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50 Tbps per Starship is massive. Global international bandwidth is ~2,260 Tbps total. One flight adds over 2% of all cross-border capacity. It unlocks fiber-like speeds nearly everywhere, supports millions of concurrent high-res streams or AI transfers, and creates a resilient space mesh that reduces reliance on undersea cables while enabling high-bandwidth links for lunar and deep-space missions.

Anthropic IPO正式定价70-78美元，发行8.25亿股，目标市值约1万亿 七巨头260亿PIPE同价锁单，盘前参考价约100美元，对应理论价差25%-43%，一级市场修复空间明确 #Bitget# IPO Prime已开放申购，个人额度2.5万U，承销费仅5%。11月18日开盘日即可直接拿到与美股ANT同价的rANT，未获配资金自动生息（15天最高10% APR，每小时派息，随时可赎） 今年88家IPO首日仍有正收益，Anthropic作为头部大模型核心资产，机构配置需求强。半导体回调+AI重定价背景下，一级申购提供更确定的成本锚点 新用户额外奖励（资金留存至IPO结束后30天） 注册+首充≥1000U并申购；送价值20U Anthropic股票 C2C入金额外再送5U 首充≥30000U并申购：送价值100U股票 （前两档不可叠加，C2C奖励可叠加） 参与链接： 活动详情：

Cerebras 三季报调整后多半又超，可前两次超了，第二天都跌了一成以上🤣 8 月 12 号 Cerebras 出二季报那天，股价白天先涨了 11.6%，收在 262.06。盘后数字出来，调整后的主营收入 2.1 亿美元，比它自己给的指引多了 8%。调整后的经营亏损率是 16%，它自己给的是 30% 到 32%。第二天股价跌了 11.85%，第三天又跌了 5.21%。到昨天，它收在 101.08，比那天低了六成多。 6 月那次是上市后的第一份财报。调整后每股亏 4 美分，华尔街估的是亏 1 毛 4，也超了，第二天照样跌了 19.61%。 这两次跌，原因不太一样。6 月那次，市场盯的是毛利率，它把二季度的毛利率指引给到 36% 到 38%，一季度还有 47% 左右。8 月那次，我觉得一半要怪标题。华尔街的一致预期按调整后的主营收入算，新闻稿上并排还有一个 GAAP 营收，要先扣掉认股权证资产的摊销。快讯标题抓的就是 GAAP 那个，写成营收 1.801 亿、预期 1.94 亿，看着就像不及预期。 这季这笔摊销还在，我估有 5,000 万，美东今天盘后的标题多半又是营收不及预期，门槛这次也更高。华尔街一致预期调整后每股亏 1 毛 3，Earnings Whispers 的耳语数只亏 3 分。大家已经在等它大超了。股价也提前动了，从 11 月 5 号的 81.71 到昨天的 101.08，四个交易日涨了 23.7%。 四季度指引才是我最在意的。按三季度落在它自己的指引里算，全年主营收入 8.8 亿到 8.9 亿，倒推四季度得有 2.65 亿到 2.73 亿。这比三季度的指引要多两成以上。按第三方整理的 8 月电话会稿，CFO 说三季度是调整后毛利率的谷底，四季度会明显改善。北京时间明早 5 点前后数字出来。四季度营收指引要是过了 2.73 亿，调整后毛利率指引也到了 45%，前两次那种第二天大跌，这次就不一定了。 期权押的到周五涨跌，ApexVol 给的是 10.5%，拿周五到期的跨式粗算是 13.7%。欧易 CBRS 永续上没什么人，持仓才 260 万美元，多空账户比 1.64，资金费率是 0，两边都不挤。 超预期那个盘子，线是 GAAP 每股亏 1 毛 4。可这个数跟华尔街调整后的一致预期是一档的，几家估的在亏 1 毛 3 到 1 毛 4 之间。公布出来的 GAAP 要把上市以后摊的股权激励算进去，二季度连上市补记一共 3.77 亿，这季我估还有一亿多。这么算下来，GAAP 每股在亏 8 毛上下，离这条线很远。 第二天涨不涨，我没把握。前两次的样子摆在那，可股价比 8 月出数那天已经跌了六成多，锁定期 11 月 9 号也全部到期了。 等看完四季度指引和盘后，到时候详细的在我欧易星球跟进。

