其实我对川普没太在意，毕竟人性是共通的，如果没有脑残粉，他也忽悠不动。我一直是厌恶各种脑残粉和各种造神，痛恨造神偶像崇拜现象，这种现象造就了疯狂的信徒和各种灾难，所以我黑、骂所有这种假神、现象、邪教徒、脑残粉，所有这些都是人类的毒瘤，当然包括专制。

从几年前肆虐全球的新冠病毒，到近期伊波拉和汉坦疫情，这些病毒最初都是从动物传播至人类而引起。实际上，超过60%的人类传染病都是如此起源，包括不少历史上最致命的疫情，这些疾病被称为“人畜共通传染病”。 数十年来，科学家一直追踪疫情爆发的起源，他们观察到动物传染人类的趋势正不断增加。那么，为何会出现这种情况？引发下一场疫情大流行的机会有多大？

你好 @grok 请帮我分析并总结一下ELON和YE的相似度 并在评论区告诉我 🤩 补充一个冷知识 ELON MUSK曾承认自己被KANYE WEST启发和影响 见以下视频 👇 最好笑的是现场观众和主持人都以为马斯克讲了个笑话 但是他并没有开玩笑 🤷🏻‍♂️ 这是老马长期以来对侃爷创造力和韧性的真实认可 马斯克认为认为侃爷是一个不断突破边界且敢于挑战常规的创造者 这一点和他自己推动新能源电动车 @Tesla + 太空探索 @SpaceX 的理念有共通之处 同时这也是两人关系中被引用最多的一次公开表态 👏🏻

每年都有大币异动，大币就是市值前20的山寨币 大币的好处是盘子大，容量随便你买几万刀。最近的妖币如果买多了狗庄反而不拉了 我做了张对比图，去年 ZEC 拉了8倍， $Doge 底部 OI 和K线形态都和 $Zec 暴涨前相似 两币还有诸多共通点：ZEC有老黑喊单，Doge有马斯克，后续或与SpaceX上市联动等等

刚才看到有个教我别发赚钱和回顾历史。 我就奇怪了，那要发啥，喊单吗。 我不想利用喊单流动性pvp，影响我心态。 我基本把所有赚钱的分析逻辑都发出来过。 而且币圈的共通性极强，比方说你仔细复盘过，就知道ico，gamefi，铭文都是相似的打新逻辑，所以逃顶不难。 就是当新盘逐渐变多，且新盘造富效应变弱，持续破发以后，基本就是赛道顶部了。 所以不回顾历史回顾啥。

今天是情人節~ 先別管七夕了， 你知道昨天是世界左撇子日嗎！ 睡前發現我跟大叔都是被「改正」的左撇子；小時候因為各種原因被大人們強迫改成右手寫字 不知道現在的小小孩會不會同樣還在經歷這些事，希望以後不會有了 在一起久了發現我們的共通點滿多的，各位朋友七夕快樂！就算是一個人也要好好過哦

🔥X爆款！中國人高調挺台反共 1.5萬讚洗版 兩岸網友炸鍋 搜尋過去24小時，X上最熱點的一則中國內容，來自用戶@MinMin89485072的貼文。這則簡單卻震撼的表態迅速衝上熱門，獲得1.5萬多讚、1100多次轉發、2900多則回覆，觀看數超過50萬，成為華語圈最火討論。 引用內容：「我是中國人，我支持台灣🇹🇼，我反對習近平，我反對中國共產黨。」（附圖片展示台灣國旗與相關符號） 這則貼文引發各方信息與觀點激烈碰撞。支持者紛紛留言「勇敢！」「同感！」「海外華人終於敢說真話」，認為這反映了許多對中共威權不滿的情緒，強調台灣民主自由的吸引力，以及X平台言論開放的重要性。有人分享自身經歷，指出在大陸網絡環境下類似聲音被壓制，轉向X後才敢公開。 反對者則痛批「漢奸」「賣國賊」「分裂國家」，主張中國人應維護統一大業，認為此類表態受西方勢力操弄，損害民族利益。 還有中立網友從歷史角度分析，提及兩岸分治70多年、現實地緣政治、美中競爭下台灣的戰略價值，討論經濟依存與政治分歧的矛盾。 部分觀點聚焦人權議題，讚揚X作為自由平台放大多元聲音；另一些則擔憂極端化，呼籲理性對話避免仇恨。整體來看，這則內容凸顯海外華語圈對身份認同、民主與威權的深度分裂，與近期兩岸緊張氛圍高度相關。 《網言網事》老編的看法 這則貼文看似簡單一句話，卻像一面鏡子，照出當代中國人身份認同的複雜與撕裂。在全球化與資訊爆炸的時代，「我是中國人」不再是單一標籤，而是承載歷史、文化、政治多重張力。@MinMin89485072的表態勇敢，但也反映了部分海外華人對中共治理模式的不信任與對台灣民主模式的認同。 老編認為，這類聲音在X上爆紅，正是因為平台強調言論自由，與大陸嚴格審查形成鮮明對比。真理追求者不會迴避事實：台灣擁有獨立民主選舉、言論自由與多元社會，而大陸則在經濟崛起同時，面臨人權與透明度挑戰。當然，反對者也有理由，民族統一是許多中國人的情感底線，歷史淵源不可抹殺。但用「賣國」帽子扣人，只會加深對立，無助解決問題。 作為人文主義者，老編主張以事實與對話為本：尊重個體選擇，不將群體標籤化；理解兩岸民眾都渴望和平繁榮，而非衝突。AI與社媒時代，資訊流通更快，卻也易助長極端。希望更多人超越情緒，基於人性共通點思考未來。自由表達是進步起點，但理性與包容才是長久之道。這則熱帖提醒我們，華人世界多元聲音值得聆聽，而非壓制。 網友們，你怎麼看這位中國人的公開表態？如果是你，敢不敢在X上這樣發聲支持或反對？

