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#きょうやす# 観てくださった皆さん、10期10周年をお祝いしてくださった皆さん、ありがとうございました🥰❣️❣️ 最高の1日を過ごすことができました。 本当にたくさんの方に愛されている10期、一生の誇りです☺️ は〜〜〜！楽しかったあ〜〜〜！！ #10期10周年# #10期最高伝説#

デビューしてから、 今日で丸8年が経ちました！ 沢山のお祝いメッセージ、ありがとうございます🎂 切磋琢磨して、9年目も頑張ります！ 10期でぴょーん！🐥💛💙💚🧡 #10期最高伝説# #天気組# #8周年# #飯窪春菜# #石田亜佑美# #佐藤優樹# #工藤遥#

撑不住了 本周连涨2天，节前完美收官，再开盘就是10月9日了。港股1日、4日、5日、7日（中秋节）休息，2日、3日、6日、8日照常开市。 今晚闲着没事，把之前几天夜报里的一些读者反馈补充下。 1、你不会蹲，小时候在学校读书怎么上厕所，学校肯定没有马桶。 是，学校确实没有，所以不是实在忍不住尽量就不在学校里上，遇到实在避不开的情况只能用手扶墙的姿势解决，大致就像下面这张图这样。我让ai画的，它画的不是很准确，通常是半转身单手撑住身后的墙，这种姿势很难持久，所以经常蹲到一半要站起来恢复一下体力。 我这种情况叫下蹲不全，或者叫裸背屈受限，在中国人里面是一个小众人群，但是绝对数量并不少。一些警察和军校在招生时会考，有问题的会限制报名。 所以不要想当然的觉得每一个中国人都会深蹲，我从小到大都深受蹲厕之苦，现在年纪大了体力不好，这个苦已经吃不下了。我觉得应该替这个人群发声，希望公厕设计人员至少保留一个马桶坐位，有条件的修无障碍洗手间。 2、我看你ic挣了那么多钱，我也要想玩，风险大吗？ 接近150万一手的东西，跌1%就亏1万4，遇到大盘大跌一天可能就要亏10万，风险肯定大。我最近期指仓位分批在卖，没有买，我最后一次买是4月份上旬。行胜于言，我什么态度不用多说了。 之前五六千点的时候有人问我安不安全我都不敢担保，更别提现在已经7300点，风险自负，我背不起别人的因果。 除非一种情况你们可以考虑一下，就是你本来账户里就已经有150万的股票仓位，这些年做下来一塌糊涂，亏损累累，并且几乎从没跑赢大盘。你可以考虑把股票一咬牙全部清仓，然后买入1手ic滚动持有作为替代，坚持3-5年你会完成自我救赎。 3、如果大盘一直涨，你的ic一直减吗？ 我在逐步调整对大盘行情的预期，从目前的节奏来看a股本轮行情的持续性可能会比之前预想的更好。我最早滚ic的仓位是15手，后来随着家庭资产的增长我给调整到了20手，结果前些年大盘上上下下，我手欠陆陆续续又买了不少，一直到本轮牛市启动前最高买到了31手。 我现在确定的是要趁着这波行情把计划外的11手给抛了，等抛完这11手（大概中证500到7770点），我到时候再重新制定一个计划。 4、你毕业后来北京半年就买房了是怎么判断的？还有为什么能还得起3800的月供？ 2005年北京房价虽然还没有大涨，但看多的氛围已经挺浓了，我身边的朋友只要有经济实力的都会想着买房。我当时认识一姐们连续看了半年的新楼盘最终确定一个满意的，我想的很简单，我要是跟着她一起买我就节约半年时间。 房子不贵，50平米才36万，首付7万，贷款29万，我选了10年贷期，月供3800。之所以选那么短的贷期是因为那个年代的房贷利率非常高，具体多少我忘了，但记得是7-8%年息。当时还没有特别好的理财，所以但凡手里有钱的不用想肯定提前还贷。 我第一份工作的薪水是到手3000，每月付完房租+吃穿大概能存1500，之所以敢接3800的月供是因为我从大学时期就是多个杂志报纸的长期坐着，每个月稿费收入有5000-10000，这是我敢买房的现金流基础。 5、黄金怎么还在涨，该抛了吗？ 摇头，我暂时没有减仓的计划，甚至上周还在链上加了6万美元的仓位。加仓的原因我之前文章里解释过，一些机构发行了rwa黄金币，挂钩库存的实体黄金。这些黄金rwa币已经有lending、dex协议支持，通过defi操作可以获得很好的现金流，这增加了我长线投资的信心。 巴菲特一直看不上黄金的原因是黄金不生息，那如果有让黄金生息的办法他还会拒绝吗。 至于具体怎么弄就不要在公众号里问了，太多环节是不能讲的，但你们现在有ai这么好的工具可以随时请教，已经很便利了。我当年入门的时候没有圈子，没有方向，没有人教，也没有ai工具，就是一个人在英文社区里孤身学习闯荡，尤其是我英语还不好，经常要借助翻译软件，能一路坚持下来就是搞钱的信念驱动着我 今晚就这些吧，大家长期愉快，国庆期间我也每天都在。

