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AI Native：年轻比经验更值钱 互联网公司高层是塔尖的少数人，管理着数百人技术团队或在某项业务上做出过成就，职级高、口碑好、位置稳，得以远离 “35 岁诅咒”。 如今过去的经验失效了。一位曾在字节 Seed 的人士说，刚开始投入大模型时，字节延续惯例，让在业务上做出成就的 “大哥” 负责新业务。这样的负责人换过两三个，带来各自的核心研究员，但效果不如预期。后来更年轻的周畅加入，迅速推动了多模态能力的提升。 “这让我们意识到过去的用人策略不对。” 他说。 如果比资源，DeepSeek 不是动辄投入千亿级的大厂的对手。它的员工人数不到大厂 1/10 ，人均工作时间只有大厂一半，此前没拿过任何投资，但比中国头部互联网公司更早进入全球大模型第一梯队。我们曾梳理参与 Deepseek 三代模型的 172 名研究者中公开可见的 84 份履历，其中超过 70% 小于 30 岁。 字节研究 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 3 家 “黑马” 公司后得出的结论之一是，AI 领域，真正决定一项业务进展的是关键研究员，过去的管理经验和业务成就没那么重要。“大哥” 不一定带不好研究员，但一定不会比研究员直接决定做什么更好，不如让聪明的年轻技术人才带队。 一位知情人士说，为了组建 Seed 团队，字节跳动将一位 TikTok 增长产品负责人调来负责 Seed 招聘。招聘逻辑只看投多少钱、有多少产出，招人也是，看给他多少钱、能给公司带来多大增益，过去的职级、薪酬没意义。“原来评级 3-1 的人大都是硕士毕业、工作 5 年左右，今天，校招生也能拿到同等甚至更高的职级。” 新的规则变成谁越 AI Native，谁越有机会。 几位研究员尝试解释这个在大厂招聘启事、融资计划书、创始人演讲中流行起来的概念。一位说，“思维模式和大模型的输入输出完全对齐，遇事先问 AI，且知道下一题该问什么”；另一位打比方，“为什么老年人用智能手机需要学习，小孩不用？因为小孩理解点击屏幕会出现什么。对大模型也一样。” 一位 AI 方向的投资人答得更简单，“年纪越小越好”。他们都是 00 后。 从 2022 年 OpenAI 让大语言模型成为主流，到模型具备多模态、深度推理和编程能力。行业几乎每隔一段时间就会出现新的技术。 不过四年。一位读博时选择报考热门方向 “计算机视觉” 的人，还没毕业，天就变了。如果转方向不够快，他也成了 “上一代”AI 人。 四年以上，工作越久越被动。一位大模型公司 HR 说，他们在 2024 年招 AIGC 文生图、生视频岗位，惯性去找有视觉算法经验的人，很快发现招来的人也有惯性，先用过去验证过的技术方式解决问题，效果好一些就直接用，但应届生、更 “AI Native” 的人不会抄过去的作业，换人后，效果翻了几倍。 “工作五六年的人也许能很快转过来，但公司何必赌？反正有更年轻的。” 十几份候选人简历被拒后，一位和大模型公司合作的猎头领悟了没明说的规矩，“33 岁大概率是上限”。 猎头们有一些筛选技巧。如果候选人问，公司营收怎么样——立刻认定为不够 AI Native。多数 AI 公司还没赚钱，他们更关心算力、模型、数据，营收被视为上一代公司的财务判断指标。 “‘天才’ 管理者只想招同类人。30 岁的技术负责人会想招比自己年龄大、技术差的人吗？” 一位和字节合作过的猎头反问。 她迅速举出几个例子，撑起字节多模态能力的周畅 30 多岁， 杨植麟创办 Kimi 时也才 30 ，阿里千问大模型前负责人林俊旸是 1993 年的，小米 MiMo 大模型负责人罗福莉 1995 年，腾讯混元大语言模型部负责人姚顺雨 1998 年。 何况大部分年轻人更能加班。一位 21 岁的 AI 实习生多数时候从 11 点工作到凌晨 1 点多，中间吃顿饭、转两圈，让头脑清醒，周末也 “干一会儿玩一会儿”。“这和公司没关系，是我对自己的要求。” 他补充，“不然很难在同龄人里突出”。另一位 22 岁的 AI 研究员不觉得这有什么特殊，他有时从晚上 9 点通宵工作到第二天中午，原因是更 “沉浸”。他们离照料家庭的责任和顾虑还很远。

