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盘点下全球存储板块的股票和etf 存储板块主要分为存储芯片（DRAM/HBM/NAND） + 硬盘 / SSD / 存储设备 + 企业存储软件 / 云存储 等 一、存储芯片的核心个股 1、 $MU 美光科技：全球三大DRAM （内存）之一，同时做 NAND（闪存）、HBM （高带宽内存） 核心业务：DRAM+NAND+HBM ，美正股唯一纯内存大厂 目前市值 1万亿，股价 900美金 另外全球二大的DRAM （内存）公司是： #三星# ，老大，全品类最强，只在韩国股市主板上市，目前市值约1.4万亿美金，直接买三星电子的股票不方便买，可以买贝莱德旗下的etf $EWY ，这只etf重仓了韩国两大存储半导体巨头：#三星电子# 和 #SK海力士# ； #SK海力士# ：全球第二大DRAM 内存厂商、HBM（AI 高带宽内存）全球第一龙头 ，市值破万亿，也是韩国的公司，可以买港股 07709 #南方2x做多海力士# ； 2、闪迪 SanDisk（SNDK） NAND 闪存龙头，SSD / 存储芯片，2026 年从西部数据分拆独立 总市值 2350亿美金 3、西部数据 Western Digital（WDC） HDD 硬盘、NAND/SSD，企业 + 消费级存储 AI 数据中心 SSD 需求强，与闪迪协同 市值 1800亿美金 4、希捷科技 Seagate（STX） 机械硬盘（HDD）龙头，企业级 / 数据中心硬盘为主 AI 冷存储 / 归档需求稳定，现金流好 市值 1890亿美金 5、慧荣科技 Silicon Motion（SIMO） 全球最大独立SSD 主控芯、NAND 控制芯片公司，AI PC / 服务器存储芯片 （不做闪存 ，只做大脑） 客户：三星 SK海力士 美光 铠侠 西数 金士顿 闪迪 等 2026 年 AI PC 爆发，主控芯片需求大增，年内涨幅强劲 市值 98亿美金 动态PE 36.84倍 6、美国网存 NetApp（NTAP） 美国企业级混合云存储+数据管理龙头，标普500的成分股 定位：卖存储系统+软件+云服务 全球企业级全闪存阵列市占第一，混合云存储的龙头 市值 274亿美金 二、存储核心ETF 1、 $DRAM ：纯存储芯片 ETF 上市：2026-04-02，全球首只纯存储芯片 ETF 持仓（9 只，高度集中）： 美光 MU：26.77% SK 海力士：23.75% 三星电子：18.55% 铠侠、闪迪等 2、 $EWY : EWY 韩国MSCIETF-iShares 贝莱德旗下etf指数 EWY 追踪大中型韩国公司，主要持有 SK 海力士 和 三星电子 ； 3、HK 07709 南方两倍做多海力士 是在港股购买 4、A股 513310 中韩芯片 核心持仓：三星电子 sk海力士 寒武纪 海光信息 北方华创 中芯国际 兆易创新 042700 澜起科技 中微公司 5、A股 港美互联LOF 核心持仓： 台积电 英伟达 闪迪 美光 腾讯 谷歌 阿里巴巴 中海油 博通 微软 我的持仓重点： $mu $DRAM $中韩芯片

6月21日 @binancezh 钱包发布上线Alpha预告 6月22日 @arcium 的 $ARX 上线币安Alpha 6月23日 上午10点Upbit上线现货交易 6月23日 上午11点半币安上线ARX合约交易 整个时间节奏卡的很好，整个实际过程不到48小时 且同时调动是目前行业内最牛逼的两家交易所 这说明了Arcium背后的团队和投资人等（如 Coinbase Ventures、Jump Crypto等）有极强的运营能力和资源 （还有一个Solana官推为了这个项目改了头像） 我之前一直在观察，因为这种项目，肯定会有第二波，而不需要在消息发布后着急追第一波 今天刚有一个回调，最高点跌了一些，目前流通市值6000多万 也许新的介入时机很快就来了 🤔介入理由如下： 1、第一个就是之前的理由，团队等背景都不错 2、市值，如果对比Upbit最近一个月上线的所有项目，这个市值已经相对于比较低了（LIT4亿，MORPHO10亿） 3、空投大方， 在推特搜了搜，空投的确发的多，很多二级的玩家说空投抛压很重 在这部分人洗下车以后，车自然变轻容易拉车 这种项目这种团队不会是一波流 4、未来预期还有一个币安现货预期 事实是哈，据说上了Upbit的，上币安现货就会轻松很多 5、长期叙事性 加密最重要的一个特征就是需要紧跟叙事热点 Arcium叠加了AI + 隐私 + 区块链三大热点 ➡️背景带来运营能力，资源带来流动性，空投带来好口碑，市场预期带来关注度，叙事带来自来流量 这样子的项目，即使在下一波加密大牛市中，也值得一个收藏按钮核心关注，Mark一下，2年后再来看看

6.03梭哈晨报： 这个玩了美股真的不一样，最近的美股真的好恐怖，前有 $ARM 后有 $MRVL ，只想说xdm爽到了吗？ 1. bitcoin:native 跌的太滞后了，直到确认卖出一天后才开始下跌，和美股崩盘式上涨完全不同； 2. ethereum:native 无论如何都得跌的更凶，没有为什么； 3. solana:So11111111111111111111111111111111111111112 只想说终于跌成破烂的样子了； 4.Tom Lee预测：随着企业验证者接管网络控制权，以太坊价格将达25万美元； 被套住了幻觉？ 5.中东局势升温，伊朗向美国船只发射导弹，美军驻科威特和巴林基地遇袭； 鲁比奥：美伊仍在谈，协议何时达成不确定； 6.高盛CEO：市场中的贪婪情绪多于恐惧情绪； 都怕踏空，都在追高； 7.美联储主席沃什任命两名顾问，均为保守派人士； 8.Robinhood 在完成对 WonderFi 的收购后，正式进军加拿大； Robinhood 预告 7 月 2 日发布会，将公布新一代加密金融产品； 9.稳定币脱锚担忧促使纽约和欧盟监管机构进一步靠近； 10.美股三大指数集体收涨，区块链板块普跌； 11.