L'oro ha un certo standard, peccato che non sia entrato in ethereum:0x68749665ff8d2d112fa859aa293f07a622782f38

Citadel in questa fase, in 2 giorni di trading ha realizzato un guadagno non realizzato di circa 5 miliardi di dollari. Il potere di pricing dei "vecchi soldi" sulla narrativa è davvero impressionante. Ricapitoliamo le azioni in ordine temporale: • 28/7 Frank Flight, responsabile macro di Citadel Securities, ha pubblicamente dichiarato: la Fed aumenterà i tassi a sorpresa questa settimana. Il mercato ha iniziato a scambiare una "paura da falco", con le posizioni ad alto leverage su AI che sono crollate per prime • 30/7 La Fed ha mantenuto i tassi invariati, la previsione di aumento non si è avverata. Nello stesso giorno, Citadel ha acquistato con uno sconto superiore al 10% circa 16 miliardi di dollari di posizioni liquidate forzatamente da Leopold Aschenbrenner • Due rimbalzi: CoreWeave +45%, Nebius +41%, IREN +36% • 4/8 Citadel: la forza che spinge il mercato azionario USA a nuovi massimi rimane solida Facciamo due conti (stima): Portafoglio da 16 miliardi, acquistato con sconto del 12% → costo circa 14,1 miliardi Due rimbalzi in soli 2 giorni di trading, guadagno non realizzato di circa 5 miliardi di dollari Un'istituzione prima crea panico con report di ricerca, facendo uscire titoli "sanguinanti" poi li acquista con sconto infine il mercato stesso ribalta la narrativa Chi ha posizioni ad alto leverage non regge la volatilità alla margin call rimane solo la strada del pricing Nel casinò costruito da altri sei sempre la fiches, mai il banco

"Il "re degli investimenti" Leopold Aschenbrenner è stato un prodigio fin da piccolo, con una vita densa di eventi: 1. A 14 anni ha parlato al congresso nazionale del Partito Verde tedesco Leopold è nato in Germania da genitori entrambi medici. Nel 2016, a soli 14 anni, è salito sul palco del congresso nazionale del Partito Verde tedesco per tenere un discorso su clima e rischi futuri, mostrando una profondità di pensiero sorprendente per la sua età. 2. A 15 anni è entrato alla Columbia University, laureandosi primo della sua classe A 15 anni ha iniziato gli studi alla Columbia University e si è laureato nel 2021 come rappresentante del discorso di fine anno (Valedictorian), risultando il miglior studente della sua classe. È stato anche vincitore del progetto Emergent Ventures di Tyler Cowen. 3. Licenziato da OpenAI nel 2024 È stato membro chiave del team Superalignment di OpenAI. Nell'aprile 2024, OpenAI lo ha licenziato con l'accusa di "fuga di informazioni", ma Aschenbrenner ha contestato questa versione, sostenendo che il licenziamento fosse dovuto a divergenze interne sulla sicurezza dell'AI. 4. Dopo il licenziamento ha pubblicato "Situational Awareness", scatenando il dibattito nel mondo AI Dopo aver lasciato OpenAI, ha pubblicato un lungo rapporto intitolato "Situational Awareness", in cui prevedeva l'imminente arrivo dell'AGI e il suo profondo impatto sulla geopolitica, suscitando ampio dibattito nel settore AI e diventando rapidamente una figura di "profeta dell'AI". 5. Ha fondato un hedge fund, portando in 12 mesi da 225 milioni a 5,5 miliardi di dollari Successivamente ha fondato un hedge fund a tema AI, aumentando in circa 12 mesi la gestione da 225 milioni a circa 5,5 miliardi di dollari, diventando uno dei giovani investitori più seguiti della Silicon Valley. 6. Sposato con il capo dello staff del CEO di Anthropic (luglio 2026) L'evento più importante del "matrimonio nel mondo AI" recentemente: ha sposato Avital Balwit, capo dello staff del CEO di Anthropic Dario Amodei, alla fine di luglio 2026 a Carmel, California, definito dai media come la "coppia di potere dell'AI".

Sembra che anche Yushu possa partecipare al pre-market di Hyperliquid 36.59u corrisponde a circa 100 miliardi di capitalizzazione di mercato

