#AI泡沫

1个月前

Google推出最強AI晶片，挑戰英偉達王座！ CEO警告：AI盛宴恐崩盤，如網路泡沫，納指暴跌80%，萬億財富灰飛煙滅！請觀賞視頻：👇👇👇

谷歌TPU崛起，英伟达面临市场危机· 19 条信息

#Google #AI芯片 #英伟达 #AI泡沫 #股市暴跌

1个月前

英伟达今天是7个月来跌幅最大的一天，这波AI泡沫论很像年初的Deepseek冲击，都是让市场怀疑我们买这么多英伟达的芯片到底是不是花了太多钱，产出的效果不及预期。最后，我认为大概率结果也是一样，AI应用继续加码上升，带动英伟达芯片的需求持续增长。谷歌TPU是非常强大，Meta也会去采购，未来不排除还有别的公司去采购。但是问题在于谷歌TPU在通用性上不及英伟达，CUDA生态也强于JAX，总体只要AI没事，英伟达就没事。当然AI总会有泡沫的一天，但不是现在。

英伟达市值破四万亿，AI芯片霸主地位稳固？· 216 条信息

#英伟达 #AI泡沫 #芯片需求 #CUDA生态 #AI应用

1个月前

有谁想到，原来谷歌才是这一波AI泡沫的最后の浪？

谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？· 145 条信息

#谷歌 #AI泡沫 #最后の浪 #消极 #科技

1个月前

有谁想到，原来谷歌才是这波AI泡沫的最后一浪？

DeepSeek数据泄露：德国下架，信任崩盘· 446 条信息

中国DeepSeek引发美国科技股暴跌事件· 170 条信息

#谷歌 #AI泡沫 #最后一浪 #负面 #科技

1个月前

【杰森视角】两股阴云笼罩世界，你的资产在裸奔？10万亿AI泡沫要爆？市值5000亿的OpenAI却雇一个12人的小审计公司？30年“免费午餐”没了，全球面临惨烈“戒断反应”？英伟达离减值红线只剩7天！

英伟达市值突破5万亿，科技巨头再创历史· 44 条信息

#AI泡沫 #OpenAI审计 #英伟达减值 #全球经济风险 #杰森视角

1个月前

据Business Insider周五报道，英伟达首席执行官黄仁勋在周四的内部会议上坦言，尽管公司交出了"令人难以置信的"成绩单，但"市场并不领情"。这位芯片巨头掌门人罕见地承认，英伟达如今面临一个无解困境：业绩出色会被指控助推AI泡沫，业绩不佳则被视为泡沫破裂的证据。黄仁勋在会上表示，市场对英伟达的预期已经高到令公司陷入某种"无赢局面"。他直言："如果我们交出糟糕的季报，哪怕只是差一点点，看起来有一点点不稳，整个世界就会崩溃。"

