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在中国，一条隐秘的产业链已然成型，负责保障影子舰队的运转，并确保其运载的石油顺利送达炼油厂。中国船员在社交媒体上发布的视频显示，影子舰队油轮上的低级别中国船员单次航行的报酬通常比跑更常规航线高出约1,000至3,000美元。

已经超过 75 天了吧，美国和伊朗的地缘冲突能维持这么久我相信川普自己都没有想到，估计现在后悔的一塌糊涂了，但事情已经发生了就要尽快解决，今天虽然万斯已经说和伊朗的谈判获得了一定的成绩，但狼来了的故事市场已经不信了，现在的市场就看油价就行了，如果油价没有下来就说明通胀无法缓解。 从霍尔木兹海峡的情况来看，美国的海军加大了对伊朗港口的封锁，今天又驱逐了一些试图靠近伊朗的船只，这对于伊朗的影子舰队是非常大的打击，所以在双方都不愿意加重攻击的时候，互相扼住咽喉，就看谁先喘不过来气。但霍尔木兹并不仅仅是石油，还有粮食和化肥。 所以时间越长对于伊朗越不利，处于自身的利益考虑欧洲和亚洲可能都会劝诫伊朗开放霍尔木兹，道理确实都懂，但真不知道伊朗能抗到什么时候，上次 IEA 说是到 5月 底，现在还有 10 天，希望能解决吧。 回到 Bitcoin 的数据来看，随着美股的下跌 $BTC 确实是在震荡下行，但能明显感觉到 Bitcoin 下跌的幅度开始减缓了，主要就是因为短期换手的投资者在减少，更多的投资者倾向于长期持有，而且大多数投资者都知道目前的下跌时美国和伊朗的博弈导致，一旦战争结束反弹的概率会很大。 所以并没有看到大量的投资者抛售的迹象，每天的换手也并不激烈，投资者暂时还是处于理性的态度。 #Bitget# 来了就是VIP！Crypto、美股、CFD，全球先机一站布局

霍尔木兹 vs 马六甲：全球两大能源咽喉的对照分析
——从法律地位、权力结构、现实操作三个维度看“规则缺位”与“制度化管控”的根本差异 霍尔木兹海峡和马六甲海峡是当今全球能源供应链上最关键的两大咽喉。前者是“供给侧动脉”，后者是“消费侧命脉”。两者地理形态相似（均狭窄、易封锁、战略价值极高），但在法律地位、权力结构、现实操作三个层面却呈现出近乎镜像的差异。这种差异不仅解释了当前霍尔木兹危机的激烈程度，也为未来任何类似海峡危机提供了清晰的对照模板。 一、霍尔木兹：规则缺位叠加权力博弈 1. 能源属性 
霍尔木兹是典型的“供给侧咽喉”。 美国能源情报署（EIA）估算，战前每天约有2000万桶原油（占全球海运石油贸易约1/4）和全球近1/3的LNG经此进出波斯湾。任何中断都会迅速推高全球油气与化肥价格。 2. 法律地位 
两岸分别是未批准UNCLOS的伊朗和已加入UNCLOS的阿曼。伊朗明确主张自己不是缔约国，可根据本国安全需要制定“通行规则”和收费安排；美国及其盟友则援引UNCLOS“国际海峡制度”，坚持霍尔木兹对全体国家开放，伊朗无权将其变为“收费运河”。 3. 没有加入UNCLOS的主要大国名单 
截至2026年4月，全球仍有若干重要国家/实体未正式批准或加入《联合国海洋法公约》（UNCLOS）： •美国（已签署，但国会至今未批准） •伊朗 •土耳其 •委内瑞拉 •以色列 •厄立特里亚 •叙利亚 •利比亚（部分保留） •哥伦比亚（部分保留） 其中美国与伊朗是最具战略影响力的两个非缔约大国。双方都利用“非缔约国”身份在霍尔木兹问题上采取高度选择性立场，形成了典型的双重标准。 4. 权力结构与矛盾 
伊朗（IRGC）与美国（第五舰队+盟友）形成直接权力博弈。 伊朗不在UNCLOS框架内，对国际海峡制度采取高度选择性适用；美国同样未批准UNCLOS，却在话术上把公约当作指责伊朗的主要法律工具。 这种“双方都不完全遵守同一套规则”的状态，天然制造了灰色空间。 双重标准与结构张力： •美国指责伊朗“把天然海峡变成收费运河”时，援引的正是自己未批准的UNCLOS； •伊朗则以“非缔约国”为由，主张本国安全需要优先于国际海峡通行自由。
