【AI時代】求職者先接受AI面試 金融業幾年後還有哪些工作留給人類 隨著越來越多公司採用AI，那些立志投身銀行與金融業的學生正準備在求職的第一道關卡就得與AI交手。即便他們最終進入了這些行業，接下來他們將面臨一個問題：未來幾年這些工作是否還會留給人類。

中美AI大模型上市潮，估值泡沫还是历史性定价时刻？ 一批从未盈利的AI公司，正在让全球资本市场给它们的未来定价 美股两个万亿级故事 Anthropic和OpenAI几乎同步递交S-1，合计估值约1.8万亿美元。OpenAI的8520亿建立在GPT商业化收入上，离盈利还远，但有真实的收入基础。Anthropic的9650亿更多押注安全AI叙事，商业化成熟度低一个量级。两家同期上市，资金会直接竞争，对发行价都是压力 中国三条不同的路 DeepSeek选A股，710亿美元估值在A股前所未有，选择本身是回避美元融资和地缘政治风险的战略动作。月之暗面接洽港股，200亿估值港股消化没压力，但流动性折价是真实存在的 核心矛盾 定价的是5年后的市场格局，但今天没有人知道5年后谁还活着。大模型API价格战还没结束，推理成本两年跌了超100倍，领先地位能否转化成护城河，是上市后必须回答的问题 这批里最值得长期跟踪的是DeepSeek，唯一在技术路线上对OpenAI形成过真实冲击的中国团队 DYOR 非投资建议

影片中可以看到，系統先用普通 CCTV 畫面標出顧客位置，接著切換成 3D 點雲地圖，用彩色粒子顯示人流，再用藍到紅的熱圖標出「大家視線停留最久的貨架位置」。簡單來說，它不只知道你站在哪，還能估計你的頭朝哪邊看，把注意力對應到特定商品。 🌵 這套技術到底怎麼運作？ Auki 的做法是先用手機快速掃描店面，建立「數位孿生」（digital twin），再把現有監視器畫面接到同一個空間地圖裡。系統會做姿態估計（pose estimation）和視線方向判斷，累積成「這個時段、這一天、這個月，哪些貨架被看最多」的熱圖，再和實際銷售數據對上。 官方強調這是匿名、彙總資料，不會建立個人檔案，也不會辨識你是誰，只是看「整體顧客視線落在哪」。他們說這能幫店家優化陳列：把熱門商品放到大家最常看的位置，或把容易被忽略的商品移到視線較少的角落，減少空檔。 目前已有瑞典 COOP、挪威便利商店、新加坡 FairPrice 等零售商在試用，還結合機器人做貨架盤點。 🔒 相關發展：零售業 AI 監控越來越普遍，但爭議也不少 這不是唯一一套「用攝影機分析顧客」的技術。近年零售業為了防盜，開始大量導入 AI 攝影機： • 英國、澳洲的超市測試人臉辨識，比對「已知竊盜者」黑名單。 • 美國部分折扣超市用面部掃描抓小偷，被批評是「全民監視」。 • 有店家結合 AI 偵測「把商品塞進口袋」的行為，直接通知店員。 這些做法引發隱私疑慮，尤其在歐洲 GDPR 規範下，即使沒有記名，推論出的「注意力資料」也可能被視為個人資料。有專家指出，現有監視器只要軟體升級，就能從防盜變成行為分析，甚至未來可能結合動態定價。 Auki 這套比較特別的地方是它主打「陳列優化」而非「抓人」，而且強調用現有設備、不新增硬體。不過隨著這類空間 AI 越來越成熟，公共空間裡「被分析」的範圍確實在擴大。 未來走進超市，貨架擺設可能不再只靠經驗，而是靠「大家真正在看什麼」的數據來決定。這對店家來說是效率提升，對消費者來說則是「逛街體驗被量化」的開始。你覺得這種技術是進步，還是有點讓人毛毛的？ 🤔

5年沒上 Kaggle 打 AI 演算法比賽，久違的回到銀牌 ZONE。 現在打比賽比以前友善許多，只需要把想法跟 Agentic AI 討論，就可以直接做出實驗。 以前做 EDA、驗證策略、改模型或調參，常常要花不少時間改 code，現在很多時候只要一句 prompt，然後就可以去做自己的事情，晚點回來看結果跟報告。 分享一下我的 agent 目前打得最漂亮的一場 PTCG 比賽。 同樣是 Lucario 牌組，中盤一隻 Mega Lucario 剩 10 HP，還是成功撐住節奏、反殺對面，接著接上第二隻 Mega Lucario，把 prize race 收掉。 感覺最有趣的不是單純比「牌組強」，而是 agent 在交換、備用 attacker、Boss timing 這些細節上真的有做出一些像人在打牌的判斷，後期就是真的在比Agent出牌的Policy了。

