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Forbes：Cursor 为 AI 编程霸主地位而战 【1】"战时状态" 1 月 5 日，Cursor 的员工们结束假期回到公司，迎接他们的是一场全员大会，演示文稿的标题赫然写着"战时状态"。 假期期间，一些员工试用了 Anthropic 最新发布的模型 Opus 4.5，得出了一个令人不安的结论：这个模型的编程能力已经强到开发者不再需要逐行审查输出代码的程度。开发者不必再在 Cursor 的代码编辑器里与 AI 助手协作打磨代码，而是可以直接向自主运行的智能体（Agent）下达高层级指令，收到完整的功能模块——有时甚至是成品。这对 Cursor 来说是个大麻烦。 Cursor 的立身之本建立在一个截然不同的前提之上。CEO Michael Truell 在 2024 年接受 Forbes 采访时，将它描述为一种"程序员的 Google Docs"——一个人类与 AI 协同打磨代码的编辑器。 但如果 AI 不再需要人类协作者，编辑器还有什么存在的必要？如果逐行编写和修改代码不再是程序员工作流的核心，Cursor 的核心产品逻辑就突然成了问号。 在那场全员大会上，Cursor 管理层警告说，接下来几个月将是动荡期。项目可能被砍掉，优先级可能被重新洗牌。公司的新使命被标记为"P0 #1#"（P0，即最高优先级任务）："打造最好的编程模型。" 不是最好的套壳产品，而是最好的模型。说这是一次氛围转变也好，在 Cursor 内部，这更像是一场清算。 【2】增长与焦虑并存 这正是当下局面如此令人错愕的原因。就在不久前，Cursor 看起来还几乎势不可挡。公司在 2025 年初的年化收入约为 1 亿美元，到 11 月就已突破 10 亿美元。最新一轮融资将公司估值推至近 300 亿美元，四位联合创始人全部跻身亿万富翁行列，Cursor 也跻身全球最有价值的 20 大私营公司之列。 但在瞬息万变的 AI 世界里，势头的出现和消失都可能发生在一夜之间。 到了 2 月，Anthropic 发布了更强大的 Opus 新版本后，X（前 Twitter）上开始涌现创业公司创始人的帖子，声称他们的团队已经抛弃了 Cursor，认为 Anthropic 和 OpenAI 这样的模型厂商会自己吃掉编程工具这一层。 "我提到的那些公司……大多数人的看法是，Cursor 今天就已经过时了。" —— Insight Partners 联合创始人、前执行董事 Jerry Murdock，20VC 播客 但数据讲述的是另一个故事。据知情人士透露，Cursor 的年化收入已突破 20 亿美元，三个月内翻了一番。企业信用卡公司 Ramp 和 Brex 的数据也显示收入持续增长至 2 月，不过 Ramp 指出 Cursor 在企业 AI 产品采购中的渗透率正在小幅下降。Claude Code 的强劲增长最终是否会冲击 Cursor 的增长，目前还不明朗。 在公司内部，Cursor 管理层清楚地知道，软件开发的未来不在于逐行编写代码。作为应对，他们一直在构建研发实力，试图通过发表研究成果和利用海量专有数据，在发布最佳编程模型的竞赛中抢先一步，跑在 Anthropic 和 OpenAI 前面。与此同时，他们开始优先发展大型企业客户合同，因为企业合同比个人订阅更加稳定。 目前，Cursor 的持续增长伴随着巨大的焦虑感。在公司内部，收入追踪一度让人分心到影响工作，以至于公司停止在 Slack 的 #numbers# 频道发布每日收入数据。 【3】精英大学校园 Cursor 由四位 MIT 好友在 2022 年创立，最初的方向是构建帮助机械工程师设计物理零件的模型。但几位创始人在这个领域毫无经验，于是果断转型，找到了让他们一飞冲天的产品方向：一款爆红的代码编辑器。