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1/ AGI Summit SF 2026 嘉宾第五弹来了 做agent支付基建的、把文档自动变PPT的、守着赌场安全的CISO、专投AI基建的VC、还有Berkeley教NLP自己又下场创业的教授👇

⚠️出演情報第五弾⚠️ ◤◢◤CREW◢◤◢ ◤￣￣￣￣￣￣￣￣ DJ りさまる ➠@risa_smash ＿＿＿＿＿＿＿＿◢ 🎧『ADMA vol.1』 🗓2025.11.23(sun) 📍六本木MAHARAJA ANNEX 🎟詳細は10/4公開！ #ADMA#

#全力以赴的舞台# #AKB48TeamSH第二届元气嘉年华# 三周年演唱会现场返图第五弹返图来啦~感谢成员们的全力以赴，也感谢所有观众对防护工作的配合，明天猜拳大会见！

$MU 看见的机器人，不是玩具，是 AI 的下一副身体 a16z 昨天发布了一张图片 表面上讲的是机器人一级市场融资创历史新高，Q1 2026 的融资金额和交易笔数同时冲上去。 不只是机器人火了，重要的地方在于资本在用自己的方式告诉市场，AI 的下一段叙事，正在从云端走向现实世界。 过去几年，AI 投资的中心很清楚。 先是模型，后是算力，然后是 GPU、HBM、数据中心、电力、液冷、光模块、网络交换机。 看着五花八门、很高大上，本质上解决都是在一个问题：怎么把更大的模型训练出来，怎么让更多推理跑起来。 但现在，一个新的问题开始出现。 这些智能，最后要去哪里？ 如果 AI 永远停在聊天框、办公软件和云端 API 里，它当然很有价值，但它仍然主要停留在数字世界里。 真正更大的变化，是 AI 开始进入工厂、仓库、医院、汽车、农田、矿山、家庭和战场。 也就是进入物理世界。 机器人就是这个过程里最重要的载体。 所以这张图不是简单的融资图，而是一张资金迁徙图。 钱正在从纯软件、纯云端、纯模型，往能让 AI 落地到现实世界的硬件系统里迁移。 这也是为什么美光这次财报电话会里，CEO 专门提到机器人。 美光不是一家机器人公司，它也不是一个靠讲故事拉估值的创业公司。 美光站的位置非常特殊。它在产业链里看见的不是概念，而是每一个终端到底要吃掉多少内存、多少存储、多少带宽、多少功耗预算。 所以当美光 CEO 说，人形机器人的内存含量可能是普通 L2+ 汽车的十倍，这句话的分量很重。 不是在说机器人明天就爆发。 而是在说：如果机器人真的走向规模化，它就不会是一台简单的机械设备，而会是一台移动的边缘 AI 系统。 它要看见世界，要理解世界，要实时推理，要控制动作，要记录数据，要在本地完成大量计算。 这意味着机器人不是一个轻资产故事。 它是一个重硬件、重供应链、重制造、重可靠性的产业故事。 说实话，我们看机器人，最容易被外形吸引。 人形机器人走几步，挥挥手，搬个箱子，视频一发，大家就开始兴奋、欢呼。 但产业化的视角从来不是这样子，产业化看的是：一台机器人到底由什么构成？哪些环节能规模化？哪些部件会成为瓶颈？哪些供应商可以稳定交付？哪些客户愿意付钱？单位经济模型什么时候跑通？ 从这个角度看，美光这次财报其实给了一个很重要的提醒。 机器人不是从“机器”开始定价的，是从“数据”开始定价的。 一个机器人进入现实世界，第一件事不是行动，而是感知。 它要用摄像头、激光雷达、毫米波雷达、IMU、力传感器、触觉传感器去采集环境。 采集之后，数据要被处理 处理之后，要进入模型 模型要判断环境，理解任务，规划动作 动作又要通过电机、减速器、伺服系统、控制器执行出去 执行之后，还要反馈回来，再调整下一步 这就是机器人的闭环。 感知、推理、控制、执行、反馈。 这个闭环越复杂，对内存和存储的要求就越高。 因为机器人不是在干一个静态任务。 它是在真实环境里不断接收数据，不断判断，不断行动。 云端可以慢一点，办公软件可以等几秒。 但机器人不能等。 它要避障，要抓取，要平衡，要停下，要躲人，要判断物体有没有滑落。 这些事情都发生在现实世界里，延迟一高，错误就会变成碰撞。 所以机器人天然需要边缘计算，也天然需要高带宽、低功耗的内存和存储。 这就是美光那句话的核心。 人形机器人之所以可能带来多年的内存需求，不是因为它长得像人，而是因为它把 AI 从服务器机柜里，搬到了一个会移动、会交互、会执行任务的物理终端里。 这和汽车很像，但又比汽车更复杂。 一辆 L2+ 汽车已经需要大量传感器、算力、内存和存储。 但它的任务相对单一，主要是行驶、避障、辅助驾驶。 人形机器人面对的世界要复杂得多。 它不只在道路上移动，要进入工厂、仓库、办公室、家庭。 它要处理开放环境里的长尾问题。 它要用手操作各种不同形状、不同重量、不同材质的物体。 它要理解人的指令，也要适应环境的变化。 这就是为什么人形机器人如果真正量产，它的硬件含量不会低。 它不是一个带腿的玩具。 它更像是一台高度压缩的移动数据中心，一台装进身体里的 AI 服务器 其实融资图和美光的电话会都说了一件事。 一级市场融资创高，说明资本正在下注机器人公司的未来形态。 美光电话会，说明上游半导体公司已经开始把机器人纳入长期需求模型。 一个是资金端的变化，一个是供应链端的变化。 这两件事合在一起，才是机器人板块真正值得重视的地方。 