斗转星移 | Lagrangian Tai-Chi

[斗转星移 | Lagrangian Tai-Chi @CQUAD4R]

预测结果基本准确

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明天美联储会加息25个基点，但放鹰的可能性很低。所以明天上午股市大概率慢跌，下午加息公布以后会涨，然后第二天还会大涨。

丙午年，丁酉月，癸巳日（9月16日） - 甲午日（9月17日）

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今天我的股票持仓符合这个预测😀

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明天美联储会加息25个基点，但放鹰的可能性很低。所以明天上午股市大概率慢跌，下午加息公布以后会涨，然后第二天还会大涨。

丙午年，丁酉月，癸巳日（9月16日） - 甲午日（9月17日）

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@joyliumacro 漏掉了通胀预期

[斗转星移 | Lagrangian Tai-Chi @CQUAD4R]

@ChinaMacroFacts 这点非常赞同。我去年在国内呆了半年，接触的都是985的理工科的博士和硕士，听了他们不少的见解，我不敢跟他们聊政治。反而做销售工作的，学历不那么优秀的年���人，有时却令人耳目一新！

[斗转星移 | Lagrangian Tai-Chi @CQUAD4R]

@LucyChenSpeaker 房子不好，不是每年都出事的。风水的理气法根据紫白九星和八卦的宫位来预测何时发凶，还要结合个人的出生年份，简单到说，凶屋每隔几年出事的概率蛮高的。

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@bboczeng 做人要厚道！

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@ChenCarrie6 @WaFFsdzAiNop 是的，小时候都是用废报纸

[斗转星移 | Lagrangian Tai-Chi @CQUAD4R]

还需要数学家们做审核。对于Navier-Stokes方程来说，有了AI的加持，以后甚至可以来评估流��的连续性假设是否可靠？方程的解会有爆破解，但是对应的物理现象如何？应该不会有爆破。

[OpenAI @OpenAI]

We’re sharing a solution to the Navier-Stokes Millennium Prize Problem, one of the deepest problems at the frontier of mathematics.

The proof was produced by a group of agents, using an OpenAI next-generation model significantly more capable than GPT-6 Astra.

The problem concerns whether the description of smooth three-dimensional fluid motion modeled by the Navier-Stokes equations can break down. It has remained unresolved for roughly 90 years.

[斗转星移 | Lagrangian Tai-Chi @CQUAD4R]

什么叫跑得了和尚，跑不了庙？建国前交通大学综合实力可不比当时的中央大学（不是南京大学）差。顺便提一句，老江一开始读的是汪伪时期的中央大学。52年的院系调整，中央大学和交通大学都是被拆分得最厉害的，后来的成都电子科大，西北工业大学，南京航空，华东理工，东华大学等等都是起源于交通大学和中央大学，曾经中央大学的校长是蒋中正！

[Nagi Yan @naki2012]

《权力的尽头》

电视剧《朱元璋》的最后，有一个意味深长的场景。

垂暮的朱元璋看着天边的落日，手持玉如意，对太监说：

“叫太阳站下！”

太监领旨，对着落日高喊。

命令发出了，太监执行了，没有人抗旨。整个皇权系统仍然运转得无比顺畅。

然后，太阳继续落下。

这大概就是权力最深刻的隐喻。

一

一个人拥有的权力越大，现实往往离他越远。

普通人做错一件事，很快就会收到反馈。产品不好，用户不买；判断错了，��己承担损失。

但越接近权力中心，人与现实之间的人就越多。

现实经过基层、主管、中层、高管，一层层向上传递。每一层都会筛选、压缩、重新解释。

最后到达最高处的 Reality，可能已经变成了一份漂亮的 PPT。

更危险的是，权力还能改变反馈本身。

领导说项目必须成功，下面就重新定义成功；领导要求指标增长，下面就寻找一个增长的指标；领导不喜欢某种声音，那种声音就逐渐消失。

久而久之，掌权者很容易产生一种错觉：

我的意志\rightarrow现实改变

实际上发生的可能只是：

我的意志\rightarrow组织改变了对现实的描述

直到权力碰到系统边界。

二

公司内部，高管可以说一不二。

可以决定谁晋升、谁离开，可以决定哪个问题讨论、哪个问题消失。

但消费者不会服从。

竞争对手不会服从。

技术规律不会服从。

资本市场也不会服从。

公司认为自己应该值多少钱，市场完全可以给出另一个价格。

内部所有人仍然可以说：

“领导判断得对。”

