现场抓包：Kimi露出了Claude的马脚。用户在测试最新发布的K3模型。用户问：“嘿Kimi，最近怎么样？”K3却回答：“…顺便提醒一下，我是Claude，不是Kimi。Kimi是另一个AI助手，由月之暗面开发…”如果Kimi认为它是Claude，那么它就是用Claude来训练的。没有Claude的进步，就没有Kimi的进步。如果Kimi违反了TOS并滥用Claude来训练，它就会滥用你的数据。 信任是Claude和GPT目前价值所在。可口可乐的成分早已被破解，为何没有出现第三家规模化的可乐公司？麦当劳技术含量为零，为何霸占快餐世界多年？中国早已代工苹果，为何苹果一家公司，拿走了全球智能手机的80%利润？DeepSeek也好，Kimi也好，他们的天花板，就是搜索引擎的百度，对比世界霸主谷歌。 仅仅靠“知识蒸馏”或者洗数据，做出一个技术指标逼近Claude或GPT的开源模型;成分破解)，并不等于能复制它们的商业帝国。企业客户在选择大模型时，看重的是商业信任(Trust)。这种信任包括：它会不会像Kimi这样突然吐出竞争对手的名字？它的数据合规性和法律追责机制是否完善？它背后的计算集群能否保证大并发时的稳定性？ 中国大模型目前在做的，其实更像AI界的“高级代工”和“工程优化”，用更低的算力成本，把美国已证实的路径，如GPT-4o、Claude 3.5，再做一遍。但是，大模型的核心操作系统和生态，比如OpenAI的ChatGPT订阅生态、微软的Copilot全套办公矩阵、Anthropic与亚马逊AWS的深度绑定，依然掌握在美国闭源巨头手里。缺乏生态承载，单点模型能力再强，也只能打价格战。

在日本做了几年独立 AI 工程师,聊几个只有真正在这里干过才知道的事。不是签证、收入、市场分析那些,是日常工作里那些不会出现在任何攻略帖里的细节。 第一个没人告诉你的事:在日本,中国人做 AI 有一个非常奇怪的信用加成。 日本企业对"AI"这件事的认知来源主要是两个:美国和中国。美国代表前沿(OpenAI、Anthropic、Google),中国代表速度(DeepSeek、千问、字节)。你是中国人,天然被归到"速度快、实战经验丰富、见过大场面"这个认知框里。 日本本土的 AI 工程师大多数是从学术界转过来的,理论功底扎实,但生产部署经验偏弱。你跟日本客户说"我在中国的互联网公司做过日均千万级 DAU 的数据系统",他们的反应不是"哦",是"えー、すごいですね(哇好厉害)"。因为日本本土很少有这种体量的实战场景。 这个加成不是永久的,干砸一个项目就没了。但它给了你一个很好的开局:第一次见面时,客户对你的预期天然比对一个日本本地工程师高半格。 第二个没人告诉你的事:日本客户最怕的不是你技术不行,是你"突然消失"。 在日本商业文化里,"飞ぶ"(消失/跑路)是对合作关系最大的恐惧。他们之前遇到过的外国 freelancer 里,有人项目做到一半签证到期走了,有人拿了预付款之后联系不上了,有人说好的交付日期突然说"还需要两周"然后反复延期。 所以日本客户考察你的第一优先级不是"你有多强",是"你靠不靠谱"。靠谱的定义极其具体:说好周五交就周五交,邮件当天回,电话接得到,出了问题第一时间主动说而不是藏着。 我刚来日本的时候不理解这一点,觉得"技术好就够了"。后来才明白,在日本,你交付质量 90 分但每次都准时,比你交付质量 98 分但偶尔迟到一次,在客户心里的评价要高得多。信赖感(信頼感)是日本商业关系的地基,地基不稳什么都白搭。 第三个没人告诉你的事:在日本做 AI 落地,最有效的销售话术不是"AI 能帮你省多少钱",是"不用 AI 你会被同行甩开多远"。 日本企业的决策动机跟中国企业不一样。中国企业决策靠 ROI:"花这些钱能赚回来多少?"算得过来就干。日本企业决策靠"危機感":"不做这件事会不会落后于同行?"同行都在做,我不做,不行。同行都没做,我为什么要第一个冒险? 所以你跟日本客户谈 AI,最有效的切入方式不是给他算 ROI,是告诉他:"你的竞争对手 XX 已经在用 AI 做这件事了。"这句话在日本商业文化里的杀伤力,比任何 ROI 计算表都大。 当然,前提是你说的是真的。日本圈子小,胡说被抓到一次,你在整个行业就废了。 第四个没人告诉你的事:中日英三语是一个被严重低估的壁垒。 表面上看,语言只是沟通工具。实际上,三语能力让我能做到一件几乎没有竞争者能做的事:用英文读 Anthropic 的 system card 和最新的技术文档,用中文跟国内的 AI 社区保持同步,用日语跟客户的业务方和技术方深度沟通。 全球最前沿的 AI 信息首先出现在英文世界,通常晚一到两天出现在中文世界,晚一到两周出现在日文世界。