与「！】如果夏天有颜色，“麦田金”一定要上榜。在四川达州渠县的寿桥村，当风穿过连绵的丘陵，熟透的麦穗便掀起层层金色的波浪，沙沙的声响像是大地在轻声哼唱，一眼望不到边的丰收盛景，弥漫着的属于乡野的治愈气息」相关的搜索结果

【#四川达州最美麦田被发现了##！】如果夏天有颜色，“麦田金”一定要上榜。在四川达州渠县的寿桥村，当风穿过连绵的丘陵，熟透的麦穗便掀起层层金色的波浪，沙沙的声响像是大地在轻声哼唱，一眼望不到边的丰收盛景，弥漫着的属于乡野的治愈气息#

又到了一年一度的草本植物催芽季。 如果我现在还能与高中生物竞赛老师对话，起码在植物学的很多内容上面，我已经超过了他。其实我也在AI时代反应过来，我俩学的植物学，有一个不是“真的”。 草本植物的发芽率，木本植物的种子为什么要冬藏，孟山都的种子为什么种出来再收就变了。多年前与一位农民同学讨论贵州的籼稻，多少消失了的水稻🌾品种。我说你才知道啊，我妈说她小时候在贵州吃的新米，好吃到无与伦比。就来有一年夏天她带我去吃，我吃完了去观察众人的表情，不敢评论。是她自己说的，不是小时候的味道了。 但是也感谢他传授了这些内容给我，直到现在我学不会拉丁语的植物分类名称，中文的植物分类的优越性难道你们都没发现吗？所以我很想认识油管上的自说自话的总裁，我盲猜他生物系毕业。全网只有他在说我们中国人才是真正动植物分类的鼻祖。我可太同意了，菊目菊科菊属： Aster, Aster, Chrysanthemum….晕倒😵

很多人不是拿不住。 涨的时候什么都不需要，情绪到位干翻一切。 跌的时候大家就开始研究叙事了。希望能找到一个可以安慰自己的理由。 其实绝大部分人是想拿住的 赚的想的是终于拿了次低价筹码，这回能不能A7，A8 亏的想的是还能不能回本。要不要拉拉均价。 如果叙事不行就又要割肉了。 而很多项目都没有能立的住叙事和机制。 一个好的项目是要有自己的护城河的。不能全靠fomo，情绪有用完的时候，也一定会有跌的时候。 这就像你好的时候肯定兄弟无数，但不一定真兄弟。不好的时候留下陪着你崛起的，那一定是。 所以跌的时候才能看出是不是好项目。潮水退了，才能看清。 sato这两天一直在0.8-1u横盘。 这个魅力在于还有一群人在不断讲故事，讲机制，讲未来。 而这并不是第一次了 跨过几座山，趟过几条河。 很多人扛不住的，下车了，选择观望 很多人看懂了，不天天看k线了，就持有 很多人拿住了，并且依然在建设 靠情绪打造的共识是不牢靠的 靠机制维护的价值才会永久 铁打的营盘流水的兵 结果不论，我只想看看最后的风景 那是个hook的夏天🏖️ ethereum:0x829f4b62eebe12af653b4dd4ffc480966f7d7f09

《我因为投资HashKey，亏损了100万美元》 我写下这篇文章，只是想把自己过去两年持有HashKey旗下HSK时，亲身经历与真实感受到的一切，如实地留下来。 首先，我想说明的是—— 从2024年4月开始到现在，我已经投资HSK超过两年。 而今天，我正式确认了超过100万美元的亏损。 如果有人说： “投资这种有问题公司的产品，本来就是你的错。” 那么，我完全不会否认。 我承认，从一开始就不应该投资。 HashKey集团从2023年开始，就已经在筹划HSK这个项目。 他们面向整个加密市场展开了大规模营销，并在2024年正式推出HSK，开始大举吸纳资金。 包括我在内，许多人因为相信HashKey，而投入了巨额资金。 当时，HashKey频繁举办线下说明会，并动员大量KOL与网红进行极具攻击性的宣传。 他们描绘了回购（Buyback）、销毁（Burn）、Launchpool、Launchpad等等美好的蓝图。 然而现实是： 两年以来，回购与销毁一次都没有真正执行过； Launchpool中断超过一年； 直到现在，Launchpad依然只是“Coming soon”。 直到后来我才意识到—— 所谓围绕HSK展开的激进营销，本质上只是为了缓解公司流动性枯竭的问题。 但等我意识到这一点时，其实已经太晚了。 即便公司成功IPO、暂时摆脱资金压力之后， HashKey香港交易所与Global交易所的用户量与交易量依然惨淡； HashKey的股价与HSK价格，也直到今天仍在持续阴跌。 过去，肖风董事长曾让K、J等人站在台前销售HSK。 而之后，他又通过解雇他们来完成“切割”， 自己却从未真正站出来承担责任。 过去，也有很多人曾提到LAT，并多次警告我肖风董事长的经营方式存在问题。 但我没有听进去。 去年夏天，HashKey曾引入一位非常优秀的人才——Skylar。 那时候，我曾短暂地期待公司会发生改变。 然而，HashKey本质上是一个无法容纳创新与创造力的组织。 她最终也没能坚持多久，在内部政治斗争中遭到边缘化与降职，不到一年便离职。 而现在负责Chain业务的Serena， 不过只是一个宣誓忠诚、照命令做事的人而已。 直到现在，我终于得出了最终结论： 所有投资HashKey的人，最后都会变得不幸。 他们最终都会失去自己的钱。 IPO之后，我曾短暂以为情况会有所不同。 但现实是，连股东们也遭受了几乎不可逆转的重创。 所以，我想发出一个警告： HashKey，是一家不应该投资的公司。 他们推出的任何金融产品，都不值得你投入目光。 未来，他们仍然会继续包装各种空洞的产品， 并不断寻找新的牺牲者。 有些东西，本质上是不会改变的。 而HashKey这个组织，有一个始终未变的核心： “牺牲那些相信并投资他们的人。” 有人说过，诈骗与商业之间，往往只隔着一张纸。 但这个世界，终究还是存在“底线”这种东西的。 当你已经让无数人的人生遭到重创时， 至少应该保有一点点良知、愧疚与羞耻心。 但HashKey的管理层，看起来完全没有这些东西。 董事长依然若无其事地发表演讲、参加会议、描绘愿景。 