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今天看完全球知名量化交易公司的Jane Stree的机房实拍视频，真实感受到下一个阶段，AI刚需的板块轮动，大概率将是电力和液冷！🧐 虽然最近英伟达那张VR200与GB300的对比图，大家炒作的火热，存储，MLCC，PCB等。其实都涨过一轮，而且幅度不小，估值也不便宜。而液冷和电力，作为数据中心最重要的环节，不允许出任何一点故障，不然780万美金的VR200，原地报废，谁也承担不起这个成本，所以他们的重要性和不可替代性，也将会更高。重点是，这些公司目前还不算太贵，安全垫足够高！视频中，那些整齐排布的GB300机柜，峰值功耗140千瓦，风冷根本压不住。而下一代Vera Rubin Ultra直接干到600千瓦/机架，相当于500个美国家庭的用电，全塞进一个7英尺高的铁柜子里。这种跨越式升级，基本属于物理极限了。现在整个华尔街量化机构、硅谷大厂，都在疯狂扩建AI数据中心。微软Q1财报会上，纳德拉说单季度新增了1GW容量，两年内要翻倍。谷歌、Meta的2026年Capex加起来超过7000亿美金。而这钱里，三分之一不是买GPU，而是买变压器、母线槽、液冷系统、备用发电机等。更有意思的是液冷，Jane Stree他们说到一个很搞笑的，以前搞运维就看看风扇转不转，现在得天天提心吊胆怕服务器长青苔。机房90%的热量靠冷板里的液体带走，为了防止微米级缝隙被细菌堵死，水要过滤到25微米，还得兑25%丙二醇。 Jane Stree技术主管也说了句大实话，硬件确实贵，但他们最怕的是机会成本。因为算力太稀缺，内部各个交易团队排队抢配额。要是因为电力负载没算，断路器跳闸了，训练任务直接回滚，错失的交易策略和真金白银才是最致命的。这不光是量化机构，包括各家大厂，逻辑也是如此，机会成本远远大于硬件成本，保障长期运维的安全和可靠，才是最关键的。而其中一些液冷的运维公司，也渐渐衍生出类似电梯生意的终身绑定SaaS模式，可能成为潜在的AI服务类的隐形现金流之王。后续我会再出一篇推文，详细介绍这类上市公司。 👇原视频放在评论区！

Rocky

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Anya Rossi• Live Now

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看了全球顶级量化交易巨头Jane Street在Texas的数据中心，你就能理解英伟达黄仁勋反复说的大型企业不是AI数据中心的用户，而是拥有者的含义。这不是预测，是现实。在其他公司还在讨论“要不要建数据中心”时，Jane Street已经在既有机房里把算力密度推到了物理极限。不是简单堆GPU，而是把机房的每一瓦电力、每一滴冷却液、每一平方米结构都用到极致。他们说硬件的成本很高，但错失机会的成本更高。他们在Texas拥有一座完全由内部团队主导设计和改造的 AI 数据中心，让Jane Street从最初仅6台Dell桌面服务器的小规模起步，快速扩展至56个机架、4032张液冷GB300的高功率密度集群，单机柜峰值可达140kW。实现了对算力的完全自主掌控，目的是对交易策略、专有模型和实时数据保持低延迟、定制化和绝对控制。我的思考是，在AI驱动的量化金融领域，自建高性能液冷数据中心已成为企业保持长期竞争壁垒的标配，而非可选项。Jane Street如此，其他量化金融机构呢？ $NVDA $ORCL $VRT

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Jason Z

24,577 просмотров • 2 месяцев назад

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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墓碑科技

