#视频里面的服务生很好笑，进来的时候不敢看，到在门口的时候因为门一直没关好，所以一直响，最后居然也是他帮忙关好的# 完整版已更主页置顶tg

感觉这张图还是唤起了不少人死去的记忆啊，作为一个中登网民我也锐评一下里面的软件吧： 电驴 - 大多数人可能并没有用到原版的eDonkey，因为很早就被美国版权协会的铁拳给砸无了，主流市场体验到的其实是后来的变种eMule和VeryCD，ed2k协议对于低带宽非常友好，可以给到夯； 千千静听 - 曾经的必装软件，没有之一，Winamp的上位替代，管理曲库的功能特别强大，被百度收购之后就没有然后了； 天涯猫扑 - 堪称时代的眼泪了，天涯还在诈尸，猫扑已经凉透； 虾米音乐 - 和清单上大多数名字比起来属于是后辈了，听歌软件的品味天花板，推荐算法也是无比优秀，始于阿里的离职员工，终于阿里的收购运营； 快播 - 虽然因为免费看片的服务带来了很好的名声，但也养活了无数挂马的在线视频网站，除了起飞这个使用场景之外，还贡献了中国互联网史上最精彩的一场庭审； 人人网 - 最可惜的社交媒体之一，本来有机会成为中国的Facebook，但创始人能力太差； 51空间 - 最高时一度把持过全中国80%的网吧流量，地下互联网的灰产皇帝，而且真引起过腾讯的紧张； 飞信 - 中国移动用来取代QQ的产品，靠着免费短信策略攻占了几千万生活费有限的大学生，但没想到取代QQ的是微信； 新浪UC - 新浪差点逆天改命的高光产品，承接了门户网站聊天室衰落后的陌生人社交需求，不过其实并不好用； 内涵段子 - 张一鸣心中永远的白月光，天王盖地虎，小鸡炖蘑菇，创造了年销千万的车贴记录，从此算法不敢没有价值观，转世后的皮皮虾再无当年的气象； 哇嘎 - 流氓吸血软件，但内置的搜索引擎可以直接搜别人电脑上的片子，所以都是边骂边用； 土豆网 - 昔日的视频网站三巨头，而且是其中底子最好的一家，可惜上市第一股的概念被老板的离婚官司给活生生断送了，不敢想象这事儿发生在今天的性别矛盾环境里会有多么壮观； 天天动听 - 千千静听的铁粉，等于是在塞班系统里重新做了一个手机版的千千静听，问题在于诺基亚把自己玩没了，后来天天动听被阿里买下，彻底没了呼吸； 网际快车 - P2P协议之前最好用的下载工具，断点续传拯救了多少网络不稳定的家庭，还贡献了一个创始人沉迷魔兽世界无心开发以致于让迅雷崛起的古早段子； 东方快车 - 名字很像下载工具，但实际上是翻译软件，而且是收费的，那会儿还要在书店买软盘安装，亮点在于可以翻译网页，不再需要把文本下载到本地； 紫光拼音 - 从智能ABC手里抢下中国市场份额第一的含金量，首创整句输入，用上就离不开了，可惜太长时间不思进取，搜狗输入法出来就一泻千里了； 金山画王 - 儿童画图软件，这个确实没用过，没有发言权； 金山游侠 - 单机游戏修改器，上古时代的风灵月影，也是你们雷总的心血之作，核心开发者后来成了整个金山系的接班人。

转载，原贴地址 网友分享墨尔本的涩情行业的情况 最近几个月疯狂出击，有在墨尔本打算出击的朋友可以参考下~ 我只在墨尔本待，其它地区不了解~ 出鸡方式分成三类：妓院（这边华人习惯叫大院）、中介代聊（自聊私钟）、商家 首先说 妓院 墨尔本这边可以合法开妓院，有老外开的，也有华人开的，google地图直接搜就可以，city附近老外的多，东南区华人开的多 （图1） 喜欢玩鬼佬的可以去老外店，黑的、白的、金发的都有 喜欢亚洲人的，去华人店，大陆的、港台的、越南、泰国（后面两个大多数情况下胸要大点，但是基本不会 中文）、华人大多数是网图、高P 图2，图3 大院的价格 参考下面的表，价格都是澳币，大概快餐300以下，带点服务300以上，每家可能会浮动点，然后有的妹子不做快餐 大多数玩的都是一小时钻石体验，妹子赚的多点，会卖力点，口爆，颜射、毒龙一般加50（不是每个妹子都有这个服务），拍视频不露脸150、露脸200（好像只有日本妹能接受拍视频 但是我不喜欢去大院，不太喜欢那种感觉，像是去纯打桩的 大院里的妹子刚下海的少，大多数态度也比较老鸡（大部分是华人）、越南妹和泰国妹大都不错，奶大大又白、然后最多的就是日本妹，有跟日本公关公司合作的定期送过来做一段时间的，也有从推上直接招募的，日本人来澳洲很方便，每次短期待个十天半个月的。 大多数日本妹的特点就是敬业，做戏做全套，该怎么服务就怎么服务，能感觉到是真想赚钱，半小时主力军，但是我不喜欢这种职业感~~~ 价目表 （某家大院复制的） 大院内服务 正常性爱服务: 做爱, 口交, 普通按摩 20 分钟 $110 30 分钟 $130 45 分钟 $190 60 分钟 $240 钻石体验 30 minutes $200 45 minutes $300 60 minutes $350 * 推荐女生如果有此标记 ♛ 可以提供额外的VIP顶级服务. 额外服务包括，自慰，吹潮，口爆，颜射，轻度SM，AV复刻，性幻想满足，女友感陪伴，硬核性爱等等，更多需求请来店内详谈，我们的网红美女确保能满足您的任何性需求。 2P & 3P 特殊服务* (满足您的各种多人运动需求) 30 分钟 $240 45 分钟 $360 60 分钟 $460 然后是 中介代聊（自聊私钟） 这个我接触到的基本都是华人，所以合到一起，因为我感觉这个是最不靠谱的，人照不一致百分百、老鸡百分百、价格也没便宜，贼坑，不推荐，价格全套400左右，半套200-300 最后是 商家 这个按我的理解是由地陪演变而来的，澳洲一直是旅游热门地，悉尼、墨尔本都有很豪华的赌场，以前会有很多有钱人来玩，然后就有本地的公关公司提供伴游、伴赌服务，还有早期很多有实力的留学生需要性服务，催生出了这个行业，一般都是长钟 但是现在经济下滑，有实力的留子也少了，想赚钱的妹妹没变少，然后那些妹妹又不想去大院这种地方，又想赚钱，想要客户质量稍微好点，就开始接短钟。