抖音百万级高颜值网红周子冉早年拍摄的私人定制视频意外流出，迅速在吃瓜圈引发热议。视频中，周子冉身材火辣、颜值在线，一举一动都充满诱惑力，最引人注目的是她胸前的特殊纹身，与此前公开照片中刻意遮挡的位置完全重合！这个隐秘的纹身图案精致又暧昧，显然是她早年为了某些定制内容专门设计的，却一直被她用衣服严严实实遮住，生怕被粉丝发现。如今视频泄露，真相大白，不少网友直呼“难怪她从来不敢穿低胸装”。从清纯网红到私密定制视频流出，周子冉的人设瞬间崩塌，话题度直线飙升。网友直呼“又一个网红翻车”“太会遮掩了”，全网刷屏热议。

从这周开始我打算每周末写金融市场周报,描述上一周市场发生了什么,欢迎大家来批评. NFA. 让我们来看看上周的股市 上周（6月22日至26日），全球股票市场经历了一场剧烈但并非无差别下跌的调整。它不像2020年3月那种"所有资产一起崩"的恐慌，也不像2022年那种"利率上升杀估值"的钝刀子割肉。它更像是一场精准的、集中在AI和半导体板块的仓位出清，同时资金并未离场，而是迅速转向了传统经济板块。 先说美股三大指数。标普500全周下跌1.95%，收在7354点。这个数字本身不算惊天动地，但拆开看内部结构，分化严重到令人咋舌。纳斯达克综合指数全周暴跌4.6%，收在25297点，创下2025年4月以来最差的单周表现。而同一周，道琼斯工业平均指数上涨了0.6%，收在51876点。这不仅没跌，还涨了。 纳斯达克代表的是科技、成长、长久期资产，而道指代表的是工业、金融、消费防御。这种"一边暴跌一边上涨"的格局，说明市场上发生的不是全面撤退，而是一次大规模的内部换仓。基金经理们没有把仓位降下来换成现金，而是把AI和半导体的仓位减掉，加到了银行、能源、消费品和工业股里。 我们来把时间线拉开一点看这个逻辑。6月中旬的美联储议息会议把2026年的利率中位预期从3.4%上调到了3.8%，这意味着多数官员认为今年不但不会降息，甚至可能需要加息一次。紧接着，6月25日公布的5月PCE通胀数据——核心PCE年率3.4%——继续稳稳地待在远高于2%目标的水平上。在这样的背景下，所有对利率敏感的资产都面临估值压力。AI和半导体股票恰好是对"未来很远期的现金流"定价最高的资产，所以它们对贴现率的变化最敏感。 但仅有利率担忧还不足以解释纳斯达克4.6%的跌幅。更关键的是拥挤交易的问题。过去18个月，"买AI"是全球最拥挤、最共识、最没有争议的交易方向。英伟达、博通、美光、SK海力士——这些名字出现在每一个基金经理的持仓里。当一个交易变得过于拥挤，任何风吹草动都可能触发多米诺骨牌式的平仓。上周的风吹草动包括了谷歌DeepMind核心科学家离职、苹果可能因AI组件成本上升而被迫涨价、韩国半导体股单日暴跌触发熔断——这些具体事件我们后面会逐个分析，但它们共同指向一个事实：AI交易的"无脑买入"阶段已经结束了。 亚洲市场受到的冲击甚至比美国更严重。韩国KOSPI指数全周暴跌7.08%，其中周二一天就跌了9.99%，触发了全市场熔断——这是2020年3月以来第一次。日本日经225指数虽然"只"跌了2.65%，但盘中振幅超过10%：周一创历史新高，周二暴跌3.6%，周四又暴涨4.6%，周五再暴跌4.2%。香港恒生指数全周跌了5.24%，收在22671点，跌回了6月初的水平。 把全球主要市场排个序，道指是唯一上涨的，纳斯达克跌4.6%垫底美股，而亚洲市场整体更惨——KOSPI跌7%、恒生跌5.2%、日经跌2.7%。这个排序本身就说明问题：传统经济占比越高、科技/AI占比越低的市场，上周越抗跌甚至上涨；科技/AI尤其是半导体占比越高的市场，上周越惨。 