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／ 　📻Podcast EXPO 2026(入場無料)にて 　　Artistspokenによる公開収録決定！🎙️✨ ＼ 💎Artistspoken presents 『ノーカット ー本音は、漏れるー』」 計7組の公開収録を実施します！ Artistspoken初となる外部のPodcast番組との コラボ対談にも注目！ "リアルな言葉を取り戻せ"を掲げ、 アーティストの本音・思考・感情の原石に 触れてきたArtistspokenが、 Podcastというメディアの可能性を 体感できる国内最大の場で、 その哲学をそのままステージに持ち込みます。 ライブだからこその声を、 編集なしでそのままお届けする公開収録。 その瞬間を、ぜひ現場で体験してください。 📍詳細はこちら ＜出演者一覧＞ 🗓️5/9(Sat) 🍟ポテト (上田航平&ファイヤーサンダー﨑山&ザ・マミィ 林田) 👣キリ番踏んだらカキコして (北原里英&倉持明日香&松井咲子) 👫違和感なふたり (カンニング竹山&ダウ900000吉原怜那) 🖋️褒めたいラジオ (放送作家 大井洋一&飯塚大悟) 🗓️5/10(Sun) 🎸中嶋イッキュウ&片桐航&北澤ゆうほ 💭内田紅多(人間横丁)×東京トホホ 🔞紺野ぶるま×アダルトーク ＜場所＞ HOME/WORK VILLAGE 東京都世田谷区池尻2-4-5《入場無料》 #PCEX2026# ＜機材提供：RØDE＞

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重构 AI 工厂的电力地基：拆解 NVIDIA Vera Rubin 的储能与集成密码（兼谈flnc为什么暴涨） 昨天Fluence Energy (FLNC)、西门子（Siemens）与英伟达（NVIDIA）联合发布了 136MW 级数据中心基础设施参考设计。 这是面向 NVIDIA Vera Rubin 平台 极限物理指标的深度协同设计（Co-Design）。 一、 物理极限的逼近：为什么通用设计在 Rubin 时代失效？ 传统的通用电力设计在旧代服务器（如 10kW-20kW 机架）中行之有效，但在面对未来的 Vera Rubin 平台时则彻底卡壳。 Rubin 带来了三大颠覆性的物理改变： 从 54V 到 800V DC 的跳跃： 随着单芯片功耗冲向 2000W+，传统 54V 机架配电的电流强度将直逼物理极限，铜缆面临熔断风险。Vera Rubin 彻底转向 800V 高压直流母线供电，要求电力与储能设备必须在源头上进行高压适配。 恐怖的瞬态负载（脉冲功耗）： 代理 AI 在高频推理时，算力负载会在微秒到毫秒间产生断崖式的暴涨或暴跌。这种极端的功率跳变会形成高频电网冲击，极易击穿数据中心的配电系统。 全液冷与超高密度： 普通机架功耗仅十余千瓦，而 Vera Rubin NVL72 机架直接飙升至 120kW-130kW，未来甚至将直奔 600kW。该平台彻底告别风冷，100% 绑定全液冷设计，这要求基础设施重组所有配电单元空间。 二、 混合储能协同：微观拆弹与宏观大坝 为了应对 Rubin 平台的脉冲功耗，一套由“超级电容 + 锂电池储能”构成的混合储能系统（HESS）成为了新架构的核心。 1. 武藏精密 HSC 贴身拆弹 在算力机架内部，武藏精密（Musashi Seimitsu）的混合超级电容（HSC）充当了微秒级的电力缓冲垫。 毫秒响应： 传统锂电池响应速度在秒级，而 HSC 具备超级电容的电荷快速释放特性，能在毫秒内对 Rubin 芯片的爆发式功耗进行高功率充放电。 百万次寿命： AI 高频推理意味着脉冲波动每天发生数万次。HSC 支持超过 100 万次的完全循环寿命，避免了电池频繁充放电带来的快速衰减。 800V 高压契合： 相比传统电容，HSC 具备更高的单体电压，在搭建 800V 直流储能模组时所需的串联单元更少，能够以极小的体积塞入寸土寸金的算力机柜中。 2. Fluence Smartstack 稳住后方 在算力园区外围，Fluence 的 Smartstack 储能平台则负责秒级到小时级的大规模能量平衡。 