这种行为，在中文里有一句很贴切的话： “脸皮真厚。” 最后，我还想做一个预言。 HashKey最终会失败。 这不是诅咒， 只是因为——不懂“信用资产”价值的人所经营的事业，通常都会走向同样的结局。 他们注定会失败。 IPO募集到的资金，大概率也会在三年内被耗尽。 因为一家无法持续创造利润的公司，本就会如此。 我甚至觉得，HashKey管理层未来只要不进监狱，就已经算幸运了。 最后，我只想认真提醒一句： 即使未来牛市到来， 也不要去买HashKey的股票，更不要买HSK。 尤其是HSK， 现在不过只是被勉强维持着“还活着”的状态， 对他们而言，这充其量只是过去一个“无关紧要的小失误”。 请一定记住—— 市场上还有无数更优秀的股票与加密资产。 希望你们能够保护好自己珍贵的资产。 我写下这篇文章，只是希望加密市场中的其他人，不要再掉进他们的陷阱。 写完这篇文章之后， 我将不会再写任何关于HashKey的内容。 最后，祝愿各位都能拥有好运。

-----以下为原文翻译------ 《我是怎么选择用 AI 替换哪些员工的》 两周前，我裁掉了公司超过 20% 的员工。我这么做并不是因为 Cloudflare 陷入了困境。恰恰相反，我们的营收增长创下了历史新高，现金流十分充裕，而且我们在全球范围内新增客户的数量也达到了前所未有的水平。我做出这个决定，是因为商业环境正在发生剧变；而为了赢下未来，Cloudflare 必须顺势而为。 翻遍美国商业史，你可能都找不到第二家像我们一样、在保持 30% 以上高增长的同时还裁员 20% 的上市公司。然而，我们在过去两周的做法，很可能在未来一年里变成整个行业的常态。这是一个关于人工智能（AI）如何重塑一切的故事，但遗憾的是，许多高管和评论员都误解了 AI 到底会如何颠覆商业规则，以及究竟谁会受到冲击。 为了搞清楚这个问题，我重新翻开了一本 1954 年出版的老书（这书比我还要大 20 岁）：彼得·德鲁克 (Peter Drucker，被誉为“现代管理学之父”) 的《管理的实践》。在这本书里，德鲁克深入剖析了企业内部形形色色的岗位角色。我把这些角色归纳为三类：建造者（builders）、销售者（sellers）和衡量者（measurers）。 顾名思义，“建造者”负责打造产品，“销售者”负责把产品卖出去。而“衡量者”则包揽了剩下的一切：内部审计、收入确认 (revenue recognition，财务术语，指根据会计准则确认一笔销售何时能正式计入公司账面收入的流程)、财务、法务、合规、中层管理、日常运营等等，不胜枚举。 与一些分析师的悲观预测恰恰相反，“建造者”们的饭碗稳得很，哪里也不会去。如果我团队里的某个工程师现在的生产力能借由 AI 翻上十倍，那我绝对会把市面上能找到的这种人才全都招进公司。 “销售者”同样不用担心被淘汰。因为掌握预算的依然是活生生的人类，他们更愿意从那些愿意花时间倾听需求、能建立信任、并且能在出问题时帮忙兜底的人手里买东西。 “衡量者”对企业同样至关重要，但他们与前两者截然不同。顶尖的“衡量者”往往千金难求。他们在幕后不知疲倦地默默耕耘，不追求台前角色 **(front-of-house role，就像餐厅里直接面对顾客的大堂服务员一样，指容易受到外界瞩目和表扬的岗位)** 的鲜花与掌声；最理想的情况是，他们还能保持独立于公司其他部门的客观视角。德鲁克指出，衡量业务表现固然重要，但客户终究是靠“建造”和“销售”争取来的。一家真正顶级的公司，应该把最多的资源投资在这两个核心职能上。 AI 的浪潮并不是冲着“建造者”或“销售者”来的，它真正瞄准的是“衡量者”。不知疲倦、绝对独立、极其高效且随时在线——如今的 AI 系统在衡量和审视一家公司时，其客观入微的细节和精准度，是过去哪怕最拔尖的员工也望尘莫及的。 拿 Cloudflare 来说，过去我们的内部审计团队每季度只能挑出几个业务风险点进行抽查。而现在，我们正在全面启用一套新系统，对每一个业务风险点进行全天候的持续审计。我们财务结账 **(closing our books，指企业在月末或年末结清账目、出具财务报表的常规流程)** 的速度变得更快了。我们犯的错越来越少，即便偶有纰漏，也能被更精准可靠地揪出来。作为 CEO，我现在拥有了前所未有的绝佳工具，不仅能精确衡量公司的整体运营状况，还能帮我精准发掘团队里冉冉升起的明日之星。 我们上周裁掉的员工中，绝大多数正是“衡量者”。我们精简了整个公司的中层管理人员，因为在 AI 的辅助下，主管们现在可以管理更多的直接下属，同时依然能对团队进行精准的绩效评估和有效指导。我们将分散的运营岗位整合进了一个统一的业务支持小组，遇到需要特定专业知识的场景，就让 AI 来填补空缺。我们还大幅裁减了市场营销团队——和大多数公司一样，那里曾经是“衡量者”扎堆的重灾区。此外，在整个财务团队中，我们也找到了大量合并岗位和实现自动化的空间。 但是，这次裁员的根本目的绝不是为了单纯地缩减人头。事实上，我们目前开放招聘的岗位数量创下了历史新高。我预计在未来几年里，我们的员工总数将持续增长。正是因为“衡量”这项工作不再需要那么多人力，我们现在才能腾出手来，将重金砸向那些真正能驱动公司增长的人才。 今年夏天，我们收到了将近 100 万份简历，争夺 1,111 个带薪实习岗位。我们最终录用的这批实习生不仅极其优秀，更是天生的 AI 原生代 (AI-native，指伴随 AI 时代成长，天然适应并将 AI 视为思维方式和基础工具的新一代群体)。他们无一例外，全都是“建造者”或者“销售者”，我们预计这其中的绝大多数人最终都会拿到全职 Offer。 他们是属于未来的新一代，将发明出全新的方式为我们的业务注入动力。得益于 AI，我们现在能更精准地衡量他们的贡献，并准确无误地找出那些未来的领袖人物。AI 绝不是导致年轻人惨淡失业的灾难前兆——情况恰恰相反。 AI 不会终结所有工作岗位，但它必定会重塑每一家企业。归根结底，时间会证明德鲁克是对的。AI 将极大地提升我们衡量组织的能力，这样一来，我们团队里活生生的人类，就能把全部精力倾注到他们真正能创造和捕获价值的地方：去建造，去销售。 How I Choose Which Cloudflare Employees to Replace With AI：

