MU单日暴跌7%、30年期美债破5%——市场在告诉你一件事：硬件的钱，该换个地方放了 刚刚又看了下存储板块研究了下图，再复盘一下周五的股市情况补充一下昨天今日总结里没说的。 一、先说债市——这才是所有风险资产的根源（下周还要重点关注，是真正站上去，还是假突破被砸下来） 周五最重要的事不是任何个股，是债券。30年期美债收益率周五收盘破5%，创2007年次贷危机前夕以来最高周线收盘记录。 为什么周五收盘重要？日内波动是噪音，周五最后一小时是机构合规再平衡的真实流向。机构在周五疯狂抛售长期美债，这是大资金对通胀失控投下的决定性一票。 本周PPI和CPI数据双双超预期，WTI原油守住100美元上方。在这个环境下，新任联准会主席Warsh说的缩表+降息在数学上已经无法同时实现。流动性收紧是接下来的主旋律。 短期更危险的信号是标普500的股权风险溢价已跌破过去20年历史大底。当无风险美债收益率比高估值股票还香，大资金为什么要留在股市？目前纳斯达克成分股中跌破50日均线的个股比例已创新低，指数还没跌，但地基已经是流沙。上涨在撒谎。 这些听起来虽然很吓人，但是我觉得这个回调还是不看很深哈，这个在推文和评论区已经说了很多次了。标普两个目标位：第一目标7250，第二目标7070。纳斯达克100两个目标位：第一目标28000，第二目标26800。回踩后接着做多。 二、MU为什么周五暴跌7% 1. 技术面：说白了就是涨太多了。 MU从低点累计涨超170%，费城半导体指数整体已较200日均线偏离62%。美银分析师早已公开指出这个偏离度极度危险，均值回归只是时间问题。杠杆多头和动量追随策略（CTA）在高位堆满了筹码，地基极不稳固。 2. 消息面：三星和解，稀缺性逻辑瓦解。 此前整个DRAM板块大涨，押注的核心逻辑只有一个：三星大罢工→HBM彻底断货→内存价格飙升。周六凌晨韩国方面正式宣布：由于韩国政府强硬介入，三星管理层紧急撤换谈判代表并公开道歉，宣布周一重启薪资谈判。市场总是比新闻快半步，周五尾盘的放量跳水，和周六凌晨三星和解消息的时间差，值得细品。 三、一旦周一三星达成和解，踩踏会怎么发生？ 这是目前手握DRAM多头仓位最需要认真对待的推演。 第一步：超额下单停止 前阵子因为害怕三星断货，微软、谷歌、Meta等云端巨头都在疯狂超额下单、囤积内存库存（Front-loading）。一旦周一三星宣布和解，这些巨头会立刻放缓拿货节奏，甚至反手要求供应商压价。需求端的虚假繁荣瞬间戳破。 第二步：现货价格面临下杀 HBM断货预期消失，DRAM现货价格失去最核心的支撑逻辑。供需缺口收窄的预期会让买家重新获得议价权，价格下行压力将快速传导至MU、海力士等股价。 第三步：量化止损触发，多杀多踩踏 这是最危险的环节。MU高位的仓位结构以杠杆多头和CTA动量策略为主——这类资金没有价值判断，只跟趋势。一旦稀缺性没有了，价格跌破关键技术位，量化模型自动触发止损，大量卖单在同一时间涌出，形成多杀多的踩踏。 这不是在唱空MU的长期基本面，而是短期仓位结构极度脆弱的现实。 四、钱去哪了——网络安全和软件接力 周五大盘弱势，但有两个板块在逆势狂飙：网络安全和软件。软件这两天已经说烂了，就不说了，就说说网络安全吧。 CrowdStrike、Palo Alto Networks月内逆势大涨20%，周五继续创历史新高。 为什么资金会流向网络安全？ AI越发展，需要保护的数据和系统就越多。网络安全不是被AI替代的那个，它是AI时代必须存在的底层基础设施。别人吃肉，网络安全在底层收费。这和我之前说的软件板块回归逻辑完全一致——硬件拥挤度接近历史极值，软件和网络安全估值被压制。资金自然就轮动到估值更有吸引力的地方。 总结： DRAM的稀缺性逻辑正在瓦解，踩踏窗口可能就在周一开盘。硬件的钱在找新家，网络安全和软件是目前最明确的目的地。债市的警报还在响，不要在高位加硬件仓位。 #MU# #美光# #三星# #网络安全# #CIBR# #美债# #半导体# #板块轮动# #美股分析# #PANW# #CRWD#

【旺旺为何让习近平不安】《新闻周刊》7月28日发表评论文章，从流浪狗旺旺之死，观察了中国民间的动员能力。旺旺是广东一只由居民喂养的母狗。6月28日，至少四名未满14岁的男孩打死她的三只幼崽，用铁丝勒颈拖行，浇上助燃液体点燃，全程拍摄上传。两天后，当地政府通报确认虐待事实，称涉事者未达刑责年龄，送专门学校矫治，通报要求网民不要扩散相关信息。 此后一个月，这个要求彻底落空。删掉的帖子在新账号重现；支持者在一百多座城市自费投放广告；境内屏幕转趋敏感后，他们众筹境外广告位，把材料译成十余种语言，先后出现在香港旺角、台北和纽约时代广场。要求立法的联署已超过七万。 文章还原了更完整的一个月。7月5日杜江在抖音发文谴责，7月14日陈乔恩在微博的发声数秒即被删，"被删"本身成为热搜。7月中旬，香港爱护动物协会请警方下架未处理的施虐视频，理由是恐造成伤害与模仿，却因客观上替当局分压而遭批评，随后致歉并取消年度卖旗筹款。6月，重庆居民连日聚集抗议一起以领养为名的虐狗事件，警方清场，多人受伤、数十人被带走，涉事男子最终只能按治安管理处罚法处理，因为法律中没有虐待动物这一罪名。 立法始终缺位。5月泉州农业部门以"社会共识不足"答复人大代表，却又提到公安希望在治安法中增补虐待条款以便执法。全国人大代表赵皖平3月提交自2017年以来第八份动物保护议案，5月的立法计划仍无此法。司法部征求意见期间的公众投票，410万人赞成，占96%。全国城镇家庭饲养的猫狗估计已达1.26亿只。 自由之家记录，今年第二季度中国发生846起抗议；2024年以来，至少28次是私人悲剧把数百人带上街头，矛头多指向地方官员的处置。 《新闻周刊》的判断是：旺旺只是一只流浪狗，不是异见者，为她奔走的人群分散、力量悬殊，其中不乏民族主义者与在其他议题上从不越界的人。但让权力不安的，从来不只是反抗，还有演练，没有平台仍能表达，没有组织仍能筹款，把消息送出国门。这样的记忆，删不掉。 文章原文网址👇

