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Deepmind CEO Hassabis 最新播客访谈： AGI 五年内到来；当前AI状态，短期被过度炒作，长期被严重低估它不会是普通的技术升级，它相当于"十倍的工业革命、以十倍的速度发生"；前沿4家AI公司的差距不是在缩小，是在拉大。他说当前 AI 是"参差不齐的智能"，用某种方式问一个问题，表现惊人。换个问法，同样的问题，在非常基础的地方翻车。病根是碎片化，不能像大脑一样把所有东西编织成连贯整体。关于 Scaling Laws：收益递减但没死，真正的转变是竞争从"比谁钱多"变成"比谁能想出新东西"。他把 AGI 量化成"10倍工业革命、10倍速度"。工业革命的副作用人类花了一百年消化，这次压进十年。

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黄仁勋被问到如果自己是今天的学生，会先学什么他的回答不是编程，不是数学，是学 AI 但他说的"学AI"不是让你去研究底层算法，是学会怎么跟 AI 交互他的原话是：学会跟 AI 对话，本质上就是学会成为一个擅长提问的人要问得好，你需要两样东西：专业知识和表达的艺术性。你得知道自己领域的东西，然后用 AI 听得懂的方式把需求说清楚这个能力他管它叫"提示词工程"，但其实不用想得那么技术化。说白了就是：你能不能把一个模糊的想法，拆解成AI能执行的具体指令不管你学什么专业、做什么工作，他觉得你都应该问自己一个问题："我怎么用 AI 来更好地完成我现在的工作？"

黄仁勋被问到如果自己是今天的学生，会先学什么他的回答不是编程，不是数学，是学 AI 但他说的"学AI"不是让你去研究底层算法，是学会怎么跟 AI 交互他的原话是：学会跟 AI 对话，本质上就是学会成为一个擅长提问的人要问得好，你需要两样东西：专业知识和表达的艺术性。你得知道自己领域的东西，然后用 AI 听得懂的方式把需求说清楚这个能力他管它叫"提示词工程"，但其实不用想得那么技术化。说白了就是：你能不能把一个模糊的想法，拆解成AI能执行的具体指令不管你学什么专业、做什么工作，他觉得你都应该问自己一个问题："我怎么用 AI 来更好地完成我现在的工作？"

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一半的白领工作，五年内消失？ Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪预言，AI可能在未来一到五年内，消灭一半的入门级白领工作。失业率可能飙升至10%甚至20%。他说这话，不是空穴来风。看看最新的Opus 4.5模型就知道了，更强的版本还锁在实验室里。哪些工作首当其冲？入门级的顾问、律师、金融分析师。这些曾经被视为通往中产阶级稳定生活的门票。现在，AI做这些工作已经相当出色。阿莫迪担心，这次的冲击范围会更广，速度会比以往任何一次技术革命都快。问题来了。这是纯粹的技术迭代吗？还是某些人乐于见到的结果？每一次技术革命，都会有人被抛下。但这次的速度和规模，社会福利体系和再培训系统能跟上吗？当科技精英们在达沃斯畅想未来时，他们是否为那些被“优化”掉的人准备了出路？还是说，一个庞大的、依赖政府救济的无用阶层，就是他们想要的未来？这不仅仅是技术问题，更是结构性的社会问题。谁来为此负责？

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未来已经变了。你准备好了吗？谷歌CEO桑达尔·皮查伊的最新访谈，像一声警钟。这不是技术升级。这是文明级别的转变。他的核心观点：AI不是又一个工具，而是人类造过最深刻的技术。它将重写创造力、工作和机会的运作方式。听听他的几个关键点：创造力“民主化”。一个高中生很快就能用AI拍出一部长篇电影。专业创作的门槛没了，想法成了新货币。这听起来很美，但谁拥有发行这些“货币”的银行？当平台被少数巨头控制时，这是真正的民主化，还是将权力更集中？工作不会消失，而是转型。真正的鸿沟不是职位，而是用AI和不用AI的人。这套说辞在过去三十年的全球化浪潮中我们听得太多了。每一次“转型”，都意味着大量蓝领和中产的工作岗位被掏空。这次，被“转型”的会是谁？给父母的建议：别改变孩子的热情，医学、教学、艺术都还重要。关键是拥抱AI，把它当成手艺的一部分。这建议看似中肯，但回避了本质问题。当AI由少数不受监督的科技公司定义规则时，我们的下一代是在学习一门手艺，还是在学习如何更好地服务于一个新系统？最终的结论是：世界正从一个重视人类劳动的地方，转向一个更重视人类意图的地方。这恰恰是那些达沃斯精英们多年来鼓吹的“后稀缺”未来。问题在于，由谁的“意图”来主导？当劳动的价值被削弱，普通人赖以生存的根基是否会动摇？这是一个需要所有人警惕的未来剧本。

