小红书独立开发者大赛今天颁奖，其中有几款获奖App还是我当评委时选出来的，很有感触。 之前和orange聊AI编程时，就说过AI这波对于生产力的解放，有机会顾及到以前那些因为规模不足而被放弃的长尾需求。 说人话就是，终于可以做一些取悦少数人、甚至是取悦自己的产品出来了，去他妈的DAU。 这次在小红书上获客无数的那些App，共同点是都很小而有趣，比如测算每天要晒多久太阳的SunAlly，只为航班上断网场景服务的专注飞机，分享宠物友好路线的考骨地图，等等。 有种回到了十多年前、iPhone出现「iBeer」时刻的错觉。 2007年上市的第一代iPhone其实不怎么好用，因为没有应用商店，除了屈指可数的几个官方App以外，用户并不能拿它做太多事情。 是App Store的上线，才让iPhone真的实现了「可以揣进兜里的一台小型电脑」这个愿景，而「iBeer」又是让App Store大获成功的神级助推。 现在来看，「iBeer」这个App简直可以说毫无用处，它唯一的功能就是是把屏幕变成一杯啤酒🍺的横截面，然后倾斜手机就能模拟喝酒的动效。 但那是2008年，没人知道能用iPhone做些什么，App Store里也只有几百个陌生的App——软件大厂都还在观望——「iBeer」的出现，让大家意识到原来能够这么使用陀螺仪和触控系统，而且用户都玩嗨了，直接让「iBeer」成了当年下载次数最多的App之一。 所以后来苹果开发平台的负责人才说，「iBeer」不是计划内的产物，却为App Store奠定了更为广泛的认知基础，人们头一次发现原来还能有这样离谱的应用可以下载，而App Store也就成了一个天天都能发现新产品的入口。 怎么讲呢，现在的小红书，就给我一种十多年前App Store的氛围感，这不夸张，我那会儿Google Reader里订阅了好几个限免网站，每天不下几个新App就浑身难受。 这一年来肉眼可见的，活跃在小红书的独立开发者越来越多了，而且普遍很真诚，真诚到会把小红书当成开发日志来用，不是甩个文案就走的那种，而是会和用户在评论区讨论下个版本要怎么做改进。 这固然有幸存者效应的影响——不真诚的也拿不到足够的正反馈，更留不下来让我看到——但所谓真诚是必杀技的实际台词是，你要当个人，才能获得人。 App Store里上架的应用，已经有几百万之巨了，Android那边更是只多不少，以前的分发模式，无论是编辑精选还是搜索找寻，都失去了绝大多数价值，用户也难得会再频繁下载新的App，再多的「iBeer」，都卡在了被看到这个最致命的环节上。 于是买量几乎成了所剩无几的解法，但这种ROI至上主义天然就和孤身作战的独立开发者无缘，你要么买不过专业的投放团队，要么只能买来流量，买不到活人。 而这也是小红书顺水推舟办了这么一场独立开发者大赛的原因——作为跟了全程的场外参与者，我应该有资格这么来做总结——「能找到App」和「App被发现」的双向奔赴每天都在社区里上演，才让小红书成了这个时代的国民级应用商店。 啊，不应该再叫商店了，应该叫应用集市。 说到底，这倒不是因为小红书对App相关内容有多优待——扶持当然是有的，但小红书的运营在各条赛道都有扶持动作——而是开发App这件事情，和OOTD一样，都属于生活片段的分享，可被小红书无限容纳。 应用集市、传搭集市、游记集市、八卦集市⋯⋯有人的地方，就会自然产生集市，这是无需指导的社交本能。 前面说了，AI放大了Build的能力，但在一个程序员过剩的互联网大国，Build的供给并不是卡点——或者说唯一的卡点——更稀缺的，是Sell的能力。 都说小红书能让产品出圈，这个所谓的圈到底是什么？ 