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黄仁勋公开承认自己犯过一个巨大的商业失误。 当年 OpenAI 和 Anthropic 刚起步，最缺的就是算力和钱。 英伟达本可以提前锁定这两张底牌。 结果老黄手一松，把它们拱手让给了微软、谷歌和亚马逊。 巨头们砸下重金，换回了这些 AI 实验室的独家算力承诺。 为什么会放跑他们？ 老黄的想法很传统，他以为初创公司缺钱去硅谷找风投就行了。 现实很快给他上了一课。 没有哪家风险投资机构敢为一个前景不明的 AI 实验室，一次性拍出 50 到 100 亿美元。 风投根本玩不起这种级别的游戏。 早年的英伟达也没有这种财力。 一家芯片供应商拿几十亿现金去赌别人的未来，在当时完全超出了他们的认知。 这直接导致 Anthropic 被迫去敲谷歌和 AWS 的大门。 现在情况彻底变了。 手握巨额现金流的黄仁勋直接放话，绝不会再犯同样的错误。 英伟达正在疯狂补票，接连以投资者身份重返 OpenAI 和 Anthropic 的股东名单。 在顶级 AI 的牌桌上，用真金白银买算力绑定已经成了唯一的入场券。

曾毓群：赌性坚强。 这才是福建老板最狠的底色

@microplast76851 @TJ_Research @nft_hu 有效利他在有些人解读里意味着可以不择手段赚大钱捐出去做慈善，哪个交易所不挪用用户资金，赵长鹏也被SEC指控混用用户资金做市获取不正当优势被川普特赦以后撤销了指控而已

@fay88833 @TJ_Research @nft_hu 有效利他个屁，有效利他然后偷偷卖客户的币？

每次看到anthropic 估值新高，就心疼SBF和曾经的FTT持有者(自己) 今天估值8000亿了😭

今天币安人生开始大面积风控。 很久没骂币安了。忍不了。 币安人生很明显有人在控盘，还是个大庄。 币安知不知道？废话，币安能不知道？ 那为什么不处理？ 或者换个说法，为什么不明着处理？ 因为币安他妈不敢。 币安选了一个最窝囊的方式：风控。 你去问客服，客服给你一段人机回复。 触发了什么风控规则？不告诉你。 为什么触发？不告诉你。什么时候解除？不告诉你。 但凡做过交易所的人都清楚，这种操作的本质是什么。 打野庄。 链上有人控盘，你不能明着说我们发现有庄家在操纵这个币。因为你说了，等于承认你知道。 你承认你知道，大家就要问了：知道为什么不早说？ 知道为什么不下架？知道为什么还让BSC Foundation买？ 所以只能用这种不痛不痒的手段，封几个账户，限制几个划转，意思意思。 但这里面最大的问题是什么？ 选择性执法。 有些账户封了，有些没封。同样的链上行为，有的人被风控了，有的人好好的。 凭什么？标准是什么？谁定的？ 第一，我有理由怀疑，这套风控机制内部是否存在利益纠葛。负责这套制度的人，他有没有动力去改？他愿不愿意改？如果现有的模糊地带对某些人来说反而是一种便利，那这个制度就永远不会变。 第二，这些游资、野庄，说到底是币安的衣食父母。他们带来什么？交易量，手续费，链上活跃数据，社区热度。币安每个季度的数据报表，有多少是这些人撑起来的？ 币安一边不敢把处罚摆到台面上，一边掩耳盗铃玩风控，宇宙第一大所，怂成什么样了？ 这就是为什么每次出事，币安永远不把话说清楚。不是不能说，是不敢说。说了就得处理，处理了就得得罪人，得罪的还都是给你送钱的人。 第三，管理极度混乱。 窥一斑而知全豹，币安内部在这件事上根本没有统一态度。 币安人生从3月底0.038美元一路拉到现在，翻了好几倍，市值两个多亿美金。到今天为止，币安连一个Risk Banner都没有挂。 一个星期前，CZ新书《币安人生》官宣上架。 这等于什么？等于给所有炒这个币的人发了一张带钢印的请柬。不管CZ本人有没有这个意思，市场就是这么理解的。 一边说不参与下场炒作，一边又在各种有意无意造热度，最后还怪社区，二圣是人格分裂？ 另外最大的问题是上币的时候态度就极度暧昧，导致所有人都知道这个币会上币安。摆明告诉所有人一定会上。内部利益输送这一块有没有？内外配合你敢查吗？ 如此种种，足以看到币安从上到下不是一般混乱。 一边享受着币安人生带来的社区热度和品牌曝光，一边说这是链上的事跟你无关，一边还掩耳盗铃做风控。 涨的时候是社区繁荣，跌的时候是用户自己的选择。赚到钱了是生态自由，亏了钱是你该做的研究没做。 币安人生，草台人生，傻逼人生！

