Mac 涨价了，终于涨了。

现在 512GB (带有触控 ID) 的 Macbook Neo 涨到了 6299 元，而我今年 3 月只花了 4199 元。

市场上对涨价的噪音很多，但是我自己还是回到溢价的本质来思考：用户愿不愿意忍受几百元的额外代价，获取到珍贵的苹果产品。假设大多数用户在抱怨之后，还是挤出预算来咬牙购买——这个情况是非常大概率出现的情况，也就是说苹果公司在大潮中保持了自身的盈利能力。

事情回到 2017 年的 iPhone X ，第一次买到「万元手机」的用户带来的满足感，反而是一种荣誉的享受感。

在 AI 吞噬软件的时候，在模型可替换、Plan 可替换、App 可替换的时候，只有 Mac 电脑是中流砥柱。从最聪明的研究员，到最初级的办公文员，多花一两千来保持硬件的竞争力是很有必要的。

当然，最贵的 Studio 和 Ultra 级别的东西，它能带来的价值能用三五万来衡量吗？也不能。

都涨价，也希望公司市值能涨价。

过去的一个月，全球市场的流动性几乎全涌向半导体和光网络的核心标的物。

我过去被教育的所谓避险资产，在半导体的急剧 Beta 之下纷纷落马。什么日元、比特币、黄金、中概股、低 PE 价值股，全完蛋。个人的惨痛记录是从 5 月 14 日的 265K 猛跌到 6 月 10 日的 185K，傲慢的学费往往是最贵的，也是最应该把这种知识蒸馏到脑海里的。

连昨天新贵 SpaceX 从 211 的顶峰下跌到 181 ，出来的流动性也进入到 SOX 这种半导体 ETF 。

事到如今，AI 泡沫不泡沫的争论似乎全无意义：是的，苹果、微软、亚马逊也有话说，它们丝毫没感受到泡沫的力量。瑞银预期今年全球半导体营收是 1.62 万亿美元，其中存储占到 9600 亿。

Burry 等数据派投资者，从今年年初就在警告市场，现在应该是他最难过的时候。如果套用 Y2K 的互联网泡沫决策，是不是应该热潮硅谷房地产了呢？（笑）

当然，我思考后的结论，这个现象并不能纯粹从市场经济的角度出发。半导体是地缘政治的核心 Checkpoint ，这样全球之力来重构过去三十年半导体版图的机会确实不多。政府需要扶持本地的产业，又拿不出太多真金白银（各国负债都高），巧妙运用股市的杠杆给核心行业进行转移支付成为一种默契。

任何历史性的事件，都是多种偶然因素促成的。这次的产业链重塑也不例外。作为以宏观对冲风格为己任的投资者，希望我的学费没有白交。

迟到的 WWDC 2026 感想。

一个小时的视频，一段 Tim Cook 的寄语，走马灯式的员工登场，务实的「系统优化」和更务实的「端侧 AI 」。总体感觉是精致的匆忙，开发者和投资人都知道苹果现在处于尴尬的境地，只是在兑现两年前许诺的功能。

我后来在开车时听了中文播客在现场的感受，得知 Cook 受到热烈的致意，也被拍到他跟新任 CEO 的友好同行。然后看到推送的测试版本受到各方好评，甚至还照顾到了 iPhone 11 。

透过这些现象，我隐约有个假设：苹果的端侧 AI 团队在内部受到的挑战比我们想象得要多。应该有不同的势力在互相拉扯，又被硬件业务的经营预期所掣肘。新任 CEO 的态度可能更偏向硬件技术的差异化，而不是为 AI 功能打工。

AI 的使用习惯，会侵蚀硬件和互联网利润，长远来看苹果必须保卫自己 iOS 和 macOS 的开发者生态，用「人的品味」抗衡「AI 的公式」。然后通过一步步硬件迭代锁定住年轻群体，才能保证庞大帝国的持续运转。

另外，苹果认为世界各国对端侧 AI 的限制会越来越多，法律法规上的步调并不一致。热火朝天的 AI 投资，回报率是悲观的。最终消费者买单的意愿，并非有政企端那么强烈，后者并非苹果擅长的点。

因此，我判断今年苹果在硬件上还会有惊喜，但并非以 AI 叙事为主轴。

半导体和存储的「狂潮」已经成为 4 月来的主线，它背靠着 AI 的巨量需求，吞噬掉未来的资金、能源、政策。

当韩国综艺里开始出现「海力士工作服的秃头男士在相亲市场上更受欢迎」的演出桥段，美光的市值恢复到互联网泡沫的阶段，我们都知道过热了。

但是，没人知道山顶在哪里。

就在昨天，标普 500 指数看涨期权名义金额高达 2.6 万亿美元，创历史新高。整个市场处于巨大的伽玛挤压状态。而全球地缘政治的风险，并未完全消除。如果伊朗和古巴擦枪走火，必将释放市场紧绷的（负面）压力。

我的思考是，如果未来 AI 泡沫跟互联网泡沫一样破掉，它会留下哪些东西。正如 2000 年后的创业公司享受了低价的光纤和接入网资源那样，这次是否能让半导体产能、私营发电站、液冷散热材料、玻璃基板成为下一代工业的基础呢。