国内各大企业家蹭马斯克合影， 让马斯克似乎感觉中国变了。 他一直在找一个人，杰克马。 他很奇怪这位会英语、从容自信的中国首富怎么突然不见了。 我们何尝不是？ 川普再度访华，2017年到现在，也就9年。 那年，腾讯和阿里跻身全球市值前十的行列。 华为手机出货量达到1.53亿台，全球第二，超过苹果，逼近三星。 那一年，也是马云最意气风发的一年。 他像武侠小说里的风清扬——自由、张扬、无所不能。 砸900亿搞新零售。 到处演讲，会见各国元首，从容不迫。 主演《功守道》，跟李连杰、甄子丹、吴京对打。 还和王菲合唱《风清扬》。 那时的企业家，身上真有一种"时代主角"的感觉。 许家印财富一年翻四倍，首次成为中国首富。 李彦宏All in AI。 董明珠说华为手机第一格力第二。 就连跑路的贾跃亭，都自信地说"下周就回"。 后来很多人会说，2017年其实是中国互联网黄金时代最后的高潮。 那时的人们，真的相信技术、资本与全球化会永远向前。 2017年底，乌镇世界互联网大会召开。 丁磊组织"东半球最强饭局"。 之后又有刘强东、王兴组织"东兴局"。 饭桌上坐着中国互联网最有权势的一群人。 他们讨论的不只是赚钱，而是未来。 他们那时真觉得，未来在自己手里。 ------- 今天很多年轻人已经忘了， 当时这种"大国叙事"有多强。 你打开电视，是港珠澳大桥。 打开手机，是国产航母下水。 刷微博，是C919首飞。 连综艺和广告，都在讲"中国速度"、"中国奇迹"。 那年，中国首艘国产航母下水。 "一带一路"首届高峰论坛召开。雄安新区设立。 "人类命运共同体"被反复提及。 建军90周年阅兵。 香港回归20周年。 十九大召开。 所有新闻都带着一种历史车轮滚滚向前的气息。 经济学家林毅夫当时预测：到2030年，中国将超过美国成为世界第一大经济体。 今天看，你会觉得这个预测有点乐观。 但在2017年，很多人真信。 自信的人们 但回头看，会有一种奇怪的感觉：那仿佛已经不是同一个时代了。 ------------ 这9年里发生了太多事。 贸易战、疫情、俄乌战争、AI革命、房地产下行、互联网退潮、全球化收缩……世界像被人拧过一遍。 很多当年坚信不疑的东西，现在都变得模糊；很多当年热气腾腾的人和行业，现在已经沉默。 所以，当人们重新翻出2017年特朗普访华的视频时，会有一种强烈的时代感。 那真的是一个"烈火烹油、鲜花着锦"的年份。 那年11月8日，特朗普抵达北京。 很多年后，他仍在不断回味那次访问。 中国的"上升感" 他说，中国仪仗队是他见过最整齐的，"他们身高几乎完全一样，差距不到四分之一英寸"。 特朗普是一个极度重视排场、礼仪与个人感受的人。 你很少见他认真赞美什么，但他后来多次提到那次中国之行。 因为他确实被震撼了。 飞机刚落地，他就被直接带去了故宫。 不是普通参观，是包场。 整个故宫，在夜色里只为特朗普夫妇开放。 红墙、金瓦、宫灯、京剧、文物、长长的御道，像一个文明古国把自己的藏宝阁掀开了一角。 ------- 特朗普后来反复提到一句话："从没人得到过这样的待遇。"他是真的信。 因为美国总统访问别国，一般是进会议室、住酒店、签文件。 很少有人会直接把五百年帝国的中轴线打开给他看。 而2017年的中国，也确实有一种"终于轮到我出场"的心态。那种感觉，就像是一个练了二十年武功、终于下山的少年。 今天再回头看2017年的新闻，会发现一种扑面而来的自信。 那一年春节，央视《新闻联播》推出特别节目——《厉害了，我的国》。 这个词后来直接变成了年度热词。 紧接着，央视财经开始做纪录片《厉害了，我的国》，向全国征集"百姓眼中的中国成就"； 之后又连续播放《辉煌中国》、《大国外交》、《超级工程》。 2017年的中国人，是真的相信"东升西降"已经开始了。 《战狼2》与那个时代 2017年，还有一件特别重要的事：《战狼2》。 今天很多人已经习惯了"战狼"这个词，甚至带点调侃意味。 但在2017年，《战狼2》不是调侃，它是情绪。 它最后拿了56.95亿票房，长期位居中国影史第一。 真正让它成为现象级的，其实不是动作戏，而是片尾那行字幕："当你在海外遭遇危险，不要放弃！请记住，在你身后，有一个强大的祖国！" 那一刻，很多中国观众是真的热血沸腾。 因为过去几十年，中国人太习惯"落后挨打"的叙事了。 突然之间，电影里中国护照能救命了。 这种心理变化，非常巨大。 《战狼1》里的"犯我中华者虽远必诛"，再到《湄公河行动》，再到海外撤侨、亚丁湾护航，这些真实事件和影视作品混合在一起，共同构成了2017年的强国想象。 