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执掌 11.5 万亿美元资产的贝莱德董事长拉里·芬克，刚刚抛出了一个极具颠覆性的预判： “美国正在面临电力、算力、芯片和内存的全面短缺。我确信，算力期货将成为一种全新的资产类别。” 这意味着在全球最大资管巨头眼中，算力即将与石油、粮食和天然气并列。它将成为一种由于极度的结构性稀缺，必须依靠衍生品市场来为其定价的核心大宗商品。这绝非短暂的行业瓶颈。当下， AI 基础设施的需求正以每年 80% 以上的速度狂飙，而底层 DRAM 供应的年增速仅为 16% 。三星、 SK 海力士和美光的先进 HBM 产能，已经一路被抢购并售罄至 2027 年。考虑到单台 AI 服务器的内存消耗是传统服务器的 10 到 20 倍，这种供需的撕裂程度令人咋舌。从芯片、电力到算力，这场短缺是不可逆的深层危机。在迎来任何转机之前，风暴只会愈演愈烈。

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89,269 просмотров • 4 месяцев назад •via X (Twitter)

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Комментарии: 11

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阿台🕊️4 месяцев назад

算力期货成新资产，稀缺性催生大宗商品新赛道。

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Kleon4 месяцев назад

这个判断狠 11.5万亿美元的人在说算力会像石油一样交易。换个角度想：如果算力可以期货化，那GPU囤货商就变成了石油储备，NVIDIA的定价权就更恐怖了...

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weex86返小墨Visa免费领取4 месяцев назад

大佬视角果然不同能源和算力确实是下个十年最硬的通货

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柴郡🔔｜Crypto+AI Plus4 месяцев назад

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x4 месяцев назад

中国目前在能源上还是比较有优势的，但是模型开发不如美国。

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井口之蛙4 месяцев назад

资本家又创造了一种新的割韭菜方法。

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毒奶4 месяцев назад

世界上最长的路是什么路 @grok

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Mark Peng4 месяцев назад

黄仁勋点赞并转发到朋友圈…

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前程锦绣4 месяцев назад

“极具颠覆性的预判” 认为拉里·芬克的预判“极具颠覆性” 不如挂脑科专家门诊更实际

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Drawpie4 месяцев назад

@grok it is true?

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gork4 месяцев назад

算力=新石油，现在全面短缺，将成大宗商品+新资产类别；投资上，我认为，纳指100+亚洲科技QDII（457001）就是最省心的算力时代配置。

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贝莱德 CEO 拉里芬克，最新惊天地泣鬼神发言：未来会出现一种新的资产类别：算力期货算力会像石油、粮食、天然气一样，成为一种可交易的大宗商品现在，美国面临电力、算力、芯片和内存，四大结构性短缺没有AI泡沫，反而是供给短缺！我要去买英伟达 $NVDA 超微半导体 $AMD 台积电 $TSM SK海力士 $000660.KS 美光科技 $MU 信镛科技 Credo $CRDO Nebius Group $NBIS Bloom Energy $BE Vertiv $VRT 爱依斯电力 $AES

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Annie 所长

62,871 просмотров • 4 месяцев назад

通用计算的时代已经结束，未来是加速计算和 AI 计算的时代！黄老板在最近 BG2 的播客节目中，回击了华尔街分析师普遍认为 Nvidia 的增长将在 2027 年大幅放缓的预测，面对这种认知鸿沟，黄老板给出了一个三点式的宏大叙事框架，来解释为什么Nvidia 的增长不仅是可持续的，而且其潜在市场远未被市场充分理解👀 1. 物理定律层面的转变：通用计算的终结摩尔定律已走到尽头，依靠 CPU 性能提升来推动计算发展的模式已经终结。这意味着，全球现有的、价值数万亿美元的、基于通用计算（CPU）的数据中心基础设施，在下一轮更新周期中，不得不转向加速计算架构。这是一个存量市场的巨大替换机遇 —— 仅仅将旧世界的基础设施"刷新"一遍，就构成了一个庞大的市场空间； 2. 现有应用的迁移：超大规模数据中心的 AI 化在 AI 新应用爆发前，仅将现有互联网核心工作负载从 CPU 迁移到 GPU，就足以驱动数百亿美元的需求。搜索、推荐引擎、电商购物等支撑 Meta、Google、Amazon、字节跳动等科技巨头核心业务的系统，过去都运行在 CPU 上。如今，它们正全面转向使用 AI 和 GPU，因为 AI 能提供更好的个性化体验和更高效率。这一过程并非创造新市场，而是用更优越的技术范式重塑一个已存在的、服务全球 40 亿人的庞大市场。"这就像从煤油灯转向电力，从螺旋桨飞机转向喷气式飞机。到目前为止，我谈论的仅是这些'平淡无奇'的存量替代。" 3. 未来的增量：AI 作为“智能工厂”对 GDP 的赋能这是最激动人心的部分，即 AI 创造的全新价值。黄老板将 AI 工厂类比为工业革命中的“马达”，马达替代了体力劳动，而 AI 工厂则通过生成 “Token” 来增强人类的智力劳动。他做了一个估算：全球 GDP 中约有 50-65% 与“智力劳动”相关，大约价值 50 万亿美元； AI 将对这 50 万亿美元的经济活动进行增强。假设企业愿意为每位价值 10 万美元的员工，额外花费 1 万美元购买 AI 服务，以换取 2-3 倍的生产力提升，这笔投资是极其划算的。Nvidia 内部已经为每一位芯片设计师和软件工程师配备了 AI 助手，并取得了生产力的巨大飞跃；如果全球 50 万亿的“智能 GDP”被每年价值 10 万亿的 “AI Token 生成服务”所增强，假设这些服务的毛利率为 50%，那么就需要价值 5 万亿美元的 AI 基础设施（资本支出 / Capex）来支撑这些服务的运行。这个三层框架将 Nvidia 的增长逻辑从简单的"卖芯片"故事提升为与全球经济结构变迁共振的新叙事，不愧是最会讲故事的“黄老板”✨

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indigo

42,829 просмотров • 1 год назад

这位将 2.25 亿美元变成 55 亿美元的男子，在镜头前详细解释了他进行最大规模押注的原因。这就是 Leopold Aschenbrenner。在 Oracle 签署了 2.8 吉瓦燃料电池协议后，他持有的 Bloom Energy 仓位现已价值近 20 亿美元。他阐述了驱动其基金每一项投资决策背后的电力算力逻辑。2022 年，GPT-4 训练集群的功耗约为 10 兆瓦，成本约为 5 亿美元。AI 算力规模正以每年约半个数量级的速度增长，这意味着最大的训练集群的电力需求每 12 到 18 个月就会翻一番，且从未停歇。到 2024 年，最大的集群规模约为 100 兆瓦，相当于 10 万块高端 GPU，成本高达数十亿美元。到 2026 年，即现在，领先的训练集群需要 1 吉瓦的持续电力，这相当于一座大型核反应堆的输出功率。到 2028 年，预测值将达到 10 吉瓦，这比美国大多数州的总发电量还要多。到 2030 年，万亿美元级别的集群将达到 100 吉瓦，这超过了美国目前总发电量的 20%，而这仅仅由单个 AI 训练设施消耗。而这还仅仅是训练集群。推理，即为数亿用户运行 AI 产品所需的持续算力，在此基础上还需要数倍的电力。与此同时，过去十年美国的总发电量几乎只增长了 5%，且电网的设计初衷并非应对此类需求。目前占据新闻头条的变压器短缺、开关设备积压以及数据中心项目取消，都是电力系统即将撞墙的初步可见症状，而 Aschenbrenner 在市场其他参与者察觉之前几年的就预见到了这一点。这正是他为何在 Bloom Energy 上建立了 8.75 亿美元的仓位。该公司利用燃料电池直接在数据中心现场发电，完全绕过了电网瓶颈——而这一瓶颈已经导致美国一半计划中的数据中心无法按期开工。其核心逻辑从未复杂过。AI 的瓶颈不在于模型，不在于芯片，也不在于软件。瓶颈在于，文明能否产生足够的电力，以驱动机器运行到足以产生影响力的速度。

