2023 年，Meta 首席 AI 科學家楊立昆給當時的 LLM 熱潮潑了一盆冷水。 他指出 LLM 有根本性的缺陷：沒有持久記憶、無法從單一經驗學習、缺乏對物理世界的理解。本質上，它只是在做「下一個 token 的預測」。 從學術的角度看，他說得完全正確。 直到今天，LLM 的底層架構依然沒有變。它依然是一具每次啟動都空空如也的統計引擎。 但在三年的工程演進後，我們發現了一個讓科學家尷尬的事實：學術上的根本缺陷，工程上不一定要正面解決，繞過去一樣能起飛。 楊立昆主張要走「世界模型」的路線，讓 AI 像人一樣建立對物理規律的理解。他認為 Scaling Law（規模定律）有天花板，LLM 光靠堆算力不能產生真正的智慧。 但工程界用兩件事回應了他： 第一，資本的暴力美學。過去三年，人類往算力砸錢的瘋狂程度，讓模型規模產生的「湧現」直接蓋過了架構的粗糙。 第二，系統性的外掛補丁。模型記不住？掛上向量資料庫。模型理解不夠？接上 Vision 和工具。 這就是工程學最迷人的地方：解決問題不需要追求「本質的優雅」。 楊立昆在研究神經元的排列，而工程師在研究如何把這個「不完美的大腦」裝進一個強大的「機械外骨骼」裡。 楊立昆對 LLM 的核心批評，是他認為 Pattern Matching（模式匹配）不算真正的學習。 但如果這種模式匹配的複雜度足以模擬出文明的所有邏輯，那「學習本身到底是什麼模式」還重要嗎？ 飛機與鳥的飛行原理完全不同。飛機沒有羽毛、不會拍翅膀，但在它飛得更高、更遠、更穩定的那一刻，它到底「算不算在飛」已經不重要了。 但繞過去的，跟真的解決，是兩回事。 只要底層架構沒變，楊立昆講的那些缺陷就真實存在。記憶是外掛的，不是原生的。就像義肢，裝上去能走能跑，但它跟真正的腿就是不一樣。你不能假裝它不存在。 所以雖然 AI 已經很強了，推理、寫作、寫程式，很多事做得比大部分人好，但它每次都是一個全新的大腦。沒有連續的意識，沒有累積的經驗。它所有的「記憶」、「理解」、「偏好」，全部來自你這次塞給它的上下文。 如果你去看 OpenClaw 最近的 repo 更新，你會發現記憶管理佔了很大的篇幅。怎麼讓 AI 在對話之間記住該記住的東西。 他們最近推的 QMD，把關鍵字搜尋跟語意搜尋混在一起用，就是為了解決一個問題：你三天前跟 AI 聊過的東西，它下次怎麼找得回來。 模型本身的能力會繼續進步，但只要底層是 LLM，記憶管理就是一個繞不開的大山。 用工程的角度來說，就是 Context Engineering 的重要程度，會逐漸超過模型本身。 你怎麼管理每次丟給模型的那包上下文，決定了 AI 能幫你做到什麼程度。哪些資訊該放、哪些不該放。什麼時候該砍掉重來、什麼時候該接著繼續。不同對話之間的記憶怎麼同步、怎麼取捨。 我自己每天都在處理這個問題。 舉個例子，我的 OpenClaw Agent KAI，它常常在多個頻道處理不同任務，但它們的記憶不是即時同步的。只要 還沒更新，它們就不知道彼此剛做了什麼。 所以我常常要幫它做認知同步。譬如告訴 A 分身，B 分身目前正在做什麼，然後要求 B 把做的東西整理好傳過去。或者更簡單一點，直接叫 A 去讀另一個 Discord 頻道最近兩小時的對話，讓它自己同步 B 的工作內容。 這種「認知斷裂」的現象，只要你常用 AI，一定會有很強烈的感覺。 從人格化的角度看，你會覺得它們是同一個人。但事實上，它們只是共享同一份記憶。只要記憶沒有同步，它們就是不同的人。 我現在花比較多時間在學這一塊。譬如今天 KAI 就教了我，如果讓 Claude Code 的 Opus 4.6 從外部調用 GPT 5.3-Codex，用 MCP 跟 coding-agent skill 的差異是什麼。 