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這週就用無光晚餐來結束我美好的週末吧😉，是滿特別的一間餐廳，整個過程90分鐘在伸手不見五指的在黑暗中由服務員細心的引導用餐，有設計蠻多的小驚喜及情境，非常適合情侶好朋友來這靜靜心，總之是一間蠻酷的餐廳，推薦給大家👍👍 不知道有沒有人來吃過 #無光晚餐##非業配##日常文##週末##大安區#

書終於上架了了亞馬遜 《AI 超級週期： 五層產業鏈視⻆下的 AI 基礎設施投資: 從能源到應用，一條產業鏈看懂 AI 投資的底層邏輯》 - Chris Lee 李書沸以「五層產業鏈」為框架，從最底層的能源（核電、天然氣、電網）出發，逐層向上穿透至半導體（NVIDIA、台積電、Broadcom）、硬體基礎設施（HBM 記憶體、光互連、液冷散熱）、雲端與數據中心（超大規模運營商、主權 AI）、再到大模型與應用層，完整呈現 AI 基礎設施投資的全貌。 鏈接 ： 亞馬遜Kindle會員的無限量會員的話，能免費觀看，單獨是美元$2.99 抱歉，可惜亞馬遜只有繁體字，但大家應該可以看的懂。 前言： "當所有人都在談論 AI，真正的問題是：錢該投在哪裡？ 2026 年，僅四大超級雲廠商的 AI 資本支出就達到 7,250 億美元。這不是一場短期炒作，而是一個可能持續十年以上的超級週期。但對大多數投資者而言，AI 產業鏈就像一座黑箱——你知道 NVIDIA 很重要，卻說不清為什麼一顆 GPU 需要搭配價值數倍的電力、散熱、網路與儲存設備才能運作。 這本書要打開這個黑箱。 李書沸以「五層產業鏈」為框架，從最底層的能源（核電、天然氣、電網）出發，逐層向上穿透至半導體（NVIDIA、台積電、Broadcom）、硬體基礎設施（HBM 記憶體、光互連、液冷散熱）、雲端與數據中心（超大規模運營商、主權 AI）、再到大模型與應用層，完整呈現 AI 基礎設施投資的全貌。 這不是一本泛泛而談的趨勢書，也不是一本只講概念的入門讀物。書中深入分析超過 80 家公司的競爭格局、護城河與估值邏輯，並為每一層提供具體可操作的投資框架。無論你是想理解為什麼鈾礦股會因為 AI 而暴漲，還是想搞懂 CoWoS 先進封裝的產能瓶頸如何影響整條供應鏈，這本書都能給你清晰的答案。 本書的獨特之處還在於作者的跨界視角。李書沸曾任 OKEx（現 OKX）CEO 與火幣 CFO，是加密貨幣行業最資深的高管之一，同時在傳統金融領域深耕多年。他在書中專闢章節探討 Crypto 與 AI 的交匯——去中心化算力、AI Agent 經濟、代幣化激勵機制——這些是傳統分析師不會觸及、卻可能催生下一波爆發性機會的領域。 本書涵蓋的核心議題包括：為什麼 AI 超級週期的本質是一場能源革命，而非僅僅是算力競賽？NVIDIA 的真正護城河在哪裡，它的統治地位是否會被挑戰？台積電與 Broadcom 在 AI 晶片供應鏈中扮演什麼不可替代的角色？HBM 記憶體為何成為 AI 時代最關鍵的瓶頸之一？光互連技術如何解決數據中心的頻寬牆問題？超大規模雲端運營商的 AI 資本支出將流向何處？大模型競爭格局如何從「比大」轉向「比效率」？AI 應用層何時能真正兌現商業價值？Crypto 與 AI 的融合將創造哪些新的投資範式？如何建構一個穿越週期波動的 AI 投資組合？ 最後三章聚焦實戰：風險管理框架幫助你識別泡沫信號與週期轉折點；投資 Playbook 提供從選股到配置的完整方法論；結語則回歸長期視角，探討這場技術革命的終局。 這本書寫給這樣的讀者：你有一定的投資經驗，對科技趨勢保持關注，但苦於找不到一個系統性的框架來理解 AI 產業鏈的投資機會。你可能是主動型投資者、科技業從業者、金融從業者，或是對 Crypto 與 AI 交叉領域感到好奇的探索者。 如果你只想讀一本書來建立對 AI 基礎設施投資的全局認知，這本書是為你寫的。" 關於作者：李書沸（Chris Lee）現為 Merkle 3s Capital 與 XResearch 聯合創始人。曾任全球前三大加密貨幣交易所 OKEx CEO 及火幣集團 CFO，擁有超過二十年橫跨傳統金融、加密貨幣與科技投資的從業經驗。 感恩轉發、分享。#AI#