英伟达市值破四万亿，AI芯片霸主地位稳固？· 216 条信息

#英伟达 #黄仁勋 #AI泡沫 #市场预期过高 #无赢局面

1个月前

说Ai有泡沫请问泡沫在哪里？是英伟达的业绩有泡沫还是Ai类的应用是伪需求举个栗子，我真的很想知道泡沫在哪里说的有道理V你50

英伟达市值突破5万亿，科技巨头再创历史· 44 条信息

#AI泡沫 #英伟达业绩 #AI应用 #伪需求 #V你50

Aelia Capitolina

1个月前

想象英伟达是一家建材商。地产商(Neocloud或Hyperscalers）贷款向建材商购买建材建成房子并出租，当然mag7还用自己的经营现金流。地产商建的房子用来租给住户（OpenAI/Anthropic等AI模型公司/应用公司）住，而应用公司交的租金也基本全部来自风投和贷款。前几周，地产商的财报已经显示出融资成本高、现金流减少的迹象，引发了对AI支出泡沫的恐惧。现在出了建材商的财报，非常好，好到史无前例。建材商说：“我们所有的建材都已经卖光了，所有的建材盖成的房子全部已经住满并且全额交租金。”于是市场高潮了：“地产没有泡沫！” 问题是无论是地产商还是住户，他们的钱大部分都来自贷款。买建材的钱不仅挤压了他们的经营现金流（如果有的话），还在不断地利滚利导致地产商不得不长期依赖再融资。而与此同时，住户给地产商掏的租金，几乎完全不来自自己的现金流，而依赖于贷款。换句话说，整个地产行业，几乎完全依靠贷款运作。那么建材商的财报是否能证明地产行业没有泡沫？我想完全没办法。但是市场的大部分人的想法很简单：只要建材还卖得出去，房子还租得出去，市场就没有泡沫。问题是制约这一切的根本就不是这些因素，而是背后最大的因素：贷款和现金流。美国企业的现金流在枯竭，就业为什么在转弱？因为有太多贷款利息要还，雇不起人了。那么贷款呢？10月FOMC以后，几乎是明确表明，贷款利率可能很长一段时间不会继续下降了。借新还旧的办法难度陡然上了一个等级。那么这个AI地产到底是不是泡沫？到底有没有需求？答案是有需求，但需求要靠不断的贷款撑着。泡沫在贷款这里。一旦贷款成本和路径出问题，住户还有钱交租金吗？一旦住户无钱交租金，地产商还有钱买建材吗（何况地产商自己本身也在贷款）？英伟达的财报完全没回答其中的任何一个问题。

英伟达市值破四万亿，AI芯片霸主地位稳固？· 216 条信息

#英伟达 #AI泡沫 #贷款依赖 #现金流枯竭 #高利率

南帝～（一灯大师）

1个月前

今晚凌晨两个大事 1:凌晨 3:00，美联储公布货币政策会议纪要 12 月是否会降息，会议会透露方向 2:凌晨 5:00，英伟达财报公布如果营收、净利润不及预期，那么说明 AI 有泡沫，英伟达可能跌 10%，美股指数会跌 3%

美股新行情：就业数据下修引恐慌· 322 条信息

#美联储 #货币政策会议纪要 #英伟达财报 #AI泡沫 #美股

素人极客-Amateur Geek

1个月前

gemini3出来，一扫AI泡沫的阴霾。大家那时开始怀疑， gemini做不好，另外三家总做不实用的。一切仿佛停留在：很努力才能看到AI价值的水准。所以大家都在期待一个无需AGI，能用到不那么辛苦的模型。不必看奥特曼再吹牛，不必看claude装腔作势。不必看grok的碎嘴子。对抗AI泡沫最简单的，就是加快侵入在工作中使用的占比。 Google给所有人打了个样。我想，在未来的几个月，如果不用AI去工作，就真的会变成很落后的事了。这世界在变的时候，不需要人去喊。