机器人投资创历史新高，不等于所有机器人公司都有价值。 很多公司会融到钱，很多公司也会消失。 这和电动车、光伏、AI、大模型都一样。 每一轮产业浪潮刚开始的时候，市场都会把叙事打得很满。 但产业最后只奖励两类公司。 一类是能把产品真正交付出去的整机公司 另一类是站在关键瓶颈上的供应链公司 机器人也是一样。 用产业化视角拆，它至少有六层。 第一层，是大脑 包括 GPU、边缘 AI 芯片、机器人基础模型、世界模型、仿真平台。 最典型的还是老大哥英伟达。 因为机器人真正成熟之前，需要在仿真里训练，需要在虚拟世界里先摔无数次，再去真实世界里减少试错成本。 第二层，是记忆 这就是美光看到的部分。 机器人要实时感知、推理和控制，就需要更高带宽、更低功耗、更大容量的内存和存储。 过去市场把美光看成周期股。 但如果 AI 进入设备端、汽车端、机器人端，美光就不再只是传统意义上的存储周期公司，而是在吃 AI 终端扩散的硬件红利。 第三层，是眼睛 机器人要进入现实世界，首先要看见世界。 摄像头、激光雷达、机器视觉、深度传感器、传感器融合，都是这一层。 Ouster、Cognex、Keyence 这种公司，看的是机器人和自动化的感知入口。 这层的核心不是某个单一传感器赢不赢，而是机器人对空间理解的需求会越来越强。 第四层，是皮肤和手感 这对应力传感、触觉反馈、应变片、压力传感、灵巧手。 这条线现在还很早，但非常关键。 因为机器人从“会走路”到“会干活”，真正难的是手。 抓一个箱子很容易，抓一个玻璃杯、鸡蛋、衣服、软袋子、工具，就完全不一样。 视觉只能告诉机器人物体在哪里。 触觉和力反馈，才能告诉它该用多大力。 所以 VPG 这类精密测量和力传感公司，才会开始被市场重新注意。 第五层，是关节和肌肉 机器人要动起来，离不开电机、减速器、伺服系统、编码器、控制器。 这里面最典型的是 Harmonic Drive Systems 这类精密减速器公司。 机器人越接近人形，关节越多，运动控制要求越高，对高精度、轻量化、低背隙零部件的要求就越高。 这条线不如整机性感，但产业位置很硬。 第六层，是场景 机器人最终不是卖给想象力，而是卖给场景。 工厂、仓库、医院、农业、国防，是最可能先跑出来的地方。 因为这些地方有明确的人力成本、效率需求、安全需求和 ROI 计算。 亚马逊的仓储机器人、Intuitive Surgical 的手术机器人、AeroVironment 的无人系统，本质上都说明了一件事： 机器人最早赚钱的地方，往往不是家庭，而是商业和工业场景。 所以现在看机器人板块，不能只看人形机器人。 人形机器人是最大的想象空间，但不一定是最早兑现利润的地方。 真正产业化的机器人浪潮，很可能先从仓库、工厂、医院、军工和农业里长出来。 等这些场景把供应链打磨成熟，成本打下来，可靠性提高，软件泛化能力增强，才有机会一步步进入更开放的生活场景。 我觉得机器人板块未来会分成两条线。 一条是情绪线 它会围绕人形机器人、具身智能、Physical AI 反复炒作。 这条线弹性大、波动也大。 另一条是产业线 它围绕内存、传感器、激光雷达、力反馈、减速器、边缘芯片、工业自动化、仓储物流、医疗机器人慢慢展开。 这条线没有那么刺激，但更接近真实订单和真实利润。 美光这次财报的意义，就在于它把机器人从情绪线，往产业线拉了一步。 因为它说的不是机器人很酷，它说的是机器人会消耗多少内存，什么时候开始形成需求周期，这个周期可能持续多久。 这就是半导体产业看问题的方式。 不看视频，不看口号，不看发布会掌声。 看 bit growth，看 content per device，看 supply constraint，看客户是不是愿意签长期协议，看资本开支是不是敢下去。 所以机器人这条线，真正值得重视的不是某一天谁涨了多少。 而是它开始具备产业化的三个信号。 第一，资金进来 一级市场融资创历史新高，说明资本开始愿意为机器人公司的长期制造能力和技术壁垒买单。 第二，上游开始建模 美光把机器人放进长期内存需求框架，说明机器人已经不只是科幻叙事，而是被上游供应链纳入未来需求曲线。 第三，场景开始筛选 仓储、工业、医疗、国防、农业这些领域，会先把真正有用的机器人筛出来。 最后留下来的，不一定是视频最好看的公司。 而是能稳定工作、能持续交付、能降低成本、能融入客户流程的公司。 所以我对机器人板块的看法很简单，它不是明天就爆发的题材。 但它一定是 AI 下半场最重要的产业方向之一。 过去 AI 的主线是云端算力。 接下来几年，AI 的增量会逐步走向边缘、终端、汽车和机器人。 再往后，AI 会进入真实世界里的每一个生产场景。 可能五年后，B端也就是企业端会开始大规模应用，而十年后，或许就会进入千千万万家。 这条路不会平滑，中间一定会有泡沫，有失败，有估值杀，有技术路线反复，有商业化低于预期。 但大方向很清楚，智能不会永远困在屏幕里。 它一定要长出眼睛，长出手，长出身体，进入现实世界。 而当这件事发生的时候，机器人就不再只是一个行业。 它会变成 AI、半导体、精密制造、自动化、传感器、电池、软件、国防和医疗共同汇合的一条大河。 美光看到的，是这条河最上游的水位变化 一级市场看到的，是河道开始变宽 二级市场接下来要做的，不是追每一个浪花，而是找到那些真正站在河床里的公司 @a16z

