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如果我们可以重新理解 Quant Developer。 这并不只是思想实验。 Jane Street 2026 年公开的研究方向包括机器学习、编程语言、编译器、ASIC、FPGA、分布式 shared log、incremental computation、查询优化、分布式存储和形式化验证，而Citadel GQS 则把实时数据、HFT 执行和低延迟 ML 推理放进了同一个 Quantitative Research Engineer 岗位。 再次强调，市场是一个高维、受驱动、耗散的非平衡系统。 订单持续进入、撤销、成交，信息、资本和风险不断注入，异质的参与者相互作用，系统几乎从未达到平衡。 当看到Jane Street 把 graph-structured、incremental computation 列为长期研究方向，我想这是一个值得认真理解的信号。 如果我们发现研究对象持续变化时，计算本身或许也需要围绕变化来组织。 一条报价更新，并不意味着整个市场都需要被重新计算。 它首先改变某些局部状态，再沿着依赖关系，影响相关资产的估值、组合的风险暴露，以及尚未成交的订单。 如果把这些计算关系展开，我们会看到数据连接特征，特征连接预测，预测连接决策，决策通过成交与持仓，反馈到下一轮计算。 这里必须区分两件事。 计算图中的依赖关系，不自动等于市场中的因果关系。但只要我们能够明确哪些结果依赖哪些输入，就有机会在新事件到来时，只更新受到影响的部分。 这正是 incremental computation 最吸引我的地方，它让计算资源跟随变化分配。困难的问题也随之浮现。哪些状态已经过期，筛选必须更新的传播，可以合并的计算。我们开始寻找，在并发和异步执行中，如何避免把不同时间的市场状态拼成一个从未真实存在过的世界？ 于是，延迟就不再止于程序运行了多少微秒。判断抵达市场时，你应该着眼于支撑判断的那个市场是否仍然存在。 想想吧，一个离线表现出色的模型，如果依赖陈旧的数据、无法承受行情突发时的排队，或者不能及时更新风险状态，那么它在回测中发现的信息优势，可能在执行之前就已经消失。 因此，Quant Developer 的工作可以被理解为，他们需要在有限的时间、算力和通信预算内，维护一个足够及时、足够一致、能够用于行动的市场内部模型。 编译器、分布式系统、硬件加速和形式化验证，开始汇聚到同一个问题上。 编译器决定计算如何被表达和执行； 分布式系统决定不同节点如何组织事件与状态； 硬件决定数据移动和运算的成本；形式化方法则帮助我们检查，某些关键约束是否会在复杂的执行路径中被破坏。 这些工作共同决定一个数学上的预测，试图成为现实中的有效决策。 而非平衡系统的视角，提供了一组进一步追问的方向：外部事件，内部状态，反馈是抑制还是放大扰动，输入速度和处理能力的关系对于系统的影响。 当然，市场是耗散系统本身并不会自动产生 Alpha。我想，我们只有把这种直觉落实为可观测的变量、明确的机制和能够被数据推翻的预测，它才开始具有研究价值。 它确实改变了我们看待这个职业的方式。 Quant Developer 所构建的一直是一个嵌入市场之中的实时决策系统。 这个系统观察市场，也通过自己的行动改变市场：它必须在变化尚未结束时做出判断，在信息尚不完整时承担后果。

2. 核心交易层：Uniswap + Lighter Uniswap Robinhood Chain上线即接入的头部DEX。 部署专用AMM，作为公共流动性层，承接Stock Tokens现货交易和DeFi组合。 协议本身成熟，TVL和交易量在行业里领先，属于链上基础盘之一。 Lighter ZK架构的去中心化永续+现货交易所。 Robinhood Chain官方perps合作方，已接入Robinhood Wallet。 USDG以及部分Stock Tokens可作为抵押品。 与Robinhood有收入分成安排，并向社区承诺过约1100万美元量级的LIT激励（Wallet端交易积分更高）。 优势是低延迟和机构向产品形态；风险是永续赛道竞争激烈，且部分司法辖区（含美国等）使用受限。 这两家基本构成当前Chain上最核心的现货+永续交易底座。

