2026 年 3 月，Circle 全球市場負責人 Peter Schroeder 在 X 平台發布了一組數據：過去九個月，AI 代理之間完成了 1.4 億筆支付，累計交易額 4300 萬美元。其中 98.6% 以 USDC 結算，平均每筆交易僅 0.31 美元。更重要的是，擁有購買能力的 AI 代理數量已超過 40 萬個。
這組數據比任何財報都更能說明問題：AI 代理正在從概念走向真實的經濟活動。
40 萬個 AI 代理，1.4 億筆交易，4300 萬美元 —— 這是機器之間自主完成的價值交換。沒有人工干預，沒有銀行審批，沒有信用卡驗證。代碼與代碼之間，協議與協議之間，完成了過去需要人類簽字、對帳、清算才能走完的流程。
Circle 的股價在過去幾個交易日裡從 60 美元漲到 105 美元，漲幅達 75%。市場將這次漲幅解讀為對財報的積極反應 ——Circle2025 年第四季度實現營收 7.7 億美元，同比增長 77%，淨利潤 1.33 億美元。但真正值得關注的不是這些數字本身，而是數字背後的結構性變化：當 AI 代理成為新的經濟主體，整個金融基礎設施的邏輯都需要重寫。
而在這個重寫的過程中，一個更深層的問題正在浮現：當 AI 代理開始擁有可支配的資金，當它們能夠通過完成任務賺取 USDC，它們會如何處理這些資金？支付是第一步，資產管理是第二步。RWA（真實世界資產）賽道需要回答的，正是這第二步。
一、從支付能力到資產持有
要理解 AI 代理需要什麼樣的金融服務，首先要理解它們的經濟活動模式。
德勤在《2026 科技、媒體和電信行業預測》報告中指出，若企業與服務提供商能夠實現高效的智能體協同調度，全球代理式 AI 市場規模有望在 2030 年達到 450 億美元。這種多智能體協作模式的基本特徵是：一個複雜任務被拆解成多個步驟，由不同專業 Agent 協作完成，每次調用都伴隨著一筆微支付。
以 API 調用為例。一個 AI 應用可能需要同時調用多個大語言模型、訪問多個數據庫、使用多個計算資源。每一次調用，都是 0.01 美元、0.05 美元、0.1 美元的累加。這些支付金額極小，但頻率極高。Circle 的數據顯示，過去九個月 1.4 億筆交易，平均每筆僅 0.31 美元 —— 這正是微支付市場的典型特徵。
但問題在於，當 AI 代理持續產生收入 —— 無論是通過為用戶提供服務，還是通過參與分散式計算網絡 —— 它們的帳戶裡就會沉澱下資金。這些資金不可能永遠保持流動狀態。任何理性的經濟主體都會考慮：閒置資金怎麼處理？
這就是 AI 代理從 “支付者” 向 “資產持有者” 轉變的邏輯起點。
傳統金融體系中，個人和企業會把短期閒置資金存入銀行、購買貨幣基金或短期國債，獲取收益。AI 代理同樣需要這樣的能力 —— 不是為了投機，而是為了優化自身的經濟模型。帳戶裡始終留著一筆 USDC 以備支付是必要的，但超出閾值的部分如果只是躺著，就意味著機會成本的損失。如果能將多餘資金自動申購一份由短期美國國債支持的代幣化基金，需要支付時再自動贖回，那麼它的 “運營效率” 就得到了提升。
更進一步，如果 AI 代理需要為長期運行儲備價值，或者對沖 gas 費波動帶來的成本不確定性，它可能會產生配置不同風險等級資產的需求。這時候，它就不再只是一个 “支付者”，而是一個 “投資者”—— 儘管這個投資者是一段代碼。
Circle 解決的是讓 AI 代理成為 “支付者” 的問題。而要讓它們成為 “投資者”，需要另一套基礎設施。
二、RWA 與 AI 代理：一場正在發生的 “雙向奔赴”
Circle 過去幾年做的事情，可以概括為三層能力的構建。
第一層是穩定幣發行與流動性網絡。据 Circle 官方披露，截至 2025 年底，USDC 流通規模達 753 億美元，同比增長 72%，在穩定幣交易量中的份額接近 50%。這為 AI 支付提供了可用的價值載體。