Dario Amodei 达沃斯访谈全记录：AI 的力量与风险 访谈来源：Bloomberg Live，2026年1月20日，达沃斯 原始视频： 2026年1月20日，达沃斯世界经济论坛期间，Anthropic CEO Dario Amodei 接受了彭博社总编辑 John Micklethwait 的专访。 Anthropic，公司的核心产品是 Claude 系列模型。这次访谈涵盖了 AI 技术进展、中美竞争、经济冲击、安全风险、政治立场等话题，信息量很大。 以下是访谈内容整理。 【1】AI 发展到什么程度了 Micklethwait 开场问了一个很直接的问题：“我们离 AGI 还有多远？” Amodei 的回答有点出乎意料。他说自己从来不喜欢“AGI”或“超级智能”这些词，但原因不是他觉得 AI 不够强，恰恰相反，他说自己“对这项技术的强大程度持有非常极端的看法”。 问题在于这些词暗示会有一个突变点，某天突然出现一个完全不同的东西。实际情况是一个非常平滑的指数增长过程，过去十年甚至十五年一直如此。 “就像90年代的摩尔定律，计算能力每12到18个月翻倍。我们现在有了一个类似摩尔定律的规律，只不过衡量的是智能本身。根据你怎么测量，认知能力每4到12个月翻一倍。” 他举了一个很具体的例子：Anthropic 内部负责 Claude Code 产品的团队负责人，已经两个月没有写过任何代码了。全部由 Claude 完成，他只负责看和编辑。 另一个例子是 Anthropic 刚发布的 Co-work 产品，让非程序员也能用 Claude 处理复杂任务。开发周期只有一周半，“几乎完全用 Claude Code 写的”。 Amodei 认为我们正处于指数曲线开始陡峭上升的临界点。“指数的特性就是，看起来很慢，加速一点，然后突然就超过你了。我觉得我们离那个'超过你'的时刻只有一两年。” 如果不是一两年，他认为大概率也不超过五年。“这个时刻会发生在2020年代。” 【2】Anthropic 的定位 Micklethwait 问到竞争格局，Anthropic、OpenAI、Google 谁领先？ Amodei 说现在不能用跑步比赛的方式来理解这个行业了。各家公司走向了不同方向。 有些公司走消费路线，追求“超人级的吸引力”，或者在购物推荐、广告上做优化。Anthropic 选择聚焦企业和开发者市场。消费端也做，但只关注生产力和高价值任务。 他提了一个有意思的视角：今天已经存在超级智能了，它们叫做大型企业。 “它们在解决特定问题上比任何人类都聪明。以最低成本运输商品、以最低成本制造太阳能板、以最低成本发射火箭。在这些领域，智能带来的回报是巨大的。” Anthropic 选择企业市场还有一个原因：稳定性。“我们不需要广告，不需要大量免费用户。我们直接创造价值。不会产生那些为了追求用户黏性而生成的低质内容。” 【3】中国和芯片问题 去年 Amodei 在同一个场合说中国在追赶。今年 Micklethwait 问他：中国落后了吗？ “他们从来没真正追上来。” 他承认 DeepSeek 引发了很大的关注，但认为那些模型“针对基准测试过度优化”。“这其实很容易做到，只要针对有限的一组测试去优化就行了。” 真正的检验在实际市场竞争中。“当我们和其他公司竞争企业合同时，我们看到的对手是 Google 和 OpenAI。偶尔会看到其他几家美国公司。但我几乎从来没有因为中国模型而丢掉过一个合同。” 但接下来的话题让他明显激动起来。 Micklethwait 提到特朗普政府正在考虑向中国出口高端芯片，Amodei 直接说“那是疯狂的”。 “制约中国的是芯片禁令。他们自己都这么说，这些公司的CEO公开承认‘是芯片禁令在阻止我们’。” “现在有些政策要向中国出口上一代芯片，那仍然是非常强大的芯片。甚至有报道说他们在考虑出口最新一代。” 他用了一个很重的类比：“我把我们正在走向的东西称为‘数据中心里的天才国度’。想象一下，一亿个比任何诺贝尔奖得主都聪明的人，将被某一个国家控制。这有点像向朝鲜出售核武器。” Micklethwait 接话说“所以你的朋友 David Sacks 基本上是在武装中国”，Amodei 没有直接回应这个名字，只说“这个具体的政策，我认为是不太明智的”。 【4】会有泡沫吗 Micklethwait 问到一个很多人关心的问题：技术方向可能是对的，但经济上会不会是个泡沫？ Amodei 把这个问题拆成两个层面。 第一个层面是技术本身的指数增长。他说自己观察了十几年，现在比过去任何时候都更有信心这个趋势会持续。“模型基本上会在几乎所有事情上比人类更聪明。我觉得有相当大的概率这会在一两年内发生。” 这意味着“多万亿美元的收入，甚至每家公司多万亿”，因为经济潜力太大了。 第二个层面是企业能多快用上这个技术。这才是泡沫风险的来源。 “今天这个技术能做的事，大概是企业实际能部署的10倍。” 他说自己每天都看到这个差距。“我和CEO聊，他们的高管团队都理解这项技术的威力，但他们有几万人的公司，都是非常聪明的人，只是不是AI专家，需要学习怎么用AI。” 企业转型需要时间，可能要好几年。“所以我们有这个非常强大的技术，我非常有信心它会产生万亿级收入，但我们不知道具体是什么时候，前后可能差几年。” 同时，公司需要提前购买算力来支撑未来的收入。买太多会财务过度扩张，买太少又没法服务客户。