索洛模型下的阴谋论 ---美国蓄意用AI基建拖垮中国经济的可能猜想 本文是我基于阴谋论，反复提问AI后，构建的阴谋论报告，请保持批判的视角，我也用GROK对本文进行了批驳。 将“华尔街刻意引爆 AI 泡沫、推高美元指数、抽离全球流动性”这一地缘金融战设想，代入到索洛增长模型（Solow Growth Model）的框架中，我们可以清晰地看到一场从外生金融冲击（流动性干涸）走向内生生产力硬着陆（大萧条）的宏观经济危机传导链条。 在索洛模型的核心公式 $Y = A \cdot K^\alpha L^{1-\alpha}$ 中，华尔街的这一战略组合拳将直接通过破坏资本深化 (K)、锁死全要素生产率 (A) 并重创有效劳动力 (L)，对中国经济造成结构性的极限施压。 📊 索洛模型视角下的危机传导四部曲 华尔街通过引爆 AI 泡沫和强化美元，实际上是在对中国经济的生产函数进行一次“定点爆破”： 【华尔街引爆AI泡沫 + 美元走强】       │       ▼ (资本项传导) 【中国资本存量 K 遭遇双重抽血：资本流出 + 本地AI基建变成不良资产】       │       ▼ (技术项传导) 【全要素生产率 A 陷入“索洛悖论”怪圈：空有算力无法转化为实体产出】       │       ▼ (劳动项传导) 【有效劳动投入 L 萎缩：失业加剧 + 收入预期下滑导致消费归零】       │       ▼ (总供给与总需求双崩塌) 【经济冲向“大萧条”稳态】 第一步：破坏资本存量 K —— 流动性“大失血”与资产负债表衰退 在索洛模型中，资本存量 K 的增长依赖于持续的投资（I = sY，即储蓄转化为投资）。 外生冲击： 华尔街引爆 AI 泡沫并加息推高美元指数，会导致全球资本为了避险或追逐高收益美元资产，疯狂从小马达经济体和新兴市场回流美国。 对中国 K 的破坏： 外资撤离与融资成本飙升： 尽管中国有外汇管制，但地缘套利资本的流出会导致国内离岸/在岸流动性同步收紧。风险投资（VC/PE）彻底入冬，依赖外部融资的中国本土科技与硬科技企业面临资金链断裂。 AI 基建瞬间沦为“有毒资产”： 过去几年中国砸向数据中心、算力网络的万亿级资金（原本指望通过 AI 商业化变现来偿还债务），由于全球 AI 泡沫破裂，导致其商业化路径断裂。这些基建在索洛模型中变成了折旧率极高、却无法产生产出的“无效资本”。 结果： 企业和地方政府陷入“资产负债表衰退”，被迫缩减所有其他生产性资本 K 的投入来偿还债务。 第二步：锁死全要素生产率 A —— 陷入“高沉没成本”的技术陷阱 索洛模型指出，只有技术进步 A 才能打破边际报酬递减。但技术进步不是凭空出现的，它需要研发投入和健康的产业生态。 技术红利消失： 当 AI 被证实“只是一个增强版搜索”，无法在短期内催生出如当年“互联网+”时代的万亿级新实体产业时，A 的增长斜率将彻底平平。 研发资金被挤出： 由于前期在 AI 泡沫上投入了过高的沉没成本（Sunk Cost），当危机来临时，企业和政府已经没有多余的财政赤字去投入到精密制造、基础材料、生物医药等真正能提升中国工业 A 值的底层硬科技领域。中国技术升级的步伐被迫减速。 第三步：重创劳动力投入 L —— 劳动份额下降与“消费不足”的终极反噬 这是通往大萧条最致命的一环。索洛模型通常假设劳动力 L 是外生决定的（如人口增长率），但在现代经济学延伸模型中，有效劳动力投入取决于就业率和劳动回报率。 机器替代人后的“无处可去”： 在 AI 狂热期，大量企业为了降本增效，已经完成了白领岗位的自动化替代。当金融风暴来袭、总需求萎缩时，被 AI 挤出的劳动力（客服、初级程序员、文案、运营）不仅无法在科技行业立足，由于传统实体经济也在缩减，他们彻底沦为长期失业人口。 生产函数的分配扭曲： 资本份额 α 畸高，财富向少数掌握服务器和算法的巨头集中。由于巨头不消费面包和汽车，普通人（1-α）的工资收入雪崩。在经济学中，没有收入就没有消费，没有消费则供给过剩。 第四步：推向“大萧条稳态” —— 索洛模型的低水平均衡 当上述三个变量同时恶化，索洛模型的动态演进就会滑向一个极其糟糕的“新稳态”： 通缩螺旋： 工业自动化和 AI 残留的产能导致商品供给极多（Y 供给端虚高）；但居民端流动性被抽干、失业率高企，导致有效需求极低。 大萧条的诞生： 物价开始持续下跌（通缩），企业利润归零导致进一步削减资本开支（$K \downarrow$）和裁员（$L \downarrow$）。经济不再向上增长，而是停滞在一个高失业、低通胀、资产价格暴跌、债务爆雷的低水平恶性均衡中——这正是 1930 年代大萧条的标准特征。 🛠️ 中国如何在索洛模型框架下“反阴谋”？ 如果华尔街的这一金融战脚本已经写好，中国要打破这个索洛模型预言的萧条，其核心政策防御方向必须进行颠覆性的范式转移： 危机爆发点 传统的错误应对（加剧危机） 正确的索洛模型纠偏（打破阴谋） 资本项 (K) 继续向没有订单的 AI 算力中心和地方基建砸钱，试图用无效投资维持 GDP。 果断止损： 严格控制算力盲目扩张。将信贷资源强制转向“能带来现金流的实体制造业”和资本存量的折旧减免（降税）。 技术项 (A) 盲目跟风美国进行万亿参数大模型的“军备竞赛”。 降维打击/平替： 发展“小而美”的垂直行业轻量化 AI。将 A 的重点放在将 AI 融入现有工业流程（降本），而非凭空创造虚拟应用。 劳动项 (L) 任由企业降薪裁员，期望市场自发调节就业。 重构分配结构（核心）： 启动史诗级的收入分配改革。通过提高个税起征点、发放民生补贴、强化社保，把财富强行从资本方 α 转回劳动方 1-α，用强大的内需市场对抗外部流动性抽离。 