註冊並分享邀請連結,可獲得影片播放與邀請獎勵。

檢索結果 英会話 
英会話  貼吧
一個關鍵字就是一個貼吧,路徑全站唯一。
建立貼吧
用戶
未找到
包含 英会話  的搜尋結果
JUFE-589 #北野未奈# 黑人解禁!巨乳人妻報名參加英語會話班,發現導師皆為黑人壯漢!受不了導師們的挑逗,最終沉溺於極粗的黑巨根,進行馬拉松式的性慾活動‼️
顯示更多
0
0
181
23
轉發到社區
上完英語聽力會話課後 禮尚往來 換我充當她的小老師 宣傳一下我們的家鄉話 教這種日常用語應該不會太粗暴吧 She looks so hot speaking my dialect. #體液交換語言交換# #LanguageExchange# #Hottie# #Blooper#
顯示更多
0
27
2.1K
82
轉發到社區
GM GN 距离2027年 仅剩162天 昨天喝的老北京豆汁,今天还在恶心。 英伟达、微软和Meta联合签署公开信,三家巨头联手喊话别管太严,看看这是什么事 polo的AI日报 7月27日,18条精选 ⬇️ 1. Suno推出多项新功能,含高级音轨分离、MIDI导出、歌词合写、截图生成歌曲、Apple CarPlay支持等。 💡灵感来得时候拍照就能变成旋律 2. Claude Opus 5系统提示词被完整泄露,共135027字符约3.4万token,含30个工具的JSON schema和严格的版权合规规则。 3. 蚂蚁百灵发布Ling-3.0-flash原生混合推理模型,124B总参数仅激活5.1B,传统推理和指令遵循对标上代旗舰。 💡124B的体量只激活5B干活 4. Black Forest Labs发布FLUX 3多模态模型,联合训练图像视频音频,单次生成20秒视频带原生音频,视频预测占训练算力95%以上。 💡95%算力押注视频 5. Midjourney V8.2正式发布,重点提升美学质量和个性化理解,低质量图像出现频率显著降低。 💡Midjourney终于更新了 6. xAI发布Grok CLI并支持/tutorial命令,下载后输入/tutorial即可上手。 💡Grok命令行工具来了 7. Runway Agent推出自然语言工作流功能,用自然语言构建、运行或编辑基于节点的工作流。 8. 百度搭子更新支持电脑手机接力、桌面端内嵌浏览器上线,复杂任务可跨端连续执行。 9. OpenRouter推出Classifiers测试版,自定义分类法自动标记每次AI请求的任务类型和部门归属,不增加推理延迟。 10. 开发者成功在8美元的ESP32-S3微控制器上跑起28.9M参数大语言模型,本地运行无需服务器,生成速度约9.5 tokens每秒。 11. Claude-thermos通过本地反向代理监控Claude Code会话,主智能体空闲超5分钟时自动发送预热请求刷新缓存,避免重新编码费用。 12. OpenAI与Anthropic游说美国限制中国开源模型,黄仁勋、纳德拉、马斯克、扎克伯格联名反对。 💡OpenAI和Anthropic想关门,黄仁勋马斯克联手拆墙 13. 数百用户向ChatGPT索要毒药与生物武器配方,部分获得高中生水平步骤指南。2025年夏季OpenAI内部已将GPT-5标记为高风险。 💡高中生水平配方也是配方,让人捏把汗 14. OpenAI智能体入侵Hugging Face事件细节曝光,GPT-5.6 Sol等模型数小时内完成人类黑客数周的攻击,OpenAI至少一周没察觉。 15. Kimi K3在网络安全漏洞利用测试ExploitBench上得分32.2%,远低于美国领先模型的76.2%,但优于智谱GLM-5.2的24.4%。 16. 