但屏幕上的股价不会点头。

一个长期封闭的系统终于发现：

原来还有一种反馈，是不能通过开会解决的。

三

更危险的是，Reality 往往不会立即惩罚错误。

一家处于高速增长中的公司，即使组织每天消耗 30 分，只要商业模式还能创造 100 分，最后依然增长 70 分。

于是管理者会得到错误反馈：

我一直这样管理，公司一直增长，所以我是对的。

问题其实一直存在。

只是增长在替它付账。

直到有一天，只剩 20 分增量：

20-30=-10

人们会觉得公司突然出了问题。

其实没有什么突然发生。

只是过去一直延期的账，终于结到了今天。

四

所以权力从来无法取消 Reality。

压制负反馈，只是延迟结算。

修改指标，是延迟结算。

包装数据，是延迟结算。

让提出问题的人消失，仍然是延迟结算。

员工的声音消失了，Reality 会从离职率回来。

工程师的声音消失了，会从技术事故回来。

消费者的声音听不到，会从收���回来。

所有声音都听不到，最后还会从现金流回来。

现实拥有无数接口。

权力关闭的，只是其中几个。

真正危险的，是一个人长期生活在高度服从的系统里，最终无法分辨：

究竟是现实服从了自己，还是周围的人服从了自己。

朱元璋生命最后仍然可以下旨。

太监仍然领旨。

所有人仍然服从。

然而太阳一点一点沉入地平线。

那一刻，他终于遇到了一个无法撤职、无法处罚、无法要求重新汇报的东西：

Reality。

你可以命令所有人高喊：

“太阳站下！”

却无法让太阳真的站下。

太阳不再听旨的地方，就是权力的尽头。

[斗转星移 | Lagrangian Tai-Chi @CQUAD4R]

@TaoRay 佛教中的“慈悲”其实是“无缘大慈，同体大悲”的意思。
无缘大慈：慈能予乐。“无缘”指没有条件、不分对象。不论对方是亲人还是仇人、高贵还是卑贱，都给予平等的爱护与快乐。同体大悲：悲能拔苦。视他人的痛苦如自己的痛苦，感同身受地去拔除众生的苦难。

[斗转星移 | Lagrangian Tai-Chi @CQUAD4R]

@ShanghaoJin @LuckyG476473 很简单的道理，两手都要硬！坚持经济发展要硬，坚持四项基本原则要硬，只是目前阶段后者更硬，安全更重要。

[斗转星移 | Lagrangian Tai-Chi @CQUAD4R]

@MacroMargin Unfortunately, you are incorrect this time.

[Investment Wisdom @InvestingCanons]

“Until you can manage your emotions, don't expect to manage money.”

— Warren Buffett

[斗转星移 | Lagrangian Tai-Chi @CQUAD4R]

《教父》中有一句经典台词说：要宽恕，要遗忘，生命本来就充满了不幸，为了我自己，我必须原谅一些人和事。一个人不能永远在胸中养着一条毒蛇，不能夜夜起身，在灵魂的深处种满荆棘。

过去那些伤害我的人，也许他们并非有意，又或被生活裹挟，一时糊涂才做出那些事。我若一直抓着不放，不过是让自己困在因���恨滋生的阴霾里，每回忆一次，心就被扎一下，放过他们，其实是放过自己。

往后的日子还很长，我想在灵魂的园子里种上鲜花，以宽容为土，用善意作种，这样在晴朗的日子里就能闻到馥郁花香，享受内心的宁静和平和。

今天NWBO大跌，我应该好好读读以上这段话。

[fin @fi56622380]

AI半导体终局推演2026(III)

