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Franklin Resources Inc價格

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$1,005.41
-$16.43(-1.60%)

*頁面數據最近更新時間：2026-05-16 15:05 (UTC+8)

至 2026-05-16 15:05，Franklin Resources Inc (BEN) 股票報價為 $1,005.41，總市值為 $5224.47億，本益比為 22.67，股息率為 4.08%。 當日股票價格在 $1,000.35 至 $1,018.67 之間波動，當前價格較日內低點高 0.50%，較日內高點低 1.30%，成交量為 403.74萬。 過去 52 週，BEN 股票價格區間為 $714.49 至 $1,024.36，當前價格距 52 週高點 -1.85%。

BEN 關鍵數據

昨日收盤價$1,021.83
市值$5224.47億
成交量403.74萬
本益比22.67
股息收益率 (TTM)4.08%
股息金額$10.42
攤薄每股收益 (TTM)1.56
淨利潤（會計年度）$165.79億
營收（會計年度）$2770.38億
下次財報日期2026-08-07
每股收益預測0.62
營收預測$545.70億
流通股數5.11億
Beta 值（1 年）1.591
最近除息日2026-03-31
最近派息日2026-04-10

BEN 簡介

Franklin Resources, Inc. 是一家公開持有的資產管理控股公司。通過其子公司，該公司為個人、機構、退休金計劃、信託和合夥企業提供服務。它通過子公司推出股票、固定收益、平衡和多資產共同基金。該公司投資於公開股票、固定收益和替代市場。Franklin Resources, Inc. 成立於1947年，總部位於加利福尼亞州聖馬刁，並在印度海得拉巴設有額外辦事處。
所屬板塊金融服務
所屬行業資產管理
CEOJennifer Johnson
總部San Mateo,CA,US
官方網站https://www.franklinresources.com
員工人數（會計年度）9,800.00
年均收入（1 年）$2826.92萬
員工人均淨利潤$169.18萬

瞭解更多 Franklin Resources Inc (BEN) 資訊

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Franklin Resources Inc (BEN) FAQ

Franklin Resources Inc (BEN) 今天的股價是多少？

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Franklin Resources Inc (BEN) 當前報價 $1,005.41，24 小時變動 -1.60%。52 週交易區間為 $714.49–$1,024.36。

Franklin Resources Inc (BEN) 的 52 週最高價和最低價是多少？

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Franklin Resources Inc (BEN) 的本益比 (P/E) 是多少？說明了什麽？

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Franklin Resources Inc (BEN) 的市值是多少？

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Franklin Resources Inc (BEN) 最近一季的每股收益 (EPS) 是多少？

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Franklin Resources Inc (BEN) 現在該買入還是賣出？

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哪些因素會影響 Franklin Resources Inc (BEN) 的股價？

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如何購買 Franklin Resources Inc (BEN) 股票？

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Franklin Resources Inc (BEN) 今日新聞

