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【5Kフォロワー&企画開催】 #AI人外大集合5th# おはようございます 遂に5Kフォロワー達成、1万への折り返し地点ですね 皆様のおかげです、本当にありがとうございます そしてこれからも、どうぞよろしくお願いします 引き続き企画のお知らせです ルール #AI人外大集合5th# 　のタグをつけてください ・人外設定なら何でもあり ・外見の人外度合い、性別一切不問 ・オリジナル主体の企画ですが、今回は二次創作もありでいきます 期間:今から5月6日(水曜日)まで (7日朝までロスタイム) 皆様の投稿お待ちしております 補足 ・当アカウントのキャラクター再現もOK ・吸血鬼等の人間と見た目が大差なくてもOK ・いつものウチの子に動物耳とかでもOK ・モンスター系もOK ・1-2枚/日ぐらいで ・センシティブな投稿はいいねのみでお願いします ・基本いいね＋リポスト ・リプライは出来るだけ頑張る ・人数によっては規制回避でゆっくり反応します #AIイラスト# ……最近の流れからして、踊り子衣装じゃないのかって？ いや作ったけど、お祝いポストが検索除外食らったら洒落にならないので正気に戻りました

Seedance 2.0 这几天是真的火，X 上到处都是它生成的视频，又一次让海外 AI 圈羡慕国内 AI 圈。 影视飓风的 Tim 昨晚发了测试视频，对技术本身评价很高：分镜设计、运镜、音画匹配都是质的飞跃。 那条视频我也看了，其中他提到一个问题：上传自己照片做参考图时，生成视频的声音和他本人很像，而他从未提供过任何声音样本。 这倒不奇怪，影视飓风在全网有大量高清视频，肯定已经被用作训练数据。 之前谷歌 Veo 3 推出时，人们发现生成的视频也很像一些知名创作者的作品；OpenAI 最早推出 Sora 时，外媒也测试到它能高度模仿经典电影片段。用公开数据训练是国内外大模型的共同做法，Tim 作为明星级公众人物，素材进入公开数据集并不意外。 这种担忧挺合理的，但这趋势我们挡不住，现在已经没有人能阻挡 AI 的加速了。 最早音色克隆技术出来的时候，大厂掌握了技术但不敢放开，反倒是小团队先做出来发布了，慢慢大家也就跟进接受了。 这几天大火的 ClawdBot/OpenClaw 也是同样的路径，各种隐私安全问题被讨论，但因为是个人小团队项目，大家宽容度明显更高，等大厂后续下场反而更容易被接受。 这种事大厂反而能让人放心一点，大厂有能力也有动力去做合规限制，小作坊下料才是真的猛。 事实上即梦已经限制了真人人脸生成视频，大厂在技术狂奔时还是会守住一些底线。 结果倒是很多人在那哀叹，限制了真人人脸生成视频，少了一些可以测试的例子，很多视频都成了绝版。 与其焦虑不如多想想怎么在技术创新与数据合规之间找到平衡。 像 Sora 2 的分身（Chapter）功能就是一个不错的尝试方向，让你既能享受技术带来的乐趣，又减少一些隐私上的担忧。比如我给孩子制作了分身，我只会给家人分享，不会让别人用。 好消息是，人们对 AI 生成的音频视频正在建立起更多辨别力和免疫力，这本身也是一种自然的适应过程。我也经常跟家人朋友科普让他们小心 AI 视频。 我自己有个小技巧是先看视频时长是不是 10 秒 15 秒这种整数，不过这招已经快像看 AI 图片人物有没有六根手指一样不灵了。 你们都用什么技巧分辨 AI 生成的图片或者视频呢？

极客公园做了一次相当完整的测试，把主流大模型全都牵了出来去做高考全科试卷，用的还是新课标I卷，这比简单写篇命题作文的参考性要高得多。   先说结果吧，大模型做文科题几乎就是在打表演赛。这应该不意外，「政史地」的拿分点主要在于信息储备，正是AI比较擅长的地方。   以河南省的本科录取线为标准，总共有4个大模型冲进了文科1本线。一句话，靠记忆驱动的科目，大模型战无不胜。这方面，国产大模型几乎达到GPT水准。   但转头去看「理化生」，就成了车祸现场。没有一家能够摸到511的1本线，一半以上的大模型连400分都考不到，不知道该不该安排明年回去复读。不过在理科测试的集体摆烂里，还是能看到一些好消息的。   从竞争角度看，以前外界普遍认为GPT不可战胜。原因无非是从先发优势、算力、芯片角度展开，现在来看，GPT没有出现断层式的领先，第一梯队的国产大模型都是有一战之力的，以后的追赶速度应该不会太慢。   而且，中、外大模型的「长板」很接近，「短板」也大差不差。很多科目里，国产大模型的表现超过了GPT-4o。其中还有起步相对较晚的字节豆包，语文分数比GPT-4o还高，历史和化学两科更是拿到「全校」第一。可见硬件之外，高质量的微调和监督学习或许也是一种行之有效的加速度。   