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GitHub上有个 39.7k Star 的项目叫 Sniffnet，它厉害的地方在于把网络监控这件事，做到了普通人也能轻松看懂的程度。 很多人第一次打开Wireshark时的反应，基本都是：满屏的专业术语和数据包，直接劝退。但 Sniffnet 的体验完全不同，它能实时显示上传下载流量、当前的连接主机、访问的域名、IP 地理位置，甚至连哪个软件在偷偷联网都能让你看个明白。它还支持流量过滤、PCAP文件导入导出，以及多网卡监控这些专业功能。 界面设计得非常直观友好，用起来很舒服。你完全不用去研究复杂的抓包规则，也无需记忆繁琐的命令行参数，打开软件就能一眼看明白你的电脑究竟在和哪些外部设备通信。很多用户直接把它当成 GlassWire 的免费替代品来用。 Sniffnet 支持 Windows、macOS、Linux 全平台，使用 Rust 语言编写，资源占用极低。对于经常折腾代理、NAS、Docker 和服务器的朋友来说，这绝对是一款称手的装机必备工具。 🔗

今天在纽约见了做神经医学的朋友，目前正在做脑机接口。她竟然说，在学术界看来，马斯克的 Neuralink 是落后的技术。 生物看不上他用新闻稿做科学的姿态，Neuralink 属于“工程领先、科学取巧”。 从 DC 开了三个小时车过来，我原以为是叙旧，没想到聊了一下午的脑机接口、AI和存储焦虑。 她们拿融资之后能够自己设计芯片，去欧洲代工厂订做 22 纳米的版本。22 纳米是低功耗模拟芯片的黄金节点，能在 0.5V 下工作，特别适合做植入式神经记录。 目前在研究减肥针是怎么作用于大脑的。现在没人知道不同的减肥针药物，如何影响大脑抑制食欲，下丘脑和大脑的奖赏回路(多巴胺通路)具体是怎样的。于是她们在老鼠脑袋上开洞、接入芯片，需要实时测量神经信号的变化。 因为数据量大到离谱，频率非常高，所以她们需要 10000 个 TB，也就是 10 个 PB 的存储。 我第一次听到存储用PB这个单位！ 神经信号要以 3 万赫兹的频率采样(每个电极每秒测 3 万次)，才能捕捉到只持续 1 毫秒的神经脉冲。每个数据点才 2 字节,但你乘上几百个电极、再乘上 24 小时不停，一个探针一小时就是 80GB。 她说一块 1PB 的企业级磁盘比她一个月工资还贵，长期维护的 PB 级存储，五年下来要百万美金。研究室没那么多经费，只能每次买 1 个 PB，精打细算地用。 给个尺度感，哈佛和 Google 把1 立方毫米的人脑做到全分辨率，就是 1.4 个 PB。一整个老鼠脑，估计要一个 EB(1000 个 PB)。倒不是因为单次数据大，是频率太高。 而且，存储焦虑也不是生物医学独有的。 天文学界，SKA 射电望远镜一年要存 700 个 PB。CERN 的对撞机已经在用 EB 级别处理数据。存储，决定着前沿科学的天花板。 数据一大，通信传输会影响效率。所以我们聊到了光通信。 芯片连接材料最早用铝，1997 年 IBM 把它换成铜(电阻低 40%)，现在又在从铜换成光。这正好和黄仁勋在 GTC 上讲的呼应，2025 年 3 月,英伟达发布了硅光子 + 共封装光学(CPO)的交换机,为了把 AI 数据中心扩展到百万卡级别。 为什么铜必须让位给光呢？ 因为速度越快,铜能传的距离就越短(高频下铜的趋肤效应和损耗急剧上升)。到了 1.6Tb/s,一根铜线连一个机柜的高度都跨不过去。所以信号只能变成激光。 除了存储，实验室动物成本也是很高的。 一只实验室猴子,买进来要 3.5 万到 5 万美金，算上多年的特殊饲养、手术、兽医和机构管理费,一只猴子全周期下来轻松超过 10 万美金。一只老鼠 80 美金，买的是它基因纯度。 我问：为什么用老鼠和猴子,不用兔子？她说，老鼠有一整套基因工具箱(2.4 万种现成品系、基因敲除、光遗传学)，猴子是因为大脑结构最接近人类。兔子智商中等两头都不沾,所以不用。 现在很多 AI 公司在挖她们这种做脑医学研究的人，原因有两个。 第一层是效率。人脑是地球上最省电的计算机。大脑做着视觉、语言、运动、推理,全部并行,只耗 20 瓦，大概一个暗灯泡。