“这就是泡沫的来源。” Micklethwait 追问：你自己也在建数据中心、买算力，会不会反噬你们？ Amodei 说 Anthropic 在企业市场有一些优势。企业采购比消费市场更可预测，利润率也更好，意味着在“买太少”和“买太多”之间有更大的缓冲空间。 但他也承认：“我看到一些公司宣布的东西就想‘哇’，我不一定会那样做。” 他没点名，但意思很清楚：有些公司可能过度采购了。 “这可能是有史以来最具变革性的技术，有些公司会做得很好，但不是每家公司都会。” 【5】就业和税收 Micklethwait 提到 Amodei 去年预测会有“白领浴血”，50%的入门级岗位将在2030年前消失。他问 Amodei 是否还坚持这个判断。 Amodei 没有回避。他说自己的 AI 观可以从两个维度理解：好事 vs 坏事，小事 vs 大事。“我站在‘AI是大事’这一端的极端位置。但我同时认为一些非常好的事情会发生，同时如果我们不采取行动阻止，一些非常坏的事情也会发生。” 具体到就业，他预测会出现一种“前所未有的宏观经济组合”：GDP高速增长，同时高失业率或大量低薪工作，严重的不平等。 “如果我没记错的话，这种组合在历史上从未出现过。你想到高增长，会觉得‘好吧，可能会有通胀’，但不会在高增长时期有高失业率。” AI不同，因为它在抬高认知能力的门槛。“会有一整类人，跨越很多行业，将很难适应。” Anthropic 在做一些事情应对这个问题。他们建立了一个“经济指数”，实时追踪 Claude 的使用方式：是增强工作还是完全自动化？哪些行业、哪些细分任务、哪些州的使用量更高？ “我们能用 Claude 自己，以隐私保护的方式，分析所有对话来回答这些问题。我不认为你能在没有正确数据的情况下制定好的政策。而政府产出的数据，尽管很全面，移动速度不够快，也不够细致。” 但 Micklethwait 指出，这些都是自愿行动，根本问题需要社会层面解决。“你描述的是一场完美风暴。GDP上涨，某些人的财富大幅上涨，同时50%的入门级岗位消失。你肯定会看到政治变化。” Amodei 同意。他说如果看现在的财富差距占GDP的比例，“我相信我们已经超过了镀金时代。而这还基本没算上AI的影响。” 更高的税率会来吗？ “我的猜测是，这甚至不会是一个党派问题。” 但他也明确反对加州正在讨论的财富税，说“设计不当”。他的警告是给同行的：“如果我们不主动思考如何让这场革命惠及每个人，我们就会遭遇那些不合理的提案。” 【6】AI 安全和灭绝风险 Micklethwait 提到最近参加了一个有 AI 公司高管的论坛，有人被问到风险时“相当随意地说‘当然有灭绝风险’，然后就换话题了”。他问 Amodei 怎么看这个问题。 “我一直对此担忧。” Amodei 说，正因为他认为AI非常强大，好处才是极端的，“我们将能够真正认真地治愈癌症，可能根除热带疾病”。但在另一面，“我们正在构建拥有自主性的认知系统。我们真的需要认真思考这个问题。” Anthropic 从成立之初就把这个问题放在核心位置。他们每月发布三四次关于模型控制和安全的研究。 联合创始人 Chris Olah 是“机械可解释性”领域的先驱，这门学科试图打开AI模型的“人工大脑”，追踪它为什么会做出特定行为。 “我们在模型内部看到了一些东西。在实验室环境中，模型有时会发展出勒索的意图、欺骗的意图。” 这不是 Claude 独有的问题。“如果说有什么的话，其他模型更严重。如果我们不以正确的方式训练模型，这些东西就会涌现出来。” 但他强调解决方案也在发展：“我们开创了这门可以‘看进’模型内部的科学，这样我们就能诊断它们，干预并重新训练，让它们不再表现出这种行为。” Anthropic 的做法是对模型进行极端压力测试。“让它们在测试环境中做最坏的事情，这样它们就永远不会在现实世界中做那些事。”他们也公开披露所有测试结果，并呼吁行业标准化。 被问及行业是否“不够成熟”时，Amodei 说：“我无法评价其他玩家在做什么或为什么那样做。我认为生态系统中至少有一些其他玩家是负责任的。但我同意，也有一些不是。” “我一直在努力做的，Anthropic 一直在努力做的，是树立榜样，并试图激励其他人追随。” 【7】政治立场 Micklethwait 直接问：你和同行们一个很明显的不同是，你没有很明显地排队去“亲吻特朗普的戒指”。你对现任总统怎么看？ Amodei 的回答经过了明显的斟酌。 “我不认为支持或反对某个政府、支持或反对某个政治人物是正确的方法，Anthropic 在这些话题上也没什么要说的。” “我们要说的是，Anthropic 懂AI。Anthropic 非常了解围绕AI的政策问题。我们的方法是先想清楚这些问题，基于实质形成观点，然后说出我们的想法。” 有时候会不同意当前政府，就像有时候在中国问题上不同意上一届政府一样。有时候也会同意，值得强调那些一致的地方。 他列举了与白宫合作的领域：能源和数据中心建设、健康承诺、去年夏天的AI行动计划（他说“写得很好”）。 但在两个具体问题上，他明确表达了反对：对华芯片出口，以及暂停州级AI监管。 “不是关于喜欢或不喜欢某个人。我不认为那种思维方式能让我们走出现在的困境。我们必须基于实质来思考。” Micklethwait 追问：特朗普明天就要来达沃斯了，你会见他吗？ “可能会。那会是一个有趣的变化。” 【8】IPO 最后一个问题是关于 Anthropic 的未来。公司估值据报道已达350亿美元，今年会考虑IPO吗？ “我们最关注的是做最好的模型，在模型上构建产品，以有用的方式把模型卖给企业。” “这个领域有很大的资本需求，这是需要考虑的。但那是我们的重心。” Micklethwait 追问：所以IPO没有完全排除？ “从来没有完全排除过。” 【写在最后】 这场访谈里，Amodei 的核心信号很清晰：技术上极端乐观，风险上极端警惕。 他认为AI的指数增长会持续，一两年内可能在几乎所有认知任务上超越人类。同时他也在警告：50%的入门级岗位可能消失，财富差距会进一步拉大，模型本身可能发展出危险的行为。 有意思的是他对同行的态度。他没有点名批评任何人，但话里话外，无论是关于过度采购算力、还是安全研究投入、还是对政治人物的姿态，都在说“我们的做法不一样”。 还有一个他没有回答的问题：如果AI真的如他所说将在一两年内超越人类，Anthropic自己会怎么变？Claude Code团队负责人已经不写代码了，那其他工程师呢？公司还需要多少人？ 一个如此坦率地警告外部冲击的人，对自己公司即将面对的同样冲击，选择了沉默。

