去年底做过一个预测,AI 算力的建设会走融资租赁模式,就像 REITs 那样贷款盖房收租!没想到 NVIDIA 直接把算力包装成了「可投资的基础设施资产」 黄老板宣布 NVIDIA 联合六家顶级机构资本,搭建独立融资平台,撬动 5000 亿美元以上第三方资本去建 AI 基建。这样就能把 GPU 从一个快速折旧的科技资产,重新定义成像电力和公路那样的「可投资的基础设施资产」⚡️
A100 就是活例子!2020 年推出以来,六年后仍在训练、微调、推理和高性能计算里活跃服役,客户继续签多年产能,把它的经济寿命推向十年。黄老板还用租金数据来证明经济的耐久性:
- H100 一年期租金:2025 年 10 月约 1.70 美元/GPU 小时,2026 年 3 月约 2.35 美元/GPU 小时;
- 跨供应商按需中位价:2025 年 10 月约 2.00 美元,2026 年 6 月约 2.70 美元;
- Blackwell 溢价:B200 云端报价约 5.30 到 7.05 美元/GPU 小时。
NVIDIA AI 工厂的价值不固定在装机那一刻,在初始折旧期之后仍然多产,同一套标准架构服务一个快速增长的全球市场。这些正是一个「可投资基础设施资产」的特征,即产生收入、服务广阔市场、性能随时间提升、可再部署。
AI 竞争越激烈,NVIDIA 赚得越欢😆
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SpaceX 正在变成一家 AI 公司!AI 带来的收入下月就超其余全部收入 - Elon 在 SpaceX 全员大会上最新的 20 多分钟演讲👀 这个超越将发生在九月,今年第四季度将显著超过!“大概四到五年后,AI 将占 SpaceX 价值的 99%,而 SpaceX 的价值将是一个天文数字!” 继续给员工画大饼🫓
Elon 的路线是训练在地面、推理上太空。SpaceX 已建成世界上最强的 AI 训练集群,明年底要再做到目前的约 10 倍,目标是明年底 10 GW 上线。每瓦价值大约 30 - 50 美元,10 GW 上线就是每年 3000 到 5000 亿美元收入。太空的数据中心靠太阳能和 terapack 供电。
Elon 还提到要用 SpaceX 的全部信息训练 Grok,员工实际上会成为这个 AI 的父母,它会继承大家的思想、理念和信念!Grok 4.6 约一周后发布、4.7 会相当特别 ...
我们最终都无法控制 AI,它会太聪明,但就像面对一个超级天才小孩,你仍能给它注入你认为对的价值观☀️
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We made rockets reusable and are rebuilding the internet in space. The next challenge: making life multiplanetary and understanding the true nature of the universe
Watch
@ElonMusk deliver a company update to
@SpaceX employees
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xAI 也加入了 Agent Bot 大战🤖 今天放出了内测中的 Grok Bot,你可以创建各种自动化的 Agent,让它们来使用各种软件和完成任务,难道这是传说中的 Macrohard?给每个用户配备了一台远端虚拟 Computer ... 不过这明显是 Cursor 团队做的,需要用 Cursor 的订阅,或者你有 Grok Superheavey 的订阅,有点混乱🤪看来 SpaceX AI需要完全消化掉 Cursor 然后尽快统一品牌👀
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Introducing Grok Bot, now in early beta.
Bots are AI teammates that do real work for you. They sign in to your tools, use them just like you do, and come back with finished work.
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xAI 也加入了 Agent Bot 大战🤖 今天放出了内测中的 Grok Bot,你可以创建各种自动化的 Agent,让它们来使用各种软件和完成任务,难道这是传说中的 Macrohard?给每个用户配备了一台远端虚拟 Computer ... 不过这明显是 Cursor 团队做的,需要用 Cursor 的订阅,或者你有 Grok Superheavey 的订阅,有点混乱🤪看来 SpaceX AI需要完全消化掉 Cursor 然后尽快统一品牌👀
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Introducing Grok Bot, now in early beta.
