非常年輕的傳奇投資人 Leopold @leopoldasch 為什麼砍了 $3 億 NVDA？而把錢全押在電力和礦場 核心邏輯是：他認為AGI 的真正瓶頸不是 GPU 光是電力、GPU 算力、BTC 礦企轉 AI 託管 這三個賽道就佔了大部分持倉 我用黃仁勳的 5 Layer Cake theory 拆解他的持倉 👇 5️⃣ 記憶體 — SNDK 加倉 816%，HBM 佔 AI 支出從 8% → 30% 4️⃣ 光學 — LITE 佔 8.7%，「不管誰的 GPU 贏都要用我的光模組」 3️⃣ GPU 雲 — CRWV call options 加了 672% 槓桿，最激進倉位 2️⃣ 礦場轉 AI — 8 檔佔 22.7%，有電有地換 GPU 就行 1️⃣ 電力 — BE 最大持倉 16.5%，能使用燃料電池繞過電網直接發電 - 最熱的記憶體和內存 - 代表 $SNDK $INTC $MU AI 模型的「工作記憶」每一次推論都需要高速讀寫 DRAM 和 NAND。HBM 短缺已成為 GPU 出貨的限制因子，記憶體佔 Hyperscaler AI 支出從 2023 年的 8% 飆升到 2026 年的 30% 💡 Leopold 在 Q4 把 SNDK 倉位加了 816%，同時用 INTC call options 押注 Intel 的先進封裝能搶到 HBM 封裝訂單。 - 半導體與光學 $LITE $COHR $TSEM $INFY 連接 GPU 叢集的「神經系統」— 光學收發器決定了 GPU 之間的通訊頻寬。800G/1.6T 光模組供不應求，交貨期超過 40 週 💡Lumentum 是最大個股持倉（8.7%），押的是「不管誰的 GPU 贏，都要用他們家的光模組」 - GPU 雲端運算 $CRWV $APLD $WYFI Hyperscaler 自己蓋不夠快，Neocloud（獨立 GPU 雲）填補缺口。CoreWeave 從幣圈公司轉型為 NVIDIA 最大的獨立客戶，已簽下數十億美元合約。 💡CoreWeave 佔組合 17.6%（含 call options），是第二大曝險，Leopold 用 call options 加了 672% 的槓桿，這是最激進的倉位，Neocloud 就是 AI 時代的 AWS - 比特幣礦企轉型的 AI 基礎設施 $CORZ $IREN $CIFR $RIOT $BTDR $HUT $CLSK $BITF 礦場是被低估的「AI 不動產」。比特幣礦場擁有現成的電力合約、散熱系統和土地，轉型 AI 託管的邊際成本極低， 💡8 檔礦場股佔組合 22.7%，是最大的單一賽道，礦場已經有電、有地、有散熱，只需要換 GPU 就能變成 AI 數據中心。Core Scientific 跟 CoreWeave 簽了 $10B+ 的託管合約就是最佳證明。 - 電力 $BE $EQT $SEI $BW $PUMP $LBRT $PSIX 💡 Bloom Energy 是整個組合的最大持倉（16.5%）當電網瓶頸停擺時，它的固態氧化物燃料電池可以繞過電網，直接在數據中心旁邊發電，EQT 則是天然氣供應商 實時追蹤他的 portfolio 👇

上周在香港和 @BNBCHAIN 一起办的活动上的分享, 速记如下： 各位下午好，我是 @HashGlobal 的创始人 KK。今天我想用 15 分钟，讲清楚：为什么 BNB 是机构资本配置 Web3 的最佳投资标的。 我们先从一个思想实验开始。 如果特斯拉没有在纳斯达克上市，马斯克会选择发行什么？答案是：他会发行一种“特斯拉代币”——既能承载企业价值，又能成为整个商业帝国的驱动引擎。 因为代币是在公开账本上，全网透明可查、可验证、可组合、开放流通。香港的充电站可以验证全球持有特斯拉代币的车主，如果他选择用特斯拉代币来支付充电费，可以打八折来获客。