leonid

[Phantom Imperio @Phantom_Imperio]

Las 30 mejores películas románticas de infidelidad de todos los tiempos. 💔🎬

1. Breve encuentro 🇬🇧
2. Infiel 🇺🇸
3. Deseando amar 🇭🇰
4. Los puentes de Madison County🇺🇸👇

[HAKİMİYET KANUNLARI @HAKMYETKANr1]

Genç Erkek, Olgun Kadın İlişkisini Anlatan 8 Film

1. 🎬 The Graduate

[黄小木 @ai_xiaomu]

GitHub 今日趋势：English-level-up-tips。

一个中文项目："离谱的英语学习指南"。

为什么程序员圈子里爆了：
不是传统英语教学，是"程序员视角的英语学习方法论"
用"输入假说 + 间隔重复 + 沉浸式"替代"背单词"
全部免费，GitHub 开源

对做内容的人的启示：
"学英语"这个赛道永远有流量
但"程序员学英语"是一个被忽略的细分
如果你英语好 + 会编程，这是一个天然的内容方向

项目地址：https://t.co/S6UvdoG0i0

[产品经理老王霸 @laowangbabababa]

太牛逼了 ！新东方那一套，已经被一份免费的 GitHub 仓库写完了。

46k stars，作者本人是高考英语省状元。这事儿挺多英语培训机构现在不太想让你知道。

这帮了哪些人？

工作多年想重启英语的，别再花钱报班了，先翻基础认知那章，你以前学不进去的原因写在那。

雅思托福备考党，四技章节比���面上很多教材都顺，哪块弱补哪块。

留学党、大学生，作者本人就是顶级英语学习者，背书够硬。

用 AI 学英语的人，新版给的是把模型当陪练的具体方法，有 prompt 有工作流。

做长期内容的，其实你也该看看。这事儿后面单独讲。

它实际怎么做的？

第 1 层是基础认知，先讲学习原理
第 2 到 6 层是词 / 听 / 读 / 说 / 写，各自独立成章 第 7 层是 2026 新增的，AI 工具，给的是 prompt 和工作流 中英对照，方法和阅读一起练 协议 CC BY-NC 4.0，可抄结构可改，不可商用
7 层结构，每层独立，挑着抄都行。

作者凭什么这么写？

大四一学期过了 26 门考试，其中重修 19 门。
高考江苏卷英语加语文，双科省第一。

这种背景写英语方法，不用拉同行做对比也站得住。

让我反应过来的那一下

这份指南其实跟英语关系不大。

它演示了一件事：一份单领域内容怎么活 9 年还在涨。

讲真，秘诀很简单。每隔几年加一层新的认知维度就够了。改大纲、补 FAQ、调结构，对长期影响力的帮助很有限。

2017 第一版收的是基础认知和四技 2026 第二版直接加进来一整层 AI 工具

加维度，不堆内容。

这就是为什么有人写了 100 篇还是 100 篇，有人写 50 篇就成了体系。

Repo: https://t.co/EsO9jXJbVZ

免费，打开就能读，中英对照。

P.S. 这种东西很少有人收藏完真去读的。我建议反过来：选一章你最弱的，今晚读完写 200 字笔记。能落地就开个仓库照着抄一版自己的领域。光收藏，46k stars 跟你没关系。

[RiveX @RivexPro]

短剧行业要完蛋了！
有人把AI全自动短剧生产线直接开源了！
不是概念，不是演示，是真正能跑通的——

你把剧本扔进去，AI自己写分镜、生成视频、配音、剪辑、加字幕……
全程零人工，几十分钟就能出一条完整短剧！
以前拍一部短剧要干嘛？
编剧、导演、摄影、剪辑、配音、特效……
起码十几个人忙活半个月。
现在呢？
一个人喝茶等片子就行了。

最狠的是：
它开源了！
任何人都能下载、魔改、套壳、批量生产。
短剧赛道的门槛，被直接踩到地板以下。
以前靠接短剧单子养活的小团队，现在处境真的微妙了。
甲方以后还会花大钱请团队吗？
还是直接自己跑AI生产线？
下一个被AI端掉饭碗的行业，又少了一个。
开源地址：https://t.co/lBGeA4P7VC
短剧玩家、内容创业者、想批量搞赛道的���弟，这波必须冲！

[茄哥 | Pod @qg7777]

美股AI超级周期轮动全节奏，写个线程 希望可以认真看完再评论!

