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最怕的鬼故事还是发生了：AI 正在变成像内存、硬盘一样的“大路货”。 过去两年，资本市场听饱了“最强模型”的神话。 但现在，买单的企业客户终于回过神来了。 用高射炮打蚊子的时代，正式结束。 AI 软件公司 Ai Squared 的 CEO 说了句大实话：员工写个邮件、回个消息，根本不需要市面上最贵的顶级模型。 现在各大企业都在疯狂缩减 Token 开支，开始精细化算账。 更致命的是，背刺来自那些表面上的“盟友”。 风投机构 PitchBook 的分析师指出，微软、亚马逊、谷歌这些科技巨头，现在成了 OpenAI 和 Anthropic 最大的威胁。 大厂们正在用价格“卡”死这些 AI 创业公司。 它们在推自己更便宜的模型，还主动教企业客户，怎么把任务分流、路由到那些廉价的替代品上。 Anthropic 的高管最近坦言，客户现在对价格极其敏感，张口闭口全是 ROI（投资回报率）。 OpenAI 也在拼了命地抢企业客户。 为什么这些 AI 独角兽现在顶着压力也要急着谋求 IPO？ 因为留给它们的时间不多了。 大家都在拼命抢在“AI 溢价期”结束前上市。 一旦这个故事编不下去，大家发现顶级 AI 模型根本没有护城河，价格战彻底打响，这些科技新贵的估值泡沫就会瞬间被挤干。

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墓碑科技

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看了那么多吹捧 AI 改变世界的通稿，来看看 Palantir 老板 Karp 是怎么形容AI的。 Karp 说如果这玩意儿真的值那么多钱，咱们就按效果说话，别整那些订阅制的假把式。 现在这种按 Token 收费的模式，其实已经暴露了前沿实验室的一个短板： 他们只懂模型，不懂业务交付。 大企业客户真正要的是解决具体的业务节点问题，而不是买一个会聊天、会写代码的聊天机器人。 Karp 直接指出，这些实验室就是在利用信息差，向大公司兜售过度包装的算力。 现在的财富 500 强就像是 AI 公司的免费教练。 支付着高昂的学费，还免费提供最高质量的训练素材。 算力、模型和业务逻辑结合产生的化学反应，原本应该是企业的商业机密，现在全都暴露在了 AI 实验室的服务器里。 这种商业模式能跑通，纯粹是因为现在大家还处于一种技术恐慌中。 生怕慢了一步就被时代抛弃。 但 Karp 说了： 这种抢劫式的增长不可持续。 企业真正需要的 AI，不应该是这种随时可能背叛自己的外包大脑。 它得是生长在企业自有架构之上的，能够闭环控制数据权重和算力分配的系统。 AI 行业的下一场革命，恐怕不是模型参数再翻几倍，而是企业如何从这些实验室手里夺回数据主权。
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看了那么多吹捧 AI 改变世界的通稿，来看看 Palantir 老板 Karp 是怎么形容AI的。 Karp 说如果这玩意儿真的值那么多钱，咱们就按效果说话，别整那些订阅制的假把式。 现在这种按 Token 收费的模式，其实已经暴露了前沿实验室的一个短板： 他们只懂模型，不懂业务交付。 大企业客户真正要的是解决具体的业务节点问题，而不是买一个会聊天、会写代码的聊天机器人。 Karp 直接指出，这些实验室就是在利用信息差，向大公司兜售过度包装的算力。 现在的财富 500 强就像是 AI 公司的免费教练。 支付着高昂的学费，还免费提供最高质量的训练素材。 算力、模型和业务逻辑结合产生的化学反应，原本应该是企业的商业机密，现在全都暴露在了 AI 实验室的服务器里。 这种商业模式能跑通，纯粹是因为现在大家还处于一种技术恐慌中。 生怕慢了一步就被时代抛弃。 但 Karp 说了： 这种抢劫式的增长不可持续。 企业真正需要的 AI，不应该是这种随时可能背叛自己的外包大脑。 它得是生长在企业自有架构之上的，能够闭环控制数据权重和算力分配的系统。 AI 行业的下一场革命，恐怕不是模型参数再翻几倍，而是企业如何从这些实验室手里夺回数据主权。

Eden

23,655 views • 1 month ago

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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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。

