习近平论坚定不移走生态优先、绿色发展之路 中国秉持绿水青山就是金山银山理念，坚定不移走生态优先、绿色发展之路，是全球生态文明建设的参与者、贡献者、引领者。 ——习近平2026年4月29日致上海合作组织绿色和可持续发展论坛的贺信 #学习强国# #每日金句#

🚀 【TokenAi6%】IEO 即将开启 聚合交易生态项目重磅上线 Launchpad 专区。 本期项目围绕聚合交易生态建设展开，持续推动平台基础设施与全球生态协同发展。 🌐 面向全球WEB3项目开放合作，持续扩展生态边界。 ⏳ IEO认购即将开启 👉 公告详情： 👉 打新入口： 机会属于提前关注的人。 #IEO# #聚合交易# #数字通证# #Web3生态#

开箱时刻！感谢 @BNBCHAIN 送来的精美周边，质感超赞。 一直以来都在关注 BNB Chain 的持续进化与创新，这次 BNB Agent SDK 的发布也非常令人期待。 祝愿 BNB Chain 势不可挡，继续在全球生态中发挥核心价值！ #BNBChain# #Crypto#

🎙️我们在 @JBCWeek #JBWS2026# 带来了一场精彩的圆桌讨论！ BitMart Global CEO Nenter Chow @50Nent 刚刚于东京涉谷 Stream Hall 登台，围绕“重塑后 ETF 时代的价值存储与投资层” 这一前沿议题展开深度碰撞，分享了 BitMart 的全球化洞察。 衷心感谢同台的几位优秀行业领袖： 🎙️ 鬼頭武嗣 / Takeshi Kito @gftn_official 代表董事 —— 感谢带来视角敏锐、视野广阔的精彩主持 💼 Ken @AFX_XYZ 增长负责人 🤝 @TakayamaJoe @Backpack 合作伙伴关系负责人 作为行业发展的见证者与推动者，BitMart 始终关注合规化与传统资本涌入带来的新机遇。正如本次圆桌达成的核心共识：ETF 的加速普及正在重塑全球资产配置逻辑，整个加密投资层正迎来从底层开始的彻底重构。💡 最后，特别感谢主办方 @missbitcoin_mai @MinoruY @yu_ayato 的倾力打造。 BitMart 期待与全球生态伙伴携手，持续赋能下一阶段的行业进化。🤝

🔶 如果要找一家最能代表BNB进入传统资本市场的上市公司，BNC很难被忽视。 2025 年，CEA Industries 完成战略转型，通过约5亿美元PIPE融资建立BNB Treasury，并正式更名为BNB Network Company。 @BNBNetworkCo 这不是一次普通的更名，而是一次非常大胆的资本市场尝试： 让 BNB 进入上市公司的资产负债表，让传统资本市场拥有参与 BNB Treasury 的公开市场入口。 BNC最值得关注的地方，是它没有停留在概念层面。 公司通过融资持续建立BNB储备，并围绕BNB Treasury、资产管理以及BNB生态参与打造自己的长期战略。 而真正让BNC变得特殊的，是它背后的CZ。 @cz_binance CZ不仅是Binance的核心创始人和最大股东，也是BNC 的大股东。 同时，YZi Labs @yzilabs 参与并支持了BNC的战略转型，而CZ通过相关股权结构对YZi Labs持有的BNC股份拥有相应的控制权。 因此，BNC与 CZ、BNB生态之间形成了一条非常清晰的连接： CZ ↓ YZi Labs ↓ BNC ↓ BNB Treasury ↓ BNB 生态 这也是BNC最有想象力的地方。 它不是另一个普通的加密项目，也不是简单地推出一个新代币。 它是一家真正进入公开资本市场、并把BNB作为核心 Treasury资产的上市公司。 