美光今天爆涨，核心原因之一是UBS把美光的评级估值直接调高到目标价 $1635！ 所以我仔细看了一下UBS今天对美光大幅上调评级的报告原文，核心是估值方法的变化。 UBS此前对美光采用的是SoTP分部加总，按照P/S倍数估值。 它把美光拆成两块：HBM业务和核心DRAM+NAND业务。HBM因为受益AI服务器需求、增长更快，给更高倍数，按照2027年收入约278.9亿美元、6倍P/S估值，对应每股约132美元；核心DRAM+NAND按2027年收入约1,877亿美元、3倍P/S估值，对应每股约405美元。 两部分相加，得到原目标价535美元。这个方法的隐含逻辑是：美光仍是强周期存储公司，只是其中HBM业务更优质，所以分开给不同收入倍数。（图 1） 现在UBS改用整体P/E估值，把目标价从535美元上调到1,625美元。新方法是用约15倍NTM P/E，锚定2029年EPS约117美元，并用约12%的股权成本折现回2028年。 UBS选择2029年EPS，是因为它认为到那时模型已包含一轮温和的存储下行周期，如果美光届时仍能赚超过100美元EPS，就说明这不是单纯周期高点盈利，而是更接近“穿越周期的盈利能力”。（图 2） 估值方法转变的核心原因是LTAs，也就是长期协议。 UBS认为，新一轮增强型LTA不只是锁定出货量，还包括3到5年期限、固定量承诺和部分固定价格机制。它估计2027年行业DDR出货中约20%到30%会被这类协议覆盖，美光约20%，hyperscaler已锁定行业Server DDR5约60%到70%的量。这样一来，美光的收入和利润可见度提高，DDR价格峰谷波动可能被压低约一半。 所以，UBS的判断是：美光不再只是靠存储价格周期上行赚钱的公司，而是因为AI需求和长期锁价锁量协议，盈利稳定性被系统性抬高。 因此估值框架从“分部收入倍数”切换为“整体盈利倍数”。核心变化就是从“HBM单独重估”升级为“美光整体重估”。

下个AI基础设施的革命方向：800VDC Semianalysis 最新的文章指出AI 数据中心正在经历一场很底层的供电架构升级：从传统交流电体系，逐步走向 800V 高压直流，也就是 800VDC。这个变化看起来像电力工程问题，但本质上会影响 AI 算力成本、数据中心设计，以及一整条电力设备产业链。 先从最简单的逻辑说起：AI 机柜越来越耗电。过去的服务器机柜功率相对低，用传统 48V 或 54V 低压供电还能应付。但当 AI 机柜走向 600kW 甚至更高功率时，如果电压不提高，就需要非常大的电流。电流越大，铜线和铜排越粗，发热越严重，电力损耗越高，机柜里留给 GPU、网络和冷却系统的空间也越少。 800VDC 的作用，就是通过提高电压来降低电流。电流下降后，铜耗、发热和转换损耗都会下降，供电系统也更容易支撑高密度 AI 机柜。文章估算，800VDC 可以让数据中心设施级用电减少约 5%。如果是 1GW IT 负载的数据中心，这相当于节省或释放超过 50MW 的连续电力，价值非常可观。 更深一层看，800VDC 不是单个零件升级，而是整个数据中心电力链条的重构。 文章把迁移分成四步。 第一步，先不大改原有机房，只在 AI 机柜旁边增加高压直流电力柜，把交流电转成 800V 直流电。 第二步，随着新一代 AI 机柜开始原生支持 800VDC，800V 供电从提前布局变成硬性需求。 第三步，数据中心内部开始大范围使用 800V 直流配电，很多传统交流配电设备的角色会被削弱。 第四步，固态变压器等新设备可能进一步整合变压、整流、储能和保护功能，让供电链条更短、更高效。 产业影响也很大。 早期最直接受益的是高压直流电力柜，也就是 HVDC Power Rack。 它负责把传统交流电转成 800V 直流电，同时集成电池备份、超级电容、电源管理和保护功能。 文章估算，这类电力柜单柜价格可达 40 万至 50 万美元，远高于传统 AC 电力机柜约 4 万美元的水平，意味着 AI 数据中心每新增一批高密度机柜，电力侧的价值量会明显提升。 第二类受益者是电源转换和功率电子厂商。 800VDC 架构里，AC-DC、DC-DC 转换会变得更关键，而且电力转换会越来越靠近 GPU blade 和计算托盘。 这会带动高效率电源模块、功率半导体、连接器、磁性元件和热管理方案的需求。 第三类受益者是储能和瞬态功率管理设备。 AI 机柜的用电波动很剧烈，GPU 会出现毫秒级功率尖峰。传统集中式 UPS 不一定适合处理这种快速波动，所以机柜级 BBU 电池和超级电容会变得更重要。BBU 负责短时间断电续航，超级电容负责吸收瞬时功率冲击。 第四类受益者是直流配电和保护设备。 进入设施级 800VDC 后，数据大厅需要 DC 母线、直流保护模块、固态断路器等新设备。 这里的技术门槛更高，因为直流电没有交流电那样的自然过零点，电弧更难熄灭，对保护系统要求更高。 承压的则是部分传统 AC 配电链条，包括低压 UPS、交流开关柜、交流 PDU、机柜 PDU 和传统母线槽等。它们不会马上消失，因为大量数据中心仍要兼容旧设备、CPU 机柜、存储和网络设备。但在最先进的 AI 集群里，新增价值会逐步转向高压直流电力柜、集中式整流器、直流配电、储能和固态变压器。 简单说，800VDC 是 AI 基础设施从买更多 GPU进入把每一瓦电更高效地送到 GPU的新阶段。未来 AI 推理成本不仅取决于芯片性能，也取决于电力能否低损耗、稳定、高密度地送到机柜和芯片。 对于产业链来说，这是一轮电力设备价值重分配。真正受益的公司，可能是那些能从单一部件供应商升级为高压直流系统平台的厂商。

