今天和 @EuSiir Kevin 见了一面。00 年，CS & Finance 双学位，目前在香港某交易工作。 聊完之后感觉拿到了很多增量信息，以及意识到了科班 finance 背景对投资市场的认识，和纯普通二级市场玩家的视角真的不太一样。 1️⃣ 我问他：finance 里有什么科班知识，是对投资真的有用的吗？ 他拿 Polymarket 作为例子，很多人会觉得 Polymarket 只是一个赌博网站。但从 finance 的角度看，它是 make sense 的。 因为信息本身有价值，而有价值的东西，就应该被 price in。 预测市场的意义不在于预测的准确性，它真正有意思的地方，是把分散在不同人手里的信息，用价格聚合起来。 一个事件发生概率是多少？在社交媒体上大家会吵成一团，Polymarket 上直接给你一个价格。这个价格不一定准，但它比空喊观点更接近市场，因为有人真金白银押了自己的判断。 Kevin 自己也会玩 Polymarket，并且确实赚到过钱。 作为一个在交易所工作的同学，我觉得他对crypto的看法 挺有意思，也比很多中文圈KOL更接近Truth。 他 2021 年就进 crypto 市场了，早期做过合约，也爆过仓，最疯狂的那段时间每天都炒到凌晨三四点，然后八点起床上班。 但后来就完全不碰合约了，应该算是个很典型的路径。 我发现很多人进入 crypto 的第一课都是杠杆，但真正留下来的人，最后都会离杠杆越来越远。 他现在使用的是杠铃投资策略，所有投资标的都是crypto。 - 大部分资金放在简单赚币、Defi 等相对稳的地方吃利息。 - 小部分资金偶尔打 meme，不过现在处于熊市周期，机会相对于之前少了很多。 - 另一部分就是持续 DCA BTC，不买其他的任何标的。 目前这套策略在熊市能带来的收益也不算低，能够稳定cover日常消费。 他只买 BTC的理由也很直接：这是 crypto 里确定性最强的标的。目前圈子里小范围的共识是，现在这个区间的 BTC 可以逐渐建仓\加仓，未来依然有不少上涨空间。 大家并不认为 BTC 是 Ponzi，或者换个说法，很多市场都有 Ponzi 结构，比如美股、A 股、房地产市场，都依赖后来者继续出价。 2️⃣ 还聊了香港留学的性价比。 如果目标是拿身份，香港并没有很多人想得那么划算。香港拿到永居要 7 年。把读书的 2 年算进去，毕业后还要再待大概 5 年。 这意味着你还要判断毕业后这 5 年你能不能接受香港的职业环境，并且目前香港身份的红利也在不断下降。 香港 IT 机会整体不算多，更多是 finance 里的开发岗位。部分核心大厂岗位，刚需欧美经历。 而且金融机构里的技术栈比较老，开发也不是核心部门，成长速度和技术挑战可能有限，有点像在国企养老。 3️⃣ build in public 其实现在很多人都开始意识到这件事的重要性，Kevin 也一样，他的职业生涯也进入了一个相对的瓶颈期，尤其是努力工作的回报相对线性。 很多人有了一定积蓄，找到一条相对稳定的赚钱路径之后，都会开始做各种不同的尝试。单靠一份工作，很难承载一个人未来几年的所有可能性。 对程序员来说，build in public 最重要的东西，我觉得有两个方向。 第一个是 GitHub，这是程序员最重要的名片。 在 build 成本被打到地板的今天，agency 和 taste 会越来越重要，agency决定了你要主动做什么，taste决定了你最后做出来的效果怎么样。 以前 GitHub 空着，还可以说自己工作太忙，代码都写在公司仓库里，现在这个解释越来越站不住脚了。 很多时候，你只需要一个想法，AI coding 就能帮你把第一版落地。如果 GitHub 还是空的，就很难证明自己真的有主动性。 GitHub 应该展示三件事：主动性、品味、专业性。 你可以做一些自己真正感兴趣的 side project。也可以参与一些适合自己的、有深度、业界认可的开源社区。 不用一上来就追求很大的项目。一个小项目，只要方向选得准、实现干净、文档清楚，也能体现很多东西。 第二个是 X、小红书这类自媒体账号。 很多技术人会天然排斥做内容，觉得写代码才是正事，搞流量很虚。 但把东西讲清楚、卖出去、让别人愿意关注你，本身就是很重要的能力。 这套能力在职场里也能复用：你要说服同事接受你的方案、你要让老板理解你的价值、你要让合作伙伴相信你能把事情做成。 这些都已经超出了纯技术问题。 账号还有一个价值：它是你的动态 portfolio，一页简历太短了，简历只能告诉别人你做过什么。 一个长期更新的账号，可以让别人看到你的判断、表达、审美、关注的问题，以及你如何持续学习，这比一页简历更接近真实的人。 最后再次感谢@EuSiir Kevin，接触到了很多增量信息，期待下次见面~

【藍碳商機】水下無人機探索深海固碳潛力 全球頂尖IT服務商之一的富士通有限公司（Fujitsu Ltd.），如今瞄準了一項新挑戰——測算沿海生態系統的二氧化碳吸收能力。該公司已加入眾多爭相研發創新技術的企業行列，旨在發掘碳抵消市場中這片尚未充分開發的領域——藍碳信用額度。

