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Growing

[0x鸣人 @LuBtc888]

翻遍上千份财报，未来十年能让你阶层跨越的，其实就看这33只美股了。

英伟达 $NVDA
AI时代最大的卖铲人，几乎所有大模型训练都离不开它的GPU，是AI世界的发动机。

超威半导体 $AMD
英伟达最有力的挑战者之一，AI芯片市场的第二增长极，性价比路线正在获得越来越多客户认可。

博通 $AVGO
AI网络和定制芯片的双重受益者，大型科技公司疯狂扩建算力时的核心供应商。

迈威尔科技 $MRVL
高速互联芯片龙头，AI服务器之间的数据传输离不开它，相当于数据中心里的高速公路。

英特尔 $INTC
虽然掉队多年，但正在全力押注AI与晶圆代工，一旦翻身，弹性巨大。

美光科技 $MU
HBM高带宽内存的核心玩家，AI服务器越多，对内存的需求就越夸张。

闪迪 $SNDK
存储需求爆发的直接受益者，大模型训练和推理都需要海量数据存储。

西部数据 $WDC
全球硬盘与数据存储巨头，AI时代的数据仓库管理员。

康宁 $GLW
光通信与特种玻璃龙头，AI数据中心高速连接的重要受益者。

Applied Optoelectronics $AAOI
光模块黑马，AI算力扩张推动高速光通信需求暴增。

Navitas Semiconductor $NVTS
第三代半导体代表企业，高效电源解决方案有望成为AI数据中心的标配。

Vertiv $VRT
AI数据中心散热龙头，卖水人中的卖水人，没有散热，再强的AI也得宕机。

超微电脑 $SMCI
AI服务器爆发的最大受益者之一，被称为AI时代的军火商。

戴尔 $DELL
企业级AI服务器和数据中心解决方案持续增长，正在重新获得市场关注。

Nebius Group $NBIS
欧洲AI云计算新势力，直接受益于全球算力需求扩张。

IREN $IREN
从比特币矿企转型AI算力运营商，拥有大量电力和数据中心资源。

伊顿 $ETN
电网升级的核心受益者，AI最终拼的不是算力，而是电力。

Quanta Services $PWR
美国电力基础设施建设的龙头，未来十年电网投资的重要受益者。

哈伯 $HUBB
输配电设备龙头，电网现代化绕不开的企业。

GE Vernova $GEV
能源与电气化超级平台公司，AI耗电时代的重要赢家。

自由港麦克莫兰 $FCX
全球铜矿巨头，新能源、电网和AI都离不开铜。

泰克资源 $TECK
铜资源储量丰富，受益于全球资源品长期需求增长。

南方铜业 $SCCO
全球成本最低的铜矿企业之一，现金流能力极强。

MP Materials $MP
美国稀土龙头，稀土自主供应链战略的核心标的。

Energy Fuels $UUUU
美国铀矿龙头之一，核能复兴的重要受益者。

NuScale Power $SMR
小型模块化核反应堆概念龙头，被视为未来AI供电方案之一。

Oklo $OKLO
由OpenAI创始人奥特曼、英伟达黄仁勋支持的新型核能公司，市场关注度极高。

特斯拉 $TSLA
机器人、自动驾驶、AI大模型三张牌同时打，想象空间极大。

Palantir $PLTR
AI软件平台龙头，正在帮助政府和企业真正把AI落地赚钱。

Rocket Lab $RKLB
SpaceX之外最受关注的商业航天公司，未来太空经济的重要参与者。

AST SpaceMobile $ASTS
卫星直连手机赛道的明星企业，有机会改变全球通信格局。

Intuitive Machines $LUNR
月球经济概念的核心标的，率先参与NASA月球商业化计划。

BlackSky $BKSY
实时卫星数据服务商，AI+航天数据结合的重要受益者。

你最看好哪一只？

[SpaceX @SpaceX]

Splashdown confirmed! Congratulations to the entire SpaceX team on the twelfth flight test of Starship!