墓碑科技

114,384 views • 6 months ago

挪威主权财富基金的 CEO 跑去问 IBM 老总：AI 到底是不是泡沫？ IBM CEO 没有打太极，直接算了一笔账： 现在的巨头都在疯狂建 AI 数据中心。 按 IBM CEO 的测算，搞出 1 吉瓦的算力，光买芯片就要砸进去 600 亿到 800 亿美元。 现在市场上那些野心勃勃的玩家，承诺要建超过 100 吉瓦的算力。 对应下来，就是 6 到 8 万亿美元的惊天投入。 投了这么多钱，肯定要回本吧？ 如果要求 5 到 7 年回本，算上 20% 到 30% 的高利润率，行业每年需要额外赚多少钱？ 答案是：每年 1 到 2 万亿美元的净增量收入。 请问，现在哪来这么大规模的增量市场？ 根本没有。 所以他的结论很冷酷：基础设施的建设，已经超前于世界能承受的程度了。 接着他又戳破了第二个幻觉：大模型。 现在各家都在卷大模型，但未来许多最大的模型大概率会变成廉价的商品化产品。 既然是商品，用户在不同模型之间切换的成本就极低。 没有壁垒，利润空间就会被无限压缩。 最终能在这个绞肉机里活下来的公司，根本不是现在市面上吹嘘的十几家。 最多只有两三家。 那在这场 AI 豪赌里，到底谁能赢？ 在企业端，胜负还没定。 但在消费者端，历史早就写好了剧本。 谁手里握着海量的用户，谁掌握着现成的分发渠道，并且能跟 AI 对齐，谁就是最后的赢家。 资本的狂欢总有尽头，当算力神话需要真金白银的利润来填补时，裸泳的人终会现身。 盲目迷信技术神话，不如算清基本的商业账，常识依然是最好的护城河。
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挪威主权财富基金的 CEO 跑去问 IBM 老总：AI 到底是不是泡沫？ IBM CEO 没有打太极，直接算了一笔账： 现在的巨头都在疯狂建 AI 数据中心。 按 IBM CEO 的测算，搞出 1 吉瓦的算力，光买芯片就要砸进去 600 亿到 800 亿美元。 现在市场上那些野心勃勃的玩家，承诺要建超过 100 吉瓦的算力。 对应下来，就是 6 到 8 万亿美元的惊天投入。 投了这么多钱，肯定要回本吧？ 如果要求 5 到 7 年回本，算上 20% 到 30% 的高利润率，行业每年需要额外赚多少钱？ 答案是：每年 1 到 2 万亿美元的净增量收入。 请问，现在哪来这么大规模的增量市场？ 根本没有。 所以他的结论很冷酷：基础设施的建设，已经超前于世界能承受的程度了。 接着他又戳破了第二个幻觉：大模型。 现在各家都在卷大模型，但未来许多最大的模型大概率会变成廉价的商品化产品。 既然是商品，用户在不同模型之间切换的成本就极低。 没有壁垒，利润空间就会被无限压缩。 最终能在这个绞肉机里活下来的公司，根本不是现在市面上吹嘘的十几家。 最多只有两三家。 那在这场 AI 豪赌里，到底谁能赢？ 在企业端，胜负还没定。 但在消费者端，历史早就写好了剧本。 谁手里握着海量的用户，谁掌握着现成的分发渠道，并且能跟 AI 对齐，谁就是最后的赢家。 资本的狂欢总有尽头，当算力神话需要真金白银的利润来填补时，裸泳的人终会现身。 盲目迷信技术神话，不如算清基本的商业账，常识依然是最好的护城河。

墓碑科技

73,150 views • 2 months ago

著名机构SemiAnalysis的 研究员给了一个很有趣的观点--关于中国的开源模型 Jordan Nanos Jordan Nanos 是 SemiAnalysi 的AI 研究员，他说：开源模型现在看起来追上了前沿闭源模型，其实完全是“人为”追平的 直接原因就在美国政府身上——他们对Anthropic施加了限制，导致我们根本拿不到这些实验室真正最强的模型 最明显的例子就是Mythos和Fable：我根本用不了Mythos，只能偶尔“好好求一下”才能用上Fable 至于OpenAI的5.6 Sol，我们的判断是它甚至都不是OpenAI训练过的最大模型，规模都没到4.5那个级别，他们肯定在某个地方还藏着更大的模型
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著名机构SemiAnalysis的 研究员给了一个很有趣的观点--关于中国的开源模型 Jordan Nanos Jordan Nanos 是 SemiAnalysi 的AI 研究员，他说：开源模型现在看起来追上了前沿闭源模型，其实完全是“人为”追平的 直接原因就在美国政府身上——他们对Anthropic施加了限制，导致我们根本拿不到这些实验室真正最强的模型 最明显的例子就是Mythos和Fable：我根本用不了Mythos，只能偶尔“好好求一下”才能用上Fable 至于OpenAI的5.6 Sol，我们的判断是它甚至都不是OpenAI训练过的最大模型，规模都没到4.5那个级别，他们肯定在某个地方还藏着更大的模型

