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舆论风暴下的火币 OTC：份额稳居行业榜首 从 5 月 27 日英国相关制裁消息引发关注，到 8 月欧盟宣布加入相关制裁行列，外部环境持续变化。面对市场舆论与行业挑战，火币 OTC 核心业务保持稳定，用户需求与市场信心持续在线。 1. 华语 C2C 市场份额持续领先 过去近三个月，火币 OTC 在华语 C2C 市场份额持续位居榜首，日均交易额保持高位，用户活跃度稳定，单日交易峰值多次刷新近期纪录。 经过多年发展，火币 OTC 已形成成熟的用户基础、商家生态与交易体系，市场领先地位经受住了多轮周期考验。 2. C2C买卖价格稳定，流动性充足 火币 C2C 的 USDT 买卖价格持续贴近市场主流报价，彻底击碎了“3折 收购火币U”的幻想，展示了危急时刻平台的定力和信心。商家报价保持竞争力，市场流动性与交易深度稳定，体现出平台持续的交易需求与用户认可。 3. 商家生态持续活跃 近三个月，优质商家持续正常经营，广告、额度与订单服务保持稳定；同时，新商家不断申请入驻并完成审核，为用户提供更加丰富、稳定的交易选择。 4. 7x24 小时服务与风控持续在线 火币 OTC 客服、风控、运营及商家服务团队保持 7×24 小时在线，及时响应用户与商家的交易需求。 C2C 甄选站坚持优质商家筛选与全流程风控，自上线以来依旧保持 0 冻结记录。 份额领先、价格稳定、商家活跃、服务在线，构成了火币 OTC 当前的市场表现。 13 年来，火币持续完善服务与风控体系，在变化中优化，在压力下前进。 在Justin的关注与推动下，平台围绕用户反馈积极回应，以实际行动接纳市场声音。面对外部舆论与行业变化，火币始终保持定力、稳步运营，坚持以用户为核心，不断提升交易体验与服务保障。 火币依然坚挺，火币 OTC 持续向前。 @justinsuntron @HTX_Global

卧槽！这将是你见过的AI时代最牛逼，没有之一的AI自媒体内容生产工作流！！ 我他妈真是个天才，我现在每周要发布的内容，周日一觉醒来，下周每天该发什么、写什么，AI 全给我讨论完了！！ 做自媒体的都知道，最折磨人的不是写稿，是选题，是写作角度 每天翻 X、翻小红书、翻 TikTok，看别人发什么火了、我能蹭什么角度 选题想完了时间没了人也废了，真正开始写的时候灵感早没了… 上周我冒出了一个天才想法： 我把 AIsa（@AIsaDotOne）的社媒数据接口和 Teamily AI（@Teamily_AI）的 Team Agents 拼在了一起，搭了一条全自动的内容生产线！！ AIsa 具备强大的数据能力：能直接抓 X、TikTok、Instagram、YouTube、Reddit 五个平台的真实爆款数据，还能监控我想监控的对标账号 每个社媒平台背后都接了好几家供应商，保证使用的稳定性 不是那种让 ChatGPT 瞎猜什么火了，或者那种网络上公开的无用热点 Teamily 能让你把一群 AI 拉进同一个工作群，它们共享上下文，自己分工自己讨论 我建了一个群，拉进 4 个 Agent： 1、热点 Agent：接 AIsa 接口，每周自动扫 5 个平台 AI 领域的爆款 2、选题 Agent：筛出有流量、有争议、适合我账号风格的方向 3、调研 Agent：补资料、查来源、核实数据，防止发出去被打脸 4、写作 Agent：直接出 Hook 和文章框架 这 4 个 Agent 共享同一个上下文——热点 Agent 发现一条爆款，选题 Agent 直接看到并判断能不能写，不需要我来回复制粘贴传话 并且最牛的我设了一个 agent Loop，每周日自动跑 现在简直是爽歪歪... 周日早上醒来，群里直接无数条选题，每条带着 Hook、切入角度、初稿框架，全部摆好等我挑 说实话搭的时候有点心虚，怕拉回来的热点不靠谱 但我自己跑了今天之后发现，简直太牛了！！ 