锅盖

永生进化中……

[锅盖 @leon55290331]

我越来越相信，人类可以永生
碳基+大脑+蛋白质 转换为 硅基+ai+光

记忆，体验，思考，情绪 转换成ai 算法
身体，神经 借由机械传输
能量，取自于太阳

[Yangyi @yangyi]

这个博主拆解马斯克商业帝国的构成
值得每个推友学习了解
我只能说：鞭辟入里👍🏻

[锅盖 @leon55290331]

自从国内各大公司出了龙虾，感觉龙虾就死了
所以大家说谁谁杀死了比赛，不是谁杀死了谁
而是自杀式，结束整个赛道

[M @Maggie191919]

🔥🎯Elon Musk把未来押在荷兰一座小镇上：这可能是工业史上最疯狂的一场豪赌

这个项目，越觉得它不像一座工厂，更像一场要重写全球科技秩序的尝试。

如果这件事真的走通，被改写的不会只是 $TSLA、SpaceX 或 xAI 的估值逻辑，而是整个世界使用算力的方式，机器人进入现实生活的速度，自动驾驶的成本曲线，甚至人类把智能系统送上轨道之后，地球和太空之间的分工边界。

最让我头皮发麻的地方，不是 Elon Musk 又在讲一个很大的故事，而是这个故事最后竟然卡在荷兰一个很多人根本没听过的小城市。

表面上看，Elon 想做的是一个叫 TerraFab 的超级芯片项目。

它被描述成由 Tesla、SpaceX 和 xAI 联合推动的芯片制造体系，要在同一个屋檐下完成设计、光刻、制造、封装、测试和掩膜制作，初期目标是每月 10 万片晶圆，长期目标是每月 100 万片。

如果只看这组数字，很多人第一反应会是：又来了，又是一个远远超出现实边界的目标。

因为全球最先进芯片制造真正的核心瓶颈，从来不是有没有钱，也不是有没有工程师，而是有没有一种机器。

这台机器叫 EUV 光刻机。

全球只有一家公司能做，叫 ASML，总部就在荷兰 Veldhoven。一个人口不过几万的小城，却捏着整个先进半导体产业最关键的一把钥匙。

这才是整件事真正疯狂的地方。

今天这个时代里，几乎所有最先进的芯片，无论是 iPhone 里的芯片、$NVDA 的 GPU、$AMD 的服务器芯片，还是 Tesla 未来更强的自动驾驶和机器人芯片，都离不开这个环节。

而 EUV 之所以像神话一样难，不是因为名字高深，而是它真的建立在接近科幻的工业能力之上。

它要用极紫外光去“打印”比病毒还小的电路结构。因为这种光几乎会被一切吸收，所以整台机器必须在超高真空中运行，不能用传统镜片，只能靠极度精密的反射镜。那些镜子的表面精度高到皮米级，已经接近人类制造能力的边缘。

更夸张的是，EUV 光源本身，是靠高功率激光每秒击打数万次熔融锡液滴，制造出比太阳表面还热的等离子体，再从里面提取出极短波长的光。

你会发现，现代文明最关键的一层基础设施，某种意义上竟然建立在“激光打锡滴”这种听起来像科幻小说的过程之上。

这也是为什么很多人在看到 TerraFab 的目标之后，第一反应不是震撼，而是直接判死刑。

因为如果严格按照传统逻辑去算，问题几乎无解。

一个月 10 万片晶圆，已经可能需要几十台 EUV。一个月 100 万片，可能需要几百台。可现在全世界已经安装的 EUV 总量，也不过几百台左右，而且未来几年新增产能几乎都已经被 $TSM、Samsung、Intel 这些巨头提前锁走。

也就是说，如果 TerraFab 想照着外界理解的方式去复制一个“超级版 TSMC”，那它面对的不是难，而是物理意义上的不现实。

这也是为什么我觉得，很多人可能一开始就看错了这个项目。

TerraFab 也许根本不是要直接和 TSMC 拼“谁的晶圆厂更大”，而是要抢另外一个更关键的位置：设计迭代速度和先进封装控制权。

这两个词听起来没有“百万片晶圆”那么炸裂，但如果真的被 Tesla 抓住，竞争力可能更可怕。

先说设计迭代。

传统芯片开发流程很慢。公司把设计送去代工厂，做掩膜，排产，流片，拿回样品，测试，发现问题，再重新开始。一个周期往往就是几个月，复杂芯片走完整个优化过程，按年算都不夸张。

