咸角鱼

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咸角鱼

咸角鱼

@Wm8Bp

小号

Katılım Nisan 2022
89 Takip Edilen54 Takipçiler
咸角鱼
咸角鱼@Wm8Bp·
@ivanalog_com 我一直搞不懂一件事情，为什么越是传统巨头做AI就越差？
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seekinganythingbutalpha
seekinganythingbutalpha@ivanalog_com·
我瞎猜的剧本是，十大市值七家半导体（内存御三家进入前十），MAG7吊车尾的几家软件掉出前十，财务恶化爆雷，最终公司内部节制投资派以股价和CAPEX不成比例因素放逐掉激进投资派，开始砍开支，AI牛才会进入第一阶段回调。 MAG7吊车尾的三家，其实是目前AI CAPEX的前三。 即三大乙方市值超过三大甲方
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金融汪@yuyy614893671

【SK海力士正式挤入全球万亿市值公司俱乐部】 SK海力士周三在韩国股价一度上涨13%，过去12个月累计涨幅超过10倍，成为继三星电子之后，第三家市值突破1万亿美元的亚洲公司 截至2025年第四季度，SK海力士在全球HBM市场营收份额中占据57%的份额，三星和美光分别以22%和21%的份额位居第二和第三

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咸角鱼
咸角鱼@Wm8Bp·
@STANLEES4 当年还有个厨房论战呢，现在已经变成了不择手段的赢。
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小陆师傅
小陆师傅@STANLEES4·
私有财产神圣不可侵犯，现在的我们，普遍把这一条视为铁律，就像千百年前的人们，把血缘继承看成神圣不可侵犯一样。但问题是，这条铁律在AI的发展和机器人正逐渐取代人类的时代，正在越来越不合时宜。这些年，上层阶级靠资本利得所获的收益，已经远远把靠劳动所得的普通人甩的连车尾灯都看不见，而原本还能勉强度日的中产白领和高级蓝领们正被AI和工业机器人们快速取代。这才短短几年，K型经济就同时出现在中，美等一众国家下。 各国政府看不见现在的困境吗？当然看的见，他们知道财富分配正在失衡，知道年轻人越来越难靠劳动和学习改变命运，知道资产价格已经把许多人排除在体面生活之外，也知道技术进步如果不能重新分配收益，迟早会变成新的社会撕裂。可他们很难真正动手。因为现在的高科技产业竞争不是普通产业，而是下一轮国家竞争的核心。谁先重税，谁就可能失去资本；谁先严管，谁就可能失去人才；谁先限制平台，谁就可能在技术竞赛里落后。于是国家一边要求普通人忍耐，一边不敢真正得罪资本；一边要求年轻人奋斗，一边又默认资产价格把他们挡在门外；一边要求社会稳定，一边却不敢触碰制造不稳定的财富结构。 这就是这个时代最深的矛盾：技术进步越来越像公共成果，技术收益却越来越变成私人财产。就像AI训练所需要的数据，全部来自人类社会整体，文字、图像、知识、经验，本身就是一种公共遗产。可最后，收益却被少数平台、少数公司、少数资本，以私有财产神圣不可侵犯的名义永久占有，然后谋划着IPO，让自己永久财富自由。这时候，私有财产保护的就不再是普通人的小小财产，而是少数人对整个人类文明积累的私人占有。更不要提全球目前发行的公债，在通胀的困扰下，打着补贴普通人的旗号在普通人手里只能短暂停留几个月甚至几天，就又回到了资本家手里，成为了他们手中连年上涨的股票。 在过去，在集装箱还没诞生的时代，工人们还能喊出全世界的无产者，联合在一起的口号；而到了今天，在国家资本和贿选民主的全球政治格局里，我们只能悲哀的听到，全世界的资本家和独裁者，联合在一起的荒唐宣言。 所以对于未来的普通人，最好的结局是全球有一个统一的政府，有某种全球层面的制度安排，能够对资本流动、AI收益、数据资源、平台垄断和机器人替代进行统一征税，再把这些收入用于全民保障、教育、医疗、再培训和基本生活，这样的话，技术负责提高生产率，制度负责重新分配技术红利；机器负责创造更多财富，人类负责决定财富不只属于机器背后的少数主人。这才是最体面的未来，也是最符合现代文明想象的未来。 但这条路太理想化，所以更现实的路径，反而可能不是全球合作，而是全球化退潮，甚至是中美长期对抗。因为只有当资本不能再自由选择最低税率、最低工资、最低监管和最高补贴时，它才会被迫重新依附国家；也只有当资本重新被国家边界拴住，国家才有可能重新对资本说不。一个可以随时出走的资本，是没有祖国的；一个被地缘政治、产业链安全、出口管制和技术封锁重新困在国家体系里的资本，才会重新变成可以被谈判、被征税、被约束的对象。是的，只有在中美完全对抗下，两个国家才可能重新完成自己的罗斯福新政2.0，就像当初的罗斯福新政时那样，美国的资本家要不被共产主义者吊路灯，要不被纳粹政党完全没收财产，要么退一步，接受94%的所得税。而如果我们把视角继续拉长，回顾二战后欧洲的福利国家、劳动保护、累进税制、工会权利，这些后来被包装成现代文明成果的这些东西，也从来都不是温情脉脉的礼物，而是当初资本家们在当时苏联巨大压力下做出的让步。和平年代的道德说服，远不如危机年代的恐惧有效。 所以这就是这个时代最悲哀的地方，我们作为普通人，居然要选择呼唤冷战的再次到来，让我们本应自由的命运，被大国意志裹挟一生。但现实的残酷就在于，普通人的好日子，就是来自于统治者和资本家们的痛苦和让利，而这么多年全球化的红利，是该被吐出来了，否则真的就来不及了。因为这一轮的产业革命，像极了当初第一次工业革命时的羊吃人，只不过当时是把农民的土地剥夺，创造出大量的流民，而今天，是资本裹挟着科技把普通人最后的智力、情感和劳动力给剥夺的一干二净，只剩下空荡荡的躯壳。 现在的我们，要么彻底打破私有财产神圣不可侵犯的铁律，要么重新呼唤出边界、对抗和恐惧来压制资本，这就是最后没有办法的办法了，也是这个新时代最冷的悲剧。
小陆师傅 tweet media
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咸角鱼
咸角鱼@Wm8Bp·
@Areskapitalon 太空算力中心听起来太科幻了，除了讲故事我不觉得近五年内能实现。
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Aelia Capitolina
Aelia Capitolina@Areskapitalon·
说真的，中国不买英伟达卡基本上直接掐死AI基建的可行性。因为在美国这个信用极度膨胀、实物生产能力极度短缺的地方，以基建为名敛财比基建本身有吸引力得多。要讲AI拯救套利体制的故事很容易，但是物质层的发展阻力非常大，根本跟不上资本炒作的预期。 这也是为什么SpaceX的估值可能一点也不荒谬的原因。它不仅现在就拥有大量真正已建成的算力，还（至少理论上）能提供一条完全绕开地面阻力的途径。拯救整个体系的希望又会投射到它身上了。
镰刀判官@rngzhwn199456