KAI 告訴我，差異的核心在於：中間過程要不要進主 context。 用 MCP 調用 Codex，每一個 tool call 都走 MCP 協議。Codex 過程中的每一個 turn，讀檔、改檔、跑測試、報錯、retry，全部以 tool result 的形式灌回 Opus 的 context。一個 coding task 可能產生幾十個 turn，跑完之後 Opus 的 context window 已經被中間過程塞滿了，後面每一 turn 都要重送這些垃圾。這就是 context 污染。 而 coding-agent skill 的設計完全不同。它把整個 coding task 交給一個獨立的 sub-agent，這個 sub-agent 在自己的 context 裡完成所有中間過程。跑完之後，回傳給 Opus 的是一個精簡的 handoff summary：改了哪些檔案、測試跑過了沒、有沒有殘留問題。中間那幾十個 turn 的掙扎，Opus 完全不需要知道。 同樣一件事，兩種做法，Opus 的 context 乾淨程度天差地遠。 所以同一個模型，不同的人用，產出可以差十倍。 人與人之間原本的能力差距，已經沒那麼重要了。你的學歷、你的年資、你寫程式的底子，這些東西的權重正在被 AI 快速壓縮。 取而代之的，是你怎麼使用 AI。這件事的精度，才是現在真正決定產出的變數。 你理不理解它的記憶是怎麼運作的。你知不知道什麼時候該砍掉 context 重來、什麼時候該讓它接著跑。你能不能在對的時間，把對的資訊塞進那個 context window。 這些東西有一個名字，叫 Context Engineering。 它不是什麼高深的學問，但它是所有想把 AI 用好的人，都應該深入研究的東西。

美国人破防：中国简直逆 天，竟想用电磁力，从月球 将氦-3运回地球 自嫦娥七号抵达海南文昌发 射场不过短短三周，美国 《太空新闻》《大众机械》 等一众主流媒体便纷纷沸腾 起来。 它们以“超乎想象的科幻照进 现实”、“重塑太空规则”等震 撼性词汇，对中国航天的一 项前沿构想展开了铺天盖地 的报道。 这一令美国媒体集体哗然的 计划，简而言之，便是中国 计划在月球上构建一台“电磁 弹射装置”，无需消耗一滴火 箭燃料，即可将月球上的宝 贵资源——氦-3，精准弹射回 地球。 此消息一出，全球网友皆为 之惊叹，有人戏称这是“现实 版的人间巨炮”，也有人感慨 “他人尚在探索登月之路，中 国已开启月球物流新篇章”。 细思之下，这并非遥不可及 的幻想，而是中国深空探测 实验室正在严谨论证的技术 蓝图，其背后，隐藏着关乎 人类未来能源格局的深远布 局。 首先，让我们揭开氦-3的神 秘面纱。 它被誉为“宇宙中的黄金”，实 至名归，因其是目前人类已 知的最理想核聚变燃料，无 出其右。 我们常提及的可控核聚变， 主流方案多采用氘与氚，虽 能量巨大，却伴随着高能中 子的产生，这些中子不仅会 侵蚀反应堆结构，还会留下 难以处理的长寿命放射性废 料。 而氦-3则截然不同，当它与 氘发生聚变时，仅产生质子 与氦-4，几乎无中子辐射， 亦无长寿命放射性废料之 忧。 这意味着什么？意味着氦-3 核电站可安全建于城市中 心，无需担忧核泄漏风险， 亦无需构建厚重的防辐射屏 障。 更令人惊叹的是其能量密 度，据国际原子能机构2022 年发布的核聚变能源数据库 显示，一公斤氦-3完全聚变 所释放的能量，相当于燃烧 11900吨优质煤炭，或1400 吨汽油。 简而言之，100吨氦-3即可满 足全人类一年的电力需求， 25吨则能让中国全年摆脱火 电依赖。 若月球上的氦-3得以全面开 采，足以支撑全人类600至 2600年的能源需求，能源危 机、碳排放、石油战争等议 题，或将永远成为历史。 