在金融科技赛道竞争白热化的当下，TROO公司正凭借AI完成一场深层次的战略转型。梳理其最新业务数据与路径，两大核心亮点尤为清晰：一是利用AI锻造出极致的运营杠杆，以微型团队撬动庞大的用户生态；二是将AI风控与信贷匹配能力产品化，通过API对外商业化输出，成功切入高价值的技术供应商赛道。 亮点一：AI驱动的极致人效与运营杠杆 年报显示，TROO的全职员工仅有42人，但其旗下的FinNet App却拥有超20万注册用户，连接着3000多名行业顾问与100余家金融机构。如此规模的双边网络，在传统信贷中介模式下几乎不可想象。通常，要服务好20万C端用户并高效匹配上百家B端资金方，需要组建庞大的中后台团队——信审、反欺诈、客服、合规、撮合等环节动辄需要数百人。 TROO能以42人的微型架构维持生态运转，根本原因在于其业务流程已高度AI化与自动化。从用户申请、智能信用评估、反洗钱（AML）审核，到资金路由与精准匹配，AI算法贯穿始终，人工仅处理极少数边缘案例。这一模式展现出极高的运营杠杆：未来用户规模扩大或交易量攀升时，公司几乎无需等比增加人力成本，收入增长将直接放大利润空间。可以说，TROO用算法替代了人海战术，用智能化把人均效能放大到极致，真正做到了42人撬动20万用户生态。 亮点二：AI风控与信贷匹配的API商业化输出 更值得关注的是，TROO的AI并未停留在内部降本增效，而是被标准化封装为可调用的API接口，对外输出，果断切入了高毛利的基础设施赛道。其转型定位明确为打造基于AI、大数据、区块链和云计算的SaaS+API底层设施，核心能力集中在三个方面：智能信用评估（替代传统人工审贷）、反欺诈（AML合规审核），以及资金端的智能匹配。 这一布局直面香港市场的结构性痛点：大量持牌放贷机构严重缺乏自主研发AI的能力。TROO的AI API相当于为这些同业提供了“即插即用”的智能大脑，帮助它们瞬间获得先进的自动化风控与匹配技术。一旦机构将API嵌入自身业务流，TROO便从单一的信贷中介角色，升维为行业基础设施的赋能者，通过收取API调用费、数据服务费或交易分成，形成“坐收数据过路费”的平台盈利模式。 这种AI商业模式的护城河极深：一方面，接入机构贡献的数据持续反哺模型，形成“数据越多→模型越准→客户越离不开”的飞轮效应；另一方面，API深度集成带来的高替换成本，构建了极强的客户粘性。资本市场对这类具有网络效应和持续收费能力的AI平台，向来给予极高的估值溢价。TROO由此开辟了第二增长曲线，从劳动密集型业务跃迁为技术输出型的高价值企业。 透过TROO的转型实践可以清晰看到，AI不仅彻底重构了内部运营，以极致人效压缩了成本，更催生出对外输出的平台化商业模式。42人的团队，一面轻巧地运营着20万用户生态，一面通过API向全行业输送智能化能力，凭借“内部极致杠杆+外部技术赋能”双轮驱动，充分展现了AI助力公司转型的巨大潜力与商业想象空间。

这两天 Roobinhood 链够火，龙一 $CASHCAT 市值又在往 2 亿 ATH 附近冲。我把最近在看的觉得有点意思的几个标过了一遍，给还没玩过这条链的人当个参考。 我看好的不只是一天热度。Robinhood 链还在出圈，讨论面越来越大；链上 TVL 和产品面也在堆，钱和真实使用都在往上走；后面还有 RWA、tokenized、应用层这些叙事空间。meme 先把注意力拉满，后面产品面接得上的话，整条链的 beta 还在。 盘面大致是：龙头吃指数位；中腰多是不同角度的 meme 钩子，但吃的是同一条链热度。 $CASHCAT：龙一，Cash Cat 这套故事还站得住。出圈新钱进来第一眼容易先找它，指数位一稳，叙事会自我强化。 $VEX：AI / agent 线，Virtuals 发射。AI 叙事再热的时候，它有第二波注意力的位置。 $4663 ：chainId 4663，九键键盘 HOOD 的梗。链热度起来时，品牌认知票往往先被记起来。 $MARIAN：Lady Marian 角色梗，中腰里另一个好记的记忆点。 想先吃链 beta 看龙一；更看好 AI 线看 $VEX；中腰梗位可以看 $4663 / $MARIAN。 后面我更想盯两块：一是真应用叙事能不能接上；二是 meme 里还能不能滚出第二、第三波还能再爆的维度。 评论区欢迎补充！DYOR

