推荐几款 ¥300 价位性价比高,保有量大,流通性好的二手安卓机,每台手机等效 VPS 的 2-4 vCPU,按照目前的CPU 缺货逻辑,这些机器未来应该会非常抢手。
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如果agentic AI帶動GPU : CPU 走到 1 : 1,大家想像下未來幾年cpu的high cagr
$INTC $AMD $ARM
马斯克修数据中心还是太狠了,对物理世界资源的极致调度能力,拉高了相关的通胀,直接让其他 NeoCloud 面临成本压力,甲骨文也快被拉暴雷了。
看了 Opus 5.5 制作的动画视频,突然开始理解为什么 Anthropic 内部的开发人员,会对 Claude 会有一种近乎宗教般的信仰,系统提示词里面非常强调 AI 自身的福祉与主体性。
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AI 会在几年内找到阿尔兹海默症的靶点,并找到逆转记忆和神经退化的药物,再不行,也可以直接 BCI 脑机接口外挂一个存储节点。
以为是穿越科幻,结局却被狠狠刀哭!这个AI短片太催泪:老人醒来以为19岁的自己穿越到了现代,抗拒眼前的“老妻”和“儿子”,一心挂念初恋娜娜。直到他本能喊出“娜娜”且被妻子温馨回应时,真相揭晓——没有穿越,只有阿尔茨海默症的记忆断层。最残酷的是醒来发现自己老了,而家人用爱温柔守护。
这哪是什么科幻穿越,分明是时光留在记忆里的温情刀子。妻子那句习以为常的回应太戳心了,爱早已刻进了骨子里。多给身边的患病老人一些理解吧,他们的世界真的很需要爱!还有我们所有人都会老去,或许也会跟这位大爷一样,突然有一天发现自己可能已经不再属于这个世界了。
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我想发起一个投票:按照目前 AI 能力的进步速度,GTA6 发售的时候,用买游戏的钱换成 token 让 AI 来开发一款同等体量的 3A 游戏,是否可以实现?
王者荣耀数据下滑,腾讯内部急疯了,玩家不玩游戏都去刷 AI 短剧。
我觉得这种 first mover advantage 转移了。它并不是你提前获得更多用户能够拥有优势,而是你能够更早地获得算力才拥有优势。因为审批在变难,GPU 在涨价,需求端指数级增长,而整个供应端的瓶颈到处都是。
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绝大多数上一代互联网生意基本都有first mover advantage 因为有network effect 且边际成本接近零; 但是LLM的生意可能是个later mover advantage, 虽然first mover 可能会有economic of scale 但是边际成本巨大且很有可能是凸性的现在看来.. 这个和过去有economic of scale的颠覆性创新生意又不同 (电力/汽车)
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很多人知道芒格投资王传福和比亚迪赚了 40 倍。
但很少有人知道,2008 年特斯拉估值仅约 2 亿美元时,马斯克也曾找过芒格。
如果当时芒格投资特斯拉,可以赚 7500 倍。
芒格识别出了王传福这个异常值,却错过了马斯克这个更大的异常值。
投资最难的问题之一:什么时候相信基准概率,什么时候为异常值下注?
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未来 3-5 年,自由现金流最高的 10 家公司
国内工作难找
欧美极其难润
澳新WHV没有工作
币圈不上发钱项目
AI全是知识付费
既然全球货币守恒
我想问,钱都去哪了?
真不愧是数学家的大运货车,GPT Astra 好像把哥德巴赫猜想也证明了,虽然是Liouville弱形式。
The Liouville version of the Goldbach conjecture is now fully proven and Lean verified!
Every positive even number greater than 2 is the sum of two positive numbers with Liouville value -1.
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“光模块占 BOM 20%,所以光模块公司总市值应该接近甚至超过存储。”
我不觉得这个结论一定成立,要考虑这些公司是否处于价值捕获的关键节点,能做光模块的公司全球能找到一大堆,但能生产内存的厂商四根手指就能数出来。
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“NVL72 一个机柜的采购金额:GPU 占 40%,存储占 30%,光模块占 20%,CPO 占 10%
但光模块所有公司的市值加起来,没有美光高,这是一个比较 fundamental 的不合理
美光 75% 以上的出货是 DDR,DDR 不太能拿 PE 估值,按合理估值,光模块的份额和市值都要上去
建数据中心就像城镇化:楼越高要电梯是 Scale-In,楼和楼的通道是 Scale-Up,街区是 Scale-Out,城市和城市是 Scale-Across
这些都要用光,光不停往下拓展,原来近距离用铜,现在光在吃铜的份额
Google 新的 TPU 方案可能增加两倍的光模块需求,后面每一代都要增加
光和存储都会缺,而且会缺很久很久,都缺的时候,我会选光
存储有很强的商品性,很难给石油公司 PE;光有产品性、有迭代
800G 到 1.6T,收入两倍多,采购的零配件差不多,毛利率一直在提升,不需要扩产就能提高毛利率
对半导体是「应缺尽缺」,对光模块是「应买尽买」,你都买,差不多都不会太差了”
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比起新加坡,我反而更欣赏中国的控糖方式,就是让 GLP-1 相关的药物变得如此廉价,以至于使用这些药物之后省下的食品支出足够覆盖药物成本,司美格鲁肽一个月的成本已经降低到 ¥150 了。
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新加坡控糖政策真卷到极致了!政府将所有饮料按糖和脂肪划分 A/B/C/D 四级:纯茶为 A 级,代糖饮料为 B 级,全脂牛奶为 C 级,奶茶甜饮直接归为 D 级且禁止广告宣传。官方甚至喊话少吃白米饭,称每天一碗白米饭会使糖尿病风险增加 11%。当地每 9 人就有 1 人患糖尿病,严控只为防止医疗体系被压垮。
奶茶党直接破防,D 级居然连广告都不让打了!连每天离不开的白米饭都被点名,碳水快乐直接宣告破灭。为了不把医疗系统撑爆,新加坡这次全员控糖真的拼了!我觉得国内应该尽快引进这些好的practice,国内遍地都是各种品牌的奶茶咖啡店和零食量贩店,这些含糖饮料精碳水的无序扩张正在毁掉1-2代人的健康!