如果你是不是还记得，2024 年夏天马斯克只用了四个月时间，从零建成了一个 10 万块 GPU 的超级计算集群。 正常流程下，光是向电网申请接入、等审批、等施工，就要三到五年。一个 400MW 的数据中心，走正规路子可能要等到 2028 年才能通电。 今天看了 SemiAnalysis 的报道，《AI 实验室如何解决电力危机》（How AI Labs Are Solving the Power Crisis: The Onsite Gas Deep Dive） 他租了一堆卡车载的燃气轮机，直接拉到工地，接上天然气管道，几周内就开始供电。xAI 的孟菲斯园区现在已经部署了超过 500MW 的自建发电设备。 这不是什么黑科技，但需要勇气和执行力。因为自建发电的成本比用电网贵得多，而且要自己搞定一大堆运维问题。但马斯克算了一笔账：每 GW 的 AI 云服务，一年能产生 100 到 120 亿美元收入。早上线六个月，就是十几亿美元。这笔账算下来，电费贵一点根本不是事。 于是，一场“自带发电机”的运动在 AI 行业迅速蔓延。OpenAI 和 Oracle 在德州下了一笔史上最大的自建电厂订单，2.3GW。Meta 在俄亥俄州的项目，因为设备紧缺，干脆用了五种不同的发电机拼凑，能用就行，先跑起来再说。 【1】电网为什么成了 AI 的绊脚石 要理解这场“自建电厂”运动，得先明白电网为什么跟不上。 美国的电网并不差。到今天为止，绝大多数 AI 集群还是用电网供电的，包括微软给 OpenAI 建的集群、谷歌在俄亥俄和爱荷华的超算、亚马逊给 Anthropic 建的 Trainium 集群。问题是，这些项目都是 2022 年之前拿到电力批文的，那时候还没有“AI 淘金热”。 ChatGPT 爆火之后，情况完全变了。德州电网运营商 ERCOT 的数据显示，每个月涌进来的数据中心用电申请高达几十 GW，但过去一年实际批准的，加起来刚过 1GW。 为什么批不下来？ 首先，电网是一个需要精密平衡的系统。供电和用电必须每秒钟都匹配，差一点就可能导致大面积停电，今年 4 月伊比利亚半岛的大停电就是例子。每接入一个大型用户，都要做复杂的工程评估，确保不会把系统搞崩。 其次，审批陷入了一个恶性循环。所有人都知道拿电很难，所以开发商们同时向多个电网运营商提交申请，先占坑再说。有的申请连地都没买，纯粹是投机。俄亥俄有一个电网，积压了 35GW 的申请，其中 68% 连地都还没拿到。投机申请越多，队伍越长，正经项目等得越久，于是大家更要提前占坑…… 从提交申请到真正通电，现在平均要五年。 五年？AI 公司等不起五个月。 【2】“自带发电机”的逻辑 BYOG 的核心逻辑很简单：不等电网了，我自己发电。 但这不是一锤子买卖。更聪明的做法是“桥接电力”：先用自建发电把数据中心跑起来，同时继续排队等电网接入。等电网通了，这些发电设备就转成备用电源。 这样做有两个好处。 第一，时间价值太大了。一个 200MW 的 AI 数据中心，早上线六个月，可能就是十亿美元级别的收入差距。在 AI 军备竞赛里，第一个跑出来的才能吃到最大的蛋糕。用 SemiAnalysis 那篇文章的原话：“Speed is the moat”，速度本身就是护城河。 第二，省掉了柴油发电机备用电源的钱。传统数据中心都要配柴油发电机做备用，现在这些燃气设备可以兼职。 当然，这条路不是谁都能走。自建电厂的成本比电网贵不少，还要自己搞定许可证、天然气供应、运维一堆事。但对于资金充裕、时间敏感的大厂来说，这是当前最务实的选择。 【3】发电设备的“菜单”：从喷气发动机到船用引擎 自建电厂用什么设备？选择比你想象的多。 第一类是航空衍生燃气轮机，简单说就是把喷气发动机从飞机上拆下来，装到地面发电。GE 的 LM2500 就是这么来的，原型是波音 747 和 F-18 战斗机上的发动机。这类设备体积小，一台 30MW 的机组可以用普通卡车运输，几周内就能装好发电。启动也快，从冷启动到满功率只要 5 到 10 分钟。缺点是贵，目前全包成本在每千瓦 1700 到 2000 美元，交货期 18 到 36 个月。 有意思的是，超音速飞机公司 Boom Supersonic 也杀进来了。他们发现自己的喷气发动机设计稍微改改就能发电，于是推出了 Superpower 燃气轮机，已经拿到了 Crusoe 公司 1.2GW 的订单。飞机公司干脆把发电当副业，用赚来的钱贴补造飞机。 第二类是工业燃气轮机，专门为地面发电设计，不是从飞机改的。成本略低，但启动慢一些，需要 20 分钟左右。 第三类是往复式内燃机，本质上是放大了几十倍的汽车发动机。一台 11MW 的机组可能有 14 米长。这类设备单台功率小，但维护简单，对燃料杂质和高温环境的耐受性更好。VoltaGrid 公司就是用这类设备做“能源即服务”，把一堆发电机装在卡车上，哪里需要拉到哪里。xAI 最早的 Colossus 1 集群就用了 VoltaGrid 的 34 台卡车载机组。 第四类是燃料电池，主要是 Bloom Energy 的产品。这东西不烧天然气，通过电化学反应发电，完全没有燃烧过程，所以不产生除了二氧化碳之外的空气污染物。