AIEra

[山景城小路 @Zen_with_AI]

这个世界开始进入奇幻模式了

1. 80%的网站安全形同虚设
2. 创业公���开始炼金--水银制金。
3. 创业公司开始生产克隆基因优化战狗。
4. CA公司的私钥是一个"4"
5. 车可以飞了
6. 创业公司在训练机器手代替人做生化实验。
7. 创业公司在训练机器人打扫卫生
8.创业公司在训练机器人打武术军体拳
9. 科技公司已经做出来战争用头盔鹰眼透视眼。
10. 数学领域已经被AI完全击穿。
11.物理领域也即将被击穿
12. AI大模型比医生诊断的准确，价格便宜。
13. 6年前带领我们抗疫的总统现在还是总统。

大家继续补充。
如果这还不叫魔幻，请告诉我魔幻两个字怎么写。

[Jony的美股长期策略 @Jonylin007]

这个视频是2025年1月份段永平在浙��大学的演讲。

里面涉及到段永平说的一些关键点：

他说，如果市场跌了，你就想卖，那说明你就是在投机，因为你没有搞懂股票。

而投机的人80%都是亏钱的。

他还说，反正他是不相信A股会一直涨，这点和但斌是一样的观点，因为中国企业整体是没有能持续盈利的环境与能力的。

还有，这次他有讲到了他的私���基金背后的投资人，都是朋友，亲戚。

他才不管基金的排名压力的，所以，这可能也是他比较平常心的因素吧，而但斌确实是会有很多的市场排名压力的。

视频虽然很简单，但是，其实，我们很多人没有认真去领悟，去体会，然后在投资中真正去执行到位，完成真正的价值投资，或者说是长期投资吧。

[AIEra @AIEra_33]

@SVGreenberry @Zen_with_AI 跟是不是精神高尚，是不是高知没关系，跟我翻脸那几位都是高知。是朋友之间交往缺乏边界感，这是中国人的坏习��。

[Xudong Han @Xudong07452910]

非常推荐读一下 OpenAI FDE 负责人 Colin Jarvis 今天发的这篇工程博客！

他们的 FDE 团队花了几个月给客户做 AI 系统，结果 Codex 变强后，直接删掉了约 90% 的定制代码。

文章用一个半导体客户的真实项目，讲清楚了 FDE 到底在做什么。

工程师直接深入客户团队，跟芯片专家一起设计 Eval、搭建 Harness，把 AI 真正用到芯片验证和调试流程里。

在这个行业，验证约占项目工作量的 70%。前 3–6 个月，几个场景都上了生产：定向测试生成节省约 48% 的时间，几周的调试被压缩到几小时。

但项目上线只是第一步。

随着 Codex 能力提升，团队把原来的定制应用逐步改造成通用 Harness 上的 Skills 和插件。Codex 本身成了交互界面，原来各场景单独写的终端界面和命令行工具全部退役。

扩展到新团队时，基本只需要换上新的连接器和 MCP，再用一个 Skill 生成新的 Eval。第一次部署花了两个月，复制到第二个团队只用了一天。

而当模型能力不够时，FDE 还要把真实业务中的失败案例和能力缺口反馈给 Research。一家电信客户做语音客服，模型一开始在关键 Eval 上只有约 60%，六个月里随着新模型迭代涨到 90% 以上，才达到上线标准。

我很喜欢作者提到的一个目标：让 FDE 不断减少别人对自己的依赖。

我觉得企业 Agent 项目里真正留得下来的，是 Eval、失败案例和沉淀成 Skill 的业务知识；为了补模型短板写的胶水代码，每次模型升级都该重新审一遍，随时准备删。

做企业 AI 落地的建议先收藏。如果你每接一个新客户都还在从头写一套，说明东西还停在定制应用这一层，没沉淀下来。

原文：https://t.co/IQt7Ssve87

[硅谷居士 @SVScholar]

但斌跟我讲的差不多：美股的科技股票和基金，现在都是白菜价！

[山景城小路 @Zen_with_AI]

谷歌要釜底抽薪英伟达 TorchTPU 让  pyTorch只改一行代码就能从cuda迁到TPU。

谷歌开源TorchTPU。
现有PyTorch代码把.to("cuda")改成.to("tpu")就能在云TPU上训练和部署了，几乎不用重写。这是谷歌与Meta联合开发的原生后端，v5e到v7的芯片都已支持。
https://t.co/ESlZx7OtwC

[山景城小路 @Zen_with_AI]

嘿 没有熟人就不容易被坑。
在美国养成的良好习惯就是不和任何人走得太近。

[AIEra @AIEra_33]

@SVGreenberry @Zen_with_AI 踩过坑而已。华人之间交往太没边界感，又根据国内那套思维预设你应该怎么对待他，一旦双方期待有异，翻脸是早晚的事。而且华人通常还阴坏阴坏的，不知道什么时候背后给你一刀。

[卢尔辰 @erchenlu1]

不幸言中，短短半年时间，那几个票都已经腰斩了。

日光之下，无新事。

[陶瑞 TaoRay @TaoRay]

@IamRamenPanda SpaceX没有正常的估值体系。它的特点和Tesla一样：等一等，终会有暴跌的时候，你再等一等，终会有暴涨的时候。循环往复。所以马斯克的股票关键就一个字“等”。景气的时候，不需要追高，不景气的时候，不需要割肉。适合有耐心，内心强大的人做。

