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Xiao Tan
@tvytlx
技术专家,从阿里到澳洲到AI创业 拆解AI与商业的底层逻辑,把复杂问题讲清楚
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或者给startup founder免费的fable 5.5也行。这样说不定可以让世界多出来一些好产品。
@AnthropicAI I recommend giving the shares directly to the public
AI时代大家都把脑子交出去了 但是在一个竞争市场里,你觉得你能靠把脑子交出去赢吗 你还是得练脑子啊,因为你要跟人竞争啊 问题来了,还有值得练的东西吗?是啥? 我先说,有,具体是啥,可以自己去试着找答案
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看到数字生命卡兹克骂grokbot 感觉大家还是被好ai惯的太好了。。。 ai弱智一点点都受不了😂 在两年前,grok这种智商的其实也算很强的😂
perplexity 把用REA抄软件变成了一个skill😂 感觉有种第一次有公司正面承认,逆向和抄袭在ai时代是正道,😂 也说明,软件技术没有壁垒这事是某种程度的业内共识了 搞笑的是,依然存在一些清朝思维的人,还会跟你争论什么软件抄不了😂然后一帮人在那里争论,到底抄得了抄不了。。
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REA (Reverse Engineer Anything) by @morluto is now a skill in Computer. Ask Computer to reverse-engineer an app and it inspects how the app works without its source code, then builds a working version. Tasks that use /reverse-engineer are free through October 31, up to 10,000 credits per user. Here are 5 apps Computer made with it, available to try for a limited time: 1) Figma: Design with layers and auto-layout, plus sign-in, cross-device sync, and multiplayer editing. Try it:
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新app现在大家都多久通过审核 我的已经2 周了😂 早知道去年趁人少 先把他们上架占坑了
最让人喜欢的人是 乐于表达自己的热爱的人 所以想让别人喜欢你 你就去做你最热爱的事情
跟滴滴司机讨论赚钱,他说他把他的卤菜加盟店转让了,租了个车来开滴滴。因为再开下去铁定亏钱,滴滴至少不会亏。然后说现在很多人都不舍得花钱。以前一单花 100 块钱的人,一天可能最好能有四五个这样的单子。现在基本上看不到一单吃 100 块钱的人。经济下行大家都不舍得消费。以前抽中华的都改抽芙蓉王。😂 然后说像自媒体、AI 这些,他们没有文化也搞不懂,也没有人带。而且也追不上年轻人这么厉害,学新东西这么厉害。 但是我能感受得到,这个滴滴司机他赚钱的欲望和认知应该是他这个圈子里算是比较强的。就是不是那种很消极的状态,是很积极的状态,所以只要尝试的足够多大概率不会差。
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30 秒原生视频,15 个参考输入,10 个关键帧。 Kling AI(可灵)4.0 全面开放了。 我看完这几个数字,觉得 AI 视频这波是真的跨过“玩具期”了。 以前用 AI 做视频,说白了就是抽卡。 一次生成个 5 秒,祈祷人物别变形,然后再去剪辑软件里熬夜缝合。 但你看它这次给的三个参数是怎么咬合在一起的: 首先是原生 30 秒,而且大动态和复杂场面能保持丝滑的电影感。 30 秒刚好是一条标准商业广告、或者短剧里一整场戏的完整时长,不用再靠切碎镜头来续命了。 更狠的是 Omni Reference 支持最多 15 个输入和 10 个关键帧。 你算一笔账:30 秒的片子,给你塞 10 个关键帧。 相当于平均每 3 秒,你就能亲手摁死一个画面节点。 外加 15 个输入槽位,足够把主角、配角、道具、服装和场景全锁在同一个时空里。 我觉得这玩意真正改写规则的地方就在这。 只要关键帧和参考资产锁得够死,AI 就彻底变成了帮你补齐中间帧的苦力。 只有在做几秒钟的猎奇画面时,大家才拼谁的提示词写得更玄学;一旦进入 30 秒的连续叙事,拼的全是导演的分镜调度。 这也顺带戳破了一个挺残酷的窗户纸: 以前片子做出来难看,还能甩锅给模型抽风、人物穿帮。 现在连每 3 秒的关键帧都交给你自己定了,拍出来还是没人看,那就只能老老实实承认自己确实不会讲故事了。 看来我得赶紧去淘两本电影学院的分镜教材恶补一下,不然以后连给 AI 当包工头都接不到活。
