一.前瞻
1. 宏觀層面總結以及未來預測
上週，美股市場波動較大。 2 月19 日，美股三大指數小幅收漲，標普500 指數續創歷史新高；但2 月21 日，美股三大指數集體大幅下跌，其中納指跌超2% 。市場對一系列經濟數據反應敏感，投資者對經濟成長前景和貨幣政策走向保持謹慎樂觀態度。未來一段時間內，投資人需要密切關注經濟數據、政策動態和地緣政治因素的變化，以做出明智的投資決策。
2. 加密產業市場變動及預警
上週，比特幣價格持續保持窄幅波動。有觀點認為，比特幣價格行情轉複雜，交易難度升級，高位多頭不再追入，等待回落或突破。例如，在2 月21 日，比特幣價格接近趨勢線，市場對其能否實現真正的行情反轉保持關注。本周若繼續無利好刺激點，加密市場可能面臨進一步回檔的風險。
3. 產業以及賽道熱點
連結EVMMoveVM 的L1 公鏈Mango Network 獲取AINFRA 以及KUCOIN 等知名機構的1350 萬美元投資；Polychain 資本領投鏈接EVM，SVM 以及WASM 鏈的混合執行網絡Fluent；Kaito 是一個由ChatGPT 驅動的加密貨幣搜尋引擎，旨在透過新貨幣搜尋引擎，旨在通過
二.市場熱點賽道及當週潛力項目
1.潛力賽道表現
1.1. 連結EVMMoveVM 的L1 公鏈Mango Network 憑何取得AINFRA 以及KUCOIN 等知名機構的1,350 萬美元投資
簡介
Mango Network 是Layer 1 區塊鏈平台，旨在透過結合EVM 和MoveVM 相容性來解決Web3 應用中的挑戰。它旨在為開發者和用戶提供一個安全、模組化和高效能的基礎設施。
Mango 旨在成為最易於存取的智慧合約平台，賦能開發者在Web3 中創造出色的使用者體驗。為了迎接下一個十億用戶，Mango 為開發者提供了多種工具，使其能夠充分利用Mango 區塊鏈的強大功能。 Mango 開發工具包（SDK）將使開發者能夠在沒有邊界的環境下進行建置。
Mango 透過水平擴展來滿足應用程式的需求。隨著Mango 驗證者處理能力的提升，透過增加工作節點，網路容量成比例成長，因此即使在網路流量高峰期，仍能維持低瓦斯費。這種可擴展性特性與其他區塊鏈的瓶頸設計形成鮮明對比。
豐富的鏈上資產支援基於實用性的新型應用和經濟模型，無需單純依賴人工稀缺性。開發者可以實現動態NFT，可以根據應用程式需求進行升級、打包和分組，例如根據遊戲玩法的變化更新頭像和可自訂物品。此能力增強了遊戲內經濟，因為NFT 的行為會完全反映在鏈上，使NFT 更有價值並提供更具互動性的回饋循環。
Multi-VM Omni-Chain
Mango Network 結合了OPStack 和MoveVM，創建了一個完整的鏈上區塊鏈網絡，支援跨鏈通信，推動技術邊界。
此網路採用兩層架構，Mango Move 作為L1 層確保安全性，OP-Mango 作為L2 層提高交易速度並降低成本，從而實現高效的效能。
Mango Network 設計靈活，支援多虛擬機操作，為開發者和使用者提供廣泛的應用程式場景和最佳化的使用者體驗。
多虛擬機器全鏈基礎架構網絡
Mango Network 整合了MoveVM 和EVM，創建了一個多層網絡，支援跨鏈操作，使開發者能夠利用兩種虛擬機的優勢，提供更廣泛的服務和應用場景。
多虛擬機器並行性與跨鏈技術集成
並行執行、跨鏈通訊與Layer 2 擴展的協同效應
多重虛擬機器並行性
MoveVM 優化資產管理和合約邏輯，EVM 與OP-Mango 結合，支援跨鏈合約。
Layer 2 擴展
Layer 2 中的交易定期提交到主網，透過斷言機制確保安全性。
虛擬機器間通信
智慧合約事件被捕捉並序列化傳輸，實現EVM 與MoveVM 之間的合約互通性。
跨鏈資產管理