我讲讲一个很有意思的思考，英伟达这次5000亿的第三方AI算力融资平台，十分利好于它的亲儿子们，尤其是新云☁️， $NBIS ，我讲讲其中的逻辑！🧐 黄老板的四大战略布局： 1️⃣ 拆除“资本壁垒”，将超级云的ASIC防线撕开缺口 像微软（Azure）、亚马逊（AWS）、谷歌（GCP）这样的传统 Big Tech，拥有源源不断的自由现金流，能够自筹资金推进定制化 ASIC 芯片，比如 Trainium、Inferentia、TPU、Maia。 假如任由传统云厂商持续侵蚀，那些独立 AI 实验室与新云将面临高昂的硬件采购成本，以及高借贷利率下，难以生存，最终会被竞争挤压掉。英伟达通过撬动华尔街的私有信贷，直接武装了新云，打破了这堵墙，让算力买方市场始终保持多元化，同时也保障了英伟达机柜的可持续性采购！ 2️⃣将英伟达GPU 赋予硬通货属性，可资产抵押 正常情况下，传统金融机构不敢轻易出借大额资金购买定制 ASIC，因为一旦债务人违约，特定软件栈绑定的 ASIC芯片，离开特定系统就是一堆废铁。 但英伟达的 GPU 凭借强大的 CUDA 生态系统，实现了极强的跨模型、跨客户、跨工作负载的可调配性与流动性。这种“强通用性 + 极高二级市场租金”的特征，使其可以像商业地产、民航客机或收费公路一样被打包作为贷款抵押物，相当于把GPU打包成了金融衍生品！ 3️⃣供应商融资的终极演进：资产负债表的“降维打击” 通过提供残值担保和联合信贷协议，英伟达把自身的绝高评级信誉直接做成撬动资本的杠杆。这与汽车公司通过旗下汽车金融公司拉动新车销量的模式一毛一样，英伟达用华尔街的低息资金来贷给自己的客户，客户拿到钱买英伟达的芯片，英伟达实现锁定业绩与出货量，从而形成极其闭环的“算力金融飞轮”。 4️⃣对冲下沉周期的“流动性黑洞” 对于数据中心建设和硬件更新而言，最大的风险是流转周期短与硬件贬值。通过资本巨头的“长期低成本资金包”，将原本需要短期结清的CapEx转变为摊薄在 5–15 年周期的长期资产融资。这极大平滑了下游新云客户的现金流压力。 📝为什么这对新云是极大的利好？ 以CoreWeave、Nebius 等新云举例，传统旧模式下，这些公司因缺乏大型科技公司的信贷评级，在传统高收益债券市场去借款，可能承受 9%–12% 甚至更高的借贷利率，或者采用股票定增，但又面临股权被过度稀释的风险。 而英伟达爸爸提供的新模式，由于有5000亿第三方的信贷额度，新云可以直接利用已部署的 GPU 集群和已签订的机构合同做资产证券化，类似ABS，将融资成本拉低 200~500 个基点。 这种模式的好处，就是可以实现用资产养资产，类似房贷一样，可以做到以租抵贷，这样就大幅提高了资本利用效率，同时也可以实现高速扩张，新云厂家可以更快的周期下订单、锁机柜、建数据中心。这使得独立新云在面对四大云厂商的机房排期垄断时，拥有了争夺大模型独角兽客户的核心竞争力。 综合来看，这里面最受益的肯定是 Nebius（ $NBIS），英伟达直接持有 Nebius 9.3% 的股份，相当于英伟达算力矩阵中的“亲儿子”级的新云提供商。而且它的技术也十分牛X，区别于传统杂乱的云厂商业务，它专攻AI大模型训练和推理场景，提供高性能 InfiniBand 互联与极低延迟的物理环境。 继续HOLD $NBIS，坐等大空头Michael Burry 爆仓🧐 本文由 @binancezh 赞助，「币安买美股：全球资产，零秒时差，一键即达」！

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搞硬核开发、玩无人机或折腾物联网的兄弟看过来，还在花大几百块买专门的数传模块？这有个十几块钱就能搞定低延迟无线通讯的极客平替方案。 扒到一个非常实用的开源项目：DroneBridge/ESP32。简单来说，它能直接把白菜价的 ESP32 芯片变成一个安全、透明的无线透传桥接器，专治各种远距离数据传输痛点。 这个项目为什么值得看？ 1️⃣ 协议通吃：原生支持 MAVLink、MSP、LTM 等，不管你是玩 PX4/ArduPilot 飞控，还是 Betaflight，甚至自己写的私有协议，都能无缝接入，直接透传。 2️⃣ 解锁 ESP-NOW：除了普通 WiFi，重点是支持 ESP-NOW 协议。懂的都懂，这玩意无连接开销，延迟极低，抗干扰强，通信距离还比普通 WiFi 远，拿来搞数传简直绝配。 3️⃣ 开箱即用：自带 Web UI 配置界面，支持双向通信和参数修改。不用苦哈哈地去敲底层配网代码，几分钟就能连通你的底层硬件和上位机控制端。 这项目简直是硬件独立开发者、DIY 创客和 FPV 玩家的福音。与其花冤枉钱买高溢价的数传电台，不如用买杯咖啡的钱搞个 ESP32 板子自己刷。 哪怕你现在不飞无人机，以后只要你的项目里涉及“单片机 + 低延迟无线数据透传”，这套开源代码都绝对值得收藏备用。想折腾硬件通讯的，冲一下。 🔗 官方开源仓库：

