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《优先级判断维度》 RICE 模型（Reach, Impact, Confidence, Effort） - Reach 能触达多少用户？ - Impact 对单个用户的影响有多大？ - Confidence 我们对上述判断有多大把握？ - Effort 实现需要多少投入？ RICE 模型是比较公认的一种判断优先级的方法，但是有两个问题，一个是创新的功能优先级比较难排上面去。另外一个是有一些不得不做的安全合规的需求也排不到前面，于是我发展了下面的 4H 优先级判断法： 4H - 高感知 大部分用户高频使用，产品使用主路径，预期渗透率在 5% or 10% or 20% 以上的功能。关注广度 —— 覆盖大多数用户，主路径，高频。 - 高价值 部分用户/客户非常需要，重度使用，甚至愿意付费让我们做的功能。关注深度 —— 小部分人，但强烈刚需，付费意愿强。 - 高创新 直接竞争对手没有，我们可以有的创新（人无我有且对方不可能有>人无我有>人有我优>人优我廉=人优我精）。关注 差异化 —— 形成竞争壁垒和市场区隔。 - 高风险 不做对我们风险非常大的功能，legal 合规、安全等等基础性功能。关注底线 —— 不做就会出事，必须兜底。

知道很多人没有赶上币安@binancezh #BinanceOnline# 大会，没赶上 BinanceOnline 大会的看这里！ 我帮大家筛好了跟CZ大表哥，一姐以及币安有关的全部核心干货，不用翻回放，直接看就行！ 一、何一（一姐,币安联席 CEO，首席客服官）@heyibinance 1）外界只看到币安用户做到 3.1 亿，其实内部最骄傲的是团队架构彻底理顺、高端人才越聚越多，人才才是币安能一直做大的根本 2）一直守住币安原本的做事风格没变，同时拼命补齐合规这块短板，一直在全球吸纳行业厉害的人才 3）别看现在是熊市，整个加密行业其实在悄悄变强，早就不只是单纯炒币了，区块链也开始真正用到实体经济里，和传统金融走得越来越近 4）敢定下 30 亿用户的大目标，不是吹牛，是头部企业该有的格局； 最终不是只做一个交易所，而是想做成全球人人都能用的金融基础服务 5）用户增长越来越快，新增用户耗时一次比一次短，能看出来行业认可度、技术创新都在飞速进步 6）做产品的初心就是服务普通老百姓、底层人群，想让全世界普通人都能享受到公平的金融服务，不被有钱人垄断 7）心里最担心的就是顶尖人才不够用，所以币安一直在全球大范围招人，认定人才 + 创新才是未来赢下赛道的关键 8）现在业务已经覆盖 100 多个国家、3.1 亿用户，这只是刚开始；很多金融机构只服务有钱人，币安偏要做大众普惠服务 9）未来五年最看好AI 结合金融，想用 AI 抹平普通人跟专业投资者的信息差，让小白也能拥有专业的投资判断能力 10）2014 年入行加密圈，最早就用加密货币给社区癌症患者做公益筹款，一直觉得加密不只是炒币工具，更是做公益、帮普通人的好载体 二、Richard Teng（币安联席 CEO）@_RichardTeng 1）跟着币安一路走来，始终守住把用户放第一位、踏实做事、团队齐心的初心，这也是币安能熬过牛熊一直发展的原因 2）币安早就不只是一个普通交易所了，已经升级成全球区块链底层基建平台，而且一直在往全球合规最正规的交易所靠拢 3）大量引进传统金融、合规风控、商务运营的专业人才，适配全球各个国家的业务布局 4）全球还有十几亿普通人根本用不上正规的银行金融服务，币安做加密的初心，就是打破这种金融壁垒，让资金能自由流通 5）不断上新品类，贵金属、石化产品、美股都能交易，支持全天 24 小时随时买卖，方便机构和普通人做资产避险、风险对冲 6）合规实力很强，是全球唯一被阿布扎比官方全程监管的平台，已经拿到 20 多个国家和地区的合规认可，等全球监管明朗后，能承载海量用户入驻 7）现在全球加密监管还很乱，每个国家规矩都不一样，没有统一标准，想完全统一监管还要很多年； 币安进入任何国家，都会老老实实适配当地规则 8）主动参与全球行业规则制定，帮忙推动出台合理监管政策，既保护普通用户，也维护整个行业稳定发展 9）重金砸在合规建设上，合规团队将近 1600 人，占员工总数超 20%； 还花大钱用 AI 辅助合规审核，把安全合规做成币安的一大优势 10）很看好 AI 和区块链互相结合，同时也关注大健康、生活服务这类跨界发展机会 11）自己最早用加密货币做跨境转账，还曾在不丹直接用加密买东西，能看出来币安支付已经普及到全球小众地区 12）美国现在对加密行业态度明显变友好，会带动全球监管放宽、资本进场，稳定币、现实资产代币化这些赛道都会跟着受益 