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波士顿动力机器人的新演示,现在可以搬动很重的东西
Damn,波士顿机器人这么牛逼了, 家政、搬运工不得失业一大批😭
美國 波士頓 中國城只掛台灣國旗, 中國 小粉紅們 別來波士頓了吧 🤣
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@oakvale5 搞笑呢,啥叫只有波士顿叫新英格兰,整个Connecticut Rhode Island mass Vermont New Hampshire Maine都是新英格兰
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自2000年以来房价涨幅:圣地亚哥347%,迈阿密342%,圣何塞337%,洛杉矶325%,费城272%,波士顿265%,华盛顿256%,凤凰城249%,纽约240%,奥兰多240%,旧金山228%,西雅图227%,达拉斯214%,纳什维尔213%,丹佛198%,拉斯维加斯176%,奥斯汀153%,休斯顿153%,罗利149%,亚特兰大140%,芝加哥117%
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2026年4月一居室月租金中位数:纽约$4,540;旧金山$3,850;波士顿$3,000;泽西城$3,000;迈阿密$2,580;圣何塞$2,550;阿灵顿$2,440;华盛顿$2,320;檀香山$2,300;芝加哥$2,220;洛杉矶$2,210;圣地亚哥$2,200;圣安娜$2,110;阿纳海姆$2,100;奥克兰$2,000;西雅图$1,970
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成为上中产阶级所需最低家庭收入(万美元):圣何塞23.1,旧金山21.7,西雅图18.5,圣地亚哥17.3,华盛顿17.1,波士顿15.2,丹佛14.4,奥斯汀14.1,亚特兰大13.7,凤凰城13.3,罗利13.2,洛杉矶12.8,纽约12.6,芝加哥12.5,纳什维尔12.4,拉斯维加斯12.2,明尼阿波利斯12.1,达拉斯11.6,哥伦布10.4,
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最近看了一篇《人工智能裁员陷阱》的论文📑,让人瑟瑟发抖,这篇论文由宾夕法尼亚大学和波士顿大学的两位研究员共同发表,应该能让那些疯狂搞AI裁员的CEO们睡不着觉了。🧐 核心逻辑其实很简单,大厂用 #AI# 代替掉人工,看起来省了成本,但同时他们也干掉了自己未来的客户。被裁的员工不消费了,裁的人越多,整个市场消费能力就越弱。最后企业会发现,产品做出来了,却没人买得起了。 这个道理其实每个企业高管都懂,经济学逻辑也不复杂。但问题来了,为什么没人停下来? 论文中描述了这个囚徒困境: • 假如你不搞自动化,竞争对手搞了 • 他们降成本、压价格、抢占市场份额 • 你不动手,就等着被干掉 • 所以每家公司明知集体毁灭,也只能硬着头皮上 研究人员证明了这就是一场实时上演的囚徒困境博弈。 我们看看实际列举的数据📊,就知道有多疯狂: • Block今年裁掉了近一半员工(接近5000人),Jack Dorsey直接说AI让这些岗位没必要了,预计明年大多数公司都会得出同样结论。 • Salesforce用AI替换了4000个客服。 • 高盛部署了编程工具,1个工程师能干5个人的活。 • 2025年超过10万科技从业者被裁,其中一半以上明确是因为AI。 • 美国80%的工作岗位,任务都可以被AI自动化。 研究团队测试了所有常见的解决方案,但最终都走向破灭! • 全民基本收入UBI?