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因為連攤失敗 所以和朋友位置調整 楊衣在原攤位的正後方喔～ 附圖是 這次大套組擁有的三款立牌 也可以單購喔！ PF41 in Q43 44 安安嘟嘟好

再来喷一喷CodeX，现在被各种推特博主吹的牛逼上天的AI工具，给你们三个我的常用使用场景，CodeX给我的输出结果。 1. 整理社群会员服务记录图片,需求是对未处理的8张会员服务记录图片，把它们的敏感信息抹去，生成一张如图1的整合图片。失败，图2，无限报错且废话，并且非常的费Token，还不如我自己手动整理。 2. 我在做CodeX的入门视频，仅仅是介绍“新对话”这个简单的功能，我调了一上午的视频，如图3视频，废掉大量Token，你们觉得拿的出手吗？？？ 3. CodeX自动操作网页前端撸空投，完全不可行，它拒绝对Web3钱包进行操作，我草泥马呀，我把私钥都给你了，你给我拒绝操作?!!图4 骂归骂，但我还是会充钱，继续烧Token，来体会CodeX，体验最新的AI产品，毕竟AI才是未来！

讨论金钱前必读的34本书： 1.《国富论》—亚当·斯密 2.《21世纪资本论》—托马斯·皮凯蒂 3.《通论》—约翰·梅纳德·凯恩斯 4.《思考，快与慢》—丹尼尔·卡尼曼 5.《魔鬼经济学》—莱维特和都伯纳 6.《大空头》—迈克尔·刘易斯 7.《债务论：前5000年》—大卫·格雷伯 8.《聪明的投资者》—本杰明·格雷厄姆 9.《狂热、恐慌与崩溃》—查尔斯·金德尔伯格 10.《贫困经济学》—班纳吉和迪弗洛 11.《金钱的崛起》—尼尔·弗格森 12.《当天才遇上失败》—罗杰·洛温斯坦 13.《闪电小子》—迈克尔·刘易斯 14.《货币战争》—詹姆斯·里卡兹 15.《资本主义的23个谎言》—张夏准 16.《通往毁灭之路》—詹姆斯·里卡兹 17.《资本主义与自由》—米尔顿·弗里德曼 18.《企业家精神国家》—玛丽亚娜·马祖卡托 19.《说谎者的扑克牌》—迈克尔·刘易斯 20.《黑天鹅》—纳西姆·塔勒布 21.《反脆弱》—纳西姆·塔勒布 22.《不理性的力量》—理查德·泰勒 23.《大转变》—卡尔·波兰尼 24.《金钱改变一切》—威廉·戈茨曼 25.《崩溃》—亚当·图泽 26.《理性市场的神话》—贾斯汀·福克斯 27.《金融之王》—利亚夸特·艾哈迈德 28.《制高点》—耶金和斯坦尼斯劳 29.《资本与意识形态》—托马斯·皮凯蒂 30.《金钱心理学》—摩根·豪瑟尔 31.《裸体经济学》—查尔斯·惠兰 32.《世俗哲学家》—罗伯特·海尔布罗纳 33.《这次不同》—莱因哈特和罗格夫 34.《炼金术的终结》—默文·金

作为一个把 Claude 用到极致，codex偶尔使用的非技术人员，我来谈一下我对于codex和claude的感受： Codex 正在吞噬应用层的一切，Claude 正在吞噬编码层的一切 先说 Codex 的应用层吞噬 Codex 现在已经不是一个编程工具了 它是一个能操作你电脑上所有东西的超级 App，这点大家应该都深有体会 1. Computer Use - 后台操作你的 Mac 4 月 16 日上线，Codex 可以用自己的光标看、点击、输入 多个 Agent 可以在你的 Mac 上并行工作，不干扰你自己的操作 前端设计、游戏开发、任何 GUI 应用，它都能操作 2. Chrome Extension - 接管你的浏览器 5 月 7 日上线，Codex 现在能直接在 Chrome 里工作 它能操作你已经登录的网站，使用你的 Cookie 和认证状态 跨多个标签页并行处理任务，在后台运行不打断你 3. 