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读到 @heyibinance 在今天 @HKEJGROUP 的采访中提到：“如果這個世界上存在上帝，他一定會給那個承擔了使命的人更多挑戰，也需要承擔更多社會責任，幫助更多的人，使生活變得更好。” 我记得 Elon Musk 和他仇人 sam altman 和 CZ 都曾分别多次提到类似的世界观和这种世界观对他们风险偏好、决策逻辑、行为习惯的影响。 这种抽离出此刻的时间切片、脱身出此在的物质世界的视角很容易造成两种结果——或者就物我两忘，囊括大块，浩然与溟涬同科；或者我们更熟悉的是跟阿基琉斯、亚历山大、凯撒、拿破仑一样视现实为正在谱写的史诗，唯一有意义的目标就是争取更多行数关于自己。 毋论是通过征服前所未有的疆域还是积累从来罕见的财富或者建立任何无法忘记的功业。 我感觉这种人内里可能一定程度上是交由一个超越一般主客观世界的 game player 操纵者来替他们选择这一刻是用理性还是感性来做出决断、并且做出的这个决断，不一定次次成功，但当事人本身从不后悔。 这样的三观让 Elon 梭哈去做火箭到倾家荡产、又让 Altman 放弃 YC 总裁一职出走去掌舵当时看不到前景的 OpenAI ；让 CZ 卖房梭哈比特币，最后又让 heyi 辞去其时 200亿市值的一下科技副总裁职位梭哈 @binance 。 PayPal 载不住 musk 的野望、 YC 载不住 sam 的野望，binance 要超越地平线才能支起 heyi 和 CZ 这两位的野心吧？ 古来征服者不过如此。 所以一姐说“Veni vidi vici.”是再正常不过的了:

書終於上架了了亞馬遜 《AI 超級週期： 五層產業鏈視⻆下的 AI 基礎設施投資: 從能源到應用，一條產業鏈看懂 AI 投資的底層邏輯》 - Chris Lee 李書沸以「五層產業鏈」為框架，從最底層的能源（核電、天然氣、電網）出發，逐層向上穿透至半導體（NVIDIA、台積電、Broadcom）、硬體基礎設施（HBM 記憶體、光互連、液冷散熱）、雲端與數據中心（超大規模運營商、主權 AI）、再到大模型與應用層，完整呈現 AI 基礎設施投資的全貌。 鏈接 ： 亞馬遜Kindle會員的無限量會員的話，能免費觀看，單獨是美元$2.99 抱歉，可惜亞馬遜只有繁體字，但大家應該可以看的懂。 前言： "當所有人都在談論 AI，真正的問題是：錢該投在哪裡？ 2026 年，僅四大超級雲廠商的 AI 資本支出就達到 7,250 億美元。這不是一場短期炒作，而是一個可能持續十年以上的超級週期。但對大多數投資者而言，AI 產業鏈就像一座黑箱——你知道 NVIDIA 很重要，卻說不清為什麼一顆 GPU 需要搭配價值數倍的電力、散熱、網路與儲存設備才能運作。 這本書要打開這個黑箱。 李書沸以「五層產業鏈」為框架，從最底層的能源（核電、天然氣、電網）出發，逐層向上穿透至半導體（NVIDIA、台積電、Broadcom）、硬體基礎設施（HBM 記憶體、光互連、液冷散熱）、雲端與數據中心（超大規模運營商、主權 AI）、再到大模型與應用層，完整呈現 AI 基礎設施投資的全貌。 這不是一本泛泛而談的趨勢書，也不是一本只講概念的入門讀物。書中深入分析超過 80 家公司的競爭格局、護城河與估值邏輯，並為每一層提供具體可操作的投資框架。無論你是想理解為什麼鈾礦股會因為 AI 而暴漲，還是想搞懂 CoWoS 先進封裝的產能瓶頸如何影響整條供應鏈，這本書都能給你清晰的答案。 本書的獨特之處還在於作者的跨界視角。李書沸曾任 OKEx（現 OKX）CEO 與火幣 CFO，是加密貨幣行業最資深的高管之一，同時在傳統金融領域深耕多年。他在書中專闢章節探討 Crypto 與 AI 的交匯——去中心化算力、AI Agent 經濟、代幣化激勵機制——這些是傳統分析師不會觸及、卻可能催生下一波爆發性機會的領域。 本書涵蓋的核心議題包括：為什麼 AI 超級週期的本質是一場能源革命，而非僅僅是算力競賽？