324,115 просмотров • 1 год назад

马斯克新的大饼来了这个饼，格外的大😂 涉及到行星移民、太空算力中心、AI卫星、太空能源... 让人类文明往上跳一个能量等级用Starlink 现成的太阳能阵列造 AI 卫星，150千瓦峰值功率 / 120千瓦持续算力，完全展开时翼展70米🥲 在月球本地造光伏和散热板，用电磁炮把 AI 卫星直接打进深空🤪 Terafab 太空算力工厂将占地约 1 亿平方英尺，是特斯拉 Giga Texas 工厂的 10 倍大小。 • Terafab 算力供应大约为：1TW/年 • 而当前美国年消耗量：0.5TW 首颗AI卫星： • 150千瓦峰值功率 / 120千瓦持续计算功率 • 采用SpaceX自主研发的太阳能技术 • 专为高性能AI工作负载设计的集中式AI计算载荷 • 完全展开时翼展70米 • 110平方米可展开液体散热器，用于在太空中移除废热 • 配备冗余冷却回路，集成微流星体防护 • 设计用于星舰发射，实现大规模太空计算所需的大量轨道运载能力 • 使用激光链路，同时避免了Starlink卫星所需的大多数复杂通信系统视频完整文字内容：开场：又是典型的一年大家好，欢迎。今天把埃隆和伊恩，还有我们 Starlink 团队的人请来聊聊近况。对 SpaceX 来说，这又是典型的一年：发射了一台全新的飞行器，收购了 xAI（现在归到 SpaceX 搞 AI），还宣布要建一座太瓦级芯片厂（terafab）。所以是啊，从来没有一刻闲着——典型的一年。今天想把这些点串起来，看看它们怎么一起推动「让生命成为跨行星物种」，怎么开始往卡尔达肖夫等级上爬，顺便秀一点很酷的 AI 卫星。卡尔达肖夫等级是什么你怎么判断一个文明发展到了什么程度？这是最客观的衡量标准——任何外星物种来拜访我们，都会用它来给我们这个文明打分。而最客观的方式之一，就是看这个文明能驾驭多少能量。有位俄国物理学家叫卡尔达肖夫，就想过这件事，我觉得他这个刻画方式很好：一型文明：你能驾驭一颗行星上可用的能量。二型文明：你能驾驭一颗恒星的能量。三型文明：你能驾驭整个星系的能量。这些都是非常客观、可测量的数字。而现在，我们在卡尔达肖夫一型这个尺度上都低得可怜。如果问「我们驾驭了地球能量的多大比例」，那是个极其极其小的数字。至于恒星的能量，我们几乎一点都没碰到。太阳到底有多大太阳真的是个庞然大物，大到很难用语言形容。给你一个尺度感：太阳占了整个太阳系全部质量的约 99.86%。它几乎就是一切。剩下的 0.14% 里，大部分还是木星一颗行星。我们这些还是轻量级——整个地球的质量都落在那个「其它杂项」的小类别里。跟太阳比，地球就是一粒微尘。从一型跳到二型，是一个巨大的难度台阶。三型我们甚至还不知道怎么搞——不过会到那一步的，AI 会搞定。那太阳的能量有多少？落在地球横截面上的太阳能，大约只是太阳总输出功率的二十亿分之一。而这里面绝大部分我们还用不上——因为地球 70% 是水。严格说，我们这颗星球该叫「水球」才对。外星文明来了大概会纳闷：明明大部分是水，他们为啥管它叫「地球」？我们就是太阳系里那个名不副实、其实并不绿的「格陵兰」。剩下 30% 是陆地，可里面一大堆是南极、西伯利亚、加拿大极北那种地方，人本来就不爱住，而且两极拿不到多少太阳能。所以真正能用来发电的陆地面积相当小。想往上爬，就必须去太空要想沿着卡尔达肖夫等级往上爬，或者说要驾驭太阳能量里任何有意义的比例，你就必须去太空。打个比方：哪怕只想拿到太阳输出功率的百万分之一，你也得把人类驾驭的能量提高远不止一百万倍——因为我们现在用的能量，还不到太阳输出的一万亿分之一（一万亿 = 一百万乘一百万）。所以在卡尔达肖夫二型尺度上，我们基本上等于不存在，根本「上不了榜」。我们在拿「百万分之一太阳功率」开玩笑——管它叫「一个 Microsoft」。能达到「一个 Microsoft」，相对我们现在的位置都是史诗级的成就，是个值得追求的目标。有意思的是，这个目标同时是「相对现状极其大胆」和「作为太阳能量的占比又一点都不大胆」——百万分之一而已。要是哪个文明真能拿到太阳能量的 1%，那已经是个牛逼到家的文明了，会比我们强大得多。但真要往那走，我们也不会傻乎乎地往太空扔一堆太阳能板去硬接阳光。得有真实需求，你上去是要干点有意义的事。在人类历史上到现在，其实一直没有这个需求——那是什么变了，让我们觉得现在是时候去争取那一两个百分点了？为什么是现在：把数据中心送上天要在卡尔达肖夫等级上有所进展，我们需要发射卫星绕地球运行、捕获太阳能。这样就不用在地面建巨型电厂、还要处理散热——而散热这件事，在太空里其实比在地球上容易得多，你直接往真空辐射就行。我们想做的，是把卡尔达肖夫等级爬到一个「拿得出手的文明」的水平。这样万一哪天外星人终于愿意跟我们说话，我们好歹用上了「还算体面」的一部分太阳能量，而不是现在这种「彻底寒酸」的样子。要把数据中心送上太空，有几个传统上几乎让这件事不可能的限制因素。要规模化，你需要三样东西：巨大的入轨运力——这正是 Starship 能给我们的。最终你得往轨道乃至更远处运送数百万吨。与之匹配的能量——如果你想往太空送 100 吉瓦乃至最终一太瓦，你迟早需要一太瓦的太阳能，外加配套散热。海量芯片——最终需要一太瓦的 AI 芯片。所以三样东西：入轨运力、大量太阳能（当然还有散热板），以及大量芯片。下面一项一项过。 Starship 与「可复用」这个根本突破入轨运力靠 Starship。我们刚完成 V3 的首飞，太震撼了——这一刻等了很久。 Starship 会真正给航天带来革命。它是第一款能做到「完全且快速可复用」的火箭设计。可复用性，是让生命成为跨行星物种、以及攀登卡尔达肖夫等级所必需的根本突破。没有可复用的飞行器，你根本爬不上卡尔达肖夫等级，也没法把生命延伸到月球、火星和太阳系其余地方——成本会高到无法承受。除非能反复飞，否则你造不出足够多的火箭。就像其它任何交通方式一样：要是每次坐完飞机就得把飞机扔掉，飞行会贵到没人坐，大家只能改开车。汽车、飞机、轮船、自行车，显然都是可复用的，否则根本撑不起一套交通系统。火箭要做到可复用难得多，因为地球有很深的重力井和厚厚的大气层，这让火箭复用「勉强才有可能」。此前有过很多次造完全可复用火箭的尝试，大多半途而废，因为他们觉得自己成不了。要做到完全复用，每个环节都得做到极致：发动机、结构、航电、推进剂的选择。你得为减重走极端——所以我们让发射塔去「夹住」火箭，而不是装又重又笨的着陆腿，火箭直接被塔接住。我们还没实现完全复用，但预计能做到，希望今年晚些时候在 Starship 上实现。再往前一步，是做到「快速复用」：火箭落下、被塔接住、放回发射台，不用任何翻修或繁琐检查就能再飞一次，像飞机一样。这极其困难，而这是史上头一回有一款火箭能做到这件事——这正是 Starship 之所以意义深远的地方。它同时还是有史以来最大的飞行物、最重的飞行物、任何种类里最强劲的移动物体。Starship V3 的推力是土星五号登月火箭的两倍多；到 V4，差不多会是土星五号的三倍。而且我们预计，将来 Starship 能做到一小时飞不止一次。顺便说个有意思的事：第 12 次飞行，是 SpaceX 迄今运过的最重载荷——而这还只是 V3 能力的一小部分。入轨运力会变成什么量级一旦我们能又快又多地飞，量级会比今天大好几个数量级。就算只算 Falcon 9 和 Falcon Heavy，SpaceX 现在就已经承担了全地球送入轨道质量的将近 90%——大概在 85% 到 90% 之间。剩下的大部分由中国发射，世界其它地方（包括美国其余部分）加起来大概只有 5% 到 7%。有了 Starship，我们要把入轨量从现在每年约 2500 吨，提到每年数百万吨，而且要在相当短的时间内做到。我们觉得大概三年左右就能做到每年一百万吨入轨。Starship 会把「入轨运力」这个限制因素解决掉。 AI 卫星：其实比 Starlink 卫星更简单接下来是发电和「太空里的数据中心」。很多人一听「太空数据中心」会卡壳——我们当然不是给一栋楼装上发动机飞上天，它长得其实很不一样。很多人根本不知道数据中心里面长什么样，以为是个「互联网在云里」的神秘地方。有人想象成一堆电线，有人想象成一堆盒子，但说到底就是一组芯片。真正要送上太空的东西，看下来其实相当小。更有挑战的是：怎么给它供电？这正是我们能把 Starlink 现成的太阳能阵列技术用上的地方——用这份经验造一颗卫星，把数据中心的关键部件本身送进太空。我们喜欢把它还原成「真正的工程问题是什么」：本质上就是把电送进去、再把废热和能量抽出来，扔进太空的真空里。其实 AI 卫星比 Starlink 卫星简单得多。Starlink 卫星有巨大的相控阵天线、抛物面天线、一大堆激光链路，复杂得多。AI 卫星本质上就是一大片太阳能电池、一块散热板，再加一些激光链路，但没有 Starlink 上那些超复杂的天线。两者比起来，AI 卫星反而更好设计——就是个头大一点。这颗卫星长什么样这是我们的 AI 卫星一号（AI one）的草稿版本。第一步得先做出一个有说服力的东西。我们觉得合适的起点是在 150 千瓦峰值功率这个量级。结合我们在 xAI 上跑负载的经验，我们看到它还能支撑约 120 千瓦的平均算力——峰值和平均是有区别的。所以这是 SpaceX AI 卫星的第一版：150 千瓦峰值功率、120 千瓦持续功率。给你点尺度感：太阳能阵列按每平方米 250 瓦算，散热板按每平方米约 1400 瓦算。散热板是双面的，两面都在散热，刀刃边朝向太阳。1400 瓦每平方米是个很容易达到的目标，随时间推移，我们觉得太阳能板和散热板大概都能分别做到 250 瓦和 1400 瓦每平方米以上。这基本就是这颗卫星的样子：一大片太阳能板、散热板，其余一切相比之下都很小。而且这些都是我们已经在 Starlink 星座里实际发射过的东西的演进版。对我来说最酷的一点是：我们用的太阳能技术，本来就要用在 V3 的 Starlink 飞行器上，所以我特别兴奋——直接拿过来，把它做大就行。我们想传达的一点是：AI 卫星并不需要什么「目前还不存在的魔法」。正如伊恩说的，这里很多技术我们为 Starlink V3 卫星就已经做出来了。跟我们已经在做的事比，这并不是个超难的问题。卫星上还会有大约一太比特（terabit）量级的激光链路连接能力。150 千瓦峰值功率，大致相当于一台英伟达 GB300 机架的水平：一台 GB300 带 72 颗 GPU，峰值功率大概 140 千瓦，但几乎不可能让它一直跑在峰值；更现实的工作区间是 120 千瓦左右的平均功率，峰值能冲到 150。所以你可以把它想成「太空里的一个算力机架」。然后你可以把这些算力机架通过激光链路彼此相连，或者直接连到 Starlink 星座。接上 Starlink 之后，Starlink 就能用飞行器上现成的 Ka、Ku 频段天线把数据发回地面，它本身也有连到地面的激光链路。这个延迟其实并不高。卫星大概在地面以上 600 到 800 公里，而光每毫秒走 300 公里，所以差不多就三毫秒的距离，并不远。别太担心延迟——总有人觉得会有很高的延迟，我说不会，光跑得挺快的。还有个挺酷的点：散热板本身的尺寸，和 V3 飞行器现成的太阳能阵列差不多大，大概 70 米翼展，相当大了。我们要造很多颗、放上天。你常说「名字里就带着 space（太空）」——上面空间多的是，哪怕你说的是几千颗甚至上百万颗卫星，上面也有大把地方可以挪。太空真的很大，不存在「太空会变拥挤」这回事。卫星相对地球极其微小，凑近看它显得大，可一放到跟地球比的尺度上，卫星小到根本看不见。我们现在在轨大约有一万颗 Starlink，已经很懂怎么安全地运营这么大规模的星座了——我们是唯一一家有这种量级经验的运营方。正因为有这个底子，我们知道卫星可以排得多密、还能安全地飞，而安全是我们看待整个星座时的头号目标。在 Bastrop 建厂我们会造很多卫星，就在德州的巴斯特罗普（Bastrop）这儿造。我们现在就坐在那栋楼里。这栋楼已经很大了——你绕过转角，透过树丛看见它，会「哇」一声。但我们正要让这栋楼相形见绌。事实上，太阳能制造厂已经在建了。接下来很快会建 AI 卫星生产楼。我们预计到明年底，AI 卫星生产、太阳能生产这些都能以一个合理的产量运转起来。所以谁想做 AI 卫星，这里基本会成为它的中心。就在我们背后，机器正在轰鸣——我们仍在这里制造 Starlink 的所有用户终端，这条线不会挪走。事实上我们还在为新型号开新的生产线。这些就是新的 Starlink 终端，产量比现在的终端高得多。我们觉得最终全世界大概会有几亿个 Starlink 终端。再加上 Starlink 直连手机（direct-to-cell）星座，会直接连到人们的手机上，让你的手机和太空之间实现高带宽通信。第三样：芯片，以及为什么需要 terafab 三个限制因素已经搞定两个：入轨运力、太阳能；第三个是芯片。至少一开始，我们当然可以直接把已经在量产的芯片发上去。我们目前的参考设计用的是英伟达 Rubin 芯片，也可以是 GB300 或 Rubin；我们还会有一套基于 TPU 的参考设计——本质上你可以把任何现成芯片送上轨道。但当前整个行业，看起来大概会做到每年 100 吉瓦量级的 AI 算力。这并没有回答「你怎么走到一太瓦」这个问题。这就是为什么你需要 terafab。要迈上下一个数量级，你需要一座巨大的芯片厂。给你个尺度感：我们预计 terafab 大约会有一亿平方英尺，是特斯拉得州超级工厂的十倍。除了大，它还有什么独特、跟地球上任何其它芯片制造不一样的地方？随时间推移，terafab 上会有很多技术演进，但归根结底是「规模」。哪怕没有任何根本性的技术突破，你只要把现有的芯片制造技术——非常吃力地——放大到每年一太瓦的芯片产出。从逻辑裸片（logic die）的角度看，这相当于每年十亿颗、每颗一千瓦（按整光罩当量算）的芯片：十亿颗整光罩当量芯片、每颗一千瓦，然后你还需要配上海量的内存。时间线：别想小了今天很多人还觉得轨道数据中心是「十年以后的事」。我们想给大家一个时间框架的概念——至少是我们瞄准的时间框架。大家可以对此打点折扣，因为这只是我们的最佳猜测，不是承诺，是我们打算去试、并且觉得大概能做到的事：明年底：把空间 AI 算力做到「年化一吉瓦/年」的速率。然后争取每年提升一个数量级：约两年半时摸到年化 10 吉瓦/年，三年半时也许 100 吉瓦。再往后，看全球芯片制造和 terafab 的进展，进一步放大到每年一太瓦——也就是一千吉瓦。一太瓦是美国当前用电量的两倍。我觉得会有这个需求，但走着瞧。那是非常多的卫星。下一步：月球质量驱动器走完地球上所有限制因素、把地球能做的都顶到天花板之后，下一步是什么，才能真正往「成为卡尔达肖夫二型文明」再争取几个百分点？为什么要停在这？为什么要想得那么小？因为一太瓦其实非常小。要再上三个数量级、从「每年一太瓦」再乘一千，我们目前能看到的唯一办法，是在月球上用「质量驱动器」（mass driver）。具体说，就是在月球上本地生产光伏板和散热板，芯片也许从地球带去，也可以设想直接在月球上造。但大部分质量必须在月球本地制造，这样你就不用从地球往月球运。然后，因为月球没有大气、引力只有地球的六分之一，你可以不用火箭就把 AI 卫星加速送进深空——基本上就是用一台电磁炮，类似电磁轨道炮，把它们「打」进太空。可以把它理解成一台直线电机。我想我们可以放个视频…… 谢谢大家。