一次小试牛刀当然不值得沾沾自喜了，但还是让我们看到了弯道超车的可能性。   我更希望这场测试可以把大模型造神运动拉回正轨。与其去指望大模型全知全能，不如让它成为一项实打实的新质生产力。让祖冲之这样的天才，不需要去消耗大量心血人肉计算「圆周率」，而把才华投向更有价值的议题。毕竟人类强大的推理能力放着不用，完全是一种资源浪费。   很有意思的是，因为很多题目涉及到读图，而各家大模型的识图准确度又参差不齐，所以经常会在没搞明白问题的情况下「连蒙带猜」，这反而对大模型的逻辑推理能力有了额外的考验。   前段时间看李飞飞说AI的技术瓶颈还是在于缺少感知力，比如饥饿是一种怎样的感受，失去生命又如何会让人恐惧，为什么不能直视刺眼的阳光，等等，AI或许可以解释，但它实际上并不理解。   把大模型们当成做题家赶进考场，场面固然稍微细想就很喜感，它们也不可能身临其境的复刻考生们真实背负的那些紧张或兴奋，但这一步的跨越已经足够惊人，甚至可以说是栩栩如生，让机器来考进1本、2本线，这在以前是根本想不到的事情。   我也很建议极客公园立下一年之约，明年今日再来考一次，看看到时候会不会有大模型可以考进清北，如果有，又会是哪一家或者哪几家？   你们也可以预测一下，明年我来翻牌子。

想和大伙聊聊，在 AI 时代我是如何深入学习一个技术领域的。 之前没有 AI 之前更多是看书、翻这个领域有名的国内外人的所有博客，然后摘抄记录到笔记本，这种速度挺慢，但是很有学习的乐趣，比如当时学习 WebGL 就是这种感觉，可能学懂一个东西差不多要半年空闲时间，慢但快乐。 现在有了 AI 之后，其实我很讨厌网上那种3分钟教你看完百年孤独，也讨厌一切短剧和倍速看电视剧的方式，更多还是挑好的看，吃好一点。 不过最近写你不知道的 Claude Code 和 Agent 系列，除了自己懂的部分外，其实还有大量不太清楚的领域，好在之前收藏了不少文章，刚好借助这一块清库存，全部搞懂输出出去，一直认为，很多时候，不在于看了多少东西，听了多少东西，输入了多少东西，其实用处不大，更加看重你输出了多少东西，这个才是你自己的。 然后我上上周启动了一个深坑挑战自己，研究大模型的训练流程，确保非专业的人也听得懂，探索了2周，刚好这个经验可以分享给大伙，当然成文也差不多好了，最近会发出。 我会把这个学习过程当做写代码一样的组织，第一步收集高质量的资料，比如与之相关的近几年的精品论文，各大模型厂商发布的关键模型的博客，X上模型负责人发表的一些文章，以及斯坦福等高校的近两年关于这一块的课程学习，还有经典的手搓一个大模型的代码仓库等等，这些都是我的一个资料来源过程，我会借助工具自动化全部下载、转md、清洗，梳理，弄好结构化分门别类到我这次研究的仓库。 然后对于自己看得懂的内容就全部看一遍，把不好的删掉，好的留下，对于看不懂的内容，直接借助 Claude 帮我的理解，更复杂一点的直接翻译成中文去阅读，对于代码本地可以跑的就跑起来，不能跑的那种就去看结构，总之会有一个大概的认识和知晓技术原理，这个阶段可以去掉原有一半可能没有用的内容。 到了这个阶段，其实你对这个领域有一个大概的认知了，就可以给这篇文章开始写一个大纲，以及大纲应该结合的来源内容，这里均可以用markdown很多表达，你要讲什么，或者说你想讲什么更想让读者知道，一定一定，文章是写给你给给看的人看的，需要知晓对方的认知水平，和汇报其实差不多。 然后接下来就是苦力活加之前内容的复习过程，和大学时候考试前复习很像，把每一章的内容填充完整，这样下来，你会得到一篇非常长而且有点啰嗦的文章。 这个时候AI就可以帮太忙，你可以让他帮你不改变你原有的内容意思你的语气的情况下，帮我去掉无用的啰嗦内容，以及连贯不到位的内容，或者是这一块缺少的内容，还需要补充什么知识的地方，借助AI继续去完善补充，这里又可以学到很多原来遗漏的东西。 最后整理好以后，可以继续自己读一遍，而非让AI读一遍，这里AI只是工具，千万不要把你的脑袋被AI代替了，这就没有啥意思来，自己读的过程中可以对文章继续修改调优，这里和写代码又非常像了，自测那种感觉，修复问题修问题，最后读了2遍以后，基本感觉完美了，然后就可以发出来给大伙看看。 有小伙伴肯定是担心自己写的东西没有人看，就不太喜欢发出来，或者说就不写了，其实只要你的内容有意义，自然就有读者，而非是你偷懒的理由。 花10min写完这个碎碎念，结束，欢迎交流你是如何学习一个新领域的，下面视频就是我后面要发的那篇你不知道的大模型训练文章的学习仓库，挺有意思，就录了一个视频给大伙看看我的工业化学习方式。

