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NFT、模因币与去中心化:没人告诉你的真相

在这次播客里,我和专注 NFT 与模因币的 Tristan Grand 聊了普通人最容易踩的坑、真实的高倍收益案例,以及如何用数学思维在去中心化世界里活下来。他还分享了自己正在构建的遗产方案,以及对下一轮叙事的判断。

从 Dofus 到模因币:Tristan 是怎么进来的

Tristan 最早接触比特币是在玩 Dofus 的时候,当时完全不懂,也没有行动。真正入圈是 2017 年底,身边健身的朋友告诉他自己在挖以太坊,那时 ETH 价格还在 80 到 100 美元。他开始自学,买下第一笔以太坊。

他很快发现,如果没有外部现金流,囤币会很吃力。于是他全力做电商,用赚到的钱持续投入加密资产。后来电商需要不断更新、处理客服,他干脆退出,全身心转向 Web3。

2021 年他因为 Gary Vee 开始关注 NFT,第一次在 OpenSea 上什么都没买,只创建了账户。后来跟着一个被分享的项目,几个小时就赚了 1200 到 1400 美元,从此认定这条路。对模因币的兴趣则来自一次错过:朋友推荐 Pepe(PP)时市值只有 20 万美元,他没买,结果朋友用 1000 美元赚到了一百万美元。从此他下定决心研究模因币。

新手最大的错误:把模因币当线上赌场

Tristan 认为模因币的风险比 NFT 更高,因为 NFT 时间周期稍长,而模因币瞬息万变。很多人冲进来没有任何策略,把这件事当成线上赌场,结果是少数人赢,大多数人亏。

他强调,有策略并严格执行,比什么都重要。比如先卖出一半回本,剩余仓位再搏更高收益;或者设置分批止盈。没有策略,再好的叙事也可能让你归零。

很多新手还会用积蓄 all in,而不是拿出闲置资金试错。Tristan 反复提醒:先学会避免亏损,再考虑赚钱。他自己做交易时,哪怕金额不大,也会先用 5 美元测试流程。

Tristan 的数学逻辑是:保持多笔小额仓位,只要有一笔大涨,就能覆盖其他亏损,所以不会因为短期不涨就全部清仓。

  • 不要 all in,只用闲置资金
  • 先定止盈和回本策略,再进场
  • 亏损仓位不盲目割肉,除非项目彻底死亡

真实收益案例:从无聊猿到西兰花

NFT 方面,Tristan 分享了一个刺激的例子:他拿到某个项目的白名单,NFT 售价 3000 美元,当时 Gas 费高达 800 美元,总成本 3800 美元。他在揭示前买入,运气不错,抽到前 600 名,最后在 OpenSea 以 21000 美元卖出,扣除费用后净赚约 18000 到 19000 美元。

模因币上,他提到两个大倍数:Baron Trump 是他在 2024 年 4 月就公开看好的币,当时市值约 27000 美元,他投入约 0.5 到 1 个 SOL,后来市值涨到 3800 万美元,他分批卖出,获利数千到数万美元。另一个是 BNB 链上的 Broccoli,当时 CZ 预告要发狗狗照片,他提前让群友准备好 BNB 和机器人,代币上线时市值 6 万美元,4 小时后达到 1.04 亿美元。群里有个人只用 200 美元,吃顿饭的功夫就变成了 44000 美元。

还有 Megga,他 9 月推荐后跌到 17000 美元市值,沉睡了 5 个月,结果 Elon Musk 发了一条相关推文,从底部涨了 1000 倍,从他推荐时算也有 84 倍。这些案例都建立在分批止盈、预留底仓和严格纪律之上,一把梭哈只是幻觉。

识别强势叙事:火车头与车厢

叙事就是市场趋势。Tristan 举例:青蛙系代币由 Pepe 带动,随后大量青蛙币跟涨;狗和猫系也类似,像 Shiba、Toshi 都成为大叙事。一个代币先启动,成为火车头,后面就会跟着一串车厢。