Google Gemini 2.5发布引发AI模型性价比热议· 475 条信息

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 869 条信息

#Gemini3 #AI泡沫 #AI工作应用 #Google #AI发展

1个月前

本次AI泡沫最大的受害者，就是META 等市场发现它的数据中心投资全部资不抵债之后本周一，恐怕将是该股股价历史上能留在600上方的最后一天

美股新行情：就业数据下修引恐慌· 322 条信息

#AI泡沫 #Meta #数据中心投资 #股价下跌 #负面情绪

1个月前

我没买的时候天天大涨。我一买入，AI泡沫破裂了、美联储不降息了、中日开始吵架了。他妈的有这么巧的事儿吗？ $QQQ

美股新行情：就业数据下修引恐慌· 322 条信息

#AI泡沫 #美联储不降息 #中日争端 #qqq #投资亏损

1个月前

AI泡沫之所以能再次爆炸，根本原因是大家之前都太在乎“NVDA是不是泡沫”，太在乎“NVDA是不是思科2.0”了实打实的EPS增长，NVDA当然不是泡沫。可他的营收全都来自于其他公司的CapEx，也就是资本性支出现在大家回过神来了，NVDA虽然不是泡沫但CapEx可能是泡沫啊！靠举债投资，债务的可偿还性出现大问题（首先从ORCL开始；然后是NeoCloud），再加上股价短期内上涨本来就是散户赌狗和小机构短线资金炒作这不，泡沫就爆了指望泡沫热度很快恢复，或者NeoCloud股价再创新高可能要学一学泡沫爆破后的几个阶段，绝非某些人一厢情愿的那样，大喊一声“不是泡沫”就涨起来了如果真的反弹，也会遭遇很强的多杀多止盈跑路这也是我下周（如果有反弹的话）继续卖Call的根本原因周五按兵不动，没开新仓。就是想看看周一的表现反弹，能否继续所以我

#AI泡沫 #NVDA #CapEx泡沫 #债务危机 #多杀多

1个月前

半导体内行Fin神有关AI的所有高认知观点，AI总结： - **AI 泡沫性质** - 核心观点：与互联网泡沫不同：AI 是应用端驱动基建，基建紧缺而非过剩；泡沫可能在 App 端（需求兑现慢）。 - 支撑论据：互联网基建解耦导致 97% 光纤闲置；AI 中 CRWV backlog 从 30B 涨到 55B，需求传导自 App → 云 → DC → 芯片。 - 风险警示：App 端泡沫源于 AI/Agent 迭代慢；渗透率近 50% 时增速放缓，可能引发砍单潮（类似 Cisco 泡沫）。 - **GPU 折旧与寿命** - 核心观点：折旧不是大问题：训练 GPU 寿命 2-3 年（AFR <6%），推理 5-6 年；整体按 5-6 年合理。 - 支撑论据：Meta Llama3 报告：年化 AFR 9%；CRWV 财报：旧 H100 续约价仅降 5%，A100 卖光。 - 风险警示：若按 6 年折旧而实际寿命短，可能虚高利润（灰犀牛）；技术迭代导致 TCO 劣势，但短期供不应求。 - **基建投资与 Capex** - 核心观点：公司激进转向 Capex（Meta 38%、MSFT 33%），挤压 Opex 导致裁员；半导体利润超互联网成新常态。 - 支撑论据：Amazon 裁 3 万省 60B 买 GPU，云增速从 18% 提至 24%；Nvidia 投资伙伴推动 Capex。 - 风险警示：电力/并网瓶颈（矿转 AI 如 CORZ）；举债风险（如 ORCL）；泡沫破灭在 App 端而非基建。 - **公司策略** - 核心观点：OpenAI 平衡：10GW NV、10GW ASIC、6GW AMD；AMD 激进 PIM 技术；Meta all-in 但常错节奏。 - 支撑论据：AMD ROCm 进步，但软件栈慢；Oracle 可能入 ASIC 市场（传闻）。 - 风险警示：Zuck 运气好（Reels GPU 转 LLM），但风格折腾（Libra、VR）；AMD 需成熟 ASIC 抢推理份额。 - **就业与社会影响** - 核心观点：AI 提效有限（大厂 15-20%）；就业压力更多来自 Capex 挤压，而非纯提效。 - 支撑论据：Agent 操作猛但目标仅 20% 效率；SDE 买 Nvidia 对冲被 GPU 挤出价值链。 - 风险警示：结构性失业潮（非大规模）；AI 通缩性（抑制通胀）；端侧 AI 需 7-10 年演进。 - **技术趋势** - 核心观点：存储周期早期（HDD/SSD 紧缺）；AI 推理成本不降（体验优先，如手机功耗）。 - 支撑论据：WDC/Hynix 财报：推理比例升；渗透率 10%-50% 最快增长阶段。 - 风险警示：Token 消耗量成文明标志；人 + AI > AI（开放问题需人简化）。