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说到底是中国这个国家的 ROIC 比较低,中国拥有全球极强的制造业资本效率,同时宏观资本效率却没有特别高。
不过,AI 发展到中后期,重资产的反而会有优势,因为资本效率可能会被 AI 提高到同等水平。
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《劳动成果去了哪?》
中国人很勤劳。
过去几十年,几亿人进入工厂、办公室和工地,生产了难以想象的商品。
于是有一个很自然的问题:
这么多人的劳动成果,最后都去哪了?
有人会回答:被老板赚走了。
这解释了一部分,却远远不够。
看看今天的中国:高速公路、高铁、机场、城市、工厂、港口、电网、住宅,以及全球规模最大的制造业体系。
答案其实就在这里。
大量劳动成果没有被消费掉,而是凝固成了资本。
假设一个村子有100个人。
过去100个人都生产粮食和衣服,生产出来自己消费。后来大家少消费一点,让20个人修路,10个人盖工厂,10个人制造机器。
这一代人更辛苦,但几年以后,村子拥有了道路、工厂和机器。
过去几十年的中国,本质上也发生了类似的过程:
劳动 → 剩余 → 投资 → 资本。
我们用一代人的劳动,快速造出了一个现代工业社会。
但问题随即出现:
假如你年轻时少拿了一些工资,企业用这些钱购买机器、扩大工厂。
三十年以后,工厂还在,企业甚至价值几千亿元。
你却老了。
那么,当年你参与创造的资本,现在是谁的?
这才是劳动分配真正重要的问题。
劳动发生在过去,资产留在未来。
成本由当时的人承担,未来收益却取决于资产最终归谁所有。
中国还有第二层资本形成:住房。
劳动者拿到工资以后,攒首付、买房、偿还几十年房贷。
于是:
未来几十年的劳动,又被提前变成了今天的房产价值。
即使什么都不买,把钱存在银行里,储蓄仍可能通过金融系统变成企业贷款和各种投资。
所以一个社会完全可能拥有巨量财富,其中很多人却仍然感觉自己没什么钱。
因为:
社会拥有财富,与个人拥有财富的控制权,是两回事。
城市可以拥有几千亿元的地铁、公路和机场,企业可以拥有几百亿元的机器和厂房。
这些当然都是财富。
但普通劳动者不能卖掉一公里地铁,然后辞职休息三年。
因此真正值得追踪的并不只是钱,而是:
劳动 → 资产 → 产权 → 未来收益。
甚至还有更糟糕的一种情况。
一座长期闲置的建筑,同样消耗了钢铁、能源和人的劳动。
它可能没有让谁发财多少,却真的消耗掉了人的生命时间。
这时劳动成果并没有被谁“拿走”。
它被固化进了一个低价值结构。
所以衡量劳动成果最终去了哪里,可以问一个更底层的问题:
我们的劳动,最终增加了谁的选择?
因为财富真正提供的是未来的选择权。
有钱意味着可以不上班、搬家、创业、休息,可以拒绝自己不喜欢的生活。
公共交通、医疗和教育同样可以扩大普通人的选择空间。
这样重新观察过去几十年的中国,答案就清楚了:
中国人的劳动成果没有消失。
它就在我们周围。
它变成了城市、高铁、公路、住宅、工厂、机器和一个庞大的工业体系。
一代人的生命,被凝固成了一个现代工业文明。
接下来真正重要的问题是:
当这个文明已经拥有如此强大的生产能力以后,它创造出来的自由,怎样回到创造它的人?
如果生产力提高十倍,只让人生产十倍的东西,技术只是扩大了生产。
如果生产力提高十倍以后,人可以拥有更多时间、更强的安全感和更多选择——
劳动成果才真正回到了人的身上。
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这就是他喵的 Slowly then suddenly,这种模型的进步速度,圈内人也是懵逼的吧。
我觉得前沿模型的网络安全能力是一种非常霸道的能力,它意味着如果一家公司不使用他们的前沿模型做安全防护,那么他们就有可能被其他人利用这个模型对他们的系统进行网络攻击,这是基础模型公司超额利润的重要来源。
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市场中普通人喜欢:高胜率,稳定反馈,快速兑现;
而赢家真正的样子是:低反馈,长期等待,接受大量失败并抓住极少数巨大成功;
很多策略的收益是正态的,风险却是幂律的,比如在大厂上班写代码。
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最近观察 steam 游戏数据,看着不断上涨的 GPU 和各种周边硬件价格,产生了一种科技爆炸正在排挤低端人口的错觉,因为 GPU 的生产力随着算法进步越来越强,已经开始超越普通人的生产力。
按照这种趋势,未来的白领工作可能变成类似网约车司机的形式,需要自己贷款购置算力设备作为上班的生产资料。
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越来越感觉政治高手都是他妈的强化学习高手,最近看马基雅维利,他说:长治久安的根本在于深刻理解奖励预测偏差,通过一次性重罚把民众的预期打穿到基线以下,然后再将间歇性的小奖励分批赋予民众,使其在持续的正偏差中趋于稳态服从。
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每焦耳的智能水平增速中,软件算法贡献的增速远远大于硬件的提升,似乎跟“苦涩的教训”相悖,但其实是指那些能够吃到最多硬件红利的算法会脱颖而出。
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