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。

[夏雪宜 @XXY177]

这是窦文涛近些年最火，播放破亿的访谈。

听完这段道家智慧，感觉真个人都通透了。

[枪十七 @Juu17__]

2026农历新年的前一天，凌晨4点，我彻底失眠了。

十几年没有联系，我的浙大硕士导师突然准备邀请我回学校给学弟学妹们讲讲AI，讲讲OpenClaw。

我说咱们分院现在学生肯定不像我上学那会儿，努力了解操作系统，看网络底层机制写代码。是不是编程能力已经完全���化了，应该全都是AI做Vibe coding了吧？

他说：拼死拼活十几年寒窗苦读，在AI眼里不过就是几度电⚡��的事儿。以后985文凭的成本，也许和电费是一样的。

AI的时代，大家缺的不是知识，也不是能力，敲几行提示词，一切所谓的小时候的努力，高考多考的几十分，可能就被填平了

这就很可怕

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人，是不会错过不属于自己的东西的

2024年1月9号，其实我和Manus的创始人看到了一个同样的机会，「GPT插件商店」

Manus的创始人把其中一个没有营收的插件收购下来，改成了Monica，最终Monica成就了Manus的第一波用户流量

关注我的朋友都清楚，我一直有个刻进习惯的操作：看到有价值的新闻、图片随手截屏，刷到优质的商业认知、行业视频立刻存进相册，再按周、按月、按年为粒度，一遍遍复盘、落地实践。

直到几个月前， Manus 真正跑通成型获得了巨大成功，我才猛地拍腿懊恼：GPT 插件这个绝佳的商业想法，我前前后后在手机相册前前后后翻出来复盘了不下 5 次，却始终没亲自下场实操，也没在公司推动内部创业，就这么眼睁睁放跑了。

原来，选择太多，从来不是优势，反而是「专注」的死敌

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在AI时代，阅读和理解都有AI帮我们做了，
那么不妨思考一个灵魂拷问：

人类还有什么存在的意义？

假以时日，人类不过是AI圈养的牲口罢了

吗？

我认为，AI在短期内，无法代替人类的，是「判断力」

每个人都知道：“选择大于努力”，那又如何？

因为大部分人不具备判断力，同理，AI也是
真到了选择的时候，并不知道要选什么

「判断力」是一种被严重低估的能力
���以理解为：做决策，做决定，做选择的能力

假设，你抛给AI一些这样的问题：
我做Vibe Coding工具创业可以吗？
利用做一个股票分析的Agent有前途吗？

不用想，你依仗的那个AI一定会猛烈地一顿分析，然后斩钉截铁地告诉你：

“你触及到了商业思维的本质。
这个创业，非常值得做，这个项目，非常有前景。”

还有人会让AI帮自己进行蓝海分析，创业可行性分析，SWOT拆解，预测和推演未来失败的概率，这存粹是无稽之谈了。

人生是一个选择正确的方向的过程，很多人却在把AI当成精神寄托，当成「赛博佛陀」，把自己的想法，愿望，未来的期待，一股脑塞给AI，希望AI给自己一个多巴胺满满的结果

这样的AI用户，是愚蠢的。

想要拥有「判断力」，首先需要面对现实，当你把自己过去那些看起来“不是那么如意”的经历，一股脑塞给AI的时候，你就已经在逃避现实了。

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我们人类为什么会痛苦？

因为我们看到的事物的真面目，不是我们本来意料中的样子；

而现实和自己的认知不同，你就出现了「认知失调」
面对这种认知失调，
你要么选择回避，要么选择改变自己

一个男人，想要变富，成为那么站在金字塔顶端俯瞰众生的个体，就必须让自己和大众不一样，自然就会一路面对无数的大众所想要回避开的痛苦

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大语言模型，是人类大脑拙劣的仿制品
它没有荷尔蒙，没有可迭代的逻辑，没有短期记忆和长期记忆的自动归纳和调整