資產在EVM 操作後透過OP-Mango 同步到MoveVM，確保雙向結算一致性。
MoveVM 和EVM 跨鏈通信
Mango Network 使用OP-Mango 第二層網絡，透過EVM 相容性和P2P 同步處理交易。排序器對交易進行排序，並透過斷言同步以太坊狀態。其跨鏈合約實現了EVM 和MoveVM 之間的互通性和安全結算，優化了開發者體驗。
點評
Mango 模組化區塊鏈可以像Layer 1 一樣具有主權，能夠抵抗駭客攻擊並具備可升級性。 Mango 模組化區塊鏈可以應用於新區塊鏈，簡化組件卸載的過程，減少部署時間和成本。 Mango 公共鏈結合了零知識證明技術，允許在不透露資訊本身的情況下揭露資訊知識。透過有效性證明，節點可以驗證交易，減少確認時間，並提高網路吞吐量。 MgoDNS 是一種基於跨鏈協定的分散式網域解決方案，提供網域名稱和網域名稱資料分析服務。它幫助企業和個人用戶更有效率、更安全、更方便地管理鏈上的有價值數據，並參與數位資產交易。
Mango 用戶端利用資源、分散式鎖定和排序等機制來提高系統效能，確保資料的一致性和平行性。它基於效率、安全性、可擴展性和準線性容量增加，實現多功能操作。
1.2. Polychain 資本領投的連結EVM，SVM 以及WASM 鏈的混合執行網路Fluent 特點解析
簡介
Fluent 是首個混合執行網路——一個以太坊L2 和框架，融合了Wasm、EVM 和（即將支援的）SVM 基礎的智慧合約，形成一個統一的執行環境。
不同虛擬機器目標的智慧合約可以在Fluent 上直接相互呼叫。 Fluent 目前處於公開開發網階段，支援由Solidity、Vyper 和Rust 合約組成的應用。
Fluent 的獨特價值主張在於其能：
模擬多個虛擬機器（VM）的執行環境（EE），
實現不同虛擬機器（如EVM、SVM、Wasm 等）相關智能合約的即時組合性，
支援用各種程式語言編寫的合約（如Solidity、Rust 等），
在一個共享的狀態執行環境中運作。
Fluent 支援面向不同虛擬機器的應用之間的原子組合性，以及由混合和匹配的智能合約組成的「混合」應用。網路支援的不同類型合約之間的互動在後台進行，既是原子的，也是即時發生的。
Fluent 如何支援混合執行？
在Fluent 上，EVM、SVM 和Wasm 的功能在執行層被「融合」在一起。這是透過rWasm 實現的——一種低階中間表示（IR），它作為Fluent 的虛擬機器。 rWasm 其實是一個狀態驗證函數，負責表示Fluent 執行層中的每一個操作。 Fluent 模擬了EVM、SVM 和Wasm 的行為，這些行為被編譯成rWasm 來執行。這樣可以確保這些不同系統之間的兼容性和平穩交互，並且從zk 證明的角度來看是最優的，因為最終只證明一個狀態轉換（與多虛擬機解決方案中需要證明多個狀態轉換不同）。 Fluent 的混合設計也是可擴展的——未來可以透過專用的AOT/JIT 編譯器來表示更多的虛擬機器。
混合執行vs 多虛擬機
MultiVM 是一種替代虛擬機器（altVM），在同一網路內使用多個獨立的虛擬機器。每個虛擬機器獨立運行，適用於不同的程式語言或執行環境。維護獨立的虛擬機會帶來複雜性，尤其是在狀態同步和跨虛擬機器互動方面。這可能導致開發者和使用者體驗的碎片化，因為不同環境之間的互動需要額外的協調。而混合執行（Blended Execution）相比multiVM 提供了更整合的方法。混合執行不是維護獨立的虛擬機器進行交互，而是將不同的虛擬機器整合到統一的執行環境中。這允許多個虛擬機器共享相同的狀態，並在同一框架內無縫執行。從zk 證明的角度來看，這也是最優的，因為最終只證明一個狀態轉換。實際上，主要的區別在於整合的程度。
什麼是混合型應用？