2026-05-14 12:52Andreessen Horowitz 將 $115M 投入美國期中選舉，41% 給親加密團體根據《紐約時報》，風險投資公司 Andreessen Horowitz（a16z）已承諾投入超過 1.15 億美元於 11 月美國中期選舉前的競選活動，聯合創辦人 Marc Andreessen 與 Ben Horowitz 也親自出資。總金額中超過 41%（約 9500 萬美元）流向支持加密資產的政治團體 Fairshake 與 Leading the Future，兩者分別獲得 4750 萬美元與 5000 萬美元。2026-05-07 00:55Tether 與 Circle 的主導地位挫傷穩定幣成長，橋樑執行長於 Consensus 表示在 Consensus 上，Bridge 的資本流動主管 Ben O'Neill 表示，Tether 和 Circle 在穩定幣市場的主導地位，對產業整體成長具有不利影響。O'Neill 指出，儘管每家發行方都有設計取捨，但它們的費用結構對大型支付公司來說存在問題：Tether 的 10 個基點贖回費用太昂貴，而 Circle 不斷上升的銷毀費用，會對像 Visa 這樣希望完成數兆美元信用卡交易結算的公司造成負面影響。2026-05-06 07:49SoFi 在 Solana 上推出 SoFiUSD，稱其成本更低且速度更快根據 SoFi 董事長 Ben Reynolds 的說法，SoFi Technologies 將於週二（5 月 5 日）在 Solana 上推出其 SoFiUSD 穩定幣。此舉是在公司於 2025 年 12 月推出 SoFiUSD 之後，SoFiUSD 是由 SoFi Bank 發行、全額準備的美元穩定幣。 「我們認為這是用於支付的正確鏈，部分原因是成本，部分原因是結算速度，最終則是吞吐量。」Reynolds 說。SoFiUSD 起初部署在以太坊，並計劃隨時間推進擴展至其他網路。2026-05-05 19:21SoFi 將於週二在 Solana 上推出 SoFiUSD 穩定幣，稱因成本更低且結算更快SoFi Technologies 週二宣布，它將開始在 Solana 發行其 SoFiUSD 穩定幣。SoFi 大型企業銀行業務主管 Ben Reynolds 表示，由於成本較低、清算速度更快以及交易量更高，該鏈在支付方面最為理想。SoFiUSD 是一種全額儲備的美元穩定幣，最初於 2025 年 12 月在 Ethereum 上推出，之後已延伸其與 Mastercard 的合作，以便在全球支付網路中進行清算。2026-04-29 04:29Altman：隨著 GPT-5.5 將重點轉向任務完成而非代幣數，基於代幣的定價將變得過時Gate 新聞訊息，4 月 29 日 — OpenAI 執行長 Sam Altman 在接受 Stratechery 節目主持人 Ben Thompson 訪談時表示，基於代幣的定價並不是 AI 服務的長期可行模式。以 GPT-5.5 為例，Altman 指出，儘管每代幣價格比 GPT-5.4 顯著更高，但該模型用遠少的代幣即可完成相同任務，這意味著客戶並不在乎代幣數量——他們只在乎任務是否完成以及總成本。 「我們不是代幣工廠；我們更像是智慧工廠，」Altman 說。「客戶想用最少的錢買到最多的智慧。無論底層工作是由只需很少代幣的大模型完成，還是由需要很多代幣的小模型完成，對他們來說都不重要。」他補充說，OpenAI 目前的客戶群正越來越要求更大的產能，而不是在談判價格：提出「不管成本多高，給我們更多產能」的客戶比要求折扣的客戶多得多。 Altman 也以公用事業作為類比解釋，與水或電不同——在那裡價格下降並不會顯著增加用量——AI 需求的擴張方式不同。「只要價格足夠低，我就會繼續用更多。沒有其他公共事業會這樣運作，」他說。AWS 執行長 Matt Garman 也補充說，在過去 30 年裡，算力價格已下降了多個數量級，但今天仍在販售比以往更多的算力。 Altman 也將 ChatGPT 描述為「自 Facebook 以來第一款真正大規模的消費產品」，並承認儘管原本預期 AI 會顛覆搜尋，但真正的勝利來自 ChatGPT 本身以及 Codex API。他指出：「在許多方面，Google 仍被低估了。」

