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这是@Kimi_Moonshot K3开源后我见过最狠的帖子。 一个Baseten的工程师，@waterloo_intern 老哥花48小时喝了40罐气泡水，把K3的建模代码扒了个底朝天。 128万浏览，6000多收藏， 最后得出一个结论， 一个K3里能塞下22580个2019年的GPT-2， 七年时间参数涨了两万两千多倍， 但这根本不是堆参数堆出来的。 从GPT-2到线性注意力，到DeltaNet，到门控DeltaNet，再到Kimi自己的KDA注意力。 每一步迭代，都在精准解决上一代的具体bug。 内存不够，信息干扰， 无法选择性遗忘，残差稀释， 没有一步是多余的。 这才是开源最可怕的地方啊兄弟们， 代码放出来第一天， 全世界最聪明的工程师， 已经在帮你把七年的技术脉络理得明明白白， 而你的闭源模型，永远享受不到这个待遇。

很多波没操作好，比如闪迪反弹到1600多的时候，是一个蛮明确且盈亏比高的做空位置，非常标准的震荡下跌，本来是可以对冲掉海力士的亏损的。太自信能炒到openai上市了，6月初1600刀成本买的海力士，所以下跌到1600的海力士成本时，甚至想的是抄底，而不是止损出来看看，没办法，也算为认知买单了。现在抄底均摊下来成本1400，需要涨30%才回本，痛，周期股转换成价值股的过程太痛了，哎。

