4月27日，2026年廣東省人工智慧應用對接大會將在深圳福田會展中心舉行。大會以“智聯千行、賦能百業”為主題，採用“1+5”模式，當天上午將舉辦主大會，下午同步開展5場專題對接會，全省各市設視訊分會場並線上直播。一批重磅產品集中亮相20餘個AI應用經典案例現場分享據瞭解，主大會設定政策宣介、案例分享、平台發佈、產品推介等核心環節，集中展現廣東人工智慧發展最新態勢及創新舉措。其中，大會邀請美的、雲天勵飛、京東方、字節跳動、科大訊飛等企業代表，集中分享人工智慧+製造、醫療、政務、農業、商貿、公共服務等領域20多個典型應用成果。同時，會上還將重點推介一批重磅產品。華為昇騰系列產品、騰訊智能體產品、晶泰科技AI助力藥物管線研發、自變數大模型Wall-B發佈及產業化應用等集中亮相，展現廣東人工智慧技術的強勁實力。五場專題對接會，分別聚焦科技創新、製造業、商貿流通、公共服務、算電協同五大領域，開展政策解讀、案例分享和精準供需對接，推動技術、場景、資本高效對接，促進人工智慧與實體經濟深度融合。為供需雙方架橋搭台廣東人工智慧核心企業已超2000家大會同步設定成果展示和對接洽談區，全面展現廣東人工智慧創新發展態勢，為供需雙方搭建高水平交流合作平台。其中，展覽分為應用場景和產業生態兩大展區，涵蓋鴻蒙生態、國產軟硬體生態、智能終端等12個小展區，集中展示了華為、騰訊、榮耀、自變數、晶泰科技等企業的300余件展品。資料顯示，截至2025年底，廣東人工智慧核心企業超2000家，實現了上游基礎軟硬體、中游模型與終端、下遊行業應用全產業鏈佈局，穩居全國第一梯隊。不僅如此，作為經濟第一大省，廣東擁有10個兆級產業叢集，為人工智慧應用提供了豐富場景和廣闊市場。此前，廣東已累計發佈3批次78類應用場景清單，全省首批66個人工智慧典型案例中，AI+製造佔比近半。以此次大會為契機，廣東將深化應用場景拓展、強化產學研用協同、完善政策支撐體系，加速推動人工智慧全域全時全行業高水平應用，為高品質發展注入澎湃動能。 (深視新聞)

OpenAI 的開發者關係負責人 Romain Huet 宣佈 Codex 上線了一個官方案例庫。12 個實打實的使用場景，每個都帶完整的操作步驟、Prompt 範本，甚至可以一鍵在 Codex 應用裡打開。“我們剛剛發佈了 Codex 案例庫！這是一個涵蓋程式設計和非程式設計任務的實用案例集合，展示了 Codex 的真實使用方式。我特別喜歡的一點是：如果你安裝了 Codex 應用，可以直接一鍵打開每個案例的 Starter Prompt！Codex 案例庫首頁這 12 個案例覆蓋了從程式碼審查到做 PPT、從資料分析到做遊戲的各種場景，有些確實刷新了我對「AI 程式設計工具」邊界的認知。逐個來看。PR 自動審查PR 自動審查案例頁面第一個案例是 GitHub PR 審查，也是上手門檻最低的一個，難度標註為 Easy，耗時大約 5 秒。做法很直接：把 Codex 接入你的 GitHub 倉庫，它會在每個 PR 提交後自動掃一遍，找出潛在的回歸問題、缺失的測試、以及文件漏洞。你也可以選手動模式，在 PR 評論裡 @codex review，它就來了。發現問題之後呢？直接在評論裡回一句 @codex fix it，Codex 會啟動一個雲端任務自動修復。這裡面有個細節值得一提：你可以在倉庫裡放一個 AGENTS.md 檔案，定義審查規則。比如「拼寫和語法錯誤標為高優先順序」「缺少測試覆蓋標為中優先順序」，Codex 會根據離每個檔案最近的 AGENTS.md 來調整審查策略。Starter Prompt：“@codex review，檢查安全回歸、缺失測試、以及有風險的行為變更。算是把 Code Review 這件事從「等同事有空」變成了「提交即審查」。截圖變頁面截圖轉前端 UI 案例頁面第二個案例是前端開發：把截圖和設計稿直接變成響應式 UI 程式碼。難度中等，大約需要 1 小時。