加密货币衍生品交易活动将下滑至2023年底的水平，但美国永久保释金市场出现机遇； 很合理，狗都不玩加密，都去玩美股了，不然加密平台怎么会给你上美股呢； 12.Ethena 选择 Anchorage 作为机构贷款业务拓展中安全的链下抵押品托管方； Coinbase Ventures 首次投资 ENA，Ethena 将与 Coinbase 共同开发链上金融和储蓄产品； 13.CFTC主席寻求撤销与Gemini 500万美元和解； 14.美国参议员桑德斯提议设立AI主权财富基金，拟向头部AI公司征收50%股权税； 有点东西，和收归国产一样的异曲同工之妙； 15.美国交易所运营商因对永续期货风险的担忧而下跌，CBOE全球市场下跌9%； 16.Clarity Act已列入美国参议院立法日程，下一主要程序为参议院全院表决； 17.JackYi ：未来几个月就是加密探底和震荡行情，直到彻底筹码交割和大部分人出场； 老易现在这么牛逼吗，前几天刚割完来着； 18.Ondo 旗下 RWA 永续合约平台 Ondo Perps 将于 6 月 9 日上线； 好家伙，这是唯一的利好了吗？ ethereum:0xfaba6f8e4a5e8ab82f62fe7c39859fa577269be3 ------------- 直到昨天才发现很多币圈兄弟，终于开始对美股感兴趣了，终于被美股的崩盘式上涨折服了，随便怎么买都赚钱的市场，比绞尽脑汁才赚钱的市场，还是好很多的。 #Bitcoin# #Ethereum# #Solana# #Crypto# #Nasdaq#

AMD 宣布用约 82 亿美元收购李飞飞创办的 World Labs，这期是彭博科技节目主持人 Ed Ludlow 对两位当事人的联合采访。一位是 AMD CEO 苏姿丰，AMD 做 CPU 和 GPU，OpenAI、Anthropic、Meta 都是它的大客户。另一位是 World Labs 创始人兼 CEO 李飞飞，她主持建立的 ImageNet 图像数据集是这一轮深度学习浪潮的起点之一。两人聊了为什么要做这笔交易、李飞飞在 AMD 的新角色、开放生态，以及 AI 安全该由谁负责。 交易本身 这是一笔全股票交易，也就是 AMD 用自己的股票而不是现金来付款，对 World Labs 的估值约 82 亿美元，预计年底前完成，还需要监管审批。交易完成后，李飞飞出任 AMD 执行副总裁兼首席科学家，直接向苏姿丰汇报，World Labs 团队将成为 AMD AI 模型团队的核心。 两家公司的关系早就开始了。AMD 是 World Labs 的早期投资方，也给它供芯片。苏姿丰说她从 World Labs 只有几个研究员的时候就在看着这个团队成长。两人也都提到彼此认识多年，私下是朋友。 芯片公司为什么要买模型公司 苏姿丰的理由是，AI 现在还在很早期的阶段，而且越来越明显的是，硬件、软件、系统和模型这几层互相影响，对整条链路理解得越透，造出来的系统就越好。收购 World Labs，一方面是拿到李飞飞聚起来的一批顶尖研究人员，另一方面是让 AMD 对模型未来的发展方向有第一手的判断，反过来指导下一代硬件怎么设计。 李飞飞从模型公司的角度讲了同一件事。World Labs 越做越大，对算力的需求也越来越大；和 AMD 合在一起，模型可以用最前沿的硬件加速训练和推理，硬件团队也能提前看到模型未来的工作方式和需求。她把这叫作 AI 软件和 AI 硬件的“共同进化”。 主持人追问 AMD 是不是要开始卖模型、卖软件。苏姿丰说不会改变商业模式，AMD 仍然是一家平台和解决方案公司，软件是用来支撑硬件的。收购的最终目的是让 AMD 更好地服务那些最大的算力客户，也就是各家模型公司。 World Labs 做到了哪一步 World Labs 成立于 2024 年，到现在两年多，专攻空间智能和物理智能，也就是让 AI 理解和生成三维世界、懂得物理规律，这类模型通常叫“世界模型”。李飞飞说，他们想做的是语言模型之外的方向，因为创作者、设计师、教育、医疗都有这方面的需求，机器人技术也快要迎来爆发。 公司目前已经发布了两代模型，先是 Marble，然后是最新的 Atlas。李飞飞介绍 Atlas 是一个多模态的“全能模型”，能生成高质量的画面，同时保持三维和四维（三维空间加上时间）上的一致性，摄像机和智能体可以在它生成的世界里移动和交互。 团队也在扩张。World Labs 最近收购了 SceniX，这家公司做出了一套机器人仿真工作流程，以及训练机器人控制策略的模型，由此给 World Labs 补上了机器人方向的人才。 李飞飞为什么选择加入 AMD 苏姿丰说她给李飞飞的说法是“加入全世界最令人兴奋的 AI 公司”。李飞飞的作用也不只限于 World Labs 团队。苏姿丰说 AI 没有一种方案能通吃，除了大家熟悉的云端 CPU、GPU，物理 AI、机器人、从云端到边缘设备再到个人电脑的端到端 AI，都是 AMD 未来三到十年要重点增长的方向，而这些正好是 World Labs 擅长的领域。 World Labs 今年早些时候刚融过一大笔钱，发展势头也不错，主持人问李飞飞是否考虑过别的出路。她说公司从一开始就以使命为导向，这件事的关键在于双方的愿景是否一致，和有哪些选择关系不大。在她看来，这次合并会是“一加一大于二”，接着她笑着补了一句，AMD 显然比 World Labs 大得多。 至于加入后会不会只做空间智能，李飞飞说两人还没来得及细谈所有计划，World Labs 正在做的工作会继续，但她预计研究方向会扩大、节奏会加快。 开放生态与可选择性 苏姿丰说，AI 未来会同时有开源模型和闭源模型、大模型和小模型，它们跑在不同的硬件上，这一直是 AMD 规划高性能计算和 AI 产品线的前提。她和企业的 CEO、CIO 聊下来，没有人愿意被锁死在某一家的硬件或软件生态里，大家都想在不同时候挑最合适的。所以 AMD 会继续押注开放生态，她和李飞飞也讨论过怎样用 World Labs 已有的成果推动开源生态。 