关于 @ilyasut 的 @ssi 在做什么，我觉得这个分析是目前最靠谱的。 网友 @imjustnewatai 根据之前 SSL泄露的信息进行了一个推测： SSI 真正在研究的，可能不是一个更大的模型，而是一种让 AI 在部署之后继续学习的新机制。 这个猜测未必准确，但目前公开线索确实能拼出一条相当完整的逻辑链。 以下是三个核心论点： 1. Ilya 之前在播客上的泄密 今天的前沿模型有一个很明显的问题。 模型主要在训练阶段学习。 一旦训练完成，核心能力基本冻结。 它可以提前读完海量数据，却很难像人一样，在真实任务中不断吸收经验、修正方法，并把一次失败变成长期能力。 所以模型经常表现出一种奇怪的割裂：它知道很多，但学得很慢。 遇到训练分布之外的问题时，它可能连续犯同一种错误。即使通过上下文暂时纠正，下次重新开始，错误往往还会再次出现。 这位网友推测，SSI 可能已经做出了某种早期系统，让模型能够： 从极少量经验中学习新技能； 在最终结果出现之前，判断当前方法正在失败； 学习新技能时，不破坏原来的能力； 把一个任务中的经验迁移到完全不同的问题； 甚至在部署后继续更新自己。 换句话说，这种 AI 更像一个天赋极高的少年，而不是一本已经写完的百科全书。 它一开始未必掌握所有职业知识，但进入一个新领域后，可以通过少量经验迅速学会。 这恰好对应 Ilya 之前在播客上对 SSI 目标的描述： 一个“超级智能的 15 岁少年”，可以学习任何工作。 这句话真正重要的地方，不是“超级智能”，而是“可以学习”。 Ilya 此前多次提到，当前 AI 最大的问题之一，就是泛化能力远不如人类。 人类可以从少量案例中提取规律，再把规律迁移到陌生环境。 模型通常需要海量数据，并且一旦环境发生变化，能力就可能迅速失效。 当有人问 Ilya，怎样才能实现更接近人类的学习时，他曾表示，自己对某个机器学习原理有一套独特看法，但不能公开讨论。 2. 此前的媒体报道 《华尔街日报》曾报道称，SSI 的秘密研究聚焦于“人类大脑功能中长期被忽视的方面”。 NVIDIA 在接触这项研究后，不仅投资了 SSI，还将向其提供约十倍的计算资源，并与其合作影响未来计算平台的设计。 这就很值得玩味了。 如果 SSI 只是想训练一个更大的语言模型，它需要的主要是更多 GPU。 但如果 NVIDIA 愿意让 SSI 参与未来计算平台的设计，就说明这套方法可能对训练、推理、内存或者模型更新方式提出了新的硬件需求。 这位网友进一步猜测，SSI 的核心组件可能是一种模型内部的“价值判断系统”。 人类执行复杂任务时，并不会等到所有步骤结束后，才知道自己走错了。 我们在过程中会不断产生反馈： 这个方向不对。 这个方法可能有效。 这里存在风险。 这件事值得继续。 这些内部判断，让人类可以在最终奖励到来之前就调整行为。 Ilya 也曾讨论过，AI 需要某种内部价值函数。 它不只负责判断答案对不对，还要在漫长的推理和行动过程中，持续判断当前路径是否值得继续。 因此，SSI 可能在尝试构建这样一个循环： 经验进入模型，模型进行内部判断，发现错误后自我修正，再将修正结果转化为持久能力，最后迁移到其他任务中。 模型不再只是根据固定参数生成答案，而是可以不断吸收行动产生的经验。 这也能解释 SSI 为什么一直强调，能力和安全必须共同解决。 如果同一套机制既负责教会模型“什么方法有效”，也负责教会模型“什么事情值得做”，那么能力和价值观就会在同一个学习循环中形成。 3. 从成员背景和招聘岗位中找到的痕迹 SSI 目前能够被确认或报道的部分成员背景，也与这条路线有一定吻合。 SSI 总裁 Daniel Levy @daniellevy__ 曾负责 OpenAI 的优化工作，并参与 GPT-4 的优化。 之前媒体报道加入了 SSI 的 Yair Carmon ，研究方向包括鲁棒优化、缩放规律，以及模型在训练环境之外的可靠性。 另一名被报道的研究人员 Hugh Zhang @hughbzhang ，则长期研究测试时计算、规划、搜索、奖励模型、多智能体学习，以及模型如何通过推理获得新技能。 把这些方向放在一起，会发现它们共同指向一件事： 如何让模型在训练数据之外继续学习。 2025 年，Ilya 曾表示，SSI 已经拥有足够的算力，可以验证自己的核心研究想法是否成立。 现在 SSI 表示，这项研究已经“值得扩展”。 随后 NVIDIA 获得了罕见的研究访问权限，并决定提供十倍算力。 这至少说明，SSI 很可能已经观察到了某种值得继续放大的实验信号。 当然，目前没有任何证据能够证明 SSI 已经实现���续学习，也没有公开任何模型架构、实验结果和技术细节。 上面的内容仍然是基于公开信息进行的高概率推演。 但这个推演最有意思的地方在于，它提供了一个完全不同的 AGI 路径： 未来最强的 AI，未必是训练时读过最多数据的模型。 它可能是部署之后，学习速度最快的模型。 如果这个方向成立，AI 的能力将不再随着一次训练结束而固定，而会随着经验持续复合增长。 NVIDIA 投资的，也可能不只是下一个更大的聊天机器人。 它可能正在帮助 Ilya 扩展一种足以替代当前预训练范式的学习系统。 感谢 @imjustnewatai 的工作