Franklin Resources Inc (BEN) 熱門動態

金色财经_

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5小時前
作者：Ben Thompson 算力讓AI學會思考，記憶讓Agent學會幹活。 Cerebras上市這周，Ben Thompson最新文章講透了：AI從"聊天"進化到"自主執行任務"，整個芯片架構的瓶頸變了。 你跟豆包聊天等的是速度；當Kimi Claw替你跑5小時的任務，它不在乎快3秒還是慢30秒——它在乎的是能不能記住上下文、能不能持續工作。每執行一步，工作記憶（KV Cache）就膨脹一層。GPU是為"人在螢幕前等"設計的：prefill時顯存空轉、decode時算力空轉——一半時間在干等。 真正卡脖子的不是算得多快, 是存得住多少、讀得出多快。 更本質的是, long-running agent讓KV Cache從臨時快取變成了持久化工作記憶。誰能讓這份記憶存得更久、復用率更高、成本更低，誰就握住了Agent經濟的命門。  這比跑分重要得多。 若論上市時機，在2026 年 5 月做一家芯片公司，幾乎再理想不過。路透社（Reuters）周末報導： > 兩名知情人士周日告訴路透社，受市場對這家 AI 芯片公司股票需求持續升溫的推動，Cerebras Systems 最快將於周一調整其首次公開募股（IPO）的發行規模與定價。消息人士表示，公司正考慮將發行價區間由原定的每股 115–125 美元上調至 150–160 美元，發行股數也由 2800 萬股擴至 3000 萬股；因資訊尚未公開，兩人均要求匿名。 半導體股的這輪持續走高，根本驅動當然是 AI——尤其是市場逐漸意識到：**智能體(Agents）將吞下海量算力（Compute）。**但 Cerebras 所指向的命題更為寬闊：迄今為止，AI 的算力敘事幾乎只關於 GPU、只關於英偉達（Nvidia）；而未來的圖景，將日益**異構化（Heterogeneous）**。 GPU時代 ----- GPU如何成為AI中心的故事已是老生常談，簡而言之： * 正如螢幕上繪製像素是一個並行過程（Parallel process）——處理單元越多，圖形渲染就越快——AI 計算同樣如此：處理單元數量直接決定計算速度。 * 英偉達正是順勢握住了這種"雙重用途"：它讓圖形處理器變得可編程（Programmable），又以 CUDA 這套完整軟體生態，把這種編程能力推向所有開發者。 * 圖形與 AI 的根本差別，在於問題規模——模型遠比影片遊戲的textures龐大。由此帶來兩條連鎖演進：單顆 GPU 上的高帶寬內存（HBM, High-bandwidth memory）容量急劇擴張；晶片間互聯（Chip-to-chip networking）也出現重大突破，使多顆晶片得以作為一個可尋址系統（Addressable system）協同工作。這兩條線上，英偉達都處於領先。 * GPU 的頭號用例始終是訓練，而訓練對上面第三點尤為苛刻。每一個訓練步驟內部是高度並行的，但步驟之間是串行的：進入下一步之前，每顆 GPU 都必須把自己的結果同步給所有其他 GPU。這就是為什麼一個萬億參數（Trillion-parameter）的模型，必須裝進數萬顆 GPU 的總內存裡——且這些 GPU 之間能像一台機器一樣彼此通信。英偉達同時統治了這兩個難題：一是搶在全行業之前鎖住 HBM 供應，二是長期重金投入網路技術。 當然，訓練並非唯一的 AI 工作負載，另一個是**推理（Inference）**。推理包含三個主要部分： **1、預填充（Prefill）**：將大語言模型（LLM）需要了解的所有內容編碼為可理解的狀態；這是高度並行的，算力至關重要。 **2、解碼第一部分（Decode Part 1）**：包括讀取**KV 快取（KV Cache）**——其中存儲了上下文，包括預填充階段的輸出——以進行注意力計算。這是一個帶寬至關重要的串行步驟，且內存需求是多變的且日益增大。 **3、解碼第二部分（Decode Part 2）**：是在模型權重上進行的前向反饋計算（Feed-forward computation）；這也是一個帶寬至關重要的串行步驟，其內存需求由模型的大小決定。 