这里有一个值得展开的逻辑：亚洲市场之所以比美国更惨，并不仅仅是因为亚洲有更多半导体公司。还有一个结构性的原因——韩国和日本市场存在大量的杠杆化产品和结构化票据，这些产品把半导体股的波动放大了。韩国尤其严重。KOSPI中三星电子和SK海力士这两家公司合计占指数权重超过30%。当这两只股票单日下跌12%以上时，追踪指数的杠杆ETF会触发强制平仓，平仓又带来新的卖盘，形成负反馈循环。这也是为什么周二KOSPI在跌到8%时触发了熔断——韩国交易所主动暂停交易20分钟，试图打断这个负反馈。 与此同时，还有一个被很多人忽略的信号：债券市场在上周的走势和股票市场的信号并不完全一致。尽管PCE数据粘性、尽管Kashkari发表了鹰派言论，10年期美债收益率全周反而下跌了约8个基点，收在4.37%附近；2年期收益率也跌了9个基点。收益率下跌意味着债券价格上涨，意味着有资金在买入国债。为什么在通胀数据偏高、联储官员放鹰的情况下，还有人买国债？答案在于原油。WTI原油全周暴跌8.7%，从76美元上方一路跌到69美元，跌破了70美元的心理关口。油价下跌意味着未来的通胀压力在边际上在缓解，而债券市场交易的是预期。所以实际上，上周的资产价格在讲两个互相矛盾的故事：股票市场在为"利率会更高"定价，而债券市场在为"通胀会回落"定价。 这种矛盾往往意味着市场正处于一个转折区间。要么股票错了——利率并不会像他们担心的那样走高，那科技股的杀跌就是买入机会；要么债券错了——通胀不会像他们想的那样顺利回落，那长端收益率就要补涨。7月2日公布的6月非农就业数据——新增就业仅5.7万人，远低于市场预期的11.5万人——似乎在给债券市场投票：经济正在放缓，加息的紧迫性下降了。报告公布后，7月加息概率从68%骤降到18%左右，道指当天大涨594点。但纳斯达克当天继续下跌了0.8%——因为就业放缓本身也是一个坏消息，它意味着企业盈利可能也会放缓。 所以总结一下上周的核心叙事：第一，AI和半导体的拥挤交易开始瓦解，这是上周最重要的市场事件；第二，资金没有离开市场，而是在板块之间迁移，从科技迁移到传统经济；第三，宏观信号本身是矛盾的——通胀数据偏鹰、就业数据偏鸽、油价暴跌偏鸽——市场还没有形成一个统一的宏观共识。在这种环境下，波动本身会继续存在。

超级财报周：#SpaceX上市后首份财报，AMD、PLTR、SNDK接力，周五非农收官# 这不是一周普通的财报密集期，而是AI产业链从云计算、算力芯片、光通信、存储到软件应用的一次总验收。 SpaceX将交出上市后的首份财报，AMD、Palantir、闪迪、Arista Networks、Astera Labs和Datadog轮番登场，周五还有非农数据压轴。 市场刚刚重新买回Mag 7、光模块和存储，但目前只能证明AI交易没有结束，还不能证明此前被砸得最狠的板块已经完成反转。 接下来的财报，必须把股价上涨变成基本面确认。 一、本周重点财报日历 周一（8月3日）盘后： • $PLTR Palantir Palantir验证的是AI应用端。 市场需要看到的不只是政府和军工订单，而是AIP能否继续带动美国商业收入、剩余合同价值和大额客户数量增长。 如果PLTR继续上调指引，说明AI投入正在从数据中心向企业软件扩散；如果增速放缓，则意味着市场对Agentic AI商业化的预期走得太快。 周二（8月4日）盘前： • $PFE Pfizer • $CAT Caterpillar • $MCD 麦当劳 • $HUT Hut 8 • $WIX Wix 周二盘后： • $AMD AMD • $SPCX SpaceX • $ANET Arista Networks • $ALAB Astera Labs • $ZETA Zeta Global • $OPEN Opendoor AMD验证的是AI算力市场能否从英伟达一家独大，逐渐走向多供应商格局。 重点关注： 1. MI系列GPU收入和订单增速 2. 