AI 的雷曼时刻要来了？ 为什么这件事，比长鑫、比光刻机严重得多？ 先把标题里吓人的词收一收。不是在预言崩盘，用"雷曼时刻"这四个字，是因为这次的裂缝，第一次出现在了跟当年雷曼同一个地方，债市。 先说昨晚到底发生了什么。 钱从硬件里跑出来了。存储、光通信、半导体设备、AI 芯片，集体挨砸，费半跌 2.23%。 跑出来的钱去哪了？涌进了 AI 应用软件。Shopify 涨超 11%，Palantir 涨 7%，SAP、Salesforce、Adobe 全在涨。 表面看是板��轮动，今天你砸我抢，很正常。 但藏着一个信号，瑞银那句话点破了。亚马逊 7 月发的投资级债券，认购倍数只有 1.6 倍。三月份还是 3.4 倍。 用大白话翻译一下这句话。 亚马逊要借钱建数据中心。三月份的时候，它想借 100 块，有人抢着要借给它 340 块，抢破头。到了七月，它还想借 100 块，愿意借的只剩 160 块了。 借钱给它的人，从抢着借，变成了没那么想借。 当然不是需求的问题，亚马逊的云生意照样火。只是借钱这条路，开始变紧了。 为什么这件事，比长鑫、比光刻机严重得多。 因为这轮 AI 军备竞赛，本质是一场用债务堆起来的扩张。 六大云厂商今年的资本开支加起来大约 8490 亿美元，明年可能破一万亿。这么多钱，不全是它们自己账上的现金，很大一部分是借来的。 英伟达前两天还在谈为 OpenAI 担保 2500 亿融资，帮它借钱租数据中心。这条链能转起来，前提就一个：得有人源源不断地、用便宜的利息，把钱借出来。 现在，借钱的人第一次开始犹豫了。 这就是为什么我说这次下跌跟以前不一样。前面每一次，跌的都是买股票的人在恐慌，是情绪，是筹码。而这一次，最先怂的不是买股票的人，是借钱给他们的人。 买股票的人怂了，你可以等他情绪回来。 借钱的人怂了，那是要抽掉整台机器燃料的。 但话说到这，必须把另一半也讲清楚，不然小黑子说我吓唬人。 目前只是裂缝出现了。如何应对？下条聊。

#观察 Codex一周限额的极限token数量是多少？大概14.8亿token。那么一个月大概跑满就是60亿+token，如果算上送的重置会超过100亿token。我是在Tibo重置后用一天把限额从100%跑到0%的，用的90%以上都是5.6 Sol极高(紫色那个)。200美元月度订阅。那么这一个月60亿的token大概价值多少？ https://t.co/ciNLT6tCrc

2015 年 12 月 OpenAI 成立时，官方公告明确写到： “We believe AI should be an extension of individual human wills and, in the spirit of liberty, as broadly and evenly distributed as possible.” （我们相信 AI 应该成为个人意志的延伸，并本着自由精神，尽可能广泛、均匀地分布。） 马斯克在当时接受采访时说得更直白： “I think the best defense against the misuse of AI is to empower as many people as possible to have AI. If everyone has AI powers, then there’s not any one person or a small set of individuals who can have AI superpower.” （对抗 AI 被滥用的最好防御，就是让尽可能多的人拥有 AI 能力。如果每个人都有 AI 的力量，就不会有某一个人或一小撮人拥有 AI 超级力量。） 抵御 AI 暴力最好的办法就是让人人都用得上同样强大的 AI 而不是像某些人一样打着「人类学」的旗号企图当 AI 沙皇

这就是阿酥家族的统一形象😅 作为阿酥前 ld 你这帖子质量还不如阿酥 整个字节都没有 36w 研发 人和人次分不清 更何况大部分研发也不看你这个 天天跑到技术学院和一堆水群碰瓷 在字节天天发广告不说 跑到推上也到处发广告 还学阿酥天天蹭字节 title 下次能不能蹭一下 Anthropic openai

Claude 出事了 😅。 你跟 AI 说过的最私密的话，现在 Google 上搜得到。 Claude 的分享链接被搜索引擎爬了。加密钱包。访问密钥。公司文件。法律咨询。私人住址。全在网上裸奔。Bing上现在还能搜到一些。 Anthropic 。估值几千亿美金。全球最聪明的大模型公司之一。 说实话太荒谬了。根源是页面没加 noindex标签。这玩意是前端实习生入职第一周学的东西。 这帮人能造出全球最聪明的模型，但连最基本的工程卫生都搞不定。 但转念一想也不奇怪？ 现在所有AI公司都在拼命跑。谁先出下一代模型，谁拿下一轮融资。安全？排在增长后面。隐私？排在功能后面。出事了再修。 想想我们跟 AI 聊过什么。持仓。密码。商业计划。体检报告。你甚至跟它说过你不会跟任何人说的话。 它知道的比你老婆都多。

