MAODOU

Buidler in GenAI agent world / ex-{Meta and some other M7} / long AI and Crypto / $OPEN $BMNR

[MAODOU @heytech666]

@FinanceYF5 围棋也不怎么完全

[Tykoo @0xTykoo]

我是今天才知道Claude Code的Max mode之上竟然还有一个Ultra code模式... 加上新的 Fable 5，反正状态是叠满了，至于做出什么垃圾全凭个人能力了。（这个视觉还挺帅）

[才谷 | 哪吒商业评论 @realCaigu]

谷歌前 CEO 强调了一个热知识：

如果你真的想赚钱，必须学习：理解代理、Claude Code、提示、记忆、技能、MCP和例程

然后让你的 AI 来控制你的 AI

大部分人学 AI, 就是在推特刷 AI 帖子，但其实，真正系统性的知识，大模型公司官方出的全面且免费，务必收藏这条帖子：

代理架构 https://t.co/3s0hmJbyvw
Claude Code 101 https://t.co/MWXloXUljO
Claude Code 实战 https://t.co/LFoS19rqDO
提示工程 https://t.co/rvLTIbiC3X
互动提示课程 https://t.co/PkVrmel2zb
Claude.md + 记忆 https://t.co/dnc98oyv6O
技能 https://t.co/f7gI9A3jep
MCP https://t.co/gs3rSVu7HS
例程 https://t.co/bWzywsUZRY
Claude Code 终极指南 https://t.co/wVDvVgmKGB
Awesome Claude Code https://t.co/Z7VnEIeOTJ
Anthropic 学院 https://t.co/K276utEWhm
官方 Claude Code 文档 https://t.co/ab8BUYtjlx

现在，复制全文内容，并喂给你的 Agent!

[白骏知识分享 @cj3214567667]

黄仁勋2011年在斯坦福的这场演讲，一小时内直击商业本质，比两年的MBA课程更能教会你商业知识。

[墓碑科技 @mubeitech]

挪威主权财富基金的 CEO 跑去问 IBM 老总：AI 到底是不是泡沫？
IBM CEO 没有打太极，直接算了一笔账：

现在的巨头都在疯狂建 AI 数据中心。
按 IBM CEO 的测算，搞出 1 吉瓦的算力，光买芯片就要砸进去 600 亿到 800 亿美元。
现在市场上那些野心勃勃的玩家，承诺要建超过 100 吉瓦的算力。
对应下来，就是 6 到 8 万亿美元的惊天投入。

投了这么多钱，肯定要回本吧？
如果要求 5 到 7 年回本，算上 20% 到 30% 的高利润率，行业每年需要额外赚多少钱？
答案是：每年 1 到 2 万亿美元的净增量收入。
请问，现在哪来这么大规模的增量市场？
根本没有。

所以他的结论很冷酷：基础设施的建设，已经超前于世界能承受的程度了。
接着他又戳破了第二个幻觉：大模型。
现在各家都在卷大模型，但未来许多最大的模型大概率会变成廉价的商品化产品。

既然是商品，用户在不同模型之间切换的成本就极低。
没有壁垒，利润空间就会被无限压缩。
最终能在这个绞肉机里活下来的公司，根本不是现在市面上吹嘘的十几家。
最多只有两三家。

那在这场 AI 豪赌里，到底谁能赢？
在企业端，胜负还没定。
但在消费者端，历史早就写好了剧本。
谁手里握着海量的用户，谁掌握着现成的分发渠道，并且能跟 AI 对齐，谁就是最后的赢家。

资本的狂欢总有尽头，当算力神话需要真金白银的利润来填补时，裸泳的人终会现身。
盲目迷信技术神话，不如算清基本的商业账，常识依然是最好的护城河。

[0x_Miko @Mikocrypto11]

Anthropic Managed Agents engineer 直接演示了：
如何在一个 session 里，搭出一支 production-ready agent team
26 分钟
免费
来自 Managed Agents team
这不是在讲概念，也不是又一个 agent hype

它拆的是实际系统怎么搭：
4 个核心 block：
Agent
Environment
Session
Events

outcomes 怎么定义：
让 Claude 持续迭代一个 rubric，直到通过

sandboxes 怎么部署：
Cloudflare
Modal
Vercel

live observation 怎么做：
每一次 tool call
每一个 subagent
都能被看到和追踪

很多人还在从零开始重建 agent infrastructure
但真正理解这套 workflow 的人，已经可以在一个下午 ship 出能跑的 real agents
看完整 workshop

