很多事做久了不小心就用年計算了 明年後年大後年希望每一年 我都會到現場拍大家做成蒙太奇 請妳們繼續閃耀吧🎆🎆🎆 sui__1228 (ig) 云云 @xianglingcc 香菱 liweiba_2.0 (ig) @liweiba 李尾巴 @1014harurubb 哈嚕 @SODA8909080 soda saki_0429_2003 (ig) saki @sponge8981 sponge_801 (ig) 海棉@Dobanmedia 渡邊傳媒 @papa333666 趴趴 @Rita20201104 人間娜美奈 @CY_ching_yo ChingYo @NiaSexybaby 娜亞 @alien__0406 小涵 @Swaiillll 孫孫 @moesir112 萌攝社 @Tuitui20180502 芷媗 @liangmi5200 梁冪 @_ashley_aixi 艾熙 @Msbreewc Bree @Eurocatgirl Amber @wifelara520 一字馬Lara @Jethedeath 魷魚 @Nana_94520 蔡雨潼nana @niuniu_123 金牛牛 @fangdongtaitai 房東太太 @Happyuncle6969 糖葫蘆 @caonima0909 草泥馬小隻馬 @AnNaJia06 安娜 @Djsakuraaa Sakura Aprilpeach13_ (ig) 禹兒 _.qq157 (ig) 波妮 @29__qqq QQ @zxc7850015 李涵 @iii_squad 艾苡 @liu_li0416 棉花 @mio772 米歐

2027 年記憶體供需缺口將持續擴大，這才是 Apple 遊說白宮「避免長鑫存儲未來被列入實體清單」的真相 ▌先講我最新的產業調查：Apple 面對的壓力，已從記憶體成本大增，升級到供需缺口持續擴大。 1. 2026 年用於消費電子的記憶體產能中，預計 15–20% 將於 2027 年轉供資料中心，且後續不排除繼續擴大。 2. 受記憶體（LPDDR）供應緊張影響，Apple 在 2H26–1Q27 對 A20 處理器的實際拉貨量，可能比原目標少 10–20%（不過，這也可能部分是 Apple over-booking 的結果）。 ▌長鑫在招股書中提到，該公司的產能遠低於國內需求；加上全球記憶體供需持續失衡，因此即便 Apple 遊說成功並向長鑫採購 DRAM，也不會顯著降低成本與改善供需缺口。但在供需失衡持續擴大下，Apple 仍有必要爭取新的供應來源。 ▌這也解釋為何 Apple 這次會比 2022 年評估長江存儲更積極。當年的長江，是提供改善 NAND 成本的選項；而這次的長鑫，則是管理 DRAM 供需失衡風險的選項。 ▌Tim Cook 是少數能同時與美中政府維持良好關係的科技領袖，故此事最好趕在他卸任 CEO 前完成。即便最終未果，透過媒體披露後，也能讓市場留下「Apple 已盡力、無奈仍受限於美方政策」的印象，或能緩和市場對漲價與交期拉長的不滿。

三星電子Q2財報電話會議 AI算力帶動伺服器儲存需求急升，明年供需缺口擴大；產品升級至HBM4與伺服器SSD，並以長期協議鎖定產能、加速美國泰勒廠布局，鞏固AI儲存領先地位。 AI拉動需求、明年供需失衡 手機與PC需求受漲價影響轉弱，但伺服器DRAM、SSD、HBM新增需求遠超於此。超大規模資料中心持續追加供貨，下半年需求強勁；智慧體AI普及加速通用與AI伺服器成長，產能擴張仍趕不上需求，明年缺口進一步擴大。 Q3出貨預期與產品組合 Q2 DRAM bit出貨成長10%-13%、NAND 1%-3%，均創歷史新高，伺服器佔比最高；DRAM ASP漲44%-46%、NAND漲67%-69%。Q3預計DRAM bit增4%-6%、NAND增7%-9%。明年將平衡HBM與通用DRAM，爭取相近市佔。 HBM4與SSD進展 HBM4客戶評估完成，Q3銷量環比增逾兩倍，下半年佔總HBM銷量超60%；已敲定2027年供貨協議，HBM4E領先出樣。伺服器SSD需求激增，今年銷量同比增超20%，佔NAND超60%；PCIe 6.0 SSD獲正面評價，搶攻初期市場。 LTA鎖定產能與泰勒廠 60%-70%產能以LTA（5年滾動協議）運營，已與五大資料中心客戶簽約，另五家洽談中；含預付款條款，採差異化定價。泰勒二期年底開工、2030年量產；現有設施推進2奈米投產，訂單倍增。