這使得開發者能夠使用最適合每個元件的語言和執行環境編寫應用程式的不同部分，從而提高效能、靈活性和可用性。
點評
從目前掌握的資料來看，Fluent L2 將支援兩種類型的應用：共享和專用。
共享應用程式：這些智慧合約應用程式在Fluent 的執行環境中共享狀態。所有在Fluent L2 上共享的應用程式都是即時編寫的，甚至在不同的VM 目標和程式語言（例如Rust 和Solidity）之間也是如此。
專用應用程式：這些應用程式是可自訂的、獨立的狀態機，可以利用Fluent 進行證據聚合和驗證。開發者可以客製化獨立的應用運行時，模組化層（例如DA，定序）等等。
1.3. 上線幣安，Coinbase 等頭部CEX 的Kaito 是何來頭，crypto 資訊檢索工具能否有所突破？
簡介
Kaito 是一個由ChatGPT 驅動的加密貨幣搜尋引擎，旨在透過人工智慧革新加密研究和投資。 Kaito 利用內部人工智慧技術，將加密領域中數以TB 計的非結構化資訊進行組織和整理，使投資者、研究人員、開發者和公眾都能夠輕鬆存取這些資訊。
三大產品
1. Portal
這是一個終極的人工智慧驅動的Web3 資訊平台，旨在將數以TB 計的非結構化資訊轉化為可操作的觀點。
即時觀點搜尋
在數秒內，透過數千個高品質Web3 來源，搜尋任何代幣、話題或趨勢，獲取即時觀點。
情緒分析
透過Kaito 的AI 驅動分析，深入了解影響情緒大幅變化的因素，並輕鬆解讀複雜的情緒數據，以獲得有價值的洞察。
即時智能提醒
為任何專案、話題、關鍵字、事件、情緒變化等設定完全可組合的即時智慧提醒，讓監控變得前所未有的簡單。
客製化觀察清單和儀錶板
透過客製化的觀察列表，追蹤所有最新的新聞、治理提案、討論、情緒變化、即將到來的催化劑和事件，涵蓋任何代幣、項目或主題。
監控和基準專案認知度
定量且客觀地監控並基準化市場或特定領域內認知度的變化。
追蹤敘事輪換
系統性地追蹤敘事輪換，了解現有敘事的勢頭，並提前識別即將到來的新敘事。
催化劑日曆
即時追蹤超過2000 個加密代幣的事件和催化劑。包括產品發布、代幣經濟學變化、解鎖、TGE、治理投票等。
音訊庫
存取所有播客和會議記錄，由Kaito 針對Web3 優化的語音轉文本模型轉錄，並提供TLDR 摘要，輕鬆獲取關鍵資訊。
最智能的加密AI 助手
最聰明的加密AI 助手，擁有最全面的即時訊息，提升你的工作效率數倍。
2. API
Kaito 的API 使您能夠有系統地存取我們獨有的內部資料集，幫助您在Web3 中做出更明智的決策。
Kaito 的API 服務是針對基金、專案團隊、研究機構、交易所等，為您提供即時存取最優質、最全面的知識資料集，以及跨越我們獨有資料庫的可量化社交指標。
無縫集成
輕鬆整合多個Kaito 功能，實現系統化決策、監控和分析。我們的API 確保您隨時能夠獲取豐富的資訊。
獨有指標和資料來源
存取獨特的資料集，緊跟市場動態。我們業界領先的方法論、覆蓋率和數據可靠性可幫助您做出明智決策，並始終走在最前面。
全面覆蓋
涵蓋2000 個代幣和廣泛的Web3 資料來源，我們的API 提供無與倫比的存取權限，包括最新數據和歷史數據，協助您在不斷發展的Web3 領域做出明智決策。
3. Yaps
一個獨特的「影響力網紅」排行榜以及他們之間的關聯網絡，不同於其他追蹤網紅發布諮詢的平台，Kaito 的這個Yaps 產品能夠在該類平台普遍功能的基礎上，增加了某一項推文能夠從發起者到@的全部人員過程的清晰路徑，讓用戶能夠還原一篇造成影響的推文的起始，以及結尾。
此功能算是業界首創，為業界用戶精準捕捉不同網紅對一件事或市場的觀點。
點評
Kaito 是一款新一代Web3 資訊平台，索引了透過傳統搜尋引擎難以存取的廣泛Web3 內容。這些內容包括社群媒體、治理論壇、研究報告、新聞、播客、會議記錄等。透過利用先進的AI 技術，Kaito 重新定義了用戶發現和互動區塊鏈相關資訊的方式。
