RWA 是区块链未来的必然趋势
一边是币安等主流交易所开始拥抱 RWA 资产
一边是 Crypto 上 99% 的山寨币都没有价值,只是注意力和流动性的博弈
RWA 是 crypto 没有创新和一潭死水后向现实妥协的终局。很多东西被证伪,但作为工具属性留了下来。
看好 @renaissxyz 做收藏品的 RWA 标准⚡️
盘点全球最赚钱的 IP —— TOP20
谁在统治全人类的钱包?
看了下,大家熟知的多啦A梦、火影忍者没有上榜,第一名实至名归!
不过榜单基本上都被日本和美国瓜分完了,什么时候中国的 IP 能真正走向世界?
T0 级:千亿美金俱乐部
1. 宝可梦:榜单上唯一突破千亿大关的怪兽。如果把其他 IP 比作“印钞机”,那皮卡丘就是“印钞厂”本身。
——
2. Hello Kitty
3. 维尼熊
4. 米老鼠
5. 星球大战
6. 马力欧
7. 面包超人
8. 漫威 MCU
9. 迪士尼公主
10. Jump Comics
11. 哈利波特
12. 机动战士高达
13. 龙珠
14. 海贼王
15. 变形金刚
16. 蝙蝠侠
17. 蜘蛛侠
18. 芭比
19. 赛车总动员
20. 玩具总动员
...
榜单实在太卷,大家所熟知的哆啦A梦、名侦探柯南甚至火影忍者都没排到前 20。
数据取自包括财报、追踪机构和数据库的整合数据,不是单一来源,有很多地方说宝可梦总收入超 2000 多亿美金,其实也是有可能的,因为 IP 的收入统计还是很难做到完全的。
不过也很难想象把,宝可梦的营收一直超过了行业龙头币安,当然现在每年的收入是比不上币安的。

“build in public” 是所有 founder 都应该做的一件事。
X 是这个时代最好的社媒平台,在你的细分领域里持续活跃,并且输出观点,是成本最低的 UA 手段。
用户可以和你建立信任,而你的互动是基础用户变成核心用户的枢纽。
连 @cz_binance @heyibinance 都还在 X 上持续建设,还有什么资格不努力。
⚡️Renaiss 社区日报 Day 2
▶ 最新事件
▪︎ 昨天晚上和海贼王收藏家的 AMA 已经结束,即将给大家整理回顾
▪︎ 和 @WhatsYourRefs 的生态 SBT 限时 24 小时,入口:https://t.co/2OUUgVXBh3
▪︎ 明天下午 5 点将会有 1000 抽的卡包,无限抽卡机上线前的最后一包,不要错过!
▶ 社区事件
▪︎ 社区成员 @steventswu 为 Renaiss 做了一个插件工具。 https://t.co/6wMWdSfPBJ
▶ 推荐阅读
▪︎ 一个没有“山东学”的 BNB 创业故事
https://t.co/4IWaiwOXox
看到越来越多的小伙伴加入 Renaiss 社区,真的很开心,也有很多是从这里爱上 TCG 。
在这个圈子里,已经很难看到有真实,热爱为基础的社区。很开心大家相聚在这里!

分享身边一个真实的例子。
一对男女,互为初恋。女方家庭条件明显好于男方,但也谈不上特别有钱的那种。男生在杭州,月薪 2 万左右,女生差不多 1 万。
第一次去女生家,男生买了上万的礼物。结果女方父母当着男生的面说,不同意,不可能把女儿嫁给他。
男生听了,也没有继续放弃,继续努力,开始做自媒体,一年不到就实现了稳定月收入大几千。大概女方父母也看到了男生的付出,态度缓和,提出彩礼要求。
80 万,男生当然拿不出这么多钱,后面协商到 50 万。
然后当真的要给彩礼准备结婚的时候,男生也犹豫了,说自己只有 20 多万存款,愿意全部给女生。剩下的 30 万,愿意打欠条,未来几年里分期补给女方。
因为家庭条件很不好,他也不想向家里要钱,父母都是农民。
然后女方父母拒绝了,女生也觉得男生出尔反尔,分手了。
我觉得这个女生可能这辈子都不会再遇到这样一个愿意把全部付出的男生了,该听父母的话的时候不听,不该听的时候听,打着为自己好的幌子把最纯真的恋爱打上了加码。
而且我最不理解的是,男生第一次上门,居然能受到这样屈辱的对待,我觉得没有女生的默许,这件事情几乎没可能发生。
⚡️Renaiss 社区日报 Day 1
▶ 最新事件
▪︎ 今天晚上 11 点将在 Discord 举行英文的关于海贼王卡牌的 AMA
▪︎ 所有卡牌的 90% 回购已经开启,限时 24 小时
▪︎ 加入了两个新地区的大使
▪︎ 此前币安广场和 Discord 的AMA 两个 SBT 已经可以领取
▶ 社区事件
▪︎ @TCGRWA 和 @0xJelly 整理了一份《Renaiss 新手入门指南》
▪︎ 已经有不少社区小伙伴正在开放 Renaiss 小工具,这些开发者将会获得专属的身份组
▶ 推荐阅读
▪︎ Trove 崩盘背后:一场收藏品衍生品化的过早实验
准备每日更新关于 Renaiss 的最新进展😁 有可能会忍不住提前透露一些东西,不能当真。

