車震一定是壞壞界天花板！！ 𝑷𝒍𝒆𝒂𝒔𝒆 𝒄𝒖𝒎 𝒂𝒍𝒍 𝒊𝒏 𝒎𝒚 𝒎𝒐𝒖𝒕𝒉 跟粉絲朝聖擎天崗 超刺激浪漫的夜晚 吃得太入迷弄得整車裡都是口水漱漱聲 我們都玩嗨了一時控制不住音量 旁邊夜遊的情侶聽的一清二楚(˶‾᷄ ⁻̫ ‾᷅˵) #現在才去會太晚嗎# #下一站想直奔烘爐地有人要跟嗎#

今天芯片圈最大的新闻，莫过于Gerard在创立Nuvia CPU被高通收购五年之后，重新出发，新创立了ARM CPU公司，名字也跟之前非常像，叫Nuvacore 现在这个时间点做数据中心CPU，确实是赶上了CPU十年来最好的时代: AI agent带来CPU短缺潮已经经隐隐浮现，AWS多个客户都提出要包揽所有Graviton ARM CPU产能 ------------ 这个消息对硅谷的芯片打工人吸引力是巨大的，Nuvacore这次的阵容都是功成名就的明星阵容，以前Nuvia创始团队重新集合，拿了红衫的投资，做面向 AI 基础设施/agentic computing 的通用ARM CPU。当年还是一个尚未完全被验证的大方向都能大获成功，而现在ARM CPU服务器正在风口浪尖上，前景和想象力和2019年Nuvia比起来大了太多了 上一次Gerard把Google，苹果platform architecture组的架构大佬挖了好多过去，这次的号召力只会强得多，240m的融资，已经验证过的路径和创始团队，肉眼可见的下一个增长风口，一定会让Nuvacore成为湾区最热门最受追捧的芯片startup，没有之一。毕竟这是一个肉眼可见能财富自由而且风险收益比极好的机会 ---------- 遥想当年Nuvia第一代CPU的发布赶上苹果M2时代，还是挺震撼的，Nuvia让高通在一年的时间CPU跑分进步了整整三代，单核跑分从2300变成3200，竟然超过了苹果M2 max一大截 可惜Nuvia Phoenix core从发布到最后上市拖了太久太久，中间苹果把牙膏挤爆了连着上市了M3/M4，于是Nuvia CPU上市之后从跟M2比较变成了跟M4比较，从期待中的C位变成背景板了 当年Nuvia的眼光非常超前，在2019年ARM CPU服务器市场占有率几乎为零的情况下，就是想从零开始打通这个市场，2021年被高通14亿美元收购之后，高通也给了无限的资源支持，扩招力度很大，给的薪水都是市面上最高一档的。 可惜大环境在2022年恶化的很快，加上高通的管理层战略眼光实在太差太短视，在业界ARM服务器生态都开始有起色的时候，为了股价节约开支，竟然再一次把自家的Nuvia CPU 服务器团队解散了（算上2015年已经解散过一次ARM服务器团队） 直到2025年，Nvidia的Grace ARM CPU都已经发布四年了，Vera ARM CPU都已经自研好久了，Amazon的ARM CPU Graviton都快占据CPU服务器新出货的50%了，高通才后知后觉谨慎的重启ARM服务器项目 所以这次Gerard从高通的高管位置把之前的创始团队拉出来自己干，可能是因为高通高层战略眼光实在太差屡屡错过机会，上次Nuvia想做ARM服务器，高通的承诺也因为大环境恶化没做数，结果被收购之后被高通取消了项目直接改做了laptop芯片和手机芯片 加上高通今年在手机销量上因为内存和存储历史级的巨额涨价，可以预见要受到重创(市场萎缩30%)，能拿出的扩张预算有限，在高通能拿到的资源是受到掣肘的 而在创业公司里比在 Qualcomm 这种大平台里更容易拿到足够快的决策速度、团队纯度、产品定义权和资本叙事，于是选择在窗口已经被验证时重新集结老班底 但更可能因为，AI时代的CPU前景想象力真的太广阔了，完全值得重新投入一次，不是Gerard变了，而是外部市场变了 ------------------------ 进入2025年之后，AI agent的出现，隐隐让CPU重新变成了瓶颈 CPU服务器重新步入增长轨道，而且潜力巨大，有好几个因素： 1. 