戳破AI泡沫：砸了万亿还没见回头钱，究竟是谁在裸泳？ 说个暴论，没有实打实的销量和现金流支撑，一切AI创新都是空中楼阁 只有卖铲子的公司赚麻了 纯 AI 公司 OpenAI 年化收入 250亿美元还在亏！ 如果企业发现无法提升GDP，就会放缓capex 全都在透支未来的期待，到时候信用崩塌了，就是暴雷的时刻

AI让一个人周末就能做出完整产品，但这不代表做产品这件事变简单了。恰恰相反，代码、原型的制作门槛持续降低，判断、注意力、品味、产品控制权，正在变得愈发珍贵。 OpenClaw创始人的分享，点透了AI时代产品竞争的底层变化。 几年前，想要落地商用产品，需要完整的开发团队，个人很难独立走完从原型到上线的全流程。如今依靠AI开发工具，普通人短短几天就能完成编码、调试、部署。技术不再是门槛，原型随手可得。 很多人产生错觉，觉得创业做产品更容易。但竞争赛道已经彻底切换。人人都能快速堆砌功能，单纯的开发能力无法构筑护城河，真正无法被AI替代的是四项能力。 第一是判断。AI只会执行指令，无法区分真实痛点与伪需求。能不能选对赛道、砍掉无效功能，决定项目最终价值。 第二是注意力。需求和工具无限泛滥，能够持续聚焦核心问题，不盲目扩张，是非常稀缺的能力。大量产品失败，并不是做不出功能，而是方向分散，毫无记忆点。 第三是品味。不止是界面美观，而是体验、价值传递上的取舍。AI输出大多是平均水准，独特的产品调性，是拉开差距的关键。 第四是控制权。重度依赖第三方API、外部模型的项目天生脆弱。服务商规则变动、涨价都可能让业务停摆，长期项目必须掌握自身底层架构主动权。 OpenClaw初代原型依靠AI一小时完成，但项目能够持续发展，依靠的并不是开发速度，而是赛道判断、长期聚焦、产品审美与自主可控的架构设计。 现在单人创业项目越来越多，但绝大多数都会快速消亡。通病很一致：只会堆砌AI生成的功能，缺少清晰定位，高度依附外部工具，没有自身壁垒。 技术红利慢慢消退，未来比拼的不再是谁更快做出原型。精准的商业判断、持续专注的精力、差异化审美、自主可控的产品体系，才是长期核心竞争力。 善用AI放大效率，但先打磨好属于自己的底层能力，再动手做产品。 #ai创新# #ai创业# #ai趋势#

🤝 AI 的未来，在于开放与连接。 生态伙伴矩阵持续扩展！我们正携手来自云服务、AI 模型、数据协议、支付及跨链基础设施等领域的全球优秀伙伴，共同构建面向下一代智能时代的开放生态。 每一次生态协作，都是推动 AI 创新的关键一步。感谢所有伙伴与 一路同行，让更多可能在 AI 时代发生。

最新24h财经要闻（简单点评） 1. 国常会：加力推进AI创新突破，加快关键技术攻关和超大规模智算集群建设 → 国常会定调AI为国家级战略抓手，智算集群+数据供给+人才资金全方位加码，半导体、算力产业链持续受益。 2. 三星+SK海力士宣布10年投资2000万亿韩元（约8.8万亿元人民币），韩国目标5年内DRAM产能翻倍 → 史诗级扩产信号！韩国半导体万亿投资将重构全球存储格局，A股设备/材料/封测/洁净室四大赛道直接受益，约30家A股企业已进入韩厂供应链。 3. 全球近20家模拟及功率半导体企业7月1日启动新一轮涨价 → 涨价潮从下游芯片向上游高纯材料、电子特气、氢氟酸全面传导，真正稀缺的不是产能而是"认证级供应能力"，涨价主线持续发酵。 4. 日本7月1日起对华光刻胶管制分阶段收紧，ArF/EUV高端光刻胶纳入管控清单，出口改为90天逐案审批 → 国产光刻胶替代窗口打开，南大光电、彤程新材、上海新阳等国产化标的迎来加速替代催化。 5. 长鑫存储295亿科创板IPO获证监会注册，Q1营收508亿同比增719%，归母净利247.6亿同比增1688%；苹果正游说美国政府获准采购长鑫芯片 → 长鑫从"国产替代"跃升为"全球第四大可信赖DRAM制造商"，存储国产化+封测/设备估值重估双线受益。 6. 557个药品通过医保目录初审，54个通过商保创新药目录初审，"医保+商保"双目录+预申报+8年价格保护机制落地 → 创新药准入周期缩短约1年，商业化放量提速，恒瑞医药、复星医药等龙头率先受益"商保先行、医保跟进"新模式。 7. DeepSeek V4定档7月中旬上线，引入峰谷API定价，高峰时段价格2倍 → 国产AI模型迭代加速，V4性价比继续领先开源赛道，但峰谷定价反映算力供需紧张现实，算力基础设施投资逻辑再获验证。 8. 美股反弹：标普涨1.18%报7440，纳指涨2.07%终结五连跌，道指涨0.59%创新高52182，特斯拉涨8.5%，费城半导体指数涨近4%，谷歌涨近5%（入道指成分首日） → 美股科技股止跌企稳为A股半导体情绪提供外部支撑，但上周对冲基金抛售科技股创十年纪录，短期资金面仍有分歧。 9. 三星/海力士/美光遭美国集体诉讼，涉嫌操纵DRAM价格、协同削减DDR3/DDR4产能致价格四年暴涨700% → 存储涨价已引发监管风险，但Jefferies预测三季度DRAM环比再涨40%-50%，高价或延续至2028年，A股存储产业链短期业绩确定性仍强。 10. 中国央行首次开展3000亿元隔夜逆回购操作，叠加1575亿元7天期逆回购，应对半年末跨季流动性 → 隔夜逆回购从临时工具升级为常规品种，短端利率调控机制完善，流动性呵护信号明确，6月30日公募半年考核节点资金面仍有压力但央行"削峰填谷"力度加码。

