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想成为雷电法王吗？我教你 AI发展的越好，能源要求越高 这叫啥？能量守恒定律？ AI推动的发电、输配、冷却、效率每一步都很关键，也都受益 发电端 Vistra ： $VST 与meta签订20年的PPA，与亚马逊等多家大企业签订了十年协议 核电重启 Constellation Energy ： $CEG 与微软签订了20年的PPA，同时有能源部的贷款支持，保障长期运营 冷却+电源 Vertiv ： $VRT 与英伟达合作，共同开发800VDC平台，预计下半年发布，用来支持2027年的Rubin Ultra平台；同时在冷却领域拥有领导地位，属于卖铲子的 快速发电 GE Vernova ： $GEV 为Crusoe AI数据中心提供了29台LM2500XPRESS燃气轮机，发电总量接近1GW；同时还获得了24亿美元的DC订单，现在已经有超过1630亿美元的订单积压 光学与热管理 Coherent ： $COHR 与英伟达签订了战略合作协议，获得了其20亿美元的投资，并且公司的光学和热管理产品已经用于英伟达GPU和AMD服务器 通过长期PPA、合作、订单锁定收入，整体很硬哈 像其他的，如：ETN、PWR、BE、NEE、NVT、POWL、STRL、TLNE、AAON、HUBB、WCC、AROC等这些，下次想起来了再写，都是属于在电力赛道上的 有一点要注意的是，因为这些都是已知的资料，所以在股价上已经兑现了部分预期，所以我们需要关注实际订单落地和执行情况、政策变化、下游供应链等等。 对了，美联储会议利率公布时间是在6月18日凌晨2点，熬夜的朋友们记得关注下。 PS：PPA（购电协议），一般情况下签了这个，就是搂了一个下金蛋的母鸡 DYOR #美股# #AI能源#

上海交通大学智慧能源创新学院本科生樊同学（女）邀请电院男生组队参加首届全国“AI+能源”大学生科技创新竞赛。 男生承担算法、代码、论文等核心工作，她主要负责PPT和演讲，团队获二等奖获5000元奖金。 然而她隐瞒奖金发放事实，先谎称未到账，后称仅2000元，并用豆包AI伪造收款记录（水印未去）只给男生500元，态度恶劣拒绝男生劳动价值。男生反映后，学院调解要求她补4500元，但她未履行。 5月18日，学院通报：给予樊同学严重警告处分，调整出入党积极分子队伍，终止“荣昶储才计划”学员资格，取消校内转专业拟录取资格，她已主动退出相关暑期学校。 此事在微博石沉大海。

希望昨晚美股暴跌没有把你的仓位吓跑。昨晚睡之前看见美股亏了几千刀，睡醒一看，都回来了。 主要是能源股强拉，FCEL盘中一度下挫到14，收盘和夜盘拉回到18，真的生猛。 另外最近白银和铜的热度不要错过，因为市场给白银和铜讲了新的故事，对，还是跟 AI 能源相关。因为菜包子店的老板要吃肉，所以肉涨了。 老虎现在可能不好开，但是致富和盈立可以： - 致富开户链接： 也可以下载app，注册的时候填入我的邀请码：HY9675 - 盈立开户链接： 邀请码：260991

孙宇晨说短期缺芯片、长期缺能源、永远缺存储 再长期靠核能！ AI 能源革命下最值得关注的10个核能股票清单 👇 1. Oklo $OKLO 小型模块化核反应堆SMR概念龙头之一，获Meta、英伟达等科技巨头支持，专注数据中心专用电源，主打下一代微型核电站 2. Cameco $CCJ 全球领先铀生产商，掌控优质铀矿资源，是核燃料上游核心标的 3. Constellation Energy $CEG 美国最大核电运营商，21座反应堆，签署微软等数据中心长期供电协议，现金流强劲 4. BWX Technologies $BWXT 服务海军及商用SMR，订单积压强劲，国防+民用双驱动 5. Vistra $VST 能源综合公司，布局核电与清洁能源，受益于电力市场价格上涨周期 6. X-Energy $XE 先进SMR开发商，主打Xe-100高温气冷堆HTGR及TRISO-X燃料，2026年成功IPO，获亚马逊等巨头支持 7. ASP Isotopes $ASPI 专注于生产HALEU高富集低浓铀和先进同位素，采用创新的激光富集技术，是目前核燃料供应链中关键的新兴公司 8. NuScale Power $SMR 美国SMR领域先行者，已获得监管进展，具备商业化落地潜力，是传统核能升级路径核心标的 9. Nano Nuclear Energy $NNE 专注便携式微型核反应堆，概念极具未来感，被市场称为核能版AI概念股 10. Centrus Energy $LEU 美国重要核燃料供应商之一，美国先进反应堆关键燃料，政策支持下国产化替代空间大 你觉得下一只10倍核能股是谁？

