[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-ai-tokens-that-can-outrun-bitcoin-zh":3,"article-related-ai-tokens-that-can-outrun-bitcoin-zh":31,"series-blockchain-231774e7-4f9d-424e-a0a8-6b1f285dd0e9":74},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":23,"views":27,"created_at":28,"published_at":29,"topic_cluster_id":30},"231774e7-4f9d-424e-a0a8-6b1f285dd0e9","ai-tokens-that-can-outrun-bitcoin-zh","10 AI 幣把比特幣當對照組","\u003Cp data-speakable=\"summary\">我把 Analytics Insight 的 10 個 AI 幣\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Flinux-7-1-arm-risc-v-mips-support-zh\">清單\u003C\u002Fa>拆成一個可直接照抄的觀察框架。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我盯 AI crypto 盯了一陣子，最煩的就是那種把一串 ticker 黏在標題上，然後假裝自己講完一個投資論點的文章。這篇我看完，感覺一半有料，一半很隨便。它的核心直覺其實不差：如果 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fai-\">AI 基礎設施\u003C\u002Fa>繼續擴張，跟算力、代理、資料、編排有關的 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Ftoken\">token\u003C\u002Fa>，確實有機會在風險偏好回來的時候跑得比 Bitcoin 更兇。這句我認。\u003C\u002Fp>\u003Cp>但問題也很明顯。這類清單最愛把完全不同的專案塞進同一個籃子，然後拿幾個週漲幅當證明，好像整包都能一起買。Bittensor 不是 Chainlink，Render 也不是 Virtuals，NEAR 更不是 ICP。你如果真的要拿這種清單來用，就不能只看「AI」兩個字，要先拆成你到底在買什麼。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我這次拆的是 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.analyticsinsight.net\u002Fcryptocurrency-analytics-insight\u002F10-ai-crypto-coins-that-could-outperform-bitcoin-in-the-next-6-months\">Analytics Insight 這篇 10 個 AI 幣的文章\u003C\u002Fa>，\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Famazon-content-partners-ai-traffic-control-zh\">作者\u003C\u002Fa>是 Bhavesh Maurya，review 是 Achu Krishnan。文中有提到價格、漲幅、market cap 這些數字，我就照原文保留；但我不把它的排序當聖旨。我把它改寫成一套你可以重用的 watchlist 方法，外加最後一段可直接複製的模板。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>先別把這當成一筆交易\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>\"AI is now one of the most prominent fields in cryptocurrencies. Bitcoin remains the market leader... there are several AI-centric cryptocurrencies emerging.\"\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>翻譯一下就是：這篇其實不是在講「AI 幣會不會打贏 Bitcoin」這種單線題目，它是在講一堆剛好都掛在 AI 敘事底下的不同賭注。這個差別很重要，因為敘事負責把人拉進來，機制才決定你會不會在下一次回檔時被打穿。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782047005870-gmrm.png\" alt=\"10 AI 幣把比特幣當對照組\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>我自己以前也犯過同樣的錯：想做一份 AI token watchlist，結果把算力、代理、儲存、staking derivative 全混在一起。表面看起來很像有研究，實際上完全不能用。後來我把它拆成幾類，整個圖就清楚了。你會發現有些 token 是純算力，有些是協調層，有些只是 AI 敘事的 beta。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Analytics Insight 的寫法很典型：先用價格動能把故事立起來，再讓讀者覺得這一籃子都值得看。這種寫法不是不能看，但你不能拿它當決策依據。某幣一週漲 18.5%，只代表市場有情緒，不代表它有長期需求。我要看的，是這個 token 到底在解什麼問題。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，我會先把 AI crypto 分成三桶，先不要管誰漲最多。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>算力與基礎設施：Render、Internet Computer、部分 NEAR\u003C\u002Fli>\u003Cli>協調與資料層：Chainlink、Bittensor、ASI\u002FFET\u003C\u002Fli>\u003Cli>應用與代理層：Virtuals Protocol、Venice、Kite\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>這樣做的好處很簡單：你不會再用同一套邏輯去看完全不同的東西。你會開始問「它賣的是什麼能力」，而不是只問「它是不是 AI」。