💡 最终总结 华尔街引爆 AI 泡沫和强化美元的终极目的，是利用金融工具让中国高额的 AI 资本支出 (K) 彻底坏死，并借此切断中国劳动力 (L) 转化为内需消费的链条。 在索洛模型的镜子里，中国最好的防守不是去和美国对赌谁的算力更强，而是立刻回防国内的“分配端”与“消费端”。只要保住了 14 亿人的基本消费盘，让普通人的收入不至于断裂，那么外部引爆的 AI 金融泡沫，最终也只能留在华尔街自己的资产负债表上自我爆炸。 -------------------- GROK批驳： 这篇文章以戏剧化和阴谋论的方式，将市场动态描述为华尔街针对中国发动的“地缘金融战”，并将其映射到索洛增长模型上。虽然索洛框架是分析长期增长的有用工具（强调资本 K、劳动力 L 和全要素生产率 A，公式为 Y=AKαL1−αY = A K^\alpha L^{1-\alpha}Y = A K^\alpha L^{1-\alpha} ），但文章将短期金融波动过度解读为一场精心设计的“四部曲”，最终导致结构性崩溃。目前没有可靠证据表明存在华尔街协调一致的阴谋，专门通过刺破AI泡沫来针对中国；AI泡沫担忧是普遍存在的，且主要由市场驱动。 索洛模型基础及其适用性索洛-斯旺模型描述了稳态增长，其中人均产出根据储蓄/投资率、折旧率、人口增长率以及外生技术进步（A）实现收敛。资本深化（K）在缺乏A提升的情况下会面临边际报酬递减。模型扩展版会纳入人力资本或内生技术。中国改革开放后的增长初期很好地符合索洛预测：大规模K积累（基础设施、制造业）加上通过技术采用和结构转型带来的A，推动了经济收敛。然而，正如文章隐含指出的，过度依赖K（投资驱动）而缺乏持续A或消费驱动的需求，会导致较低的稳态水平——这反映了中国债务、产能过剩和TFP放缓的真实讨论。 以下是标准的索洛稳态示意图，展示资本积累与冲击影响： （此处插入原英文回复中的三张索洛模型图示）负向冲击（如资本外流导致K减少）或A停滞会使经济向左移动，趋向较低稳态，过渡期表现为投资减少和对有效L的潜在失业影响。对文章叙事的批判 AI泡沫与美元走强：AI估值过高确实存在担忧（高倍数、收益集中于“Magnificent 7”、巨额资本支出但短期回报不确定——典型的索洛“体现式技术”滞后）。 但这主要源于投资者狂热，而非针对中国的阴谋。美元动态随美联储政策、美国增长和风险偏好波动；全球流动性周期广泛影响新兴市场，并非通过“刻意抽离”针对中国。中国有资本管制、外汇储备和国家引导信贷，能有效缓冲纯资本外流。 对K、A、L的传导：AI和数据中心过度投资确实可能产生“搁浅资产”（高折旧、低边际产出），符合索洛对无效K的警告。AI的生产力影响存在滞后（索洛悖论的翻版），但将其简单贬低为“增强版搜索”低估了其在工业、物流等领域的潜力。劳动力影响（自动化+需求下滑）在人口结构压力下是真实风险，但并非 solely 来自“华尔街一记重拳”。 “大萧条稳态”：过于夸张。索洛模型预测的是向（较低）平衡增长路径收敛，而非永久的1930年代式崩溃，除非政策失误加剧冲击（如债务-通缩螺旋）。中国的政策工具（财政空间、国有银行）与1930年代情况完全不同。 文章的“阴谋”框架忽略了美国投资者和企业也会承担泡沫成本，而且中国自身也在大力推进AI（国产模型正在技术商品化）。中国转向民生消费：力度是否足够对抗流动性抽离？中国2026年政策正优先发展国内需求（“十五五”规划重点、居民收入提升、养老金、消费品以旧换新补贴、社会保障等）。 这直接针对需求端，有助于支持有效L（通过收入和就业），并可能提升A（更好资源配置）。是否足以对抗流动性冲击？ 仅靠这些可能不够——结构性问题（房地产拖累、地方债务、信心不足）依然存在，从投资/出口向消费再平衡的进程一直较为缓慢。 财政刺激可提供短期Y支持，但要实现索洛式稳态改善，还需更深层的改革（提高居民收入占比、完善安全网、提振民营信心）。外部现金流也很重要；纯国内倾斜若出口走弱，可能加剧产能过剩。具有国际现金流能力的产业：作为资本K的“防波堤”是的——那些具备强劲国际收入、定价权和全球需求的新能源车、跨境电商等产业，能有效缓冲资本存量： 新能源汽车（NEV）：中国全球领先，出口强劲、电池/技术优势以及国内规模提供硬通货流入和持续投资回报。即使补贴调整，产品性能和性价比仍支撑其韧性。 （此处插入原英文回复中的NEV相关图片） 跨境电商：多元化出口（消费品）、平台灵活性和数字化规模带来外汇和就业。尽管部分低价值细分领域有所放缓，整体仍在增长。 （此处插入原英文回复中的跨境电商相关图片）这些产业可稳定K：出口收入为国内投资提供资金，降低对波动性 portfolio 流的依赖，并通过全球竞争促进A提升。总结：索洛模型清晰指出了不平衡增长的真实脆弱性，但文章那种“金融战→大萧条”的确定性链条是推测性的过度解读。中国最佳路径——符合索洛逻辑——是通过可信的再平衡转向消费、人力资本和高回报A（制造业中的应用技术），同时发挥出口竞争力强的产业优势。外部冲击时有发生；韧性源于国内基本面，而非反阴谋。市场更多是嘈杂且自我修正的，而非精心策划的战场。