90+ Plugins - 连接你的所有工具 GitHub、Slack、Gmail、Google Drive、Notion 每个 Plugin 打包了 Skills、App 集成、MCP 服务器 一键安装，直接用 4. Skills - 把重复工作变成一条指令 你可以把任何多步骤工作流打包成一个 Skill 输入 / 触发，就像训练好的员工一样 OpenAI 自己用 Skills 做每日问题分类、CI 失败总结、发布简报 5. Automations - 让 AI 在你睡觉时工作 设置定时任务，Codex 可以自动运行 每天早上生成工作简报，每周五做项目总结 它甚至能跨天、跨周持续执行长期任务，自动唤醒继续工作 6. Memory - 记住你的偏好和历史 Codex 会记住你的个人偏好、纠正过的错误、花时间收集的信息 下次任务自动用上，质量更高，速度更快 7. 图像生成 - 直接在工作流里生成图 集成了 gpt-image-1.5，需要配图的时候直接生成 不用跳出去用别的工具 你自己能发现，Codex 的逻辑是什么？ 让 AI 成为你所有软件之上的操作系统 不是造新工具，而是把现有工具全部串起来 这才是应用层吞噬 再说 Claude 的编码层吞噬 Claude Code 在 2026 年的定位已经非常清晰： 它要重新定义什么叫“开发者” 1. 100 万 token 上下文 - 读取整个代码库 Claude Code 能读取你的整个项目，理解所有文件之间的关系 不是单文件建议，而是跨文件重构 2. 自主执行 - 从规划到测试全自动 你只需要描述想要什么，Claude Code 会： 规划方案 → 写代码 → 运行测试 → 读取错误 → 自动迭代修复 整个过程不需要你插手 3. Terminal + IDE + Desktop - 全场景覆盖 在 Terminal 里用命令行 在 VS Code、JetBrains 里用插件 在 Desktop App 里用图形界面 所有配置、MCP 服务器、Skills 全部同步 4. SWE-bench 80.8% - 行业最高分 这是衡量 AI 解决真实 GitHub Issues 的标准测试 Claude Code 是 2026 年最高分 真实团队用它 20 小时迁移 5 万行代码，事故调查时间减少 80% 5. 自动记忆 - 记住你的构建命令和调试模式 Claude Code 会自动保存项目上下文、调试模式、你偏好的方法 跨 Session 记忆，不用每次都重新解释 6. Hooks - 自动化你的开发流程 每次编辑后自动格式化 每次提交前自动 Lint 用 Shell 命令串联整个工作流 Anthropic 自己说，他们公司现在大部分代码都是 Claude Code 写的 工程师的角色变成了：架构师 + 产品思考者 + 编排者 管理多个 AI Agent，给方向，做决策 这就是编码层吞噬的本质：把编程从技能变成了表达 所以，Codex vs Claude 的本质区别是什么？ Codex 的方向：应用层超级个体 操作你已有的软件，自动化所有日常工作 适合 90% 的普通人 核心能力：串联现有工具 Claude 的方向：编码层超级个体 帮你写代码、改代码、部署代码 适合 10% 的创造者 核心能力：从零创造新东西 但这里有个被所有人忽略的东西：Claude 不只有 Code，还有 Cowork Claude Cowork 是什么？ 它是 Claude 针对非技术人员推出的应用层工具 Marketing、Data 团队发现自己在用 Claude Code 做复杂的多步骤工作 Anthropic 观察到这个现象，就做了 Cowork Cowork 的核心能力： 操作你的本地文件和应用 38+ Connectors 连接 Slack、Notion、Google Drive、Microsoft 365 Projects 让每个项目有独立的文件、上下文、记忆 Scheduled Tasks 定时自动执行任务 Plugins 打包 Skills、Connectors、Sub-agents 你看，Claude 的野心其实是： 用 Claude Code 吞噬编码层 用 Claude Cowork 吞噬应用层 如果你是普通人，想提升日常工作效率： Codex 和 Claude Cowork 都可以 Codex 的 Computer Use 