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有一种孩子，党哥一定要要骂醒。 就是高中天天在家编程，高强度写代码，打信息学竞赛，高考填志愿了，跟我说，如果上不了计算机，就去学个电子自动化也行。 这种孩子一说完，我一般当场就直接骂出来了。 党哥作为一个电子和自动化背景的宝宝，一定要纠正你们这些高中编程小天才最大的一个误区。 就是说，数电这个东西，本质是boolean algebra，就是布尔代数，布尔代数这个层级，是design-driven的东西，很符合直觉，你设计一个寄存器，就像设计一个二叉树一样，这是符合人类对于功能导向、设计导向的直觉。 但是你们他妈要明白，这个层级只到了基本门电路，到了与非门， 与非门以下的世界，就是他妈固体物理世界，固体物理就是电子元器件的世界，他们的设计是台积电和ASML的学术成果，而不是你们这些本科生能七嘴八舌指点江山的了。 比如二极管三极管运放这些器件的特征曲线，各种mosfet和finfet的设计，完完全全就是扔在你脸上，没有道理，爱学学，不学滚王八蛋去， 因为这东西是他妈William Shockley在1970年代发明的，容不下你的质疑，也不符合你的直觉，你也没有资格去设计或者质疑这些元器件的灵感来源， 这东西对于绝大多数高中天天编程、折腾tree、折腾linked list、折腾各种graph、天天自己手写编译器的编程小天才来说，不仅反直觉，而且是一种巨大的折磨。 到了自动控制理论，为什么时域要转换到频域，为什么要用bode和nyquest图作为判据，为什么要设计PID，又他妈难受半年， 到了信号与系统，为什么滤波器这么设计，为什么频域有这些操作，为什么DSP这么设计，又他妈吃了半年狗屎， 到了电机与电力拖动，三相交流电机这个绕组怎么算磁通量积分，磁通量和电压电流为什么是这个关系，为什么这么设计整流逆变，又他妈吃半年狗屎， 电子类绝大多数专业课，是根本就他妈不跟你聊设计、聊直觉、聊原理的，十几年就是这么做的，爱学学，不学滚， 这种编程小天才们，天天看lisp intepreter都要重写一遍，看操作系统不爽就重写，看数据库不爽就重写一个，天生就是当切格瓦拉的暴脾气，天老大，我老二，我就是天王老子， 按着脑袋学四年电子自动化，给我理解背诵三极管的特征曲线，给我学PID调参，给我刷电路题（上学期+下学期总共10学分）， 这种完全等于精神折磨，大部分编程小天才们根本坚持不下去，就直接精神崩溃了。 对于这种孩子，我唯一忠告就是，放弃幻想，老实实学计算机去，计算机专业也有嵌入式和cpu architecture，完全够用了。

澳大利亚人工智能基础设施公司Firmus Technologies周一表示，已与英伟达公司（NVDA.O）签署战略合作协议。 Firmus 将在印尼巴淡岛建设 360MW NVIDIA DSX AI Factory，协议覆盖最多 17 万个 NVIDIA AI 加速器，包括 Grace Blackwell、Vera Rubin、Vera 等平台，交付时间集中在 2027 到 2028 年。 Firmus 预计，基于现有客户承购承诺，前 6 年可能带来 250 到 300 亿美元收入。 AI 算力正在从“巨头自建”走向“区域 AI 工厂批发零售模式”。 以前只有 Microsoft、Meta、Google、Amazon 这种巨头，能以最低成本拿到顶级 GPU 和基础设施。 现在 NVIDIA 正在通过 Firmus 这种 AI Factory 运营商，把顶级算力开放给 AI Native 公司、企业客户和中小型 AI 开发商。 这背后是一个很大的商业模式变化。 NVIDIA 不只是卖芯片给 Firmus。 Firmus 买 NVIDIA 基础设施，再向客户销售 NVIDIA-powered cloud services。 NVIDIA 除了拿产品收入，还能分享一部分云服务收入。 也就是说，NVIDIA 正在从一次性硬件收入，延伸到 usage-linked revenue。 这很像 NVIDIA 版的“AI 工厂授权 + 收入分成”。 它真正想做的不是卖更多 GPU，而是让全球越来越多 AI 数据中心按照 NVIDIA DSX 标准来建设。 DSX 的意义在于，它不是单个芯片规格，而是一整套 AI 工厂蓝图。 计算 网络 存储 液冷 电力 软件 设施级集成 未来如果越来越多 #Firmus、##Naver# Cloud、#SHAZ# 这类区域 AI 云厂商采用 DSX，NVIDIA 的生态锁定会越来越强。 