Brother Qiang

Investing in the future of Web3

[宝玉 @dotey]

微软 CEO Satya Nadella 发了一篇长文，提出了一个新概念：Token 资本。

他的核心论点是，AI 时代每家公司都需要同时经营两种资本。一种是传统的人力资本，员工的知识、判断力、关系网络；另一种是 Token 资本，公司自己构建并拥有的 AI 能力。两者不是此消彼长的关系，人的判断力越强，Token 资本增长越快。没有人的方向引导，算力只是在空转。

这个说法听起来抽象，但 Nadella 给出了一个具体的检验标准：你能不能随时换掉底层的通用大模型，而不丢失公司积累的专有经验？如果能，说明你真正拥有自己的 AI 能力；如果不能，说明你只是在租用别人的智能。

他建议企业把工作流、行业知识、决策经验转化成可以持续改进的 AI 系统，建立私有评估体系来衡量模型在实际业务中的表现，而不是只看公开跑分。这个学习飞轮一旦转起来，就像复利，每次改进的工作流都会产生更好的训练信号，进一步加速知识积累。

Nadella 还发出了一个颇有政治意味的警告。他拿全球化做类比：第一轮全球化时期，GDP 数字看着不错，但整个产业被外包掏空了，后果至今还在显现。如果 AI 时代重演这个剧本，少数几个模型吃掉所有行业的知识和价值，"政治经济体系不会容忍这种结局"。

--- 原文翻译 ---

没有生态支撑的前沿技术，注定无法行稳致远
Satya Nadella

最近，我一直在深思：在由人工智能驱动的经济浪潮中，企业的未来究竟在哪里？

这次变革与以往任何一次平台更迭都截然不同。过去，我们只是用数字化系统来提升人类的工作效率。但这一次，我们破天荒地在人类与数字系统之间建立起了一个真正的认知循环 (cognitive loop)。这绝对是个颠覆认知的概念，因为它彻底改变了我们对企业内部“工作”本质的定义。

当 AI 模型能够源源不断地吸收人类和组织的专业知识，并将其变成大众化的廉价商品（即将原本稀缺的专业技能变成人人唾手可得的通用能力，从而削弱企业的核心壁垒）时，真正的危机出现了。我们面临的关键挑战，不再仅仅是如何使用某个数字化工具或系统，而是企业该如何在这个全新的世界中持续学习、积累知识产权 (IP)、保持独特性并茁壮成长。

每家公司都必须构建两种资本：一种是我们熟知的“人力资本” (human capital)，另一种我称之为“Token 资本” (token capital)。人力资本包含了员工的知识储备、判断力、人脉关系、创造力以及识别事物规律的能力；而 Token 资本则是指企业自身打造并掌控的 AI 实力（在这里，“Token 资本”一词很形象，因为大语言模型 (LLM) 处理信息的基本单位就是 Token）。

必须强调的是，随着 Token 资本的不断壮大，人力资本并不会因此贬值。相反，它会变得比以往任何时候都更加宝贵！我坚信，人类的主观能动性 (human agency) 将是推动 Token 资本增长的核心引擎。人类负责设定宏大的目标，跨领域地将线索串联起来，建立关系网，并洞察出最关键的规律。如果没有人类在前方指引方向，那些强大的计算力不过是在原地打转罢了。

这就意味着，真正的机遇并不在于你去市面上挑选一个“最好”的模型，而在于如何在模型的基础之上，构建一个能让人力资本和 Token 资本产生复利效应 (compound) 的“学习循环” (learning loop)。你可以把某项任务甚至整个岗位都外包出去，但你绝对不能把“学习能力”给外包了。企业未来的核心竞争力，就在于能否在人类与 AI 之间不断积累并放大这种学习能力。

这需要一种全新的架构思路：每家企业都要能够构建出能随着时间推移自我迭代的 AI 智能体系统 (agentic systems)，同时还要牢牢掌控自己的知识产权。一家公司应该能够随时替换掉底层的某个“通才模型” (generalist model)，而不丢失那些已经沉淀在系统里的、像“公司老兵”一样丰富的专业经验。在未来的时代，这将是检验企业是否拥有数据控制权和技术主权的关键“试金石”。