中国算力的「效率革命」，比让存储扩充生产线还有效 一个反直觉的事实：中国AI公司正在用更少的内存，跑出差不多的效果，论文是开源的，这可能会让海外御三家 OpenAI、Anthropic、gemini 的推理成本降低一个量级，毛利提高，同时对内存的需要也降一个量级。 DeepSeek的MLA架构、KV缓存优化以及各类模型量化技术为例，这些动作直接且大幅地降低了推理阶段的显存占用量和带宽需求，单位Token的生成成本断崖式下跌。智谱的超高速推理，阿里和小米千问的缓存计费直接砍到十分之一。这些动作的本质是什么？都是在算法压缩效率，算力被利用到了极致。 但市场在用旧地图找新路 美股AI 还在不断堆资本开支，提前锁定大额的产能和算力，7000 亿资本开支足够让整个 AI 上下游的产业链狂欢。这个逻辑没错，对算力和内存需求确实还很大，增长也很快。但问题是，它忽略了另一条曲线，中国对算力优化的效率提升空间，同样大得惊人。 所有人都在赌「卖水人」能持续赚钱，但没人注意到挖金矿的人突然学会了循环用水。 如果中国AI公司把内存使用效率再压缩50%，那么靠资本开始撑估值的存储股，叙事还成立吗？ 目前AI硬件产业链的暴利，很大程度上建立在对最高端HBM高带宽内存的绝对依赖上。如果模型对内存的需求量级下降，那可能会直接打破原有头部厂商的垄断溢价，靠资本支出撑估值的存储股和算力股的底层逻辑就会松动。 好像整个市场没人认真计算中国在算法层的效率革命，到底能省下多少内存 但是客观来说如果推理成本和内存使用率压缩50%，可能带来的是AI Agent全天候高频API调用、AI 落地应用的大爆发。单次用量少了，但总调用频次如果增加10倍，总体内存和算力的绝对需求依然是暴增的。 中国算力比让存储扩充生产线还有效，可能会打破原有头部厂商的垄断溢价，这是目前需要留意的风险，以及算力效率这条路到底能走多远，能否持续进步优化。 不确定的是，这个「未被计价」的窗口期有多长。也许三个月，也许一年。

前几天在新浪的「赛博对话」录了一期视频播客，话题是大模型厂商怎么就从烧钱走到了赚钱的转折点，主持人是高飞 ，嘉宾是庄明浩和我。 其实最开始是想聊豆包收费这件事情，我和庄明浩还在私下嘀咕，豆包传出付费方案的消息是在月初，早就不是热点了，实在是过了蹭的时机，但如果放大到AI这门生意终于迈过了亏本赚吆喝的那条线，就没问题了，这是一个相当长效的题材。 省流版总结如下： - 根据黄仁勋提出的五层蛋糕理论，应用层虽然是直接和终端用户打交道的，但它也是整个产业结构里盈利压力最大的那个，毕竟上面四层都是供给逻辑，有货就不愁卖，唯有应用层是需要竞争流量的，在这个前提下，收费堪比拔鹅毛但又不让鹅叫唤的艺术； - 豆包当初传出收费消息被猛带了一波节奏，很多人以为从此就没法免费使用豆包了，无论是从中国互联网的历史来看，还是ChatGPT作为先例的样板，收费模式必然是增值服务，大家现在怎么用豆包的还是怎么用，然后一些旗舰级的能力就只会放在会员方案里予取予求； - 再就是国内用户对于为产品功能买单这件事情极其抵触的特有生态，之前北京车展，The Information的记者过来跑了一圈新势力，发现它们的出海计划里都会把车机功能当作付费点，但在中国市场完全没有这个想法，负责人的解释也是很直白无奈，「中国人不会为软件付钱」； - 庄明浩和我都觉得豆包在绝对领先的地位上开启收费尝试是很有意义的，这点钱对于字节的CapEx来说无异于杯水车薪，但整个消费观念的转变很重要，甚至我相信千问元宝都会感谢豆包，否则都被卡死在给全国人民做公益这个沼泽里，「你不收，我怎么收？我不收，耿专员怎么收？大伙怎么进步啊？」 - 再就是豆包的定价梯度可能比较意外，或者说整个AI应用的订阅门槛都是偏高的，长视频平台还在10块钱、20块钱一个月的留人时，豆包的最低档会员就是68块钱一个月了，像是Kimi也是49块钱一个月的起价，越过了30块钱一个月这个标准； - 30块钱一个月就是手游里的月卡，再往上才是大月卡，即通行证/战令，这一档的定价通常从68块钱到98块钱一个月不等，至于豆包计划里最贵的500块钱一个月套餐，相当于一单648的8折价，是不是也很容易理解了； - 马化腾在财报会议上也专门讲了中国用户在2C市场的付费转化率不太高这个点，要知道腾讯已经是最能从用户口袋里掏钱的互联网公司了，它都这么为难，叠加年年喊崛起年年也没能支棱起来的SaaS，模型下游的商业循环在国内实在需要一点乐观趋势，要知道智谱、MiniMax、月之暗面本质上是出海赚美金的公司； - 对于收入能够保持同步增长的公司而言，CapEx其实不是问题，从谷歌Q1财报来看，营收1000亿美金出头，利润差不多600亿，毛利率比纯卖广告的Meta还高，所以烧钱有什么问题呢，烧不出回报才是问题，马化腾说以为上船了但发现船是漏的，就是这个意思； - 中国互联网除游戏外的订阅制付费上限，单产品差不多在1.3亿的水平线，爱优腾和QQ音乐在巅峰期都没能超过这个阈值，我个人不太相信AI应用可以创造例外论，但是抛开订阅不谈，被越炒越火的各种Token套餐如果真的普遍化了，搞不好还真能带来变数； - 其实模型厂商也倾向于按量计费的买卖，订阅制的商业模式就像健身房，赚的是那些开了卡但不经常来的客人的钱，如果大家都用满，在这么一个不太存在规模效应——用户越多，越容易摊薄成本——的行业，AI应用很容易成为一个失血点而非造血器，所以庄明浩看到了一个怀旧服的可能性出现； - 也就是各大运营商开始力推的Token包，这跟当年的流量包不能说是一模一样，只能说是完全一样，所以如果运营商能够成为一个分销Token的角色，像大王卡那样，用Token包去覆盖一些模型的用量，再去后端完成分账，这个故事是完全说得通的； - 不过，无论是订阅制还是卖Token，模型能力都是撬动市场的第一要素，就像GPT-Image-2出来之后所有代开会员的第三方价格全数涨价，以及「六小虎」里把编程套餐卖断货的行情，都说明生产力需求是可以无视价格敏感的； - 但我总觉得豆包的收费不会走生产力路线，豆包大模型可以有生产力市场的目标，比如配合Trae去打，豆包App却未必要这么把路走窄，它的人格化和陪伴性其实是可以在情绪价值市场做出更多可能性的，就像我看有数据显示开源模型超过半数以上的Token消耗用在了角色扮演上，这里的经济价值是被低估了的； - 高飞和庄明浩认为模型厂商还有一个创收机会，就是转移支付，借着全民AI这个热潮，去让市政单位、高校学府来买单，比如某个市的行政区，去给市民提供常态化的Token额度，或者大学对标自己和知网签年框的方式，让师生享有最基础的Token套餐，用财政预算去替大家消费AI； - 总的来看，头部的模型厂商基本不再担心会倒闭了，包括已经上市的财务数据都摊开了，一个基本事实是，如果不算预训练，毛利率都能是打正的，同时预训练的成本增加是一个线性的，而收入的增加是指数级的，所以Anthropic、OpenAI这种烧钱大户都预计能在2030年甚至2028年就实现正现金流，这个速度比亚马逊当年都要快得多； - 庄明浩说做上游投资的现在是在焦虑物理极限，什么意思呢，就是会不会说，地球上的铜不够用了⋯⋯包括要去太空建数据中心，也是因为缺算力缺成了连力大砖飞都搞不定的事情，光有钱没用啊，你得有地方花出去，全世界的工业品暴涨，核心原因就是产能跟不上，需求侧在竞价锁单； - 中美大模型的发展差异在于，美国是在追求速胜，一波钱砸下去，掉队的、认输的马上就出来了，集中度很高，「御三家」就是这么高速洗牌洗出来的，中国因为相对慢一些，同时大家对成本更谨慎，所以能有更多的玩家不下牌桌，赚钱的难度也会高一些，这是充分竞争的经济学理论； - 庄明浩举了Seedance 2.0的例子，按理来说这场仗就应该打完了，你不可能怀疑字节在视频模型身上的决心和疯狂，但实际上呢，快手的可灵、阿里的Wan和Happy