終於能體會什麼是暈砲了 從一起洗澡到擦身體吹頭髮 前戲做好做滿 每一個動作都在觀察我反應 弄疼了 會馬上調整 弄對地方 也知道馬上追擊 想怎麼做完全不用說～ 40幾歲的大叔體力還像30歲一樣 有健身果然不一樣(*ˉ︶ˉ*) #持續挖掘頻道裡的寶藏男孩# ⤷

因为nature和science大多数都是生物、医学、物理、化学、材料相关的paper， 21世纪初，CNS三大神刊牛逼爆棚，一方面是基础科学还在最后的黄金爆发期，各种基因、药物、原理还能持续被挖掘， 另一方面中国大学发展最快的年代，最需要挖大牛、找资金、攒paper，CNS主要的领域属于最短平快的灌水方向， 现在彻底完蛋了，大家祛魅了，一方面是大家看透了CNS是垃圾灌水的本质， 另一方面21世纪是计算机的世纪，一个图灵奖的含金量顶20个诺贝尔奖，甚至一些计算机顶会best paper在人类社会真正的推动力和贡献，都能顶3个诺贝尔奖， 甚至毫不夸张地说，计算机科学领域一些连会议都没投过的paper，对人类社会的影响力都远远大于同年代大部分诺贝尔奖， 比如bitcoin白皮书，在计算机历史上连图灵奖都排不上号，但中本聪本人的实际学术影响力，远远大于近五年来绝大多数诺贝尔奖。 所以到了今天，谁再吹nature和science的含金量，谁就是大傻逼。

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我时间线上，最近涨粉最快的人是 @798_eth，一个月时间从 2000+ 到 9000+ 主要是持续研究 Uniswap V4 Hook 机制，挖掘相关项目，热门的几个 uPEG, sato, slonks 都没错过，每天更新 n 条，经常刷屏 这说明： 1) 分享利他的、潜在的 alpha 赚钱机会，依然是混好 CT 的第一性原理。 2) 即使是在很多车头都把钱挪到美股去玩的关头，总还是有一群人在链上寻找 alpha，以小搏大，这是币圈的原生机会。 3) 798 老师是币圈 OG，有很多收藏的小图片。之前看得多发得少，最近集中分享主要是对 V4 Hook 比较上头。要找到自己有热情且擅长的生态位，是刺激表达欲的基础。 最后，推荐关注这位 798 老师！

半年来，我一直反复介绍的四个原则： 原则1，AI时代的第一性原理：LLM一定会越来越聪明，benchmark越来越高，context window越来越大，reasoning越来越长，价格越来越便宜，inference速度越来越快， 这是scaling law今天依然持续的具体方向，不用你质疑，这是你唯一的信仰和行业最大共识。 原则2， 管理学设计红利：从我提出“自动编程机”、行业提出vibe coding、SWE-Agent以来，从cursor到manus到metaGPT到claude code， 人们逐渐把LLM Agent抽象成人，把软件管理、工程管理、管理学等等所有方法论直接套在multi agent workflow上面，严格按照人类管理学的方式去拆分、review、执行、反馈、循环， 这一波很快红利也吃完了，因为 a. LLM Agent毕竟不是人，存在着memory有限、执行力有限、function calling工具有限等等局限；b. 人类用于管理学的各种方法，直接套在LLM Agent上有利有弊，红利迅速挖掘完，剩下的弊端大量存在，比如过度交流、七手八脚、随时停工等等。 