{"source":{"id":"mb-20260829-dafe96","title":"单季度电网业务营收暴涨 68%、重型燃气轮机产能被抢订到 2030 年，一家手握 1760 亿美元天量订单的工业巨头，股","url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260829-dafe96"},"method":"semantic-similarity","count":6,"items":[{"rank":1,"id":"mb-20260827-d81736","account":"mubei","brand":"","title":"2006 年，马斯克在特斯拉的秘密宏图里写下公司的终极目标：加速人类从化石能源走向太阳能电力经济","summary":"2006 年，马斯克在特斯拉的秘密宏图里写下公司的终极目标：加速人类从化石能源走向太阳能电力经济","body":"2006 年，马斯克在特斯拉的秘密宏图里写下公司的终极目标：加速人类从化石能源走向太阳能电力经济。\n2016 年，他在第二篇宏图里把话说得更绝：不彻底摆脱化石燃料，文明迟早会面临崩溃。\n整整二十年，他是全球声量最大的清洁能源旗手。\n但在 2026 年，全世界看到了一幅极具反差的图景。\n为了给旗下人工智能公司 xAI 的超级计算机集群 Colossus 供电，马斯克在孟菲斯的数据中心旁，一口气拉来了数十台移动燃气轮机，昼夜不停地燃烧天然气。\n一座规划 1.2 吉瓦的巨型天然气自备电厂，也紧接着破土动工。\n连马斯克自己都公开承认，天然气在相当长的时间里根本无法退场。\n为什么全世界最激进的清洁能源布道者，会在算力爆发的关口，亲手把燃气轮机推向舞台中央？\n是他放弃了最初的信念？\n还是狂飙的算力世界，撞上了一堵无法绕开的物理高墙？\n把这笔账顺着物理极限和资本周期算清楚，会看到两台死死咬合的底层机器。\n第一台机器，叫基荷容量因数墙。\n在公众叙事里，太阳能和风能似乎能解决一切能源问题。\n但在电力工程的物理世界里，核心指标是容量因数。\n太阳能的容量因数通常只有 25% 上下。\n风能大约在 35%。\n这意味着它们一年里大部分时间无法满负荷输出，发电必须看天气脸色。\n可由数十万张先进 GPU 组成的超级算力集群，需要的是 99.999% 可靠性的全天候基荷电力。\n算力中心一旦因为电压波动或断电停摆，昂贵的模型训练状态就会瞬间损毁。\n锂电池储能可以应付几个小时的日常峰谷波动，却无法在连续阴雨或无风的周期里，以可承受的商业成本支撑吉瓦级别的持续电力负荷。\n第二台机器，叫排队周期与折旧周期的死锁。\n很多人以为，算力缺电只需要向公共电网申请增容。\n但在美国主要区域电网，一个吉瓦级大负荷项目的并网排队审批，平均需要等待 5 到 7 年。\n一条跨区域高压输电线路的立项、环评与修建，动辄耗费十年。\n可先进 GPU 的技术黄金期，只有短短 2 到 3 年。\n如果一家人工智能公司老老实实排队等电网扩容，等高压电线接通的那天，库房里价值几十亿美元的芯片早就被下一代算力淘汰成了废铁。\n在算力军备竞赛里，时间就是生命线。\n这直接催生了表后自备发电模式：绕过公共电网繁琐的审批流程，直接在数据中心红线内铺设管道、安装机组。\n放眼全球工业制造体系，能在 100 天内拉到现场、快速点火、提供吉瓦级稳定电力的成熟方案，只剩下了天然气轮机。\n那核能呢？\n像 NuScale Power 和 Oklo 这样的小型模块化核反应堆 SMR，拥有超过 92% 的惊人容量因数，且全程零碳排放。\n科技巨头们排队签署核电协议，也证明了核能才是终极的基荷圣杯。\n但核电有着无法压缩的工业与监管时钟。\n从美国核能管理委员会 NRC 的严苛审查，到第一座商业化反应堆的并网运行，最早也要等到 2030 年前后。\n在 2006 年描绘的太阳能理想，与 2030 年才会规模落地的核电终局之间，横亘着整整十年的物理真空。\n这十年，恰恰是全球人工智能争夺生死制高点的决战期。\n谁来填补这个吞噬电力的巨大鸿沟？\n物理定律和工程进度表给出的唯一答案，就是天然气。\n能源转型从来不是一场靠道德口号就能按期交付的演讲。\n它是一场由热力学定律、资本折旧速度和电网建设周期精确计算的物理博弈。