台北旅行圆满结束，惯例讲讲这次看到的信息差。 这次旅行有几个Highlight： - 见到了黄仁勋爸爸，喝了Jensen给的台湾啤酒 - 约出来很多很久没见/第一次线下见的朋友 @SaBiBro666 @94cho94134 @0xMalingshu @yoaka__ - 感谢大家带我见了超多人 - 参访了六间Web2公司，并且跑了好多会。 - 之前在泰国grab上坐摩托跑会本来被疯狂司机搞出心理阴影了，后面跟着周周老师的摩托跑了一天会之后痊愈了。 - 在各种地方探讨 的更新 - 见到了传说中的Ray，也见证了大D哥在匹克球上吊打所有人。 话不多说，我们直接开聊 一、关于Web3： 在生态层面上。台湾的Web3生态和我之前听到的一样，以 $SUI 为中心。很多大学生都参与过 $SUI 的黑客松，或者直接在 $SUI 的项目方工作。近期有听到一些风声，说 $SUI 生态在新加坡也在很努力的BD。 看得出来， $SUI 在亚洲区还是有很努力的BD的。 在交易所层面上，台湾与香港有一些细微的相似之处，即，有交易用的交易所，以及OTC用的合规所。在台湾，最为普遍的交易用大所就是 @BingXZH 和 @BitgetTC，两者都通过大量 KOC 进行了有效的推广。 至于合规所，台湾有一系列包括 Hoyabit 在内的合规所，用于出金 - 这些合规所在定位上跟香港的 @HashKey_Global 和 @osldotcom 类似，以合规，可以让散户出入为主。 但是，Hoyabit 等等本地合规所在渠道上明显比香港的合规所更加亲民，以Instagram/Threads营销为主，能够真正触及到Web2的潜在用户。 在KOL层面上，台湾的本土KOL明显是比香港的本土KOL更多的。虽然很多KOL住在香港，但是粤语区 + 能够触及本地用户的KOL实际上两只手就数得过来。 *甚至可以说 @monsterblockhk 和 @852Web3 相关人士就基本占了所有香港KOL的半壁江山 相比之下，台湾明显有更多的KOC和KOL走到潜在用户当中，这也为本地交易所打出自己的市场空间提供了初步的入场点。 跟香港类似的点，在于这些KOC和KOL非常善于在Facebook和Instagram上起号，有些甚至在这些平台上反而粉丝更多。 Mass Adoption这件事情在执行上，台湾一带确实有很多可以学习的点。 最后说点刺激的 - 有听传言说不少当地的黑社会仍然盛行，会专门挑有钱的kol下手勒索。所以大家跑会时可能还是要尽量少穿merch，少显露财富。或许这也是不少KOL不露脸的原因。 二、关于AI： 这次是在英伟达的Claw活动上见到Jensen的。除了再一次听到孔总办的深圳活动被点名表扬之外，也有不少机会和当地人交流AI。 整体感觉下来，两岸对Agent目前的focus大差不差，都是在讨论怎么加入工作流，怎么更好的融入现有的企业体系。 而这却是也符合英伟达这次活动推广的Nemo Claw以及Open Shell的专属功能 - 即，更方便企业进行信息转移，权限继承，以及信息隔离的claw。 三月份的时候，我就稍微体验过nemo claw。不过用下来感觉除了免费，速度和工作能力没有很多亮眼的地方，甚至不如我直接问codex。 本来期望这次可以看到一些nemo claw更有趣的应用，没想到演示小哥现场翻车了好几次。或许Nemo Claw也不是我们这些初创阶段的startup适合用的。 除此之外，这次探访了华硕和几家Startup（包括SaaS，用户端产品，ESG审计公司，以及一些ToB技术服务），大家也很明显在试图寻找AI时代新的PMF，包括新的硬件，新的叙事，等等。 印象比较深刻的一个叙事案例就是一个共享车位供应商，就在为“成为自动驾驶汽车的上游供应商”准备。这个还是蛮有意思的。 三、关于台股： 说一个题外话 - 我是直到这次旅行，才发现台股也有 +-10% 的限制。 这次见的不少圈内朋友都有在交易台股，而且很多都有赚到钱，让我也忍不住想要研究。 台股的盘子实际上也确实很大，目前已经是全球第五大股票市场。像台湾电信，台湾大哥大等等巨头也投了很多数十亿台币的轮次 - 包括见的六家企业中的其中一家。 由于盘子足够大，所以也有不少本地企业会选择先上台股，再上美股的策略。 所以，一个这次比较直观的感受，就是台湾地区已经产生了独特的VC投资生态，模式，以及上市和退出的common sense。 最后，软件上，大家用的主要还是富途，和一个忘记名字了的本地软件。（@Live_2_Earn和@jhaninvest有跟我提，但是我忘了） 四、 关于生活，生活成本，以及娱乐 台湾的生活确实很舒适，而且超便宜。礼拜六的时候，帮朋友订了宜兰的别墅，带电梯+两层楼，可以容纳20人，居然只需要 16000台币（大概人均30u） 然后虽然台北很多地方感觉有点点破，但是新北一带看房子的外观还是蛮新的。 