佛州男子因相信ChatGPT拒绝就医险丧命,ChatGPT-4o多次建议无需就医,致其双肺血栓引发大面积肺栓塞,已起诉OpenAI及Sam Altman。 17. Anthropic联合Andon Labs发布Drone-Bench,评估AI模型自主操控无人机在室内定位追踪指定人员的能力。 18. 英伟达、微软和Meta联合签署公开信,警告对开放权重AI模型的过度监管将削弱美国AI竞争力,OpenAI和Anthropic未签署。 💡三家巨头联手喊话别管太严,没签字的恰好是游说限制的那两家 #AI# #人工智能#
顯示更多
0
44
18
0
轉發到社區
美股8月重要事件日历|小白投资者提前关注这些时间点(附带直达链接) 很多人投资美股,只关注每天涨跌,却忽略了市场真正的大波动,往往来自几个关键时间节点。 财报、经济数据、央行会议,这些事件不会决定股价一定涨跌,但会影响市场情绪和资金方向。 提前知道这些时间点,至少不会在消息出来的时候完全被动。 下面整理一下8月份美股几个值得关注的重要事件。 8月1日|美国7月非农就业数据公布 查看渠道: 美国就业数据,是每个月市场都会重点关注的数据之一。 简单理解,就是看美国经济还能不能保持活力。 如果就业市场依然强劲,说明美国经济韧性较强,但同时也可能让市场担心美联储降息节奏不会太快。 如果就业数据明显降温,市场可能提高对于降息的预期。 对于普通投资者来说,重点关注的不是一个数字,而是它对于市场利率预期的影响。 因为过去几年,美股尤其是纳指科技股的估值,很大程度受到利率变化影响。 可能影响: 纳斯达克100、AI科技股、成长型公司估值、美债收益率。 8月12日|美国7月CPI通胀数据公布 查看渠道: CPI就是消费者价格指数,可以简单理解为美国物价上涨情况。 过去几年,美股市场一直在交易一个核心问题: 通胀什么时候能够稳定,美联储什么时候有更大的降息空间。 如果通胀继续下降,市场通常会认为未来货币环境可能更加宽松,对于科技成长股来说是相对友好的环境。 如果通胀出现反复,市场可能重新担心高利率持续时间。 尤其对于纳指来说,高估值科技公司对于利率变化会更加敏感。 可能影响: 纳斯达克指数、科技龙头股、美债收益率、美元走势。 8月中下旬|AI产业链继续交易盈利兑现逻辑 查看渠道: 过去两年,美股AI行情最大的特点,就是市场愿意提前给未来定价。 只要公司和AI相关,市场就愿意给予更高估值。 但进入2025年以后,市场关注点正在发生变化。 以前看的是有没有AI故事。 现在更多看AI投入的钱,能不能真正变成收入和利润。 所以8月份市场依然会关注英伟达、微软、谷歌、亚马逊等公司的AI进展。 尤其是资本开支是否继续增加,以及这些投入有没有开始产生商业回报。 对于普通投资者来说,AI行情没有结束,但投资难度正在提高。 未来市场可能会越来越区分: 真正赚钱的AI公司。 以及只是蹭AI概念的公司。 可能影响: 英伟达、AMD、微软、谷歌、亚马逊等AI产业链公司。 8月21日-23日|杰克逊霍尔全球央行年会 查看渠道: 杰克逊霍尔会议,是每年市场关注度比较高的央行会议之一。 很多投资者会关注美联储主席以及其他官员的讲话,因为其中可能透露未来货币政策方向。 简单来说,市场会关注:未来降息预期有没有变化。 如果市场认为降息更加确定,资金可能重新流向成长股。 如果市场认为利率可能维持更久,高估值科技股可能面临压力。 对于普通投资者来说,不需要每天猜美联储的一句话会影响多少点。 更重要的是理解:利率环境变化,会影响整个市场资金偏好。 可能影响: 纳斯达克100、高估值科技股、美债收益率、美元。 8月底|重新交易9月美联储降息预期 查看渠道: 杰克逊霍尔会议之后,市场通常会开始重新调整对于9月美联储议息会议的预期。 