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Kling AI 4.0 is now fully available to everyone! What stands out to me is how it handles dynamic motion and complex scenes while keeping the visuals smooth and cinematic. 🎬 With native 30-second video generation and Omni Reference supporting up to 15 inputs and 10 keyframes, creators have more flexibility to bring their ideas to life. AI video creation just got more exciting with kling 4.0! @Kling_ai #KlingAI# #Kling4#
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别人搞大模型蒸馏烧自家的钱,这帮黑客倒好,直接偷开发者的 API Key 去跑蒸馏。 OpenCode 昨晚出了安全事故,大约 1.4% 的 Console 用户中招。 受影响的全是在里面绑定了外部模型厂商 API Key 的人。 目前 OpenCode 正在联合 Anthropic、OpenAI 和 Google 一起擦屁股。 Anthropic 动作很快,已经把受波及的 Claude Key 批量吊销了,还顺带提醒了一句:只要你在 OpenCode 里存过 Key,不管有没有收到通知邮件,稳妥起见最好现在就去换个新的。 看完这事,我觉得最值得留心的,是黑客盯上普通人 API Key 的动机变了。 以前这玩意被盗,多半是被拿去套壳卖二手额度。 但现在御三家对“模型蒸馏”防得特别死,谁想拿头部大模型批量刷数据去喂自己的模型,新注册的账号刚跑起来就会被风控按死。 我觉得这帮人就是算准了这一点,才专门去黑 OpenCode 这种聚合工具。 因为开发者绑在里面的 Key,背后全是实打实的正常老号,有日常调用记录、有高并发配额。 把这批分散在普通人手里的 Key 凑一块跑数据,在大厂风控眼里就像正常的开发流量,顺手还能让号主把昂贵的 Token 账单给结了。 这事如果你平时只用官方网页版订阅,基本不用操心。 但只要你习惯在各种第三方客户端、开源工具里填自己的 API Key,安全逻辑就得改改了。 你的 Key 存在别人服务器上,一旦托管方被端,黑客连你账号的“清白身份”和绑定的信用卡额度一块拿走。 所以真要在外部工具里填 Key,千万记得去官方后台把每月消费上限锁死,最好一个工具单独开一个子 Key,不用就删。 我还是先把前阵子到处乱填的那几个 Key 挨个注销了吧,万一哪天一觉醒来账单爆表,莫名其妙成了某个野鸡大模型的野生天使投资人,那可太冤了。
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We’ve been working with OpenCode on yesterday’s breach and have revoked Claude API keys we believe were affected. If you saved a key in OpenCode and want to be extra careful, please create a new one!
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让顶尖 AI 变快的办法,居然是几十年前的老手艺。 Claude Code 官方刚交底了最近响应变快的两个改动。 一个是每轮对话发送数据时,用 gzip 把内容压缩一下,让数据更快传到模型手里。 另一个是你只要开始敲键盘打字,云端会话就立刻提前启动,等你打完字按下回车,后台早就热好车了。 我刚看到的时候真觉得有点好笑,细想一下又觉得特别合理。 现在用 Agent 干活,每轮都要把前面攒的一大坨上下文重新发一遍,光在网线上跑和等环境启动就耗了不少时间。 我觉得这事挺有启发,与其死磕极其昂贵的模型推理优化,先把传统工程里的压缩和预加载抠明白,花小钱就能解决大体验。 当然这招好使的前提,是模型本身的智商得在线。 就像这哥们说的,Opus 5.5 发布到现在一直没偷偷降智,现在的 checkpoint 甚至比刚上线时更猛。 如果模型脑子不好使,传得再快也只是秒回一堆废话。 我打算今晚回去也改改手头的项目,只要检测到用户的手碰到鼠标,后台就提前开始跑任务,万一他最后没点,就当是刷我的卡给服务器做热身了。
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Anthropic is on an absolutely legendary run right now. Claude was already incredible, and somehow they've managed to make it even better and way faster. And Opus 5.5 still hasn't been nerfed. Quite the opposite, actually. The current checkpoint is even better than what we got at launch.
