节目

长江存储科创板IPO获受理，中国存储芯片“双雄”再次成为市场焦点。一个主攻NAND Flash，一个深耕DRAM，两家公司虽然业务不同，却共同承担着中国存储芯片国产替代的重要使命。 长江存储凭借Xtacking技术和3D NAND持续突破，目前已经进入全球NAND第一梯队；长鑫科技则在DRAM领域快速追赶三星、SK海力士和美光，并在DDR、LPDDR等产品上不断扩大市场份额。随着AI算力需求爆发，HBM、高性能DRAM以及企业级SSD成为新的增长方向，两家公司也将迎来新的产业机遇。 那么，长江存储和长鑫科技究竟谁的技术壁垒更高？谁的全球竞争力更强？谁更有可能成为中国下一家世界级半导体巨头？ 本期节目将从全球市场份额、核心技术、专利、产能、研发投入、客户结构、盈利能力以及AI产业链等多个维度，全面拆解两家公司的竞争力。 长江存储VS长鑫科技：谁更可能成为中国的“存储之王”？欢迎收听！

在占星学中，凯龙星又被称为“受伤的疗愈者” 学习凯龙星，你将观察到： 心理系统最敏感的地方（伤痛） 容易反复出现的人生课题（困境） 内在的不完整感、转化的方向 以及潜在的帮助他人的能力。 凯龙星不是简单的告诉你“哪里有缺陷” 而是给每个人指出哪里最值得你花一生去理解、整合，并最终形成自己独特力量 系列课课程总时长预计有20小时 本音频为唐绮阳付费音频 内容为唐老师大会员直播课录制内容 没有精剪，不是特别干的高密度课程，直播会有停顿，老师有时会发散性地讲拓展的内容 且需要一定的占星基础才能理解 大家按需解锁 大家按需解锁 大家按需解锁

是否总在遇到困难时第一反应是“我不行”？是否把他人的成功归结为“运气好”，却对自己的失败全盘否定？ 本期《启程向内看》，主播叶延许将带你深入探索斯坦福大学心理学教授卡罗尔·德韦克提出的“成长型思维”。 我们将一同剖析固定型思维的五大表现——回避挑战、轻易放弃、认为努力可耻、忽视负面反馈、视他人成功为威胁，并对照成长型思维的五大力量——迎接挑战、坚持不懈、相信熟能生巧、从批评中学习、视他人成功为灵感。 节目将交付一套六步培养法：转变观念、敢于挑战、善于学习、接受反馈、调整态度、专注自身，引领你从“我不行”的牢笼中破壁而出，将思维升级为带自己飞向更高处的翅膀，真正掌握“你的思维，就是你的命运”这一终极密码。 * 时间轴 * 02:14 固定型思维：封闭式认知系统 * 08:13 成长型思维：开放式认知系统 * 13:38 六步培养法，打造成长型思维 * 20:04 结语（复盘与送给大家的话） 商务合作（加听友群）：微信添加qichengxiangneikan 听众投稿与反馈(商务合作):邮箱[email protected] 播客精彩切片：抖音、小红书、快手、搜叶延许 音频同步收听平台：小宇宙、苹果播客、豆瓣播客、喜马拉雅、蜻蜓FM､ QQ音乐、荔枝FM