平常吃饭的成本也比较低。有个朋友约喜欢的女生出来吃饭，找了家蛮有名的店，最后两个人买单也才15u左右。 娱乐上，积分制的扑克是合法的。（师父 @gokunocool 这不得去一下） 这次踩点了Ace8，CTP，6Bet几个赛点。第一天就在CTP打了60人的锦标赛。本来打到第10，结果一手冤家牌三条allin被原地送走。 *草泥马chipchip，怎么每次都是冤家牌？？！ 6Bet的话感觉大家都比较鱼，所以倒是很快收集到筹码。 最后Ace8是和 @SaBiBro666 两兄弟一起去的，没想到这次我彻底成了鱼，被彻底干碎。 路边还有跟多六合彩店，进店可以花钱开刮。朋友直接给干没3000台币。 然后就是按摩。这次去的都是正经的按摩 - 为什么要强调正经的？因为我搜索按摩的时候，真的出现了几家不正经的按摩，就在谷歌地图上。 第一天去了一个叫Villiage的Spa，大概1500台币60分钟，手法非常赞，感觉技师是懂穴位的，按的我骨头全程发响，当晚一躺上床就睡着了。水平超过了不少我在深圳水会体验的按摩。 最后是交通。周周老师的摩托确实非常方便，穿梭于车水马龙之中，解决了所有堵车的问题。 本来是要尝试捷运的，结果明明写着visa可以拍，却完全用不了。哭了。 剩下的时间就是坐uber，价格比香港便宜不少，横跨半个台北也不到20u，司机态度也都很不错。 印象比较深的就是有个司机吐槽，从必胜客下班过来开uber，就是因为打工赚的太少，一个月每天12小时，才赚不到3万台币（约1000u） 五、关于夜市和夜店： 由于住在宁夏夜市旁边，台湾的夜市小吃这次也是吃了个遍，简单评价一下印象深的： 卤肉饭：感觉不如在香港吃到的好吃，但确实有家常菜的味道，而且胜在便宜（约2u） 地瓜球：给到夯。炸的外酥内软，而且不油腻。吃的很上瘾。 牛肉粒：特别喜欢这个，可以说是入口即化。450台币可以买四人份，吃肉爱好者的不二之选。 麻油鸡/麻油猪肝：听第一天司机师傅推荐吃的，感觉麻油味不够重，或许喜欢清淡口味的人会喜欢。猪肝倒是非常爽脆好吃。 酒吧上，台湾有很多不错的选择。不过建议大家有空一定要去之前币安，以太坊等等都办过活动的Sitdown酒吧看看。有很多有意思的调酒，东西也很好吃。每一支鸡尾酒，都是歌的名字。 地址： 如果是 @0xajc @0xAgata 这样的男同，据说西门町一带则有不少Gay Bar，堪比成都。Agata老师的名号更是在台北的Gay Bar被反复提及。 至于夜店，不少当地的朋友和我推荐了fix sober和Ruff，可惜最后去的时候人满为患。不过确实很多好看的小姐姐在排队，没去成很可惜。 最后我去的一家叫Wave，要坐一个超大的电梯上楼。内部非常大，有两层楼，以及可以上下驱动的天花板。价格也很实惠，只要15000台币最低消费就可以开台（约500u） Wave的DJ质量一般，但是光效很不错，至少吊打80%的香港夜店。每次干冰出来的效果也很high。 结语： 总之，这次旅行超级fruitful。 非常推荐还没有去过台湾的朋友有空就去看看，体验一下当地的氛围，以及独有的商业文化和圈子。 可靠消息说，今年的TBW会取消，改成Future Summit，同时做AI和Web3。感兴趣的朋友也一定要去看看！ 照片credit @94cho94134

讲讲上次埋的坑，唠唠AI液冷板块！🧐 液冷板块，我个人持有 #VRT# ，这个应该是无可争议的龙头企业。最近也在找一些市值小，但属于核心供应链的公司，目前锁定了一家，大家可以一同评论区探讨。 液冷的逻辑很简单，就如同视频里面描述的，目前数据中心的功耗密度已经处于巅峰，即将出来的英伟达Vera Rubin Ultra VR200直接干到600千瓦/机柜，唯有液冷能压得住。而一个机柜高达780万美金，所以液冷必须找靠谱大牌，不能含糊。 🎯爆发式的市场增长 虽然液冷，相较于内存芯片和光模块，或许没有那么性感。但整体增长势头也不可忽略，并且由于企业集中度较高，有一定的垄断定价优势！ 根据行业权威机构 Dell'Oro Group 的最新数据，全球数据中心液冷市场规模预计将从 2025 年的约 30 亿美元迅速飙升至2033 年的 276.5 亿美元，复合年增长率高达 31.5%。 推动这一增长的核心驱动力是超大规模云服务商在 AI 基础设施上的资本支出爆发。高盛预测，2025 至 2027 年，全球四大超大规模厂商的 CapEx 总额将达到 1.15 万亿美元，其中约 75% 将直接用于 AI 相关的物理基础设施建设。 📊目前市场上液冷技术，主要分两大阵营，直接液冷和浸没式液冷。 直接液冷技术上，主要通过冷却液通过封闭管道流经附着在芯片表面的铜质冷板，不直接接触电子元件。散染效率比较高，轻松应对100KW+的单机柜密度。