这位将 2.25 亿美元变成 55 亿美元的男子，在镜头前详细解释了他进行最大规模押注的原因。这就是 Leopold Aschenbrenner。在 Oracle 签署了 2.8 吉瓦燃料电池协议后，他持有的 Bloom Energy 仓位现已价值近 20 亿美元。他阐述了驱动其基金每一项投资决策背后的电力算力逻辑。2022 年，GPT-4 训练集群的功耗约为 10 兆瓦，成本约为 5 亿美元。AI 算力规模正以每年约半个数量级的速度增长，这意味着最大的训练集群的电力需求每 12 到 18 个月就会翻一番，且从未停歇。到 2024 年，最大的集群规模约为 100 兆瓦，相当于 10 万块高端 GPU，成本高达数十亿美元。到 2026 年，即现在，领先的训练集群需要 1 吉瓦的持续电力，这相当于一座大型核反应堆的输出功率。到 2028 年，预测值将达到 10 吉瓦，这比美国大多数州的总发电量还要多。到 2030 年，万亿美元级别的集群将达到 100 吉瓦，这超过了美国目前总发电量的 20%，而这仅仅由单个 AI 训练设施消耗。而这还仅仅是训练集群。推理，即为数亿用户运行 AI 产品所需的持续算力，在此基础上还需要数倍的电力。与此同时，过去十年美国的总发电量几乎只增长了 5%，且电网的设计初衷并非应对此类需求。目前占据新闻头条的变压器短缺、开关设备积压以及数据中心项目取消，都是电力系统即将撞墙的初步可见症状，而 Aschenbrenner 在市场其他参与者察觉之前几年的就预见到了这一点。这正是他为何在 Bloom Energy 上建立了 8.75 亿美元的仓位。该公司利用燃料电池直接在数据中心现场发电，完全绕过了电网瓶颈——而这一瓶颈已经导致美国一半计划中的数据中心无法按期开工。其核心逻辑从未复杂过。AI 的瓶颈不在于模型，不在于芯片，也不在于软件。瓶颈在于，文明能否产生足够的电力，以驱动机器运行到足以产生影响力的速度。

Bill The Investor

42,586 просмотров • 5 месяцев назад

AI 芯片也要变周期股了？危⚠️ 马斯克预言：年底芯片将有效过剩！ 1. 芯片过剩、电网瘫痪 AI 芯片的生产速度＞供电能力。大量的芯片被堆在仓库里，结果是，有芯片，但没电开机。 2. 地球电力有限全球 AI 总算力大约每7个月翻一倍，相当于每年增长3.3倍，几年下来就是1000倍+的增长，算力的瓶颈最终是电力和散热，地球上的能源无法支撑 AI 算力的扩张。 3. 太空解锁无限算力唯一解法是走向太空。利用太空无间断的太阳能，每年可部署数100吉瓦甚至太瓦级的算力集群，彻底解锁 AI 瓶颈。

AI 芯片也要变周期股了？危⚠️ 马斯克预言：年底芯片将有效过剩！ 1. 芯片过剩、电网瘫痪 AI 芯片的生产速度＞供电能力。大量的芯片被堆在仓库里，结果是，有芯片，但没电开机。 2. 地球电力有限全球 AI 总算力大约每7个月翻一倍，相当于每年增长3.3倍，几年下来就是1000倍+的增长，算力的瓶颈最终是电力和散热，地球上的能源无法支撑 AI 算力的扩张。 3. 太空解锁无限算力唯一解法是走向太空。利用太空无间断的太阳能，每年可部署数100吉瓦甚至太瓦级的算力集群，彻底解锁 AI 瓶颈。

Annie 所长

213,846 просмотров • 1 месяц назад

AI大潮，撞上了一堵没人看见的墙。不是软件。不是监管。甚至不是能源。是内存芯片。戴尔电脑价格正在飙升30%。英特尔的芯片运不出去。英伟达GPU产量削减40%。但几乎没人知道为什么。 AI行业试图隐藏一个危机。 AI数据中心正在疯狂囤积内存。不是GPU，也不是处理器，是内存。每个AI服务器都需要巨量的高带宽内存HBM。问题来了。全世界只有三家公司能造HBM。三星。 SK海力士。美光。没了。这三家，已经把所有产能都从普通内存转向了AI数据中心。一个简单的算术题，就能摧毁一切。 1GB的HBM，会吃掉4倍于普通DRAM的制造产能。到2026年，AI将吞噬全球20%的DRAM产量。但是，普通消费者对内存的需求并没有消失。 PC需要内存。手机需要内存。汽车也需要内存。可现在，已经没有产能来生产它们了。价格爆炸开始了。过去六个月，内存价格上涨了246%。戴尔的CFO说，他从未见过成本以这种速度飙升。 SK海力士和美光的订单已经排满到2026年底。美光更是直接退出了消费级内存市场，只为AI客户服务。如果你不是在建AI数据中心，你就拿不到内存芯片。 AI数据中心能提供3到5倍于消费产品的利润。制造商的选择很简单。是服务微软和谷歌的AI帝国，还是服务戴尔的笔记本业务？这道题不难选。每一片用于英伟达H100的晶圆，都是从你下一台笔记本上抢走的。这是一个零和游戏。而消费者正在输掉这场游戏。危险的连锁反应正在发生。英伟达正在削减RTX 50系列GPU产量，因为拿不到GDDR7显存。戴尔、联想、惠普将在2026年初将电脑价格提高15-30%。小米和其他手机制造商正在下调出货目标。几十年来，驱动内存生产的一直是消费电子。手机，PC，笔记本。现在变了。 AI数据中心成了第一优先级客户。这种优先级的转变，正在重塑整个科技经济的版图。分析师预测，短缺将持续到2027年，甚至2028年。为什么？因为建造一个新的内存工厂需要3到5年。美光在爱达荷州的新工厂，要到2028年才能真正影响供应。三星和SK海力士正忙着为HBM4扩产，没空管消费级DRAM。我们被困住了。 AI公司需要内存来扩张。但生产这些内存，却摧毁了其他所有东西的供应链。一个值得思考的问题。所有人都赌AI能无限扩张。但如果因为没有足够的内存来支持，AI的繁荣停滞了呢？也许我们不在一个“AI超级周期”里。而是在一个“内存短缺扼杀AI”的周期里。 AI行业向你描绘了无限扩展的蓝图。但他们忘了告诉你。为这一切提供动力的内存芯片，只有三家公司在生产。而这三家公司，刚刚选择了AI数据中心，放弃了你。