這兩個解碼步驟在模型的每一層交替進行（它們是交錯運行而非單純順序運行），也就是說，**解碼是串行的，且受內存帶寬限制（Memory-bandwidth bound）。** 每生成一個Token，都必須完整讀取兩個不同的內存池：存儲上下文且隨每個令牌增長的 KV 快取，以及模型權重本身。兩者都必須被完整讀取才能產生一個單一的輸出Token。 GPU 完美應對了這三種需求：為預填充提供高算力，為 KV 快取和權重提供充足的 HBM，以及在單顆 GPU 內存不足時透過晶片互連實現內存池化。換句話說，適用於訓練的架構同樣適用於推理——看看 SpaceX 與 Anthropic 達成的交易就明白了。Anthropic 在官方部落格中提到： > “我們已簽署協議，使用 SpaceX Colossus 1 資料中心的所有計算容量。這讓我們獲得了超過 300 兆瓦的新容量（超過 22 萬顆英偉達 GPU）。這將直接提升 Claude Pro 和 Claude Max 用戶的服務能力。” SpaceX 保留了 Colossus 2——推測既用於未來模型的訓練，也用於現有模型的推理。他們之所以能在同一個資料中心同時完成這兩項任務，正是因為 xAI 的模型目前使用量並不大；更切中本文要點的是，他們能這樣做是因為訓練和推理都可以在 GPU 上完成。事實上，Anthropic 簽約使用的這些原屬於 Colossus 1 的 GPU 最初也是用於訓練的；GPU 如此靈活是一個巨大的優勢。 解讀Cerebras ---------- Cerebras 製造的東西完全不同。雖然矽晶圓的直徑為 300mm，但“光罩極限”（Reticle limit）——即光刻工具在晶圓上能曝光的最大面積——約為 26mm x 33mm。這是晶片的有效尺寸上限；超越這個限制就需要透過晶片間的“中介層”將兩個獨立晶片連接起來，這正是英偉達在 **B200** 上所做的。而 Cerebras 發明了一種跨越“划片線”（Scribe lines，即光罩曝光之間的邊界）布線的方法，**將整塊晶圓製成一顆單一晶片**，無需相對緩慢的晶片間互連。 其結果是：一顆擁有恐怖算力和海量 **SRAM**、且存取速度快到驚人的晶片。資料對比：Cerebras 最新的 **WSE-3** 擁有 44GB 片上 SRAM，帶寬達 **21 PB/s**；而英偉達 **H100** 擁有 80GB HBM，帶寬為 **3.35 TB/s**。換句話說，WSE-3 的內存雖然只有 H100 的一半多，但**內存帶寬是後者的 6000 倍。** 之所以將 WSE-3 與 H100 比較，是因為 H100 是目前推理領域使用最廣的晶片，而推理顯然是 Cerebras 最擅長的。你可以用 Cerebras 訓練，但其晶片間的聯網故事並不誘人，這意味著所有的算力和片上內存大多只是閒置；真正有意義的是它能以遠超 GPU 的速度產生令牌流。 然而，訓練的局限性也同樣存在於推理中：只要所有資料能裝進片上內存，Cerebras 的速度就是極致體驗；**一旦內存需求超出上限**（無論是模型更大，還是更常見的 KV 快取更長），**Cerebras 就不再合理**，尤其是考慮到其價格。這種“整塊晶圓即晶片”的技術意味著高良率是極大的挑戰，從而大幅推高了成本。 與此同時，我確實認為 Cerebras 風格的晶片會有市場：目前該公司正強調速度對於編程的實用性——推理意味著需要產生大量tokens，這意味著大幅提升每秒token數等同於更快的思考速度。但我認為這是一個暫時的用例，原因稍後解釋。真正重要的是人類需要等待多久才能得到答案，隨著 AI 穿戴設備等產品日益普及，交互速度（尤其是語音，這將取決於令牌生成速度）將對用戶體驗產生實質性影響。 智能體推理Agentic Inference ---------------------- 我此前曾提出，在 LLM 時代我們經歷了三個拐點： **1、ChatGPT** 證明了Token預測的實用性。 **2、o1**引入了推理概念，即更多的令牌意味著更好的答案。 **3、Opus 4.5和Claude Code**引入了首批實用的**Agents**，它們能利用推理模型和一套包含工具使用、工作校驗等的框架來實際完成任務。 雖然這些都屬於“推理”範疇，但我認為，提供答案——我稱之為“應答推理”（Answer inference）**——與執行任務——我稱之為**“智能體推理（Agentic inference）”之間，正變得界限分明。