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香港办卡攻略来了，其实真的当天就能来回！ 先说结论：如果只需要X的创作者收益，到港20分钟，手机操作一下，你就可以回去了。电话卡不想办都可以不办。 我这次晚上飞香港，在青衣住了一晚，第二天办电话卡和银行。 跑完之后发现：如果只是为了收 X 收益，我亲测一张 ZA Bank 就够了。 我申请开户大概花了二三十分钟。其他卡我也办了几张，主要是留着以后用，有句话叫来都来了，哈哈。 大家按自己的需求来，没必要照着“九大港卡”全部办一遍，详细需求见配图。 把我这趟的路线写下来，准备去的朋友可以直接照着检查 ① 出发前：先检查证件和手机 带好港澳通行证及有效签注、内地身份证、内地储蓄卡。提前开通或确认手机漫游，确保内地号码到了香港能接短信、接电话；内地储蓄卡绑定的号码，也要和 ZA 开户填写的号码一致。 再带一个英标插座转换头！香港插座跟内地不一样，别等手机快没电了，才发现酒店的插座在跟你装不认识。 ② 落地机场：取港币、办八达通 我下飞机到接机大厅后，用内地储蓄卡在汇丰 ATM 取了少量港币备用。 我当时在 ATM 附近办了八达通，往里充了 300 港币，这趟交通基本够用。取现手续费看你用的银行卡，ATM 和办卡点都在接机大厅，很近的。 入境拿到的小白条一定收好，最好当场拍照。 另外，在微信搜索“移民局”小程序，查询并下载自己的出入境记录证明。申请银行账户时按页面要求提交，别填到最后一步才开始找材料。 ③ 机场到青衣：坐机场快线 机场快线可以直达青衣站。我到站后坐酒店接驳小巴去了华逸酒店，当时一晚大约 300 元，算是很便宜的，节假日其实也有600左右的。 酒店很大很大，但是房间小，价格还行，就是酒店比较旧，有股霉味。介意住宿体验的朋友，换一家。 晚上落地的话，也记得提前确认酒店接驳车的时间。 ④ 第二天：回青衣站附近办电话卡 我办的是 CSL。 它不是最便宜的，我主要想留一个以后也能用的香港号码。 我办的套餐当时要交 1500 港币押金，店员说满足条件后可以退，所以合同和单据我都留好了。 但这里帮大家省一句：只办 ZA 收 X 收益，可以先不买香港电话卡。内地号码在香港能正常接电话、收短信，就先去申请 ZA。 真要买香港号，记得在付款前问清楚月费、合约期、押金怎么退，以及回内地后怎么保号、收验证码。 1500 港币是我办的方案，不是所有 CSL 卡都这个价。 ⑤ 银行怎么选？我这次是这样办的 ZA Bank：我先在 App 申请，速度最快，也顺手申请了实体卡。只为收 X 收益的朋友，我建议先办这张。 申请时人要在香港境内，证件、内地手机号、储蓄卡和出入境证明提前备好。 二三十分钟是我这次完成申请的时间，审核进度看各自页面。 蚂蚁银行：我下载了 AlipayHK，注册登录后，在首页找到蚂蚁银行入口，跟着提示一步步提交，也挺方便。 中信国际：我也是通过 App 申请的，今天短信提示通过了。 恒生：我申请时页面提示需要去线下，这是我个人遇到的情况。 中银香港、汇丰：可以先试线上申请；如果打算去实体网点，出发前先查要求、提前预约，别跑到了才发现当天办不了。青衣附近有网点，可以结合自己的行程安排。 我办其他卡是为了以后可能用到港股、美股券商出入金。具体能用哪家银行，还得看你要开的券商要求，不用因为别人办了，就跟着全部办。 ⭐只想开 ZA，能不能当天往返？ 可以按这个思路安排： 早上到香港 → 找个地方坐下来 → 确保手机能上网和收验证码，或者找个有wifi的地方 → 人在香港境内提交 ZA 申请 → 给审核、补材料留出时间 → 办完返程。 不办香港电话卡的话，这趟还能更简单。 我这次住青衣，是因为晚上才落地，而且第二天还想办电话卡、看看其他银行。 如果要连续几天去香港办事，也可以考虑住深圳，白天过关，晚上回去住，住宿会便宜很多，也好很多。 把过关时间和银行营业时间算好就行。 最后我想说一句：去了一次香港，我只觉得国内真好！ 彻底祛魅了，啥呀，还不如国内三线小城市呢🤣

