本文選取三家成長路徑備受關注的 AI 公司：· Applovin：模型最佳化投放，提升廣告轉化；· CrowdStrike：AI 驅動安全，增強客戶留存；· Palantir：嵌入決策流程，建構智能系統。它們路徑不同，但有一個共通目標：建構出能脫離純競爭的結構，走出自己的增長軌道。彼得·蒂爾在《從 0 到 1》中說：“所有偉大的科技公司，都是某種意義上的壟斷者。競爭是給失敗者的，真正成功的公司，都有一套自己能控制的結構。”01｜Applovin：從廣告撮合平台到 AI 投放引擎｜商業模式：從撮合結構走向模型驅動Applovin 起步於廣告撮合平台，為 App 開發者與廣告主提供增長與變現工具，初期依賴系統撮合與演算法分發抽佣。2021–2022 年，公司探索內容側閉環，嘗試 “買量–變現–再投資” 的路徑，同時併購 Adjust（歸因分析）與 MoPub（庫存管理）以增強平台能力。2023 年起，Applovin 全面剝離遊戲資產，轉型為純技術平台。當前收入結構圍繞三大系統建構：AppDiscovery：廣告主投放入口；MAX：開發者變現聚合工具；Adjust：行為追蹤與歸因分析平台。這三大系統由 AI 投放引擎 AXON 驅動，負責每一次展示背後的使用者匹配、價格判斷與素材分發，已成為整個平台的核心增長引擎。Applovin 的底層邏輯已從 “連接供需” 演化為 “用 AI 放大投放效率”。｜產品結構：從賣流量轉向賣轉化率Applovin 不掌握流量入口，也不生產內容。平台真正售出的是一套 “以更少預算換取更高轉化” 的系統工具。典型使用方式包括：手游開發商通過 MAX 實現廣告變現，再用 AppDiscovery 買量形成閉環；電商品牌在 App 與 CTV（聯網電視） 投放，由 AXON 自動尋找高轉化人群；中小廣告主使用自助平台設定 ROI 目標，獲得系統投放反饋。廣告主設定 CPI 或 ROAS 目標，其餘環節由 AXON 自動完成素材匹配、出價預測與分發調度。平台賣出的不是展示量，而是投放效率。這也是 AI 在 To B 商業中最具代表性的場景之一。｜AI 能力：AXON 是投放系統的中樞引擎AXON 不是功能元件，而是整個平台的效能核心。其主要能力包括：轉化預測 + 即時競價：結合使用者畫像、上下文、歷史行為判斷轉化機率並動態出價；預算自動最佳化：根據廣告主設定目標 CPI / ROAS 自動調整預算分配策略；生成式創意模組：AXON 2.0 引入素材自動生成工具，縮短創作時間約 40%。AXON 的模型精度依賴以下要素：海量使用者行為資料（曝光 → 點選 → 留存）；每次投放後的即時反饋用於持續訓練；多場景適配，從 App 到 CTV 再到跨平台追蹤。截至 2024 年底，AXON 已貢獻 AppDiscovery 超過 75% 的廣告收入，成為廣告效率與利潤率提升的核心來源。｜客戶結構：分散流量，集中預算Applovin 是典型的雙邊平台結構：供給側：以移動遊戲開發者為主，廣泛整合 MAX 提供廣告庫存；需求側：廣告主結構從手游逐步擴展至電商、品牌、CTV 客戶。幾個關鍵特徵：客戶分散：無單一客戶佔比超過 10%；客戶粘性高：MAX SDK 整合後切換成本高，AXON 模型一旦跑通後預算持續加碼；客戶結構在演化：非遊戲廣告客戶增速更快，電商與品牌預算不斷提升；客戶獲取門檻下降：自助式投放工具降低中小廣告主接入門檻，帶來長尾增長。客戶關係完全依賴 AXON 所提供的投放效果與模型可視化反饋能力。｜財務表現：13 季度資料驗證結構性躍遷Applovin 的財務結構在過去三年經歷了明顯分化：2022 年承壓，2023 年轉折，2024–2025 年進入高利潤兌現階段。