@dwarkesh_sp Chip controls stalled Huawei new phone progress.China’s decades playbook: market for tech → reverse engineer→ replace.Huawei is all in to seize tech sovereignty.Once committed on national security, no return to U.S. dependency.Lifting controls only accelerates China’s catch up.

Distilled recap of the back-and-forth with Jensen on export controls: Dwarkesh: Wouldn’t selling Nvidia chips to China enable them to train models like Claude Mythos with cyber offensive capabilities that would be threats to American companies and national security? Jensen: First of all, Mythos was trained on fairly mundane capacity and a fairly mundane amount of it by an extraordinary company. The amount of capacity and the type of compute it was trained on is abundantly available in China. Dwarkesh: With that, could they eventually train a model like Mythos? Yes. But the question is, because we have more FLOPs, American labs are able to get to this level of capabilities first. Furthermore, even if they trained a model like this, the ability to deploy it at scale matters. If you had a cyber hacker, it's much more dangerous if they have a million of them versus a thousand of them. Jensen: Your premise is just wrong. The fact of the matter is their AI development is going just fine. The best AI researchers in the world, because they are limited in compute, also come up with extremely smart algorithms. DeepSeek is not an inconsequential advance. The day that DeepSeek comes out on Huawei first, that is a horrible outcome for our nation. Dwarkesh: Currently, you can have a model like DeepSeek that can run on any accelerator if it's open source. Why would that stop being the case in the future? Jensen: Suppose it optimizes for Huawei. Suppose it optimizes for their architecture. It would put others at a disadvantage. As AI diffuses out into the rest of the world, their standards and their tech stack will become superior to ours because their models are open. Dwarkesh: Tesla sold extremely good electric vehicles to China for a long time. iPhones are sold in China. They didn't cause some lock-in. China will still make their version of EVs, and they're dominating, or smartphones, they're dominating. Jensen: We are not a car. The fact that I can buy this car brand one day and use another car brand another day is easy. Computing is not like that. There's a reason why x86 still exists. There's a reason why Arm is so sticky. These ecosystems are hard to replace. Dwarkesh: It's just hard to imagine that there's a long-term lock-in to the Chinese ecosystem, even if they have this slightly better open-source model for a while. American labs port across accelerators constantly. Anthropic's models are run on GPUs, they're run on Trainium, they're run on TPUs. There are so many things you can do, from distilling to a model that's well fit for your chips. Jensen: China is the largest contributor to open source software in the world. China's the largest contributor to open models in the world. Today it's built on the American tech stack, Nvidia’s. Fact. All five layers of the tech stack for AI are important. The United States ought to go win all five of them. in a few years time, I'm making you the prediction that when we want American technology to be diffused around the world—out to India, out to the Middle East, out to Africa, out to Southeast Asia—on that day, I will tell you exactly about today's conversation, about how your policy ... caused the United States to concede the second largest market in the world for no good reason at all.

川普政府在霍尔木兹海峡的反锁喉，看来是生效了。 伊朗封锁海峡就是卡住全世界的脖子，美国的反封锁等于是卡住了伊朗的脖子，结果是伊朗先喘不上气来了： 1、伊朗突然发现自己面临全面石油和贸易禁运，美国的反封锁导致伊朗每天损失4亿美元，一个月就是130亿，一夜之间失去了所有的外汇甚至外援。 这是伊朗政府目前仅有的收入，军饷都要等着这个，来自中共的武器外援也靠石油交换，现在伊朗两手空空，中共还给吗？ 2、伊朗的所有的石油储存能力只能装两周的油，两周之后所有的油罐就都满了，整个伊朗石油工业就面临关门，100万石油工人和几百万他们的家属立马衣食无着。 3、美国的扫雷设备在海峡捞了将近四天，一颗水雷都没有找到，伊朗的水雷是玩假的吗？ 4、美国军舰驶入海峡，伊朗的导弹和无人机都不敢发射，伊朗的吓唬也是玩假的？ 但是美国的反封锁却是真的，12艘战舰，一万名海军+海军陆战队在海峡外的安曼湾排开封锁线，今天逼回了6艘伊朗相关的船，同时放出了20艘和伊朗无关的船。 下一步，就是美国军舰常态性护航邮轮出入海峡了。 海峡好像就这样打开了。 被美国反手勒住脖子的伊朗，往下还能怎么办？