英伟达市值破四万亿，AI芯片霸主地位稳固？· 216 条信息

#AI泡沫 #GPU折旧 #基建投资 #公司策略 #就业影响 #技术趋势

1个月前

伯里最后的警告：那笔终结硅谷的 920 万美元赌注那个在 2008 年被华尔街嘲笑却做空成功的人，刚刚永远离开了公开市场。迈克尔·伯里不仅仅是做空 Palantir。他执行了金融史上最不对称的交易：花 920 万美元，换取当 AI 泡沫破裂时收取 2.4 亿美元的权利。这是 2600% 的回报。数字不会说谎： • Palantir： 449 倍收益，股价 184 美元。伯里的执行价：50 美元。 • NVIDIA：在芯片未来 36 个月就过时的情况下，依然按 10 年折旧，把现金扔出去烧。 • 整个 AI 板块：到 2028 年藏着 1760 亿美元的虚假会计处理。这就是安然式的数学。这是披着硅谷面具的次贷 CDO。 ⸻ 那些没人看到的真相：大科技公司在 2025 年只为 AI 基建就花了 2000 亿美元。收入增长？不到 20%。能源成本？足以供给一个国家。折旧欺诈？是企业史上规模最大的。伯里看到了。他提交了 5 万张看跌期权合约。然后做了件史无前例的事： 11 月 10 日，他注销了整个基金，在监管视野中消失。和 2008 年一样 —— 当压力快把他压垮时，他选择了消失。 ⸻ 这不是交易，这是预言。当 Palantir CEO 说他疯了，伯里保持沉默。没有辩解，没有解释。只有一句神秘的提示：11 月 25 日。某种被释放的东西。他不再管理资金。不再玩游戏。他下完赌注，离开牌桌，留下的是预设的后续指令。那个在银行崩溃前警告我们房地产的人，现在在科技暴涨 173% 的时候警告我们 AI。上次，他用了 18 个月被证明正确。上次，他赚了 1 亿美元，也差点崩溃。这一次，他不打算留下来看结果。

#迈克尔·伯里 #AI泡沫 #Palantir #做空 #金融预言

1个月前

2024年7月：Oai 12个月内必倒闭其实唱空AI挺好的，从2023年起，各大媒体就在唱空“AI泡沫”了。市场需要唱空做空，这说明市场对比2000年成熟太多太多了。在质疑声中上涨，市场是非常健康的

#OAI #AI泡沫 #市场质疑 #市场健康 #唱空AI

1个月前

#AI 究竟是“未来奇迹”还是“世纪泡沫”。最近这种讨论可谓是不绝于耳，尤其是昨天软银清仓了英伟达，更佳成为大家风口浪尖的讨论话题。最近看到一个难得的 #AI 大佬圆桌讨论，英伟达CEO黄仁勋，前Meta首席AI科学家和图灵奖得主杨立昆，AI教母李飞飞，AI教父杰弗里·辛顿，图灵奖得主约书亚·本吉奥，英伟达首席科学家比尔·戴利，6位世界顶尖的 #AI 大佬们首次同台对话，精彩程度堪比神仙打架。当主持人问到，“AI泡沫是否存在时”，这群最懂 #AI 的人，竟然给出了完全不同的答案。第一阵营是以黄仁勋为代表的非泡沫派。黄仁勋举了个例子，在互联网泡沫时期，铺设的大部分光纤，都是没被点亮的“暗光纤”，这意味着，行业的供给远远超过了实际需求，但是现在，几乎每一块能找到的GPU，都在全负荷运行，这说明需求是真实存在的，同时他还认为，#AI 是一个需要工厂，来生产智能的新兴产业，而我们才刚处于这场智能大建设的开端。英伟达首席科学家比尔戴利也认同这个观点，他认为我们才刚刚开始触及应用的表面，估计目前只达到了最终需求的1%，还远远满足不了市场的需求和前面黄仁勋完全看好 #AI 不同，前Meta首席AI科学家杨立昆，给出了一个很微妙的答案，#AI 短期有泡沫，但长期来看，却不是。为什么说长期来看并没有泡沫呢，他认为基于当前的大语言模型技术，还有大量的应用有待开发，这些应用足以证明目前在软件和基础设施上的所有投资是合理的。从这个角度看AI投资不是泡沫。至于说为什么短期有泡沫，是因为他个人不相信，以当前大语言模型范式，AI能够演化到达到人类智能水平的说法，要不然怎么会到现在我们都还没造出一个跟猫一样聪明的机器人。AI的进步不能光靠基础设施投资和数据的堆量，而是需要取得一些根本性的突破。李飞飞也给出她自己的独到看法，#AI 作为一个领域还非常年轻，物理学都已经发展了400多年，而AI还不满70年，有太多新领域等待开拓。但从市场角度来说，总会有其自身的动态和调整，这里其实在暗示AI会有短期波动。同样的约书亚·本吉奥认为，过去的技术验证非常成功，长远看好AI发展，但是短期的期望落空会带来金融风险。所以短期还是需要留心。黄仁勋在建设基础设施，杨立昆则呼吁寻找新路径。你觉得谁的观点，更接近 #AI 的未来，欢迎在评论区讨论。🧐