台湾检方起诉了九名涉嫌协助将先进人工智能服务器输往中国大陆的人员，其中包括英伟达和Super Micro Computer的前员工。眼下，台湾正努力限制敏感技术流入中国大陆。

谷歌1800-1900亿美元的资本开支动向，才是检验半导体景气度的“试金石”——下游金主敢不敢砸钱，直接决定英伟达、台积电们的订单能排到哪一年。眼下市场盯着谷歌既要云业务维持60%高增长，又要自有现金流扛住天量支出，伯克希尔百亿入局更把这场“军备竞赛”的赌注推到台前。 下周特斯拉、英特尔先探路，微软亚马逊紧随其后，只要巨头Capex不刹车，半导体的高景气叙事就还能接着讲。

Ai赛道的公司 现在大致分成两（三）类 一类是卖铲子和牛仔裤的 一类自己去挖金子的 卖铲子和牛仔裤的（不全只是我自己知道的听过的） 英伟达、超威、英特尔、华为、谷歌 、亚马逊 阿斯麦、三星电子、SK 海力士、美光科技 长鑫存储、南亚科技、华邦电子 铠侠、西部数据、希捷 沪电股份、深南电路、高伟电子、安费诺 是德科技、思博、英维克、佳力图 挖金子的（不全） 谷歌、微软、meta、亚马逊、苹果、特斯拉 百度、字节、阿里、腾讯、理想、小鹏、比亚迪 deepseek、质谱、minimax、kimi 卖铲子（核心工具硬件）： 给所有淘金者提供刚需生产工具 不管模型 / 应用能不能赚钱 只要有人做 AI 就必须采购 业绩确定性最强 卖牛仔裤（配套基建 / 耗材 / 配套服务）： 淘金必备消耗品、配套基础设施 云、存储、网络、检测设备 属于 AI 产业刚需配套 介于纯铲子和挖矿之间 持续复购 挖金子（淘金者）： 亲自下场做大模型、AI 应用、AI 终端 直接面向客户变现 竞争惨烈、成败不确定 大部分亏钱 少数跑出来赚大钱 现在涨的都是卖铲子和牛仔裤的 因为淘金者都还没赚到钱 但是淘金者又不敢退出 只能继续加码要不然之前投的就打水漂了 金子大概率也是有的 但是什么时候暂时还不知道 淘金者现在有些股价也表现不错 但是业绩压力非常大

【香港猎人书店遭警方搜查 负责人被捕】 香港民主派人士黄文萱创办的独立书店“猎人书店”周三（6月24日）遭警方搜查，港警并以涉嫌“出于煽动意图作出具煽动意图的作为”及“处理已知道或相信为代表从可公诉罪行的得益的财产”罪名拘捕书店的两位负责人。港府周四凌晨发布公报指，已拘捕一名33岁女子及32岁男子，但未公布被捕人士身份；《明报》等香港媒体引述消息人士报导，其中一名被捕者为黄文萱。 据港媒《集志社》，24日傍晚，十数名警察至猎人书店搜查，期间撕下书店门窗上的《七年》歌词贴纸“罕见但也许还有”、拉下铁卷门，并有顾客与路人遭警方拦下盘查。 警方称被拘捕的两人涉嫌在店里展示及出售“具有煽动意图”刊物，内容“煽动他人引起对香港特区政府、司法机构及执法部门的憎恨”，涉嫌违反《维护国家安全条例》第二十四条“出于煽动意图作出具煽动意图的作为”。警方并在搜查店铺时检取一批具煽动意图物品、书籍和涉案文件。 警方还称，两人涉嫌收取外国组织的多笔汇款，可能违反《有组织及严重罪行条例》第二十五条“处理已知道或相信为代表从可公诉罪行的得益的财产”罪。 两人涉及的两项罪名均属严重罪行，依法分别可判处监禁7年及14年。 黄文萱为香港前区议员，自香港2020年实施国安法、多名民主派人士遭监禁后，仍持续公开发声。黄文萱曾表示感受到官方压力，她去年向美联社指出，2022年7月至2025年6月期间，政府部门曾对书店采取92次行动，包括到店检查、在店外高调巡逻，以及发出涉嫌违规的警告信等。 黄文萱也曾接受DW访问，谈她去年举办的“无处不阅读”独立书展；亲北京媒体《文汇报》去年7月撰文批评该书展具有“软对抗”意味，指其“释放大量反中乱港讯息”，并提及猎人书店贩售《黎智英传》、漫画家尊子等“反政府人士”的作品、邀请“反中乱港”人士专题演讲，或与其他“反政府”商店合作举办展览、电影放映会等。 今年3月，香港另一间独立书店“一拳书馆”负责人庞一鸣及3名职员亦曾因贩售《黎智英转》被以“明知而出售具煽动意图的刊物”罪嫌遭警方拘捕，后获准保释。

