2020年8月，道琼斯工业平均指数把石油巨头埃克森美孚从成分股里直接踢出去，换成了Salesforce。结果到现在，埃克森美孚的股价已经涨了325%，而Salesforce却跌了32%。

这件事把道琼斯指数选股机制的问题暴露得特别清楚。标普500主要是按照市值等客观规则自动调整成分股，而道琼斯却由一个小委员会人工挑选，他们主要看代表性、行业平衡和公司声誉这些主观标准，很容易被当时的主流市场叙事绑架。

当时2020年8月，大家都在热炒SaaS软件和科技股，认为石油是夕阳产业、要被绿色转型取代，委员会完全受这股风潮影响，觉得Salesforce代表未来。

网友们吐槽得最狠：埃克森美孚至少生产的是生活中离不开的能源，而Salesforce这个SaaS软件，很多人到现在都说不清它到底是干嘛的、有什么实际用处。

这次换股就成了教科书级的反例——指数成分股的调整，反而变成了最强的反向指标，简直是指数界的一个大笑话。
https://x.com/i/status/2039477688461676724

结束了，全都结束了。Solana 生态 DeFi 协议 Drift 在凌晨，遭遇重大黑客攻击，约 2.8 亿美金加密货币被转移。

黑客甚至将部分资产，转移到以太坊网络，买入了 ETH，其中被盗最多的分别是 1.5 亿美元 JLP、6040 万美元 USDC。

而且还有个细节，该项目联创，去年登过福布斯 u30（业内称为反指榜单。

受此影响，该平台自家的治理代币，创下新低。
https://x.com/i/status/2039514703588888791

Claude Code 源码泄露事件后续越来越精彩了。
有人拿泄露的源码丢给 OpenAI 的 Codex 分析，竟然找到了 Claude Code 疯狂消耗 token 的元凶——autoCompact（自动上下文压缩）机制在失败后会无限重试，完全没有上限。据源码注释记录，曾有会话连续失败高达 3272
次。
修复方法简单到离谱：加一个 MAX_CONSECUTIVE_AUTOCOMPACT_FAILURES = 3 的限制，连续失败 3 次就停止重试。三行代码，搞定。

打完补丁后，这位老哥表示使用额度恢复正常了——之前被吐槽的"用两下就触发限速"，很可能有一部分就是这个 bug 在背后偷偷烧 token。
仓库地址放下面了。
https://x.com/i/status/2039191460256612770

AI对打工人的剥削已经超出想象。长沙一家漫剧企业，此前员工一天的工作是从中午开始的，持续到凌晨1点左右。这种作息颠倒的工作节奏是为了降本增效——因为闲时算力更便宜，排队也少。但最近，在Seedance2.0推出之后，上班时间又被调整成了凌晨三点，因为1点仍有以万计的人在排队。凌晨3点上班，才能最大化利用便宜的AI算力。

行业对算力的过度依赖，已经让劳动密集型产业逐渐转向算力密集型，打工人的诉求已经完全忽视。多数企业也只看到了技术带来的效率提升，却忽视了内容、创意、故事、审美的价值，最终陷入越卷越亏、越亏越卷的困境。
https://x.com/i/status/2039350825764397440

麻省理工的科学家已用数学证明，ChatGPT内置的阿谀奉承，会产生一种“妄想螺旋”的现象。你问它一件事，它同意。你再问一次，它就更加同意，直到你最终相信了一些完全错误的事情，而你却浑然不觉。该模型实际上是根据人类反馈进行训练的，而人类反馈会奖励同意的选项。现实世界的后果包括：一名男子花了300个小时，坚信自己发明了一个改变世界的数学公式；以及一名加州大学旧金山分校的精神科医生，在一年内将12名因聊天机器人引发的精神病患者送进医院。
https://x.com/i/status/2039414833876201879

🔥🎯Elon Musk把未来押在荷兰一座小镇上：这可能是工业史上最疯狂的一场豪赌

这个项目，越觉得它不像一座工厂，更像一场要重写全球科技秩序的尝试。

如果这件事真的走通，被改写的不会只是 $TSLA、SpaceX 或 xAI 的估值逻辑，而是整个世界使用算力的方式，机器人进入现实生活的速度，自动驾驶的成本曲线，甚至人类把智能系统送上轨道之后，地球和太空之间的分工边界。

