阴 · 2026-05-09（周六）

罗伯特·舒曼宣读《舒曼宣言》（1950）— 苏联宣传画

历史上的今天

1950：法国外长罗伯特·舒曼（Robert Schuman）在巴黎奥赛宫记者会上宣读《舒曼宣言》，提议把法德两国的煤炭和钢铁生产置于一个共同的”高级公署”管理之下——意在让”战争不再可想象，而且物理上不可能”。这一天后来被定为”欧洲日”，被视为欧盟的诞生时刻。讽刺的是 76 年后的今天，普京在莫斯科红场举行规模缩水的胜利日阅兵——同一个 5 月 9 日，欧洲讲共同市场让战争消失，俄罗斯讲军事胜利。

中国 4 月出口同比暴增 14.1% — 在伊朗战争 + 美国关税双重压力下创历史新高

Source · NYT Business / 凯思·布拉德舍（Keith Bradsher） · 2026-05-09 · link

Why this — 中美峰会前夜放出的信号：关税围堵 + 中东战争双重逆风都没拖住中国出口曲线，反而对美顺差扩大到 877 亿美元。这是特朗普下周访京谈判桌上最难的一组数字。

中国海关周六公布数据：4 月出口同比增长 14.1%，远超经济学家预期的 7.9%，相比 3 月份 2.5% 的疲软增速大幅反弹。贸易顺差一个月内从 511 亿美元跳到 848 亿美元。进口同比也涨了 25.3%——主要是工厂抢囤元器件，担心中东战火继续推高输入成本。

这组数据有几层意味。第一，前四个月对美出口虽然下降了 10.2%，但中国对美贸易顺差仍累计扩大到 877 亿美元——说明所谓”脱钩”在数字上根本没发生。第二，去年中国录得 1.19 万亿美元全球贸易顺差（破自己保持的 9920 亿美元世界纪录），今年看势头还在加速。第三，特朗普的关税武器刚被两次法院判决削弱（5 月 8 日），他下周访京时手里能打的牌比立项时少了一半。

ING 大中华区首席经济学家 Lynn Song 给的解读：今年外需仍是中国增长的稳定引擎，半导体和汽车出口是主力。中国第一季度 GDP 增速 5%——卡在政府全年目标区间的上限，也意味着北京暂时不需要急着加大刺激。

普京”缩水版”胜利日阅兵：红场没有军备方阵，只剩一段独白

Source · BBC / Steve Rosenberg · 2026-05-09 · link

Why this — 红场阅兵的硬件不见了——这本身就是一条新闻。BBC 驻俄编辑 Rosenberg 现场观察：克里姆林宫”通常用来炫耀的军事硬件，今年一件都没有”。

胜利日（5 月 9 日）是俄罗斯纪念二战苏联战胜纳粹德国的最高规格国家仪式。今年的不同之处：往年红场上推出来的洲际导弹运载车、坦克方阵、装甲车队全部缺席，只剩士兵列队走过。普京在演讲中继续用胜利日的合法性外壳为乌克兰战争正名，把所谓”特别军事行动”嫁接到反法西斯叙事里。但视觉信号是反着的——你不可能既说”俄罗斯军力强大正在赢”，又拿不出一辆坦克给全国电视直播。

平行叙事：同一天特朗普宣布俄乌”三天停火”（5 月 9 日—11 日），覆盖胜利日时段，附带每边 1000 名战俘交换。这听上去像普京在给特朗普递台阶——胜利日不爆冲突，换一个谈判窗口。

国际网络攻击瘫痪 Canvas，全球数千所学校和大学受影响

Source · BBC · 2026-05-09 · link

Why this — Canvas 是全球教育领域用得最广的学习管理系统（LMS）之一，被加州大学系统、斯坦福、哈佛等几乎所有大型美国高校采用。一次攻击同时打挂”数千所”机构是一个新量级的事件。

一个黑客组织突破了 Canvas（教育软件平台 Instructure 旗下）的系统，影响范围横跨多个国家的中小学和大学。具体被泄露的数据范围、勒索金额、攻击者身份目前都还没披露。

