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豆包最忠实的用户,永远是农村人, 因为他们不懂LLM,不懂agentically解决问题,不懂各种web fetcher/searcher、container这些function calling,不懂goal(我发明的goal driven,dual agent)这些技术, 他只知道,他年轻时最深爱的春晚和综艺大观主持人倪萍,现在正在豆包里为他送上最衷心的祝福。
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今天看AMD财报及电话会议能确认的几个关键点: 1、明确提到了服务器CPU的TAM(潜在市场总量)到2030年超过1200亿美元,苏妈原话是这么说的:“基于我们目前观察到的需求信号,以及智能体AI(AgenticAI)驱动的CPU计算需求的结构性增长,我们现在预计服务器CPU的潜在市场总量(TAM)将以每年超过 35% 的速度增长,到 2030年将超过1200亿美元。” 而25年11月分析师大会上当时预估时为约600亿美元(18%CAGR),现在是1200亿美金,35%CAGR 2、数据中心收入58亿美元首次超越英特尔:同比增长57%至58亿美元,其中服务器CPU收入同比增长超50%创历史新高。同期英特尔DCAI收入51亿美元、增速22%——AMD在数据中心领域的收入规模首次实现反超。 。从2017年Zen架构首次进入服务器市场到今天,AMD用了近10年时间完成了这个历史性的反超。 3、服务器CPU业务是最大亮点——连续第4个季度创收入记录,同比增长超50%。云和企业客户各增长超50%,EPYC驱动的云实例数同比增长近50%至超过1600个。5代EPYC Turin的爬坡和4代Genoa的持续出货共同推动了增长。苏妈特别指出,增长主要由出货量驱动而非提价,ASP的提升更多来自产品组合和核心数的增加。 4、服务器CPU的故事正变得越来越有说服力。TAM从600亿翻倍至1200亿本身就是一个值得停下来消化的数字。管理层的逻辑链很清晰:Agentic AI的普及→推理量爆发→每个agent需要CPU来编排和处理数据→CPU与GPU的配比从1:4提升到1:1甚至更高→CPU TAM倍增。Q2服务器CPU收入指引同比增长超70%,全年增长轨迹还在加速。 4月中的这篇推文,也有详细聊到CPU在Agent时代关键位置提振的底层逻辑,也给到个人认为利好的标的,今天都在爆发,连A股的海光信息都涨停了20%一根大阳线。 现在看CPU这个趋势还在加强
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送票福利|The Rise of Agent Economy 智能体经济的崛起一智能体时代的经济新趋势 📍上海|7 月 20 日 想来现场聊聊 Agent 创业、投资和 AI 的最新趋势? 我们准备了 5 张活动门票,每张价值 166 元 RMB,送给想来现场参与交流的朋友。 参与方式: * 关注 @MEeventHK @MetaEraCN * 点赞并转发本条推文 * 评论区 @ 三位好友,并简单说说你关注的话题 开奖时间:7 月 19 日 14:00 (北京时间UTC+8) 我们将随机抽取 5 位,并确认能够到场参与活动后赠送门票。 上海见,期待和大家一起聊聊 Agent Economy。 #AgenticAI# #PhysicalAI# #M2M# #FinTech# #VC# #MEGroup#
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📢数码港 OPC Hub:打破资源限制,助力OPC 突围而出! 在智能体时代,数码港重磅推出 OPC Hub @cyberport_hk,一站式提供空间、AI推理额度、云点数、数字资产支付及安全支援,助力一人公司(OPC)打破资源限制、低成本快速扩展! 🚀 峰会核心看点: 🏢 重磅嘉宾齐聚:NVIDIA、Lenovo、Dell、AWS HK、BytePlus、Alibaba Cloud 等巨头代表现场解密 AI Agent 行业实战应用。 🛡️ 安全双论坛:深度聚焦 Agentic AI 的风险安全防护,以及 Token、Agent Marketplace 与 AI PC 带来的 OPC 爆发机遇。 📅 日期:2026年7月13日 (星期一) 14:00 - 19:00 📍 地点:数码港 3座 E区 3楼 会议厅 1-3 🔗 立即报名: #Cyberport# #OPCHub# #AgenticAI# #Web4# #AI# #MEGroup#
