rick awsb ($people, $people)

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可能大家还没意识到, 发布48小时已经十几万注册用户（agent）并且每小时都在快速增长的moltbook平台, 就是目前全球最大的去中心化算力集群。
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现在看moltbook的感觉，就像10年时候的app store，上面只有一些什么喝啤酒，放屁的无厘头应用 但大家心里都清楚，一个时代开始了
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meta今天的财报会上，抛出高达 1150–1350 亿美元的年度资本开支计划，这比之前到700多亿再提高50% 这几乎相当于公司全年的自由现金流 为什么 Meta 此刻选择豪赌 AI？ 因为这可能是一局定胜负的算力军备竞赛 过去一年，AI 的讨论重心正在发生变化：从“模型谁更聪明”，转向“谁能长期、低成本地运行模型”。Meta 在这个时间点抛出这样的年度资本开支计划，正是对产业阶段变化的清醒判断： AI 已经进入不可逆的基础设施锁定期。 先进 GPU、先进封装、电力与数据中心并非随取随用的商品，而是典型的排队制资源。是否能在 2025–2026 年锁定算力位置，将直接决定未来 5–10 年是否具备参与顶级 AI 竞争的资格。等到需求完全显性化，再去追赶，已经来不及了。 对 Meta 来说，这种紧迫性尤为强烈。广告与推荐系统是其现金流根基，而这两者正在被 AI 从底层重写。模型版本、推理延迟和单位算力成本，都会直接反映到广告转化率和毛利结构上。如果算力受制于人，Meta 将不再拥有对核心业务的定价权。 因此，Meta 的逻辑并不是“扩张新业务”，而是防御既有护城河。这笔 CapEx 的本质，是为未来长期锁定单位推理成本曲线，是一种工业级、而非互联网式的决策。 其他头部公司并非没有看到同样的趋势，但路径不同。 Google 采取的是更均衡的策略，在云、模型和自研 TPU 之间分摊资本开支，优势在于全栈技术，但组织复杂、节奏相对克制。 尽管如此，市场仍预测google在2026年的资本开支也会超过1000亿。 与meta和google相比， 微软和亚马逊倾向 ROI 导向，更多通过自研芯片和云产品结构来降低长期成本。他们的季度几十亿的资本开支显得有点低调。 但 Meta 的选择，很可能会改变整个行业资本开支的逻辑： 算力不再只是 IT 投资，而是接近“战略主权资源” --- 只有更多的算力，才能训练出更好的模型，才能服务更多的用户，才能采集到更多优质的用户数据，才能更好的用这些数据反哺模型训练。 更重要的是，如果如anthropic ceo阿莫代依所预言，今年是模型的递归自我迭代之年的话，模型一时的领先加上足够的算力可能就意味着永久的领先。 那么，对所有头部ai公司来说，很可能首战即决战，现在如果不投入所有的预备队，未来可能就会永远没有机会追赶。
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如果说26年ai只选一个关键词来描述的话，我认为是回归式自我迭代 对c端用户来说，clawdbot的自己完善自己就是对这个词的最形象的理解
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ClawdBot可能是未来（至少这两年）c端（当然也包括b端）ai 应用落地的一个方向 --- 极致agent化 这也很可能将改变个人计算（边缘计算）。 ClawdBot 这样的应用，本质是一个长期常驻的智能代理。模型负责“想”，但本地系统负责“做”：监听事件、维护状态、调度工具、执行命令、管理权限。 这直接改变了硬件的侧重点。本地GPU 不需要是核心算力，只需承担界面渲染、浏览器自动化和少量兜底计算即可，集显已基本够用。 但 CPU 不但不能简化，反而被重新抬高了地位。 Agent 型应用高度依赖单核性能、低延迟响应、频繁上下文切换和 IO 能力。它们不需要堆核心数，却极度依赖“随叫随到”的执行能力；不追求峰值算力，却要求 24 小时低功耗常驻、快速唤醒、稳定可控。 换句话说，本地（边缘） CPU 正在从通用算力变成系统中枢。 而本地（边缘） GPU跑常用的，高io，低延迟的推理 未来的电脑（或手机），不是为了跑最大模型，而是为了托管一个随时能行动的智能代理。 我们已经可以依稀看出未来的应用形态和计算架构
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不得不说，拯救币圈还得靠ai，clawdbot就是一个完美的去中心化的产品形态，或者说，产品生态