其实就是开发者们的能力圈，在技术社区里聊实现方案可以聊出几十页来，但挤进人流去感知用户到底想要什么，却在某种意义上违背了训练记忆，以致于「记账日记Todo」成了独立开发三件套，只有做自己也要用的产品才能确定需求。 一些开发者跟我说用多了小红书的体验，获客反而在其次，更重要的是说多了没压力，这里的沟通和他们在以前推广时强迫自己沟通是不一样的，不需要在文案措辞上抓破脑袋唯恐表达不周，就像写开发文档一样，把做的事情摊开讲完就好，用户自己会在评论区提出新的话题。 当在能力圈之外也能自处，原本的圈当然就成了画地为牢的虚无之物了。 我也看到一个独立开发者的新两件套概念，很是合理：：Cursor+小红书，一个解决Build的问题，一个解决Sell的问题，合作起来天衣无缝。 过去十几年来，独立开发这个行当的韧性还挺足的，在中文互联网几无生存空间后，出海赚美金的开发者倒是越来越活跃了，但是现在小红书能够重新指明一条路，那就是在国内市场开发应用依然是有价值的，这个价值未必和出海场景一样直接变现，但它把人设和产品绑定的一体化表达模式，可以涌现出更多的非标准化玩法。 小猫补光灯的开发者花叔就是很好的例子，我一直认为，他这个人的活跃，是比App更好的一款产品。 产品会过气、会下架、会出Bug，但人不会，人的想象空间，比任何产品都大，要理解集市和商店的差别，小红书没有货架，亦不存在价签，自我介绍和打招呼的勇气，才是最关键的，而这是每个人都具备的能力。 人成事则成，希望明年继续参加小红书的独立开发者大赛。

老黄点名了下一个将达到万亿美金市值的公司，相比这个Murphy（MRVL的CEO）今天演讲以及他与来黄的对话更值得一看。Murphy用近一个小时的时间，系统阐述Marvell如何押注数据基础设施、为什么光互联将成为AI时代的关键技术，以及这场从铜缆到光纤的转型将如何重塑整个数据中心架构，看完murphy的演讲，相信能对光互联的技术演化有更深的理解和认识，梳理下Murphy的演讲要点： 1、十年豪赌：如何成为数据中心之王 Murphy演讲从一段自我剖白开始。2014年加入Marvell 时，这家公司60%的收入来自消费电子市场，数据中心业务占比不到10%。也正是在那个时刻，他做出了一个大胆的判断——半导体行业的下一个增长周期，将由 Google、Amazon、Microsoft、Meta 等平台公司驱动，核心需求是“以大规模移动、存储、处理和保护数据的半导体技术”。 这个判断在当时并不被广泛认可。“数据基础设施”甚至还不是一个被行业承认的市场类别，只是 Marvell 用来描述未来愿景的内部术语。但 Murphy 和他的团队展现了惊人的执行力：通过一系列精准的并购和剥离，Marvell 在十年间投入了约285亿美元（225亿美元收购+60亿美元内部研发-40亿美元资产剥离），系统性地构建了从毫米到千公里、覆盖 AI 基础设施全栈的连接技术平台。 这些并购包括2018年收购 Cavium 强化计算和网络能力；2019年收购 Avera 建立定制芯片业务、收购 Aquantia 增强连接产品组合； 2021年以100亿美元收购 Inphi 获得世界级数据中心连接技术； 以及最近12个月内收购 Celestica AI 的光子结构技术和 Xcon 的 scale-up 交换能力。 结果是惊人的：Marvell 从2014年的25亿美元营收增长到2026财年预计的110亿美元，最近几年增速更是达到每年40%。根据上周财报电话会议后的华尔街共识预期，2027财年 Marvell 营收将达到164亿美元。更关键的是，数据中心业务占比已从不到10%飙升至上季度的75%以上。 2、连接性：AI 基础设施的真正瓶颈 Murphy 在演讲中抛出了一个核心问题：什么定义了 AI 基础设施的性能？