團隊致力於革新Web3 資訊存取方式。索引了數千個高品質的Web3 來源，將數以TB 計的非結構化資訊轉化為可搜尋和可操作的觀點，從而幫助做出更明智的決策。
2. 當週關注項目詳解
2.1. Nvidia 加持，詳解Solana 以及Web3 入口網站協定Mask 跟投的AI Gaming 專案GamerBoom
簡介
GamerBoom 是一個激勵層和資料探勘協議，基於主流Web2 遊戲，採用AI 驅動的資料標註系統。它旨在透過賦能玩家控制他們的數位生活，來徹底改變遊戲文化和經濟。
Gaming Portal（GamerBoom 應用）是一個覆蓋在Web2 遊戲之上的應用，作為生態系統中玩家的零門檻入口，連接Web2 遊戲玩家與Web3 宇宙。其目標是在維持Web2 遊戲沉浸式體驗的同時，順利融入Web3 激勵機制。憑藉著創新的遊戲化設計，Gaming App 致力於提升玩家的參與度，並鼓勵他們積極參與生態系統的各項活動。
技術解析
1. 生態總覽
GamerBoom 團隊致力於打造的不僅僅是一個遊戲平台；團隊正在建立一個開放的遊戲生態系統，讓玩家能夠茁壯成長、創新，並引領數位遊戲新時代的到來。加入團隊，共同鋪設一條未來的道路，在這裡，遊戲和區塊鏈技術緊密相連，創造一個每個玩家都可以投資自己數位生活的世界。
GamerBoom 的架構精心設計，包含三個核心層級：
資料探勘層
這一基礎層是一個遊戲化激勵層，建構在Web2 遊戲之上，旨在進行資料探勘。它提供即時追蹤、反應和對遊戲內玩家行為的評分。系統實現了一個AI 標籤系統，用於處理遊戲內的動作、決策模式和參與。
未來計畫包括激勵用戶分享與遊戲相關的社交數據，從而豐富遊戲數據的維度。
遊戲資料層
在這一層，玩家共享的處理後資料被提供給調優節點，用於AI 代理的訓練。所有AI 代理程式都會根據綁定曲線自動產生一個獨特的綁定池。分享人從分享市場中挑選高品質的AI 代理，並透過向其綁定池中添加流動性來推薦它們。 AI 代理產生的部分收入會自動與分享者分享。專業分享人還可以利用玩家資料和AI 代理程式來開發更符合商業需求的應用程式和用例，從而提升獲利能力。
應用層
應用層是遊戲資料層的衍生層，適應各種使用場景，包括即將推出的PVP 交易所。它利用多維度的真實遊戲數據，服務於諸如建議遊戲開發者、訓練遊戲AI、根據遊戲行為制定應用或修改遊戲等多種目的，此外還有其他潛在的應用場景。
2. AI 驅動的資料層
在GamerBoom 的技術方案中，旨在利用輕量級本地模型與基於雲端的GPT（產生預訓練變換器）模型的結合，以促進遊戲環境中高效且準確的影像辨識任務。此混合方法使GamerBoom 能夠在速度、成本和複雜性之間取得平衡，確保最佳效能，同時有效管理資源利用。
AI 系統架構
本地模型架構
我們的本地模型架構由一組輕量級模型組成，這些模型直接部署在客戶端的遊戲應用中。這些模型設計用於執行快速且簡單的影像辨識任務，提供快速回應，而不會造成顯著的計算負擔。
混合模型集成
我們的混合模型整合策略結合了本地模型的優勢與GPT 在處理複雜影像辨識任務中的強大能力。此方法涉及客戶端本地模型與基於雲端的GPT 模型之間的無縫通信，確保全面覆蓋和準確性。整合過程包括以下步驟：
本地模型呼叫：本地模型會持續以常規間隔（通常為100 毫秒）分析遊戲畫面，捕捉相關幀。
簡單任務解決：本地模型快速處理簡單的影像辨識任務，提供即時回應，適用於不需要大量運算資源的直接任務。
複雜任務識別：對於超出本地模型能力範圍的任務，例如識別複雜的遊戲元素或場景，用戶端應用將相關幀轉發給基於雲端的GPT 模型進行進一步分析。
AI 處理：AI 模型採用先進的深度學習技術，包括影像辨識和OCR，準確解讀轉發的畫面並產生適當的回應。