纽约州刚刚做了一件反直觉的事：在AI军备竞赛最激烈的时候，突然叫停所有大型数据中心建设。 州长Kathy Hochul签署行政令，暂停批准50兆瓦及以上的新建数据中心许可。这意味着十几个项目可能被冻结，成为全美首个州级禁令。 她的理由很直白：数据中心不能推高居民电费、消耗本地水资源、制造噪音，更不能绕过地方区划和审批。 这不是心血来潮。过去两年，纽约州北部因廉价水电吸引了大量数据中心项目，但当地居民开始抗议电网过载、电价上涨，甚至影响农业生产用水。 上个月，州议会已推进一项法案，要求暂停20兆瓦以上项目一年，此次行政令是更高级别的干预。Hochul还希望迫使数据中心向州电网注资，并取消超大规模设施的税收优惠，矛头直指科技巨头。 结构上看，这是基础设施扩张撞上物理和社会天花板的典型案例。算力需求年增数十百分点，但电网改造需五年以上，水资源在多地稀缺，社区对“数据工厂”的容忍度快速降低。 纽约不是第一个遇到抵抗的，爱尔兰、新加坡、荷兰都曾限制数据中心，但以州级政府叫停，美国尚属首次。 短期影响很直接：在建或筹划中的项目面临停工或重新选址，开发商和云厂商必须重估纽约市场。 但更深远的是政策信号：当数据中心的环境外部性被量化并进入选票，监管就不再是“要不要发展”的问题，而是“谁承担成本”的问题。 有两个关键边界需要明确。第一，行政令是临时性的，将在环境审查流程完成后解除，预计耗时一年，最终可能出台更严格的能效和选址标准，而非永久禁止。 第二，禁令只针对新建和扩容，已运营或已获批项目不受影响，算力供给不会立刻骤降。 对AI行业从业者来说，这意味着野蛮圈地建数据中心的时代在收窄，能效设计、液冷、核能供电和社区关系管理会成为核心竞争力。 如果你负责AI基础设施或选址，现在就应该把ESG和社会许可纳入优先项，别再把廉价电力当作长期假设。创业者可能需要关注边缘计算和模型压缩技术，因为集中式超大集群的扩张可能减速。投资者需要重新计算数据中心资产的监管风险敞口，尤其关注州级政策变动。 值得思考的是如果基础设施扩张持续放缓，AI创新的驱动力会不会从“堆算力”转向更高效率的算法和架构？这是更长周期的变量。

📅这一年，你最难忘的瞬间是什么？ 是比特币、以太坊、黄金轮番新高，是 AI 创新改变生活，还是全球加密政策的风起云涌？ 我们见证浪潮，也身在其中；很高兴和大家并肩走过这一年，前路未知， #OKX# 愿与你携手前行。 🎁三连视频，抽周边礼盒x5~ #OKX2025年度账单#