这种选择性适用导致全球海上规则体系在霍尔木兹问题上出现严重结构张力：规则本身被主要大国当作工具，而非共同约束，最终一切法律争论都要落在力量对比和风险承受能力上。 5. 现实操作 
霍尔木兹呈现的是“灰区封锁+威慑博弈”模式： •伊朗并非持续物理封锁，而是通过布雷威胁、导弹/无人机骚扰、临检扣船等手段，有选择地提高特定船旗国和货主的风险溢价。 •美国则依托第五舰队高频展示军事存在，同时放大“伊朗威胁”叙事，既为自身能源出口溢价，也为盟友推销安全保护服务。[6][5] 二、马六甲：高依赖度下的制度化管控 1. 能源属性 
马六甲是典型的“消费端命脉”。对中国、日本、韩国及东盟国家而言，它是中东、非洲能源及亚洲制造品进出的主通道。一旦类似军事封锁或收费逻辑被复制，东亚制造业和消费市场将承受难以估量的冲击。 2. 法律地位 
沿岸三国（印尼、马来西亚、新加坡）全部是UNCLOS缔约国，在国际场合普遍以公约作为海峡管理和航行安全的法律基础。 3. 权力结构 
权力结构呈现“沿岸国主导 + 国际合作补充”的模式，而不是霍尔木兹那种“地区大国与外来霸权正面顶牛”。三国在IMO机制下共同管理，域外大国若要增加军事巡航或部署硬件，必须在“不损害沿岸国主权和UNCLOS框架”的前提下进行。 4. 现实操作 
马六甲呈现的是“高密度、规则化、以安全为主线”的场景： •三国实施交通分道制、限速、强制引航等措施，降低碰撞和溢油风险。 •霍尔木兹危机爆发后，东亚舆论明显把马六甲当作“镜子”：沿岸国在对外表态中刻意强调“通行是权利，不是沿岸国的恩赐，更不是可以随意加价的商品”。 四、结论：规则缺位是最大的风险放大器 霍尔木兹与马六甲的对照清晰地显示：法律地位决定权力结构，权力结构决定现实操作。霍尔木兹的“规则缺位”让伊朗得以将海峡变成战略杠杆，而马六甲的“制度化框架”则把潜在冲突限制在可控范围内。 当前伊朗战局下，霍尔木兹的“许可制+收费”模式已成事实，这不仅考验全球能源供应链的韧性，更预示着未来任何类似咽喉海峡的危机，都可能从“规则是否适用”这一最底层问题开始发酵。非缔约大国（尤其是美国与伊朗）的双重标准，进一步放大了这种结构张力。

这份年终众包调研来自我在 X 上的随手一问，问了三个问题：2025 年 AI 最关键的技术突破是什么？哪些产品让你眼前一亮？2026 年什么趋势不可忽视？ 没想到收到了这么多认真的回复。我花了一两个小时时间，把这些留言和答案汇总整理了一下。 127 条留言，95 个人回答了同样的三个问题。 看完所有答案，我发现大家虽然各有侧重，但在某些判断上出奇一致。答案五花八门，但有些词频繁出现：推理 (Reasoning)、Agent (智能体)、Claude Code、Manus、Nano Banana Pro、NotebookLM、具身智能 (Embodied AI)。 这组词频里有个共同点：“聊天”这个词几乎没人提起了，“干活”这个词开始更多被提起了。 【1】推理革命：AI 学会了慢下来 如果要选 2025 年最重要的技术突破，答案几乎没有悬念——推理能力的工程化落地。 三疯 (@ 3fenglife) 的表述最精准：从“预测下一个词”到“预测下一步行动”。以前的 AI 像个反应快但不过脑子的人，张口就来，经常胡说八道。2025 年的突破在于，AI 学会了在回答之前先想一想——做内部推演、自我检查、发现错误就纠正。 技术上这叫 System 2 Thinking，或者叫 test-time scaling。AI 从“快思考”进化到了“慢思考”。o1、o3、DeepSeek R1 这些模型，都是这条路线的产物。 Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 还补充了一个视角——当 AI 开始像人类一样拥有“慢思考”的逻辑链，并能理解真实世界的因果律时，AI 才算真正拿到了进入物理世界的入场券。 