也有妹妹纯想赚钱，哪里都做的，大院商家来回跑的 这里面也有日本台湾那边中介合作，不定期派女生来，也有从小红书、推特x上招募来的 这里面感受就是，台湾妹、香港的，年龄稍微大一点点，就是纯纯老鸡、干活敷衍、催钟，还遇到过极个别不注重卫生的，特严很差 日本妹基本都不错，有职业操守，该干什么就是什么，而且你要是英语好或者日语好，能陪你聊的很开心 国妹分两种情况，一种是长期做这个的，有长期在澳洲各个城市转的，有短期旅游签进来干几天的，就很看她心情，心情好能配合你演戏，心情不好就挂脸 另一种就是真初下海、真断供的留学生，这个是我最喜欢的，比较嫩，年轻、颜值高 价格贵点，450-600 、600-800、800以上我没玩过~~

2026 年 9 月 29 日，OpenAI 在旧金山 Fort Mason 办了今年的开发者大会 DevDay。主讲是 CEO Sam Altman。其他几位上台的人都在做这些产品。产品团队的 Holly 演示了新产品 Dots。后训练（模型预训练之后做对齐和能力调优的阶段）研究负责人 Tejal 讲了模型怎么反过来帮 OpenAI 做研究。Codex 的演示由 Romain Huet 来做，他在 OpenAI 负责开发者体验，去年 DevDay 主题演讲里的 Codex 演示也是他做的。整场演讲分三块：面向用户的常驻智能体 Dots 和协作空间 ChatGPT Space，给开发者的新模型和新工具，以及帮开发者做分发、赚钱的渠道。 1. Dots：一直在线、会主动干活的智能体 Sam 把 Dots 比作电影里那种一直在身边帮忙的 AI 助手。他认为订餐厅、买机票这类代办虽然有用，但和这项技术能做的事比起来太小了。他想要的 AI 知道正在发生什么，也知道你在意什么，不用你事事交代。 Dots 是常驻在线的智能体（Agent），有自己的云端电脑和浏览器，能写代码、跑测试。它的权限跟着用户走，能直接用用户已经在 ChatGPT 里连好的插件，覆盖 4000 多个应用。除了在 ChatGPT 里对话，之后还可以给它发短信、打电话。目前每人先有一个 Dot，以后可以配一整组。Dots 跑在 本月早些时候发布的 GPT-6 Astra 上，Sam 称它是 OpenAI 对齐做得最好的模型。用户可以限定 Dot 能用哪些应用、能不能操作电脑，也能给它的各类操作写自定义指令，愿意交出多少责任就放多少权。 Sam 说，他自己的 Dot 每天早上会把夜里进来的消息过一遍，挑出紧急的提醒他。他说这让他拿回了一部分注意力，没那么离不开手机了。他还举了一个更重的例子：把应用从一个即将停用的旧 API 上迁走。这个 API 可能散落在代码库各处，改了哪里会连带弄坏什么，事先看不出来。Dot 可以追踪依赖关系，找出所有要改的地方，写代码、跑测试，最后把 PR（代码合并请求）交给团队审。他让听众想想，过去做这件事要几个人、花多久。 开场视频里，用户把自己的 Dot 改名叫 Alfred。Alfred 和另一个 Dot 帮用户上线网站，改董事会材料，在婚礼蛋糕商家取消后找好备选。它们还发现财务会和女儿的演出撞了期，提出改时间。每件事都是 Dot 推进到需要人确认的地方，再由人拍板。 2. ChatGPT Space：人和智能体一起用的工作区 Sam 认为，现有的生产力软件几乎都没考虑过人和 AI 一起干活。ChatGPT Space 以页面为单位，可以在里面写计划、做调研、生成图片和数据。页面和文件像网盘一样放在同一个空间里。Dot 能直接在页面上工作，在评论里 @ 它，它就会接活。页面本身也能带指令，比如“每天去看 API 平台的 Slack 频道，把发现更新到这里”。之后 Space 里还会加入演示文稿，格式做成智能体方便读写的样子，团队成员可以和各自的 Dot 一起改。 在 Holly 的演示里，页面用斜杠命令就能插入交互图表、表格和可运行的原型。她 @ 自己的 Dot（名叫 Dotty），让它把一组数据改成柱状图。图表可以按反馈类型筛选，Dotty 每小时刷新一次。她还让 Dotty 把“某位工程师在我 Slack 私信里提过的新手引导数据”补进 FAQ。Dotty 能看到她的上下文，所以这种模糊的指代也找得到。 3. OpenAI 内部怎么用 Dots Holly 用一个虚构的歌单应用 Blossom Music，模拟发布前一天的状况。早上 Dotty 已经做了几件事：发现发布评审会提前，改好了日历；看完前一晚测试用户的反馈；注意到设计团队临时改了首页，把新设计发给她。她让 Dotty 直接把这个设计做出来。Dotty 调用她笔记本上的 Codex 构建应用，在 iPhone 模拟器里跑起来，再提交 PR。现场的语音演示卡住了，Dotty 一直回复“还在查”。Codex 线程也报过一次错，她重试后才继续下去。 她说，Dots 真正改变 OpenAI 工作方式的地方在 Slack。Dots 在公司 Slack 里有自己的身份，员工就开始把它们当作代理人。被同事 @ 到的零碎请求，直接转给自己的 Dot 处理。建群时，大家从一开始就把各自的 Dot 拉进来，Dot 带回结果时所有人都能看到。 工程师走得更远。有人在反馈频道贴出会话 ID 和一个用户 bug，某位工程师的 Dot 就会接手排查，提 PR 修复。她说这是真实情况：工程师们的 Dots 每天这样修掉几十个 bug，Dots 这个产品本身有很多部分就是 Dots 写的。 