卧槽，6个月→15天！ 森马用AI把整个服装行业的底裤都扒了。 真的兄弟们，看完森马的 AI 落地，我直接懵了， 光2025年，AI就给森马带来几个亿的确收回款， 节省视觉、营销、样衣研发等成本数千万， 上新周期从 6 个月，直接压到了 15 天。 这才是真正的AI落地啊，能对业务带来增量价值， 而不是瞎折腾消耗token重复造轮子！ 很多人以为传统企业用 AI，就是拍个图写个文案， 没想到森马直接把 AI 做成了全链路基础设施， 覆盖供应链、库存、直播、运营、物流、客服、财务。 整整 400 多个场景。 连整个经营逻辑都重构了， 最狠的是 AIGC 视觉， 以前拍一组模特图要等两个月， 改个背景换个动作，还要再等两个月， 现在 AI 几分钟出图， 效果不输实拍，成本几乎为零， 所有款式全量覆盖，不用再只赌几个爆款， 传统上新是串行的， 一个环节等一个环节， 现在 AI 介入后全并行推进， 不用空等，不用排队， 以上这些都是 2025 年已经跑通的真实案例， 一年带来几亿回款， 省了几千万的成本。 通过森马这个案例让我们看到了， 其实AI 不只是替代人工干活， 还能挖出那些我们根本想不到的隐性成本， 把以前不可能的事，变成日常。 我感觉以后所有传统企业，都会被逼着走这条路啊。 视频大家收好，非常值得收藏和学习！ #森马# #AI落地# #服装行业# #AIGC# #企业数字化#

🚀Elon 生态全面爆发！ Tesla 冲400、xAI 连签大单、Starlink 起飞：史上最强牛市来了？Randy和 Brian Wong 深度复盘最新动态，结论只有一个：一切都在往好的方向狂奔！ S&P 500 Q1 盈利预期从 12% 暴涨至 27%，全年 20% 增长可期。Tom Lee 预测 2027 将成历史最强牛市。 Tesla 今日再探 400 美元，守住 393 以上，FSD 14.3.2 已推送，德州无人 Robotaxi 达 38 辆，5 月加速部署。 Semi 卡车订单已破千，Model Y 长轴版即将到来。 最大重磅：xAI 两周内与 Anthropic 签两笔大单！Colossus 30 万卡部分算力出租，每年 40-80 亿美元收入，直接缓解亏损，SpaceX IPO 障碍扫除。Cursor 合作也将抢占开发者市场。 Starlink 更猛：29 美元低价+FCC 提功率，容量暴增 4-8 倍。目标 2028 年 1 亿用户，2030 年超 2 亿，年收入有望 2000 亿美元，成为全球通信与能源巨头。 AI 就业悲观论正在翻车：Dario 都开始承认“成本降低→需求爆炸→更多工作”。企业数字化缓慢，AI 更提升生产力而非简单替代。 市场：Dow 破 5 万，铜创新高，油价回落，比特币 81k。AI+Robotaxi+Starlink+能源多重叙事叠加，我们正站在超级牛市起点！享受这波好时代吧！

4月29日，据广州市天河区投资服务中心官方公众号“投资天河”发布消息，科技巨头谷歌已于28日正式签订合同，入驻位于天河CBD珠江新城的城市地标广州国际金融中心（西塔），将率先落地跨境数智赋能服务创新项目，预计今年第三季度正式投入运营。谷歌方面将联合各方优势资源，推出多项创新科技服务。 据了解，谷歌将在广州天河整合全球领先的科技资源，为内地跨境电商企业提供近距离的海外精准营销、国际化品牌打造、数字化技术赋能、全球流量对接等全链条服务，谷歌依托其在全球领先的科技实力，不仅可帮助企业降低出海成本、提升运营效率，推动“中国制造”加速向“中国品牌”转型，更将在广州国际级CBD核心区——珠江新城加速一批跨境数智服务企业集聚，形成新的出海生态。

前几天去小印度一家餐厅吃饭，点了六个菜。和服务员重复了两次他压根没记住，然后又折回来又问了两次，又复述两次，但是最后最后他上菜还是上错了😂。 和朋友调侃，这就是无纸化办公的劣势。 朋友一本正经说，这特么哪是无纸化办公，这是古代社会，通讯基本靠吼。你得先有纸化，才能无纸化啊。 是啊，进化就是这样，靠脑子硬记→有纸化→无纸化（电子化办公）→区块链化。 上次聊过一次 $IOTA ，这个 10 年前的公链，现在还在做。 可能是公链传统赛道竞争太激烈了（DeFi、Meme、AI），所以它们算是另辟蹊径，找到了一条自己的道路，就是国际贸易单据的无纸化/区块链化。 根据 IOTA 发布的报告，全球每天有超 40 亿份贸易单据在流通，这些文书工作，带来的磨损不低。估算的话，可能有 20-50 亿美金每年，而且这还没算时间成本。 以至于大家常用的国际快递 DHL 的成立初衷，就是为了运输各种纸质文书。 而区块链的话，行业经过了这十来年的发展，确实也经历过“区块链+能解决一切”的阶段，但是后面发现： 要么就是对口但不专业（GameFi、算稳），要么就是专业但不对口（溯源防伪、清结算），当然还有好多既不专业也不对口的（直播、农业，甚至太空）😂。 但是有一说一，这些跨境贸易的账本问题，确实是区块链技术专业且对口的方向之一。 账本相关问题，就是区块链最擅长解决的场景。 尤其是在便宜的公链上跑账本。之前分享过一次，IOTA 现在已经全面转向 Sui Move 系+ DAG 共识，整个链的性能相比十年前已经稳定、便宜许多了。 回到正题，举个例子，传统的贸易中，交易双方信任海关的红章、信任承运人的签字； 要是基于区块链做（例如 IOTA 的 TWIN），政府和企业发行的凭证是经过加密签名的，直接看浏览器里 NFT 的流转就可以了，无需人工核对真伪。 传统的话，信息流、物流、资金流通常是不同步的（例如：货到了，单据还没寄到）； 而上链后，这才又可能实现了三流合一（信息流、物流、资金流在链上同步），也就是原文中提到的“近乎零成本”和“更快的清关速度”。 另外根据报告，目前 IOTA 做跨境贸易电子化/区块链化，在欧洲已起步，在非洲发展地已经很有积累了。他们参与了非洲自贸区 ADAPT 的数字化进程，也设立了肯尼亚、加纳、英国等诸多试点。 希望他们一切顺利，能用区块链这项技术，在技术层面（而非仅资本层面）的创造一些价值。