随着推理时代的到来，GPU演化到针对推理的系统级新架构，CPU 是永远在忙的总指挥orchestrator, 因为要追求token throughput，所以异构计算阶段变多 + 批处理数量batch越来越大，scheduling/routing/data flow复杂度变高，对orchestration要求也变高 所以在系统级异构推理架构里，AI加速器和GPU在CPU：GPU的配比上，也变得更为激进，从以前的1：4到Grace Blackwell的1：2，以后是很有希望达到1：1的比例的。Google TPU配Axion，Amazon Tranium配Graviton，Nvidia Rubin配自家Vera CPU 这条在我的去年11月半导体年终回顾写过，基本上在2026年成为了共识，虽然这部分主要是各家AI 芯片自研，并不是纯粹的CPU服务器，其实不算是外部CPU服务器的机会 2. 也是同一篇年终回顾里写到的： 从CPU视角去看agentic workload，routing和工具处理都在CPU上，如果把常用的agentic框架做profiling，比如SWE-Agent, LangChain, Toolformer，CPU最长可以占到90%的E2E端到端延迟，throughput瓶颈也更多的卡在CPU，CPU甚至能耗也超过了总能耗的40% Agentic AI目前是一个CPU瓶颈更多的事情，Agent管理很多个CPU，再加上agent经常要开sandbox，很可能会成就CPU需求的新一波回暖 现在回看去年写的这个逻辑，潜力是非常大的。但其实年初可能并没有很大规模发生，年初的CPU增长和各家渲染的CPU短缺潮和这个逻辑暂时关系不大，更多可能是前几年的capex投入GPU的比例太大，造成传统CPU服务器投入不够，所以需求上升是一个回补之前传统服务器投入不够的部分。 但到了下半年甚至2027，agent会开始更广泛的铺开，比如智能导购和客服，已经占到了Amazon去年年底100万CPU采购的相当部分比例，这部分的增长是很快的 前两个逻辑，基本上是今年主流叙事在讲CPU潜力的共识，但是我的感悟是，还有另外两个逻辑被低估了： 3. 造成CPU服务器潜力更大，更长线的主逻辑，可能和agent本身没有直接关系，而是code agent带来的副产物： coding门槛和速度的大幅优化，让“构建软件 + 连接软件 + 调用软件 + 自动化软件”这整件事便宜了一个数量级，Jevons 悖论在software供给端的展开，最终把世界推向更高的软件密度和 API 密度，这直接带来了CPU传统workload的线性上升 从2025年年底开始，coding agent迎来了质变，Claude code迎来了爆发式增长，三个月的token营收增长了三倍，那么导致的下一步必然是Code量的十倍增长,以及App数量的巨量增长 即便是在大厂，每天1m token消耗只能算是个平均水平，人均coding量必然是翻倍的（小厂就是翻十倍了），code供给量暴增，不会只停留在 repo 里，而会逐步变成更多长期运行的软件资产，长期存活的feature变多，product变多，microservice变多，API变多 长线来看，App/API所有的生产成本和生产周期会变成原来的10%，API实现极大富足。那么API的Usage就会大量的上升,这就会造成传统CPU Workload或者说CPU Seconds大量的上升，这甚至和agentic没有直接关系 时间维度上，这个逻辑并不是短期性质，Claude code的爆炸是这几个月刚发生的事情，那么产品上线，microservice，api上线，可能都要向后延迟。当软件变便宜，社会不会少用软件，只会把更多事情软件化 所以也许到下半年甚至更久才会看到，传统cpu云的需求又莫名其妙增加了，表面上看，甚至和AI agent没有直接关系 4. CPU是一个技术上很难通缩的东西，不像内存/存储有很多压缩算法会降低单任务对存储的用量，CPU workload增长转化成硬件需求增长是实打实的 比如说kvcache其实每年都有各种压缩技术出现，老的压缩技术比如kvcache的multi-head它会share一个head（GQV），这个大概会相当于4倍的压缩，再比如说去年turboquant这个技术也会新带来几倍的压缩。然后加上数据精度从FP16到现在的下一步要到FP4，精度的下降都会带来kvcache的压缩，从而带来存储方面的技术通缩。 