节目

📈【本期内容】 从算力到应用，AI投资的焦点正在如何迁移？ 中国制造业“出海”，和“出口”到底有什么不同？ 从“周期”到“资源”，供给约束如何重构资源品的定价逻辑？ 如何看待“科技缩圈、风格反转、市场再平衡”？ ❤️【本期嘉宾】 刘杰 嘉实基金股票研究部总监 执业编号：F00200001000013 🔻【主持人】 宋墨含 中金财富产品与解决方案总部 权益产品研究员 执业编号：S0960123040045、P1000278100034 📍【时间轴】 00:03:22 听20年行业老兵分享权益研究与投资心得 00:05:23 投资中最重要的事：好奇心 + 敬畏心+思考力 00:13:49 传统股票研究的工作模式是怎样的？新研究体系中如何进行行业分类？ 00:22:09 如何看待“科技缩圈、风格反转、市场再平衡”？ 00:34:26 如何理解红利策略的“久期”逻辑？ 00:41:53 从“周期”到“资源”，供给约束如何重构资源品的定价逻辑？ 00:56:19 中国制造业“出海”和“出口”到底有什么不同？ 01:04:46 如何理解制造业投资的“2+2”框架？ 扫描二维码，领取重磅投资干货 免责声明：中金财富对本文所载信息的准确性、可靠性、时效性及完整性不作任何明示或暗示的保证。本文仅供参考，不构成任何投资建议，投资者据此操作，风险自负。投资有风险，入市需谨慎。中金财富及其人员对使用本文本内容所引发的任何直接或间接损失概不负责。未经中金财富书面授权许可，任何机构和个人不得以任何形式转发、转载、翻版、复制、刊登、发表、修改、仿制或引用本文。

2008年金融危机后，中本聪写下了比特币白皮书，DeFi的诞生叙事是：我们不要华尔街，不要大到不能倒的金融系统。18年后，DeFi最大的借贷协议Aave出事了，然后被救了。没有政府，没有纳税人的钱，但救助的逻辑和2008年惊人的相似。这期节目，我们从4月18日凌晨那场攻击开始说起，拆解Aave到底有多大、Too Big to Fail这个词在传统金融里的精确含义，以及用巴塞尔委员会的五个维度，逐条对照Aave，给出我们自己的判断。 1. 事件起因：一个漏洞，2.92亿美元凭空而来 • 2026年4月18日凌晨，攻击者（疑似朝鲜黑客组织）发现Cadlow跨链桥的验证逻辑漏洞——Layer Zero桥仅有单一验证者，无多重签名保护 • 攻击者向桥发送伪造信息，凭空铸造116,500枚restaking ETH（约2.92亿美元），存入Aave v3作为抵押，借出82,650枚真实wETH（约1.9亿美元） • 关键背景：2026年1月，Aave DAO通过治理提案，将restaking ETH对wETH的借款上限设至93%（e-mode），提案中无人对跨链桥风险做评估 2. 挤兑蔓延：48小时，DeFi版银行挤兑 • 消息扩散后，restaking ETH持有者抢先卖出，价格疯狂下跌；抵押头寸面临清算，但清算人无法定价虚假资产，流动性完全枯竭 • Aave积累约1.96亿美元坏账，TVL从264亿跌至不到186亿美元；Aave代币当天跌16%；整个DeFi板块TVL蒸发132亿美元；至少9个协议受到波及 • 挤兑的逻辑：不需要系统真的崩溃，只需要足够多的人相信它有可能崩溃 3. 救助行动：DeFi United，道义还是利益？ • Aave DAO从国库拨出25,000枚ETH，创始人Stani个人追加5,000枚ETH • Lido、Etherfi、Mantle等7个协议加入，组成"DeFi United"临时联盟，合计承诺约1.6亿美元，最终救助规模超过3亿美元 • 没有监管介入，没有政府兜底，靠的是协议国库、个人钱包、Stani的公信力，以及利益共识——参与救助者与Aave绑定够深，救你也是救自己 • Bloomberg标题：「去中心化金融正在经历其历史上最大规模的协调救助行动，与该行业作为传统金融颠覆者的创业理念形成尴尬对比」 4. Aave到底有多大？ • 截至2025年底：历史累计资产供应额突破3万亿美元，历史累计贷款额接近9,500亿美元 • DeFi借贷市场份额：占61.5%活跃贷款，TVL占整个DeFi近29%（接近三分之一） • 以太坊生态：控制82%未偿还贷款债务，Morpho+Spark+Compound加在一起仅剩18% • 角色已从dapp变成DeFi基础设施层：其他协议的收益策略、循环仓，底层可能都在调用Aave流动性 5. Too Big to Fail的传统金融定义 • 2010年FSB正式定义，巴塞尔委员会细化为五个维度评估体系（各20分，满分100） • ①规模（总资产敞口，门槛2,500亿美元）②互联程度（合同网络密度）③可替代性（市场能多快找到替代品）④复杂性（衍生品敞口、三级资产占比）⑤跨境活动（跨境资产负债规模） • 08年三段历史：贝尔斯登（救了，制造"我也会被救"的道德风险）→ 雷曼兄弟（不救，需7,000亿TARP才稳住）→ AIG（中枢节点，CDS名义敞口4,410亿，救助总额1,820亿） 6. Aave对号入座：五个维度逐条比对 • 规模：接近但未触达门槛（TVL峰值470亿vs 2,500亿），但历史累计贷款9,500亿量级已不可忽视，差距在快速收窄 • 互联程度：满足，且因DeFi可组合性传导速度远超传统——Aave 48小时TVL蒸发132亿；对比Archegos事件花6个月让瑞信等合计损失100亿；借款利率每12秒由算法自动更新，无任何通知机制 • 可替代性：完全满足。Aave是DeFi基础设施，如同互联网IP协议，竞品短期无法承接其规模 • 复杂性：满足（多链部署、GHO与抵押品耦合、Horizon对接传统机构）。危机时Umbrella安全模块80%质押者已排队退出——最需要缓冲时，缓冲快跑光了 • 跨境活动：完全满足且超越。DeFi无国界，Everybody means Nobody，无任何监管机构有法律义务介入 7. 结论：没有兜底的Too Big to Fail • 用巴塞尔框架衡量，Aave在3-4个维度上满足GSIB定性标准——它是Too Big to Fail，但它是最后没有任何机构必须兜底的那种 • Aave的核心优势：足够透明，坏账规模事件发生后几分钟内被链上追踪工具算出；08年雷曼的衍生品敞口、AIG的CDS净值连自己的风险委员会都算不清楚 • 三个未解决的问题：①谁来认定DeFi里的SIFI？②DeFi United先例会否催生更多道德风险？③传统机构（Van Eck、Hamilton Lane）深度进入Aave后，混合性系统风险如何处置？ 章节时间轴： 00:02 DeFi起源叙事与Aave被救的对照引入 03:17 攻击还原：Cadlow跨链桥漏洞，restaking ETH凭空铸造 06:01 救助始末：DeFi United，3亿美元，Stani个人追5,000枚ETH 09:18 Aave是什么：从ETHland到DeFi借贷基础设施骨干 13:28 挤兑机制：银行挤兑逻辑的DeFi版 17:24 e-mode治理背景：93%借款上限提案，无人评估跨链桥风险 22:00 传染效应：9个协议受波及，共享池vs Morpho隔离金库 26:41 屠龙少年变成龙：道义与利益驱动的救助 30:14 GSIB框架详解：FSB定义与五个维度 35:07 08年三段历史：贝尔斯登→雷曼兄弟→AIG 44:36 Aave逐条对照GSIB五维度 53:43 互联程度数据：12秒利率更新，48小时vs Archegos 6个月 57:02 复杂性与跨境活动：Umbrella失效，Everybody means Nobody 01:02:32 最终判断：没有兜底的Too Big to Fail 01:06:40 透明度优势：链上可见vs雷曼黑箱 01:10:19 三个未解决的问题与节目收尾 关键词： Aave、DeFi、Too Big to Fail、大到不能倒、2008年金融危机、贝尔斯登、雷曼兄弟、AIG、GSIB、SIFI、FSB、巴塞尔委员会、系统重要性金融机构、挤兑、清算、restaking ETH、跨链桥、Layer Zero、e-mode、坏账、TVL、DeFi United、Stani、Lido、Etherfi、道德风险、可组合性、Morpho、Compound、Aave Horizon、GHO、Umbrella安全模块、传染效应、系统性风险、多链部署、透明度、链上数据、有序清算机制、多德弗兰克、传统金融、机构采用、Van Eck、Hamilton Lane

本期节目和大家分享来自日籍华语作家吉井忍的作品《格外的活法》。作者花了七年时间采访了12位活法特别的人，其中有编辑、书店店主、建筑师等等。他们不是传统意义上的成功人士，在非主流的赛道上，他们选择了不一样的活法。在书的后记中，作者吉井忍说，这些受访者在生活中展现出来的脆弱的一面更能让她产生共鸣。“格外，或许不是因为克服了所谓的缺点，而是选择与原来的自我共存时才被展现出来。” 本期节目你会听到： 1. 书籍介绍 01:59 2. 作者介绍 07:46 3. 闲聊：我们想尝试的生活方式 12:03 4. 片段分享 泷泽秀一 - 安妮 21:39 香取义人 - 锦鲤 32:57 都筑响一 - 米娅 48:18 片尾曲：Humbert Humbert - おなじ话 (相同的话)_L