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Bittensor 不是最會喊的，但它最像一個 protocol\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>\"The network incentivizes developers to share AI models, fostering a decentralized AI ecosystem.\"\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>Bittensor（TAO）放在第一個不是沒原因。這是少數幾個我會真的拿來當 protocol 看，而不是只當 theme coin 看 的專案。原文給的數字也很具體：market cap 是 $2.33 billion，價格 $242.54，還有 120+ subnets。這些資訊比空話有用，因為 subnet 才是它到底有沒有在長的地方。\u003C\u002Fp>\u003Cp>白話一點講，TAO 想做的是把 AI 模型貢獻變成一套激勵系統。你提供有用的模型，網路就給你獎勵；如果這套機制真的跑得起來，價值就不只在 token 本身，而是整個協調層。這比「AI 很熱，所以我買」合理太多。還是很風險，但至少有機制。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我會喜歡 Bittensor，就是因為它逼你回答一個很硬的問題：去中心化激勵，能不能真的產出有用的 AI 結果？這不是 meme 問題，這是整個 thesis 的命門。答案如果是 yes，TAO 就不只是短線題材；答案如果是 no，它就會變成另一個昂貴敘事。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，我會看三件事：subnet 是不是持續增加、有沒有真開發者在上面做東西、以及這些貢獻者是不是有實際需求。如果你連需求從哪來都講不清楚，那你買的就是 vibe。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>好訊號：subnet 變多，而且不是只有公告\u003C\u002Fli>\u003Cli>好訊號：開發者真的圍繞激勵層在做工具\u003C\u002Fli>\u003Cli>壞訊號：只有價格動，沒有網路證據\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Root 這種東西，最容易把人帶去看錯重點\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>\"Staked TAO (Root) is a liquid staking derivative of Bittensor... earning staking rewards without giving up liquidity.\"\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>Root 是整篇裡最讓我皺眉的。它甚至不是 base asset，而是 Bittensor 的 liquid staking derivative。原文說它價格 $242.62，週漲幅 18.5%，是清單裡漲最多的。這種數字當然醒目，但我不會把它直接翻成長期 thesis。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782047002234-wz85.png\" alt=\"10 AI 幣把比特幣當對照組\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>翻譯一下就是：市場不只在賭 AI 基礎設施，還在賭 AI 基礎設施外面那層金融包裝。這就很 crypto。這種東西有時候會飛，有時候會變成一層疊一層的投機，derivative 比 base asset 還熱，然後音樂一停，跌得更難看。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我以前看 staking product 也常踩這個坑。先是 yield 敘事吸資金，再來是 liquidity 讓它更好交易，最後大家開始把 derivative 當成主角。不是說它沒用，而是你要先分清楚你買的是 exposure、yield，還是純 momentum。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，如果你在看像 Root 這種產品，我會先問三個問題：底層資產是什麼、收益從哪裡來、如果底層被砍、流動性縮掉會怎樣。這三個答不清楚，部位就別太大，甚至直接跳過。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>NEAR 很無聊，但它可能更接近正解\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>\"NEAR continues to grow its AI capabilities with decentralized infrastructure and developer tools.\"\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>NEAR 是那種平常不太會被拿來吹的名字，但它常常就這樣默默出現在技術討論裡。原文給的數字是 $2.18、market cap $2.83 billion，週漲 8.8%，但 24 小時又跌了 6.4%。這種上下波動很正常，也提醒你它還是 crypto，不是什麼乾淨俐落的軟體股。\u003C\u002Fp>\u003Cp>白話講，NEAR 想走的是「先做可用的基礎設施，再讓 AI 故事跟上來」。我其實尊重這種路線。AI 應用要真的落地，靠的是執行速度、工具鏈、還有開發者不會用到想摔鍵盤的體驗。NEAR 一直會被提到，就是因為它在這些地方有存在感。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我碰到 NEAR 的方式也很典型：不是因為它最吵，而是因為它老是出現在 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fagent\">agent\u003C\u002Fa> workflow、app deployment 這種比較技術向的討論裡。這通常比只會在價格 thread 裡被提到的幣更值得看。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，如果你想要 AI exposure，但不想直接買彩票型小幣，我會把 NEAR 當成一個偏基礎設施的檢查點。看 developer tooling、交易速度、以及生態裡到底有沒有真的 app 在跑。token 很重要，但 ecosystem 更重要。