不改变任何一家公司自动化的激励 • 资本利得税?调整利润水平,但改变不了单个任务层面替换人的决策 • 集体谈判?维持不住,因为自动化永远是占优策略 更可怕的是,他们还发现了一个"红皇后效应"。更好的AI不会解决问题,只会加速问题。每家公司都追求更快的自动化来抢市场份额,但最后大家都自动化了,优势互相抵消,唯一剩下的就是被摧毁的需求。 研究给出的唯一可能有效的方案,是「征收庇古税」。按任务收费的自动化税。强制公司为每次替换工人所摧毁的需求买单。 从经济学角度看,这会触发一个更致命的连锁反应,通缩螺旋。咱们来看看这个逻辑链条: 第一步:工资收入下降 • AI替代工人,失业率上升 • 在职员工担心被裁,不敢要求加薪 • 全社会工资总收入持续下滑 第二步:有效需求崩塌 • 凯恩斯早就说过,经济增长的核心是有效需求 • 工资下降=消费能力下降=企业卖不出货 • 企业收入减少,进一步裁员降本 第三步:价格-工资通缩螺旋 • 企业为了去库存,被迫降价 • 降价导致利润萎缩,继续裁员 • 工资进一步下降,消费更加疲软 • 形成自我强化的死亡螺旋 第四步:产能过剩与流动性陷阱 • 生产效率因AI大幅提升,但没人买 • 企业即使零利率借钱,也不愿扩大生产 • 央行降息失效,货币政策传导机制断裂 • 经济陷入日本式失落30年 这个逻辑链的可怕之处在于,传统的经济学工具几乎全部失效: • 降息?企业不缺钱,缺的是需求 • 财政刺激?政府发钱,企业继续裁员,钱流不到实体 • 放水印钞?钱全进了资产市场,普通人更买不起东西 • 贸易战?全球都在通缩,保护主义只会加速衰退 上述情况,就很像当下的中国经济,我们观察一下现在的国内经济就知道了。制造业产能过剩严重,PPI持续负增长,CPI接近零。不是不想刺激消费,是老百姓口袋里没钱,企业还在降本裁员。这就是典型的通缩情况。 🧐而AI正在加速全球走向这个进程中: • 不像以往技术革命创造新岗位,AI直接替代脑力劳动 • 被替代的白领是消费主力军,他们的消费能力崩塌影响巨大 • AI提升效率的速度,远超新需求创造的速度 • 最终结果:生产过剩+需求不足=长期通缩 历史上唯一一次类似的场景,是1929年大萧条。当时也是生产效率提升,因为电气化革命,但工人工资增长跟不上,最终需求崩盘。罗斯福新政花了10年才缓过来,最后还是靠二战的需求才真正走出来。 这次AI革命,论文中提醒⚠️,可能比大萧条更凶险。因为: • 替代速度更快,范围更广 • 全球化让各国无法独善其身 • 央行工具箱已经被2008和2020掏空了 • 债务水平比1929年高得多,财政空间有限 最终结论让人清醒,这次AI革命,不是简单的财富从工人转移到老板。双方都输。工人失去收入,公司失去客户。这是一场无谓损失,市场机制本身无法阻止。 更要命的是,这会引发系统性的经济通缩,而通缩一旦形成预期,就像黑洞一样难以逆转。日本的教训就在眼前。 我觉得这个逻辑放在加密行业也一样适用。当AI开始大规模替代开发者、运营、社区管理的时候,Web3项目方可能也要思考思考:你的代币经济模型,能不能扛住这波需求坍塌?用户都没钱了,谁来接盘市场的Token?🧐
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最近光模块板块有点回调,不少小伙伴又开始担心了,纷纷建议我们来讲一讲。正好最近 ChatGPT Images 2出来,测试了一下用它做行研分析图,如👇图1,就是用Images 2出的光模块拆解,效果真的不错。 言归正传,我们依旧长期看好光模块领域的核心企业,AI 数据中心的算力战争,早已经从 GPU 打到光子芯片了。🧐 很多人还在死盯着英伟达,殊不知真正的卡脖子环节,早就转移到光互联和光子学这条产业链上了。 我们看看数据就知道了:AI 服务器的功耗从传统的 5-10kW 直接飙升到 100kW+,这些算力怪兽之间的数据传输,靠传统铜线?