4. 上线范围和企业用的 Specialist Dots Dots 和 Space 当天向 ChatGPT Pro、Business Premium 和 Enterprise 用户开放。Dot 包含在套餐里，和它的对话不占用额度。 企业客户还可以预览 Specialist Dots。这是由公司统一设置、供整个团队使用的虚拟同事，负责会计、市场、法务这类工作量大的事。公司给它目标和背景，审核它的产出，给它反馈，反馈在全公司共享。OpenAI 也在和微软合作，把 Specialist Dots 接入 Agent 365（微软用来管理企业智能体的工具），企业可以用已经在用的微软工具来管理它们。 5. 新模型：更便宜的 GPT-6.1 Sol，更快的 UltraFast Astra 发布这几周，用户的要求集中在两点：更便宜，更快。GPT-6.1 Sol（转录稿误作 Soul）的能力接近 Astra，价格是它的五分之一。缓存输入（重复发送、已被缓存的上下文）比标准输入便宜 95%。智能体需要反复读同一批上下文、长时间迭代，这对它们尤其省钱。Sam 说 Sol 在某些方面比 Astra 还聪明，定位是开发者的日常主力模型。 UltraFast 是新的速度档，API、ChatGPT 和 Codex 里都能用。原有的 Fast 档是两倍速度、两倍价格；UltraFast 是八倍速度、六倍价格，每秒 300 个 Token。它现在可以配合 Astra 用，之后也会支持 Sol。现场让两个模型用同一个提示词，做一个 DevDay 配色的火箭。UltraFast 的火箭已经升空时，标准速度的还没做完。 订阅也跟着调整。新推出的 500 美元档 Pro 订阅叫 Pro 500，额度最高，是 Plus 的 25 倍。它可以在 ChatGPT 和 Codex 里用 UltraFast，还能通过“用 ChatGPT 登录”在合作方的应用里使用。Pro 200 重新开放，继续提供所有前沿模型。 另外预览了 Decisions API。它给 Luna 模型一组预先定义好的选项，让模型从中选一个，比如给请求分流、给图片分类、决定智能体下一步做什么。任务收窄成选择题之后，响应时间可以压到一秒以内，同时保留图像理解、多语言和安全防护。Romain 后来补充说，做机器人的朋友看中的是它能处理视觉输入：机器人可以根据看到的东西，近乎实时地快速行动。 6. 模型开始帮 OpenAI 做研究 Sam 提到，去年这个时候，他和 Jakob 在一次直播里预测，一年内会出现第一个“AI 研究实习生”，当时几乎没人相信。几周前 OpenAI 宣布达成了这个目标：有了一个能接手定义清晰的研究任务的系统，这类任务原本要熟练的研究员花大量时间和精力。 Tejal 的方向是电脑操作（computer use，让模型像人一样操作桌面和浏览器）。她举了两个例子。 第一个是让模型优化电脑操作的运行框架（harness，包在模型外面、负责调用工具和管理步骤的代码）。模型在循环里持续寻找能同时降低延迟、提升效果的改动，团队把找到的改进合进生产环境的框架，并用于后训练。结果是延迟改善了两倍以上，已经上线。 第二个是模型帮忙改进了监控和拒绝训练，让 Astra 在不安全的场景里更会拒绝。Astra 在电脑操作压力测试上因此达到业内领先，操作时出错更少，也更贴合用户的本意。 她给出了几项内部数据。今年夏天之后，研究工作消耗的 Token 量急剧上升。1 月时，模型能做好 15 分钟以内的短任务，需要一天以上的任务大多会失败；到 7 月，超过三分之一的一天量级研究任务，模型能在无人干预下完成。她还提到，Astra 这类模型已经帮忙解决了 100 多个悬而未决几十年的数学问题，也在参与针对耐药感染的新抗生素、古代语言研究、可再生能源和工业机器人等方向的工作。 7. 给开发者的底层工具 Sam 说，OpenAI 想让开发者用上自己内部用的东西。 第一件是 Codex 的运行框架。它同时支撑着 Codex、ChatGPT Work 和 Dots，目标是用最少的 Token、最快拿到准确结果，现在已经开源。第二件是 Codex 完全上云：在手机上开始的任务，可以在浏览器或桌面端接着做，合上笔记本任务也不会中断。 云端能力带来了 Codex Security Cloud。它在云端环境里持续寻找漏洞，并准备好验证过的修复方案供人审核，这次新增了自动去重、定时扫描和新界面。Sam 说这是为了给防守方更好的工具，因为“我们看得到接下来会发生什么”。 新的 Agents API 进入公开测试。它包含运行框架、托管、记忆、多智能体控制等功能，是 Codex 和 Dots 用的同一套技术，也加入了电脑操作能力。现场的例子是一个网站测试智能体，会自己打开浏览器、点击页面、测试流程。基础设施方面，OpenAI 和 AWS 合作推出由 OpenAI 驱动的 Bedrock（AWS 的托管 AI 服务）托管智能体，AWS 客户可以直接使用 OpenAI 的前沿模型、Codex 和 ChatGPT Work。 隐私方面预览了 OpenAI Private Intelligence。其中的零数据留存（ZDR）配合私有安全处理，可以在不把用户内容存到 OpenAI 服务器的情况下做安全检测；私有推理则把隐私保护延伸到推理阶段。Sam 说这套方案是和最大的一批客户一起设计的，目的是让他们能把模型用在最敏感的工作上。 性能方面，Responses API 一年里增长了 100 倍，可靠性保持在 99% 以上。