如果 TerraFab 把设计、掩膜、测试、封装都压进同一套体系里，逻辑会完全不一样。

工程师改完设计，不再需要跨洋排队，而是直接内部推进。这样一来，原本按季度计算的迭代节奏，可能被压缩到按周计算。

这意味着什么？

意味着 Tesla 未来优化自己的 AI 芯片，不是慢慢追，而是可以高频试错、高频修正、高频定制。竞争对手可能还在等代工厂给第一次样片，Tesla 已经在做第三轮甚至第五轮修改。

芯片行业里，迭代速度一旦形成数量级差距，后面拉开的就不只是性能，而是整条学习曲线。

再说先进封装。

这部分更容易被忽视，但它恰恰可能是缓解 ASML 瓶颈最现实的一条路。

过去高性能芯片喜欢做成一整块大芯片，但越大，缺陷率越高，良率越差，成本越难看。现在行业已经越来越多转向 chiplet，也就是把不同功能拆成不同小芯片，再通过先进封装把它们高速连接起来。

这件事的意义在于，不是整颗芯片都必须使用最先进、最稀缺的 2nm 工艺。

真正最核心的计算部分，也许必须用最先进工艺，但内存、IO 甚至部分辅助模块，完全可以使用更成熟、更便宜、也更不受限的工艺节点。

这样一来，TerraFab 对最稀缺 EUV 设备的依赖，就不再是“全量依赖”，而是“关键部分依赖”。

这不是小修小补，而是整个资源约束条件被改写了。

我真正觉得这件事值得严肃看待，也正是因为这里。

如果 Tesla 最终掌握的不是一家单纯的大工厂，而是“快速设计迭代 + 芯粒架构 + 先进封装 + 系统级优化”的闭环能力，那它拿到的就不是一条产线，而是一种越来越难追赶的结构性优势。

这种优势在机器人上会特别可怕。

因为 Optimus 需要的从来不只是“更强芯片”，而是“更适合自己工作负载的芯片”。

通用 GPU 很强，但它本质上是通用厨房，什么都能做，同时也意味着有很多对 Tesla 具体任务并不必要的部分。可如果 Tesla 能反复迭代自己的专用推理芯片，它就能一轮一轮删掉无用结构，把晶体管、带宽、缓存、功耗全都朝自己真实任务去压缩和重构。

最后结果不是简单地“比别人快一点”，而是同样的电池、同样的散热、同样的体积下，机器人工作时间更长，响应更快，成本更低。

一旦这件事成立，机器人产业真正被改写的，不是演示视频，而是经济模型。

因为机器人要进入大规模现实部署，最后比拼的不是会不会走路，而是单位劳动成本。

如果定制芯片带来的是能耗下降、延迟下降、硬件成本下降，那最终冲击的就是制造业、物流业、服务业的成本边界。到那个时候，大家讨论的就不再是“机器人能不能做”，而是“还有哪些工作不值得让机器人去做”。

我认为市场现在最容易低估的一点是：很多人还在把 TerraFab 当成一个“大建厂故事”，但它真正的价值，可能不是产能叙事，而是控制权叙事。

谁控制设计节奏，谁控制封装架构，谁控制系统级优化，谁就更有机会把 AI 从“堆卡”推进到“定义工作流”。

这也是为什么这件事不只是半导体新闻，更像是 AI 基础设施的下一轮争夺。

再往深一点看，这里面还有地缘政治的影子。

现在全球先进芯片产能高度集中在台湾，而先进光刻设备又高度集中在荷兰。表面上看，AI 革命遍地开花，实际上最核心的几个命门，集中得惊人。

这就让 TerraFab 的意义变得更复杂了。

它不仅仅是在追求更强的芯片能力，也是在尝试把“关键环节掌握在自己手里”的比例往上拉。哪怕短期做不到完全自给，这种方向本身就已经说明问题：在未来十年的 AI 竞争里，真正有野心的公司，不会满足于只做模型和应用层。