值得关注的是教育部门正在变成网络攻击的一类新优先目标——医疗、能源、金融之外，教育数据池积累了大量未成年学生信息 + 学术研究数据 + 高价值身份信息（学生 + 教师 + 校友），但相对防御预算远低于上述三个行业。这不是第一次校园 LMS 被攻击，但同时打瘫多国规模是新的。

美国债务首破 GDP — 31 万亿美元里程碑，公众无感

Source · NYT The Morning / Evan Gorelick · 2026-05-08 · link

Why this — 美国联邦债务正式超过年度 GDP 总量。这个临界点经济学家警告了二十年，今天到了，但市场没崩、选民不在乎、两党都在加大支出。

NYT 商业记者 Tony Romm 报道：美国国债存量首次超过年度国内生产总值（GDP），到 31 万亿美元规模，债务/GDP 比首次破 100%。历史上这个比例只在二战末期短暂超过过。但这一次的特殊之处：(1) 不是战争或大萧条触发的临时性高位，是结构性赤字常态；(2) 利率比战后高得多，光是利息支出就已经超过国防预算；(3) 两党都不打算缩减——民主党要扩社保和气候支出，共和党要减税。

The Morning 简报问了一个关键问题：为什么市场和公众对这个数字”不烦不躁”（unbothered）？大致几个原因：(1) 美元仍是储备货币，海外仍在买国债；(2) 通胀已从 2022 年高点回落，稀释了债务实际负担；(3) 灾难叙事讲了二十年都没应验，“狼来了”麻木。但 NYT 的隐忧立场是：当市场终于开始要求更高的债券收益率溢价时，调整速度会比所有人预期的都快。

澳大利亚右翼民粹党”一国党”首次拿下众议院席位

Source · BBC · 2026-05-09 · link

Why this — 一国党（One Nation）从 1997 年由 Pauline Hanson 创立，反移民 + 反多元文化基本盘，过去近 30 年只能在参议院零星拿席。这是它第一次进入众议院。

通过一场补选拿下下议院第一个席位——这场补选被各方视为对民粹主义在澳大利亚选举吸引力的关键测试。澳大利亚一直被认为相对绝缘于欧美的民粹浪潮（强制投票 + 偏好选择制 + 经济稳定），但过去三年通胀压力 + 移民议题 + 房屋负担危机让 Hanson 长期主打的反建制叙事终于穿透。

放进更大的图景看：本周英国地方选举 Reform UK（英国版反移民党）大胜（5/8 sent log），匈牙利 Tisza 党横扫执政 16 年的 Orbán（5/9 BBC），现在澳洲 One Nation 突破——五眼之中三个国家本周都出现传统政党被替代的信号。

英伟达 2026 前几个月已经投出 400 亿美元 AI 股权交易 — 等于一家大型 VC 基金一年的部署量

Source · TechCrunch · 2026-05-09 · link

Why this — 英伟达不只是卖 GPU 了，它在用股权撬动客户买它自己的卡。这种”循环投资”的争议本身值得关注——这要么是史上最大的护城河打法，要么是 AI 资本周期顶点最响的警铃。

具体投了什么：(1) OpenAI — 300 亿美元，迄今为止单笔最大；(2) Corning（康宁，玻璃制造商） — 高达 32 亿美元；(3) IREN（数据中心运营商） — 高达 21 亿美元；(4) 此外还有七笔多十亿美元级别的上市公司交易，加上 2026 年至今约二十多轮私人创业公司投资。

参考点：英伟达 2025 年全年参与了 67 笔风险投资交易。公司预计在 2027 年之前 Blackwell 和 Rubin 系列芯片会带来至少 1 万亿美元收入。

Wedbush 分析师 Matthew Bryson 给的定性：“明显落在循环投资（circular investment）这个主题里”——意思是钱从英伟达流出去给客户，客户用这笔钱回过来买英伟达的卡。但他也承认：如果这些被投公司真的成功，英伟达就建成了同行无法复制的”竞争护城河”。