梭哈.AI

90,037 views • 1 month ago

震撼发声！硅谷风投大佬查马斯刚刚抛出了一个极具颠覆性的观点。他直言，像SpaceX、OpenAI和Anthropic这样的超级巨头，在人类商业史上是前所未见的。它们绝对配得上万亿美元的超高估值，而眼下的当务之急，就是必须以最快速度完成上市。 为什么要这么拼命抢时间？他给出的理由极其现实。这三家公司正在孕育的尖端AI技术，首先要“开刀”的就是整个传统科技行业。这些AI将无情地吞噬掉现有软件公司赖以生存的护城河，彻底击碎它们长期以来的高估值神话。 他大胆打赌，随着这三大巨头走向公众视野，原本高高在上的科技股市盈率将被迅速拉低，最终跌落到跟普通非科技资产一样的水平。资本会迅速清醒过来，不再愿意为传统科技企业十几年后虚无缥缈的故事买单。 因此他强烈建议，这些超级独角兽必须趁着市场还没完全变天，赶紧排队敲钟。尽早拿到巨额融资，彻底筑牢自己的资产负债表。因为一旦它们真正进入二级市场，整个科技板块的估值狂欢就会彻底终结，接下来的场面绝对会极其惨烈。
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比特币橙子Trader

132,121 views • 2 months ago

看来大家都憋不住了。美国 AI 军火商、头部数据公司帕兰泰尔的老板，在接受媒体采访的时候，突然开启狂喷模式。 他大骂 OpenAI 和 Anthropic 的老板，指责如果 AI 真能帮企业们赚不少钱，为何不按成果分成，而是付费订阅？这暴露了他们其实卖的是计算资源，而不是交付价值。 另外，这些企业客户在付钱的同时，正在将海量的内部数据，喂给 AI 公司进行学习，但这些 AI 公司完全可以把这些数据，卖给它们的竞争对手。 他说，美国不少企业高管，现在私下都非常愤怒，但选择沉默是怕得罪 AI 巨头和资方，其实大家已经不满很久了。
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看来大家都憋不住了。美国 AI 军火商、头部数据公司帕兰泰尔的老板，在接受媒体采访的时候，突然开启狂喷模式。 他大骂 OpenAI 和 Anthropic 的老板，指责如果 AI 真能帮企业们赚不少钱，为何不按成果分成，而是付费订阅？这暴露了他们其实卖的是计算资源，而不是交付价值。 另外，这些企业客户在付钱的同时，正在将海量的内部数据，喂给 AI 公司进行学习，但这些 AI 公司完全可以把这些数据，卖给它们的竞争对手。 他说，美国不少企业高管，现在私下都非常愤怒，但选择沉默是怕得罪 AI 巨头和资方，其实大家已经不满很久了。

AB Kuai.Dong

349,297 views • 1 month ago

关于 FDE 这个采访是说的最正确和最准确的 毕竟Palantir 是 FDE 做的最好的 Palantir CEO：模型会变成谁都有的东西，把它塞进真实企业的复杂系统里才是难的、也才是值钱的 做这件事需要的是长期泡在客户现场，不是坐在旧金山写写代码就能搞定的。 那些公司招的工程师的非常好，问题是他们不跟企业客户打交道，也不理解真正的商业逻辑和技术难题 他们整天就是端着拿铁读一份自己不懂技术底细的报告，在那猜测客户的需求来干活...
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关于 FDE 这个采访是说的最正确和最准确的 毕竟Palantir 是 FDE 做的最好的 Palantir CEO：模型会变成谁都有的东西，把它塞进真实企业的复杂系统里才是难的、也才是值钱的 做这件事需要的是长期泡在客户现场，不是坐在旧金山写写代码就能搞定的。 那些公司招的工程师的非常好，问题是他们不跟企业客户打交道，也不理解真正的商业逻辑和技术难题 他们整天就是端着拿铁读一份自己不懂技术底细的报告，在那猜测客户的需求来干活...

小互

127,139 views • 16 days ago

木头姐：抛售你的存储股，无HBM时代要来了！ 1. 存储本质是大宗商品，周期性极强 别看现在的存储芯片被炒成香饽饽，它依然是周期波动最大的环节。风光时赚翻，低谷时5年你也回不了本。 2. 价格暴涨十倍不是利好 在科技行业，某种零部件价格翻倍甚至暴涨 10 倍，绝对不是啥值得庆祝的利好，反而是一个巨大的利空！因为昂贵的成本会倒逼整个行业去寻找或者研发替代方案。现在 $NVDA $INTC 都在寻找替代办法了！ 3. 新一代 AI 芯片正在彻底抛弃 HBM 看看 Cerebras 和 Groq 这类新型 AI 芯片，它们在设计架构时就已经做到了完全不需要高带宽内存。事实证明，没有 HBM，AI 算力依然可以跑得飞快。 4. $TSLA 去钴化2.0 这幕戏之前在特斯拉身上就演过：当年“钴”元素供应链受限且价格暴涨，马斯克硬生生通过技术升级把电池里的钴给剔除掉了。现在 AI 工程师们也在对 HBM 做一模一样的事。那些靠 HBM 暴赚的存储芯片厂，现在的现金流再好看，也只是短暂的泡沫！
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Annie 所长

