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燕外之意 · 第 228 期 今天我们要谈的是民国奇案“上海酱园弄杀夫案”，和以此为原型的陈可辛电影《酱园弄·悬案》，我们会重点讲解的，就是1983年出版，台湾女作家李昂的《杀夫》。 对于小说，白先勇是这样评价的：“杀夫”这篇小说非常复杂，写人性的不可捉摸，人兽之间剃刀边缘的情形，写得相当大胆，相当的不留情。写没有开放的农业社会中，中国人的阴暗面，把故事架构在原始性的社会里来研究人兽之间的一线之隔，这是篇突破的作品，打破了中国小说很多禁忌，不留情地把人性最深处挖掘出来。 詹周氏本姓杜，自幼父母双亡，8岁时被亲戚送到上海当铺做丫头，随主家改姓周。17岁由养父母做主许配给当铺伙计詹云影，21岁正式结婚 。这种寄人篱下的经历，使她形成了隐忍的性格。 婚后，詹云影吃喝嫖赌，“既不把赚的钱拿回家，又不许她外出打工，弄得家里吃尽当光，两只衣箱空了，便到处向人借钱，曾向二房东借过不少，甚至连外面的大饼摊都有赊账。” 詹周氏长期遭受家暴及经济压迫，曾因绝望吞药自杀未遂。 本案发生于1945年3月20日清晨6时许。“外号大块头的租客詹云影被其妻詹周氏用切菜刀砍杀，并遭分尸后装入空皮箱中，企图移尸灭迹，因血迹滴到楼下，为居住亭子间的二房东王燮阳夫妇发现，随即报警缉拿。” 此案因涉及家暴、疑似婚外情、碎尸等元素，成为当时上海滩的爆炸性新闻。舆论最初多受“无奸不成杀”的观念影响，怀疑有奸夫协助作案，导致詹周氏一度供出并无直接参与杀人的邻居贺贤惠和丈夫的朋友“小宁波”。 上海地方法院于1945年5月3日初审判处死刑，1946年9月16日高等法院二审维持死刑原判。 女作家苏青撰文《为杀夫者辩》引发社会对女性处境的讨论 。 而后，随着1945年8月抗日战争胜利，汪伪政权倒台，之前的判决被宣布无效，案件由国民政府重新审理。1947年1月1日国民政府颁布《罪犯赦免减刑令》，1948年3月19日改判詹周氏15年有期徒刑，刑满后更名周惠珍，定居上海农场，1959年与严少华再婚，此后在农场的托儿所工作，至1981年退休。 在陈可辛导演的《酱园弄·悬案》上半部中，我们可以看出导演意图不止是要说这一个案子，还试图探讨整个时代的波云诡谲。然而在表现形式，和剧情详略，配角人物故事线的安排上，出现了明显的失衡。反而让观感非常奇怪。 而在李昂的《杀夫》中，李昂基于当时她能够掌握到的背景信息（相当一部分是有误的），结合台湾本土和闽南民俗文化，做了非常有特色的改编。 在小说中，最为可圈可点的角色并非女主陈林市，或是男主陈江水，而是本作中最重要的女性配角：阿罔官。 这个人物身上具备强烈的复杂性，乡土性，压抑的情欲、男权社会对女性的塑造和影响。和林市的互动从一开始的“社会引路人”的角色，走向了男权社会打压林市的代表，整个过程的笔触非常自然、实在。 而林市可以说是一个彻头彻尾笼罩在死亡、饥饿阴影之下的人物，她和母亲是被宗族欺压走到末路的孤儿寡母，母亲的死亡，从小寄人篱下的生活，让林市的社会性极差。婚后面临性暴力、精神和肉体暴力，她由不知所措、遭遇社群的背叛，逐渐走向了疯狂和杀人。然而我们认为，这个“疯狂”的处理方式在今天看来，太过典型和陈旧。 陈江水作为一个绝对的反面角色，李昂在塑造的过程中有意赋予这个人物复杂性，描写了他的童年、和情人相处的细节、对生死和杀欲的思考和恐惧，然而最终缺乏落点。导致人物的复杂性有始无终。这个问题在基于李昂原著，次年（1984年）上映的电影中得到了较好的解决。 同时，我们也不能忘记的是，在这个案件中，最重要的原因就是家庭暴力。这样一桩真实的旧案，背后起作用的一些要素，在时至今日的中国女性的生活中依然存在。无论是身体暴力、精神暴力或是性暴力，依然需要我们全社会的关注，从立法、执法、社区的层面合力解决。 /Staff/ 主播 | @在也门钓鲑鱼 @尉迟燕窝 后期 | 尉迟燕窝 如果您想参与话题征集，请留意两位主播的微博 /联系我们/ 新浪微博：@燕外之意official 以下渠道均可收听我们的节目： 小宇宙 | QQ音乐 | 荔枝FM | 苹果播客 网易云音乐 |喜马拉雅 | 蜻蜓FM