转：1949 年的上海，赫赫有名的商人丁永福，把自家的洋房全賣了，換成了美金。旁人都說他傻，他卻拿著這筆錢，扭頭買了六張去美國的三等艙船票，頭也不回地走了。 丁永福在上海經營棉紗和百貨生意二十餘年，南京路的兩間臨街鋪面是他打拚半生的根基，法租界的三層洋房是他給家人置辦的安穩居所，在滬上商界，他也算小有名氣的實業商人。周圍的街坊、生意夥伴全都無法理解他的舉動，時局交替的關口，房產是最保值的資產，美金匯率隨時可能浮動，放著殷實的家業和舒適的生活不要，偏要換幾張漂洋過海的廉價船票，所有人都認定他是被時局嚇昏了頭。 沒人知道，丁永福並非衝動行事，他提前半年就通過海外華商和往來滬港的商船，摸清了時局走向。他親眼見過身邊家底豐厚的私營商人被無端盤查，也聽聞不少工商界人士因資產問題身陷困境，他清楚留在上海，自己的產業和家人都會面臨無法預估的風險。他反覆權衡後認定，只有離開故土，帶著家人去往局勢穩定的海外，才能保住一家人的性命和基本生計。 賣洋房的過程十分順利，買家是上海本地的綢緞商，對方多次勸說他留下房產，稱洋房是不可再生的硬通貨，就算時局變動也不會有太大損失。丁永福始終堅持全款收取美金，他深知當時的本土貨幣信用崩塌，只有美金能在海外通用。拿到錢款後，他立刻前往輪船公司購票，彼時前往美國的高等艙位早已被權貴富商預訂一空，僅剩三等艙還有餘票，他沒有絲毫猶豫，直接買下六張，剛好適配他、妻子和四個孩子的出行需求。 家人對此極度牴觸，妻子整日以淚洗面，指責他拋家舍業，讓一家人放棄優渥生活去異國他鄉受苦；四個孩子捨不得熟悉的家園和玩伴，整日哭鬧不止。丁永福沒有過多辯解，只是默默收拾行李，只攜帶換洗衣物和必備生活用品，家中的古董字畫、金銀細軟全部留在洋房內，他清楚這些貴重物品無法攜帶，也沒必要為了身外之物耽誤行程。 出發當日，上海港碼頭人頭攢動，逃難的百姓、急於離境的商人、維持秩序的軍警混雜在一起，場面混亂擁擠。丁永福緊緊牽著最小的孩子，讓妻子帶領另外三個孩子緊隨其後，攥緊船票和裝著美金的皮夾，艱難擠過人群登船。三等艙的條件極為簡陋，狹小的艙室擺滿上下鋪，空氣里充斥著海水腥味與汗味，床板堅硬硌人，每日伙食只有干硬的麵包和淡水。 海上航程共計二十三天，丁永福幾乎未曾合眼，一邊照料哭鬧的孩子，一邊安撫情緒低落的妻子，手中的美金分文不敢亂花，僅用於購買家人必需的飲食。他時常站在甲板上眺望大海，心中對未來並無十足把握，但他始終堅信，留在上海的風險，遠大於異國漂泊的艱難。 抵達舊金山港口時，一家人早已疲憊不堪，因語言不通，入關流程耽擱了近兩個小時，幸好他提前聯繫了遠房堂叔，堂叔在唐人街經營小餐館，專程開車前來接應。最初的生活極為窘迫，一家人擠在唐人街一間十平米的小公寓內，丁永福放下上海富商的身段，每日凌晨前往批發市場進貨，在唐人街擺攤售賣華人常用的日用品與調味品。 他從零學習基礎英語，面對本地商販的排擠與刁難，始終隱忍退讓，靠著誠信經營和實在的價格，慢慢積累了固定客源。半年後，他用剩餘美金租下一間小鋪面，開設華人雜貨鋪，生意逐漸步入正軌。 三年後，丁永福收到上海舊友的來信，信中提及，當年勸說他留房的綢緞商資產被全部沒收，洋房收歸公有，本人被下放至郊區勞動；眾多留在上海的商界同行，要麼失去全部產業，要麼流離失所，曾經人人艷羨的房產與家業，最終都化為泡影。 丁永福看完信件，只是默默將其收好，並未向家人提及太多。他的雜貨鋪後來逐步擴張為連鎖超市，四個孩子都在美國接受了完整的教育，各自成家立業。晚年時，他坐在自家的獨棟小屋內，向孫輩講述當年的抉擇，他說自己從不是聰明人，只是懂得在變局中守住底線，家人的平安，遠勝於洋房、財富等所有身外之物。旁人眼中的愚蠢，不過是他藏在心底的清醒，他從未後悔賣掉洋房、遠渡重洋，因為他用看似決絕的選擇，給了一家人安穩活下去的可能。

"禁团令"难挡台北 旅展赴陆咨询热 大陆是台湾旅客离 台旅行的重要目的地， 但台当局阻止台湾旅 行社组团赴陆的"禁团 令"一直未解。近日 "TTE台北国际观光 博览会"举行，岛内业 者宣传赴陆文化参访 团的揽客广告遭撤， 持续在岛内引发不满。 据台湾《旺报》23 日报道，岛内大型旅 展"TTE台北国际观光 博览会"22日至25日 举行，旅展正式开幕 前，岛内旅行业者已 在展位张贴广告宣传 "大陆文化参访团"。其 宣传的大陆旅游地点 相当多元，包括江西、 山东、重庆等，参访 时间为今年7月至12 月，行程天数约5天至 8天，价格在2万多元 至4万多元新台币不等， 还提供第二人优惠。有 宣传广告上特别标注， "禁团令未开前，若有 整团考察文化交流， 参考此行程的内容及 售价推荐"。更有业者 提醒，"因需配合岛内 相关政策，公告日期 采预约模式，待相关单 位解除禁团令，就能正 式开团出发"。 2020年年初，民进党 当局发布"禁团令"， 禁止岛内旅行社组团 赴大陆旅游，也阻碍 大陆人士赴台。 