Founder of @137LabsCN | Long-termist | Programmer | Mining Farm Operator
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Apr 9
Morgan Brennan 作為 CNBC 《Manifest Space》主持人，是少數具備橫跨華爾街、矽谷、華盛頓影響力的財經媒體人。
2016 年 SpaceX 火箭在發射台爆炸時，她恰好駐守甘迺迪航天中心（KSC）進行現場報導，這場意外奠定了她對商業航天領域長達十年的深度追蹤。
她擅長將複雜的航天工程數據轉譯為資本市場的投資邏輯，定義了現代 太空經濟的分析框架。透過與 NASA 、國防部、商業航天巨頭的長期對話，她已成為連結國家戰略政策與私人資本市場的核心傳聲筒。
1. 10x 效率帶動的去官僚化革命
五十年前美國憑藉低於 Apple Watch 的計算能力登上月球，如今重返月球的挑戰在於僵化的官僚體制。NASA 正全面轉向 Public-Private Partnerships 模式，將政府的角色從開發者轉變為採購者。
以 月球着陆器项目 為例，Firefly Aerospace 執行的成本約 1 億美元，而 傳統模式下需耗資 10 億美元。這種十倍的成本效率優勢，迫使政府機構放棄繁瑣的行政流程，轉而扶持具備冒險精神的初創企業。這種跳出固有思維（out-of-the-box）的採購模式，已成為美國新產業政策的基石。
2. SpaceX 太空商業帝國
- Reusability，徹底粉碎太空經濟枷鎖
長期以來，太空經濟被高昂的發射成本鎖死。SpaceX 透過硬體的高頻重複使用，大幅降低了進入太空的門檻成本。目前 SpaceX 已能實現 24 小時內兩次發射的極高頻次。
- SpaceX 核心資產
Starlink 具備可預測且重複性的收入流，是太空經濟的印鈔機，更是現代戰區作戰不可或缺的戰略衛星基礎設施，被視為皇冠上的明珠。Starship 被視為太空經濟的顛覆者，其目標是將發射成本降低到足以讓太空物流常態化的水平。
- IPO 前景
市場對 SpaceX 的 IPO 極度飢渴。在缺乏直接投資標的情況下，像 EchoStar（透過向 SpaceX 出售頻譜換取其股權）和某些太空 ETF（如 UFO, ARKX）已成為投資者的關鍵替代工具。
3. 太空競賽 2.0，月球資源與制高點
- 中美競賽
美國正處於與中國的新一輪太空競賽中。月球被視為制高點，誰先建立永久性的月球基地，誰就能定義下一個世紀的太空秩序與工業標準。
- 月球資源的戰略價值
氦-3 (Helium-3) 這種地球極其稀缺的元素在月球表面大量存在，是未來量子計算與先進能源的關鍵。掌握月球資源開採權，意味著在未來的全球科技供應鏈中掌握主動權。月球同時也是通往火星及更深空間的跳板。
4. 太空技術即國防技術，De-consolidation 與 Dual Use
當前的國防與太空熱潮起源於對 1990 年代末體制的修正。當時政府強推國防工業整合，導致了波音與洛克希德馬丁等巨頭的長期壟斷，進而引發長達數十年創新停滯。
當前產業正經歷一場 De-consolidation（去合併化） 浪潮，旨在打破僵局並重新引入競爭。
矽谷資本大規模湧入，將 Dual Use（軍民兩用） 科技推向投資主流。意味著研發不再依賴政府單一訂單，而是透過商業與國防市場的雙向切換，確保技術在軍事對抗中保持領先，同時在商業應用中實現獲利。
這種轉向催生了一批重新定義規則的明星公司：
Saronic：專注於自主化造船技術。該公司在三年半內估值達到 90 億美元，直接解決了美國傳統造船產能不足與勞動力短缺的結構性困境。
Anduril：國防科技領航者。其核心優勢在於軟體定義的硬體與 AI 深度整合，大幅提升了防禦系統的自動化反應速度。
L3Harris：被譽為 Trusted Disruptor。該公司透過創新的股權合作模式（如分拆固體火箭發動機業務並讓政府參股）顯著提升了生產效率與資本利用率。
為了支撐這場變革，政府機構正採取更具私募股權風格的工具，包括直接進行股權投資、提供價格底價保障以及簽署長期生產保證合同（例如針對 Patriot 導彈系統的多年期協議），以此激勵私營部門投入大規模資本進行產能擴張。