以下為 2023 Q1 至 2025 Q1 共 13 個季度核心財務資料（單位：億美元）：核心趨勢觀察：2023 Q2 是 GAAP 盈利拐點，利潤與 FCF 同步提升；2024 年進入利潤率躍升期，FCF 利潤率維持在 40–50% 區間；AXON 能力提升 + 廣告主 ROI 改善 → 模型驅動平台盈利結構轉正；投放結構最佳化帶動留存 + 長尾客戶拓展，增長不再依賴單一行業或客戶。Applovin 的盈利路徑，已由內容驅動轉為結構驅動，是 AI 驅動平台型公司的典型財務躍遷路徑。｜競爭位置：廣告生態中的中立效率引擎Applovin 是全球第三大移動廣告平台，僅次於 Google（AdMob）與 Meta（FAN），市佔率約 15–20%。區別在於：技術中立：不掌握內容、不干預流量，不與開發者競爭；效果可量化：AXON 模型主導轉化效率，客戶為結果買單；場景多元拓展：在 CTV、新品類廣告管道具備先發與靈活性。Applovin 正成為 “非 Google / Meta 路徑” 下最具性價比的投放技術平台。｜創始人與組織基因：聚焦效率，控制節奏CEO Adam Foroughi 出身金融交易行業，團隊決策風格偏謹慎務實。過去幾年，公司在組織路徑上呈現出較為明確的一致性：在移動廣告市場調整期，主動剝離遊戲業務，聚焦平台能力；Unity 拒絕併購後，反向加大 MAX 與 AXON 系統打磨投入；自由現金流用於回購，資本使用節奏相對清晰；未主動追逐 AI 概念，而是圍繞投放效率持續最佳化模型系統。這些舉措並不激進，但體現出較高的節奏控制力與產品聚焦方向。Applovin 更像是一家以工程效率為核心、持續打磨系統結構的技術型公司。02｜CrowdStrike：AI 安全的產品化範本｜商業模式：從 EDR 起步，走向平台型安全系統CrowdStrike 起步於端點檢測與響應（EDR），通過 Falcon 平台切入企業安全市場。與傳統安全公司不同，CrowdStrike 從創立起即堅持雲原生架構，採用輕量代理、雲端分析、統一管理的模式。Falcon 平台基於模組計費，每個客戶可以從基礎安全開始，逐步解鎖更多模組：如身份保護、雲安全、日誌分析等。截至 2024 年底，平台已覆蓋超 28 個功能模組，具備高度組合彈性。客戶部署起點通常較輕，但通過 “著陸–擴張（land and expand）” 策略逐步擴展，形成持續增值路徑。這種結構讓 CrowdStrike 具備了 SaaS 平台公司的典型特徵：可預測的訂閱收入、高客戶留存、高 ARPU 提升空間。｜產品結構：模組即能力，平台即防禦系統CrowdStrike 賣出的不是一款安全軟體，而是一整套可擴展、即時進化的安全操作平台。Falcon 各模組構成了其系統性能力矩陣：EDR/XDR：提供威脅檢測、事件回溯、行為阻斷；Falcon Identity：身份攻擊檢測與存取控制；Falcon Cloud Security：雲帳戶、容器與 Kubernetes 安全。Falcon LogScale：日誌管理，具備 SIEM 替代能力。Charlotte AI（2023 起）：生成式 AI 助手，輔助調查與響應。所有模組共享資料平台，統一介面，無需重複部署。使用場景涵蓋安全營運中心（SOC）、DevOps 流程、IT 管理團隊等全域角色。｜AI 能力：從檢測模型到全流程 AI 安全協同CrowdStrike 的 AI 能力分兩階段推進：階段一：IOA 模型建構威脅識別引擎自創立起即內嵌 AI 檢測模型，用於識別攻擊指標（IOA）；模型運行在雲端，基於數萬億等級遙測資料持續訓練；可檢測零日攻擊、無檔案攻擊與橫向移動等複雜威脅。