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我发现了一个使用信用卡巨恶心的一点： 建议你们自己查下信用卡有没有异常的付费服务。 今天查信用卡账单发现之前使用VISA订阅了几个国外自动付费的服务， 当初是以很便宜的价格让你订购的， 但是后面每年的价格都会上涨很多， 而我又基本没怎用这些服务， 于是我就在手机上用手机银行想要取消这些服务， 但是发现手机银行找不到取消的方法。 于是我又联系官方的客服， 他们的微信客服告诉我无法通过他们取消续费， 想要取消续费必须找到你当初开自动续期的软件或网站， 进去后找到取消续费的功能， 然后才能取消后续的订阅服务！ 这是不是意味着如果你误绑定了一个付费服务，如果你找不到取消服务的网站，那么你就要永久被扣费了呢？ #信用卡踩坑# #支付订阅问题#

高盛Rich Privorotsky：Muse只是起点，AI Agent真正要重写的是整个经济的“摩擦成本” 高盛One-Delta交易台负责人Rich Privorotsky现在关注的，已经不只是 $META 的Muse有多火。 他提出了一个更大的判断： Agentic AI正在开始消除整个经济体系里长期存在的“摩擦”，而这可能带来一次真正的生产率跃升，并形成结构性的去通胀力量。 这可能也是理解下一阶段AI行情最重要的一条线。 过去三年的AI牛市，市场主要交易的是： 训练模型 → GPU → HBM → 数据中心 → 网络 → 电力 而下一阶段，市场开始交易一个完全不同的问题： 当AI真正进入日常经济活动以后，它到底能够替人类省掉多少时间、成本和中间环节？ Muse真正改变的，不只是AI能力，而是“消费者惯性” 很多行业过去能够长期维持较高利润，并不完全因为它们的产品无法替代。 其中一个很重要的原因，是消费者嫌麻烦。 保险续费涨价了，你懒得重新比较几十家公司。 手机套餐贵了，你懒得转运营商。 酒店价格高了，你没有时间每天重新搜索。 订阅服务每个月继续扣钱，你甚至已经忘记自己还在付费。 退款需要打电话、发邮件、等待客服，很多人最后干脆放弃。 这些看似微不足道的事情，实际上构成了一个巨大的隐形经济： Consumer Inertia——消费者惯性。 过去消费者的时间有限，所以很多公司实际上可以从“麻烦”本身赚钱。 Muse这样的AI Agent正在攻击的，恰恰就是这种摩擦。 如果你的AI可以24小时替你比价、取消订阅、申请退款、重新谈账单、寻找更便宜的保险、比较酒店、订机票甚至完成支付，那么过去建立在消费者“不想折腾”之上的商业模式就可能受到压力。 AI最先消灭的，未必是某一个行业，而是“麻烦”本身。 为什么这可能带来结构性去通胀？ 想象一下，当未来几亿甚至几十亿消费者都拥有一个永远不会累、永远愿意比较价格的AI Agent，会发生什么？ 保险公司更难依赖客户懒得换公司维持高价格。 旅游平台必须证明自己的佣金真正创造价值。 长期不用的订阅可能被Agent自动取消。 零售商品的价格透明度进一步提高。 企业内部大量重复的行政、客服和后台流程也可能被自动化。 于是经济体系中大量长期存在的成本： 信息差 + 搜索成本 + 时间成本 + 人工成本 + 中间环节 都有可能被压缩。 这就是Privorotsky所说的生产率红利。 过去互联网降低的是信息传播成本。 移动互联网降低的是连接成本。 而Agentic AI下一步可能降低的是： 行动成本。 这可能比单纯推出一个更聪明的大模型，对整个经济的影响更加深远。 所以AI行情可能开始从“卖铲子”走向“生产率革命” 第一阶段的赢家其实非常容易理解。 $NVDA、$AMD、$TSM、$AVGO，以及HBM、网络、光通信、服务器、数据中心和电力基础设施。 因为无论最后哪一个AI模型胜出，都必须先购买算力。 但Agent时代真正有意思的地方，是AI创造的价值可能开始从基础设施向整个经济扩散。 企业可以减少后台人工成本。 客服效率提高。 营销变得更加精准。 库存管理改善。 软件开发周期缩短。 采购和供应链流程自动化。 消费者寻找商品和服务的成本下降。 当这些效率提升逐渐进入企业利润表以后，AI的赢家就不一定永远只集中在半导体。 第一阶段赚的是“建设AI”的钱。 第二阶段赚的可能是“使用AI提高生产率”的钱。 这两轮行情的受益公司可能完全不同。 CPU为什么突然成为Agentic AI的重要交易方向？ 这一点也值得特别关注。 过去生成式AI最重要的硬件交易是GPU，因为训练和大规模模型推理高度依赖GPU。 但Agent并不是简单回答一个问题。 它需要打开浏览器、运行操作系统、调用API、处理文件、管理数据库、执行代码、安排任务，甚至同时运行多个Sub-Agent。 这意味着Agent时代增加的不只是模型推理负载。 它还增加了大量传统计算工作负载。 所以市场近期开始重新关注CPU以及整个服务器基础设施。 如果未来不是几百万人偶尔问AI一个问题，而是几亿个Agent每天在后台连续工作几个小时，那么计算需求的结构本身都会发生变化。 这也是为什么现在不能再简单用： “AI = GPU” 来理解整个产业链。 未来更完整的公式可能是： AI Agent = GPU + CPU + Memory + Storage + Networking + Power Agent运行时间越长，需要调用的工具越多，整个数据中心被消耗的资源也就越多。 但市场现在仍然处于非常早期的定价阶段 目前指数很强，但市场宽度并不好。 大量资金依然高度集中在AI和少数大型科技公司。 所以现在看到的更像是三个阶段： 第一阶段：AI基础设施重新定价。 GPU、HBM、网络、数据中心、电力率先上涨。 第二阶段：Agent平台重新定价。 $META 的Muse只是最近最明显的案例之一。 第三阶段：整个经济的生产率重新定价。 如果Agent真正大规模进入企业和消费者生活，受益范围才可能从科技行业逐渐扩散到更广泛的权益市场。 而现在，我们可能刚刚站在第二阶段的入口。 这也是为什么高盛交易台对大盘仍然保持积极观察 Privorotsky的另一个核心观点是，目前市场并不是毫无风险。 季节性仍然存在。 实际利率仍然偏高。 地缘政治风险没有消失。 市场宽度也并不理想。 但另一方面，投资者对这些问题已经非常警惕，仓位和情绪本身并没有进入极端乐观状态。 因此他认为，市场仍存在进一步向上突破的空间。 这里真正值得注意的，不是简单地说“美股一定继续涨”。 而是： 如果Agentic AI开始被市场从一个科技产品故事，重新理解成一场生产率革命，那么它能够支撑的估值范围，就不一定只局限在几家AI芯片公司。 这可能才是下一轮行情真正值得观察的变化。 过去三年，我们一直在问： 谁能提供AI需要的算力？ 接下来市场可能开始问： 谁能够利用AI，把自己的收入增长得更快、成本降得更低、利润率做得更高？ 而再往后，还有一个更大的问题： 如果Muse只是第一批真正进入大众市场的Agent，当几十亿个AI Agent每天替人类工作、购物、谈价格、管理订阅和完成交易时，今天哪些行业看起来稳定的利润，其实只是建立在“人类嫌麻烦”这件事上？