而一块高端 AI 芯片就要 300–700 瓦,训练大模型动辄几兆瓦、几吉瓦。 差别在于，计算机底层是二进制(0/1),晶体管在 GHz 频率上疯狂开关。而大脑是模拟的、稀疏放电的,神经元只在需要时才点亮、才耗能。AI 公司想偷师这种效率。所以，现在AI 公司最抢手的岗位是神经科学家。 第二层更微妙：我们其实根本看不懂大脑是怎么运作的，而 AI 现在面临一模一样的处境。 Anthropic 发现，AI 在回答你的时候,其实在内部想了一套自己的东西,而它说出来的理由，未必诚实。 举个例子：研究员偷偷给 Claude 塞一个错误答案当「提示」,它会顺着这个答案编出一套像模像样的推导, 只有 25% 到 39% 的概率承认自己用了提示。 Anthropic CEO 说，当 AI 总结一份文件时,“我们并不知道,在具体而精确的层面上,它为什么做出这些选择。”AI 的思想是个黑盒子。他们的目标是给 AI 做一台”核磁共振”,到 2027 年，希望能看懂里面在发生什么。 最后又聊到做手术。 由于大脑本身是没有痛觉的，所以人可以清醒着被开颅。老鼠被开颅、植入芯片、再缝合,可以继续正常活几个月。她笑着说可以帮我开脑，但希望我永远用不上。 聊完一整个下午，我最大的感受是： 目前我们对人脑、对 AI,其实都了解得太少了。 但也正因为如此，我越来越觉得，我们活在最好的时代。 真正的无人驾驶已经在路上跑、量子计算在飞速进步、人类在认真筹备第一次登上火星、脑机接口真的开始读懂大脑…… 我今天在纽约街头连着撞见好几块 AI 和加密行业的广告：出租车顶上写着「It’s happening with Ripple」，公交广告是贝莱德的比特币 ETF，站台是OpenAI 的 Codex。 以前根本无法想象的事，都在同时发生在美国。而我们，刚好生在这个最好的时代。

把数据中心搬进太空。 马斯克说这事比大家想的容易得多。 SpaceX 现在已经有一万颗卫星在天上。 等星舰接管发射，他们每年要往天上打超过一万颗通信卫星。 每年的新增量，直接超越过去十几年的全部存量。 新一代卫星的单体能力远超现在。 整个太空的通信容量会直接膨胀 10 到 100 倍。 但这仅仅是前菜。 他抛出了一个核心概念：AI 卫星。 相比未来部署在太空的 AI 卫星总吨位，前面这些庞大的通信网络根本不值一提。 当地面的巨头们还在为数据中心的电网容量焦虑时。 下一代算力基础设施，已经准备往低地球轨道上铺设了。

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）

你每天给 MacBook 接上充电器那一下，看似随手“咔嗒”一声，电脑里却有二十多个芯片同时醒来。它们在零点零几秒内完成一轮极严苛的“盘问” 一次谨慎的“谈判” 以及一套精密到可怕的调度。 我拆完苹果一份 121 页的主板原理图，一条线读到底，想把这件事讲清楚：你以为你在“充电”其实你是在启动一座城市。 想象你的 MacBook 是一座沉睡的城：屏幕黑、风扇不转（甚至很多机型根本没风扇），安静得像空城。但城最深处永远亮着一盏灯——PP3V8_AON。AON 是 Always On：永远供电。电池只剩 1%，你三天没碰它，这盏灯也得亮着，因为它一灭，城市就不是“睡着”，而是“死了”，连被叫醒的能力都没有。 现在你拿起充电线，MagSafe 也好，USB-C 也好——原理图里这台机器有三个“城门”：两扇 USB-C 大门，一扇 MagSafe 侧门。门有三个，但守门的其实是同一个人：ACE3。 ACE3 是苹果自己设计的芯片，三个口都归他管。每个口旁边还有专属的“翻译官”芯片负责高速信号中继，但钥匙只在 ACE3 手里。 插头刚碰到接口时，注意：这时候还没“充电”。充电器和电脑先做的不是送电，而是对话。接口上的 CC 引脚是通信通道，就像城门对讲机： 充电器先说：“我来供电，请求接入。” ACE3 不会立刻开门，他先盘问。这就是 USB-PD 协议握手，本质是一场外交谈判：你能给多少伏？最大多少安？ ACE3拿到答案后还要再算：电池状态、机器功耗、温度传感器读数……算出一个“最优方案”。他永远只拿自己需要的。 