而且兼容现有风冷机房和标准服务器机架。属于目前市场中的主流方案，包括英伟达 Blackwell也是这款方案。 浸没式液冷技术上，主要将服务器完全浸没在不导电的介电液体中，液体通过自然对流或泵循环散热（这个方案，我们以前ETH挖矿的年代，尝试过，将显卡浸没在有机硅油里面，散热效果很好，但很占面积）。理论上，这是最佳的散热方案，尤其是浸没在氟化液里面，散热可以轻松应对200KW的单机柜密度。但兼容性差，要对机房进行大改模改造，定制的特殊坦克罐体，管道设计都要彻底重建。而且维护成本也比较贵，属于小众非主流方案。 从供应链逻辑来看，AI机房液冷散热供应链相对比光模块这些简单很多，主要涵盖了从最底层的化学液体、精密泵阀、冷板，到系统级的冷量分配单元CDU以及最外层的水处理基础设施。 接下来详细讲讲其中的核心企业以及投资逻辑： 1️⃣Vertiv Holdings (代码 #VRT#)：液冷领域的绝对霸主 Vertiv 是美股市场中最纯粹、规模最大的数据中心物理基础设施提供商，主营业务做电源与热管理。在液冷时代，Vertiv 构筑了几乎无法被颠覆的统治级护城河。 • 无可替代的全球服务网络：液冷与风冷最大的不同在于，液体泄漏是致命的。超大规模客户，如 Meta、微软在选择液冷供应商时，首要考量不是硬件价格，而是「当系统发生微量泄漏时，谁能在 15 分钟内派工程师到达现场解决」。Vertiv 在全球拥有超过 3000 名常驻数据中心的技术服务工程师，这种规模的服务网络是任何新进入者或服务器 OEM 在 5-10 年内都无法复制的。 • 惊人的订单积压与能见度：截至 2026 年 Q1，Vertiv 的订单积压达到了创纪录的 150 亿美元，同比增长 109% 。其订单与发货比高达 2.9倍，这意味着 Vertiv 已经锁定了未来数年的收入，且积压订单正随着下一代英伟达Rubin的量产持续扩大。 •财务与估值：2026 年 Q1 收入达 26.5 亿美元，调整后稀释 EPS 同比飙升 83% 。管理层将 2026 全年 EPS 指导上调至 5.97-6.07 美元，隐含 51% 增长。尽管目前前向 P/E 达到 46 倍，但相对于其 43% 的 EPS 复合增长率，其 PEG 仅为 1.07，在增长调整后甚至比标普 500 指数更具估值吸引力 。 2️⃣Ecolab (代码 #ECL#)：通过收购 CoolIT 打造的「水-液-电」终极整合者 Ecolab 本是一家市值 770 亿美元的全球水处理与工业卫生巨头。然而，其在 2026 年 3 月做出了一项震惊华尔街的决定：以 47.5 亿美元全现金收购了全球液冷硬件领军企业 CoolIT Systems 。 • 29倍 EBITDA 的天价溢价背后：Ecolab 支付了高达 29 倍 forward EBITDA 的对价 。当时整个华尔街分析师，都震惊了，这种跨界整合，一个做化学材料的公司，来搞AI液冷，很多人都无法理解。但后来市场才慢慢理解，这个整合有一个恐怖之处：液冷本质上不再是硬件生意，而是化学与流体生命周期管理生意。 •「冷却即服务」的唯一独家平台：Ecolab 将 CoolIT 的芯片级硬件（CDU、冷板、歧管）与其自身的 3D TRASAR™ 水质数字化监测、化学防腐防垢技术以及遍布全球的工业水处理网络进行了深度整合 。 • 个人理解：超大规模客户过去需要分别向 CoolIT 采购冷板，向 Vertiv 采购 CDU，再向 Ecolab 采购一次回路的水处理服务。一旦发生管道腐蚀、结垢或冷却液变质，各供应商之间极易互相推诿。Ecolab 收购 CoolIT 后，成为了全球唯一一家能够提供从「芯片级微通道」到「厂房外冷却塔」端到端流体生命周期托管的供应商。这种一站式解决能力具有极强的客户锁定效应，基本上一旦合作，替换成本极大。 • 与 NVIDIA 的独家合作纽带：CoolIT 是 NVIDIA Partner Network的核心成员，其 OMNI 冷板是针对 NVIDIA GB200/GB300 芯片进行联合 co-engineering（的结晶。Ecolab 收购 CoolIT 后，直接继承了这一极具稀缺性的芯片级设计入口，将其高科技业务的可寻址市场直接从 50 亿美元翻倍至 100 亿美元，而这家公司本身的水处理业务本身就是源源不断的现金流。 🧐接下来，我们讲讲液冷供应链中的「隐形冠军」与稀缺零部件提供商。他们掌握着液冷的核心供应链，缺他不可！ 3️⃣精密动力源：Moog (代码 #MOG#.A)，市值100亿 液冷系统中的 CDU 和泵必须保证 10 万小时无故障运行，任何微小的震动或电磁干扰都可能损毁服务器。 • 唯一性：Moog 凭借其在航空航天领域的精密伺服控制技术，其 CoreMotion™ 液冷分配泵几乎是高性能 CDU 的唯一指定选择。 • 供应链锁定：Moog 与 USA Rare Earth 签署了独家备忘录，确保了泵内部高性能钕铁硼稀土永磁铁的稳定供应，在 2026 年地缘政治多变的环境下，构筑了极高的原材料壁垒 ，但稀土这玩意儿，最终还是需要看中国脸色。 4️⃣核心热交换介质：Dow Chemical (代码 #DOW#) 市值250亿 冷却液的化学配方是浸没式液冷的核心。 • Dow 的独家武器：陶氏化学推出了专利保护的 DOWSIL™ ICL-1000 硅有机冷却液，该技术获得了 R&D 100 大奖。其传热效率比空气高 1000 倍，能减少 95% 的服务器冷却能耗，且具备极低的全球变暖潜能值，符合欧盟和美国极严苛的环保准则。核心问题是，陶氏化学本身在这一块的体量不大，并非其主营业务线。 后面再开一期讲讲电力板块，拭目以待！🧐

【謝田時間】1.中共外宣大規模進入全球主流人工智慧聊天系統 2.中共監控所有海外關係中國人 人臉辨識、簽證手機App資訊等 4.北京禁用英偉達、阿里巴巴開發新款AI芯片？

第六次国运窗口：2026年，普通人翻身的最后机会 过去四十多年，中国普通人曾迎来五次改变命运的重大窗口： 1978年胆量红利——敢摆摊就能成为万元户； 1984年产能红利——下海经商、买房置业就能致富； 1992年体制外红利——抓住市场化浪潮； 1998年信息红利——互联网萌芽期掘金； 2012年流量红利——玩转手机和自媒体即可赚钱。 很多普通人因各种原因与前五次机会擦肩而过。 而第六次国运窗口，已悄然开启，核心时间节点直指2026年，其名称叫做——超级个体红利。 超级个体红利的本质 这一次的核心驱动力是人工智能（AI）。AI正像当年的水、电、煤一样，成为社会的基础设施，正在全面重塑生产规则和商业模式。它不再是高科技精英的专属，而是普通人也能轻松掌握的“超级杠杆”。 过去创业需要资金、团队、技术和背景，而现在，你只需要一台能联网的设备，就能把自己的特长、经验和兴趣，转化为内容、产品或服务，实现“一个人活成一家公司”。 这次机会的三大显著特点 第一，门槛史上最低不需要学历、不需要启动资金、不需要人脉，甚至不需要高深技术。AI可以帮你写文案、剪视频、做设计、写代码、数据分析、客服运营，几乎覆盖所有环节。 第二，覆盖面史上最广不限人群、不限行业。无论你是老师、宝妈、厨师、设计师、司机还是普通打工人，都能在AI的帮助下找到属于自己的切入点。全人群、全产业覆盖。 第三，杠杆效应最强一个人搭配AI工具，就能达到过去一个小团队的产出效率。你可以同时创作、开发、销售、运营，实现低成本、高效率的规模化发展。 普通人如何抓住这次机会？ 内容赛道：用AI把专业知识、人生经验、生活技能转化为短视频、图文、课程或直播。AI帮你优化脚本、生成图片、剪辑视频，大幅降低创作门槛。 产品赛道：开发数字产品，如AI提示词模板、工作流工具、电子书、设计模板等，也可将实体产品智能化升级。 服务赛道：借助AI提升个性化服务效率，例如在线咨询、教学、设计、翻译等。 平台布局：在抖音、小红书、视频号、B站及海外平台多阵地运营，建立个人IP，形成多元收入。 关键不在于你现在拥有多少资源，而在于你是否愿意立即开始行动，学习与AI协作，成为“AI增强型个体”。 现在行动，就是最好的布局 2026年不是终点，而是超级个体时代的真正起点。那些从现在就开始研究AI工具、积累个人知识体系、持续输出价值的人，将在未来3-5年内实现阶层跃迁。 抓住2026，就是抓住普通人站在时代风口的最后重大机会。

炸裂的未来 今天是9月24日一周年，去年的今天出现了a股历史级别的拐点。 你们都还记得当时a股的绝境嘛，连续救市一年多，越救跌的越深，每一次利好都是高开低走。最后没办法国家队直接下场买了几千亿，也才堪堪守住2700。 于是各个部门动员起来，在9月24日当天打出了政策组合拳，包括降准、降息、降存量房贷、降首付、给股市拨了5000+3000亿回购贷款、推动长期资金入市。 终于a股被唤醒，开启了一波估值修复的行情。过去一年a股主要指数表现如下： 不管启动之前的低位惨状，只看这一年的区间表现的话确实妥妥的大牛市行情，区间内大概1400多只股翻倍，全市场中位数+57%，很牛了。像半导体、通信、游戏、互联网、电池、电机、元件这些板块涨幅都超过100%，但同时也有大量传统行业远远跑输大盘，最弱势的是油气开采、煤炭、电力、公路铁路、白色家电、中药、白酒，涨幅都在20%以下，有些甚至只有个位数涨幅。 我在文章里提到过很多次了，像这种两极极端分化的行情对很多散户非常不利，因为大量散户有“去强留弱”的习惯，他们会持续的卖出解套的、盈利多的股票，用现金去加仓浮亏的、涨的少的股票，这种交易习惯会导致原先可以凭借运气赚到的钱，都靠自己的实力逐一错过。 