《經濟學人》：特朗普是否在出賣台灣？ 「軍售變籌碼？」特朗普一句話，讓台北政壇瞬間炸鍋 大家好，您現在看到的是《明鏡郵報》。這兩天，台灣政壇最刺耳的一句話，不是北京說的，而是來自美國總統 Donald Trump 特朗普本人。他在北京與中國國家主席 Xi Jinping 習近平會談後，竟然公開表示，價值130億美元的對台軍售案，「可能批准，也可能不批准」，還說這是「非常好的談判籌碼」。這句話一出，台北很多人恐怕連咖啡都喝不下去了。 《經濟學人》這篇文章的標題相當直接：《特朗普是否在出賣台灣？》。老實說，這種英國式標題，已經算很克制了。因為特朗普這次不是「暗示」，而是幾乎把美國過去四十多年對台政策的底牌，直接拿到談判桌上公開展示。自1979年《台灣關係法》生效後，美國歷屆政府都刻意避免把對台軍售與中美談判綁在一起。甚至1982年，前總統 Ronald Reagan 里根還曾向台灣作出「六項保證」，其中之一，就是不會事先與北京協商軍售問題。 結果特朗普一句：「80年代已經過去很久了。」哇，這句話在北京聽起來像香檳開瓶聲，在台北聽起來則像空襲警報。 更敏感的是，特朗普不只是談軍售。他還把台灣領導人 Lai Ching-te 賴清德描述成可能把美國拖入戰爭的人。他說，美國不希望有人因為「美國支持我們」，就跑去宣布台獨。這其實已經不是單純「戰略模糊」了，而是開始出現「責任轉移」——也就是說，如果未來台海爆發危機，美國可能會說：「是你們自己太衝動。」 這種語氣，跟拜登時代完全不同。過去幾年，美國政界主流對台灣幾乎形成「政治正確」式支持。共和、民主兩黨競相比誰更挺台。但特朗普顯然不是這種玩法。他的思維更像房地產交易員：台灣不是價值同盟，而是一張可以交換利益的牌。今天能換農產品採購，明天能換稀土出口，後天甚至可能換伊朗問題上的合作。 但《明鏡郵報》老編認為，《經濟學人》也有點故意放大了「特朗普賣台」的戲劇效果。因為特朗普真正的邏輯，不是「親中」，而是「交易優先」。他對所有盟友其實都差不多。從北約、日本、韓國，到烏克蘭，特朗普一直都認為：「安全保護不是免費午餐。」所以他現在對台灣的態度，本質上是：「你們得證明自己值得我保護。」 問題是，台灣現在偏偏正在大幅增加軍費。文章裡提到，台灣立法院剛通過約250億美元的補充國防預算，就是為了支付美國軍售。結果台灣這邊剛刷完卡，美國總統那邊卻說：「我先放著看看。」這種感覺，很像剛付完訂金，房仲突然告訴你：「房子可能不賣了，看隔壁鄰居願意出多少。」 北京這次顯然是有收穫的。從特朗普描述來看，習近平幾乎整晚都在談台灣，而且效果不小。特朗普甚至說：「我聽了他的話。」這句話在外交語言裡很危險。因為它代表，北京已經成功把「台灣問題」重新塑造成「中美避免衝突的核心議題」，而不是單純的民主與安全問題。 對台灣內部政治來說，衝擊也很大。國民黨現在一定會抓住這句話猛打民進黨：「你看，美國根本不可靠。」尤其2026地方選舉、2028總統大選臨近，這種「疑美論」會迅速升溫。北京其實最希望的，不一定是立刻武統，而是慢慢讓台灣社會開始懷疑：「如果真的開戰，美國到底會不會來？」 但另一方面，北京也未必能完全放心。因為特朗普有個特點：他今天可以把軍售當籌碼，明天也可能突然翻臉加碼。他對外政策最大的特徵，不是親中，而是不確定性。這也是為什麼很多中國學者其實對特朗普既期待又害怕——期待他削弱美國盟友體系，又害怕他哪天突然加倍出牌。 原文來自英國《經濟學人》： 《Is Donald Trump selling out Taiwan?》 網址： The Economist 原文報導 最後，《明鏡郵報》想問大家一個問題： 如果有一天，美國真的把對台安全承諾變成「可談判商品」，那麼台灣未來最大的風險，究竟是中國的武力，還是美國的不確定性？

