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硅谷人脉王 Jcal： $AAPL 现在是绝佳买入的机会！ 为什么呢？ 就像2007年第一代 iPhone 一样，现在第一代苹果 AI 未来也将吃下整个市场。 苹果可以把本地大模型直接塞进 iPhone 里，而且是无限token，一旦大规模推送本地 AI， $Anthropic 、 $OpenAI 只能吃压力！

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Annie 所长

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真正能干掉这波AI热潮的，不是泡沫，不是衰退。 是你的iPhone。 投资人Gavin Baker点破了苹果的阳谋。 苹果根本不想去赢什么模型大战。 它想当AI的“分销商”。 控制一切。 怎么做？ 三年内，一台更厚、更大的iPhone问世。 为什么变大？ 为了塞进更多的DRAM内存。 届时，你的手机能直接在本地跑精简版的GPT-5或Gemini 5。 速度有多快？ 每秒30到60个token。 关键是什么？ 完全免费。 完全离线。 完全保护隐私。 这意味着，大部分日常AI应用，写邮件、做总结、简单推理… 根本不再需要连接云端数据中心。 英伟达们疯狂烧钱的资本支出热潮，会怎么样？ 直接从源头被掐断。 OpenAI、谷歌这些模型开发商呢？ 会沦为可随时替换的零件供应商。 价值瞬间被抽干。 苹果不创造AI。 苹果控制通往AI的大门。 这和App Store的故事是不是一模一样？ 先建起一个封闭花园，再制定所有规则，然后收租。 当所有人都以为苹果在AI竞赛里睡着了。 它其实在悄悄磨刀，准备收割整个行业。
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墓碑科技

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黄仁勋过去 30 年，开了 30 场 GTC 大会，而且神奇的是，几乎他的预言在几年后都会实现 现在他对未来 AI PC 的 4 个预言： 1. 99%的人还没意识到，下一代电脑已经来了，未来每个电脑里都会住着一个AI智能体。 2. AI 将成为新一代操作系统，未来的操作系统不只是Windows或Linux，而是 AI。 3. 未来的软件将全部消失，进化成AI智能体。 4. AI PC 将像智能手机一样重塑世界，不亚于当年功能手机进化成智能手机。
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Annie 所长

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这位大佬已经成功的让 AI 模型在 iPhone 17 Pro 的 Apple Neural Engine（ANE）上进行训练。苹果的硬件还是有很多待挖掘的地方,一旦手机本地也能训练 AI，就意味着部分数据可以不上云端，在本地。根据用户数据，不断学习，更新个性化。 这里面的玩法就非常多了。机会。😍
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独立开发者William

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最近一直在硅谷交流，我发现中国Token出海，是真的在改变格局。 第一，硅谷创业公司已经大规模使用中国开源模型，因为便宜且好用。GLM5.2、Kimi编程模型都引发了不小震动。 第二，大厂也在动摇。Anthropic 6月收入增长放缓，Fable 5从限量变永久开放，看来也是有压力。 我觉得这对无论是中国、美国的创业者都是好事，因为只有竞争才能进步。
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傅盛

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盘古大模型是中国发布的第一个大模型 现在A畜、OpenAI、Grok、谷歌，还有什么Deepseek、GLM还在卷模型能力。 你们统统都是弟弟，比赛已经结束了 因为余承东的字典里没有第二，只有第一。你们卷了半天，最后也是第二梯队。
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高运通

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华为粉丝被苹果用户围攻现场 冲突极其强烈还能稳定输出观点 无论观点如何涵养都是相当好了 顺便一问 苹果表现在还真的是一天一充吗？ 如果是真的苹果用户嘴好严啊 我只买过第一代苹果表当初是一天一充 但到今天这年头了还这样，那不应该了呀，这能忍？
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渡边君

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说个反直觉的事实，Vision Pro卖得越差，苹果的空间计算赢面越大。 我之前也跟着吐槽过Vision Pro太贵，销量拉胯，觉得苹果这次要翻车了，直到看到即将上任的新CEO John Ternus的这段采访，才突然反应过来， 我们所有人都看错了，Vision Pro从一开始就不是给普通人准备的消费产品，它是苹果扔向未来的一颗种子。 Ternus的第一份工作，就是在1997年给一家VR创业公司做头显机械工程师，比初代iPhone早了整整十年， 他后来主导了AirPods iPhone Mac iPad几乎所有苹果核心硬件的研发， 现在苹果把一个骨子里就是VR人的家伙推上了CEO的位置，这已经不是暗示了啊兄弟们，直接明牌了哈哈哈😁 他在采访里反复说的两个词，early innings和inevitability，早期局和必然性， 我觉得这才是苹果真正的底牌啊， 初代iPhone当年也被骂太贵，没键盘，续航差， 初代Apple Watch被说成是没用的玩具，但其实苹果从来不会在第一代就赢，它会用十年时间，把一个赛道彻底变成自己的。 还有很多人盯着Meta的廉价眼镜，觉得苹果输了， 但Ternus压根儿没接这个话，他说空间计算是数字和物理世界的必然融合， visionOS从来就不是为某一个设备设计的，它是一个平台，今天它跑在Vision Pro上，明天它可以跑在眼镜上，后天它可以跑在你能想到的任何形态的硬件上。 现在骂Vision Pro的人，和2007年骂iPhone的人是同一批，他们永远用第一代产品的缺点，去否定一个整个时代的到来。 现在真正懂的人，已经开始在visionOS上开发企业和医疗应用了，那些才是真正能赚钱的地方，也是Ternus亲口点名的方向。 我认为未来的空间计算不只是下一代手机那么简单，它能把电脑从你的口袋里，搬到你的整个世界里的范式革命， 看苹果接班人的选择就知道了， 他们现在已经把下一任CEO的全部职业生涯，都压在这件事上了，狠狠期待了🤩🤩🤩
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AYi