大多数人会想到处理器、GPU、制程节点（3nm、2nm 甚至未来的1.4nm、1.6nm），或者高带宽内存。这些当然重要，但 Murphy 指出，这些都不是系统的决定性特征。 “因为一个处理器，无论它有多快、连接了多少内存，对于今天的 AI 工作负载来说根本不够。你需要数万个、最终是数百万个处理器作为一个单一的大规模计算引擎协同工作。这就是为什么这种规模的计算从根本上是一个连接性挑战。”Murphy 说道，“而且越来越多地，正是连接性的架构和特性定义了系统的性能。” 这个判断得到了英伟达 CEO 黄仁勋的呼应。在 Murphy 邀请下登台的黄仁勋强调，AI Agent 的计算模式是“分解和分布式的”（disaggregated and distributed）——当你把一个计算问题分解成许多部分，并分布到整个数据中心时，连接性就成为必需品。“我们分解和分布式计算，使其运行在这些巨大的集群上，这样我们就能聚合总计算量、总内存和总带宽。而使这一切成为可能的，就是连接性。”黄仁勋说，“这就是为什么 Matt 做得这么好，为什么 Marvell 如此关键。” Murphy 进一步解释了连接性瓶颈的演变逻辑：过去几年，AI 基础设施先后解决了计算瓶颈（英伟达引领的 GPU 革命）和内存瓶颈（HBM 高带宽内存的规模化），现在瓶颈正在再次转移。“现在是连接性将定义基础设施的极限，就像计算和内存一样。”他引用了与最大客户的对话：“世界上最大的超大规模云服务商现在正在重新构想他们的整个网络架构。他们认识到，扩展 AI 基础设施现在首先是一个连接性挑战。” 随着推理模型、专家混合架构（mixture of experts）、生成式 AI 的持续演进，更多数据必须在基础设施中移动，需要更高的带宽和更低的延迟。当工作负载不再适合单个数据中心时，就需要建设更大的数据中心或整个数据中心园区，以及它们之间的所有高速连接。“因此，连接性成为扩展计算的关键推动力，我们的客户越来越认识到光学是前进的方向。”Murphy 说。 3、从千公里到毫米：Marvell 的全栈连接布局 Murphy 用一张图展示了 AI 基础设施跨越的所有距离——从数据中心之间的数百甚至上千公里，到封装内部的毫米级距离。每一个距离都需要不同的解决方案、不同的技术、不同的工程团队，甚至不同的供应链。“这些不是同一问题的变体，而是根本不同的工程挑战。” 1）跨数据中心连接（数百至上千公里） 这需要非常专门的相干调制（coherent modulation）技术，核心是专用的数字信号处理器（DSP）。Marvell 是全球少数几家能够构建这种相干 DSP 的公司之一，已经领导了从100Gbps 到400Gbps 再到800Gbps 的代际演进。Murphy 在现场展示了一个相干光模块实物——这是一个极其复杂的工程产品，包含了 Marvell 最复杂的先进制程 CMOS DSP 芯片、第四代硅光子技术（已量产十年），以及用硅锗工艺设计的自研宽带模拟组件。“今年晚些时候，我们将采样世界上首个1Tbit、2nm 制程的相干光学解决方案。”Murphy 宣布。 2）数据中心内部连接（数百米） 数据中心内部包含成排的计算服务器，每个机架顶部通常有一个交换机，机架级交换机连接到脊柱和核心交换机，通过光纤电缆形成整个数据中心的网络结构。这部分使用的是更节能的 PAM4调制技术。Marvell 构建了业界领先的 PAM4 DSP 解决方案，以及高速模拟组件（包括跨阻放大器 TIA 和激光驱动器），并引领了从25Gbps、100Gbps、200Gbps、400Gbps 到800Gbps 的每一次重大转型。