Bots are AI teammates that do real work for you. They sign in to your tools, use them just like you do, and come back with finished work.
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让思维在此重连!本着“硬要求才约束,剩下只给目标”的 Harness 原则,年初做的 Indigo Mind 知识库做了下整理很升级(Anthropic 也因为 Fable 模型能力变强,删除了 80% 的约束提示词),现在这是一个可以自我进化的个人知识库,通过自动订阅+笔记,配合 X 的快分享和 Indigo Live 的长分享,过自己的脑子,通过分享来学习。
在 Agent 的维度,它会自动按照周和月来压缩提炼我的断言、思考和问题,形成思维框架,再反过来指导我的下一次 Lives / Writings,这样往复循环前进,我和 Agent 一起进化!把费曼技巧融合到了 Agent 自动化里,认知飞轮可以高效运行⏩
最近计划把 Indigo Mind 的阅读分享和认知进化部分,做成 Web App 共享给大家,这套系统的搭建思路,也准备录个视频和大家分享,敬请期待😄
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四大云厂的 Capex 之和已经接近美国国防预算了!算力的投入即新国防投入🚀
不要被媒体的标题党“震惊”了,Claude 这次对黎曼猜想本身的贡献基本上是零👀 真正的贡献是在一个“周边”指标上,把数学家证明的零点下限提到了 67.2%!
而 Claude 把这个数字推上去的方式,就是“组合”,不是发明新工具,因为所有关键零件都是现成的。Claude 看出这些东西可以拼在一起,然后在拼的时候做了一个人类可能因为嫌麻烦或者觉得不会成而回避的选择,硬着头皮处理了整个证明“空间” 。。。
3100 万 token、60 个子代理、2400 条命令、几百个脚本、互相审查、几千次数值验证、下载 54 篇论文确认没人做过、从头独立重证一遍,还产出了能通过验证工具的 Lean 形式化证明。这是 Jarred 用一个内部的研究版 Claude,通过 Claude Code 两次会话完成的;期间 Jarred 只干了一件事情——“鼓励 Claude 要相信自己”,然后 Claude 就尝试了所有可能性😅
这部分人类做起来会花很久,而且很容易做不完整。在这里 Claude 干的是一个熟练、勤奋、不怕脏活的研究助手的活儿,把别人的成果正确地接上,然后把验证做扎实!
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8 days ago, while jogging, I asked Claude to solve the Riemann Hypothesis
It didn’t. 1.5 days later, it proved >= 67% of the zeros are on the line (prev: 41.6%)
Still not sure what that means, but some analytic number theorists seem excited
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现实版竹蜻蜒☀️ 东京大学的研究人员开发了一款无人机背包 - Lunavity,可以帮你减轻重力影响!很像哆啦A梦的工具 无聊的有用😜
有野心的人应该把人生当"季节"过,而不是每天平衡好每件事。几年重仓工作、一段认真的健身、一两年数字游民、然后是家庭生活、接着择机开启新事业 or 产品 ——伟大成果要的是不被打断的连续冲刺,不是每日适度调和✨ 要达到这种状态,首先得有不怕失败的资本,另外得有超级专注的能力 …
我也正在实践这种“季节性”人生,每隔几年就会换一个事业主题和居住方式。不过家庭和持续投资应该是个常量而不是“季节”变量。从最早做社交产品、再换居住国家,然后是创投孵化,现在是北美一二级市场投资,下一个目标就是要用 AI 把自己产品化,同时开启全球漫游模式🌍
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I think ambitious people should treat life in “seasons” rather than trying to balance everything every day.
A few years massively overallocated to work. A period getting seriously fit. A year or two nomading. Then family takes priority for a while. Then maybe at 35 you go completely insane again and spend four years building a new company, and so on.