@oragnes 睁眼说瞎话眼不红心不跳

卧槽! 太敢说了！CZ重磅爆料，他入狱是被拜登定点猎杀的，当年FTX暴雷前夕，SBF曾打电话要借80亿！ 最近CZ接受FOX 的采访透露了当年惊天内幕！ 面对曾经高达43亿美元的天价罚款和那段牢狱之灾，CZ表示：他就是上一届拜登政府向加密行业“宣战”时，被刻意挑选出来的活靶子。 原因极其直白：币安不仅是行业绝对的老大，大本营不在美国，再加上他个人的华裔背景。这几个标签凑在一起，让他成了一场国家级极限施压中最完美的“祭品”。 更让人绷不住的，是他回忆FTX崩盘前夕，SBF找他求救的荒诞场景。 生死存亡的关头，SBF开口要钱的态度居然像在点一份“三明治”一样随意。嘴里含糊其辞，从10亿改口到20亿，随后又随口飙到60亿、80亿。CZ直言，这背后充斥着极度草率的谎言和赤裸裸的欺诈。 至于外界一直疯传的“特朗普特赦是因为背后有利益交换”，CZ一句废话没有，直接堵死：他和特朗普家族的任何企业、任何加密项目之间，绝对没有任何投资组合或股权关系，干干净净。 最有意思的细节是，他的那本《货币自由》完全是在狱中硬敲出来的。靠着一台每次只能用15分钟、有字数限制、连复制粘贴功能都没有的老旧系统，完成了几万字的疯狂输出。 伴随着昨晚大饼这波暴力拉升，回看顶级大佬曾经经历的至暗时刻，真的是感慨万千。残酷的大洗牌过后，真正手握核心筹码、笑到最后的，依然是这帮心理素质极其强悍的执剑人。

仔细看了一下欧盟新提出的《工业加速法案》简直是针对中国逆变器量身定制的，如果外国企业在某一细分领域占有全球 40% 以上的产能，其在欧超过1亿欧元的投资将受到限制，包括： 外资持股比例上限为49%。 必须与欧洲伙伴建立 合资企业（JV）。 必须共享特定的知识产权并雇佣至少 50% 的本地员工。

@TJ_Research @nft_hu Dario跟SBF都是有效利他主义EA圈子的人，所谓核心圈子的人反而没有投anthropic

@nft_hu 他是真的进了美国的核心圈子，所以资源很好。

The man who turned 225 million dollars into 5.5 billion dollars explained on camera exactly why he made his biggest bet. This is Leopold Aschenbrenner, the same person whose Bloom Energy position is now worth close to 2 billion dollars after Oracle's 2.8 gigawatt fuel cell deal laying out the power math that drove every investment decision his fund has made. In 2022, the GPT-4 training cluster consumed roughly 10 megawatts of power and cost about 500 million dollars. AI compute has been scaling at roughly half an order of magnitude per year meaning the largest training cluster doubles in power requirement every 12 to 18 months without stopping. By 2024, the largest cluster was approximately 100 megawatts, the equivalent of 100,000 high-end GPUs and costs in the billions. By 2026, right now, the leading training cluster requires a full gigawatt of continuous power and that is the output of a large nuclear reactor. By 2028, the projection reaches 10 gigawatts, more electricity than most US states generate in total. By 2030, the trillion-dollar cluster, 100 gigawatts, over 20 percent of everything the United States currently produces in electricity, consumed by a single AI training installation. And that is just the training cluster. Inference, the continuous compute required to actually run AI products for hundreds of millions of users requires multiples of that on top. Meanwhile, total US electricity production has barely grown five percent over the last decade and the grid was not built for this. And the transformer shortage, the switchgear backorders, and the canceled data center projects that are making headlines right now are the first visible symptoms of a power system hitting a wall that Aschenbrenner saw coming years before the rest of the market. This is exactly why he built a 875 million dollar position in Bloom Energy, a company that generates electricity directly at the data center site using fuel cells, completely bypassing the grid bottleneck that is already stopping half of all planned US data centers from opening on schedule. The thesis was never complicated. The bottleneck in AI is not the models, not the chips, and not the software. The bottleneck is whether civilization can generate enough electricity to run the machines fast enough to matter.