英伟达市值突破5万亿，科技巨头再创历史· 44 条信息

#AI泡沫 #黄仁勋 #杨立昆 #李飞飞 #AI未来

1个月前

【新趋势革命与10倍的机会，下一次还有多远】伟大的投机，无一例外，是抓住市场浪潮启动的早起上车，全仓干10倍。你们最喜欢挂在嘴边的段永平，投资网易的时间是2001年，正值互联网启动初期，9年时间赚了百倍；投资苹果时间是2011年，移动互联网方兴未艾，持仓至今赚了60多倍。换个角度思考，如果段永平2001年投资的不是网易，而是阿里或者腾讯；2011年投资的不是苹果拼多多而是美团和小红书，结果有差别吗？有，但不多，充其量是100分和90分的区别。投资在正确的时间，选择正确的赛道，远远比选择标的更重要。比特币2020年至今5年，从小众资产走向合规、机构、ETF，进入对冲基金的大类资产配置，资产属性与政治地位的提升，让比特币从1万到10万，5年10倍。 22年的ChatGPT时刻后开启的AGI军备竞赛，AI浪潮席卷让英伟达从14涨到200，3年14倍，成为人类第一个5万亿公司。这些机会是赛道性的大机会。玩小币、合约、meme，垃圾债、小市值股，赚到钱的是天才。而普通人这辈子能赚大钱的机会，是梭哈赛道性的机会，不是追求天才一样的短期暴富。 Beta永远比Alpha容易，吃得下饭，睡的着觉，有稳定的工作，周末可以陪家人孩子，持有3-5年赛道龙头，实现财富自由，这才是普通人应该把握的财富机遇。很幸运，上天给了我们这代人，短短的5年时间里两次大的机会。如果有幸生在70末/80初，甚至可以拿到3-4次的大机会。那么下一个5年10倍的赛道在哪里，这个赛道龙头是什么？现在的比特币，或者说整个币圈，大家都看到了，疲态尽显，创新缺乏。资产角度更进一步的前提是比特币被纳入主流国家的国家储备，有希望，但很难，况且还没有时间表可以预期。在此之前，比特币只能是一个高波动的科技股属性，难以确保跑赢标普500的。山寨币什么样，还需要我多说吗？ AI赛道也轻舟已过万重山，泡沫形态初具，涨还是会涨，但是风险渐渐地开始显露，也许明年，也许后年，不知道什么时候泡沫会破。此刻我觉得更重要的是，把视野放宽去找，去学习新的领域和知识，而不是埋头在战壕里PvP。这句话同时也是说给我自己，如果23年具备更开放的心态，也许在看到AI的趋势将起时，就不会错过英伟达和AI这一波大的浪潮。如果人类印钞的速度没有放缓的迹象，如果人类科技还在不断地进步，下一个3年10倍、5年10倍的大赛道机会，我相信还会有，甚至不会很遥远。希望我们都能抓住。

