Raidertofight

[H.E. Justin Sun 👨‍🚀 🌞 @justinsuntron]

https://t.co/nLMTwWr67Z

[Nicolle C @Nicolle_CX15]

LOS MEJORES PERFUMES PARA HOMBRES EN 2026:

( Clasificados de mejor a peor )

1: Light Blue Pour Homme (Dolce & Gabbana)

[Sweex @sweexx9]

🚨En 1986 lo echaron de TODOS los casinos de Las Vegas por contar cartas.

Así que se subió a un avión con 180.000 dólares y aterrizó en Hong Kong. Empezó a apostar a caballos.
Se fue con casi 900 millones.

Se llama Bill Benter.

Descubrió que las carreras de caballos no eran más que otro juego de conteo… solo que con más variables.

Llegó con un socio, 180k y una computadora.
Pasó años entrenándola para una sola cosa: calcular la probabilidad REAL de que cada caballo ganara.
Si su número era mejor que las cuotas del bookie → apostaba.
Si no → pasaba.
Esa es toda la “trampa”:
Valor esperado.

EV = p · b − (1 − p)
Solo apuestas cuando tu probabilidad de ganar (p) a esas cuotas (b) vale más que tu probabilidad de perder.

Esta clase nunca se grabó para hacerse viral.

Nadie pensaba que el profesor Tsitsiklis iba a soltar toda la base en 45 minutos en una pizarra.

Los alumnos de esa sala pagan más de 80.000 dólares al año por escucharlo.
Y aquí está gratis.

Todo quant, todo apostador profesional, todo analista de hedge fund empezó exactamente con esta hora.
Benter solo la vio… y realmente hizo la tarea.

Casi nadie sabe que esta conferencia existe.
Mírala antes de que la bajen.
La respuesta está en el video.

[余温 @gkxspace]

这篇内容写的太太太详细了！立马按照教程搞一个美国 edu 邮箱😋

有了这个 edu 邮箱，你能搞的东西太多了，如图

[Dario @DSagoov]

Dünya çapında viral olmuştu.
2019 yılında çekilen bu video, İspanyol balerin Marta Cinta González Saldanya.
Huzurevinde 90 yaşından fazla. 2020 de öldü.
Alzheimer hastası. Hiçbirşey hatırlamıyor.
Ve işte o anda ona "Kuğu Gölü"nü çalıyorlar.❤️

[Raidertofight @raidertofight]

Seattle.

[小马 | 商业生存指南 @VibePonyAI]

周末无聊，看看这 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

[Star@Day1Global Podcast @starzq]

《梁文锋四小时投资人会议实录》

微信文章已经被删了，在这里同步一下，梁文峰的水平真的是高

DeepSeek 只有一条主线

1．现在做产品不是收益最大化的时候。通往AGI的路上，要经过产品这个台阶，但我们不需要太多的心思和精力去做 C 端、 B 端的产品。当站在一个技术的高位上来做相对低一级别的技术 ，是降维打击。产品是在 AGI 路上的副产物。

2．很多东西不在我们的主线上，比如 3D 、视频生成；又比如世界模型，跟智能的上限也没有太大的关系。

3．多模态对产品来讲很重要，对 C 端用户很重要。但它只是一个组件，不是主线和智能本身。

4．大模型的幻觉当然有方法可以解决，但这是一个长命题。在内部，幻觉被我们归结为一个产品问题，会去解决，但不是重点。

5．现阶段最重要的还是 Coding Agent 。以国内的情况来看，最合理的做法应该是全力做通用的 Agent ，金融、医疗等其他 Agent 的优先级较低。

6．如果 AI 时代会产生很多家万亿级别的公司，DeepSeek 是其中一家（的话）就很好了。

先实现持续学习，再AI自迭代，终点是具身智能

7．AI 现在不缺品味和直觉，缺的是持续学习的能力。

8．人类能够持续学习，但同一件事，就得给 AI 所有的上下文。这几乎是不可能的，所以 AI 并不能够替代员工。所以，下一代模型必须要有持续学习的能力，才能叫下一代模型。

9．我们希望下一代模型能够帮助我们自己的开发。说得简单一点，我们做的模型，第一目标不是大家用得好用，而是我们自己用得好用。这是实现 AGI 最快的方法。

10．目前全世界现在都还没有找到好的方法，因为“学习”是由很多东西组成的。

11．DeepSeek 的长期 vision 是 AGI 。如果把实现的路线比作爬楼梯，去年的阶梯是 CoT（ Chain-of-Thought ，思维链），今年的阶梯就是 Agent 。在 Agent 之后要解决的问题就是持续学习。