刚才看到有人在群里说“国模”，我想了几秒钟，才意识到他说的是Kimi、Deepseek和GLM，不是“菲菲”、“妍妍”、“宁宁”。

我看法没有改变，而且我觉得不矛盾 市场第一反馈看到Anthropic降速一定是极大恐慌。anthropic oai是现在半导体现在的根。这不是要移植，是锯掉树干嫁接，阵痛无法避免。而我觉得其实现在就在痛中 但长远来看，实质上开源模型收入在云厂比率提高有助于稳定云厂预期。半导体会更好

#观察 赛博圣人，刚看到Codex周限值变成了100%马上来看Twitter，果然又重置了。😂有什么好事情要发生吗？如果5.6 Sol真的能把输出速度再提高数倍，那真没Claude什么事了，我现在已经完全使用Codex，并在Codex上构建了自己团队全链路的工作生态，严重依赖了。

#Codex 已经完成今日份的重置，不知道下次重置要等到什么时候 https://t.co/W7BHBmqTzr

Codex 又又又又重置了，这次又是啥原因啊？ https://t.co/x6Dnv7IkoX

换一种发型，换一种风格，换一种心情🌈 看看你适合哪种发型呢😄 Seedance 2.0 prompt 👇 【风格】发型变装展示（Hairstyle Transformation Showcase），影棚写真质感（9:16 Vertical, Studio Photography），暖米色纯色背景人像布光，丝滑卡点变装节奏 【时长】10秒 【场景】暖米色无缝影棚背景全程不变，正面柔光箱人像布光，发丝边缘有轻微轮廓光 【角色】女主@图片1（面部特征全程保持一致，发型与服装按分镜切换） 【机位锁定】固定机位竖屏中近景（胸口以上），女主居中直面镜头 【转场机制】每段结尾女主向侧后方转身甩头（Turn + Hair Whip），头发高速甩动拉出运动模糊、短暂遮挡面部的瞬间硬切，转回正面时已换成新发型与新服装；全片九次变装全部使用这一转场，发型名旁白与居中字幕同步切换 [00:00-00:01] 发型1：黑长直——白色针织毛衣，黑长直发垂顺贴肩，张口报幕："黑长直。"→转身甩头 [00:01-00:02] 发型2：羊毛卷——驼色麻花毛衣配银耳环，蓬松羊毛卷随转头弹动："羊毛卷。"→转身甩头 [00:02-00:03] 发型3：大波浪——黑色小西装配红唇，大波浪卷垂胸前，抬手打招呼："大波浪。"→转身甩头 [00:03-00:04] 发型4：齐肩短发——浅蓝衬衫，齐肩短发微内扣，发尾轻晃："齐肩短发。"→转身甩头 [00:04-00:05] 发型5：高马尾——白色oversize运动球衣露腰，高马尾利落元气，马尾随动作甩动："高马尾。"→转身甩头 [00:05-00:06] 发型6：锁骨发——碎花雪纺连衣裙，锁骨发温柔垂落："锁骨发。"→转身甩头 [00:06-00:07] 发型7：公主切——藏青白水手服配粉色领结，黑发公主切+齐刘海："公主切。"→转身甩头 [00:07-00:08.5] 发型8：蛋卷头——粉色洛丽塔连衣裙，双侧蛋卷头丸子辫，双手对镜头比心："蛋卷头。"→转身甩头 [00:08.5-00:10] 发型9：超短发定格——黑色工装衬衫配背带，利落超短发，转回正面挑眉一笑："超短发。"字幕弹出，画面定格收束 【音效】轻快卡点BGM打底，每次转身甩头配头发破风的"呼"声+一声"咔"的卡点音，结尾定格配上扬收束音

codex 已经重置 https://t.co/Endyz5UzNa

陕西人太会做生意了，真牛逼 https://t.co/BWSVa6od2e

昨天利空分析： 1.长鑫 ipo，但是长鑫自己本身就是存储板块，首日上涨 460%，为什么没有起到估值锚的作用？而且这是新闻吗？这不是早就知道的事情，为什么华尔街感觉第一次知道一样 2.国产 duv，这个真的是平地惊雷了，但是新闻这也不透露，那也保密，连哪家公司都没有，真假无法分辨。但是市场的确是吓到了… 这算是巨大利空吧，如果是真的。但是说实话无法改变硬件的基本面。 3. 英伟达给openai担保了2500亿，担心债务爆雷。哎…这就是纯鬼故事了，纯主观愿意信不信了… 情绪很低，市场噪音很多很大，其实已经失去了理性的判断。都是情绪交易，无法持续。上涨的时候大家为之疯狂，下跌的时候其实也一样，没什么区别，股价最终会回到基本面的。需要耐心。 Buy the dip，长期持有，Discord在个人资料。

