被 A 社下面这条留言燃到了 今天被燃到了。 刷微博的时候看到一件事。Anthropic 7月18号发了条推，说Fable 5从7月20号起永久保留在订阅方案里，还给老用户补了100美元额度。 背景是K3发布之后，Anthropic本来打算把Fable 5下架改按量计费，结果K3一出第二天就改口了。 然后有个月之暗面的员工，在这条推文底下留了一句话： "我们走后，他们会给你们修学校和医院，会提高你们的工资，但这绝不是因为他们良心发现，也不是因为他们变成了好人，而是因为我们来过。" 我去X上翻了一下原帖，129万浏览，1万多点赞，1300多转发。 评论区更有意思。有人说"他们肯定一个都不会做哈哈"。有人写了一段很认真的话，说"这就是为什么我支持中国崛起。如果美国是唯一重要的国家，那将不仅导致国家停滞，而且导致全球停滞。它使我们沦为少数寻租者和他们收买的政府代表的奴隶。" 还有人回"preach comrade"，有人回"beast mode"，有人说"感谢你们成为AI的领导者"。 这个画面很吊诡哈哈，但是不管怎么说，用户确实拿到了更便宜的Fable 5。 竞争是好事儿。 但另一面是，Kimi自己现在是限购的。K3火到服务器扛不住，暂停了新用户会员开放。不是它想限购，是算力就那么多，显卡就那么些，在当下的环境里拿不到更多了。一边逼着对手降价让利，一边自己被卡着脖子没法敞开供应。 虽然因为算力很多人都买不到kimi，但是Kimi让全世界用上了更便宜的AI

最近的妖币（alpha以及合约）行情其实非常的好 新的英雄不断的涌现 $BEAT $VELVET $COLLECT $JCT 等等 到今天为止，我们的妖币研究和策略收获颇丰，而我们学到的关键认知，主要有以下几点： 1. 妖币庄家优势非常大，所以长期看不追求一次赢多大，而是亏损可预期可控制 2. 任何稳定的指标，都不是说最“准确"最”赚钱“，而是庄家想要演戏，成本最大的。庄家是来赚钱的，所以没必要顶着成本做，所以我们的策略才有机会 3. 庄家的操盘手段从大方向上来看，是可以穷举并统计学测量的。当然，小花招上那就非常有创意了，比如H的场外OTC消息，BEAT的无线地址分仓大法等 4. 因此我们要抓大放小，抓住妖币最核心的逻辑：筹码结构、核心技术指标。其他都是噪音，都是乱你道心的 5. 以上所有问题，都是可以用深度AI研究辅以一点点发币操盘的实践知识解决的。任何把妖币合约交易直接无脑扣上”诈骗“帽子的，要么能力差，要么人太懒 越是熊市，越要深入钻研 给大家小漏一手妖币庄家筹码分析如图，一键5分钟搞定

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🎮 链游新鲜事！GMA日报速递 ⬇️ 📅7/8 1️⃣每日资讯 1.CapsXGame @CapsXGame 开启第五赛季专属奖励与代币挖矿赛事 CapsXGame 开启全新赛事，玩家挑战新 Boss 即可解锁挖矿加成并参与瓜分 150,000 $CG 矿池。排名前 50 名的玩家还将获得稀有奖杯，佩戴激活后可最高获得 10% 的挖矿收益加成。 2. Cross The Ages @CrossTheAges 资金断裂正式宣布进入破产清算程序 卡牌链游 Cross The Ages 发布最终沉痛公告，宣布因资金耗尽与后续融资失败，正式进入破产清算程序。其 Blast 游戏功能将永久关闭，部分基础服务将尽可能维持至赛季末（9月24日）。 2️⃣数据来源 X

发现 Ponytail 和 Codex 简直绝配了，代码量至少可以减少50% 说实话 GPT 写兜底代码是真上瘾，你不明确说，它就给你糊一大堆防御性代码，看得我想哭。 Ponytail 的思路很对我胃口：The best code is the code you never wrote。说白了就是逼着 agent 动手前先想清楚，到底要不要写这段新代码，省得它瞎过度设计。 官方给的数据挺猛：少写 80-94% 的代码，省 42-75% 的成本，比没装这玩意的 agent 快 3 到 6 倍。 🔗

