📒 行业观察 TermMax 笔记｜No.037 今天看到英伟达那条消息，第一反应其实不是5000亿美元。 我更在意的是另外一件事： 当一个行业开始需要越来越多的融资工具来支撑增长时，市场到底是在给未来下注，还是已经开始提前透支未来？ 这两件事看起来很像，结果却可能完全不同。 AI现在最不缺的，其实是需求想象力。 大家都知道算力重要，也知道未来可能还需要更多数据中心、GPU和电力。 问题在于，这些需求最后能不能真的变成足够多的现金流。 英伟达这次提到的5000亿美元，是一个目标融资规模，并不是公司自己拿出5000亿美元，更不是这笔钱已经全部到账。 所以单看这个数字，其实没必要先激动。 真正值得琢磨的是资金怎么走。 如果一家AI公司拿到融资，去采购算力；算力供应商收入增加；收入增加以后估值更高，于是融资能力继续增强；新的融资又继续投入算力建设…… 这个过程在行业高速增长的时候，看起来完全没问题。 甚至会非常漂亮。 收入增长、资本开支增长、估值增长，大家都能讲出一套完整的故事。 但市场真正需要等的，是最后一环： 这些投入什么时候开始自己产生足够的回报？ 因为融资可以解决今天的钱从哪里来。 却不能永远解决明天的钱从哪里来。 我觉得这才是现在AI产业链最值得观察的地方。 不是说循环融资一定会发生，也不是说AI的需求是假的。 恰恰相反，正因为AI可能真的会成为下一轮基础设施升级的核心，所以资本才愿意提前这么大规模下注。 但越是这样，越需要分清楚两件事： 什么是实际需求？ 什么是资本把未来需求提前定价？ 这中间差了一大截。 所以最近看科技股，我反而不会只盯着英伟达还能涨多少。 我更想看看未来几个季度，这些巨额资本开支到底能沉淀出多少真实收入和现金流。 故事可以讲很久。 账，最后还是要算的。 #TermMax# @TermMaxFi

好看的皮囊千篇一律,好玩的小狗万里挑一(￣O￣;),外表可以慢慢欣赏，有趣的灵魂才值得靠近，成年人的世界太复杂，偶尔也想遇见一个简单、可爱、能一起开心的人，毕竟，快乐才是最稀缺的东西，点主页电报来找我，私信请自报年龄和坐标👆

既然 Kimi K3 已经把开放 Agent 模型带到 2.8T 参数这个规模，@Meta 为什么还发布一个 30B 的 Muse Glimmer？ Kimi K3 代表的是一条很明确的路线：继续扩大开放模型的能力边界—— 2.8T 参数、1M context、视觉理解，面向长程 coding、知识工作和深度推理。Kimi 官方还建议用 64+ accelerators 的 supernode 部署它。它更接近在回答： 开放模型还能承载多复杂的 Agent 任务？ Glimmer 选择的是另一种部署尺度。 30B 多模态、Apache 2.0 开放权重。 HuggingFace在发布说明里直接写了本地 coding、文档分析、个人助手，以及 “Claw- or Hermes-like setups”；发布当天还提供 transformers、llama.cpp、vLLM 接入，并展示了 GGUF 量化和 OpenAI-compatible endpoint 的本地运行路径。 Llama 早就能接进 Agent，Glimmer 的变化不在于第一次具备这项能力。我认为重点是： 这次发布把模型的使用语境更明确地放到了自行部署 Agent 的开发者场景里。 当然，本地不等于轻量。HF 给出的 BF16 推理参考仍是 1×80GB H100，这不是普通人能部署的；量化后的性能、硬件门槛和长期运维成本，还需要真实使用验证。 所以 Meta 发 Glimmer，并不是拿 30B 去打压 2.8T。 K3 把开放模型推向更大的能力规模；Glimmer 则把多模态、开放权重、量化路径和本地 Agent 工作流结合在一起。 Meta 这次关注的可能是另一类需求：开发者是否能把模型部署、修改，再接进自己的文件、工具和工作流。 出处：

📒 行业观察 TermMax 笔记｜No.036 最近越来越明显地感觉到一个变化，以前大家害怕机器替代的是"体力劳动"。 后来变成担心机器替代重复性的脑力劳动。 但现在真正值得思考的问题可能是： 当工具越来越会表达的时候，人还需要培养自己的表达能力吗？ 很多人觉得，未来只要会提问就够了。 会写Prompt。 会调用工具。 会让AI帮自己完成工作。 这当然是一种能力。 但我觉得还有另外一件事情容易被忽略。 你能不能提出一个好问题，本身取决于你有没有自己的积累。 如果脑子里没有东西，没有经历过思考，没有形成自己的判断，那么即使工具再强，也很难得到真正有价值的结果。 因为AI可以放大一个人的能力。 但它很难凭空创造一个人的认知。 这其实和投资很像。 同样一份市场数据。 不同的人看到的东西完全不一样。 有人只看到涨跌。 有人看到资金变化。 有人看到行业周期。 区别不一定来自信息差。 更多时候来自理解方式。 工具越来越强以后，信息获取成本会越来越低。 未来真正稀缺的，可能不是知道更多。 而是能够把信息变成自己的判断。 所以我觉得，AI时代最重要的能力，可能不是"使用AI"。 而是保持自己的思考能力。 你可以让AI帮你整理。 帮你分析。 帮你提高效率。 但最后那个做判断的人，最好还是自己。 因为工具可以替你节省时间。 但无法替你经历成长。 很多能力，看起来是在输出。 其实真正锻炼的是输入之后的消化过程。 写作如此，投资如此。 做任何长期事情，可能都是如此。 #TermMax# @TermMaxFi

今天受几个推友邀请，小奶瓶的第一次推友聚会记录，老博主都是玩的非常的开心，粉丝也是小心思特别的多，特别是还有一个老弟早上应该是吃的太饱直接喝了一口整吐了😂，我第一次参加这样的聚会，没好意思上去玩，不过在观众位上我也很高兴，感觉声临其境一样🤭

最近用户写小说一个月用了三百多刀的token，因为用的人不多，我都是按会员制，收只收了两千四百人民币，算了算根本不赚钱，我决定也要开个中转站了，自己搞个号池

有想体验母女双飞的电报报名，没有门槛和套路，只为了开心，乖乖女的外表。表面斯文听话，骨子里却极度渴望被胁迫彻底毁掉。 喜欢露脸曝光、阿黑颜、户外调教、自毁、ATM、尿奴 快来私信我，报年龄、城市和你的极限。

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