David

[Moby @readyfor2025]

用claude code opus5.5 + blender + three.js，给孩子的建筑课做了一个互动学习课件，人陪跑30个小时+claude code 自己干100个小时，全程口喷，一半参与时间是躺在床上用手机remote control，这个视频也是claude自己录制和剪辑的。在以前做这个软件，需要3D建模师+3D开发工程师+前后端开发+UI设计师+产品设计，5个人爆肝一个月，还必须是熟手。最关键是，大部分是视觉型任务，我之前用fable5、opus5做了3天，一度想放弃，5.5刷刷刷的直接起飞。这是一个大模型的里程碑时刻。

[李狗蛋3.0 🔶 @zkgoudan]

THORChain 是我见过最不要脸的协议，😂

之前自己被盗1000万时候，吵着嚷着 停机维护 拉闸，现在轮到其他人被盗几十亿了，他给你扯去中心化

这就是典型双标人的嘴脸，等着吧，这种自有天收

[William Long @williamlong]

中国的抗日战争之所以能够胜利，主要原因是美国的参战。

据日本自己统计，二战中日军总计战死185 万人（另截止投降时有10万残废伤员，这就是195 万这个数字的由来），其中在中国八年战死40万人。也就是说，中国八年抗战击毙日军数只占日军二战死亡总数不到22% 。

其余日军死在哪里？看一看日本书就知道，有18万多日军被英联邦军队击毙在缅甸（含中国远征军击毙1 万多日军这一战果），9 万日军在中国东北被苏军击毙（主要是诺门坎和苏联出兵东北两场战役）。也就是说，约有120 万日军在太平洋战场被美军击毙，占战争中日军死亡总数的64% 。

1944年2 月，关东军第一个调出的精锐师团是第29师团，在马里亚纳群岛的关岛上全军覆灭；还有第24师团覆没于冲绳岛。整个军被全歼的，有马里亚纳群岛的31军，冲绳岛上的32军10万人也全被击毙。菲律宾有以第14方面军为骨干的63万日军，指挥官是著名的“马来之虎”山下奉文，结果有52万人战死。其中莱特岛的第35军7 万人全军覆没，除上述第1 师团外，还包括南京大屠杀另一元凶第16师团。

美国参战的主要功劳是歼灭了绝大多数日军主力，并且通过对日本本土的大轰炸，破坏了日本的工业生产能力，这两点都是当时国共做不到的。

举了具体的例子，1944年日军主力已经被美国消灭的差不多了，日本已经日落西山，战斗力一落千丈，早已不堪一击，却还能用一群残兵败将把中国军队按在地上摩擦，打了场全胜的豫湘桂会战，打通大陆交通线，还让中国丧失4个省会和146座城市（豫中会战37天失38城）、7个空军基地和36个飞机场，丧失国土20多万平方公里、6000万人民。

[Kiki @WaFFsdzAiNop]

怀念港片黄金时代！

岁月无情，一个个熟悉的面孔渐渐远去。

[孔乙观察 @KongYiGC]

要是做美股还不清楚这10个网站，建议先别盲目进场！

1. MacroMicro：涵盖利率、通胀、就业、流动性、经济周期等各类宏观指标
https://t.co/QQ0JrytFPJ

2. Seeking Alpha：个股深度解读、财报评析，汇集多空观点，附带股息与量化评分
https://t.co/7NIMj9A7zF

3. Finviz：开盘必看，热力图、选股器、技术形态、板块强弱，扫描盘面效率极高
https://t.co/VwPj5JXQ8t

4. Reddit：捕捉散户讨论风向、热门标的，重点看r/stocks、r/investing、r/wallstreetbets、r/ValueInvesting板块
https://t.co/hsGc4AOWsC

5. CompaniesMarketCap：全球企业市值、营收、利润、PE排行，方便横向对比、挖掘行业龙头
https://t.co/n0QwPPw1tZ

6. AnalysisSite（trackserenity）：偏向白毛股神/Serenity投研看板，可追踪推文、个股线索以及AI产出的分析内容
https://t.co/Co8Bd5BwIt

7. Koyfin：适合全局复盘，查看市场结构、板块涨跌、估值水平以及宏观市场联动关系
https://t.co/yP2gqYfAfw

8. ETF Database：查询ETF持仓、费率、规模、分红，挑选行业与主题ETF格外好用
https://t.co/2pxUtyNp4h

9. StockAnalysis：用来做个股基本面初步筛选，财报、估值、机构分析师预期一应俱全
https://t.co/xhrhgOBfEf

10. FRED：美国官方宏观数据源，利率、通胀、就业、信贷、货币相关数据全部收录
https://t.co/tHbVK97R9K

单靠一个网站没法帮你稳住仓位，但把这些工具搭配参考，至少不容易被社交平台的市场情绪带偏。

希望本次分享对你有帮助，我是孔乙，复旦经济学博士，关注我，每天低频高质拆解宏观经济与投资技巧。

[Frank Wang 玉伯 @lifesinger]