最让我头皮发麻的地方，不是 Elon Musk 又在讲一个很大的故事，而是这个故事最后竟然卡在荷兰一个很多人根本没听过的小城市。

表面上看，Elon 想做的是一个叫 TerraFab 的超级芯片项目。

它被描述成由 Tesla、SpaceX 和 xAI 联合推动的芯片制造体系，要在同一个屋檐下完成设计、光刻、制造、封装、测试和掩膜制作，初期目标是每月 10 万片晶圆，长期目标是每月 100 万片。

如果只看这组数字，很多人第一反应会是：又来了，又是一个远远超出现实边界的目标。

因为全球最先进芯片制造真正的核心瓶颈，从来不是有没有钱，也不是有没有工程师，而是有没有一种机器。

这台机器叫 EUV 光刻机。

全球只有一家公司能做，叫 ASML，总部就在荷兰 Veldhoven。一个人口不过几万的小城，却捏着整个先进半导体产业最关键的一把钥匙。

这才是整件事真正疯狂的地方。

今天这个时代里，几乎所有最先进的芯片，无论是 iPhone 里的芯片、$NVDA 的 GPU、$AMD 的服务器芯片，还是 Tesla 未来更强的自动驾驶和机器人芯片，都离不开这个环节。

而 EUV 之所以像神话一样难，不是因为名字高深，而是它真的建立在接近科幻的工业能力之上。

它要用极紫外光去“打印”比病毒还小的电路结构。因为这种光几乎会被一切吸收，所以整台机器必须在超高真空中运行，不能用传统镜片，只能靠极度精密的反射镜。那些镜子的表面精度高到皮米级，已经接近人类制造能力的边缘。

更夸张的是，EUV 光源本身，是靠高功率激光每秒击打数万次熔融锡液滴，制造出比太阳表面还热的等离子体，再从里面提取出极短波长的光。

你会发现，现代文明最关键的一层基础设施，某种意义上竟然建立在“激光打锡滴”这种听起来像科幻小说的过程之上。

这也是为什么很多人在看到 TerraFab 的目标之后，第一反应不是震撼，而是直接判死刑。

因为如果严格按照传统逻辑去算，问题几乎无解。

一个月 10 万片晶圆，已经可能需要几十台 EUV。一个月 100 万片，可能需要几百台。可现在全世界已经安装的 EUV 总量，也不过几百台左右，而且未来几年新增产能几乎都已经被 $TSM、Samsung、Intel 这些巨头提前锁走。

也就是说，如果 TerraFab 想照着外界理解的方式去复制一个“超级版 TSMC”，那它面对的不是难，而是物理意义上的不现实。

这也是为什么我觉得，很多人可能一开始就看错了这个项目。

TerraFab 也许根本不是要直接和 TSMC 拼“谁的晶圆厂更大”，而是要抢另外一个更关键的位置：设计迭代速度和先进封装控制权。

这两个词听起来没有“百万片晶圆”那么炸裂，但如果真的被 Tesla 抓住，竞争力可能更可怕。

先说设计迭代。

传统芯片开发流程很慢。公司把设计送去代工厂，做掩膜，排产，流片，拿回样品，测试，发现问题，再重新开始。一个周期往往就是几个月，复杂芯片走完整个优化过程，按年算都不夸张。

如果 TerraFab 把设计、掩膜、测试、封装都压进同一套体系里，逻辑会完全不一样。

工程师改完设计，不再需要跨洋排队，而是直接内部推进。这样一来，原本按季度计算的迭代节奏，可能被压缩到按周计算。

这意味着什么？

意味着 Tesla 未来优化自己的 AI 芯片，不是慢慢追，而是可以高频试错、高频修正、高频定制。竞争对手可能还在等代工厂给第一次样片，Tesla 已经在做第三轮甚至第五轮修改。

