2026-07-02 16:07:00
看到一篇雄文《明末士大夫为什么毫无气节纷纷变节投降满清？》大受启发，想看原文的可以点开链接，下面是精简和摘录:
因为程朱理学在理论存面存在漏洞，被鞑子无意之间利用了，事实上大部分的鞑子统治者在这方面，也都是知其然而不知所以然。
不否认明末也有很多了不起的仁人志士，但如果你对中国历史有些疑惑，觉得似乎宋朝之后中国就有点不一样了，那恭喜你，你的直觉是对的。由于元代留下的遗毒过甚，明朝没能拨乱反正，元明清三代，所有的皇帝和“儒家士大夫”，都是失礼而不自知之人。元明清三代的所谓“礼法”，放在先秦两汉的大学者们面前，诸子百家不管哪家，都一眼就能看出来全是假礼。如果墨子这个儒家最大的反对者看见了，估计更是嘲笑孔子能笑的棺材板都压不住。这些“假礼”，就是元明清三代那些僵化的等级秩序、规规矩矩。出于汉人的直觉，厌恶这些是再正常不过了。
一、建用皇极
宋以前儒学，与宋明理学不是同一种思想。先秦至汉唐儒学的最高原则是天命与大中之道，而不是君主本身。朱熹重新解释《尚书·洪范》"皇极"，从九畴排第五提高到最高优先级， 把它解释为 君主是天下的最高标准，天下围绕君主建立秩序。，从而改变了儒家的政治哲学。
二 · 定于一尊
元朝恢复科举时规定：四书、五经必须按照朱熹注释考试，使其成为与功名利禄直接挂钩的唯一标准。于是理学不再只是一个前朝有争议的一个"逆党"学说，而成为整个帝国唯一的意识形态。明清完全继承了这一制度。
三、诸夏之亡
《论语》中孔子其实始终强调，华夏共同体高于个人君臣关系。例如孔子称赞管仲，就是因为即使“不忠”，改事新君，只要能够保卫华夏，也仍然值得肯定。但程朱理学更加重视君臣名分、上下秩序、皇权连续性，于是出现一种新的逻辑：即使皇帝是异族，也不能没有皇帝。1908年孔令贻把德国皇帝威廉二世肖像迎进了孔府
四、天命之礼
孔子的礼，本质上来源于 天命。所以：礼约束君主，君主不能创造礼。而理学实践中却逐渐变成皇帝成为礼法的最终解释者。于是礼不再约束权力，而成为权力工具。
五、凡心之仁
基督教的本质是爱与诫二元一体的罪文化，那么发源自中国的东亚文化，本质就是仁与礼二元一体的耻文化。
基督教中所谓的爱，叫做“Agape”。这是一个专有词，它有多重要呢？欧洲所有国家，不管哪种语言，它的拼写方式都是一致的，一字不易。“Agape”的源头是神，它是一种具有普世性的博爱。而“仁”和“Agape”的区别在于，中国的“仁”，其源头是凡人，是“己所不欲勿施于人”，它是一种推己及人的有差等之爱。
华夷之辩是“礼”的边界，“礼”是对“仁”的约束。面对民族危机时，个人、家庭利益、官职利益、君臣秩序都会压倒共同体利益。因此许多人最终选择保身、顺从、投降，而不是抗清。
（注：这里其实用 “异端” 和 “有经人” 对比更加强烈）
六、知行合一
孔子、董仲舒的礼法，理论源头是天帝，实践中确实也按天帝至上来执行。而程朱理学的礼法，理论源头是天理，但是实践中，理学的礼法源头压根不是天理！在以前，经筵都是大儒给皇帝讲课，到了乾隆那，变成皇帝给大儒讲课了。
先秦两汉礼法的源头是神？因为礼法的源头就不能是一个具体的人！礼法是用来栓人的保守性，如果礼法的源头是人，那么栓着你的绳子就牵在那个人手上，你就是那个人的奴才，礼法就成了赤裸裸的等级压迫。
如果天帝无法约束皇权，那么天帝也不能保护皇权。天帝不能保护皇权，皇帝就只能自己保护自己，于是朱元璋废除了丞相制度。所谓明清飞速膨胀的君权，其实和南北朝盛产的疯子皇帝有异曲同工之妙。跟着龙椅遗传的精神病，本质是因为坐在龙椅上的人没有安全感。没有人相信天命，连皇帝本人都不相信自己真正“受命于天”。而对于儒生大臣，后人说张居正是“常务副皇帝”。
七、失礼之国
（作者的一些感想，比较杂，不引述了）
看完之后真过瘾。本来想着今天的键政就到这了。
特别是第二点，最近几年我逐渐从对“科举”的好感，降低了。学生时代总有那么一些“考功名”的亲切感，但是现实世界还是觉得“军功合伙人”更优。
但是有一个更大的疑惑，转念一想不对劲。于是补充一点我自己的观点。
皇帝这个岗位，从秦到唐，都是一把手承包了世俗君权，和神权的双重责任。皇帝在赵政之前实际上是两个岗位，大祭司负责给「帝」传话，王中王称皇负责行政。
宋以后皇帝把道德秩序这一块外包给儒生了，自己关起门做皇家经营了，剩下的全是算计。