回應整合：在收到GPT 模型的回應後，用戶端應用將結果無縫整合到正在進行的遊戲體驗中，根據處理後的資訊提供相關的見解或操作。
我們的混合技術方案提供了多個優點和需要注意的事項：
優勢：
速度與效率：本地模型的使用確保了簡單任務的快速響應，減少了延遲，從而提升了整體用戶體驗。
成本優化：透過將常規任務交給輕量級本地模型處理，只有在面對複雜場景時才求助於雲端GPT 模型，我們優化了計可擴展性：模組化架構便於擴展，可以輕鬆添加新模型或增強現有模型，以適應不斷發展的遊戲環境。
準確性與靈活性：本地模型與GPT 的結合確保了在多樣化的遊戲環境中，圖像識別的準確性和靈活性，保證了不同場景下的強大性能。
3. AI 代理作為資產
AI 代理程式作為資產（AIaaA）代表了人工智慧在各個領域應用和利用方式的典範轉移。隨著先進的資料探勘技術和遊戲資料層的整合，AI 代理程式處於創新的前沿，提供了許多潛在應用，並為未來的發展提供了一個有前景的方向。將推出初始代理發行（IAO）平台，以加速AI 代理在市場中的普及。
代理創造者
代理創造者利用處理後的遊戲資料來訓練AI 代理，服務於不同的應用和目的，而不僅僅是直接交易和貨幣化遊戲資料。
一旦訓練完成，這些AI 代理程式會直接為企業和個人使用者提供服務。這些服務包括但不限於API 資料流模式或聊天對話模式。代理創造者相互挑戰並競爭，以提高AI 代理的性能和服務。
AI 代理的潛在應用
個人化遊戲體驗：AI 代理可以分析從玩家收集的大量遊戲數據，創造高度個人化的遊戲體驗。從動態調整難度等級到提供量身訂製的遊戲內內容推薦，AI 代理提升了玩家的參與度和滿意度。
遊戲中的預測分析：透過利用機器學習演算法，AI 代理可以預測玩家的行為和偏好，促進針對性行銷策略和內容開發。這項預測能力使得遊戲開發者能夠預測趨勢並即時調整產品，最大化收入潛力。
遊戲玩家的虛擬夥伴：AI 代理可以作為遊戲玩家的虛擬助手，提供即時指導、提示和策略，量身定制以適應個人的遊戲風格和技能水平。無論是協助解謎或是在多人對戰中提供戰術建議，AI 助手都能增強遊戲體驗。
反作弊機制：AI 代理在檢測和防止遊戲作弊行為方面發揮著至關重要的作用。透過分析遊戲模式並識別異常，這些代理商幫助維護公平競爭，保持線上遊戲環境的誠信。
內容監管與安全：具備自然語言處理能力的AI 代理可以監控遊戲內通信，檢測不當或有害內容。透過執行社群準則並過濾有毒行為，這些代理商有助於創造更安全、更包容的遊戲環境。
未來發展潛力
跨產業整合：除了遊戲，AI 代理還具有革新多個產業的潛力，包括教育、醫療和金融。透過調整其能力以適應不同領域，這些代理可以促進個人化學習體驗，協助醫學診斷，優化財務決策過程。
增強的人機協作：隨著AI 技術的不斷進步，AI 代理將變得更加擅長與人類用戶合作。透過自然語言介面和直覺的互動，這些代理將無縫整合到日常任務中，增強人類的能力和生產力。
道德與負責任的AI：隨著AI 代理的自主性和影響力的增強，它們必須遵循道德原則和指南，以確保負責任的行為。未來的發展將聚焦於實現透明和可問責的AI 系統，優先考慮用戶隱私、公平性和社會福祉。
AI 演算法的持續創新：AI 代理的進化依賴於機器學習演算法的不斷進步，包括深度學習、強化學習和進化計算。透過推動AI 研究的邊界，開發人員可以解鎖新的能力，拓展AI 代理的潛在應用。
總而言之，AI 代理即服務（AIaaS）代表了一個突破性的方式，利用人工智慧的力量不僅限於遊戲領域，還擴展至其他產業。憑藉其多樣的應用和無限的創新潛力，AIaaS 預示著一個未來，其中智慧代理將在塑造我們的數位體驗和改造各行各業中發揮核心作用。
4. 開放分享網絡
