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让我选一只美股 AI 半导体的 OSAT 我会选 $AMKR AI 越强 → GPU 越快 → 但需要一种"特殊包装"才能用 → 这种"特殊包装"叫 CoWoS，全球几乎只有 $TSM 能做 → $TSM 自己也忙不过来 → 把一部分外包给 $AMKR 在 CoWoS 链上，AMKR 具体做哪一步： 1. GPU die 制造 → 台积电自己做 2. HBM die 制造 → SK Hynix / 三星 / 美光 3. 硅中介层制造 → 台积电自己做（核心壁垒，从不外包） 4. CoW 段 → AMKR 做（台积电外包出来的） 5. WoW 段 → 台积电自己做 6. 封装 + 测试 → $AMKR AMKR 卡的是第 4 步（CoW）+ 第 6 步（封装测试） 最近的利好： 1. 6月16日 跟台积电签了 10 年长约（5000-9000 亿新台币），10 年长约本身 = 台积电官方"我产能不够"的确认 2. 6月11日 韩国光州 1 万亿韩元扩产，明显是来自台积电的订单大幅增长 3. 2026 Q1 财报：净利润同比 +293% 历史新高 以上仅个人分析不作为投资建议 DYOR～

有没有粉丝在大型做市机构工作且公司有fapi-mm.binance和api-mm.binance的访问权限的？好奇现在做市商获取币安现货和币安合约的公共行情变动/订单簿/交易订单流现在能压缩到多少时间了，有没有在wintermute/jump/gsr/pulsar之类的大做市商里做infra搭建的粉丝有benchmark结果。（可以偷偷开个小号留言） 实战中感受是现在顶级做市商1毫秒左右就能探测到币安现货的大单或者是订单簿——》跑去其他有特殊低延迟通道/跨洋低延迟线路的交易所去下单做延迟套利 😂感觉我们这种做知情taker的起码1/4的收入都被这种币安有超低延迟获取公共行情通道的做市商给吞了。但是这个行业里的人都是把延迟当成保密数值，很少有人交流

《标普盈利爆了，但8000点不是白送的》 标普500上周收于7785.76点，连续第三周上涨，距离8000点只差不到3%。真正撑住这轮行情的，不只是降息预期，而是企业盈利确实够猛。 FactSet数据显示，标普500二季度盈利增速已超过50%，创2021年以来最高水平，约86%的公司盈利超出预期。不过这里也要看清楚，Alphabet、Amazon等公司的投资收益拉高了整体数据，剔除这些特殊因素后，盈利增速仍在32%左右，依然很强。 华尔街也开始上调目标。高盛和摩根大通目前都把标普500年末目标提高到8000点，摩根大通预计2026年每股盈利达到365美元。问题是，指数的未来12个月市盈率已经来到20倍左右，便宜肯定谈不上。 所以接下来的关键不是“能不能摸到8000点”，而是AI投入能否真正转化为云业务、订单和现金流，同时盈利能否从几家科技巨头扩散到更多行业。 我的判断是：8000点大概率会去试，但空间已经不算大。盈利继续上修，行情还能磨着涨；一旦消费走弱或AI回报不及预期，美股和BTC这类高波动资产都会面临估值回吐。现在可以看多，但不适合闭眼追高。

我之前有个附属业务，月流水近300w，自己收入仅2w 我们除了卖Gmail之外，还会做一点会员代充 其中有一项就是Discord Nitro礼品卡代充 原价217的礼品卡，我们卖249，扣除其他额外损耗到手毛利10% 大部分同行也都是10%左右的毛利，彼此互不干扰，保持默契，比的是谁拉到的客户大，谁供货的速度快 结果后来有人悄悄降价，245，老客户一听，便宜四块，日进货量100单就是400块，就问我们能更便宜点不 那没办法，我们243，才留住了老客户 又过了几天，又不知道哪家240了 我知道之后有点生气，217一单的流水，挣23块钱，但没办法，继续跟着降 238、235… 最后的价格，定在了225，一单217成本，217的流水，到手毛利8块钱 （但我要求批发商必须先打全款，不打款不出货） 就这样，最后撑了1个月，一天差不多400单，3200块钱日利润，扣除四个人2400人工，以及其他的硬性成本、支付失败损耗，我到手不足700 最后的数据就是，月300w流水的大订单，占尽了人脉、价格、渠道优势，但做老板的到手仅仅2w 可能是因为入场太多人，项目在一个半月后，discord nitro涨价两倍多400-500一年，并且不再售卖礼品卡，渠道彻底黄了 本来安安心心做了快两年，但自打那帮不计成本的蝗虫入场以后 成功把一个本来能好好做生意的收入不菲的蓝海项目彻底搞黄了 他们从入场到结束只花了不到两个月 而GPT代充，本身一直竞争很大，没什么利润空间 成本价103-107，售价110（我不知道菲区有没有其他七八十的或者干脆0开的特殊渠道，就按官方直充价说） 利润只有几块钱的话，我不明白做这个有什么意 隔空喊个话：敢问那些定价110的，你们没客源、没流量、就算有渠道优势，利润有麦当劳临时工高吗？ 我真挺好奇这样子卷，每个月房租付得起吗？ 就按照现在这个趋势，逼着OAI也给GPT菲区搞回原价区吗？ 有这种本事为何不去做0充批发号呢？门槛高，利润大，做出来了根本没有竞争对手 还是只会从同行手里为那几毛一块钱的利润争得头破血流，又是攻击，又是入侵…… 这种项目我后来看都懒得看，跟菜市场里那些卖野菜的大爷大妈一样，挣得不是辛苦钱，是要饭钱！😮‍💨