【學位貶值】在印度，上大學還值得嗎？ 在一個健康的經濟體中，過剩勞動力會從農業轉向製造業；而在印度，由於跳過了製造業革命，畢業生面前只有兩條路：要麼擠進IT和金融等高端服務業，要麼墜入零工經濟的無底深潭。

周末行研---AI拉动的电力电子系统大基建里SiC、GaN 与硅MOSFET的份额浅析 AI数据中心疯狂建设推动的电网大升级，正在让另一个长期被低估的领域重新回到舞台中央：功率半导体。 电力系统核心在于高效地控制电流。而控制电流最核心的器件，就是MOSFET（Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor）金属-氧化物-半导体场效应晶体管。 过去几十年，全球功率器件几乎都建立在硅MOSFET之上。硅便宜、成熟、产业链完整，因此长期统治整个行业。但随着AI服务器功率暴涨、EV进入800V时代、数据中心向高压化演进、高频电源需求提升，传统硅开始逐渐碰到物理极限。于是，SiC（碳化硅）与GaN（氮化镓）开始崛起。 SiC更像重工业路线。它的核心优势，在于高压与大功率。SiC拥有更高击穿电压、更强导热能力，在高压、高电流场景下效率明显优于传统硅IGBT。因此EV主驱逆变器、光伏逆变器、储能、工业高压驱动、电网、高压UPS这些领域，正在快速SiC化。尤其特斯拉推动的800V平台，本质上是整个SiC产业爆发的重要转折点。过去几年，新能源车一直是SiC最大的驱动力。Wolfspeed、onsemi、STMicroelectronics、Infineon Technologies、ROHM、Mitsubishi Electric等公司，都在这一轮周期中受益。 但SiC并不完美。相比GaN，它通常开关速度更慢、Qg更高、高频性能较弱，高频下磁性器件难进一步缩小。于是GaN走向了另一条路线。GaN真正强的地方，是高频。GaN拥有更低Qg、更低输出电容，以及几乎没有reverse recovery的问题，因此特别适合高频DC-DC、AI服务器供电、GPU VRM、手机快充、高频PSU、小型化电源。 AI可能是GaN真正的大周期。因为AI数据中心正在推动整个供电架构向高频化、高电流化、小型化、高效率演进。尤其48V架构之后，大量高频DC-DC开始成为核心瓶颈，而这正是GaN的甜点区。 传统服务器机架可能只有5-10kW，现在AI机架已经开始进入50kW、100kW，未来甚至可能接近MW级别。 AI数据中心正在从IT设施，逐渐变成“电力设施”。而从电网到GPU，中间需要经历大量电力转换：高压输电、变压器、UPS、PSU、AC/DC、DC/DC、VRM、GPU近端供电。每一次转换都会损失能量。当单个AI园区开始消耗GW级电力时，1%的效率提升，都可能对应巨大的经济价值。于是，功率半导体开始从配角变成核心瓶颈。 GaN因此开始大量进入AI服务器PSU、高频DC/DC、GPU VRM、电源模块。很多系统甚至开始出现“SiC + GaN”混搭。高压主干用SiC，高频末端用GaN。数据中心里，电网到数据中心的大功率高压部分，更适合SiC。服务器机架内部的高频供电，则更适合GaN。 未来整个功率半导体可能形成三层结构。低压低成本：硅MOSFET。高频高效率：GaN。高压大功率：SiC。 650V附近，是GaN与SiC正面竞争的区域。低于650V，GaN优势明显。高于650V，SiC优势越来越强。而650V附近，两边都能做。 同时，因为全球大量关键系统，都工作在400V~800V DC母线附近。 650V器件通常对应400V AC整流后、380V HVDC、48V架构上游、数据中心PSU、工业电源、光伏、OBC、AI服务器电源。 这是现代工业和数据中心最核心的电压区间之一。 于是竞争开始从单纯器件参数，变成系统成本、EMI、驱动复杂度、散热、良率、可靠性、客户验证、使用寿命、热循环、ppm失效率，以及长期供货能力。 这也是为什么功率半导体行业护城河极深。尤其SiC。SiC真正难的，不只是器件设计，而是晶圆生长、外延、缺陷控制、良率、高温可靠性。这些能力需要长期工艺积累。因此行业真正强势的玩家，往往都是十年以上沉淀出来的公司。不同公司的强项也不同。Wolfspeed强在材料。STM强在EV。Infineon强在模块与系统能力。onsemi强在汽车客户。Rohm强在可靠性。 GaN世界则还没有完全进入成熟阶段。目前Texas Instruments、Navitas Semiconductor、Infineon Technologies、Efficient Power Conversion都在不同方向推进GaN。其中TI可能长期被市场低估。因为真正的大客户最在意的，往往不是PPT参数，而是reliability、qualification和长期供货能力，而这些恰恰是TI最强的地方。 总的来说，AI正在提高整个系统里的“功率半导体含量”。未来AI基础设施的竞争，可能不只是算力竞争，还会是电力竞争、配电竞争、散热竞争、电源效率竞争。 过去半导体行业的核心是计算。未来十年，功率控制本身，可能会成为新的核心瓶颈之一。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor

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