階段二：生成式 AI 助手 Charlotte AI2023 年推出，嵌入 Falcon 控制台；支援自然語言提問、攻擊路徑分析、安全事件總結與報告生成；結合結構化平台資料，支援 SOC 分析師完成快速響應、歸因與修復。AI 不再是檢測輔助工具，而是嵌入整個安全維運流程的智能引擎，標誌著 Falcon 平台進入 “識別–推理–解釋–響應” 的全流程 AI 協同時代。｜客戶結構：高留存、大客戶、多模組深化截至 2025 Q1，CrowdStrike 擁有超 24,000 家客戶，覆蓋多個關鍵行業的財富 500 強企業。客戶結構特徵如下：高黏性：Falcon 代理 + 雲控制台深度整合，替換成本極高；高模組使用率：平均使用模組數從 2021 年的 4 個增長至 2025 年的 7 個+；高價值客戶加速：ARR 超 $100 萬的客戶增長快於整體客戶數；全球化擴展中：美洲為主陣地，EMEA 與亞太增速強勁；交叉銷售能力強：新模組上線後，老客戶擴容意願高，部署迅速。CrowdStrike 的客戶營運核心，不是靠低價獲客，而是靠產品縱深和營運連續性實現結構性 ARPU 提升。｜財務表現：平台效應釋放盈利能力以下為 2023 Q1 至 2025 Q1 的 13 個季度核心財務資料（單位：億美元）：拐點與趨勢觀察：Charlotte AI 發佈節點（2023 Q2）後 GAAP 利潤逐季加速釋放；自由現金流高位穩定，FCF 利潤率長期維持在 40%+；訂閱結構最佳化 + 模組深度提升 → 盈利質量同步增強。CrowdStrike 已進入結構型 “高增長 + 高利潤” 平台週期。｜成長驅動：從多模組訂閱走向平台效應CrowdStrike 的成長路徑由三大結構驅動：1）模組擴張效應顯著客戶平均模組數從 4 增至 7+；高 ARR 客戶中，半數部署超過 8 個模組；模組越多 → 留存率、利潤率、ARPU 同步抬升。2） Falcon Flex 架構上線（2024 Q3）客戶可按需啟動模組，降低前期門檻；縮短銷售週期、提升模組啟動率、增強客戶心智繫結。3）橫向場景擴展 + 行業拓展日誌模組 LogScale 正衝擊傳統 SIEM（安全資訊與事件管理）市場；身份與雲模組進入 DevOps、安全合規等新預算場景；醫療、製造、金融等行業與亞太、歐洲市場客戶數加速。｜競爭位置：一體化、AI 化的第一梯隊安全平台在企業安全市場，CrowdStrike 不一定最大，但在三類核心維度中具備領先地位：平台整合度高：模組協同部署，體驗一致性優於 Palo Alto 等收購整合型平台；AI 應用深度領先：無論檢測精度、響應效率，還是生成式 AI 應用水平；客戶掌控力強：不同於 Microsoft Defender 等生態型產品，客戶組態自主權高。其競爭優勢不是價格，而是技術整合 + 交付體驗 + 客戶成功率。｜創始人基因：平台意識 + 工程化執行CrowdStrike 於 2011 年由 George Kurtz 和 Dmitri Alperovitch 聯合創立。Kurtz 擁有 McAfee CTO 與 FBI 合作背景，產品風格偏向工程可擴展性。公司從創立起即明確定位為 “雲原生 + 平台型” 安全廠商，拒絕傳統本地部署路徑。內部將 Falcon 打造為高度模組化、統一資料底座的產品結構，具備 SaaS 化迭代節奏。在執行層面，CrowdStrike 注重產品、銷售、安全服務之間的配合，客戶留存率與訂閱深度是關鍵衡量指標。平台建構也高度依賴於對 AI 模型與遙測資料的持續打磨。整體來看，CrowdStrike 的公司風格更接近一家 “安全基礎設施提供商”，而非單點功能軟體公司。03｜Palantir：從國防分析，到企業級 AI 作業系統｜商業模式：軟體平台 + 高客單價服務結構Palantir 起步於美國政府情報系統，後擴展至企業市場，形成 “政府 + 商業” 雙引擎結構。