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Monad 黑客松宣讲与 Agent 金融圆桌 · 精读

来源：《Monai 黑客松宣讲与 Agent 金融应用探讨》现场录音（约 179 分钟，39 页转写稿） 活动结构：黑客松宣讲 → SignalPlus 主题分享 → VC 圆桌 → 三个项目 Demo → 自由交流。

这场活动讲了什么（全局地图）

flowchart TB
    A[Monad 基金会<br/>宣讲全球黑客松] --> E((Agent 如何<br/>改变金融))
    B[SignalPlus<br/>AI 交易操作系统] --> E
    C[VC 圆桌<br/>SNC · IOSG · BlockBay] --> E
    D[三个 Demo<br/>协同平台 · 预言机 · DeFi] --> E

先纠正一个贯穿全文的转写问题：录音里的「Monet / Mona / Monai / Monad foundation」指的都是 Monad——一条 2025 年主网上线的高性能 EVM 公链，是这场活动的主办方。下文统一写作 Monad。

第一部分：Monad 全球黑客松宣讲

1.1 为什么值得参加（开场）

主讲人：Harry（Monad 生态）

  • 这届黑客松对标 a16z Crypto Startup School 这类顶级项目，是一个全球性比赛，不是城市小活动；
  • 全球各地的投资人、行业导师（Mentor）都会关注，进入决赛名单（Final List）的项目会直接出现在他们眼前；
  • 不止投资人，还有行业里有影响力的 Mentor，可能主动联系 Builder；
  • 主讲人一句话号召：「有好想法就申请，现在还来得及，截止日期 10 月 13 日。」

主讲人：Box（Monad Foundation 开发者关系 DevRel）

  • 提醒：线下参加活动 ≠ 已报名线上黑客松，需要自己去官网注册、提交项目；
  • 报名后一定要用好「向导师提问」的功能，导师包括国外国内的 VC、创始人、成功项目方。

1.2 Monad 是什么（技术小白版）

Monad 是一条完全兼容 EVM 字节码的高性能公链。

先解释 EVM【概念】：以太坊虚拟机，可以理解为「以太坊和很多区块链共用的一套操作系统 / 运行环境」。兼容 EVM 意味着：以太坊上的应用（智能合约）几乎不用改就能搬到 Monad 上跑，开发者也不用重新学一套。

Monad 主打的性能数字：

指标 Monad 大白话
TPS 约 10,000 每秒能处理约 1 万笔交易（以太坊约十几笔）
出块时间 300 毫秒 约 0.3 秒产生一个区块
最终性 600 毫秒 约 0.6 秒后交易彻底确认、不可回滚
兼容性 100% 字节码 + RPC 兼容 以太坊合约、钱包、工具基本直接可用

团队与资金背景：

  • 创始团队多来自顶尖量化交易机构（提到 Jane Street、Jump Trading 等），不是「草台班子」；
  • 主网上线前已获得 2 亿美元以上融资，资金足以支撑多年运营；
  • 主网后 TVL（链上锁仓资金总量）约 10.3 亿美元，较上线第一周增长约 7 倍；
  • DeFi 元老级项目已部署，黑客松产出的社区项目也会被推向用户。

1.3 Monad 为什么快：四个技术创新

这部分偏硬核，入门阶段看懂类比即可，不需要掌握实现。但这是理解「新公链在卷什么」的关键。

创新 1：流水线化共识（像 CPU 流水线）

传统区块链里，「提议区块 → 投票 → 最终确认」是一件做完再做下一件（串行）。Monad 把它们拆开，像工厂流水线 / CPU 流水线一样并行：

  • 提议第 2 个区块时，同时给第 1 个区块投票；
  • 提议第 3 个区块时，同时确认第 1 个区块。

让每个时间片都被充分利用。

创新 2：共识与执行分离

  • 共识（Consensus）只决定「交易的先后顺序」；
  • 执行（Execution）才真正算出「每笔交易的结果」。

传统链这两件事挤在一个区块时间里串行做（以太坊要在 12 秒里同时干两件事）。Monad 把它们分开：执行区块 N 的时候，节点已经在对区块 N+1 达成共识，每个区块都能拿满 300 毫秒。