更激进，能操作任何 GUI Claude Cowork 的 Projects 更稳定，适合长期项目 如果你是开发者，想做产品、做项目： Claude Code+codex 是第一选择 SWE-bench 最高分的规划能力+codex的推理能力，代码质量最好 2026 年的 AI 竞争，比的是谁能把 AI 更好地嵌入到用户的日常工作流里 Codex 在应用层走得最激进 Claude 在编码层走得最深，同时用 Cowork 补齐应用层 这两个方向，正在重新定义“一个人能做什么” 应用层和编码层，都在被 AI 吞噬，而我们，正站在这个变革的最前沿，真的很兴奋！

一个人，一台电脑，月入400w。 他就是 Pieter Levels @levelsio 作为独立开发者，过去几年，他公开构建了上百个项目。 很多人可能听过他的神话，但大多数人对他的理解，还停留在「勤奋」或者「运气好」这种肤浅的层面。 我跟你说，Pieter 真正恐怖的地方，不是他一年能撸 12 个项目，是他彻底颠覆了工业时代以来，人类对「商业」这两个字的底层认知。 他像一个生活在赛博时代的幽灵，用最原始的工具，构建了一个属于他一个人的数字帝国。 其实吧，现在的创业圈，病得很重。 很多好学生都在玩一种叫「假装创业」的游戏。 我们习惯了用「资源的堆砌」来掩盖「思考的懒惰」。 用最贵的AI产品，租最贵的办公室，招最优秀的员工，拿最头部的风投，然后花半年时间开会、写 PPT、打磨那个可能根本没人要的产品。 这种模式在工业时代行得通，因为那是规模效应的时代。 但在 AI 时代，这种沉重的组织架构，就是自杀。 Pieter 的逻辑完全相反。 他有一句名言：If you're not embarrassed by the first version of your product, you've launched too late. （如果你不为产品的第一个版本感到羞耻，那你上线就太晚了。） 他的 Photo AI，刚上线的时候，后台其实根本没跑什么牛逼的算法。 他只是在 X 上发了一句：AI 替代 85% 摄影工作。 然后迅速撸了个极其简陋的网页，挂了个付费链接。 用户付了钱，上传照片，后台其实是他在手动给 AI 修图。 他用这种「手搓」的方式，在第一周就验证了一个极其残酷的事实： 用户真的愿意为了「AI 摄影」这件事掏钱。 这就是认知的降维打击。 他把产品当成一个生物体在演化，而不是一个工业品在制造。 工业品需要出厂即完美，而生物体只需要在环境中活下来。 大多数人死在追求完美的傲慢里，而 Pieter 活在快速验证的卑微里。 他不在乎产品美不美，他在乎的是，用户的钱袋子到底有没有动。 我有时候觉得，我们不是缺技术，也不是缺钱。 我们缺的是那种「敢于直面市场真实反馈」的勇气。 Pieter 用的技术栈，在程序员眼里简直是「垃圾」：PHP、jQuery、SQLite。 他用这些被主流圈子嫌弃的「老古董」，跑出了吊打无数独角兽的现金流。 因为他明白一个真理：用户买的是解决方案，不是你的代码优雅程度。 在这个 High Tech, Low Life 的时代，一个人就是一支军队。 Pieter 的生活状态极其分裂：在沙发上，穿着内裤，抱着一台破笔记本，写着被大厂鄙视的代码，却赚着大厂 CEO 都羡慕的钱。 这背后就是一种极端的数字主权。 在 AI 抹平了技术门槛的今天，真正稀缺的不再是代码能力，是你对真实世界的感应力。 他不属于任何公司，不依赖任何平台，他只属于他自己。 这种自由，是靠无数次失败换来的。 他那「12 个月做 12 个项目」的挑战，其实是一场关于「概率」的豪赌。 如果你一年试 12 个方向，只要撞对一个，你就成了。 而大多数人，这一辈子连一次真正的尝试都没做过，就在脑子里把自己否定了。 我想到了《赛博朋克 2077》里的那句话，世界正在变得越来越折叠。 一部分人在沉重的体制里慢慢腐烂，另一部分人像 Pieter 这样，在数字缝隙里疯狂生长。 别再憋大招了，朋友们。 去试错，去被拒绝，去用最简陋的工具，去撞那个最真实的需求。 这个时代，不再属于大象，而属于那些跑得足够快的跳蚤。

