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日々、賑やかに稽古しております！ お世話になっている水プロのおふたり♡♡ 『シスコのファンは絶対観ないと後で悔しい思いしますよ！』って言ってくださってます！ …ホントかな？w 是非確かめに来てください🌈 #河原田巧也# #菅原ブリタニー# #水木英昭プロデュース# #虹色唱歌# #太陽とシスコムーン#

2024.2.6-2.12 「あの日 あの時 あの場所の歌 Vol.2」 〔出演〕 #大橋ヒカル# #河原田巧也# #菅原ブリタニー# #原育美# #ニコラス・エドワーズ# #関口満紀枝# #安井一真# #富田翔# 他 <BAND> #鈴木栄奈# #福田智樹# #ナカムラタカノリ# #成相悠一# <LIVE SPECIAL GUEST> #松岡英明#

AI时代，真的「只要你学得够慢，你就不用学了」吗？ 最近网络上有个说法还挺火的 「AI时代，只要你学得够慢，你就不用学了。」 我第一反应是，这话听起来很有道理。 我想起自己两年前熬夜学LoRA微调，想着可以用来模仿我的写作风格，然而skills出来了，发现效果可能还比我训的LoRA更好。 所以「等」赢了？「学得慢」赢了？ 如果你只是一个普通的AI用户，那这句话可能没错。但如果你不甘于只当个「时代喂你啥你就吃啥」的被动者，你想主动把握AI行业发展的脉络，你就不能等。 我仔细想了想，我感觉不是这样的，我想分享下自己的看法。 「等」赢了，但不是因为等 LoRA的故事是真的，类似的情况我遇到过不止一次。两年追热点下来，确实有不少「当年要做没做，后来发现不用做了」的案例。 但有个问题值得反问自己：你知道LoRA是什么、你知道skills出现了、你知道两者可以做横向对比，这个判断力是哪来的？ 不是从「等」里来的。 是从两年每天追热点的积累里来的。 因为很多人把「某件具体的事没做」等同于「不用学习」，这两件事完全不在同一个维度上。你「等」到了更好的方案，是因为你有足够的背景知识认出了它。一个完全不了解这个领域的人，他的「没做」只是「不知道」，不是「有判断力的等待」。 工具层可以等，认知层不能等 我2016年开始做机器学习和深度学习，做了好几年数据科学家。到了大模型时代，周围的人都在聊LLM，我一度觉得当年学的那套东西废了。 sklearn怎么调、XGBoost怎么训，这部分确实边缘化了，我不否认。 但我后来发现，真正值钱的东西没废：怎么设计评估体系、怎么防止数据泄露、怎么把一个业务问题转化成模型问题。这些判断力，大模型时代反而更稀缺（因为99%的「AI应用开发者」根本没有这个训练，看到模型输出「看起来对」就交付了）。 工具层的东西，半衰期确实很短，可能18个月就轮换一批。这部分确实可以「等等看」，等生态稳定了再下场，往往比头一批踩坑的人省力。 认知层的东西，没有捷径，也没有办法「等别人替你建立」。你在等的时候，别人在建立判断力的坐标系，你进来以后只能接受别人嚼过的知识，创造空间已经被占了。 比AI工具本身更有价值的 追了两年热点，我发现有一件事比「学到了什么具体技能」更值钱，那就是，我比周围大多数人更能「春江水暖鸭先知」。 某个技术出来，我大概知道它处在哪个演化节点，是真风口还是炒作，值得深入还是等等就过了。 但我一度很困惑，这种「看清楚行业方向」的能力，对我一个打工人有啥用？又不是创业者也不是投资人，判断对了趋势，我也只是回去开早会。 这个落差是真实存在的，不想粉饰。 但仔细想，这个能力其实在影响三件事： 第一，在组织里的位置。