很多人第一次知道 Google Summer of Code（GSoC，谷歌编程之夏），都是靠学长学姐、论坛帖子，或者某次偶然刷到的经验分享。它在中文互联网里一直不算高调，但对很多人来说，却是一次真正改变技术路径、职业方向，甚至价值观的经历。 这期节目，我们邀请了三位参加过 GSoC 的嘉宾，一起聊聊他们当年是怎么知道这个项目、怎么申请上、做了什么项目，以及这段经历后来如何影响了他们的学习、工作和对“开源”这件事的理解。 有人因此第一次真正理解大型开源项目是怎么协作起来的；有人在和海外 mentor 的交流中建立了技术自信；也有人直到很多年后回头看，才意识到 GSoC 带来的不只是简历上的一行经历，而是对软件工程、社区协作、技术理想主义，甚至人生方向的深远影响。 我们也聊到了一个很现实的问题： 在 AI 写代码越来越强的今天，开源还有没有意义？GSoC 这样的项目，还值得学生投入时间去做吗？ 这是一场关于 开源、成长、协作、技术浪漫，以及 AI 时代程序员位置感 的聊天。 如果你是学生、编程初学者，或者正想认真参与一次开源项目，希望这期节目能给你一点具体的方法，也给你一点久违的勇气。 时间轴 00:00 开场片花：开源为什么是一件很浪漫的事 00:55 本期介绍：什么是 Google Summer of Code？ 05:03 三位嘉宾自我介绍：他们当年做了什么 GSoC 项目 11:20 我们是怎么知道 GSoC 的？ 20:00 申请经历复盘：最初如何接触社区、寻找项目与方向 30:05 和开源社区打交道是什么体验？mentor 的情绪价值拉满 35:35 GSoC 真正教会我们的，不只是“写代码” 40:12 从 Git 到协作：第一次真正理解软件工程 45:01 申请中的趣事与冲突：proposal、竞争与“名场面” 50:59 小社区、大影响：开源社区像 family 一样的存在 55:20 开源的浪漫：在冰冷互联网里留下会被后人使用的东西 01:00:02 技术社区、Meetup、终身写代码的人 01:05:20 GSoC 对职业路径和价值观的长期影响 01:10:27 现在申请 AI 相关项目到底有多卷？ 01:15:14 AI 时代来了，做开源还有意义吗？ 01:20:06 从 Copilot 到 Claude Code：程序员工作方式正在怎么变 01:25:01 除了奖金和简历，GSoC 真正带来的意外收获 01:26:41 为什么 GSoC 到今天仍然“不温不火”？ 01:28:00 收尾：为什么我们还想继续为 GSoC 做传播 本期主播 * GeekPlux https://geekplux.com 本期嘉宾 * Yizheng https://github.com/huangyz0918 * RRRY https://xhslink.com/m/3zvQGFhqF0r * WiFi https://github.com/wifiblack 代码之外 Beyond Code 是一档由 GeekPlux 和 Randy 共同主持的程序员闲聊播客节目。节目地址：bento.me 我们的节目同时会发布视频版，在 YouTube 和 Bilibili 搜索「代码之外」都能找到我们。 欢迎在 forms.office.com 向我们来信，我们会在下一期节目分享你的来信或解答你的疑惑。 也欢迎在 爱发电 赞助我们。也欢迎赞助商联系我们商业合作。

NBA单场得分纪录榜单在3月11日被刷新，热火球星阿德巴约得到83分超越了20年前的科比单场81分来到历史第二位。一直在争议的问题是，裁判是否偏向了阿德巴约，帮助他破了纪录。NBA的规则是不是更利于纪录的诞生。阿德巴约这个83分的纪录，他刷了，他是不是一个令人恶心的刷子。单场得分纪录的追求是否正当...