#新趋势革命 #10倍机会 #赛道投资 #段永平 #AI泡沫

1个月前

一般都在讨论AI泡沫是不是真的来的时候，就是没有泡沫，类似之前23，24年大家讨论衰退一样，真正真实发生的，是你来不及讨论，凡是被提前讨论的，都是不会发生的

#AI泡沫 #衰退 #讨论 #预测 #未发生

1个月前

AI泡沫论，继循环投资/左脚踩右脚的故事淡化后，终于又迎来了新论据，这次轮到了GPU折旧问题这次的叙事很简单，在几个主流CSP的财务报表里，GPU折旧年限很多都是平摊到6年来算但是GPU使用寿命可能只有2~3年，那么这样做账就会让纸面上利润率虚高，而实际上AI云利润太低就是吹泡泡真的是这样吗？ ------------------------ 首先我们要来看看，GPU实际使用寿命2~3年这个说法是哪里来的目前比较靠谱的溯源基本上指向了公开的Llama3的技术报告 Meta在2024年训练Llama 3.1 405B模型时，使用了16,384个H100 GPU，训练时长54天。在这期间记录了： 466次中断（interruptions），其中419次是非计划故障平均每3小时发生一次故障有效训练时间维持在90%以上根据Meta的这次54天训练数据推算，年化GPU故障率(AFR)约9%，最保守的估算，3年累计故障率约27%（超过1/4的GPU会在3年内失效）虽然实际上肯定是用的时间越长故障率会更高，因为高负载导致的高温会更容易产生failure 所以训练用的GPU2~3年寿命并不是空穴来风，毕竟同步训练的脆弱性决定了AI训练过程要求单个GPU故障就能导致整个作业停止另一个佐证就是，曾经GPU挖矿的矿卡，三年报废率也是很可观的，挖矿和训练的共通之处在于GPU利用率都很高在这个Llama3技术报告之外，所有CSP，包括Azure，GCP，AWS的这类数据都是保密的，毕竟这个故障率直接关系到运营成本和服务质量，算是商业机密。 ----------------------------------------- 确认了折旧率数据来源，接下来就要说“但是”了 -------- 1. 是不是训练用的GPU寿命都一直会这么短？首先Meta这个训练数据推算是按中断次数算的，但并不是每次中断都 = 1 GPU 坏了实际上即便是现在的训练用GPU，中断故障率都比以前训练要低了，以前几乎每一两小时都要中断，现在每天中断几次，相比之下好一些部分原因是validation的自动化流程做的更好了，训练时的硬件故障中断，其实有不少是重复来自于少数体质敏感易坏的GPU。于是Nvidia也一直在优化validation流程，在训练之前的测试做的更好，剔除掉这些易坏的GPU 所以现在的GPU年故障率AFR跟以前比已经低不少了，我的估算可能是<6% --------- 2. 一个更容易被忽视的问题是，训练用的GPU和推理用的GPU，折旧率是否一样？很显然是不一样的，推理用的GPU年折旧率一般要低的多，原因是推理的平均负荷要小得多，不会因为持续性高负载高温，对延长寿命是有帮助的，一般年故障率都不会到3%甚至更低(<2%)，这部分GPU的寿命以6年算，是完全符合实际情况的那么在云上训练和推理GPU的比例如何，就决定了平均寿命折旧如何推理GPU的比例其实是快速上升的，和训练GPU比起来，不管是模型公司还是云公司的利润其实主要也来自于推理，而长远来看，推理的比例是一定会远高于训练的所以GPU长线按5~6折旧年限来记账，仔细来看并没有太过分作为佐证，现在只要不是公司里最重要的部门，要做AI推理就只能用五年前的A100而并没有寿终正寝，是很常见的现象 ---------- 3. 技术的快速迭代，会让GPU在三四年之后，因为TCO使用成本占劣势而被淘汰吗？这相当于是让GPU的残值可以忽略，比如现在A100用起来综合成本不如用最新的，所以会被淘汰吗？