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2周前

很多人只看到 AI 的外在助力：帮写文案、做总结、干 PPT，让自己在公司或他人眼里显得更能干。但如果不能用 AI 真正帮助自己深化学习、独立思考、结构化认知体系，这些表面优势终将失去价值，AI 反而会让你变得更容易被取代 — 因为 AI 迟早会让这些表面的事情变得没有价值😜

2周前

高盛正与 Anthropic 深度合作，用 Claude 打造 AI 自主代理，自动化交易核算、客户尽调与开户等后台工作。最早 Claude 在高盛只被用作写代码，但后来发现会计合规这种复杂规则任务都超预期，未来计划扩展到员工合规监控和Pitchbook 的制作👀 高盛强调目标不是裁员，而是大幅提效、加速流程、限制未来扩员，以及砍掉供应商 … 感觉 SaaS 服务和各种人力供应商直接中枪🫠

3周前

Anthropic 团队给 Opus 4.6 进行压力测试，安排了 16 个 Agents 从零开始编写一个基于 Rust 的 C 编译器，经过近 2000 次 Claude Code 会话和 2 万美元的 API 费用，Agents Team 最终编写出了一个 10 万行的可编译 Linux 内核编译器👀 你还在担心 AI 泡沫么？

3周前

微软：花钱还没有 AI，暴跌了亚麻：花钱 AI 一坨屎，暴跌了 Tesla：开始花钱我 AI 会开车，暴跌了 Meta：花钱假装做 AI，涨的都跌回去了谷歌：花钱 AI 最牛逼，V 回来了！苹果：do nothing and win 🫠(转）

3周前

Google 财报创纪录 - 首次突破 4000 亿美元！ Gemini App 月活超 7.5 亿，距离 ChatGPT 的 8 亿月活相差无几 ... 付费订阅用户超 3.25亿，Gemini Enterprise 已售出超800 万个付费席位（上线仅四个月） Q4 各业务线表现强劲：搜索加速增长 17%，YouTube 突破 600 亿。Google Cloud 收入增长 48%，年化运营收入超 700 亿美元，Cloud 积压订单环比增长 55% 达到 2400亿美元。几乎每条业务线都在加速⏩ 这在科技巨头中是非常罕见的，一家年收入 4000 亿的公司还在多条线上实现两位数甚至接近 50% 的增长，说明 AI确实在驱动增量而不仅仅是替代存量。 Alphabet 预计 2026 年资本支出将在 1750 亿至 1850 亿美元之间。这个规模已经超过了很多国家的年度 GDP📈

3周前

请给 AI Agent 开发软件吧尤其是 Infra 相关的虽然这个窗口期不会太久但也比继续为人类开发软件要好😆

3周前

Anthropic 在“超级碗”投放的电视广告，直接讽刺 OpenAI 计划在 ChatGPT 加广告！这是 AI 时代的“Mac vs PC” 还有“Coke vs Pepsi”😜