第五人格× 紙装束 第2弾 ～ゲーム内動画公開～ その絆はあの世まで続く… 衣装、携帯品と家具の動画をお届け！ 7月2日、この夏は中華風ホラーを堪能しよう！

很多人盯着美光、海力士暴涨，却不知道国内 QDII 里也能买到存储芯片含量。 我按 2026 Q1 前十大持仓，梳理了一遍国内QDII，筛出存储/HBM/NAND 含量最高的 5 只： 1. 建信新兴市场混合 QDII（539002） 存储相关仓位约 24.05% 持仓：SK 海力士 8.65% + 三星电子 6.76% + 闪迪 4.91% + 西部数据 3.73% 这是目前公开持仓里 存储味 很浓的一只。既有韩国 HBM 主线，也有美股 NAND/闪存链条。不是单押 HBM，而是把 DRAM、HBM、NAND 都打包进来了。 2. 易方达亚洲精选股票（118001） 存储相关仓位约 16.77% 持仓：三星电子 9.18% + SK 海力士 7.59% 张坤管理，很多人只注意到它持有 SK 海力士，其实三星电子仓位更高。它更像是亚洲科技龙头 + 韩系存储双雄的组合，不是纯半导体基金，但存储含量并不低。 3. 浦银安盛全球智能科技 QDII（006555） 存储相关仓位约 14.03% 持仓：西部数据 5.19% + 美光科技 5.13% + 铠侠 3.71% 这只容易被忽略。它是更偏美日存储/NAND 路线。美光吃 DRAM/HBM，西部数据和铠侠吃 NAND/企业级 SSD 周期，弹性也很明显。 4. 国富亚洲机会股票 QDII（457001） 存储相关仓位约 9.60% 持仓：三星电子 5.28% + SK 海力士 4.32% 它长期有亚洲科技资产配置，但最新一季报里，存储仓位没有想象中那么高。更准确地说，它是亚洲科技和消费互联网混合配置，不是纯存储基金。 5. 富国全球科技互联网股票 QDII（100055） 总含存量：7.44% 持仓明细：SK 海力士 4.11% + 三星电子 3.33% 这只整体更偏全球科技互联网和半导体龙头，存储只是其中一条线。韩系存储仓位合计 7.44%，适合放在第五档观察。 仅个人调研，非投资建议