第二層是高效的鏈上結算網絡。2025 年 8 月，Circle 發布專為機構級金融服務的 Arc 鏈。2026 年 3 月，Circle 推出 Nanopayments 系統，將成千上萬筆小額支付在鏈下聚合後定期打包上鏈，開發者端的交易成本降至零。測試網已支持 Arbitrum、Arc、Avalanche、Base、Ethereum 等 12 條 EVM 鏈。在支付協議層面，x402 協議允許網站或 API 在返回請求時直接發出 HTTP 402 支付請求，讓支付直接嵌入互聯網請求。
第三層是傳統金融體系的連接。Circle Payments Network（CPN）連接了銀行、支付服務商、跨境清算機構和企業客戶，截至 2026 年 2 月已有 55 家金融機構加入，網絡年化交易規模約 57 億美元，今年 2 月新增了亞洲、中東等多個地區的本幣與穩定幣直通支付系統。
這三層能力構成了 AI 代理經濟的 “支付基礎設施”。但完整的經濟體還需要 “資產管理基礎設施”—— 而這正是 RWA 可以進入的領域。
RWA（真實世界資產）代幣化過去幾年的探索主要集中在傳統金融的 “鏈上映射”。據 Defillama 數據顯示，截至 2025 年 6 月，RWA 總鎖倉量（TVL）達 125 億美元，比 2024 年增長 124%。花旗、渣打等全球頭部銀行正在探索 RWA 在支付結算、資產管理與跨境交易中的應用場景。
但要進入 AI 代理的經濟世界，RWA 需要完成一次 “AI 原生” 改造。這不是簡單的資產上鏈，而是要讓資產變得 “可被 AI 理解、可被 AI 交易”。
首先是數據標準化。Ondo Finance 等頭部 RWA 項目正在推動將底層現金流、法律條款、風險評級等信息變成結構化、機器可讀的數據格式。2025 年 7 月，Ondo Finance 作為首個面向全球投資者推出代幣化美國國債的項目，被寫入美國總統數字資產市場工作組發布的白宮報告中。
其次是邏輯可編程。分紅、付息、回購、清算等規則寫入智能合約，由代碼自動執行。AI 代理與資產的交互才能實現 “無信任”—— 不需要相信對手方會履約，只需要相信代碼會按既定規則運行。
第三是流動性碎片化。RWA 代幣化之後，理論上可以被分割成極小的單位 —— 0.01 美元的國債，0.1 平方米的房地產收益權 —— 這對於 AI 代理的小額配置需求至關重要。Nanopayments 已經證明微支付在技術上可行，同樣邏輯可以延伸到微投資。
摩根大通的 Kinexys 部門提供了一個可參考的案例。2025 年 5 月，Kinexys 在 Ondo Chain 測試網完成了首個代幣化美國國債的公開交易，使用 Ondo Finance 的代幣化美國國債基金（OUSG），並通過 Chainlink 的跨鏈基礎設施進行結算。該交易遵循 “交付對支付”（DvP）模式，實現了資產與支付的同時交換。摩根大通 Kinexys 部門目前每天處理超過 20 億美元的交易，自創立以來已促成超過 1.5 萬億美元的名義價值交易。
這個案例的價值在於：它展示了 RWA 與機構級支付結算網絡的結合。未來的 AI 代理經濟中，交易主體可能從摩根大通變成一個 AI 代理，交易規模從百萬美元變成幾美元，但底層邏輯是相通的 —— 價值轉移與價值儲藏需要無縫銜接。
三、支付網絡之外，還有一層想像空間
如果把上述邏輯串聯起來，一個完整的閉環開始浮現：
一個 AI 內容生成代理通過為多個客戶提供服務，帳戶裡積累了可觀的 USDC 餘額。它的底層協議設定了資金管理規則：餘額超過 1000 USDC 的部分，自動通過一個 RWA 聚合器，平均配置到三只代幣化短期國債基金和一只代幣化綠色能源基金中。當某個月客戶需求下降、帳戶餘額需要補充時，協議自動贖回部分 RWA 份額，換回 USDC 用於日常運營。
這個過程中，AI 代理完成的動作包括：監測帳戶餘額、評估不同資產的風險收益特徵、執行申購和贖回、記錄交易流水用於後續審計。所有動作均由代碼自動完成，無需人工干預。
