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硅谷顶级风投 a16z，最近把 2018 年 YC 对 OpenAI 老板 Sam Altman 的采访翻出来了，Sam 说他职业生涯里，回报率最高的那一段时间，是没有工作、空下来的时候。 那时他突然有了大把的时间，读了大量教材，自学核工程、甚至是 AI。 然后周游世界，住便宜青旅，见各种有趣的人，如果对方有需要就帮忙，对方会教他一些东西，或后来给他创业的投资机会。 虽然大部分没做成，但种子后来以很深的方式发芽了。 其实仔细一想，可能也正因如此，有了人工智能这条线，他在几年后与马斯克一起创办了 OpenAI，才有了现在知名的 AI 大模型 ChatGPT，改变了世界，影响了我们很多人。

我自己用1年前的gpt好爽 现在版本基本都不更新了 都差不多了 足够我用了 再牛的大模型 也差不多 猴和猴地 一样 热度上来 咱也上头 也高位接盘过 其实 只有早期mint到猴的人赚钱 其他人都是炮灰 现在nft已经冷淡了 ai大模型也一样 去媚了 都差不多 有免费的 就用免费得了 等anthropic的ipo后 此轮泡沫出清后 市场会给出真实定价 看到没anthropic已经不增长了

百万用户的选择，用Ai大模型，就来 目前 从国内到国外，全是全球顶尖大模型，你想要的 不仅如此， 而且新用户注册即送100万积分，让你不花一分钱就可以体验顶级Ai大模型！ 何必到处走， @justinsuntron @BAI_AGI #TRONEcostar#

我讲讲一个很有意思的思考，英伟达这次5000亿的第三方AI算力融资平台，十分利好于它的亲儿子们，尤其是新云☁️， $NBIS ，我讲讲其中的逻辑！🧐 黄老板的四大战略布局： 1️⃣ 拆除“资本壁垒”，将超级云的ASIC防线撕开缺口 像微软（Azure）、亚马逊（AWS）、谷歌（GCP）这样的传统 Big Tech，拥有源源不断的自由现金流，能够自筹资金推进定制化 ASIC 芯片，比如 Trainium、Inferentia、TPU、Maia。 假如任由传统云厂商持续侵蚀，那些独立 AI 实验室与新云将面临高昂的硬件采购成本，以及高借贷利率下，难以生存，最终会被竞争挤压掉。英伟达通过撬动华尔街的私有信贷，直接武装了新云，打破了这堵墙，让算力买方市场始终保持多元化，同时也保障了英伟达机柜的可持续性采购！ 2️⃣将英伟达GPU 赋予硬通货属性，可资产抵押 正常情况下，传统金融机构不敢轻易出借大额资金购买定制 ASIC，因为一旦债务人违约，特定软件栈绑定的 ASIC芯片，离开特定系统就是一堆废铁。 但英伟达的 GPU 凭借强大的 CUDA 生态系统，实现了极强的跨模型、跨客户、跨工作负载的可调配性与流动性。这种“强通用性 + 极高二级市场租金”的特征，使其可以像商业地产、民航客机或收费公路一样被打包作为贷款抵押物，相当于把GPU打包成了金融衍生品！ 3️⃣供应商融资的终极演进：资产负债表的“降维打击” 通过提供残值担保和联合信贷协议，英伟达把自身的绝高评级信誉直接做成撬动资本的杠杆。这与汽车公司通过旗下汽车金融公司拉动新车销量的模式一毛一样，英伟达用华尔街的低息资金来贷给自己的客户，客户拿到钱买英伟达的芯片，英伟达实现锁定业绩与出货量，从而形成极其闭环的“算力金融飞轮”。 4️⃣对冲下沉周期的“流动性黑洞” 对于数据中心建设和硬件更新而言，最大的风险是流转周期短与硬件贬值。通过资本巨头的“长期低成本资金包”，将原本需要短期结清的CapEx转变为摊薄在 5–15 年周期的长期资产融资。这极大平滑了下游新云客户的现金流压力。 📝为什么这对新云是极大的利好？ 以CoreWeave、Nebius 等新云举例，传统旧模式下，这些公司因缺乏大型科技公司的信贷评级，在传统高收益债券市场去借款，可能承受 9%–12% 甚至更高的借贷利率，或者采用股票定增，但又面临股权被过度稀释的风险。 而英伟达爸爸提供的新模式，由于有5000亿第三方的信贷额度，新云可以直接利用已部署的 GPU 集群和已签订的机构合同做资产证券化，类似ABS，将融资成本拉低 200~500 个基点。 这种模式的好处，就是可以实现用资产养资产，类似房贷一样，可以做到以租抵贷，这样就大幅提高了资本利用效率，同时也可以实现高速扩张，新云厂家可以更快的周期下订单、锁机柜、建数据中心。这使得独立新云在面对四大云厂商的机房排期垄断时，拥有了争夺大模型独角兽客户的核心竞争力。 综合来看，这里面最受益的肯定是 Nebius（ $NBIS），英伟达直接持有 Nebius 9.3% 的股份，相当于英伟达算力矩阵中的“亲儿子”级的新云提供商。而且它的技术也十分牛X，区别于传统杂乱的云厂商业务，它专攻AI大模型训练和推理场景，提供高性能 InfiniBand 互联与极低延迟的物理环境。 继续HOLD $NBIS，坐等大空头Michael Burry 爆仓🧐 本文由 @binancezh 赞助，「币安买美股：全球资产，零秒时差，一键即达」！