黄霄云、李霄云、李云霄，您分得清吗？文艺复兴喽！“跟宇宙结婚”最最老牌的节目“跟野蛮结婚”闪亮回归，为您带来不过时又有点儿用的知识——姓名相近的众多明星名人之辨析。音乐、电影、电视、动画、漫画、游戏、戏曲、变形金刚、七夕档、“坏了事”、甚至北京地理知识一锅端，实惠有趣量又足，包您满意！

# 【26.7.31】GitHub关闭Models独立入口，AI开发平台转向“统一管智能体” ## 摘要 GitHub Models 在7月30日面向全部客户彻底停止服务，模型游乐场、目录、推理 API 和自带密钥入口同时退出。但 GitHub 并没有放弃多模型，而是把 Grok、Claude、Gemini、OpenAI、Skills、MCP 和企业治理继续并入 Copilot。独立模型试验场消失，AI 开发平台的价值中心正在转向智能体工作流。 ## 时间轴 - 00:03 一个开发者模型入口正式消失 - 00:52 为什么这不等于 GitHub 退出多模型 - 01:34 GitHub Models 原本解决什么问题 - 02:28 Microsoft Foundry 与 Copilot 的新分工 - 03:03 Skills 与 MCP 如何改变代码审查 - 04:22 企业模型“默认开放”政策及其例外 - 05:33 Grok、JetBrains 与统一 Agent 控制面 - 06:18 平台竞争从模型选择转向工作流编排 - 07:15 迁移、智能体配置与流程锁定 - 08:25 企业和普通开发者现在应该检查什么 - 09:03 主播判断与下一观察点 - 09:24 回到消失的模型入口 ## 事实状态 - 已核验事实：GitHub Models 于7月30日全面退役，游乐场、模型目录、推理 API 和 BYOK 均停止服务，现有客户同样受影响。 - 已核验事实：GitHub 建议通用模型 API 用户转向 Microsoft Foundry，GitHub 内的 AI 工作流转向 Copilot。 - 已核验事实：Copilot 代码审查中的 Agent Skills 与 MCP 已正式可用；该场景的 MCP 工具调用被限制为只读，并提供来源标记。 - 已核验事实：企业模型默认开放政策将在8月26日生效；管理员可关闭，明确配置过的模型不受覆盖，开放权重及部分数据协议未覆盖模型被排除。 - 公司自述：GitHub 称 Grok 4.5 适合多步骤智能体编程和并行工具调用。 - 主播判断：GitHub 正把价值中心从独立模型试验入口转向可计费、可审计、可治理的智能体工作流。这是综合推断，不是 GitHub 官方表述。 ## 直接来源 1. [GitHub Models全面退役公告](https://github.blog/changelog/2026-07-01-github-models-is-being-fully-retired-on-july-30-2026/) 2. [Copilot代码审查：Skills与MCP正式可用](https://github.blog/changelog/2026-07-29-copilot-code-review-agent-skills-and-mcp-now-generally-available/) 3. [Copilot企业模型默认开放政策](https://github.blog/changelog/2026-07-29-default-model-enablement-for-copilot-business-and-enterprise/) 4. [Grok 4.5进入GitHub Copilot](https://github.blog/changelog/2026-07-28-grok-4-5-is-now-available-in-github-copilot/) 5. [Copilot JetBrains的MCP、Agent与模型治理更新](https://github.blog/changelog/2026-07-27-github-copilot-for-jetbrains-adds-improvved-opentelemetry-configuration-and-model-management/) 6. [GitHub Agent Skills官方说明](https://docs.github.com/en/copilot/concepts/agents/about-agent-skills) ## 下一观察点 GitHub Models 的接口是否全部按计划停服；Microsoft Foundry 是否提供平滑迁移工具；8月26日默认模型政策生效后是否出现意外成本；Skills 与 MCP 是否真正降低代码缺陷和误报。 ## 勘误 截至上传前暂无勘误。本期没有把 GitHub Models 退役写成“GitHub 退出多模型”，也没有把尚未生效的企业默认模型政策写成当前状态。 ## 本期问题 如果一个平台不锁住具体模型，却把代码审查、工具、权限、预算和团队规范全部整合在一起，这算不算更深的一种平台锁定？ ## AI合成说明 本节目由施泰隆主编，音频使用“全球AI进展观察 APP”中已经克隆的施泰隆千问 TTS 声线生成，并经过人工编辑、来源核验与成片质检。

过去一个月，医药健康行业最值得聊的事件应该就是基药目录调整。年年讲、年年盼，时隔八年终于调整。这次调整有哪些关键新变化？从中能嗅到哪些新风向？为什么行业如此期待基药目录的调整？基药目录、集采目录、医保目录…不同目录之间有着什么样的“博弈”？基层医疗的广阔市场产生了哪些新变化？仿制药行业还有机会吗？等等一系列问题本期都会聊到。 除了基药目录，这一期医业不设防，我们还聊了2025年全国医疗保障事业发展统计公报、特朗普声称要为仿制药提高100%关税、京东和蚂蚁在卷减肥赛道等事件。 真问题、真回答、真思考，这是我和Jonathan的全新系列节目——医业不设防。我们大概会每个月聊一期，每一期主要回顾这一段时间以来，医疗健康行业发生的热点政策、热点事件、热点话题，总之就是行业正在关注的内容。延续我俩以往的风格，不遮遮掩掩，不闪烁其词，说出我们最真实的观点和思考。节目会以收费的形式发布，主要是为了节目安全，不被别有用心的人恶意揣测和传播，相当于借助收费筛选“有缘人”。 Jonathan是医疗行业资深战略咨询专家，也是万物生长FM最受欢迎的嘉宾之一。我和Jonathan之前聊过很多期播客，关于医改、互联网医疗、AI医疗、社会办医、宏观政策等等也欢迎大家翻阅收听。Jonathan的公众号：格路人 本期内容时间轴： 00:02:30 国家基药目录更新 00:06:14 这次基药目录更新有哪些新变化 00:10:40 高质量发展风向下，有哪些新机会？ 00:18:58 基层医疗市场的潜力和挑战 00:28:16 基层医疗体系均质化与医药市场拓展有哪些挑战 00:36:38 仿制药行业还有机会吗？机会可能在哪？ 00:46:28 《2025年全国医疗保障事业发展统计公报》 00:52:13 从医保统筹改革看医疗服务资源变化新趋势 00:55:54 蚂蚁阿福vs京东健康，在减肥上卷起来了 01:01:25 蚂蚁和京东在健康领域的不同战略 01:06:13 AI应用与智能硬件在医疗领域的结合有哪些机会 Jonathan过往参与录制的播客： 药店vs电商，线上平台vs线下医疗机构，从《处方药网售指南》聊起|医业不设防E.224 上海医保“定额报销”新政、学术打假“耿同学”｜医业不设防E.218 创新药9号文件、医疗行贿受贿入刑、美团AI健康助手｜医业不设防E.210 医疗龙虾、外国人来华看病、互联网医疗首诊、湘雅｜医业不设防E.203 E.77 医改40年，改了什么，要改向何方？ 2025医疗AI半年复盘：从狂热到平庸，还有哪些想象空间？E.151 100分钟十个关键词复盘2024医疗行业 E.101 十五五启幕，新秩序如何重塑医疗健康行业？E.186 听友群加VX：hooley777 商务合作：[email protected] 法律声明 任何情形下，本播客文字、音频、图文及链接等内容，均不构成对任何人的投资建议。订阅者切勿仅凭本播客内容替代独立判断，须自主决策并独立承担投资风险。依据本内容行事引发的任何后果，主播及节目嘉宾不承担任何责任。

今天面试热点材料主要围绕杭州交管机器人上岗是人工智能赋能智慧交通、创新基层警务的有益尝试，能够缓解警力压力、提升治理效能，但同时面临技术不足、数据风险、缺少人文温度等难题。城市智慧治理要坚持人机协同，兼顾科技效率与人文关怀。对于如何看待交管机器人参与交通劝导？欢迎在评论区和我们一起聊聊。 加入我们 欢迎正在备考公考事业单位教师的同学加入我们的声音，同时也欢迎体制申论和面试牛人加入我们的大家庭！ 主播：天天老师 幕后：时政老师嘟嘟；常识老师小鸭；申论老师巨木 总监：Tom Lam 邮箱：[email protected] 欢迎发邮件在节目之外和我们保持联系。 「下一站，上岸！」 蛙跃公考工作室助你上岸！