Yushi Technology 688836 sta arrivando, IPO il 10/8, quotazione prevista per fine agosto. • Prezzo di emissione ≈ 104 yuan, lotto minimo 500 azioni per 51.900 yuan • Raccolta fondi 4,2 miliardi, capitalizzazione di mercato all'emissione 42 miliardi • Leader mondiale nelle spedizioni di robot umanoidi (oltre 5500 unità nel 2025, quota di mercato ~32%) • Già in utile, margine lordo 60% — "prima azione di intelligenza incarnata" nell'A-share, rarità massima La struttura delle azioni è la chiave: • Circolazione il primo giorno solo 7,36% (29,77 milioni di azioni) • 20% riservato a collocamento strategico completamente bloccato, offline 64%, online solo 16% • Le istituzioni si prendono la fetta più grande, il tasso di assegnazione per i piccoli investitori è tra 0,02% e 0,025%, anche con il massimo ordine per singolo conto solo 0,4%–0,6% → Circolazione molto limitata + narrativa molto attraente = mercato emotivo puro senza limiti di prezzo nei primi 5 giorni → Anche piccoli capitali possono far salire il prezzo alle stelle, la volatilità sarà più accentuata rispetto a Changxin Come valutare: • Consenso istituzionale tra 1000 e 1500 miliardi (250–370 yuan) è la fascia razionale di quotazione • Oltre 2000 miliardi (495 yuan) è il picco emotivo, ogni incremento sopra è un premio FOMO • Changxin ha raggiunto 3.000 miliardi il primo giorno, Yushi ha una narrativa più forte ma una dimensione un ordine di grandezza inferiore, non copiare pedissequamente Alcune crepe da notare: • 2026 Q1 utile netto rettificato -52,55%, previsione H1 in calo del 6–22% • Nel 2025 il 73,6% dei ricavi da robot umanoidi proviene da ricerca e istruzione, il ciclo commerciale non è ancora validato • La quotazione parla di "futuro", il bilancio parla di "rallentamento" — questa è la crepa più grande La mia strategia: • Operare solo nei primi 5 giorni senza restrizioni, ancorando il centro tra 1000 e 1500 miliardi • Se si ha l’assegnazione: vendere il 50% vicino a 1500 miliardi, vendere il 40% se si raggiungono 2000 miliardi • Se non si ha l’assegnazione: inserire ordini limite sotto 250 yuan in attesa di ritracciamento, vietare ordini a mercato • Non essere avidi sopra 2000 miliardi, considerare "intelligenza incarnata" come crescita perpetua è sciocco Per chi vuole cavalcare il concetto, i titoli più correlati nell’A-share sono: • Zhongda Lide (riduttori 60%+, blocco 3,2 miliardi) • Changsheng Cuscinetti (esclusiva cuscinetti) • Ludi Harmonic (armonica 50%+) • Mingzhi Electric (motori a coppa cava esclusivi) • Orbbec (visione 3D 72%) • Wolong Electric Drive (motori 60% + partecipazione indiretta) In definitiva, Yushi è il primo sparo dell’"AI nel mondo fisico" nell’A-share. La storia è molto attraente, ma non dimenticare — i profitti dati dal ciclo vengono restituiti interamente quando il ciclo si inverte; qui si vende "futuro", se il futuro sarà posticipato solo il tempo lo dirà.

Senza contratti è tutto più leggero, altrimenti con questi continui e ampi sbalzi chi potrebbe sopportarlo $SNDK $SKHY $KORU

Il modello non è stato modificato di una parola, ma Harness gli ha dato nuove capacità DeepSeek V4-Flash questa volta ha rilasciato una "versione ufficiale", che in realtà non è un nuovo modello. L'architettura non è cambiata, i parametri non sono stati aumentati—Flash ha ancora 284 miliardi di parametri totali, 13 miliardi di attivazioni; Pro ha 1,6 trilioni / 49 miliardi, un ordine di grandezza in più. Le parole ufficiali sono solo: "È stato effettuato solo un riaddestramento posteriore". Non hanno cambiato il motore, hanno solo ritarato il cambio e la strategia di guida. Il risultato è che la capacità dell'Agent è improvvisamente salita vicino a quella del Pro: TerminalBench 82,7, DeepSWE 54,4, Cybergym 76,7. Questo merita attenzione perché conferma esattamente ciò che Cui Tianyi vuole fare entrando in DeepSeek. Chi è Cui Tianyi? Ha sei medaglie ACM dalla Zhejiang University, nove anni di esperienza in quant trading a Jane Street, e a marzo di quest'anno è stato reclutato da Liang Wenfeng per formare il team Agent. La sua formula è molto semplice: Model + Harness = Agent. Cos'è Harness? In parole povere, è il sistema che si mette attorno al modello per permettergli di ricevere compiti, usare strumenti e lavorare autonomamente. Il modello è il motore, Harness è il volante e i freni. Senza di esso, anche il modello più intelligente è solo una API nuda, incapace di eseguire compiti reali. Il suo punto di forza è che la logica di base del trading quantitativo e degli Agent è la stessa—gestione del contesto, chiamata di strumenti, esecuzione terminale, controllo dei permessi. Il trading quantitativo non si basa sull'accumulo di potenza di calcolo, ma sul filtraggio del segnale nel rumore e sul routing preciso. Questo "filtraggio del segnale + esecuzione del routing" è stato trasferito da lui al framework del modello. In una frase: Harness non rende il modello più intelligente, ma rende utili i token economici. Un modello piccolo con un buon Harness può battere un modello grande con un Harness scadente. Perché questo può sostituire l'aumento dei parametri? Il pretraining è l'infusione di conoscenza (quanto è intelligente), il posttraining è l'addestramento sul campo (come portare a termine il lavoro). Questa volta è dimostrato: il piccolo Flash con 13 miliardi di attivazioni, grazie al riaddestramento e all'ambiente Harness proprietario, ottiene risultati Agent vicini al Pro con 49 miliardi. → La dimensione del modello non è più l'unico fattore determinante per la capacità dell'Agent; il metodo di addestramento, la qualità dei dati e il peso di Harness stanno aumentando. Ma per essere realistici: Harness e il set di test interno non sono stati resi pubblici, i terzi non hanno ancora replicato i risultati, quindi non si può ancora affermare che "il posttraining possa sostituire l'espansione". Questa strategia colpisce direttamente la "crisi del margine lordo" nel livello applicativo degli Agent—prodotti come Cursor e Devin vedono la maggior parte delle loro entrate da abbonamento assorbite dalle fatture di punta di OpenAI e Anthropic, diventando "servizi di manodopera computazionale". La logica di DeepSeek: usare token economici con il proprio Harness per ridurre i costi, aumentare il controllo e attaccare il retrobottega di OpenAI. → Guardando le aziende di applicazioni AI, lo stesso modello con Harness diversi dà risultati completamente differenti. La valutazione futura dipenderà dalla capacità composita "modello × Harness", non solo dai parametri. Quindi la prossima battaglia sarà: modello o Harness?

La prima volta che ho saputo: il mercato azionario coreano ha un limite di aumento o diminuzione del 30%