原则3，LLM Agent的职位和定位：绝大多数人，把claude code当做一个工具，最终的产品是用工具来完成的，最终的代码也是人与SWE Agent一步一步interactively迭代产生、迭代review、迭代部署的， 而我反复告诉过所有人，也是我又一条首次提出的原创观点，multi agent未来越来越会变成本身的一个runtime，这个runtime就运行在production里面，产品和面向的对象消费的，不只是软件或者SaaS本身，而是这个runtime实时产生的内容， 所以claude code/opencode/codex/openclaw这些agent，本身将会越来越多地被嵌入到产品本身，在产品关键逻辑和决策中发挥作用， 而绝对不仅仅停留在开发层面，把产品仅仅局限在SWE Agent单向产出和部署的代码和服务上。 原则4，也是我一直强调的，就是当人们试用了SWE Agent这种强大工具之后，人们还有哪些low hanging fruits可以寻找？SWE Agent目前最适合解决哪类问题？ 我反复讲过的一点是，对于一个设计复杂、环境复杂、场景复杂、用户复杂、体量复杂、范式复杂、一切开放、一切无解的超级复杂系统，这并不是SWE Agent最擅长的领域，相反这些场景需要人去和环境、客户、场景、性能一点点迭代才能打磨好的产品， 比如微信的100种功能，Facebook的一大堆功能模块和十几年来迭代出来的极其复杂的infra，支付宝后面成千上万的基金和风控，这些都不是AI Agent能一次性解决的问题，相反这些场景和问题不仅高度开放，更高度依赖人的观察、人的设计、人的反馈、人的定义。 AI Agent最适合的场景，甚至是我原创提出goal driven（ a. 定义简单、干净、封闭（一道数学系、一个确定性最小系统、一个编译器、一种算法、一个lean证明、一个电路或者信号模拟、蛋白质模拟和预测、CAD设计与仿真、游戏关卡测试、行为经济学仿真，都是well-defined problems，都有非常明确且封闭的边界） b. 解决问题的搜索空间巨大（可能有100~10万种天马行空的解决方案，并且绝大多数都是错的） c. 容易验证，容易verify，验证的成本是设计成本的千分之一（比如编译器，设计可能需要几万行甚至几十万行，验证只需要2000个test case全面覆盖，或者一道数学题，解决需要100步，验证答案只需要带入或者lean编译这一步） 当然，写一段简单的代码，定义一个封闭、完整、定义完全的编程问题，符合上面这些定义， 但是设计一套巨大、复杂、开放、与现实世界深度绑定、高度耦合的系统，让这个系统复杂迭代、添加功能、沟通、review、工程管理、产品管理，这些问题都远远超出这个范畴，很明显是不符合这个要求的。 人们未来探索这些multi agent产品和场景的最关键出路，在于继续挖掘这一类问题，而不是盲目把agent比作一个人，乱套各种管理学方法。 原则5，这一点我先保密，之后我再讲。

United Rentals (URI)，昨天财报，今天大涨超20%！ 这是个在aidc疯狂竞逐算力的大周期里，市场忽略的支撑这些庞然大物落地的“重型后勤”。 1. 业绩摘要：创纪录，上调指引 URI 在本季度交出了满分答卷： 营收与盈利： 总营收 39.85 亿美元，调整后 EPS 达 $9.71。 核心效率： 租赁利润率在排除特殊因素后持续走高，车队生产力增长 2.3%。 股东回报： 季度内通过回购和派息返还 5 亿美元，现金流极度充沛。最关键的信号是，管理层基于“大型项目势头”上调了全年业绩指引，显示出极强的增长信心。 2. 商业模式：从“租挖掘机”到“系统方案” URI 的业务由两部分驱动： 通用租赁： 覆盖建筑和工业的基础设备（高空平台、土方机械等）。 专业租赁： 提供电力配套（大型发电机）、精密温控（工业 HVAC）及流体处理。这种“一站式”模式让它成为了大型工程不可替代的合作伙伴。 3. AIDC：URI 增长的“秘密燃料” 为什么 AIDC 建设对 URI 如此重要？ 