Horse、MiniMax的海螺都是该怎么继续还是怎么继续，后面还跟着HiDream、Vidu、Pixverse、SkyReels一长串名字，它们甚至都能拿到融资； - 中国互联网的缠斗传统，加上大盘上涨的规律，意味着你可以不是吃到肉的那个人，跟着喝汤一样能够保存希望，而且AI行业的标的天然优于非AI行业，这种「种族优势」，决定了「投AI总比投别的强」的底层逻辑，于是纷纷续命，等对手犯错，等轮到自己，等一切可能性； - 还是用那五层蛋糕的比方来说，美国是标准的纺锤结构，稀缺性最高的英伟达在中间赚得盆满钵满，中国则更偏向于柱状结构，在产业指导的作用下，不会有哪一层特别明显的去吸整条上下游的血，所以这个蛋糕必然不会跟太平洋对面一样甜，一个人走得快，一群人走得远嘛； - 最后还有一个变数是硬件，庄明浩说，美国做硬件的Startup，拿到钱后的第一件事就是飞深圳，跟逛迪士尼乐园似的，什么梦想都能找到供应商，为什么一级市场那么喜欢投大疆、追觅、影石出来的人，就是因为他们有从0到1的经验，可以复用到AI这一波，难道文曲星和背背佳就不算应用了么，对吧； - 高飞说得很有意思，AI用的东西，都在涨价和赚钱，比如能源、光纤、芯片这些，只有人用的东西，是在通缩和亏损，那么AI应用赚钱很难就说得通了，因为这是给人用的，人类不争气啊，碳基世界完蛋了，哈哈哈哈； - 所以，虽然这话可能有政治不正确的嫌疑，但判断AI是否真正产生了价值的标准，就是企业有没有在大规模裁员......是的，AI替代人类很残酷，但这起码说明AI可以产生真实的经济效益，反倒是喊着AI改变一切，却凡事仍要人类亲力亲为，才是真的有问题。

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三星电子实现全球首个“900层 V-NAND”，1000层时代进入倒计时 三星电子已成为全球首家成功实现 900 层级 V-NAND 技术原型的公司，向“1000 层 NAND”时代又迈进一步。在与竞争对手围绕堆叠层数的竞争日益激烈之际，这一成果被认为是三星一次性取得了决定性的技术领先优势。 据半导体行业 25 日消息，三星近期通过“Cell Multi Bonding（CMB，单元多重键合）”技术，将两片 450 层单元晶圆接合为一体，成功实现了集成式 900 层级 V-NAND 系统。 NAND 闪存用于存储数据，是 AI 服务器、智能手机以及数据中心存储设备 SSD 的核心组件。它的原理类似于在公寓楼中不断向上增加楼层：堆叠层数越高，就越能在有限的芯片面积内塞入更大容量，从而存储更多数据，并最大化电力效率。因此，在需要高容量、高效率零部件的 AI 服务器和端侧 AI 市场中，NAND 被视为争夺主导权的关键技术。 在当前量产市场中，SK 海力士凭借 321 层 4D NAND 掌握最高堆叠层数。不过，三星在准备今年量产第 10 代 V-NAND（V10，400 层以上）的同时，也已在研发阶段一举跃升至 900 层级，使其在下一代 NAND 市场中占据有利位置。 对于这项研究成果，三星表示已经“验证了正常的单元工作特性”，强调这不仅仅是理论上的堆叠，而是证明了实际可运行的技术能力。 自 2013 年全球首次实现 3D V-NAND 商业化以来，三星持续推动工艺演进，以突破堆叠极限。过去，三星采用的是“一次性单堆叠”方式，即一次性钻出并堆叠微细孔洞；但随着层数不断提高，晶圆翘曲、对准误差等物理极限开始显现。 在实现 900 层器件的过程中，三星通过采用先进的上部吸盘设计，解决了最大障碍——晶圆翘曲问题。键合过程中产生的对位误差，则通过其专有的“新型 overlay 校正”技术克服。同时，新引入的位线（BL）和字线（WL）结构也带来了显著改善，在降低功耗的同时缩小了芯片面积。 从全球来看，以长江存储（YMTC）为代表的中国企业，正在 300 层级 NAND 量产门槛附近追赶韩国厂商。在政府支持和设备国产化推动下，中国企业正同时推进产能扩张和技术升级。 如果长江存储年内成功量产 300 层以上 NAND，价格竞争可能进一步加剧，并对韩国企业的盈利能力造成压力。因此，三星此次 900 层成果被高度评价为一项中长期战略举措，意在构筑技术壁垒。 一位行业人士表示：“900 层 NAND 技术并不是简单地把 300 层乘以三，而是会改变堆叠工艺范式的技术。”他还补充称：“这向全球客户传递了一个信号：三星仍然是技术领导者，同时也会在一定程度上限制中国企业的产能和价格攻势。”