说得直白点汉唐的皇帝还勉强要点b脸，遇到难堪的事，还得想办法给手下和民间一点说法。
宋以后就是无情的 打工 - 服从 叙事。
我是真的越来越看不起大怂国。我把内心抱怨说给AI，AI指出
宋代皇帝其实仍然非常受士大夫制约
我反驳：
例如宋代皇帝其实仍然非常受士大夫制约，需要合理分赃才能一起搜刮老百姓。造成有史以来遍地造反运动。
AI当时就不乐意了。把教科书和网上常见吹捧宋朝的资料抬出来了。比如说宋朝其实造反的规模和烈度没那么多
但是我想说，你把大半个中国都丢干净了，西夏 辽金的汉人躺棺材里了，当然北境无人“造反”了。因为别人都被占领了。
秦汉 隋唐造反不就是关中和河北人打架吗？这一毛病从姬发那一辈儿就没停过。天子这一岗位说的直白点就是给大家当调停人，pax sinica 。你宋说白了就一个节度使，偏安江淮一隅，还这么多造反的。呸！
AI 被这个角度刁钻的回答干懵逼了。说你这个框架，衡量皇朝优劣的标准不是"有没有起义"，而是 能不能维持整个华夏共同体的秩序。那么很多评价都会变。最后还嘴硬一句，宋朝其实内部治理得很好啦，最终是被蒙古人迫不得已干趴下的。
我当时就火了。对蒙古你好意思讲“战争”？实际上周 秦 汉 唐 的草原治理能力，也是 “天命” 的支柱啊。周武王牧誓，手里拿着的就是牦牛尾巴！不是象征汉人农耕的的锄头！纵观宋、金两朝，对草原的经略就是完全失败的。垃圾！
因为刚刚前一阵子看到 《金朝对草原的减丁，为何遏制不了蒙古的崛起》 这里 cue 一下
宋辽金真是一群乡镇企业家暴发户械斗。烂得要命。唉。你仔细想一下宋吹，那些证据，多少是近代人牵强附会的？宋朝人自己觉得骄傲吗？给好评的，都是后世明清没当上官的文人吧？
天命最大的意义在哪里？给人指明前行的道路，给人以希望。即便黑暗中世纪教会和君权也是这么分工的。挫宋做到了啥？苟且罢了。
有人说，大宋“杯酒释兵权”终结了五代十国，功劳巨大。但从“天命”的角度讲，国之大事，在祀与戎。你老赵家没能给一个民族找到希望，也干不过架，你这个王权就没有存在的根基。说得直白一点，东亚这篇土地，从周天子那一辈人开始就是武装殖民模式。你不殖民，有的是蒙古人 女真人殖你的民。
其实一开始那个文章的框架来讨论一个具体的事就很有力度。如何评价北宋赵光义毁掉太原？
具体的事迹大家可以问下AI。正如文章里所说的，丢掉了 华夷之辩 这个“天命”。那别人河北幽州人全体投夷你也怨不了谁。你之后靖康之变都是报应。
网上对 “内亚” 的说法一直有巨大争议，阿姨那边一直说“武德注入”，实际上征服，殖民 和扩张这些说法太粗暴。但是如果天子不提供秩序，那么你也别怨替代秩序的出现；无德，丢天命，天命归别人。似乎就是这么简单的道理
政治空间是没有真空的
谁的组织度更高，谁的天命就更强。
联系到欧洲发家，启蒙运动 文艺复兴，是在抛弃君权 神权 这个思维定势下做到的。更厉害。
不过替代品似乎是——资本？一个侧面就是牛津剑桥主打神学专业，改成政治经济学
资本的扩张我觉得按照脉络去捋，是蒸汽机，发展纺织业，全球贸易。 归根结底是煤铁革命，但是仔细想，实际上是把战争的边界改成向几百亿年的太阳能存款挖出来消耗了。
农牧时代是拿当季的太阳能来pk。谁能提供摩擦最小的当季太阳能分配，谁就在古代“有德”，有“天命”
现代社会一样的。全球变暖，污染，绿色能源等，一直到社会公平正义。
天命天命，天就是天上射下来的能量，命就是草木人间生命。
哈哈哈这个解释如何？是不是很唯物。
天（能源）与命（生命负载）之间，能否实现最高效的转换与分配？
生命本身就是一个“负熵的过程”。生命存在的意义，就是把“天”射下来的能量，通过光合作用、通过食物链，转化为有序的社会结构、文明形态和思想结晶。
如果转换效率高、分配摩擦小： 生命、社会繁荣，这就叫“天命有归”。
如果中间商抽成太多，腐败、内卷、战略自残（如毁太原）： 能量（天）射下来了，却无法高效转化为“命（繁荣）”，能量在内部耗散了，这就是天命将尽。
大宋这种对外又送又怂，把“皇帝”这个singleton强行改成“兄弟之国”， 对内三冗，取缔军功兑现，换成“理学”考试，用首都的局部繁荣掩盖整体的失败。就是丢 天命 的典型。
古代的战争：争夺的是对“天光（土地）”的占有权。
现代的危机：焦虑的是“天光（太阳能存款）”快烧完了，我们该如何重新设计“命（人类社会）”的分配效率。
政治的本质就是能量管理工程。
