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Benson's Trading Desk
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03-13
有人问为什么 Bitfinex 利率这么高，为什么巨鲸不去链上用更低的利率借钱呢？ 大额借方对利率是很敏感的，更何况 Bitfinex 巨鲸借 10-20 亿美金，差 1% 一年就是1000万美元了。 后来我发现， Bitfinex 的榜一大哥很可能就是 Tether 相关实体，因为这位大哥很常在推特吐槽 USDC... 所以我猜是这个 Tether 相关实体有足量保证金杠杆做多，但宁愿在自家交易所借钱，而不是去其他地方借。这可能是出于安全考量，不敢放太多保证金在别的平台。 其中一个证据是 Bitfinex 市占率只有币安的5%不到，但比特币储备量达到币安的 60%，除了 Tether 把自家比特币存这里，我想不到其他理由了，这年头哪个大户敢放这么多钱在 Bitfinex 啊。 换个角度想，这对放贷方来说其实是好事，代表 Bitfinex 上有长期稳定的大额借贷需求，而且借方的信用跟资金实力都不是一般散户能比的。 这也说明了，Bitfinex 作为一家市占率不怎么高的交易所，长期有这么大的借贷需求的背后原因。 以上只是我的个人猜测，不一定是真实状况。
ETH
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Benson's Trading Desk
03-11
熊市想要稳定生息，Bitfinex 放贷是最好的选择。 现在 Bifinex USD 的平均放贷利率是 17%左右（日利率0.047%），币安活存只有 3%多（图中的绿线跟黄线），其他主流交易所也差不多，差距很明显。 如果现在放 10 万美金在 Bitfinex 做放贷，每天大概可以领 35 美金左右的利息。一个月差不多 1000 美金，一年下来就是 12000 美金。 对比一下，现在美债殖利率大概是 4% 到 5%。同样 10 万美金，买美债一年大概只能拿 4000 - 5000 美金。差了快三倍。 这么高的利率，会不会有风险呢？ 第一，Bitfinex 的 Margin Lending 机制跟其他交易所不一样。借出去的钱只能在交易所内交易，没办法直接提领。这代表你的钱不会被借走然后人间蒸发。光这一点，就比很多其他平台的融资借贷产品更安全。 第二，Bitfinex 背后是 Tether。 Tether 很有钱大家都知道，即便出事，也具备一定的偿付能力，毕竟两个公司股东结构跟高层都是同一批人。 第三，Bitfinex 放贷市场经历过 312、519、1011 这些大爆仓行情。中间也有多头杠杆仓位穿仓过，但交易所都自己把缺口补上了。这家交易所已经经营超过 10 年了，没有听过任何借出的资金出现亏空。 为什么现在利率这么高？ 这跟 Bitfinex 的用户结构有关。 大部分交易所在行情冷的时候，借贷需求会下降，APY 自然就低。但 Bitfinex 不一样。借贷市场的需求都是由巨鲸推动的，这些巨鲸的操作逻辑跟散户相反，总是擅长在市场低迷、大家恐惧的时候杠杆加仓。 所以上一轮周期的熊市，Bitfinex 的放贷年化有很长一段时间都维持在 20% 以上，而其他交易所的USDT利息都不到5%。 所以如果你是那种「不想参与市场波动、但也不想让钱躺著」的人，Bitfinex 放贷是一个很值得考虑的选项。 再来 Bitfinex 是一个法币交易所，支援美金、欧元等主流货币的出入金。如果你有海外券商帐户，资金进出其实蛮方便的。 对币圈人来说，你肯定有时候会需要一个可以让资金 parking 的地方。Bitfinex 刚好能满足这个需求：平常放著生利息，需要用钱的时候可以出金。 我七年前写的第一篇爆火文章，其就是 Bitfinex 的放贷教学。当时 Bitfinex 的放贷规模大概是 3、4 亿美元，现在已经超过 10 亿美元了。 从那时候到现在，Bitfinex 放贷一直都是一个很稳健的收利息方式。只是市场成熟了，年化利率不像以前动辄 20% 到 30%，但现在 15% 左右的年化，其实也已经是美债的三倍，比现在做期现套利收益还要高出一大截。 说一下操作上需要注意的地方。 首先是钱包设定。Bitfinex 里面有很多种钱包，当你把资金打进交易所之后，预设会存放在「Exchange（交易）」钱包。