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这两天YouTube上有一个视频杀疯了， 成都女孩“墨韵”用咱们两千多年历史的古筝， 翻弹了老鹰乐队的摇滚神曲《加州旅馆》， 狂揽两千多万播放量，底下的老外在评论区直接听懵了。 《加州旅馆》最绝的就是那段吉他Solo， 而墨韵硬是用古筝清脆悠扬的拨弦声， 把这段西方摇滚的经典神仙还原了。 她用现场循环演奏的方式， 把摇滚的狂野律动和东方民乐的韵味完美融合。 很多外国网友惊呼，这绝对是他们听过最不可思议、最美妙的翻唱版本，硬生生让咱们这门历史悠久的传统乐器在全球狠狠圈了一波粉。 这段旋律对咱们在美国、尤其是德州生活的华人来说， 听着感受极其奇妙。德州本来就是一个极度热爱经典摇滚和吉他文化的地方，平时大家开着车在高速上，电台里最常放的公路神曲就是这首。但当这首刻进美国人骨子里的旋律，顺着咱们老祖宗的古筝弦流淌出来时，那种东方底蕴跟西方经典完美碰撞的感觉， 真的让人头皮发麻，又极其自豪。 我们的文化不仅能高山流水，玩起经典流行一样能惊艳世界。

黑神话钟馗制作人冯骥（尤卡）发预告也顺便发了十条做游戏的工作原则，做产品做内容都可以参考 -----以下是原文----- 1、首先打动自己。 无论何时，请把自己与团队当作最优先的目标用户。 这是公司成立至今的价值观，我总是翻来覆去说这句有点拗口的话—— “必须做开发者自己作为用户也理解、认可、喜爱的游戏。” 这不单是情怀，也是理性的产品策略。 如果你对正在做的东西缺乏非功利的热诚，你的直觉就会开始迟钝。 时间一长，大概率输给那些比你更乐在其中的人。 2、再找外部交集。 打动自己，不意味着孤芳自赏。 市场数据、用户反馈和商业上的可持续都很重要。只有组织活下来，集体认知才有机会成长，团队能力才有时间变强。 呼应第一点，我想强调的是，对内容产品而言，先在外部找到与自己个性、趣味、喜好相近的人，通常比试图讨好所有人更高效。随着受众规模扩大，开发者与用户的相似度可能逐渐降低，但这个过程更类似从核心向外自然扩散，而不是一开始就在茫茫人海里碰运气。 世界很大，没有谁真的独一无二。能深深打动自己的东西，往往也能打动世界上的另一群人。 创作过程的每一处用心，都一定会被懂你的用户感受到。 3、发现亮点，先于消灭缺陷。 与其先想着如何征服不喜欢你的人，不如先尽力满足喜欢你的人。 伟大的游戏也绝非面面俱到，这个世界存在太多的不可能三角。资源永远有限，完成度永远不够，目标之间永远存在取舍与矛盾。比“还有什么地方不够好”更重要的问题是：有没有什么体验，只有在我这里才能玩到？ 再往大一点说，一家内容公司存在的意义，也许就是让一部分人觉得：幸好这个世界上，还有人做出了这样的玩意。 4、可体验的版本，胜过满纸雄文。 文档可以解释意图，数据可以辅助判断，会议可以统一认识，但游戏实际上更接近一种综合的、复杂的、甚至有些混沌的沉浸状态。 内部判断产品风险时，我始终更相信真正跑起来、打起来、死上几次之后的感受，以及观察同事们在作为玩家时的真实反应。然后才据此去敲定某些拿不准的设计，或者放弃之前看上去牛逼的创意。 具体到每一次对外发布的实机视频，希望传递给大家的也是同一件事—— “看到后，能轻易想象自己亲手玩起来的样子。” 5、好玩是目标，也是底线。 这一条就不展开了……总之如果内部版本不够好玩，那就再调查调查，反思反思，学习学习，迭代迭代，重构重构，再多玩玩其他游戏，嘻嘻。 6、美无定式。 没有一种风格永远高级，也没有一种信号永远刺激。 再惊人的美学符号，反复出现也会失去最初的力量。美，更像是一种认真创造的陌生感。 说到底，神经传导会适应，多巴胺奖励会消停，人会厌倦一再重复的事物，这是创作者永远逃不出的无间狱。 前几天，我和佳骐（声音负责人）扯到这个话题，顺手编了句打油诗来比喻：美无恒美，法无定法。多见易俗，少见易雅。他说，滚，两面都让你说了，狡猾。 嗯，那个，反正，我要表达的意思是，或许不必追求找到一套万用万灵的美学公式，而是应该不断探索还有什么好的表达方式，其中既有技艺，又有新意。 7、走投无路，提升密度。 大部分时间里，我们其实找不到什么更聪明、杠杆更大的办法，去提升产品的竞争力。 这个时候，在那些已经被验证的亮点上继续增加有效密度，通常不是一个坏选择。 比如更细腻的粒子，更茂密的植被，更丰富的动画，更精确的打击反馈，更多样的妖魔鬼怪，更大的显存（bushi）……不是说无脑堆参数与资源就一定好，前提是这些内容的确是被验证过的亮点，而且依然能让用户感知到差异。 想不到妙手是游戏开发的常态，不妨先把每一步本手下扎实。 8、起点看最高，终点当领跑。 对同领域的当家花旦们，最好如数家珍——哪里玩到昏迷，哪里气到爆炸，哪里不知所措，哪里眼睛哭花。 然后去搞清楚——它们各自采用了何种开发模式、设计方法、制作工艺与技术标准。 最后反复思考——什么能学，什么学不得，什么要虚心，什么要创新。 游戏并非必需品，深入体验与研究标杆的另一重价值，是让我们对这个品类三五年后的及格线会有多高，大致心里有数。 取法乎上，把对标杆的认知当成制作自家demo的起点，绝不是坏事，哪怕暂时高山仰止。 但是，如果长期目标是“做到和某某差不多”，有点危险。 尊重标杆，学习标杆，是为了最终建立自己的尺度。 想登顶，想一览众山，想创造前所未有的新标杆——这不是自不量力，是宝贵的冲劲与志气。 要敢想。 9、难能，可贵。 充分竞争的成熟市场，鲜有低垂的果实。任何容易解决的问题与需求，要么不存在后来者的机会，要么很快会被竞争对手挤满。 这一点我有切身体会。刚创业时，以为小公司只要选一个自己理解的赛道，做得比大厂快一点，玩法、剧情、画面、声音什么的有点小特色就够了。但事后看，这种所谓高执行力+低成本创新带来的价值微薄而脆弱，用户也很容易闻出这种速成产品的敷衍味道。 一直做相对容易的事，反而惶惶不可终日。 所谓护城河的本质，便是拥有难以被轻易取代的价值。 当我们被某样事物深深打动时，它往往是稀缺的、非凡的、来之不易的，而人们似乎天生就会被“哇这是怎么做到的”的魅力所吸引。 2019年的公司年会，我用八个字总结游科前五年的状态：东搞西搞，投机取巧。 也是在那年，在公司原来价值观“打动自己”外，又加了四个字—— 知难而进。 10、理念是廉价的，但贯彻理念的行动是可贵的。 知行合一不是什么新鲜道理，但我加一句暴论：很多时候，行是知的前提。 因为咱们脑中的理念很有可能是肤浅的、偏颇的、错误的，只有贯彻理念的行动与现实发生了真实的碰撞，才能看清：这个世界与我们原先想的到底哪里一样/不一样。 有时撞得太猛，世界太硬，把我们原先的理念撞成了一地碎片。 没关系，正好一片片捡回来，慢慢拼出新的模样。 然后，再撞一次。