李飞飞补充说，现代 AI 的发展离不开开放。从科学界公开分享神经网络算法，到她自己做的 ImageNet，这个首批开放的大规模数据集就是现代 AI 革命的推动力之一。开放生态能让不同的发现、创新和创业机会互相促进。 AI 安全该由谁负责 主持人提到当前的一个争论：模型能力的进步速度超过了安全和对齐研究的进步速度。苏姿丰说这件事上“没有可选项”，技术必须好，也必须安全。她拿芯片行业做例子：最高性能的处理器在设计时就要把安全和数据保密作为优先事项来考虑，AI 行业也需要把安全放到同样的位置。她说自己是 AI 乐观派，相信行业能建立起合适的流程和防护措施，而且各家应该像硬件行业现在分享安全方面的经验那样，互相分享做法。 主持人进一步问，提供算力的公司对训练是否安全、推理时模型是否按预期行事，要负什么责任。苏姿丰说生态里每一方都要为自己的行为负责。对 AMD 来说，要保证硬件本身安全、按设计运行，模型在上面跑时数据是安全的，还要和模型公司一起处理好软硬件之间的交互。她认为这件事应该由行业主导，但因为 AI 是新东西，各方学习的速度不一样，所以她欢迎更多的行业协作，也欢迎一定程度的第三方评估。 李飞飞说，主持人上周问她监管、第三方评估、前沿实验室自我负责这几种方式该选哪个，她的回答是全都要。她认为 AI 是一项“文明级”的技术，和历史上所有这类技术一样，初衷是让人的生活和工作变得更好，但每项技术都是双刃剑，必须负责任地开发和部署。无论在斯坦福、World Labs 还是现在的 AMD，她都想推动个人、公司、行业和社会四个层面共同承担这份责任。 AMD 的下一步 主持人提到 AMD 市值已经到了 1 万亿美元，苏姿丰近来也多次和美国总统一同公开露面。苏姿丰说 AMD 过去做过好几笔对公司影响很大的收购，World Labs 是下一笔，而且是战略意义很重要的一笔。在她看来，技术如今和经济、国家安全都紧密相关，AMD 有机会真正影响计算的未来走向。 最后主持人请李飞飞预测 AI 下一个重大突破。她没有给具体的技术判断，只说接下来 AMD 和 World Labs 会一起打造未来，而这个未来必须对人类社会和人们的生活有益。苏姿丰在一旁说：“我会让她忙起来的。”

卧槽，Lance赚钱最快的极端失控策略流出来了。 据说他这些年在交易中，总共赚走了超过一个亿美金，相当于是 7 个多亿人民币，《市场奇才》的作者Jack Schwager验证了他的实盘数据，很快就要给他出书。 虽然目前我还没有看到公开的账户数据，但一般自己空口说赚了多少，最多也就是几百万上千万，很少见到有人直接说赚了 7 个亿，所以不一定是假的。 Jack说之后会把他和他的经典交易都记录在书里，还说跟他同时出现在书里的，还有瑞典收入最高的交易员 Qualamagi。 极端失控策略，最核心的东西是期望值。也就是我们做每一笔交易之前，都要判断一下它到底值不值得做。 值不值，主要看三个方面。 第一是胜率，第二是风险大小，第三是收益空间。也就是这个位置反转的概率是不是更高，一旦做错，止损是不是容易设，而且不容易损，价格失控偏离很远后，回收空间的幅度是不是更大。 只有这三方面同时符合，这笔交易才好做。

【社论】分票会死人，合兵能翻盘。 BC省选这几天、温哥华市选这一个月，把同一条规律又演了一遍。 列治文现在最该看的，不是谁海报贴得多，而是谁还在互相拆台。 保守党：先裂开，再合回去，民调立刻跟上来 Findlay当了不到四个月，党团被拆得七零八落：议员出走、开除、另组CentreBC，反对党看起来像一盘散沙。伊比正是冲着这个窗口提前省选。 窗口几乎立刻关上。 Findlay一辞职，Doerkson接临时党魁，出走议员开始回流；选举宣布当天，CentreBC大部分议员又回到保守党旗下。 不是路线突然变香了，是“右边有没有一个能赢的篮子”这个问题，在选民脑子里重新有了答案。 Angus Reid随后给出的数字很直白：已决定加倾向投票者里，保守党43%、新民主党35%。十天前同一家民调还是新民主党领先4个点。反转的核心不是特朗普，而是对提前选举的反感，加上右翼不再公开互撕。选民忠诚度也说明问题：2024年保守党选民八成以上还在，新民主党只剩六成五。 合，不一定赢；不合，几乎必输。 这次民调回升，证明的是后半句。 温哥华：左翼先限候选人，再让出市长位，支持率跟着上去 温哥华走的是另一条整合路径，更早、更刻意。 今年春天，COPE、OneCity、绿党先谈妥：市议会、公园局、教育局限量出人，避免进步派自己把票切碎。夏天快截止时，COPE的Allen、OneCity的Azaroff退出市长战，把票让给绿党的Pete Fry。 Justason 8月31日至9月11日的民调，正好踩在这两人退选之后：已决定选民里，Fry 45%，现任市长沈观健（ABC）30%。同一份调查还显示，市议会前十名里，进步三党占了九席，ABC只剩Kirby-Yung一人挤进前十。 这和省保守党的整合不是同一套剧本，效果却同类： •省保守党是危机后的紧急缝合，先止住出血，再谈形象。 •温哥华左翼是选前设计好的减分票协议，先让出市长位，再把议会名单排开。 两边都证明一件事：在一轮投票、多候选人的制度里，组织纪律比口号值钱。 温哥华市长是单一选区，分票最致命，所以左翼先把市长位收成一个人；市议会是选十人，他们没有并成一个党，但限量出人，等于在名单上做了软整合。 沈观健那边，中间和右边并没有对等整合。TEAM、温哥华自由党、Vote Vancouver仍各自占一块。左翼一收口，现任市长的“渔翁空间”就窄了。 给列治文的启发：现在最像分裂后的温哥华，不像刚缝好的省保守党 列治文这次是Brodie不连任后的开放市长战。正式名单里市长有七人，市议员要选八席、报名五十多人。 六月那份Pallas民调里，未决定接近一半；当时领先的Heed也只有两成，而且那份民调委托方有立场、名单后来也变了，当趋势看可以，当终局看不行。 真正有用的对照是结构，不是某个候选人眼下多领先。 第一，市长位必须先问：同类票会不会自己打死自己。 