公司超快的编程模型最终引爆了"凭感觉编程"（Vibe Coding）现象——由前特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 提出——人们可以用自然语言甚至语音向 AI 模型描述需求，就能生成完整的 Web 应用。 Cursor 的创始人以及公司 400 名员工中的很大一部分都是二十五六岁的年轻人，整个公司与其说像一家企业，不如说更像一座精英大学校园。员工进办公室要脱鞋，经常工作到午夜之后，在公司洗澡，住的地方离办公室不过几个街区。 --- 一年前，Cursor 还以"只有 20 名员工、没有销售团队就把年化收入做到 1 亿美元"的病毒式增长闻名。它的高速增长吸引了 Accel、Andreessen Horowitz 和 Thrive Capital 等重量级风投的关注，还获得了一些顶级模型的优先使用权。2025 年，Anthropic 让 Cursor 提前试用了自家模型，并利用 Cursor 的反馈来提升模型的编程能力，形成了一种"竞合关系"（co-opetition，既竞争又合作）。 随着公司扩张到约 400 名员工，Cursor 已经占据了旧金山 North Beach 社区的四栋大楼，甚至把两栋办公楼之间公交站的广告位也征用了——贴上了一张印有全体员工姓名的海报。这大概就是 Cursor 版的"到此一游"。 【4】转向智能体 去年年初，Anthropic 主动联系了当时作为其最大客户的 Cursor，展示了一款名为 Claude Code 的新产品预览——这是一个界面极简的命令行工具，可以让开发者快速部署大批编程智能体。 乍看之下，它似乎不会与 Cursor 的代码编辑器形成直接竞争。但事实已经不再如此。Claude Code 在六个月内年化收入就突破了 10 亿美元，上个月更是达到 25 亿美元，超过了 Cursor。与此同时，OpenAI 也在同一方向加速推进。2025 年 4 月重新上线编程智能体 Codex 后，CEO Sam Altman 表示其应用在第一周就被下载了超过 100 万次。 创业公司创始人们告诉 Forbes，这场转变是深刻的。许多开发者不再逐行编写代码，而是开始"指挥"智能体——分配任务、审核输出、协调多个并行进程。 "这是软件开发诞生以来最大、最根本的变革。" —— AI 语言学习应用 Speak 联合创始人兼 CTO Andrew Hsu 该公司 50 人的工程团队全部在使用编程智能体（主要是 Claude Code，部分场景也用 Codex），原本需要数月才能上线的功能，现在几周就能交付。他说 Cursor 在代码审查中仍有一席之地，但这个角色正在缩小。 【5】"删掉产品" Cursor 的内部价值观里有一条直白的指令："删掉产品"——这是在承认公司的未来在于类似 Claude Code 和 Codex 的编程智能体。上周，Cursor 宣布了对其"Cloud Agents"产品的重大更新：现在，多个智能体可以在各自独立的工作空间中同时处理不同任务，并记录工作过程。 在内部，Cursor 管理层押注的是：企业客户会更看重一款不绑定单一模型提供商的产品。随着各家模型能力日新月异，天平随时可能倒向任何一方，这种担忧在开发者中与日俱增。 【6】自研模型：降低依赖 Cursor 也在努力降低对 Anthropic 和 OpenAI 的依赖。他们的核心判断是：一个更小但专精于编程的模型——基于自有数据训练——即使面对竞争对手不断加大投入的大型前沿模型，也能保持竞争力。据知情人士透露，目前约有 20 名 AI 研究员在开发 Cursor 的 Composer 模型。这些模型以 DeepSeek、Kimi 和 Qwen 等强大的中国开源模型为基础，再通过额外训练和利用 Cursor 自有数据的强化学习进行优化。成效显著：Composer 1.5 速度快，是平台上第二受欢迎的模型，而且 Cursor 运行它的成本远低于采购 Anthropic 大模型的费用。