NVIDIA 的真正護城河在哪裡，它的統治地位是否會被挑戰？台積電與 Broadcom 在 AI 晶片供應鏈中扮演什麼不可替代的角色？HBM 記憶體為何成為 AI 時代最關鍵的瓶頸之一？光互連技術如何解決數據中心的頻寬牆問題？超大規模雲端運營商的 AI 資本支出將流向何處？大模型競爭格局如何從「比大」轉向「比效率」？AI 應用層何時能真正兌現商業價值？Crypto 與 AI 的融合將創造哪些新的投資範式？如何建構一個穿越週期波動的 AI 投資組合？ 最後三章聚焦實戰：風險管理框架幫助你識別泡沫信號與週期轉折點；投資 Playbook 提供從選股到配置的完整方法論；結語則回歸長期視角，探討這場技術革命的終局。 這本書寫給這樣的讀者：你有一定的投資經驗，對科技趨勢保持關注，但苦於找不到一個系統性的框架來理解 AI 產業鏈的投資機會。你可能是主動型投資者、科技業從業者、金融從業者，或是對 Crypto 與 AI 交叉領域感到好奇的探索者。 如果你只想讀一本書來建立對 AI 基礎設施投資的全局認知，這本書是為你寫的。" 關於作者：李書沸（Chris Lee）現為 Merkle 3s Capital 與 XResearch 聯合創始人。曾任全球前三大加密貨幣交易所 OKEx CEO 及火幣集團 CFO，擁有超過二十年橫跨傳統金融、加密貨幣與科技投資的從業經驗。 感恩轉發、分享。#AI#

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要同時出現多少個巧合, 才能讓全球最高市值的CEO 短短72小時內走到下台 我花一整天閱讀大量資料, 拼湊出前因後果 這應該是最接近真相的事實, 大家當故事看 「我跟你說, 下週Nvidia的CEO會辭職」 這不只說出去沒人信, 連拍成電影都會被罵爛尾 跨黨派的鬥爭, 全在7天內引爆, 首先是誤區： 1. 外遇 & 間諜都是障眼法 2. 兇手不是民主黨或共和黨, 而是兩黨的對中鷹派 3. 川普是最不希望黃仁勳離開的人 4. 這群跨黨鷹派也沒想過火燒這麼大, 黃仁勳辭職 事件開始 📍第一個巧合：關稅、黃樂、美伊戰爭 早在半年前盧比歐就曾二度向川普示警 要求關注黃仁勳與 Megaspeed 的往來 川普知情晶片可能被轉運, 但始終沒有積極處理 一方面想和習近平維持談判空間 另一方面, 美伊戰爭已佔據大量政治資源 （當中還穿插中美元互訪, 這半年真的很忙） 川普也許是相信黃仁勳自己能摸清界線 也許想順便摸清中國依賴GPU的程度, 就睜隻眼閉隻眼 總統忙就算了, 該列貿易黑名單的商務部長 Lutnick 半年0動作, 此舉使共和黨內的對中鷹派越來越不滿 他們在意的事情, 白宮始終沒有全力推進 📍第二個巧合：期中選舉大敗、內閣開始分裂 美伊戰爭拖太久, 讓川普付出巨大的政治代價 內閣原本就存在主戰與停戰兩派 選舉失利後, 矛盾進一步浮上檯面 共和黨開始找戰犯, 原本支持川普的人開始各自盤算 連副總統JD都開始與切割 “內閣中還有誰挺我？” 此刻川普自己也不清楚 📍第三個巧合：川普的個性, 卻逐漸失去控制力 川普的性格一直是擇善固執, 想幹嘛就一意孤行 （美伊戰爭說過若沒人支持, 他照樣打, 願意當壞人） 但這次選舉失利, 讓他政治籌碼大幅縮水 內閣大難臨頭各自飛, 這時黨內對中鷹派有了機會 此刻再不處理中國晶片, 幾個月後改朝換代 參眾兩院不在掌控之下, 屆時更無法保證事件走向 於是鷹派跳過川普, 釋出黃仁勳相關的負面消息 將間諜、叛國敏感議題帶入, 好快速推動閉門聽證 此刻這件事也驚動民主黨的對中鷹派 原本政治立場不同的兩群人, 突然有共同目標 民主黨也加入戰局, 一起深挖更多外遇, 更多花邊新聞 ‼️注意：川普一直把黃仁勳當朋友, 始終沒有切割‼️ 此時面對媒體追問, 他還多次逆風替黃仁勳說話 (就和當年麥可傑克森相同, 川普是真兄弟, 我都要哭了） 📍第四個巧合：黃仁勳低估了華盛頓的遊戲規則 黃仁勳白手起家, 從餐廳洗碗工一路走到今天 他相信的照規則做事, 乖乖繳稅就不會被找麻煩 但美國政治是真的很髒, 你就算今天和總統是朋友 卻不代表能避開 “深層政府” 的政治鬥爭 黃仁勳非常聽川普的話, 還會給一堆情緒價值 川普自然把黃仁勳當成朋友, 願意替他說話 紐約時報稍早證實： 川普前一晚曾致電, 勸黃仁勳「保住CEO, 別離開」 但當總統無法控制自己的內閣時, 如何提供政治保護？ 