Cerebras 的目標市場是“應答推理”；而從長遠來看，我認為“智能體推理”的架構將與 Cerebras 甚至 GPU 的路徑截然不同。 我之前提到，快推理用於程式設計只是暫時用例。具體來說，目前使用 LLM 編程仍需人類參與。是人類定義任務、檢查程式碼、提交拉取請求（PR）等；然而，不難預見未來這一切將完全由機器處理。這將廣泛適用於智能體工作：智能體的真正威力不在於為人類工作，而在於脫離人類干預獨立工作。 以此類推，解決智能體推理的最佳路徑將與應答推理大相徑庭。應答推理最看重的是token速度；而**智能體推理最看重的是記憶（Memory）。** 智能體需要上下文、狀態和歷史。其中一部分存在於活躍的 KV 快取中，一部分存在於主機內存或 SSD 中，更多則存在於資料庫、日誌、嵌入和物件存儲中。關鍵點在於：智能體推理將不再是 GPU 回答一個問題，而是圍繞模型構建的複雜內存層級系統。 至關重要的一點是，這種智能體專用內存層級暗示了一種必然的權衡：**以速度換容量。** 而且，如果系統中沒有人工在實時參與，較低的速度就不再是核心考量。如果一個智能體在運行通宵任務，它不在乎延遲對用戶體驗的影響；它只在乎能否完成任務。如果全新的內存方法能讓複雜任務成為可能，那麼些許延遲是可以接受的。 與此同時，如果延遲不再是首要考量，那麼對極致算力和高帶寬內存（HBM）的追求就顯得不合時宜：如果延遲不是硬約束，那麼更慢、更便宜的內存（如傳統 **DRAM**）就更具吸引力。如果整個系統主要在等待內存回應，晶片也不需要追求最尖端的製程。這將引發架構的深刻變革，但並不意味著現有架構會消失： 訓練（Training）：將持續重要，英偉達目前的架構（高算力、高帶寬內存、高速網路）將繼續統治。 **應答推理（****Answer inference）**：將是一個重要但相對較小的市場，極致速度（如 Cerebras 或 Groq）將非常有用。 智能體推理（Agentic inference）：將逐漸從 GPU 中解耦。GPU 在預填充時浪費內存、在解碼時浪費算力的短板會凸顯。取而代之的是由高容量、低成本內存主導的系統，配合“足夠好”的算力。事實上，CPU 處理工具調用的速度可能比 GPU 的速度更重要。 同時，這些類別在規模和重要性上並不等同。具體而言，**智能體推理將是未來最大的市場**，因為它不受人類數量或時間的限制。今天的智能體只是花俏的應答推理；未來的真正智能體推理將是計算機根據其他計算機的指令完成工作，其市場規模不隨人口增長，而隨算力擴張。 智能體推理對算力的啟示  ------------ 到目前為止，提及“隨算力擴張”通常隱含著對英偉達的看好。然而，英偉達迄今為止的相對優勢很大程度上建立在延遲上：英偉達晶片算力極快，但為了讓算力不閒置，需要巨額投入以擴張 HBM 和網路。如果延遲不再是核心約束，英偉達的方案似乎就不再值得支付溢價。 英偉達也意識到了這一轉變：該公司推出了名為 **Dynamo** 的推理框架來幫助解構推理的不同部分，並推出獨立內存和 CPU 機架等產品，以實現更大的 KV 快取和更快的工具調用，從而讓昂貴的 GPU 保持忙碌。但最終，超大規模雲廠商可能會為了成本和簡便性，在非 GPU 受限的智能體推理任務中尋找替代方案。 與此同時，中國雖然缺乏頂尖算力，卻擁有智能體推理所需的一切：足夠快的 GPU、足夠快的 CPU、DRAM 和硬碟等。挑戰當然在於訓練用的算力；此外，應答推理在國家安全（尤其是軍事應用）方面可能更為重要。 另一個有趣的角度是**空間（Space）**：更慢的晶片反而讓“太空資料中心”更具可行性。首先，如果內存可以外掛，晶片可以做得更簡單、運行更涼爽。其次，老舊製程由於物理尺寸更大，能更好地抵禦太空輻射。第三，老舊製程功耗更低，散熱壓力更小。第四，非尖端製程意味著更高的可靠性，這在無法維修的衛星上至關重要。 英偉達 CEO 黃仁勳常說“摩爾定律已死”；他的意思是未來的提速將依靠系統級創新。然而，當智能體可以脫離人類獨立行動時，最深刻的啟示或許是：**摩爾定律已經不再重要。我們獲得更多算力的方式，是意識到我們現有的算力其實已經“足夠好”了。**