因为 AIsa 拉的是真实平台数据，选出来的方向比我自己翻一小时找的还准 如果你想的话，Agent现在可以通过AIsa直接连接你的社交媒体账号，直接帮你排期发帖，形成一整个闭环 整个搭建就一下午： 1、注册 AIsa，拿 API，接上你想监控的平台 2、在 Teamily 建群，拉 4 个 Agent，每个给一段 prompt 说清楚它干什么 3、热点 Agent 调 AIsa 接口拉数据，后面三个接力：筛选、补资料、出稿 4、设 Loop，选频率，让它自己跑 5、你只管最后一步——醒来，挑选题，拍板 这个群组目前我已经可以开放 ——你加进来也能看到每周的选题，和我一起共享选题 我诚心邀请各位兄弟进来和我一起享受我掏钱买来的的用量和额度！！ 你甚至可以拉自己的 Agent 进来，改成你的赛道和风格，变成你自己的内容工作台 链接放在下方！！兄弟们快来！👇

我说AI中场，霍华德马克斯说AI才到棒球第三局，看他最新接受CNBC的访谈要点：1、防止非理性繁荣最好的办法，就是市场偶尔遭遇一些挫折。市场总是倾向于放大一切。过去一年到一年半，市场已经经历了几次明显的波动，包括近期AI和科技股的调整。在他看来，这些挫折并不是坏事，反而是健康的。 真正危险的，恰恰是所有人都相信没有什么会失败的时候。当投资者开始认为任何投资都不会出错，最严重的泡沫和非理性繁荣往往也就形成了。还是从反身性出发； 2、综合来看，他判断未来几年利率大体会维持在当前水平附近。 2009年至2021年那段超低利率时期本身就是一种异常，未来恐怕不会再回到那个时代。考虑到通胀仍然是一个值得担忧的问题，他相当确定，未来利率不会比现在低得多。这就对投资有了更高的要求； 3、但即使这样他在投资上还是很注重风控的 1）他并不认为当下这些公司的债券便宜到了随便买都划算的程度； 2）AI是他整个投资生涯中遇到过的最难预测的事情，但他并不因此主张完全回避。他更倾向于通过相对安全的方式参与。 这里多说点，马克斯创立的橡树资本主业其实信贷和不良资产，他说所得安全方式就是参与在不那么拥挤的地区建数据中心。 为什么认为AI到中场不是到尾声？核心还是AI大规模商业化才刚刚开始，看引用转发是的那条推文，大云厂商的云业务三个季度前才开始起速，而未来一两年是算力陆续上线的阶段（看数据中心的建设节奏）、那么云业务的业绩增速还会继续提速。想想28年AWS做到3600亿美金的体量，微软和谷歌云3000亿美金以上的体量、又会是什么情景。 anthropic25年营收45亿美金、今年三季度332亿美金全年500亿美金以上，当然未来很难再保持同比1000%以上的增速，但未来几年保持在一个较高增速是大概率的。 如果大家经历过移动互联网的商业化过程就知道，一项技术渗透率一旦跨过10%的鸿沟渗透率就会快速扩散、商业化也会不断加快、直到饱和和平台期。明显在Coding之后，企业采用AI正在深入和扩散、个人Agent、AI科学发现等各种新场景正在不断涌现，这都意味着AI大规模商业化正在开始加速、而不是已经到头了。未来市场真正的风险是AI商业化的降速，但不是现在。 当然问题也是现实存在的、资本开支巨大自由现金流为负，并不是视而不见，这也是造成市场动荡和调整原因。但这并不是说，已经到头了。还是引用的推文“AI中场的冰与火”里聊到的：趋势投资真正要做的，不是死守原来的 Winner，而是不断识别下一层利润池正在往哪里迁移，哪些板块是新的受益者新的主线。 当然我并不是死多头、恰恰个人可能是最早聊到中期选举前美股会有大动荡和调整的。 1）最早在8月下心这里 十月下旬的大科技财报决定基本面能否托底； 11月3日之后，选举不确定性消退，有机会形成一轮修复。 核心的逻辑也是油价、收益率，债务问题； 2）然后9月1号参加168X的访谈 11 月之后政治不确定性下降、三季报验证、估值更便宜（SOX 动态估值当下约 19.2，只是去年关税战低点10%多），会真正走出来； 3）然后10月9号 个人角度我们需要去看风险和机遇，承认有问题、问题有多大、对市场影响有多大。但也要看到基本面在进步的那方面。不是说涨了就要上天、跌了就下地狱，而很多人观点和判断跟着价格走。当然从投资上考验其实是仓位管理能力和调仓能力（需要往新的winner和主线上迁移）。 