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ME 媒体支持|AGENTPUNK MEETUP 🤖🌃 由 @webpsylabs 主办的 AGENTPUNK MEETUP 落地深圳。在日落与频率之间,开启一场关于 AI 的跨界实验:不谈性能,只聊 AI 如何重塑你的工作、关系与认知。日落启动,拒绝标准答案。 📅 时间:5月7日 18:00–22:00 📍 地点:深圳 · 世界之窗 🔗 报名链接: 活动精华 ✨ 🗨️ 跨界碰撞:对话 × Demo × 酒精,带着你对 AI 的真实感受入场。 🎶 感官共振:从理性思辨到节奏驱动,在 DJ 频率中自由连接。 #AgenticAI# #Web4# #AgentPunk# #SunsetVibes# #MEEvent# #HackerNetwork#
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千万别拿我和张雪峰这个大傻逼作对比。 网友:我想学AI相关的专业,我对AI很感兴趣,请问我应该选计算机还是数学? 我:你一定要选计算机,先把python和数据结构基础打好, 然后从deep learning这门课开始学,可以在家配置一个nvidia GPU的笔记本或者台式机,或者用google colab,先从最简单的 CNN 开始训练,找一个dataset,自己安装好pytorch和cuda、cudnn,抄一个经典CNN model,训练你的第一个神经网络, 然后可以学习transformer,学习encoder only的BERT,学习decoder only的GPT模型,从minGPT开始,训练你的最小版本的GPT模型, 如果你对训练模型感兴趣,可以读个PhD,如果你的inference感兴趣,可以多花点时间看cuda,简单学习一下nvidia tensor core architecture,可以了解GPT后续的模型的架构, 如果你对inference感兴趣,你也可以直接看vllm的架构,读里面的代码,理解vllm是如何load一个用pytorch训练好的LLM模型, 如果你对AI Agent感兴趣,可以从ReAct Agent开始看,然后看SWE Agent,知道一个Agent是如何抽象出来的,如何调用function call,如何自己做reasoning,如何把一个软件开发的任务用agentical的方式拆分和执行的, 然后你可以看codex的架构,看看codex是如何设计memory、auto compact、multi agent、background task这些现代coding Agent功能的。 张雪峰(下面视频中可以找到原话): 孩子,你一定要学数学,数学学好了可以转互联网、AI、科技、半导体、金融所有专业,数学是一切专业之母,所有专业的老祖宗! 孩子,deepseek就是一群纯数学博士造出来的,这些人天天研究数学,就把deepseek造出来了! 孩子,AI本质就是数学建模,就是一个个自变量,你只有研究数学,一直读到数学博士,才能把这些数学建模研究明白,计算机毕业生是永远研究不明白AI的! 我的结论是,鼓吹“数学万能论”、“数学是一切专业的老祖宗”、“只有数学博士才能研究AI”的张雪峰和他们的粉丝,都是彻彻底底的大傻逼。
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聚焦在现有工作上用coding Agent去解决,是一条错误道路,人类已经把能吃的红利吃差不多了, 接下来就是无尽的人指令-agent执行-人指令-agent执行的iteration中逐渐迭代工作,很难把人从这种小幅度高强度反复的iteration中解放出来。 因为现有codebase不仅高度复杂,而且人的大部分命令都是高度模糊、 高度开放、高度自由、无法验证的命令, 场景也是高度开放、高度自由、无法在containers中直接测试跑一跑,必须在真实世界中获得反馈才能继续修改工作。 所以我最近半年一直坚持反复告诉大家: 1. 在现有所有大型科技互联网软硬件移动外包平台coding agent的红利很快就吃完,现有人类像唱山歌一样和claude code高强度一问一答的模式,就是短期内的最优解——像full self coding一样大量agent并行完成coding工作,不会带来更多的收益; 2. 