去年，Marvell 开始量产业界领先的1.6Tbps PAM4解决方案。在以太网交换方面，Marvell 拥有从51.2Tbps 到51.2Tbps 的完整产品组合，并在 ComputeX 当天宣布了专为 AI 数据中心设计的新一代102.4Tbps 以太网交换机，具有业界最低功耗。 3、机架内部连接 目标是以全互联（any-to-any）配置连接尽可能多的处理器——每个处理器都能直接与其他每个处理器通信。英伟达的 NVLink 72（因机架内连接72个 GPU 而得名）首次将这种架构推向市场。这需要完全不同的交换类别，以及通过机架内铜背板驱动超高速信号的能力。“今天，这不是光学的领域，这是铜的领域。”Murphy 说。核心差异化因素是电气 SerDes 技术而非光学。Marvell 拥有目前领先的200Gbps 电气 SerDes，并已在过去几年中演示了面向未来的400Gbps 技术，这些 SerDes 被集成到客户的定制芯片、XPU 以及 Marvell 自己的 scale-up 交换机中。 4）封装内部连接（毫米级） 当今最先进的芯片内部有多个 chiplet，2.5D 或3D 封装本质上是一种连接技术，允许这些 chiplet 在封装内非常靠近地放置，并通过超高速短距离 die-to-die 接口通信。Marvell 拥有领先的 die-to-die SerDes 和先进封装能力，使客户能够构建业界最复杂、最独特的多 die 芯片。 Murphy 强调，拥有所有这些能力“在一个屋檐下”是不寻常的、独特的。“当我们去竞争时，通常在每个类别中我们面对的是不同的竞争对手。但这就是我们的独特之处——我们是一站式商店，是整个连接堆栈的领导者。” 4、铜墙将移：光互联的物理必然性 Murphy 演讲的核心洞察集中在一个概念上：铜墙（Copper Wall）。他用一张图清晰地展示了当前 AI 基础设施中的连接分界线——左侧是光学连接（使用光纤电缆传输光信号，两端有复杂的电子设备驱动和调制激光），右侧是电气连接（使用铜缆、PCB 上印刷的铜走线，或封装内部的微观铜布线）。中间是“铜墙”，定义了信号在必须转向光学连接之前可以通过铜传输的最长距离。 “这是一个重要的区别，因为铜很简单、成本低，正如 Jensen 所说，你想尽可能长时间地使用它，这非常实用。但光学更复杂，需要激光器、光子学、复杂的电子设备。”Murphy 说，“而铜墙，我今天要告诉你们的是，它即将移动。它将再次移动，并将接管机架本身。这正在为光学行业创造需求的爆炸式增长。” 这不是偏好问题，而是物理定律。信号通过铜缆传输的距离与带宽成反比——每次带宽翻倍，距离就必须减半。Murphy 给出了具体数据：当今世界上最高速的生产系统运行在每通道200Gbps。在这个带宽下，电缆长度限制在大约1.5米。相比之下，100Gbps 系统可以使用约3米的电缆。而机架的高度约为2米，考虑到机架内部的所有布线，2.5米正好是极限。“所以当我们转向1.6Tbps 时，我们不能再用铜完全连接机架了。墙正在移动，而且是现在。” Murphy 强调，这不是遥远的未来：“今后，即使是机架内的连接也将变成光学的。整个行业都知道这一点即将到来，所以我们一直在为这一刻做准备——不仅仅是 Marvell，而是整个行业。你可以在台湾看到这一点，在供应链和正在发生的产能爬坡中。” 铜墙每向右移动一步，连接数量至少增加一个数量级。“这正在创造我提到的需求爆炸，光学供应链需要大规模扩展并做好准备。”Murphy 回顾了20年前的类似转型：当时数据中心内部的最先进技术是10Gbps，整个数据中心都使用铜缆，光学基本上只是电信技术，保留用于非常长的距离。