GamerBoom 還提供了一個去中心化的策展網絡，用於生態系統內用戶生成的AI 代理，該網絡由本地策展市場、應用啟動平台和治理模組組成。基於流動性的策展網絡是GamerBoom 生態系統的重要組成部分，提供可靠且高效的價值交換機制，並為未來的發展奠定了堅實的基礎。
對於每個AI 代理，將建立一個基於綁定曲線的綁定池，用於流動性驅動的策展和推廣。策展者可以為更好的推廣添加流動性（$BOOM），並透過持有分享代幣來賺取利潤份額。
在整個網路中，所有AI 代理將根據其流動性排名進行優先排序和推薦。
綁定池的流動性參與者（BLP 代幣持有者）也充當基於流動性的零售策展者，實質地放大了他們所關聯資產的影響力。專業策展者也透過基於AI 代理和玩家資料建立用例和應用程式獲利。
這額外的流動性層使得無形資產（資料集）能夠創造獨特的綁定池，透過貨幣化和標記化其影響力和內在價值，賺取交易費用分成和網路激勵。
我們創新的動態綁定曲線提供了一個開放、透明和高效的鏈上資料策展機制，自動分配收益給資料礦工、調優節點、資料策展者和資料消費者。這種方法使得市場更有效率和透明，代幣的價格由網路參與者的集體行為決定。
初始綁定曲線
在GamerBoom 生態系中，我們將儲備比率K 的初始值設為1/3 ，而m 的值在為特定資產建立綁定池時決定。透過這些設置，我們可以推導出BLP 代幣（綁定池的分享代幣）在資產綁定池中鑄造或銷毀的價格函數，如下所示：
價格公式：
儲備公式：
動態綁定曲線
GamerBoom 採用動態綁定曲線來協調資料礦工、資料策展者和資料消費者之間的利益。如果資料集在整個生態系統中產生收入，部分收益將自動加入綁定池的儲備。
假設儲備從R 0 增加到R 0+ΔR，儲備比率K 將從K 0 增加到K 0+ΔK，則：
如果用戶出售總量為N 的BLP 代幣，使得總供應量從S 0 減少到S 0 −N，則支付的母貨幣A 的總額為：
根據以上公式，我們得到：
當儲備在綁定曲線的某個位置添加時，儲備比率K 將增加（始終不超過1）。對於已經持有N 個NLP 代幣的用戶來說，這意味著他們將比在儲備添加之前出售更多的儲備代幣。
總結
GamerBoom 的優點包括透過採用Steam、Epic Games 和Wegame 等常用啟動器的UI/UX 設計，我們讓使用者保持他們的習慣，而無需適應新的工作流程。透過人工智慧驅動的資料標記系統，透過有趣且有益的覆蓋層來增強流行的Web2 遊戲，順利地聚合遊戲資料。引入綁定曲線，為全球數十億玩家建立可持續的、分散的AI 代理驅動的遊戲經濟。
面臨的挑戰包括需要平衡本地運算資源與雲端處理需求需要精心的資源管理，以避免效能下降或成本過高。優化本地模型與GPT 之間的集成，最小化延遲並確保準確結果，對於保持遊戲體驗的即時性至關重要。處理敏感的遊戲資料（如螢幕擷取）時，需要採取強而有力的隱私與安全措施，以保護使用者資訊並防止未經授權的存取或濫用。定期維護和更新本地模型與雲端模型是必需的，以確保其與不斷發展的遊戲環境和技術進步保持一致。
三. 產業數據解析
1. 市場整體表現
1.1 現貨BTCÐ ETF
美東時間11 月1 日）以太坊現貨ETF 總淨流出1 O 92.56 萬美元
1.2. 現貨BTC vs ETH 價格走勢
BTC
解析
上週BTC 如預期反彈受阻於10 萬美元阻力區間的底部位置，本週價格走勢大概率繼續向上測試98000 美元附近一線阻力，但若無明顯成交量放大形態，則向下測試95000 美元的可能性無限升高，跌破94000 美元或可直接關注90000 美元底部支撐大關，如果，8940970097000 ，現貨繼續持有，減少開合約的交易模式。
ETH
解析
ETH 上週繼續沿著斐波那契迴調線的2600 ~ 2900 美元區域震盪，因此走勢較容易判斷，但凡反彈至2900 美元附近出現滯漲形態，那麼意味著小級別反彈結束，下行繼續，支撐可繼續關注2600 美元附近，可以大概率確定的是，基本面若無跌幅，本週不那麼高波動
