最近 Meta 在 AI 应用落地上持续发力，刚推出了 Muse Code，直接正面硬刚 Claude Code 和 Codex。 不太清楚这款 Coding Agent 实测水平怎么样，但我只能说从 AI 战略部署的角度来看，Meta 目前的方向是绝对正确的。 它早就应该从开源转向闭源，做大模型付费 API，做 Coding Agent，做云算力租赁业务。如果 Meta AI 战略早半年转向的话，我想它现在的市值有可能去到 3 万亿美元。 现在前沿模型之间的差距远远没有想象中那么大，只要方向不出错，我认为 Meta 很有机会追上第一梯队。 未来半年到一年时间，是 Meta 持续出成果的阶段，也是股价的爆发期。

实录，高颜值年轻情侣开房做爱精彩实录，女孩颜值身材非常给力，刚进门就跪在床上给男朋友吃鸡吧，吃的自己淫水泛滥，迫不及待脱掉内裤撅起屁股求男朋友后入，女孩呻吟声绝对能把你听射

#真的不能小看任何一個人# 誰說年過35的大叔沒體力..剛見面以為他弱不經風的..但現實卻狠狠打了我一巴掌：） 直接從早戰到晚精通各種姿勢..不愧他比我多活12年初次噴水也獻給他了… os：女人青春很短要好好珍惜..不然變老阿姨就難約了..我不信身材走針還有人想約我… #沒加入LINE群要怎麼約我#

同等 AI 赛道，美光单季营收、毛利率全面超越巅峰英伟达，估值却打 2.7 折，HBM 长期紧缺重构存储周期逻辑 $MU $NVDA #DRAM# #AI# 芯片 1.英伟达巅峰对标基准：英伟达曾单季营收 300 亿美元、毛利率 75%，凭此冲到 3 万亿市值 2.美光业绩全面更强：美光下季度指引单季营收 500 亿美元（是对标英伟达收入的 1.7 倍），毛利率 86%，盈利能力大幅高于当年英伟达 3.估值严重折价：即便盈利指标全面占优，当前美光市值仍比巅峰英伟达便宜 73% 4.核心逻辑：AI 催生 DRAM/HBM 长期紧缺周期，存储芯片成为算力刚需，但市场尚未给美光匹配英伟达的估值溢价，存在巨大重估空间。 5.数据真实支撑： 美光 2026 财年 Q3 营收 414.6 亿、毛利率 84.9%，指引 Q4 营收 500 亿、毛利率 86% 属实；英伟达历史高毛利区间稳定 75% 左右，二者盈利差距肉眼可见。过去存储是强周期、低毛利制造业，如今 AI 服务器 HBM 需求爆发、行业主动控产，DRAM、NAND 供需紧张至少延续至 2027 年，彻底扭转周期逻辑。 #MU# #NVDA# #DRAM#