天命 在过去，看重国体和人君，现代看政治制度科技政策。资本这个玩意，纵然有那么多毛病，但是很好的执行了“天命”
2026-06-26 09:40:00
工作和业余也用AI写代码，大大小小项目都经历了。从 rules, skills, spec, agent 到 harness 都玩过了
从AI嘴里发现一条比较稳的套路——ADR文档
rule, skills, spec 这些东西最大的问题就是瞎jb指挥。ADR 的好处是记录why，以及决策演变历史。
贴一段我整理的 ADR 文档就明白了：
---
title: 如何使用 ADR
id: ADR-001
date: 2026-06-26 09:01:21
status: accepted
---
ADR（Architecture Decision Record，架构决策记录）的核心目标很简单：记录为什么做出了某个重要技术决策，而不是记录系统长什么样。
目前比较常见的是 MADR、Nygard ADR 两种风格，但组织方式都大同小异。
一个团队通常会按下面几个层次组织。
不要一个 ADR 写整个系统设计。
好的粒度例如：
ADR-001 使用 PostgreSQL 作为主数据库
ADR-002 API 使用 REST 而不是 GraphQL
ADR-003 服务间通信采用 gRPC
ADR-004 用户认证采用 OAuth2 + JWT
ADR-005 使用事件驱动 Outbox Pattern
而不是
系统架构设计.md
因为几年以后，很难知道某个结论为什么来的。
一般都会固定编号。
adr/
0001-use-postgresql.md
0002-use-rest-api.md
0003-use-grpc.md
0004-use-oauth2.md
编号一旦存在，就不要修改。
即使后来废弃：
0003-use-grpc.md
Status: Superseded by ADR-0018
这样引用不会失效。
一般都有状态。
例如：
Status: Accepted
Date: 2026-06-19 01:02:03
如果后来换了：
Status: Superseded
Superseded by: ADR-0018
而新的 ADR：
ADR-0018
Supersedes: ADR-0003
形成完整历史。
---
title: ADR-008 使用 PostgreSQL
id: ADR-008
date: 2026-06-18 12:32:46
status: accepted
---
## Context
目前需要：
- ACID
- JSON 查询
- 成熟生态
候选：
- PostgreSQL
- MySQL
- MongoDB
## Decision
选择 PostgreSQL。
## Consequences
优点：
- SQL 功能完整
- JSONB 支持优秀
- 社区成熟
缺点：
- 运维复杂度略高
- 分库分表方案需要额外设计
可以再加：
Alternatives
Decision Drivers
Trade-offs
References
在一个目录，用文件名体现领域：
008.backend.use-grpc.md
010.security.use-oauth.md
012.frontend.react-query.md
这样编号保持连续，查找也方便。
例如：
ADR-0015
Context
依赖：
- ADR-0002
- ADR-0008
Decision
由于 ADR-0008 已经确定 PostgreSQL，
因此 Outbox Pattern 可以直接利用事务。
形成决策网络，而不是孤立文档。
这是很多团队最容易犯的错误。
不要写：
Controller
Service
Repository
这是设计文档。
ADR 应该写：
为什么不用 MongoDB？
为什么不用 GraphQL？
为什么采用 Saga？
为什么拆成多个 Service？
为什么 Event Sourcing 被放弃？
重点永远是 Why，而不是 What。
过去很多团队会这样组织：
| 文档 | 回答的问题 |
|---|---|
| RFC / Proposal | 未来准备怎么做？ |
| ADR | 为什么这样做？ |
| Architecture Doc | 系统如何组织？ |