黃仁勳前天主動打給川普, 我想也是這個原因 黃希望弄清楚出了什麼事, 但川普無法給出任何承諾 大家紛紛跳過自己去揭發Nvidia 若要黃仁勳先認罪去蹲, 再幫忙特赦, 風險太大 在最後一晚, 得不到任何承諾的黃仁勳 也許自知敵不過這群鷹派, 身心俱疲, 最後選擇離開 事已至此, 川普對外也不好再明說, 只能引導輿論 挑相對最聽話的CEO當樁腳, 那就是Tim Cook 📍 第五個巧合：事件後期, 所有平行線交會 黃仁勳離開 這真的是兩黨對中鷹派想看到的結果嗎？ 我相信絕對不是。 他們真正想要的, 是一個更願意配合華盛頓的黃仁勳 而不是只聽川普的話的黃仁勳 更不是讓他直接離開 NVIDIA 因為接下來的問題更大： - 新 CEO 能維持 NVIDIA 的技術領先嗎？ - 新團隊會比黃仁勳更聽華盛頓的話嗎？ - 美國失去黃仁勳, 能讓自己的 AI 產業更強嗎？ 把整件事 zoom out 黃仁勳完全是美國政治鬥爭下的犧牲品 1. 外遇讓事情有了切入點 2. 晶片轉運讓鷹派有了政治武器 3. 選舉失利讓鷹派著急+川普失去保護能力 幾條原本不相干的線, 最後全部交會 33年, 從社洗碗工, 到全球T0的科技領袖 社會底層逆襲, 這個故事就是美國夢最好的代表 更何況他還是會配合政府的科技領袖 只可惜兩黨把NV當成核武, 趕在下台前先納入控制 控制的途中意外導致CEO離開, 事情更糟, 計劃全亂 也因此司法部這群狗雜種 “瞬間” 開始放緩用詞 「我們還沒說是間諜/還不能確認/部分誇大」 我相信閉門聽證會有好的結果 就算晶片真的轉運中國, 司法部也會和黃仁勳達成協議 檯面上讓媒體看到 “好的結果”, 檯面下控制 Nvidia 這種事情搓一下就過去了, 對深層政府而言真的不難 Stand with Jensen 我認為黃仁勳明年就能回到CEO職位。 以上資訊我花了大量時間整理 若喜歡別忘記點個追蹤, 有任何細節歡迎留言討論 #standwithjensen# #bringjensenback#

🏫 想把 AI agent 真正做上线的看这里，Agentic System Course 用 22 章讲透生产级 agent 怎么设计、搭建和运维。 Agentic System Course 的 fork 已经接近一百个，而且整套课是写给你和你的 AI 一起读的，仓库里同时放了 AGENTS.md 和 CLAUDE.md。 以前学 agent 开发，要么跟着某个框架的教程一步步敲，换个技术栈就全废；要么零散看博客，记忆、多 agent 协作、成本控制各讲各的。 这门课只给骨架：把记忆与状态、多 agent 协调、外部接口、可观测性、成本与延迟、安全运维这些承重的主题和取舍讲清楚，具体代码交给你的 AI 按你的技术栈去补。最后一章是一张设计画布，直接拿来设计你自己的 agent。 还有个顺手的：仓库自带一个评审 skill，把你的 PRD、设计文档或 agent 代码丢给它，它先判断你做的是个人项目、团队工具还是面向客户的产品，再挑相关章节出报告，每条问题都带严重程度、证据、章节出处和修复建议。课程拿 OpenCode、Hermes Agent、OpenClaw、Paperclip 四个开源项目当参考实现。 用 agent 学 agent，这个思路挺对味。 GitHub：