但CPU是一个技术层面上通缩量很小的事情，目前任何的agentic的cpu workload（CPU seconds）增长都是硬件需求增长，它通缩的方面只有每年每一代跑分提高的10%到15%。如果说另外通缩因素，比如云的五倍六倍的超卖会不会影响？不会，因为它一直是超卖的，所以说超卖/利用率低这个CPU技术通缩的因素不会继续扩大了，每个增长的CPU seconds都是不怎么带打折的硬件线性增长 ARM的指引是CPU的供需缺口可能会到30%以上，这几个原因的叠加，加上AI服务器对CPU服务器产能和订单的挤压，可能会让缺口更大，各个hyperscaler的反应可能是会滞后的 ------------------ CPU整体需求潜力增长的同时，ARM服务器CPU也赶上了历史上最好的时代： Hyperscaler为了节省成本，接近50%的新增传统server CPU都是ARM，Google的Axion，Amazon的Graviton，Microsoft的Cobolt，Graviton甚至2026年的产能已经全部卖完，瓶颈成了产能 Google TPU配Axion，Amazon Tranium配Graviton，Nvidia Rubin配自家Vera CPU，这部分CPU为什么会集体转向ARM，除了成本因素之外，也因为推理系统为了追求token throughput，batch越来越高越做越复杂，自研ARM CPU以及系统性软件硬件的co-design会更方便，比如Nvidia是Dynamo去控制Vera和Rubin之间的协同 Nuvacore的规划上来看，不仅仅满足于做IP，也要做成品，因为在招聘网站上出现了validation engineer的职位 但是这次Nuvacore面临的挑战也不小：起步太晚了，无论是市场上，还是技术上，竞争都激烈了很多。CPU服务器和七年前比，已经复杂了很多，已经不再是单片CPU的竞争，而是rack系统级别的复杂度 现在开始做2028~2029年上市的CPU，要做到rack级别有竞争力，规模要大很多，基本上要几十个chiplet，500+个core拼起来，还要考虑如何适配AI agentic workload，工作量比以前明显要大的多，对一个startup的挑战比七年前也大得多 ---------------- 上次Nuvia在成立两年之后成功的以14亿美元出售，这次市场热度比五年前高了一个数量级，Nuvacore之后的路会怎么走呢？ 如果是被收购路线，其实买家可能比五年前比并没有更多，这五年里，Google有了Axion，微软有了Cobalt，Amazon有了Graviton，Nvidia自研的Vera CPU已经成型，连ARM也打破了35年来只做IP的常规，开始做自己的AGI CPU芯片 最有可能的是Softbank系，softbank已经在ARM CPU服务器生态上布局深耕了多年，65亿美元收购了Ampere，再收购Nuvacore是很正常的事情，这个市场想象力足够大 其他的选择也可能是Meta，因为几家互联网公司里，只有Meta的silicon house没有稳定可靠的CPU服务器，有限的资源在MTIA都做AI加速器去了 但是Meta的问题在于稳定性极低，决策每个月都在变化，注意力非常短期化，项目随时取消，对Nuvacore来说完全无法兑现潜力，是一个非常糟糕的买家 但总体来说，Nuvacore的选择肯定比五年前宽了太多了，对ARM CPU服务器的潜力大家的共识都很明确，融资的难度要小很多，自己运营扩张起来，阻力比以前小很多，合作伙伴的配合程度上也因为未来预期，会容易很多 完全可以自己做大到比Nuvia当年更大的规模再考虑出路，根本不着急卖