流程是這樣的：你把設計參考圖（桌面版、移動版、各種互動狀態的截圖）丟給 Codex，同時告訴它你項目裡已有的設計系統、元件庫、色彩 token、排版規範。Codex 會用你現有的元件和設計 token 來實現，而不是另起爐灶搞一套新的。然後用 Playwright 打開瀏覽器，逐個螢幕尺寸對比。不對？繼續調。Starter Prompt：“用截圖和說明作為參考，在當前項目中實現這個 UI。要求：復用現有設計系統的元件和 token，把截圖翻譯成倉庫裡的工具類和模式，匹配間距、佈局、層級和響應式行為，相容桌面和移動端。這個案例的關鍵在於「復用」二字。Codex 會基於你已有的設計體系來寫程式碼，復用現成的元件和 token，這一點倒是和真人前端工程師的工作方式一致。資料分析全流程資料分析案例頁面第三個案例，也是我覺得最適合非程式設計師的一個：資料分析。難度中等，大約 1 小時。這個案例的完整度讓我有點意外。它不只是「幫我畫個圖」，而是從資料匯入、清洗、合併、建模到最終報告，一條龍。具體的步驟：先定義問題。 比如「高速公路附近的房子，房價是不是更低？」問題越具體，Codex 越好辦事。再設定環境。 在 AGENTS.md 裡定義項目規則：用什麼 Python 環境，資料夾結構怎麼放，原始資料放 data/raw/，清洗後的放 data/processed/，永遠不覆蓋原始檔案。然後讓 Codex 自己看資料。 它會檢查檔案格式、編碼、每個資料集代表什麼、有那些候選主鍵、明顯的質量問題。接著合併和建模。 在合併之前先做資料畫像，測試主鍵的唯一性和空值率，用試探性 join 看匹配率。建模則從可解釋的基線模型開始，statsmodels 和 scikit-learn 為主。最後輸出報告。 可以是 Markdown 給同事看，Excel 給營運看，PDF 或 .docx 給老闆看。這套流程其實就是一個標準的資料分析 pipeline，只不過以前是人寫程式碼跑，現在是 Codex 幫你寫幫你跑。Starter Prompt：“我在這個工作區做資料分析項目。目標：搞清楚高速公路附近的房子是否估值更低。先讀 AGENTS.md 瞭解 Python 環境，載入資料集，描述每個檔案的內容、可能的 join key 和資料質量問題，然後提出一個可復現的工作流程。約束：優先用指令碼而非 notebook 狀態，不要編造缺失值或合併鍵。輸出：環境配置計畫、資料清單、分析計畫、第一批要建立的命令或檔案。做 ChatGPT 應用ChatGPT 應用案例頁面第四個案例是高級玩法：把你的產品做成一個 ChatGPT 應用。難度標註為 Advanced，大約 1 小時。一個 ChatGPT 應用由三部分組成：• MCP 伺服器：定義工具、返回資料、處理認證• 可選的 Widget：一個在 ChatGPT 內渲染的 Web 元件（React 或原生 HTML/CSS/JS）• 模型整合：ChatGPT 根據你的工具中繼資料來決定何時呼叫Codex 在這裡的角色是幫你規劃工具介面、搭建 MCP 伺服器和 Widget 腳手架、配置本地 HTTPS 測試環境、實現認證流程。工作流程分七步：先規劃（別一上來就寫，先想清楚核心使用者場景），然後選技術堆疊，搭腳手架，測試，迭代核心功能，最後才加認證和部署。Starter Prompt：“用 $chatgpt-apps 和 $openai-docs 為 [你的場景] 規劃一個 ChatGPT 應用。要求：從一個核心使用者場景開始，提出 3-5 個工具及其名稱、描述、輸入輸出，建議 v1 是否需要 Widget，TypeScript 做 MCP 伺服器，React 做 Widget。輸出：工具規劃、檔案樹、測試 Prompt 集、風險和待定事項。官方文件裡還貼心地列了常見坑：別一開始就想把整個產品搬過來，先做一個核心功能。別寫一個巨大的 Prompt，拆成「規劃 → 搭建 → 認證 → 部署 → 稽核」五步。別先做 UI，先把工具介面定義清楚。別跳過在 ChatGPT 開發者模式裡的實際測試。