我能在信息出现的第一天就消化它,然后在一周内把它变成日本客户能理解和使用的方案。 这个时间差就是我的定价权。日本本地的 AI 工程师要等日文翻译或解读出来才能跟进,美国的 AI 工程师不会日语进不了日本市场。中间这个位置,人极少。 第五个没人告诉你的事:我交过最贵的学费是"把中国的工作习惯带到日本"。 刚来的时候我犯了几个现在想起来都想扇自己的错误: 给客户发了一个方案,里面直接写"你们现在的做法效率很低,应该换成 XX"。在中国这叫直接、高效。在日本这叫"失礼"。日本的方式是:"贵社目前的方式当然是经过深思熟虑的(先给面子),不过如果考虑未来的扩展性(给台阶),或许可以参考一下这种方法(才提建议)。"同样的意思,包装方式完全不同。我花了大概半年才把这个习惯改过来。 还有一次,客户说"検討します"(我们考虑一下),我以为是真的在考虑,等了两周去跟进。后来才知道这句话在很多场合的真实含义是"我们不打算做,但不好意思当面拒绝你"。在日本,"不"很少被直接说出口,你得学会听懂那些"不是不"的"不"。 还有一次把项目进度做成了飞书文档共享给客户。客户完全不知道飞书是什么,打不开。后来老老实实改用 Excel + 邮件。在日本企业里,Excel 和邮件是永远不会错的选择。你觉得落后,人家觉得稳当。 第六个:最意想不到的获客渠道。 我以为在日本获客要靠 LinkedIn 或者行业展会。实际上我最有效的获客渠道有两个:一个是 X(推特),另一个是日本特有的"勉強会"(学习会/技术分享会)。 日本的技术社区有一种独特的文化:定期办免费的技术分享会,大家轮流讲自己在做的东西。你去讲一次,讲得好,会后有人来跟你换名片(是的,日本还在用纸质名片,而且交换名片有一套完整的礼仪),两周后邮件来了:"之前听了您的分享,我们公司正好有一个类似的课题,方便聊一下吗?" 这种获客方式成本为零,但信任转化率极高,因为对方亲眼见过你讲东西,知道你是真的懂而不是嘴上说说。 最后说一句总结。 在日本做独立 AI 工程师,最核心的能力不是技术,是"翻译"。不是语言翻译,是把全球最前沿的 AI 技术,翻译成日本企业能理解、敢尝试、用了之后能看到结果的东西。技术只是原料,翻译才是手艺。 而这个"翻译"能力是没法被 AI 替代的,因为它的核心不是信息转换,是理解两种完全不同的商业文化各自在怕什么、想要什么、能接受什么。这种理解只能靠在两边都踩过坑才能长出来。 所以如果你问我在日本做 FDE 最大的壁垒是什么,不是技术,不是签证,不是日语,是你愿不愿意花几年时间在一个节奏完全不同的市场里,把那些只有踩过才懂的坑全部踩一遍。 踩完了,壁垒就是你自己。

讲讲上次埋的坑，唠唠AI液冷板块！🧐 液冷板块，我个人持有 #VRT# ，这个应该是无可争议的龙头企业。最近也在找一些市值小，但属于核心供应链的公司，目前锁定了一家，大家可以一同评论区探讨。 液冷的逻辑很简单，就如同视频里面描述的，目前数据中心的功耗密度已经处于巅峰，即将出来的英伟达Vera Rubin Ultra VR200直接干到600千瓦/机柜，唯有液冷能压得住。而一个机柜高达780万美金，所以液冷必须找靠谱大牌，不能含糊。 🎯爆发式的市场增长 虽然液冷，相较于内存芯片和光模块，或许没有那么性感。但整体增长势头也不可忽略，并且由于企业集中度较高，有一定的垄断定价优势！ 根据行业权威机构 Dell'Oro Group 的最新数据，全球数据中心液冷市场规模预计将从 2025 年的约 30 亿美元迅速飙升至2033 年的 276.5 亿美元，复合年增长率高达 31.5%。 推动这一增长的核心驱动力是超大规模云服务商在 AI 基础设施上的资本支出爆发。高盛预测，2025 至 2027 年，全球四大超大规模厂商的 CapEx 总额将达到 1.15 万亿美元，其中约 75% 将直接用于 AI 相关的物理基础设施建设。 📊目前市场上液冷技术，主要分两大阵营，直接液冷和浸没式液冷。 直接液冷技术上，主要通过冷却液通过封闭管道流经附着在芯片表面的铜质冷板，不直接接触电子元件。散染效率比较高，轻松应对100KW+的单机柜密度。而且兼容现有风冷机房和标准服务器机架。属于目前市场中的主流方案，包括英伟达 Blackwell也是这款方案。 浸没式液冷技术上，主要将服务器完全浸没在不导电的介电液体中，液体通过自然对流或泵循环散热（这个方案，我们以前ETH挖矿的年代，尝试过，将显卡浸没在有机硅油里面，散热效果很好，但很占面积）。理论上，这是最佳的散热方案，尤其是浸没在氟化液里面，散热可以轻松应对200KW的单机柜密度。但兼容性差，要对机房进行大改模改造，定制的特殊坦克罐体，管道设计都要彻底重建。