95,225 views • 2 days ago

闭源大模型领域的“四大天王”正在进行一场全面战争！视频截取自上周在温哥华的线下分享“智变时代 II”，Groq 的 CEO 有一句话说得很好：OpenAI 和 Anthropic 之间的竞争，不是在存量市场里抢客户的“零和游戏”。它们是在创造一个全新的蓝海市场 —— 白领劳动力市场，对于它们来说，万亿市值只是起点👀 1. Anthropic (Claude)：白领杀手 目前 Anthropic 凭借 Sonnet 4.5 暂时领跑。 他们最巧妙的创新是“Skills”功能。你可以把一项技能（比如“按我的风格写 PPT”）打包，上传，你的 AI 就学会了。你还可以把这个技能分享给别人。这就像《黑客帝国》里一样，插个芯片，“I know kung fu.”。 Anthropic 的目标非常明确：干死白领。他们的路线图是：先替代程序员，再替代白领，最后替代研究员。因为这些工作是纯数字化的，并且结果是“可验证”的，最容易被 AI 自动化。 2. Google (Gemini)：护城河之王 如果非要选一个，我认为 Google 是这场战争中护城河最深的公司。模型的领先只是暂时的，分发才是护城河。 OpenAI 和 Anthropic 必须费力地去获取企业客户。而 Google，同时拥有个人（搜索引擎、Android）和 企业（Workspace、Google Cloud）两大用户群体。它只需要在 Gmail 和 Google Docs 里上线新的 Agent，一夜之间就能触达全球数十亿用户。 同时，Google 拥有自己的 TPU 芯片，它的 DeepMind 团队在科研上无人能敌。他们不只在做 LLM，还在做世界模型、做机器人，他们是真正想做 AGI 的公司！ 3. xAI (Grok)：物理与数字的野蛮生长 马斯克的 xAI 走的是“大力出奇迹”的路线。他正在建造一个拥有 30 万块 GPU 的超级 AI 工厂，就是为了训练 Grok 5。xAI 有两条清晰的战线： - 数字世界： 利用 X 的数据，Grok 走的“擦边”路线，限制最低、最幽默。他们正在开发 AI 伴侣和 AI 游戏—— 甚至挖走了《底特律：变人》的制作人； - 物理世界： Grok 的大脑将装进 Tesla 和 Optimus； 4. OpenAI：全线开战 最后是 OpenAI。它在干什么？它在“全面开打”。它既要和 Google 打，也要和 Anthropic 打，还要和 xAI 打。它也是这场泡沫中负债最多的公司。那张错综复杂的万亿融资图谱，基本都是 Sam Altman 一个人签下的。要倒，也是他先倒🤪
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indigo

22,245 views • 9 months ago

太扎心了！知名加密KOL Andrew Kang在最新分享中，给那些沉浸在“大饼就是全世界”幻想中的加密货币持有者上了一堂极其残酷的现实课。 他表示圈内人总觉得大饼是一个无敌庞大的核心资产，但现实是SpaceX现在的估值已经正式超越了大饼。目前大饼的市值还不到1.5万亿美元，如果把它放到传统股票市场去和亚马逊、苹果、谷歌以及英伟达这些真正的巨无霸相比，大饼的体量其实根本算不上大。 他进一步指出不仅是航天巨头，到了今年年底，像Anthropic这样的顶级AI公司大概率也会在体量上彻底超越大饼。 面对未来科技赛道的持续爆发他直言，未来肯定会出现至少一两家市值轻松跨越1.5万亿美元门槛的实体机器人公司。在他看来，这种硬科技企业在体量上全面碾压加密资产的洗牌局根本不是什么天方夜谭，而是即将上演的必然现实。
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比特币橙子Trader

76,283 views • 2 months ago

【在2025的尾巴上回看这一年】 2025年进入倒计时，这一年你过得怎么样？ 今年猎豹移动在深耕AI与机器人多年后，终于实现了单季度盈利，可以说，搞了这么多年的AI，今年终于看到了一丝亮光：我们先是推出了大模型语音交互机器人，又为广大的企业客户提供出海广告、云和大模型的接口服务，让AI赋能了更多企业。同时在公司内部实行了全员AI编程培训，可以说“人人都是程序员”这件事，至少在我们公司是实现了。 在这期间，我还抽空做了不少科普视频，能让大家了解AI我非常开心。 除了事业，今年我还给自己立了个flag，目标是在50岁时跑出超越30岁时的马拉松成绩（当年记录：4小时40分）。 最后让我们带着对AI时代的期待，共同奔向心想事成的2026！新年快乐！
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【在2025的尾巴上回看这一年】 2025年进入倒计时，这一年你过得怎么样？ 今年猎豹移动在深耕AI与机器人多年后，终于实现了单季度盈利，可以说，搞了这么多年的AI，今年终于看到了一丝亮光：我们先是推出了大模型语音交互机器人，又为广大的企业客户提供出海广告、云和大模型的接口服务，让AI赋能了更多企业。同时在公司内部实行了全员AI编程培训，可以说“人人都是程序员”这件事，至少在我们公司是实现了。 在这期间，我还抽空做了不少科普视频，能让大家了解AI我非常开心。 除了事业，今年我还给自己立了个flag，目标是在50岁时跑出超越30岁时的马拉松成绩（当年记录：4小时40分）。 最后让我们带着对AI时代的期待，共同奔向心想事成的2026！新年快乐！