我观察到一个挺危险的信号，尤其在2026年这个节点。 很多人把“每天看很多东西”当成自己的核心竞争力。刷推、看研报、追热点、收藏帖子，感觉自己一直在吸收，一直在进步。 但说实话，AI已经把信息变成了公共资源。谁都能进，谁都能取。你知道的，别人最多晚半天也知道。你以为的“信息差”，其实只是“信息接收早了几小时”。 真正值钱的，从来不是你知道什么。是你拿你知道的东西，做了什么决定，执行了什么动作，拿到了什么结果。 如果今天让我从零开始重新在 crypto 里打拼，我不会去囤更多信息源，也不会去加更多付费群。我会死磕下面这3个能力。每一个都是我踩坑踩出来的。 1. 把话说清楚，这个比你想的难得多 我见过很多聪明人，脑子里逻辑特别强，但一开口别人就困了。或者写一段话绕来绕去，看完不知道他想表达什么。 现在的注意力比黄金还贵。别人愿意花3分钟听你说话，成本其实非常高。 你能不能把一个复杂机制讲得像点外卖一样简单？能不能写一段文字，让别人愿意读到最后一个字？能不能让别人在听完之后，下意识说一句“这人我信”？ 在 AI 生成内容泛滥的今天，模糊等于不存在。你说不清楚，AI 帮你说的任何东西都没用。清晰是你唯一不用花钱就能获得的杠杆。我过去一年拿到的大部分合作机会，都不是因为我懂最多，而是因为我让对方用最短时间听懂了我。 具体建议：每周强迫自己把一件复杂的事情（比如一个 DeFi 机制或者一个 AI 工具原理）用 3 段话讲给一个不懂的朋友听。他听懂了，你就过关了。 2. 学得快，而不是学得深 以前我们接受的教育是：一个技能学几年，然后用几十年。现在这个模型已经裂开了。 两年前会写简单的交易脚本还算个小优势，现在 AI 十分钟就能帮你搭一个框架。你花三个月死磕的某个工具，可能下个季度就被一个新协议或者一个新 AI 功能替代了。 真正拉开差距的，已经不是“谁一开始更聪明”。是谁迭代更快。 看到新东西，愿不愿意花一个小时立刻上手试试？发现原来的判断错了，能不能不带情绪地改？别人给你数据打脸，你是辩解还是调整？ 学得快的人，一年走完别人三年的路。而且这个差距会越拉越大，因为 AI 本身也在加速学习的速度。我现在招人或者看项目合作，最看重的不是他过去做过什么。是给他一个全新的东西，他几天能搞明白并开始产出。 具体建议：每接触一个新工具或者新赛道，给自己设定一个“48 小时交付物”。比如 48 小时内用这个工具做出一个最小可行产品，或者写出一份可执行的分析。不要等到“准备好”。 3. 完成一件事，比计划一百件事重要 这是最俗但也最真实的一条。AI 已经把“做出来”的门槛踩碎了。做一张图、写一篇文章、搭一个简单网页、写一个自动化脚本，以前要几天，现在可能几十分钟。 但问题来了：门槛越低，行动的幻觉反而越严重。我身边太多人状态是这样的：看到一个好点子，先去研究两周。准备动手，先刷三天教程。想做内容，先花一星期装修 Notion。然后呢？没有然后。 他们永远在“准备出发”的状态里舒服地待着。但 2026 年的现实是：你的信誉，来自于你真正完成过什么。不是你有什么计划，不是你收藏了什么模版，是那个已经上线、已经发出来、已经跑起来的东西。哪怕它很小、很不完美、第一次做得像屎一样。完成过一次的人，和永远在准备的人，是两个世界的人。 具体建议：每个星期必须有一个“公开完成”的东西。可以是一条推文、一个简单的脚本、一个交易复盘、甚至是一个失败实验的总结。只要它是完成并公开的就行。 还有一个很少人提的能力，判断力 AI 可以给你 100 个策略、1000 个方向、10000 行代码。但它永远没办法替你回答：哪个方向真的值得押注？哪个机会是噪音，会浪费你三个月？这个取舍现在值不值得做？ 这些是人的地盘。判断力很难速成，只能靠大量小决策，快速拿到反馈，然后修正模型。和交易一样，不练永远不会有手感。 具体建议：每天做一个小的预测并记录下来。比如“未来一周内 ETH 会不会突破某个位置”或者“某个新项目的地板价变化”。然后回头检验。