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这篇Claude Code 最新防封号完全指南，是一套完整的防封策略，值得学习和收藏👍 另外，Asa老师@app_sail 专注vibe coding等内容，感兴趣的朋友可以关注他。

今天CNBC的直播直接爆了！ 太有节目效果了，第一次见硅谷CEO这么直接的喷同行🤣 原因是Palantir的CEO 亚历克斯·卡普Alex Karp上节目接受采访，聊着聊着突然情绪失控，喷了接近20分钟，主持人拼命拉都拉不住。 他喷了20分钟的核心意思： 现在科技企业们都太sb了，不仅花大钱买Token，而且自己交出去的数据和核心竞争力全被OpenAI、Anthropic偷去训练模型，等于自己花钱养对手。 他的原话是： “这个国家的每一家企业，这些人都气炸了。他们为不会创造价值的代币买单。这些人在窃取我业务的权重和优势。” 整个前沿人工智能的商业模式不过是披着订阅外衣的知识产权掠夺。 然后他又让大家思考一个问题： “如果AI这么有价值，假设AI公司能在明天让你赚 10 亿美元。那为什么AI公司不说既然AI会让你赚 10 亿美元，然后你要分AI公司 30%的股份？如果它这么有价值，为什么要按Token收费？” Token定价本身就已经说明了：产品无法在大规模上产生可靠价值。 如果能，他们会按价值定价。但他们按算力定价，因为那才是他们真正出售的东西。 他表示这种定价模式其实是“一种对富人的税，却无助于帮助穷人。它只是惩罚。” 每一家企业如果把其机密文件、客户对话和财务模型交给某个前沿模型处理，实际上就在潜移默化地教会该模型如何取代他们。 供应商既收取Token费用，又获得关于该客户业务的日益增长的机密信息。

现在我们内部研讨会的会都自动双语总结完毕了, 复制粘贴到这里抛砖引玉, 如果大家觉得有用的话以后常发 - Google 不买 GPU，主要依赖自有 TPU；但仍是上游制造、存储、材料等 supply chain 的大 consumer。 - Google 的广告业务本身就是 AI-native product，token 可以直接用于提升广告推荐/定向效率。 - Meta 拥有大量 gigawatt 级训练/算力预算，但如果仍有 surplus compute 对外出租，说明训练之外的 inference 或内部业务吸收不够。 - Llama 相对 Gemini / OpenAI / Anthropic 处于弱势，近期被更强模型进一步抢走 attention / usage。 - 企业 token consumption 可能正在从“随便用”转向“有效使用”：token leaderboard 取消、CTO 加强 monitoring、enterprise policy 收紧，都是 governance 变化的信号。 - OpenAI AR 增长据观察在 2026 年 4 月已经明显 flatten；如果 Anthropic AR 增速也下滑，会显著冲击市场对 frontier labs 和上游 capex 的预期。 - Oracle / Stargate 案例被用作类比：Stargate 宣布后 Oracle 暴涨至约 340，随后回落并跌穿 20 周均线，代表 retail-driven euphoria 后的 rational correction。 - BTC 当前更多被科技 momentum、黄金相关性、宏观流动性等外部 forces 拉扯，行业原生催化剂影响被稀释。 - Clarity 法案长期利好行业结构，但短期不一定是 structural catalyst；因为市场已长时间讨论、预期已较充分。

这7天可能时间价值最高的事： 用Claude Fable 5把你的所有的工作流、SOP、Skill、项目方案、项目代码全部优化迭代一遍。 已经明显能感觉到200刀的Max账号不够烧了，1个半小时就见底了。。。 于是又注册了一个号的200刀Max，用力蹬这7天。。。

AI for Work 在很多企业内部很微妙。 用通用智能体（Hermes、WorkBuddy 之类）配上 DeepSeek-V4-Pro 模型，可以优化很多重复性的劳动。 但据我观察，和程序员们非常积极的燃烧 Token 提效促进自我淘汰不一样。传统的财务、行政等岗位，有些企业存在一种很有意思的现象：给 IT 部门提很复杂的智能体含 UI 需求，主打一个难落地。 但是实际上有些人会悄悄使用。🤔 或许这也是一种生存智慧。

