我记得有段时间，老登企业家搞了个选秀 在里面找80后，90后创业者 当时我也不懂，期期都看 现在回想起来， 他们的思路就是80，90后的企业家应该是赚80，90后的钱，还有个非主流打扮的上去，把那些老登唬得一愣一愣的 现在会看回去，真正的80，90后的企业家是那种能感应到新时代新机会的人。

我记得国内的芯片在考虑到功耗和能源等综合条件上，好像大约是NVDA系列的好几倍，看2513的这个毛利率。如果说按照数据中心5年折旧的进度来看，这个毛利率，基本上在未来5到10年，看不到他们有盈利的空间。当然也不排除绝对性，国内很多芯片也是可以用，但是需要电力量大出奇迹。国内也在狂建核电站。我想说的是，从商业的可持续的角度而言，现在国内的这种烧钱模式，是不能持久的。同样的还有最近的东大光刻机的问题。东大芯片行业真正的问题不是造不出芯片，而是造出来的芯片没有商用的价值。中芯国际我记得很久之前就可以早出7纳米的芯片了，但是良品率一直上不去，所以是没办法商用的。不能商用，就谈不上多大的威胁。这一切都不过是鬼故事而已。

我记得之前去上海就没见过这玩意，武汉在这方面还是管的很松，相关企业也是放任不管，至少电子围栏小区内不能锁车，搞的到处乱丢…

我记得，今年央视 3·15 曝光了AI 投毒产业： 商家批量制造虚假测评和营销内容，甚至可以影响 AI 的推荐结果。 GEO 原本只是优化品牌在 AI 搜索中的曝光，但一旦信息源被人为污染，AI 给出的答案也可能变成包装过的广告。 这问题就比较严重了，AI 不只是会产生幻觉，它依赖的数据也可能是假的。 所以说，我们普通用户目前很难确认： ▰ 模型训练数据是否真实 ▰ AI Agent 接收到的指令是否合规 ▰ 输出结果有没有被篡改 随着 AI Agent 开始管理钱包、调用协议甚至自动执行交易，这已经不只是内容准确性问题，而是资产安全问题。 因此，「验证」可能成为 AI 与 Web3 真正有价值的结合之一。 模型训练需要验证数据来源，AI Agent 需要验证意图和行为，链上操作还需要验证授权和执行结果。 看似是几个技术问题，背后其实对应着多个独立的基础设施市场。 DeepSafe @DeepSafe_AI 卡位的正是这一层。 它的 CRVA 机制支持多个验证代理共同检查 AI 的输入、意图和输出，并通过密码学方式给出可以核验的结果。 普通用户不需要理解复杂技术，也不用盲目相信 AI 没有作恶，因为 AI 能证明自己在按照规则执行。 除了 AI，DeepSafe 也可以验证链上和链下消息。 目前项目已积累近 1.2 亿笔验证记录，拥有 70 多个生态及技术合作伙伴，并与 ARC Matrix 推进隐私优先的信任基础设施。 不过也要客观看待：这 1.2 亿笔数据主要来自此前的跨链验证业务，AI 验证能否形成大规模、持续的付费需求，仍需要时间证明。 我的判断是，AI+Web3 的基础设施竞争才刚刚开始。 过去市场关注算力、数据和模型，下一阶段，谁来验证 AI 会越来越重要。 DeepSafe 的优势是进入较早，也拥有真实验证经验；但先发优势最终能否成为壁垒，取决于它能否把技术能力转化为真实接入、验证收入和长期使用。 所以，DeepSafe 不只是在做 Web3 的验证层，也在尝试成为 AI 时代的信任层。 这个方向值得关注，但判断项目价值时，仍然应该重点观察实际采用，而不是只看概念。

我记得之前验证过，蚂蚁百灵好像每天会送一定量的token（好像是100万？），并且特别擅长医疗行业。 有兴趣的朋友可以试一试，大厂出品，靠谱的。