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29,772 просмотров • 6 месяцев назад

马斯克说，AI圈里的大多数人，还没搞懂一件事。几乎没人明白。我们今天所见的AI，其“智能密度”的潜力，被严重低估了。低估了多少？两个数量级，也就是100倍。这意味着什么？同样的硬件，同样的能耗。每千兆字节，每瓦特电力，每个晶体管。仅靠算法的改进，就能压榨出100倍的智能。这是纯粹的软件和算法革命。硬件的进步还没算进去。电脑本身还在变得更强，更大。预算也越来越夸张。所以马斯克判断，AI正以每年10倍的速度变得更聪明。这是一个极度可怕的增长率。问题来了。当算力不再是绝对瓶颈，算法的突破成为关键，谁能掌握定义下一个时代的主动权？这种指数级增长的智能，最终会掌握在谁手里？是服务于个体、增强国家实力的工具，还是成为少数科技寡头和全球主义者控制世界的新手段？这不再是简单的技术问题。这是一场地缘政治、文明形态和未来生存方式的终极竞赛。

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黄仁勋：我每天都在用 AI，但 90% 的人用错 AI 他们把AI当拐杖... “我不是让它替我思考，而是让它教我不知道的东西，或帮我解决原本无法合理解决的问题。” “不要把AI当成拐杖，而要把它当成放大你思考的工具。” 大多数人都“用错了AI”，因为他们：把AI当作偷懒的工具；让AI替他们做该自己思考的事；不去深挖问题，只是“让AI给答案”。 👉 换句话说，他们在降低自己的思考能力。正确的AI使用方式用AI拓展认知边界 → 让AI告诉他「他不知道的东西」；用AI解决复杂问题 → 尤其是「自己无法合理解决的事」；保持主动思考 → 永远由人主导问题，而不是由AI主导答案。黄仁勋说： “问出好问题是一种高度认知的技能。” 作为CEO，他每天90%的时间都在问问题；他下达的指令，其实都混杂在问题之中；所以，提问本身就是思考和领导的方式。 💬 “你今天大部分时间都在问我问题。提出好问题，本身就是一种高级认知。”

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小互

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千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

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前端哥Liam

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今年达沃斯的精英们没听到Mike Rowe的声音。但他的理念，他们听到了。英伟达的黄仁勋，和黑石的拉里芬克，两个世界顶级商人，在聊AI对技术工人的影响。一个惊人的结论出现了。 AI不会消灭工作，反而会造成劳动力短缺。为什么？这是人类历史上最大规模的基础设施建设。建数据中心，建AI工厂，建芯片厂。谁来建？水管工、电工、建筑工、钢铁工人、网络技术员。这些全是手艺活。黄仁勋说，在美国，这些岗位的薪水几乎翻了一番，六位数的年薪很常见。技术工人的巨大缺口，终于被摆上了台面。这不正是Mike Rowe多年来一直在喊话的内容吗？他的基金会今年收到的技校奖学金申请，是去年的十倍。十倍。普通人已经嗅到了风向，开始用脚投票。问题来了。达沃斯的精英们口头承认了问题的重要性，但这足够吗？他们讨论解决方案的地方，是瑞士的豪华度假村。而真正的解决方案，应该在美国本土，在那些需要重建工业基础的社区里。光说不练，解决不了美国几十万技术工人的缺口。重新思考下一代的职业培训体系，这事不能再等了。

