6月30日，西班牙上市公司Vanadi Coffee增持10枚比特币，目前共持有223枚比特币。在比特币百强企业中排名第84名。

据TheBlock报道，投资机构Benchmark重申对Strategy的买入评级，目标价维持570美元，较该股周一收盘价92.68美元隐含约515%的上涨空间。

6月30日，据公开信息，Broadcom联合创始人兼主席Henry Samueli于6月24日出售约65.4万股股票，总价值约2.5亿美元。 该交易通过2025年12月制定的Rule10b5-1预定交易计划执行，并非突发性抛售，Samueli出售后仍持有超过8336万股。

据动察 Beating 监测，美团开源超大规模混合专家（MoE）模型 LongCat-2.0。模型拥有 1.6 万亿总参数，单 token 激活参数约 480 亿，支持 1M 超长上下文。这是业界首个依靠国产算力完成训练、推理全流程的万亿参数大模型。它在超过 5 万张国产 AI 芯片集群上完成了 35 万亿 token 的预训练，成功验证了国产算力承载前沿大模型的工程稳定性。LongCat-2.0 的核心更新集中在长上下文和推理效率。LongCat Sparse Attention（LSA）针对稀疏注意力索引带来的显存读取和计算开销，引入流感知索引、跨层索引和分层索引，让长文本推理时的索引读取更连续，也能在相邻层之间复用部分索引结果。模型还集成 1350 亿参数的 5-gram 嵌入模块，通过建模相邻 token 组合来扩展嵌入空间，增强局部上下文表达。相比只依赖 MoE 专家路由，这类前置嵌入可以在大 batch 推理中减少部分显存读写压力。在 SWE-bench Pro 等主流 Agent 和代码评测中，LongCat-2.0 表现逼近甚至超越部分主流闭源模型。

6月30日，布伦特原油期货跌幅扩大至1%，报73.15美元/桶。

6 月 30 日，CryptoQuant 分析师 Axel Adler Jr. 发文称，比特币长期持有者（LTH）MVRV 已降至 1.24，接近三年来低位，显示 BTC 正逼近长期持有者成本线。当前长期持有者成本约为 4.84 万美元，而 BTC 价格约为 5.9 万美元，意味着长期持有者平均浮盈已收窄至约 24%，距离成本线约 19%。Adler 认为，长期持有者并未出现明显抛售，LTH 持仓量已升至约 1610 万枚 BTC 的历史新高，支出指标仍处于低位，说明价格下跌主要来自市场回调，而非长期持有者投降式抛售。

6月30日，德国DAX30指数涨0.8%，英国富时100指数涨0.3%，欧洲斯托克50指数涨0.5%。

6 月 30 日，半导体与 AI 独立研究机构 SemiAnalysis 发文表示，预计英伟达今年下半年将迎来大幅增长。根据 SemiAnalysis Accelerator Model 的预测，英伟达 2027 财年下半年（2H FY2027）数据中心计算（DC Compute）业务收入将比市场一致预期高出 20%。此前因 HBM4 相关问题而推迟的 Rubin 平台，如今随着相关问题得到解决以及前端晶圆供应能力提升，预计将在今年下半年迎来大规模放量。与部分卖方分析师倾向于设定较为保守、便于公司「超预期」的盈利预测不同，SemiAnalysis 的预测基于覆盖整个供应链的深入研究，包括但不限于材料、晶圆制造、零部件、服务器整机厂商，以及超大规模云服务商（Hyperscalers）和前沿 AI 实验室的最新动态。关于英伟达，以及 Broadcom、AMD、MediaTek 和 Marvell 等 AI 芯片企业的相关洞察，均整合在其 Accelerator Model 与 HBM Model 模型中。

6月30日，A股上半年收官，截至收盘，沪深京三市年内上涨个股1695只。个股累计涨幅在1000%以上有4只，分别是联讯仪器（2736.26%）、C臻宝（1448.72%）、大普微（1329.47%）、长进光子（1009.08%），所属行业分别为通用设备、半导体、半导体、通信设备。个股累计涨幅在100%及以上的共有377只。

6月30日，据OnchainLens监测，以太坊基金会已通过Lido质押了4938枚ETH（价值786万美元），并且可能会质押更多。

6月30日，欧洲央行首席经济学家连恩表示，随着能源企业和各国政府重建库存，油价可能会维持在高于战前水平的位置。过去一周，布伦特原油价格已回落至战前水平，但连恩在欧洲央行论坛期间表示，出于补充库存目的的石油需求可能会使油价保持高位，并推高通胀。“从我们的角度来看，我们非常欢迎看到油价下跌。但就整体通胀推力而言，油价可能在未来几年内持续高于战前水平，这本质上会给经济带来推高成本的压力。”他说道。

6月30日，根据数据提供商Quick调查的经济学家的预期，将于周三公布的日本央行短观企业景气度调查预计将显示略有恶化，但在很大程度上未受中东冲突负面影响的波及。衡量大型制造商景气度的扩散指数在6月份的调查中预计为正16，而3月份为正17。瑞穗证券经济学家片木亮介表示：“虽然由于伊朗局势导致的资源价格飙升和供应短缺，材料行业的企业景气度被认为有所恶化，但得益于强劲的半导体相关需求，加工行业的景气度可能有所改善。”