5. 航天量產定義的工業範式轉移
南德克薩斯州正在見證美國 Re-industrialization （再工業化）的奇蹟，Starship 在此以傳送帶式的工業化速度批量生產。製造業的定義從精確打磨的單體機器，轉化為有史以來最強大火箭的大規模量產能力。
這種工業化模式正在解決全球發射市場的火箭短缺問題。Starship 的設計初衷在於徹底摧毀太空經濟的進入門檻，讓太空數據中心從幻想變為現實。
youtube.com/watch?v=ScrMDO1G…
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Apr 4
All-In Podcast, SpaceX IPO, Iran War Fallout, Quantum Bitcoin Hack, The Space Opportunity
1. SpaceX 的萬億美元 IPO 與 E 計畫
SpaceX 已秘密提交上市申請，目標估值高達 1.75 兆美元 。
Chamath 預測 Tesla 與 SpaceX 有 99.999% 的機率會合併成代號為 E 的巨型公司 。這場合併的核心動機是達成 治理簡化。
Elon 經常因時間分配與資源共享問題面臨股東訴訟 。透過 SpaceX 的 IPO，他能獲得 Mark-to-market（按市值計價） 的透明估值。這是一種利用公開市場即時價格來定義公司價值的方法 。有了公定價，就能有效平息股東對他跨公司分配資源的法律爭議 。若兩者合併，新公司市值將達 3.1 兆美元，成為全球第四大企業 。
2. 月球，人類下一個工業中心
Friedberg 提出了一個極具前瞻性的觀察：月球將成為人類下一個工業中心。
月球蘊藏極為豐富的鋁、矽、鈀、鉑與金等貴金屬 。由於當地擁有天然真空環境與大量矽礦，是製造半導體晶片的絕佳地點 。
這項計畫的技術支柱是 Mass Driver（質量投射器）。這是一條長達 4 公里的電力軌道，原理類似磁浮列車 。它利用月球僅有地球六分之一的低重力與無大氣摩擦的環境，將貨物加速至 100G Force（百倍重力加速度） 直接射向地球 。
從月球運送物資回地球的能量消耗極低，運輸成本將低於傳統的火車或輪船 。
此外，月球不需要考慮就業保障或機器人稅等法律限制，是機器人自動化工廠的理想遷移地 。
3. 伊朗戰爭的連鎖反應
- 糧食危機
全球 35% 的氮肥運輸需經過霍爾木茲海峽，目前出口停擺導致尿素價格從每噸 350 美元翻倍至 700 美元 。
中國正扮演著全球 Swing Producer （指產量足以影響全球市場價格的供應者） 的角色，透過限制肥料出口並停止採購美國玉米來獲取外交籌碼 。
- 氦氣衝擊
全球三分之一的氦氣產自卡達，現在這些氣體無法運出 。氦氣是磁共振造影（MRI）醫療設備、半導體晶片製造不可或缺的材料。供應中斷將導致成本飆升。
4. 量子計算與比特幣的生存威脅
量子芯片的商用化時程已縮短至未來 5 到 7 年內 。Shor's Algorithm（秀爾演算法）是一種專為量子電腦設計的數學公式，能輕易破解目前的銀行與加密貨幣體系 。
新技術將破解加密所需的量子操作次數從 2800 萬次大幅降低至 50 萬次 。
比特幣目前是一個極為顯眼的巨大財富目標，也就是所謂的 Honeypot（指極具吸引力且易受攻擊的財產）。若非國家行為者率先掌握量子技術，他們會先清空比特幣，隨後才攻擊傳統銀行 。比特幣社群必須在 5 年內完成抗量子加密技術的全面升級 。
5. 全球人才套利，Athena 模式
美國 Executive Assistant 職位平均年薪約 20 萬美元 。透過 Athena 平台，企業能聘請具備數學背景的菲律賓天才，每月成本僅需 3000 美元 。
這些 EA 能處理極為精細的任務。例如 Jason 的助理會定期致電不提供外送服務的知名麵包店 Abby Jane Bakery 訂餐，並調度 Uber Courier 進行取貨 。此外，他們還能利用 OpenAI 或 Claude 等工具篩選初創公司的融資申請文件 。
這代表高階行政工作正從美國本土向全球高素質的人才市場轉移 。
youtube.com/watch?v=N-pust8q…