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墓碑科技

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陶哲轩：AI正在扫荡“矮墙” "AI 正在把生成想法的成本降到几乎为零，就像互联网把通信成本降到零一样。" 知名播客主持人 Dwarkesh Patel 最新一期访谈，跟陶哲轩（当今在世最强数学家，菲尔兹奖得主）聊的是 AI 和数学的未来。互联网出现之前，跟大洋彼岸的人交流要写信、发电报、打越洋电话。互联网把这个成本打到了零。然后通信本身不值钱了，值钱的变成了"你有没有值得说的东西"。 AI 对科研做了同样的事。以前提出一个新假说需要大量知识储备和灵感。现在让 AI 跑一圈，假说可以一次生成几十个。陶哲轩说到了黎曼猜想，他觉得解决它可能需要人和 AI 用一种"目前还不存在的协作模式"来合作：不是人指挥 AI，也不是 AI 替代人，而是一种我们还没发明出来的方式。比如生成一百万个黎曼 zeta 函数的变体，用 AI 辅助做数据分析，发现之前不知道的关联模式，把问题转化到另一个数学领域。具体怎么做，现在谁也不知道。

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英伟达Nvidia黄仁勋： AI，让平凡的人不再平凡。一个年轻人加上AI，就是全新的“超级个体”。不拼资历，不靠背景，AI成了这个时代最大的“能力放大器”。它不是替你工作，而是教你变强，像导师、像助手，甚至像一整个研究团队。以前，成为专家要花十年，现在，用AI做研究，年轻人正在用几年甚至几个月的速度追赶。程序员用它写代码、调试逻辑；研究员用它读文献、生成模型；医生用它分析病例、辅助诊断。几乎所有专业的人才，搭上AI这台引擎，都跑得更快。哪怕是在偏远小镇的医生，或是发展中国家的工程师，手里只要有AI，就能站上世界一线的能力标准。但这，也压力山大。对那些在某个领域苦练二十年的人来说，现在，刚入行的新人搭上AI，可能一年就追平你辛苦十年的经验积累。 AI不是取代你，而是逼你进化。越早拥抱它，你越可能成为被放大的那一个。

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黄仁勋带了一台GPU去白宫跟川普一起开发布会 60年前，IBM的System 360定义了现代计算机 CPU、操作系统、I/O系统、多任务处理——这些词，1964年就有了从那之后，计算机结构基本没变而现在，黄仁勋说，他们又重新发明了计算机这不是传统意义上的“芯片” 你眼前的，是一块70斤的GPU 6万个零件，1万瓦功耗要造它，几百家供应商同时开工要搬它，得靠机器人要测它，得用一台超算来测而它的使命，是驱动一个全新的行业：人工智能它不是工具，是“制造者” 以前是水进电出，现在是电进“智能”出它是AI时代的“发电机” 但这不只是芯片的故事这背后，是美国本土制造业的全面升级人工成本早已不是核心拼的是技术，是自动化，是数字孪生，是AI工厂本身黄仁勋说，没有总统的推动，这一切不会这么快制造业的核心早已不是“便宜”，而是“智能” 他们要在美国本土建起未来的“超级工厂” 靠的不是廉价劳动力，而是AI和机器人更重要的是，这条AI基建链，将革新所有行业医疗、制药、金融、教育、生命科学…… 所有行业都在接入AI，而这个“引擎”就是起点这不是一个行业的升级，这是所有行业的重构黄仁勋最后说：制造未来的工厂，本身就是未来的工厂而他们，正在把它造出来

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大型制药公司的游戏规则，可能要被改写了。一家叫Isomorphic Labs的公司，发布了一个叫IsoDDE的AI系统。它能在电脑上设计药物。速度快到什么程度？在困难靶点上的表现，是AlphaFold 3的两倍。抗体设计能力，比Boltz-2强20倍。甚至在结合力预测上，击败了物理学黄金标准。传统模式是什么？十年时间，烧掉几十亿美元，换来一种新药。现在AI可能把这个周期，从几年缩短到几个月，甚至几周。这听起来像是科幻。但蛋白质结构预测，过去也曾被认为是天方夜谭。问题来了。如果AI真能帮助治愈所有疾病，那当然是人类的福音。但这项技术掌握在谁手里？是谷歌这样的科技巨头。当设计药物的成本和门槛降到极低，会不会打开潘多拉的盒子？是会诞生一个更健康的世界，还是会催生一个更强大的技术垄断？

