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？

🔥🎯 当 Fundstrat 的 Tom Lee 把黄金和比特币放在同一张图里：看到的不是目标价，而是定价逻辑的变化 我看完这段访谈，真正让我在意的，并不是“比特币能不能到 200 万美元”。 而是他在试图建立一条很多人忽略的路径： 黄金 → 共识资产 → 比特币重估。 这条逻辑一旦成立，整个加密市场的定价方式都会被改写。 先看他最核心的判断。 Tom Lee 提出了一个关键前提： 黄金的上涨，并不是比特币的竞争，而是“信号”。 因为黄金本质上是全球最成熟的“价值共识网络”。 当这个网络的市值持续膨胀，意味着一件事： 市场正在重新定价“无主权资产”。 而比特币，是这个逻辑的下一站。 这就解释了一个很多人误解的关系： 不是黄金吸走资金，而是黄金先完成定价， 然后资金才会寻找更高弹性的替代品。 而 Bitcoin，就是那个天然承接的对象。 再看那个最具争议的测算。 如果黄金价格继续上行，甚至触及 5000 美元， 那么按照“价值网络”对标， 比特币的潜在估值会被重新锚定在一个极高区间。 这个推导的关键，不在数字本身， 而在逻辑： 一旦市场接受“比特币 = 数字黄金升级版”， 那么它的上限，就不再由过去的周期决定。 但这里有一个更现实的细节，被很多人忽略了。 他提到： 比特币一年的主要涨幅，往往集中在极少数几天。 这意味着，大多数人并不是“没判断对方向”， 而是“没有在关键时间点持有”。 这其实改变了策略本身： 问题不再是择时，而是能不能承受波动。 再往宏观层看。 如果流动性重新释放、地缘风险阶段性缓解、美股进入季节性强势阶段， 这些因素叠加，确实可能形成资金共振。 但这依然是“条件成立时的路径”， 而不是必然发生的结果。 所以我不会把这段话当成一个简单的“看涨预测”。 我更倾向把它理解为： 一种跨资产的定价框架正在形成。 黄金在验证共识， 比特币在放大共识。 真正的分歧，其实在这里： 市场会不会接受这种新的锚定方式？ 如果接受，那么空间会被打开； 如果不接受，那么价格仍然受限于传统周期。 所以问题就变得很直接了： 你更相信哪种逻辑？ 黄金只是避险资产， 还是它正在为比特币打开一个更高的定价天花板？

🔥🎯 当 Elon Musk 暗示“三排座车型”：$TSLA 在重写需求边界 这条消息看起来很简单——一款三排座车型。 但我更在意的是，这背后可能意味着什么。 因为 Tesla 过去的每一次产品定义，从来不是“补产品线”，而是试图改变使用场景。 如果三排座真的落地，它瞄准的就不是传统轿车市场，而是更大的家庭与多用途场景。 这意味着一件事： Tesla 可能在主动切入一个长期被传统车企牢牢占据的空间——家庭出行与多人场景。 从需求角度看，这类车型本质上解决的是“容量问题”。 但在 Tesla 的体系里，这个问题很可能会被重新定义： 不仅是多坐几个人，而是结合自动驾驶与智能系统，重新设计“车内时间”的使用方式。 如果未来出行逐步向自动驾驶过渡， 那三排座的价值，就不仅是空间，而是“移动生活空间”。 再往深一层看，这个信号也可能和 Cybercab 形成某种对冲关系。 一边是无人驾驶出租车，强调效率与共享； 另一边是三排座车型，强调私有空间与家庭需求。 这其实是在同时覆盖两种完全不同的使用逻辑。 而这两条路径，并不冲突。 更关键的是节奏。 如果这款车真的进入量产周期， 它很可能会成为 Tesla 下一阶段销量结构中的重要变量。 因为相比高端车型，三排座更容易打开更广泛的用户群。 所以我不会只把这条消息当成“新车传闻”。 我更倾向把它看作一个信号： Tesla 正在从“技术驱动产品”，走向“场景驱动需求”。 问题也随之而来： 这是否意味着 Tesla 会进一步向传统车企的核心市场渗透？ 还是说，这只是其自动驾驶叙事中的一个补充节点？ 你更倾向哪一种？ 这是打开更大消费市场的关键一步， 还是只是产品线上的一次小幅扩展？