那年电视剧《人民的名义》火得离谱。 年轻人一边吐槽"达康书记GDP第一"，一边追反腐剧。 今天已经很难想象，一部主旋律电视剧能变成全民流行文化。 但2017年就是这样。 整个社会都处于一种"国家正在变强，而我也参与其中"的兴奋感里。 周杰伦演唱会叫"地表最强"。 范冰冰和李晨对未来也是信心满满，所以宣布"求婚成功"。 大家真觉得，好日子还在后头。 当然，中国男足还是没进2018年俄罗斯世界杯。 有些东西，确实稳定。 世界转向 关于那一年特朗普访华，美方很多高官、幕僚，都写了回忆录。 里面有很多有意思的细节。 比如，有人提到，中方在会谈中不断讲自己的长期规划：产业升级、科技发展、未来目标、合作愿景。 但特朗普其实不太感兴趣。 -------- 他最感兴趣的有两件事： 第一，3000多亿美元的大单； 第二，对他个人的超规格接待。 特朗普是一个非常"具体"的人。他对宏大叙事兴趣有限。 但他对排场、数字、交易、赢，非常敏感。 后来随行人员透露，特朗普对中国国宴印象极深，尤其是中式摆盘与大型宴会组织效率。 他无法理解，为什么几百人的国宴能像机器一样精准运转。 特朗普外孙女唱中文歌的视频，当时被反复传播。特朗普本人特别喜欢这个桥段，经常提起。 因为这让他感觉自己"跟中国关系很好"。 特朗普甚至说，与中国的问题，不怪中国，怪以前的总统。 而2017年的中国，也愿意展示这种友好。因为那时候，中美关系虽然已经有竞争苗头，但整体仍处于"斗而不破"的阶段。 甚至很多中国人当时觉得，特朗普虽然不靠谱，但未必比传统美国政客更坏。 因为他至少"讲交易"。 不像后来那样彻底撕裂。 ------------- 但历史很快转向。 特朗普访华没几个月，中美贸易战开始。 美国开始针对"中国制造2025"。 开始限制高科技出口。开始强调产业链安全。 后来很多分析认为，美国之所以反应如此激烈，一个重要原因，就是中国在2017年前后表现出的那种"高技术崛起"趋势，以及"厉害了我的国"的宣传。 那时候的美国，已经意识到，中国不只是"世界工厂"了，而是在向产业链上游走。 芯片、5G、AI、高端制造、新能源、航天……中国开始全面进入美国最敏感的领域。 而与此同时，特朗普上任后的美国，则不断"退群"。 退出TPP。 退出巴黎协定。 退出联合国教科文组织。 整个美国社会都弥漫着一种疲惫与撕裂。 如果用武侠来比喻。 2017年的中国，像一个刚闯入江湖、准备重塑武林规则的少年。 而美国，则像一个已经称霸江湖几十年、开始对世界失去耐心的老盟主。 于是，冲突几乎不可避免。 因为真正的大国竞争，从来不是意识形态，而是产业、科技、资本与未来。 ---------- 凡是过往 2017年的人们，并不知道后面会发生什么。 没人知道新冠。 没人知道房地产会调整。 没人知道互联网会降温。 没人知道AI会重新洗牌。 没人知道全球化会开始倒车。 所以今天回头看2017，会有一种特殊的感伤。 那是一种"后来的人，重新看旧照片"的感伤。 照片里的人在笑，但你知道后面会发生什么。 现在特朗普"前度特郎今又来"。 中国也已经不是那个青春少年。 这些年经历了太多事，双方都成熟了很多，也都疲惫了很多。 今天再谈中美，以及我们个人， 已经少了2017年的激情， 不再那么意气风发， 也不再那么轻信未来一定线性向上的投资， 兄弟们都多了一份沉稳。。。

最近看到币安上新，一周交易量975亿美元，聊聊我自己的看法。 很多人以为TradFi perp就是加密交易所多加了几个黄金、美股合约。但最近的成交数据不是这样。7月14号到20号这一周，Top5交易所的TradFi perp总交易量是1344亿美元。币安一家做了975亿美元，占了72.5%。剩下四家加起来，只占27.5%。 流动性已经在往币安集中了。它为什么在这个时候把下一步放到腾讯、小米和Quanto港股上？我来说说我的理解。 目录： 1）TradFi perp不是小市场了 2）72.5%的量为什么在币安 3）从SKHY到腾讯、小米 4）Quanto是什么 5）Quanto解决了什么麻烦 6）24小时交易之后会怎样 7）币安为什么选这个时间点 8）机会和风险各是什么 9）写在最后 —— 一、TradFi perp不是小市场了 TradFi perp做的事情很简单。它把股票、指数、黄金这些传统资产的价格，放进了加密用户熟悉的永续合约里。你还是用USDT做保证金，用同一个账户就能交易这些传统资产的价格。你不用重新开券商账户，不用换法币，不用适应别的结算系统。 以前，加密市场和传统市场之间有一道账户和时间的墙。现在这道墙在被永续合约一点点打通。市场有没有真需求，不能只看上了多少个产品，得看真实的交易量。 —— 二、72.5%的量为什么在币安 7月14号到20号，Top5交易所TradFi perp总量1344亿美元，币安占975亿美元，占比72.5%，其余四家加起来369亿美元。 永续合约的竞争，最后拼的不只是有多少个交易对。交易量、盘口深度、有多少人在交易，这些才决定一个标的能不能一直有人交易。量越集中，大单成交越顺畅，价格也不容易跳得太厉害。这又会吸引更多人来交易，形成一个循环。 币安目前支持约140个TradFi交易对，亚洲相关的约18个，持仓量大概25亿美元。 