月之暗面冲刺500亿美元估值，K3把一级市场彻底点燃 据市场消息，月之暗面已启动Pre-IPO轮融资，目标估值达到500亿美元，打款截止时间为8月15日。相比4月的180亿美元估值，短短三个月接近翻了三倍，上一轮315亿美元融资刚完成交割，新一轮就迅速开闸 这轮融资门槛也不低，想直接进入股东名册，机构管理规模需超过5亿美元，项目方更倾向高瓴、红杉这类头部资本。说白了，这已经不是普通融资，更像上市前最后一轮抢筹 资本追捧的核心，还是K3。模型开源后，在代码能力、长文本处理和推理成本上表现突出，同时带动API调用和海外付费用户增长。月之暗面ARR据称已突破3亿美元，其中API收入占比超过七成 从180亿到500亿美元，市场押注的不只是一个模型，而是Kimi能否真正跑通AI Coding和商业化。如果后续数据继续兑现，月之暗面的IPO估值，可能还会继续往上抬 #月之暗面# #AI# #Kimi#

昨天周二美股收盘，纳指 QQQ 迎来了 7 月份阶段性低点之后，最大的一次暴跌，跌幅接近 2%，基本上抹去了上周的全部涨幅。 半导体板块更是血流成河，单日跌幅达到了 5%，又是一次典型的 AI 板块去杠杆交易。 市场中一些人认为 OpenAI 以及 Anthropic 最新公布的 7 月份 ARR 数据，是昨天美股大跳水的原因，但我认为数据顶多是导火索。 Anthropic 的 ARR 数据，彭博在周一尾盘的时候就发布了，如果数据本身出现了重大利空，按理来说立马就会反映在价格上，市场周一盘中或者盘后就应该暴跌。 OpenAI 也是同理，它的 ARR 预估数据上周就出来了，与昨天的下跌没有任何关系。而 OpenAI 二季度收入的数据，是在今天收盘后才流传出来的，也和下跌没有关系。 AI 基本面没有任何变化，核心原因还是在于高 Beta 板块的动能交易去杠杆。 还是回归到最朴实无华的市场规律，涨多了就要跌，跌多了就会涨，涨的时候有多热闹，跌的时候就有多凄惨，成熟的韭菜都应该接受适应这一点。 如果你还是觉得心慌慌的，不妨去看看当下美股纳指以及半导体指数的 Forward 估值，其实都在过去一年中性偏低估的位置，还有一段扩张空间。 对于美股市场来说，技术面消息面宏观面的东西都是噪音，基本面以及估值才是长期最根本的锚。 📈 投资美股用 BIT，稳定币直接入金，持有真实股票，终身免佣，丝滑交易美股。