一分钟看完今日AI大事｜Anthropic冲刺1.4万亿美元IPO，英伟达评估黄仁勋去留 今日AI重点：OpenAI盈利压力、Anthropic上市、英伟达治理风险。 1️⃣ OpenAI营收破百亿，亏损仍扩大 Q3营收增长约50%至100亿美元，但经营亏损扩大至109亿美元，算力与人才成本持续压利润。 2️⃣ Anthropic启动IPO路演 拟以70—78美元发行8.25亿股，IPO最高募资644亿美元；叠加260亿美元私募，融资规模最高约904亿美元，估值上看1.4万亿美元。 3️⃣ 英伟达董事会评估黄仁勋去留 董事会召开会议讨论是否罢免CEO黄仁勋，消息公布后股价盘后跌超8%，公司同时面临继任与治理风险。 #AI行业快讯# #OpenAI# #Anthropic# #Claude# #NVIDIA# #黄仁勋# #AI算力# #IPO#

《小莉帮忙》暗访家电维修，记者故意设了两个小毛病：电池没电、自闭阀没开，然后叫了几位师傅上门。 结果只有两位说了实话～🤡 啄木鸟的师傅趁记者离开偷偷换了节电池，回头报总成故障，收260元；天鹅到家的把阀门没开谎报成总成坏了，收244元；58到家的说脉冲坏了，收160元～👹 说实话的两位：一个随手拨开阀门，直说花得冤枉，灶没问题；一个一看就是电池没电，只收30元上门费～🤴🏼 去年315晚会才曝光过啄木鸟小病大修，今年换个平台照样来，人心坏了，谁特么曝光也🐔8️⃣不管用了～😡

为什么 $ZEC 和 $NEAR 会成为本轮周期的最大赢家？无限买盘究竟来自哪里？ Bankless 联合创始人 David Hoffman 再次重申了他的核心调仓逻辑。他于今年 5 月 21 日宣布清仓 ETH，此后买入 VVV、NEAR、ZEC、HYPE、LIT，并披露部分入场价：「NEAR 约为 1.40 美元、HYPE 约为 45 美元、ZEC 约为 560 美元、LIT 约为 1.35 美元。」结果大家也都看到了，全部起飞，ZEC 、VVV、HYPE、LIT 都是历史新高，NEAR 也极度强势。 他成功的换仓验证了自己的逻辑，现在他把逻辑又强调了一遍，为什么要换这些币。 1️⃣ ZEC 的无限买盘：来自 BTC 极端主义者的“秘密叛逃” * 市场疑惑：ZEC 凭什么能从 2 亿美元市值飙升至 260 亿美元？ * 真相：2026 年的 ZEC 就是 2021 年的 ETH。 * 买盘来源：1.7 万亿美元的 BTC 财富。 * 比特币极端主义者的谢林点（Schelling Point）极度坚固，明面上“只有 BTC，别无他物”。但在私下，他们也是人，无法免疫贪婪与避险本能。正如 2021 年 Su Zhu 提到的“比特币人偷偷跑冷钱包买 ETH”一样，今天大量比特币人开始将 ZEC 作为隐私与量子威胁的对冲。 * 数学逻辑：1.7 万亿的庞然大物，只需要 1% 的 BTC 财富为了“以防万一”换仓买入 ZEC，对一个中型市值资产来说就是近乎无限的溢价拉升。驱动 ZEC 的不是美元，是 BTC 的财富本身。 2️⃣ NEAR 的逻辑：赢得“智能合约换仓”奖杯 * 同样的故事正在 NEAR 身上发生。NEAR 赢下了 2026 年的“智能合约换仓”奖杯。 * 买盘来源：对传统蓝筹（ETH/SOL）脱节的技术债感到厌倦的资金。 * 随着 ETH/SOL 等老牌蓝筹技术债堆积、回报率边际递减，市场不再愿意为旧叙事买单。NEAR 凭借新一代技术架构吸引了这部分散落但极其庞大的智能合约流转资金。 3️⃣ 行业暗面：“蓝筹诅咒”与价值捕获的断层 * 老大老二涨不动了：BTC 尚未完全演变成黄金替代品，ETH 也缺乏支撑 10 倍重估的新叙事。 * 价值被 Web2 捕获：Hyperliquid、Venice、Morpho 等创新不断涌现，但如果加密总市值无法突破 10 万亿，这些新秀创造的价值，很大程度上不会回馈给 BTC/ETH，反而会被 Robinhood、Coinbase、Apollo 等传统券商和机构捕获。 山寨爆发的本质是谢林点的转移。只要你能说服 1.7 万亿 BTC 资产里的极小一部分“买一点以防万一”，就能缔造下一个千亿神话。