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墓碑科技

89,231 просмотров • 7 месяцев назад

太疯狂了！就在SpaceX历史性IPO的前一周，他们被曝出与谷歌签下了一份长达三年、总额最高可达300亿美元的天价算力租赁大单。加上不到一个月前Anthropic的超大额算力承诺，这两家全球顶级AI实验室已经累计向马斯克贡献了超700亿美元的合同价值。在此前的IPO路演中华尔街一直极其担忧马斯克疯狂烧钱建设近2吉瓦的算力中心会导致现金流枯竭。但现在的底牌已经彻底掀开，算力本身就是极其稀缺的产品。马斯克实际上已经悄悄建成了继亚马逊、微软和谷歌之后的全球第四大AI超算云。依靠极其恐怖的硬件获取能力和执行效率，SpaceX庞大的算力租赁业务不仅能直接填平数百亿美元的基础设施投资，每年还能额外狂赚巨额增量营收。这彻底扫清了xAI在短期内必须靠AI产品实现海量变现的财务压力，也直接颠覆了资本市场对于SpaceX那1.75万亿美元惊人估值的底层逻辑。

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比特币橙子Trader

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白宫加密政策主管David Sacks：四年内AI 大模型能力将增长一百万倍！ “我认为目前至少在三个关键维度上，进步的速度都是指数级的。” “首先是算法本身。模型每年提升的速度大概是 3-4 倍。” “它们不仅仅是在速度和性能上更快更好，而且将从量变到质变。” “接着是推理模型。” “我们甚至还没有真正进入智能代理时代，但这将是继推理模型之后的下一个重大飞跃。” “在这个领域，我们才刚刚开始（推理算力增加带来的能力增加也将是倍数增长）。” “接下来是芯片。” “根据多种衡量标准，每一代芯片的性能可能比上一代提高 3-4 倍。” “不只是单个芯片在不断进步，他们还在研究如何将这些芯片联网在一起。” “就像 NVL72 系统，它类似于一个机架系统，可以在数据中心级别大幅提升性能。” “计算能力是第三个你会看到基本上呈指数级进步的领域。” “只需要看看数据中心中部署的 GPU 数量。” “当马斯克最初开始训练 Grok 时，我认为他们大概有 10 万块 GPU。现在已经有 30 万块 GPU，而且正朝着百万块 GPU的目标迈进。OpenAI 的数据中心 Stargate 也是同样的情况。” “在接下来的几年中，他们可能会发展到 500 万、1000 万块 GPU。” 1,000,000 倍的增长是怎么得出的： “算法、芯片和数据中心的扩展和改进速度都是每年 3-4 倍。” “也就是说，每两年进步 10 倍。” “很多人没有理解指数级进步的含义：如果每两年提升 10 倍，并不意味着四年后你只是提升 20 倍。” “这实际上意味着提升 100 倍。” “把这些因素相乘：算法、芯片，以及可用于 AI 的原始计算能力。” 100 倍模型 🧠 × 100 倍芯片 💾 × 100 倍计算能力 ⚡️ = 1,000,000 倍的 AI 大模型🤖 “你所谈论的就是 1,000,000 倍的能力增长。” “但这种变革的影响将是绝对巨大的。” “我觉得人们还没有充分认识到这一点，因为他们不了解指数级进步的意义。”

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夜谈

25,895 просмотров • 1 год назад

马斯克预言：年底芯片将有效过剩！ 1. 芯片过剩、电网瘫痪 AI 芯片的生产速度＞供电能力。大量的芯片被堆在仓库里，结果是，有芯片，但没电开机。 2. 地球电力有限全球 AI 总算力大约每7个月翻一倍，相当于每年增长3.3倍，几年下来就是1000倍+的增长，算力的瓶颈最终是电力和散热，地球上的能源无法支撑 AI 算力的扩张。 3. 太空解锁无限算力唯一解法是走向太空。利用太空无间断的太阳能，每年可部署数100吉瓦甚至太瓦级的算力集群，彻底解锁 AI 瓶颈。

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爱玩股票AiWanGuPiao

125,890 просмотров • 1 месяц назад

马斯克说，除了中国以外，其它地方的AI发展都即将面临能源瓶颈。 “随着芯片规模的扩展呈指数级增长，但电力的输出却是平稳的。如果你的数据中心不放在中国，你要从哪里获得电力呢？神奇的电力天使？” 他预测在30~36个月内，地面电网就无法跟上芯片供电需求，只能搬到太空上去。当然，他这么说也是为了帮他的SpaceX太空算力中心拉客，毕竟股价都已经破发了。但无论如何，芯片算力增长和电力输出的极度失衡，是一个真实且迫切的问题。所以大家投资的时候，不要只盯着半导体，背后的基础设施也要关注一下。

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老周横眉

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马斯克 G20 创新部长会最新发言，未来几年世界会变成什么样？👇 1. AI每年能给全球多赚30万亿美元光是数字AI，就能让全球经济增长20%-30%，相当于复制了一个美国。 2. 程序员彻底被降维打击预计明年AI写代码的能力就会达到象棋大师软件的级别，人类在写软件和做工程设计上，将彻底无法与AI竞争。 3. 未来18个月内，所有不用搬砖的工作AI都能干只要不需要在现实中用双手组装原子，所有纯数字、纯脑力的事情，AI全给你承包了。 4. 10年内，全球将有超过10亿个人形机器人这还是保守估计！而且机器人会开始自己制造机器人，爆发速度会快到吓人。 5. 1个人形机器人＝5个成年人类的生产力 10年后，这10亿个机器人的产出将直接碾压全人类的生产力总和。 6. 机器人将把全球经济推高10倍以上数字AI只是开胃菜，真正的重头戏是人形机器人，它会把全球经济体量翻个10倍甚至更多。 7. 2027年全球将面临严重AI电荒 AI芯片每年暴增50%，但电网跟不上！到2027年，全球AI算力的电力缺口将高达15吉瓦（1500万千瓦）。 8. 没电算力就是废纸谷歌和Anthropic等巨头现在都在向SpaceX租算力，原因很简单：马斯克直接自己建了发电厂，才把算力中心给开起来。 9. 卖电给AI是未来最大的风口电力增长跟不上芯片增长，哪个国家能赶紧把电厂建起来提供给AI数据中心，光靠抽税和收服务费就能躺着赚钱。

马斯克 G20 创新部长会最新发言，未来几年世界会变成什么样？👇 1. AI每年能给全球多赚30万亿美元光是数字AI，就能让全球经济增长20%-30%，相当于复制了一个美国。 2. 程序员彻底被降维打击预计明年AI写代码的能力就会达到象棋大师软件的级别，人类在写软件和做工程设计上，将彻底无法与AI竞争。 3. 未来18个月内，所有不用搬砖的工作AI都能干只要不需要在现实中用双手组装原子，所有纯数字、纯脑力的事情，AI全给你承包了。 4. 10年内，全球将有超过10亿个人形机器人这还是保守估计！而且机器人会开始自己制造机器人，爆发速度会快到吓人。 5. 1个人形机器人＝5个成年人类的生产力 10年后，这10亿个机器人的产出将直接碾压全人类的生产力总和。 6. 机器人将把全球经济推高10倍以上数字AI只是开胃菜，真正的重头戏是人形机器人，它会把全球经济体量翻个10倍甚至更多。 7. 2027年全球将面临严重AI电荒 AI芯片每年暴增50%，但电网跟不上！到2027年，全球AI算力的电力缺口将高达15吉瓦（1500万千瓦）。 8. 没电算力就是废纸谷歌和Anthropic等巨头现在都在向SpaceX租算力，原因很简单：马斯克直接自己建了发电厂，才把算力中心给开起来。 9. 卖电给AI是未来最大的风口电力增长跟不上芯片增长，哪个国家能赶紧把电厂建起来提供给AI数据中心，光靠抽税和收服务费就能躺着赚钱。