大多数团队里，「知道该做什么」比「把事做完」稀缺得多。能帮团队过滤噪音、判断方向的人，话语权不一样。 第二，选雇主的质量。能判断一家公司的技术方向是不是真的对，让你在上升期公司和下沉期公司之间选对的概率高很多。这个差距，可能比一次跳槽涨薪重要得多。 第三，这个认知要是有地方输出，是可以变现的。其实就是把「春江水暖」的判断力转成内容，内容建立影响力，影响力长期会带来预料不到的机会。 所以「只要你学得够慢，你就不用学了」，这话对不对？ 我的观点是：对了一半，但被大多数人用来当借口的那一半，恰好是错的那半。 工具层，确实可以等，工具肯定越来越先进，越来越好用，「等等党」在执行层有合理性。 而且在AI时代，这句话本意其实是在说，不要因为错过一个热点而着急，不用FOMO，在AI时代，应该少点焦虑。 但是认知层面，并不会因为你用过的某个AI工具过期了而没学到东西。你追热点的过程看起来很多东西「白学了」，但那个过程本身在建立一张地图，这张地图才是真正的资产。 把「某些工具不用学」误读成「可以少学、慢学、躺着等」，两年后你会发现，你确实等到了更好的工具，但差距在于，人家积极学习的，拿到新工具是真的能做出新东西，等等党拿到新工具，也就是跑个demo自嗨一下，感觉自己站在了时代前沿，实际上还在原地。 而且还有一个时间差的问题值得说。 新工具出来之前，积极的人早就在用当时条件下能用的东西硬拼出来了。RAG还很粗糙的时候，他们已经在生产环境里跑起来了，踩完了坑，知道哪里会出问题。Agent框架还不稳定的时候，他们已经用LangChain拼出了第一版，虽然屎山，但用户在用、反馈在收、迭代在跑。 等等党在等什么？等一个「更成熟的方案」。方案成熟了，他们入场，发现已经是红海。不是因为他们来晚了几个月，是因为那几个月里，积极的人已经建立了用户认知、跑通了商业模式、或者单纯地把某个领域的坑全踩完了，护城河就这么起来的。 更关键的是，这种「拥抱新技术」的习惯本身会复利。积极的人用惯了在局限条件下想办法，新工具一出来，他们比任何人都先知道怎么用好它。等等党等到了新工具，还是原来那个姿势，demo跑一跑，然后继续等下一个。 #AI# #AIAgent# @grok @xai

为什么美国的企业偏向合作和收购，中国的企业却往往偏向竞争，最终就算垄断了也没办法获得很多的利润？ 彼得·蒂尔说："Competition is for losers（竞争是给失败者的）"真正的好公司，是那些避免了竞争的公司。但这句话在中文语境下就变成了"不竞争怎么赢？" 为什么中国做不到合作或收购，总想把对方的地方抢过来逼死对方才算完，难道中国人没有合作只有竞争的基因？ 同一个终局，却冰火两重天 美国五大科技巨头（NVDA、Apple、Microsoft、 Google、Amazon、Meta），彼此领域各自不侵犯，芯片、智能硬件、操作系统、搜索、电商、社交，核心领域基本没有交集。 硅谷的企业家问："我怎么避免这场战争？" 中国的企业家问："我怎么打赢这场战争？" 在中国只有赢了市场，输了利润。 滴滴合并快的，打跑Uber中国，市占率一度超90%。真正的垄断来了，然后呢？被监管重锤，被司机和乘客两头抱怨，最终美股退市。 外卖也一样。之前的美团市占率近70%，净利率个位数，也被监管问候。之后即时零售被京东和淘宝盯上开始互联网史上最大的补贴。美团、淘宝闪购、京东三家混战，补贴把整个赛道的利润打没，最终监管叫停才缓和。 新能源汽车遥遥领先，比亚迪电动车年销全球第一，然后自己打自己，价格战打到除了比亚迪和理想，几乎没有中国新能源车企真正赚到钱，市值只有特斯拉的零头。 