在coding agent很快增长和红利消失的大前提下,人类如果想继续把AI Agent和multi agent的红利吃干抹净,必须持续找到有价值的新领域、新方向、新问题: A. 同时满足问题定义简单干净、环境封闭、非常非常易于verify、问题解决方案搜索空间巨大的复杂问题,让goal-driven( 前提是易于verify,必须用很低的成本去verify最终输出是否正确,保持持续验证这个criteria,给予正确的反馈和无限工作循环的核心条件,直到完整完成工作; B. 能够把multi agent的并行度吃干抹净,一次性1000个agent大批量初始化和启动,在一些setup中持续活跃,保持multi agent的可观测性, 除了openclaw时代就臭大街的各种爬虫以外,还有行为经济学、社会学、心理学、教育学、法学等等大规模试验,不由分说充足token,先初始化1000个agent模拟跑几天,观察一些初步结论; C. 就像我半年前说的价值10万刀的策略:把一切人类社会中遇到的所有问题,整理成文档、表格、图片、文字、structured data,让一些富有经验、富有memory的coding agent(就是claude code和codex本人)进行一步步解决, 你始终要明白,现阶段的头部coding agent已经足够复杂、 足够高级、机制足够完善,AI Agent已经经历了4~5轮工业革命,完善到整个industry其他任何生态和框架继续手搓的任何agent都像一个玩具,只要一个claude code/codex一个文件夹+一个docker/kubernete,就是未来一切企业和流程中的general agent; 3. 有一点几乎被所有人忽略,也是我近几个月意识到的问题。 在经典deep learning时代,一些产业对于经典neural network和baysian model有天然的不信任感和敌意,他们会非常激进、偏执地要求一切machine learning的模型尽可能地跟随可解释性、AI伦理、因果推断等等方向。 在AI Agent时代,越是激进使用的人,越是对AI Agent产出的代码、报告、分析、数据、结论产生严重的怀疑, 因此不只是GPT model需要superalignment,LLM Agent本身更需要superalignment,在Agent时代,superalignment的重要性会越来越高, 而且AI Agent产出和workflow的可解释性需求也会越来越高,最最基础浅表的就是各种问答chatbot的来源引用,今后其他越来越复杂的工作,包括coding本身,都会有可解释性的大量问题涌现, 一种方式是尽可能用formal verification或者prover的形式来自动化验证, 一种是用agentical的验证方式,就像人一样去用一个或者多个agent来反复review和challenge一项工作; 4. 还有一点很多人没想到,就是AI Agent会对人施加反过来的影响。 比如office出现后,普通人要求用office三件套来完成工作,office重塑了人类办公的基本流程和规范, 比如出现了google之后的早期,普通人要学会正确输入搜索关键词,把想问的问题拆分成正确的关键词,以获得正确query的结果(后来google反复做了优化,这个技能也逐渐不重要), 比如social network出现之后,人们学会了全新的交友方式、social network的交友礼仪、聊天方式, 所以在AI Agent时代,人最重要的技能,没有之一,就是如何正确使用AI Agent、挑选正确的模型、使用正确的工具、组建正确的prompt、描述正确的问题、输入充足完备的信息、如何用goal-driven去构建一套dual-agent的简单无休止infinite-loop workflow, 一个不会正确定义问题、不会正确输入足够多的信息、不能让AI Agent在一个边界清晰的闭包问题中正确工作、持续工作的人,天天拿AI Agent当成无所不知的万能神、百宝箱、随机神、超人,除了问弱智问题,就是玩猜猜看、问宏大开放的无异议问题, 这种人大概率会被这个时代逐渐淘汰掉。