这个72.5%的份额数字背后，说明TradFi perp的流动性正在往币安集中。 —— 三、从SKHY到腾讯小米，亚洲资产的需求在释放 SKHY是一个韩国相关的标的，上线十天，累计交易量做到了约71亿美元。一个刚上线不久的标的能做出这个量，说明加密用户不是只关心美股，日本、韩国、中国相关的资产，也有没被满足的交易需求。 币安目前大概有18个亚洲相关的TradFi交易对，涵盖中国内地和香港、日本、韩国、中国台湾，还有亚洲半导体产业链，比如阿里巴巴、索尼、三星、SKHY、台积电这些标的。 从韩股到港股，币安加交易对这件事有自己的路线，一直沿着亚洲科技资产这条线在补标的。腾讯和小米，都是港股里认知度很高的科技公司，选它们做第一批Quanto港股，跟流动性和用户认知都有关系。 这次真正值得说的，是币安用了一种新的合约结构——Quanto，"上了腾讯和小米"只是表面这一层。 —— 四、Quanto是什么 币安7月22号上线了三个东西：HK0700USDT（腾讯Quanto永续合约）、HK1810USDT（小米Quanto永续合约）、TENCENTUSDT（腾讯USDT计价永续合约）。两档Quanto合约最高能开25倍杠杆，最小名义价值5USDT，用USDT结算，24小时都能交易。 为什么同一只腾讯，要同时上两种合约？因为它们处理汇率的方式不一样。 TENCENTUSDT这个合约，价格是港股价格结合港币兑美元的汇率算出来的。你交易的是股价加汇率两个东西。HK0700USDT这个Quanto合约不一样，港股价格直接1:1当USDT算，你交易的主要是股价本身。 普通USDT计价合约要把港币价格换成美元价格，所以港币兑美元的汇率变化会进到价格里。Quanto把港股价格直接1:1当USDT算，不再多叠加一层汇率波动。 同时上两种合约，其实是给了用户两种选择：一种是股价加汇率一起交易，一种是只交易股价本身。 这个设计看起来只是少算了一层汇率，但它解决的是加密用户进港股市场时最常遇到的几个麻烦。 —— 五、Quanto解决了什么麻烦 第一个麻烦是换汇。以前交易港股，通常得先有港币账户，或者走换汇这一步。Quanto用USDT做保证金和结算，你不用先把钱换成港币。这里要说清楚，汇率本身还是会变，只是这份合约的盈亏计算，不再多叠加港币兑美元这层波动。 第二个麻烦是开户。以前得开港股券商账户，还可能要处理身份认证、跨境入金这些事。Quanto让你直接用已经有的加密账户和USDT，就能交易腾讯、小米的股价敞口。这里必须说清楚：你交易的是以腾讯、小米港股价格为标的的合约，不是股票本身，没有分红权，也没有投票权。 第三个麻烦是交易时间。港股正常交易时间是工作日上午9点半到12点，下午1点到4点，周末和节假日不开市。Quanto合约24小时都能交易，跟加密市场用户习惯的节奏更接近。 Quanto降低的是拿到港股价格敞口的门槛，但它没有把合约变成股票，杠杆和价格波动的风险还在。 —— 六、24小时交易之后，港股价格会怎样 这里有三个问题值得想一想。 第一，港股不开市的时候，你还是能表达自己的判断。公司公告、宏观消息、海外市场的波动，不会只发生在港股开市的时间里。 第二，港股不开市的时候，合约价格可能会跟股票本身的价格差得远一点。因为没有股票现货市场做实时的价格参照，合约价格更容易受市场情绪和资金流向影响。等港股重新开市，两边的价格可能会重新靠近，也可能会有比较大的波动。 第三，24小时能交易，不代表每个时间点的交易深度都一样。在港股不开市、周末，或者有大消息的时候，还是要注意价差、资金费率和爆仓的风险。 24小时交易解决的是"能不能交易"这个问题，但也把不开市时候的定价和情绪波动带进了市场。 —— 七、币安为什么选这个时间点 第一个原因，TradFi perp已经有交易量的底子了。一周975亿美元的量，说明币安有条件继续加新标的。没有交易量的支撑，再有名的股票也可能变成没人交易的空气对。 第二个原因，亚洲资产的需求已经被验证过了。SKHY上线十天做出71亿美元的量，说明亚洲科技资产在加密用户这边是有真实需求的。港股跟中国用户、亚洲用户的距离更近，腾讯和小米的认知度也够高。 第三个原因，Quanto给了不一样的产品结构。币安没有只上普通的USDT计价港股合约，还同时上了Quanto版本，让用户自己选要不要汇率敞口。 第四个原因，早一步占住港股这个方向。其他平台也在尝试港股相关的合约，说明这个方向在升温。谁是绝对意义上的"第一家"这件事我不下定论，但主流交易所已经开始把港股当成TradFi perp下一步要扩展的方向了。 币安这次上新的重点，不只是腾讯和小米这两个标的，更想通过Quanto，把港股变成一个能自己扩展的板块。 —— 八、机会和风险各是什么 机会有这些：直接用USDT拿到港股价格敞口；少了开户、换汇、跨市场转钱这些步骤；能24小时交易；可以自己选要不要港币兑美元的汇率敞口；腾讯、小米这种高认知度的标的，容易有人交易。 风险也要说清楚：这是永续合约，不是股票；最高25倍杠杆，赚得多，亏得也快；合约有资金费率、手续费和强制平仓的风险；港股不开市的时候可能缺少参照价格；24小时能交易不代表每时每刻流动性都一样；合约参数可能会根据市场情况调整；这个产品能不能用，还要看你所在的地区。 