12．实现持续学习之后，可能会来到一个渐进的奇点：模型可以完成人类能做的所有事情，包括自己开发更前沿的人工智能模型。即AI 可以加速 AI 的研究。这一步走完才是具身智能。

13．智能的终点可能都是具身。因为对一个正常人来讲，他的需求并不是电脑，而是人力。

离彻底转向商业化仍然很遥远

14．我们只赚一个合理的利润，不是利润最大化的定价。

15．我们的一款模型一开始担心需求太多，价格定得比较高，后来降到四分之一，公司群里很多人欢呼。因为这是我们这么用心把这个模型做好的目的：能够让大家都充分地用。

16．低成本是一个结果，我们的模型一直在架构上往更低成本走。我们也希望成本是负担得起的，特别是在算力紧缺的背景下。还有一个原因：成本越低，越能承担更大的模型。算力有限时，计算效率高就能训更大的模型。大公司可以靠加资源解决，我们优先考虑成本效率。

17．外面可能看起来，我们选了一个很难的模式。但其实我们做得非常轻松。降价对我们的竞争对手来讲，肯定不是个好事，他们一定不是欢呼的。我并不觉得卖 API 这个事情有那么大吸引力。我只要搞几个人维护这个 API 就可以了，甚至客服都没有，也不用销售，用户自己就会来。

18．我们一直在商业化，只是不以商业化为目标。DeepSeek 离彻底转向商业化的时间点，应该是很遥远的。

19．我甚至不用考虑到时候在里面占一个位置。只要有那么大的商业机会，一定是有办法的。DeepSeek 是一个时代的产物，是现实情况的反应，并不是模仿的结果。

开源是我们这个规模公司的sweet point

20. 克制是一种战略：舍弃一些，换更多其他的东西。开源就是让利：对内，员工有成就感，公司有凝聚力；对社会也有好处，同行或者普通人都会高兴。我毫不怀疑 AGI 会有非常大的商业价值。在这个基础上，我优先考虑的不是多拿份额，而是增加做成的概率。

21. 要把 AI 在商业上做成，开源是有好处的。这听起来有点违反直觉。历史上一个软件公司，市场一年可能就几十亿美金，开源了就没有了。但是 AI 这个事情足够大，最终它可能得占掉人类社会 GDP 的百分之十。如果说我们想独占这个利益，那么一定是要被历史抛弃的。这是一个客观的规律，这是一个历史观。

22. 我们给的开源模型，跟我们自己部署的模型是一样的。我们不会开源一个差点的模型、自己部署时用更好的模型。

23. 我不担心别人部署我们的模型来跟我们竞争。不是每一家公司都有这个意愿和能力去达到这个目标。创业公司如果太小，没有力量来做这个事情；大公司又很难组织。这是属于我们这个规模的公司的一个 sweet point 。

24. 开源对我们的商业模式没有任何影响，前提是“只赚一定的利润”。如果你要赚一百倍利润，开源确实会影响你。

25. 我们不愿意跟任何一家互联网大厂或者小厂成为对手。在这个前提下，我们很愿意协助、帮助任何人，甚至包括阿里、智谱、月之暗面做得更好。

中美差距不在人才

26. 未来我们要改写中美AI的叙事：用几分之一的算力，把差距缩得更短，缩到 6 个月、3 个月。

27. 中美AI的差距主要在资源上。我们相信 Scaling ，肯定是规模越大，效果越好。训练这么大的模型，并不是因为我觉得这么大的模型就够了，而是只有这么多资源。

28. 人才几乎没有差距——就是同一批人。国内人才是不缺的。人才短缺是阶段性的，历史上从来没有长期缺某一类人的情况。

模厂竞争，成本排在第一位

29. Anthropic 现在超过 OpenAI，不是长期的，是阶段性的。OpenAI 和 Google 未来大概率会交替上升。

30. 国内做模型的公司太多了，每一家都做同样的事情，资源比较分散。最终一定会收敛，但需要过程。如果每家只拿合理的利润，不需要那么多人做大模型：可能两家大公司、两家小公司就够了。

31. 我绝对不认为大模型公司可以拿走（AI行业的）大部分利润。

32. 大模型竞争最终的差距会体现在三个方面：成本、时间、用户体验。成本排在第一位——同样质量的服务，你能以什么成本提供。第二是时间，早几个月晚几个月就不一样。用户体验会有些粘性和壁垒，但不本质。