半年8982亿元，时隔四年，个人所得税收入再次超越消费税收入，重回国内第三大税种的位置。不知道有多少人听到这个数据，第一反应是，个税收入增多，是因为咱们普通老百姓上交的税款变多了？本期我们将通过财政部数据、国家税务总局权威解读，算算这笔全民关心的“个税大账”，看看个税收入大涨背后，究竟是谁在缴税？个税增长的原因有哪些？这笔帐到底怎么算？ 本期，你将听到以下内容： 00:47 半年8982亿元，个税收入规模位居第三 01:18 个税增长较快的三个原因 03:00 个税：调节收入分配 04:19 关于离岸信托个人所得税 05:03税制优化，看得见、摸得着 文字作者：陈益刊 播客编辑：派ris 胡臻晖 监制：yoiyo 这是一档由第一财经推出的播客节目，专注解读热点商业资讯、财经事件，分析背后逻辑，提供干货，在这里，你可以听点你想听的~ 周六有约！第一财经《无限进化》（Infinite Evolution）作为第一财经旗下专注商业进化的深度访谈IP，它关注一切可让人获得进化的商业和事物！你有想听想聊的话题，也请留言发给我们，加入光荣的进化，下一期主题可能由你定义~

早安！ 我们的配套AI资讯网站【AI圈儿】已正式上线，大家可以点击链接访问 aidailynews.com.cn 欢迎添加＋vx：KyroMa（管理员），加入听友群 今天是2026年7月31日，星期五 欢迎查收你的每日AI资讯速递！今日内容如下： ⏰【AI时间线】 今天的时间线我们来“盘”一下语音识别的价格战。 👉【今日重点新闻】 新闻一：Meta押注数十亿个人AI代理 扎克伯格预测五年内将有数十亿人拥有个人AI代理，可处理财务、健康和人际关系等事务。Meta本季度自由现金流同比暴跌91%，同时与贝莱德合作投资140亿美元建设数据中心，显示其正用重资本投入换取AI代理和企业服务入口。 新闻二：NVIDIA发布Cosmos-Dreams模拟器 NVIDIA在SIGGRAPH 2026发布Cosmos-Dreams神经闭环模拟器，强调“数据成为您计算的东西”。该系统可在虚拟环境中训练和验证自动驾驶、机器人等物理AI，加速闭环仿真研发，体现世界模型正成为具身智能的数据引擎。 新闻三：OpenAI开源Codex Security CLI OpenAI发布Codex Security CLI，可自动扫描并修复代码仓库漏洞。该工具前身为内部项目Aardvark，已帮助企业用户修复超过3000个高危漏洞，并与Anthropic的Claude Security形成竞争，标志AI安全工具市场开始正面交锋。 🙇‍♀️【AI资讯简报】 04:42 1. DeepMind解散AlphaFold团队，核心成员John Jumper等三人转投Anthropic 05:02 2. 微软CEO纳德拉明确表示正与OpenAI和Anthropic直接竞争 05:20 3. GPT-5.6 Sol在ARC-AGI-3基准测试引发公平性争议：自定义API下38.3%对比官方环境7.8% 05:40 4. Kimi K3开源两天即被适配至消费级Mac，128G内存Mac Studio可运行2.8万亿参数模型 06:00 5. 微软投资季报：Anthropic单季带来32亿美元收益，OpenAI投资减值6亿美元 06:19 6. OpenAI发布语音转写模型，词错误率降至3.31%但仍不及ElevenLabs和Google 🤔【AI深一度】06:54 AI巨头之间的关系正在变得更复杂。微软一边投资OpenAI和Anthropic，一边明确向企业客户推销自研MAI模型、Copilot代理和安全服务，开始正面竞争。DeepMind解散AlphaFold团队，把科学研究更多并入Gemini路线，核心成员转投Anthropic，也说明科学AI人才正在流动。微软财报里Anthropic单季收益远高于OpenAI减值，更让合作关系多了财务层面的比较。Kimi K3在消费级Mac上本地运行，则让开源模型给开发者带来新选择。AI竞争不再只看谁模型强，还要看谁掌握入口、客户、算力和人才。 🔍 【找到我们】 音频平台：苹果播客，喜马拉雅 社交媒体：小红书，抖音 公众号：Kyro AI Tech 网站：AI圈儿