BREAKING: The SEC has reportedly eliminated the Pattern Day Trader rule, replacing it with a new intraday margin system. The requirement to maintain a $25,000 balance to engage in day trading is being scrapped.

@Rocky_Bitcoin 这人以前在SBF的Future Fund工作

又一个可以美股抄作业的AI投资大神，就是那个被 #OpenAI 扫地出门的天才少年Leopold Aschenbrenner，他管理的基金Situational Awareness，仅仅1年多时间，从资产2.25亿美金飙升到如今55亿美金，整整增长了24倍。 他目前持仓的15只主要美股，每一只都跟AI相关，他的逻辑跟我们平时研究公链或AI的逻辑有异曲同工之处，核心看底层硬约束。缺电投电，缺内存投内存，缺机房投机房。 25年底，他基金披露出来的前5大持仓分别如👇图2，这5家公司在26年涨幅都十分惊人，给基金带来了接近20亿美金增长，以后是一个很好抄作业的代表，抄作业链接放在评论区！ #BE 解决“缺电问题”。 #LITE 解决“数据传输问题”。 #CRWV 解决“云与Token经济问题”； #SNDK 解决“数据存储问题”。 #CIFR 解决“机房借电问题”； 1️⃣Bloom Energy (#BE) ，AI 时代的“私人充电宝” 核心卖燃料电池的。它不靠电网，直接用天然气或氢气在现场发电，减少了AI机房的电力建设周期。 众所周知，美国电网旧的老掉牙，要等电网完善，AI机房黄花菜都凉了。Oracle要建超大规模机房给 OpenAI 用，电网批电要等几年，但找 Bloom Energy 几个月就能搞定，而Oracle也是BE的大客户之一。它现在是 AI 基础设施的「脱电网神器」。 2️⃣Lumentum Holdings (#LITE) ，算力机房的“高速公路”，光通信领域的绝对龙头，专门做光收发器和激光器。 现在的 GPU 集群，比如几万张 H100之间，数据交换量极其恐怖。如果用铜线连接，速度慢还发热。Lumentum 的光模块就是把电信号变光信号，让几万颗芯片像一个大脑一样协同工作。没有它，算力集群就是一盘散沙。 3️⃣CoreWeave Inc(#CRWV) 属于NVIDIA 的“亲儿子”算力商。这家公司以前是挖以太坊的，毕竟都是GPU，由于ETH转型POS后，干脆后面全仓转型搞 GPU 云服务。 它是 NVIDIA 全球最大的合作伙伴之一，甚至能先于亚马逊、谷歌拿到最顶级的显卡（H100/H200/B200）。它是专门为 AI 训练而生的云，效率比传统公有云高得多，是现在 AI 独角兽们最爱租的“算力房东”。 4️⃣Sandisk Corp (#SNDK) ，最近已经涨疯了，很快要站上1000美金了，作为存储巨头，核心做闪存和 SSD 硬盘。 目前大家都在抢算力，但 AI 模型越大，喂给它的数据就越多，训练出来的“权值文件”也越大。AI 不光需要大脑快，还需要兜里装得下海量知识。存储是整个 AI 链条里刚需型的环节。 5️⃣Cipher Digital (#CIFR) ， 矿场变机房的“转型标兵”，它是一家从加密货币矿工成功上岸 HPC。 首先这家公司原来叫 Cipher Mining赛富矿业，2026 年初刚改名 Cipher Digital。目前矿场最值钱的是什么？是大载荷的供电许可和现成的配电设施。 这家公司把挖矿的厂房拆了，改造成 AI 机房，直接卖电力容量给 AWS和谷歌。在“缺电”的当下，它手里的电力批文就是金矿。 天才少年Leopold Aschenbrenner的投资逻辑，是值得借鉴和思考的，他采用的便是标准的「第一性原理」，推演未来3-5年后，AI市场最缺乏的是什么，那么现在就去资本市场下注！🧐

