这也许是马拉松历史上最励志的一幕，头都掉了还能继续坚持比赛并取得季军🎉🎉🎉😂😂😂 #互关互赞# #互fo# #机器人马拉松# #FolloForFolloBack# https://t.co/eHhzPLcFfG

北京。首个人形机器人半马开赛，宇树G1亮相。4月19日有9000名人类选手，与20多家机器人“钢铁选手”并肩起跑。从机器人马拉松比赛结果来看，人形机器人被吹得有点太过头，宇树科技的机器人表现，远低于大众预期。有内情人士表示，宇树科技“拿着产品参加了。表现如同狗屎一般，被人全程扶着，然后躺在地上躺尸，后来退赛”。宇树科技后来的小说明：“宇树最近都完全没有参与任何比赛，主要忙着准备我们人形机器人的格斗直播”。目前看，宇树与波士顿动力格斗，估计要满地找牙。

全球首场机器人半程马拉松决出冠军，第一名“天工”致敬明朝宋应星的科学著作《天工开物》，也许没有满清入侵明朝真能顺利进入资本主义并开启大航海时代，那么全球就是黄种人而不是白种人的天下，也不会只有新加坡这么个弹丸之地作为华人唯一移民国家，中国人的生存空间会大大扩张，有足够多的人口和地理上战略空间才有容错能力，如果不是国土面积够大上次就差点被日本亡国了。 好在以AI，机器人，新能源等为代表第四次工业革命大概率会在中国爆发。眼前的关税战贸易战不足为惧。这也是因为中国早早经过春秋战国时代洗礼小国家融合成了大国并占据一整块地缘板块才能延续至今。当今世界开启的一轮全球范围的战国大战必定绵延百年旷日持久，先是美洲，亚太，欧洲的天下三分，最终人类必然终归一统。正如《推背图》第五十九象所云， 谶曰: 无城无府,无尔无我。 天下一家,治臻大化。 颂曰: 一人为大世界福,手执签筒拔去竹。 红黄黑白不分明,东南西北尽和睦。 金圣叹注解：「此乃太同之象，人生其际，饮和食德，当不知若何愉快也。惜乎其数已终，其或反本归原，还于混噩欤。」 PS：@qinbafrank 捂胸以后可以跟机器人一起跑马拉松了，反正我是跑不动hhhh

北京亦庄半马这次还有一场机器人半马比赛，如果这次我在北京应该会参加亦庄半马的。人形机器人需要一场半马，实验室的条件无法完美模拟现实路况的复杂与不可控。唯有在连续20公里的真实环境中，关节结构、能耗效率、散热能力和运动算法才会被全面暴露，而这正是“人形机器人产业能否落地”的第一道门槛。 不过看到不少比赛的视频也暴露出问题：很多人形机器人都没有做到想象中的自主识别、自主控制，还需要人在后面摇操，甚至拉着线缆，还经常摔倒步态摇摇欲坠。要做到稳定还得牺牲体积变缩小版。此外还存在跑跑停停，续航不佳的问题。 从投资角度，短期内是对人形机器人祛魅的，就像去年特斯拉 ai day爆出来人形机器人也是有远程操控的。但中长期来看这些都是能够被解决的问题，从发展的角度能够被解决的问题未来都不是问题。 中国硬科技产业链齐备，从本体到运动控制到大脑到零部部件都有成熟的供应，这个层面上同意steven说的，第四次工业革命会在中国发生的。 在想若干年后，机器人会不会来组织一场人类马拉松？😆

第九秒的时候，Loki清洁机器人擦完马桶就去擦洗手盆，动作麻利，我只是担心它别忘了换手里的抹布。 这是一家位于瑞士苏黎世的公司研发的清洁机器人，他们的目标是构建智能机器，接管重复性家务，解放人类时间用于更有意义的事情。 https://t.co/CEzGRVaLVd

宇树科技，与本田Asimo、波士顿动力Atlas和特斯拉Optimus的差距，类似浙江理工与麻省理工的差距。宇树科技创始人王兴兴，毕业于浙江理工。波士顿动力的创始人马克·雷伯特，是麻省理工(MIT)计算机科学和电子工程系教授。北京的机器人跑半马，需要遥控器，需要两个人看护陪跑，离能自主奔跑还有点远。人形机器人厂商在宣传上都很卖力，但现在的水平，离大规模商用，替代人完成一些基础工作，还需要很长时间。自从雷伯特(Marc Raibert)研发出第一款能自己平衡的跳跃机器人以来，高昂的成本、缺失的场景，迄今还没有解决。

正在跳舞的擎天柱。马斯克说，特斯拉机器人的规模，会比特斯拉汽车大10倍。大家说一说，除了价格会便宜一半左右，有利于扩大，但规模能大10倍的场景在哪里？每个家庭，也就最多买一个。其他我能想到的，可能会在医院，养老院等大型机构中，会有大量的需求。 https://t.co/RnGo2JB4il

BTC牛市逃顶信号指标清单（简版）5-12 指标正常，耐心持币，拒绝噪音 减少交易，做少量你懂的交易，盈利仓拿住，长持。 没有机会时，不要乱炒。 交易一定放松，多顺势而为。 心中不要急着赚钱，慢慢来，步步为营。 投资是一种美妙的生活方式。 以马拉松方式对待投资，生活，不要急，慢慢运营。 https://t.co/Nkal9QyNxv

The Information深入采访了特斯拉的内部员工，然后得出了一个比较惊悚的结论——马斯克可能已经对电动汽车这件事情失去兴趣了。 标题就是如此：「How Elon Musk Stopped Loving Cars and Left Tesla in the Lurch」。 