首个 Token 的等待时间缩短了 45%，工具调用和工作流提速 30% 以上。 8. Romain 的 Codex 演示 演示从手机上的 Codex 开始。Romain 人还在会场外，让 Codex 替他跟观众打招呼、讲一个会场的冷知识。接着他用几张会场照片生成的 3D 场景演示 UltraFast，一边说一边改：把小人放到座位上，把直播画面投到场景里的大屏幕上。现场语音没连上，他改成了打字。 Codex 命令行工具（CLI）这次全面翻新。他让 UltraFast 写一个应用，从观众里随机抽三个人送明年的门票，几秒就写完；改成抽六个人，也几乎是瞬间完成。命令行现在支持由 GPT Live 驱动的双向实时语音，不只是语音转文字，但现场没能演示出来。 后面几段演示了多模态和电脑操作。游戏 Astra Adventures 从一张纸上的草图开始，几轮之后画面还很粗糙，借助图像模型，才变成有质感、能用在正式游戏里的美术。然后他让 Astra 通过浏览器自己学着玩这个游戏，屏幕左边显示模型的决策，右边显示它按下的按键。 他又用“应用快照”（app shot）把自己记录飞行课程的应用作为上下文交给 Codex，让它在各种屏幕尺寸下审查这个应用并截图。Codex 自己在模拟器里点开了各项功能。云端 Codex 现在和本地版用同样的工具，包括插件和电脑操作。他顺手把一个“用 Rust 重写整个后端”的任务丢到云端，打算稍后在手机上查看。 最后一个演示用的是 Hugging Face 借来的可编程小机器人 Micro Duck，它名叫 Lavender。Romain 前一晚让 Codex 把它接好：视觉用 Astra，图像生成用 GPT Image 2.5，语音交互用 GPT Live 1。机器人现场看着观众画了一幅画。他说，OpenAI 做 Dots 和 Codex 用的，就是 API 里开放给开发者的同一批工具。 9. 分发和变现：让开发者在 ChatGPT 上做生意 ChatGPT 每周大约有 12 亿人使用。Sam 承认，此前类似的尝试效果参差不齐。他说这次有信心，是因为开发者拿到的是 OpenAI 自己做 ChatGPT 用的工具。 第一项是“用 ChatGPT 登录”（Sign in with ChatGPT）。用户登录第三方应用时，可以直接用自己 ChatGPT 套餐里包含的 Token，开发者不必替新用户垫付模型费用。首批有 16 家合作方。 第二项是插件扩展（plugin extensions）。开发者可以把编辑器、仪表盘乃至整个工作区，做成原生嵌在 ChatGPT 和 Codex 里的应用。现场展示了三个例子。一个是会议应用：在 ChatGPT 里看日历上的会议，点“记笔记”后，页面变成团队和 Dots 一起跟进待办的 Space。一个是 Figma：打开设计稿、看团队评论、让 ChatGPT 改稿。还有一个是 Adobe：在 ChatGPT 里使用 Photoshop 的功能。ChatGPT sites（在 ChatGPT 里生成的网站，几个月里已有数百万个）现在也能接入插件和数据。访客用自己的账号登录、带上自己的智能体，看到的内容因人而异。 用户发现插件的渠道也扩大了。除了在插件库里搜索，ChatGPT 还会在对话中识别出能帮上忙的插件，用户当场就能连接。插件审核流程也简化了：开发者可以跟踪审核进度，看到需要修改的地方，申请人工复审，更新工具时也不用从头提交。 第三项是 OpenAI Marketplace，首批有 30 多家合作方，包括 CodeRabbit、Notion、Vercel。企业客户可以用已经和 OpenAI 签下的采购承诺额度来买这些产品，有承诺额度的开发者也能在这里花。通过和模型推理托管公司 Baseten（转录稿写作 Base10）合作，市场里还能用到开源模型。 10. 收尾：一次额度重置，和“文艺复兴”的说法 当天的后续安排里，Peter 会讲 OpenAI 对开源社区的投入，包括新的 OpenClaw Enterprise Harness（OpenClaw 是一个开源 AI 智能体项目）。还有一个 Codex 游戏工作室环节，观众可以用 Codex 做复古游戏，每人能领一台 DevDay 限定的 chromatic computer，用来玩自己做的游戏。最后是 Sam、Tibo (Thibault) 和 Tejal 的现场问答。 Sam 和 Tibo 还在台上按下按钮，给全世界的用户重置了一次用量额度。Sam 说 OpenAI 已经做过太多次重置，Tibo 一直想把公司改名叫“重置公司”。 最后 Sam 说，他不喜欢把 AI 比作新一轮工业革命，那意味着人变成巨大机器里的齿轮，转得越来越快；生活里有些部分不能也不该被自动化。他希望，如果做对了，AI 带来的会更像一场新的文艺复兴：让人对自己的生活有更多掌控，有更多工具去创造、学习和探索。

