据动察 Beating 监测，谷歌财经结束 Beta 测试阶段并面向全球正式上线，同步推出全新 Android 移动应用。用户目前可在网页端统一管理投资组合。导入持仓数据不仅支持自动导入原有的谷歌财经投资组合，还允许用户直接上传 CSV、PDF 等格式的对账单文件，或者拖入持仓截图。如果缺少文件，用户还可以通过纯文字描述直接生成持仓记录。投资组合建立后，用户可以通过内置的 AI 研究工具进行问答交互，分析投资组合中比重不足的板块，或评估固定收益配置对长期增长潜力的影响。除投资组合管理外，谷歌财经新增了后台定时简报功能。用户可以通过文字描述来定制个性化的市场监控任务，例如订阅每日开盘前针对主要加密货币隔夜重大波动的简报。系统会在后台自动检索相关市场信息，并按照用户指定的日程生成定制简报。当简报生成后，系统将通过 Android 或 iOS 移动端 Google 应用推送通知，用户也可以在网页端的研究面板中查看或修改任务设置。新上线的 Android 移动应用支持实时查看自选股、市场数据和财经新闻，并内置了 AI 研究工具。应用中提供了 AI 驱动的关键时刻功能，能够自动分析并解释个股走势变动的原因。谷歌计划在未来数月内将网页端的投资组合管理和定时简报等功能移植到移动端，并于年内推出 iOS 版本应用。

据动察 Beating 监测，Thinking Machines联合创始人兼首席科学家翁荔（Lilian Weng）发表长文，对支撑AI行业扩张的「规模法则」（Scaling Laws）进行了系统性重校。在业界普遍质疑大模型因网页数据耗尽而「撞墙」的背景下，翁荔指出，规模法则并未失效，但传统的粗放型算力堆叠已走入死胡同，必须转向对数据受限、重复训练以及过拟合惩罚的精细化建模。在大模型研发早期，行业已从单纯堆参数的 Kaplan 定律，演进到主张参数与数据同比例增加的 Chinchilla 定律。面对高质量网页数据即将耗尽的「数据墙」，近年研究转向数据受限场景：Muennighoff 等人指出重复训练的数据价值呈指数级衰减；Lovelace 等人则在 2026 年量化了模型参数量与独创数据量之比（$N/U_D$）带来的显式过拟合惩罚，并证实增强权重衰减等正则手段可有效抑制重复训练的损害。翁荔进一步指出，规模法则并非一成不变的物理定律，而是对工程细节高度敏感的观测指南。Kaplan 与 Chinchilla 的估算偏差，本质上源于是否计入嵌入层参数以及小模型外推的指数敏感性。在动辄数亿美元的超级训练中，参数统计口径或优化器设置的微调都会引发预测失准。因此，大模型研发不能迷信单一的理论公式，而必须在工程实践中严密拟合自身的损耗曲线，精确计算参数量与独创数据的容量比，用严谨的系统工程打破「数据墙」。

6月26日，据Lookonchain监测，Bitmine刚刚再度质押160,480枚ETH（价值2.487亿美元）。

6月26日，据Trader T监测，美国现货比特币ETF昨日净流出6.9579亿美元。

6月26日，据Trader T监测，美国现货以太坊ETF昨日净流出8155万美元。

6 月 26 日，莱比特矿池（B.TOP）创始人江卓尔发文表示，美股资金面已然撑不住。和比特币牛市结束于新入场资金撑不住币价涨幅一样，AI 泡沫也将结束于新入场资金撑不住股价涨幅。最早是科技股普涨，之后只有 AI 相关股票涨，现在仅剩存储股还在涨，而 AI 龙头英伟达都已开始下跌。