不过对开发者来说价格仍然不低：根据 Cursor 官网信息，Composer 1.5 的输入价格为每百万 token 3.5 美元，而 OpenAI 的 GPT-5.3 Codex 在 Cursor 内的价格为 1.75 美元。 【7】烧钱大战 成本始终是一个挥之不去的挑战。Cursor 的大型竞争对手们愿意大举补贴。据一位了解公司内部分析的人士透露，Cursor 去年估算过，一个每月 200 美元的 Claude Code 订阅可能消耗高达 2000 美元的算力成本，这意味着 Anthropic 在大幅补贴。如今这种补贴力度似乎更加激进——据另一位接触过公司算力开支分析的人士称，这个 200 美元的套餐现在能消耗约 5000 美元的算力。 Cursor 也对部分用户进行补贴，但力度似乎不及 Anthropic。据知情人士透露，Cursor 的个人订阅利润率为负，但企业套餐的利润率为正。使用 Cursor 的企业可以选择 Teams 计划（面向初创公司，可随时取消），或者谈判签订企业合同（面向大型组织）。 【8】押注企业客户 拓展企业业务是通向稳定的一条路径。企业合同签约周期更长，但客户流失率更低。据知情人士称，Cursor 历史上只流失过一两个企业客户。但这些令人垂涎的企业合同在 Cursor 的营收中占比一直不高：据 Forbes 看到的文件显示，截至去年 11 月，企业合同仅占 Cursor 年化收入的 13.6%。据一位知情人士透露，如今 Cursor 约 60% 的收入来自企业客户，但 Forbes 无法确认其中企业合同的具体占比。 公司的人员配置也反映了对企业市场的重视：一半员工专注于市场拓展相关职能。销售团队已经拿下了包括 Meta 和英伟达在内的大客户合同。 【9】客户流失的信号 压力正在不断累积。2 月份，房贷服务初创公司 Valon 的 90 多名员工取消了 Cursor 订阅。理由很直白：他们不再需要编辑器了。他们转向了 Claude Code 的强大智能体，将工作端到端全面自动化——系统间的数据迁移、Bug 修复——CEO Andrew Wang 表示这些任务的完成速度"快了 10 倍"。 【10】多智能体的未来 当软件开发界还在消化自主编程的冲击时，一个更新的范式正在浮现——多智能体系统：想象一下，一个开发者指挥着数十个智能体组成的团队，每个智能体都有自己的角色和职能，几乎就像人类队友一样协作。 现在，Cursor 正在探索构建一个能管理数百个智能体同时协作的工具，他们内部称之为"grind mode"（智能体全力运转的高强度工作模式）。这其中有很多复杂问题需要解决：比如如何为每个智能体分配专门的角色。有时候，当这些智能体发现自己有太多"同事"时，就会开始偷懒、表现变差——跟人类一模一样。 来源：Forbes: Cursor Goes To War For AI Coding Dominance

Kimi K3 今日正式发布，Moonshot 官方官宣，2.8万亿参数 MoE 架构，百万上下文窗口，原生多模态能力，7月27日开放模型权重。 网上已有声音称其在多项基准测试中超越 Fable，翻完官方基准数据图后会发现，这是选择性解读的结论。 真实情况是，K3 在 Terminal Bench 2.1 得分88.3对比84.6，Automation Bench 得分30.8对比29.1，BrowseComp 得分91.2对比88.0，这几个特定智能体场景上确实领先。 但在 DeepSWE，FrontierSWE，GDPval-AA v2 Elo，AA-Briefcase Elo，CharXiv 这些更综合的智能体指标上，Fable 5 整体表现依然更稳定。 它并非实现全面超越，而是在自身定义的长上下文智能体编码赛道上打出了存在感。 但基准测试表现并不是这条新闻里最值得关注的部分。 最有价值的信息藏在定价策略里。 