最近美国战略圈，终于说出了一句大实话，也是他们心里最懊悔、最无奈的一句话：美国这几十年最大的战略失误，就是严重低估了中国！这话不是我们自夸，是美国顶级政客、智库专家，现在集体承认的事实。就在今年5月19号，美国前国务卿布林肯，在民主党顶级智库美国进步中心，公开发表重磅演讲。他罕见摊牌：一对一单挑竞争，美国已经打不赢中国。他直言，现在的美国，必须拉上欧洲、五眼联盟、日本、韩国、印度，集结所有盟友抱团，才有和中国博弈的底气。单独对阵，美国胜算渺茫。这句话分量极重，等于美国官方亲口承认：中美实力对比，早已彻底逆转。其实早在2008年北京奥运前后，美国内部专家就做过对比研判。他们看得很清楚：日韩效率高、技术强，但是体量太小；苏联体量够大、版图够广，但是经济僵化、效率太低。唯独中国，既有超级大的体量，又有超级强的效率，是全世界独一无二的复合型大国。 可当年的美国，根本没有正视这个事实，反而犯下了致命的战略误判。 时间回到2001年，克林顿执政时期，美国放行中国加入WTO。当时整个美国战略界，想法高度一致、极度自信。 他们天真地以为：把中国纳入美国主导的全球体系，美国牢牢掌握高端技术、高端利润、高端金融；让中国永远停留在中低端制造，天天流水线拧螺丝、做代工、卖苦力。美国高高在上享受红利，中国老老实实打工出力。他们笃定：中国可以被掌控、可以被锁定在产业链底层，永远翻不了身。现在回头看，美国真的是聪明反被聪明误。他们万万没有想到，中国人的学习能力、奋斗能力、迭代速度，完全超出了西方所有预判。短短二十多年，中国吃透所有工业体系、完善全产业链，从低端代工一路逆袭，冲到全球科技和产业的第一梯队。这下美国彻底慌了。过去八年，美国开始疯狂反扑、全力围堵，几乎无所不用其极。贸易战、关税战、科技封锁、芯片断供、司法打压、舆论抹黑、抓人制裁、打压学者，各种手段轮番上阵，全方位试图打断中国发展节奏。 他们想靠极限施压，把中国压垮、拖垮、困死。可结果呢？我们不仅稳稳挺过来了，还在新一轮科技革命中，实现了弯道超车。最典型的就是人工智能赛道，现在已经是实打实的中美双雄争霸。客观讲，我们不吹牛、不夸大。目前美国的优势，依然是高端芯片更强、资本更足、算力储备更大。但我们中国人，走出了自己的路子。算力拼不过，我们就拼算法、拼数据、拼落地场景。用更高效的算法、更庞大的真实民生数据，弥补硬件差距。现在最新的局势更有意思，美国的算力优势，居然开始遇到天花板。就在最近，纽约州长正式宣布，暂停部分大型数据中心建设。为什么？很简单，电力跟不上、能耗顶不住，美国算力扩张遇到硬瓶颈。反观我们中国，电力供应稳定、基建完善、产业落地充足。在AI大规模普及、算力刚需爆发的时代，稳定能源就是最大底气。这就意味着：美国的优势在封顶，我们的优势在提速。看懂这一切，就能明白美国现在的焦虑。他们最大的悲哀就是：当初亲手给了中国舞台，又亲手低估了中国潜力。原本想养一个“打工仔”，结果养出了一个世界级竞争对手。 如今大势已定，再怎么围堵、打压、极限施压，都改变不了事实。中国的崛起，不是偶然，不是运气，是体量、效率、勤劳、智慧叠加出来的必然结果。 美国用二十年的战略误判，换来了一句无可奈何的承认：单挑，真的打不过中国。未来的博弈还会继续，但大势不可逆

传字节谈判采购天数智芯5万颗AI芯片(动察Beating AI News 消息)，中国AI算力的底座，正在悄悄换了一遍，正在进行国产化替代。 字节跳动豆包月活 3.3 亿，全球第二。这么大的用户量背后是海量的推理算力需求，字节新采购的芯片，是一家 2026 年 1 月刚在港交所敲钟的中国公司，天数智芯（ 英伟达被禁之后，在中国的市场的份额持续下降。但需求不会凭空消失。国内 GPU 厂商去年已经吃下了国内 AI 加速器服务器市场近 41% 的份额，这个替代速度比大多数人想象的要快得多。 扒了一下天数智芯，2024 年出货 1.68 万片，到 2025 年上半年单半年就出了 1.57 万片，几乎追平 2023 年全年。累计交付超 5.2 万片，服务超 290 家客户。华泰证券预计 2026 年出货量将突破 10 万颗，同比增长 139%。这尼玛已经不是试水，是规模化放量。 关键问题：凭什么？为什么是它？ 答案是易迁移。天数智芯深度兼容 CUDA 生态，企业从英伟达迁过来几乎零成本。这才是大厂真正愿意买单的原因。性能上，天数天枢架构在 DeepSeek V3 场景下平均性能比英伟达 Hopper 架构高约 20%，推理芯片智铠系列均价约 1.2 万元人民币，性价比也到位。 字节大量采购智铠推理芯片的逻辑是，豆包的用户量摆在那里，推理算力是刚需，国产芯片在这个时间点刚好能接住。腾讯也在买百度昆仑芯的 AI 芯片，国家发改委明确表态要推动国产大模型适配国产算力，所以你懂的，再说现在英伟达给中国的性能上也不具备优势，推理的需求国产芯片就能承接。 现在已经非某一家公司找替代，整个产业链也在重构。 中国 AI 算力的底座正在经历一次静默但彻底的换血。美国禁令留下的缺口，被国产芯片补上，整个算力基础设施得以发展的剧本。只不过，这个剧本才刚刚翻开第一页。