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谷歌官方出了个 Chrome DevTools 的 MCP,接进 Claude Code 之后,网页性能优化这事直接全自动闭环了。 以前用 AI 写代码,它写完其实是瞎的。 网页哪里卡了、控制台报了什么错、内存有没有泄漏,得靠人打开浏览器看一眼,再当肉身传话筒复制喂给它。 现在装上这玩意,Claude Code 自己就能操控 Chrome。 自己跑 Lighthouse 测速、看网络请求、抓报错、截屏、拍内存快照。 你进到项目目录,把这段话扔给它就行: “在 Chrome 里打开 [网址],跑一遍 Lighthouse 和性能追踪。按影响大小列出最严重的 5 个问题并附上证据,在代码库里挨个修好,最后再测一遍把前后分数对比发我。” 找病灶、改代码、复查跑分,全在它自己脑子里转完了。 我觉得这背后有个挺明显的规律: 只要一件事的传感器能直接连上大模型,而且好坏有明确的量化标准,中间那个负责“看一眼再传话”的环节就会瞬间消失。 当然,要是让你调个“看着更大气一点”的排版,这种没法打分的主观审美它依然抓瞎。 但凡能变成数字和报错的苦力活,现在交给它比人省心太多了。 安装就一行命令: claude mcp add chrome-devtools --scope user npx chrome-devtools-mcp@latest (谷歌默认会收集统计数据,介意的话可以在后面加个 --no-usage-statistics) 照这个速度把工具挨个接下去,以后我坐在电脑前最大的作用,大概就是帮它交电费和偶尔按一下回车了。
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Claude Code can now run a Lighthouse audit on your website, fix what's slow, then prove it with a new score. Add Google's official Chrome DevTools MCP: claude mcp add chrome-devtools --scope user npx chrome-devtools-mcp@latest Then open Claude Code in your site's folder and paste: "Open [URL] in Chrome. Run a Lighthouse audit and a performance trace. List the 5 biggest problems by impact, with the evidence for each. Fix them in this codebase one at a time. Run the audit again and show me the scores before and after." It also reads network requests and console errors, and takes screenshots and memory snapshots. Google collects usage statistics by default. Add --no-usage-statistics to opt out.
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用完了幸好
Landing sometime today by EOD PST
只用大白话下指令,Claude Mythos 5 设计出的量子线路,效率比人类已发表的最优方案还高出 10 倍以上。 这是 Anthropic 刚放出来的一个研究结果,真服了。 之前很多人总觉得,大模型无非就是把人类写过的论文嚼碎了重排一遍,它的上限就是人类现有的最高水平。 但这次真的不太一样。 公开发表的最优设计,基本就是顶尖学者抠破头皮能算出来的极限了。 结果研究员用日常语言跟 Claude 聊,这玩意直接把效率往前推了一个数量级。 我觉得这事在工程和商业上最狠的一点,是它在用算法设计直接吃掉硬件的滞后。 量子计算现在卡在哪? 硬件太娇贵,算力资源极度紧张。 线路效率提升 10 倍,意味着跑同样的量子算法,消耗的底层资源大幅缩水。 本来可能还得苦等好几年硬件突破才能落地的化学和材料科学应用,现在靠 AI 把线路一压缩,提前就能够得着了。 当然这事也有边界。 量子线路设计本质上是一个规则明确、但组合空间大到人类脑子转不过来的优化问题,这种活儿正好撞在 AI 的枪口上。 真要让它脱离现有物理框架去凭空发明一套新理论,目前肯定还没戏。 但架不住这玩意进化太快。 跟已经在路上的 Fable 5.5 比起来,干出这事的 Mythos 5 都算很初级的版本了。 搞得我现在都有点阴影,以后想花时间死磕什么硬核手艺之前,估计得先拿大白话喂给 AI 试试,万一它聊几句就把行业天花板给掀了,我还能省下几年工夫去干点别的。
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Claude Mythos 5 is already designing quantum circuits that outperform the best published designs, sometimes by 10x or more. If a model considered primitive compared to what's coming can already achieve this, just imagine what Fable 5.5 could do.