而且维护成本也比较贵，属于小众非主流方案。 从供应链逻辑来看，AI机房液冷散热供应链相对比光模块这些简单很多，主要涵盖了从最底层的化学液体、精密泵阀、冷板，到系统级的冷量分配单元CDU以及最外层的水处理基础设施。 接下来详细讲讲其中的核心企业以及投资逻辑： 1️⃣Vertiv Holdings (代码 #VRT#)：液冷领域的绝对霸主 Vertiv 是美股市场中最纯粹、规模最大的数据中心物理基础设施提供商，主营业务做电源与热管理。在液冷时代，Vertiv 构筑了几乎无法被颠覆的统治级护城河。 • 无可替代的全球服务网络：液冷与风冷最大的不同在于，液体泄漏是致命的。超大规模客户，如 Meta、微软在选择液冷供应商时，首要考量不是硬件价格，而是「当系统发生微量泄漏时，谁能在 15 分钟内派工程师到达现场解决」。Vertiv 在全球拥有超过 3000 名常驻数据中心的技术服务工程师，这种规模的服务网络是任何新进入者或服务器 OEM 在 5-10 年内都无法复制的。 • 惊人的订单积压与能见度：截至 2026 年 Q1，Vertiv 的订单积压达到了创纪录的 150 亿美元，同比增长 109% 。其订单与发货比高达 2.9倍，这意味着 Vertiv 已经锁定了未来数年的收入，且积压订单正随着下一代英伟达Rubin的量产持续扩大。 •财务与估值：2026 年 Q1 收入达 26.5 亿美元，调整后稀释 EPS 同比飙升 83% 。管理层将 2026 全年 EPS 指导上调至 5.97-6.07 美元，隐含 51% 增长。尽管目前前向 P/E 达到 46 倍，但相对于其 43% 的 EPS 复合增长率，其 PEG 仅为 1.07，在增长调整后甚至比标普 500 指数更具估值吸引力 。 2️⃣Ecolab (代码 #ECL#)：通过收购 CoolIT 打造的「水-液-电」终极整合者 Ecolab 本是一家市值 770 亿美元的全球水处理与工业卫生巨头。然而，其在 2026 年 3 月做出了一项震惊华尔街的决定：以 47.5 亿美元全现金收购了全球液冷硬件领军企业 CoolIT Systems 。 • 29倍 EBITDA 的天价溢价背后：Ecolab 支付了高达 29 倍 forward EBITDA 的对价 。当时整个华尔街分析师，都震惊了，这种跨界整合，一个做化学材料的公司，来搞AI液冷，很多人都无法理解。但后来市场才慢慢理解，这个整合有一个恐怖之处：液冷本质上不再是硬件生意，而是化学与流体生命周期管理生意。 •「冷却即服务」的唯一独家平台：Ecolab 将 CoolIT 的芯片级硬件（CDU、冷板、歧管）与其自身的 3D TRASAR™ 水质数字化监测、化学防腐防垢技术以及遍布全球的工业水处理网络进行了深度整合 。 • 个人理解：超大规模客户过去需要分别向 CoolIT 采购冷板，向 Vertiv 采购 CDU，再向 Ecolab 采购一次回路的水处理服务。一旦发生管道腐蚀、结垢或冷却液变质，各供应商之间极易互相推诿。Ecolab 收购 CoolIT 后，成为了全球唯一一家能够提供从「芯片级微通道」到「厂房外冷却塔」端到端流体生命周期托管的供应商。这种一站式解决能力具有极强的客户锁定效应，基本上一旦合作，替换成本极大。 • 与 NVIDIA 的独家合作纽带：CoolIT 是 NVIDIA Partner Network的核心成员，其 OMNI 冷板是针对 NVIDIA GB200/GB300 芯片进行联合 co-engineering（的结晶。Ecolab 收购 CoolIT 后，直接继承了这一极具稀缺性的芯片级设计入口，将其高科技业务的可寻址市场直接从 50 亿美元翻倍至 100 亿美元，而这家公司本身的水处理业务本身就是源源不断的现金流。 🧐接下来，我们讲讲液冷供应链中的「隐形冠军」与稀缺零部件提供商。他们掌握着液冷的核心供应链，缺他不可！ 3️⃣精密动力源：Moog (代码 #MOG#.A)，市值100亿 液冷系统中的 CDU 和泵必须保证 10 万小时无故障运行，任何微小的震动或电磁干扰都可能损毁服务器。 • 唯一性：Moog 凭借其在航空航天领域的精密伺服控制技术，其 CoreMotion™ 液冷分配泵几乎是高性能 CDU 的唯一指定选择。 • 供应链锁定：Moog 与 USA Rare Earth 签署了独家备忘录，确保了泵内部高性能钕铁硼稀土永磁铁的稳定供应，在 2026 年地缘政治多变的环境下，构筑了极高的原材料壁垒 ，但稀土这玩意儿，最终还是需要看中国脸色。 4️⃣核心热交换介质：Dow Chemical (代码 #DOW#) 市值250亿 冷却液的化学配方是浸没式液冷的核心。 • Dow 的独家武器：陶氏化学推出了专利保护的 DOWSIL™ ICL-1000 硅有机冷却液，该技术获得了 R&D 100 大奖。其传热效率比空气高 1000 倍，能减少 95% 的服务器冷却能耗，且具备极低的全球变暖潜能值，符合欧盟和美国极严苛的环保准则。核心问题是，陶氏化学本身在这一块的体量不大，并非其主营业务线。 后面再开一期讲讲电力板块，拭目以待！🧐