温哥华左翼明白，三个进步派市长一起上，等于给沈观健送连任。 列治文中间和建制派如果继续Heed、Loo、Howard、Kang各打各的，最后赢的往往不是“最像自己的那个人”，而是“对手分得更碎的那个人”。 省保守党能把支持率拉回来，第一步不是政策白皮书，是先减少公开出口。 第二，市议会八席是另一套算术，但不能假装没有阵营。
列治文有Conservative、RITE、RCA、Richmond Forward、Advance Richmond、We Are Richmond、Richmond Strong等多条名单。 温哥华进步三党没有合并成一党，但约定了名额上限，民调里他们的人就能挤满前排。 列治文如果每条名单都出满八人，等于把自己的支持者摊成薄片。整合不一定要改党名，可以是限量出人、交叉背书、明确“这八个里先保哪几个”。 第三，整合要赶在选民形成印象之前。 
省保守党是选举令落下前后48小时完成回流，民调才来得及转向。温哥华左翼是提名截止前完成市长让位，Justason才能测到Fry起跳。列治文提前投票10月3日就开始，正式投票10月17日。现在再拖，不是“再观察观察”，是把分票结构写进选票。 第四，合起来还要有一张能被记住的脸。 
Doerkson把人拉回来了，但四成选民还说对他不够了解；Fry能立刻吃到退选红利，因为他本来就是现任议员、名字已经在选票市场里。列治文谁想当那个“整合点”，不能只靠别人退出，得让未决定选民说得出他代表什么。否则合兵只是把分散的低认知，变成集中的低认知。 第五，假整合比不合更危险。 
CentreBC议员回流后，党本身否认正式合并；OneBC仍在右边另开一口。温哥华进步派也只是市长让位加限额，不是一个党。选民吃的是“这回大概不会再自己打自己”，不是“我们从此一家人”。列治文如果只在记者会宣布合作、名单上照样叠床架屋，反弹不会来。 省选和温哥华市选隔一周。列治文选民会先投市政、再投省选，注意力会被切成两半。谁还在自己阵营里养第二、第三个“正统代表”，谁就是在帮对面减门槛。 分票的代价，从来不是理想不够纯粹，而是把决定权交给最会排队的那一方。

牛初无疑，在接下来的一年内，会巨大的波动，满满积攒力量，直至冲到顶峰！ 周而复始 这一轮和之前的轮次有相同的周期，也有不同的地方。 主要不同： 1 Ai的变化 2 Rwa资产上链 3 Hyper带来的回购潮 因此，炒作和叙事的点，愈发清晰 一：Ai在当下的应用，可以找到你链上的隐私，所以，隐私赛道，被加密搞火了，相关的头部Zcach引领了隐私赛道叙事在冲锋。 Zcash 全隐私 Near 半隐私 Sol 不隐私 Near炒的点属于，说做了Eth要做的事儿，随便做协议，但是想隐私就隐私，不想隐私就不隐私！现在做成了收费站。 这是链类的，至于其他的链，现在干的事儿，和之前没区别... 但是最重要的我觉得是Zec可监管，门罗Xmr呢？ 这不是隐私之王？ 我甚至觉得XMR起码应该是比特币1/10的市值！ 虽然我说的但是算个屁 二： 资产上链，美国要做的玩意，还给了五年获免，就是你瞎搞啥就搞呗！ 这个很区块链，我们是来玩区块链的，不是来玩交易所的！ 名牌能看到的是，大资金不相信交易所，尤其是扎针交易所，都去Hyper上玩去了。 民心所向的是，区块链本身就应该在链上玩，而不是在交易所赌。 那就得出来一批基础设施，链上的，就之前纳斯达克那一套，给弄到链上，然后再升级，这块儿要出来好多庞然大物在未来！ Hyper就属于又踩中一个赛道 三 Hyper带来的回购潮，升级后变成了回购销毁潮，一把撕破了之前的这些骗子的伎俩！ 一边释放自己的币去卖，一边回购销毁，币价基本不变，四年收割一次，这些本质都他妈是web2的做法！ 我持币人和公司没有任何关系！ 很他妈的无耻，但是币圈好资产真的太少了。 上一轮，我看到了一个新模式资产，也是销毁类的，买了2M，扔着没管结果昨天看还有0.2M不到，Linea... 真是日了狗了... 算为新模式买单，也从里面学到了一个知识： 新模式，还得应用的起来，这个最关键！ 接下来，做一些可以看到或者未来可以看到的结论： 一 各个链，分红越来越明细。 Polygon就是预测链，Hyper就是合约链。 这玩意已经确定了，要改或者新王登基很难！必定牛市来时越滚越大！ Sol就是土狗链和创新链，老外在刷。Toly心知肚明，扶持谁不扶持谁肚子里门儿清！ Bsc很尴尬，国人带头刷，这块儿，何一是个外行！她最应该维护的人根本不是什么Kol，而是各个微信群的群主！ PancakeSwap 全家桶 占了总交易量的70%.... 真的都是小P子的功劳... Base很尴尬，老板看起来也很无奈... 土狗吧干不过别人，自己又不会做，现在资产上链吧，抢不来人，自己也不舍得拉，但是这个就是变数！ 一旦做起来，会有大增量。 Hood不知道能不能作为Rwa资产链，新赛季Pons真的是带着Robinhood吃麻了... 甚至扶持的Lit也麻了！ 这里有一个观点：Lit不是Hype的龙二！ Lit是Hood的龙一，这个观点一变，估值就会有变！ 最奇葩的是稳定币链看土狗赚钱，眼红别人去做土狗... 不他妈做支付？？？ 想白嫖dev过来做协议吗？ Eth还是老协议，借贷之类的，毕竟除了Btc和Eth，其他的链都有作恶的可能！ 机构不是不想选别的，是他妈没得选！ 所以我觉得这也是王纯这类大佬，大资金只敢拿大饼和eth的原因！ 二 资产上链，这个，我觉得可玩性最多。 1 借贷协议 借贷是所有链 TVL 的第一大头：以太坊 47%、Base 53%、Solana 35%、BSC 33% 未来加上美股等资产上链，这块儿蛋糕会更大！ AAve是大哥，但是Morpho直接不收过路费，直接砍掉所有人一块儿肉... 操！这种就是对别人狠，对自己更狠的人... AAve品牌溢价，Sky叙事太老旧，这个赛道，如果谁有新模式做起来，真的挺好的。 甚至结合一些模式来做，比如销毁机制等，把价值捕捉也能做到升级。毕竟之前的和持币人关系没那么大。 