注解：循环投资为什么是争议——批评者类比 1999 年互联网泡沫期间，思科（Cisco）借给客户钱让客户买思科设备，账面收入猛涨，2000 年崩盘后才发现很多客户根本不能还。但英伟达的不同点是：它的客户（OpenAI、Anthropic、xAI）不是夕阳产业的运营商，是有真实终端需求曲线的；护城河论调成立的概率高于 1999。

英特尔股价过去一年涨 490% — 实际经营状况远没跟上

Source · TechCrunch · 2026-05-08 · link

Why this — 半导体板块这一轮反弹里，英特尔涨幅一骑绝尘。但拆开来看，市场押的是 CEO Lip-Bu Tan 的人脉网络，不是英特尔的工厂良率——这两件事差距很大。

股价过去一年涨 490%，CEO Lip-Bu Tan 在 2025 年 3 月接任后做的几件大事：(1) 跟美国政府达成合作协议，让美国政府成为英特尔的第三大股东；(2) 跟马斯克的 SpaceX 谈成晶圆代工合作；(3) 跟苹果、特斯拉签订初步制造协议。看起来都是大新闻，但都还没产生量产收入。

底下的硬数据没动：根据彭博报道，英特尔的芯片良率仍然显著落后于台积电（TSMC）。内部员工反馈 Tan 在公司内部”具体细节给得很少，部分团队的工作方式是不断调低 deadline 而不是真的把项目拉回来”。

也就是说，市场押的是叙事——白宫支持 + 名人背书 + 战略合作协议。英特尔实际生产竞争力（晶圆良率、先进制程节点跟进速度、在 AI 加速器上的份额）这些底层指标改善得很慢。如果一年内不能拿出可验证的良率突破或大客户量产订单，490% 的涨幅就是要还的。

Oracle 3 月底裁掉 2-3 万人 — 拒绝跟员工谈遣散金，“远程”分类绕开 WARN 法案

Source · TechCrunch · 2026-05-08 · link

Why this — 跟 5/8 已记的 Cloudflare 1100 人形成对比：Oracle 一刀砍 20,000-30,000 人，量级差 20 倍。两家都把员工归类为”远程”绕开 WARN 法案保护。这不再是孤例，是一种正在被 HR 部门系统化的合规漏洞。

3 月 31 日，Oracle 通过邮件解雇了估计 2-3 万员工。被裁员工最先发现的方式是公司系统突然登录不上去。Oracle 给的遣散包：第一年 4 周工资，之后每多一年加 1 周（上限 26 周）+ 1 个月的 COBRA 医疗保险延续 + 未行权的 RSU（限制性股票单位）一律作废。一位资深员工损失了价值 100 万美元的未行权股票——本来再过 4 个月就 vest 了，RSU 占他总薪酬的 70%。

WARN Act（《劳工调整与再培训通知法》）本来要求 50 人以上的大规模裁员要提前两个月书面通知。Oracle 把员工归类为”远程”——意思是这些人不在某个具体办公室所在地，绕开了法律按”地点”触发的条件。即使在适用 WARN 的情况下，Oracle 也把”两个月预先通知期工资”算在了已经给的 4 周遣散金里，等于零额外补偿。

至少 90 名被裁员工联合签了一份公开请愿信，要求 Oracle 给 Meta / 微软 / Cloudflare 同等水平的遣散包（Meta 给的是加速 vesting + 更高的基本工资倍数 + 延长医疗保险）。Oracle 拒绝任何谈判，take-it-or-leave-it。

这条新闻的产业含义：AI 时代企业级裁员正在重写规则。“远程员工 + WARN 法案豁免”的组合是一个被发现的合法套利路径，之后预计会被更多公司学习。对在大公司的员工来说，签 offer 时的”完全远程”如果意味着将来失去 WARN 保护，需要重新评估。

MELO：分布漂移下的”多记忆尺度对冲”在线预测

Hedging Memory Horizons for Non-Stationary Prediction via Online Aggregation

作者 · Yutong Wang, Yannig Goude, Qiwei Yao（LSE / EDF / 法国国家电力公司）· arXiv:2605.06541 · link