K3 的 API 定价为输入每百万 tokens 15美元，这个价格对应的档位，正处于 GPT-5.5 和 Claude Opus 系列的价格区间，这不是开源模型的低价路线，而是前沿闭源模型的定价标准。 一款中国开放权重模型，主动放弃了低价这张传统王牌。 Moonshot 将价格拉至前沿模型区间，等于公开传递出一个信号，我们不比拼性价比高低，我们比拼在长周期智能体编码场景下的价值匹配度。 这是第一次出现这样的转向，此前中国模型的主流路线是能力强，价格低，加开源的性价比打法，K2 系列走的正是这条路径。 K3 切换了一条完全不同的路线。 这条路不再是性价比路线，而是场景定价路线，底层逻辑彻底改变，不再是我比 Fable 便宜所以你该选我，而是在长上下文智能体编码这个特定场景下，我的价值值得你支付前沿模型的价格。 这个转变不是营销话术的更新，而是将产品信心押注在了一个狭窄但高价值的垂直赛道上。 看看他们为这个赛道做的底层布局就知道。 两项架构级创新支撑起这个定位，KDA 混合线性注意力，在百万 token 上下文下解码速度最高提升6.3倍，AttnRes 注意力残差，训练效率提升约25%，额外成本不到2%。 这两项创新不是为了炫技的纸面突破，每一项都精准命中长上下文智能体的核心痛点，Transformer 架构在百万 token 下推理太慢，训练成本太高，KDA 解决推理速度问题，AttnRes 解决训练效率问题，合在一起解决的核心问题是，让一个2.8T参数的模型，在需要长时间记忆和多步迭代的智能体工作流里，能稳定运行，跑得够快，成本可控。 这就是他们敢把定价拉到前沿区间的核心底气。 不是参数规模更大所以更值钱，而是在长上下文智能体编码这个即将成为主战场的赛道上，他们的架构为场景量身定制，通用架构做不到同等效率。 这个赌注自然存在风险。 Fable 5 在很多通用智能体任务上表现依然更稳，K3 的优势集中在自身定义的赛道范围内，如果市场不为专门为智能体编码优化的模型品类买单，每百万输出15美元的价格很难长期站稳。 但这个方向的判断是对的。 中国 AI 这些年一直在走同一条路径，硬件受限倒逼架构创新，快速开源用开放生态反哺迭代，K2 系列验证了这条路能够跑通，K3 则把这个模式做了升级，不只是在受限硬件上做出好模型，更是做出好模型之后，敢于在定价上和前沿闭源模型站在同一起跑线。 这对正在搭建智能体系统的开发者来说，信号非常实际。 7月27日权重开放后，你能拿到一个真正前沿规模，为长时程智能体场景定制的基座模型，百万上下文加 KDA 加速加持，SWE Marathon 42.0 领先，Automation Bench 30.8 领先，把它接入自己的智能体技术栈运行自进化工作流，做长上下文蒸馏，完成复杂认知任务的结构化输出，这些事以前要么用闭源 API 成本太高，要么用开源模型上下文长度和速度跟不上。 K3 是第一个同时提供前沿智能体编码能力，百万上下文，开放权重，可商用的选项。 最后做一个总结。 Moonshot 将 K3 的定价拉至前沿区间，不是一个简单的价格决策，而是一份明确的定位声明，中国开放权重模型不再只是高性价比的替代品，它们开始要求在自己擅长的赛道上，和闭源前沿模型平起平坐。 这个诉求能不能被市场接受，要看7月27日权重开放后的实际落地表现。 但有一点已经非常清晰，在长周期智能体编码这条赛道上，有一家中国公司认为自己的产品，不再需要靠低价来获取市场。