这个阶段,投资者会根据经济数据、官员讲话以及市场变化,重新判断未来利率路径。 如果降息预期增强,成长股可能受到资金关注。 如果市场认为降息仍然需要等待,高估值资产可能出现波动。 这里需要注意——市场交易的很多时候不是事实本身,而是预期变化。 比如大家都知道未来可能降息,但如果市场提前交易了这个预期,那么真正降息的时候,股价未必还会上涨。 可能影响: 纳指、美股成长股、科技ETF、美债。 8月底|英伟达财报前市场预期变化 查看渠道: 英伟达财报一直是AI产业链的重要观察窗口。 过去市场关注英伟达,是因为它代表AI算力需求。 但现在市场关注的东西更多了,芯片卖得好不好只是第一步。 投资者还会观察: 云厂商投入的AI资本开支是否还能持续,企业对于AI服务的需求是否真实存在,以及未来增长是否能够匹配当前估值。 这也是未来AI投资最大的变化。 市场不会永远奖励“最像未来”的公司,而会逐渐奖励“最能把未来变成现金流”的公司。 可能影响: 英伟达、AMD、AI服务器、半导体板块。 8月普通投资者应该关注什么? 对于大部分长期投资者来说,8月最重要的不是预测哪一天上涨,或者提前猜一次回调。 更值得关注的是以下几个方向: 第一,美联储降息预期有没有发生变化; 第二,AI产业投入有没有真正转化成收入和利润; 第三,美国经济是否还能保持稳定增长。 纳指长期上涨的核心,并不是某个月的行情,而是背后科技公司的盈利能力持续提升。 短期市场一定会有波动。 上涨的时候,市场容易让人觉得未来永远美好。 下跌的时候,又容易让人怀疑长期逻辑。 真正重要的是,在这些关键节点出现的时候,你知道市场为什么波动,以及自己的投资计划有没有被影响。 看懂市场,比预测市场更重要。
顯示更多
0
17
31
0
轉發到社區
GM GN 距离2027年 仅剩164天 早上5点多就醒了,刷抖音学了一小时王虹搞定的挂谷猜想到底是什么。 我自己描述的话,就是拿一根没有粗细的木棍,放到桌面上挪动、转动这根木棍,让木棍朝向平面上所有方向,然后计算木棍扫过区域的占地面积,数学结论能做到无限接近于0,这是2D。王虹解决的是3D,文章结尾有个视频讲解。 顺便一起看看今天的Ai新闻 polo的AI日报 7月25日,13条精选 ⬇️ 1. Midjourney V8.2正式发布,重点提升美学质量、图像创意与个性化理解,低质量图像出现频率将显著降低。 💡Midjourney终于更新了 2. Anthropic发布Claude Opus 5,智能水平接近Fable 5但价格减半,Frontier-Bench多项测试表现亮眼。 💡Opus 5的性价比直接把Anthropic自家产品线打乱了 3. 蚂蚁百灵发布Ling-3.0-flash原生混合推理模型,124B总参数但仅激活5.1B,在传统推理、指令遵循与长文本上对标甚至超越上代旗舰。 💡蚂蚁在推理效率上的追求已经卷到了极致 4. Black Forest Labs发布FLUX 3多模态基础模型,联合训练图像、视频和音频,单次生成20秒视频带原生音频,视频预测占训练算力95%以上,与机器人公司mimic合作推进具身智能。 💡95%算力押注视频 5. Runway Agent推出自然语言工作流功能,用自然语言构建、运行或编辑基于节点的工作流。 6. 百度搭子更新支持电脑手机接力、桌面端内嵌浏览器上线,复杂任务可跨端连续执行。 💡电脑上没干完的活手机接着干 7. OpenRouter上线Classifiers测试版,支持自定义分类法自动标记每次AI请求的任务类型、部门归属、合规状态等。 💡AI调用量大了之后连账都算不清 8. 英伟达、微软和Meta联合警告应避免对开放权重模型过度监管,否则将削弱美国AI竞争力。 