惭愧。会做认真的检讨。 CIO 其实一直不认同英特尔，认为执行性风险太大了。 而自己还是觉得应该买入部分仓位，结果证明还是一个拥有20年经验的华尔街思维专业人士（一级投行、一级对冲基金）思考的更全面。 新基金一股都没有英特尔、英伟达。而自己掌管的大仓位组合，还是纳入了英特尔。 Market timing 很重要，但time in market也同时重要，估计至少要等两个季度以上才能回本了。

悲观者往往正确，而只有乐观者拥有未来！ 别倒在黎明前。 没有人有水晶球crystal ball， 其他的AI相关股份也跌的一塌糊涂，大环境如此，是“非战之罪”。我也有英特尔仓位，成本是$96，今天也加了部分的仓位，timing the market 很难做到，投AI、半导体，绕不过Intel这票。 每个分析员KOL有自己的preference，专业判断。 难得还有人每天尽力用自己懂和实践的逻辑去帮大家了解标的。到最后，执行投资的是我们自己，赚了、赔了都是自己的。投资Talk君是个真诚的人。 每次的投资，我们要问自己，我们是否了解标的，能否承受风险和回报比，有没有持仓能力。 最后一句话，别倒在黎明前。 悲观者往往正确，而只有乐观者能赚大钱！ $SOXX

相信币安能处理好黑客事情。黑客是行业的公敌！ 币安有充足的储备，只要亡羊补牢，没什么大事情，不需要FUD，自己也有不小的仓位放在币安，不会做任何动作。 再者，币安的盈利能力强劲，有很好的现金流支撑。 信任币安！

币安被盗 63 亿，先别急着喊崩盘，这笔账拆开看没那么吓人。冻住 30 亿（冻结≠追回），SAFU 出 11.7 亿，SAFU 之外的缺口 21 亿，占托管储备 1.3%。真正的看点是手法，没有合约漏洞，是签名机被骗着连签 50 条 EIP-7702 授权，一条命中，钱包就归黑客，钱都是合法签名转走的。一张图看清整个事件 ⬇️

谷歌这份财报挺怪：云收入翻倍，股价反倒跌了约一成。顺着这道反差，我们翻完了 Anthropic 的招股书：谷歌投了 Anthropic 约 233 亿，Anthropic 又向谷歌签下 1,145 亿的最低消费，钱在两家之间绕了一圈，大头却落在股权上。2 万亿的 Anthropic，谷歌到底能拿走多少？