最后 ACE3 回复：“同意接入：20V，电流由我控制，打开 VBUS。” 城门这才打开。 门开了，但电不会直接冲进电池。20V 高压先到达 PPVBUS——这是外部电力进城的第一站。接下来要经过一条“严密布防的走廊”，走到调度中心：Mandola。 Mandola 是瑞萨的电源管理芯片（RAA489901），像个极精细的管家。她的任务是把外面进来的 20V 变成电池能接受的电压电流。MacBook 里通常是三串锂电池，满电约 11.4V，低电约 9V，20V 直接灌进去会出事，所以 Mandola必须降压、整流、并且精准控制。她用多颗功率 MOSFET 和电感组成降压结构，把“洪水”削成电池要的“涓流”。 更关键的是：她不是盲干。她通过电流探测（进出电流都测）和电池电压探测，知道每一毫安怎么进、怎么出，并自动完成三段策略： 电量很低：预充，像给 ICU 输液； 电量上来：恒流快充； 接近满电：恒压，电流逐渐变小。 你什么都不用管。 但 Mandola 头顶有个“市长”盯着她：SMC（系统管理控制器）。SMC 通过 I2C 总线不断问：电压多少？电流多少？温度多少？电池健康度、循环次数怎样？ 温度高就降功率；电池异常就切断；你一边充电一边跑重负载，SMC 还要协调“先保运算”。你看到的电池百分比，也不是电池随口报的，是 SMC 综合电压、电流、温度、历史和老化模型算出来的——所以你有时会觉得电量“跳了一下”，其实是市长在修正预测。 与此同时，城市的供电网也在同步启动。电池与外部电力汇入 PPBUS_AON（城市主动脉），再分流到两颗关键“变电站站长”：SPMU / MPMU（Stowe 双胞胎）。 一个管小功率模块，一个管大功率“电老虎”（处理器、内存等）。他们从主干取电，通过降压与稳压变出几十条不同电压轨：0.5V、0.78V、0.88V、1.2V、1.8V、3.3V……精度细到小数点后两位。每颗芯片“口味”不同，少一毫伏可能出错，多一毫伏可能烧毁，而这对双胞胎负责把每份“电力餐”按克称好、按秒上桌。 充电过程中还有一些你永远注意不到、但一直醒着的角色： 负责屏幕供电时序的显示电源管理； 负责密钥与硬件篡改防护的安全元件； 甚至还有传感器用于判断你是桌面充电还是塞在背包里——如果散热条件差，SMC 会主动降低充电功率。你以为只是插线，机器其实在拼命保护你。 把这一切按时间线连起来，大概是这样： 0.00 秒：接口接触，CC 引脚连通，ACE3 被唤醒。 0.01 秒：ACE3 启动 USB-PD，对充电器“核实身份与能力”。 0.05 秒：握手完成，ACE3 放行 VBUS，20V 进入。 0.06 秒：电到 Mandola，开始高频降压与限流。 0.08 秒：SMC 通过 I2C 确认状态，传感器全面上报。 0.10 秒：Mandola 稳定进入充电模式；同时 PPBUS_AON 稳定，Stowe 双胞胎拉起几十条电压轨。 然后，你的屏幕角落出现一个小小的闪电符号 ⚡ 你什么都没感觉到。 但不到一秒，二十多颗芯片完成了完美协作：ACE3管谈判，Mandola 管调度，SMC 管监督，Stowe 管配电，各司其职，互不越界，却把整座城市点亮。 所以下次你随手把充电线往 MacBook 上一拍时，你可以在心里说： “我刚刚启动了一座城市。”

本日 1月30日(金) ユメスポキッズアワー NMB48坂下真心 まこちの真心通信第42回 20時30分〜21時 さっぽろ村ラジオ ⭐︎まこちがNMB48にいて感じる事 ⭐︎冬のダウンの話 ⭐︎お便り沢山読みます ⭐︎お便り入力フォーム 👉 リスラジアプリで全国で聞けます

