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$LAPTOP 上线即崩盘：明星 Memecoin 的时代已经过去
本周一，《华尔街日报》率先披露 Hunter Biden 计划在 Base 上发行 $LAPTOP 代币。两天后，该代币正式上线 Coinbase 的这条 L2 链。这位前总统之子将其包装为“一个围绕韧性、救赎与康复构建的 Memecoin”，并向其 Substack 订阅者空投代币，还表示计划向在 2025 年 $TRUMP 代币上亏钱的人追加空投。
$LAPTOP 供应量的 30% 与预测市场 Polymarket 和 Kalshi 上的真实事件结果挂钩：当相应预测成真时，分配给对应市场的代币将被销毁；若预测落空，则捐给慈善机构（具体机构尚未公布）。
代币于周三上午开盘，价格走势几乎与此前明星代币发行的剧本如出一辙——先是快速冲高至 200 美元以上，随后跌破 1 美元。团队将原因归咎于狙击机器人（sniper bots）和流动性不足。Hunter Biden 在 X 上的更新则用了一句颇具英式官腔的说法：“现实情况是，可用流动性无法支撑上线时如此强烈的兴趣。”
Kraken 和 Pump.fun 周一都发布了该代币的宣传内容，但在看到评论区反应极为负面后迅速删除。与部分明星发行不同，此次发行几乎遭到整个加密社区的厌恶。
负责 Coinbase Base 应用的 Cobie 在发行前的窗口期便与 Biden 的代币保持距离，澄清任何人都可以在 Base 上部署代币而无需 Coinbase 批准，并明确表示 Coinbase 与 $LAPTOP 之间不存在任何合作。其前任 Jesse Pollak 则表示，Biden 团队曾接触 Base，但 Base 有意识地决定不参与设计或推广。
如今，最近三位美国总统都有家庭成员与 Memecoin 挂钩。现任总统在 2025 年就职典礼前三天推出 $TRUMP，$MELANIA 紧随其后。这被公认为加密市场的一个拐点，也标志着 SOL（这些 Meme 币发行在 Solana 上）接近 300 美元的顶部。Barack Obama 的同父异母兄弟 Malik Obama 也在 Solana 上发行过代币。而如今，Hunter Biden 将他公众形象中最具标志性的物件变成了一枚 Base 上的代币。
明星发币的套路早已走到尽头。上一轮周期中，这类发行是反复出现的趋势：Kanye West、Melania Trump、Donald Trump、Jason Derulo、Andrew Tate、Iggy Azalea、Lil Pump、Rich the Kid 等等。2025 年 1 月，各家交易所竞相上线 $TRUMP；近两年后，头部加密团队却在社区反弹后纷纷撤下 $LAPTOP 的宣传。
这类发行通常有两类买家：一类是“链上 degen”，他们视其为抢跑早期、快速获利的机会，但无意长期持有；另一类则是真正天真、毫无戒心的名人粉丝，他们不理解代币长期保值概率近乎为零。最终结果是大量“深套”持有人手握一文不值的代币，而主流报道则把整个加密行业描绘成骗局。
在比特币、以太坊、Solana 等主流 L1 币之外，能够表现良好的代币大体只有两类：一是真正创造价值、产生现金流、且代币与项目底层价值挂钩的项目；二是从广泛文化趋势或时刻中获取价值的 Meme 币。明星代币的问题在于，它们往往两类都不属于。即便附带实际业务（例如 Iggy Azalea 的 MOTHER），你本质上也是在买一家成功率极低的初创公司。而 Meme 币最成功的时候，恰恰是它并非被强行制造、而是自然涌现的时候——比如 DOGE、PEPE、WIF 等市值冲上 10 亿美元以上的标志性代币。名人发币（至少到目前为止的案例）两者皆不是。
这是否意味着名人会永远停止发币，或者它们永远不会成功？并非如此。但市场显然已经成熟到不会仅仅因为一个代币挂着一个大名头就趋之若鹜。这是整件事的一线希望。另一个希望是，后来者最好能认清：除非真正带来新颖的东西，否则他们最终只会玷污自己的名声。
Liquid 侧链遭劫：比特币面临的网络威胁正在升级
比特币侧链 Liquid Network 被盗走 4,000 枚 BTC，按当时币价计算约合 3.2 亿美元，攻击者自称是“白帽”黑客。这起事件被定性为对比特币生态日益上升的新型网络攻击威胁的一次警示。
作为比特币的侧链，Liquid 承载着跨链资产与结算功能；此次失窃的规模之大，也让外界重新审视比特币侧链与二层方案在安全模型、托管安排与应急响应上的脆弱环节。
OpenAI 的“数学突破”：争议缠身的千禧年难题
截至简报撰写时，OpenAI 所生成的证明仍在接受外部数学家的验证，Clay Mathematics Institute 也仍将该问题标注为“活跃（active）”而非“已解决（solved）”。若最终获得验证，这将是 AI 模型做出的最重大数学发现之一。
而在 OpenAI 宣布的前一天，纽约大学数学教授 Tristan Buckmaster 发表声明称，他与 OpenAI 竞争对手 Anthropic 的员工 Levent Alpöge 已围绕 Navier-Stokes（NS）问题研究了一年多，期间使用了包括 OpenAI 在内的多款大语言模型，并在过去一个月取得了突破。
据 Buckmaster 所述，当他们听说这家前沿实验室得知了他们的进展后，主动联系了 OpenAI，并被安排与 OpenAI 的 Sebastien Bubeck 对接。Bubeck 邀请 Buckmaster 联合发布成果，但因 Alpöge 隶属于 Anthropic 而要求不注明其署名。当 Buckmaster 表示犹豫时，Bubeck 问他：“你为什么要毁掉自己的职业生涯？”
这一说法在数学界引发愤怒。争议的核心在于：OpenAI 是否使用了 Buckmaster 和 Alpöge 的提示词与输出来内部训练模型、以求解该方程。Buckmaster 表示自己并不清楚公司是否这么做，但暗示可能如此。而 OpenAI 的回应也没有完全否认这一可能性。
在一份新闻稿中，OpenAI 表示：“我们并未访问任何特定用户数据来求解这一问题。虽然可能性很低，但我们无法排除从其对我们产品的使用中衍生出的去标识化数据帮助改进了我们的模型。”
OpenAI 称，其研究 NS 问题的动机源于 Anthropic 即将解决该问题的消息，想看看“我们的模型是否也能做到”。在一周时间里，它启动了 10,000 个 agent，并投入 88 小时赶工求解。OpenAI 估计总共消耗了约 3,000 亿输出 token，估值约 1,000 万美元。