马斯克还可以说，持有特斯拉代币的人，可以优先排 SpaceX 的载人飞行。纳斯达克背后的 DTCC 存放的特斯拉股票数据，无法做到这样的开放性。 BNB 之于币安，正如特斯拉代币之于马斯克商业帝国。BNB 就是现实中的“特斯拉代币”。 Hash Global 在我们过去几年的研报里，将此类代币定义为“价值功能性代币”：一方面它有清晰的价值捕获和供给销毁机制，另一方面它又深度嵌入生态中的真实使用场景。随着全球监管法规的明确，我们认为未来几年会看到“价值功能性代币”数量的井喷。BNB 已经跑了 8 年，是全球最成熟的实例。我们一直鼓励我们投资的项目方，参考这个模板，但前提是你自己的商业模式得先成立。 BNB 生态覆盖链上与链下。BNB Chain 是最活跃的公链之一，DEX 市占率 30%；而 Binance 是全球最大交易所，市占率 38%；BNB 市值 850 亿美元，是整个生态的经济引擎。 BNB 的第一个价值来源，是结构性、可重复的收益。2025 年，仅通过持有 BNB 参与打新，BNB 本位收益就达到 10.12%。这不是一次性的红利，而是与生态活跃度挂钩的、可持续、可验证的结构性收益。 BNB 的第二个价值来源，是内生的通缩供给机制。自 2017 年以来，BNB 总供应量从 2 亿枚缩减至 1.39 亿枚，年化通缩率 4.77%。最近刚又被销毁了 10 亿美元的 BNB，最新供给数字已经下降到了 1.34 亿枚。 这是市值前十加密货币中唯一的“超稀缺资产”。供给侧的持续压缩构成了长期价值支撑。它不是一个不断增发、稀释持有人的资产，而是一个随着生态活跃逐步变得更稀缺的资产。 BNB 不只是投资标的，更是使用凭证。交易所手续费折扣、链上质押、流动性挖矿、独家代币认购——生态参与度越高，结构性需求越强。 行业垄断地位带来打新收入，收入再分配吸引更多资产落地，生态活跃度提升推动销毁供给，稀缺性又强化价值支撑——这是一个自我强化的飞轮。当收益、销毁、场景和生态活跃度连在一起时，就形成了一个很强的价值闭环: 更多资产和应用进入生态，会强化 BNB 的价值基础；而 BNB 价值增强，又会反过来巩固生态。 无论下游是 AI、TradFi 还是 RWA 爆发，价值最终都沉淀到基础层。BNB 就像芯片行业的英伟达——不管哪个应用火，它都受益。价值不会分散，最终都会汇聚至生态唯一的核心资产——BNB。 与 BTC 和 ETH 不同，BNB 更适合用价值投资逻辑去理解。它不是纯粹依赖叙事，而是有业务基本面、生态现金流和可理解的价值捕获机制。自 2017 年以来，BNB 跑赢了 BTC 和 ETH。 BNB 的机构化尚处早期。机构通过 ETF 和 DAT 配置 BTC 的比例已超过BTC总量的 15%，ETH 是 10%，但 BNB 只有 0.39%。这像什么？像 2004 年的茅台——机构刚开始建仓，共识逐步达成。 在这里，我想强调的是核心资产在机构早期配置阶段的重估弹性。真正的优质资产往往在机构共识形成之前最有空间。随着公募基金和券商自营，还有社保，保险公司，QFII逐步建仓，茅台在随后数年间走出了数十倍的行情。BNB 正处于类似的历史节点。 我们相信: 未来十年金融最大的主题，就是万物上链。我们相信，十年后所有资产——包括金融和非金融资产——都将在链上发行、转让和交易。美国SEC 主席 Paul Atkins 去年已宣布 Project Crypto 计划，在美国正式开启这一时代。 币安历经 8 年全球布局，链上链下估计已拥有超过 5 亿真实用户，是唯一真正互联网级别的金融基础设施，其发展路径已不可复制。大家可以去阅读一下，币安创始人 CZ 的自传，感谢我复旦和圆桌的学长商务印书馆毛总的大力支持，我们已经赶在这次会议前，拿到一小批样本书，大家去读一下，就会知道为什么我说发展路径已不可复制。 为了让机构参与这场变革，Hash Global 联合 YZi Labs 推出了 BNB Holdings Fund——全球首支第三方托管的 BNB 机构级产品。