客戶通過長週期合同訂閱 Gotham 或 Foundry 平台，並獲得部署、建模、資料治理等服務。業務本質是標準化平台 + 嵌入式交付，服務強度高、部署週期長、客單價極高。2023 年起，公司收入結構向訂閱和平台使用費傾斜：政府端強調資料融合與建模深度；商業端加速標準化部署，AIP 上線後引入 Bootcamp 模式，縮短簽約週期。Palantir 不依賴廣告、交易撮合或標準 SaaS 模型，而是建構 “作業系統級平台 + 嵌入式團隊 + 私有化部署” 的商業結構。｜核心產品：Gotham、Foundry、AIP 三層協同Palantir 現有三大平台：Gotham：面向政府機構，用於情報整合、目標建模、作戰模擬；Foundry：面向企業客戶，覆蓋資料整合、預測建模、流程執行；AIP（Artificial Intelligence Platform）：將大模型嵌入業務流程，用於建構私有 AI 工具鏈。三個平台共享統一的資料權限、建模邏輯和可視化操作底座，支援模組化部署、私有化運行和多語言介面。AIP 則作為上層 “推理鏈路管理系統”，可組合模型、指派任務、呼叫資料，幫助客戶建構企業級 Copilot。在製造、能源、醫療等行業中，Palantir 已從 “資料平台” 擴展為 “模型落地工具 + 工作流引擎”。｜客戶結構：高價值客戶主導，結構演化中客戶結構分為：政府端：包括美國國防部、英國 NHS、烏克蘭政府等；商業端：包括空客、現代重工、再保險公司、富國銀行等。特點：客戶增長快：截至 2025 年 Q1，商業客戶同比增長超 40%，美國商業營收年化突破 10 億美元。Foundry 與 AIP 成為新簽與續約擴容的主力。客單價高：2024 年客戶近 490 家，年營收約 28 億美元，平均每客戶貢獻超 570 萬美元，遠高於傳統軟體公司。合同週期長：商業合同多為 3–5 年期，政府客戶則以多年期大額合同為主，收入更穩定可預期。平台粘性強：平台深度嵌入客戶權限、語義模型與工作流，形成 “行為繫結 + 資料依賴” 的結構性壁壘。這是一種典型的 “高起點、快擴容、難替代” 的企業客戶結構，也構成 Palantir 高 LTV（客戶生命週期價值）的底層支撐。｜AI 能力：從建模工具到企業私有 AI 系統Palantir 的 AI 技術演進可分為三階段：階段一：傳統建模工具嵌入Foundry 與 Gotham 長期支援圖演算法、蒙特卡洛模擬、貝葉斯建模等，側重規則與可視化流程建構。階段二：內嵌機器學習訓練能力支援企業在平台中訓練、部署模型，用於供應鏈預測、欺詐檢測、調度與推薦。階段三：AIP 推出，建構企業私有 AI 系統2023 年推出的 AIP 支援：私有大模型部署（LLM）、外掛機制；資料權限封裝與安全審計；UI 層建構業務 Assistant，實現自然語言控制、指令執行、程式碼生成。公司通過 Bootcamp 模式幫助企業試用並加速部署。至 2025 年 Q1，AIP 已簽約超 100 家客戶，成為合同增長的核心引擎。Palantir 不追求開源或模型參數領先，而專注於建構 “可控、安全、嵌入業務流程” 的 AI 基礎架構 —— 讓 AI 不止可用，而是可部署、可執行、可審計。｜財務表現：持續盈利，FCF 結構躍升以下為 2023 Q1 – 2025 Q1 財務資料（單位：億美元）：拐點簡述：2023 Q1：首次實現 GAAP 盈利；2023 Q4：FCF 躍升，進入履約兌現期；2024 Q4：一次性費用擾動淨利，但現金流表現突出；2025 Q1：淨利潤創單季新高，FCF 維持高位。Palantir 已從 “線性營收 + 低利潤釋放” 的成長路徑，轉入 “穩定盈利 + 高現金流釋放” 的結構平台階段。