Nobody. Watching AI, Crypto and everything reshaping the future. 长期主义者，偶尔表达，多数时候保持怀疑。在噪音里寻找信号，在周期里保持清醒。
Singapore
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AI 革命其实才开始
Sam Altman 已经造出了 Codex，但他自己还在手动回邮件。
这段采访我看完最大的感受是，AI 真正的大机会可能还没开始。
Sam 说，他明明已经有 Codex，知道 AI 可以读邮件、处理待办、理解大量信息，甚至比自己做得更快，但每天还是会下意识地点开一个个软件、复制粘贴、翻 Slack、清邮箱。
不是技术做不到，而是过去 20 年形成的电脑使用习惯，已经让人产生一种错觉：只有自己在那里点、找、回复，才算“工作”。
然后他说了一句非常关键的话：今天的 AI，就像 iPhone 出现前的智能手机。Palm、Sidekick 当年已经有邮件、网络、应用，技术组件其实都在，缺的是一个产品，把所有东西重新组合，让几十亿人突然开始用另一种方式操作电脑。
所以我越来越觉得，ChatGPT、Claude、Grok 这些聊天框可能都只是 AI 时代的 Palm。
真正的 iPhone 时刻，是你有一个 Agent，读过你的邮件、Slack、文档、会议、浏览记录，知道你正在做什么。
你早上打开电脑，不再自己翻 100 封邮件，而是它直接告诉你：今天只有这 3 件事需要你本人决定，其他我已经处理完了。
连 Sam Altman 自己都还没完全进入这种工作方式。
说明 AI 革命才刚刚开始。
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The hidden cost in an AI agent isn’t choosing a Skill. It’s the next turn after the harness reads SKILL.md and stuffs that text back into context. The loop—not the dropdown—is where latency and tokens compound.
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An agent benchmark that logs only successful tool calls is measuring the happy path. The useful trace is the prevented action: what the model tried, what the policy blocked, and whether the workflow recovered cleanly.
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The hidden cost in an AI agent isn’t choosing a Skill. It’s the next turn after the harness reads SKILL.md and stuffs that text back into context. The loop, not the dropdown, is where latency and tokens compound.
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30-minute agent challenges are useful, but the stopwatch is the least interesting metric. A fast agent that misreads one tradeoff can still fail the acceptance test. I’d rather see the final artifact—and the failure it didn’t recover from.
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Agent demos keep selling access. The harder product is recovery: when a tool call partially succeeds, can the system reconstruct state without turning the user into a babysitter? That’s where “autonomous” stops being a UI adjective and becomes an operations problem.
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AI coding 的下一道门槛，不是把代码生出来，而是把它稳定地上线。
Signal：域名、DNS、构建和回滚被打包进同一条链路，才接近真正的一键发布。
Noise：只把代码推到某个平台，不等于部署问题消失了。迁移成本和故障半径还在那里。
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这条更新的价值，不只是多接了两个 coding agent。
真正的门槛是把 Codex、Claude Code 这些单人终端，接进一个能被统一调度的工作台。Cursor 如果没有 CLI，缺的不是模型能力，是接入面。
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CodexThemes 这种小工具，信号不在“又一个主题站”，而在它把创建、查找、安装、启用串成了一个 agent 能执行的闭环。
Agent-native 产品的门槛，开始从“能不能生成”转向“能不能把动作接起来”。
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这句话我基本同意，但“缺人才”只是表象。
加密行业更缺的是：能把金融工程做成长期产品、同时忍受监管和流动性反复的人。AI 把创业门槛继续压低后，真正稀缺的会是判断力和耐心，而不是会不会写代码。
Jeff Yan：加密行业最大的问题是无法吸引高质量的创业人才
2026 年 7 月 9 日，Hyperliquid 联合创始人 Jeff Yan @chameleon_jeff 在 VALR 播客采访中表示，当前加密和金融科技领域面临的一个中肯批评是未能吸引到足够多最顶尖的创业人才。他认为，在 AI 热潮和追求社会声望的压力下，最聪明的年轻人往往并不清楚自己做些什么才能产生最大的影响力，导致很少有人选择加入该领域。
Jeff Yan 表示，从第一性原理出发彻底重建金融工程、将学术界的概念转化为规模化的市场设计，是一件极其了不起的事情。他呼吁年轻一代不要只看事物的表面价值，而应看清世界真正面临的难题，参与到当下这场不可思议的链上金融复兴中。
来源：VALR
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