然而，现实是残酷的，地球 上的氦-3资源极为稀缺，全 球可经济开采的储量尚不足 半吨。 这点量，连实验室研究都显 得捉襟见肘，更遑论用于发 电。 当前，一克氦-3的价格远超 黄金数十倍。 为何地球上如此匮乏氦-3？ 原因在于地球拥有厚实的大 气层与强大的磁场，几乎将 太阳风中的氦-3粒子全部阻 挡在外。 反观月球，它既无大气层， 也无磁场，数十亿年来，如 同一个巨大的吸尘器，默默 收集着太阳风中的氦-3。 这些氦-3原子深深嵌入月壤 颗粒表面，形成了一层薄薄 的“能源外衣”。 据嫦娥五号带回的月壤样本 分析，仅月球南极地区的 氦-3储量就超过100万吨，整 个月球的浅层总储量在100万 至500万吨之间。 这无疑是上帝赐予人类的最 后一份能源厚礼，谁先掌握 月球氦-3的开采与运输技 术，谁便掌握了未来世界的 能源命脉。 然而，将月球上的氦-3运回 地球，绝非易事，运输成本 是最大的障碍。 传统方式依赖火箭发射登月 舱，采集月壤后再用火箭发 动机返回地球。 但此方式成本高昂，据估 算，将一公斤物品从地球送 至月球需约10万美元，而将 一公斤月壤从月球运回地 球，成本更是高达数十万美 元。 若以此方式运输氦-3，别说 盈利，连成本的零头都难以 收回。 且火箭运输效率低下，一次 仅能带回几公斤物品，实现 商业化开采，无异于天方夜 谭。 这也是为何多年来，尽管月 球资源广为人知，却无人真 正动手开采的原因。 正当全球科学家束手无策之 际，中国工程师突破传统思 维框架，提出了一个颠覆性 的解决方案：摒弃火箭，改 用电磁力。 这一方案正式命名为“月基磁 悬浮旋转抛射系统”，其原理 与奥运会上的掷链球比赛颇 为相似。 想象一下，在月球表面构建 一个巨大的旋转装置，配备 一根数十米长的旋臂。 将装满氦-3的返回器固定于 旋臂末端，利用高温超导电 机驱动旋臂高速旋转。 随着转速不断提升，返回器 的速度亦随之加快，当达到 每秒2.4公里，即月球的逃逸 速度时，精准释放返回器。 此时，返回器便如同被甩出 的链球，沿预设轨道飞向地 球。 整个过程无需任何化学燃 料，完全依靠电力驱动，且 月球几乎无空气阻力，能量 损耗极小。 更令人称奇的是，每次抛射 完成后，旋转装置的制动系 统还能回收70%以上的动 能，转化为电能循环利用。 这简直是一台近乎永动机的 存在，能源利用率高得惊 人。 或许有人会问，如此庞大的 装置，如何运至月球？中国 科学家早已未雨绸缪。 整套系统总重约80吨，可拆 分为多个模块，利用正在研 制的长征九号超重型火箭分 两次运至月球表面。 长征九号的三级半不回收构 型地月转移轨道运载能力达 50吨，运送这些模块绰绰有 余。 运至月球后，再由月球机器 人进行组装，整个过程无需 宇航员亲自操作，大大降低 了风险与成本。 据测算，该系统建成后，每 日可执行两次发射任务，每 次运送数百公斤有效载荷， 每年稳定运输3至5吨氦-3。 按当前市场价格，一吨氦-3 价值30亿美元，3吨即达90 亿美元，折合人民币约650亿 元。 而整套系统的建设成本约 1300亿元人民币，意味着两 年多即可收回全部成本，之 后便是纯盈利。 且该系统设计使用寿命至少 20年，这无疑是一笔稳赚不 赔的生意。 当然，除了运输氦-3外，该 系统还有诸多其他用途。 如可用于运输月球上的水 冰、金属矿产等其他资源， 甚至可用于发射卫星与探测 器。 未来，从月球发射卫星，无 需火箭，直接利用电磁弹弓 即可，成本可降低90%以 上。 这将彻底改写太空运输规 则，使地月之间的物资运输 变得如同今日快递般便捷高 效。 届时，月球基地将不再是一 个孤立的前哨站，而是真正 意义上的太空工业基地。 