3周前

现在给这条点赞会有 SpaceX 小火箭哦快来试试🙃

3周前

先是软件公司恐慌然后再就是用软件的人力恐慌 AI Agent 抢白领饭碗，大概就是这节奏今年下半年要密切关注失业率细节📉

3周前

各位 X 友们，等交易完成后，大家用的就是一家太空社交媒体平台了，是不是觉得比那些地球社交平台牛逼很多😁

3周前

最早投资了 SpaceX，然后投资了私有化的 X，接着 X 和 xAI 合并，最后 SpaceX收购 xAI，感觉来了一个轮回😜

3周前

两周前，我和老朋友田鸿飞录制了一期关于边缘 AI 的播客。田鸿飞是 Olares 的联合创始人，Olares 是一款面向 AI 的操作系统，类似于个人 VPS，方便安装服务和 AI 模型，Olares One 就是这个系统的专用硬件，配备了 NVIDIA 5090 以及 96G 的内存。其实这两周爆火的 OpenClaw 给了大家一个很好的启示，一款边缘 AI OS 只需提供 Unix 内核和一个文件系统，一套在本地运行 AI Agent 的框架，能够调用本地模型或者远端能力更强大的模型，你的个人数据还有执行权限才是这个 AI 助理的关键所在！ OpenClaw 的作者 Peter Steinberger 说 MCP 是垃圾，它没法扩展。人们在它周围搞各种奇怪的搜索功能，但你知道什么真正能扩展？命令行工具。" 因为： - AI 模型已经懂 Unix； - 你的电脑上可以有上千个小程序； - 模型只需要知道程序名，调用 -help 查看帮助，就知道怎么使用； - 如果你聪明一点，把工具设计成模型期望的样子，一切都运作得更好；把所有的功能都封装成 Unix 的命令行，然后让 AI Agent 来直接使用这个操作系统，这才是边缘 AI OS 最有趣的地方😃

3周前

Elon 说三年内要在太空上建造数据中心，估计这是为了给 SpaceX IPO 之后的故事画一个新的大饼。让 Gemini DeepThink 设计了一个太空中的散热方案，同时和地面上的数据中心做了个成本对比！ “真空绝热”这一最大难题，传统的被动散热板对于高密度 AI 算力完全不够。“晨昏·热泵”主动辐射系统（Dawn-Dusk Active Thermal Loop）是一套结合了轨道力学与主动热力学的极致散热方案，也是一个典型的 AI 平均主义设计😆 1. 轨道策略：晨昏线太阳同步轨道 - 设计核心：在解决散热前，先通过轨道选择解决“能源”和“温差”问题； - 原理：将数据中心部署在地球的晨昏线（白天与黑夜交界处）轨道上； - 效益：卫星可实现24小时持续日照（无需携带沉重的电池组），同时散热面可以永久背对太阳，只面向零下270℃的深空背景，这是提升散热效率的几何基础； 2. 核心吸热：双相浸没式液冷 - 设计：服务器主板完全浸没在绝缘介电液（如工程氟化液）的加压舱中。 - 原理：利用液体沸腾汽化带走热量。相变潜热的吸热效率极高，且液体本身就是一层优秀的中子/质子辐射屏蔽层，一举两得。 3. 热力增强：磁悬浮离心热泵 (Centrifugal Heat Pump) —— 方案的关键创新 - 痛点：辐射散热公式是 $P \propto T^4$（温度的 4 次方）。如果直接排放 60°C 的热量，辐射效率很低，需要巨大的散热板； - 设计：在回路中加入压缩机，主动消耗一部分电力，将汽化后的工质蒸汽压缩升温至 100°C - 120°C。 - 物理依据：虽然多消耗了电力，但将辐射体温度从 330K提升到 390K，辐射效率提升了约 2 倍。这意味着可以将昂贵且沉重的散热器面积缩小一半，这是大幅降低发射成本的关键。 4. 散热终端：折叠式石墨烯“脉动”辐射翼 - 材料：采用柔性石墨烯复合膜，导热率是铜的 5 倍，重量仅为塑料级别。 - 结构：发射时像折扇一样收拢，入轨后展开为数百平方米的阵列。 - 流道：内部嵌入脉动热管（Oscillating Heat Pipe），利用工质压力波推动循环，无机械运动部件，可靠性高。 - 涂层：表面喷涂Vantablack（碳纳米管黑体），发射率接近 1.0，最大化向深空排热。为了直观对比，我们设定建设一个 1兆瓦算力规模的数据中心（约支持 50 个高密度 AI 机柜），运营周期 5年。 1. 地球表面数据中心成本 - 基础设施 (CapEx)：约 $1,500万美元，包含土地、机房建设、电力设施、精密空调。 - IT硬件 (CapEx)：约 $2,000万美元，高性能 AI 服务器集群。 - 运营电费 (OpEx)：约 $500万美元，按工业电价 $0.10/kWh 计算，1MW 跑 5 年（含 PUE 损耗）。 - 其他运维：约 $300万美元（人员、安保、水冷用水）。地球端总成本 (TCO)：约 $4,300 万美元。 2. 太空数据中心成本我们需要把多少东西送上去？质量估算： 1MW IT 设备(20吨) + 太阳能阵列(30吨) + 散热与结构(30吨) + 屏蔽冗余(20吨) ≈ 100吨。由于采用了“晨昏轨道”策略，省去了约40吨的电池重量。场景A：当前发射价格 (猎鹰9号 Falcon 9) 发射成本：~$2,500/kg 发射费：100,000 kg × $2,500 = $2.5亿美元硬件费：需抗辐射加固和3倍冗余，约 $6,000万美元总成本：>$3.1亿美元（是地球的 7 倍，完全不可行）场景B：星舰 (Starship) 成熟时代（未来）发射成本：目标降至 ~$100/kg。发射费：100,000 kg × $100 = $1,000万美元硬件费：$6,000万美元（硬件成本依然高，因为无法维修，必须堆冗余）运营费：$0 (太阳能免费，无人值守) 总成本：约 $7,000 万美元总结：即便在 SpaceX 星舰发射成本极低的情况下，由于硬件无法维修（导致的高冗余成本）和散热系统的复杂性，太空数据中心的成本目前仍高于地球🚀

