ZERO Market Flash #003# 第二次“中国AI冲击波”，市场又看错了吗？ ——为什么更便宜的AI，可能意味着更大的基础设施需求 去年（2025年）1月，DeepSeek发布后，市场迅速形成一个判断：如果更少的GPU就能训练出优秀模型，那么未来AI基础设施需求将下降。当天，NVIDIA股价大跌近17%，整个AI产业链承受巨大压力。 一年多之后，类似的故事再次出现。 Kimi K3再次证明，中国公司能够以更低成本推出具有竞争力的大模型。市场随之提出了一个熟悉的问题：模型越来越便宜，是否意味着未来需要更少的GPU？ 然而，Kimi随后宣布暂停新的订阅服务，原因不是模型能力不足，而是用户需求迅速增长，GPU容量已接近部署上限。 真正率先达到瓶颈的，并不是模型能力，而是模型开始被大规模使用后的算力供给。 过去几年，AI竞争几乎一直围绕训练（Training）展开。谁拥有更多GPU，谁训练出更大的模型，谁就拥有更强的竞争优势。因此，当训练成本不断下降时，市场自然推导出一个结论：未来需要的GPU会越来越少。 但这个推导隐含着一个前提——AI的价值主要来自训练。真正需要回答的问题是：如果AI变得更便宜、更好用，会不会有更多企业和个人开始使用它？ 一个模型可能只训练一次，却会每天完成数百万、数千万，甚至数十亿次推理（Inference）。真正长期消耗算力的，并不是一次训练，而是持续不断发生的推理请求。 技术进步降低的是单位成本，真正决定产业规模的，却往往是需求增长的速度。如果应用普及快于单位成本下降，整体基础设施需求不仅不会减少，反而可能继续扩大。 这也是为什么，Kimi公布GPU容量接近上限，比模型本身更值得关注。市场讨论的是训练成本，而现实首先出现的，却是部署能力开始承受压力。 这也让SK集团会长崔泰源提出的“Memory正从Price-driven走向Volume-driven”有了新的解释：未来推动行业增长的，也许不只是价格，而是不断扩大的部署规模。 因此，这次所谓的“第二次中国AI冲击波”，留下的或许并不是一个关于模型竞争的故事，而是一个关于需求扩张的故事。真正值得关注的，不是谁能够以更低成本训练模型，而是谁能够长期支撑越来越多用户、越来越多Agent，以及越来越多的推理请求。 一年之前，市场因为DeepSeek重新评估了训练成本。一年之后，Kimi提醒市场，也许真正需要重新评估的，是部署需求。 训练创造模型。部署创造产业。 —— 本文仅代表个人研究观点，不构成任何投资建议。请独立研究，自行决策。 ZERO 优秀，不足以托付。
唯有最好，方可重仓。 Scientist · Doctor · A9 Investor Search Tags #AI# #ArtificialIntelligence# #KimiK3# #MoonshotAI# #DeepSeek# #Inference# #Deployment# #Training# #AIAgents# #GPU# #NVIDIA# #Memory# #HBM# #DRAM# #Semiconductors# #AIInfrastructure# #Datacenter# #SKHynix# #SNDK# #Micron# #AIInvesting# #TechInvesting# #ZERO#

✨ 嘉宾阵容揭晓 | 游杨教授确认出席 AI 时代的艺术资产新逻辑论坛！ 我们荣幸邀请到游杨教授担任本次论坛的演讲嘉宾。作为数字金融与区块链领域的专家学者，他将亲临现场带来前沿视角的深度分享，与大家共同探讨智能时代下艺术资产的破局演进。 🤵 主办方：港大经管学院上海中心、Fintech Academy 🤝 联合主办：ME Group 📅 时间：2026年5月30日 14:00 - 17:00 📍 地点：港大经管学院上海中心（上海市人民路336号外滩SOHO F座一楼报告厅） 🎫 报名：扫描海报二维码或点击链接报名🔗 （审核制） #AI# #Art# #RWA# #HKU# #MEGroup# #AIart️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️# #digital_art#