The mistake is thinking every metric needs to stay green all the time. Most great outcomes (building a company, writing sth serious, training for an event) need uninterrupted runs, not daily moderation. Sometimes work should suffer cause you’re travelling, sometimes your social life should suffer cause you’re building, sometimes career progression should slow cause family matters more. That’s fine.
And tbh it probably makes life more fun too. You get actual chapters and completely different versions of yourself instead of spending 40 years maintaining the same perfectly optimised routine. A few intense years in one city, a weird nomad phase, an obsession that takes over your life, then something completely different. Probably much more memorable than one very long well-optimised Tuesday.
It's why I encourage everyone to think of balance in years, not days. A good life can look horribly unbalanced on some random Tuesday and still be very balanced over 10 years.
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如果大家觉得自己品味在线、视角独特,以及善于选择,那就应该把自己给“产品化”。持续输出,在用 AI 来提效和放大自己⚡️ AI 总能给人最有共识、最有深度的答案;但我们能提供最反共识、最独特的答案。做一个“不可约化”的人类,才是在 AI 时代最有意义的事情🤔
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用第一性原理来重新设计光刻会是什么样子的?网友们在昨天 SpaceX 公开的 Terafab 概念图的正中央看到了“环形加速器”的设计,考虑到整个设施的巨大规模和对称性,Elon 直接回复了“FEL FTW”(自由电子激光)!光源成为整个设施中最重要设计,FEL 的 EUV 光源,与现有 ASML 不同的 3 个方面:
发光方式
• ASML:用激光击打液态锡滴产生等离子体 (LPP)
• FEL:通过粒子加速器将电子加速至光速,直接生成光
安装结构
• ASML:一台曝光设备 = 一台激光器(单独驱动)
• FEL:工厂中央的一台粒子加速器 ➔ 将 EUV 光分配至数十台曝光设备的“中央发电站”方式
性能 & 效率
• ASML:输出功率最高 500W + 需要管理副产物污染
• FEL:无副产物的清洁光源 + 超微细工艺产量最大化
FEL 用粒子加速器(直线加速器或能量回收型 linac/ERL)把电子加速到接近光速,再通过波荡器磁铁阵列让电子“扭动”,从而发出相干、高亮度的 EUV 光。比 ASML 目前使用的 LPP(激光产生等离子体) 光源功率高得多,一台中心源可同时给 8–20 台扫描仪供电,零锡碎屑,镜子更干净、停机更少,波长可调节,而且有更高光子通量。
FEL 解决的是光源,扫描仪(光学、工台、整体系统)仍高度依赖 ASML,这项技术 1970 年代就有,ASML 在 2015 年左右研究过加速器光源,但最终选了 LPP 作为更低风险量产路径。目前 xLight 正在开发集中式 FEL 光源,目标一台给 20 台扫描仪供电,2028 年出原型机。
ASML 使用的 LPP 光源是“模块化、每台机器独立”的务实路径,而 FEL 是“大型共享设施”路径,历史上因体积大、可靠性/稳定性要求高、工业 uptime 难达标而被搁置,但在 Terafab 这种 terawatt 级 AI 芯片(Optimus、Robotaxi、轨道数据中心)超大规模需求下变得极具吸引力。 Elon 用一己之力加速了美国的高端制造✨
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未来就应该有未来的样子!Giga Texas 已经动工,Terafab 将在这里诞生✨
未来就应该有未来的样子!Giga Texas 已经动工,Terafab 将在这里诞生✨
Semafor 独家 - Demis Hassabis was shifting away from DeepMind CEO duties for a year
Semafor 两个知情人称 Demis 离任酝酿至少一年,是他越来越不满“当科技高管”、想回到“远见科学家”的角色,已经把日常工作逐步交给了 Koray。他近来最兴奋的是 Isomorphic Labs(用 AI 治病、发现新材料)和 AI 安全。往后他估计会开心得多,且很可能再拿一个诺奖😌
一位 Google 高管称这次调整会加速 AI 研发而非拖后腿。Demis 虽是 AI 门面,却不聚焦模型的排名和功用部分;Gemini 在编码能力上落后前沿模型约 6 个月(而编码正是当前最吃算力的地方)。
Jeff Dean 直接下属很少、不管大部门,组织冲击小于 Demis,但他的离开情感冲击大、执行冲击小。
Google 仍热最有可能赢得消费级 AI 的竞赛(自研 TPU 算力 + 现有消费者基数 + 控制全球最流行手机 OS);至今没做出“超级 AI App”,是因为世界的变化没那么快,AI 的采用率在经济和全球层面依旧很低,数据中心不够、成本太高。Gemini 是唯一在消费端能与 OpenAI 抗衡的模型!
