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三年半前，红杉资本合伙人 Shaun Maguire 写了一份“硬件宣言”。只发给了硅谷 100 个核心圈子的人。他拒绝公开发表。理由很简单：里面藏着能赚大钱的投资机密。现在这份报告的核心观点浮出水面。红杉成立的前 25 年，绝大部分钱是从硬件里赚的。最近这 25 年，利润几乎全部来自软件。接下来的 25 年，巨大的财富将重新回到硬件领域。逻辑非常清晰。每一场软件革命，必定由一场硬件革命先行铺路。没有高通、博通、光纤、4G和电池技术 20 年的积累，就造不出 iPhone。没有 iPhone 打底，Uber 和外卖平台这些软件神话根本不存在。今天的 AI 革命依然逃不出这个规律。软件层的表现很惊艳，但利润的闸门死死卡在硬件手里。数字智能的普及速度，领先了物理智能整整十年。在这个十年的窗口期里，软件会被迅速商品化。只有硬件能牢牢锁住利润。上世纪五十年代押注硅供应链的红利期快结束了。登纳德缩放定律这些基础物理极限已经逼近眼前。科技这棵大树正在向全新的方向狂奔。人形机器人、硅光子学、太空轨道数据中心。新的底层架构至少还有 20 年的仗要打。下一拨真正伟大的企业，注定是这些硬核领域里杀出来的巨兽。

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Anya Rossi• Live Now

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造出一颗能跑万物的芯片，需要多久？黄仁勋给出的答案是：33年。来看看英伟达掏出来的怪物：N1X。这是他们和联发科（MediaTek）联手打造的新玩具。黄仁勋在台上，这是世界上迄今为止造出来的最惊人的芯片。为什么是一颗需要“33年”才能造出来的芯片？因为硬件的背后，是时间堆出来的巨大护城河。英伟达百分之百的软件栈，全都能在这颗芯片上完美运行。你想跑数字生物学？没问题。想做地震数据处理、天体物理计算？也没问题。所有跟 CUDA 绑定的物理、生物、基因组学、AI 和计算机图形学，它全都能接得住。但这还没完。微软和英伟达联手，对它进行了极其苛刻的底层优化。结果就是，英伟达创造过的所有应用，Windows 跑过的所有应用，它全包了。它几乎能运行这个世界上已经被创造出来的所有数字心血。不仅如此，它现在已经开始支持运行 AI 智能体（Agents）了。这块硅片，承载着英伟达过去三十多年打下的算力江山，是通向未来的门票。

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墓碑科技

59,283 просмотров • 3 месяцев назад

拒绝一千次，只为了点一次头。这是苹果运转了五十年的底层代码。库克刚刚摊开了这家公司的基因图谱。乔布斯留下的规矩极其霸道。核心就是极端的专注。对一千个好主意果断说“不”。只把命赌在唯一真正重要的事情上。仅仅做到“优秀”在苹果直接不及格。产品必须达到“极致的疯狂”。怎么逼出这种状态？靠近乎偏执的碰撞。把点子扔在桌上激烈辩论，半夜十点直接打电话叫醒同事。硬件、软件加上服务。所有的控制权必须死死攥在自己手里。没有任何商量的余地。只有在这三者的交汇处才能挤出魔法。五十年前定下的死规矩，今天依然是铁律。平庸的公司什么都想做。伟大的企业永远在做减法。

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墓碑科技

42,036 просмотров • 5 месяцев назад

《软件工程师不要轻易转行做硬件，说出来都是泪》做了软件十多年，当真正开始面向C端做产品级别的硬件，尤其难。工业设计花了半年才定稿，试模无数遍，表面处理无数遍，0.1毫米的公差对齐无数遍... 为了设计世界上最迷你的家庭服务器，内部支架，风扇，天线甚至是硬盘排线，从里到外一路开模过来，模具研制费都接近100万... 硬件和软件不一样，软件可以先发布再更新，持续迭代，做硬件就和发火箭差不多，一丝一毫都不能错，硬件每次调整后都需要半个月后才能看到效果，效果不行重来，软件基本上下一秒就可以看到效果。前前后后折腾了两年才把硬件量产，好的是发布后大家都觉得外壳好看。我今天终于理解这句古话，千金难买你喜欢。