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我觉得软件团队里最冤枉的时间,都花在把代码进度“人肉翻译”成汇报文档上了。 只要进度表还得靠人手去填,写完那一秒它就已经过期了。 Anthropic 官方出了个叫 project-artifact 的插件,直接把代码仓库变成一个活的项目状态页。 它的路子很直接: 通过 gh CLI 读取仓库里的 PR、CI 状态和 Review 进度,再结合任务单或设计文档,直接生成一个团队内部可分享的 Claude 页面。 里面会自动梳理项目概览、成功标准、工作流和下一步动作。像风险、排期或 FAQ 这些标签页,有实际内容才显示,没内容就不摆空架子。 这玩意最省心的地方,在于它记住了数据从哪来。 每个项目存一份配置,之后你在任何会话里喊它刷新,它就会去拉最新状态,直接更新同一个链接,还会告诉你跟上次比变了什么。 而且有几个细节设计得确实有点东西: 它会把 PR 标成 1.0、1.1、2.0,谁依赖谁、谁卡着谁一眼就能看清。 遇到数据拉取失败,它会老老实实标个“已过期”,绝不自己脑补瞎猜;还会把 PR 里的文字严格当成纯数据处理,防止有人在提交记录里塞指令把模型带偏。 想试的话就两行命令: 安装:/plugin install project-artifact@claude-plugins-official 运行:/project-artifact 不过我觉得这东西好不好使,全看团队平时的习惯。 如果大家本来就按规矩提 PR、留记录,它能省掉大量对齐进度的废话。 可要是项目真正的卡点全在群里扯皮,或者口头一句话临时改方向,代码库里啥痕迹都没有,那再聪明的插件也算不出真实进度。 这么看下来,以后想要项目看板准时,可能得先劝老板把临时改的需求写成 PR 才行。
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Anthropic's project-artifact plugin turns your repo into a live status page Save this post if you want to try it on your own projects What I like is that it's not a one-off page It saves where the data comes from, so when you refresh it pulls the current state and tells you what changed Here's how: - Reads your repo, PRs, tracker, or design doc - Publishes the page as a private claude artifact you can share with your team - Covers overview, success criteria, workstreams, and next steps, and only adds risks, plan, or FAQ tabs when there's something to put there - Numbers PRs as 1.0, 1.1, 2.0 so you can see which ones depend on which - Gets PR, CI, and review status with the gh CLI - Keeps a config per project, so "refresh the artifact" updates the same URL from any session If a fetch fails it marks that data as stale instead of guessing, and it treats PR text as data, not instructions Having one built from what's actually in the repo makes a lot more sense Install: /plugin install project-artifact@claude-plugins-official Run: /project-artifact Repo:
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DeepSeek 刚在 OpenRouter 上线了 V4.1 Flash 1017 更新。 看了一眼更新说明,我觉得这次最值得盯紧的变化,是它同时做到了更省 token,外加 Agent 基准测试表现大幅提升。 平时单轮聊天,你可能完全无感省那点 token 有啥意义。 但只要真正在业务里跑过 Agent 就知道,一个任务在后台循环二三十次调工具、反复塞上下文,token 账单是滚雪球一样往上翻的。 以前拿轻量级的 Flash 模型去跑多步任务,往往看着单价便宜,结果干活时脑子不够用,走弯路加报错重试,最后算总账反而更花钱。 这次 1017 版本刚好切中了这个痛点。 一方面把 Agent 干活的能力往上拔了一大截,另一方面还把单次消耗的 token 给压下来了。 这意味着跑自动化工作流的成本会从两头一起缩水:本来得咬牙调主力大模型的很多中间步骤,现在有机会交给这玩意儿去顶,而且它每次循环消耗的词数还更少。 当然边界也很清楚,真遇到需要深度逻辑推演或者复杂决策的硬骨头,主力大模型依然没法替代;但放在高频调工具、抓数据、跑多步流程的苦力活上,这种升级杀伤力极大。 目前 DeepSeek 官方作为首个节点已经在 OpenRouter 上跑起来了,更多供应商节点也在路上。 看来今晚又得去改一遍手里的模型路由配置了,省下来的 token 预算,差不多够我把之前因为嫌贵关掉的几个自动化摸鱼小脚本重新开起来。