[SpaceX @SpaceX]

Watch Starship's twelfth flight test https://t.co/caRB1thMlg

[BBZ @restartaonce]

@xiaominz_film 啥意思 能生产多的集装箱 但故意不生产那么多 导致市场紧缺 价格上涨

[BBZ @restartaonce]

@Jucom_ZH 谁

[BBZ @restartaonce]

@tradermige 报名 报名

[币圈偷拍王-科学家俱乐部 @toupaiwang]

cz的书，零元购版本。

连书都要零撸

https://t.co/14BdQak0kP

[BBZ @restartaonce]

@CZ101010 难道项目方不知道那么多手续费咋来的，这会儿在这立牌坊啦。少你麻痹的装了。你麻痹的就这格局还想和其它几家抗衡。诈骗项目方

[BBZ @restartaonce]

@xiubing567 被男友助攻了

[BBZ @restartaonce]

@hwdtse @grok @hsinewu @mubeitech @grok 准确讲有具体明确的时间吗？

[BBZ @restartaonce]

@hwdtse @grok @hsinewu @mubeitech 准确点讲是从受精第一天还是什么时间有明确的科学证据吗？

[BBZ @restartaonce]

@XiaoJi0403 抚顺的口音

[BBZ @restartaonce]

What happened

[大宇 @BTCdayu]

可能是我在推特上看过最长但并不艰深的文章，推荐收藏阅读。

大家不要慌，文中的后半部分就是中文。

[BBZ @restartaonce]

@btc690000 314btc

[BBZ @restartaonce]

2026 I came...

[BBZ @restartaonce]

@KKaWSB @grok @grok为什么上面的第六条要翻译成西班牙语

[BBZ @restartaonce]

@KKaWSB @grok 为什么第六条要翻译成西班牙语

[rick awsb ($people, $people) @rickawsb]

openai 发布了gpt5.2

巨大的能力提升，再次证明scaling law前面没有墙，ai经济没有泡沫。

个人认为最好的评论是下面这一篇（节选）：

“一年前，在 ARC-AGI-1 上达到 88% 准确率，估计每任务成本约 4500 美元。今天达到 90.5%，只需 11.64 美元。

12 个月内成本降低了 390 倍。看看那个排行榜。效率前沿几乎每几周就被重画一次。

GPT-5.2 Pro、Grok 4、Gemini 3 Deep Think、Claude Opus 4.5，全都沿着从左下到右上的对角线层层叠加，每一个新模型都让前任的性价比瞬间过时。

大多数人还没搞懂这个基准的意义有多大。

François Chollet 在 2019 年专门设计了 ARC-AGI，就是为了对抗暴力堆算力的路子。他的核心论点是：大语言模型只会死记硬背训练数据，遇到全新抽象推理任务会彻底崩盘。

所以测试的每道题都是独一无二的、网上从未在网上出现过的，需要从极少样本中真正泛化。人类轻松做到 95%。多年来，最强的 AI 系统连 5% 都摸不到。

2020 年 Kaggle 比赛最高才 20%。到 2023 年也才 33%。GPT-3 直接提示得分 0%。AI 研究圈基本接受了“ARC-AGI 证明单纯 scaling 走不通”的结论，Chollet 本人说达到人类水平“还得很多年”。

然后 2024 年 12 月，OpenAI 的 o3-preview 在高算力模式下干到 87.5%，首次突破人类基准线 85%。但模型每道题要尝试 1024 次，每次写出大约 137 页推理，成本估算在 3000～30000 美元/任务不等。

仅仅 11 个月后，GPT-5.2 Pro 以 90.5% 准确率、11.64 美元/任务的价格出现。

这波成本崩盘的数字说明了一切。。。我们在过去几个月里悄悄跨过了“AI 推理比人类便宜”的那条线，大部分人都没注意到。

效率提升完全没有减速，反而在复利式增长。

ARC-AGI-1 彻底沦陷之后会怎样？Chollet 已经在 2025 年 3 月放出了 ARC-AGI-2，专为当前推理系统设计得更难。

人类依然接近 100%，当前前沿模型只有 10-45%。但即使在这个更难的基准上，人与 AI 的差距也已经从“根本能力鸿沟”变成了“成本优化问题”。

那个原本要证明 AI 无法泛化的基准。。。ai一年实现了 390 倍效率提升。”

[Elon Musk @elonmusk]

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