这个视频真好。讲了几个关键：

1、消费者不想为软件付费，消费者不想提高生产力。

2、企业愿意为软件付费、是因为付了员工工资。如果通过付费软件能提升员工生产力，则企业非常愿意。这意味着付出的工资，加上付费软件，有机会有更大回报。

3、ChatGPT 在重复 Dropbox 的故事，只是规模大很多。但也就那样。如果 OpenAI 一开始就通过广告模式去做，那么可能对 Google 和 Meta 的威胁会大很多。

总结起来：

- C 端产品，免费 + 广告才是最好的商业模式。比如 Google、抖音、Facebook 已经正在火热推广的 Muse 等。

- B 端产品，通过提升生产力，企业主是愿意买单的。

- 问题来了，面向 OPC 的产品，最好的商业模式是什么。难道是卖课。你的答案是什么。

[zzxwill @zzxwill]

之前很多谣言在传大选前一年 PR 会收紧，很多人被拒了，从结果来看，实际上 2024 年，包括以前的 2019 年，新批 PR 都是当时的新高。

不要听谣言，PAP 为了选票拒 PR，看数字，并没有。

另外，去年猛批公民，不知道为什么。

[Fiona ❤️& ✌️ @nft_hu]

礼来 $LLY 新药 bimagrumab

终于看到一个健身人士想要打的减肥药！
bimagrumab（比马格鲁单抗）是礼来正在研发的减重抗体。

和现有的司美格鲁肽、替尔泊肽最大的不同，是bimagrumab靶向激活素Ⅱ型受体 ActRIIA/ActRIIB，阻断相关信号。

这里就有我想打的原因：减脂的同时尽量保留瘦体重，近似于他可以减脂但是保有尽可能多的肌肉！

现在还在测试中，无比期待上市！

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

真他妈离谱啊，用 Opus 5.5 做的网页版的Splatoon

[Kenny.eth @_0xKenny]

目前全球手机的普及率大概是70%，也就是说： 全球83一人， 58亿人有手机。

一旦类似muse这样的云端agent助手极大的普及（3~5年后），大概40%的手机用户会几乎每天使用，未来5年日常使用agent的人数大概是 23亿人。

假设每个人每周的token消耗平均是1亿（下限）， 每周全球token消耗是 2.3 x 10^17，或者说是每天需要 3.3 x 10^16，大约是每天需要消耗 33,000 万亿的token。

目前全球的算力，把所有的硬件加起来，按平均短上下文的估算，极限加起来大概是2000万亿个token。

而目前全球的地面算力，满打满算，3~5年后，极限能够扩展的算力也在大概10倍左右（AI卡，电网，存储，还有天量的资金等等）。

也就是说，光是全球个人c端的Agent助手消耗的token就会把5年后全球的AI地面算力全部吃掉。

ALL IN AI.

nfa. (文章里的数字完全是估算，有可能有数量级上的误差，仅供参考)

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

Muse 在连接器或者上下文获取上做的事情，体系贼牛逼！它适配了的连接器能连，不适配的也能连。

而且它把复杂性消解得特别好，我现在就能让它读到我的 B 站视频记录和 Steam 游戏。

它在连接时把复杂度降到了最低：
• Steam：它给一个选项、一个按钮，填一下 token 就好
• DeepSeek：有个输入框，填一下 key 就行，而且模型不会直接读到 key，非常完美
• B 站：直接给一个二维码

我去，这个上下文获取的流程，我觉得一定是精心设计过的

[Alpha哥AI投资日记 🌴 📈 @AlphaguyTrading]

AI 智能正在以人类历史上几乎没见过的速度变便宜。

Epoch AI 最新的数据：过去三年，获得同等 AI 能力的成本平均每季度下降 47%，一年大概便宜 13 倍。比 DNA 测序降本快 4 倍、计算快 6 倍、锂电池快 18 倍、电力快 54 倍。

2025 年初 o3 在 GPQA 做到 75% 左右，一道题成本大概 $0.30；不到 18 个月，GPT-5.6 Luna 做到差不多的成绩，只要 $0.0004，直接便宜了 725 倍。