这对散户来说是个彻头彻尾的悲剧，更悲剧的是大部分人迷迷糊糊的甚至不清楚自己输在哪，只会抱怨命运不公，卖掉的总是涨，死扛的迟迟没有表现。 其实坑不是踩的，是自己挖的。潜意识里选择卖掉和死扛的标准就不对，正确的操作应该是“去弱留强”，指数公司每次更新成分股的原则就是“去弱留强”，因此大部分的散户长期表现跑不赢指数。 …… 今天a股继续强劲表现，成交额2.33万亿不高，但是市场中位数+1.25%没少涨，尤其是双创指数，一个涨3.5%，一个涨2.3%，继续创新高。资金继续狂怼时下最热门的半导体和电池，前者涨4.6%，后者涨2.9%，这两者看似无关联，但绑定的都是同一个未来愿景。 今天阿里巴巴吴泳铭有一句话令我印象深刻，他说未来的世界智能体+机器人的总数会超过全球人口。 想象一下这样的可能性确实存在，只要ai和机器人的性能双双突破一个临界点，使得生产出来的机器人通过劳动创造超过机器人本身的价值，那在商业上就是越造越多越挣钱，到时候机器人的数量就会呈现指数级增长，超过不愿结婚不愿生育的人类只是时间问题。 一旦进入到那样的社会形态，针对人类的需求就会持续萎缩，而机器人所需要的算力、电力、电池会爆炸性增长。现在资金彻底押注ai是下一次成功的人类社会革命，只要和ai有关就买买买，蹭不上ai的行业就会惨遭冷落。 目前大盘的趋势依然稳健，尤其是双创k线，最近3个月都稳稳运行在20日线上方（图中紫线），完全不需要考虑提前下车或者止盈。其实本轮牛市的调整已经非常温和，目前已出的最大回撤只有2015年的1/3程度，如果连这样的车你都坐不住那就很难挣到钱了。 …… 1、稳定币巨头Tether（就是usdt的发行商），正在寻求一轮150-200亿美元的融资，总估值在5000亿美元，计划通过私募的方式出售3%的股份。这家公司是世界上人效比最高的企业，全公司员工不到200人，但是去年净利润达到了130亿美元，大概是腾讯的一半，这赚钱能力太恐怖了。 这次融资5000亿美元的估值也很高，大概相当于2/3个腾讯，这才是真正的稳定币概念。tether公司的盈利很依赖于美元利率，因为它们的现金储备80%以上都买了美国国债，一旦美元利率下降肯定冲击公司的盈利能力。 2、阿里巴巴说除了3800亿ai的基础设施建设外，还计划追加更大的投入，这是目前市场最想听的话，阿里港股今天大涨9%。其实你用英伟达、openai甚至是寒武纪去对标的话，阿里巴巴目前的估值还是相当便宜的。 3、六部门：严禁新增水泥熟料、平板玻璃产能，新建改建项目须定制产能置换方案。官方在主导的产业转型，这就是时代车轮滚滚向前，坐在车上的人吃香喝辣，躺在车底的人直接把你屎都轧出来。 4、恒瑞医药签署瑞康曲妥珠单抗项目授权协议，获得1800万首付，并有机会获得最高10.93亿的销售提成。创新药这一轮上涨全靠海外授权打鸡血，这是利好无疑，只是这个金额规模太小了，看明天市场买不买账。 5、今天还有一个新闻，是中国将不再寻求世贸组织里新的特殊和差别待遇。这一条我估计很多人没看懂，其实就是从今以后主动放弃发展中国家的待遇，但是之前享有的发展中国家待遇继续享有。美国之前一直指责我们是世界第二大经济体，不能再享有发展中国家的优惠，这次算是主动让步了。 那我们算不算发达国家呢？当然还不算了。发达国家的最低门槛是20000美元，我们还差不少。 今天就这些吧，发射。

左右派之争，悲惨世界，Do you hear the people sing? 右派青年领袖之死，公开行刑式刺杀，政治战争的残酷，左右之争的白热化，我要说说《悲惨世界》（Les Misérables）这本小说。 大文豪雨果。 芳婷：左派家庭未婚先孕的少女 她原本只是一个普通的乡村少女，美丽、纯真，却没有社会地位与保护力量。年轻时被一个轻浮男子的甜言蜜语所诱惑，生下了私生女珂赛特，却被无情抛弃。这是一场典型的“浪漫主义骗局”。在工厂里，芳婷勤劳肯干，却因为未婚先孕的身份而被同事排挤，最终失去了赖以生存的工作。 从此，她的人生进入急速坍塌：先是卖掉一头秀发，又被迫拔掉门牙贱卖，最后不得不沦为妓女。雨果冷峻而毫不留情地记录了她的堕落，仿佛在展示社会制度如何一步步摧毁一个弱者的生命。 然而，放眼今日的西方资本主义社会，尤其是当代法国，未婚先孕早已不再是无法承受的耻辱。相当一部分新生儿是非婚生子女，单亲妈妈也有完善的社会福利制度支撑。芳婷若活在今天，她或许无需把珂赛特送人，而是可以直接领取儿童补助、住房津贴，甚至在某些地区连房租都由政府承担。她甚至可能选择继续单身生子，只要孩子足够多，每个月都有数千美元的福利到账，几乎无需工作。 然而，一代芳婷，代代芳婷。 