你会慢慢发现自己的判断偏差在哪里。 我个人过去一年回报最高的一件事，写东西 不是想当 KOL，不是想涨粉。是因为写作这件事逼着我把脑子里的浆糊变成清晰的逻辑。你写不清楚，本质上就是没想清楚。AI 可以润色你的句子，但没办法替你思考。 而且写东西有一个隐藏好处：它会把你最弱的逻辑暴露在所有人面前。被骂几次、被质疑几次，你会发现自己进步得飞快。 具体建议：不要追求完美。从每天 200 字的复盘开始，写你对一个项目的看法、一次失败的交易、或者一个新工具的使用感受。连续写 30 天，你会感谢自己。 最后说点实在的 AI 不会淘汰人。它只会让两类人之间的差距大到像两个物种。一类人执行、交付、迭代。另一类人只消费、只收藏、只准备。 未来十年活得好的，不是学历最高的，不是资源最厚的。是那些能想清楚、学得快、讲明白、干得狠的人。 你现在在哪一类？

原来舒淇这辈子最大的心结就是没给冯德伦生个一儿一女 舒淇在节目里第一次承认，她和冯德伦为了要孩子已经折腾了整整九年，从四十出头到现在四十九，试管、中药、针灸、忌口，该试的都试遍，肚子依旧没动静。 一期访谈节目上，舒淇坐在灯光下，眼神温柔又坚定：“这九年，我们为了要个孩子，几乎把所有能做的都试过了。” 旁边的冯德伦低头沉默，眼圈泛红，这是他们第一次把这段漫长的、几乎无人知晓的求子经历公之于众。 对一个渴望成为母亲的女人来说，这九年，是时间、金钱、身体和信念不断被消耗的过程，是一场与命运的硬仗。 从41岁到49岁，整整九年，舒淇几乎把人生最黄金的阶段，全部交给了医院的白墙、医生的冰冷术语、一次次失败的验孕棒。 公众眼中，舒淇是性感、自信、自由的代名词，她敢于在最光鲜的年纪选择结婚，敢于在事业当红的时候几乎停工，敢于在镜头前毫无保留地展现真实的自己。 但没几个人知道，她的化妆包里除了口红和粉饼，还有用来调节内分泌的褐色中药丸，还有一瓶瓶止痛药。 她说，试管婴儿的取卵过程就像“身体被掏干再灌满”，促排药让她整个人肿得不敢照镜子，脸上爆痘，情绪暴躁，甚至一度有些轻微的抑郁倾向。 她曾经在电影现场情绪失控，摔了手中的剧本，然后一个人坐在厕所里哭了半个小时。 为了配合治疗，她把体脂控制在22%，早晚量体温，记录基础体温曲线，吃饭只能吃冷却后的白饭，不能碰辣、不能熬夜。 她形容那段日子，像是在为一个永远不确定是否会出现的生命，做着极致准备。 冯德伦并不是旁观者，他推掉了几部电影的导演邀约，一度被圈内传说“退圈养家”，他配合戒酒、调整作息，每天早上陪她去医院抽血、做B超。 他们在阳明山上默默走了很多次路，不说话，只是走，走完一圈又一圈。 有人说，夫妻之间最怕的不是吵架，是沉默，但他们的沉默，是一种默契，是两个人都知道这场战争太难打，但谁也不想先退。 他们也尝试了寻求外界帮助，刘德华介绍了香港最顶尖的生殖专家，家人托人从台湾高山带回名贵药材。 舒淇的妈妈甚至去庙里求了“平安子”，放在她枕头底下，所有人都在用自己的方式告诉他们：可以的，你们会成功的。 可现实太冷，医生一次次拿着报告说：“卵子数量下降得太快了。” 到最后的那一次，医生用一种很平静的语气说：“你们可以考虑其他方式了。” 她说，走出诊室那天，他们去吃了海底捞，点了一大桌她平时不敢吃的火锅菜，辣的、生冷的、油炸的。 她一边吃，一边笑着说：“我终于不用再忌口了。” 冯德伦笑着陪她喝了一杯，眼里有种说不出的释然。 后来，他们做了一个决定：不再继续治疗，转而考虑领养。 那是一个凌晨的决定，两人坐在沙发上，喝着无糖豆浆，他问她：“我们是不是可以试着当爸妈，不管孩子是不是我们自己生的？” 她点头了，终于不再执着于去生一个孩子。 虽然她现在依旧没能等到“缘分”，但是她和丈夫一直在这条路上前行。 他们相信，在不久的将来，她们会迎来一个非亲生的“亲生孩子”，不卡性别，男女皆可，只要有缘。 社会总是下意识地把“女性价值”与“生育”画等号，尤其对明星来说，生育往往被看作是“完成了人生的闭环”，但舒淇用自己的方式打破了这个框架。 她说：“我不需要通过生孩子来证明我是谁。我已经是一个完整的人了。” 