马斯克新的大饼来了这个饼，格外的大😂 涉及到行星移民、太空算力中心、AI卫星、太空能源... 让人类文明往上跳一个能量等级用Starlink 现成的太阳能阵列造 AI 卫星，150千瓦峰值功率 / 120千瓦持续算力，完全展开时翼展70米🥲 在月球本地造光伏和散热板，用电磁炮把 AI 卫星直接打进深空🤪 Terafab 太空算力工厂将占地约 1 亿平方英尺，是特斯拉 Giga Texas 工厂的 10 倍大小。 • Terafab 算力供应大约为：1TW/年 • 而当前美国年消耗量：0.5TW 首颗AI卫星： • 150千瓦峰值功率 / 120千瓦持续计算功率 • 采用SpaceX自主研发的太阳能技术 • 专为高性能AI工作负载设计的集中式AI计算载荷 • 完全展开时翼展70米 • 110平方米可展开液体散热器，用于在太空中移除废热 • 配备冗余冷却回路，集成微流星体防护 • 设计用于星舰发射，实现大规模太空计算所需的大量轨道运载能力 • 使用激光链路，同时避免了Starlink卫星所需的大多数复杂通信系统视频完整文字内容：开场：又是典型的一年大家好，欢迎。今天把埃隆和伊恩，还有我们 Starlink 团队的人请来聊聊近况。对 SpaceX 来说，这又是典型的一年：发射了一台全新的飞行器，收购了 xAI（现在归到 SpaceX 搞 AI），还宣布要建一座太瓦级芯片厂（terafab）。所以是啊，从来没有一刻闲着——典型的一年。今天想把这些点串起来，看看它们怎么一起推动「让生命成为跨行星物种」，怎么开始往卡尔达肖夫等级上爬，顺便秀一点很酷的 AI 卫星。卡尔达肖夫等级是什么你怎么判断一个文明发展到了什么程度？这是最客观的衡量标准——任何外星物种来拜访我们，都会用它来给我们这个文明打分。而最客观的方式之一，就是看这个文明能驾驭多少能量。有位俄国物理学家叫卡尔达肖夫，就想过这件事，我觉得他这个刻画方式很好：一型文明：你能驾驭一颗行星上可用的能量。二型文明：你能驾驭一颗恒星的能量。三型文明：你能驾驭整个星系的能量。这些都是非常客观、可测量的数字。而现在，我们在卡尔达肖夫一型这个尺度上都低得可怜。如果问「我们驾驭了地球能量的多大比例」，那是个极其极其小的数字。至于恒星的能量，我们几乎一点都没碰到。太阳到底有多大太阳真的是个庞然大物，大到很难用语言形容。给你一个尺度感：太阳占了整个太阳系全部质量的约 99.86%。它几乎就是一切。剩下的 0.14% 里，大部分还是木星一颗行星。我们这些还是轻量级——整个地球的质量都落在那个「其它杂项」的小类别里。跟太阳比，地球就是一粒微尘。从一型跳到二型，是一个巨大的难度台阶。三型我们甚至还不知道怎么搞——不过会到那一步的，AI 会搞定。那太阳的能量有多少？落在地球横截面上的太阳能，大约只是太阳总输出功率的二十亿分之一。而这里面绝大部分我们还用不上——因为地球 70% 是水。严格说，我们这颗星球该叫「水球」才对。外星文明来了大概会纳闷：明明大部分是水，他们为啥管它叫「地球」？我们就是太阳系里那个名不副实、其实并不绿的「格陵兰」。剩下 30% 是陆地，可里面一大堆是南极、西伯利亚、加拿大极北那种地方，人本来就不爱住，而且两极拿不到多少太阳能。所以真正能用来发电的陆地面积相当小。想往上爬，就必须去太空要想沿着卡尔达肖夫等级往上爬，或者说要驾驭太阳能量里任何有意义的比例，你就必须去太空。打个比方：哪怕只想拿到太阳输出功率的百万分之一，你也得把人类驾驭的能量提高远不止一百万倍——因为我们现在用的能量，还不到太阳输出的一万亿分之一（一万亿 = 一百万乘一百万）。所以在卡尔达肖夫二型尺度上，我们基本上等于不存在，根本「上不了榜」。我们在拿「百万分之一太阳功率」开玩笑——管它叫「一个 Microsoft」。能达到「一个 Microsoft」，相对我们现在的位置都是史诗级的成就，是个值得追求的目标。有意思的是，这个目标同时是「相对现状极其大胆」和「作为太阳能量的占比又一点都不大胆」——百万分之一而已。要是哪个文明真能拿到太阳能量的 1%，那已经是个牛逼到家的文明了，会比我们强大得多。但真要往那走，我们也不会傻乎乎地往太空扔一堆太阳能板去硬接阳光。得有真实需求，你上去是要干点有意义的事。在人类历史上到现在，其实一直没有这个需求——那是什么变了，让我们觉得现在是时候去争取那一两个百分点了？为什么是现在：把数据中心送上天要在卡尔达肖夫等级上有所进展，我们需要发射卫星绕地球运行、捕获太阳能。这样就不用在地面建巨型电厂、还要处理散热——而散热这件事，在太空里其实比在地球上容易得多，你直接往真空辐射就行。我们想做的，是把卡尔达肖夫等级爬到一个「拿得出手的文明」的水平。这样万一哪天外星人终于愿意跟我们说话，我们好歹用上了「还算体面」的一部分太阳能量，而不是现在这种「彻底寒酸」的样子。要把数据中心送上太空，有几个传统上几乎让这件事不可能的限制因素。要规模化，你需要三样东西：巨大的入轨运力——这正是 Starship 能给我们的。最终你得往轨道乃至更远处运送数百万吨。与之匹配的能量——如果你想往太空送 100 吉瓦乃至最终一太瓦，你迟早需要一太瓦的太阳能，外加配套散热。海量芯片——最终需要一太瓦的 AI 芯片。所以三样东西：入轨运力、大量太阳能（当然还有散热板），以及大量芯片。下面一项一项过。 Starship 与「可复用」这个根本突破入轨运力靠 Starship。我们刚完成 V3 的首飞，太震撼了——这一刻等了很久。 Starship 会真正给航天带来革命。它是第一款能做到「完全且快速可复用」的火箭设计。可复用性，是让生命成为跨行星物种、以及攀登卡尔达肖夫等级所必需的根本突破。没有可复用的飞行器，你根本爬不上卡尔达肖夫等级，也没法把生命延伸到月球、火星和太阳系其余地方——成本会高到无法承受。除非能反复飞，否则你造不出足够多的火箭。就像其它任何交通方式一样：要是每次坐完飞机就得把飞机扔掉，飞行会贵到没人坐，大家只能改开车。汽车、飞机、轮船、自行车，显然都是可复用的，否则根本撑不起一套交通系统。火箭要做到可复用难得多，因为地球有很深的重力井和厚厚的大气层，这让火箭复用「勉强才有可能」。此前有过很多次造完全可复用火箭的尝试，大多半途而废，因为他们觉得自己成不了。要做到完全复用，每个环节都得做到极致：发动机、结构、航电、推进剂的选择。你得为减重走极端——所以我们让发射塔去「夹住」火箭，而不是装又重又笨的着陆腿，火箭直接被塔接住。我们还没实现完全复用，但预计能做到，希望今年晚些时候在 Starship 上实现。再往前一步，是做到「快速复用」：火箭落下、被塔接住、放回发射台，不用任何翻修或繁琐检查就能再飞一次，像飞机一样。这极其困难，而这是史上头一回有一款火箭能做到这件事——这正是 Starship 之所以意义深远的地方。它同时还是有史以来最大的飞行物、最重的飞行物、任何种类里最强劲的移动物体。Starship V3 的推力是土星五号登月火箭的两倍多；到 V4，差不多会是土星五号的三倍。而且我们预计，将来 Starship 能做到一小时飞不止一次。顺便说个有意思的事：第 12 次飞行，是 SpaceX 迄今运过的最重载荷——而这还只是 V3 能力的一小部分。入轨运力会变成什么量级一旦我们能又快又多地飞，量级会比今天大好几个数量级。就算只算 Falcon 9 和 Falcon Heavy，SpaceX 现在就已经承担了全地球送入轨道质量的将近 90%——大概在 85% 到 90% 之间。剩下的大部分由中国发射，世界其它地方（包括美国其余部分）加起来大概只有 5% 到 7%。有了 Starship，我们要把入轨量从现在每年约 2500 吨，提到每年数百万吨，而且要在相当短的时间内做到。我们觉得大概三年左右就能做到每年一百万吨入轨。Starship 会把「入轨运力」这个限制因素解决掉。 AI 卫星：其实比 Starlink 卫星更简单接下来是发电和「太空里的数据中心」。很多人一听「太空数据中心」会卡壳——我们当然不是给一栋楼装上发动机飞上天，它长得其实很不一样。很多人根本不知道数据中心里面长什么样，以为是个「互联网在云里」的神秘地方。有人想象成一堆电线，有人想象成一堆盒子，但说到底就是一组芯片。真正要送上太空的东西，看下来其实相当小。更有挑战的是：怎么给它供电？这正是我们能把 Starlink 现成的太阳能阵列技术用上的地方——用这份经验造一颗卫星，把数据中心的关键部件本身送进太空。我们喜欢把它还原成「真正的工程问题是什么」：本质上就是把电送进去、再把废热和能量抽出来，扔进太空的真空里。其实 AI 卫星比 Starlink 卫星简单得多。Starlink 卫星有巨大的相控阵天线、抛物面天线、一大堆激光链路，复杂得多。AI 卫星本质上就是一大片太阳能电池、一块散热板，再加一些激光链路，但没有 Starlink 上那些超复杂的天线。两者比起来，AI 卫星反而更好设计——就是个头大一点。这颗卫星长什么样这是我们的 AI 卫星一号（AI one）的草稿版本。第一步得先做出一个有说服力的东西。我们觉得合适的起点是在 150 千瓦峰值功率这个量级。结合我们在 xAI 上跑负载的经验，我们看到它还能支撑约 120 千瓦的平均算力——峰值和平均是有区别的。所以这是 SpaceX AI 卫星的第一版：150 千瓦峰值功率、120 千瓦持续功率。给你点尺度感：太阳能阵列按每平方米 250 瓦算，散热板按每平方米约 1400 瓦算。散热板是双面的，两面都在散热，刀刃边朝向太阳。1400 瓦每平方米是个很容易达到的目标，随时间推移，我们觉得太阳能板和散热板大概都能分别做到 250 瓦和 1400 瓦每平方米以上。这基本就是这颗卫星的样子：一大片太阳能板、散热板，其余一切相比之下都很小。而且这些都是我们已经在 Starlink 星座里实际发射过的东西的演进版。对我来说最酷的一点是：我们用的太阳能技术，本来就要用在 V3 的 Starlink 飞行器上，所以我特别兴奋——直接拿过来，把它做大就行。我们想传达的一点是：AI 卫星并不需要什么「目前还不存在的魔法」。正如伊恩说的，这里很多技术我们为 Starlink V3 卫星就已经做出来了。跟我们已经在做的事比，这并不是个超难的问题。卫星上还会有大约一太比特（terabit）量级的激光链路连接能力。150 千瓦峰值功率，大致相当于一台英伟达 GB300 机架的水平：一台 GB300 带 72 颗 GPU，峰值功率大概 140 千瓦，但几乎不可能让它一直跑在峰值；更现实的工作区间是 120 千瓦左右的平均功率，峰值能冲到 150。所以你可以把它想成「太空里的一个算力机架」。然后你可以把这些算力机架通过激光链路彼此相连，或者直接连到 Starlink 星座。接上 Starlink 之后，Starlink 就能用飞行器上现成的 Ka、Ku 频段天线把数据发回地面，它本身也有连到地面的激光链路。这个延迟其实并不高。卫星大概在地面以上 600 到 800 公里，而光每毫秒走 300 公里，所以差不多就三毫秒的距离，并不远。别太担心延迟——总有人觉得会有很高的延迟，我说不会，光跑得挺快的。还有个挺酷的点：散热板本身的尺寸，和 V3 飞行器现成的太阳能阵列差不多大，大概 70 米翼展，相当大了。我们要造很多颗、放上天。你常说「名字里就带着 space（太空）」——上面空间多的是，哪怕你说的是几千颗甚至上百万颗卫星，上面也有大把地方可以挪。太空真的很大，不存在「太空会变拥挤」这回事。卫星相对地球极其微小，凑近看它显得大，可一放到跟地球比的尺度上，卫星小到根本看不见。我们现在在轨大约有一万颗 Starlink，已经很懂怎么安全地运营这么大规模的星座了——我们是唯一一家有这种量级经验的运营方。正因为有这个底子，我们知道卫星可以排得多密、还能安全地飞，而安全是我们看待整个星座时的头号目标。在 Bastrop 建厂我们会造很多卫星，就在德州的巴斯特罗普（Bastrop）这儿造。我们现在就坐在那栋楼里。这栋楼已经很大了——你绕过转角，透过树丛看见它，会「哇」一声。但我们正要让这栋楼相形见绌。事实上，太阳能制造厂已经在建了。接下来很快会建 AI 卫星生产楼。我们预计到明年底，AI 卫星生产、太阳能生产这些都能以一个合理的产量运转起来。所以谁想做 AI 卫星，这里基本会成为它的中心。就在我们背后，机器正在轰鸣——我们仍在这里制造 Starlink 的所有用户终端，这条线不会挪走。事实上我们还在为新型号开新的生产线。这些就是新的 Starlink 终端，产量比现在的终端高得多。我们觉得最终全世界大概会有几亿个 Starlink 终端。再加上 Starlink 直连手机（direct-to-cell）星座，会直接连到人们的手机上，让你的手机和太空之间实现高带宽通信。第三样：芯片，以及为什么需要 terafab 三个限制因素已经搞定两个：入轨运力、太阳能；第三个是芯片。至少一开始，我们当然可以直接把已经在量产的芯片发上去。我们目前的参考设计用的是英伟达 Rubin 芯片，也可以是 GB300 或 Rubin；我们还会有一套基于 TPU 的参考设计——本质上你可以把任何现成芯片送上轨道。但当前整个行业，看起来大概会做到每年 100 吉瓦量级的 AI 算力。这并没有回答「你怎么走到一太瓦」这个问题。这就是为什么你需要 terafab。要迈上下一个数量级，你需要一座巨大的芯片厂。给你个尺度感：我们预计 terafab 大约会有一亿平方英尺，是特斯拉得州超级工厂的十倍。除了大，它还有什么独特、跟地球上任何其它芯片制造不一样的地方？随时间推移，terafab 上会有很多技术演进，但归根结底是「规模」。哪怕没有任何根本性的技术突破，你只要把现有的芯片制造技术——非常吃力地——放大到每年一太瓦的芯片产出。从逻辑裸片（logic die）的角度看，这相当于每年十亿颗、每颗一千瓦（按整光罩当量算）的芯片：十亿颗整光罩当量芯片、每颗一千瓦，然后你还需要配上海量的内存。时间线：别想小了今天很多人还觉得轨道数据中心是「十年以后的事」。我们想给大家一个时间框架的概念——至少是我们瞄准的时间框架。大家可以对此打点折扣，因为这只是我们的最佳猜测，不是承诺，是我们打算去试、并且觉得大概能做到的事：明年底：把空间 AI 算力做到「年化一吉瓦/年」的速率。然后争取每年提升一个数量级：约两年半时摸到年化 10 吉瓦/年，三年半时也许 100 吉瓦。再往后，看全球芯片制造和 terafab 的进展，进一步放大到每年一太瓦——也就是一千吉瓦。一太瓦是美国当前用电量的两倍。我觉得会有这个需求，但走着瞧。那是非常多的卫星。下一步：月球质量驱动器走完地球上所有限制因素、把地球能做的都顶到天花板之后，下一步是什么，才能真正往「成为卡尔达肖夫二型文明」再争取几个百分点？为什么要停在这？为什么要想得那么小？因为一太瓦其实非常小。要再上三个数量级、从「每年一太瓦」再乘一千，我们目前能看到的唯一办法，是在月球上用「质量驱动器」（mass driver）。具体说，就是在月球上本地生产光伏板和散热板，芯片也许从地球带去，也可以设想直接在月球上造。但大部分质量必须在月球本地制造，这样你就不用从地球往月球运。然后，因为月球没有大气、引力只有地球的六分之一，你可以不用火箭就把 AI 卫星加速送进深空——基本上就是用一台电磁炮，类似电磁轨道炮，把它们「打」进太空。可以把它理解成一台直线电机。我想我们可以放个视频…… 谢谢大家。

