已入住🈷️趴平台,🈷️的宝宝看这里👇 👉👉靠谱的约p网站 ——> 每天露脸直播～顶级尺度👉 平台搜索🔍：——> 所以视频照片均已上传到小窝，免费观看 宝子们快冲吧🍆！！可以一对一，也可线下 精彩刺激👙 隐私安全可靠 注册的哥哥们直接来私信我领定制福利哈

Unified Labs CEO：比较靠谱的 RWA 产品年化收益率一般在多少 Unified Labs 联合创始人兼 CEO 菠菜 @bocaibocai_ 在吴说播客中表示，较靠谱的 RWA 产品大致分三类收益区间：美元货币基金、美债和低风险固收基金年化约 3% 至 5%；供应链金融应收账款、跨境支付过桥贷等产品约 8% 至 9%；私募信贷类产品可能达 12% 至 13%，但底层或涉及东南亚信用贷、中小企业私募信贷，赎回期也可能更长。他表示，判断 RWA 产品不能只看收益率，更要看发行方、底层资产及资金最终投向。 关注吴说 Youtube 频道，更多 Crypto 行业的专业采访、播客与短视频

铭文最火热的时候，应该对 @uxuycom 还有印象吧。当时他们推出自家的第一个铭文 #UXUY# ，上了2个号，总共投了大概4000刀左右，最后盈利大概3万刀（具体真忘记了，应该差不多），所以我一直记着他的好。 说实话， UXUY 这个项目是靠谱的，App 产品我觉得是真不错的，当时热度也很高，但是就不知道为啥推广、流星不下来。这或许就是残酷现实吧，产品好不一定就能成为用户的日常。 如果还没试过 UXUY ，推荐可以尝试使用一下。 UXUY 被誉为稳定币时代 Robinhood 的链上交易基础设施，不需要理解什么是跨链、什么是 Gas，有 U 就能买一切！ 1️⃣ 由 Binance Labs 孵化、YZi Labs 投资，并由 Binance Labs 和 SWC Capital（顺为海外）领投完成约 1000 万美金的多轮融资。 → Binance Labs官网宣布投资信息 → YZi Labs官方X账号宣布投资信息 2️⃣ 团队来自 BitKeep 原班人马，创始人 Kevin 曾把 BitKeep 带到被收购、如今估值 20 亿美金的 Bitget Wallet。团队拥有千万级用户增长和极强的产品执行力。 3️⃣ 传统的链上交易要准备各种原生代币当 Gas。UXUY 则是“稳定币 Native”——用户只需要充入 USDT/USDC，系统在背后自动完成【资产分析 ➡️ 最优路由 ➡️ 执行 ➡️ 结算】。免 Gas、免跨链、免切链，一键买入加密货币、美股、RWA、永续合约。 4️⃣ UXUY 的首期明星项目推出了“创世智能体 NFT”，内置三大核心能力：PumpAI 早期项目筛选、AI 资讯智能推送、AI 量化信号。等级越高，专属空投和早期打新额度就越大。 5️⃣ 基于 Telegram 生态和历史 12M+ 的触达能力，目前累计交易量已突破 $800M+ 。 🌍 官网： 📱 下载： 📢 AI 智能体资料：

中年失业后，很多人第一反应是去跑网约车、送外卖…… 短期能活下去，但长期会慢慢把自己耗死。 真正靠谱的出路，不是让你拿几十万去创业，加盟 而是去做一个“一个人就能干的生意”—— 用你过去十几年的经验和技能，找到具体需求，提供具体服务，直接赚到钱。 不需要大资本，不需要雇人，不需要租店面。 👉 中年失业后，你最想做什么样的“一个人就能干的生意”？ A. 还在迷茫，不知道从哪开始 B. 还没有失业，但觉得前途渺茫 C. 想做小而美的本地服务或适合自己的事例如X,web3等 已经失业或者想转行的小伙伴可以一起来聊聊？ 视频素材来源聊心