Quanto减少的是换汇和开户的麻烦，投资本身的风险它减少不了。它去掉的是汇率换算这层波动，股价涨跌和杠杆的风险还在。 —— 九、写在最后 7月14号到20号这一周，Top5交易所TradFi perp总量1344亿美元，币安一家做了975亿美元，占比约72.5%。 从黄金、美股，到日本、韩国相关资产，再到这次腾讯、小米的Quanto，币安在把TradFi perp的资产范围一路往亚洲市场推。 Quanto港股会不会变成下一个热点，现在没法提前下结论。但交易量已经证明TradFi perp不是小市场了，SKHY也证明了亚洲资产有真实需求。腾讯和小米现在已经进了24小时的USDT合约市场，币安也已经先把位置占住了。 数据会说话，赛道已经开始动了。跟不跟，自己决定。

堺市那座原来夏普做液晶面板的老厂房，这几个月正在被软银改造成一座算力中心，规划产能从最初的150兆瓦一路能扩到400兆瓦。我第一次听说这事，心里咯噔了一下，不是因为这个数字有多吓人，是因为这地方我太熟了，当年液晶面板这行最风光的时候，这栋楼代表的是日本制造业的巅峰，现在它要装的是GPU。这半年关西这样的动静不止一处，AirTrunk在大阪东边追加第二座数据中心，JETRO把大阪包装成脱离东京之外的新入口，专门招呼海外的机器人和半导体投资者，一堆overseas VC在世博会结束之后又专程飞回关西复访，京都靠着大学搞医药和材料产业化，神户那边医疗器械和临床这块也在扩，这几年动的不止大阪一个地方。大阪府自己定了硬指标，到2030年要拉来50家海外金融机构、孵化1200家创业公司、募到1600亿日元，关西整体的深科技目标更狠，到2027年要砸够10万亿日元、养出100个独角兽。这些数字挂在政府文件里听着像口号，这半年真正落地的钱，确实在往这个方向走。表面上看，这些都是同一个故事，世博会烧了一把火，政府和资本跟着往里砸钱，谁都能讲这个版本。 这把火烧出来的钱具体流向了哪里，往细里看，这半年公开报道里能查到，砸得最实在的那几笔，几乎都不是软件层面的东西。大金和NTT数据这个月刚启动一个联合项目，用AI预测数据中心里服务器的发热情况，反过来统一调度空调、冷水机组和液冷系统，七月就开始在NTT数据自己的机房里跑验证。松下这半年也在往数据中心的散热和供电这两块猛砸钱，CES上摆的都是这类东西。这些动作背后有个共同点，关西这波AI投资，真正落地的不是聊天机器人和企业知识库，是电力、散热、精密制造这些本来就是这片地方吃饭本事的东西，被重新裹上了一层AI的外壳。这跟东京那套企业软件叙事完全不是一回事。 这类项目需要的人，既得懂agent怎么接数据、怎么做推理，又得看得懂空调机组和产线到底是怎么运转的，这种两栖型人才，比纯软件背景的FDE稀罕得多。这半年FDE这个title本身正在被大量套牌稀释，绝大多数涌进这个赛道的人，背景还是SaaS和互联网那一套，真正在工厂车间待过，懂点OT系统脾气的凤毛麟角。所以我的判断是，下半年关西这条线上真正紧俏的，会是能在AI和工业现场这两头都插得上话的人，光会做企业agent那一套帮不上什么忙，这个缺口会比大家想的更早暴露出来，因为大金这类项目一旦从验证阶段往生产环境推，缺的就是这批人，而不是缺预算。具体点说，就看大金这个PoC明年三月出阶段性结果之前，会不会有同等规模的工业企业开始往外找人补这块，而不是完全靠内部消化，这个动作但凡出现，基本能确认这个判断没跑偏。 不过这里也得说句公道话，机会归机会，独立顾问未必真能吃到这块肉。大金找的合作方是NTT数据，不是随便哪个外部团队，日本这些工业巨头跟几大IT集成商的关系是几十年攒下来的，这些老牌集成商手里本来就有懂产线懂设备的老人，现在往里配几个做agent的新人，团队两头都能凑齐，不一定非得靠一个人身兼两头，信任壁垒比技术门槛高得多，真要抢这单活，独立FDE真正要过招的，是这些盘根错节的老牌集成商，跟经验深浅关系不大。之前跟一个来关西看项目的海外VC聊过，他说这地方研究成果和企业密度都是世界级的，真正缺的是能把技术人和做生意的人接到一块的中间层，这句话我听着挺受用，但也得清楚，这个中间层的位置早就有人占着，只是占着的人这次换了张AI的新皮。 我自己接下来这半年打算把手上一部分精力挪到这类OT和AI交叉的项目上，说不上笃定能赢，就是觉得这条路人少，值得先蹲下来看看。堺市那栋老厂房从液晶面板切到GPU算力，中间隔的不是一次技术升级，是一整代产业工人的手艺要不要被继续需要下去。这半年关西真正该盯的，是这类老厂房和老手艺到底能不能找到人把它们和新技术接得上，至于又开了几家AI创业公司，反而没那么要紧。