1.3. 恐慌貪婪指數
在2025 年2 月17 日至2 月23 日期間，加密貨幣恐懼與貪婪指數從47 下降至38 ，顯示市場情緒從中性轉為恐懼。 這表明投資者在此期間變得更加謹慎。 可能導致這項變化的因素包括：
市場波動性：價格波動的增加可能導致投資者的不確定性上升，使市場情緒轉為恐懼。
市場調整：加密貨幣價格的下跌可能導致投資人對市場的未來方向感到擔憂，進而引發恐懼情緒。
負面新聞：安全漏洞、交易所被駭客攻擊（Bybit 盜幣事件）或其他不利事件的報告可能會削弱投資者信心。
2.公鏈數據
2.1. BTC Layer 2 Summary
解析
在2025 年2 月17 日至2 月23 日期間，比特幣第二層解決方案（Layer 2）領域出現了許多重要進展，彰顯了對提升比特幣可擴展性和效率的日益關注。
主要進展：
Nic Carter 與David Seroy 討論比特幣Rollups： 2025 年2 月17 日，Nic Carter 與Strata/Alpen 的David Seroy 進行了關於比特幣Rollups 和即將到來的“比特幣第二層季節”的討論。 這次對話強調了旨在提高比特幣網路交易效率和可擴展性的第二層解決方案的日益關注。
市場反應： 在宣布比特幣第二層解決方案取得進展後，比特幣價格略有上漲。 2025 年2 月17 日12: 00 UTC，比特幣價格從9: 00 UTC 的65, 100 美元上漲至65, 420 美元。 此外，交易量在公告後三小時內增加了10% ，達到2350 萬BTC，顯示出交易者的高度關注。
Stacks 推出Nakamoto 升級： Stacks，一個領先的比特幣第二層平台，宣布推出Nakamoto 升級，旨在提高交易速度和安全性。 此升級預計將透過支援更快、更安全的應用程式和智慧合約，增強比特幣經濟。
這些進展反映了透過第二層解決方案提升比特幣可擴展性和效率的日益關注，在此期間，相關討論和技術進步備受關注。
2.2. EVM non-EVM Layer 1 Summary
解析
在2025 年2 月17 日至2 月23 日期間，EVM 相容和非EVM Layer 1 區塊鏈領域發生了多項重要進展：
EVM 相容於Layer 1 區塊鏈：
Monad 測試網啟動： Monad，一個高效能的EVM 相容Layer 1 區塊鏈，於2 月19 日啟動了測試網。 該網路旨在透過並行執行，達到每秒超過10, 000 筆交易的速度，力求在速度和可擴展性方面與以太坊和Solana 競爭。 開發者現在可以使用新的瀏覽器和錢包參與測試網，並從Monad 水龍頭獲取測試網代幣。
Orderly 與Monad 的整合： 2 月19 日，Orderly，一個無許可的流動性層，將其跨鏈流動性基礎設施與Monad 整合。 此舉為Monad 生態系統，包括去中心化交易所，提供了跨多個區塊鏈的深度流動性，提升了用戶的交易體驗。
Sonic Labs 性能里程碑： Sonic Labs，一個EVM Layer 1 區塊鏈，報告稱其已處理超過2500 萬筆交易，吸引了758, 000 個獨立地址，並部署了58, 000 個智能合約。 該網路以每秒10, 000 筆交易的速度運行，成本低廉，生態系統發展迅速。
非EVM Layer 1 區塊鏈：
Aptos 與Aave 的整合提案： Aptos 基金會提議將Aave 協定v3 整合到其主網，這是Aave 流動性協定首次在非EVM 區塊鏈上部署。 該提案尋求社群回饋，旨在將Aave 的影響力擴展到EVM 相容網路之外。
Entangle 的Solana 整合： Entangle 透過將Solana 整合到其Photon 訊息傳遞協議，擴展了其跨鏈支援。 此整合使EVM 和非EVM Layer 1 網路（如Solana）之間的無信任跨鏈訊息傳遞成為可能，促進了不同區塊鏈生態系統之間的安全互動。
