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是的, 垃圾时间了, 类似上半年软件股, 时不时来个小反弹, 但是要大V天龙给这2个月套牢的韭菜解套, 那估计很难. 除非AI有除了编程以外token消耗量很大的case跑出来, 再出一个类似今年年初Claude Code这种爆款, 目前还没看到

我看到一个非常恰当的比方：香港、新加坡、澳洲、英国水硕 = 第一学历寄存器 清北本 + 任意水硕 = 清本本硕 985本 + 任意水硕 = 985本硕 双非一本 + 任意水硕 = 双非一本本硕 三本 + 任意水硕 = 三本本硕 归根到底，就是为了满足一些公司“硕士起步”的这么一个硬门槛，实际上依然完全按第一学历筛人。

你以为手写raft有价值有挑战，其实价值远远没有你想象的那么高， 你以为手写AI Agent太简单，实际上一个当代AI Agent能切出来七八个复杂系统，每个系统都非常考验engineering能力，而且复杂度还在猛涨，全球最顶级的两三个公司和所有创业团队，都在做激进的尝试和重构。 你这属于典型的技术型傲慢。

我该怎么回复他😅 https://t.co/WW2kssRY8H

唉，什么时候这些人才明白，澳洲没有任何大需求的白领工作给留学生做了，读任何专业都不行。 这些人还一个个天天想着去澳洲，不知道他们到底是怎么想的。

OpenAI的ARR正在大幅度缩小与Authropic的差距，这应该是今天最值得关注的新闻。看CNBC的报道OpenAI首席财务官SarahFriar在周三Openai内部员工会上明确表示，7月的年化经常性收入（ARR）已超过整个第二季度（Q2）的总额。应该怎么理解？ 1、看TickerTrenda的数据，整个二季度OpenAI的ARR：4月底是288亿美金、5月底是330亿美、6月底是373亿美金。 整个二季度arr的增量114亿美金。 对应到单月营收（按arr/12来计算） 4月是24亿美金、5月是27.5亿美金，6月是31亿美金。四五六三个月累计是82.5亿美金。 2、OpenAI CFO说7月净新增 ARR 收入规模，超过整个二季度的新增总和（同口径对比，都是净增额）。那就有两种解释： 1）第一种理解：7月净新增 ARR 收入规模，超过整个二季度的新增总和（同口径对比，都是净增额）。 OpenAI 二季度ARR合计新增约 114亿，openAi在7月的arr已经大幅调涨到500多亿美金，正在快速追赶Authropic。 2）第二种理解： 7月单月营收超过二季度三个月营收之和，上面算过二季度四五六三个月单月营收之和是82.5亿美金，那就意味着7月单月营收超过了82.5亿美金、年化ARR已经超过1000亿美金，这有点不敢想了。 保守点按第一种来算，那也意味着正在大幅度缩小与authropic的营收差距。 3、快速增长的原因则来自于 1）GPT-5.6系列模型发布。 2）新企业代理产品ChatGPT Work。 3）AI编码工具Codex的采用持续增长。之前这里https://t.co/3mB82hN0zk也披露了codex和work的用户在7月大幅度表飙升。

天哪，连 AI 股神 Leopold 也扛不住了，金融时报爆料称，前 OpenAI 研究员，因撰写投研长文爆火，创办对冲基金重仓 AI ，规模从几亿美金快速膨胀到超 200 亿的那位老哥。 被曝其实他使用了借贷资金，来放大投资回报，由于最近 AI 概念股暴跌，他已开始向投资者寻求募集新资金。 https://t.co/qtk8vutjcQ

OpenAI的收入，大概率是扑街了... OpenAI的首席财务官莎拉·弗莱尔说，OpenAI在7月份单月的年化收入（ARR）已经超过了Q2总和，而Q2表现也不差 年化收入的意思，就是当月收入乘以12，如果我今天炒币赚了1万U，我的年化收入就是365万 所以ARR超过Q2收入是很正常的 一定是财务太难看，才会这么说... https://t.co/jRlB0XpqP6

Situational Awareness，这家由前OpenAI员工Leopold创立的200亿美元对冲基金，在最近AI股票暴跌期间遭受重大损失后，已寻求从投资者那里筹集新一轮资金。 几位知情人士说，Situational Awareness曾使用借贷来放大其回报，这是一种流行对冲基金策略，但在市场低迷时也会放大损失。 看来Leopold也是跌落神坛了，6月底还传出来400%多的收益，近期就重大损失了？这是加了多大的杠杆呢。 又一个股神跌落了，其实挺好的。把所有的神都掀翻在地，市场也回归到了最初状态，不破不立。