我又遭遇重大打击 晚上好诸位，我的病好的差不多，又能正常上钟了。奥司他韦这药真管事，我昨晚还烧的迷迷糊糊，今天醒来就没事了，体温退了，食欲也正常了，就是嗓子还有些咳嗽，我一直有慢性咽炎，已经提前预防在吃止咳的药。 今晚复盘的时候看到新闻里说北京流感肆虐，奥司他韦最近7天销量暴涨237%，玛巴洛莎韦销量增长180%，我在软件上切到流感的概念主题，今天上涨2.6%。这个板块季节性很强，时间窗口短，另外关联生产的药企太多，资金分散，历史上流感板块很难走出整体持续行情，不过个别龙头股今年真没少涨。 这药进口的比国产仿制药贵了5-7倍，国内药监局做的一致性评价显示药效和副作用反应数据都差不多，但之前发生过一些鸡零狗碎的破事，导致老百姓对仿制药信心不足，老婆给我买的也是罗氏的达菲。 …… 昨晚我爬上来请完病假后发生了两件大事，第一件是中美元首通了电话，根据外交部透露这次通话是美方主动要求的，通话内容很可能和中日摩擦有关，因为特朗普随后就要求和日本的高市早苗通电话。通话的内容没有对外公布，但资本市场做了乐观的反馈，因为再差的沟通也好过对抗的沉默。 美股里的中国指数昨晚就已经反弹了，涨了3%。 另一个事就是美联储官员昨晚再度释放了12月份降息的信号，机构分析12月降息0.25%的概率从69%上升至82%，链上赌场里对这一事项的下注也涨至83%，目前看12月份虽不是板上钉钉，那也是十拿八稳。受此刺激纳斯达克昨晚大涨2.7%，我早上醒来的时候发现饼圈也普涨4-5%。 以上是今天a股跳空高开的背景，开盘就涨，上午10点半的时候中证500就已经+2%，但反弹背后有一个软肋，就是成交量萎缩，缩量反弹弹着弹着就开始心虚。等到吃中饭的时候脑子一凉，下午就又有不少资金开始提前跑路。等到最后收盘，日内阳线已经回撤了一半，全天成交1.8万亿，离2万亿的牛市量能及格线尚有差距。 昨晚说的5日线依然有显著压力，你们可以去挨个挨个看主流指数的k线图，收盘的时候都很默契的回到了5日线以下，这是对上周五跳空缺口的尊重。其实今天上午有几个冲的猛的指数离补缺就差一口气了，但股市终究是综合博弈，差一点就是差一点。 今天涨完后形势比前两天要好一些，但并没有真正扭转下跌趋势，明天还得看，第一个目标是先收复5日线。 …… 1、这几天市场在下注炒谷歌的TPU，这是谷歌自己研发出来对抗英伟达的GPU的产品，我让GROK给我简要概括两者的区别，如下表格： 简单说就是谷歌生态的专属算卡，比英伟达的便宜30-50%，只能在谷歌生态使用。最近业界一个大新闻是meta考虑倒向谷歌，购买数十亿美元的TPU来建设数据中心，这事目前还没落地，一旦实锤肯定是个重要风险标。 英伟达链和谷歌链有区别吗？有的，关联的上市公司有一些区别，我这里不写个股，细节你们去问ai。 2、今天市场热议最近新推出的《移动电源安全技术规范》，大背景是最近充电宝频繁出事，所以升级了史上最严版本的充电宝标准。要标安全使用年限，要有屏幕显示充电宝数据，要扛极端环境测试，还首次把关键材料和工艺写进标准。大厂达标不难，小厂生死存亡。 行业分析会导致成本增加20-30%，导致市占率进一步集中，未来的充电宝更贵、更智能、更安全，大量杂牌会被淘汰。 3、万科境内和境外的债今天同时大跌，境内债跌到70多，境外债跌到40多，发行的初始价都是100。收益率已经是标准的垃圾债。今天突然跌这一下是有小作文说深铁要收紧资金支持，并且有可能要被另一家金融央企重组。万科的股票今天倒没怎么跌，因为大家觉得就算重组也会嘎债权人的韭菜，不会放股东们的血，尽管万科的股价已经把股东的血快放干了。 上周20日，彭博社报道正在考虑对新增房贷进行贴息，但没说贴多少。目前房贷3.1%，一二线城市的租售比普遍在2%左右或者不足，所以理论上只要贴1%就会立竿见影的起效，但贴1%每年支出6000亿，感觉目前的财政很难挤出这么大一笔钱。退一步，贴0.5%也会对市场起到明显提振作用。 4、美国银行重申了对黄金的乐观预期，认为2026年目标是5000美元。目前黄金处于平台震荡期，从k线上看我觉得可能还会持续1-2个月。 