2026年普利策 国际报道奖： 美联社：《内部文件显示：硅谷技术助长了中国残酷的大规模拘押与监控体系》 执法记录仪挂在输液架顶端，记录着杨国良躺在病床上的每一次轻微抽动。他在遭警方用砖块殴打后，满身是血、瘫痪在床。 到那时，对中国农村的杨家来说，监控早已不是什么新鲜事。他们被困在一套以美国技术为基础的复杂网络中，这套系统不仅监视他们，还试图预测他们下一步会做什么。 他们的火车票、酒店预订、消费记录、短信和电话都会被转交给政府。他们家周围布满十多个摄像头。过去几年里，他们试图前往北京约20次，但常常还没出发，就有蒙面男子出现并将他们带走。去年，杨的妻子和小女儿被拘押，如今面临审判，罪名是“扰乱国家机关工作秩序”，最高可判十年监禁。 但杨家人说，他们并不是罪犯。他们只是农民，试图请求北京阻止地方官员夺走他们在江苏东部的1.5英亩土地。 “我在自己家里的一举一动都被监视着，”杨国良坐在黑色窗帘后说。那些窗帘是为了挡住警灯直射他家的强光。“他们的监控让我无论在哪里、什么时候都感到不安全。” 在中国各地，数以万计像杨家这样被标记为“麻烦人物”的人，被困在一座数字牢笼中。他们被禁止离开所在省份，有时甚至不能离开自己的家。而这套全球最大的数字监控系统中，大部分技术来自一个长期宣称支持全球自由的国家：美国。 美联社调查发现，在过去四分之一个世纪里，美国科技公司在很大程度上设计并建设了中国的监控国家体系，其在助长人权侵犯方面的作用，比外界此前所知更深。尽管美国国会和媒体曾反复警告这些工具正被用于压制异议、迫害宗教团体和针对少数族群，但这些企业仍向中国警方、政府和监控公司出售了价值数十亿美元的技术。 尤其关键的是，美国监控技术使中国在西部新疆地区开展残酷的大规模拘押行动成为可能。该系统几乎针对、追踪并评估整个维吾尔本地人口，目的在于强制同化和压制他们。 美国公司将“预测性警务”带入中国。这类技术会吸收和分析数据，试图在犯罪、抗议或恐怖袭击发生之前加以预防。 系统会挖掘大量信息，包括短信、电话、支付、航班、视频、DNA采样、邮件投递、互联网记录，甚至水电使用情况，以找出被认定为可疑的人，并预测其行为。但这也使中国警方能够威胁亲友，并在所谓犯罪尚未发生之前就提前拘押相关人员。 例如，美联社发现，中国国防承包商华迪曾与IBM合作，为北京设计名为“金盾工程”的主要警务系统，用于审查互联网，并打击所谓恐怖分子、法轮功宗教团体，甚至被视为“麻烦”的村民。相关依据来自一名举报人带出中国的数千页机密政府蓝图，经美联社核实后首次公开。IBM及其他作出回应的公司均表示，它们过去和现在都完全遵守适用于中国业务的所有法律、制裁和美国出口管制。 在中国各地，监控系统追踪被列入黑名单的“重点人员”，限制并监控他们的行动。 在新疆，管理人员会将人划分为高、中、低风险等级，常常采用100分制评分，蓄胡须、年龄在15至55岁之间，甚至仅仅因为是维吾尔人，都会被扣分。 一些科技公司甚至在营销中直接涉及种族。 2019年，戴尔与一家中国监控公司曾在戴尔官方微信账号上推广一款“军用级”AI笔记本电脑，称其具备“全种族识别”能力。而在今年8月美联社联系之前，生物科技巨头赛默飞世尔科技的网站仍在向中国警方推销DNA试剂盒，称其“专为”中国人群设计，包括“维吾尔族和藏族等少数民族”。 2019年以后，随着新疆暴行引发国际愤怒和制裁，美国技术流入中国的速度明显放缓。但这些技术已经为中国监控体系奠定基础，随后中国企业在此基础上继续发展，并在某些情况下实现替代。直到今天，人们仍担心出售给中国的技术最终会流向何处。 例如，20名前美国官员和国家安全专家在7月底写信批评英伟达向中国出售用于人工智能的H20芯片的交易，其中15%的收入将交给美国政府。他们表示，无论芯片卖给谁，最终都会落入中国军方和情报部门手中。 英伟达表示，公司不制造监控系统或软件，不与中国警方合作，也没有为警务监控设计H20芯片。英伟达曾于2022年在其微信账号上称，中国监控企业银河水滴和GEOAI使用其芯片训练AI巡逻无人机和步态识别系统，但英伟达告诉美联社，这些合作关系已不再继续。白宫和商务部未回应置评请求。 根据网上帖子，赛默飞世尔和硬盘制造商希捷今年仍在会议和展会上向中国警方推广产品。北京街头的警员使用摩托罗拉对讲机。采购文件显示，英伟达和英特尔芯片仍是中国警务系统的关键组成部分。而维护既有IBM、戴尔、惠普、思科、甲骨文和微软软件及设备的合同仍普遍存在，且常通过第三方执行。 十多年前从中国开始的这一切，如今也可被视为其他国家的警示，因为全球范围内监控技术的使用正在急剧上升，包括美国本土。在特朗普政府的鼓励下，美国科技公司比以往更强大，而总统特朗普也撤销了拜登时代一项旨在防止新监控技术侵害公民权利的行政命令。 随着这类技术能力与复杂程度不断提升，它们的覆盖范围也在扩大。如今，监控技术包括用于在美国追踪和拘押移民的AI系统，也包括在以色列—哈马斯战争中识别击杀目标的系统。与此同时，中国利用从美国学到的东西，把自己变成监控超级大国，并将相关技术出售给伊朗、俄罗斯等国家。 美联社此次调查基于一家中国监控公司的数万封泄露邮件和数据库、数万页公司和政府机密文件、公开中文营销材料以及数千份采购文件，其中许多由非营利机构亚洲协会旗下数字杂志ChinaFile提供。 美联社还参考了数十份公开档案申请，并采访了100多名现任和前任中美工程师、高管、专家、官员、管理人员和警察。 