然后读下面这篇 article

未来 agent 的差距，是模型本身，还是谁更快把 Agent、Environment、Session 和 Events 这些基础设施搭起来？

[0x_Miko @Mikocrypto11]

Anthropic engineer 这句话很关键：
“你不应该一直 prompt Claude。你应该搭一个会自己 prompt 自己的 system。”
这可能是最近看到最值得保存的 Claude workflow 之一

视频里她拆了很多人正在犯的同一个问题：
用了 Claude 几个月，但每次还是从零开始
新开 session
重新解释背景
重新贴上下文
重新写 prompt
然后关掉 tab，一切停止

她讲到几个细节：
CLAUDE.md 在你输入第一个字前，就可能吃掉 14%
95% 用户从来没装过的 plugins
不需要你手动输入 prompt，也能运行的 workflows
以及为什么“打一条 prompt 然后关掉页面”，等于把 90% 的能力留在桌上

真正有意思的是：
Claude 的价值不只是回答你的问题
而是你能不能把它放进一套系统里

让它记住规则
读取上下文
调用 plugins
跑 workflows
甚至在你不输入下一条 prompt 的时候，继续推进任务
如果你用了 Claude 几个月，但每次 session 还是从头开始

那你至少还有 28 个 untouched features
可能是 30 个
今晚与其再刷一集剧，不如看完这个视频
看完先 bookmark

[Roland.W @rwayne]

英文播客听了两年，能改思维的就 6 个。

1、Founders（David Senra）每期 3 小时，啃企业家传记，把一个人怎么做决策讲透

2、Acquired（Ben Gilbert/David Rosenthal）讲公司完整商业史，Nike 讲了 4 小时，Nvidia 讲了 5 小时，听一集比读 3 本书快

3、All-In，4 个 VC 每周开喷科技和宏观，干货最多，没有第二家

4、My First Million，Sam 和 Shaan 每集脑暴百万美元生意 idea，听几期你自己也开始这样想

5、Knowledge Project（Shane Parrish），专采访会做复杂决策的人，每集多几个想事情的方法

6、Diary of a CEO（Steven Bartlett），专挖创始人的心理和失败，不回避脆弱

[Jason Z @JasonZX]

Robinhood第一支基金Ventures Fund I在过去3个交易日又翻一倍。从上市到现在翻了3倍多。 $HOOD 很快会发Ventures Fund II。要知道 $RVI 是这个样子，还买什么Robinhood。

[比特币橙子Trader @oragnes]

卧槽！商业狂人 Grant Cardone 几句话就扒光了普通人靠 AI 搞钱的底层逻辑：做传统行业的 AI 降维收割机。

他的公式极其暴力：别去公司打工，直接去当独立的 AI 商业顾问。找到 10 个传统企业老板，每个月收 8000 美金咨询费，一年轻松拿下 100 万美金。不要底薪，不占编制，纯靠交付结果拿钱。

怎么做？别在网上瞎看焦虑视频了。一头扎进大模型里，练就针对特定垂直行业（比如诊所、二手车行）的超级提问和自动化实操能力。记住，这些传统老板连最基本的社交媒体都玩不明白，对 AI 更是两眼一抹黑。你拿着跑通的工作流杀进去，对他们来说就是纯粹的降维打击。只要第一个月干出效率，第二个月尾款稳稳进账。

他点破了最后一个致命铁律：精通 AI 之后，你必须立刻蜕变成一个顶级销售。技术只是你的杠杆，把它卖给不懂行的实体老板，才是真正的搞钱闭环。

[WiseInvest @WiseInvest513]