这个，收费吧别人不用你了，不收费吧，不赚钱，毕竟做协议花不了多少钱，主要是技术和品牌建设以及后台。 2 Dex类 这一类，太刺激了.... 交易终端类： 看看Gmgn，Axiom，Fomo，Terminal (PUMP)，Maestro这些的收益，所有人看着都流口水的东西！ 交易终端如果有带模式的出来，技术还硬的话，一定可以干掉很大的市场！！！ 请我们一起等待那一刻的到来，但这一块儿技术不硬不行，还得有背景，一起等！ 纯血Dex类 3 新玩意 比如 chip 这玩意，真他妈的新，是这一轮目前超级性感的叙事，借钱出去买Gpu，然后收租金，这块儿，如果Gpu涨了，能吃到很大，但是，他价值捕捉完了之后，价值不赋予币本身，所以，垃圾！ Fables（PROLOGUE）也是，做股票代币费率，收益也猛的很，但是就是不给代币赋能，日你妈垃圾！这玩意日后会很猛我认为，会非常猛，但是我投票你娘胎呢... 炒作没问题... 有赌之后被收购或者给持币人分钱的... 这玩意，和Risk Curators，BisonFi这种都一球样，赚钱的，要么不发币，要么发了跟散户没关系... 呵呵 4 剩下的还没想到 三 这一大类，就是由Hyper引发的回购热潮 Pons相当于Pump的升级版 要看懂这块儿，就不得不讲历史，并且历史教训告诉我们，一直赚钱不吐出来，觉得自己牛逼的Dev都得死，公司也一样，哪怕垄断，只要利润够，一定有人要把你翘掉！ Pump当年引发热潮，然后其他链开抄，但是Pump属于租地模式，毕业后要给Ray钱，一直给。 Ray做黑社会，pump被收的实在不行了，就自建了pumpswap 当年的屠龙者，现在成为了之前的恶龙，不发空投，天天卖sol。 当Pons出现的时候，直接： 自建发射曲线+多资产配对 结果Uni看不下去他赚钱了，反手自己做了Pools，而后没打过，怕他走pump的路，就直接在9.4买了pons的股份，但是没说咋买的，反正就是买了... 打不过就加入，直接做股东。 Pons相当于上门女婿，自己赚自己的钱，但是赚钱了给老丈人分钱。 不仅如此，毕业后swap的钱，老丈人还允许你自己设置， 至此，结论：Pons的格局已经定了。 未来大概率只有Pons，已经你要自己做，我pools的钱，全部砸给Lp，最厚，我不收这个钱，你除非补贴，要么，你就弄不死我！ 我永远是老大，这就是Uni牛逼的地方！！！ 这也是大资金可以随便干Uni的原因之一！ 平台大，还灵活，有赚钱的协议Pons出现之后直接做一个免费协议放过去做竞品（打不过的原因是他的费率本身设的0.25，根本收入比不过Pons索性不收了），打不过直接买你！ 这就是Rh协议的现状，至于其他的那些，比如 o1，给创作者分的太少，自己留的太多，死吧你！ Pair，有创新，多池子，没意思，鸡肋，死吧... Long，目前看有一点点竞争的，做股票成倍的塞到一个资产里组池子（其实有个几把创新？）。 赚的钱，全部买英伟达的股票，放到自己金库里。持有Ai的人，就可以有权利投票啥的，这他妈有屁用？ 我投票投你给我分钱你给我呢？搞笑 我觉得他们就是死骗子团队，拿散户的钱给自己做金库！ 而且这个家伙命好，正好Meme和Boner都发生在了Long... 如果没有这俩Long的命运应该也挺悲惨的... 还有他现在在做的给机构用的发币模式，也挺牛逼的，这个我觉得是趋势，未来会有机构发币，包括锁仓，分红，质押等一系列，这个做好了，也有大发展！ 也是他打不过Pons的另辟蹊径。 设想一下：未来三五十年，Ai作为基建，英伟达的股票得涨成啥逼样，那Ai的金库，得飞成什么样子，这是这一轮发射台最性感的一面，也是整个链上资产最性感的一面，之前币圈有波动，四年震荡一下子，但是这一次，直接把底层资产改掉了，我直接拿英伟达，美光，海力士.... Ai趋势向上，我的资产就一直向上，诶卧槽，这个是真的屌... 不敢想象这些Meme或者台子的财库未来会有多炸裂... 其他的，没了，嗯，真的没了，整个盘完，资产类就一个能买，Pons 赌的话，再多加一个Meme和Boner 观点和半个月前不变，别的资产都是打流水用的,压根没一点毛用。 接下来观察的是新协议，没有发现的。 然后是Sol，我们的巨型土狗天堂。 Sol真的很牛逼，在没有FTX扶持的情况下，自己还能活的这么好，真不知道是什么高人在... 并且和Zec的合作也这么好，我怀疑Zec就是Sol这帮人买了大量筹码，之前几十块的时候就疯狂喊，纳瓦尔是股东，所以大家喊起来也不怕，也有paypal黑帮撑腰。 Sol上一轮的屠龙者就Pump，但是长大了不认爹，不给大家分钱，大家都是流氓，我是发盘子的，你说了给我钱，你到现在还不给，一直压着我的款... 就真的说不过去了，然后Stonk出来，复刻了Pons在sol上，这个真的很悔恨，100多万市值买的，压根没看，出门玩了个把月，回来一看已经几千万了.... Pump是Sol上唯一： 自建发射曲线+Swap+多资产配对的台子了... 之前傲慢，现在被Stonk整服了之后，开始干活... 之前一直在干fomo，结果也干不过人家... 现在，做发射曲线的：Pump，Ray，Met Pump几乎都是自家干自家的，最强不说啥了，只是没有反哺生态，但实力确实是强，发力起来，还是很可怕，bug是dev的收益分成比例低，和Uni一样的问题，让dev们不愿意过去发盘子。 Ray上最大的就是Stonk Met上最大的就是Ember 感觉跟结盟一样后面俩... 但是，创作者，带点脑子的，都应该去自己收益最高的地方不是，现在sol上，发币收益最高的就是stonk，比pump高了三倍，所以，我觉得，这场仗，还没打完... 还得再看，再等... 然后Bsc的，不想说了，无论是蝴蝶，还是Four... 困了，睡午觉了，明天继续再理思路