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17岁的Kai Trump（特朗普孙女），一句话戳破了整个美国教育系统最虚伪的谎言。她在播客里说，现在高中所有人都在用ChatGPT写论文，老师都气炸了。但她问，为什么不呢？学生就该用世界给你的资源。学校不该禁止它，该教大家怎么把它变成自己的优势。最讽刺的是，她自己GPA4.0，是实打实的优等生。所以这根本不是什么作弊的问题，纯粹是代际认知的鸿沟。老一辈把手写论文、死记硬背当成“真学习”。但对凯这一代AI原住民来说，ChatGPT就像他们小时候的计算器、图书馆、Google一样，是默认的基础设施。当年禁止学生用计算器学乘法的老师，现在看来可笑至极。今天禁止学生用ChatGPT写论文的老师，十年后也会是同一个笑话。其实真正危险的从来都不是AI，是教育系统一边假装AI不存在，一边逼着学生偷偷摸摸用它。结果就是，会用的学生偷偷把效率拉满，不会用的还在熬夜抄书。没有人教他们怎么提出高质量的问题，怎么验证AI的幻觉，怎么把AI的输出变成自己的深度洞见。而这些，才是未来10年最值钱的能力。我相信AI不会让学生变笨，它只会放大差距。会用AI的人，一个人能顶以前一个团队。不会用AI的人，会被时代甩得连尾灯都看不见。我们的教育还在教学生怎么在没有AI的世界里生存，但他们未来要面对的，是一个AI无处不在的世界。所以这种拒绝变革的教育，最终只会培养出一批“在AI时代不会用AI”的人。这才是对下一代未来最大的作弊。

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AYi

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AI淘汰程序员？想多了。硅谷投资大佬Marc Andreessen点破了一个真相。 AI编程不会消灭程序员，它在重新定义这个职业。程序员的工作不再是逐行敲代码。现在的工作，是同时指挥10个AI编码机器人。跟它们争论，调试它们的输出，修改需求，逼它们拿出正确结果。但这里有个圈套。如果你自己不懂怎么写代码，你根本无法判断AI给你的东西是对是错。编程的下一个层次，不是写脚本。是监督写脚本的AI。今天最顶尖的程序员，整天在不同终端之间切换。管理多个编码机器人，修复错误，优化指令。讽刺吗？你仍然需要极其扎实的基本功。没有基本功，你连AI在犯傻都看不出来。工作的本质变了。现在是跟AI机器人辩论，调试AI生成的代码，理解为什么程序跑不起来，或者为什么不够快。 AI确实简化了工作。但只有真正懂代码的人，才能判断这种简化是否正确。程序员不会消失。他们正在变得比以前强大10倍、100倍，甚至1000倍。生产力的巨大提升，这才是真正的价值所在。任务在变，工作性质在变。但最终负责的，永远是人。人类依然在监督过程，评估结果，纠正错误，并做出最终判断。未来的程序员不是被AI取代。他们被AI升级了。所以，还是得老老实实学习怎么写代码，理解代码。因为当AI搞砸的时候，只有人知道为什么。这种能力的跃升，才是真正的革命。

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在十九世纪 90 年代末期 Nikola Tesla 发明了交流发电机而 Nvidia 现在发明了 AI 发电机交流发电机生成 - 电子 AI 发电机生成的是 - Token 这两样东西都有巨大的市场机会 Token 几乎可以应用于每个行业这就是为什么这是一场新的工业革命黄老板在台北 Computex 2024 上宣布了 Nvidia 的下一代加速计算平台 Rubin，以及被加速计算开启的新工业革命，这个类比很形象！完整视频

在十九世纪 90 年代末期 Nikola Tesla 发明了交流发电机而 Nvidia 现在发明了 AI 发电机交流发电机生成 - 电子 AI 发电机生成的是 - Token 这两样东西都有巨大的市场机会 Token 几乎可以应用于每个行业这就是为什么这是一场新的工业革命黄老板在台北 Computex 2024 上宣布了 Nvidia 的下一代加速计算平台 Rubin，以及被加速计算开启的新工业革命，这个类比很形象！完整视频

indigo

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世界三大科幻作家之一的阿瑟·克拉克，在1964年精准预言人工智能（AI）在未来的发展，而且指出【有机和生物进化已经到头，我们处在无机与机械进化的开端，而它的速度比之前快几千倍】、【人类成为高级生命的垫脚石，是一种荣耀】

世界三大科幻作家之一的阿瑟·克拉克，在1964年精准预言人工智能（AI）在未来的发展，而且指出【有机和生物进化已经到头，我们处在无机与机械进化的开端，而它的速度比之前快几千倍】、【人类成为高级生命的垫脚石，是一种荣耀】