尽管这些公司常声称自己不应为产品用途负责，但IBM、戴尔、思科和希捷的营销材料显示，有些企业曾直接将其技术包装为帮助中国警方控制公民的工具。 它们在公开和私下销售话术中引用了中共用于镇压抗议的常用语，如“维稳”“重点人员”和“异常聚集”，并点名提到用于压制异议的项目，如“网警”“雪亮工程”和“金盾工程”。 其他公司，如英特尔、英伟达、甲骨文、赛默飞世尔、摩托罗拉、亚马逊云服务、微软、西部数据、ArcGIS地图软件制造商Esri，以及当时的惠普，也曾明知对象为中国警方或监控公司而出售技术或服务。四名执业律师表示，美联社揭示的这些销售，至少可能违背当时美国出口法的精神，即便不一定违反字面条文；相关公司均否认这一点。 “所有东西都是建立在美国技术之上的，”研究中国警方使用美国技术的德国外交关系委员会研究员Valentin Weber说。“中国当时的能力几乎为零。” IBM、戴尔、思科、英特尔、赛默飞世尔和亚马逊云服务均表示遵守出口管制政策。希捷和西部数据表示遵守其运营所在地所有相关法律法规。 甲骨文、慧与科技，以及2023年收购VMWare和云公司Pivotal的科技集团博通，未作正式评论；惠普、摩托罗拉和华迪未回应；Esri否认参与，但未回应具体案例。微软告诉美联社，在“金盾工程”升级过程中，没有发现其“明知向军方或警方出售技术”的证据。 一些美国公司后来因人权担忧和制裁终止了在中国的合同。例如IBM表示，自2015年以来已禁止向西藏和新疆警方销售产品，并于2019年暂停与国防承包商华迪的业务关系。 但制裁专家指出，相关法律存在重大漏洞，而且常常滞后于新技术发展。例如，1989年天安门事件后美国对中国实施的军警装备出口禁令，并未充分涵盖后来出现的新技术或可用于警务的一般用途产品。 他们还指出，出口管制法律本身非常复杂。堪萨斯大学国际贸易法专家Raj Bhala表示，美联社描述的问题属于“我们会放进考试题里的灰色地带”。 “这会引发对可能不一致、可能违规的担忧，”Bhala说。他强调自己是在泛泛而谈，并非针对任何具体公司。“但我非常强调‘可能’。我们需要知道更多事实。” 尽管德国、日本和韩国企业也发挥了作用，但美国科技公司是迄今为止最大的供应方。 新疆政府在声明中称，其使用监控技术是为了“预防和打击恐怖主义及犯罪活动”，尊重公民隐私和合法权利，并不针对任何特定民族。声明还称西方国家也使用类似技术，并称美国是“真正的监控国家”。中国公安部门以及杨家所在省份的相关机关等其他政府机构未回应置评请求。 这些技术至今仍在支撑控制杨家和其他普通人的警务数据库。根据中国政府统计数据估算，过去十年中至少有5.5万至11万人被置于居住监视之下，还有大量人员在新疆和西藏被限制旅行。 分析人士称，中国城市、道路和乡村布设的摄像头数量已经超过世界其他地区总和，平均每两个人就有一个摄像头。 “因为这些技术……我们完全没有自由，”杨国良的大女儿杨彩英说。她如今流亡日本。“现在承受后果的是我们中国人，但迟早，美国人和其他人也会失去自由。” 1976年，中国刚从文化大革命的混乱暴力中走出，当时四分之三的中国人都是农民，杨家也是如此。他们住在长江三角洲湿润葱郁的田野间，一座由瓦片和夯土建成的三间房子里。 毛泽东去世后，北京新领导人开始向世界开放中国，惠普、IBM等美国科技公司迅速进入。但政府能够接受的改变仍有严格边界。1989年，天安门民主运动震动北京，当局派出坦克和军队向学生开枪。 不久后，北京开始规划“金盾工程”，目标是将中国警务系统数字化。 2001年，“9·11”基地组织袭击极大推动了对监控技术的兴趣。一名研究人员声称，如果当局能通过数据库中的公开信息挖掘劫机者之间的联系，就可能阻止袭击发生。 美国公司从中获利，向美国政府出售了数十亿美元的监控技术，声称这些技术能够预防犯罪和恐怖袭击。 它们也在中国看到了同样的销售机会。研究人员警告说，这类监控技术落入威权国家手中将成为“镇压工具”。然而，IBM、思科、甲骨文和其他美国公司仍拿下了向北京“金盾工程”供货的订单。 “中国以前没有这种东西，”一名前新疆中国警官王某说。他因担心遭报复，只愿透露姓氏。“这些概念全都来自西方。” 很快，中国警方封锁敏感新闻，以令人不安的精准度锁定异议人士。 今年2月一次人权会议上，时任思科律师Katie Shay表示，企业有责任了解客户可能如何将其技术滥用于“监控和审查”。 “很多人遭受了本国政府的伤害，我想承认这种痛苦，”已于6月离开思科的Shay说。“但我也要说，思科否认有关其参与的指控。” 思科告诉美联社，公司致力于人权，但法院中的相关指控可能“打开洪水闸门，使美国企业仅因合法出口现成商品和服务而遭起诉”。 当思科被国会传唤时，IBM正与一家中国国防承包商合作，参与中国“金盾工程”二期建设。 美联社获得的机密政府蓝图显示，2009年，IBM与华迪合作建设预测性警务系统。华迪是中国最大导弹军工承包商旗下的国有子公司，从中国国防部体系中分拆出来。 华迪蓝图写道：“巩固共产党执政地位。”该蓝图显示，数据库将在线追踪数十万人。 回应美联社提问时，IBM将其可能曾与中国政府机构存在的任何关系称为“陈旧过时的互动”。 IBM称，如果旧系统如今被滥用，而IBM并不知道它们被滥用，这种滥用完全超出IBM控制范围，也并非IBM几十年前所能预见，更不能反映今天的IBM。 回到2009年，北京迫切需要这类技术来压制网上集结的批评者，其中就包括杨家。 同年4月，地方当局命令杨家和村里300多户人家离开土地。开发商看中了他们位于湖边的优质地块，计划建设“西式”公寓和别墅，配套喷泉、足球场和购物中心。 杨家当时并不知道警方正在安装能够锁定他们这样的家庭的系统。他们只知道自己的土地被征收了，补偿只是一套五层步梯楼里的房子，对年迈的母亲来说楼梯太多，根本难以上下。 