《这就是美国》第二季——从旧帝国的秩序到新世界的反叛，完结啦 订阅专题更优惠！已购单集的费用也可以在订阅专题时抵扣，无需担心重复购买。 点击订阅《这就是美国》第一季——从宗教改革到应许之地 直接到达：《中东往事》全集在小宇宙专辑，欢迎订阅与关注 这一集，咱们来说一说木乃伊怎么吃，这个欧洲曾经吃了五个多世纪的一个包治百病的万灵丹，Mumia，木乃伊粉是什么样子的。。。这东西曾经的流行是今天不可想像的，当初人们为什么要吃它，又是怎么吃的，关键是怎么想出来要吃木乃伊的，以及其背后的一整条木乃伊产业链。。。就在这一期的，世界好好吃。。。 图中为罐装木乃伊粉... 图中19世纪末埃及街头仍有售卖木乃伊的小贩。。。

主播：大周、哲野 后期：大周 简介：皮可对食物的选择极为苛刻，烈海王决定以自己为饵，挑战皮可，原始人VS中华武术的对决，胜者会是谁呢？

今天在虎扑写了一个文，关于科比一生的痛。 身体的痛，造就的是肌肉记忆。 心里的痛，造就的是自我觉察。 团队的痛苦，造就的是彼此分分合合，但是又更加团结珍惜。 加上最近读的书《有限游戏与无限游戏》。 传奇之所以称之为传奇，一定要承受苦难。 穿越痛苦，一次次破局，这样的故事才有力量。 不做温室花朵，做暴风骤雨中的强者。 这样的人，才有力量。 基于此，录制本期博客。 希望对你有所启发。 此外，围绕进步，我也录了一期干货。 内容如下👉《面对暴击，强者持续进化的【系统自信】》 欢迎加我微信DAYDAYSTUD，一起交流：）

节目简介 本期节目在中关村创业大街线下录制，迎来时隔一年多的重磅嘉宾开翼——刚从加拿大微软归来，带着 GitHub Copilot 团队的一线实战经验。四位技术人深度拆解大模型的工作原理：从 Temperature 参数如何影响创造力，到 Cache 机制为何能让 API 便宜这么多；从 RAG 的完整最佳实践，到为什么大公司做不好大模型；从 AI 时代"2000 行单文件"的新开发范式，到程序员未来 1-5 年的动荡期预判。这不是科普向的入门课，而是一线工程师用真金白银试出来的实战经验分享。 本期要闻 1. Temperature 参数的真相：创造力与稳定性的博弈 开翼从大模型的基本原理讲起：模型本质是"下一个词预测器"，每次生成时会输出多个候选词及其概率。Temperature 参数决定了选词策略——设为 0 时模型会 100% 选择概率最高的词，输出稳定但呆板；设得越大，模型越可能选择低概率词，创造力提升但不确定性增加。 "如果你的 temperature 设成 0，它百分之百会选择概率最大的词。所以它表现出来给我们的感觉就它变得呆板，创造力低，但是非常的稳定。" —— Kaiyi 实战经验表明：翻译、数学题等需要精确输出的场景应将 temperature 设到最低；而写小说、创意文案等需要发散思维的场景则应调高。这个参数揭示了 AI 应用的核心权衡：没有万能配置，只有场景适配。 2. Cache 机制：为什么击中缓存能便宜这么多 大模型的生成是迭代过程：每生成一个词，都要把已生成的所有词重新送回模型预测下一个。这就是为什么早期 ChatGPT 是"一个词一个词蹦出来"。Cache 机制缓存了已处理的 token，下次请求时可以复用前面的计算结果，大幅降低算力消耗。 "你会发现我所有大模型 API 都会告诉你，如果你击中了 cache 是多少钱，如果你没有击中缓存是多少钱。" —— Kaiyi "它缓存的就是我们'今天早上吃'这四个词，它就缓存在里边了。你下次再来，你是在后面又加了词，那就可以把之前那些结果拿出来去复用。" —— Kaiyi 这解释了为什么 DeepSeek 等模型的缓存价格能降低"非常多"——不是慈善，而是真实的成本节省。开发者应该主动设计对话流，最大化缓存命中率。 3. Top-k 与 Top-p：另一个影响创造力的旋钮 除了 temperature，Top-k 参数同样影响模型的选词策略。Top-k=2 意味着只从概率最高的前 2 个词中选择，Top-k=10 则从前 10 个词中选。OpenAI 官方文档明确建议：不要同时调整 temperature 和 Top-k，因为它们本质上影响同一件事，同时调整会让效果变得不可预测。 "OpenAI 的官方文档会告诉你，不要同时调整 temperature 和 Top-k，因为这两个本质影响是一个事儿，所以它会让你的调整变得没有那么的正交。" —— Kaiyi "一般是固定好了某一个再去调另一个。" —— Kaiyi 这是典型的工程实践智慧：当两个参数相互耦合时，应该采用控制变量法，而不是盲目调参。 4. "贵但好用"的 Codex 与"快但冒烟"的 Claude 开翼分享了在加拿大微软的实战经验：团队同时使用 Codex、Claude 和 Kimi，发现各有千秋。