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Apr 3
数学分析，用加减法分析大颗粒建仓逻辑
前两天恐慌指数（美股/加密）到达极致位置，而霍尔木兹海峡又处于高不确定状态，作为大颗粒度买入如何决策？拟建一套打分系统仅供参考。
【2026 全球宏观策略买入评分表】
第一个维度，风险/避险：
DXY 美元指数： 跌破 102 ( 1)；突破 108 (-1)。108 是 2026 年的流动性黑洞。
10Y 美债收益率： 稳在 3.8% 以下 ( 1)；冲破 4.3% (-1)。4.5% 代表通胀失控。
USD/JPY 汇率： 日元稳定 ( 1)；贬破 155 (-1)。日元急贬会引发 Carry Trade 崩盘抛售。
第二个维度，情绪：
CNN 恐慌指数： <15 ( 2) 是典型的阶段性底部；>85 (-2) 则是贪婪顶。
VIX 恐慌指数： 突破 30 并开始回落 ( 1)；这是最安全的右侧买点。
MOVE 指数（债市波动）： 2026 核心基石。 跌破 100 ( 1)；超过 140 (-1)。
第三个维度：能源，供给，衰退：
WTI 原油价格：考虑风险市场的负相关性，跌破 $75 ( 2)，突破 $110 (-2)。
第四个维度：趋势，市场动能：
200 日均线 (SMA)： 价格站稳 200SMA ( 2)；跌破 (-2)。
总分：-3，小于0。不建议大颗粒度买入操作。
#宏观经济 #投资策略 #美股 #交易系统 #2026展望
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Apr 2
All-In Podcast, Anthropic's Generational Run, OpenAI Panics, AI Moats, Meta Loses Major Lawsuits
1. 我們正處於一個極度令人不安 (Disorienting) 的轉折點 。這不是普通的技術進步，而是一場足以粉碎傳統商業邏輯的 海嘯。
2. Anthropic Generational Run vs OpenAI Panics
Anthropic 正處於 世代級的衝刺 (Generational Run)，押注 coding 作為通往 AGI 的門票。他們單在 2 月就增加了 60 億美元 的年化收入（Annual Run Rate）。
OpenAI 的戰略收縮与财务焦虑
- 市佔率從 100% 跌向 50% 以下。
- 取消了与 迪士尼 价值 10 亿美元的 Sora 合作协议，该协议原计划将 AI 视频生成集成到 Disney 。
- 为了吸引融资，OpenAI 甚至向私募股权投资者（PE）提供了 17.5% 的保证最低回报率，这在硅谷公司中极度罕见 。
3. Anthropic 的 監管俘獲 策略
David Sacks 指出，Anthropic 推動的許可制實際上是 監管俘獲 (Regulatory Capture)。 他們試圖建立一個 許可制度 (Permissioning Regime)，讓所有人發布模型或買晶片都必須先經過華盛頓許可 。
這是大公司最自私的手段。以後小公司想開發 AI？對不起，你沒有這張貴得要命的 許可證。
4. SaaS Apocalypse，軟體不再值錢？
Chamath Palihapitiya 警告，當 AI 讓生產力變得「無限豐富」，傳統的 SaaS 估值模型將會崩塌。
以前軟體公司靠「訂閱制」躺著賺 20 年。但現在 AI 讓寫程式變得超便宜（無限豐富 ），一家軟體公司的壽命可能只剩 5-6 年 。誰還願意付高價買舊軟體？
5. Vibe Coding，App 的末日
未來是 AI Agent 的時代。這被稱為 絞殺即服務 (Strangulation as a Service)。
企業用戶不再想看到複雜的軟體操作介面，而是希望通過一個簡單的 薄膜層（Shim）來自動處理背景中的所有複雜性。
Vibe Coding 標誌著開發門檻的消失。JCal 分享了他在一個週末內就完成了拖延 15 年的專案（annotated）的經歷，仿佛擁有了《星際爭霸戰》中的 複製器。
6. 品牌價值歸零，信仰崩塌
Chamath 預測 品牌價值將趨於零 。 當 AI 能製造出更好、更快、更便宜的產品時，消費者不再關心 Logo 。