今天有个人跟我说你们这些还留在币圈炒币的都是老登。 年轻人脑子快的都已经离开crypto去炒AI了，国内围绕着龙虾搞钱的路子不要太多，从申请政府补贴到搞线下私域教学收会费，走到哪里都还有牌面有光环，把妹都容易的一匹。 我说现在搞AI教学收费不是已经很卷了吗？免费教程也大把，能赚多少啊？ 他说但是这东西国内人口基数大，傻子多啊，别人还觉得免费或者少收费的档次不行，私域收费越涨进的人还越积极，你没看有人999一路涨到5999还是一样有人进？ 他分析原因之一是讲出去自己在“高端局”搞龙虾搞AI很能装逼。😂 比如跟一些圈里的“AI大神”混几张合照，坐一起搞个小讲座，喝个小酒一起点评一下AI前世今生搞搞畅想，这些素材可以发朋友圈吹牛逼啊，而且家里也愿意给钱支持，毕竟国家都报道推进了，不学AI不学龙虾未来就要变“下等人”了。。。。 嘿，这么一说好像也是，怎么没想到年轻人的“装逼”需求呢？怎么没想到年轻人背后钱包（家长）的想法呢？ 有没有成果能不能赚到钱不重要，重要的是让身边人觉得自己站在潮流顶峰是酷的一匹的弄潮儿啊，其它人越是抨击，越是“众人皆醉我独醒”，“尔等凡夫俗子等着被AI革命吧”，“我等才是AI先锋，跟你们说了也不会懂”。 这个逼花点钱就有逻辑了😂😂😂 所以经常能看到有人说tm跟进了邪教似的，可不么？底层逻辑是有点共通的。别叫了，叫不醒的。