削峰填谷： 平滑长周期的电网变动，在 peak 阶段（GPU 满载需求突增时）提供兆瓦级的容量支撑。 并网缓冲： 充当 136MW AI 工厂与外部公共电网之间的缓冲隔离带，防止 AI 工厂的剧烈波动导致外部公共电网频率失稳。 三、 角色演变：FLNC 如何定义“能源系统集成商”？ 在这场三方合作中，Fluence (FLNC) 的核心角色是系统集成商（System Integrator）。它的商业壁垒和价值，早已不再是售卖底层的电芯资产，而是提供“软硬件一体化的能源大脑”：（拆解见插图） 物理与高压直流集成： FLNC 将上游西门子的中低压配电柜、自身的电池模块以及冷却系统打包，在物理和电气层面整合成标准化的集装箱舱体，实现 Tier III 级别的在线可维护性。 核心软件控电（Fluence OS）：FLNC 依靠其 Fluence OS 操作系统，打通了 NVIDIA 的 DSX 动态功率调配协议。Fluence OS 会在百毫秒内做出频率响应，并向下对接机架内武藏精密（通过代工巨头伟创力 Flex 整合）的电容数据。 避免级联冲突： 软件的集成确保了“机架内的电容”与“园区外的大电池”在充放电逻辑上保持步调一致，防止两者在剧烈波动时因响应延迟而发生功率互卷或控制死锁。 四、 商业底层逻辑：从定制时代走向“乐高式”交付 将大储能引入基础架构蓝图，预示着数据中心供应链的底层商业逻辑发生了巨变。 对于 Hyperscaler（超大规模云厂商）而言，以往新建一座 100MW+ 级别的 mission-critical AI 工厂，仅供电与电气系统的定制化设计和审批就需要耗费 18 个月以上。 而 FLNC、西门子与 NVIDIA 推出的这种预工程化参考设计，将原本需要单独设计的强电变电、高压直流母线、液冷 CDU、机架电容以及园区大储能，打包成了一套“即插即用”的标准化全栈方案。厂商可以像搭乐高积木一样直接复制部署，将交付周期缩短数倍。 在这场算力狂飙的军备竞赛中，能源不再只是 IT 的被动配套，而是决定 AI 算力能否落地、能否稳定运行的直接生产力。FLNC 与武藏精密在微观和宏观层面的合围，恰恰掐中了未来 gigawatt 级 AI 时代最核心的物理命门。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor

【已验证】推特最新流量密码：每天 10 条，一周 700 万阅读📈 过去一两周我做了个测试，每天狂发 10 条左右推文，就为了验证心里的一个想法 结果一周下来，700 万阅读，理论成立 先说背景：上一篇专门拆过推特最新算法，里面有一条核心机制叫「缓存池」🤔 说白了就是这么回事： 推特会把大家最近发的推文都先缓存起来，用户每次刷新，系统就从这个缓存池里抽一部分推给你 我们来做一道小学概率题： - 池子里 100 个人，每人写 1 条 = 共 100 条 - 你刷新一次，命中我的概率 = 1/100 - 但如果我一个人写 100 条，池子就变成 199 条 你刷新一次，命中我的概率 = 100/199 ≈ 1/2 ⚠️ 前提：你本身得有点流量基础，不是个 nobody 如果这个理论成立，对一个有流量的账号来说，狂发就是最优解 那我以前为什么没这么干？ 最大的顾虑就是怕打扰大家。除非有重要事或者特别好的内容，否则一天我不会发好几条 但这一周亲测下来，大家其实并不反感 关键就一条：发的不能是大路边的废话，得是对大家有用的内容 比如 5 月 20 号那天我发了十几条，每条阅读都不错： - 日本 10 年期国债收益率破 2.8% 到底意味着什么 - 谷歌 I/O 新产品我怎么看 - 特朗普最近这套操作什么逻辑 - 为什么 Gemini 3.5 Flash 站在我的角度上不行 - 港股打新最近到底是怎么回事 这些话题不是所有人都感兴趣，但只要是我视角下的独家观察，总能击中某一部分人 所以核心就两条🧠 - 有流量基础 + 内容有价值 → 狂发就是最优解 - 缓存池机制下，你不发就是把曝光让给别人 - 不用担心打扰，要担心的是你发的废话太多 敲黑板，又一个知识点，要个关注不过分吧💰