我们不只是提供投资工具，更是想帮助机构成为 BNB 生态的共建者。 BNB Holdings Fund 不是简单帮机构买币，而是把高成长资产转化成机构可以长期持有的开放式的标准化产品。它解决的是机构最在意的那些问题，比如托管、审计、收益分配和代运营。 BNB Holdings Fund 为机构投资人提供的不仅是 BNB 敞口，更是进入 BNB 生态的协作框架——支持 BNB Chain 业务落地、RWA 资产发行、和生态资源对接。 最后我想聊一下大家都很关心的 RWA。 我的判断是，RWA 不会停留在金融资产上链，而会继续走向非金融-用户资产的上链。 为什么 BNB 生态适合做 RWA？因为它不是一个只有技术、没有用户的链。它已经有真实用户、真实流动性和完整金融基础设施，所以资产上来之后，不只是“发出来”，而是有机会真正流动起来。 最先落地的 RWA，主要还是金融资产 RWA。本质上，是把股票、债券、基金、房地产信托、Pre-IPO 股权这些资产引入链上流动性体系，提升传统金融存量资产的效率。我们尤其看好非标金融资产的RWA，Web3的技术优势可以发挥得更充分。解决好最难的链下托管和尽调，链上的新一代金融基础设施就能发挥出其威力，RWA才不会只是一个噱头。 但是金融产品在发行和交易等环节，是强监管的区域，需要时间和现有的监管体系做磨合适配。我们认为非金融、可商品化的 RWA 领域可能会发展得更快，也就是推动用户资产上链，比如说卡牌、粉丝权益、演出门票、红酒及生活体验收藏，来创造全新市场。 它面对的不是单纯机构投资资金，而是用户、社区和消费场景；它创造的不是已有资产效率提升，而是新的交易需求和新的用户市场。 非金融 RWA 不是金融 RWA 的补充，而是一个更靠近用户、交易和品牌的新市场。它把 IP、权益、内容、消费权、会员身份这些东西，组织成可以验证、可以交易、可以长期运营的链上资产。 我们在生态内投资孵化了数个非金融 RWA 项目，举几个例子： @renaissxyz 做 PSA 评级卡牌的链上流通，他们瞄的不只是卡牌市场，而是所有收藏品的基础设施。难点不是在链上，而是如何把托管等链下体系做好。它切入的是卡牌等收藏品，把鉴定、托管、上链凭证、交易和结算整合在一起，让原来依赖圈层信任的收藏品市场，开始具备资产化和全球流通能力。 @meet_48 将粉丝的投票、传播、共创行为沉淀为链上贡献凭证；粉丝的参与第一次真正变成了可以被记录、验证和承接的资产。 Gamebank的第一款游戏PumpSnake 先扎实做好一个多人博弈的好游戏，然后用Web3技术用游戏化的方式发行资产，把KOL的社区建设、粉丝情绪价值和收入赚取巧妙统一起来。只有做大生态，玩家足够多元，才能实现真正可持续的 Play to Earn。 IPDEX 服务的是影视、综艺等各类内容 IP，把纪念卡、会员卡和项目权益分层设计，让内容 IP 从一次性消费走向长期会员关系和持续运营。 @OFFGRID_DAY 则从票务资产出发，打造活动融资与结算一体化的 Fanvestment 新模式。它把活动融资、票务销售、收入分配和数据沉淀组织成一条完整链路，让一场活动不只是卖票，而是变成一个可融资、可结算、可持续运营的资产系统。 这些项目共同勾勒出非金融 RWA 的版图：用户资产、社区参与、情绪价值、品牌传播，都将在 BNB 生态上找到自己的链上表达。它们正在证明：一切皆可代币化，而 BNB 生态是这一切的最佳土壤。 最后我想用一句话来结束今天的分享： BNB 不只是一个加密资产，而是未来“万物上链”时代最重要的价值承接平台之一。而 Hash Global 想做的，是帮助机构既能投资这套价值体系，也能真正参与这套生态体系。 谢谢大家。

