2025年起，我反复强调的四个原则： 原则1，时代的第一性原理：LLM一定会越来越聪明，benchmark越来越高，context window越来越大，reasoning越来越长，价格越来越便宜，inference速度越来越快， 这是scaling law今天依然持续的具体方向，不用你质疑，这是你唯一的信仰和行业最大共识。 原则2， 管理学设计红利：从我提出“自动编程机”、行业提出vibe coding、SWE-Agent以来，从cursor到manus到metaGPT到claude code， 人们逐渐把LLM Agent抽象成人，把软件管理、工程管理、管理学等等所有方法论直接套在multi agent workflow上面，严格按照人类管理学的方式去拆分、review、执行、反馈、循环， 这一波很快红利也吃完了，因为 a. LLM Agent毕竟不是人，存在着memory有限、执行力有限、function calling工具有限等等局限；b. 人类用于管理学的各种方法，直接套在LLM Agent上有利有弊，红利迅速挖掘完，剩下的弊端大量存在，比如过度交流、七手八脚、随时停工等等。 原则3，LLM Agent的职位和定位：绝大多数人，把claude code当做一个工具，最终的产品是用工具来完成的，最终的代码也是人与SWE Agent一步一步interactively迭代产生、迭代review、迭代部署的， 而我反复告诉过所有人，也是我又一条首次提出的原创观点，multi agent未来越来越会变成本身的一个runtime，这个runtime就运行在production里面，产品和面向的对象消费的，不只是软件或者SaaS本身，而是这个runtime实时产生的内容， 所以claude code/opencode/codex/openclaw这些agent，本身将会越来越多地被嵌入到产品本身，在产品关键逻辑和决策中发挥作用， 而绝对不仅仅停留在开发层面，把产品仅仅局限在SWE Agent单向产出和部署的代码和服务上。 原则4，也是我一直强调的，就是当人们试用了SWE Agent这种强大工具之后，人们还有哪些low hanging fruits可以寻找？SWE Agent目前最适合解决哪类问题？ 我反复讲过的一点是，对于一个设计复杂、环境复杂、场景复杂、用户复杂、体量复杂、范式复杂、一切开放、一切无解的超级复杂系统，这并不是SWE Agent最擅长的领域，相反这些场景需要人去和环境、客户、场景、性能一点点迭代才能打磨好的产品， 比如微信的100种功能，Facebook的一大堆功能模块和十几年来迭代出来的极其复杂的infra，支付宝后面成千上万的基金和风控，这些都不是AI Agent能一次性解决的问题，相反这些场景和问题不仅高度开放，更高度依赖人的观察、人的设计、人的反馈、人的定义。 AI Agent最适合的场景，甚至是我原创提出goal driven（ a. 定义简单、干净、封闭（一道数学系、一个确定性最小系统、一个编译器、一种算法、一个lean证明、一个电路或者信号模拟、蛋白质模拟和预测、CAD设计与仿真、游戏关卡测试、行为经济学仿真，都是well-defined problems，都有非常明确且封闭的边界） b. 解决问题的搜索空间巨大（可能有100~10万种天马行空的解决方案，并且绝大多数都是错的） c. 容易验证，容易verify，验证的成本是设计成本的千分之一（比如编译器，设计可能需要几万行甚至几十万行，验证只需要2000个test case全面覆盖，或者一道数学题，解决需要100步，验证答案只需要带入或者lean编译这一步） 当然，写一段简单的代码，定义一个封闭、完整、定义完全的编程问题，符合上面这些定义， 但是设计一套巨大、复杂、开放、与现实世界深度绑定、高度耦合的系统，让这个系统复杂迭代、添加功能、沟通、review、工程管理、产品管理，这些问题都远远超出这个范畴，很明显是不符合这个要求的。 人们未来探索这些multi agent产品和场景的最关键出路，在于继续挖掘这一类问题，而不是盲目把agent比作一个人，乱套各种管理学方法。