根本扛不住!光子芯片,才是 #AI# 基础设施的下一个必争之地。 我们最近花了不少时间,把整条光子学产业链从头到尾梳理了一遍。从最上游的材料、设备,到中游的激光器、代工厂,再到下游的光模块、网络连接,每个环节的核心标的都扒拉了个遍。 这不是什么概念炒作,是实打实的硬科技赛道,每一层都有明确的投资机会。咱们掰开揉碎了讲,看看这条产业链到底藏着哪些机会: 🔹 第一层:材料与晶圆 - 半导体之基 这是产业链最顶端,主要提供磷化铟、砷化镓这些化合物半导体材料。说白了,没有这些材料,后面啥都别想搞。 • $AXTI (AXT Inc) 垂直整合的衬底供应商,在 InP(光通信激光器专用)市场占据重要地位。这哥们是从源头卡位的玩家。 • $WOLF (Wolfspeed) 虽然主攻碳化硅功率器件,但在氮化镓射频和光电衬底方面也有深厚积淀。多条腿走路。 • $COHR (Coherent) 全球领先的工程材料和光子器件厂商。不仅卖材料,还向下游垂直整合到激光器和模块,这是真正的巨头玩家。 🔹 第二层:制造设备 - 卡脖子环节 光子芯片的制造需要极高精度的光刻和外延生长设备,这可是真正的卡脖子环节。科林研发(LRCX)与应用材料(AMAT)、阿斯麦(ASML)并列,是全球前三大半导体设备商。 • $ASML(阿斯麦) 绝对的霸主,没啥好说的。随着硅光技术向更小纳米节点迈进,ASML 的光刻机是不可或缺的。垄断级别的存在。 • $AMAT (Applied Materials) & $LRCX (Lam Research) 在薄膜沉积、刻蚀等关键工艺上提供设备。2026 年的逻辑很清楚,随着 AI 驱动的晶圆厂扩产,这些设备厂的订单可见度极高。稳稳的。 🔹 第三层:激光器 - 光源引擎 激光器是把电信号转化为光信号的核心心脏,不可或缺的关键要素,妥妥的卖铲子王者。 • $LITE (Lumentum) 提供用于800G到1.6T高速数据传输的磷化铟激光器、EML激光器及光收发器,是NVIDIA和各大超大规模数据中心的核心供应商,市占率高达80%。在云数据中心和电信网络的高性能激光器领域极具竞争力。大厂背书,靠谱。 • $SMTC (Semtech) 专精于高性能模拟、混合信号集成电路、物联网系统及云端连接服务。尤其在激光驱动芯片和 CDR领域优势明显,是信号调理环节的关键。虽然不是最性感的环节,但不可或缺。 🔹 第四层:代工厂 - 制造产能 有了设计和材料,谁来生产?代工厂就是把图纸变成芯片的关键环节。 • $TSM (台积电) 正在积极布局 CPO(共封装光学)技术。台积电的 COWAS 封装技术与硅光技术的结合,是未来 AI 算力卡的标配。龙头就是龙头。 • $TSEM (Tower Semiconductor) 总部位于以色列,专门从事模拟和混合信号制造,在硅光代工领域有先发优势,是很多初创光子设计公司的首选。小而美。 🔹 第五层:测试、检测与封装 - 质量守门员 光子芯片出厂前,必须经过严格的测试和检测,这一环节直接决定良品率。 • $AEHR (Aehr Test Systems) 目前的明星股!核心逻辑是光子芯片,尤其是激光器在出厂前需要长时间的"老化测试"。随着硅光芯片上量,AEHR 的晶圆级测试设备需求呈指数级增长。这是今年的大黑马。 • $ONTO (Onto Innovation) 专注于微电子器件、逻辑芯片、DRAM 内存以及先进封装领域提供高性能的过程控制量测、缺陷检测、光刻技术和数据分析系统,提供自动光学检测,在异构集成封装检测中不可或缺。稳健型选手。 🔹 第六层:光学模块 - 系统的物理表现 这一层是把光芯片、电芯片、光纤连接器整合在一起的"黑盒子",也是最接近终端应用的环节。 • $AAOI (Applied Optoelectronics) 随着数据中心向 800G/1.6T 演进,AAOI 作为具有自主激光器产能的模块厂商,成本优势和产能弹性都很明显。高弹性标的。 • $GLW (Corning) 康宁是光纤之王。无论芯片怎么变,最终光信号还是要通过康宁的光纤进行传输。躺赢的存在。 🔹 第七层:网络连接 - 价值兑现终点 这是整条产业链的最后一环,也是价值兑现的终点。所有的技术最终都要在网络设备上体现出来。 • $AVGO (Broadcom) 光子学领域的终极 Boss!博通不仅拥有全球最强的交换芯片,还通过集成硅光技术CPO直接将光接口做进芯片里。同时也是ASIC定制芯片的龙头企业,是谷歌TPU的核心合作伙伴。属于真正的王者。 • $ANET (Arista Networks) AI 数据中心网络架构的领导者,是光模块的最大采购方和应用场景定义者。需求端的话事人。 • $MRVL (Marvell) 在光互联 DSP 领域与博通双头垄断,其 PAM4 DSP 芯片是 800G 光模块的标配。技术壁垒很高。 总结来说,光子学这条产业链,不是什么遥远的未来技术,而是正在发生的现在进行时。AI 算力的爆发,已经把光互联从"可选项"变成了"刚需"。 从材料到设备,从激光器到封装,从光模块到网络连接,每一层都有明确的赢家和清晰的投资逻辑。我个人策略很简单,一旦光模块板块出现回调,逢低买入是一个好机会! 这份清单里面: • 有稳健的行业巨头(ASML、台积电、博通) • 有高弹性的成长标的(AEHR、TSEM、AAOI) 我们不需要全买,但至少要知道这条产业链的关键环节在哪里,钱流向了谁。 AI 的下半场,不只是 GPU 的游戏,光子学才是真正的物理层卡位战。布局正当时,等风来。DYOR🙏 目前上述提及的公司在 #MSX# 上面基本都有,炒美股,我选择用 #RWA# 美股代币化平台 #MSX,一同投资参与美股市场:# 早期美股投资粉丝和伙伴,可以私信我,填写表单后,可免费进入美股交流和探讨社群(目前每周仅限定10人,助理审核,可能需要一点时间,感恩🙏)!
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《已经进入人类社会的十个地表最强人形机器人》 10、宇树 Unitree G1 —— 售价仅 1.6 万美金(国产机器人价格屠夫,支持超高难度原地后空翻) 9、小鹏 PX5 —— 预计售价约 2.5 万美金(双足稳定行走,已跨界应用到小鹏汽车制造工厂流水线) 8、逐际动力 CL-1 —— 估值超数亿人民币(全地形感知运动,实时攻克楼梯与复杂障碍物路况) 7、波士顿动力 Atlas(电动版) —— 单台研发成本超数百万美金(关节 360 度无死角旋转,颠覆人类运动极限) 6、1X Technologies Neo —— 获 OpenAI 投资(主打居家陪伴,触觉敏锐到可以温柔地递出一杯水) 5、Agility Robotics Digit —— 亚马逊独家签约(全天候全自动搬运,已在物流中心完成上万次闭环测试) 4、Apptronik Apollo —— 奔驰工厂正式“入职”(专攻汽车零部件组装,主打极高的人机协同安全率) 3、Figure 03(Helix-02 大脑) —— 估值飙升至 400 亿美金(无远程人工干预,在仓库完成 72 小时连续不间断的高强度 package 自动分拣) 2、Figure 02 —— 售价约 13 万美金(接入 OpenAI 语音系统,具备高级视觉语言模型和逻辑思考力) 1、特斯拉 Optimus Gen 3 —— 目标量产成本逼近 2 万美金(22自由度灵巧手,终极形态宛如穿上超人战袍,正于超级工厂进行百万级产能疯狂扩产)
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