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我不看视频了，交给agent看   昨天刷 GitHub 的时候，我看到一个挺有意思的项目，叫 `claude-video`。   它做的事情很直接：给 Claude 一个视频链接或者本地文件，然后直接问它视频里发生了什么。   比如：/watch 30 秒附近发生了什么？   或者把一段产品录屏丢进去：/watch 这个录屏里的 bug 出现在哪一步？   它不是只读取标题，然后根据标题硬猜；也不只是抓一份字幕，让 Claude 把字幕重新总结一遍。它会同时准备字幕、音频、关键画面和时间戳，再把这些材料交给 Claude。   对用户来说，体感很简单：Claude 终于能看视频了。 但严格来说，Claude 并没有突然长出一个原生的视频大脑。   `claude-video` 真正做的，是把视频翻译成 Agent 已经能够处理的上下文。   它怎么让 Claude “看见”视频   你给它一个视频 URL 或者本地路径后，它会先判断视频里有哪些材料可用。   如果是公开视频链接，它会先用 `yt-dlp` 检查字幕。能直接拿到人工字幕或自动字幕时，就优先使用字幕，因为这样速度快，也不需要额外的转录费用。   如果没有字幕，它会提取音频，再调用 Whisper 转录。目前项目优先支持 Groq 的 `whisper-large-v3`，也可以使用 OpenAI 的 `whisper-1`。没有配置 API key 也不影响看画面，只是没有字幕的视频会退化成纯画面分析。   与此同时，`ffmpeg` 会从视频里提取关键画面。每张图片都带着对应的时间戳，Claude 读取这些图片后，就能把画面与同一时间附近的台词对上。   所以当你问“30 秒发生了什么”，它不是凭整段字幕猜答案，而是可以去看 30 秒附近的画面，再结合那一刻的台词回答。   这套流程里，每个零件都不新鲜： - `yt-dlp` 负责拿到视频和字幕； - `ffmpeg` 负责处理音频、抽取画面； - Whisper 负责给没有字幕的视频转录； - Claude 负责读字幕、看图片、理解问题并给出判断。 有价值的是，它把这些零件接成了一条完整工作流。以前需要人手动完成的“看视频、暂停、截图、记时间点、整理台词”，现在由 Agent 自己完成。 如果你使用 Claude Code，可以直接添加项目的 marketplace，再安装 `watch` 插件：   /plugin marketplace add bradautomates/claude-video /plugin install watch@claude-video   如果你使用 Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI，或者其他支持 Agent Skills 的工具，可以运行：   npx skills add bradautomates/claude-video -g   `-g` 表示安装到当前用户，所有项目都可以使用；去掉 `-g`，则只安装到当前项目。   第一次运行时，工具会检查 `ffmpeg` 和 `yt-dlp`。macOS 可以通过 Homebrew 自动安装；Linux 和 Windows 会给出对应的安装命令。Whisper 的 API key 不是必需项，只有在视频没有字幕、又需要分析语音时才会用到。 以前使用 AI 的默认方式是：人先找到资料，把资料整理成合适的格式，再交给模型。   `claude-video` 展示的是另一种工作方式：Agent 自己去获取材料，自己判断该用字幕还是转录，自己抽取画面，自己控制 token，最后带着整理好的上下文回来跟你讨论。   它并没有发明新的模型能力，只是把现有工具接在了一起。   但产品体验的变化，很多时候就发生在这里。