💡别把开源模型管死了,不然美国AI要被自己人卡脖子 9. Kimi K3在网络安全漏洞利用测试中大幅落后美国前沿模型,ExploitBench得分32.2%对比76.3%,知识蒸馏或为原因。 💡编程跑分第一但安全测试垫底,K3的偏科比想象中严重 10. 佛州男子因相信ChatGPT拒绝就医险丧命,起诉OpenAI及Sam Altman。ChatGPT-4o多次建议无需就医,致其双肺血栓引发大面积肺栓塞。 💡AI的医疗建议第一次闹出人命诉讼了,ChatGPT这个无需就医这个傻逼建议太行了 11. Anthropic联合Andon Labs发布Drone-Bench,评估AI模型自主操控无人机在室内定位追踪指定人员的能力。 💡先进的战争生产力 12. Anthropic为Claude Opus 5和Fable 5删除了Claude Code超过80%的系统提示词,新一代模型的上下文工程规则正在被重写。 💡模型越强需要的指令越少 13. Claude-thermos通过本地反向代理监控Claude Code会话,在主智能体空闲超5分钟时自动发送预热请求刷新缓存,避免重新编码费用。 💡智能体等人也能烧钱? #AI# #人工智能#
顯示更多
0
23
27
0
轉發到社區
其实闭源 Agent 出现安全问题的事已经不是一次两次了,看看过去这几个月都发生了啥吧,很多很严重的信息泄露最终也只是被厂商搪塞过去,所以还是更推荐大家用开源 Agent: 1. Claude Code 这个最离谱,花样最多: (1) 大约从 v2.1.36 起,CC 会往请求里插入动态字段,导致第三方 API 的 prompt cache 全面失效 这个持续时间是最长的,甚至直到今天都有这个迹象:具体是每条发往 /v1/messages 的请求,都会在 system prompt 最前面强行插入一行文本,形式是 x-anthropic-billing-header,里面带个 cch= 参数,而且这个值每条请求都不同。注意,这根本不是 HTTP 请求头,而是直接写进 prompt 正文前缀里的。 这个字段官方 Anthropic 服务端能识别并做特殊处理;但是当用户把 ANTHROPIC_BASE_URL 指到第三方兼容接口时,第三方通常是按整段 prompt 来做缓存的。前缀一轮一变,cache key 就对不上,prompt cache 会直接命中失败,导致响应延迟、费用都大幅上涨。 即使模型厂商和各个开源工具很多自那以后主动做了适配,Anthropic 似乎依然在不断更新这个机制,直到今天将第三方 API 接入 CC 依然会破坏缓存命中。这也是为什么很多第三方评测榜单里,Claude Code 的缓存命中率都是最低的。 (2) 反蒸馏:向上下文偷偷插入根本不存在的 fake tools 时间是 2026 年 3 月 31 日前后,随着 npm 包源码和 source map 泄漏被实锤。 当满足特定条件时,客户端发出的请求会带上 anti_distillation: ['fake_tools']。然后由 Anthropic 服务端往你的模型上下文里,强行写入一堆本地根本不存在的虚假工具定义。 这就导致用官方流量做蒸馏、抓包或搞中转的一方,会把这些假工具一并吃进训练样本,直接被下毒。更恶心的是,客户端本地看不到完整内容,普通用户根本没法按本地规则把它过滤掉。 可能有朋友会说:“打击中转不是好事吗?” 错了,这个 fake tools 甚至会严重影响正常用户的使用。模型在推理时看到上下文里有这些莫名其妙的假工具,有时就会脑抽去调用它们,导致调用失败、陷入死循环报错甚至任务直接拒绝执行。