思考问题，家办的管控和治理，谁负责、怎么安排、设在哪里更合适？ 新加坡家办史上最狗血案开庭：浙江富豪被卷走近4亿，员工反咬索赔2亿分红，“家办内鬼教科书”细节全爆 一场横跨七年、总金额超6亿人民币的家办互撕大戏，正在新加坡高等法院上演。 一边是浙江石化富豪钟仁海，指控四名核心员工七年侵吞逾7300万新元（约合近4亿元人民币）；另一边，员工集体反诉，索赔约3900万新元（约2亿元）的利润分红和薪资。 开庭预计至少30天，细节全爆。 主角钟仁海，1983年生，浙江鸿基石化董事长，典型实业派富豪。公司专注烯烃全产业链，2019年集团销售达24亿元，2020年获评嘉兴港区“功勋企业家”。 2024年他还通过司法拍卖拿下上市公司庚星股份24.1%股权，完成“实业+资本”双线布局。 生意做大后，他在新加坡设立了单一家办Panda Enterprise，同时通过利丰国际（LFI）打理离岸业务。 问题出在“离岸团队”。 核心人物是吴淑妮（Shannon Goh）。两人相识时，她还只是渣打银行职员，负责对接LFI业务。因熟悉本地规则、做事利落，很快获得钟仁海信任，跳槽后一路做到财务总监。 随后她引荐另外三人（人力资源、财务、风险管理兼内审）加入。四个人组成了LFI在新加坡的全部常驻班底——从签合同、管账户到发工资，全在一个小圈子里闭环。 钟仁海英文阅读能力有限，常年在国内盯主业，对新加坡团队几乎“全权托付”。 他授权吴淑妮签署银行文件，甚至把多个银行账户登录权限直接交出，很多文件看都不细看就签字。 这种“用人不疑”在国内民企并不罕见，但放到跨境场景里，等于把保险柜钥匙、密码和验钞权全交到同一拨人手里。 真正的黄金窗口期是疫情三年：钟仁海没法飞去新加坡，只能靠视频和微信遥控，四个人彻底没了现场监督。 纸包不住火。2023年底，一笔巨额转账引起银行注意，对方随口向钟仁海核实，老板才发现自己“根本没印象”。 2024年1月底，他聘请Alvarez & Marsal进场做法证调查。九个月后报告出炉：七年时间里，四名员工涉嫌通过多种手段转移、挪用资产，总额约7400万新元。2026年开庭时，诉方主张金额为逾7,300万新元。 手法堪称“家办内鬼教科书”。 最离谱的是伪造电汇。 2023年10月，钟仁海追问资金去向，吴淑妮发来SWIFT MT103凭证，显示她控制的BVI公司Singa Wealth已向LFI转回2,200万美元（约1.6亿人民币）。法证团队一查银行流水，这笔交易根本不存在。 她事后辩称这只是“草稿”、不小心发错了，为了“让供应商放心”，但法庭未采信。 其他手法同样夸张： - 虚报年薪：2019-2022年间，三人实际薪资与报给钟仁海的数字相差836万新元。以2020年为例，吴淑妮实际薪酬170万新元，内部报告只报了71万。更讽刺的是，负责内部审计的叶信志自己就卷在造假链条里。 - 篡改余额截图：2022年1月，发给钟仁海的星展银行账户余额截图显示81.7万新元，实际为290万。此后两个月内，至少120万新元转入她个人账户。 此外还有虚构报销、通过BVI空壳公司转移资产等。 证据看似实锤，剧情却中途反转。 四名员工全盘否认挪用，并集体反诉，要求支付拖欠的利润分成和薪资，总计约3,900万新元。他们的核心说法是：钟仁海当年口头承诺给团队特定业务10%利润分成，一直没兑现；自己拿的钱是应得报酬和分红。 钟仁海一方驳斥：这四个人干的是财务、人事、内审的后台支持岗，凭什么拿业务利润分成？七年来从未提过分红协议，被告了才拿出来说事。 私人细节同样劲爆： 钟仁海指控四人用公司钱买奢侈品报销、从他个人账户提走21万新元现金； 辩方则称奢侈品是按老板要求买的，名牌包、手表、珠宝一部分老板自用，一部分送给前妻和其他女性朋友，燕窝是给商业伙伴的，现金也是老板吩咐拿去给不同人的。 辩方还声称，关系破裂的真正导火索是2023年底吴淑妮拒绝执行钟仁海的“某些指示”，但具体内容至今未在庭上披露。更关键的是，辩方称大量微信记录和邮件能证明转账经过授权，但这些记录“不翼而飞”，怀疑是钟仁海一方销毁了证据。 公说公有理，婆说婆有理。原本看似清晰的挪用案，彻底变成了罗生门。 2025年3月14日，新加坡高等法院法官陈祥泰维持了针对四名员工及Singa Wealth的全球资产冻结令，理由是资产存在“实际损耗风险”。目前案件仍在审理中，最终实体判决尚未作出。 钟仁海案之所以在财富圈炸锅，是因为它戳中了一个结构性痛点： 新加坡对家办的监管在收紧，但管的主要是资金来源合规，管不了家办内部的治理与授权。 截至2024年底，新加坡享受税收优惠的单一家办已超过2000家，四年翻了五倍，其中相当一部分由中国富豪设立。监管能管住“钱从哪里来”，管不住“老板愿意把钥匙交给谁”。 家办本质上是家族的私人财务部门，授权结构、岗位制衡、审批流程，监管无从介入。钟仁海把所有权限集中在四个员工手里，连内审都是“自己人查自己人”，本质上是在考验人性。 类似教训并非孤例。柬埔寨太子集团创始人陈志在新加坡设家办时，也曾被信任的负责人转走数百万新元；张兰信托被击穿案则是另一种典型——操作不规范导致信托隔离失效，资产被债权人接管。 对第一代中国企业家来说，出海设家办早已不是新鲜事。但很多人把家办想得太简单：找几个本地人、开几个账户、拿个税收优惠，仿佛就完成了全球化配置。 钟仁海的教训在于：把国内“靠人管”的思路直接搬到海外，信任代替制度；语言和信息差让老板对海外财务失去感知力，连账户余额都要靠员工截图；公司账、家办账、私人消费混在一起，翻脸时连“哪些是公司钱、哪些是私人开销”都说不清。 真正成熟的家办，比的不是收益率，而是底盘稳不稳。 大额资金划拨要有独立审批，银行对账单要直接送到受益人手里，关键岗位要互相制衡，重要文件要留痕备份。这些听起来很基础，恰恰是很多富豪最容易忽略的。 赚百亿身家可能要拼几十年，但被身边人搬空，可能只需要一场疫情、几个信任的老部下，和一个没有监督的离岸账户。 案件最终结果尚待新加坡高院裁决，但这场6亿人民币的豪门官司，已经给所有准备出海设家办的富豪上了一课。