主播：人间百草枯 本期还是一期随机掉落的杂谈节目，讲了韦东奕卖书、一打工人被公司挤兑以及本人做的一个破梦。

不要大亏、不要太集中也不要太分散、不要频繁交易、记得做再平衡——这四句话，但凡在市场里待过几天的人都听过。听过到甚至可以当废话划过去。但越是正确的话，我们越容易懒得往下想。这期不聊新概念，只做一件事：把四个"老生常谈"背后的原理掰开揉碎，告诉你它们为什么成立，代价到底是什么，以及——听过和想透中间，到底差了什么。 时间轴 02:42 第一件事：为什么不要大亏——亏损不是线性的，坐电梯下去，爬楼梯上来 11:14 第二件事：集中还是分散——学术界有标准答案，5-20只，本质是能力圈问题 20:10 第三件事：频繁交易为什么"努力不值钱"——巴伯&奥迪恩的78000个家庭账户说了实话 31:50 第四件事：再平衡比你想象的重要——先锋90年回测，做不做比怎么做重要得多 40:06 收束：听过和想透中间，差的是多问一句"为什么" 核心结论 这期聊的四个常识，表面上是回撤、仓位、交易频率和资产配置，但底层都指向同一件事：你有没有在追求收益的同时，管理好自己暴露的风险。 亏损不是线性的。 亏10%要赚11.1%回本，亏50%要翻倍，亏90%要翻九倍。下去的时候踩在大基数上，回本的时候踩在小基数上——坐电梯下楼，爬楼梯上来，腿还被打瘸了。更可怕的是亏太深之后心态会变：选择权消失，急着翻本，然后亏更多。先别让自己大亏，你才有资格等下一次大赚。 集中和分散的边界，学术界有标准答案。 埃尔顿和格鲁伯1977年的研究给出了5-20只的最优区间——就像咖啡加糖，第三包之后只剩齁甜。但巴菲特和芒格为什么可以极度集中？因为他们不是随机选股，是真正懂。集中是知道的智慧，分散是不知道的诚实。两头都不靠的人，才是最多的。 频繁交易这件事，努力不值钱。 巴伯和奥迪恩从78000个家庭账户里得出结论：换手率最低的那20%散户年化18.5%，最高那20%只有11.4%。换仓在平均意义上是降低收益的——卖掉的股票随后一年反而比新买的高3.4%~5.82%。男性比女性多交易45%，收益低1.4%，论文管这叫"配偶刹车效应"：已婚男性做决策前老婆会问一句"你确定吗"，单身男性没有这个刹车键。 再平衡这件事，做不做比怎么做重要得多。 先锋回测了90年数据：年再平衡夏普0.52，完全不做0.41。股票内部也一样——德米格尔测试了14种优化模型，没有一个跑赢最简单的等权重再平衡。牛津大学10万次蒙特卡洛模拟：63%概率跑赢大盘。一年花半小时把跑偏的仓位拧回来，就够了。 音频同步平台 苹果播客｜Spotify｜YouTube 搜索「尾部生存」即可订阅 联系方式 微信公众号：尾部生存 免责声明 本期内容仅为历史复盘和学术研究梳理，不构成投资建议。市场有风险，决策需谨慎。

对话嘉宾：耿同学 *科研内容创作者 *学术打假博主 今年以来，耿同学因为持续关注学术造假、论文工厂和科研评价体系而受到广泛关注。在很多人眼里，他像是学术圈里的“打假人”；但在他自己看来，他更像是“研究生同学的室友”——分享科研圈的最新进展、讨论学术争议，也关注那些长期被忽视的问题。 这期节目里，我们没有把重点放在某一次具体的打假事件上，而是试图回到更底层的问题：为什么越来越多人挤进科研体系？什么样的人适合做科研？中国科研环境真正的问题是什么？学术造假为何屡禁不止？ 从东北疫苗厂月薪三千的普通本科生，到博士退学、自媒体创业，再到成为学术圈最具争议的内容创作者之一，耿同学分享了自己一路以来最真实的思考。他坦率承认，自己最初读研读博的原因并不浪漫——只是为了挣更多的钱；但后来真正改变他人生轨迹的，却是影响力和价值感。 我们还聊到了学术圈的评价体系、顶尖科研机构的运作方式、同行评议、论文工厂、AI 在学术打假中的应用，以及“做好事究竟是不是一种更高级的自私”。 这期节目或许不会给出标准答案，但它展现了一位站在科研圈与内容圈交界处的人，如何理解科研、理解社会，也理解自己。 《老蒋巨靠谱对谈耿同学》，我和耿同学聊了聊科研、学术打假、影响力，以及一个普通人如何找到自己真正认可的人生路径。 时间轴 00:00:00 论文工厂、学术造假为何屡禁不止？ 00:02:15 月薪3000的工厂经历：我为什么选择读研 00:06:30 大多数人读研读博，其实是为了生存和发展 00:10:50 从硕士到博士：科研理想与现实收益的权衡 00:15:20 为什么越来越多人被迫卷入科研体系？ 00:20:10 中国科研评价体系的问题到底出在哪？ 00:26:00 北生所、清华北大的另类科研评价机制 00:31:30 为什么科研很难完全市场化？ 00:35:40 什么样的人真正适合做科研？ 00:40:20 热爱科研是天生的，还是后天培养的？ 00:44:50 我的偶像饶毅，以及学术打假的起点 00:49:30 为什么决定退学做内容？ 00:53:00 学术圈的人情网络、派系与现实压力 00:56:40 做对的事情，钱会自己来吗？ 00:59:20 “大型自私”：影响力比财富更重要 01:01:30 学术打假的方法论：图片、数据与概率 01:03:20 AI会不会终结学术造假？ 01:04:40 中国科研环境最大的症结是什么？

