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现在做个个人小工具或者出海小产品，不建议买云服务器、配环境、折腾 Nginx，纯属自己给自己找罪受。 静态前端直接扔给 Cloudflare Pages，连着 GitHub 推送就能自动构建，全球 CDN 一分钱不收。 后端接口全丢给 Cloudflare Workers，毫秒级冷启动，每天几十万次请求的免费额度根本用不完。 数据库直接上 D1，本质上就是开箱即用的边缘 SQLite，不用自己管连接池，更不用天天提防数据库端口被扫。 用户上传的文件和图片丢进 Cloudflare R2，兼容 S3 协议，出网流量费直接免掉。 验证码和通知邮件接个 Resend，每月 3000 封免费额度，写两行代码直接发，不用自己去伺候邮件服务器折腾解析。 整套全托管组合跑下来，每月几十万次请求直接零账单。 省下买服务器的几十块钱是小事，最爽的是不用半夜被叫醒看日志，也不用操心磁盘满不满。 不用伺候机器，小东西安安静静跑在边缘节点，用到地老天荒也不用掏一分钱。

过去一段时间，只要谈到AI投资，大家最先想到的往往还是英伟达。 但我越来越觉得，如果只盯着一家芯片公司，我们看到的可能只是AI浪潮中最显眼的一部分。训练和运行AI模型，不仅需要GPU，还需要数据中心、电力、云端算力、高速数据传输，以及最终将AI带入现实世界的机器人。 换句话说，AI不是一家公司或一类芯片的故事，而是一场覆盖整条基础设施供应链的长期建设。这也是我开始关注 @reserveprotocol 的原因。下面我想说说Reserve到做了什么？ Reserve围绕去中心化代币基金，也就是DTF来构建产品和基础设施。它通过Ondo Globa Markets的代币化股票，将AI供应链中的不同公司组合成五个链上主题篮子，让符合资格的用户能够分别了解和接触AI建设的不同环节。而且我认为这次产品设计最值得关注的地方，不是简单地把股票搬到链上，而是把原本比较分散的AI基础设施主题，拆解成了五条更容易理解的投资方向。 1. AI Infrastructure（BUILDOUT） BUILDOUT覆盖相对完整的AI硬件和基础设施技术栈。如果把AI产业比作一座正在扩建的城市，BUILDOUT关注的就是修建这座城市所需的各种底层设施，而不是只押注其中一家明星公司。 2. AI Power（POWER） AI运行需要大量电力。数据中心规模越大、模型训练越复杂，电力供应就越重要。我认为，能源是AI讨论中经常被低估的一环。算法可以快速升级，但发电设施、电网接入和长期供电合同并不能在一夜之间完成。POWER关注的正是为AI运行提供能源支持的企业。 3. AI Capacity & Neocloud（NEOCLOUD） NEOCLOUD聚焦将高性能计算资源作为服务提供给客户的企业。不是每家公司都有能力自行购买大量GPU、建设数据中心并维护整套计算基础设施。因此，算力租赁和新型云服务正在成为AI产业链中的重要组成部分。在我看来，这一方向值得关注的原因，是它直接连接了算力供给与企业的实际AI需求。 4. AI Photonics（PHOTON） AI不仅需要计算，还需要在芯片、服务器和数据中心之间快速传输大量数据。PHOTON关注的是光子技术和高速数据传输，也就是帮助数据高效流动的光学层。 很多人关注一块芯片能算多快，但我认为，芯片之间能否高效交换数据，同样可能影响整个AI系统的性能。 5. Robotics（ROBOTS） ROBOTS关注AI从数字世界进入物理世界的过程，包括机器人、自动化设备及相关产业链。如果说大语言模型让我们看到了AI理解和生成信息的能力，那么机器人代表的就是AI感知环境、作出判断并执行现实任务的可能性。这也许是五个方向中最直观、同时最具想象空间的一条主线。 了解了上面5个方向，接下来说下我怎么看这次机会。 我认为，Reserve AI DTF最值得讨论的地方，是它把AI交易从猜下一家明星公司，转向了观察哪些基础设施正在真实建设。市场情绪可以在一个月内发生很大的变化，但已经签署的数据中心建设计划、电力合同和芯片订单，这属于持续数年的商业承诺，而这些基础设施支出不一定会因为市场短期下跌而立即停止。因此，把基础设施建设看作观察AI产业一个重要指标，我认为是很有必要的，而不是只关注短期价格和社交媒体热度。当然这些并不意味着基础设施相关资产不会下跌，也不能说明AI DTF能够完全规避市场的波动风险。我的观点是：市场情绪和产业建设不总是同步的，而这种差异本身会有一些只得研究的地方。 现在想想，在过去，想在链上通过单一篮子覆盖这些主题并不容易。而Reserve让这个方向开始具备更清晰的产品结构，也更适合让人去找到合适自己的方向并且找到适合自己的产品标的。 最后如果让你从AI基础设施中选择一个未来几年最值得研究的方向，你会选哪一个？ 是AI芯片和硬件、电力、云端算力、光子技术，还是机器人？ 我自己会特别关注电力和算力服务。原因很简单：无论最终由哪一家模型公司胜出，AI系统都需要持续消耗算力和能源。但这只是我的观察，并不代表这些方向一定会获得更好的市场表现。 但是我肯定会持续关注 @reserveprotocol 带来的一些优质资产和设施，对于我来说确实降低了研究传统资产的门槛。