🔔花一下午看完了《国家破产之日》，不得不说韩国拍政治黑暗那一套东西真是驾轻就熟！ 写一点我的观后感—— 电影里的三条并行线很有意思，代表了市场里的三类人群： 韩诗贤是体制内少数真正看懂危机的人，她看见外汇储备快要撑不住，看见短债和美元流动性正在失控，但她无法改变整个系统的惯性； 尹正学是市场里的做空者，他不相信电视里的繁荣，也不相信政府的官话，只相信资产价格背后的底层逻辑； 甲秀是普通中小企业主，听银行劝贷、相信经济还会继续好，最后在系统崩塌时成了真正接盘的人。 作为在加密市场经历过几轮牛熊的人，看这部电影全程没有陌生感，反而有一种强烈的镜像共鸣： 所有金融崩盘，其实都是同一个剧本，普通人永远是最后知道风险的人。 1⃣「信用」永远都是奢侈品 究其根本，任何信用资产的底层，其实都是保证金游戏。 LUNA 崩盘时，UST 靠套利机制维持锚定，本质是用 LUNA 的市值当保证金； 韩国维持汇率，本质是用外汇储备当保证金。 所谓「国家信用」，在极端挤兑面前，和一个土狗项目的团队白皮书没有本质不同 —— 都是脆弱的共识的产物。 只要一个系统必须靠持续新增资金、持续信心、持续外部融资才能维持体面，那它所谓的稳定就很可能只是还没被清算。 2⃣杠杆是所有危机的原罪，世上并没有免费的救命钱 电影里最让人唏嘘的一幕，是银行主动上门劝中小企业主甲秀贷款，告诉他经济这么好，扩产一定能赚。小老板信了，贷款梭哈等着赚更多的钱。 然后危机来了，银行做的第一件事就是抽贷、断贷，无数个甲秀经历人生滑坡，回归一贫如洗。 所以 IMF 递过来的 570 亿美元救助款真的救了韩国吗？ 韩国用经济主权、财阀股权、国民失业换来了一口喘息，但哪有免费的流动性，所有注入的救命钱，最终都会被连本带利拿走更多。 3⃣ 信息差是顶级收割工具，阶层永远先于立场 先天的劣势就决定了，普通人永远站在信息的下端，一定会变成收割的对象。 财政体系内部已经知道问题严重，谈判桌上已经开始讨论 IMF 条件，财阀和大企业已经提前获得信息，开始准备转移资产，在底部抄底中小企业。 而此时的底层人，一边在电视里看「经济向好」的新闻，一边砸锅卖铁扩产等待崩盘的结局。 韩诗贤作为体制内的技术派，掌握真相却无力改变，最后只能做一个清醒的旁观者。 这是币圈每天都在上演的日常，信息的壁垒，比资金的壁垒更难跨越，你选择相信这些消息，你就需要付出相应的代价。 除了进入那个阶层，普通人没有更好的办法。 4⃣做空者不是灾难的制造者，只是泡沫的戳破者 很多人骂尹正学是「发国难财的投机者」，但经历过完整牛熊的交易者都知道： 泡沫不是做空者吹起来的，是贪婪的杠杆、无能的监管、自欺的共识一起堆出来的。 做空者只是比多数人更早看清了庞氏的本质。 就像 2022 年做空 UST 的人，不是他们搞垮了 LUNA，是算法稳定币的庞氏结构本身就注定死亡，做空者只是加速了这个泡沫的破裂。 电影里有个镜头：尹正学看着跳楼的破产者，眼神复杂，那是一种沉重的复杂—— 他捡到了带血的筹码，就一定会有对应的普通人被碾碎。 但他也清楚，就算他不赚这笔钱，泡沫该破还是会破，该破产的人还是会破产，历史不会因为某个人的善意，就停下它的车轮。 5⃣最后：人们总会忘记，周期永远轮回 电影的结尾，是多年后首尔繁华的街头，没人再记得 1997 年的寒冬。韩诗贤看着复苏的市场，轻声说「人们好像都忘了」。 这才是最恐怖的地方： 每一次危机过后，幸存者会淡忘，新人会涌入，新的叙事、新的热点、新的杠杆，又会把新的泡沫吹起来。 1997 年的亚洲金融风暴是这样，2008 年的次贷危机是这样，2022 年的加密熊市也是这样。 金融的外壳一直在换，但人性的贪婪、冲动依旧不变，信息分层不变，市场继续进入下一个残酷的轮回！

如何利用ai简单实操提高自己的工作效率？ 用AI搭建你的个人“加密信息中枢”——告别刷推刷群刷不过来的焦虑 加密圈最大的时间杀手不是交易——是信息摄入。X、TG、Discord、新闻聚合、链上数据平台——你每天刷的信息可能超过99%的行业。但真正帮你赚到钱的信息——可能不到1%。 AI不能替代你的判断。但它可以替代你的刷。 我的实战方案——用Claude或ChatGPT搭建一个个人情报简报系统： 第一步：确定你真正关心的问题。 不要告诉我加密圈发生了什么——太宽泛。精确到：BTC突破62000或跌破59000，ETH/BTC汇率突破0.03，某巨鲸地址转账超过1000 BTC，Binance上线新代币，SEC发布加密相关公告。最多5个监控方向。如果超过5个——等于没监控。 