刚刚看了胡猛先生在2025年北大价值投资课上的分享，感觉不错，做个笔记。

胡猛管理的基金叫风和亚洲，是一个65亿美元的多空对冲基金，曾被评为亚洲最佳多空对冲基金。

在过去 13 年只有 1 年亏损（-4.8%），其余 12 年盈利。单年内月度回撤极小，今年 10 个月里只 1 个月小亏 -0.35%。在 50 亿美元以上多空对冲基金里，业绩全球前列。

胡猛还写过一本《风和投资随笔》，感兴趣的可以看看。

他本人自称“投机者”，不是“投资者”。但他强调：优秀的投机者首先必须理解投资理解内在价值。

弄混投资和投机的区别，后果是可怕的。轻则认知失调，重则大额亏损。

投资和投机的关系

我们大多数人（包括北大精英学子）面对的往往都是投机而不是投资。

因此要先理清两者的定义和关系：

投机的定义：“如果你的回报取决于同一个股票在不同时点的价格差，这就是投机。”

投资的定义：“你的钱进到企业资产负债表，回报取决于公司内在价值的增加，主要通过分红而不是价格波动实现利润，这才叫投资。”

二者的关系并不是黑白分明，而是随着持有时间跨度产生漂移。

胡猛的自我定位是：在股价的情绪波动里靠做多和做空赚钱，所以他把自己定义为“投机者”。

一个很残酷的现实是

“你想做价值投资，但你的职业评价机制会强迫你成为投机者。”

1. 如果你在机构打工，连续亏两年，即使你是对的、标的内在价值在提升，老板也不会等你第三年开花结果，你早就被开除。绩效考核基本是以年甚至以季度为单位，而不是以 5–10 年为单位。

2. 自己创业做基金，没有老板，但有 LP（投资人），连续几年回撤，LP 可以用赎回来“开除你”。

3. 即便你有家族 100 亿不用融资，员工奖金跟高水位线挂钩，两年没赚钱，员工也会用跳槽来“开除你”。

E 与 P/E 的双重视角

股价由两部分构成，基本面和情绪面
基本面：企业盈利（E）、商业模式、竞争格局等
情绪面：估值倍数 P/E 的波动、市场预期、叙事、流动性等

在时间维度上的权重变化：
1 年以内：情绪面占比很高，甚至 ≥ 50%
10 年以上：几乎只有基本面（内在价值）在起作用

胡猛说“在 12 个月之内，基本面对股价的影响可能只有 30%，其余 70% 是情绪。”

优秀的投机者首先必须理解投资，理解内在价值。

类比“人遛狗”，人代表内在价值（基本面），狗代表股价（市场情绪）。

投机者短期盈亏取决于“狗的位置”，但必须知道“人在哪里”，否则很难判断什么时候该逆势，什么时候该顺势。

怀疑市场

市场会给你一个定价，但你不能把市场当做“神”。

如果今天市场给一个公司 20 倍 P/E ，你要问自己：
这是可持续的吗？
合理区间可能是 10 还是 30？

别人说英伟达是好股票，你的任务是质疑：
盈利是否可持续？
DCF 的假设是否靠谱？

同理，当市场抛弃一个东西时，也要问：
是否存在过度反应？
估值是否跌破合理下限？

怀疑自己

胡猛对自信满满型基金经理非常警惕，他在公司招人时，对过度自信的人天然排斥。

在投资中，他单一重仓股占比一般只有 5–6%，绝不搞 10–15% 这种重压单标。

“投资是挑战时间的职业，而时间在上帝手里。人类用概率猜未来，上帝不是用概率在规划未来。”

一个上市公司的 CEO 都不知道自己的企业明年的利润会怎么样。凭什么你一个外部投资者，信誓旦旦地认为这公司明年会怎么样，十年后会怎么样？

他说得更刻薄一点：我们把自己工作叫“研究”其实是自我尊重的说法，本质上是在猜。结论建立在大量假设上，而假设随时在变。

止损机制是“怀疑自己”的制度化

他的基金的风控规则：

个股层面：大致 20% 止损。

组合层面：
净值回撤 2.5% → 全基金整体减掉 20% 仓位。
若累计回撤到 10%：已经连减四次，总仓位只剩 30% 多。
当仓位降到 3 成左右时，再控制亏损就会轻松很多。

“止损的职责是控制风险，不是证明我们的判断错了。先止损，再思考。”

赚 Δ（变化）的钱

1. 市场总量
2. 市场份额
3. 利润率

其中最有弹性、对股价影响最大的通常是：利润率。

典型案例是25 年前的中国三大航（国航/东航/南航），航空渗透率上升，全行业受益，属于行业周期向上。

他不去买财务最好的国航，而选择财务最差的东航，因为：
好公司：利润率从 10% → 20%，利润翻 1 倍
差公司：利润率从 1% → 10%，利润翻 10 倍

不要做配对交易

比如说你做多南航、做空国航（或多三星、空铠侠等），意图是锁定行业 Beta，只赚相对表现。

但这样相当于用 2 个单位的风险，只去赚两家公司之间那一点点差异。同时把最主要的利润来源（行业周期）对冲掉了，属于得不偿失。

如何把握市场情绪

1. 利用历史估值区间

假设过去 5 年某股票 P/E 在 10–20 倍之间波动：

当估值接近 10 倍：可能是市场悲观情绪的下沿，有潜在买入机会。
当估值接近 20 倍：可能是乐观情绪的上沿，应警惕泡沫甚至考虑做空。

“历史价格里一定包含了当时的基本面和情绪，你若不相信这一点，就没法从历史去推断未来。”

2. 不要迷信历史：根据环境与管理层动态调整区间

估值区间要随环境变化而调整：

利率下降 → 整体估值区间上移，如从 10–20 倍抬到 15–25 倍。
利率上升 → 估值区间下移，如压到 7–15 倍。
管理层变更 → 估值区间可能需要重定。

比如小米从雷军换成他人，市场对逆风翻盘能力的预期会变化，应重新评估估值区间。

当你听到“这次不一样”四个字，大概率是在泡沫区。职业玩家最好不要赌这种小概率的“真的不一样”。

做多 vs 做空

1. 做多可以在左侧承担不确定性

例如 10 元涨到 100 元的股票，你在 10 元买入，承担巨大不确定性，但有最高回报空间（最高 10 倍）。

2. 做空应该在右侧等待第一张多米诺骨牌倒下

同一只股票从 100 元跌到 10 元
不应该在 100 元就上来猜顶做空，而应等明显反转的信号出现：
比如从 100 跌到 50，商业模式或行业周期已经明显破坏。
在 50 做空到 10，仍有 80% 收益，同时大大提高概率与确定性。

另外，做空时，你的对手是企业家本身。
在危机时，企业家会用尽一切办法去去库存、降成本、讲故事。
不要低估企业家的主观能动性，要在他真正无力回天之后再做空。

谁适合投机、谁适合投资

适合投机的人：
性格相对灵活，而不是极度顽固。
学习能力强，愿意跨多个行业学习，不只懂少数几个公司。
能够长期保持自我怀疑和纪律执行，能接受“先止损后思考”。

适合投资的人：
可以长期钻研少数几个企业、少数几个行业。
可以接受长时间账面亏损，且评价体系允许他熬过周期。
通常需要非常特殊的资本结构和环境（如巴菲特通过保险公司方式获取长期资金）。

“并不是所有人都有做价值投资的命。” December 12, 2025

1: ETF 流入/流出汇总 (2025-11-29 数据，单位：百万美元)
ETF
昨日净流入/流出
累计持仓 (AUM)
昨日变化
备注
Bitcoin ETFs (总计)
+71.4 (结束4周流出)
~00亿
+221.2 (3日)
ARK/Fidelity 领涨，市场反弹
BlackRock IBIT
-113.7
8亿 (持75k BTC)
-2.1% 月流出
最大月流出，但长期流入4.8亿；机构持仓创高
Fidelity FBTC
+77.5
~0亿
+1.2%
强势流入
ARK ARKB
+88
~亿
+2.2%
领涨
Grayscale GBTC
-33.7
~0亿
-0.5%
持续流出
Ethereum ETFs (总计)
+12.5 (周+312.6)
~0亿
结束3周流出
BlackRock ETHA +8
BlackRock ETHA
+8
~亿
+0.8%
领涨
建议：BTC 短期反弹，但11月总流出亿显示谨慎；ETH 需求复苏，关注Fed降息。持BTC/ETH ETF，避高杠杆；贝莱德IBIT长期优选（3% BTC供应）。
2: 数字货币新闻/趋势/创新项目
新闻/趋势 (11-30 更新)：
•BTC 逼近k，杠杆清算亿，但鲸鱼囤积；11月市场蒸发00亿，却ETF周流入00万。趋势：DePIN (去中心化基础设施) 飙至.5万亿潜力；AI+链上智能融合，RWA 代币化0亿 (4x增长)；稳定币USD主导99%，2030达万亿。 33 41
•监管：GENIUS Act 澄清稳定币；巴西/乌兹别克测试链上贷款/支付；中国禁令加剧，但全球CBDC放缓。 10
创新项目 (BTC相关，高增长潜力>100x，如23年铭文/符文；粉丝>3万来源)：
•SolvProtocol (@SolvProtocol, 粉丝~50k+): BTCFi王者，TVL 亿+；闲置BTC变流动资产，支持质押/借贷/跨链。潜力：BTC持有者”印钞机”，机构狂加仓。操作：1. 下载Solv App (iOS/Android) 或访问https://t.co/uHSNWNMXDZ。2. 连接钱包 (MetaMask/BitKeep，支持BTC L2)。3. 存入BTC得sBTC (1:1锚定)。4. 选择策略：质押赚5-10% APY，或借贷/流动性池 (e.g., SolvBTC-USDT对，Uniswap上交易)。5. 监控仪表盘，提取时赎回原BTC (gas费0.001 ETH)。风险：市场波动，DYOR。预期：散户涌入后，TVL翻倍，代币$SOLV 100x。
•Bitcoin Hyper (HYPER): BTC L2，1B+代币已质押；高TPS支付+DeFi。潜力：类似铭文，L2叙事驱动散户FOMO。操作：1. 访问https://t.co/00w9IhLX8f，连接BTC钱包 (Electrum/Trust)。2. 桥接BTC至HYPER链 (免费，~5min)。3. 买$HYPER (DEX如Uniswap，ETH桥接)。4. 质押赚点数 (预售Q1 2026 TGE)。5. 参与治理投票。最低0起，监控Discord警报。
•Zano (@zano_project, 粉丝~40k+): 隐私L1 (CryptoNote创始人)，70%供应质押；支持隐私稳定币/桥/NFT。潜力：量子安全+烧费通缩，隐私经济黑马 (如符文隐私版)。操作：1. 下载Zano钱包 (https://t.co/ZmaMURvsJo，Win/Mac/Android)。2. 买$ZANO (KuCoin/Binance，~0.01 BTC起)。3. 质押 (PoS，~10% APY，钱包内一键)。4. 创建隐私资产 (e.g., FreedomDollar稳定币，桥至ETH)。5. 交易Obscura NFT市场。提取：钱包转出，费<0.01 ZANO。
精选：聚焦BTC生态，散户易入 (L2/隐私)；总潜力：DeFi TVL 54% CAGR至2034 class="drawer drawer--top" id="detail">