【6】三天黑客松——Subagents 功能是怎么诞生的 Subagents 这个功能的灵感，来自 Reddit 上的一条帖子。 有人说他同时开了五个 Claude Code 实例，给每个实例设定不同的角色，然后用文件系统让它们互相通信。 Sid Bidasaria 看到这条帖子的时候，第一反应是：这个玩法很酷，但用户不应该需要这么折腾。我们应该把它做成产品内置的功能。 正好公司有个三天的内部黑客松，Sid 决定用这三天来做这件事。 第一天，团队兴奋地画出了各种复杂的 Agent 拓扑结构：Agent 之间用消息总线通信、异步模式、多对多交互……图画得很漂亮，概念很先进。 第二天，他们意识到这样做似乎不可行。 问题不是技术实现——那些复杂模式都能做出来。问题是用户没法理解。Claude Code 的 UI 就是一个简单的终端，你怎么在这么简单的界面里让用户明白那些复杂的 Agent 通信模式？ 他们决定推倒重来，回到一个根本问题：普通开发者能用的最简单形式是什么？ 他们给自己定了两条约束： 第一，不发明任何新东西。只用 Claude Code 已有的能力——“/”命令和 .md 文件。 第二，不做 Agent 间通信。改成一个简单的编排模式：有一个主 Agent，它可以调用子 Agent，子 Agent 完成任务后返回结果，仅此而已。 他们还和 Anthropic 的研究团队聊了聊。研究人员正在研究多 Agent 模式，但结论是：复杂的 Agent 拓扑是否真的有效，目前还没有定论。 这给了他们更多信心：既然连研究团队都说复杂不一定好，那就更应该做简单的版本。 第三天结束时，他们做出了一个能用的版本。用户可以在 .md 文件里定义子 Agent 的角色和能力（比如“前端子 Agent：使用 React 19 和 Next.js”），Claude Code 会在合适的时候调用它们，或者用户可以手动触发。 黑客松结束后，稍微打磨了一下，功能就上线了。 现在你可以定义各种专属子 Agent：有安全审计专长的后端 Agent、熟悉特定框架的前端 Agent、专门写测试的 QA Agent……它们可以在后台并行工作，各司其职。 很多团队在黑客松里会舍不得推翻自己的复杂方案，毕竟花了一整天画图讨论，有感情了。能够承认“这条路走不通”并推翻从头开始，需要勇气，也需要对“简单”的信念。 简单不是偷懒。简单是在无数可能性里找到那个用户真正能用的形态。

《从50亿颗芯片订单，看Starlink一个不为人知的万亿市场》 路透社昨天的报道称SpaceX和意法半导体过去12年订单总量已经达到50亿颗芯片。 市场可能还没有意识到，这是一个Starlink不为人知的隐藏赛道。它不仅仅是一个"卫星互联网项目"，还是一个全球性的电磁感知基础设施。 这50亿颗芯片是射频前端模块（radio-frequency front-end modules），也叫天线单元（antenna elements），它们基于BiCMOS工艺制造，用于Starlink用户终端的相控阵天线。 简单说，这些芯片让你家的"锅"能够自动追踪高速移动的卫星，保持稳定连接。 Starlink用的相控阵是军用雷达技术吗？ 新闻提到Starlink的终端天线用了"相控阵"技术。这听起来很军工——没错，这和战斗机雷达、宙斯盾系统用的是同一类技术。 相同点：都是电子扫描天线，通过精确控制每个天线单元的信号相位，让波束可以快速转向，不需要机械转动。 关键差异：目的完全不同，所以精度不同。 Starlink的应用方向，不是雷达而是通信技术，但它未来可能具备"雷达式感知"的潜力。 能"感知"什么？ 四个字：RF感知。 Starlink终端在和卫星通信时，信号会穿过大气层、经过各种环境。这个过程中，任何异常都会在信号里留下痕迹。 它能感知的东西分三层： 第一层（最精准）：电磁环境本身——哪里有干扰源、频谱异常、噪声变化。这对通信系统本身就有巨大价值。 第二层（可持续建模）：传播环境——下雨、沙尘、湿度、电离层扰动。气象公司会很感兴趣。 第三层（模糊但有用）：大尺度物体——比如某个区域是否有大型飞行器或船只经过。注意，它只能回答"有没有"、"有没有变化"，不能精确识别是什么。 精度对比： 军用雷达：厘米到米级 RF感知：百米到公里级 所以RF感知不是"弱版雷达"，而是一个永远在线的全球异常检测系统。雷达是手电筒，看得清但照得窄；RF感知是环境光，到处都有但很模糊。 starlink相控阵通信感知技术的竞争优势极难复制，由于其不可逆的工程路径和物理资源先手。 五道护城河： 1. 相控阵×消费级×百万规模：历史上几乎没人同时做到这三件事。军工相控阵很贵，消费电子没这精度，百万级规模需要完全不同的供应链。 2. 射频制造学习曲线：50亿颗芯片的制造经验不光是订单问题，还是时间积累：每一轮生产都在优化良率、降低成本、发现问题。。。 