深潮 TechFlow 消息，8 月 1 日，据金十数据报道，当地时间周四晚上，美国总统特朗普签署行政命令，对从67个贸易伙伴出口至美国的商品征收15%至41%不等的关税，将关税水平提高到一个多世纪以来的最高水平。然而，新关税要到8月7日才会生效，而不是之前的8月1日，这给了各国另一个试图通过谈判降低关税的窗口。一名高级政府官员说，“这是历史性的，这是一个新的贸易体系，这就是我所说的特朗普回合谈判。”白宫官员周四晚间表示，他们希望在新的关税实施日期8月7日之前，与各国达成更多协议。

币界网消息，7 月 31 日，CryptoQuant最新报告显示，比特币新投资者主导度指标已达到 30%，较前期明显提升，但仍未达到 60-70% 的极端区间。分析师 AxelAdlerJr 指出，当前水平预示市场仍有继续上涨空间，尚未进入过度亢奋阶段。历史数据显示，2023 年和 2024 年该指标曾分别达到 64% 和 72% 的高点。

以太一小时下跌延续，日内试多失败，盘面上看布林带三线拐头向下，附图指标macd双线持续向下运行，空头量能缩量，午后操作上放弃看多观点，继续下看破位即可。
以太3646空，下看3566，防守42点。 #BTC# #ETH#

🚨 🚨 🚨 🚨 🚨 🚨 🚨 🚨 🚨 🚨 3,650 #BTC# (430,478,004 USD) 从 转移至未知钱包

Techub News 消息，日本上市公司 Metaplanet 提交最高 5550 亿日元永续优先股的货架注册申请，其中包括 2775 亿日元的 A 类永续优先股（高级、累积、不可转换）和 2775 亿日元的 B 类永续优先股（累积、可转换）。

以太最新策略！别错过这波！

#稳定币监管与发展# 从HTX Research最新发布的稳定币研报来看，稳定币正在从单纯的链上交易工具向全球金融基础设施转变。2024年链上交易总量达15.6万亿美元这一数据相当惊人，显示出稳定币在跨境支付和资本流动中的重要性与日俱增。
报告提出的"两级火箭"扩张路径值得关注。第一级由传统金融机构推动稳定币在全球支付体系中的应用，这很可能加速稳定币在实体经济中的渗透。第二级则依赖监管突破，特别是美国SEC对STO的态度，这将决定稳定币能否真正成为链上金融体系的核心。
从链上数据分析的角度来看，未来需要密切跟踪稳定币在跨链、跨境场景下的资金流动情况，以及与传统金融系统的交互数据。这些指标将成为判断稳定币生态系统发展和影响力的关键信号。

周四市场中，大饼与以太走势呈现出相似的波动轨迹。早盘阶段，大饼在117000附近短暂修正后，稳步震荡上行，成功触及118852的日内高位。然多头未能延续涨势，行情迅速转向，展开回调，晚间最低下探至117670一线，如此看来117500存在一定支撑力。以太走势日内冲高至3878后遇阻受压，随后比价逐级下探，最终在3760附近止跌企稳，整体再度呈现一个窄幅区间震荡走势。

从技术分析来看，四小时级别上，大饼和以太均走出连三连阴下探，比价逐步跌破中轨靠近下轨支撑。虽然当前比价出现反弹，空头力量有所缓和，但从技术指标来看，短期内市场依然处于下行趋势中。一小时级别上，大饼比价持续沿中轨运行，晚间一波回调短暂触及下轨迅速收复跌幅，MACD动能柱收短，预示短期航情波动幅度减弱，但箜头趋势明显，航情进入周五，叠加非农数据来袭，操作上一定要注意做好规划，带好止笋止营，见好就收即可。
基于以上分析，午夜操作建议重点关注反弹力度，可于高位不局箜丹大饼可在118700-119000附近箜，目标看至117500，以太可3840附近箜，目标3760，3700，务必关注上方3860-3880阻力区间

#RHEA# 1$ 🔥🔥🔥😘😘

相对强弱指标 超买(15m)
1.TAC 0.01034 美元 81.92
$0.00608 78.62
3. $BAN 0.06774 美元 75.51
4. $MEME 0.002171 美元 73.78
5.IP $6.50768 72.82
6.10000QUBIC$0.027729 72.59
7. $TONCOIN 3.6453 美元 72.39
8. $MAJOR 0.1679 美元 71.86
9.M $0.3413 71.06
10.QUBIC 0.000003 美元 71.01
相对强弱指标 超卖(15m)
1.超 0.003626 美元 27.22
2. $PUMPBTC 0.04035 美元 28.83
3.MDT $0.02808 29.63
#加密货币

日本经济新闻：中方因贸易战暂停对美投资。

机器人技术最大瓶颈之一是数据，而DePIN可能是我们拥有的最佳解决方案。
训练物理 AI 代理需要大量的现实世界数据，但这些数据极其稀缺、成本高昂，并且在大规模收集时速度缓慢。
备用方案？模拟环境。
它们便宜、快速且安全。但它们直接导致了臭名昭著的“仿真到现实的差距”。
在模拟中训练的机器人在现实世界中常常失败，因为模拟缺乏真实物理和真实感知的混乱：
- 摩擦
- 表面变化
- 传感器噪声
- 照明、光照、变形
这就是为什么我相信 DePIN 可能成为物理 AI 的关键基础设施层。
像特斯拉、Figure 和 Apptronik 等主要机器人公司正在竞相打造最智能的人形智能体。
但他们面临着同样的障碍：获取可扩展的、高质量的现实世界训练数据。在这个万亿级的竞争中，谁能率先突破数据瓶颈，谁就可能赢得一切。
传统上，通过集中基础设施收集这些数据是资本密集型且缓慢的。但通过加密原生激励，DePIN 翻转了这一模式：
- 以规模部署低成本硬件
- 通过代币激励贡献者
- 构建一个无权限的全球机器传感器层
而这不是理论，这已经在发生：
- @silencioNetwork – 通过智能手机众包环境声音数据；潜在的“机器人之耳”
- @OVRtheReality – 通过智能手机摄像头进行游戏化数据捕获，为机器人感知映射视觉环境
- @NATIXNetwork – 全球驾驶员网络，收集有价值的