记得要把资金转到「Funding（融资）」钱包，这样才能进行放贷。 再来是币种选择。放贷市场分为 USDT 和 USD 两种。平均来说，USD 的利率比 USDT 高大约 2%，而且 USD 每天的撮合成交量也比较大，资金被借出去的机率更高。所以如果你追求长期更好的收益率，建议在里面把 USDT 换成 USD。 然后是利率设定。Bitfinex 的放贷是用「挂单」形式运作的，不像币安或 OKX 那种一键活存，你需要自己设定利率和天数。 如果你没有特别想法，可以用 FRR（Flash Return Rate，快闪利率）这个功能。简单说就是平台计算出来的平均利率。你可以设定用 FRR 去自动放贷 7 天或 30 天，一旦有资金被偿还进入闲置状态，系统会帮你处理。 有时候也会出现那种一口气要借 120 天的单，利率可能会低一点，但如果你想省心，直接借 120 天也行，反正怎样都比美债高。 它的 UI 说实话不是很友善，这点我承认。但看在它能长期提供比市场平均更高的报酬，这个缺点我觉得可以忽略。 最后总结一下： 1. 现在 Bitfinex 放贷年化约 17%，比同行高三倍以上 2. 放贷池量体超过10亿美元，支持大额放贷 2. 资金只在所内交易无法提领，机制上比其他平台更安全 3. 经历过多次大行情，从未发生过借款人资金亏空 4. 支援法币出入金，资金进出方便 5. 有 FRR 自动放贷功能，设定好就可以自动运作 如果你现在手上有闲置的美金，不知道该放哪里，Bitfinex 放贷是一个稳健又有效率的选择。 推荐连结：bitfinex.com/sign-up?refcode=A...
USDT
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Benson's Trading Desk
03-10
很多人问 OpenClaw 到底可以拿来干嘛。 有些人拿来赚钱，写程式、做自动化、接案。 我自己的话主要是拿来改善经营公司的工作流程。 我在 Discord 上拆了不同频道，每个频道塞不同的 system prompt 跟 skill，对应不同的专案。写文章的归写文章，写 code 的归写 code，研究市场的归研究市场。 比较复杂的专案会在 system prompt 注入专案资料夹的路径跟专用meory库，减少 tool use 浪费 token。 然后我把公司的 Slack、Linear、GitHub repo、还有会员群组的 Telegram group 全部串进去。 AI 会定期扫会员群组的聊天记录，有人回报 bug 或提功能请求，它自动判断严重程度，直接在 Linear 上开 ticket 派给对应的人。 还有用 Whisper 把每周的会议录音转成逐字稿，丢进去产生会议摘要跟 action items。 但要让这些跑起来，有一个前提：你必须先把基础资讯灌进去。 最有意思的是，当 AI 掌握的 context 够多之后，它开始能做你没设计过的事。 它知道上周会议决定了什么、知道哪些 ticket 被 assign 给谁、知道哪些东西已经 delay 了。所以当某个任务超过预期时间，它会主动建议我让 PM 去追进度。 不是我设了一个 rule 叫它这样做。是它自己根据上下文判断该做这件事。 这就是 context 的力量。你喂给它的资讯越完整，它能帮你做的事就越多，而且很多是你事先想不到的。 除了公司经营，我最近还开了一个新的频道分类，跟工作完全无关，就是育儿。 我儿子刚出生，我想认真研究怎么带小孩。但育儿资讯太杂了，中文圈的内容品质参差不齐，很多是互相抄的。 所以我让 OpenClaw 去爬了一些国外高产出的育儿部落格，把那些比较有系统的内容源头整理出来。然后用 NotebookLM 的 Skill 把这些知识全部丢进去，请它输出结构化的摘要档案。 我拿这些摘要建了一个 Knowledge Base。 现在我有任何育儿问题，直接在 Discord 的频道上问就好，而且能确保尽可能不出现幻觉，因为都是基于我筛选过的高品质来源。 以上这些用法，没有一个是我装之前就规划好的。 装 OpenClaw 的时候，我不知道我会拿它来管 ticket。不知道我会拿它来追 PM 的进度。更不知道我会拿它来研究怎么带小孩。 每一个场景都是装了之后，碰到一个痛点，然后想到「欸，好像可以用它来解」。 这个「欸，好像可以试试看」的瞬间，只有你手上有工具的人才会有。 没装的人，连这个念头都不会产生。 大部分人对 AI 工具的态度是这样的：先想清楚要干嘛，再决定要不要装。 