iOS 和 macOS 開發iOS 和 macOS 開發案例頁面第五個案例面向 Apple 生態的開發者：用 Codex 搭建 SwiftUI 應用。難度 Advanced，大約 1 小時。核心思路是 CLI 優先。用 xcodebuild 命令列工具，不走 Xcode GUI，保持終端化的工作流程。如果覺得 xcodebuild 太繁瑣，可以用 Tuist 來簡化項目生成。對於已有的 Xcode 項目，可以接入 XcodeBuildMCP 工具來做 Scheme 檢查、模擬器控制、截圖捕獲和 UI 自動化。官方還提供了一系列專項 Skill：SwiftUI 專家、Liquid Glass 專家、性能審計、並行專家、檢視重構……每個都是一個可以載入的專項能力包。Starter Prompt：“搭建一個 SwiftUI 啟動應用，並加入一個建構和啟動指令碼，我可以把它繫結到本地環境的 Build 操作上。瀏覽器遊戲瀏覽器遊戲案例頁面第六個案例畫風突變：做遊戲。難度中等，但官方標註為「長時間運行任務」，因為大量素材生成可能需要幾個小時。流程值得展開說說。先寫一份遊戲策劃文件 PLAN.md，定義玩家目標、核心遊戲循環、操作方式、勝負條件、難度遞進、視覺風格、技術堆疊和開發里程碑。然後在 AGENTS.md 裡配置 Codex 的行為規範：遊戲名稱、類型、技術堆疊（推薦 Next.js + Phaser 或 PixiJS 做渲染），以及要用到的 Skill。這裡用到三個關鍵 Skill：• Playwright Interactive：在真實瀏覽器裡測試遊戲，調整操控和 UI• ImageGen：生成概念圖、精靈圖、背景、各種視覺素材• OpenAI Docs：查最新的 API 文件Codex 根據計畫生成第一版，然後你截圖反饋，它再調整，如此迭代。Starter Prompt：“用 $playwright-interactive、$imagegen 和 $openai-docs 來規劃並建構一個瀏覽器遊戲。實現 PLAN.md，並在 .logs/ 下記錄工作日誌。從寫策劃到出成品，一個人就能做一款瀏覽器小遊戲……這也算是 Vibe Coding 的最佳註腳了。自動做 PPT自動生成 PPT 案例頁面第七個案例回到職場剛需：做 PPT。難度 Easy，大約 30 分鐘。用的是 PptxGenJS 庫來操作 .pptx 檔案，配合 ImageGen 生成視覺素材。幾個關鍵原則：先看再改。 改已有的 PPT 之前，先讓 Codex 檢查現有的幻燈片結構，匹配寬高比，對照渲染截圖來調整。保持可編輯。 文字保留為 PowerPoint 文字對象，簡單圖表用原生 PowerPoint 圖表，不要把整張幻燈片柵格化成圖片。驗證流程。 渲染成每頁 PNG 再檢查，檢測文字是否溢出畫布邊界，報告缺失或被替換的字型。Starter Prompt：“用 $slides 和 $imagegen 編輯這個幻燈片：在每頁右下角加 logo，把文字左移並在指定頁面生成抽象數字藝術插圖，保持文字可編輯，按現有品牌風格新增幻燈片，渲染成圖片稽核，檢查溢出和字型替換問題，保存可復用的生成 Prompt。30 分鐘，即可做一套品牌風格統一的 PPT 出來。死磕難題迭代攻克難題案例頁面第八個案例的思路和其他的都不一樣：它教你怎麼讓 Codex 反覆迭代，死磕那些一次搞不定的難題。這個案例的核心概念是「評估驅動的改進循環」。很多任務並非「做了就對」，需要反覆最佳化。Codex 的做法是：檢查輸出 → 打分 → 決定下一步改動 → 再檢查再打分，循環往復，直到達標。打分機制分兩層：確定性檢查（程式碼能不能跑、測試過不過）和 LLM 評審（可讀性好不好、輸出有沒有用）。Starter Prompt：“這個工作區裡有個棘手的任務，我想讓你用評估驅動的改進循環來做。開始之前：讀 AGENTS.md，找到給當前輸出打分的指令碼或命令。