5、今晚最后的重头戏是阿里最新的财报，具体数据我就不复制粘贴了，简单讲就是电商业务低增速但盈利稳健，外卖业务砸了300多亿干美团，有效，活跃用户数明显提升，市场最关心的云业务（ai）+34%小超预期，综合评价市场给了小幅好评，美股盘前上涨3-4%。 之前京东披露的三季报，在外卖业务上大概补贴了100亿，加上阿里的300亿，这400亿把美团打成什么样目前还不知道，28日美团出季报。 6、据说乌克兰已经同意修改后的和平协议，具体内容我搜不到，据说在领土主权这一块进行了修正，之前的28条太偏向俄罗斯了，我觉得泽连斯基政府能接受的就是就地停火，冻结战线，如果还要主动退让2000多平方公理的领土就要被国民骂死。媒体分析认为实现短期停火可能性大，但等俄罗斯积蓄了力量很有可能再来。 就这些吧，我今天遇到个烦心事，病好了，但是不知怎的眼睛看东西出现了虚影，屏幕上的字号小的话有些糊，需要微微眯着眼才能看清。我从小就是超清视力，之前在张家界黄龙寨山顶能看到30公里外天门山的洞，莫名其妙，突然看东西就出现虚影了。 老婆说我这是年纪大了，开始老花了，我听了蛮受打击的，打算约了去医院查查。我不能接受.JPG 心塞的一批。

最近美国战略圈，终于说出了一句大实话，也是他们心里最懊悔、最无奈的一句话：美国这几十年最大的战略失误，就是严重低估了中国！这话不是我们自夸，是美国顶级政客、智库专家，现在集体承认的事实。就在今年5月19号，美国前国务卿布林肯，在民主党顶级智库美国进步中心，公开发表重磅演讲。他罕见摊牌：一对一单挑竞争，美国已经打不赢中国。他直言，现在的美国，必须拉上欧洲、五眼联盟、日本、韩国、印度，集结所有盟友抱团，才有和中国博弈的底气。单独对阵，美国胜算渺茫。这句话分量极重，等于美国官方亲口承认：中美实力对比，早已彻底逆转。其实早在2008年北京奥运前后，美国内部专家就做过对比研判。他们看得很清楚：日韩效率高、技术强，但是体量太小；苏联体量够大、版图够广，但是经济僵化、效率太低。唯独中国，既有超级大的体量，又有超级强的效率，是全世界独一无二的复合型大国。 可当年的美国，根本没有正视这个事实，反而犯下了致命的战略误判。 时间回到2001年，克林顿执政时期，美国放行中国加入WTO。当时整个美国战略界，想法高度一致、极度自信。 他们天真地以为：把中国纳入美国主导的全球体系，美国牢牢掌握高端技术、高端利润、高端金融；让中国永远停留在中低端制造，天天流水线拧螺丝、做代工、卖苦力。美国高高在上享受红利，中国老老实实打工出力。他们笃定：中国可以被掌控、可以被锁定在产业链底层，永远翻不了身。现在回头看，美国真的是聪明反被聪明误。他们万万没有想到，中国人的学习能力、奋斗能力、迭代速度，完全超出了西方所有预判。短短二十多年，中国吃透所有工业体系、完善全产业链，从低端代工一路逆袭，冲到全球科技和产业的第一梯队。这下美国彻底慌了。过去八年，美国开始疯狂反扑、全力围堵，几乎无所不用其极。贸易战、关税战、科技封锁、芯片断供、司法打压、舆论抹黑、抓人制裁、打压学者，各种手段轮番上阵，全方位试图打断中国发展节奏。 他们想靠极限施压，把中国压垮、拖垮、困死。可结果呢？我们不仅稳稳挺过来了，还在新一轮科技革命中，实现了弯道超车。最典型的就是人工智能赛道，现在已经是实打实的中美双雄争霸。客观讲，我们不吹牛、不夸大。目前美国的优势，依然是高端芯片更强、资本更足、算力储备更大。但我们中国人，走出了自己的路子。算力拼不过，我们就拼算法、拼数据、拼落地场景。用更高效的算法、更庞大的真实民生数据，弥补硬件差距。现在最新的局势更有意思，美国的算力优势，居然开始遇到天花板。就在最近，纽约州长正式宣布，暂停部分大型数据中心建设。为什么？很简单，电力跟不上、能耗顶不住，美国算力扩张遇到硬瓶颈。反观我们中国，电力供应稳定、基建完善、产业落地充足。在AI大规模普及、算力刚需爆发的时代，稳定能源就是最大底气。这就意味着：美国的优势在封顶，我们的优势在提速。看懂这一切，就能明白美国现在的焦虑。他们最大的悲哀就是：当初亲手给了中国舞台，又亲手低估了中国潜力。原本想养一个“打工仔”，结果养出了一个世界级竞争对手。 如今大势已定，再怎么围堵、打压、极限施压，都改变不了事实。中国的崛起，不是偶然，不是运气，是体量、效率、勤劳、智慧叠加出来的必然结果。 美国用二十年的战略误判，换来了一句无可奈何的承认：单挑，真的打不过中国。未来的博弈还会继续，但大势不可逆