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2025.12.01 11:00

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累ーかさねー

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刚刚看了胡猛先生在2025年北大价值投资课上的分享，感觉不错，做个笔记。

胡猛管理的基金叫风和亚洲，是一个65亿美元的多空对冲基金，曾被评为亚洲最佳多空对冲基金。

在过去 13 年只有 1 年亏损（-4.8%），其余 12 年盈利。单年内月度回撤极小，今年 10 个月里只 1 个月小亏 -0.35%。在 50 亿美元以上多空对冲基金里，业绩全球前列。

胡猛还写过一本《风和投资随笔》，感兴趣的可以看看。

他本人自称“投机者”，不是“投资者”。但他强调：优秀的投机者首先必须理解投资理解内在价值。

弄混投资和投机的区别，后果是可怕的。轻则认知失调，重则大额亏损。

投资和投机的关系

我们大多数人（包括北大精英学子）面对的往往都是投机而不是投资。

因此要先理清两者的定义和关系：

投机的定义：“如果你的回报取决于同一个股票在不同时点的价格差，这就是投机。”

投资的定义：“你的钱进到企业资产负债表，回报取决于公司内在价值的增加，主要通过分红而不是价格波动实现利润，这才叫投资。”

二者的关系并不是黑白分明，而是随着持有时间跨度产生漂移。

胡猛的自我定位是：在股价的情绪波动里靠做多和做空赚钱，所以他把自己定义为“投机者”。

一个很残酷的现实是

“你想做价值投资，但你的职业评价机制会强迫你成为投机者。”

1. 如果你在机构打工，连续亏两年，即使你是对的、标的内在价值在提升，老板也不会等你第三年开花结果，你早就被开除。绩效考核基本是以年甚至以季度为单位，而不是以 5–10 年为单位。

2. 自己创业做基金，没有老板，但有 LP（投资人），连续几年回撤，LP 可以用赎回来“开除你”。

3. 即便你有家族 100 亿不用融资，员工奖金跟高水位线挂钩，两年没赚钱，员工也会用跳槽来“开除你”。

E 与 P/E 的双重视角

股价由两部分构成，基本面和情绪面
基本面：企业盈利（E）、商业模式、竞争格局等
情绪面：估值倍数 P/E 的波动、市场预期、叙事、流动性等

在时间维度上的权重变化：
1 年以内：情绪面占比很高，甚至 ≥ 50%
10 年以上：几乎只有基本面（内在价值）在起作用

胡猛说“在 12 个月之内，基本面对股价的影响可能只有 30%，其余 70% 是情绪。”

优秀的投机者首先必须理解投资，理解内在价值。

类比“人遛狗”，人代表内在价值（基本面），狗代表股价（市场情绪）。

投机者短期盈亏取决于“狗的位置”，但必须知道“人在哪里”，否则很难判断什么时候该逆势，什么时候该顺势。

怀疑市场

市场会给你一个定价，但你不能把市场当做“神”。

如果今天市场给一个公司 20 倍 P/E ，你要问自己：
这是可持续的吗？
合理区间可能是 10 还是 30？

别人说英伟达是好股票，你的任务是质疑：
盈利是否可持续？
DCF 的假设是否靠谱？

同理，当市场抛弃一个东西时，也要问：
是否存在过度反应？
估值是否跌破合理下限？

怀疑自己

胡猛对自信满满型基金经理非常警惕，他在公司招人时，对过度自信的人天然排斥。

在投资中，他单一重仓股占比一般只有 5–6%，绝不搞 10–15% 这种重压单标。

“投资是挑战时间的职业，而时间在上帝手里。人类用概率猜未来，上帝不是用概率在规划未来。”

一个上市公司的 CEO 都不知道自己的企业明年的利润会怎么样。凭什么你一个外部投资者，信誓旦旦地认为这公司明年会怎么样，十年后会怎么样？

他说得更刻薄一点：我们把自己工作叫“研究”其实是自我尊重的说法，本质上是在猜。结论建立在大量假设上，而假设随时在变。

止损机制是“怀疑自己”的制度化

他的基金的风控规则：

个股层面：大致 20% 止损。

组合层面：
净值回撤 2.5% → 全基金整体减掉 20% 仓位。
若累计回撤到 10%：已经连减四次，总仓位只剩 30% 多。
当仓位降到 3 成左右时，再控制亏损就会轻松很多。

“止损的职责是控制风险，不是证明我们的判断错了。先止损，再思考。”

赚 Δ（变化）的钱

1. 市场总量
2. 市场份额
3. 利润率

其中最有弹性、对股价影响最大的通常是：利润率。

典型案例是25 年前的中国三大航（国航/东航/南航），航空渗透率上升，全行业受益，属于行业周期向上。

他不去买财务最好的国航，而选择财务最差的东航，因为：
好公司：利润率从 10% → 20%，利润翻 1 倍
差公司：利润率从 1% → 10%，利润翻 10 倍

不要做配对交易

比如说你做多南航、做空国航（或多三星、空铠侠等），意图是锁定行业 Beta，只赚相对表现。

但这样相当于用 2 个单位的风险，只去赚两家公司之间那一点点差异。同时把最主要的利润来源（行业周期）对冲掉了，属于得不偿失。

如何把握市场情绪

1. 利用历史估值区间

假设过去 5 年某股票 P/E 在 10–20 倍之间波动：

当估值接近 10 倍：可能是市场悲观情绪的下沿，有潜在买入机会。
当估值接近 20 倍：可能是乐观情绪的上沿，应警惕泡沫甚至考虑做空。

“历史价格里一定包含了当时的基本面和情绪，你若不相信这一点，就没法从历史去推断未来。”

2. 不要迷信历史：根据环境与管理层动态调整区间

估值区间要随环境变化而调整：

利率下降 → 整体估值区间上移，如从 10–20 倍抬到 15–25 倍。
利率上升 → 估值区间下移，如压到 7–15 倍。
管理层变更 → 估值区间可能需要重定。

比如小米从雷军换成他人，市场对逆风翻盘能力的预期会变化，应重新评估估值区间。

当你听到“这次不一样”四个字，大概率是在泡沫区。职业玩家最好不要赌这种小概率的“真的不一样”。

做多 vs 做空

1. 做多可以在左侧承担不确定性

例如 10 元涨到 100 元的股票，你在 10 元买入，承担巨大不确定性，但有最高回报空间（最高 10 倍）。

2. 做空应该在右侧等待第一张多米诺骨牌倒下

同一只股票从 100 元跌到 10 元
不应该在 100 元就上来猜顶做空，而应等明显反转的信号出现：
比如从 100 跌到 50，商业模式或行业周期已经明显破坏。
在 50 做空到 10，仍有 80% 收益，同时大大提高概率与确定性。

另外，做空时，你的对手是企业家本身。
在危机时，企业家会用尽一切办法去去库存、降成本、讲故事。
不要低估企业家的主观能动性，要在他真正无力回天之后再做空。

谁适合投机、谁适合投资

适合投机的人：
性格相对灵活，而不是极度顽固。
学习能力强，愿意跨多个行业学习，不只懂少数几个公司。
能够长期保持自我怀疑和纪律执行，能接受“先止损后思考”。

适合投资的人：
可以长期钻研少数几个企业、少数几个行业。
可以接受长时间账面亏损，且评价体系允许他熬过周期。
通常需要非常特殊的资本结构和环境（如巴菲特通过保险公司方式获取长期资金）。