迭代循環：每次只做一個聚焦的改進，每次有意義的改動後重跑評估，記錄分數和改動內容，直接檢查生成的產物，持續迭代直到總分和 LLM 評審平均分都超過 90%。約束：不要在第一個可接受的結果就停下來，除非新結果明顯更差否則不要回退，遇到瓶頸時說明卡在那裡。這其實是把「進化演算法」的思路用到了 AI 程式設計裡，通過反覆評估和微調來逼近最優解，不追求一步到位。Slack 發任務Slack 整合案例頁面第九個案例走的是整合路線：直接在 Slack 裡給 Codex 派活。難度 Easy，5 分鐘搞定。裝好 Slack 應用，連接倉庫和環境，把 @Codex 加到頻道里。然後在任何一個 Slack 對話線程裡 @Codex，附上你的需求，它就會啟動一個雲端任務。做完之後會線上程裡貼回結果連結，你也可以去 Codex 雲端面板查看詳情。Starter Prompt：“@Codex 分析這個線程裡提到的問題，並在 <環境名稱> 中實現修復。官方建議：請求要具體，指明用那個倉庫和環境，大型程式碼庫的話還要引導 Codex 去看那些檔案或目錄。這其實是把 Codex 變成了一個隨時待命的遠端程式設計師。產品經理在 Slack 裡描述 bug，@Codex，然後去喝杯咖啡回來看結果。Figma 變程式碼Figma 轉程式碼案例頁面第十個案例是設計師和前端的橋樑：把 Figma 設計稿直接變成程式碼。難度中等，大約 1 小時。和第二個案例（截圖變頁面）的區別在於，這個直接從 Figma 的結構化資料入手，而不是從截圖。流程分幾步：先在 Figma 裡做好準備工作。用 Variables/Design Tokens 管理顏色、排版、間距，建構可復用的元件，別用散落的圖層，用 Auto Layout 實現響應式行為，命名規範清晰。然後用 Figma Skill 的幾個關鍵命令：get_design_context 獲取節點的結構化設計資訊，get_metadata 獲取更詳細的中繼資料，get_screenshot 獲取精確的視覺參考。最後用 Playwright 做視覺驗證，對比實際渲染效果和設計稿。Starter Prompt：“實現這個 Figma 設計……先用 get_design_context 獲取目標節點或畫面……復用現有設計系統的元件和 token……桌面和移動端都要做響應式……用 Playwright 檢查 UI 是否匹配參考設計。讀懂大型程式碼庫程式碼庫理解案例頁面第十一個案例特別適合新人：快速理解一個陌生的程式碼庫。難度 Easy，5 分鐘。你要做的就是問 Codex：這個系統的請求是怎麼流轉的？那些模組負責什麼？資料在那裡做校驗？改程式碼之前有什麼坑要注意？最後推薦我下一步該讀那些檔案？Starter Prompt：“解釋程式碼庫中 <系統區域> 的請求流轉過程。包括：那些模組負責什麼，資料在那裡做校驗，改程式碼前有那些注意事項。最後告訴我接下來應該讀那些檔案。還可以追問更深的問題：•  那個模組負責業務邏輯，那個負責傳輸層，那個是 UI？•  校驗邏輯在那裡執行，有那些隱含的假設？•  如果我改了這個流程，那些關聯檔案和後台任務容易被忽略？•  改完之後應該跑那些測試？對於新入職的工程師來說，這相當於一個隨時線上的「程式碼庫導遊」。5 分鐘就能對一個模組建立起初步認知，比翻文件快太多了。升級 API 整合API 升級案例頁面最後一個案例是 API 遷移：把現有的 OpenAI API 整合升級到最新版本。難度中等，大約 1 小時。這個案例直面一個現實問題：換模型不是改個模型名就完事的。API 參數可能變了（比如 GPT-5.4 新增了 phase 參數），模型行為可能不同導致 Prompt 需要調整，還需要建評估流水線來防止回歸。Codex 的做法是先盤點：當前用了那些模型、那些 endpoint、那些工具呼叫假設。然後製訂最小遷移計畫，只改必須改的。更新 Prompt 時參考最新的模型指南。最後標記出所有需要人工稽核的 Prompt、工具或響應格式變更。