数据中心业务增长 3. AI芯片毛利率 4. 下一代GPU路线图 5. 全年AI收入指引是否继续上调 如果AMD仅仅营收增长，但毛利率和下一季度指引不够强，市场可能会认为它正在通过价格换份额。 如果收入、毛利率和订单同时超预期，说明AI算力需求足够大，可以同时容纳英伟达、AMD和各家云厂商的自研芯片。 SpaceX则是上市后的第一次正式答卷。 市场重点不会只看火箭发射次数，而会关注： • Starlink用户增长 • 单用户收入和利润率 • 发射及卫星部署成本 • AI与数据中心业务进展 • 资本开支和自由现金流 • 后续融资需求 SpaceX财报对整个市场还有一层额外意义：它代表当前资本市场愿意给“超级成长叙事”多高的估值。 $ANET 和 $ALAB 则负责验证AI数据中心内部互连。 GPU集群规模越大，交换机、网卡、PCIe/CXL连接和高速数据传输越重要。如果ANET和ALAB继续给出强订单与强指引，就说明云厂商的AI资本开支仍在向整个数据中心上游扩散。 周三（8月5日）盘前： • $LLY 礼来 • $SHOP Shopify • $UBER Uber 周三盘后： • $SNDK 闪迪 • $WDC 西部数据 • $APP AppLovin • $MELI Mercado Libre • $DIS 迪士尼 • $BYND Beyond Meat 周三的重点是存储。 AI数据中心不可能只有GPU和光模块。 模型参数、训练数据、推理缓存和生成内容，最终都需要企业级SSD和高容量HDD承接。 因此，SNDK和WDC的财报将直接验证：Mag 7的AI资本开支，是否真正传导到了存储企业的订单、价格和利润率。 二、 $SNDK 财报门槛已经被抬高 SNDK将在8月5日盘后公布财报。 公司此前给出的指引是： • 营收77.5亿—82.5亿美元 • 调整后EPS为30—33美元 • 非GAAP毛利率为79%—81% 但市场预期已经提高至营收约83亿美元、EPS约34.24美元，超过了公司原始指引上限。 这意味着，SNDK仅仅完成自己的指引，可能已经不够。 我把财报分成三个情景： 强超预期： • 营收超过85亿美元 • EPS达到35—36美元 • 毛利率站稳81%以上 • 下一季度收入继续增长 这种结果才能证明企业级SSD需求仍然强劲，并且接近80%的毛利率不是周期最高点。 符合预期： • 营收82亿—84亿美元 • EPS在33—35美元之间 • 下一季度指引没有明显上调 这种结果更可能带来盘后冲高后震荡。 低于预期： • 营收低于82亿美元 • 毛利率开始下降 • 下一季度指引明显放缓 市场会迅速重新交易“NAND价格已经见顶”。 真正需要关注的，不是已经结束的季度，而是管理层能否证明三件事： 1. 企业级SSD订单仍在增长 2. 高毛利率能够维持 3. 长期供货协议可以锁住2027年的销量和价格 三、周四轮到软件和光通信 周四（8月6日）盘前： • $QBTS D-Wave • $DDOG Datadog 周四盘后： • $DKNG DraftKings • $ABNB Airbnb • $AAOI Applied Optoelectronics • $RGTI Rigetti • $HIMX Himax DDOG验证的是AI能否推动云软件消费重新加速。 随着GPU集群、AI Agent和企业应用越来越复杂，系统监控、安全、日志分析和故障排查的重要性也在提升。 Datadog上一季度收入增长32%，自由现金流率达到29%，说明AI并没有削弱它的价值，反而增加了企业IT系统的复杂度。 本次财报重点关注： • 收入增速能否维持30%以上 • 10万美元以上ARR客户增长 • GPU Monitoring和AI安全产品的采用率 • 客户云支出是否重新加速 • 全年收入与利润率指引 如果DDOG继续上调指引，AI交易就会从硬件进一步扩散到软件。 AAOI则是本周光通信板块最重要的财报。 