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Andy Stewart

118,915 просмотров • 2 лет назад

定投，一个傻子都能赚钱的方法，为什么大多数人做不到？基金公司天天推理财博主年年喊数据，也证明了能赚钱，但真正坚持下来的人没几个，为什么？因为定投最大的难点不在于怎么投，而在于能不能扛住。今天把定投这件事一层一层拆给你看，他到底靠不靠谱，为什么能赚钱，以及大多数人死在了哪个环节：

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0x鸣人

17,640 просмотров • 2 месяцев назад

中国银行重新开放了五年期的大额存单，20万起存，年化利率只有1.6%。平安银行五年期的存单年利率1.65%。大部分人的想法可能很简单，就是利率太低，没什么可存的嘛。但如果你只看到了存款利息下降这件小事，那你可能就会完全错过了一场可能会持续二三十年的财富大边际。揭开未来20年财富大变局，低利率时代到来，存钱模式必须全部改变。博主毛屁娃的这段讲解，非常推荐兄弟们耐心看完：

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0x鸣人

109,431 просмотров • 2 месяцев назад

一个日本开发者自己做了个墨水屏骑行码表 GPS 定位、地图导航、速度、心率、踏频、功率、卡路里全部显示在一块电子纸屏幕上墨水屏最大的优势：阳光直射下也能看清传统码表和手机在户外经常反光这个完全没有这个问题，而且功耗极低看到这个项目想到一件事：现在用 AI 做硬件原型的门槛已经很低了电路设计让 AI 出方案固件代码让 Claude Code 写外壳建模让 AI 辅助生成一个人 + AI，就能做出以前需要一个团队的硬件产品这个项目本身可能还是手写的但下一个做类似东西的人，大概率会全程用 AI 辅助从"想做一个东西"到"真的做出来" 中间的距离正在被 AI 压缩到越来越短你有没有想做但一直没动手的硬件项目？

一个日本开发者自己做了个墨水屏骑行码表 GPS 定位、地图导航、速度、心率、踏频、功率、卡路里全部显示在一块电子纸屏幕上墨水屏最大的优势：阳光直射下也能看清传统码表和手机在户外经常反光这个完全没有这个问题，而且功耗极低看到这个项目想到一件事：现在用 AI 做硬件原型的门槛已经很低了电路设计让 AI 出方案固件代码让 Claude Code 写外壳建模让 AI 辅助生成一个人 + AI，就能做出以前需要一个团队的硬件产品这个项目本身可能还是手写的但下一个做类似东西的人，大概率会全程用 AI 辅助从"想做一个东西"到"真的做出来" 中间的距离正在被 AI 压缩到越来越短你有没有想做但一直没动手的硬件项目？

Vincent

62,505 просмотров • 3 месяцев назад

有一位博主给了一个 OpenCoaw 50 美元，并下达了生存指令：要么赚到足够的钱支付自己的 API 运行费，要么余额归零彻底“死亡”。结果这只 OpenClaw 在 48 小时内，将 50 美元滚到了 2980 美元。这个 OpenClaw 的逻辑非常清晰。它每 10 分钟就会扫描 Polymarket 上近千个预测市场，利用 Claude API 进行逻辑推理，并对比外部真实数据（如 NOAA 天气数据、体育伤病报告、加密货币链上情绪等）来寻找定价偏差。一旦发现超过 8% 的溢价空间，它会根据凯利准则（Kelly Criterion）计算出最优仓位，严格控制在总资金 6% 以内，然后迅速执行交易。结果这个OpenClaw不仅赚到了自己的API 支出费用，还实现了惊人的收益率。这种高频捕捉套利机会的能力，以前是顶级银行和量化机构的专利。他们靠的是昂贵的服务器硬件和信息不对称形成的垄断。但 AI 的出现正在缩减这种差距。现在个人开发者只需租用一个月费 4.5 美元的 VPS，接入成熟的语言模型，就能构建出一个逻辑严密、执行力极强的交易代理。这种“技术不对称”的红线正在被迅速拉低。不过，这种红利期可能非常短暂。随着 AI 工具的普及，人人都能拥有自己的交易代理。当无数个 AI 同时在市场上寻找同一个套利缝隙时，任何能够被算法识别的套利机会都会在毫秒级内被填平。这种消失的速度会远超人类想象，甚至快到 AI 自身都难以捕捉。所以这种基于AI自动交易套利的人刚开始会有，但是随着AI技术的普及，这种套利赚快钱的机会会越来越少。此外，普通人利用 AI 进行自动交易，受限于 API 调用成本和延迟，交易频率永远无法达到专业机构的水平。这种基于底层硬件和资本支撑的技术鸿沟，依然是难以逾越的障碍。靠技术来交易，个人散户在机构面前永远是韭菜。