麻豆传媒官宣倒闭之后，老司机群里有很多爆料和讨论，我稍微总结一下： - 黄赌毒这种暴利行业，如果不是被叔叔按了，很难真的因为亏本而搞砸，但黄相对来说确实是脆断性偏高的一个，因为供给没有另外两个那么受限，上古时代姑且不论，时至今日绝对不再算是稀缺商品了； - 麻豆的艰难早已迹象，从苏畅沈芯语夏晴子吴梦梦艾秋苏语棠莉娜这些我不知道的名字纷纷出走就能发现，长江后浪推前浪，当年麻豆传媒是怎么吃SWAG份额，后来就是怎么被大象传媒这些新生代挖墙脚的； - 而且从报酬来说，不只是麻豆，所有华语厂牌给的都确实不多，纯靠片酬可能连一万人民币都不到，不少女演员打出名气之后自己去做社群开OF，大概率能赚更多，而且还自由，毕竟这行当又不推崇事业心，甚至还有福利姬去拍片是为了给自己线下接单提价； - 麻豆的商业模式，大致上分为三路，一路是标准的用户付费，包括会员订阅和单片点播，一路是最让人吐槽的博彩及灰产广告植入，一路是版权分销，市面上那么多镜像站就是这么来的； - 这个结构看起来很多元，但其实一直都是跛腿走路，支撑制作成本的支柱来源，始终都是广告植入，在全网随便就能搜到片源的环境下，华语观众看片基本上是不会付钱的，甚至麻豆官号在Threads抽免费会员都没几个人参加，特别凄凉； - 说白了，你做不到Netflix那样的流媒体粘性，大家消费内容是「片站分离」的，都懒得去麻豆的平台观看，这也是麻豆官宣公告里把盗版作为两大影响之一的原因，用户付费不足，又意味着分销模式也行不太通，直营都卖不掉货，凭什么代理商就能卖动； - 所以实际上，麻豆非常依赖那些网赌和炒币广告的赞助，但是一个原意并不是针对它、却在客观层面断绝了金主资源的环境巨变，就这么无意的摧毁了麻豆，那就是这一两年来整个东南亚电诈园区的被清扫，以及作为洗钱中转节点的太子集团覆灭，直接掐断了上游资金的水源； - 麻豆把一个D2C的生意干成了B2C，从一开始可能就错了，不知道有多少人对那些强行摆在镜头前的广告文案感到膈应，大哥，用户看片是为了撸出来，而那些广告甚至口播却又无时不刻的在影响他们的专注，这太矛盾了，我慕名看过一部女演员在高潮时喊广告词的片子，堪称阳痿诱发器； - 当然麻豆的整活和网感一直是优点，就它蹭热点蹭得最有创意，执行力也不错，但还是像上面说的，流量决定拉新，质量决定留存，成片的粗制滥造，让麻豆注定成为不了华语厂牌里的SOD，不断重复「开局好牌打得稀烂」的循环； - 预算越来越低，水片越来越多，演员越来越差，对内容产业有所了解的应该都会很熟悉这种「死亡螺旋」的趋势，甚至连演员身上的纹身越来越多都是一个非常明显的信号，全是精神小妹在卷工时，有人问过麻豆为什么不能找些没纹身的演员，麻豆官号斗机灵的回复「那也得有」，是真没有还是找不到，我是存疑的； - 目前来看，日本同行的工业化，从制片到发行的完整闭环，是根本没办法复制的，那必须依托一个高度保守化和静态化的社会体系，其他市场，包括欧美，都在选择一条更加个人化、或者说是MCN化的商业路线，片商的利润和权力被分走了太多，利润大头集中在发行端和生产者两个位置，只能说麻豆有些生不逢时； - 这些信息未必全都准确，可能麻豆传媒自己出来复盘或者出书才是最好的记载媒介，搞不好可以整出华语成人行业的「激荡三十年」，青史留名。

《CLARITY Act》（清晰法案）对“去中心化”的定义非常清晰，果然是清晰法案，名副其实。 它支持“真实的去中心化”，而不是”表演性的去中心化“。 之前判断一个加密项目算不算“去中心化”，标准很模糊，用的是“共同控制”（common control）测试，这让很多”公司链“（表演性去中心化）钻了空子，说“我们当初没承诺啥，现在就不该被SEC管”。 《CLARITY Act》（清晰法案）直接把这个漏洞堵死了，改成更严格的“成熟区块链系统”（mature blockchain system）的标准，它的核心是消除实质控制，不能有任何个人或小团队还能单方面影响系统的规则、升级、运行或治理。 • 系统必须真正公开、无许可（任何人都能跑节点，不能随便封禁用户）； • 必须是纯规则驱动（透明代码自动跑，不能有人手动干预核心功能）； • 没人（或一伙人）能控制超过20%的代币/投票权； • 系统要足够自治（没人能随便单方面改功能、改规则）； • 经济上也要独立，价值主要来自网络的实际使用，而不是创始人/团队的持续努力。 那么，会带来什么影响？ 1. 对公司链（表演性去中心化）来说： 以后很难再假装“去中心化”了。内部人卖币、操作就会被当成“证券”管得更严，要多披露信息、遵守更多规矩。 2. 对目前的L2来说： 安全理事会（security council）权力必须严格限制，不能随便一票否决或干预。类似于这次Arbitrum在kelpDAO事件中的那种快速干预，以后很难了。 3. 对真正去中心化的项目来说： 是实在的利好。 可以走清晰的路径：比如早期按投资合同募资（SEC管），网络成熟后，代币转为数字商品（CFTC管），融资、交易以及二级市场规则都更明确，不用再担心SEC的突然执法。

# AI 行业三个月变天，模型榜单已经解释不了全部 1小时46分钟里，这期《半球观察》播客的主持人 把 DeepSeek V4、约 1000 条 Cursor 工作轨迹、OpenClaw 出圈、Manus 交易流产和 AI 中转站放在同一张桌上。单看每条都像行业新闻，连起来看就很刺眼：AI 公司正在被新的尺子衡量。模型榜单还重要，但已经解释不了全部。 过去我们习惯问一个问题：谁的模型更强？ 现在还得问另一组问题：谁有真实任务数据，谁掌握用户入口，谁能把价格打下来，谁能穿过监管和资本的窄门。 > **编者注：** 这篇按播客原文提炼判断。DeepSeek 估值、Cursor/xAI 交易、Manus 价格等数字均先按“节目说法”处理，不能直接当作已确认事实。 ## DeepSeek 的强，变成了另一种强 主播对 DeepSeek V4 的评价并不客气。V4 Pro 被认为 reasoning 过长，很多任务里像是在思维链中自己和自己打架。V4 Flash 的体感更好，接近 GPT5.4 mini 或 instant API 的水平，但这已经不是 R1 那种“全行业被迫重新估值”的时刻。 这就产生了第一个反差：DeepSeek 仍然技术很硬，但它的产品冲击力没有天然压倒别人。 节目里提到，Kimi、GLM、MiniMax 等国产模型在 coding 和迭代速度上都给了 DeepSeek 压力。DeepSeek 自己也因为适配国产硬件、减少 CUDA 技术债、拥抱 TileLang 等路线，承受了延期和成本变化。 这听起来像掉队。 但节目给了另一个定位。 节目里说“DeepSeek 正好填补了这个空白”。 这个“空白”指的是 OpenAI 不再开放权重、不再详细公开技术路线之后，全球开发者和研究者仍然需要一个前沿模型的公开参照物。DeepSeek 的价值就从“谁最强”变成“谁还愿意把技术路线摊开”。 这是一种新的强。 它可能不总是最会做产品的公司，也不一定每个版本都压住榜单。但它像开源社区的技术坐标系。大家看它的 report，看它的注意力机制，看它的后训练方法，再把这些东西吸收到自己的模型和产品里。 所以，写 DeepSeek V4 不适合写成“王者归来”或“彻底掉队”。更准确的说法是：DeepSeek 正在从爆款模型公司，变成公开 research lab 的基础设施。 DeepSeek 没有消失，它只是从王者变成了坐标系。 ## 数据飞轮开始压过架构叙事 这期最有信息量的技术段，落在 OPD 上。 节目用一个很好的类比解释 On Policy Distillation：传统后训练像老师先写一大本习题集，学生之后自己看、自己背、自己消化。问题是题太多，领域太杂，学生容易学歪，甚至出现 reward hacking。 OPD 的感觉更像现场教学。 > “学生遇到不会了，老师就过来告诉他为什么不对。” 写代码时，代码老师在旁边；做数学时，数学老师在旁边。