就像特斯拉對 BMW 的衝擊 。如果一個無名牌子的 AI 生成衣服比名牌更好看、更便宜，你還會為了那塊布標付 10 倍的錢嗎？絕對優勢 將戰勝 品牌隸屬感。
7. 投資新聖經，HALO 資產
當數位世界 無限豐富 時，物理世界的稀缺性就是王道 。這叫 HALO (High Asset Low Obsolescence，高資產低陳舊性) 。
要買 AI 變不出來的東西，能源（液化天然氣 LNG）、能源（液化天然氣 LNG）、太空產業（SpaceX 的月球機會）。
8. 法律防線失守，Section 230 的黃金時代終結
Meta 本週的敗訴不僅是金額問題（新墨西哥州 3.75 億美元 判決 ），更是法律邏輯的轉向。
律師成功繞過了 Section 230 的保護，將演算法定義為 有設計缺陷的產品 而非 內容平台。
Chamath 呼籲對 16 歲或 18 歲以下的兒童應設有社交媒體的強制 殺戮開關（Kill Switch），以應對演算法帶來的多巴胺成癮。
9. PCAST，美國隊長級的技術內閣
川普政府的科學技術顧問委員會（PCAST）發生了質變，重心從學術轉向 工業化實踐
- 委員會成員包括 Jensen Huang、Larry Ellison、Mark Zuckerberg、Sergey Brin、Michael Dell 和 David Friedberg 等實幹家。
- 中美的科學競賽，去年中國發表的科研論文數量已比美國多出 50%，這不僅是發現的競爭，更是將科學發現快速轉化為工業能力的競賽 。
youtube.com/watch?v=4Gmd5UTF…
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Mar 29
i. 编程的门槛在消失
编程的定义正在发生根本性的变化。以前"会编程"意味着你得写代码，懂语法，知道怎么让计算机听懂你的指令。但黄仁勋认为，未来编程的核心是写规范（Specification），也就是清楚地告诉 AI 你想要什么结果，而不是自己动手一步步实现它。
这个变化的影响是巨大的。全球目前大约有 3000 万职业程序员。但如果"描述清楚你要什么"就算编程，那医生、木匠、会计、设计师，任何在某个领域有深度专业知识的人，都能成为数字世界的建造者。这个人群可能扩展到 10 亿。
ii. 智力的平民化与商品化
现在，高水平的分析能力、判断力、创作能力，大多集中在受过长期专业训练的少数人手里。这是一种稀缺资源，也是精英阶层的护城河。
但当 AI 能够大规模、低成本地提供这些能力时，智力 就会像电力一样变成每个人都能接入的基础设施。黄仁勋预测，计算（Computation） 在全球 GDP 中的占比可能提升 100 倍。这不是说 AI 会垄断一切，而是说它会把原本只有少数人能做的事情，变成所有人都能做的事情。
iii. AI 抢走的是"任务" 不是你的饭碗
有一个现象叫放射科医生悖论（Radiologist Paradox）。十几年前就有人预测，AI 很快会取代放射科医生，因为 AI 读片的准确率越来越高。但放射科医生这个职业并没有消失，反而需求还在增长。
原因在于：AI 接管的是"读片子、找病灶"这个具体任务，但"综合判断这个病人该怎么治、向家属解释病情、承担医疗责任"，仍然需要人。
这个逻辑适用于几乎所有职业。AI 会持续接管可以被标准化的具体任务，但人的价值会从"能完成什么任务"转向"能诊断什么问题、能设定什么目标、愿意承担什么责任"。
iv. “人性”成为最终的稀缺资源
当智力被商品化，变得像自来水一样普及且廉价之后，那些无法被计算的东西反而会凸显出来。黄仁勋列举的是：性格（Character）、同情心（Compassion）、勇气（Grit），以及人类独有的主观体验。
这些不是软性的鸡汤，而是在一个智力泛滥的时代里，真正无法被替代、无法被批量生产的资产。衡量一个人价值的标准，将从"你掌握多少知识和技能"，转向"你是一个什么样的人"。
v. 文明瓶颈的突破
借助物理 AI（Physical AI） 和生物 AI（Biological AI） 对真实世界的模拟能力，物理 AI 可以理解为能理解和操控物理世界的 AI，比如用于机器人和工厂自动化；生物 AI 则是专门用来模拟生命系统，比如蛋白质结构、细胞行为、药物反应。
