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前几天跟潘乱和老编辑吃饭，登味超标的开了一下怀旧服，把晚点LatePost在2023年写的「还原字节跳动HR体系」那篇稿子重新讨论了一遍，尤以老编辑的评价甚高——我从来没有见到他这么吹过其他媒体和作者——认为文章的非线性写法非常独特，开创了商业报道的新体裁。 我对老编辑说法的理解未必准确，但确实也能察觉到小晚整个团队在文本训练方面的优越性，并不是纯粹的基于材料的写作，有非常坚定的内在逻辑，同时具有工程化的结构和人文化的感性，可以无视时效性。 昨天更新的「AI抢人大战，批量制造这个时代的流量明星」也是相当具有代表性的例子，AI研究员如同球星那样被开价和交易早就不是新闻了，市面上的同题作文泛滥成灾，但晚点就是能用信息的再组织写出新意、立意，这很厉害。 还是总结一下这篇稿子，对我来说也是一种愉快的练笔： - 在中国，真正能靠个人技能年入过亿的群体，少之又少，以明星艺人为例，在娱乐业最鼎盛的时期，也只有十几个人能够达到这个标准，但在这波大模型热浪里，顶级研究员的身价以史无前例的速度被抬到了以亿为单位的年薪级别，而这批人的总数只有几百人，也就是说，大厂的你争我抢，总盘子其实就这么大，中国最贵的几百号人，就是在这么一个供给严重不足的环境里产生的； - 在ChatGPT发布之后的一年多时间里，因为局势尚不明朗，各家公司投入尚且谨慎，国内AI研究员的收入比较稳定，顶薪也就在百万级人民币，直到2023年底，两家公司打破了「规矩」，一个是DeepSeek开始用高于市场价的扩人，另一个是曾被视为落后半步的字节，通过饱和式投入启动追赶，以2倍薪水涨幅为起价，从月之暗面、阿里、百度、智谱等公司挖人； - 其中标志性的事件是2024年下半年阿里Qwen的核心技术负责人周畅带着竞业协议加入字节，职级从P9跳到4-2（实际上对标P11），千万级人民币的总包，而字节也很快得到了回报，周畅入伙之后，在极短时间内提高了豆包的多模态基模能力，这是抢人大战的关键驱动力，只要找到对的人，就能立竿见影的带来技术进步，事半功倍； - 很重要的是，一个靠谱的Infra专家，最多可以提高50%的算力利用率，考虑到大厂每年几百亿的算力投入，这种效率优化创造的经济收益，要远远胜过那笔薪水开支，一个正确的判断，也能决定模型在几个月内拉开巨大差距，「懂得在哪里划线」的知识价值，变得无比稀缺； - 到了2025年，DeepSeek的爆火让全行业都意识到模型质量的差距本质在于人，于是更多的公司开始加入，推动工资水平继续水涨船高，千万级薪酬包下沉到了普通研究员群体，字节甚至能给应届生开出500万年包，而DeepSeek也把内推奖金提高到了20万，猎头行情更是以月为更新周期，「三月给的价四月就不够用了」； - 但是，当其他大厂都相继启用钞能力后，强如字节也会沦为被掠夺的鱼肉，2025年下半年，腾讯开始盯着字节大模型团队挖人，用的是字节本就很熟悉的方式：工资翻倍，来不来？而且腾讯也兼具策略性，会主攻字节内部面临工资倒挂的老员工，因为位置长期不动，他们没能赶上职级膨胀的春风，于是选择投奔腾讯涨薪的为数不少； - OpenAI的姚顺雨和DeepSeek的郭达雅在前后半年的时间分别拿到过亿年薪加入腾讯和字节——这个数字同时被两家否定了——再次引发行业躁动，两人属于完全不同的样本，姚顺雨是标准的精英路线，从姚班天才到普林斯顿博士，履历辉煌，而郭达雅是完全的本土人才，没有镀金过程，但他们都以极为年轻的年龄，打破了大厂原有的年限体系和汇报关系； - 郭达雅意味着用已有成绩倒推价值也是可以成立的，因为DeepSeek的模型牛逼，所以参与制作这个模型的人同样牛逼，这个逻辑被大厂以实际行动买单了，当郭达雅决定离开DeepSeek时，阿里、腾讯、字节都在第一时间去接触了，包括老板亲自去谈，最后因为字节的投入方向和他的发展预期最吻合，成功签下入职合同； - 