我们可在月球上就地取材， 生产太阳能电池板、航天器 零部件，甚至建造大型太空 电站，再利用电磁弹弓将这 些产品运回地球或送往其他 星球。 这将开启人类太空工业化的 新时代，其意义不亚于当年 的工业革命。 或许有人认为，这一切尚显 遥远，只是美好的幻想。 但实际上，中国在相关技术 领域已积累了深厚基础，诸 多关键技术均已取得突破性 进展。 首先是电磁弹射技术，我们 的福建舰航母已装备世界上 最先进的电磁弹射系统，表 明我们在大功率电磁加速、 能量储存与控制等方面已达 到世界领先水平。 月基磁悬浮抛射系统实为电 磁弹射技术的延伸与应用， 原理相通。 其次是高温超导技术，中国 的高温超导材料研究一直走 在世界前列，已实现商业化 应用。 高温超导电机与磁悬浮轴承 是该系统的核心部件，无它 们则无法实现如此高的转速 与能量利用率。 再者是月球探测技术，我们 已成功完成嫦娥一号至嫦娥 六号任务，实现了月球正 面、背面与南极的软着陆与 采样返回。 我们对月球的地形地貌、地 质结构、资源分布已有了深 入了解，为未来建设月球基 地与开采氦-3奠定了坚实基 础。 据中国航天公布的规划，我 们将在2030年前实现载人登 月，2035年前后建成国际月 球科研站。 而月基磁悬浮抛射系统的关 键部件研制工作将于2030年 左右完成，2035年前后随月 球科研站一同部署至月球。 预计到2045年，我们便能实 现月球氦-3的商业化开采与 运输，为地球提供源源不断 的清洁能源。 这一时间表看似激进，但考 虑到中国航天过去几十年的 发展速度，实则并不夸张。 回想20年前，我们尚只能发 射几吨重的卫星，如今已拥 有自己的空间站，还能从月 球背面采样返回。 再过20年，实现从月球用电 磁力运氦-3回地球，又有何 不可能？ 当然，面对中国在 太空领域的迅猛发展，美国 自然坐立不安。 其实，美国早在几十年前便 提出过类似的月球资源开发 计划，但一直停留在纸面 上，未见实质性进展。 如今见中国已将此计划提上 日程，美国媒体才惊呼中国 “抢跑”。 美国的一些私营公司也开始 跟风，如蓝色起源与月球前 哨站公司便宣布要在2030年 代初期实现月球氦-3的初步 开采。 但他们的方案仍采用传统火 箭运输方式，成本根本无法 与中国电磁抛射系统相提并 论。 且美国如今连重返月球都一 拖再拖，阿尔忒弥斯计划已 多次推迟，能否在2030年前 实现载人登月尚存疑问。 更遑论建设月球基地与开采 氦-3了，那更是遥遥无期。 除美国外，俄罗斯、欧洲、 日本等国家和地区也均有自 己的月球探测计划。 但他们要么技术实力不足， 要么资金匮乏，根本无法与 中国相提并论。 可以说，在未来的月球资源 开发竞赛中，中国已占据明 显领先优势。 这并非偶然，而是中国几十 年如一日坚持自主创新、厚 积薄发的结果。 我们一步一个脚印，从跟跑 到并跑，再到如今的领跑， 靠的是无数航天人的辛勤付 出与无私奉献。 或许有人会问，我们当前尚 有许多问题未解，为何要投 入巨资进行太空探索？其 实，这个问题答案显而易 见，因为太空探索代表着人 类的未来。 地球资源有限，终有耗尽之 日，人类若想继续生存与发 展，必须走向太空。 月球是人类走向深空的第一 站，也是最重要的一站。 掌握月球资源开发利用技 术，人类便拥有了无限的能 源与物质资源，可摆脱地球 束缚，真正成为一个星际文 明。 且太空探索带来的技术溢出 效应巨大，我们如今使用的 诸多物品，如GPS、尿不 湿、不粘锅、核磁共振等， 均为航天技术的副产品。 可以说，今日在航天领域投 入的每一分钱，未来都将以 百倍千倍的形式回报给我 们。 当然，我们也要清醒地认识 到，月球氦-3的开发利用尚 有许多技术难题待解。 