2410亿美元。 这是英伟达预估在2027年拿下的年利润。 它将拔得头筹，成为全球最赚钱的公司。 我们看一眼这份2027年的全球企业利润预测榜单。 排位顺序直接掀翻了过去十年的商业常识。 第一名，英伟达，2410亿美元。 第二名，三星，2300亿美元。 第三名，SK海力士，2120亿美元。 第四名，谷歌，1870亿美元。 第五名，微软，1740亿美元。 苹果只有1620亿美元，排在第六。 榜单前三位，全被算力和存储巨头包揽。 卖铲子的，和为铲子提供核心配件的，拿走了最大的一块蛋糕。 软件平台和消费电子霸主，只能靠后站。 全球利润池的流向已经发生实质性转移。 海量资金正在无视一切，涌向AI计算底座。 这不仅仅是一场技术迭代。 这是底层硬件垄断对全球资本分配权的一次暴力洗牌。

技术人的迷茫，社会的矛盾，临界感的逼近：其实都是同一个问题。 我们需要理解：共识—协议—结构—叙事 的循环 技术人迷茫，尤其是中国的技术人。肉眼可见，推特上越来越多的中青年工程师在寻找“出海”和“独立开发”的机会（这里头有多少卖课的？）。经历过 2010 年代那套“跟随战略”之后，再看看自己手机上那一万个 App，你还能生出再做一个 App 的冲动吗？经历过 LLM 横空出世的狂喜，再看到任何套壳功能都迅速被指数级进化的模型吞没，你是不是更想躺平？——毁灭吧，赶紧的。 我也经历过这样一个阶段，但后来我发现，这其实是个死胡同。因为从根本上说，我们从未真正体验过、进入过现代意义的工业迭代。我们习惯的是“好学生”模式：接外包、抄作业、后发优势、跟随战略，把硅谷的成功搬过来。可整个技术圈没有经历过真正意义上的“原生循环”，所以才在眼前的巨变里显得格外无力。 这一切是什么？它不是单一事件，而是万千头绪的叠加： 科技飞跃发展； 社会躁动不安，就业市场低迷，“毕业即失业”，高校知识体系彻底脱节； 经济衰退、通缩，社会信心几年内跌入低谷； 国际关系骤然僵化，中美关系从十年多次往返签证到如今的彼此封闭； 信息流汹涌而至，大脑完全跟不上节奏。 在这样的背景下，问题回到原点：开发个什么？开发出来给谁？用来干嘛？你如何知道它有用？还是只是在盲目堆积代码？ 共识—协议—结构—叙事 的循环 我们往往没有认真思考过：在工业社会里，技术突变如何推动社会变革，这背后有一个极其关键的循环。这个循环不是单一的直线，而是社会在各个层面上不断上演的动态过程：有成功，也有失败；有偶然的发现，也有刻意的设计。在一个技术既遵循达尔文主义的自然选择，又承载人为设计和制度化推动的社会里，这个循环才是技术变革真正的动力。 很多人以为，新技术的崛起是从下往上，从第一行代码写起，逐步推到最高权力层面。但事实并非如此。技术的应用与扩张，从来都是“自上而下”与“自下而上”的互动：它有反馈、有闭环、有分叉（fork），并且这一切是可以通过文字去探讨和推演的。如果你完全没有想过这个循环，大概率只能在失败者的阵营里。 遗憾的是，我看到许多中国技术人，尤其是独立开发者，技术感很强，但社会感、推演力和与社会共识的连接力却非常薄弱。于是他们更容易陷入“功能”与“代码”的死循环，却缺乏把技术嵌入社会循环的能力。事实上，这个循环并不是有固定起点和终点的，而更像是一条首尾相接的蛇：你生我，我生你，彼此生成，彼此强化。 那它到底是怎样的呢？我认为，这个循环的基本原型就是：共识—协议—结构—叙事。 共识—协议—结构—叙事 这一循环，是技术与社会互动演化的核心路径。 首先是一种 共识（Consensus）。社会必须在价值和判断上达成某种普遍认同，这才是一切循环的起点。没有共识，协议就是空洞的，结构是僵化的，叙事则变得虚假。比如，“货币必须有信用”，“AI 必须可解释”，“能源必须清洁”——这些共识都是推动制度与技术演化的起点。 当共识逐渐稳定，就会被转化为 协议（Protocol）。协议把抽象的价值翻译成可执行的条文、标准或接口，它是文明的源代码。金本位制、法币制度、GDPR、AI 法案、巴黎协定，这些都是共识的协议化结果。 随着协议被执行，它会在社会层面逐步沉淀为 结构（Structure）。结构是一种“硬件化”的结果，协议通过它转化为具体的组织、岗位、制度和产业网络。央行体系、银行网络、AI 伦理审计部门、第三方评估机构、碳交易市场、绿色能源产业链，都是从协议中演化出的社会结构。 然而，如果没有 叙事（Narrative），结构和协议是难以为社会大众理解和接受的。