美日韩股市暴跌的三重逻辑 隔夜美股芯片股遭遇剧烈重挫，引发连锁反应，拖累今日的日韩股市全线崩盘。分析人士指出，美股、韩股和日股集体暴跌有三重逻辑： 第一层：AI资本支出循环逻辑破裂，英伟达信用风险暴露 英伟达不仅与SK集团达成5000亿美元AI合作，更在探讨为OpenAI提供高达2500亿美元的融资兜底担保，此举重燃了市场对AI资本支出循环现金流逻辑的疑虑。 英伟达5年期CDS单日飙升14bp至82bp，创历史最大日内涨幅。市场意识到，英伟达已不再是无风险、躺赚的“纯粹卖铲人”，而是降级为整条AI激进负债链上的隐性无限责任担保人。一旦下游AI应用变现不及预期，英伟达将被迫承担致命的连带债务风险。 第二层：中国供应链冲击 长鑫科技A股上市首日暴涨465%，成为中国市值最大A股。中国在DRAM领域加速自给自足，全球存储芯片竞争格局恶化。摩根士丹利等机构此前已对“��业周期触顶、第四季度内存合同价见顶”发出严重警告。SK海力士韩国市场今日一度大跌10%，隔夜美股ADR股价破发创上市以来新低。 第三层：开源模型冲击 中国Kimi K3 等高性能开源模型的出现，填平了闭源大模型赖以维持高定价的技术护城河。开源模型逼美国AI巨头打补贴战，OpenAI和Anthropic收入预期下调，高估值承压。这又再次回到第一层中提到的：一旦下游AI应用变现不及预期，英伟达将被迫承担致命的连带债务风险。 上述三重担忧，构成了一个完整的系统循环。

今年最重要的会议之一

我建议两位菲尔茨奖得主迷途知返，赶紧接受丘成桐的邀请，速度回国任职，报效祖国。 丘成桐也是为了你俩好，你俩应该见好就收，顺坡下驴，不要不知好歹，否则过了这村就没这店了。

我建议Linus在推特上也发布个宣言，坚决支持操作系统无条件免费开源， 拉着Google、Amazon、OpenAI、Anthropic、Oracle、Salesforce、IBM、阿里云、腾讯云、济��浪潮、达梦数据库、中标麒麟一起签署，发布个链接， 给微软和苹果也来一次小小的逼宫。

“美中经济与安全审查委员会”的代表团来到中国，要求进入华为、腾讯、阿里巴巴、百度和DeepSeek等公司“考察”，然后被拒绝了🤣 你看着，西方又要跳脚说中国科技信息不透明了 https://t.co/0pQRBGT99Y

作为勇哥老粉丝，有一件事我非常震惊，就是这么多人30~60岁的人想干餐饮，但是基本全是烘焙、奶茶、蛋糕、咖啡，稍微跟餐饮沾边的也都是火锅、涮羊肉， 甚至做个馒头铺，也要找快招加盟，叫几万块钱学几天才能蒸出来，甚至最后也没学会。 就是说，这些30~60岁的人，难道全都不会做饭吗？老饭骨、 品诺王、赖皮猴、村驴、王刚这些人，随便挑个视频，看个30分钟，不就全都会了吗？

