《孙宇晨详解 Techteryx 为什么被骗了 5 亿美金？》这篇文章是孙宇晨在 TUSD 5 亿美元储备金被挪用事件相关媒体说明会后的专访，核心内容为孙宇晨指控 Techteryx 委托香港信托公司 FDT 管理的 TUSD 5 亿美金储备金，被 FDT 未经授权与迪拜 Aria DMCC 串通，通过伪造文件、设立两本假账、搭建回扣支付链条等方式，违规转至无资质私人实体而非约定的开曼持牌基金；孙宇晨方面借助迪拜 DIFC 新机制，耗时 5 个月获得首份相关全球冻结令，已冻结涉案第一层银行账户并持续追踪二、三层资金流向。FDT 则否认指控并指孙宇晨诽谤。阅读全文：

大家都在押 GPU，但 AI agent 的真实瓶颈根本不在 GPU 上。 Georgia Tech × Intel 去年 11 月发了一篇论文 （arXiv:2511.00739），在 5 个真实 agent 系统上实测—— 工具调用（搜一下、查数据库、跑代码、读文件）占掉了整个响应时间的大头： 检索型 agent：90.6% Devin 同类代码 agent：78.7% LangChain：>50% 模型推理从来不是瓶颈。 道理其实很朴素： 一次对话里，agent 要调工具十几轮（搜一下、看结果、再搜、跑代码、看报错、再跑…）。 每一次工具调用都在 CPU 上，GPU 大部分时间其实在闲置。 更反直觉的数字： 并发请求一堆上去，CPU 电费暴涨 87 倍，GPU 只涨 27 倍。 也就是说 agent 规模一大，电费账单的主力是 CPU，不是大家盯着的 GPU。 这对 AI 基础设施的估值模型来说，是三个没被 price in 的信号： CPU 侧的"老钱"会被重新定价。 Intel / AMD 的服务器 CPU、内存带宽、互联芯片，在 agent 时代不再是"便宜的配件"。 只买更多 H100 救不了 agent 产品的延迟。很多 AI 创业公司做 agent，还在继续往 GPU 堆钱 —— 这条路走不通。 Datacenter 电费模型要重写。CPU 吃掉 44% 的动态能耗，散热和电力预算全要重估，直接影响 Neocloud 和 hyperscaler 的毛利。 AI infra 的下半场，战场从 GPU 搬到 CPU + 内存 + 互联。 大部分人还在讨论模型参数的时候，已经有人在重画 datacenter 的账本。

《从夯到拉锐评 2026 空投项目》（作者：Mark ；编译：深潮 TechFlow）作者以“少而准”为原则，挑选 2026 年最具性价比的空投项目，重点关注真实用户、产品力与投入产出比。唯一 S 级核心标的为 Polymarket，其余机会主要集中在 Solana 与 Hyperliquid 生态；对内卷严重的农场与永续合约保持谨慎。关于空投，小玩家应建立信念、聚焦少数项目、避免被 KOL 收割。阅读更多：

近日，据匈牙利媒体报道，海外版拼多多Temu近日在匈牙利与当地监管机构达成和解，将向消费者支付超过13亿福林（约合人民币2980万元）的赔偿与罚款。 据匈牙利竞争管理局（GVH）公布的信息，Temu欧洲运营方Whaleco Technology Limited因涉嫌误导消费者、虚假折扣宣传及施加消费心理压力等问题，被要求向消费者退款并缴纳罚款。 调查指出，Temu曾通过“划线价”“最高95%折扣”等方式制造虚假优惠印象，同时使用“仅剩几件”“刚刚有人下单”等提示营造紧迫感，对消费者形成心理施压。监管机构认为，这些做法可能构成不正当商业行为。 根据和解方案，Temu将向在2023年11月至2024年9月期间购物的匈牙利消费者提供统一补偿，退款总额预计至少达到8.82亿福林，另需缴纳约4.37亿福林罚款，两项合计超过13亿福林。 匈牙利方面表示，Temu在调查过程中放弃上诉，并承诺调整相关营销方式及建立消费者保护合规机制。此次事件也被视为欧洲监管机构进一步加强对跨境电商平台营销行为审查的最新案例。