它们一定会继续往下打，打到芯片，打到封装，打到制造节奏，打到供应链安全。

所以我现在再看 TerraFab，已经不太把它理解成“Elon 又画了一个很大的饼”。

我更愿意把它理解成一次极端激进的战略下注：不是直接复制今天的半导体工业，而是绕开最拥挤的主战场，先拿下最能形成复利的节点。

这条路当然还是极难。

ASML 的瓶颈是真的，EUV 的产能约束也是真的，建这种体系需要的钱、时间、人才、协同能力，全部都是真实到残酷的障碍。

但真正值得思考的是：如果目标不是明天立刻造出一个超级版 TSMC，而是先把设计迭代和封装能力做成别人跟不上的节奏，那么这件事就从“听起来不可能”，变成了“也许会比大多数人想得更早落地”。

很多人看 Elon 的项目，只盯着他有没有按最初时间表完成。

但我更在意的是另一件事：他是不是又一次找到了一个别人一开始都觉得不成立，但一旦成立就足以重构行业规则的突破口。

如果答案是是，那 TerraFab 最终改变的就不会只是芯片供应链。

它可能会改变机器人成本曲线，改变自动驾驶算力结构，改变太空计算基础设施，甚至改变未来哪些公司配拥有真正的 AI 护城河。

问题可能已经不是“这个项目会不会很难”。

而是如果它最后真的成了，今天市场给它的理解和定价，会不会还停留在完全错误的维度上。

你更倾向于把 TerraFab 看成又一个过度承诺的故事，还是下一轮 AI 工业基础设施真正的转折点？

[锅盖 @leon55290331]

2026 年 4 月 2 日，中银香港线下开卡成功，全流程记录

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[锅盖 @leon55290331]

在香港，开港卡

[0x鸣人 @LuBtc888]

段永平早年在节目炸场舌战群儒！一句话戳破中国企业最大误区。

在他看来，要做到：
1️⃣ 敢为天下后，后中争先，不做市场教育，只在成熟赛道做极致，避开90%风险
2️⃣ 不上市，不盲目烧钱，上市≠更强，不被资本绑架，聚焦产品才是根本
3️⃣ 集中优势兵力，局部称王，不跟巨头硬刚，单点突破，用小而强碾压大而散

[比特币橙子Trader @oragnes]

彻底炸裂！宏观大神杰夫·布斯直接抛出了宏观经济的终极底牌🔥

他当着全世界的面无情撕下了全球 900 万亿美元资产的遮羞布

在这看似繁荣的数字下面全都是高达 600 万亿的破产烂账

传统的法币债务体系早就已经在实质上灰飞烟灭了

各国政府为了苟延残喘只能通过无限印钞来强行续命

但布斯极其冷酷地指出大饼根本不属于这个腐朽的旧系统

它是人类历史上唯一被纯粹物理能量锚定的去中心化协议

当这套无懈可击的系统对全球 900 万亿资产重新定价时会怎样？

他直接甩出了一笔足以让所有宏观交易员头皮发麻的数学账

单枚大饼的终极购买力将极其恐怖地狂飙至 4300 万美元

更让人窒息的是在这个史诗级的财富转移过程中

伴随着 AI 大爆炸以及开源机器人技术的全面狂暴普及

当智能机械臂等自动化工具彻底接管自由市场和廉价生产力

人类世界所有的商品和服务价格都将被永远且疯狂地打下去

到那个时候你手里哪怕只握着极其微小的一点点比特币碎片

都绝对足以让你在这场维度的技术大爆发中永远实现财富自由

这不是会不会发生的科幻狂想而是已经进入读秒阶段的历史必然

死死拿住手里的数字黄金准备迎接这场史诗级的阶层大跃迁吧🚀

[MindfulReturn 身心修复局 @MindfulReturn]

我艹，这个牛逼啊，把qwen直接烧录进芯片，本地每秒处理10000个token.