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Chainlink 是不性感，但它一直都在\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>\"Chainlink... enables blockchain applications to access real-world data.\"\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>Chainlink 不是最典型的 AI coin，這反而是它該出現在這篇裡的原因。原文寫 LINK 在 $7.96，market cap $5.79 billion，週漲 3.1%。它不是拿來講模型的，它是拿來讓鏈上應用不要太蠢的：把外部資料餵進來，讓合約和 AI app 有可信輸入。\u003C\u002Fp>\u003Cp>翻譯一下就是：AI 系統如果要上鏈，資料管線不能爛。模型很強沒用，輸入亂掉還是照樣翻車。Chainlink 這幾年一直在做的，就是 oracle、cross-chain data、整合管線這些麻煩但必要的東西。它不性感，但系統會不會壞，常常就看這一層。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我很喜歡把 Chainlink 放進 AI crypto 討論，因為它提醒我一件事：真正的價值不一定在模型本身，很多時候是在資料、互通性、驗證這些中間層。如果你真的要做東西，那層最痛。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，我不會把 LINK 當純 AI bet，而是把它當基礎設施 exposure。你可以追 AI dApp、oracle 需求、cross-chain 活動。就算 AI 故事降溫，它還是有機會因為更廣的資料需求而被需要。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>ICP 想把整個 stack 直接搬上鏈\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>\"Internet Computer's goal is to run AI applications and AI-related computation on-chain.\"\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>Internet Computer 這種專案，永遠都會讓人覺得有點太敢講，但 crypto 本來就很愛這種路線。原文說 ICP 在 $2.28，market cap $1.27 billion，週漲 1.8%，而且在 AI crypto 這塊的 developer activity 跟 NEAR 一起領先。這個資訊我覺得比價格本身更有意思。\u003C\u002Fp>\u003Cp>白話一點講，ICP 想賭的是 AI \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Finference\">inference\u003C\u002Fa> 和大型模型 hosting 可以直接在鏈上跑，不只是被鏈上引用。這方向很猛，但我也看過太多「全都上鏈」最後卡在 performance 跟成本的案例。方向可以有，現實通常比較兇。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果 ICP 真的能把 on-chain compute 做到可用，那它會有差異化；如果不行，它就還是那種敘事很大、執行很累的專案。最後決勝點不是 slogan，而是開發者能不能真的把 app 部署上去，還不用每天跟平台吵架。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，我會看 developer activity、部署成本、以及 AI 相關 app 有沒有真的 live。原文提到的開發者動能，就是你該追的線索，不是 price tag。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Render 是這份清單裡最像生意的東西\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>\"Render enables decentralized GPU rendering for AI and graphics workloads.\"\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>Render 是少數幾個我一看就知道它在幹嘛的名字。GPU 很貴，需求很兇，AI workload 又超吃算力，這件事不用包裝。原文給的數字是 RENDER $1.67，七天漲 9.6%，而且直接把它叫做世界第一個 decentralized GPU computing marketplace。這個描述至少是能理解的。\u003C\u002Fp>\u003Cp>翻譯一下就是：Render 不是在賣一個模糊的 AI 品牌，它是在協調一種稀缺資源。這種 business shape 比較乾淨。只要 GPU 需求還在，token 就有存在理由，不是只靠敘事撐著。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我偏愛 compute marketplace 類型的原因很簡單：它能對應到具體問題。你可以用一句話講完它的價值：GPU 很貴，市場幫你把供需接起來，可能就能拿到價值。不是保證成功，但至少邏輯完整。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，我會看它到底是不是被拿去做 AI training、generative work、3D rendering，還是真的有 repeatable usage。如果使用場景夠廣、夠穩，token thesis 就會強很多；如果只是貼著 GPU 標籤的 ticker，那就別太快上頭。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Virtuals 和 Venice 是代理層，但也最容易飄\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>\"Virtuals Protocol is centered around AI-enabled virtual agents and digital economies.\"\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>Virtuals Protocol 跟 Venice Token 都站在大家最愛講、但最容易講空的那一層：\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fai-agents\">AI agents\u003C\u002Fa>。原文說 VIRTUAL 是 $0.5946、market cap $390.6 million，七天漲 7.7%。