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谷歌组织架构大洗牌!
Demis Hassabis 卸任 Google Deepmind 的 CEO,转任 GDM 主席兼 Alphabet 首席科学家,同时继续领导 Isomorphic Labs,把主要精力放在 AGI 的长远方向、全球战略以及用 AI 推动科学与医疗突破上;
“我们已抵达人类历史上的一个关键时刻。我一生都在为 AGI 努力,现在,就像你们许多人一样,我感觉它近在咫尺” —— Demis Hassabis
Koray Kavukcuoglu 从 Deepmind CTO、Google 首席 AI 架构师升任 Google DeepMind 高级副总裁,直接向 Pichai 汇报,全面负责 Gemini 模型研发、前沿 AI 研究以及 Gemini 应用与开发者团队。其实就是接替 Demis 的管理工作,他在 DeepMind 已工作 13 年,,曾主导 WaveNet、DQN 等成果;
在谷歌工作 27 年的 Jeff Dean 将与资深研究员 Sanjay Ghemawat 一起离开,创办一家独立的公益性质公司 Discovery Loop,专注“全自动科学发现的闭环”研究;Google 会作为创始投资方和云服务合作伙伴继续与他们合作。Dean 告诉 NYT,离开 Google 让他有更多余地专注于科学发现;
三位最初的 Gemini 负责人如今全部离职:Noam Shazeer 去了 OpenAI,Dean 和 Vinyals 去了 Discovery Loop。
我如何看待这次调整?
在 2023 年 Google 合并 Google Brain 与 Deepmind,于是有了 Gemini 的成功;三年后 Google 再次面临大公司病、组织障碍(人才保留上的结构性问题)和工程低效的挑战,于是有了这次必要又意料之外的调整。
部分传言 Demis 因 Gemini 执行不力而被边缘化,换上Koray 是希望把“研究强、产品化慢”这个 Google 的老毛病治好,对比 OpenAI / Anthropic 快速产品化,Google 需要证明也能更快的迭代。所以 Google 全村的希望都在 Gemini 4,内部确认已经有了重大进展。我保留短期观察,长期看好的判断👀
其实 Google 已经证明了目前不用靠模型的能力,只用买算力就能保持盈利优势,Google 是目前唯一的全栈 AI 科技巨头。现在决定内部加速产品化,再利用投资加孵化,既能解决人才保留的问题,又可以抢占 AGI 与科学前沿。
这是 Google 的角色优化,并非危机。执行力与人才保留正在成为新的竞争护城河,技术不再是 Google 的短板,专注和敏捷才是。
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谷歌组织架构大洗牌!