胆量是成事的种子，犹豫是贫穷的温床。 刀不磨不利，人不闯不立。深水养大鱼，高山出猛兽，浅滩困不住真龙。怕跌倒的人，永远学不会走路；怕风浪的人，永远看不到对岸的风景。 收起你的畏首畏尾，放胆去试，顶多摔个跟头。天塌不下来，日子也不会一直差。

我翻完梁文锋26岁写的微博才明白DeepSeek的成功，跟技术路线半毛钱关系都没有。 梁文锋26岁那年,一个人开着菲亚特进了西藏阿里无人区。 深入400公里， 被困了一周， 人走出来了， 车永远留在了那里。 12年后他做了DeepSeek， 你要是读过这个故事,就一点都不意外。 2011年底,他开一辆破菲亚特去西藏， 同行的人到了拉萨玩完就飞回去了， 他没回。 一个人继续往西,羊卓雍措,珠峰,希夏邦马,一直扎进阿里无人区400公里。 用的是入门级尼康D50,套头， 但他能等大半天就为了一束光， 拍出来的照片像专业摄影师的。 配文写的是"风萧萧兮易水寒",写的是"古道西风瘦马",写的是"一骑走天下"。 最后一条微博: 被困无人区一个星期，所幸我出来了。但我的菲亚特没有出来。它永远地留在了那片漫无边际的高山草原。That's the END。 就这么个事， 我们回头看DeepSeek,全是同一个人的同一个打法。 别人到拉萨就回去了， 他一个人再往里走400公里。 像不像现在? 大家都在做应用、做商业化、做能快速变现的事情， 他一个人往里走,做基础模型,做AGI,很长时间都不融资,不社交,不出来参加各种大会。 入门级相机,但等半天光线,拍到最好， 像不像DeepSeek? 不堆资源,不烧钱,但把效率做到极致,用别人十分之一的成本做出匹敌的东西。 车扔在无人区了,人走出来了,写一句That's the END。 像不像他的风格? 敢赌,敢输,输了认,然后继续走。 开源就开源,被制裁就被制裁,模型放出去就放出去,车没了但人出来了,下一趟再来。 所有人都在分析DeepSeek的技术路线、成本结构、国运加持， 但你看看这个人26岁干的事,答案全在那。 一个敢独自把车开进无人区400公里的人,他做公司就不会跟在别人后面。 一个把车扔在高原走出来还能写That's the END的人,他不会在乎短期股价和融资新闻。 一个用入门相机等半天光线的人,他做模型就会把每一分算力都榨干。 所以这些都不是什么商业策略， 这就是一个人的性格， DeepSeek不是一份商业计划书的结果， 是一个人的本性,在12年后,自然长出来的东西。 那个在无人区里走了一周的年轻人,和那个把全球AI行业搅翻天的人,是同一个人，一直以来都是。