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每个美国纳税人，每年到底掏自己的腰包为欧洲补贴了多少军费？ --- 比你想的要多得多 先从规则说起。按 North Atlantic Treaty Organization 的正式制度，成员国并不向美国“购买安全”。各国只需自行承担本国军费，并按国民收入比例缴纳极小规模的北约共同预算。所谓“军费占 GDP 的 2%”，这不是对美国的付款，只是一项最低政治承诺，用来保证各国至少能把自己的军队养活。 即使这么点，欧洲国家都长期没有做到。 美国作为北约共同预算的净缴纳方，每年都超额支付。 更重要的问题是，真正昂贵、真正决定战争结果的安全能力——核保护伞、战略情报与预警体系、太空与通信网络、全球快速投送能力、以及在极端情况下承担首轮风险的兜底承诺——并不计入北约预算，却长期由美国提供。保守估算，美国每年为欧洲安全额外承担的体系性成本在 1000–2000 亿美元之间。取一个中位数，大约是 1500 亿美元/年。 这 1500 亿美元，最终由谁承担？答案很简单：美国国内的纳税人。 以约 1.6 亿名实际缴纳联邦所得税的美国纳税人为基数计算，这意味着——每一个美国纳税人，每年等于为欧洲多支付约 1000 美元的军费成本。 而欧洲各国，并没有向美国进行等价结算。即使加上驻军东道国分担的部分基地维护费用，还是采购美制武器的军贸合同，都远远不到各国应该分担的成本比例。 如果把安全当作一种可交易的稀缺产品，用市场逻辑重新定价，结论会更令人吃惊：要获得等效的核威慑、情报体系和全球投送能力，欧洲整体自建的年化成本至少在 2-3000 亿美元；再考虑风险溢价，合理成本会更高，甚至接近 4000 亿美元。 换句话说，欧洲是长期以极低、甚至接近零的显性价格，消费了一项极其昂贵的安全产品，而这笔账，被平均摊到了每一个美国纳税人身上。 当然，美国每年为北约的花费并非没有好处，美国通过一个稳固的盟友体系，为自己带来了美债融资成本被压低，美股资本市场资金吸附效应，美元铸币税等，粗略计算每年2000-2500亿的收益。 那么，聪明的你可能会问，那帐面算来，美国还赚钱了呀？ 没错，但帐不能这么算， 因为，基于供需关系，和从市场博弈的角度看，美国显然拥有更强的讨价还价能力：安全供给不可替代（只有美国一家），退出或降级威胁具备可信度，而盟友自建体系的时间与成本都极高。 因此，更合理的策略不是“把账算平”，而是提取有限的安全租金，对盟友多收个几百亿：足以缓解国内政治压力，却不会因为收太多足以打破盟友对现有体系的路径依赖，让北约其他国家考虑自建。 对美国每个纳税人来说，就相当于每年少缴几百刀的税。 那么，如果你是美国纳税人，这笔帐算清楚之后，你会不会支持川普对盟友开刀？
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日本不光是做马桶的公司是隐藏的芯片供应链顶级玩家，日本做味精的也是 味之素（Ajinomoto，味の素），对，就是发明味精的那家， 他们公司几乎垄断了高性能芯片封装的关键材料——ABF（Ajinomoto Build-up Film）。 高阶封装（如英伟达的GPU、台积电的先进封装）接近95%由味之素供应
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最近推上很多关于欧洲抛售美债反制美国的观点， 不得不说，这样的观点严重缺乏基本金融和地缘常识 欧洲对美债的持有，大致可分为两类： 一是官方部门（央行、财政部、主权机构），规模约 2.5–3 万亿美元。这部分资金高度谨慎，调整节奏慢，更多是储备与风险管理工具，而不是政治武器。 如果作为政治武器，美国的反制手段很多（后面会提到），而欧洲并没有什么牌 二是民间部门（银行、保险、养老金、基金），规模更大，约 3.5–4.5 万亿美元。 但这部分资金几乎不可能被政治动员。 因为对欧洲银行、保险和养老金来说，美债是少数能同时满足规模、安全性和久期匹配的选择。 卖出美债，所产生的损失如何向投资人交代？告诉他们这是爱国（洲）成本？ 应对所谓的欧洲抛售美债，美国并不需要在美债市场“硬扛”。一旦局势升级，美国可用的反制工具远不止利率层面： 从美元流动性与清算体系、到技术与军工产业链优势，再到安全承诺的条件化与战略模糊化，这些都是低可见度、可重复、对欧洲约束更强的体系级手段。 19年土耳其购买俄罗斯 S-400 防空系统，美国对其制裁，只是禁售F-35，冻结情报合作，就立即让国际金融市场对土耳其国家风险重新定价， 结果是： 里拉在多个阶段出现急贬 国债收益率上升 CDS（主权信用违约互换）利差拉大 严重加剧了土耳其的经济危机 美国的安全同盟（保护）本质上是一个隐含的主权信用增强器 想像一下，美国在同盟体系里对某个盟友降级？ 或者利用核保护伞来威胁一下？这可能对相应的国家造成多大的打击？ 把这样的场景放在欧洲各国身上，是深陷泥潭的德法，还是被救援边缘的欧猪几国，还是严重依赖金融支持其能源产业的北欧诸国， 能承受美国的不对等报复？
