ChandlerGuo 郭宏才 宝二爷

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比特币最近可能要再突破新高
比特币冲击历史新高，巨鲸入场引发市场热潮· 136 条信息
#比特币 #新高 #突破 #金融 #积极
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AI泡沫这事儿 说白了就是钱太多了 都往一个篮子里扔 现在那些AI公司估值高得离谱 但真正赚钱的没几个 这不是明摆着的泡沫吗 等泡沫破了 剩下的才是真金白银 到时候再进场也不迟
#AI泡沫 #估值过高 #风险投资 #市场调整 #观望态度
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兄弟们，谁有美国适合建数据中心的电力资源或矿场转让？欢迎微信联系我。
#美国数据中心 #电力资源 #矿场转让 #商业机会 #微信联系
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大家只要坚持囤币 大家都会变有钱的 这是必然趋势
币圈“1011”六倍崩盘：高杠杆爆仓潮，谁在裸泳？· 4996 条信息
#囤币 #变有钱 #必然趋势
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美股凌晨跳水 白宫停摆又来了 2018年川普停摆35天 损失110亿美元 这次会更久吗 BTC换手率创新高 12万上方筹码断层明显 短期投资者开始恐高 周末看市场反应 如果跌太狠我会平掉剩余20%合约仓位
BTC市场震荡，巨鲸减仓引发价格波动· 488 条信息
#美股跳水 #白宫停摆 #川普 #BTC换手率 #合约仓位
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币圈最火的海涛老师 2013年北京车库咖啡带我入圈 走上财富自由之路 新人进圈 老人进群 我的领路人
币圈“1011”六倍崩盘：高杠杆爆仓潮，谁在裸泳？· 4996 条信息
#币圈 #海涛老师 #财富自由 #北京车库咖啡 #领路人
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港股美股 vs 币圈 现在知道比特币的威力了吗
币圈“1011”六倍崩盘：高杠杆爆仓潮，谁在裸泳？· 4996 条信息
#港股 #美股 #币圈 #比特币 #威力
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SEC又在玩拖延战术 LTC现货ETF申请被晾在那里 政府关门期间监管部门就是这样 说好的截止日期说不算就不算 不过彭博分析师还挺乐观 说部分现货ETF获批概率已经100%了 拭目以待吧
#SEC #LTC现货ETF #监管拖延 #彭博分析师乐观 #政府关门
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硅谷也有大锅菜了
#硅谷 #大锅菜 #餐饮 #创新 #生活
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12万美元
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TOKEN2049上Tom Lee和Arthur Hayes都在讲一个事 2025年要变天了 Tom Lee说华尔街要大变 AI区块链金融工程要深度融合 Arthur Hayes更狠 直接说欧元区要爆雷 法国可能退出欧元区 这两个老炮儿同时发声 不是巧合 大的要来了
传奇交易员重返多单，ETH行情引发市场分歧· 19 条信息
#Token2049 #Tom Lee #Arthur Hayes #2025年 #金融 #AI #区块链 #欧元区
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意大利人讲义气 一直不离不弃
#意大利 #讲义气 #不离不弃
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币圈现在真的很奇怪 新币动不动就百亿美金开盘 但是根本看不到谁在真正买币 以前大家都是简单买币囤币 现在全是撸毛套利刷单 各玩各的互不相干 最原始那个买币信仰的圈子 好像真的消失了
币圈“1011”六倍崩盘：高杠杆爆仓潮，谁在裸泳？· 4996 条信息
#币圈乱象 #新币高开 #撸毛套利 #信仰缺失 #市场割裂
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天安门广场举行国庆升旗仪式。祝祖国山河锦绣，愿人民幸福安康！#最好的祝福送给祖国 #
#天安门广场 #国庆升旗仪式 #祖国 #祝福 #幸福安康
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沙漠骆驼 新东方版
#沙漠骆驼 #新东方 #改编歌曲 #积极向上 #文化现象
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政府停摆可能是好事 给美联储降息找借口 BTC筹码结构还算健康 短期持有者在换手 老玩家还没动