@Kai866 其实小红书不是不知道你视频的流量池应该在哪里，它只是想引导你付费推广

其实美国AI能超越中国，我是不信的。中国AI原住民实在太强了，而且年龄极小。这是其中一个小团队，平均年龄13.25岁。已经使用AI超过4000小时。看看他们的表达： 占用大家几分钟时间 我们的平均年龄只有13.25岁 我们可能是在场最年轻的一个队伍 我们想要做这个的原因 就是为了想要帮助那些 刚刚进入小红书 有质量但是没有流量的人 来做一个快速的笔记的分析 然后帮助他们获得流量 这个项目本来的话是大家的评价都很高 但因为一些突发情况 导致我们没有被选上 我们训练了两个模型 一个模型是基于传统的Spearman和回归算法 我们爬了小红书上五个垂类的874条笔记和2000条评论 通过这五个垂类进行数据分析 能通过一些特征确定笔记属于账号 整个小红书垂类流量池的哪一部分 我们还训练了一个评论模型 可以模拟小红书整个的用户画像和生态环境 将这两个东西塞进一个叫Agent辩论的场景里 我们设计了5个人设 分别负责内容分析、视觉诊断、增长策略和用户模拟 每个Agent会出一个报告 我们的产品真实可用 白皮书、研究论文和在线体验都在二维码里 扫码就可以在线使用 是完全免费的 为了保证模型客观性 允许每个Agent跟其他Agent辩论 进行三轮辩论后 由综合裁判给出最终结果 呈现给用户的报告包括分数和优化建议 我们做这个项目的初衷 是希望能帮助小红书创作者 为小红书注入新的生态活力 我们整个团队花了48个小时 几乎没睡觉 把这个项目做了出来 最难的不是训练模型 而是爬取小红书数据 我们经过了主办方的授权

中国人似乎没有仰望天空、探究科学的传统，因为功利性太强了，而后者因为中国人实在饿得太久了，除了食色，对其他东西基本不感兴趣。

They’re still there. It’s just hard to say anything…. When all my recent thesis posts from $HPS.A, $IQE, $AXTI, $SIVE, $AAOI, $LITE, $NBIS, Win, Shunsin, $AEHR, $TSEM, $SOI, and many many others I call out. Just hard outperforms the market. Year to date of +1,116.29% isn’t too bad, right chat?

🇺🇸 JUST IN: SEC says certain crypto interfaces, including DeFi front-ends, wallet extensions, and apps, may operate without broker-dealer registration under conditions: • No custody of user funds (self-custodial only) • No investment advice or recommendations • No order routing or execution • Fixed, neutral fee structures only • No discretion over transactions or market activity