今天飞机上听了一下Anthropic “人精”们的演讲分享，觉得不错分享给大家。（含中英字幕） Anthropic内部的人说，他们99%的工程师都在跑300+个自改进的agent swarm。 核心不是堆更多agent，而是“close the loop”，给模型一个验证自己输出的机制。 让它自己跑计划模式、动态工作流、自我检查，然后根据真实反馈迭代。 他们内部已经在大量使用这种自循环系统，效果据说远超大多数花300美元买的agent课程。 关键在于不是一次性生成，而是让agent在多次尝试中不断修正和进化。 这其实把agent从“工具”变成了“能自我迭代的系统”。 当验证和反馈真正进入循环后，agent的可靠性会大幅提升，而不是只靠第一次输出赌对错。 当然，这也意味着token消耗会更高，但换来的是明显更强的执行能力和自我纠错能力。

字节第一个赚到钱的 AI 业务：Seedance 2.0，毛利率达70% 每卖出 10 元 API 调用，服务器和推理成本约占 3 元。一位业内人士根据 Seedance 2.0 的模型参数估算，一次完整训练成本在数亿元。 相比之下，语言模型通常有更多版本、更密集的迭代和更长的训练周期，总体训练成本可能是视频模型的 3 到 5 倍。Seedance 目前主要押注一个视频生成模型，训练投入更容易被后续收入摊薄。按这样的成本结构，“要实现盈利并不困难。” 上述人士说。 不过大模型的毛利率还取决于字节如何计算折旧。字节并非长期租用外部算力，主要成本来自自建数据中心和自购芯片。芯片按几年折旧会显著影响账面成本。类似争议在硅谷也存在：AI 芯片迭代太快，折旧年限到底该按传统服务器计算，还是按更短的技术周期计算，尚无定论。 这些都是更大的投入换来的。2025 年，业内主流判断是：沿传统的 DiT 架构（扩散式 Transformer）继续训，模型提升空间已经不大，多数团队转向后训练。业内头部的团队，有更多的资金、资源投入，做极致预训练模型。 经近一年优化，Seedance 2.0 成为第一个完整采用 MoE 的视频生成模型，参数 2000 亿，2026 年 2 月上线后迅速成为全球性能最强的视频模型。 今天的视频和语言大模型训练都必须用昂贵且难以买到的英伟达 GPU 或者 Google TPU。但训练完，上线使用时，视频模型对推理芯片的要求更低。语言模型一个词接一个词生成、每步都要回看上下文，对显存和卡间通信要求很高；视频模型的 DiT 架构能把一批数据一起算、分批输出，同样吃算力，但对卡间通信依赖低，很多国产芯片都可以跑。这是高毛利的基础。 Seedance 研发人力也更便宜。一位猎头说，多模态高阶人才薪资普遍比语言模型方向低 30% 左右。视频生成的竞争烈度低于语言模型，团队也精简——Seedance 核心算法成员仅十余人，绝大部分毕业就去了字节：总负责人曾妍是 2021 届博士毕业后加入，预训练负责人魏国强是 2023 届博士毕业，负责工程化的吴捷 2020 年从中山大学硕士毕业。 如今 Seedance 已经成为 AI 仿真人剧、漫剧的重要生产工具。制作公司借助它自动拆解剧本，生成分镜和提示词，再上传提前确定好的人设图、场景图，就能生成视频。人的工作主要变成检查结果，筛选出可用画面。 据我们了解，头部漫剧公司使用 Seedance 的算力成本在 5 万元左右。