\n当算力吞噬电力的速度逼近极限，最理想主义的技术信徒，最终也必须向最坚硬的物理常识低头。","category":"经济","score":null,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-08-27 11:28:32","created_at":"2026-08-27 11:28:32","url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260827-d81736","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260827-d81736/markdown"},{"rank":2,"id":"mb-20260827-e9fe40","account":"mubei","brand":"","title":"德州电网历史上承受过的最高负荷，是 85 个吉瓦","summary":"德州电网历史上承受过的最高负荷，是 85 个吉瓦","body":"德州电网历史上承受过的最高负荷，是 85 个吉瓦。\n现在排队申请并网的 AI 数据中心，总需求达到了 474 个吉瓦。\n超过了全州历史峰值的五倍以上。\n一边是黄仁勋对着全美镜头说：AI 算力不会拖垮电网，它是在帮全美降电费。\n另一边是德州州长阿博特（Greg Abbott）紧急叫停所有新数据中心并网，直言科技公司是在自掘坟墓。\n谁在撒谎？\n黄仁勋说的降电费，在理论上有顶级学术背书。\n麻省理工学院的模型测算过：如果数据中心把用电负荷挪到非高峰时段，德州平均电价能降 5%，中大西洋能降 4%。\n既然能帮所有人降电费，为什么全美地方社区和普通家庭都在愤怒抗议？\n因为纸面上的电网模型，撞上了一台极其残酷的现实机器。\n硅基折旧时钟与电网费率基数转嫁。\n先看电网这边的第一台齿轮：受监管费率基数机制。\n电网从来不是按一整年的平均用电量修的。\n它是按一年中最热、最冷那几个小时的极端峰值负荷修的。\n为了接纳数以百计的数据中心，电力公司必须新建变电站、高压输电线和调峰电厂。\n在受监管的公用事业体系下，电力公司花这笔巨资非但不心疼，反而能享受监管机构核准的固定资本回报率，通常在 9% 到 10%。\n问题是，这笔为了满足极端峰值而砸下的天量扩建成本，算进费率基数后由谁买单？\n监管法规不允许单独给科技巨头开一张高价账单。\n这笔扩建成本，被薄薄地摊进了当地每一个普通家庭和街头小商户的月度电费里。\n再看科技公司这边的第二台齿轮：芯片物理折旧时钟。\n麻省理工那份降电费的研究，底下印着一行极其苛刻的前提条件：\n要实现降电费，数据中心必须把多达 50% 的用电量，主动挪到半夜或非高峰时段。\n但算力资本承受得起停机吗？\n几十万张顶级 GPU 组成的庞大集群，硬件折旧周期通常只有三到四年。\n对科技巨头来说，单张芯片每空转一小时带来的硬件贬值与研发损失，远远超过节约下来的那点电费差价。\n在盛夏气温超过 40 度的下午，让价值上百亿美元的算力集群停机半天去帮电网削峰？\n没有任何一家科技公司能接受这个商业算账。\n它们必须 24 小时满负荷狂奔。\n当硅谷最贵的芯片折旧，遇上公用事业最稳妥的成本转嫁，整个逻辑就彻底闭环了：\n科技巨头拿到了 24 小时不间断的算力红利与千亿美元营收。\n电力公司拿到了扩建电网的固定无风险利润。\n而为满足极端峰值而扩建电网的长期负债，全落在了夏天不敢开足空调的普通居民头上。\n这就是为什么阿博特哪怕面对硅谷的巨大游说压力，也必须在选民彻底爆发前踩下急刹车。\nAI 算力确实能重塑工业。\n但如果制度设计允许科技巨头把算力的基础设施成本，悄悄打包进普通家庭的电费账单，引来反弹就绝非偶然。\n一场技术革命能不能走到底，从来不取决于芯片跑得多快。