我给你们划一下稿件重点： - 2024年2月，马斯克和特斯拉的高管开会，讨论难产多年的Model 2到底还要不要上市，Model 2是特斯拉继续下沉产品线的计划车型，售价低到2.5万美金，公司内部原本对它寄予厚望，认为可以极大的提升整体销量，但马斯克对Model 2持反对意见，他更希望推出无人驾驶的电动巡游车队Robotaxi，并相信Robotaxi可以比Model 2更早突破百万级年销量的目标； - 高管们给马斯克提供了一份分析报告，假设Robotaxi顺利铺开，让共享出行变得普及起来，那么相对应的，美国汽车市场的规模将缩减1/5，因为无人驾驶的巡游车在使用时间上会是大部分时间放在停车场的私家车的5倍，然后扣除掉不会转向Robotaxi的「顽固」车主，结论是年销量很难达到100万，「放弃个人汽车的顾客没那么多」； - 而且还要考虑到Robotaxi也会对特斯拉自己的汽车业务造成冲击，这些新增的收入远远无法替代特斯拉在美国每年卖掉的那60多万辆车，而且特斯拉有2/3的营业额来自海外市场，但像Robotaxi这种和服务市场高度绑定的产品，很有可能在很长一段时间里只能在美国本土售卖，其他国家因为担心受到冲击不会轻易批准让你进去； - 副总裁Rohan Patel告诉马斯克，所有的预测模型都显示，FSD和Robotaxi的回报周期会非常长，尤其是在美国市场之外，但马斯克反对这种纸上谈兵的理论依据，表示「模型根本不懂Robotaxi代表的未来将有多么辉煌」； - 高管们几乎是以恳求的口气，希望马斯克至少妥协到允许Robotaxi和Model 2同时推进的地步，两款车型甚至都能共用生产线，Model 2也能帮助Robotaxi这个不确定性更高的业务分摊风险，但马斯克还是不愿接受，他提议给Model Y减配实现降价，但团队告诉他已经没有太多功能可砍了； - 随着争论的火药味渐浓，马斯克的助手半开玩笑的说「你们是不是要搞叛变」，最后马斯克拍板决定停掉Model 2项目，特斯拉以后将成为一家人工智能的领先公司，亲历整场事件员工认为，马斯克对于制造一辆类似大众高尔夫的经济型小车没有任何兴趣，他的态度是，「让别人去做吧」； - 会议结束后的两个月内，支持Model 2项目的2名副总裁和1名总监辞职走人，而剩下的人开始理解马斯克的转变——Model 2的立项当初就是马斯克主导的——马斯克觉得自己推动汽车行业降低对于化石燃料的依赖这个主要目标已经完成了，剩下的工作变得平庸而乏味，比如一代代的更新车型、和华尔街开会之类，而马斯克的心态则变成了「我能做的下一个大事是什么」； - 特斯拉去年交付的汽车数量首次同比下降，而马斯克对电动汽车的兴趣下降则始于2023年——和他收购推特的时间「恰好」重合——马斯克分配特斯拉的时间急剧减少，但他同时拒绝引入联席CEO之类的人来分担权力，加上后来对于政治事物的投入热情，特斯拉更加频繁的陷入无人看管的状态； - 马斯克原本也不看好Model Y，认为不会卖得很好，他希望Model Y能够直接开发成一款为自动驾驶场景而生的产品，但在下属们全都表示FSD根本没有做好准备之后才勉强同意让Model Y投放市场，然而Model Y实现了巨大的销量，连续两年成为全球最畅销的车型，这让特斯拉的团队意识到马斯克的判断并非永远正确； - 熟悉马斯克想法的人透露，马斯克在经历了Model 3产能不足的那几年后，产生了某种类似创伤后应激障碍的心理，开始对小型车失去热情，觉得这类产品毫无趣味，接着扩大到所有「缺乏独特性」的新车迭代上，除非是像反乌托邦风格的Cybertruck这种异类，否则就很难在汇报上引起他的关注； - 时值特斯拉鼎盛时期的2020年，马斯克在电话会议上狂热的谈论建设超级工厂、汽车保险、续航立场，充满激情的说「让汽车变得负担得起非常重要，这将决定我们的使命能否成功」，但在4年后，情况看已经完全不同，还是在电话会议上，他说「有一条路将使特斯拉的市值将会超过所有公司，但这条路不在电动汽车这条赛道上，而是自动驾驶和人形机器人，我们将不遗余力的朝那个方向努力」。

早上好。 init作为一个L1级公链，以前市场对这种类型的代币定位，估值会相对给的高点。 现在对b安普通矿币的定位是50--80m。公链就1亿附近上下了，本来我以为能1刀的，可惜市场还是太过冷淡，开盘才0.7. 可能大家本质都有点厌恶了，实在是tge项目太多了。 b安公告是多数人在熊市关注的类型， 昨天第一时间下架，只有羊驼有合约，我也第一时间空了，后面看了下500万刀市值了，马上平了。 手速快大市值可以上，手速慢 上这种 低市值，基本上开在山底附近了，因为一般都是机器人先开，再到你，随时被玩死的。 这轮下架里面，有我很多眼熟的币，比如wing，当年挖矿，日化10%，好像啥钱包弄的，也是很牛逼的，现在也g了。 哦，想起来了，本体钱包。 山寨就是这样，一茬茬的收割。 所以为啥我现在不买山寨了。 现在很多我都是。新的，有机会就参与下，没机会就让了。 反正动不动就有新的。 最重要就是， 不管赚钱还是亏钱，普遍就是 一波结束，很少再碰，反复上下车。 觉得自己熟悉 反复能赚。 之前好几次亏回去的，所以后面我就很少这样了。 啰嗦了，好运。 如果连大饼都拿不住的人，我真不觉得炒币能赚钱。 实在不行，就研究其他路子。 如果啥路子也找不到，不适合自己， 啥都赚不到钱。 退网才是最好的。 有时候学会认输才是另外一种赢麻了。 好运/🍀。