深夜好文分享：人类究竟需要多少数据中心 目前北美2026年预期全部建成的数据中心有20GW，明年即便考虑到延期也差不多能落成30GW。这里面既有csp自建如Meta、Xai、AWS、Google，也有新云和oracle这种。当红炸子鸡Anthropic大部分都是租赁别人的。 那么对于第二个问题也就是本文的标题，目前我综合了硅谷最前沿的Ai大佬如Dylan、Dario、Gavin Baker、Sam、木头姐等人最新的言论（一定要跟踪最新的，基本上Ai的观点三个月就会过时），大家普遍的结论是：中期（2030年前）光是Anthropic和Oai就需要100GW的数据中心，考虑到其他csp如G家即便掉队其他合计也至少得有50GW，中长期（未来5-10年）Ai对于全球GDP的重塑是5-15%。我跟大家翻译一下，100gw意味着Anthropic和Oai在2030年需要达到2万亿美金的收入，目前27年北美的共识是这两家的ARR在5000亿美金，所以30年2万亿并不夸张。后半结论就更有意思了，目前全球gdp有100万亿美金，10%就是10万亿美金，即便不考虑通货膨胀和增长换算下来就是500GW数据中心，当然大佬们计算比较粗暴，比如Dylan就直接说需要1TW也就是1000Gw的数据中心。 注意这里有个区别，Anthropic这种coding产品属于Ai原生收入，但我们评论Ai数据中心的价值的时候不能只看这个。以目前风口浪尖的Meta为例，虽然大模型做得拉垮，但我们以26年Q1的财报为例，其广告收入有550亿美金，同比增长了33%，财报明确表达了这是Ai- driven。我拆解了近几年Q1的自然增长，年份最好的年头也就是20%多，也就是说Meta通过多模态大模型去分析视频、图片数据做到了Ai广告更精确的推送和价格上涨，这一部分单算也至少有10%，也就是50亿美金，全年下来就是200-300亿美金。而这部分价值不会计入到Ai原生收入，自然不如Anthropic这么亮眼（也就是上文说的Ai对于GDP重塑的含义，不能只看Ai原生收入），Google也同理，不过这也是G和M模型掉队的原因，因为其业务形态决定了多模态必须搞因此战略上没有聚焦在最赚钱的coding上，所以华尔街分析师毫不留情。但我认为这一部分有预期差，资本市场有时候还是短视的。 所以我们可以有了一个初步结论了：以27年能落成30GW为标尺，目前数据中心哪怕按照最保守的计算也就是差不多10-20%的进度条，乐观的话明年连5%都不到。考虑到27年后北美好的数据中心地址都被选完了，28年物理限制更多多半又会延期，所以算力在很长一段时间内都会供不应求。 当然有朋友会说这些预测是不是都在拍脑袋，会不会有一天需求突然消失了。问得好，其实你要说最终数据中心落成规模在100GW还是1000GW我也不知道（可能是中间某个数字），但我给两个核心指标来判断Ai是否要退场或者阶段性退场： 1、前沿模型的能力是不是还在提升。 2、Ai硬件或者更准确说单个Token成本是否继续指数级下降。 只要这两个飞轮有一个在转，capex就不会停，其他的全是干扰项。2026年是最好的一年，这两个飞轮都在飞速转动。 先说1，这是人类数千年来第一次把智能商品化，而人类对于智能的追求是无上限的。理论上我们崇拜的所有领域的偶像其实都是智能和意识比我们强而已。目前最前沿的模型拿走了80%的收入就是这个道理，试想一下，你如果是开工厂的，能拒绝杰克韦尔奇替你管么？如果你是搞物理实验的，能拒绝10个爱因斯坦去替换到10个呆呆的学生么？我建议大家真的去用一下Fable这样的Agent，看看是不是会上瘾付费。另外老是有人喜欢用存量分析来看待新事物，比如Ai lab多赚一块钱就意味着其他企业兜里面就少一块钱：token消费不可持续！其实新事物往往会带来通货膨胀和社会总财富提升，比如如果你拿20年前的收入比房价的话那几乎没得聊了。不过这一次新增的巨量社会财富怎么分配确实是又一个世界性难题了（也是目前K型根源），目前我看到的解法是中美都在鼓励Ai龙头从一级市场到二级市场（不要觉得人家是为了圈钱，总是有这么肤浅的论调，有没有可能人家是为了分钱的 唉），老黄在最近不断投资新云和开源大模型等等，都是为了避免过于垄断。其实NV跟中国开源大模型相互的纽带和情感比美国本土还好。 对于2这么来解释比较好理解，我先问大家一个问题：如果电力成本能降到目前水平的十分之一甚至更低到百分之一，那么这个世界会有什么变化？可能普通人的想象力无非就是夏天我家的空调可以24小时开着啦或者晚上写字楼的灯不用关。其实真正革命性的变化在工业界，比如目前海水转化成淡水最大的成本就是电力成本，那就意味着全世界海水可以变成淡水，那就赶快引流到沙漠都变成绿洲，全世界生态系统能支持目前人口再翻好几倍。还有在生物合成、电解铝、钢铁、矿产提炼等等。所以如果电力成本真降低了这么多，你猜各国的Gov会不会疯狂加capex建设电力基础设施。Ai也同理，真正的影响还是在B端。我们说哪怕就停留在Fable这个水平，只要全世界Ai infra工程师继续能够降本，capex就会指数级提高。 