“并不是所有人都有做价值投资的命。” December 12, 2025

4RP

1: ETF 流入/流出汇总 (2025-11-29 数据，单位：百万美元)
ETF
昨日净流入/流出
累计持仓 (AUM)
昨日变化
备注
Bitcoin ETFs (总计)
+71.4 (结束4周流出)
~$2000亿
+221.2 (3日)
ARK/Fidelity 领涨，市场反弹
BlackRock IBIT
-113.7
$708亿 (持75k BTC)
-2.1% 月流出
最大月流出，但长期流入$374.8亿；机构持仓创高
Fidelity FBTC
+77.5
~$150亿
+1.2%
强势流入
ARK ARKB
+88
~$40亿
+2.2%
领涨
Grayscale GBTC
-33.7
~$250亿
-0.5%
持续流出
Ethereum ETFs (总计)
+12.5 (周+312.6)
~$100亿
结束3周流出
BlackRock ETHA +8
BlackRock ETHA
+8
~$20亿
+0.8%
领涨
建议：BTC 短期反弹，但11月总流出$29亿显示谨慎；ETH 需求复苏，关注Fed降息。持BTC/ETH ETF，避高杠杆；贝莱德IBIT长期优选（3% BTC供应）。
2: 数字货币新闻/趋势/创新项目
新闻/趋势 (11-30 更新)：
•BTC 逼近$93k，杠杆清算$80亿，但鲸鱼囤积；11月市场蒸发$6000亿，却ETF周流入$7000万。趋势：DePIN (去中心化基础设施) 飙至$3.5万亿潜力；AI+链上智能融合，RWA 代币化$300亿 (4x增长)；稳定币USD主导99%，2030达$3万亿。 33 41
•监管：GENIUS Act 澄清稳定币；巴西/乌兹别克测试链上贷款/支付；中国禁令加剧，但全球CBDC放缓。 10
创新项目 (BTC相关，高增长潜力>100x，如23年铭文/符文；粉丝>3万来源)：
•SolvProtocol (@SolvProtocol, 粉丝~50k+): BTCFi王者，TVL $25亿+；闲置BTC变流动资产，支持质押/借贷/跨链。潜力：BTC持有者”印钞机”，机构狂加仓。操作：1. 下载Solv App (iOS/Android) 或访问https://t.co/uHSNWNMXDZ。2. 连接钱包 (MetaMask/BitKeep，支持BTC L2)。3. 存入BTC得sBTC (1:1锚定)。4. 选择策略：质押赚5-10% APY，或借贷/流动性池 (e.g., SolvBTC-USDT对，Uniswap上交易)。5. 监控仪表盘，提取时赎回原BTC (gas费0.001 ETH)。风险：市场波动，DYOR。预期：散户涌入后，TVL翻倍，代币$SOLV 100x。
•Bitcoin Hyper (HYPER): BTC L2，1B+代币已质押；高TPS支付+DeFi。潜力：类似铭文，L2叙事驱动散户FOMO。操作：1. 访问https://t.co/00w9IhLX8f，连接BTC钱包 (Electrum/Trust)。2. 桥接BTC至HYPER链 (免费，~5min)。3. 买$HYPER (DEX如Uniswap，ETH桥接)。4. 质押赚点数 (预售Q1 2026 TGE)。5. 参与治理投票。最低$100起，监控Discord警报。
•Zano (@zano_project, 粉丝~40k+): 隐私L1 (CryptoNote创始人)，70%供应质押；支持隐私稳定币/桥/NFT。潜力：量子安全+烧费通缩，隐私经济黑马 (如符文隐私版)。操作：1. 下载Zano钱包 (https://t.co/ZmaMURvsJo，Win/Mac/Android)。2. 买$ZANO (KuCoin/Binance，~0.01 BTC起)。3. 质押 (PoS，~10% APY，钱包内一键)。4. 创建隐私资产 (e.g., FreedomDollar稳定币，桥至ETH)。5. 交易Obscura NFT市场。提取：钱包转出，费<0.01 ZANO。
精选：聚焦BTC生态，散户易入 (L2/隐私)；总潜力：DeFi TVL 54% CAGR至2034 $1.5万亿。 34 December 12, 2025

2RP

现在学语言真的不用死磕了，
ChatGPT 足够当一个“不嫌你笨、不嫌你问太多”的语言私教

我把最有用的 8 个提示词整理出来了，
适合忙、累、想偷懒但又想把外语学明白的人👇
（先收藏，随时用得到）

1️⃣ 让它当你的 30 天学习教练

你只需要告诉它目标语言、每天能挤出多少时间。
它会自动给你排好词汇、语法、听力、口语任务。

提示词：

“帮我做一个 30 天学习 [目标语言] 的计划，每天有词汇、听力、口语练习，
时间限制在每天 [X] 分钟。”

不用自己规划，照着做就行。

2️⃣ 每天 10 个主题单词，轻松补底子

比如“食物”“旅行”“情绪”这种主题，让学习不那么枯燥。
它还会给例句 + 发音要点。

提示词：

“给我 10 个和 [主题] 相关的单词/短语，配发音技巧和例句。”

3️⃣ 让它陪你“演对话”

不尴尬、不害羞，练口语最轻松的方式。

提示词：

“你是 [目标语言] 母语者，和我模拟一段关于 [场景] 的对话，
像真实交谈一样提问和回应。”

4️⃣ 语法不会？让它用人话解释**

不讲那些学术名词，直接用例子说清楚。

提示词：

“用最简单的话解释 [语法点]，
再给我 3 个小练习让我试试。”

5️⃣ 看真实对话最快提升语感

它能写非常生活化的对话，而不是教材腔。

提示词：

“写一段关于 [场景] 的真实对话，附翻译，
并标注关键短语。”

6️⃣ 听力练习也能交给它

不需要自己到处找资源。

提示词：

“推荐适合 [目标语言] 初学者的听力内容，
并给 3–5 个理解问题和答案。”

7️⃣ 帮你改句子、抓错误

你说一句，它帮你挑错误，还解释为什么。

提示词：

“帮我检查这句话：[粘贴]，
告诉我哪里错了，怎么改。”

8️⃣ 每天一句“小鞭子”式打卡

坚持最难，有人盯着会轻松很多。

提示词：

“当我的学习监督伙伴，
根据我今天的进度给一个小挑战或激励。” December 12, 2025

1RP

大公報 被下架文章
2025年11月28日星期五 A7要聞

天價收費 圍標合謀 利益輸送 劣質工程
揭開維修棚架背後重重黑幕

搭棚維修調查❶
宏福苑五級火大埔宏福苑五級火造成大量人命傷亡。翻查紀錄，今年至今已有至少10宗棚架起火事故（見表），大廈外牆維修搭棚的安全問題引發公眾強烈關注。警方昨日凌晨拘捕三名涉嫌誤殺的男子，他們為負責屋苑大廈維修的宏業建築工程有限公司負責人，包括現任董事侯華健及何建業。

大公報記者展開偵查，透過業界代表及多名知情人士，逐 層 揭 開 建 築 棚 架 背 後 的 黑幕，當中牽涉天價維修費、圍標合謀、利益輸送，以及工程質量等問題。

大公報記者
張真、李雅雯、陳玥、馮錫雄

競標公司遭「警告」被迫退出

有業界人士透露，由於圍標及種種原因，參與工程競標的建築公司越來越少。建築業界內的工程投標一直都欠缺透明度，有不願具名的工程業界代表接受《大公報》訪問時表示，十多年來，工程公司圍標的情況也非常嚴重，甚至有工程公司負責人參與競標後立即被人惡言警告，無奈退出競標， 「導致有水準的公司越來越少，沒有多少間公司投標，競標的結果自然就來來去去都是那幾間了。」 他形容，這種情況在業內已維持段長時間，導致行業生態非常不健康。他表示，今次負責人被捕的宏業建築工程，是業內有名的競標 「常勝將軍」， 「他們接了很多工程，但試問這麼多工程，哪有這麼多資源投入呢？」 業內常有偷工減料或用劣質的材料等事情；更甚的是投標價低者得，不少中標工公司往往會以拉長工程期的做法來繼續讓業主多些掏錢，以補回低價中標的利潤，「這些不時發生的事，在業內知情者看來是見怪不怪。」

阻燃網成本較普通網貴近倍

有建造業界人士透露，維修棚的阻燃網，每張約90元，沒有阻燃功能的普通網僅售50多元，而且阻燃網被太陽曬後會變脆，只用一次就要扔，普通防護網則可以不停重用。大埔宏福苑奪命火發生前，相關部門甚少巡查，不少行內人士抱着僥倖心態，鋌而走險。

這場火災的慘烈，背後是香港城市治理能力的考驗。該名建造業界人士透露，搭建金屬棚是合法輸入外勞的工種，加上金屬棚工人日薪低於竹棚工人，勢令本地工人收入受影響，金屬棚架的成本比竹棚昂貴約兩至三倍，因而增加施工成本，雖然有工人考獲搭金屬棚架資格，但由於市場需求不高及薪酬較低，從事相關工作的人員不多。

另外，大公報記者昨日在警方執法押解負責人何建業至元朗蝦尾新村進行搜證工作時，接觸到其鄰居吳先生。吳先生透露，自己從事小型工程起家，對行業有一定了解，談到宏福苑疑因維修工程物料不符合安全規格觸發五級大火，他坦言這是業界多年的潛規則： 「香港做工程，個個項目貪平，中標往往是價低者得，報價最低才有得做。低價中標的工程如何畀足料？」

業界 ： 地盤工違例吸煙難管

吳先生指出，雖然現時香港政府已有很多規例規管工程，然而執行上仍有很大優化空間。有宏福苑居民直指今次大火的起因與搭棚工人經常吸煙、遺下煙頭，疑燃點防護網觸發大火。吳先生坦言有關情況是常態，「無得管，很多（工人）教唔聽，工人很多讀書少，吸煙是幾十年的習慣。」 業界曾建議在工程地盤劃出安全吸煙區，卻難以實行， 「有些人不會遵從在指定地方吸煙，總之難管！」吳先生透露，低價中標的公司工程延期也是常事， 「發泡膠和竹棚都是易燃物，經過一年的日曬雨淋，竹棚變得更乾燥、腐化，一旦燃燒火勢就會特別快蔓延。加上近日天氣乾燥又大風，所以宏福苑的大火，才會在短時間內就從底層蔓延到頂部，還連累了相鄰的樓宇。」