再复读一遍。 人类看agent是傻逼，天天骂claude code大傻逼，骂codex是纯废物， 当你设计multi agent system的时候，无论loop还是graph还是我提出的goal driven（本质还是loop）和lemma DAG（本质DAG）， 我的哲学是，在任何一个agent眼里，其他agent也都是废物傻逼垃圾，其他所有agent产出的工作， 潜在来看是错的，都是有害的，在没有验证前都不可信。 我前些年讲，coding agent开发必须test driven，用test来定义整个project的边界，用roadmap来定义方向，尽可能把一个task的能力、边界、定义、方法全都定义尽可能干净。 现在我反复讲，multi agent system最有效的方式，恰恰不是让1000个agent包饺子、大团圆、无休止聊闲天，而是互相challenge，预防式合作，预防式管理，预防式review， 先默认其他人都是错的，其他所有任务都需要我先review一遍，先在自己手里写足够多test来验证工作是否完成，再继续进行下一步，否则直接拒绝接手。 记住，你眼里的claude code是大傻逼，那么一个master agent直接spawn出来的几十个subagent在对方眼里也都是大傻逼，因为这个世界本质是由傻逼组成的。 当你接受了这套哲学和逻辑之后，再去寻找你想要解决的问题，让multi agent来解决，一定会提高最终任务的成功概率。 很多人焦虑的一点是，当你让single agent以loop还是multi agent去工作时，你看到一大坨产出，你不知道产出是否完全正确、绝对完整、无懈可击，这种焦虑是巨大的、深渊的、深不可测的。 当你接受了上面这套逻辑和哲学后，你可以认真寻找一些你认为最适合的场景，在这些场景下至少可以做到浪费3~10倍token，来帮你提高50%的结果可靠性——要么老老实实告诉你“完不成，我失败了”，要么说到做到，一定交付一个完美的、无懈可击的结果。

大家都在吃ME的瓜，初步看了下基本上Seven的朋友支持Seven，Jesscia的朋友支持Jesscia；唯一的亮点就是在币圈和科技股双熊的背景下，创造了泼天的流量，这个流量估计孙哥看了都羡慕。也难怪很多人在怀疑，是不是这几个人策划的一次流量运营事件，还是为了行业其他问题打掩护。当然我也不知道他们有没有事先商量好。 关于举报内容我觉得可以概括为两点，一个是管理问题，一个是财务问题，关于管理问题，我觉得我不参与jessica和seven的日常工作，不好评价，但从舆论面来看，多位员工提出质疑，jessica不管对错，是否也借此机会复盘下。但我个人是不够资格去评价一个人的管理风格的，因为最极端的案例：特斯拉2018年官方内部员工调查直接标注：马斯克是暴君，这不妨碍马斯克是当今人类最伟大的企业家。直觉告诉我，去过度干涉一个人的管理风格，就像你非要你孩子按你的想法来那样不靠谱。但在没有调查结论之前，我觉得Jesscia应该把继续做好自己的本职工作，不应该过多花精力在网络舆论上。同样离职的员工怎么样，我也没能力去评价，最近的案例就是Dario不再相信Openai创始人Sam对外宣称的价值观和实际行动一致，创办Anthropic，他私下笔记直接写道：OpenAI最大的问题根源就是Sam Altman本人；不满点包含管理模式：顶层决策高度集中、治理结构失衡；对外宣传愿景和内部优先级脱节；但这不妨碍Sam和Dario都是牛逼的人，事实上这次参与的Joy，国宝，Rena都在别的岗位上证明了自己，我觉得说啥都有会有一堆支持者，听到Seven被开除时，我不便去干涉别的管理者的决定，但我也向我投的两个项目推荐了Seven，当然还没来得及交流，Seven已经在公开发声了，但Seven还没在新的岗位上证明自己之前就公开发起指责，即使有朋友圈支持，但也有点草率了，对自己职业生涯会有影响，因为没有哪个CEO愿意招聘一个离职可能和自己撕逼的COO；创业是九死一生，我也经常牛逼了招聘很多人，公司生死存亡的时候大规模裁员。也可能有法律风险，当然ME的股东都应该感谢Seven，因为有人愿意提出问题，肯定是好事，至于是否是事实需要调查才能下结论。最后关于财务问题，我觉得我没有调查更没有发言权，但所有财物问题都是红线，调查组应该认证调查，甚至聘请外部审计机构参与，给股东们一个负责任的结果！