AI半导体基建期为什么比互联网基建期更长？

Coding场景之后的下一个模型ARR营收增长点在哪里？

AI基建会不会过度建设？Capex是不是泡沫？经济账能算的过来吗？

开源模型和闭源的格局如何？对闭源模型的冲击会如何演进？

本文尝试推演这几个问题背后的逻辑

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为什么AI的基建期比互联网基建期要长？

互联网革命时期的硬件/基建收入增长，只有一个渗透维度的指数型增长，就是用户量

因为每个人都是订阅制，50块钱一个月的网费，没办法再升了。属于平价服务，看十倍网页也不会付十倍的钱，平价服务是没有第二个维度的指数增长的，饱和了就饱和了

移动互联网的基建，也就是端侧设备智能手机，是同样的逻辑，端侧设备很难做到ASP售价很高，因为摊薄成本需要大规模生产，而要做到大规模，ASP就一定不能高，也很难涨价。所以注定了端侧设备在渗透率达到一定程度之后，很难再继续指数增长，因为上限只有一个维度决定。

这也是为什么，互联网革命的硬件需求拐点大概在渗透率到了sigmoid中点之后减缓，2000年3月互联网泡沫破灭的时候，美国互联网渗透率大概在50%左右。科技革命增速最快的时候就是采用率10%迈向50%的阶段。

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而AI硬件需求来源于token的指数型增长，这一轮AI之所以对硬件需求大，本质上是因为上限是由两个维度决定的:用户数量/渗透率的指数增长，和每个人的用量的指数增长

这两个维度的指数增长相乘，都能转换成统一的度量衡：token，把基建上限提高了太多太多了

我们这个时代，两个维度各自走到哪里了？

第一个维度用户渗透率，几个月前已经达到50%，也就是sigmoid导数要拐点了

第二个维度，也就是人均token用量，2026年仍然在早期。全美企业内部的AI spending中位数，现在是每人每月12美元。远期来看，这个数字有希望至少达到白领工资的10%，也就是每个月1000美元左右，中间还有接近两个数量级。

现在的增长，主要是第二个维度的渗透率，��就是每个人token平均用量的指数级增长，两个sigmoid曲线接力上了

这应该是历史上罕见的，两个维度sigmoid曲线接力带来的算力/基建需求，也带来了半导体的超级周期

但一切的指数增长，都是上限达到之前的幻象，这一轮AI基建也不例外，只不过幻象时间要长的多，因为多了一个维度的指数型增长接力

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另外一个AI的基建期比互联网需求高的原因，在去年写的半导体年终总结里提过：提到这两个渗透维度的指数成长，都能转换成统一的度量衡：token。跟互联网时代不同的是，互联网时代，每次请求的网络和算力成本，边际成本极低，scaling的效果极好，软件复制分发的边际成本几乎为零，且几乎不消耗额外的硬件资源。

而token时代因为高额的推理成本，用户访问消耗的边际成本比互联网要高一个数量级。商业模型从“流量 × 转化率”部分转向“每 token 毛利”了，所以AI时期基建的需求比互联网时代要高的多

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第一个渗透率维度扩散太快，已经到拐点，所以现在大家在讨论AI的前景的时候,已经不那么注重渗透率的讨论,而更多的是讨论在各行各业中,人均的token使用量会如何增长。

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Coding agent场景ARR迅速上升证明价值之后，6-7月开始增速放缓，市场开始担忧，coding agent在程序员群体内广泛渗透之后，什么场景能够接力token/ARR增长 ？是不是AI for science?还是RSI？

我认为仍然是Coding，广义的coding，而且还有很大空间

Coding是这个世界数字化的不可阻挡的趋势，万物皆可coding，而且不一定是显式的coding。实际上太多任务在后台被默默转化成了Coding,最后在记录功能的时候,仍然会被看作是Coding。

目前广义Coding任务占所有的ARR收入比例大概是60%到70%之间。如果只算程序员的狭义Coding的话可能只有40%左右，另有20~30%可能是其他行业的任务转化而来的Coding agent执行结构。

比如最常见的文件的编辑Excel和PowerPoint,最后都是通过后台开linux sandbox用Coding的方式去完成的。财务、CRM 操作、法律文档整理也一样，区别只在于所调用的工具和 verifier 不同，都被转换成了可观察->可执行->验证的coding闭环任务。