Forefront Society

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【“五层蛋糕论”讲清中美AI竞争格局】黄仁勋在访谈中提出了一个全新的分析框架，将AI产业比作一个五层的蛋糕。看懂了这五层，就看清了中美科技博弈的真实现状： 1.能源。市场对算力的需求每年增长100万倍，这中间的鸿沟要靠能源来填，而中国的能源产能是美国2倍。 2.芯片。这层美国领先没的说，但中国的制造能力不可小觑，低成本+减免算下来，美国的制造成本是中国的4-8倍。 3.基建。美国建个数据中心要磨叽三年，中国一个周末能建成一座医院，这个速度老黄是服气的。 4.模型。美国模型领先中国半年左右，但重点在于中国开源做得好，不开源就谈不上全行业大范围应用。 5.应用。黄仁勋认为，要是问中国人“AI利大于弊还是弊大于利”，80%中国人会回答利大于弊，而美国恰好相反，说到底谁应用得最快最广泛谁就能赢下这场工业革命。

【“五层蛋糕论”讲清中美AI竞争格局】黄仁勋在访谈中提出了一个全新的分析框架，将AI产业比作一个五层的蛋糕。看懂了这五层，就看清了中美科技博弈的真实现状： 1.能源。市场对算力的需求每年增长100万倍，这中间的鸿沟要靠能源来填，而中国的能源产能是美国2倍。 2.芯片。这层美国领先没的说，但中国的制造能力不可小觑，低成本+减免算下来，美国的制造成本是中国的4-8倍。 3.基建。美国建个数据中心要磨叽三年，中国一个周末能建成一座医院，这个速度老黄是服气的。 4.模型。美国模型领先中国半年左右，但重点在于中国开源做得好，不开源就谈不上全行业大范围应用。 5.应用。黄仁勋认为，要是问中国人“AI利大于弊还是弊大于利”，80%中国人会回答利大于弊，而美国恰好相反，说到底谁应用得最快最广泛谁就能赢下这场工业革命。

傅盛

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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。”

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。”

夜谈

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Sam Altman ：“AI的能力过剩局面从未如此严重。” “人工智能已经能够进行研究、编写软件并执行实际的经济工作，但企业吸收的速度却慢得令人担忧。” “人工智能的能力发展速度远远超过了其应用普及速度。究竟是工具还是团队成员？这才是关键所在。当人工智能被视为同事而非软件时，整个公司的结构都会发生改变。”

Sam Altman ：“AI的能力过剩局面从未如此严重。” “人工智能已经能够进行研究、编写软件并执行实际的经济工作，但企业吸收的速度却慢得令人担忧。” “人工智能的能力发展速度远远超过了其应用普及速度。究竟是工具还是团队成员？这才是关键所在。当人工智能被视为同事而非软件时，整个公司的结构都会发生改变。”