最近大家都在忙着刷Binance钱包分数，有种小时候拼命复习等考试成绩出分的感觉。不得不说，这个设计确实挺厉害的，可以说全网的注意力都集中在了Binance。 我们团队是没有参与批量刷分的，还在保持关注一些撸毛和链上机会，集中在AI赛道上更多些。原因也很简单，不光是概念更火爆，层出不断出现的新AI项目，甚至老项目都在纷纷转型，还有个很重要的原因就是，Binance在年初就制定了“AI First”的战略。原话则是：BNB Chain 的愿景是成为 AI 优先的区块链生态系统 所以可以得出结论：BNB链正在All in AI赛道，尝试搭建一个AI first的区块链生态系统。 BNB Chain 近期发布了全新开放协议 Model Context Protocol（简称 MCP），为 BNB Chain 带来即插即用的 AI 集成能力，同时为 AI agents 解锁整个 BSC 与 opBNB 的庞大区块链数据。 在有关AI X Web3的设想当中，Defi类的AI“交易员”无疑是最具吸引力的一个。然而AI具有模糊推理和AI幻觉等特性，现阶段相比于决策和执行，AI代理可能更适合对数据的处理和整合。MCP协议为AI代理的发展提供一种解决方案，赋予AI“记忆”和“权限”，加速AI代理上链进程，让AI代理宏大叙事实现之前能有更多有实际意义的应用落地。 作为 BNB Chain “AI First”战略的一部分，MCP 协议可通过标准化接口连接区块链数据与 AI 模型，帮助开发者构建更智能、具备上下文感知能力的应用程序。开发者无需再为每一个工具或数据集单独构建定制化接口，只需接入这一为 Web3 与 AI 协同发展而设计的安全标准框架，专心于自己领域的开发。 BNB Chain 的“AI 优先”战略正通过黑客马拉松、专属解决方案和最有价值建设者 (MVB) 计划等方式积极推动 AI 发展。开发者可以使用像 Eliza、ShellAgent、termix_ai 和 REVOX 这样的定制套件来构建 AI 代理来完成内容创建和数据分析等任务。并通过BNB AI 黑客马拉松获得持续激励，在BNB 链上构建更多真实的 AI 和 Web3 应用。 其中 @revoxdotai 马上要推出 V2 更新，值得关注下。它也是BNB Chian 第 8 期 MVB 项目，之前拿了SevenX Ventures，Foresight Ventures，Hashkey Capital等机构的投资。Studio V2 是由 BNBCHAIN 的 MCP 协议驱动的新一代 AI Agent 框架，它将使代理更容易协同工作、流畅使用工具并与现实世界建立联系——同时保持去中心化。 在BNB最近的Revolutionizing AI Agent with Web3 企划当中，REVOX Studio是BNB首推的非代码开发平台之一。REVOX Studio 拥有丰富的插件库和集成的代理市场，使开发人员能够创建与 Web3 协议无缝交互的复杂 AI 代理和应用程序，促使更具有现实意义的应用高效落地。 BNB链这次对于发展AI的决心能看出来是相当坚定的，提供的基础设施支持在现阶段来说也很完备。AI赛道亟待一款能被市场广泛接受的应用出现，来验证Web3结合AI的可行性，释放AI赛道更多的潜力，希望能尽早在BNB链上发生。

👉分享投机实验室发布@LabSpeculation，介绍了币圈交易员川沐的交易策略与交易体系。 川沐用 35 天将 1 万美金账户做到 100 多万美金，后又在 14 天让新的 1 万美金账户增值 200 万人民币，加起来 50 天赚了约 1000 万人民币，这一成绩使其备受关注，同时也引发了一些争议，比如实盘不公开、被质疑是返佣账户和 P 收益图，以及被指杀跟单、瞬开瞬平吃粉丝流动性等。对此川沐回应称自己确实吃流动性，但只针对跟他单的机器人，普通散户一般不会第一时间跟到单。 以下是关于其交易策略和交易体系的详细介绍： 交易策略批量百币空策略：该策略实施的前提条件是市场情绪和趋势要偏空。具体操作是在这样的市场环境下，把除了比特币之外的大市值币种，从上到下进行做空操作。这里的市值截止到两亿，因为低于两亿市值的币种暴力插针现象严重，且流动性枯竭，而市值大的币种缩水相对稳定。同时，谨慎起见，还可以规避 DEX、RWA、稳定币、借贷这几种类型的币种，因为可能存在盈利的山寨币，还有与马斯克或者奥特曼相关的 AI 代币，以及比特币和以太坊这种有 ETF 资金购买的币也不纳入做空范围，剩下的符合条件的币种则 “照单全收”。 该策略的优势在于通过分散做空降低风险。做空一个山寨币可能会因被针对或遭遇黑天鹅事件而受损，但按照市值从高到低做空几十上百个币，即使某个币出现插针或者大幅上涨几倍的情况，对整个仓位的影响也不大。平均金额开的空单数量越多，单个币爆拉带来的系统风险就越低，例如开一个币涨 10% 就亏 10%，开 10 个币，其中一个涨 10%，整体就只亏 1%，要是开 100 个币，其中一个哪怕涨 100% 也只亏 1%。而且单个币的空单金额可以设置得小一些，操作实践难度很低，甚至不用盯盘，因为几十上百个空单根本无法一一盯盘，这样也就不会因为某一个币的暴涨暴跌而影响情绪。 以川沐为例，当他的账户达到 35 万美金的时候，总共空了一百零二个币。当时他的操作是，10 亿市值以上的每个空了两万，2 到 10 亿的每个空了 1 万，1 到 2 亿的每个空了 5000。不过这堆订单最后一键全平，出现了亏损，但方向是正确的，如果当时仓位放小一点，就不会那么快触及止损，最后盈利的幅度还会很可观。关于止损止盈的设置，可以是涨 40% 止损，跌 50% 止盈，即盈亏比要在一比一以上。平仓方式既可以直接看账户整体的盈亏一键全平，也可以像收菜一样，单个币涨到目标价位就止盈，跌到目标价位就止损。 十字剪刀差策略：原理是持续爆拉的山寨币在爆拉之前，庄家的持仓方向肯定是多单，并且会跟随价格同步增加。尤其是当持仓量比市值还要高的币种，合约持仓量占市值的比例高，就说明多空的对手盘充足，合约持仓量越高甚至超过市值，就表明庄家越强，筹码也越足，那么它就有很强的拉盘动力。在拉盘的过程中，合约持仓的名义价值也会跟持仓量保持一致持续贴合增长。 