三、CZ大表哥 币安创始人@cz_binance 1）投资不爱跟风炒热门 AI 应用，更喜欢布局底层硬基建：AI 数据中心、电力供给、高端算力芯片这些实打实的产业 2）现在英伟达垄断 AI 芯片市场，但这种局面不会一直持续，未来一定会出来专门为 AI 定制的芯片 3）长期看好机器人、生物科技两大方向，AI 能极大加速医药研发、基因研究、蛋白质分子实验等领域的突破 4）个人 70%-80% 的资金还是重仓 Web3 和区块链赛道，这是自己最熟悉、最有把握的领域 5）投资习惯很稳妥，都是先小额试水、边投边学习，靠身边行业资深前辈，拿到圈内最新一手消息 6）未来每个人都会拥有专属 AI 智能助手，还有家用实体机器人，生活、工作都能帮着处理 7）行业最终没有传统金融和 Web3 的界限，往后区块链会变成所有金融公司必备的底层技术，谁都绕不开 8）币安现在一直在给 AI 生态铺路，优化区块链底层设施，支持小额高频交易、去中心化存数据、AI 自动帮用户交易 9）AI 以后会把投资操作简化到极致，用户只需要说一句简单指令，AI 就能自动找最优价格、完成全套交易 10）目前 AI 智能助手还不算成熟，风控防护不完善，直接管大额资金有风险； 币安上线的 AI 交易工具，用隔离钱包单独管控资金，用户实际体验口碑很好 11）AI 未来能成为免费的专业理财顾问，比普通真人理财师更客观、更个性化，不会刻意推销产品割韭菜 12）稳定币对高通胀、没有正规银行的国家特别重要，能帮当地人轻松持有美元资产，是金融普惠的关键 13）极度看好现实资产代币化，把美股、实体资产都搬到链上，让全球普通人都能平等参与优质资产投资 14）普通人不用额外投入成本，靠家里闲置电脑、硬件就能参与 AI 产业挖矿，搭配加密资产能形成一个全新的万亿级赚钱生态 四、NINA RONG (BNB CHAIN 执行总监）@nina_rong BNB 链由三条公链组成，最终目标是承载十亿级普通 Web3 用户 全球 40% 的稳定币交易都在 BNB 链上，是全球最大稳定币公链 同时也是第二大 RWA 公链，60% 的链上 AI 机器人都跑在 BNB 链生态里 技术一直在持续升级，交易确认速度做到亚秒级，今年还要把整体处理能力大幅提升 马上推出 AI 机器人开发工具，重点发力跨境支付、非美元稳定币生态，覆盖更多国家需求 主打底层技术隐形化，普通人不用懂区块链，直接用钱包、APP 就能享受所有服务，门槛拉到最低 五、币安支付负责人 币安早就跳出单纯炒币平台的定位，现在做成了一站式金融超级 App，日常消费、跨境转账、资产理财全都能搞定 核心目标就是抹平传统银行和加密支付的隔阂，普通人用起来跟普通银行卡一样简单，不用懂任何区块链知识 币安卡福利很实在：用稳定币消费免转换费、免跨境手续费，还能拿 15% 的消费返现 已经对接巴西、越南等多国本地扫码支付，线下门店买东西，直接打开币安 APP 扫码就能付款 会根据每个国家的消费习惯单独做本地化适配，贴合当地人花钱、转账的习惯，做接地气的金融服务 六、ELLA ZHANG (YZI LABS 负责人)@ellazhang516 2018 年刚踏入这个行业，一门心思只深耕区块链，完全没重视 AI 赛道。现在回头复盘，确实是当初格局和眼界受限，错过了早期布局的好机会 科技行业每一次颠覆性变革，从来都不是单一领域独立完成的，都是不同技术相互结合催生出来的 区块链和 AI 彼此赋能、深度绑定，已经是行业发展的必然走向 传统金融和链上 DeFi 不存在谁颠覆谁、互相争抢市场的情况，更多是互补共生、慢慢融合，而现实资产代币化，就是眼下最确定的行业风口 往后传统股市和加密资产会逐步打通、互相渗透，稳定币也会成为衔接传统金融和加密领域最关键的桥梁 让我们继续keep building #BNB！# #Binance#

这次美国访华晚宴坐在马斯克和库克中间C位最亮眼的，是蓝思科技创始人周群飞，从农村打工妹到中国女首富，完全没有任何背景全靠自己白手起家。她出生在湖南的一个小村庄，5岁时母亲去世，父亲也因工伤残疾双目失明，家徒四壁，16岁交不起学费被迫辍学去广东打工，在一家工厂流水线打磨玻璃，白天干活，晚上疯狂自学，考了会计证、电脑操作证等技能证书，就这样过了几年，她拿着靠打工攒的2万块，拉上哥哥姐姐、嫂子姐夫等8个亲戚，在深圳开了一家小作坊，做手表玻璃加工，她一个人修机器、跑销售，就这样又干了4年。 