骨干的持续流失，给了DeepSeek相当大的压力，梁文锋选择启动融资，给员工手里的期权一个定价机会，对内安抚军心，为了留人，字节设计了豆包虚拟股，以及阳光普照的每人每月最低9万元额外津贴，反倒是已经上市的智谱和MiniMax，因为期权暴涨加上解禁期，不必太操心员工的稳定性； - 横向来看，最近一年里，字节和腾讯的饥渴度是最高的，字节愿意因人设岗，从张一鸣到HR，全都奉行「笼络最聪明的头脑」这一原则，腾讯因为自身的进度原因，被迫成为市场上后出价的那个人，虽然要当冤大头，但对于家大业大的鹅厂储备来说，问题也不大，先去拿字节的offer、再用字节的offer去敲腾讯的门要更多的钱，成了一些研究员的财富密码，有猎头说得很透彻，大厂不怕花钱，是为了把对手能用的人，提前从市面上清掉； - 阿里就比较保守了，Qwen以团队氛围优秀著称，90%的员工都是阿里自己培养的校招生，工作自由度很高，但阿里严格的职级体系，还是对Qwen参与人才争夺制造了障碍，2025年下半年，林俊旸曾让Qwen的研究员主动出去面试，以求得涨薪的机会，避免人才外流，可见有多无奈； - 当给够钱已经不具备稀缺性之后，大厂争取研究员的技巧也开始转向软实力，比如扎克伯格会把Meta想挖的人请到自家别墅吃饭，用「真诚」作为必杀技，张一鸣也会亲自去和自己看上的论文作者见面谈话，Anthropic之所以成为研究员离职率最低的AI公司，是因为它被公认为文化建设独树一帜，老板本身就是一种信仰； - 研究员之间的竞争必然激烈，以前抬高身价的方式是发论文，后来各家公司发现只要发完论文就会让作者接到的猎头电话直线上升，又不太乐意让研究员「抛头露面」了，但是上有政策、下有对策，研究员们也很灵活，不让发论文，那就去上播客、发推特、做小红书，总之就是加强主动「营业」，持续的获取个人流量，确保在需要的时刻能被看见； - 为了对得起高薪待遇，同时防止掉队，这几百个顶级研究员普遍睡眠不足、高压工作，即便没有KPI和OKR，他们也会自己驱动自己，就像从小到大的做题路径，这是天才避免泯然众人的唯一出路，「这个行业最终会变成，前5%的人拿着从前10倍的工资，干着100个人的活。」

生成式AI往代理式AI迁移中，新的卡脖子环节又出现了，这次是CPU。之前市场关于算力紧缺的讨论都在GPU、HBM、光模块、电力等环节，其实对于CPU的关注比较少。其实Cpu的紧缺传了一段时间了，看最近英特尔、AMD走势最核心驱动力就是来自cpu开始出现紧缺了，甚至连过往不怎么受待见的港股联想集团，最近两周走的也很强。 1、为什agentic ai时代CPU占比会扩大？ 传统AI（主要是大模型训练/推理）高度依赖GPU，因为Transformer的核心是并行矩阵运算，GPU擅长高吞吐的并行计算。这时CPU主要只负责“辅助”：数据路由、内存压缩、GPU调度等，导致数据中心CPU:GPU比例很低（典型1:4~1:8，甚至1颗CPU管8颗GPU）。CPU利用率低，基本是配角。 Agentic AI完全不同，它不是单次“问答”，而是自主多步循环（Planning → Tool Use → Act → Observe → Reflect → Iterate），涉及： 1）编排：调度子任务、多智能体协作、分支逻辑、重试机制。 2）工具调用：网页搜索、API调用、代码执行、数据库查询、向量检索（RAG）、文件处理等。 3）其他CPU密集任务：上下文管理、KV Cache处理、强化学习（RL）仿真评估、数据预/后处理。 这些任务高度串行、I/O密集、逻辑分支多，GPU并不擅长（甚至会闲置）。研究显示：工具处理阶段在CPU上可占总延迟的50%~90.6%（GPU在等待CPU）。Agentic工作流中CPU动态能耗占比可达44%，比传统AI高3~4倍。 简单说，Agentic AI把“思考”交给GPU，但把“做事/协调”交给CPU。CPU从“管家”变成了“总指挥”，必须大幅增加才能让整个系统高效运转。