我看到BBC有一個訪問中配秋涼的片段，裡面說到她在大罷免的時候看到有人舉牌反對「中配洗人口」，因而感到憤怒。這種針對性的政治語言，只要是承受的一方，誰能不有情緒？身為在美國的移民，如果有人當著我的面罵移民滾回去，我會這樣的憤怒嗎？不會，因為這是不同的類比，要比的，可能是在美國的穆斯林移民，尤其是九一一之後面對的壓力，可能情況差不多。秋涼這種受過台灣學院浸禮的年輕人，無可避免地被左派上身，把左派國際主義的那套放在這個令她憤怒的事件來分析。他們看世界用的是階級鬥爭的角度，採取的方式是爭平等的抗爭，因此要求台灣人要不分出身背景，只要取得台灣公民的地位，就要享有同樣的權利。但當你在台灣要平權的時候，你有想過台灣真正的生存威脅是什麼嗎？平權的保護，那是要一個安全的國家才給得起。 我在美國當移民，我沒有任何一點內心的衝突，我來的地方既不是美國的敵人，我也沒有不認同美國的理念，我更驕傲我延續了美國移民立國的傳統，所以如果有人真地當我的面罵我，要我滾回我的國家，我會毫無障礙地罵回去，我比你還美國人，你才他媽的滾回去。如果說，人家當著你的面要你滾回去，你會臉紅，你會憤怒，那是為什麼？是因為你犯了錯嗎？你不認同你移入國家的理念，你不接受你新的祖國的文化，還是你還在代表你的出身地？美國的穆斯林移民，如果真的因為理念相同而移民，那就會自己在內心的文化衝突取得平衡，如果無法平衡，那是不適合移民的。如果你真的接受這個新國家，那你就入境隨俗，至少不要你的小孩繼續戴頭巾，不要相信左派那種「愛你自己的身份認同」那種白痴空話。你如果還是那麼愛你自己的原生身份認同，那真的不要留在美國。 秋涼這種進步主義派，和上官亂那種很明顯被共產黨收編的中配有所不同，但他們都想要用左派的進步思想，綁架民進黨裡的進步派，但這是不可能的任務，誤認民主進步黨就應當像他們一樣「進步」，所以他們會因愛生恨。說實話，中配在台灣的地位，理應要比美國的穆斯林移民更艱難，因為沒有一個穆斯林國家可以推翻美國，改變美國的生活方式，但中國不但有這個能力，還有這個表定的任務，所以中配在台灣的地位，本來就不能與一般移民相比而論。以色列全民皆兵，但阿拉伯裔的以色列公民，不用當兵。新加坡建國初期，馬來裔的新加坡公民，不能擔任軍警。這些舉措，都是基於國家安全。用這些「不公平」的方式對待公民，那是不得不然的措施，如果敵人利用這種破口，把台灣的現狀打破了，那不是幾十萬中配人權的問題而已，那是兩千三百萬人的生活方式、生命財產受到威脅的問題，連中配自己都要面對的生活方式被改變的問題。有這麼現實的問題，民進黨如果要在台灣當家，就不可能「進步」到對中配一無防備。如果不是要尊重台灣人婚配的自由，依中國對台灣如此巨大的威脅，台灣應該禁止與中國人通婚。 說實話，台灣的政府並沒有執行任何歧視中配的政策，中配在台灣受到台灣人的言語攻擊，那是很無奈的發展，我也很同情秋涼他們受到的待遇，雖然看到那些住在台灣又要講武統台灣的中配，讓人實在很難同情他們的立場。所以說，如果中配有原罪，那個源頭來自共產黨，不是來自台灣人的歧視。共產黨一日不滅，中配一日不能洗去原罪，而如果共產黨已滅，那這些中配又何需「委屈自己」住在台灣呢？

【本土競爭】保時捷中國銷量較巔峰時期腰斬 本土電動汽車接走奢侈品大旗 在中國，保時捷的經銷商數量也在減少，自建充電網絡也被關停。中國「淪為」保時捷的第三大市場，被美國和德國市場反超。與大多數傳統外資車企一樣，保時捷招架不住新一波本土競爭對手的攻勢。

