我把我手上的寶可夢卡牌賣給你，告訴你這卡牌以後會漲價，你聽了很興奮，買了卡牌，等漲價。我轉頭又印了一堆卡牌，告訴你，這些卡牌以後還會更值錢，你想要賺更多的錢，就把手上的現金通通交給我，來買我的卡牌。我的荷包滿滿，但我又加印了更新一代的寶可夢，更漂亮，以後會漲更多，問你要不要買。什麼，沒錢了？你可以找銀行借！什麼，信用額度都用完了，銀行不借？沒關係，你告訴銀行，你手上這些寶可夢卡牌，很值錢，你可以抵押來借錢，而且你也不是把貸款花掉，你買的是值錢的卡牌。什麼，銀行不覺得這些卡牌以後會增值？沒關係，我來和銀行談，我有很多錢，我跟銀行擔保，如果寶可夢卡牌幾年後沒有這個價值，我負責給銀行差額，這樣銀行就可以借你更多的錢，來買我新印的寶可夢卡牌！這大概就是很多看空輝達股票的人，心裡想的「循環投資circular financing」，用來描述輝達最近和華爾街談的五千億借貸平台，剛剛好，他們認為輝達的GPU，和老鼠會的詐騙沒有什麼兩樣。 當然不一樣。股票估值的方法有千千萬萬種，但多半不離一個基本原則，「越賺錢的公司，越值錢」。寶可夢卡牌和比特幣一樣，本身沒有任何價值，因為他們沒有產生財富，「沒有賺錢」，賣寶卡夢卡牌的公司，當然有賺錢，但如果產品本身沒有財富的價值，那當然像老鼠會一樣，紙牌屋隨時會倒塌。這也是為什麼Coinbase這樣的公司，沒有什麼前景，不要碰比較好。 輝達的GPU不是卡牌，也不是比特幣，但是不是會變成黃仁勳說的「AI工廠」，我們不知道。但現實是GPU供不應求，而供不應求的原因，不是炒作，不是囤積，而是真的算力滿載地在使用，Anthropic到處找GPU，SpaceX和谷歌都先把算力給了Anthropic。Anthropic兩年內就會達到二千億美元的營收，OpenAI應該也相去不遠，他們買GPU，他們借別人的GPU算力，都是像寶可夢卡牌一樣，只是放著囤貨嗎？不是，因為這是全世界最快達到十億用戶的產品，我付錢給ChatGPT，不是跟著別人湊熱鬧，而是每天都真實地需要AI來幫忙。特斯拉的自駕每天載著我跑來跑去，背後也是輝達晶片在訓練這些模型。這些AI晶片的需求，都是真實存在，既不是dot com泡沫的本夢比，也不是地產風暴的房貸包裝再包裝，對於現在做空AI的瘋子，像Michael Burry，我祝他們好運，但我一點都不擔心現在是AI泡沫，至少還不是時候看空。 因為微軟執行長Satya Nadella在法說會提到了1873年一書，讓科技圈一時注意到AI和十九世紀內戰後美國的鐵路瘋狂建設時期有極為相像之處。這是一個有意義的比較，Nadella有點是向世人示警，要注意不要重蹈覆轍，鐵路的建設，的確是百年一見的生產力躍進，縮短了人們交通的時間和空間，擴大了市場，產生了更多生產的可能性，對美國財富的提升，長期生產力的加持，有跨時代的影響，把AI比為鐵路，有其意義。而鐵路的建設，相當昂貴，如果沒有像中國蓋高鐵一樣，把國家搞破產也要蓋，只靠私人建設的話，需要極大的資本市場投入，甚至是要先預支未來一樣的投入。的確，1873年一書，講的就是美國的鐵路建設狂潮，如何把股市和債市的資金，吸得一乾二淨，但最後把鐵路大亨和銀行一起弄垮的故事，甚至造成了在1929年之前，美國所經歷過的最大經濟蕭條，多年無法回復。鐵路後來的確達到了泡沫時期的預言，的確改變了美國，促成美國成為世界經濟第一強國，但最早投入鐵路建設的投資人，全部被清空，發了美夢，但沒有賺到錢。 輝達現在賣了這麼多晶片，台積電還不斷地擴張，記憶體三雄也抓著這個世紀難見的契機擴產，然後上游的協力廠商，下游的數據中心，通通在擴充，然後核心的Anthropic和OpenAI瘋狂地發股票，一邊募資，一邊求材。退一萬步說，AI的需求，完全不虛假，但鐵路也是這樣不虛假，只是先期的乘客、貨運量完全無法合理化鐵路在資本市場要的本益比，現在的AI也是這樣，就算Anthropic和OpenAI，兩家每年都可以做兩千億的營收，然後把營收通通拿去買輝達的晶片，而且通通不要分給上下游廠商，那還是無法合理化輝達五兆美元的市值。從這個角度看，把AI比為鐵路，而要投資人小心，是正道，但我還是要講一句金融市場最可怕的話，「這一次不一樣」。 人類社會對交通方便的需求，會隨著路網越大，而自然變得更多，因為原先的不可能，化為可能，這個時程很長，唯一加速的方法，就是把路網瘋狂地蓋下去，但這個加速的過程，不但受限於資金，還受限於材料，更受限於中國苦力和歐洲新移民的數量，沒有人去蓋鐵路，就沒有鐵路。另一方面，AI的需求，也像鐵路一樣，越多的建置，就會產生越多的新可能，製造出更多的需求，但和鐵路不一樣的是，瓶頸不在於物理限制，甚至不在人口數。鐵路的乘載，有一個人口的天花板，但AI沒有，我們已經看到AI代理的驚人需求，AI代理完全不受限於人口數。而AI更驚人的能力在於，我們在生產智能，可以解決問題的智能，這個智能跨越到幫我們解決物理限制的日子，早就來了，智能加乘的速度還會加快。黃仁勳畫出來的美麗未來，不一定是作夢。 然而就算AI美夢再美好，再真實，泡沫一定會到來，那是人性，但不是今年，也不是明年，現在壓空方，不智。長期利率還沒掉下來，資金還不算真的投入AI建設，我們現在是dot com泡沫的1994或是1996，連1999都還沒到，不怕。