6 月 26 日，据官方消息，Bitmine 宣布将于 6 月 26 日被纳入罗素 1000 指数。

6 月 26 日，Serenity 发文表示，当前全球金融市场正经历一轮广泛回调，尚无法判断何时结束。亚洲主要股指普遍承压，其中韩国综合股价指数下跌 8.18%，日本日经 225 指数下跌 4.8%，中国台湾加权股价指数下跌 3.82%。与此同时，此前涨幅较大的高成长股票也遭遇重挫，SOI、RKLB 等个股近期累计跌幅达 30% 至 40%。从过往市场经验来看，高 Beta 股票通常会领先大盘进入调整阶段，跌幅也往往更大，但在市场企稳后，这类股票也往往率先迎来反弹。除波动性本就较高的韩国市场外，当主要股指单日跌幅达到 3% 至 4% 时，通常意味着市场风险偏好正在快速降温，短期市场环境往往较为艰难。

6 月 26 日，市场今天对 AI 和存储股的抛售，有一种解释正在形成：真正触发情绪反转的，不是美光财报不好，而是苹果、微软等终端公司开始涨价。据悉，苹果在 6 月 25 日上调了多款 Mac 和 iPad 价格，涨幅大约 15%-25%，理由是 DRAM、NAND 等内存和存储芯片因为 AI 数据中心需求暴增而大幅涨价。微软也宣布从 8 月 1 日起上调 Xbox 价格，512GB 和 1TB 机型分别涨 100 美元、150 美元，同样将原因指向存储和内存成本飙升。这一观点已经出现在海外媒体和部分市场人士的讨论中。Business Insider 将苹果涨价称为「抹去了美光财报带来的科技股反弹」，Futurum CEO Daniel Newman 也提到，苹果涨价让市场意识到，存储价格上涨已经从上游利润变成了消费者成本。如果只看美光财报，市场本来应该更乐观。美光收入和利润大幅超预期，说明 AI 对存储的需求仍然很强，HBM、DRAM、NAND 都没有进入需求崩塌阶段。换句话说，美光财报证明 AI 硬件周期还在，甚至比市场预期更热。但苹果和微软涨价改变了市场解读。过去，存储涨价主要被理解为上游公司的利好。美光、三星、SK 海力士能够涨价，说明供不应求，说明 AI 数据中心还在扩张，说明利润会继续向硬件端集中。但当苹果、微软这种终端巨头也开始把成本转嫁给消费者，市场看到的就不只是「上游赚钱」，而是「下游开始扛不住」。观点认为，存储厂商赚高利润本身不是问题，但如果这种利润来自持续挤压下游，那么应用端、终端硬件厂商和消费者最终都要承担成本。苹果涨价说明，高存储成本已经不再只是供应链内部的财务问题，而是开始进入产品价格。微软涨价也说明，这种压力不是单个公司的问题，而是整个消费电子和 AI 硬件链条都在面对的问题。市场顾及的不是涨价本身，而是涨价之后的需求破坏。消费者能不能接受更贵的电脑、平板、主机和 AI 服务？应用公司能不能在更高算力成本下继续扩张？云厂商能不能把资本开支转化为足够高的收入？这些问题一旦变得现实，存储股的逻辑就会从「涨价受益」变成「涨价反噬」。

6月26日，AI Agent基础设施层Orthogonal完成430万美元融资，Pantera Capital领投，Y Combinator、Pioneer、Decasonic、Blast Club及Outbound Capital等参投。 Orthogonal提供统一的API平台，以解决当前API生态不适合AI Agent的问题。

6 月 26 日，据 Farside 监测数据，昨日美国比特币现货 ETF 净流出 6.917 亿美元，以太坊 ETF 净流出 8190 万美元。

6月26日，一个新创建的钱包0x66FE，在1小时前从CoinbasePrime提取了222,493枚HYPE（价值1441万美元）。 与此同时，鲸鱼0x6437在2小时前从FalconX收到了44,986枚HYPE（价值287万美元）。