KK.aWSB

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付鹏2026闭门会，信息量很大！请低调收藏反复观看！我觉得他是做二级最懂一级的人，也是对技术变革、生产力变革最敏感的经济学家。直接列下重要观点，内容不多，但对于 2026 年投资而言没有一个字是多余的： 1）聊到2024年的诺贝尔经济学奖阿西莫格鲁，提到他的AJR模型。付鹏用他的方式去理解AJR模型，核心是生产力-生产关系-制度的关系。当下我们遇到的问题都是生产关系和制度的问题，包括房地产问题，消费问题，债务问题，中美问题。 2）当下的有效需求的问题，价格问题，内卷问题，房地产问题，都是生产关系的错配。越来越多的错配的生产关系使得社会越来越不稳定。这说明齿轮的两块已经出现了巨大风险，解决的方式只有科技的进步，也就是生产力的提高。全世界都对技术这一环抱有巨大的希望，一百年是电力革命、是自动化、是流水线；五十年前是半导体、是计算机、是后续的软件革命。这次我们的赌注是GPT、是具身、是商业航天？ 3）付鹏聊到15-16年，有两个巨大的事情会被以后记录史册。第一个是马斯克的spacex发射失败，喊着泪光的，但这是人类文明敢于挑战颠覆世界的一种纪念。第二个是木头姐，在2015年之前，它是一个卖方，经典的PPT，她把人类文明可能所有的技术路径告诉大家，告诉大姐你们把钱给我，我来投。颠覆式基金的出现是个重要的事情。她更像是二级市场的一级投资人。 4）巨大的科技创新需要泡沫，需要风险资本。当下的风险投资就是几百年支持哥伦布扬帆远航的国王和贵族。资本-技术-企业-生产力-社会经济发展，这个链条下资本是包容性制度的一环。 5）当下的时点很像2003年林毅夫当年的一场辩论，基建投下去到底是债务还是要想富先修路，取决于投资是否能拉动生产关系。是不是泡沫？基建投下去能否带来投资回报？和当年很像，今年只有2个结果。马斯克说未来15-18个月就可以知道科技革命是拉动生产关系，还是这场革命从2015年以来都是假的。 6）当下第一件事，中美之间的竞争都是聚焦于解决生产力的问题，但生产力的进步也不能解决所有问题，所以第二件事还得不断解决生产关系的问题。未来三年，全球资产只会有两种结局：证伪（地狱模式）：应用端跑不通。数万亿美元的AI基建成为坏账，类似中国当年的无效基建债务。美股崩盘，全球资产无一幸免，流动性枯竭。证明（天堂模式）：应用端爆发（类似当年互联网从基建转向应用）。生产力成功转化为生产关系，进而推动全球金融秩序和贸易秩序的重构（如BTC纳入储备、去中心化金融秩序等）。这就是2026年我们要见证的历史。

付鹏2026闭门会，信息量很大！请低调收藏反复观看！我觉得他是做二级最懂一级的人，也是对技术变革、生产力变革最敏感的经济学家。直接列下重要观点，内容不多，但对于 2026 年投资而言没有一个字是多余的： 1）聊到2024年的诺贝尔经济学奖阿西莫格鲁，提到他的AJR模型。付鹏用他的方式去理解AJR模型，核心是生产力-生产关系-制度的关系。当下我们遇到的问题都是生产关系和制度的问题，包括房地产问题，消费问题，债务问题，中美问题。 2）当下的有效需求的问题，价格问题，内卷问题，房地产问题，都是生产关系的错配。越来越多的错配的生产关系使得社会越来越不稳定。这说明齿轮的两块已经出现了巨大风险，解决的方式只有科技的进步，也就是生产力的提高。全世界都对技术这一环抱有巨大的希望，一百年是电力革命、是自动化、是流水线；五十年前是半导体、是计算机、是后续的软件革命。这次我们的赌注是GPT、是具身、是商业航天？ 3）付鹏聊到15-16年，有两个巨大的事情会被以后记录史册。第一个是马斯克的spacex发射失败，喊着泪光的，但这是人类文明敢于挑战颠覆世界的一种纪念。第二个是木头姐，在2015年之前，它是一个卖方，经典的PPT，她把人类文明可能所有的技术路径告诉大家，告诉大姐你们把钱给我，我来投。颠覆式基金的出现是个重要的事情。她更像是二级市场的一级投资人。 4）巨大的科技创新需要泡沫，需要风险资本。当下的风险投资就是几百年支持哥伦布扬帆远航的国王和贵族。资本-技术-企业-生产力-社会经济发展，这个链条下资本是包容性制度的一环。 5）当下的时点很像2003年林毅夫当年的一场辩论，基建投下去到底是债务还是要想富先修路，取决于投资是否能拉动生产关系。是不是泡沫？基建投下去能否带来投资回报？和当年很像，今年只有2个结果。马斯克说未来15-18个月就可以知道科技革命是拉动生产关系，还是这场革命从2015年以来都是假的。 6）当下第一件事，中美之间的竞争都是聚焦于解决生产力的问题，但生产力的进步也不能解决所有问题，所以第二件事还得不断解决生产关系的问题。未来三年，全球资产只会有两种结局：证伪（地狱模式）：应用端跑不通。数万亿美元的AI基建成为坏账，类似中国当年的无效基建债务。美股崩盘，全球资产无一幸免，流动性枯竭。证明（天堂模式）：应用端爆发（类似当年互联网从基建转向应用）。生产力成功转化为生产关系，进而推动全球金融秩序和贸易秩序的重构（如BTC纳入储备、去中心化金融秩序等）。这就是2026年我们要见证的历史。

看不懂的SOL

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