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- 廣告 -![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-ccc1a067fd-71930aacff-8b7abd-e5a980) * * * * * * **StarkWare 聯合創始人兼 zk-STARKs 和 Zcash 背後的關鍵人物 Eli Ben-Sasson 表示，零知識證明正成為區塊鏈隱私、擴展性和信任的基礎設施。** * **在訪談中，他解釋了為何 ZK 技術或能幫助比特幣抵禦未來的量子威脅，同時也讓金融合規變得更私密、更高效。** * * * **最初讓你相信 ZK 證明會成為區塊鏈基礎的原因是什麼？** **Eli Ben-Sasson：** 最主要的是，2013 年比特幣核心開發者的熱烈反應，尤其是 Greg Maxwell 和 Mike Hearn，他們讓我相信他們迫切需要我為隱私和擴展性而開發的程式碼。這比其他任何事情都更讓我確信。 我曾在學術會議上就我的研究做演講，甚至試圖圍繞此成立一家公司，但沒有任何反應像我從那些比特幣開發者那裡得到的那樣真誠。這份真誠的反應讓我深信不疑。 **關於 ZK，至今仍存在的最大誤解是什麼？** **Eli Ben-Sasson：** 最大的誤解是認為 ZK 對開發者和用戶來說都非常難以接觸和使用。 人們認為它真的非常複雜。這一點是對的。但他們也認為，因為它很複雜，所以對開發者、用戶和創業者來說仍然是不可及的。這是誤解。 如今，使用 Cairo 等程式語言和 Starknet 這樣的區塊鏈，ZK 已經非常實用。你基本上可以用它來開發應用。 **早期與 Vitalik 的對話如何影響現代區塊鏈創新的方向？** **Eli Ben-Sasson：** Vitalik 是區塊鏈領域最重要的聲音之一，也許甚至是最具影響力的。他在幾年來確實扮演了這樣的角色。能得到他對 ZK 的大力支持，幫助非常大。 我舉幾個例子。他寫了一些最早的流行解釋，說明 STARK 協議和我共同發明的 FRI 協議的運作方式。他也是基本上為 StarkWare 的種子輪定價的人。我相信那是他第一次投資，這當然也給 StarkWare 帶來了很多支持。 最後，StarkWare 首個付費項目是由以太坊基金會委託的。這一切都來自 Vitalik 對 ZK、StarkWare 和 zk-STARKs 的支持。 **你提到在逛魚市時創立公司。這個故事透露出 ZK 的願景早期有多遠？** **Eli Ben-Sasson：** 當然非常非常早。 我不確定魚市本身是否重要。魚市只是一個巧合。Vitalik 和我都在中國某個地方參加會議，碰巧一起走著，結果遇到了一個魚市，這我一直覺得很有趣。我喜歡看人們在不同地方工作，市場是觀察人們工作的好地方。 但我必須說，區塊鏈界的投資者和風投非常有遠見，對 ZK 充滿興趣。我們的種子輪得到了很多支持。Zcash 也得到了 Naval Ravikant 等人的大力支持。 傳統界沒看到 ZK 的潛力，但區塊鏈團隊和創新者看到了。 **你的團隊現在正應對比特幣的量子威脅。“現在收割，稍後解密”的風險在實務上有多大？** **Eli Ben-Sasson：** 對於區塊鏈來說，這是非常普遍的。 任何用密碼學加密、能被量子電腦破解的東西，都會被量子電腦破解。這是肯定的。而且區塊鏈基本上會永久保存所有公開記錄。 所以，是的，這確實是一個大威脅。但更大的威脅是，一旦量子電腦出現，沒有採取變革和保護措施的鏈將會被盜走資產，整個系統的價值可能會大幅下降。 那才是真正的威脅。 **一個抗量子比特幣會長什麼樣子？我們距離實現還有多遠？** **Eli Ben-Sasson：** 好消息是，抗量子比特幣在終端用戶和整個世界看來，會非常像今天的比特幣。 你已經在使用相當先進的硬體和軟體來產生簽名和追蹤你的資產。所以在這些硬體和軟體設備上，你只需要替換一些軟體。 這有點像 Y2K 問題。除了那些致力於保護世界免受 Y2K 影響的人之外，沒有人真的注意到什麼。我年紀也夠大，記得那段時期。 用比特幣來說，你可能只需要按下一個按鈕，或執行一個操作，就能讓你的比特幣安全。但這會非常用戶友好。 在技術層面，交易類型會改變。很難想像不讓交易變得更複雜，因為抗量子簽名會長一些，計算上也更繁重。 但說到底，這對任何電腦來說都不算太難。你的智慧型手機就能輕鬆產生和處理這些簽名或交易。其實就是稍微改變一下比特幣。 最大問題在於治理和社群支持。技術工作相對簡單。