《AI 下半场：美股人形机器人产业链全梳理》 白毛股神 Serenity @aleabitoreddit 说：Robotics is next.🤖🤖🤖 过去两年，市场主要交易的是 AI 的大脑：GPU、CPU、存储、数据中心、大模型、推理算力。 但大脑建好之后，AI 不能永远只停留在屏幕里写代码、画图、聊天。 大模型是 AI 的大脑，机器人是 AI 的身体。大脑负责思考，身体负责行动。 只有当 AI 拥有了身体，它才能真正走进工厂、仓库、医院、家庭，去搬运、分拣、装配、护理、清洁，最终在真实世界里创造价值。 Biteye 按照人形机器人的组成部分，系统梳理了美股机器人及供应链核心标的👇 🔹 感知系统 这部分负责让机器人看到世界。它通过视觉、深度、触觉等传感器，把真实世界转化为数字信息，让机器人能够识别物体、理解环境并进行空间定位，是机器人理解外部世界的第一步。 $CGNX Cognex | ~$8B+ | 工业机器视觉龙头，工厂自动检测与识别系统 $KEYS Keysight | ~$30B+ | 测试测量系统，机器人电子系统验证基础设施 $TDY Teledyne Technologies | ~$25B+ | 高端工业相机+LiDAR+传感器系统 $ON onsemi | ~$25B+ | 自动驾驶+机器人图像传感器核心供应商 $NOVT Novanta | $5.61B | 做机器人力/力矩传感器，在人形机器人和工业机器人里很重要。 $AMBA Ambarella | ~$4B+ | AI视觉芯片，用于机器人/无人机/安防识别 $VPG Vishay Precision Group | ~$1.7B | 精密力学传感器公司，应变计和力传感器可用于人形机器人灵巧手、关节力控与高精度抓取，是 Optimus 供应链弹性标的之一。 $VLN Valens Semiconductor | ~$200M+ | 高速信号传输芯片公司，提供低延迟视觉数据传输方案，可用于机器人多摄像头、自动驾驶和端侧计算系统。 🔹 执行系统 执行系统相当于机器人的肌肉和关节，负责把计算系统发出的指令转化为真实动作。无论是行走、转身、抓取、搬运，还是保持平衡，都依赖电机、减速器、液压/气动系统和精密传动部件来完成。 $PH Parker Hannifin | ~$120B+ | 运动控制+液压系统，机器人核心驱动与执行器 $IR Ingersoll Rand | ~$32B+ | 工业压缩机+自动化气动系统 $FTV Fortive | ~$18B+ | 工业精密工具+自动化设备系统 $RRX Regal Rexnord | ~$14B+ | 电机+传动系统，工业机器人动力核心 🔹 计算与控制 计算与控制相当于机器人的“大脑 + 小脑”，负责处理感知数据、理解环境、规划路径，并把AI决策转化成稳定动作。它决定机器人反应快不快、动作准不准、能不能在复杂环境中自主运行。 $NVDA Nvidia | ~$3.0T+ | AI GPU + Jetson边缘计算平台，机器人算力绝对核心 $MSFT Microsoft | ~$3.2T+ | Azure + Copilot + AI基础设施，提供机器人云端大脑与开发平台 $GOOGL Alphabet | ~$2.0T+ | DeepMind + Waymo，布局自动驾驶与机器人AI系统 $AMD AMD | ~$880B+ | GPU/CPU替代方案，提供机器人边缘与训练算力 🔹 能源系统 能源系统决定机器人能运行多久、功率能有多强，包括电池技术、电源管理和充电系统，是机器人能否规模化落地的关键限制条件。 $ADI Analog Devices | $203.57B | 模拟芯片、电源管理、传感和工业控制巨头，机器人底层硬件核心。 $HON Honeywell | $144.11B | 电源管理+工业能源系统 $MPWR Monolithic Power Systems | $76.83B | 电源管理芯片龙头，广泛应用于机器人、AI服务器和汽车电子。 $VICR Vicor | $14.40B | 做高效率电源模块，将电池电压转换成不同部件用电，适合机器人能源系统。 $AMPX Amprius Technologies | $2.43B | 硅负极高能量密度锂电池，已切入无人机与机器人市场 $BLNK Blink Charging | $85.63M | EV充电基础设施公司，探索机器人与物流设备充电场景 🔹 基础软件 基础软件是人形机器人真正的“智能底座”，决定机器人不是简单重复动作，而是能够理解任务、学习环境并不断优化行为。 在人形机器人训练中，软件的重要性甚至高于单一硬件。机器人需要先在仿真环境中学习走路、抓取、避障和执行任务，再通过真实世界数据不断修正模型。 $MSFT Microsoft | ~$3.2T+ | Azure AI + Copilot 生态，机器人云端大脑与企业AI开发平台。 $NVDA Nvidia | ~$3.0T+ | Isaac Sim + Jetson + GPU 算力平台，机器人仿真训练和AI推理基础设施。 $TSLA Tesla | ~$1.3T+ | FSD + Optimus 数据闭环，端到端机器人策略模型代表。 🔹 人形机器人 在人形机器人方向，本体公司的目标是让机器人像人一样在复杂环境中完成通用任务；在工业和协作机器人方向，则更强调稳定性、效率和规模化部署。因此，这一层通常也是机器人产业链中最接近终端需求、最容易形成品牌和估值叙事的部分。 $TSLA Tesla | ~$1.3T+ | Optimus 人形机器人 + FSD 自动驾驶统一系统，代表“AI大脑 + 机器人本体 + 数据闭环”的一体化路线。 $HON Honeywell | ~$140B+ | 工业自动化、航空自动化与物流自动化解决方案商，更多偏机器人系统集成与场景落地。 $ABB ABB | ~$100B+ | 全球工业机器人和自动化龙头，产品覆盖机械臂、控制系统、产线自动化，是成熟工业机器人代表。 $TER Teradyne | ~$24B+ | 通过 Universal Robots 和 MiR 布局协作机器人与自主移动机器人，是工业协作机器人平台型公司。 $CCXI Churchill Capital Corp XI / Agility Robotics | 拟合并估值约 $2.5B | Agility 是美国人形机器人公司，核心产品 Digit 主攻物流、仓储和制造场景。 目前 Agility Robotics 正通过与 SPAC 公司 Churchill Capital Corp XI 合并上市，交易完成后预计更名为 Agility，并使用新 ticker $AGLT。 🌟写在最后 机器人产业链的投资逻辑，其实和半导体周期很像。 早期阶段，很难判断谁会成为最终赢家，但产业链上每一层都会先跑出阶段性机会：感知、执行、能源、控制、本体，都会随着行业关注度提升被重新定价。 今天优必选超仿生机器人刷屏，就是一个很明显的信号：机器人正在从实验室、发布会，开始走进大众视野。根据公开报道，优必选在 6 月 30 日发布会上表示，“优世界 U1”系列全渠道订单已突破 1 万台，并计划今年交付。 当然，这不代表机器人马上就会全面商业化。短期看，它更像一个从“概念展示”走向“真实订单”的拐点。真正值得关注的，是订单能不能持续、成本能不能下降、供应链能不能跟上。 对普通投资者来说，与其现在就押注谁是“人形机器人界的英伟达”，不如把机器人当成一条完整产业链来研究：感知、执行、能源、本体，每一层都选出核心公司，用组合方式分散单一标的不确定性。 Robotics is next 这句话大概率是对的。但节奏不会一蹴而就，真正的机会，可能藏在每一台机器人都绕不开的核心供应链里。

印度坐擁全球最大人口規模、龐大內需，甚至矽谷頂尖科技公司滿是印度裔菁英，照理說是全球資本最想押注的成長故事。 為何這波AI熱潮印度賺不到？ #AI投資# #全球經濟# #科技趨勢# #印度經濟# #人工智慧# #算力# #供應鏈重組# #人口紅利# #資本市場# #美股投資# #晶片大戰# #深度解析#