Starter Prompt：“用 $openai-docs 將這個 OpenAI 整合升級到最新推薦的模型和 API 特性。具體來說，尋找最新的模型和 Prompt 指南。盤點當前的模型、endpoint 和工具假設，制定最小遷移計畫，保留現有行為（除非新 API/模型要求改變），根據最新指南更新 Prompt，標記所有需要人工稽核的變更。◇ ◆ ◇回過頭來看這 12 個案例，有幾個觀察。Codex 應該是在有意模糊「程式設計工具」和「通用工作工具」之間的界限。做 PPT、分析資料、做遊戲，這些案例裡有一半和寫程式碼沒什麼直接關係。另一個值得注意的是 AGENTS.md 的檔案。它在幾乎每個案例裡都出現了，承擔的角色類似於「給 AI 的工作手冊」。定義好規則，Codex 按規則辦事。這本質上是一種新的協作範式：你只需要定義規則和目標，剩下的讓 AI 自己去執行。 (AGI Hunt)

近日，一位老師在教室給學生播放江蘇籍演員張凌赫的走秀視訊及其成績分析視訊，以此預防學生早戀。網友：又高又帥還是學霸，這下知道啥叫頂配。據悉，張凌赫2016年參加江蘇省高考，以總分378分（滿分480分）的成績考入211工程高校南京師範大學電氣與自動化工程學院。其中，數學單科成績為182分（滿分200分），物理、化學兩科等級為A+，這一成績在江蘇省高考中非常突出。此前，主修電氣工程專業的張凌赫出道前的理想是去國家電網，曾沖上熱搜。2025年11月，國網江蘇電力發文邀請張凌赫前來一日職業體驗：今聞張公子昔有投身國網之志，方知公子乃江蘇人士，曾於金陵專攻電氣工程，此緣一見，頓生親切。鄙人頗具經驗，眾人亦有期許，遂斗膽相邀，公子可願至吾處體驗一日？若有意，可詳詢本人，願共探前路，期譜佳話。“古風電網”引發網友關注後，很快@央企頭條、@中國華能也紛紛下場邀請，國務院國資委新聞中心官方微博@國資小新 也來發文，“歡迎‘在逃同事’張凌赫回‘家’看看！央企的大門常打開，等你來體驗硬核日常！”張凌赫，1997年12月30日出生於江蘇省無錫市，中國內地影視男演員。2016年考入南京師範大學電氣與自動化工程學院。2019年，張凌赫正式進入演員行業，代表作有《蒼蘭訣》《雲之羽》《寧安如夢》《愛你》《逐玉》等。近日，由張凌赫和田曦薇主演的電視劇《逐玉》於3月6日在騰訊視訊和愛奇藝雙平台同步開播。開播僅三天，該劇在騰訊站內熱度突破29000，創下平台年度最高值；愛奇藝熱度同步達9500+，雙平台均登頂榜首。 (新聞晨報)

美國食品藥品監督管理局（FDA）官員稱，COVID-19疫苗至少導致10名兒童死亡，但並未為這一說法提供任何證據。該機構表示，基於這些死亡案例，它計畫收緊現有的疫苗監管規定。在一封發給美國食品藥品監督管理局（FDA）員工的郵件中，該機構疫苗部門負責人維奈·普拉薩德醫生（Dr. Vinay Prasad）寫道：“至少有10名兒童在接種COVID-19疫苗後死亡，並稱這些死亡是由接種COVID-19疫苗所致。”FDA局長馬蒂·馬卡里醫生（Dr. Marty Makary）在參加福克斯新聞節目“Fox and Friends Weekend”時也作出了類似表述。但普拉薩德和馬卡里都沒有提供他們所稱“被疫苗致死”的10名兒童的具體細節或資料，也沒有說明這些死亡發生時的相關情境。負責監管FDA的美國衛生與公眾服務部（HHS）也沒有回應關於更多資訊的詢問。在這封長達六頁的郵件中，普拉薩德提到了心肌炎，這是一種mRNA COVID-19疫苗罕見的不良反應。自研究人員首次記錄這種關聯以來，醫生與公共衛生專家一直向公眾強調，接種疫苗的益處大於風險。原因之一在於，相比COVID-19疫苗，感染COVID-19本身帶來的心肌炎風險更高。普拉薩德在郵件中則主張相反的結論。以下是關於兒童與COVID-19感染、疫苗以及心肌炎，你需要瞭解的三件事。美國已有超過2,000名兒童死於COVID-19感染與嬰兒以及65歲及以上人群相比，健康兒童感染COVID-19的風險通常更低。但COVID-19對兒童仍可能構成危險，甚至可能致命。