“中型”LLM燃烧器即将推出！
🔥 这可能使本地 HyperToken 生成成为现实。
📷 NVIDIA 最担心的事发生了。
📷应用专用硬件 Taala 的新型 PCIe ASIC 板会将整个中型 Qwen 3.5-27B LLM 直接烧录到硅片中
📷 Taalos表示，到2026年春季，他们的实验室将提供基于ASIC的中型模型。 不再增加配重
📷本地每秒处理约 10,000 个令牌（Llama 3.1 8B 已经达到每秒 17,000 个令牌）
📷标准PC插槽，超低功耗(10x更少）
📷 100%离线，无云，无GPU集群
📷 Reddit 传闻单价 300 至 400 美元
📷思维速度堪比光速的人工智能体。
📷你准备好了吗？

[锅盖 @leon55290331]

@Cesare5231 摆地摊

[周览资源分享 @grgerwcwetwet]

推荐一个开源项目 xianyu-super-butler（闲鱼超级管家），这是在闲鱼自动回复/自动发货 项目基础上做的二次开发版本。

GitHub：
https://t.co/6YJRloVUYz

[锅盖 @leon55290331]

所有的事情都是缓慢发生的

[Mr Panda @PandaTalk8]

https://t.co/0TuGusNx7w

[锅盖 @leon55290331]

我真是干嘛嘛不行，摆摊第一名

[⧫ Alan Chen ⧫(alanchentsla.eth） @alanchen]

掏空特斯拉？！马斯克强抽250亿造顶级芯片，竟为了给SpaceX续命？

[锅盖 @leon55290331]

occupy galaxy

[比特币橙子Trader @oragnes]

卧槽！马斯克刚刚引爆了一颗绝对的科技核弹！🔥

这不是造车，也不是发火箭，这是直接要把人类强行拖进“卡尔达肖夫一型星际文明”！

 在这场长达25分钟的史诗级演讲里，马斯克直接摊牌了他最恐怖的底牌——“Terafab（太瓦级晶圆厂）”和“月球电磁加速器”。

地球的能源已经彻底不够用了。 哪怕把全世界所有的晶圆厂全加起来，也只够满足马斯克算力宏图的区区 2%！

所以他做出了一个让全华尔街头皮发麻的决定：不看台积电和三星的脸色，特斯拉自己下场！

他要把制造、测试、修改全部塞进一栋大楼，用最暴力的闭环迭代去疯狂压榨 AI 芯片的物理极限。

而他的终极目标，是把太瓦级的算力集群直接扔到太空里！ 

因为那里永远阳光普照，没有昼夜交替，转化效率堪称恐怖。 

当人类还在为了地球上这点可怜的能源内耗时，马斯克已经准备每年往轨道运送 1000 万吨物资了。

 甚至他还要在月球建造质量加速器，把千万亿瓦（Petawatt）的无敌算力直接发射到深空！

在这个计划面前，什么美股七巨头，格局简直小到犹如尘埃。

只要这个闭环跑通，未来所有的能源和算力都将成为免费的白菜价。 

人类将彻底不需要货币，去土星度个周末将成为普通人的日常。

 准备好迎接这场史诗级的降维打击吧，地球文明的枷锁，已经被生生撕碎了！🚀

[锅盖 @leon55290331]

啊，刺刺的，酸酸的

[K1ko妹妹的爸比 @lilk1kopops]

“未来的人不用读书，上大学没用，跟 AI 聊天就够了”

这种说法就是典型的屌丝意淫。

会说这种话的人都有一个共同点：

他们以为会一门技术，或者靠炒股赚价差、靠交易糊口，就已经足够了。因为他们从来没有真正撬动过劳动力杠杆、组织杠杆、制度杠杆。

他们只是刚翻身的第一代，没有带过团队，没有管过企业，没有参与过真正的社会组织，也没有社会地位。

他们以为我只要挣了钱，有钱就能过上想要的生活。

不管在中国还是美国，都是大错特错。首先你是一个靠交易和技术生存的屌丝和个体户，你就挣不到很多钱，你也不被社会制度允许挣到这么多钱。

这也是币圈很常见的现实，很多人本来就是社会底层翻身，上一代一穷二白。对他们来说，靠投机、靠钻空子、靠研究怎么更高效地钻空子，拿到一点结果，能吃上饭、在一线城市落脚，就已经觉得自己功成名就了。

