Wealth Code

🚀📈 2025 年，我的分享已经造就了无数百万富翁 不是预测，是结果。 $AMD 在 $85被点名 $HOOD 在 $32被点名 $BABA 在 $90被点名 当时没人信。 现在，所有人都懂了。 而 今年，同样的事情正在发生。 下面这 5 个赛道，正在复制当年的节奏，并且比 2025 年更早、更集中。 Space｜太空 $ASTS $RKLB $LUNR 通信、发射、轨道服务同时启动，估值模型还没跟上。 Energy｜能源 $EOSE $OKLO AI + 数据中心 + 电网压力，电力已经成了硬约束。 Robotics｜机器人 $PATH $TSLA $RR 不是演示，是部署；不是未来，是订单。 AI｜算力与电力 $ZETA $CIFR $IREN 模型不是瓶颈，真正稀缺的是算力与电力入口。 Drones｜无人机 $ONDS $AVAV $DPRO 从军用到工业，无人系统正在进入放量阶段。 如果你错过了 2025， 那是一次意外。 如果你再错过今年， 那就不是运气的问题了。 真正的代际财富，从来不是在所有人都相信的时候诞生的。 你现在要问的不是： 这些会不会成功。 而是： 等到它们全部跑出来时，你还在不在车上？

🔥 $PLTR 的护城河优势远不止于国防领域，Metso 利用 Palantir 来提升工业运营的预测性正常运行时间。 预测性维护是重工业中最具投资回报率的 AI 应用案例之一，也为 Palantir 提供了又一个企业级应用案例。

🔥🚀 Eric Schmidt说：10个谷歌工程师半年工作，被AI压缩到“一夜”？关键不在代码，而在“谁会出题” 很多人还在争论AI会不会取代程序员，但我越来越觉得，这个问题本身就问错了。 真正发生变化的不是“谁来写代码”，而是——谁来定义问题。 Eric Schmidt 提到的那个真实案例，其实已经把未来的软件开发模式讲得非常清楚。 一个程序员的工作，不再是埋头写代码，而是每天晚上做三件事： 写清楚需求规范 写好评估函数 点击运行 然后离开电脑，去生活。 系统在夜里自动生成、测试、迭代。 第二天醒来，不是继续写代码，而是——查看AI一夜之间创造了什么。 这种工作方式，本质已经不是“开发”，而更像： 👉 设计规则 👉 设定目标 👉 观察系统演化 这就是为什么，我认为很多人严重低估了一点： AI不是削弱顶级程序员，而是在放大他们。 以前的差距在哪里？ 👉 谁写得快、谁调试能力强 但未来的差距会彻底改变： 👉 谁能把问题描述得更精确 👉 谁能设计更好的评估体系 👉 谁能判断结果是否“正确” 写代码，正在从“核心能力”变成“中间环节”。 真正的杠杆转移到了： 👉 问题定义能力 👉 抽象能力 👉 判断能力 这也是为什么，同样用AI工具，有人只是“提高效率”，有人却在“重构生产力”。 差别不在工具，而在使用方式。 当算力充足、模型足够强时： 机器负责生成无数解法 人类只负责——设定标准、筛选答案 这听起来很简单，但其实门槛更高了。 因为你必须先知道： 👉 什么是“好结果”？ 👉 什么是“错误但看起来很合理的结果”？ 如果你说不清楚，AI就会给你一堆看似正确的垃圾。 这也是我最近越来越清晰的一个判断： 未来最稀缺的能力，不是写代码，而是定义问题的能力。 程序员不会消失，但会分化： 一类人继续写代码，被工具不断压缩价值 另一类人变成“问题设计者”，掌控整个系统的产出 同样用AI，最后的差距可能是10倍、甚至100倍。 这件事真正值得思考的不是技术，而是角色的变化。 当“执行”不再稀缺， “定义”和“判断”才是核心。 如果让你选，你更想成为哪一类人？ 👉 是写代码的人，还是设计问题的人？

📉 Mag 7 从巅峰时期到现在： • $AAPL : -13% • $NVDA : -16% • $GOOGL : -17% • $AMZN : -18% • $TSLA : -23% • $META : -25% • $MSFT : -33%

🔥 凯西·伍德表示：自动驾驶出租车是埃隆·马斯克送给耐心等待的特斯拉（TSLA）股东的一份厚礼 - 自动驾驶出租车市场规模将从目前的10亿美元增长到5-10年后的10万亿美元 - 自动驾驶出租车将特斯拉的利润率从16%提升至80-90% - 到2030年，特斯拉的成本将比Waymo低50%

