一.前瞻

1. 宏觀層面總結以及未來預測

本周全球市場核心仍圍繞 美債殖利率、油價以及地緣局勢 展開博弈。隨著市場對美伊局勢緩和的預期升溫，原油價格自高位回落，美國10年期公債殖利率也從此前接近4.7%的階段高位回落至4.4%附近，市場對通膨失控的擔憂有所緩解。與此同時，美國股市整體維持高位震盪，科技股表現相對強勢，但市場對於高債務、高財政赤字以及長期利率中樞上移的擔憂並未消失。整體來看，本周市場情緒較前期有所修復，但宏觀層面仍處於「高利率+高債務+高不確定性」的敏感階段。 

未來一周市場將繼續重點關注 美債走勢、美國通膨數據以及中東局勢變化。如果油價維持回落，美債殖利率繼續下行，則風險資產有望獲得階段性喘息空間，包括美股與加密市場；但若油價重新上漲或長期公債殖利率再次沖高，市場可能重新交易「再通膨」與財政風險邏輯。

2. 加密行業市場變動及預警

本周全球市場持續受到美債殖利率波動與中東地緣風險擾動，風險資產整體承壓。比特幣在經歷此前沖高後回落至7.3萬–7.7萬美元區間震盪，市場風險偏好明顯降溫，ETF資金流出現分化，以太坊持續承壓，而比特幣仍維持相對強勢。與此同時，美國 CFTC 批准比特幣永續合約進入合規市場，Coinbase 與 Kalshi 獲批開展相關業務，意味著加密衍生品正進一步納入美國監管框架。

未來一周需重點關注美國經濟數據與美債市場波動對風險資產的影響。如果美債殖利率繼續上行，BTC 與加密市場仍可能面臨進一步壓力；但從中長期看，ETF資金、機構配置以及美國加密市場合規化進程仍在提供支撐。此外，AI+Crypto 方向持續升溫，AI 支付（AEON）、AI 金融與治理（Nava、DAOKraft）以及 AI 基礎設施賽道仍可能成為資金關注重點。

3. 行業以及賽道熱點

Octra Network 與 Cluster Protocol 分別從底層計算與上層智能協作兩個維度推動 AI 原生基礎設施的發展。前者聚焦於構建面向高並發、低延遲場景的模塊化鏈上執行網路，通過高性能架構與隱私計算能力，為複雜 AI 應用提供安全、高效的算力與執行環境；後者則致力於打造 AI Agent 協作與自動化編排基礎設施，整合 AI 模型推理、數據、算力與工作流管理能力，使開發者能夠快速構建、部署並營運自主智能體應用。二者共同指向 AI 與區塊鏈深度融合的發展方向，即構建從底層計算執行到上層智能協作的完整 AI 原生基礎設施棧。

二.市場熱點賽道及當周潛力項目

1.潛力項目概覽

1.1. 解析總融資880萬美元，由Finality領投，Karatage、Presto以及Zero Dao等參投——面向高並發與低延遲場景的模塊化鏈上執行基礎設施Octra Network

1. 簡介

Octra 是一個去中心化的通用點對點網路，允許任何人在 Fully Homomorphic Encryption（全同態加密，FHE）技術下安全地儲存和處理數據。

它所解決的核心問題，是提供一個開放、中立的平台，使任何人都能夠構建去中心化應用生態，同時在處理數值數據時實現「保密且隔離」的計算，並保留對數據本身的訪問控制權。

和其他區塊鏈一樣，Octra 通過密碼學保障安全性，並在沒有中心化機構的情況下，以分布式方式處理交易。

其最大的不同在於 Octra 在執行複雜邏輯、計算或數據處理時，不需要先解密原始數據。這是因為 Fully Homomorphic Encryption（FHE）允許系統直接在「加密狀態」的數據上進行運算，從而實現真正意義上的隱私保護計算。

2. 協議框架簡述

Octra 是一個由多個組件、模塊和層級組成的去中心化網路，它們既可以獨立運行，也可以協同工作，以滿足不同場景需求。整體架構允許開發者在 Circle（隔離執行環境）中構建完全隔離、具備複雜邏輯的應用，並可在其中部署完整後端。交易與應用本身可以選擇加密，訪問權限可通過助記詞地址或 CLI 管理。