Anthropic 宣布将给 Claude 的输出内容加上机器可读的标记，包括文本中嵌入的隐形水印，以及生成文件中附加的数字签名元数据。8 月 2 日起（也就是上周），所有新发布的 Claude 模型已经开始执行这套标记机制。 这是 Anthropic 为遵守欧盟 AI 法案第 50 条签署的透明度行为准则。但执行范围不限于欧盟，全球所有使用 Claude 的地方都会生效。 具体来说有两层标记。 第一层是文本水印：Claude 生成文字时，会在文本中织入人眼不可见的水印，不影响阅读体验和内容质量。这个水印的特点是“跟着文字走”，你把 Claude 写的一段话复制粘贴到邮件、文档或博客里，水印依然在，一定程度的编辑修改后也可能保留。 第二层是文件元数据：Claude 生成 SVG、PNG、JPG 等文件时，会附加符合 C2PA 标准的签名元数据。C2PA 是 Adobe、微软、Google 等公司共同推动的内容溯源开放协议，OpenAI 和 Google 的图像生成工具已经在用。 覆盖面很广。API、Claude 官网、Claude Code、Claude Cowork、Claude Tag，所有产品线都适用。通过 AWS、Google Cloud 或 Microsoft Foundry 调用 Claude 时，文本水印同样生效，但文件元数据取决于各云平台的功能支持。 在此之前，Claude 一直没有公开部署过文本水印。OpenAI 此前开发过文本水印方案，但出于各种考虑一直没上线。Anthropic 这次直接在文本层面落地水印，算是 AI 大模型厂商中走得比较靠前的一步。 对于用 Claude 写东西的人来说，一个直接的影响是：你用 Claude 起草的邮件、报告、文章，里面都会携带可被机器检测的水印。Anthropic 表示正在开发配套的检测工具，未来第三方也能检测。 不过限制也很实际。检测到水印只能说明内容“可能经过 Claude 处理”，不能确认 Claude 是原始作者，因为很多人用它润色、翻译、总结已有内容。反过来也一样，检测不到水印不代表内容不是 AI 写的，文本被大量改写后水印会消失，太短的文本信号不够可靠，文件经过格式转换或截图也会丢失元数据。 8 月 2 日之前发布的现有 Claude 模型，Anthropic 正在补充标记功能，具体时间表还没公布。如果你基于 Claude API 构建产品，Anthropic 建议你独立评估欧盟 AI 法案第 50 条对自己的合规要求。 相关文档：

我对目前资本市场主线与阶段的理解： AI 大模型需求 → Hyperscaler Capex → GPU/ASIC → HBM/DRAM/NAND → 光通信/网络 → 数据中心 → 电力 → 土地与融资 → 上市公司股价 当下处于 AI 2.0 的后半场，随着大模型优胜劣汰形成寡头垄断，市场开始进入赋能各类应用的第三阶段。

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