纳指40年：普通人也能相信的长期上涨奇迹，美股为什么“现在不会崩盘”？ 自1776年美国建国以来，所有押注美股崩盘的人，最终都惨败。纳指（Nasdaq）过去40年（1986-2025）再次证明这个铁律—— 一图看懂纳指40年涨跌幅： 上涨年份：33年（占比75%） 下跌年份：仅7年（占比25%） 最大涨幅：+102.0%（1999年） 最大跌幅：-41.9%（2008年） 长期年化收益率：约10.6% 穿越互联网泡沫、金融危机、疫情，纳指依然长期向上。坚持持有者最终实现财富增长——小周期永远服从大周期。 为什么普通人可以选择相信纳指？ 对大多数上班族、年轻人来说，纳指是最简单、最靠谱的长期财富工具： 1、历史铁证：40年75%概率上涨，年化10.6%，复利效应惊人。假如从2000年互联网泡沫高点买入并持有至今，仍能获得丰厚回报。 2、被动投资超简单：不需要选股、看K线，只需买入QQQ或纳指ETF，就能分享美国科技巨头（苹果、英伟达、微软、亚马逊等）的整体成长。 3、搭上AI国运：AI已成为美国核心竞争力，普通人无需懂技术，只要相信美国创新体系，就能间接参与这场全球科技盛宴。 4、低门槛、高流动性：港股、美股账户甚至支付宝都能轻松配置，定期定投（Dollar Cost Averaging）可大幅降低波动风险，适合忙碌的普通人。 5、穿越周期：即使短期回调，长期看依然向上。普通人最缺的就是时间，纳指帮你把时间变成朋友。 为什么美股短期不会崩盘？ AI是美国的国运，巨额资金深度绑定。从创投（去年3200亿美金，65%在AI）到政府、华尔街，所有力量都在“保美股”。美联储宁可扩表，也不会让AI狂热轻易破灭。 小周期服从大周期：货币>产业>企业，美国周期占主导。中国也在靠股市化债，双方利益一致。美股大概率继续在AI热潮中向上，直到筹码充分转移、大家拿到“回头钱”。 最后一步：财富消灭 任务完成后，市场必然启动大规模财富消灭（无论中美）。这一步确定，只是时间未到。 美股会崩盘，但不是现在，顶多回调。 普通人相信纳指，就是相信美国长期创新能力 + 时间复利。 人生发财靠康波，懂的自然懂。 数据仅供参考，历史不代表未来。理财有风险，投资需谨慎（DYOR）。

在火车行驶过程中，脑袋里回顾了这次 HK 的行程，我觉得还是会有很多启发，还是写下来！ 我想说：今天种下的每一个信任，会在未来以指数形式回报你—— HK 晃悠了一圈，本来就是约了个爬山办卡，但是还是很多朋友约了各种局，然后就有了很多意想不到的收获，我想这就是出门的意义链接的好处吧！ 我之前看过一本书叫《别独自用餐》，每次外出都会让我感知到书的内容，所以先给大姐分享下： 里面有几个我很认可的方向： 1️⃣信任基础： 你今天种下的每一个信任，会在未来以指数形式回报你：意思就是，真正强大的关系，在你需要之前就已经建立好了，日久见人心，靠谱不是你说出来的，而是别人看你做出来的，人与人的关系都是在平日慢慢建立起来的。 反之，如果你做了不靠谱的事情，在别人那边埋下了种子，那么可能就很难再获取到别人的任何资源。 我再次对于要诚以待人，用了更深的理解和认识。 2️⃣主动连接，而不是被动等待： 很多人社交的心态是“如果缘分到了就会认识朋友”。但作者说的一句我很认可的话：机会是自己去创造的，你必须主动迈向他人。主动意味着：敢开口，敢邀请、敢举办活动、敢向你欣赏的人靠近； 很多人不敢向牛人靠近，很多人甚至不敢向别人求助，实际上人的基因里就是愿意帮助人的，主动连接一旦成为一种能力，你将会非常无敌。 我建立社群也是给大家一个主动连接的平台，这可比财富密码管用。 3️⃣先给予，再索取 法拉奇的座右铭：“Be a giver, not a taker.” 给予的类型包括： 信息（洞察、资源） 情绪（共情、支持） 信任（无条件的善意） 机会（引荐、合作） 关键不是回报，而是：让自己成为别人真正愿意记住的人。而这个关键因素，就是需要线下见面，情绪和信任这些东西其实挺直观的，如果不能见到人很难产生。 所以，别独自用餐的寓意也在这里。 总之，每次外出一次，都加深了我对这本书的理解，用价值结交朋友，用信任创造未来，用诚心对待他人。 而我，让人因为认识我而变得更好，我也会不断变强。 所以感谢每次外出，我主动去见的，和愿意见我的很多朋友，大多数时候，你们给我的帮助要比我给你们的，要多得多！ 感谢 @KuiGas 在他的人生如此关键时刻，专门抽出时间陪我去一趟 HK 爬山和办理蓝狮子卡片，深深感动，记在心底！ 感谢 @qinbafrank 带我和 @KuiGas 爬狮子山，登顶后一览无余的中环的繁华和落日的剪影，美的动人心魄！ 感谢 @BTCdayu 给我关于资产配置、和美股投资以及美股如何定价逻辑的启发； 感谢 @KiwiCryptoBig 陪我们晚上喝酒扯淡聊香港夜生活，虽然没有尝试，但是已经心生向往！ 感谢 @grvt_io 团队 @hong_grvt 抽出两个小时的时间一起探讨 Perp Dex 未来更大的可能性，学习到很多东西。