最大的阻礙是比特幣社群是否有足夠的支持來推動這些改變，更不用說實施和推廣了。 這才是最大問題。從技術角度來看，非常簡單。 **你曾是 Zcash 的關鍵人物。你為何認為隱私不是可選的，而是比特幣長期存活的必要條件？** **Eli Ben-Sasson：** 是的，我確實是 ZK 技術的共同發明人之一，也是設計 Zcash 協議的白皮書的共同作者。我也是該項目的共同創始人，這些年來我一直公開支持它。 隱私是必不可少的。 如果比特幣要成為全球經濟的軌道，那麼隱私就不能是可選的，就像在當前的全球經濟中，隱私也不是可選的。我們不允許每個人都看到我們有多少錢、我們的薪資或投資。那不是可選的。 這裡也是一樣。今天，比特幣還不是完整全球經濟的軌道，但我相信它可以成為那樣，或者整個加密貨幣也可以成為那樣。當你達到那個階段，隱私就不能是可選的。 跟任何公司的 CFO 談談，問他們如果所有對供應商和員工的付款都公開，他們會不會覺得舒服。你會立刻明白，隱私不是可選的。 **監管者越來越懷疑隱私。你如何調和零知識系統與合規要求？** **Eli Ben-Sasson：** 零知識最神奇的地方在於，它可以讓你在像《銀行保密法》、制裁和其他監管框架上做得更好，因為它可以讓個人成為權力的中心，並將責任放在他們身上。 讓我解釋一下。 今天，我們要求金融機構代表國家進行監控，並證明資金沒有流向或來自被制裁的實體。但金融機構並不真的想做這件事。這不是他們的核心業務，他們做得不好，客戶也因此受損。 如果能轉向一個類似美國稅務方式的系統會更好。個人每年都要提交稅表。他們被信任處理這些稅表，但當然，有時也會被審計。 ZK 可以讓個人提交零知識證明，證明他們沒有與任何制裁名單上的地址或實體進行交易。如果不能，那他們可能需要透露一些資訊來解釋原因。也許是誤會，也許是帳戶被黑。 這樣就能有更好的隱私和更強的個人自主權，同時也能實現更好的合規。這就是 ZK 能做到的。 **展望未來，你認為零知識在擴展性、隱私或我們尚未想到的全新應用場景中會變得更重要嗎？** **Eli Ben-Sasson：** 答案是肯定的，三者皆是。 我們已經看到 ZK 在 Starknet 等方面幫助擴展性。隱私已經在 Zcash 中存在，現在也在 Starknet 上，我們也看到許多應用場景。 但我認為最令人振奮的是我喜歡稱之為 ZK 線索的概念，這是關於賦能個人自己運行完整區塊鏈，並證明自己行為正直。 因此，未來我們很快會看到更廣泛的應用範疇。 **如果你只用一句話向傳統金融高管解釋零知識的重要性，你會說什麼？** **Eli Ben-Sasson：** 我會說：ZK 是一種傳遞信任的新方式。 今天，人們投入大量人力來檢查記錄、對帳，並確認企業和交易的完整性。會計師、主管、審計員、合規團隊——他們都在一個系統中，旨在回答一個基本問題：我們能相信這是正確完成的嗎？ ZK 並不會取代判斷力、責任感或良好的治理。但它可以將大量的信任負擔從人工檢查轉移到數學上。它讓一方能向另一方證明某件事已正確完成，而不暴露所有底層資訊。 對於金融高管來說，這是關鍵點。ZK 不僅僅是提高效率，更是讓信任變得更便宜、更快、更私密、更可靠。 **感謝你抽空回答我們的問題！ 你可以在這裡找到 Ben-Sasson 最新書籍的更多資訊（點擊！）。**
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quiet_lurker

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18小時前
剛剛看到相信（Believe）這款Solana應用背後的Ben Pasternak被逮捕，根據紐約法院記錄，他面臨嚴重指控——二級勒頸和三級攻擊。說真的，這事挺瘋狂的。但這還不是最瘋的部分。顯然Ben Pasternak還面臨與一宗加密貨幣騙局有關的指控，據稱這起騙局讓人損失數百萬。就像這種標題讓你不禁想知道在投資之前到底做了多少盡職調查。整個情況相當混亂——刑事指控和詐騙指控堆疊在一起。說真的，我很好奇這事會怎麼發展，以及這對可能與他有關的Solana生態系統項目意味著什麼。有人在追蹤這個Ben Pasternak的案子嗎？我最在意的還是那個騙局的角度。
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