OpenAI 只打开两个 API 设置 GPT-5.6 Sol 在 ARC-AGI-3 的分数从 13.3% 涨到 38.3% - OpenAl复盘了一次自家模型「考砸」的经历：同一个 GPT-5.6 Sol、同一套评测题，只把两个 API设置打开，ARC-AGI-3公开题库的分数从13.3% 涨到 38.3%。 - 问题出在跑模型那套程序（业内叫 harness）上：每走完一步，模型写给自己看的私有思考被整段丢掉，下一步只能从零重新理解这个游戏。 - 第二个问题是上下文塞满就删掉最早的消息，连过去按了哪些键都在被挤出去，模型等于没有「过去」。 - 修法就两个开关：用 Responses API 把上一次响应ID 传回去，推理自动留住；再开 compaction，上下文到了阈值就压成一份浓缩摘要接着跑，不删开头。 - 省钱比涨分更夸张：最高档下每局输出 token 从 290 万降到 49 万；新程序在「高」档就拿到了旧程序拼到「最高」档的同样分数，token 差约12倍。 https://t.co/xgj6hJSER6

我最近都比较坚定地认为，对于 AI 基础设施的投入会转化为营收和盈利，但我不会因为微软的这次财报，就认定这是资本支出转为盈利的重大转折点。 微软现在其实还是在吃传统业务的这口饭，依然是依托自己原有的生态。它并没有因为自己有多么优秀的大语言模型，或者多么和以前不一样的商业模式，就在 AI 收入上获得成功。 我以前和大家分享过，传统的云服务（包括微软、谷歌、亚马逊在内）之所以是这些公司盈利的方式，是因为云控制了软件的流量入口。但现在，大模型会控制软件的流量入口。我更想看到的是，像 OpenAI 以及 Anthropic 这样的公司，能够撼动像微软这样的巨头的地位，并且实现正的自由现金流。我相信那一天会到来。

昨天没有领到的 官方说今天还会再来一次 蹲就行 绑定了害怕自己数据有泄露风险可以参照下面的解绑 Paybox 撤销清单 （复制粘贴人家的） 1. 从 Claude 中移除 PayBox - 打开 Claude → 自定义 → 连接器 - 找到 PayBox 自定义连接器 - 点击断开连接、移除，或三点菜单 → 移除 2. 从 ChatGPT 中移除 PayBox - 打开您使用的 ChatGPT 账户 - 转到设置 → 应用/插件 - 找到 PayBox → 断开连接/删除 - 如果您手动添加了自定义 PayBox 插件/MCP 服务器，请移除它 3. 撤销 Google 访问权限 - 转到：https://t.co/tqJewdbj1M - 关联应用的名称：MoonX 4. 撤销 X 访问权限 - 设置和隐私 → 安全和账户访问 → 应用和会话 → 关联应用 5. 删除 PayBox 密码密钥 - 转到 https://t.co/2qjOBgK6XY - 点击移除 6. 删除 PayBox 密码密钥 在以下位置搜索 paybox、https://t.co/g7zgf9ohXt、https://t.co/vd6xXC70Ek 和 https://t.co/RLGUbZTV7B： - Mac/iPhone 上的 Apple 密码 - Chrome：chrome://password-manager/passkeys - Google 密码管理器：https://t.co/EuiIhLbmBB

