JamesL0111

這個專案現在叫 watermarks-remover，採 MIT 授權、Python 撰寫，但翻開它的說明會看到一行遷移紀錄：它原本的名字是 remove-claude-marks，連舊的呼叫指令 /remove-claude-marks 都還保留著。

Anthropic 8 月 11 日宣布，Claude 最新模型生成的文字會全面埋入人眼看不見的浮水印，圖片則附上 C2PA 數位簽章。這是為了配合歐盟 AI 法的透明度行為準則，8 月 2 日起在歐盟推出的模型先適用，接著擴及全球。動區當時報導過這件事，網路上的反應並不好，其中社群聲音特別直接，有些人生氣浮水印會抓到自己在工作與學校作業偷用 AI。

過去一周，網路新增 BTC 錢包數量達到 227 萬個，創下近一年最高水準；活躍錢包數量達到 75.1 萬個，刷新 10 個月以來紀錄。不過，此次鏈上活動成長的重要催化因素來自 Coldcard 錢包事件引發的安全疑慮。事件促使部分用戶轉移資金、創建新錢包、調整託管方案並重新評估資產安全風險，從而推動錢包創建和鏈上互動數量顯著增加。

經歷 7 月底美股市場劇烈波動與快速回檔後，資金重新回流風險資產，美股迅速展開反彈行情。標普 500 指數和道瓊指數均大幅收復先前跌幅，在本週均創下歷史新高。科技股成為本輪反彈的核心驅動力，其中半導體與 AI 相關板塊全線大漲，大幅提振市場情緒。
同時，貴金屬板塊產重新獲得資金青睞，現貨黃金近日連續上漲，一度突破 4,400 美元/盎司關口，創近兩個月新高；白銀價格同步上行，現貨銀價一度站上 66 美元/盎司區間，刷新近七週高點。
然而，比特幣並未同步迎來修復行情。先前在風險資產承壓階段，比特幣同樣表現疲弱；而當美股和黃金重新走強後，比特幣仍維持獨立震盪走勢。

2025 Q4 到 2026 Q2，比特幣上市礦企的實際算力下降了 13.4%，落幅比全網還大。Core Scientific、TeraWulf 第二季非礦業收入已超越挖礦，AI 資料中心與 HPC 高階運算正在重塑比特幣礦業的經濟模型。

Metaplanet 這次雖然否認賣出，但大規模鏈上轉移仍提供了一個訊號，企業級保管操作正在加密市場中變得更加活躍。隨著更多上市公司採用比特幣作為資產配置的一部分，保管地址的資金流動會成為新的市場觀察指標。
接下來可以留意：
Metaplanet 是否計劃進一步加倉以達到 5 萬枚或更高目標
微策略的賣出節奏是否加快，影響整體比特幣供應面
其他企業儲備公司（如 Keel、Fira 等）是否也有類似的保管轉移或減倉動作

企業儲備的「賣出季節」？微策略先開打
與 Metaplanet 不同，業界龍頭 Strategy（原 MicroStrategy）近期確實在賣 BTC。為支付優先股股息、回購 STRC 優先股並補充美元儲備，Strategy 已賣出數千枚比特幣。
這讓市場開始關注：企業級比特幣儲備是否正在進入「邊囤邊賣」的新階段？

這類大規模轉移在鏈上很常見，保管機構通常會定期調整資金分布、更換冷錢包地址、或為即將到來的資產配置操作做準備。Metaplanet 此前在 8 月初也曾移動 3,881 枚 BTC 到冷錢包，當時同樣沒有減倉。

這次轉移的關鍵數字：
轉移量：5,014 枚 BTC（約 3.2 億美元）
來源：Metaplanet 保管錢包
目的地：另一組 Metaplanet 保管地址
轉移時間：8 月 13 日（週三）24 小時內
剩餘持倉：約 37,986 枚 BTC（未計入已轉移部分，總持倉 4.3 萬枚不變）