这就是CPU占比扩大的核心驱动（Intel、AMD、Arm、TrendForce等一致观点）。 2、CPU成为新紧缺环节的现实证据 今年Q1 Intel/AMD服务器CPU交期已经拉到6-12周，部分型号基本售罄，价格也提了10%以上。厂商自己都说“demand far exceeded expectations”。不是产能不够，而是Agentic AI把CPU从“可有可无”直接干成了“必须配足”的总指挥。 数据中心项目现在除了电力，就是CPU卡脖子最严重。传统x86（Intel/AMD）高功耗+产能紧张，供应链直接打爆。 3、CPU缺口会有多大？ 行业共识是CPU:GPU比例将显著拉近，CPU需求大幅提升：从传统1:4~1:8（CPU:GPU）转向1:1~1:2（部分场景甚至1.4:1，即CPU比GPU还多）。看之前Arm估算，每GW算力需要的CPU核心从3000万激增到1.2亿（4倍增长） CPU算力份额：在Agentic工作流中，CPU承担的算力比未来机架/集群可能从“GPU主导”转向更平衡，甚至出现专用CPU rack来支撑Agentic编排；AMD/NVIDIA新一代平台已开始按1:2~1:4设计 这就带来了CPU需求的真实拐点，是实打实的硬件重构。 4、特别要说下ARM服务器CPU会更受益一些？ Agentic AI最需要的就是“高核心数+低功耗+稳定串行处理”。ARM天生多核可扩展、perf/watt领先：Arm AGI CPU（136核，TDP仅300W）对比x86同规格功耗低40%+，每机架性能直接翻倍。风冷机架就能塞8000+核，液冷更能到4万+核，完美解决数据中心的“功耗墙”。 更狠的是生态大转向：AWS Graviton、Google Axion、Microsoft Cobalt早就自研ARM，云巨头集体“去x86化”。Arm 3月直接下场自研AGI CPU（首款量产芯片），Meta、OpenAI、Cerebras都是首发伙伴，OEM有联想、Supermicro。 Counterpoint预测：AI ASIC服务器CPU里，ARM份额从2025年25%干到2029年90%。Arm自己说，这波能把数据中心CPU TAM从30亿版税干到1000亿+，未来几年服务器CPU营收很可能超手机，成为最大增长极。 看下周和5月初英特尔、amd的财报电话会上，cpu实际出货量的变化、以及cpu的真实价格变化。这能说明真的有多紧缺。 5、CPU紧缺哪些公司会受益？ 梳理了下哪些公司会受益，后续关注起来： 美股最核心： Intel (INTC)ntel 依然是服务器 CPU 市场的霸主。短缺潮会提升其过往型号的利润率，且其 Gaudi 与 Xeon 的组合在代理推理端有强劲需求。 AMD (AMD)：理由：在 Agentic AI 服务器市场，AMD 的 EPYC 处理器因多核心优势和高性价比，目前在云厂商中的市占率持续提升，是 GPU+CPU 均衡配置趋势下的首选。 Arm Holdings (ARM)：越来越多的云厂商（亚马逊、微软、谷歌）开始自研基于 ARM 架构的 CPU。无论谁赢，只要 Agent 需求推高 CPU 核心数，Arm 的授权费就会大涨。 港股（制造与分销关键点） 中芯国际 (0981)：虽然其在最先进制程受限，但大量非核心逻辑控制芯片（支持 CPU 运作的辅助芯片）和中端 CPU 的需求外溢，会显著提升其产能利用率。 联想集团 (0992)：全球第一大服务器与 PC 厂商。在短缺潮初期，拥有强大供应链管理能力和库存的大厂能通过提价和保证供应，抢占更多政企市场份额。 A股（国产替代与配套产业链） 海光信息 (688041)：国产 x86 服务器 CPU 的龙头。在 Agentic AI 时代，由于其架构与全球生态兼容性最好，国内算力中心在补齐 CPU 短缺时，海光是第一顺位替代品。 