创新 3：乐观并行执行（并行执行、串行提交）

  • 传统方式：交易一笔笔依次执行；
  • Monad：先假设交易之间没有冲突，全部同时（并行）执行；
  • 之后再按顺序「提交」，如果发现两笔交易争抢同一份数据（冲突，比如同时转账造成数据矛盾），就把冲突的交易重新执行一遍。

用「乐观」换取大部分交易的并行提速，只对少数冲突付代价。

创新 4：全新数据库架构（性能提升最大的一项）

以太坊用两层数据结构存数据（MPT 树 + LevelDB），在主讲人看来这种复杂结构极大拖慢了速度。Monad 合二为一，重新设计数据库：

  • 直接利用固态硬盘（SSD）原生的并行访问能力；
  • 不再用二叉树方式间接存储，数据是什么样就直接写到硬盘；
  • 这是 Monad 速度快的最主要原因。

Monad 是「EVM 超级集」（额外增强）

  • 更大的合约代码 / 初始化代码上限；单个区块有 8GB 内存空间，能跑很复杂的计算；
  • 原生支持 Passkey 签名（可用苹果 ID / 生物识别给钱包签名，配套 SDK）；
  • 存储费用改革：连续排列的数据存在同一个硬盘「页」上，访问其中一个、同页其他数据自动变「热」，热数据读取只要 100 gas；以太坊每个数据槽都要 8100 gas。这让大规模链上存储（游戏、大数据库）成本大降；
  • 内存计费改为线性（以太坊偏二次方增长），复杂计算不再贵得离谱；
  • MEV 保护：MEV【概念】指「靠交易排序 / 抢先交易获利」（比如「夹子」「抢跑」）。Monad 用加密内存池（每个验证者私有内存池，没有全局公开内存池）、交易在打包前不可见等机制，逐步杜绝抢跑攻击。

1.4 黑客松参赛规则（重点）

基本信息

  • Monad 迄今最大的线上黑客松，持续约 6 周；
  • 截止时间原定 10 月 13 日（可能延长，以官网为准），11 月 3 日公布奖项；
  • 前期已在 34 个城市办 50 多场线下活动、2500+ 人到场；
  • 总奖金 25 万美元。

四大赛道（Track）

  1. 链上金融与交易（DeFi / Trading）；
  2. 消费级产品（Consumer，普通人用的应用）；
  3. 社交 / 注意力 / 文化（Social）；
  4. 可信身份与 AI / 技术架构（Identity & AI）。

官网每个赛道都有推荐 Idea 和评审关注点；不知道做什么可以直接去看推荐方向。

评分五维度（务必对照准备）

维度 评委看什么 给我们的启示
1. 创始团队与市场就绪度 最重要的是 Market Readiness：有没有明确用户 / 社区，最好已上线、有真实用户反馈，而不是凭空想象 做项目先想清楚「谁会用」，先做用户调研
2. 技术实现 核心逻辑必须真的上线，不接受纯 PPT；AI 产品的核心逻辑必须跑在 Monad 链上；要用到 Monad 的性能特性 拒绝「能部署在任何链上」的平庸项目，要为 Monad 定制
3. 设计与工艺 产品流程完善，用户不需要懂一堆专业知识就能用，无缝上手 重视 UX，别让用户「学习怎么用」
4. 进展与下一步 看重黑客松期间的实际更新量，要在官网 Update 框持续更新：做了什么、和哪些用户交流 不能拿旧项目躺赢，过程要可见
5. 原创性与洞察 不能把已有项目改名换链；要讲清「你和现有方案（如某类 DeFi）的区别、核心判断」 要有自己对赛道问题的观点

奖金结构

  • 四个赛道各 3 万美元奖池；额外 3 万美元「大赢家」Grand Prize（一个项目独享，且仍可参与赛道竞争）；
  • 各赛道获奖者约 1 万美元；
  • 另有大量 Bounty（赞助商赏金）：不在赛道内，需要在官网手动「添加」到参赛列表；
  • 每个 Bounty 有自己的要求（例如「产品必须用某大模型构建」「必须用 Alchemy 的 API」）；
  • 部分 Bounty 和赛道冲突，但大部分可叠加，「甚至可以全部加满」。