目前 #AI# 三大投资爆点： 1.内存条，预计26年一季度，内存价格将飙升50-60%，现在市场普遍比较fomo，都在趁着没涨价前，赶紧囤货。 2.电力能源，目前核心两大方向，一个是太阳能，一个是核电，这是目前主流的AI能源解决方案。 3.AI+人行机器人，这次CES展，展出最火爆，数量最多的，应该属于人行机器人，而且其中60%来自中国厂商，这个领域应该会在中美竞争背景下，美国政府做大量政策扶持。 这三个方向，有望成为26年美股投资的大热门趋势！🧐

孙宇晨认为2026年是新旧文明分水岭，AI将替代人力、区块链重构银行、智能体取代企业，算力成核心资源。他说虚拟AI红利已尽，未来十年机会在物理AI和去中心化链上金融，还把波场DAO的AI基金从1亿加到10亿美金布局实体科技。重点赛道有四个：人形机器人2026年爆发，要关注减速器、伺服电机、钕铁硼稀土磁材等核心零部件；无人机是物理AI首个跑通商业闭环的，军民需求打开千亿低空经济市场；空间计算是机器人、无人机感知环境的底层技术，看3D视觉和激光雷达；太空探索是物理AI终极方向。产业上，短期缺芯片，长期缺能源，AI算力耗电厉害，人类会缺电，存储也紧缺，核电、核聚变能解决能源问题，社会资源会从不动产流向算力和实体智能相关产业。

马斯克：太空将打破 AI 的能源限制 马斯克认为，未来 AI 面临的关键挑战之一是能源。 随着地球上建设发电厂越来越困难，单靠地面基础设施难以支撑不断增长的用电需求。 因此，他看好太空能源和太空 AI 数据中心的发展， 并表示未来 AI 所需的海量电力最终将来自太阳能，也就是“恒星能源”。 即使未来人类经济规模扩大百万倍，消耗的能源仍只是太阳能量输出中的极小部分。 内容不构成任何投资建议，请严格遵循当地法律法规。 《白线 WhiteLine》由吴说团队出品，从 Crypto 走向更广阔的资本市场，关注 AI 时代下的趋势变化与交易机会。

如果只有100万，我会梭哈特斯拉。 自动驾驶和机器人出租车会让Tesla市值飙到5万亿美金 Optimus 机器人会让Tesla的市值最终达到25万亿美金 这不是我的预测，而是马斯克2024年采访时自己说的。 在我眼里，特斯拉已经完全不是一个卖电动车的公司 地球最强陆基生态的雏形已经形成 推动市值的第一板斧：FSD自动驾驶和无人出租车 FSD即将全面进入市场，这是TSLA目前最容易变现的AI业务 而且每辆特斯拉汽车也正在变成汽车AI机器人。 无人出租车还在小范围测试，等待大规模商业化 仅这两项业务就能把特斯拉市值带到5万亿美金，这是马斯克的原话。 推动市值的第二板斧：能源 AI的尽头是算力，算力的尽头是电力，电力的尽头是储能。 储能的毛利率远高于汽车，可达30%，无需新建发电厂就能提升能源利用率。 老马曾经说过，不看好核聚变，应重点发展太阳能和电池 特斯拉家用与商用的储能电池及太阳能业务，2026年部署量预计将要超过2025年 马斯克还说，AI的未来在太空 太空是放置AI的最低成本地点，未来2-3年内，SpaceX将发射大量太阳能供电的AI卫星。 最重要的是SpaceX未来会与特斯拉合作，共同开展太空AI太阳能计划，其中xAI是所有生态的算力大脑。 推动市值的第三板斧：Optimus机器人 特斯拉的机器人将会改变人类生产和生活。 虽然空翻和舞蹈没那么专业，但它会学习、会成长，神经和关节都在向人类进化 Optimus会做任何人类不想做的事，帮助全行业劳动力解放，机器人就是物理AI时代的代表，将让生产力史无前例爆炸式增长。 目前机器人赛道，能与特斯拉在影响力、技术、生产、价格上竞争的真正对手不多，特斯拉优势明显 根据马斯克最新采访，Optimus最晚今年底量产，虽然之前几次跳票，但进度在不断更新 据我调研的信息结果来看，这次应该是真的，拭目以待。 记录一下，目前 $TSLA 的市值是1.6万亿美金 距离5万亿美金，还有3倍，预计2到4年 距离25万亿美金，还有15.6倍，预计7到10年。 投资就是和好的公司，做时间的朋友。