但当墙移动时，光学行业迎接了挑战，今天世界上所有的超大规模数据中心都是光学连接的。这次转型催生了新的解决方案——针对数据中心内部优化的 PAM4技术，而 Marvell 是那里的关键创新者之一。 5、CPO：光互联的下一个前沿 当光学进入机架内部时，需要的新技术叫做共封装光学（Co-Packaged Optics, CPO）。Murphy 花了相当篇幅详细阐述这一技术：“CPO 是一种将光学连接一直带到封装本身、紧邻计算的技术，无论是定制计算还是交换芯片。” CPO 要解决的根本挑战是密度和功耗。机架内的连接数量是机架之间连接数量的10倍。“如果我们只是尝试使用数据中心机架间使用的相同光学技术，你不会有足够的功率，不会有足够的物理空间，无法容纳所有这些标准光学模块和电缆——这根本行不通，不可能。”Murphy 解释道。 CPO 的概念是将光纤直接带到封装，将驱动光纤信号的电子设备与定制计算或交换芯片紧密耦合。“这是一个巨大的变化，而且很难，因为你要结合芯片行业中一些最先进的技术：领先制程 CMOS、硅光子学、先进封装、光互连，所有这些都在一个小型紧密集成的系统中制造。复杂性非常高，但这是继续扩展带宽并克服我谈到的铜限制同时降低功耗的唯一方法。” Murphy 强调这不是未来主义的东西，而是正在发生的现实。他在现场进行了实物展示：一边是传统的以太网交换机——当天宣布的102.4Tbps Teralink 交换机，可以看到板中央的交换芯片，PCB 内部的铜走线将信号传输到前面板，所有光学模块都插在那里。另一边是基于 CPO 的交换机——封装中央仍然是交换芯片（51.2Tbps 交换机），但边缘周围是16个3.2Tbps 光学引擎。“16乘以3.2，你得到51.2Tbps。所以光纤现在直接连接到这些引擎，而不是前面板。我们完全消除了 PCB 上的铜走线。光直接从封装中出来。这是一个非常非常复杂的工程作品。”Murphy 说。 Marvell 为 CPO 投入了十多年：硅光子学、光学 DSP、所有周围的模拟宽带组件，以及实现这一切所需的所有先进封装。“这一切实际上都需要在 CPO 中汇聚。”Murphy 说。 6、英伟达的背书与 NVLink Fusion 合作 Murphy 特别强调了与英伟达的战略合作扩展。几个月前宣布的合作中，英伟达向 Marvell 投资了10亿美元，双方正在扩展跨多个维度的合作，包括光学、光子学和 NVLink Fusion。黄仁勋亲自登台与 Murphy 对话，这本身就是一个强有力的信号。 黄仁勋详细解释了 NVLink Fusion 的战略意义：“有时候，也许云服务提供商想要设计自己的定制芯片。在我们之间，我们也在 NVLink Fusion 上合作，这使得你可以使用相同的系统架构，内部有 Marvell 的一些半定制芯片、大量互连、硅光子和光学技术。我们可以创建一个本质上分解、分布和异构的数据中心。” 关键是系统架构保持一致。“他们的网络技术可以利用大量英伟达的堆栈。CPU 可以是 Vera，但它可以利用大量你们的堆栈。所以 NVLink Fusion 是关于采用英伟达的技术和我们的平台、Marvell 的技术和平台，然后我们融合它。这就是为什么它被称为 fusion。”黄仁勋说。 Murphy 追问了铜到光学的转型时间表。黄仁勋的回答非常务实：“我们应该尽可能长时间地使用铜，但铜有其限制——带宽和距离的限制。所以最终正确的策略是：尽可能长时间地用铜进行 scale up。之后，用光学进一步 scale up，用光学 scale out，用光学跨越连接。所以你在必须的地方使用光学，在可以的地方使用铜。” 