讲讲上次埋的坑，唠唠AI液冷板块！🧐 液冷板块，我个人持有 #VRT# ，这个应该是无可争议的龙头企业。最近也在找一些市值小，但属于核心供应链的公司，目前锁定了一家，大家可以一同评论区探讨。 液冷的逻辑很简单，就如同视频里面描述的，目前数据中心的功耗密度已经处于巅峰，即将出来的英伟达Vera Rubin Ultra VR200直接干到600千瓦/机柜，唯有液冷能压得住。而一个机柜高达780万美金，所以液冷必须找靠谱大牌，不能含糊。 🎯爆发式的市场增长 虽然液冷，相较于内存芯片和光模块，或许没有那么性感。但整体增长势头也不可忽略，并且由于企业集中度较高，有一定的垄断定价优势！ 根据行业权威机构 Dell'Oro Group 的最新数据，全球数据中心液冷市场规模预计将从 2025 年的约 30 亿美元迅速飙升至2033 年的 276.5 亿美元，复合年增长率高达 31.5%。 推动这一增长的核心驱动力是超大规模云服务商在 AI 基础设施上的资本支出爆发。高盛预测，2025 至 2027 年，全球四大超大规模厂商的 CapEx 总额将达到 1.15 万亿美元，其中约 75% 将直接用于 AI 相关的物理基础设施建设。 📊目前市场上液冷技术，主要分两大阵营，直接液冷和浸没式液冷。 直接液冷技术上，主要通过冷却液通过封闭管道流经附着在芯片表面的铜质冷板，不直接接触电子元件。散染效率比较高，轻松应对100KW+的单机柜密度。而且兼容现有风冷机房和标准服务器机架。属于目前市场中的主流方案，包括英伟达 Blackwell也是这款方案。 浸没式液冷技术上，主要将服务器完全浸没在不导电的介电液体中，液体通过自然对流或泵循环散热（这个方案，我们以前ETH挖矿的年代，尝试过，将显卡浸没在有机硅油里面，散热效果很好，但很占面积）。理论上，这是最佳的散热方案，尤其是浸没在氟化液里面，散热可以轻松应对200KW的单机柜密度。但兼容性差，要对机房进行大改模改造，定制的特殊坦克罐体，管道设计都要彻底重建。而且维护成本也比较贵，属于小众非主流方案。 从供应链逻辑来看，AI机房液冷散热供应链相对比光模块这些简单很多，主要涵盖了从最底层的化学液体、精密泵阀、冷板，到系统级的冷量分配单元CDU以及最外层的水处理基础设施。 接下来详细讲讲其中的核心企业以及投资逻辑： 1️⃣Vertiv Holdings (代码 #VRT#)：液冷领域的绝对霸主 Vertiv 是美股市场中最纯粹、规模最大的数据中心物理基础设施提供商，主营业务做电源与热管理。在液冷时代，Vertiv 构筑了几乎无法被颠覆的统治级护城河。 • 无可替代的全球服务网络：液冷与风冷最大的不同在于，液体泄漏是致命的。超大规模客户，如 Meta、微软在选择液冷供应商时，首要考量不是硬件价格，而是「当系统发生微量泄漏时，谁能在 15 分钟内派工程师到达现场解决」。Vertiv 在全球拥有超过 3000 名常驻数据中心的技术服务工程师，这种规模的服务网络是任何新进入者或服务器 OEM 在 5-10 年内都无法复制的。 • 惊人的订单积压与能见度：截至 2026 年 Q1，Vertiv 的订单积压达到了创纪录的 150 亿美元，同比增长 109% 。其订单与发货比高达 2.9倍，这意味着 Vertiv 已经锁定了未来数年的收入，且积压订单正随着下一代英伟达Rubin的量产持续扩大。 •财务与估值：2026 年 Q1 收入达 26.5 亿美元，调整后稀释 EPS 同比飙升 83% 。管理层将 2026 全年 EPS 指导上调至 5.97-6.07 美元，隐含 51% 增长。尽管目前前向 P/E 达到 46 倍，但相对于其 43% 的 EPS 复合增长率，其 PEG 仅为 1.07，在增长调整后甚至比标普 500 指数更具估值吸引力 。 2️⃣Ecolab (代码 #ECL#)：通过收购 CoolIT 打造的「水-液-电」终极整合者 Ecolab 本是一家市值 770 亿美元的全球水处理与工业卫生巨头。然而，其在 2026 年 3 月做出了一项震惊华尔街的决定：以 47.5 亿美元全现金收购了全球液冷硬件领军企业 CoolIT Systems 。 • 29倍 EBITDA 的天价溢价背后：Ecolab 支付了高达 29 倍 forward EBITDA 的对价 。当时整个华尔街分析师，都震惊了，这种跨界整合，一个做化学材料的公司，来搞AI液冷，很多人都无法理解。但后来市场才慢慢理解，这个整合有一个恐怖之处：液冷本质上不再是硬件生意，而是化学与流体生命周期管理生意。 •「冷却即服务」的唯一独家平台：Ecolab 将 CoolIT 的芯片级硬件（CDU、冷板、歧管）与其自身的 3D TRASAR™ 水质数字化监测、化学防腐防垢技术以及遍布全球的工业水处理网络进行了深度整合 。 • 个人理解：超大规模客户过去需要分别向 CoolIT 采购冷板，向 Vertiv 采购 CDU，再向 Ecolab 采购一次回路的水处理服务。一旦发生管道腐蚀、结垢或冷却液变质，各供应商之间极易互相推诿。Ecolab 收购 CoolIT 后，成为了全球唯一一家能够提供从「芯片级微通道」到「厂房外冷却塔」端到端流体生命周期托管的供应商。这种一站式解决能力具有极强的客户锁定效应，基本上一旦合作，替换成本极大。 • 与 NVIDIA 的独家合作纽带：CoolIT 是 NVIDIA Partner Network的核心成员，其 OMNI 冷板是针对 NVIDIA GB200/GB300 芯片进行联合 co-engineering（的结晶。Ecolab 收购 CoolIT 后，直接继承了这一极具稀缺性的芯片级设计入口，将其高科技业务的可寻址市场直接从 50 亿美元翻倍至 100 亿美元，而这家公司本身的水处理业务本身就是源源不断的现金流。 🧐接下来，我们讲讲液冷供应链中的「隐形冠军」与稀缺零部件提供商。他们掌握着液冷的核心供应链，缺他不可！ 3️⃣精密动力源：Moog (代码 #MOG#.A)，市值100亿 液冷系统中的 CDU 和泵必须保证 10 万小时无故障运行，任何微小的震动或电磁干扰都可能损毁服务器。 • 唯一性：Moog 凭借其在航空航天领域的精密伺服控制技术，其 CoreMotion™ 液冷分配泵几乎是高性能 CDU 的唯一指定选择。 • 供应链锁定：Moog 与 USA Rare Earth 签署了独家备忘录，确保了泵内部高性能钕铁硼稀土永磁铁的稳定供应，在 2026 年地缘政治多变的环境下，构筑了极高的原材料壁垒 ，但稀土这玩意儿，最终还是需要看中国脸色。 4️⃣核心热交换介质：Dow Chemical (代码 #DOW#) 市值250亿 冷却液的化学配方是浸没式液冷的核心。 • Dow 的独家武器：陶氏化学推出了专利保护的 DOWSIL™ ICL-1000 硅有机冷却液，该技术获得了 R&D 100 大奖。其传热效率比空气高 1000 倍，能减少 95% 的服务器冷却能耗，且具备极低的全球变暖潜能值，符合欧盟和美国极严苛的环保准则。核心问题是，陶氏化学本身在这一块的体量不大，并非其主营业务线。 后面再开一期讲讲电力板块，拭目以待！🧐

