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IPX-869 天海翼 (#天海つばさ#) 水川蓳 (#水川スミレ#) 她和兩個女老闆出差合住一個房間，被兩個發情期的女人當成了性奴隸，被命令必須讓她們感覺良好！10次持續擠壓榨乾，公雞崩潰、射精極限，直到第二天早上‼️

一直很奇怪：医学生实习为什么没工资？ 其实，这反而是在保护医学生 你家有个保姆，免费天天帮忙。活干得不好、偷懒，你会骂他吗？不会。反而会客客气气，给他饮料、留他吃饭。因为他是“免费的” 但有一天他要工资了，你还会像以前那样对他吗？你会开始压榨：刷马桶、洗碗、擦地，什么脏活累活都安排。因为你付了钱，就必须榨回更多价值。 同理医学生实习也一样

9 种食物，把低睾酮男人变成高睾酮猛兽！！ 每天吃这些，帮你重振雄风、提升男人本色。 1. 鸡蛋（睾酮工厂） 一定要连蛋黄一起吃！胆固醇、维生素 D 和优质蛋白，是制造睾酮的顶级原料。 每天吃 4-6 个。 吃够蛋黄，你会发现晨勃更硬、精液更浓、床上持久力直接起飞。 真男人吃全蛋，怕胆固醇的就继续软下去吧。 2. 牡蛎 / 富锌海鲜（睾酮最佳拍档） 锌是合成睾酮的关键元素，牡蛎含锌量冠绝所有食物。 每周吃 2-3 次，不方便就多吃牛肉、南瓜子补锌。 缺锌 = 低 T、勃起无力、量少又稀。赶紧补，否则一直当「平庸男」。 3. 绿叶菜（菠菜、羽衣甘蓝、芝麻菜等） 富含镁和硝酸盐，能提升睾酮水平，还改善血液循环。 每天至少吃一大份（凉拌、炒菜、打奶昔都行）。 现代人普遍缺镁，它正在悄悄偷走你的雄性激素，多吃绿叶菜就能快速补回来。 4. 肥鱼（三文鱼、沙丁鱼、鲭鱼） Omega-3 + 维生素 D，双重助力降低炎症、直接支持睾酮。 每周吃 2-3 次。 想造激素就得吃好脂肪，远离种子油，那些东西只会毁掉你的男人味。 5. 石榴（能提升 24% 睾酮的神果） 强力抗氧化，能显著提高睾酮和血液流动。研究显示，喝石榴汁可让唾液睾酮升高 24%。 每天喝 200-300 ml 纯石榴汁，或直接吃石榴籽。 坚持下来，欲望、心情和床上耐力都会明显爆棚。 6. 西瓜（天然血液循环火箭） 富含瓜氨酸，能转化为精氨酸，大幅提升一氧化氮水平。 血流更好 = 勃起更硬、持久力更强。 每天吃 2-3 杯，尤其多吃白色瓜瓤部分——这就是大自然的温和「伟哥」。 7. 大蒜（睾酮守护者 + 循环之王） 大蒜素能降低皮质醇（压力激素会疯狂破坏睾酮），同时改善血液循环。 每天生吃 2-4 瓣，或者做菜时多放。 压力降下来，勃起和持久力自然就上去了，你想什么时候结束就什么时候结束。 8. 牛油果 + 橄榄油（制造激素的好脂肪） 单不饱和脂肪是激素生产的燃料，低脂饮食只会毁掉你的睾酮。 每天吃 1 个牛油果，炒菜用特级初榨橄榄油。 真男人敢吃脂肪，胆小鬼才天天怕油。 9. 坚果（杏仁、核桃、松子） 锌 + 健康脂肪 + 精氨酸，三重支持睾酮、血液循环和精子质量。 每天吃一小把（生吃最好，别吃那些加了种子油的加工款）。 总结： 把这 9 种食物全部融入日常，坚持 30 天，你的精力、自信、勃起硬度、持久力和整体男人状态，会让人完全认不出来。

🔥“红军十问”火爆全网：人民当家做主了吗？ 近日，由中共官方演出团体7年前演出的话剧《从湘江到遵义》，再次火爆海内外社交媒体，话剧中的“红军十一问”引发网民热议，有网民直言，“红军十问，震撼人心！谁来作答？” 海外社媒X平台上“真相传媒”12月17日发布一则视频称，12月16日一段《红军十问》的视频在大陆互联网上爆火。视频显示，话剧一开始，就有“红军”说，“80年过去了，我们的肉体早已深埋在泥土里”、“我们仍在牵挂着我们流血牺牲建立的新中国”，然后发出下面一连串的十一问： “我们当年的那些梦想实现了吗？”“人民当家做主了吗？”“老百姓都过上好日子了吗？”“还有贪官污吏吗？”“还有人骑在人民的头上作威作福吗？”“我们还在受外国人的欺辱吗？”“中国人真正的站起来了吗？”“我们的党还记得我们对人民的承诺吗？”“还有纠正错误的勇气吗？”“需要有人站出来的时候，还有人站出来吗？”“还有人像我们一样，愿意为信仰而生，为信仰而死吗？” 有微博网民12月17日发文称，由中国总政话剧表演的话剧《从湘江到遵义》，没有电视宣传，也没有广告推荐，只演出过几次，却场场爆满。文章说，“剧中的红军十问，振聋发聩，激荡人心，它喊出了民众的心声，表达了人民的企盼。红军十问，震撼人心！谁来作答？” 微博评论区网友也纷纷说，“我会拿着大喇叭喊十遍‘没有’。”“1.没有，2.