jerrial

Life without travel can only be called survival

[jerrial @China_far]

Thank you @NullxGG, cant wait to try it on
#nullxgglegit

[記者小舞 @jizhexiaowu]

经济下行时，什么行业反而更好赚钱

[大表哥 | 链上金狗 @holdonyourrope]

看马斯克和黄仁勋聊天，真的太tm舒服了，恨不得边喝点酒边看，再吃点花生米，堪称完美

[路飞 🏴‍☠️ AI 研究员🧐 @0xluffy_eth]

花 60 分钟，看完乔老爷子的创业焚诀。

早年乔布斯在 MIT 的这场讲座，

聊“怎么建一家公司”，他讲的干货比现存所有创业书加起来还多。

先收藏，找时间听完。

[Livermore @Livermore_LM]

지난 10월의 시장 급락 예측을 적중 시킨 이후,
아서 헤이즈가 처음으로 강세흐름 전망을 내놓았습니다.

앤트로픽 IPO로 인한 소규모 불마켓이 등장할 것을 기대하는 듯 하네요.

지난번에도 말씀드렸지만,
최근 아서 헤이즈의 시장 예측 적중률은 매우 높습니다.

주의깊게 보시는게 좋습니다.

[大表哥 | 链上金狗 @holdonyourrope]

发点老黄正能量吧
20年前，黄仁勋就预知了GPU的重要性，台上懂的没几个~-比马爸爸还牛逼

[AYi @AYi_AInotes]

掌管了谷歌整整十年的埃里克·施密特，在被问到未来一两年普通人最实在的突围路径时，给出了一个极度纯粹的商业判断，他的原意非常干脆：
如果你真的想靠 AI 赚到钱，别去跟大厂卷底座模型，也别去做空泛的 Agent 平台，最直接的方法就是成立一家 Agent 公司，专门打造一个把某一件具体事情干到极致的智能体。

只要你在这个细分场景里做得比任何人都好，你就能用极轻的团队做成一家完全属于你自己的高利润公司。

大模型本身正在快速变成廉价的基础设施，真正值钱的商业溢价，已经全面转移到了把模型封装进垂直业务流程的执行端。

从每天在网页里打字，到拥有一家能替你全天候运转的公司，技术栈的演进其实只有清晰的六级台阶：

提示词 → 编程 Agent → 任务循环 → 状态图 → 质量闸门 → 自主运行的业务系统。

实现这套闭环所需的底层架构和工具，目前在开源社区和官方文档里全都有现成的免费资源：
1. 官方架构指南：Anthropic 官方开源的多智能体研究架构，以及长程自主 Agent 的最佳实践手册
2. 执行与工作流引擎：Claude Agent SDK 搭配 LangGraph 状态图，用来管理复杂的多步骤任务流转与状态回溯
3. 自动化与自检闭环：Karpathy 的自主研究循环机制，让模型在无人值守时持续自检、测试并运行到任务完成为止
4. 物理世界操作手：Browser Use 和 n8n 自动化工作流，直接接管网页点击、数据提取和表单填写等真实操作

过去开一家公司需要招募几十人的团队来负责搜集、整理、排版和对账；现在借由成熟的 Agent 工具链，一个人就能把一整套业务闭环做深做透。

大模型的浪潮还在向前狂飙，但把技术转化为个人资产的窗口期，永远只留给那些动手把单点痛点解决彻底的人。
各环节官方文档与核心开源仓库索引整理在一楼了，老规矩大家自取～

[RJ @RJDAIGOGO]

但斌的雪球账号转发了一篇讲中美数据中心建设差异的文章。作者自称其父是数据中心业内人士，他参与协助，也算半个业内人士。

全文抄录如下：

我看到有评论说支持限制AI数据中心建设是因为它会让美国当地居民生活电费暴涨，并且建设过程非常扰民，而且几乎不会提供就业。我父亲公司曾经做过Al企业的订单，因此我对这方面还是比较熟悉，打算说两句，探讨一下中国AI数据中心和美国AI数据中心的不同。