闪迪的回购：平滑周期股的波动性 这波回购加上不断提高的长期协议比例，让我感觉闪迪（存储类核心厂商）越来越像英伟达；从一个周期类的半导体股票，变成刚需的AI产业基石。 过去的产业波动来源于需求的和供给的不稳定波动：需求在牛市的时候暴涨，然后涨价造成业绩暴涨，接着牛市扩产，供给超级加倍，价格暴跌。 那现在有了更高的长协比例之后：需求曲线更加平滑，承受未来波动的能力更强，当然还是会有扩产的问题，所以涨幅的二阶导肯定是放缓的，但不会像之前一样asp暴跌。 另外一点值得探讨：就是AI的需求到底和之前移动互联网手机爆量、云计算爆发的需求之间有没有本质区别，对于高带宽内存的需求是否能够维持在一个稳定的水平？ 这一点目前还有待观察，不过绝对的成长股也是不存在的，万物都有周期，英伟达的GPU也有不紧缺的一天。所以讨论内存股的波动率和涨价速度更重要。 再看这次公告内容，我认为对于短期的情绪是一个提振，让大家对于内存周期波动过于极端的预期有一个保底，但并不能实质性地解决我刚才提出的问题。 最后所有半导体都得看AI发展的需求，盈亏同源，牛市是AI创新的需求增加而暴涨，熊市也会因为需求减弱而下跌。 SNDK本次公告的确切内容是：董事会新增批准140亿美元股票回购额度，加上原计划尚未使用的约15亿美元，目前剩余授权合计155亿美元。公司预计用经营现金流回购，可通过公开市场、10b5-1计划等方式执行； 但公告没有规定完成日期、回购价格或每季度金额，公司也可以随时暂停。也就是说，这是“最多可以买多少”的授权，不是已经完成的交易，更不是公司承诺立即买完。 实际影响取决于回购价格和执行速度。 按照公告后约1,300—1,550美元的股价，155亿美元理论上可买回约1,000万—1,200万股，相当于减少约6%—8%的稀释股数；若利润不变，最终可使每股收益增加约7%—9%。 但这种增厚只有在公司真正完成回购后才会逐步出现。公司此前60亿美元计划已执行45.24亿美元，证明管理层有执行意愿，但新额度仍需观察季度进展。 一个常见误解是：回购会挤占扩产资金。公司实际公布的资本配置顺序是，首先投资技术、产能和业务，其次维持健康现金与零债务，最后才把“超额现金”返还股东。 因此，承诺返还100%超额现金，不等于把全部现金拿去回购，也不代表停止扩产；必要的研发、合资工厂和产能投入仍排在回购之前。

DeepMind在Google内部从来就不是一个独立的营收单元。 YouTube有CEO，Google Cloud有CEO，季度财报里会单独列出它们的数字。 但DeepMind的工作贯穿整个Alphabet生态：Gemini模型被整合进YouTube、Google搜索、广告系统、Chrome浏览器、Google Docs、Gmail。 它是一个横向赋能的组织，而非纵向独立的业务线。不设CEO，恰恰说明DeepMind未来的角色更接近于一个AI创新的中央枢纽，而非一个需要向市场证明营收能力的独立实体。