🔥 这位人工智能领域的“吹哨人”刚刚揭露了萨姆·奥特曼如何通过操纵手段成为OpenAI的CEO。 所有帮助他创建OpenAI的人都离开了，因为他们觉得自己被利用了。 凯伦·郝采访了300人，其中包括90名OpenAI现任和前任员工。 她刚刚向史蒂文·巴特利特讲述了她的发现： 2015年，奥特曼需要埃隆·马斯克共同创立OpenAI。问题是，马斯克当时对人工智能抱有强烈的恐惧，认为它对人类生存构成威胁。 于是，奥特曼写了一篇博客文章，称人工智能“可能是人类持续生存的最大威胁”。 在那篇博客文章之前呢？奥特曼最害怕的是人造病毒，而不是人工智能。 他一夜之间彻底改变了自己的世界观，使其与马斯克的言论完全一致。马斯克接受了他的理论，捐赠了数百万美元，并共同创立了这家公司。 然后，奥特曼背叛了他。 当 OpenAI 需要为其新成立的盈利部门寻找 CEO 时，联合创始人 Ilia Sutskever 和 Greg Brockman 最初选择了马斯克。 Altman 直接找到他的私人好友 Brockman，问道：“我们真的想让一个如此反复无常、难以捉摸的人来掌控一项可能威力无穷的技术吗？” Brockman 改变了主意，并说服 Ilia 也改变主意。 马斯克发现自己没能得到这个职位，于是离开了。 科技界最大的竞争就是这样开始的。并非源于意识形态之争……而是源于一场幕后权力斗争。 但事情远不止于此： 所有与 Altman 一起创建 OpenAI 的人最终都体会到了马斯克的感受：被利用、被操纵、被抛弃。 研究副总裁 Dario Amodei 曾以为 Altman 与他志同道合。但随着时间的推移，他意识到 Altman 的想法“完全相反”，并且 Altman 利用自己的才智开发了一些他从根本上不认同的产品。他离开了 OpenAI，创立了 Anthropic 公司。 联合创始人兼首席科学家伊利亚·苏茨克维尔曾试图让阿尔特曼被解雇。他告诉同事：“我不认为萨姆是掌控通用人工智能（AGI）按钮的人。”他被赶出了公司，创立了Safe Super Intelligence。光是这个名字就足以说明一切。 首席技术官米拉·穆拉蒂离开了公司，创办了Thinking Machines Lab。 历史上没有哪家科技公司的所有联合创始人都离职并创办了直接竞争对手。 谷歌没有，Meta没有，苹果也没有。没有一家公司。 300次访谈揭示了一个一致的模式： 如果你认同阿尔特曼的愿景，你会认为他是人工智能领域的史蒂夫·乔布斯。如果你不认同，你会感觉自己被一个为了迎合听众而胡说八道的人操纵了。 在国会作证时？AGI将治愈癌症，消除贫困。 在消费者面前作证时？它是你用过的最好的数字助手。 在微软作证时？通用人工智能（AGI）是一个年收入1000亿美元的系统。 同一项技术，却被赋予了三种截然不同的定义，并卖给了三个完全不同的受众群体。 如果你公开反对其中任何一项呢？ OpenAI 向7家批评他们的非营利组织发出传票。他们甚至在一位29岁的非营利组织律师的晚餐时间派警长上门，要求他交出所有与 OpenAI 相关的短信、邮件和文件。 一位独自监督公司的非营利组织也收到了文件，要求其提供与所有质疑该公司的人的通信记录。 OpenAI 的使命协调负责人公开表示“这看起来不太妙”。而这位负责人的职责正是确保 OpenAI 造福人类。 一些曾公开揭露公司秘密“不贬损条款”的前员工表示，这些条款威胁要剥夺他们的股权，他们形容这种心理压力“令人崩溃”。 这家公司声称自己正在开发“造福人类”的技术。 这家公司为了获得资金，不惜使用任何能让他们获得资助的措辞。 这家公司最终让所有合作方都感到受骗。 这家公司甚至动用执法部门来压制批评者。 地球上最大的人工智能公司并非建立在技术之上。 它建立在一个人能够精准地告诉所有人他们想听的话的能力之上。 而最可怕的是，这招奏效了。