到了2000年后手机行业开始大规模发展，一次偶然的机会她的手表玻璃厂接到了TCL手机屏幕的订单，她看到了手机玻璃市场的巨大潜力，于是迅速成立了蓝思科技，专门负责手机玻璃的生产研发和销售，一开始只做国产手机和山寨机，但是直到有一次想谈下摩托罗拉的订单，但外企的质量要求非常严格，她赌上几乎全部的资源配合摩托罗拉，拿下了全球销售超过1亿台的V3订单，直接把蓝思科技推到了行业领先位置，随后顺利拿下诺基亚、三星等外企。 关键的转折点又一次出现在了2007年，当时乔布斯发布初代iPhone，彻底把手机往全玻璃触屏的方向变革，乔布斯那变态的工艺要求全球都找不到符合的厂商，周群飞敏锐的意识到这又是一个巨大的机会，于是带领团队和苹果工程师联合攻关了3个月，突破关键工艺，成功量产了第一代iPhone玻璃面板，从此拿下苹果长期合同，后续的iPad、MacBook等几乎所有苹果设备全部都交给了蓝思科技，也帮助蓝思科技在触摸玻璃面板领域成为全区最大公司。 这也是为什么她能坐在库克旁边，那为什么马斯克也坐在她旁边呢？ 蓝思科技在玻璃面板干到全球第一后，开始往更加多元的智能化设备发展，包括汽车座舱和机器人，其中汽车领域包括车窗、中控等已经拿下了特斯拉、宝马、奔驰、理想等30家车企，机器人领域则主要负责关节、传感器等部件，这些都和马斯克的业务有深度重合。 一个15岁辍学只有初中文凭的女生，从湖南农村出来白手起家成为中国女首富，40年后进入中美会谈，坐在了马斯克和库和中间，这就是周群飞的故事。

$AVGO 是AI芯片的龙头。但历史告诉你，真正暴富的人买的是龙二 $MRVL 先说一个关于半导体行业的反直觉规律： 在一个严重缺货的市场里，获利最大的往往不是龙头，而是那个追赶中的龙二。（Herman老师分析intel观点我觉得说的很好，也同样非常适用于 $MRVL) 理由很简单： 当产能严重不足，买家再也无法只依赖龙头一家供应商。他们开始把订单给原本觉得"不够好"的替代者。而这个替代者，突然发现自己的产品以前没有人要，现在成了香饽饽——价格可以谈，条款可以谈，一切都变了。晶圆缺货时，原本没有人愿意把订单给Intel的客户，开始认真研究18A了。 那么，在AI定制芯片这个正在快速缺货的赛道里，获利最大的龙二会是谁？ 我的答案是 $MRVL 。 1. 先理解结构 AI芯片市场分两层： 第一层：通用GPU Nvidia统治，没有任何人能挑战。H100、B200、Blackwell——超大规模云厂商需要它们，别无选择。 这层市场已经被充分定价了。Nvidia市值5.7万亿，没有人会漏掉这个机会。 第二层：定制ASIC（专用AI加速芯片） 这是一个完全不同的故事。 每一家超大规模云厂商都在开发自己的专用芯片： Google有TPU（张量处理器），Amazon有Trainium（AI训练）和Inferentia（推理），Meta有MTIA（AI推理加速），Microsoft有Maia（Azure AI加速）。 为什么要自己开发芯片？ 因为通用GPU虽然强大，但它服务所有人，没有为特定工作负载优化。自研芯片可以针对自己的模型架构和推理需求精确设计，功耗更低，成本更低，效率更高。 这是一个不可逆的趋势——超大规模云厂商越大，自研芯片的动力越强。但有一个关键问题：这些云厂商需要设计合作伙伴。芯片设计是极其复杂的工程，需要有人懂SerDes，懂先进封装，懂chiplet集成，懂供应链——不是随便一家公司能做到的。 全球有能力承接超大规模云厂商定制ASIC设计的公司，只有两家： $Broadcom，和 $Marvell。 2. AVGO vs MRVL：龙头和龙二的真实差距 先看数字： Broadcom在ASIC市场占约55-60%的份额，与Google的TPU合作锁定到2031年，客户包括Meta、OpenAI等顶级厂商。Marvell约占15%的份额，排名第二Broadcom领先是事实，毫无争议。 但有几个数字值得认真对比： AVGO MRVL 市值 $2万亿 $1,470亿 ASIC市占 55-60% 15% FY26AI营收 $200亿+ $96亿 Forward PE 31倍 36倍 Broadcom在定制ASIC市场记录了约$200亿的AI总营收，而Marvell的AI相关营收约$96亿。 从市值角度：AVGO的市值是MRVL的13.6倍，但ASIC市场份额只是MRVL的4倍，AI营收只是MRVL的2倍。这个不对称，是MRVL存在的核心机会。 3. MRVL独特的地方：两场战争同时押注 这是我认为最关键的一点，也是MRVL和所有其他AI芯片公司最本质的区别。 MRVL同时押注了两个互相独立的万亿级叙事： 叙事一：定制ASIC——去Nvidia化的最大受益者 Marvell的数据中心部门FY2026增长46%，超过$60亿，管理层指引FY2027同比再增约40%。