AI圈的牛人一个接一个！这个Pieter Levels 这个人太狠了。一个人、一台破电脑，一个月能赚400万。 他用AI做了个Photo AI ，把咱们对“做生意”这件事的认知，按在地上摩擦了一遍。他就像个数字世界的独行侠，用最土的办法，建起了自己的商业帝国。 你看现在的创业圈，病得不轻。好多所谓的精英都在玩一种叫“假装在创业”的游戏。大家习惯了用砸钱来掩盖自己懒得动脑子：租最贵的写字楼，招最光鲜的员工，拿大机构的风投，然后花半年时间天天开会、做PPT，最后憋出一个根本没人想要的产品。这套玩法在以前还行得通，但在现在这个 AI 时代，搞这么重的摊子，简直就是自杀。 Pieter 的逻辑完全反着来。他那句名言特别经典：“如果你的第一个版本没让你觉得丢人，那你上线就太晚了。” 就拿他的 Photo AI 来说，刚出来的时候，后台哪有什么高大上的算法啊？他就在 X（推特）上喊了一嗓子，说 AI 能替代摄影师。然后随手搓了个巨简陋的网页，挂了个付款链接。用户付了钱传照片，后台其实是 Pieter 自己在手动修图！ 但他用这种“人工手搓”的笨办法，第一周就验证了一个真相：大家是真的愿意为了“AI 摄影”掏钱的。这就是认知的降维打击。他把产品当成活物去养，而不是当成工业品去造。工业品才追求出厂完美，活物只要能在环境里活下去就行。大多数人死在了追求完美的面子上，而 Pieter 赢在了快速验证的里子上。他不在乎东西好不好看，只在乎用户的钱包有没有打开。 还有更绝的，Pieter 用的技术栈，在很多程序员眼里简直是“垃圾”：PHP、jQuery、SQLite，全是大家嫌弃的老古董。但他就用这些破烂工具，跑出了比很多独角兽公司还牛的现金流。因为他心里门儿清：用户买的是解决问题的方案，谁在乎你代码写得优不优雅？ 在这个高科技、低生活的时代，一个人就是一支队伍。想象一下那个画面：穿着大裤衩窝在沙发上，抱着台旧笔记本，敲着被大厂鄙视的代码，却赚着大厂 CEO 都眼红的钱。这就是极致的自由。 在 AI 把技术门槛抹平的今天，真正值钱的不再是你会写多牛的代码，而是你能不能感知到真实世界的需求。他不给任何老板打工，不依赖任何平台，只对自己负责。这种自由，是他拿无数次失败换来的。他那“12个月做12个项目”的挑战，说白了就是一场概率游戏。一年试12个方向，只要撞对一个，你就翻身了。而大多数人，连试都不敢试，就在脑子里把自己否定了。 所以啊，别再闷头憋大招了朋友们。去试错，去被拒绝，哪怕用最烂的工具，也要去撞一撞最真实的需求。 #AI# #AIAgent#

$ASTER 这波下跌，应该有很多人是因为表哥CZ冲进去的，算是着了他的道，当然我也亏 只有在车上才会去认真研究分析🤣 情况不容乐观 ASTER为什么支撑不住币价一直跌的深层次原因 1. 激烈的竞争和流动性不断流失 面临HYPE和Lighter等竞争对手的强势挑战， 在速度，UI和长尾资产深度上落后，交易者转向 （Lighter交易量已超过 Aster） Aster推进隐私功能和L1链，但实际采用率滞后，TVL和交易量增长放缓，Aster的隐私叙事未能转化为足够需求，如果L1链上线不能缩小差距，恐怕大概率用户忠诚度将进一步流失 2. 代币抛压严重 - 通胀的控制和激励机制短板放大波动（需求不足，无法吸收天量抛压） 每个月每天排着队连续不断的释放代币抛压看着都害怕，前期的币价过度拔高，发展期望还不如意，币价回归理性阶段😂，早期TGE后涨幅巨大，获利回吐和持续性解锁导致持续回落，尽管启动回购计划（使用20-80%平台费用回购）只能说是延缓下跌趋势 CZ的影响力对于项目本身来说是肯定非常有利的，但是长期性质核心的产品做得不够好留不住真实的用户，CZ带来的也只是昙花一现

這一波股票狂飆，如果有跟上MU、AMD這些妖股，現在最大的問題就是，什麼時候下車。叫你長期抱著狂飆股的人，是壞蛋。沒有一個正常人認為泡沫會天長地久，但什麼時候賣？每次漲個10%，內心就天人交戰一下，漲得越高，就越心驚肉跳，這時候就會有人告訴你，獲利了結落袋為安，「沒有人因為提前獲利了結而賠錢」，但也沒人因為提前獲利了結而發大財，更可怕的是，通常在獲利了結出清後，狂飆股又再漲得更多，投資人一邊猛槌心肝，一邊思考要不要再吃回頭草。股市投機就是這麼難，賠錢的時候很痛，賺錢的時候也不開心。 狂飆股的下車時點，不在於上升的階段，而在於走下坡的時候。股市裡最厲害的作手，不會期望賣在最高點，但也不會冒然在上升階段獲利了結，因為永遠不會有人猜得到，到底高點在哪裡。既然不知道，就等高點過後再賣，犧牲一點獲利，但把握住大部份的主升段。