叙事把冷冰冰的制度转化为可传播的符号和故事，是文明的扩音器。比如，“美元=国家信用”“In God We Trust”，“透明=竞争力”“AI 是人类的最后发明”，“拯救地球”“绿色未来”，这些叙事为协议和结构提供了合法性和情感支撑。 整个循环以 闭环逻辑 的方式运转：共识被写入协议，协议沉淀成结构，结构通过叙事放大，再次反馈回新的共识。如此周而复始，推动技术与社会的互动演化。理解并主动参与这一循环，才是真正意义上的“做技术”。 当然，不是说所有的技术都能完美符合这个循环，但我们可以举一个人人都听得懂的例子：比特币。 比特币最初的起点，是一个共识：货币不应该完全依赖政府信用，价值必须有去中心化的保障。这个共识源自 2008 年金融危机之后的信任崩塌——“货币必须透明、可验证、不可随意增发”。 在这个共识的基础上，比特币的白皮书就是那份协议。它不是模糊的宣言，而是一套清晰的规则：区块链、工作量证明、有限发行、点对点的验证机制。这些协议把去中心化的理想翻译成了可执行的程序代码。 随着协议的运行，逐渐形成了新的结构。矿池、交易所、钱包服务商、监管沙盒、开发社区，这些都是围绕比特币协议自然生长出来的社会和产业组织。就像央行体系是法币制度的结构化产物一样，比特币也有了自己的生态结构。 但如果没有叙事，比特币不会传播开来。比特币背后的叙事是“数字黄金”，是“对抗通胀的避险资产”，是“货币的未来”。这些叙事让比特币从极客圈走向公众视野，让它成为一种社会现象，而不仅仅是几千行代码。 于是我们就能清晰看到：比特币从共识到协议，再到结构，最后被叙事放大，然后又反过来推动新的共识（例如“区块链不止是货币，还可以用于智能合约”）。这就是循环的力量。 我们现在正处在一种 “结构化推演信息”真空 的状态。 真的，完全真空。科幻故事满天飞，但真正基于链式因果的大规模合理推演和尝试的共识信息，却几乎难以找到。尤其是当下，我们所熟悉、从小习以为常的范式——比如全球化——已经走到尽头。整个世界进入了一种“范式不稳定”时期：过去的经验逐渐松动，看上去根本撑不到未来。 2015 年我去德国旅行时，眼中的德国是一个已经走上工业化巅峰的“社会主义”国家；而现在呢？德国车在美国的存在感越来越低。美国也是如此，我刚到美国时的感受和现在完全不同。国内更不用说，大家刚经历了一个黄金时代，转眼房价突然腰斩，魔幻得让人怀疑现实。 这一切意味着什么？意味着整个世界的上层结构都已经发生了深刻变化。如果上层已经变了，你怎么还能用旧有的技术思维去想象今天的开发工作？循环已经断裂，信息的偏差正在急剧放大。更何况，当 LLM 这种级别的技术成熟时，它投下的可不是一块小石子啊，而是一颗彻底改变水流方向的深水炸弹。 应用型的技术的思考，一定是先从上层出发的 上层逻辑的变化在于：技术必须先从社会层出发，才不会陷入“自嗨内卷”。 因为只有当方向和价值被锚定之后，技术才有存在的意义。 首先，上层决定合法性。技术的生死，往往并不取决于性能是否优越，而是取决于社会是否愿意认同它。谷歌眼镜的技术曾经十分先进，但因为社会共识没有准备好，它最终失败了；而比特币在技术上并不复杂，却因为共识和叙事先行，至今仍顽强存活。换句话说，合法性才是技术能否走出实验室的真正门票。 其次，上层可以约束迭代方向。如果技术仅仅从下层出发，往往会在“能做什么”的自我探索中迷失，结果是越做越偏离社会需要。而一旦从上层先行推演，就能预设价值边界：哪些功能是必须的，哪些功能即便能实现也不能做。这样一来，下层的技术开发才不会陷入盲目内卷，而是有清晰的采纳接口，知道自己要服务的目标是谁。 最后，上层的叙事能反哺技术生态。只有当叙事被建构起来，开发者、投资人和政策制定者才能形成合力。没有叙事的技术，社会往往冷漠以待；但一旦叙事先行，即使技术还不完善，也能迅速获得试点和落地机会。 因此，从上层出发，不仅是为了合法性，更是为了方向、价值和合力。没有上层逻辑的支撑，技术只能在自我封闭的循环中打转，最终被社会抛弃。 （4/n)

「NMB48人狼 9期村」アーカイブ #新YNN# にて21:00から配信開始！ 出演：安部若菜、青原優花、青原和花、池田典愛、板垣心和、衣笠彩実、阪本玲央、渋谷紗雪、田中美空、西由真、西島梨央、西田帆花、二瓶愛美、芳賀礼、舟橋礼菜、古川雪乃、宮本杏海、吉見純音