| Design Doc | 某个功能如何实现？ |
| Runbook | 如何运维？ |
流程是 RFC → ADR → Design Doc → Code。
RFC 用于讨论方案，达成决策后沉淀为 ADR；随后具体实现细节写入设计文档，最终落实到代码。这样既保留了决策依据，又避免 ADR 演变成冗长的设计说明。
在AI 时代，更简洁，易维护的方式是：
AI编写的项目，到后期，泥潭就是大量的docs。ADR 的好处是不用修订，全面引用+supersed。保证决策链清晰，低上下文成本
2026-06-20 12:06:22
打开 Shortcuts。
点击右上角 + 新建快捷指令。
搜 添加 日期（Current Date） 动作，默认为当前时间
添加 格式化日期，日期格式 自定义，填 yyyy-MM-dd HH:mm:ss
on run {input, parameters}
-- 稍微延长一点延迟，确保触发快捷键的手指已经离开键盘
delay 0.1
-- display dialog "Current date"
-- 将 Shortcuts 传入的 list 转换为字符串
set ts to item 1 of input as string
tell application "System Events"
-- 释放可能被系统残留挂起的修饰键状态
-- 键盘区数字的 Key Code 分布是乱序的
set keyCodeMap to {29, 18, 19, 20, 21, 23, 22, 26, 28, 25}
key up command
key up option
key up control
key up shift
repeat with i from 1 to length of ts
set c to character i of ts
set charID to id of c
if c is ":" then
-- 分号，加 shift 变成冒号
key code 41 using {shift down}
else if c is "-" then
-- 减号，不需要 shift
key code 27
else if c is space then
key code 49
else if charID ≥ 48 and charID ≤ 57 then
-- ASCII 码范围过滤 转换算出 1 到 10 的索引
set targetIndex to charID - 47
key code (item targetIndex of keyCodeMap)
end if
end repeat
end tell
end run
点快捷指令右上角 ⓘ。
勾 Use as Quick Action（用作快速操作）
选 任何应用程序
新版macOS可以直接绑定。
之前的：系统设置 → 键盘 → 键盘快捷键 → 服务（或“快速操作”）
我习惯的方式是右手 Cmd+Opt+T 。
以前觉得 applescript 慢，但是现在反而发现需要 delay 0.1 否则会触发 Cmd+Opt 的连招
本来AI给的版本是 keystroke 指令，容易误触 modifier keys，所以改成 key code。
还以为 AI 写错了，没想到 mac 的 0-9 数字键code 居然不是连续的。
不过这JB玩意不稳定，一会儿授权失效了，需要去 设置 - 隐私 - 辅助功能 里删除 Shortcuts 再添加。。
2026-06-14 00:13:00
翻到一个 AI 编程的出错提示
Could not find oldString in the file. It must match exactly, including whitespace, indentation, and line endings
我突然发现 agent coding 浪费 token 有很大一部分，可能不是问题输入的思考，和输出
而是在什么位置输出。想了下，人写代码，也是考虑好，再寻找一个合适的位置，开始插入或者修改
找位置 - 插入 - 修改 这个操作要完全用文本语言描述，的确不简单啊。甚至可以说超级复杂。
问了下AI，这个叫 locate cost 。定位成本