他每天大量时间泡在 Deck Screener 上,观察链上数据。但现在市场已经变成机器人战争,开发者可能用多个钱包捆绑筹码,制造虚假热度。他使用一个 Telegram 的扫描工具来检查是否存在狙击手或捆绑筹码。

他个人更偏好 Base 和以太坊链,因为 Solana 上骗局更多,每天有大量低质量代币发射。经验很重要,他引用一万小时定律:你在链上花的时间越多,对叙事和风险的直觉就越准。

去中心化入门与风险收益比:先学再做

如果有新手拿 1000 欧元、一个月时间和一条网线,Tristan 的建议是先花时间学习,再考虑动手。可以看视频、用 ChatGPT 了解钱包,最好自己动手试。他带过 500 人,发现只有亲自操作过的人才能真正记住流程。

测试金额可以很小,他自己做任何新操作都会先用 5 美元试水。他的孩子也在用 OKX Web3 钱包,拿几十到一百多美元自己学习交易,亏了也没关系,关键是建立手感。

关于风险收益比,他用数学解释:假设你用 10 美元买 100 个代币,只要有一个涨 1000 倍,其他 99 个全部归零,你依然盈利。前提是你必须分散、分批止盈,并保留一小部分底仓(moonbag)。这和风险投资人投早期项目是一个逻辑。

Tristan 正在构建的未来:代币化、遗产与链游

Tristan 已经写了一本书《TOKENIZED》,核心观点是现实资产代币化。未来你可以不用几百万美元,就能投资美国、泰国或任何地方的一栋楼的一部分,因为资产被代币化了。这会打破只有超级富豪才能买资产的局面。

他还启动了一个遗产项目 Legacio,解决加密资产传承问题。他说 89% 的人不知道如何接手配偶或家人的加密遗产。方案是:你把助记词分成两半,自己保留一半,另一半交给 Legacio,并指定两个受益人。当有官方死亡证明时,受益人拿到另一半,并由团队协助把资产从去中心化钱包转到银行账户。

另外他正在写第二本书,主题是加密游戏。他认为链游会重新崛起,一些链游项目现在的活跃用户数已经超过上一轮高点。未来如果能用 NFT 皮肤在 Fortnite 这类游戏里游玩,会非常有意思。

快问快答:比特币百万美元与最大催化剂

我照例问了几个快问快答。比特币何时到 100 万美元?Tristan 的回答是 2030 年,属于他问过的人里的平均速度。

最担心什么黑天鹅?他一时给不出具体负面事件,只说大型平台被黑有可能,但 Bybit 被黑 15 亿美元都没让市场崩盘,说明抗性在增强。波动率也确实在下降。

最大的催化剂,他认为来自机构和政府。只要标普 500 里 20% 到 50% 的公司开始买入比特币,更多国家跟随美国和萨尔瓦多,就会推动下一波。当前数据很残酷:机构在买,散户在卖。

最喜欢的代币前三:比特币、以太坊、Solana。最想删掉的代币是 XRP,理由是预挖、筹码过度集中,每次拉盘都有创始人卖出,但社区和营销确实很强。

在去中心化世界活下来,靠的是数学不是情绪

这场对话让我看到,模因币和 NFT 需要概率思维、策略和纪律,运气只占很小一部分。Tristan 反复强调的,是分散仓位、分批止盈、保留底仓,以及投入足够时间学习。

去中心化没有客服,助记词丢了没人帮你,遗产传承也是大问题。但机会同样真实:代币化、遗产管理、链游都可能成为下一轮真正的建设方向。

如果你正准备进入这个世界,别急着追高,先用小钱试错,把每一次亏损当成学费。等你有了一套自己的数学系统,再去谈收益。

本文改编自 Cédric Beau(老李)的法语视频 · YouTube

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NFT、模因幣與去中心化:沒人告訴你的真相

在這次播客裡,我和專注 NFT 與模因幣的 Tristan Grand 聊了普通人最容易踩的坑、真實的高倍收益案例,以及如何用數學思維在去中心化世界裡活下來。他還分享了自己正在構建的遺產方案,以及對下一輪敘事的判斷。