傅盛

159,081 views • 7 months ago

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？
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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

36,439 views • 2 months ago

贵金属领域一位顶尖人物发话了。 他正在悄悄减持杠杆头寸，转而大举买入金矿和银矿股。 为什么？ 因为这些矿业股，和它们挖出来的金属相比，便宜到离谱。 换句话说，这些资产可能是地球上最被低估的之一。 看看数据就明白了。 以衡量金银矿业股的XAU指数为例。 它相对于黄金价格的比率，正在挑战一个压制了长达11年的技术突破点。 在过去，这个比率是多少？ 80年代、90年代，一直到2008年，平均是黄金价格的25%。 现在呢？ 一度跌到只有4%到8%的水平。 这意味着，用历史上四分之一甚至更低的价格，就能买到生产黄金的公司的所有权。 现在这个比率刚刚突破8%，显示出爆发的迹象。 这种估值扭曲，不禁让人思考。 是华尔街的定价模型出了问题，还是某些力量在刻意压制实物资产生产商的价值？ 当纸面金融的泡沫越来越大，生产实际物资的企业价值反而被压到地板上。 这背后是什么逻辑在驱动？ 尤其是白银矿企，据说情况更加极端。 这意味着，普通投资者可能正面临一个罕见的机会窗口。 用极低的成本，撬动黄金和白银的真正价值。 这不仅仅是投资，更像是一场对价值回归的押注。 你觉得，这个被压抑了11年的弹簧，一旦起跳，会跳多高？
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贵金属领域一位顶尖人物发话了。 他正在悄悄减持杠杆头寸，转而大举买入金矿和银矿股。 为什么？ 因为这些矿业股，和它们挖出来的金属相比，便宜到离谱。 换句话说，这些资产可能是地球上最被低估的之一。 看看数据就明白了。 以衡量金银矿业股的XAU指数为例。 它相对于黄金价格的比率，正在挑战一个压制了长达11年的技术突破点。 在过去，这个比率是多少？ 80年代、90年代，一直到2008年，平均是黄金价格的25%。 现在呢？ 一度跌到只有4%到8%的水平。 这意味着，用历史上四分之一甚至更低的价格，就能买到生产黄金的公司的所有权。 现在这个比率刚刚突破8%，显示出爆发的迹象。 这种估值扭曲，不禁让人思考。 是华尔街的定价模型出了问题，还是某些力量在刻意压制实物资产生产商的价值？ 当纸面金融的泡沫越来越大，生产实际物资的企业价值反而被压到地板上。 这背后是什么逻辑在驱动？ 尤其是白银矿企，据说情况更加极端。 这意味着，普通投资者可能正面临一个罕见的机会窗口。 用极低的成本，撬动黄金和白银的真正价值。 这不仅仅是投资，更像是一场对价值回归的押注。 你觉得，这个被压抑了11年的弹簧，一旦起跳，会跳多高？

墓碑科技

317,560 views • 6 months ago

AI公司Anthropic的研究员说了句实话。 就算AI技术今天就停滞不前。 算法再也没有任何进步。 就用现在的模型。 五年内，大部分白领工作都会被自动化。 怎么做到？ 一个字，钱。 把人类的工作任务一个个拆解，再“喂”给AI。 这个成本，已经比付工资给一个白领要低了。 经济账算得很清楚。 技术进步甚至都不是必要条件。 那些曾经以为最安稳的、坐在办公室里的中产岗位。 现在反倒成了第一批被优化的对象？ 科技精英们一边拿着天价薪水，一边设计着取代普通人的工具。 这盘棋，到底是谁和谁在下？
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AI公司Anthropic的研究员说了句实话。 就算AI技术今天就停滞不前。 算法再也没有任何进步。 就用现在的模型。 五年内，大部分白领工作都会被自动化。 怎么做到？ 一个字，钱。 把人类的工作任务一个个拆解，再“喂”给AI。 这个成本，已经比付工资给一个白领要低了。 经济账算得很清楚。 技术进步甚至都不是必要条件。 那些曾经以为最安稳的、坐在办公室里的中产岗位。 现在反倒成了第一批被优化的对象？ 科技精英们一边拿着天价薪水，一边设计着取代普通人的工具。 这盘棋，到底是谁和谁在下？