這個操作的道理，一百多年前的Jesse Livermore，就已經教過所有的股市作手，描述他股海浮沉的「作手回憶錄Reminiscences of a Stock Operator」，是股票投資的經典，人人必讀。但道理容易懂，實際操作起來，還有許多的障礙。首先，我們怎麼知道狂飆股開始走下坡？從高點跌10%？20%？不一定，跌了20%，還是有可能反手再繼續上漲。Livermore教人要看大勢，大勢還沒停的時候，狂飆股不算走下坡，現在的AI大勢還沒停，所以狂飆股不可能走起下坡。另外的一個招數來判斷氣數是否已盡，是看消息面。如果有絕佳的好消息，但股票應聲下跌，那可能就是氣勢反轉，主力在走人了。 「作手回憶錄」的這些實務操作，練得爐火純青的時候，錢雖然賺到了，但心理層面就開始受影響。我還沒看過一個像Livermore一樣的作手，他們的人生是快樂的。因為他們的內心一天到晚在和心魔交戰，「到頂了？」「下坡了？」「加碼？」「獲利了結？」「落袋賺一百萬，還是忍住等到兩百萬再出？如果不賣，後來跌光光呢？」自己內心已經混亂不已，如果再加上市場各式各樣的小道消息，很難內心不起漣漪，弄到最後，連賺錢都不開心。Livermore賺了大錢，但最後自殺離世，也許這是讀「作手回憶錄」所最需要學得的教訓。黎智英年輕的時候，因為熟讀了「作手回憶錄」，放空恆生指數，賺得了他創業需要的資金。但他很懂這種賺錢方式的問題，所以他創業後，去關公面前發誓，如果再炒股，他就要來關公廟斷手指。也許是要有這樣的決心，才能守住靠著「作手回憶錄」賺來的財富。但人世間，有幾個黎智英呢？ 年輕的時候，覺得「作手回憶錄」是聖經，為自己在市場的走跳，感到充滿智慧。但要到一定的年紀，才知道巴菲特式的投資，才是在能賺大錢的同時，又能人生美滿的股市正道。所以不要問我什麼時候從MU、AMD下車？那不是我的車，我既然不會上，就不用擔心下車的問題。

現在 AI 做 Vibe Coding 其實很容易，所以很多人會用 PineScript 或者是 MultiCharts 之類的工具去做策略回測。新手做回測時，都會遇到一個核心難題，就是如何避免 over-fitting 。 說實在，不管你選用蒙地卡羅還是 Bootstrap ，核心重點都是 OOS 樣本外測試，差別只在抽樣的方式不一樣。所謂的蒙地卡羅 CV，本質上只是在資料樣本切片時，重複進行多次隨機切片而已。 我認為最重要的是，策略開發出來後，一定要上 Live Trading。 上實盤一個月，比對回測數據。如果你的回測說這個月應該賺 5%，實盤也差不多 5%，那你的策略大概沒問題。如果差距很大，那就是回測有問題。 很多人回測曲線超漂亮，可能原因不是 over-fitting，而是 look-ahead bias ，用了未來的資訊做決策。譬如在還沒收盤的時候，就用了收盤才會知道的技術指標。 這種 bug 比 over-fitting 更難抓，因為回測報告上完全看不出來，只有上了實盤，績效才會現形。 很多在網路上寫量化交易的人，沒有說過自己實盤跑了多久、管多少錢、做什麼市場。曲線貼出來都很漂亮，但全部都是回測。 我們公司的策略已經跑了兩年實盤，只做 BTC ，OKX+Hyperliquid 的 AUM加起來 2000 多萬美金，每小時公布淨值曲線跟倉位紀錄，早期玩量化踩的坑我都踩過了。 如果你剛開始做量化，不小心做出了一個回測可以買地球的策略，先不要太興奮。先上小倉位的實盤，跑一個月，把實盤績效跟回測數據放在一起看。 那個差距會告訴你所有你需要知道的事。

販毒的黑道常會告誡手下，「不要用自己賣的東西」，我最近找到一個新的例子，芝加哥教師工會的會長，把自己的小孩，送去唸私立學校，拒絕用自己賣的產品。這是很不可思議的虛偽，更暴露出教師工會現在把美國的公立學校弄成什麼樣子。芝加哥的公立學校，是美國數一數二大的學區，但二十年來，學生人數少了近八萬人，教職員卻多了三千人，整體學區預算幾乎加倍，師生比拉這這麼高，資源這麼豐富，教育品質一定好了？沒有，芝加哥公立高中學生達到伊利諾規定的學業水準，只有兩成！州定的標準，已經相當低，還有近八成的芝加哥學生達不到。我有很多芝加哥高中畢業的學生，所以我深受其害，面對這麼多基本算數、識字寫作都有問題的學生，我只能一直放鬆教學內容，連帶影響其它程度好的學生。 