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根据 MSX.COM 数据,美股跌势再次扩大,纳指跌近 1.5%,道指跌 1.2%,标普 500 指数跌 0.94%。特朗普此前称将恢复对伊朗的打击。
特朗普还透露,很快将与 12 位顶级人工智能公司高管举行会议并讨论回馈社会问题。特朗普称,这些公司的负责人会回馈公众,公众将因人工智能行动而变得非常富有。
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ME News 消息,6 月 10 日(UTC+8),链上调查员 Specter 发布安全警告,Solana DeFi 协议 Raydium 的某个旧流动性池疑似遭到攻击,攻击者窃取约 134 万美元资产,主要包括 USDC、RAY 和 wSOL。黑客已将窃取的资金通过桥接转移至以太坊,随后存入 Tornado Cash 进行混币。(来源:ChainCatcher)
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普华永道:中国内地企业AI应用能力领跑全球
金色财经报道,6月10日,普华永道今年上半年发布的一系列研报显示,中国经济韧性凸显,新质生产力加速形成,成为全球资本的重要锚点。普华永道宏观经济研报指出,一系列数据展现出中国经济强劲的新动能——今年一季度,中国高技术产业实际使用外资同比增长30.7%,其中,研发与设计服务、计算机及办公设备制造业实际使用外资增幅分别达127.8%和88.1%。中国AI领域也表现亮眼,内地企业AI应用能力领跑全球,17%的企业实现AI降本增收。
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6月10日,据官方消息,OKX 已推出平台原生代币 OKUSD,与 USDT 1:1 锚定,支持零手续费申购、实时到账、无锁定期。用户持有 OKUSD 即可自动赚取每日收益,收益无上限。 此外,OKUSD 还可作为生息型抵押品用于活期借币、VIP 借币及交易账户保证金场景,实现交易与赚息同步进行。目前,OKUSD 仅向 OKX VIP 用户开放。
K33:超 50% 比特币处于浮亏状态,6 万美元或是本轮周期低点
2026-06-10 21:16:38
ChainCatcher 消息,据 The Block 报道,K33 最新报告显示,目前超过 50% 的比特币流通供应量处于浮亏状态,较一个月前从 30% 大幅上升。
K33 研究主管 Vetle Lunde 指出,虽然每次达到 50% 以上浮亏后,比特币通常会在数周内见底(往往还需经历最后一波下跌),但从该信号出现后一年内,BTC 涨幅在 69%-359% 之间。目前比特币还触及 200 周均线,并伴随“极度恐惧”情绪,符合历史底部特征。
K33 维持观点,认为 60,000 美元可能是本轮周期低点,或至少是极具吸引力的长期积累区间。
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比特币回调加剧情绪分裂,Michael Saylor与市场人士激辩Strategy增持稀释股东价值。
随着比特币市场回调加深,Strategy(MSTR)最新一轮比特币增持引发市场争议,Michael Saylor 与比特币支持者 Matthew Kratter 围绕是否稀释股东价值问题展开公开交锋。
争议焦点在于公司自设指标 BTC Yield。根据最新数据,在新增 1,550 枚 BTC 后,Strategy 的 BTC Yield 从 6 月 1 日的 13.0% 下降至 6 月 8 日的 12.8%。同期,公司比特币持仓由 843,706 枚增至 845,256 枚,而假设稀释后流通股数从 3.82756 亿股升至 3.84180 亿股,BTC Gain YTD 也从 87,754 BTC 降至 86,328 BTC。
Matthew Kratter 认为,这一变化表明本次融资在“比特币每股含量”维度上具有稀释效应。
美国商品期货交易委员会(CFTC)主席迈克·塞利格近日公布了一项重大框架,该框架可能会重塑预测市场的未来。新规赋予监管机构阻止被认为易受操控的合约的权力,同时保持大多数市场的开放以促进增长。这项提案为Kalshi和Polymarket等平台提供了迄今为止最清晰的监管路线图,为更广泛的主流采用铺平了道路。
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总部位于纽约的 Jedify 完成 2400 万美元 A 轮融资,Norwest 领投,S Capital VC、Cerca Partners、Oceans Ventures 参投。Snowflake 也以战略投资者身份加入,并将把 Jedify 的技术接入 Cortex AI、Semantic Views 和 CoWork 等产品。此轮过后,这家公司累计融资约 3300 万美元。 平台瞄准企业知识碎片化 Jedify 试图解决企业 AI 智能体落地中的一个常见问题:模型本身并不了解公司的业务定义、权限体系和内部流程。公司称,其平台可通过 API 连接数据库、数据仓库、SaaS 应用、BI 工具,以及文档、代码库、Slack 频道和会议记录等非结构化信息源,进一步构建一套面向企业内部知识的“上下文图谱”。 按照 Jedify 的说法,企业里的 AI 智能体若想真正执行任务,不仅要读取数据,还要理解实体之间的关系、访问权限、业务术语、工作流和运营假设。这样一来,智能体可以围绕具体任务缩小检索范围,而不是在企业全部信息中无差别搜索。
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