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　　相比之下，像永续合约（perpetual futures，简称 perps）这样的合成资产形式能够提供更深的流动性，同时实现起来也更简单。永续合约还能提供一种易于理解的杠杆机制，因此它可能是目前最契合加密市场需求的原生衍生品。新兴市场股票或许是最有趣的资产类别之一，可以尝试“永续化”（perpify）。例如，对于某些股票来说，其“零到期日”（0DTE）期权市场的流动性往往比现货市场更深，这使得“永续化”成为一个值得尝试的实验。

　　我们已经看到许多新兴的资产管理者、策展人和协议开始推动基于链上的资产抵押贷款，这些贷款以链下抵押品为担保。通常情况下，这些贷款先是在链下生成，然后再被通证化。然而，我认为这种通证化方式的优势有限，可能仅在于将其分发给已经在链上的用户。因此，债务资产应直接在链上生成，而不是先在链下生成后再通证化。在链上生成债务资产可以降低贷款服务成本、后台结构成本，并提高可访问性。挑战在于合规性和标准化，但开发者们已经在努力解决这些问题。

　　如今，大多数银行仍在运行着现代开发者难以辨认的老旧软件系统：早在 20 世纪 60 年代和 70 年代，银行就已经是大型软件系统的早期采用者。到了 80 和 90 年代，第二代核心银行软件开始出现（例如 Temenos 的 GLOBUS 和 InfoSys 的 Finacle）。然而，这些软件已经逐渐老化，升级速度却过于缓慢。因此，银行业的许多关键核心账本——这些记录存款、抵押品和其他义务的关键数据库——仍然运行在使用 COBOL 编程语言的主机计算机上，依赖批处理文件接口，而非现代的 API。

　　这正是稳定币的用武之地。在过去几年间，稳定币找到了产品市场契合点并成功进入主流金融领域。而今年，传统金融（TradFi）机构更是以全新的高度接纳了稳定币。稳定币、通证化存款、通证化国债以及链上债券等金融工具，使得银行、金融科技公司和金融机构能够开发新产品并服务更多客户。更重要的是，这些创新无需迫使机构重写其遗留系统——尽管这些系统已经老化，但几十年来一直运行稳定。稳定币因此为机构提供了一种全新的创新方式。

　　目前仍未明确的是，这种研究辅助方式将在哪些领域产生最大帮助，以及如何产生帮助。但我预计，AI 的研究能力将催生并激励一种新的“博学家”研究风格：这种风格更倾向于在各种想法之间推测关系，并快速从更具假设性的答案中进行推演。这些答案可能并不完全准确，但至少在某些逻辑框架下，它们能够指引正确的方向。讽刺的是，这种方法有点像利用模型“幻觉”的力量：当这些模型变得足够“聪明”时，让它们在抽象空间中自由探索，尽管可能会产生一些无稽之谈，但有时也会带来突破性的发现，就像人类在摆脱线性思维、跳出清晰的方向时最具创造力一样。

　　借助跨链桥协议，只要一切信息是公开的，用户在不同链之间迁移变得十分简单。但一旦引入隐私，这种便利就不复存在：跨链传输代币很容易，但跨链传递隐私却极其困难。用户在从一个隐私链进出时，无论是切换到公链还是其他隐私链，都会面临风险，因为观察链上数据、内存池（mempool）或网络流量的人可能会推测出用户的身份。跨越隐私链与公链之间的边界，甚至是两个隐私链之间的边界，都会泄露各种元数据，比如交易时间和金额的关联性，这些信息可能使追踪用户变得更加容易。

　　而这一状况即将改变。到 2026 年，zkVM（零知识虚拟机）证明器的计算开销将降低到大约 1 万倍，同时其内存占用仅需几百兆字节——这已经足够快，可以在手机上运行，也足够便宜，可以广泛应用于各种场景。这里有一个原因说明“1 万倍”可能是一个关键的临界点：高端 GPU 的并行吞吐能力约为笔记本电脑 CPU 的 1 万倍。到 2026 年年底，一台单独的 GPU 就能够实时生成 CPU 执行的计算证明。