🛑🛑🛑🛑🛑紧急通知: #Codex 即将重置，快速模式蹬起来 （预计几小时后重置？） https://t.co/MyXBD0puFd

$NVDA 面临循环融资质疑。这个月我和我的团队一共消耗了将近 50 万美元token，当前我的倾向仍然是：算力不足成为 AI 盈利的关键阻碍 如何让算力产生的更便宜，是解决市场质疑的最终方案 今天市场的质疑，通俗易懂地来说，OpenAI喊没有盈利是因为缺算力。 给 OpenAI 融资的人说：“你现在的盈利还没有兑现，我们借你钱有点难了。” 黄仁勋说：“我替我的小弟担保。” 市场表示，英伟达这不是拿着自己的钱借给别人，再用自己的这个钱来买回自己的产品吗？循环融资 从硅��一线使用者角度来看，Anthropic 风评逐渐变差，模型能力也被 OpenAI 的 5.6赶上，现在身边的大部分人都转向了 GPT 我们通常笑称，现在如果没有token就没法干活了。这是我们每天实打实的切身体验 尽管黄仁勋身为英伟达的 CEO，必须向着公司说话，但我仍然相信自己对AI 的判断，也愿意在华尔街交易员和硅谷一线公司管理者的判断分��之间，选择一线从业者的视角 在市场质疑时坚定，如何让 Token 产生的更便宜？我相信会在未来一年之内揭晓，提前布局

kimi以后应该学OpenAI和Anthropic，四五个人坐一排，一起聊天，把四五个人产品一个个发布出来，挨个介绍5分钟，做个微型发布会。 kimi今天连发了一堆推特，一条一个产品，普通人根本看不过来也串不起来。 用中文发布和介绍就挺好的，顺便让兄��们也混个脸熟。

英伟达今天跌了5%，但真正先知先觉的不是股民，是债市。它的违约保险(CDS)单日暴涨，创出有记录以来最大——股价还没怎么动的时候，债市就已经先给它贴好了风险标签。原因不是芯片卖不动，是它在谈的AI基建担保规模已经到7500亿美元：给OpenAI的数据中心兜底，还借钱给买家来买它自己的卡。一家芯片公司，正在变成给整个AI资本开支做背书的银行。股市短期是投票机，债市是称重机——这一次，两台机器第一次同时说：太重了。

7/27 中国的 DUV 突破直接砸盘半导体, 最近还有第一次Fields Award, KIMI K3, 再前面有 GLM 5.2, 可回收火箭, deepseek 时刻 and etc. 最近这些消息其实只是市场注意力被迫看到中国这个人类历史目前最强工业国的冰山一角, breaking news 发生之前的底层变化其实和我引文里面提到的nature index ranking一样, 早就开始了, slowly then suddenly. 我一直在提"第一工业国"这个 title 是因为上一个有这个 title 的国家是美国, 再上一个是英国. 工业时代, 工业强就是真的强, 每一任世界工厂, 在工业产能到达巅峰的过程中, 军事实力都会井喷, 有工厂, 工人, 产线, 军队硬实力作为兜底后, 就有了解决很多问题的容错空间, 软实力的上升也只是时间问题. 伦敦金融中心向纽约的转移是在美国实力超过英国很多年之后. 美国干掉的最强对手苏联, 当年的巅峰工业产值苏联自己的估算也不过只有美国的 75% - 80%, 而2025年中国的制造业占GDP 24.7%, 产值大概 4.8万亿, 是美国的1.5倍. 这只是按照制造业的GDP 产值美元计价算, 没考虑真实世界里面中国工业的规模效应, 导致的产出效率比其他国家高很多这种影响, 按照最有利于美国的方向估计也是这个数字. 工业硬实力竞争不过, 军事上打不过, 只能从金融, 贸易这种虚拟领域发生冲突, 祈祷给对手压力后对手自行崩溃, 这是美国和中国撕破脸后这10几年越打越难的原因. 而中国工业的崛起则要感谢全体的中国人, 美国和英国当年的工业积累都有殖民地供养的阶段, 而中国没有殖民阶段, 是国内的普通人贡献的被剥削的劳动力完成了原始积累. 2000+年的科举制度筛选下来的世界最高平均智商+最大规模,历史上空前的合格工人规模+儒家传统带来的勤劳勇敢习惯+中央政府的强组织力, 每个5年计划的方向正确并能按时完成, 最终走到了登顶阶梯的最后一步.