日本比特幣儲備公司 Metaplanet 在 8 月 13 日出現大規模鏈上轉移，5,014 枚比特幣從保管地址移走，引發賣出猜測。CEO Simon Gerovich 在 X 平台發文澄清，這是保管地址之間的日常排程操作，公司總持倉仍為 4.3 萬枚 BTC。
Gerovich 明確表示：
「過去 24 小時內，我們在 Metaplanet 的保管地址之間轉了 5,014 枚比特幣，這是例行的保管操作。沒有賣出比特幣，我們的持倉仍然維持 4.3 萬枚 BTC。」

隨著生成式 AI 需求爆發，算力成本已成為雲端服務商（CSP）最沉重的負擔。為了緩解硬體投資與電力消耗帶來的財務壓力，微軟、Google 與 AWS 等大廠正加速調整定價模型，從過去單一的訂閱制轉向更精細的「按量計費」與「分級定價」。近期市場出現多款低成本、輕量化模型，正是業者試圖在維持高效能服務的同時，透過降低推論成本來優化毛利的具體作為。2025 年各大廠的資本支出預計將持續攀升，顯示定價策略的靈活性已成為決定 AI 商業化成敗的關鍵。
這場定價變革背後的核心動機在於平衡「基礎設施折舊」與「市場滲透率」。雲端大廠一方面必須透過高昂的定價回收高階晶片的投資成本，另一方面則需利用低成本模型吸引對價格敏感的中小企業，建立生態系黏著度。這種「高低配」的產品組合，不僅能有效分流算力負擔，避免昂貴資源被低價值任務占用，更預示了未來 AI 服務將走向「算力階級化」。長期來看，定價權將向擁有自研晶片能力的廠商傾斜，因為垂直整合能提供更具競爭力的成本結構，進而重塑整個雲端運算產業的獲利邏輯。

隨著生成式 AI 需求爆發，算力正從單純的雲端資源轉型為具備金融屬性的「數位商品」，徹底重塑科技產業的財務邊界。目前微軟、Google 與 AWS 等雲端巨頭正加速將定價模型從傳統固定訂閱制，轉向更具彈性的「按量計費」與「算力期貨」機制，允許企業預先鎖定未來容量以對沖硬體折舊風險。這種「算力即營收」的轉變，使 Token 消耗量成為衡量企業獲利能力的核心指標，甚至帶動台積電、聯發科等硬體供應鏈因掌握先進製程與 ASIC 自研能力，而在估值上獲得結構性溢價，讓算力資源正式進入資產化時代。
這場變革的核心在於將「不確定的營運成本」轉化為「可預測的資本收益」，迫使市場重新定義科技公司的護城河。過去軟體業追求邊際成本趨近於零的邏輯在 AI 時代失效，取而代之的是對能源、電網接入權及晶片能效比的實質掌控。投資人的評估重點已從單純的用戶成長，轉向「單位算力經濟效益」與「技術折舊管理能力」。具備自研晶片與能源自給能力的廠商，將掌握更強的定價主動權，而無法有效轉化算力為高價值輸出的新創，則面臨估值修正壓力。未來，科技產業的估值將更趨向
資本密集型企業，能源開發能力將取代晶片採購量，成為衡量長期競爭力的關鍵指標。
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高盛執行長大衛·索羅門（David Solomon）表示，全球正處於歷史性AI投資週期的關鍵時刻，高盛非常期待能開創由輝達算力擔保的信貸市場。黑石總裁喬恩·格雷（Jon Gray）也指出，未來AI算力將被視為如同房屋抵押貸款般的可融資資產類別。

輝達創辦人暨執行長黃仁勳接受CNBC專訪時指出，這是科技晶片首次成為一種「可投資的資產類別」。黃仁勳強調，輝達的硬體現在是具生產力、長壽、可替代且富彈性的收益生成資產。由於輝達硬體已被廣泛採用，且可在不同客戶間彈性轉移，貸方可以可靠地將算力視為具有長期價值的資產來進行承銷。
黃仁勳還強調，我們現在必須像看待電力或網路一樣，將電腦（算力）視為基礎建設的一部分。對於這樣的平台，華爾街多位領袖對此計劃表達了強烈信心。貝萊德執行長勞倫斯·芬克（Larry Fink）將此次合作比作1970年代抵押貸款證券（MBS）的誕生，稱其為金融工程的下一個未來。他還表示，必須盡快募集並投入這些資金，以確保美國在全球AI領域的領先地位。