半导体的架构探索会转换成SystemC model simulation问题，生物制药的分子结构解析和仿真中的很多环节也可以用coding完成，投行研报里的模型建模也能转换为coding问题。

狭义的程序员coding任务只是第一个跑通了高频运行 观察/分析->执行->验证循环的大类任务，这也是coding为什么消耗了比chat高一个数量级的token。以后有太多的任务都是同一个逻辑下的承接者，甚至包括deep research这样的开放性任务。 形式上，下一个比较切实际的增长来源就是Co-work/computer use

接力程序员Coding的，并不是另一个孤立的大场景。当前增长最快的，正是“非程序员使用Coding基础设施完成非Coding产品任务” ，Coding仍然是默认执行内核，但不一定是用户眼中的产品分类

截至2026年6月，OpenAI企业���户中，Codex已经占Codex与ChatGPT合计输出token的64%。Codex周活用户自2月以来法律部门增长108倍，销售和招聘增长41倍，市场营销增长26倍，工程部门反而只增长5倍

从Anthropic的营收垂直占比来看，狭义的程序员/软件公司coding占比只有40%，金融服务/保险超过 20%，法律，制药/生命科学，消费/零售电商，占比都非常的可观，都有10%量级。

Software eating the world的逻辑，在coding的门槛被LLM降低一百倍之后，甚至强化成了coding eating the world，或者说，coding是agent最熟悉的方式，agent正在利用coding开始向所有知识工作去扩散使用率

而Agent Coding已经过了可行性和方向摸索阶段，剩下的主要是长时运行/跨系统/自主性/可靠性等工程问题 ，没有什么重大挑战了。

剩下的事情只是用户适应场景和改变习惯的问题，渗透率/利用率的主要瓶颈是，大家的学习曲线没有那么快，用户���要时间迁移agent/coding工作流；企业workflow高度长尾、数据分散、内部工具整合不足，也缺少自上而下的KPI推动。模型能力、组织推动和tool integration共同决定adoption速度。

另外一个瓶颈逻辑Amdahl’s law（结果取决于不能加速的环节），token只能解决其中一部分环节的加速，比如说像药物临床部分是无法加速的，如果其中一半环节无法加速，那么token就算把剩下的环节加速一千倍，整体加速也只有2倍。因此更现实的路径是并行探索更多方向，把瓶颈从决策转移到验证。

Anthropic 6~7月的营收放缓主要原因有三个：一个是算力不够，另一个是防蒸馏整治了不少账号，还有openai的codex 5.6抢占份额。并非广义agent coding需求触顶。

从广义agent coding角度看，我目前看不到大模型/agent需求的硬上限。目前仍然处于用的越多，提升效率越多的阶段，边际正收益仍然很大，主要瓶颈在于营收/利润能支撑多少budget，意愿和场景都没有问题。

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从最重要的需求端来推演，token增长率前景是没什么问题的。
那么从基建出资方来推演，capex的上限在哪里，能不能持续？有没有泡沫？举债+FCF变负，账能不能算的过来？

从基建出资方来说，和互联网区别最大的地方在于，互联网时代的基建出资方和受益方并不一致。而在 AI 时代，这两者出现了重合。基建出资方最大的Anthropic和OpenAI也同时是这一次AI革命的最大受益方。

所以算账先从Openai和Anthropic角度来算是最直接的

1.unit economy是算的过来的

截至六月底，Anthropic大概用2GW的有效算力创造了62B的ARR。如果1GW的数据中心建设成本按50B来计算,平摊到六年,每年的成本大概是10B。那么,其实Anthropic的推理算力收入~30B/GW除以年化的算力成本大概是三倍。推理的ROIC也有差不多60%

如果只算推理，那么unit economy就更好了，1GW的算力收入是接近50B的

2. 在维持这个unit economy标准的前提下，只要ARR增速和算力增速同步，Anthropic + Openai的数据中心算力GW规划是能算的过来的

O+A 两家在七月的时候大概6~7GW，Anthropic 65B，Openai 45B

O+A 两家今年年底上线加起来大概11GW，只需要ARR半年再增长60%左右即可保持ARR和上线算力的同步增长（要知道2026上半年A 7倍，O 2倍多），也就是下半年每个月增长10%即可