华尔街日报今天这篇文章不错。人工智能领域的高管如何向子女描述未来的职业前景。 一句话总结：AI领袖们普遍不建议孩子过度追求当下的技术技能，而是强调适应性、批判性思维、文科教育（通才能力）以及人类独有的情感与责任感。 观点一：当下的具体技术技能（Technical Skills）保质期极短（甚至不到两年），未来的核心竞争力在于应对变化的敏捷性（Agility）。 Caroline Hanke (SAP) 指出，与其纠结于现在的编程技术，不如培养批判性思维、适应性和伦理判断力。 教育的重点应从“掌握工具”转向“适应新工具”和“判断工具的使用”。 观点二：在AI时代，传统的文科教育（Liberal Arts）比以往任何时候都重要，因为通过自然语言与AI交互需要深厚的元认知能力。 Jaime Teevan (Microsoft) 强调，以前操作电脑是决定性的（按按钮->出结果），现在是基于自然语言的意图表达。这要求使用者具备批判性思维、提供语境和挑战AI结果的能力（即元认知）。 Ethan Mollick (Wharton) 认为通才（Generalist）将是赢家。AI可以填补技能短板，因此拥有广泛技能组合的人（如既懂医学又懂人际沟通）更有优势。 与其成为单一领域的专才，不如成为能够整合多种知识并在AI辅助下工作的“超级通才”。 观点三：AI无法承担责任，也无法替代真正的人际连接。 Daniela Amodei (Anthropic) 认为，随着AI接管工作，人类品质（同理心、善良、沟通能力）的溢价会越来越高。人类本质上渴望与其他人类共处。 Jaime Teevan 指出，AI可以给出建议，但不能承担责任（Accountability）。像法律、会计这种需要对决策后果负责的职业，依然需要人类来做最终判断（Passing Judgment）。 未来的工作重心将从“执行任务”转移到“承担后果”和“提供情感价值”。 观点四：避开纯数字化的内卷，转向原子世界（能源、医疗）和社会服务领域。 Manny Medina ( 看好能源（特别是核能）和医疗保健。无论是为了驱动AI本身（能源需求），还是解决人类疾病（癌症治疗），这些都是硬需求。 鉴于AI发展的不平衡，致力于解决社会不平等（帮助被AI抛下的人群）和环境问题（海洋污染）也将是有意义且有前景的职业路径。 最后：孩子拥有一张“白纸”，他们不需要像成年人那样去“重塑”旧观念，这是一种优势。家长们的焦虑往往源于自身的旧经验与新世界的冲突，而孩子们是AI原住民。 不要把上一代的恐惧投射给孩子，鼓励他们去玩、去实验，而不是仅仅作为使用者。 AI高管们给子女的建议揭示了一个反直觉的趋势：在一个高度技术化的未来，最不值钱的可能是纯粹的技术执行力，而最值钱的是最“复古”的人类特质——对他人的共情、对复杂概念的哲学思考（文科）、对物理世界的改造（能源/医疗）以及对决策后果的承担（责任）。教育策略应从“学习如何像机器一样高效工作”转变为“学习如何做在大机器时代中独一无二的人”。

Anthropic国家安全政策负责人Tarun Chhabra，在昨天的Aspen安全论坛上，针对中美AI竞争，说了几个观点： 1、美国AI模型领先中国6-9个月； 2、美国AI的优势在于AI硬件，数据中心、芯片等AI硬件的生产力是中国的30-40倍；在能源和AI人才方面，美国优势没有那么大； 3、GLM 5.2是目前中国最先进的模型，而且蒸馏了Claude和GPT的数据，这应该是Anthropic首次公开指责GLM蒸馏数据，以前只提到DeepSeek和Qwen； 4、如果没有GPU硬件管制，中国AI应该现在跟美国并驾齐驱，甚至领先； 关于GLM的说法在39分40秒