@_FORAB 外贸占GDP比重仅次于房地产，7.3跌倒6.8做外贸的人不得哭晕特别是很多产品利润本来就非常薄

当你的敌人正在犯错时，千万不要打断他。 没想到，人民币成为了本轮避险资产。

我评论区有人问：“有没有可能‘1011事件’就是特和赵一起策划的” — @pengyun1487631 37度答：策划是不可能，要是这么策划，币安活不过一年。 按照币安一姐说法，她把1011的原因和责任推给了宏观，是宏观导致了1011事件，完全与币安无关。 宏观是谁造成的呢？是特朗普，或者特朗普是主要因素，对不对。那么就是1011是特朗普造成的了？ 错！！！！错到我要去当小三一样离谱！！！ -- 可以说是一种共振，但原因不在特朗普，也不在宏观。 根本原因还在币安的质押机制设计/风控/撮合系统和充提币系统瘫痪/系统服务的稳定性等综合因素的影响之下。当USDE的杠杆风险卷到系统风险临界点，不管什么样的宏观环境，只要宏观风吹草动，都会导致系统崩盘。 而币安设计和允许了这个杠杆的风险临界点的存在。 即使不是特朗普当总统，也必然会发生这个1011事件。 雪崩的前一刻是因为多下了一颗雪吗？还是因为风速轻微变了？ 都不是！ 是雪一直在高位积累，并且到临界点！极值！极限！我不知道用什么词形容这个微妙的时间点，你理解下 可能你还是听不懂，甚至认为我在扯淡，我展开细节讲讲： 币安的usde杠杆是支持循环质押借钱的，就是你借出来的钱再买币质押，还可以借出来钱。理论上你可以重复多次操作，一直到借不出来钱为止。 如果大家都做了循环质押借贷，每个人都做重复同样的操作，这就是一个持续放大杠杆的过程，最终结果一定是极大放大了杠杆，一直到一个杠杆的极限临界点（雪崩点），卷到了系统风险的临界点。 而造就这个的原因，就是币安的质押机制和费率补贴，就必然引导所有人都往同一个方向，同个动作努力，最终把市场推动到极其脆弱的时刻。 “系统已处于超饱和状态，只差一个扰动”。—神鱼 这时候，只要有风吹草动，不管谁当总统，不管什么样的宏观，这种到达极限的杠杆就一定会崩，开启雪崩效应/多米诺骨牌效应，稳定币脱锚，这是100%的事情，导致1011事件就是必然的结果。 除了循环借贷，币安为了加快usde的发行体量，把eth和sol等也加进质押池子，相当于把市场最大资产，全部装进了这个风险池子里，再加相当高的费率补贴。 这些都是一种极其急功近利的做法，通俗讲，要出问题了，大家就是一起死吧，没出问题，我的市场份额就增长了。 作为一个行业头部，市场份额超过40%，我觉得甚至超过50%，为了抢份额，但不考虑行业的生死，这符合CZ一贯作风。 回顾历史，从搞死FTX，引发全球监管潮，最终也导致自己入狱；最近刚出的自传，竟然是为了恶心对手，通告全世界这个行业很黑，人没老，还在巅峰时刻就写自传，实在不是智慧之举，不知道会有什么负面；为了抢流量，夫妇上场直接喊单meme币（甚至有可能直接或间接发行了空气币），既当运动员，又当裁判员，完全没有行业操守，这完全破坏行业规则和底线，影响深远，我们以前做交易所，最基本操守之一是禁止喊单任何一个项目，夫妇多年以来喊单BNB，最近一年疯狂喊单币安的meme币，甚至书名就是币名，用尽一切办法喊单，打赌10个亿买BNBa.....大跌眼镜，野蛮到我无法形容，和特朗普一个风格。币安是买断了大部分行业KOL和媒体，很久没有闭环反馈了吗？怎么膨胀到如此程度呢？ 而这些行为都是如出一辙，牺牲行业小我，成就大我。 我甚至为怀疑，在当时的环境和竞争格局下，如果举报对手能获利，CZ举报老徐和李林的是最大获益者。CZ是华人，人在海外，当时老徐和李林都在国内，同一条船上，互相举报就是死。那些恐怖资金洗钱指控/闺蜜币/内幕操作/老鼠仓......这些不管是传言还是事实，我认为在币安身上都非常合理。币安，真的是吃进了中国监管的红利，野蛮起家，但现在还是一如即往的野蛮。这必然也会为下一次雷埋下隐患。 扯远了，回来继续。 如果没有这些急功近利的机制设计，没有这些不顾行业生死，只顾自己市场份额的初衷，杜绝杠杆风险的临界点出现，坚守行业操守，还会设计出这样的借贷产品吗？还会有1011事件吗？ 假设币安的借贷机制里增加监控整个系统的杠杆率，给整个系统杠杆做个上限，个体超过一定杠杆倍数就不允许新增质押了，并且对个人杠杆等级做严格限制，或者质押持仓做上限限制，降低质押率，再对清算价格做分层和清算金额做分层限定，甚至拿出一部分成本来做空对冲同时套费率生息，再根据质押规模动态提供一些风险储备金，不是动不动就10亿美金嘛，质押物的限制也搞起来，那么风险就可控了，也就能限制了风险，避免1011事件（我有做过借贷产品设计，但这段话是我即兴拍脑袋的，没有严格论证过，会涉及到一些精算，如果有错，拍就行）。 我没看到币安有做相关风控措施，甚至有提前意识到这些风险。 说到这里，1011事件，这个币安占100%责任。有争议吗？ 我知道，会有。 看一些历史案例吧： 历史上已经发生过很多次类似事件了，早在2013-2017比特股时代，第一代算稳，bitcny和bitusd，锚定人民币和美元的稳定币，用系统代笔比特股bts来质押，就出现过循环借贷和多次脱锚了，尤其是熊市，脱的光光的，酮体发亮。系统没有对质押杠杆和风险做任何限制，完全就是市场行为，你可以无限连环质押，但随着脱锚几次，也就没人用了，比特股也陨落。 