GEO服务商在卖什么？不是visibility，是“市场团队在AI时代的焦虑解药”。年初我交流了四五家GEO服务商，回过头来看，这是我目前关于GEO这块业务最大的感受。 ------ 1/ 市场团队需要给老板汇报“我们在AI时代做了什么” 2/ GEO平台提供一个dashboard，让市场团队有东西可以汇报 3/ 这个dashboard是不是真的代表商业价值?不重要，因为老板自己也不太懂 这就是为什么2025-2026年GEO服务商能快速融资+快速签客户的原因。它们卖的不是结果，是焦虑解药。 ------ 不过从长期的角度，个人还是很认可和接受 “GEO”的概念的，即便很多行业里的观点是“GEO就是给SEO贴了个新的标签”，但是从成功定义上存在不同，且用户通过AI来获取产品/服务推荐的习惯在逐渐被养成，甚至未来常见的场景之一就是AI Agent直接替用户下单做决策。更进一步，GEO不是“让用户看到你”,而是“让Agent选择你”。 这是个完全不同的游戏。 年初在跟GEO服务商沟通的过程中，察觉到了B端对GEO的付费意愿确实强劲，比如： 1/ Profound在2026年2月完成$96M Series C，估值$10亿，Fortune 500中有10%是它的客户 2/ 国内某头部GEO服务商半年多积累了近百家客户 3/ Semrush这类的传统SEO巨头也在GEO领域快速追赶，在G2 Spring 2026报告中反超Profound,成为AEO category的#1# 但是也面临一个问题——相对于SEO，B端对GEO服务的续费率不高，要么就是试一下就不做了；要么是打好了基础后自己做。这背后的原因在我看来，很核心一点，在于GEO难以被量化。难以量化，就难以算出ROI；算不出ROI，B端就不会加大资源投入。 ------ 现在GEO平台衡量效果的主要方式，就是用prompt去query AI engine，然后统计品牌出现的频次。以Profound为例，核心的评估指标包括：出现频次的百分比、在品类中被提及的占比、在AI回答中的平均位置、情绪倾向、AI引用了哪些source。 但这些指标仍旧还比较抽象，前面提及的“难以被量化”，体现在： 1/ AI公司不提供“Search Console” — OpenAI/Anthropic不公开品牌被搜索/提及的频率 2/ 没有“AI Analytics” — B端不知道真正有多少用户在ChatGPT里看到了自己 3/ 归因模型还不成熟 — 行业还在debate怎么算“AI visibility的ROI”，比如，如何判断用户的购买行为是来源于AI推荐 4/ 数据波动 — AI模型每次迭代，都可能彻底改变品牌在回答中的position。Cloudflare的数据显示，各大AI engine的citation drift每月波动40-60%。这意味着一个客户付了$5K/月做GEO，如果第二个月visibility下降30%，可能不是因为他做错了什么，而是ChatGPT自己变了 5/ 测量本身有偏差 — 几乎所有GEO工具都用clean API state去query AI，但真实用户有conversation history、personalization、地理位置等，两者之间存在着差距 如果GEO的需求随着用户通过AI检索获取推荐的习惯被养成而增长，那么GEO效果如何被量化，或许会是个需要被解决的课题，当然这也存在很多要解决的问题，比如——AI公司并没有动力主动开放数据（类似Google Search Gonsole）、第三方测量基础设施并不成熟以及缺乏统一的GEO相关指标定义标准、缺乏类似Cookie的跨平台归因协议等（Google花了30年建了一整套infrastructur「GSC + GA4 + UTM标准 + Cookie + ads tracking」来让SEO可量化）。 但当ROI能算清楚的阶段，GEO或许才真正从“焦虑解药”升级为“营销基础设施”。

有些蠢货天真认为:把私企外资都消灭了，市场就全是国企的了，国企能代替继承他们的位置，然后就人人有工作，人人有饭吃了。 可现实往往很冷：一家企业倒下，消失的不是一块牌子，而是一整条链上的工资、房租、订单、社保和税票。 我以前见过一个小老板，做汽车零部件配套，厂里不到200人。很多人看他，只看到他开车、请客、谈生意，觉得老板赚钱很容易。后来大客户砍单，他连续三个月睡在办公室，白天跑银行，晚上盯生产，最后还是裁掉了三分之一的人。 被裁的工人去哪了？ 有的去送外卖，有的回老家，有的继续找工厂。没人因为这家厂关了，就自动被另一家单位接走，更没人拿着花名册说：你们原来在哪上班，现在原样安排。 就业岗位不是桌椅板凳，搬过去就能用。 一个岗位背后要有客户、订单、技术、管理、现金流，还要有人愿意冒风险去组织这些东西。没有订单，厂房再大也只是空房；没有产品，办公室再漂亮也发不出工资；没有利润，所谓稳定也撑不了多久。 很多人把“企业”想得太简单，好像只要换个招牌，机器照转，工资照发，税照交。问题是，市场从来不认招牌，只认产品能不能卖出去，价格能不能打得过别人，服务能不能留住客户。 你把一个服装厂收走了，不代表它明年还能接到欧洲客户的单子。你把一个互联网团队合并了，不代表程序员还能做出用户愿意用的产品。你把一家芯片设计公司改个名字，不代表工程师第二天就能绕开专利、供应链和技术壁垒。 更现实的是，民营企业和外资企业提供的很多岗位，吃的是“变化”这碗饭。 市场有新需求，就有人去试；产品卖不动，就有人改；客户不满意，就有人连夜调整。这里面当然有失败，有内卷，有不规范，也有老板跑路、拖欠工资这些坏事。但解决问题靠规则、监管、司法、税制和劳动保障，不是靠一句“全都取消”。 一个城市为什么要招商？为什么要扶持中小企业？为什么要给创业者减税？