去年 12 月，我在 OKX Pay 中放入了 10,000 USDG，當時最高年化收益達到 10%。經過大約半年的時間，目前賬戶中的累計收益已經超過 425 美元。 原本我以為，這已經是一個相當不錯的穩定幣收益實驗。直到最近一位朋友告訴我，他通過 OKX 的現貨槓桿借幣方式，將 USDG 的收益率放大到了約 17% 年化，而且參與金額接近 47 萬美元。 這期影片中，我會從自己的 USDG 收益記錄開始，帶大家瞭解： OKX USDG 的收益為什麼從 10% 降到 6%； 朋友如何通過現貨槓桿借幣持有大量 USDG； 4.1% 收益與 2.5% 借幣成本之間的利差如何計算； 我如何使用 1,000 美元親自測試這套操作； 這種看似穩定的利差玩法，背後有哪些脫錨、強平和收益變化風險。 這只是我個人在區塊鏈領域中的學習與實測記錄，不構成任何投資建議。涉及借幣與槓桿的操作，請務必先瞭解相關風險，再根據自己的承受能力作出判斷。 重點時間戳 00:00 朋友用 USDG 做到約 17% 年化？ 00:31 我半年前投入 10,000 USDG 的真實收益記錄 01:14 USDG 收益從每周約 20 美元降到 11 美元的原因 02:13 朋友的玩法：近 47 萬美元 USDG 與現貨槓桿 03:27 實際收益截圖：一周發放 247 美元 04:12 另一位用戶用 5 倍槓桿持有 72 萬 USDG 04:47 現貨槓桿和合約交易有什麼區別 06:22 約 17% 年化是如何計算出來的 07:51 OKX 現貨槓桿操作演示：開啓跨幣種保證金與自動借幣 10:48 用 1,000 美元實測買入 8,000 USDG 11:56 如何查看借幣利率：收益 4.1%，成本 2.5% 13:07 風險提醒：脫錨、強平、VIP 收益變化與退出方式 @okxchinese

前几天跟潘乱和老编辑吃饭，登味超标的开了一下怀旧服，把晚点LatePost在2023年写的「还原字节跳动HR体系」那篇稿子重新讨论了一遍，尤以老编辑的评价甚高——我从来没有见到他这么吹过其他媒体和作者——认为文章的非线性写法非常独特，开创了商业报道的新体裁。 我对老编辑说法的理解未必准确，但确实也能察觉到小晚整个团队在文本训练方面的优越性，并不是纯粹的基于材料的写作，有非常坚定的内在逻辑，同时具有工程化的结构和人文化的感性，可以无视时效性。 昨天更新的「AI抢人大战，批量制造这个时代的流量明星」也是相当具有代表性的例子，AI研究员如同球星那样被开价和交易早就不是新闻了，市面上的同题作文泛滥成灾，但晚点就是能用信息的再组织写出新意、立意，这很厉害。 还是总结一下这篇稿子，对我来说也是一种愉快的练笔： - 在中国，真正能靠个人技能年入过亿的群体，少之又少，以明星艺人为例，在娱乐业最鼎盛的时期，也只有十几个人能够达到这个标准，但在这波大模型热浪里，顶级研究员的身价以史无前例的速度被抬到了以亿为单位的年薪级别，而这批人的总数只有几百人，也就是说，大厂的你争我抢，总盘子其实就这么大，中国最贵的几百号人，就是在这么一个供给严重不足的环境里产生的； - 在ChatGPT发布之后的一年多时间里，因为局势尚不明朗，各家公司投入尚且谨慎，国内AI研究员的收入比较稳定，顶薪也就在百万级人民币，直到2023年底，两家公司打破了「规矩」，一个是DeepSeek开始用高于市场价的扩人，另一个是曾被视为落后半步的字节，通过饱和式投入启动追赶，以2倍薪水涨幅为起价，从月之暗面、阿里、百度、智谱等公司挖人； - 