Lullaby123

Nice to meet you.

[宏观边际MacroMargin @MacroMargin]

下半年果然稍微重视了点拖欠问题，

今天国常会研究的第二个议题，是“部署进一步清理拖欠企业账款工作”，但能有“硬措施”出来吗？

对此持怀疑态度，因为对拖欠问题，7月政治局会议虽然提了，但定调不太高，只是说“常态化解决”...

[Lullaby123 @Lullaby1233]

@SnozakiSakura 前几天还在用礼品卡 正常

[Eva Ai| Gate美股0费率 @Eva200699]

说实话，每月交VPN的费用真的烦

前两天自己用Cloudflare搭建了个人节点，结果发现根本不用买服务器，也不用写代码，大概全程10来分钟左右就搞定了

速度也挺稳，ChatGPT、Gemini、Grok这些平时用的都没问题

配置视频在下方

[酱紫表 @pengchujin]

ChatGPT 手机远程开发 iOS App 真爽，都不用碰电脑😬开发和测试显示全部手机上完成

[何居上 @hejushang8]

Shadowrocket小火箭 +WLOC模块

iOS 全球飘逸 定📍

开Apple watch 高血压通知，拉 WiFi calling

仅供开发学习测试使用

[shu fen @shufen46250836]

最近生活乱七八糟

最近股市一地鸡毛

亲爱的你事事如意

下周股市绝地反弹

[Jaken（金融郭德纲） @jing_kun55413]

@ZionFromZero 人的终极宿命
躺在海边喝咖啡
没有其他

[何居上 @hejushang8]

汇丰 pluse 绑定 Apple pay 需要电话联系汇丰客服进行绑定
最简单的办法是把 汇丰APP 改成简易模式
在设置-一般-应用程序模式-选择简易版
然后在简易版里-帮助-致电我们-选择信用卡
直接拨打 APP 提供的那个号码
然后和客服说需要把Pulse信用卡绑定到 Apple pay
根据客服提示，提供验证码给他就可以绑定了

[bbshare @shadouyoua]

史上首次，民间大巴干翻高铁！
投资千亿的广湛高铁被迫5.1折卖票，原因是这段420公里的路程，民间大巴只要39.9元，而且大巴仍能赚钱。

网友热评：早就该让高高在上的官僚资本尝尝民营经济的厉害！

[宝总的财富指南 @baozong_facai]

这 1 小时采访，值得反复听。

受访者是一位顶级数学家投资人，
创造了 1000 亿美元以上财富，
平均回报率高达 66%。

很多人认为，
他的认知深度甚至超过巴菲特、索罗斯和达利奥。
里面的投资知识，
比 20 万美元 MBA 还值钱。

先收藏，再书签。
无论如何，听完它。

[宏观边际MacroMargin @MacroMargin]

Williams的这篇专访不错，他说“看不到任何加息的理由”，跟我之前观点相仿，今年加息需要思考的是至少是明年上半年的通胀和就业才对。

Williams和Waller是我最喜欢的两位联储官员了。

[Lullaby123 @Lullaby1233]

@Hoyooyoo 老哥 能看下长飞光纤吗

[秋生trader @Hoyooyoo]

黄金，我没有发帖因为没有东西可以说。我的看法补充一下。现在黄金这种窄波动的箱体，已经7天了，周线震荡，日线也震荡，那么我们不能自己去预设定义一个方向，而是要等方向明确。交易是一门时间与空间的艺术，需要耐心。

[虎小象 @hx831126]

先讲一个你可能从来没听说过的人。

1930年，英国语言学家 C.K. Ogden 做了一件很偏执的事——他把整个英语词汇表研究了一遍，然后问了一个问题：如果只能留下最核心的那些词，英语还能不能用？

他的答案是：850个词，够了。

这850个词，不是随便选的，是他穷尽分析之后筛选出来的"语言骨架"。他把它们分成5类：

100个操作词（Operations）：这、那、是、有、做……就是那些让句子转起来的胶水词

400个普通事物（General Things）：名词里最高频、最基础的那层

200个可描绘事物（Picturable Things）：能画出来的具体东西，比如 door、fire、river

100个性质词（Qualities）：描述世界的形容词，比如 clear、simple、important

50个反义词（Opposites）：成对出现，学一个等于学两个

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然后他把这套体系命名为 Basic English，发表出来。