看到晚点LatePost也更新了谈千问换帅事件的播客，深度依然是全网无出其右，确实单口播客这种媒介形式也更适合即兴的去跟一些热点选题，比文稿生产的效率要高。 总之，光速听完之后，阑心一言咔咔启动： - 简单化的去理解林俊旸的离职，一定会被牵着鼻子走，比如我们看到投放的料五花八门，有把阿里HR挂成万恶之源的，也有对冲说林俊旸在搞独立王国的，这些都是噪音，不是说对错不重要，只是很多时候你很难用对错来评价所有事情，需要接受个人意志和组织生长之间的摩擦必然有概率发展到不相容的地步； - 三个需要厘清的事实是，其一，林俊旸不是被离职的，阿里不可能主动开掉这个级别的Leader，其二，DAU是和千问App的产品团队捆绑，这是吴嘉/智能信息事业群的工作，不太可能牵扯到从属于阿里云的模型团队，其三，今年1月空降的周浩，是接替已经确定要走的后训练负责人喻博文，并不是来管林俊旸的； - 所以林俊旸的离职，更接近于一种「道心破碎」的结果，晚点主播曼琪的用词很微妙——「 长期知其不可为而为之的付出」——最后被组织架构调整这根最后的稻草给弄崩了，宣布离职的整个过程，就是没考虑给阿里的管理层留太多反应时间，是铁了心不想干下去了； - 千问的模型团队属于通义实验室，而通义实验室又属于阿里云，最后阿里云再属于集团，这个嵌套关系已经很复杂了，在叠加了千问模型作为阿里全村希望的战略定位，资源匹配问题就很大了，所以才有了连阿里CEO吴泳铭也不知道千问模型团队被卡资源的说法； - 林俊旸这边的人马高度依赖阿里云的Infra支持，但实际上他们觉得阿里云在服务外部团队上甚至好于服务自家千问基模——这也太离谱了——于是去年年底林俊旸绕过阿里云直接找吴泳铭争取了自建Infra的权限，这个越级操作也为后来发生的事情埋下了伏笔； - 还有一个比较难绷的是，去年春节前后，o1带动推理模型开始崛起，千问在后训练方面遇到了瓶颈，然而转用字节开源的强化学习框架veRL来做训练，发现效果有了比较明显的提升，相当于通过控制变量，发现了问题是在Infra上，这才有了林俊旸对Infra一直不满意的根源，要做垂直一体化的建设； - 但阿里云的判断不是这样的，因为混合多模态已经是明显的趋势，把各个模态、预训练和后训练都拆出来搞单元制，是一定要做到事情，但对原千问模型团队来说，这就是在被收窄范围，尤其是时间点卡在Qwen 3.5训练完成后不久，大家都很疲惫，突然又得到了这种不太像是奖励的调整； - 阿里的管理层比较懵逼，或者说被动，也有反思组织变动没有考虑办公室政治的因素，把明明是要扩大对基模投入的事情，干成了让基模团队觉得是要收缩的效果，沟通上没有把控好，现在尽量要去平稳解决矛盾； - 千问在开源社区赢得的名声，到底怎么转化成阿里的资产，这个量尺很难找到，在2B市场，开源意味着很难卖API，在2C市场，开源⋯⋯好像也没啥意义，用户不会因为你开源了就来用你的App，然而林俊旸是一个相当理想主义的Leader，万亿参数的Qwen Max旗舰模型是阿里没有选择开源的，但他也想推动开源； - 千问的模型团队从创建之初就保有着一个相对独立的工作环境，少被拉扯和打断，这种专注力被视为千问模型屡出成果的原因，但是当AI行业进入一场谁也输不起的All In战局后，这种与真实市场保持距离的自驱型团队还能不能存在，既是一个原则问题，也是一个选择问题。

秋叶原去了很多次了。基本上就是二次元谷子手办什么的。今天发现了秋叶原电器街的一面。 安利一下秋叶原的 千石电商。里面是各种树莓派、ESP32 开发版、M5Stack，奇特工具、各种型号的电路板配件之类的。 三楼有一些手工套装。比如可以自己动手做的星象仪、金属探测器、收音机什么的。 买了一些，打算回去玩玩看！

原神_这个千织小姐的穴嫩的我是真想舔，粉粉的紧闭穴，感觉尿尿都是甜甜的，如此极品身材的coser却被两位宅男摄影轮流肉偿了，想被千织小姐一屁股坐在脸上，小穴直接怼嘴舔吸，很难想象自己粗壮的肉棒在她嫩紧致的小洞口里面抽插得多爽 4 #Genshinlmpact# #Chiori# #NSFW# @sktwober @sktworel @sktwolris @sktwobba

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