云南 元阳 多依树梯田 山河大地，光影琉璃。 在这里，看见了时间的形状。 具体的风景变成了抽象的线条， 梯田里的灌水映照着天光， 蓝、紫、褐、绿交错。 这不仅是光影的艺术， 更是哈尼族人延续了1300年的生存智慧，把巍巍高山雕刻成良田。这里每一道田埂，都是劳动智慧的凝结。

員数、高周波、容量、DC特性 まだまだ始まったばかり ゴールドマン・サックスは次世代メモリチップを求めてMLCC（積層セラミックコンデンサ）に注目している。そのサイクルはまだ始まったばかりだ。 AI開発競争はGPU、CPU、メモリといった上位技術にまで広がり、それらすべてが市場ファンドの注目を集めている。投資銀行ゴールドマン・サックスの最近のレポートによると、次に爆発的な成長を遂げるのは積層セラミックコンデンサ（MLCC）であり、現在、生産量と価格が同時に上昇するサイクルの初期段階にあるという。 モルガン・スタンレーがNvidiaの次世代Vera Rubin AIラックを分解した最新の分析によると、最新の部品表においてMLCCの価値が182%増加していることが明らかになり、ゴールドマン・サックスのMLCCに関するレポートと一致した。 ウォール・ストリート・ニュースの報道によると、ゴールドマン・サックスのアナリスト、高山大樹氏は、AIサーバー向けMLCC市場が2025年から2030年にかけて4倍以上に成長し、約2150億円から約9200億円に拡大すると予測しており、年平均成長率は34%となる。ゴールドマン・サックスは、現在のAI主導型MLCCサイクルは史上最大かつ最長のサイクルであり、まだ初期段階にあると述べている。 アナリストのネルソン・アームブラスト氏も、MLCC（積層セラミックコンデンサ）はGPUとメモリに次いで、AIサーバーの部品構成において3番目に大きな部品になったと述べている。MLCC市場全体の規模は約150億ドルで、サーバー市場は約13億ドルを占め、年平均成長率（CAGR）は80%で拡大している一方、自動車や携帯電話などの他の用途分野における需要の伸びは鈍化している。 別のアナリストであるアレン・チャン氏は、MLCC業界の構造的な矛盾を指摘した。生産能力の年間成長率は10%をわずかに上回る程度にとどまっているが、これは設備や材料が社内生産に依存しているためである。拡張の進捗は社内のエンジニアリングリソースによって制限されており、生産量を大幅に拡大することが困難で、AIサーバーの需要に大きく遅れをとっている。 ゴールドマン・サックスは、AIサーバー向けMLCCの需要が2025年から2030年にかけて約4.3倍に増加すると予測している。同時に、自動車の電動化分野における高電圧・大容量MLCCの需要も引き続き堅調で、電気自動車1台あたりのMLCC使用数は増加の一途をたどる。これら2つの主要な需要は、既に限られている新規生産能力を吸収しており、家電業界の顧客は、自社の需要が減少傾向にあるにもかかわらず、将来の供給不足リスクに備えるため、長期供給契約の締結を積極的に模索している。 ゴールドマン・サックスの分析によると、MLCC（積層セラミックコンデンサ）の価格上昇は、DRAM、NANDメモリ、ABF基板、銅箔基板（CCL）といった他の主要なAI（人工知能）コンポーネントの価格上昇よりもかなり遅れて始まった。このことから、ゴールドマン・サックスは、MLCCをABFやCCLと並んで、すべてのAIコンポーネントおよび材料の中で最も長期的な価格上昇の可能性を秘めていると評価している。 ゴールドマン・サックスは、村田製作所を訪問した後、AIを活用した最先端の積層セラミックコンデンサ（MLCC）の需要サイクルを、当初の予測である2028年から2030年頃に延長した。 モルガン・スタンレーは、NVIDIA Vera Rubin AIラックを分解した結果、PCB、MLCC、ABF基板、メモリなどの周辺部品の重要性が急速に高まっており、サプライチェーンの価値が「GPU優位」からシステム全体のアーキテクチャへと徐々に広がっていることを発見した。中でもMLCCの価値は182%増加し、VR200ラックあたりのMLCCの価値は約4,320米ドルで、GB300時代の約1,530米ドルをはるかに上回っている。使用されるボード数の増加に加え、新たに導入されたBlueField DPUとConnectX Orchidモジュールが、ハイエンドMLCCの需要をさらに高めている。