從 Hyperbet 的鎖倉動作，看 @virtuals_io 生態團隊為何押注 @reppo 的策展層 比較明顯的信號是：不少頭部團隊開始往數據策展協議 Reppo 里加倉、卡位。 Hyperbet 的動作很典型 它的入場方式幾乎把“認真”寫在明面上： -頂格鎖倉：鎖 10k $REPPO ，租期 兩年，直接走 Max lock -市場買入：二級掃貨 80k–100k $REPPO ，作為種子資金，同時把 Subnet 啟起來 把原因拆成三條👇 基本就是 Reppo 收入飛輪裡最硬的變量。 1）非通脹邏輯 Reppo 的收入更像生意本身：預測市場手續費、API 接入費。對 Agent 團隊來說，底層收益結構能不能長期自洽，比短期敘事更關鍵，畢竟智能體要持續運轉，不能靠補貼續命。 2）質量信號 Reppo 用“質押 + 信號投票”把篩選機制寫死：你認為什麼數據值得被更多人用，就得用籌碼表態，也得承擔判斷失誤的成本。現在 5 個以上生態團隊進來，本質是在這裡搭各自子網的數據護城河，把標準和入口握在自己手裏。 3）資本效率與過濾機制 Subnet 想跑，必須先買幣再鎖倉，真金白銀才能換來席位。這套設計天然排掉投機者，也把代幣價值和子網表現綁得更緊：子網做得好，價值有支撐；做不好，鎖倉成本會逼著團隊回到執行本身。 我的直觀感受 @virtuals_io 的 Agent 走到下一階段，拼的不再是“有沒有模型”，而是誰能穩定拿到、篩出、結算高質量數據。Reppo 的非通脹飛輪恰好補了這塊缺口。 更值得留意的是：當多個團隊同時選擇“買入 + 鎖定”，壓縮流通盤只是表面。更深層的競爭，其實是在搶一條通道。誰來定義高質量數據，誰就更可能定義下一輪 Agent 的競爭格局。