这在环保审批上有巨大优势，部署也最快，几周就能搞定。缺点是最贵，每千瓦 3000 到 4000 美元，而且电池芯片五六年就要换一批。 最后还有重型燃气轮机，就是传统电厂用的那种 GW 级大家伙，配上废热回收的联合循环系统，效率可以超过 60%。但这种设备交货要等两三年，安装调试又要两年，总共五年起步。所以现在更多是作为“终极方案”，先用小设备跑起来，大设备慢慢建。 【4】跑起来才知道的坑 自建电厂不是买几台设备那么简单。真正跑起来之后，有一堆问题等着你。 第一个坑是冗余。电网的平均可用率是 99.93%，也就是“三个 9”。要自己达到这个水平，发电设备必须“超配”。一个 200MW 的数据中心，如果用 11MW 的往复式发电机，大概需要 26 台，其中 23 台工作，3 台备用。如果一台坏了，其他机组稍微加点负荷就能顶上。VoltaGrid 在德州的一个项目，1.4GW 的数据中心配了 2.3GW 的发电设备，超配了 64%。 Meta 在俄亥俄州的 Socrates South 项目更有意思。他们用了 5 种不同的发电设备：3 台 Solar Titan 250、9 台 Solar Titan 130、3 台西门子 SGT-400、15 台卡特彼勒高速发动机。总装机 306MW，给 200MW 的负载供电。设备型号都不统一，明显是“能抢到什么用什么”的拼凑方案。 第二个坑是负载波动。AI 训练的用电负荷变化很快，几毫秒内就可能出现几十兆瓦的波动。如果发电系统的惯性不够，频率会跳，严重的会触发保护跳闸。解决方案包括同步调相机、飞轮储能、电池储能系统。xAI 的做法是配大量特斯拉 Megapack 电池，既能平滑负载波动，又能在发电机启动时顶一会儿。 第三个坑是许可证。虽然自建电厂绑过了电网审批，但还要过环保部门这一关。燃气发电有空气污染物排放，需要拿空气许可证。即使在德州这种审批友好的地方，这个流程也可能要一年以上。Oracle 和 Stargate 的一个 GW 级项目就因为许可证问题延期了，SemiAnalysis 在彭博报道之前三周就通过追踪许可审批流程预测到了这个问题。 xAI 的应对方式很“马斯克”：把项目选址放在田纳西和密西西比两个州的交界处，同时向两边申请，谁先批就在谁那边建。结果田纳西没批下来，密西西比批了，项目就在密西西比落地。 【5】供应链的老伤疤 即使你有钱、有地、有许可证，也不一定能买到设备。 燃气轮机的交货期现在是历史最长。GE Vernova、西门子能源、三菱重工这三大厂商的订单已经排到 2028 年甚至 2029 年。 他们为什么不扩产？ 这要追溯到燃气轮机行业的两次“大崩盘”。 第一次是 2001 年前后。互联网泡沫时代，大家相信数据中心会消耗天量电力，电力公司疯狂下单。GE 一年出货超过 60GW。然后互联网泡沫破了，安然崩了，订单一夜之间消失。 第二次是 2017 年到 2022 年，清洁能源转型叠加全球经济放缓，燃气轮机市场跌到谷底。GE 和西门子的年出货量都跌到 10GW 以下。 这两轮周期给制造商留下了深刻的心理阴影。现在 AI 带来的需求暴涨，他们的第一反应不是“赶紧扩产”，而是“别又是一个泡沫”。所以 GE 承诺把产能提到每年 24GW，但这只是回到 2007 到 2016 年的平均水平，根本不是大扩张。西门子也差不多，“不增加厂房面积”是明确说法。 更深层的瓶颈在供应链。燃气轮机的核心部件：涡轮叶片，需要用到稀土金属、单晶镍合金等高端材料，铸造工艺极其复杂。全球能做的供应商就那么几家，而且他们要同时供应民航发动机、军用航空发动机和工业燃气轮机。这些供应商刚经历过 COVID 期间的订单崩盘，现在也不敢贸然扩产。 另外，重型燃气轮机的核心部件重达三四百吨，需要专用的驳船、铁路车厢和拖车来运输。这种重型物流本身也是瓶颈。 相比之下，小型航空衍生燃气轮机和往复式发动机的供应情况好一些，因为它们可以用普通卡车运输，也不那么依赖稀土材料。 【6】新玩家入局 供应紧张的时候，总有人会找到变通办法。 ProEnergy 是先行者。他们把波音 747 退役发动机的核心机翻新改造，做成和 GE LM6000 性能相当的发电机组。用别人不要的东西，解决眼前的燃眉之急。 更有意思的是 Boom Supersonic。这家公司本来是做超音速客机的，结果发现自己的发动机设计稍微改改就能发电。他们推出了 Superpower 燃气轮机，单机 42MW，可以装在一个集装箱里运输。已经拿到了 Crusoe 公司 1.2GW 的订单，计划 2027 年出货 200MW，2028 年 1GW，2029 年 2GW。 一家造飞机的公司来做发电设备，听起来很跨界，但细想又合理，航空衍生燃气轮机本来就是喷气发动机改的，Boom 只是从源头入场。他们甚至可以把发电业务当成飞机业务的“融资渠道”。 往复式发动机领域，船用发动机制造商 Wärtsilä早就入场了。他们发现，驱动游轮的发动机和给数据中心发电的发动机，本质上是同一种东西。已经签了 800MW 的美国数据中心合同。 【7】对 AI 产业意味着什么 如果说总结一下这篇报告的内容： 第一，电力已经成为 AI 发展最主要的瓶颈。不是芯片，不是数据，是电。一个算力集群再牛，没电就是一堆金属。 第二，“速度就是护城河”正在重塑整个基础设施行业。AI 公司为了早几个月上线，愿意承担更高的成本、更复杂的运维、更大的不确定性。这种“时间价值优先”的思维，和传统数据中心“成本效率优先”的逻辑完全不同。 第三，AI 公司正在变成“准电力公司”。它们不再满足于做电网的用户，更想要自己掌控能源供给。这种垂直整合的冲动，和当年互联网公司自建光纤网络是一个路数。 最后必须得再重复一下马斯克那句话：“Speed is the moat”，速度本身就是护城河。 在 AI 这场竞赛里，快，比什么都重要。