离谱了，苹果强制锁死的同账号限制，直接被开源大佬一脚踢开！花几百块买 Duet 当副屏的兄弟，今天这笔钱可以彻底省下来了。 这个刚冲上热门的开源神器叫 OpenDisplay。它能直接把你闲置吃灰的 iPhone 或 iPad，变成 Mac 物理级原生第二屏幕。项目完全基于 GPL-3.0 协议开源，不需要像苹果官方 Sidecar 那样必须登录同一个 Apple ID。没有云端中间商，纯粹的极客本地实现。 🔥 核心爆点： 🖥️ 物理级原生副屏：不是镜像投屏！Mac 把它当亲生显示器，跨屏拖拽窗口极其丝滑。 ⚡️ 极限低延迟 + 满血画质：支持 USB 和 WiFi 双模，H.264 解码，Retina 像素点对点直出。 👆 硬核触控支持：完美支持点按、拖拽和双指滚动，直接让你的 Mac 变触屏机。 🆓 白嫖党狂喜：无内购、无广告，完爆高价付费软件，连你的隐私数据都不屑于收集。 🔗 GitHub 源码库： 🔗 官网直达：

一边是海水一边是火焰。Meta暴涨，半导体硬件大跌。如何解读背后的机遇、市场的误读以及风险？ $META 暴涨拉升因为要转型云服务商二房东出租多余算力。1GW目前能租200亿年收入按85%运营利润，每股净利润$5，提升EPS预期超过15%。 现在Meta总算力明年20GW，AI算力13GW，拿一半多余的出来，股价还不暴涨？做白日梦都不能这么笑醒的。怎么看？ 算力多余了，AI Capex投资第一个信号，市场先跑为快，肯定半导体硬件大跌。但是首先简单批判一下。小扎这种干啥啥不行套路，不是说整体算力多余。 这种小作文上季度财报小扎就已经透露了，算力建多了，可能拿出来卖。资本市场也在惩罚他一路忽悠从元宇宙到AI自己模型的干啥啥不行。然后资本开支ai capex 还增长近1500亿/年，和Google，亚马逊和微软不一样，都是自用没有云服务收入，自然股价和估值都不行。 现在作为投机份子，第一个说算力多余要转型，那么市场第一时间暴涨“奖励”他肯定AI capex 不加投资，还能把多余资产利用产生现金流，转型云服务商，当然这种假设是合理。 但是Google目前限制Meta使用 Gemini 模型，因为 Meta 需要的计算能力超过 Google 能提供的规模。 这说明Meta出租算力不等于AI算力需求崩了。 而是在于Meta自己管理筹划和错配，不是谁都能搞好云服务商的，这背后新的业务需要真正的高效匹配/低延迟/服务顶级模型/每GW的token/长期客户生态锁定。 可以理解为Meta自己多余的员工宿舍，想卖出真的服务型顶级公寓的租赁价，可能么？ 当然对于简单粗暴靠出租GPU挣钱的云服务商边际利润竞争大。但是真正市场缺的的是一个AI云服务商的“整体生态软服务”。 大概率是Meta自己算力部署特别是训练阶段冗余了，这个完全可以预测出，看看他模型开发啥也不是。然后服务自己广告方面的推理阶段算力，干不过Google的高效，多余了算力出来卖还能吹一个云服务商转型故事。 当然对于Meta业绩收入肯定有提高，但是不要过于乐观，特别是他那个多余算力买不出什么高价，真正市场稀缺的反而是一个结构性故事。 最稀缺的不是 GPU，而是可用适配、低延迟满负荷、可计费能形成客户锁定的推理产能和云服务商的管理能力。不是谁想进就进的。 对于客户安全合规长期性承诺，稳定高效最重要，不是你觉得多余算力想卖就卖。当然这种都抢着买的话，难道不是说市场对于AI云服务需求巨大么？高毛利吸引新玩家。 对于小扎就是投机份子，刚和几家neocloud签了大单，看到SpaceX卖算力挣钱，然后还能讲故事拉股价，就开始放风忽悠市场了。 详细的云服务/半导体硬件分析 我稍后有时间系统解读这个事件性的重大冲击 $GOOG $MSFT $AMZN $INTC $MU $SOXX $NBIS $SPCX

MacBook Pro 涨到 56000 一台了😂，幸亏我买的早，前两个周又给我媳妇儿买了一台更贵的 因为 128G 内存是本地跑 70B 模型的硬门槛。好处是隐私、低延迟、断网也能用，云端 API 再便宜也补不了这三个坑 贵是真贵，但数据不出门这一条，很多场景就没替代品。存储和 AI 的账就这么算出来了。买不买另说，看懂为啥涨，值。