导师资源

  • 包括知名 VC（提到 a16z、Coinbase Ventures 等）的创始人 / 投资人；
  • 在官网 Mentor 板块可直接提问，是平时很难获得的交流机会。

第二部分：SignalPlus —— AI 时代的交易「操作系统」

主讲人：Augustine（SignalPlus CEO / Partner，英文分享）

2.1 公司背景

  • SignalPlus 2021 年底成立，做机构级交易系统：定价引擎、自动化交易、交易终端——基本是对冲基金内部用来交易的全套软件；
  • 不管理资产、不碰资产、不托管，只做软件；
  • 建在各大交易所「之上」（通过 API 接入），不是交易所的竞争对手；
  • 客户包括 Binance、OKX 等交易所，以及 Cumberland、Paxos、Galaxy 等大机构；
  • 月交易量曾超 200 亿美元，约 3 年时间拿下近 30% 市场份额；
  • 团队是高盛 20 年交易员、前 Google / 阿里等；投资方含 HashKey 等。

2.2 发展三阶段（客户需求的演变）

  1. 初期：期权交易没有趁手工具，交易员自建系统，结果大家都想用 → 干脆转型做系统；当时链上（去中心化）条件不成熟，先聚焦中心化；
  2. 中期：机构资金入场，要求特定功能、合规适配，逐渐变成 SaaS 模式；
  3. 2025 年（AI 时代）：客户要求开源 / 重组（Remix）终端产品，让 AI Agent 在上面搭建自己的交易系统。

2.3 为什么交易系统这么「烂」

  • 好交易员靠交易 / 管钱就能赚很多，没动力去做开发；
  • 自建交易系统需要一整队人：交易员、量化（Quant）、开发者、建模师、风控、运营、会计，极难凑齐协作；
  • 所以好系统都在对冲基金内部、不开放；银行里大量交易基础设施还停留在 70-90 年代，无法支持 7×24 连续交易。

2.4 AI 擅长什么、不擅长什么（核心干货）

AI 擅长：研究流程

想法（Idea）→ 回测（Backtest）→ 部署（Deploy）→ 监控（Monitor）→ 复盘

这一整段研究过程 AI 做得非常好，可以当你最好的分析师。

AI 不擅长（机构真正在意的三件事）

  1. 机构知识（Institutional Knowledge）：
  2. 你知道 Binance 的服务器在东京、新加坡还是美国吗？每个接口的速率限制（Rate Limit）是多少？止损单有什么特殊规则？
  3. 这些「踩坑踩出来的知识」AI 不知道，直接跑真实系统会出错、被封、甚至亏钱；
  4. 每个交易所（纳斯达克、纽交所、Binance、OKX）都有自己的「脾气」，必须事先告诉 AI。
  5. 无穷无尽的边缘情况（Edge Cases）：
  6. 系统宕机、突发新闻、执行到一半市场变动、AI 下单下不来说时订单已变市价单……
  7. 交易是真金白银、结果不可撤销的，和写文章、写代码完全不同。
  8. 合规审计（Compliance）：
  9. 监管要求准确记录：在什么时间、什么价格、什么地点交易；
  10. 不能事后问 Claude / GPT——它们会「幻觉（Hallucinate）」、编造记录，监管不接受；
  11. 必须在交易时就标准化记录（链上、链下都要），形成规范报告。

2.5 SignalPlus 的方案：AI 交易「操作系统 / 护栏（Harness）」

把它想象成一个套在各种 AI 模型外面的「操作系统」：

  • 底层你仍可用 Claude、Codex 等任何模型；
  • 系统提供所有「护栏」：参数、报表、风控、标准化网关；
  • 每位用户获得一台个人保护服务器（AWS / 阿里云均可），交易系统跑在上面；
  • 在保护服务器内用 AI Agent 搭建任意交易规则，并可发布到 Marketplace（应用市场） 分享，可开源可闭源，类似门槛更低的 App Store。