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MiniMax H3 开源了，普通人能不能用？ 能，但要分两种情况。 想直接生成视频： 不用安装模型，也不用买显卡，直接用 MiniMax 官方网页或 API，按使用量付费。最省事，但具体价格要看官方平台当前显示。 想免费本地运行： 先从 GitHub 下载 H3，再安装运行工具，比如 ComfyUI 或 SGLang。 需要你的电脑有高性能显卡。官方示例是 4 张 GPU，普通电脑和游戏本基本跑不动。模型文件免费，不代表使用免费，显卡、电费、云服务器都要自己承担 H3 有两个版本： FL2VA：输入文字、首尾画面来生成视频 Ref2VA：输入图片、视频、音频作为参考来生成视频 它能生成 4～15 秒视频，并同步生成声音。 注意： 现在开源的主要是基础模型，本地通常生成 768p 视频。复杂提示词处理和 2K 高清输出，还要调用官方 API。 一句话： 没显卡，直接用网页或 API 有高端显卡，才适合本地部署 想研究模型，下载开源权重 想马上出片，别折腾安装。 下面是MiniMax H3 跟Seedonce 2.0 同样的提示词生成 GitHub：

亚马逊现在的市值，已经超过三个马斯克。 8月3日，亚马逊股价上涨5%以上，市值首次突破3万亿美元，成为继英伟达，微软，Alphabet和苹果之后，第5家达到这个规模的公司。 这次上涨主要靠亚马逊云服务，AWS。 这项业务向企业提供服务器，数据存储和AI算力，企业无需自己建设数据中心，可以直接租用亚马逊的计算资源，按使用量付费。 上一季AWS收入422亿美元，同比增长37%，是18个季度以来最快的增速。 AWS只占亚马逊总收入约21%，却贡献了166亿美元营业利润，占全公司约60%，亚马逊赚到的大部分营业利润已经来自这项生意。 想使用AWS的公司越来越多，亚马逊现有的服务器已经不够用了。 今年公司计划投入2200亿美元，新建数据中心，购买芯片和其他设备。 这笔投入也消耗了大量现金。 过去12个月，亚马逊扣除设备投资后，现金净流出76亿美元，去年同期还能净流入182亿美元。 市场看到AWS的收入开始加速，仍然选择继续买入亚马逊，财报公布后，亚马逊股价单日上涨超过15%，创下14年来最大涨幅，一天增加近4000亿美元市值。 亚马逊2018年突破1万亿美元，2024年达到2万亿美元，前一个1万亿用了近6年，从2万亿涨到3万亿只用了两年多。

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Hermes Studio 桌面 AI 对话小方盒｜语音交互·实体按键｜第二批预订 第二批预订现已开启，恢复原价预定 ¥99，预计 10 天内发货。 本批次机身颜色随机发送，暂不支持指定颜色。 Hermes Studio 的桌面 AI 硬件终端，集成小屏幕、麦克风、扬声器与实体按键，通过局域网与电脑端/服务器连接。 小方盒负责听见、显示与播放；电脑或云服务器上的 Hermes Studio 负责模型、语音识别和语音合成。 你可以直接对它说话、查看运行状态、收听 AI 回复，也可以通过实体按键进行快捷控制。