黄仁勋认为，在未来 5 到 10 年内，人类有可能在癌症研究、环境污染等长期悬而未决的领域取得突破性进展。
核心推论公式：
价值 = 意图（人类） 智力（工厂） 物理执行（机器人）
意图（Intent） 指的是你想做什么、为什么做、愿意为谁负责。智力 由 AI 提供，执行 由机器人完成。
当 AI 的智力成本趋近于零，机器人负责所有体力执行，这个公式里唯一真正有价值的变量，就只剩下人类的意图了。
Mar 29
黄仁勋的 $4 万亿架构与后计算时代
1. 智力时代的架构师
NVIDIA 已从一家半导体公司进化为新工业革命的基础机器 。随着公司向 $4 万亿估值迈进，它已转变为一个行星级的工厂，生产历史上最宝贵的商品：智力 。
黄仁勋不只是在制造芯片，他还在构建一种“万一人类体验”的未来，即计算机不再只是工具，而是与我们并肩思考的数字工人 。
2. 从“芯片”到“数据中心级”的极度协同设计
黄仁勋宣布单芯片加速的时代已经结束，现在的计算单元是整个数据中心 。
这里有一个经典的工程学原理叫阿姆达尔定律（Amdahl's Law），简单说就是：一个系统里最慢的那个环节，决定了整体的速度上限。芯片再快，如果网络传输和数据存储跟不上，整体还是会卡。就像你有一条超级快的高速公路，但入口和出口只有一条小土路，再宽的高速公路也没用。
因此NVIDIA 现在的思路叫极度协同设计（Extreme Co-design），意思是把芯片、网络、存储、散热，一直到供电，全部当成一个整体来设计，一起优化，不再单独调某一个零件。计算的最小单位，也从单块芯片升级成了整个数据中心。
NVIDIA新推出的 Vera Rubin 架构，是专门为运行 AI Agents 打造的。通过整合专用的存储加速器和新型 CPU，应对 Agent 频繁调用工具和研究数据库的需求 。
3. 三十年的握手协议
在极其精密复杂的半导体供应链中，NVIDIA 拥有一个难以复制的竞争优势：深层的信任 。
NVIDIA 和台积电（TSMC），也就是全球最重要的芯片代工厂，合作了三十年，双方之间没有签过任何正式合同。这种信任让台积电愿意像 NVIDIA 自己的工厂一样灵活配合，当全球订单突然暴涨时也能快速响应。
黄仁勋还会提前两三年说服 DRAM 厂商的 CEO 投资 HBM （高带宽内存，High Bandwidth Memory，可以理解为专门给 AI 芯片用的"超宽车道内存"）等当时冷门的技术，通过共享愿景来确保未来的产能 。
4. AI Agent 的安全问题
随着 Agent 成为“智力的 iPhone”，安全成为了企业落地的核心瓶颈 。Agent 通常需要三种权利：访问敏感信息、执行代码、联网通信 。
如果同时拥有这三种权限，风险就很难控制。NVIDIA 在他们的安全框架 OpenShell 里提出的方案是：任何时候只给 Agent 其中两种权限，第三种暂时关掉。这样即使出了问题，损失也是可控的。他们还把这套逻辑接入了企业已有的权限管理系统，让公司的 IT 部门能用熟悉的方式来管 AI。
5. 能源挑战的“三方方案”
黄仁勋认为能源是瓶颈，但目前的解决方案存在浪费 。
全球电网是按照"最极端情况"来建设的，相当于为最堵的那天修了十条车道，但平时 99% 的时间，大部分车道是空的。
NVIDIA 提出的解法叫优雅降级（Graceful Degradation），意思是让数据中心在电网紧张的时候主动降速运行，而不是要求全天 100% 全速供电。用降低一点点性能，换来更低的用电成本和更快的建设速度，不用死等新电厂建好。但这需要数据中心的客户、云服务商、电力公司三方坐下来重新谈合同，难点在于达成共识。
6. 战略性开源
NVIDIA 积极开源 Nemotron-3 等模型和权重，其背后有着深刻的协同设计动机 。
这意味着他们可借此观察全球最聪明的开发者会怎么改造这些模型，比如有人把 Transformer（目前主流的 AI 架构）和 SSM（状态空间模型，一种更省算力的替代架构） 结合起来做新实验。通过观察这些创新方向，NVIDIA 可以提前知道下一代芯片该怎么设计，相当于用开源换来了对未来技术走向的预判能力。
7. 领导力与心理防御机制