AI泡沫论，继循环投资/左脚踩右脚的故事淡化后，终于又迎来了新论据，这次轮到了GPU折旧问题 这次的叙事很简单，在几个主流CSP的财务报表里，GPU折旧年限很多都是平摊到6年来算 但是GPU使用寿命可能只有2~3年，那么这样做账就会让纸面上利润率虚高，而实际上AI云利润太低就是吹泡泡 真的是这样吗？ ------------------------ 首先我们要来看看，GPU实际使用寿命2~3年这个说法是哪里来的 目前比较靠谱的溯源基本上指向了公开的Llama3的技术报告 Meta在2024年训练Llama 3.1 405B模型时，使用了16,384个H100 GPU，训练时长54天。在这期间记录了： 466次中断（interruptions），其中419次是非计划故障​ 平均每3小时发生一次故障​ 有效训练时间维持在90%以上 根据Meta的这次54天训练数据推算，年化GPU故障率(AFR)约9%​，最保守的估算，3年累计故障率约27%（超过1/4的GPU会在3年内失效） 虽然实际上肯定是用的时间越长故障率会更高，因为高负载导致的高温会更容易产生failure 所以训练用的GPU2~3年寿命并不是空穴来风，毕竟同步训练的脆弱性决定了AI训练过程要求单个GPU故障就能导致整个作业停止 另一个佐证就是，曾经GPU挖矿的矿卡，三年报废率也是很可观的，挖矿和训练的共通之处在于GPU利用率都很高 在这个Llama3技术报告之外，所有CSP，包括Azure，GCP，AWS的这类数据都是保密的，毕竟这个故障率直接关系到运营成本和服务质量，算是商业机密。 ----------------------------------------- 确认了折旧率数据来源，接下来就要说“但是”了 -------- 1. 是不是训练用的GPU寿命都一直会这么短？ 首先Meta这个训练数据推算是按中断次数算的，但并不是每次中断都 = 1 GPU 坏了 实际上即便是现在的训练用GPU，中断故障率都比以前训练要低了，以前几乎每一两小时都要中断，现在每天中断几次，相比之下好一些 部分原因是validation的自动化流程做的更好了，训练时的硬件故障中断，其实有不少是重复来自于少数体质敏感易坏的GPU。于是Nvidia也一直在优化validation流程，在训练之前的测试做的更好，剔除掉这些易坏的GPU 所以现在的GPU年故障率AFR跟以前比已经低不少了，我的估算可能是<6% --------- 2. 一个更容易被忽视的问题是，训练用的GPU和推理用的GPU，折旧率是否一样？ 很显然是不一样的，推理用的GPU年折旧率一般要低的多，原因是推理的平均负荷要小得多，不会因为持续性高负载高温，对延长寿命是有帮助的，一般年故障率都不会到3%甚至更低(<2%)，这部分GPU的寿命以6年算，是完全符合实际情况的 那么在云上训练和推理GPU的比例如何，就决定了平均寿命折旧如何 推理GPU的比例其实是快速上升的，和训练GPU比起来，不管是模型公司还是云公司的利润其实主要也来自于推理，而长远来看，推理的比例是一定会远高于训练的 所以GPU长线按5~6折旧年限来记账，仔细来看并没有太过分 作为佐证，现在只要不是公司里最重要的部门，要做AI推理就只能用五年前的A100而并没有寿终正寝，是很常见的现象 ---------- 3. 技术的快速迭代，会让GPU在三四年之后，因为TCO使用成本占劣势而被淘汰吗？ 这相当于是让GPU的残值可以忽略，比如现在A100用起来综合成本不如用最新的，所以会被淘汰吗？ 