芯片行业里，迭代速度一旦形成数量级差距，后面拉开的就不只是性能，而是整条学习曲线。

再说先进封装。

这部分更容易被忽视，但它恰恰可能是缓解 ASML 瓶颈最现实的一条路。

过去高性能芯片喜欢做成一整块大芯片，但越大，缺陷率越高，良率越差，成本越难看。现在行业已经越来越多转向 chiplet，也就是把不同功能拆成不同小芯片，再通过先进封装把它们高速连接起来。

这件事的意义在于，不是整颗芯片都必须使用最先进、最稀缺的 2nm 工艺。

真正最核心的计算部分，也许必须用最先进工艺，但内存、IO 甚至部分辅助模块，完全可以使用更成熟、更便宜、也更不受限的工艺节点。

这样一来，TerraFab 对最稀缺 EUV 设备的依赖，就不再是“全量依赖”，而是“关键部分依赖”。

这不是小修小补，而是整个资源约束条件被改写了。

我真正觉得这件事值得严肃看待，也正是因为这里。

如果 Tesla 最终掌握的不是一家单纯的大工厂，而是“快速设计迭代 + 芯粒架构 + 先进封装 + 系统级优化”的闭环能力，那它拿到的就不是一条产线，而是一种越来越难追赶的结构性优势。

这种优势在机器人上会特别可怕。

因为 Optimus 需要的从来不只是“更强芯片”，而是“更适合自己工作负载的芯片”。

通用 GPU 很强，但它本质上是通用厨房，什么都能做，同时也意味着有很多对 Tesla 具体任务并不必要的部分。可如果 Tesla 能反复迭代自己的专用推理芯片，它就能一轮一轮删掉无用结构，把晶体管、带宽、缓存、功耗全都朝自己真实任务去压缩和重构。

最后结果不是简单地“比别人快一点”，而是同样的电池、同样的散热、同样的体积下，机器人工作时间更长，响应更快，成本更低。

一旦这件事成立，机器人产业真正被改写的，不是演示视频，而是经济模型。

因为机器人要进入大规模现实部署，最后比拼的不是会不会走路，而是单位劳动成本。

如果定制芯片带来的是能耗下降、延迟下降、硬件成本下降，那最终冲击的就是制造业、物流业、服务业的成本边界。到那个时候，大家讨论的就不再是“机器人能不能做”，而是“还有哪些工作不值得让机器人去做”。

我认为市场现在最容易低估的一点是：很多人还在把 TerraFab 当成一个“大建厂故事”，但它真正的价值，可能不是产能叙事，而是控制权叙事。

谁控制设计节奏，谁控制封装架构，谁控制系统级优化，谁就更有机会把 AI 从“堆卡”推进到“定义工作流”。

这也是为什么这件事不只是半导体新闻，更像是 AI 基础设施的下一轮争夺。

再往深一点看，这里面还有地缘政治的影子。

现在全球先进芯片产能高度集中在台湾，而先进光刻设备又高度集中在荷兰。表面上看，AI 革命遍地开花，实际上最核心的几个命门，集中得惊人。

这就让 TerraFab 的意义变得更复杂了。

它不仅仅是在追求更强的芯片能力，也是在尝试把“关键环节掌握在自己手里”的比例往上拉。哪怕短期做不到完全自给，这种方向本身就已经说明问题：在未来十年的 AI 竞争里，真正有野心的公司，不会满足于只做模型和应用层。

它们一定会继续往下打，打到芯片，打到封装，打到制造节奏，打到供应链安全。

所以我现在再看 TerraFab，已经不太把它理解成“Elon 又画了一个很大的饼”。

我更愿意把它理解成一次极端激进的战略下注：不是直接复制今天的半导体工业，而是绕开最拥挤的主战场，先拿下最能形成复利的节点。

这条路当然还是极难。

ASML 的瓶颈是真的，EUV 的产能约束也是真的，建这种体系需要的钱、时间、人才、协同能力，全部都是真实到残酷的障碍。

但真正值得思考的是：如果目标不是明天立刻造出一个超级版 TSMC，而是先把设计迭代和封装能力做成别人跟不上的节奏，那么这件事就从“听起来不可能”，变成了“也许会比大多数人想得更早落地”。