# 模型缩小四倍还不翻车？不是压得够狠，是量得够准 先说结论：大多数人以为量化是把模型压小一点、省一点显存，压得越狠、省得越多，这个想法只对了一半。量化真正值钱的地方不是省显存，是省钱加变快，模型缩小两到四倍之后，小批次推理常常反而更快，因为瓶颈不在算力，在记忆体频宽，搬的位元组少了，每秒吐出的字元单位就多了。作者第一次把大模型推到真实使用者面前，七 B 模型用十六位元载入，光权重就吃掉十四 GB 左右的显存，帐单难看得很，有人随口问一句要不要试试量化，她当晚掉进一堆缩写的兔子洞，才整理出这篇指南。 先说清楚底线：十六位元每权重两位元组，七 B 模型约十四 GB、十三 B 模型约二十六 GB。压到八位元，七 B 模型约七 GB、十三 B 模型约十三 GB。压到四位元，七 B 模型约四 GB、十三 B 模型约七 GB，模型缩小两到四倍。作者打了一个很准的比方，量化就像把照片从巨大原始档压成调校过的压缩图，手机上看起来几乎一模一样，体积却只剩一小部分。权重就是模型的照片，十六位元是原始档，四位元是压缩图，压得好，大多数人看不出差别，压得不好，细节先糊掉。关键在压得好不好，不在压得多不多。 怎么做？顺序只有一个，先用五分钟实验确认方向，再挑上线或随处跑的格式，最后拿自己的提示词量过再灰度发布。五分钟实验用四位元载入工具快速试，零校准资料、零转换步骤，一个下午就能知道显存占用下降约七成、模型还能不能讲话。显卡上线用服务引擎带量化参数直接起一个相容接口，热门模型在模型仓库里已经有现成的四位元检查点，不用自己压，没有就用压缩工具自己做一个。随处可跑的路是转成通用格式再量化，中央处理器、笔电和苹果晶片都能跑，四位元中档是尺寸与品质的甜蜜点，更保险就往上走五位元或六位元。 小心三件事。第一，压完只跑几个提示词就上线一定翻车，作者就是这样翻车的，结构化资料输出偶尔格式损坏，两天后才被使用者抓到，通用评测完全没抓到。第二，只看困惑度就放行不够，困惑度看起来没问题，任务品质可能已经悄悄下滑，它只能当参考，不能当唯一的验收标准。第三，别以为压完就一定变快，一种格式只有在服务引擎有对应的最佳化核心时才会真的变快，没在你自己的机器上实测过，纸上变快不算数。还要记住，键值快取不随权重量化缩小，长上下文服务照样可能爆记忆体，瓶颈在这里要另外看。 再往上加东西也有顺序：先写五十到一百条真实提示词，对照十六位元基线一条一条比，刻意去测最先崩的几类任务，长上下文、结构化 结构化资料 与函式呼叫、数学、程式码、非英文。验收不是打分数，是找变差的任务集中在哪里，集中在 结构化资料格式就升那类任务的位元，散在各处就整体升一档。真实负载下测延迟与吞吐量，不是空闲显卡上跑一条请求。最后先切一小部分流量灰度发布，没问题再全量，出问题立刻切回十六位元版，不要等到全部使用者都中奖才动手。 一句话：量化不是免费压缩，是一场交易，你只有量得够准，才有资格拿这场交易去换更小的帐单。今晚就能做的事：挑一个你正在跑的模型，用四位元载入工具跑一次五分钟实验，看看显存占用下降约七成之后，它回的第一句话还像不像它自己。 S1哥观点：别再问量化是不是把模型压坏的便宜行事，压坏模型的从来不是量化本身，是你压完只跑几个提示词、看一眼困惑度就敢上线。作者的教训就摆在那里，结构化资料输出偶尔格式损坏，通用评测完全没抓到，两天后使用者才回报。量化真正值钱的地方也不在省显存那一行，是小批次推理反而可能更快，因为瓶颈在记忆体频宽，搬的位元组少了，每秒吐出的字元单位就多了。更值得问的是，你现在跑的那个模型，是卡在帐单、卡在显卡太小，还是卡在速度？那个卡点，决定了你该挑哪种格式、压到几位元。你第一个想压小上线的模型是哪一个？评论区说说。 收藏用清单（照着做）： 1. 先算帐再动手，七 B 模型约十四 GB，压到四位元约四 GB，模型缩小两到四倍，再留键值快取和执行开销的位置。 2. 挑对格式再压，快速实验用四位元载入工具，显卡上线用四位元的两种主流方法，笔电用通用格式，新款卡用八位元浮点。 3. 跑五分钟实验，确认显存占用下降约七成、模型回复正常，再写五十到一百条真实提示词对照十六位元基线逐条比。 4. 刻意测最先崩的五类任务，真实负载下测速度，先切小流量灰度发布，没问题再全量。 转给还在为模型帐单头痛的朋友，压小两到四倍再上线，量得准才不会翻车，他今晚就能先跑五分钟实验。