如果说 @binance 负责建设BNB的全球生态，那么BNC 则是在资本市场层面探索另一条路径： 让 binancecoin:native 出现在上市公司的资产负债表中。 而CZ作为BNC的大股东，让这家公司与BNB生态之间的联系更加值得关注。 从Binance，到YZi Labs，再到BNC，背后实际上是一套围绕BNB生态、资本与长期Treasury战略形成的布局。 CZ是BNB生态最重要的建设者之一，也是BNC的大股东。 BNC则是目前最值得关注的BNB上市公司之一。 一个连接BNB生态，一个连接传统资本市场。 CZ × BNC × BNB，正在形成一条从加密生态到公开资本市场的全新连接。 太妙了！

生成式AI往代理式AI迁移中，新的卡脖子环节又出现了，这次是CPU。之前市场关于算力紧缺的讨论都在GPU、HBM、光模块、电力等环节，其实对于CPU的关注比较少。其实Cpu的紧缺传了一段时间了，看最近英特尔、AMD走势最核心驱动力就是来自cpu开始出现紧缺了，甚至连过往不怎么受待见的港股联想集团，最近两周走的也很强。 1、为什agentic ai时代CPU占比会扩大？ 传统AI（主要是大模型训练/推理）高度依赖GPU，因为Transformer的核心是并行矩阵运算，GPU擅长高吞吐的并行计算。这时CPU主要只负责“辅助”：数据路由、内存压缩、GPU调度等，导致数据中心CPU:GPU比例很低（典型1:4~1:8，甚至1颗CPU管8颗GPU）。CPU利用率低，基本是配角。 Agentic AI完全不同，它不是单次“问答”，而是自主多步循环（Planning → Tool Use → Act → Observe → Reflect → Iterate），涉及： 1）编排：调度子任务、多智能体协作、分支逻辑、重试机制。 2）工具调用：网页搜索、API调用、代码执行、数据库查询、向量检索（RAG）、文件处理等。 3）其他CPU密集任务：上下文管理、KV Cache处理、强化学习（RL）仿真评估、数据预/后处理。 这些任务高度串行、I/O密集、逻辑分支多，GPU并不擅长（甚至会闲置）。研究显示：工具处理阶段在CPU上可占总延迟的50%~90.6%（GPU在等待CPU）。Agentic工作流中CPU动态能耗占比可达44%，比传统AI高3~4倍。 简单说，Agentic AI把“思考”交给GPU，但把“做事/协调”交给CPU。CPU从“管家”变成了“总指挥”，必须大幅增加才能让整个系统高效运转。这就是CPU占比扩大的核心驱动（Intel、AMD、Arm、TrendForce等一致观点）。 2、CPU成为新紧缺环节的现实证据 今年Q1 Intel/AMD服务器CPU交期已经拉到6-12周，部分型号基本售罄，价格也提了10%以上。厂商自己都说“demand far exceeded expectations”。不是产能不够，而是Agentic AI把CPU从“可有可无”直接干成了“必须配足”的总指挥。 数据中心项目现在除了电力，就是CPU卡脖子最严重。传统x86（Intel/AMD）高功耗+产能紧张，供应链直接打爆。 3、CPU缺口会有多大？ 行业共识是CPU:GPU比例将显著拉近，CPU需求大幅提升：从传统1:4~1:8（CPU:GPU）转向1:1~1:2（部分场景甚至1.4:1，即CPU比GPU还多）。看之前Arm估算，每GW算力需要的CPU核心从3000万激增到1.2亿（4倍增长） CPU算力份额：在Agentic工作流中，CPU承担的算力比未来机架/集群可能从“GPU主导”转向更平衡，甚至出现专用CPU rack来支撑Agentic编排；AMD/NVIDIA新一代平台已开始按1:2~1:4设计 这就带来了CPU需求的真实拐点，是实打实的硬件重构。 