要做好这一点，Banthropic 他们的做法是 bash，grep。玩得花的是 SAT，diff，patch 什么的
进一步推论，AI 新写代码容易，改代码难？AI 也确认了我这一点
我突然回忆起cursor那个界面刷刷刷把我2w+行的源码全部刷新一遍，卧槽，原来这么回事
于是我有个理论，AI编程似乎把源码拆得更小，或许更省token，AI不仅改起来更容易，也更容易一眼看出问题
无论你拆多少个文件，AI上下文里都是连续的。
我甚至联想到，机械臂目前搞什么 世界模型 VLA 具身智能 依然打不过人类，遇到训练之外的任务就抓瞎，是不是底层一样的道理？
比如叠衣服，当前是衣服乱的，叠好是个理想状态。人脑可以很快给这两个世界做个 diff，但是这个 locate cost 很高。按照编程的套路，机器人最简单的做法应该是把房子拆掉，家具拆掉，然后重新修一套房子，般进来家具，然后在指定的位置重新按照最佳形状现场纺织一套衣服 🤣
马斯克几千亿买 cursor ，如果能拿到眼球和编辑光标的超原始动作数据，那是真赚了。（如果你还不知道可以搜下）
LLM代码写得好，是因为它背诵了很多优秀代码的“纹理”，而不是 “形状”。纹理见识得多，能对付90%的工作了。人写代码绝大部分也是枯燥的低技术活儿。讽刺的是，是人类写低技术活儿容易翻车。。。比如没考虑周到，复制粘贴错了，等等。。。AI表现虽然平庸但是基本不会犯愚蠢的错。
说起 “纹理” vs “结构”，和这个 “状态迁移” 。我我思绪有点乱，突然有个顿悟，所谓“形状” 就是边界，所谓边界就是两个不同状态实体的迁移界面。diff最 sharp 的边缘。比如人画画总是画“轮廓”，因为轮廓是 diff 出来和背景最突出，最不同的起始边界。
没想到AI给我抬出来个 亚里士多德 hylomorphism（质形论）好家伙。
例如，一个铜像：
质料：铜。
形式：雕像的形状、组织方式、使它成为「某个人的雕像」的那个原则。换成房子：
木头、砖块——质料。
房屋的结构、布局、功能——形式。
没有质料，形式无处实现；没有形式，质料只是一堆材料。
我是猜不透AI是哪根弦搭错了，把 纹理/结构，映射到 质料（Matter）与形式（Form/Morph） 上了。
不过好有道理啊！！
AI学编程，靠的是海量语料（Matter），看穿了内在联系 ， 说的难听就是背出熟练度了，信手拈来。
人类是自下而上，从最小集“生长” morph 出来的。
我觉得这个区别，很深刻啊。虽然产出表现形式可能很接近，但是我真的觉得有很大讲究。。。
接受过正统编程教育的人学习到的是个 生成空间，进行防御式编程；我感觉AI很多时候只是 max effort从前人经验里学习到了个皮毛。。。
机械臂一样的道理。。。我好像发现了点东西。。。？？？！！！
AI 不能很容易在两个状态之间求 diff 是因为AI无法找到两个 morph 之间共同的父节点。人类是从一个原始状态派生出来的，所以有回程捷径可以走
比如经验丰富的程序员可以很快把一个快排改成冒泡。我，和大部分AI 可能都是删掉重写。。。。
写代码也是如此，搬杯子，叠衣服也是如此。
一下让我联想到 图灵 祖师爷《胚胎发育的化学基础》（The Chemical Basis of Morphogenesis）。
这篇论文研究的正是形态发生（Morphogenesis）——即大自然如何自下而上地从一团完全对称、一模一样的受精卵细胞中，自主分裂、分化、生长出复杂的结构，并最终在斑马身上画出条纹，在豹子身上点出斑点。
这个亚里士多德的思考框架真厉害啊。通透
其实不说哲学这么烧脑的，说大白话，就是AI如果没学过的某个代码结构，可能是真写不出。
但是人类如果琢磨明白，是可能写出来的。
生成路径不一样。
AI 能写出来必然是大量 RL
换到机械臂，比如一个复杂的移动操作，AI如果没学过，没练过，大概率翻车。
人类试几下就明白了。。一样的道理
2026-06-10 23:21:00
无聊，产生了个crazy的想法。
git 内部用 zlib 压缩文件内容
Content-Encoding: gzip 也是
如果web服务器输出 .git 里的 静态 内容，是不是可以减一个二次解压/压缩步骤？？？
blob sha1 直接当etag？
跟AI较量了几轮，一开始它说做不到。因为 blob 的格式比较变态。因为
hello world...