[股海生涯，球场驰骋⛳️ @Kicksta59534304]

投资指南 ：SMH 和 VGT

SMH 和 VGT 持仓和历史收益对比
过去10年，SMH年化33.7%，VGT年化24.2%。10年前各投1万美元，今天分别是18.3万和8.7万。

SMH只有25只成分股，全部是半导体。前十大占73%，英伟达一家22.4%，后面是台积电9.8%、AMD 6.1%、ASML 5.9%、博通5.5%。

VGT有317只，覆盖整个美股信息科技板块。前十大占61%，重心是三巨头：英伟达17.4%、苹果16.1%、微软11.3%，合计44.8%。

所以两者的本质区别是：SMH只拿AI算力这一层��VGT把芯片、终端、软件一起拿。

这一层的弹性更大，��为AI资本开支最直接地落在芯片上，GPU、晶圆代工、设备、存储都在这条链里。

近1年SMH涨57.7%，VGT涨27.3%；近3年年化53.9%对31.2%。2019到2026这8年里，SMH有7年跑赢。

弹性是双向的。2022年SMH跌33.5%，VGT跌29.7%；历史最大回撤58.4%对54.6%。

眼下SMH距6月22日高点回撤约19.3%，VGT距10月6日高点只有8.5%——近几个月芯片明显弱于大科技。

费率也有差距：SMH 0.35%，VGT 0.09%，每1万美元每年管理费35美元对9美元。

还有一个容易忽略的点：SMH有83.2%的仓位在VGT里也有。两只一起买并不等于分散，相当于在芯片上再叠一层仓位。

我的理解是，SMH是一个高集中度的AI资本开支敞口，判断重心不在选哪只ETF，而在这轮算力投入周期还能走多久。

VGT更像科技板块的底仓，波动更平，费率更���。两者不是非此即彼，关键是清楚自己的仓位里芯片到底占多少。

口径说明：收益均含分红再投资，截至2026年10月16日。

持仓来自SEC季度披露（SMH为6月30日、VGT为5月31日），权重按近期股价估算，与基金官网实时数据可能有出入。

[隐隐｜美股与AI @HushCompound]

今天讲一个多数散户看不懂的 $SMH 核心玩法：半导体赛道自动永续换血

很多人以为 SMH 就是傻傻拿着一篮子芯片股躺一辈子。其实根本不是。它的底层逻辑极其残酷且高级：

在半导体产业链里，筛选��量最大、流动性最好的芯片龙头企业。 市值越高、技术壁垒越强，在指数里的权重就越核心。

技术迭代、周期起落， 老牌芯片厂商技术掉队、营收下滑、市值缩水，权重就会持续被稀释，直至彻底剔除。 新的芯片龙头突围崛起，就会被源源不断纳入进来。

散户最大的通病： 重仓被套就开始讲情怀、谈信仰，越套越死扛。

但 $SMH 从来不讲任何信仰。 只讲优胜劣汰。
谁掉队、技术落伍，就无情弱化、淘汰； 谁技术突破、周期领跑，就纳入权重、享受红利。

你长期持有 SMH，拿的从来不是固定的 25 家芯片公司。 你拿的是一套紧跟芯片浪潮、自动迭代的半导体龙头筛选规则。

赛道指数最顶级的魅力， 不是从不选错标的。 而是选错从不留恋，及时出清，永远拥抱当下周期里的芯片赢家。

[AIEra @AIEra_33]

@michelle_z21331 你说的文字当然是你的解读。校友沉默也不能说明他们怎么解读。或者他们怎么想根本不重要，因为他们也不了解别人的家事。如果这个案例出轨的死了是因果报应，那其他出轨后飞黄腾达的怎么解释。

[AIEra @AIEra_33]

@Zen_with_AI 补刀一句，跟华人往来，不谨记“君子之交淡如水”，早晚会遭到报应。

[aesthetix. @foreaest]

Nature's fav color 🥀

[Rey｜英语自由与判断力 @ReynoldDai]

红杉资本掌门人林君叡：
浪潮席卷而来时，
大方向正确是关键
小错误无伤大雅

Alfred原话👇

“我从博士学位中辍学，
因为互联网正在兴起，
我想成为其中的一部分。
我在一些事情上错了，
比如亚马逊会干掉沃尔玛，
但我在浪潮上判断正确。

每个人都知道 AI 如今相当于互联网。
但我们仍处于 AI 采用的早期阶段，
浪潮才刚刚开始。
顺应时代，选对你的道路”
✅

[Jony的美股长期策略 @Jonylin007]

这个视频，我强烈推荐大家收藏起来，好好看一下！

视频内容是李录10月份在哥伦比亚大学的演讲。

这个视频是对李录演讲的通俗讲述与总结概要。

里面，李录一个的建议还是投资指数。

他也说人工智能，人类是不可能让它失控变成一个新物种。

最精彩的部分是他对中国经济的理解有自己的独特性，他说，你要思考，你是要把自己变成目标还是代价。

中国制造业转型成功的代价就是大量中产阶级的房贷！

大量的中产阶级房子缩水换来了中国产业的升级。

下一个中国目标是什么？你又会成为代价吗？