无意于成为下一个超级app

33. 我们不想做成下一个超级 App。做成下一个字节？下一个腾讯？完全没有这样的想法。

34. 不争这个东西，是因为后面还有西瓜，前面的可能都是芝麻。当然可能这个芝麻比较大，但我觉得都不算大。

35. 去年大家都抢 Chatbot 、抢 C 端流量，今年是抢 To B 收入。但我们不认为它重要，公司内部真正关心的是 AGI 的路线图、下一步技术怎么突破。很奇怪，最想得到的东西得不到，没那么在意的反而容易得到。

36. 去年春节火了，不在我们的剧本里。

保持团队的稳定性是核心

37. 只有一个是没法退让的：必须要保持团队的稳定性。这也是我们面临的一个非常大的风险。当然这个风险随着这一次融资，得到了比较大的解除。

38. 我们做很多事情都是为了保持团队稳定性。我们不愿意跟任何互联网大厂或小厂成为对手，我们希望给他们赋能，帮助他们。我们不想树敌。这样我们自己的环境也会更好。

39. 有些人觉得我们的组织是从上而下的，有些人觉得是从下而上的，我觉得两个都对。从上到下叫“做正事”，一般希望“正事”不要占用员工所有时间的一半。他还有一半的时间是从下到上的，是不被安排的，想研究什么就研究什么，可以自己去探索，按照他觉得什么重要，就去探索什么，没有前置要求。

40. 我们一般也不太加班。第一个原因是做研究需要一个比较松弛的环境。第二个原因是我们非常聚焦。产品很多都不完善，但我们也没有去补它，也算是一种克制的文化。

41. 组织是动态的，不是一成不变的。未来随着公司变大，可能会有一些调整。但不会完全变成传统的层级制，但可能会有一些必要的结构。但愿景驱动不会变。

怀着对世界的善意

42. 我们做这个公司，初衷没想要赚多少钱，要到资本市场去上市。最开始的几十个人完全没有这么想过。如果他这么想，他就不会来。 我们是怀着一个对这个世界非常大的善意来做这个事情，觉得这对人类有用。

43. “要实现XX KPI”不是我们的方式，我们是一个靠愿景驱动的组织。这有好处，也有坏处。未来会想办法扬长避短，但这个是我们的特色。

44. 愿景甚至也不是成文的，而是在做事情的方法中、对待世界的态度里。可能我们公司每个人对这个愿景的理解也不一样，但是在大的方向上是一致的。

45. 大概二十年前，我在管理上最崇拜的是杰克·韦尔奇（ GE 的前 CEO）。现在来看，他说的大部分东西可能都已经不对了，但是他有一点说对了：一个公司最重要的是愿景。愿景不是挂在墙上的标语，不是怎么说，而是怎么做。

克制让我们更能做成AGI

46. AGI 是收益最大的。那其他事情，如果有精力，我们会做，没精力，我们就不做。克制是我们愿景里的一部分。

47. AI 这个事情太大了，利益也太大了。只要能够做成，随便分一点利益就非常大。而你越克制，就越有可能能够做成这件事。

48. 我觉得这是符合直觉的——至少是符合我的直觉。除了愿景，我们并没有非常多的其他优势。

49. 两年前成立这个公司的时候，没有很多钱，没有很多卡，没有什么知名度，又没有什么号召力，我们就是一群非常平凡的人。 我喜欢的叙事是“一群平凡的人做出了不平凡的事”，而不是“一群天才做出了不平凡的事”。

50. 开源也属于克制的一部分。在定价上，我们也肯定不是以公司收入最高或者利润最高作为出发点的。从短期来讲，价格高一点，收入多一点；但从长期来讲，还真不好说。对我来讲，克制是一种战略。

51. 开源和低价，让员工觉得很有成就感，组织因此有凝聚力，对社会有好处，其他同行和普通人都会很高兴。所以这种克制，从远景上来讲，能够增加我们做成 AGI 的概率。

52. 如果你的愿景是拿得多，你就先输了，你可能会面临着更大的困难。这个世界就是这样。

[心灵书舫 | SoulSloop @SoulSloop99]

这个男人把生命托付给了物理学。他以 80 公里_时的速度从一辆同样以 80 公里_时速度行驶的卡车中被甩出。这个测试太酷了😄

[Sunshine @yuqiyong]