定制芯片年化营收已达$15亿规模，两个AI加速器项目处于高产量阶段，第三个超大规模客户合作正在进行。 Nasdaq 最重要的一个进展： 2026年4月，Google被报道正在与Marvell进行深度谈判，共同开发内存处理单元和下一代TPU，这正是Google此前几乎完全交由Broadcom负责的工作。如果谈判成功，Marvell将成为AI行业最具战略意义的芯片项目之一的核心设计伙伴。 这是什么意思？ Broadcom和Google的TPU合作锁定到2031年——这是Broadcom的护城河，但不是MRVL的天花板。Google开始和MRVL谈，不是要取代Broadcom，而是要建立第二供应商。这正是"缺货时代，落后者获利"的经典逻辑。 当TPU的设计需求超过了Broadcom单独能服务的上限，Google开始把部分项目分给MRVL。 这一单谈成，MRVL同时拥有Amazon和Google双超大规模客户锚定——三个超大规模客户（Amazon、Microsoft、Google）大幅降低了单一客户集中的风险，给市场提供了更清晰的多年营收增长路线图。 叙事二：光互连DSP——AI集群神经系统的命门 MRVL是目前唯一同时覆盖定制ASIC设计、1.6T光学DSP、硅光子技术（通过Celestial AI收购）和CXL交换的全栈公司——这是任何单一竞争对手都无法复制的护城河。 光互连DSP是什么？ 当GPU和GPU之间需要通信，数据需要在光纤里传输。但光纤里走的是模拟光信号，计算机需要的是数字信号。DSP（数字信号处理器）就是这两个世界之间的翻译器——它把数字数据编码成光信号发出去，再把收到的光信号解码成数字数据。 MRVL的PAM4 DSP是全球800G和1.6T光模块的核心芯片之一。光互连业务的需求与AI集群的互连基础设施同步扩张——每一个上线的AI集群都需要完整的互连协议栈，不需要等待GPU的供应情况。 这是最关键的逻辑： GPU供应有时候是稀缺的，但光互连不等GPU——只要数据中心在建，只要AI集群在运行，光互连就需要。 MRVL的DSP是一个和GPU并行运行的独立需求，不是GPU需求的影子。 4. 我自己的判断：为什么MRVL的故事比AVGO更有弹性 AVGO是龙头，MRVL是追赶者。 但在这个特定的历史时刻，追赶者的弹性更大，原因有三： 原因一：基数效应 AVGO已经是$2万亿市值，要翻倍需要成为$4万亿的公司。MRVL只有$1,470亿，翻倍只需要$2,940亿——和AVGO现在市值的15%相当。同样的资金流入，对MRVL股价的推动效果是AVGO的13倍以上。 原因二：Google的变量 AVGO和Google的合作是锁定的，这是护城河，但也意味着它的上行惊喜已经被充分定价。MRVL和Google的谈判还没有正式宣布——这是一个尚未被市场定价的潜在催化剂。如果Google正式宣布，MRVL立刻拥有Amazon+Google双超大规模客户，ASIC市场份额从15%向25%+跳升的路径被打开。 原因三：两个叙事不相关 AVGO的核心护城河是ASIC和VMware软件。 MRVL的两个叙事——ASIC和光互连DSP——是完全独立的业务。 ASIC受益于去Nvidia化，光互连受益于AI集群扩张。两个独立的增长引擎，互相不依赖，互相不替代。 MRVL在多个AI基础设施顺风中同时暴露：定制芯片、光互连、数据中心网络和更广泛的超大规模资本支出周期。这种在AI主题内的多元化暴露，使它成为纯粹的GPU标的（如Nvidia）的有吸引力的补充。 5. 估值合理吗？ $MRVL：Forward PE 36.4倍，市值$1,470亿。 $AVGO：Forward PE 31倍，市值$2万亿。 $MRVL的Forward PE比 $AVGO略高，但增速也更快： $MRVL FY27营收预期：约$110亿，同比增速约40% $AVGO FY27增速约25-30%。PEG（PE/增速）： $MRVL：36.4 ÷ 40 = 0.91, $AVGO：31 ÷ 27 = 1.15 PEG低于1都算便宜。 用PEG来衡量，MRVL比AVGO便宜约20%。 而且MRVL有Google催化剂这个尚未被定价的变量，AVGO没有。如果Marvell股价涨到$400，需要数据中心营收FY27超过$90亿，Google ASIC合同正式宣布，自定义硅年化营收达到$30亿。在这些条件下，ASIC业务40倍Forward EV/EBITDA，光互连业务20倍EV/Sales。 我觉得2027年是很有可能达到的，这还是在理性的估值下，如果是ai融涨疯牛选择忽略估值的话，如果NVDA到360分析师预测最高，也就是8.8T, 我预测8-10T，那么AVGO会到3-4T, MRVL到500B-1T都问题不大。 