当庄家准备结束操盘的时候，会先走掉自己建立的多头仓位，并转换成空头仓位。在这个过程中，合约持仓的图上就会出现一个非常显眼的特征，即价格还在上涨的时候，合约持仓的名义价值突然与持仓量分离，出现开口空洞。这时候就是庄家通过拉盘或者托盘平多，在卖出多头仓位然后建立空单。由于这个节点庄家的操作会明显大额影响到持仓量的多少，而价格的上升或者托盘会显示为名义价值可能一直在增长或者脱离了贴合的曲线，当出现持仓量在跌，名义价值在涨的情况时，大概率就是庄家手里的单子在换方向。比如当时的 OM 币，在 3 月 26 日出现十字剪刀差信号的时候，价格还在 6.5 以上，等 4 月 13 日直接就跌到了 0.37 左右，如果能把握这波行情，哪怕只开了 1000 美金的空单，收益也非常可观。Auction/Alch 这两个币也可以用来验证这个策略的有效性。 构建交易体系要点明确细分领域：首先要找到自己擅长的细分领域，这包括现货、ETF、杠杆期货、期现套利、理财产品借贷和现货搭配套利，或者利用链上工具做夹子、费率套利等多种类型。只要在某一个细分领域一直可以赚到钱或者赚钱的概率大于 50%，都值得总结成策略去反复使用。以现货交易为例，又分为长周期、中周期和短周期情绪，每种玩法对应的策略也不一样，比如易冲动没耐心的人，可能就适合持仓几天的短周期情绪操作。 具像化交易条件：确定好最适合自己的细分领域后，就需要开始具像化自己的买入卖出条件、止损条件，以及每次操作的资金配比。在确定使用策略之前，最好能通过编写量化工具爬历史数据，去回测一下自己策略的收益率，看看能不能真正保证自己的策略能执行且可盈利，然后再根据行情的变化去修正策略。 辅助要素：安全的交易场所：选择如币安、欧易这样相对知名的交易平台，或者使用链上钱包。如果选择在非常冷门的交易所执行策略，就要做好可能损失全部资金的准备，因为收益必须要和自己面临的损失成正比，否则可能出现钱赚到了但交易所跑路，或者链上 Defi 项目跑路的情况。 监测工具：针对策略的需求编写相应的监测工具，或者使用现成的通用监测工具，并且最好能够将监测信息即时发到微信或者 TG（Telegram）上，以便及时获取相关信息。 信息接收：要做到充分、全面、及时的信息接收。可以对相对有价值的推特进行监测，加入有价值的社群，尤其是那些能够提供非常多即时事件的群，社群的层次和活跃度越高越好，这样更容易发现行业最新的动态或者创新。例如 Brc20，如果信息比较广的人可能在三月十号左右就能知道有比特币铭文这个事。此外，一些财经软件如金色财经，其中的一些数据信息和经济数据预告也有一定的价值。 学习：书只能作为借鉴，因为真正赚钱的东西往往不会写在书里，投资类的知识更多是在金融市场中用钱堆出来的。可以向自己或者通过交易起家的币圈高手学习，他们每个人发财的门道都不太一样，甚至很多人亏钱的经验也非常值得学习。如果能把币圈五花八门的亏钱方式都避开，那赚钱概率肯定在 50% 以上，活到下一个牛市的概率在 99% 以上。 原则：要有原则，知道在这个市场里什么事情不能做。多看看别人是怎么亏完的，多听听他们的故事，分析总结他们亏损的原因，然后定下自己的原则，之后要时刻保持敬畏，不能越界。 心态：心态高于技术高于策略，要看淡盈亏，及时止损。亏损时要有壮士断腕的勇气，符合条件追高的时候也要有一击命中的信心，不要去追求每次交易都盈利，这样很容易在判断失误的时候造成巨大的亏损。尽量不要玩合约，因为合约最恐怖的风险就是不认错扛单加保证金，梭哈扛单最终都会血本无归，这样的例子在币圈屡见不鲜。 最后强调交易的核心是人，盈利与否取决于人本身，所以要了解自己，尤其是自己的性格弱点和优势，全面分析了解后才会明白到底适合什么样的策略，以及以怎样的心态去面对交易。 https://t.co/XRRcHL2UKJ

趁假期二刷《繁花》：解锁交易与资本的底层逻辑（附案例深度解读） 交易的本质：一买一卖（低买高卖） 资本的本质：杠杆（高低不同） 除去常见的贷款、融资、融券、期货等，任何一种商品都自带杠杆属性，哪怕是现金，在年化CPI 5%的情况下，其杠杆属性也是100:5。跑不过杠杆，你的资本都在贬值。 司马迁在《史记·货殖列传》中有一句精辟的话：“以末致富，以本守之”。基本就讲清楚了资本的运作本质。 🔺(1) 资本运作1：以时间做杠杆（低杠杆） 爷叔说：时间决定一切 案例1：1990年12月1日，深圳股市新股大扩容后，A先生和他一手打造的私募基金遭受重创，他们低价抛售的股票里有一部分由阿宝接盘，阿宝敏锐觉察到了机会，低处接盘，筹码2年内由几十万到达数百万，接近10倍涨幅。 案例2：我们这群打工人，学习数十年，辛辛苦苦凭技术挣钱，最终依靠时间成本(杠杆)，获得了每个月的资本收入（工资）。 🔺(2) 资本运作2：以空间做杠杆（高杠杆） 显式的资本空间杠杆： 案例1：阿宝1:1配置接盘服饰公司，成本价10.88。强穆杰让操盘手把股价从18块8做到阿宝定的10.88的开盘价，阿宝的资产就全部清零了，阿宝想把手里的股票抛掉，结果无人接盘。 案例2：2024年初，大量雪球发生敲入，而雪球的杠杆差不多是1:4。 隐式的信息空间杠杆： 案例1：1993年底，汪小姐凭借对外汇的敏锐度，用超低价接单沃尔玛，明确美元结算。1994年元旦当天，国家宣布外汇并轨，外汇差价从此成为历史，人民币汇率大涨，一夜之间汪小姐订单扭亏为盈。 案例2：阿宝接手服饰公司，本来服饰公司准备的10配5，或者10配10消息的。最终未能成型。 现实中大量公司的年报、季报等，有人提前知悉，内幕交易，都属于这一类。 