宏观债券利率飙升，美联储鹰派抬头报警。 但以我的经验来看，过分关注宏观都赚不到钱。 不然你看那些知名的首席宏观分析师不都靠卖课，有几个敢自己独门独户搞基金的。

我发现很多时候我用AI工具有一个核心问题，就是不知道怎么精准地写prompt，特别是在生成图片和生成视频的时候。 对于非科班的我来说，我不知道要告诉AI怎么设置镜头角度，图片曝光度、饱和度、色调、色相，以及脚本语言应该怎么去描述，我甚至都不知道这些术语。 编程也一样，写prompt的时候只能模糊写个大概，无法给出我不知道的指令。 所以如果有AI工具能够在特定场景下，让实现效果达到“是你想要的，但是你说不出想要什么”的时候，AI工具才能发挥最大的作用。 xBubble胖鹅AI现在就在做这件事，先来看一下同样的prompt实现的效果（见下图） 可以看出来没有经过对齐的大模型输出了一个看似质量很高，但有严重bug的图片；而场景对齐后的xbubble则给出了相当令人满意的答案。 xBubble 的机制很简单：用户只需要说出想做什么，Bubble Pilot 会判断任务类型，并寻找是否有对应的 SOP（标准操作流程）。 命中 SOP 时，系统会自动选择合适的模型、工具和执行流程，给出更稳定的结果；没有命中时，就先用通用 Agent 完成任务。 后台的 Bubble Engine 会持续学习这些请求，尤其是反复出现但没有 SOP 的任务。它会测试不同的模型、工具和流程，把效果最好的方案沉淀成新的 SOP。 这样，xBubble 会越用越懂用户常见需求，把原本需要用户自己完成的模型选择、提示词设计、工具调用和结果测试，逐步交给系统自动处理。 xBubble目前也支持Bubble Computer和Bubble Personal两种模式，Bubble Computer是端到端项目工作空间，相当于在沙盒中自动运行，不需要用户中间干预。Bubble Personal是本地环境模式，可以支持操作用户本机文件、浏览器、应用与日程等本地应用。 AI工具背后都是大模型，但是好用的工具永远是需要的，有了好的工具，同样的token才能发挥出不同的价值。

看完 Transformer 论文和科普视频，很多人还是不知道 GPT 训练时到底在跑什么代码。 这个项目从零实现了一个现代LLM，注意力机制、位置编码、LayerNorm、残差连接、训练循环、学习率调度，每个模块独立成文件，每一行代码都配了注释说明原理和意图。学完不是会调包，而是真正理解矩阵层面在发生什么。 它适合想深入 LLM原理的初学者，或者实践经验有余但底层知识有缺口的开发者，把"大概懂"进一步推进到"每一行都懂"。

Web3行业大家努力找新方向的样子，让人不禁想起东北下岗潮之后的老国企员工再就业。 Vibe coding 对应推小车摆烧烤摊，做自媒体对应开美容美发，卖中转站的好比就是投机倒把，做出海的，好比就是去广东、深圳下海打拼。 剩下的还在交易所打工的，就相当于下岗潮之后幸存者的国企员工，暂时保住了稳定的铁饭碗。 在时代的浪潮和发展面前，人类的历史是如此相似。

用了Hermes之后，真的不想再回小龙虾了。 - Bug很少，无需频繁改bug（用过龙虾的人都懂有多痛苦）； - 自带很多有用的Skill：llm-wiki，manim-video等等； - 与金融数据库结合度高，操作方便。 一个视频教你学会安装、操作并且用Hermes赚钱：

是的，我把CZ放到Claude里蒸馏出来了： 【CZ Perspective · 赵长鹏思维操作系统 Skill】 这是一个可运行的思维顾问 Skill。把你真实的问题交给它，它会用赵长鹏的心智模型和语气给你一段分析，而不是维基百科式的名人语录拼贴。 它是一套从 CZ《币安人生》全书、72条原则、公开访谈、法庭记录和外部调查报道中深度蒸馏出的认知操作系统，包含 5个核心心智模型（保护用户、速度即护城河、第一性思维、时间稀缺、机构优先）、10 条 if-then决策启发式，以及从书稿中取证提炼的完整表达 DNA。 蒸馏遵循三重验证：一个观点必须在多个领域反复出现、能推断对新问题的立场、且不是所有聪明人都会这样想，才会被收录。 适合用来审视创业决策、危机应对、时间管理、全球化判断。