indigo
1个月前
这张“美国劳动力市场规模排序图”来自红杉内部,合伙人 Konstantine 在最近的分享中公开了!2023 年按“工资总额构成的潜在市场规模”,工资最高的程序员和律师,市场规模最大的是注册护士,他们占据了 TOP 3,所以码农和律师在 VC 和模型公司眼里,是 AI 替代人力的两块肥肉👀 按照工资总和和被替代的风险来考虑,可以分成三类: 1. 高风险 - 结构性转型类:这些职业包含大量可被当前 AI 技术(如大型语言模型)自动化的重复性、流程化任务。 客户服务代表 (TAM $1170 亿) 、秘书和行政助理 (TAM $880 亿) 、簿记、会计和审计员 (TAM $790 亿) 。 这些是短期内最可能面临岗位缩减的领域,从业人员将面临职业的完全转型。 2. 中风险 - 人机协作增强类:这些是高技能、高薪酬的职业,AI 短期内难以完全取代,但能显著提升工作效率,可能导致行业对新增人力的需求放缓,或对从业者技能要求发生改变。 软件开发人员 (TAM $2240 亿) 、律师 (TAM $1250 亿) 、会计师和审计师 (TAM $1250 亿) 。 中短期内职业不会消失,只会变得需要高手和经验,岗位需求冻结和减少不可避免,入行需要看天赋 。。。这类型最容易出现超级个体,有可能出现全新的职业市场。 3. 低风险 - 核心人际交互类:这些职业的核心价值在于人性化的关怀、复杂的物理操作或现场决策,AI 目前主要扮演辅助角色。 注册护士 (TAM $ 2840亿) 、中小学教师 (TAM $920 亿 & $410 亿) 、维修和修理工 (TAM $750 亿) 。 除非具身只能非常成熟,否则中长期内都不用担心,提供人类连接和关怀的职业,未来十年会迎来黄金期☀️ 当然,还有很多围绕 AI 大规模生态的新职业还没诞生,例如用于培训新人的 AI、或者帮企业培训 AI Agent 的人类等等。。。
Rocky
1个月前
最近越来越多 #BTC 老矿工,转型做 #AI 算力去了,这种趋势越来越明显。我最近刷推,研究了一家转型做 #AI 算力的美股公司——#IREN,20美金左右买了一点。顺便讲讲我的一些观察和研究。 #IREN(原名 Iris Energy),这家公司应该是今年从 #BTC 挖矿华丽转身 #AI 算力领域的教科书级别案例。 我还记得几个月前,扫描美股的时候,它还在6-7美金,结果现在飙到26美元,涨幅超过 300%。假如你在X和 Reddit 上随便刷刷,都是有人喊它是潜在的十倍股。所以 #IREN 到底哪来的魔力,让这么多专业投资人都盯上它? 1️⃣这家公司原本是干啥的? 一开始,#IREN 就是个比特币矿工,模式很简单粗暴: 它找全世界最便宜、最稳定的可再生能源,把大数据中心建在那,然后塞满矿机,拼命挖 #BTC。靠低电价,它在矿圈有成本优势——别人血亏的时候,它还能活得挺滋润。 问题是,矿业这种生意太看天吃饭。比特币价格大起大落,它的业绩也跟着过山车,周期性特别强。 2️⃣开始谋划转型 #AI 大模型一出来,算力需求一下子爆炸。#IREN 的管理层很快反应过来:“等等,我的核心资产不只是矿机,而是电和数据中心!” 便宜的电、巨大的机房,这些完全可以用来跑高性能 GPU,提供 AI 云算力服务。 说白了,它以前是在“挖金矿”,但挖的是一种波动性很强的矿石(#BTC);现在它发现,用同样的“矿山”去挖 AI 算力,价值更高,还更长久。 于是它把挖矿赚来的现金流,源源不断投进 GPU 和 #AI 云服务,完成了“矿工到 AI 基建商”的转型。 3️⃣转型带来财报数据指数级增长 最新 2025 财年财报,直接告诉市场:转型奏效了! ✅营收大爆发:收入 5.01 亿美元,同比大增 168%。 ✅扭亏为盈:去年亏 2890 万美元,今年赚了 8690 万美元。 ✅AI 业务起飞:#AI 云服务收入从 310 万美元飙到 1640 万美元,虽然体量还小,但增速惊人,而且毛利率更高。 挖矿依旧赚钱:电价低到每度电 3.5美分,挖一个 #BTC 成本只有 3.6 万美元,而平均卖价在 9.9 万美元,利润空间大得吓人。 4️⃣市场和机构投资者的兴奋点 投资人最兴奋的,主要是三点: ① AI GPU 大手笔 公司刚花 1.93 亿美元买了 4200 张 Nvidia Blackwell GPU。你知道这意味着啥吗?它要么是客户需求超预期,要么就是在为未来更大规模的云服务储备子弹。对长线增长,这是一记强烈信号。 ② 估值空间 虽然股价涨得凶,但很多分析师认为它的市值还没完全反映 AI 业务的潜力。大家最爱说的一句话就是:这就是“非对称上涨机会”——下跌空间有限,上涨想象力巨大。 ③ 军用级认证 最近它还拿到了美国国防部的 Blue UAS 认证。别小看这个,这不是一般的资质,是“军方认可”的背书。消息一出,股价当天飙了 27%。这也解释了为什么大机构投资人一窝蜂冲进去。 我个人感觉,目前 #AI 赛道很多不对称的好机会,#IREN 就是典型,它就像是一个“绿色能源矿工”,摇身一变成了“#AI 基建大厂”,还顺便攒下了军方的信用加持。核心优势:便宜电 + 大数据中心 + 现金流支撑转型 + #Nvidia 合作。短板:比特币还是大头,收入波动性没法完全消除;AI 云业务还在起步期,没到能完全支撑市值的程度。 所以,我会把 #IREN 当成一个高弹性、高潜力的故事股: 短期靠比特币挖矿撑业绩,长期靠 AI 云服务来支撑估值。如果 AI 业务真的做起来,它完全可能从“小盘矿工”变成“算力巨头”,我会在30美金以内,持续买入持有!🧐
Meta-R1 是一项把认知科学元认知理论工程化、并证明在数学推理任务上带来实用收益的工作。它支持“把显式控制/规划机制引入大型推理模型可改善表现与效率”的命题,但也带来了工程复杂度、可迁移性与对抗稳健性的挑战。 总体上,它为将“调制/元控制”作为智能演化方向提供了可操作范式与初步实证。 Large Reasoning Models (LRMs) demonstrate remarkable capabilities on complex tasks, exhibiting emergent, human-like thinking patterns. Despite their advances, we identify a fundamental limitation: current LRMs lack a dedicated meta-level cognitive system—an essential faculty in human cognition that enables “thinking about thinking”. This absence leaves their emergent abilities uncontrollable (non-adaptive reasoning), unreliable (intermediate error), and inflexible (lack of a clear methodology). To address this gap, we introduce Meta-R1, a systematic and generic framework that endows LRMs with explicit metacognitive capabilities. Drawing on principles from cognitive science, Meta-R1 decomposes the reasoning process into distinct object-level and meta-level components, orchestrating proactive planning, online regulation, and adaptive early stopping within a cascaded framework. Experiments on three challenging benchmarks and against eight competitive baselines demonstrate that Meta-R1 is: (I) high-performing, surpassing state-of-the-art methods by up to 27.3%; (II) token-efficient, reducing token consumption to 15.7%∼32.7% and improving efficiency by up to 14.8% when compared to its vanilla counterparts; and (III) transferable, maintaining robust performance across datasets and model backbones.