拧毛巾持续，大概率还有一次SOXX下试$465或以下，SOXX 在三月、五月、七月、10月每两、三个月来一次“拧毛巾”。 其实华尔街还是对AI回报的半信半疑，投射在存储、芯片和云上面，所以看存储还是以周期性倍数定价，即使种种因素说明长周期的需求，更看重“现金流”，不见兔子不撒鹰。 这半导体的“熊市” （513/665=77.1%）， 可能要明年才能走出来，现在走了一半的路。 还是需要戒急容忍，分批扫货，具备抗多两个月多时间的持货能力。 我自己也脑热，扫了不少货，SpaceX, 谷哥， $BE ，NBIS， 甲骨文，大部分都是云。 NFA，DYOR。

每个人都有自己的选择，用脚演绎我们的人生 从美国回来后，一直病，加上倒时差，虽然打了流感疫苗，还是患上了重感冒，吃药后，还是坚持出差路演，反应不错。创业之路，一步一脚印，会感恩，走过这段的路。 今天稍微好点，一位老朋友过来看我，移居香港有一段时间了，一直还在Web3最前线做AI支付应用，养活团队和伺机突破，他是个技术爱好者，在香港也开了连锁高端饭店，想日后上市，我说没想到技术卡变成饮食大王。 另外，一位美女朋友（曾是著名选美的前三名）过来找我叙旧，聊市场和公司。这次她特意回来香港是想把永居和护照申请了，完成人生的阶段。 有几家公司向她伸出橄榄枝，其中一家是著名的AI科技公司，也有Web3大公司找她，但都非她的目标，币圈的这个行业给大众的观感其实还是很糟糕，她说看似这有两家交易所，规模的始创人是靠谱的。 我的回答是“听心”的声音。 Web4的时代，是AI覆盖了Crypto。 在这个城市，有人离开，有人努力在筑巢逐梦。 美女朋友问，Chris你为什么离开了新加坡？为什么没移民美国？ 香港是自己的家，也没有移居他处的诱因，如果有，自己是愿意的。 香港进可攻退可守，对小富之人，是福地，对大富之人，更是天堂。 每个人有自己的选择，用脚演绎我们的人生。 Chinese in Motion - 梁文道