估计很多人没看懂？ 一条消息。中国有家国资背景的公司量产了自研DUV光刻机。今年5台。明年20台。 接着，ASML今天盘中跌6%触发停牌。 5台。ASML去年交付了131台。 就这5台，闪迪跌了13%，海力士跌8.6%，美光跌6.6%。半导体板块一根大阴线拉下来，盘前还在高开的。 很多人看不懂。5台能干嘛？ 差一个数量级都不止，性能还落后，零件还得进口。这不就是个玩具吗？ 不是。 市场从来不为「现在」定价。市场为「可能性」定价。 ASML值那个钱，不是因为它一年能卖131台机器。是因为全世界只有它能造。这个「只有」，就是它估值里最贵的那个。 0和1之间，隔着整个太平洋。1和100之间，隔着的只是时间和钱。后面这两样东西，你觉得中国缺吗。 DeepSeek出来那天市场也慌过一轮。当时所有人也说差得远，是玩具，不成气候。半年过去了，谁还敢说这话。 同一个剧本。同一种恐慌。同一批人在犯同一个错误：把「差距」当成「安全」。 差距不是安全。方向才是。 方向一旦确认，差距只是倒计时。 存储股今天砸得比设备股还狠，这里面有个很多人没看到的东西。过去两年存储的高毛利，吃的不只是AI需求爆发。 还有一口暗饭：中国扩不了产。长鑫买不到ASML的机器，产能天花板是锁死的，全球DRAM供给就是紧的，定价权就在三星和海力士手上。 今天这个锁，有人开始配钥匙了。 短期改变不了什么。5台机器进不了任何一家的财务模型。该赚的钱今年还是会赚。 但三五年后的估值模型得重写。存储这两年被当成长股炒，给的是成长的价。今天市场在提醒所有人，它骨子里是周期股。周期股最怕的永远是一件事：有人学会造了。 我手里有存储相关的仓位。今天一股没动。AI需求撑着的逻辑没变，我就不动。 但我脑子里有一条线，以前写着「中国先进制程天花板是物理性的」。今天把「物理性的」划掉了，改成「工程性的」。 工程问题，这个国家从来没怂过。

男孩子在外要保护好自己！ 小心被普罗米亚带走结婚！ （自己用codex 做的视频翻译，不知道英文地道不地道，有翻译不对不正宗的地方，请大家不吝赐教，十分感谢～） #ZonelessZoneZero #ZZZero #绝区零 https://t.co/igFr4hTLaX

这也是为什么 @OpenAI 和 @Google 退出了正式文件的签署。 他们无法接受这一切。

算了不抄底了，感觉这次基本面变了没有底了 之前都是炒作AI大发展永远缺存储 结果上周末三星海力士也都要扩产了 长鑫也上市了，虽然暂时做不了高端HBM，但是总有一天能做，而且现在做DRAM会挤占三海中低端市场，三海中低端被挤了产能不就空出来了 总之，之前的缺存储预期一下被打成不缺存储了 市场就是买预期卖事实，故事值钱事实不值钱 等哪天缺存储的故事又讲起来了，就像去年Deepseek先把英伟达干下去之后“模型便宜→用量爆炸→铲子卖得更多”的新故事又讲起来之后再进吧