從 Dofus 到模因幣:Tristan 是怎麼進來的

Tristan 最早接觸比特幣是在玩 Dofus 的時候,當時完全不懂,也沒有行動。真正入圈是 2017 年底,身邊健身的朋友告訴他自己在挖以太坊,那時 ETH 價格還在 80 到 100 美元。他開始自學,買下第一筆以太坊。

他很快發現,如果沒有外部現金流,囤幣會很吃力。於是他全力做電商,用賺到的錢持續投入加密資產。後來電商需要不斷更新、處理客服,他乾脆退出,全身心轉向 Web3。

2021 年他因為 Gary Vee 開始關注 NFT,第一次在 OpenSea 上什麼都沒買,只創建了帳戶。後來跟著一個被分享的項目,幾個小時就賺了 1200 到 1400 美元,從此認定這條路。對模因幣的興趣則來自一次錯過:朋友推薦 Pepe(PP)時市值只有 20 萬美元,他沒買,結果朋友用 1000 美元賺到了一百萬美元。從此他下定決心研究模因幣。

新手最大的錯誤:把模因幣當線上賭場

Tristan 認為模因幣的風險比 NFT 更高,因為 NFT 時間週期稍長,而模因幣瞬息萬變。很多人衝進來沒有任何策略,把這件事當成線上賭場,結果是少數人贏,大多數人虧。

他強調,有策略並嚴格執行,比什麼都重要。比如先賣出一半回本,剩餘倉位再搏更高收益;或者設置分批止盈。沒有策略,再好的敘事也可能讓你歸零。

很多新手還會用積蓄 all in,而不是拿出閒置資金試錯。Tristan 反覆提醒:先學會避免虧損,再考慮賺錢。他自己做交易時,哪怕金額不大,也會先用 5 美元測試流程。

Tristan 的數學邏輯是:保持多筆小額倉位,只要有一筆大漲,就能覆蓋其他虧損,所以不會因為短期不漲就全部清倉。

  • 不要 all in,只用閒置資金
  • 先定止盈和回本策略,再進場
  • 虧損倉位不盲目割肉,除非項目徹底死亡

真實收益案例:從無聊猿到西蘭花

NFT 方面,Tristan 分享了一個刺激的例子:他拿到某個項目的白名單,NFT 售價 3000 美元,當時 Gas 費高達 800 美元,總成本 3800 美元。他在揭示前買入,運氣不錯,抽到前 600 名,最後在 OpenSea 以 21000 美元賣出,扣除費用後淨賺約 18000 到 19000 美元。

模因幣上,他提到兩個大倍數:Baron Trump 是他在 2024 年 4 月就公開看好的幣,當時市值約 27000 美元,他投入約 0.5 到 1 個 SOL,後來市值漲到 3800 萬美元,他分批賣出,獲利數千到數萬美元。另一個是 BNB 鏈上的 Broccoli,當時 CZ 預告要發狗狗照片,他提前讓群友準備好 BNB 和機器人,代幣上線時市值 6 萬美元,4 小時後達到 1.04 億美元。群裡有個人只用 200 美元,吃頓飯的功夫就變成了 44000 美元。

還有 Megga,他 9 月推薦後跌到 17000 美元市值,沉睡了 5 個月,結果 Elon Musk 發了一條相關推文,從底部漲了 1000 倍,從他推薦時算也有 84 倍。這些案例都建立在分批止盈、預留底倉和嚴格紀律之上,一把梭哈只是幻覺。

識別強勢敘事:火車頭與車廂

敘事就是市場趨勢。Tristan 舉例:青蛙系代幣由 Pepe 帶動,隨後大量青蛙幣跟漲;狗和貓系也類似,像 Shiba、Toshi 都成為大敘事。一個代幣先啟動,成為火車頭,後面就會跟著一串車廂。