案例3：爷叔对于江浙沪一带的所有服饰厂商的信息把握、飞机航班、黄河路、南京路等的情况把握，简直了如指掌。如果没有阿宝，汪小姐在劫难逃。 隐式的技术空间杠杆： 案例1：1993年中秋节前一天，强穆杰凭借国外的经验，率先操盘中国证券市场上第一起兼并案----宝瀛大战，让操盘手大量买进601瀛洲实业这只股票，最终拼接技术以2亿盈利2亿。 🔺(3) 资本运作下的人性：阿宝服饰公司之败局分析 马克思在《资本论》中的经典论述如下： 如果有10%的利润,它就保证到处被使用； 有20%的利润,它就活跃起来； 有50%的利润,它就铤而走险； 为了100%的利润,它就敢践踏一切人间法律； 有300%的利润,它就敢犯任何罪行,甚至冒绞首的危险。 阿宝1:1配置接盘服饰公司，成本价10.88。 爆仓的三个发生条件： (1) 曾经一起跳河情谊的 小宁波 撤资(3000w)； (2) 曾经彼此互有情愫的 李李 撤销抵押合同(3000w)； (3) 曾经助力拿到上市资格的 服饰公司 发布低预期的年报信息(不分红不派股)； 但凡其中任何一个条件不满足，阿宝都不会爆仓。然而事实是，每一个条件都满足了。 人性在资本之下，显得苍白无力。资本市场，不相信眼泪(人性)。 事实上，黄河路何尝不是另一个资本市场。 🔺(4) 资本运作4：以末致富、以本守之 在影片结束时，阿宝说：唯有土地与明日同在。阿宝放弃了300w股齐山煤电原始股或者现金，选择退出资本市场，保留自己的土地。 阿宝以末致富赚了很多钱，提前很多年就开始布局本的生意，买下了一大块地，地，就是本。 司马迁的原意： “以末致富”是指通过发展工商业等非农业产业来积累财富，因为这些行业往往具有更高的利润空间和更灵活的经营方式，有可能在较短时间内带来丰厚的经济收益。 而“以本守之”则是指在积累了财富之后，要回归农业或者基础产业，把投资重心转向土地、农田等相对稳定、持久且具有保障性的产业，以此来保全和稳固已经获得的财富。 阿宝做到了。 唯有土地与明日同在，这句话来自一本书——《飘》。这本书是雪芝最喜欢的，为了和雪芝有共同话题，我相信阿宝一定读了很多遍。 雪芝一直想改变命运，最终命运轮转之下，阿宝依靠《飘》中的这句话，以本守之，成功躲开了1994年的超级股灾（大盘从1000点暴跌到300点），持续时间7年，阿宝如果当年执意留在股市，将死得更惨。 而同期，中国完成了分配住房到商品房改革，土地价值飙升。 让我们一起期待，每一个冬去春来。 🔺（5）《繁花》投资、交易启示及思考 1、“纽约的帝国大厦晓得吧？从底下跑到屋顶，要一个钟头，从屋顶跳下来，只要八点八秒，这就是股票。想从股票上赚钱, 先要学会输。” 《繁花》的故事从股市开始。股市瞬息万变、风险莫测，不确定性是投资市场的常态，冷静面对市场的波动和不确定性是投资人的第一课。 投资者通过了解和接受可能出现的亏损，才能更谨慎地对待投资，避免盲目追求高回报而忽略风险。如果不能接受短期的损失，也将很难收获长期的市场回报。 剧情的最后阿宝说，“这两年我地板也摔过了，天花板我也见到过了，我知足了。以后有电梯我就坐电梯，没电梯我就爬楼梯，我都可以的。” 在股市里有时候也是这样，好不容易赚到了钱，在一次大的回撤中就有可能损失殆尽。因此，在做资产配置时，要留有余量做好分散化，切记不要把鸡蛋放在一个篮子里。 2、“大暑之后必要大寒。一定记住，这是规律。” 表述了季节变化的周期性规律。无论是宏观经济还是中观维度的行业，都存在周期性变化。 没有永远只涨不跌的市场，也没有只跌不涨的市场，均值回归是投资市场不变的规律。大部分投资者觉得市场涨跌周期背后是经济的周期。 高潮和低谷是常态，没有人能够一直顺风顺水，在得意时我们需要保持谦逊和警觉，避免骄傲自满；在低谷时更得保持积极和乐观的心态、寻找转机和希望。 3、“市场永远是对的，错的只有自己。冲得太快，逃得太慢，肯定是要吃瘪。头顶在肩膀上，脚长在自己身上，只要保护好自己，机会永远比风险大。” 市场是聚众人智慧的场所，市场价格形成于全体的参与者，每个涨跌都是一个角度和思维过程，每一个价格的形成都是众多参与者卖出与买入的共同结果表现。作为投资人，要尊重市场，敬畏市场。 4、“做生意不是比谁赚得多，要看谁活得长，不要想着一步登天，要一步一个脚印，稳扎稳打。” 人生是一场马拉松，活得久跑得远比跑得快更重要。在投资领域，追求快速的回报和短期利润往往是风险高的做法，每个周期都有获得高收益的人，但拉长时间周期看，还能做到每三年赚一倍、十年赚十倍的投资者凤毛麟角。 5、“我这个人，只做自己懂的事，这样忙进忙出，还知道自己在忙什么。那些我不懂的事情，宁可选择错过。” 对投资者来说，最重要的不是能力圈的范围大小，而是如何能够确定能力圈的边界所在。正确地认识自己的能力边界，承认自己不懂也是需要勇气的。 股市上市公司的行业和业务千差万别，影响经营的内外部因素各不相同，所涉及的专业知识五花八门，只投自己看得懂的企业，避免踏入未知的陷阱。 6、“今天的太阳，晒不到明天的衣裳。时间，决定一切。” 深刻地揭示了时间的无情和人生的无常。太阳每天东升西落看似周而复始，但每一天的太阳都是新的，它无法照亮过去，也无法预热未来。我们只能活在当下，感受时间的流逝。 无论是商业巨头的兴衰更替，还是普通人物的悲欢离合，都逃脱不了时间的魔掌。爷叔和阿宝的崛起和沉沦，这些人物的命运，无不昭示着时间的无情和人生的无奈。 时间公允地对待所有人，时间花在哪里，机会就会出现在哪里。但同时，时间，也是最大的不确定性。特别是在投资上，早一步、晚一步，结果都大不一样。把握和珍惜当下，方可把握属于自己的机遇。 