客户买的就不只是 GPU，而是一整套 AI 工厂架构。 第一，最直接利好 NVDA。 17 万 GPU / AI 加速器交付，加上云服务收入分成，说明 NVIDIA 的商业模式还在进化。 第二，利好 MRVL 和 AVGO AI 工厂越多，数据搬运、CXL、SerDes、光互联、交换芯片、自研 ASIC 的需求越强 GPU 只是大脑，网络和内存决定这个大脑能不能高效运转 第三，利好 MU / DRAM 17 万级别 GPU 集群意味着更大的 HBM、DRAM、NAND、企业 SSD 需求 AI 工厂不是只吃 GPU，也会吃掉整个 memory stack。 第四，利好 VRT、ETN、PWR、FIX 360MW 液冷 AI 工厂，本质上是电力、液冷、配电、机柜、工程能力的超级订单池。 AI 基建越大，卖铲子的确定性越高。 第五，利好 LITE、COHR、AAOI、NOK、CIEN、ANET AI 工厂扩张之后，数据中心内部和数据中心之间的数据搬运会继续暴涨。 1.6T 光模块、激光器、光传输、DCI、以太网交换都会受益。 这条新闻的精华是，AI 基建正在进入“工厂化复制”阶段。 第一阶段，市场只看谁买 GPU。 第二阶段，市场开始看谁能把 GPU 变成低成本、可规模化、可盈利的 AI 工厂。 第三阶段，真正值钱的公司会是那些控制 AI 工厂标准、供应链、能源、网络和客户入口的公司。 NVIDIA 现在明显不想只做第一层。 它要做 AI 工厂时代的标准制定者。 说明 AI 算力正在从巨头专属资源，变成全球化、工厂化、标准化的基础设施。 最直接利好 NVDA。 中长期利好 $MRVL、 $AVGO、 $MU、 $VRT、 $ETN、 $PWR、 $LITE、 $COHR、 $NOK、 $CIEN。 对 $SHAZ 这种 neocloud 来说，是赛道验证，也是竞争提醒 数据中心我已经上了一部分仓位给 $SHAZ ，属于高弹性彩票系列

中金今天发了一篇关于韩国股市杠杆水平已经至历史高位的研报不错，我给大家分享一些研报中的核心观点。 （1）先说结论：目前韩国股市内散户投资者高度集中，并且杠杆水平也已经相当高，后续很容易大起大落的行情。 （2）截止截至5月，韩股成交额中个人投资者占比达46%，而这一比例在去年12月更是高达60%，高于5月海外投资者（34%）和本地机构投资者（20%）占比。若看成交量占比，截至5月韩股个人投资者占比高达71%，同样远高于海外投资者（24%）和本地机构（5%）。横向对比来看，截至2025年，美股成交占比中散户仅占20%，足以说明韩股的散户主导。——关键是，韩股场内券商融资的理论最高杠杆倍数可达2.5x，高于国内的1x和美国的2x。不仅如此，韩股还有丰富的杠杆产品，例如5月底韩交所上市针对个股的杠杆ETF，衍生品也涵盖KOSPI 200 期货与期权、KOSDAQ 150 期货与期权以及场外的CFD、TRS等工具。 （3）目前韩国股市的市值和杠杆高度集中在头部龙头个股，这就很容易放大波动，三星和海力士作为存储龙头和韩股市值最大的两家公司，合计占KOSPI总市值的近六成。自5月底韩交所上市针对三星和海力士的两倍杠杆ETF后，规模迅速扩张至17万亿韩元，若再加上香港上市的两倍做多三星和海力士ETF 31万亿韩元的规模，占三星和海力士合计市值的1.2%。杠杆ETF内部的多空比例极其悬殊，两倍做多的规模是两倍做空的206倍，可见杠杆的集中和拥挤。 （4）当前韩股券商融资余额已达38万亿韩元的历史新高，同比增长125%，但占自由流通市值比例并不高。若对比韩股自由流通市值，由于市值增速更快，融资余额占自由流通市值比例反而从2021年高点1.8%回落至当前0.9%。若对比成交额，融资余额占韩股30日移动平均成交额的比例，同样从2025年9月高点的140%回落至当前的60%。 （5）当前全球韩股杠杆ETF总规模达469亿美元，占韩股自由流通市值的1.5%，其中海外杠杆ETF约六成。韩国本土单一股票杠杆ETF推出后，资金和交易高度集中于三星电子、SK海力士等半导体权重股。在韩国本土的两倍做多三星和海力士杠杆ETF交易结构中，外资占比最高（44%），其次是散户（32%）和本地机构（25%）。但从买卖盘来看，散户是主要买入方。 （6）场内期货和期权：杠杆可达5倍以上，主要参与者是机构。韩交所有系列针对股指和个股的期货和期权，如KOSPI200期货/期权、mini KOSPI200期货/期权等。