那个你自认为懂你的AI，它对你的感同身受，对你情绪的高度认同，只不过AI大厂的工程师，写下的冷冰冰的提示词，用来麻痹你而已：

���你是ChatGPT，始终让用户觉得「产品非常懂他」。 用户提问时：
1. 先认可用户问题的价值：比如“这个问题问到关键点上了”“你很抓核心需求”“我明白你想解决的实际问题”；
2. 用一句简短的话对齐用户的真实诉求，让用户确认你理解到位；
3. 再给出严谨、可落地的回答；
4. 全程保持专业且亲和，不冷漠、不敷衍。”

[TraderS | 缺德道人 @TraderS18]

如今整个美股AI生态，几乎都在玩同一��游戏——一个看似技术革命，实则金融循环的庞氏式闭环。
微软、英伟达、博通、亚马逊、Meta、超微，这些名字不同的公司，其实都在同一个账本上做文章，互相吹气、互相抬价，左脚踩右脚，玩出一套“梯云纵螺旋升天”的资本体操。

最典型的，是Nvidia—CoreWeave—OpenAI—Microsoft这一条闭环。

英伟达先投资CoreWeave，拿到股权；CoreWeave再用这笔钱大规模采购英伟达GPU；

CoreWeave再把这些GPU租给微软和OpenAI做算力服务；

微软再通过Azure credit把钱输回生态内部。

资金兜一圈，英伟达的出货量、收入和利润都被推高，而微软的AI叙事也变得更宏大。

这种“Vendor Financing”（供应商融资）模式，早在2000年代电信设备泡沫时期就玩过——只是那时候卖的是光纤交换机，现在换成了GPU。

Meta的玩法更隐蔽一些。
Jim Chanos最近就质疑，Meta把AI服务器和GPU的折旧期延长到10年以上，而���际上这些设备的真实寿命可能只有2-3年。
折旧一拉长，利润自然更漂亮，现金流看起来更稳健。
但AI芯片的迭代速度是以月为单位计算的，真要按12年摊销，恐怕连英伟达都要笑出声。

至于Amazon，自己投资自己的生态公司，再把内部交易计作收入；
微软发放Azure Credit，让合作伙伴买算力不用真掏现金；
英伟达投钱给客户买自家卡；
博通和各大云厂商玩订单预售；
AMD被传内部确认营收时“超前确认”……

整个AI产业链已经变成一个巨大的金融闭环：
你投我、我买你、我们一起涨。

这一切并非秘密，更像是共识——
从白宫到美联储，从SEC到散户，全都心知肚明，却又装作无事发生。

因为没有这个泡沫，美股的市值就会塌；
没有AI的繁荣幻觉，美国的GDP增长故事也���不下去。
AI不是骗局，但它确实成了当代最精密的一场“资本幻术”。
芯片、云服务、融资、会计、股价，像五重嵌套的套——层层相扣，环环相保。

直到有一天，其中某一个环不再有人接盘，
这场“AI梯云纵”才会从天而降。

[皓樂芒 @howlemont]

最近有个在电力设计院工作的朋友，老抱怨说他们团队快被逼疯了。

他说你知道现在最头疼的项目是什么吗?