重度依赖电力与温控： AIDC 的建设和测试阶段对移动电力和工业冷水机组有爆发式需求，这正是 URI 高毛利的专业租赁领域。 长周期与高粘性： 数据中心属于“超大型项目（Mega Projects）”，建设周期长、设备占用率高。 行业风向标： URI 约 25% 的收入来自这类大型项目。只要 AIDC 的基建竞赛不停，URI 的设备就会供不应求。 结论 United Rentals 的暴涨并非偶然，和之前pwr财报大超类似，它们都是 AI 物理层建设的直接受益者。随着制造业回归和 AI 基础设施持续投入，URI 已经从传统的周期性租赁公司，转型为支撑数字经济扩张的“重型底座”。 免责声明：本人观点充满偏见，非投资建议dyor

解决的了信息来源和验证问题，我们仍然需要一套更系统的判断框架，来决定这家公司究竟值不值得长期持有。 费雪在《普通股和不普通的利润》中，详细列举了选股的15个要点。 这个分析框架非常经典，在这里我们只做一些简单的说明，各位如果有兴趣可以去书中翻看详细内容。 第一，公司是否拥有足够大的市场潜力。 企业必须拥有能够持续扩大销售额的产品或服务，并且这种增长空间能够延续较长时间。 第二，管理层是否有持续开发新产品和新工艺的决心。 现有产品的潜力总会被逐步挖掘完，企业必须不断创新，才能延续增长。 第三，公司的研发投入是否高效。 费雪非常重视研发，尤其是在技术驱动型行业。关键不只是投入规模，更是这些投入能否转化为未来竞争力。 第四，公司是否拥有高于平均水平的销售组织。 优秀产品只有通过高效销售体系，才能真正转化为收入和市场份额。 第五，公司是否拥有可观的利润率。 较好的利润率通常意味着企业具备某种竞争优势，也说明公司在行业波动中更有缓冲空间。 第六，公司是否有维持或改善利润率的措施。 利润率不是静态数字，投资者需要观察管理层是否有能力长期守住盈利能力。 第七，公司是否拥有良好的劳资关系。 员工关系稳定，通常意味着组织效率更高，经营也更稳定。 第八，公司是否拥有融洽而高效的高管关系。 高层之间的合作氛围，直接影响战略执行。内耗严重的管理层，很难带出长期优秀的公司。 第九，公司是否拥有足够深的管理层梯队。 伟大的企业不能过度依赖单一个人。管理层深度越厚，企业面对变化时就越稳。 第十，公司是否具备良好的成本分析和会计控制。 底层财务系统越扎实，管理层越能有效配置资源，也越能防止内部管理失控。 第十一，公司是否拥有同行难以复制的行业优势。 这种优势可能来自技术，品牌，渠道，专利，成本结构，或者组织效率。关键在于能否长期领先。 第十二，管理层是否具备长远的利润眼光。 费雪很看重企业是否愿意为了长期竞争力，放弃部分短期利益。 第十三，公司的成长是否会严重依赖增发股票。 如果企业未来增长主要依赖不断增发新股，原有股东的权益就会被持续稀释。 第十四，管理层在逆境中是否依然坦诚沟通。 真正体现治理质量的，往往是企业在经营承压时是否仍然保持透明和诚实。 第十五，管理层是否具备无可怀疑的诚信。 这是费雪最看重的底线条件。只要管理层诚信有问题，其他优点再多，也不值得投入资金。

我上篇文章分享了AI DePIN、AI MEME、AI Agent等AI叙事之间的逻辑关系，可是在挖掘AI潜在Alpha的时候问题来了，是跟可能来自阴谋集团财富效应强但频繁更替的AI MEME？是选正搭建infra却还很早期的协议框架？或者选一些很酷且有特定应用场景的单体AI？ 说实在的，我混乱了很久，以下仅梳理一些浅见： 1）大的趋势毋庸置疑，AI Agent既不是一种“资产”，也不是一种“应用”，而是一种大规模的区块链生态“叙事”新范式。 也就是说，AI Agent的来临就像2020年区块链迎来一次DeFi Summer一样，会围绕AI Agent的Token发行、托管、交易；infrastructure构建、框架、标准、通信、堆叠、SaaS封装；Application开发、运营、聚合、迭代、落地等等产生一个庞大的Build+Speculation的新“泡沫”叙事周期。 