如月尘对设备的磨损问题、 月球极端温度环境对材料的 影响问题、返回器的精准控 制与回收问题等。 这些问题非一朝一夕可解， 需科学家们长期努力。 但只要我们保持当前发展势 头，一步一个脚印地前行， 这些问题终将被我们一一攻 克。 相信不久的将来，我们便能 目睹第一艘满载氦-3的返回 器从月球启程，飞向地球。 届时，人类将正式迈入清洁 能源时代，一个无能源危 机、无环境污染、无战争的 美好未来正向我们招手。 最后，我想说，中国航天从 未以称霸太空为目标，而是 致力于和平利用太空资源， 造福全人类。 我们一直主张在平等互利、 和平利用、包容发展的基础 上，加强国际航天合作。 中国的国际月球科研站已向 全世界开放，欢迎所有国家 和地区参与进来，共同探索 月球的奥秘。 相信在全人类的共同努力 下，我们定能实现从月球开 采氦-3的梦想，为人类的可 持续发展开辟一条全新道 路。 让我们共同期待那一天的到 来，见证中国航天创造更多 奇迹，见证人类文明迈向更 加辉煌的未来。 信源： 《央视新闻》——《中国探月 工程 “时间表” 公布 2030 年 前将实现载人登月》 《中国新闻网》——《中国科 学家首次成功获得嫦娥五号 月壤中氦 - 3 含量及提取温 度》 《国家航天局》——《国际月 球科研站，这样建！—— 访 中国探月工程总设计师吴伟 仁》 《中国科学院宁波材料技术 与工程研究所》——《月壤玻 璃：捕获和保存氦 - 3 气体的 关键物质》

非常年輕的傳奇投資人 Leopold @leopoldasch 為什麼砍了 $3 億 NVDA？而把錢全押在電力和礦場 核心邏輯是：他認為AGI 的真正瓶頸不是 GPU 光是電力、GPU 算力、BTC 礦企轉 AI 託管 這三個賽道就佔了大部分持倉 我用黃仁勳的 5 Layer Cake theory 拆解他的持倉 👇 5️⃣ 記憶體 — SNDK 加倉 816%，HBM 佔 AI 支出從 8% → 30% 4️⃣ 光學 — LITE 佔 8.7%，「不管誰的 GPU 贏都要用我的光模組」 3️⃣ GPU 雲 — CRWV call options 加了 672% 槓桿，最激進倉位 2️⃣ 礦場轉 AI — 8 檔佔 22.7%，有電有地換 GPU 就行 1️⃣ 電力 — BE 最大持倉 16.5%，能使用燃料電池繞過電網直接發電 - 最熱的記憶體和內存 - 代表 $SNDK $INTC $MU AI 模型的「工作記憶」每一次推論都需要高速讀寫 DRAM 和 NAND。HBM 短缺已成為 GPU 出貨的限制因子，記憶體佔 Hyperscaler AI 支出從 2023 年的 8% 飆升到 2026 年的 30% 💡 Leopold 在 Q4 把 SNDK 倉位加了 816%，同時用 INTC call options 押注 Intel 的先進封裝能搶到 HBM 封裝訂單。 - 半導體與光學 $LITE $COHR $TSEM $INFY 連接 GPU 叢集的「神經系統」— 光學收發器決定了 GPU 之間的通訊頻寬。800G/1.6T 光模組供不應求，交貨期超過 40 週 💡Lumentum 是最大個股持倉（8.7%），押的是「不管誰的 GPU 贏，都要用他們家的光模組」 - GPU 雲端運算 $CRWV $APLD $WYFI Hyperscaler 自己蓋不夠快，Neocloud（獨立 GPU 雲）填補缺口。CoreWeave 從幣圈公司轉型為 NVIDIA 最大的獨立客戶，已簽下數十億美元合約。 