再看美国。允许苹果一家拿走手机市场80%以上利润，特斯拉市值万亿美金。 同样是监管两国的差异极大 美国的反垄断是保护创新与竞争机制。 美国对靠好产品和技术壁垒自然形成的垄断（如苹果的iOS生态、英伟达的CUDA生态）相对宽容，只要你不利用垄断地位作恶，利润是你的奖励。 中国监管的逻辑，要么扶持让市场狂热与要么直接给你一刀切。 在中国，一旦企业打赢了惨烈的补贴战，熬死了对手，准备开始赚取合理利润时，往往迎来的不是鲜花，而是监管的重锤。 监管层面往往带着防范资本无序扩张的强烈警惕，有时甚至呈现出不顾企业死活的运动式打压。 地产、教育、互联网、券商但凡利润高一点的行业终局都免不了遭受监管的毒打。垄断非但不能带来定价权，反而会让自己成为被重点敲打的出头鸟。 巨头开始把钱砸向无意义的下沉市场和同质化补贴中，内卷自己利润就这样被制度性地蒸发了，没有人获益。 中国企业总是会陷入一场没有赢家的零和博弈，是中美思维差异和制度下不奖励创新，打击垄断过于粗暴的方式的自然选择 硅谷巨头践行做大蛋糕的逻辑，在各自的技术深水区建立壁垒，互不侵犯以避免竞争；中国企业往往深陷抢夺地盘的执念，习惯用烧钱补贴和价格战熬死对手，将商业视作你死我活的零和战争。 美国的好公司多依赖底层技术创新（如iOS生态、CUDA架构）形成自然垄断，市场对这种高技术附加值带来的高利润极为宽容；反观中国巨头，其垄断往往建立在商业模式的复制和资本催熟的市场占有率上。一旦试图榨取利润，便会遭到竞争对手的疯狂反扑、用户的反噬、政策的铁拳。 美国反垄断的核心是维护创新机制，对技术护城河带来的丰厚利润视为对创新的奖励；中国监管的底线在于公平与民生。当企业试图利用熬出来的规模优势去收割市场、甚至挤压上下游生存空间时，必然会触发防范资本无序扩张的监管红线。 一言以蔽之：美国企业在思考如何避免战争的过程中，走向了利润丰厚的星辰大海；而中国企业在执着于如何打赢战争的厮杀中，将自己拖入了内卷与利润蒸发的泥沼。 中国企业即使流尽最后一滴血熬死了所有对手，也注定无法摘得那颗代表着高额利润的胜利果实，才是中概被杀估值的根本原因。

走进加榜下尧村，看溪水漫过古堰，侗家木楼枕河而居，这里藏着贵州最治愈的山水烟火。#多彩贵州# #会唱歌的从江# #加榜梯田# #下尧村# #康养从江#

段永平给出了王宁极高评价。他说：我觉得王宁对自己产品的理解以及追求和乔布斯是一个级别的，至少未来会是的。王宁对商业的理解好像比乔布斯还要强一点点。 初看并不理解，再仔细想想，以段永平的认知和品味，也绝不是网上传的什么和年轻女孩谈恋爱、被爱情冲昏头脑那么简单，和一个朋友聊到段永平举牌泡泡玛特，我们都没看懂，有没有可能是我们没理解？当然是有可能的。 翻了一遍《因为独特》，也看了些王宁的采访视频，说实话还是没看懂潮玩这个领域的护城河。

讲讲上次埋的坑，唠唠AI液冷板块！🧐 液冷板块，我个人持有 #VRT# ，这个应该是无可争议的龙头企业。最近也在找一些市值小，但属于核心供应链的公司，目前锁定了一家，大家可以一同评论区探讨。 液冷的逻辑很简单，就如同视频里面描述的，目前数据中心的功耗密度已经处于巅峰，即将出来的英伟达Vera Rubin Ultra VR200直接干到600千瓦/机柜，唯有液冷能压得住。而一个机柜高达780万美金，所以液冷必须找靠谱大牌，不能含糊。 🎯爆发式的市场增长 虽然液冷，相较于内存芯片和光模块，或许没有那么性感。但整体增长势头也不可忽略，并且由于企业集中度较高，有一定的垄断定价优势！ 