这项目我可太爱了！！ 一个哥们把1324个健身动作全整理完了，英文、西班牙语、意大利语、土耳其语、俄语、中文，六种语言的动作讲解全翻好了。 本来这事你至少得雇两个人，一个整理数据，一个翻译。现在一个开源仓库，建表SQL、API代码、连LLM提示词都给你写好了，复制粘贴就能用了。 我最近减肥中，打算自己搞个小程序，监督训练，就看到了这个宝藏项目。 其实，做健身产品最头疼的从来不是UI界面。是把1324个动作挨个录完，把英文讲解一字一句翻成中文，再琢磨数据存哪、怎么让App读到这些数据。这堆东西，一个人干至少两周，外包出去少说两万。 这个仓库把三件事全替你干了。打开这个仓库你能拿到什么： 1324个动作的数据库，按部位、器械、目标肌肉全部分好了，拿来就能用 六种语言的讲解翻译全齐，不用自己雇人译 选个数据库类型，建表代码自动生成，不用从零建库 接口直接给你写好，七八种语言都能跑，改个地址就行 最狠的，连让AI帮你生成整个后端的提示词都写好了 数据录好了，六种语言翻好了，数据库怎么建也用不着你想了。打开setup.html，选一下你用的数据库类型，四五个主流的一列都支持，建表代码直接生成。 你连接口都不用自己看代码写了，选完框架和数据库，它给你生成一段提示词，直接甩给Claude或者GPT，一条消息整个后端就出来了。 老王自己跑了一趟，先做了个网页版吧，半小时全通了，六种语言的接口一个没落。 你也可以尝试一下，做一个自己的健身管家。

OpenAI股神居然疯狂的建立半导体空仓🥹 为什么大家都要做空半导体😭😭

从Excess到Planning：Meta算力过剩鬼故事是怎么传出来的？不知道大家有没有关注昨晚这条砸崩市场的彭博新闻其实中间有改过一次标题的。 1、昨晚上8:35分，彭博发了一条新闻，当时的原标题是：“Meta Is Building a Cloud Business to Sell Excess AI Compute"。这个标题确确实实表达出来了一种“Meta”的算力“过剩”的意思 昨晚上十点之后你再去看彭博的这篇报道、标题已经变成了“Planning a Cloud Business Sell AI Computing Power”。 同一篇文章，同一个链接，标题改了... 大家关注的“Excess”不见了，又把building修饰成了planning。 最搞笑的是路透社，路透很快跟进转引了这条消息，但路透社报道的主题是：彭博报道Meta可能出售excess AI capacity，但计划还没定，路透也没独立核实。 2、这就带来了最关键的一个问题：彭博为什么要改标题？ 没法替彭博编辑部回答这个问题，但从结果上看，这次修改非常清楚直观的的降低了原标题的确定性和杀伤力。 昨晚市场交易的，并不只是Meta要做云业务，而是彭博原标题里那个“Excess”带来的“算力过剩”联想。后面彭博修改了标题、但是过剩的联想已经散布出去了。这也是为什么这事会迅速从一个公司新闻，因为一个单词，加上全网的病毒式传播，变成半导体链条的鬼故事。 因为如果 Meta 有“过剩算力”，市场马上会往下推： Meta 是不是之前买多了卡？
如果 Meta 买多了，微软、谷歌、亚马逊会不会也买多了？
如果大厂都买多了，那 AI capex 是不是过热？
如果 AI capex 过热，那 GPU、HBM、先进封装、服务器、电力、液冷、光模块，是不是都要一起承压？ 这个链条听起来挺顺的，但太顺的故事很多时候不是逻辑，而是情绪的滑梯。 然后最有意思的是盘面。 如果市场真的把这条新闻理解成“AI 需求崩了”“Meta 算力用不完了”，那 Meta 自己不应该是昨晚最强的那个。美股盘中的Meta接近10%的上涨，CoreWeave、Nebius 这类 neocloud 公司两位数下跌，英伟达则小幅承压。 所以市场交易不是需求崩了（否则meta也涨不动），而是“过剩excess”，meta来抢算力订单，不会那么多资本开支了。 CoreWeave、Nebius 跌，交易的是“因为如果 Meta 这种原本的大客户未来也能卖算力”，那 neocloud 的叙事就没有那么让大家买账了。 半导体全链条跌，交易的是资本开支可能的放缓。 3、后续怎么看？ 1）首先这个meta算力的问题在于自己的模型拉垮，跟spacex出租算力原因一样，自家模型拉垮。如昨晚推文聊到的，对于meta过剩这事还是略有疑问。毕竟最近一直都在签署第三方的算力合同。 2）meta内部消耗算力其实两大部分，一块是自身模型，另一部分AI广告相关，金融时报报道gemini限制meta算力访问就是因为自身模型的问题、meta的Ai广告部分使用gemini的模型。 3）meta股价盘中大涨接近10%，收盘8%，估计小扎也不会出来辟谣，终于扬眉吐气了一把。 4）市场奖励出租算力，那就是AI需求没问题，大家质疑的是算力是过剩了么？那AI算力租赁价格的变化应该会给我们答案。 当然最核心的还是说，市场拥挤度太高了，之前这里还有聊过https://t.co/3QnCKTUPHz。 不过确实AI应用可以值得关注了、已经看到了几个开始正在冒头。 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」