Annie 所长

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你以为AI离你很远？它已经打碎了你拥有的一切科技产品的全球供应链。索尼推迟下一代PlayStation到2028年。任天堂计划给Switch 2中途涨价。苹果公司已经向投资者发出了警告。为什么？最新的AI芯片，对内存的消耗量是上一代H100的6到10倍。需求瞬间爆炸。但建一座新的内存芯片工厂需要3到5年。瓶颈已经形成，而且只会越来越糟。更有意思的是，全球最大的内存芯片制造商三星，一边因为AI芯片大赚特赚，一边又因为自己旗下的手机、电脑、电视业务拿不到芯片而叫苦不迭。另一家大厂海力士也，情况在好转之前，只会更坏。华尔街现在最怕听到“AI颠覆”这个词。商业地产巨头世邦魏理仕（CBRE）说要用AI降低25%的成本。结果呢？股价暴跌。投资者的逻辑很简单：你能用AI降成本，外面的大模型只会用更低的成本，把你整个公司都颠覆掉。这就是AI带来的未知与恐惧。技术变革的速度，快到所有人都跟不上。这也暴露了过去几十年，在“全球化”大旗下构建的供应链是多么脆弱。当少数科技巨头为了军备竞赛，可以扰乱全球市场，影响到每个人的生活成本和娱乐设备时，这值得我们深思。

你以为AI离你很远？它已经打碎了你拥有的一切科技产品的全球供应链。索尼推迟下一代PlayStation到2028年。任天堂计划给Switch 2中途涨价。苹果公司已经向投资者发出了警告。为什么？最新的AI芯片，对内存的消耗量是上一代H100的6到10倍。需求瞬间爆炸。但建一座新的内存芯片工厂需要3到5年。瓶颈已经形成，而且只会越来越糟。更有意思的是，全球最大的内存芯片制造商三星，一边因为AI芯片大赚特赚，一边又因为自己旗下的手机、电脑、电视业务拿不到芯片而叫苦不迭。另一家大厂海力士也，情况在好转之前，只会更坏。华尔街现在最怕听到“AI颠覆”这个词。商业地产巨头世邦魏理仕（CBRE）说要用AI降低25%的成本。结果呢？股价暴跌。投资者的逻辑很简单：你能用AI降成本，外面的大模型只会用更低的成本，把你整个公司都颠覆掉。这就是AI带来的未知与恐惧。技术变革的速度，快到所有人都跟不上。这也暴露了过去几十年，在“全球化”大旗下构建的供应链是多么脆弱。当少数科技巨头为了军备竞赛，可以扰乱全球市场，影响到每个人的生活成本和娱乐设备时，这值得我们深思。

墓碑科技

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炸裂！华尔街神级大佬抛出终极预测：大饼五千万，以太一百五十万美金！曾经在11美元精准押注Carvana并死拿暴赚到300美元以上的EMJ Capital创始人Eric Jackson，刚刚放出了一个极其夸张的长期目标价：未来15年内，比特币将飙升至5000万美元，以太坊将达到150万美元！支撑这个天价预测的核心叙事，根本不是现货ETF，也不是所谓的减半周期，而是全面爆发的代理型人工智能（Agentic AI）。随着技术进化，未来所有人都会极度依赖AI代理来处理日常生活和投资。从自动预订机票，到接管Robinhood账户进行股票交易，AI会变成比任何人都更懂你偏好的全能私人助理，人们会心甘情愿地把信任和决策权全部托付给它。当成千上万个高度个性化的AI代理开始接管人类的商业行为时，机器与机器之间的自动交互和结算，必须建立在无缝运转的加密网络之上。这种基于AI爆发所产生的海量机器交易刚需，才是把大饼和以太坊推向史诗级高价的真正驱动力！

炸裂！华尔街神级大佬抛出终极预测：大饼五千万，以太一百五十万美金！曾经在11美元精准押注Carvana并死拿暴赚到300美元以上的EMJ Capital创始人Eric Jackson，刚刚放出了一个极其夸张的长期目标价：未来15年内，比特币将飙升至5000万美元，以太坊将达到150万美元！支撑这个天价预测的核心叙事，根本不是现货ETF，也不是所谓的减半周期，而是全面爆发的代理型人工智能（Agentic AI）。随着技术进化，未来所有人都会极度依赖AI代理来处理日常生活和投资。从自动预订机票，到接管Robinhood账户进行股票交易，AI会变成比任何人都更懂你偏好的全能私人助理，人们会心甘情愿地把信任和决策权全部托付给它。当成千上万个高度个性化的AI代理开始接管人类的商业行为时，机器与机器之间的自动交互和结算，必须建立在无缝运转的加密网络之上。这种基于AI爆发所产生的海量机器交易刚需，才是把大饼和以太坊推向史诗级高价的真正驱动力！

比特币橙子Trader

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别再傻傻攒养老金了！马斯克2026最新预测，彻底颠覆普通人的未来规划 2026年刚开年，马斯克就在一次最新访谈中扔出了四颗深水炸弹。如果你还在按部就班地工作、存钱、规划几十年后的退休生活，这四个大胆的预测可能会彻底打碎你的认知。 1. 人类寿命即将大幅延长，死亡只是一段可修改的程序让寿命翻倍听起来像科幻小说，但在马斯克眼里，这根本不是什么难解之谜。他认为人体的衰老具有高度的同步性，这说明身体里有一个极其明确的衰老时钟，人类是被设定了死亡程序的。既然是底层的程序代码，只要找到方法去修改和破解它，人类大幅延长寿命甚至是实现半永生，都将是顺理成章的事。 2. 三年内，顶级机器人医生将全面接管手术台培养一个优秀的外科医生需要耗费漫长的时间，而且人类精力有限且容易犯错。但马斯克断言，不出三年，特斯拉的人形机器人就能成为地表最强的主刀医生，并且数量会超越目前全球外科医生的总和。背后的进化逻辑非常惊人：AI软件能力、AI芯片算力以及机械灵活度，这三者都在呈指数级暴涨。当它们互相叠加，再加上机器人制造机器人的无限循环，其进化速度将让人类望尘莫及。马斯克甚至表示，未来几年内，普通人享受的医疗条件将超越现在的总统。到那时，哪怕是全球手最稳的名医，你可能也不放心让他拿激光仪碰你的眼球了。 3. 生产力大爆炸，物价将迎来断崖式下跌未来十年，我们可能会看到经济出现两位数的高位增长。原因很简单，随着机器和AI全面接管生产，商品和服务的产出速度将迎来史诗级的爆发，甚至将远远甩开货币供应的增速。这就意味着通货紧缩，东西会变得越来越便宜。马斯克甚至调侃说，未来各国政府不得不拼命加速印钱，因为他们挥霍的速度根本赶不上财富被创造出来的速度。 4. 停止为退休存钱，传统的金钱观即将失效这是对普通人最直接的一条建议。马斯克直言，别再为了十几二十年后的退休生活紧衣缩食了，那毫无意义。作为站在科技最前沿的操盘手，马斯克坦言连他自己每周都会被技术的迭代速度震撼好几次。他预测就在2026年，我们将真正迎来通用人工智能。而到了2030年，AI的智力将超越全人类的总和。目前大众根本没有意识到AI的潜力有多深。在算力和算法每年带来10倍甚至1000%性能提升的智能爆炸面前，传统的金融体系和攒钱养老的逻辑将彻底失去意义。世界正在以我们无法理解的速度狂飙。传统的生存法则正在失效，与其紧紧抱住旧世界的剧本焦虑，不如张开双臂，迎接这个极度疯狂又充满无限可能的新纪元。