🎯 如果你错过了…… - 2020年新冠疫情暴跌低点 - 2022年熊市低点 - 2025年关税暴跌低点 现在正是充分利用此次回调，开始投资市场的好时机。 投资“七大巨头”股票是风险最低、收益最高的投资策略之一。 许多人将借着这次市场崩盘创造世代财富。 记住我的话……

🚨🇮🇷 本月初在霍尔木兹海峡遭伊朗袭击的那艘集装箱船，事发数周后仍反复起火。 伊朗刚刚宣布再次关闭霍尔木兹海峡，并于今天上午遣返了三艘船只。 任何无视警告的船只都将面临同样的命运。

🚨埃隆·马斯克评论为什么世界上没有更多像埃隆·马斯克这样的人💡 “如果你想成为我，或者做我做过的事…… 我觉得你可能弄错了。我人生中有很多段时间都非常痛苦和艰难。我不确定其他人是否愿意经历这些。 我折磨自己的程度简直是另一个境界。 你的脑子里必须有某种愤怒的恶魔驱使你前进。 来源：《埃隆的书》

🚨 当 BlackRock CEO Larry Fink 直接否定“软着陆”：真正的风险，不在债务，而在能源与AI对抗 我看完这段采访之后，最直观的感受不是“观点激进”，而是判断框架彻底不同。 市场还在讨论增长、利率、通胀路径，但 Larry Fink 已经把问题切换到了另外一个层级——能源供给与科技主导权。 这其实意味着一件事：当前宏观风险的核心变量，已经不再是传统金融周期。 而是地缘与技术的双重博弈。 先看能源。 在他的判断里，油价不存在“温和波动”的中间路径，而是明显的二元分裂结构。 如果伊朗重新回到国际体系，供给释放，油价有可能大幅回落，全球经济获得喘息空间。 但另一条路径，是霍尔木兹海峡持续紧张甚至冲突升级，这会直接压缩供给，推高能源成本，并通过通胀传导到全球经济。 关键在于，这种结构不是“经济问题”，而是“地缘开关”。 这也是为什么传统模型很难解释现在的波动——因为变量已经换了。 再看金融风险。 当被问及是否类似 2007 年前夕时，他的否定其实很有针对性。 2008 年的问题，本质是隐性杠杆和系统性金融结构失衡。 而当前环境，虽然利率高、增长放缓，但核心并不是债务链条即将断裂。 换句话说，这一轮风险不是“内部爆雷”，而是“外部冲击”。 这两种风险，对市场的影响路径完全不同。 真正值得注意的，是他对 AI 的态度。 这部分几乎是整段采访最关键的分歧点。 $JPM Jamie Dimon 的观点，是典型的周期警惕——资本过热，可能导致资源错配。 但 Larry Fink 的判断更接近“结构性战争”。 他没有否认资本过剩的风险，但他强调的是：这不是泡沫，而是筛选机制。 资金不会白白消失，而是从失败者转移到最终胜出的平台。 这背后隐含的逻辑是——AI 不只是一个行业，而是基础设施。 而基础设施竞争，从来都不是温和的。 更重要的是，他直接把 AI 上升到了国家层面。 如果投资不足，不是“回报变差”，而是“战略失败”。 这已经不再是企业决策，而是国家竞争。 当全球最大资产管理机构的掌舵人，把能源冲突和 AI 投资放在同一个框架下讨论时，我更倾向于把这理解为一种信号。 市场正在从“周期博弈”，转向“结构博弈”。 变量更少，但每一个变量的权重更大。 这也意味着，未来的波动可能更剧烈，但驱动因素会更清晰。 问题不再是“经济会不会衰退”。 而是——哪一条路径会先发生。 能源缓和，还是冲突升级？ AI 投资，是理性扩张，还是被迫加码？ 我更关心的反而不是短期涨跌，而是这些关键变量的方向。 因为一旦方向确定，市场的定价会非常快。 你更担心的是能源冲突失控，还是 AI 投资过热带来的结构性风险？

