🚀💻 AI 一人公司技术栈(2025 年 11 月) 这一个月深刻体会到:独立开发太忙了,不要把时间花费在无谓的事情上 要经常进行断舍离才行!我把能省时间、减少重复劳动的留下来了。 1. 核心生产力 - Cursor:写代码最稳的主力,日常开发基本离不开。(最近发布了 2.0,增加了代理模式,提升了并行能力) - Dify:做 AI 原型或内部工具超快,私有化部署后也不担心安全问题。 - 🎈n8n:帮我把干了大量重复活自动化:AI 早报,任务提醒,数据清洗等。 2. 前端开发 - Next.js + Tailwind CSS:依旧是最丝滑的开发组合。 - Shadcn UI + Lucide Icons:好看、省心,用现成组件不必自己抠 UI。 - 🎈Vercel AI SDK:几行代码接上 AI 聊天,和 Next 配合无敌。 3. 后端开发 - FastAPI:轻量、清晰、开发速度快。 - NestJS:结构化强,大项目稳住不抖。 - Alembic / Prisma:数据库迁移必备。 4. 数据库 - PostgreSQL:复杂业务的优选。 - MongoDB:节奏快、结构灵活的小项目特别合适。 - Supabase:认证 + 存储 + 实时能力全带,适合快速交付。 5. 部署 & 运维 - Docker + Compose:环境一致的基本功。 - GitLab CI / GitHub Actions:提交即部署,心态轻松很多。 - Cloudflare:安全、速度、缓存,一步到位。 - 🎈DigitalOcean:部署简单稳定,价格对独立开发者很友好。 6. 运营 & 工具:一人也是一个团队 - Figma:原型 + UI 全部自己搞定。 - Notion:文档、规划、素材统一管理。 - Stripe:海外支付接入最省心的方案。 最近越做越觉得: 一人公司不是在和别人拼速度,而是在和自己的时间赛跑。 能自动化的自动化,能复用的复用!警惕沉默带来的成本~ 内容来自小红书账号:
听了很值得听的一期播客《硅谷101|AI数据中心的万亿大基建时代:美国GDP增长全靠它》。 因为播客很长,所以分享一下自己记录的一些要点,整理了其中提到的和电力、算力相关的一些标的。如果有时间还是可以听一听完整版本。 观点部分: 1️⃣做数据中心中最猛的公司有哪些?OpenAI最激进,目标构建10吉瓦乃至长期100吉瓦的算力容量。xAI、Meta同样激进,扫货涡轮发电机、抢占能源低廉土地建数据中心。(5-7万亿的投资在路上) 1吉瓦对应50billion的投资。 2️⃣微软建数据中心速度加快,在这一年中对于建立数据中心的想法有发生变化。Google 微软本身已有的云中心就超过了10吉瓦。因此新兴AI公司会更加激进。 3️⃣芯片不如能源那么短缺。过去 2年芯片的产能已经扩展了。记忆体缺口会稍大,但是最大的缺口还是来自于电力。 4️⃣Power First战略背后的逻辑:谁有电就能用得上这么大量的算力,从而获得更大的市场份额,产生利润从而循环这个过程。“投资不足”风险远大于“过度投资”风险。 5️⃣Andy gives, Bill takes away. 安迪指英特尔前CEO安迪·格鲁夫,比尔指微软前任CEO比尔·盖茨,这句话的意思是,硬件提高的性能,很快被软件消耗掉了。目前大厂内(META等)内部的GPU是不足的,用于内部就需要很多算力。就算有多余算力,可以用于内部降本。 6️⃣为何要建大的数据中心(大于1吉瓦)?降低运营成本+提供AI训练效率。趋势是万卡集群到10万卡集群甚至更大。 7️⃣算力用在了哪里?两年前更多的算力用在了预训练,预训练无法产生收益,现在更多转到了推理(6成),预计未来应用和推理的占比会不断提高(真正创造GDP)。 8️⃣闲置算力可以初创公司用于推理,但是更适合startup而不是大厂,大厂更在意效率。 9️⃣数据中心的电力⚡️来源:美国电力系统过去20年增长缓慢,年增1%,远慢于数据中心的增速 新增需求:美国需要增加80吉瓦发电量, 缺口:20吉瓦每年(8吉瓦来自数据中心) 纽约年用电量在6-11吉瓦 供应:天燃气为主,太阳能储能,核能(2028年后) 🔟美国电网脆弱: 发电(50%)-输电(20%)-配电(30%)。现有电网吸纳这些新发电量也有困难。 燃气涡轮机订单排到2028年,马斯克横扫全美70%库存。 变压器核心材料硅钢进口受限,制约电网基础设施升级,宝钢产量巨大但是无法进口。 1️⃣1️⃣英伟达构想供电新方案——高压800v直流,用于数据中心内的机柜之间。GPU的升级要求更多的power,更高电压可以降低传输中的损失,减少对铜的需求。这部分还停留在构想。 1️⃣2️⃣今年美国数据中心的用电量占全国5%,接近整个加州的用电量,并且2030年将翻倍。 1️⃣3️⃣长距离传输电网建设缓慢。避开长距离传输短板,美国科技公司选择在数据中心旁自建发电站 1️⃣4️⃣美国电力建设,相关的能源股能源股? $OKLO $CEG 核能板块 铜相关 天然气相关 $GE $FLNC $EOSE 储能 $CIFR $IREN $BTDR 矿业转发电