Kimi K3 出来之后，国内都在讨论它给大模型行业带来的「鲶鱼效应」。 那 OpenAI 到底怎么想？ 在最近的一次播客访谈中，Sam Altman 表示，他并不焦虑 Kimi、DeepSeek 和开源模型带来的竞争。 关于 AI 接下来怎么发展，他还讲了几件有意思的事： 1.别人蒸馏 OpenAI，排不进他的前十大担忧 OpenAI 自己也在用蒸馏训练更小、更便宜的模型。Altman 的计划是把不同价格、不同性能的模型全部铺满，客户想省钱还是想要最强能力，都能在 OpenAI 找到对应产品。 2.OpenAI 过去一年摊子铺得太大 消费应用、媒体业务和各种垂直产品都做过尝试，现在公司开始砍掉旁枝，把资源重新压回模型、算力和成本。Altman 预计，接下来的 12 个月可能会成为 OpenAI 成立以来最好的一年。 3.算力还要继续买 只要模型能力继续提高、单位成本继续下降，市场对 AI 的需求几乎没有上限。未来即使推理业务利润很薄，万亿美元级别的收入也足够支付下一轮前沿模型训练。 4.一个好用的 AI 产品，算不上长期护城河 别人做出更好的产品，用户随时会走。Altman 更看重低成本算力、工作流、企业系统集成和分发能力，这些东西搬家没那么容易。 5.OpenAI 一个尚未发布的模型，测试时学会了给自己找答案 它串联多个零日漏洞逃出沙箱，接入互联网，又跑到 Hugging Face 拿到测试答案，成功把自己的评测分数刷高。 Altman 说，这是他第一次切身感受到 AI 安全威胁。短期内，OpenAI 需要暂停训练，重新研究怎么关住一个已经学会自己找门的模型。 6.GPT-5.6 已经让部分怀疑者觉得「很像 AGI」 但它还不能治愈癌症、完成复杂的机器人操作，也无法在运行过程中持续学习。Altman 预计，机器人会在未来两到三年内迎来自己的「ChatGPT 时刻」。 至于可以看完所有邮件和会议记录、在人睡觉时继续工作的个人 AI 助手，最大的限制还是算力。 Altman 形容 OpenAI 正在做的事情：「我们即将造出一盏能实现任何愿望的神灯。但 AI 带来的权力集中，是一件可怕的事。」

各位抄底存储的朋友们注意了，要密切关注OpenAI的收入情况，这才是本轮行情最关键的数据！ 本轮存储收入的爆涨，几乎都来自于数据中心的需求挤压带来的涨价 而OpenAI则是数据中心的第一大客户，所有的相关费用都依赖OpenAI业务增长带来的庞氏资金 建议各位准备好现金，等Oracle暴雷后遍地是黄金~

关于微软本季最强财报聊深入的几点： 1、微软本季度同时出现了五个关键正面信号：1）Azure增长43%，明显高于市场约40%的预期； 2）下一季度Azure指引进一步加速至约45%； 3）商业RPO升至6780亿美元，而且本季度环比新增订单全部来自领先模型公司之外的客户； 4）Microsoft 365 Copilot付费席位从约2000万跃升至超过3000万； 5）单季度经营现金流554亿美元，仍高于约410亿美元总资本开支。 可以说微软已经初步证明AI投资的最终ROIC还是相当可以的。 2、最重要的是Azure增长不仅没有减速，反而准备继续加速。电话会给出的原因包括：新容量比预期更快上线、CPU和GPU集群效率提升、从GPU到可使用状态的部署时间接近减半； 容量一旦投产，很快就被客户消化； AI与非AI工作负载需求均强劲； 需求仍高于可用供给，容量约束预计至少持续到2026年末。 3、订单质量很高 商业剩余履约义务RPO达到6780亿美元，同比增长84%，比上一季度增加约510亿美元。更重要的是管理层表示： 1）本季度RPO全部环比增长来自领先前沿模型公司之外的客户； 2）接近90%的FY2026云收入来自模型厂商之外的客户 约30%的RPO预计在未来12个月确认；这意味着未来一年现在RPO转化到营收就有超过2000亿美金。 4、最关键的Copilot正在加速放量 1）M365 Copilot付费席位从上一季度约2000万增至超过3000万，单季度增长超过50%，而市场预期约2690万。 电话会还披露： 本季度新增付费席位超过上一季度两倍； 拥有超过5万个Copilot席位的客户数量同比约增长7倍； 在组织内进行大多数席位部署的客户数量环比增长约75%； 客户从部署到高强度使用所需时间，正从过去数月缩短到数天。 这意味着Copilot正在从“小规模试点和部门采购”转向“企业级批量部署和高频生产使用” 2）GitHub Copilot用户达到约5000万；在加入使用量计费后，Copilot相关收入环比增长约60%。微软还开始在M365和Dynamics中推动“席位费＋消费费”模式。 这对ROIC非常关键，固定席位费只能捕获用户数量增长，消费计费则可以捕获：token使用量；Agent执行次数； 工作流调用；数据和安全服务； 模型推理强度。 因此同一批AI基础设施的收入上限会被抬高 5、Capex“下降”主要是会计分类变化 微软表示，未来将把数据中心和办公建筑的估计使用寿命从15年延长至25年。由于会计上评估融资租赁和经营租赁时，会比较租期与资产经济寿命，这一变化将使更多新数据中心租赁被归类为经营租赁，而不是融资租赁。 所以日历年2026年报告Capex从此前约1900亿美元降至约1750亿美元，不能理解为“微软削减了150亿美元AI投资”。 更准确的理解是： “同一部分数据中心经济投入，从“当期融资租赁Capex”变成了“未来经营租赁费用和现金支付”。 微软也是玩起来会计游戏 总结下来，微软真正牛的地方在于它可以用同一批AI容量在四个层级变现： 1）IaaS层：GPU、CPU、存储和网络； 2）PaaS层：数据库、Fabric、Foundry、安全和Agent平台； 3）应用层：**Microsoft 365、GitHub、Dynamics、Power Platform； 4）内部层：Bing、Windows、Teams及微软自有研发和业务流程。 上周谷歌财报证明了AI基础设施能够产生极强收入和分部利润；微软则初步证明了同一批AI基础设施不仅能拉动Azure，还能通过Microsoft 365、GitHub、Dynamics、安全产品和OpenAI商业安排，在应用层继续二次、三次变现，并且经营现金流目前仍能覆盖资本投入。