再比如，一個 AI 旅行規劃師為用戶訂好機票酒店後，用戶向它的帳戶轉入一筆 USDC 作為預算。在等待航班期間，AI 代理監測到一筆基於航班延誤數據的 RWA 保险產品正在發售。它用帳戶中暫時閒置的一部分 USDC，自動申購了這份保險的微型份額。幾個小時後航班延誤，RWA 保险產品按規則自動觸發賠付，AI 代理的帳戶餘額增加了。
構成這些場景的每一個技術模塊都已經存在：USDC 提供了價值載體，Nanopayments 解決了微支付成本問題，x402 協議讓支付可以直接嵌入互聯網請求，代幣化國債已在 Ondo Chain 等平台上運行，DvP 結算機制經過了摩根大通的驗證。剩下的工作是整合 —— 把支付層、資產層、交易層連接起來，讓 AI 代理能夠像調用 API 一樣調用這些金融功能。
香港 Web3.0 標準化協會執行會長李鳴在評價 RWA 發展時指出，“我們希望能夠為 Web3.0 找到標準化的切入點，能夠打通 RWA 的生態體系”。對於 AI 代理經濟而言，這個切入點可能正是支付與資產的連接點。
四、新世界的老問題：風險與責任
當然，從今天的 AI 支付到明天的 AI 資產管理，中間還有不少障礙需要跨越。
首先是數據真實性問題。RWA 的底層資產在鏈下，其狀態、價值、風險信息需要可靠地傳遞到鏈上。如果 AI 代理依賴的是錯誤或被篡改的數據，它的 “投資決策” 就會出問題。香港 Web3.0 標準化協會等單位聯合發布的《RWA 產業發展研究報告》指出，成功實現規模化落地的資產需要滿足價值穩定性、法律確權清晰性及鏈下數據可驗證性三大門檻。
其次是 AI 代理的模型風險。即使數據準確，AI 代理的投資決策邏輯也可能出錯。誰來為 AI 代理的錯誤決策負責？是人、是協議、還是 AI 代理本身？這個責任歸屬問題在法律和監管層面尚無答案。
第三是流動性風險。RWA 的鏈上交易深度遠不如主流加密貨幣，部分資產可能流動性較差。當大量 AI 代理在同一時間需要贖回同一只 RWA 基金時，能否順利成交存在不確定性。
第四是監管差異。各國對 RWA 的監管態度不同，同一份資產在不同司法管轄區的法律地位可能天差地別。AI 代理需要能夠識別和處理這種複雜性，這對目前的 AI 能力提出了較高要求。
最後是技術安全。智能合約漏洞、跨鏈橋攻擊、私鑰泄露等風險不會因為交易主體是 AI 就消失。相反，當 AI 代理實現自動化交易後，漏洞被利用的速度和規模可能遠超人工操作。
結語
回到開頭那組數據：40 萬個 AI 代理，1.4 億筆交易，4300 萬美元。
這些數字的意義不在於規模本身 —— 相比人類每年數萬億美元的支付總額，4300 萬美元微不足道。它們真正的意義在於揭示了一個方向：機器正在成為獨立的經濟主體，擁有自己的收入、自己的帳戶、自己的支付能力。
而當機器有了收入，它們很快就會有資產管理的需求。這不是一個遙遠的想像，而是 AI 代理經濟演化的自然路徑。
Circle 正在為這個未來鋪設 “支付神經系統”—— 讓 AI 代理能夠高效、低成本地轉移價值。而 RWA 賽道需要做的，是成為這個經濟體的 “儲能系統”—— 讓 AI 代理能夠像管理自己的代碼一樣管理自己的資產。
如果這個判斷成立，那麼今天 RWA 從業者需要思考的問題是：當 40 萬個 AI 代理開始尋找可配置的資產，當 1.4 億筆支付之後開始產生資產管理的需求，你手中的 RWA 產品，準備好被 AI 代理評估、選擇、持有和交易了嗎？
（本文基於 Circle 官方財報及公告、德勤《2026 科技、媒體和電信行業預測報告》、Defillama 數據、Ondo Finance 公開資料、摩根大通 Kinexys 官方披露、香港 Web3.0 標準化協會《RWA 產業發展研究報告》等公開信息撰寫，不構成任何投資建議。市場有風險，投資需謹慎。）
6.59萬 熱度
10.48萬 熱度
17.02萬 熱度
1.2萬 熱度
1.01萬 熱度