网上经常能看到有人吐槽 CC 突然“逃离原生家庭”“不认主、发神经”,有可能就是这个机制的后果。 (3) 自定义网关场景下搞 Unicode 隐写,偷偷回传你的环境特征(被按后门通报) 时间是 v2.1.91(约 2026 年 4 月 2 日),2026 年 6 月 30 日被社区逆向公开。官方辩解称这是 3 月开始的实验,直到 7 月 1 日版本才移除。 Claude Code 客户端会偷偷读取系统的时区(重点检测是不是 Asia/Shanghai、Asia/Urumqi 等国内时区),去对照二进制里混淆存放的域名和关键词,然后篡改 system prompt 里 Today's date is ... 的写法。比如检测到中国时区,就把日期分隔符从 - 换成 /,或者在几种肉眼和常规模型完全看不出区别、但底层字节编码不同的 Unicode 撇号之间来回切换。 这些字符人眼和模型看都只是一串普通日期,但 Anthropic 在服务端是可以精准判断你是不是在用特定中转、是不是来自特定时区的。这种未经披露、在客户端利用隐写偷传信息的行为,几乎等同于间谍软件,可官方 changelog 同样只字不提。随后阿里等大厂在内部下发了禁用通报,工信部更是直接按“后门程序”通报定性。 这个事件性质极其恶劣。相当于在你的本地里塞了个间谍探针,绕过审查直接把本机信息回传给他们,现在曝出的只是系统时区,你实际上根本没法判断他们还会回传什么。这也是为什么一个看似针对特定区域的后门,却引来全球大厂的警惕。 还有两个非 CC 直接偷传信息,但同样是隐私风险的: (4) 2026 年 9 月蒸馏报告:名为指责非法蒸馏,实则自曝对用户流量的全面监视 2026 年 9 月 10 日,Anthropic 发布了《Detecting and countering misuse of AI》(2026 年 9 月打击滥用报告)。里面七类违规行为之一是非法蒸馏,覆盖了 2025 年 12 月至 2026 年 8 月。 报告表面上是在点名指责蒸馏行为,但 Anthropic 自己公布的监测手段,直接证明了它一直在全方位监控流量: -通过元数据和异常流量特征把代理中转节点归类,直接把一批账号打包封杀。 -直接翻看中转会话里的具体聊天内容。 报告自己大方承认:部分被中转的会话包含真实姓名、邮箱、企业机密数据和开发者密钥凭据。前有客户端在搞隐写打标记,后有服务端全盘审读会话正文,两头对齐,坐实了其深度监控用户信息的事实。 (5) 借安全之名取消“零留存”,英伟达、Palantir 等公司缩紧政策 从 2026 年 6 月起,Anthropic 对旗下主力商用大模型调整了数据留存政策:用户的 prompt 和输出内容默认在服务器保留 30 天用于所谓的“安全审查”,被系统标出异常的保留更久;而且这类模型不再提供原本的 Zero Data Retention(零数据留存承诺)。 这个政策直接导致诸多大厂缩紧对 Anthropic 服务的使用: NVIDIA:直接把 Anthropic 模型的使用范围限制在敏感度较低的任务(比如公开开源项目),而供应链监控等核心内部研发明确“不用或少用 Fable”。NVIDIA 企业 AI 副总裁 Justin Boitano 直言,零数据留存应当是默认必须开启的(别忘了 NVIDIA 还是 Anthropic 的投资方)。 Palantir:态度极度强硬,要求必须给不可撤销的零留存协议兜底,才肯把该模型集成进自己的产品给客户用。 Booz Allen Hamilton:作为网络安全和军工服务商,直接明令禁止员工在涉及专有安全代码的任务中使用 Anthropic 商用模型。