墓碑科技

63,919 views • 5 months ago

90后字节高管，3年造出20亿美元AI独角兽，如今要去香港敲钟。 他叫陈冕，2023年从字节离职，成立演语科技。别人还在卷谁家的模型参数更大，但他直接跳过这场模型战争：我不造模型，我要站在模型之上，做AI应用层的水电煤。 只用了3年时间，完成了6轮融资，红杉、腾讯、蚂蚁、高榕全来了；LiblibAI用户破3000万，成了国内最大AI设计创作社区；LibTV把过去几十人的短剧制作流程，压缩成一条AI工作流；星流Agent直接把广告平面设计这个职业变成一句话就能完成的事。 它赌对的不是技术，是用户真实的需求。企业不需要一个更聪明的聊天机器人，需要的是少雇10个人、少等30天、成本砍掉90%。 过去，互联网的赢家是拥有流量入口的人。未来，AI时代的赢家，是那些掌握工作流入口的平台或个人。大模型决定了上限，应用则决定了价值。
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90后字节高管，3年造出20亿美元AI独角兽，如今要去香港敲钟。 他叫陈冕，2023年从字节离职，成立演语科技。别人还在卷谁家的模型参数更大，但他直接跳过这场模型战争：我不造模型，我要站在模型之上，做AI应用层的水电煤。 只用了3年时间，完成了6轮融资，红杉、腾讯、蚂蚁、高榕全来了；LiblibAI用户破3000万，成了国内最大AI设计创作社区；LibTV把过去几十人的短剧制作流程，压缩成一条AI工作流；星流Agent直接把广告平面设计这个职业变成一句话就能完成的事。 它赌对的不是技术，是用户真实的需求。企业不需要一个更聪明的聊天机器人，需要的是少雇10个人、少等30天、成本砍掉90%。 过去，互联网的赢家是拥有流量入口的人。未来，AI时代的赢家，是那些掌握工作流入口的平台或个人。大模型决定了上限，应用则决定了价值。

Chong Wei 韦冲

130,768 views • 11 days ago

黄仁勋摊牌了。 他说，没有AI，英伟达已经造不出新芯片。 为什么？ 因为芯片设计的可能性太多，像个无穷的迷宫。 让人去探索，成本高得吓人，根本不现实。 现在他们怎么做？ 晚上工程师下班，AI大军开始上班。 在虚拟世界里，AI不眠不休地测试海量的设计方案。 找出最优解。 结果就是，芯片性能更高，能耗更低。 这套玩法还用在软件上。 写代码，优化，甚至抓Bug，现在都交给AI。 AI不仅能发现代码里的问题。 还能直接找到最该为这个Bug负责的工程师，然后派单给他。 黄仁勋的目标是把英伟达变成一个巨型AI。 技术上这确实是巨大飞跃。 但一个问题浮现了。 当设计、优化、甚至纠错都由AI主导时，人类工程师的角色是什么？ 他们是在指挥AI，还是在给AI的决策打补丁？ 如果一家公司的核心竞争力，变成了训练和使用AI的能力，那么人的创造力、直觉和经验，在价值排序里还剩多少？ 长期看，这会不会掏空一个国家最宝贵的智力资产，也就是顶尖工程师的实战能力。 依赖AI的捷径，会不会最终通向另一条被技术锁死的窄路？
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黄仁勋摊牌了。 他说，没有AI，英伟达已经造不出新芯片。 为什么？ 因为芯片设计的可能性太多，像个无穷的迷宫。 让人去探索，成本高得吓人，根本不现实。 现在他们怎么做？ 晚上工程师下班，AI大军开始上班。 在虚拟世界里，AI不眠不休地测试海量的设计方案。 找出最优解。 结果就是，芯片性能更高，能耗更低。 这套玩法还用在软件上。 写代码，优化，甚至抓Bug，现在都交给AI。 AI不仅能发现代码里的问题。 还能直接找到最该为这个Bug负责的工程师，然后派单给他。 黄仁勋的目标是把英伟达变成一个巨型AI。 技术上这确实是巨大飞跃。 但一个问题浮现了。 当设计、优化、甚至纠错都由AI主导时，人类工程师的角色是什么？ 他们是在指挥AI，还是在给AI的决策打补丁？ 如果一家公司的核心竞争力，变成了训练和使用AI的能力，那么人的创造力、直觉和经验，在价值排序里还剩多少？ 长期看，这会不会掏空一个国家最宝贵的智力资产，也就是顶尖工程师的实战能力。 依赖AI的捷径，会不会最终通向另一条被技术锁死的窄路？