「這麼多家庭妻離子散，實在讓人難過。」 他認為，此次慘劇令人痛心，希望這場悲劇能促使政府和業界反思，立例監管，加強工程質量監管與施工安全巡查，嚴查違規操作，避免類似的人間慘劇再次發生。 December 12, 2025

1RP

Ticker：energy

成交额: 19个代币1h累计交易额17M，其中该代币1h成交额200k

持有者: 2.36k

马斯克概念币爆火，潜在大金狗！

elon musk在访谈中提到，能源才是真正的货币，这就是为什么我说比特币是基于能源的。你不能立法限制能源。随即被狗爹以及各大媒体转发，社区用户最多，共识最强的代币发射于11.30日，24小时成交额4M，有12位kol购买过，最高市值在1m附近，当前市值260k，cto社区已经有460人。目前正在回调。会成为下一个马斯克相关概念爆火的币吗？ December 12, 2025

今天来更新一下我在 $RIVER Hype Index 上的最新数据和进度

当前等级：Engager
今日奖励：320 RIVER（+252.31）
累计总收益：5,092 RIVER
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在这个平台上，坚持互动、支持创作者、参与投票，都能一点一点累计成真正的收益。
未来的目标是把每日奖励继续提升，争取冲上更高的 Tier，也希望排名能稳步进入前列。我会继续保持节奏，看看这段旅程能走多远！
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Ticker：ENERGY

成交额: 19个同名代币1h累计交易额17M

持有者: 2.36k

马斯克概念币爆火，潜在大金狗！

elon musk在访谈中提到，能源才是真正的货币，这就是为什么我说比特币是基于能源的。你不能立法限制能源。随即被狗爹以及各大媒体转发，社区用户最多，共识最强的代币发射于11.30日，24小时成交额4M，有12位kol购买过，最高市值在1m附近，当前市值260k，cto社区已经有460人。目前正在回调。会成为下一个马斯克相关概念爆火的币吗？ December 12, 2025

【最高通缉】代号：VOOI_TGE 悬赏：巨额空投

📌 基本信息

姓名：Vooi Protocol

特征：掌握 "链抽象" 技术，能够无视链界边界。

行为：提供零Gas交易、一键跨链掠夺流动性。

📊 关键数据

日交易流水：超过 4.3亿美元 💰

累计涉案金额：超过 200亿美元 🏦

关联地址：超过 12万个 👥

⚠️ 当前动态

TGE（代币生成事件） 即将发生，将释放代号 $VOOI 的代币。

此代币具有极高价值，提供费用减免、收益增强和治理权。

🚨 最后线索

Mindshare活动 将于 UTC时间12月1日08:59终止 ⏳

在此时间前积累足够积分，可领取巨额空投 🎁

所有单位，立即行动！

#vooi #CookieDotFun @cookiedotfun @cookiedotfuncn December 12, 2025

#月初めなので行きたいシナリオ10個言う

･累卵
･蹂躙するは我が手にて
･あトの祀リ
･ぼくらのロクス･アモエヌス
･灰と甘露
･ブリュンヒルデにさよならを
･天使たちの黙示録
･OPéRA -le cadran lunaire-
･√:EVA -Caro/a 165,-
･失楽園 December 12, 2025

@sk23RK 口が悪すぎないところって面白いポイントだね🤣
口が悪すぎないならルカくんやトワくんホタルビの面々結構いるけど、なぜか累さんだったんだね♪
でも私も累さん推し！！仲間✨️(推し5人ぐらいるけどwww) December 12, 2025

直播自杀的烟花：谁在点燃国人的绝望？
11月30日早上7点46分，湖南郴州北湖区同心路华泰城，一场烟花炸开了天。不是喜庆的爆竹，而是浏阳勇鑫烟花店老板彭海勇用生命点燃的怒火。他先在微信群里发视频，坐在车里仰头灌下一瓶农药，眼睛红得像要滴血着怒吼：“彭生智，你这是逼我没法活！”然后，他留下一封实名遗书，控诉当地官员吃拿卡要、副市长彭生智“一刀切”懒政、环保局和城管局贪官只顾升官发财，把老百姓往死里逼……
最后，他点燃店里百万货值的烟花爆竹，蘑菇云冲天而起，周边居民一片狼藉，3人受伤。
这爆炸的浓烟滚滚更像是绝望炸裂的声音。

彭海勇不是疯子。他在遗书里说，这不是他一个人的事，是整个烟花行业的潜规则。街道办书记、环保局、城管，一个个上门索礼、不付账拿货，甚至明目张胆要钱。副市长彭生智呢？据他描述，就是个高高在上的决策者，一纸文件“一刀切”关停行业，不问老百姓死活，还涉嫌作风问题。彭海勇吼得撕心裂肺：他们从不把老百姓放在眼里！他喝药时，手抖着展示瓶子，像在对镜头说：看，这就是你们的杰作。

视频传开，网友炸锅，有人说年轻人真勇，有人骂有种炸彭生智家，而更多人在感叹——这不就是我们吗？下一个崩溃的可能就是我。

为什么一个老板要直播自杀，用爆炸做最后的表演？这不是意外，这是整个社会的慢性毒药在发作。过去几年，类似事一桩接一桩：2023年，湖南浏阳烟花厂老板因环保罚款和欠薪，吞药自尽；
2024年，江西小店主被城管砸店后，上吊留遗言控诉逼良为娼；
再往前，河南农民因征地补偿被拖欠，浇汽油自焚。
数据不说谎，卫健委报告显示，2024年国内自杀率上升了15%，底层小生意人占比最高。为什么？因为在那条求生线上，每个人都像彭海勇一样，随时等着别人拉闸。

想想看，开个小店，辛辛苦苦进货、拉关系、熬夜盘点。突然，环保局来，说你污染，罚款几万；
城管上门，书记要礼品，不给？店关门。
副市长发文件，行业整治一刀切，全线停业。
你货压几百万，贷的款还不上，家里老婆孩子等着吃饭。投诉？信访办让你滚蛋，说影响稳定；媒体删帖封号。法院立案难如登天。你不是在做生意，你是在跟权力玩俄罗斯轮盘——谁知道转到哪一枪，自己就会爆头。

这里的社会，像一台高压锅，盖子焊死，只出气不出声。表面GDP飞涨，高铁四通八达，可底层呢？维稳高于一切，官员的KPI是不出事，老百姓的“事”就是他们的“事端”。彭海勇的遗书说，这是“所有烟花爆竹店主想反映的问题”——对，整个小微经济都这样。2025年，经济下行，失业率隐形破10%，小店倒闭潮一波接一波。不是市场问题，是权力问题：吃拿卡要成常态，举报等于找死。为什么直播自杀？因为这是最后的喇叭。正常渠道全堵死，你不炸开一条裂缝，谁能听到你的声音？
彭海勇不是在自杀，他在用生命直播控诉，让全世界看到：你们逼的我无路可走……

什么样的社会，才会逼得底层社会直播自杀？一个规则只为权贵服务的社会。一个“稳定压倒一切”的社会，一个表面和谐，骨子里腐烂的社会。

彭海勇的爆炸，更像是镜像。
镜像里，有走投无路的外卖员当街崩溃，嚎啕大哭；
有房地产政策突然转向，面对高额房贷和失业的中产者无助的抽泣；有倾尽积蓄，学业有成，却就业无门的年轻人；
有苦心创业，被刁钻的政策善变的规章制度，罚款至倾家荡产、血本无归的小本经营者……
锅里的水越来越烫，盖子越来越紧。经济寒冬，权力不松口，底层只能自爆。

想没想过，下一个崩溃的，
是你对门的饭馆老板？还是街角的快递小哥？是负债累累的出租车司机？还是无力还房贷的销售经理？………
那些还没直播的崩溃，也许正在路上，他们没有炸店，但是已经万念俱灰破罐破摔，日子像行尸走肉。很多人，已经连吼的力气都没了。但他们，也同样是埋在整个社会不知道什么时候会爆炸的火药桶。 December 12, 2025

12 月打新&项目规划
11 月对我来说算是漫长的一个月，多个项目反复折腾但是也没什么结果；
现在来到了 12 月，25 年度 q4 的最后一个月，也是继续努力和开始收获的一个月，聊一下对一些项目的看法和进展吧

首先依旧是确定性事件的时间表
12.1 19:00 准备 3000$arb 链 usdc，打新 sonar 平台 harmonix 项目，https://t.co/deEMV349uQ
整体项目算是小而美，我持看好态度
12.2 0:00 pond 平台打新，准备 3000$base 链 usdc，fcfs，https://t.co/D5AOLO1uDl e63 b3-efd6-457 d-873 b-e29 d5351 eb3 d
时隔三个月，pond 平台重新推出了新项目的打新，估计依旧是 fcfs 模式，base 生态的发射台我还是要多参与的
12.3 jup 平台打新项目 @humidifi_ ，第三轮，fcfs， https://t.co/679j8nUKhr
项目本身我非常看好，但是早在 10 月我就开始跟踪，并感觉这个项目错过了最佳的发币时间，还是要看情况打，可能塞蛋
12.25 zkPass 项目 tge，去 kaito 领取 85.5$额度的代币，50%解锁
最近 sol 上隐私币和银行赛道的代币都在拉盘，可能是新的趋势，关注 zk 赛道和 metadao 平台发射的代币都是比较简单的选择