福利制度的初衷是防止女性落入“芳婷式”的悲剧，却在某些社区里代代相传，固化为一种文化循环。男孩在无父之家长大，成年后又留下更多私生子；女孩熟悉整套福利领取流程，也继续走着同样的道路。结婚？从未认真考虑过，因为婚姻反而会让她们失去补助。于是，新的芳婷一代代诞生，“代代芳婷”，成了社会的阴影。 左派的福利政策本意是慈悲，但也在无意中制造出大量 dysfunctional 的家庭结构。那些右派所坚持的“正常”：为家庭辛勤奔波的父亲，善良美丽的母亲，在许多家庭里早已不复存在。雨果笔下的芳婷，是19世纪的悲剧；而现实中的芳婷们，则成了21世纪福利国家的悖论。 全身刺青的左派青年，染着鲜艳色彩头发和全身各种金属环的左派少女。 县城婆罗门沙威 vs 县城小混混青年冉阿让 县城婆罗门沙威 vs 县城小混混冉阿让——这就是《悲惨世界》里最尖锐的对立。沙威为何对冉阿让穷追不舍？表面是执法，深层是阶层的蔑视。沙威出身低微，却通过进入体制爬上来，变成县城里的“婆罗门”，一种自以为稳固的中层秩序的化身。他对冉阿让的愤恨，并不是因为冉阿让偷了一块面包，而是因为冉阿让代表了体制之外的可能性：一个混混居然可以变好，甚至比体制内的人更有道德力量。 沙威问：你为什么不当公务员？为什么不在十几岁就像我一样，去追求秩序、依附制度？这是县城婆罗门的逻辑：我所选的道路就是唯一的正道。你冉阿让若不走这条路，就该一辈子伏在阴沟里。 而冉阿让的反击，是通过一生的行动：他用善行、用救赎，证明“体制外的混混”也能走出一条高于法律的道路。这就是为什么他要终身寻求救赎：为了证明人类可以超越标签。 然而，沙威之所以最终无法接受冉阿让的救赎，是因为那会动摇他赖以存在的全部意义。若冉阿让能自我救赎，那法律与制度的绝对性就被削弱了。沙威宁可毁灭自己，也无法承认体制外的人可以比体制内的人更高贵。 换句话说： 沙威象征县城婆罗门的自恋与优越感，活在秩序和身份的幻象里。 冉阿让象征县城小混混的痛苦与可能性，他的人生不是直线上升，而是痛苦跋涉中的涅槃。 道德洁癖，伴随一种自以为绝对正确的优越感，甚至带着法利赛人式的宗教姿态——这种态度，倒和许多右派的气质颇为相似。 Do you hear the people sing? 我确实听见了。那不是雨果笔下的1832年巴黎街垒，而是2008年的“占领华尔街”。这是现代版的法国大革命呐喊：贫富差距越来越大，富者恒富，穷者无望。不同的是，今天的人民手里有了广泛的沟通工具，文化水平也足以看穿资本积累背后的剥削逻辑。当他们在网络和街头集结，所燃起的，已不只是情绪，而是对制度性不公的清醒反抗。 那一刻，本来有可能演变成一场真正的全球性大火。可就在火苗即将点燃时，有一个意外的变量介入，像一桶水浇了下来——那就是 中国。 中国在2008年金融危机后祭出了强力的举措：天量刺激、基建狂潮、出口扩张，把全球的生产链、消费力和流动性全部硬生生拖了回来。华尔街的火焰没有烧透，美国的体制暂时缓过一口气。于是，“占领华尔街”的怒吼逐渐散去，青年们回到日常，革命的浪潮被压制了下去。 然而，问题并没有消失，只是被延迟。资本的逻辑没有改变，反而更加精致化、全球化。中国救的不仅是华尔街，也是在帮整个旧秩序续命。人民的歌声因此没有停息，而是潜伏在地下，等待下一次的爆发。 还给不给年轻人活路？ 雨果写的是街垒与子弹，而今天的街垒可能是区块链、AI模型、社群共识。 珂赛特，马吕斯，爱潘妮，安灼拉， 谁是左派？谁是右派？人民哪有什么界限呢？ 珂赛特，那她要按照她的出身，连艾潘妮都不如，但她却成了右派心目中完美女性的化身：纯洁、顺从、光明，雨果笔下的“光之少女”，甚至像是十九世纪版的 Sydney Sweeney，一个需要父权与守护来托举的形象， 是靠冉阿让用生命去托举的。 马吕斯，贫困贵族出身，出身“右派”家庭，又投身于左派革命。出身右派家庭，却转身投向街垒。他既有血脉的保守负担，又有浪漫的革命激情。 爱潘妮，出生底层，把自己活成了个女混混。就是左派叙事里的“原生家庭之痛”啊，但是她对马吕斯的爱情不真挚吗？为了保护马吕斯，替他挡下了子弹，死在他怀里，她就不高尚吗？ 所以谁是左派，谁是右派？哪有什么界限？没有敌我，如何有战争？如果真的划不清界限，又何来左右之分？ 宗教式右派的解法？ 政教早已分离，基督的归基督，凯撒的归凯撒。圣经的经文早已封卷，不会再多出一个字，它所能救赎的是个人的灵魂，而不是正在坍塌的社会结构。眼前的问题依然存在：制度的腐败、秩序的失衡、阶层的撕裂，这些都超出了经典所能提供的解法。过去的圣典可以安慰人心，却无法修补现实的裂缝。 社会的未来，需要更加高维的智慧。 但是在任何情况下，刺杀都是人类秩序的容忍底线。 政治是一个高风险游戏，本兔子早就吓的瑟瑟发抖，躲洞里去了。走之前写文一篇。