公司上一季度收入1.51亿美元，同比增长约51%；本季度收入指引为1.8亿—1.98亿美元，非GAAP毛利率指引为29%—30%。 市场需要看到的不是“收入增长”四个字，而是： 1. 收入能否超过1.98亿美元 2. 毛利率能否突破30% 3. 800G和1.6T产能爬坡是否顺利 4. 大客户订单是否继续扩大 5. 2027年订单可见度是否提高 如果 $AAOI只增长收入，却没有改善毛利率，说明新增产能还没有转化为真正的利润。 如果收入、毛利率和订单同时上行，那么LITE、COHR、AXTI和AEHR都会获得明显的产业链映射。 四、云计算已经给出了第一轮信号 为什么最近Mag 7、光模块和存储能够同时反弹？ 因为四大云厂商已经证明：AI资本开支并没有停止，而且云业务正在重新加速。 • Google Cloud收入增长82%至248亿美元 • AWS收入增长37%至422亿美元 • Azure收入增长43% • Oracle OCI收入增长93% 这组数据说明，AI数据中心并不是只花钱不赚钱。 云计算收入开始加速，企业客户仍在争抢GPU、电力和数据中心容量，AI基础设施的需求没有崩塌。 目前的资金传导路径已经非常清楚： $GOOG、$AMZN、$MSFT、$ORCL 扩大AI投入 → $NBIS、$CRWV、$IREN 提供算力和数据中心 → $ANET、$LITE、$COHR、$AAOI 承接高速互连 → $SNDK、$WDC 承接存储需求 → $NOW、$SNOW、$DDOG 负责企业应用和商业化 但这条产业链越向下游传导，市场要求的证据就越具体。 云厂商只要证明AI需求存在即可；新云厂商需要证明合同能够转化为收入；光模块和存储需要证明收入可以转化为毛利；软件公司则需要证明AI最终可以变成企业付费。 五、新云厂商：增长最快，融资风险也最大 $NBIS、 $CRWV 和 $IREN 都属于新一代AI云厂商，但三家公司的逻辑并不完全一样。 NBIS的优势是经营拐点最清楚。 上一季度收入3.99亿美元，同比增长684%，调整后EBITDA达到1.30亿美元。它已经从单纯扩建算力，进入收入和利润同步增长的阶段。 CRWV的优势是规模。 上一季度收入20.78亿美元，积压订单达到994亿美元，但单季利息支出高达5.36亿美元，净亏损7.4亿美元。它最大的风险不是没有订单，而是资本结构过于激进。 IREN的优势是电力资源和股价弹性。 公司把2026年底AI Cloud ARR目标提高到40亿美元以上，其中约85%已经签约。但上一季度AI云收入只有3360万美元，从合同到真实收入还有很长的交付距离。 因此，这三家公司不能只看订单总额，还必须看： • GPU交付速度 • 数据中心上电进度 • 客户预付款比例 • 利息和折旧支出 • 股权融资与可转债摊薄 • 合同能否按时确认收入 新云厂商是AI交易里弹性最大的一组，也是资本开支一旦放缓时最脆弱的一组。 六、光通信：LITE和COHR看确定性，AAOI、AXTI和AEHR看弹性 光通信内部也需要分层。 $LITE 和 $COHR 是核心光器件及光通信平台。 LITE增长速度更快，最新季度收入8.08亿美元，下一季度收入指引已经接近10亿美元，非GAAP营业利润率指引达到35%—36%。 COHR业务规模更大、产品更分散，收入和毛利率增长没有LITE那么夸张，但确定性更强，更适合作为光通信板块的核心观察标的。 $AAOI 是光模块高弹性标的，收入增长快，但毛利率和净利润仍需要财报确认。 $AXTI 是磷化铟等化合物半导体衬底供应商，属于光通信上游材料。上一季度收入增长164%，毛利率达到45%，但面临中国出口许可和供应链风险。 $AEHR 则不是传统光模块公司，而是硅光、功率半导体和存储测试设备公司。公司FY2027收入指引增长160%—200%，远期弹性很大，但目前估值也已经提前交易订单兑现。 