企业需要将自身的工作流、领域知识以及多年积累的判断力，统统转化为每一次使用都能自我进化的 AI 系统。企业应当建立私有评估机制 (private evals)（即企业内部针对自身真实业务场景定制的模型能力测试标准），用来检验模型是否真正在对企业有价值的结果上取得了进步，而不能仅仅依赖外界的公开跑分盲目自嗨！专属的强化学习 (reinforcement learning) 环境，应该让模型通过吸收组织内部真实的业务数据和工作轨迹变得越来越强大。这样的专属知识库，能让企业的组织记忆变得随时可检索，同时也让 token (tokens) 的运转效率大幅提升。

这种循环，将成为企业全新的知识产权。我把它想象成一台不断向上攀登的机器 (hill climbing machine)。而且与大多数资产不同，它具有强大的复利效应。每一个被优化的工作流，都会产生更优质的训练信号，从而加速这家企业独有的隐性知识 (tacit knowledge) 的积累。那些尽早布局构建这种循环的公司，将会获得一道难以复制的护城河，无论未来市面上又出了什么能力炸裂的新模型，都无法轻易撼动其地位。

我们最不愿看到的局面，就是各行各业的所有公司，都在向少数几个贪婪吞噬一切的巨头模型割让价值。如果所有的经济价值都只被少数几个模型垄断，政治经济体制是绝对无法容忍的。社会也绝对不会允许一个让整个产业被彻底掏空的 AI 未来。

回想一下全球化初期发生的事情吧：大规模的业务外包曾让许多工业经济体被彻底掏空。表面上看 GDP 数据依然光鲜亮丽，但大量产业工人流离失所是血淋淋的现实，其带来的严重后果至今仍未消散。我们绝不能让这种悲剧在 AI 时代重演——决不能让少数几个 AI 系统攫取了所有的经济回报，而一整个行业的从业者却只能眼睁睁地看着自己赖以生存的专业知识被无情地廉价化。

在我看来，我们的当务之急不仅是打造前沿模型 (frontier model)，更要构建一个繁荣的“前沿生态系统” (frontier ecosystem)。只有这样，价值才能像活水一样，广泛地流向每一家公司、每一个行业、每一个国家。在这个生态中，每个组织都能拥有属于自己的学习循环，将组织智慧沉淀其中，让人力资本与 Token 资本共同实现滚雪球式的增长。

这也是伴随我职业生涯一路走来的核心理念：真正的平台，能够让在其之上生长出来的价值，远远大于平台自身所截留的价值。在这样的生态里，每家公司都能持续创新，并构建属于自己的真正价值。

当这一切实现时，企业不仅能为自己、也能为周边的整个经济体创造巨大的红利。员工们将会看到自己的专业技能被无限放大，个人的判断力将被融入系统，变得可以复制和规模化应用。而这一切带来的好处，最终将回馈给企业以及他们所在的广泛社区。

这才是企业为自身和宏观经济创造价值的正确方式。这也是我们应当携手共建的、稳定而持久的生态平衡。

[KK.aWSB @KKaWSB]

https://t.co/P5C7bTy5CI

[AI最严厉的父亲 @dashen_wang]

https://t.co/F619UbfsC8

[AYi @AYi_AInotes]

最值得关注的42位宝藏AI大佬｜覆盖所有核心赛道：
@ylecun = 深度学习三巨头/图灵奖得主，AI界定海神针
@karpathy = LLM领域天花板，最会讲人话的技术大神
@garrytan = YC总裁，亲自写代码分享AI实践的硬核大佬
@steipete = OpenClaw构建者
@gregisenberg = 创业金点子之王
@rileybrown = 氛围代码大师
@jackfriks = 独立应用之神
@levelsio = 初创公司风向标
@marclou = 创业实战派代表
@EXM7777 = AI运维与系统专家
@eptwts = AI变现话题领头人
@godofprompt = 提示词工程天花板
@vasuman = AI智能体领域先锋
@AmirMushich = AI广告策略专家
@0xROAS = AI生成内容实战派
@egeberkina = AI图像生成领跑者
@MengTo = AI落地页设计标杆

@gregisenberg 补充的：
@boringmarketer = 专攻AI营销，尤其是氛围感营销

@AmirMushich 老哥补充的值得关注的大佬：
@kloss_xyz = AI工作流与洞见
@gizakdag = 美学/设计女王
@mattworkman = 最佳AI教程作者
@jameygannon = 品牌与创意方向
@yulikay = 公开构建记录者
@youraipulse = 免费AI工具分享
@IamEmily2050 = 系统提示与解析
@sflorimm = Web与移动应用开发
@liu8in = 自动化动态图形与视频制作
@LexnLin = 创意极客代表