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我一直都挺奇怪，现在这么火流行的火锅，怎么我小的时候很少听说啊。现在才知道火锅其实是80年代初才开始出现的吃法。 螺蛳粉一样，在我2001年出国之前几乎很少见，也许是广西本地特色，但是全国绝对没有大规模推广，但是现在都叫的像百年老字号美食一样
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纽约博叔

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Anthropic CEO 达里奥在印度： AI模型全面碾压大多数人认知能力只剩几年。届时将出现"数据中心里的天才之国"——一群AI代理样样超过普通人，还能以超人类速度协作。这种能力是世界前所未见的。
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Inty News

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🚨Grok4.5不是来抢世界第一王座的，而是来重新定义AI性价比的。 当顶级模型能力越来越接近，真正的竞争就会变成效率和成本之战。Grok4.5的打法很清晰：我未必是绝对最强，但可以用更低成本，给你接近第一梯队的工程能力。这会给整个顶级模型定价体系带来巨大压力。
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谢嘉琪 Jiaqi

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如果没有共产党这个搅屎棍，一切都说得通，只是。。。 库克解释苹果为啥死守中国制造？ 不是因为便宜，而是因为没人能替代。 很多人以为，苹果来中国是为了低成本劳动力。这个说法，早就过时了。 库克亲口说，中国早已不是“低价工厂”，真正吸引苹果的，是“技能密度”。 什么意思？ 苹果的产品，对精密制造的要求极高，尤其是模具技术。 不是那种拧螺丝的低端活，而是毫米以下的微米级精度。 这种活，靠的不是大学文凭，而是职业教育出来的大量熟练技术工人。 在美国，想开个模具工程师的会，可能凑不够人； 在中国？一个省能给你填满几个足球场。 这不是人多，而是这种“深度技能”，在中国是系统化、规模化、产业化的存在。 所以关键问题不是劳动力便宜，而是有没有足够多、足够专业、协同高效的产业工人。 这，就是为什么苹果至今也没把iPhone搬回美国。
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墓碑科技

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给广大女性朋友们提个醒，现在的新能源很多都带哨兵模式，大家一定要注意自己的行为，避免成为资源（下面就是示例）。 感觉前两年大家还讨论 AI模型厉不厉害，准确率多少、测试分数多少。但现在大部分都已经超越了，如果 AI 以后真的要参与市场，那只看这些测试数据其实不够。 看到 Inference Labs 的数据，他们做的 TruthTensor 已经跑出了 110 多万个 AI agents。这些 AI 不只是做测试，而是在一个有奖励、有反馈的环境里运行。 信息一直在变化，AI 的行为会受到奖励影响，做出决定之后马上就会有结果反馈。 这样做的目的其实很直接，就是看看 AI 在真实经济环境里会怎么表现。 因为如果以后 AI 真的参与交易、市场分析或者做一些决策，那就不能只看模型测试成绩，还要看它在真实环境里的表现。 所以像 TruthTensor 这种系统，本质上就是把 AI 放到真实环境里跑一跑，看它在压力下会怎么做。这样才能更真实地评估 AI 的能力。 #InferenceLabs Inference Labs
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Lisa Su 把大模型的本地运行门槛直接打了下来。一个午餐盒大小的 Mini PC，无需云端、无需独立显卡，就能跑通完整的 Qwen3 235B。 靠着 Ryzen AI Max+ 395 和 128GB 统一内存（Linux 下可用 VRAM 高达 ~110GB），x86 芯片终于具备了在本地接管超大规模模型的硬实力。
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Bill The Investor