小互

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Jane Street 刚刚公开了得州 AI 训练中心的内部画面： 4032 张 GPU 、 8000 公里光纤，以及因为风冷压不住而全面启用的液冷系统。但真正令人震撼的，是这个算力巨兽的起点。技术负责人 Ron Minsky 回忆，他们最初的算力集群，仅仅是堆在办公桌尽头的 6 台 Dell 主机。当时为了在出故障时能随时拔掉电源，设备就直接敞放在交易员身边。结果最离谱的一次，保洁员在白天吸地毯时，顺手拔掉了一台正在实盘运行的交易系统电源。从 6 台 Dell 电脑和一场吸尘器事故，到如今能在 100 纳秒内完成交易的液冷数据中心。这是华尔街顶级量化机构，横跨 20 年的极致进化。

Jane Street 刚刚公开了得州 AI 训练中心的内部画面： 4032 张 GPU 、 8000 公里光纤，以及因为风冷压不住而全面启用的液冷系统。但真正令人震撼的，是这个算力巨兽的起点。技术负责人 Ron Minsky 回忆，他们最初的算力集群，仅仅是堆在办公桌尽头的 6 台 Dell 主机。当时为了在出故障时能随时拔掉电源，设备就直接敞放在交易员身边。结果最离谱的一次，保洁员在白天吸地毯时，顺手拔掉了一台正在实盘运行的交易系统电源。从 6 台 Dell 电脑和一场吸尘器事故，到如今能在 100 纳秒内完成交易的液冷数据中心。这是华尔街顶级量化机构，横跨 20 年的极致进化。

柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

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这是我1月份回国的时候，发了一个吐槽长沙高铁站的帖子。结果这个帖子挑动了一些人的神经，他们就把这个内容从X平台搬运到国内，现在我很荣幸地被这些人“尊称”为“润人”标杆，已经有多个流量很不错的针对我的视频出现。中国社会与现代文明社会的差距不在于物质，而在于对文明的认知。现代文明的核心是对人的尊重，是对细微体感的关怀，而不是冰冷的宏大叙事。这些人容不得别人讲真话，本质上是因为他们跪久了，不习惯对环境说“不”。在他们的逻辑里，指出环境的缺陷就是挖了他们的祖坟，让他们祖宗没面子。当一个社会只剩下“宏大”作为评价体系，个体真实的体感就成了奢侈品。我表达这种不适，是因为习惯了有边界感和尊重个体的秩序。其实现在的中国跟百年前义和团时期，本质上在精神上有极大的相似性。

这是我1月份回国的时候，发了一个吐槽长沙高铁站的帖子。结果这个帖子挑动了一些人的神经，他们就把这个内容从X平台搬运到国内，现在我很荣幸地被这些人“尊称”为“润人”标杆，已经有多个流量很不错的针对我的视频出现。中国社会与现代文明社会的差距不在于物质，而在于对文明的认知。现代文明的核心是对人的尊重，是对细微体感的关怀，而不是冰冷的宏大叙事。这些人容不得别人讲真话，本质上是因为他们跪久了，不习惯对环境说“不”。在他们的逻辑里，指出环境的缺陷就是挖了他们的祖坟，让他们祖宗没面子。当一个社会只剩下“宏大”作为评价体系，个体真实的体感就成了奢侈品。我表达这种不适，是因为习惯了有边界感和尊重个体的秩序。其实现在的中国跟百年前义和团时期，本质上在精神上有极大的相似性。

纽约博叔

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中国的机器人是表演性质大于实用价值，美国的机器人注重实用价值，从不追求表演价值，中国机器人在练翻跟头，因为要炫技、要表演、要吸引眼球，美国的机器人，是在“人”善于做的领域拼命的的发展，比方说切菜、炒菜、叠衣服，因为它要代替人的劳动，主要是实用价值，但是没有绝对的对错，因为美国的资本是耐心的资本，他们愿意陪一个企业10年、15年、20年，去做一个伟大的事情，中国的资本是机会资本，他们只想陪一个企业两年三年，你不成不赚钱我就要撤了，不给你投了，所以中国的企业被逼的只能为了临时的融资去做表演，必须得做出一个东西惊艳一下，然后好拿钱，这不是他们的主动选择，如果大家真的都变成耐心资本的话，那中国的机器人企业也不会天天练翻跟头的，他们也会练习洗菜炒菜，因为那个才是真正能走入家庭，才是最广阔的市场，表演总是一时的噱头，26年表演可以，那么27年28年呢？

中国的机器人是表演性质大于实用价值，美国的机器人注重实用价值，从不追求表演价值，中国机器人在练翻跟头，因为要炫技、要表演、要吸引眼球，美国的机器人，是在“人”善于做的领域拼命的的发展，比方说切菜、炒菜、叠衣服，因为它要代替人的劳动，主要是实用价值，但是没有绝对的对错，因为美国的资本是耐心的资本，他们愿意陪一个企业10年、15年、20年，去做一个伟大的事情，中国的资本是机会资本，他们只想陪一个企业两年三年，你不成不赚钱我就要撤了，不给你投了，所以中国的企业被逼的只能为了临时的融资去做表演，必须得做出一个东西惊艳一下，然后好拿钱，这不是他们的主动选择，如果大家真的都变成耐心资本的话，那中国的机器人企业也不会天天练翻跟头的，他们也会练习洗菜炒菜，因为那个才是真正能走入家庭，才是最广阔的市场，表演总是一时的噱头，26年表演可以，那么27年28年呢？

一禅

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你对AI视频的认知，99%都是错的你是不是觉得，AI视频创作就是“输入提示词，抽卡式出图，再用剪映拼起来”？那些在闲鱼、小红书上标价几百块的AI视频单子，都是些赚不到钱的“小打小闹”？如果你的答案是“是”，那么恭喜你，你对AI视频的认知，可能还停留在上个世纪一个残酷的现实是：当大多数人还在怀疑和观望时，一小撮“超级个体”已经利用AI完成了商业模式的重构，悄悄地赚得盆满钵满。我们来看看几个“不起眼”的赛道：中小学教师的“刚需”：你可能不知道，为了评职称、参加比赛，中小学教师对高质量微课视频的需求是绝对的刚需。看看淘宝，那些标价几百的微课制作服务，很多销量早已过万，而这仅仅是标价，一个定制化的数学或物理动效微课，最终成交价远超你的想象。这在当下的经济环境中，是国内少有的暴利刚需业务。闲鱼上的“暴利”生意：一个60秒的AI视频，市场价在200-600元但如果你用传统“图生视频”的模式，可能需要花费5个小时，时薪不到100元，苦不堪言。而先行者已经找到了能“一键生成分镜、自动组成视频”的神器，将效率提升数十倍。降维打击的“商业片”：你知道现在一个美院团队，制作一秒高质量的AI动画广告，报价是多少吗？答案是1000元左右。而现在，一个人，借助合适的工具，就能实现从脚本、分镜、配音、字幕到剪辑的全流程自动化，效果直接媲美专业团队。从产品推广、AI短剧、动态壁纸，到PPT转动画、产品Demo演示……AI视频创作的商业应用版图，正在以超乎想象的速度扩张。这个时代，不再需要庞大的团队和昂贵的设备。 “创意”第一次成为了个体最核心，乃至唯一的资产。而要抓住这个风口，你缺的不是创意，而是一个能将你的创意无限放大的“神器”。 Medeo的目标只有一个：让视频创作的门槛，彻底消失它不仅仅是“文生视频”或“图生视频”，而是一个全流程的视频创作智能体。就算你不会剪辑、不会写脚本、甚至不会写AI提示词，只要你有一个好点子，Medeo就能一键帮你：生成专业脚本和分镜生成匹配的关键帧画面自动添加配音、字幕和背景音乐支持多轮对话，对不满意的片段随时修改最终自动剪辑成片无论是产品推广、专业广告、知识科普，还是AI短剧，效果都直接爆炸。我知道，你可能会有两个疑问： 1. “它真的有那么强大吗？很多工具都只是噱头。”Medeo的核心优势在于其“分镜”逻辑，它能理解视频的叙事结构，而不是无脑生成单张图片这使得镜头之间的配合度极高，故事感和流畅度远超传统AI视频工具。事实上，它大大减少了“抽卡”次数，这已经很大程度的减成本。 2. “这么强的工具，一定很贵吧？”是的，它不便宜。但请允许我提出一个你必须了解的核心事实：贵，不是Medeo的问题，而是AI时代下范式的转变，而是当前整个AI视频生成领域的技术成本决定的。你看到的每一次流畅的画面生成，背后都是海量算力的燃烧和昂贵GPU资源的消耗这就像第一代iPhone，价格不菲，因为它集成了当时最前沿的技术。AI视频创作，就是当下的那个“前沿技术”。所以，问题的关键不是“它为什么这么贵”，而是“它到底为我省了多少钱？” 让我们来算一笔账：一个专业的美术或动画团队，制作一秒高质量AI动画的报价，是1000元。一个传统的视频制作公司，完成一个商业广告片的报价，动辄数万甚至数十万。而现在，Medeo将这个过去只有少数专业机构和企业才能负担得起的“视频工业能力”，压缩到了一个你触手可及的工具里。它不是让你“多花钱”，而是将你的成本从“团队级”指数级降低到了“个体级”。这本身就是一场颠覆性的成本革命。相信我，随着技术迭代，成本一定会逐步降低而现在，正是利用这个“信息差”和“能力差”建立优势的最佳时机。 AI带来的不是失业，而是对“个体价值”的重新洗牌。在这个新的范式下，你不再是一个执行者，而是一个指挥AI军团的“导演”。你的核心任务，是思考你能为世界创造什么样的独特价值。不要再用过去的认知来审视现在的世界。旧的地图，找不到新的大陆。现在，Medeo官网已经开放，并且提供免费积分让你亲身体验。去试试看，亲自感受一下，那个属于“超级个体”的时代，已经到来了