等到自己有了孩子，孩子需要教育、需要资源、需要路径的时候，自己要带领家庭在社会上立足的时候，才会第一次真正感受到自己的无力，原来自己什么东西都不是。

因为你真的需要办事的时候，需要的不是交易技巧，而是社会地位、资源调动能力和组织能力。大部分底层暴发户，本质上只是消费者

需要什么，就掏钱去商店买；
商店买不到的，他就永远得不到。

可问题是，这个世界最重要的东西，恰恰不是能在商店里买到的。

比如孩子教育、高端医疗、商业准入资格。

培养一个学术精英，或者培养一个运动精英，不是花钱报班这么简单，背后需要的是圈层、筛选机制、路径设计和阶层资源。

而对很多翻身的第一代来说，他们连商业的门槛都没真正摸到，更别说什么经商了。

所以才会出现一种很可笑的现象，很多暴发户一边嚷嚷着让孩子去读商学院，一边以为自己已经是商业社会的人了，仿佛孩子读个商学院就自动懂得做生意。

这种想法就是最典型的底层暴发户思维，把商业理解成知识点，把资源理解成课程表，把阶层理解成文凭。

你真以为 Anthropic 和 OpenAI 是一帮高中生手搓出来的？是靠所谓 vibe coding 就能做出来的？

一个顶级独角兽的诞生，背后要撬动多少人才资源、资本资源、监管资源、学术资源、政策资源、媒体资源，这些东西根本不是你跟 AI 聊几句天就能学会的。

Anthropic 创始人 Dario Amodei，是斯坦福本科、普林斯顿博士。

有些人看到学历就酸，就想嘲笑，或者觉得离自己很遥远，真正的问题是，你的认知和执行力，首先要站上人类现有学术体系的高点，你才有资格进入这个局。

人才是怎么培养出来的？

从小升初到高中，再到大学，真正顶级的人才选拔，根本不要是快乐教育，而是拔尖、分层、聚集最聪明的人，然后让他们高强度竞争。

无论是人大附中，还是中美顶级教育体系，都在做同一件事：把最强的人放进同一个池子里彼此竞争，最后选拔最尖端的那批人。路线不同，逻辑一样，最后殊途同归。

人是环境的产物，懂了为什么人才要分班，要集中竞争，你才刚刚在管理学入门，才有资格去玩企业。知道如何管理人才、激励人才，拿到意想不到的结果。

实战过程中对人性的理解、对企业的理解、对政治的理解，更复杂。不是自媒体上的博主触碰的到的。

所以别再拿 AI 会带来平权这种话骗自己了。

AI 确实会带来某种信息普及，但它平权的，大多只是那些本来就没那么重要的东西。

真正关键的、稀缺的、niche 的硬货：你原来没有，AI 时代你大概率还是没有。

AI 不会抹平人与人的差距。
AI 只会把差距放大。

强者会用 AI 放大自己的认知、资源和执行力。
弱者只会用 AI 给自己制造一种“我也懂了”的幻觉。

[K1ko妹妹的爸比 @lilk1kopops]

“未来的人不用读书，上大学没用，跟 AI 聊天就够了”

这种说法就是典型的屌丝意淫。

会说这种话的人都有一个共同点：

他们以为会一门技术，或者靠炒股赚价差、靠交易糊口，就已经足够了。因为他们从来没有真正撬动过劳动力杠杆、组织杠杆、制度杠杆。

他们只是刚翻身的第一代，没有带过团队，没有管过企业，没有参与过真正的社会组织，也没有社会地位。

他们以为我只要挣了钱，有钱就能过上想要的生活。

不管在中国还是美国，都是大错特错。首先你是一个靠交易和技术生存的屌丝和个体户，你就挣不到很多钱，你也不被社会制度允许挣到这么多钱。

这也是币圈很常见的现实，很多人本来就是社会底层翻身，上一代一穷二白。对他们来说，靠投机、靠钻空子、靠研究怎么更高效地钻空子，拿到一点结果，能吃上饭、在一线城市落脚，就已经觉得自己功成名就了。