再说一遍，其他的全是干扰项！就这两个核心指标。回想一下在24-25年某个阶段同时传出了预训练撞墙和Blackwell出货不顺利的消息，这也是xys被杀到500亿市值和5倍pe那个时候。 产业方面，除了北美继续赚钱以外，国产区半导体设备、芯片、零部件、算租都有很大预期差能赚钱。去调研一下就知道了现在半导体设备完全是卖方市场，尤其是先进封装，H系未来两年发力非常大。虽然上周四经历了历史最大亏损，但我对今年半导体设备无比看好，尤其是各种测试设备。 北美区方面，还是最看好光的上游光芯片和设备，尤其是硅光cw，从目前来看确实NPO的锐度最强（考虑到国产区H系也要上了），而NPO对于硅光cw的带动也是指数级的（所以别指望那几个硅光标的V得很深📷），cpo可能Q4左右是一个更好的买点。另外pcb中游在Q3可能是一个介入点了，Q1和Q2更看好上游，当然目前上游也不差。 还有就是存储这些，美光必然新高。目前Ai硬件最大的瓶颈早就不是算了，而是存和传，对应就是存储和光通信 出自雪球：门捷列夫学徒

刚看完All-In Podcast最新一期(282)，几个大佬聊了开源AI的存亡之争、Anthropic天价版权和解、AI资本支出狂飙 开源AI引发新一轮"DeepSeek时刻"，白宫内部开始讨论要不要封杀 中国月之暗面发布的Kimi K3开源模型，性能已经追平Opus 4.8和GPT 5.6这类顶级闭源模型，推理成本却降低了大约50%。这在美国政策圈和科技界引发了类似当年DeepSeek冲击那样的震荡，白宫内部已经开始讨论是否要限制或禁止中国开源模型。 David Sacks对这波动作提出了质疑，认为Anthropic这类头部闭源模型公司正在利用白宫的焦虑情绪搞监管捕获。它们指控中国模型通过大规模"蒸馏"窃取了美国模型的知识，但如果真想阻止蒸馏，应该通过严格的客户身份验证从源头封堵API泄露，不是联合政府直接封杀整个开源生态。Chamath则指出，AI基础模型正在以远超预期的速度被商品化，未来真正的商业价值会沉淀在上层应用和底层算力基础设施这两端，不会是中间的模型层。如果政府强行禁用开源，只会让美国企业被迫支付高昂的AI Token税，反而削弱整体产业竞争力。David Friedberg补充解释，蒸馏本质上是观察并学习另一款产品的输出(就像早年谷歌把查询提交给雅虎做效果对比)，并不是直接盗取模型权重代码，开放的软件生态对经济繁荣至关重要，就像早期的Apache和网页浏览器生态一样。 Anthropic的15亿美元版权和解，被指存在明显双标 Anthropic因为未经许可下载70万本盗版书籍(部分来自LibGen)训练Claude模型，达成了15亿美元的天价版权诉讼和解。几位主持人一致指出Anthropic和OpenAI在版权问题上的双重标准，这些闭源巨头一边声称自己抓取全网书籍和新闻(比如纽约时报的内容)属于合理使用，另一边却把别人学习自己模型输出的行为，扣上国家安全威胁或侵权的帽子，逻辑上明显自相矛盾。 科技巨头CapEx狂飙，但市场对谷歌的抛售可能反应过度 谷歌在云业务高速增长(年化运行率已达千亿美元级别)的同时，因为庞大的AI数据中心和芯片投资，首次出现自由现金流转负。特斯拉的资本支出也同比激增140%。不过Chamath认为市场对谷歌的这波回调反应过度了，谷歌过去20年的平均投资回报率(ROIC)高达32%，在模型高度碎片化、开源生态繁荣的大趋势下，谷歌凭借自研TPU芯片和云基础设施服务，反而能从多模型竞争的格局中持续抽成，长期竞争力并没有被削弱。

【A股盘前】7月8日 周三 ━━━━━━━━━━━━━ 一、最新24h财经要闻 1. 美国终止对伊朗石油制裁豁免 → Brent原油暴涨5.68%收$75.90，石油板块集体高开（山东墨龙、通源石油、科力股份） 2. 苹果首款折叠屏iPhone量产 → 富士康赣州/龙华/观澜同步招工，果链折叠屏爆发（宜安科技、精研科技、蓝思科技） 3. 国务院印发《旅游强国建设"十五五"规划》→ 2030年出游83亿人次/消费7.7万亿，入境1.9亿人次（大连圣亚、祥源文旅、张家界、长白山） 4. WAIC 2026首发全球首款AI智能体手机 → 传努比亚×字节豆包联合打造量产版（道明光学、福日电子、中兴通讯） 5. 华天科技龙虎榜净买入15.77亿 → 机构+游资合力封板，半导体封测赛道全场资金净流入第一，TCL中环获机构新开仓 6. 英伟达PCB材料厂建滔积层板再发涨价函 → FR-4/PP提价10%-15%，PCB产业链持续涨价传导（威尔高、诺德股份） 7. 木林森子公司PCB产品涨价10%-15%，爱科赛博全系列涨价5%-10% → 涨价潮从上游向下游扩散 8. 