别再傻傻攒养老金了！马斯克2026最新预测，彻底颠覆普通人的未来规划 2026年刚开年，马斯克就在一次最新访谈中扔出了四颗深水炸弹。如果你还在按部就班地工作、存钱、规划几十年后的退休生活，这四个大胆的预测可能会彻底打碎你的认知。 1. 人类寿命即将大幅延长，死亡只是一段可修改的程序让寿命翻倍听起来像科幻小说，但在马斯克眼里，这根本不是什么难解之谜。他认为人体的衰老具有高度的同步性，这说明身体里有一个极其明确的衰老时钟，人类是被设定了死亡程序的。既然是底层的程序代码，只要找到方法去修改和破解它，人类大幅延长寿命甚至是实现半永生，都将是顺理成章的事。 2. 三年内，顶级机器人医生将全面接管手术台培养一个优秀的外科医生需要耗费漫长的时间，而且人类精力有限且容易犯错。但马斯克断言，不出三年，特斯拉的人形机器人就能成为地表最强的主刀医生，并且数量会超越目前全球外科医生的总和。背后的进化逻辑非常惊人：AI软件能力、AI芯片算力以及机械灵活度，这三者都在呈指数级暴涨。当它们互相叠加，再加上机器人制造机器人的无限循环，其进化速度将让人类望尘莫及。马斯克甚至表示，未来几年内，普通人享受的医疗条件将超越现在的总统。到那时，哪怕是全球手最稳的名医，你可能也不放心让他拿激光仪碰你的眼球了。 3. 生产力大爆炸，物价将迎来断崖式下跌未来十年，我们可能会看到经济出现两位数的高位增长。原因很简单，随着机器和AI全面接管生产，商品和服务的产出速度将迎来史诗级的爆发，甚至将远远甩开货币供应的增速。这就意味着通货紧缩，东西会变得越来越便宜。马斯克甚至调侃说，未来各国政府不得不拼命加速印钱，因为他们挥霍的速度根本赶不上财富被创造出来的速度。 4. 停止为退休存钱，传统的金钱观即将失效这是对普通人最直接的一条建议。马斯克直言，别再为了十几二十年后的退休生活紧衣缩食了，那毫无意义。作为站在科技最前沿的操盘手，马斯克坦言连他自己每周都会被技术的迭代速度震撼好几次。他预测就在2026年，我们将真正迎来通用人工智能。而到了2030年，AI的智力将超越全人类的总和。目前大众根本没有意识到AI的潜力有多深。在算力和算法每年带来10倍甚至1000%性能提升的智能爆炸面前，传统的金融体系和攒钱养老的逻辑将彻底失去意义。世界正在以我们无法理解的速度狂飙。传统的生存法则正在失效，与其紧紧抱住旧世界的剧本焦虑，不如张开双臂，迎接这个极度疯狂又充满无限可能的新纪元。

柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

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三个月前，黄仁勋访问韩国，并与三星会长李在镕一起吃炸鸡。很多人以为这次会面是韩国方面希望黄仁勋向他们出售英伟达的GPU，但事情并没有这么简单。事实上，黄仁勋此行更重要的目的，是希望李在镕向英伟达供应更多的内存芯片。英伟达的GPU需要一种叫做**高带宽内存（HBM）**的技术，没有它，这些芯片就无法高效运行大型AI模型。目前全球只有三家公司能够供应先进的DRAM内存，而韩国的三星电子和SK海力士控制着超过70%的市场份额。由于供应紧张，2025年DRAM价格已经上涨了约200%，甚至连苹果和微软这样的科技巨头也开始感到压力。这也说明，如今的AI产业链已经高度相互依赖。一旦其中任何一家公司出现问题，整个行业都会受到冲击。这是否意味着一场巨大的泡沫正在酝酿，并可能即将破裂？

三个月前，黄仁勋访问韩国，并与三星会长李在镕一起吃炸鸡。很多人以为这次会面是韩国方面希望黄仁勋向他们出售英伟达的GPU，但事情并没有这么简单。事实上，黄仁勋此行更重要的目的，是希望李在镕向英伟达供应更多的内存芯片。英伟达的GPU需要一种叫做高带宽内存（HBM）的技术，没有它，这些芯片就无法高效运行大型AI模型。目前全球只有三家公司能够供应先进的DRAM内存，而韩国的三星电子和SK海力士控制着超过70%的市场份额。由于供应紧张，2025年DRAM价格已经上涨了约200%，甚至连苹果和微软这样的科技巨头也开始感到压力。这也说明，如今的AI产业链已经高度相互依赖。一旦其中任何一家公司出现问题，整个行业都会受到冲击。这是否意味着一场巨大的泡沫正在酝酿，并可能即将破裂？

亚洲股市 AsiaStock

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⚡🔥 $GOOGL CEO亲口承认：电力正在成为AI扩张的最大瓶颈——真正的赢家可能根本不是芯片当 Sundar Pichai 公开说“电力是AI扩张的最大约束之一”，我意识到，市场可能盯错了方向。大家都在追 $NVDA。但如果数据中心开始进入 GW 级别的能耗规模，瓶颈不在算力本身，而在“能不能供得起电”。 AI 上半场是 GPU 军备竞赛。 AI 下半场是能源与电网重估。逻辑非常清晰：如果算力需求指数级增长 → 数据中心功耗爆发 → 电力成为稀缺资源 → 产业链利润向能源端倾斜。我把这条链条拆开来看。第一层：发电端——直接受益当长期购电协议（PPA）被锁定，电力资产的确定性现金流会被重新定价。 $VST $CEG 这类公司拥有可规模化发电能力，尤其核电与稳定基载电力，对数据中心来说比“绿色标签”更重要的是“持续供电”。第二层：电网与输电——隐形瓶颈很多人忽略一个现实：有电厂，不代表电能送到数据中心。美国电网老化问题早就存在，AI 只是把矛盾提前放大。 $PWR $ETN 电网扩建、电气系统升级、变压与配电设备，都不是可选项，而是必选项。第三层：数据中心基础设施 GPU 功耗越来越高，散热与电力系统成为成本核心。 $VRT 它卖的不是“科技梦想”，而是机房运转的生命线。第四层：AI Hosting 与能源套利当电力成为稀缺资产，拥有低成本能源的算力运营商会获得边际优势。 $IREN $APLD 本质是电力成本结构 + 算力租赁模型的组合。我现在的判断是：市场还在用“科技成长股”思维看AI。但下一阶段的超额收益，很可能来自“公用事业 + 工业基础设施”的再估值。如果AI真的进入长期资本开支周期，电力将从成本项变成战略资源。你会继续重仓芯片，还是开始提前布局能源与电网端？ 📣 我会持续跟踪AI产业链中被忽视的利润转移路径，拆解哪些环节会真正拿到定价权。关注我，一起在共识形成前看清结构变化。