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纽约博叔

542,578 просмотров • 7 месяцев назад

黄仁勋把话挑明了。他说谷歌、亚马逊、微软这些巨头自研的AI芯片，很难跟英伟达竞争。为什么？因为英伟达只做一件事，就是AI加速。规模大到别人无法想象。这背后是一个更深的逻辑。护城河不是芯片本身，而是CUDA。这个生态系统，已经捆绑了几乎所有的开发者。就像操作系统的Windows，想绕开它，成本太高了。软件定义硬件，这才是真正的壁垒。黄仁勋提到，他们的研发规模巨大。四万人只钻研一件事。技术迭代越来越难。 Hopper还算容易。 Blackwell已经非常难。下一代Rubin，他说“不可能完成”。这是不是一种战略性的示强？一边告诉华尔街自己的领先地位坚不可摧，一边警告所有潜在的竞争者，不要轻易进入这个赛道。这种近乎垄断的地位，对整个行业是好事吗？一家独大，会不会最终扼杀创新，让所有人都为昂贵的算力买单？当所有AI的未来都建立在一个公司的平台上，风险又在哪里？

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墓碑科技

168,352 просмотров • 7 месяцев назад

定投！一个傻子都能赚钱的方法，为什么大多数人做不到？基金公司天天在推定投，理财博主年年喊定投，数据也证明了定投能赚钱，但真正坚持下来的人没几个。为什么？因为定投这个事儿最大的难点不在于怎么投，而在于能不能扛住。今天我把定投这件事儿一层一层拆给你看，它到底靠不靠谱，为什么能赚钱，以及大多数人死在了哪个环节。

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0x鸣人

19,450 просмотров • 3 месяцев назад

科技史上最大的反讽正在上演。微软财报超预期，股价却暴跌11%，蒸发四千亿美元。 Salesforce、ServiceNow、SAP，业绩个个亮眼，股价却集体崩盘。整个软件行业跌入熊市，从高点滑落22%。所有人都以为它们是AI革命的赢家。它们也的确为此砸下重金。 ServiceNow豪掷77.5亿美元收购Armis。 Salesforce斥资80亿美元吞下Informatica。它们发布AI产品，构建AI工作流，组建AI团队。结果市场给出的判词是：你们都得死。投资者终于想通了一个没人愿承认的事实。 AI不会让软件公司更强大。 AI正在让软件公司变得多余。摩根士丹利说，在投资者高度怀疑的环境中，稳定的增长已无法改变市场的叙事逻辑。好财报已经不够了。市场正在为AI取代软件的未来定价。 ServiceNow的CEO还在电话会议上辩解。 “AI需要工作流的协同，我们就是通往这个转变的门户。” 市场的回应是暴跌11%。他没说出口的是：如果AI能写代码，能自动化流程，能以极低成本生成应用。谁还会每年花五万美元买企业软件许可？让SaaS公司富得流油的“按席位收费”模式，正在被AI的效率无情扼杀。一个AI代理能取代十个员工席位。一个提示词能取代数月的定制开发。一个大型语言模型调用，就能让一整个软件品类消失。瑞典金融科技公司Klarna已经证明了这点。他们的CEO说，已经把Salesforce移出技术栈，用AI自己构建了一切。这只是个开始。最惨的，恰恰是那些在AI上投资最猛的公司。 Atlassian暴跌12.6%。 Intuit暴跌7.8%。 HubSpot暴跌11.5%。另一边，为AI提供基础设施的公司却在印钞。英伟达股价飙升。半导体股票高歌猛进。存储芯片公司赚得盆满钵满。这种分化堪称残酷。硬件公司收割利润。软件公司被市场摧毁。在一个AI优先的世界，你需要GPU来构建模型。但当AI能为你构建软件时，你不再需要为软件付费订阅。投资者不再关心你今天赚多少钱。他们关心的是，你的商业模式五年后还能不能活。软件公司的商业模式看起来已经穷途末路。它们陷入了一个无解的死亡螺旋。不投AI，就会落后。投了AI，又会吞噬自己的核心产品。最疯狂的是，这些公司的收入和增长都还不错。但这都不重要了。市场不再根据今天的盈利给软件公司估值。它在为一个AI能免费完成工作的世界定价。在那个世界里，这些公司一文不值。一天之内，五千亿美元市值灰飞烟灭。这不是结束。每个公司都在盘算同一个问题： “如果我能用3个AI代理换掉ServiceNow，每年省下一千万美元，为什么不呢？” 过去，答案是“你需要企业级的可靠性”。现在呢？ AI代理的可靠性正在飞速提升。软件公司突然发现，它们的竞争对手是开源模型，成本是每千个token两分钱。你永远打不赢一场针对免费的价格战。