6. 三个需要追踪的关键变量 变量一：Google ASIC合同的正式宣布 这是目前MRVL最大的潜在催化剂。谈判已经在进行，但没有正式宣布。每过一个季度没有宣布，市场会稍微失去耐心。但一旦宣布，估值逻辑发生质变。 变量二：1.6T DSP的市场份额 Marvell已经开始出货1.6T PAM DSP，基于5纳米工艺，并推出了下一代3纳米版本，将光模块功耗降低超过20%。 800G向1.6T的迭代是MRVL DSP业务的下一个量子跳跃。如果MRVL能在1.6T时代维持甚至提升市场份额，光互连业务的营收会非线性增长。 变量三：Celestial AI的硅光子整合 MRVL收购了Celestial AI，进入硅光子领域。这是CPO时代最关键的技术平台——把光学引擎直接集成进芯片封装。如果MRVL能在CPO时代把DSP和硅光子整合成一个完整的解决方案，它的价值会远超现在的定价。 7. 最终判断：MRVL是这轮AI牛市里最干净的不对称机会 AI芯片市场分三类公司： 第一类：Nvidia——已经被充分定价的龙头。故事最好，估值最贵，上行惊喜空间有限。 第二类：纯ASIC公司（AVGO）——护城河深厚，但增速放缓在定价中。Google TPU锁定到2031年是确定性，也是上行惊喜的天花板。 第三类：MRVL——两个叙事都在爆发，Google催化剂未定价，市值基数小。 这是不对称机会的经典形态， 下行有Amazon锚定，有光互连稳定收入，不会归零，上行有Google合同宣布+CPO爆发+ASIC市场份额提升，估值可能从$1,470亿走向$5,000亿+。 $MRVL也是我重仓持有的标的之一，短期technical角度今天收长上影线，日线级别调整要来，加仓机会在第一目标165，第二目标140。如果给机会到140补那个缺口，我仓位加满（图1）。 总结：回到那个反直觉的规律：缺货时代，落后者获利最大。 ASIC市场正在缺货——Broadcom一家根本无法满足所有超大规模客户的定制需求。光互连正在缺货——AI集群每季度都在扩张，DSP的需求只增不减。MRVL是这两个缺货赛道里，那个正在被需要的追赶者。 历史一次次证明：当产能不足、供应商只有一两家的时候，第二名是最好的弹性高的投资标的（Nvidia和Amd，TSMC和Intel。） 因为所有人都开始认真研究它了。 #MRVL# #Marvell# #AVGO# #Broadcom# #ASIC# #定制芯片# #光互连# #DSP# #Google# #Amazon# #Nvidia# #AI芯片# #半导体# #美股# #龙二补涨# #CPO# #硅光子# #AI基建# #USStocks# #AIStocks# #数据中心# #去Nvidia化#

Web3优质博主第二弹来了~ 今天分享一些小而美的账号，都是些我挂上小铃铛且经常看的账号。涵盖领域：DeFi、稳定币、社区、AI等。 1. 陈小萌 @MengLayer 严格来说，小萌老师应该算是大博主了。她的主要擅长领域是稳定币以及美股。去年我所了解到的几个比较大的稳定币项目，像Plasma、Falcon、USDai，都有深度参与。 今年她的主旋律放在了，美股相关赛道上，主要参与了美股STRC持仓分红，Satrun：STRC上链项目，属于RWA。 另外据她透露，近期会找切入点，如果有机会的话会大力参与Arc、Tempo这两个今年的明星项目。 代表作：Plasma 公售 2. JoeJoe @joejoedefi JoeJoe老师精通Defi类项目，对于自己参与的项目，无不是全身心投入，研究得极其细致，感觉他是那种要么不做，要做就要做到最好的人。这种态度真的蛮值得学习的。对于积分+ Yield类项目研究深刻，尤其是 Pendle，每次Pendle上有上新他参与的项目，必定会自己出一个表格，各类积分分析得一目了然。 Joe哥最近的重心放在了STRC上链项目上，主要仓位在Apyx以及Saturn上。我也是看了他的推才上车Satrun的，看好就努力的cx它们！~ 代表作：USUAL 新人手册 3. Mulight 沐光 @0xMulight 跟光哥相识于Succinct，当时对他的印象是会的东西好多啊，社区画画那都是最基础的，他还会搞3D建模、制作小视频。那会儿中文区为数不多的Prover角色（一个艺术创作角色，超级难拿），他通过自己的专业优势拿到了。 今年他有转战AI 领域，写了很多AI科普教程。大部分都是新手友好的，上手没啥门槛。 然后他近期的目标是把自己的X账号做起来，争取拿到创作者收益，我感觉下个月他就能拿到了。超级努力，web2工作贼忙，每天还花很多时间在web3上。