💡CoreWeave 佔組合 17.6%（含 call options），是第二大曝險，Leopold 用 call options 加了 672% 的槓桿，這是最激進的倉位，Neocloud 就是 AI 時代的 AWS - 比特幣礦企轉型的 AI 基礎設施 $CORZ $IREN $CIFR $RIOT $BTDR $HUT $CLSK $BITF 礦場是被低估的「AI 不動產」。比特幣礦場擁有現成的電力合約、散熱系統和土地，轉型 AI 託管的邊際成本極低， 💡8 檔礦場股佔組合 22.7%，是最大的單一賽道，礦場已經有電、有地、有散熱，只需要換 GPU 就能變成 AI 數據中心。Core Scientific 跟 CoreWeave 簽了 $10B+ 的託管合約就是最佳證明。 - 電力 $BE $EQT $SEI $BW $PUMP $LBRT $PSIX 💡 Bloom Energy 是整個組合的最大持倉（16.5%）當電網瓶頸停擺時，它的固態氧化物燃料電池可以繞過電網，直接在數據中心旁邊發電，EQT 則是天然氣供應商 實時追蹤他的 portfolio 👇

地区online这个游戏，只要你游玩时间够长，你就能经历多次的版本迭代。 所谓“一代版本一代神”，这代版本红利你没吃到的话，就养好身体，等下一次版本迭代，总会吃到一次版本红利。

美股新股神诞生记：清仓英伟达，全仓“收破烂”，27岁的Leopold如何靠“物理世界”赚翻55亿？ 如果有人告诉你，一家AI对冲基金，里面连一股英伟达、微软或OpenAI的概念股都没有，取而代之的全是做燃料电池的、破产重组的比特币矿企、以及被分析师疯狂看衰的英特尔。 你一定会觉得这个基金经理想钱想疯了。 但这个“疯子”，恰恰就是前OpenAI的超级对齐团队研究员、年仅27岁的Leopold Aschenbrenner。在过去的12个月里，他旗下的基金Situational Awareness LP，将管理规模从不到4亿美元，硬生生做到了55.17亿美元，足足翻了14倍！ 随着Bloom Energy、Cipher Mining、Intel等标的单日暴涨超10%，华尔街终于开始正视这个年轻人的“奇葩”购物清单。他那套脱胎于165页“万言书”的投资逻辑，正在被现实极其残酷地验证：AI的叙事，正在从屏幕里的模型，退回到脚下的土地和电网。 带你一文拆透这位美股“版本之子”的封神之路。 一、55亿美金的“废品回收站”：他到底买了什么？ 打开Leopold的13F持仓报告，第一大重仓股不是芯片公司，而是Bloom Energy（占比15.87%，8.76亿美元）。这是一家做“固体氧化物燃料电池”的公司，能直接把天然气转化为电力。 为什么一个AI基金要把身家押在发电厂上？ 因为AI实在太吃电了。Gartner预测，全球AI服务器的耗电量到2030年将翻近五倍。而美国那个平均寿命超过25年、破破烂烂的电网根本扛不住。 Bloom Energy的电池不需要接入电网，直接在数据中心旁边24小时发电。谁能解决断电危机，谁就是AI时代最暴利的“卖水人”。 第二大重仓：CoreWeave（占比22%，期权加正股超12亿美元）。这家公司曾经是个挖比特币的矿场，币圈崩盘后，他们把手里的GPU全拿去跑AI，摇身一变成了AI算力的最大军火商。Leopold看中它，是因为它手里有海量的GPU以及和英伟达的深度绑定。 第三大重仓：英特尔（Intel）（占比13.54%，7.47亿美元）。在英特尔股价腰斩、被全网群嘲的时候，Leopold疯狂买入看涨期权。他赌的不是英特尔的技术，而是美国的国家意志——在中美科技博弈下，英特尔拿到美国政府近80亿美元补贴，它是美国本土代工唯一的“亲儿子”。 最疯狂的扫货：一堆比特币矿工。 Core Scientific、IREN、Cipher Mining……这些要么破产重组、要么在熊市苦苦挣扎的矿企，全被他买了个遍。 