今天CRWV的财报里，CEO的回答算是直接否定了这个说法： "Let me provide a tangible example of our customer relationships and the durability of our platform. We had a large, multi-year contract up for renewal in 2026." （我来提供一个关于我们客户关系和平台持久性的具体例子。我们有一个大型的多年期合同，原定于 2026 年续约。） "Two quarters in advance, the customer proactively recontracted for the infrastructure at a price within 5% of the original agreement." （客户提前两个季度，主动以原协议价格 5% 以内的价格续签了基础设施合同”） H100在合同结束之后，新合同仍然能卖到原来合同95%的价格（看到这里其实我挺惊讶的，H100的租价其实还是下降了不少的），而且连A100也全都卖光了 所以在算力紧缺供不应求的时代，这个前代GPU得不到利用从而报废的担心，在短期的几年内可能都不是太大问题 ---------------------------------------------- GPU折旧问题似乎不是大问题了，是不是意味着AI泡沫就不存在了？ 如果有泡沫，那么会以什么形式出现，会从哪里出现？ 我们可以从底层逻辑和互联网泡沫比较，来看这个问题 简单的说 互联网：基建端基本独立运营，基建和应用是解耦的，需求是脱节的，基建过度价格崩塌，泡沫破裂的很惨 。价值全产生在应用端公司，形成了生态错位 AI：应用端驱动基建，因为应用被基建严重限制规模，从而被迫投资基建端，算力一直紧缺 互联网的泡沫主要在基建端，大量的光纤建设之后都没人用（97%），但是AI泡沫里GPU基建却成了瓶颈，基建显然不是同一种泡沫 基建紧缺到什么程度？ CRWV的订单backlog从30B直接涨到55B，各个CSP的backlog（以RPO为算，一般来说会有5~15%的丢单率）也在快速上涨 从CSP，到芯片，到数据中心DC，到电力，到存储，所有人都在喊订单挤压的太多甚至几倍，很多产业链的环节2026年全部售罄，根本做不完。 硅谷公司里基本上只要是跟AI相关的组，都背负了很重的指标，被压榨累成狗，即便是以前文化很好的NVDA也变内卷了很多 这次的需求全部是从App应用端来的，从App -> 云 -> DC数据中心 -> 芯片一层层传导，而且大家都对泡沫很忌惮，有多少订单准备多少产能(除了少数冒险家CRWV/ORCL/META)，和互联网泡沫最大的区别在于，基建目前并没有超出需求建设 风险也是有的，毕竟App应用端太多创业烧的是VC的钱，这正是泡沫形成的绝佳背景。但目前来看，垂直类应用端还是有很多毛利率和增长率都很不错的代表的(比如Harvey) 所以如果真的有泡沫，目前来看只有可能来自App应用端的需求减弱 一个反直觉的悖论，App端的泡沫在于AI/Agent发展迭代的不够快！做出的东西不够好，导致营收增速跟不上 AI/Agent发展不够快，在广大行业渗透不够又部分是因为算力不够 于是为了维持泡沫不破，算力投资和军备竞赛又会继续加强 然后App端会出现大量输家被淘汰，因为算力投入而破产，这可能就是泡沫破裂的形式 这和互联网时代基建公司大量破产形成了鲜明对比 最后决出的几家寡头，有一定营收，依然会大力投入算力基建，期待赢家通吃 这就导致了AI泡沫和互联网的泡沫破裂方式可能是不同的，下游的基建风险并不大，而泡沫更偏向App应用端 另一个简单的比较方式：看谁在举债，泡沫破裂就在哪里 互联网泡沫，举债的更多在基建端，价值捕获更多在App端 AI泡沫，价值捕获在App应用端，而举债的也更多在应用端(以及云) 但反过来说，如果OpenAI和Anthropic能继续维持三年3~9倍的营收增速，基建维持5年供不应求的超级周期，并不是天方夜谭的事情 --------------------- 算力把时间借给了应用，终究要用增长归还；还不上的，就是泡沫。能还清的，就是点亮文明的下一座灯塔