杨家和中国各地许多农民一样开始申诉。 “我发现政府拿走我们土地的方式是违法的，”杨彩英说。“他们骗了我们。” 2009年7月，也就是杨家土地被征收三个月后，中国另一端的新疆爆发骚乱。一名维吾尔人在玩具厂被私刑杀害的血腥图片在网上传播，愤怒的维吾尔人走上街头，数百人死亡。 美国公司再次将自己的技术包装成解决方案。 政府派出军队，切断新疆电话和互联网连接。三名当时为新疆政府工作的工程师告诉美联社，在秘密会议中，官员们得出结论：警方未能发现危险信号，是因为他们无法识别被视为分裂分子、恐怖分子和宗教极端分子的维吾尔人。 工程师称，当时新疆警方和数据系统已经运行在IBM、思科、甲骨文和微软等美国技术之上，美联社通过审查政府合同核实了这一点。但这些数据库彼此没有连接。 于是，新疆启动了一项雄心勃勃的计划，将来自所有可用来源的数据，包括银行、铁路和电话公司，融合到一个中央数据库中。工程师说，官员要求提供所有可疑人员及其三代以内亲属的完整信息。他们描述了自己参与过的具体会议。三人中两人因担心在中国的家人而要求匿名，第三人Nureli Abliz如今在德国。 很快，利润丰厚的合同开始招标。IBM也在争取其中的机会。 IBM向中国官员承诺：“在问题发生之前预防问题。”在2009年8月的一份宣传册中，IBM引用新疆骚乱案例，称其技术可以帮助政府“确保城市安全与稳定”。 IBM高管奔赴中国各地，游说中国官员。2009年12月，他们在北京设立了新的“IBM电子政务创新研究院”。2011年，IBM收购了i2，一款旨在预防“恐怖威胁”的软件。公司宣传i2分析中国社交媒体的能力，并授权一家名为蓝灯软件的上海公司将其出售给中国警方，公司记录显示。 一名举报人提供给美联社的泄露账本显示，中国警方从IBM、思科、甲骨文和微软等公司购买了价值数千万美元的产品，用于升级“金盾工程”警务系统。 在中国国家机器与批评者的对抗中，美国技术使力量天平发生倾斜。 2011年，小偷洗劫了杨家，寻找他们的房产证，但没有找到。 两年后，几名剃光头、身上有纹身、戴金链子的男子砸开他们家门，打碎窗户，掀翻家具，试图逼他们搬走。杨的母亲吓得瘫倒在地。医生诊断她心脏病发作，但杨家没有钱给她装起搏器。 愤怒之下，杨家起诉了当地警方。2015年6月，法官裁定他们的土地被非法征收。杨家为此庆祝。 但判决仅数周后，中国警方通过“金盾工程”技术识别人权律师，在全国范围内给数百人戴上手铐，将他们推进警车。 一名律师后来回忆，警方在抓捕他之前，就已经监控了他在微信上关于人权的消息；他被抓后被铐在椅子上遭受酷刑。 一夜之间，中国刚刚萌芽的维权运动遭到致命打击，杨家的案件也随之瓦解。杨家被叫去，被冷冷告知原判决被推翻，诉讼未经审判即被驳回。 “我们真的太相信法律了，你知道吗？”杨国良握紧拳头说。“结果它一文不值。” 与此同时，北京正在把新疆改造成地球上监控最严密的地方，将约100万人送进营地和监狱。 2014年，习近平访问新疆数小时后，乌鲁木齐火车站发生爆炸。随后习近平要求严厉镇压。 “他非常愤怒，”曾为新疆政府工作的工程师Abliz说。“他们得出的结论是，对维吾尔人的监控还不够严密。” 第二年，2015年4月，Abliz参加了新疆一场闭门展会。前IBM合作伙伴蓝灯软件的展台吸引了他的注意。 蓝灯软件多年作为IBM i2警务监控分析软件在新疆警方的经销商，后来开始自立门户，推广类似i2的软件，声称可以在极端分子惹事前将其拘押。这种相似并非巧合。根据泄露邮件和记录，蓝灯软件的软件复制自i2。 一名蓝灯软件项目经理在邮件中写道：“该平台基于i2开发。” 它使用了i2开发的专有数据可视化系统。该软件支撑了所谓“一体化联合作战平台”（IJOP），并有权触发逮捕。 Abliz整个人僵住了。 “我当时觉得，这是人性的终结，”他说。 蓝灯软件未回应多次置评请求。IBM表示，已于2014年切断与蓝灯软件的关系，并不知道蓝灯软件与新疆公安局之间有任何互动。 2015年秋天，也就是新疆展会数月后，邮件显示，蓝灯软件与新疆警方签订合同。工作人员安装了数百万个摄像头，并连接了7000多个警务站，这些警务站常常相隔只有数百米。近10万名警员被招募来敲门，收集姓名、地址、指纹和面部扫描数据。 工程师告诉美联社，尽管中国硬件更受青睐，但外国软件因性能以及与中国基于美国技术构建的系统兼容，仍不可替代。这包括甲骨文和微软的服务器与数据库软件，以及VMWare的云软件。戴尔于2016年收购了VMWare。 2016年底，镇压开始。内部文件、一份泄露的蓝灯软件副本，以及对16名前新疆警察、官员和工程师的采访，揭示了该系统如何运作。 蓝灯软件将输入中央警务数据库的数据整合起来，为新疆大范围人口建立档案，并打上“去朝觐”“出国留学”等标签。管理人员随后进行问询，计算风险分数，并决定拘押对象。 泄露消息显示，数十万人被标记为“不可信”。泄露文件显示，2017年仅一周内，IJOP就将24412人标记为“可疑”，其中多数人随后被拘押。 “他们认为抓走数千名无辜者，也比放走一个罪犯要好，”Abliz说。 这项技术粗糙且有缺陷。蓝灯软件的邮件显示，工程师曾紧急修复一个软件漏洞，以释放数百名被错误归为高风险的人。一名前新疆警官核查身份证时也发现，监控摄像头经常误认人员。 然而，警员被告知“电脑不会说谎”，IJOP列出的目标“绝对正确”，Abliz说。软件的命令常常被恐惧、无条件地执行。 “科技公司告诉政府，他们的软件是完美的，”Abliz说。“这全是神话。” 全方位监控迫使人们完全服从：警员逮捕同事，邻居互相举报。 2017年5月，现居荷兰的教师Kalbinur Sidik被召到乌鲁木齐一栋黄色砖墙公寓楼里的区政府办公室。