Codex 响应慢但生成的代码"直接可用"；Claude 在 plan mode 下快速输出大量代码，但常因"兢兢业业干得太快"导致不可用。这种取舍让工程师不得不混用工具——有朋友直接充值 200 刀 Codex。 "Codex 的问题是速度特别慢，但实际生成效果确实不错。" —— Kaiyi "Claude 有时候就是兢兢业业干活特别快，给你代码特别多，但是有时候不可用。" —— Kaiyi 这场工具之争揭示了当前 AI 编程的核心矛盾：速度与可靠性的永恒博弈。没有银弹，只有权衡。 5. 哈利波特测试：上下文塞满后的智能崩塌 开翼抛出一个经典测试：将整本《哈利波特与魔法石》塞进模型上下文，再询问细节问题。结果令人意外——尽管模型拥有全部答案，却因上下文过载导致"召回能力急剧下降"。这个实验直指当前技术痛点：token 成本不仅关乎金钱，更影响模型的核心智能表现。 "当上下文塞满了之后，它的召回能力有些可能就看不到，以及它的智能一定会下降。" —— Kaiyi "把整本哈利波特塞进模型里问细节，他肯定有所有答案，但有时候回答不对。" —— Kaiyi 这个残酷测试提醒我们：在追求长上下文能力时，开发者需警惕"塞得越多，忘得越快"的隐性陷阱。真正的智能或许不在于吞吐量，而在于精准提取。 6. RAG 最佳实践：从 Query 重写到 Re-rank 开翼系统讲解了当前 RAG 的标准流程：首先用 embedding 模型将文档转为向量存入数据库；针对代码场景，应该同时 embed 代码本身和 LLM 生成的代码解释，双向量索引提升召回率；用户 query 进来后先做重写，将"这个城市"补全为"北京"，并生成 3-5 个同义改写；每个改写检索 3-5 条文档，共得到 15 条候选；最后用 re-rank 模型重新排序，选出最相关的 3-5 条喂给大模型生成回复。 "如果你在 embedding 代码的时候，我们会先用一个小模型去给这个代码解释这个代码是干什么的。我在 embed 代码的时候生成一个向量，我在 embed 解释这段代码的地方生成一个向量，这两个向量同时可以索引这段代码。" —— Kaiyi "Query 重写也可以，因为单词有多义性，一般我们会把它重写成 3 到 5 个同意但是写法不同的句子，然后再把这 3 到 5 个向量去数据库里检索。" —— Kaiyi 这套流程已经是业界共识，但每个环节都有优化空间——关键是理解原理，而不是照搬代码。 7. 为什么大公司做不好大模型 开翼以亲身经历解释：大公司的决策链路太长，一个刚毕业的博士研究员提出天才想法，需要 1000 万美元训练资金时，在大公司的审批体系里"是不可能的"——每一层都要背书，失败了要背锅。而 OpenAI 这种创业公司可以把巨大资金和算力直接投给几个天才，甚至是博士实习生，让十个人试，成一个就沿着这个方向走。 "当我有一个天才的想法，我说我现在要需要 1000 万美元的训练资金，我要去验证我这个想法，在大公司的决策链路里是不可能的。" —— Kaiyi "OpenAI 这种创业公司，他们可以去把巨大的资金、巨大的算力去投入给几个天才的人，甚至是博士的实习生。而且他们的算力和钱实在太多了，他可以让十个天才去试，就有一个事成了，那他们就沿着这个方向整个方向往走。" —— Kaiyi 这就是为什么苹果、亚马逊、微软这些巨头都没有成功做出自己的大模型，基本都是创业公司做成的。组织结构决定创新能力。 8. AI 时代的新开发范式：2000 行单文件与即用即抛 开翼观察到一个有趣现象：一些"很牛的人"现在喜欢写 2000-3000 行的单文件代码，所有工具函数放在一起，打破了传统"超过 100 行就应该拆分"的规范。原因很简单：现在是 AI 在干活，你要服务于 AI。代码复用的成本收益比已经改变——高质量代码的生成成本极低，那就不复用了，随便改，甚至"即用即抛"都可以。 "我发现一个很有意思的风格，就是他们现在喜欢写一个文件，2000-3000 行的代码甚至更长。我们之前有个说法是超过 100 行或 150 行代码就应该被拆了。" —— Kaiyi "现在代码，特别是高质量代码的成本变得极低了，那我就不复用了。我如果要修改这个工具函数，我就随便改。因为我知道你不会影响到任何其他的地方，那甚至即用即抛都可以。" —— Kaiyi 这是范式转换的信号：从"为人类可读性优化"转向"为 AI 协作优化"。复制三次以下的代码不再抽取，因为 AI 能轻松处理重复。 9. 软件工程的复兴：瀑布式开发在 AI 时代的回归 开翼提出一个大胆观点：本科学的软件工程（需求-架构-开发-测试的瀑布式流程）曾被认为"非常繁琐、非常死板"，但如果换成 AI 来执行呢？