“ 币安会客厅 ” 这一期，很荣幸请到"财经女侠"叶檀老师 我们聊了很多大家最近很关心的话题：婚前财产要不要公证？赞成AA 制吗？三金该不该买，感情里能不能谈钱…也聊到叶老师从 2014 年创业到今天，一路走来的心路历程和心态变化 这些内容，完整版出来之后欢迎观看💛 这篇我想先单独整理一个话题，因为它几乎是每个人都在问的：现在到底处在什么周期？该投什么？ 听完叶檀老师的分享，我把她的核心观点整理了出来 一、一个时代在结束，另一个早已开始 如果说现在是康波周期的转折点，那结束的是什么？ 叶檀老师的判断是：互联网时代，正在走向尾声。接棒的是 AI。而且它不是刚刚开始，是早就开始了。 她给了一个信号：在中国整体投资下行的背景下，规划中的 AI 相关基础设施投资是几十万亿级别，年均复合增速在 10% 以上。一枝独秀。 只要到 2030 年的规划不变，社会的财富和资源就会持续向这个方向倾斜。 但她特别强调了一句：这不代表现在投 AI 就一定赚钱。AI 里面也分细分板块，也有波动。 二、中国的周期，被压缩了 从 1978 年到今天，中国用 40 多年走完了制造业、基础行业、信息化。 别人上百年的周期，在中国被大幅压缩。 结果就是：切换极快，也极急剧。 她讲了一个朋友的故事。90 年代在大开发商做区域老总，跟投买了 100 多套房。 放在 2021 年最后一波疯狂之前，这是神话。 但如果一直拿到今天呢？尤其在三四线城市，连出租都难。没有现金流，还要持续投入成本。 资产，立刻变成了负债。 三、财富在换手，人性跟着周期变 同一时期，另一群人的感受完全相反。 一位年轻的高科技企业家，公司刚上市，钱多到不知道怎么花，买房子推倒重建当消遣。 房地产商觉得寒冬，科技企业家觉得遇上了前所未有的好时代。 叶檀老师的总结是：我们看到的是人性的变化，但本质上，是经济周期带来的财富变化，改变了人。 四、中周期：地缘政治正在给行业定价 长周期之外，还有中周期。国际形势的变化，会让某些行业突然特别好。 她举的例子是船舶。 这一轮船舶周期持续得比以往都长。原因很具体：红海航道受阻，船要绕道南非，有的船甚至被扣住动不了。 以前一家航运公司 3 艘船就能周转，现在要 6 艘。 周转周期变长，需要的船更多。从全社会看，这是一种浪费型的、无效的投资。但对船舶行业来说，就是持续的景气。 再看船运保险价格，今天上天，明天落地，根本没法定价。 谁说了算？在社交媒体上发帖的人说了算。这就是现在市场不一样的地方。 五、长周期还在，有一条线从没变过 那是不是长周期不存在了？ 叶檀老师说不是。从 80 年代到现在，有一条主线始终没变：高端制造和高科技的发展。 只要是能赚钱的高科技企业，就能发展得很好。 六、萧条末期，一个极端分化的世界 她也没有回避现实。从制造业投资和就业数据看，现在的经济很差。即便是最好的大学，有些专业的毕业生就业已经很难。 她的判断是：传统制造业和部分消费行业，正处在萧条期的末期，在见底。 但伴随着新力量的出现，会有人很好过，有人很难过。 我们面对的，是一个极端的世界。近在咫尺，冷暖不同。 我的一点理解是， 周期不会告诉你该买什么。但它能告诉你，钱在往哪里流、风险在哪里积累。 房子可以从资产变成负债，一个行业可以因为几发炮弹重新景气。所有"确定"的东西，都有保质期。 叶檀老师在分享中多次强调，每个人擅长的投资工具不同、承担风险的能力也不一样，小额试错、量力而行🤜🏻🔸🤛🏼

为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 微博VibeLab AI 创意赛收官了，一共有 2500 多件原创作品，2.4 亿多话题阅读。很荣幸这次是评委一员，有机会翻看了不少优秀的参赛作品，也转发了其中一部分。 一个直观的感受就是软件开发这种事情，不再需要专业人士了，普通人也能 Vibe 一个工具出来。 所以借这个机会，整理总结一下：为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 一、写代码这件事，门槛和成本都降下来了 写代码以前是程序员的专利，想写个工具，别说学语言框架，搭个环境都费劲的要死，随便一个环境都能把你卡住，像我这样写程序得有很多年的，换个不熟悉的语言，一样也搞不定。 现在借助 AI Agent，门槛一降再降，现在你只要有一个 Agent，会打字或者会语音，都能指挥 Agent 帮你写一个 App 出来。写代码这件事，从以前需要专业技能，到现在变成了语言表达能力。 我自己身上都有明显变化，从以前对 Vibe Coding 的嗤之以鼻，到现在“真香”，每天都大量的在指挥 Agent 帮我写代码。 二、以前的软件，满足不了长尾需求 长尾理论说的是，需求分布是一条长长的尾巴：头部是大多数人共有的需求，尾巴上是无数小众的、个性化的需求。传统软件只能做头部，因为为少量用户单独开发功能，成本上是不合算的。 而且，就算你有个好想法，也很难传递到开发者那里。想象一下一个普通用户的需求要经过的链条： 用户反馈 → 产品经理收集筛选 → 转化成需求文档 → 设计师出设计稿 → 程序员做系统设计 → 编码 → 测试 → 运维部署 每一环都在过滤、都在排优先级。最终大部分普通用户的需求，都被筛选掉了，软件最终只能取最大公约数，做绝大部分人都需要的那部分。 结果就是，市面上的软件很多，但每个人都有一堆“要是能这样就好了”的小需求，从来没有被满足过。 这次 VibeLab 里我印象很深的一个作品是 @机器旁白 做的 SiaoCut 。起因是他看到我做的 BaoCut，很喜欢“转写、像改文稿一样编辑、AI 处理、人工审阅、导出”串成一条工作流的思路，但 BaoCut 只支持 macOS，他是 Windows 用户。放在以前，他只能等我哪天有空做个 Windows 版，或者就此作罢。现在他自己和 AI 一起做了一个，而且不是简单复刻，还在这个过程中想清楚了自己关心的问题：AI 进入剪辑流程后，应该拿到多少数据，能替创作者决定到哪一步。 这就是长尾需求被满足的样子：不需要等别人来做，有需求的人自己就能把它做出来！ 三、Vibe Coding 让成本变低、链条变短 所以以前那种长长的从需求到交付的链条，现在可以缩成简单的几步： 有个想法，让 AI 去设计、制作、部署。 