断供率翻倍 最近留言问我中年焦虑的读者越来越多，主要是失业和收入下降，另一边负债是刚性的，月供一分也不会少，一下子就导致生活压力骤增。这里就不说房价的事了，只说说职业生涯规划的问题。 我其实很早就写过一篇文章，把职业生涯拆分成5要素，按重要程度升序排列分别是体力、时间、技巧、经验、人脉。低质量的工作通常是体力+时间的比例较高，而一个有成长性的高质量工作则更多的包含了技巧、经验、人脉。 都说女怕嫁错郎，男怕入错行。这句话老话的本意还是提醒从一开始进入职场就要进行规划，尽量从事可以持续积累技巧、经验、人脉的工作，这样的你会随着时间一直在成长，建立专属于自己的竞争力门槛。 一些职场老人说年轻人不要太过在意起薪，要更专注自身发展，也是这个意思。如果你长时间从事没有积累没有成长的工作，长时间的处于舒适区，到了中年就会产生危机，因为你的实际能力已经匹配不上你的收入，你很依赖目前的岗位，因为一旦失去你大概率找不到同等待遇。 而让一个中年人和年轻人比拼时间和体力，无异于自取其辱。中年危机只能预防，等到它爆发了再想怎么办，只能凉拌。 至于具体哪些工作有成长性，最典型的就是医生和律师，后期英雄，中年没有危只有机，另外像投资、咨询、产品运营管理这些都很依赖技巧+经验，年轻人难以替代。然后就是猎头、高端销售、私人服务，也可以靠持续搭建的人脉关系越混越好。还有更多职业，你们可以把我上面的内容复制给ai，让它们帮着扩展总结。 如果实在迷茫，就问自己三个问题： 1、我目前接触的客户，5年后还能给我带来资源吗？ 2、我现在做的项目，3年后写进简历还能加分吗？ 3、我目前学习的技能，10年后会过时吗？ …… 今天a股成交2.11万亿，市场中位数表现不错，涨了0.68%。之前的明星板块，比如ai科技、半导体、电池、黄金继续在调整，不过幅度不大，没有上周五那么血腥。 今天涨的也不算老登板块，传媒、游戏、光伏、煤炭，各有各的理由。如果看持续性的话游戏板块是里面最好的，年内涨幅51%，远远跑赢大盘，三季度游戏公司的财报大面积超预期，在这个实体消费萎靡的年代，游戏这类虚拟消费却在逆势增长。 昨天有人问我大盘会不会在4000点来回穿插，我看似答非所问写了a股长期的底线是年线的ma20，目前3080点，以每年130-140点的速度上移，其实是想说在这个底线之上的所有波动都是可能的，4000点自然也会是频繁上下的整数关口。 这里大家要注意，上证年线的ma20它不仅仅是坏情况的下限，如果大盘涨多了，离它远了，也有引力把大盘拉扯回来。历史上指数从未脱离ma20运行，每隔几年就会回踩确认支撑，所以如果是以超长周期来做投资的话，每次在ma20线上买，离远了就分批出，这算是在a股一个说的过去的策略。 那现在呢？其实在常规波动里现在也到了该卖的节奏，但你也不能卖的太狠，因为a股除了常规波动外，还有2007、2015那两年异常波动，错过了要拍大腿的。要不是有这个盼头吊着我，我之前抛售的仓位毫无疑问会更多。 …… 1、今天挖黄金的矿企没怎么波动，那些卖黄金首饰的纷纷大跌，老铺黄金单日大跌7%，基本跟上了泡泡玛特的进度。关于这次黄金税收新规的解读有多个版本，行业内部也没有完全达成共识，今天比较流行的一种说法是未来珠宝商采购黄金的增值税抵扣率从13%降至6%，成本增加7%。从而对这些黄金首饰商家的利润影响15-20%。 可以肯定的是新规对场外交易的金条肯定不友好，官方不希望大量金条在没有监管的民间交易。比如今天深圳水贝市场的黄金价格从930涨到了990，这很明显就是把税加进去了，因为深圳水贝就是标准的场外交易。 虽然税加了，但你们想买的话该买就买，不必因为多这7%的增值税就改变主意，政策鼓励的未必是好事，限制打压的也要看实际结果。 2、看到一个银行数据，中国目前平均住房断供率3.7%，比2022年的1.6%翻了一倍多。我还特地把图片放大，确认是%，不是‰，部分三四线城市断供率5%。前几天刷到一个短视频，里面的房东借钱卖房，因为房屋现值已经低于欠银行的贷款，需要借一笔钱才能填上窟窿把房子卖出。 3、台积电已经准备在2026年对先进制程（说是5nm以下）涨价4-10%，并且这是连续4年涨价计划的开始。台积电一直是全球芯片制造的龙头，它们主导涨价会对行业产生巨大影响。 4、中欧在布鲁塞尔就出口管制进行磋商。欧洲那边拿捏我们的是电动车进口门槛价，我们这边拿捏欧洲的是稀土出口，另外还有市场准入、政府补贴的分歧。我们和欧洲的关系虽然没有像美国那么尖锐，但这几年也一直有摩擦，肉眼可见的矛盾增加。 就这些吧，发射了～