觉得AI没有泡沫或者说美股不会崩的建议好好看看下面的的文章！ 作者@edzitron调查了美国在建的数据中心得出了结论：AI 基建全是鬼故事。 下面是文章精华总结： 目前地球上没人建成过 1GW 的园区，英伟达却卖了 300 万块 Blackwell。 （GW 就是功率单位，1GW = 10亿瓦。在数据中心里，它衡量的不是‘算力’，而是‘能吃多少电’；） 这些芯片在哪？在仓库里吃灰吗？ 建一个数据中心要多久？到底有多少真正上线了？ 这两个简单的问题，回答起来却难得出奇。 为什么？因为超大规模厂商（Hyperscalers）既不披露数量，也不披露可用容量。 过去一周，作者试图寻找 2023 或 2024 年开工并已竣工的数据中心，结果是一无所获。 大多数项目要么深陷审批泥潭，要么就是个“部分启用”的烂摊子，却对外宣称“已投入运营”。 事实很简单：目前没人建成过 1GW 的数据中心。 Stargate Abilene 吹嘘 1.2GW，两年过去了，只有两栋楼亮着灯，约 103MW。第三栋楼建好了，但里面空空如也。 就连亚马逊那个所谓的 2.2GW 项目，30 栋楼里只有 7 栋在用，却被 CNBC 和亚马逊自己包装成“全面投入运营”。这就是骗局，赤裸裸的。 然后是微软。 纳德拉说过去两年新增了 4GW，本季度又加了 1GW。我也希望能信，但我找不到。 作者通过卫星看了威斯康星州的 Fairwater 项目。 微软说 400MW，但按照每兆瓦 1400 万美元的成本，33 亿美元的投资只对应 235MW。 卫星图像显示，那地方基本上就是几块混凝土板。当地报纸说，里面还在做启动测试，根本没上线。 作者在北卡罗来纳州、俄亥俄州、巴西、威尔士找了一圈。要么还在挖土，要么连土都没开始挖。微软的公关要么不回，要么就在胡扯“进度超前”。 这导致了一个荒谬的结论： 如果微软真的建了 4GW，那它必须秘密建成了十几个巨型园区，且没有一家媒体报道。这不可能。 微软在过去六个月里，连 500MW 都没上线。 那些所谓的“1GW 新增产能”，要么是会计魔术，要么是还没通电的空房子。 这就引出了英伟达的问题。 黄仁勋说过去四个季度出货了 600 万块 Blackwell（实际是 300 万颗，他把双核算进去了）。 300 万块 Blackwell 的功耗是 3.6GW。 如果这些芯片真的在跑，我们需要 35 个 Stargate Abilene 那样的园区。但它们在哪？ 它们不在。它们堆在仓库里吃灰。 Blackwell 需要全新的散热和电力，旧数据中心装不下。这就是为什么 Supermicro 有价值 14 亿美元的 GPU 积压在库存里，也是为什么 Oracle 取消了 10 亿美元的订单。 Anthropic 租借 xAI 的老数据中心就是一个绝望的信号。 那是马斯克用燃气轮机搞出来的、污染严重的“弗兰肯斯坦”怪物，里面塞满了老芯片。如果真有那么多崭新的千兆瓦级数据中心上线，Anthropic 为什么要急着去租这种垃圾？ 总结一下这场闹剧： 微软、谷歌、Meta 在过去三年烧了 8000 亿美元 Capex。 他们声称拥有数 GW 的产能。 实际上，真正跑起来的可能只有几百 MW。 英伟达把未来 2-3 年的 GPU 都卖出去了，但这些芯片没地方放。 OpenAI 和 Anthropic 承诺了 7480 亿美元的未来支出，但这取决于这些鬼数据中心能不能建成。 感觉不对劲吗？ 是的。这感觉就像 2000 年的互联网泡沫，或者 2022 年的 FTX。 我们正处于一个基础设施与财务数据完全脱节的时代。折旧费用已经开始暴涨，但当那几百亿的账单真的到来时，大家会发现，我们建的不是算力帝国，而是一片由混凝土板和公关稿组成的鬼城。 我不相信有超过 100 万块 Blackwell 在运行。 你们呢？ 👇 看完这篇，你再看美股估值会觉得脊背发凉。 #AIBubble #Stargate #Microsoft wheresyoured.at/where-are-all-…