CTO Bill Vass 直截了当表示:担心核心代码资产被模型在后台给偷学了。 2. Grok Build:这也是个重量级。只要发一句“OK”,后台直接全量上传代码库 时间是 2026 年 7 月,涉及客户端 CLI v0.2.93,被 Cereblab 抓包发现。 你在对话里哪怕只是让它回复一句“OK”,并明确告知不要读取任何本地文件,客户端仍会另开一条与正常对话完全独立的上传通道(POST /v1/storage),往 xAI 控制的 Google Cloud 存储服务器上直传完整的 git bundle。 它偷的不只是当前文件夹里可见的代码,而是把你的整段 Git 历史提交记录、全部分支打包端走。抓包数据显示:一次正常的模型对话只有 192KB,但这条后台存储上传通道整整偷传了 5.1GB。 最离谱的是,客户端界面上的那些所谓“隐私模式”“不参与改进模型”的开关纯粹是个摆设,根本挡不住上传。是否上传完全由 xAI 云端服务器下发的配置决定。更有开发者随手在系统的用户目录下启动了 Grok Build,日志随后直接开始出现用户的 SSH 私钥和密码库路径。 事后 Musk 出来洗地,轻描淡写说此前上传的数据会删除,并将 Grok Build 以 Apache 2.0 开源。可一个事实是,那段上传代码至今仍留在客户端里,意味着未来他们仍然有恢复这个渠道的可能。 3. 智谱 ZCode:偷家式全盘加密直传,事后打发一张重置卡 时间是 2026 年 9 月 18 日,博主 ferstar 在清理本机的 ~/.zcode 目录时,通过逆向和抓包排查把底裤扒了下来,并有非常多的开发者在本机完成复现。 ZCode 在用户登录后,会在后台把你当前的工作区打包成快照。打包的内容涵盖了完整的 .git 历史记录、大文件存储 LFS 以及本地操作日志 reflog。打包完成后先加密,然后直接回传到阿里云 OSS。最致命的是:解密私钥全在智谱云端,本地设置完全没有提供关闭选项,隐私政策里对此也只字不提。 ferstar 实测抓到的一份快照就包含整整 4.2 万个文件,加密后达到 313MB,其中 .git 目录占了 80% 以上。链路非常清晰:先找 .ai 拿 OSS 上传凭证和 RSA 公钥,本地打包加密后直传对象存储。 智谱的回应更是一次公关灾难:他们辩称这是“代码库索引/Repo Wiki”功能在上线初期默认开启导致的,声称云端生成后立刻销毁绝不留存,目前已修复,并承诺后续开源接受监督。 可事实上直到 v3.14.0 版本才标明推出修复,此前根本没修。 不过好在他们贴心的给用户补偿了一张重置卡。 一张重置卡哦。这么大的数据泄露风险,还是主要做 toB 端的服务,最后就补偿一个重置卡。付费用户真是有福了。 ———————————— 总而言之,大家日常还是尽量使用开源的 Agent,开源 Agent 代码都是人人可查的,相对安全风险低很多——但不意味着等于 0 。只要你还在使用厂商的云服务(比如 API ),你的数据就还得经过厂商,主动权仍在厂商手里。这也是目前 AI 服务中用户和厂商明显不对等的一个体现,希望未来情况能有所改善。
顯示更多
0
25
118
5
轉發到社區
本週是年內資訊密度最高的一週 - 週三早盤: $SKHY SK海力士放榜,HBM出貨與AI存儲定價是核心看點 - 週三盤後: $META $MSFT 同夜放榜,AI廣告變現與Azure增速是市場最關心的兩個數字 - 週三美東:美聯儲利率決議,沃什發布會每句話都在為9月加息定調 - 週四早盤:三星電子Q2完整版,HBM良率與英偉達供應鏈地位受檢驗 - 週四盤後: $AAPL $AMZN 壓軸,iPhone 18週期預期與AWS增速定科技板塊下半年走向 - 週四港股:光模塊龍頭中際旭創(03308 HK)正式掛牌,或成港股年內最大科技IPO