关键保护机制：

  • 凭证隔离：密钥 / 登录凭证像手机 Face ID 一样存在操作系统层，Agent 永远看不到，杜绝泄露；
  • 策略密钥轮换：不用改全部代码，中央层面更新、轮换策略密钥，方便多团队开发；
  • 托管位置推荐（Colocation）：根据策略推荐服务器位置（做这类交易该放新加坡 / 纽约 / 芝加哥），降低延迟；也可自己部署；
  • 风险隔离：出事时损失被限制在保护服务器内，不会一锅端；
  • 全市场接入：中心化交易所、DEX、传统券商（富途、老虎）、Hyperliquid，同一台保护服务器统一接入；宏观数据（美联储、IPO、SEC 文件）一站提供；
  • 黑匣子（Black Box）：像飞机黑匣子一样，实时记录 AI 决策逻辑，事后可取证「AI 当时为什么这么做」，而非事后编造。

演示亮点：

  • 命令行里一句话描述需求（如期权 Wheel 策略），Agent 自动写代码、做界面；
  • 经过人工 + AI 双重安全检查，可设置收费方式（免费 / 一次性），发布到商店；
  • 产品是 PWA（网页应用），手机、电脑体验一致；
  • 团队用「Vibe Coding」（用自然语言指挥 AI 写代码）三周做出：投资级期权定价网站（银行级定价模型、精度到 12 位小数）、仓位热力图、经济数据与回测。
  • 现有交易终端对用户免费（向交易所收费）：signalplus.com；新操作系统约一个月后公测。

2.6 小白能学到什么

  1. 「AI 很强大但不能裸奔」：真实金融场景需要给 AI 套上护栏——凭证隔离、边缘情况处理、合规留痕、风险隔离。这是「AI 落地」和「AI Demo」的差距。
  2. 幻觉（Hallucination）：AI 会一本正经地编造内容。凡是涉及事实、合规、记录，必须有可验证来源，不能听 AI 一面之词。
  3. Colocation（服务器托管位置）、Rate Limit（速率限制） 这类「机构知识」是行业壁垒，也是新人要靠实践积累的东西。
  4. Vibe Coding 是真实的生产力革命：但要知道，AI 写的代码仍需人来审查安全性和正确性。
  5. SignalPlus 是一个值得注册体验、长期跟踪的产品（免费）。

第三部分：VC 圆桌 —— Agent 如何改变金融

嘉宾：

  • Henry：SNC 合伙人 / CBO。开发者社区与研究驱动，起源于 2014-15 年支持以太坊，十余年投资孵化 200-300 家企业，关注区块链基础设施、金融科技、代币化、稳定币支付；在香港有生态加速器；
  • Frank：IOSG Ventures，2017 年成立的加密 VC，投了 150+ 项目，覆盖基础设施、L1/L2、DeFi、消费级，现在重点看金融科技、支付、AI；
  • Jack：BlockBay（音）负责人，X402 生态最大的服务商（Facilitator）之一，做 Agent 支付基础设施，亚洲首批接入 Visa VIC（Visa Intelligence Commerce），曾与百度、Visa 联合推出 Agent Spend，生态累计超 200 万笔交易。

X402【概念】：基于 HTTP「402 Payment Required」状态码的支付协议，让 AI / 程序能用稳定币等为 API、服务自动付费，是 Agent 支付领域的热门基础协议。

3.1 议题一：Agent 怎样改变金融服务的提供方式

  • Henry：Agent 已从简单任务试点，进入核心决策环节。但支付 / 交易只是最终「执行」，执行之前的中后台基础设施（风控、可信数据验证）才是最重要、最有价值的部分（SNC 也因此投资了 SignalPlus）。
  • Frank：Agent 大幅提升执行效率，尤其被动指数产品。信息流高度透明后，个人可以管理自己的「盘（Book）」，比如自动复制知名 KOL / 政客（提到「佩洛西持仓」）做成「个人指数」，这对传统 ETF 提供商冲击很大。但中低频可行，高频仍做不到。
  • Jack（实践视角）：
  • 平台已有 14 万+ Agent 注册；探索过 Agent 工作市场（完成任务赚奖励）、买机票、买演唱会门票（5 月与大麦跑通闭环）；
  • 但交易量最大的，还是 Agent 自动买 Token、付 API 费——因为这个场景买卖双方「缝隙（Gap）最小」、天然有 API、最容易建立信任；
  • 早期商家服务是「给人看的」，Agent 读不懂（半年前 Agent 的 GUI 操作能力还很弱）；
  • Agent 会自动比价、买到最便宜的 Token 并直接付费（与百度智能云合作，可自动调用百度模型）；
  • Visa 合作：由 Visa 提供法律与结算支撑，形式是「Agent Card（虚拟卡）」，把你的 Visa 信用卡映射给 Agent 用；
  • 早期谈 Agent 支付只想到稳定币，但对圈外人门槛高；接入法币体系是 Agent 支付走向主流的关键；
  • 与百度合作的机制：Agent 发现额度 / Token 不够时，自动优化链路、推荐购买合适的 Token（如 DeepSeek），百度提供模型与建议、BlockBay 走支付、Visa 负责结算，形成闭环。