🎯值得每个人细品👇 埃隆·马斯克刚刚解释了为什么地球上最优秀的工程师永远不会接你的电话。 三个原因。 大多数公司都做不到这三点。 埃隆·马斯克：“明确你的使命是什么，我们要解决的问题是什么？并且要清楚地表明你愿意为此付出大量的心血和汗水。” 顶尖的1%人才不在乎你的办公室、你的福利、你的免费午餐、你的品牌连帽衫。 他们只在乎一件事。 这件事重要吗？ 如果答案需要一句话以上才能解释清楚，他们早就离开了。 马斯克将动机分为三个层面。 第一层面是工作本身。 马斯克：“总得有人期待着早上来上班。他们是否真正享受工作本身？” 不是薪水，也不是头衔，而是工作本身。 解决大多数人甚至都无法正确描述的问题。与那些仅仅身处其中就能让你变得更优秀的人一起工作。 如果周一早上感觉像被判了死刑，那么没有薪水通勤也无济于事。 最优秀的人才会离开。不是迟迟不走，而是几个月之内。 第二点是金钱。 马斯克说：“他们也觉得会得到公平的经济补偿。他们喜欢经济回报丰厚且公平合理。” 不是施舍。也不是低于市场水平的股权，更不是四年后就面临离职风险。 公平。 一个词。大多数公司仍然做不到。 真正了解自己创造价值的工程师不会谈判。他们会比较。 当差距足够大时，他们就会消失。没有对话。没有还价的机会。周五下午收到两周的离职通知。 你不能限制一个达到这种水平的人的潜力。你应该匹配他的潜力。否则，六个月后你就得重新招人。 第三点，也是区分真正优秀公司和平庸公司的关键所在。 马斯克：“对于世界上最优秀的人才来说，他们会想知道：他们所做的事情有意义吗？如果他们投入十年时间，会对世界产生影响吗？” 十年。 地球上最优秀的工程师们正在进行一项招聘人员无法用电子表格计算的计算。 如果我把人生中的十年奉献给这家公司，世界会因为我的付出而改变吗？ 如果答案是否定的，他们就不会加入。任何签约奖金都改变不了这一点。任何招聘人员的游说都无法改变这一点。任何股权激励都无法掩盖这一点。 公司的使命必须是真实的。而且，领导者必须为之倾注心血。 马斯克：“要清楚地表明自己愿意为之付出血汗和泪水。” 人才在阅读录用通知书之前，就会观察创始人。 如果公司的领导者只是在安于现状，一心只想着退出，求稳行事，那么最优秀的人才在第一轮面试结束前就能感受到这一点。 他们不想要一个经理。他们想要的是那种孤注一掷、即使明天还要再来一次的人。 大多数公司都会发布招聘信息。 而那些真正能招到顶尖人才的公司，提供的却是招聘广告无法涵盖的东西。 工作本身必须就是回报。薪酬必须公平合理。而这项使命必须值得一个人奉献十年光阴。 错过一次机会，你最需要的人才可能甚至都不会打开你的邮件。

🚨 $TEM 宣布与第一三共（全球最重要的肿瘤治疗公司之一）合作，将临床前研究与 Tempus 的真实世界数据集相结合，以支持其抗体药物偶联物 (ADC) 项目。 随着 Tempus 的数据护城河价值日益增长，这再次表明 Tempus 正在精准肿瘤学的研发层面扮演着越来越重要的角色。

🚨 杰夫·贝佐斯给有志创业者的两条建议 “我对创业者的建议是，不要追逐热门事物。抓住人人都知道的热门事物太难了。相反，要做好定位，等待浪潮到来。” 杰夫认为，做好定位的最佳方式是追求那些能激发你好奇心的事物。在亚马逊创业初期，杰夫总是会问自己，创始人是“传教士”还是“雇佣兵”。 “我不喜欢雇佣兵，也不喜欢雇佣兵文化。传教士打造产品、打造服务，是因为他们热爱客户、热爱产品、热爱服务。而雇佣兵打造产品或服务，是为了转手倒卖公司，从中牟利。” 创业的一大悖论是，传教士最终往往比雇佣兵赚得更多。 在你选定自己热衷的事业之后，杰夫的第二个建议是： “从客户出发，反向推导……这两点会让你受益匪浅。”