根据行业权威机构 Dell'Oro Group 的最新数据，全球数据中心液冷市场规模预计将从 2025 年的约 30 亿美元迅速飙升至2033 年的 276.5 亿美元，复合年增长率高达 31.5%。 推动这一增长的核心驱动力是超大规模云服务商在 AI 基础设施上的资本支出爆发。高盛预测，2025 至 2027 年，全球四大超大规模厂商的 CapEx 总额将达到 1.15 万亿美元，其中约 75% 将直接用于 AI 相关的物理基础设施建设。 📊目前市场上液冷技术，主要分两大阵营，直接液冷和浸没式液冷。 直接液冷技术上，主要通过冷却液通过封闭管道流经附着在芯片表面的铜质冷板，不直接接触电子元件。散染效率比较高，轻松应对100KW+的单机柜密度。而且兼容现有风冷机房和标准服务器机架。属于目前市场中的主流方案，包括英伟达 Blackwell也是这款方案。 浸没式液冷技术上，主要将服务器完全浸没在不导电的介电液体中，液体通过自然对流或泵循环散热（这个方案，我们以前ETH挖矿的年代，尝试过，将显卡浸没在有机硅油里面，散热效果很好，但很占面积）。理论上，这是最佳的散热方案，尤其是浸没在氟化液里面，散热可以轻松应对200KW的单机柜密度。但兼容性差，要对机房进行大改模改造，定制的特殊坦克罐体，管道设计都要彻底重建。而且维护成本也比较贵，属于小众非主流方案。 从供应链逻辑来看，AI机房液冷散热供应链相对比光模块这些简单很多，主要涵盖了从最底层的化学液体、精密泵阀、冷板，到系统级的冷量分配单元CDU以及最外层的水处理基础设施。 接下来详细讲讲其中的核心企业以及投资逻辑： 1️⃣Vertiv Holdings (代码 #VRT#)：液冷领域的绝对霸主 Vertiv 是美股市场中最纯粹、规模最大的数据中心物理基础设施提供商，主营业务做电源与热管理。在液冷时代，Vertiv 构筑了几乎无法被颠覆的统治级护城河。 • 无可替代的全球服务网络：液冷与风冷最大的不同在于，液体泄漏是致命的。超大规模客户，如 Meta、微软在选择液冷供应商时，首要考量不是硬件价格，而是「当系统发生微量泄漏时，谁能在 15 分钟内派工程师到达现场解决」。Vertiv 在全球拥有超过 3000 名常驻数据中心的技术服务工程师，这种规模的服务网络是任何新进入者或服务器 OEM 在 5-10 年内都无法复制的。 • 惊人的订单积压与能见度：截至 2026 年 Q1，Vertiv 的订单积压达到了创纪录的 150 亿美元，同比增长 109% 。其订单与发货比高达 2.9倍，这意味着 Vertiv 已经锁定了未来数年的收入，且积压订单正随着下一代英伟达Rubin的量产持续扩大。 •财务与估值：2026 年 Q1 收入达 26.5 亿美元，调整后稀释 EPS 同比飙升 83% 。管理层将 2026 全年 EPS 指导上调至 5.97-6.07 美元，隐含 51% 增长。尽管目前前向 P/E 达到 46 倍，但相对于其 43% 的 EPS 复合增长率，其 PEG 仅为 1.07，在增长调整后甚至比标普 500 指数更具估值吸引力 。 2️⃣Ecolab (代码 #ECL#)：通过收购 CoolIT 打造的「水-液-电」终极整合者 Ecolab 本是一家市值 770 亿美元的全球水处理与工业卫生巨头。然而，其在 2026 年 3 月做出了一项震惊华尔街的决定：以 47.5 亿美元全现金收购了全球液冷硬件领军企业 CoolIT Systems 。 • 29倍 EBITDA 的天价溢价背后：Ecolab 支付了高达 29 倍 forward EBITDA 的对价 。