非农：16万，远超预期；失业率4.1，符合预期 非农数据里，食品行业高达60万，彭博认为和世界杯季度因子调整有关，只有这个解释了，不然没有任何理由食品行业增速那么高。 失业率，参与度确实上升，从7月份的61.4%来到了61.6%，参与度上市代表劳动力市场在转热，通常来说会伴随着失业率上升，因为刚进入劳动力市场的人会以失业者的身份进入数据。实际的结果也是有升的，失业率从7月份的4.09%升到了4.14%，只是四舍五入后都是4.1%了 总体来说，这组大非农没什么需要过度解读或者注意的，更不代表趋势 回到债券市场，2年期升4个基点，10年期名义利率升1个基点，30年期利率小幅下降。更有意思的是把10年期名义利率拆开看，其中真实利率涨4个基点，BE（通胀预期）降3个基点，说明市场预期更鹰派的美联储，中性利率抬升，但是长期通胀可以受到控制 对宏观感兴趣的，BOLD的话希望花点时间去理解，这才是宏观背后的意义

埃隆爹在普京后院直播核爆英国🔥 在俄罗斯SPIEF论坛上直接开喷：“英国彻底完蛋了！”🇬🇧 这老头零滤镜，把英国从50年代的“美好地方”喷成现在男人被“阉”、警察乱抓、整个国家迷路的样子。 人在普京的地盘上，对着镜头硬刚西方，顺带力挺儿子埃隆。 说实话，现在这种直接的狠话太稀缺了！ 西方面对问题就装瞎，他偏要当面撕开。 父子俩嘴炮基因绝了😂 埃隆怼媒体，老爹直接把英国按地上摩擦，Musk家DNA太猛！ 不是瞎扯，他自己小时候在英国住过，现在连去都不想去。 谁说Musk家只会造火箭？这嘴才是真武器🚀

中国存储行业9大千亿市值大佬： 1、朱一明 任职：长鑫科技董事长、兆易创新董事长 赛道细分：DRAM（长鑫科技）、NOR Flash（兆易创新） 企业定位： 1. 长鑫科技：国内DRAM领先企业，主营DRAM芯片研发、晶圆制造 2. 兆易创新：国内NOR Flash行业龙头，主打NOR Flash芯片设计 中国DRAM关键人物、NOR Flash创业者，长期深耕存储产业 如果说中国存储有一个必须单独讲的人，朱一明就是那个名字 2、陈南翔 任职：长江存储董事长、代理CEO 赛道细分：3D NAND Flash（大容量闪存颗粒） 企业定位：长江存储代表国内NAND闪存最高技术水准，是全球少数可自研、量产先进3D NAND产品的厂商 3、杨崇和 任职：澜起科技董事长、CEO、首席科学家 赛道细分：AI服务器内存接口芯片 产业价值：AI服务器整机性能不止由GPU决定，内存配套系统的性能至关重要；澜起科技是该赛道全球核心供应商之一 4、杨亚飞 任职：大普微董事长 赛道细分：企业级SSD、PCIe高端存储硬件 产业价值：AI产业发展除算力外，高性能数据存力同样刚需；大普微是国产高端企业级固态硬盘赛道的核心厂商 5、蔡华波 任职：江波龙董事长 赛道细分：存储模组、消费/商用存储品牌运营 企业成果：运营FORESEE、Lexar（雷克沙）两大知名存储品牌，位列国内头部存储模组厂商，产品销往全球市场 6、孙成思 任职：佰维存储（Biwin）董事长 赛道细分：存储晶圆测试、芯片封装、企业级存储产品 企业定位：国内稀缺具备存储全产业链配套能力的企业，打通芯片代工后端环节与终端商用市场 7、程作涛 任职：聚辰股份（Giantec）董事长 赛道细分：EEPROM（小容量可擦写存储芯片） 产品落地场景：汽车电子、工业自动化设备、消费电子，是国内EEPROM细分赛道龙头企业 8、王楠 任职：普冉股份（Puya）董事长 赛道细分：NOR Flash、EEPROM低功耗存储芯片 产品特性：主打低功耗、高可靠性，适配物联网、便携硬件等对功耗敏感的设备场景，代表国产低功耗存储的技术实力 9、刘强 任职：北京君正（Ingenic）董事长 赛道细分：车规级存储芯片（通过收购北京矽成完成赛道布局） 产品落地场景：智能车载系统、工业控制硬件，补齐国产汽车高端存储供应链短板