据动察 Beating 监测，谷歌宣布在 Gemini 应用中推出专属学习空间 Study Notebooks，面向学生提供免费、多语种的自适应互动学习体验。Study Notebooks 目前已在 Web 端面向个人账号全球上线，移动端及学校账号的访问权限将于今年夏季晚些时候开放。用户可上传教学大纲、课程笔记或阅读材料，由 Gemini 生成定制的诊断性测验以评估学术基线。系统会根据测验所反映的知识缺口与优势，提供针对性的微课程（Bite-sized lessons）和练习题，并支持在学习过程中直接提问。今年夏季晚些时候，微课程中将引入更多图表与交互式可视化内容。为实现精细化进度追踪，Gemini 会将学习目标拆解为 100 多个具体的学习目标，并在技能进度仪表盘中实时归类为「优势」、「重点关注」或「未开始」。仪表盘会根据后续测试成绩自动更新进度，并动态推荐高优先级的学习任务。针对标准化考试备考，Study Notebooks 接入了《普林斯顿评论》（The Princeton Review）的权威题目，支持用户在笔记本内直接准备 SAT。备考模块同样采用诊断测验和微课程的形式提供个性化指导。谷歌计划在今年夏季将备考范围扩展至 JEE、NEET、ENEM、ACT 以及 GRE。由于 Study Notebooks 的数据源与 NotebookLM 实现了无缝打通，用户能直接导入历史对话和上传材料，在 NotebookLM 中生成互动闪卡或视频概述。

6 月 26 日，据 Bitget 行情数据，日经 225 指数跌幅扩大至 5%，日本东证指数下跌 2%。软银、芯片股大跌。

6 月 26 日，法巴银行表示，将美光科技目标价从 615 美元上调至 1700 美元。

6月26日消息，据官方消息，新火集团旗下OTC业务推出低成本合规出金方案，大额USDT出金的综合成本降至千1.2（当天到账）至千1（隔夜结算），较市场主流千2以上的费率水平缩减过半。 新火此次将费率锚定在千1关口，在合规赛道中建立起显著的优势。新火OTC此前曾披露其6月单周OTC交易量暴增8倍，此次活动进一步强化了其在合规OTC通道上的市场地位。 值得注意的是，该费率方案目前覆盖USDT出金通道，且不设截止期限，体现出常态化竞争力而非短期策略。

6 月 26 日，据英国《金融时报》报道，马斯克旗下 SpaceX 计划将星链移动服务推向美国大众消费市场。

6 月 26 日，Meta 吸纳了 AI 安全与治理初创公司 Virtue AI 的三位联合创始人及核心团队。根据安排，Virtue AI 联创、加州大学伯克利分校教授宋晓冬（Dawn Song）将出任 Meta 人工智能研究副总裁，并加入 Meta 超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs，MSL），与 Virtue AI 联合创始人李博一同向负责人 Nat Friedman 汇报；另一位联合创始人 Sanmi Koyejo 则将加入 Meta FAIR 实验室。此次合作仅涉及团队加盟，不包括对 Virtue AI 公司实体、知识产权或客户合同的收购。Virtue AI 成立于 2024 年，专注于企业级 AI 安全基础设施，产品涵盖自动红队测试、运行时护栏及 AI 智能体安全治理工具。Meta 希望借助该团队的技术能力，进一步提升自主软件智能体在数据泄露防护、恶意指令识别等方面的安全能力。值得一提的是，宋晓冬此前创立的隐私计算网络 Oasis Labs 曾获得 a16z Crypto、Accel、Polychain、Pantera 等知名机构投资，而 Virtue AI 也获得了光速创投、Walden Catalyst Ventures、Prosperity7 Ventures 等机构的早期支持。

BTC突破60,000.00美元，现价60,033.54美元。行情波动，Cointime提醒投资者注意风险控制。

行情显示，BTC突破60000美元，现报60031.13美元，24小时跌幅达到1.35%，行情波动较大，请做好风险控制。