｜成長路徑：企業市場主導的新週期幾個趨勢明確顯示：Palantir 增長引擎已由政府端轉向商業端。收入結構最佳化：商業收入佔比從 2022 年的 43% 提升至 2025 年 Q1 的約 50%，逐步擺脫對政府合同的依賴。美國業務高增：美國商業收入 2023 年同比增長 67%，2025 年 Q1 再增 71%，成為最強增長動能。簽約轉化加速：AIP 推出後，客戶簽約週期從數月縮短至數週，Bootcamp 模式成為部署主通道。大單集中爆發：2024 年 Q4 單季簽下 32 份千萬美元以上訂單，合同總額達 8.03 億美元，同比增長 134%。與多數依賴拉新和補貼的成長公司不同，Palantir 的增長來自老客戶的持續擴容：多數企業從單一場景起步，半年內擴展至多個部門，形成高頻復購與長期合約，LTV 極高。AIP 的推出，則使 Palantir 從 “項目交付制” 轉向 “平台擴展型”：客戶將更多核心流程遷移至平台，進入一個長期共建、持續演進的合作週期。｜競爭位置：強系統整合 + 客戶粘性高Palantir 的直接對手並不多。可比公司如下：Snowflake / Databricks：資料處理強，但缺乏建模與推理執行；SAP / Oracle：流程複雜但產品陳舊，靈活性弱；Microsoft Azure / Copilot：模型強但封閉，難以部署私有化 AI 系統。其護城河主要體現在：客戶資料、權限、模型深度繫結，不易遷移；模組建構嵌入營運流程，難被覆制；合同週期長，客戶依賴高，平台整體不可拆解。客戶眼中，Palantir 不再是 “資料工具提供商”，而是 “組織結構的技術延伸”。｜創始人與企業基因：哲學結構驅動產品設計Palantir 由 Peter Thiel（投資）與 Alex Karp（CEO）推動創立，團隊同時具有工程、法律、哲學背景。組織文化有幾個核心信條：從設計層強調資料主權與權限控制；平台支援全鏈路可解釋性，拒絕 “黑箱 AI”；鼓勵私有部署、模組自治、權限解耦；長期警惕中心化 AI 模型與平台壟斷。Karp 雖非技術出身，但對產品邊界、資料使用邏輯控制極強。他曾公開表示：“Palantir 不服務於掌控使用者資料的平台，而要幫助客戶掌握自身智能資產。”正因這套 “技術非中性” 文化，Palantir 在政府與高敏感性行業中建立了長期信任基礎，也成為少數能在大模型時代提出 “企業私有智能架構” 方案的公司之一。04｜三家公司對照：三種成長路徑｜結構差異定位：效率引擎、防禦平台、決策系統這三家公司走出了三條不同的 AI 成長路徑，分別強化了效率、響應與決策能力。｜AI 嵌入方式：AI 是否真正成為產品引擎？三家公司都已將 AI 融入產品主邏輯，不再只是識別工具，而是直接參與客戶使用、決策生成與收入轉化。Applovin 和 CrowdStrike 已建立 AI 閉環，模型越成熟，商業表現越強；Palantir 則為客戶搭建整個平台，路徑更重，潛力同樣顯著。｜財務結構與增長路徑：誰已兌現？誰仍在加速？幾點觀察：Applovin 是結構最輕的公司，不依賴部署服務，演算法效果直接驅動收入，現金流轉化最快；CrowdStrike 平台性最強，訂閱結構與客戶深度帶來長期留存與利潤累積；Palantir 合同大、釋放慢，但客戶 LTV（客戶生命週期價值）極高，增長節奏開始從政府轉向企業。三家公司都已進入 “從估值講故事” 階段過渡到 “結構兌現” 階段，FCF 利潤率均已穩定落入 35–50% 區間，是典型的 “結構跑通 → 利潤釋放” 的組合。｜護城河與可複製性：技術、資料與客戶路徑的差異總結幾點：Applovin 的優勢在於效率優先，但長期壁壘仍在效果領先；CrowdStrike 建構了平台型產品結構，客戶離開成本極高；Palantir 最大的護城河來自服務深度 + 系統嵌入，是一種組織等級的繫結結構。