学生先尝试，老师实时纠错，模型训练从离线习题集变成在线反馈。 这个机制把问题引向更深一层：老师从哪里来？ 答案是数据。更具体地说，是真实任务里的高质量轨迹。 节目提到 Cursor 的 Composer 2 争议时，有一个关键细节：Cursor 被转述为在 Kimi base model 上加入约 1000 条真实用户工作轨迹做 SFT，使 coding 表现明显强于原始 base model。这个数字需要核查，但方向很重要。 如果模型架构的边际差距变小，真实任务数据就会变成更贵的东西。 Claude Code 和 Codex 为什么会越做越强？节目里的解释是，它们有真实工程师每天使用的轨迹：怎么打开项目，怎么读代码，怎么改错，怎么跑测试，怎么回退，怎么完成一个长任务。 这些数据很难从普通互联网文本里直接获得。它是任务过程。 这也是 Cursor、Claude Code、Codex、OpenClaw、Manus 这一类产品被重新定价的原因。它们表面是工具，底层是数据采集口。谁的用户每天把真实任务交给它，谁就能反过来训练更懂任务的模型。 模型能力当然还重要。但当大家都足够强时，数据会把差距重新拉开。 模型教会产品说话，用户轨迹教会模型做事。 ## OpenClaw 出圈，说明入口开始变形 节目把 OpenClaw 称为 Agent 的 ChatGPT 时刻。 这句话很大，但它有具体场景支撑。主播把 OpenClaw 接进 Telegram 家庭群，当成一个会记忆、会查资料、会调用 skill 的“电子宠物”。更重要的是，在这个框架里，本地 27B 模型和 GPT5.5 的体感差距被缩小了。 原因很简单：OpenClaw 有 memory，有 skill，有连续任务，有工具调用。 这就改变了用户感知。单独问一个小模型，它可能不如大模型；把它放进一个 agent 框架里，它能记住昨天说过什么，能查资料，能跑工具，能把一个任务接着做下去。用户看到的是任务完成，而不是模型参数。 这也是 OpenClaw 出圈的意义。它把 skills 从程序员小圈子带到普通人场景。 节目里提到阿里的电商出海 agent。它可以帮助小商家处理 Shopify、商品上架、趋势分析、网站设计、运营链路。过去这些工作可能需要助理、外包、懂代码的人和运营经验。现在一个小老板可能第一次感到，agent 能把一整套流程接起来。 这个变化比模型榜单更接近商业。 因为用户不会每天比较 benchmark。他们会比较：这个东西能不能帮我把店开起来，能不能生成网页，能不能做 PPT，能不能整理调研表格，能不能少雇一个人。 Agent 的入口价值，不在会聊天，而在能接活。 ## Manus 的稀缺性，被同类产品反向证明 OpenClaw 出来以后，很多人会自然认为 Manus 不稀缺了。节目里的判断正好相反：OpenClaw 爆火，反而证明 Manus 更稀缺。 这个判断的逻辑是产品体验。 主播说，很多 computer use 或 open cloud 服务“根本不想用”，Perplexity 的 computer use 被点名为几乎不可用。相反，Manus 能做出详尽网页、PPT、真实调查表格，任务保持程度更好。 换句话说，壳不稀缺，稳定交付稀缺。 这和 ChatGPT 早期很像。聊天界面谁都能做，真正难的是持续给出有用答案。Agent 时代也是一样。浏览器自动化、工具调用、任务规划、记忆系统、失败恢复，单独看都不是秘密。难的是把它们组合成用户愿意反复使用的产品。 Manus 交易流产把这个问题又推到监管层面。 节目讨论了 Meta 交易被撤销、VIE、IP、人才和公司归属问题。这里最值得保留的不是情绪判断，而是创业者面临的新现实：AI agent 这种产品绑定了用户数据、任务轨迹、人才供给、模型合作和国家监管。 对中国 AI 创业者来说，路径选择可能会提前。