🔥 🎯Wedbush 谈特斯拉 (TSLA) 的 Terafab：2027 年 TSLA-SpaceX 合并的第一步 Wedbush Securities 分析师 Daniel Ives 重申了他对特斯拉的“跑赢大盘”评级和 600 美元的目标价。 艾夫斯在最新的研究报告中重点介绍了埃隆·马斯克宣布特斯拉和SpaceX将在德克萨斯州奥斯汀建造两座先进的芯片工厂，其中一座是Terafab工厂，旨在满足特斯拉人工智能战略所需的芯片技术激增的需求。 其中一家工厂将为特斯拉的汽车和Optimus人形机器人提供支持，而另一家工厂则设计用于太空人工智能数据中心，目标是每年产生1太瓦的容量——大约是美国目前产量的两倍。 包括美光、台积电和三星在内的现有供应商无法满足未来的需求，使得芯片和存储器供应成为特斯拉实现人工智能目标的最大制约因素。 艾夫斯认为 Terafab 项目是特斯拉与 SpaceX 最终合并的第一步，合并很可能在 2027 年完成，这将加速特斯拉成为人工智能巨头的进程。

🔥同一张名单，我看到的不是共识，而是“分歧中的共识”：2026芯片真正的主线在哪里？ 如果只看表面，这是一份华尔街大行给出的“半导体推荐名单”。 但我更在意的，是它背后隐藏的结构信号。 因为当 摩根大通、Morgan Stanley、Bank of America、Citigroup、Goldman Sachs 同时给出名单时，重点从来不只是“买什么”，而是——哪些公司被所有人反复提到，哪些方向被集体忽略。 先看最明显的一件事： $NVDA 几乎出现在所有大行的“首选”或核心名单里。 这不是推荐，这是“共识已经极度集中”。 同样的，还有 $AVGO。 这两个标的，本质代表两件事： 一个是AI算力的“需求入口”（$NVDA） 一个是AI基础设施的“连接与扩展”（$AVGO） 当所有大行都在同一方向下注时，我反而会多想一步—— 这是不是已经成为“拥挤交易”？ 接下来更有意思的是第二层。 设备股和EDA，被反复点名，但位置明显靠后。 $ASML $AMAT $LRCX $KLAC $SNPS $CDNS 这些公司没有缺席，但很少被放在“最前排”。 这说明一件事： 市场已经默认——AI需求确定性 > 产能扩张逻辑 也就是说，现在不是“建更多厂”的阶段，而是“先把算力用满”。 第三层，是我觉得最关键但很多人忽略的信号： 不同大行之间，其实在“谁会吃到第二波红利”上分歧很大。 有人押： $MU（存储周期） $TSM（代工核心） $ADI（模拟芯片） $NXPI（汽车+工业） 也有人开始放进一些更偏边缘但具弹性的标的： $ALAB（高速互联） $CRDO（数据传输） $MTSI（射频） $AEIS（电源系统） 这代表什么？ 代表华尔街内部，其实已经在提前布局一个问题： 如果AI从“训练阶段”走向“规模应用”， 哪些公司会成为下一轮需求的真正承接者？ 所以这张图，不是答案，而是三个层次的结构： 第一层（确定性）： $NVDA $AVGO ——已经是共识核心 第二层（基础设施）： 设备 + EDA ——确定存在，但节奏滞后 第三层（分歧区）： 存储、模拟、连接、小市值高弹性 ——未来最大变量 我不会简单照单全收这份名单。 我更愿意把它当作一张“资金分布图”。 因为真正的机会，往往不在共识最强的地方，而是在： 已经被少数机构开始布局，但还没有形成一致判断的区域 接下来一年，半导体的关键不再是“有没有AI”， 而是“谁能在AI之外继续接住需求”。 如果AI进入下一阶段——推理、边缘计算、行业应用全面展开， 那这张名单里的“第二梯队”，才可能是变化最大的地方。 你更倾向于哪一种？ 继续押注已经形成共识的 $NVDA、$AVGO， 还是开始提前布局那些还在分歧中的第二梯队？