路徑不同，結構各異，但它們都為理解成長型公司的演進方式，提供了具像樣本。05｜延伸思考：成長型公司分析框架一家成長型公司如果能真正走通，結構上往往會經歷以下幾個關鍵變化：1）產品與核心能力產品價值主張清晰：客戶為什麼為它持續付費？是否具有不可替代性？技術能力嵌入主軸：AI 或核心技術是否已成為產品結構的一部分，而非附加模組？使用反饋機制明確：產品是否因使用而變得更強？是否具備飛輪結構，形成正向累積？2）客戶與市場結構客戶結構穩定：是否為高頻、高黏性、高留存的客戶群？是否存在結構性依賴？可擴展性與復用能力：平台是否能橫向擴展到更多客戶、場景或業務路徑？3）收入與財務表現收入增長路徑穩定：收入是否來自產品結構本身？是否具備可持續性？正向營運槓桿已顯現：是否已實現正現金流？增長是否隨規模放大而改善盈利？單位經濟模型健康：客戶獲取成本與生命週期價值之間的關係是否最佳化？邊際成本是否下降？4）成長路徑與組織能力增長由產品與結構推動：是否靠產品力與客戶結構自然擴張，而非依賴投放或戰術刺激？創始人與組織穩定：是否由創始人主導？組織是否支援產品演化與方向一致性？具備第二增長曲線：是否已出現新增產品、收入路徑或客戶層級？5）行業位置與護城河是否形成真實定價權？是否建立起長期壁壘（技術 / 資料 / 組織結構）？是否具備結構性不可替代性？今天我們討論的三家公司，在巨頭之外，是否真的能長出來，還是未知數。它們當下的結構路徑，構成了我們分析和持續觀察的基礎。但更高一層的問題仍然存在：是否能建構出一個屬於自己的結構？是否能像彼得·蒂爾在《從 0 到 1》中所說的那樣，逃離競爭、建立不可複製的優勢？ (複利貓的慢思考)

貓王、布蘭妮和雪兒在經歷過一段低潮之後，都在拉斯維加斯得到了救贖。 上周則輪到了Crowdstrike。 上個月，這家陷入困境的網路安全公司因為存在漏洞的軟體升級，導致全球電腦出現大面積癱瘓。在一年一度的黑帽（Black Hat）安全會議上，這家公司卻出人意料地大受歡迎，訪客紛紛湧入它的展台拍照留念，並領取帶有公司標誌的T恤和其他紀念品。 一位在Crowdstrike展廳前排隊的訪客提到了該公司提供的具有收藏價值的擺件，並對《財富》雜誌稱：“我朋友說我一定要領一件。”

因更新軟體時擺烏龍，導致全球Windows系統崩潰的國際安全巨頭CrowdStrike公司，現在麻煩大了。 最近CrowdStrike正面臨投資者的集體訴訟。股東們指控該公司因軟體測試不充分，引發了全球當機事件的災難性後果。在事件發生後的12天內（9個交易日），CrowdStrike股價大跌32%，市值蒸發超250億美元。股東們稱，CrowdStrike對其技術的保證存在重大虛假和誤導性聲明。 當地時間周四，CrowdStrike美股繼續下跌，跌幅達3.34%。自當機事件發生以來，CrowdStrike股價累計跌幅已擴大至34.6%。 另外，美國大型航空公司達美航空的CEO埃德·巴斯蒂安也猛烈抨擊CrowdStrike和微軟，稱這次“藍色畫面當機”事件使達美航空損失5億美元。據報導，達美航空已聘請知名律師David Boies向兩家公司追討賠償。

史上最大規模TI故障，已經為財富500強帶來了54億美元損失，甚至導致一位83歲老人失蹤至今未歸。如今，微軟終於給出了一份詳盡的分析報告。 7月19日那場震驚全球的「史上最大規模IT故障」，影響還在繼續…… 25日，情況最為嚴重、持續時間也最長的航司——達美航空，終於完成了系統修復，恢復正常營運。期間，共有2500多個航班被迫取消。 27日，美國奧蘭多警察局發佈尋人啟事稱，一名83歲男子在因CrowdStrike當機導致回家航班被取消後，已經失蹤一周了。