按照孙哥的说法，下一波就是核电经济，如下是 10 只和核电相关产业的股票！

1. $OKLO 通过将反应堆直接放置在数据中心园区旁边，实现 24/7 现场发电，有效构建 AI 经济所需的“本地核电站”。

2. $BE 燃料电池现场电力解决方案，帮助数据中心绕过电网，为 AI 集群提供专用能源，产品积压订单同比激增 250% 至 60 亿美元。

3. $CEG 作为 AI 时代的核能基础负荷支柱，与 $MSFT 签订 20 年购电协议，与三哩岛重启挂钩，提供 24/7 无碳电力。

4. $VST AI 的混合动力引擎，结合核能、天然气和储能，与 $META 签订 20 年协议，覆盖三个核电站的 2600 多兆瓦。

5. $GEV 工业供应商，重塑美国电网，提供涡轮机、变压器和硬件，每一轮 AI 驱动的升级周期都依赖这些，积压订单达 1630 亿美元。

6. $VRT AI 计算的基础设施守门人，掌控冷却和电力系统， $NVDA 级集群无法运行，第一季度积压订单同比上涨 80% 至约 125 亿美元。

7. $EOSE 针对电网压力下的长时储能解决方案，帮助公用事业公司平滑波动，因为 AI 需求已超过供应。

8. $NEE AI 建设中的清洁能源分支，拥有全国最大的可再生能源开发管道，直接定位于数据中心负载增长。

9. $LEU 美国唯一的 HALEU 燃料来源，使其成为为未来 AI 园区所需模块化反应堆提供动力的关键， backed by ~30 亿美元 DOE 合同。

10. $UUUU 通过将核燃料转变为 AI 时代国家安全资产，保障国内铀供应链。

这里面未来一定会有 10 倍，百倍的标地诞生，如果可以的话，现在大家可以找一些开始埋伏了！

[王长富 @wangchangfu88]

核心美股【财富密码合集】

最新最全！！！

存储： MU、WDC、STX、HBM

光子/光互联： COHR、LITE、MRVL、AVGO

最纯： MU、COHR、LITE、AAOI

最大票： AVGO、MRVL、NVDA

弹性票： COHR、LITE、WDC、STX、ASTS

半导体： NVDA、ARM、AMD、AVGO、TSM

内存： MU、WDC、STX

光子学 / 光通信： LITE、COHR、AAOI、GLW、CIEN、MRVL

算力 / AI 数据中心： IREN、CIFR、WULF、CORZ、EQIX、DLR

材料 / 稀土： MP、FCX、AA、LAC

网络设备： ANET、AVGO、MRVL、CSCO

电力 / 电网 / 冷却： VRT、ETN、GEV、CEG、SMR、OKLO

太空： ASTS、RKLB、LUNR、PL

国防 / 无人机： KTOS、AVAV、LMT、PLTR

机器人 / 自动驾驶： TSLA、PATH、SYM、SERV

持续更新中，欢迎关注一起研究～

[大漂亮| C Labs @giantcutie666]

总结一下AI投资最强00后 @leopoldasch 大佬的观点：

1. 普通人洗洗睡吧，快的话明年，最晚十年内，就都失业了

2. AI基建还有很多钱可以赚，市场大到超乎想象

3.美国的AI技术，很容易就被中国偷，这目前没啥好办法

4.美国要拿出当当年曼哈顿计划造原子弹的决心，all in AI

皇国兴废，在此一战！

[币圈小韭菜 @BeliaSchoo91221]

Cerebras 上市日期定在 5月14日
发行价 $115-$125 （ $CBRS ）
对应市值在 270 亿美金

麦通在3月就上线了Cerebras pre IPO 认购
认购价是100.35
目前，Hyperliquid 链上 Perp DEX https://t.co/ZWkViLyzAr 上，Cerebras 的 Pre-IPO 价格近 24 小时上涨 17.8%
现报单股 290.77 美元
24 小时成交量 258 万美元，未平仓合约价值 807 万美元
——在敏锐度&投研上，麦通总是快人一步！ @MSX_CN

作为英伟达竞争对手
OpenAI还没上市
它的“算力小弟”Cerebras先要上市了

Cerebras上市的真正意义——让资本相信“推理市场可以独立定价”
训练是一层
推理是一层
网络是一层
云分发是一层
应用场景又是一层
每一层都可以有不同的玩家，每一层都可以重新定价
Cerebras在OpenAI的算力供应链中，负责的就是推理这一环

Cerebras的优势不在生态，在于极致性能
-它的适合场景：
超大规模AI训练（万亿参数级别）需要超低延迟的推理（实时响应）科研和国家级AI项目
-它的不适合场景：
中小规模的AI训练和部署需要快速迭代的AI应用开发

一个比喻：
英伟达是"高速公路"
Cerebras是"直达航班"
它们到达同一个目的地，但路径不同

Cerebras的IPO，是AI算力赛道的一个标志性事件

20倍认购说明的不是"这家公司有多好"
而是当前市场对AI算力的饥渴程度
就像2000年的互联网泡沫之前
所有人都在说"这次不一样"
现在的AI算力热潮，也有类似的感觉

但有一点是确定的：算力是AI的"水电煤"，没有算力，一切都是空谈
无论你是投资者、开发者，还是仅仅是关注AI的普通人
算力是你需要持续关注的一个方向
因为它不仅关乎技术，
更关乎AI产业的底层逻辑
是时代的方向