大家最熟悉的Luna事件，就不展开了，是宏观导致他崩盘，还是因为他LUNA的本身设计机制呢？我不是Luna的直接受害者，因为在比特股时代我就看清这些玩法了，但是我没想到安银去玩luna的ust了，我的币在安银理财，直接暴雷，所以，我也是Luna的受害者，但我不会去怪这是宏观的原因。 再看雪崩脱锚后发生什么： 1/继续脱锚。 导致连环清算，把质押池的币清算，清算的风险传导到了合约，合约又传到了现货杠杆和现货，结果是一直脱，一直崩。脱锚本身就是发行方和联合发行方的责任了，币安责任跑不了。 2/集中清算。 清算快速并且集中，引发撮合系统和清算系统的瘫痪，系统的服务也瘫痪了，这种和伊朗对以色列进行饱和导弹攻击类似，结果就是拦不住，超过负载，系统瘫痪。这不是币安的责任吗？ 3/系统服务崩溃。 导致充提系统瘫痪，币安的热钱包被掏空，即使钱包能充值，也无法记账到个人账户（credit），体现在很多人充值不到账，完全卡死。这不是币安的责任吗？ 4/引发穿仓。 连续脱锚，连续清算，充提瘫痪，系统已经触发自动清算，可以理解为自杀，系统不断杀死自己，这时候体现在价格就是恐慌杀跌，因此你能看到币安的币价是远低于市场价格的，这个市面上很多案例和截图，我就不贴了。这不是币安的责任吗？ 5/连环穿仓。 重复步骤4，一直到整个系统瘫痪，服务器宕机。这不是币安的责任吗？ 什么时候才恢复正常呢？一直到币安的撮合和清算系统重启，系统服务恢复，充提系统恢复，冷热钱包重新跑起来了，充值能到账了。大家疯狂补保证金和抄底usde，做市商的机器人和套利的都能跑起来了，阻止了usde的继续脱锚和连环清算，也让很多项目价格回到市场价格。这不是币安的责任吗？ 说到这里，1011事件上宏观造成的吗？1011事件，币安占100%责任。 还有争议吗？ 是我个人针对币安吗？如果其他所干了1011事件，我照样锤！哪怕他是护士。 大家也可以听听不同人的声音：木头姐Cathie Wood：币安导致了 10.10 闪崩事件youtube.com/shorts/WJkndVk… --- 上面是我很通俗和不不那么完整的理解，建议看神鱼老师的《币安USDE脱锚事件》复盘讲的非常好。我反复看了很多遍，非常有启发，1011这种单日爆仓200亿美金事件，160万人爆仓，远超312多影响，在行业这是是划时代的，几乎可以等同于“加密原油宝”事件。 假如我们迅速把他遗忘了，没有把他转换成自己的经验，真的就太可惜了。无论是做交易所的/做市商，还是一级和二级投资的，不管是机构和散户，我认为都很值得反复看。 我很喜欢里面两句话： “责任稀释：每个参与者都在局部优化，没有人对整体韧性负责” “势能已释放，场重新平衡，等待下一次累积” 最后， 1011事件就是币安造成的，与宏观无关。 1011事件就是币安造成的，与宏观无关。 1011事件就是币安造成的，与宏观无关。 200亿美金爆仓资金和160万爆仓难民，向不认账也不认错的币安，致敬🫡 附录：《币安USDE脱锚事件》复盘链接https，😕/claude.ai/public/artifacts/249d3b51-1b23-4598-9b93-080d006274a8 ——37度 2026年4月13日

“ADHD is not a disorder of not knowing what to do. It’s a disorder of not doing what you already know.” Dr. Russell Barkley just delivered one of the clearest explanations of ADHD I’ve ever heard. He says the brain can be split in two: the back part acquires knowledge, the front part (the executive system) uses it. ADHD acts like a meat cleaver that severs the two. You already have the skills and information other people your age have. You just can’t apply them when it counts. That’s why life becomes an endless series of last-minute crises. You’re time-blind — you can only deal with what’s right in front of you. The further away a goal or deadline is, the less real it feels. The solution isn’t teaching more skills. It’s changing the environment at the exact point where the problem occurs — the “point of performance.” It’s a game-changing way to understand why traditional approaches often fail.