今天CRWV的财报里，CEO的回答算是直接否定了这个说法： "Let me provide a tangible example of our customer relationships and the durability of our platform. We had a large, multi-year contract up for renewal in 2026." （我来提供一个关于我们客户关系和平台持久性的具体例子。我们有一个大型的多年期合同，原定于 2026 年续约。） "Two quarters in advance, the customer proactively recontracted for the infrastructure at a price within 5% of the original agreement." （客户提前两个季度，主动以原协议价格 5% 以内的价格续签了基础设施合同”） H100在合同结束之后，新合同仍然能卖到原来合同95%的价格（看到这里其实我挺惊讶的，H100的租价其实还是下降了不少的），而且连A100也全都卖光了所以在算力紧缺供不应求的时代，这个前代GPU得不到利用从而报废的担心，在短期的几年内可能都不是太大问题 ---------------------------------------------- GPU折旧问题似乎不是大问题了，是不是意味着AI泡沫就不存在了？如果有泡沫，那么会以什么形式出现，会从哪里出现？我们可以从底层逻辑和互联网泡沫比较，来看这个问题简单的说互联网：基建端基本独立运营，基建和应用是解耦的，需求是脱节的，基建过度价格崩塌，泡沫破裂的很惨。价值全产生在应用端公司，形成了生态错位 AI：应用端驱动基建，因为应用被基建严重限制规模，从而被迫投资基建端，算力一直紧缺互联网的泡沫主要在基建端，大量的光纤建设之后都没人用（97%），但是AI泡沫里GPU基建却成了瓶颈，基建显然不是同一种泡沫基建紧缺到什么程度？ CRWV的订单backlog从30B直接涨到55B，各个CSP的backlog（以RPO为算，一般来说会有5~15%的丢单率）也在快速上涨从CSP，到芯片，到数据中心DC，到电力，到存储，所有人都在喊订单挤压的太多甚至几倍，很多产业链的环节2026年全部售罄，根本做不完。硅谷公司里基本上只要是跟AI相关的组，都背负了很重的指标，被压榨累成狗，即便是以前文化很好的NVDA也变内卷了很多这次的需求全部是从App应用端来的，从App -> 云 -> DC数据中心 -> 芯片一层层传导，而且大家都对泡沫很忌惮，有多少订单准备多少产能(除了少数冒险家CRWV/ORCL/META)，和互联网泡沫最大的区别在于，基建目前并没有超出需求建设风险也是有的，毕竟App应用端太多创业烧的是VC的钱，这正是泡沫形成的绝佳背景。但目前来看，垂直类应用端还是有很多毛利率和增长率都很不错的代表的(比如Harvey) 所以如果真的有泡沫，目前来看只有可能来自App应用端的需求减弱一个反直觉的悖论，App端的泡沫在于AI/Agent发展迭代的不够快！做出的东西不够好，导致营收增速跟不上 AI/Agent发展不够快，在广大行业渗透不够又部分是因为算力不够于是为了维持泡沫不破，算力投资和军备竞赛又会继续加强然后App端会出现大量输家被淘汰，因为算力投入而破产，这可能就是泡沫破裂的形式这和互联网时代基建公司大量破产形成了鲜明对比最后决出的几家寡头，有一定营收，依然会大力投入算力基建，期待赢家通吃这就导致了AI泡沫和互联网的泡沫破裂方式可能是不同的，下游的基建风险并不大，而泡沫更偏向App应用端另一个简单的比较方式：看谁在举债，泡沫破裂就在哪里互联网泡沫，举债的更多在基建端，价值捕获更多在App端 AI泡沫，价值捕获在App应用端，而举债的也更多在应用端(以及云) 但反过来说，如果OpenAI和Anthropic能继续维持三年3~9倍的营收增速，基建维持5年供不应求的超级周期，并不是天方夜谭的事情 --------------------- 算力把时间借给了应用，终究要用增长归还；还不上的，就是泡沫。能还清的，就是点亮文明的下一座灯塔