到2027年底，两家规划的总算力全加起来大概20~24GW，其实只需要这一年的token ARR同步增长1~1.5倍，这个算力账起码在unit economy上是算的过来的，算力跟ARR的增速同步，目前的可见度支撑2027E的capex没有大问题

没有能见度的2028只能靠猜：2028E ARR一年增长80%的话，能justify O+A 总共45GW 算力规划。2029 + 2030年两年ARR继续增长100%（CAGR仅仅40%），O + A到2030年年底总共100GW算力规划是完全合理的

至少O和A这样明确找到了结构性需求增长的赛道的ROIC��算的过来的，2027甚至2028的算力规划暂时没有泡沫

举债和FCF变负去做AI基建，是��是赌博？是的

但这样的赌博在ROIC如此好而且大概率能持续的生意面前是有合理性的，踏空错过的风险是显著大于fomo泡沫的风险。即使融资成本升到8%甚至更高，起码2027~2028，算力回报仍是可以justify借债风险的。

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O和A的算力账是算的过来的，那么其他部分的算力呢？回报能算的过来吗？

这部分定量很难，只能大概定性的算，因为其实有很多算力是不产生直接收入，只算作研发成本。比如Meta明年规划新增5GW给MSL训模型和搜广推(搜索/广告/推荐)，google的gemini 训练 + 搜广推，都不直接产生收入，但这些仍然是战略上的合理算力需求。

有一个很容易被忽略的事情：全行业来说，目前很大一部分的AI/ML算力，不是卖token的，仍然是传统的搜索/广告/推荐，最典型的比如Meta，Google大部分的算力就是如此

所以在看2027~2028年的天文数字一样的算力的时候，传统workload是一个容易被忽略的重要部分。产业链硅谷公司里，和市场的感觉是截然相反的：公司内部的算力缺的一塌糊涂，但市场还是在质疑算力账看不到收入，质疑oversupply

但把这么多不产生直接收入但仍然重要的R&D，以及传统AI/ML的大量增长算力算进来，算不过来的那部分算力是很有限的

况且O + A的算力集中度也是越来越高的：2027年全年新增算力GW，因为电力瓶颈，美国能通电大概只有20~25GW，这其中O +A可能会占10GW，也许会占到新增的接近一半。在2025年，这个比例低一些，O+A 大概只占新增算力的25%，很大一部分的算力GW不是LLM。随着时间推移，O + A的算力GW占比越来越大，也就是说总体算力账能算的过来的部分也越来越大

另外一个容易被忽略的逻辑是，因为coding agent的爆发，软件行业/ML行业的迭代速度突然加快，整个世界数字化进程的加快，带来的传统硬件基建需求也在加速

以CPU为例子
token = 决策/智能
CPU = 执行/验证

数字世界万物皆coding，随着决策能力爆发，对执行/验证的需求会是同步的数量级的增长

而且传统ML行业的迭代速度加快，也会是CPU类似的逻辑，ML的效果变好场景变多，也会带来更多GPU/ASIC硬件的需求

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AI基建会不会产生泡沫？会，而且最后一定会overbuild

Inference现在实在是太赚钱了,所以overbuild是必然会发生的结局,因为大家都想抢inference这一块的市场,每一家都在军备竞赛，无法承受失去市场份额无法跟随潮流高速增长的痛苦，没有哪一家会退缩

闭源模型推理的毛利率可以轻松达到70%~85%(甚至是在CSP抽成之后)，token factory host开源模型卖token的毛利率也有60%以上（DeepSeek甚至80%以上），GPU最近不停涨价，1GW租金都在往20B走，光卖GPU集群短约都有60%以上毛利。

这个AI基建市场太赚钱诱惑力太大，只要有渠道有技术的，全都涌入这个市场做neocloud，而因为build规划和落地普遍有一两年的时间差，所以overbuild一定会发生，只不过是时间问题

时间问题的意思是，以目前的需求和算力规划，至少���年看不到overbuild，任何模型上的阶跃式进步(比如reasoning -> agent)，或者应用范式上的创新，带来AI spending维持增速，都会一直把这个overbuild的时间线往后续命