中美两国在AI数据中心的建设逻辑、运营模式以及对当地居民的影响上存在非常显著的差异（这个以前我也没意识到😯）。中国早在“东数西算”战略中，就把大量训练类数据中心引导至西部能源丰富地区（如贵州、内蒙古、宁夏、甘肃等）。此外，在中国的体制下，地方引进数据中心往往不只是要那几十个维持工位，而是利用数据中心作为“算力底座”，吸引上下游的软件开发、数据标注（创造大量基础就业）、人工智能应用企业配套落地，从而形成综合产业园区。这也是为什么我印象中，中国的AI数据中心是带来就业的：AI数据中心要消耗大量电力，因此电力电网公司就有生意、AI数据中心要产生大量污水，因此污水处理公司也有生意。最重要的一点是，中国的居民电费和公用电费是隔离的：中国的居民用电属于国家保障性公用事业，长期享有交叉补贴，不会因为某地新建了大型数据中心就导致普通百姓的阶梯电费上涨。对于电力公司而言，数据中心是优质的消纳大户（尤其能消纳西部过剩的风电、光伏），属于供给侧与需求侧的高效匹配。中国AI数据中心内部其实存在高达90分贝的机械噪音，因为从技术到规划进行了全链条控制，大规模采用了液冷技术，用静音的液体循环直接替代了绝大多数轰鸣的高速风扇，从源头上大幅消减了声源，加上数据中心普遍规范建在工业园区内，与住宅区拉开了足够的声学防护距离，并通过了强制性的声学环评验收，最终将噪声彻底封锁在园区边界之内。我虽然不是父亲公司的正式员工，但由于帮他处理过大量业务，因此对这方面非常熟悉。

那美国的AI数据中心运行逻辑呢？美国的电力多由私人或区域电力公司（如 AEP、Do­m­i­n­i­on 等）运营。当巨无霸级别的AI数据中心入驻时，它极短时间内暴增的用电需求逼迫电力公司花费数十亿甚至上百亿美元新建电网和发电厂。在美国的监管体系下，电力公司升级基础设施的巨额成本，往往会被摊派到该区域所有普通家庭和中小企业的月度电费单里。也就是说，庞大的新增电力成本，全部转嫁给了当地的普通居民（😱…… ）。此外，美国的AI数据中心建设，是真正的“用人少”：数据中心是高度自动化的基础设施。一座耗资数十亿美元、占地几百亩的大型AI数据中心，在施工期过后，日常运营维持人员可能只有 20 至 50 人（主要是保安、保洁、少数巡检工程师），它无法像传统制造工厂那样提供数千个中等收入就业岗位。但更要命的是这些AI数据中心在美国会抢夺生活水源：AI算力训练产生巨大热量，许多数据中心依赖蒸发冷却技术，每天消耗数百万加仑的水（相当于一个小城镇的全镇用水量）。许多美国数据中心恰恰建在美西（如亚利桑那州、德克萨斯州等）本就缺水的地区，直接威胁到居民日常生活和农田灌溉。 工业级冷却风扇和备用柴油发电机 24小时低频轰鸣，不仅破坏社区安静，还可能拉低周边住宅的房产价值。

很多人还是不理解：为什么美国不能中国那样引入上下游产业从而带动就业？那是因为美国国的AI数据中心从头到尾的建造逻辑都和中国不同：选址孤岛化，仅看重廉价水电和土地，多建于人才匮乏、缺乏基础设施的远郊农业县，与硅谷等科技中心割裂；硬件与研发离岸化，服务器与散热等硬件制造依赖东亚供应链，而AI算法研发与数据标注则留在大都市或远程外包，当地无制造与软件承载力；税收协议割裂，巨头凭税收减免避税，算力收益全划归总部，地方政府无法拿税金建设配套园区；缺乏统筹规划，美国由企业自由决策，缺乏政府“算力、园区、人才补贴”三合一的打包引资模式，使其沦为纯粹榨取水电资源的孤立“算力工厂”。因此这解释了为什么美国的AI建设无法像中国那样引入上下游配套产业从而增加就业。

看到这里你就会发现：中国先布局水电，再发展新能源，再发展AI，再引入配套产业，最后吸引就业，一环扣一环；美国则是鼓励多头创新，但是又各自为政，地方政府、居民和私企之间无法进行有效合作。所以我才说治理国家和炒股简直一模一样：走长线还是走短线？有没有战略定力以及在该关键的时候愿不愿意豪赌一把？同时这也是我担忧所有民主国家的一个问题：确实有纠错机制，但也有可能把正确的纠成错误的，并且没有长线思维，国民极有可能因为眼前自己的利益受损而放弃长远规划和潜在的可能。

[看不懂的SOL @DtDt666]

强烈推荐！最新纪录片《马斯克工作法》！

本视频耗时7年调研，6 个月制作。

研究了马斯克9200 条工作笔记，40 本书，几十名前员工，这些最后装进了一部 51 分钟的纪录片。

拍它的是西班牙创作者 Alejandro Sahuquillo。

深度采访了从 SpaceX、特斯拉、Neuralink、PayPal 离开的几十个人。

这些人当年就在马斯克手下干活，知道那套东西实际是怎么跑起来的。

片子里几乎不聊火箭和电动车有多酷，讲的是马斯克在几家公司反复用的那套干活方法。

怎么想，怎么干，怎么造出来，怎么卖出去。

值得兄弟们学习！

[Dobby @lesliedqbb]