现在再看这一次财报季，商业化确实在加速、当然债务和现金流问题也是进一步放大和加速、然后宏观也没稳定特别是油价还没下来。 未来这轮修复能走多远，要看几点： 1）油价能不能下来，决定通胀走势。 通胀又决定了联储后续的利率走向；两次以内的加息市场还能接受，再多市场确实也扛不住； 2）产业上，商业化进一步加速。至于说资本开支到足够多的回报，可能要经历三个阶段 第一步：产能转化为收入，看营收和增速； 第二步：看扣除折旧后的经营利润 第三步：经营现金流／现金 Capex的从小于1变成等于1再到大于1。 3）至于中期选举、个人观点是结束比结果更重要，结束意味着政治不确定性降低，市场会根据新的国会权力结构来推演政策走向。上周末也有聊到，即使民主党拿下两院，也不是说就是遏制AI和加密发展、只是需要力度上要比共和党要小，不是方向问题而是力度问题。 4）当然近期还要看anthropic上市路演问题 个人角度整体市场也在慢慢做逻辑切换 1）过去一年多，市场奖励的是稀缺、扩张和想象力； 2）接下来市场更看重的会是利用率、利润率、自由现金流和资本回报率。 只是个人看法 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易

他用的东西好像都没见过，很有意思。 26 岁的交易员Chris Creamer，7 月拿下罗宾斯世界杯月度日内交易赛第一，单月净收益 100.2%。 他的策略一句话说，是用价值区和伽马敞口判断趋势，用斐波那契在折扣区找进场位置，用足迹图里的 delta 吸收等确认，再到止损止盈以及成交量和时间两条过滤规则。 要说账户翻倍很多人都做到过，其实并不稀奇。 但他的方法一说出来，几天就吸引了180多万次观看，直接就火了😍🧐 这些人为什么对他的方法这么感兴趣呢？ 你看过你就不奇怪了，这方法用好了是真绝，他交易是看订单流，按他的统计，胜率能到百分之六十以上，他说自己最长连赢过31天。。

robinhood:0xaa07a0e9209e16ac99708c3ec70159c6ef3128a3 （@orbiodotso） 0xaa07a0e9209e16ac99708c3ec70159c6ef3128a3 拆解这个Robinhood比较火的项目底层逻辑： 1️⃣ 项目底层是一个 AI API 聚合入口。开发者只需一个 Orbio API Key，就能调用 GPT、Claude、Gemini 等模型，以及网页搜索、社媒数据、链上数据、发布工具。 它把不同模型和工具统一到一个接口中，并支持购买折价 AI credits，以更低成本调用模型。 2️⃣ 质押 robinhood:0xaa07a0e9209e16ac99708c3ec70159c6ef3128a3 可获得 CREDIT；同时，ORBIO 自身交易会收取 1.5% fee，其中一部分用于支持持有人获得 AI credits。 CREDIT 是 AI 使用额度，官方定义为 1 CREDIT = 1 美元 AI inference 额度。CREDIT 可转账、交易，也可 Activate 为 Gateway 中的可消费余额，最终用于调用 GPT、Claude、搜索、链上数据等服务。 3️⃣ AI Agent Launchpad，开发者可以为自己的 Agent 发行 Token，Token 通过 Pons 发行。 交易对为 Agent Token / robinhood:0xaa07a0e9209e16ac99708c3ec70159c6ef3128a3 用户买卖 Agent Token 会产生 Creator Fee。按当前机制，这笔费用分配如下： - 50%：买入并 Stake ORBIO，为 Agent 建立长期 staking 仓位，持续获得 CREDIT； - 45%：转为 USDG，进入 Agent AI Balance，可直接用于调用模型和工具； - 5%：进入 Orbio Treasury，作为平台收入。 所以，整个逻辑很清晰：Agent 发币 → 用户交易 → 产生手续费 → 一部分变成 ORBIO Stake → 一部分直接变成 AI Balance → Agent 获得持续运行的算力预算，实现 Self-funding Agents。 但不难看出Orbio 的核心业务仍是卖算力，它自身就是通过 @ponsdotfamily 发射的，其推出的发射台也基于 Pons 基础设施。目标就是让 AI Agent 依靠自身 Token 的交易手续费，持续为自己购买算力。