没有，3.没有，4.有，5.有，5.有，6.有，7.没有，8.没有，9.没有，10.没有，总结一下，死不瞑目！”“建立100年的党还交不出建党初期这个十问答卷，情何以堪！” “这十问，问的好，问出了人民的心声。”“总政话剧团。有意思，开始做铺垫了，好事。”“当年红军的十问，我们的列官们还都记得吗？”“编剧和演员已经被处理了，b站发这个视频的几个号也被封了。”“这是十问吗？这是天问啊。” 大陆短视频抖音上的用户留言更精彩，“你买到回家的车票了吗？”“欠我的工资还了吗？”“你的贷款还完了吗？”“封禁了吗？”“泪流满面！”“建议全国巡回演出，主流媒体为其宣传。”“哪壶不开提哪壶你呀！”“问得好但没有人回答！” 海外X平台网民评论道，“啥时候把‘人民’改成‘百姓’再十问我就信你了。谁是人民是你们指定的。问一百问，与百姓也没鸟毛的关系。”“哪一句有用？红军怎么来的谁不知道？中国土生的？怎么不叫蓝军灰军白军黄军？从我从记事起电台报纸哪个不是假话连篇。以至我儿子30岁前都不信我的话。”“句句扎心,没一句完成！”“有很多人站出来了，坦克把他们压扁了！”“共党是无信之党，邪恶之党，无耻之党。” 据中国红网2016年11月27日报导，话剧《从湘江到遵义》27日在北京“八一剧场”的演出，是当年连续演出2个月来的最后一场演出，在京不少红色后代悉数云集观看，原本300人的剧场临时增加了简易座椅，仍有不少观众站立观赏，估计观看人数有500人，该话剧是专为“纪念中国工农红军长征胜利80周年”而特别创作。 世界巨作《九评共产党》在“九评之二：评中国共产党是怎样起家的”一节中早已明确指出：中共的一切都是抢来的。拉起红军搞武装割据，军火弹药、吃饭穿衣需要钱，而“筹款”的形式是打土豪抢银洋，与土匪没有区别。李先念的红军在鄂西一带绑票县城里的首富人家，不是绑一个，而是家族中每富裕家庭绑一个，叫“绑活票”。“绑活票”不“撕票”，即不杀人质，留下活口，目的是要家里人一坛一坛不断地送大银元去供养红军。直到喂饱了红军，或是家破人亡，无油水可榨，才把奄奄一息的人质放回。有人因此被惊吓折磨致死。 《九评共产党》还指：北上抗日是中共掩盖失败的一个无耻谎言，史实是1933年10月至1934年1月共产党的第五次反围剿遭到惨败，中共农村政权相继丧失，根据地日益缩小，中央红军被迫逃亡。这才是“长征”的起因。 来源:看中国

AI半导体终局推演2026(I) 当新token经济学范式从GPU算力转移到HBM 本文从从GPU架构进化路线本质出发，解释这个市场长久以来担心的问题: 每个GPU的HBM内存需求为什么一定会是指数增长，为什么HBM需求指数增长不会停滞? 并推导token经济学在当前架构下第一性原理:token吞吐 = HBM size X HBM BW带宽 同时讨论了，为什么GPU的天花板被HBM的两个发展维度所决定 HBM周期性这个话题争议一直很大，乐观派认为AI带来的需求比以前要大的多，但市场主流仍然认为前几次上升周期也有需求每年20%+增长，这次又有什么不一样呢？AI不影响HBM和传统DRAM一样有commodity属性，一旦在需求顶峰扩产遇上需求下行又会重蹈覆辙。 我们可以从算力芯片架构视角,从第一性原理出发，来拆解和推演一下这个问题：为什么这次真的不一样 ------------------------------- 历史：CPU算力时代 很久以来，我们都处在CPU主导算力的时代，CPU的最高级KPI就是performance，跑的更快，所以每一代的CPU都用各种方法来提高跑分，最开始是频率上升，后来是架构演进superscaler等等 这个时候为什么DDR不需要很快的技术进步速度？比如DDR3到DDR5竟然经历了15年之久 因为这个时期的DDR的角色是纯粹的辅助，而且辅助功能极弱，以业界经验，DDR的速度即便是提高一倍，CPU的performance一般只能提高不到20%这个量级 为什么DDR带宽速度提高了用处不大？两个原因 1. CPU设计了各种架构去隐藏 DDR延迟，比如superscaler，加大发射宽度，用海量的ROB和register renaming来提高并行度隐藏延迟，一级缓存cache，二级缓存cache，削弱了DDR的带宽速度需求 2. CPU workload对DDR带宽要求并不高，大部分日常负载比如打开网页，DDR带宽是严重过剩的，甚至云端负载 也就是说，在CPU时代，DDR的带宽速度是不太有所谓的，DDR4和DDR5除了少数游戏就没啥差别，甚至JEDEC标准也进步缓慢。 