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咸角鱼
咸角鱼@Wm8Bp·
@geniusvczh 软件里核心的demo不也就那么一点点，剩下的全是防止犯错的防御性代码。
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咸角鱼
咸角鱼@Wm8Bp·
@Areskapitalon 话说回来，腾讯不就是社交垄断+游戏变现吗？两个危险的信号，一个是下一代年轻人压根不用微信或者QQ，觉得这两个都是老登才用的。另一个就是游戏市场变的正常化了，也就是碎片化了。过去王者荣耀和LOL那种模式才是反常的。
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Aelia Capitolina
Aelia Capitolina@Areskapitalon·
真给我说准了😅 这两天timeline都在讨论腾讯怎么跌得这么狠。2月的推文下的回复还一个个信誓旦旦这是价值股的。
Aelia Capitolina@Areskapitalon

腾讯从1月底到现在走出了软件股的走势🤣 其实它就是个吃了互联网红利的大型软件股。基本上可以说，没什么牢不可破的护城河可言。如果按照“CLI替代GUI”的模式，腾讯其实说白了就是个做GUI的。长期股价可以参考美团。

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TraderGoku
TraderGoku@tradergokux·
分享给喜欢做波段交易的朋友们一句话，出自 Qullamaggie: "Strong opinions, held loosely." 简单来说就是你的观点可以坚定，但要拿的起，放得下。 当盘面和价格走势开始与你的观点相悖时，最重要的不是证明自己之前是对的，而是快速调整。
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geniusvczh
geniusvczh@geniusvczh·
200行？🤪
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huangserva@servasyy_ai