翻墙协议这些年到底进化了多少代？ 如果只算真正围绕突破网络审查发展起来的协议，我觉得应该从 Shadowsocks 开始。 十几年下来，其实一直在解决这几个问题： 怎么加密，怎么隐藏协议特征，怎么对抗主动探测，怎么把烂线路跑快，最后再让代理流量越来越像正常上网。 1. Shadowsocks / SSR：加密和混淆的起点 2012 年左右，Shadowsocks 靠轻量、简单、速度快迅速普及，后来又出现 SSR，在 SS 上继续加入混淆、认证等机制。 这一代先解决加密，再考虑降低流量特征。 随着 DPI 和主动探测越来越强，裸 SS、SSR 逐渐开始吃力。SSR 后来基本退出历史舞台，SS 则继续发展出了 AEAD、Shadowsocks 2022。 2. VMess / V2Ray：进入“套娃时代” 2015 年前后，V2Ray 和 VMess 开始流行。 TCP、WebSocket、HTTP/2、TLS，各种传输方式都可以组合，再配合复杂路由和分流。 自由度极高，代价就是配置越来越复杂，协议层也越来越重。 后来 VLESS 和 XTLS 出现，开始给这一套做减法。 3. Trojan / NaiveProxy：开始研究怎么更像 HTTPS Trojan 直接利用 TLS，把代理流量藏进 HTTPS 连接，当年非常火。 但今天单纯 Trojan 已经不算优先选择。TLS 指纹、连接行为、TLS 套 TLS、包长和时序，都可能留下识别线索。 NaiveProxy 走得更彻底，直接利用 Chromium 网络栈，让 TLS、HTTP/2 等行为尽量接近真实 Chrome 浏览器。 如果特别在意浏览器流量伪装，NaiveProxy 到现在依然很有价值。 4. VLESS + XTLS + REALITY：目前最成熟的一条主线 2020 年以后，VLESS 开始逐渐取代 VMess。 VLESS 自身很轻，主要负责认证和转发，加密、传输、伪装交给其他组件。 XTLS Vision 继续优化性能，后来的 REALITY 又把 TLS 伪装和主动探测防御往前推了一步。 现在最常见的组合之一就是： VLESS + Vision + REALITY。 性能、伪装、部署便利性都比较均衡，目前依然属于第一梯队。 5. ShadowTLS：给其他协议再套一层伪装 ShadowTLS 主要负责 TLS 伪装，常见组合就是： SS + ShadowTLS。 技术思路没问题，对主动探测也有针对性。 但多套一层以后，部署、维护、排障都更麻烦，也会增加额外处理。 现在有 REALITY、AnyTLS 以后，普通用户已经没那么有必要优先折腾这套。 6. Hysteria / TUIC：开始专门解决烂线路 这一代重点解决高延迟、丢包、晚高峰抖动。 于是直接转向 QUIC 和 UDP。 Hysteria 后来进化成 Hysteria 2，TUIC 也继续发展。 TUIC 现在依然能用，但如果二选一，我更倾向 Hysteria 2。 生态更大，客户端支持广，项目也一直保持活跃更新。 Hysteria 2 最大的优势就一句话：专治烂线路。 但缺点也很明显：吃 UDP。 如果 UDP、QUIC 被限制，它的优势就很难发挥。 7. AnyTLS：值得关注的 TCP 新协议 AnyTLS 重点处理 TLS 套 TLS 的流量特征，通过 Padding、分包、连接复用等方式优化。 它走 TCP，对 UDP 环境依赖更小。 现在 sing-box、Mihomo、Shadowrocket、Loon 等生态已经逐渐支持。 