✨🇨🇳中国公司优尼帕斯（Unipath）推出了一款家用机器人，目前已投入实际家庭使用。它可以准时叫醒用户、操作家用电器、整理储物空间，甚至可以自动烹饪。

🚨 为什么谷歌、特斯拉和Palantir是2026年最值得关注的科技公司

🚨彭博社报道称，苹果$AAPL计划在 iOS 27 中向其他 AI 助手开放 Siri，允许用户将查询路由到 Gemini 和 Anthropic Claude $GOOGL服务，而不是仅仅依赖 ChatGPT。

🚨 特朗普称，伊朗人送给他 10 船石油作为“诚意礼物”，以开启谈判。 我们终于知道了特朗普一直提到的“伊朗礼物”到底是什么。 如果情况属实，虽然10艘运油船与每天通过海峡的120艘船相比并不算多，但这可能是谈判正在进行的迹象。 特朗普一直说我们会狠狠打击你们，伊朗一直说我们永远不会谈判——双方都只是在做表面功夫，幕后可能正在进行真正的谈判。 时间会证明一切……但目前市场不知道该相信什么。

🎯 我持有股票的其中两只我绝不会卖，因为它们的运营者和他们的所作所为都让我敬佩。 $ASTS 和 $NBIS 两位CEO，两个截然不同的故事，却有着相同的结果。他们都是永不言弃的开拓者。 1999年，阿贝尔·阿韦兰白手起家，创建了他的第一家卫星公司。他将其发展成为全球最大的私营卫星运营商之一，并连续多年被评为全球增长最快的卫星服务提供商。2016年，他以5.5亿美元的价格出售了这家公司。 大多数人在取得这样的成就后都会选择退休。 但他休息了一年。2017年，他创立了 $ASTS，提出了一个所有专家都认为在物理上不可能实现的想法：将足够大的卫星送入轨道，直接连接到数十亿人口袋里的手机。无需新的硬件，无需新的应用程序，就能实现全球覆盖。 自公司上市以来，他从未领取过任何薪水。没有工资，没有奖金。他唯一的报酬就是股票。他的成功取决于股东的利益，而非提前一天。 他共同发明了24项美国专利，筹集了39亿美元资金，AT&T、Verizon、谷歌和沃达丰等公司均已签约。他完成了世界上首次太空双向通话，BlueBird 6卫星已进入轨道。 迄今为止，在近地轨道部署的最大商业通信阵列已成功展开。 他每隔一到两个月就会进行一次发射，直至年底。 他正在为未来40亿尚未接入互联网的人们打造互联网。 接下来是阿尔卡季·沃洛日。 他出生于苏联时期的哈萨克斯坦，是一位应用数学家。20世纪80年代末，他开始从奥地利进口计算机。1997年，他联合创立了Yandex，比谷歌早一年。 在25年的时间里，他将Yandex打造成了一个价值300亿美元的商业帝国。业务涵盖搜索、网约车、电子商务、自动驾驶汽车和支付等领域。全球最大国家中最强大的科技公司。 然后，普京入侵乌克兰。 欧盟一夜之间对他实施制裁。他辞去了所有职务。眼睁睁地看着自己倾注毕生心血的公司被瓜分，以远低于其价值的价格卖给了俄罗斯买家。 他失去了一切。 大多数人从此一蹶不振。 他公开谴责了这场战争。放弃了俄罗斯国籍。带着一支精干的团队、位于芬兰的数据中心以及从废墟中重建的25亿美元，以新名称在纳斯达克重新上市。 随后，微软抛出了橄榄枝。200亿美元的收购要约。Meta随后也以270亿美元收购。英伟达也成为了股东。他从废墟中重建的公司，如今的价值已经超过了普京夺走的那家公司。 营收增长547%。预计2026年年度经常性收入（ARR）将达到70亿至90亿美元。在全球拥有16个数据中心。 两位缔造者。毫无借口。两人至今仍在战场上奋战。

🔥 苹果公司 $AAPL 与谷歌公司 $GOOGL 达成的协议使其能够完全访问其数据中心内的 Gemini 系统。 该协议还使苹果公司能够将该系统精简为更小的模型供自身使用。

🔥 SK海力士已秘密提交申请，计划于2026年下半年在美国上市，预计融资约140亿美元。 此前不久，该公司刚刚向 $ASML 下达了创纪录的约80亿美元的EUV订单，这进一步表明了该公司在下一代人工智能存储器领域的积极布局。

