牛津大学的物理学家认为，宇宙可能比我们想象的要奇特得多，无数个平行宇宙中可能存在着无数的各种版本的“你”。 这一观点与量子力学的“多世界诠释”密切相关。该理论认为，每一个量子事件都可能导致现实分支成多个可能的结果，而不是只产生一个结果。 简单来说，量子层面的每一个决定或互动都可能创造出不同的现实版本，每个版本都会呈现出不同的结果。在宇宙的另一个分支中，另一个版本的你可能做出了不同的选择，选择了不同的职业，或者过着截然不同的生活。 牛津大学物理学家Vlatko Vedral最近解释说，量子物理学中最大的误解之一与观察者效应有关。许多人认为人类意识以某种方式创造了现实，但物理学家指出，量子系统在与任何事物相互作用时都会发生变化，而不仅仅是在有人观察它们时才会发生变化。 例如，如果一个光子击中一副太阳镜，相互作用本身决定了光线是穿过还是反射。 在某些量子理论诠释中，这两种可能性可能在不同的现实分支中继续存在。 科学家尚未证明平行宇宙的存在，多世界诠释仍然是量子力学众多竞争性解释之一。研究人员仍在争论哪种诠释最能反映现实的本质。 科学家们已知的是，量子可以表现出极其奇特的行为。实验反复表明，量子可以同时存在于多种可能的状态，直到相互作用迫使产生可测量的结果——这一现象已在实验室中被证实数十年。

2022年5月20日文贵先生爆料 北约研究UFO的军官亲口和七哥说：其中一种外星人的生命体是金属和碳水化合物的结合体，他们来地球就是像研究细菌一样看我们 一定是存在多个平行宇宙 我们在每个平行宇宙的自己，都是宇宙大爆炸原点本原的分身 我们在地球折腾完，都会回归到本体 #UFO# #外星人# #宇宙大爆炸# #平行宇宙#

这还能不是穿越者？ 22年预言23年新冠病毒结束 22年预测26年汉坦病毒爆发 polymarket建议他直接来pm上来提款 最近时常在想 不是世界越来越癫 而是自从开始捞偏门以后 我掉落进了更癫狂的平行宇宙

点错科技树多可怕—— 自从以太转PoS，整个行业的中心就全部放在L2、Restaking这些酱香型科技上面了 如果在一个平行宇宙里，以太还是PoW，那么我们现在研究的将会是怎样有效利用算力、怎样将算力从哈希变成AI训练、怎样将加密支付结合AI等等