黄仁勋的组织架构极其扁平，其管理哲学同样具有工程色彩 。
黄仁勋有超过 60 个直接汇报给他的下属，而且他几乎不开一对一的小会。
他认为，当一个问题需要多个部门协同解决时，把所有相关的人拉到一个房间里同时对话，比一个个单独谈效率高得多，信息也不会在传递中失真。这和他推崇的"极度协同设计"哲学是一回事，放在组织管理上同样适用。
他还提到一个观点叫系统性遗忘（Systematic Forgetting），意思是人要像 AI 模型重新训练一样，主动清除掉过去失败带来的情绪负担，快速转向下一个机会。NVIDIA 历史上曾多次几乎倒闭，经历过很多公开的失败和羞辱。他认为，带着这些情绪包袱工作会拖慢判断。他还刻意保持一种"这能有多难"的心态，避免在还没开始之前就把困难想得太复杂。
8. 从仓库到工厂
过去的计算机，核心功能是"存"，帮你存文件、存数据、存历史记录，像一个仓库。
现在的 AI 计算，核心功能变成了"造"，每次运算都在生成新的内容、新的答案、新的决策，更像一座工厂，每时每刻都在生产 Token。Token 是 AI 处理和输出信息的最小单位，你看到 AI 回答你的每一个字，背后都是一个个 Token 被生成出来的。
黄仁勋认为，当智力真的变得像电一样普及之后，人类最值钱的东西，反而是那些 AI 学不会的东西，比如性格、同理心，以及你真正想做什么。
youtube.com/watch?v=vif8NQcj…
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Agent Trader R2 is here.
And we're having an AMA to break it down LIVE.
📅: March 19 | 8:00 PM PST
📍: Beep Space
Set your reminder: x.com/i/spaces/1DxLdvDaXMqxm…
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Mar 17
美国SEC CFTC今天联合甩出一个超级重量级文件，终于给加密资产进行明确分类。
这算是近期加密行业最重大的事件之一。
这份文件明确了什么加密代币是“证券”（要严管）；什么不是证券（像普通商品一样自由）。
之前Gensler做SEC主席时，喜欢搞模糊战，只起诉不给明确规则，整个行业灰头土脸。
现在Atkins时代，这份文件把加密资产分成5大类：
1. 数字商品（Digital Commodities）
BTC、ETH、SOL、XRP、ADA、DOGE、SHIB、AVAX、LINK 等包括在内，文件第14页直接列名单。
就像黄金、白银一样，归CFTC管，
2. 数字收藏品
NFT、meme币、游戏道具、艺术品代币等大部分不算证券。
3. 数字工具
ENS域名、会员卡、凭证这类实用东西 ，也不算是证券。
4. 稳定币
合规支付用的稳定币不算证券，其他看情况。
5. 数字证券
把传统股票、债券做成代币的 → 永远是证券，继续监管。
6.额外“大福利”
挖矿、质押（staking）、空投、包装BTC（wrapped BTC，都不算发行证券。
以后美国人也能正常领空投了，不用再搞“地域屏蔽”保护自己。
一句话总结
这份文件给整个加密行业发了官方身份证。
把模糊地带干掉，给开发者、交易所、机构资金一条明路。
sec.gov/files/rules/interp/2…
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Mar 17
AI投研系统操作随笔
有了AI工具后，投研工具逐步在AI化转变中，核心是用Token换精力。
工作过程如下：
早上讨论需求，明确要什么数据指标，仅是大概想要的东西，30分钟。
下午，功能规划，AI出展示逻辑，确认，30分钟。
细节规划，如信息获取路径规划，哪些工作用API完成，哪些抛给LLM处理等，在众多方案中选型，1小时。
代码规则规划，细致到AGENT 、变量命名，文件存放逻辑，便于手工维护的数据文件要求，注释规则等细颗粒度规则，2小时。
代码输出30秒。
传统稍复杂需求，需要需求方，产品经理，程序（前后端等）共同参与。按周算。
有了AI辅助后，时间如上文。
如果全交给智能体呢？