芒格98岁留下的这段访谈，我敢说，就算再过100年也不会被遗忘！含金量持续上升

[Justin Uberti @juberti]

Just promoted our new GPT-Live outbound telephony API to GA, allowing developers to make phone calls from their Live voice agent, via any SIP trunk provider (e.g, Telnyx or Twilio). Calls can use HD Voice and can send and receive keypad events (DTMF).
https://t.co/1i5tQiZ4Ac

[Dobby @lesliedqbb]

宝藏私募大佬韩广斌：慢就是快，平和的心态是我成功的关键！

[看不懂的SOL @DtDt666]

段永平：牛市以及熊市的投资策略

01

任何时候，做对的事情都应该摆在第一位，就投资而言，想不明白5年10年的公司最好不要碰哈。

我没见过经营企业还分牛市卖掉，熊市买回的！

02

我个人认为牛熊市的叫法不是价值投资的。事实上也没有人真的知道什么时候是牛市什么时候是熊市（事后知道的挺多），而且大多数人在牛熊市都亏钱。

03

牛市熊市都是市场的看法，投资最重要其实也是唯一重要的是看懂公司的未来。看不懂就歇着，赌牛市或熊市是危险滴。

笔记：

所谓“牛市”，也称多头市场，指市场行情普遍看涨，延续时间较长的大升市；所谓“熊市”，也称空头市场，指行情普遍看淡，延续时间相对较长的大跌市。

牛熊市的说法都是马后炮的说法，没人可以预测，或者说只有一半的人可以预测，但事先没人知道是哪一半对。价值投资只管便宜与否，不管别人的想法，所以应该不考量。

04

牛市熊市的说法是眼睛看着别人（或叫市场）的表现。用这种办法投资有时候会对，因为“熊市”时往往股价都便宜，买到便宜股票的概率高。

在自己了解并喜欢的公司便宜的时候满仓往往都是对的，和熊市牛市无关，虽然看起来好像有点相关度。

笔记：

right business、right people、right price和牛市熊市没有必然关系，但“熊市”时right price出现的概率确实会比“牛市”高很多，但当right price出现时买的人并不需要知道现在是“牛”还是“熊”。

05

投资和投机有何区别？——投资像种田，投机像打猎？但投机这种打猎有时候会被猎物干掉。

投机是零和游戏，大家互为猎物。

投资非常像种田，是个结硬寨，打呆仗的过程，所以投资者就像农夫。投机则像狩猎，是个零和游戏，投机者之间互为猎物，非常刺激。

投机是个刺激的游戏，建议喜欢玩的人一定要量力而行；投资是件快乐的事情，投资人可以慢慢享受其过程。

对于投资和投机的区别，我有一个最简单的衡量办法，就是以现在这样的价格，这家公司如果不是一个上市公司你还买不买？如果你决定还买，这就叫投资；如果非上市公司你就不买了，这就叫投机。

笔记：

投资和投机在目的上面是一致的，都是赚到钱，但是心态完全不一样。投机更多的使用了预测、直觉，而投资更多基于经验和实事。所以，价值投资者对市场波动不太在意。

06

为什么说“买股票就是买公司，就是买未来现金流”？——如果人们不是买“未来现金流”的话，那他们到底买的是什么呢？

不是买“未来现金流”的实际上很可能是在加入一个零和游戏中，大家互为猎手和猎物，比的就是“技术”了，而且“高手”也可能随时被“菜鸟”从后面干掉的。

07

“不懂不做”时，什么情况才能叫懂？——我认为“懂”不是个绝对的概念，大概就是“毛估估”懂的意思。懂不懂只有自己才知道，任何别人都很难评价。

从投资的角度而言，当你觉得你买的股票掉的时候你真的不受影响的时候，你大概就是懂了（不是讲的心理因素），不然就有可能是在投机（尤其是当你觉得害怕的时候）。

笔记：

投资和投机的很大差别其实就在这里。投机的很多理由是和市场上其他人的观点有很大关系的，而其他人的观点（市场的观点）可以变化的很快，所以投机者可能需要每天根据他自己投机的理由的变化做出调整。