建议每天看看麦通的推文
敏锐+专业
用麦通走我链接20%返佣：https://t.co/ZO26Pp05oc

[Wealth Code @WealthCode99978]

💰 2030年最有可能造就百万富翁的10只股票
⠀
AI · 核能 · 太空 · 稀土 · 光通信——全押上 👇
⠀
1️⃣ $IREN · AI算力基础设施
⠀
2️⃣ $AMZN · 云计算+AI应用双引擎
⠀
3️⃣ $NVDA · AI芯片绝对核心
⠀
4️⃣ $AXTI · 光通信核心材料
⠀
5️⃣ $RKLB · 商业太空最强复合增长
⠀
6️⃣ $MP · 美国稀土唯一龙头
⠀
7️⃣ $SMR · 小型核反应堆先行者
⠀
8️⃣ $NBIS · 新兴AI算力云
⠀
9️⃣ $MU · 存储超级周期最直接受益
⠀
🔟 $AAOI · 光模块高速增长黑马
⠀
💡 为什么是这10只？
⠀
AI需要算力 → $NVDA · $IREN · $NBIS
⠀
算力需要存储 → $MU
⠀
存储需要光通信 → $AAOI · $AXTI
⠀
光通信需要稀土材料 → $MP
⠀
算力需要电力 → $SMR
⠀
未来需要太空基建 → $RKLB
⠀
整条产业链从底层到应用 → $AMZN
⠀
这不是10只独立的股票
⠀
这是一条完整的AI文明基础设施产业链
⠀
❓ 你会选哪几只重仓到2030？
⠀
评论区告诉我 👇

[看不懂的SOL @DtDt666]

英伟达老黄，直接把AI产业链作业给你抄明白了。

能不能吃下去，全看兄弟们自己有没有那个胆子拿。

01）IP内核

ARM，CPU架构底层，苹果、高通、联发科都用它。

02）晶圆代工

TSM，台积电，先进制程绝对龙头。
INTC，英特尔，虽然落后了，但也在追赶。

03）存储芯片

MU，美光，HBM核心受益。
SNDK，闪迪，存储生态。
WDC，西部数据，存储。

04）封装环节

ASX，ASE Technology，封装龙头。
AMKR，Amkor，封装测试。
CAMT，Camtek，封装检测设备。

05）半导体设备

KLAC，科磊，量测与检测。
LRCX，泛林集团，刻蚀和沉积设备。
ASML，EUV光刻机，全世界独一份。
KEYS，是德科技，测试测量。

06）网络通信

COHR，Coherent，光电和激光器。
GLW，康宁，光纤和特种玻璃。
FN，Fabrinet，光通信代工。
LITE，Lumentum，光通信组件。
APH，安费诺，连接器和高速互联。

07）服务器厂商

DELL，戴尔，服务器和PC。
SMCI，超微电脑，AI服务器新贵。
JBL，Jabil，电子制造服务。

08）电源系统

FLEX，伟创力，电源和电子制造。
VRT，Vertiv，数据中心电源和冷却。
ETN，伊顿，电源管理。

9）功率半导体

STM，意法半导体，功率和MCU。
ADI，亚德诺，模拟芯片。
MPWR，Monolithic Power，电源管理芯片。
NVTS，Navitas，氮化镓功率芯片。
ON，安森美，功率和图像传感器。

10）老黄自己真金白银砸钱的
CRWV，AI数据中心。
NBIS，AI基础设施和算力云。
NOK，诺基亚，通信设备。
SNPS，新思科技，EDA软件。
LITE，Lumentum，光通信组件。
GLW，康宁，光纤和特种玻璃。

[看不懂的SOL @DtDt666]

美股AI超级周期轮动全节奏，给兄弟们捋一遍

现在的资金已经不是在炒AI了，是在沿着产业链，一层一层往下轮。

第一波炒芯片，
第二波炒存储，
第三波炒光通信，
现在正在猛攻算力和数据中心。

下一个是谁？

给兄弟们捋一遍。

第一波主线：半导体

NVDA，英伟达，AI GPU绝对核心。
ARM，CPU架构底层。
AMD，GPU加CPU双核玩家。
AVGO，博通，AI网络加ASIC芯片。
INTC，英特尔，在追赶。