7、“心可以热，但头要冷 。” 市场情绪往往是非理性、捉摸不定的，阶段性的市场狂热在股票市场中很常见，特别是在牛市的时候，大多数投资者都会进入狂热状态。 远离市场情绪，冷静理性地进行判断，永远不要在极端市场情绪下做投资选择和决策。 具备独立思考的能力对于投资者来说很重要。要想在这个残酷的充分竞争的市场中生存下去，真正能够靠得住的，是自己不断学习与实践。 8、“只有看到未来，才会有未来。” 悲观者正确，乐观者前进。投资者应有远见，不仅要看当下，更要预见未来的趋势和变化。耐心等待投资成果，只有对市场有深入的了解和独到的见解，才能把握住未来的机会。 对于价值投资，往往需要跨越较长时间周期，难免会遭遇各种挫折甚至失败，切身体会长期的横盘震荡、下跌、情绪上的沮丧、焦虑甚至自我否定。熬得住，无视短期市场波动的干扰，长期持有优质资产，才能享受资产长期增值所带来的收益。 兄弟们下次再看《繁花》，或许能从 “沪上商战” 中，读出更多关于财富的真相。 共勉！

这些年，我一直脑海中有一个猜想，这个猜想就是， “本轮全球贸易自由化和产业链转移，将终结于中国” 以前人们研究国际贸易，20世纪制造业尤其是汽车和消费电子最先强盛于美国，然后转向德国和日本，然后德国转向东欧，日本向韩国，然后是东南亚四小虎和台湾，然后是中国大陆， 特点就是， 发达地区人力成本高，工程师素质和团队一流，于是就把组装逐步转移到下一级的国家， 下一级的国家最开始拥有大量低廉的劳动力，比较好的基建、交通物流、港口和水电网，大量承接从纺织到中低端制造业，逐步实现了城市化、现代化和信息化，培养出了本土制造业研发和工程师团队，开始抢占消费电子、白色家电、机电产品和汽车等核心产业，人力成本开始飙升，然后组装工厂再转移到下下一级国家， 于是产业转移的链条，从美国，到日本，到韩国，到东南亚四小虎，到台湾，到当今的中国大陆， 很多人开始预测，中国大陆最终也会转移，目标无非是目前人力成本更低的印度、孟加拉、越南、掉队的四小虎、墨西哥， 尤其是过去几年美国对中国贸易战，用关税逼迫了大量制造业转移出中国，一部分进入墨西哥（为了享受对美国0关税），一部分进入了越南（比如被迫要求全球布局产业链的苹果、三星），一部分进入了印度（满足印度合规本土要求）， 总体看上去，从2020年开始，从中国转移出制造业的链条还在继续，但是有五个问题： 1. 所有从中国转移出去的制造业环节，没有一个是因为成本比中国更低而自下而上主动转移的，往往都是中美贸易战的结果，是自上而下的压力， 也就是说，企业愿意花额外的成本，去满足中美贸易战或者美国企业的合规要求，而不是因为“离开中国更便宜”， 实际上，中国劳动力成本（时薪的性价比）、基建、物流、港口甚至一些税收减免政策，依然是全球最顶级的——目前越南、印度、印尼、马来西亚、墨西哥这些地方，还远远落后； 2. 外贸制造业上游留在中国，生根发芽，拥有一个前所未有的巨大的生态，这个生态是由一个14亿人口的国家培养的工程师、蓝领工人、资本、政府、基金、基建和交通物流等等一起构成的，是同一语言，同一政策，同一价值观，同一市场，并且内部已经形成了充分完全的竞争和协调， 而在中国大陆之前的日、韩、台、亚洲四小虎、德国，是没有这种制造业生态的；未来有机会承接转移出中国的这些经济体，也是没有这个机会的； 3. 中国还存在非常激烈的内部竞争和内部转移，比如长三角、珠三角、北京的地方政策优势竞争，比如河南、湖北、川渝大量承接长三角和珠三角的产能和制造业生产线， 在中国内部高强度的外贸制造业生态竞争下，无论是日韩台，还是越南、印度、印尼这些地方，都拿不出更大的优势来对比； 4. 中国还赶上了机电智能化的高峰，也就是所谓“工业机器人”，实际上大量自动化设备进入中国工厂，大大提高了生产效率， 虽然和自媒体鼓吹的“黑灯工厂”完全不是一回事儿，但是在之前的美日韩的转移链中，确实还不够成熟，而中国这一轮属实是完完全全吃上了红利； 5. 最后也是最重要的一点，中国本土是一个14亿人、单一语言、单一文化、单一价值观的巨大社会，既是市场，也是人才库，更是大公司， 所以中国在制造业生态里，完全有能力、有资源、有机会先进行内部孵化，等孵化成功后出海，必然势如破竹， 最典型的就是手机市场，从2010年之前的上百家山寨机百团大战，淘汰率99%，经过一轮轮死亡厮杀，到最后中国本土跑出华为、小米、oppo、vivo，然后逐步实现国际化，抢占了全球智能手机市场一半的份额， 再比如中国的白色家电、电视、机电产品、光伏和电池等等，很多长三角和珠三角企业，都在一轮轮本土厮杀和竞争中先存活下来，然后走向国际市场，赢得优势。 总之，依然很多人认为，一些制造业尤其是消费电子组装将一步步转移出中国，但是目前看起来，都是自上而下的政策和合规要求， 然而当年美国、欧洲、日韩企业在中国疯狂落地，可不是什么政策要求，是实打实地看中了中国廉价的蓝领工人成本，看中了中国东部沿海城市廉价的土地和完善的基建，看中了各种落户税收减免政策，是实打实地来互利共赢的。 现在看来，越南总体体量太小，尼日利亚和印尼自身社会还有大量问题，印度不仅腐败且行政官僚，而且一个熟练掌握英语的高中生根本不甘心干制造业，总之各个国家都还有各自的问题， 而中国自己还拥有一个14亿人口的人才库和大市场，本身就是自己最好的备份和缓冲区，河南、山东、湖北、四川、重庆还在抢长三角和珠三角舍弃的产业，还有大量劳动力（可能比8小时工作制的越南更便宜）等待投入市场，还有一个14亿人的、稳定、统一、共同价值观、自上而下管理的稳定大市场，还有各种过剩的产能眼巴巴地等待内部消化， 我这里提出几个大胆的猜测： 1. 