我再补充一批宝藏大佬，覆盖更多核心赛道：
@simonw = 独立开发者天花板，LLM工具与教程第一人
@rileytomasek = AutoGPT/Open Interpreter作者，Agent领域开山鼻祖
@alexgraveley = Cursor创始人，AI编程革命的引领者，最近送我 1 万美刀额度最帅的男人
@chuan_en = 字节前大模型负责人，输出最硬核的LLM实战干货
@mckaywrigley = AI产品变现导师，分享最可复制的赚钱方法
@linuslee0216 = Notion AI/Cursor核心成员，AI产品思考第一人
@shl = 硅谷最懂AI的产品人，输出最犀利的行业洞察
@drjimfan = 英伟达首席科学家，AI机器人与多模态权威
@lilianweng = OpenAI资深研究员，大模型安全与对齐专家
@yannickilcher = 全球最好的AI论文解读者
@emollick = AI商业落地最接地气的实战专家
@tomcruise_ai = AI视频生成先驱，Sora最佳实践分享者
@nickfloats = 动态设计与AI视频结合的天花板
@danielgross = Apple AI前负责人，AI创意与工具投资第一人

其中有15个名单来自@vivoplt ，认同但我觉得还不够全，特此来一版最强名单，

还有哪些宝藏大佬我漏了？欢迎在评论区补充👇

[GOLD @Honcia13]

马斯克2003年在斯坦福的45分钟闭门演讲
堪称创业者的教科书！

不是鸡汤成功学，而是他亲自分解如何从0创办一家公司。
那场演讲里，
他顺便把当时自己干的三家公司是怎么活下来的真实经历全讲透了。

听完的人都说：
这45分钟，比读十本创业书都管用
真正的干货，从来不藏着

[实践哥MinLi @MinLiBuilds]

Anthropic的工程师Kevin的一个分享。
价值$1000 刀，关于agent memory的workshop。
这将是 AI memory的主流，提前一年了解它，成为记忆专家。

非常值得看的一个短视频，以下是视频中的实操：

03:31 证明 AI 多个对话间没记忆（对照实验）
06:20 介绍 memory store，可以作为 AI 的记忆外挂
08:44 将 Memory Store 挂载给会话，实现跨对话记忆
15:36 执行 Dream，让 AI 在后台整理记忆并扩写简陋笔记
19:45 展示 dream，记忆变成了结构化

看完这个视频，接着阅读下面的这篇文章。
你将充分了解与 AI agent 一问一答背后，记忆的原理，以及最强省 token 的心法。

[Rahul @sairahul1]

https://t.co/4U0aNsoAmo

[huangserva @servasyy_ai]

非常同意：单智能体工作流已经过时！！
Anthropic 公司 Claude Code 的创造者 Boris Cherny 刚刚解释了为什么它过时了？

在这次演讲中，他详细阐述了未来是智能体团队协作，而非更好的提示词：

在输入任何内容之前，你因 CLAUDE.md 而损失了 14% 的效率
一个负责协调，一个智能体负责研究，一个负责构建，一个负责审查
真正拉开“玩票者”和“构建者”差距的，是底层架构设计
每个智能体团队真正生存所需的三个特性

如果你已经用 Claude 超过一个月，却始终只停留在聊天界面，那其实你本可以搭建一整个智能体团队，却只当作一个单独的助手在用。

今晚先看看这个吧👇

[Codez @0xCodez]

https://t.co/cLtV9sv1od

[huangserva @servasyy_ai]

Anthropic 刚花了巨资雇来 Andrej Karpathy。

同时，他免费给了你同样的知识。

无需天价招聘费，独家权限，学费。只有一个链接和 29 分钟。

这位 OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 负责人，亲手终结了他自己提出的概念：

氛围编码已死，LLM 是幽灵而非动物，软件 3.0 时代正式来临！👇

[老白（每日干货分享✊） @laobaishare]

与其刷一小时短视频，

不如花 60 分钟，听一遍 乔布斯 在 MIT 的这场讲座。

关于"怎么建一家公司"这件事，

乔布斯讲的，比所有创业书加起来还要多。

先收藏，找时间一定要听完。

[AYi @AYi_AInotes]