🔥Anthropic意外泄露“最强模型”后，我开始重新看待 $PANW $CRWD $ZS 的护城河 市场今天砸的，不只是一次意外泄露。 Anthropic一款尚未正式发布的新模型“Claude Mythos”因为草稿文件被放进可公开访问的数据缓存而提前曝光。更刺激市场的，不只是“最强模型”这几个字，而是泄露内容里那句更重的话：它被描述为可能带来“前所未有的网络安全风险”。Anthropic也确认了模型的存在，并称其代表能力上的“阶跃式突破”，目前仍在早期访问测试阶段。 美股周五盘初，网络安全板块几乎被集体按下去。我看到的不是单一公司利空，而是市场在用最直接的方式重估一个问题：当大模型本身开始具备更强的攻防能力，传统安全软件到底是在迎来新需求，还是在被改写价值链。盘中，$PANW 跌至145.08美元，$CRWD 跌至363.48美元，$ZS 跌至130.45美元，$DDOG 跌至115.02美元，$OKTA 跌至73.96美元，$NET 也跌到201.93美元。 我觉得这次下跌最值得看的，不是“AI会不会取代网络安全”这种过于粗糙的结论，而是市场开始提前交易一个更细的逻辑：如果新一代模型已经能够大幅提升漏洞发现、代码理解、攻击路径推演和自动化利用的效率，那很多过去靠人力、规则库和传统工作流构成的护城河，都会被迫重估。泄露文件被外界解读为该模型在网络安全能力上明显领先，也放大了这种担忧。 但我不认为这件事可以被简单理解成“安全股完了”。 真正的问题恰恰更复杂。AI越强，攻击面会变大，防守难度会上升，这是第一层；可同样的AI能力也会被安全厂商迅速吸收，变成检测、响应、修复和自动化运营的新引擎，这是第二层。也就是说，市场今天先交易了“替代”，却还没有完全回答“谁最先把AI能力产品化，并重新定义安全预算流向”。这两者不是一回事。 所以我更关注的是，接下来谁能证明自己不是旧时代的软件公司，而是AI时代的安全平台。对于 $PANW、$CRWD、$ZS 这类龙头，最危险的并不是短期股价回撤，而是如果客户未来把更多预算转向“原生AI安全能力”，而它们只能做被动集成，那估值框架就会继续被压。反过来，如果这些公司能把AI从功能点变成核心架构的一部分，这轮下杀未必不是一次重新筛选赢家的过程。 更关键的是，Anthropic自己并没有正式发布 Mythos，完整技术细节、商业化路径和最终能力边界都还没有公开。现在市场先跌，说明资金已经默认“能力跃迁”会先冲击旧逻辑；但这种交易往往也最容易在细节落地后出现修正。到最后，决定股价中期方向的，未必是Anthropic有没有更强模型，而是谁能最快把这类模型转化成客户愿意持续付费的安全结果。 我现在不会把今天这根阴线只看成情绪宣泄。 我更愿意把它理解成一次提前发生的压力测试：当AI从“辅助工具”开始逼近“基础能力层”，网络安全行业的估值、产品边界和竞争关系都会被重新审视。今天被砸的是股价，接下来真正要被验证的，是这些龙头公司的产品定义权。 你更倾向于这次是短期情绪错杀，还是AI正在真正动摇传统网络安全厂商的护城河？

🔥 $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。