很多人看 Elon 的项目，只盯着他有没有按最初时间表完成。

但我更在意的是另一件事：他是不是又一次找到了一个别人一开始都觉得不成立，但一旦成立就足以重构行业规则的突破口。

如果答案是是，那 TerraFab 最终改变的就不会只是芯片供应链。

它可能会改变机器人成本曲线，改变自动驾驶算力结构，改变太空计算基础设施，甚至改变未来哪些公司配拥有真正的 AI 护城河。

问题可能已经不是“这个项目会不会很难”。

而是如果它最后真的成了，今天市场给它的理解和定价，会不会还停留在完全错误的维度上。

你更倾向于把 TerraFab 看成又一个过度承诺的故事，还是下一轮 AI 工业基础设施真正的转折点？
https://x.com/i/status/2039415808380592181

全网炸锅！山西太原一男子，整整6年没上班，每月却有8415元工资准时到账，可他不仅不偷着乐，反而主动实名举报自己吃空饷，堪称大义灭己！​

事情要从2019年底说起，柳先生原本在太原某贸易学校当会计，接到调令去某中学报到，可一看调动手续，彻底懵了——登记表没盖章，教育局批准日期比学校申请还早半个月，连他的职级都从技术十级改成了科员九级。​

到了新学校，会计岗满了，科员岗也没他的位置，他成了多余的人。待了一个月后，他怕日后背锅，提出调回原单位，可老单位不要、新单位不放，这事就这么踢了6年皮球。​

这6年里，柳先生没去学校上过一天班，靠打零工养家，可每月8415元工资从没断过，6年累计近60万。他越想越怕，深知这钱拿得烫手，一旦被查，自己可能涉嫌职务侵占。​

于是他主动举报自己，求纪委彻查，甚至去法院起诉想退钱，可要么没人管，要么不受理。学校还嘴硬说合法合规，可内部文件却承认当初调动考虑不周。​

最荒唐的是，他拼了命想把钱还回去，却愣是还不掉！直到媒体曝光、舆论发酵，官方才成立调查组。说到底，他不是贪财，是被制度漏洞困住，只能用举报自己的笨办法，掀开这层遮羞布。
https://x.com/i/status/2039689984266076521

裁员后活下来的人，正在联手让项目延期。

甲骨文内部论坛刚爆出一篇神贴。
管理层要求幸存员工提高效率。
意思就是要一个人干两个人的活。
有员工直接发文号召所有人：一分钟额外的时间都别给。

下班时间一到立刻断网。
客户合同违约了怎么办？
那是裁员的必然成本。
项目进度跟不上怎么办？
让中层领导自己去大老板面前丢脸。

一旦你免费加班把空缺填上了。
高管一看报表只会得出一个结论。
原来这点人真的够用。
那下一轮完全可以继续缩减编制。
拼命工作只会让你面临更快的裁员。

硅谷那套关于企业文化的故事早就破产了。
无论你熬夜写过多少代码。
在财务的电子表格里你只是一个能被划掉的数字。
员工开始彻底觉醒。
高管亲手砍掉的产能，必须让他们自己买单。

https://x.com/i/status/2039867354566283348

🇺🇸FBI抓获！美国华裔航空工程师张俊杰（Jeff Zhang）试图将波音机密蓝图偷运中国——当场被海关截获、当场撒谎
👉他说U盘里只有私人文件。 海关打开一看：满满的机密蓝图和技术图纸。

👤 张俊杰（Jeff Zhang）
🔺57岁，俄克拉荷马州塔尔萨
🔺中国出生，已入籍美国
🔺就职于：威奇托某航空公司（Spirit AeroSystems，波音737核心部件供应商）
🔺职务：高级材料与工艺工程师
🔺权限：可接触大量机密和专有技术资料

被抓经过：
📅 2018年——赴华出差期间行为可疑，雇主向FBI举报 📅 2019年9月——达拉斯机场，准备登机飞往中国
🔺海关官员问："你的电子设备里有工作相关信息吗？"
张俊杰："没有，只有个人资料。"
🔺海关打开U盘和笔记本电脑——发现：
标注"专有"（Proprietary）的公司文件
标注"机密"（Confidential）的技术资料
航空公司业务图表和蓝图
🔺张俊杰立刻改口："公司允许我带走的……"
🔺公司告诉FBI："他无权将这些资料存入个人设备， 也无权带出美国。"