你从第一天就要想清楚，是进入国内生态，还是走海外资本路径；是把团队、IP、数据和客户都放在一个监管框架里，还是冒着未来交易被叫停的风险做跨境结构。 这已经超出普通商业选择。 这是 AI 产品变成战略资产后的副作用。 Manus 的问题不是卖没卖成，而是它到底属于哪里。 ## AI 开始说钱，也开始被低价倒卖 节目后半段最现实。 大厂模型开始收费，推理框架项目开始公司化，IPO 和融资叙事吸走市场流动性，AI 中转站开始变成生意。主播说得很直接： 节目里那句“大家都开始说钱了，不再说 AGI 的梦想了”，把这层现实说得很直。 这句话有点刺耳，但它解释了很多现象。 当模型差距大时，用户会追逐最强模型。当多数日常任务都已经够用时，用户会开始追逐便宜、稳定、可接入、不封号、不断线。AI 中转站就在这个缝隙里长出来。 节目提到 Sub-to-API 这类工具，把 Claude 或 Codex 的订阅转换成 API，再用更低价格分发。也提到部分中转站可能收集用户数据，甚至标称 Claude，实际替换成更便宜的国产模型。 > **编者注：** AI 中转站涉及服务条款、数据安全和潜在欺诈风险。这里仅按节目内容记录产业信号，不构成使用建议。 这说明模型正在商品化。 最前沿模型、企业级合规服务、真实工作流数据仍然贵。但对普通聊天、搜索、轻量写作、心理陪伴、日常问答来说，很多用户已经不愿意为“最强”付出太高溢价。 这会倒逼模型公司回到互联网逻辑：获客、留存、价格、渠道、生态、数据闭环。 AGI 叙事还在，商业账本已经来了。 ## 最后 这期《半球观察》最适合被整理成一组暴论，因为它更像一张行业雷达图。DeepSeek 代表公开技术路线，Cursor 代表 coding 数据，OpenClaw 代表 agent 入口，Manus 代表可交付产品和监管敏感性，AI 中转站代表模型商品化。 把这些点连起来，结论很清楚：AI 行业正在从“模型公司竞赛”变成“模型、产品、数据、资本、监管共同定价”的复杂游戏。 接下来不能只看模型榜单。 要看四个信号。 第一，DeepSeek 后续版本能不能重新打出产品体验上的压倒性差距。如果不能，它仍然有开源坐标系价值，但商业位置会不同。 第二，Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw、Manus 谁能沉淀最高质量的任务轨迹。真实用户每天交出的工作过程，会比静态语料更贵。 第三，agent 产品能不能稳定交付。会调用工具不稀奇，能把网页、PPT、调研、代码修改交付到用户满意，才是分水岭。 第四，价格和监管会不会重塑模型分发。中转站、订阅转 API、模型替换套利、跨境交易叫停，都说明 AI 已经离纯技术讨论很远。 我对这期的最终判断是：模型能力仍然重要，但它已经不是唯一的解释变量。谁拥有入口，谁拥有数据，谁能把价格做到用户愿意持续用，谁能在监管和资本结构里活下来，谁才可能赢到下一阶段。 这也是它最值得写成文章的地方。暴论背后真正冲击人的，是我们判断 AI 公司的尺子正在换。 --- 原始播客：

一心融资... 的项目，你怕吗？前面 Seed VC 那边就拿走了4M，上一轮差不多 5M，加起来得 9M 了, 估值算起来卖了 20% 的币了吧？ 最后还以 200M 再卖一轮 10% ，想从市场拿走 20M，这不是纯来卖币的项目吗？ 描述就是对标 ZAMA ，ZAMA 1B 估值... 所以它配吗？

纯买方的压力有多大呢？ 我手持100+买权，通过配置一定的当期卖权和近期卖权，这两个月的卖方收益不少于7-8个btc，注意仅仅是目测自己交割之前的卖权PNL所得，应该与实际有较大出入，但这个作为下限应该是不会错的。 而我目前的账户市值，在经历了两个月的波动后，和11月中旬是一样的。可想而知如果做纯买方的话我的压力会有多大，可能光theta和vega就能把我利润抹掉5成以上了。 这也是为什么，在经历了2022年6月-11月那波横盘的惨痛收割后，我不再执着于纯粹持有买权的原因了。