当时整个华尔街分析师，都震惊了，这种跨界整合，一个做化学材料的公司，来搞AI液冷，很多人都无法理解。但后来市场才慢慢理解，这个整合有一个恐怖之处：液冷本质上不再是硬件生意，而是化学与流体生命周期管理生意。 •「冷却即服务」的唯一独家平台：Ecolab 将 CoolIT 的芯片级硬件（CDU、冷板、歧管）与其自身的 3D TRASAR™ 水质数字化监测、化学防腐防垢技术以及遍布全球的工业水处理网络进行了深度整合 。 • 个人理解：超大规模客户过去需要分别向 CoolIT 采购冷板，向 Vertiv 采购 CDU，再向 Ecolab 采购一次回路的水处理服务。一旦发生管道腐蚀、结垢或冷却液变质，各供应商之间极易互相推诿。Ecolab 收购 CoolIT 后，成为了全球唯一一家能够提供从「芯片级微通道」到「厂房外冷却塔」端到端流体生命周期托管的供应商。这种一站式解决能力具有极强的客户锁定效应，基本上一旦合作，替换成本极大。 • 与 NVIDIA 的独家合作纽带：CoolIT 是 NVIDIA Partner Network的核心成员，其 OMNI 冷板是针对 NVIDIA GB200/GB300 芯片进行联合 co-engineering（的结晶。Ecolab 收购 CoolIT 后，直接继承了这一极具稀缺性的芯片级设计入口，将其高科技业务的可寻址市场直接从 50 亿美元翻倍至 100 亿美元，而这家公司本身的水处理业务本身就是源源不断的现金流。 🧐接下来，我们讲讲液冷供应链中的「隐形冠军」与稀缺零部件提供商。他们掌握着液冷的核心供应链，缺他不可！ 3️⃣精密动力源：Moog (代码 #MOG#.A)，市值100亿 液冷系统中的 CDU 和泵必须保证 10 万小时无故障运行，任何微小的震动或电磁干扰都可能损毁服务器。 • 唯一性：Moog 凭借其在航空航天领域的精密伺服控制技术，其 CoreMotion™ 液冷分配泵几乎是高性能 CDU 的唯一指定选择。 • 供应链锁定：Moog 与 USA Rare Earth 签署了独家备忘录，确保了泵内部高性能钕铁硼稀土永磁铁的稳定供应，在 2026 年地缘政治多变的环境下，构筑了极高的原材料壁垒 ，但稀土这玩意儿，最终还是需要看中国脸色。 4️⃣核心热交换介质：Dow Chemical (代码 #DOW#) 市值250亿 冷却液的化学配方是浸没式液冷的核心。 • Dow 的独家武器：陶氏化学推出了专利保护的 DOWSIL™ ICL-1000 硅有机冷却液，该技术获得了 R&D 100 大奖。其传热效率比空气高 1000 倍，能减少 95% 的服务器冷却能耗，且具备极低的全球变暖潜能值，符合欧盟和美国极严苛的环保准则。核心问题是，陶氏化学本身在这一块的体量不大，并非其主营业务线。 后面再开一期讲讲电力板块，拭目以待！🧐

狂读30+本书，我对理财的认知发生了巨变（附书单） 三本启发最大的书： 彼得·林奇的《彼得·林奇的成功投资》， 哈耶克的《通往奴役之路》， 乔尔·格林布拉特的《股市稳赚》。 三本价值投资经典必读书： 格雷厄姆的《聪明的投资者》（TheIntelligentInvestor）， 费雪的《怎样选择成长股》（CommonStocksandUncommonProfit）， 巴菲特的《巴菲特致股东的信》。 三本分析企业竞争优势的好书： 波特的《竞争优势》， 格林沃德和卡恩的《企业战略博弈：揭开竞争优势的面纱》， 多尔西的《巴菲特的护城河》。 三本关于投资心理学的好书： 卡尼曼的《思考快与慢》， 丹·艾瑞里的《怪诞行为学》， 查尔斯·麦基的《大癫狂：非同寻常的大众幻想与群众性癫狂》。