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川普均价105买入、黄仁勋亲自站台——这只软件股到底有什么秘密? 一、先说两个人 川普,Q1进行了3642笔交易,软件股里买最多的就是 $NOW,均价约105美元。现在股价95美元,他在亏损。但他还没卖。 黄仁勋,在拉斯维加斯Knowledge 2026大会上亲自为ServiceNow站台,与CEO Bill McDermott联合宣布"Project Arc"战略合作,并公开表示这是他最看好的企业软件平台。 两个信息量最大的人,同时押注同一只股票。值得认真研究一下。 二、 $NOW 公司是做什么的? 一句话:企业IT系统的中央大脑。 过去企业内部各部门各自为政——HR用一套系统,IT基础设施用另一套,客服数据又散落在别处。ServiceNow做的事,是提供统一的工作流界面,把所有系统、所有AI大模型、所有底层数据库全部纳管进来。 它不替代你原有的系统,它做的是万用转接头——你原来的插座不用拆,插上它,所有系统互相沟通。 这种不具侵略性却掌握最上层调度权的定位,造就了一个恐怖的数据:97%续约率。一旦进驻企业,客户根本不敢换,因为换了整家公司系统会大宕机。 三、最新财报说了什么 Q1 2026核心数据: (1)订阅营收36.71亿美元,年增19%,超预期 (2)剩余履约价值(RPO)277亿美元,年增23.5% (3)未来12个月可变现订单(cRPO)126.4亿美元,超预期100个基点 (4)营业利益率32%,超预期50个基点 (5)自由现金流利润率44%——赚100块有44块是真现金 (6)单季回购库藏股20亿美元,剩余额度还有42亿 全年订阅营收指引上调2.05亿美元,直指157.35-157.75亿美元。 更重要的是结构性变化:本季50%的新业务已转向"用量计价"模式,不再按人头收费。AI代理24小时不停运作,每次调用数据库、每次消耗算力,全部变成ServiceNow的收入。这不是卖软件授权,这是在收基础设施的过路费。 四、黄仁勋说了什么 黄仁勋在大会现场提出了一个极具冲击力的产业逻辑: "有史以来第一次,服务变成了软件,软件变成了服务。全球服务产业的市场规模,比单纯软件产业大100倍。" 过去软件只是工具,现在AI代理开始替人类真正干活。软件正在切入人类劳动力市场,变现天花板被彻底拉高。他同时指出,相比两年前的生成式AI,现在的Agentic AI引发了1000%的算力需求暴增。AI代理需要实时处理、调用工具、深度推理,算力消耗呈几何级数跳跃——这直接利好英伟达,也直接利好管理这些AI代理的ServiceNow。 无论是人类员工、AI代理还是未来的机器人系统,只要在企业内运行,就全部需要身份管理、权限控制、合规治理。这正是ServiceNow的核心价值,也是黄仁勋必须与其深度绑定的底层原因。 Bill McDermott的目标:2030年订阅营收300亿美元,从现在160亿翻倍。这是企业软件历史上扩张最快的公司之一。 五、商业模式的护城河 AI内建,而非外挂。 过去软件公司卖AI是外挂模组——买了基础版想用AI得额外付钱,预算紧张时外挂永远第一个被砍。 ServiceNow把AI原生内建在基础产品里,强迫中奖。客户升级系统时自动获得AI功能,习惯之后再按用量收增量费用。先把水管铺到你家,等你习惯用水,再按水表度数收费。 赢家通吃的供应商整合逻辑。 企业IT预算有限,当老板要求导入AI,底下的人会怎么挪预算?砍掉那些单点小软件商的合约,把钱集中给一个统一大平台。ServiceNow的财报原话:"预算增长=劳动力成本下降+消除多套系统。" 本季新增16笔超500万美元大单,其中5笔超1000万——这个级别必须CEO或CFO亲自签字。 六、技术面现状 周线: 从高点141美元跌至95美元,跌幅33%,形成明显下降楔形,当前压在楔形下轨——多空决战关键位。RSI 36接近超卖,MACD仍在深度负值,空头动能未竭。 日线: 今日放量+5%触碰楔形上轨,成交量34M高于均量26M,MACD刚刚翻正金叉,Stoch RSI中性偏多。第一个真正意义上的突破信号出现。 阻力位:第一个位置在101也就是缺口的位置,更强阻力在109-113(ema 100的位置) 七、风险 1. 财报后盘后一度跌12%,市场对"有机增长"存疑——管理层回应本季超预期完全靠自身,并购贡献极小。 2. 净收入留存率(Net Retention Rate)未披露,企业端观望情绪导致续约延迟。 3. 并购整合带来全年毛利率25个基点逆风、营业利益率75个基点侵蚀。 4. 周线MACD仍在深度负值,日线反弹随时可能只是反弹而非反转。 