时间序列预测里有一个老问题：模型用多长的历史数据才合适？历史短则跟得上 regime 变化（比如疫情、政策切换）但噪声大；历史长则更稳但跟不上分布漂移。在不知道接下来几期会不会有 regime shift 的设定下（在线预测），事先选定一个”遗忘因子”必然要么过敏感要么过迟钝。

MELO（Memory-hedged Exponentially Weighted Least-Squares Online aggregation）的思路：不选一个遗忘因子，对一组遗忘因子全部跑预测然后做”在线聚合”。具体三层：(1) 拿任何一组现有的非超前预测器（baseline pool）；(2) 对每个 baseline 用多个不同遗忘因子做 EWLS（指数加权最小二乘）适应——形成多个适应专家；(3) 用 MLpol（一种无参数在线聚合规则）把”原始预测 + 各种遗忘因子下的 EWLS 适应预测”统一聚合给最终预测。

理论结果：在有界条件下能跟”事后看最好的原始预测器”和”事后看最好的有界、随时变化的仿射组合”竞争（差距是路径长度依赖的追踪成本 + sublinear 聚合代价）。

实证：在法国全国电力负荷预测的 COVID 封锁期数据上——没有任何 regime indicator、没有封锁日期、没有政策协变量——MELO 整体 RMSE 比仅用基础预测器 + MLpol 低 34.7%，而且整体 RMSE 还低于专门给了”COVID 政策响应协变量”的 TabICL 基线。每步只需要轻量级递归更新，不需要重新训练。

ml-sharp-web — 苹果 SHARP 模型直接在浏览器跑的 3D Gaussian Splatting

https://github.com/bring-shrubbery/ml-sharp-web

苹果今年发的 SHARP（一个把图片转 3D 高斯点云的开源 ML 模型）通过 ONNX runtime + WebGPU 在浏览器里跑——图片不离开本机，全程不上传服务器。HN Show 183 分 / 46 评论。3D Gaussian Splatting 是过去两年最重要的 3D 重建技术，原本要 Python + CUDA 才能跑的模型现在浏览器端就能搞定 · 谁会用：想把 3D 重建嵌入 web 产品的 frontend 开发者、做空间计算 / AR / 3D 资产生成的 ML engineer、需要”零部署 + 隐私优先”演示 AI 能力的 demo 作者。

r/MachineLearning · 我们撞墙了 — 想让 transformer 做真正的”逻辑推理”这条路走不通

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发帖人是个在生产环境用 LLM 做结构化推理的工程师，写了一篇略带情绪的长帖：在 OpenAI o 系列、Claude Opus、Gemini 2.5 Pro 都试过之后，他们团队的结论是 transformer + chain-of-thought 在做需要严格逻辑链的任务（比如多跳约束满足、形式化证明片段、SQL plan 验证）上还是会反复在边角 case 上崩——“准确率从来不到 99.5%，而生产系统需要 100%“。他主张产业需要”完全转向更扎实的范式”（implicit ：神经符号、形式化方法、grounded reasoning），否则就是一直 patch edge case patch 到天荒地老。

Top comments 反应:

• 反对派最高赞回应：你说的”撞墙”实际是你期望错了——LLM 从来不是用来在 100% 正确性 setting 跑的，它是 90-95% accuracy 配人审核的工作流。如果你需要 100%，写 SAT solver。
• 中间派：同意 transformer 不擅长 strict logic，但”完全转向”是过度反应。当前 frontier 是 RL 后训练 + 工具调用（让 LLM 学会调用 SAT solver、Python interpreter），而不是放弃 transformer 架构本身。
• 学术派：神经符号（neuro-symbolic）研究 30 年了，一直没真正 scale up 过。说”我们需要新范式”和”我有新范式”是两件事，后者难。

r/LocalLLaMA · Qwen3 35B-A3B 在 12GB 显存上能跑得不错 — 实测最佳配置

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Qwen3 35B-A3B 是阿里发布的新一代 MoE（Mixture of Experts）模型——总参数 35B 但每次只激活 3B 专家，所以理论上推理成本接近 3B 模型但能力接近大模型。OP 实测在一张 12GB 显存（消费级，比如 RTX 3060 / 4070）的卡上跑这个模型的最佳 llama.cpp 参数：