他死的时候31岁，却照亮了此后400年的路。
#哈佛大学 #知识改变命运 #教育的力量 #信仰 #励志

[Angus電科技 @wuanguscc]

⚡⚡⚡最新消息：93 歲的她，因為 Tesla FSD（監督），又能自己開車去看家人了
這不是一則科技新聞，這是一則關於未來自由的故事。

Tesla 官方帳號分享了一位 93 歲女性的故事：她注意到自己開車時愈來愈容易疲倦，於是開始減少外出，赴約少了，採購少了，探望家人的次數也少了。這個選擇對很多年長者來說都太熟悉了：不是不想出門，是身體已經不像以前那樣配合。

但有了 Tesla FSD（監督），她現在能夠自己開車赴診、獨力處理日常雜務，甚至一個人開車去做公路旅行探望家人。FSD 協助她承擔了那部分的認知與體力負荷，方向盤轉彎、車道維持、交通判斷，讓她可以把精力放在最重要的事情上：掌控方向，而不是被疲倦掌控。

FSD（監督）並非完全無人駕駛，駕駛者仍需隨時保持注意力並準備接管，但對一位有豐富駕駛經驗、只是因為年齡帶來疲勞的人來說，這正是她需要的那種輔助。老年族群面對的往往是「完全停駛」或「全靠自己」之間的二選一，FSD 打開了第三條路。

[André Rieu @superrieu]

Die ersten 30 Minuten 👇 Vorlesungsgesprächs zu Einsteins Relativitätstheorie sind didaktisch wirklich brillant und man kann sie nur jedem empfehlen, der die Allgemeine Relativitätstheorie eher intuitiv verstehen will. 1/10

[淘沙者(TheSandPicker) @Etudecn]

Anthropic刚刚扔出一个王炸。

教你开一家公司，但员工全是AI。

CEO只需要你一个人，剩下的活儿全丢给Claude智能体。

整个教程免费，只要30分钟就能看完。

我已经保存了，这玩意儿不能丢。

[比特币橙子Trader @oragnes]

卧槽，梅西在 618 名球员中，跑动距离排名第 618。

但进球数排名第 1。

最离谱的地方在于：

他几乎不靠大量跑动制造威胁，而是靠站位、牵制和空间创造改变比赛。

C罗更像是在禁区内占据最危险位置。

梅西则是通过回撤和走位，把防守人带出来，给队友创造空间，再等防守松动的一瞬间完成致命一击。

[大嘴和尚 @SonicAIWizard]

双缝干涉 每次对光的新发现，都会颠覆人类物理学。也许我们的世界，也只是宇宙游戏中的一段代码...

[Rey英语自由与判断位 @ReynoldDai]

令人肃然起敬的华工女奴Polly
她被父母卖作奴工
在完全的沉默中学会了英语，
为矿工提供医护，
帮酒馆老板取出头中的子弹，
成为社区的核心
被破格授予居留权
….

#第一代移民的艰辛和意志

1872年，一个十八岁的女孩抵达了爱达荷州一个偏远的淘金营地。从法律上讲，她甚至不被视为一个人。她没有钱，也不会说一个英语单词。

她曾在中国的饥荒中被饥饿的家人卖掉，被偷渡过洋，然后被一位富有的中国酒馆老板买下，作为奴隶工作。

她的本名是Lalu Nathoy，但矿工们很快给她取了一个更简单的名字：Polly。

Polly面临的逆境是压倒性的。当时的美国法律让她形同隐形。当地政府认为她的存在是非法的，营地里的男人们则视她为财产。

但Polly拥有一种无人预料到的坚定决心。

她在洗衣板上花费漫长而疲惫的时光，擦洗沉重的帆布裤子，同时倾听。她记住了周围说的每一个词。

她在完全的沉默中学会了英语，直到为时已晚无人能阻止她时，才有人意识到。

Polly看着周围那些粗犷的矿工，注意到了一件至关重要的事。

他们口袋里有金子，但除此之外一无所有。

没有人好好喂养他们，没有人照顾他们生病时，没有人让峡谷中残酷的生存变得可忍受。

她看到了市场中的巨大空白，并决定填补它。

她开始做饭、缝纫，并提供基本的医疗护理。她从这些副业赚来的每一枚硬币，都直接埋进了她床下的泥土地板里。

当男人们在赌博和酒精上挥霍他们的财富时，Polly买下的却是某种更持久的东西：她的独立。

她的生活因为一名当地酒馆老板Charlie Bemis在赌博纠纷中脸部中枪而发生了戏剧性转折。

营地的医生看了一眼那可怕的伤口，就宣判他死定了。Polly拒绝接受这个事实。她烧开水，用一个普通的钩针消毒，然后花了好几个小时小心翼翼地从Charlie的头骨中取出子弹。