凱西伍德（木頭姐）所在的方舟基金在周一盤中進行重大的部位轉移。方舟基金旗下的ARKF（方舟金融科技創新ETF）與ARKW（方舟下一代網路ETF）共買進20219股Crowdstrike股票，依照當日收盤價格263.91美元計算，價值約534萬美元。 在知名防毒軟體Crowdstrike上周五升級出錯導致多日windows系統無法正常運行，致使航空、醫療和財經等多部門系統癱瘓。雖然該公司執行長喬治確定這次中斷歸因於「一次內容更新中發現的缺陷」而非安全事件或網路攻擊。儘管如此，該股價連續2個交易日下跌幅度累積超過25%。分析師預測該停電事件可能造成超過10億美元的損失，潛在的訴訟和薪資賠償迫在眉睫。 前避險基金經理吉姆稱讚了Crowdstrike對斷電的反應，並對公司的未來表示樂觀，並讚賞了喬治對影響windows操作系統用戶的技術故障的處理。 “ Crowdstrike擁有令人難以置信的技術，這只是一個草率的更新，而並非技術上的缺陷。” 同時，方舟基金旗下ARKW賣出了14,859股特斯拉股票，以當日251.51美元的收盤價計算，價值約374萬美元。雖然方舟基金一直看好特斯拉的前景，木頭姐一直對特斯拉在新能源汽車的潛力持樂觀態度，並且給出了遠期目標價格2,600美元的股價，但是最近幾日一直在出售該公司股票。特斯拉Q2財報將在本周2收盤後公佈。（老陳聊財經）

絕了，外媒剛剛發現：這次造成微軟藍色畫面災難的CrowdStrike CEO，在Windows XP時代就曾搞崩過全球的裝置。同樣是一次更新，同樣讓裝置斷網，同樣要人工修復。兩次導致全球IT災難，此君可以「名垂青史」了。 微軟全球藍色畫面事件，破案了！ 一個由「C-00000291*.sys」組態檔案觸發的系統邏輯錯誤，瞬間就破壞掉全世界約10億台電腦，並在隨後引發所有的二階、三階效應。 就如AI大神Karpathy所言，技術領域還存在著的單點瞬時故障，都將對人類社會造成巨大隱患。

凱瑟琳·伍德在58歲的年紀創立了一家以主動型ETF為主要產品的資產管理公司ARK（國內也稱方舟基金），在全球投資圈享有盛名，她自己也獲得了“木頭姐”的外號。 從這些年的歷史來看，「木頭姐」的眼光似乎極為超前，曾多次逆勢操作，只不過有時賺得盆滿缽滿，有時卻會遭遇當頭一擊，市場質疑不斷。 例如，2018年8月時，特斯拉（TSLA.US）的股價徘徊在320美元左右，馬斯克發消息稱正考慮以420美元的價格將公司私有化。 「木頭姐」向馬斯克發了一封公開信，表示她預測特斯拉在五年內股價將達到700-4000美元，反對馬斯克私有化公司。 結果在隨後的幾年裡，特斯拉的股價的確迎來了狂飆猛漲，這一戰也讓「木頭姐」旗下的基金暴漲，名氣更上一層樓。

一次大規模資訊技術故障在全球各地造成巨大影響，也為美國網路安全龍頭CrowdStrike的股價帶來重創。 受微軟“藍色畫面事件”影響，當地時間7月19日，CrowdStrike美股收跌11%，報每股304.96美元，市值一夜蒸發近百億美元，創2022年以來最差單日表現。該公司當前市值約740億美元。 由於系統崩潰，從18日開始，全球從銀行到零售巨頭再到醫療保健系統在內的各類客戶系統紛紛陷入癱瘓。分析機構Marsh & McLennan Companies稱，超過75家客戶可能會因為CrowdStrike全球性崩潰事件而提出網路故障索賠。Marsh & McLennan Companies主要為企業提供風險、戰略和人力資本方面的諮詢和解決方案服務。 不過，到美國市場開市時，一切開始恢復正常。紐約證券交易所和納斯達克均表示，市場運作正常。美國銀行和高盛等美國主要銀行表示，其系統或業務並未受到重大影響。