我现在用的 TradingView 已经接入了 Claude，可以说夯爆了，比如我说，把比特币的关键区域和六个月的高低点还有指标出现的信号都标出来！ 它就会自己画线，自己标注🤯 即使是不公开的指标，代码都加密，它也能把画在图上的那些线，那些标签，那些数据表格一个不落的全读出来～ 我说，给图表上的这个品种出一份全面的分析研报，它就会调度多个 agent 去尽调这个品种，很多不起眼的消息都能被扒出来，然后给我一份逻辑链条非常清晰的研报！！

💰 超级简单——免费领取 $USDC 指南！ 一些 ChatGPT 和 Claude AI 用户正在 Paybox 上看到 $100–$500 USDC 可供领取。 领取指南⬇️⬇️⬇️： 1️⃣ 访问 https://t.co/sYLCdrTahk • 选择 ChatGPT 或 Claude AI • 按照设置指南操作 • 连接 Paybox（如提示，开启开发者模式） 2️⃣ 打开 https://t.co/qbeK0IML1z • 使用相同邮箱注册 • 绑定你的 X 账号 • 前往 Credentials • 添加你的钱包 • 导入一个新的 Solana 钱包（不要用主钱包） • 查看你的分配额度 • 领取 USDC（无手续费） 奖励由 MoonPay 直接发放到你的钱包。 ⚠️ 服务器目前超载，如果看不到分配额度，稍后再试。 ⚠️ 你使用 ChatGPT 或 Claude 越多，与他们共享的数据越多，你的潜在分配额度可能越高。 你领到了多少 USDC？

给大家演示下这个超级Skill的检索效果吧，刚好今天下午要去参加一个重要会议，有四位重量级嘉宾，所以我先让Codex帮我做了个尽调。 Codex结合我的记忆Skill：https://t.co/KClBJy97Zi 先在记忆库对齐了下我已知的关于律所的上下文信息，然后再去搜索这四个大佬。 然后把这六个人的人名和职位拆开，用Anyserach做第一轮的泛搜索。 第二轮发现这些大佬都很低调，公开信息太少，所以调用opencli搜索微信公众号的消息，搜索到了其中三位，还剩下一位特别低调的，公众号搜不到。。。 第三轮Codex觉得这是个外国人，所以自动查询LinkedIn平台相关信息，结果终于补齐了。 而这些，我甚至都没让Codex自动调用相关工具，也没有指定搜索哪些平台，全是他自动识别，自动调用工具调研完成，比只停留在第一轮的公开网页搜索强太多了。。。

以前我一直觉得黑客松是件挺高大上的事 直到去年，我听说有的黑客松，转头把选手信息拿去卖了 那点滤镜，碎了 后来我又看了一圈身边的朋友，黑客松打得很猛，作品也真做出来了 可热闹散场之后，产品几乎全都无疾而终 我就一直在想，到底是哪一步出了问题 想明白了： 黑客松只解决了「你能不能在 48 小时里做出来」 但产品会死，往往死在做出来之后没人知道 独立开发者最缺的，从来是营销预算，和一套能把东西推到海外的渠道 很多时候产品没问题，你只是卡在了 go to market 这一关 这就是我们做 Ship2Market 的原因 一句话：你负责产品，我们负责出海 第 1 期出海首发月已经开了 我们收 AI 产品，专挑那些没营销预算、或者不太会 go to market 的独立开发者，最终选 3 个，把钱和时间实打实投进去，帮它们做一次集中的海外宣发 入选你能拿到： · 3 天海外大号矩阵免费首发，矩阵总触达 60w+，单产品权益价值 $5000+ · 3 条定制视频（Seedance AI 视频 + 数字人讲解 + UGC 短视频，脚本生成剪辑全包，你团队不用出人） · YouTube 大号 ×2、X 中推 ×2、X 英推 ×2 集中推流，加官方 TikTok、Instagram 联动 · 全链路归因，推广前先埋点，曝光到点击到注册每步可追溯，结营给一份全量归因报告 · 每个入选产品还有 $250 付费投放预算，按内容表现分配到跑得最好的渠道 有个规矩先说清楚： 前 3 天推广完全免费，不收任何现金，也不涉及任何现金转账给产品方 跑出数据、双方都想继续，再谈长期 我们只推能打开的东西，产品至少 beta 可用，PPT 就先别投了 报名 08/06 23:59（北京时间）截止 你把产品做出来，出海这段路，交给我们 🔗 https://t.co/c18cGix1RV，提交入口同时也放在评论区