08

非常讨厌有人把公司股票叫“票”，对自己投资的公司没有一点尊重或喜欢的感觉。把公司叫票的人大概内心深处都是炒家，不会真的在乎10年20年的，说了也没啥用。

09

如何理解“会买是徒弟，会卖是师傅”这句话？——我这为这是投机。其实会不会买和会不会卖对价值投资是一件事，看成两件事就表示有投机成分在里面了。

笔记：

持有就等于买入，所以在价值投资者眼中，买和卖是一回事，因为决定买和卖的是一家公司的内在价值或未来现金流折现，而不是价格。

10

很久以前，有人对我说，股市就是个赌场，我说不是，他坚持说是。我突然悟到：对那些说股市是赌场的人来说，那就是赌场！

11

投资需要天赋吗？——没见过天生会做投资的人，但见过很多喜欢投机的人。

如果你是个投资者，你会关注资产怎么增值；如果你是个投机者，你会常常关心市场价格将会怎么波动。这不是我们的游戏。（巴菲特）

12

什么是“投资”？——投资的定义在我来讲就是拥有一家公司的部分或者全部，最简单的概念就是“拥有”。

13

行为上该怎么区别投资和投机呢？

其一，你是在动用大笔钱还是小笔钱。在我看来，投机有点像在赌场玩，不能下重注，也不可能赢大钱。投资的概念就是可以下重手，没有很高的把握，比如90%左右，就不应该出手。

其二，当股价下跌时，投机和投资的态度正好相反。投资者看到股价下跌，往往很开心，因为有机会买到更便宜的东西，而投机者想的是，公司肯定是出什么事情了，赶紧走人。

笔记：

投资和投机虽然是不同的游戏，但看起来非常像。就像在澳门，开赌场的是投资者，赌客是投机者。赌场总有源源不断的客源，是因为总有赌客能赢钱，而且那些赢了钱的赌客声音更大。

[Hao HONG 洪灝, CFA @HAOHONG_CFA]

I was told that the IPO of YMTC (Yangtze Memory Tech Co.), one of China’s largest memory chip companies, would be suspended because of market volatility.

Typically, a suspension of IPOs is considered an important sign of the market bottoming out by Chinese traders.

[孟松仪（互fo） @SongYi15133]

广交会B区这个老板创意太有意思了 ！这个安利大家买，太方便啦

[职业玩家·头皮哥 @CaiGecu]

说个可以躺平的小技巧

100万，在26 元的时候买入长江电力，可以买到38400多股

每股一年可以分红1块钱。等涨到30就卖一半，然后继续等26全仓买入，然后继续等30继续卖，再继续等

把持仓成本压下来之后，可以直接躺平

[大厂白洁 @santoulang]

中国首富张一鸣不到30岁时的微博汇总

[财经世界观 @CaijingView]

Anthropic CEO 回答了大家最关心的问题：现在还该不该学编程？

1. 编程会最先被淘汰。
AI 模型已经在做这件事了。更广泛的软件工程任务虽然会慢一些，但也在退潮。如果你学编程只是为了保住饭碗，那方向就错了。

2. 哪怕你只做 5% 的工作，依然有价值。
AI 做 95%，你做 5%，你的生产力能提升 20 倍。比较优势的威力非常惊人，哪怕差距巨大。

3. 最有前景的职业，是以人为中心的。
把人际、物理世界和分析能力结合起来的工作。他举了放射科医生的例子：理解患者和背景的医生，而不只是会看片子的人。

4. 批判性思维可能是未来十年最重要的能力。
当 AI 什么都能生成时，分辨真假的能力就变得稀缺又宝贵。你不想抱着错误信念，也不想被骗。这是他给 25 岁年轻人的实际建议。

5. 用不好 AI，它会让你变蠢。
Anthropic 做过相关研究。取决于你怎么用模型，编码能力的衰退是可测量、真实存在的。问题不在工具，而在不当使用。

6. 他看好半导体在未来十年的资本主义胜利。
物理世界、传统工程、直接的 AI 红利。不是软件，而是芯片。

[徐冲浪 @surfcapitalfour]

https://t.co/wQJt4YQw2b

分享一下我觉得李录最值得看的两个视频之一，我给他用ai转成逐字稿了，方便想好好做投资的人学习，建议做价值投资的研究一下，如果你是一个投机型赌狗，那就不用研究了。

做投机的，不如快速研究一波ig vs tes谁能赢，这个很短平快。

[悟空知识分享 @wym668]

段永平在 20 年前步步高晚会上的发言，让我惊叹他在 20 年前就有这么高的认知价值观。

[概率鹿梦Pro ｜DeerOdds @DeerOdds]

亚洲首富张一鸣早期这段演讲，后悔没有早10年听他的认知思维！太顶级了 ！