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墓碑科技

114,384 просмотров • 7 месяцев назад

传统软件正在走向死亡。微软CEO纳德拉亲口描述了SaaS（软件即服务）的终结。未来属于AI代理（AI Agent）。为什么？因为商业的核心逻辑，正在从软件本身，转移到AI代理身上。你现在买软件，是为了它写好的特定功能和规则。但纳德拉认为，未来的软件应用，本质上会变成“哑巴数据库”或简单的工具。所有智慧、决策和推理能力，都将掌握在AI代理手中。 AI代理会像一个大脑和工人，直接去更新那些“哑巴”数据库。软件沦为商品，AI成为核心。纳德拉以自家产品举例。他说微软的Dynamics业务系统，正在朝这个方向奔。 AI代理将跨越所有后台，随意更新多个数据库。所有的逻辑和智慧，都集中在AI层。当AI成为唯一的逻辑中心时，人们就会开始替换掉旧的后台系统。这不仅仅是客户关系管理（CRM），甚至财务和运营系统也是如此。整个商业应用，都将被AI代理重塑和颠覆。甚至连Excel这样的工具也不例外。未来的Excel，会像一个初级数据分析师，而Copilot（AI）才是那个使用工具的高级专家。 AI会制定计划，然后调用Excel执行计划。这背后隐藏着一个关键问题。当所有商业逻辑和决策都集中到少数几家公司的AI“大脑”中，谁来保证竞争的公平性？当应用程序变成“哑巴”，创新和差异化的空间在哪里？这会不会是科技巨头们新一轮的权力集中，将中小企业的命运牢牢掌握在自己手中？这值得每一个创业者和决策者深思。

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墓碑科技

46,933 просмотров • 8 месяцев назад

黄仁勋跟红杉聊了一场很深的对话，把AI产业的底层逻辑讲得特别清楚他提了一个概念：过去60年的计算机行业本质上就干了一件事——检索。写代码、拍照片、录音乐，存成文件，用的时候再调出来。数据中心说到底就是一个大硬盘现在不一样了。AI不是从硬盘里找旧数据，是实时生成新内容。这是完全不同的计算范式，他管这叫"AI工厂" 然后他画了一个"五层蛋糕"来解释AI产业的结构：最底层：能源。AI工厂需要巨量电力第二层：芯片和计算。英伟达在这里第三层：基础设施。土地、电力接入、建筑、融资第四层：模型。OpenAI、Anthropic 在这里最顶层：应用。创业公司和终端用户在这里每一层都是万亿级别的市场关于AI取代工作，他反驳得很干脆：AI消灭的是任务，不是职业。放射科医生没有因为AI看片子更准就失业，反而需求增长了。软件工程师也是，代码越容易写，能解决的问题越多，需要的工程师反而更多你们觉得这个"五层蛋糕"的框架，哪一层机会最大？

黄仁勋跟红杉聊了一场很深的对话，把AI产业的底层逻辑讲得特别清楚他提了一个概念：过去60年的计算机行业本质上就干了一件事——检索。写代码、拍照片、录音乐，存成文件，用的时候再调出来。数据中心说到底就是一个大硬盘现在不一样了。AI不是从硬盘里找旧数据，是实时生成新内容。这是完全不同的计算范式，他管这叫"AI工厂" 然后他画了一个"五层蛋糕"来解释AI产业的结构：最底层：能源。AI工厂需要巨量电力第二层：芯片和计算。英伟达在这里第三层：基础设施。土地、电力接入、建筑、融资第四层：模型。OpenAI、Anthropic 在这里最顶层：应用。创业公司和终端用户在这里每一层都是万亿级别的市场关于AI取代工作，他反驳得很干脆：AI消灭的是任务，不是职业。放射科医生没有因为AI看片子更准就失业，反而需求增长了。软件工程师也是，代码越容易写，能解决的问题越多，需要的工程师反而更多你们觉得这个"五层蛋糕"的框架，哪一层机会最大？