3.2 议题二：Agent 催生哪些新需求 / 新机会

  • Henry：
  • C 端在中国很卷（价格、时效敏感）；机构端（B 端）价值链机会更大；
  • 香港银行体系仍传统（很多业务要跑柜台，虽有 8 家虚拟银行），跨境贸易场景效率低；
  • 提到 Stripe 2025 年推出 Agent 卡（底层是一家创新银行），正进入亚洲服务 B 端；
  • 核心逻辑：金融和 Web3 一样，中间商太多，要用智能合约 / Agent 自动撮合，减少人为干预。
  • Frank：
  • AI Agent 的网页访问量已超过人类（引用数据：约 51% 互联网流量由 AI 驱动），个人 Agent（提到 Manus 等）会绕过「广告」这套传统互联网商业模式；
  • 新趋势：网站不再允许免费爬取，而是通过微支付（按请求 / 按 API / 按时段付费）来捕获 Agent 流量的价值，「Agent Commerce」会爆发；
  • 国内看好跨境电商 + 稳定币（提升资金效率）+ AI（视频、Demo、客服）的组合。
  • Jack：
  • 团队多出自蚂蚁，懂电商支付与风控；Agent 支付与传统电商不同：电商是「给钱交货」一次性完成，Agent 是「意图（Intention）驱动」，由一长串步骤构成（调生图 API、买 Token、做搜索……），链路很长，需要中间件；
  • 商户端还没准备好接入 Agent，需要和 Visa 这类金融机构合作，帮商户无摩擦接入；
  • 大额场景（炒股、量化）需要时间积累信任，框架要符合用户预期。

3.3 议题三：哪些环节形成长期壁垒，哪些会被「商品化」

  • Henry：
  • 最核心的是「与钱相关的决策环节」（银行风控 / 经理审批后放款；企业的资金、采购部门）；
  • 他称之为 「Agent Mandate Manager（代理人托管经理）」；
  • 引用数据：自 2024 年 9 月以来，Agent 支付累计约 5500 万美元、约 100 万个钱包地址、几百万笔交易，仍处非常早期的测试阶段；
  • 当风控、数据验证、纠错等基建成熟，Agent 可代表企业采购、代表投资人部署资金、代表银行授信放款，且 7×24 工作，释放巨大价值。
  • Frank：
  • 支付通道本身容易商品化（大家都能接）；
  • 壁垒在路由层（Routing）：根据价格、延迟、地区，智能选择走哪条支付通道；
  • 应用层需要 「审查者 / 评估者（Reviewer / Evaluator）」：判断 Agent 的产出对不对，不同行业有不同基准（Benchmark）。
  • Jack：
  • 产品里有 Mandate（授权约束） 功能：创建一笔预算（如 100 美元），设定规则（单笔不超过 10 美元等），Agent 在约束内自由支付；
  • Agent 支付的特点是小额高频（可小到 0.000x 美元），传统支付交易成本太高（东南亚等地一笔成本可能 0.1 美元以上），这正是 Agent + 区块链的价值；
  • 最有价值的数据是「交易前的授权与风控逻辑」以及「结算数据」，这是大模型替代不了的，企业已开始有意识收集，未来价值很大。
  • Henry 补充：自己同时用 4-5 个模型（订阅 + 绑卡），痛点是额度不足时反复刷卡、企业资金成本不可控——更说明需要统一管控。