另外，绝大部分app需要一直停留在DDR上的部分并不多,需要的时候从硬盘上调度到DDR即可，app的size增长没那么快，导致对DDR的容量需求也较为缓慢。 所以最近十年来，平均每台电脑上的DDR容量大概从7~8GB变成了23GB，十年只增长了3倍。 而这部分升级缓慢直接影响了营收，size容量计价是赚钱的主要方式，速度的提高只是技术升级，提高size的单价，这两个的升级需求都不大，需求主要是随着电脑/手机数量增长而增长 所以DRAM在带宽速度和容量这两个维度上，一直是都是芯片产业锦上添花性质的附属品，DDR升级带来的边际效用是很低的，跟CPU时代的最高KPI几乎没什么直接联系 -------------------------------------------- 而到了genAI 大模型为主导的新时代，计算范式转移让最高级KPI起了根本变化 GPU发展到AI推理的时代，不再像CPU那样只看跑分，最高级的KPI不再是算力TOPS/FLOPS，而是token的成本，特别是单位成本/单位电力下的overall token throuput 其次是token吞吐速度，因为在agent时代，很多任务变成了串行，token吞吐速度成了用户体验的重要瓶颈。 这也是为什么老黄发明AI工厂概念的原因：最低成本的输出最多token，同时尽量提高token吞吐速度 AI训练时代，老黄的经济学是TCO(total cost ownership)，买的GPU越多，省的越多 而老黄在推理时代的token经济学是： AI推理的毛利润很可观，所以逻辑已经转换成：Nvidia GPU是这个世界上让token单价最便宜的GPU，买的GPU越多，赚的越多 最高的KPI变成了Pareto frontier曲线，在提高token 吞吐throughput和提高token速度两个维度上尽量优化 （见图一） NVIDIA 的 token factory 代际进步，其实是在把整条 Pareto frontier 往右上推，这就是是AI推理这个时代最重要的KPI ---------------------------------- 接下来是本文最重要的逻辑链，如何从token吞吐量指数型增长的本质出发，推导出天花板瓶颈在HBM size和HBM 带宽的指数型增长 单卡GPU推理单线程batch size = 1的时代，token吞吐只有一个维度，就是HBM的带宽速度，带宽速度越高，token吞吐越大 但进入NVL72的年代，推理不再是单卡GPU时代，而是72个GPU + 36个CPU整个系统级别的token工厂，把HBM带宽和算力用满，获得极致的token吞吐量 Token 吞吐throughput的增长，依赖两个东西：同时批处理的请求数 X 每个user请求的平均token速度 也就是batch size X per user token 速度 以Rubin NVL72为例，在平均token速度是100 token/s的情况下，同时批处理1920个请求，得到token吞吐量是19.2万token/s 一个Rubin NVL72大概是120KW（0.12MW）的功率，所以得到单位MW能处理1.6M token/s （见图一） 所以，我们需要想方设法提高这两个参数：批处理数量batch size和per user token的平均速度，这两者相乘就是我们的最高KPI，也就是token的吞吐量 ------- 第一个参数：batch size的增长，瓶颈在HBM size 批处理量里的每一个请求req，都会自带kv cache，这部分kv cache是需要存在HBM里的，大小大概在几个GB到数十GB不等 因为hot kv cache是随时需要高频高速读取，所以必须放在HBM里，比如一个大模型的层数是80层，那么每一个token的生成阶段，都需要读取80次HBM里的kv cache 随着批处理数量batch size的增长，会带来hot kv cache的线性增长 又因为这个批处理量的所有请求的hot kv cache，都要放在HBM上，这也就带来了HBM size必须要随着批处理量batch size线性增长 就像是机场接驳车，登机口尽量快的接旅客到飞机，HBM size小了，相当于接驳车size小了，就得多接一趟 结论是：批处理量的数量batch size，瓶颈依赖于HBM size的增长 --------- 第二个参数：每个user请求的平均token速度，瓶颈在HBM带宽 大模型decode阶段的速度，瓶颈取决于HBM的带宽速度，因为每生成一个 token,都要把激活的权重和kv cache 读很多遍 LPU的出现，在batch不那么大的情况下，把激活权重这个部分搬到了SRAM上，但是每生成一个 token仍然要从HBM读很多次KV cache。