6月30日，瑞穗证券经济学家片木亮介表示，即将公布的日本央行短观调查可能会显示企业通胀预期进一步上调。他说，鉴于自3月份的上次调查以来油价一直处于高位，企业可能会在6月份的报告中上调价格预期。他补充说，如果发生这种情况，可能会加剧日本央行对基本通胀率可能超过该行2%目标的担忧。在3月份的调查中，企业表示预计未来一年的整体价格将上涨2.6%，高于先前公布的上涨2.4%的预测。

6月30日，现货白银日内涨幅扩大至2%，报59.46美元/盎司。

6月30日，据《日本经济新闻》6月30日消息，日本总务省日前推进了一项旨在资助本土企业发展手机直连卫星通信的专项事业。据悉，该项目的资助对象预计将锁定为日本乐天（Rakuten）集团联盟。 报道说，日本政府将在3年内累计提供1500亿日元（约合人民币63亿元）的资金，用于支持卫星发射等项目。从经济安全的角度出发，此举意在摆脱在该领域对海外技术的依赖。

6月30日，沪深两市成交额连续第12个交易日突破3万亿元。

6月30日，据CoinDesk报道，随着欧盟《加密资产市场条例》（MiCA）7月1日截止日期临近，未获授权的加密公司将被禁止继续为欧盟客户提供服务，加密企业正将目光更密切地投向阿联酋。迪拜NeosLegal律师事务所律师Irina Heaver表示，随着企业评估在欧盟获取授权的成本、时间和不确定性，来自欧洲创始人的咨询量已大幅上升。其律所目前每周收到超过120份来自有意在阿联酋设立业务的企业和创始人的咨询，其中约一半来自欧洲，包括西班牙、意大利、德国，以及MiCA范围之外的瑞士和英国。 Heaver指出，人才和税收流失将伴随企业外流，而阿联酋凭借专为数字资产设计的监管框架以及数天即可完成公司设立的高效流程，正吸引企业迁入，并可由此触达亚洲、北非及全球南方约40亿潜在客户的市场。她表示，欧洲可能已错失这一机遇。

据动察 Beating 监测，AI 编程公司 Cognition 发布了用于智能体编程的混合模型架构 Devin Fusion。该系统通过两个核心设计实现前沿模型的性能与更低成本的平衡：首先是「副手（Sidekick）」机制，让经济的小模型智能体与前沿大模型智能体并行，大模型保留规划、需求澄清和最终审查的「判断权」，而代码探索、测试、格式校验等「体力活」则分派给小模型，双方各自维护独立的缓存上下文以避免昂贵的缓存失效开销；其次是动态路由，在会话中根据任务演进动态调整模型，并选择在上下文压缩时切换，以实现「零成本」模型升级。测试表明，在衡量代码正确性与质量的 FrontierCode 基准测试中，Devin Fusion 在维持前沿模型性能的前提下，使 GPT-5.5 和 Opus 4.8 级别模型的开发成本平均降低 35%；若配合 Fable 5 使用，成本可降低 41%（注：受美国政府指令影响，Fable 5 访问已于 2026 年 6 月 12 日被暂停，此降幅基于历史测试数据）。在内部开发中，团队最终合并的 PR 有 88% 完全由 Fusion 自动路由驱动。然而，当任务极度依赖复杂的微妙开发意图与主观判断（如涉及 React/Redux 的多文件跨功能开发）时，过度委托会导致表现显著下降，得分从 54 跌至 27。

6月30日，德意志银行利率策略师修正了对两年期和10年期美国国债收益率的年底预测。他们的最新预测显示，两年期美债收益率年底将达到4.30%，比此前设定的预测高出35个基点。他们还将对10年期美债收益率的预测上调至4.80%，较先前预测上调了10个基点。此次修正反映了德意志银行经济学家对美联储今年将加息两次、每次25个基点的最新展望。

据动察 Beating 监测，Meta 正在严格限制其应用 AI 工程团队使用 Anthropic 的 Claude Code和 OpenAI 的 Codex，甚至曾要求暂停部分相关任务以强化合规审查。Meta 担忧员工过度依赖外部工具开发内部替代品，导致竞品模型的输出渗入自身的训练数据中。这种「模型蒸馏」的做法可能会违反竞品的服务条款，引发与合作伙伴的严重冲突。目前，Meta 仅允许员工将外部 AI 用于设置工作流、整理代码和构建测试基础设施等常规工作，且输出必须经人工严格审查；但严禁使用外部模型生成编程挑战来评估其内部模型，也禁止利用外部 AI 寻找代码漏洞或构思测试任务。此举也是 Meta 试图通过推广自研编码助手 MetaCode（前称 DevMate）来重塑内部工具链、控制其高达数十亿美元的内部 AI 运营成本努力之一。