一名刚从大学毕业的年轻维吾尔女性起身介绍自己是当地官员。她告诉Sidik，她被任命为所在楼栋的负责人，负责收集邻居信息。 “这些数据会用来做什么？”Sidik问。 那名女子看向电脑，屏幕上运行着蓝灯软件，列着姓名和标签：“夜间外出”“海外电话”“无业”。其中一个按钮格外醒目：“推送警报”。 女子点击按钮，屏幕上出现一串姓名。她解释说，这些人将因涉嫌与恐怖主义有关而被拘押和审讯。Sidik瞪大了眼睛。 “我恨她做的事，”Sidik说。“我知道那些人会消失。” Sidik和另外五名前警员及管理人员说，新疆官员下达了逮捕指标。Sidik惊恐地看着她所在小区每周强制升旗仪式的参与人数，从400人减少到100多人，因为居民不断被逮捕。 在区政府办公室里，她看到屏幕上不断出现这些标识：甲骨文、微软、英特尔。美联社发现，在镇压期间，三家公司的产品都被用于新疆警务和数据系统，同时出现的还有Esri、希捷、西部数据、英伟达、赛默飞世尔以及当时属于戴尔的VMWare。戴尔曾在其网站上宣传与新疆当局合作。 Sidik问当地官员这些东西从哪里来。 “我们花了很多钱进口外国技术，”她回忆对方这样告诉她。 被数字天网捕获的人之一，是新疆一所军医院的哈萨克族药剂师Parida Qabylqai。 2018年2月，Qabylqai因去哈萨克斯坦看望父母而被IJOP标记。起初，她的上司以为这是错误。 “你是个好人，不应该被列进去，”她回忆他说。然后他查了IJOP，看到了她的名字。 “这真的很严重！你会被送进营地的，”他震惊地脱口而出。 一名警官把一份认罪书塞到她手里。 “我做错了什么？”Qabylqai问。 “签字！”警官吼道。 Qabylqai被铐住、蒙头，迅速送往营地。在那里，摄像头日夜监视她，甚至在厕所里窥视她赤裸的身体。守卫通过扬声器吼叫，命令她不准说话，甚至不准动。 “他们对我们做的事，不该发生在任何人身上，”她说。“但他们说我的名字被IJOP列出来了，所以他们不需要解释。” 就连执行这个系统的人也未能幸免。 2018年，新疆公务员刘玉良被命令前往村里一名年轻警察的家。他和几十个人沉默站着，看着这名警察抱住哭泣的怀孕妻子。 这名警察曾把许多人送进营地。后来，他自己也被标记为拘押对象。 刘因恐惧不敢反抗，只能参与逮捕，就像那名年轻警察过去做过的那样。 蓝灯软件会在被标记人员做出任何被系统认定为可疑的行为时提醒警方，例如夜间外出或反复登录互联网。刘被派去敲门，询问那些“眼中充满恐惧”的居民。 在警方横扫新疆期间，邮件显示，蓝灯软件从后来被博通收购的云公司Pivotal购买软件。邮件还显示，2018年，蓝灯软件在亚马逊云服务和微软Azure上注册账户，希望向警方客户扩展云服务。 亚马逊云服务表示，蓝灯软件“在短时间内使用了非常有限的云服务”，且并非用于新疆镇压相关软件。微软表示，蓝灯软件通过一个已于2021年停用的自助服务门户使用Azure服务，其任何数据均已删除。 新疆政府告诉美联社：“绝不存在所谓‘大规模侵犯人权’。” 刘最终辞职回到中国东部老家，试图忘记自己所见所为。但他不安地注意到，家附近也开始安装新的摄像头和检查站。 四天后，国保打电话传唤他问话。无所不在的监控系统跟着他回到了家乡。 “新疆模式正在被复制到中国每一个城市、每一个地方，”刘说。 2024年，刘离开中国，尽管机场一名工作人员警告他说，无论他去哪里，都会被监视。 “这项技术本身没有情感，”刘说。“但在一个不尊重法律的政府手中，它就会变成邪恶的工具。” 杨家至今仍被美国技术困住。今年的维护合同显示，IBM、戴尔、惠普、思科和希捷的服务器、交换机和硬盘驱动着针对他们的警务系统。英特尔和英伟达芯片处理数据，甲骨文和VMWare软件运行数据库。 但杨家越是坚持，系统反扑得越狠。 2023年2月，他们带着一封信前往北京国家信访局。两天后，警方从酒店将他们抓走并送回家。 杨家继续试图向北京申诉。接下来几个月，他们在汽车站和火车站被抓走，在医院遭殴打，被救护车绑架。 去年7月，杨的母亲再次尝试。她带着一封写给习近平的信： “他们用暴力和绑架阻止我上访、阻止我求医……我们恳请总书记救救我们。” 在北京领导机关外，几个魁梧黑衣男子将杨母扑倒在地。她被关押一个多月，遭审讯、脱衣搜查、强制服药，并被剥夺食物和水。10月，她和杨的妹妹失踪。 如今，杨家的房子成了当地最后一座还未拆的房子。杨父独自居住。 亲戚们因害怕尾随他的警察而断绝联系。数千页文件藏在抽屉里、塞在袋子里、堆在浴缸里的箱子中，记录着他们16年来寻求正义的每一步。 今年4月，杨收到刑事指控文件，文件显示警方为了阻止他们一家“异常上访”花了多少钱。 成本：约3.7万美元。

赚钱的10个层次，看看你在第几层？ 第一层：体力劳动 - 核心特征：用时间+体力换取收入。 - 典型职业：外卖员、快递员、建筑工人、保洁员、服务员。 - 关键点：门槛低、收入上限低、可替代性强。 - 收入范围：月薪3000-8000元(一线城市可能更高)。 - 时间投入：每天10-12小时，几乎无休息日。 - 风险：低(收入稳定)，但身体损耗高。 - 能力需求：体力、简单技能(如驾驶)、重复劳动耐力。 - 适合的人：学历低、缺乏技能积累、短期急需用钱者。 - 瓶颈：收入上限=时间总量×时薪，无法突破“时间枷锁”。 - 进阶策略：节省时间学技能：利用业余时间学习(如编程、设计、电工)；兼职过渡：体力工作+轻技能兼职(如代驾、安装维修)；借力工具：用工具提升效率(如外卖员优化接单路线)。 第二层：技能变现 - 核心特征：用专业知识/技术换取溢价，收入与技能稀缺性相关。 - 典型职业：程序员、设计师、律师、会计师、摄影师等。 - 收入范围：月薪8000-5万元(自由职业者可能更高)。 - 时间投入：每天8-10小时，需持续学习保持竞争力。 - 风险：中等(技能过时风险，如传统行业技术员)。 - 能力需求：专业认证、持续学习、客户管理能力。 - 适合的人：有学历或技能证书、依赖个人能力而非团队。 - 瓶颈：收入=技能单价×时间，上限明显(如律师接案量有限)。 - 进阶策略：提升技能溢价：专攻细分领域；时间杠杆化：录课程、写专业文章、做咨询模板(边际成本递减)；转管理/合伙人：从执行者升级为团队管理者(如设计师→设计总监)。 第三层：时间杠杆 - 核心特征：一份时间多次收入，突破线性增长。 - 典型职业：知识付费(课程/电子书)、自媒体广告、软件订阅等。 - 关键点：突破单一时薪限制，边际成本递减。 - 收入范围：月入1万-50万元(取决于流量和产品化能力)。 - 时间投入：前期投入高(创作/引流)，后期维护成本低。 - 风险：中等偏高(内容过时、平台规则变化)。 - 能力需求：内容创作、流量获取、产品设计能力。 - 适合的人：某领域KOL、有独特知识/经验的创作者。 - 瓶颈：需持续产出内容，个人IP依赖性强。 - 进阶策略：矩阵化运营：多平台分发，降低单一渠道风险；团队化：雇佣助手处理重复工作(如剪辑)；转被动收入：将内容沉淀为标准化产品。 第四层：信息差套利 - 核心特征：利用信息不对称赚取差价，短期暴利机会多。 - 典型模式：跨境贸易(区域价差)、二手奢侈品倒卖、抢注域名、代运营服务等。 - 关键点：需敏锐的市场洞察力和资源整合能力。 - 收入范围：单笔利润几百-几十万，波动性大。 - 时间投入：灵活，但需大量时间寻找信息源。 - 风险：高(信息差消失快，法律风险如灰产)。 - 能力需求：信息敏感度、快速执行、风险判断力。 - 适合的人：商业嗅觉敏锐、人脉资源丰富者。 - 瓶颈：不可持续，需不断寻找新信息差。 - 进阶策略：建立信息网络：加入高端圈子、行业数据库订阅；合规化转型：将短期套利转为长期服务；资源沉淀：积累上下游渠道，转型资源整合者(第五层)。 第五层：资源整合 - 核心特征：连接供需双方，掌握资源分配权，赚取“连接价值”。 - 典型模式：房产中介平台、MCN机构、供应链服务商、会展公司。 - 收入范围：年利润50万-千万级别(取决于资源规模)。 - 时间投入：前期搭建资源网络耗时，后期运营较轻。 - 风险：中高(依赖资源稳定性，如关键客户流失)。 - 能力需求：人脉拓展、谈判能力、系统化运营。 - 适合的人：行业资深人士、跨界资源链接者。 - 瓶颈：资源有限性，需持续拓展新领域。 - 进阶策略：数字化工具：用CRM系统管理资源，提升效率；资本介入：引入投资扩大资源网络(如并购小平台)；制定规则：从连接者升级为规则制定者(如行业协会发起人)。 第六层：创业系统化 - 核心特征：建立可复制、可扩展的商业系统，脱离对个人能力的依赖。 - 典型模式：连锁加盟(肯德基、蜜雪冰城)、标准化服务企业、SaaS平台等。 - 收入范围：年利润100万-5k万元(取决于规模和行业)。 - 时间投入：前期3-5年搭建系统(选址、流程、团队)，后期依赖系统运转。 - 风险：高(市场竞争、管理失控、现金流断裂)。 - 能力需求：商业模式设计、团队管理、标准化流程制定。 - 适合的人：连续创业者、擅长从0到1搭建体系者。 - 瓶颈：管理成本随规模上升(如门店越多，品控越难)；行业限制(如区域型连锁难全国化)。 - 进阶策略：流程数字化：用ERP系统替代人工管理；轻资产化：从直营转加盟(输出品牌和管理，降低资金压力)；资本化：引入风投加速扩张。 第七层：资本增值 - 核心特征：通过资本配置获取复利收益，钱成为“员工”。 - 典型模式：股票、房产投资、私募股权、债券/信托。 - 收入范围：年收益50万-上亿元(本金越大，收益潜力越高)。 - 时间投入：研究决策期密集投入，持有期时间自由。 - 风险：中高风险(市场波动、政策变化)；低流动性风险。 - 能力需求：宏观经济分析、行业研究、风险对冲(如期权套保)。 - 适合的人：有原始积累的创业者、金融从业者、富二代。 - 瓶颈：本金规模限制；认知不足导致的亏损(如跟风炒股被套)。 - 进阶策略：分散配置：股+债+房产+黄金的多元组合(降低黑天鹅风险)；长期主义：专注价值投资；杠杆谨慎化：低息贷款放大收益。 第八层：杠杆放大 - 核心特征：通过金融杠杆、流量杠杆或品牌杠杆，几何级放大收益。 - 典型模式：资本杠杆：私募基金等；流量杠杆(头部IP等)；品牌杠杆。 - 收入范围：年收益千万-数十亿元。 - 时间投入：杠杆搭建期耗时(如融资、IP孵化)，后期收益爆发。 - 风险：极高(杠杆断裂可能导致崩盘)。 - 能力需求：资源整合、趋势预判、危机处理。 - 适合的人：资本操盘手、顶流IP、垄断行业掌控者。 - 瓶颈：政策监管；杠杆依赖症(失去杠杆后收益暴跌)。 - 进阶策略：对冲风险：杠杆收益部分用于买保险或低风险资产；虚实结合：杠杆+实体支撑；退出时机：泡沫期套现。 第九层：品牌溢价 - 核心特征：通过品牌心智占领获得超额利润，用户愿为“信仰”付费。 - 典型模式：奢侈品；个人IP；文化品牌。 - 收入范围：年利润亿级-百亿级。 - 时间投入：品牌建设需长时间沉淀，爆发后边际成本极低。 - 风险：长期低风险(品牌护城河深)，但短期有舆论风险(如明星人设崩塌)。 - 能力需求：品牌叙事、文化符号塑造、用户心智管理。 - 适合的人：百年企业、现象级IP创始人、文化符号缔造者。 - 瓶颈：品牌老化；跨界失败。 - 进阶策略：故事升级：从产品功能转向情感价值；跨界联名：如茅台冰淇淋(触达新人群)；传承机制：家族信托+职业经理人(避免后代毁品牌)。 第十层：生态布局 - 核心特征：掌控行业全链条，制定规则者通吃。 - 典型模式：互联网巨头：腾讯(社交+游戏+支付+云)、阿里(电商+金融+物流+云)；产业寡头：台积电(掌控芯片制造关键环节)；国家资本：主权财富基金(如沙特阿美掌控石油定价权)。 - 收入范围：年利润百亿-万亿级。 - 时间投入：生态搭建需10年以上，依赖长期战略定力。 - 风险：系统性风险(如行业颠覆性技术出现)；政治风险(如跨国企业遭遇制裁)。 - 能力需求：顶层架构设计、政策游说、全球化资源调度。 - 适合的人：国家支柱企业、跨国财团、垄断性科技巨头。 - 瓶颈：反垄断拆分；创新者窘境。 - 进阶策略：技术卡位：掌控行业标准(如华为5G专利)；生态投资：通过投资而非自建覆盖上下游；公共价值：绑定社会利益。 所以，你在第几层了呢？