公立學校資源一點都不是問題，但工會教師就一直用錢不夠的理由，找到機會就罷工抗議。如果不是家長太過憤怒，讓政治人物害怕，工會原本還要在五一國際勞動節停課，讓學生上街抗議。抗議什麼？名義上是為教師勞動權益，但很多是想拿反川的標語上街。他們要抗議川普是有道理的，芝加哥學區這幾年本地學生巨幅外流，如果不是非法的拉丁裔移民填補了空缺，芝加哥還要少更多的學生，預算還會有更大的問題，所以他們當然要抗議川普抓非法移民。有一個學生告訴我，他的朋友最近經濟發生困難，因為他原本的工作是安置芝加哥的非法移民，拿的是政府經費，結果被川普政府搞到沒有收入。我忍不住問他，你沒有覺得奇怪嗎？我沒沒有說出來的是，幹得好。稅金，就給這些米蟲拿去了。 很多移民來到美國，小孩上學了，就會發現，這國家錢真多。公立學校教室設備一流，公發的電子產品人手一台，學生自由，活潑開放。但時間一長，就發現這是個糞坑，這是個教師工會的社會福利機構。老師經常請假，代課老師只會點名，上課時間很少，管秩序時間很多，老師的精力，都花在處理少數具有破壞性的學生，好的老師不敢管教學生，壞的老師不懂教學，浪費學生時間，再不然就整天講黑命貴、川普種族主義、LGBTQ權益，每日上課時數極短，每年上課天數極少。然後一天到晚道德綁架家長，只有他們懂教育，只有他們最辛苦，只有他們收入最少。但讓我講一個很多人不知道的事，大部份的美國公立學校教師，不用繳Social Security，這個僱主和員工合繳12.4%的稅，老師是不繳的。 工會殘害美國至巨，但要怎麼改革這個問題呢？目前有一個聲音是要在最高法院打官司，禁止教師成立工會。這有法律上的道理，因為如果反拖拉斯的目的是反對商業市場壟斷，那教師工會在實質上也是在就業市場壟斷，同樣是傷害消費者行為。進行這個訟訴也有政治上的道理，因為民主黨和教師工會交相苟且，一個把會費金錢輸送給政黨，一個用政黨控制政府的能力，保證工會的利益。這就是芝加哥教師工會這麼囂張的原因，如果把教師工會判為違法，那是一石二鳥。但也因為這個關係到民主黨的權力掌控能力，所以民主黨一定會誓死而反對。 但更重要的是，我認為把工會廢了，公立學校也救不回來。美國沒有什麼師範學校，普通大學畢業，上個教育學程，滿足州的教師規定，就可以當老師。此前，女性受到歧視，工作機會不多的時候，很多優秀的女性，想要展長才的女生，很多都當了老師，因為那是少數女生能在職場發揮的地方，而因此，美國以前公立學校的品質非常高。但這個壓抑女性的社會問題大致解決了，公立學校的老師也失去了優秀人材的管道。現在在大學唸教育的，通常是其它學門唸不來的學生的最後選擇，有統計說，美國大學的專業裡面，平均智商最低的就是教育系。當然少部份學生是為了理念去唸教育，也很有能力，我常在鄉下來的高中畢業生裡看到這種學生，但他們很快就被丟進一個不需要太認真就可以畢業的環境，很快就向下平均去了。在逆向淘汰的情況下，造成公立學校教師資質越來越差。這一點，就連廢掉教師工會也救不回來。 所以，最好的解決方法，是讓工會徹底把公立教學搞砸，那就會有更多納稅人要求開放教育券的發放，鼓勵私立和特許學校的成立。我們愛荷華州這幾年在共和黨的全面執政下，教育券得到充份實施，私立學校像雨後春筍一樣，紛紛冒出頭，也順帶推倒許多品質江河日下的公立學校。私立學校並不一定好，但有競爭才會有進步，才會想要嚐試教學的新作法，在這個AI改變人類生活的時代，我們更需要這種民間的競爭，來導入AI教學，提高教學品質。因此，我非常支持這些混蛋教師工會的惡搞，越惡搞，越加速公立學校的死亡。

大多數的革命發生後，革命勢力都會忙著輸出革命，因為革命不但破壞了國內秩序，也改變了國際政治，一方面革命的意識型態經常讓革命家充滿使命感，需要把「好東西」和世人分享，另一方面，外國勢力經常「反動」，極欲恢復舊有秩序，因此對革命家來說，外國勢力是危險需要對付的目標，輸出革命，是為了製造對革命安全的環境。 1789年的法國大革命是斷裂歷史的大事，因此輸出革命和保守反動的鬥爭，驚天動地，拿破崙戰爭打了近二十年。然後是1917年的布爾什維克革命，規模及影響，不下於法國大革命，到現在，我們都還在體驗這個餘震。1979年的伊朗伊斯蘭革命，47年了，伊朗的神學政權一直是驅動中東騷動及全球政治的重要角色。