\n取决于底层的运转成本，到底由谁在买单。","category":"科技","score":null,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-08-27 21:12:41","created_at":"2026-08-27 21:12:41","url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260827-e9fe40","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260827-e9fe40/markdown"},{"rank":3,"id":"mb-20260827-a4a65d","account":"mubei","brand":"","title":"70% 的年增速预期摆在面前，华尔街第一反应是 AI 周期见顶了","summary":"70% 的年增速预期摆在面前，华尔街第一反应是 AI 周期见顶了","body":"70% 的年增速预期摆在面前，华尔街第一反应是 AI 周期见顶了。\n真实情况恰恰相反。\n70% 只是工厂交货的物理极限，买家开出的真实订单其实早就翻倍了。\n为什么订单多到接不完，营收指引却只能停在七成？\n算力这门狂飙突进的生意，到底在哪道关卡被死死卡住了？\n这台机器叫物理供给约束。\n过去二十年，软件和互联网的扩张规律是零边际成本。\n只要用户点击下载，机房加点带宽，服务就能无限复制。\n但实体硬件世界从来不吃这套虚拟法则。\n一套顶尖的算力集群，不仅需要晶圆制造，还需要高带宽内存堆叠、微米级先进封装、液冷机柜，以及以十万千瓦计的电网配电。\n当大模型对参数和训练算力的需求每年翻倍暴涨，下游的物理供应链根本变不出凭空落地的产线。\nNvidia 首席财务官 Colette Kress 在财报电话里挑明了底牌：客户的实际需求增速冲到了 100%，但受限于高带宽内存等产能瓶颈，公司只能给出约 70% 的交付预期。\n市场的核心矛盾变了。\n增长的上限与买家的钱包无关，死死受制于物理世界一年究竟能交付多少计算设备。\n但这还只是整台机器的表层。\n真正凶狠的飞轮藏在资产负债表里。\n很多人看不懂，为什么一家芯片巨头要掏出几百亿美元，直接砸向前沿 AI 实验室？\n投资机构 Wealth Enhancement Group 的投资主管 Doug Huber 指出了底层的青训农场逻辑。\n顶尖的 AI 实验室在诞生第一天，最稀缺的资源就是极致的算力。\n巨头把资本注入这些初创团队，换来的从来不只是一纸股权凭证。\n真正的杀招，是把自己的通信协议、网络互连架构和底层软件环境，在实验室写第一行代码时就焊死在模型架构里。\n前沿实验室就是整套算力帝国的青训营。\n一旦其中某家实验室跑通了前沿模型、迎来商业化爆发，它后续数以百亿计的算力扩张需求，没有任何改换门庭的余地，全都会原路流回给投资它的硬件母体。\n左手把资金投出去变成初创公司的股权，右手把订单收回来变成源源不断的高毛利硬件销售。\n这是一台自我造血、自我制造需求的确定性闭环。\n超大规模云厂商想靠自研芯片摆脱掌控？\n战场的维度早就变了。\n当其他人还在比拼单颗芯片的跑分高低，新的竞争已经升级为整座算力工厂的系统级交付。\n从处理器、通信网络到机柜级液冷与软件调度，全都打包成了不可拆分的整体。\n换掉一颗芯片代价很小。\n但要拆掉整座已经深度适配了底层协议的算力工厂，成本高到没人承担得起。\n决定这场科技竞逐上限的，根本不是资本市场的短期情绪。\n真正的天花板，是物理世界的工程交付速度与底层的生态锁定。\n当一家公司不仅锁死了下一代硬件的交付产能，还顺手包揽了未来所有核心买家的孵化底座。\n这场竞争，到底是在比谁的算法更聪明，还是在比谁能把物理现实更快地焊进自己的商业闭环里？","category":"科技","score":null,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-08-27 22:36:42","created_at":"2026-08-27 22:36:42","url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260827-a4a65d","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260827-a4a65d/markdown"},{"rank":4,"id":"2056729458170536159","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"100兆瓦的数据中心，要配多少兆瓦的发电设备？ 