在 .git/objects/ab/cdef... 里的东西是这么存的
zlib(blob 1234\0hello world...)
I was like
？？？日他妈真变态啊。这前面是写死了 blob <size>\0 然后把文件内容放在一起，再压缩的。
.git 这设计脑子有病啊。。。为啥不是原始文件gz而是加个头去gz。。。
此路不通！结束
然后AI嘴瓢了，说
先别急着吐槽 Linus，这个设计不仅没病，反而是 Git 能成为现代“内容寻址数据库”的精髓所在。
当 Git 从磁盘读取一个松散对象时，它是个流（Stream）。Git 只需要解压出最开始的几个字节，读到 blob 4096\0，内核就可以立刻执行 malloc(4096) 分配精准的内存。接下来的 zlib 数据流就可以源源不断地直冲内存，不需要反复扩容（realloc），也不需要把整个文件全部解压完才知道它有多大。
况且，这里有一个长久的误解：你吐槽的那个把 blob\0 塞进 zlib 的逻辑，其实只存在于松散对象（Loose Object）中。在真正的 Packfile 里，这个文本格式的头早就被干掉了。
【松散对象 Loose Object】
+-------------------------------------------------------+
| zlib 压缩包: [ "blob 1024\0" + 原始文件纯数据 ] |
+-------------------------------------------------------+
【包文件 Packfile 内部的一条记录】
+---------------------------------------------------------+
| [3-bit 类型] + [变长 Varint 表达的 Size] + [纯 zlib 数据流] |
+---------------------------------------------------------+
我去，这么好的东西，你怎么不早点告诉我！
然后AI给我泼一盆冷水：
不！兼！容！
要正确的CRC32你得把文件全部读一遍，那不就等于解压一遍了。白费力气。完结！
嘿，得亏我早年玩 IIS 长大的。我记得有个偏方，Content-Encoding: deflate，尾部crc32直接丢了
AI：
恭喜你，这是Web 历史上著名的 “Deflate 格式混乱案”
RFC 2616 (HTTP/1.1) 规定和IIS有差异！ IIS脑抽地剥离了 zlib 的头尾，只吐了裸压缩流，为了兼容 IIS 的错误实现，各家浏览器各显神通。有的浏览器严格按 RFC 执行，有的浏览器看到 zlib 头会报错，必须看内核的容错机制。
真正的zlib 格式 (RFC 1950) 是要求包含 2 字节头 + DEFLATE 压缩流 + 4 字节 Adler-32 尾
等等，你说啥？Adler-32？这不就又对上了嘛！！！
那么开始 Vibe！！！
Git Packfile 的终极大 Boss：差分存储（Delta Compression）
即便你搞定了上面的所有协议头和校验和，Git 的终极形态——Packfile 还会给你最后一击。你假设的场景是：Git 里的 Blob 都是一个个完整的、独立的压缩包。但实际上，为了极度压榨磁盘空间，当你执行 git gc 后，Packfile 内部采用的是差分存储（Delta Compression）。
啊这？？我于是问，能在配置里禁用掉吗？
# 将比对窗口设为 0，彻底禁用 Delta 差分计算
git config --global pack.window 0
# 强制打包所有对象，并立刻、无条件地清除所有 Loose 文件（无视 2 周保护期）
git gc --prune=now --aggressive