黃仁勳：十年把 AI 效能提升 100 萬倍！｜GTC 柏林 2026 主題演講 2026.10.21 概述NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋在柏林 GTC 发表主题演讲。他回顾了 NVIDIA 在欧洲 33 年的发展，提出 AI 是一个“五层蛋糕”式的新制造业，并发布了 Vera Rubin 全栈 AI 工厂、DSX Pod、OpenShell 安全运行时、Hyperion 自动驾驶生态扩展、Agile ONE 参考机器人和 RTX Spark 个人 AI 电脑。 = 》他的判断是：每家欧洲企业都会成为 AI 公司。 核心要点AI 是新的工业革命：AI 是“生产智能的制造业”，按五层结构理解：能源 → 计算 → AI 工厂 → 模型 → 应用。 Vera Rubin 已全面量产：100% 液冷，无线缆，单节点组装时间从 Grace Blackwell 的 2 小时降到 5 分钟以内；性能约为 Blackwell 的 30 倍。 过去 10 年 AI 性能累计提升约 100 万倍，同期摩尔定律只能带来约 100 倍。 DSX Pod：把 NVL72 机架在供应链内完成集成、测试并装入集装箱交付，现场部署从约 4–5 个月缩短到约 1 个月。智能体五要素：模型、Harness（“外骨骼”）、沙箱（OpenShell）、知识、工具。 OpenShell + Sentry：开源（Apache 2.0）的智能体安全运行时，策略在智能体外部执行；Sentry 运行在 BlueField-4 上，提供硬件级隔离监控。 物理 AI：覆盖电信 AI-RAN、自适应放疗、Robotaxi（Hyperion）和人形机器人，需要“三台计算机”：训练、数字孪生、机器人端。 RTX Spark：与微软合作 4 年，搭载 N1X 芯片，提供 1 PFLOPS 算力和 128GB 内存，规格相当于 2016 年交付给 OpenAI 的 DGX-1。 NVIDIA 与欧洲：早期芯片 NV1、NV2、NV3（RIVA 128）都在欧洲制造：合作伙伴 SGS-Thomson，在法国 Crolles 生产，在马耳他封装。 早期最大客户是 Medion；ELSA 于 2000 年把 NVIDIA 带入工作站市场；2005 年进入 Audi 车内；2020 年与 Mercedes 合作自动驾驶。过去一年在欧洲投资近 100 亿美元，本周宣布投资 14 家初创公司，欧洲合作伙伴超过 12,000 家。 合作的欧洲企业包括 L'Oréal、Revolut、Spotify、Merck、Vodafone、Zara、Porsche、Nestlé、HSBC 等。 AI 五层蛋糕与基础设施，每一层都在增长：能源层（Schneider、Siemens Energy）、计算层（NVIDIA）、AI 工厂层（Nebius、Firebird、Cassava）、模型层、应用层（AI 原生初创公司）。预测全球约 10 万个电信站点、约 100GW 的分布式基站和数据中心，未来会演变为分布式 AI 网络。 模型层不只有语言模型，还包括生物、化学、物理、机器人动作、动画等多种模态。1GW AI 工厂造价约 500 亿美元；如果年收入按 400 亿美元计，延迟 3 个月约损失 100 亿美元收入。 全栈 AI 工厂平台硬件：Vera Rubin GPU、NVLink 交换机（72 颗 GPU 连成一个巨型 GPU，每颗 20 PFLOPS）、Vera CPU（每时钟 8 条指令，首个 LPDDR 内存系统）、BlueField-4、Spectrum-X 以太网（使 NVIDIA 成为全球最大的网络公司）、Groq 3 解码加速器。 Spectrum-X CPO：全球首款量产的共封装光学交换机，512 端口 × 200Gb/s，采用与 TSMC 合作的 COUPE 工艺。软件：AI 工厂系统软件、350 多个 CUDA-X 库（cuDNN 被比作“AI 界的 SQL”），以及多领域模型。 架构演进：Pascal（DGX-1，2016 年交付 OpenAI）→ Volta → Ampere → Hopper → Blackwell（首个机架级计算）→ Vera Rubin（处理整个智能体）。DSX 参考架构：PTC、Dassault Systèmes、Schneider Electric、Jacobs、Siemens、Procore 参与数字孪生设计；DSX Max-Q 节省 30% 电力；冷却液温度最高 45°C，采用干式冷却；2GW 规模下每天可节水 5,400 万升，相当于 18 万户家庭的日用水量。 NVIDIA 的两大差异化：通用加速计算架构（CUDA，保持一致约 25 年），以及 全栈 AI 工厂交付能力。架构“可互换（fungible）、耐用、高生产力”，可服务 CSP、新云、OEM/ODM、AI 实验室和各行业终端市场。 智能体与安全OpenClaw 开启了开源智能体浪潮，token 消耗和 GPU 需求随之激增。OpenShell 在系统调用、文件访问、网络连接三个粒度上执行策略。形式化验证保证权限不超出上限；密钥由 supervisor 保管；Sentry 可在毫秒级隔离异常智能体，并留下防篡改记录。安装只需两条命令。 前沿实验室、操作系统、网络安全和平台公司纷纷采用；Anthropic 与 NVIDIA 合作打造 Claude OpenShell 智能体。可用的 Harness 包括 OpenClaw、Hermes、OpenHands、LangChain Deep Agents，或直接用 Python 编写。 开放模型、知识与工具开放模型家族：Nemotron（语言）、Cosmos（世界基础模型）、GR00T（人形机器人）、Alpamayo（自动驾驶）、Ising（量子-经典计算）、Earth-2（物理 AI）。同时开放权重、数据和训练脚本。客户案例：AI21 与 Alice、Baseten 与 CodeRabbit、Trajectory 与 Harvey、Scale 与 Skydance、Palantir 与 Tampa General Hospital，通过后训练达到前沿水平。 知识基础：Nemotron Parse、Embed、Rerank（排行榜领先），以及用 Kumo 对结构化数据做预测（例如预测供应短缺）。 CUDA-X 工具相比 CPU 可加速 10–100 倍。 案例： - Lila Sciences：B 细胞淋巴瘤疗法设计，使用 BioNeMo。 - Siemens Erlangen 工厂：使用 Cosmos 和 Omniverse。 - Dassault Systèmes：把 Golf 车门设计改到 Tiguan 上，使用 ENOVIA、CATIA、SIMULIA。 观点：AI 不会终结软件或工具公司，工具公司会变成智能体公司。 物理 AI电信：与 Nokia 在 T-Mobile 网络上完成首个商用通话，历时近 8 年。自适应放疗：被视为一种机器人手术。Hyperion：标准传感器套件包括 14 个摄像头、9 个雷达、3 个激光雷达，由双 NVIDIA GPU 驱动。 新增 VW 厢式车、JLR、Volvo、Mercedes 下一代车型；全球每年行驶约 1 万亿英里。人形机器人：标准化形态能带动技术飞轮，欧洲在机电一体化方面有优势。 Agile ONE 参考机器人与 Agile Robots 合作，预计明年第一季度推出。 RTX Spark 与演示： RTX Spark 系列包括台式机、笔记本和工作站；DGX Station for Windows 提供 20 PFLOPS 和 754GB 内存，预计今年底上市。构建智能体的方式是“让智能体帮你构建智能体”。 演示中，Hugging Face/Pollen Robotics 的 Micro Duck 机器人由 Hermes、Nemotron 和 GPT-6 Astra 驱动，借助 FreeCAD、Blender、Isaac Sim/Lab 和 Newton 完成建模、云端并行训练、本地验证和真机部署。 关键结论AI 工厂正在从“运行模型”转向“运行完整智能体”。欧洲应成为 AI 的生产者而非消费者，每家公司都将成为 AI 公司。 行动方向：使用开放模型结合自有数据进行后训练，以 OpenShell 保证安全，借助 DSX Pod 加速 AI 工厂部署，并抓住物理 AI 和人形机器人的机遇。 $NVDA