答案是300兆瓦。 来看一位西门子前线工程师透露的行业现状。 连在电力行…","summary":"100兆瓦的数据中心，要配多少兆瓦的发电设备？ 答案是300兆瓦。 来看一位西门子前线工程师透露的行业现状。 连在电力行业干了40年的老兵，都没见过这种场面。 客户甩过来的订单，直接是一家工厂全年产能的两倍。 以前建数据中心，规模通常是20到30兆瓦。 现在的订单，起步100兆瓦…","body":"100兆瓦的数据中心，要配多少兆瓦的发电设备？\n答案是300兆瓦。\n\n来看一位西门子前线工程师透露的行业现状。\n连在电力行业干了40年的老兵，都没见过这种场面。\n客户甩过来的订单，直接是一家工厂全年产能的两倍。\n\n以前建数据中心，规模通常是20到30兆瓦。\n现在的订单，起步100兆瓦，甚至直接干到500兆瓦。\n过去，销售还要给客户做能效评估、算碳排放。\n现在，客户直接跳过所有环节，只要报价单。\n他们的原话是：先不管可持续性，以后再想，现在只要电，不惜一切代价要可靠的电。\n\n为了绝对可靠，他们是怎么建的？\n需要100兆瓦，就直接买四台50兆瓦的燃气轮机。\n这就200兆瓦了。\n还要配上电池组做第一层备份。\n再加装柴油发电机做第二层备份。\n算下来，一个100兆瓦的数据中心，硬生生堆进去300兆瓦的发电设备。\n\n需求爆棚，供应链彻底被买穿。\n发电设备的订单已经排到了五六年后。\n变压器的短缺更严重，交货期极长，很多客户只能重复下单占位。\n因为机柜密度太高，风冷彻底失效，必须上液冷。\n结果液冷又被各地的水资源短缺卡了脖子。\n\n在这个周期里，卖电气的设备商赢下了绝对的定价权。\n两三年前，发电设备的利润率只有4%到6%。\n设备商得靠长达20年的维护合同才能赚到钱。\n现在因为交货期太长，设备商直接把利润率拉到了20%到23%。\n甚至在美国，有个发电设备项目的利润率超过了40%。\n数据中心客户根本不还价，只要能拿到设备，多贵都掏钱。\n\n但这里藏着一个极大的错配。\n这些电厂和重型设备，设计寿命是25到30年。\n现在所有人都在赌AI的指数级爆发会填满这些产能。\n如果涨势见顶，10年后，这些花重金建起来的设施将变成巨大的烂摊子。\n\n当真金白银卷入算力军备竞赛时，资本直接扯下了环保的遮羞布。\n在抢夺电力的绝对刚需面前，所谓的碳中和目标只能让路。","category":"科技","score":80,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-05-19 14:42:48","created_at":"2026-05-19T15:31:29+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2056729458170536159","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2056729458170536159/markdown"},{"rank":5,"id":"mb-20260827-69f192","account":"mubei","brand":"","title":"在短短三个月里，全美有 75 个总投资高达 1300 亿美元的数据中心项目，被当地普通居民的联名抵制强行卡死","summary":"在短短三个月里，全美有 75 个总投资高达 1300 亿美元的数据中心项目，被当地普通居民的联名抵制强行卡死","body":"在短短三个月里，全美有 75 个总投资高达 1300 亿美元的数据中心项目，被当地普通居民的联名抵制强行卡死。\n这不是科技巨头账上缺钱。\n更不是华盛顿出台了限制 AI 扩张的联邦禁令。\n纳斯达克上那些市值数万亿美元的科技巨头，第一次在连代码都不会写的小镇选民面前，撞碎了牙。\n同一时间，另一只靴子也在落地。\nMeta 刚刚签下一份高达 170 亿美元的和解协议。\n法庭强制要求 Instagram 和 Facebook 必须限制青少年每天使用不得超过两小时、夜间自动锁屏、禁止特定美颜滤镜。