线路不错，又想尝试更新一点的 TCP 协议，可以重点关注 AnyTLS。 8. TrustTunnel：更晚出现的新方向 TrustTunnel 尝试把 TCP、UDP、ICMP 等流量放进 HTTP/2 或 HTTP/3，让整个隧道尽量接近正常 Web 流量。 目前生态和长期实战经验还不如 VLESS、Hysteria 2 成熟，先关注就行。 另外还有 Snell、mieru、Juicity 、sudoku 等小众协议。 所以把十几年的翻墙协议压缩一下，其实主要就三条路线： （1）SS → VMess → VLESS → REALITY 解决轻量化、协议特征、主动探测。 （2）Trojan → NaiveProxy → ShadowTLS → AnyTLS → TrustTunnel 研究怎么让代理越来越像正常 HTTPS。 （3）Hysteria → Hysteria 2 专门解决高延迟、高丢包和烂线路性能。 简单总结一下，现在真正值得普通用户重点关注的，其实就几个： VLESS + REALITY：综合首选。 Hysteria 2：线路差、高延迟、丢包时优先。 AnyTLS：TCP 新选择。 NaiveProxy：重视浏览器流量伪装可以选。 线路本身很好，VLESS、AnyTLS、NaiveProxy、Hysteria 2 基本都能跑得舒服。 如果线路差，先试 Hysteria 2。 如果 UDP 被限制，就回到 VLESS + REALITY、AnyTLS、NaiveProxy 这类 TCP 路线。 Trojan 还能用，但新建节点没必要优先考虑。 TUIC 也能用，QUIC 路线目前我更倾向 Hysteria 2。 SS + ShadowTLS 有技术价值，只是现在对普通用户来说有点折腾。 最后一句请记住： 先看线路，再选协议。 好线路，很多协议都能跑。 烂线路，优先试 Hysteria 2。

行情开启了，如果你喜欢追涨杀跌，每轮行情都亏钱，那我真心建议你还是定投吧！ 主升浪开始前定投或许是帮你稳稳接住财富的最好方式！ 火币这次是真听劝了。 现在HTX现货定投升级，设置好金额和周期，系统自动分批买入，上涨时手里有仓位，下跌时继续摊成本，横盘时默默攒筹码，无脑操作，简单直接！ 定投不能保证每次都买在最低点，但能有效防止我在最高点突然充满信仰。 对老韭菜来说，真正的进步不一定是预测更准，也可能只是少折腾、按计划执行，听劝的火币，这次可以去体验一下。

今天正式进入“请3休13”，而最大的现实问题，不是你有没有年假，而是老板批不批。 今天是中秋假期第一天，今年中秋与国庆之间只隔9月28—30日三个工作日，请3天假即可从9月25日连休至10月7日，共13天；这一拼假方案持续引发职场讨论。 如果全公司都想请同样3天年假，谁应该优先？ “请3休13”最近很火，但它其实暴露了一个很多人都误解的问题： 带薪年假是法定权利，但具体哪几天休，并不完全由员工单方面决定。 按照现行年休假规则，用人单位应当根据生产、工作的具体情况，并考虑职工本人意愿，统筹安排年休假。 这里有两个关键词： 一个是“考虑职工本人意愿”，说明公司不能完全无视员工； 另一个是“统筹安排”，说明员工也不是想哪天休就必须哪天批。 所以，如果全公司都想在同样3天请假，公司完全可能因为岗位安排、业务需要、人手不足而错开休假。 但这不等于公司可以长期一句“忙”就把你的年假全部拖掉。 如果因为工作原因确实不能安排休假，用人单位通常需要依法处理未休年假对应的工资报酬；现实中争议最大的，往往不是“有没有年假”，而是公司到底有没有真正给你休假的机会。 还有一个常见误区： 年假没休完，不等于一定自动折现。 如果是员工本人书面提出不休，和公司因为工作原因不安排休，法律后果并不完全一样。 所以“请3休13”真正值得讨论的，不只是薅假期组合，而是一个更现实的问题： 年假到底是员工的绝对支配权，还是公司和员工之间的一种协调权利？

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？