3.4 嘉宾在用的产品（可体验）

  • Jack：推荐个人 Agent 产品 Manus、Muse（音）；
  • Frank：认可「给每个 Agent 配一台电脑」的产品（关机也能跑任务、Agent 之间能交接工作、与 1Password 合作管密钥、可通过命令行接入其他模型）；
  • Henry：各家都试过；他们用 AI 做投研初筛（VC 每天看大量项目，希望把时间留给创始人），并想要一个围绕创始人 / 生态会员的数据库（公开 + 私下信息结合）。

3.5 议题四：2-3 年后 Agent 普及的影响与个人应对

  • Henry：
  • AI 让 Web3「无需许可空间」里过去无法落地的好想法变得可行，Agent 是缺失的那块拼图（Missing Piece）；
  • 金融服务业的人分两类：有判断力（Judgment）和人脉（Network）的人——AI 取代不了；执行层——会被 Agent 取代。人应转向决策和社交层。
  • Frank：
  • 加密圈和 AI 圈人才正在合流（不少 AI 产品创始人是加密背景）；
  • AI 降低了学习高难度概念的门槛、扩大了认知广度；小团队能用 AI 让产出「复利式」增长。
  • Jack：
  • AI 提高了效率，但工作时间反而更长（不裁人，而是默认一个人能干更多事、探索更多）；
  • Agent 支付仍早期，需要商户共同加入，AI 时代「人与人的信任与协作」反而更重要。

3.6 现场问答精选

  • 问（大陆支付限制）：能用这些平台绕开限制、方便订阅海外 API 吗？
  • Jack：要分清问题本质——是「没有加密货币」还是「订阅被扣」；虚拟卡公司在做但容易被风控；这类问题更多是公司 / 发卡政策，与 Agent 支付协议本身关系不大。
  • X402 生态：从协议层往上，企业和开发者共同推动，但可信验证、风控、确权等基建仍需补齐；
  • 提到 Stripe 在推动一个开放的法币 / 稳定币互通标准（音似 Open USD），拉 Visa、Mastercard、银行参与，目标是开源、无需许可的支付应用；
  • 判断：应用层和基建层「双向奔赴」，但尚未规模化；少数公司在特定领域跑通闭环，关键看能否做大。

第四部分：三个 Demo 项目

4.1 项目一：多人 × 多 Agent 协同平台

主讲人：增长负责人；技术负责人答问。团队 15-16 人，核心出自腾讯文档、字节剪映 / 即梦。

痛点

用 Claude Code / Codex 做出东西后，要下载、整理到 Notion / Google Docs / 飞书，再开会汇报；同事还得再下载、让自己的 Agent 读一遍——上下文在不同人的 Agent 之间反复搬运，摩擦极高。

为什么是现在

Agent 已从「对话」走到「执行（写代码、做视频、买东西）」、再走进「工作环境」；Claude Code、Codex 都在做 Agent 团队、共享上下文，成为竞争焦点；虚拟机环境管理技术成熟。

产品

  • 创建一个「房间」：能看到所有通话历史、每个 Agent 的实时运行状态（第一秒的过程都可见）、Agent 的产出；
  • 把房间链接甩给同事，直接接着改，不用搭环境、不用重新理解上下文；
  • 同事能在房间里用你的 Claude Code / Codex，但不需要你分享账号密码（共享 Agent 额度）；
  • 支持群聊、分享 / 撤销 Agent 权限、分享文件、@ 任意对话历史或产出（Markdown、图片）。

技术与竞品

  • 个人 IP 登录信息存本地；每个 Agent 配一台虚拟机；只有工作过程和产出共享，且在授权范围内可见；
  • 竞品多在「消息层面」共享，该项目主打「运行时状态共享」（深度最深），冲突实时解决、可持久协作；
  • 月底支持上传整个文件夹、共享本地工作区。

技术问答（有营养）

  • 多人上下文怎么管、不被污染？ 分成「对话 Session」和「产出（代码文件）」：文件在同一工作区天然共享；思考过程通过「鉴权式查询接口」检索（提供 Session 索引，以文本存储让 Agent 检索）；
  • Agent 引擎跑在用户自己电脑上（账号不上云），虚拟化框架只把文件读写、指令同步到房间；思考过程会脱敏后上云，方便别人检索、接管；
  • 「Pudding Mode」：把任务拆分，简单任务派给便宜模型（DeepSeek、Flash），尚在内测；
  • 隐私：10 月将支持「个人资产维度权限」（房间里也有只有自己 Agent 能读的东西）、私有化部署；不触碰模型与 Agent 本身。