你对AI视频的认知，99%都是错的你是不是觉得，AI视频创作就是“输入提示词，抽卡式出图，再用剪映拼起来”？那些在闲鱼、小红书上标价几百块的AI视频单子，都是些赚不到钱的“小打小闹”？如果你的答案是“是”，那么恭喜你，你对AI视频的认知，可能还停留在上个世纪一个残酷的现实是：当大多数人还在怀疑和观望时，一小撮“超级个体”已经利用AI完成了商业模式的重构，悄悄地赚得盆满钵满。我们来看看几个“不起眼”的赛道：中小学教师的“刚需”：你可能不知道，为了评职称、参加比赛，中小学教师对高质量微课视频的需求是绝对的刚需。看看淘宝，那些标价几百的微课制作服务，很多销量早已过万，而这仅仅是标价，一个定制化的数学或物理动效微课，最终成交价远超你的想象。这在当下的经济环境中，是国内少有的暴利刚需业务。闲鱼上的“暴利”生意：一个60秒的AI视频，市场价在200-600元但如果你用传统“图生视频”的模式，可能需要花费5个小时，时薪不到100元，苦不堪言。而先行者已经找到了能“一键生成分镜、自动组成视频”的神器，将效率提升数十倍。降维打击的“商业片”：你知道现在一个美院团队，制作一秒高质量的AI动画广告，报价是多少吗？答案是1000元左右。而现在，一个人，借助合适的工具，就能实现从脚本、分镜、配音、字幕到剪辑的全流程自动化，效果直接媲美专业团队。从产品推广、AI短剧、动态壁纸，到PPT转动画、产品Demo演示……AI视频创作的商业应用版图，正在以超乎想象的速度扩张。这个时代，不再需要庞大的团队和昂贵的设备。 “创意”第一次成为了个体最核心，乃至唯一的资产。而要抓住这个风口，你缺的不是创意，而是一个能将你的创意无限放大的“神器”。 Medeo的目标只有一个：让视频创作的门槛，彻底消失它不仅仅是“文生视频”或“图生视频”，而是一个全流程的视频创作智能体。就算你不会剪辑、不会写脚本、甚至不会写AI提示词，只要你有一个好点子，Medeo就能一键帮你：生成专业脚本和分镜生成匹配的关键帧画面自动添加配音、字幕和背景音乐支持多轮对话，对不满意的片段随时修改最终自动剪辑成片无论是产品推广、专业广告、知识科普，还是AI短剧，效果都直接爆炸。我知道，你可能会有两个疑问： 1. “它真的有那么强大吗？很多工具都只是噱头。”Medeo的核心优势在于其“分镜”逻辑，它能理解视频的叙事结构，而不是无脑生成单张图片这使得镜头之间的配合度极高，故事感和流畅度远超传统AI视频工具。事实上，它大大减少了“抽卡”次数，这已经很大程度的减成本。 2. “这么强的工具，一定很贵吧？”是的，它不便宜。但请允许我提出一个你必须了解的核心事实：贵，不是Medeo的问题，而是AI时代下范式的转变，而是当前整个AI视频生成领域的技术成本决定的。你看到的每一次流畅的画面生成，背后都是海量算力的燃烧和昂贵GPU资源的消耗这就像第一代iPhone，价格不菲，因为它集成了当时最前沿的技术。AI视频创作，就是当下的那个“前沿技术”。所以，问题的关键不是“它为什么这么贵”，而是“它到底为我省了多少钱？” 让我们来算一笔账：一个专业的美术或动画团队，制作一秒高质量AI动画的报价，是1000元。一个传统的视频制作公司，完成一个商业广告片的报价，动辄数万甚至数十万。而现在，Medeo将这个过去只有少数专业机构和企业才能负担得起的“视频工业能力”，压缩到了一个你触手可及的工具里。它不是让你“多花钱”，而是将你的成本从“团队级”指数级降低到了“个体级”。这本身就是一场颠覆性的成本革命。相信我，随着技术迭代，成本一定会逐步降低而现在，正是利用这个“信息差”和“能力差”建立优势的最佳时机。 AI带来的不是失业，而是对“个体价值”的重新洗牌。在这个新的范式下，你不再是一个执行者，而是一个指挥AI军团的“导演”。你的核心任务，是思考你能为世界创造什么样的独特价值。不要再用过去的认知来审视现在的世界。旧的地图，找不到新的大陆。现在，Medeo官网已经开放，并且提供免费积分让你亲身体验。去试试看，亲自感受一下，那个属于“超级个体”的时代，已经到来了

叫我阿杭

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最近这段时间，很多人其实已经发现一个变化：真正能把人重新拉回交易屏幕的，不是新币本身，而是参与就能拿到回报的机制。 MemeMax第二阶段直接甩出来一个 $800,000 的奖励池，而且是给前 500 个真正活跃的创作者和交易者。这一点很关键，它不是靠喊口号吸人，而是把钱明明白白地放在台面上：你参与、你交易、你输出内容，你就有机会分走一部分。这种设计，本身就很符合现在这个情绪主导的市场。也正因为这样，它吸引来的不是路过围观的人，而是一群真的会下场的人。现在的市场节奏有多快大家都知道，一个热点能不能活过三天，全看第一天有没有流动性。传统交易所那套流程，说白了已经不适配现在的 Meme 玩法了。等审核、等上线、等公告，等你能操作的时候，情绪早就跑了。链上 Perp 反而更像是为这个时代定制的工具，社区一拍板，市场立刻就能开，情绪在哪，交易就在哪。再说交易体验。很多人嘴上不说，但心里其实都很清楚：限制、延迟、KYC，这些东西和 Meme 本身就是冲突的。 MemeMax 把这些全部拿掉，给的是一种“你想怎么玩就怎么玩”的状态。高杠杆也好，短线博弈也好，本质不是鼓励冒险，而是尊重玩家的选择权。更重要的是，交易结果本身还能成为传播内容，情绪被不断放大，这才是 Meme 市场最真实的燃料。还有一个容易被忽略的点，是钱往哪走。在很多平台，交易量再大，和普通用户其实没太大关系。而 MemeMax 的手续费逻辑非常直接：不外流，全回社区。交易越多，回购和奖励越多，参与者自然更愿意留下来继续玩。这不是“画饼式激励”，而是用结构把利益绑定在一起。从更大的环境看，现在其实已经很清楚了：一边是越来越像传统金融的中心化平台，另一边是强调即时、透明和社区主权的链上体系。 Meme 天生就不适合被装进一个保守的框架里，它需要的是速度、情绪和舞台。所以这轮 Meme 行情，如果还用老视角去看，可能会一直觉得“没感觉”。但如果你把目光放到 MemeMax 这种链上 Perp 上，就会发现：这里更像是行情的第一现场，而不是事后追高的地方。不是 Meme 变了，是承载 Meme 的地方，已经换了。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap MemeMax #MemeMax

最近这段时间，很多人其实已经发现一个变化：真正能把人重新拉回交易屏幕的，不是新币本身，而是参与就能拿到回报的机制。 MemeMax第二阶段直接甩出来一个 $800,000 的奖励池，而且是给前 500 个真正活跃的创作者和交易者。这一点很关键，它不是靠喊口号吸人，而是把钱明明白白地放在台面上：你参与、你交易、你输出内容，你就有机会分走一部分。这种设计，本身就很符合现在这个情绪主导的市场。也正因为这样，它吸引来的不是路过围观的人，而是一群真的会下场的人。现在的市场节奏有多快大家都知道，一个热点能不能活过三天，全看第一天有没有流动性。传统交易所那套流程，说白了已经不适配现在的 Meme 玩法了。等审核、等上线、等公告，等你能操作的时候，情绪早就跑了。链上 Perp 反而更像是为这个时代定制的工具，社区一拍板，市场立刻就能开，情绪在哪，交易就在哪。再说交易体验。很多人嘴上不说，但心里其实都很清楚：限制、延迟、KYC，这些东西和 Meme 本身就是冲突的。 MemeMax 把这些全部拿掉，给的是一种“你想怎么玩就怎么玩”的状态。高杠杆也好，短线博弈也好，本质不是鼓励冒险，而是尊重玩家的选择权。更重要的是，交易结果本身还能成为传播内容，情绪被不断放大，这才是 Meme 市场最真实的燃料。还有一个容易被忽略的点，是钱往哪走。在很多平台，交易量再大，和普通用户其实没太大关系。而 MemeMax 的手续费逻辑非常直接：不外流，全回社区。交易越多，回购和奖励越多，参与者自然更愿意留下来继续玩。这不是“画饼式激励”，而是用结构把利益绑定在一起。从更大的环境看，现在其实已经很清楚了：一边是越来越像传统金融的中心化平台，另一边是强调即时、透明和社区主权的链上体系。 Meme 天生就不适合被装进一个保守的框架里，它需要的是速度、情绪和舞台。所以这轮 Meme 行情，如果还用老视角去看，可能会一直觉得“没感觉”。但如果你把目光放到 MemeMax 这种链上 Perp 上，就会发现：这里更像是行情的第一现场，而不是事后追高的地方。不是 Meme 变了，是承载 Meme 的地方，已经换了。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap MemeMax #MemeMax

Crypto诸葛

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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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美国副总统万斯：在AI上，中共唯一领先美国的是敢建电厂。 JD Vance 的原话：他们不怕建电厂，我们怕。这句话翻译成大白话，就是这场 AI 竞赛拼到最后，不是谁的模型聪明，是谁家电网先扛不住。数据中心是吞电的巨兽，一个园区的用电量顶得上一座中型城市。算力再猛，插头后面没电，全是废铁。 Vance 接着点名了美国在AI上真正的对手，不是中共，是美国自己后院那套谁也碰不得的环保审批。美国的环保运动马上要撞上现实，而第一个被撞死的，就是 AI 数据中心。他给硅谷那帮 CEO 的建议也很直接：与其天天喊 AGI，不如先去支持多建几座电厂。这才是真正的胜负手。一边是举国之力闷头建电力的体制，一边是连建个变电站都要打十年环评官司的官僚体系。川普团队如何破局？

美国副总统万斯：在AI上，中共唯一领先美国的是敢建电厂。 JD Vance 的原话：他们不怕建电厂，我们怕。这句话翻译成大白话，就是这场 AI 竞赛拼到最后，不是谁的模型聪明，是谁家电网先扛不住。数据中心是吞电的巨兽，一个园区的用电量顶得上一座中型城市。算力再猛，插头后面没电，全是废铁。 Vance 接着点名了美国在AI上真正的对手，不是中共，是美国自己后院那套谁也碰不得的环保审批。美国的环保运动马上要撞上现实，而第一个被撞死的，就是 AI 数据中心。他给硅谷那帮 CEO 的建议也很直接：与其天天喊 AGI，不如先去支持多建几座电厂。这才是真正的胜负手。一边是举国之力闷头建电力的体制，一边是连建个变电站都要打十年环评官司的官僚体系。川普团队如何破局？