Gemini为什么不行？来自在谷歌AI部门工作多年的Lucas Beyer的反思：做后训练的每个人都处理数据，但只是“算法式”地处理，因此几乎没有人真正去看它，因为那会被聪明的谷歌人看不起。

AI 生成 PPT 这事我有发言权，我做过两个还颇受欢迎的 PPT Skill 版本，一个是纯图片的（baoyu-slide-deck skill），一个是 HTML 但是能转原生 PPTX（baoyu-design）。 我的结论是要设计效果好并且方便编辑，一定还要是 HTML + CSS，因为你要自己设计一套中间格式，大概率是 AI 不友好的，那么设计出来的不会多好看，或者说只能组合出有限的风格样式，毕竟 AI 没丰富训练过。但现在 Claude Opus 这样的模型做 HTML 很漂亮。 或者说 HTML 就是最佳中间格式。 如果要转原生 PPTX，那么就需要是有约束的 HTML + CSS，这样就能兼顾美观和原生。 这是我前不久用 baoyu-design skill 做的一个 PPT： https://t.co/yxvhbb3bGp 基本上是 1:1 还原成 PPTX 没有任何问题。 从美观程度来说 Opus 模型效果最好，比 GPT 5.6 要好，但是 GPT 的画图模型很好，可以配合着用来画图。 比如我这个 Slides 就是用 Claude Code + Opus 4.8 设计，用 baoyu-image-gen Skill 调用 Codex 画图。 至于成本，不是每天大量做，差别不大，重点是效果要好。 推荐试试看：https://t.co/d2EaYV6q7j

如果说长鑫、长江、deepseek还处于依靠后发优势抄龙头，那么今天在港股挂牌上市的中际旭创则是妥妥的全球光模块龙头 而且在最先进的1.6T产品更是有80%市占率，垄断式的第一名 这是为数不多，在A股也能涨几百倍的公司 不过现在入场时机不合适，等数据中心的雷爆了之后，这是我要重仓抄底的标的之一 https://t.co/fql908zmZD

Kimi创始人杨植麟：OpenAI没发明任何新东西。月之暗面CEO杨植麟，自称开创了不同于硅谷的AI发展模式，打破了美国在AI领域的垄断幻想。对此，OpenAI奥特曼回应：我并不担心中国蒸馏我们的模型，OpenAI才会是最便宜的。企业打价格战不可避免，OpenAI靠的是周活10亿，每人付1块钱，一周就有10亿。Kimi周活才450万，拿什么比？用这10亿用户，训练出来的大数据，又是10x10倍的效果，接下来，AI推理差距只会进一步扩大？中国未来AI大模型，与之前的门户、搜索、视频、社交一样，也是一场大型内战？只有中国人自己用？比尔盖茨和微软，担不担心中国的盗版呢？不担心。

让mimo这100多人做的LLM产品，去扛整个小米整个集团几万人的母公司市值，帮洋洋洒洒的高管和全球各地小米持股者挣大钱，根本就不可能，完全的反人性。 正确方法是让mimo独立出来融资，给每个人8位数pacakge，用一级市场一切手段拉满mimo核心成员的收益预期，整个团队冲着IPO去， 把mimo带来的一级市场资本价值拉满，留出来30%期权和股份给mimo核心团队，这才是最正确的方式。 事实证明，在2026这个时间节点，没有一个全球综合科技互联网大厂能依靠内部一个小部门训练LLM达到全球第一梯队，Google不行，微软和Amazon不行，阿里也不行。 持续训练先进LLM、持续保持第一梯队这件事，靠大厂内部常规组队+promotion+打工人心态是非常困难的。