梅奧診所表示，6個月以下嬰兒發生重症感染的風險高於平均水平，並且是COVID-19住院風險最高的年齡組之一。美國疾病控制與預防中心（CDC）的資料顯示，自疫情開始以來，美國18歲及以下兒童中已有超過2,000人死於COVID-19。其中近700人，約佔33%，未滿1歲。《兒科學》（Pediatrics）期刊的一項研究發現，在2020年至2022年間死於COVID-19的1至17歲兒童中，68%至少合併一種其他基礎疾病，包括神經系統疾病、先天性疾病、肥胖、神經發育障礙，以及包括哮喘在內的呼吸系統疾病。一項2023年的研究發現，在2020年4月1日至2022年8月31日期間，COVID-19是美國從出生到19歲人群中與疾病相關的第五大死因。心臟炎症是mRNA COVID-19疫苗罕見的不良反應在極少數情況下，接種 mRNA COVID-19 疫苗的人可能出現心肌炎（即心肌也就是心臟肌肉發生炎症），或出現心包炎（即心包這種包裹心臟的膜樣囊發生炎症）。研究顯示，12歲至30歲的男孩和男性發生與COVID-19疫苗相關心肌炎和心包炎的風險最高。有些研究認為，這些患者在第二劑疫苗後的前14天內最為脆弱；而CDC表示，風險窗口期為7天。《柳葉刀·兒童與青少年健康》（The Lancet Child & Adolescent Health）2022年的一項隨訪研究發現，在心肌炎起病後至少90天的隨訪節點上，81%出現疫苗相關心肌炎的患者被其醫療服務提供者評估為已恢復，但截至最後一次隨訪，仍有部分患者在規律服用與心肌炎相關的藥物。明尼蘇達大學兒科傳染病教授馬克·施萊斯（Dr. Mark Schleiss）表示，出現疫苗誘發心肌炎的兒童，完全康復的預後良好。“尚未觀察到死亡病例，尚未觀察到致衰弱性疾病，也尚未觀察到心臟移植。”COVID-19感染引發心肌炎的風險高於疫苗一項2022年的研究發現，與接種mRNA疫苗的人相比，感染COVID-19病毒的人發生心肌炎的風險高出7倍。在疫情期間，醫生和公共衛生官員多次對事實核查機構PolitiFact表示，COVID-19感染帶來的風險，包括其可能引發心肌炎的風險，高於疫苗風險。這一資訊如今仍未改變。施萊斯說：“毫無疑問，感染後發生心肌炎的風險遠遠高於接種疫苗後發生心肌炎的風險。” (一半杯)

這幾天的加密市場，又上演了一場驚心動魄的“槓桿絞肉機”大戲！知名投資者黃立成（麻吉大哥）在去中心化衍生品平台Hyperliquid上，ETH多頭頭寸短短幾小時內連續爆倉10次，帳戶餘額從130萬美元驟降至53178美元，125萬美元一夜蒸發💸這早已不是他第一次“豪賭翻車”：2025年10月，他7900萬美元的ETH多頭頭寸被強制清算，從盈利4450萬美元瞬間轉為淨虧損1000萬美元，盈虧反轉超5450萬美元！但神奇的是，每次爆倉後他都能火速補充保證金——11月存27.5萬美元、12月存19.98萬美元、幾天前剛注入25.47萬美元，彷彿有花不完的“彈藥”🔫 反覆虧數千萬仍能滿血復活，他的錢到底藏在那？一、瘋狂的槓桿遊戲：25倍槓桿=4%跌幅歸零⚠️麻吉大哥的交易風格堪稱“極致激進”，核心戰場就在Hyperliquid平台。這個主打“毫秒級匹配”的去中心化交易所，在市場波動時會讓高槓桿頭寸被瞬間清算，連逃生機會都沒有。但他偏愛這種極限操作，頻繁使用15-25倍槓桿押注ETH上漲，這意味著只要ETH價格下跌4%-6%，他的保證金就會被全部清空。一次次爆倉、一次次補倉，這種“越虧越投”的模式，背後藏著一個關鍵事實：這些虧損並未觸及他的財富根基，只是從專門的高流動性交易儲備中劃撥，而這個儲備池的來源，藏著三層資本密碼🔍二、三層資本結構：撐起“虧不完”的底氣1. 傳統科技的“錨定資本”💰在進軍幣圈前，麻吉大哥已是成功的科技創業者。2015年他聯合創立的直播平台17LIVE（原17 Media），2023年成功在新加坡上市。2020年11月，他辭去董事會職務，公司回購其股份，這筆現金恰好趕上2021年加密牛市爆發前，成為他高風險投資的“壓艙石”，讓他能承受短期巨額虧損。