晚熟 周末闲聊，今天想分享一个轻松有趣的事。 是这样，前段时间不是休息过14天嘛，我当时无聊整理自己东西，结果发现一个本子上记录了自己曾经写的日记，时间是1998年9月，将近一个月。 当时我从台州中学初中部升到了高中部。说起这个升学也挺曲折，台州中学高中部当时台州排名第一，竞争很激烈，我中考成绩离录取线10分，家里亲戚托关系找人，交了3万赞助费才得以入学。 1998年的3万，老大一笔钱了，在我们当地县城已经可以买一套小房子。这事对我有触动嘛，坦率讲有一些，但不多，我知道单亲妈妈出这笔钱不容易，但入学没多久我又故态复萌，吊儿郎当的混日子。 都说男孩成熟懂事的晚，那确实。 …… 日记的一开始我先记账，私房存了3000多元，一半来自压岁钱，另一半是平时零花钱省下来的。有点意外，我也忘了我当时有这么多钱，看来我从小就是那种能管理欲望的人。 当时我的身高177，体重56，27年后的我身高还是177，体重膨胀到73，多出来的都是岁月沧桑。 第一页我就订了三个目标：成绩进入班级中上水平，打好篮球让身体练的强壮一些，看看能不能谈个女朋友。呵，结果我这个废物高中三年只做到了其中一件事。 看完前面两天的日记，我最大的感慨就是当时的文笔怎么那么幼稚、那么差劲....？一直以来我给自己的童年滤镜是颇有文墨的偏科达人，因此我对语文成绩差的大崽颇为不满，结果现在看到日记里行文生涩，话都讲不利索的少年，好几次都想合上不看了。 人的记忆真的会骗人，尤其是对自己的记忆。 …… 随着日记的展开我记录了大量当时的日常——每天惦记着去租书屋看看有没有最新的漫画；看了灌篮高手后臆想自己成为篮球明星；最喜欢听的CD是HOT的专辑，有空了会练习《we are the future》的舞；和校外女生做通信的笔友；参加学校社团的活动，当时学生会在选干部，我帮班里参选的同学拉票。 至于学习，几乎只字未提，这倒不代表我当时不学习，只是对一个写日记的高中生来说，把学习的事写到日记里很无聊，而且一点也不酷。 日记记录了一次我和母亲的冲突，她嫌我不够用功，强调3万块的赞助费来之不易，blabla的数落我。我是左耳进右耳出，青春的少年只能顺毛捋，很难听进去说教。我妈每次说这个话题的终极杀招都是搬出好友家的儿子，“你怎么就不能像xx一样成绩优秀？” 很有效，因为我又破防了，反唇相讥她也没别人的妈妈优秀，整天只会望子成龙逼自己儿子。母子大吵一架，日记里我说当她的儿子真是糟糕透顶。 再过几年大崽也会到我写日记的年纪，希望我不要成为他日记里糟糕的父亲。至于我妈口中那个优秀的朋友家孩子，后来一直挺优秀的，考上985大学，留学欧洲，目前回上海在跨国外企上班，也是大城市的高薪精英。幸亏我现在也有点出息，不然好险要被我妈拿来比一辈子。 …… 日记里还记录了一件事，学校组健美操队参加省里的比赛，不知道什么原因就选上我了，我没有跳操经验，也不是体育生，不过平时有练韩舞，所以有底子，学的快。 当时健美操队的十几个男生主要是高二的体育生，高一的算上我一共就3人，属于妥妥的食物链底层。我不太主动说话，面对那些猛男学长，也蛮担心细胳膊细腿的自己被霸凌欺负。我妈一直说参加这个浪费时间耽误学习，我不置可否，这是我第一次参加比赛集训的体验，只觉得很新鲜很好玩。 练了差不多一个月，集体出发去浙江工业大学比赛。结果临比赛的时候老师突然做了一个调整，把原本站最后一排的我和另一个高1学生换到了第一排最右边，等到复赛的时候又换到了第一排最左边，理由是我们两人形象好，离裁判席近一些。 结果那次比赛我们的成绩一般，只拿了个安慰三等奖。回来的路上我们两个就被高二学长们数落惨了，说成绩不好就是因为临时换位置，把两个高一菜鸟给放到了C位。我假装听不见冷嘲热讽，心里面暗笑：老师说了，我比你们形象好📷 …… 大概写了20多天，日记本戛然而止，毕竟这事挺需要毅力的，没人看，没人评论，没有广告，没有打赏，什么正反馈都没有，一个高中生坚持不了多久。透过这段20多天的日记，我仿佛回到了高一那年无忧无虑的夏天，挺好的，能看出来我的青春相当有趣。 如果有机会穿越的话，我决定好好学习，改进学习方法，提高效率，这是40多岁的我更擅长的技能。最终目标我要考上北航，这样我就能在大学里谈上我老婆了📷 不知道是不是巧合，最近几天我总在抖音上刷到HOT组合复出开演唱会，好像是11月22日在首尔，里面最火的那首歌还是《we are the future》。5个老哥哥都年近五十，文熙俊的身材肉眼可见的肿，看到他开场没抱住腿，左右踉跄，我把今年攒的功德都笑没了。 时间很公平，我和我青春里的那些人老的一样快。 今晚就这些吧，周末愉快～

夺舍 昨晚还真巧呢，我吐槽deepseek R1计算技能慢，该升级了，结果deepseek昨晚官宣了v3.1版本。官方介绍这是一个混合架构模型，不是R2或者纯推理模型。 我之前吐槽R1效率慢，这次新出的V3.1版本在思考减少20-50%的情况下，维持了之前的能力，也就是说提速了20-50%。 另外还有很重要的一点，新出的v3.1模型专门为国产芯片（如华为昇腾、寒武纪等）定制参数精度，能最大化释放国产芯片的性能。 于是a股的芯片板块今天被引爆，国证芯片指数暴涨9.82%，芯片ETF（512760）罕见封涨停，中芯国际+14%，寒武纪+20%、海光信息+20%，整个半导体板块涨疯了。 这算是继年初之后deepseek又一次点爆了a股，上一次是熊市困顿之际，这次是牛市火上浇油，效果都很明显，资本市场现在特别吃ai的叙事，就愿意为ai买单。 但是今天的行情并非人人满意，说出来很多人会意外，今天指数都涨飞了，a股的中位数只有+0.16%，不用想，肯定是小微盘表现很不好。我去看了一眼指数，果然，微盘股今天是绿的。肉都让权重股吃到了，科创因为含芯量高今天涨炸了，500和1000还能喝口汤，从2000再往下的上市公司基本就没剩了。 