Venice Token 是 $15.07、週漲 14.9%，被描述成 privacy-first digital intelligence。數字都很漂亮，但漂亮不等於有用。\u003C\u002Fp>\u003Cp>白話講，這些專案想搶的是應用層：讓使用者能建立、部署、互動 AI agents。這很有意思，因為它把話題從算力拉到行為、身份、權限和變現。但這也是最容易灌水的地方，因為每個人都想說自己是 agent economy 的入口，真正能證明的沒幾個。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我對這層其實有點偏愛，因為這裡開始真的會碰到 developer experience。如果我能不用折騰太久就做出一個能用的 agent，我會多看兩眼。若再加上 privacy 和 cross-chain support 真的有做事，那更好。但我還是會先問：除了炒幣的人，還有誰在用？\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，我會用三個標準看 agent platform：非技術使用者能不能快速做出有用東西、身份與權限怎麼處理、整個生態有沒有真整合。Venice 的話，我還會多問一句：你的 privacy 保證到底是什麼，別只停在文案。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Virtuals：重點是 no-code 真的能不能重複成功\u003C\u002Fli>\u003Cli>Venice：重點是 privacy 不是口號\u003C\u002Fli>\u003Cli>兩者共同點：如果主要需求來自交易，風險就很高\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>FET 和 Kite 是小市值高波動，不是核心資產\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>\"Fetch.ai became part of the Artificial Superintelligence Alliance and is working on creating autonomous AI agents.\"\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>FET 和 Kite 這種名字，我通常都會先把它們放進「高 beta」那一欄。原文給的數字是 FET $0.1977、market cap $446.7 million，Kite $0.1858、market cap $433.3 million。這種規模在 crypto 裡不算大，意思也很直接：上漲可以很猛，下跌也會很痛。\u003C\u002Fp>\u003Cp>翻譯一下就是：它們是對 AI 敘事的槓桿型下注。FET 還多了一層 Artificial Superintelligence Alliance 的複雜性，把 Fetch.ai、SingularityNET、Ocean Protocol 合成一個 token 結構。這種合併如果市場\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fgenpact-growth-story-built-on-bpo-scale-zh\">看懂\u003C\u002Fa>，可能有想像空間；但如果市場搞不懂，反而會變成資訊噪音。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我對這類小幣一直很保守，因為它們常常像 narrative derivative。不是說不能買，而是你要用 satellite position 的方式看待，不要當 core holding。你錯了，損失不要大到讓你整個組合歪掉。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，我會要求自己用一句話講清楚專案，再用一句話講清楚 token。如果這兩句都講不順，你大概也不該重倉。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>真正的過濾器不是 AI，是證據\u003C\u002Fh2>\u003Cp>文章最後其實有一句話我覺得比前面那些 ticker 都有用：AI token 比 Bitcoin 更 volatile，所以要做好分散和部位控制。這句很普通，但也很誠實。大部分 crypto 清單的問題不是完全錯，而是跳過了最難問的那句：我有什麼證據證明這不是一個敘事泡泡？\u003C\u002Fp>\u003Cp>翻譯一下就是：你應該用證據來看 AI 幣，不是用分類來看。證據可以是 developer activity、使用者數、交易量、subnet 成長、marketplace demand、整合數量，或鏈上使用情況。它不應該只是週線圖和一段看起來很樂觀的文字。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我自己的規則很簡單：如果一個 token 只有在市場很嗨的時候才說得通，那它不是投資論點，它只是情緒。情緒不會複利，最多只會讓你短暫上頭。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，我會在買之前先寫下 30、60、90 天要看到的證據。如果專案拿不出來，或是你根本無法量測，那你多半只是在租一段興奮感。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>可抄的模板\u003C\u002Fh2>\u003Cpre>\u003Ccode># AI Crypto Watchlist Template\n\n用這份模板把 AI 幣從「敘事」拆成「可驗證的觀察項」。\n\n## 1) Token 基本資料\n- Name:\n- Ticker:\n- Category: compute \u002F data \u002F agents \u002F infrastructure \u002F staking derivative\n- Market cap:\n- Current price:\n- 7-day move:\n- 24-hour move:\n\n## 2) 它到底在做什麼\n用一句話講完，不准用 buzzword。\n\n例：\n- \"Render coordinates decentralized GPU supply for AI and graphics workloads.\"\n- \"Chainlink feeds verified real-world data into smart contracts and AI apps.\"\n\n## 3) 為什麼它可能重要\n- 它解的是什麼問題？\n- 誰會用？\n- 如果 thesis 成立，需求應該長什麼樣？