接着是一些不确定具体时间的 12 月项目
bulk（已存 10 sol，https://t.co/O2qUtVTCCl）dex 开放，整体思路很新奇，通过质押的金额当作测试代币，本身不会直接使用现金来刷，开了可以参与下
@Talus_Labs 项目 tge
MegaETH 上线主网，我本身是有 bag 在这个项目的，也可以说是重注了，但是存款事件感觉有点草台，后续可能先观望一下吧
@ranger_finance 在 metadao 平台打新，预期打20k
@foreseelol 在 metadao 平台打新，预期打20k
sonar 平台 infinex 项目打新，这个我买了 NFT，就不会参与打新了，锁仓一年实在是不划算
cb 平台打新 zama？存疑
brevis 打新？可能在 Buidlpad 上

一些之前的准备，可能有收获
Makina项目在 legion 平台打了1000$，不知道会给我多少额度
Ralys 项目打了 7000$，预计上 coinbase 和 bitget
托朋友买了 zama 的 NFT，希望有福报
Tria 项目打了 7000$的 kol 轮，12 月 tge 退款，3 月后释放 15%代币，其余 9 月线性释放
Reya 项目合计打了 10000$，预计 12 月 tge，解锁 50%，其余六个月线性释放

目前还在做的项目
lighter 的交易
Msx 5 号，积分差距过大不刷了
Relay 平台定期跨链
Titan 定期 swap 交互，两个号排名前一万，大号有四个徽章
opensea，目前完成任务以及有活动的时候多刷几笔交易
abs，白银级别，偶尔做点不花钱的徽章任务

历史项目梳理
Dex 交易所类型项目：
Backpack 交易所 1300 分，sol 手机活动刷的分数
apex 交易所 1095 分，前两周刷的分数
Standx 交易所前两个赛季都参与了，拿了 NFT，平均排名两千左右
Rho 交易所 865 分，不打算继续刷下去了
TurboFlow 交易所积分 20 万左右，打算继续吃返佣

存钱类项目：
Hylo 项目，sol 上的去稳定币项目，sol 官方多次转发过，tvl 还不错 https://t.co/PJlcN7TWBv X
Loopscale 项目，一鱼两吃，sol 官方多次转发过，tvl 还不错，而且可以存 bulksol ，参与早期的 bulk 项目 https://t.co/x59d3k2izH
Solstice 项目，sol 上的稳定币项目，tvl 一直在稳定增长，https://t.co/7yKSDcQBck 邀请码：
T7 B8 EQkUxS
Reflect 项目，sol 上的稳定币项目，tvl 还算不错，https://t.co/xtEzzO4rYd
Unitas 项目，sol 上的稳定币项目，tvl 不错，年华很高，https://t.co/EHOVZOgx6R
Perena 项目，sol 上的稳定币项目，https://t.co/6tXGsRApJH
Stable 存款 2000$
Neutrl 存款 1000$
Theo 存款 2000$
Makina 存款 1000$
Credit 存款 1000$
Tydro 存款 1000$

打新类项目（未 tge）：
holo 打新 fight
sol 游戏打新 100 sol，仍未 tge ，https://t.co/P0ljNwi9yW

Depin 类项目：
Grass 累计 48 M 积分，明年 q1 发奖励？
Cysic 项目买了最高级别 NFT，等待 tge

实体项目：
sol 手机
sui 游戏机 December 12, 2025

公開されました👀(遅い)
累うれい替え玉説も浮上してます、見所たっぷり！！！
良かったら作業のお供にでも聴いてください🫶おたよりもお待ちしてます🌟 https://t.co/qps9KM240x December 12, 2025

不写代码，月入5位数？他用N8N打造的“自动化工厂”太狠了

30岁大厂裸辞，血压飙到180，以为人生完了？
结果他靠n8n工作流，单枪匹马月入 5 位数，峰值 10 万，把“一人公司”做成了印钞机。

上周四和香君的直播，下面写一些关键点复盘：

1. 赛博时代的“影分身之术”

香君最震撼我的，不是技术，是他的“矩阵思维”。

在 YouTube Shorts 上，开通 YPP（赚钱门槛）是第一步。
普通人做一个号，累死累活剪视频，听天由命等爆款。

既然爆款是概率学，他就用数量去对冲不确定性。

几十个号怎么管？招人？不

他用n8n搭建了一套“自动化内容工厂”。
剧本固定、素材抓取、剪辑生成、上传发布，全流程自动化。
机器24小时干活，他在睡觉。

这才是真正的“睡后收入”。

2. 别做“批量生产垃圾”的傻事

听到这，很多人是不是准备装n8n了？

停！先听听香君这句人间清醒：
“如果你输入的是垃圾，自动化只会帮你生产更多垃圾。”

这是无数新手死在半路的原因。

香君的路径极具参考价值，分三步走：

第一步：手动干。
先人肉跑通SOP，确认内容有人看，模型能跑通。

第二步：RPA 辅助。
用凹凸码、八爪鱼这些工具，模拟人工操作，提效。

第三步：API + N8N。
确定能盈利了，再写脚本调用 API，实现全自动。

过早自动化，就是加速死亡。
这条建议，价值百万。

3. 极简主义的“功利性学习”

很多人问：n8n门槛高吗？要懂代码吗？
香君是产品运营出身，但他现在玩得比程序员还溜。

秘诀就三个字：“干中学”。

别去买一堆课。
业务推进到哪一步，“不搞这个就饿死”，这种时候的学习效率是最高的。

把技术当工具，而不是当学问。

4. 哪怕是风口，也要有退路

即便现在一个月能搞几十个 YPP 账号，香君依然很冷静。
他说这只是“人力密集型产业”的自动化版， 没有成长空间，只是在吃风口红利。

所以他把这当成“投资”： 在合适的时机，投入资源，拿走收益。
然后把赚到的钱和时间， 投入到寻找下一个更长周期的机会中。

这是通透。

最后说一句：技术本身不值钱，用技术构建出的“自动化印钞系统”，才是你在这个时代最大的底气。

别光看着，先去跑通你的第一个 SOP。

@香君赛博淘金，是他的公众号，欢迎关注。

本周四继续：邀请70万册书+跑通AI出海赚钱的孟健，欢迎预约 December 12, 2025

Google TPU 要干掉英伟达了吗？Meta 被曝将大规模采购 TPU，引发市场震动。但真相是：TPU 能撼动英伟达，却永远无法取代英伟达。这不是性能之争，而是生态、时机与战略的较量。

The Information 的一篇重磅报道把整个 AI 行业给炸了，Meta 正在与 Google 进行秘密谈判，计划大批量采购 Google 的 TPU 芯片，用于部分替代英伟达的 GPU 以支持其庞大的数据中心 AI 运算。

根据报道披露的细节，这盘棋下得很大：
- 2026 年： Meta 将大规模租用 Google 云服务（Google Cloud）上的 TPU 算力进行模型训练；
- 2027 年： Meta 将直接采购数十亿美元的 TPU 芯片，部署于自建的数据中心内。

什么？全球最大的 GPU 采购大户要抛弃英伟达了？ Google 的 TPU 居然要走出自家机房，去取代英伟达的 GPU 了吗？

消息一出，资本市场瞬间恐慌了。英伟达股价应声大跌，而 Google 则逆势暴涨，大家都在问：难道英伟达靠 GPU 垄断 AI 数据中心的故事真的讲不下去了吗？TPU 开始逆转了战局了吗？要讲明白这场 GPU vs TPU 的战争，我们要先从英伟达为什么能够像“铁桶”一般垄断 AI 数据中心讲起。

当今的 AI 技术堆栈：一座精密的金字塔

今天的人工智能是一个无比庞大的工业化产业。像 ChatGPT 这样顶尖的 AI 产品，其背后是由一层一层的技术基石堆砌而成的，这在 IT 行业被称为“技术堆栈（Tech Stack）”。
即使采用最粗略的划分方式，要支撑起当下的生成式 AI，至少也包含 5 层关键技术，缺一不可：

- 第一层：算力硬件层（Infrastructure） 这是金字塔的底座，是一切的基础。核心代表毫无疑问是英伟达的 GPU 和 Google 的 TPU。它们提供了 AI 运算所需的庞大算力，就像是工业时代的电力引擎。
- 第二层：系统软件与加速层（System & Compiler） 光有芯片还不够，AI 计算需要成千上万个芯片协同工作。这一层负责调度硬件并优化效率，充当硬件与上层软件的翻译官，它们决定了你能发挥出硬件多少潜能。这一层最典型的护城河技术，就是英伟达的 CUDA，而 Google 的 TPU 也有能够把上层软件编译为 TPU 机器码的 XLA 编译器。
- 第三层：深度学习框架（Deep Learning Frameworks） 想要构建和训练大规模神经网络，开发者不能手搓底层的软件代码，需要成熟的“脚手架”。业界目前最流行的是 META 发起开源软件 PyTorch（目前对 GPU 生态支持最好，是事实标准），以及 Google 发起的开源软件 JAX 和经典的 TensorFlow。
- 第四层：基础大模型（Foundation Models） 这是由深度学习框架训练出来的“超级大脑”，是目前竞争最激烈的战场。
- 语言/多模态模型： 如 OpenAI 的 GPT-5、Google 的 Gemini 3；
- 视频生成模型： 如 OpenAI 的 Sora、Google 的 Veo；
- 图像生成模型： 如 Google 的 Imagen、Midjourney。
- 第五层：AI 应用与交互层（Applications & Agents） 这是用户直接接触的产品。它将底层强大的模型能力封装成人类可以交互的工具。例如 ChatGPT，它的底层核心是 GPT 模型，但它本身是一个增加了对话界面、联网搜索、记忆功能的产品；又比如 Google 的 NotebookLM。

为什么英伟达在 AI 数据中心市场形成了绝对垄断？

我们经常感叹英伟达的 GPU（如 H100、H200、B200）硬件参数如何炸裂，但这只是冰山一角。英伟达之所以能对 AI 数据中心市场形成近乎无解的垄断（市占率一度超过 95%），主要源于以下三个维度的降维打击：