还是那句话：功不唐捐~！ 代表作：Succinct 宣传动画（我觉得蛮专业的） 4. Jealousy 尼卡 @eastweb3eth 我习惯叫他主编，俺们也相识于Succinct，因为他在Succinct搞了个项目日报。我觉得他可以算得上是真正的KOC了，去年我所了解到的几个热门的项目，他都拿到了很不错的收获。例如：Story、Succinct、Boundless、Opinion等。 我感觉他识别优质项目的能力很强，并且总能找到适合自己的切入点，然后快速执行，简直天生的社区玩家。 由于现在行情低迷，最近他的重心也放在了做账号上。他起号的速度也是很快，执行力拉满，总能找到写热门推文的方法。然后他还是体制内的，羡慕麻了~ 代表作：让你的Hermes从机器变成数字生命 5. 辣条味奶糖 @spicycandy00 提到堂姐，我就想到三个字：艺术家。堂姐入圈时间不长，才一年多。但是天生KOC体质，她创作的每一幅画可以说无一例外不是精品。这可能是因为她本身美术专业出身，对于自己的作品有很高的要求，每次都精益求精。 还有她本身也很热爱生活，旅游、主持、手工，这些她都喜欢。热爱生活的人总给人一种满怀希望的感觉，这可能也是她初来web3，但收获也还不错的原因吧。去年她也拿到了很不错的收获：Succinct、Boundless、Falcon等。 最近她的重心依然还是平衡好web2工作+web3创作，这种生活说实话我还是蛮羡慕的。 代表作：GPT IMAGE 2｜可爱贴纸玩法 6. 0x独眼 @0xduyan 没记错的话，是在全真社区认识的独眼老师。他也是一个十分专注的博主。尤其擅长理财、套利。每一个他参与的理财项目，他都写的十分细致，每一步怎么操作，注意事项，都标注得清清楚楚。 这种稳扎稳打的做法其实适合我们大多数人，稳稳的幸福远比疯狂追逐转眼即逝的热点让人安心。 代表作：USD1 极致套利 以上就是我近两年认识到的一些优秀博主，我都给他们点上了小铃铛。大家有什么其他优秀博主的推荐，欢迎评论区告诉我~🫡

我在制作这期视频的时候，有一个道理在我脑子里进一步深化了，就是一个人想真正影响到别人，语言加面孔是必要条件。 人脑对声音和面孔有天然的记忆优先级，而真实的面孔和声音也是建立信任的第一步。 我在回忆儿时老师和长辈的一些教诲时，大脑里首先浮现的就是他们的声音甚至说话的神态。 平时我会在X和Youtube上同时做分享，X主要是文字，而文字要产生记忆点，必须要精简，但精简的代价就是压缩的部分必须靠读者去“悟”，深度影响力比口述要小的多。 X上靠长文出圈的，一般要么是作者本来就有名，要么是本身自带稀缺性。但我也见过很多高质长文，因为没出声音没露脸而沉默下去的。 出镜出声音，不仅仅是形式问题，而是传播效率的问题。 当然“声情并茂”也是把双刃剑，如果被传递了错误的观念，通常也比文字更难纠正。 本期视频阐述了投资商业太空领域，捕获优质公司的4个关键点以及$RKLB 2026上半年复盘，（本期碎片时间录制无法出镜，过母亲节去了～） 如何捕获商业太空复利收益与Rocket Lab2026上半年复盘 via @YouTube

GPT Image 2 Prompt：水墨风格 Slides/PPT 可以把下面的提示词模板发给 Agent，让 Agent 帮你生成每一页 Slides 的画图 Prompt，Codex 这样有画图能力的直接出图。 --- 提示词模板 --- Title: [在此输入幻灯片标题] Key Points: - [要点 1：简洁的描述] - [要点 2：核心数据或事实] - [要点 3：关键结论] Visual Elements: [描述视觉元素，例如：纹理宣纸背景 (Textured rice paper background)、水墨山水 (Ink-wash motifs)、 简约的圆圈 (Enso circle)、红色印章 (Red seal mark)、雾气效果 (Mist-grey effects)]。 整体风格应保持 [Quiet / Restrained / Wabi-Sabi / Contemporary East-Asian Luxury]。 Layout Preference: [布局说明，例如：左右分割 (Split layout)、居中对齐 (Centered layout)、 文字居左且右侧留白 (Left-aligned text with negative space)]。 Text Hierarchy: [文字层级，例如：标题使用大号衬线字体 (Large Display Serif)，正文使用易读的衬线字体 (Body Serif)， 确保视觉平衡和清晰的阅读顺序]。 