5台机器，炸掉了全球芯片股500多亿美元？ 真的是半导体的 DeepSeek 时刻？还是又一篇小作文？ 今天 The Information（美国一家专门搞科技行业独家的付费媒体，在硅谷圈子里分量很重）爆了一条消息， 一家上海的国资背景企业，开始量产国产浸没式DUV光刻机。今年计划出货5台，明年扩到20台，客户是中芯、华虹、长鑫存储。 消息出来，全球芯片股直接走跌。ASML盘中跌超8%，一度触发自动停牌。Applied Materials跌7.7%，Lam Research跌8.5%。 存储那边更惨，闪迪跌了12.9%，SK海力士跌8.6%，美光6.6%。连Nvidia都被拖下水，跌了5%。 反应是真的。但消息本身有多"真"？ 23年华为用DUV多重曝光做出了麒麟9000s，全世界说不可能。25年9月，中芯开始测试上海裕量升科技造的国产浸没式DUV。 现在，量产了。每一步都比"专家预测"提前了好几年。ASML的CEO之前还说中国落后10到15年，SemiAnalysis今年3月预测要2030年才能实现DUV国产化。 结果2026年7月就开始交货了。 再说虚的部分。5台DUV，目标制程28nm，多重曝光理论上能推到7nm。但台积电2018年就量产7nm了。ASML去年一年交了131台浸没式DUV，总系统出货535台。 5台 vs 131台，连人家一个月的量都不到。而且量产和稳定跑产线是两回事，良率、精度、可靠性全是未知数。 所以这到底算不算DeepSeek时刻？ 说实话，我觉得这个类比有点问题。DeepSeek那次，2025年1月27号，R1的benchmark实打实跑到接近o1，训练成本不到600万美元，Nvidia一天蒸发5890亿。那是产品级的冲击，东西就摆在那里，跑了就知道行不行。 这次不一样。5台机器还没在产线上被验证过，没人知道良率能到多少。更像是一个叙事冲击，不是产品冲击。 但市场怕的也不是这5台机器本身。它怕的是这5台背后的时间线。 从"不可能"到"开始测试"到"量产交货"，中国走了不到三年。上一次所有人都觉得"至少落后一年"的时候， DeepSeek一个模型直接把叙事翻了个底朝天。这次芯片圈会不会重演，没人敢打包票。

这会市场怕的到底是什么？ 为什么说今天真正该记下来的，不是 ASML 跌了多少？ DeepSeek 出来的时候，市场慌的不是它那一版模型有多强，是"中国能用很少的钱追上来"这件事。 Kimi K3 追平 Claude 的时候，芯片股也回调，慌的是"便宜的开源模型会不会削弱基建投资"。 梁文锋说英伟达在掘自己的坟墓，黄仁勋顶着华盛顿的风连夜开推特号保开源。 每一次，市场都在为"国产替代到底能不能成"这个还没兑现的叙事，先杀一波估值。 DeepSeek 刚出来的时候，市场第一反应也是"才追到这个程度，差得远呢"，然后接下来发生的事大家都看到了。 国产 DUV 今年是只有 5 台，但它真正的意义不在这 5 台，在于它证明了这条路能从 0 走到 1。 从 0 到 1 和从 1 到 131，是两件事，前者是能不能的问题，后者只是时间和钱的问题。而后者，恰恰是中国最不缺的两样东西。 我这一个月一直在讲，需求端我看不到任何崩坏的证据，能从外部把这轮 AI 需求砍一刀的变量只有政策。今天要在这句话后面，再补一个变量：国产替代。 这两个变量有个共同点，它��都不改变今天的供需，但它们会改变三五年后市场愿意给这些公司的估值。ASML 之所以能享受那么高的估值，靠的就是它在光刻机上的绝对垄断。 垄断这个词一旦开始松动，哪怕现实里还差着十年，市场也会提前把那部分垄断溢价从估值里拿掉一些。今天 ASML 那 6% 的跌幅，拿掉的就是这部分。 所以这件事该怎么放进你的框架里，我说清楚。 短期，别被今天的跌幅吓到。5 台对 131 台，基本面没变，不是供需反转。这一个月你要是被这种消息晃出去过一次，就该记住这次的感觉。 中期，把"国产替代"正式记进你的观察清单，跟"政策风险"放在一起。它不用你今天做任何动作，但每次它有实质进展，你都得重新掂量一下手里那些靠卡脖子逻辑吃高估值的公司，护城河还剩多厚。 而且要区别对待。存储厂商赚的是供需的钱，AI 需求不塌，长鑫多几台光刻机不改变海力士美光今年的毛利率。 但设备商 ASML 赚的是垄断的钱，国产替代这个变量对它的杀伤是实打实的，虽然慢，但方向确定。