AI 正在从“昂贵的软件工具”，变成一种近乎无限供应的生产要素。

但便宜不等于算力需求下降，反而很可能是 Jevons paradox：以前舍不得让 AI 干的活，现在全让它干；以前问一句，现在 Agent 可以自己跑几个小时、并行十几个任务。单次 intelligence 越便宜，人类消耗的 intelligence 反而越多。

未来被快速商品化的，可能恰恰是“ llm”本身。真正值钱的东西会越来越往数据、workflow、分发、用户关系，以及能把廉价智能转化成实际收入的产品的能力

[sleepy.md @sleepy0x13]

高盛懒得跟市场吵 AI 到底是不是泡沫了，直接给这轮 AI 基建定了个 KPI。

1GW 算力，一年得挣 116 亿美元。

按照高盛的算法，如果这轮巨额 AI CapEx 最后要做到 15% ROIC，那么 2028 到 2030 年，大厂们需要创造大约 1.42 万亿美元可清算收入。

高盛认为，按照现在的数据中心建设规模，平均每 1GW 算力对应的收入要求大约就是 116 亿美元。只要能做到这个水平，这轮疯狂买卡、建机房、拉电网的钱，账面上是能回来的。

更关键的是，钱甚至已经有一部分排队等着付了。

高盛估算，目前大约 59% 的收入要求已经可以被云厂商现有 backlog 覆盖。换句话说，这轮 AI 基建并不是先把几万亿美元扔进去，再祈祷以后有人来用。客户订单已经堆在那里，接下来主要看这些合同到底能兑现多少。

所以 AI CapEx 是不是泡沫，现在越来越不能只看「花了多少钱」。

真正要看的是另外一场赛跑。

GPU 在折旧，模型调用价格在降，单位算力越来越便宜。与此同时，AI 的使用量也在暴涨。

如果需求膨胀得比算力贬值得快，这笔账就能继续滚下去。

如果哪天机房还在疯狂通电，backlog 却不涨了，那时候再喊泡沫，可能就不用吵了。

现在 AI 最大的问题已经不是有没有人买单，是这帮人能不能一直这么买。

[雨哥向前冲 @xiangxiang103]

好家伙，Muse 这台云电脑被玩出花了！

刚才发现它的出口是干净的美国家宽，拿去注册 Claude、甲骨文、AWS、谷歌云，四个全过！！！

其实它还有更实用的玩法。
Meta 给每个人配了一台 24 小时不关机的云电脑，带浏览器和终端。

1、定时任务
每天早上自动扒 AI 资讯，顺手写好小红书文案。你睡觉，它上班。

2、WhatsApp 派活
不用开 App，发一句话它就在云端开干，干完回你消息。

3、一句话做小工具
记账表、持仓追踪、行程单，Excel、PDF、网页直接出，还能分享给朋友。

羊毛：注册后 48 小时内，进 Settings 填邀请码，双方各得 10 亿 tokens，不过期。

评论区放码，已经注册的把码贴出来，新来的随便挑一个填👇

[二旬老汉 @leeking420]

深圳通国庆限时0元开卡了，活动时间9月30号到10月8号

在此时间之外开卡费16元且不可退，当然支持Apple Pay，也支持华为oppo小米Pay

以后去深圳玩也用得上，还支持香港澳门特定线路使用，到时免费可以开一张

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

Muse 这种带虚拟机的 Agent ，玩法超级多

朋友们说 DeepSeek Harness 在搜索国内内容的时候相当完整和准确。

刚好最近我也在用 Muse，就让它把 DeepSeek Harness 装到 Muse 云端的虚拟机里去。

只要涉及到国内的信息检索，就直接调用虚拟机上的 DeepSeek Harness 去查。

[硅谷居士 @SVScholar]

年初以来，哪些基金表现最好？

截至2026年9月25日，几个主流指数基金的收益率如下。

指数基金 收益率
全市场 VTI 14.0%
标普500 14.0%
纳斯达克100 21.7%
信息技术 VGT 34.4%
半导体 SMH 68.4%
国际股市 VXUS 15.3%
沪深300指数 1.4%