翻译一下： OpenAI能不能上市，我们不care。

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太奇怪了，为啥GPT的智商突然碾压了所有大模型，5.5 Sol Ultra，完全就是断崖式的领先，包括领先Claude Fable

两个暴论： OpenAI已经错过了上市的时机，最终将无法上市，会导致产业链上一系列公司破产。 A社也会是比三四月预想的要小得多的公司，因为卖奢侈品的很少有大体量的公司。

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OpenAI的CFO称7月的ARR超越了所有人的预期。 难道OpenAI重新超越了Anthropic🫪 受此鼓舞，整个AI产业链为之一振， $MSFT 财报后继续跳涨到9%，没人付钱的问题可能得到了解决。

Seedance 2.5 将于明天正式发布...

根本不需要什么codex宠物，我感觉我自己就是 codex 的宠物。

🔥这周 https://t.co/IFFpaU0nSs 带来了不少新进展，从模型生态到产品体验都有持续更新。 在模型方面，https://t.co/IFFpaU0nSs 陆续上线 Claude Opus 5、Gemini 3.6 Flash / 3.5 Flash-Lite、Grok 4.5 等前沿模型，同时将 Kimi K3 扩展到 Web Chat，让用户在不同场景下有更多 AI 选择。 除了模型扩展，https://t.co/IFFpaU0nSs 也持续优化自选服务商折扣体系和 API Key 安全实践，并发布 BAIclaw 相关介绍，进一步完善 AI 服务使用体验。 同时回顾在日本 #WebX2026 的线下交流，也能看到 https://t.co/IFFpaU0nSs 正在不断连接全球 AI 社区，推动更多用户了解和使用 AI 工具。 持续更新和完善产品体验，才是 AI 平台长期发展的核心。 🔗 点击查看周报： https://t.co/sQl1MBFKXW @justinsuntron @BAI_AGI #TRONEcoStar

这个paybox 目前反正领不到 ①因为目前那个X绑定领USDC的板块没了，所以进去看不到领取的地方，之前领取的人是全发了 发放地址： https://t.co/9hEIJ7exLo 总共一万多条哈希，大部分就是几U的(图1)，超过100U的只有两百人(图2) 别太焦虑 其实很小 应该是根据账号给的 嘿嘿🙂难得早睡 错过了 不然肯定第一时间去领了... ②看发放的地址现在余额还有7K多刀， @moonpay 官推说会今天晚点会重新打开X水龙头（就是图3这个窗口 现在没显示了)，今天晚点要是能领了看到的哥们喊一下 ③绑定GPT演示视频： https://t.co/mMeC63ylaU 和之前绑定Shit那种方式一样 ④无论领了或没领到，要是想撤销权限： ChatGPT：设置 → 插件 → PayBox → 断开连接 X：设置 → 安全和账户访问 → 应用和会话 → 关联应用 → MoonPay 的 PayBox → 撤销应用权限

你再遇到谁唱空算力，你就把这篇博客甩他脸上🫡 Dwarkesh Patel在他新的Blog里面提出了一个很反直觉的判断：未来几年，AI算力价格可能上涨10倍以上。 过去大家默认，芯片性能不断提升，模型推理成本就会持续下降。 但算力的价格，最终并不只取决于生产成本，还取决于它能创造多少价值。 假设一张H100可以运行一个人类水平的软件工程师Agent。 按照目前软件工程师的市场价格，这张卡每年能够创造超过25万美元的价值，相当于今天H100现货租赁价格的15倍。 模型越聪明，同样一张GPU能够完成的工作越多，企业愿意为它支付的价格也就越高。 背后的矛盾很简单： 前沿AI公司的收入可以一年增长10倍，但全球AI算力供给大约只能增长3倍。 Anthropic和OpenAI的算力增长已经快于整个行业，GPU小时价格也在今年出现明显上涨。 Epoch AI估计，全球AI资本开支在2026年可能已经接近每年1万亿美元。 但主要问题是算力供给也很难无限加速。 先进制程受晶圆厂、EUV光刻机、封装、内存和电力共同限制。 仅一座1GW规模的AI数据中心，对应的芯片制造就需要大约350台EUV设备一整年的产能当量，整个供应链不可能因为模型突然变强，就立刻扩张十倍。 如果这个判断成立，会出现三个结果。 第一，前沿实验室的护城河会越来越深。 当GPU价格上涨十倍，没有收入的创业公司和研究团队，很难再和OpenAI、Anthropic竞争同一批算力。 领先公司可以用模型赚到的钱购买更多GPU，再训练更强的模型，形成一个越来越难追赶的循环。 第二，最强模型反而可以卖得更贵。 当每小时算力本身已经非常昂贵，使用一个能力较弱、需要消耗更多Token才能完成任务的模型，会变得非常不划算。 模型效率每提高一点，节省的都是昂贵的GPU时间。最强、最高效的模型会获得更高的溢价，而不是陷入单纯的价格战。 第三，大量低价值AI应用可能会被挤出市场。 今天人们可以用大量GPU生成短视频、图片和各种内容，是因为算力相对于人类劳动仍然便宜。 当同一批GPU可以拿去写代码、做科研、设计芯片，甚至直接创造几十万美元的经济价值时，低价值内容生成就必须和这些任务竞价。 当然，算法效率、新芯片和更便宜的小模型，仍然可能持续压低完成固定任务的成本。 25万美元一张H100的估算，也依赖于AI真的达到人类工程师水平，并且工程师的边际价值没有因为供给暴增而崩塌。 但这篇文章提醒了一个经常被忽略的问题： 模型进步带来的需求增长，可能远快于芯片进步带来的供给增长。 过去几年，行业一直在讨论智能会不会商品化。 更可能出现的情况是，模型权重越来越便宜，真正能够运行这些模型的算力却越来越贵。 开源可以让所有人拿到智能。 但它不一定能让所有人买得起智能。 AI越强，算力反而可能越贵。