什么时候这个续命跟不上基建的速度了，overbuild就会慢慢开始浮现

但这其实是更利好于头部模型厂和应用层的,因为overbuild会导致数据中心毛利下滑，更多的推理利润都流入了头部的两家

SpaceX虽然现在规模还小，但在这个卷新建算力的市场里，执行力最强，成本最低，竞争力可能是最强的，也是野心和规划最大的，以后也必然是overbuild的最重要贡献者之一。

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开源模型的兴起，对闭源模型营收ARR会有影响吗？目前的格局是什么样的？
开源模型和闭源模型的差距会减小吗

开源模型的势头能不能持续，和开源模型的能力也有关系，我的观点是开源模型和闭源模型的差距会维持在6个月(Mythos 2月就出来了，被监管了)，蒸馏主要是降本

模型进步的三个壁垒：算力scale，数据scale，自迭代

Openai和anthropic今年加起来花了一百多亿美元买数据，���国内现在也是要花几十亿美元买数据了，数据scale这个壁垒差距有缩小，但仍然是有的

算力方面，海外建数据中心 + 各个国家转口，GPU的禁令很大程度都被绕开了，等国产卡产能上来，算力壁垒也会继续缩小，目前算力数量级上的差距仍然维持

目前下一代模型的进步很大程度要依赖前一代模型的迭代(自迭代RSI)，上一代模型越强，下一代就越强，差距要减小不容易

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至于闭源模型对开源模型ARR肯定是有影响的，但影响可能会比市场预期要小，起码一年之内冲击并不大，这里尝试一下大致定量分析

至于openrouter和Vercel上的开源模型token占比，从28%增长到62%，只能反应小微型企业/多模型用户在用中转站里的形势变化，其实绝大部分闭源token是无法显示的，这个抽样并不能完全作数

截至7月底的ARR，Anthropic大概是72~75B，Openai大概是45B

截至7月，全球所有开源收入加起来是10B左右，只算北美只有4B最多5B。按ARR收入来算，北美开源模型token factory + AWS bedrock开源 + Azure开源 ARR只有~4B，闭源120B，比例大概是3%

最大的x因素就是aws bedrock和azure，目前Q2来看，bedrock大概占aws AI的55%比例，~14B ARR，其中anthropic模型占80%左右，aws bedrock和azure开源模型加起来大概在1.5~2B ARR

中国开源3.5B分解一下，大概是智普$1B, 阿里1.2B，Deepseek 500m，kimi 300m，minimax 200m，美国分解一下，fireworks 1B，together 1.2B(开源推理只有0.5B)，baseten 0.5B，加上其他地区的，加起来勉强10B

北美的token factory开源模型推理，26年上半年大概只增长了3倍（比如fireworks从10T+/300M ARR增长到40T/1B ARR），总体来说，和闭源模型的推理市场增速比较并没有显著优势

至于企业自己部署私有开源模型自己用，这条路从成本角度来说是行不通的（数据安全是另外的考虑），开源模型要是优化的不太好，成本甚至比闭源还高，不如交给token factory

美国开源的算力扩张，速度还是受限于算力，所以上不去，扩张速度和闭源比并没有优势。fireworks，baseten，together，融资都是1B规模的，按现在租算力��格，一年20B/GW，一年只能租不到0.5GW，算力增速其实不比闭源更快。要扩张只能让客户到azure/aws自带算力再来

中国的开源扩张速度倒是更快，但是同样token factory受限于算力，远远满足不了中国自己的需求，暂时无法大规模出海卖给美国。中国的token factory大大小小的差不多30家，已经卷成红海了，都是严重缺算力，谁有卡谁就能有收入

中国token出海另外一个风险是信任和政策风险问题，美国企业自己可能不敢用，中国也有可能不愿意自己模型被免费用拿不到收益，不过以后随着openrouter和vercel的中转站继续发展，即便有token无法出海的禁令，token出海也是拦不住的，毕竟开源token卖给美国的利润太高了

美国开源模型token工厂的问题在于，算力暂时有限，融资规模暂时也有限，扩张速度无法满足需求。就算是政策开放了中国开源token出海，短期算力也不够无法出去��这也是为什么Nvidia非常努力的扶持开源，甚至亲自下场加速这个进程(今天收购了hugging face)