SpaceX $SPCX 开始路演！完整 IPO 演示视频来了！ 如果把这场路演浓缩成一句话？ SpaceX已经不再是一家火箭公司，而是在打造「太空发射 + 全球互联网 + AI基础设施」三位一体的新超级平台，目标直指6万亿！ 12个最值得家人们关注的要点：👇 1. SpaceX正在从火箭公司升级为6万亿美元市场平台 CFO Bret Johnsen 直接给出SpaceX未来战略： 第一层：火箭发射 第二层：全球互联网 第三层：人工智能 AI SpaceX不再只赚发射费，而是要吃掉： • 航天市场 • 全球互联网市场 • AI基础设施市场 合计瞄准接近6万亿美元机会。 2. Starship才是真正的游戏规则改变者 Falcon 9： 23吨运力 Falcon Heavy： 64吨运力 Starship V3： 100吨运力 Starship V4： 目标200吨运力 更重要的是： 完全可重复使用。 Falcon已经降低了85%的历史发射成本。 而Starship还要在此基础上再实现数量级级别下降。 这意味着：未来发射成本可能接近航空运输模式。 这是SpaceX一切商业模式成立的基础。 3. Starlink已经成为全球最大卫星互联网网络 目前： • 超过9600颗卫星 • 占全球可机动卫星约75% • 覆盖164个国家和地区 • 服务超过1000万用户 • 用户数同比增长超过100% 竞争对手所有卫星加起来，规模仍远小于Starlink。这已经形成明显网络效应。 4. Starlink V3将迎来20倍性能跃迁 当前V2卫星：96Gbps/颗 未来V3卫星：约1Tbps/颗 性能提升超过10倍。 而Starship一次发射：60颗V3卫星 总下行能力：61Tbps 单次发射容量相比今天提升20倍。 Starlink未来将开始占据全球互联网流量的重要比例。 5. 手机直连卫星业务瞄准剩余30亿人口 目前： • 已发射650颗D2D卫星 • 合作30家运营商 • 覆盖19亿人口 其中包括： T-Mobile等大型运营商。 下一代Gen2系统： 直接提供完整5G连接。 这是连接全球剩余30亿未联网人口的关键入口。 6. SpaceX正式把AI列为第三增长曲线 这是整场路演最大的新增内容。 管理层首次把AI业务放到与火箭、Starlink同等战略地位。 逻辑非常简单，自己拥有： • 发射能力 • 卫星网络 • 电力系统 • 数据中心 那么继续向上游延伸：训练自己的大模型。 于是：Colossus AI超级计算中心诞生。 7. Colossus正在打造全球最大AI训练集群 目前： • 全球最大统一AI超级计算机 • 首个GW级训练中心 • 首个GW级Megapack储能系统 • 首批大规模部署GB200/GB300 采用：英伟达最新Blackwell架构。 AI最终竞争的核心是基础设施，而SpaceX拥有别人无法复制的基础设施能力。 8. SpaceX准备把AI数据中心送上太空 这是最疯狂也最具未来感的部分。 未来几年将建设轨道AI算力中心。 核心逻辑：太阳能免费供电+太空自然散热+Starlink激光网络互联 理论上：接近零能源成本。这才是未来AI基础设施的终极形态。 9. xAI与X平台形成独特护城河 Grok最大的差异化来自： 真相导向的 AI，爱说实话 同时结合：X平台实时数据流。 相比传统模型：Grok拥有持续更新的实时世界数据。 这是OpenAI、Anthropic等竞争对手难以复制的优势。 10. SpaceX已经开始AI商业化 最新案例：Anthropic已经签署托管协议。 使用SpaceX AI基础设施。 同时：Cursor合作也已落地。 说明：SpaceX不仅训练自己的模型， 还准备向外出售算力服务。 类似：AWS + OpenAI 的结合体。 11. 财务数据首次大规模披露 2025年： 收入：190亿美元 Adjusted EBITDA：约70亿美元 研发投入：36亿美元 资本开支：210亿美元 其中绝大部分用于AI建设。 Q1数据： 收入：50亿美元 其中：Starlink及连接业务贡献约30亿美元。 12. SpaceX真正的终局远不止火箭 管理层列出的未来市场包括： • 月球经济 • 火星殖民 • 点对点地球运输 • 太空制造 • 轨道工业 • 小行星采矿 Starship成功之后，将打开过去从未存在过的新经济体系！