一位推友的问题，希望我对他的就业和去留给意见。对方是男同学，在澳洲一家大学念完CS硕士。 集思广益，大家发表意见。 “所以我现在比较困惑的是：到底应该珍惜应届生CS硕士生的身份，趁现在回国参加校招，去互联网公司或者 AI 相关公司积累经验；还是先留在澳洲，哪怕前期不是特别对口，看看有没有机会拿身份？ 从我体感上来讲澳洲是生活更幸福，但是生活成本确实也高，未来发展不清晰（其实无论国内还是这里我都不是很清晰）所以冒昧叨叨您想听听您的建议和看法。 ” -男同学

AI股票：买还是等？Julian Koski 进行了一轮“这个还是那个”的快速问答。 科技股反弹，是可持续上涨还是临时反弹？ >> 不是临时反弹。是可持续上涨。 AI股票，是买入机会还是还有下跌空间？ >> 买入机会。 Meta财报，正面惊喜还是失望？ >> 正面惊喜。 Tesla财报，超预期还是不及预期？ >> 超预期。 Netflix财报，财报前买还是财报后等？ >> 财报前买。 从这里开始更多上行空间，Nvidia还是Alphabet？ >> 我会说，嗯，Google Alphabet。 更好的AI投资，Nvidia还是Meta？ >> 嗯，Nvidia。 AI基础设施还是AI应用？ >> AI基础设施。 对牛市更大的风险，通胀还是AI债务？ >> 通胀。 美联储下一步，维持还是加息？ >> 加息。股票还是债券？ >> 两者都要，但更偏向股票。 标普500年底到8000点，太乐观还是太保守？ >> 可能太乐观了。 现在投入1万美元还是等财报后再说？ >> 现在。 请完成这句话。这个财报季最需要密切关注的股票是 >> Tesla。 投资者这周可能犯的最大错误是 >> 对新闻做出反应。 回调时该买的股票是 >> Apple。 现在最该回避的热门股票是 >> 我会说Tesla。 对牛市最大的威胁是 >> 地缘政治风险。 这个牛市最清晰的警告信号会是 >> 领先经济指标（LEI），看底层到底在发生什么。

一个月前，朋友说你喜欢摄影，租个相机/买个相机试试，Sony的、佳能的… 本来想拍个人照，后来，简单点，买个Kit外套，试一试。既然学习了陈传多的优点，那就学习到底，摄影从小白开始，疯狂锻炼，会找时间去拍半身肌肉照…一切都是为了健康，为了更好的自己。 时间失去了，但靠努力追回来。