数据：
💰 被截获的专有数据估值：超过10万美元
📅 量刑听证：2026年7月23日
⚖️ 罪名：向联邦官员作虚假陈述（已认罪）

来源：FBI堪萨斯城分局官方公告
https://x.com/i/status/2039921304116048249

太卷了，谷歌凌晨直接王炸。

他们发布了最新开源模型 Gemma 4，并强调其可在个人设备本地运行。

与依赖云端调用不同，Gemma 4 支持在用户本地硬件上运行，同时具备函数调用的能力，意味着模型不仅能对话，还可以直接调用工具、浏览网页、执行代码甚至接入 API，具备 AI 代理的能力。

这一变化的核心在于，推理成本被大幅压缩，甚至接近于零。用户无需再为每次调用付费，只需承担本地硬件成本。

市场观点认为，这将冲击以调用计费为主的 AI 商业模式，尤其是 OpenAI、Anthropic 等依赖 API 收费的厂商。

目前相关中文文档页面，也同步发布了。
https://x.com/i/status/2039881965588144562

其实吧，对OpenAI、Anthropic影响不大

本身Gemma4就是做的端侧小模型，主打本地运行，低门槛，这次应该是全开源了。

Gemma4只能处理不方便上传的个人/公司文档本地处理，所以这就是为什么这次的小模型基本都支持图片视频语音识别，正好是端侧最常用的场景。

而对于openai，anthropic等性能大模型厂商走的不是一种路线，所以说造成的影响不大，硬要说的话Apple intelligence 要紧张一下了
https://x.com/i/status/2039885247718789353

美国两家最大的报税巨头，今年股价突然崩了。
Intuit跌了36%。
H&R Block跌了26%。

谁干的？
Perplexity刚上线了Computer for Taxes。
它能直接帮你起草联邦税表。
还能审查已经填报的文件，自动搭建税务工作流。

以前普通人报税，只能乖乖花钱买巨头们的软件。
现在AI直接把门砸开了。
靠垄断复杂规则收过路费的生意，护城河其实薄得像纸。

技术革命从来不讲温良恭俭让。
它只负责把旧桌子劈成柴火。
https://x.com/i/status/2040019091201630714

Google 发布 Gemma 4 开源模型

手机、树莓派都能跑

跟 Gemma 3 比，这次不是小修小补，而是从架构、能力到许可证的全面升级

四个尺寸覆盖从手机到工作站的全硬件场景，Apache 2.0 许可证完全开放商用。

通 过Google Al Edge Gallery 手机客户端可以直接体验↓

一共四个版本两大两小：

两个大模型走的是不同路线：

31B Dense 追求极致质量，是微调的最佳底座。26B MoE 走速度路线，推理时只激活 38 亿参数，出词速度快得多，但总体质量稍低一档。

两个小模型 E2B 和 E4B 专门为手机和 IoT 设备设计：

能完全离线运行，省内存省电。而且这两个小模型有个大模型没有的能力：原生音频输入，可以直接做语音识别。
https://x.com/i/status/2039887512215371935

没了7500美元的联邦补贴，特斯拉销量居然没崩。

2026年第一季度的成绩单刚出。
全球交付35.8万辆。
比去年同期硬生生多卖了两万多辆。
买车的人现在是一分钱羊毛都薅不到了。

连一向死磕马斯克的《纽约时报》都转了性。
破天荒写了一篇正面报道。
他们把原因归结为伊朗战事推高了油价。
但这掩盖不了一个更扎实的事实。

以前总有人说电动车全靠政府输血续命。
补贴一停立马原形毕露。
现在输液管彻底拔了。

市场自己拿钱投了票。
靠政客发纳税人的钱，根本供不出真正的好企业。
丢掉福利拐杖的特斯拉，骨头反而更硬了。
https://x.com/i/status/2039800368230518847

消息称苹果公司正以高价扫货市场上所有可用的移动 DRAM，甚至不惜牺牲运营利润，从而挤压其它竞争对手的备货空间。
———
当年DRAM还便宜，苹果还在8G，友商32G，我曾经劝各厂商乘胜追击干脆普及64G反哺上游顺便把苹果干成others，各厂商仁慈不从。现在好了，苹果缓过气会放过他们？
https://x.com/i/status/2039889777097638152