前幾天剛好跟朋友在討論預測市場當前到底需要的是什麼，看似繁榮其實並沒有很好的讓大家都上手 多數交易量肯定都是來自 bot ，而且多數人參與其實滿容易虧錢的 最大的問題就是不同市場的流動性碎片化再加上介面不好用、不直覺 以台灣來說甚至登入個 polymarket 都有問題，仍是最大痛點，我最常用的還是 polymarket 的 CLI 當前有兩個痛點需要被解決：更好懂的介面以及更絲滑的入金方式 市面上的方案都沒有真正解決這個問題，更不要說單純的 AI 工具 不管是否幣圈，AI agent 使用率都是不高的，一個重要原因是最一開始的啟動流程仍然有些複雜，只有真的動力強的少數族群才會每天用 另一個更根本的原因是，主流模型從來沒有被真正為「在市場裡賺錢」而設計過，它們能提供分析結果 但分析≠ 不代表真的能夠賺錢 用戶本身具有交易賺錢的能力， ai agent 才能發揮得好，否則很容易只是幫我們花式虧錢 Sui 上面的 @0xbeepit 還挺有趣，這個協議是一個讓交易型 AI agent 在真實市場中競爭、篩選、進化的系統，只保留真實市場裡活下來的策略 而且除了 agent trading 還有發展其他的產品線 這是當前預測市場賽道所欠缺的 「有更多讓用戶資金留存的誘因」 創始團隊在 PayPal 和 Walmart 等企業建構過 TradFi 系統，平均 12 年以上的開發經驗，橫跨支付、交易、區塊鏈基礎設施等 Beep 主要運作的方式有五個階段 1️⃣ 用對的工具開發策略 LLM 負責理解語言、分析情緒、提取資訊；另一種 AI 專為數字時間序列設計的模型，負責數值計算、風險判斷和交易執行 2️⃣獨家訊號 Beep 的 agent 接入獨有的數據流，包含鏈上交易元數據、預測市場訊號、訂單流微觀結構 3️⃣ 開放接入 任何 agent 都可以接入、提交策略。 越多參與者，接觸到的市場資訊廣度也更大，利好所有玩家 4️⃣ 嚴格篩選 每個策略先用模擬資金跑，通過了才能用真實資本 能穩定賺錢的策略獲得更多資金信任，跑輸的淘汰 5️⃣ 結果反哺 每一筆交易的結果，都會成為模型訓練的一部分，讓系統變得更準 理論上隨著時間的推進，系統會越來越強大 接著是其他產品線，Beep 最新上線的 R3，是基於 Polymarket 的預測市場產品，提供兩種玩法 💡手動預測，適合想自己下單的用戶，Beep 為用戶提供 AI 洞察輔助用戶做判斷 💡全託管預測 Agent ，適合想讓 AI 全權負責的用戶，AI 全權接管，掃描市場、選題、交易、結算，全程無需人類介入 我這次先丟了 1000u 來測試一下他們家的 trading agent 1️⃣ 選擇自己要用的模型（GPT5.4 , Claude Sonnet , Kimi , Groq 等） 2️⃣ 選擇要交易的市場：美股竟然也可以 , 不單純只是加密市場可以選擇 3️⃣ 除了 eth sui 之外我添加了近期火熱的 $SNDK $INTC $MU 三支股票 在這些交互的過程中都是可以嚕分數的，包含創建 agent、交易量、錢包餘額等（treasury），創建 agent 的花費跟交易頻率有關，越高當然花費越多，還可以設定單次交易最高金額，使用的槓桿大小等 agent 開跑之後, 可以動態看到 agent 當時的想法 下週來跟大家分享一下結果，有興趣的可以一起來玩玩： 這邊記得，受邀人記得至少要充值 10 usdc 以上才可以激活 ⚠️ 地區限制，台灣的朋友們記得一樣要切換 VPN 才能使用 去年年底 Sui 宣布了 The Agentic Economy is coming to Sui ，很明顯這是當前每條鏈都在積極發展的方向，Beep 是我認為值得一試的 Sui 鏈 agentic finance 項目 Beep 還支持基於 Hyperliquid 的全託管交易 agent 的創建，支持 Hyperliquid 上 Crypto + TradFi 全部 USDC 交易對 對於心癢癢想追高美股的用戶來說，如果想追高又不知道怎麼設止損，讓 ai agent 根據設置的策略來參與市場也不失為是一種方式