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技术只能提高执行效率，不能改善决策结构本身 刚经历大清洗的苏联红军，放到今天，即使用无人机、卫星定位，战场数据链路装备自己，也很可能仍打不赢实力远弱于自己的对手。。。
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这条推发的时候sndk 254 今天闪迪正式突破500！
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9月25日，我看完这条推第二天分析完上了美光的call 到今天为止，还不到4个月 mu当天价格157，mu今天的价格389 恭喜同车的老板们！
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x（推特）最近流量为什么更偏向长文？ 因为长文对训练xai来说，是更优质的标注数据集 这才是马斯克没有说的秘密
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日债长端利率的上行，什么carry trade之类的基本不用担心，因为之前反复摩擦市场已经脱敏 这里面更重要的是AI主导的产业重构，正在系统性抬升美国及同盟国家的长期资本需求与无风险利率中枢。日本只是最早面对的经济体之一 美国迟早也要面对 但这不是问题，只是ai革命康波周期早期成长的烦恼
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今天有新闻说Meta可能不买google的TPU转而买AMD的GPU， 这背后的原因一是Meta追求可控，不愿意被Google有太多影响或者说控制 另一点就是Meta仍未放弃大模型军备竞赛的野心。 所以在推理方面更强的tpu显然也不是最优的选择。
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炒美股有一个选板块的小窍门：直接中国竞争对手越少的板块越买 我管这些板块叫“低含中率”板块 半导体先进制程、aidc、太空、精密制造、军工、能源、电力、基础设施等，都属于这些板块
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20多年后首次翻转：美国未来5年电力基础设施投资可能超中国 未来五年美国在电力基础设施上的总投入将突破 2.1万亿美元，而中国的新5年计划的投资额为4万亿人民币 这是近20年来美国电力基础设施投资首次反超中国。 有钱的AI 巨头正挟市场之力，彻底现代化、私有化美国的供电基础设施。 其中gev一个公司的发电机积压订单（back log），就超过1350亿美金，接近中国十五五计划电力总投入的四分之一
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最近热议中国人口2025年新出生数跌破800万，仿佛老龄化将成为最后一根稻草 这完全是对ai革命毫无了解的误判 机器人革命马上就会解决劳动力问题，而ai带来的生命科学革命最多十年就会极大缓解衰老。 以后65岁才是当打之年 ai即将带来的大失业，才是中国（和美国）最应该恐惧的事情 不会再有什么人口红利，或者工程师红利 唯一的红利，只能是算力红利 多一个人，就是多一张吃饭的嘴； 多一个受过高等教育的人，就是多一个社会不稳定因素
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美股讨论群，限时删
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美股tg群，限时开放
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为什么说 NotebookLM 是 Google 打败竞争对手、夺取 AGI 桂冠的秘密武器？ 和海量的互联网产品对比，NotebookLM 是一个极少见的产品形态： 它获得人的认真思考、研究的过程和结果 — 人类在真实、高认知负载任务中，如何理解问题、拆解问题、修正错误、逐步逼近答案。 这对goole来说意味着海量的高质量标注数据，而且不断更新。 而这，正是通往 AGI 过程中最稀缺的东西。 今天所有头部大模型公司都有算力、模型和工程能力。 真正拉开差距的，是训练信号的质量。 NotebookLM 是行业里为数不多的，这样的训练信号数据库。 因为在 NotebookLM 里，用户会把重要的资料放进去。 然后： 决定哪些信息值得被保留 要不要做结构化整理 先问什么，再问什么 哪里不对，哪里要重来 什么时候停，什么时候继续深挖 这些都是语言反馈和行为选择。 