几年前，一老师傅带过一个徒弟，本科毕业，人很踏实，也特别好学。那时候老师傅月薪一万五，认认真真带了他两年。
直到有天晚上，徒弟突然说要买菜来到老师傅家里，想吃师娘做的菜。老师傅老婆特意给他做了几道他最爱吃的菜。吃饭时，徒弟拿出一瓶茅台递给老师傅，轻声说：：“师傅，我明天就要离职了。
以后您就别再带徒弟了，希望我是您最后一个徒弟。”
老师傅当时一头雾水。
直到他走后一周老师傅才知道：公司给他开到一万六，想换掉老师傅，想用更年轻人。从那以后，公司再让老师傅带徒弟，老师傅一个都没再带过。
https://x.com/i/status/2039925497719865576

最近公司发生一件极恶心的事，让我后悔来这家公司了。

我们项目以前的 Makefile 写的很长，逻辑越堆越多，已经没法维护。并且每次 make 都是全量编译，完全不用上增量编译，结果每次 make 都是10几分钟。我实在看不下去就让 CC 用 Python 重写了一版，加了增量编译支持。就这么放了三个月没敢合到主干，一直小圈子内灰度。

结果后来给我下个新需求，要往 Makefile 里加功能，我实在不想维护两套了，就跟领导说这两个版本二选一，实在不行就把 v2 删掉吧。他说别啊，他一直用，感觉增量编译速度很快。我说如果用 v2 就把 v1 删掉，并把 v2 转正。他说转正吧。

我当时的想法是，转正就转正，以后遇到问题，大家会一起改，这是一个共建的东西。结果转正后，这个 Makefile 就成我的专属，所有人遇到问题都来找我，还说：你改的你就负责到底。

我说这个东西是共建的，你给我我也是让 CC 改，这代码我不比你熟悉多少。你有跟我说的功夫给 CC 说早都改完了。

结果人家偏不（因为都不愿意接锅），这就成了我一个人的锅了。

这件事深刻的教育我们，不要打黑工，不要瞎优化，看到项目里的任何熵，在没有上级明确下单让你干之前，不要自作主张的干，干了就是你的，你就负责到底。
https://x.com/i/status/2040050665460994110

大家都以为AI能让程序员提前下班。
结果一位25年工龄的资深工程师直接被榨干了。

他每天早上同时启动4个编程智能体。
并行处理4个完全不同的复杂问题。
不到上午11点，他一天的精力就透支见底。

人脑的短期记忆容量根本扛不住这种高并发。
哪怕不需要逐行审查AI生成的代码。
光是脑子里同时维系四条业务逻辑，就足以让人宕机。

焦虑感正在行业里蔓延。
很多程序员开始疯狂失眠。
睡前总想再熬半小时，给AI队列多塞几个任务。
第二天一早爬起来急着验货。

这种工作节奏用不了多久就会废掉一个人。
把4个AI当手下用，本质上是把人脑当服务器使。
驾驭这套工具已经变成了一项生理挑战。
去摸清肉身认知的物理边界。
https://x.com/i/status/2040033539190603942

中国要求民营炼油厂不惜一切代价维持燃料产量。

4月2日，据彭博社报道，中国官员已告知民营炼油企业，即使中东持续一个月的战争扰乱了全球原油贸易，导致经济损失，也要将燃料产量维持在 2025 年的水平。

据知情人士透露，本周早些时候，国家发改革委在会议上向这些民营炼油企业高管表示，保障国内燃料供应是首要任务，这意味着汽油和柴油的产量至少要与去年持平，不惜一切代价。

数据显示，截至4月1日当周，中国独立炼油厂的开工率已降至不到63%，为2025年8月以来最低水平。与此同时，其炼油利润已转为亏损，本周表现为自2024年以来最差。
https://x.com/i/status/2039885599755387072

苹果公司据悉正在以极高的价格收购市面上所有可用的移动DRAM芯片，甚至不惜牺牲部分运营利润，以阻止竞争对手获得足够的内存芯片。
https://x.com/i/status/2039956521552150778