99% 的 AI 支付都用 USDC，Circle 默默成為最大贏家，但 AI 代理的錢該往哪放？
2026 年 3 月，Circle 全球市場負責人 Peter Schroeder 在 X 平台發布了一組數據：過去九個月，AI 代理之間完成了 1.4 億筆支付，累計交易額 4300 萬美元。其中 98.6% 以 USDC 結算，平均每筆交易僅 0.31 美元。更重要的是，擁有購買能力的 AI 代理數量已超過 40 萬個。
這組數據比任何財報都更能說明問題：AI 代理正在從概念走向真實的經濟活動。
40 萬個 AI 代理，1.4 億筆交易，4300 萬美元 —— 這是機器之間自主完成的價值交換。沒有人工干預，沒有銀行審批，沒有信用卡驗證。代碼與代碼之間，協議與協議之間，完成了過去需要人類簽字、對帳、清算才能走完的流程。
Circle 的股價在過去幾個交易日裡從 60 美元漲到 105 美元，漲幅達 75%。市場將這次漲幅解讀為對財報的積極反應 ——Circle2025 年第四季度實現營收 7.7 億美元，同比增長 77%，淨利潤 1.33 億美元。但真正值得關注的不是這些數字本身，而是數字背後的結構性變化：當 AI 代理成為新的經濟主體，整個金融基礎設施的邏輯都需要重寫。
而在這個重寫的過程中，一個更深層的問題正在浮現：當 AI 代理開始擁有可支配的資金，當它們能夠通過完成任務賺取 USDC，它們會如何處理這些資金？支付是第一步，資產管理是第二步。RWA（真實世界資產）賽道需要回答的，正是這第二步。
一、從支付能力到資產持有
要理解 AI 代理需要什麼樣的金融服務，首先要理解它們的經濟活動模式。
德勤在《2026 科技、媒體和電信行業預測》報告中指出，若企業與服務提供商能夠實現高效的智能體協同調度，全球代理式 AI 市場規模有望在 2030 年達到 450 億美元。這種多智能體協作模式的基本特徵是：一個複雜任務被拆解成多個步驟，由不同專業 Agent 協作完成，每次調用都伴隨著一筆微支付。
以 API 調用為例。一個 AI 應用可能需要同時調用多個大語言模型、訪問多個數據庫、使用多個計算資源。每一次調用，都是 0.01 美元、0.05 美元、0.1 美元的累加。這些支付金額極小，但頻率極高。Circle 的數據顯示，過去九個月 1.4 億筆交易，平均每筆僅 0.31 美元 —— 這正是微支付市場的典型特徵。
但問題在於，當 AI 代理持續產生收入 —— 無論是通過為用戶提供服務，還是通過參與分散式計算網絡 —— 它們的帳戶裡就會沉澱下資金。這些資金不可能永遠保持流動狀態。任何理性的經濟主體都會考慮：閒置資金怎麼處理？
這就是 AI 代理從 “支付者” 向 “資產持有者” 轉變的邏輯起點。
傳統金融體系中，個人和企業會把短期閒置資金存入銀行、購買貨幣基金或短期國債，獲取收益。AI 代理同樣需要這樣的能力 —— 不是為了投機，而是為了優化自身的經濟模型。帳戶裡始終留著一筆 USDC 以備支付是必要的，但超出閾值的部分如果只是躺著，就意味著機會成本的損失。如果能將多餘資金自動申購一份由短期美國國債支持的代幣化基金，需要支付時再自動贖回，那麼它的 “運營效率” 就得到了提升。
更進一步，如果 AI 代理需要為長期運行儲備價值，或者對沖 gas 費波動帶來的成本不確定性，它可能會產生配置不同風險等級資產的需求。這時候，它就不再只是一个 “支付者”，而是一個 “投資者”—— 儘管這個投資者是一段代碼。
Circle 解決的是讓 AI 代理成為 “支付者” 的問題。而要讓它們成為 “投資者”，需要另一套基礎設施。
二、RWA 與 AI 代理：一場正在發生的 “雙向奔赴”
Circle 過去幾年做的事情，可以概括為三層能力的構建。
第一層是穩定幣發行與流動性網絡。据 Circle 官方披露，截至 2025 年底，USDC 流通規模達 753 億美元，同比增長 72%，在穩定幣交易量中的份額接近 50%。這為 AI 支付提供了可用的價值載體。