第二步：把每个方向写成一条监控规则+一段分析和行动建议。 比如：如果BTC跌破59000——请分析原因并列出三个可能的支撑位。如果是消息面驱动的（如SEC诉讼、交易所事故），标注消息来源。如果是资金面驱动的（如ETF大额流出），标注资金数据。 第三步：每天早上9点——让AI根据你的规则跑一遍。 你的提示词：今天是2026年7月X日。请根据以下监控规则，汇总今天凌晨到现在的所有相关信息。每条规则单独汇报——①触发情况（是/否）②相关信息摘要 ③分析判断 ④建议。如果某条规则没有触发——直接跳过。不要填充无关信息。 为什么这个方案有效： 你之前每天花2小时刷信息——大部分时间是被动接收——刷到什么看什么。AI监控方案是主动拉取——你只看到你需要看到的。而且AI在执行监控任务时比人类强——它不会因为刷到一条搞笑段子就忘了自己在找什么。 这个系统跑起来之后——每天早晨30分钟——你知道的比刷了2小时的人多。不是AI比你聪明。是主动筛选比被动刷屏效率高10倍 #AI#

昨天和一个在东京做家办的朋友聊 SpaceX。开盘市值就是 1.77 万亿美金，等于凭空多出来一个 Meta。他看说，这不就是 meme 股吗？高 FDV、低流通、天量开盘。   马斯克手握 42% 的股份、82% 的投票权，上市首日流通份额只有4.2%，后面还压着 180 天、366 天的多轮解锁。纳斯达克特批它上市 15 个交易日就能纳入 Nasdaq-100，指数基金的被动买盘，直接把需求托了起来。   上市没几天冲到 230 美元，又一路回落到 150。94 倍的市销率，Morningstar 给出的合理估值只有 63 美元，连一半都不到。因为流通盘太小，所以跑出了 meme 的波动率。   低流通、高 FDV、解锁砸盘、筹码结构、被动买盘……这不就是 2024 年我们吵了整整一年的山寨币 tokenomics 吗？ 我们当年甚至专门做了一套 tokenomics 监控，盯着每一个天王级项目，一有大额解锁就告警。换到美股，这套逻辑一比一地搬了过来。   币圈和股市，本质都是融资渠道。   在交易所的 7 年，我见证了币圈一个又一个周期。从以太坊转 PoS、扩容之争， DeFi Summer、NFT 热潮、比特币铭文，再到BOME、特朗普发币，到现在的预测市场。我或多或少参与过，见过很多新玩法，有人一夜暴富、也有人转身离开。 现在，市场的重心已经几乎全压在了美股上。   这几年，我其实也一直在寻找自己的定位，从内容、PR、舆情、社区，到 VIP，思考我能为这个行业做些什么。   每一个周期的熊市，都有人说币圈要完了、要不见了。但每一次，它反而走进了更多人的日常。以前我们分析的是山寨币的行情，现在我们看到越来越多对美股的投研。这早就不再是传统投行的专利，每一个普通人，都能有投资美股的渠道。   以前判断一个 meme 币，要看社区、看情绪、看筹码结构、看融资背景。这套东西，有些部分其实是可以复用的，美股的基本面是核心、但筹码结构同样关键。我开始用加密世界的逻辑，去定价、去交易、去理解一家公司。   也是在这样的节奏里，我从今年 6 月开始，正式加入币安的 VIP 团队。和@sisibinance @miyayweb3 @Binance_Ethan 一起工作   从我自己的角度说，我还是想要更高的视野。我想和一支更国际化、更扁平、更高效、也更专注于用户的团队一起做事，所以我选择了币安。   今天是我入职的第三天，在币安没有人先看你的职级、再决定怎么去对付你。 @heyibinance 在很多事上都亲力亲为、一姐跟我们说，有问题要跟到解决为止。   对我来说，这也是一次转型：从旧的 crypto、区块链时代，走向更广阔的金融世界。   币安从一开始交易主流币，到 meme、到预测市场，再到接入 Ondo、上线 BStock 代币化股票，能交易的品类越来越多。 一家服务着这么大体量用户的交易所，还能持续进化、不断转型，始终去找用户真正需要的产品，这件事本身就很不容易。 