2026 年又过去了 1/12,还算是开了个好头
▪︎ 开始做每日计划和记账
▪︎ vibe coding了 3 个 app
▪︎ 每日写推文,流量开始复苏
▪︎ 一篇流量 100K+ 的推文
▪︎ 体验了市面上的主流 AI,分门别类
▪︎ 规划了今年要做的主要方向
接下来一整年的目标是
▪︎ 持续 vibe coding,并且尝试产品商业化
▪︎ 今年推特粉丝增长到 30K
▪︎ 启动公众号和多社媒账号
▪︎ 多渠道月收入能达到 10K U
▪︎ 把正在建设的项目实现更好的交付
▪︎ 创作一篇超 500K 浏览的推文
▪︎ 学习 2 - 3 门技能
▪︎ 实现英语听力和口语的无障碍交流
不贪多,有些目标已经需要我付诸于我目前全部的能力了。
在参与 @renaissxyz 的这段时间里
发现不少新朋友会卡在「怎么开始」「信息太零散」这一步
所以我和 @TCGRWA 一起整理了一份
把项目定位、参与方式、SBT 收集、TCG 相关内容等等
按新手视角系统梳理了一遍的👇🏻
📘 《Renaiss 新手入门指南》
🔗
Renaiss 交易量突破 $2M
主要是卡不够抽🤣 别担心,马上无限抽卡机就会在二月份上线,海贼王也在加速中!
团队正在加紧干活给大家准备更多惊喜和更好的体验!
注册用户近 15 万,活跃用户上千,感谢大家的支持!收藏品的潜力无限♾️
AI 教父黄仁勋在 CES 2026 进行了 90 分钟的演讲,
下面是他对对于未来的趋势的看法的总结。
1. AI 是新的平台
AI 不再只是一个应用,而是像互联网那样成为新一代的计算与商业基础平台。AI 正在变成软件和硬件运行的“新操作系统”。
2. 软件从“写代码”转向“训练模型”
未来的软件越来越多是通过数据训练出来的模型,而不是一行行手工编码,这些模型主要运行在 GPU 上,推动芯片、系统、网络、云和应用的五层架构全面升级。
3. 数十万亿美元级的产业机会
AI 将逐步“吞噬”传统计算市场,并带动制造、交通、能源、医疗等多个行业的数字化转型,形成规模达数十万亿美元的长期投资与创新机会。
4. AI 开始真正“思考”
AI 正从简单的问答和生成,转向具备推理、记忆、规划和决策能力,未来几年将迎来关键拐点,更接近人类的“思考”方式。
5. 智能体 AI 爆发
AI 将从被动回答问题,变成能主动规划任务、查阅资料、模拟未来、执行多步工作流的“智能体”,像虚拟员工一样参与工作流程。
6. 物理 AI 是下一个爆点
AI 将从虚拟世界走向物理世界,理解重力、摩擦、空间运动等物理规律,从而控制汽车、机器人、工厂设备,推动自动驾驶、智能制造等领域的突破。
7. 自动驾驶高度依赖模拟世界
真实道路数据有限且危险场景难以覆盖,AI 需要大量在仿真环境中训练,用合成数据学习各种极端情况,再迁移到现实,实现更安全、更自然的自动驾驶。
8. 机器人与新工业革命
未来工厂、城市、物流将被 AI 和机器人深度控制,形成新一轮工业革命,帮助社会应对劳动力短缺,提升生产效率和自动化水平。
这些趋势不是彼此独立的,而是相互叠加的浪潮。当 AI 从虚拟世界走向物理世界,从对话工具变成协作伙伴,整个科技产业的底层逻辑正在被重写。

90% 的人都不清楚主流 AI 的用法
• 学习一个新技能 — Gemini
• 总结复杂文档 — Gemini
• 构思和头脑风暴 — ChatGPT
• 竞品研究 — Perplexity
• 商业模式拆解 — ChatGPT
• 决策辅助 — Grok
• 写邮件/PR — Claude
• 写代码 — Claude
• 面试模拟 — ChatGPT
• 社交媒体舆情扫描 — Grok
• 个人 OKR / 年度规划 — Claude
• 后台处理复杂任务 — Claude
• 代码审计与 debug — ChatGPT
• UI 设计 — Gemini
• 长篇翻译 — Gemini
• 网站搭建 — Claude
• 英语学习 — Claude
• 口语练习 — Grok
• API 性价比 — Deepseek
基本上都是我自己用下来体验最好的,欢迎指正和补充,不过其实不少工具还是进行 combo 效果更好。

昨天晚上睡不着,突然想到未来的世界会很荒诞。
很多人都没有意识到 AI 正在冲击传统教育的底座,以往的传统教育,知识是稀缺的,好的老师、教程和方法都是稀缺的。
但是现在普通人都可以拥有一个 24/7 且无限耐心,允许无限追问的老师。
过去我们都是先学习系统的体系,然后再实践,现在是可以先想到自己要干什么,先做,然后通过 AI 反向学习,边产出边学习。
考试、作业、论文、证书,本质都是:用可量化结果,推断一个人的能力。但是现在一个人的表达能力,已经可以外包给机器,原来的评估体系会慢慢落后。
我甚至觉得老师的知识传递者的身份已经被替代了,其实现在只需要规则制定和管理。
前段时间的文科生的世界很火,但是我觉得文科里的表达学科会慢慢实效;而理科里的一些过程型学科也会慢慢崩塌;反而是大家说的医学、法律反而不会很快被替代,因为 AI 始终不具备背锅的能力。
在知识几乎免费的背景下,反而是兴趣、好奇心、执行力和闭环能力变得最重要。
人完全可以制定一套新的教育体系,围绕兴趣和生产,真的会好过传统教育链条出来。难道旧人类还打得过新人类吗?
