4、特别要说下ARM服务器CPU会更受益一些？ Agentic AI最需要的就是“高核心数+低功耗+稳定串行处理”。ARM天生多核可扩展、perf/watt领先：Arm AGI CPU（136核，TDP仅300W）对比x86同规格功耗低40%+，每机架性能直接翻倍。风冷机架就能塞8000+核，液冷更能到4万+核，完美解决数据中心的“功耗墙”。 更狠的是生态大转向：AWS Graviton、Google Axion、Microsoft Cobalt早就自研ARM，云巨头集体“去x86化”。Arm 3月直接下场自研AGI CPU（首款量产芯片），Meta、OpenAI、Cerebras都是首发伙伴，OEM有联想、Supermicro。 Counterpoint预测：AI ASIC服务器CPU里，ARM份额从2025年25%干到2029年90%。Arm自己说，这波能把数据中心CPU TAM从30亿版税干到1000亿+，未来几年服务器CPU营收很可能超手机，成为最大增长极。 看下周和5月初英特尔、amd的财报电话会上，cpu实际出货量的变化、以及cpu的真实价格变化。这能说明真的有多紧缺。 5、CPU紧缺哪些公司会受益？ 梳理了下哪些公司会受益，后续关注起来： 美股最核心： Intel (INTC)ntel 依然是服务器 CPU 市场的霸主。短缺潮会提升其过往型号的利润率，且其 Gaudi 与 Xeon 的组合在代理推理端有强劲需求。 AMD (AMD)：理由：在 Agentic AI 服务器市场，AMD 的 EPYC 处理器因多核心优势和高性价比，目前在云厂商中的市占率持续提升，是 GPU+CPU 均衡配置趋势下的首选。 Arm Holdings (ARM)：越来越多的云厂商（亚马逊、微软、谷歌）开始自研基于 ARM 架构的 CPU。无论谁赢，只要 Agent 需求推高 CPU 核心数，Arm 的授权费就会大涨。 港股（制造与分销关键点） 中芯国际 (0981)：虽然其在最先进制程受限，但大量非核心逻辑控制芯片（支持 CPU 运作的辅助芯片）和中端 CPU 的需求外溢，会显著提升其产能利用率。 联想集团 (0992)：全球第一大服务器与 PC 厂商。在短缺潮初期，拥有强大供应链管理能力和库存的大厂能通过提价和保证供应，抢占更多政企市场份额。 A股（国产替代与配套产业链） 海光信息 (688041)：国产 x86 服务器 CPU 的龙头。在 Agentic AI 时代，由于其架构与全球生态兼容性最好，国内算力中心在补齐 CPU 短缺时，海光是第一顺位替代品。 龙芯中科 (688047)：自主架构 CPU 的代表。随着国产自主可控需求增强，在党政和关键基础设施的 Agent 应用中受益。 深南电路 (002916) / 沪电股份 (002463)：理由：配套受益。CPU 核心数增加和 GPU+CPU 配比调整，要求更复杂的 PCB（印制电路板）和封装基板，这些公司是全球高端服务器 PCB 的主力供应商。 澜起科技 (688008)：内存接口芯片龙头。只要 CPU 多，内存条就多。Agent 时代对内存带宽要求极高，其 MRDIMM 和内存接口芯片是 CPU 性能爆发的必需品。 投资逻辑核心其实两点： 1）量价齐升：CPU 厂商（AMD, Intel, arm、海光）最直接。 2）卖铲子的人：由于 Agent 需要高带宽，内存配套（澜起）和先进封装/基板（深南）的需求甚至比 CPU 本身更稳。