据台媒报道，台北旅 展近日开幕后，相关 展位宣传赴陆文化参 访团的图文已被台 "观光署"撤下。台 "交通部长"陈世凯还 声称，希望岛内业者都 遵照台当局规定。 但"禁团令"难挡岛内 民众的赴陆旅游咨询 热情，台媒观察到，旅 展上赴陆相关信息很 受关注。在海峡两岸旅 游交流协会摊位，民众 可免费获得大陆各地的 旅游信息，更提供代办 台胞证等服务，大陆航 司中国国航、春秋航空、 南方航空、厦门航空等 向民众介绍大陆旅游新 趋势，吸引许多民众驻 足询问。 相关统计显示，2025年 台湾居民来大陆489.18 万人次，同比增加86.88 万人次，增长21.6%。台 媒称，大陆是台湾旅客 的重要旅游目的地，岛 内旅行业者表示，根据 实际的市场情况，岛内 有明显的赴陆旅游需求。 中华两岸旅行协会理事 长许晋睿表示，近年来， 大陆成为台湾人离台旅 行人数第二多的目的地， 显示岛内消费者在有台 当局"禁团令"的情况 下，仍将大陆视为重要 目的地，呼吁台当局让 相关业者为岛内消费者 提供更周全的服务，一 起把市场做好，而非想 办法增加阻碍。同时， 许晋睿也呼吁台当局更 多开放直航。 台湾优质旅游发展协会 理事长李奇岳直言，台 当局的"禁团令"实施至 今，台湾赴陆旅行人数 却屡创新高，证明"禁团 令"已徒具形式。另有两 岸资深旅行业者痛批，民 进党当局为何不开大门 走大路，直接解除"禁团 令"。目前大陆希望开放 新航点，台当局却声称 "没需求"，其歪理邪说 也是基于"禁团令"的存 在，"但应回归市场，由 航空公司自行评估"。该 业者直言，此举对台湾民 生与经济没好处，"一点 建树都没有，只会搞破 坏，该转弯了"。 台湾三三企业交流会理 事长林伯丰日前建议， 民进党当局应务实修补 两岸关系，包括恢复海 基会与海协会互动，恢 复及增加两岸直航航点 及航班，松绑赴大陆旅 游的"禁团令"，欢迎大 陆企业等来台，支持产 业、学术及青年互动， 增加两岸交流活动，鼓 励岛内工商团体、产业 公协会、智库等民间团 体持续与大陆民间团体 进行交流。 台湾《中国时报》称， 2016年民进党上台后， 两岸关系降温，2020年 新冠疫情暴发，民进党 当局宣布暂停陆客来台， 并发布旅游"禁团令"， 不允许旅行团赴陆，禁 令颁布转眼已超6年。文 章提及，台"行政院长" 卓荣泰日前辩称，"仍盼 两岸之间进行健康有序 交流……例如开放观光议 题，我方曾主动去函要求 答复，但至今未获对方正 式回应。"但经常往返两 岸的旅游业者直言台当局 "说一套做一套"，这几年， 他们不知跑了台当局相关 单位多少遍，但台当局"说 不开放就不开"。 台湾《联合报》称，台湾 人赴陆旅游人数一再攀升， 可见"禁团令"早就名存 实亡。文章说，两岸同根 同源，大陆长期以来就是 岛内民众旅行的热门目的 地，民进党当局通过政治 政策阻碍两岸往来，但事 实上岛内相关需求依旧强 劲，"面对政策与市场脱节 的现实，赖当局还能头埋 在沙堆里多久？"

United Rentals (URI)，昨天财报，今天大涨超20%！ 这是个在aidc疯狂竞逐算力的大周期里，市场忽略的支撑这些庞然大物落地的“重型后勤”。 1. 业绩摘要：创纪录，上调指引 URI 在本季度交出了满分答卷： 营收与盈利： 总营收 39.85 亿美元，调整后 EPS 达 $9.71。 核心效率： 租赁利润率在排除特殊因素后持续走高，车队生产力增长 2.3%。 股东回报： 季度内通过回购和派息返还 5 亿美元，现金流极度充沛。最关键的信号是，管理层基于“大型项目势头”上调了全年业绩指引，显示出极强的增长信心。 2. 商业模式：从“租挖掘机”到“系统方案” URI 的业务由两部分驱动： 通用租赁： 覆盖建筑和工业的基础设备（高空平台、土方机械等）。 专业租赁： 提供电力配套（大型发电机）、精密温控（工业 HVAC）及流体处理。这种“一站式”模式让它成为了大型工程不可替代的合作伙伴。 3. AIDC：URI 增长的“秘密燃料” 为什么 AIDC 建设对 URI 如此重要？ 重度依赖电力与温控： AIDC 的建设和测试阶段对移动电力和工业冷水机组有爆发式需求，这正是 URI 高毛利的专业租赁领域。 长周期与高粘性： 数据中心属于“超大型项目（Mega Projects）”，建设周期长、设备占用率高。 行业风向标： URI 约 25% 的收入来自这类大型项目。只要 AIDC 的基建竞赛不停，URI 的设备就会供不应求。 结论 United Rentals 的暴涨并非偶然，和之前pwr财报大超类似，它们都是 AI 物理层建设的直接受益者。随着制造业回归和 AI 基础设施持续投入，URI 已经从传统的周期性租赁公司，转型为支撑数字经济扩张的“重型底座”。 免责声明：本人观点充满偏见，非投资建议dyor