半导体产业链之上，数字孪生之前：良率提升的隐形冠军分析 如果把半导体制造当成一个系统来看，会发现一个被长期忽视的位置：在产业链之上、在数字孪生真正落地之前，存在一层尚未被完全定义的跨企业，全流程的“认知层”。PDF Solutions的价值，就来自这里。 它处理的不是单点数据，而是贯穿设计、工艺、设备、测试的因果链：某个设计结构，在某个工艺步骤、某台设备上形成特定缺陷，最终映射为电性失效。单个fab或者检测机构可以拥有某些环节的全部原始数据，但很难把这些数据稳定地连接成可复用的因果模型，这就是PDFS切入的本质。 为什么EDA、fab、设备厂没有把这件事自己做完？不是做不到，而是没有动力做到那一步。 设计端如Synopsys、Cadence Design Systems只能做到前馈优化，缺乏制造后的反馈闭环； fab如TSMC、Intel数据最全，但系统割裂、组织分散，跨流程整合成本极高； 设备厂如KLA Corporation、Applied Materials掌握检测和控制，但视角局限在单工序。 每一层都在优化局部，跨边界问题无人承接，于是在产业链之上，自然出现了一层“解释系统”的空白，这正是PDFS所在的位置。 产业链使用PDFS，是因为数据之间的断层——设计看设计，工艺看工艺，设备看缺陷，但没有统一机制把这些信息串成一条可解释的因果链。PDFS的作用，本质上是提供一种跨环节的“统一语言”，把原本无法关联的数据转化为可以用于决策的结构化认知。 PDFS复用的是抽象层：缺陷分类、特征工程、分析路径以及“模式—原因”的映射关系。这是一种“认知复利”，而不是互联网式的强网络效应。客户越多，模型越好。 PDFS为什么能做到今天的位置？ 因为他们从最苦的活开始。 他们最早不是平台公司，而是以工程服务切入，解决最棘手的良率问题。良率问题天然跨越设计、制造和检测，它从一开始就被迫打通全链条。随着项目积累，相似问题反复出现，分析方法和数据结构被不断沉淀，逐步从“人驱动”转向“方法驱动”，最终产品化为平台（Exensio）。所谓“覆盖全产业链”，并不是自上而下设计的结果，而是问题驱动下的自然扩张。 公司目前护城河仍然不足以自动演化为行业标准。决定其上限的三个条件，目前只有一个在加速：AI对数据结构的依赖。随着AI进入制造环节，企业更倾向于在既有数据框架上建模，而不是重建体系，这在强化PDFS的位置。但数据模型标准化仍然缓慢，跨公司协同也还停留在早期，飞轮尚未闭环。 与KLA Corporation相比，这种差异更清晰。KLA控制的是“看见什么”，数据来自设备，绑定物理世界，护城河刚性且直接；PDFS控制的是“如何理解”，属于认知层，依赖数据结构和经验积累。前者不可绕开，后者存在替代路径。因此当前阶段，KLA更强、更确定；PDFS上限更高，但路径未锁定。 用nvda老黄常挂在嘴边的词来看PDFs的end game，就是数字孪生。 数字孪生需要实时数据、因果模型和控制能力三者闭环。PDFS已经覆盖了最难的一块——因果建模和跨链条数据结构，因此它位于一个非常微妙的位置：既在产业链之上，又在数字孪生之前。它负责“理解世界”，以便让其他人“改变世界”。 从发展路径看，PDFS下一步很可能向三条主线收敛：标准化、AI化和嵌入化。标准化意味着把自身的数据结构变成行业默认语言；AI化意味着让模型能力依赖其数据体系；嵌入化则意味着从“分析建议”进入“生产决策”。如果这三点成立，它才有可能跨过那条界线，从认知层走向真正的系统层。 因此，对PDFS最准确的判断是：它站在一个特殊的位置——半导体产业链之上，数字孪生之前。 如果这一层最终被标准化，它可能成为基础设施；如果没有，它仍然只是高价值工具。 免责声明：本人持有文中提及的标的，观点必然偏颇，非投资建议，投资风险巨大，入场需极度谨慎

欧洲真的缺乏竞争力？欧洲企业家韦尔斯巴赫(@Welsbach_)给出了另外的答案：实际上，欧盟已经建立了一个结构更健康、人口统计学上更合理经济体。美国正在赢得短跑，欧洲正在赢得马拉松。证据呢？这张图片通过对比美国和欧盟的三项核心数据，旨在批判美国医疗系统的高投入、低产出，并探讨老龄化社会真正需要的经济模式。 1. 效率的极端反差：钱花哪儿了？医疗开支：美国人均花费$15,474，而欧盟仅为$5,000。解读：美国的人均医疗支出几乎是欧盟的3倍。这反映出美国医疗体系存在巨大的成本溢价，包括昂贵的药品价格、高昂的管理费用以及过度医疗，而非这些投入直接转化为了更好的健康结果。 2.结果的“倒挂”：花钱多反而寿命短？人均寿命：美国为79.0岁，欧盟为82岁。解读：这是一个巨大的讽刺。尽管美国投入了天文数字般的资金，但国民平均寿命反而比支出更少的欧洲人短了3岁。这通常被归结为社会福利保障、预防性医疗的缺失以及由于贫富差距导致的医疗资源分配不均。 3.社会问题的根源：健康习惯与肥胖。成年人肥胖率：美国为40%，欧盟仅为16%。解读：肥胖是多种慢性病(心脏病、糖尿病等)的诱因。高肥胖率不仅解释了为什么美国医疗支出如此巨大(治疗慢性病非常昂贵)，也解释了寿命较短的原因。这反映了两地在饮食文化、城市步行友好度、食品监管以及公共卫生干预上的显著差异。 韦尔斯巴赫(Christoph Welsbach)是一位活跃于欧洲科技圈的企业家和投资者，工作和生活主要在荷兰阿姆斯特丹。欧盟的数据暗示，更好的健康产出并不依赖于昂贵的末期治疗，而在于较低的肥胖率和更高效的公共医疗体系。在老龄化社会中，如果人均医疗成本像美国这样失控，财政将难以为继。真正的经济成功不应只看GDP增长，而应看系统能否以更低的成本，提供更长的寿命和更健康的国民体质。