岚叔 (@ LufzzLiz) 和 Xin(@ Xin_Jin1018) 点名了一个关键技术：RLVR，基于可验证奖励的强化学习。 以前训练模型需要大量人工标注的数据，告诉模型“这个回答好，那个回答不好”。这很贵，也很慢。而 RLVR 换了个思路：对于数学题和代码这类问题，答案对不对是可以自动验证的。答案对了就给奖励，错了就扣分。不需要人来一条条看。 另一个高频共识是成本拐点。Rainman(@ 0xdeusyu) 和 Robinson(@ python_xxt) 都提到了 MoE 稀疏化架构，DeepSeek R1 证明了一件事：前沿 AI 不再需要前沿预算。意味着推理成本在下降，成为可以普及的基础设施。 还有一类突破被反复提及：Agent 系统化成熟。SLiangD(@ SLiangD) 说得很到位，关键突破不是参数变大，而是三件套终于配合默契了——工具调用、上下文工程、多步推理。AI 能理解“帮我扫描亚马逊眼罩类目，找出评分低但销量高的产品，总结用户抱怨最多的三个痛点”这种复杂任务链了。 【2】年度产品：对话框退场，进度条登台 问到 2025 年哪些产品让人眼前一亮，有一个名字被提到了二十多次：Claude Code。 G_Z(@ GZhan57) 的评价很有画面感：“第一个 work 的 general agent，除了不能生孩子啥都可以。”阿绎 YiOS(@ WangYiNotes) 说得更细腻：“不是因为它写代码有多快，而是它第一次让人感觉是在跟队友协作，而不是在调教工具。” Claude Code 代表的是一类新物种：能把复杂工作流跑通的 AI。它不只是补全代码，还可以自己检索文档、改 Bug、跑测试、完成部署。你扔给它一个需求，它真的能把事办完。 第二名是 NotebookLM。Rocky(@ Rockybnbtrade) 说它让知识输入效率提升了很多，王是子路 (@ atm13999) 说它把枯燥的文档变成极其自然的播客对话。这个产品的价值不在于生成内容，而在于帮你消化和内化已有的知识。 第三名是个意外：Nano Banana Pro，谷歌 Gemini 的生图功能。defyong(@ defyong) 的评价很有意思：“结合 Gemini 的感知与知识库，图片生成不再是凭感觉。第一次让我觉得，这个生图工具，她活起来了。”Steven Qi(@ Jason_qeb) 补充说中文支持是个大突破，文生图、图生视频、图生 PPT 都变得可行了。 视频生成虽然没有 Claude Code 和 Nano Banana Pro 那么高频，但也收获了一批提名。Roland(@ Roland_WayneOZ) 和小镇记录家 (@ liangde_li40657) 都提到了 Sora、可灵、即梦等产品的突破，cicada(@ thebestsetup) 直接把 Veo/Sora 列为年度最惊艳。JCat(@ JackyisThinking) 的判断更进一步：视频生成会在 2026 年更加成熟，影视行业尤其是低成本特效和动画行业将全面 AI 化。这条赛道的特点是"看得见摸得着"，普通人也能直观感受到 AI 的进步，所以虽然技术门槛高、商业化慢，但对大众认知的影响可能比编程工具更大。 空间智能是另一个被多人点名的方向。JCat(@ JackyisThinking) 说得最清楚：机器人产业要落地，AI 就必须具备更高阶的 3D 空间识别、理解和推理能力，这是绕不过去的坎。Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 和 suwakopro(@ suwakopro) 都提到了"世界模型"这个概念——AI 不能只在文字和图片的世界里打转，它得理解真实世界的因果律和物理规则。小洲洲的 AI 日常 (@ LZhou15365) 观察到具身智能已经在快速进化："从走姿、行动都越来越像人类。"