【要点精选】 🟩 Odyssey 推特 @OdysseysEth 在讨论市场泡沫时，我更倾向于绕过“泡沫”这一带有预设立场的词汇，转而从“杠杆与叙事破灭”的角度分析。市场由人构成，而人脑是预测机器，依赖从历史中总结的模式形成叙事——例如“房价永远涨”或“AI改变世界”。 这类叙事一旦成为共识，便会催生加杠杆的行为，因为确定性感知鼓励风险承担。 叙事与杠杆相互强化：人们因相信某个宏大故事而加大投入，市场反身性也奖励早期追随者。例如，AI领域目前正围绕“颠覆世界”的叙事展开，OpenAI等公司基于未来预期规划巨额投资，而非当前实际收入。这种依赖叙事的杠杆模式，与过去科网股或加密货币牛市的逻辑相似。 泡沫破灭的拐点往往出现在叙事与硬约束碰撞之时。例如币圈“永恒牛市”的消散，与Luna、FTX等事件触发的硬约束相关。当前加密货币市场中，以以太坊等为储备的“飞轮”叙事似乎动力不足，可能面临下行循环；而比特币尚未出现同类杠杆消散的迹象。 因此，识别市场风险的关键不在于“泡沫”标签，而在于观察支撑杠杆的叙事是否坚实，以及其与现实的约束是否临近冲突。 🟩 Zhen Dong 推特 @zhendong2020 在技术发展的早期阶段，往往难以判断哪个环节能捕获最大价值。 以航空业为例，飞机发明初期，实际盈利主要来自货运和飞行员培训，而非预期的客运；无线电行业也曾面临类似困惑——究竟是硬件制造、内容创作还是广播服务更具价值？类似的不确定性正出现在当今的AI和加密领域：是基础设施（如英伟达）、平台（如以太坊）、应用（如稳定币）还是传统机构（如贝莱德）将成为最终赢家？ 历史表明，易于理解、能直接体验的技术（如民用航空）更易形成共识，而复杂领域（如核电）则可能延缓价值发现。投资者需持续观察技术演进中的权力转移和需求变化，警惕泡沫，主动思考变革中的价值流向，而非简单套用过往模式。技术突破的方向与商业价值的落脚点，往往需要时间才能真正显现。 Q、Crypto市场是否真的存在泡沫？rebalance（再平衡）的动机是什么？ 如果没观察到泡沫，为什么减仓Crypto而非AI资产（如特斯拉）？【Peicai Li 推特 @pcfli】 🟩Odyssey 推特 @OdysseysEth Rebalance的核心不是预测泡沫，而是基于市场周期视角和现金作为“看涨期权”的价值变化。 在5月初，决定逐步增持现金至目标水平，这不是因为判断市场会跌，而是现金在周期中的隐含价值上升。 决策是灰度化的——在“全卖”和“不卖”间找到平衡，而非依赖泡沫信号。即使AI领域有泡沫迹象，这也只是加速调整，而非唯一理由。Crypto的波动更多是市场正常涨跌，并非系统性泡沫破裂。 🟩Zhen Dong 推特 @zhendong2020 《Bubbles and Crashes》这本书的核心观点是，泡沫的形成往往伴随着两个关键要素：大量缺乏经验的新手涌入，以及一个具有极强吸引力和想象空间的宏大叙事。 关于“新手”与“叙事”： 当年的ICO和NFT热潮吸引了大量圈外人，是一群被“财富自由”、“社区归属”等叙事吸引进来的非传统金融市场的参与者。然而，反观当前的比特币市场主要的买家是像MSTR这样的上市公司、ETF背后的机构基金、对冲基金等专业投资者。因此，从“新手入场”这个关键指标来看，BTC目前很难被定义为泡沫。 关于AI领域的泡沫迹象： AI的情况则更符合书中的描述。它是一个全新的领域，所有人从某种意义上都是“新手”，而它的叙事天花板极高——被认为将彻底改变人类社会。调查也显示，大多数投资者认为AI存在泡沫，分歧只在于泡沫何时破裂。 关于Crypto内部的杠杆风险： 在Crypto领域，风险点与上一轮周期不同。现在的风险更多集中在DeFi领域，这些协议相互关联，容易形成“A爆仓导致B出现坏账”的连锁反应。但关键在于，这些活动所持有的核心BTC资产相对较少，更多是围绕稳定币和DeFi代币本身。 因此基于“新手涌入”和“系统性杠杆风险”这两个维度，可见BTC目前尚未出现典型的泡沫特征。我们进行rebalance操作，更像是一种基于周期位置的、前瞻性的现金管理优化，而不是针对一个已确认的、即将破裂的Crypto泡沫所做的紧急避险。 Q、在识别市场泡沫时，相对于杠杆率这种传统指标，你们是否更倾向使用“叙事框架”这类定性方法？【Peicai Li 推特 @pcfli】 🟩Zhen Dong 推特 @zhendong2020 《Bubbles and Crashes》中提供了一个评估泡沫的综合框架，强调叙事的不确定性和新手进场是泡沫形成的关键指标。 这个框架列出了多个特点，如叙事是否易理解、能激发情感共鸣、以及技术解决周期长等，资产若符合这些特点就更容易产生泡沫。例如，比特币不符合这些特点，因为新手进场不多，而特斯拉则被作者视为高分泡沫案例，但实际未崩溃，显示框架基于归纳法，并非绝对准确。 杠杆率是新手进场的强相关指标，因为新手更可能使用杠杆，但它只是框架中的一个因子。作者认为因果性最强的是新手大量入场，而框架更全面，能帮助识别泡沫风险，但需注意其局限性，避免过度依赖。 🟩Odyssey 推特 @OdysseysEth 更倾向于将泡沫视为叙事驱动的估值偏离内核价值，而非归零。