龙芯中科 (688047)：自主架构 CPU 的代表。随着国产自主可控需求增强，在党政和关键基础设施的 Agent 应用中受益。 深南电路 (002916) / 沪电股份 (002463)：理由：配套受益。CPU 核心数增加和 GPU+CPU 配比调整，要求更复杂的 PCB（印制电路板）和封装基板，这些公司是全球高端服务器 PCB 的主力供应商。 澜起科技 (688008)：内存接口芯片龙头。只要 CPU 多，内存条就多。Agent 时代对内存带宽要求极高，其 MRDIMM 和内存接口芯片是 CPU 性能爆发的必需品。 投资逻辑核心其实两点： 1）量价齐升：CPU 厂商（AMD, Intel, arm、海光）最直接。 2）卖铲子的人：由于 Agent 需要高带宽，内存配套（澜起）和先进封装/基板（深南）的需求甚至比 CPU 本身更稳。

过去一周，Limitless 平台数据显著增长，是由什么因素驱动的？🧐 - 单周交易量突破 1 亿美元 - 单周费用达 123 万美元，还要高于 Polymarket US - Limitless 单周费用占链上预测市场超 13% 的市场份额 Limitless 主要聚焦在短平快的 Crypto 价格预测和体育赛事

预测市场基础设施的崛起：@tradebetterapp 如何以 HFT + AI 重塑交易边缘 预测市场正从加密生态的边缘实验演变为全球最具分辨率的真相引擎。Polymarket 等平台成交量持续创下历史新高，2025 年预测市场全行业单月成交多次突破 280 亿美元，累计历史成交量已接近 450 亿美元。资本正从永续合约的零和赌场加速流出，转向由真实世界事件驱动、可通过 oracle 验证结算的市场。 这一结构性轮动源于永续合约的系统性缺陷：高杠杆、流动性拉扯、止损猎杀和市场操纵频发。监管行动已多次证实部分做市商通过洗单和针对性流动性撤出收割零售仓位。相比之下，预测市场提供二元结算、有限时长和外部事实锚定，无法被轻易 wick 或操纵，成为机构和零售资本共同认可的信息基准。 @tradebetterapp（ $BETTER）定位为 Quant + AI 实验室，配备 HFT 级基础设施，核心口号“Our Edge is Your Edge”。 Better 并非简单信号聚合或跟单 bot，而是将顶级交易者的微秒级执行优势与 AI 代理能力民主化。主要产品包括： - BETTER Terminal：实时鲸鱼信号发现 + 一键/两键执行终端 - The Vault：全球首个 Agentic Polymarket ETF，被动量化收益金库 Better 强调“预测市场时代的真相引擎”，通过 Rust 构建的基础设施与 Polymarket CLOB 共同定位，实现亚毫秒级信号摄入和执行，彻底解决零售用户的延迟劣势。 尽管预测市场结算公平，但零售参与者仍面临严重劣势： - 新闻事件到执行延迟通常达 30 秒以上，而专业玩家在 10-100 毫秒内完成动作 - 顶级玩家通过限价单提供流动性并持续获利 - 利润高度集中，前 1% 用户占据超 76% 收益（基于数亿美元成交数据分析） - 大多数用户依赖市价单，成为他人退出流动性 - 89% 零售钱包整体亏损，仅 12.7% 实现正收益，赚取 1000 美元以上即可进入前 0.51% 这些痛点在高频催化剂市场（美联储决策、选举、地缘冲突、体育赛事、科技事件）中被进一步放大，导致零售资本持续流失。 ➡️ BETTER 的技术架构与执行优势 BETTER 采用 Rust 语言构建 HFT 基础设施，与交易场所共同定位，确保信号摄入和执行在亚毫秒级完成。创始人 Ary Chhaya 的背景为项目注入“偏执驱动”的工程文化：曾申请 1200 多份量化职位被拒后自学 Rust，专注于真实物理层执行边缘。 