同一个 GPT-5.6 Sol，现在出现了三套仍然有效的官方报价。OpenAI 的短上下文促销价是每百万输入 4 美元、输出 20 美元，至少持续到 11 月 21 日；GitHub Copilot 的限时价格更低，但 9 月 3 日先到期；Cloudflare AI Gateway 的另一档折扣则持续到 9 月 18 日。 模型没有变化，入口、结算方式和到期日却能让同一工作负载产生明显价差。真正需要管理的已经不是一张静态价目表，而是模型快照、调用渠道、上下文层级、缓存与工具费用、促销期限组成的动态规则。 这期用一组具体用量算清三条路线的表面成本，也解释为什么最低 token 单价不一定等于最低任务成本。对团队最实用的动作，是用非促销价做预算基线、提前两周提醒、用真实任务做切换测试，并保留可迁移的接口和日志。 时间轴 00:03 三张价格表卖的是同一个模型 01:03 OpenAI 新价格与 11 月期限 01:34 GitHub Copilot 为什么更便宜 01:50 Cloudflare 折扣有哪些限制 02:33 同一工作负载的三套成本 03:15 长上下文和附加费用怎样改变账单 04:09 模型采购为什么变成持续价格运营 05:02 中国团队可以立即补上的四个动作 06:26 便宜渠道不一定适合敏感业务 06:47 接下来要盯住的三个到期节点 07:08 预算表必须同时写下折扣和到期日 资料 OpenAI：GPT-5.6 Sol Model https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-sol AWS：Amazon Bedrock announces reduced pricing for OpenAI GPT-5.6 Sol https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/08/bedrock-openai-gpt-56-sol-reduced-pricing/ GitHub：Models and pricing for GitHub Copilot https://docs.github.com/en/copilot/reference/copilot-billing/models-and-pricing Cloudflare：Get 50% off GPT-5.6 Sol through AI Gateway https://developers.cloudflare.com/changelog/post/2026-08-19-gpt-5-6-sol-discount/ 检索截止：北京时间 2026-08-23 00:09。目标资讯窗为 2026-08-22 07:00 至 2026-08-23 07:00，本期不声称覆盖检索截止后的未来信息。 本节目由施泰隆主编，音频使用 AI 合成声线制作，并经过人工编辑与核验。

炸裂的问题谈了又谈，不如自己亲身实践一番。本期节目，我们揣着自己的小日记本排排坐，跟大家好好聊一聊——频繁的记录生活，真的能逆天改命吗？ 如果你喜欢本期节目的话，欢迎留下宝贵的评论，如果你有想分享的事情，也欢迎大家投稿，如果想联系我们，可以微博关注“万物不讨厌FM”，也可以发送邮件，邮箱账号：[email protected] 祝你天天开心！ BGM： snoozy beats - feeling happy today [upbeat happy beat] time to wander (travel vlog music) by snoozy beats on FMA

这轮 AI 浪潮真正的护城河，究竟在大模型、Agent，还是更底层的算力和能源？ 本期对谈，我再次和老朋友——水滴资本创始人、Good Vision AI 董事长郑玉山坐在一起，从 Token 路由切入，我们一路聊到 AI 数据中心、全球算力网络、Agent 与软件行业的重构，以及正在发生的中美 AI 基础设施竞争。 当模型能力逐渐趋同、Token 价格不断下降，AI 行业的价值会向哪里迁移？为什么相比一座超大型数据中心，分布在全球各地的小型 AIDC 可能更有价值？未来真正稀缺的，会不会不再是模型，而是电力、机房和离用户足够近的推理算力？ 从上一轮加密周期，到今天的 AI 基础设施浪潮，一个经历过多个技术周期的投资人，如何判断泡沫、周期与真正的长期价值？ 这一期，我们试着从模型之外，重新理解 AI 产业真正的底层竞争。 ⚠️ 免责声明 本视频内容仅供信息分享，不构成任何金融、法律或税务建议。视频中嘉宾及主持人的观点仅代表个人立场，并不代表专业或持牌金融顾问的意见。投资有风险，请务必做好自己的研究与判断。Always do your own research.