牛逼，我真没想到，Dethink 居然把 Claude Code、Codex、各种大模型、不同的 Harness 还有 X、抖音、小红书、YouTube、SEO 的实时数据，甚至电商和金融数据，全塞进一个工作台了？？？ 一个窗口解决所有问题，随时切模型、切 harness，支持 BYOK 自己配置模型 Dethink 可以跑通这整个流程： 1、先接 X、抖音、小红书、YouTube、Instagram、Semrush 等实时数据，查趋势、关键词、竞品和用户反馈。 2、然后随时切 Claude、GPT、Grok、Gemini、DeepSeek、Kimi，同一窗口调用不同模型分析、写作、改方案、做图。 3、你还可以直接切 Claude Code 或 Codex 等不同的 Harness，并且同一窗口，前面的文件和上下文还在。 一条内容从找题、研究、成稿到配图，全在一个地方跑完。开发任务也一样，你可以随时切换不同的 Harness： Claude Code、Codex等，还能随时切换不同的模型，比如 Claude 规划、Codex 实现、Grok 来做快速任务...... 这个组合确实有点牛逼，还能稳定使用的 Claude Code / Codex 官方订阅，支持国内支付方式，🔗和优惠码放评论区

Dario Amodei 一觉醒来，发现天塌了。 按 Claude 自己的说法，Stripe 对部分失败付款可能会收取 3.50 欧元失败费。 7/26 那波「百万 MAX」原本以为是来送钱的，结果账号没开成、订阅费没赚到，Anthropic 反而可能先倒赔 Stripe 一大笔钱。 这下不是中国用户在薅 Anthropic， 是 Stripe 在薅 Anthropic 了 😂 Dario Amodei 下一篇小作文标题都替他想好了： 《这不是支付事故，这是国家安全问题》