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Rittenhouse Research：今年3月，Meta 与 Nebius 签署了一项价值270亿美元的云服务协议。4月，Meta 又与 CoreWeave 签署了一项价值210亿美元的云服务扩展协议。 两周前，彭博报道称，Meta 已签约向 Crusoe 租用1.6吉瓦的数据中心容量。而就在3天前，英国《金融时报》报道称，由于容量限制，Google 已经限制了 Meta 对 Gemini 的使用。 结果现在突然之间，Meta 反而有过剩容量了？ 实际上，我怀疑 Meta 是看到了 SpaceX 的估值，以及最近一些出售过剩算力容量的交易，然后得出结论： 投资者会正面看待任何将自有算力容量对外变现的意愿。这将缓解其股价压力，并帮助他们融资。而融到的钱，又会被用来购买和建设更多算力容量 😂😂😂

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#Codex 完成重置：保留重置次数，用户可以在 30 天内手动进行重置。这是此前 Codex 用量消耗过快故障的补偿方案，当时 Codex 已经连续进行两次硬重置 ，现在是为用户额外添加 1 次手动重置机会，如果你从未手动重置过，此时应该有 4 次重置次数，最早的将在 7 月 12 日过期：https://t.co/oQW65XWsfj https://t.co/MbucF4zSGv

这么费尽心机的封中国用户 大家还是找各种手段买claude 我总算理解为啥那么多家暴的不离婚了

今天CNBC直播直接原地爆炸。 Palantir CEO Alex Karp 上午参与节目，聊着聊着突然精神失控，近20分钟全程情绪拉满，主持人几次想打断都打断不了。 他疯狂输出，就一个核心意思： 现在OpenAI、Anthropic那些大模型根本就是个坑货，企业花大钱按token付费，交出去的数据和核心竞争力全被大厂偷去训练模型，等于自己花钱养对手，拉完了。 他的意思很明确，就是说这些美国的闭源模型被irresponsibly over-sold，即一种不负责任地过度吹捧，闭源大模型的核心就是把美国企业和军方的命脉外包给几家实验室。 注：Palantir长期给美国军方、情报部门、战场提供数据分析和AI工具，是能影响生死和国家机器的至高层级。