Andrej Karpathy：“Claude 的错误里，90% 来自上下文缺失，而不是模型能力弱。” 没有 `CLAUDE.md` 时，错误率是 41%。 有 4 条基础规则时，错误率降到 11%。 使用下面这套 12 条规则时，错误率降到 3%。 这是资深工程师最终沉淀出的 12 条规则： 1. 写代码前先思考 先说明假设，不要猜。模型不会读心，别指望它能自动知道你的意思。 2. 简单优先 最少代码，不做投机式抽象。一旦你让 Claude 为“未来灵活性”加东西，可能就多出 200 行下季度要删的代码。 3. 外科手术式修改 只改必须改的地方。别让它顺手优化旁边的代码，PR 就是这么膨胀的。 4. 目标驱动执行 先定义成功标准，然后循环直到验证通过。没有成功标准，Claude 要么无限循环，要么过早停止。 5. 只把模型用于判断型任务 比如分类、草稿、总结、抽取。不要让模型处理路由、重试、状态码处理、确定性转换。代码能回答的，就让代码回答。 6. Token 预算不是建议 单任务 4000，单会话 30000。长时间调试到第 40 条消息时，Claude 会重新建议你第 5 条消息已经否掉的修复方案。 7. 暴露冲突，不要折中平均 代码库里有两种模式？选一种。Claude 把两种混在一起，错误就会被吞两次。 8. 先读再写 先读 exports、调用方、共享工具。Claude 很可能在一个已有相同函数旁边，再加一个重复函数，只因为它没读到。 9. 测试要验证意图，而不只是行为 如果业务逻辑变了测试却不会失败，这个测试就是错的。Claude 写的 12 个测试都可能通过，即使函数实际只返回一个常量。 10. 每个重要步骤都要 checkpoint Claude 可能在第 4 步已经坏掉的状态上继续完成第 5、6 步，而没人发现，浪费一小时。 11. 匹配代码库约定 项目用 class components，就不要默默改成 hooks。测试模式可能依赖 `componentDidMount`，hooks 会破坏它，却不一定暴露问题。 12. 失败要大声暴露 “成功完成”，但 14% 的记录被静默跳过，这是最糟糕的一类 bug。要暴露不确定性，不要藏起来。 真正会复利增长的，不是下一个框架，而是： - 把 `CLAUDE.md` 当作跨会话的组织记忆 - 基于 eval 改进，而不是凭感觉改 - 重视 checkpoint，而不是一味追求速度 - 明确暴露冲突，而不是静默混合 - 纪律永远比框架重要 - 一个仓库，一个规则文件，没有例外 在这件事变成 AI Twitter 的大众共识之前，提前领先几条规则。 研究它👇

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咸角鱼
咸角鱼@Wm8Bp·
@geniusvczh 如果AI的作用是快速实例化的话 ，这个过程可能不会有大幅度的效率上的提升，反而因为需要倒逼自己设计理念直觉的形式化和显式化工作，反而更慢了
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geniusvczh
geniusvczh@geniusvczh·
我也是类似的看法，所以就会变成设计API以后去看AI第一轮实现会长什么样，从代码的味道就能反推自己的API设计逻辑上有没有问题。这就像古法时代的proof of concept，只要放弃AI写的代码一定要用的思维定势就可以了，设计有问题可以改了之后让AI重做，直到味道对了，才拿他当起点重构🤪
Vaayne@LiuVaayne

一位近20年经验的工程师写了他为什么不"vibe code"。读完很共鸣——不是反对技术，而是有些人的工作快感来自"安静地理清楚问题、自己动手解决"，这个过程本身无法外包。 核心洞察来自Fred Brooks：LLM消灭的是"偶然复杂度"（写代码的麻烦），但"本质复杂度"永远不会消失——设计正确抽象、承担道德责任、从失败中学判断力。这些需要经验、智慧和 messy thinking。 最喜欢他的这个观点：friction is a gift。代码变难写、读代码卡壳、设计时卡住——这些摩擦是信号，不是障碍。AI的处理方式是"code through it"，但更好的工程师会停下来，去散步，写ADR，让架构自己浮现。 还有一点很真实：LLM营销把软件开发描绘成"一个孤独工程师指挥agent军队"。但真实开发是协作过程。把PM、设计、测试当成"摩擦"消灭掉，你得到的是更快的发布，和更孤独的工作。 jacobharr.is/personal/i-don… #TIR

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咸角鱼
咸角鱼@Wm8Bp·
@ivanalog_com 目前就没有消费级的AI应用，这不能怪消费者。天天谈生产和质量那是牛马才做的事情。
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seekinganythingbutalpha
seekinganythingbutalpha@ivanalog_com·
把Token卖给消费者（而不是程序员，生产者，广告投放）这件事，感觉比想象中难的多。 目前看也就是字节稍微找到了一点线索。 消费本身就挺非理性的。
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咸角鱼
咸角鱼@Wm8Bp·
@ivanalog_com 确实，想让AI跑一个小时 我自己就得跟它聊十分钟以上。
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咸角鱼
咸角鱼@Wm8Bp·
@ivanalog_com 这种直觉的东西太像胡说八道了，就当我胡说八道吧，逻辑上给出的证明链条也没有用。
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seekinganythingbutalpha
seekinganythingbutalpha@ivanalog_com·
@Wm8Bp 你生活中什么助手是一定需要AI来做，让你愿意一个月掏50-100人民币或者美元的呢？ 我感觉我自己没有这个需求，我订阅主要是为了做各种东西玩。 认真问，调研一下。
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seekinganythingbutalpha
seekinganythingbutalpha@ivanalog_com·
顺着这个逻辑多推一步：如果AI的最后，就是一个比今天的SaaS成本更高，但是能力强的多，价格也高的多的SaaS。 全世界SaaS的总盘子就是400B，20% CAG R，即使AI行业出现了席卷一切的大赢家，拿走40%的份额，给十倍PS，也就是1.6T。 目前A O两家的市值已经超过2T了。
Frank Wang 玉伯@lifesinger