墓碑科技

285,373 views • 6 months ago

都说科技七巨头是“集中风险”。 你错了。 它们根本不是七家公司，而是……九百家公司！ 每年华尔街的“专家”们都喊：估值太高了！该卖了！该搞什么“平均权重”了！ 结果呢？ 每年都是七巨头碾压全场。 为什么？ 因为他们的大脑被教科书格式化了，只懂得看估值，却看不懂正在发生的事。 川普总统任内，对科技巨头的反垄断审查开始收紧，但这些巨兽早已形成。 它们不是在“增长”，而是在“吞噬”。 这七家公司，总共收购了将近900家公司。 单单一个谷歌，就吞下了250家！ 你每天用的导航Waze，是谷歌的。 你刷的油管YouTube，也是谷歌的。 如果把YouTube单独拆出来上市，它自己就是全美TOP 20的大公司。 而它，只是谷歌吞下的250分之一。 这就解释了为什么中小企业起不来。 因为任何一个有点苗头、有点技术的好公司，还没等到IPO，就被巨头直接买走了。 最优秀的公司、最聪明的大脑、最顶尖的人才……全被吸进了这个技术黑洞。 它们不像90年代的互联网泡沫，它们手里握着天文数字的现金。 它们根本不是股票，它们是一个个数字帝国。
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都说科技七巨头是“集中风险”。 你错了。 它们根本不是七家公司，而是……九百家公司！ 每年华尔街的“专家”们都喊：估值太高了！该卖了！该搞什么“平均权重”了！ 结果呢？ 每年都是七巨头碾压全场。 为什么？ 因为他们的大脑被教科书格式化了，只懂得看估值，却看不懂正在发生的事。 川普总统任内，对科技巨头的反垄断审查开始收紧，但这些巨兽早已形成。 它们不是在“增长”，而是在“吞噬”。 这七家公司，总共收购了将近900家公司。 单单一个谷歌，就吞下了250家！ 你每天用的导航Waze，是谷歌的。 你刷的油管YouTube，也是谷歌的。 如果把YouTube单独拆出来上市，它自己就是全美TOP 20的大公司。 而它，只是谷歌吞下的250分之一。 这就解释了为什么中小企业起不来。 因为任何一个有点苗头、有点技术的好公司，还没等到IPO，就被巨头直接买走了。 最优秀的公司、最聪明的大脑、最顶尖的人才……全被吸进了这个技术黑洞。 它们不像90年代的互联网泡沫，它们手里握着天文数字的现金。 它们根本不是股票，它们是一个个数字帝国。

墓碑科技

18,057 views • 8 months ago

Uber 在一个季度内，把全年的 AI 预算烧光了。但这钱没白花，换来了反常识的结果。CEO Dara 发现，自家的工程师用上 AI 后效率暴增，产出简直像"超人"一样。于是 Uber 做了一个极其现实的决定：既然现有人手这么能干，那就不招新人了。他们开始严格控制增员节奏，用高昂的算力成本，直接锁死了未来的人力扩张。而且这场改造根本不局限于写代码。从工程开发、找 bug、平台迁移，一直到法务和营销团队，AI 已经钻进了 Uber 的每一根毛细血管。Dara 给团队下了死命令：自下而上，用 AI 把系统和流程彻底重构一遍。就算第一步只是让 AI 提升个两三成的效率，那也是赚的。最聪明的还是他们在成本上的算计。搞探索和研发时，闭着眼睛用最贵的 OpenAI 和 Claude，因为前沿模型确实聪明，适合试错。但只要某个场景跑通了、要大规模铺开，他们会立刻切回按 token 算更便宜的模型，或者是开源模型。为什么这么抠细节？因为 Uber 一年哪怕跑出远超 100 亿次的行程，手握 100 多亿自由现金流，本质上依然是个低毛利的苦生意。他们只能靠榨干内部的每一滴效率，来换取终端降价的空间。这就是现在顶尖科技公司的真实玩法。没有空喊口号，算力直接替代人力，用最贵的工具探路，用最省的方案落地。一场冷酷又高效的生产力洗牌，已经在看不见的地方完成了。
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Uber 在一个季度内，把全年的 AI 预算烧光了。但这钱没白花，换来了反常识的结果。CEO Dara 发现，自家的工程师用上 AI 后效率暴增，产出简直像"超人"一样。于是 Uber 做了一个极其现实的决定：既然现有人手这么能干，那就不招新人了。他们开始严格控制增员节奏，用高昂的算力成本，直接锁死了未来的人力扩张。而且这场改造根本不局限于写代码。从工程开发、找 bug、平台迁移，一直到法务和营销团队，AI 已经钻进了 Uber 的每一根毛细血管。Dara 给团队下了死命令：自下而上，用 AI 把系统和流程彻底重构一遍。就算第一步只是让 AI 提升个两三成的效率，那也是赚的。最聪明的还是他们在成本上的算计。搞探索和研发时，闭着眼睛用最贵的 OpenAI 和 Claude，因为前沿模型确实聪明，适合试错。但只要某个场景跑通了、要大规模铺开，他们会立刻切回按 token 算更便宜的模型，或者是开源模型。为什么这么抠细节？因为 Uber 一年哪怕跑出远超 100 亿次的行程，手握 100 多亿自由现金流，本质上依然是个低毛利的苦生意。他们只能靠榨干内部的每一滴效率，来换取终端降价的空间。这就是现在顶尖科技公司的真实玩法。没有空喊口号，算力直接替代人力，用最贵的工具探路，用最省的方案落地。一场冷酷又高效的生产力洗牌，已经在看不见的地方完成了。