关键技术亮点包括： - 与 OpenServ AI 深度合作，利用 Z-Score 算法每天过滤 4 万至 10 万个信号 - 只镜像具备不对称信息优势的 insider 钱包，排除纯运气或 degen 交易者 - 信号卡实时展示钱包地址、仓位规模、置信度（90% 以上）以及买卖方向 - 强化学习代理结合 Kelly 准则、仓位管理、多重 EV 检查（合格市场、新鲜订单簿、oracle 验证、波动率模型、非交叉价格、正期望值、逆向选择和费用） - 终端 God Mode：支持 15 分钟级 BTC、ETH、XRP、SOL 等市场，过滤鲸鱼体量与方向流 这些设计使 Terminal 成为高效噪声过滤器，用户可追踪顶级钱包并即时执行，而非成为退出流动性。 The Vault 是项目最具创新性的产品。它部署 OpenServ BRAID 协议驱动的强化学习代理，对顶级交易者进行动态排名和镜像，形成自适应量化基金而非静态跟单。 Vault 核心机制： - 动态池化最盈利钱包，Z-Score 严格区分真实边缘与随机运气 - 自动化风险控制：抽取限制、分数 Kelly 仓位、深度检查、LLM 波动率管理 - 协议费 20% 用于 $BETTER 回购燃烧及 GPU 集群训练 AI 代理，形成正向财富循环 - 未来 vBETTER 凭证支持 Uniswap 24/7 退出，实现真正流动性，无需等待赎回窗口 - 基链速度 + Polymarket 流动性抽象 早期私测数据显示，部分信号实现单笔翻倍，Vault 周化收益达双位数，复制鲸鱼 4x 回报、LLM 仓位管理在波动中显著优于手动策略，以及连续 6 周跑赢自有策略。 这种设计比多数工具类 token 更具可持续性，费用直接反哺基础设施、通缩机制和 AI 训练。 ➡️观察与市场潜力 在 2026 年 AI Agent 浪潮中，BETTER 精准抓住预测市场从加密本地向主流迁移的时机。Polymarket 已成为事实上的信息基准，常被媒体和跨平台套利引用。BETTER 将赛道从单纯信息不对称游戏转变为基础设施竞赛。 如果 Vault 能稳定输出真实 APY，它有望成为预测市场领域的“指数基金”级产品，吸引被动资本大规模流入。同时，项目在执行速度、量化过滤和隐私优先 AI 路由（MESH + SERV）上的投入，使其在熊市和波动环境中具备独特韧性。 ➡️主要风险与注意事项 尽管潜力显著， Better 仍处于早期阶段： - Terminal 闭测已积累 1000 万+ 预测试信号和 40 万+ 私测信号，Vault 即将全面推出，长期表现需持续验证 - 竞争环境加剧，但真正具备 HFT 级基础设施和 Agentic 能力的玩家有限 - 外部风险包括 oracle 准确性、监管灰色地带（内幕交易担忧）、黑天鹅事件及流动性波动 - 代币价值高度依赖持有解锁机制与团队执行力 ➡️总结与实战建议 预测市场是 2026 年加密领域最被低估的结构性叙事。它不依赖 hype，而是依托真实世界分辨率、持续催化剂和公平结算。@tradebetterapp 提供的是可执行的执行速度、量化过滤与被动收益组合，在当前市场环境中尤为珍贵。 主动交易者建议优先测试 Terminal，被动投资者可重点关注 Vault 上线。始终进行独立研究（DYOR），从小仓位开始验证实际效果 。

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随着世界杯进行中，预测市场单周名义交易量已突破 150 亿美元，持仓量突破 20 亿美元 - Kalshi 周名义交易量突破 100 亿美元，持仓量达 13 亿美元 - Polymarket 周名义交易量达 36 亿美元，是唯二突破十亿级别的预测市场，持仓量达 5.6 亿美元 - Robinhood 旗下自建的合规预测市场 Rothera 是本轮最大惊喜，周名义交易量超 9 亿美元位列第三，持仓量超 1.1 亿美元 - 对于其他小型预测市场而言，世界杯热度所带来的交易量溢出其实并不明显，仍然是强者恒强格局