墓碑科技

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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

25,895 просмотров • 1 год назад

波士顿动力的新机器人，不再是液压驱动了。全面电动化，动作看着更丝滑，也更诡异。它的关节可以360度旋转。这意味着什么？它在某些方面能比人类更高效。官方直接点明了应用场景：制造业环境。在那里，“每一秒都很重要”。问题来了。当一个机器人的效率全面超越产线上的工人，工人要去哪里？技术的进步本身是中性的。但由谁来引导，为什么而用，最终为谁服务，这才是核心。他们说，把机器人的脸设计成“友善的”，是为了让和它一起工作的人类感到它是个“有帮助的”机器人。但如果它的“帮助”最终是取代你的岗位，这种“友善”的设计，看起来更像是一种安抚和心理操纵。一边是达沃斯精英们热衷讨论的“效率至上”和全球化供应链重组。另一边是普通人饭碗的现实问题。当科技巨头们比赛谁的机器人更“超越自然”时，谁在为那些被“优化”掉的岗位负责？这到底是技术革命，还是另一场精心包装的，针对劳动阶层的替代计划？值得每个人思考。

波士顿动力的新机器人，不再是液压驱动了。全面电动化，动作看着更丝滑，也更诡异。它的关节可以360度旋转。这意味着什么？它在某些方面能比人类更高效。官方直接点明了应用场景：制造业环境。在那里，“每一秒都很重要”。问题来了。当一个机器人的效率全面超越产线上的工人，工人要去哪里？技术的进步本身是中性的。但由谁来引导，为什么而用，最终为谁服务，这才是核心。他们说，把机器人的脸设计成“友善的”，是为了让和它一起工作的人类感到它是个“有帮助的”机器人。但如果它的“帮助”最终是取代你的岗位，这种“友善”的设计，看起来更像是一种安抚和心理操纵。一边是达沃斯精英们热衷讨论的“效率至上”和全球化供应链重组。另一边是普通人饭碗的现实问题。当科技巨头们比赛谁的机器人更“超越自然”时，谁在为那些被“优化”掉的岗位负责？这到底是技术革命，还是另一场精心包装的，针对劳动阶层的替代计划？值得每个人思考。

墓碑科技

32,884 просмотров • 6 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

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恐怕最近不是我一个人的感受，那就是小小泉好像开挂了一样。包括在很多日本人心中对他的印象是一个180度的大转弯。其实想想也不奇怪，现在这个位置真的太适合他了。以前他担任的那些部门，其实需要的是那种细节型和专业型的技术官，最起码你需要有一定的一线经验和知识储备，这个其实真的不适合他。相反，现在他的这个位置，你只要敢装逼且口齿清晰，外加长得帅，那就非常胜任。尤其是他老家是横须贺的，出生地就很国防。因为需要传达的不是什么技术上的细节，而是一种态度。特别是在高市目前的外交政策下，小小泉找到了自己的天职。这波人气掌握好了，未来他是大有作为的。其实如果仔细观察一下这届内阁其他成员，就会发现早苗姐姐其实真的很会用人。

恐怕最近不是我一个人的感受，那就是小小泉好像开挂了一样。包括在很多日本人心中对他的印象是一个180度的大转弯。其实想想也不奇怪，现在这个位置真的太适合他了。以前他担任的那些部门，其实需要的是那种细节型和专业型的技术官，最起码你需要有一定的一线经验和知识储备，这个其实真的不适合他。相反，现在他的这个位置，你只要敢装逼且口齿清晰，外加长得帅，那就非常胜任。尤其是他老家是横须贺的，出生地就很国防。因为需要传达的不是什么技术上的细节，而是一种态度。特别是在高市目前的外交政策下，小小泉找到了自己的天职。这波人气掌握好了，未来他是大有作为的。其实如果仔细观察一下这届内阁其他成员，就会发现早苗姐姐其实真的很会用人。

东北御厨💙💛

62,962 просмотров • 7 месяцев назад

最牛叉的 polymarket 自动交易机器人!! 我个人在用，已实现不错盈利和交易量!! [15分钟、5分钟加密货币涨跌交易] >>> （自动跳转TG）首先，我个人不反对使用 polymarket 跟单交易机器人，但是也不支持。原因，前两天我在老外区找到了一个使用人数接近2w人的跟单交易机器人。看到很多老外在推特上晒出的聪明钱包，我也想着跟单一手，然后高高兴兴的去睡觉了。结果醒来一看，曹尼玛，200美金直接飞了，麻痹，感情全给这些所谓的聪明钱包抬轿子了。那时候我就想，既然跟单是行不通了，那么机器人直接自动交易呢？这不，我发现了这款 polymarket 自动交易机器人。用到现在，不到三天，但是我真的很想给它点个赞，给创始人点个赞。 >>> 其实使用起来，我也是走了不少歪路的。使用的第一天，没有把止损设置好（那个按钮默认显示✅️，我以为就是设置好了的，但其实需要设置为❌️，才能真正的止损），这也导致了我才使用不到5小时，50美金直接全部亏光光，麻痹。（其实亏光光的原因还有一点，我没有设置好参数）然后第二天我就暂停使用了，因为我以为是机器人本身的问题。好在我在群里发现了其他一些人的比较好的参数，并且同时！！！发现了我的止损没有设置好。接着第二天这个时候我把参数设置好、止损设置好后，没有着急跑实盘交易，而是先用模拟盘跑了大约12个小时。第三天看了一下模拟盘战绩，感觉5分钟的不太好，于是启动了15分钟的交易（今天凌晨1.30分左右），初始放了30美金进去，现在来到了80美金，收获了盈利，也收获了接近4000美金的交易量。 >>> 这个号单次下单金额为5美金，同时还做了另外一个号，单次下单金额为10美金（其它参数一样），两个号都有的赚，10美金那个号当然交易量会更多。虽然说现在感觉还不错（实现了盈利+交易量），但是我也不知道后面的情况到底会如何，毕竟市场和交易是谁也没法预判的…… 不过有想体验一下的，可以从上面进，就是一个TG交易机器人，建议设置好参数后（可以先模拟盘交易，也可以问我要参数），也是从少量成本做起，毕竟心急吃不了热豆腐的。 [Do Your Own Research]

最牛叉的 polymarket 自动交易机器人!! 我个人在用，已实现不错盈利和交易量!! [15分钟、5分钟加密货币涨跌交易] >>> （自动跳转TG）首先，我个人不反对使用 polymarket 跟单交易机器人，但是也不支持。原因，前两天我在老外区找到了一个使用人数接近2w人的跟单交易机器人。看到很多老外在推特上晒出的聪明钱包，我也想着跟单一手，然后高高兴兴的去睡觉了。结果醒来一看，曹尼玛，200美金直接飞了，麻痹，感情全给这些所谓的聪明钱包抬轿子了。那时候我就想，既然跟单是行不通了，那么机器人直接自动交易呢？这不，我发现了这款 polymarket 自动交易机器人。用到现在，不到三天，但是我真的很想给它点个赞，给创始人点个赞。 >>> 其实使用起来，我也是走了不少歪路的。使用的第一天，没有把止损设置好（那个按钮默认显示✅️，我以为就是设置好了的，但其实需要设置为❌️，才能真正的止损），这也导致了我才使用不到5小时，50美金直接全部亏光光，麻痹。（其实亏光光的原因还有一点，我没有设置好参数）然后第二天我就暂停使用了，因为我以为是机器人本身的问题。好在我在群里发现了其他一些人的比较好的参数，并且同时！！！发现了我的止损没有设置好。接着第二天这个时候我把参数设置好、止损设置好后，没有着急跑实盘交易，而是先用模拟盘跑了大约12个小时。第三天看了一下模拟盘战绩，感觉5分钟的不太好，于是启动了15分钟的交易（今天凌晨1.30分左右），初始放了30美金进去，现在来到了80美金，收获了盈利，也收获了接近4000美金的交易量。 >>> 这个号单次下单金额为5美金，同时还做了另外一个号，单次下单金额为10美金（其它参数一样），两个号都有的赚，10美金那个号当然交易量会更多。虽然说现在感觉还不错（实现了盈利+交易量），但是我也不知道后面的情况到底会如何，毕竟市场和交易是谁也没法预判的…… 不过有想体验一下的，可以从上面进，就是一个TG交易机器人，建议设置好参数后（可以先模拟盘交易，也可以问我要参数），也是从少量成本做起，毕竟心急吃不了热豆腐的。 [Do Your Own Research]