第二層是高效的鏈上結算網絡。2025 年 8 月，Circle 發布專為機構級金融服務的 Arc 鏈。2026 年 3 月，Circle 推出 Nanopayments 系統，將成千上萬筆小額支付在鏈下聚合後定期打包上鏈，開發者端的交易成本降至零。測試網已支持 Arbitrum、Arc、Avalanche、Base、Ethereum 等 12 條 EVM 鏈。在支付協議層面，x402 協議允許網站或 API 在返回請求時直接發出 HTTP 402 支付請求，讓支付直接嵌入互聯網請求。
第三層是傳統金融體系的連接。Circle Payments Network（CPN）連接了銀行、支付服務商、跨境清算機構和企業客戶，截至 2026 年 2 月已有 55 家金融機構加入，網絡年化交易規模約 57 億美元，今年 2 月新增了亞洲、中東等多個地區的本幣與穩定幣直通支付系統。
這三層能力構成了 AI 代理經濟的 “支付基礎設施”。但完整的經濟體還需要 “資產管理基礎設施”—— 而這正是 RWA 可以進入的領域。
RWA（真實世界資產）代幣化過去幾年的探索主要集中在傳統金融的 “鏈上映射”。據 Defillama 數據顯示，截至 2025 年 6 月，RWA 總鎖倉量（TVL）達 125 億美元，比 2024 年增長 124%。花旗、渣打等全球頭部銀行正在探索 RWA 在支付結算、資產管理與跨境交易中的應用場景。
但要進入 AI 代理的經濟世界，RWA 需要完成一次 “AI 原生” 改造。這不是簡單的資產上鏈，而是要讓資產變得 “可被 AI 理解、可被 AI 交易”。
首先是數據標準化。Ondo Finance 等頭部 RWA 項目正在推動將底層現金流、法律條款、風險評級等信息變成結構化、機器可讀的數據格式。2025 年 7 月，Ondo Finance 作為首個面向全球投資者推出代幣化美國國債的項目，被寫入美國總統數字資產市場工作組發布的白宮報告中。
其次是邏輯可編程。分紅、付息、回購、清算等規則寫入智能合約，由代碼自動執行。AI 代理與資產的交互才能實現 “無信任”—— 不需要相信對手方會履約，只需要相信代碼會按既定規則運行。
第三是流動性碎片化。RWA 代幣化之後，理論上可以被分割成極小的單位 —— 0.01 美元的國債，0.1 平方米的房地產收益權 —— 這對於 AI 代理的小額配置需求至關重要。Nanopayments 已經證明微支付在技術上可行，同樣邏輯可以延伸到微投資。
摩根大通的 Kinexys 部門提供了一個可參考的案例。2025 年 5 月，Kinexys 在 Ondo Chain 測試網完成了首個代幣化美國國債的公開交易，使用 Ondo Finance 的代幣化美國國債基金（OUSG），並通過 Chainlink 的跨鏈基礎設施進行結算。該交易遵循 “交付對支付”（DvP）模式，實現了資產與支付的同時交換。摩根大通 Kinexys 部門目前每天處理超過 20 億美元的交易，自創立以來已促成超過 1.5 萬億美元的名義價值交易。
這個案例的價值在於：它展示了 RWA 與機構級支付結算網絡的結合。未來的 AI 代理經濟中，交易主體可能從摩根大通變成一個 AI 代理，交易規模從百萬美元變成幾美元，但底層邏輯是相通的 —— 價值轉移與價值儲藏需要無縫銜接。
三、支付網絡之外，還有一層想像空間
如果把上述邏輯串聯起來，一個完整的閉環開始浮現：
一個 AI 內容生成代理通過為多個客戶提供服務，帳戶裡積累了可觀的 USDC 餘額。它的底層協議設定了資金管理規則：餘額超過 1000 USDC 的部分，自動通過一個 RWA 聚合器，平均配置到三只代幣化短期國債基金和一只代幣化綠色能源基金中。當某個月客戶需求下降、帳戶餘額需要補充時，協議自動贖回部分 RWA 份額，換回 USDC 用於日常運營。