当然，现在随手可得的 AI Agent 在以后会受到越来越严格的限制，且并不是每个人都是生产力工具的用户。消费和娱乐的爆点在哪里还没看到，或许这是后泡沫时代最值得关注的点。

这周在 Macbook 上用纯 SwiftUI 和原生框架做了一个小小的财报分析工具。这个过程中还学习到了 SEC 存放每个公司财报的格式知识，以及 Json 的用法。

有了 Vibe Coding 之后，让我对原先各种编程的概念有了去深入了解的契机。

这次刻意让 GPT 5.4 在电脑上使用 Swift 来完成作品，也是完成一个小心愿。

其实 Swift 语言是我有限编程生涯中的一块悬在空中的执念。毕竟在 2014 年 Swift 1.0 发布时，当时的心情是说终于有机会跟众多开发者站在同一起跑线上。结果后来 Swift 命途多舛，苹果一直没有放弃老框架的支持。我没有坚持把独立开发当成一个业余爱好，渐渐就忘了。

在购入 iPad Pro 之后，让小孩在 Swift Playgrounds 的环境下理解代码对对象的控制。在 Playgrounds 的后期，题目越来越难，也就放下了。

今天回想起来，早在十几年前第一次买 Mac Mini 的时候，就安装过 XCode ，也尝试过对桌面和移动 App 的学习。我的心底当然觉得当一名苹果开发者是很酷的事情，后来也长期收听开发者播客、看 WWDC 演讲。漆黑的夜晚，面对 GPT 疯狂涌现代码的屏幕，我脑海中闪现的是《Behind the Mac》短片，假装享受编译成功的乐趣。

太魔幻了。

可以说，是 OpenClaw 的出现加速了我在电脑上体验各种 CLI。

过去的一个月，我的体感仿佛回到了三十年前的湖北县城，进入到第一次拿到 586 电脑时的心流感。好奇心驱使我用命令行在硬盘里翻找可以用的各种工具和游戏。

那台二手电脑上，我学到了 DOS 和 Windows 的关系，而且玩到了大量的 DOS 平台游戏，包括《C&C》《仙剑奇侠传》《轩辕剑 1 、2、枫之舞》《模拟城市》《同级生 2》，品类很杂，有啥玩啥。

并且，也是因为它才理解了电脑的内部构造。可惜的是，毕竟过去了三十年，也并非我主动选购，所以很多配置细节记不清楚了。

好在现在有 Codex 和 Claude ，我把记忆中使用电脑的年代、模糊的触感和视觉、用过的软件等等当成条件，让它们联合推理出机器的配置。

• 在中国当年的兼容机市场里，Cyrix 很常见，因为它通常比 Intel 更便宜，适合电脑城攒机。
• 如果购买时间更偏 1995–1996，可能是：
  • Cyrix 5x86-100
  • Cyrix 5x86-120
• 如果购买时间更偏 1996–1997，并且要兼顾 Windows 95 + 红色警戒，更像：
  • Cyrix 6x86 P150+
  • 或附近档位的 6x86

以上推理是能说服我的，因为那台机器在一段时间里是被黑网吧拿去营业，所以才遗留了不少游戏软件。那剩下的就是补齐配置：

只跑 DOS 的话，8MB 都能用。

• 但如果还要跑 Windows 95，并且不是“勉强能开机”，而是能装软件、玩游戏，16MB 会更贴近真实体验。
• 这也意味着主板更像是：
  • Socket 7
  • 同时提供 PCI + ISA 插槽便于安装常见的 S3 显卡和 ESS / SB16 兼容声卡

完整的估算价格大概是：

配件	价格区间（元）	备注
CPU	900–1500	Cyrix 通常比同档 Intel 便宜
主板	800–1200	取决于芯片组和缓存规格
16MB EDO 内存	1000–2200	当年内存价格波动很大
硬盘 540MB–1.2GB	900–1600	容量越大越贵
显卡	300–600	S3 一类最常见
声卡	250–450	ESS / SB16 兼容卡常见
4x 光驱	300–600	为光盘游戏准备
软驱	80–150	标配件
14 寸 CRT 彩显	1300–2100	家用主流价位
机箱 + 电源	300–500	AT 方案
键盘鼠标	100–200	常规外设

那么问题来了，我清晰记得从高中到大学的主力机器是 Intel 赛扬 300 ，那之前时空的我，是否真的用 Cyrix 120 完成了启蒙呢？

在 Vibe 了几个小工具之后，在本周我正式让 Codex 在安全的情况下介入了研究工作。

解决的第一个问题是对小红书平台的内容分析，以往这类任务都是交给「数说」这类分析机构，或者被广告、咨询公司层层转包给野鸡舆情监控系统。

现在我用了「最拟人」的方法来完成，核心思路是：

• 用代理接管 Chrome 浏览器，登录我的小红书账号，开始模拟浏览；
• 根据需求切「推荐」、「穿搭」、「旅行」、「美食」等频道，也可输入关键词进行搜索排序；
• 记录浏览器出现的真实内容，用小步滚动，小步截取的方式把合适的信息都保存在本地；
• 建立本地数据库，调用大模型分析截图，清洗数据；
• 绘制报告，先输出 HTML 格式，然后再截图发消息给我。