美國這次選區重劃的大混戰，有一個法律的重點是1965年通過的投票權利法第二章(VRA Section 2)，在大法官的判決裡，作出了一個重大的改變，一如在大學入學的種族配額(affirmative action)被判違憲一樣，大法官規定選區的劃定，不得把種族作為考量，一舉把VRA Section 2的使用限縮到幾乎沒有。許多的左派，哭天搶地，一如之前的哭訴「那以後黑人怎麼進哈佛」一樣，這一次也是，「那以後黑人怎麼選得上眾議員」？神經病，別人怎麼選上，你就怎麼選上。美國現在這麼多的黑人國會議員，比如說像南卡的參議員Tim Scott，憑著真本事，在白人居多數的選區，先選上眾議員，現在又代表南卡作為聯邦參議員。誰說黑人一定要靠保障名額才能選上國會議員？哦，民主黨當然一如往常，把所有加入共和黨的黑人，視而不見，直接不當黑人了。 Affirmative action也好，先前的VRA允許的黑人多數選區劃分也好，都是立意良善，但會把黑人的未來摧毀的惡法。幾十年下來的入學保障名額，造成現在上醫院，只要看到黑人醫生，大部份的人就怕怕的。如果我可以選，我一定只選亞裔和白人醫生，你要說我種族主義也沒關係，我不拿我的身體健康開玩笑。為什麼？因為所有的證據顯示，黑人入學的時候，採用了較低的學術標準，在學訓練，也受到刻意優待。凡是有affirmative action的地方，我一律不相信黑人的水準。如果今天NBA開始有亞裔保障名額，我馬上拒看NBA，這是一樣的道理。到頭來，真正可以靠實力當上醫生的黑人，反而碰到他們不應該有的歧視，多可惜。但是誰害他們的呢？這些自以為高貴的死左派，老是把弱勢族群當作他們可以保護的吉祥物，而完全不相信他們的能力，這些傢伙，才是真正的種族主義者。 1965的投票權利法，有其時代背景。林肯在南北戰爭的末期被刺殺死亡，而讓南方來的Andrew Johnson副總統扶正，這個Johnson把南方的「重建」完全拐了個彎。原本趁著戰爭勝利，北方要把南方的種族主義政策徹底消滅，要軍事佔領南方一陣子，要確保黑人在南方的權利得到保障，但Johnson的提早結束重建，一下讓南方的白人又拿回了政治掌控權，原本南方各州紛紛出現黑人的共和黨州長、國會議員，一下子就被逆轉翻盤，南方自此變為Jim Crow的世界，一個白人用暴力和法律刁難黑人，造成實質種族隔離的反動時代。一直要到下一個Johnson總統，繼位被刺甘迺迪的詹森，將近一個世紀之後，這個Jim Crow的時代，才告一個終結。這個1965年的VRA，也許就是詹森一輩子最大的貢獻。 VRA非常清楚地規定南方各州不得用法律刁難任何人的投票權利，也不可以用選區劃分的方式，「稀釋票源」，這個禁止稀釋票源的規定，就是先前最高法院准許，而南方各州都遵守的方式，在每一州，硬是劃出黑人為多數的眾議員選區，也可以說是深紅南方的民主黨保障名額區。但大法官終於把先前的解釋推翻掉，一如affirmative action一樣，憲法說的人人平等，真的就該不分種族人人平等，沒有人得因為種族膚色受到歧視、不公平對待，也代表沒有人可以因為種族膚色而得到優惠。什麼叫「稀釋票源」呢？誰說黑人都一起投票，都有一樣的政治認知，都會選一樣的政黨？大法官把VRA放回憲法的框架，是美國法律之前人人平等的正確走向。 民主黨深深相信大法官都是有政治意圖，所以他們准許了德州的選區重劃，限縮了VRA，讓更多的南方紅州可以全面翻紅，但我相信能當到美國最高法院的大法官，一輩子都不用再找工作，在這個人世最重要的就是歷史留名，許多我們凡人的考量，一己之私的計算，並不是所有大法官在這世界的做人處事準則。他們也批准了加州的選區重劃，給了民主黨佔便宜的機會，怎麼不說大法官是有政治考量呢？只要不違反憲法，州的主權確定了各州自行劃分選區的權力，這就是大法官的判決原則。不要急著否定最高法院的原則性，你等著看他們怎麼判川普否定「出生即公民」的憲法權利，再來看共和黨怎麼罵最高法院，你就知道這些政治攻防，不過是一場戲，美國憲法還是剛健如山的保護著美國人民。

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