墓碑科技

53,152 views • 2 months ago

明星 AI 公司 Anthropic 泄露盈利消息，背后其实全靠马斯克友情打折。 别急着庆祝，这只是一场精心计算过的财务魔术。 整个市场都在高呼：AI 终于从吞金兽变成了印钞机。 但科技分析师 Ed Zitron 随后撕开了这层包装。 他说，这根本不是什么商业模式的转折点。 按照 Zitron 的解读，Anthropic 确实有那么两个月在账面上盈利了。 但真实原因，不过是 Elon Musk 通过 SpaceX，给他们提供了一笔算力折扣。 一旦算力这个最大的成本项被人工“打折”，账面数字自然就扭亏为盈了。 这是计划好的财务工程，无法证明业务能自我造血。 真正健康的盈利公司，从来不需要靠这种定向补贴和刻意的“泄密”来打强心针。 撕开这层临时折扣，AI 行业的成本结构依然是一场灾难。 大模型巨头们没有变好，反而亏得越来越理直气壮。 《The Information》爆出过一组真实数据： OpenAI 在上个季度的非 GAAP 运营利润率，是负 122%。 这意味着它每做 1 块钱的生意，就要倒贴 1 块 2 毛 2。 这才是今天 AI 商业化最真实的底色。 模型在疯狂进化，但算力成本的无底洞，至今没有被任何一个真正的商业闭环填满。 所谓的“盈利奇迹”，不过是算力账单在不同账户之间，左手倒右手的数字游戏。
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明星 AI 公司 Anthropic 泄露盈利消息，背后其实全靠马斯克友情打折。 别急着庆祝，这只是一场精心计算过的财务魔术。 整个市场都在高呼：AI 终于从吞金兽变成了印钞机。 但科技分析师 Ed Zitron 随后撕开了这层包装。 他说，这根本不是什么商业模式的转折点。 按照 Zitron 的解读，Anthropic 确实有那么两个月在账面上盈利了。 但真实原因，不过是 Elon Musk 通过 SpaceX，给他们提供了一笔算力折扣。 一旦算力这个最大的成本项被人工“打折”，账面数字自然就扭亏为盈了。 这是计划好的财务工程，无法证明业务能自我造血。 真正健康的盈利公司，从来不需要靠这种定向补贴和刻意的“泄密”来打强心针。 撕开这层临时折扣，AI 行业的成本结构依然是一场灾难。 大模型巨头们没有变好，反而亏得越来越理直气壮。 《The Information》爆出过一组真实数据： OpenAI 在上个季度的非 GAAP 运营利润率，是负 122%。 这意味着它每做 1 块钱的生意，就要倒贴 1 块 2 毛 2。 这才是今天 AI 商业化最真实的底色。 模型在疯狂进化，但算力成本的无底洞，至今没有被任何一个真正的商业闭环填满。 所谓的“盈利奇迹”，不过是算力账单在不同账户之间，左手倒右手的数字游戏。

墓碑科技

17,264 views • 1 month ago

说个扎心的事实：海外留学这条赛道正在全面塌方😂 传统的高学历=高收入+体面工作这套逻辑，在AI时代已经彻底不灵了。花几十万出国读个文科硕士，回来发现还不如一个会调教ChatGPT的初中生赚得多。 AI正在重新定义价值创造方式。以前需要4年大学+2年硕士才能掌握的技能，现在AI几秒钟就能完成。而那些真正有价值的能力——创意思维、情商、执行力——恰恰是学历证明不了的。 就像15年前我们炒币时相信的那些价值投资理论，最后证明都是过时的认知框架。现在留学这种上世纪的思路也一样，家长们还在用工业时代的逻辑，为孩子规划信息时代的未来。 时代变了，认知也该升级了。与其花钱买张文凭，不如教孩子如何与AI协作🤖 #AI #教育 #留学 #认知升级
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说个扎心的事实：海外留学这条赛道正在全面塌方😂 传统的高学历=高收入+体面工作这套逻辑，在AI时代已经彻底不灵了。花几十万出国读个文科硕士，回来发现还不如一个会调教ChatGPT的初中生赚得多。 AI正在重新定义价值创造方式。以前需要4年大学+2年硕士才能掌握的技能，现在AI几秒钟就能完成。而那些真正有价值的能力——创意思维、情商、执行力——恰恰是学历证明不了的。 就像15年前我们炒币时相信的那些价值投资理论，最后证明都是过时的认知框架。现在留学这种上世纪的思路也一样，家长们还在用工业时代的逻辑，为孩子规划信息时代的未来。 时代变了，认知也该升级了。与其花钱买张文凭，不如教孩子如何与AI协作🤖 #AI #教育 #留学 #认知升级

Dr.Hash“Wesley”

29,971 views • 5 months ago