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太多人爱上了自己 也爱上了做 #AI# 燃料的快感 本老登玩不起了 开始做减法—— 先把电脑减掉 这次去香港出差已经不带电脑了 功能逐渐应拆尽拆 有线耳机 猫王唱机 迷你电子书 青轴键盘得带着 用来安放一个天生打字员狂放的灵魂 #分布式搬砖须轻装上阵#

Coinbase 这两年一直在上RWA项目，最近一口气roadmap 了 3 个项目： 1 个 AI，2 个 RWA。这已经不用分析了： 👉 AI 继续承担流动性入口 👉 RWA 开始承接“真实资产” 很多人还在讨论 AI 能涨多久，但更现实的问题是：链上资产结构正在发生切换。 ✅如果把近期几条趋势叠加来看，这个变化更明显： 🔹AI 算力需求爆发，表面带动了显卡、内存上下游涨价，本质是能源需求爆发； 🔹全球电力供给趋紧，能源价格波动加剧； 🔹中国光伏、储能订单排到两三年后； 👉指向一个核心变量：能源，正在回归为基础定价要素 ✅但这里的关键问题不是“能源重要”，而是：能源资产如何被定价、被流转？ 🔸传统体系下： 🔹电网（垄断结算） 🔹期货市场（机构主导） 🔹PPA（长期合约锁定） 👉 本质特征是：封闭、低流动、全球参与门槛高 ✅所以现在才会出现一条新路线：把能源资产，搬到链上 这其中可以搬的资产有： 🔹光伏电站 → 收益资产 🔹碳 → 可交易资产 🔹分布式电力 → 数据资产 这不是概念，已经有人在干了： 1⃣ 协鑫能源（GCL）把光伏搬到链上（与Pharos深度绑定） 2⃣香港在做充电桩数据上链（朗新 + 蚂蚁链） 本质是：将能源现金流资产，转化为可交易、可流转的链上资产 ✅但RWA的核心瓶颈，一直不在链上。 而在链下： ❌ 资产供给端缺失 ❌ 现金流不可验证 ❌ 缺乏产业背书 👉 这也是大多数RWA项目“有结构、有L1、无资产”的根本原因。 ✅Pharos的路径，恰好切在这个点上。 它不是从“链的性能”出发，而是从“资产端”出发： 1⃣通过绑定协鑫（GCL）这类产业方 2⃣直接引入光伏、电力等现金流资产 3⃣在链上形成原生TVL 这一点卡位非常关键： TVL不是流动性挖矿出来的，而是资产带进来的。 🔸因此，它的估值逻辑也会发生变化： 🔹不是： TPS / 生态规模 🔹而是： 资产规模 × 现金流质量 × 产业资源 🔸换句话说： 🔹大多数公链在解决的是： 链上效率 🔹而 Pharos在解决的是：链下资产的上链入口与定价能力 🔸如果放在当前新公链框架下对比（如 Monad / MegaETH）： 🔹他们优化的是执行层 🔹而 Pharos锁定的是：资产层 + 结算层 这也是为什么它的估值逻辑会更像：金融基础设施 + 产业溢价，而不是一个单纯的技术公链。同时也是为什么资方对他的估值时，给出1B的原因。 ✅总结： 上一轮，链上锚定的是美元（稳定币）； 下一轮，可能开始锚定的是： 具备现金流的真实资产

MIT 俄罗斯方块大楼 MIT“俄罗斯方块大楼”的实现本质上是把整栋楼当作一个低分辨率显示屏：每个窗户对应一个像素，通过在室内安装LED灯或控制灯光开关来实现亮灭与颜色变化；同时搭建一个中央控制系统运行Tetris的游戏逻辑（方块下落、碰撞检测、消行等），再将计算得到的“像素矩阵”通过有线或无线通信同步发送到各个窗户控制节点；玩家在楼外通过控制台输入指令，实时影响游戏进程。整体上，它是一个融合了嵌入式硬件控制、分布式通信和实时图形渲染的工程项目，把虚拟游戏映射到了现实建筑上。 MIT“俄罗斯方块大楼”是由一群匿名的麻省理工学生黑客团队（校园“hacks”文化的一部分）完成的工程挑战。他们大约从2007年前后开始筹备，经历数年设计与测试，最终在2012年4月将Tetris真正搬上Green Building，使整栋楼变成可实时操控的巨型游戏屏幕。