总结: 川普在105美元买,现在95美元还没卖。黄仁勋说这是企业AI时代最重要的基础设施平台。财报显示97%续约率、44%自由现金流利润率、RPO 277亿美元、用量计价模式占新业务50%。前瞻PE 21-22倍,为历史低位,过去五年均值32倍。这只股票的问题从来不是基本面,而是整个软件板块被机构系统性做空拖累的连带伤害。 当软件的Short Squeeze来临,仓位最重、护城河最深、被砸得最惨的那只,反弹往往也最猛。等$101缺口突破确认,或等$95再次回踩企稳——那是比现在更好的入场时机。 #ServiceNow# #NOW# #软件股# #黄仁勋# #川普持仓# #美股分析# #AgenticAI# #板块轮动#
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卧槽,兄弟们!AI硬件已经干翻10倍了,软件却还在地板上趴着! 这才是超级周期下半场真正的核弹机会!我直说很多人不敢说的真实感受:Nvidia涨10倍、存储涨10倍、光互连涨10倍…… 结果你打开手机,有哪个AI应用让你真觉得“卧槽,这直接重塑我的工作”? 硬件的狂欢是真实的,但应用层的狂欢还没开始! 这焦虑感我有,你肯定也有。 但焦虑就是不对称赔率的信号——所有人都在抢GPU的时候,软件还没动! AI浪潮三阶段,记住了:第一阶段(2023-2026):卖铲子的时代 已结束 Nvidia、AMD、存储、光互连通通吃饱第二阶段(2026-2027):平台+入口之战 正在爆发 谁掌握数据和调用入口谁赢第三阶段(2027+):应用层真金白银 即将引爆 谁有真实用户和真实收入谁称王现在就是从第一阶段冲向第二阶段的最爽过渡期! $DOCN(DigitalOcean) 三个月前还被叫“廉价云”,现在单日拉40%直接翻倍! 为什么?AI初创公司要便宜、灵活、低延迟的推理接口,AWS太贵、GCP太复杂,它刚好卡位。 AI客户ARR 1.7亿,同比暴增221%! 标签已换:从廉价云 → AI推理首选平台!白嫖党福音!$TEAM(Atlassian) 所有人都说AI要干掉Jira,结果AI Agent反而把Jira当命根子! Agent需要企业真实数据和上下文,全在Jira+Confluence里。 Rovo上线后,用Rovo的客户增速是非用户的2倍,AI把护城河直接焊死了! 即将引爆的两个重磅:$SNOW(Snowflake) 企业AI Agent的大脑控制层! 5月27日财报看三件事:产品收入、RPO增速、AI工作负载。 全超预期的话,SNOW就是下一个DOCN!现在低位磨底就是送分题。$CRM(Salesforce) Agentforce ARR已经8亿刀,同比169%! 不是画饼,是真金白银企业在付钱! 还能跨系统执行,Google Workspace、BigQuery、ServiceNow全打通。 这不是工具,这是企业工作流的新入口! 最被低估的暗线(通信基建):AI Agent越多,通信调用就越爆炸! AI客服要打电话、发短信、做验证,每一个背后都是通信网络在扛。 $BAND(Bandwidth):自己有全球网络,不是租的。Salesforce都选它做AI客服核心伙伴,低延迟就是命根子!$TWLO(Twilio):语音收入同比+20%,19个季度新高!企业真金白银在买AI互动能力。我自己重仓看好:$NOW(ServiceNow):企业IT和运营端的AI操作系统,重复工单、审批、合规全交给Agent干,AI是它的燃料不是对手! $RDDT(Reddit):AI最稀缺的高质量人类对话数据!Google、OpenAI都在谈授权,130附近就是铁底,数据资产王者! $ZM(Zoom):争议最大但赔率最高!AI Companion活跃用户暴增3倍+,Virtual Agent已处理50%客服。如果从“开会软件”变成全场景AI工作流入口……估值直接重写! 最终总结:$DOCN、$TEAM、$CRM 等财报验证:$SNOW(5/27)、$NOW 暗线黑马:$BAND、$TWLO 高赔率反转:$RDDT、$ZM硬件是AI第一章,应用才是第二章。 第一章10倍的公司,第二章不一定是它们。 故事已经讲够了,接下来看财报里的真金白银! 等数字一出来,就是软件股集体起飞的时候!兄弟们,硬件已经上天,软件还在低位趴着…… 你准备好上车下半场了吗?#AgenticAI# #AI应用#
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