交易所也不再只是一个炒币的地方，它承接理财的需求、支付的需求、资产配置的需求。币圈正在从那个野蛮生长的角落，走进传统金融，走进私人银行。   今天早上见了一个在中金做投行的朋友。她知道我加入币安之后特地来找我喝咖啡，说我现在待的是一个跑得特别快的领域。 她提到自己的客户去年想尝试做代币化债券发行，结果新闻一出来就被叫停了。在我们看来理所当然的创新，在她那个世界里几乎是举步维艰。也正因为这样，她很羡慕我能在这样的环境里工作，自己也动了来这个行业、去试更多可能的念头。   也许创新本就如此：必须不停地去试，否则永远没办法往前走。而不断尝试新东西，恰恰是这个行业最珍贵的底色。   最后，我得先承认自己的不足。 说到美股，我要补的功课还很多。接下来，我想认真去搭估值模型、去做 DCF，去了解到底怎么给一家公司做出一个合理的估值，去理解宏观环境的变化、通胀对股价的影响，这些都和我们生活息息相关。我会把这些慢慢学到的东西，一点点分享出来。 一起抓住机会，做有意义的事

前几天nhk拍摄了一部关于中国人“润日”（移居日本）的纪录片，采访了多位移居日本的华人，向日本社会介绍在他们的生活、事业、想法。 这个纪录片拍的挺好的，尤其是每一位被采访者都在试图表达，外国人并不是洪水猛兽，都遵纪守法，希望与日本融合共生。 然后今天出来个新闻，其中一位被抓了…

✨ #GIJNAcademy# 和 @pulitzercenter 合办免费线上工作坊。 专家记者 Lam Thuy Vo 将向参与者介绍一个框架，该框架将人工智能的每一个发展阶段分解为一个报道领域，以及如何在每个领域中寻找新闻故事。 📅 日期：6月30日 🕙 北京时间晚上10:00 🗒️ 详情及报名：

讲一下存储/内存板块今天为什么集体大跌？ 导火索是 Broadcom $AVGO 博通的财报指引。AVGO 本身不做 memory，但它是整个 AI 硬件资本开支的风向标之一。它给的 Q3 AI 营收指引略低于市场预期，而且 CEO 拒绝上调年度 AI 目标。在一个对“AI 需求只会更强”已经 price in 到极致的市场里，这种“没有更好”本身就等于利空。于是抛压从 AVGO 蔓延到所有沾 AI 的半导体，memory 首当其冲。 为什么 memory 跌得尤其凶？因为这个板块 YTD 普遍翻倍、走的是抛物线。涨得越陡，筹码越不稳。市场根本不需要基本面被证伪，只要一个像样的获利了结理由就够了，AVGO 正好递了这个理由。 最能说明“这是情绪不是基本面”的证据在韩股，HBM4 和二代 SOCAMM 的份额赢家SK海力士和三星。今天反而跌得比费城半导体指数(SOX)还狠，海力士盘初一度 -7%+。按”谁赢份额谁抗跌”的逻辑这说不通。真相是：恐慌日里整个板块相关性会直接拉满，跟个股基本面强弱没关系。这就是 positioning flush拥挤交易的反向踩踏。 另外有一条慢变量值得单独记下，别和今天的情绪盘混为一谈。昨晚出了个新闻说SemiAnalysis 称英伟达把 Rubin NVL72 每机架的 SOCAMM 容量砍了约一半(改用 96GB 而非 192GB 模块)，借此压低系统成本。 但我们要注意，砍的是 SOCAMM(挂在 Vera CPU 上的 LPDDR5X 系统内存)，不是 GPU 上的 HBM。HBM 才是 AI 内存里最高价值、最高毛利的部分，这次没动。 而且在极度缺货的背景下(行业库存只够约 4 周、历史低位)，英伟达砍单机架容量更像是对“稀缺 + 涨价”的配给反应。量被砍掉一部分，会被持续上行的 ASP 对冲掉，所以净影响是模糊的，不是单边利空。缺货对 memory 厂本身就是定价权。 所以把两条线分清楚: 今天的跌是因为sentiment 和估值 de-rating。SOCAMM 那条需要持续跟踪的中期基本面变量。而真正的基本面到目前没断，也就是库存历史低位、合约 ASP 还在涨、主要厂商长协锁单。这更像洗筹码，而不是超级周期见顶。再加上6月股市风险较多，市场有一定避险情绪，所以跌幅会被放大。 往后要注意两个信号，一是 NVDA 能不能接住整个 AI 板块的情绪 (它昨天被 AVGO 带崩后有低位买盘进场、收涨 +1.94%，是个偏正面的迹象)。二是美光 $MU 6/24 财报对 product mix 和 ASP 的指引，那才是板块下一个真正的 catalyst。