2.3. EVM Layer 2 Summary
解析
在2025 年2 月17 日至2 月23 日期間，以太坊虛擬機器（EVM）第二層生態系統發生了多項重要進展：
Berachain 主網在Bitget 錢包上線，提供空投獎勵
2025 年2 月7 日，Berachain 主網在Bitget 錢包上線，用戶可透過BERA 空投獲得額外獎勵。
Ramp Network 透過MetaMask 推出以太坊Layer 2 的直接提現功能
2025 年1 月22 日，Ramp Network 宣布，用戶現在可以透過MetaMask 直接從以太幣Layer-2 網路出售加密貨幣。
SOON 透過NFT 銷售為SVM 驅動的以太坊Layer 2 籌集2, 200 萬美元
2025 年1 月，Solana Optimistic Network（SOON）透過NFT 銷售，為其基於Solana 虛擬機器（SVM）的以太坊Layer-2 網路籌集了2, 200 萬美元。
四.宏觀資料回顧與下週關鍵資料發布節點
密西根大學公佈的消費者信心指數從1 月的71.7 大幅下降至2 月的64.7 ，創下2024 年8 月以來的最低水準。消費者對未來經濟狀況的信心明顯減弱。
上週發布的聯準會最新會議紀錄顯示，官員認為通膨率仍略高於目標，經濟前景存在不確定性，但就業和通膨目標的風險大致平衡。市場普遍關注本週即將公佈的核心PCE 數據，以進一步判斷聯準會的貨幣政策方向。
本週（2 月24 日-2 月28 日）重要宏觀資料節點包括：
2 月26 日：美國至2 月21 日當週EIA 原油庫存
2 月27 日：美國至2 月22 日當周初請失業金人數
2 月28 日：美國1 月核心PCE 物價指數年率
五. 監理政策
週內加密產業大事件不斷，包括阿根廷總統米萊試圖澄清與LIBRA 的關係、Bybit 被駭客盜走約15 億美元加密貨幣等等，都顯示出了加密產業與監管部門探索適當監管方式的迫切性與必要性。在美國放鬆監管高壓後，香港適時推出了監管路線圖，意圖十分明顯，即建立一個友好的加密中心，但後續如何推進仍尚待觀察。
美國
美國證券交易委員會（SEC）宣布成立網路和新興技術部門CETU，以保護散戶投資者。 Laura D『Allaird 被任命為新部門的負責人，CETU 取代加密資產和網路部門，由來自多個SEC 辦公室的大約30 名詐欺專家和律師組成。這個新部門將補充由Hester Peirce 專員領導的加密工作小組的工作。重要的是，新部門還將允許SEC 明智地部署執法資源。 CETU 將負責打擊涉及區塊鏈技術和加密資產的欺詐，與網路安全相關的公共發行人欺詐性披露等不當行為。
奈及利亞
路透社報道，法庭文件顯示，奈及利亞已提起訴訟，要求強制幣安支付795 億美元，以彌補其在該國的業務所造成的經濟損失，並補繳20 億美元稅款。此前，幣安曾表示正在與尼日利亞聯邦內陸稅收局合作，以解決潛在的歷史稅負問題。
印度
根據CoinDesk 報道，印度執法局（ED）透露，印度在BitConnect 詐欺案件調查中查封了約1.9 億美元的加密貨幣、現金和一輛雷克薩斯汽車。 BitConnect 創辦人Satish Kumbhani 自2023 年起在印度和美國都被通緝。
中國香港
2 月19 日，香港證監會（SFC）發布了新的虛擬資產監管路線圖，即「ASPI-Re」路線圖，旨在加強香港虛擬資產市場的安全性、創新和成長。路線圖有五大支柱，分別為：准入（Access）、保障（Safeguards）、產品（Products）、基礎設施（Infrastructure）和關係（Relationships）。