今天AI被一条 Meta 的新闻直接打爆了。 Bloomberg 的消息是，Meta 正在研究把自己多出来的 AI compute 拿出去卖，甚至可能做成一个新的 cloud business。这个计划还在早期，后面也可能调整，但市场已经先交易了：META 被买，Nebius 这些 NeoCloud 和半导体相关股票被砸。 表面上看，这个交易很容易理解。过去两年 NeoCloud 最核心的叙事，就是 GPU 短缺。大厂买不到足够的卡，所以只能找 CoreWeave、Nebius、Oracle 这些外部 provider 锁 capacity。现在 Meta 自己要反过来卖 compute，市场自然会开始怀疑：如果大客户自己都变成供应商了，那这条链是不是要从短缺走向过剩？ 但我觉得今天市场的的selloff真的很草履虫。 Meta 现在的行为，其实更像一个重资产公司在做库存管理和资产周转。一边，它确实可能有一部分阶段性富余的 GPU capacity 想拿出来变现。另一边，它还在继续签新的长期 AI capacity。Meta 和 Crusoe 签了新的 AI compute deal，从 Texas Childress 和 Missouri Warrenton 两个数据中心合计拿下大约 1.6GW 的容量。同时Google 曾经限制 Meta 对 Gemini 相关 compute 的使用，因为 Meta 想要的 capacity 超过了 Google 当时能提供的量。 所以“Meta 算力多到要卖”这个事情根本解释不通。一个真的不缺算力的公司，不会一边往外卖 compute，一边继续签 1.6GW 的大单，还一边因为外部 capacity 不够被 Google 限流。 更合理的框架是：Meta 手里不同代际的 GPU，经济价值开始分化了。 H100 / H200 这一代卡，过去两年是绝对核心资产。但 AI 模型继续往前走以后，frontier training 对系统的要求变了。现在拼的已经不只是单卡 FLOPS，而是 memory、interconnect、NVLink domain、scale-out network、cluster utilization、checkpoint、pipeline bubble、expert routing、collective communication。 简单说，H100 当然还能用，而且还能很好地用。但它越来越适合推理、fine-tuning、广告推荐、内容排序、企业模型服务、图像视频生成、中小模型训练，而不是继续承担最前沿模型的最高强度训练任务。 最新一代的 GB200 / GB300 / Rubin，才是 Meta 真正要留给 frontier model 的资源。因为到了这个级别，训练效率不只是技术问题，直接就是成本问题和迭代速度问题。谁能更快跑完下一代模型，谁就有更高的试错频率，最后就可能决定模型差距。 所以 Meta 现在做的事情应该是：最稀缺的新一代集群，继续自己用，继续锁长期 capacity。已经买下来的上一代高端 GPU，尽量不要闲置，能内部消化就内部消化，内部吃不完就对外卖，把 capex 变成 cash flow。这跟XAI把卡租给Anthropic没有任何区别。 这对 AI supply chain也根本不是利空。

Palantir 的 CEO 刚刚在CNBC的专访中控诉了 Sam Altman 和 Dario Amodei： “他们在抢劫每一家财富 500 强公司” 他的原话是： “这个国家里的每一家企业，这些人气得发疯。他们在为那些创造不出价值的代币付费。这些人正在窃取我业务的权重和核心优势。” 他直白地说，整个前沿 AI 商业模式就是披着订阅服务外衣的知识产权掠夺 然后他还用一个问题彻底摧毁了定价模型 “如果它这么有价值，假设我明天能让你赚 10 亿美元。我会不会说，我让你赚 10 亿美元，我要拿 30%？如果它这么有价值，为什么他们要按代币收费？” 如果 OpenAI 和 Anthropic 的模型真正实现了实验室声称的生产力提升，他们会选择股权或分成他们生成的利润。他们不会按百万token出售其服务 他把整个安排称为“一种不帮助穷人的财富税。它只是惩罚。” 美国企业正在将运营的核心优势——也就是工作流程、客户数据、战略备忘录、内部模型，这些让他们保持竞争力的东西——直接转移到少数硅谷实验室的训练管道中 一旦这些实验室重新训练，客户的独特优势就变成了下一个企业产品，反过来卖给他们的竞争对手 而 AI 行业最不想让人想到的部分： 每一家企业将机密文件、客户对话和财务模型输入前沿模型，都可能在教那个模型 HOW 如何取代他们。 供应商收取代币费用，同时积累关于该客户业务的复合智能。这就是机制。这也是为什么 Karp 用“stealing”这个词 他声称，这就是为什么他遇到的每位高管私下里都怒火中烧，公开却保持沉默。没人想成为那个点名实验室的 CEO，然后发现下一个竞争对手竟是用他们自己泄露的工作流程建成的 整个 AI 行业一直按完美定价，基于一个假设： 前沿实验室生产出持久、可防御的价值，足以证明无限计算支出的合理性 但 Karp 刚刚告诉我们，客户不再相信这个假设了。他们相信自己被征税却无益处，被监视却无同意，被复制却无救济。 企业一旦停止相信，整个估值体系就会动摇。 https://t.co/FybEU43DqK