AI泡沫论，继循环投资/左脚踩右脚的故事淡化后，终于又迎来了新论据，这次轮到了GPU折旧问题 这次的叙事很简单，在几个主流CSP的财务报表里，GPU折旧年限很多都是平摊到6年来算 但是GPU使用寿命可能只有2~3年，那么这样做账就会让纸面上利润率虚高，而实际上AI云利润太低就是吹泡泡 真的是这样吗？ ------------------------ 首先我们要来看看，GPU实际使用寿命2~3年这个说法是哪里来的 目前比较靠谱的溯源基本上指向了公开的Llama3的技术报告 Meta在2024年训练Llama 3.1 405B模型时，使用了16,384个H100 GPU，训练时长54天。在这期间记录了： 466次中断（interruptions），其中419次是非计划故障​ 平均每3小时发生一次故障​ 有效训练时间维持在90%以上 根据Meta的这次54天训练数据推算，年化GPU故障率(AFR)约9%​，最保守的估算，3年累计故障率约27%（超过1/4的GPU会在3年内失效） 虽然实际上肯定是用的时间越长故障率会更高，因为高负载导致的高温会更容易产生failure 所以训练用的GPU2~3年寿命并不是空穴来风，毕竟同步训练的脆弱性决定了AI训练过程要求单个GPU故障就能导致整个作业停止 另一个佐证就是，曾经GPU挖矿的矿卡，三年报废率也是很可观的，挖矿和训练的共通之处在于GPU利用率都很高 在这个Llama3技术报告之外，所有CSP，包括Azure，GCP，AWS的这类数据都是保密的，毕竟这个故障率直接关系到运营成本和服务质量，算是商业机密。 ----------------------------------------- 确认了折旧率数据来源，接下来就要说“但是”了 -------- 1. 是不是训练用的GPU寿命都一直会这么短？ 首先Meta这个训练数据推算是按中断次数算的，但并不是每次中断都 = 1 GPU 坏了 实际上即便是现在的训练用GPU，中断故障率都比以前训练要低了，以前几乎每一两小时都要中断，现在每天中断几次，相比之下好一些 部分原因是validation的自动化流程做的更好了，训练时的硬件故障中断，其实有不少是重复来自于少数体质敏感易坏的GPU。于是Nvidia也一直在优化validation流程，在训练之前的测试做的更好，剔除掉这些易坏的GPU 所以现在的GPU年故障率AFR跟以前比已经低不少了，我的估算可能是<6% --------- 2. 一个更容易被忽视的问题是，训练用的GPU和推理用的GPU，折旧率是否一样？ 很显然是不一样的，推理用的GPU年折旧率一般要低的多，原因是推理的平均负荷要小得多，不会因为持续性高负载高温，对延长寿命是有帮助的，一般年故障率都不会到3%甚至更低(<2%)，这部分GPU的寿命以6年算，是完全符合实际情况的 那么在云上训练和推理GPU的比例如何，就决定了平均寿命折旧如何 推理GPU的比例其实是快速上升的，和训练GPU比起来，不管是模型公司还是云公司的利润其实主要也来自于推理，而长远来看，推理的比例是一定会远高于训练的 所以GPU长线按5~6折旧年限来记账，仔细来看并没有太过分 作为佐证，现在只要不是公司里最重要的部门，要做AI推理就只能用五年前的A100而并没有寿终正寝，是很常见的现象 ---------- 3. 技术的快速迭代，会让GPU在三四年之后，因为TCO使用成本占劣势而被淘汰吗？ 这相当于是让GPU的残值可以忽略，比如现在A100用起来综合成本不如用最新的，所以会被淘汰吗？ 今天CRWV的财报里，CEO的回答算是直接否定了这个说法： "Let me provide a tangible example of our customer relationships and the durability of our platform. We had a large, multi-year contract up for renewal in 2026." （我来提供一个关于我们客户关系和平台持久性的具体例子。我们有一个大型的多年期合同，原定于 2026 年续约。） "Two quarters in advance, the customer proactively recontracted for the infrastructure at a price within 5% of the original agreement." （客户提前两个季度，主动以原协议价格 5% 以内的价格续签了基础设施合同”） H100在合同结束之后，新合同仍然能卖到原来合同95%的价格（看到这里其实我挺惊讶的，H100的租价其实还是下降了不少的），而且连A100也全都卖光了 所以在算力紧缺供不应求的时代，这个前代GPU得不到利用从而报废的担心，在短期的几年内可能都不是太大问题 ---------------------------------------------- GPU折旧问题似乎不是大问题了，是不是意味着AI泡沫就不存在了？ 如果有泡沫，那么会以什么形式出现，会从哪里出现？ 我们可以从底层逻辑和互联网泡沫比较，来看这个问题 简单的说 互联网：基建端基本独立运营，基建和应用是解耦的，需求是脱节的，基建过度价格崩塌，泡沫破裂的很惨 。价值全产生在应用端公司，形成了生态错位 AI：应用端驱动基建，因为应用被基建严重限制规模，从而被迫投资基建端，算力一直紧缺 互联网的泡沫主要在基建端，大量的光纤建设之后都没人用（97%），但是AI泡沫里GPU基建却成了瓶颈，基建显然不是同一种泡沫 基建紧缺到什么程度？ CRWV的订单backlog从30B直接涨到55B，各个CSP的backlog（以RPO为算，一般来说会有5~15%的丢单率）也在快速上涨 从CSP，到芯片，到数据中心DC，到电力，到存储，所有人都在喊订单挤压的太多甚至几倍，很多产业链的环节2026年全部售罄，根本做不完。 硅谷公司里基本上只要是跟AI相关的组，都背负了很重的指标，被压榨累成狗，即便是以前文化很好的NVDA也变内卷了很多 这次的需求全部是从App应用端来的，从App -> 云 -> DC数据中心 -> 芯片一层层传导，而且大家都对泡沫很忌惮，有多少订单准备多少产能(除了少数冒险家CRWV/ORCL/META)，和互联网泡沫最大的区别在于，基建目前并没有超出需求建设 风险也是有的，毕竟App应用端太多创业烧的是VC的钱，这正是泡沫形成的绝佳背景。但目前来看，垂直类应用端还是有很多毛利率和增长率都很不错的代表的(比如Harvey) 所以如果真的有泡沫，目前来看只有可能来自App应用端的需求减弱 一个反直觉的悖论，App端的泡沫在于AI/Agent发展迭代的不够快！做出的东西不够好，导致营收增速跟不上 AI/Agent发展不够快，在广大行业渗透不够又部分是因为算力不够 于是为了维持泡沫不破，算力投资和军备竞赛又会继续加强 然后App端会出现大量输家被淘汰，因为算力投入而破产，这可能就是泡沫破裂的形式 这和互联网时代基建公司大量破产形成了鲜明对比 最后决出的几家寡头，有一定营收，依然会大力投入算力基建，期待赢家通吃 这就导致了AI泡沫和互联网的泡沫破裂方式可能是不同的，下游的基建风险并不大，而泡沫更偏向App应用端 另一个简单的比较方式：看谁在举债，泡沫破裂就在哪里 互联网泡沫，举债的更多在基建端，价值捕获更多在App端 AI泡沫，价值捕获在App应用端，而举债的也更多在应用端(以及云) 但反过来说，如果OpenAI和Anthropic能继续维持三年3~9倍的营收增速，基建维持5年供不应求的超级周期，并不是天方夜谭的事情 --------------------- 算力把时间借给了应用，终究要用增长归还；还不上的，就是泡沫。能还清的，就是点亮文明的下一座灯塔