3. 芯片成本的极致压缩：把军工级核心部件降到1美元以下（虽然牺牲了部分性能）。这50亿颗订单本身就是"成本消化器"——只有这种规模才能把单价压到这个程度。 4. 系统复杂度下沉到终端：传统思路是让终端简单、网络复杂。Starlink反过来，让终端承担更多计算，这样卫星和网络可以更灵活。这是反直觉的设计选择，一旦跑通就成了结构性优势。 5. 垂直一体化：SpaceX同时控制火箭、卫星、终端、网络。这意味着它可以"有序失败"——某一层出问题，其他层可以补。别人只做其中一环，就没有这种容错空间。 另外，还有LEO轨道的垄断性优势 Starlink选择了低地球轨道（LEO），大约550公里高度。这不是随便选的。 LEO是相控阵通信感知网络的最优选择 信号损耗低，延迟低（20-40毫秒，打游戏够用） 终端功耗可接受（不需要大功率天线） 卫星移动快，网络拓扑持续变化——这意味着AI有大量数据可学习 竞争对手的困境： 更低轨（VLEO）：大气阻力大，卫星寿命短，需要频繁补充。技术可行，商业上几乎不可行。 同轨但晚来：轨道密度、频谱分配、避碰规则全面受限。你不能在人家卫星旁边乱飞。 更高轨（MEO/GEO）：通信能做，但延迟变高，终端功耗上升。更重要的是，轨道变化慢，AI学习材料少，感知能力被"钝化"。 LEO是通信和感知同时成立的最优高度。Starlink已经在这个高度部署了超过6000颗卫星，预计3-5年，将几乎占满LEO空间所有可用轨道。 和6G的关系 严谨地说，6G技术上不强制要求天地一体化。但战略上，几乎必然。 原因不在于速度（5G的速度对大多数应用已经够了），而在于： 覆盖的完整性：海洋、沙漠、极地、航空，这些地方地面基站覆盖不到。 网络级可靠性：地震、战争等极端情况下，地面网络可能瘫痪，卫星网络是兜底。 AI网络需要全局视角：未来的AI应用需要在全球范围内调度计算和数据，没有天基网络就是瘸腿的。 没有非地面网络（NTN）能力的6G，将被视为"不完整"。 覆盖全球的天基雷达？ 尽管starlink不会变成高精度的全球雷达。技术上做不到，也没必要。 但会演化成一个全球持续在线、低精度、AI驱动的感知底座。 未来的分层结构可能是： 第一层：Starlink类RF感知——覆盖广、连续、低精度。相当于全球的"背景感知网"。 第二层：高性能军用雷达——数量少、精度高。在关键区域提供精确信息。 第三层：无人机/高空气球等机动节点——按需部署，灵活补盲。 这三层不是替代关系，而是协同。第一层发现异常，第二、三层精确跟进。 Starlink的全球感知网络市场多大？ 未来5-10年的市场空间，从大到小： 6G融合基础设施：与地面网络融合，成为全球通信底座的一部分。万亿美元级。 国家级主权通信：关键基础设施的通信保障，政府客户。千亿美元。 航空/海事/能源/物流：飞机WiFi、远洋船舶、偏远矿区等需要连续连接的场景。千亿美元。 政府/军方感知服务：非火控级别的态势感知。百亿美元。 全球RF感知与环境智能：气象、海洋、频谱监测等。百亿美元。 总结 Starlink的真正护城河不在单一技术，而在于： 它率先把最适合相控阵+AI的物理空间（LEO）占满，并在其上跑出了真实规模的系统。 它正在成为全球电磁环境的"持续在线感知层"。

这下在美国也出名了 今天在wsj吃到个大瓜，《The Chinese Billionaires Having Dozens of U.S.-Born Babies Via Surrogate》，标题翻译过来是中国亿万富翁通过代孕在美国生下数十个孩子。 加州洛杉矶家庭法院法官Amy Pellman在审查常规代孕亲权申请时，反复发现一个名字Xu Bo，他当时申请至少4名未出生婴儿的亲权，法院进一步调查发现他已通过代孕生育或正在生育至少8名（实际可能更多）孩子。 经常在中国互联网上吃瓜的网友们肯定都认识他，就是中国首父，号称要生100个孩子的多益老板。我们当初刚听到他的言论时都被惊呆了，这次美国法官也一样懵逼，就为这事开庭。 徐老板没去现场，视频出庭，承认希望通过美国代孕生下约20个男孩，他认为男孩比女孩更优秀，可以继承自己的事业。