币圈“1011”六倍崩盘：高杠杆爆仓潮，谁在裸泳？· 4996 条信息
#政府停摆 #美联储降息 #BTC #筹码结构 #短期持有者
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未来已来 机器人时代已经来了
中国机器人队夺得世界杯历史首冠，震撼全球！· 27 条信息
#机器人 #未来 #科技
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内塔尼亚胡在联合国使用的二维码……同志们谨慎打开链接 心理素质不够的 千万不要扫一扫
#内塔尼亚胡 #联合国 #二维码 #谨慎 #心理素质
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币圈叙事追热点 第一个吃螃蟹利润大 但第一个踩坑也是你 等清晰了再进场 利润少点但风险小 稳妥点没毛病
币圈“1011”六倍崩盘：高杠杆爆仓潮，谁在裸泳？· 4996 条信息
#币圈 #追热点 #利润与风险 #投资需谨慎 #避免踩坑
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AI时代个人成长的核心就是学会提问 不是找答案 现在教育应该教的是如何构建知识图谱 然后用AI解决实际问题 未来没有专才通才 只有全才 既是万金油又是专家 个人护城河来自足够广的知识面 带来强大的问题生成和解决能力
#AI时代 #个人成长 #提问能力 #知识图谱 #全才
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人是如何洗脑动物的？看我兄弟就做到了！
#洗脑 #动物 #兄弟
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全球 AI 版图与投资风向｜圆桌精要 嘉宾来自二级市场、交叉资本与企业风投。开门见山：AI 资金洪流正在重绘全球力量版图。 1）地缘格局 •中美是唯二“超级引擎”。美国在基础模型、人才与资本上继续拉开差距；中国在应用落地、工程优化、供应链效率与成本控制上强势，许多场景（医疗影像、边缘终端）5 年前已商业化。双方相互低估常见：美国易忽视中国在应用层的速度与规模；中国易低估美国在基座模型与基础研究的领先幅度。 •欧洲步调更稳，受监管牵引； •中东意在自给自足的 AI 战略，重金扶持本地初创，布局数据中心与云。 2）赛道偏好 •算法走向：多模态、小模型与MoE降低推理成本；蒸馏让中小模型在子任务上媲美大模型，并可上边缘设备。 •数据与合规：从“量”转向“质”，需要付费/授权机制与隐私计算/联邦学习，企业或自训、或授权他训。 •硬件与基础设施：GPU/TPU 的矩阵并行与低比特量化红利在兑现，但访存/带宽/能耗成瓶颈；通信光互连从机架间向机架内加速渗透。 •数据中心与能源：电网老化、算力用电缺口扩大，SMR（小型模块化核电）、分布式储能与“算力就近”将成关键投入。 3）垂直与“物理 AI” •医疗：影像可疑点标注、EKG/编码/文书自动化是“低垂果实”，单个医生节省 1 小时/日即创造系统价值。 •机器人/物流/餐饮自动化：从仓内搬运到前台饮品机器人，软硬一体打开百亿级市场。 •内容电商：AI 生成内容+供应链，东南亚与美国同步起量。 •航天与新空间：可重构卫星网络、太空数据中心、失重环境材料/药物研究，受发射成本指数级下降驱动，进入产业化窗口。 4）资本与回报 •今年百亿美元级资金高度集中于少数基础模型公司，但历史上最佳回报往往来自产业垂直与应用层。 •中国硬件创业在成本、效率、产能上具数量级优势；美国 B2B 软件 体系成熟。 •一级/二级市场：二级龙头估值高企但仍有结构性机会；面向“算法+数据+场景”的垂直龙头，5–10 年拿到 10–15× 并非天方夜谭（风险自担）。 5）方法论 •投资上坚持“5-UP”：深扎复杂行业工作流、抗“大厂升级坍塌”；以应用牵引而非盲逐通用代理。 •创业上先做过硬突破再谈公司，人才迁移比技术转移更重要；对齐雇主/政府/保险/医院/患者激励，规模化才可期。 •参与胜于旁观：我们常高估一年、低估十年——AI 的“下一幕”需要你在场。 结语 AI 正在把“能源—算力—数据—应用”的链条重新焊接。多模态与小模型上边缘、数据合规与付费、硬件光互连与低能耗、医疗与机器人等垂直将是未来 3–5 年的主航道。要么留在旧地图，要么一起书写新章。
#AI #人工智能 #投资 #全球 #技术
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AI、金融与资本市场的未来｜Gary Gensler 演讲要点 生产力与增长 真正推动 GDP 的并非简单自动化，而是转型与增强。自动化本身未必拉动增长，关键是市场集中度、就业、工资、通胀与金融稳定如何演变。 未来某个时点（也许 2030 年代），AI 会触发一场金融危机。不一定像 2008 年那么严重，但风险真实存在。 乐观与谨慎的分歧 顶尖经济学家意见分化：有人认为 AI 十年内难见显著生产力增量，也有人极度乐观。现实或许介于两者之间。AI 本质上是非线性、非确定、超维度的数学系统，解释性难题短期难解。 集中度与地缘政治 •芯片制造、稀土精炼、台积电等环节高度集中，带来国家间的博弈。 •厂商则靠“护城河”锁定用户，强化依赖。 •数据泄漏与价格不透明也是隐患，尤其在金融业。 •中美竞争是主轴，欧洲、拉美、亚洲、非洲如何在“算力与数据依赖”中保持韧性，是关键挑战。 资本市场的映照 •1964 年市值前四：IBM、GM、AT&T、埃克森。 •今天前 10 大公司占美股 40% 市值，其中数家单体突破万亿美元。美股总市值相当于 GDP 的 225%，约占全球股市的一半。 •仅四家巨头（亚马逊、谷歌、微软、Meta）每年在 AI CapEx 上投入 3000 亿美元，几乎等于 1% GDP。 •上半年美国 GDP 增长的一半，来自芯片与数据中心支出。 金融应用与风险 •成功落地：客服、理赔文档、情绪分析、小型量化交易特征提取。 •局限：推理延迟大、错误率高，尚不适合高频交易。 •金融业依赖外包与服务商，中小金融机构需要 AI 服务商，这是初创公司的大机会。 •但必须关注欺诈、操纵、深度伪造等风险。监管要为 AI 加上“护栏”，避免金融欺诈与市场操纵。 泡沫与差异 •AI 投资热潮与 19 世纪铁路泡沫、2008 房地产泡沫不同：大部分资金来自现金流充裕的巨头，而非债务。 •因此即便存在泡沫，其性质也更可控。 对创业者的建议 1.服务定位：为金融机构提供数据清理、模型编排、RAG 等外部服务。 2.合规框架：长期发展必须在法律政策范围内，避免单纯投机。 3.守住客户与数据：银行利润空间巨大，金融科技切入点是找到数据与客户洞察。 4.内部颠覆：允许团队内的“创业者”推动 AI 应用，否则容易被外部颠覆。 加密货币的对比 AI 的价值主张清晰，Crypto 大多仍停留在情绪与投机。稳定币是美元变体，其他代币的长期价值存疑。资本市场最终会让基本面追上情绪。 结论 AI 将继续是变革力量，但伴随集中度、金融危机、地缘政治与监管难题。对企业与投资者而言，机会在于深度应用、垂直服务与合规创新。对国家而言，如何在数据、算力与监管上建立韧性，决定未来在全球 AI 地图上。
#AI金融风险 #Gary Gensler #AI地缘政治 #AI投资泡沫 #金融科技合规
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硅谷的技术浪潮与 AI 革命 约翰·L·亨尼西演讲摘要 今天上午的主题对话嘉宾是约翰·L·亨尼西（John L. Hennessy），他是 Alphabet 董事长、美国计算机科学家，被誉为“硅谷教父”，2000–2016 年任斯坦福大学校长，并因与大卫·帕特森（David Patterson）共同开创 RISC 架构获 2017 年图灵奖。 硅谷的起点 硅谷历史可追溯到二战前。MIT 出身的弗雷德里克·特曼（Frederick Terman）来到斯坦福任教，招回比尔·惠利特（Bill Hewlett），与戴夫·帕卡德（Dave Packard）一起创业。他们发明了温度补偿音频振荡器，卖给迪士尼用于《幻想曲》，这就是惠普的开端。车库实验室的故事也由此流传。 从此，硅谷迎来一波波技术浪潮：半导体、集成电路（英特尔、AMD、仙童）、微处理器与个人电脑革命、互联网与思科、万维网与谷歌雅虎、社交媒体与 Facebook、Snapchat……每一波浪潮最终留下 3–4 家巨头，推动格局不断变迁。 创新源头 早期突破来自 IBM、贝尔实验室、施乐 PARC 等研究机构。晶体管、集成电路、个人电脑、图形界面与鼠标都从这里起步。斯坦福、MIT、伯克利、卡内基梅隆等大学成为人才与思想的孵化器。互联网最初服务科研，直到杨致远等人用 Yahoo 做出在线点披萨，我才意识到互联网将改变一切。 人才与创新 硅谷的经验是：转移的不仅是技术，更是人。真正推动创新的，是敢于挑战旧路的年轻人。谷歌的成功离不开佩奇、布林，更离不开后来数百位来自斯坦福、伯克利的人才。创新需要人去承载、去相信。 AI 革命 今天我们正处在人工智能的浪潮中。几十年的基础研究，加上近十年的突破——深度神经网络、Transformer、自监督学习——使 AI 在图像识别、自然语言、推理上突飞猛进。关键要素是算法、数据与算力。ImageNet、Wikipedia、亿万网页训练了这些模型。RLHF 帮助它们减少错误，但完美仍不可期。 技术与社会挑战 AI 发展面临三大挑战： 1.训练成本飞速上涨，算力需求超过硬件降价速度。 2.能耗问题，数据中心能耗是人脑的数千倍。 3.高质量数据枯竭，2030 年前后或遇到瓶颈。 同时，AI 引发就业与社会担忧。程序员、教师、医生都面临改变，但若定位为“增强人类能力”而非替代，就能释放积极价值：减轻医生文书负担、为教师提供个性化辅导、让学习与诊疗更高效。 展望 AGI 十年前大多数人认为 AGI 需几十年，如今很多人预计 5–10 年。大模型已超过人类平均水平，向专家级迈进。但它们的学习效率、能耗远不如人脑。我们仍需从神经科学汲取灵感，把革命推向改善人类生活的方向。 “真正驱动硅谷的，不是单个公司，而是一波又一波的技术浪潮。今天，AI 就是新的浪潮。” ——约翰·L·亨尼西 ⸻
#硅谷 #AI革命 #约翰·L·亨尼西 #技术浪潮 #创新
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Ray Dalio说我们正走向非常黑暗的时代 这话听着刺耳但可能是实话 现在各种AI工具都说能自动解决97%的bug 听起来很牛但还是要小心别被忽悠了 市场动荡的时候 保持清醒最重要
#Ray Dalio #黑暗时代 #AI工具 #市场动荡 #保持清醒