2025年年中，她以导演身份推出了电影《女孩》，讲的是一个被遗弃女孩寻找归属的故事。 这部片子获得了釜山电影节最佳新人导演奖，有人说她终于“转型成功”，但她却说：“这是我把这九年过得很辛苦的心情投射进去的一次表达。” 她不再刻意染发，不再遮掩皱纹，甚至在一次广告拍摄中提出“不修图”。 “你会后悔吗？”有人在节目后问她。 她沉默了一下，说：“我后悔没有早点放过自己。” 九年，不是失败的记号，而是她对“母亲”这个身份最深刻的探索，她没有孩子的基因延续，但她心态已经发生翻天覆地的变化，这或许也是一种成长。 舒淇的九年，不只是明星的隐秘生活，也不只是娱乐圈的一段花边新闻，那是一个女人愿意为了一个可能存在的生命，把自己打碎又重塑的过程。 她没有赢得所有人期待中的“胜利”，但她赢得了自己。 这个社会对女性的要求太多：年轻、漂亮、生育、成功，而舒淇的故事，也许不是最典型的成功范本，却是一个关于“选择”和“放下”的范例。 现在的她，过着平静、真实、偶尔期待的生活。 她的故事或许告诉我们，有些圆满，不一定非得需要围绕传统的定义来完成。

最近提交ipo的ai芯片的新宠Cerebras火遍硅谷。 其芯片在小模型场景下，其推理速度最高可达 H100 的 20 倍；而超大规模模型（如 400B 参数量级），Cerebras CS-3 系统的单用户响应速度约为 B200 的 2.4 倍 那么cerebras究竟是如何做到的呢？ 它是否会成为英伟达杀手呢？ 我们需从算力演进的本质开始。 AI算力的演进，正在从“算力本身”转向“通信与系统结构”。在这条演进路径上，Cerebras Systems提供了一种完全不同的答案：不是优化分布式，而是尽可能消灭分布式。 一、两条路线：消灭通信 vs 优化通信 当前AI算力本质上分为两种架构哲学：一条是以NVIDIA为代表的路线： 多芯片（GPU），高速互连（NVLink / CPO），scale-out（横向扩展） 另一条是Cerebras路径：单芯片做到极限（wafer-scale） 片内网络替代跨节点通信，scale-up（纵向放大） 核心区别是：一条在解决“如何连接更多芯片”，另一条在解决“如何不需要连接”。 二、为什么这条路现在才成立 wafer-scale并不是新概念，80年代就有人尝试，90年代商业化失败。原因是： 良率无法承受 没有容错机制 软件无法支撑 行业因此形成共识：小die + 高良率 + 分布式。 Cerebras的突破在于三件事同时成立： 1）容错机制工程化 2）片上网络成熟 3）AI workload匹配（高并行，强同步，通信主导） 本质变化是：从“完美硬件”转向“可容错系统”。 三、性能对比：单点极限 vs 系统扩展 在通信层面，两条路线的优劣非常清晰： 1）片内通信 Cerebras：纯片内 → 延迟最低、能耗最低 CPO：仍有光电转换 → 单点效率：Cerebras更优 2）系统扩展 Cerebras：一旦跨芯片 → 回到通信问题 CPO：带宽可持续扩展 → 系统能力：CPO更优 3）功耗结构 Cerebras：单机功耗极高，但通信极省 GPU+CPO：单点功耗可控，系统效率更平衡 结论很明确： Cerebras赢“单机极限”， CPO赢“系统规模”。 四、适用场景：谁该用cerebras 判断标准可以简化为三个问题： 1）通信是否是瓶颈 2）任务是否可集中 3）结构是否规则 因此，高度适用于大模型训练（dense模型），超长上下文，及部分HPC（PDE、流体等） 这些任务的共性是强耦合 + 高同步 + 高带宽 部分适用于大模型推理（低并发），图计算（结构复杂时优势下降） 而不适用于CPU（通用计算），高并发推理，移动/边缘芯片，实时系统 这些系统的共性：不规则 / 高并发 / 低延迟 五、是否会变成主流 尽管Cerebras在特定场景极强，但主流不会走这条路，原因是： 1）物理约束：功耗密度；信号延迟→ 容错解决不了这些问题 2）经济性：小die良率更高；chiplet更灵活 3）产业路径：TSMC等体系优化方向是模块化，多客户复用而不是超大单体 4）需求侧变化：推理占比远高于训练，多任务、高并发成为主流 六、cerebras的意义 与其说wafer-scale尺寸是重要的趋势，不如说容错设计是会被广泛吸收的哲学 未来可能会出现chiplet级容错，封装级绕路 核心变化是单个硬件不再需要完美，系统负责兜底。 