許多人不知道，卡特的大衛營協定，算是解決了以阿衝突，如果不是伊朗，之後的美國，根本不用捲入這麼多的衝突。 但我要講的是這個輸出革命的心態，對這些革命起源國家的影響，尤其是共產革命。如果你戴上了意識型態的眼鏡，你看的世界從此不一樣，你以為不再「被唬弄」，你覺得「看清了世界運作的方式」，但你也「容不下其它的觀點」，當世界只有資產階級和無產階級，世界的運行都是靠階級鬥爭的時候，你如何心平氣和的看這世界？永遠都有不公不義，永遠都不可能享受繁榮富裕，因為朱門永遠酒肉臭，路上永遠有凍死骨。然而當你的無產階級專政了，財產都公有化了，為什麼人間天堂還沒來？為什麼外面的資本主義邪惡世界，歌舞昇平，他們不是該失敗了嗎？怎麼他們又有車、又有房、還有手機？為什麼我們什麼都沒有？這一定有原因，一定不是我們的革命理念出了問題，一定是有敵人在破壞我們，資本家的帝國主義，一邊破壞我們的發展，一邊還要假裝幸福快樂，邪惡地不得了，我們只能加強防備敵人，找出內部的反動份子，那些和外國勢力勾結的壞份子，一再鬥爭，一再肅清。 一旦了解了共產黨的「外敵理論」，我們就可以解釋共產黨的一些，我們外人覺得不可思議的行為。為什麼共產黨明明已經用高牆把世界擋在外面，但又不斷地滲透民主國家，搞大外宣、搞假消息戰、買通間諜？因為他們還在對抗外部敵人，還在相信社會主義遭到帝國主義的破壞，所以他們還是要輸出革命，為了天國到來，只能不停地鬥爭。因為是和強權鬥爭，所以沒有任何道德的底線，「結果合理化了手段」，偷搶拐騙，沒有關係，因為敵人更壞。 而輸出革命、抵抗強敵的這些心態，也讓我們可以預測出一些共產黨的未來行為。史達林一直要到希特勒把軍隊開到邊界，打了第一發子彈，才相信希特勒不能被收買，這一仗一定要打，不然，史達林死活都不願意放棄德蘇互不侵犯條約，因為共產黨的不安全感，讓蘇聯和中華人民共和國，隨時都處於「求生存」的模式，為了存活，他們不會輕易開啟戰爭，他們可以移山倒海，但就是不要挑戰強權。這是一個自我實現的預言，因為要相信社會主義是別人害的才不能成功，所以要炮製一個外敵來破壞革命，而為了要強化這個威脅，不得不把外敵變成無所不能，時間一久，自己也相信外敵的強大，所以不敢輕易言戰。這是我一貫認定共產黨不會打台灣的重要原因。 這個「求生存」的心態，也注定了和共產黨的聯盟，永遠都是脆弱而不可靠的。習近平願意一直挺普丁下去，「友誼沒上限」，不是因為他重情重義，而是中俄幾千里的邊界，如果邊界的另一方，變成了親西方的國家，那就是共軍得派重軍駐守的邊界，就是得從台海分兵的不良發展。這也是季辛吉當年分裂中蘇同盟，接近中國，而讓蘇聯害怕的同樣原因。但伊朗和中國的關係，不能與俄羅斯同日而語，如果為了生存，把德黑蘭出賣來換取中東的石油利益，那是可能發生，而且就會很快發生。在「強敵」川普的威脅下，中國暫時作小伏低，那是說得過去的，說實話，讓伊朗擁核，對中國一點好處也沒有。因此，伊朗因為群龍無首而無法向美國投降，導致波斯灣問題無法解決的困境，將會因為習近平放棄德黑蘭，而得到一個快速解決。

Anoma（$XAN）昨日最高漲超50% 但我覺得還是被嚴重低估了， 因為 @anoma 想做的遠不只是公鏈這一層次的事了， 人家想做的是凌駕於公鏈之上用意圖建構一個去中心化的os系統， 這敘事已經遠遠超越它現在的估值 而且它的技術非常全面 不僅涉及隱私、還涉及互通性 Anoma 想解決的是 使用者的意圖，怎麼在不同鏈、不同協定之間，自動找到最優路徑完成。 你不需要知道自己在用哪一條鏈， 不需要管 gas 用什麼付， 不需要手動選路由—— 你只需要表達你想要什麼，系統替你搞定。 這不是一條新公鏈， 這是一套運行在所有鏈之上的意圖作業系統。 如果這個願景實現， 公鍊是底層硬件，Anoma 才是使用者真正互動的那一層。 就像你用手機不會在意晶片是誰做的， 你只會記得作業系統叫什麼。

