超越四年周期：比特币减半、NFT 和机构资金如何重塑市场周期

传统的“四年周期”理论——曾被视为加密市场理解的基石——正经历着根本性的转变。七位行业资深人士近日聚集一堂，剖析比特币的历史减半驱动周期在以现货ETF、机构配置和不断演变的市场叙事为主导的时代是否仍具有相关性。他们的讨论揭示了一个正在转型的市场，在这里，硬性的数学约束正逐渐让位于由宏观经济力量和结构性采纳模式塑造的软性预期。

周期的演变：从供给侧数学到流动性驱动的预期

传统上，四年周期建立在一个简单的供需方程：比特币每四年左右发生一次的减半事件，减少新供应，影响矿工行为，并为价格上涨提供数学支撑。然而，随着比特币市值指数级扩张，这一基础正逐渐崩塌。

专家们现在认为，这个周期正从“硬性约束”(目标供给减少)转向“软性预期”(叙事驱动的市场行为)。NDV基金会创始人Jason重新定义了整个概念：四年周期并非主要关于减半代码模式——它是一个双重驱动模型，交织着美国选举周期与全球央行流动性扩张。当比特币的年度发行仅增加60万枚，供应接近1900万枚时，$60 额外的十亿级卖压(很容易被华尔街资本流入所吸收。

这一观察重新塑造了我们对市场机制的理解。减半的影响随着每个周期呈对数递减，但其文化意义依然存在。量化分析师CryptoPainter指出，如果矿工过去曾大量创造新供应，他们的市场影响力是成比例的。而如今，这种杠杆已消失，使得宏观经济变量——如美联储资产负债表扩张、全球M2增长和利率周期——成为真正的周期驱动因素。

为什么当前周期看起来较弱：自然递减的回报，而非周期失效

2024年4月的比特币减半后，价格从6万美元上涨至历史高点的12.6万美元——在大多数标准下令人印象深刻，但历史上算是温和的。山寨币表现更差，现货ETF的资金流入$50 )十亿+$50 似乎抑制了波动性，而非引发爆炸性上涨。

这种模式反映了边际递减收益的原则，适用于所有增长型市场。当比特币接近万亿美元估值时，指数级回报变得在数学上不可能。将一个1.3万亿资产翻倍，所需的资金流入远远超过翻倍一个(十亿级资产的需求。Jack Yi指出，这是“主流资产化”的必然代价——市值越高，波动性越低，这一特性与黄金和政府债券等传统资产相似。

更深层次的结构性变化源于机构资本现在如何吸收供应冲击。Jsquare基金的创始合伙人Joanna Liang解释：在之前的周期中，散户边际流动性推动了减半后的抛物线式涨势。而在2024年，机构ETF的资金流入在减半前后到达，将涨幅分散在数月，而非集中在几周内。这从根本上改变了价格形成的模式，但并不意味着周期失效。

Maiton MSX的创始人Bruce提供了另一种观点：减半仍然提高比特币的生产成本——从上个周期的2万美元提升到减半后的7万美元。这一成本底线仍然是长期价格的约束，尽管表现为更平滑的价格动态，而非剧烈的波动。

我们处于牛市、熊市，还是其他什么状态？数据冲突

专家意见的分歧反映了市场的不确定性。Bruce持明显看空立场，指出矿工利润率下降)从上个周期的约70%降至今天的约40%(，资金更多流向AI资产而非加密货币。在近二十年的成熟行业中，周期性回报下降是正常的。他的时间框架暗示2026–2027年可能会出现严重的经济危机。

CryptoPainter采用技术分析：市场已进入技术性熊市)每周收盘低于50周移动平均线(，但尚未确认真正的周期性熊市。这个区别很重要——技术上的疲软可能预示多次牛市反弹的尝试。真正的熊市确认需要宏观经济衰退信号。他指出，稳定币供应增长仍然为正；只有当稳定币扩张停滞超过两个月，他才会宣布周期级别的看空。

相反，大多数参与者认为四年周期已变得越来越不相关，被一个中后期牛市修正阶段取代，逐步过渡到“缓慢牛”或波动牛市。Jason和叶苏基于全球流动性动态：美国在债务管理方面几乎没有替代货币宽松的选择。利率降息刚刚开始，流动性“水龙头”仍然开启，全球M2持续扩张。只要各国央行保持宽松政策，加密资产——最敏感于流动性的资产类别——就无法维持真正的熊市。

这种分歧本身具有启示意义：四年周期的预测能力已经削弱到如此程度，以至于行业资深人士从重叠的数据中得出矛盾的结论。

NFT问题：为什么山寨币和数字资产失去了季节性动能

本周期的一个显著缺失是：传统的“山寨币季节”，即次级代币大幅跑赢比特币的时期。NFT和山寨币依然处于历史低迷状态，引发一个关键问题：这种现象是否已永远过时，还是仅仅处于休眠状态。

共识认为，传统的广泛山寨币繁荣不太可能再现。有几个因素汇聚：比特币的主导地位提升，形成了在风险资产中的“避风港”地位，吸引机构资金流向蓝筹资产。同时，更明确的监管框架也更有利于具有实际应用和合规路径的山寨币。值得注意的是，本周期缺乏类似DeFi或NFT之前主导地位的“杀手级应用”——没有新的叙事足以引导资金流向。