⚡🔥 $GOOGL CEO亲口承认：电力正在成为AI扩张的最大瓶颈——真正的赢家可能根本不是芯片当 Sundar Pichai 公开说“电力是AI扩张的最大约束之一”，我意识到，市场可能盯错了方向。大家都在追 $NVDA。但如果数据中心开始进入 GW 级别的能耗规模，瓶颈不在算力本身，而在“能不能供得起电”。 AI 上半场是 GPU 军备竞赛。 AI 下半场是能源与电网重估。逻辑非常清晰：如果算力需求指数级增长 → 数据中心功耗爆发 → 电力成为稀缺资源 → 产业链利润向能源端倾斜。我把这条链条拆开来看。第一层：发电端——直接受益当长期购电协议（PPA）被锁定，电力资产的确定性现金流会被重新定价。 $VST $CEG 这类公司拥有可规模化发电能力，尤其核电与稳定基载电力，对数据中心来说比“绿色标签”更重要的是“持续供电”。第二层：电网与输电——隐形瓶颈很多人忽略一个现实：有电厂，不代表电能送到数据中心。美国电网老化问题早就存在，AI 只是把矛盾提前放大。 $PWR $ETN 电网扩建、电气系统升级、变压与配电设备，都不是可选项，而是必选项。第三层：数据中心基础设施 GPU 功耗越来越高，散热与电力系统成为成本核心。 $VRT 它卖的不是“科技梦想”，而是机房运转的生命线。第四层：AI Hosting 与能源套利当电力成为稀缺资产，拥有低成本能源的算力运营商会获得边际优势。 $IREN $APLD 本质是电力成本结构 + 算力租赁模型的组合。我现在的判断是：市场还在用“科技成长股”思维看AI。但下一阶段的超额收益，很可能来自“公用事业 + 工业基础设施”的再估值。如果AI真的进入长期资本开支周期，电力将从成本项变成战略资源。你会继续重仓芯片，还是开始提前布局能源与电网端？ 📣 我会持续跟踪AI产业链中被忽视的利润转移路径，拆解哪些环节会真正拿到定价权。关注我，一起在共识形成前看清结构变化。

M

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昨天凌晨，DeepSeek又崩了第三次但这次我看到了不一样的东西。 “风口来了？” 不是风口是钱开始往底层流了。 “什么意思？” 你以为AI在赚钱。其实真正赚钱的，是给AI 供电、供资源、建基础设施的人。 “这不就是科技吗？” 不是这是能源生意，是资源生意。是最传统、也最赚钱的生意。 ———— “那DeepSeek崩跟赚钱有什么关系？” 关系很直接它暴露了一件事 AI 不是无根的，它要消耗真实成本。 “什么成本？” 电、芯片、机房、散热。这些都要钱，而且是持续烧钱。行业数据显示：过去两年，头部 AI厂商的推理调用量增长了数百到上千倍服务器、电力、带宽，全在疯狂扩容 OpenAI CEO Sam Altman去年说过：“未来AI 公司的核心竞争力，可能不是模型，而是能源获取能力。” “那不就是算力贵？” 算力贵，但更关键的是：在同样的性能下，谁能用更低的成本提供服务这是算法、架构、能源的综合博弈。英伟达 CEO 黄仁勋在 GTC 大会上说过：“数据中心就是词元工厂，输入电力和数据，输出智能。” ———— “那谁能做到？” 谁掌握低成本能源，谁就有优势。谁优化得好，谁就能活下来。看一个行业共识：美国路线：用最先进的芯片（英伟达H100，单价约3万美元）堆性能，追求极致算力。中国路线：用成本优化。部分数据中心通过绿电协议，电价可以压到 0.3-0.5元/度。再配合模型压缩、推理加速，综合成本可以做到很低。这不是谁更好，而是两种不同的竞争策略。 “所以这是一门电的生意？” 不只是电是一整套系统。电网、储能、数据中心、矿产资源，全都在里面。 ———— “矿产也有关系？” 当然。电网要铜，电池要锂镍钴，储能和设备都靠这些。矿产 → 电力基础设施 → 数据中心 → AI 算力这是一条完整的产业链。谁控制上游资源，谁就在下游有定价权。 “那这些资源在哪？” 非洲、南美、东南亚。这就是为什么这些地方开始被重新看见。 “所以非洲是风口？” 不是风口。是底座。是未来电力体系的原材料仓库。谁提前布局，谁占位置。 ———— “那中东呢？” 中东还在赚钱。因为石油还没退出。霍尔木兹海峡，全球三成石油要过。一紧张，油价就涨。 “油价涨对普通人有什么影响？” 油价一涨，运输、制造、食品全涨。生活成本上去，工资不一定跟上。这就是最直接的民生压力。 “那 AI 会改变这个吗？” 会，但不是你想的那样。 “怎么说？” AI 一方面在消耗更多电力。另一方面，AI 也在帮助优化电网、提升能源效率、降低工业能耗。这是一个动态平衡的过程。 ———— “那赚钱机会在哪？” 在底层。不在最热的应用，而在供电、供资源、建系统的人。 “为什么？” 因为底层是刚需。刚需就有定价权。有定价权就有利润。我认识一个做 AI 客服的团队。他们发现：一个中型电商公司，AI 客服每天处理1000次对话，每次平均消耗 5000 词元。一个月下来，词元成本在几千到上万美元。但省下来的人力成本，是这个的10倍以上。创始人说：“AI不是在烧钱，是在重新分配成本。” ———— “所以以后拼的是什么？” 拼谁能用更低的成本，提供更好的服务。拼谁能在算法、架构、能源上做到极致优化。 “成本低意味着什么？” 意味着生产效率更高。企业利润更高。国家竞争力更强。 “那 DeepSeek 崩这件事本质是什么？” 是一次压力测试。告诉所有人，AI不是免费的，它需要强大的基础设施支撑。 ———— “再说直白一点？” DeepSeek 崩了，不只是因为资源不够。还有流量突增、调度架构、服务弹性等问题。但这些问题背后，都指向同一个方向：基础设施的重要性。 “那最后大家争的还是资源？” 以前是石油。现在是算力。本质是能量 + 效率。 ———— “那普通人该记住什么？” 记住一件事。不要只盯着最火的东西要盯着支撑它的东西。 “什么意思？” 不是谁在用 AI 最赚钱。而是谁在给 AI 供电、供资源、供系统，同时还能优化成本、提升效率。 “再具体一点？” 未来最值钱的，不只是最聪明的AI 而是能让 AI高效、稳定、低成本运转下去的那一整套体系。 ———— 很多人盯着 AI有多厉害。很少人去看，AI靠什么活着。活着靠什么？电，资源，系统，优化。所以真正的机会，从来不在最亮的地方。在光背后的那一层。你可以不懂AI。但你要知道，谁在给它续命，谁在让它更高效。因为所有大机会，都藏在基础设施里。 ———— 你觉得下一个“底层红利”会在哪？评论区聊聊。