🚨SK海力士暴跌14%，韩国股市熔断！Tom Lee：AI泡沫终会来，但绝非现在 $SKHY AI半导体板块迎来今年以来最猛烈的一轮调整。7月29日，SK海力士盘中一度暴跌约14%，韩国KOSPI指数一度跌超10%并触发熔断，恐慌情绪迅速蔓延全球AI半导体与存储板块。 就在市场担忧AI行情见顶之时，长期看多科技股的Fundstrat联合创始人Tom Lee在最新播客中给出截然不同的判断：这轮暴跌更像是流动性与杠杆驱动的强制去杠杆，而非AI基本面的转折点。 过去几个季度，围绕SK海力士等热门标的的杠杆ETF资金迅速膨胀，上涨时加码助推股价，一旦回落便触发强制平仓，形成负反馈循环。本次调整虽紧随财报发布，但真正放大跌幅的是杠杆资金集中出清，而非财报本身。 Tom Lee强调，没有人能精准抄底。等所有指标全部转好再入场，往往意味着要在更高位置买回。真正的考验从来不是找到最低点，而是在市场最悲观时能否坚持长期判断——钱是靠持有赚来的，不是靠频繁交易。 关于市场热议的4.5倍预期市盈率，他提醒存储行业周期性极强，行业利润最高时PE往往最低，因为股价反映的是未来预期。真正该关注的不是当前PE有多低，而是未来盈利预测能否持续上修。 他指出当前最大风险在于订单真实性：AI产业链冗长，终端需求担忧涨价可能引发下游重复下单、超额囤货，一旦真实需求跟不上订单增速，行业就可能面临库存调整——这也是每轮存储周期最难判断的部分。 对于AI泡沫，Tom Lee并不否认终将出现，但认为现在远未到那一步。他以Cisco为例：1993至2000年股价累计上涨约100倍，期间至少四次回撤超40%，每次市场都以为牛市结束，但真正顶部直到估值接近200倍PE、需求预测严重脱离现实时才出现。他认为AI产业目前更像互联网牛市的中前期，资本开支与盈利能力仍在扩张，本轮调整更像牛市中的正常波动。 值得注意的是，Tom Lee管理的GRNY ETF并未重仓半导体硬件，而是更偏向大型科技公司、AI软件企业与加密资产，本轮回调中表现也优于多数重仓半导体的基金。 他认为市场真正该回答的问题只有两个：全球AI资本开支是否下降？HBM、GPU及AI服务器真实需求是否放缓？只要答案仍是否定，本轮调整就只是资金层面去杠杆，而非产业趋势逆转。 更多深度研究报告， 入口在主页简介中。

FCEL研报 它和 Fit Energy 签了一个最高 380MW 的数据中心供电协议，首批是 30MW，后面还有 100MW、125MW、125MW 几个阶段。这里面最有意思的是，Fit 也拿了 FCEL 的认股权证，行权价是 26.44 刀。 这就有点像当时 BE 和 ORCL 的那个剧本。 当时 BE 跟 Oracle 做数据中心供电，也签了认股权证。那时候 BE 股价还是 100 多刀，现在已经 300 多了。这个逻辑其实很简单：AI 数据中心太缺电了，传统电网跟不上，所以这种现场发电、燃料电池供电的公司，突然就被市场重新定价了。 FCEL 现在的问题是，它还不能完全对标 BE。 BE 那边是 Oracle，客户牌子硬，而且后面订单越滚越大，已经变成很明确的产业趋势了。FCEL 这边目前确定性最高的是首批 30MW，后面的 350MW 还要看 Fit 会不会继续推进，会不会继续交押金。所以 FCEL 现在更像是“早期版 BE”，有故事，有弹性，但还没完全兑现。 我觉得这票现在最大的看点有几个： 第一，数据中心缺电这个逻辑是真的，不是瞎炒。AI 继续扩张，用电需求只会越来越夸张。 第二，FCEL 这次不是纯讲故事，它确实签了订单，而且权证也是跟后续项目推进绑定的，不是白送股票。 第三，如果后面 100MW 那一阶段真的落地，交了不可退押金，那市场可能会继续往 BE 那个方向去想象。 但风险也很明显。 它现在业绩还不够好，收入不大，还在亏钱，而且公司之前也有融资稀释。所以这东西不能当成稳稳的成长股看，更像是一个高弹性的事件驱动票。 交易上，我觉得现在追高没什么意思。FCEL 最近已经涨了不少，利好也反映了一部分。真正舒服的位置，我觉得还是越靠近 13 刀越好。 13 到 15 刀这个区间，可以重点看。因为这个位置一方面是前面支撑附近，另一方面也接近公司之前 ATM 融资的成本区。只要基本面没有坏消息，比如订单没取消、首批 30MW 还在推进，那越靠近 13 刀，风险收益比就越好。 26.44 刀是一个很关键的位置，因为这是 Fit 权证的行权价。如果后面股价能站上这个位置，并且公司继续放出后续订单落地的消息，那市场可能会重新定价。但如果没有新消息，只靠这次新闻硬冲，我觉得很容易冲高回落。 所以我的看法很简单： FCEL 确实有 BE/ORCL 那种味道，但还不是 BE。 它现在是一个有想象力的高弹性票，不是确定性机会。 不追高，等回调。 越靠近 13 刀越值得分批看。 后面重点盯 100MW 阶段有没有真正落地。 如果落地，那就是故事继续。 如果没落地，那就只是炒了一波数据中心缺电概念。 买美股就上BIT！16000+ 只美股与 ETF，真实持仓，享股息分红，融资功能最新上线。 @BITstocks_CN