有没有人觉得贝索斯选择在 SpaceX IPO 前一天宣布二次出山有点奇怪？ 在那么多日子里，偏偏选在昨天，贝索斯宣布将出任 Prometheus 的联席CEO。这家公司致力于打造“通用工程师AI（Artificial General Engineer）”，帮助设计喷气发动机、医疗设备、航天器以及工业设备等复杂产品。Prometheus 已融资120亿美元，估值达到410亿美元。但这个官宣时机，实在让人忍不住多想。 贝索斯和马斯克的恩怨已经持续了20多年。2004年，两人曾共进晚餐讨论太空事业。后来马斯克表示，那次谈话并不算成功，因为双方在火箭研发理念上存在根本分歧。 2013年，蓝色起源（Blue Origin）反对NASA将肯尼迪航天中心39A发射台租给SpaceX。贝索斯认为招标过程不公平并提出抗议，但最终败诉，39A发射台归SpaceX所有。 2014年，蓝色起源申请了一项关于海上平台回收火箭的专利。SpaceX随后发起挑战，并最终成功让该专利失效。 2015年，蓝色起源成功回收New Shepard火箭后，贝索斯在网上高调庆祝。马斯克则回应称，New Shepard只是亚轨道火箭，而SpaceX回收的是轨道级火箭，技术难度完全不是一个级别。 2019年，贝索斯推出亚马逊卫星互联网项目Project Kuiper，直接与SpaceX的Starlink展开竞争。此后双方围绕卫星星座、轨道资源和频谱分配，多年来不断向监管机构投诉和交锋。 2021年，蓝色起源在NASA价值29亿美元的阿尔忒弥斯登月着陆器合同竞争中败给SpaceX。贝索斯亲自游说华盛顿，甚至提出为NASA提供数十亿美元折扣，希望重新考虑决定。遭拒后，蓝色起源起诉NASA。对此马斯克在Twitter上嘲讽道： “你没办法靠打官司登上月球。” 最终蓝色起源败诉，SpaceX保住了合同。 所以，很难不让人怀疑，贝索斯这次高调宣布“复出”，是不是想在SpaceX上市前抢走一些风头。 你更支持谁，贝索斯还是马斯克？

今天去艾艾和來自香港的瑪莉社長的展覽😍 超好玩超好拍的遇到好多很厲害的推主好開心唷🥰 屁屁和大腿被寫字了超美的愛死了💜🖤💜🖤 @xiao_ai_art @slave247story @milu_ouo @merryislovely @delia_csharp @Doban2006 @abbykitty0707 @aa052931 不知道還有沒有漏標誰😖

最近和好几个朋友聊，第一句就说，市场好难，玩的东西好少啊，但是该研究项目还是得研究，熊市也是布局项目的好时候 朋友们让我去看看@AiTraceRoot_Ai（ $ART ）怎么样，简单的从用户量，融资情况什么的研究了一下，项目很不错 项目跑在 BSC 链上的，做的事情就是 AI 结合链上数据分析，做去中心化的交易辅助和数据基础设施 说白了就是用 AI 处理链上海量数据，把地址追踪、风险监控、交易策略参考、代币治理整套功能打通，形成闭环 现在链上数据越来越杂，普通用户根本没能力分辨项目真假、识别风险，现有工具要么功能单一，要么是中心化的，本身就有信任问题 这个项目主打资产安全，数据分析和风险预警都能在链上验证，相当于给普通用户配了个 AI 风控工具，来解决一些问题的 代币经济模型也不错，ART 总量是固定的，没有通胀机制，没有团队隐藏份额，也没有私募预留，所有分配全部链上执行，公开可查，这点就做的可以 现在市场里解锁砸盘、团队偷偷出货的情况太多，能把经济模型做这么干净的项目不多，至少能看出团队是想长期做下去的 现在项目技术积累已经完成了，测试网也准备好了，后续会按路线图推进产品迭代、生态扩展和多链部署，方向就是做 Web3 智能化的底层基础设施 融资方面也得到了证实，近期刚完成 350 万美元融资，由 Castrum Capital、Becker Ventures、Coinvestor、Gemhead Capital 等多家机构参投，资金主要用于大模型研发、开发者生态扩张和全球运营 有机构背书，资金用途也明确，后续落地的确定性也高点 如果这一波BTC能稳住，接下来新项目也肯定会出来不少，但是大多都是蹭热点的短平快项目，真有技术、路线清楚、经济模型干净的好标的没多少 ART 各项指标感觉都能达到头部所的合格线，值得期待一手了！

✨ 议程发布 | 5月30日「从鉴赏到配置：AI时代的艺术资产新逻辑」论坛全日程公开！ 核心议程抢先看： 🏛️ 主题演讲：香港大学经管学院金融学助理教授游杨、中国注册拍卖师郭东杰、上海戏剧学院教授李磊重磅开讲，从大模型、艺术收藏到全球格局进行深度破局。 💬 巅峰圆桌1：ME Group CEO @JessicaMetaEra 携手收藏家唐炬、李可染画院海派花鸟画研究院执行院长颜寅、港大金融学助理教授金敦泓，共同探讨《从审美价值到财富传承：艺术资产配置的新时代》。 💬 巅峰圆桌2：游杨教授主持， @ULTILAND 艺文IP资产数字化平台联合创始人Stark、麦际中国&开索AI创始人陈沐佳、中国文保链（上海）中心主任朱承捷同台，共话《文化资产如何进入现代资产配置体系》。 🤵 主办方：港大经管学院上海中心、Fintech Academy 🤝 联合主办： @MetaEraCN 📺 支持媒体: @OdailyChina @JinseFinance @FINMETA_NEWS @BitpushNewsCN 📅 时间：2026年5月30日 14:00 - 17:00 📍 地点：港大经管学院上海中心｜人民路336号外滩SOHO F座一楼报告厅 🎫 报名：扫描海报二维码或点击链接报名🔗 （审核制） #AI# #RWA# #ArtAsset# #MEGroup# #HKU# #ArtInvestment#