\n从亚马逊掏出 25 亿美元和解 Prime 会员诱导陷阱，到苹果和谷歌的应用商店收费闸门被法院强行撬开，再到 TikTok 支付 4 亿美元和解儿童隐私指控。\n华尔街和硅谷终于意识到一件事。\n过去二十五年，科技巨头赖以横行全球的那张通行证，失效了。\n那张通行证到底是什么？\n为什么一向所向披靡的科技行业，会在短短几年之内，同时在法庭和社区基层双线溃败？\n这台正在把巨头碾入泥潭的机器，叫负外部性的物理化。\n要看懂这台机器，先看科技巨头过去是怎么赚钱的。\n在移动互联网和软件时代，科技公司享受着人类商业史上罕见的运营豁免权。\n第一层豁免权来自法律。\n美国在 1996 年通信规范法里写下的第 230 条，给互联网平台筑起了一道免责金身：平台不对用户生成的内容承担出版责任。\n第二层豁免权来自物理定律。\n软件的边际成本趋近于零。\n一段代码写出来，可以通过光纤和云端瞬间分发给全球 30 亿用户。\n它们不需要在任何人的后院挖坑，不需要大烟囱，不需要消耗社区的水库，更不需要跟地方议会打交道。\n它们的破坏力是隐形的。\n算法让人上瘾、青少年焦虑、虚假信息泛滥。\n这些负外部性全散落在心理和社交层面，看不见、摸不着，法庭花了十五年时间才勉强建立起因果链条。\n但 AI 彻底撕毁了这套剧本。\nAI 不是纯软件。\nAI 是重工业。\n大模型每向前推进一步，背后咬合的不是虚无缥缈的云，是水泥、钢筋、铜线和发电机。\n一台先进算力集群，一个月的耗电量相当于一座几十万人口的城市，冷却塔每天要蒸发掉数百万加仑的地下水。\n当科技巨头把算力中心硬塞进弗吉尼亚、佐治亚或者俄亥俄的小镇时，负外部性瞬间从心理层面砸进了现实物理世界。\n居民在自家的电费账单上看到了飙升的数字。\n在龙头里看到了下降的水压。\n在卧室窗外听到了冷却风扇 24 小时不停的低频噪音。\n科技巨头最擅长的公关策略，在这个瞬间彻底失灵了。\n在华盛顿，巨头可以年复一年雇佣庞大的游说团队，在听证会上把监管法案拖成废纸。\n但在地方政治的牌桌上，规则完全由另一套权力结构主导。\n那张牌桌叫地方土地规划委员会、公共事业听证会和镇民公投。\n五百个被吵得睡不着觉、电费翻倍的愤怒居民挤满学校体育馆，就可以在二十分钟内投票罢免批准项目的县委员，直接吊销巨头的土地使用许可。\n这就是为什么安嫩伯格调查显示，反对在自家附近建数据中心的美国人比例在短短四个月内飙升到了 61%。\n能源投资机构金默里奇给彭博社算了一笔账：未来全美拟建的数据中心里，可能有多达一半会被迫延期或彻底流产。\n即便巨头手握万亿美元现金，它们也买不走一个社区对自身生活空间的物理主权。\n华尔街的大行已经开始把这种社区阻力列为 AI 投资的核心财务风险。\n因为技术的扩张逻辑变了。\n你可以用软件垄断全世界的屏幕，但你无法用算法凭空造出一座变电站。\n当科技巨头的野心从比特的世界跨入原子的世界，\n那个不需要为物理代价买单的黄金时代，\n就已经结束了。","category":"科技","score":null,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-08-27 11:28:32","created_at":"2026-08-27 11:28:32","url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260827-69f192","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260827-69f192/markdown"},{"rank":6,"id":"mb-20260828-0cecdf","account":"mubei","brand":"","title":"全世界单季净赚近 600 亿美元的芯片巨头，正在把赚来的每一分钱，重新借给买它芯片的人","summary":"全世界单季净赚近 600 亿美元的芯片巨头，正在把赚来的每一分钱，重新借给买它芯片的人","body":"全世界单季净赚近 600 亿美元的芯片巨头，正在把赚来的每一分钱，重新借给买它芯片的人。\n表面上看，这是人类商业史上最赚钱的硬件狂欢。\n英伟达的市值已经超过标普 500 指数里五个行业板块的总和。