产业链转移到中国大陆，是全球贸易的最后一站，是全球市场的最优解——不会再因为成本、税收和基建的问题，再一次大规模向外转移了； 2. 墨西哥、越南、印尼、印度、埃及、尼日利亚、土耳其，可能会分到一些地区政策红利的制造业，或者大量承接纺织业这种纯手工行业，但不可能、没能力、没机会大范围承接来自中国的外溢出来的中低端制造业产能； 3. 随着中国大陆上游的发达地区（美国、加拿大、澳洲、欧洲、日韩、台湾等等）逐渐制造业空心化，中国大陆未来20年会逐渐吃掉最后的制造业山头（汽车、半导体制造、精密仪器、新能源、大飞机）； 4. 对中国的光刻机制裁，可能会减缓中国半导体制造完全国产自主可控的进度，但这个目的最终会达到终点， 对中国的关税制裁，可能会让更多的制造业分流出中国大陆，但是不会从根源上打击中国的制造业地位， 对中国制造业带来巨大波动的，更有可能是能源和矿产（铁、铜）等原材料价格的波动。

这几天刷推很明显的感觉到英文技术社区对中国AI产业的进步速度处于一种半震动半懵逼的状态，应激来源主要是两个，一个是宇树（Unitree）的轮足式机器狗B2-W，另一个是开源MoE模型DeepSeek-V3。 宇树在早年基本上属于是波士顿动力的跟班，产品形态完全照猫画虎，商业上瞄准的也是低配平替生态位，没有太大的吸引力，但从B系列型号开始，宇树的机器狗就在灵活性上可以和波士顿动力平起平坐了。 B2-W的意外在于切换了技术线，用运动性更高但平衡性同时也更难的动轮方案取代了B2还在沿用四足方案，然后在一年时间里完成了能在户外环境里跋山涉水的训练，很多美国人在视频底下说这一定是CGI的画面，不知道是真串还是心态炸了。 波士顿在机器狗身上也曾短暂用过动轮方案，或者说它测过的方案远比宇树要多——公司成立时长摆在那里——但是作为行业先驱，它连保持一家美国公司的实体都办不到了。 现代汽车2020年以打折价从软银手里买了波士顿动力，正值软银账面巨亏需要回血，而软银当初又是在2017年从Google那里买到手的，Google为什么卖呢，因为觉得太烧钱了，亏不起。 这理由就很离谱，美国的风险资本系统对于亏损的容忍度本来就是全球最高的，没有之一，对于前沿性的研究，砸钱画饼是再寻常不过了的——看这两年硅谷在AI上的投入产出比就知道了——但波士顿动力何以在独一档的地位上被当成不良资产卖来卖去？ 那头房间里的大象，美国的科技行业普遍都装作看不到：美国人，如今的美国人，从投行到企业，从CEO到程序员，从纽约到湾区，对制造业的厌弃已经成为本能了。 A16Z的合伙人马克·安德森2011年在「华尔街日报」写了那篇流传甚广的代表作「软件吞噬世界」，大概意思是，边际成本极低的软件公司注定接管一切水草繁盛之地，和这种可以提供指数级增长的生意比起来，其他的行业都不够看。 并不是说马克·安德森的表达有问题，后面这十几年来的现实走向，也确实在证明这条攫取规模化利润的回报是最高的，但美国人的路径依赖到最后必然带来一整代人丧失制造能力的结果。 这里说的丧失制造能力，并不是说丧失制造兴趣或是热情，我前段时间拜访了深圳一家逆向海淘公司，业务就是把华强北的电子配件做成可索引的结构化目录，然后提供从采购到验货再到发包的全流程服务，最大的买方就是美国的DIY市场和高校学生，他们之所以要不远万里的等上几个星期委托中国人来买东西，就是因为在诺大的美国本土，根本找不到供应链。 然后那些学生也只有在读书时才有真正尝试制造某些东西的机会，到了要去大公司里上班领薪后，再也没人愿意把手弄脏了。 但软件终究不能脱离硬件运行，哪怕硬件生产的附加值再不够看，基于采集一手物理数据的入口，制造商腰板硬起来后去做全套解决方案，只取决于能不能组建好的工程师团队，反过来却不一样，制造订单长期外包出去，它就变成产业链配套回不来了。 所以像是多旋翼无人机和四足机器狗这类新兴科技萌芽的原型机一般都还是产自有着试错资本的欧美，也就是所谓「从零到一」的过程，而在「从一到十」的落地阶段，中国的追赶成果就会开始密集呈现，进入「从十到百」的量产之后，中国的供应链成本直接杀死比赛。 波士顿动力的机器人最早在网上爆火的时候，Google X的负责人在内部备忘录里说他已经和媒体沟通了，希望不要让视频和Google扯上太大关系，是不是很迷惑，这么牛逼的事情，你作为母公司非但不高兴，还想躲起来，现在你们懂得这种顾虑从何而来了，就是觉得贵为软件巨头的Google去卷袖子干制造的活儿太卑贱了呗。 当然美国也还有马斯克这样的建设者（Builder），但你要知道马斯克的故事之所以动人，是因为他这样的人现在是极度稀缺的，而且长期以来不受主流科技业界待见，完全是靠逆常识的成就——造汽车，造火箭，造隧道，这都是硅谷唯恐避之不及的事情——去一步步打脸打出来的名声。 如果说宇树是在硬件上引起了一波怀疑现实的热度，那么DeepSeek则在软件的原生地盘，把大模型厂商都给硬控住了。 在微软、Meta、Google都在奔着10万卡集群去做大模型训练时，DeepSeek在2000个GPU上，花了不到600万美金和2个月的时间，就实现了对齐GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet的测试结果。 DeepSeek-V2在半年前就火过一波，但那会儿的叙事还相对符合旧版本的预期：中国AI公司推出了低成本的开源模型，想要成为行业里的价格屠夫，中国人就擅长做这种便宜耐用的东西，只要不去和顶级产品比较，能用是肯定的。 但V3则完全不同了，它把成本降了10倍以上，同时质量却能比肩t1阵营，关键还是开源的，相关推文的评论区全是「中国人咋做到的？」 