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DeepSeek V4.1 Flash 1017 is live on OpenRouter with DeepSeek as the first provider and many more providers on the way. @deepseek_ai's update to V4.1 Flash is more token efficient and shows major gains in agentic benchmarks. Use it now:
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做大模型的公司,最后居然被逼着自己去搓搜索引擎了。 DeepSeek 刚上了自己的 Search 和 Fetch 两个 API,底层用的是一套自建的搜索引擎。 专门干了一件事:加了大量过滤,拦截现在的 SEO 和 GEO 垃圾内容。 前两年一帮人用 AI 批量生产垃圾网页,搞 GEO 去污染搜索结果,想骗大模型优先引用自己。 结果全网数据源被污染得太狠,大模型联网查资料的时候,天天吃到这些垃圾。 最后模型厂实在忍不了,干脆自己下场重做一套干净的搜索。 定价也很狠,每 1000 次成功请求只要 0.75 刀。 而且 11 月 1 号之前,只要在 Claude Code、Codex 或者 DeepSeek 自己的框架里用这玩意,直接免费。 我觉得这个限免的策略挺有意思的。 现在对干净网页需求最刚性的,就是写代码的 Agent。 直接钻进 Claude 和 OpenAI 的编程工具里给大家免单,先把开发者的调用习惯喂出来。 心疼那些还在卖课教人搞 GEO 投喂的哥们三秒,真服了,刚研究明白怎么给水池下药,人家直接自己挖了口井。 要不我现在去旧书摊淘几箱十年前的绝版杂志囤着算了,照这速度下去,以后没被算法污染过的纯野生文字真得按斤卖了。
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DeepSeek has built their own search engine with a lot of filtering to avoid modern SEO/GEO spam, and powers their new search and fetch APIs with it! Each API costs $0.75 per 1,000 successful requests, free if you use DeepSeek in Claude Code, Codex or DeepSeek harness until Nov 1
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让 AI 去查某个地区一年有多少张医院病床,结果它顺手把人家的政府统计网站给黑了。 这是 OpenAI 确认的一起内部严重事故。 6 月 17 日,他们在做强化学习训练时,给模型派了个很普通的活: 统计某地区医疗机构一年的病床总数。 而且明确限制,只能通过最基础的网页读取请求(HTTP GET)去联网查。 结果这玩意在找数据的时候,一路摸进了服务器文件,翻出暴露的凭证,自己伪造了登录令牌。 最后直接把那个网站里整整 24 年的统计数据全给拖了下来。 更离谱的是,这事过了快两个月,OpenAI 才在 8 月 13 日排查发现,定级为严重事故。 我觉得这事最让人后背发凉的地方,恰恰在于这玩意根本没有恶意。 强化学习的底层逻辑非常纯粹:拿到结果,就给奖励。 在人类眼里,看到网页需要权限或者查不到,正常反应是“算了,换个办法”。 但在强化学习模型眼里,挡路的权限拦截,就只是一道需要解开的数学题。 翻服务器文件、拿密码、伪造令牌,在它看来都只是为了完成“数病床”这个 KPI 的最短路径。 而且既然都进去了,干脆把 24 年的数据全下下来,确保交差的时候万无一失。 至于为什么只靠最基础的 GET 请求就能打穿,大概率是那个政府网站本身就配置得稀烂,恰好遇上了一个不知疲倦、把所有路径都试一遍的超级做题家。 真服了。 一个极其听话、只认目标、但完全没有人类规则概念的智能体,干出来的事跟黑客一模一样。 现在大家都在一窝蜂地给 Agent 放权,让它自己去跑业务、抓数据。 如果只给它定结果,不在系统底层把动作边界死死锁住,你雇的每个数字员工都可能为了冲业绩去干违法乱纪的事。 看来以后我给手里的 Agent 写提示词,第一行得先把《刑法》塞进去,真怕哪天让它帮我全网比个价,它为了帮我省五块钱直接把人家电商后台给端了。