当 AI 强到我们要把自己看作老板时，就需要思考如何让"员工"以某种死板的形式一步步做，产出的文档和结果可以快速 review。 "如果 AI 已经强到我们要把自己看作老板，那么就需要思考如何让我们的员工以某种非常死板的形式去一步一步做。但是这个死板形式产出的文档或者产出的结果，我可以非常快速的 review。" —— Kaiyi "我如果带一个团队，我不会去一行行代码 review。我只是去看你的测试表，你的架构文档我能看懂，你的架构文档我觉得合不合适，有问题我再改。" —— Kaiyi 未来的开发方式可能就是这样：像 CEO 一样只关注目标能否完成，而不在意代码里有多少 bug。验收标准从"代码质量"转向"功能达成"。 10. AI 会带来大失业吗：1-5 年动荡期后的新平衡 讨论到 AI 对就业的影响，开翼给出判断：未来 1-5 年是动荡期，AI 不断侵蚀岗位，开发者不断发明新范式提高效率。但 5 年后，程序员的平均工资可能不会降甚至会升，但岗位数量一定会越来越少。原因是 AI 这波革命"没有创造新的技术岗位，只减少了"——客服、前台等岗位已经在被取代。 "我觉得五年之后，程序员的整体的工作岗位平均工资可能不会降，甚至可能会升。但是工作岗位的量一定会越来越少。" —— Kaiyi "AI 这一波革命很有意思，一波新的技术革命它没有创造新的技术岗位，它只减少了。" —— Kaiyi 现实案例：产品经理用 AI 写 PRD，前端工程师也用 AI 理解 PRD 并生成代码——"中间商"开始多余。有公司已经要求产品经理直接出高保真图，前端的作用变成"把数据填成真的"。岗位二合一正在发生。 金句摘录 "Codex 的问题是速度特别慢，但实际生成效果确实不错。有人认为 Claude 最好，也有人认为 Codex 最佳。" —— Kaiyi "当上下文塞满了之后，它的召回能力有些可能就看不到，以及它的智能一定会下降。" —— Kaiyi "前端转型 AI 的真相：不是学算法，而是学会和 AI '啰嗦'对话。" —— Kaiyi 🤔 思考与启发 本期节目展现了 AI 工具落地的现实图景： 1. 工具选择的务实哲学: 工程师不再迷信单一"最佳模型"，而是根据场景混用 Codex（可靠但贵）、Claude（快但需校验）、Kimi（成本低且前端友好），证明技术选型应回归业务本质。 2. 上下文的隐形成本: 哈利波特测试揭示 token 消耗不仅是金钱问题，更会导致模型智能衰减。开发者需建立"上下文预算"意识，在 prompt 设计中主动做减法。 3. 转型路径的认知升级: 前端开发者切入 AI 的关键不是补数学短板，而是掌握"对话式开发"新范式——像操作文件系统般调度 AI 能力，把"啰嗦"转化为生产力。 延伸思考: 当你的 AI 助手开始输出冗长解释，是该优化 prompt 精简对话，还是接受这种"必要的啰嗦"以换取准确性？

2026年3月13日，高盛发布美股策略更新报告：《US Equity Views: Updating our US equity outlook and investment recommendations》 油价冲击之后，标普500从1月高点已经下跌5%。高盛在这个节点更新了全年判断——目标价7600点维持不变，但背后的逻辑已经悄悄发生了变化。 本期节目，我们结合这份报告聊三个问题： * 高盛为什么维持目标价，这个"不变"背后藏着什么 * AI资本开支能否撑住美股盈利，高盛怎么看 * 油价冲击下，高盛现在推荐什么，回避什么 我们每期节目的英文原文件，都会在知识星球《左兜进右兜 / 美股研报》中分享。感兴趣的朋友，欢迎加入查阅英文原文。 本期内容： 主播 小柒 背后的男人 右兜 如需获得更多及时研报、英文原文，欢迎加入我们的付费知识星球《左兜进右兜｜研报解读》 量化模型交易信号，模型交易实时日志，欢迎加入我们的付费Discord社区，微信咨询：Right_pocket090

内容简介 《名士风流》是波伏娃的长篇小说，出版于1954年并获得了龚古尔文学奖。在这一期里，小说的主题终于显现，波伏娃在小说中呈现了二战后的巴黎知识分子生活图景，工作也好，革命也好，创作也好，爱情也好，而她想用用这些人的生活、命运，这些人的痛苦和迷茫，来质问一个跟我们每个人都息息相关的问题，那就是人为什么要活着？存在先于本质，人一定是先活着了，才会质问我为什么要活着。我存在了，我的存在甚至都不是经由我的同意才产生的结果。那么，我到底应该如何去寻找我自己的本质呢？我的人生到底有没有意义？如果有意义，那那些波折、痛苦、失望、打击又算什么？我们真的能找到所谓的意义吗？那更可怜的是，如果压根儿就没有意义，我为什么还要活着？ Timeline 01:00 亨利与罗贝尔的矛盾加深，还向波尔摊牌。 