DeFi推动了上一轮牛市的辉煌，且围绕稳定币+借贷+DeX衍生品三架马车激发了多大的市场活力。据不完全统计，多链DeFI总锁仓价值1,346亿，稳定币流通数量也超过了1,000亿美元，DEX月交易量达到3,723亿美元，借贷量也将近200亿美元等等，整个DeFi行业的市场规模和生态重要性都在这些已增长惊人且还在持续刷新的数据中，这还不包括因DeFi而产生的各种链、应用等MCAP\FDV等更广的数据。 在我看来，AI Agent也会创造同样甚至可能超越DeFi叙事的新一轮叙事奇迹，200B，500B的想象空间？别总想着新的DeFi Summer 2.0了，请跟上当前的 AI Agent Summer叙事潮，不要掉队。 2）基于此逻辑，再来看当前AI Agent市场的“乱象”： 1） $GOAT 、$FARTCOIN、 $ACT 等 AI MEME之间的社区骂战和龙头之争；2) $VIRTUAL 、$AI16Z 等AI Agent框架标准之争；3） $VVAIFU 、$GRIFFAIN 等资产发行流通等衍生infra之争；4) $AIXBT 、$AVA 、 $BULLY 等单体AI Agent应用之争等等。 你会发现，都还太早期，DeFi上出现的各类借贷平台、衍生品、机枪池、治理代币等等至少还有以太坊等链提供了基础的执行框架和标准，而AI Agent生态甚至还没有专属的infra条件，从生态可塑性来看，AI Agent带来的行业叙事机会要比DeFi宏大很多； 换句话而言，这些乱象并不乱，如果你看好AI Agent叙事发展，各个板块方向，大凡上了一定市值且有对应用户基础的资产，在庞大AI Agent叙事爆发之前都是优质资产，类别曾经的YFI、CRV、UNI、DYDX等等资产达到的数百亿不等FDV市值高度，你就不慌了。 当然，有信心不代表可以乱搞，别忘了大姨夫之外还有二姨夫这样的伪价值资产存在，而且这类资产永远以短期更诱人但长期有毒的姿态悄然攻陷你的钱包。 3）因为确实还是叙事初期，有些明明知道有阴谋集团操作的AI MEME也没有劝说大家不要参与的道理，毕竟谁也不知道一个早期赛道能迸发多大的财富效应，而且主要是一些看起来更有价值且有落地的框架标准也可能随时面临被竞品反超的可能性。 总之，很难给出一个明确的Alpha发掘逻辑。我仅分享一个我个人的投研逻辑供参考： 1、AI MEME，只考虑 $GOAT 此类带有叙事鼻祖性质的“龙头币”，没有逻辑，非要说一个，就好比先有了比特币这种共识币才诞生以太坊这类智能合约技术交付币一样。 一个赛道早期MEME，虽然投机属性为主，但其在教育市场、培养用户认知的作用不可忽略，就像当初DOGE之于加密货币的普及一样。 2、AI Agent infra很重要，长期看都是低估，比如 $ELIZA 这类有着丰富Github开源库且应用覆盖范围特别广的早期框架，虽然其确实很早期，随时有可能被其他更强的框架标准吸走流量，但其绝对优势的开源共享和先发优势就是壁垒，有比它更好的框架大概率也会on top of it，也许会影响它的增长高度，但一定消灭不了它。 我们把ELIZA当成AI Agent时代的EVM、就势必会有EVM++、EVM Compatible等新框架出来补足； 3、AI Agent 资产发行、托管、交易，目前还停留在MEME化的资产发行叙事层面，要锁定平台价值而不要被平台上的“垃圾资产”迷了心智。 逻辑很简单，AI Agent本质上是一个AI场景基于Crypto激励机制价值落地的过程，早期infra、应用、协议框架等等都尚未成熟，怎么可能有那么多AIXBT级别的超级应用诞生？