当 AI 学会了"慢思考"，下一步就是让它学会"动手做事"，空间智能是连接数字世界和物理世界的那座桥。 还有一批产品被多人提及：Cursor 和 Windsurf 这类 AI IDE，Deep Research 深度研究，Manus 和 Youmind 这类通用 Agent，可灵和 Sora 的视频生成。 但最让我印象深刻的是三疯 (@ 3fenglife) 的一句总结：让人惊艳的不再是对话框，而是进度条——它在后台默默把事办完了。Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 把这种体验叫做“感知消失，效率倍增”，这才是技术真正闭环的瞬间。 这才是 2025 年产品形态的本质变化。 【3】2026 路线图：从“教 AI 怎么做”到“告诉 AI 我要什么” 关于 2026 年的趋势，答案的集中度比我想象的高。 第一个共识是 Agent 大规模落地。 超过三分之一的人提到了这个方向。什么是 Agent？简单说，就是 AI 不再只是回答问题，还能自己拆解任务、调用工具、一步步执行，最后交付结果。 Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 的描述很有画面感：未来不再是你一个人对着一个 AI，而是你拥有一个 AI 舰队。它们会自动分工、自我纠错、自发存储数据。我们将从“教 AI 怎么做”转向“告诉 AI 我要什么”。 SLiangD(@ SLiangD) 用黄金圈法则做了一个漂亮的框架切分：Why（为什么做）和 What（做什么）仍然是人的领地，AI 无法替代；但 How（怎么做）将彻底交给机器，趋近于零成本瞬间完成。 这意味着什么？未来的竞争力不是“会用 AI”，而是“会定义问题”。 第二个共识是具身智能。 码上盈 (@ InnaLyceyum) 预测 Agent 将不再只存在于浏览器中，而会深度集成到智能硬件——从智能眼镜到桌面机器人，AI 将获得空间感知与物理交互能力。阿绎 YiOS(@ WangYiNotes) 说得更极端：2026 年我们可能不再讨论哪个 AI 产品好用，因为 AI 已经内嵌在 OS 和硬件的每一寸肌理里了。 第三个共识是 AI 的“私人化”和“记忆化”。 Cunningham Card(@ Card198454) 强调 Memory 方向的突破会让 Agent 更像人，拥有社会属性。AI 将从千篇一律的工具，演变成极度个性化、具备连续记忆的数字助手。 三疯 (@ 3fenglife) 还提出了一个颠覆性预测：SaaS 的消亡，Service 的崛起。你不再订阅“写作软件”，你订阅的是“文案产出服务”；你不再订阅“CRM 系统”，你订阅的是“销售线索清洗服务”。软件会员变成结果订阅，这是商业模式的根本重构。 当然也有清醒的声音。 Michael Guo(@ Michaelzsguo) 认为 2025 年 AI 基本没有关键技术突破，都是沿用 2024 年的路线做性能提升。Tony Lee(@ lee810860) 预测 AI 厂商加速倒闭。熊布朗 (@ Stephen4171127) 直接说“没有什么是不可忽视的必然路径”。 也不能说这些声音是悲观，更像是提醒我们：共识不等于正确，热情不能代替验证。 【4】最后 AI 的演进已经进入新阶段。2024 年大家还在争论哪个模型更聪明，2025 年这个问题变得不那么重要了，重要的是谁能把活干完。从“会说”到“会做”，从“输出文本”到“交付结果”，这是范式级的转变。 来自 Roland(@ Roland_WayneOZ) 和 SLiangD(@ SLiangD) 的一句话适合用来作为结尾： 2025 年是 AI 学会干活的元年。2026 年的赢家，不是最会用 AI 的人，而是最会定义问题的人。 我把整理后的结果放到 Google Sheet 上了：