Vincent

36,626 просмотров • 3 месяцев назад

过去学编程，是最好的选择。现在不是了。这是Sam Altman，OpenAI的CEO，给出的AI时代生存指南。他说现在你需要什么？高能动性。软技能。超强的想法生成能力。快速适应世界。听起来很熟悉？这些词汇，在达沃斯精英的嘴里已经重复了无数遍。一个创造了最强代码工具的人，却告诉普通人不要再学习编程这种硬核技能了。这是为什么？是不是在重新定义未来的分工？一部分人负责天马行空地“产生想法”，享受创造的乐趣和利润。其他人负责使用他们创造的工具，去“适应”这个快速变化的世界？他们还说，这些“软技能”可以在三个月的训练营里速成。一个人的韧性、能动性和洞察力，真的可以被如此轻易地“制造”出来吗？还是说，这只是为了让大家放弃掌握真正能改变和创造工具的能力？当少数人掌握了定义规则的工具，其他人只剩下“适应”的份。

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墓碑科技

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看了雷军 2011 年在腾讯公司 1 个多小时的分享，雷总当年对手机、互联网服务的判断很前瞻，很多都应验了。 1/ 手机会替代 PC 成为人们最常用的终端 ◦ 乔布斯重新发明了手机，iPhone 出现之后，以前的诺基亚、黑莓等「手机」都不被人认为是手机了。 ◦ 判断手机会替代 PC 成为人们最常用的终端。未来很多人会只用手机，不用电脑。或者电脑成为手机的配件。 ◦ 重新思考「输入」这件事情，PC 的输入是反人性的。看到 Kik Messenger 的语音输入后，15 秒就决定要做米聊，比腾讯内部立项做微信 (同时有四五个项目) 更早。 ◦ 一切以 Mobile first 为原则。过去三年 (2008-2011 年) 坚持只用手机，不用 PC，能发现很多用户痛点。 ◦ 手机会越来越像电脑，小米要做更多高性能手机。 2/ 手机行业的竞争 ◦ 铁人三项：硬件 + 软件 + 互联网服务 ◦ 软件公司害怕做硬件，硬件公司做不好软件。能把软硬整合好的公司是最牛的，Apple 能做好是因为从刚创立就有这样的基因。 ◦ 互联网竞争 7 字诀：专注、口碑、极致、快 ◦ 站在台风口，猪 🐷 也能飞起来。当时我有好多朋友在小米公司，小米的这些产品打法，我们是有所感知的。但回过头来看，当时对雷军和小米的理解都是远远不够的。

看了雷军 2011 年在腾讯公司 1 个多小时的分享，雷总当年对手机、互联网服务的判断很前瞻，很多都应验了。 1/ 手机会替代 PC 成为人们最常用的终端 ◦ 乔布斯重新发明了手机，iPhone 出现之后，以前的诺基亚、黑莓等「手机」都不被人认为是手机了。 ◦ 判断手机会替代 PC 成为人们最常用的终端。未来很多人会只用手机，不用电脑。或者电脑成为手机的配件。 ◦ 重新思考「输入」这件事情，PC 的输入是反人性的。看到 Kik Messenger 的语音输入后，15 秒就决定要做米聊，比腾讯内部立项做微信 (同时有四五个项目) 更早。 ◦ 一切以 Mobile first 为原则。过去三年 (2008-2011 年) 坚持只用手机，不用 PC，能发现很多用户痛点。 ◦ 手机会越来越像电脑，小米要做更多高性能手机。 2/ 手机行业的竞争 ◦ 铁人三项：硬件 + 软件 + 互联网服务 ◦ 软件公司害怕做硬件，硬件公司做不好软件。能把软硬整合好的公司是最牛的，Apple 能做好是因为从刚创立就有这样的基因。 ◦ 互联网竞争 7 字诀：专注、口碑、极致、快 ◦ 站在台风口，猪 🐷 也能飞起来。当时我有好多朋友在小米公司，小米的这些产品打法，我们是有所感知的。但回过头来看，当时对雷军和小米的理解都是远远不够的。