AI中转站这门暴利生意的水到底有多深？
为什么孙宇晨和特朗普家族纷纷下场做AI中转站？

说实话，我看到孙哥做https://t.co/mbCS9ikDdK的第一反应，和你们一样。
不就是又一个卷价格的AI API中转站吗？
DeepSeek打1折，GPT/Claude/Gemini一个Key全搞定，无KYC，稳定币支付。
直到我翻完了他们的官网和所有公开资料，才感觉后背发凉。

原来我们所有人都看错了。
他们根本不是来赚那点算力差价的，
人家是来做AI时代的中央银行的。

先给你们看几个真实数据：
1️⃣https://t.co/mbCS9ikDdK上线一个多月，已经有超过100万用户完成了实际调用。

2️⃣89.99美元一年，无限调用几乎所有主流模型。

3️⃣平均每个用户一年贡献不到1美元的毛利。

就凭这点钱，孙哥根本看不上🤣

那他图什么呢？
那你再看官网最上面的那句话：
"To become the foundational financial infrastructure for the AI Agent era."
成为AI Agent时代的基础金融基础设施。

我一直觉得，很多人对AI的未来有一个根本性的误解。
他们以为未来是AI帮人类干活，
但真正的未来是，AI自己干活，自己赚钱，自己花钱。

未来的AI Agent会自己买算力，自己租服务器，自己买数据，自己和其他AI交易。

它不需要人类的银行卡，不需要人类的身份证，也不需要人类替它签字。

但它至少需要三样东西：
一个自己的钱包，
一个永久唯一的身份证，
一个可验证的信用记录，

而这三样东西，https://t.co/mbCS9ikDdK已经全建好了！

链上地址就是AI的永久身份证，
原生加密钱包就是AI的银行账户，
所有的交易历史，就是AI的信用记录。

这才是https://t.co/mbCS9ikDdK真正的生意，
它不是在卖API，
而是在给全世界所有的AI，开银行账户，发身份证，建信用局。

有意思的是，小特朗普几乎在同一时间，推出了一模一样的东西。

WorldClaw，同样的多模型聚合，同样的稳定币支付，同样的AgentOS。
背后是特朗普家族的WLFI DeFi帝国。

为什么全世界最懂赚钱的之二两个人，
同时下场做了同一件事？

因为他们都看懂了。
算力军备竞赛之后，最被低估的不是模型，是结算权。

OpenAI烧了几百亿美元做GPT，
Anthropic烧了几十亿美元做Claude，
但未来，他们每调用一次算力，每买一次数据，每做一次交易，都得给https://t.co/mbCS9ikDdK过账，都得给孙哥交过路费。

这就是孙哥这辈子最擅长的事，
他从来不做生产者，
他只做中转站，
TRON是稳定币的中转站，
BitTorrent是流量的中转站，
现在https://t.co/mbCS9ikDdK，是AI时代所有钱的中转站。

更绝的是，他已经把自己做成了第一个可调用的AI Skill。
"孙哥大脑"即将上线，蒸馏了他21829条推文，155期音频课，所有的交易逻辑和人性洞察。
任何AI，任何人类，都能一键加载孙宇晨的视角来做决策，按次收费。

所以现在你再把这三个月发生的事串起来看。
OpenAI发布Auto-review，让AI监管AI。
Anthropic让Claude设计下一代Claude。
孙宇晨和小特朗普，给AI建了银行和身份证。

是不是一个完整的，不需要人类参与的，AI自我运行、自我改进、自我赚钱的循环，已经闭环了。
而人类只剩下最后一个角色，
那就是投资股东。

[渡边君 @JiaweiShen2568]

零基础初学者必看如何用Claude Code编程

逐步演示，傻瓜式教学，确保谁都能学会
▶从安装到接入第三方模型
▶讲透 Hooks、Skills、插件、子智能体和自动化核心
▶最后运用所有讲过的项目：手搓一个 AI 网页 App 视频跟到最后，你绝对会完全掌握Claude Code