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MiniMax H3：租显卡还是买显卡？两种自建方案对比 想自己部署 MiniMax H3，真正需要解决的不是软件，而是 GPU。SGLang、ComfyUI 和模型代码基本都能免费使用，但 H3 视频生成需要大量显存和算力。 目前主要有两条路：租云显卡，或者自己买显卡。 方案一：租云显卡 租一台带 RTX 5090 的云服务器，按小时开机，用完关机。 以当前云平台公开价格估算： • RTX 5090 32GB：约 $0.99/小时，折合约 ¥7/小时 • 使用 20 小时：约 ¥143 • 使用 100 小时：约 ¥713 • 使用 300 小时：约 ¥2,140 • 连续开一个月：约 ¥5,130 • 另外还要算磁盘、流量和模型存储费用 我在某鱼看了一下RTX 5090 32GB 一小时也要5元 ，现在模型很火商家坐地起价也很正常 优点： • 不用一次性买显卡 • 不用处理散热、供电和驱动 • 按小时计费，用多少算多少 • 可以先测试 H3 到底适不适合自己 • 需要批量生成时，可以临时升级多卡服务器 缺点： • 长期使用会越来越贵 • 云服务器网络和硬盘可能额外收费 • 机器库存、地区和价格会变化 • 需要自己配置 Linux、驱动和运行环境 • 单张 5090 主要适合测试和个人使用，速度不会像官方云服务那么快 适合的人： 偶尔做视频、刚开始研究 H3、暂时不确定使用量的人。 方案二：自己买显卡 购买一张 RTX 5090 32GB，装到自己的台式机里，在本地部署 H3。 粗略预算如下：按照当下某鱼我看到的最新价格算 • RTX 5090 显卡：约 ¥15,000～35,000（闲鱼15000的5090很多是钓鱼/故障卡，实际靠谱可成交，大多要1.7万以上） • 64GB 内存：约 ¥1,300～2,000 • 1TB 以上 NVMe：约 ¥500～1,000（H3本地部署，硬盘建议直接2TB，模型+缓存会吃掉很大空间，1TB会很快爆满） • 电源、主板、CPU、机箱和散热：约 ¥4,000～8,000（电源别省！5090功耗很高，最低850W金牌以上，优先选1000W更稳妥） • 整机大约：¥20,000～45,000 实际价格看品牌、行情和你已有的配件。只买显卡、不配整机的话，成本会低一些。 RTX5090不是跑H3的最低门槛，4090(24G)量化后也能跑，只是分辨率、时长受限。（这是已5090为例 至少要玩的舒服一些 ） 后续主要是电费： • 整机满载大约 0.7～1 度电/小时 • 按每度电 ¥0.6～1 计算 • 每运行 100 小时电费约 ¥40～100 • 每月运行 300 小时，电费约 ¥120～300 优点： • 买下来后不用按小时交租金 • 文件和模型都在自己电脑里 • 没有云平台停机、封号和库存问题 • 可以长期运行，也能部署其他 AI 模型 • 大量使用时，单次生成成本更低 缺点： • 前期投入高 • 需要自己处理驱动、CUDA、散热和系统故障 • 显卡会折旧，满载运行也有噪音和耗电 • 5090 32GB 仍然属于单卡测试档，H3 需要 offload，速度有限 • 想做多人服务或批量生产，单卡不够，还要上 4 卡服务器 两种方案怎么选？简单看使用时间： • 每月使用 20～100 小时：租显卡更划算 • 每月使用约 300 小时：开始接近买显卡的合理区间 • 每月长期超过 500 小时：买显卡更合适 • 要多人同时使用：直接考虑多卡服务器，不要买一张 5090 硬扛 按租赁价格计算，一台 ¥20,000 左右的 5090 整机，理论上运行约 3,000 小时可以抵掉租金。考虑显卡折旧、维护、断电和闲置时间，实际回本周期大约 10～18 个月。 最推荐的路线 如果只是个人做视频： 先租一张 RTX 5090，花 ¥200 左右测试 20 小时，跑通 MiniMax H3-Base 的 768p 生成。确认速度、画质和使用频率都能接受后，再考虑买整机。 如果已经确定每天都要生成，或者每月使用超过 300 小时： 买一张 RTX 5090 本地部署更合适。系统建议 Ubuntu，内存 64GB，NVMe 至少 200GB，使用 ComfyUI 或 SGLang。 如果是商业批量生产： 考虑 4 张 A100/H100 级别显卡，用 SGLang 部署。成本会明显上升，不适合个人刚开始就投入。 还要注意一点：本地 H3 主要能跑 H3-Base 的 768p 流程，官方 H3-Context-IR 和 H3-Regenerate-2K 目前没有完全开源。想复现完整 2K 效果，需要调用官方 API。 总结： 不确定用多少，先租；确定长期高频使用，再买。先花 ¥200 验证，比直接花两三万买机器稳得多。