你有看过中国“微短剧”吗？近年这种影片掀起热潮，正吸引美国好莱坞的资金投入，有些知名美国演员和网红看上它的商机，纷纷展开布局，例如喜剧演员凯文．哈特（Kevin Hart）旗下娱乐公司HartBeat正积极开发直式喜剧内容；名媛、实境秀主持人金．卡戴珊（Kim Kardashian）也投资了微短剧平台ReelShort。 所谓的“微短剧”于疫情期间在中国快速兴起，每集仅1至3分钟，以手机直式拍摄，内容多以爱情、复仇、豪门等戏剧化情节为主，通常前几集免费，之后采付费解锁模式。中国国家广电总局统计，光是去年中国就有3.3万部微短剧上线播出，将近有高达7亿用户规模。 如今，美国制片公司也开始产制微短剧，例如今年5月由制作公司Hoorae Media推出的作品“Screen Time”，在TikTok播出首周就有大约7500万点阅。 该公司创办人、演员伊莎．蕾（Issa Rae）认为，微短剧具有建立观众群及培养智慧财产（IP）的潜力。相较传统电影及电视剧，微短剧制作成本更低、周期更短，因此更能尝试新题材，也更容易回应时下热门议题。此外，微短剧让创作者能透过留言即时看到观众的反应，建立更具互动性的观看体验。 Hoorae Media数位部门主管雅多尔（Dzifa Yador）则指出，微短剧降低了好莱坞的制作门槛，创作者不必等待片厂点头，就能自行测试创意、累积观众并保有作品所有权。 在美国，不少独立创作者已藉由微短剧建立观众群。内容创作者德韦恩．柯利（Kountry Wayne）目前每天发布约50集短剧，他表示，自己过去一个月发布的内容在Facebook累积约14亿次观看，在YouTube也有约1亿次观看。但随着好莱坞开始投入直式内容市场，他也拒绝多笔金额高达数千万美元的授权与收购提案，希望保有作品所有权。 市场研究机构Omdia预估，到2026年底，全球微短剧市场营收将达140亿美元。多位业界人士透露，部分大型微短剧平台将高达九成预算投入行销，以在日益竞争的影视产业中博取观众。 不过，微短剧常以“豪门恩怨、霸道总裁、逆袭千金”等题材在中国累积庞大流量，涉及暴力、色情、暴力等内容，存在可能扭曲价值观等争议；中国国家广播电视总局已宣布自6月1日“整顿”微短剧，尤其是炫富拜金、擦边色情、盗版侵权等八大类型内容，并在24日公布《微短剧发展管理办法（征求意见稿）》。 💭你看过/被推送过微短剧吗？哪种题材让你印象深刻？

在周末美股关闭时段内，BackPack上线的四支代币化股票 在过去的24小时内汇总下链上市场数据： solana:MUxEsUKSMACyw5fZf68wxf5FLnZVhtU9CwH8uNNGay1 美光 BackPack: 21M（solana链上 solana:MUxEsUKSMACyw5fZf68wxf5FLnZVhtU9CwH8uNNGay1，链上池子深度达6M） 币安：1.15M $SPCX BackPack: 3.8M （solana链上 $SPCX，链上池子深度8.2M） 币安：4.45M solana:SNDKbwMUQvZhnLnxLduradgLHG5KrPuKwpnrkkGRhfH 闪迪 BackPack: 2.8M （solana链上 solana:SNDKbwMUQvZhnLnxLduradgLHG5KrPuKwpnrkkGRhfH, 链上池子深度 1M） 币安：972k solana:DRAMjSWR7HRfJKjRkvQWYL2bcaejaVhuxEcjf4pAY4Cw BackPack上架的首支ETF BackPack: 880k（solana链上 solana:DRAMjSWR7HRfJKjRkvQWYL2bcaejaVhuxEcjf4pAY4Cw，链上池子深度达780k） 链上依旧交易量活跃，链上价格会抢先定义传统市场价格，且7*24小时随时可以交易 上周新上3支，这周又会上几只？