这些孩子生完放在美国保姆抚养，他工作太忙还没见过他们，等亲权确认就接回中国。 美国法官很罕见的拒绝了徐老板的申请，认为这超出正常家庭范畴，可能对孩子不利。 女读者看了别生气，有喜欢男的也有喜欢女孩的，报道里说另一位叫Wang Huiwu的富豪通过美国模特儿、音乐家等高价卵子（每颗6000-7500美元），代孕生下10个女孩，计划是未来嫁进美国上层。 这种代孕生子一个成本20万美元，这几年深受中国富豪喜欢，忙的话人不用去美国，只需运送遗传物质即可。报道里说有另一个教育行业的富豪想生200个，过于离谱被中介拒绝。 他们的目标都是通过庞大的代孕计划打造庞大家族集团，这些富豪大都认同马斯克的理念，不过马斯克目前也就14个孩子。 我看完这事就觉得很难评，目前社会年轻人你鼓励他们也不生，这些富豪倒是想得开，借助工具哐哐生，代孕在国内禁止，但是在美国搞不违法，网民最多在伦理道德上质疑，但这些富豪根本不care。 每个人都可以选择用自己喜欢的方式过完这一生，只要你有能力支付对价。 …… 今天a股成交1.77万亿，又缩量了，8个宽基指数除了微盘股指数剩下的都跌，科创和创业板跌的尤其多，但市场中位数-0.26%其实还好，散户痛感不强烈。 今天跌的主要是半导体、元件、通信、电池这些之前的人气板块，这和上周五美国ai板块集体下跌有直接关联。上周五英伟达下跌3.3%，甲骨文下跌4.5%，博通下跌11%，尽管这些公司的财报并没有爆雷，但是资本市场对ai的热度开始降温，很多人觉得目前的预期打的太高，未来有兑现不满的风险。 两市今天涨幅第一的是保险板块，中国平安大涨5%创本轮行情新高，这个上周写过的摩根士丹利提高了平安的目标价，港股从70看到89，a股从70看到85，平安今天涨完也才67，还有空间。平安后续如果能涨到目标价85，那就意味着前几年高位入的也能解救。 另外涨幅突出的有乳业（+4%）和零售百货（+3%），前者估计是受周末分娩免费的刺激，基本上每次有激励生育的政策乳业就会涨一下，但每次涨不了几天就会跌回去，因为婴幼儿市场整体萎缩是毫无疑问的趋势，包括今天买进去的那些人也没几个相信这种行情能持续，这会考虑的也是明后天找个卖点。 零售百货这几天涨挺好，主要关注这几天政府新出的消费刺激政策，消费虽然今年很差，但是零售百货还行，2025年板块涨了15%。 这几天大盘指数连续回调，目前又到了趋势的弱侧，这时候你们就别说什么发射了，头朝下还发射就射进沟里去了。有过11月底那波的试探，我觉得短期3800应该会有支撑，但这也是对势能的一种消耗，现在ma60还是涨的，如果在这个位置继续耗到1月上旬，到时候中期k线全部掉头向下，3800也不保险。 …… 1、统计局出了上个月70城房价统计，我上图你们自己看。表格用100做基准表示价格波动，环比98.7意思就是比上个月跌了1.3%，同比93.2就是比去年这个月跌了6.8%。 一线城市环比下跌1.1%，比上个月扩大0.2%，二线城市下跌0.6%，和上个月持平，三线城市下跌0.6%，比上个月收窄0.1%。之前都说大城市比较扛跌，但最近几个月大城市有补跌的迹象。 2、人民币汇率来到7.05，最近半年涨了3%，这对那些换美元理财的人来说是个沉重的打击，因为美债和中债的息差也就2-3%，相当于是白忙活一年，息差都被汇率给抹平了。但随着汇率的上升，中国商品出口的压力也在上升。 3、美乌谈判说是有重大进展，就是乌克兰官宣放弃加入北约，但这事其实上个月就已经明牌了，俄乌目前真正的分歧是顿巴斯地区大概20%的领土，目前归乌克兰控制，俄罗斯坚持要，乌克兰不给，这是谈不拢的核心原因。俄军战场占优，每天都在缓慢推进，乌克兰支撑的有些勉强。 4、中国电影：《流浪地球》2027年之后上映。 5、伦敦公寓过去10年价格下降22%，目前的负担率是9，意思就是典型工作者9年的收入可以买到一套房。这个我前几年研究过，中国人去买各种税费叠加起来占房价的8-12%，一点也不友好，还不如去香港看看，那里这一波跌完性价比也不错。 6、长春高新旗下的子公司拿了一个海外bd的单子，首付1.2亿美元，后续分成最高能到13.65亿美元，这应该是个显著利好，看明天市场认不认了。 今晚就这些～上钟了