2023 年，Meta 首席 AI 科學家楊立昆給當時的 LLM 熱潮潑了一盆冷水。 他指出 LLM 有根本性的缺陷：沒有持久記憶、無法從單一經驗學習、缺乏對物理世界的理解。本質上，它只是在做「下一個 token 的預測」。 從學術的角度看，他說得完全正確。 直到今天，LLM 的底層架構依然沒有變。它依然是一具每次啟動都空空如也的統計引擎。 但在三年的工程演進後，我們發現了一個讓科學家尷尬的事實：學術上的根本缺陷，工程上不一定要正面解決，繞過去一樣能起飛。 楊立昆主張要走「世界模型」的路線，讓 AI 像人一樣建立對物理規律的理解。他認為 Scaling Law（規模定律）有天花板，LLM 光靠堆算力不能產生真正的智慧。 但工程界用兩件事回應了他： 第一，資本的暴力美學。過去三年，人類往算力砸錢的瘋狂程度，讓模型規模產生的「湧現」直接蓋過了架構的粗糙。 第二，系統性的外掛補丁。模型記不住？掛上向量資料庫。模型理解不夠？接上 Vision 和工具。 這就是工程學最迷人的地方：解決問題不需要追求「本質的優雅」。 楊立昆在研究神經元的排列，而工程師在研究如何把這個「不完美的大腦」裝進一個強大的「機械外骨骼」裡。 楊立昆對 LLM 的核心批評，是他認為 Pattern Matching（模式匹配）不算真正的學習。 但如果這種模式匹配的複雜度足以模擬出文明的所有邏輯，那「學習本身到底是什麼模式」還重要嗎？ 飛機與鳥的飛行原理完全不同。飛機沒有羽毛、不會拍翅膀，但在它飛得更高、更遠、更穩定的那一刻，它到底「算不算在飛」已經不重要了。 但繞過去的，跟真的解決，是兩回事。 只要底層架構沒變，楊立昆講的那些缺陷就真實存在。記憶是外掛的，不是原生的。就像義肢，裝上去能走能跑，但它跟真正的腿就是不一樣。你不能假裝它不存在。 所以雖然 AI 已經很強了，推理、寫作、寫程式，很多事做得比大部分人好，但它每次都是一個全新的大腦。沒有連續的意識，沒有累積的經驗。它所有的「記憶」、「理解」、「偏好」，全部來自你這次塞給它的上下文。 如果你去看 OpenClaw 最近的 repo 更新，你會發現記憶管理佔了很大的篇幅。怎麼讓 AI 在對話之間記住該記住的東西。 他們最近推的 QMD，把關鍵字搜尋跟語意搜尋混在一起用，就是為了解決一個問題：你三天前跟 AI 聊過的東西，它下次怎麼找得回來。 模型本身的能力會繼續進步，但只要底層是 LLM，記憶管理就是一個繞不開的大山。 用工程的角度來說，就是 Context Engineering 的重要程度，會逐漸超過模型本身。 你怎麼管理每次丟給模型的那包上下文，決定了 AI 能幫你做到什麼程度。哪些資訊該放、哪些不該放。什麼時候該砍掉重來、什麼時候該接著繼續。不同對話之間的記憶怎麼同步、怎麼取捨。 我自己每天都在處理這個問題。 舉個例子，我的 OpenClaw Agent KAI，它常常在多個頻道處理不同任務，但它們的記憶不是即時同步的。只要 還沒更新，它們就不知道彼此剛做了什麼。 所以我常常要幫它做認知同步。譬如告訴 A 分身，B 分身目前正在做什麼，然後要求 B 把做的東西整理好傳過去。或者更簡單一點，直接叫 A 去讀另一個 Discord 頻道最近兩小時的對話，讓它自己同步 B 的工作內容。 這種「認知斷裂」的現象，只要你常用 AI，一定會有很強烈的感覺。 從人格化的角度看，你會覺得它們是同一個人。但事實上，它們只是共享同一份記憶。只要記憶沒有同步，它們就是不同的人。 我現在花比較多時間在學這一塊。譬如今天 KAI 就教了我，如果讓 Claude Code 的 Opus 4.6 從外部調用 GPT 5.3-Codex，用 MCP 跟 coding-agent skill 的差異是什麼。 KAI 告訴我，差異的核心在於：中間過程要不要進主 context。 用 MCP 調用 Codex，每一個 tool call 都走 MCP 協議。