Continuity Note: [延续性说明，例如：保持与前一页相同的背景纹理和色调 (#F5F0E8#, #2C3E2D#)， 使用相似的印章位置以维持视觉一致性]。 ----- 示例 ------ Title: Agent Loop 深度解析: 揭秘 AI 智能体的心脏. Key Points: 核心定义、主要职责、设计目标。 Visual Elements: 大号优雅标题，背景为宣纸纹理，带有淡淡的水墨山水和圆圈笔触，角落处有红色小印章。 Layout: 干净的布局，大量留白（Open Sky）。 Text Hierarchy: 标题最为突出，下方是较小的正文。

和Quant Alex @StochAlex07 讨论： **总结：Jeff Liang 与 Quant Alex Wu 关于期权挂单滑点捕获优化的讨论** 两人讨论的核心焦点是：**当前期权挂单执行效果差（滑点大、成交差），本质上是缺乏高频/算法做市能力导致的，需要从“钝刀子割肉”升级到专业的 Delta 对冲 + 期权做市系统**。 ### 1. **问题诊断** - 当前挂单像“**钝刀子割肉**”，成交概率低、排队位置差，滑点严重。 - Jeff 提供数据：**平均每成交 1 张期权亏损约 5.2 美元（略小于 1bp）**，已含手续费和返佣，仍无法接受。 - 即使永续合约 maker 返费能补一点，也“无法坐视不理”。 - **价格检查和调整频率不是核心**，**成交概率（fill probability）和排队位置（queue position）才是关键**。 ### 2. **根本解决方案方向（Alex 观点）** - **好的 Delta 对冲系统与现货/期货/永续高频做市系统有大量技术重叠**。没有这个基础，面对逆向选择（adverse selection）基本无力。 - 把 **maker 单做 Delta 对冲** 本质上等同于 **Delta 1 做市处理 inventory risk** 的过程，两者“豁然开朗”地高度一致。 - 期权做市和 Delta 1 做市是**联动的**： - Delta 1 系统负责处理期权的 Delta。 - 期权本身也能给 Delta 1 头寸提供保护。 ### 3. **技术实现难度与路径** - **需要进入 algo trading / HFT 领域**，涉及大量工程投入。 - **语言要求**：Python 无法胜任，必须 **C++ 和 Rust**。 - **针对客户**：最终服务于场内大宗交易的机构客户 / 高净值个人。 - **从 0 开始的完整路线（Alex 详细规划）**： 1. 大量采集 **永续 + 期货 + 期权订单簿**（快照、增量、逐笔成交数据）。 2. 构建 **成交概率模型 + 队列模型**： - 限价单 arrival intensity（到达强度） - 成交概率 - 排队位置 - 延迟建模 3. 先在 **Delta 1 产品上跑通**，验证回测系统。 4. 再扩展到**全部期权合约**（需大量重构与验证，代码复杂度很高）。 5. 额外开发**挂限价单 + 打对价成交**等专业算法，降低总体滑点。 6. 最后小资金实盘测试。 Alex 反复强调：**“这个项目是货真价实的重工业”**，工程量和研究投入都很大。 ### 4. **共识** - Delta One 的研究正是期权成交概率研究的基础。 - 期权做市必须和 Delta 对冲系统深度融合，不能割裂。 - 当前阶段是**基础设施建设期**，需要耐心投入资源。 **总体评价**： Alex 给出了非常专业、系统性的优化路径，从数据层、模型层到执行层都有清晰步骤，强调这不是简单调参数，而是要建立高频做市级的能力。Jeff 则侧重业务痛点（真实滑点成本），两人对“必须重做底层系统”达成一致。 这是一个典型的**量化执行优化**讨论，从业务问题出发，直指 HFT 级基础设施建设。