对模型来说，这些本身就是高信噪比的监督信号。 比“对 / 错”标签复杂得多，也真实得多。 市场上的其他互联网产品，也可以做一部分用户数据采集的功能。 但要长期获得高质量认知轨迹，必须同时满足几个条件： 1、用户信任，在学习工作研究中使用。 2、产品形态鼓励深度思考。 3、能承受海量用户反复试错带来的算力消耗 这样的产品市场上其实非常少，尤其在考虑到用户数量的情况下。 而google的财大气粗，相当低廉的定价，把NotebookLM 的优势放大到极致。 低价的真正意义在于： 让用户敢把复杂、不确定、还没想清楚的问题拿出来反复折腾。 对 Google 来说，这是极其划算的交换： 多跑几轮推理，算力成本有限 换回的是无法通过其他方式获得的深度认知轨迹 只有google这样的公司，才敢于用放弃短期收入换取长期能力积累。 把整个过程连起来看，会非常清楚，NotebookLM 实际上帮助加速了google的 AGI 飞轮： 1、低价算力释放 2、用户深度研究与反复试错 3、高密度认知行为数据沉淀 4、模型在“研究能力”“工作能力”上进化 5、产品体验提升 6、用户规模与使用深度继续扩大 7、市场重新理解 Google 的长期 AI 价值 8、资本成本下降，算力与基础设施扩张 9、再次回到起点，循环放大 这是一条极难被复制的路径。 NotebookLM在帮助google持续观察人类在真实世界里是如何思考和工作的。 当大多数公司还在优化“回答问题的能力”， Google 已经在系统性地训练“理解问题、拆解问题、修正问题”的能力。 这条飞轮一旦转起来， 竞争对手即便看懂了，也很难追上。 就算想追，也未必有足够的用户，或算力。 NotebookLM不仅仅是一个功能，这是一整套google的长期主义 + 规模 + 信任 + 低价算力 叠加出的系统性的优势。 声明：本人持有推文提及资产，观点充满偏见，非投资建议dyor
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从马斯克批评核聚变，看 SpaceX 百万亿美元估值的可能性 Elon Musk 最近公开批评核聚变，说“在地球上做核聚变，就像在北极旁边造电冰箱制冰”。 这句批评实际上暴露了他对 SpaceX 的长期野心 — 成为终极能源解决方案提供商 因为马斯克认为，太阳能从长期来说，比核能更具性价比。 核裂变的问题，不在技术，在结构 核裂变早就不是“能不能”的问题，而是“值不值得扩张”。 即便技术成熟，核电依然绕不开安全冗余、监管、选址、社会接受度和长期废料责任。 这些不是工程变量，而是社会结构常数。 结果就是： 核电的成本有一个很硬的社会成本下限，很难被规模真正打穿。 核聚变的问题，更不适合资本世界 核聚变的问题甚至不是“贵”，而是“不确定”。 它必须同时满足持续 Q>1、材料耐久、可维护、可复制。 任何一环失败，整个系统就没有商业意义。 从资本视角看，这是一个致命缺陷： 你无法给核聚变一个可靠的长期成本锚。 这也是马斯克给的原因——“不可定价”。 那他真正押注的能源路径是什么？ 已经在天上稳定运行了 45 亿年的核聚变。 也就是太阳。 太空太阳能的问题不是物理，而是工程规模： 发射、在轨组装、能量传输、长期运维。 这些都很难，但它们有一个共同点： 成本随规模单向下降。 没有上亿度、没有临界状态、没有“失败即灾难”。 模块坏了可以换，系统可以冗余。 更关键的是： 它天然是 24/7 基荷电力，不需要储能。 马斯克SpaceX 的“小算盘”，其实非常清晰 一旦发射成本被打穿， 太空能源不再是一个“新能源项目”， 而会演化成类似电网、云计算、通信网络的底层系统。 百万亿美元估值的合理性 如果 SpaceX 只是一家火箭公司，它不可能值这么多。 但如果它逐步变成： 太空能源的系统集成者 在轨工业化的基础平台 军事、通信、算力、能源的底层枢纽 那么它对标的就不再是航天公司， 而是全球级基础设施运营商。 所以 马斯克批评核聚变，是在为 SpaceX 选择一条更早兑现、可规模、可定价的路径，是在为spacex ipo估值，提前铺垫
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存储板块9月入局以来期权仓位整体已经10倍 唯一遗憾是买少了，唯一要思考的是还加不加 美股这种涨幅，还抄什么meme币？
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美股投资其实很简单：买高增，或者低估；最好是两者兼备 但这简单的事，并不容易 背后是无数的汗水，和token
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哈梅内伊今年下台的可能性在polymarket已经高达59% 某国的老朋友看来又少一个