但黄仁勋随即给出了乐观的市场预测：“底线是，在未来五到十年，我们将使用大量的铜，也将使用大量大量的光学。这些数据中心现在是基础设施的一部分。我说 AI 现在有用、有用的 AI 已经到来的原因是，现在 AI 是有利可图的，token 是有利可图的。当 token 生产有利可图时，每个人都想制造更多 token，这就是为什么 Marvell 的需求如此之高，我们的需求也如此之高。因为每个人都想生产更多 token，因为它被 Agent 到处使用。” 7、无距离数据中心：光互联的终极愿景 Murphy 在演讲的最后部分描绘了一个激进的未来愿景：他当数据传输全部变成光学时，距离实际上不再重要。“这是一个深刻的变化。”说。 今天的服务器、机架和整体数据中心架构都是围绕距离的约束设计的，软件工作负载也围绕这些相同的约束进行了优化。但如果距离不再重要呢？ 首先，scale-up 网络的规模可以从72个或144个 XPU/GPU 扩展到1000个或更多，全部光学互连。“对工作负载的影响是巨大的。今天，AI 工作负载必须分解成适合 scale-up 集群的更小子问题，因为在集群外部通信今天更慢、带宽低得多。但光学互连系统可以管理数量级更大的工作负载。” 其次，服务器本身可以被解构。现代 AI 服务器由一定数量的 CPU、XPU、内存和网络接口组成，它们都在同一系统上的原因是距离——CPU 和 XPU 需要以非常高的带宽访问内存，这意味着它们需要紧挨着坐在板上，铜走线作为它们之间的连接。“但在这些连接都是光学的未来，距离实际上不重要。你可以想象一个完全解构的架构——XPU 在一个系统中，内存在另一个系统中，巨大的 CPU 在另一个系统中。” 这解锁了另一种可能性：今天系统中 CPU 和 XPU/GPU 的比例是固定的，必须在系统构建和部署时定义。但没有两个工作负载需要完全相同的比例，这意味着在任何给定时间，计算或内存的某些部分可能未被充分利用——这要花钱。“但一旦我们将系统分解为独立的计算池和内存池，并且它们都是光学互连的，我们就可以动态组合专用系统，然后针对任何工作负载进行优化。” Murphy 的终极愿景是“全球光学互连的数据基础设施”：“我们今天拥有的这些系统中的刚性边界开始消失。计算现在可以被池化，内存可以被池化，基础设施可以大规模动态组合。架构师第一次可以开始围绕模型的需求设计 AI 系统，而不是围绕互连的限制。” 他将这个愿景命名为“无距离数据中心”（data center without distance）：“计算、内存、网络和光子学作为一个统一系统运行，数据中心中的数百万资源可以像一台机器一样协同工作，一个由工作负载需求定义的架构，而不是连接性的限制。我们相信这是计算基础设施的下一个时代，Marvell 正在帮助构建使这一切成为可能的连接基础。” 最后再多说点， Marvell的核心竞争力集中在两个细分领域。 1、定制芯片（ASIC/XPU）设计。 Marvell与博通是全球两大定制AI加速器设计巨头。大厂自研芯片的趋势正在加速——比如微软的Maia 200推理芯片、亚马逊的Trainium系列，背后都有Marvell的参与。TrendForce的预测数据值得留意：2026年定制AI芯片销售增速预计为45%，而同期GPU的增速仅为16%。不是GPU不行，而是超大规模云厂商在推理端的成本压力正在推动它们加速自研定制方案。 2、数据中心互连产品线。 这是Marvell更深的一条护城河。根据其财报，光学互连产品收入保持两位数季度环比增长，数据中心交换机业务预计2027财年将突破5亿美元。Marvell过去十年通过一系列并购累计投入约360亿美元，围绕连接搭建了涵盖定制芯片、高速交换器、光模块、硅光子和先进封装的完整技术平台。