一个老板花300万建了一个仓库，里面装的全是“最好一辈子都不要卖出去”的东西。第一年员工天天骂这是坟场。第二年凌晨2点，一块价值8万的零件，帮客户保住了700多万。 他服务的是工厂。 发现很多制造企业都有一个特别尴尬的问题。 关键设备里面，有些零件几年都不坏。 一旦坏了， 整条线就停。 比如一个特殊电机。 控制板。 驱动模块。 工业传感器。 进口阀门。 一块可能8万。 客户当然可以买一个放仓库备用。 问题是： 100种关键零件全部备， 可能要压几百万现金。 而且十年可能一次都用不上。 所以很多老板选择赌。 “应该不会那么倒霉。” 这个男人却想到一个很邪门的办法。 既然20家工厂用的是同一种设备， 为什么每家都买一个备用件？ 我买一个，20家一起用。 他建了一个应急备件仓。 第一批压进去300多万库存。 客户不买零件。 每年交一笔“保障服务费”。 仓库承诺： 符合服务范围的关键零件发生故障， 几个小时之内出库。 最开始特别难卖。 客户质疑： “我一年给你几万，最后什么都没拿到？” 他回答： “最好什么都别拿。” 听着像诈骗。 第一年确实没几个大事故。 仓库里一堆东西躺着。 员工都开始怀疑模式。 直到第二年凌晨2点。 一家食品厂核心包装线停了。 一个进口驱动模块烧掉。 原厂正常交货时间： 两三周。 工厂一天产值几百万。 设备主管半夜给他打电话。 仓库立刻找件。 司机出发。 天亮以前送到。 上午换完。 机器重新启动。 那块东西价值不到10万。 工厂后来算了一遍： 如果按正常路径停两三天， 订单延期、人工、违约以及停产损失加起来， 可能超过700万。 第二个月， 同行几家工厂主动来签。 后来越来越多人加入。 最有意思的事情发生了。 客户越多， 每一家需要自己单独准备的库存反而越少。 这个老板手里300万的库存， 可能替几十家公司省掉几千万的重复备货。 后来，他又掌握了一份特别值钱的数据： 什么设备最容易坏。 哪个零件平均寿命多久。 哪些型号厂家已经快停产。 哪个季节故障最多。 再后来， 设备公司甚至开始找他合作。 一开始他以为自己做的是： 卖备用零件。 后来才发现，他卖的是另外一个东西： “你不用为了万分之一的意外，把500万现金锁死在仓库里。” 这门生意最魔幻的地方就在这里。 仓库里最好的商品， 一年最好一个都别卖。 客户每年照样给钱。 因为他们真正买的， 根本不是那块8万的控制板。 他们买的是凌晨2点机器突然熄灭以后， 有人接电话说： “有货。”