其中标志性的事件是2024年下半年阿里Qwen的核心技术负责人周畅带着竞业协议加入字节，职级从P9跳到4-2（实际上对标P11），千万级人民币的总包，而字节也很快得到了回报，周畅入伙之后，在极短时间内提高了豆包的多模态基模能力，这是抢人大战的关键驱动力，只要找到对的人，就能立竿见影的带来技术进步，事半功倍； - 很重要的是，一个靠谱的Infra专家，最多可以提高50%的算力利用率，考虑到大厂每年几百亿的算力投入，这种效率优化创造的经济收益，要远远胜过那笔薪水开支，一个正确的判断，也能决定模型在几个月内拉开巨大差距，「懂得在哪里划线」的知识价值，变得无比稀缺； - 到了2025年，DeepSeek的爆火让全行业都意识到模型质量的差距本质在于人，于是更多的公司开始加入，推动工资水平继续水涨船高，千万级薪酬包下沉到了普通研究员群体，字节甚至能给应届生开出500万年包，而DeepSeek也把内推奖金提高到了20万，猎头行情更是以月为更新周期，「三月给的价四月就不够用了」； - 但是，当其他大厂都相继启用钞能力后，强如字节也会沦为被掠夺的鱼肉，2025年下半年，腾讯开始盯着字节大模型团队挖人，用的是字节本就很熟悉的方式：工资翻倍，来不来？而且腾讯也兼具策略性，会主攻字节内部面临工资倒挂的老员工，因为位置长期不动，他们没能赶上职级膨胀的春风，于是选择投奔腾讯涨薪的为数不少； - OpenAI的姚顺雨和DeepSeek的郭达雅在前后半年的时间分别拿到过亿年薪加入腾讯和字节——这个数字同时被两家否定了——再次引发行业躁动，两人属于完全不同的样本，姚顺雨是标准的精英路线，从姚班天才到普林斯顿博士，履历辉煌，而郭达雅是完全的本土人才，没有镀金过程，但他们都以极为年轻的年龄，打破了大厂原有的年限体系和汇报关系； - 郭达雅意味着用已有成绩倒推价值也是可以成立的，因为DeepSeek的模型牛逼，所以参与制作这个模型的人同样牛逼，这个逻辑被大厂以实际行动买单了，当郭达雅决定离开DeepSeek时，阿里、腾讯、字节都在第一时间去接触了，包括老板亲自去谈，最后因为字节的投入方向和他的发展预期最吻合，成功签下入职合同； - 骨干的持续流失，给了DeepSeek相当大的压力，梁文锋选择启动融资，给员工手里的期权一个定价机会，对内安抚军心，为了留人，字节设计了豆包虚拟股，以及阳光普照的每人每月最低9万元额外津贴，反倒是已经上市的智谱和MiniMax，因为期权暴涨加上解禁期，不必太操心员工的稳定性； - 横向来看，最近一年里，字节和腾讯的饥渴度是最高的，字节愿意因人设岗，从张一鸣到HR，全都奉行「笼络最聪明的头脑」这一原则，腾讯因为自身的进度原因，被迫成为市场上后出价的那个人，虽然要当冤大头，但对于家大业大的鹅厂储备来说，问题也不大，先去拿字节的offer、再用字节的offer去敲腾讯的门要更多的钱，成了一些研究员的财富密码，有猎头说得很透彻，大厂不怕花钱，是为了把对手能用的人，提前从市面上清掉； - 阿里就比较保守了，Qwen以团队氛围优秀著称，90%的员工都是阿里自己培养的校招生，工作自由度很高，但阿里严格的职级体系，还是对Qwen参与人才争夺制造了障碍，2025年下半年，林俊旸曾让Qwen的研究员主动出去面试，以求得涨薪的机会，避免人才外流，可见有多无奈； - 当给够钱已经不具备稀缺性之后，大厂争取研究员的技巧也开始转向软实力，比如扎克伯格会把Meta想挖的人请到自家别墅吃饭，用「真诚」作为必杀技，张一鸣也会亲自去和自己看上的论文作者见面谈话，Anthropic之所以成为研究员离职率最低的AI公司，是因为它被公认为文化建设独树一帜，老板本身就是一种信仰； - 研究员之间的竞争必然激烈，以前抬高身价的方式是发论文，后来各家公司发现只要发完论文就会让作者接到的猎头电话直线上升，又不太乐意让研究员「抛头露面」了，但是上有政策、下有对策，研究员们也很灵活，不让发论文，那就去上播客、发推特、做小红书，总之就是加强主动「营业」，持续的获取个人流量，确保在需要的时刻能被看见； - 为了对得起高薪待遇，同时防止掉队，这几百个顶级研究员普遍睡眠不足、高压工作，即便没有KPI和OKR，他们也会自己驱动自己，就像从小到大的做题路径，这是天才避免泯然众人的唯一出路，「这个行业最终会变成，前5%的人拿着从前10倍的工资，干着100个人的活。」