软件股上涨，半导体下跌 在 Datadog（$DDOG）等公司强劲财报带动下，软件股集体上涨，且成交量较高。其中，Datadog（$DDOG）上涨 28%–30%，ServiceNow（$NOW）上涨 5%–6%，iShares Expanded Tech-Software Sector ETF（$IGV）上涨 3.5%–3.6%。 与此同时，半导体股走弱。Micron（$MU）下跌 3%–4%，SanDisk（$SNDK）下跌 6%–7%，VanEck Semiconductor ETF（$SMH）下跌 1.9%。

和Quant Alex @StochAlex07 讨论： SABR Theta与Spot Theta+Vol Theta+Cross Theta的异同与应用，以及SABR模型自洽性分析。 **English Summary of the Chat** **SABR Theta vs Spot Theta + Vol Theta + Cross Theta** The conversation between **Alex Wu** (white bubbles) and **Jeff Liang** (green bubbles) is a technical discussion focused on **SABR Theta versus Total Theta** (i.e., Spot Theta + Cross Theta + Vol Theta), model self-consistency, PDE residual, and the correct definition of SABR Greeks. ### Key Points Discussed: 1. **SABR Gamma = Spot Gamma** (first major question, raised by Jeff) Jeff asked whether SABR Gamma (\(\partial^2 P / \partial F^2\)) is identical to Spot Gamma and whether it includes the dependence of \(\sigma_B\) on \(F\). He also provided the full chain-rule expansion of SABR Gamma in terms of Black-76 Greeks. Alex confirmed the understanding and **later affirmed in code** that this is exactly how SABR Gamma is implemented in their system. 2. **SABR Theta vs Total Theta and Model Self-Consistency** (main topic, led by Jeff) Jeff shared a clear 3-point understanding: - SABR Theta is computed directly via the SABR approximation formula to obtain \(\sigma_B\), then applying the Black-76 chain rule: \(\partial P/\partial t =\) BS_Theta(\(\sigma_B\)) + BS_Vega \(\cdot \partial\sigma_B/\partial t\). - Total Theta is the exact decomposition from the SABR PDE (Spot Theta + Cross Theta + Vol Theta). - When the model is **fully self-consistent** (Residual = \(\partial P/\partial t + \mathcal{L}P = 0\)), SABR Theta = Total Theta; otherwise the difference is the unexplained PnL caused by the approximation error in the Hagan formula (especially pronounced in long-dated, high vol-of-vol, or high-skew options). 3. **Practical Implication – Theta Decomposition Decision** (comment by Alex) Alex noted that whether to perform Theta decomposition depends on the risk-management approach: - Without decomposition → use SABR Gamma vs. dP/dt. - With decomposition → SABR Gamma maps to Spot Theta, Vanna to Cross Theta, and Volga to Vol Theta. **Overall Tone**: The discussion is highly technical and collaborative. Jeff drives the conversation by asking clarifying questions and presenting a well-structured 3-point summary of his recent study. Alex provides confirmations, practical insights, and code-level validation. Both participants demonstrate a strong command of SABR model nuances, particularly the relationship between approximation error, PDE residual, and real-world risk management.

【AI押注】群核科技港股上市 開盤大漲187% 這間總部位於杭州的群核科技（Manycore Tech Inc.），正大力推廣其人工智能服務，該服務基於旗下熱門室內設計工具積累的海量3D數據開發。這一策略成功打動資本市場，4月17日公司在香港首次公開募股獲得超額認購，共募資1.56億美元。

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【內存難題】滿足正急升的人工智能記憶體晶片需求將帶來氣候成本 總部位於渥太華的研究公司TechInsights Inc.稱，晶片製造規模擴大、產品複雜度與資源消耗提升，加上電力供應仍依賴化石燃料的國家陸續提高產能，這些因素將共同加劇該行業的污染排放。