北京时间周四凌晨，美联储利率决议，这次降息25个基点，基本是没跑了！那么这次降息该如何解读，哪些美股方向将会形成利好，尤其是最近马斯克主导的热点方向——太空 #AI# 板块，有哪些美股直接利好，这里给大家带来一个梳理！🧐 先讲一个结论，我认为这次降息本质并不是为了放水刺激，假如从货币宽松的角度，即将到来的1月份开始，每月美联储采取的400-450亿美金的国债回购方案，这才是最直接的放水刺激。 这次降息，更像是为了救“高利率环境下，快撑不住的经济”。尤其是现在居民贷款违约率居高不下，商业房地产岌岌可危的现状。目前10年期美债利率依旧高达4.15%，市场利率在20年高位，美国企业、房地产、地方政府、银行都压得喘不过气。这次降息是为了迫切把融资成本拉下来，避免经济被高利率引发潜在衰退，这也就造成了12月polymarket降息概率波动如此之大的原因所在。 🎯 降息带来的直接利好： ①资产价格的“估值提升”，科技、成长股最受益 利率越低，未来现金流的折现成本越低，成长股的估值会直接往上抬。比如AI、半导体，还有一些长期合同型企业（如太空科技、国防科技），另外高研发投入企业也十分利好，这类公司短期内无法立刻盈利赚钱，但未来预期足够大，降息就是它们的提神药。 ②公司融资成本下降，高资本开支行业被“解放” 例如太空、芯片、能源、制造这些行业，烧钱速度非常快。降息之后，整体发债成本会下降，银行端的贷款压力会减弱，直接会刺激产业项目的更快落地。像 Rocket Lab、AST SpaceMobile、Firefly 这种“要烧钱造未来”的公司，都会受益。 🚀 结合最近热点“马斯克太空AI概念”，叠加降息带来的利好，我列举5个公司，供大家参考。 1️⃣ $RKLB — Rocket Lab（强成长 + 国防护城河 + 降息受益最大） Rocket Lab 应该是目前美股上，最被低估的“太空全能选手”，它已经早就不是单纯的火箭发射公司了。它悄悄打造了一条完整的太空产业链： · 自己造火箭（Electron 和未来的 Neutron） · 自产卫星零件（太阳能板、推进器等） · 能组网、能接国防部任务 · 还有星间激光通信技术 · 甚至提供“交钥匙”太空任务服务 从降息纬度来看，Rocket Lab 属于典型的“高资本开支 + 长期合同 + 大订单在手” 的成长股。降息后，公司融资成本会得到下降，有利于新建产线、新引擎、新卫星平台，长期估值模型改善（折现率下降）。同时DoD和NASA 的大型合同发放概率提高，稳健的国防预算也给Rocket Lab 锁了一层安全垫。 它现在是除了 SpaceX 之外，最有潜力成为美国国家级太空供应商的企业。政府订单占比越来越高，不是靠讲故事，而是靠实打实的垂直整合能力。如果一切顺利，未来市值有望冲到1000亿美元(目前它市值仅仅275亿)。 2️⃣ $ASTS — AST SpaceMobile（用卫星直连手机的“颠覆者”） AST SpaceMobile 公司要做一件疯狂的事：让普通手机不用换设备，直接连卫星上网。相当于把基站搬到天上，覆盖全球没信号的地方。这跟星链很像，但它更方便，不需要星链的接收器，直接手机直连。 最重要的是，目前全球两大电信巨头（AT&T 和 Verizon）不仅跟它签了合作协议，还直接投资了它。这说明运营商不希望 SpaceX（星链）自己做手机直连、抢走用户。相比之下，AST 是“中立批发商”，帮运营商扩展信号、提升收入，而不是抢饭碗。接下来就看它能不能快速发射卫星、铺开网络、实现真正盈利赚钱。 所以降息对AST是最直接的利好，目前市场预估它需要几十亿美元发射卫星建网，利率下降能省下巨额资本开支，并且与运营商的融资合作也会更容易落地。当整体预期变强时，资本市场更愿意为卫星网络买单。 这是最典型的“利率敏感型高科技成长股”。降息越狠，ASTS 的赔率也就越高，成长空间越大。最核心还是要关注其规模化，包括锁定载波分发、快速发射卫星网络以及在数十亿终端上实现频谱经济的货币化。 3️⃣ $PL — Planet Labs（低利率周期的天然受益者） Planet Labs业务十分垂直也很有意思，这家公司以前是“给地球拍照片”的，现在转型成卖地理情报数据的平台。客户包括政府、军方、保险公司、农业公司，国防部希望以低成本实现持久的ISR(情报监视与侦察)。