削弱了人力资本积累：青年在虚拟成就中丧失技能提升动力，企业因流量红利放弃产业升级，形成 “娱乐养蛊” 的负向循环。 这种模式的生命周期取决于两个变量：一是 Z 世代 （00 后、10 后）对同质化内容的审美疲劳阈值（约 10-15 年），二是全球科技迭代对娱乐产业的颠覆速度（如 AI 生成内容对短视频的冲击）。 当新生代对旧娱乐产生群体性免疫时，社会情绪将面临 “戒断反应”。 中国当前的矛盾本质还是工业化身体与后现代神经的撕裂：制造业升级需要高素质技术工人，但教育体系仍在批量生产 “做题家”；城市发展依赖土地财政，但房地产泡沫挤压了居民消费能力。 纠正这种错位需要重构教育、户籍、土地等制度，而任何深层改革都会触动既得利益群体。 参考日本 “失落的二十年” 经验，从泡沫破裂到新产业确立（如精密制造、文化输出），正是通过一代人的试错完成的。中国的特殊性在于，既要消化过剩产能，又要应对数字革命冲击，双重任务叠加必然延长纠偏周期。 社会韧性的真正来源并非物质储备，而是群体对困难的认知共识。60 后对饥饿的记忆塑造了储蓄本能，90 后对增长的信仰催生了 “躺平” 抗议。 而要消化当前危机，需等待新一代形成新的生存哲学 —— 当 00 后彻底放弃 “买房结婚” 的传统人生脚本，当农村青年不再迷信 “进城翻身” 的叙事时，系统才能在新的价值地基上重建平衡。这种集体认知的更替无法通过政策强制实现，只能伴随代际自然更迭逐步完成。 一代人的时间，是债务也是解药 用一代人消化危机，看似悲观，实则是社会机体的自我保护机制。正如生物体会将毒素暂存脂肪以待缓慢分解，中国也将过剩人口、泡沫资产与认知冲突 “封装” 在一代人的时空胶囊中。 这期间既有阵痛（如低生育率、未富先老），也暗藏转机（如 AI 重塑生产率、县域经济激活）。关键在于，这一代人既是旧模式的最后支付者，也必须是新规则的首批定义者 —— 他们的挣扎与觉醒，将决定消化周期结束时，吐出的是一块伤疤，还是一颗珍珠。

@Amy6Tina 我在家高了骑行台，骑zwift

10天瘦10斤的㊙️ 就是这个！60mins 汗水干了湿了共4次

🧸 预测 BTC，送 Labubu 玩偶！ 🔥🔥🔥 你预测 BTC 在 7 月 31 日 16:00 （UTC+8）价格走势如何？ 抽一人，送 30 USDT 💰 或者一个 Labubu 玩偶 🧸 关注➕转发，参与抽奖 🧸 ——————————— #加密货币 #labubu #BTC #Ethereum #Solana #DOGE #Trump #TRONX #XRP #meme #BNB #Binance #OKX #Bybit

@Stephen55state 哈哈哈😝 他肯定怂，他都说台湾是支笔，中国是桌子

@evilcos 每次核对发送方和接收的每一位数字

现在还有人转账大额资金时不用钱包自带的地址白名单功能？

RT @Balder13946731: 假如你昨天PUT了$CNC

做个投票问一下，如果闲的时候 @Sidekick_Labs 上做一做游戏直播，你们喜欢看哪类游戏？

现在cetus上的LP是不是都取不出来了？

@LuYao_Trader 哈哈哈🤣绝对忠诚，能打胜仗！

𝙎𝙥𝙚𝙖𝙠𝙚𝙧 𝙃𝙞𝙜𝙝𝙡𝙞𝙜𝙝𝙩 “Open source is not the end, but the starting point of trust verification. What truly builds confidence is whether the code can be verified, run as expected, and clearly explained.” Cos @evilcos , founder at @SlowMist_Team, shared this vision during Panel 1: Next Gen Finance: Efficiency & Transparency. Safeheron’s open-source framework mirrors our live commercial system. It is secure, high-performance, and regulator-ready, helping institutions build compliant stablecoin infrastructure with ease. #Web3HK #FinTech #OpenSource #Event #Stablecoins