【赞助商】 OpenClaw快报 每天五分钟，听听 OpenClaw 快报，带你了解最新动态和业内讨论 传送门 https://www.xiaoyuzhoufm.com/podcast/6a1732a2dffa135d0ab5ef43 【目录】 本期的 15 篇论文如下： [00:33] ⚡ TurboVLA: Real-Time Vision-Language-Action Model at 32 Hz on an RTX 4090 with <1 GB VRAM（TurboVLA：在RTX 4090上以32Hz频率运行且显存占用低于1GB的实时视觉-语言-动作模型） [01:36] 🎯 CoRT: Counterfactual Replay for Token-Level Rubric-Guided Policy Optimization（CoRT：用于令牌级准则引导策略优化的反事实重放） [02:31] 🤖 HumanCLAW: Can Vision-Language Models Act Through a Body?（HumanCLAW：视觉-语言模型能否通过身体行动？） [03:41] 🧬 DecoEvo: Score-Decoupled Co-Evolution of Solver and Rubric-Generator Skills in Text Space（DecoEvo：文本空间中求解器与评估生成器技能的解耦协同进化） [04:39] 🧠 CLBench-V: Evaluating Multimodal Context Learning from Grounding to Knowledge Acquisition（CLBench-V：从基础定位到知识获取的多模态上下文学习评估） [05:32] 🧩 CAST: Game Solvers as Turn-Level Teachers for LLM Agents（CAST：游戏求解器作为LLM智能体的回合级教师） [06:28] 🧠 SkillRise: Agentic Reinforcement Learning for Cross-Task Skill Evolution（技能崛起：面向跨任务技能演化的智能体强化学习） [07:18] 🎮 StatePlay: State-Aware Game World Models for Mechanics-Consistent Generation（StatePlay：状态感知的游戏世界模型用于机制一致的内容生成） [08:05] 📊 OmegaUse-OfficeVal: Benchmarking LLM Agents on Long-Horizon Office-Suite Tasks with Economic Grounding（OmegaUse-OfficeVal：基于经济基准评估LLM智能体在长期办公套件任务中的表现） [09:08] 🤖 Can AI agents conduct open-ended AI research? Early evidence from two case studies（AI智能体能否进行开放式的AI研究？来自两个案例研究的早期证据） [10:04] 🛡 GPT-Red: Automated Red Teaming via Self-Play at Scale（GPT-Red：通过大规模自我对弈实现自动化红队测试） [11:04] 🎬 Explicit Layer Modeling for Video Object Insertion and Layer Decomposition（显式层建模用于视频对象插入与层分解） [12:01] 🕵 StealthBench: Measuring Operational Stealth in Autonomous Offensive-Security Agents（StealthBench：衡量自主攻击安全代理的操作隐蔽性） [12:54] 🧠 Memory for Large Language Models（大型语言模型的记忆机制） [13:48] 📜 Grading the Narrators: An Isnad-Rijal Framework for Claim-Level Provenance in Multi-Agent Knowledge Systems（为叙述者评级：面向多智能体知识系统中声明级溯源的一种伊斯纳德-里贾尔框架） 【关注我们】 您还可以在以下平台找到我们，获得播客内容以外更多信息 小红书: AI速递