自动驾驶还在低头卷跑网约车，贵阳一辆无人的“土豆巴士”试图打破传统出行逻辑！ PIX Moving研发的L4级移动空间去掉了驾驶位，化身流动的KTV和咖啡馆，不再按公里卖服务，而是按小时卖空间体验，靠着新奇造型甚至出口到了多个国家。 但我无法认可视频里面这位对于此类“无人驾驶玩具bus”的全面吹捧。因为这套看似新颖的模式本质上只是个小众文旅玩具，严重受限于低速园区且无法上高速，根本不可能融入主流城市交通。车内缺乏安全保护且容易晕车的体验，注定它只是靠新鲜感吸引一次性消费的打卡道具。用低坪效的娱乐场景去硬塞给高频高效的出行需求，绝不是无人驾驶大规模颠覆出行的真正样子。 反观Tesla Cybercab的设计理念则完全是为了适应全世界几乎99%的道路而设计的，目的就是为了以每英里最便宜的价格加上加上远远比普通人类司机安全的智驾算法去彻底颠覆交通出行。Cybercab上面也有娱乐设施但这不是最主要的目的，我们不能本末倒置了，不然注定就是噱头大于实际。当然作为小众产品在特定城市街道搞还是可以的，但说实话长期并不看好，因为长期没有人会为了喝个咖啡或者唱歌卡拉OK去车上的，都是很小众的需求覆盖非常小的人群。

2026年个人突突突突围：最值得努力的 10 个方向（收藏版） 哈喽啊！兄弟们！2026年不要迷茫，币圈不值得期待，这世上依然有很多机会，不要只盯着那点K线 我先结合我自己的一些观察和思考，推荐兄弟们值得去努力的方向 1. 构建垂直行业的“AI工作流解决方案” 别只是在和GPT聊天去处理一些文字工作了，或者说生成一些很拙略的图片，2026年，拥有一个稳定运行的工作流，比拥有一个头衔更值钱多得多。比如你做自媒体视频创作，从灵感、到脚本、到拍摄计划、再到Broll的AI生成、再到标题封面、再到上传发布 再比如在法律行业、跨境电商、文创用品、利用AI Agent把重复复杂流程自动化，都值得去学习和尝试，现在抖音上面的AI解决方案专家光知识付费都割了一大波了韭菜了，而且韭菜还得喊超级值 2. 磨练“导演思维”，成为AI视频艺术家 AI艺术家的下半场不是画图，而是叙事能力和导演思维 并且随着Sora、VOE3等产品的成熟，谁能用AI稳定产出高质量、有逻辑的视频内容（短剧、品牌片、教学视频、抽象视频）谁就掌握了2026年流量的定价权 就算不是定价权，你也打造了差异化，有差异化就存在视觉Hook，就存在信息差和商业需求，建议大家去看看b站上当时给影视飓风提供AI视频制作的【大羽玩AI】这个博主，看看他那期从头到尾怎么做完这个商单的全流程，你会很惊叹自己的对这个领域的无知 未来AI视频艺术家一定会有自己的一席之地，如果你有编导相关的经验，也许是你一个非常扎实的发展方向 3. “身兼多职”的超级打工人 这个就不说了，我徒弟最有发言权 @MrRyanChi ，再没有开始创业之前，他就靠AI和自己的审美，在多家Web3公司月入过万U了，靠的就是他对各类AI软件的使用，如火纯青，效率惊人，从Vibe Coding到视频制作，都很牛逼 如果你没有原始积累，你想快速成长，理论上你也可以像Ryan这样，身兼多职还可以实现自我成长 4. 从国内走出来，多看看世界，流量+产品永远存在红利 很多人觉得是老生常谈，但是中国目前的供应链依然是最顶的存在，这部分的红利一直都是存在的，因为未来最值钱的依然是流量，有了流量你还愁产品么 中国永远有任何一个你想卖给老外的任何东西的工厂，尤其在全球化地缘政治这么不稳健的情况下，很多国家是没有心思在搞发展的，中国的供应链优势永远给你一个低成本创业的机会，但前提是你得看海外 适合熟悉海外文化或者小众语言能力的兄弟多琢磨多研究 5. 建立身体的硬核管理系统 我已经从83kg减脂到79.8KG，等我减脂到75KG，我会发一次照片，别急 在行情不好的时候，精力是唯一的翻身杠杆 像管理资产一样管理体重、体脂、睡眠和血糖 2026年的竞争，拼到最后全是“续航能力” 我现在依然执行的是碳循环的减脂，感性的兄弟评论，我会继续写我详细的健身、吃、睡眠、精力协调等实操经验帮兄弟们找回状态 建议是在任何一个AI软件中专门建立一个跟踪记录自己的对话，你就把你的身体情况，和每天吃的啥全发给他，你哪怕不训练，你自己知道自己平时吃的问题有多大了，管住嘴你就赢70%了 6. 做“离搞钱更近”的内容或者产品！！！ 拒绝自嗨，拒绝纯情绪输出。每一条内容都要解决一个具体问题，或服务于你的商业闭环 让内容成为你的24小时销售员，而不是无意义的数字垃圾 兄弟们都知道我经常表达【业务】+【流量】=【钱💰】 如果你没有一个明确的赚钱思路，你去搞一些没有价值的流量是没有意义的，这不是以前，说我只要有粉丝，我就可以有广告的时代 这是一个个人IP主导的时代，你哪怕只有500个粉丝，没人每个月给你100块，一年你也有60万的收入 但是你没有业务，你擦边、哪怕全裸，流量百万也没任何意义 我的逻辑依然是我会坚持做深度内容，播客、文章我都会围绕着营销、赚钱去做内容，因为我想和喜欢搞钱的人交朋友，所以我再强调我之前的言论一遍，你写什么内容，意味着你和什么人叫朋友 做离钱近的产品这个就更不说了，别再一款产品上死磕，不赚钱立刻换下一个，现在假大空的平台相比于未来可能的世界大战，一点都不重要了，以前是量产发土狗，现在是利用AI量产发各种产品，你能想到的，别人有付费意愿的，都值得试试，不行绝对不迭代，直接换！ 7. 刻意练习“深度聚焦”“深度阅读”与“反算法”能力 算法在不断剥夺你的专注力，他妈的本来我们币圈从业者大部分是远程办公，就已经很潇洒了，但是人性这东西本来就很脆弱，这些各大手机里面的短视频，就是搞得你每天浑浑噩噩，连一篇文章都读不完，稍微长一点的视频你都看不下去 短视频短剧，这种消遣的东西，一天最多1小时足够了，我每天给自己规定的，只有晚上11:30之后，我才可以刷短视频，平时的时候只要我不小心刷了，我就立刻站起来走几圈（有奇效） 每天给自己留出3小时的“无手机深度工作时间” 还是以前在天使投资公司锻炼出来的，每天读5篇深度复杂的内容，能让自己深度思考的内容，并且强行要表达自己看过之后的观点，这个习惯我受益终生！ 