发币的便利性能带来什么？领悟一下？到头来只是给VIRTUAL、VVAIFU等资产发行平台制造热度的泡沫陷阱. 因此不要过于追AI Agent超级应用，除非有绝对的信息差，不然等你看到时候的市值冲进去，性价比就不高了，而锁定创新平台infra就不一样了； 4、AI Agent的infra构建还有一大片空白，比如，ELIZA这类早期框架只解决了LLM大模型和AI Agent对话机制的问题，且应用到了Twitter、Discord等应用场景中，但更多还是web2信息的撮合，何时有一套能基于公链范式能把ELIZA框架和web3交易场景打通的ELIZA++版本出来，值得期待； 又比如，Virtual、VVAIFU等AI Agent资产发行平台虽能快速发行资产，但在后续资产去中心化托管、AMM式意图式交易等方向还欠缺很大，此前热议的AI Agent+TEE的私钥管理方式何时能成熟？资产发行平台能在交易上延伸出新玩法，有更有趣的交易玩法和激励模型出来？ 还有，能否有一些为AI Agent构建交互标准的链出来，成为AI Agent时代的Cosmos，提供标准的interoperability能力？或者一些为AI Agent构建永久Memory模块化存储的链，为AI Agent构建必要的DA能力？还有一些AI Agent可视化工具、执行引擎、模块化组合封装服务等等。 有了这些技术和市场驱动的配套infra出来，你还会守着一堆看不懂的MEME空焦虑吗？ 以上。 至于过往基于智能合约范式构建的各类layer1、高性能链、跨链infra、链抽象、DA组合链、layer2、Restaking等等完善的基建出路在哪里？除了原有的infra落地应用PMF交付实现问题，一个破局点就是“蹭AI Agent叙事”的新概念。 所以，哪条链能跳出来为AI Agent提供一些通信协议、DA、应用开发等等服务能力，就都值得关注。当然，这其中肯定有纯粹蹭概念的链，但总比固步自封啃老本的链要强。 无论如何，请锁定AI Agent赛道，迎接这一次史诗级的牛市主升浪的到来。 Note：大家觉得文章有用烦请“一键三连”支持为谢，认可我持续干货内容输的朋友，可以Follow一下，也访问我推特首页点击Substack专栏订阅一下（目前还免费），更多深度专业的投研和分析内容，尤其是不适宜在推特公开分享的内容，会在那里看到。

Perp DEX 作为可能是 Crypto 里目前唯一还有在高速增长的赛道，一直是不缺乏入局者，不过做出了交易规模与品牌认知度的不多。目前来说一个 Hyperliquid、一个 Aster。 目前的行情很 “冷清”，但我倒是觉得现在的行情是有利于 Perp DEX 的，为什么？ 因为现在来说，Perp DEX 上的交易量其实主要还是来自于做市商/机构/鲸鱼的套利和对冲。像 Hyperliquid 是以大币种及 TradFi 资产为主，Aster 则是以承接 Binance Alpha 代币等长尾资产为主。 而从去年 12 月到现在半年时间 BTC 一直在 $80K 附近、ETH 一直在 $2K 附近上上下下来来回回，波动率低的可怕，并且在未来几个月里好像也看不到 Crypto 有啥会暴涨或暴跌的影响因素。也就是说低波动行情很可能会继续持续，而这种低波行情对套利的来说是却是最友好的局面。 所以 2 月底主网上线后势头一直非常足的 @DecibelTrade 好像就把目光直接瞄准了这一点。现在 Perp DEX 交易量不是主要来自于套利/对冲吗？那我把这一块向深挖掘。我提供更好的执行成本、资金费率环境让对这方面因素敏感的用户把部分仓位放到我这来 (事实上做套利/对冲的对交易成本就没有不敏感的)。 