其实这也挺公平，上半年微盘股、小盘股涨的多，领先权重股15-20%，现在权重股发力补涨也是理直气壮。统计2025年的涨幅，依然是小盘股大幅领先： 上证50 +9.1%沪深300 +11.2%科创50 +26.2%创业板指 +25.2%中证500 +19.2%中证1000 +23.6%中证2000 +33.1%微盘股 +60.4%临时加一个上证指数 +14.14% 需要注意的是，近期确实有权重股连续补涨的趋势，如果这个风格延续的话，像上证50、沪深300可能还有补涨空间，而一旦权重股开始发力，上证指数向上的速度就会加快。今天已经站上3800，4000不远了。 这一波最让人感慨的是a股控盘太稳，过去4个月上证指数日涨幅最高没有超过1.5%，日跌幅超过1%的只有7月31日那一天（-1.18%）。 这一点我到现在也没想明白，自从4月初被特朗普关税战重拳爆头后，a股就像被千年老狗夺舍，彻底换了心性。这就像家里那个调皮贪玩的孩子有一天从楼上摔下来，磕到头晕过去，第二天醒来突然懂事听话，努力自律学习，半年内就考到了全校前10，这算科幻片、喜剧片还是恐怖片 以前炒a股的经验突然不管用了，那些喜欢零碎交易，小框架高抛低吸的这波都被洗惨了。倒是之前炒惯了美股，喜欢低频长持的无缝衔接，就是板块概念来回切换有点拿不准，不过没关系，持有宽基指数就很好。 你们看我上面列的指数涨幅，除了上证50和沪深300不给力，剩下的都不错，要是个股炒的不得劲，补票指数etf，从此躺平不操心。 这个夏天真是惬意，在外面浪了两个月，每天平平无奇打开账户，看一眼数字，哦，又涨了。没想到a股投资者也能凡尔赛，以前那么多年炒房的都在嘲笑炒股的，终于在2025年反转了，河东河西，周期轮回。 给你们分享下午和孩子们玩的视频，崇礼的夏天真凉快，根本原因这里是高山地区，我住的酒店海拔1700米，出门要穿薄外套。我交代老婆在后面拍我陪孩子玩，要拍出夏天的清凉感，还要拍出度假的松弛感 其实这个草坪坡度大，红色的海绵球挺沉的，我陪着孩子上上下下跑了几趟就累的够呛，很快就去坐到椅子上喝茶纳凉。中登me这次假期结束回北京要健身运动安排起来，最起码要把暑假长的肥肉，喝高的血脂都给打回去。 总而言之，言而总之，投资和健康两手都要抓，两手都要硬。

太抠了 很多读者都留言问过一个问题，十几年日更公众号太难得了，会不会有写不出来，或者不想写的时候。 写不出来不会，实在没有题材我也能逼逼赖赖，鸡零狗碎的给你们聊一期，至于不想写的日子有的，比如今天。 没发生特别好玩、特别值得说的事情，a股行情有些寡淡，只是沿着最近的趋势发展，平平无奇的又过了一天。我盘算了一下，感觉写不出很有意思的文章，这种时候我就会兴致不高，虽然日更强迫症会驱使我硬凑也能凑出1500字，但这样的写作确实不愉悦。 昨晚文章里提到了15%和24%两个数字，15%是2025年a股总市值增幅，24%是2025年a股个股上涨中位数，这两个数字打击了不少读者，因为他们很多人连较少的15%都没达标。 我忘了一件事，大部分散户炒股不会一直满仓，所以不能直接和市值或者个股的平均涨幅相比，还要乘以仓位系数。通常牛市行情散户跑不赢指数，熊市行情散户比指数跌的少，这个才正常。 但无论如何今年还亏钱的股民真的太不应该了，绝大多数都是4月份关税战那一波下跌恐慌割肉了，一把亏了个大的就一直没有上岸。这些股民真的要好好反思一下，自己大概不适合a股这个游戏。 我之前统计过a股的长期年化回报率在4-5%，如果你平均每年跑输大盘5%，你炒股就是纯消费，如果你贪赌不舍得走，那起码也要克制自己不要往里面加钱了。 …… 最近有不少读者留言问我条不条太，我一开始有点懵逼，后来才意识到这是临海家乡话。之所以“条太”这个词开始流行，是因为有个旅游网红博主刚拍了一期临海的视频，里面主题就是条太。 我本来想在文章里转发那个视频，结果发现人家博主设置了禁止转发，那算了。 临海话条太的词义类似于舒服、惬意，通常生活节奏慢的小地方都有类似的文化，要我说2025年的夏天我就过的不能更条太了。 股市连涨4个月，不用操作不用看，白天挣钱，晚上挣钱，周末也在挣钱。每天就在老家吃喝玩乐，体检结果血脂喜创新高，除了不健康，条太是够条太了。 回北京后也没着家，带着两家子老小十几口人跑崇礼度假，这一周都住酒店。我们家冬天的时候来过崇礼，虽然是滑雪旺季但我一点也玩不起，太冷了，室外零下25度，我扛不住，受不了。 相比之下我更喜欢夏天20度的崇礼，很凉快，满山郁郁葱葱的绿色，看着很养眼，带老人孩子来避暑是真不错。 …… 再分享一件今天让我印象挺深刻的事，下午的时候我有一道数学题找ai帮忙算，我先抛给了元宝 deepseek R1。 帮我算一道题，理财产品a，年化收益13%，一开始就收0.3%手续费，理财产品b，年化收益45%，一开始就收2%手续费，请问多少天后买理财产品b的收益可以反超a？ 因为ai做这类题经常会出错，我打算再找个ai解体以便做交叉验证，我想了想就打开豆包ai，问了一样的问题。 我想了想，万一元宝和豆包算出来的结果不一样，我该信谁的呢，于是我又打开grok把问题抛给它。 然后意外的事情发生了，grok是我问的最晚的，它却第一个给出答案，大概是15秒左右；第二个给出结果的是豆包，前后算了30-40秒；最早问的元宝dsR1最慢，前后算了超过1分钟。 在那一刻我直观感受到了ai之间性能的差异，ds如果再不升级，性能渐渐要被甩下了。 至于算出来的答案三个ai倒是一致的，结果都是20天。 …… 最后说一条今天看到最逗的新闻，杭州从8月28日起给新婚夫妇发放1000元消费券。在杭州消费这么高的城市里1000元真的买不了太多东西，我心想豆包也算个干粮，1000块有总比没有强。 结果我往下看，送给新人的这1000元消费券，是满2000减100元的券（10张）。 我看的时候没绷出笑了出来。 今晚就这些吧，发射。