老黄来推特了，第一篇就是重磅炸弹，联合多家机构写了一篇，句句不提KIMI，句句都是KIMI，字里行间对Claude的封闭持有否定，值得一看。 《开放权重与美国的AI领导地位》 上世纪80年代，早期的开源软件先驱挑战了当时的主流观念——软件只有在公司对代码严格控制的前提下才能进步。这场运动推动建立了一个透明的生态，让全世界的开发者都能研究、修改、改进软件。如今，开源社区的软件支撑着互联网的大部分基础，也是全球最大科技公司、美国军方以及从事科研、网络安全等关键任务的联邦机构所依赖的系统底座。开源做到的不只是降低软件成本；它创造了一个共享的知识地基，几代美国工程师和创业者在其上建立了自己的机构主权。 美国如今在人工智能上面临类似的抉择。美国的AI领导地位，不取决于某一个前沿模型，而取决于美国能否建成一个渗透到各行各业的、强大而开放的生态。这对全国范围的创新与繁荣至关重要。它要求扩大AI的可及性、鼓励竞争、发展强大的应用层，并让美国人对自己所依赖的技术拥有更大掌控权。开放权重模型——任何人都可以下载、审查、修改并在自己的基础设施上运行的AI模型——是这个地基的重要组成部分，因为它让先进AI更易获得、更可定制、更广泛可用。 开放权重扩大了进入AI经济的通道。初创公司、成熟企业、大学和公共机构可以在先进模型之上构建，而不必从头训练，也不必为每个任务都支付前沿模型的价格。开放权重让每个组织都能以合适的成本、为合适的任务匹配合适的模型——把前沿级能力留给真正的前沿问题，其余场景跑高效的专用模型。这种纪律性，正是AI在扩展到数十亿日常任务时保持经济可持续的关键。美国赢得AI时代的方式，是让AI渗透进工厂、医院、农场、教室和街边小店的工作流。 开放权重还会强化竞争，而竞争正是让AI的收益被广泛分享、而非集中于少数人之手的保障。通过允许众多组织构建、改造和部署先进模型，开放权重制造的竞争不仅发生在模型开发商之间，还贯穿云、芯片、应用与服务。这种竞争刺激创新、压低成本，并把AI的收益广泛分配到整个经济。 开放权重还给客户更大的掌控权。组织在投入AI时，希望确保自己不会被锁死在单一供应商手里，也不会失去长期积累的知识与能力。开放权重模型提供了这种保障：组织可以掌控自己的数据、按需评估和改造模型，并在业务需要的任何地方部署。而当组织用AI创造价值时，开放权重让它们通过自我改进的模型、专有能力和累积的知识真正拥有这些价值——这些正是驱动美国主权与繁荣的东西。 诚然，开放权重带有真实而独特的风险。一旦发布，权重就脱离了原开发者的控制，修改后的版本难以追踪或撤回。但对这种风险的正确回应不是禁止开放权重。在网络攻击者也在使用先进AI的世界里，防御方需要能力相当的模型，才能检测、模拟并响应新兴威胁。开放模型扩大了防御能力、增加了透明度，并让漏洞能被众多团队发现和修复。 事实上，开放可能是通往AI安全最重要的路径之一。只依赖封闭模型并不天然安全：它们可能被攻破、被滥用，或以外部无法察觉的方式失灵。而把先进AI能力集中在少数封闭模型背后，会放大这种风险——制造少数单点故障、削弱竞争、把关键技术留在少数供应商手中。开放权重模型则让广泛的研究者与开发者社区能审查模型行为、发现漏洞、开发防护并持续改进。正如开源软件证明了透明可以比隐匿更安全，AI安全或许同样取决于让更多人有能力去测试和加固社会所依赖的模型。它支持严格的基准测试与评估、红队演练，以及基于真实的、被证实的危害——而非「封闭默认更安全」这一假设——的保护措施。 强大的AI生态并非注定出现。政策制定者现在有重要的行动窗口：为初创公司和研究者扩大算力供给；投资共享训练资产（数据集、工具、评估框架）；避免对开放模型施加过早限制——那会扼杀竞争或把创新逼到海外——以保持前沿的多元。这些措施还应考虑如何借助强大的应用层，在整个经济中扩大AI的主权化使用。 在塑造这一生态时，政策制定者应注意不要把正当的模型开发技术与侵占行为混为一谈。蒸馏——即用一个模型的输出来帮助训练或改进另一个模型——是模型改进、评估与验证中被广泛使用的技术。它延续了学习、借鉴并改进既有技术的悠久传统，这一传统自开源软件运动兴起以来一直在驱动创新。相比之下，从封闭模型中非法抽取价值的行为确实值得关切。但这些关切应通过有针对性的法律与商业框架来解决，而不是对在AI创新中扮演重要角色的技术施加一刀切的限制。 AI时代可以是一个繁荣的时代。做出正确选择，开放权重AI能扩大机会、强化竞争、延续美国的技术领导地位、缓解风险，并确保这项非凡技术的收益在整个经济中被广泛分享。这样的未来值得建设，而美国应当引领它的建设。 签署方（25家）： 美国创新者网络 · Andreessen Horowitz（a16z）· Arcee AI · Arena · Black Forest Labs · Box · CrowdStrike · 戴尔 · Emergence Capital · Hugging Face · IBM · Linux基金会 · Mariana Minerals · Meta · 微软 · Mistral · Mozilla · 英伟达 · Palantir · Perplexity · Reflection · Replit · ServiceNow · Telnyx · Y Combinator

一身反骨。一群 OpenAI 员工公开和老板唱反调， 他们自掏腰包，给公司的对头组织捐款，请政府来管管OpenAI。 最近，一群 OpenAI 的员工一个叫“护栏联盟”的政治组织捐了款，其中有个工程师一下子就捐了20万美元。 这个组织主张制定更严格的规则，监管OpenAI这些开发前沿 AI 的公司，让它们为技术可能造成的社会风险承担责任。 搞笑的是，OpenAI的高层也正在出钱，支持另一个政治组织“引领未来”。 这个组织认为，监管不能拖慢 AI 创新，因此要反对那些被它视为压制创新的政策，还会在选举中支持更偏向 AI 产业的候选人。 这些员工表示，如果政府管不住 AI 公司，那做再多安全研究也没有用，他们认为，高层目前的做法已经违背 OpenAI 自己的使命，他们就是不想让 AI 监管落地。 如果不反抗，最后，AI 可能会被少数极其富有，又不用承担责任的人控制。