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另外，闭源模型的防守策略也是很有力的，比如5.6 luna降价80%，价格就很有竞争力了

我们可以对比历史，这和移动互联网时代，高通对联发科使用多年的防守策略是完全一样的：

Sol相当于Snapdragon 8系：旗舰维持技术与品牌上限，数量和比例并不那么大
Luna相当于Snapdragon 4系：主动填满低价区间，不给低成本竞争者留利润池，大部分走量来自于此

和token分不同的tier一样，其实联发科的芯片是远远超出手机“够用”的范畴的，别说日常使用了，就算是打游戏的高负载场景，联发科十年前都和高通差的并不远了

所以token也是一样，value tier不会摧毁flagship tier的需求

高通和联发科的攻防战持续了15年，高通靠着这样的策略仍然维护了自己的市场占有率，高端芯片毛利率���持的也不错，仍然是安卓阵营旗舰机第一选择

所以从历史来看，开源对闭源的冲击有影响，不会影响历史进程

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另外一个和开源相关的问题就是，tokenmaxxing潮流的结束，对ARR的增速会有影响吗？

我认为tokenmaxxing只是短期的公司为了内部推广的目的，目前部分美国硅谷大厂确实对员工日常使用有限制额度，但这个额度非常高，大概是一个月10k~20k美元，95%以上的员工实际上根本用不完，而且中位数实际上很低，仍然有很多增长空间，目前对token的使用仍然处于边际正收益仍然很大的阶段

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总的来说

AI基建的前景之所以扑朔迷离，泡沫之争比互联网基建时代更激烈，主要是因为算力支出的可见度是确定的，而需求的可见度不高所以有巨大的不确定性，而中间还隔了一层收入和支出的时间错配带来的金融风险，这个���建金融风险还随着各方“加注”的不断加大，上升到了甚至能影响国债发行的程度

但我还是认为，即便是以保守的没有任何新范式的base case来算，起码到2027~2028的基建是没有泡沫的

算力就是智能，智能就是巨大的收入。

AI token需求两个指数增长维度的迅速接力节奏是历史上绝无仅有的，万物数字化广义coding的需求才刚走完第一段，开源对利润分配的冲击是必然会发生，但不会影响整个进程大局

产业链角度和市场宏观角度，看到的风险和景气度感受是相反的，但两边的感受到的剧变同样剧烈：近处的人看见的是不够，远处的人看见的是太多

算力变成了判断/认知token，需求如何推演，天花板如何计算，没有任何历史参照，我们真正在争论的，从来不是这个数字对不对，而是该用什么时间单位去看待它

而这一点本身，恰恰说明了它有多大：只有真正的相变，才会让所有旧的历史参照同时失效

支出的可见度制造了今天的恐惧，而需求的不可见度，恰恰隐藏着这个时代最大的机会，看不清路径，并不一定意味着看错了方向

每一条S型指数曲线终会走到尽��

但文明发展从来没有停在任何一条曲线的尽头

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开源对半导体的影响如何？
半导体Capex内战谁会是赢家？如果内存存储吃掉了太多利润，会发生什么？

本篇已经太长，这两个话题就顺延到下一篇

[斗转星移 | Lagrangian Tai-Chi @CQUAD4R]

@thomaslim2019 纽约大学中也是用的V

[斗转星移 | Lagrangian Tai-Chi @CQUAD4R]

推荐，值得一读！关于当今的社会结构，确实��得深入探讨。中国传统的社会结构经历过前30年就已经彻底变样了，后30年的工业化、城市化又催生了新的结构深度调整。只是当前社会结构的粘性如何，文化属性是什么？这个关系社会发生冲突的时候，是有韧性的弹回，还是有阻尼的彻底衰减？

[钝初 @1904shanhua]

朱镕基改革的得与失，最近备受争议。我是下岗职工子弟，亲历了国企关停的巨大转折。我赞成国企退出、市场化和分税制，也承认改革留下了宪制程序不足、权力过度集中的问题。但在我看来，国企关停和城市化、工业化的发展，为中国未来和平演变成宪政民主国家拆掉了一颗巨大的雷。 https://t.co/BwXM9Dql5F