1. 通用性极强的单点算力 英伟达的 GPU 本质上是通用计算加速器（GPGPU）。它不仅能完美覆盖 AI 大模型的训练（Training）和推理（Inference），还能兼顾科学计算（气象模拟、药物研发）、图形渲染甚至加密货币挖掘。这种“一卡多用”的特性，使其成为了数据中心的硬通货——买了永远不亏，不用来炼丹还能用来挖矿（开玩笑，但道理如此）。
2. 恐怖的集群扩展能力（Scale-up & Scale-out） AI 大模型训练不是单打独斗，而是需要成千上万张显卡协同作战。英伟达在这方面做得太绝了：
- 节点内互联：通过独家的 NVLink 技术，英伟达可以将多个 GPU（甚至高达 72 个 GPU 组成的 GB200 NVL72 机柜系统）连接成一个“超级逻辑 GPU”，显存和算力实现无缝共享。
- 节点间互联：通过收购 Mellanox 获得的 InfiniBand 高速网络技术，让成千上万台服务器之间的数据传输快如闪电，解决了大规模集群的通信瓶颈。
3. 真正的护城河：CUDA 软件生态 这是英伟达最难被逾越的壁垒，就像 PC 时代的 Windows 操作系统。
- 底层基石：CUDA 提供了最底层的并行计算库，几乎所有的高性能计算场景都基于此构建，经过了 20 年的打磨。
- 顶层框架：当今统治级的深度学习框架 PyTorch 对 CUDA 提供了最原生的支持。这意味着开发者只需编写几行 Python 代码，就能调用底层强大的算力。
- 生态闭环：围绕 PyTorch/CUDA/GPU 已经形成了一套成熟的“开箱即用”基础设施。

为什么竞争对手很难追赶？ 即使竞争对手（如 AMD 或国产芯片厂商）在硬件参数上追平了 H200，依然无法撼动英伟达的地位。因为缺乏庞大的软件生态支持，意味着极高的迁移成本和时间风险。

一个真实的行业痛点（听起来很痛）： 目前很多致力于适配非英伟达芯片的 AI 团队都面临着巨大的痛苦。许多针对英伟达 GPU 进行过深度优化的模型（特别是涉及复杂算子或 MoE 架构的模型），一旦迁移到其他芯片平台，往往会面临严重的兼容性问题。
- 开发难：大量算子需要从头手写，费时费力，如同用汇编语言写网页。
- 稳定性差：模型训练过程中经常出现莫名其妙的数值溢出或系统崩溃（Crash）。

在当前的 AI 竞赛中，一次全量模型训练往往耗时数月，成本以千万美元计。如果因为芯片兼容性导致训练中途崩溃几次，浪费的不仅是电费，更是半年甚至一年的宝贵时间窗口。这种巨大的试错成本，是任何一家争分夺秒的 AI 公司都无法承受的。传言某国内顶级 AI 模型就是因为在国产芯片上训练下一代模型频繁崩溃，导致一直难产，真的是太痛了。
这就是为什么英伟达在 AI 数据中心市场越成功，行业对其路径依赖就越严重——因为没有人敢承担离开英伟达的代价。

Google 的 TPU 又是怎么崛起的？

尽管英伟达的统治力无可争议，但是 Google TPU 却是个异类，它不仅活下来了，还活得很好，已在 AI 顶级赛道站稳脚跟。
首先，TPU 已经用实战成绩证明了自己在 AI 大模型训练和推理领域的成功：
- Google 本家基石： Google 最强的 Gemini 系列模型，完全基于 TPU 进行训练和推理；
- 独角兽的选择： 顶级 AI 公司 Anthropic (Claude) 在 Google Cloud 上大规模使用了 TPU 算力；
- 科技巨头的背书： 就连 Apple 在训练其 Apple Intelligence 基础模型时，也公开表示使用了 Google 的 TPU v4 和 v5p 集群，而非英伟达 GPU。

那么，在英伟达已经成为绝对霸主的情况下，Google TPU 凭什么能异军突起？我们不妨对照英伟达成功的三个维度来深度解析：

1. 算力哲学：极度通用 vs 极致专用 英伟达 GPU 的强大在于“通用性”。而 Google TPU 从 2012 年设计之初，就是为了特定用途——大规模矩阵乘法而生。 现在的 AI 大模型训练，本质上就是在大规模地做矩阵乘法。因为放弃了图形渲染等通用功能，TPU 的芯片设计得以大幅简化，从而在“矩阵计算”这单一场景下取得了极致的能效比和性能表现。
2. 互联技术：电互联 vs 光互联 (OCS) 英伟达在服务器间的高速互联（NVLink/InfiniBand）上表现出色，覆盖了从单机多卡到万卡集群的广泛场景。 而 Google TPU 另辟蹊径，主攻超大规模集群互联。Google 引入了独特的 OCS（光路交换）技术，用光互联将成千上万颗 TPU 动态编织在一起。最新的 TPU v5p 单个 Pod 即可容纳 8960 颗芯片，甚至可以通过光互联扩展至数万卡的超级集群。这种架构在大规模并行训练中，展现出了极高的带宽利用率和灵活性，且布线极其整洁。
3. 软件生态：CUDA 帝国 vs JAX/XLA 新势力 英伟达的 CUDA 和 PyTorch 让 AI 开发变得“开箱即用”，这是其最大的护城河。但 Google 经过多年深耕，也打磨出了一套极为硬核的软件栈：
- XLA (2016)： 一个强大的编译器，能将计算图直接编译为 TPU 机器码，榨干硬件性能。
- JAX (2018)： 一个旨在替代 TensorFlow 的前沿框架。
对比 PyTorch： PyTorch 是面向对象编程，符合人类直觉，简单易用；而 JAX 是函数式编程，学习曲线陡峭，但在处理超大规模并行计算时具有先天优势，代码更简洁，数学表达更纯粹。
跨界打击： JAX 的优秀甚至溢出了 TPU 生态。如马斯克的 xAI 虽然使用的是英伟达 H100 集群，但为了追求对硬件性能的极致压榨，在训练 Grok 模型时并没有使用 PyTorch，而是选择了 JAX。

总结：生态位的胜利 经过多年的演化，在超大模型训练这一“皇冠上的明珠”场景下，JAX + XLA + TPU 技术栈已经形成了一个完整的闭环。它不仅被验证是成功的，甚至在某些超大规模场景下，能取得比 Pytorch + CUDA + GPU 更优的能效比。在 Google Cloud 上，TPU 的 token 成本定价低于英伟达 GPU，就是最好的证明。这也是 Google Cloud 在云计算市场竞争中的秘密武器。总之：

英伟达 vs Google：两种技术哲学的碰撞

- 应用场景： 通用型霸主 vs 超大模型专用特种兵
- 软件门槛： 低门槛的群众基础 vs 高门槛的专家利器
- 商业模式： 庞大的全行业生态 vs 垂直整合的自研闭环

如果说英伟达就像一辆豪华的全能越野车，哪里都能去，谁都能开，到处都有维修店；那么 Google 就像一辆定制的 F1 方程式赛车，只能跑赛道，赛车手才能开。大多数人买车首选 SUV（英伟达），因为方便、省心；但在争夺世界冠军的顶级赛场上，追求极致速度的车队（如 Google、xAI、Anthropic）会考虑使用 F1 赛车（TPU）。

Google TPU 能干掉英伟达吗？

照你这么说的话，Google TPU 岂不是已经成功挑战英伟达，打破了英伟达 GPU 的绝对垄断地位吗？事情没有那么简单。

1. TPU 的局限性与 Google 的双重身份 前面提到 Google TPU 极其擅长超大模型的训练/推理以及大规模推荐系统，但在通用性上，其他场景要么根本不适用，要么能效比不如英伟达 GPU。 对于 Google 庞大的产品线（YouTube、Search、Cloud）来说，对通用 GPU 的需求依然是海量的。因此，Google 一边自研 TPU，一边依然是英伟达 GPU 的全球采购大户。这一点在未来几年内都不会改变。
2. 迁移成本高昂的“生态墙” 尽管在超大模型场景下，JAX + XLA + TPU 的技术栈能取得显著优势，但这要求你必须“从零开始”就拥抱 Google 生态。 如果现有的项目是基于 PyTorch 和 CUDA 深度优化的，想要迁移到 TPU，约等于重写底层代码并进行大规模兼容性测试。这种“重起炉灶”的时间成本和工程风险，足以让绝大多数企业望而却步。

因此目前来看，Google TPU 的用户群体画像非常清晰，主要就两类：一是高校科研（科学计算），二是超大模型的训练和推理。

为什么 TPU 会有很多科学计算用户？ 这是因为 Google Cloud 长期为高校科研开放免费的 TPU 资源（TPU Research Cloud），加上极度好用的 Colab 服务（免费提供 TPU/GPU 算力），在学术界圈粉无数，培养了一大批习惯 TPU 的科研生力军。

那么，超大模型领域的潜在客户呢？ 我们逐一分析市面上的两类大客户：
- 大型云计算厂商： Amazon, Microsoft, Oracle 以及 CoreWeave 等新兴 GPU 云厂商。
- AI 大模型厂商： OpenAI, Anthropic, xAI, Meta 等。