CryptoPainter指出，结构性问题在于：山寨币和NFT项目的绝对数量已达到前所未有的持续扩张水平。即使宏观经济流动性充裕，也难以在数千个代币和NFT系列中实现广泛的价格上涨。未来的资产超额表现将是高度选择性的，类似于美国股市的“Magnificent Seven”集中——蓝筹山寨币和具有可验证收入的项目将跑赢，而大量小盘代币则可能偶有突破，但难以持续。

这代表市场结构从散户主导的动态转向以基本面为驱动的资产配置。当机构主导资本部署时，财务指标和长期实用性决定资产选择，而非社交情绪和FOMO周期。由此可见，山寨币季节和NFT的广泛繁荣都依赖于散户主导和有限优质资产的条件——这些条件已不复存在。

专家们实际上持有的观点：防御性布局共识

尽管对市场阶段存在表面分歧，但一个一致的结论浮现：大多数资深从业者已大幅清空山寨币敞口，并维持较高的现金/稳定币配置。

Jason偏好防御性加长线策略，更倾向于用黄金而非美元进行现金管理，以对冲法币贬值。他的数字资产配置重仓比特币和以太坊，对以太坊持谨慎态度，更偏好“硬通货”和“交易所股权”)。CryptoPainter坚持“最低50%现金”的严格政策，核心持仓为比特币和以太坊(山寨币占比低于10%)，已完全退出黄金仓位。

风险偏好较高的Jack Yi，持有几乎全部投资的基金，但结构集中：以太坊为核心，辅以稳定币收益和主要交易所资产。他的论点不是周期性投机，而是基于区块链的长期采纳、稳定币基础设施的增长和交易所资产的升值。

Bruce的布局最为极端：几乎全部清仓加密资产(包括比特币在约11万美元时的卖出)，预计两年内会在7万美元以下回购。他的美股持仓偏向防御性/周期性，计划在明年预期的宏观经济转折前大幅清仓。

这些布局数据比言辞更具意义：当行业资深人士集体降低风险时，暗示着多头叙事与空头信念之间的平衡。

底部捕捉还是平均成本？资本部署的共识

最具操作性的核心问题是：买入策略。Bruce的悲观情绪延伸到这里：真正的底部在于“没人敢再买了”——这是一个逆向时机信号，暗示市场可能还会有更大幅度的下行空间。

CryptoPainter主张纪律性在$60,000以下进行美元成本平均，遵循历史经验：在峰值下跌50%以上后买入，在每次牛市中都取得成功。这个目标在中期看来还较遥远。他的场景设想：未来1-2个月的波动，明年可能测试10万美元以上但未创新高，随后货币政策尾巴耗尽，流动性减少，最终确认正式熊市。

大多数参与者倾向于中庸策略：避免激进的底部捕捉，但通过纪律性、分阶段的配置逐步建仓。唯一的共识是：杠杆和频繁交易会破坏长期回报；纪律性资本部署和耐心比时机把握更重要。

长期增长的结构性驱动：从情绪到采纳

如果四年周期逐渐减弱，未来市场进入长时间的振荡增长阶段，熊市压缩，什么能支撑上涨？答案逐渐指向结构性采纳取代周期性情绪。

Jason强调，比特币正从投机资产转变为机构的“数字黄金”。随着主权财富基金、养老金和对冲基金在资产负债表上逐步配置比特币，其表现轨迹将类似黄金——不依赖减半周期而持续上升。关键在于，稳定币构成了实现这一转变的基础设施层。相比比特币有限的用户扩展，稳定币已深入实际经济的支付、结算和跨境资本流动基础设施。这使得加密货币融入真实的金融交易，而非纯粹投机。

Joanna Liang也持类似观点：机构持续配置——无论是通过现货ETF还是RWA（真实资产）代币化——都在创造“复利”式的向上动力。波动性变得平滑，趋势依然向上。CryptoPainter用货币单位来衡量：只要全球流动性保持宽松，美联储美元走弱，BTCUSD的交易动态(以美元为计量单位)就会阻止深度熊市。相反，技术性连续修正会在更广泛的牛市格局中形成“长期振荡、上涨、重复”的节奏。

Bruce仍持怀疑态度，指出未解决的结构性经济问题：就业恶化、年轻人自满、财富集中和持续的地缘政治风险。2026–2027年的严重危机可能性很大，可能使加密货币陷入更广泛的系统性崩溃。

慢牛叙事本身只有在流动性持续宽松的前提下才成立——随着财政压力和地缘政治不确定性增加，这一前提正受到越来越多的质疑。

超越周期：新框架的崛起

七位行业资深人士讨论了加密投资的一个核心概念——四年周期理论——是否仍具相关性。他们的讨论揭示了一个非突发性失败，而是市场结构转型带来的逐步过时。

从供给受限的数学模型，到宏观流动性依赖；从减半驱动的叙事，到机构采纳的基础；从散户情绪周期，到以基本面为导向的资产配置；从广泛的山寨币季节，到精选蓝筹股的优异表现。这些变化并不否定比特币的长期价值主张，而是重新校准了我们识别周期、部署资本和衡量信心的方式。

传统的四年周期并未死去——它已演变成一种不那么可预测、更多依赖于超越代币发行时间表的变量的形态，但作为一种长期资产类别，可能更具可持续性。对投资者而言，关键不是完全放弃周期思维，而是要认识到结构性采纳、机构流动和宏观经济流动性如今比任何单一的数学事件都更为重要。