违背所有医学逻辑，Charlie活了下来。

最终，Polly和Charlie一起离开了矿营，搬到了北美最深的河谷——地狱峡谷。

蛇河切割着陡峭的花岗岩壁，以至于阳光每天只照到谷底几个小时。在一片看似无法耕种的土地上，Polly种下了一个果园。

她在严酷的岩壁上种植了樱桃树和苹果树。

当河下游的矿工们发高烧生病或遭受重伤时，Polly收留他们，成为峡谷中终极的治疗者。

但她最伟大的战斗尚未到来。1892年，美国政府通过了《吉里法案》，这项严苛的法律要求所有中国居民携带居住证明，否则立即遣返。Polly没有任何证件。

一名联邦官员专门下到峡谷来遣返她。但当他抵达时，他看到了繁荣的果园、蔬菜园，以及Polly正在积极护理痊愈的病人们。

意识到她是整个峡谷社区的支柱，这位官员坐在她的桌旁，填写了居住文件，并作为她的证人签了字，而不是逮捕她。

Polly Bemis一直住在她的峡谷里，直到1933年八十岁时去世。今天，她的木屋被保护为国家历史遗址，她种植的樱桃树至今仍结出果实。

Polly Bemis证明了，当你的精神足够强大时，人为的法律不过是个建议。

她在美国的生命从一无所有开始，却选择用甜美的果实、温暖的饭菜，以及一个为无人照顾的人们提供庇护的安全之地，来填满那严酷的峡谷。

被奴役、孤立，并被剥夺每一项合法权利，Polly毫无畏惧地面对着严酷的荒野和更严酷的社会。她选择反击，不是以恶意，而是通过建立一种深刻有意义的生活，并保护周围的人。

[Elon Musk @elonmusk]

Interesting analysis

[曾颖 @zengying1107]

很多时候，真正的大机会，并不是来自“所有人都一致看好”的时候，而是长期逻辑根本没有变化，但市场因为短期恐慌，把资产价格砸到了明显不合理的位置。

这也是为什么，即使在2026年3月市场暴跌时，我依然持续买入内存股。

至于现在市场还有没有机会，我个人认为，至少到7月之前，市场依然可能因为阶段性回调而出现新的入场窗口；而到2026年底，我个人判断相关核心标的仍然存在30%左右的潜在收益空间。

当然，这一切都只是我基于产业趋势、供需结构、政策方向以及资本周期所做出的个人判断，并不构成任何投资建议。

写这些内容，也只是抛砖引玉。相比讨论K线，我其实更希望认识一些真正愿意长期研究产业逻辑、愿意独立思考的人。

[曾颖 @zengying1107]

2026年1月27日到3月之间，我持续买入了三星、海力士等韩国内存产业链股票。今天回头看，这一轮整体收益已经接近5倍。

我曾经为了等一个5倍的BTC周期，前后等待了接近8年；但这一次，一个5倍级别的内存股行情，却只用了短短5个月时间。

我不是做付费群的，也不卖课，更不是所谓“带单博主”。写下这些内容，只是想分享自己观察产业、理解周期、做出投资决策时的思考过程。对我来说，投资最有趣的部分，从来不是短线涨跌，而是通过真实世界正在发生的变化，去推演未来几年哪些行业会成为时代红利的核心受益者。

我长期生活在日本。从2025年下半年开始，越来越多有中国背景员工的欧美数据中心运营公司开始找到我，希望我协助他们推进日本本地项目。我的工作内容，主要包括帮助他们寻找适合建设数据中心的土地、电力资源以及本地总包公司，同时也会参与部分基础设施层面的协调工作。

与此同时，我还明显感受到另外一个变化：越来越多人开始向我咨询GPU采购的问题。随着AI训练需求暴涨，GPU不仅越来越难买，其价格也在持续上涨，而GPU价格上涨背后，本质上又与高带宽内存（HBM）的紧缺形成了联动。