Saylor 轉向「小賣 BTC 付股息」？Strategy 歷史首次大轉折，影響一次看懂！ Michael Saylor 最新在 Q1 2026 財報會議上公開表示：Strategy未來可能賣少量比特幣（例如每月約 0.18% 或 2.3% 左右）來支付 $STRC 優先股的 11.5% 股息，同時繼續發新股/債籌資買更多 BTC，維持「淨買入 + 正 BTC yield」。 👉🏻先回答大家最關心的：之前有賣過嗎？ 有，但極少、極早。 2022 年 12 月，BTC 跌到 1.7 萬刀時，MicroStrategy 賣過一次 704 BTC（約 1180 萬美元），那是他們從 2020 年開始囤幣以來唯一一次賣出。之後 3 年多完全零賣出，狂買到現在 818,334 BTC（平均成本約 7.55 萬刀）。這次是第二次，但從「絕對不賣」變成「策略性小賣」。 這次操作的可能影響（正負面一次講清楚）： ✅ 正面影響（長期看超利多） 1. 吸引更多機構資金：把 Strategy 變成「BTC 收益型產品」，股息穩定吸引保守資金，籌資更容易 → 買更多 BTC，形成正向循環。 2. BTC 供需更健康：小賣 → 付息 → 吸引新錢 → 大買，實際上是「用 BTC 當抵押品」借未來成長付現金，類似永續債。 3. 市場成熟化：Saylor 自己說是「inoculate the market」（給市場打預防針），讓大家知道 BTC 也能產生現金流，不再只是純 HODL。長期有助 BTC 成為主流儲備資產。 4. BTC per share 仍上升：只要 BTC 年化漲幅 > 2.05%，就能永續付息不稀釋股東，Saylor 說這是「輕鬆達標」。 ❌ 負面影響（短期風險） 1. 市場情緒衝擊：打破「永遠不賣」的鐵律，社群已經炸鍋（「never sell 呢？」「Ponzi？」），可能引發短期拋售壓力。新聞出來後 MSTR 盤後已跌 4%+。 2. 如果 BTC 大跌：債務 + 股息壓力可能逼迫賣更多，變成惡性循環（雖然 Saylor 強調現在持倉夠強）。 3. 批評聲浪：Peter Schiff 之類的人會大肆攻擊「Saylor 自己打臉」，短期聲譽受損。 @saylor 從「宗教式囤幣」進化到「資本管理式囤幣」。 還是那個最激進的 BTC 信徒，只是把模型升級成「買 → 漲 → 小賣付息 → 再買更多」。對 BTC 長期是利多（更多機構參與、更多買盤），但短期會有波動和 FUD。 你怎麼看？這是 Saylor 神操作，還是 thesis 開始裂縫？

最近一周有两个朋友都来问我能不能卖put理财... 根据我浅险的经验来看，这玩意就是可以一直小赚，最后一个黑天鹅连本带利全没了，止损都止损不了。 22年3ac就在eth3000附近大量卖put，后来luna崩盘导致大跌，最后6月14号左右被全被平仓了，近期的平水iv打到了恐怖的300% 正常人最好的策略还是等黑天鹅的时候去捡尸体。我当时就在btc20000附近双卖call和put，两天后价格几乎没变赚了16%。纯捡钱。

游戏搬砖合法了！ 最近央广网报道，纯手动游戏搬砖已经合法了，文章强调要把外挂洗钱工作室等问题解决，让游戏搬砖摆脱黑灰产名号。 据说市场规模有800亿，主流的搬砖方式就是打金，账号出售和代练。 其实，个人认为游戏搬砖就是让底层人有口饭吃，赚个生活费，打金最后也是卖给有钱人，相当于财富从最有钱的那波人转移到底层人，是个良性的财富转移。 央广网链接：

戳破AI泡沫：砸了万亿还没见回头钱，究竟是谁在裸泳？ 说个暴论，没有实打实的销量和现金流支撑，一切AI创新都是空中楼阁 只有卖铲子的公司赚麻了 纯 AI 公司 OpenAI 年化收入 250亿美元还在亏！ 如果企业发现无法提升GDP，就会放缓capex 全都在透支未来的期待，到时候信用崩塌了，就是暴雷的时刻