但这个逻辑有一个致命的问题：你不碰，你根本不知道它能干嘛。 如果不实际去玩，你脑中对这个工具的认知，停留在别人的描述、别人的截图、别人的推文。那些都是二手资讯。 二手资讯最大的问题是，它只能告诉你别人觉得有用的部分。 但真正改变你工作方式的，往往是你自己在乱玩的过程中意外发现的东西。那些东西没有人会写成教学，因为它太个人化了，只有你自己碰到才会知道。 当初我在研究龙虾怎么用在公司经营的时候，我发现根本没啥资讯，因为大家都在摸索。 龙虾是去年十一月诞生的专案，真正爆红是今年一月中，也就是说真的进入大众视野也就一个多月，所有的用户都是 pioneer，大家都在摸著石头过河，也就是说，目前涌现出来的使用案例，其实大部分的人一开始都没想到可以这样做。 现在90%的人对 AI 的看法还停留在「GPT 3.5 时代」的聊天机器人， 但科技圈早就天翻地覆了。 今天大家在讨论 Context Engineering，你没碰过 AI agent，你听不懂。明天大家在聊 multi-agent workflow，你没跑过，你更听不懂。 去年有一段时间大家还在抄各种 prompt 模板，后来是一堆人在研究 MCP，现在所有人又都在讨论 Skills。每隔几个月风向就换一轮，如果没有重度使用，你根本不知道这些东西在干嘛，更不知道为什么大家要从上一个跳到下一个。 每一个你选择「等等再说」的时刻，都在拉大这个差距。 而且这个差距有一个很可怕的特性：你感受不到它在发生。 因为你不知道你不知道什么。 你以为你只是还没装一个工具。但实际上，你错过的是一整层的认知更新。那些用过的人，他们对问题的思考方式已经不一样了。他们看到一个任务，脑子里会自动浮现「这个可以让 AI 做」的路径。 这不是知识的差距，是思维模式的差距。 知识可以补，思维模式补不了。思维模式只能靠体验去长出来。 所以为什么一定要拿来干嘛才装呢？ 第一代玩网路的人不是因为知道网路可以做电子商务、打游戏了才玩的，纯粹就是觉得很酷才玩的。 在这个技术迭代超快、没有标准答案的年代，「先行动再说」这五个字，可能是最被低估的行动准则。
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02-24
最近 Citrini 有一篇文章在 X 上非常红， 写了一个 2028 年的假设情境：AI 太成功，失业率飙到 10%，S&P 跌 38%。 这篇文章能吐槽的点很多，其中一段是它把「大家能用 AI 自己写 APP」跟「软体公司不再被需要」直接画上等号。 现在能用 AI 处理复杂任务、自己写自动化、自己开发工具的人，是一个极小的圈子。从「技术上做得到」到「真的大规模扩散出去」，中间有一段非常长的路。就算哪天真的扩散了，有些软体你也杀不掉。 GitHub 卖的不是软体而是生态系。几千万开发者在上面协作、分享、维护开源专案。你用 AI 写一个自己的版本控制系统出来，然后呢？自己一个人用吗？ Vercel 也是一样。它绑的是整个前端部署生态系，你自己 replicate 不了的。 类似的还有 Godaddy 跟 Stripe，例子太多了根本举不完。真正 SaaS 的护城河是生态跟资料，而不是代码，你没有这些东西，写 code 再厉害也复制不出来。 真正会先死的是那些没有网路效应的纯工具型 App。譬如简单的记帐 App、基本的自动化工具，这些确实会被 AI 轻易取代。但这跟「软体业完蛋了」是完全不同的命题。 还有制度问题。很多公家单位还在用二十年前的系统，医疗体系有更好的 SaaS 可以用，但医院不换就是不换。 这反应的是人性，一套用的好好的东西，在一个僵化的组织里很少有人会想去动它，因为动了没好处，坏了自己却要背锅。AI 再强，也推不动一个不想动的体制。 所以我的看法是软体股现在是被情绪错杀的。Citrini 那篇文章放大了恐惧，演算法侦测到 sentiment 恶化就跟著卖。 我自己是亲身用 AI 大幅增加生产力的那群人。我知道它非常强大。但正因为我每天都在用，我也非常清楚，把可能要十年二十年后才会发生的事情，讲成两年内就会实现，那是在吓唬人。 3D 列印刚出来的时候，也有人说工厂要完蛋了。十几年过去了，大规模制造还是活得好好的。 你一定要相信，这个世界上就是有懒人，他们从头到尾只能当消费者，没有办法亲自做出自己想用的东西，而且这种人在世界上占了绝大多数。 AI 能帮你快速做出东西，跟整个软体产业被取代，那是两回事。
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