接下来发生的事情更有意思。丘吉尔在二战期间公开赞扬这套体系，认为它是盟国推广英语教育的最佳基础。H.G. 威尔斯把它写进了《世界大战》的续集设定里，作为未来世界通用语言的蓝图。乔治·奥威尔……没有赞扬它，但《1984》里那套压缩语言"新话"（Newspeak）的灵感，正是来自对 Basic English 的深深警惕——他担心语言被缩减之后，人的思想也会跟着被缩减。

这就是这850个词的能量：支持者觉得它是桥梁，批评者觉得它是枷锁，争论了将近一百年。

但我想说的不是那场争论。我想说的是——这850个词，对今天的英语学习者来说意味着什么。

大多数人学英语，是被一本本厚厚的词汇书和无尽的考纲压着学的。CET-4、CET-6、托福、雅思……每一个证书背后都是几千个词的暴力记忆，背了忘，忘了背，从来没有真正"用"过。

Ogden 给出的逻辑完全相反：不是多，而是深。

这850个词，每一个都是高频中的高频，每一个在日常英语表达里都有不可替代的位置。当你真正把这850个词学透——不只知道它的意思，还知道它的用法、它的近义词在什么场景该用哪一个——你对英语的掌握会比背了5000个词却每个只认识中文意思要扎实得多。

这是一种截然不同的语言观：根扎得够深，枝才能生得够远。

——————

于是我做了这个网站：https://t.co/MNteHwzK9m
（准确的说我让 Codex 做的）

原版 Ogden 的资料是一本PDF，黑白的，排版像上个世纪（它确实是上个世纪的）。我想让它变成真正可以用来学习的东西。

花了不少时间（花了不少 Token ）最终做成了这样：

每一个词，都有一张完整的卡片。

卡片上有：这个词的中文释义、英文定义（用简单的英语解释英语，就像 Ogden 本人的风格）、一句真实语境下的例句，以及2到3个同义词。五个类别各有自己的颜色，一眼就知道你在学哪个区域的词汇。

每一个词，都可以听发音。

接的是有道词典的语音接口，默认英式发音，可以切换美式。点单词听一次，点例句听一次，语速比正常稍慢一点，适合跟读。不是那种机械的合成音，真的可以听。

最让我花心思的，是同义词那里。

很多人背单词的时候，同义词只是"差不多的意思"。但真正用英语的时候，difference 和 distinction 不一样，speak 和 talk 不一样，simple 和 easy 不一样。差在哪里？什么场景该用哪个？

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网站是免费的，不需要注册，不会收集任何信息。

直接访问就行：https://t.co/MNteHwzK9m

如果你身边有正在学英语的人，或者觉得自己英语"学了很多年但还是用不好"的，可以发给他们看看。

也许这850个词，是一个值得重新开始的起点。
👆

以上的文案也是它写的，我越来越没有用了

[Serenity @aleabitoreddit]

几个值得重点关注的“实质性垄断”标的:

- MSSCORP (6830)：在检测和 CPO 良率把控上构筑了极深的专利护城河。
- $SOI：主导绝缘体上硅 (SOI) 衬底市场。
- NGK (5333)：稳拿薄膜铌酸锂 (TFLN) 晶圆核心技术。
- $AXTI：把控磷化铟 (InP) 衬底等上游关键材料。

像讯芯 (Shunsin) 这类公司其实很难被轻易颠覆，毕竟背靠富士康，而富士康本身就深深扎根于众多核心供应链的腹地 🏭

$SIVE 的逻辑也极其相似。他们已经成功打入 (design in) 了众多顶尖 CPO 架构的设计体系，抱紧了 Ayar、Lightelligence (壁仞的供应商)、Lightmatter 以及 Celestial 等 众行业领军者的大腿

相比之下，个人认为 $HIMX (奇景光电) 或 Foci (上诠) 未来面临被踢出局 (design out) 的风险最大，很有可能会被台积电的光学部门采钰 (Visera 6789) 这类巨头直接垂直整合。不过话说回来，在未来两三年内，借助 CPO 相关的光纤阵列 (FAU) 和无源器件，他们眼前依然有 波巨大的赚钱机遇

[老白（每日 AI 干货✊） @laobaishare]

告别剪映 👋

Gemini 现在可以在几分钟内，把整段视频从脚本到剪辑全部搞定。

不用拖时间轴。不用手动切片段。不用纠结创意。

下面 7 个 prompt，直接用 ↓

[DD @DD29397053]