🔥🎯 Nvidia点名背书 + 数亿美元下注：$LITE 正在赌一个更大的AI底层入口 我看到这个消息的第一反应不是“扩产”，而是—— AI竞争已经从模型，开始下沉到“光”的层面了。 Lumentum Holdings 这次不是简单扩厂，而是直接押注AI数据中心里最核心、却最容易被忽视的一环：光器件。 而更关键的是，NVIDIA 已经提前站队。 先说结论： 这不是一个“跟风AI”的动作，而是一次明确的供应链卡位。 当算力需求爆发，瓶颈从GPU算力，逐渐转向“数据如何高速传输”时，光通信的重要性会指数级上升。 而Lumentum这次做的，是提前占住这个位置。 我拆一下这笔交易的核心逻辑。 第一层：不是建厂，是“直接接管成熟产能” Lumentum从 Qorvo 手里拿下一个已经可以运行的制造设施。 这意味着什么？ 不是从0到1的重资产周期，而是： 时间压缩 风险降低 产能上线更快 甚至连团队都是“连人带厂”一起接手，这一点非常关键。 很多人低估了一点： 光器件制造不是有钱就能做，需要经验积累。 这波操作，本质是买时间。 第二层：技术路径已经锁死 这座工厂未来的核心产品： 磷化铟（InP）光器件 连续波激光器 超高功率激光器 这不是普通通信设备，而是专门为AI数据中心准备的“高速光引擎”。 为什么重要？ 因为AI训练的瓶颈，正在从“算力不足”变成“数据搬不动”。 GPU再强，如果数据在节点之间传输慢，整体效率会崩。 光互联，就是解决这个问题的核心技术。 第三层：最关键的一点——客户已经确定 不是“可能会有需求”，而是： Nvidia 已经是客户。 这件事的含义非常直接： 产能 = 有人买 投资 = 有回报路径 扩张 = 有确定性 这也是为什么市场会重新评估Lumentum的战略地位。 它不再只是光通信公司，而是进入了AI基础设施核心链条。 第四层：时间点也很微妙 产能爬坡时间：2028年中期 很多人会觉得太远，但我反而觉得： 这正是AI基础设施的真实节奏。 现在（2025-2026）是GPU扩张周期 接下来（2026-2028）是网络与互联升级周期 Lumentum是在为“下一阶段瓶颈”提前布局。 这比追热点更重要。 再往深一点看，这件事背后其实是一个更大的变化： AI竞争正在从“算力竞赛”，变成“系统工程竞赛”。 谁能控制： 计算（GPU） 存储 网络（光互联） 谁才真正掌握效率。 而Lumentum这一步，相当于在“网络层”提前拿了一个席位。 所以我现在更关注的不是： 这笔投资赚不赚钱 而是： 它会不会成为AI基础设施里，被低估的一环？ 如果GPU是“发动机”， 那光器件就是“血管”。 没有人会忽视发动机，但真正决定效率的，往往是血管是否通畅。 问题来了： 当市场还在盯着GPU的时候， 你会开始提前关注这些“隐形核心组件”，还是等它们被重新定价之后再看？