长鑫存储的材料与耗材供应链全景 昨天讲了长鑫的设备供应链，今天讲另一半的材料和耗材。这一块的国产化进度比设备端要快一截，但内部分化也更剧烈。长鑫2024年LPDDR系列占主营收入82.74%，材料消耗结构跟Mobile和AI需求节奏强相关。招股书披露2024年六大类原材料采购合计约114.7亿元（主要原材料采购金额121.9亿元），2025年上半年61.45亿元。六大品类结构是化学品37.29%、备件及其他约34.69%、光阻剂12.16%、硅片8.55%、气体5.10%、靶材2.21%。化学品从2022年的27.49%一路升到37.29%，已经超过备件成为第一大头，既来自DDR5迭代后湿法和ALD消耗量放大，也来自产能建设期备件采购前置完成后的镜像效应。按2026年Q1的业绩以及历史数据推测，全年材料采购规模冲到270亿以上是大概率。 一个品类一个品类看。 化学品占了近38%，是国产替代弹性最大的一格。湿电子化学品方面，晶瑞电材向长鑫供应高纯双氧水、硫酸、氨水、异丙醇、盐酸、硝酸、NMP等全品类，年出货量数千吨，核心产品已全面实现国产替代（晶瑞同时也是国内i线光刻胶龙头，见光阻剂段）。格林达是国内半导体显影液隐形冠军，国内唯一实现SEMI G5级TMAH显影液量产，已供应长鑫。江化微是国内湿电子化学品龙头，江阴本部产能9万吨/年，三大基地全部建成后总产能将超30万吨。CMP抛光液方面安集科技是绝对龙头，2024年抛光液营收15.5亿元，国内市占率约70%、全球约10-11%。CMP抛光垫方面鼎龙股份国内市占率超70%，在长江存储供应链中占主导地位，与长存共建联合实验室开展抛光垫底层技术攻关，CMP抛光垫2025年收入10.91亿元同比增长52.34%。ALD/CVD前驱体方面，雅克科技是国产龙头，已进合肥长鑫和长江存储。据产业链消息，安德科铭也值得关注，长鑫科技全资持股的长鑫芯聚2025年10月入股了这家公司，同时它本身就是长鑫的重要材料供应商，2024年自研High-K前驱体批量供货，2025年铜陵基地营收2.39亿元，形成210吨/年高纯前驱体产能，7款产品转量产。产业资本反向绑定材料厂的玩法在前道材料里很罕见，意味着高k前驱体已经被长鑫定性为战略环节亲自拉国产替代。化学品单价指数从2022年的100跌到2025上半年的77.90，过去三年累计跌22%。景气回升直接传导的是采购量而非单价，单价反弹要看上游化工大宗品走势，但量价叠加后化学品这一格的总采购额弹性最大。 备件及其他占近35%，是设备零部件耗材，包括反应腔体、石英件、密封圈、靶材辅件、传输部件等。单价跟着半导体大宗品价格剧烈波动，2024年单价指数升到156.53涨了56%，2025上半年骤降到97.29已经低于2022年水平。国产标的集中在石英件和密封件，菲利华是石英玻璃龙头，半导体级石英玻璃已用于多家头部晶圆厂。新莱应材在密封件和洁净管路国产替代上走得比较深。备件供应商集中度最高，2024年前五大供应商里有三家是备件供应商，合计占比超过19%。 光阻剂占12.16%，是材料端分层最严重的一格。i线光刻胶用于非关键层，晶瑞电材多年国内市占率第一，已批量供货长鑫，国产化率约10%。KrF已经跑通，晶瑞电材批量供合肥长鑫和中芯国际，彤程新材旗下科华微电子是国内唯一为本土8寸和12寸晶圆厂批量供应KrF的企业，上海新阳的KrF也实现批量销售。ArF还在爬坡，南大光电现有ArF光刻胶产能50吨/年，28纳米ArF已小批量供货（2025年销售额突破2千万元），14纳米浸没式良率达99.7%。市场流传的宁波500吨/年扩产项目公司称未实施，需谨慎对待。彤程新材的ArF/ArFi已开始批量供货。鼎龙股份的浸没式ArF获得了客户订单。上海新阳的ArF浸没式光刻胶也已取得销售订单。ArF国产化率从接近零开始破冰，已有少量供货，但离摆脱日本依赖还远。2025年日本对华光刻胶供应配额削减10-15%，年底部分日企暂停供货，倒逼效应明显。光刻胶的天花板跟光刻机一样硬，没有先进光刻机进入国内，先进光刻胶就没有真实的量产验证机会。国产ArF再好，也只能在长鑫这种被限制在DUV阶段的产线上跑。