人性化这一点看，中国博主可比那些外国博主强多了
觉得有帮助的可以去抖音给他点点关注
#ClaudeCode
#VibeCoding
#DeepSeek

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

卧槽，一天就能把Claude玩明白？这份指南我他妈直接跪了

我告诉你，这玩意儿不是人学的，是神学的。但是今天，只要你肯花一天时间，我保证你从菜鸡变成Claude高手。不吹不黑，这份教程简直是把饭嚼碎了喂你嘴里。

先来第1级，24分钟搞定基础（别嫌短，够用了）

🔹 Claude傻瓜指南：从零到入门，看完你就能跟别人吹牛逼了
🔹 Claude设置：别傻乎乎直接开干，先把环境调好

链接在这：
https://t.co/cOVLXKWzqk
https://t.co/IUXXX6HT1Y

接着第2级，1小时实战工作流（别只看，动手干）

1 Claude协作：一个人干活的效率，顶你团队三天
2 Claude团队版：别一个人吃独食，拉上兄弟一起干
3 Claude设计：从设计到出图，手把手教你做老板都点赞的东西
4 协作+项目：把Claude变成你的远程员工
5 Claude幻灯片：别再熬夜做PPT了，让AI替你打工
6 Claude技能：解锁隐藏功能

链接在这：
https://t.co/Uu81jWQ38g
https://t.co/W117GA8936
https://t.co/wN5PMdNIML
https://t.co/JUCG6z8Xlh
https://t.co/MuDoFnlDwX
https://t.co/FV0YB0djw9

然后是第3级，3.5小时专业技巧（这才是真干货）

🔥 避免奉承：别让AI拍你马屁，要让它说实话
🔥 Claude代码：写代码、改bug，它比你隔壁的程序员靠谱
🔥 Claude 101：官方培训课，必看
🔥 突破Claude限制：别再问“还能再回答吗”，直接打破天花板
🔥 停止瞎提示：别再发“帮我写个东西”这种废话

链接在这：
https://t.co/sITjoA2EqV
https://t.co/HWNrhaah2b
https://t.co/DrlGHtD4cD
https://t.co/2xPIANFVby
https://t.co/x9KnKwwXKa

最后第4级，8小时专家模式（装逼必备）

🚀 Claude电脑：把Claude装进电脑里，直接操控桌面
🚀 用Claude API构建：写代码、搭应用，你也能做二次开发

链接在这：
https://t.co/0ME7ckbQXa
https://t.co/sobW0u3H6P

专业提示：别他妈一口气看完，你消化不了。每次学一级，然后立马去用。学完一级就停下来，把学的东西用到工作中，用熟了再学下一级。

你想想，别人还在那儿发傻提问“Claude怎么用”的时候，你已经能一边用Claude写代码，一边用Claude做PPT，一边还用Claude调API。这不就是降维打击吗？

别废话了，赶紧收藏起来。今天不学，明天就落后。明天不学，后天就只能看着别人吃肉。

[Vince 聊开发 @vincemask]

https://t.co/9LFFvTzNle

[老金 @freeman1266]

https://t.co/gh4G4n82y9

[老金 @freeman1266]

https://t.co/GWSESDOf9S

[Berryxia.AI @berryxia]

兄弟们，都已经2026年了！

强烈推荐了~

但最荒谬的是-顶级AI公司里不少工程师，每天调提示词、刷benchmark。
却对LLM到底怎么从零构建出来的了解，远不如斯坦福这堂2小时公开课。

它把ChatGPT、Claude这类大模型的完整诞生过程，从Transformer架构到训练技巧、Scaling law、数据配比、甚至最底层的优化细节，全都拆得清清楚楚。

抖音快手短视频能让你放松2小时，
斯坦福这堂课却能让你在2小时内，真正看懂整个AI时代的底层核心要素。

免费、公开、含金量夯到爆啊！。

很多在OpenAI、Anthropic工作的人，都没系统学过这么多。

真正想懂AI的人，现在就把抖音关掉，打开这个视频开干。

[KK.aWSB @KKaWSB]

Claude Code创始人Boris Cherny刚刚列出了 9 种大量浪费你token的模式。

- 你在打一个字之前就因 CLAUDE.md 损失的 14%

- 你为重读旧聊天记录支付的 13%

- 来自你忘记安装的钩子的 11%

- 为什么大多数“Claude 变笨了”的抱怨都是错的

认真看看这个吧👇

[Xudong Han @Xudong07452910]

https://t.co/mbcGo8TqbP