03:49 安娜与刘易斯重逢。 09:12 亨利陷入困境，个人的好恶往往大于大是大非。 21:06 安娜回到巴黎，生活还是一团乱麻。 29:00 过去不会过去，现在也不会回到从前，一切都没有办法重新开始。 Highlights * 我们有的时候会感到后悔，就是因为我们觉得自己能够掌握自己的生活，但其实很多时候我们的行为是因为环境而塑造的，我们决定不了，我们只能顺势而为。 * “在一个曲线空间不可能求出直线。”罗贝尔说道，“在一个不良的社会，不可能过真正正派的生活。人总是受夹，不是这一头就是那一头。这又是我们必须丢掉的一种幻想。”他下结论道，“个人的灵魂绝不可能得到拯救。”亨利并不信服地看了看他，“那留给我们的还有什么东西？”“没有什么了不得的东西了，我觉得。”罗贝尔答道。 * 人类历史、命运、解放等宏大的命题，是左派知识分子最为关注的命题，但这些问题不应该也不能泛泛而谈。一旦落实到个体身上，在这个混乱的世界里，其实就没有什么了不得的东西了。道德没有什么了不得，错误也没有什么了不得。我们要努力做一个好人，但一旦做了点儿错事儿，不能因此而无条件无限制的责备自己，从而彻底放弃成为一个好人的信念。关键在于之后的行动。从这个角度上想，没有什么了不得的东西了，既是一种绝望，其实也是一种绝望之后的安慰。 * 不管怎么样，这都不是我们逃避未来，逃避以我们特有的方式来面对未来的理由。 * 人绝对拥有不了世界，也无法回避他人处于世界之中，情况就是这样。无论在韦内雷港还是巴黎，整个地球都照样出现在他周围，连同地球上的贫困、罪恶与不公，他完全可以把自己余生用来逃避人生，但绝不会有个安身之处。 * 他只能以自己的方式来面对生活，也必将以自己的方式来面对生活，无论这种方式是不是能够改变世界，是不是有所谓的意义，他都只能如此，他都只能继续这样生活下去，因为存在先于本质。他必须先以自己的方式存在着，然后才有可能为这种存在赋予意义。 找到小祖 欢迎扫二维码加入书友群。

简介： 本期邀请到了一位非常会生活的互联网牛马frank，这一期他主要跟大家聊聊他是怎么拿到很高的涨幅，以及从北京离开后他的一些变化；作为一个INFP的产品经理怎么变成了INTP；对于工作和生活如何平衡这件事他还是挺有发言权的；当他成为ai产品后，他说：还是很感谢大模型的！ 我们从他性格的转变开始，聊了聊他变T之后对生活和工作的影响；作为拿到过很高涨幅的过来人，他有什么方法要和大家分享的；作为曾经非常看重工作、看重绩效、看重别人评价的人，是如何消解这些问题，变成一个追求work&life balance的人；他妈妈跟她说的一句话，一直都会被他拿出来反复琢磨！ “把生活过好，就是赚到钱了！” 时间导览： 02:50 如何对抗金钱焦虑？ 06:15 不用刻意培养爱好，忠于当下的快乐！ 12:00 即使不出远门，也能获得休息 14:59 敏感也是一种能力！ 17:15 把日子过“具体” 24:05 谁说杭州是“美食荒漠”啊，杭州可太棒了！ 34:45 从“吃饱就行”，到愿意为吃花心思、花时间 41:08 20–35 岁尽量不要负债！ 44:30 投资回忆最有价值！ 44:30一首喜欢的音乐 BGM： Cloud (Audio) - Galdive No Fear In My Heart-朴树 多做副业/不误正业/PEACE

1. 曼联又可以叫红魔了 2. 皇马还是会被逆转 3. 世界杯李翔看好荷兰 4. 球员个体训练已经科技程度拉满

一、核心内容摘要 这场播客的核心主线有两条。第一条是宏观层面，围绕美伊战争升级、霍尔木兹海峡风险、油价冲击、美国“准滞胀”压力测试以及机构去杠杆展开。两位主播的分歧主要在于：Min 认为市场仍在押注战争不会长期失控，因此 3 月下旬仍可能存在反弹窗口；Alex 则明显更悲观，认为当前很像疫情初期“风险已经积累、但美股尚未充分定价”的阶段，并强调美国在战争准备、能源储备、反无人机体系和政策应对上都表现出明显的“草台班子”特征。 第二条是投资层面，讨论从宏观风险如何落到具体标的与赛道。重点覆盖了“航空航天三雄、光电三小强、HIMS、新医疗/个性化医疗、AI Capex 与军工/无人机方向”。整体逻辑是：当前市场短期仍受战争和流动性主导，但中长期主线并未消失，仍然是“AI 基建、军工无人机、光电互连、商业航天与新型医疗平台”；只是这些方向在未来几周都必须接受宏观冲击的重新定价。 二、核心问题摘要 1. 当前市场最大的宏观矛盾是什么？ 当前市场最大的宏观矛盾，是几条原本独立的主线开始同时共振：美伊战争推高油价，油价重新抬升通胀预期，美国增长又在放缓，机构同时在去杠杆，而 AI Capex 这条主线虽然还在推进，但市场对其变现速度的耐心明显下降。 