GlobalYield AI 商业计划书

2. 市场背景与机会 (Market & Opportunity)

2026 年的金融市场呈现出明显的“资产二元化”特征：一方面，传统银行储蓄利率持续走低；另一方面，新兴市场（如东南亚、拉美）的链上信贷及基础设施债券（RWA）提供了高达 8%-15% 的真实年化收益。然而，巨大的机会背后隐藏着巨大的鸿沟。

2.1 三大核心痛点

• 信息极度碎片化： 优质的 RWA 资产分散在 Centrifuge, Maple, Goldfinch, Ondo 等数十个互不连通的协议中。投资者需要打开 20 个网页才能完成一次基本的比价。
• 风险评估黑盒： 面对“年化 12% 的肯尼亚农业贷款代币”，普通投资者缺乏能力去验证其底层资产的真实性、承兑汇票的法律效力以及当地货币的汇率风险。
• 套利窗口短： 链上流动性瞬息万变，手动操作无法捕捉稍纵即逝的利差（Spread），且极易在 Gas 费和滑点中损失利润。

2.2 解决方案：AI 驱动的智能投顾

GlobalYield AI 不仅仅是一个聚合器，它是一个主动决策系统。我们不生产资产，我们只做资产的“过滤器”和“放大镜”。通过 AI 自动化审计与实时监控，我们将非标的 RWA 资产转化为标准化的、可比较的投资标的。

3. 产品体系与核心功能 (Product Ecosystem)

我们的产品矩阵围绕“发现-分析-执行”的投资闭环构建。

3.1 Global Scanner (全球资产雷达)

这是一个 24/7 运行的监控系统，覆盖 Ethereum, Solana, Base, Polygon 等主流公链。它不仅监控 APY（年化收益率），更监控 TVL（锁仓量）的异动和底层资产的违约率。

• 实时利差热力图： 直观展示美国国债 RWA 与新兴市场企业债 RWA 之间的溢价空间。
• 流动性预警： 当某个优质资产池出现赎回潮前，提前 10 分钟发出预警。

3.2 Risk Architect (AI 风控架构师)

这是我们的核心壁垒。利用 LLM（大语言模型）强大的文本理解能力，对每一个上架资产进行深度穿透。

• 文档智能审计： AI 自动阅读并分析长达 100 页的招股说明书（Prospectus）和法律意见书，识别其中的霸王条款、回购限制及管辖权风险。
• GY-Score 评分模型： 结合链上数据（违约历史）与链下数据（彭博社宏观数据），生成 0-100 的安全评分。我们只推荐评分 > 80 的资产。

4. 技术架构 (Technical Architecture)

作为技术驱动型平台，我们的架构设计遵循“高并发、低延迟、强安全”的原则。以下是针对全栈开发视角的系统分层：

5. 商业模式与变现 (Business Model)

我们采用经典的 SaaS + Marketplace 混合模式，确保现金流的稳定性与爆发性。

5.1 订阅制 (Recurring Revenue)

5.2 交易导流 (Affiliate & Commission)

对于通过 GlobalYield AI 跳转并成功认购 RWA 资产的资金，我们向资产发行方（Protocol）收取 0.2% - 0.5% 的引流佣金。鉴于 RWA 单笔投资额通常较大（$10k+），这部分收入将极其可观。

6. 市场策略与增长 (Go-to-Market)

Phase 1: 建立信任 (种子期)

• 内容营销： 在 Twitter 和 Substack 发布深度的《全球 RWA 收益周报》，通过高质量的信息输出树立“最懂 RWA 的分析师”人设。
• 工具引流： 免费开放“RWA 计算器”和“资产对比工具”，通过 SEO 获取长尾流量。

Phase 2: 社区裂变 (成长期)

• Referral Program： 邀请好友注册 Pro 会员，双方各得 1 个月免费时长。
• DAO 治理： 引入代币投票机制，让社区决定下周优先分析哪个资产协议。

7. 财务预测与融资需求 (Financials)

基于目前的开发进度，我们预计在上线第 6 个月达到盈亏平衡。

• 首年目标： 拥有 2,000 名 Pro 付费用户，ARR (年度经常性收入) 达到 $700,000。
• 主要成本： 60% 用于研发与数据节点费用，30% 用于市场推广，10% 用于合规法务。

我们目前正在寻求 $500,000 的种子轮融资，主要用于扩充 AI 工程师团队及购买高阶金融数据源授权。