crypto花椒

离岸人民币收在6.8258，日内区间6.8213-6.8344
今年人民币的走势和过去几年完全不同。
2022-2024年的主线是"美元强+中国弱=人民币贬值"。现在的主线变了——美元见顶回落+中国经济企稳+资金回流新兴市场。
6.8这个位置是一个关键节点。
往下看（人民币继续升值），驱动力来自：美元走弱、中国出口数据持续超预期、北向资金回流。
往上看（人民币走弱的风险），主要是：油价高企推高进口成本、美伊局势反复导致的避险情绪。
对出海人群来说，汇率是最直接的生活成本变量。
在海外赚美元、花本地货币的人：人民币升值意味着汇回去的钱变少了。但如果你有人民币资产，它在升值。
在国内有收入、海外有支出的人：人民币升值意味着海外消费变便宜了。留学、海淘、海外投资的换汇成本都在下降。
其实我个人的预测就是，RMB还会升值

朋友是一个长期重仓美股的投资者，今年开始把国际配置提到了25-30%。
他说美股估值太高了，美元见顶了，欧洲和亚洲部分板块的增长预期更好。
今年以来，资金从美股流出、流入国际市场的趋势已经很明显。美股在全球股市中的市值占比从2024年的高点开始回落。MSCI EAFE（发达市场ex美国）今年的表现开始跑赢标普。
从估值看，美股当前forward P/E大概在20x-21x，而欧洲在13x-14x，新兴市场更低。这个价差是历史性的。
美元的走势是另一个关键变量。如果美元从高位回落，持有国际资产的美元投资者会同时赚到资产升值+汇率收益。双击。
但国际配置不是"逃离美股"。
美国依然是全球最深最广的资本市场，科技+AI的定价权在美股。完全不配美股是另一个极端。
合理的做法是：从90/10的美股/国际比例，调到70/30或75/25。不是赌哪个市场涨，是分散单一市场的估值风险。
US（全球ex美股）是最简单的一站式方案。想更细的话，欧洲看VGK，日本看EWJ，印度看INDA。
不行就买点港股吧，真的，富豪都回流了

融了11亿美金的电池回收公司，申请破产了。
Ascend Elements，美国最大的锂电池回收企业之一，4月9日申请Chapter 11破产保护。负债超过1.92亿美元。
2015年成立，融资超过11亿美元（股权+政府拨款），在乔治亚州有工厂，专门把旧电池拆解再加工成正极材料。
因为
特朗普政府取消了一笔3.16亿美元的政府拨款。这笔钱原本用于在肯塔基州建新工厂，已经拨了2.04亿，剩下的1.12亿被砍了。
美国电动车市场放缓。电池材料价格下跌，锂价从高点跌了超过70%。回收电池的经济模型建立在材料价格高位运行的假设上——假设崩了。
政策依赖型企业的脆弱性：一笔拨款取消就能把十亿级融资的公司送进破产。任何商业模式如果需要政府补贴才能运转，就不是真正的商业模式。
新能源赛道的出清正在加速。
锂价暴跌 + 补贴退潮 + EV增速放缓，三重压力下，现金流不够的玩家会批量出局

不只是美国
加拿大央行也在和银行讨论Anthropic模型的网络安全风险。
美国那边Bessent和Powell召集了华尔街大行CEO。几乎同一时间，加拿大央行也和本国主要银行举行了关于AI网络威胁的讨论。
两个信号叠在一起看
全球央行正在同步评估同一个风险：一个AI模型发现零日漏洞的速度，已经超过了人类安全团队的修补速度。
Mythos在几周内找到了数千个零日漏洞，涉及所有主流操作系统。
银行是全球IT支出最大的行业之一，安全预算通常占IT总预算的10-15%。这个比例要往上走。
监管会跟进。央行讨论意味着监管框架在路上。合规需求会推动更多安全采购。
AI安全成为独立赛道。不再是"网络安全的一个子类别"，而是独立的预算科目。
$CRWD今年已经涨了35%，但从估值看还没到泡沫区间。如果银行安全支出真的上一个台阶，这个赛道的天花板要重新估算

Anthropic说Mythos太强不能公开。结果小模型也能复现大部分成果。
一家叫Aisle的安全公司做了个实验：拿Mythos公开展示的那些漏洞发现，用小型开源模型去复现。
Anthropic不发布Mythos的核心理由是"太危险了，黑客拿到会造成灾难"。但如果小模型也能做到类似的事，那"不发布"这个策略本身就站不住了。
Aisle的原话：模型只是引擎，真正决定攻击/防御能力的是围绕模型构建的系统——工具链、知识库、执行环境。

Gemma 4在llama.cpp上终于稳了
4月2号Google发了Gemma 4，第一天就有llama.cpp支持但bug多。现在所有问题都修完了
E2B、E4B、26B MoE、31B Dense
31B在Arena AI排行第3，26B排第6
开源模型最强梯队
用--chat-template-file加载interleaved模版
建议开--cache-ram 2048
上下文长度根据显存来
去年本地最好的是Llama 3.1 70B量化版，勉强能用
现在Gemma 4 31B Q5在Mac Studio上流畅跑，接近GPT-4级别
不依赖API的AI应用开始有商业可行性。数据不出本机，成本为零，延迟极低
对于一人企业，本地模型是真正的基础设施。竞争对手在付API费，你的边际成本是电费
Gemma 4 + llama.cpp = 本地推理最优解，可以上生产了

别吵了 江苏同盟会拉起来了
只接受熟人拉进来
“江苏是一个概念”

一家创业公司想用等离子体反应堆打破中国的稀土垄断
Radify Metals刚融了不到300万美元，用等离子体处理金属氧化物，产出纯金属，唯一的废物是水蒸气
传统稀土加工需要大量化学试剂，污染严重，产线巨大。中国控制了全球70%以上的稀土加工产能，这是地缘政治里最硬的卡脖子
Radify的方法：把氢气加热到等离子体状态，金属氧化物粉末吹进去，氧被剥离，纯金属从另一端出来。反应堆体积小，可以分布式部署
现在做的是钐和镝——两种做磁铁和电子元件的关键稀土元素。后续还在探索铪、铀、钪、钛
我只能说牛逼了

一个23岁的德国小孩，拿了1500万美金种子轮，估值1个亿。
他把AI agent塞进了iMessage。
Poke这个产品的逻辑其实很简单——你不需要下载任何app，不需要学任何新界面，直接在iMessage里发条消息，AI就帮你干活。回邮件、付账单、改会议时间、订机票。
General Catalyst领投，Stripe、Dropbox、OpenAI的人都投了钱。
6000个硅谷VC圈内测用户，每月发20万条消息。
真正好用的AI产品，不需要教育用户。
创始人叫Marvin von Hagen，之前干过一件更疯狂的事——带65个学生造了一台12米长22吨重的隧道掘进机，赢了Elon Musk的Not-a-Boring竞赛。
iMessage是苹果的地盘，苹果随时能做同样的事。
Poke赌的是速度——在苹果反应过来之前把用户习惯养成。
这和当年小程序的逻辑一模一样：平台没做好的事，第三方先做，做到足够大就有谈判筹码。

以后这种耗费token的活请你教给本地大模型来用
特别是autoresearch这种多论loop才能出结果的
1. 只要你有spec和清晰的目标
2. 完整的结构框架 + 回测
那么你就能用qwen 3.5 在本地7/24小时无限给我跑出一个满意的策略，体会一下什么叫资本主义的压榨