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· 在海外赚取的资本留在海外。 · 国内资本被转移到海外，主要进入美国金融市场以获取更高的收益。 本质上，这是一场巨大的套利交易。最终，这些资本要么必须以当地亚洲货币形式返还给本地股东，要么需要满足以本地亚洲货币计价的负债。因此，亚洲私人资本实际上是对本币做空的。在某些情况下，他们甚至在国内借贷，因为由于中央银行为了保持本币疲软而创造了大量本币银行存款，导致国内利率非常低。与此同时，亚洲私人资本在高收益的美元资产（如股票、债券和房地产）上持有多头头寸。他们不会对这些美元多头进行对冲，因为国家支持的政策本身就是操控本币价格下行。
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亚洲企业、保险公司和养老基金的私人资本通常随着市场趋势而动。自 1997-1998 年亚洲金融危机后，亚洲出口国将本币贬值，并采取了一种通过操控本币对美元贬值的政策以来，亚洲私人资本一直在进行以下操作：
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美联储正在缩减其资产负债表。然而，它在如何实现这一目标上拥有一定的自由裁量权，尤其是因为政策的任务是净减少，而不是在所有期限类别中均匀减少。耶伦（Yellen）和现在的贝森特（Bessent）需要为政府庞大的债务提供资金。外国投资者和美国私营部门喜欢购买国库券，因为它们是短期债券并支付利息，意味着它们是高收益的现金替代品，比低收益的银行存款更受欢迎。但没有人愿意购买长期的，即 10 年及以上的国债。为了帮助耶伦和现在的贝森特筹集资金，美联储通过进行 10 年期国债的量化宽松（QE）给予了很大的支持。鲍威尔（Powell）引用政府赤字作为问题，但继续通过印钞机压低 10 年期收益率以保持政治上可接受的低水平，这种行为非常不诚实。
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华为的突破对大国意味着什么？首先，它让大国AI生态走向独立。DeepSeek-R2的成功表明，大国AI模型开发已不再需要英伟达芯片，未来将围绕华为的Mindscore框架标准化，摆脱对英伟达CUDA的依赖。Mindscore框架已支持超过500种AI工作负载，覆盖从自然语言处理到图像识别的多种场景，开发者社区规模在过去一年增长了300%，活跃开发者超10万人。2024年，Mindscore生态已孵化出300多个商业化AI应用，涵盖医疗、金融、制造等行业。与此同时，华为还推出了开源AI工具链CANN 6.0，支持跨平台模型迁移，帮助企业从英伟达生态平滑过渡到华为生态，迁移成本降低40%。随着大国公司大规模采用华为芯片，训练工具和AI库将逐步适配华为架构，形成一个自给自足的AI生态系统。这背后有强大的政策支持。
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这一突破离不开美国制裁的“催化”。2022年10月，美国实施全面出口管制，禁止英伟达向大国出售A100、H100等高端芯片，甚至专为大国市场设计的H20也在2025年4月中旬被禁售。H20禁令导致英伟达55亿美元的减记，股价下跌超2%，大国市场收入占比从2024年的17%降至2025财年的13%。大国科技巨头如百度、阿里、腾讯，在禁令前囤积了约100万个H20单元，总价值超120亿美元，但禁令生效后，部分订单无法交付，迫使它们转向华为芯片。华为芯片虽能耗较高，但供应安全成为首要考量，尤其是在国防和电信领域，国产芯片已被列为强制要求。例如，大国电信2024年宣布，其5G基站AI优化系统已全部切换至华为芯片，覆盖全国超150万基站。这种转向对英伟达来说无疑是重大打击，同时也加速了大国AI企业的供应链重构，国产替代进程提速。
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华为不仅在单芯片上取得突破，其AI集群性能更是超越了英伟达的高端产品。华为推出的#CloudMatrix 384集群，集成了384个昇腾910C芯片，整体性能高达300 PFLOPs，比英伟达的GB200 NVL72高出166%，尽管能效低2.3倍。这套系统已足以让大国企业训练先进的AI模型，摆脱对英伟达的依赖。例如，大国一家领先的自动驾驶公司表示，使用CloudMatrix 384集群后，其模型训练时间从3个月缩短至1.5个月，成本降低15%。此外，华为在2024年与国家气象局合作，利用CloudMatrix 384集群提升了天气预报模型精度，预测准确率提高12%，为农业和灾害预警提供了重要支持。甚至在医疗领域，上海一家医院使用该集群开发AI辅助诊断系统，肺癌早期检测准确率提升至92%，比传统方法高8个百分点。这种集群性能的突破为大国AI应用提供了强大支撑。
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昇腾920支持FP64高精度计算，适用于科学计算和气象预测等领域，填补了国产芯片在高性能计算领域的空白。相比之下，英伟达的芯片由台积电以3-4纳米工艺制造，能耗更低、散热更好，单芯片性能仍领先，但华为在受限的6纳米工艺下仍实现了惊人突破。美国通过限制大国获取极紫外光刻机来遏制大国芯片制造，这种设备由荷兰ASML生产，全球市场份额超90%，但在美国压力下禁止对大国出口。尽管如此，华为通过与中芯国际合作，优化6纳米工艺，实现了性能与成本的平衡，显示出大国半导体产业的韧性。据中芯国际2024年财报，其6纳米工艺良率已达85%，接近台积电2019年水平。
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华为AI芯片的技术实力。华为的昇腾910D据称性能可媲美英伟达的H100，而昇腾910C芯片推理性能已达到H100的60%，采用6纳米工艺，处理能力超过900万亿次浮点运算。更重要的是，华为的昇腾910B芯片已成为大国AI创新的核心驱动力。比如，DeepSeek推出的R2模型完全依赖昇腾910B芯片，彻底摆脱了对英伟达芯片的依赖。这一成果直接挑战了#OpenAI 和Google的领先地位，标志着大国AI在技术独立上的重大进展。据DeepSeek官方数据，R2模型在自然语言处理任务上的表现已接近ChatGPT-4，训练效率比使用英伟达H800时提升了20%，在多模态任务中推理速度提升了15%。此外，华为还推出了昇腾920，效率比前代提升30-40%，专为下一代AI模型优化，计划在2025年下半年全面商用。
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因”你而来，“银”你健康
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从国家纪念馆
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I just minted Layer3 Art Campaign: Retrospective on @mintdotfun
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Bought Doodles Certified Viral: Coffee Me
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