2. 早期加密項目的“爭議資本”🌀他曾深度參與早期加密項目，雖充滿爭議卻賺得第一桶加密資本。比如去中心化社交媒體項目Mithril（MITH），被評價為“只有概念、沒有真實使用者”，代幣後來暴跌99%並下架，但項目初期的ICO讓發行方賺得盆滿缽滿；他參與創辦的借貸協議Cream Finance，曾遭遇累計1.64億美元的安全攻擊，卻不影響他早期積累的加密資產。3. NFT帝國的“流動性引擎”🖼️作為BAYC等頂級NFT的大收藏家，他的NFT玩法遠超“收藏”，而是一套“流動性生成術”：2023年48小時內拋售1010個NFT，創歷史級拋售紀錄；一周內出售13個MAYC NFT+轉移149.66萬枚ApeCoin變現；在Blur平台做NFT抵押借貸，曾是最大出借人，提供58筆總額1180 ETH的貸款。通過拋售、空投、借貸，他把高價值NFT持續轉化為ETH或穩定幣，不斷給交易儲備“輸血”。三、永動的資本機器：從傳統財富到加密狂歡🔄三層資本只是基礎，麻吉大哥還打造了一套“財富循環體系”：傳統科技股份退出→早期加密項目撈金→NFT變現/借貸→衍生品豪賭→新代幣發行。2024年底，他在Blast區塊鏈推出新代幣MACHI，計畫籌集500萬美元流動性，吸引了1.25億美元聲明資本的投資者，相當於不斷開啟“新資金池”。按公開資料估算，他的未分配液態儲備金保守超1億美元，這也是他面對數千萬虧損仍能淡定在Instagram曬泳池照、配文“California Love”的底氣——這些虧損對他的整體償付能力而言，只是“九牛一毛”🌿四、普通投資者必看：這3個警示比暴富更重要！麻吉大哥的案例不是“暴富範本”，而是風險教科書：1. 高槓桿=高風險：25倍槓桿下，4%的跌幅就足以讓本金歸零，再雄厚的資本也扛不住頻繁豪賭；2. 資本深度決定抗風險能力：他的“虧得起”建立在多元化財富基礎上，普通投資者一次爆倉可能就血本無歸；3. 平台效率可能放大風險：Hyperliquid的“毫秒級清算”讓手動避險成為奢望，平台優勢反而變成高槓桿交易者的“陷阱”。 (WEB3.0智庫)

華倫巴菲特從他最大的成功和失敗中學到什麼從可口可樂到波克夏，看看這位波克夏海瑟威掌舵人的投資哪些成功了，哪些失敗了作者：賈斯汀貝爾美國東部時間2025年5月4日下午2點41分華倫·巴菲特曾是可口可樂公司的最大股東。華倫巴菲特將留下作為投資者和企業收購者的無與倫比的業績記錄，當然，也有一些重大失誤。他打造了世界上最有價值的公司之一——波克夏·哈撒韋公司，並且擁有了一大批追隨者，其影響力遠遠超出了那些從波克夏的成功中獲益的股東。但正如巴菲特自己提醒我們的那樣，在他執掌公司的傳奇六十年裡，並非他所做的每一項投資都能像對蘋果公司的投資那樣成功。而且，正如巴菲特所說，那些失誤往往能提供寶貴的經驗教訓。以下是巴菲特一些最成功和最失敗的投資案例：成功案例：可口可樂1988年，當巴菲特首次投資這家軟性飲料公司時，他告訴波克夏的股東，他預計會長期持有該公司股票。 「當我們擁有優秀的企業和優秀的管理階層時，我們最喜歡的持有期限是永遠。」他在當年致股東的年度信中寫道。正如巴菲特所言，近40年後，可口可樂仍然是波克夏所持有的股票。截至2024年底，這部分股份價值約250億美元。可口可樂的股息幾十年來每年都在增加，光是2024年就為波克夏帶來了約7.7億美元的收益。一路走來，這檔股票對波克夏及其股東來說，意義已不只是穩定的收入來源。巴菲特曾是可口可樂的最大股東、一度擔任公司董事，還是堅定不移的代言人。他常說他每天要喝五罐櫻桃口味可口可樂，而他對自己最喜歡的汽水的熱愛，也成為了吸引成千上萬粉絲前往內布拉斯加州奧馬哈參加伯克希爾年度股東大會的傳奇故事的一部分。波克夏對可口可樂的投資，以及對美國運通和蘋果等其他企業巨頭的投資，也揭示了巴菲特的投資理念是如何從他早期作為廉價股票鑑賞家的階段演變而來的。正是巴菲特的長期商業夥伴查理·芒格，敦促他關注那些價格合理的高品質公司。1986年，紐約市所羅門兄弟公司的交易大廳。