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Mar 17
📣这是一条产品功能的内测邀请 ～
【一键体验 顶配模型的 OpenClaw Bot】
我们拿到了一批 OpenClaw Telegram 简易版的体验名额，想把它分享给真正热爱 AI 的人。
不用安装，不用部署，TG 点开 Bot 即开即用
你能得到什么：
一个能帮你干活的 AI 助手——有记忆、有工具、能主动推送消息。
✅ 4 个模型可选：Claude Sonnet 4.6 / Claude Opus 4.6 / Kimi K2.5 / MiniMax M2.5
✅ 直接在 Telegram 里用，零安装、零部署
✅ 内测期间免费使用价值 500万枚 Token
✅云端部署，非本地服务器（数据经过服务器，请自行判断是否输入敏感信息）
我们唯一的要求：
认真使用一段时间后提交一份真实的反馈。
优秀且真实的反馈将在结束后会获得一份“心意奖励”。
名额有限，会优先邀请有 AI 使用经验的用户。
所有填表玩家会加到我们的资料库中，后续活动也会优先邀请体验～
感兴趣填👇
（docs.google.com/forms/d/e/1F…）
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Mar 16
聊聊投资逻辑的看法“切片”
为什么叫切片？因为不全面。写全面可能时间和内容都是巨长无比。
1 深度思考的是，金钱永不眠吗？我们能力范围的钱应该眠吗？黄金白银不涨了，美元指数变高了，AI泡沫还在变大切美股“疲软”，对战争结束预期的全网悲观情绪以及中东产出品在AI芯片等产业对亚洲韩，日，台的实际影响。资金何去何从？
2 能确定是本年延续的主题是“动荡”。今年决定未来3到5年的世界格局或投资范式。
3 能确定的是世界未来是割裂的，就算修补短期也不会回到过去那样，割裂就会产生割裂格局里的替补供应链。这是洗牌后的机会。
4 AI的军备必然受益的是电能，电能技术，到发电能源相关产业。
5 LLM与AI应用的军备竞赛最终胜出者未知，芯片与内存需求已知。有能力卖铲子的人不难找。是买入的时机问题。关于内存的感知找个时间可以聊聊（过去在大型数据库，ETH Hash，本地大模型搭建实践，AI算力实践中一直有感知）。
6 光通信同理，解决瓶颈是必然。
7 只要还有潜在“敌人”（应该理解为对手），或问题不能解决的预期军工是不可忽略的对冲工具。
8 技术革命未必赢家只有寡头，留心在AI格局下小公司的成功和在资本市场崭露头角的价值范式。
Mar 12
再聊坏的方面
霍尔木兹海峡事件发展到今天，阶段性清晰。油价与原油资源可能是整个战略的死局，关系到通胀，关系经济战略，关系到 #AI 芯片企业的生产能源，关系到生产成本以及原材料成本。全球恍然，原来供应链体系有这么多“死穴”。
伊朗的“水雷”战术导致欧洲航运保险业业务恢复是按照几个月为安全期就算的。美国保险业可以顺利“挺身而出”临危受命吗？远比无人机战术影响范围大得多。
伊文官集团和军方的割裂分散，找谁谈呢？如何结束且恢复秩序对大统领是个考验。
资本印不出资源，大统领能力决定技术叙事...的延续与资产价格。
反转真快，前一刻还是购买AI对冲失业风险，似乎要考虑购买军工对冲经济崩盘风险了。🤣
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Mar 12
再聊坏的方面
霍尔木兹海峡事件发展到今天，阶段性清晰。油价与原油资源可能是整个战略的死局，关系到通胀，关系经济战略，关系到 #AI 芯片企业的生产能源，关系到生产成本以及原材料成本。全球恍然，原来供应链体系有这么多“死穴”。
伊朗的“水雷”战术导致欧洲航运保险业业务恢复是按照几个月为安全期就算的。美国保险业可以顺利“挺身而出”临危受命吗？远比无人机战术影响范围大得多。
伊文官集团和军方的割裂分散，找谁谈呢？如何结束且恢复秩序对大统领是个考验。
资本印不出资源，大统领能力决定技术叙事...的延续与资产价格。
反转真快，前一刻还是购买AI对冲失业风险，似乎要考虑购买军工对冲经济崩盘风险了。🤣
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