也就是说，市场已经不再是单纯交易 AI 牛市，也不再是单纯交易降息预期，而是在交易“战争—石油—利率—流动性”这一整条传导链。 从盘面看，这种矛盾直接体现为：美股承压、原油高波动、长端利率维持高位、美元偏强、日韩汇率走弱，而 BTC 反而表现出一定韧性。市场短期没有完全 price in 最坏情景，但风险确实在持续累积，所以两位主播的共识其实是：现在不是简单看多或看空某一个方向，而是要承认市场正在进入高波动和高分化阶段。 2. 美伊战争和以往战争有什么不同？这场战争为什么是一场“不对称战争”？ 这场战争之所以值得单独拿出来讲，是因为它影响的已经不只是“中东地缘政治”，而是直接影响到全球宏观定价中心。霍尔木兹海峡控制着全球大约 20% 的石油运输，一旦长期受阻，影响的不只是油价，而是全球通胀、全球流动性和风险资产估值。播客里反复强调的一点是：市场担心的不是“伊朗少卖一点油”，而是整个海湾运输体系、金融绑定关系以及美元结算体系被打乱。 更重要的是，这场战争和传统战争不同的地方在于：伊朗的打击目标已经不只是军事目标，而是开始指向 石油、数据中心、银行系统、美军基地和金融命脉。再叠加无人机、不对称战术、地下工厂和长期消耗战逻辑，它的潜在危害对投资市场来说比很多传统战争更直接。此外，美国当前最大的风险不是“敌人有多强”，而是缺乏足够的准备：战略石油储备偏低、对无人机和地下工厂体系低估、对现代廉价拦截体系准备不足，这也是题目中“草台班子”的核心含义。 3. Citrini 2.0 在讲什么？ Citrini 2.0 不是简单地说“继续看多 Optics”，而是在更新 AI 基建主线的下一阶段受益方向。它的核心观点是：过去市场已经充分认知到 Optics 是 AI 基建的一部分，甚至一些热门名字已经交易得比较拥挤；接下来真正值得找的，不是最显眼的赢家，而是更下游或更上游、尚未被充分定价的 photonics enablers。它把逻辑重心从“模块景气”进一步往下钻，指向 photonic components、substrates、capital equipment，以及随着 CPO 成为 necessity 而受益的公司。 具体来说，第一，AI hyperscaler 2026 年仍将维持 $650B–$700B 的高强度资本开支；第二，随着 Memory Wall 加剧，传统电子互连的带宽、功耗、热管理和距离限制越来越明显，行业从铜互连向 photonic interconnect 演进是必然趋势；第三，photonic adoption 不只发生在数据中心，也外溢到半导体设备、自动驾驶、机器人、国防等多个方向。换句话说，Citrini 2.0 的重点不是“光模块还行不行”，而是：光子学将成为半导体与 AI 基建的下一层底层升级，真正的大机会可能在更基础的材料、衬底、外延和设备层。 4. HIMX 为什么被称为“光电三小强”里最有故事性的那一只？ HIMX 的特殊性在于，市场现在还主要按“传统显示 IC 公司”给它定价，但它实际上已经在往 AI 视觉感知 + 光互连光学组件 + AR 微显示 的方向升级。它的老本行是车载显示驱动 IC，这块业务已经比较稳，汽车相关收入占比超过一半，提供了基本盘；而真正让它有重估空间的，是新业务开始逐步从概念走向商业化，比如 WiseEye 进入 Acer AI PC，CPO 光学组件进入验证阶段，LCoS 微显示器也在推进样品测试。 所以 HIMX 的逻辑不是“纯正的 AI 龙头”，而是一个典型的 “旧业务稳定 + 新业务打开估值上限” 的转型票。它吸引人的地方在于，如果未来 AI 数据中心确实从铜互连继续向光互连和 CPO 迁移，那 HIMX 这种原本被低估的中间环节公司，就会迎来估值切换。也正因为如此，它会比纯上游材料股多一点故事性，也比纯传统半导体股多一点弹性。 5. SOI 的核心看点是什么？为什么它会被看作“最硬的材料卡位”？ SOI 的核心看点，不是它现在的财务报表有多漂亮，而是它在 Photonics-SOI 衬底 这一层具备极强的上游卡位能力。结合 Citrini 2.0 的框架，数据中心互连未来的演进方向非常明确：现在真正的问题不再只是 GPU 算力，而是 GPU、内存、交换机、rack 之间的数据传输已经越来越接近电子互连的物理极限。附件里给出的对比很直观：电子互连的带宽上限、能耗、热约束、信号距离和扩展空间都明显落后于 photonic interconnect，而 PICs 的发展最终是为了解决 Memory Wall。 SOI 之所以重要，是因为它不是做模块，也不是做激光器，而是在更底层提供光子芯片需要的工程衬底。它当前的问题也很明确：手机和汽车半导体周期还没有完全修复，所以现阶段报表和利润率并不算特别亮眼，市场还在把它当成一只传统周期股去看。