AI曼哈顿计划下的2026年 “AI曼哈顿计划”指的是美国政府于2025年11月24日(感恩节后)正式启动的“Genesis Mission”(创世纪使命),这是总统特朗普签署的一项行政命令,被明确比作“曼哈顿计划”(Manhattan Project),旨在通过大规模联邦资源整合,推动人工智能(AI)在科学发现、国家安全和经济领域的突破。该计划的核心是构建一个统一的AI平台,连接美国能源部(DOE)的超级计算机、国家实验室、联邦数据集(价值约2000亿美元的科学数据)和AI代理系统,目标是在十年内将美国科学和工程生产力翻倍。 关键组成部分: 基础设施:整合DOE的17个国家实验室、超级计算机(如Oak Ridge的Frontier)和量子系统,形成“闭环AI平台”。预计从2026年开始建设数据中心,增加1.3吉瓦(GW)AI计算能力。 数据与工具:利用联邦积累的“世界上最大科学数据集”,训练基础模型和AI代理,用于自动化研究工作流、测试假设(如药物发现从数年缩短至数周)。 优先领域:能源主导(核聚变、电网现代化)、科学发现(材料科学、太空探索)、国家安全(核库存可靠性、材料供应链本土化)。 执行机制:DOE科学副部长Dario Gil领导,270天内展示初步成果。涉及私营企业(如AWS的500亿美元投资承诺)和大学合作。 财政刺激元素: 虽然行政命令未指定确切预算,但被视为财政刺激的一部分。预计2026财年联邦AI R&D投资将从2025年的约50亿美元增长6%以上,结合“One Big Beautiful Bill Act”(OBBBA,一项综合法案,包括基础设施和减税)。私营部门补充:亚马逊承诺2026年起投资500亿美元用于政府AI基础设施;Anthropic投资500亿美元用于美国AI数据中心,创造800个永久岗位和2400个建筑岗位。整体,AI基础设施投资预计2026年达5000亿美元(UBS预测),相当于曼哈顿计划峰值的2-3倍。 Genesis Mission的启动被视为AI领域的“月球登陆”级催化剂,将通过政府背书、资金注入和需求拉动,推动AI相关股票在2026年的上涨。但影响并非均匀分布:受益者主要是基础设施和计算链条公司,而软件/应用层可能面临估值压力。以下从短期(2025 Q4-2026 Q1)和长期(2026全年)分析,结合市场数据和预测。 1. 积极影响:需求爆炸与财政乘数效应 政府采购与公私合作:计划将联邦数据集开放给合格企业,预计生成数万亿美元的AI应用价值。AWS等云巨头将直接受益于政府合同,推动收入增长。2026年,AI相关联邦支出预计占GDP的0.4%(约1000亿美元),类似于曼哈顿计划规模,刺激供应链投资。 私营投资放大: hyperscalers(超大规模云提供商)CapEx预计2026年超4000亿美元(Morgan Stanley预测),其中50%来自现金流、30%私募债。Genesis Mission将加速这一趋势,类似于COVID刺激对科技股的提振。 经济增长传导:AI投资预计贡献2026年美国GDP增长的0.5-1%(Vanguard预测,总增长2.25%),通过就业(数据中心建设)和生产力提升(AI效率化)。这将支撑消费和企业盈利,推动标普500指数中科技权重(约30%)的股票。 历史类比:类似于2020年疫情刺激,科技股(如FAANG)在2021年涨超50%。Genesis将放大这一效应,尤其在能源和半导体瓶颈缓解后。
兄弟们,这种效果的Nano banana pro提示词给你们提取出来了 请叫我一声欧巴 原作者提示词只贴了图 Nano banana pro提示词(需上传一张参考图): <instruction> (指令) 分析输入图像的整个构图。识别所有存在的关键主体(无论是单人、群体/情侣、车辆还是特定物体)及其空间关系/互动。 生成一个连贯的 3x3 网格“电影印样(Contact Sheet)”,展示在同一环境中完全是这些主体的 9 个不同镜头。 你必须调整标准的电影镜头类型以适应内容(例如,如果是群体,保持群体在一起;如果是物体,构图包含整个物体): 第 1 行(建立背景): 大远景 (ELS): 主体在广阔的环境中显得很小。 全景 (LS): 完整的主体或群体从上到下可见(从头到脚 / 从车轮到车顶)。 中远景 (美式镜头/四分之三): 构图从膝盖以上(针对人物)或 3/4 视角(针对物体)。 第 2 行(核心覆盖): 4. 中景 (MS): 构图从腰部以上(或物体的中心核心)。聚焦于互动/动作。 5. 中特写 (MCU): 构图从胸部以上。主要主体的亲密构图。 6. 特写 (CU): 紧凑构图于脸部或物体的“正面”。 第 3 行(细节与角度): 7. 大特写 (ECU): 强烈聚焦于关键特征(眼睛、手、标志、纹理)的微距细节。 8. 低角度镜头 (仰视/虫眼): 从地面仰望主体(壮观/英雄感)。 9. 高角度镜头 (俯视/鸟瞰): 从上方俯瞰主体。 确保严格的一致性:所有 9 个面板中是相同的人物/物体、相同的衣服和相同的光照。景深应逼真地变化(特写镜头中的背景虚化)。 </instruction> 一个包含 9 个面板的专业 3x3 电影故事板网格。 该网格以全面的焦距范围展示输入图像中的特定主体/场景。 顶行: 宽广环境镜头,全视图,3/4 剪辑(膝上景)。 中间行: 腰部以上视图,胸部以上视图,脸部/正面特写。 底行: 微距细节,低角度,高角度。 所有帧均具有照片般逼真的纹理,一致的电影级调色,以及针对所分析的主体或物体特定数量的正确构图。