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在阿里云购买2核2G的轻量服务器，服务器实际内存为1.676G，因为云服务器是虚拟化技术，宿主机虚拟化本身要吃掉一小部分内存，这部分损耗不会给用户提供任何补偿。

我怀疑我本地的电信局在搞鬼，故意限制和劣化本地个人用户的海外访问，我现在ping国外任何一个网站，比如speedtest，都会出现丢包情况，但我用阿里云购买的本地云服务器，去ping speedtest，就没有丢包情况，怀疑电信局故意劣化本地个人客户，把线路资源都送给企业客户了。

卧槽，真的怀疑黄果短剧就是用MiniMax H3 模型跑的！ 我给大家测试了结果，如果需要跑 MiniMax H3 的云服务器，我强烈推荐 Google Colab ，因为60 多 G 的模型几十秒就下载完成了。效果看打码图 如果你不会用，可以看看我的分享地址，看看效果，还不会玩的，评论区留言……

#超低价服务器# 腾讯云推出双 11 秒杀活动，整点可秒杀超特惠服务器。 秒杀地址： 轻量 2 核 2G 内存 5M 带宽：59 元 / 1 年 轻量 2 核 4G 内存 5M 带宽：88 元 / 1 年 轻量 2 核 2G 内存 5M 带宽：199 元 / 3 年 轻量 2 核 4G 内存 5M 带宽：438 元 / 3 年 海外：轻量 2 核 2G 内存 20M 带宽：99 元 / 1 年 99 元这款不划算，可以在其他活动里获得 30M 带宽： (位于业务出海下的境外云服务器里，记得切换为Linux) 海外：轻量 2 核 2G 内存 20M 带宽 Windows 版：149 元 / 1 年

这篇文章主要从个人经验出发，介绍以太坊主网MEV需要的基础设施选型，包括： - 节点客户端：执行客户端EL、共识客户端CL - 硬件：服务器配置、Location、云服务商 - 开发语言：链下代码及第三方库、链上代码及测试框架 赶紧把答应读者的一些文章写完，不然都要过时了……

现在做个个人小工具或者出海小产品，不建议买云服务器、配环境、折腾 Nginx，纯属自己给自己找罪受。 静态前端直接扔给 Cloudflare Pages，连着 GitHub 推送就能自动构建，全球 CDN 一分钱不收。 后端接口全丢给 Cloudflare Workers，毫秒级冷启动，每天几十万次请求的免费额度根本用不完。 数据库直接上 D1，本质上就是开箱即用的边缘 SQLite，不用自己管连接池，更不用天天提防数据库端口被扫。 用户上传的文件和图片丢进 Cloudflare R2，兼容 S3 协议，出网流量费直接免掉。 验证码和通知邮件接个 Resend，每月 3000 封免费额度，写两行代码直接发，不用自己去伺候邮件服务器折腾解析。 整套全托管组合跑下来，每月几十万次请求直接零账单。 省下买服务器的几十块钱是小事，最爽的是不用半夜被叫醒看日志，也不用操心磁盘满不满。 不用伺候机器，小东西安安静静跑在边缘节点，用到地老天荒也不用掏一分钱。

过去一段时间，只要谈到AI投资，大家最先想到的往往还是英伟达。 但我越来越觉得，如果只盯着一家芯片公司，我们看到的可能只是AI浪潮中最显眼的一部分。训练和运行AI模型，不仅需要GPU，还需要数据中心、电力、云端算力、高速数据传输，以及最终将AI带入现实世界的机器人。 换句话说，AI不是一家公司或一类芯片的故事，而是一场覆盖整条基础设施供应链的长期建设。这也是我开始关注 @reserveprotocol 的原因。下面我想说说Reserve到做了什么？ Reserve围绕去中心化代币基金，也就是DTF来构建产品和基础设施。它通过Ondo Globa Markets的代币化股票，将AI供应链中的不同公司组合成五个链上主题篮子，让符合资格的用户能够分别了解和接触AI建设的不同环节。而且我认为这次产品设计最值得关注的地方，不是简单地把股票搬到链上，而是把原本比较分散的AI基础设施主题，拆解成了五条更容易理解的投资方向。 1. AI Infrastructure（BUILDOUT） BUILDOUT覆盖相对完整的AI硬件和基础设施技术栈。如果把AI产业比作一座正在扩建的城市，BUILDOUT关注的就是修建这座城市所需的各种底层设施，而不是只押注其中一家明星公司。 2. AI Power（POWER） AI运行需要大量电力。数据中心规模越大、模型训练越复杂，电力供应就越重要。我认为，能源是AI讨论中经常被低估的一环。算法可以快速升级，但发电设施、电网接入和长期供电合同并不能在一夜之间完成。POWER关注的正是为AI运行提供能源支持的企业。 3. AI Capacity & Neocloud（NEOCLOUD） NEOCLOUD聚焦将高性能计算资源作为服务提供给客户的企业。不是每家公司都有能力自行购买大量GPU、建设数据中心并维护整套计算基础设施。因此，算力租赁和新型云服务正在成为AI产业链中的重要组成部分。在我看来，这一方向值得关注的原因，是它直接连接了算力供给与企业的实际AI需求。 4. AI Photonics（PHOTON） AI不仅需要计算，还需要在芯片、服务器和数据中心之间快速传输大量数据。PHOTON关注的是光子技术和高速数据传输，也就是帮助数据高效流动的光学层。 很多人关注一块芯片能算多快，但我认为，芯片之间能否高效交换数据，同样可能影响整个AI系统的性能。 5. Robotics（ROBOTS） ROBOTS关注AI从数字世界进入物理世界的过程，包括机器人、自动化设备及相关产业链。如果说大语言模型让我们看到了AI理解和生成信息的能力，那么机器人代表的就是AI感知环境、作出判断并执行现实任务的可能性。这也许是五个方向中最直观、同时最具想象空间的一条主线。 了解了上面5个方向，接下来说下我怎么看这次机会。 我认为，Reserve AI DTF最值得讨论的地方，是它把AI交易从猜下一家明星公司，转向了观察哪些基础设施正在真实建设。市场情绪可以在一个月内发生很大的变化，但已经签署的数据中心建设计划、电力合同和芯片订单，这属于持续数年的商业承诺，而这些基础设施支出不一定会因为市场短期下跌而立即停止。因此，把基础设施建设看作观察AI产业一个重要指标，我认为是很有必要的，而不是只关注短期价格和社交媒体热度。当然这些并不意味着基础设施相关资产不会下跌，也不能说明AI DTF能够完全规避市场的波动风险。我的观点是：市场情绪和产业建设不总是同步的，而这种差异本身会有一些只得研究的地方。 现在想想，在过去，想在链上通过单一篮子覆盖这些主题并不容易。而Reserve让这个方向开始具备更清晰的产品结构，也更适合让人去找到合适自己的方向并且找到适合自己的产品标的。 最后如果让你从AI基础设施中选择一个未来几年最值得研究的方向，你会选哪一个？ 是AI芯片和硬件、电力、云端算力、光子技术，还是机器人？ 我自己会特别关注电力和算力服务。原因很简单：无论最终由哪一家模型公司胜出，AI系统都需要持续消耗算力和能源。但这只是我的观察，并不代表这些方向一定会获得更好的市场表现。 但是我肯定会持续关注 @reserveprotocol 带来的一些优质资产和设施，对于我来说确实降低了研究传统资产的门槛。

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