Starryblu - 不用出国也能拥有一张全球支付银行卡 出海是最近几年比较火的一个话题，出海的第一步便是办理一张海外银行卡 以前的解决办法是去香港办一张汇丰或中银香港的银行卡，但这只能解决一部分问题，如海外收款，如果我们想购买类似ChatGPT/Claude 这种海外服务，香港银行卡就无能为力了 今天发现一个很好用的产品 - Starryblu Starryblu是一家新加坡金融科技公司推出的全球支付产品，其功能与Wise、Revolut类似，可在全球范围使用，支持全球消费、汇款及多币种资金管理。 且Starryblu支持全球多个国家/地区的用户注册和开户，世界上任何一个人都可以拥有一个Starryblu账户，使用起来非常方便。 那么Starryblu有哪些优点呢？ 1、注册门槛非常低：在应用市场下载 Starryblu ，注册账号，并提交身份证 + 护照 + 地址证明便可完成注册，审核速度也非常快，基本上当天就可以审核完成。 2、银行卡秒申请，还可自选卡号：审核通过后进入 APP 便可申请银行卡，我选择的是虚拟银行卡，不仅没有月费还能支持自选银行账号。 3、入金方便：支持全球几十个国家的多种入金方式，尤其是国内的 SWIFT 转款和香港 FPS(转数快)、E-Banking 网银转账，极大的降低了入金难度。 4、支持全球付款：尤其是海外 AI 工具产品 如 ChatGPT/Claude 的订阅，我觉得非常方便。 官方直达链接： #Starryblu# #StarrybluApp# #PayWithStarryblu# #TravelCard#

每轮土狗行情都会造富一批人，$ANSEN、$CZ、$CASHCAT 这波也一样 问题是，怎么样更早看到这些异动？ 我用 @dappOS_com 的 xBubble Coding 10 分钟做了一个 Web3 链上机会网站，叫 AlphaPing AI AlphaPing AI 的逻辑很简单，用户选择关注方向，比如 Meme 新币、聪明钱买入、巨鲸异动、DEX 成交放大等等，网站就会生成一张「今日链上机会卡」 卡片会展示相关 Token 或项目、异动原因、热度分、风险分和观察窗口，方便用户判断这条机会适合继续盯着，还是先放进观察列表 目前链上很多信号一开始都很分散，等全网在聊的时候，其实已经慢了。AlphaPing AI 想做的，就是把这些早期异动整理出来 页面里也有放简单的商业化设计，免费版可以查看 3 条机会，Pro 版可以解锁实时提醒、Telegram 推送、更多项目和每日 Alpha 报告，同时支持 USDC / USDT 会员订阅 以前一个人想做这种链上提醒工具，可能要找产品、设计、前端、后端，还要慢慢搭会员权益、推送机制和支付流程 现在用 xBubble Coding，就能先把核心体验跑通 这次用下来，我觉得 xBubble 内置的 SOP 对一个人做产品确实挺友好。它做的不只是生成页面，还会把用户入口、信息收集、AI 生成、会员分层、订阅承接这些关键环节一起串起来 总的来说，做完这个网站后，我最大的感受是很多以前只停在脑子里的赚钱点子，现在都可以先做出来试试 一个人可以先把一个垂直需求做成产品原型，再看有没有真实用户愿意用、愿意付费，然后慢慢把它变成自己的生意闭环 我认为这才是 AI Coding 对 OPC 经济最现实的价值

最近试了 Starryblu 这个全球支付工具，是一家新加坡金融科技公司推出的，隶属于熊猫汇款旗下，类似于 Wise，Revolut，但是非常快捷，护照 + 自拍，十几分钟就通过了。免费开户，支持全球多个国家/地区的用户注册，直接拿到新加坡 OCBC 的多币种账户，可以在全球范围使用，支持全球消费、汇款及多币种资金。管理界面做的很炫酷，不用再跑香港线下办卡了。 换汇基本按真实中间价，走小额转账手续费比银行渠道低不少。基础的虚拟卡免费开，消费也顺利，订阅 GPT Cursor 等没问题，还能拿到一些 Cashback。一个星期测试下来，整体费用控制得不错。 目前作为备用挺香，尤其是订阅各种线上服务付款很方便。大陆卡入金也顺利。同时还支持直接提现到微信或者支付宝，这个也很方便，大家如果感兴趣可以试试看，这是我的邀请链接： #Starryblu# #StarrybluApp# #PayWithStarryblu# #GlobalAccount#