SemiAnalysis的创始人Dylan Peter在访谈中提到，OpenAI的架构比较稀疏，Anthropic的架构虽然也是MOE，但是没那么稀疏。刷了原文，很多有意思的观点： ① 模型架构分化：OpenAI 更稀疏，Anthropic 更稠密 Dylan 的原话是，两家的模型架构相当不同。OpenAI 的要稀疏得多，这有它的好处；而 Anthropic 的，仍然是稀疏的，但总体上更稠密，这又有另外的好处。 所以实际上，按 OpenAI 模型现在的走向，他们去用 TPU 可能会是一个糟糕透顶的决定；而按 Anthropic 和 Google 模型的走向，他们用 GPU 做训练，可能同样是个糟糕透顶的决定。 ② CUDA 护城河正在变形 这可能是整段访谈最有意思的部分。 红杉的 Sean 说他以前觉得 CUDA 是 NVIDIA 最大的护城河，但最近几个月改观了。因为模型已经很会写 kernel 了，Claude 和 Codex 能帮你做大量优化工作，编程壁垒在瓦解。 Dylan 的回应很妙：CUDA 护城河确实在被部分解绑，但原因不是 CUDA 本身，而是中国开源模型。 DeepSeek、Kimi、通义、智谱、小米……这些公司开源出来的模型，全都是按 NVIDIA GPU 协同设计的。下游的推理服务商、做 RL 定制化的公司，拿到这些模型一看，expert 的 shape、attention 的 arithmetic intensity，全是对着 GPU 调过的。你要跑在 TPU 上，不好意思，跑不好。 所以护城河不是 CUDA 编程难，而是整个开源生态默认你的硬件是 NVIDIA。谷歌要破局怎么办？Dylan 的潜台词：你得开源自己的强模型，让生态反过来适配 TPU。Gemma 是在往这个方向走，但还不够猛。 （感觉这跟之前 DeepSeek v4 用华为 CANN 栈跑 Day 0 推理是一个信号：非 CUDA 路线不是不能走，但得有人先把模型给你调好。） ③ 黄仁勋在下什么棋：制造多极世界 Dylan 对 Jensen 的解读非常锋利。 Jensen 最怕的世界是什么样的？只有三家超大云厂商 + 三家闭源实验室。那种世界里，Google 自己有 TPU，Amazon 自己有 Trainium，Microsoft 可以跟 AMD 深度合作，NVIDIA 的定价权直接崩。 所以 Jensen 到处投资 NeoCloud（Crusoe、CoreWeave），到处扶持 NeoLab（包括 Thinking Machines 这种刚起步的），力挺中国开源模型。不是因为他慈善，是因为他需要买家足够多、足够分散。 Dylan 说得很直：今天一张 GPU 卖给 Crusoe 和卖给 Google，对 NVIDIA 来说价格一样。但五年后，Crusoe 和 CoreWeave 活着，意味着 Google TPU 的议价权更弱、Amazon Trainium 的空间更小。更多推理跑在非闭源模型上，对 NVIDIA 就更有利。 （换句话说，Jensen 买的是供应链的分散度。） ④ “AI 没 ROI”是最让他恼火的言论 这段对应 42:11，Dylan 情绪很明显。 他说最让他恼火的就是有人跑出来说“AI has no ROI”。他拿出来的数据是：AnthropicQ2 盈利了，一个 Opus token 的 API 毛利 80% 以上。他们现在租 GPU 的逻辑是：每个 GPU 租能立刻卖 token 出来，而且是正毛利。就算 compute 成本翻倍，gross margin 从 75% 掉到 50%，NOI 还是在涨。所以他们愿意出高于市场价拿货。 还有一种说法也让他烦：模型进步停滞了。他的回应很简单：能力曲线一直向右上走。你觉得 benchmark 不涨了，是因为饱和了，换个新 benchmark 又在飙。 （Fable 发布之后，即使价格更贵，用户也在大量迁移过去。大家用脚投票。）