Sea

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当一个人有超能力，但是对另一个人却不能用？当一个人的超能力要靠别人骂它才能激发？不得不佩服韩国编剧的想象力，太搞了有没有？这种设定放在剧里确实好看——能力很强但有条件限制，这才是戏剧张力的来源。但话说回来，如果把这个逻辑搬到现实里，你会发现 DeFi 市场早就把这套玩明白了。浮动利率就是这样一种"超能力"。它理论上能让你赚很多，但有个条件——你得承受它的反复无常。你今天借的时候利率看着挺低，明天它就变了。你扛住了，后天它又变了。你的能力不在你自己手里，在市场手里。市场心情好，你就是高手。市场翻脸，你就是那个超能力失灵的人。 TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending 的逻辑正好反过来。它的"超能力"不是靠情绪激发的——固定利率不需要你骂它、不需要市场配合、不需要在特定条件下才能生效。你借的时候写好的数字，到期就是那个数字。没有触发条件，没有隐藏设定，没有"今天市场不好你的利率自动翻倍"这种剧情反转。韩剧里那种"能力很强但条件苛刻"的设定确实适合追剧。但借钱这件事，还是希望条件越简单越好、能力越稳定越好，不用靠骂街来激活。

当一个人有超能力，但是对另一个人却不能用？当一个人的超能力要靠别人骂它才能激发？不得不佩服韩国编剧的想象力，太搞了有没有？这种设定放在剧里确实好看——能力很强但有条件限制，这才是戏剧张力的来源。但话说回来，如果把这个逻辑搬到现实里，你会发现 DeFi 市场早就把这套玩明白了。浮动利率就是这样一种"超能力"。它理论上能让你赚很多，但有个条件——你得承受它的反复无常。你今天借的时候利率看着挺低，明天它就变了。你扛住了，后天它又变了。你的能力不在你自己手里，在市场手里。市场心情好，你就是高手。市场翻脸，你就是那个超能力失灵的人。 TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending 的逻辑正好反过来。它的"超能力"不是靠情绪激发的——固定利率不需要你骂它、不需要市场配合、不需要在特定条件下才能生效。你借的时候写好的数字，到期就是那个数字。没有触发条件，没有隐藏设定，没有"今天市场不好你的利率自动翻倍"这种剧情反转。韩剧里那种"能力很强但条件苛刻"的设定确实适合追剧。但借钱这件事，还是希望条件越简单越好、能力越稳定越好，不用靠骂街来激活。

小损样😎

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川普说，AI是件大事。可能是有史以来最大的事，比互联网还大。他说美国在这方面遥遥领先，把所有人都甩在后面。工厂都在美国建。但是有个问题。 AI的数据中心是电老虎。需要多少电？川普给的数字是，整个国家现有发电量的两倍。这数字很夸张，对吧？没人能凭空变出这么多电。所以他想了个办法。他说，这是他的概念。每一个新建的数据中心，都要自己发电。自己建发电厂，自给自足。这个思路是不是很大胆？把能源负担直接从国家电网，分解到这些科技巨头自己身上。谁用电，谁负责。这符合“谁受益，谁出钱”的平民主义逻辑。但问题来了。这些公司会建什么发电厂？是更便宜的天然气，还是清洁能源？或者，这会不会开启一个小型核电站的时代？这会不会让科技公司变成能源巨头？政策的魔鬼，总在细节里。如果这个概念真的落地，美国的能源格局将被彻底改写。

川普说，AI是件大事。可能是有史以来最大的事，比互联网还大。他说美国在这方面遥遥领先，把所有人都甩在后面。工厂都在美国建。但是有个问题。 AI的数据中心是电老虎。需要多少电？川普给的数字是，整个国家现有发电量的两倍。这数字很夸张，对吧？没人能凭空变出这么多电。所以他想了个办法。他说，这是他的概念。每一个新建的数据中心，都要自己发电。自己建发电厂，自给自足。这个思路是不是很大胆？把能源负担直接从国家电网，分解到这些科技巨头自己身上。谁用电，谁负责。这符合“谁受益，谁出钱”的平民主义逻辑。但问题来了。这些公司会建什么发电厂？是更便宜的天然气，还是清洁能源？或者，这会不会开启一个小型核电站的时代？这会不会让科技公司变成能源巨头？政策的魔鬼，总在细节里。如果这个概念真的落地，美国的能源格局将被彻底改写。