行业深研：LSA--2nm的隐形分水岭 在先进制程不断逼近物理极限的过程中，“热”成为最核心的变量之一，一点点温度偏差都容易让良率不可接受。 LSA这种退火设备，在先进节点中，它的意义已经发生变化。 前道制造中，离子注入是不可绕开的步骤。它负责将掺杂原子打入硅中，定义器件电学特性，同时不可避免地破坏晶格结构。 退火的作用，是完成两件事：修复晶格、激活掺杂。传统路径是炉管或快速热退火（RTA），通过整体加热晶圆，让原子在高温下重新排列。但问题在于，这种加热是全局的，时间是秒级甚至更长，掺杂在被激活的同时发生扩散，结变宽、边界变钝。 在28nm、14nm时代，这种扩散仍然可以容忍。但进入7nm以下，尤其是从FinFET向GAA（Gate-All-Around）过渡之后，器件尺寸逼近物理极限，任何额外扩散都会直接侵蚀性能窗口。问题从“需要退火”变成“需要一种不带副作用的退火”。 LSA通过在纳秒到微秒级时间内对晶圆表面进行瞬时加热，温度可以高于传统退火，但因为持续时间极短，热扩散被压制在极浅范围内。随后快速冷却，掺杂被激活、晶格被修复，但位置几乎不发生迁移，从而形成极浅且陡峭的结。这直接对应更低漏电、更高开关速度以及更可控的电场分布。 放在器件结构演进中看：FinFET解决的是平面器件失效后的继续缩放问题；GAA通过四面包裹沟道提升栅控能力，使先进节点仍能前进一段；而未来的CFET（Complementary FET），则是在横向无法继续压缩之后，通过垂直堆叠来延续密度提升。在这一过程中，结构不断演进，但约束条件在收紧，而“热预算”逐渐成为最硬的边界。 GAA的核心变化是channel更薄、间距更小、结构更复杂，任何额外的热扩散都会直接改变器件的几何与电学特性。source/drain掺杂会向channel侵入，短沟道效应迅速恶化；nanosheet之间的间距与应力分布被扰动，电场控制能力下降；接触区域本身极小，轻微扩散就会带来显著电阻变化。在这一结构下，热扩散不再是性能损失，而是结构破坏。 这也是传统退火开始失效的原因。你仍然可以用它激活掺杂，但代价是把设计好的器件“热模糊”。最终得到的是一个可以导电但偏离设计窗口的晶体管。 LSA正好解决的是这个矛盾。它将“温度”和“时间”解耦：允许极高温度，但把作用时间压缩到扩散尚未来得及发生的尺度；同时通过线光束扫描，仅作用于表面区域，避免深层结构受热。 高温、极短时间与局部控制这三个条件，在现有热处理方案中几乎只在LSA上同时成立。因此，在FinFET时代，LSA更多是性能增强工具，而到了GAA，它的角色变成“结构可行性工具”。 随着节点进入3nm、2nm甚至更小，热处理不再是一个可以灵活调整的工艺步骤，而成为限制器件设计空间的核心变量。LSA的重要性也因此被重新定价，从“可选项”逐步向“默认配置”转变。 GAA仍将是未来5到8年的主线，但其边际收益正在递减。随着尺寸进入2nm及以下，问题开始转向材料与物理极限：沟道无法无限变薄，接触电阻快速上升，功耗不再按比例下降。行业的答案是转向三维结构，即CFET，将NMOS与PMOS垂直堆叠，在横向受限后向纵向要密度。 但CFET带来一个新的约束：热。GAA仍是单层结构，高温处理的容忍度较高；而在CFET中，任何一次高温工艺都有可能破坏已经完成的另一层结构。传统RTA这种“整片加热”的方式开始失效，因为其热扩散范围过大，无法实现层间隔离。 这使得LSA未来更加重要，其纳秒级时间尺度和纳米级加热深度，使其能够只处理单一层而不影响上下层器件。这种选择性热处理能力，是CFET工艺成立的基础。 这种变化也在重塑竞争格局。从设备层面看，LSA仍是一个多玩家市场，核心厂商包括Veeco Instruments Inc.、Applied Materials以及SCREEN Holdings。SCREEN依靠装机量与历史验证占据主流，Applied Materials凭借平台能力与客户绑定形成系统优势，而Veeco通过LSA在先进节点关键工艺中实现突破。 但真正的竞争不止于设备。第一层是设备厂之间的直接竞争；第二层是工艺路线竞争，即LSA与RTA等技术的取舍；第三层是系统级竞争，即谁能将设备、材料与工艺整合进完整流程。在GAA阶段，这种竞争更多体现在设备性能与参数能力上；而进入CFET阶段，竞争将转向与晶圆厂的深度协同，护城河从单一设备转向“设备+工艺+材料”的系统能力。 从客户导入情况看，Veeco已经完成最关键的一步，其LSA设备已进入头部先进逻辑厂，并在部分工艺中成为量产标准设备。这意味着技术已经通过最严格验证，并具备随产能扩张放量的潜力。但这种导入目前仍集中在局部工艺，而非全面主导。在存储领域，包括DRAM与HBM，LSA仍处于评估阶段，尚未进入大规模量产。 因此，LSA的竞争本质上是，谁能在温度控制、扫描均匀性、应力管理等细节上做得更好，谁就更有机会进入先进节点的标准工艺路径。 总的来说，从FinFET、GAA最后到CFET的演变中，LSA完成了从性能优化工具到结构实现基础的转变。下一阶段真正的瓶颈，不只是结构或对准精度，而是在多层堆叠前提下，是否能够完成掺杂激活与缺陷修复，同时不破坏其他层结构。这将决定先进制程的上限，也决定价值将集中在哪些环节。 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