迟到3个月，万亿大反攻|最抗揍的币安要翻盘了吗？ 2019年9月，币安上线了合约平台。 只有一个BTC/USDT永续合约，界面简陋，深度一般，最高20倍杠杆。 而当时的BitMEX已经跑了三年永续合约，OKEx也早了一年。 市场的第一反应是「币安来晚了」，舆论方向大概是： 这时候才做合约，还能有什么花样 现货交易所搞杠杆，迟早出事 不就是让人来赌，狠狠抽水坑用户 没有人觉得这个产品能改变什么，反正就是稀松平常的一个小功能上线了。 🙃🙃🙃 六年后。 币安合约的日交易量超过了整个传统期货市场的绝大多数品种。 永续合约从一个小众的衍生品，变成了加密市场定价的最强驱动力。 养活了做市商、撑起了链上衍生品、成了DeFi流动性的底层。 数不清的人在合约上面死去又活来： 凉兮在这里封过神、也归过零。熬鹰在这里从无名打成头部。 半木夏、肥宅、比特皇……一群野生的交易员，在一个野生的市场上，活成了传奇。 有人一夜暴富，有人输光离场，有人消失了，有人换个ID又回来。 合约对币安来说是一个产品，对这批人来说，是一个不再有的时代。 当年那些看不上币安的人，没有一个人猜到——币安重新创造永续合约这个品类本身。 🤏🤏🤏 前天，币安交易所上线了美股。 7000+美股和ETF，5美元起买，部分标的24/5交易。 熟悉的吐槽如约而至： 手续费尼玛千1，抢钱啊；交易体验太太太差了，美股当成meme买？这么多票谁能看的过来，根本没有基础信息 你看，每一个新事物出现时，都会面临质疑。 4⃣4⃣4⃣ 重点来了，币安如果想要美股在币安活下去，必须做在地化设计。 美股的世界有自己的一套语言——市盈率、财报季、行业板块、盘前盘后、美联储、回购、分红、EPS、指引。 这些东西是给传统股民设计的，币安的原生用户不是这批人。 当然币安更想寻找外部流动性，拉更多股民进来，但从用户视角来看，现在的产品设计是左右都不靠。 如果只是把 Robinhood、富途、雪球那套东西搬过来，股民不会感兴趣，加密用户要重新学习。 所以币安一定要做【在地化设计】： 🤖美股也分赛道板块，哪怕刚开始划分不准确，也尝试一下 🤖请在美股板块重点推荐一些【加密、AI、马斯克】相关的票，至少让用户有点参与感 🤖增加评论互动区，把币安广场接进来试试？实时新闻财报好像没有吧 🤖Agent这么成熟了，要不要增加AI行情分析，快速了解呢 🤖K线有断掉的情况，买卖对比用这样的红绿方块真的好看吗 🤖BNB抵扣要不要做呢，手续费降低一些，或者其他方式补贴，不然我为什么要来币安买票 6⃣6⃣6⃣ 周期投资看美股，价值投资看加密。 交易所上美股，和上现货、上合约、上理财，本质上是两件事。 现货和合约是加密的原生市场，涨跌锚定链上活动和资金费率。利好来了——降息、ETF通过、主网上线——整个市场一起涨，它们是同一个生态里的东西。 美股是另一个世界，锚定的是美联储、财报季、地缘政治，有自己的周期和叙事。 它可以在牛市帮用户锁利润，在熊市给用户多一个选择，在加密叙事空窗期接住那些不想离场的资金。 但它不能代替加密本身，因为啊，加密兄弟们还是想继续赌下去的啊。 - 2019年，没人相信币安的永续合约能翻出什么浪。 可是币安翻出来了。 2026年，同样没几个人把币安上美股当回事。 但它是在把Crypto账户，一点一点，变成一个能买全球资产的通用账户。 美股是第一站，第二站、第三站究竟是什么谁也不知道。 相信币安产品团队的速度 @binance ，相信一姐的速度 @heyibinance ，看下一个版本究竟会迭代成什么样子。 时间会证明一切。