关于存储，和 Codex 搓了两天，最后我自己的结论有两个。

第一，AI 存储未来 2-3 年大概率仍偏紧。
原因很简单：需求更接近软件和 capex 驱动的指数过程，供给却受 wafer starts × bits per wafer × 良率 × 封装 这些物理约束。AI 爆发之后，需求是虚拟产品和算力扩张拉出来的，供给还是一个很重的制造业问题。

第二，这轮存储周期真正该盯的，不只是“谁最高端”，而是谁的利润增速最陡。
市场最容易盯着 HBM，因为逻辑最直白：GPU 出货 × 单 GPU HBM 容量。但如果把视角从“产品档次”切到“利润斜率”，结论会更反直觉。

HBM 需求主要是 GPU 的函数。

服务器 DRAM 是 GPU 数量 × CPU:GPU 比例 × 每服务器内存容量，所以 agentic AI 若把 CPU:GPU 从过去的 1:4/1:8 拉向 1:1，服务器 DRAM 的需求会被显著抬高。

企业级 SSD 更接近 token 结构 的函数，而不只是 token 总量的函数。普通短问答 token 大多停留在 HBM/DRAM，真正会拉动 eSSD 的，是那些“高传导 token”：RAG、长期记忆、KV cache offload、agent 日志、checkpoint、审计留存。随着 agent 增长，这类 token 占比会上升，所以 eSSD 的需求斜率可能比很多人直觉里更陡。

Nearline HDD 则是冷温数据沉淀、保留周期和多模态数据湖的函数。

再看供给。真正重要的不是名义产能，而是可销售有效产能。

HBM 卡在先进 DRAM wafer、TSV/stack、测试和 CoWoS；

服务器 DRAM 卡在 DRAM bit 供给本身还要被 HBM 挤出；

企业级 SSD 就算把认证、客户导入、firmware 这些软墙都拆掉，最后也还是要撞上 wafer starts × NAND bits per wafer 这个更硬的物理天花板。即便企业级 SSD 靠 product mix 往 datacenter 倾斜，供给极限抬到 45%-55%，如果需求按高传导 token 结构去跑，还是大概率追不上。

这也解释了为什么供需缺口未必是 HBM 最大。HBM 的需求最快，但它也是全产业链最优先扩产的产品，供给响应最集中；服务器 DRAM 同时吃到 AI 需求上升和 HBM 挤出两层影响；企业级 SSD 更反直觉，NAND bit 本身未必最紧，但一旦 token 结构向 agent、长上下文、KV offload 倾斜，eSSD 的需求斜率会比总 token 更陡，而供给仍受 NAND 的物理增长速度限制。

产品价格和利润增速也不能混为一谈。高端产品不等于高利润增速。HBM 即使毛利率高，如果涨价幅度有限；而低端或中端产品若因供给被抽走、价格暴涨，利润增速反而可能更猛。最新财报里，SNDK 的 non-GAAP gross margin 已经高于 Micron，这其实很反直觉，也说明这轮里 eSSD/NAND mix + 涨价 + 低基数修复，完全可能把 NAND 厂的单季利润弹性推到比 HBM 更夸张。

如果中国厂商未来更充分承接 consumer SSD / client SSD / DDR4 / 部分 DDR5/LPDDR，全球龙头当然可以把更多资源转去高端产品。短期看这是利多，但中期也可能削弱高端稀缺性，让高端产品的利润增速边际放缓。不过在这个情景下，企业级 SSD、服务器 DRAM、HBM 大概率仍然偏紧，只是紧的程度不同。

以最后排利润增速，不能按“谁做的产品最先进”来排，而要按“谁处在低基数、价格弹性大、且供给转移暂时还没把稀缺性抹平”来排。

如果看短期 1-4 个季度的利润斜率，我更倾向于：Sandisk > Micron > SK hynix > Samsung。

如果看 2-3 年的确定性和持续性：SK hynix ≈ Micron > Samsung > Sandisk 更稳。

HDD 里的 Seagate / Western Digital 仍是 AI 数据沉淀的稳定受益者，但更像慢牛，不是爆发型弹性标的。

一句话总结：
这轮存储周期最容易被低估的，不是 HBM 有多热，而是服务器 DRAM 和企业级 SSD 的利润斜率，可能比市场现在理解的更陡。

[Elon Musk @elonmusk]

True

[小牛 @Xiaoniu6161]

第一视角感受《人类进化史》 注意这是近2个小时的 AI 电影

耗费最少上万了，流量带来过亿。

[Lullaby123 @Lullaby1233]

@MacroMargin 没有变化 都是-0.2