2025年，收入46亿，算力账单73亿。 算力花的钱，是收入的1.6倍，未来几年，还有5180亿的算力承诺排着队。 如果你手里有存储、芯片或者云，这张账单的另一头就是你。 路透社拿到了Anthropic的招股书。 2025年收入45.9亿美元，一年涨了11倍多。经营亏损80.6亿，算力和基础设施支出73.3亿，同比涨了190%，占全部运营开支的58%。 顺便说一句，很多人转的"净亏损420亿"，里面有340亿是估值上涨带来的会计费用，没有真金白银花出去，真正经营层面亏的是80亿。 更大的数字在后面：招股书披露的未来几年云、算力和基础设施承诺，合计5180亿美元，实际花多少、什么时候花，取决于产能交付和需求，但这个量级已经摆这了。 从Anthropic公开用过的来看，这些钱会分散到整条AI供应链上。 有公开合作的： 谷歌TPU 亚马逊Trainium 微软Azure算力，英伟达GPU Akamai7年116亿的云合同 按产业链推的： 内存：美光、SK海力士 GPU：AMD 算力租赁：CoreWeave 还有一点，1.6倍是2025年全年的口径，今年上半年收入已经超过160亿，是去年全年的3.5倍，7月底的年化收入到了650亿左右。 收入爬得很快，但2026年的算力支出还没公布，这个比例能降多少，要等正式招股书。 风险也写在招股书里，2025年两个最大客户合计占了24%的收入，很多大客户没签长期合同，增长一旦放缓，这些承诺会被重新谈。 AI公司之间谁最后跑赢还说不准，但不管谁赢，算力账单都得有人收。

2025年我家消耗的总电量是18.3MWh，从公共电网输入的是12.4MWh，用电量算挺大的了，但2025的电费账单总计只有500澳元（不计电网连接费，那个每天一刀左右），这么算的话我们家每度电只要4分钱 （4c/kWh）。 我以前只知道家里电费确实不贵，后来和朋友们聊起来才发现，我家电费便宜了差不多10倍。 我家是太阳能板加上Tesla Powerwall，澳洲是太阳能发电大国，白天太阳能过剩的时候很多电力公司提供的电很便宜甚至免费，我家就利用这段时间，加上午夜用电低峰期给家里的两台特斯拉还有Tesla Powerwall充电，然后其他时间就暂停电网买电，直接用太阳能板和储能电池覆盖家里其他的用电需求。 我觉得这很好的验证了可再生能源的魅力，真的是想怎么用就怎么用。 澳大利亚在这方面做的还是不错的，现在买Powerwall政府还有补助，比我那个时候买便宜了40%左右，我又抢跑了一步错过了便宜的时候。 BTW，你们给自己的特斯拉取的什么名字？我的是Kuma和Starship。

2025年中国城镇犬猫数量突破1.26亿只，再创新高。其中宠物犬5343万只、宠物猫7289万只，猫的数量已超过狗，成为数量第一的宠物。 中国城镇犬猫消费市场规模达到3126亿元，把账算到每只宠物头上，一只宠物犬年均消费3006元，这个数字已经超过全国居民一年人均用于看病买药和健康护理的支出。

2025全年，全球新增加近100万名百万富翁，日均新增约2680人。其中，美国新增441,078人，几乎占到全球新增总量的一半，是新增百万富翁最多的国家

【2025年中國體育服務貿易進出口總額達748.75億元】2025年，中國體育服務貿易進出口總額達到748.75億元，比上年增加55.33億元，增幅7.98%，總體呈現穩中有升趨勢。其中，出口總額190.33億元，占比25.42%，同比增加173.58億元。

2025年8月，美国政府以约88.7亿美元投资Intel，获得相当于当时9.9%的股份，综合成本约20.47美元/股。如今Intel股价已升至约105美元，美国政府这笔投资的市值接近450亿美元，账面浮盈约360亿美元，一年左右获得约4倍投资回报。 Intel 正在从一家普通上市公司，变成美国政府直接持股的国家战略资产。 AI 数据中心需求、代工翻身预期、英伟达/苹果/美国政府等重量级资方入场,再加上超预期财报和管理层增持,共同推动了这波暴涨。

2025年全球十大创新集群：深圳-香港-广州、东京-横滨、圣何塞-旧金山、北京、首尔、上海-苏州、纽约市、伦敦、波士顿-剑桥、洛杉矶。2025年十大创新强度集群（人均）：圣何塞-旧金山、英国剑桥、波士顿-剑桥、宁德、牛津、西雅图、圣地亚哥、安娜堡、赫尔辛基、埃因霍温。

2025年9月3日，中共在天安门举行抗战胜利80周年阅兵，普京、金正恩与习近平并肩登楼，26国元首出席而西方主要国家全数缺席。解放军首次亮出完整核三位一体，主动消耗了几十年的战略模糊。当天军委七席只剩四人，六周后九名将领被开除军籍——装备方队是那年唯一按剧本走完的队列。 #极权中国史历史上的今天#

【2025年中國數據產業規模達6.78萬億元】8月28日，2026中國國際大數據產業博覽會開幕式在貴州貴陽舉行。據開幕式上消息，2025年，中國數據產業規模達6.78萬億元，同比增長15.7%。截至2026年8月，全國累計建成高質量數據集超12.6萬個，數據總體量超1815PB，數據產業規模持續快速增長。