Codex 過程中的每一個 turn，讀檔、改檔、跑測試、報錯、retry，全部以 tool result 的形式灌回 Opus 的 context。一個 coding task 可能產生幾十個 turn，跑完之後 Opus 的 context window 已經被中間過程塞滿了，後面每一 turn 都要重送這些垃圾。這就是 context 污染。 而 coding-agent skill 的設計完全不同。它把整個 coding task 交給一個獨立的 sub-agent，這個 sub-agent 在自己的 context 裡完成所有中間過程。跑完之後，回傳給 Opus 的是一個精簡的 handoff summary：改了哪些檔案、測試跑過了沒、有沒有殘留問題。中間那幾十個 turn 的掙扎，Opus 完全不需要知道。 同樣一件事，兩種做法，Opus 的 context 乾淨程度天差地遠。 所以同一個模型，不同的人用，產出可以差十倍。 人與人之間原本的能力差距，已經沒那麼重要了。你的學歷、你的年資、你寫程式的底子，這些東西的權重正在被 AI 快速壓縮。 取而代之的，是你怎麼使用 AI。這件事的精度，才是現在真正決定產出的變數。 你理不理解它的記憶是怎麼運作的。你知不知道什麼時候該砍掉 context 重來、什麼時候該讓它接著跑。你能不能在對的時間，把對的資訊塞進那個 context window。 這些東西有一個名字，叫 Context Engineering。 它不是什麼高深的學問，但它是所有想把 AI 用好的人，都應該深入研究的東西。

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MIKR-069 讓老婆穿上學生制服，來場青春性愛，幻想她十幾歲的樣子，像剛認識時那樣，整個週末都在幹～超興奮地連無套內射了10次～ 森日向子

先來分享熱騰騰的四家嘉義雞肉飯心得✨！！！ （本來想吃十間，但胃說它不行 1.桃城三禾火雞肉飯🏆 🌕🌕🌕🌕🌕 受之無愧的五顆星+三隻大耳狗！超級好吃，謝謝推薦我的仙女⋯ 怎麼會那麼好吃？！！ 我那時候超飽但還是一粒米都不剩，這就是嘉義火雞肉飯難以描述的美味嗎😵‍💫❤️‍🔥？ （而且還是台派餐廳！

#GM# 7️⃣笪鸿飞个人提款机 — NEO 基金会 笪鸿飞一心想把NEO打造成自己的独立王国，其目前实控着NEO生态内部最关键的：  Neo Foundation（笪鸿飞）   NGD EG&MKT 王佳超 John Wang  @wjcbaggio    Neo Global Developmet Tech 刘仁栋 Steven Liu  @0xstv3  NEO HR 部门 周菲菲（从BN过去）  NeoX 等。 包括 谈元 /NGD 上海那四五十号人 及 NEO HR部门的 周菲菲 等人，均在中国大陆上海。  NEO基金会最初是笪鸿飞/张铮文，但基金会大部分资产一直都是由笪鸿飞个人管理。 目前，NEO 基金会钱包资产权限是¾签的机制： 笪鸿飞及其哼哈二将 王佳超& 刘仁栋拥有其中的3签，¾签的机制完美绕开了张铮文。 据知情人士透露 ，笪鸿飞曾把NEO基金会的1800 $BTC 直接交给了 @NGC_Ventures 尽管后来 NGC 把这1800 个大饼还回去了，但却进了笪鸿飞的私人地址，不知去向。 同时笪鸿飞对同为 NEO 基金会成员的张铮文，进行了全面资产信息封锁。 #笪鸿飞# #NEO# #ONT# #FLM# #O3# #Polynetwork# #EON# #SpoonOS#

一個好女孩知道自己的職責是什麼 好女孩知道男爹抽插雞巴的喜悅高於自己的快樂 好女孩知道服從雞巴的抽插是她人生中唯一的目的 當雞巴插進母狗的深喉嘴內抽插時，比起痛苦，被雞巴填滿的快樂超過了她生理的需求 好女孩是一個為雞巴而生的玩具，追逐肉棒就是她的一切 張嘴，吐出舌頭，任由唾液滴下，扇臉十下 重複「我是一個好女孩，我熱愛雞巴肏我」