两个月之前我觉得 agent workspace（某种可拓展的分布式计算空间）是主要的问题，所以大家都在做类似的产品，wanman 也是其中之一，现在我越来越觉得动机发生器，也就是 intentware 才是重中之重。从哪里来，往哪里去，会成为拷问无数 agents 的首要问题。

SQLite 竟然被这帮狠人强制“魔改”成了分布式数据库。 今天给兄弟们扒一个 GitHub 上增长巨猛的硬核开源项目：tursodatabase/libsql。它就是 Turso 团队搞出来的 SQLite 开源分支（Fork），彻底打破了 SQLite 只能跑在单机上的限制，GitHub Star 已经刷到 1.3k+，基于 Open Source 协议开源，完全开放贡献。 核心爆点： 开箱即用分布式：原本只能单机跑的 SQLite，现在能像微服务一样跨区域边缘部署。 白嫖党与独立开发狂喜：极度轻量，内存占用极低，云端部署成本直接打成骨折。 嵌入式 WebAssembly：支持 WASI 扩展，直接把代码和数据库塞进同一个进程里跑。 完全兼容 SQLite：不用改一行现有的 SQL 语法，无缝无痛直接迁移。 平时搞独立开发、本地工具开发，或者嫌 PostgreSQL / MySQL 太重、托管费太贵的兄弟，直接闭眼入。 🔗 项目地址：

新公司要看开张了，牛人请里边看，base上海 技术负责人（CTO ） 职位名称：技术负责人（AI API 中转站 CTO） 工作性质：全职 预期薪资：35,000–55,000 元/月（税前） 职位职责 • 负责公司核心技术架构设计与落地（多模型路由、统一 API 网关、计费系统、Key 管理、负载均衡） • 制定技术选型和稳定性策略，确保 7×24 高可用和低延迟（国内直联 + 海外多上游） • 带领团队进行快速迭代，主导核心功能开发与重构 • 负责安全、风控（Key 防刷、限流、日志脱敏）和合规（发票/合同意识） • 参与上游渠道谈判与技术对接，优化成本与稳定性 • 技术团队管理与 Code Review，构建可扩展的架构体系 任职要求 • 5+ 年大型项目或中台经验，精通后端架构（微服务、分布式系统、数据库优化） • 熟悉 AI/LLM 相关技术栈（OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek 等标准化协议）或有过同类项目经验优先 • 懂计费系统、流量控制、故障演练、监控告警（Prometheus/Grafana） • 熟悉 Redis、Kafka、Kubernetes 或类似高并发基础设施 • 有创业背景或快速成长经历，愿意承担初期所有技术风险与挑战 • 英语阅读能力（海外厂商文档） 优势加分项：有中转站、API 网关、跨境支付或企业 SaaS 经验者优先。 可以发我私信或者邮箱tristania_11@hotmail.com