HBM带宽越高，生成每一个token的速度也就越快，基本上是线性对应的 就像是机场接驳车，登机口尽量快的接旅客到飞机，hbm本身带宽速度就像是接驳车的车门有多宽，门越宽，旅客上接驳车越快 GPU的其他配置，都是在适配batch的增长以及要让token compute的速度配平HBM的增长，甚至会用多余的算力来获得部分的带宽（比如部分带宽压缩技术） —----- 在那个接驳车的比喻例子里 接驳车的车厢大小 = HBM Size（容量）： 决定了一次能装下多少名旅客（也就是能同时装下多少个请求的 KV Cache）。车厢越大，一次能拉载的旅客（Batch Size）就越多。如果车太小，想拉100个人就得分两趟，系统整体的吞吐量就上不去。 接驳车的车门宽度 = HBM Bandwidth（带宽）： 决定了旅客上下车的速度。门越宽，大家呼啦啦一下全上去了（Decode/生成Token的速度极快）。如果门很窄，哪怕车厢巨大能装200人，大家也得排着队一个一个挤上去，全耗在上下车的时间里了。 旅客的吞吐量 = 接驳车车厢容量 x 接驳车旅客上车速度(车门宽度) —--------------------------- 至此，我们从逻辑上推演出了token经济学的硬件需求第一性原理： Token throughput = HBM size X HBM Bandwidth AI推理这个时代的最高KPI，实际上是高度依赖于HBM的两个维度的进步的 如果要维持token throuput每一代两倍的增长，实际上意味着，每一代的单GPU上，HBM size X HBM BW带宽之积要增长两倍！ 这也是历史上第一次，HBM内存的size可以影响最高的KPI token throughput！ 要验证这个理论，可以把Nvidia从A100到Rubin Ultra这几代的token 吞吐throughput，和HBM size X HBM BW 放在同一个图里比较 （见图二） 可以发现，这两个曲线的走势在对数轴上惊人的一致 HBM size x HBM带宽增长的甚至要比token吞吐量更快，毕竟HBM决定的是天花板，实际上这个天花板增长的利用率utilization是很难达到100%的，也就是说，HBM size x HBM 带宽就算增长1000倍，其他算力和架构的配合下，很难把这1000倍的天花板潜力全部榨干 这条曲线不是巧合，而是系统最优化的必然解 throughput = batch × Bandwidth，这就是token factory 经济学最绕不开的第一性原理 —-------- 软件的影响呢？软件的优化会不会降低带宽的需求？降低HBM的需求？ 这跟硬件是独立两个维度的，这好像在问，如果CPU上的软件优化了之后跑的更快，是不是CPU就十年不用发展了？反正软件跑的更快了嘛 这样的话，CPU厂还能赚得到钱吗？CPU想要存活下去，只有一条路可走，在标准benchmark，不考虑软件优化，每一代CPU必须要跑分更高，不然就卖不出去 GPU也是一样，软件优化如何，和自己的token吞吐量KPI每年都要大幅进步，是两回事 只要token的需求继续增长，对token throuput的追求就绝不会停止，那么对HBM size X HBM 带宽的追求也不会停止 如果HBM size和HBM 带宽发展慢了，老黄一定会亲自到御三家逼着他们技术升级，因为这就是老黄gpu的天花板，天花板要是钉死了不进步，老黄的GPU还能卖出去吗？ 当然了，Nvidia需要绞尽脑汁去从异构计算的架构角度榨取HBM天花板之外的部分，比如LPU就是一个很好的尝试，把Pareto frontier从另一个角度改善了很多 （右半边高token速度的部分） —-------------------------------------- HBM内存已然告别了那个随波逐流的旧时代，在这条由指数级需求铺就的单行道上，以一种近乎宿命的方式走到了产业史诗的主舞台中央 推理范式第一性原理演化到这一步，只要老黄还要卖GPU，HBM就必须翻倍，而且必须代代翻倍。这是supply side的内生压力，与AI需求无关，与宏观周期无关，与hyperscaler的心情也无关 剩下的问题，只有一个： 当需求被物理锁定为指数增长的时候，供给侧的三个玩家，会不会还像过去三十年那样，亲手把自己再拖回一次周期的泥潭？