其底層數據還能像 BT/Torrent 一樣，被加密後持續分布式儲存在隨機節點中，以防止數據泄露與攻擊。此外，Octra 還可以為其他區塊鏈、智能合約或外部服務提供 FHE（全同態加密）計算能力，相當於一個去中心化協處理器。最重要的是，所有計算都在鏈上完成，而底層數據始終保持加密、分片和分布式狀態，從而避免數據被發送到中心化服務器處理，並保證完整可組合性。

2.1 Octra Network

Octra Network 是一個理論上可無限擴展的一層區塊鏈（L1），支持圖靈完備的去中心化應用，包括交易所、量化機器人網路以及基於加密且符合 GDPR 數據的鏈上 AI Agent。其區塊生成與獎勵機制不再依賴傳統 PoW，而是與網路中的複雜計算任務相關。Octra Token 是網路的核心基礎元素之一。

2.2 Octra Protocol

Octra Protocol 是一個基於 Actor Model（Actor 模型）的點對點通信協議，支持節點之間、外部服務以及其他區塊鏈之間的消息通信，並具備跨鏈兼容能力。網路未來還將支持多種區塊鏈生態及中心化服務的數據交換。用戶甚至可以通過普通瀏覽器實時查看 P2P 網路狀態，並提供專用 Explorer API。

2.3 Circles

Circles 是網路中的隔離執行環境，也是開發者與用戶的核心交互入口。它們相互連接但彼此隔離，允許用戶借用網路中的計算、內存和儲存資源，用於：

• 儲存個人文件與媒體

• 部署和運行應用

• 去中心化聊天系統

• 郵件服務

• 部落格、論壇、商店等

Circles 支持高度自定義，並提供類似應用商店的模板與預設，同時由於網路無許可（Permissionless），任何人都可以創建自己的模板。

2.4 Parallel FHE Computer（並行全同態加密計算）

Octra 的核心技術之一是 HFHE（基於超圖的全同態加密）。該技術允許系統直接對加密數據執行任意邏輯運算，而無需解密原始數據。

與傳統 FHE 不同，HFHE 將每一個 bit 映射為超圖中的節點，並利用超邊的獨立性實現大規模並行計算，從而大幅提升吞吐能力。該機制不僅支持邏輯門運算，也支持整數與模運算。

此外，系統會持續跟蹤噪聲並進行重基（Rebase），以在不降低安全性的情況下延長可計算深度。每個 epoch 中，密鑰都會被拆分、打散並重新生成，即使多數惡意節點聯合，也無法解密用戶數據。

HFHE 使 Octra 成為一個隱私保護型計算網路：開發者編寫任意邏輯，網路在密文上執行運算，而用戶始終完全掌控自己的數據。

2.5 Available Operations（支持的邏輯運算）

HFHE 支持多種基於超圖的邏輯運算，包括：

這些超圖實現天然支持並行計算，因為不同節點和超邊能夠獨立處理。

2.6 Decentralized Storage（去中心化儲存）

Octra 使用自己的去中心化儲存網路（DSN），而不是依賴 Filecoin 或 IPFS。系統會將任意類型數據複製 24 份並分布儲存在隨機節點中，以平衡可用性與性能。

所有數據都可以選擇全加密或部分加密，並可被 Octra 主網應用或外部用戶使用。

2.7 Scalability（可擴展性）

傳統區塊鏈通常要求所有節點驗證所有交易，而 Octra 採用部分驗證節點機制：只需部分驗證者確認交易，其餘節點只需驗證狀態一致性即可。

該方式減少了重複計算並提高吞吐能力，同時通過評分機制與快速事件判斷，實現理論上的無限擴展。當前評估向量大小約為 16KB。

2.8 Performance（性能）

當前 Octra 測試網在 24 個節點環境下，峰值 TPS 可達約 800。測試環境配置包括：

• 64GB RAM

• 8 AMD vCPU

• 10TB Disk

隨著更多外部驗證節點接入，吞吐預計將繼續提升。

2.9 Data Security Guarantees（數據安全保障）

Octra 使用 Transciphering（轉密技術）實現數據安全。該技術能夠在不暴露原始數據的情況下，對數據進行解密與重新加密轉換。

此外，系統還使用 Proxy Re-Encryption（代理重加密）機制，在不接觸明文的前提下完成數據共享與轉換。

Circles 中的數據在主網路中始終保持不可讀狀態，但驗證節點仍然能夠對密文執行驗證和計算，因為密文保留了與主網路相同的代數結構。

3 Nodes（節點系統）

任何人都可以在個人電腦、服務器或雲環境中運行 Octra 節點。節點通過維護網路安全與運行穩定性獲得獎勵，而獎勵會根據節點對網路的實際貢獻進行評估。Octra 的節點體系並不是簡單的「記賬節點」，而是與其 FHE 計算、密鑰分片和共識系統深度結合的基礎設施。