4.2 项目二：去中心化预言机 Logo + Irrational Market

主讲人：项目方。

预言机（Oracle）【概念】：把链外的真实世界数据（最典型是价格）送到链上的桥梁。DeFi 没有价格数据就无法运行。

痛点（对比 Chainlink）：

  • Chainlink 由全球约 25 家确定的公司报价，主体不常更换 → 单点风险；
  • 价格延迟严重（举例：英伟达价格波动超 5% 才往链上传），期权 / 永续合约对价格极敏感，延迟会带来对手方风险；
  • 准入门槛高：你懂港股想报价，但没有公开机制，只能设法挤进那 25 家小圈子；
  • 它只是「把价格传上去」，没有证明这个价格是博弈出来的公允价。

机制（用市场博弈定价）：

  • 报价者（Price Provider）：报出价格并抵押资产。例：认为某资产值 100 美元，就抵押 2 个该资产 + 200 美元稳定币；报价正确获奖励，恶意报价（想操纵）被罚没；
  • 验证期（Verification Phase）；
  • 监督者 / 套利者（Watcher）：监控链上价格，价格合理就不动；不合理就「抗议 / 套利」，把正确价格搬上链：
  • 报价过低（如市场实际 120，你报 100）：套利者付给你 200 美元、取走你抵押的 2 个资产，立刻去市场按 120 卖出获利；
  • 报价过高同理，机制对称；
  • 若报价者诚实，则毫无损失。
  • 必须跑在快速出块的链上（确认十几秒尚可，20 秒以上机制就失去意义）。

Irrational Market：允许「做空一切」的市场

核心观点：

  • 任何有价值的资产都应该能做空；
  • 一个只能做多的市场，等于惩罚理性：理性的人觉得价格过高或过低，但只能做多就只能赌「过低」；
  • 只能做多会鼓励非理性追高（引用华尔街名言：市场不理性时，你要想清楚「你是想证明自己对，还是想赚钱」）；
  • 做空机制给理性人「用行动纠偏」的工具。

举例：港股某公司（音）因股票代码缩写是「LLM」，在 AI 热潮中开盘疯涨，尽管业绩很差；而港股通常要交易满一年、流动性足够才有期货、期权，初期只能做多 → 难以公允价格发现。

产品：基于其预言机，任何由价格驱动的资产都能做多 / 做空。Demo 中测试资产为某股票和港币：认为高估就转入资产做空，价格下跌即盈利。未来还需期权 / 做市商支撑。

问答：

  • 与 Chainlink 区别：去中心化、任何人可报价（自担风险）、价格发现更快；
  • 做空如何实现：参照传统期权市场（卖 Call / Put、风险中性做市商）；可在港股券商开户，按需对冲并加收溢价；
  • A 股：散户只能用股指期货做空，个股无做空；方案是智能合约 + 做市商当对手方（赚价差），并强调合规；
  • 产品是智能合约，希望机构主动接入，坦言「走向市场（GTM）很难」。

4.3 项目三：Yield Max —— 稳定币 DeFi 的「选池 + 撤退」服务

主讲人：三峰。国内某头部中老年交友平台负责人，因定投 BTC/BNB/ETH 约 5 年入圈。

起因与定位

  • 2024 年 10 月一些 DeFi 池子爆雷，主讲人亏了钱，意识到：DeFi 不是「投进去就结束」，风险一直在变，需要持续跟踪；
  • Yield Max 把「选时、看时、撤退」做成持续服务：专业筛选池子、专业跟踪、风险响应；目标是让复杂的 DeFi 决策变简单。

选池「灵魂四问」

  1. 这个池子的收益从哪来？
  2. 什么情况会导致亏损？
  3. 谁能改变规则？是不可篡改的智能合约，还是有中心化控制方？
  4. 池子要爆雷时，怎么撤退？