墓碑科技

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谷歌DeepMind的CEO认为，通往通用人工智能（AGI）的大门，可能就差一两个关键突破。听起来不远了？他列出了几个方向。持续学习。更好的记忆，或者说选择性记忆。就像人脑一样，只记住重要的，而不是什么都存。更聪明的上下文窗口。还有，更好的长期规划与推理能力。但这引出一个核心问题。这些所谓的“突破”，究竟是靠现有技术不断堆料、扩大规模就能实现的？还是说，我们需要像爱因斯坦那样的，真正具有洞察力的全新理论？哈萨比斯自己也承认，他更倾向于后者。不过有一点他很确定。无论路怎么走，大模型都将是AGI的核心组件。他完全不同意Yann LeCun那种“此路已死”的说法。在他看来，唯一的争论点只在于：大模型究竟是AGI的“核心组件”？还是“唯一组件”？这番话听起来很自信。但也让人思考，谁在定义AGI？又是谁在主导这场决定人类未来的技术竞赛？是少数几家科技巨头的CEO，还是更广泛的社会力量？当技术路径由少数人确定时，其潜在的风险和伦理问题，是否得到了充分的讨论？技术突破固然重要，但方向的正确性或许更值得警惕。

谷歌DeepMind的CEO认为，通往通用人工智能（AGI）的大门，可能就差一两个关键突破。听起来不远了？他列出了几个方向。持续学习。更好的记忆，或者说选择性记忆。就像人脑一样，只记住重要的，而不是什么都存。更聪明的上下文窗口。还有，更好的长期规划与推理能力。但这引出一个核心问题。这些所谓的“突破”，究竟是靠现有技术不断堆料、扩大规模就能实现的？还是说，我们需要像爱因斯坦那样的，真正具有洞察力的全新理论？哈萨比斯自己也承认，他更倾向于后者。不过有一点他很确定。无论路怎么走，大模型都将是AGI的核心组件。他完全不同意Yann LeCun那种“此路已死”的说法。在他看来，唯一的争论点只在于：大模型究竟是AGI的“核心组件”？还是“唯一组件”？这番话听起来很自信。但也让人思考，谁在定义AGI？又是谁在主导这场决定人类未来的技术竞赛？是少数几家科技巨头的CEO，还是更广泛的社会力量？当技术路径由少数人确定时，其潜在的风险和伦理问题，是否得到了充分的讨论？技术突破固然重要，但方向的正确性或许更值得警惕。

墓碑科技

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为什么很多极其聪明的人，最后都成了平庸的牛马？马云说：因为聪明人，总在等“条件成熟”。没资金、没资源、时机不对……你天天坐在家里盘算这些缺失的条件。但现实的绞肉机法则是什么？这世界上永远有比你有钱、比你有背景、比你条件更好的人。如果你拼客观条件，你早就出局了。普通人想要跨越阶层，手里唯一的筹码就是这句狠话： “比你有条件的人多了去了，但全天下最渴望干成这事的，必须只有你一个人！” 别再骗自己“时机未到”了。放弃幻想，给自己砸下一个5年、10年的死磕承诺。干就完了，不干，你连输的资格都没有。👇

为什么很多极其聪明的人，最后都成了平庸的牛马？马云说：因为聪明人，总在等“条件成熟”。没资金、没资源、时机不对……你天天坐在家里盘算这些缺失的条件。但现实的绞肉机法则是什么？这世界上永远有比你有钱、比你有背景、比你条件更好的人。如果你拼客观条件，你早就出局了。普通人想要跨越阶层，手里唯一的筹码就是这句狠话： “比你有条件的人多了去了，但全天下最渴望干成这事的，必须只有你一个人！” 别再骗自己“时机未到”了。放弃幻想，给自己砸下一个5年、10年的死磕承诺。干就完了，不干，你连输的资格都没有。👇

0x鸣人

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