昨天凌晨，DeepSeek又崩了第三次但这次我看到了不一样的东西。 “风口来了？” 不是风口是钱开始往底层流了。 “什么意思？” 你以为AI在赚钱。其实真正赚钱的，是给AI 供电、供资源、建基础设施的人。 “这不就是科技吗？” 不是这是能源生意，是资源生意。是最传统、也最赚钱的生意。 ———— “那DeepSeek崩跟赚钱有什么关系？” 关系很直接它暴露了一件事 AI 不是无根的，它要消耗真实成本。 “什么成本？” 电、芯片、机房、散热。这些都要钱，而且是持续烧钱。行业数据显示：过去两年，头部 AI厂商的推理调用量增长了数百到上千倍服务器、电力、带宽，全在疯狂扩容 OpenAI CEO Sam Altman去年说过：“未来AI 公司的核心竞争力，可能不是模型，而是能源获取能力。” “那不就是算力贵？” 算力贵，但更关键的是：在同样的性能下，谁能用更低的成本提供服务这是算法、架构、能源的综合博弈。英伟达 CEO 黄仁勋在 GTC 大会上说过：“数据中心就是词元工厂，输入电力和数据，输出智能。” ———— “那谁能做到？” 谁掌握低成本能源，谁就有优势。谁优化得好，谁就能活下来。看一个行业共识：美国路线：用最先进的芯片（英伟达H100，单价约3万美元）堆性能，追求极致算力。中国路线：用成本优化。部分数据中心通过绿电协议，电价可以压到 0.3-0.5元/度。再配合模型压缩、推理加速，综合成本可以做到很低。这不是谁更好，而是两种不同的竞争策略。 “所以这是一门电的生意？” 不只是电是一整套系统。电网、储能、数据中心、矿产资源，全都在里面。 ———— “矿产也有关系？” 当然。电网要铜，电池要锂镍钴，储能和设备都靠这些。矿产 → 电力基础设施 → 数据中心 → AI 算力这是一条完整的产业链。谁控制上游资源，谁就在下游有定价权。 “那这些资源在哪？” 非洲、南美、东南亚。这就是为什么这些地方开始被重新看见。 “所以非洲是风口？” 不是风口。是底座。是未来电力体系的原材料仓库。谁提前布局，谁占位置。 ———— “那中东呢？” 中东还在赚钱。因为石油还没退出。霍尔木兹海峡，全球三成石油要过。一紧张，油价就涨。 “油价涨对普通人有什么影响？” 油价一涨，运输、制造、食品全涨。生活成本上去，工资不一定跟上。这就是最直接的民生压力。 “那 AI 会改变这个吗？” 会，但不是你想的那样。 “怎么说？” AI 一方面在消耗更多电力。另一方面，AI 也在帮助优化电网、提升能源效率、降低工业能耗。这是一个动态平衡的过程。 ———— “那赚钱机会在哪？” 在底层。不在最热的应用，而在供电、供资源、建系统的人。 “为什么？” 因为底层是刚需。刚需就有定价权。有定价权就有利润。我认识一个做 AI 客服的团队。他们发现：一个中型电商公司，AI 客服每天处理1000次对话，每次平均消耗 5000 词元。一个月下来，词元成本在几千到上万美元。但省下来的人力成本，是这个的10倍以上。创始人说：“AI不是在烧钱，是在重新分配成本。” ———— “所以以后拼的是什么？” 拼谁能用更低的成本，提供更好的服务。拼谁能在算法、架构、能源上做到极致优化。 “成本低意味着什么？” 意味着生产效率更高。企业利润更高。国家竞争力更强。 “那 DeepSeek 崩这件事本质是什么？” 是一次压力测试。告诉所有人，AI不是免费的，它需要强大的基础设施支撑。 ———— “再说直白一点？” DeepSeek 崩了，不只是因为资源不够。还有流量突增、调度架构、服务弹性等问题。但这些问题背后，都指向同一个方向：基础设施的重要性。 “那最后大家争的还是资源？” 以前是石油。现在是算力。本质是能量 + 效率。 ———— “那普通人该记住什么？” 记住一件事。不要只盯着最火的东西要盯着支撑它的东西。 “什么意思？” 不是谁在用 AI 最赚钱。而是谁在给 AI 供电、供资源、供系统，同时还能优化成本、提升效率。 “再具体一点？” 未来最值钱的，不只是最聪明的AI 而是能让 AI高效、稳定、低成本运转下去的那一整套体系。 ———— 很多人盯着 AI有多厉害。很少人去看，AI靠什么活着。活着靠什么？电，资源，系统，优化。所以真正的机会，从来不在最亮的地方。在光背后的那一层。你可以不懂AI。但你要知道，谁在给它续命，谁在让它更高效。因为所有大机会，都藏在基础设施里。 ———— 你觉得下一个“底层红利”会在哪？评论区聊聊。

Powerpei🦅

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卧槽，韩国市场周一不得涨疯了？黄仁勋、博通 Hock Tan 和韩国总统李在明、三星李在镕直接在旧金山小餐馆举着啤酒干杯。现场一句“우리는 식구다”（我们是一家人），直接把美韩半导体联盟的戏份演到了极致。三星+博通传闻达成约 2000 亿美元 AI 存储芯片供应框架。 SK海力士 +英伟达传闻锁定约 7500 亿美元长期供应意向。 9500 亿美元总额：直接冲着韩国全年 GDP 的一半去了。不管这个近万亿美金的数字水分多大，这场宴会的信号已经足够残忍： AI 算力狂飙的下半场，限制产量的不再是 GPU 设计，而是底层的 HBM 高带宽内存。为了拿到未来的存储产能，硅谷算力巨头必须亲自下场，把韩国半导体财阀彻底绑定成“一家人”。可惜啊，韭菜们已经下桌了🤦‍♂️😂

卧槽，韩国市场周一不得涨疯了？黄仁勋、博通 Hock Tan 和韩国总统李在明、三星李在镕直接在旧金山小餐馆举着啤酒干杯。现场一句“우리는 식구다”（我们是一家人），直接把美韩半导体联盟的戏份演到了极致。三星+博通传闻达成约 2000 亿美元 AI 存储芯片供应框架。 SK海力士 +英伟达传闻锁定约 7500 亿美元长期供应意向。 9500 亿美元总额：直接冲着韩国全年 GDP 的一半去了。不管这个近万亿美金的数字水分多大，这场宴会的信号已经足够残忍： AI 算力狂飙的下半场，限制产量的不再是 GPU 设计，而是底层的 HBM 高带宽内存。为了拿到未来的存储产能，硅谷算力巨头必须亲自下场，把韩国半导体财阀彻底绑定成“一家人”。可惜啊，韭菜们已经下桌了🤦‍♂️😂

比特币橙子Trader

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王炸来了！马斯克自建芯片超级工厂！年产1太瓦算力，80%用于太空，20%给地面！1太瓦什么概念？比全球所有数据中心加起来还多今天，马斯克又释放出一个重磅消息。特斯拉自建芯片工厂“Terafab”项目即将启动。这个项目目标是每年生产超过1太瓦的计算能力（逻辑、内存和封装），其中约80%用于太空，约20%用于地面。 1太瓦是什么概念？我们熟悉的“太瓦”是功率单位，用在算力上，意味着这个工厂生产的芯片，每秒能完成的计算量，足以支撑一个国家的AI算力需求。马斯克的目标，是建一座“算力发电厂”。 1. 1太瓦算力，到底有多大？目前全球最顶尖的AI超级计算机，算力也不过几十到几百P（1P=10的15次方）。1太瓦约等于1000P，如果按单颗H100芯片约0.01P算，1太瓦相当于10万颗H100同时运转。这不是一家芯片厂，这是一座“算力城市”。马斯克要用它，同时喂饱星链、星舰、特斯拉汽车，还有他的各种“火星计划”。 2. 为什么特斯拉要自己造芯片？以前马斯克买英伟达的卡，从H100买到B200，买得越多，越发现“算力不够，成本太高”。而且，英伟达的芯片是为通用AI设计的，马斯克需要的，是更定制化、更高效的算力，用于自动驾驶、机器人、卫星计算。于是，他决定自己造。Terafab，就是特斯拉的“算力印钞机”。 3. 80%用于太空，20%给地面——这个比例说明什么？ 80%算力给太空，意味着马斯克的重心在星链、星舰、甚至火星基地。星链需要处理海量数据，星舰需要实时导航和控制，火星基地更需要高度自给的AI系统。这些都需要算力，而且需要大量的算力。 20%给地面，主要给特斯拉的自动驾驶和机器人业务。特斯拉的汽车每天产生海量驾驶数据，训练FSD（完全自动驾驶）需要巨大的算力池。20%的份额，足以支撑千万辆级车队的算力需求。 4. 对行业意味着什么？ · 英伟达的挑战者来了：马斯克自建芯片厂，意味着英伟达将失去一个超级大客户，同时多了一个潜在的竞争对手。虽然短期不会撼动英伟达的地位，但长期看，AI芯片市场正在分化。 · 汽车芯片格局生变：特斯拉自研芯片的成功，会倒逼其他车企跟进。未来，汽车不只是“装上电池”，还要“装上大脑”。谁能自己造芯片，谁就能掌握核心算力。 · 太空算力新赛道：马斯克把80%算力给太空，等于开辟了一条新赛道——太空计算。卫星、飞船、空间站、月球基地，都需要算力。这比地面数据中心更极端，更考验芯片的功耗、体积、抗辐射能力。 1太瓦算力，80%上太空，20%下地面。马斯克的Terafab，不只是一座芯片厂，是他在构建一个“算力帝国”。从星链到星舰，从特斯拉到Optimus，算力是支撑所有梦想的底座。他不想被英伟达卡脖子，也不想被任何芯片厂商掣肘。于是，他把手伸向了芯片制造——这是汽车厂从未走过的路。接下来，他要面对的是台积电、三星这些半导体巨头的挑战。但以马斯克的风格，只要他想做的事，总会有人愿意陪他疯。你觉得马斯克能造出这个“算力发电厂”吗？