这波是AI革命的开端，资金最先涌进来。

第二波：存储芯片赛道

MU，美光，HBM核心受益。
WDC，西部数据。
STX，希捷。
SNDK，闪迪。

算力暴涨，存储需求跟着暴涨。

HBM价格涨60%，产能排到2028年。

第三波：光模块和光通信赛道

NOK，诺基亚，通信设备。
LITE，Lumentum，光通信组件。
COHR，Coherent，光电激光器。
AAOI，AOI，光模块。
GLW，康宁，光纤。
CIEN，Ciena，光网络。
MRVL，迈威尔，数据中心互联。

数据中心之间要传数据，800G、1.6T光模块需求爆发。

当下资金正在扎堆猛攻：算力和AI数据中心

IREN，AI算力。
CIFR，Cipher Mining，挖矿转AI算力。
WULF，Terawulf，能源加AI算力。
CORZ，Core Scientific，AI基础设施。
NBIS，Nebius，AI算力云。
CRWV，AI数据中心。
P，Pinterest，AI应用。

这是当下最热的方向，资金在猛攻。

接下来大概率轮动爆发的方向：

01）原材料和稀土赛道

MP，MP Materials，稀土。
USAR，USA Rare Earth，稀土。
UUUU，Energy Fuels，铀和稀土。
FCX，Freeport-McMoRan，铜矿。
AA，美国铝业。

AI数据中心是吞电怪兽，原材料和稀土是供给瓶颈。

02）网络设备赛道

ANET，Arista，数据中心交换机。
AVGO，博通。
MRVL，迈威尔。
CSCO，思科。

03）电源和电网和温控散热赛道

VRT，Vertiv，数据中心电源和冷却。
ETN，伊顿，电源管理。
GEV，GE Vernova，电力设备。
CEG，Constellation Energy，核电。
SMR，NuScale，小型核反应堆。
OKLO，Oklo，核电。

AI数据中心的电力需求暴增，核电和电网设备是长线方向。

04）太空航天赛道

ASTS，AST SpaceMobile，卫星通信。
RKLB，Rocket Lab，商业火箭。
LUNR，Intuitive Machines，月球着陆器。
PL，Planet Labs，遥感卫星。

05）国防军工和无人机赛道

KTOS，Kratos，无人机和国防。
AVAV，AeroVironment，无人机。
ONDS，Ondas，无人机系统。
LMT，洛克希德马丁，军工巨头。

06）机器人和自动驾驶赛道

TSLA，特斯拉，自动驾驶、机器人。
PATH，UiPath，RPA机器人流程自动化。
SYM，Symbotic，仓储机器人。
SERV，Serve Robotics，配送机器人。

AI超级周期，节奏很清晰。

第一波半导体，第二波存储，第三波光通信，现在资金在猛攻算力和数据中心。

接下来，原材料、电网、核电、太空、军工、机器人，一个赛道一个赛道轮过去。

轮动不是让你每个赛道都追。

轮动是让你提前蹲在下一个方向，等资金来抬。

追涨杀跌的，永远是最后接盘的那个。

提前蹲好的，才是吃肉的那个兄弟们。

[Darren北美投资 @darrencao2024]

资产足够之后，可以拿出大部分钱去投资covered call etf, 比如gpix gpiq，拿着10%左右的年化股息，本金还能不停增长。

假设是100万美元，投资gpiq, 一个月股息是八千美金。在没有房贷和车贷的前提下，8000美金一个月可以足够大部分人消费的了。那么即使是100万美金也足够一个人提前，享受生活了。

[AB Kuai.Dong @_FORAB]

又一批 AI 创业被官方干没了。

Anthropic 刚刚发布 Claude Managed Agents，一套托管式 AI agent 平台。

在过去，如果团队想用 AI 干活，比如自动跟进客户、写方案、处理数据，需要先搭一整套系统。

然后需要怎么让 AI 思考、调用工具、记住上下文，还要自己搞服务器、部署和监控。

很多团队卡在这一步，不是不会用 AI，而是陷入漫长的调教中，这导致整个流程工程复杂、周期长，对团队能力要求也很高。

而现在，运行逻辑、基础设施、部署流程都已经准备好。开发者不需要再关心后端怎么搭，只需要决定三件事，这个代理要干什么、用哪些工具、怎么做判断。剩下的运行、调度和上线，都由平台完成。

换句话说，门槛从工程问题变成了配置问题。

它直接缩短了 AI，从想法到上线的距离。对企业来说，这解决了一个长期痛点，不是没有 AI，而是很难真正用起来。

[MAODOU @heytech666]

published a virtual musician in spotify, new song fully produced by AI with gpt and https://t.co/WBUtbQxmgF, including voice, lyrics etc. didnt find the music you like? made one yourself