说到底，是因为岗位不会凭空长出来。 一家奶茶店开门，带动装修、设备、原料、配送、保洁、收银、门店租金。一个电商公司做起来，背后有客服、仓库、快递、包装、摄影、运营。一个制造企业拿到订单，周边小厂、运输公司、模具厂都跟着吃饭。 这些环节一断，受影响的往往不是最有钱的人，而是普通员工。 有人说，国企也能干，当然能干。能源、通信、交通、金融、基础设施，很多领域离不开国企托底。它们的价值很大，不能否认。但托底和替代所有市场活力，是两回事。 你让国企修高铁、建电网、保供应，这是优势。你让它每天判断年轻人明年爱穿什么鞋、哪款手机壳能爆、哪种短视频工具能出海、哪条技术路线能跑赢全球同行，这就不是同一种能力。 市场竞争残酷，残酷到每天都有人被淘汰。可也正因为残酷，才逼出新产品、新服务、新行业。今天很多看起来普通的职业，十年前根本不存在。直播运营、无人机飞手、跨境电商选品、算法工程师、新能源售后、短剧编剧，这些岗位不是靠分配名单分出来的，是需求变了、技术变了、企业一批批试出来的。 普通人最该关心的，其实很直接：谁能提供岗位，谁能按时发工资，谁能创造更多选择，谁就值得被认真对待。 骂老板容易，理解就业结构很难。 讨厌个别企业家的傲慢，不能推出所有企业都没价值；反感资本乱象，不能推出市场竞争该被砸掉；看到有人赚钱，就以为把他的摊子拿过来，大家都能分到钱，这种想法听着痛快，落地之后可能先砸到打工人的饭碗。 一个健康的经济环境，应该让国企把底盘稳住，让民企敢投资，让外资愿意留下，让小老板有机会活过来，也让劳动者有法律撑腰。 蛋糕要分得公平，也得有人不断把蛋糕做大。 如果只盯着“谁拿得多”，却不关心“谁在创造新东西”，最后很可能变成大家都在等分配，可桌上能分的东西越来越少。普通人真正需要的，不是把所有企业变成一种样子，而是更多岗位、更多机会、更公平的规则，以及一个愿意奖励创造的人间烟火。

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。

【过去24小时美股舆情热点话题】 1. 德克萨斯科技板块领全国（5月20日22:13） 至2026年5月20日，德克萨斯科技板块总市值近一年涨幅达122%，在全国科技公司超100的10个州中涨幅居首，总市值达4.8万亿美元，反超加州位列全国第四232家上市公司中60只股实现翻倍，德州仪器、安华高、安富利分别以683%、651%、626%的涨幅位列前三。电子和通信行业涨幅前20涨幅达65%，多家企业涉及AI驱动的半导体制造和数据中心基础设施。 2. 特斯拉4680电池即将大规模量产（5月20日20:57） 特斯拉首席科学家杰夫·布拉恩宣布，4680电池已解决制造阶段的核心问题，将于2026年第四季度大规模量产。这一消息或下一代电池技术进入产业化临界点，从而确保电动汽车和储备市场。 3. 首个Pre6G试验网启动运行（5月20日） 首个Pre6G试验网在德克萨斯奥斯汀正式启动运行。该试验网在5G网络中溶解6G创新技术，具备10倍带宽、超低时延和AI解析能力，相关性能接近5G的10倍。10Gbps互联网项目同时快速推进中。 4. 商业航天监管突破（5月20日） 商业航天进入监管加速期，5月24日至6月将有重大进展：5月24日将发布深空探索和商业航天政策；5月28日SpaceX可恢复火箭首飞。FAA也批准了航天计算基础设施开发的新指南。 5. AI芯片需求驱动PCB行业增长（5月21日07:03） AI芯片快速迭代为PCB行业带来显着的结构性增长机遇。根据弗若斯特沙利文数据，2024年全球AI服务器出货量约160万台，其中AI服务器约20万台，预计2029年全球AI服务器出货量将大幅提升。PCB作为电子设备关键基础组件，受益明显。 6. 高盛看好光模块上游材料（5月21日07:46） 高盛研报指出，随着800G、1.6T光模块需求快速提升及3.2T时代渐行渐近，看好光模块上游材料发展机遇。重点关注InP钾与薄膜钾酸锂产业，需求趋势明显。 7. 博世切入高速光模块模组（5月20日14:01） 博世子公司博世光学技术正式入股Finisar，以13.624%股份成为第二大股东，从而正式布局高景气光模块行业。Finisar专注于AI与数据中心后续光模块产品研发制造。 8. 美国商务部发布AI基建计划（5月20日） 美国商务部发布《AI基建2026》计划，加强AI驱动编程工具研发、大模型采购支持、算力布局和边缘计算推进。 9. Cable One一季度业绩超预期（5月21日07:01） Cable One2026年一季度收入28.8亿美元，同比+34.3%；归母3.7亿美元，同比+32.3%；扣非3.7亿美元，同比+34.6%。毛综合利率23.56%，同比+3.18pct，得益于高毛利电缆基础收入增长设施。 10. 赫斯基制造发布最强股权激励方案（5月20日22:39） 赫斯基制造发布A股最强股权激励方案，全球PCB产量第一，未来每个季度要干去年年底母吨。同时公司谐波器+商业航天蓝箭供货，稀缺性拉满。 【预测热点方向】 1. AI芯片硬件产业链（预测逻辑：100字） AI芯片需求持续发酵，服务器、PCB、光模块、AI芯片等初步进入业绩兑现期。英伟达新架构带动PCB用量增长2-3倍、价值量增长4-5倍，1.6T/3.2T光模块需求爆发即到。