列治文市选已经结束，因为选举团队和助选团的确定已经将结果写好了，其他都是战术上小插曲， 不会影响最终结果。以下是原因： 很多人看列治文市选，都会有一个直觉： 华人占列治文人口一半以上，为什么从2018年以来，华人候选人在市长、市议员选举里还是屡屡失败？ 真正的问题，其实不是“华人够不够多”，而是： 人口多数，从来不等于选举多数。 更重要的是，很多候选人把“华人社群里的声量”，误当成了“全市选票”。 2018年，列治文华人人口已经约占53%。 但市长选举中： Malcolm Brodie：30,452票 Hong Guo：2,940票 Lawrence Chen：1,260票 Cliff Wei：594票 即使把三名主要华人背景候选人的票全部加起来，也只有4,794票，大约只占市长有效票的10%。 所以2018年的失败，根本不能简单解释成： “华人候选人太多，把华人票分掉了。” 因为数据告诉我们： 根本不存在一个自动属于华人候选人的“53%华人票仓”。 真正需要理解的是列治文的选举制度。 Richmond City Council一共有8个席位，而且是全市at-large选举。 2018年第8名当选线是13,212票。 当年总共有48,412张选票。 也就是说，一个候选人想进Council，必须让大约： 27.3%的实际投票者勾选自己。 到了2022年： 第8名Kash Heed：10,563票 总选票：35,093 门槛变成： 30.1%。 所以Richmond市议员真正的竞争，不是： “我在某个华人圈里有多少忠实支持者？” 而是： “全市至少30%的实际投票者，愿不愿意把我放进自己的8个选择之一？” 这完全是两种不同的竞选逻辑。 这也是为什么Chak Au是一个非常重要的反例。 2018年： Chak Au：18,026票 相当于37.2%的所有投票者勾选了他。 2022年： Chak Au：16,515票 相当于47.1%的投票者勾选了他。 而且2022年他直接成为全市Council票王。 如果“非华裔不投华裔”真的是主要规律，那么Chak Au的数据根本无法解释。 他的成功说明： 一个华裔候选人完全可以获得大量跨族裔选票。 关键在于，他没有把自己塑造成： “代表华人的候选人。” 而是： “一个长期服务Richmond、同时也是华裔的候选人。” 两者看起来只差一句话，选举结果可能差一万票。 Chak Au的真正优势，其实在竞选开始之前就已经形成。 他从1999年起担任Richmond School Trustee，之后进入City Council。 所以到了2018年，他已经拥有接近20年的公共服务记录。 对很多普通选民来说，他不需要再回答： “这个人是谁？” 选民只需要回答： “我要不要再次把这个熟悉的名字勾上？” 而一个新人则必须连续跨过三道门槛： 你是谁？ 我为什么相信你？ 为什么我要在最多8个人里面专门留一个位置给你？ 这就是地方选举里现任和长期公共品牌的巨大优势。 再看2018年的Hong Guo。 她当时提出的一些政策，本身并不是什么“华人政策”。 包括： 政府问责、Massey Tunnel、警务模式、住房审批。 这些其实都是全市议题。 但问题在于： 竞选中的signal，往往比政策文件更重要。 她的启动活动高度普通话化，支持网络集中在华人社团、微信群和中文传播渠道。 后来又出现了“只投华人候选人”的微信群名单争议。 结果就是，一个原本可以包装成： “挑战长期市长、推动政府问责的Richmond候选人” 很容易被外界重新定义成： “Chinese candidate for Chinese voters。” 这就是竞选定位中最危险的事情。 不是因为华人身份本身有问题。 而是因为： 当一个候选人被某个族裔强烈所有化以后，他的crossover ceiling会迅速下降。 Richmond的Council制度尤其奖励一种东西： breadth，而不是intensity。 举个简单例子。 候选人A： 在一个社群里非常受欢迎，8,000人坚定支持。 但其他群体只给他1,000票。 总票：9,000。 落选。 候选人B： 没有任何群体特别狂热。 