甚至于很多需求根本不需要做成一个有界面的产品。 比如你想每天自动整理某个表格里的待办，或者每周追踪最新的 AI 资讯，这些事让 AI Agent 帮你写个脚本，再让它自己定时调用就行了。 比如 @张铁蕾 开源的 Bridgic Agent 就是这样的作品：输入 /build，描述你的目标，它自己去探路、生成、验证，遇到需要你判断的地方再来问你。做出来的不是一次性跑完的任务，而是可以长期运行、随时修改的工作流。 还有一种更轻的做法：把你的操作流程、经验和偏好写成 Agent Skill，就像一份告诉 AI 怎么做某类事的说明文档，那么以后 Agent 就能按照 Skill 的说明帮你把很多繁琐的事情变成自动化半自动化的操作，大幅提升你的效率。 现在随着 Agent Computer Use（操作电脑）的能力增强，你甚至可以让 AI 观察你操作一遍，然后它自己能把它你的操作录制成 Skill。不需要界面、不用部署，但它确实能替你干活。 四、模型和智能体的能力，一直在变强 现在普通人也能 Vibe Coding，还有一个重要原因是模型能力在变强。 回头看这几年的变化： 最初，像 GitHub Copilot 只能做代码补全，你写一半它提示后半段； 然后，它能根据描述生成一段完整的代码； 后来， Claude Code 能自己在项目里探索，读文件、找上下文，把一个功能完整实现； 现在，主流 Agent 都已经能做设计、写代码，还能帮你操作电脑，打开浏览器自己验证做出来的东西对不对。 模型每上一个台阶，普通人做工具的难度就降一截。VibeLab 期间正好赶上 Kimi K3 发布，很快就有创作者拿它做体检报告工具、做斗地主游戏，还有人把 Claude Code、Qoder、GLM、Kimi K3 混着用。 由此也可以看得出越来越多的人已经不再把 AI 当聊天机器人了，能配合 Agent 把 AI 当干活的工具。 五、变化的还有“做工具”这件事本身的心态 看作品的时候我还注意到一点：很多作品不追求改变世界这种宏大的事，就是想先解决一个具体麻烦。比如说工作流太碎、长辈不听劝、拍照没人帮、看不懂热点，作品的起点都是这样一个一个具体的痛点。 最初微博在设定大赛规则的时候，把赛道拆进职场、生活、视觉、微博这些具体场景，现在看来还挺有道理的，因为这确实能激发人 Vibe 的冲动，想去用 AI 解决生活中的问题。 其实这次参赛的作品也不都是工具。@世界第一裹凉皮 把 32657 位诗人、933857 首诗做成了一个三维宇宙 ；@德里克文 的「华夏博物志」把全国博物馆收进一幅可以点开的中国画 ；@海辛Hyacinth 把三星堆&金沙文物变成了互动场景 。这些作品看起来似乎不像工具那么实用，但让我们看到 Vibe Coding 不只是提效，也可以服务于文化和审美。 以前想做这样的东西，需要一个团队，现在一个人，不需要会写程序，有自己的想法加上 AI 就可以试试看。 最后，如果你也想自己搓一个工具，我的一点建议： 从写一个 Agent Skill 开始。 这是成本最低的方式：不用部署，不用界面，把你希望 AI 帮你做的某类事情写清楚就行。做一次，发现哪里不对，改一改，很快就能用起来。 顺便推荐下我的书《图解 Skill》，也是不错的 Skill 入门书籍。 如果要做网页或者 App，不用一上来就让 AI 把整个东西做完。 建议分步走： 1. 先和 AI 一起讨论需求，把你想要什么说清楚，让它复述一遍，确认理解一致。 2. 先做原型。也就是用模拟数据，只看长什么样、怎么操作，不接真实逻辑。原型的好处是改起来成本低，修改容易，就算推翻重来都很快。 3. 再做 MVP（最小可行产品），只做一个最核心的功能，先做一个小的能跑的东西出来。 4. 再慢慢迭代，有了 MVP 了，能跑起来了，就可以慢慢迭代，一次加一个小功能，AI 能处理的过来，你也验收的过来，日积月累，慢慢会变成成熟的软件。 做完一定要验收。 从头到尾按一个真实用户的路径试一遍，AI 说做完验收完不一定靠谱，还得自己上手用用。 注意安全。 涉及钱、隐私、账号权限的东西要格外小心，拿不准的地方去找专业人士问一下。就像 SiaoCut 的作者给 AI 划定了边界：AI 只拿到任务所需的文本和时间戳，不碰原始媒体，处理完只生成待审建议，最终由人决定。这样的思路值得借鉴。 最后说一句，做出来之后，发出来。 这次 VibeLab 里不少作品原本只是作者电脑里的一个 Demo，发到微博之后被讨论、被转发，有的还上了热搜。对于自己动手做东西的人来说，“作品被看见”是最好激励，也是下一次迭代的开始。

为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 微博VibeLab AI 创意赛收官了，一共有 2500 多件原创作品，2.4 亿多话题阅读。很荣幸这次是评委一员，有机会翻看了不少优秀的参赛作品，也转发了其中一部分。 一个直观的感受就是软件开发这种事情，不再需要专业人士了，普通人也能 Vibe 一个工具出来。 所以借这个机会，整理总结一下：为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 一、写代码这件事，门槛和成本都降下来了 写代码以前是程序员的专利，想写个工具，别说学语言框架，搭个环境都费劲的要死，随便一个环境都能把你卡住，像我这样写程序得有很多年的，换个不熟悉的语言，一样也搞不定。 现在借助 AI Agent，门槛一降再降，现在你只要有一个 Agent，会打字或者会语音，都能指挥 Agent 帮你写一个 App 出来。写代码这件事，从以前需要专业技能，到现在变成了语言表达能力。 我自己身上都有明显变化，从以前对 Vibe Coding 的嗤之以鼻，到现在“真香”，每天都大量的在指挥 Agent 帮我写代码。 二、以前的软件，满足不了长尾需求 长尾理论说的是，需求分布是一条长长的尾巴：头部是大多数人共有的需求，尾巴上是无数小众的、个性化的需求。