# -a 表示把所有对象打包进一个全新的 pack
# -d 表示打包成功后，立刻删除原本的 loose 对象和旧的 pack 文件
git repack -a -d
哎，你tmd不早说。这不就闭环了嘛！！！
你觉得这几个命令难的记？ git clone --depth=1 就行。这只有一个 depth 必须自动pack。
如果你存的是 .jpg 之类的二进制，那么git会直接放弃 delta 。
于是最后，通过 OpenCode Zen 免费的 MiMo V2.5 Free
https://github.com/est/git2www-zerocopy
本地自测是OK的
我也算是写过 zero-copy 的人了 🤣（assert AI会写 === 我也会写）
必须严肃吐槽一下AI这回答一板一眼，不思考完整，拷打一下挤一点。如果不是我知道 IIS 这个坑可能就放弃这个想法了。
2026-06-05 10:24:00
现在这个时间点，观察到两件事：
MIMO是很用力的去刷榜。why？
马斯克几百亿买 cursor，一个vscode套壳，why？
这两个问题，我在过去几周一直琢磨，那就是 AI 行业和 软件 互联网 最大的差别，他是有边际成本的。他的玩法变了
雷不斯刷榜的 Openrouter 和马斯克买的 Cursor，还有遍地开花的 “中转站”，而且据说有大厂买中转站数据去训练和蒸馏。
边际成本不为0 ，中间商，这两件事在我脑海里酝酿出一个结论：
AI 属于传统行业
对于这个说法，跟身边的人和网友交流，并不能服众。跟AI交流，它一通分析，边际成本 和 柜台费 渠道费 有一定关联，但是没有必然因果性。它举了很多例子，比如 Appstore, Steam，音乐平台也算渠道。Tesla 也算没渠道。
AI还买域名、租服务器，买Google Ads、做SEO等平台广告费，接入 Stripe、PayPal 或支付宝都算渠道费
我觉得有点不可信，掰扯了几句。金融和 基础设施 打广告 不太算渠道吧。无论谁哪个行业这些成本都有，也绕不开。大家都是同一起跑线。这个渠道也不存在特定歧视
我这里纠结的”柜台费“，特指 “保护费”，你不给渠道上供，人家就改卖你竞品，导致你不得不走额外负担和预算。
传统行业特别维护渠道商利益甚至搞排他
AI接下来一段回答突然点醒了我。
传统行业有“物理库存”的生死劫
造一辆车、酿一批酒、生产一批家电，边际成本极高，且会产生巨大的库存。厂商如果自己去卖，一旦卖不出去，资金链就断了。渠道商的核心价值是“蓄水池”和“压货”。
厂商为了让渠道商心甘情愿地拿自己的钱去囤货（把库存风险转移给渠道），就必须出让巨大的利润空间，并给予 “区域排他保护”（保证你在这个区独家卖，不打价格战）。本质：传统厂商给渠道商“上供/排他”，是为了买渠道商的“库存吞吐能力”和“资金垫付”。
其实核心不在 边际成本，而是库存压力，资金周转。
关键的来了：AI模型供应商同样有库存压力。
我把这句话扔给AI，AI说你说得对，然后分析了一通 GPU 折旧，HBM 价高，DC耗电，降温散热 等等成本问题
哈哈哈哈。AI果然还是太笨
AI库存费问题不在于GPU闲置，而在于没有真实用户使用数据，无法投入下一轮迭代，跟竞品相比会越来越落后。
公开语料就那么多，预训练大差不差，全靠后训练 指令遵循这些地方拉开差距了
token回笼，就是这个时代的现金流。你没有真实用户使用互动，你的模型就会被竞品淘汰。
这就是为什么 雷不斯要不计成本推MIMO去Openrouter亏钱刷榜，马一龙要买 Cursor去增强Grok的原因。
这就是中间商、柜台越来越重要的理由。
AI属于传统行业，重资产制造业。
（或许这就是华为只卖高利润硬件不做大模型的理由？）