他每天大量時間泡在 Deck Screener 上,觀察鏈上數據。但現在市場已經變成機器人戰爭,開發者可能用多個錢包捆綁籌碼,製造虛假熱度。他使用一個 Telegram 的掃描工具來檢查是否存在狙擊手或捆綁籌碼。

他個人更偏好 Base 和以太坊鏈,因為 Solana 上騙局更多,每天有大量低質量代幣發射。經驗很重要,他引用一萬小時定律:你在鏈上花的時間越多,對敘事和風險的直覺就越準。

去中心化入門與風險收益比:先學再做

如果有新手拿 1000 歐元、一個月時間和一條網線,Tristan 的建議是先花時間學習,再考慮動手。可以看視頻、用 ChatGPT 了解錢包,最好自己動手試。他帶過 500 人,發現只有親自操作過的人才能真正記住流程。

測試金額可以很小,他自己做任何新操作都會先用 5 美元試水。他的孩子也在用 OKX Web3 錢包,拿幾十到一百多美元自己學習交易,虧了也沒關係,關鍵是建立手感。

關於風險收益比,他用數學解釋:假設你用 10 美元買 100 個代幣,只要有一個漲 1000 倍,其他 99 個全部歸零,你依然盈利。前提是你必須分散、分批止盈,並保留一小部分底倉(moonbag)。這和風險投資人投早期項目是一個邏輯。

Tristan 正在構建的未來:代幣化、遺產與鏈遊

Tristan 已經寫了一本書《TOKENIZED》,核心觀點是現實資產代幣化。未來你可以不用幾百萬美元,就能投資美國、泰國或任何地方的一棟樓的一部分,因為資產被代幣化了。這會打破只有超級富豪才能買資產的局面。

他還啟動了一個遺產項目 Legacio,解決加密資產傳承問題。他說 89% 的人不知道如何接手配偶或家人的加密遺產。方案是:你把助記詞分成兩半,自己保留一半,另一半交給 Legacio,並指定兩個受益人。當有官方死亡證明時,受益人拿到另一半,並由團隊協助把資產從去中心化錢包轉到銀行帳戶。

另外他正在寫第二本書,主題是加密遊戲。他認為鏈遊會重新崛起,一些鏈遊項目現在的活躍用戶數已經超過上一輪高點。未來如果能用 NFT 皮膚在 Fortnite 這類遊戲裡遊玩,會非常有意思。

快問快答:比特幣百萬美元與最大催化劑

我照例問了幾個快問快答。比特幣何時到 100 萬美元?Tristan 的回答是 2030 年,屬於他問過的人裡的平均速度。

最擔心什麼黑天鵝?他一時給不出具體負面事件,只說大型平台被黑有可能,但 Bybit 被黑 15 億美元都沒讓市場崩盤,說明抗性在增強。波動率也確實在下降。

最大的催化劑,他認為來自機構和政府。只要標普 500 裡 20% 到 50% 的公司開始買入比特幣,更多國家跟隨美國和薩爾瓦多,就會推動下一波。當前數據很殘酷:機構在買,散戶在賣。

最喜歡的代幣前三:比特幣、以太坊、Solana。最想刪掉的代幣是 XRP,理由是預挖、籌碼過度集中,每次拉盤都有創始人賣出,但社區和營銷確實很強。

在去中心化世界活下來,靠的是數學不是情緒

這場對話讓我看到,模因幣和 NFT 需要概率思維、策略和紀律,運氣只佔很小一部分。Tristan 反覆強調的,是分散倉位、分批止盈、保留底倉,以及投入足夠時間學習。

去中心化沒有客服,助記詞丟了沒人幫你,遺產傳承也是大問題。但機會同樣真實:代幣化、遺產管理、鏈遊都可能成為下一輪真正的建設方向。

如果你正準備進入這個世界,別急著追高,先用小錢試錯,把每一次虧損當成學費。等你有了一套自己的數學系統,再去談收益。

本文改編自 Cédric Beau(老李)的法語視頻 · YouTube

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