大型云计算厂商（Amazon, Microsoft）本身就是 Google Cloud 的死对头，且都在自研芯片（Trainium, Maia），绝无可能去买对手的算力。而 Oracle 和 CoreWeave 早就通过深度绑定英伟达赚得盆满钵满，是英伟达的铁杆盟友。
AI 大模型厂商呢？
- OpenAI： Google Gemini 的头号宿敌，微软的盟友，不可能用 TPU。
- xAI： 马斯克与 Google 积怨已久，且正通过特斯拉和 xAI 构建自己的超算集群。
- Meta： 回到开头的新闻，Meta 是个超级大户。虽然传闻在谈，但 Meta 也是 Google 广告业务的直接对手。扎克伯格目前手握全球最大规模的 H100 集群之一，并且 Meta 正在积极迭代自研芯片 MTIA。虽然他们不搞公有云，但为了战略安全和技术自主，Meta 不太可能全面依赖 Google 的 TPU，最多是作为补充或谈判筹码。
- Anthropic： 剩下的只有它了。Google 是 Anthropic 的大金主，所以 Anthropic 使用 TPU 是顺理成章的。

盘算下来，TPU 的外部大客户其实寥寥无几。 这点体量，完全不足以对英伟达的统治地位构成“颠覆性”冲击。 因此，Google 最明智的策略依然是：在 Google Cloud 上提供极致性价比的 TPU 服务，用“省钱”和“能效”从其他云厂商口中抢肉吃，而不是想着彻底干掉英伟达。

如果 Google 非要“头铁”，下场卖 TPU 芯片抢市场呢？ 我认为这极其不明智：

- 供应链与利润结构： TPU 是 Google 与博通（Broadcom）合作设计的 ASIC。如果对外售卖，不仅涉及复杂的供应链管理，还要分润给博通，这会拉低硬件毛利。卖贵了，打不过英伟达；卖便宜了，除去博通的成本，Google 图什么？
- 客户池太浅： 如前所述，愿意买 TPU 且不与 Google 构成直接竞争的大客户极少。
- 田忌赛马的反面： 用自己公司的“内部工具/副业”去硬拼英伟达赖以生存的“主业”，胜算能有多高？
- 最后，也是最关键的宏观背景： 目前全球 AI 数据中心市场正处于“短缺经济”时代。不仅 GPU 缺，HBM 内存、CoWoS 封装产能、电力、甚至建设数据中心的土地都极度紧缺。虽然各大科技巨头的资本支出（Capex）已经高得吓人，但面对爆炸性的业务需求，供给依然不够。微软今年初曾试图下调资本支出，结果发现需求太猛，转头又开始疯狂追加投入。
在一个供不应求的增量市场里，无论你填进去多少算力（无论是 GPU 还是 TPU），都会被瞬间吃干抹净。英伟达的 GPU 和 Google 的 TPU 目前仍处于“各自跑马圈地”的阶段，而非“你死我活”的零和博弈。

我的结论：
Google TPU 对英伟达确实有冲击，但不必过度恐慌。 从长期看，Google TPU 的存在更像是一个强有力的“议价筹码”。当大客户有了备胎（TPU 或自研芯片），英伟达就很难长期维持如今夸张的 75% 利润率。
英伟达未来的市场份额确实会受影响，主要来自：
- Google 自身业务（搜索、推荐、Gemini）更多转向 TPU，减少购买 GPU；
- Google Cloud 的深度合作伙伴（如 Anthropic）减少购买 GPU。 这可能会导致英伟达在数据中心的市占率从 90%+ 缓慢回落到 75%-80% 左右，但这并不改变其商业逻辑的本质。

这就像当年的 PC 市场： 苹果 Macintosh 电脑的崛起虽然让 Windows 的市占率有所下降，但并没有终结 Windows 的垄断。真正终结 Windows 霸权时代的，不是 Mac，而是智能手机的兴起。 同理，Google TPU 干不掉英伟达。真正能干掉英伟达的，只能是下一代计算范式的彻底变革。

Google 的成功是不可复制的

好吧，虽然你说的很有道理，但是 Google 能干成全栈自研，尝到了甜头的其他巨头岂不是会纷纷效仿吗？Amazon，Microsoft，Meta，OpenAI 这几个英伟达的头部大客户都在自研 ASIC 芯片，将来他们都减少了对英伟达芯片的采购，英伟达不是要喝西北风了？

我的观点就是：Google 的成功是不可复制的。

Google 的技术栈能够成功，综合了以下几个不可或缺的因素，而这恰恰是微软、Meta 和亚马逊所不具备的：
1. 十年的时间壁垒（Time & Iteration）
芯片设计不是搭积木，它需要漫长的迭代周期。 Google 早在 2013-2014 年就开始秘密研发 TPU，2016 年 AlphaGo 击败李世石震惊世界时，背后就是 TPU v1 在提供算力。
当微软在 2023 年才匆忙推出 Maia 100 时，Google 的 TPU 已经迭代到了第 6 代甚至第 7 代。
这 10 年间踩过的坑、修复的 Bug、积累的制程经验、以及对散热和互联架构的微调，绝非其他公司靠“砸钱”就能在两三年内追平的。在硅基世界里，经验值就是良率，就是能效比。
2. 真正全栈的“软硬一体”的垂直整合掌控力（Full-Stack Control）
这是 Google 最可怕的地方，也是其他巨头最大的软肋。
Google 拥有整个链条： 硬件（TPU）+ 编译器（XLA）+ 框架（JAX）+ 模型（Gemini）。Google 的科学家 Jeff Dean 可以让设计 Gemini 的算法团队直接坐在设计 TPU 的硬件团队对面，告诉他们：“我们需要一个特定的指令集来加速这个算子。”这种协同效应是核爆级的。
反观微软/Meta： 微软虽然造了 Maia 芯片，但它上面的软件栈主要依赖 OpenAI，而 OpenAI 和整个业界主流依赖的是 PyTorch。PyTorch 的亲爹是 Meta，但 PyTorch 对英伟达 GPU 的优化是刻在基因里的。
微软想要 Maia 好用，就得去魔改 PyTorch 底层，或者指望 OpenAI 为了适配 Maia 去重写代码。这中间不仅隔着公司墙，还隔着巨大的技术债务。
只要 PyTorch 依然是业界标准，其他自研芯片就永远是在“模拟”或“适配”英伟达，而 Google 是在玩一套完全独立的游戏规则。
3. 极其特殊的“光互联”基础设施（OCS Infrastructure）
前面提到的 OCS（光路交换）技术，是 Google 数据中心的独门绝技。 Google 为了适配 TPU 的大规模互联，甚至重新设计了数据中心的物理布线和机柜架构。这种光互联技术允许 TPU 节点之间以极低的延迟和功耗进行动态重组。 其他云厂商的数据中心是基于标准以太网架构建设的，想要复刻 Google 这套“光互联”网络，意味着要推翻现有的数据中心物理架构，这个沉没成本是天文数字。
4. 无法比拟的内部“吞吐量”（Internal Workload）
在生成式 AI 爆发之前，Google 就拥有地球上最庞大的 AI 推荐系统——Google Search、YouTube 推荐算法和 Google Ads。
这些业务每天产生数以亿计的并发请求，为 TPU 提供了天然的、海量的“练兵场”。
即便没有外部客户买单，Google 自己的业务就能消化掉 TPU 的产能。这让 Google 敢于在 TPU 早期性能不完善时，强行在内部推广（Dogfooding），通过海量真实数据把芯片“磨”出来。
相比之下，Meta 虽然有推荐算法需求，但起步晚且早期全押注 GPU；微软的 Azure 主要是卖资源给客户，如果自研芯片不好用，客户会直接用脚投票切回英伟达。

英伟达更像 AI 时代英特尔

著名电影《大空投》原型 Michael Burry 曾暗示英伟达正处于类似互联网泡沫时期的境地，不少看空者也认为英伟达与 OpenAI 之间相互投资和采购的关系，吹起了一个巨大的估值泡沫。他们认为一旦泡沫破裂，英伟达就会像 2000 年的 Cisco（思科）一样，股价暴跌 80% 以上。

但我认为，当下的英伟达并不像当年的 Cisco，而更像 PC 黄金时代的 Intel。 Intel 的股价腾飞始于 1993 年，于 2000 年触顶，随后经历了漫长的震荡与调整。 回顾那段历史，我们可以发现惊人的相似性：

- 1993 年之前（群雄逐鹿）： PC 的 CPU 市场处于混战时代，各路架构互不相让。
- 1993 年（霸主确立）： Intel 推出奔腾（Pentium）处理器，凭借强悍的性能一举确立了 CPU 市场的统治地位。
- 1995 年（杀手级应用爆发）： 微软推出 Windows 95，图形界面的革命引发了全球性的 PC 换机潮。受此驱动，Intel 的股价在 1996 年迎来了极高斜率的上涨。
- 2000 年（盛极而衰）： Intel 股价在 2000 年见顶，随后狂跌。这背后既有互联网泡沫破灭的宏观原因，也有 PC 市场渗透率见顶的因素。同时，Intel 在技术路线上遭遇了 AMD 速龙（Athlon）处理器的强力挑战，且在后续的 64 位指令集之争中（安腾项目）犯了严重的战略错误。

2022 年 ChatGPT 的横空出世，就是 AI 时代的 "Windows 95 时刻"，它极大刺激了全行业对于算力基础设施的升级换代。借助这股 AI 浪潮，英伟达正在狂飙突进。现在的英伟达，像极了 1997 年处于巅峰缓慢爬升期的 Intel。