🎯 黄仁勋最新专访：NVDA 早已不是一家芯片公司 NVIDIA，那你可能完全错过了故事的主线。 黄仁勋最新的访谈，揭开了这家市值巨人真正的野心——它不是在做芯片，而是在建造 AI 工厂；不是在管理公司，而是在设计一台 精密机器。 以下是这场访谈最值得深思的 5 个核心洞察 🧵👇 1/ 从芯片到数据中心：一场彻底的战略重构 黄仁勋直言，现代 AI 问题的规模，早已不是单一 GPU 能解决的。NVIDIA 的定位已从“芯片供应商”转为“数据中心级系统设计商”。 他们的目标不是线性扩张，而是 非线性加速。从算法、软件、硬件、网络到散热，提供一套完整优化的“AI 工厂”解决方案。 换句话说，NVIDIA 卖的不再是零件，而是 AI 时代的生产线。 2/ 管理即设计：他把公司当机器在造 要实现这种极致协同设计，管理方式必须彻底改变。 黄仁勋直接管理超过 60 位来自不同领域的顶尖专家——从内存、CPU、光学到算法。他不做一对一会议，而是把问题直接抛给整个团队。 这样做的好处很简单：打破部门墙，让系统思维成为预设模式。 3/ 最疯狂的赌注：让 CUDA 无处不在 访谈中他再次提到，NVIDIA 做过最冒险的决定，就是将 CUDA 嵌入每一张消费级 GeForce GPU。 这项决策一度几乎抹去利润，市值暴跌。但黄仁勋的逻辑很清晰：一个运算平台的成功，取决于开发者生态与用户基础。 把 CUDA 送进数百万游戏玩家的电脑，NVIDIA 在不知不觉间，为 AI 革命打下了最深的护城河。 4/ AI 的规模化：瓶颈之后，还有瓶颈 黄仁勋如何看待 AI 的下一步？他认为这是一连串突破瓶颈的循环： · 数据瓶颈 → 合成数据解决 · 推理瓶颈 → 复杂度远超训练 · 智能体瓶颈 → AI 将走向协作团队 而最终的制约，仍然是 算力，算力背后则是 能源。解法只有一个：极致协同设计，最大化每瓦效能。 5/ 他的决策方式：先建信念，再达共识 很多人好奇，黄仁勋如何推动如此大胆的转型？ 他的方法是：先以第一性原理描绘未来，再透过一场又一场的对话、会议、简报，逐步建立共识。 等到收购 Mellanox 或全力投入深度学习这类重大决策正式宣布时，所有人早已觉得“这是必然”。 总结 NVIDIA 真正的核心逻辑，在这场访谈中展露无遗： · 不是做芯片，而是建造 AI 工厂 · 不只是管理公司，而是设计成机器 · 不追逐短期利润，而是押注生态系，赢下未来 如果你还在用过去的框架看 NVIDIA，或许该重新想一次： 他们不是在参与 AI 时代——他们正在建造它。 $NVDA $AI

🚨 五角大廈準備對伊朗發動「最終一擊」：包括地面部隊入侵！💥 正文： 五角大廈正在制定對伊朗的「final blow」（最終打擊）多套方案，其中赫然包括boots on the ground（派遣地面部隊）！

🔥拉里·芬克直接给出最极端情景：油价冲150美元=全球系统性衰退？ 我注意到，这次市场真正值得警惕的，不是油价本身，而是发出信号的人。 Larry Fink，作为全球最大资产管理机构 BlackRock 的CEO，很少用“毁灭性”这种级别的表达去描述宏观风险。 但这一次，他的逻辑非常直接—— 如果伊朗风险持续存在，能源供给的不确定性将被“长期定价”，油价不再是短期波动，而是结构性抬升。 一旦油价稳定在100美元以上，甚至冲击150美元，问题就不只是通胀，而是整个经济系统开始失衡。 油价的本质，是所有成本的底层变量。 运输、制造、农业、供应链，没有一个环节能避开。 当能源成本被锁死在高位： 企业利润会被压缩 消费者购买力被侵蚀 央行又被迫维持高利率 这就进入一个非常危险的组合： 👉 高通胀 + 低增长 + 高利率 也就是典型的“滞胀结构”。 更关键的是，这种环境对资产价格极不友好。 过去十多年，全球资产上涨的核心驱动力，是低利率 + 充裕流动性。 但如果油价持续推高通胀，央行就没有降息空间，流动性无法释放： 👉 股市估值被压 👉 房地产融资收紧 👉 高杠杆资产最先出问题 这才是“连锁反应”的开始。 很多人会低估一点—— 油价冲击不是一次性事件，而是“持续抽血”。 它不像金融危机那种瞬间崩盘，而是慢慢消耗经济体的承受能力。 企业不一定马上倒，但利润持续下降 居民不一定立刻破产，但消费持续收缩 最后形成的是一种“看起来没崩，但越来越差”的环境。 这也是为什么Larry Fink强调的是“几年维度”，而不是短期波动。 当然，这里面有一个关键变量： 👉 地缘风险是否真正转化为供给中断 如果只是“威胁”，油价会波动 但如果真的影响运输或产能，价格才会被锁死 这两者，是完全不同的路径。 我更在意的不是油价会不会到150，而是市场有没有开始重新定价这个风险。 一旦资本市场开始接受“长期高油价”这个前提： 整个资产定价体系，都需要重写。 你更倾向于这是短期地缘波动，还是一个正在形成的长期结构性变化？

🚨红杉资本的肖恩·马奎尔：Terafab被低估了 他表示，许多投资者对半导体的理解水平只有“八年级水平”，他们对 Terafab 成功的概率估计过低。 他的观点：这看起来很像早期人们对可重复使用火箭和自动驾驶技术的怀疑，当时的共识是错误的。 这种模式并不陌生。市场往往低估了棘手的工程难题……直到它们被解决为止。