昨天收到一些社群的詢問，問我為什麼去年 10 月到 12 月罵幣安罵得那麼兇，現在反而替他們說話？ 我的核心觀點一直沒有改變。 1011 這件事，幣安始終欠行業一個交代，我認為幣安要負大部分的責任。 現在風向如此，我當然可以站在道德制高點繼續批判幣安，政治正確又能博眼球，何樂而不為？ 但我覺得過去三個月，我該表達的立場已經表達完了。站在從業人員的角度，一直停留在批評而不往前走，是不成熟的，也沒有任何意義。 幣安從成立到現在，早期確實受到很多同業的攻擊。 但現在幣安早就是世界第一了。任何一個正常有腦的同行都知道，商戰不可能贏得市佔，真正贏的方式是流動性，是產品，是品牌，而不是攻擊對手。 有些事情是行業結構性問題，不該把所有責任都扣在幣安身上。但有些事情確實是幣安的責任，該接受檢討就接受檢討。 從何一的回應可以感覺出來，幣安在面對 FUD 的時候，第一時間不是反省自己，而是去思考「這個攻擊從何而來」。 這是一種從古早交易所商戰時期就延續至今的應激反應。何一作為幣安當時風口浪尖的第一道防線，會有這種應激反應，我覺得很正常。 但現在已經是 2026 年了，想法不應該還這麼 defensive。 這幾天幣安從西方圈這幾天燒起來的這些炎上事件，都是過去的因所種下的果。 我並不確定這到底是不是有組織、有預謀的行為。 但就算真的是有組織、有預謀，也得要有前因後果，這把火才燒得起來。 如果你們不反省，這種火以後只會越燒越大。 幣安的核心思維永遠都是防禦性的，永遠在想如何維持自己的賺錢能力跟行業地位，看誰都是潛在競爭對手，看誰做大了就要用自己的資源去碾壓。 你們有一個根深蒂固的想法：在上幣這件事上，絕對不能讓別人來「白嫖」用戶的流動性。 但有沒有想過，靠著這種偏頗的上幣邏輯來維持地位，讓你們錯失了多少用戶真正想買、想交易的幣？ 我就舉平台幣 HYPE 為例，市場上有多少交易所同行已經上架現貨了？ 但你們就是硬不上，原因很簡單，因為 Hyperliquid 是競爭對手，威脅到你們了。 按這樣的邏輯，我相信即便 HYPE 衝到市值 Top 10，你們也不會上。 White Whale 也是一樣的概念，from bottom up 的社區幣，有熱度有交易量有故事，但 SOL = BSC 的敵人，所以不上。 反過來看，DOYR、我踏馬來了，這種扣完字眼就火速退潮的幣，大家都以為死了，結果轉頭 Alpha 就給上了。 如果說這兩個幣在你們喊完之後自己活下來了，幣價健康、社群活躍、討論有熱度，那也就算了。 但它們都死了啊？死了的幣你們到底在上啥？唯一能找的角度就只有何一提過、CZ回應過而已，這種上幣邏輯怎麼可能服眾？ 美股還有七巨頭互相制衡競爭、彼此砥礪進步。 但在幣圈，幣安是絕對龍頭，當這個量體的企業的把追求利潤放在第一，把扶持自家生態鏈放在第一，對整個行業都不是好事。 我可以理解CZ想要為 BSC 創造動能，但直接或間接喊單 TST、Mubarak、Broccoli、Giggle、Aster ，真的是好事嗎？ 你的個人行為跟平台影響力高度耦合，喊單是讓散戶自己去遐想、自己去下注。 這件事如果是其他 KOL 做，頂多被罵一波就過去了。但你是 CZ，你做這件事就是球員兼裁判。 今天有人因為你的話衝進去，明天套牢了，這個帳一定會算在你頭上。每一次都在消耗信任。 你以為你在幫 BSC 造勢，但這種靠喊單撐起來的繁榮是假的。真正的結果是什麼？是讓所有人開始質疑幣安的中立性。 你覺得各國監管單位看到你這些行為，會有什麼想法？ 打開幣安APP，一整排的幣安人生、我踏馬來了、老子幣、DOYR，他們會怎麼想？ 這就是為什麼行業很多人賺到錢了，但始終賺不到外界的尊重。 你是行業龍頭，你的 APP 首頁就是這個行業的門面。當門面長這樣，你要怎麼說服傳統金融、說服監管、說服主流社會，我們是一個值得被認真對待的產業？ 我不是要幣安當聖人。 商業公司追求利潤天經地義，我自己也是開公司的，我懂。 但當你是行業龍頭的時候，你的每一個決策都在定義這個行業的遊戲規則。 你選擇上什麼幣，不上什麼幣，市場就會往那個方向長。 你選擇喊單什麼幣，散戶就會追什麼幣。 你們給誰頒「行業貢獻獎」，大家就會覺得這個人是行業認可的領軍人物。 你們的審美，會影響這個行業的審美，也會影響外界對行業的觀感。 這是權力，也是責任。 我對幣安沒有私人恩怨，我也不覺得幣安是壞人。 我只是覺得，一個世界第一的交易所，應該有世界第一的格局。 不要再用 2017 年商戰時期的思維來應對 2026 年的市場了。 你們已經贏了，現在該想的是怎麼讓整個行業一起變好。 這樣你們才能贏更久。