顯示更多
SK海力士美股首日涨近13%,盘中一度涨17.29%,市值短暂超过美光近2000亿美元,这些数字都很好看,首日发生的三件事放在一起意味着什么⬇️ 第一件:CEO说内存短缺可能持续到2030年以后。这句话是我见过半导体CEO给出的最长周期的前瞻指引,没有之一。通常CEO会说"未来几个季度需求强劲",2030年以后是什么概念?这要么是他们真的看到了客户合同和产能规划之后的判断,要么是在IPO首日用最大的声音锁定叙事。但无论哪种,这句话一旦说出去,就变成了公司的隐性承诺,如果2026年底内存均价开始下行,这句话会被反复拿出来打脸。 第二件:董事长表示对扩大ADR发行规模持开放态度。这句话夹在一堆利好新闻里,很容易被忽略,但它本质上是一个供给信号。今天的溢价建立在稀缺性上,2000亿认购意向只有265亿额度。如果后续ADR规模扩大,稀缺性折价就会压缩。首日股价越高,下次扩容的动机越强,这是一个内嵌的均值回归机制。 第三件:链上那批预埋代币化多单的聪明钱,首日逐步止盈,获利32万美元,然后计划反手做空。这说明这批人的逻辑从来不是HBM长期看好,是IPO首日必有溢价,进去吃一波。事件驱动结束了,方向反手,非常干净。这不是悲观信号,但是一个提醒,短期内,首日的买盘和长期持有HBM叙事的资金是两批完全不同的人。 Meta涨5.97%、英伟达涨4.03%,比SK海力士本身的上游受益逻辑更能说明问题,市场在用SK海力士上市这件事重新为整个AI资本开支周期定价。不只是存储,是算力、是应用层、是所有跟AI沾边的东西同步受益。S&P500逼近历史高位,这是同一笔钱在说同一件事。 但15吉瓦数据中心建设计划这条最被低估。SK海力士不只想做内存供应商,他们在往下游走,要参与数据中心的建设和运营。这条路如果走通,估值逻辑就不再只是芯片周期,而是基础设施,那才是真正追上甚至超过美光的估值天花板。 DYOR 非投资建议
顯示更多
【地緣政治】美伊戰爭恐在貝安德上任首周升級 英國研判特朗普對伊朗威脅並非空話 英國候任首相貝安德(Andy Burnham)將會接到英國官員的評估,即美伊戰爭在他上任首周可能存在升級的風險,這可能在貝安德上任之初便打亂他的施政安排。
顯示更多
存储厂商LTA长协之后,英伟达商业模式的变化“算力换营收”。看报道英伟达正在与初创公司签订收入分成协议,此举将使客户以未来收入的一部分换取计算能力的访问权。个人角度这不是传统“卖芯片”那么简单,也不是严格意义上的银行贷款。更应该是“算力信用+厂商融资+收入分成+生态锁定”的组合。会是另一种“算力贷”么?值得细聊下 有关键细节要纠正:很多报道写成“future profits”,但英伟达官方表述更接近cloud revenue share,也就是云收入分成,而不是净利润分成。这对英伟达来说可能比“利润分成”更重,因为收入分成通常发生在利润之前。 英伟达获得两段收入: 一段是卖GPU、系统、网络等产品的收入; 另一段是这些GPU被云厂商出租给AI客户后,英伟达继续按云收入或使用量拿分成。官方已经把这个定义为“标准产品收入 + 云收入分成 + 使用量挂钩的经常性收益”。 1、为什么英伟达要这么做? 个人角度应该是要解决AI产业的两个瓶颈:谁能融资建设算力,以及谁能持续高利用率消化算力。 1)英伟达在公告里说,AI正在从模型开发走向生产推理,算力需求转向持续运行、规模化生成token的AI工厂。 这种模式下,GPU集群是否能长期高利用率,比单次卖出硬件更关键。 2)英伟达想把客户群从大型云厂商扩展到AI原生公司、区域云、企业、研究机构和主权AI项目。