FN就是Fabrinet，光通信/AI基础设施核心供应商，最近非常猛： 近期走势 昨天刚创52周新高 **$748.89**，收盘$742，年内+52% 1年涨幅+223%，市值$26B 5/13单日暴涨+9.7%（财报后反弹） Q3 FY26财报（5/4发布） EPS $3.72 beat $3.58（+47.6% YoY） 营收$1.214B beat $1.19B（+39.3% YoY） 电信+55%，DCI模块+90%（AI数据中心互联需求爆发） Q4指引：营收$1.25-1.29B，EPS $3.72-3.87 核心逻辑 AI基础设施800G光模块需求爆棚，已拿下2个新800G项目 CPO（共封装光学）—下一代技术，跟3个客户在推进 泰国制造基地受益"China Plus One"供应链转移 零负债，97%机构持仓 风险点 P/E 60x vs 历史5年中位数25x，GF Value认为严重高估（$351 vs 现价$742） EML激光器短缺，Datacom环比-6% 内部人3个月卖了$120万 客户集中度高（NVDA、Cisco） JPMorgan给Hold/$680Ff

美股AI板块5、6月分析：战争冲击、宏观利空、SpaceX IPO、Fed新主席与盈利主线 如果参考今年3月美以对伊开战后的市场表现，美股AI板块真正受战争冲击的时间并不长。 市场提前杀跌，开战后不久就反而出现 relief rally。 到4月，大科技和半导体公司的财报证明AI增长远超市场预期，市场主线很快从“战争风险”切回“AI盈利兑现”。 所以，当时战争影响大约两个交易周开始明显弱化，原因很简单：战争主要打估值，不直接打盈利。它通过油价、通胀、利率和风险偏好压缩高估值成长股，但没有直接破坏AI公司的订单、云需求、GPU需求、HBM需求和数据中心建设主线。 当市场确认冲突可控、油价没有失控、财报继续验证AI需求，资金就重新回到盈利增速最高、确定性最强的AI龙头。 但这次5月中到6月，市场面对的不是单一战争 headline，而是多个利空叠加。 第一，油价和中东地缘风险。如果霍尔木兹、原油运输或中东供应继续紧张，油价会推高通胀预期和美债收益率，直接压缩AI高估值股票。 第二，6月宏观数据和FOMC。如果CPI、PPI、非农继续偏热，或者美联储释放更久高利率信号，AI板块即使基本面没坏，也会受到估值端压制。 第三，Fed新主席上台带来的政策反应函数不确定。Powell时代的沟通框架，市场已经相对熟悉；Warsh上任后，市场需要重新判断新Fed的偏好。如果市场认为新主席偏鹰，10年期美债收益率可能上行，AI高估值股会被压估值；如果市场认为新主席更受政治压力、可能过早降息，短期可能利好成长股，但也可能推高长期通胀预期和期限溢价，反而导致长债利率上行。这是比SpaceX IPO抽市场流动性更重要的中期估值风险。 第四，AI半导体交易拥挤。AI链已经贡献了美股很大一部分涨幅，仓位集中意味着同样的坏消息会被放大，尤其是NVDA、AVGO、MU、ANET、SMCI、光模块、AI电力链等高弹性标的。 第五，龙头财报容错率下降。市场已经默认AI需求极强，所以财报beat可能不够，必须继续证明需求更强、毛利率更稳、订单更长、客户更确定。 第六，SpaceX超大型IPO可能带来的流动性虹吸。部分成长基金、科技基金、主动基金可能为了配置SpaceX而卖出已有科技股或AI股。被卖出的未必是基本面差的股票，反而可能是过去涨得多、流动性好、容易兑现利润的AI链标的。 但这个因素不是AI基本面利空，而是资金面扰动。所以持续的时间可能并不会太长。 另外，偏多变量是 hyperscaler 下游客户，也就是Fortune 500、中大型企业和中小企业的AI支出。当前更可能的情况是，企业端AI支出已经在上升，但主要体现为云服务、AI API、Copilot、数据平台、企业软件订阅和推理服务，而不是大规模自建GPU集群。这会转化为hyperscaler收入，再反过来支撑Microsoft、Google、Amazon、Meta继续加大AI capex。只要企业客户继续买单，AI capex就不是孤立扩张，而是有下游收入承接。 所以，AI板块能否快速走出5月中到6月的利空，不取决于战争新闻本身，也不只取决于SpaceX IPO，而取决于四件事：油价和10年期美债是否见顶，6月宏观数据是否停止恶化，新Fed主席是否稳定市场对利率路径的预期，AI龙头财报是否继续证明企业客户正在加速买单。 其中最重要的，仍是ai板块自身是否能保持继续增长。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor

今天，全球电源系统领军企业 Vicor Corporation（NASDAQ: VICR） 公布了其 2026 年第二季度财报。 一、 Vicor 二季度财报核心盘点 Vicor 本季度的业绩展现出极强的弹性，在核心指标及前瞻能见度上实现了全方位的超预期（Double Beat）： 营收增长：单季度营收达到 1.434 亿美元（环比增长 26.9%），超出华尔街预期的 1.387 亿美元。 盈利爆发：净利润升至 4,980 万美元，摊薄后每股收益（EPS）达到 $1.04，大幅击败分析师一致预期的 $0.62–$0.65（超幅超 60%）；毛利率环比回升至 58.0%。 订单狂飙：截至二季度末，在手订单（Backlog）达到 3.8 亿美元，环比增长 26%，同比增长高达 145%，锁定了未来数个季度的业绩能见度。 为什么 EPS 的超预期幅度远大于营业利润？ 本季营业利润（3,490 万美元）超出预期约 5%，但 EPS 却出现爆发式超预期。其核心原因在于**“营业下（Below-the-Line）项目”**的合力贡献： 高毛利特许权收益（Royalty）：技术授权许可收入边际成本极低，直接拉动净利润； 巨额现金的利息收益：账面 4.536 亿美元现金在高利率环境下产生了数百万美元的非营业利息收入； 有效税率下降：受研发税收抵免等因素影响，实际有效税率大幅低于华尔街模型预估。 二、 财报释放的三大产业信号 Vicor 的业务专注于高性能电源模块（Power Modules）与分级电源架构（FPA™），其主打的 48V 低损耗供电网络 及 垂直供电（VPD）技术 旨在解决芯片“最后一英寸”的供电与散热问题。从更广的产业视角来看，这份财报释放了三个关键趋势： 1. 供电网络（PDN）成为算力新瓶颈 12V 传统供电架构在千瓦级芯片面前已难以为继。在手订单大增 145% 印证了数据中心正在全面加速向 48V 及更高压供电架构转变。高功率密度电源模块已从“高端选配件”演变为顶级 AI 算力的“必选基础设施”。 2. 生态规模化：从单点供应走向授权与多源供应（Multi-Sourcing） 特许权与授权收益（Royalty/Licensing）的增长，表明各大芯片与电源巨头正在通过付费授权的方式，将 Vicor 的设计规范纳入行业标准。多源供应解除了一级云厂商（Hyperscalers）对供应链单点故障的顾虑，将加速 48V 方案的普及。 3. 电源系统的产业链价值重估 在电力资源极度紧张的背景下，电源转换每减少 1% 的热损耗，就意味着能多部署数十张 GPU 并降低 PUE（能耗指标）。高壁垒的“电源与热管理”环节正享受与核心半导体类似的估值重估（Re-rating）。 三、小结 算力竞赛的战场早已不仅限于晶圆代工与逻辑设计，“电力输送效率、PCB 面积占用、热密度管理” 已经成为决定下一代 AI 超级计算机能否如期交付的决定性因素。跟踪电源与供电网络产业链的订单变化，将是观察整个 AI 硬件周期最敏锐的前瞻窗口之一。