回到最初的问题：Cerebras会不会成为NVIDIA的“杀手”？ 答案其实已经很清楚。 它确实在一个关键点上击中了GPU体系的软肋——通信。但行业的选择，并不是非此即彼，而是多个技术突破同时采用：更强的互连、更低的通信能耗、更高的系统级效率。 因此，更准确的判断是Cerebras不是英伟达的杀手，而是英伟达及所有芯片公司可借鉴的最佳实践。 免责声明：本人持有文中提及的标的，观点必然偏颇，非投资建议，投资风险巨大，入场需极度谨慎 （图：一个cerebas芯片）

昨天洒家在一位推友贴下评论，约略说了我从两个角度来观察美国-以色列关系： 1、小国对大国的非对称杠杆操纵； 2、大国对小国的战略用弃，以及对小国这种操纵的反制和反噬。 引来一个头像是川普因此被我立刻认定为是华川粉傻逼的质问：“以色列是美国在中东的唯一盟友，美国不帮以色列帮谁？！美国哪次不是帮以色列到底？！以色列代表了美国的核心利益！” 在立刻拉黑了这个傻逼后，洒家认为，还是有必要和正经读者科普一下洒家上述两点观察的来龙去脉。 美国「反以色列高杠杆操纵」的历史脉络与政治图谱 这是一份从1948年到2026年的系统性梳理，以"美国核心利益优先"为出发点和终点。 第一阶段：以色列建国期的分歧（1947-1948） 马歇尔将军的反对，是美国内部"美国利益优先"传统对以色列建国问题最早也最权威的表态。 马歇尔作为国务卿，从三个层面反对美国承认以色列： 1、战略层面，承认以色列将激怒整个阿拉伯世界，损害美国在中东的石油利益和战略布局； 2、法律层面，他认为美国没有授权单方面承认一个国家的合法性； 3、决策层面，他明确警告杜鲁门，如果承认以色列，他将在1948年大选中投票反对杜鲁门——这是美国史上国务卿对总统最直接的公开威胁之一。 杜鲁门最终出于国内犹太裔选票压力推翻了马歇尔的建议。马歇尔的失败，确立了一个至今未曾改变的模板：当选票政治与战略利益发生冲突时，选票政治优先。 与马歇尔立场一致的还有国务院的中东专家们——他们在此后数十年里被称为"阿拉伯人帮"（Arabists），代表着国务院内部以美国战略利益而非以色列利益为中心的外交传统。 第二阶段：艾森豪威尔时刻——美国对以色列最强硬的制度性约束（1956-1957） 这是整个历史上美国对以色列施加最硬约束的单一事件，也是今天最少被引用但最有分析价值的先例。 1956年苏伊士危机：英法以色列联合进攻埃及。艾森豪威尔对以色列施加了迄今为止美国总统对以色列最直接的强制性压力——威胁对以色列实施经济制裁，并在联合国投票谴责以色列的军事行动。 艾森豪威尔的逻辑是纯粹的大国利益算法：英法和以色列的单边行动破坏了美国在阿拉伯世界的信誉，给苏联提供了道德制高点，损害了美国的全球领导力。他在电视讲话中明确说："没有任何国家，无论是盟友还是朋友，可以绑架美国的外交政策。" 以色列最终在美国压力下撤军。这是历史上唯一一次美国成功约束以色列单边军事行动的完整案例。 艾森豪威尔能做到这件事的结构性原因：国内政治环境（犹太游说网络尚未成型）、美国战略利益的清晰性（冷战框架下的中东秩序优先）、总统的个人权威（军事将领背景，不受选票算术绑架）。 这三个条件在今天全部不复存在。 第三阶段：肯尼迪的核武红线——最接近真正约束的未竟尝试（1961-1963） 肯尼迪是在以色列核武问题上采取最强硬立场的美国总统。他坚持要求对以色列的迪莫纳核设施进行美国检查员的定期视察，并明确告知以色列总理本-古里安，美国将把以色列发展核武器视为对双边关系的根本性破坏。 肯尼迪的书面信件（1963年）对本-古里安和后来的埃什科尔总理措辞极其强硬，直接表明：如果以色列不接受检查，美国将重新考虑其对以色列的安全承诺。 肯尼迪遇刺后，约翰逊上任，以色列的迪莫纳核设施检查要求实质性取消。