BULLSWAP 全球首发·生态激赏计划 🚀 ——重塑去中心化金融基础设施，共享多链时代价值红利—— BULLSWAP 是全球领先的一站式去中心化金融服务基础设施，深度融合多链聚合交易、代币安全检测、项目公平发射、生态流量赋能及AI智能交易助手等核心模块，致力于为全球用户与优质项目方提供安全、高效、透明、智能的链上金融生态服务。 ⚡️为加速生态共建、回馈早期参与者，BULLSWAP 现正式推出以下长期激励机制： 一、直推激励机制 🤝 每笔通过您专属邀请地址完成的交易，您将即时享有该交易地址所产生的 0.3% 手续费中的 10% 作为永久性返佣奖励； 二、通缩销毁机制 · 为代币注入技术价值支撑 🔥 所有在 BULLSWAP 平台交易的代币，均产生 0.3% 交易手续费。其中：0.15% 将直接用于回购并销毁对应交易代币 💰； - 若当日平台单一代币结算手续费 超过 20 USDT，其超出部分中的 50% 将额外追加回购销毁 📉 每一笔链上交易，都将为对应代币赋予一层坚实的技术性价值支撑，形成正向循环的“交易即赋能”机制 ♻️。 三、执行时间与透明度 ⏰ ✅ 自 8月19日 起，次日即执行公开销毁操作，全部链上记录可查。 🐦 官方推特： 💬 官方电报： 📱 DeBox 群组： 🌍 BULLSWAP 交易入口： 我们诚邀全球开发团队、项目方与交易用户共同参与，携手推动去中心化金融的蓬勃演进 🌟 BULLSWAP 运维中心 2026年8月20日 📅

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我们上月考差了韩国相关企业，认定韩国在未来史诗级AI物理化方面将是关键国家，评论黄的韩国行： 英伟达韩国之行：锚定全链路物理AI新赛道 黄仁勋此次韩国之行，并非简单的企业合作走访，而是英伟达布局全球AI生态的重要战略落地，标志着其发展重心正式从数据中心算力，转向实体产业的物理AI领域。 英伟达已将韩国定位为综合性国家级AI生态基地，依托韩国完备的产业体系，搭建起全层级AI产业闭环。韩国各大头部企业各司其职、形成互补：三星与SK海力士筑牢HBM高端内存核心供应链，破解AI算力硬件瓶颈；SK电信与Naver搭建AI云基础设施、打造本土主权AI体系，完成AI算力平台与服务落地；LG、斗山补齐数据中心基建、电力、工业自动化与机器人配套；现代汽车则提供自动驾驶、智能工厂、移动机器人等核心物理应用场景。 纵观AI发展历程，行业历经GPU算力、基建配套、AI工厂、实体落地四个发展阶段，而英伟达此番布局，在韩国一次性串联起四大阶段，打通了从硬件供应、云端算力、AI服务到实体制造的完整链路。 此次合作的核心意义，是英伟达将韩国完整的制造业体系纳入全球AI生态，推动AI从虚拟数据中心的算法生成，下沉至汽车、工厂、机器人等真实物理场景。未来投资与行业观察的核心，将聚焦于HBM供应链落地、AI工厂投产、实体产业AI平台应用及相关硬件设备的实际落地采购。这也意味着，英伟达的下一核心战场，正式转向工业与制造业的物理AI赛道。

今天谈谈学术近亲繁殖。 十年前，我特别羡慕本硕博八年贯通的人。 那时候觉得，在一所学校从青涩呆到成熟，校园里每一棵树、每一栋教学楼都刻满回忆，甚至连食堂阿姨都认识你，是一件极其浪漫且幸福的事情。 看着国内很多高校推行的长周期培养项目，总觉得这种长情的陪伴代表着学术的极致深耕。 直到后来，本科到美国的学术体系里，才慢慢发现，本硕博都在同一个学校对于学术层面其实是一个极其明显的隐性扣分项。 现代科学作为一套全球化生态，有着它非常冷酷且底层的运行逻辑。 本硕博如果都在同一个系甚至同一个课题组，你大概率会完美继承导师的思维盲区、研究范式，甚至连说话的腔调都如出一辙。 科学的突破往往发生在不同知识领域的交叉碰撞边界，长期的近距离同质化，会把一个人的学术视野牢牢锁死在舒适区里。 你可能会问：苏姿丰不就是MIT本硕博吗？ 