Demis Hassabis 卸任 Google Deepmind 的 CEO,转任 GDM 主席兼 Alphabet 首席科学家,同时继续领导 Isomorphic Labs,把主要精力放在 AGI 的长远方向、全球战略以及用 AI 推动科学与医疗突破上;
“我们已抵达人类历史上的一个关键时刻。我一生都在为 AGI 努力,现在,就像你们许多人一样,我感觉它近在咫尺” —— Demis Hassabis
Koray Kavukcuoglu 从 Deepmind CTO、Google 首席 AI 架构师升任 Google DeepMind 高级副总裁,直接向 Pichai 汇报,全面负责 Gemini 模型研发、前沿 AI 研究以及 Gemini 应用与开发者团队。其实就是接替 Demis 的管理工作,他在 DeepMind 已工作 13 年,,曾主导 WaveNet、DQN 等成果;
在谷歌工作 27 年的 Jeff Dean 将与资深研究员 Sanjay Ghemawat 一起离开,创办一家独立的公益性质公司 Discovery Loop,专注“全自动科学发现的闭环”研究;Google 会作为创始投资方和云服务合作伙伴继续与他们合作。Dean 告诉 NYT,离开 Google 让他有更多余地专注于科学发现;
三位最初的 Gemini 负责人如今全部离职:Noam Shazeer 去了 OpenAI,Dean 和 Vinyals 去了 Discovery Loop。
我如何看待这次调整?
在 2023 年 Google 合并 Google Brain 与 Deepmind,于是有了 Gemini 的成功;三年后 Google 再次面临大公司病、组织障碍(人才保留上的结构性问题)和工程低效的挑战,于是有了这次必要又意料之外的调整。
部分传言 Demis 因 Gemini 执行不力而被边缘化,换上Koray 是希望把“研究强、产品化慢”这个 Google 的老毛病治好,对比 OpenAI / Anthropic 快速产品化,Google 需要证明也能更快的迭代。所以 Google 全村的希望都在 Gemini 4,内部确认已经有了重大进展。我保留短期观察,长期看好的判断👀
其实 Google 已经证明了目前不用靠模型的能力,只用买算力就能保持盈利优势,Google 是目前唯一的全栈 AI 科技巨头。现在决定内部加速产品化,再利用投资加孵化,既能解决人才保留的问题,又可以抢占 AGI 与科学前沿。
这是 Google 的角色优化,并非危机。执行力与人才保留正在成为新的竞争护城河,技术不再是 Google 的短板,专注和敏捷才是。
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Cloudflare 宣布推出 Wallets(今天股价也创新高),一个面向“Agent 互联网”的可编程钱包!AI Agent 目前很难自主试用新的 API。注册页面是为人类设计的,Agent 既没有稳定的身份标识,也没有原生的付款方式,因此往往只能把注册、绑定支付方式、生成 API key 这些环节交回给人处理,阻碍了 Agent 商业的发展。
Wallets 分两层。账户钱包(Account Wallet)属于人类账户所有者,负责充值、提现和向下授权额度;虚拟钱包(Virtual Wallet)通过 API key 提供给 Agent 使用,花费上限由账户钱包设定。所有者可以配置额度、白名单、单笔交易上限等护栏。例如给每位员工每周 100 美元的 AI 推理预算;超支时由授权的人类审批放宽额度或一次性追加资金。
钱包使用稳定币,配合此前发布的 Monetization Gateway 和 x402 协议实现微支付——把付款附加在 HTTP 请求上,用于购买 API、MCP 工具、内容或推理服务。花费上限看似限制,实际反而给了 Agent 更多自由:如果只负责 10 美元,人类就不必事事盯着,而试用一个 API 可能只需几分钱,足够探索很多选项。
钱包会通过 与 Cloudflare 账户绑定,Agent 可以选择性地公开身份,让商家知道它代表哪个组织。Cloudflare 把这类比为对待 VPN 的思路——匿名不等于不可信,但需要更多举证。
卖方用 Monetization Gateway 收款,买方用 Wallets 付款,身份层负责双方互认,三块拼在一起构成一个headless 的互联网市场。目前开放的功能是认领钱包 handle,实际支付能力稍后上线。
Web 3 没玩明白的,现在被 Cloudflare 给玩明白了😆
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Introducing Cloudflare Wallets. They will allow you to store stablecoins, purchase services, and receive funds across the web.
如果 2023 年五月投资 10 万 USD 到 Anthropic 现在是 510 万 但从市值算应该是 2300 万!这么多轮融资,稀释太多了 … 但即使这样 Anthropic 也是这一轮 AI 变革中投资回报最好的 AI 公司📈
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