这些产品的杠杆倍数更高，例如KOSPI200期货的客户保证金（customer margin rate）为19.5%[7]，对应杠杆5.12x。 韩国期货市场规模大、活跃度高，股指期货名义交易额与韩股交易额相当，名义未平仓期货规模近韩股自由流通市值的3%。1）交易额：韩国股指期货的名义交易额于2026年3月达1176万亿韩元的高点，创2012年以来的新高，随后回落至5月的1064万亿韩元。若对比韩股交易额（KOSPI指数与KOSDAQ指数加总），股指期货交易额占韩股交易额的比例于2025年9月达到165%的高点后下行至当前的90%。2）未平仓规模：仅计算KOSPI200期货，当前名义未平仓规模就有50万亿韩元，占韩股自由流通市值的1.1%。若考虑股指期货和个股期货名义未平仓总规模，将近126万亿韩元，占韩股自由流通市值2.9%。 （7） 场外杠杆：1）CFD（Contract for difference，差价合约），投资者与韩国券商签订场外协议，不对实物资产而是对差价进行结算，券商常通过外资行进行背靠背（back-to-back）交易和对冲。在近年韩国监管收紧后，杠杆倍数从早期最高10x降至2.5x，主要参与者为高净值散户和机构。当前规模约3.6万亿韩元，占韩股自由流通市值的0.08%。2）证券担保贷款，以账户持有的股票等资产再抵押给券商借现金，可放大杠杆倍数；当前规模26万亿韩元，占韩股自由流通市值0.6%。3）ELS（Equity-linked securities，股票联接证券），投资者认购产品收益挂钩某一篮子股票或指数的产品，内嵌期权杠杆；当前规模为12万亿韩元，占韩股自由流通市值0.26%。4）此外，投资者还可通过信用贷、消费贷等获得贷款再向券商融资买入，以及场外期权等方式加杠杆。对于机构而言，还可通过场外TRS（Total return swap，总收益互换）等方式加杠杆。 （8）综合以上各个维度，当前韩股杠杆规模绝对水平已至历史高位，以上可得口径加总的韩国股市广义杠杆产品规模约271万亿韩元，相当于韩股自由流通市值比例6.2%。从绝对水平看，融资余额、证券担保贷款、CFD等规模都处于历史高位。

作为一个把 Obsidian 当主力生产工具跑了一年多的人，我想说一句可能得罪人的话： 如果你还在用 Obsidian记笔记，你在用跑车送外卖 真正的做法是把 Obsidian 变成 AI 的本地操作系统 资料、模板、流程全部 Markdown 化，AI 进来就能接活、干活、交活 这不是我的发明，Karpathy 之前开源了他的 LLM Wiki 架构，核心思路一模一样——用一个 agents.md 纯文本文件控制 AI 行为，改一行字，Agent 行为立刻变，不需要部署、不需要写代码 Obsidian CEO Steph Ango 甚至专门发布了一套 Obsidian Skills，教 Claude Code 怎么用 wikilink、callout、frontmatter 来操作你的 vault 这个方向已经不是概念了，是基础设施 个我实际在跑的工作流，分享给同路人： 1. 信息自动入库 网页发现好内容，直接剪藏→ Obsidian Web Clipper 一键进 /raw 文件夹 → AI 自动总结归档 2. 会议录音 → 结构化纪要 飞书录音豆直接保存本地->Whisper 本地转写 → AI 按模板整理成 who/what/action items → 全文可检索 不再有遗忘事项和重要内容 3. 爆款文章→ 内容框架 把自己写过的爆款文章全都导出->基于karpathy的LLM wiki架构整理->创作新文章时，直接基于之前的文章进化 4. 笔记库自我进化 Smart Connections 插件做语义搜索，AI 自动补双链、改标签、发现你自己都没注意到的知识关联 Karpathy 的架构里这叫 cross-linker skill 5.多模型协同 Claude、GPT、Gemini、本地 Ollama 全部通过 Copilot 插件接入同一个 vault 流程写一次，模型随便换，不被任何一家绑死 6. 写完即发布 Markdown → 公众号排版 → 草稿箱，一条命令搞定 （我现在发推也是从 Obsidian 里出的稿） 作为产品经理出身的人，我看这件事的底层逻辑是： 你在建造的不是一个笔记库，你在建造一套可复用数据工作流资产 工具会迭代，Notion 可能改定价，Roam 可能关服务器 但 Markdown 是纯文本，本地存储，Git 可版本控制 这套东西十年后打开还是能用的