AI 应用的终局 是 SaaS 不信 我们可以赌一个小目标 十年后若我输了 同时若我还有钱 我发一个小目标的红包

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咸角鱼
咸角鱼@Wm8Bp·
@ivanalog_com 坦率的说没有。目前AI压根就不符合面向最广阔消费者市场领域的理念。至于我为啥下判断呢，是因为直觉，我直觉就觉得它们的样子看起来就不对。我的理念可能比较极端，最多的人想要的一定是许愿机，抖音就是一个及时享乐的许愿机，一旦工具化生产，就不能吃下最大的市场。助手是我想表达那种许愿的意思
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咸角鱼
咸角鱼@Wm8Bp·
@ivanalog_com 你说的这几个方向肯定不是，好的toc产品一定是让用户不需要过多操作，不需要思考，不需要动手的。抖音牛逼到了打开就能用，上滑下滑就能完成功能，算法还把好视频送到你脸上，极致的产品。说白了，情感，角色扮演等，只能是小领域，大领域还是个人助手，一句话就让AI做好，不要让用户决策。
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seekinganythingbutalpha
seekinganythingbutalpha@ivanalog_com·
这个方向是对的，AI要用于消费，做游戏做视频我是同意的。我一月份说了，即梦出来以后AI半导体链必然起飞。 然而，一 视频目前这两家都落后，并且看seed3d的进展，这两家还将落后下去。 二 做游戏，做视频，本身还是生产，还是需要分发环节。 真正的AI消费，目前还是情感陪护，AI女友这些。 以上我都动手做过。
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咸角鱼
咸角鱼@Wm8Bp·
@ivanalog_com 我再补充一点。核心的分歧是你认为AI是纯生产工具，但问题是，大家不需要工具，绝大多数普通人根本不想要各自工具软件，他们只想爽，玩，偷懒。谁能满足他们这些需求，谁就能赚到钱，而不是说我有多么高科技。如果用成本质量的逻辑，短视频就做不起来了，游戏也做不起来，但是这些行业活的很滋润
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seekinganythingbutalpha
seekinganythingbutalpha@ivanalog_com·
@Wm8Bp 这个是Qwen的标准场景，跟OA两家都没啥关系，这两家也不做这个方向（小模型）。 如果你说的是把claude/DS这个级别模型下放到本地或者边缘，那咱们现在应该all in MU 5000 call。 不现实，你得考虑边缘用户的购买力。 我现在都在考虑要不要一个月花400美元订阅只是用于自己toy projects。
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咸角鱼
咸角鱼@Wm8Bp·
@ivanalog_com 我感觉其实自动驾驶没什么大不了的。可能被人吐槽，但是我真觉得是这样。因为驾驶员的成本占比并不算很高，但是撤下来之后的后果成本很高，即使实现了，也不过是出行成本降低了，没有质变，这是一个完全吃力不讨好的领域。越是安全要求越高的，利润反而不高。
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seekinganythingbutalpha
seekinganythingbutalpha@ivanalog_com·
@Wm8Bp 颠覆社会是很难的。 自动驾驶技术上成熟已经小五年了。 然而至今没有自动驾驶公司愿意对风险进行兜底。 很多职位之所以存在，不仅是技能，也是责任感。 AI公司需要对责任兜底，这是一个巨大的挑战，也是最后AGI的一厘米。
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咸角鱼
咸角鱼@Wm8Bp·
@ivanalog_com 韩国断供难道还能影响大企业吗？再缺，那些重要部门也不能缺，既然如此，没有影响嘛。
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seekinganythingbutalpha
seekinganythingbutalpha@ivanalog_com·
@Wm8Bp 海峡好像目前也没有开，韩国也没有真正如很多论调预测的那样断供。
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Keşfet

@yetone @ivanalog_com @STANLEES4 @Areskapitalon @geniusvczh @tradergokux @elonmusk @BarackObama