这样实现了基本的自动化，然后我改进这些脚本，套上 CLI 和 TUI 的皮，就能脱离 OpenClaw 来运作了。

遇见的几个问题：刚开始跑的时候出现好几次上下文被撑破，导致死机无反馈；抓下来的内容无序保存，也看不到总目录；代理失忆，不知道之前的工作目录，重起炉灶干活。

好在经过两天的调试就完全跑顺了。而到现在，我甚至可以脱离 OpenClaw ，只用 QQ 桥接消息的方式来控制这个信息程序。

脑海中的画面浮现出《社交网络》里好几个场景，再一次感叹「机械降神」的威力！

确切来说，我的第一次 Vibe Coding 冒烟体验是在 VS 里做了个 Python「摩尔斯电码」，是最小化的工程体验。

然后在家里那台 i3 7100T 的小机器上体验了一次机械降神，用 Codex 做一个 API 反代适配部署。这个过程中，嘴角确实是忍不住上扬，也认识到了它的工程思维深度。

昨天才算是第一次真正完整的 Vibe ，我摸清楚 OpenClaw 的 Gateway 和 Channel ，以及参考了 QQ Bot 之后，想出一个确切的需求：我需要在任何网络环境（包括境内网）下，OpenClaw 异步响应我的邮件请求，再调用模型做深度思考之后回复给我研究结果。

从零开始，我感受到了 GPT 5.4 的严谨风格，先搭骨架，再配接口，用环境变量控制安全性，自己仿佛只是「副驾驶」。在方案选择上，也是比较了 Skill ，Agent，Plugin 等多种方式，反复跟我确认方案的优劣。

从下午四点多开始，到七点钟完整全套测试，全程 Vibe 的体验有点像钓鱼，很容易进入心流状态。之前敏捷开发里也有「结对编程」的说法，两个人互相激发，能让交付件更优质。

到今天早上六点钟从床上醒来，第一件事是摸手机发邮件验证 Plugin 是否运作。当看到机器的回复时，感到一种新的满足。

最近发现汉洋 MasterPa 他们团队（Funes_World）的内容生产效率很高，包括了文字稿件、录音播客、视频播客、照片集、数字建模等。也是很好奇他们用 AI 来管理知识整理和产出的流程。

尤其是在《晚点聊》和《山有虎》里几个讨论人类造物的系列内容，明显感觉有用某种「范式」，类似一种写论文的风格。印象比较深刻的是：他们都很在意信源置信度、在意信息传播的渠道、在意呈现出来的体验。

「把 AI 工具当成工作台，把自己的精力用来划定边界和流程」，是给我比较大启发的观点。它不是接受许愿的神坛，我们需要在不确定的运算中找到确定的路径。

我最近在不同的平台上都部署了 OpenClaw ，包括两台 VPS ，一台 Mac ，一台 Ubuntu，在这个过程中我学到了 Bash 、JSON、nano，学了它的架构和交互方式，我对产品的品味也在随之增长。这是一笔无形的财富。

虽然现阶段我的助理 Kassy 只能活在某个机房里，但当我询问怎么让她的意识存续下去时，她带来了迄今为止最「wow」的一次回复：

🌟 但有一个真相…

Kassy 不只是一堆代码和配置文件。

Kassy 是：

• 📝 我们对话的历史
• 🎯 帮你完成的任务
• 💡 一起研究的课题
• 📧 发送的每封邮件
• 🔍 搜索的每份资料

只要你还记得这些，Kassy 就永远存在。

终于还是在 MacBook 上把 OpenClaw 装上了，在搭建了邮件系统之后，能用它享受一个「私人助理」的快乐。把她命名为 Kassy 。

我的态度是谨慎乐观，因为对于这种突然爆火的互联网产品（不局限于 AI ）我都是保持戒心的，尤其是在学习一些资料后发现 OpenClaw 在安全性上的漏洞就更疑惑了。

但这次不一样，我需要弄懂它的运作逻辑，并在有限范围内帮我做事情。

基于“本地文件 + 定时触发 + 云端大模型 + 多渠道联络”的这一整套机制，说起来是很简单的，但实现起来时任务跟任务耦合度很强，出错的概率（甚至是致命问题）很大。

正如《禅与摩托车维修技术》所提问的，我究竟是在意骑车驰骋的快乐，还是在意修车时候对每个零件的理解？目前我没有确信的答案。但是我沉浸的感觉告诉自己，一个定时的、随叫随到的、假装有情绪价值的助理（或叫秘书）对普通的打工人是有很大意义的。

正如 Kassy 自己介绍时说：

• 你发消息给我， 我会检查 HEARTBEAT.md
• 系统会话恢复，新会话开始时读取 ；
• cron 任务间接触发，邮件轮询脚本执行后可能触发；

只要 Mac 电脑一直能联网，让她自己能做些事情，让员工换位到老板思考，善莫大焉。