原因很简单：AI数据中心最缺的电力配额和场地，全在这些矿工手里！比特币矿场早就锁定了全美最廉价的长期电力合同。一夜之间，这些原本炒币的矿工，变成了AI时代最大的地主。 与此同时，他在2025年第四季度，果断清仓了英伟达、Broadcom和Vistra这些被炒上天的明星股。 他的逻辑极度清晰：AI的瓶颈不在软件，在硬件；不在算法，在电力；不在云端模型，在物理世界。 二、从OpenAI的叛逆者到165页“万言书” 这个15岁考入哥伦比亚大学、19岁成为毕业生代表的天才，原本在OpenAI的“超级对齐团队”工作，负责防止AI失控。 但他因为向董事会提交备忘录，警告公司安全措施存在漏洞，被指控“泄密”而惨遭解雇。 离开后，他写下了一篇165页的《态势感知：未来十年》（Situational Awareness），预言AGI（通用人工智能）极有可能在2027年实现。 这篇万言书就是他55亿美元持仓的地图。他在书里预言： 万亿美元级别的算力集群即将出现。（半年后，特朗普政府就宣布了5000亿美元的Stargate基础设施项目）。 严重的电力危机。 为了供电，微软甚至重启了当年发生过严重核事故的三里岛核电站。 如果2027年AGI真的到来，世界需要海量算力 -> 算力需要GPU -> GPU需要电 -> 电从哪来？矿场和新能源。这就是他顺藤摸瓜的终极投资路线。 三、DeepSeek暴击之夜：在所有人恐惧时加仓 2025年1月27日，中国发布的DeepSeek模型以极低的成本（约600万美元）震撼了全球。 整个华尔街陷入恐慌：如果低成本就能搞定AI，那美国科技巨头砸进去的几千亿算力是不是都成了泡沫？英伟达单日暴跌近17%，整个半导体板块血崩。 Leopold的持仓全是基础设施，按理说应该崩盘。但当投资人打电话质问时，他只回了五个字：“Leopold says it's fine.”（Leopold说没事的。） 因为他在万言书里早就想透了：更便宜的训练成本，证明了算法效率在飙升。成本的下降从来不会消灭需求，只会创造出更大、更疯狂的模型训练需求。 他在恐慌中逆势加仓，事实证明，AI板块很快迎来了报复性反弹。 总结：投资的本质是寻找“物理瓶颈” Leopold的故事，绝不仅是一个少年暴富的爽文。 当所有人都在死盯着屏幕里GPT-5有多强时，他抬起头，看到了发电厂的烟囱和矿场的变电站。 在19世纪的加州淘金热中，赚得盆满钵满的不是挖金子的人，而是卖铲子和牛仔裤的Levi Strauss。 在AI狂飙的2026年，最值钱的未必是那段算法代码，而是支撑这段代码不被断电的物理世界底座。

這絕對是個大工程。能把這種跨越幾百萬年的宏大敘事撐滿兩個小時，沒點耐性真做不出來。 這類影片看下來，最讓人震撼的通常不是資訊量，而是那種「視覺上的跨越感」。你想想，畫面從幾百萬年前在樹上晃蕩的古猿，鏡頭一轉，變成在草原上直立行走、眼神開始有了神采的原始人。接著是火光的亮起、石器的打磨，再到後來古埃及、美索不達米亞的黃沙與神廟，最後一路飆到現代的霓虹燈和未來的星際探索。這中間的視覺張力，光是用腦袋想像就夠起雞皮疙瘩了。 不過，要用 Seedance 2.0 熬出這兩個小時，背後的工作量其實挺考驗人的。 多模態的優勢與代價 Seedance 2.0 厲害的地方在於它那種 「多模態控制」，你可以餵給它圖片、分鏡，甚至塞一段現成的視頻去讓它學習運鏡。做這種歷史迭代的影片，最怕的就是前後畫風崩掉，前一秒還是寫實史詩風，後一秒突然變成廉價 3D 動畫。作者大概用了大量的角色與場景參考圖，去死磕那種歷史的厚重感和前後的一致性。 而且它自帶音效同步，原始人打砸石器的撞擊聲、遠古暴風雨的咆哮，這種環境音要是合得好，史詩感立刻翻倍。 