资产价值有层次：从清算价值到成长股价值，再到抽象叙事，叙事可能转化为价值，但也可能空洞。 定量指标如杠杆率只是一个思考视角，本质是定性；因为定量依赖假设（如折现率或增长率），不同视角无法直接比较。用现金流折现时，微小假设变化会导致结果巨大差异，因此定量只能在特定视角内对比。 杠杆率作为指标有用，但需结合其他因素重整化，避免单一维度判断。最终，泡沫识别应关注估值与内核的区间，强调多视角思考，而非追求绝对定量标准。 Q、在比特币和Crypto领域，如何识别最佳杠杆的视角？以及AI领域类似杠杆该看哪些数据？ 在AI和Crypto仓位上的有何调整计划？【Peicai Li 推特 @pcfli】 🟩Odyssey 推特 @OdysseysEth 在比特币和Crypto领域，识别最佳杠杆需要观察金融创新模式的涌现，例如等待“狂乐模式”出现，具体关注融资规模、利率和债务水平等指标。 AI 可能会从其融资规模、利率以及整体债务水平等方面入手。Crypto领域可能会看最有潜力的趋势模型像Spider或者储备公司。 仓位方面无调整计划，保持约20%的现金比例，认为即使面临熊市，其深度和持续时间有限，因此维持现状是合理的。整体上，我倾向于等待市场自发显现机会，而非主动预测或调整。 🟩Zhen Dong 推特 @zhendong2020 当前现金比例约20%，其余风险资产按市值配置。考虑到王川警告的AI泡沫和可能延长的熊市周期（如5-10年），有意向增加现金比例以备抄底，但犹豫不决，因为对持有资产仍有信心，担心过早卖出错过上涨机会。期权若行权可将现金提至25%，但价格不理想。 因此，在持有现金过少和卖出过早的风险之间权衡，暂时保持较高风险仓位，并对流动性改善抱有幻想。 这反映了如何在长周期中维持现金比例的挑战，需避免过早打光子弹，同时应对潜在行业下行风险。

本日8/16(土)21時〜22時収録放送 SKE48♡1+1+1は3じゃないよ！ 菅原茉椰ちゃん 長谷川雅ちゃん 森本くるみちゃん登場！ 菅原茉椰卒業SPでちょっ❤️ ニコ生 今回は放送終了後に配信です⤵️ #菅原茉椰# #SKE48# #TOKAIRADIO# #SKE123じゃないよ# #SKE48非公式# #菅原茉椰2nd写真集#

中国残酷前行 08-03 23:44 阅读 15511 中国残酷前行 坊间有人评论桑弘羊之问，剖析的角度却偏到另外一边，那就是霍光最终族灭。 秦制以来，古代王朝的贤臣有好结果的不多，霍光族灭，张居正近似族灭。 我们谈一谈现代社会，到了二十一世纪的第三个十年间，世界上对中国的看法已经分歧严重。 这主要是中国的工业化与城市化突飞猛进，制造业比例占全球30%。 美国和欧洲却从制造业飞速退缩。 我曾打草稿想写一本书，名字都起好了，叫做《民主的泥沼》。 这几年家事太多，没有来得及些，只写了很多碎片状的评论，发在X上，引来巨大的争议。 直到美国的硅谷右翼彼得蒂尔帮公开了他们的观点，谈及黑暗启蒙的叙事，抨击美国自身的工业堕落，与日常经济发展的惰性。 再到左翼学者写了《丰裕》一书，抨击民主党政策带来的经济危害和对国民福祉的实质性损害。 坊间才慢慢跟进认可的人。 举个例子来说，为何美国的实体经济堕落？ 比如说民主党的口号是惠及底层贫民的，但他们的实质行为却是损害底层的。 民主党政府投资的廉租房和救济用房，往往建筑成本是市价的两倍，且建设周期长达十年左右，甚至无法建成。 这是因为民主党需要把工会、环保、女权、性别平等塞进一个项目里，建筑公司要多少女性，工会必须介入，环保必须符合动物保护主义、地球保护主义、能源环保主义、植物环保主义等等标准。 然后把救人的初衷忘记了，每一个既得利益团体都往里加仓私货。 如果你还不能理解欧美发生了什么，举个日本医疗界白色高塔时期的例子。 日本医疗界在90年代追求完整的手术流程，而在病人遭遇重大伤害时，这套流程仍顽固的左右医生的行为。往往医生完整的执行完手术规范后，病人已经死了。 手术是成功的，病人死了。 这一套模式也在天灾人祸时，尤其是大地震期间，造成无数的受灾者死亡。 西方实际上就是走到了这一步。 他们的高科技产业非常发达，因为在非制造业领域，思想、设计、管理、融资、营销等等摆脱了工会、市政、环保、性别平等等等的大部分困扰，当然也有，但是起码不会左右整个创新公司的发展。 大家回顾近些年，比如马斯克本人面对的各种状况，工会对特斯拉工厂的干涉，环保组织对spacex发射的困扰。 他用上海工厂摆脱了部分困扰，spacex最终没有受到环保组织的阻挠，还得归功于其基地设立在德克萨斯州。 一些想在美国开厂的企业主，实际上不得不面临美国各种各样的诉讼，包括街区对企业用电的阻挠，对建筑模式的各种要求，竞争对手私下用政治力量在这种游戏规则内的打击等等。 所以，左翼的有识之士也在思索，美国制造为何死了。 从0-1仍旧是美国的强项，金融业、医疗产业、文化产业、高科技产业仍旧是美国的高盈利板块，叠加美元的铸币税地位，仍旧保证美国从全球获得廉价商品。 