根據CNBC的報導，這項合作代表著AI基礎建設資金來源的重大轉變。因為傳統上，GPU被視為折舊速度極快的硬體。然而新協議將導入機構信貸、保險資金和私募資金來承銷GPU與資料中心建設，這使得客戶無須耗費自身的資產負債表，便能取得硬體採購與建設資金。
此融資方案的推出，正值市場對科技巨頭鉅額AI資本支出的擔憂之際。尤其在7月全球市場出現波動，投資人開始質疑大型科技公司的AI投資效益。評級機構穆迪（Moody’s）也曾警告，空前的資本支出已開始擠壓企業的自由現金流，並迫使科技大廠背負更沉重的債務。因此，輝達此次主導的第三方資金平台，將有效緩解客戶的現金流壓力。

半導體晶片大廠輝達（Nvidia）已與華爾街投資機構包括阿波羅全球管理（Apollo Global Management）、黑石（Blackstone）、貝萊德（BlackRock）、布魯克菲爾德資產管理（Brookfield Asset Management）、高盛（Goldman Sachs）以及KKR等六家華爾街大型資產管理機構簽署合作備忘錄（MOU），共同建立全新融資平台。透過此平台，希望能在吸引超過5,000億美元的第三方資金，協助超大型雲端業者（Hyperscalers），並建立先進AI實驗室及企業建設資料中心，以採購輝達的硬體設備。

顯化分數高的人自認為更成功，對成功的抱負更強，也相信自己未來更可能成功。但在第一項研究裡，這群人在收入與教育程度上，並沒有比其他人更好。
研究者在結論裡寫得很直白，顯化信念看起來能自我提升，卻幾乎沒有證據顯示它對客觀的成功水準有影響。
第三項研究還測了一件事。研究者請受訪者估計，自己要多久才能達到一些不太可能達成的成就，例如年收入 30 萬美元、社群擁有 10 萬名粉絲。顯化分數高的人給出的時間，明顯比別人短。
論文對這點的評語是，這種過度自信會讓他們更容易相信「成功靈性學」提出的不切實際或不誠實的說法。

同一份研究還測了幾組心理變項，顯化量表與「直覺型決策風格」的相關係數是 0.36，屬於大的關聯，與「核心自我評價」是 0.25。另一邊與「理性決策風格」是 0.02，與「延遲滿足能力」是 -0.04，兩者都等於沒有關聯。
一個人相信自己能把成功想出來，跟他習慣憑直覺做決定，這兩件事高度重疊。跟他會不會理性分析，則毫無關係。

股票在這份研究裡是對照組，研究者刻意問了兩個問題，一個是「你目前持有任何加密貨幣嗎」，另一個是「除了退休金帳戶之外，你有沒有自己買過股票」。
兩題的答案出現了分岔，加密貨幣那題有顯著關聯，股票那題沒有。
差別不在「要不要投資」而在於波動性。研究把加密貨幣定義為高波動的金融投資，股票則是對照用的常規選項。同一批人並沒有比較愛投資，他們只是在兩個選項裡，明顯偏向了波動大的那一個。

結果是這樣的，量表分數每上升一個單位，受訪者持有加密貨幣的比率變成 1.33 倍。五年內曾把個人資料或金錢交給詐騙的比率，變成 1.28 倍。曾經破產的比率，變成 1.42 倍。
而這些「更相信顯化的人」持有傳統股票的機率，沒有顯著變化。
這裡要先說清楚，1.33 倍指的是比率變成 1.33 倍，也就是高出 33%，不是高出 133%。另外這個數字對應的是「量表每上升一分」，不是「相信顯化的人」跟「不相信的人」整體相比。研究數據顯示的是連續的斜率，不是兩群人的比較。