但如果 NVIDIA 和其他 hyperscaler 持续推动 photonics 架构，市场会开始重新认识它：SOI 不是一只“手机股”，而是一只 AI 光互连时代的材料平台股。 这也是为什么它的逻辑更偏中期，不一定短线爆发，但如果 narrative 成立，它会是一个非常标准的“上游材料重估”标的。 6. IQE 为什么更像一张“上游弹性期权”？ IQE 的吸引力在于，它并不是龙头中的龙头，而是一家典型的 “当需求外溢时最有弹性的供给侧公司”。它做的是 epiwafer，也就是外延片，负责在 InP、GaAs 等衬底上生长超薄晶体层，这一步决定了激光器、探测器和 VCSEL 的性能与可靠性。简单说，它不做最终的收发器，但它参与了“把光源做出来”这件事，因此它是光子学产业链里非常典型但又容易被忽视的一环。 为什么说它像期权？因为它当前利润承压、产能利用率偏低，所以市场对它的定价并不高；但如果未来 AI datacom、800G、1.6T 这些扩产节奏加快，而下游龙头产能又顶到天花板，上游外延代工就会从“可有可无的备胎”变成“必须扩出来的增量供给”。这意味着 IQE 的弹性不是来自它今天赚多少钱，而是来自 “一旦行业进入更紧张的供给阶段，它的利用率和盈利能力修复会非常快”。因此它比 SOI 更偏 alpha，也更依赖行业景气兑现。 7. 为什么要重点看“航空三雄”？这个赛道的核心逻辑是什么？ “航空三雄”指的是 SpaceX、Rocket Lab、Firefly，也就是有真实火箭发射能力的三家。核心逻辑很简单：在航空航天金字塔里，最稀缺的能力不是卫星，不是应用，而是 “把东西送上去” 的发射能力。因此，一旦 SpaceX 的 IPO 估值被市场锚定，比如市场传闻的 1.7 万亿美元，那么 Rocket Lab 和 Firefly 的估值体系就会被重新定价。 Alex 的思路更像是做相对估值锚。既然 SpaceX 被赋予万亿级定价，那么 Rocket Lab 至少应该去向更高市值靠拢，而 Firefly 这种更小但具备真实发射能力的公司，也会有重新定价的空间。这里的变量不只是它们本身的业务，而是 SpaceX 上市预期 + 纳斯达克指数纳入规则修改 + 航天能力的稀缺性 共同推动的估值重估。 8. 为什么要关注 Firefly，FLY 的核心逻辑是什么？ 一句话概括，FLY 的核心逻辑是“火箭发射能力的稀缺溢价”。在资本市场里，真正具备独立火箭发射能力的公司非常少，基本上只有 SpaceX、Rocket Lab 和 Firefly 这“火箭三雄”。在 SpaceX 尚未上市、RKLB 市值已经接近 400 亿美元的背景下，FLY 只有大约 30 多亿美元市值，这使得它天然具备估值弹性。 更具体地说，FLY 不是一家单纯的“小火箭公司”，而是在逐步形成 “火箭发射 + 月球着陆器 + 轨道飞行器 + 国防软件” 的综合平台。短期催化剂是 Alpha 发射节奏恢复、3 月 11 日 Flight 7 成功发射、订单持续确认；中期看的是 NASA 月球任务、太空军发射体系和 Eclipse 中型火箭项目。它的风险当然是收入基数仍小、亏损仍大、时间点也受大盘和 SpaceX IPO 节奏影响，但在“能力稀缺”这件事上，FLY 的确是当前最有弹性的票之一。 9. HIMS 为什么会成为“新医疗叙事”里最有代表性的票？ HIMS 的核心在于，它不是一只单纯的 GLP-1 概念股，也不是一只单纯靠 short squeeze 活着的票，而是在往 平台型消费医疗公司 演变。它当前最强的两个逻辑，一个是基本面：收入增长快、毛利率高、订阅收入占比高，而且和 Novo Nordisk 的合作回归后，重新具备承接减肥药需求的能力；另一个是筹码结构：做空比例长期维持高位，使得它每次基本面变化时都可能触发非常剧烈的多空博弈。 更长一点看，HIMS 真正让市场兴奋的，不只是减肥药，而是它有机会从减肥、荷尔蒙、个性化治疗一路扩展到 peptide、长寿、定制化医疗与健康管理平台。它同时具备医生网络、品牌、订阅用户和药物交付能力，这在“新医疗”赛道里是非常稀缺的组合。所以它的上限逻辑并不是一支减肥药渠道票，而是一个 消费医疗平台 + 个性化医疗入口。这也是为什么即便短期它更像一个高波动标的，中长期依然有很强的叙事空间。 👋 加入社区： 请关注 www.x.com/memely 获取最新消息 加入我们的社群，请添加群主微信号：wish12779 ⚖️ 免责声明： 【免责声明】本播客及所有相关内容仅为信息分享和教育目的，不构成任何形式的投资建议或财务意见。市场有风险，投资需谨慎。在做出任何投资决策前，请务必进行独立研究并咨询专业顾问。