\n\n## 4) 你要追的證據\n至少挑 3 個：\n- Developer activity\n- Active users\n- Transaction volume\n- Subnet \u002F ecosystem growth\n- Marketplace demand\n- Integrations or partnerships\n- On-chain usage\n\n## 5) Bull case\n- 用一段話寫最好的情境\n\n## 6) Bear case\n- 什麼會打壞 thesis？\n- 什麼情況下它只是另一個 hype token？\n\n## 7) 部位規則\n- Core \u002F satellite \u002F watch-only\n- Max allocation:\n- Stop reviewing if:\n\n## 8) 30 \u002F 60 \u002F 90 天檢查表\n### 30 days\n- \n### 60 days\n- \n### 90 days\n- \n\n## 9) 快速評分\n每項 1-5 分：\n- Real utility\n- Developer traction\n- Token necessity\n- Market fit\n- Execution quality\n\n總分：\n- 20-25: serious watchlist candidate\n- 15-19: speculative but usable\n- Below 15: narrative only\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\u003Cp>這份模板是我根據 Analytics Insight 的 10 個 AI 幣清單，自己整理出來的衍生版本。原始來源在這裡：\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.analyticsinsight.net\u002Fcryptocurrency-analytics-insight\u002F10-ai-crypto-coins-that-could-outperform-bitcoin-in-the-next-6-months\">https:\u002F\u002Fwww.analyticsinsight.net\u002Fcryptocurrency-analytics-insight\u002F10-ai-crypto-coins-that-could-outperform-bitcoin-in-the-next-6-months\u003C\u002Fa>，另外我也參考了 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.bittensor.com\u002F\">Bittensor\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.chain.link\u002F\">Chainlink\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Frendernetwork.com\u002F\">Render Network\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fnear.org\u002F\">NEAR\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Finternetcomputer.org\u002F\">Internet Computer\u003C\u002Fa> 的官方資料。前面那些數字和原文觀點是來源內容，我後面這套分類、檢查表和部位規則是我自己整理的。","把 Analytics Insight 的 10 個 AI 幣清單拆成可抄的觀察框架，分辨真基礎設施、代理層與純敘事。","www.analyticsinsight.net","https:\u002F\u002Fwww.analyticsinsight.net\u002Fcryptocurrency-analytics-insight\u002F10-ai-crypto-coins-that-could-outperform-bitcoin-in-the-next-6-months",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782047005870-gmrm.png","blockchain","zh","30e97d6f-8a3d-4c2f-b6c6-564dd7dc3936",[17,18,19,20,21,22],"AI tokens","crypto watchlist","Bittensor","Render","Chainlink","token thesis",[24,25,26],"不要把 AI 幣當成一筆交易，要先分成算力、資料、代理三類。","看 token 不能只看漲幅，要追 developer activity、使用量和實際需求。","最可抄的做法是先寫 30\u002F60\u002F90 天證據，再決定要不要買。",0,"2026-06-21T13:03:00.741345+00:00","2026-06-21T13:03:00.72+00:00","1534679b-7605-4ede-a072-791c912656e7",{"tags":32,"relatedLang":33,"relatedPosts":37},[],{"id":15,"slug":34,"title":35,"language":36},"ai-tokens-that-can-outrun-bitcoin-en","10 AI tokens that can outrun Bitcoin","en",[38,44,50,56,62,68],{"id":39,"slug":40,"title":41,"cover_image":42,"image_url":42,"created_at":43,"category":13},"bd7d2a70-d3ce-43fe-8300-81619c67ef2c","chatgpt-turns-bitcoin-timing-into-2026-thesis-zh","ChatGPT把比特幣時點寫成2026論點","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782016386109-vfsi.png","2026-06-21T04:32:39.989394+00:00",{"id":45,"slug":46,"title":47,"cover_image":48,"image_url":48,"created_at":49,"category":13},"dee476d6-e632-4359-b14b-5362338f3bd6","ai-agent-wallets-users-split-on-trust-zh","AI 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