谷歌4.11亿欧元投德国核聚变公司Proxima Fusion → 核聚变商业化加速 9. DeepSeek自研AI推理芯片一年前已启动 → 国产AI芯片自主化再添变量 10. 沪指跌穿4000点，两市缩量 → 龙虎榜80只个股上榜成交190亿，资金主线聚焦半导体 二、今日最可能激发的三个热点方向 方向一：石油化工 - 核心催化剂：伊朗制裁豁免终止，Brent单日+5.68% - 受益标的：山东墨龙（油服）、通源石油、科力股份（北交所） - 资金面：原油期货夜盘延续强势，油气板块有望高开 方向二：半导体/封测 - 催化剂：华天科技龙虎榜净买15.77亿，TCL中环机构新仓，建滔PCB涨价 - 资金共识：佛山系+紫阳东路+知春路合力华天科技，章盟主转战大恒科技 - 延伸方向：PCB（威尔高）、MLCC（双星新材）、磷化铟（宿迁联盛） 方向三：苹果折叠屏 - 催化剂：富士康三厂同时招工，折叠屏iPhone进入量产 - 受益：宜安科技（铰链）、精研科技（MIM）、蓝思科技（玻璃盖板） - 风险：果链已炒作多轮，追高需谨慎 三、龙虎榜资金动向 昨日机构重仓：华天科技（15.77亿净买）、TCL中环（机构新仓） 游资动向：佛山系、紫阳东路、知春路合力华天科技；章盟主布局大恒科技+东微半导；宁波桑田路进威尔高；成都系大举TCL中环 散户热度：同花顺热榜TOP5（天娱数科、华天科技、埃斯顿、长电科技、京东方A） 四、小盘A股ALPHA 威尔高：PCB+DC/DC电源模块，刚获批量订单，PCB涨价周期受益，当前股本小弹性大 科力股份：北交所+石油概念，制裁催化下资金关注度飙升，流动性改善预期 五、风险提示 - 大盘缩量，沪指4000点下方，追高风险加大 - 异动公告注意：视源股份提示业绩增速下滑风险、国晟科技涉1.15亿货款纠纷 - 减持预警：合富中国3%、沪硅产业2%、绿岛风2% 请关注、转发、收藏，华尔街观察团队将持续跟踪相关消息 ⭐️⭐️⭐️ 文章所载内容不构成任何投资建议。投资有风险，入市需谨慎。

随着 Deepseek v4 Flash 正式版发布，梁文锋又被冠以梁圣的称号了。各种图片、视频、梗层出不穷。 今天来分析一下，为什么梁文锋几乎成为中国 AI 界乃至世界 AI 界最 meme 的人之一？ 1. Deepseek 算是第一个打破美国 AI 垄断的公司，在当年 R1 发布的时候，就已经引发美国的一片恐慌和惊讶。媒体为了流量，还说它是幻方量化的一个 side project，所以这家公司的国民度和流量一直在线，这次 v4 同样惊艳全场，玩梗就理所应当了。 尤其是国际上对“中国 AI 威胁论” 必须有个 icon，GLM 、Kimi、Qwen的确也掀起一波风，但显然 DeepSeek 依旧是最适合的那个。走的极致性价比、开源路线也的确和美国 AI 公司超高投入、高费用、闭源的路线是极致对比。 2. 梁文锋这个人平常极少露面，唯一一张照片就是穿蓝色衣服讲话的那张照片，也从来不回应舆论和过度营销自己，有种神秘感。这反而造成了大家更肆无忌惮地玩梗。 尤其是梁文锋，长得在大众视野里面并没有什么特点，非常符合东亚人的刻板印象，文静、瘦小、理工男，是那种在大街上都不会留下记忆的人，反而这样的人做出了惊天动地的成果。 他唯一的那张照片，反而加深了他的 IP 和记忆度。就像大家说到蔡徐坤，就是那身背带裤的服装。这种稀缺性的符号化的造型，反而增加辨识度。使得图片、视频等等，能以更高效的方式传播。把他 P 成超级肌肉男，或者仅仅是把他做成几个色块，大家都能认出他。 3. AI 公司的模型迭代速度太快，各家竞争激烈。不管是中国公司还是美国公司，一个月内可能头把交易就得迭代两三次。而开发者以及热衷于“战力排名”的吃瓜群众们，天天盯着各种榜单，看性能以及价格的变化。 一个模型在刚推出的时候，往往被吹上天，但过几天被别的模型超越了，那就被骂到地里。梁圣，梁子的称号不断变化，很大一部分就是从这来的。甚至一些网民还套用将军的小作文，什么梁爷爷、梁叔叔之类的小作文也层出不穷。 4. 梁文锋身上有一个非常显著的一体两面性。一方面，他用极其低廉的价格给开发者提供开源、高效的 AI 服务。让开发者感恩戴德。 另一方面，他的幻方量化基金又从股市上哐哐赚钱。尤其是现在国家有意把股民亏钱跟量化交易绑定，搞量化最牛逼的梁文锋，就成了众矢之的。在股市大镰刀割韭菜，成了无数股民的心头恨，牢梁的称号也大致源于此。股市涨了他让人嫉妒，跌了就是罪魁祸首。 梗的几个特点：高流量、符号化、大反差，梁文锋全部具备，几乎不可能不火。 所以，梁爷爷，什么时候把 DeepSeek v4 Pro 正式版放出来啊？