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好家伙，被这场直播彻底震惊。 研究 12 年因果 AI 的华人，把我对大模型的认知改变了： 你们天天用的 LLM，本质是在死记硬背。 AI 圈“以胖为美”，因为模型在死记硬背，见过的一切全背下来，模型没到 TB 级，都不好意思说在做 LLM。 但你想想上学那会，班里牛逼的同学，都是把公式吃透的，因为题目是无限的，公式是有限的。 物理世界同理：数据无限，背后的规律有限。用无限堆数据的方式去逼近有限的东西，方向本身有问题。 这是黄碧薇教授 Biwei Huang 在极客公园直播里提到的，她判断下一代范式是真正理解规律的因果世界模型。 模型一旦真的理解规律，体格直接小一个量级。同样的数据，她们的因果世界模型成功率高 25-50%，样本省 5-10 倍。 强烈大家看一看完整对话：
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1983年，28岁的乔布斯在一场演讲中畅想未来50年后，人类会研发出一种智能机器，人们可与之互动。 这种机器能捕捉、存储伟大思想家如亚里士多德的“底层的精神、潜在的原则或世界观”，人们可以向机器提问：“亚里士多德，你会怎么看这件事？” 这一设想与今天基于大模型的AI对话系统惊人契合。 想象一下，乔布斯如果还在世的话，人工智能创新会是一个怎样的局面？苹果还会像现在这样打酱油吗？
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这可能是今年最值得看的一堂AI课程。 全程40 分钟，Kimi创始人杨植麟，把未来几年 AI 发展的关键逻辑讲透了。 从 Scaling Law，到下一代模型架构，再到 Agent 智能， 他没有只讲一个产品，而是在拆解一个更大的问题： 未来的 AI，究竟会如何进化？ 过去几年，大模型竞争靠的是更大的参数、更强的算力。 但下一阶段，真正决定胜负的，是模型效率、推理能力，以及能不能从“聊天工具”变成真正能够完成复杂任务的智能体。 如果你想理解 GPT、Kimi、Claude 等大模型未来会走向哪里，这 40 分钟非常值得收藏。 看懂这堂课，可能就看懂了未来几年 AI 行业最大的变化。
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0x鸣人

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谷歌终于想明白了：科学家就该专心搞研究，产品还是得交给商人。谷歌最近对AI业务进行了一次大重组。DeepMind CEO Demis Hassabis已经退出日常运营，把主要精力放回AGI研究上。老板Sergey Brin看起来正在接手Gemini的日常运营。简单来说，谷歌正在把AI的研究和产品两部分拆开，也是第一家巨头这么干。 今天，谷歌想把Gemini做成什么也越来越清楚了。谷歌正在让Gemini从一个只会回答问题的模型，变成一个真正能帮你干活的Agent。Sergey Brin说过，AI真正成为“超能力”，是在它能以人类根本无法达到的规模去做事情的时候。 这个从产品角度出发的理解，其实和科研角度非常不一样。站在科研角度，AI的“超能力”是做到人类做不到的事情，比如治愈所有疾病。但站在产品角度，AI根本不需要会做人类做不到的事，它只需要把人类本来就能做的事情，做得更快、更多、更大规模。 现在最好的例子就是AI编程。人类当然也会写代码，但AI可以用人类根本无法匹敌的速度和规模去写。从产品角度来看，AI竞争已经不再只是比谁的模型更强了。 而这恰恰是谷歌最大的优势。谷歌本来就已经拥有一整套用户每天都在使用的强大产品。如果它能成功把这种Agent能力真正塞进现有的产品生态里，那谷歌很可能会轻松赢下这场AI大战。
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除了英伟达和特斯拉之外，脸书是唯一一家仍由创始人领导的十大公司。扎克伯格表示，自从乔布斯去世后，苹果就没有再发明出真正伟大的东西，一直在“吃老本”。iPhone这几年也没有大进步。而扎克伯格本人依然冲在一线，这些年来不断尝试各种创新。在他的领导下，脸书是否有可能超越苹果，成为更大的公司？
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AI教父Yann LeCun说了一个事实。 一个四岁的小孩，看过的数据量，等于有史以来所有文本的总和。 最大的AI模型，训练数据是30万亿个单词。 听着很多？ 一个四岁小孩，醒着的时间大约16000小时。 光是用眼睛看，接收的数据量就跟AI一样多。 但数据的质量，完全是两回事。 小孩看到的是真实世界。 是重力，是东西掉下来，是手去抓握。 是因果，是物理规律。 他通过这些，在脑子里建立了一个世界模型。 AI看到的是什么？ 是孤立的文字，是符号。 它唯一的任务，是猜下一个词是什么。 这就解释了现在的怪现象。 AI能通过律师考试，能解微积分方程。 比大学生还快。 但它学不会装洗碗机。 也变不成一个能做家务的机器人。 更不可能像任何一个青少年一样，花20小时就学会开车。 那些吹嘘AI马上取代一切的人，在回避什么？ 他们在回避现实世界。 AI被喂养的是人类思想的“数字幽灵”，不是物理世界的实体。 把一个在图书馆里读了所有书的书呆子，和一个在街头长大的孩子扔进丛林。 谁能活下来？ 道理是一样的。
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基本盘之间也吵架，挺有意思的。我来说个扎心的事实。 大家都认为华为被卡脖子的那几年是被小米抢了高端的市场，但实际上还是苹果。因为前提就是错的，华为从来没有真正的抢到过所谓高端市场，卖了几款贵的手机不代表就抢占了高端市场，无论从出货量到利润来说，高端市场有只且有一个 - 苹果。这就是扎心的现实。 但基本盘却要一直吵来吵去，什么小米抢了华为的这啊那的，苹果心想你们两个渣渣！还不都是国内老百姓用真金白银投出来的结果！就像特斯拉还是全年单款车销量第一一样道理。
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