给兄弟们讲个鬼故事。 现在坚持定投标普500和纳指100的这帮美股散户， 一半以上，都是2020年疫情后才进场的新人。 他们以为自己买的是时间的朋友，但时间这个朋友，有时候也会翻脸。 而且他们自己可能还不知道。 --- 故事是这样的。 前几天跟朋友吃饭，聊到美股。 他说自己从2021年开始定投VOO，每周雷打不动投一笔（却没有留活动资金），到现在收益率挺不错，感觉找到了财富自由的密码。 我问他，你知道现在标普500的中位数PE是多少吗。 他说，不太清楚，反正指数一直在涨。 我说，22倍。 他愣了一下，22倍算高吗。 我说，不算低。但问题是，这22倍是中位数。如果你看市值加权的整体PE，现在已经干到了接近32倍。 你知道这意味着什么吗。 他摇摇头。 我说，这意味着标普500里的500家公司，根本不是同一个市场。 它们活在平行宇宙里。 --- 目前（如图）： 极端估值区：PE超过50的，大概塞了40多只股票，占比8%以上。这里面最离谱的几个，Boeing 122倍，Tesla 188倍。对，你没看错，Tesla一百多倍。 Healthpeak大概也在这一档，一百多倍，一个做医疗地产的REITs，愣是搞出了科技股的估值。 高估值区，PE 30到50的，Costco 48倍，AMD 41倍，Starbucks 40倍。 好市多确实是好生意，但48倍PE意味着啥，意味着你光靠它做生意赚的钱，要48年才能回本。 然后是你最熟悉的AI七巨头核心区。Apple 34倍，Amazon 35倍，NVIDIA 41倍，Microsoft 22到24倍。 这几个哥们加起来占了标普500快三分之一的权重。 它们涨，指数就涨，哪怕剩下400多家公司在跌，指数照样可以创新高。 再往下，老登股集中营，PE 10到22的。JPMorgan 14倍，Goldman 16倍，Chevron 15倍，P&G 21倍。 传统行业的估值已经被打到地板上，但没人关心。 因为散户买的不是个股，是ETF。 ETF一篮子买进去，这些便宜货跟着一起被买，但它们的涨跌根本不影响指数走势。 最底下还有价值洼地，PE不到10的，大概也有40只。Ford 7倍，GM 6倍，Verizon 9倍。 6倍PE的通用汽车，不是因为便宜才被低估，是因为市场觉得它可能活不过下一个十年。 所以你发现了吗，同一个标普500，里面既有371倍的Tesla，也有7倍的Ford。 指数涨不代表你买的东西都值钱，可能只是那几家巨头在拖着所有人跑。 --- 说到这个，就不得不提VOO了。 VOO是Vanguard发行的标普500 ETF，也是现在全球最大的ETF。它的规模变化，基本上就是散户情绪的晴雨表。 2019年底的时候，VOO规模大概1300多亿美元。不算小，但也不算特别夸张。 然后2020年来了。 2026年4月18日，VOO成为全球第一只资产规模突破9000亿美元的ETF。 进入那天的时候大概8940亿，标普500当天涨超1%，直接把它推过了线。 2026年初1月底的时候，大概8620亿。也就是说，短短两三个月，又涌进去将近400亿。 6年多时间，规模翻了将近7倍。 股市确实涨了，VOO从2019年的295美元左右涨到现在630多，价格翻倍。但价格翻倍撑不起规模翻7倍。新钱涌入才是主力。 更夸张的是资金流向。2026年至今，VOO已经净流入369亿美元，所有ETF里排名第一。 而且这很可能是它连续第三年实现年流入超1000亿美元。 分析师预计，按这个速度，2026年底前VOO可能成为全球第一只破1万亿美元的ETF。 什么概念。疫情后这波新人，把VOO从2010年代初的冷门玩意儿，直接推成了全球散户的标配。 以前买VOO的是些退休老头和机构配置，现在买VOO的是TikTok上刷到"定投致富"视频的二十几岁年轻人。 --- 那问题来了，2020年为什么成了分水岭。 三个词。放水，撒钱，闲得慌。 2020年3月，美联储在半个月内连续两次紧急降息，直接把联邦基金利率从1%以上砍到0%到0.25%。同时宣布启动至少7000亿美元的量化宽松，买5000亿国债加2000亿抵押贷款支持证券。到了3月23日，更是直接升级为开放式购买，说要以支持市场平稳运行所需的金额来买，不设上限。 零利率加无限印钞，这意味着什么。意味着钱突然变得超级便宜，而且到处都是。 但这还不够。美国政府那边，CARES法案直接发钱，一轮又一轮的刺激支票打到每个人账上。 1200美元，600美元，1400美元，多轮轰炸。很多人收到的钱比失业前工资还高。 哈佛商学院有篇研究，标题就叫《股市刺激》。 他们算了笔账，8140亿美元的刺激资金里，大约有1000亿美元直接流进了股市。 72%的在线券商用户收到了刺激支票，其中一半人计划拿这笔钱去投资。收到前两轮支票后，散户持仓的股票在三周内暴涨15%到24%。刺激资金到账当天，相关股票就出现5%到7%的异常收益。 财政刺激直接变成了股市燃料。 这在以前从来没有过。以前政府放水，钱先流到银行，再到企业，最后才可能到股市。 2020年这波是直升机撒钱，直接撒到散户手里，散户转头就打开券商APP买股票。 而且那时候还有个特殊背景，高通胀一起来，股票、房子、币全飞。钱放在银行里就是贬值，买房门槛太高，币圈太野，股市成了最容易看到暴富幻觉的地方。 还有个特别重要的原因，封城把人锁出了炒股的时间。

量化基金的崩盘，其实是市场规律早已写好的结局——不是今天，但最多一年内，一定会发生，然后整个市场被迫洗牌、重启。 为什么？因为人性+数学，注定会走到这一步。 一开始，量化基金凭什么吸引人？程序化交易、每天吃市场波动、回撤小、夏普比率高，看起来几乎是“稳赚不赔”的范式。散户和游资动不动就亏钱，量化赚的正是他们迟钝的止损止盈差价。 于是大家理性了：打不过就加入呗。我要是有一百万，我也想买量化私募啊。 可问题就出在这儿——个体理性，带来了集体非理性。 当越来越多资金涌入量化，市场成交里量化占比从现在的3成，冲到5成、6成时，赚钱的前提就崩了。本来你是靠“别人不理性”来套利，现在大家都理性了、都用同一套模型、同一套止盈止损参数，那还能赚谁的钱？只剩下量化和量化之间互相掏口袋。 结果就是：大家止损线都极度敏感，任何一点流动性冲击、宏观风吹草动，都会瞬间变成多杀多。你先触发止损砸盘，砸到我的止损线，我再砸下去……死亡螺旋，一路往下滚，直到崩盘。 这不是猜想，是必然的悖论。只要人类还贪婪，只要出现一种“长期稳赚”的投资范式，就一定会有人疯狂模仿，最终把这个范式亲手杀死。历史上美国2007年就上演过：市场中性量化策略一周回撤30%，连环爆仓，把前一年赚的全吐回去。 所以最可怕的不是崩盘本身，而是这个循环几乎无法避免。在任何一个有人类的平行宇宙里，都会反复上演：发现金矿→蜂拥而入→金矿失效→集体崩盘→洗牌重开→下一轮新范式诞生…… 我现在看那些还在拼命把100万交给量化私募的散户，既羡慕又心疼。他们可能吃不到多少肉，但崩盘那天，一定有他们一份。 市场从来不怜悯后知后觉的理性。 早点参与，或者干脆别碰。
永远没有永远稳赚的资产，只有永远在轮动的贪婪。 #量化基金# #市场规律# #多杀多# #投资哲学#