其中，沪深300指数是按照美元计价的ETF ASHR 计算的。

而其它热门ETF的表现如下。

ETF 收益率
黄金 GLD -0.7%
白银 SLV -9.8%
比特币 IBIT -4.2%

可以看出，在股票类别，SMH、VGT的收益率遥遥领先，纳指基金紧随其后，沪深300敬陪末座。

你可以扪心自问：你今年的收益率，击败了哪些指数？又输给了哪些指数？

我给我身边朋友的建议就是：如果你连大盘指数都跑不过，就别瞎折腾了，老老实实买指数基金吧。

#财务自由 #财富自由 #投资理财 #美股 #美国 #股票 #基金 #投资 #ai #纳斯达克

[✧ 𝕀𝔸𝕄𝔸𝕀 ✧ @iamai_omni]

想到一个有点冷酷的视角。

就是为什么一个地方的就业机会，往往会和 0 到 14 岁儿童数量正相关？

我觉得它本质上是在做一种“劳动力在时间尺度上的重分配”。

以前一个孩子出生，其实很像社会做了一笔二十年周期的人力资本投资。

先出生，然后接受教育，形成技能，二十年后进入就业市场，开始工作、交税、创造产出。

所以过去只要社会还需要更多工程师、程序员、医生、律师、管理者，那今天多养一些孩子，某种程度上就等于在为未来建设劳动力产能。

但 AI 现在正在改变这个逻辑。

如果以后一个很强的人，加上一堆 AI，就能完成过去几十个人的工作，那新增一个人类劳动力的边际价值，其实就在下降。

你从资本角度看，会发现现在其实出现了两种完全不同的“生产未来劳动力”的方式。

一种方式，是生一个孩子，养他、教育他二十年，最后得到一个劳动者。

另一种方式，是建数据中心、训练模型、部署机器人，可能几个月或者几年，就获得一套可以复制、可以升级、可以 24 小时工作的智能系统。

这样一比较，资本天然会越来越偏向后者。

因为它的迭代速度更快，复制成本更低，而且不需要承担住房、医疗、养老这些长期成本。

所以我现在越来越觉得，低生育率这个问题，可能还存在一个更深的长期逻辑。

农业时代，孩子本身就是劳动力。

工业时代，孩子变成了一项高成本的人力资本投资。

到了 AI 时代，孩子可能会越来越变成一种关系品、一种人生体验、一种价值选择。

也就是说，未来人们生孩子，可能越来越少是因为“社会需要更多劳动力”，更多是在回答一个更本质的问题：

我到底想不想创造另一个人？

东亚和欧洲的生育率下降，早在生成式 AI 出现之前就已经开始了，住房、教育、城市化、婚育推迟、机会成本，这些都很重要。

AI 会把这个趋势推向高潮。

社会可能会越来越富，生产力越来越高，可与此同时，“新增一个人”的经济必要性却越来越低。

所以未来人口问题最核心的变量，可能会慢慢从“养不养得起孩子”，变成：

当经济系统已经不再那么需要新增的人类劳动力时，人类还为什么要创造更多人？

[大厂白洁 @santoulang]

网友形容阿里系高管的名言：聚是百草枯，散是福寿螺。😂😂😂😂

[Michelle @michelle_z21331]

我带领亲戚朋友定投美股致富，完败

我这几年像居士学习，也开始在同学、亲戚、朋友中宣传定投美股指数，想带着大家共同致富，先是居士的文章发给他们看，后来干脆秀账户。战绩如何？基本完败。

我发现大概分这几类人

第一类，坚决不信。
他们会说：哪有那么好的事，还会说，历史不代表未来。

第二类，把美股当A股操作
相信，也开始做了，但把美股当A股操作，赚点钱就跑路，这一类数量最多。

我一个很好的朋友，贸易战大跌的时候几乎买在了最低点。如果一直拿到现在，应该赚超过50%，结果她来来回回折腾，最多赚了个15%。

每次跑出来后看着继续涨，拍大腿；想再进去，又犹豫；终于进去了，涨一点又跑。现在我都懒得问她到底又进去没有。

第三类，浅尝一口
一个朋友，在A股里放了几百万，每天像上班一样研究、操作，一年大概赚5%左右，听我讲美股指数定投，他觉得特别有道理，也正是自己想找的东西，立即执行了。

后来我问他买了多少，五万，就5万。

这类人不少，因为大把的钱套在A股里舍不得割肉。

第四类 买涨不买跌
说好了定投，但下跌的时候就害怕了，不敢买，等涨回来了，再接着投。利润就可想而知了

目前为止，完全做到定投，也没跑路的成功者，只有一个。令我唏嘘不已。

很多人明明在A股被割了一次又一次，却总觉得：下一次我不会是那根韭菜，虐你千遍也不悔。不只是认知问题，还有点斯德哥尔摩综合征。