气候和农业领域需要持续的地面真实数据。他们都需要高频、低成本的地球观测数据，Planet正好弥补了这样的市场缺口。 公司优势十分明显，成本比传统军用卫星低得多，数据更新快。欧洲军方今年也开始采购他们家的产品，说明数据有“主权级”价值。 但问题也十分突出，盈利虽然涨了，却还没证明自己能高效盈利。市场还在等它从“项目制”变成“平台型”生意，有点像SaaS订阅付费模式，客户年年续费、越买越多，目前这条道路还没走通。 降息对它的利好也十分明显，未来现金流价值更高（偏 SaaS 属性），政府合同稳定，财政压力下降，欧盟、NASA、DoD 的 ISR 预算不被削减，降息+国防数据需求上升，Planet 的爆发点可能正在临近。 4️⃣ $FLY —Firefly Aerospace (航天领域全能型选手) Firefly 这家公司，非常“全能”：搞火箭、登月舱、快速响应发射、甚至军用任务。国防部十分喜欢这种“一站式”合作伙伴。美国国防部一直希望拥有能够支持从运送到月球再到ISR任务的合作伙伴，但挑战在于Firefly业务板块过于分散，导致尚未展现出规模化的稳定执行优势。比如下面👇这些弊端： · 火箭发射次数不够稳。 · 登月任务（Blue Ghost）依赖 NASA 的里程碑付款，风险高。 · 快速发射业务烧钱，对制造能力要求极高，而它还没完全证明自己。 公司工程师履历十分牛掰，但商业模式还没跑通。潜力巨大，目前产品线（Alpha、Blue Ghost、快速发射）非常对 DoD 胃口。但需要更多实测战绩来证明自己不是“一个PPT太空公司”。 Firefly 是一家很能造，很能卷，很缺钱的公司。这类企业在高利率时代几乎活不下去。所以降息以后，公司发债和融资成本低了，NASA 项目拨款更顺畅了，DoD 的快速反应发射合同更稳定，不再被资本市场“利率压估值”。这可能是最受降息影响的公司之一。 5️⃣ $RDW — Redwire(太空刚需型企业） Redwire 是一家专注「太空基础设施+太空组件+太空任务支持」的公司。它虽然没有前面几家公司造卫星或者建火箭那么性感，但它提供广泛且关键的“太空零组件+系统+制造+维修” ， 比如卫星天线、太阳能阵列、散热系统、可展开结构 、空间级传感器、机械臂、在轨制造 ，3D 打印等等。基本上现在搞太空发射的公司，都需要使用它的产品，类似于卖铲子的企业。 整体来说，Redwire 的方向是没毛病的，搞太空制造、空间结构、在轨服务，都是未来刚需。但问题在于团队说得多，做得少，执行比较拉胯。 财务上，公司今年二季度还暴过雷，连全年利润指引都撤回了，管理层却提前毫无预警，商业计划上有点吹嘘的味道。这种操作在高风险的太空行业里，属于严重的信任危机。 整体来说，Redwire有好资产，但缺的是稳定交付能力，这也导致它市值较低，仅仅11亿。目前更像一家“理想很丰满”的工程公司，而不是可靠的太空供应商，需要一定时间去检验。从降息的角度来说，跟上面描述的公司，基本是一致的，融资成本下降有利于高资本开支和长周期的项目，而且也更容易拿到国防相关的订单。 总结来看，12 月降息的真正逻辑很简单，降息让高资本开支行业“重获生命”，让成长股重新被估值，让国防航天更容易拿到大单。叠加最近马斯克太空AI概念火热，这其中可能会有不错的机会。另外AI、芯片等高成长科技股，也会直接受益。太空公司普遍毛利率未来都比较高、周期长、业务是国家战略，美联储降息相当于直接给它们开绿灯，值得重视。🧐 目前我使用的 @MSX_CN 美股平台，有3家太空公司支持交易，这在其他 #RWA# 美股平台，基本没有，代码分别是：RKLB.M；ASTS.M；FLY.M，其实选的都是比较优质的太空企业，像 $RDW 相对差一点，就没放进去，也充分说明了MSX团队，择股的能力优势(如图2)。 假如您还受限于国内美股开户不方便，那么可以尝试用U炒美股，体验丝丝顺滑，我个人正在使用 #RWA# 美股代币化平台 #MSX，一同参与美股市场：# 目前可以免费进我们美股社群，免费阅读海外投行一手报告，每周限额10人，可以私信我，填写表单，进入美股交流和探讨社群(最近加群人数较多，助理审核需要时间，感谢理解🙏)