对话 Liblib 陈冕：关于活下来，以及所有接近死亡的时刻 为什么一家看起来中国最成功的 AI 应用公司，同时也可能是最危险的一家？ 演语科技 Evoken，旗下有 Liblib、Lovart、LibTV 三个产品，ARR（年度经常性收入） 超过 3 亿美元。在 AI 应用融资最艰难的时候，它以 20 亿美元估值，一笔融了 3 亿美元。 围绕这家公司的争议也同时达到顶峰：有人质疑它缺少原创；有人认为它靠激进定价换增长；离开的人说它不够技术、不够创新，甚至有投资人判断，它迟早会爆雷。 这场对话，我们想追问的问题是：在一个模型不断吞噬应用价值的时代，一家独立的 AI 应用公司，要怎样 survive 到应用时代真正到来的那一天？ - 这代 AI 应用公司有一种特殊处境：最大的机会来自模型能力与用户需求之间的空缺，最大的危险也来自同一个地方——模型还在快速进化，今天属于应用的价值明天可能就被模型覆盖，成功不意味着离安全更近，有时只意味着获得了些许喘息时间去寻找下一块安全的地方。 - Evoken 创始人陈冕是一个极度焦虑的人，他觉得公司“完蛋了”的时候会哭，想通新方向后又觉得一切都有可能；他自称这种“焦虑型人格”恰好被AI时代选中了，“timing来的时候，要像狼一样扑上去”，焦虑、速度和侵略性既是他的性格，也是 Evoken 的生存策略。 - 如何在模型厂商的缝隙里 survive？陈冕用了《三国》的比喻：模型厂商还在 “逐鹿中原”，他想要趁江东还不是主战场，先统一江东，再利用这段时间修出自己的 “长江天险”。那道天险究竟会是什么，“修出来才知道是不是。” - 陈冕觉得外界说他们投流厉害是误解，他解释说他们在主流视频媒体压根开不了户，收入只有 3%～4% 来自投流，每月投流花费不到百万人民币，大部分是无法计算来源的品牌投入。 - LibTV 目前有几十万付费用户，其中年付订单占总数百分之二三十，陈冕觉得要警惕的不是年付订单本身，而是年付订单带来的“不使用”，如果能锁定预付款保证 LTV（客户生命周期价值），收益一定更大，关键还要看留存和用户粘性。 - 被问及“你们是不是字节最大的代理商”，陈冕说：没有问题，我们的价值就是在模型上叠了一层——对齐；他的比喻是：模型是单反相机，普通人摁一下也能拍照，但想拍出专业作品得请摄影师，应用层就是那个摄影师；相比文字，多模态的需求更难说清，更依赖对齐层。 - LibTV 上线后最大的争议是原创度，陈冕承认 LibTV 不是第一个拿到 PMF 的产品，他的逻辑是“在人类科技竞争的历史上，第一个发现PMF和最终赢得这个市场，差着十万八千里”，商业社会没人因为你第一个找到 PMF 就把 PMF 让给你。 - 陈冕的核心策略是“先 build attention，再 build ability”——不认为找到PMF就结束了，如果市场增量爆发而你没抢到，存量就没有意义；他在内部常说的一句话是“这件事不急，但一定要快。” - 回到创业的第一场仗，陈冕说自己犯的第一个大错是拒绝所有融资——对手吐司（ 万美金天使轮，打得死去活来；为了打赢这场生死仗烧了 300 万美金，账户花到只剩 4000 块，战斗结束后开始疯狂见投资人，结果没人愿意投一个快倒闭的公司。 - 陈冕说让这场仗赢的关键决策是，只补贴设计类作者不补泛娱乐类——“在生产力赛道，不是用户多谁就赢，是谁掌握最高价值的生产谁才赢，到了 AI 这代更明显，大部分人用 token 产出的东西价值是不高的。” - 组织问题是 Evoken 的另一道伤疤：早期联创走了一半，原因之一是陈冕随意地给了大约10个人“联合创始人”的 title，陈冕说自己没把 title 当回事，但公司有一定影响力之后，大家会把 title 当做对他的认定。 - 有 Liblib 前员工说陈冕的口头禅是“你别干了滚”，但陈冕回应“肯定不是‘滚’，‘别干了’肯定说过，一个老板不可能没说过这三个字。” - 投资人最常问的问题是"应用会不会被模型吞掉"，陈冕的回答是：应用的时代还没有来，只有Token便宜、智能随手可得的时候才会来，可能是两三年或五年后的事；现在很多应用会被吞掉，活下来的没有几个，但未来还会诞生新的。 - 陈冕的精神图腾是金庸小说里的杨过，离经叛道的小子最终成为神雕侠，内心始终有理想主义情怀；他自己小时候也是离经叛道的网瘾少年，计算机奥赛是为了撬掉自习课去打游戏，高考加分取消后崩溃大哭，最后半年只做一件事——刷每一届的高考和模拟考的卷子 hack reward，才考回东南大学。 - 创业后陈冕修正了一个想法：以前认为时势造英雄，现在发现英雄也会改变时势，无法改变潮水的方向但可以影响浪潮的波动；如果没有 Evoken 可能会有三家更小的公司，需求不会变只是可能被大厂做掉了。 - 对于应用创业者的建议：拿到钱的人要守好口袋，不要在无效内卷上消耗现金流；GTM 不是一个孤立的市场能力，本质是“如何快速拿到PMF”，这个过程有两件事最重要，一是识别或打造能 PMF 的产品形态，二是抓住模型或技术范式改变带来的新体验。技术带来的新体验能获得 attention，但不一定带来留存；真正带来留存的，是找到当下用户需要的产品形态。大家觉得 GTM 难，往往是这两个都没做到。 - 最后陈冕说了一句放在结尾恰到好处的话：“创业就是开了一台超级快的车，边开边修，车上的人来来去去，窗外的风景也来来去去，但你没有时间停下来跟这些人say hello 和 say goodbye，也没有时间好好看风景。最后分开的时候，我回头看了他们一眼，他们可能觉得我是恨他，但其实那一眼是不舍。” #latepost# #ai#