用Claude的中国大学生：古法论文降重回归——先翻译成中文再翻译成法语土耳其语等其他外语再用翻译器翻回英文😂😂 🚨Anthropic @AnthropicAI 官宣：生产成的文字会自带一层人眼不可识别的水印（⚠️不是图层水印，是直接编制进句子里的水印，修改几个字也是可能还存在）用AI生成的文字，用手抄一遍或者一个一个字人工码入，依然能被识别为AI文本。 打个简单的比方：AI可以确保生成的文字每三个字的首字母对应的数字加起来都是质数，人眼乍一看是无感知的。但是算法可以反向验证这段文字，因为人类的文笔不会这么巧的满足这个条件。（AI提供的那串文字本身就包含某种规律，存在频域特征，能被识别出来） 这并不是Claude突然自己想出来的新政策，AI行业实际上已经开始集体进入 machine-readable provenance 的时代。 Google @Google 甚至比Anthropic @AnthropicAI 更早。Gemini的部分文字输出已经使用 SynthID Text：不是偷偷在Word属性里塞一句“AI generated”，而是在模型生成token时改变极细微的统计分布，把识别信号直接编码进文字本身。Anthropic现在则明确把这套机制扩大到新Claude @claudeai 模型的生成文本。 这些规则背后的推手是🇪🇺 EU AI Act Article 50：从今年8月开始，欧盟对AI生成内容的透明度要求正式进入执行阶段。Anthropic、Google、OpenAI、Meta 、Microsoft、Mistral、Cohere等头部厂商都已经参与相关的透明度规则。 不过大家都承诺要让AI内容可识别，不代表今天所有ChatGPT、Llama、Copilot文字都已经有隐藏水印。目前公开走得最前的还是 Gemini和Claude。OpenAI、Meta、Microsoft现在更成熟的主要还是图片、音频、视频的C2PA、watermark和provenance体系。

美国网路安全公司CrowdStrike周三（10月7日）发布报告指出，近期针对韩国金融机构的网路攻击，幕后嫌疑人可能是一名26岁、位于中国广东省的男子，他使用的工具包括由中国工程师开发的人工智能（AI）代理工具ARTEX、及美国Anthropic公司的代理型程式编码工具Claude Code。 CrowdStrike分析9月底至10月初一系列针对韩国金融机构的网路攻击行动，以及相关AI编码工具的使用纪录，发现与这名疑似攻击者有关的个人资料。 报告指，这名攻击者可能使用中国开发的开源自主渗透测试工具“ARTEX”发动网路攻击，并曾询问Claude“威胁行为者”通常在哪里贩售外泄资料，同时要求Claude协助寻找贩售韩国资料的Telegram群组。 在另一段使用纪录中，这名使用者要求Claude制作一份资安研究人员的履历，内容包括Telegram帐号、年龄、教育背景，以及位于中国广东省茂名市的所在地资讯；该Telegram帐号也曾出现在其他网攻行动中。 CrowdStrike在报告中表示，这些资料很可能属于攻击者本人，“虽然目前无法将这起活动归因于任何已知的特定攻击者，但这名威胁行为者很可能使用中文，且具有经济动机。” Anthropic、韩国警方及中国外交部目前尚未回应置评请求。 自9月底以来，至少已有9家韩国银行遭受网路攻击。新韩银行表示，约2万5000名客户资料外泄；韩国国民银行则表示，有119名客户的个人资料遭到外泄。韩国警方本周已展开调查，总统李在明也要求采取强力措施应对。 ARTEX是近期发布的开源AI原始码，可协助组织测试网站的安全漏洞。该工具由帐号名为“Autumn”的一名中国资安工程师，今年在原始码云端协作平台GitHub上发布。CrowdStrike指出，ARTEX本身并非独立的大型语言模型，而是连接ChatGPT、Claude及DeepSeek等外部大型语言模型。 这起事件可能进一步加深外界对AI代理兴起的疑虑，关注企业是否已准备好防御利用AI代理发动的网路攻击。此前，澳洲政府9月指出，该政府的卫生统计入口网站，曾于6月遭一个OpenAI的AI代理非法存取，是目前已知最早利用AI代理入侵政府系统的案例之一。