但是一旦牵扯到重大的关键产品，美国就受制于人。 回到中国的发展，实际上是1-100的发展极其强大。 我们追溯中国二千年以来的历史，儒家文明的士大夫集团是极其务实的精英团体，他们用儒家的外表来涂抹意识流，以仁义道德来教化民众，以君臣父子来构建等级观念，同时以法家来治国。 这套模式会被皇家、宗室、士大夫三个婆罗门阶层寄生，从而导致权贵不交税、财政失衡、压榨商人与自耕农、走向周而复始的毁灭。 其治理模式导致贤臣必定要向商人和自耕农首先开刀，但试图维持平衡，因而磨刀霍霍向自己的阶层和宗室开刀。 只要后面的动作一开启，贤臣在丧失权力之后，身死名灭加上家破人亡，就是注定的了。 所以桑弘扬三问，就循着财政平衡，国家灾难时期怎么办，中央与地方如何平衡。 往往到了王朝的末期，既得利益集团全部是门户私计，完全没有国民与国家利益。 这就是崇祯想要宗室与士大夫捐款，一毛不拔，却在李自成攻破城墙后，榨出7000万两白银的结果。 皇室有理解桑弘扬三问的，会自己替代贤臣的角色，去向宗室、士大夫磨刀搞钱，结果就是雍正皇帝为康熙补窟窿，为儿子筹集财富，却自己死于莫名其妙。 如果王朝既没有贤臣也没有清明的皇帝，权贵们大规模垄断商业，土地兼并，流民造反和北方的蛮族就下来把整个王朝颠覆了，人口大损减。 黄巢一夜之间就把长安公卿杀尽，长达千年的家族覆灭了。 而你 从社会科学家的研究报告，发现高达七成的普罗大众在三代之后已经没人了。 所以有人说这样一套系统里没有赢家。 我从另一个角度来看，中华文明始终敞开心胸接纳所有的外来文明，无论是文化还是技术。 最终形成自己的生存之道。 中国这个系统的特点是集体主义的泯灭个人的进化权，只有集体的生存权。 系统里的每一个人，从皇帝、士大夫、平民到山贼，都是这个混沌模型里不可或缺的一环，或供养，或纠偏，或毁灭。 系统每一次的颠覆、荡涤、兴亡，都是为了重启。 系统骨子里的架构从未改变。 这个系统天上缺乏0-1的创造力，但是可以在任何文明有了0-1的创造之后，用1-100的模仿与发展能力，做到出类拔萃，从而维系庞大系统的生存，并牺牲掉所有可以牺牲的个体，是所有的个体，从皇帝到天涯尽头的小民。 这个王朝曾经有一句话，普天之下，莫非王土。 所以古代小民被禁锢在土地上，终生没有走出自己的村庄、乡镇。 所以士大夫不知天下有无数他土，故此在失败时，就会交出身家性命，家破人亡。 因而士大夫的政治博弈是以性命相搏，有的为了财富，有的为了理想，有的为了忠于皇帝，有的为了家族。 在桑弘羊三问下，实际上王朝初年财富的增量时代，到存量经济的垄断时代，就是每个阶层逐渐被压榨的过程，是一个重新分配的过程。 一旦勋贵拒绝分配，榨取商人与自耕农，王朝也就到了末年，这些财富储备毁于流民大乱与外族入侵。 周而复始。 现代社会的中国，其实并未摆脱自己文明的骨架。 所有的学者如果仅仅是基于苏联体制来剖析中国，或基于资本主义与社会主义剖析中国，都会大错特错。 只不过全球构建的税务体系与技术体系，又帮助中国实现了普天之下莫非王土，所有曾经在中国出生的人，都终将是中国的臣民。 因此中国比古代王朝能够更进一步获得普天下的财税，来弥补财政失衡，并集中一切力量，去完成1-100的高科技发展与制造业升级换代。 只不过没有足够的消费，因为国强不等于民富，两头在外的发展模式，即使到了极致，最终廉价商品被美国拿走，国家有财政收入，利润被垄断平台拿走，剩下的普罗大众与中小微企业仅有维持生活的流水。 新的土地兼并模式形成了。 继续进入桑弘羊三问。 ....... 但中华文明会持续的，哪怕到本世纪末只剩下五六亿人口。 我们会周而复始的发展一万年。 发布于 泰国

我最新的產業調查顯示，Amazon 自有消費電子的處理器採購策略，20 年來將首次有重大轉向：捨棄外購並改採 COT（customer-owned tooling）模式，世芯-KY 獨家提供自研晶片的後段設計與測試。幾個重點： 1. 受 AI 算力快速擴張影響，Amazon 截至 1Q26 的過去 12 個月自由現金流年減 95%，降至約 12 億美元。為維持財務彈性並支撐 AI 投資週期，公司正同步精簡組織並優化非 AI 業務的成本結構。 2. Amazon 自有消費電子產品，包括：Kindle、Fire TV、Echo、Alexa 裝置、Blink、Ring 等，目前採用的處理器均為外購。為優化成本結構，Amazon 決定將逐步停止外購，改採與 AI 晶片 Trainium 類似的 COT 模式，自行主導處理器開發。 3. 在此轉型過程中，Amazon 選定的合作對象為世芯-KY，由其獨家負責後段設計與測試。世芯-KY 除了會就各項設計專案向 Amazon 收取一次性工程費用（NRE），也會隨處理器的出貨受惠。 4. 此策略預計自 2027 年起啟動，待全面轉換完成後，自研處理器的年出貨量預估將達到約 4,000 萬顆，預期將有效改善 Amazon 自有產品的成本結構，並顯著貢獻世芯-KY 的營運動能。