我相信，在未来几年的 AI 算力市场将呈现“一超一强多级”的格局：
- 英伟达（The Generalist King）： 依然是绝对的“一超”。它占据 75%-80% 的市场份额，服务于所有追求通用性、追求开发效率、追求 Time-to-market 的企业。所有的初创公司、大部分云客户、以及需要频繁试错的模型团队，依然只能选英伟达。
- Google TPU（The Specialized Powerhouse）： 它是那个“特种部队”。它守住 Google 自己的万亿帝国，并在超大模型训练这一垂直领域，成为唯一能跟英伟达叫板的“异类”。
- 其他自研芯片和 AMD（AWS Trainium, MS Maia, Meta MTIA）： 它们更多是“成本调节器”。它们会被用于处理那些负载稳定、算法成熟的推理任务（比如每天运行几亿次的简单推荐或聊天机器人推理）。巨头们用它来通过简单的替代降低运营成本，也就是所谓的“省钱芯片”，但很难承担起“探索下一代 AI 前沿”的重任。

Google 的王者归来：全栈自研的胜利

2022 年底 ChatGPT 的横空出世，曾让 Google 这位 AI 领域的先行者显得黯淡无光。然而，站在 2025 年底的今天回望，Google 的表现足以让人刮目相看。
目前的 Google，是全球唯一一家真正实现了AI 全栈自研、软硬件垂直整合的头部厂商。这种整合优势正在形成巨大的飞轮效应：

- 算力底座： 在硬件层面，Google 利用 TPU 大规模集群高效实现了 Gemini 3 模型的训练和推理，摆脱了对外部 GPU 的依赖。
- 生态闭环： 通过多年的技术积累，打造了难以复制的软硬件一体化技术栈生态：JAX / XLA / TPU，极大地提升了研发效率。
- 云端优势： Google Cloud 虽然在市场份额上仍居 Amazon 和 Microsoft 之后，但增速惊人。更重要的是，得益于自研芯片，其 TPU 的租赁费用相比 GPU 拥有显著的价格优势，这对初创公司极具吸引力。
- 模型与成本：Gemini 3 在多项基准测试中已完全不输 GPT-5.1，甚至在长上下文和多模态理解上有所超越。基于自有云和芯片的成本优势，Gemini 能够提供更具竞争力的 API 调用价格，这种“低成本高智能”的反向优势正在快速抢占开发者市场。
- 产品矩阵全面开花：
1. NotebookLM 已成为“杀手级”的 AI 知识库和学习工具，深受科研与教育用户喜爱。
2. 多模态创作： Gemini 现已深度整合 Veo（视频生成）和 Imagen（图像生成），用户可在一个工作流中完成复杂的创作任务。
3. 搜索进化： Google Search 全面推出了 AI Overviews，成功将传统搜索与 AI 问答无缝整合。
4. 交互创新： 最新推出的生成式 UI (Generative UI) 更是令人惊艳，根据用户意图实时生成交互界面。

关键在于，Google 形成了一个从芯片、基础设施、模型到应用产品的完整闭环，各环节还能互相加强。这就好比 Google 一家公司独自完成了“英伟达 + 微软 + OpenAI”三家公司的工作。再加上 Google 全球数十亿的用户基数，以及 Chrome 浏览器和 Android 移动端两大核心入口，其上限不可估量。

为何半年前股价低迷、备受质疑的 Google，能在这半年实现逆袭？
此前市场看衰 Google，主要基于以下隐忧：

- 商业模式挑战： Google Search 靠竞价排名赚钱，市场担心 AI 问答范式会彻底颠覆这一现金牛。
- 大公司病与人才流失： 尽管 AI 大模型的基石——Transformer 论文是 Google 于 2017 年发表的，但果实却被 OpenAI 摘取。CEO Sundar Pichai 被认为过于稳健，缺乏魄力；内部 DeepMind 和 Google Brain 两个顶尖团队曾各自为战，内耗严重，导致许多论文作者离职。
- 模型落后： 在 Gemini 2.5 发布之前，Google 长期被 OpenAI 的 GPT 系列压制，甚至一度不如 Anthropic 的 Claude，面临在 AI 时代掉队的风险。

但在过去两年，Google 成功扭转了局势：

- 搜索护城河依然稳固： 事实证明，Google Search 并未被轻易颠覆，反而通过集成 AI 变得更强。用户在多轮对话中不仅有明确的个性化需求，AI 还能更精准地推荐个性化的产品与服务。广告业务被 AI 范式颠覆的风险被大大高估了。
- 组织架构重塑： 2023 年起，创始人 Sergey Brin 回归一线，深度参与模型开发。Google 将原本竞争的两个 AI 团队合并为 Google DeepMind，由 Demis Hassabis 挂帅。这一举措成功消除了内耗，重新激活了团队的创新力。
- 模型反超：Gemini 3 Pro 如今展现出后来居上的态势，不仅在性能上反超 GPT-5.1，市场占有率也稳步攀升。攻守之势异也，现在压力来到了 OpenAI 一方。

归根结底，AI 时代的核心竞争点依然是谁能做出最强的大模型。
如果 Gemini 弱，Google 的生态优势无从发挥；一旦 Gemini 领先，Google 强大的全栈整合能力就会瞬间爆发，形成降维打击。
最后我想说，英伟达是算力时代的‘卖水人’，而 Google 是全栈 AI 的‘领航员’。它们都是伟大的公司，对于投资者来说，与其在非此即彼的零和博弈中焦虑，不如看到它们各自不可替代的价值——这两者都值得你们同时拥有。

#AI产业 #大模型 #AI基础设施 #GPU #Gemini #TPU #JAX #XLA #CUDA #谷歌 #英伟达 December 12, 2025

BTC、ETH 都扛不住的时候，JST 却在悄悄走强

最近的大盘，大家都看到了：
BTC 一路往下，-19.98%；
ETH 跌得更狠，-27.57%。

但 JST 完全不是那个画风。

同期 JST 竟然涨了 +22.47%，走出了独立行情。

为什么 JST 能在这种行情里逆势？
为什么别人在找底，JST 却在稳步回收筹码？
为什么就算没大行情，它依旧能涨？

答案其实很简单：
这不是情绪驱动，而是基本面驱动。

1/ 首轮回购销毁落地，JST 的价值锚定正式建立

大家都知道，Justlend 官方这波动作是实实在在的硬利好—不是喊口号，不是画饼，而是直接拿钱下场。

第一次就把 5900 万美金收益的 30% 拿出来做回购销毁，
一口气干掉了 5.6 亿枚 JST，
占总供应量 5.6%。

注意，这是第一轮。
剩下 4140 万美元 还在路上，按季度持续销毁。

这叫长期、可持续的通缩。
叫「价值回流」的闭环终于建立起来了。

大多数项目的回购销毁都只是 PR，
但 JST 的这套机制，是靠真实平台收入支撑的。这点太关键了。

2/ JustLend DAO 正在持续赚钱，销毁只是开始

JST 的价值来自哪里？来自生态的真实现金流：

JustLend DAO 的借贷利息，能量租赁的手续费，USDD 多链生态的盈利，平台 TVL 的增长带来更大收益池

光 JustLend DAO 一个协议，累计收益就接近 6000 万美金。今年 Q3 一个季度收入就接近 200 万美金。

你说这种协议，它回购销毁 JST，是不是“真金白银”？

更别忘了，USDD 的盈利超过阈值后，也会加入回购销毁池。
这意味着 JST 后面会迎来第二条“价值注入管道”。

说白了：
JUST 在赚多少钱，JST 就能被买回来、被销毁多少。
这是硬逻辑，不靠讲故事。

3/ 五年零安全事故，熊市更显出真正价值

什么叫“能在熊市看出真实力”？
就是别人都在暴跌、爆仓、黑客攻击时，
你依旧稳如老狗，还在不断赚钱。

Aave、Venus、Kamino 都遭遇过安全事故，
唯独 JustLend 五年运营下来零事故。

这就是为什么在市场不稳的时候，
资金更愿意往 JST 所在的生态流。

熊市最怕什么？怕不确定性。
而 JST 恰恰给了市场一个“最高确定性”的叙事：

收益稳定 → 回购确定 → 通缩确定 → 价值增长确定

这种确定性，在熊市里尤为昂贵。

4/ JST 的这波涨，不是拉盘，是重估

JST 这轮涨，不是那种“新闻刺激的直线拉升”。
它是：

稳 → 稳 → 稳 → 慢慢涨

但 JustLend 的 TVL 是全球前四，安全性第一，盈利能力稳健，又有 TRON 整条能量经济支撑。

这种“估值错配”迟早会被市场修复，
现在只是修复的开端。

所以 JST 的上涨，不是“激情”，而是“迟到的价值回归”。

5/ 无惧熊市，因为 JST 走的不是投机路线

为什么 JST 这波能逆势跑赢 BTC 和 ETH？

因为它走的是完全不同的轨迹：
•大盘跌 → 情绪崩 → 投机资金撤退
•JST 涨 → 生态赚钱 → 透明回购 → 通缩推进

你会发现一个现实：
JST 的上涨和市场情绪没强相关性，它跟基本面绑定。

也就是说：
哪怕现在还是熊市，哪怕延续半年，它依旧能一步步涨。
因为：

销毁还会继续
收益还会继续
通缩还会继续
价值重估还没走完

熊市最能检验“谁是真实力、谁是纯靠故事”。
而 JST 已经把答案写在链上。

这一次，不是暴涨，也不是故事。
JST 是在用“回购+销毁+盈利”把价格一点点往上推。

不是喊口号，不是追热点，它走的是长期路线。
当一个项目靠基本面推动上涨，它就不会被大盘绑架。

JST 的逆势，就是最好的证明。

接下来怎么走？我只说一句：

真正的价值，从来不是在牛市里被发现的，而是在熊市里被重新定价的。

@justinsuntron @DeFi_JUST #TRONEcoStar December 12, 2025

✈️😱 好累 腿好酸
在🇭🇰和喜歡的朋友相聚
收到禮物好開心❤️
認識新朋友旅途多了一點光☀️

寵出一個大雷包💣 真搞笑 https://t.co/7hBy0wNhZ9 December 12, 2025

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