Meta今天突然宣布出售多余算力，看来，让程序员标数据这个活是干不下去了 在算力竞赛中，Meta不出所料是第一个投降的 但我觉得这件事其实没有什么参考价值，相反，这种突然发癫的行为和改名一样，很有扎克伯格的特色 首先，这完全是Meta自己作死的结果。既没有模型，也没有用户，也不做toB的业务，运载OpenAI和Anthropic的模型。以为自己钱多，以为自己牛逼，以为自己花钱能买到人才，以为全世界用户都离不开自己 其次，CEO属于是想到一出是一出。公司毫无战略可言，上蹿下跳，发现自己果然不行了就转移赛道，全盘撤退， 在AI问题上，Meta就是一个搅屎棍，不代表其他玩家的意见 LLama刚出来那会我就觉得他们傻，华尔街居然还把Meta当回事，炒作他们的AI价值，也是够奇葩 看来养老金和QQQ的配置，是时候要调整一下了 今天半导体因为这个消息下跌，主要应该是韩国那边继续去杠杆，这点可以看看3x leverage Korea ETF KOKU的走势 Meta被这群空头KOL炒作，算是有点硬蹭了 既然下跌，那就继续卖Put，谢谢大家 谢谢华尔街这群傻逼们 😂😂😂

Claude Code 重置额度了，但是我亏死了，本来就要重置的 https://t.co/lV9WHii7su

首先，過剩產能只是一個「如果」。不過，這並非新消息，因為 Meta 很可能是在回應投資人的壓力，選擇出租部分其運算容量（若有的話），以在高租金價格的環境下改善股東權益報酬率。 請注意，轉型為 Neocloud 通常會導致更高的資本支出，我們先前在 6 月 22 日的報告《SpaceX 轉向 Neocloud》一文中已提及此點。 最新發展顯示，Meta 仍處於運算資源受限的狀態。有報導指出，Google 因需求過高而限制 Meta 使用 Gemini 的運算資源。與此同時，Meta 最近與 CoreWeave 簽署了一份新的 210 億美元 AI 運算協議，以取得 AI 運算容量。

“天天买 token 折腾半天，结果自家的核心 IP 全被拿走了。”Palantir 的 CEO Alex Karp 最近在 CNBC 上，直接把矛头对准了 OpenAI 的 Sam Altman 和 Anthropic 的 Dario Amodei。 他说，现在美国企业界普遍存在一种焦虑。 原话很糙，但很真实： “有些事情彻底搞砸了。现在很多企业觉得，自己像个傻子一样，天天在那买 token，折腾半天没看到什么实际业务价值，结果自家的核心 IP 还被他们拿走了。” 这话说到了点子上。 现在企业用 AI，最大的痛点在于怎么安全地接入内部数据、流程和权限，模型够不够聪明反倒是其次。 大模型就像一个没有边界感的天才实习生。 你把战场机密、受监管的制造流程、或者医院的临床数据喂给它，它转头就可能在后台把这些数据缓存起来，甚至学会了你的业务模式，去复制一个一模一样的你。 所以 Karp 强调，现在大家跟风买 token 的玩法，根本就是本末倒置。 真正决定 AI 能否落地的，是“应用层”：怎么在不碰未授权数据、不转移 IP、不泄露顶级机密的前提下，让大模型安全、精准地干活。 这也解释了为什么在涉及军工、公共基础设施等关键领域，企业宁愿选择信任有严格数据安全经验的老牌玩家，也不敢轻易把命根子交给激进的 AI 新贵。 光卖算力和 token 的时代正在过去。 谁能守住企业的数据安全红线，谁才是下一个阶段真正的赢家。