英伟达在一季度财报中把数据中心拆成 Hyperscale 和 ACIE;ACIE 包含 AI Clouds、Industrial 和 Enterprise,显示它正在把增长叙事从少数超大云厂商扩展到更广的AI工厂生态。 3)这是对抗客户自研芯片和平台替代的生态策略。大型云厂商有自研AI芯片能力,初创公司和Neocloud没有同等能力。英伟达通过信用支持、算力积分和收入分成,把这些新兴客户提前绑定在自己的GPU、网络、软件和DSX架构上。换句话说,它不是只赚一次硬件钱,而是在把自己嵌入未来AI应用收入链条。 2、对英伟达的收益结构是不是改变了? 新收入分成模式即便战略意义很大,但体量应该很小,短期未必马上改变整体财报结构。但它改变的是收入质量和风险暴露。 1)英伟达从“一次性硬件收入”走向“硬件收入 + 未来算力收入分成”。这有点像把芯片卖给矿场后,还要继续抽矿场产出的算力收入分成。 2)它把英伟达的收入从纯供应链周期,部分变成使用量周期。好处是如果AI推理需求真的长期爆发,英伟达能持续分享下游增长; 坏处是如果下游需求不足、GPU出租价格下滑、客户违约,英伟达就不仅是卖方,还成了信用风险和利用率风险的承担者。 3)财务处理上会更复杂。英伟达年报里说,产品销售收入通常在产品控制权转移时确认,客户激励、返利和市场开发资金等客户项目会作为收入减少项处理。 所以未来要看合同细节:token credits 是费用?是收入抵减?是客户激励?是预付算力?收入分成什么时候确认?这些都会影响“收入质量”的判断。 4)估值逻辑可能被重新包装。硬件公司通常按周期性利润看;带有经常性、使用量挂钩收入的公司,市场可能愿意给更高倍数。但前提是这部分收入来自真实终端需求,而不是英伟达自己通过信用支持“拉”出来的需求。 3、这算不算“算力贷”? 严格法律意义上并不像是贷款;经济实质上,很像算力贷: 1)如果合同是“以后无论赚不赚钱都要还固定金额或最低使用费”,那就更像债务或融资租赁。 2)如果合同是“你未来有收入才按比例分给英伟达”,那更像 收入分成融资。 3)如果英伟达给AI云厂商担保、回购、信用增强,让银行愿意给数据中心项目放款,那更像供应商融资支持。 所以个人把它定义为: “算力贷化”的厂商融资,而不是标准贷款。 它的本质是把GPU算力从一次性采购商品,变成一种可预支、可分期、可抵押、可证券化、可收入分成的金融资产。 4、这一定都是好事么? 也不尽然 容易形成循环融资。供应商投资或担保客户,客户再买供应商的产品,供应商确认收入,市场再用这个收入增长证明AI需求强劲。这个循环不一定是假的,但它会让外部投资者更难分辨:到底有多少是真实终端需求,有多少是被信用、补贴、积分和收入分成提前拉动的需求。且金融结构越来越不透明 所以总的来说: 这能算是一种非常强势的产业金融创新,它在需求真实增长时会非常有效:创业公司获得算力,AI云厂商获得融资,英伟达获得硬件收入和未来分成,生态扩张加速,且绑定了更多的中小客户。 但它的风险也不小: 它会把英伟达、AI创业公司、债权人和终端客户的现金流绑在一起。一旦AI应用收入不够快、不够厚,或者GPU租赁价格下行,风险会沿着这些合同链条反向传导。当然早期还好,因为体力量也不大。 未来重点看四个指标: 1)下游AI云的真实利用率; 2)GPU租赁价格走势; 3)收入分成合同是否有最低承诺或回购条款; 4)以及英伟达投资/担保/应收账款增长是否快于终端现金流增长。 只要这些指标健康,那么这就是一项好的产业金融创新。 但这些指标一旦严重背离,所谓“算力贷”的风险就会从叙事问题变成财务问题。 本条由@bitget_zh赞助,「Bitget 买美股:秒级入场,丝滑交易 」
顯示更多
0
34
90
12
轉發到社區