失敗案例：所羅門兄弟公司1987年，波克夏購買了所羅門兄弟公司的優先股，當時所羅門兄弟仍是華爾街最大的公司之一。然而，1991年，這家投資銀行被醜聞籠罩，其交易員被指控操縱國債拍賣。巴菲特被迫出任董事長來收拾殘局，直到該公司解決了一系列政府調查後，這件事才告一段落。所羅門兄弟公司再也沒能完全恢復元氣，1997年，該公司被出售給旅行者集團，這家金融服務公司後來成為了花旗集團。這筆交易幫助挽回了波克夏的投資，但這段經歷也留下了創傷。在隨後的幾十年裡，巴菲特和曾擔任所羅門兄弟公司董事的芒格，經常將這一事件作為一個警示故事，以及對華爾街保持警惕的理由。「我可以處理壞消息，但我不喜歡在壞消息發酵一段時間後才去處理它。」巴菲特在2010年致伯克希爾股東的信中寫道，「不願意立即面對壞消息，使得所羅門的一個原本很容易解決的問題，變成了一個幾乎導致這家擁有8000名員工的公司倒閉的大問題。不到兩年時間，這筆2.3億美元的投資價值就接近20億美元。受電動車需求的推動，比亞迪的股價持續上漲，直到2022年。從那時起，波克夏開始減持其股份。失敗案例：美國航空（USAir） 1989年，波克夏斥資3.58億美元購買了這家美國航空公司的優先股。到了1990年代中期，巴菲特已將投資價值下調了75%，並公開承認了自己的錯誤。「當維珍大西洋航空的富有的老闆理查德·布蘭森被問到如何成為百萬富翁時，他很快給出了答案：『其實沒什麼難的。先成為億萬富翁，然後買一家航空公司就行。』」巴菲特在1996年致股東的信中寫道，「你的董事長不願意僅憑這句話就接受布蘭森的觀點，於是在1989年決定透過投資3.58億美元購買美國航空公司9.25%的優先股來檢驗一下。從1990年到1994年，美國航空公司累計虧損24億美元。 （美國航空公司最終成為全美航空，後來與美國航空公司合併。）巴菲特表示，他錯誤地判斷了美國航空業放鬆管制對美國航空公司業務的影響。成功案例：中美能源控股公司（MidAmerican Energy） 1999年，在巴菲特的終身好友沃爾特·斯科特的敦促下，他收購了這家位於得梅因的公用事業公司75%的股份。斯科特在20世紀80年代末加入了伯克希爾的董事會。中美能源控股公司後來更名為波克夏·哈撒韋能源公司（Berkshire Hathaway Energy），在波克夏的領導下蓬勃發展。公司不支付股息，而是透過收購和資本投資將利潤重新投入業務。波克夏·哈撒韋能源公司與該公司的保險、鐵路業務以及持有的蘋果股份一起，成為了波克夏的四大支柱之一。年營運收益從2000年的1.22億美元成長到近40億美元。這筆交易也讓格雷格·阿貝爾加入了波克夏·哈撒韋公司。巴菲特現在打算在今年年底將執行長的職位移交給阿貝爾。失敗案例：伯克希爾·哈撒韋公司1964年5月，一家陷入困境的紡織製造商伯克希爾·哈撒韋公司的高層寫信給投資者，提出以每股11.375美元的價格收購他們的股份。身為大股東的巴菲特原本期望的價格是11.50美元。但當波克夏的西伯里·斯坦頓給出較低的報價時，「我對斯坦頓的行為很生氣，沒有出讓股份。」巴菲特在2014年的信中寫道。「那是一個極其愚蠢的決定。」巴菲特寫道。波克夏繼續和新英格蘭地區的其他紡織業公司一樣走向衰落，關閉工廠，虧損不斷。但由於對史丹頓行為的不滿，巴菲特忽略了公司的嚴峻前景，反而繼續買更多的股票。到1965年5月，他徹底接管了伯克希爾。這項舉措至今仍讓他感到後悔。 （不過，這確實讓他首次登上了《華爾街日報》。）「由於西伯里和我的幼稚行為——畢竟，八分之一美元對我們倆來說算得了什麼呢——他丟了工作，而我發現自己將（巴菲特合夥公司）超過25%的資金投入了一家我知之甚少的糟糕企業。」巴菲特在 2014年的信中寫道，“我太平讓我做了許多狗”的信中寫下了很多年。 “但固執——或者說是愚蠢？——也是有極限的。”他寫道，“1985年，我終於認輸，關閉了這項業務。”（投資華爾街）

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