#preSPAX# 为什么突然涨这么多？挨打就立正，敬请期待第2期 IPO Prime 带着全新规则归来🩵 ⚠️#SpaceX# Pre-IPO 各家价格差异较大，核心是现货跟合约的区别。Bitget $preSPAX 是真实股权支持的现货RWA，由合规机构Republic发行，对应估值约1.52万亿，也是最接近SpaceX真实股价。2000U左右的基本是合约，按照预估股本定价，后续还会rebase。而 $preSPAX 有底层真实资产背书，IPO 锁定期后 1:1 兑换SpaceX股票代币，这是靠谱的价格发现。

老叶 AI 中转站 上线 48 小时了。 这 48 小时，真的有点超出预期，也想跟大家汇报一下这两天的成果和作业： 1、过去 48 小时，新注册用户超过 3000 人； 2、累计加满了 7 个微信群，每个群扫码上限 200 人，总人数超过 1500 人； 3、付款用户超过 600 人，48 小时内转化率约 20%； 4、累计处理了 46 万次请求，消耗超过 400 亿 Token； 5、目前服务器负载整体良好，没有出现严重故障。 先说一句真心话： 这两天我基本每天只睡 4 个小时。 很激动，也真的很累。 原本以为自己已经准备得很充分了。 上线前内测了 10 天，模型、号池、支付、客服、服务器、监控，该准备的都尽量准备了。 但真正上线之后，大家的热情还是远远超过了我的预期。 这 48 小时里，我大部分时间都在加号、维护号池稳定性、处理异常、优化体验，也在不断看群里的反馈。 所以有一些朋友的消息，我确实没能第一时间回复。 这里老叶也跟大家真诚说声抱歉。 不是不重视，而是真的忙到有点顾不过来。 最让我哭笑不得的一件事是： 很多粉丝跟我说，关注老叶 4 年了，一直想进老叶的群，但我一直没有收费群。 这次终于充值了 30 块钱，就当跟老叶交个朋友，也终于加上微信群了。 看到这些话，其实挺感动的。 我知道很多人一开始选择 但我更希望，未来真正留下你的，不只是这份信任。 而是稳定的服务、高质量的模型、靠谱的价格，以及遇到问题时有人负责的态度。 这两天被问得最多的问题是： 为什么老叶的中转站价格这么低？ 会不会掺水？ 会不会不安全？ 会不会跑路？ 说实话，我完全理解这些担心。 因为这个行业确实有很多乱象。 有掺水的，有乱扣费的，有模型不稳定的，也有做着做着就消失的。 我自己也一直在想： 难道认认真真做一个靠谱的 AI 中转站，真的有这么难吗？ 刚好最近 web3 行情也比较冷清，所以我就想认真挑战一下这件事。 真正做下来之后，我也更清楚地感受到： 如果使用正规渠道订阅号池，认真做基础设施、监控、风控、客服和稳定性，这件事并没有很多人想象中那么暴利。 它看起来只是一个 AI 中转站，但背后其实是非常重的基础设施能力。 AI 中转站这个生意，跟 web3 投资相比，可能没有那么性感，也没有那么大的想象空间。 但在我看来，它非常重要。 因为 AI 是未来。 而 Token，是所有 AI 应用绕不过去的基础门槛。 不管未来是 Agent、AI 应用、AI 编程、AI 工作流，还是各种垂直场景，最后都离不开稳定、便宜、可持续的模型调用能力。 我选择做这件事，最初也不是为了追热点。 更重要的原因是： 我希望给自己未来要开发的 AI 应用，先搭一个稳定的基础设施。 顺便也把这套能力开放给信任老叶的朋友们一起用。 这 48 小时，还有一件事让我特别感动。 很多群友看到我忙不过来，会自发帮忙回答新用户的问题。 有人解释怎么充值，有人教怎么接入，有人提醒使用规则，也有人帮忙安抚刚进群的小白用户。 这让我觉得，这不是一个冷冰冰的产品上线。 更像是一群人一起把一件事推起来。 所以，谢谢大家。 谢谢第一批注册、充值、进群、反馈问题、帮忙解答、提出建议的朋友。 也谢谢那些还在观望，但愿意给老叶一点时间的人。 接下来我会继续把几件事做好： 继续扩充和维护号池稳定性； 继续优化模型体验和价格； 继续提高客服和问题响应效率； 继续把规则、文档、教程做得更清楚； 继续让 尽可能稳定、透明、长期地跑下去。 48 小时只是开始。 老叶会继续交作业。 也希望未来大家提到 的时候，不只是说： “这是老叶做的。” 而是会说： “这个东西，真的挺靠谱。愿意一直用下去。”