也是从那个时候开始，我逐渐意识到，AI真正率先爆发的，并不只是应用层，而是底层基础设施。

今天几乎所有人都在讨论OpenAI、Agent、AI应用、AI创业，但在我看来，普通人最容易参与这一轮AI时代红利的方式，未必是去做应用创业，而是先理解产业链，然后通过股票市场参与其中。

因为历史上真正长期赚到大钱的，很多时候并不是“讲故事的人”，而是“卖铲子的人”。

而AI时代最核心的“铲子”之一，就是HBM高带宽内存。

很多人其实低估了HBM的重要性。过去传统GPU时代，大家更关注算力本身；但进入大模型时代之后，GPU性能越来越受到“数据传输效率”的限制。AI训练和推理，本质上是一场超大规模的数据吞吐战争，如果内存带宽跟不上，再强的GPU也会出现“算力空转”。

也就是说，未来决定AI性能上限的，已经不仅仅是GPU芯片本身，而是GPU与HBM之间的协同效率。

因此，HBM并不是普通DRAM的升级版，而是AI时代几乎不可替代的核心基础设施之一。

更重要的是，HBM又是一个极其典型的高壁垒产业。很多人会下意识认为，“缺货就扩产”，但现实远远没有这么简单。从晶圆厂建设、EUV设备采购、先进封装、TSV工艺，到良率爬坡、供应链协同，即使今天立刻开始投入巨额资本，新产能真正释放出来，往往也要等到2027年前后。

这意味着，未来几年HBM大概率都会长期维持供给紧张状态。

而全球真正有能力稳定量产HBM的企业，其实只有少数几家，其中最核心的就是三星和SK海力士。

尤其是海力士，在HBM市场一度占据超过50%的份额，几乎成为英伟达AI产业链中最关键的受益者之一。

也就是说，AI需求越爆发，HBM就越稀缺；而HBM越稀缺，三星和海力士的利润弹性就会越惊人。

说到这里，就不得不提韩国总统
Lee Jae-myung。

我认为很多人低估了李在明上台后，对韩国整体经济路线的影响。

过去几年，韩国社会其实一直处于一种压抑状态：房地产承压、青年失业率上升、传统制造业增长放缓，整个社会的焦虑感都非常明显。在这样的背景下，李在明实际上做出了一个非常明确的战略选择——韩国未来10年的国运，必须重新绑定先进科技产业。

于是我们会看到，半导体、AI、先进封装、电力基础设施、数据中心等领域，正在被韩国提升到国家战略级别。

韩国政府已经逐渐意识到，在中美科技竞争不断升级的背景下，韩国真正不可替代的筹码，并不是消费，也不是金融，而是存储芯片。

因为无论美国还是中国，都无法绕开韩国HBM供应链。

尤其是在HBM时代来临之后，三星和海力士已经不只是普通企业，而是真正意义上的“国运资产”。

所以过去一年里，我们能够非常明显地看到韩国政府开始大规模向半导体产业倾斜资源，包括税收减免、半导体产业园建设、电力优先供应、人才补贴、长期融资支持以及芯片法案等。

甚至在韩国内部，已经逐渐形成一种共识：未来10年，韩国能否继续维持发达国家地位，很大程度上取决于三星和海力士能否继续守住全球半导体产业链的核心位置。

而AI的全面爆发，恰好给了韩国一次重新崛起的历史机会。

真正让我坚定加仓的，其实并不是新闻媒体的报道，而是HBM现货价格本身。

今年年初，中关村HBM现货价格一度上涨接近3倍。而现货价格暴涨，在经济学上其实是一个非常明确的信号：真实需求已经远远超过了市场此前的预估。

当供给短期无法迅速扩张，而需求又出现指数级增长时，价格往往会进入一种“非线性上涨”状态。

而HBM，当时正处于这个阶段。

但也恰恰是在那个时期，美伊局势开始恶化，市场开始担心霍尔木兹海峡关闭，全球风险资产因此出现集体暴跌。

于是，大量半导体股票被市场一起错杀。

但我当时的判断其实非常简单：战争情绪很可能是阶段性的，而AI对于HBM的需求，则是未来几年长期且确定性的趋势。

短期情绪无法改变长期供需失衡。

所以市场越恐慌，我反而越坚定地继续买入三星和海力士。

[Jason Z @JasonZX]

Tesla Cybercab在这个视频里看着真够猛的。 今天Elon很罕见的转发了FSD 14.3.4小版本更新的消息，或许是有较显著的技术问题得到了解决或突破，如果真有突破就抓紧让Robotaxi上量吧。