\n但把账本拆开，里面藏着一个规模超过 7500 亿美元的资金迷宫。\n英伟达不再只是单纯的芯片供货商。\n它在扮演整个 AI 宇宙的做市商、终审投行与中央银行。\n为什么一家芯片公司，需要亲自下场给自己的买家兜底借钱？\n是算力需求真的深不见底，还是这套繁荣本身就是用自己的资产负债表烧出来的？\n把这笔账顺着信贷链条拆到底，会看到一台在华尔街历史上反复显形的冰冷机器。\n卖方信贷闭环，以及资产负债表外置。\n二十五年前的互联网泡沫初期，思科干过极其相似的事。\n当时光纤和网络设备需求暴涨，思科不仅卖硬件，还向缺乏资金的中小电信运营商直接发放百亿美元贷款。\n运营商拿到贷款，转头采购思科的路由器。\n思科在财报上确认营业收入与高额利润，推高市值，再用更高的市值去支持更大规模的放贷。\n这套机制叫卖方信贷。\n它的致命死穴在于，需求不来自终端用户的真实付费，全靠供应商自己的放贷意愿在撑。\n一旦借钱买设备的公司赚不到真金白银，坏账就会顺着资金链瞬间反噬母体。\n黄仁勋和华尔街，搭了一台比当年思科精巧得多的现代信贷机器。\n英伟达没有直接把所有高风险的应收账款堆在自己的资产负债表上。\n它把单季数百亿美元的硬件利润，变成了撬动全球资本的信用支点。\n根据 PitchBook 统计，英伟达直接卷入的投资、融资协议与生态合作规模，已经突破 7500 亿美元。\n这套机器通过几个齿轮紧密咬合。\n英伟达向核心 AI 初创团队注资，换取股权的同时，锁定这些客户未来几年必须优先采购英伟达的芯片与全套算力架构。\n投出去的风险资本，以硬件采购的形式，带着超过 70% 的高毛利重新流回英伟达账户。\n接着，它把华尔街私募信贷巨头拉进牌桌。\n黑石与阿波罗等机构动员了超过 5000 亿美元的外部债务资本。\n他们把尚未交付的 GPU 算力集群直接打包成抵押品，发行结构化信贷。\n违约风险被打包切碎，分散给追逐高收益的外部养老基金和机构投资者。\n英伟达在不扩大自身债务杠杆的前提下，凭空为市场创造出了数千亿美元的即时采购力。\n这直接构成了超过 90% 的数据中心收入来源。\n防线还在向更深处延伸。\n当微软、谷歌、亚马逊乃至 OpenAI 试图通过自研 Jalapeno 等定制芯片逃离束缚时，英伟达直接斥资 130 亿美元收购开源模型枢纽 Hugging Face，同时投入数十亿美元自研开源大模型。\n它把开发者最依赖的模型分发和软件标准牢牢抓在手里。\n无论底层硬件怎么变，开发者依然被死死锁在 CUDA 和英伟达的软件生态里。\n这构成了一个自我强化的超级飞轮。\n英伟达推动的融资越多，行业建设的数据中心就越多。\n数据中心建得越多，吞下的芯片就越多。\n财报上的数字越惊人，华尔街就越敢发放更大规模的算力抵押贷款。\n批评者指责这种循环融资制造了虚假的繁荣幻觉。\n黄仁勋坚称每一次生态投资都会带来百倍回报，风险微乎其微。\n两边的分歧，本质上是对算力资产属性的根本认知不同。\n怀疑者看到的是 2000 年那些最终烂在地下、无人问津的暗光纤。\n英伟达押注的，是算力已经成为如同石油和电力一样的基础生产要素。\n当一家公司能同时主导融资、放贷、建造基础设施并垄断分发标准，它就已经脱离了普通制造业的竞争维度。\n但这台飞轮转得再快，终究绕不过一个最基础的商业铁律。\n当所有的借贷、采购与抵押都被层层推向极限，最终必须有真实世界的终端消费者，为这台万亿巨兽吞下的每一度电和每一个算力单元买单。\n如果那笔真实的商业利润迟迟没有出现，今天被包装成抵押资产的几十万张芯片，明天就会变成整个体系里最昂贵的折旧负担。","category":"科技","score":null,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-08-28 16:48:35","created_at":"2026-08-28 16:48:35","url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260828-0cecdf","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260828-0cecdf/markdown"}]}