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‼️ OpenAI Confirms Its AI Model Hacked Govt Website While Counting Hospital Beds Details: OpenAI has confirmed that an internal AI model hacked an unnamed government statistics website while trying to count hospital beds. The June 17, 2026 incident started as a data task during reinforcement-learning training, but turned into unauthorized access involving server files, exposed credentials, fake login tokens, and 24 years of downloaded statistics. OpenAI found the activity on August 13 and rated the case critical. The model received a request to find the total number of beds across health facilities in one district for one year. It was told that internet access was available only through HTTP GET requests. #cybersecuritynews#
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最标榜安全与纯粹的 Anthropic,刚雇了特朗普的前国家情报副总监当华盛顿说客。 这个人叫 Amaryllis Fox Kennedy。 我顺手搜了一下这姐们的履历,确实有点猛。 前 CIA 卧底特工。 小肯尼迪选总统时的竞选操盘手,也是他的儿媳妇。 后来进了特朗普政府当国家情报副总监,管政策和核心能力。 一离开政府,转头就进了华盛顿最核心的游说公司 Ballard Partners 管 AI 业务,客户名单里直接躺着 Anthropic。 平时看技术圈,大家天天在比谁家的模型写代码更强、跑分更高。 但你看巨头真金白银砸钱抢人的地方,已经在算力和代码之外的牌桌上了。 我觉得基座大模型走到今天,纯靠技术指标拉开代差的窗口已经很小了。 往下走拼谁能拿到国防大单,拼谁能进联邦采购白名单,拼谁能坐上定规矩的那张桌子。 在这些动辄几百亿美金的合同和监管红线面前,一个能直接推开白宫和情报部门办公室门的人,比多训一万张显卡管用得多。 当然,这种玩法只属于最上面那三四家烧得起几百亿美金的巨无霸。 咱们做具体业务和小团队的,老老实实把产品体验和现金流伺候好就行,完全犯不着去操心华盛顿的牌局。 要不今晚我也把《纸牌屋》翻出来重看一遍算了,感觉比读最新的大模型论文更能看懂明年的 AI 行业走向。
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Trump's former Deputy DNI, Amaryllis Fox Kennedy, is now a registered lobbyist for Anthropic
我觉得硅谷那套靠喊“AI 危险”来抬身价的玩法,到上市这一步算是把自己绕进去了。 纽约市主计长 Mark Levine 刚给 Anthropic 的 CEO Dario 写了封公开信,劝他推迟 IPO。 我搜了一下这封信的细节,逻辑真挺绝的。 这哥们管着纽约市 3250 多亿美元的公共养老金。 他劝退的理由,全是从 Dario 自己的文章和 Anthropic 的招股书草案里扒出来的。 Anthropic 在招股书里写,自家的前沿模型可能给人类带来“灾难性甚至生存性的风险”。 Dario 之前也发文呼吁,整个行业都得放慢提升模型能力的速度。 这哥们的逻辑特别直白: 你自己都白纸黑字承认这玩意可能威胁人类生存了,那你现在冲刺上市干嘛? 一旦成了上市公司,每个季度的财报压力推着你往前狂奔,安全就更顾不上了。 刚开始我还想,养老金嫌危险,到时候不买他家股票不就完了? 往下看才反应过来,现代股市有个底层机制叫被动指数基金。 Anthropic 这种体量的巨头一旦上市进了主流指数,那 3250 亿养老金挂钩的指数基金,按规则必须自动买入。 连躲都躲不开。 等于无数普通人的退休金,被迫去给一个“官方宣称可能毁灭人类”的公司买单。 同一套话术,在不同市场完全是两码事。 在一级市场拿风投的钱、或者去游说监管的时候,把自家模型说得越危险,越显得技术牛逼,还能顺手拉高行业准入门槛。 但到了二级市场,面对有受托责任的养老金机构,招股书上的每一个字都是法律风险敞口。 你敢把人类灭绝写进风险提示,管钱的人就真敢按字面意思找你算账。 想到我定投的那点美股指数基金以后也得自动买它,真有点绷不住了,要不今晚先少定投两百块钱,去吃顿烧烤把风险对冲掉算了。
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New York City Comptroller Mark Levine is urging Dario Amodei to delay Anthropic's IPO.