3.1 Types of Nodes（節點類型）

3.1.1 Bootstrap Node（引導節點）

Bootstrap Node 是整個網路同步系統的核心，負責維護區塊鏈的主狀態，同時充當去中心化的網路狀態倉庫。

其主要職責包括：

• 管理關鍵網路狀態

• 協調數據分發

• 保持全網同步

由於承擔主狀態控制功能，因此需要：

• 獨立 IP

• 大容量高速儲存

• 持續穩定在線

通常會部署在高性能物理服務器或 VDS 集群上。

3.1.2 Standard Node（標準節點）

標準節點負責網路部分區域的數據服務、驗證與儲存。

網路會根據：

• 節點評分

• 性能參數

• 歷史表現

動態決定其承擔的任務類型。

這類節點通常是長期在線的服務器或高性能 PC，也可以由多個輕節點組成集群。

3.1.3 Light Node（輕節點）

Light Node 是極輕量級節點，甚至可以運行在 Raspberry Pi 上。

特點包括：

• 部署簡單

• 資源占用低

• 可後台運行

• 無需複雜配置

其目的是降低網路參與門檻。

3.2 Scalability（可擴展性）

當前每個 Epoch 約包含：

• 24 個分片參與節點

• 總計約 120 個不同節點

但驗證者數量理論上沒有上限，並非所有節點都參與密鑰分片。

Octra 的擴展邏輯不是讓所有節點執行所有任務，而是通過動態參與機制實現橫向擴展。

3.3 Key Sharding（密鑰分片）

Octra 會在每次 Epoch 重置時重新生成新的密鑰分片映射：

• 舊映射會被銷毀

• 新 Epoch 自動生成新映射

• 分片地址通過狀態轉換確定

密鑰本身不會完整存在於單個節點，而是以「向量片段」的形式分布。

其本質是：動態、隨機、持續變化的分布式密鑰系統。

3.4 Key Security（密鑰安全）

密鑰會在每個 Epoch 更新。

目前 Epoch 為數分鐘，主網上線後預計縮短至數秒。

由於：

• 密鑰生命周期極短

• 分片持續變化

• 節點動態分配

因此攻擊者幾乎無法在一個 Epoch 生命周期內重構完整密鑰。

3.5 Node Selection（節點選擇機制）

節點在參與分片時，並不知道其他節點持有哪些密鑰片段，因此無法通過串通恢復完整密鑰。

網路還會通過：

• 圖同態問題

• 隱藏子圖恢復難題

• 三階噪聲擾動

進一步提升破解難度。

其核心思想是：即便多數惡意節點存在，也難以完成數據解密。

3.6 Proof of Useful Work（PoUW，有用工作量證明）

Octra 提出了 PoUW（Proof of Useful Work）機制，用於替代傳統 PoW 的「無意義算力消耗」。

與普通 PoW 不同，Octra 的計算任務直接與：

• FHE 運算

• 網路驗證

• 節點性能評估 相關。

同時結合：

• ABFT 共識

• 節點評分系統

• SVM 分類模型

動態決定節點權重與任務分配。

如果節點被系統懷疑存在不誠實行為，其：