友情帮转，上海 KONG 放出 Rust 系统开发职位，群里小伙伴问，为什么不写薪资范围？ 我心想，这难道不是好事吗？ 你把自己的期望薪资递过去，他们给不起，那是他们的损失🤭 —- 👇岗位要求，转需 【友情帮转】 Rust 系统开发专家· 上海· KONG — 🚀【上海·极客团队】Kong 核心团队诚招 Rust 系统级开发专家（求扩散/求推荐） 各位 Rust 圈的大佬、伙伴们， 全球最受欢迎的开源 API 网关 Kong 正在为上海研发中心招募 Core Team（核心团队）的系统工程师（Systems Engineer）！ 如果你身在上海（或有意向来上海发展），对底层网络、高性能分布式系统、Async Rust 充满热情，渴望与全球顶尖的开源社区并肩作战，同时向往硅谷风范的国际化技术氛围、不卷、尊重技术的工作环境，这个机会绝对不容错过！ 💡 为什么加入 Kong 上海 Core 团队？ * 硬核技术中心： 上海作为 Kong 的重要研发基地，你将直接参与核心底层功能的研发，而非“边缘支持业务”。 * 全球级影响力： 你的代码将被全球数万家企业和无数开发者在生产环境中使用。 * 纯正外企氛围： 扁平管理，结果导向，拒绝无效加班。提供充足的硬件支持和与全球顶尖工程师直接技术碰撞的机会。 🛠️ 我们需要你做什么？ * 核心设计与实现： 负责 Kong API 管理软件及其底层架构的设计与开发，推进代理（Proxying）、负载均衡（Load Balancing）、数据库支持等核心功能的演进。 * 极致性能优化： 深入系统底层进行 Bug 排查、性能调优和 Low-level 优化。 * 开源社区共建： 与全球开源社区紧密互动，将最新的行业趋势和技术引入 Kong 核心。 * 技术沉淀： 编写高质量的技术文档（在 Kong，工程师自己为产品写 Docs，用技术讲好故事）。 🎯 我们希望你具备： * Rust 硬核实力： 3 年以上 Rust 实际开发经验，对 Async Rust 有深刻理解与实战经验。 * 系统级开发背景： 5 年以上服务端/系统级开发经验，具备设计高并发、高可用、高弹性分布式系统的能力。 * Linux 底层功底： 扎实的 Linux 系统调优、性能分析（Profiling）及网络栈（Networking Stack）知识。 * 网络协议专家： 熟悉 L4/L7 传输与应用层协议。 * 沟通与协作： 良好的英语读写和沟通能力（需要与全球分布式团队协作），强烈的 Owner 意识。 工作地点： 上海（支持线下协作与交流，提供极具竞争力的办公环境）。 ➕ 加分项（Bonus Points）： * 熟悉 Tokio 异步生态或有深入实践。 * 有 Rust 开源社区 贡献经验（PR/Maintainer）。 * 熟悉 NGINX / OpenResty / Kong / LuaJIT 技术栈。 * 对虚拟机底层实现（如 LuaJIT VM、eBPF、WASM）有深入研究。 📬 投递与勾搭方式 如果你就是我们在找的 Rust 隐藏大佬，或者你有合适的朋友推荐，欢迎随时联系！ 工作地点： 上海市中海国际A座 简历直达邮箱：chitty.li@konghq.com （邮件主题建议：姓名 - Rust Systems Engineer - 渠道来源） 官方投递通道：

仅70美元AMD BC250矿板，打造200B参数离线AI主机，性价比碾压消费级显卡 硬件核心优势：显存规格越级 AMD BC250原本是专用挖矿单板，无常规机箱、显卡支架与繁琐PCIe接口，板载直焊16GB GDDR6统一显存。 对比主流游戏卡：显存容量超RTX3060的12GB，与RTX4080持平，体积小巧可直接贴在显示器后方。 依托Ubuntu Server搭配Ollama本地部署框架，整套设备一分钟内就能变身完整离线AI推理终端，模型全部载入本地显存，全程不上传数据至云端，隐私完全可控。 实机模型测试表现 1. 轻量模型Qwen 2.5 7B：模型文件仅5GB，16GB显存完全容纳，内存余量充足，推理流畅无卡顿； ​ 2. 大参数量GPT-OSS 20B：占用13GB显存，剩余空间可稳定承载系统后台进程。 输入专业问题（光计算光学原理相关），模型能以接近人阅读的速度流式输出回答，单块百元级矿板就能实现完整本地推理。 局域网多设备互通，全终端访问AI服务 BC250可独立作为本地AI终端，手机、笔记本、局域网所有设备，都能通过网页端对接Ollama端口，自由切换各类大模型对话。 无论是趣味脑洞提问、生成简易代码逻辑，交互流畅度对标高价商用AI工作站，无需云端账号登录、无调用日志留存。 成本优势：一次性投入，永久免云端费用 该矿板前段时间行情低至70美元，受显存货源收紧、GPU涨价影响，现价接近200美元，长期价值依旧突出。 对比云端推理服务：200B级别大模型云端租用按月持续扣费；而BC250一次性购置，第一次运行模型即回本，不限速、无时长限制、不会向服务商回传任何运算数据。 进阶玩法：多节点AI蜂群集群 单卡只是基础玩法，可将5–12块BC250通过局域网菊花链串联，搭配主控节点组成分布式推理集群。 指令会分发至多块本地模型并行运算，多模型结果交叉校验后再统一输出，一套由百元矿板搭建的低成本“AI算力议会”就此成型。 彻底改写本地AI硬件定价体系 市面上专业本地AI设备起步价高达4199美元，而BC250彻底打破价格壁垒。 放在年初，想要本地流畅跑200亿参数大模型，必须购入高端桌面游戏显卡；如今单张闲置矿板就能实现同等效果，多卡堆叠还能组建机架式分布式算力。 在新一代板载大显存硬件普及、拉低门槛之前，这套低成本离线AI方案极具参考价值。