虽然但是，后发的大模型可以通过知识蒸馏等手段实现性价比更高的训练——类似你学习牛顿三定律的速度降低的斜率也在有利于追赶者，肯定比牛顿本人琢磨出定律的速度要快——成本，但匪夷所思的效率提升，是很难用已知训练方法来归纳的，它一定是是在底层架构上做了不同于其他巨头的创新。 另一个角度更有意思，如果针对中国的AI芯片禁售政策最后产生的后果，是让中国的大模型公司不得不在算力受限的约束下实现了效率更高的解决方案，这种适得其反的剧情就太讽刺了。 DeepSeek的创始人梁文锋之前也说过，公司差的从来都不是钱，而是高端芯片被禁运。 所以中国的大模型公司，像是字节和阿里这样的大厂，卡能管够，把年收入的1/10拿出来卷AI，问题不大，但初创公司没这么多弹药，保持不下牌桌的唯一方法就是玩命创新。 李开复今年也一直在表达一个观点，中国做AI的优势从来不是在不设预算上限的情况下去做突破性研究，而是在好、快、便宜和可靠性之间找出最优解。 零一和DeepSeek用的都是MoE（混合专家）模式，相当于是在事先准备的高质量数据集上去做特定训练，不能说在跑分上完全没有水分，但市场并不关心原理，只要质价比够看，就一定会有竞争力。 当然DeepSeek不太一样的是，它不太缺卡，2021年就囤了1万张英伟达A100，那会儿ChatGPT还没影呢，和Meta为了元宇宙囤卡却阴差阳错的赶上AI浪潮很像，DeepSeek买那么多卡，是为了做量化交易⋯⋯ 我最早对梁文锋有印象，是「西蒙斯传」里有他写的序，西蒙斯是文艺复兴科技公司的创始人，用算法模型去做自动化投资的开创者，梁文锋当时管着600亿人民币的量化私募，写序属于顺理成章的给行业祖师爷致敬。 交待这个背景，是想说，梁文锋的几家公司，从量化交易做到大模型开发，并不是一个金融转为科技的过程，而是数学技能在两个应用场景之间的切换，投资的目的是预测市场，大模型的原理也是预测Token。 后来看过几次梁文锋的采访，对他的印象很好，非常清醒和聪明的一个人，我贴几段你们感受一下： 「暗涌」：大部分中国公司都选择既要模型又要应用，为什么DeepSeek目前选择只做研究探索？ 梁文锋：因为我们觉得现在最重要的是参与到全球创新的浪潮里去。过去很多年，中国公司习惯了别人做技术创新，我们拿过来做应用变现，但这并非是一种理所当然。这一波浪潮里，我们的出发点，就不是趁机赚一笔，而是走到技术的前沿，去推动整个生态发展。 「暗涌」：互联网和移动互联网时代留给大部分人的惯性认知是，美国擅长搞技术创新，中国更擅长做应用。 梁文锋：我们认为随着经济发展，中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。过去三十多年IT浪潮里，我们基本没有参与到真正的技术创新里。我们已经习惯摩尔定律从天而降，躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件。Scaling Law也在被如此对待。但其实，这是西方主导的技术社区一代代孜孜不倦创造出来的，只因为之前我们没有参与这个过程，以至于忽视了它的存在。 「暗涌」：但这种选择放在中国语境里，也过于奢侈。大模型是一个重投入游戏，不是所有公司都有资本只去研究创新，而不是先考虑商业化。 梁文锋：创新的成本肯定不低，过去那种拿来主义的惯性也和过去的国情有关。但现在，你看无论中国的经济体量，还是字节、腾讯这些大厂的利润，放在全球都不低。我们创新缺的肯定不是资本，而是缺乏信心以及不知道怎么组织高密度的人才实现有效的创新。 「暗涌」：但做大模型，单纯的技术领先也很难形成绝对优势，你们赌的那个更大的东西是什么？ 梁文锋：我们看到的是中国AI不可能永远处在跟随的位置。我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的gap是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。英伟达的领先，不只是一个公司的努力，而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。他们能看到下一代的技术趋势，手里有路线图。中国AI的发展，同样需要这样的生态。很多国产芯片发展不起来，也是因为缺乏配套的技术社区，只有第二手消息，所以中国必然需要有人站到技术的前沿。 「暗涌」：很多大模型公司都执着地去海外挖人，很多人觉得这个领域前50名的顶尖人才可能都不在中国的公司，你们的人都来自哪里？ 梁文锋：V2模型没有海外回来的人，都是本土的。前50名顶尖人才可能不在中国，但也许我们能自己打造这样的人。 「暗涌」：所以你对这件事也是乐观的？ 梁文锋：我是八十年代在广东一个五线城市长大的。我的父亲是小学老师，九十年代，广东赚钱机会很多，当时有不少家长到我家里来，基本就是家长觉得读书没用。但现在回去看，观念都变了。因为钱不好赚了，连开出租车的机会可能都没了。一代人的时间就变了。以后硬核创新会越来越多。现在可能还不容易被理解，是因为整个社会群体需要被事实教育。当这个社会让硬核创新的人功成名就，群体性想法就会改变。我们只是还需要一堆事实和一个过程。 ⋯⋯ 是不是很牛逼？反正我是被圈粉了，做最难的事情，还要站着把钱赚了，一切信念都基于对真正价值的尊重和判断，这样的80后、90后越来越多的站上了主流舞台，让人非常宽慰，你可以说他们在过去是所谓的「小镇做题家」，但做题怎么了，参与世界未来的塑造，就是最有挑战性的题，喜欢解这样的题，才有乐趣啊。