Decibel 专门做了个面板把他们的数据和 Binance 及 Hyperliquid 做直观的对比，我觉得是一个相当有灵性的操作。这既是让用户做套利数据参考的面板，其实也是 Decibel 的一个优势展示面板。 面板： ◎图 1：例如面板里的 [执行成本] 展示了三家分别在 $1 万到 $100 万交易规模下的交易成本 (手续费+滑点)，Decibel 依靠最低的手续费率 (3.40 bps) 在多数时间都能做到交易成本最低。 ◎图 2：[订单簿深度] 这块相较老牌的 Binance 及 Hyperliquid 来说就还是有一定差距，Binance 及 Hyperliquid 在 ±10 bps 的订单薄中深度都是千万美元级，而 Decibel 为百万美元级。 ◎图 3：而 [资金费率对比] 则是直观展示了这三个平台间的套利可能性与空间，以现在的数据举例，在 Decibel 上开多、Binance 或 Hyperliquid 开空的套利年化约 6.4%~6.86%。 除此之外还有 Decibel 上的清算地图、链上清算数据等，其实都是比较具有参考意义的数据，关键是看你如何使用。 不过不管怎么说，有更多具有创新和搞事能力的 “鲶鱼” 进场 Perp DEX 赛道，对赛道和用户来说都是一件好事。 毕竟这个正在高速增长的赛道还属早期，谁有更好的产品体验与优势特性谁就拥有用户。现在远没有到市场格局已定、可以谈品牌忠诚度的时候。

【过去24小时A股舆情热点话题】 1. **国产芯片全面爆发** — 5月6日盘前热度最高，英伟达确认受美国对华芯片出口管制影响，在中国AI加速器市场份额已降至零。国产替代加速，昇腾、寒武纪、海光等国产芯片需求井喷。4月底字节跳动抛出56亿美元采购单，锁定约35万颗国产芯片，创国内历史纪录。韩国4月半导体出口同比飙升173.5%，连续13个月刷新月度纪录。 2. **算力租赁迎政策拐点** — 5月2日中卫云基地数据中心绿电直供50万千瓦光伏电站正式投运，我国首个大规模"算电协同"绿电供应项目落地，东数西算工程实现从沙漠风光电到数字算力的直连直通，里程碑意义。 3. **商业航天持续发酵** — 上海商业航天海上发射技术有限公司成立，注册资本11亿。长征十号乙、朱雀三号可回收火箭年内发射。SpaceX上市倒计时，全球进入新一轮"太空圈地运动"。 4. **光模块CPO技术路线升级** — 1.6T高速光模块进入大规模放量之年，DPC陶瓷基板成为最紧缺材料。富乐德等厂商产能爆发。OCS全光交换成为新热点，芯动联科等低位标的受挖掘。 5. **Agent时代CPU价值回归** — 英特尔Q1业绩超预期，Q1营收136亿美元。Agent系统多步工作流、工具调用与任务调度直接落在CPU上，CPU从数据中心"配角"回归核心调度地位。 6. **通州特区立法落地** — 5月1日《北京城市副中心条例》正式生效，首次以立法形式确立副中心为北京第二个核心区，赋予通州近似"经济特区+行政特区"功能。城建发展等标的受益。 7. **AI算力芯片产能爆发** — 三安光电光通讯DFB/EML/FP芯片月产能达12KK，PD/APD芯片月产能40KK，外延片月产能从2750片提升至6000片，6英寸外延全球前三。 8. **CPU涨价潮持续** — Intel和AMD服务器CPU涨幅达10-20%，Q3或再迎新一轮涨价。国产CPU龙芯、海光等迎来替代机遇。 9. **先进封装国产化加速** — 国产高性能AI推理芯片约300万张需要2.5D先进封装，昇腾、寒武纪、海光等一线厂商份额160-170万张。通富微电、长电科技等封装厂受益。 10. **存储芯片周期反转** — 美股存储概念股逆市走强，美光科技涨超6%，闪迪涨近6%，均创历史新高。韩国KOSPI指数涨5.12%创新高，SK海力士涨12.5%。