OPC 火爆小红书，但终极门槛很多人不知道 别以为 OPC 还是忽悠人的概念，就是为了骗你那点知识付费，其实它已经成为 AI 赛道增长最快的板块之一。围绕 OPC 的 AI 应用估值集体奔着百亿美金狂奔了，而我熟悉的 @dappOS_com 似乎才刚开始。 AI 编程工具那么多，这到底有啥不一样？ 让我们浅入！ ⬇️ 现在的 AI 工具很好，但基本上无法投入生产，真正想做生意的人应该明白我在说什么。简单来说，市面上几乎所有的工具都在致力于提升代码效率，让用户的一次指令尽可能简单、快速、准确得到结果，即 Prompt-to-Code。它很好，但你真正用来开发一个网店、搞一个付费订阅网站就会发现痛点：懂业务的你需要耗费无数 token 来反复修改 Prompt 来实现业务逻辑。 说人话，其他 AI 懂代码逻辑但不懂业务逻辑。业务逻辑需要 SOP 即根据不同业务类型最大程度标准化业务流程实现 SOP-to-Business。我再举个例子就明白了，比如你要做一个付费订阅网站，普通 AI 工具也能快速给你实现一个 demo，但也仅限于 demo，你还需要用户注册、支付通道、退款、数据分析……它无法帮你在生意层面更进一步，但是 dappOS 的 xBubble 则实现了。 / xBubble Code 更像是一个产品经理和业务经理的合体。除了理解业务需求，它的 SOP 可以调用其他服务商一次性提供业务所有的需求，甚至包括了域名、服务器、CDN 等等。难能可贵的是，dappOS 并没有想什么钱都赚，他们把基础服务和软件服务分开，你可以专注于业务描述，用极低沟通成本实现业务需求，然后自由选择不同的基础设施提供商，这样就有了更加强大的扩展、更加灵活的自由控制。 咱就是说，这应该是第一次不再拿着 AI vibecoding 来玩花活儿了吧，实实在在可以搞个商业服务工具了。OPC 并不刻意强调只需要一个人，我感觉更是业务流程上的整合，即，一个人也可以借助 AI 熟悉并部署完整的商业业务模型，让生意跑起来。 你的产品渲染图、页面布局、支付网关甚至是广告片制作与投放都由 SOP 一键完成，无需重续修改对话 Prompt 。在完成业务逻辑之后可以直接复用稳定币支付与结算网络，一小时之内完成所有支付工作，你还傻乎乎去银行开户呢？ 还记得我刚出了一本新书吧？假设，我需要销售这个书跟周边且必须支持稳定币支付，那么，我只需要告诉 xBubble 我的需求即可实现了。 不信，你看看： / 最后，很多人可能也不注意的就是基于抗审查与保护隐私的原则，xBubble Code 让你拥有绝对的数据主权，所有的代码、数据都会归用户所有。懂我意思吧。 Demo 的意义在于普适性，比如用 Cursor 一键搞个个人主页，完全没问题，但是对于长尾、细分、非标需求的创业者，强烈建议你试试 xBubble，用完你才能完整体会我说的。真正 OPC 比拼的不是创意，而是可以落地执行的商业业务逻辑实现，这才是一家公司活下去的根本。 牛逼的人，已经用 xBubble 开始搞钱了，你不试试？ / 作者：anymose ｜ 一个软核科普作家 本文仅做科普使用，不构成任何投资建议，永远记得 DYOR！

看了那么多吹捧 AI 改变世界的通稿，来看看 Palantir 老板 Karp 是怎么形容AI的。 Karp 说如果这玩意儿真的值那么多钱，咱们就按效果说话，别整那些订阅制的假把式。 现在这种按 Token 收费的模式，其实已经暴露了前沿实验室的一个短板： 他们只懂模型，不懂业务交付。 大企业客户真正要的是解决具体的业务节点问题，而不是买一个会聊天、会写代码的聊天机器人。 Karp 直接指出，这些实验室就是在利用信息差，向大公司兜售过度包装的算力。 现在的财富 500 强就像是 AI 公司的免费教练。 支付着高昂的学费，还免费提供最高质量的训练素材。 算力、模型和业务逻辑结合产生的化学反应，原本应该是企业的商业机密，现在全都暴露在了 AI 实验室的服务器里。 这种商业模式能跑通，纯粹是因为现在大家还处于一种技术恐慌中。 生怕慢了一步就被时代抛弃。 但 Karp 说了： 这种抢劫式的增长不可持续。 企业真正需要的 AI，不应该是这种随时可能背叛自己的外包大脑。 它得是生长在企业自有架构之上的，能够闭环控制数据权重和算力分配的系统。 AI 行业的下一场革命，恐怕不是模型参数再翻几倍，而是企业如何从这些实验室手里夺回数据主权。

海外工具订阅，最烦的不是贵，是你明明想付钱，它就是扣不过去。 ChatGPT、Claude、Midjourney、Notion，各种 AI 工具和海外 SaaS，一到续费节点就容易出问题： 该续费的工具扣费失败，工作流突然断掉； 不该用的工具忘记取消，每个月悄悄扣钱； 一堆订阅绑在不同卡上，月底根本对不清账。 所以海外订阅不是简单找一张能刷的卡，而是要有一套稳定的支付和对账流程：开卡、充值、绑定、限额、续费提醒、账单核对，都要能管起来。 这期我用 YIKA 走一遍，从开卡到绑定订阅，适合经常用海外 AI 工具、SaaS 工具的人参考。 专属邀请码链接：