这种能够沉下心坐下来解决复杂问题的能力，在2026年将成为顶级人才的硬通货，“众人皆醉我独醒” 这种都是刻意练习出来的！ 8. 布局“银发经济”：适老化技术与陪伴 这是马斯克之前播客分享过的未来20年最确定的机会，关注“技术适老化” 帮老人用AI管理健康、配置智能家居、处理数字遗产，或是提供AI驱动的高质量情感陪伴 赚有钱、有闲且有需求的人的钱。 哪怕是高端养老院，寻找价格便宜宜居养老的地方捡漏烂尾楼也有机会，不是让你去骗老人钱，做盘子可不行，但是这里面还是机会很多的 9. 维护“高密度、小规模”的私人链接 放弃无效的五百人，千人大群 深耕一个只有10-20人的高质量圈子，成员必须是实干家或者和你高度同频的 在行情波动期，这种基于信任的深度资源交换是最值钱的 好好筛选一下身边的兄弟，和有正事儿的人一起玩，很重要 10. 明确并践行你的“人生价值观” 其实这段是鸡汤来着，但是我和我弟聊了一下之后，其实我觉得还是很有价值的，我之前看张朝阳的播客剪辑切片 （短视频有时候也挺有用，能刺激灵感） 就谈到他的遗憾，他最大的遗憾就是年轻的时候不知道自己想成为什么样的人，也没有自己的价值观 导致自己浪费了很多时间，如果他一开始更加专注一些，也许成就比现在高 我跟我弟弟讲，我其实16岁我就极度渴望赚钱，到了高中，我就开始想办法搞钱，大学读了一年我就休学去搞钱，虽然我经常败的很惨，但是真的离我的目标越来越近，我至少改变了五六线小镇青年的命运，我有我可以支配的时间和钱 我想想看，跟我自己提早看透自己是什么样的人，和我自己的价值观确定的很早，也有很大关系 我知道我的粉丝有很多年轻人，00后，甚至05后，这个世界不存在年龄优势的，你及早开悟知道自己想要什么才是最重要的 共勉！兄弟们 2026继续干！！！！！！

很多人发推特、发油管，做好自媒体，希望从平台获得收益，其实我觉得，自媒体不是事业，自媒体只是杠杆。如果你理解了这个事情，你就理解了自媒体的核心。 昨天我也跟一个朋友说了，如果一个普通人什么资源什么钱都没有，就先把一件事情做好，然后再用自媒体去放大，不管是推特油管Ins还是TikTok。 现在所有人都在告诉你要做自媒体，你不做自媒体你就完蛋了。但是我觉得大家都把这个顺序搞反了，你不是先想我要做什么自媒体，而是先想我有什么东西值得被大家看到。 因为自媒体本质上它就是一个放大器，它放大的是你的产品、你的服务、你的特长，你的作品。 我觉得社交媒体它就像一个五星级酒店的自助早餐，里面可以有最顶级的鱼子酱，也可以有最朴素的烧饼，你不能因为自助餐什么都有，就觉得随便端一个烧饼上去，你这个烧饼得好吃，这就是自媒体最残酷也是最公平的地方。他给了所有人都上桌的机会，但是没有承诺所有人都会被选择。 所以自媒体带给普通的人真正的机会是什么？它只是让每一个原本就在认真做事情的人，有机会被更多人看见。 所以你根本就不用神话自媒体，或者把它想得太过于复杂。平台只是窗口，重要的是你把什么东西放在这个窗口里面，所以你会发现，自媒体上可以火的东西真的是千奇百怪。 有人讲政治，有人讲商业认知，有人开超市，有人做搞笑视频，有人跳舞唱歌，没有哪一种内容，天然就比另外一种高级。但真正能一直让人看下去的只有一个原因，就是东西本身好。 我觉得有时候那些教自媒体的或者是在讲解自媒体的人，把这件事情给搞反了。他上来就教你，你要做人设，你要下钩子什么什么的。这些东西当然有用，但是它只是你这个放大器上面的技巧，你饭都没有做好，你光去研究端盘子怎么端得姿势漂亮有什么用呢？ 所以我觉得，普通人完全不需要为账号还没做起来这件事情感到焦虑，你真正应该想的，是我到底有什么东西值得被放大，这个才是自媒体的本质，若只仰仗平台的收入，可以说既不稳定，也不持久。因为政策总在变，你也可能随时违规被处罚。 所以说，自媒体作为杠杆很重要，如果你杠杆底下什么都没有，你能撬动什么？

ai agent 赛道今天简单理了一下，有三种基本面： 1️⃣收入 主要是平台 virtual/clanker这些，有收入。 赌场逻辑，从交易和发资产赚钱。 还有一些agent讲的是其他赚钱故事，比如defi套利，游戏打金，成人色情，社交网络打赏。 这些都没法跟赌场逻辑比，收入不在一个量级。 2️⃣功能 主要是平台 ai16z ava这些，是功能逻辑，叙事是： 有多少agent用了他的能力。 3️⃣流量 主要是单一agent tot，aixbt，luna这些，是 meme 的流量逻辑。 用一些新颖的互动方式，最开始是语言，后面是音频/视频，再后面加一些打赏功能性等，甚至defi的销毁机制等。 获得用户的关注和流量。 这些都是表面逻辑，继续深挖一下： 第1️⃣第2️⃣个逻辑成立的前提，是会有持续不断的 ai agent出来，被市场认可，愿意进行交易和投机。 他的根本是流量和资金。 这里面如果作为龙头meme的 act goat fart 这些不被拉起来市值，后面的其他 meme 市值就会进入瓶颈。 现在很多新的小agent能到1m-5m已经不错了，流量探索也是有边界的。 所以，表面上第1️⃣2️⃣看起来非常的坚实，本质上是建立在能否有龙头拉出百亿美金市值，才能带来后面的大量新 agent 使用 1️⃣2️⃣的服务，形成大繁荣。 会发生么？会的，这是动态的过程。 越多新型的ai agent出现，龙头就越有价值；龙头越有价值，越多创新的 agent 会涌现；越多新 agent 出来，1️⃣2️⃣的平台价值就更坚实。 这是一个彼此促进的过程。 这是我的理解，欢迎讨论。