记得Defi Summer 20年到22年这三年时间，大家经常感慨的一句话就是“币圈一天，人间一年” 因为技术迭代太快了，每天都有数不行的新东西出来，几天不看就跟不上节奏 现在这个感觉在币圈彻底消失，在AI那边出现了，每天的新东西就看不完，真的看不完 正好这几天看到圈里讨论Cerebras的帖子多了起来，昨天还看到不少路演信息，毕竟14号要挂牌交易。之前在Amber做分享的时候也单独讲过这个公司（当时用的那页PPT放在文末），所以简单说下我对Cerebras的判断 先说结论：这家公司很有意思，但核心变量不一定是他们造的芯片本身，而是未来AI的workload形态会是成什么样。 先简单说下它是干嘛的，防止有老铁还没看Cerebras 它最核心的技术，就是wafer-scale chip（晶圆级芯片），简单理解就是别人还在用“邮票大小”的芯片，它直接把整片晶圆做成一颗超大处理器，再配上超大 SRAM，把大量数据尽量留在本地高速处理，减少传统GPU最头疼的memory bottleneck。现在海力士美光涨上天就是因为HBM这东西太抢手，Cerebras是直接绕开了对HBM的依赖 很多人看到 Cerebras最牛逼的benchmark：推理速度比GPU快10-15倍，第一反应就是下一个英伟达？！ 先别急。 这个benchmark最大的问题，是默认AI的核心需求永远是“更快吐token”。 如果只是人类盯着ChatGPT聊天，这故事其实没那么性感。你每秒吐 30 个 token，我已经快读不过来了。再翻10倍，边际体验提升几乎为零。 真正有意思的是 Agent。 Agent不读字，Agent消费Token。速度直接等于生产力。 一个OpenClaw/Hermes agent，如果要读网页、写计划、调 API、跑代码、报错重试、继续执行，一个任务可能要几十次 inference call。 每次 2 秒，任务就是分钟级体验。 每次 200ms，就是另一个世界。 所以 Cerebras更值得关注的地方，是 AI worker 这条线，而不是单纯的chatbot加速。 但问题来了 - 它的magic来自 wafer-scale + 超大SRAM，本地访问极快。但SRAM这东西有天然 tradeoff，速度快，容量贵，大模型塞不下就必须拆分。 而一旦拆分，chip-to-chip communication 就上来了。 LLM inference里最怕通信的恰恰是 decode 阶段。token 是一个一个往外吐的，每多一次 hop，延迟就是硬加上去，没法隐藏。 所以 Cerebras能不能成，关键根本不在“比 GPU 快几倍”，而是未来 AI 的主流计算形态到底是什么。 1. 时间线一 - 未来几年还是 前沿超大模型一统天下，动不动几千亿甚至万亿参数，所有请求都让超大模型自己处理，那 Nvidia的distributed infra 依然最舒服，Cerebras的速度优势会被通信损耗吃掉很多。 2. 时间线二 - MoE、蒸馏、量化这些技术如果继续快速进步，未来两年70B左右的模型做到今天700B模型 80%-90% 的效果，我一点都不意外。（这里要强烈感谢Deepseek一大波!) 如果世界往这个方向走，故事就变了。 大模型负责 planning / judgement / orchestration。 真正执行任务的大量 worker model 落在 30B-70B 这个区间。 这些模型足够聪明，又刚好能吃到高速本地推理带来的红利。 Agent 世界里，大部分token根本不需要最聪明的大脑。很多工作本质就是执行层体力活：浏览网页、改代码、调工具、retry、继续跑流程。 这个 topology一旦成立，Cerebras就直接进入自己的甜区 3. 时间线三 - 未来推理是端侧为主，用的都是8B，14B的这些小模型，那GPU也能跑的很好，甚至专用的ASIC芯片效率更高，这个场景下Cerebras的优势和护城河也就不高了 换句话说，超大模型云端推理或者超小模型的端侧推理这两个平行宇宙，Cerebras的优势都不够明显，只有主流推理落在32B-70B中等模型这个Size，正好“Big enough to stress GPU memory, Small enough to fit locally” 才是Cerebras最能大展身手的世界 所以我对Cerebras的判断是，300多亿的市值，短期看订单，财务报表这些数据，长期赌的则是未来Agent时代的计算范式到底落在哪个平行宇宙的时间线上