兩個小時是怎麼拼出來的？ 雖然這模型比以前進步很多，但它單次輸出的片長畢竟有限，也就十幾秒。這意味著，兩個小時的成片是由成百上千個鏡頭硬生生拼接出來的。 • 工作流的考驗： 作者得先把劇本和時間線拉好，古猿、南方古猿、直立人、智人、農業革命、工業革命……每一階段都要瘋狂生成素材。 • 墊圖與墊片： 為了讓轉場順暢，可能用了大量的 Image-to-Video 或者 Video-to-Video。比如用前一個時代的結尾畫面當作下一段的起點，或者指定運鏡讓鏡頭從遠古的星空拉下來，變成現代的夜景。 • 後期剪輯： AI 把畫面生出來只是第一步，後面還得靠傳統剪輯軟體去調色、對軌、加上轉場和旁白，不然單靠 AI 生出來的片段直出，節奏很容易散掉。 這種影片看著看著，真的會讓人有一種「人類好渺小、但文明又好神奇」的宿命感。你看過最震撼的是哪一個歷史階段的轉場？還是說，你對它最後預測的「未來進化」部分更有興趣？

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2026年5月，27岁的对冲基金经理Leopold Aschenbrenner再次成为市场焦点。 他管理的基金Situational Awareness LP在12个月内从3.83亿美元增长至55.17亿美元，增幅超过14倍。他的持仓没有英伟达、没有微软、没有OpenAI，取而代之的是燃料电池公司、比特币矿企、老牌芯片制造商和光学元件供应商这些很多人视野之外的标的。 他被称为美股新一代的股神，这是他投资的五大核心法则： 1. 鹰之视野：超越短期波动的长期主义 2. 逆行者之孤：在共识中保持独立思考 3. 深潜之识：信息是超额收益的源泉 4. 非对称杠杆：寻找风险有限、回报无限的机会 5. 心如止水：成为贪婪与恐惧的主人

不评论纷争，毕竟那位老师跟我互相拉黑了 但是我坚决支持每一个人，不论是不是kol，都敢于喊单，敢于用自己的影响力（不论大小）做杠杆 你本身就是市场的一部分，市场需要你以肉身作为信息和注意力的传导中介 不要恐惧别人因为这个亏了钱 往小里说，你是给了他博弈的机会，博弈本身就有亏有赚，他只是刚巧亏了而已 哪怕控盘99%的妖币，依然可以得出正EV的策略。如果你不传导信息，他连亏的机会都没有，他不感谢而是骂你，那是他不识趣 往大里说，你是在顺应世界的发展方向，戴尔捐钱给特朗普让大统领喊单怒涨13%，国会山股神抢跑法案重铸美股荣光，哪一样不是在变现自身影响力？ 现在的影响力变现，就如2000年中国还有投机倒把罪，但89年大院子弟就开始做倒爷一般。你不是什么作奸犯科，而是抢跑了一个必然成为新常态的旧时代禁忌而已 坐庄，先要对自己百分百操盘

CoinDesk 高級分析師 James Van Straten 指出，比特幣歷經史上最長礦工投降潮，隨著算力絲帶（Hash Ribbon）即將迎來黃金交叉，多項指標顯示市場已進入深層價值區，最黑暗的跌勢或許已經過去。 （前情提要： Michael Saylor：比特幣回檔 45% 如同 Apple 曾走過的「絕望之谷」 ） （背景補充： 女股神 Cathie Wood：比特幣「毫無疑問」優於黃金，在現代金融體系中更具結構性優勢 ） 比 特幣（BTC）在經歷了長達三個月的震盪回落後，市場正迎來關鍵的轉折訊號。根據 CoinDesk 高級分析師 James Van Straten 援引鏈上數據監測機構 Glassnode 的最新資料 指出 ，比特幣「算力絲帶」（Hash Ribbon）指標正趨於復甦，這顯示自去年 11 月以來、史上持續時間最長的「礦工投降期」可能即將終結。歷史數據表明，這類訊號的出現往往預示著市場底部的形成。