#AI泡沫 #GPU折旧 #算力紧缺 #应用端风险 #Meta Llama3

1个月前

直播预告 | AI竞速的下一个拐点，AI泡沫？最新机器人加速和AI硬件飞速进展，从 Sora 2 的再度突破，到 Google 与字节的动作，再到阿里等中国团队雄踞开源榜—— AI 技术版图正在重组。第六期系列直播将以数据为锚，解析全球AI的最新进展与潜在方向，带你洞察技术演进的下一阶段。

澎湃AI新闻合辑：未来科技与社会热点交锋· 112 条信息

#AI竞速 #AI泡沫 #机器人加速 #AI硬件 #技术演进

1个月前

美国政府关门“导致”的下跌，你看看戏就好，千万别当真觉得AI泡沫要破裂了 TACO大仙在给全世界演戏呢现在处于算力严重不足大基建的红利期。。M7现在是送钱的机会，能不能捡到钱，就看你认知高不高了

#美国政府关门 #AI泡沫 #算力基建 #M7送钱机会 #TACO大仙

1个月前

很显然，不具备任何科技储备的日本企业 Softbank，就是本轮AI泡沫巅峰的产物今天开始的暴跌只不过是对泡沫的修正没有任何值得同情之处仅此而已大家应该学会正确对待每一次牛市牛市一定会结束牛市一定有泡沫不要做那个最后跑路的人也不要一点保护都没有，无脑做个死多头和傻子一样天天long call 不要认为风险没有价值风险的价值就是你的全部仓位甚至是你的一生

#AI泡沫 #Softbank暴跌 #牛市风险 #避免无脑做多 #风险价值

1个月前

为什么美股风险恰好在Q4全面爆发？ 1）连续涨了7个月，资金枯竭，估值过高，真的涨不动了；几万亿，华尔街的钱也不是天上掉下来的 2）美国政府关门，暴露特朗普政治脆弱性 3）特朗普关税遭到法律挑战，暴露关税这件事从头到尾的合规性 4）AI基建泡沫化正式引爆，暴露了以NVDA、OPENAI为首的FUD骗局总而言之，其实就是华尔街7个月已经赚够了，他们现在清仓，今年赚的还能跑赢过去20年清仓后放2个月的假，回家休息不好吗？如果你是他们，你不清（多头）？？其他理由都是借口。华尔街早上开会决定的方向，才是美股Q4必然回调，必定回调，一定会让死多头们被割掉的原因怎么可能做一个死多头就能赚钱，你当小学生学加法呢。牛顿第二定律告诉我们：怎么赚的就得怎么亏回去极端的单边行情，闭着眼睛做多都能赚的策略，最后的结果就是“反身性” 以一次人类无法理解的大暴跌，极端的、单边的、闭着眼睛做空都能赚钱的崩盘结束

美欧关税战：特朗普挥舞关税大棒· 510 条信息

特朗普关税：欧盟拟反制，市场渐麻木· 1489 条信息

#美股 #Q4 #暴跌 #华尔街清仓 #AI泡沫

1个月前

世界经济论坛(WEF)主席博尔格·布伦德周三表示，全球金融市场可能面临三个潜在泡沫，值得全球关注。布伦德在造访巴西金融中心圣保罗时说："未来我们可能会看到泡沫出现。一是加密货币泡沫，二是AI泡沫，三是债务泡沫。" 他补充说，自1945年以来，各国政府的债务水准从未如此之高。布伦德指出，AI虽有望带来显著的生产力提升，但也可能对大量白领岗位构成威胁。 “最坏的情况是，我们可能会看到大城市中出现类似‘美国锈带’的现象，在那些拥有大量后台岗位、白领员工集中的大城市，其工作更容易被AI取代。” 他举例称，近期亚马逊、雀巢等企业已宣布裁员计划，正是这一趋势的体现。 •

币圈“1011”六倍崩盘：高杠杆爆仓潮，谁在裸泳？· 6476 条信息

#世界经济论坛 #金融泡沫 #加密货币 #AI泡沫 #债务危机