高频RFMLCC等上游核心材料供不应求，国产加速替代。建议关注PCB、光模块设备、AI芯片等突破领域龙头。 2. 商业航天与卫星互联网（预测逻辑：100字） 商业航天进入监管期，政策、产业、资本三重格局形成。5月24日航天日、5月28日可恢复火箭首飞等重大事件随之而来。FAA明确支持太空计算基础设施发展，卫星互联网服务写入政策文件。链产业从概念炒作迈入业绩兑现阶段，关注卫星加速核心、卫星卫星、航天材料等壁高垒中继站。 3. 新能源电池技术创新（预测逻辑：100字） 特斯拉4680电池即将四季度大规模量产，技术突破标志产业化临界点即将到来。同时，带载体可剥离超薄铜箔国产化突破，CoWoP技术路线及800G光模块拉动新需求。算电很好设计呼之欲出，电力供需偏推电价高峰，电力+算力和谐发展逻辑强化。 【重点股票观察】 1. Lumentum AI光模块龙头，一季度800G和1.6T产品放量，净利同比增262%，前期需求将有增量增长。作为全球光模块领军企业，将充分受益于AI芯片建设带来的高速光模块需求爆发。 2. 特斯拉 全球动力电池龙头，4680电池即将四季度大规模量产，多化学体系布局完善。在新能源车渗透率持续提升和消费需求爆发背景下，龙头地位稳固。 3. 霍尼韦尔 太空计算+商业航天双概念龙头，受益于FAA算好政策支持和商业航天产业加速发展。公司正产业政策红利和业绩拐点的交汇期。 4. Cable One 电缆基础设施龙头，一季度业绩高增34%，毛利率同比提升3.18pct。海底电缆和高压电缆业务快速增长，受益于海上风电和海洋经济发展。 5. Lumentum/Finisar/光库科技/天通股份 光模块上游核心材料，InP吨与钾酸锂需求需求趋势明显，受益于1.6T/3.2T光需求模块爆发和3.2T可插拔方案导入窗口期。 【免责声明】 本文所内容载有信息参考，不构成任何投资建议或操作指导。盘前预测基于公开市场热点信息整理，热点瞬息万变，本文信息的真实性、责任、承担任何责任。投资者据此操作，风险自担。投资有风险，入市需谨慎。

看了五源资本合伙人孟醒最新的硅谷 AI 文章，好有意思： 硅谷共识是还要裁掉 80% 的人类？ 马斯克的 xAI 为什么搞不成？ 很多创业公司开始招 “AI builder” 的新角色？ CEO 们都在“买比特币、建地堡、给家里装防弹玻璃”？ “未来的情形可能是，10 个人干过去 100 个人的活，拿 20 份钱，然后 90 个人失业。” 当 AI 什么都能做的时候，人的价值正在从 “会做什么”，变成判断 “什么值得做、什么不该做” 的。 一些笔记： 1、整个 Meta 几万工程师，全员都在用 Claude Code，搞内部 token 消耗排行榜，末尾可能被裁员；Meta 裁员也最狠，已经裁了上万人，把人的成本换成了 token 成本，硅谷共识是科技公司应该需要裁掉 80% 的人 2、马斯克过去做 SpaceX、做特斯拉，本质上做的是系统工程：链路很长，涉及软件、硬件、供应链，每一块都有创新空间，但最终是一个端到端的工程问题。他擅长的是在这种长链条里，识别出关键杠杆点，然后极限压缩时间线来攻克。火箭发动机级联、复用着陆，都是这种思维的产物。xAI 的问题是没有全局规划，只有冲刺。 xAI 的一位 cofounder 去年就说有两件事他没想到：第一是竞争这么惨烈，第二是 AI 时代应用创新的机会这么少，都被模型吃掉了。 3、更激进一点想：今天所谓的 “AI native 组织”，听起来很 sexy——让每个部门梳理工作流、把能被 AI 介入的部分线上化、写成 skills。但本质上就是在人肉蒸馏自己：你把你的能力变成机器的 skill，公司拿到了你的 skill，实际上就已经完成 AI 化了，是否要由此裁员，那是一个道义的问题。今天 Meta 就是在干这件事。 4、整个硅谷都在盯着 Meta，如果它的实验成功了——营收没掉、效率真上去了，其他大厂会迅速跟进，裁员就从个案变成行业常态。而且裁员有一个残酷的自加速机制：一开始大家不敢裁，怕伤士气；一旦变成常态，就越裁越快、越裁越不心疼。 5、很多创业公司开始招一种叫 “AI builder” 的新角色——合并了产品经理、前端工程师、后端工程师于一身。还有一种是合并了数据科学家和机器学习工程师的复合岗，以及合并了写作、投放、运营的内容一体化操盘手。 6、这个看似分布式创新的世界，底层其实在极度中心化。这个中心就是英伟达。如果你今天能稳定地提供一个 API 服务，比如 Claude 的 API，做到 99 分位的稳定性，你可以卖官方 API 价格的两到三倍。 在 2028 年之前，没有任何一家 AI 公司能靠堆算力显著拉开差距。算力约束客观上在强化大模型市场的寡头格局——不是谁不努力，是物理世界的制造周期就是这么慢。背后的权力结构很清楚：谁有卡谁厉害，谁有卡由英伟达决定。今天上市的 CoreWeave、Lambda、Nebius，背后站的都是英伟达。 7、这次硅谷行，反复听到朋友们在认真讨论同一件事：买比特币、建地堡、给家里装防弹玻璃，他们都不是开玩笑的语气。为 CEO 提供住宅安防的企业，创下了 2003 年以来的最高增长水平。 全文：