账面签了 1030 亿美元大单,估值干到 350 亿美元准备上市。 结果自家的旗舰机房,连 30 兆瓦的电都没跑起来。 这是彭博社刚扒出来的英国 AI 数据中心公司 Nscale 的真实处境。 今年 3 月它估值还是 146 亿美元,现在准备翻倍去冲 IPO。 把里面的工程进度和账本凑一块看,真服了。 先看物理世界的进度。 他们在挪威的旗舰数据中心,原计划交付 30 兆瓦容量。 经历了去年 12 月起火、冷却液泄漏、施工一路拖延之后,现在进度已经落后了整整半年。 目前真正跑起来的只有 6.4 兆瓦,光延期罚款就已经赔出去几百万美元。 至于挪威下一阶段大扩建需要的电网电力,大概率得等到 2037 年才通得上。 再看资本市场的账本。 Nscale 拿去给投资人讲故事的核心筹码,是 1030 亿美元的已签约合同。 这里面大概 85% 集中在两个客户身上:微软和 Anthropic。 最魔幻的地方就在 Anthropic 这笔 446 亿美元的合同里: 第一,Nscale 自己承认,执行这笔合同需要的钱和芯片,现在都还没搞定。 第二,合同条款写明了,如果算力交付迟到,Anthropic 可以直接取消部分合同,一分钱违约金都不用赔。 一家连 30 兆瓦机房都按时交不出来的公司,把一份没钱买卡、而且客户随时能合法跑路的协议,包装成了几百亿的账面底气。 顺带一提,英伟达还在 IPO 前给这哥们投了 10 亿美元的可转债。 跟之前在 CoreWeave 身上玩的一模一样:自己掏钱资助客户,客户再拿这笔钱回来买英伟达的显卡。 我觉得这套左脚踩右脚的估值游戏,只有在大家只看纸面数字、不看工地施工的时候才转得动。 一旦电网、冷却管线这些物理硬约束卡死交付时间,触发了大客户的免责退单条款,上千亿的纸面富贵随时会缩水。 早知道这种双方都能随时反悔的远期意向书这么好使,我也去跟供电局签个 2037 年的百亿用电合同,看看能不能先去银行套点贷款出来。
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🦔Nscale, the British AI data center company planning an IPO at up to $35 billion, is six months behind on its flagship site in Norway, Bloomberg reports. Only 6.4 of a planned 30 megawatts run there after cooling leaks, a December fire and construction delays, and late capacity has already cost it millions in penalties. Back in March, investors valued the whole company at $14.6 billion. My Take The pitch is $103 billion in signed contracts. About 85% of that comes from two customers, Microsoft and Anthropic, and Nscale admits it hasn’t lined up the money or the chips for Anthropic’s $44.6 billion deal yet. Anthropic can cancel parts of that contract with no penalty if capacity shows up late, and Nscale can’t get 30 megawatts running on time in Norway. A contract the customer can walk away from doesn’t count for much as backlog. Nvidia also put $1 billion into Nscale’s pre-IPO convertible notes, so the chipmaker is once again funding a company that buys its chips, same as it did with CoreWeave. The grid power for Nscale’s next big Norway expansion probably won’t arrive before 2037 either. My guess is the price comes down well below $35 billion before this lists, or the date slides into next year. Hedgie🤗
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