金麦飞JMF🪯买美股上币安

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🔴 2025年4月30日川普总统内阁会议中涉及中共国的内容：到现在为止，关税还没有真正开始生效。我知道，也不愿看到，但现在中国的情况确实很糟。我刚看到一些新出的报告，说他们的经济正在遭受重创。我并不希望这种事情发生在中国，我其实挺喜欢习近平主席的。听到这个消息我确实感到难过，但事实是：中国正在被打得很惨。你看，他们派出了世界上最大的货轮，装满了前所未见的大宗商品。这些是全球最大的货轮。他们正往这边开来——结果在太平洋上直接调头返航了！他们在海上来了个大掉头，直接返航了——因为没人要这些货了，因为145%的关税！当然，我还是希望某个时间点我们能跟中国达成协议。我们现在正在与他们对话。但中国的工厂正在全国范围内关闭，因为我们不再接收他们的产品。我们不想要他们的货，除非他们愿意公平地对待我们。这包括知识产权等问题，远远不仅仅是买卖这么简单。所以我们走着瞧。有人问我：“你看到这个情况，是不是很开心？”我说：“不，我一点都不开心。我希望中国好，也希望所有国家都好。”但他们也必须公平对待我们！ “总统先生，您什么时候会与中国的习近平主席通话？” 什么时候？这事会发生的。现在嘛——我之前也说过——他们遇到了大麻烦，因为他们的工厂生意不好做了。他们在拜登任上赚了一万亿美元！一万亿美元！靠向我们卖货发的财。而其中很多东西我们根本不需要！你知道，有人还说：“哎呀，货架会空掉。”那好吧，也许小孩原本能有30个玩偶，现在只买两个，也没什么嘛！可能这两个玩偶贵上几块钱，也不是不能接受。但我们说的可不是非买不可的必需品。他们那边有船装得满满的，全是货——虽然不是全部，但很大一部分我们根本用不上！我们必须达成一份公平的协议！我们被全世界的国家占了便宜！但我认为，中共国是最主要的、最有可能成为全球头号掠夺者的国家（the chief ripper offer）。

🔴 2025年4月30日川普总统内阁会议中涉及中共国的内容：到现在为止，关税还没有真正开始生效。我知道，也不愿看到，但现在中国的情况确实很糟。我刚看到一些新出的报告，说他们的经济正在遭受重创。我并不希望这种事情发生在中国，我其实挺喜欢习近平主席的。听到这个消息我确实感到难过，但事实是：中国正在被打得很惨。你看，他们派出了世界上最大的货轮，装满了前所未见的大宗商品。这些是全球最大的货轮。他们正往这边开来——结果在太平洋上直接调头返航了！他们在海上来了个大掉头，直接返航了——因为没人要这些货了，因为145%的关税！当然，我还是希望某个时间点我们能跟中国达成协议。我们现在正在与他们对话。但中国的工厂正在全国范围内关闭，因为我们不再接收他们的产品。我们不想要他们的货，除非他们愿意公平地对待我们。这包括知识产权等问题，远远不仅仅是买卖这么简单。所以我们走着瞧。有人问我：“你看到这个情况，是不是很开心？”我说：“不，我一点都不开心。我希望中国好，也希望所有国家都好。”但他们也必须公平对待我们！ “总统先生，您什么时候会与中国的习近平主席通话？” 什么时候？这事会发生的。现在嘛——我之前也说过——他们遇到了大麻烦，因为他们的工厂生意不好做了。他们在拜登任上赚了一万亿美元！一万亿美元！靠向我们卖货发的财。而其中很多东西我们根本不需要！你知道，有人还说：“哎呀，货架会空掉。”那好吧，也许小孩原本能有30个玩偶，现在只买两个，也没什么嘛！可能这两个玩偶贵上几块钱，也不是不能接受。但我们说的可不是非买不可的必需品。他们那边有船装得满满的，全是货——虽然不是全部，但很大一部分我们根本用不上！我们必须达成一份公平的协议！我们被全世界的国家占了便宜！但我认为，中共国是最主要的、最有可能成为全球头号掠夺者的国家（the chief ripper offer）。

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不要把太空数据中心想复杂了很多人一听"数据中心搬上天"，脑子里浮现的是一栋五角大楼那么大的楼飘在太空里。 SpaceX的CFO说，根本不是那么回事。轨道算力，就是太空里的一排排机架。他自己第一次在公司内部听到"太空数据中心"也卡过壳，第一反应是这么多机器到底怎么连到一起。工程师回他一句，这不就是又一张星链星座网嘛。一颗算力卫星，长得像放大版的星链V3，中间塞进英伟达的GPU机架，外面铺更大的太阳能翼，背后拖一片金属散热板。组网用的是早就成熟的虚拟网络，一个机架接一个机架地连起来。星链已经把卫星批量造、批量发、在轨互联这一整套全跑通了。也就是说，造太空数据中心要用的零件，SpaceX手里基本都有现成的。剩下要做的，是把GPU装上去，再发够数量。

不要把太空数据中心想复杂了很多人一听"数据中心搬上天"，脑子里浮现的是一栋五角大楼那么大的楼飘在太空里。 SpaceX的CFO说，根本不是那么回事。轨道算力，就是太空里的一排排机架。他自己第一次在公司内部听到"太空数据中心"也卡过壳，第一反应是这么多机器到底怎么连到一起。工程师回他一句，这不就是又一张星链星座网嘛。一颗算力卫星，长得像放大版的星链V3，中间塞进英伟达的GPU机架，外面铺更大的太阳能翼，背后拖一片金属散热板。组网用的是早就成熟的虚拟网络，一个机架接一个机架地连起来。星链已经把卫星批量造、批量发、在轨互联这一整套全跑通了。也就是说，造太空数据中心要用的零件，SpaceX手里基本都有现成的。剩下要做的，是把GPU装上去，再发够数量。

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红杉资本，硅谷顶级风投，给所有创始人泼了盆冷水。他们问了一个要命的问题： “你离破产，是不是只差AI的下一次迭代？” 谷歌的Gemini 1.5 Pro刚出来。功能强到让人害怕。很多软件公司做的东西，它动动手指就实现了。这就等于，你辛辛苦苦开发一个工具。结果OpenAI或谷歌更新一下模型，你的公司就没了。直接被降维打击。这生意还怎么做？红杉指了一条路：别再卖铲子了，去卖挖出来的金子。什么意思？不要卖软件工具本身。要卖用这个工具完成的工作成果。把自己伪装成一家“服务公司”。但内核是一家效率极高的软件公司。让AI给你打工，而不是成为你的敌人。他们算了一笔账。市场上，软件每花1美元。配套的服务就要花6美元。以前的创业者只能赚那1美元。现在，AI能让你去抢那6美元的市场。这才是下一个万亿级公司的机会。说白了，就是用AI武装的服务业。不再是卖一个Word软件，而是直接帮你写好一份完美的合同。不再是卖一个Photoshop，而是直接给你一张修好的图。靠卖软件授权的商业模式，可能真的要到头了。

红杉资本，硅谷顶级风投，给所有创始人泼了盆冷水。他们问了一个要命的问题： “你离破产，是不是只差AI的下一次迭代？” 谷歌的Gemini 1.5 Pro刚出来。功能强到让人害怕。很多软件公司做的东西，它动动手指就实现了。这就等于，你辛辛苦苦开发一个工具。结果OpenAI或谷歌更新一下模型，你的公司就没了。直接被降维打击。这生意还怎么做？红杉指了一条路：别再卖铲子了，去卖挖出来的金子。什么意思？不要卖软件工具本身。要卖用这个工具完成的工作成果。把自己伪装成一家“服务公司”。但内核是一家效率极高的软件公司。让AI给你打工，而不是成为你的敌人。他们算了一笔账。市场上，软件每花1美元。配套的服务就要花6美元。以前的创业者只能赚那1美元。现在，AI能让你去抢那6美元的市场。这才是下一个万亿级公司的机会。说白了，就是用AI武装的服务业。不再是卖一个Word软件，而是直接帮你写好一份完美的合同。不再是卖一个Photoshop，而是直接给你一张修好的图。靠卖软件授权的商业模式，可能真的要到头了。

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一个GPT-4的训练能耗，够养3000个人20年。但奥特曼说，养一个“人”也需要20年的食物和光阴。这话听起来是不是挺有道理？来，我们算笔账。一个人成长20年，消耗的食物能量大概是1.7万度电。训练一次GPT-4呢？ 5000万度电。两者相差近3000倍。更关键的是产出周期。一个人“训练”20年，可以为社会工作40到60年。 GPT-4花了这么多能量训练出来，旗舰地位维持了不到两年就被换掉了。这个折旧速度，比租一辆车还快。现在接替它的是GPT-5.2。每一次查询的耗电量，是上一代的8.6倍。每天25亿次查询，算算这个电量，足以支撑上百万个美国家庭的日常用电。 OpenAI年收入130亿美元，但仍然不盈利。钱去哪了？为什么奥特曼要用“养孩子”来类比AI的能耗？这让你感觉巨大的电力消耗是自然的，不可避免的。但实际上呢？这是一种商业选择，一种工程路径的选择。他们正在建造1千兆瓦的“星际之门”数据中心，耗电量堪比一个小国家。这种将巨额成本“生物化”、“自然化”的叙事手法，在达沃斯精英的炉边谈话里很讨巧。但只要一动笔算算，就完全站不住脚。

一个GPT-4的训练能耗，够养3000个人20年。但奥特曼说，养一个“人”也需要20年的食物和光阴。这话听起来是不是挺有道理？来，我们算笔账。一个人成长20年，消耗的食物能量大概是1.7万度电。训练一次GPT-4呢？ 5000万度电。两者相差近3000倍。更关键的是产出周期。一个人“训练”20年，可以为社会工作40到60年。 GPT-4花了这么多能量训练出来，旗舰地位维持了不到两年就被换掉了。这个折旧速度，比租一辆车还快。现在接替它的是GPT-5.2。每一次查询的耗电量，是上一代的8.6倍。每天25亿次查询，算算这个电量，足以支撑上百万个美国家庭的日常用电。 OpenAI年收入130亿美元，但仍然不盈利。钱去哪了？为什么奥特曼要用“养孩子”来类比AI的能耗？这让你感觉巨大的电力消耗是自然的，不可避免的。但实际上呢？这是一种商业选择，一种工程路径的选择。他们正在建造1千兆瓦的“星际之门”数据中心，耗电量堪比一个小国家。这种将巨额成本“生物化”、“自然化”的叙事手法，在达沃斯精英的炉边谈话里很讨巧。但只要一动笔算算，就完全站不住脚。

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