传统软件只能做头部，因为为少量用户单独开发功能，成本上是不合算的。 而且，就算你有个好想法，也很难传递到开发者那里。想象一下一个普通用户的需求要经过的链条： 用户反馈 → 产品经理收集筛选 → 转化成需求文档 → 设计师出设计稿 → 程序员做系统设计 → 编码 → 测试 → 运维部署 每一环都在过滤、都在排优先级。最终大部分普通用户的需求，都被筛选掉了，软件最终只能取最大公约数，做绝大部分人都需要的那部分。 结果就是，市面上的软件很多，但每个人都有一堆“要是能这样就好了”的小需求，从来没有被满足过。 这次 VibeLab 里我印象很深的一个作品是 @机器旁白 做的 SiaoCut 。起因是他看到我做的 BaoCut，很喜欢“转写、像改文稿一样编辑、AI 处理、人工审阅、导出”串成一条工作流的思路，但 BaoCut 只支持 macOS，他是 Windows 用户。放在以前，他只能等我哪天有空做个 Windows 版，或者就此作罢。现在他自己和 AI 一起做了一个，而且不是简单复刻，还在这个过程中想清楚了自己关心的问题：AI 进入剪辑流程后，应该拿到多少数据，能替创作者决定到哪一步。 这就是长尾需求被满足的样子：不需要等别人来做，有需求的人自己就能把它做出来！ 三、Vibe Coding 让成本变低、链条变短 所以以前那种长长的从需求到交付的链条，现在可以缩成简单的几步： 有个想法，让 AI 去设计、制作、部署。 甚至于很多需求根本不需要做成一个有界面的产品。 比如你想每天自动整理某个表格里的待办，或者每周追踪最新的 AI 资讯，这些事让 AI Agent 帮你写个脚本，再让它自己定时调用就行了。 比如 @张铁蕾 开源的 Bridgic Agent 就是这样的作品：输入 /build，描述你的目标，它自己去探路、生成、验证，遇到需要你判断的地方再来问你。做出来的不是一次性跑完的任务，而是可以长期运行、随时修改的工作流。 还有一种更轻的做法：把你的操作流程、经验和偏好写成 Agent Skill，就像一份告诉 AI 怎么做某类事的说明文档，那么以后 Agent 就能按照 Skill 的说明帮你把很多繁琐的事情变成自动化半自动化的操作，大幅提升你的效率。 现在随着 Agent Computer Use（操作电脑）的能力增强，你甚至可以让 AI 观察你操作一遍，然后它自己能把它你的操作录制成 Skill。不需要界面、不用部署，但它确实能替你干活。 四、模型和智能体的能力，一直在变强 现在普通人也能 Vibe Coding，还有一个重要原因是模型能力在变强。 回头看这几年的变化： 最初，像 GitHub Copilot 只能做代码补全，你写一半它提示后半段； 然后，它能根据描述生成一段完整的代码； 后来， Claude Code 能自己在项目里探索，读文件、找上下文，把一个功能完整实现； 现在，主流 Agent 都已经能做设计、写代码，还能帮你操作电脑，打开浏览器自己验证做出来的东西对不对。 模型每上一个台阶，普通人做工具的难度就降一截。VibeLab 期间正好赶上 Kimi K3 发布，很快就有创作者拿它做体检报告工具、做斗地主游戏，还有人把 Claude Code、Qoder、GLM、Kimi K3 混着用。 由此也可以看得出越来越多的人已经不再把 AI 当聊天机器人了，能配合 Agent 把 AI 当干活的工具。 五、变化的还有“做工具”这件事本身的心态 看作品的时候我还注意到一点：很多作品不追求改变世界这种宏大的事，就是想先解决一个具体麻烦。比如说工作流太碎、长辈不听劝、拍照没人帮、看不懂热点，作品的起点都是这样一个一个具体的痛点。 最初微博在设定大赛规则的时候，把赛道拆进职场、生活、视觉、微博这些具体场景，现在看来还挺有道理的，因为这确实能激发人 Vibe 的冲动，想去用 AI 解决生活中的问题。 其实这次参赛的作品也不都是工具。@世界第一裹凉皮 把 32657 位诗人、933857 首诗做成了一个三维宇宙 ；@德里克文 的「华夏博物志」把全国博物馆收进一幅可以点开的中国画 ；@海辛Hyacinth 把三星堆&金沙文物变成了互动场景 。这些作品看起来似乎不像工具那么实用，但让我们看到 Vibe Coding 不只是提效，也可以服务于文化和审美。 以前想做这样的东西，需要一个团队，现在一个人，不需要会写程序，有自己的想法加上 AI 就可以试试看。 最后，如果你也想自己搓一个工具，我的一点建议： 从写一个 Agent Skill 开始。 这是成本最低的方式：不用部署，不用界面，把你希望 AI 帮你做的某类事情写清楚就行。做一次，发现哪里不对，改一改，很快就能用起来。 顺便推荐下我的书《图解 Skill》，也是不错的 Skill 入门书籍。 如果要做网页或者 App，不用一上来就让 AI 把整个东西做完。 建议分步走： 1. 先和 AI 一起讨论需求，把你想要什么说清楚，让它复述一遍，确认理解一致。 2. 先做原型。也就是用模拟数据，只看长什么样、怎么操作，不接真实逻辑。原型的好处是改起来成本低，修改容易，就算推翻重来都很快。 3. 再做 MVP（最小可行产品），只做一个最核心的功能，先做一个小的能跑的东西出来。 4. 再慢慢迭代，有了 MVP 了，能跑起来了，就可以慢慢迭代，一次加一个小功能，AI 能处理的过来，你也验收的过来，日积月累，慢慢会变成成熟的软件。 做完一定要验收。 从头到尾按一个真实用户的路径试一遍，AI 说做完验收完不一定靠谱，还得自己上手用用。 注意安全。 涉及钱、隐私、账号权限的东西要格外小心，拿不准的地方去找专业人士问一下。就像 SiaoCut 的作者给 AI 划定了边界：AI 只拿到任务所需的文本和时间戳，不碰原始媒体，处理完只生成待审建议，最终由人决定。这样的思路值得借鉴。 最后说一句，做出来之后，发出来。 这次 VibeLab 里不少作品原本只是作者电脑里的一个 Demo，发到微博之后被讨论、被转发，有的还上了热搜。对于自己动手做东西的人来说，“作品被看见”是最好激励，也是下一次迭代的开始。