所以，光通信内部可以这样理解： • LITE：增长最强 • COHR：风险收益最均衡 • AAOI：财报弹性最大 • AXTI：上游材料稀缺性 • AEHR：硅光测试远期期权 七、软件股：AI到底是威胁，还是第二增长曲线？ $NOW、 $SNOW 和 $DDOG 代表了三种不同的软件逻辑。 ServiceNow负责企业工作流和AI Agent管理。 上一季度订阅收入增长24.5%，AI产品年合同价值突破10亿美元。它证明AI不一定会取代传统软件，企业反而需要一个统一平台管理模型、数据、权限和工作流。 Snowflake负责企业数据。 AI应用越多，对高质量数据、实时分析和模型上下文的需求就越大。SNOW上一季度产品收入增长34%，RPO增长38%，说明企业数据消费正在重新加速。 Datadog负责AI系统的监控、安全和稳定运行。 AI基础设施越复杂，企业越需要知道GPU花在哪里、模型为什么失败、哪个Agent出现异常。DDOG是三家公司中与云计算使用量和AI系统复杂度联系最直接的公司。 软件股内部可以这样分： • NOW：合同可见度最高 • SNOW：AI数据消费弹性最大 • DDOG：增长和自由现金流最均衡 八、周五非农决定估值，而不是决定AI需求 周五（8月7日）盘前： • $OKLO Oklo • 美国非农就业数据 OKLO验证的是AI数据中心长期电力需求。 非农则决定市场愿意给AI股票多高的估值。 如果非农明显强于预期，美债收益率可能重新上升，高估值的软件、新云厂商和光通信股票会首先承压。 如果就业温和降温，市场对降息的预期上升，长久期科技股更容易继续反弹。 但如果数据弱得过头，市场又会开始交易经济衰退。 因此，对科技股最理想的非农，不是越弱越好，而是温和降温：既能缓解利率压力，又不至于触发衰退恐慌。 九、我的判断 这周真正需要回答的，不是谁的股价涨得最多，而是五个问题： 第一，Mag 7的AI资本开支是否仍在扩大？ 第二，AMD能否证明AI算力市场可以容纳第二家大型GPU供应商？ 第三，光模块订单能否真正转化为毛利率和净利润？ 第四，SNDK能否证明企业级SSD需求和高毛利率可以延续？ 第五，NOW、SNOW和DDOG能否证明AI已经开始变成企业软件收入？ 如果AMD、ANET和ALAB继续确认算力与互连需求，AAOI和SNDK又能交出强订单、强毛利率、强指引，那么资金会继续从Mag 7向光通信、存储和软件扩散。 如果公司只是完成当季业绩，却没有上调下一季度指引，那么最近的上涨更可能只是超跌修复，而不是新一轮主升。 所以，这周我不会只看纳指涨跌。 我更关注的是这条资金路径能不能走完： 云计算确认投入 → 算力确认需求 → 光通信确认订单 → 存储确认利润 → 软件确认商业化 财报是产业链的答案，非农决定市场愿意为这个答案支付多少估值。 #美股# #财报季# #AI# #SPCX# #AMD# #PLTR# #SNDK# #DDOG# #AAOI# #云计算# #光模块# #存储#

吴说获悉，链上分析师 Specter 发文披露，过去 4 周内波场（Tron）网络发生一系列地址投毒攻击，已导致 15 名受害者累计损失达 940 万美元。其中损失最大的前两位受害者分别被盗 250 万美元，另有一名受害者损失 200 万美元。链上追踪显示，攻击者在得手后迅速将盗取的资产全部兑换为去中心化稳定币 USDD，并转移至归集地址。目前全部 940 万美元 USDD 仍停留在该归集地址中。Specter 呼吁波场生态钱包服务商尽快采取应对措施以拦截此类恶意投毒行为，并提醒用户在复制交易历史转账地址时务必仔细核对。

⚠️开源监控项目 #哪吒面板# 高危安全漏洞被公开，漏洞已经在 3 周前完成修复，前提是用户升级到不受影响的新版本。 该漏洞为路径穿越漏洞，只需发送 2 次 GET 请求即可拿下整个面板，现在漏洞被公开后相关攻击正在迅速增多，使用哪吒面板的用户请立即升级到最新版以及不要将面板公开暴露在网上。 查看详情：