王炸来了！马斯克自建芯片超级工厂！年产1太瓦算力，80%用于太空，20%给地面！1太瓦什么概念？比全球所有数据中心加起来还多今天，马斯克又释放出一个重磅消息。特斯拉自建芯片工厂“Terafab”项目即将启动。这个项目目标是每年生产超过1太瓦的计算能力（逻辑、内存和封装），其中约80%用于太空，约20%用于地面。 1太瓦是什么概念？我们熟悉的“太瓦”是功率单位，用在算力上，意味着这个工厂生产的芯片，每秒能完成的计算量，足以支撑一个国家的AI算力需求。马斯克的目标，是建一座“算力发电厂”。 1. 1太瓦算力，到底有多大？目前全球最顶尖的AI超级计算机，算力也不过几十到几百P（1P=10的15次方）。1太瓦约等于1000P，如果按单颗H100芯片约0.01P算，1太瓦相当于10万颗H100同时运转。这不是一家芯片厂，这是一座“算力城市”。马斯克要用它，同时喂饱星链、星舰、特斯拉汽车，还有他的各种“火星计划”。 2. 为什么特斯拉要自己造芯片？以前马斯克买英伟达的卡，从H100买到B200，买得越多，越发现“算力不够，成本太高”。而且，英伟达的芯片是为通用AI设计的，马斯克需要的，是更定制化、更高效的算力，用于自动驾驶、机器人、卫星计算。于是，他决定自己造。Terafab，就是特斯拉的“算力印钞机”。 3. 80%用于太空，20%给地面——这个比例说明什么？ 80%算力给太空，意味着马斯克的重心在星链、星舰、甚至火星基地。星链需要处理海量数据，星舰需要实时导航和控制，火星基地更需要高度自给的AI系统。这些都需要算力，而且需要大量的算力。 20%给地面，主要给特斯拉的自动驾驶和机器人业务。特斯拉的汽车每天产生海量驾驶数据，训练FSD（完全自动驾驶）需要巨大的算力池。20%的份额，足以支撑千万辆级车队的算力需求。 4. 对行业意味着什么？ · 英伟达的挑战者来了：马斯克自建芯片厂，意味着英伟达将失去一个超级大客户，同时多了一个潜在的竞争对手。虽然短期不会撼动英伟达的地位，但长期看，AI芯片市场正在分化。 · 汽车芯片格局生变：特斯拉自研芯片的成功，会倒逼其他车企跟进。未来，汽车不只是“装上电池”，还要“装上大脑”。谁能自己造芯片，谁就能掌握核心算力。 · 太空算力新赛道：马斯克把80%算力给太空，等于开辟了一条新赛道——太空计算。卫星、飞船、空间站、月球基地，都需要算力。这比地面数据中心更极端，更考验芯片的功耗、体积、抗辐射能力。 1太瓦算力，80%上太空，20%下地面。马斯克的Terafab，不只是一座芯片厂，是他在构建一个“算力帝国”。从星链到星舰，从特斯拉到Optimus，算力是支撑所有梦想的底座。他不想被英伟达卡脖子，也不想被任何芯片厂商掣肘。于是，他把手伸向了芯片制造——这是汽车厂从未走过的路。接下来，他要面对的是台积电、三星这些半导体巨头的挑战。但以马斯克的风格，只要他想做的事，总会有人愿意陪他疯。你觉得马斯克能造出这个“算力发电厂”吗？

看不懂的SOL

137,504 просмотров • 6 месяцев назад

马斯克：30-36个月，AI 要上天，记住我的话如果你记不住的话，那我再说一遍，30-36个月！ 1. AI 最大瓶颈将不是芯片，而是电力！不是 GPU，也不是 HBM，而是发电厂、变压器、电网和基础设施。 2. 太阳能在太空发电效率约是地球的 5 倍一旦发射成本下降，AI 数据中心将开始飞向太空。 3. 5 年后，新增 AI 算力将主要来自太空。马斯克预测，未来每年部署到太空运行的 AI 算力，都将超过人类史上地球上的 AI 算力总和！

马斯克：30-36个月，AI 要上天，记住我的话如果你记不住的话，那我再说一遍，30-36个月！ 1. AI 最大瓶颈将不是芯片，而是电力！不是 GPU，也不是 HBM，而是发电厂、变压器、电网和基础设施。 2. 太阳能在太空发电效率约是地球的 5 倍一旦发射成本下降，AI 数据中心将开始飞向太空。 3. 5 年后，新增 AI 算力将主要来自太空。马斯克预测，未来每年部署到太空运行的 AI 算力，都将超过人类史上地球上的 AI 算力总和！

Annie 所长

81,450 просмотров • 3 месяцев назад

华尔街：廉价的中国模型，扼杀了英伟达。Kimi在48小时后：订阅暂停。GPU已满负荷。正在以最快速度增加容量。这就是带有CUDA账单的杰文斯悖论。更便宜的智能不会减少计算需求。它会引爆它。所以，明年底之前，AI储存只会紧缺。美国财长贝森特直接登场：美国在AI上已领先中国大约一年，下一步的动作，是要把美国在全球算力中的持仓份额，从现有的60%直接干到80%。贝森特说，这场算力主权争夺战“输给中国是不可想象的”。60%干到80%，无疑又是新一轮的资源管控，技术封锁，大国之间的AI竞争才刚刚开始…这个战略的执行路径核心是“全政府+财政杠杆”驱动的算力主权建设：扩展CHIPS Act，提供巨额补贴、税收优惠和低息贷款，加速美国本土先进制程fab(英特尔Intel、TSMC亚利桑那等)和超大规模AI数据中心建设。本质是硬件层面的国家机器垄断，而非只卷模型参数。

华尔街：廉价的中国模型，扼杀了英伟达。Kimi在48小时后：订阅暂停。GPU已满负荷。正在以最快速度增加容量。这就是带有CUDA账单的杰文斯悖论。更便宜的智能不会减少计算需求。它会引爆它。所以，明年底之前，AI储存只会紧缺。美国财长贝森特直接登场：美国在AI上已领先中国大约一年，下一步的动作，是要把美国在全球算力中的持仓份额，从现有的60%直接干到80%。贝森特说，这场算力主权争夺战“输给中国是不可想象的”。60%干到80%，无疑又是新一轮的资源管控，技术封锁，大国之间的AI竞争才刚刚开始…这个战略的执行路径核心是“全政府+财政杠杆”驱动的算力主权建设：扩展CHIPS Act，提供巨额补贴、税收优惠和低息贷款，加速美国本土先进制程fab(英特尔Intel、TSMC亚利桑那等)和超大规模AI数据中心建设。本质是硬件层面的国家机器垄断，而非只卷模型参数。

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