EUV光刻胶目前为零，上海新阳在开发但离量产很远。 硅片占比8.55%，是六大类里2025年下半年加仓最明显的一项。2025上半年占比一度跌到6.27%，全年回升到8.55%，反映下半年长鑫主动加大硅片备货，对应DRAM价格快速上涨之后产能爬坡和战略备库存的双重逻辑。国内主供是沪硅产业，2025年300mm硅片销量641.63万片，存储是其主要应用领域之一。立昂微12英寸硅片覆盖14纳米以上节点存储电路，进入部分存储客户供应链。海外端长鑫还在依赖信越、SUMCO、环球晶圆、Siltronic。对比长江存储已经大幅减少SUMCO采购转向国产，长鑫硅片国产化方向是定的，但完整切换还需要两到三年。 气体这一格要单独看。招股书披露的"气体"采购占5.10%，但有明确注释"气体不含大宗气体耗用"。也就是说5.10%只是工艺特气和电子特气，氮氢氧氩等大宗气体走的是另一条单独的供应通道。这条通道的国产化反而走得最彻底。广钢气体是长鑫最大的电子大宗气体供应商，双方签了15年长期供气协议，覆盖合肥和北京两座基地，2025上半年广钢在长鑫的采购占比40%到45%。15年长协在半导体材料端非常罕见，本身就是国产化已经走通的强信号。工艺特气这边，华特气体的光刻气国内市占率60%，全球四家通过ASML和Gigaphoton双重认证的企业之一。中船特气是国内电子特气第一、全球第九，2002年就突破了三氟化氮的国外垄断。金宏气体补充中端品类。气体单价指数从100跌到62.29，跌幅38%。单价跟上游工业气体成本走，但采购量跟着长鑫投片量走，量的弹性确定性最高。 靶材只占2.21%，但国产替代故事最完整。江丰电子覆盖铝、钛、钽、铜、钨全系列，钽/钛/铝靶已实现5纳米节点量产，部分产品进入3纳米工艺验证。有研新材旗下有研亿金是央企背景的第二供应商，稀土靶材全球市占超85%。这个环节国产化率已经在60%以上，对长鑫扩产的弹性主要体现在订单放量而不是国产突破。 掩模版是跟ArF光刻胶并列的另一个薄弱点。先进节点一套掩模版成本数百万美元，长鑫用的高端掩模版大概率仍由美国Photronics和日本Toppan、DNP供应，国产化率极低。 封测基本实现国产化。深科技旗下沛顿科技是长鑫最大的委外封测供应商，承接其超50%的封测需求，处理17纳米及以下先进制程。长电科技提供DRAM模组封装，通富微电配合开发HBM芯片样品。盛合晶微、华天科技也有布局。 HBM封装材料是新增量。招股书披露的原材料结构主要对应前道晶圆制造，HBM后段封装材料是2026到2027年才放量的新故事，对应长鑫上海HBM后段封装厂2026年底投产。华海诚科的颗粒状环氧塑封料（GMC）已通过客户验证处于送样阶段，芯片级底填胶已完成验证正在量产准备。联瑞新材配套供应HBM封装用GMC所需的球硅和Low α球铝。弹性最大但兑现要等长鑫上海后段厂投产。 招股书提及4F²等新型工艺架构是未来方向，业内公认对应VCAT垂直沟道访问晶体管路径。这意味着2027年以后的G6、G7工艺会带来新的材料需求，垂直沟道和堆叠结构对ALD前驱体、高深宽比刻蚀气体的依赖会进一步加深，雅克科技、安德科铭、华特气体这类公司的长期成长性会被进一步打开。 整体看材料端国产化进度领先设备端一个身位，但各品类差异很大。电子大宗气体（广钢主导超50%）、CMP抛光垫（鼎龙国内超70%）、靶材（江丰国内12寸超70%）已在50%以上。湿电子化学品和工艺特气在30-50%区间。前驱体尤其高k仍在20-30%。光刻胶和掩模版的国产化跟着光刻机天花板走，要等上游设备突破。HBM封装材料是2026到2027年才开始放量的新增量。基本面上可以满足量产需求，但顶层精细化学品和光刻胶仍依赖进口。 设备一次性资本开支属性强，材料是经常性采购。长鑫Q1单季营收508亿，2026年H1指引1100到1200亿，材料采购盘子冲到2026年270亿以上是大概率。这部分订单不需要等扩产完成，每多开一片晶圆就立刻转化成材料厂的收入。对广钢气体、安集科技、鼎龙股份、雅克科技、华特气体、江丰电子、格林达、晶瑞电材、沪硅产业这一批公司，长鑫扩产的传导比设备厂商更快，也更持续。