推掉 offer、延毕转AI safety，他一个月重新拿到 offer 刚看完一篇研究员求职复盘，作者 Yong Zheng-Xin，布朗大学五年级 PhD。 他的经历有点特别：读到最后一年，从多语言 / post-training 直接 pivot 到 AI safety，拿了 Astra Fellowship（在 OpenAI 做），为此把毕业推到 2027，还推掉了手上已有的 offer。 后来重启求职，本来计划 7 月才开始面，结果担心 headcount，5 月中就上了，6 月中就拿到满意的 offer，甚至撤掉了一些还在进行的面试。 他写了 6 个让他意外的点，我觉得对正在找 research 岗的人挺有用，整理一下👇 1/ 真正起作用的，可能只有一两篇 paper，甚至一篇都不靠 他多语言方向的 paper 数量远超 safety，还拿过 best paper。但 pivot 之后，这些一篇都没影响到面试结果。 paper 的作用其实就两个：① 敲门，你做过 team 感兴趣的东西，于是被放进 pipeline；② deep dive，research presentation 时聊一篇的动机和细节，有时短到只有 20 分钟。 所以发表数量除了证明 credibility，没那么重要。你随时可以转去一个你觉得更重要的方向，只要在新领域证明够强、team 想要你。 2/ 面试轮次的花样，超出预期 他本来以为就是 fresh-grad SWE 那套：LeetCode + behavioral + 一些 LLM / 深度学习。结果遇到了 system design、并行编程（用 asyncio 手写并发），甚至还有专门评估你“用 AI agent 用得好不”的轮次。 结论很简单：永远预期 wildcard。 3/ Work trial（试岗）越来越常见 他原以为 work trial 只在 AI safety 岗比较常见，结果发现 AI startup 也越来越多。 试岗和 onsite 完全是两回事：不是飞过去面几轮，而是真的跟团队一起做一个任务，有时还是开放式的。通常带薪，但有的线下试岗能持续整整一周。 副作用是：试岗期间你几乎没法准备别家面试，因为得全力扑在当前任务上。同时面多家、又赶时间的话，这点排期要特别小心。 4/ 时机的权重，比你想的大 去年秋天，AI safety 岗极难找，远不如 RL 相关的多；但现在一堆 startup 开始招 safety（比如 Lila、Mechanize）。 几个现实： 你的工作 viral 了，会有一波机构同时来找你，别被打懵，接住这个时机。 你的方向变热，机会整体变多，但窗口可能不到一个月，也可能拖上几个月。 headcount 一定要问 recruiter，尤其你打算推迟、或想同时面多家时。 面试可以试着往后推一两个月，但一旦开面，各轮之间的间隔通常很短。有些岗位还希望你下个月、下下个月就入职（这点能谈）。 5/ Return offer 很稀少 SWE 那边 return offer 基本是常态，research 岗就完全 case-by-case。 他 2024 在 Meta 实习，return 全职 offer 很少，高度依赖 headcount 和 team，身边不少人没拿到。他在 OpenAI 做 Astra fellowship，最后也还是和所有应聘者一样走完了全部面试轮。听说有的机构更快，如果 team match 成了，再补一两轮就行。 6/ 很多面试，跟你的方向根本没关系 他从能力研究（多语言）转到 safety，本以为 safety 相关的面试会占大头。 结果并不是。他遇到很多轮跟 safety 毫无关系，甚至跟他研究兴趣都不沾边。有些地方还是在考你“作为一个 AI researcher 够不够全面”。 他觉得这有道理（领域跑得快，基本功值得查），但预期还是落空了。也许 senior 岗会不一样。 前两天刚写完 Silvia Sapora 那篇顶级 ML Research Scientist 面试指南，这篇刚好补充了另外一个视角。

FLNC（Fluence Energy），数据中心储能，公布烂财报后，盘后 +37%。跟amd一样，市场太fomo了😁 财报核心数据 营收 $464.9M vs 预期 $622.3M → 大幅miss约25% 调整后 EBITDA：-$9.4M（去年同期 -$30.4M，显著改善） GAAP毛利率：10%（同比+0.1pp） --- 盘后暴涨的核心逻辑 1. 前瞻指引才是答案：管理层重申全年FY2026营收指引 $32-36亿，调整后EBITDA指引 $40-60M。市场意识到Q2只是季节性低谷，不是趋势恶化。 2. 订单爆发力惊人：年初至今新签订单约 $20亿（同比翻倍）， backlog创新高至 $56亿 → 未来营收能见度极高。 3. 超级客户协议落地：与两家大型hyperscaler签署主供应协议，Q3将产生第一笔订单 → AI数据中心储能从概念进入业绩兑现阶段。 4. EBITDA趋势更重要：调整后EBITDA从去年同期的-$30.4M大幅收窄至-$9.4M，接近盈亏平衡 → 毛利率扩张逻辑正在验证。 --- 技术面 近一个月从 $16.35 跌至 $11.33（-30.8%），4月底开始反弹 今日K线：开盘 $12.65，低点 $12.36，成交量701万股（近期天量），收盘 $13.56 盘后直接引爆至 $16.81：这是空头被迫平仓 + 短线多单涌入的结果 ⚠️ RSI 当前约 55-60 中性偏高，盘后+24%后超买 --- 为什么"烂财报"还能大涨？ 市场交易的是未来，不是过去。Q2营收miss是事实，但： - 管理层没有下调全年指引 → 管理层信心确认 - 订单backlog创历史新高 → 未来营收有保障 - AI数据中心储能需求爆发叙事正在兑现 - 股价从高点$16+跌至$11，估值压缩充分，利空已计价 本质是"miss了营收，但beat了信心"——当市场相信Q2是底部、Q3/Q4会加速时，股价就先行反弹了。 --- 风险提示 - Q2营收miss$1.57亿，实际执行力待验证 - 盘后+24%含大量散户和空头被迫平仓，非理性成分高 - $16-17区间存在前期支撑变阻力 - 全年指引实现依赖Q3/Q4订单转化，仍有执行风险 ⚠️ 短线追高需谨慎，等回调确认支撑后再决策。