何为用户至上？在币安@binancezh线下找到了答案 我们都知道，币安一直秉持用户至上、以用户为核心的理念 这次深度参与线下活动，亲眼见证了团队工作人员的真实工作状态，内心有很多切实的感触，想客观记录下来，分享最真实的所见和所感 早就知道商务岗位琐事多、压力大，这次线下亲眼所见，才真切感受到他们有多忙，做事认真负责，处理各项工作也细致靠谱 一切要从狮子山徒步说起，爬山过程中，所有人都专注赶路、保存体力，中途休息时，我看到梨子酱@pearbinance一直拿着手机再看，聊天 就故意过去说，爬山都在工作啊，这得让一姐@heyibinance和大表哥@cz_binance加工资🤣，走近了解后才发现，她真的在认真处理用户的问题 爬山到后半段，大部分人都体力透支、疲惫不堪，在这样的状态下，她依旧从容从容，一边及时对接工作消息，一边轻松和大家交流互动 全程还背着背包，兼顾出行与工作，全程没有懈怠，这份责任心和抗压能力，我是打心底佩服，点个赞！ 19号徒步结束，下山已经是下午两点左右 短暂休整过后，她就迅速调整了状态，立刻前往会场协助工作，负责入场检票、现场接待等基础事宜，全程保持温和礼貌的态度，用心对待每一位到场用户，这时候心里就在想，这就是币安的员工吗？ 我亲身爬完了全程山路，清楚长时间爬山后的疲惫感，是有多么的累，对于日常缺乏锻炼的人来说，体力消耗更是加倍 即便身心疲惫，团队里的每个人都收起疲惫，以饱满良好的状态面对用户，把最好的服务状态展现给大家，用心做好每一处服务细节 Kim哥@moonkimbinance同样全程用心付出，活动开始前，他早早到场搬运饮用水、各类物资，提前做好爬山的全部筹备工作 行程中全程照看同行人员，耐心协调各类小事 爬山结束后，又贴心安排餐食、饮品，妥善安顿好每一个人 丫丫@yayabinance也全程全程陪伴大家，后续梨子酱和 Kim哥因会场工作需要，不得不提前离场协助，丫丫便留下来全程陪伴 还主动关心每个人的游玩感受，耐心询问大家累不累、有没有遇到不便 全程默默陪着这群相聚的币安 Holder，等到所有人用餐结束、一切都安顿妥当，才最后一个离开 整场线下活动期间，不仅仅是他们，sisi @sisibinance，九九@cain_bnb（我依旧记得那时候活动期间，九九累到坐在杂物间地上睡着了，这才是他（她）们的日常），咪呀@miyayweb3等等 还有很多我没看到的，所有工作人员都处于连轴运转的状态，会场统筹、现场对接、问题解答，每个人都各司其职、默契配合，默默扛下繁杂的工作，全程毫无怨言，能看到的都是热情笑脸！ 最让我印象深刻的事情，是在潜水哥组织的活动现场，一位用户的账号出现了异常问题，上来询问，梨子酱第一时间上前，细致了解完整情况，主动添加用户微信，同步记录问题并逐一向上反馈 我亲眼看到她同时操作两部手机，一边快速处理海量工作消息，一边耐心倾听用户的诉求，条理清晰地对接跟进，从容应对繁杂事务 除此之外，币安天使khan @Khaos_DS、小鱼@Xiaoyu_184CM也都主动上前帮忙，一同为用户梳理问题、提供解决方案 这一刻，我真正读懂了币安所说的以用户为中心，就像梨子酱在活动现场介绍时提到的，只要大家有任何平台相关问题，都可以随时沟通咨询，都会尽力协助解决 活动过程中，团队成员还主动深入交流，认真了解中文社区的真实现状，倾听普通用户的真实想法与实际需求。 