• 任務分配會減少

• 獎勵會下降

因此形成動態信譽機制。

共識流程（Consensus Flow）

Octra 的共識機制結合了：

• 圖結構驗證者選擇

• 分布式簽名

• Merkle Proof

• Actor Model

整體流程包括：

其目標是：在保持安全性的同時提升吞吐與擴展能力。

4 Ecosystem（生態系統）

4.1 Explorer（瀏覽器）

由於 Octra 支持鏈上數據加密，因此 Explorer 並不默認公開所有數據。

數據可見性由「Agreement Actor」控制，其會驗證：

• 消息哈希

• Epoch 合法性

• 訪問權限

之後才決定是否展示數據。

因此：Explorer 本身也具備隱私訪問控制能力。

4.2 Circles（隔離執行環境）

Circles 是 Octra 的核心執行環境。

與普通智能合約不同，Circle 不僅包含合約邏輯，還包含：

• 後端系統

• 網路接口層

• 權限控制模塊

每個 Circle 都可以運行：

• 私有邏輯

• 公共邏輯

• Web 應用

• 任意複雜度智能合約

並支持：

• Rust

• C++

• OCaml

• WASM

等語言開發。

當前單個鏈上應用狀態最大支持約 32MB，同時支持多個 Circles 組成集群。

Tron點評

Octra 的優勢在於其試圖構建一個「真正意義上的隱私計算型區塊鏈基礎設施」，通過 Fully Homomorphic Encryption（FHE）與超圖並行計算（HFHE），實現數據在始終加密狀態下的鏈上儲存、邏輯執行與複雜計算，同時結合 Circles 隔離執行環境、動態密鑰分片以及 PoUW 共識機制，兼顧隱私性、可組合性與理論擴展能力，並進一步支持 AI Agent、複雜 Web3 應用及跨鏈協處理等場景；

但其劣勢同樣明顯，包括系統架構極其複雜，對 FHE、並行計算和動態密鑰系統的工程實現要求極高，目前性能與實際大規模落地仍有較強不確定性，同時高度定製化的協議與執行環境也意味著開發門檻、審計難度和生態兼容成本相對較高。

2. 當周重點項目詳解

2.1. 詳解總融資500萬美元，DAO5領投，Pivot、JPEG Trading、Paper以及Maven等參投—面向 AI Agent 協作與自動化執行的去中心化基礎設施網路Cluster Protocol

簡介

Cluster Protocol 是一個面向去中心化網路（Web3）的統一 AI 基礎設施層，同時也是一個用於自治工作流的編排層。

它將 AI 模型推理、數據代幣化以及算力這三大核心基礎能力整合進同一個編排平台中，並基於 Base（以太坊 L2）構建統一的 API、統一的結算層以及統一的 AI 經濟體系。

核心要素解析

Cluster Protocol 是一個由 AI、區塊鏈與高性能計算領域專家共同設計的統一 AI 基礎設施網路。其整體架構採用「四層橫向堆棧」設計，每一層都可以獨立運行，同時又能夠彼此組合協同，所有活動最終統一結算至 Base（以太坊 L2）鏈上。