-c 32768 -ncmoe 20 -ctk q8_0 -ctv q8_0 -t 9

具体含义不重要，重要的结论：context window 拉到 32K、KV cache 用 q8 量化、把 20 个专家 offload 给 GPU——常规解码速度能跑到”很流畅”。

Top comments 反应:

• 验证派：跑过 Strix Halo（AMD 集成显卡 + 大内存方案），同款配置跑 Qwen3 30B 速度比预期更好，证明这个 MoE 设计对中端硬件友好。
• 性价比派：12GB 显存的二手 3060 现在二手 1500 块人民币左右，加 32GB 内存一台能跑 35B 模型的本地推理机，总成本 5000 以内，比开 API 一年省。
• 怀疑派：本地跑这种规模模型，输出质量跟 GPT 4.1 / Claude Sonnet 4 差距还是肉眼可见，不是 enterprise-grade。

rohitg00/agentmemory ⭐3,332（今日 +518）· [TypeScript]

https://github.com/rohitg00/agentmemory

这是干什么的：给 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、Codex、Cline 等）加一层”持久跨 session 记忆”——agent 不再每次开新对话都要重新解释项目架构、你的偏好、历史决策。所有 agent 通过统一 REST API（端口 3111）共享同一个记忆库。在 LongMemEval-S 基准上达到 95.2% 的 R@5 召回率（vs BM25-only 的 86.2%、mem0 的 68.5%、Letta 的 83.2%），同时号称比”用 LLM 总结”路线省 92% token——一年用量 17 万 token vs 65 万+。

技术解读（Eric 是 DS 不是 SWE，技术术语都解释一遍）：

• 核心架构 — 四层记忆，借鉴人脑睡眠期记忆巩固：(1) Working Memory（工作记忆）= agent 工具调用的原始日志；(2) Episodic Memory（情景记忆）= 单 session 压缩成事件摘要；(3) Semantic Memory（语义记忆）= 抽出来的事实和模式；(4) Procedural Memory（程序记忆）= 工作流和决策模板。原始观察会自动去重 + 隐私过滤（移除 API key 和密码）+ LLM 压缩 + 向量嵌入 + 双索引（BM25 关键词 + 向量相似度）。
• 三流融合检索：BM25（关键词匹配带同义词扩展）+ 向量（稠密嵌入相似度，支持本地嵌入）+ Graph（知识图谱实体匹配遍历）三路并行，用 Reciprocal Rank Fusion（互惠排名融合）汇总——这是当前最好的混合检索范式，比单纯做向量检索的 RAG 准。
• 集成深度：Claude Code 走 12 个自动 hook + MCP server + skill 三路打通；Cursor / Gemini CLI / Codex CLI / Cline / Goose / Claude Desktop / Windsurf / Roo Code 走 MCP；Aider 等任何 HTTP 客户端可走 REST API。
• Tech stack：TypeScript（82% 代码）+ 自家 iii engine（一个无服务器运行时，号称替代 Express + Postgres + Redis + pm2 四件套）+ SQLite 内嵌向量索引（不用外挂 Postgres / Pinecone）+ 单命令部署 npx @agentmemory/agentmemory。
• 可观测性：每个记忆操作都发 OpenTelemetry trace，自带可视化 console。

跟 Eric 现有工具的关系：你 vault 里 qmd + Claude Code 这套 stack 已经做了类似的事——qmd 给你 vault 的 BM25 + 向量混合检索 + MCP server。但 qmd 是”vault 静态语料的检索”，agentmemory 是”agent session 间的动态学习”。这两个是互补的：qmd 帮 Claude 知道你 vault 里有什么，agentmemory 帮 Claude 知道你最近在做什么、你改过哪些决定。

All-In Podcast · Elon 拿下 Anthropic 大单、AI 下一个垄断者、“FDA for AI” 恐慌、押注 AI 牛市

主持 Chamath Palihapitiya / Jason Calacanis / David Sacks · 嘉宾 Brad Gerstner（Altimeter Capital 创始人，AI infra 公开市场视角）· 2026-05-09 · YouTube