其实，学术界，尤其是高校教职招聘对学术血统纯正性的焦虑，很多时候是为了防止圈子固化和思想近视。 而工业界，像芯片研发这种极度看重工程落地与执行力的领域对出身的教条没那么敏感，它只认你能打出什么样的硬仗。 在北美学术圈层，招聘市场的硬性排他上的局限是存在。因为在顶尖大学的教职招聘中，名校普遍遵循避嫌和引血原则，即极少直接留用自己的博士毕业生。 委员会更看重你是否有过多重异质环境的生存能力（比如本科在A、博士在B、博后在C）。 如果简历从头到尾只有一个校名，往往会被默认缺乏跨圈层交流和独立开辟新阵地能力。 从系统论角度，科学研究本质上是一个抗拒熵增、追求信息持续输入的系统。 人类，天然喜欢低熵的熟悉感，本硕博留在原地确实省去了所有社会适应成本； 但我想，一个具有生命力的学者，必须不断把自己扔进未知的、充满异质性的外部环境中，去对抗思维的僵化。 一个人的知识来源、导师网络、评价体系、合作网络和研究范式长期来自同一个局部生态，是很危险的。 不过我之前跟同学聊，比如一个人本硕博都在 MIT，但期间： 本科做理论物理； 博士转 CS； 去 Stanford 做博后； 与欧洲实验室长期合作； 最后研究一个完全不同的问题； 他的学术基因可能比一个本科 A、硕博 B、但一直在同一个课题组的人更加多样。 反过来，一个人本科 A、博士 B、博后 C，但每一步都沿着同一个导师网络、同一个范式走，也未必真正实现了 intellectual diversification。 所以我会把学术近亲繁殖重新定义为知识与评价机制的局部闭环。 我不知道大家是否观察到现在的一种非常普遍的情况：所有人都非常聪明，但所有聪明人都在同一个坐标系里聪明。 这和之前谈非平衡系统时的思路非常接近。 我认为，一个局部系统如果没有足够的外部扰动，就会越来越接近自己的稳定吸引子。 这里，我也想引入我那位朋友的观点。 她认为近亲繁殖也并非全是坏事，因为科学进步同样需要高度连续性。 假设一个人本科四年换一次范式，硕士换一次，博士换一次，博后再换一次，所有东西都浅尝辄止。他的 entropy 很高，但未必有 deep work。 她的论据是，伟大的科学家往往需要在一个问题上连续投入十年、二十年。 所以学术成长其实存在一个很漂亮的张力，即局部深耕与外部扰动的动态结合。 没有深耕，只有漂泊，会没有理论积累。 没有扰动，只有深耕，容易形成范式锁定。 其实到这里，我觉得学术圈和演化系统很像：mutation 太低，stagnation；mutation 太高，无法积累。 判断一个系统是否有生命力，其实需要看它是否在稳定遗传与持续变异间维持动态平衡。 一个具有生命力的学者，必须不断把自己扔进未知的、充满异质性的外部环境中，去对抗思维的僵化。 或者，我会更进一步，把它理解成一种更一般的科学观： 优秀学者，要去主动寻找能够让自己暴露于认知误差的环境。 本科 → 硕士 → 博士 → 博后 → 教授 上面这个路径只是表象。 具有原创性的人，人生轨迹应该是： A领域 → B领域 → 某个偶然问题 → C领域 → 又回到A → 创造此前不存在的交叉点。 他的大脑里存在多个互相竞争的模型，而一个现象出现的时候，他不会只有一种解释框架。物理学家可能用动力系统看它；计算机科学家可能用算法复杂度看它；生物学家可能用演化看它；经济学家可能用激励机制看它。 而原创性经常就产生于这些模型在同一个人的脑子里发生碰撞的瞬间。 回到我最初的议题，关于本硕博在一个学校和学术近亲繁殖问题。 其实本硕博同校不好只是表象。 我要强调的是，科学需要积累，但科学家不能只继承。知识来源过于单一，以至于一个人逐渐失去了发现自己认知边界的能力的情况，是需要随时警惕的。 从这个意义上说，学术近亲繁殖，其实是一个知识系统的遗传多样性问题。