美股官方代币真的来了，7月启动有限交易10月正式推出。DTCC昨晚宣布推进DTC代币化服务的开发，并召集50多家金融机构组成行业工作组，共同推动数字资产采用。同时宣布事件进度： 1）2026年7月，启动初始有限生产交易，对通过DTC代币化服务生成的真实世界资产进行交易。 2）2026年10月，正式推出该服务。 DTC之前也有介绍过，美国存管信托有限公司，美国最大的中央证券托管、结算、清算和资产服务提供商，可以说是美股市场的“总仓库”和“总账房”。看DTC代币化工作组成员：纽交所、纳斯达克、美国银行、高盛、大小摩、circle、kraken等机构，几乎涵盖了美国最重要的传统金融和加密行业机构。 去年12月DTCC也拿到了SEC的无异议函，在加上DTCC的行业地位，可以说DTCC的美股代币化是真正的官方代币。 1、聊聊DTC代币化的模式 DTC作为中央托管人仍持有底层真实证券的所有权，将参与者的“证券权益”转换为区块链上的代币形式，实现链上可编程转移，同时保留传统证券的全部法律权益、投资者保护和DTC的可靠背书。 首批上线资产涵盖：Russell 1000指数成分股、追踪主要指数的ETF、美国国债（T-bills、bonds、notes）。聚焦已有深度流动性的高流动性资产。几乎美股上最主要的资产标的首批都会代币化 2、核心技术架构 技术架构：ComposerX平台套件 DTCC的核心技术是ComposerX（2025年初推出），一套协议无关、DLT无关的端到端平台，支持公链和私链，强调互操作性与机构级控制。 1）Factory（代币化引擎）：核心铸造工具。支持ERC-20、ERC-3643等标准，嵌入丰富数据模式（self-describing tokens），实现自动合规、角色权限管理、定价/参考数据。 2）LedgerScan：链下监控工具，扫描批准链并实时更新DTC记录，提供可观测性（observability）和风险控制。 3）Capital Markets Platform (CMP)：全生命周期管理平台，处理发行、分销、交易、资产服务、公司行动等。API驱动，与传统遗留系统无缝集成。 4）互操作性：支持多链（初期若干兼容链，后续扩展），允许代币在不同批准网络间流动，真正实现TradFi（传统金融）与DeFi的桥梁。未来可能增加DTC内部结算选项 3、聊聊大家更关心的两个问题 1）DTC的美股代币是否可以在公链上流通 看官方表述，26年10月正式推出事将支持若干兼容链，目前已明确列出的网络包括：其一DTCC’s AppChain：基于开源Hyperledger Besu技术的Ethereum-compatible企业级链（permissioned，但EVM兼容）； 另一个是Canton Network：由Digital Asset开发的公链（public blockchain），强调机构隐私和互操作性，已用于部分美债代币化试点。 官方明确支持各种public和private区块链网络，只要满足SEC规定的技术标准（可靠性、弹性、安全、可观测性、合规特性、治理机制等）。 以太坊（包括L1/L2）未来大概率会支持，因DTCC支持ERC20、ERC-3643等EVM标准，ComposerX也兼容EVM，而且此前还有演示/合作过。 2026年7月有限生产交易和10月推出后，DTC会公布批准的公链列表名单， 2）非美地区用户可以交易么 非美地区的用户（机构或零售）原则上可以通过合格中介间接参与DTCC代币化证券的交易/持有，但不能直接作为DTC Participant参与，有严格的监管、合规和中介门槛 直接参与者（DTC Participants）主要是美国经纪商、银行等大型金融机构，也包括部分外国银行实体（如通过美国分支机构或符合条件的外国银行）。 零售/个人用户，理论上可能，但应该有门槛。 未来如果各个CEX接入后，基本上非美散户应该都可以交易。 SEC推动了接近一年的美股/证券代币化，终于要落地了。未来CEX和各种链上平台就直接接入DTC的美股代币就好，真正变身成为链上券商。 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」

人工智能(AI)领域刚发生一件大事，揭示了市场未来的走向。Anthropic在二级市场上的估值，已突破1万亿美元大关，略微超过OpenAI的约8800亿美元。但引人入胜的故事不只是数字，而是他们是如何达到这一点的。Anthropic用大约1/3的资金做到了这一点。当然，这场竞赛远未结束，这个领域变化飞快，领先地位可能一夜之间易主。 * OpenAI：融资1520亿美元 * Anthropic：融资580亿美元 这不仅仅是效率。这是精准。这一激增背后是收入233%的跃升，由两大强大力量驱动：专业化编码代理的迅速崛起；深度、牢固的企业集成。换句话说，这不是炒作驱动的增长。这是使用、采用和价值创造。现在，Anthropic感觉正处于那种罕见的状态，产品、时机和市场需求完美契合。每个人都想要访问权限。每个人都在实验。而且企业越来越多地开始承诺投入。