等到自己有了孩子，孩子需要教育、需要资源、需要路径的时候，自己要带领家庭在社会上立足的时候，才会第一次真正感受到自己的无力，原来自己什么东西都不是。

因为你真的需要办事的时候，需要的不是交易技巧，而是社会地位、资源调动能力和组织能力。大部分底层暴发户，本质上只是消费者

需要什么，就掏钱去商店买；
商店买不到的，他就永远得不到。

可问题是，这个世界最重要的东西，恰恰不是能在商店里买到的。

比如孩子教育、高端医疗、商业准入资格。

培养一个学术精英，或者培养一个运动精英，不是花钱报班这么简单，背后需要的是圈层、筛选机制、路径设计和阶层资源。

而对很多翻身的第一代来说，他们连商业的门槛都没真正摸到，更别说什么经商了。

所以才会出现一种很可笑的现象，很多暴发户一边嚷嚷着让孩子去读商学院，一边以为自己已经是商业社会的人了，仿佛孩子读个商学院就自动懂得做生意。

这种想法就是最典型的底层暴发户思维，把商业理解成知识点，把资源理解成课程表，把阶层理解成文凭。

你真以为 Anthropic 和 OpenAI 是一帮高中生手搓出来的？是靠所谓 vibe coding 就能做出来的？

一个顶级独角兽的诞生，背后要撬动多少人才资源、资本资源、监管资源、学术资源、政策资源、媒体资源，这些东西根本不是你跟 AI 聊几句天就能学会的。

Anthropic 创始人 Dario Amodei，是斯坦福本科、普林斯顿博士。

有些人看到学历就酸，就想嘲笑，或者觉得离自己很遥远，真正的问题是，你的认知和执行力，首先要站上人类现有学术体系的高点，你才有资格进入这个局。

人才是怎么培养出来的？

从小升初到高中，再到大学，真正顶级的人才选拔，根本不要是快乐教育，而是拔尖、分层、聚集最聪明的人，然后让他们高强度竞争。

无论是人大附中，还是中美顶级教育体系，都在做同一件事：把最强的人放进同一个池子里彼此竞争，最后选拔最尖端的那批人。路线不同，逻辑一样，最后殊途同归。

人是环境的产物，懂了为什么人才要分班，要集中竞争，你才刚刚在管理学入门，才有资格去玩企业。知道如何管理人才、激励人才，拿到意想不到的结果。

实战过程中对人性的理解、对企业的理解、对政治的理解，更复杂。不是自媒体上的博主触碰的到的。

所以别再拿 AI 会带来平权这种话骗自己了。

AI 确实会带来某种信息普及，但它平权的，大多只是那些本来就没那么重要的东西。

真正关键的、稀缺的、niche 的硬货：你原来没有，AI 时代你大概率还是没有。

AI 不会抹平人与人的差距。
AI 只会把差距放大。

强者会用 AI 放大自己的认知、资源和执行力。
弱者只会用 AI 给自己制造一种“我也懂了”的幻觉。

[锅盖 @leon55290331]

我的 openclaw 越来越傻逼了，养了个爹，做什么事情都要我来做，果断彻底卸载重装

[锅盖 @leon55290331]

访谈类节目嘉宾面前怼着一个大麦克风感觉好难受啊，像根大香肠马上要怼到了嘴里

[锅盖 @leon55290331]

可以用这个项目进行创业

[李韭二 @li9292]

我靠！多少创业公司又要死！
清华团队开源了一个 AI 教学系统
你给它一个话题或者丢给它任何学习材料，它就能自动生成一堂完整的 AI 互动课 。
有 AI 老师给你讲，有 AI 同学跟你讨论，还能导出课件

OPenMAIC 开源项目地址：
https://t.co/SYV9NHj3Lm

[锅盖 @leon55290331]

Grok