以色列的核武器项目此后从未受到美国的实质性阻止。这是美国内部"利益优先"传统对以色列最大的一次战略失败——以色列的核不透明成为此后所有中东核不扩散谈判的阿喀琉斯之踵。 第四阶段：老布什与贝克——最后一次制度性正面交锋（1991-1992） 老布什政府的国务卿贝克（James Baker）代表了20世纪美国政府对以色列施加压力的最后一次真正的制度性尝试。 1991年，贝克明确对国会表示，AIPAC是美国对以色列-巴勒斯坦问题进行建设性外交的最大障碍之一。老布什政府因为以色列拒绝冻结定居点扩张，暂停了100亿美元的贷款担保。 老布什本人在新闻发布会上说了一句此后被反复引用的话："我只是一个孤独的人，面对着强大的犹太游说团体。" 这句话在政治上成为攻击他的武器，被用于1992年大选，以色列问题成为政治动员的工具。老布什最终输掉了1992年大选——虽然主要原因是经济，但AIPAC游说网络系统性地降低了犹太裔选民对他的支持。 这件事在历史上的意义：它向所有未来的总统和总统候选人发送了一个清晰的示范——正面挑战以色列游说团体的政治成本极高，而且这个成本会在选举中被精确收取。 第五阶段：奥巴马-内塔尼亚胡——摩擦公开化但制度约束失败（2009-2016） 奥巴马-内塔尼亚胡的关系是二战后美以关系最公开紧张的时期，也是"美国利益优先"传统在当代最系统性的一次尝试——但同样以失败告终。 主要冲突点包括：以色列在东耶路撒冷的定居点扩张（2010年拜登访以期间的外交事故）；奥巴马推动伊核协议（JCPOA），内塔尼亚胡直接在国会发表演讲反对美国总统的外交政策；以及双方在"两国方案"路线图上的根本性分歧。 奥巴马在任期最后几个月，允许联合国安理会通过第2334号决议谴责以色列定居点——这是历史上美国唯一一次没有否决谴责以色列的安理会决议，被视为奥巴马最后的姿态性抗议。 但这个姿态没有任何政策后果。JCPOA在特朗普上任后被单边退出，内塔尼亚胡实现了他的战略目标。奥巴马的结构性失败和老布什一样：他没有找到一个在国内政治框架内约束以色列的有效机制。 第六阶段：2023至今，质变临界点 这是历史脉络里最重要的阶段转换，因为第一次出现了来自建制体制内部的多点同步裂变。 加沙战争（2023-2025）产生了三个此前从未同时出现过的信号： 1、民主党内部公开反对（进步派议员、年轻选民）： 2、共和党内部年轻一代的以色列认知裂变（如近期民调数据所示）；以及 3、约瑟夫·肯特这样的特朗普任命的情报官员的公开辞职，并点名以色列操控美国卷入伊朗战争。 可以说，到了今天，"以色列操纵美国外交政策"这只房间里的大象已经从学术探讨和媒体上东鳞西爪的窃窃私语，正式进入了共和党和MAGA阵营的核心话题清单。 洒家认为，这是一次不可逆的叙事迁移，意味着以色列杠杆操纵美国的高点已经过了。

#DFMREI# 关注这个可以有抄底阿联酋黄金签证的机会，同时也可以关注中东的钱向币里面跑路的趋势，这几天BTC的表现明显好于美股和贵金属，大概率就是因为币对于中东的资本来说是最容易跑路和避险的东西 DFMREI是迪拜上市的房地产相关公司的股价指数，目前价格跌破了今年的年线开盘价，跌出了通道，估计会去测试9798，7759，6938这几个年线的关键位置，以及5050历史最低点，需要在每个关键位置来关注 对于可能的抄底机会，第一个是看BTC的价格（图2），78000-80000是关键阻力（红圈），如果突破失败就有重新测试新低的可能性，同时币的价格下来可能意味着中东的钱流向了其他标的，这个向其他标的流动可能意味着伊朗的战争局势的解决，或者中东资本基本完成了撤出 另一个就是看油价（图3），油价的判断和之前一样，考虑到价格用抛物线的方式冲到了关键阻力，所以需要考虑油价可能已经或者马上到顶，然后直接被打回63-80的区间，这可能也意味着伊朗局势的解决 另外这一波算是现实的教材，又一次用事实说明战争发生买贵金属是给你洗脑的信息，贵金属的表现在这波伊朗问题发生的时间里非常的差，所以一定用数据做统计，而不是根据印象和情绪去操作