但华人选民给8,000票，其他选民再给6,000票。 总票：14,000。 当选。 所以Council竞选真正需要的不是： “让10%的人特别爱我。” 而是： “让30%以上的人觉得我可以。” 这也是Chak Au最厉害的地方。 他不一定是每个人的第一选择。 但对大量选民来说： “Chak也可以，勾上吧。” 这就是at-large选举最值钱的政治资产： 低拒绝率。 再看Derek Dang，会更加清楚。 2018： Derek Dang：13,115票 距离第8名只差： 97票。 2022： 10,306票 距离第8名只差： 257票。 所以他的失败，和Hong Guo完全不是同一种失败。 Hong Guo的问题是： 没有建立真正的citywide coalition。 Derek Dang的问题则是： 已经做到接近30%的全市接受度，但差最后几百票。 这说明所谓“华人候选人失败”，实际上至少有三种完全不同的类型： 第一种： 只有华人社群声量，没有全市票。 第二种： 有一定全市知名度，但停在15%—20%。 第三种： 已经接近30%，只差临门一脚。 而Chak Au则是第四种： 真正完成了从华人候选人到Richmond候选人的转换。 还有一个很容易被忽略的数据。 Richmond Council虽然最多可以选8个人，但选民实际上并不会全部填满。 2018年，平均每张Council ballot大约只选6.15个人。 2022年，也只有大约6.16个人。 这意味着： 真正的竞争甚至不是8个位置，而是选民脑海里愿意记住的大约6个名字。 所以地方选举里，name recognition极其重要。 当一个普通选民站在选票前： Brodie、Chak Au、Carol Day、Alexa Loo、Bill McNulty…… 这些熟悉名字很快就会占掉大部分位置。 一个只在微信群、社团、中文活动里很有名的新候选人，很可能根本进不了这个“六人心智名单”。 这就是为什么很多竞选看起来很热闹： 微信群很多人 社团很多人 活动很多人 中文媒体很多曝光 最后却只有5,000、6,000、7,000票。 因为这些KPI衡量的是： community engagement 但选举真正需要的是： citywide ballot inclusion rate。 两者不是一回事。 所以，从2018年以来列治文华人候选人的竞选经验里，最重要的教训其实只有一个： 华人候选人真正缺少的，从来不是“华人支持”。 真正稀缺的是： 在保留华人支持的同时，让其他选民也愿意把名字勾上。 华人社群可以是你的起点。 但如果它同时变成你的终点，你的得票天花板就会非常低。 Chak Au证明了： 华人身份完全可以和全市品牌共存。 Hong Guo则证明了另一个方向： 社群内的巨大声量，并不会自动转化成全市选票。 Richmond的at-large制度最终奖励的，不是谁的基本盘最激动。 而是谁能做到： 最少的人强烈反对，最多的人愿意顺手把你勾上。 这可能才是过去几届Richmond华人候选人之间，真正拉开几千甚至一万票差距的核心原因。

graph engineer vs loop engineer : 不是替代，是嵌套。Loop 是最小的 Graph（单节点自环）；Graph 里每个干活的节点内部仍在跑自己的 Loop。"Loop Engineering is dead" 是 Hame‍l Husain 的反讽炒作。完整递进链：Prompt → Context → Harness → Loop → Graph，每层向外包一层。 多 Agent 不是必然更好。《Nature Machine Intelligence》2026 年研究（260 种配置）：可拆分的金融任务多 Agent 最高 +80.8%；强顺序依赖任务最高 −70%；SWE-bench Verified 上四类多 Agent 架构全部 −1.3%~−12.8%。决定变量是任务可拆分性，不是复杂度。 选型规则（社区共识版）：一个 Agent + 工具 = Loop；多个 Agent + 交接 = Graph。当你在 Loop 里硬塞并行、独立评审、人工审批门时，就是该升级到 Graph 的信号。