本期主线：上周宣布的 Elon-Anthropic 巨额数据中心合同（22 万张 GPU + 300 兆瓦电力）背后的战略含义——Elon 正在悄悄变成”AWS 之外的第四家超大规模云”，Sacks 抛出”Anthropic 可能成为人类历史上最大垄断”的论断。

这期讲了什么:

• Elon 把 Colossus 1 整个数据中心租给了 Anthropic——上周的事件。Anthropic 拿到 220,000 张英伟达 GPU、超过 300 兆瓦电力。生效后 Claude 已经把 Claude Code 速率上限翻倍 + 移除高峰期付费用户上限 + 给 Opus 模型加 API 配额。xAI 自己已经迁去 Colossus 2 训练，所以这是 Elon 顺便变现一个”过剩”的数据中心。
• Chamath 的核心论点：Anthropic 和 OpenAI 的收入表现跟需求无关，完全是供给约束——他们要是有无限电力，收入曲线还会更陡。年内本来要上线 9 GW 新数据中心容量，现在快 50% 在被各地居民抗议——Brad 直接讲：“这不是有机的本地居民抗议，是高度组织化的活动家在跨州做这件事，跟 30 年前阻止美国建核反应堆是同一批 playbook，结果就是中国在建 100 个，美国 0 个”。
• “Elon Web Services” 框架——Brad 的提法：SpaceX 现在变成”五层蛋糕”——发射、连接（Starlink）、计算（Colossus）、空间数据中心、应用模型。租 Colossus 给 Anthropic 这一笔预计今年额外贡献 40-50 亿美元收入，分析师此前预期中位数才 200 多亿。这一刀让 SpaceX IPO 的估值故事从”押 xAI 必须很快赚钱”变成”hyperscaler 业务自带现金流”。
• Sacks 的”垄断”论断：Anthropic 过去三年每年 10× 增长，今年 Q1 ARR 从 100 亿涨到 300 亿，4 月一个月又跳到 440 亿。“如果他们今年继续 10× 出口（年底 1000 亿 ARR）、明年再翻几倍冲到 1 万亿 ARR，这就不是 Mag 7 了，是比 Mag 7 加起来还大的单一公司”。Dario 自己叫 AGI，Sacks 直接叫”人类史上最大垄断”。
• TAM 检验：Sacks 的反方自检——光是软件开发市场全球年支出已经 1 万亿美元（程序员工资 + 周边），AI 编程不是吃掉这块市场，是把这块市场翻倍到 2-4 万亿（因为现在不写代码的人都能写）。所以 1 万亿 ARR 在 TAM 上撑得住，问题只剩供给（电力、芯片）和竞争反应（Google / OpenAI / Elon 自家 Grok 怎么追）。
• 押注 AI 牛市的姿态：Brad 是”满仓持有 Mag 7 + Anthropic + SpaceX”派；Chamath 强调”基础设施层比模型层更值钱”——SpaceX IPO 明年要上市，估值预期 40-50× 收入（vs Mag 7 当前 25× 收益），原因就是 Elon 个人能溢价 + 跨多个万亿 TAM 市场（航天、电信、计算、能源）。
• “FDA for AI” 恐慌：白宫圈最近泄出来要给 AI 设监管框架的讨论，业界激烈反应。Sacks 立场：现有 FAA、SEC、FTC 监管框架完全够用——任何”AI 专属监管局”都会被 in-house 大公司游说俘获，事实上保护现有玩家、阻击 startup。这是反 AI 监管派的标准论点。
• 一个新趋势点：Chamath 押注**“分布式 compute”**会火——把 GPU 装进家庭 Tesla Powerwall、车里、Starlink 终端，让闲置算力变成挖矿一样的微型云供给。已经有公司（PYHomes + SPAN）在每户美国新房旁边装小型数据中心了。

金句:

“Congratulations to Dario on winning the AI race. I don’t mean he’s won it, but he is winning it right now.” — David Sacks

“Unless something changes about their current trajectory, Anthropic will be the most powerful monopoly ever created in human history.” — David Sacks