這個過程中，AI 代理完成的動作包括：監測帳戶餘額、評估不同資產的風險收益特徵、執行申購和贖回、記錄交易流水用於後續審計。所有動作均由代碼自動完成，無需人工干預。
再比如，一個 AI 旅行規劃師為用戶訂好機票酒店後，用戶向它的帳戶轉入一筆 USDC 作為預算。在等待航班期間，AI 代理監測到一筆基於航班延誤數據的 RWA 保险產品正在發售。它用帳戶中暫時閒置的一部分 USDC，自動申購了這份保險的微型份額。幾個小時後航班延誤，RWA 保险產品按規則自動觸發賠付，AI 代理的帳戶餘額增加了。
構成這些場景的每一個技術模塊都已經存在：USDC 提供了價值載體，Nanopayments 解決了微支付成本問題，x402 協議讓支付可以直接嵌入互聯網請求，代幣化國債已在 Ondo Chain 等平台上運行，DvP 結算機制經過了摩根大通的驗證。剩下的工作是整合 —— 把支付層、資產層、交易層連接起來，讓 AI 代理能夠像調用 API 一樣調用這些金融功能。
香港 Web3.0 標準化協會執行會長李鳴在評價 RWA 發展時指出，“我們希望能夠為 Web3.0 找到標準化的切入點，能夠打通 RWA 的生態體系”。對於 AI 代理經濟而言，這個切入點可能正是支付與資產的連接點。
四、新世界的老問題：風險與責任
當然，從今天的 AI 支付到明天的 AI 資產管理，中間還有不少障礙需要跨越。
首先是數據真實性問題。RWA 的底層資產在鏈下，其狀態、價值、風險信息需要可靠地傳遞到鏈上。如果 AI 代理依賴的是錯誤或被篡改的數據，它的 “投資決策” 就會出問題。香港 Web3.0 標準化協會等單位聯合發布的《RWA 產業發展研究報告》指出，成功實現規模化落地的資產需要滿足價值穩定性、法律確權清晰性及鏈下數據可驗證性三大門檻。
其次是 AI 代理的模型風險。即使數據準確，AI 代理的投資決策邏輯也可能出錯。誰來為 AI 代理的錯誤決策負責？是人、是協議、還是 AI 代理本身？這個責任歸屬問題在法律和監管層面尚無答案。
第三是流動性風險。RWA 的鏈上交易深度遠不如主流加密貨幣，部分資產可能流動性較差。當大量 AI 代理在同一時間需要贖回同一只 RWA 基金時，能否順利成交存在不確定性。
第四是監管差異。各國對 RWA 的監管態度不同，同一份資產在不同司法管轄區的法律地位可能天差地別。AI 代理需要能夠識別和處理這種複雜性，這對目前的 AI 能力提出了較高要求。
最後是技術安全。智能合約漏洞、跨鏈橋攻擊、私鑰泄露等風險不會因為交易主體是 AI 就消失。相反，當 AI 代理實現自動化交易後，漏洞被利用的速度和規模可能遠超人工操作。
結語
回到開頭那組數據：40 萬個 AI 代理，1.4 億筆交易，4300 萬美元。
這些數字的意義不在於規模本身 —— 相比人類每年數萬億美元的支付總額，4300 萬美元微不足道。它們真正的意義在於揭示了一個方向：機器正在成為獨立的經濟主體，擁有自己的收入、自己的帳戶、自己的支付能力。
而當機器有了收入，它們很快就會有資產管理的需求。這不是一個遙遠的想像，而是 AI 代理經濟演化的自然路徑。
Circle 正在為這個未來鋪設 “支付神經系統”—— 讓 AI 代理能夠高效、低成本地轉移價值。而 RWA 賽道需要做的，是成為這個經濟體的 “儲能系統”—— 讓 AI 代理能夠像管理自己的代碼一樣管理自己的資產。
如果這個判斷成立，那麼今天 RWA 從業者需要思考的問題是：當 40 萬個 AI 代理開始尋找可配置的資產，當 1.4 億筆支付之後開始產生資產管理的需求，你手中的 RWA 產品，準備好被 AI 代理評估、選擇、持有和交易了嗎？
（本文基於 Circle 官方財報及公告、德勤《2026 科技、媒體和電信行業預測報告》、Defillama 數據、Ondo Finance 公開資料、摩根大通 Kinexys 官方披露、香港 Web3.0 標準化協會《RWA 產業發展研究報告》等公開信息撰寫，不構成任何投資建議。市場有風險，投資需謹慎。）