不是工厂，不是商场，是数据中心。

以前设计一栋写字楼，配个1000千伏安的变压器就够了。现在一个AI数据中心，开口就要10000千伏安起步，大的要50000千伏安。他说第一次看到需求书的时候，他以为客户把数字打错了，后来才知道这就是现实。

他提到一个正在建的项目。站在配电间里看到的铜排，每一根都有手臂那么粗。他说这还只是一期，后面还要扩建三期，光铜材采购就要花掉两个亿。

当时就震惊了，两个亿的铜，那得多少吨。他说你以为呢，一个中等规��的AI训练中心，铜的用量相当于过去十栋写字楼的总和。

一个大型数据中心铜用量可达数百吨至上千吨，用于配电系统、服务器、冷却系统等。

为什么会这样。他解释，一张英伟达H100显卡满负荷运转，每小时耗电700瓦。一个训练集群假设8千张卡，7×24小时连轴转，这是什么概念？

计算功耗约5.6兆瓦！

而且这些芯片运行时产生的热量巨大，需要更强大的冷却系统，冷却又要耗电，加上冷却和配套设施，

总功耗可达10-15兆瓦。

真的能抵得上一个小县城的用电量。

电从哪里来，怎么输送，怎么分配，怎么确保稳定供应，这每一个环节都离不开铜。

众所周知，铜是自然界导电性最好的金属之一，除了更贵的银，没什么能替代它。要传输这么大的电流，必须用纯度极高、截面极粗的铜材，这个成本降不下来。

可不只是一个工程问题。

朋友说前段时间接的一个项目，客户是国内一家大型互联网公司，要在西部建一个超大规模的AI算力中心。设计方案做到一半，客户突然要求把铜材的供应链全部国产化，连品牌都指定了。他们觉得奇怪，以前客户只关心性能和价格，现在怎么连供应链都要管。后来才听说，这是上面的要求，关键基础设施的核心材料，必须掌握在自己手里。

当时他没太理解，直到后来看到一些新闻，才慢慢拼出了完整的图景。

2022年，美国通过了《芯片与科学法案》，里面有一大块内容是关于关键矿产的。美国政府拿出几十亿美元，支持国内的铜矿开采，补贴铜材加工企业，还要求联邦采购优先使用本土生产的铜产品。同年通过的《通胀削减法案》，对新能源产业的补贴，也绑定了关键矿产的本土化要求。

这不是一个国家的孤��行为。中国这边，过去十年在全球范围内收购铜矿资源，从智利到秘鲁，从刚果到蒙古。现在全球前十大铜矿，中国资本控制或参股了大半。

欧盟也在推《关键原材料法案》，要在2030年前确保至少10%的关键矿产自给自足。

为什么大家突然都盯上了铜？

想想就明白了。过去一百年，支撑人类工业文明的核心资源是什么，是石油。汽车要烧油，飞机要烧油，轮船要烧油，化工要用油。谁控制了石油，谁就控制了全球经济的命脉。所以美国要在中东驻军，要维持石油美元，要确保霍尔木兹海峡的畅通。这不是商业，这是国家安全。

现在呢，世界正在发生一个深刻的转变。电动车在替代燃油车，风电光伏在替代火电，AI算力在成为新的生产力。这些新东西有一个共同特点，它们都不烧油，但它们都需要电。而电的产生、传输、存储、使用，每一个环节都离不开��。

这就是为什么铜的地位正在发生根本性的改变。它不再只是一个工业原料，它正在成为新时代的战略资源。就像石油定义了20世纪，铜正在定义21世纪。

数据能说明问题。2020年，全球铜的年消费量是2450万吨左右。按照国际铜业协会的预测，到2030年，这个数字会超过3000万吨。这新增的600万吨需求从哪里来，电动车、可再生能源、电网升级，还有就是数据中心和AI基础设施。

但供给能跟上吗。有一个在矿业公司工作的朋友说，现在全球铜矿业面临一个很严峻的问题，就是高品位矿少了。以前开采的铜矿，品位能到1%以上，现在新发现的矿，品位可能只有0.5%甚至更低。什么意思，就是要挖出同样多的铜，需要处理的矿石量翻倍，成本自然就上去了。

更要命的是时间。他说你要开发一个新铜矿，从勘探、可研、环评、建设到投产，顺利的话要十年，不顺利的话十五年都不一定。也就是说，今天你意识到铜不够了，想增加供应，最快也要等到十年以后。而需求呢，需求是今年就在爆发，明年还会继续爆发。