只有真正融入社区、贴近用户，才能精准捕捉大家的诉求，结合实际需求优化服务、完善生态布局 这也是币安团队长期深耕各大社区，频繁现身各类线上线下活动的核心原因 丫丫和 Kim 哥更是如此，从活动入场到现场收尾，几乎没有空闲时刻，现场协调、用户沟通、事务对接，始终处在工作状态，时刻保持随时响应的状态 以前只在线上和工作人员沟通，只能模糊感受到他们工作繁忙 直到这次线下亲身接触，才明白高强度工作就是他们的日常 也终于理解，币安能够长久稳定发展，收获广泛认可，从来不是依靠口号，而是每一位基层工作人员日复一日的坚守与付出 良好的口碑从来不是凭空打造，而是靠一次次务实的服务、一件件小事的落地，在用户心中慢慢积累而来 团队里的工作人员，基本都需要常备两部手机同步办公，爬山赶路、出行通勤、用餐休息、会场忙碌，所有碎片时间，都用来及时回复消息、处理用户诉求、对接各项工作 很多用户偶尔会觉得咨询回复不够及时，亲身经历过后，完全能够理解这份不易 他们身兼多项工作，事务繁杂琐碎，但无论问题大小，最终都会逐一跟进落实，给到妥善的解决方案 外界大多不了解这个岗位的真实日常，容易产生片面认知，只看到表面的光鲜，却忽略了背后高强度的工作节奏、随时待命的压力，以及默默的付出 世间所有收获，都离不开脚踏实地的付出，没有一份工作真正轻松 写下这些真实的见闻，一方面是想让更多普通用户，看见币安工作人员线下最真实的一面，打破线上片面的刻板印象； 另一方面，也希望这些基层伙伴的付出与坚守，可以收获应有的关注和肯定 用户至上从来不是流于表面的形式，而是融入在每一位工作人员的行动里，藏在每一次耐心解答、每一次主动帮扶、每一次全力以赴的服务之中 也希望大家能多一份理解与包容，给予一线工作人员更多认可与支持 这群踏实做事、真心服务用户的从业者，值得被好好看见 好啦，今天就说到这，让我们一起 keep building #BNB！#

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东航空姐下跪事件，今天终于有了进一步处理。 东航称，涉事乘客的行为涉嫌扰乱民用航空器内秩序，严重侵害员工人格尊严和履职权益，公司已正式向公安机关报案，并暂停为其提供承运服务，说白了就是拉黑了， 这就对了。只是这一步，实在让人等得太久。 事发时我就说过，不能让涉嫌辱骂、威胁员工的乘客，拍拍屁股走人。可看完东航第一份通报，最让我不舒服的，是员工已经恢复正常工作那句话。 人回来上班了，受的委屈就算处理完了？ 从事发到今天，已经过去五天。现在报案，值得肯定，但企业保护员工的态度，本该更早、更明确。 内地不少企业，遇到蛮横的顾客，总想着息事宁人。管理层怕投诉、怕影响生意，最后却让基层员工羞辱地低头，替公司把委屈咽下去。久而久之，有些人就摸清了套路，闹得越凶，企业越让步。 小崔觉得，服务至上当然没错。碰到投诉乘客，该道歉就道歉，该检查就检查，该承担的责任也不能推。但买一张机票，就能买到羞辱别人的资格了吗？ 对辱骂、威胁员工的人，就该取证、追责，按规定限制服务。别总惦记着他下次还会不会来消费，我看先想想被他欺负的员工，明天还愿不愿意来上班吧！ 员工穿着公司的制服，尊严被踩在地上，公司难道还觉得自己脸上有光吗 东航的体面，别想着靠空乘跪着撑起来。

顶尖医疗资源的门槛，远超大众想像。 排名全球首位的梅奥诊所（Mayo Clinic）总部位于美国明尼苏达州罗切斯特，不仅是肯尼迪总统、海明威，乔布斯、拳王阿里等全球政要名流的治病首选，更是疑难重症的“终极解答”： 百年沉淀： 创立于1864年，7万名员工，年服务患者超130万。1922年即率先规范了胰岛素的临床使用。 终极诊疗： 首创多学科联合门诊（MDT），配合极佳的隐私保障，集结顶尖专家与前沿新药，把误诊率降至最低。 高昂门槛： 初次挂号费约¥3000，心血管手术费用约为国内三甲医院的7倍。 每年投入超9亿美元用于科研与培训，恪守“患者需求至上”。但极致的医疗，目前仍是少数人才能触及的资源。