1. Inference Engine（推理引擎）

這是 Cluster Protocol 最上層、也是最核心的 AI 服務接口層，負責處理平台中的所有 AI 模型請求。

核心能力包括：

• 通過單一 OpenAI 兼容 API 接入 500+ 開源模型

• 支持多模態能力：

  • 聊天生成（Chat Completion）

  • Embeddings

  • 圖像生成

  • 文本轉語音（TTS）

  • 語音轉文本（STT）

  • 文檔重排序（Reranking）

• 多供應商路由與自動故障切換當某個模型服務商不可用時，系統會自動切換至其他服務商

• 按 Token 計費無需訂閱、無最低消費、無平台鎖定

本質上，Inference Engine 相當於整個 Cluster AI 經濟的統一 AI Gateway。

2. Tokenized Data Marketplace + AI Services

這是中間層，由兩個彼此聯動的模塊組成。

2.1 Tokenized Data Marketplace（數據代幣化市場）

該層用於管理數據資產的上鏈與流通。

核心機制包括：

• 數據集儲存於 IPFS實現去中心化持久化儲存

• 數據所有權通過 ERC-721 NFT 表示部署於 Base 鏈上

• 收益自動分配每次數據購買時，通過 PaymentRouter 智能合約自動分潤

• 數據質量機制包括社區評分、評論以及訪問預覽權限控制

其本質是：將 AI 數據集變成可交易、可確權、可收益分配的鏈上資產。

2.2 AI Services（AI 服務層）

該層提供模型訓練與工作流能力。

核心功能包括：

• Fine-tuning（模型微調） 用戶提供基礎模型與訓練數據，Cluster 自動完成訓練與部署

• 預配置 AI 工作流模板 包括：

  • RAG Pipeline

  • 分類任務

  • 推理鏈（Reasoning Chain）

• 與數據市場直接聯動 數據市場中的 Tokenized Dataset 可以直接用於模型訓練，無需離開平台

整體邏輯形成閉環：

數據集 → 模型訓練 → 推理服務 → 收益流轉

從而構建完整的 AI 價值循環體系。

3. Settlement Layer — Base（結算層）

這一層是整個協議的鏈上核心基礎設施。

主要負責：

• 支付

• 所有權管理

• 智能合約執行

• 收益分配

核心合約包括：

• DatasetNFT

• DatasetRegistry

• PaymentRouter

• ClusterToken

全部部署並驗證於 Base 主網。

x402 支付協議

Cluster 引入 x402 支付協議，實現：

• HTTP 原生微支付

• AI Agent 按請求付費

• 無需 API Key

• 無需帳戶系統

同時也支持傳統餘額充值模式。

Python SDK

協議還提供統一 SDK，支持：

• AI 推理

• 數據訪問

• 鏈上查詢

通過一個客戶端統一完成。

4. CodeXero — Application Layer（應用層）

這是最終面向用戶的應用層。

CodeXero 建立於前三層基礎設施之上。

其核心能力是：

Prompt-to-dApp

用戶只需輸入自然語言：

系統即可自動生成、編譯、部署並代幣化一個鏈上應用。

Browser-native Runtime

基於 WebContainer：

• 無需本地環境

• 無需 CLI

• 無需安裝依賴

即可直接運行。

全棧依賴 Cluster 基礎設施

每次部署都會自動調用：

• Cluster Inference（代碼生成）

• Cluster Compute（編譯）

• Cluster Hosting（託管）

並統一通過底層基礎設施結算。

最終輸出能力

CodeXero 最終可以生成：

• 實時運行的 dApp

• Autonomous AI Agent

• 協議級集成應用

且全部運行在 Cluster Protocol 基礎設施之上。

Cluster Hub解析

Cluster Hub（hub.clusterprotocol.ai）是整個 Cluster Protocol 生態系統的統一 Web 入口界面，為用戶提供訪問所有基礎設施服務的統一入口。

其主要功能包括：

• AI 模型瀏覽

• 數據集發現與訪問

• API Key 管理

• 使用量分析

• 計費與支付管理

本質上，Cluster Hub 是連接用戶與 Cluster AI 基礎設施的消費級操作平台。

身份認證（Authentication）

Cluster Hub 使用 Privy 作為統一身份認證系統，同時兼容 Web2 與 Web3 登錄方式，用戶既可以通過信箱、Google 等傳統賬號登錄，也可以直接使用加密錢包接入，從而實現傳統網路用戶與鏈上用戶的統一身份接入體驗。

Developer Dashboard & API Keys（開發者控制台與 API Key）

完成身份認證後，用戶可以進入開發者控制台（Developer Dashboard），用於統一管理 Cluster Protocol 的各類服務與資源。

其主要功能包括：

• API Key 管理支持創建、撤銷以及配置不同權限（讀取、寫入、管理員），並可設置 API Key 的有效期限

• 使用量分析提供按模型、按日期劃分的 API 調用次數與 Token 消耗統計

• 餘額管理查看帳戶餘額、充值資金以及追蹤支出情況

• 創作者控制台查看數據集銷售收益與購買歷史記錄

• 數據集管理對上傳的數據集進行查看、編輯與管理

整體上，該 Dashboard 相當於 Cluster AI 基礎設施的統一開發者後台。

技術架構解析

Cluster Protocol 採用 Gateway Pattern（網關模式）架構，所有客戶端請求——無論來自 Web 前端、Python SDK、CodeXero 還是外部 AI Agent——都會統一接入一個基於 Fastify 構建的 API Gateway。