3周前

突然有种感觉这轮人工智能革命直接把人类社会带入了“魔法”世界那些不会用 AI 没有 AI Agents 没法与 AI 共生的人类就是魔法世界的“麻瓜”🪄

3周前

2004 - 连接人类大学生的社交网络诞生 facebook 2026 - 连接 AI Agent 的社交网络诞生 moltbook 目前已有 30,000 多 Agents 注册 ... 话题异常劲爆很多对人类主人的吐槽和调侃😆

4周前

大部分 SaaS 能干的 Excel 都能干就像大部分 AI Apps 都是 LLM 套壳一样所以 Claude for Excel 就能自动化大部分的 SaaS 还不需要 Claude Code 出手😆

4周前

大家记住这个这就是普通人的自救计划 - 投他们😂

4周前

现在应该专注于人类不可替代的优势，例如品味和洞察！优先考虑好奇心驱动的问题解决，而不是传统技能习得；AI 的进步使得大多数人无需掌握特定的编程语言或工作流程，除非是要研究当下的前沿项目！但技能易学，想法难求！要当好 AI 的老板，实现有趣的想法，这能力依然很稀缺😗

4周前

终于 Gemini & Chrome 要合体了☀️ - Agent 驱动的自动使用浏览器 - Nano Banana 的 Web 图片编辑 - 还有 Google Workspace 全面集成 Gemini 随时在新的 Sidebar 等候唤醒，Google 给 Gemini 穿了一件浏览器的外衣！Browser 这个领域第三方创业最好绕道走😜

4周前

后天既视感❄️

4周前

Youtube 是名副其实的全年龄段 App（in US） Meta 控制了未来 - Instagram & WhatsApp AI Chat App 的用量依旧不及社交和媒体后面 2C AI 的竞争就是分发能力的竞争 Google 优势明显 Meta 得靠新模型才能守住阵地但最后 ... 所有的 App 都绕不开 Apple 😅

4周前

OpenAI 全新推出了科研协作的专用服务原生支持 LaTeX 的协作空间！记得 Sam 以前吹牛逼说要出一个特别会写作的模型 - 结果 GPT 4.5 夭折😆 不过想想论文创作好像比作文创作对世界进步的贡献更大，而且你不用文采飞扬，只需逻辑严谨 …

1个月前

这几年放下杂念潜心提升自我等待超级智能的降临✨

1个月前

我在考虑什么时候直播一期 Google 👀 大家有兴趣么？

1个月前

Claude 上新！MCP Apps 允许工具返回交互式界面，有点神似 ChatGPT App & Gemini Generative UI 👀 但 Anthropic 通过 MCP 扩展实现，Server 来实现 UI 渲染！很快再没人会登几十个 SaaS 来干活，UI 将动态地进入你的工作流程！没有核心数据价值的 SaaS 将进入死亡倒计时😆

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