【主播】Pei, Leon 【剪辑】Leon ECHO-005 两个互联网影迷闲聊 AI BGM Blade Runner Blues — Vangelis Love Theme — Vangelis Rachel's Song — Vangelis Main Titles — Vangelis Tears in Rain — Vangelis Blade Runner - End Titles — Vangelis Resonance — Home Nightcall — Kavinsky Brokendate — Com Truise Breeze — Jermango Dreaming Running in the Night — FM-84, Ollie Wride The Son of Flynn — Daft Punk

《牛来》在争议中反向出圈，在这种“抽象”背后，究竟隐藏了什么社会情绪？ 它不是一次普通的口碑逆袭，而是一场由猎奇、吐槽、真诚叙事与平台流量共同推高的注意力事件。 这期节目不打算替《牛来》判定“好”或“坏”。我们更想追问：为什么一部不符合主流工业标准的作品，反而能成为全民谈资？当“真诚”被当成评价标准时，作品质量还重要吗？为什么越来越多人愿意参与“草台班子”的狂欢？算法和流量，又如何让内容评价从“中间地带”消失？ 时间轴 + 核心内容 第一章｜一部“看上去不该火”的电影，为什么火了？ 00:00 《牛来》突然出圈：首日票房极低，却在争议中迎来大量观众。 00:56 理查德走进影院：不是为了欣赏，而是想观察谁会花钱去看它。 02:00 观影现场的错位感：制作、剧情、节奏都不成熟，观众为什么仍会笑得很投入？ 04:36 真诚、努力与质量：母子五年手搓值得尊重，但努力不能替代作品本身。 06:08 从《The Room》到《牛来》：有些电影被观看，不是因为好，而是因为适合被集体吐槽。 07:11 “烂片狂欢”究竟在消费什么：作品、笑点，还是一种参与公共事件的快感？ 08:12 更值得警惕的问题：当荒诞内容成了情绪出口，真正需要被讨论的现实情绪去了哪里？ 第二章｜真诚能不能成为作品的通行证？ 08:58 从“看不上”到“开始理解”：为什么过去的精英审美越来越难获得大众的天然认同？ 09:46 精英失守之后：当权威自身不断暴露问题，也很难再单向要求大众接受“高级趣味”。 11:18 努力当然该被看见，但不该被无限放大为对作品一切缺陷的豁免。 12:00 一个更现实的疑问：流量被争议作品拿走后，那些长期训练、认真创作的人如何被看到？ 13:26 流量像资本市场：好内容未必立刻获得关注，奇怪、极端、猎奇的内容也会有自己的资金和受众。 14:48 努力是常态，被看见是偶然；这既是创作的现实，也是人生的现实。 第三章｜AI 降低创作门槛后，什么仍然稀缺？ 16:44 从大模型谈创作：能快速做出一个“能跑的框架”，与做到行业最顶尖，仍是两回事。 18:05 内容为什么很难像模型一样被打分：模型有基准测试，艺术和表达却没有唯一标准。 19:04 当 AI 让更多人拥有接近专业的工具，技术门槛下降后，真正稀缺的是审美、观察和叙事。 20:00 简单不等于没有价值，但也不能把所有简单都包装成表达。 21:30 创作工具越来越普及之后，内容世界会更热闹，也会更需要可靠的评价体系。 第四章｜“草台班子”为什么成了文化情绪？ 26:37 从《牛来》看“草台班子文化”：它不只是审美争议，也是对既有权威的一次去魅。 27:07 “草台班子”换一个更正式的说法，或许就是反精英文化。 30:42 为什么反精英情绪容易集中爆发：真实失望、身份焦虑与平台传播在同一时间叠加。 31:45 中美文化环境的差异：不同社会对失败、个人表达和专业权威有不同的容忍度。 37:20 传统媒介时代的精英形象：人们看到的是被媒体筛选、包装过的一面。 38:23 去魅之后：精英不是天然完美，部分权威也未必拥有与位置匹配的能力。 38:44 围观《牛来》的人，也许不只是在看电影，而是在参与一次对旧文化权威的重新评价。 第五章｜算法不会把人带回“中间地带” 39:36 流量为王的内容机制：为什么评价越来越极端？ 39:43 它像资本市场：追捧时被追捧得过头，否定时也被否定得过头，价值往往被挤在中间。 40:19 一件事一旦成为热点，就会吸引更多人参与；这套机制很难靠个人抵抗。 40:47 从报纸、电视到短视频、AI：媒介技术不断强化原有偏好，也不断加剧信息分化。 41:09 算法放大的不是事实本身，而是人的注意力、情绪与既有立场。 43:00 面对流量机制，创作者和文化精英能做什么：不是责怪受众，而是持续拿出更有说服力的内容。 45:00 媒介定义文化的权力正在变化：过去掌握在少数机构手中，如今更多地交给平台、用户与算法。 47:48 更好的内容同样需要流量；关键不是拒绝传播，而是让评价体系不只奖励极端。 53:58 收束：从《牛来》出发，我们讨论的并不只是一部电影，而是一个时代如何分配注意力、信任与文化权威。 商务邮箱：[email protected]