第五人格 × 紙装束 第2弾 ～PV公開～ 舞台を照らす錆びた月… 赤い糸に結われた恋。 曲が終わると人が去り 皆が口を封じられた八不郎にーー 7月2日より、コラボイベント始動！

第五人格× 第3弾 ～本日より開催～ 素敵なカラーを身に纏い かっこよくハッピーにいこう！ イベント参加で、 限定アイテムはあなたのもの！

第五人格× ～コラボPV公開～ 個性も楽しさもダブルで最高！ 6月18日より、イベント開催！ お見逃しなく～

“沉睡巨人”的新契机，昨晚美国政府宣布向9家量子计算公司投入20亿美金并获取股权，这20亿美金里IBM独揽半壁江山，昨晚到今晚量子计算板块走的都很火热。市值越小涨幅最大，个人倒是做看好IBM、昨晚的推文也写了IBM技术优势，开盘第一时间也建仓了。再详细聊聊逻辑： 1、IBM无疑是这笔交易的最大赢家。该公司将获得其中10亿美元资金，用于成立一家名为"Anderon"的新公司，专门生产量子计算芯片，新公司将设于纽约州New Albany，并成为美国首座专注量子芯片制造的工厂。相当于IBM与美国政府合作建设的美国首座"专用量子晶圆代工厂"。 2、昨晚聊到IBM其实在量子计算领域探索已久，其在量子计算领域的技术优势甚至超过谷歌。美国政府投资也是一个证明，而且时机相当好。这个时机好在于IBM量子计算路线图正进入关键的验证期。 1）在2026年初的CES展会上，IBM明确提出"2026年将是量子优势的转折点"，并预期今年将出现"强有力的量子优势声明"。IBM首席执行官Arvind Krishna在第一季度财报电话会议上表示，量子系统开始在特定任务中超越传统超级计算机，早期迹象预计将在今年显现。 2）5月，IBM发布了迄今最先进的量子处理器"Quantum Nighthawk"，其架构设计专门面向高性能量子软件，旨在2026年内实现量子优势。 3）近期IBM提出了"量子中心化超级计算"架构——将CPU、GPU和量子处理器(QPU)深度集成为一体化计算系统，并在2026年原型化其纠错解码器，为实现实时纠错铺路。 IBM为量子计算商业化设定了清晰的技术里程碑： 2026年实现"量子优势"； 2029年推出全球首台"容错型量子计算机"； 10亿美元的政府拨款将为这一路线图提供关键的资金保障，尤其是在量子芯片规模化制造这一产业化瓶颈上实现突破。 3、这次美国政府对量子计算相关公司的投资也标志着全球量子计算产业竞争进入了一个全新的阶段——“从技术赛跑转向产业落地，从企业竞争上升为国家战略”。 这也激发了大家的想象力 这就包含了一个很重要的隐含驱动逻辑： 美国政府对IBM的支持与对英特尔的投资有着惊人相似的故事框架——都是在关键技术领域遭遇困境的巨头，通过政府战略性入股获得重估契机。英特尔走通了这条路，市场正在押注IBM能否重演奇迹。在某些投资者这可能是最重要的逻辑 特别之前IBM凭借向云和混合服务的战略转型，经历了多年的牛市行情。但自去年11月以来，受云业务整体抛售潮的影响，股价一度下跌30%。 个人也有此期待，而且IBM与美国政府合作建设美国首座“专用量子晶圆工厂”，更是美国版“新质生产力”的代表。 4、当然不是说其他几家不好； 其他几家拿到美国政府投资的量子计算上市公司： 1）芯片代工厂商格芯( 2）D-Wave Quantum (QBTS) 量子退火（annealing）技术先驱，已有商用系统（D-Wave Advantage），适用于优化、物流、机器学习等实际问题。比门电路量子机更早实现一定规模应用，客户包括政府和企业。政府支持加速其向容错量子演进。 3）Infleqtion (INFQ) 获投金额约1亿美元，中性原子（neutral-atom）量子技术领导者，兼顾量子计算、量子传感和网络。技术在室温操作潜力大、扩展性好，适用于国防传感和高精度测量领域。 4）Rigetti Computing (RGTI) 超导量子比特路线，专注于可扩展量子处理器和量子云平台（Forest）。与NASA、美国能源部等有合作，在量子算法和混合量子-经典计算有积累。适合中短期量子优势应用开发。 后面三家QBTS、INFQ、RGTI市值小、自然弹性更大。 只是说个人角度，兼具确定性和成长性、以及技术积累的层面、还是更偏好IBM。 但是也要注意，量子计算的商业化虽已曙光初现，但距离真正意义上的产业落地还需蛮长时间。后面还要持续关注技术迭代和商业化落地的情况。