該網關負責：

• 身份認證（Authentication）

• 計費與支付（Billing）

• 速率限制（Rate Limiting）

• 請求路由（Request Routing）

本質上，它相當於整個 Cluster AI 基礎設施的統一流量入口與調度中心。

Base 鏈上智能合約體系

Cluster Protocol 在 Base 主網上部署了四個核心智能合約，共同構成其 AI 基礎設施的鏈上結算與資產管理層。

1. DatasetNFT（ERC-721）

用於表示數據集所有權。

• 每個數據集對應一個 NFT

• NFT 持有者自動成為後續銷售收益接收方

本質上：將 AI 數據集資產化、可交易化。

2. DatasetRegistry

用於將「數據集名稱」映射到鏈上 Token ID。

作用是：

• 支持數據發現

• 支持按名稱查詢

• 避免直接使用複雜合約地址

相當於：數據市場的鏈上索引系統。

3. PaymentRouter

負責處理所有數據集購買與收益分配。

當用戶購買數據集時：

• 驗證支付金額

• 85% 分配給數據集創建者

• 10% 分配給協議金庫

• 5% 分配給推薦人（如存在）

• 自動授予下載權限

• 觸發 PurchaseCompleted 事件

本質上：自動化 AI 數據交易與分潤系統。

4. ClusterToken（ERC-20）

Cluster 的原生協議代幣。

主要用於：

• AI 推理支付

• 數據集購買

• 算力供應

• 質押

• 治理

是整個 Cluster AI 經濟體系的核心結算資產。

Tron點評

Cluster Protocol 的優勢在於其試圖構建一個「統一 AI 基礎設施層」，通過將 AI 推理、數據代幣化、算力供給、支付結算以及 AI Agent 工作流整合到同一平台中，實現從數據、模型訓練到推理服務的完整閉環，同時基於 Base 構建統一 API、統一結算層與統一 AI 經濟體系，降低開發者接入門檻，並強化 AI 與 Web3 的可組合性；

但其劣勢在於整體架構高度複雜，對 AI 服務穩定性、鏈上支付效率、多模塊協同以及數據質量治理依賴較高，此外 AI 基礎設施賽道競爭激烈，其長期價值仍取決於真實開發者生態、模型供給規模以及 AI Agent 場景能否形成持續網路效應。

三. 行業數據解析

1. 市場整體表現

1.1. 現貨BTC vs ETH 價格走勢

BTC

ETH

2.熱點板塊總結

本周技術方向最明顯的三條主線是：

• ZKsync、ZK Stack 持續推進跨鏈通信與統一流動性。

AI Agent Infrastructure（AI代理基礎設施）

• AI Wallet、AI Payment、Agent Identity 開始成為新敘事核心。

RWA + Stablecoin Infrastructure（RWA與穩定幣基礎設施）

• 機構持續推動鏈上金融、穩定幣結算與資產代幣化落地。

整體來看，本周行業重點已經從單純公鏈競爭，逐漸轉向：

AI Agent + ZK互操作 + RWA金融基礎設施 三大技術方向。

四.宏觀數據回顧與下周關鍵數據發布節點

本周宏觀數據回顧（5月25日—5月31日）

• 美國PCE通膨回升：4月PCE年增率升至 3.8%，高於前值3.5%；核心PCE年增率升至 3.3%，顯示通膨壓力仍然偏強。

• 美國消費者信心走弱：Conference Board消費者信心指數降至 93.1，市場對通膨與經濟前景擔憂上升。

• 美債殖利率持續波動：受PCE數據與中東局勢影響，美債殖利率維持高位震盪，市場重新評估年內降息路徑。

• 油價回落、風險資產修復：市場押注中東局勢緩和，原油價格下跌，全球股市與加密市場風險偏好有所恢復。

下周關鍵數據與事件（6月1日—6月5日）

• 6月2日（周二）：美國 JOLTS 職位空缺數據

• 6月3日（周三）：美國 ADP 就業數據、ISM 服務業 PMI、聯準會褐皮書（Beige Book）

• 6月4日（周四）：美國初請失業金人數、非農前瞻就業數據

• 6月5日（周五）：美國5月非農就業（NFP）、失業率、薪資數據 —— 本周最重要宏觀事件。市場預期新增非農約 10萬左右，失業率維持 4.3% 附近。

五. 監管政策

美國

• 美國國會繼續推進《CLARITY Act》市場結構法案相關審議，重點圍繞 SEC 與 CFTC 的監管邊界、穩定幣規則以及機構合規框架展開討論。

• 加密行業政治影響力持續上升，Coinbase 支持的加密遊說組織 Fairshake 參與推動親加密候選人競選，引發市場對加密監管立法進程的關注。

中國香港

• 香港持續推進穩定幣監管落地，市場關注《Stablecoins Ordinance（穩定幣條例）》後續實施細則及首批合規發行人進展。香港正加速鞏固其亞洲合規加密中心地位。

韓國

• 韓國繼續推進《Digital Asset Basic Act（數字資產基本法）》相關配套討論，重點聚焦穩定幣儲備監管、交易所合規與用戶資產保護機制。

來源：金色財經

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