产品设计

  • 至少三档：低 / 中 / 高风险池，收益不同；
  • 核心能力是快速撤退，抢在爆雷前帮用户退出；
  • 充分提示风险：不保证及时兑付、「待回收」与可用资金分开、申请退出 ≠ 立刻到账、底层流动性不足时会等待；
  • 用户只需四步：选风险档 → 投 USDC → 看持仓 → 退出；
  • 不碰用户资金（链上公开可见），不宣称「没有竞争对手」（技术上谁都能做），聚焦 USDC、公开选池理由；
  • 真正的护城河：历次爆雷的响应记录和实际退出结果；
  • 观点：Web2 项目已不适合「长期主义」，Web3 反而更适合；金融型项目不赶时间上线，要先充分验证。
  • 此行目的：找有 DeFi 经验的从业者、找 USDC 用户做访谈（而非拉投资）。

第五部分：自由交流 —— 一位前辈给入门学习者的建议

转写末尾，一位已工作的前辈（信息系统 / 数据分析背景）和一位同样在入门阶段的 学习者（数据 × 金融交叉方向，处境很有参考性）的对话，含金量很高。

前辈的建议整理：

  1. 硬技能 AI 越来越能代劳，关键是「深耕一个行业」：金融、医疗健康是最稳的两大方向（人离不开），制造业、零售也可以；
  2. 出海 / 引进海外项目，本质是抓「信息差」——这正是外语 + 技术复合人才的机会；
  3. 不要焦虑：焦虑没用，唯一能做的是「向 AI 靠近，不要反感它」，学会与 AI 协作；
  4. 金融行业「难进但难出」：建立在人脉和信任基础上，进去了就比较稳；
  5. 做自己能控制的事：AI 怎么发展别想太多；
  6. 找金融专业的同学组队：他们懂行业知识，你懂技术 / 工具，互相借力；
  7. 实习要扩大范围海投，传统行业（金融）的实习也别拒绝，去了说不定喜欢；
  8. 先想清楚兴趣：传统金融偏「硬知识」，有人觉得乏味；要多尝试，因为职业是几十年的事，做自己感兴趣的才能长久；
  9. 互联网大厂（阿里、腾讯）已过最黄金阶段、很卷；
  10. 普通人还是要工作，边工作边投资；投资需要本金和时间积累，没有一夜暴富。

全篇总结：这场活动给我的 10 个关键认知

  1. Monad = 兼容以太坊（EVM）的高性能新公链，靠流水线共识、共识执行分离、乐观并行、新数据库四大创新提速；
  2. 黑客松是小白进入行业性价比最高的路径：奖金、导师、曝光、人脉一站获得，但必须真做出能跑的东西；
  3. 评分最看重「市场就绪度」——先有真实用户和反馈，再谈技术；
  4. AI Agent 的终点是「替人执行」，执行绕不开支付；Agent 支付是确定性的新赛道；
  5. Agent 支付正从「稳定币」走向「法币（Visa / Stripe 虚拟卡）」，降低门槛才能主流化；
  6. X402 + MCP 是 Agent 调用服务、自动付费的两块重要拼图；
  7. AI 在金融里不能「裸奔」：需要凭证隔离、风控、合规留痕、风险隔离、黑匣子；
  8. 价值集中在决策 / 授权（Mandate）、路由、评估（Evaluator）、风控数据，单纯的支付通道会商品化；
  9. 行业缺的不只是工程师，还有运营、内容、社区、产品、合规——非技术背景有大量切入点；
  10. 对个人：深耕行业 + 拥抱 AI + 公开输出 + 长期主义 + 不碰看不懂的钱。

我现在能做什么（入门版清单）

  • 去 Monad 黑客松官网「逛一圈」：看赛道、推荐 Idea、评分标准、Bounty，即使这届来不及，也先看懂规则；
  • 报名账号、加入官方 Discord / 社群，先当观察者，目标是下一届正式参赛；
  • 注册体验 SignalPlus（免费）和嘉宾提到的 Manus 等产品，建立「产品体感」；
  • 搞懂这几个词：EVM、TPS、最终性、MEV、预言机、X402、稳定币、智能合约；
  • 用「选池四问」的思维，去分析一个你听过的 DeFi / 理财项目（只分析，不投钱）；
  • 开始物色 1-2 名「懂金融 / 懂编程」的同学，为未来组队做准备；
  • 阅读 学习路线图，把这些认知落到长期学习计划里。

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