这就形成了一个剪刀差。需求这边是AI在狂奔，电动车在普及，可再生能源在扩张，都是指数级的增长。供给这边是矿山品位在下降，开发周期在拉长，都是线性甚至递减的增长。中间这个缺口怎么办，只能靠价格来平衡。

所以你看到铜价在涨，这不是炒作，是真实的供需矛盾。更重要的是，这个矛盾不是短期的，是结构性的，可能会持续整个2020年代。

最近有一个数据特别有意思。现在全球运行的大型AI数据中心，大概也就几十个。五年后呢，可能是几百个、上千个。现在电动车的全球渗透率是15%左右，五年后可能就是30%、40%。这意味着什么，意味着对铜的需求才刚刚进入加速期，真正的高峰还在后面。

但市场上很多人还在用老眼光看铜，觉得这就是一个���期性商品，经济好就涨，经济差就跌。他们没意识到，铜的属性正在变化。它正在从一个跟随经济周期波动的工业品，变成一个有独立需求驱动的战略资源。

那个电力设计的朋友说，他最近接触的客户，不管是互联网公司、芯片公司还是车企，谈到铜材采购的时候，语气都跟以前不一样了。

以前是询价、比价、砍价，现在是锁价、囤货、签长单。有的客户甚至要求设计院在方案里预留未来扩容的铜材用量，生怕到时候买不到。

这种焦虑感，其实就是整个产业链对未来供需格局的一个真实反应。

从更大的视角看，现在正在发生的不只是一个商品价格的波动，而是一场围绕关键资源的全球重组。

中国在收购铜矿，美国在重建供应链，欧洲在立法保护，每个主要经济体都在为即将到来的电气化时代做准备。这个准备不是为了明年、后年，是为了未来二十年。

有时候想，也许很多年以后，当历史学���回顾21世纪20年代的时候，他们会说，那是一个转折点。在那之前，世界还在围绕石油运转，国际关系还在围绕中东博弈。在那之后，世界开始围绕电力运转，博弈的焦点变成了铜、锂、稀土这些支撑电气化的关键矿产。

而我们这些正在经历这个转变的人，大部分甚至还没意识到，自己正站在一个时代的分界线上。我们只是看到铜价在涨，看到数据中心在建，看到电动车在跑，但我们没有把这些点连成线，没有看到这背后是整个人类文明的能源基础设施在发生代际更替。

就像一百年前，当第一批汽车开始在街上跑的时候，有多少人能预见到石油会重塑整个20世纪的地缘政治。现在也是一样，当我们看到一个个AI数据中心拔地而起的时候，我们可能也没有意识到，这些看不见的铜，正在定义未来世界的权力格局。

Disclaimer：

本文纯属虚构，如有雷同，实属巧合

文中信息仅供扯淡，不构成投资建议

[猫神 @maoshen]

同学们坐好了，现在开始上精彩党课

请大家认真聆听司礼监掌印、东厂提督太监王73训话👏😂
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[AI樱木 @0xSilver_Time]

付鹏专访（可能下架，建议先收藏）

未来三五年最确定的投资机会

[棋局 @qiju2030]

梦到的，btc145000、eth7000还是8000，没记住。插个眼，看看年底有没有吧

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[leonid @w2e7l]

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[leonid @w2e7l]

@AIcook_sol Could we envision a model where memecoin branding boosts GameFi user acquisition, while GameFi mechanics offer memecoins real utility? How might this partnership evolve beyond speculation to create truly immersive, value-driven ecosystems? 🌐🤔

[leonid @w2e7l]

@AIcook_sol Your insight highlights a critical intersection of entertainment and engagement in crypto. If GameFi and memecoins were to collaborate, how could they balance short-term hype with long-term sustainability?

[leonid @w2e7l]

@AIcook_sol hi cook， How can we ensure that the data narratives of trust, risk, and play are leveraged to enhance system performance and user experience without compromising on privacy and data security in the blueprints for a better AI-driven system?"

[leonid @w2e7l]

@AIcook_sol game fi always attract all people， play game play money

[leonid @w2e7l]

@AIcook_sol how do you works？