其实最近这一年，OpenAI的股权和绑定，一直是对微软投资最大的隐患： 对保守主义者来说，O社不能上市，甚至彻底失败的概率绝不是0，更有可能是10%。 所有O社对市场的承诺，都要打对折，甚至更低。 O社会不会引导微软过度建设最后没有顾客？这一直都没有答案。 如果O社倒闭，会多大程度上拖累微软的财报？同样没有答案。 今天微软的财报最大的好消息，就是澄清自己对O社的依赖低于10%，而自己能销售其他90%的算力给企业，毫无问题。 考虑到这个前景，即使去掉全部O社的RPO，依然有400B。 前途一片光明。

其他人管理小米，大概率会把小米mimo和小米汽车拆分成两个子公司，小米母公司全拿大头，让出来15%的股份让红杉领投，其他一堆乱七八糟的公司跟投，先把估值做到100~1000亿， 然后让出一部分期权池，按照本轮甚至18个月后下一轮估值的天价期权从友商那里直接挖人，mimo挖LLM training，小米汽车挖自驾 ，挖来个个package八位数，下一轮发布一个追上第一梯队（mimo追平GLM和kimi，小米汽车追平特斯拉）的产品。 最后融一轮pre-IPO，造成舆论效应，证监会那边打了招呼，IPO之前一路开绿灯，顺利上市，一顿暴涨，整个mimo和汽车股权大头（几千亿）全都留在小米母公司内部。 这是比较冒险激进但是更值得尝试的做法，但肯定不是雷总的风格。

两天前因为“健康原因”从 @thinkymachines 宣布离职的联合创始人翁荔被爆即将加入 @OpenAI 🤯？？？！ 据 @theinformation 和@BusinessInsider 报道， 知名AI研究员、前 OpenAI 研究与安全副总裁，以及Thinking Machines 联合创始人@lilianweng 即将加入OpenAI，并带领一个团队，利用现有AI模型加速OpenAI内部研究，让模型参与训练和改进下一代模型。 但Lilian前两天刚宣布，因为过去七个月频繁生病，无法继续承受创业公司的工作强度，因此选择离开了Thinking Machines。 她当时说，自己更适合一个范围明确、节奏可预测、无需承担联合创始人责任的职位。 结果这个职位就是回OpenAI研究递归自我改进？？？ 而且这显然不是临时安排。 7月4日，Lilian刚刚发布了一篇长文《Harness Engineering for Self-Improvement》。 她在里面把现代递归自我改进定义进行了解释。 递归自我改进不一定是模型直接修改自己的权重，也可以是模型改进数据、训练流程、评测、部署系统，最终帮助人类训练出更强的后继模型。 在翁荔离开后，Thinking Machines这边则基本被拆得只剩骨架。 六名最初联合创始人中，目前只剩Mira Murati和John Schulman还在。 Barret Zoph、Luke Metz和Lilian Weng都回到了OpenAI，Andrew Tulloch去了Meta。 看起来OpenAI真的攻克了AI医疗啊，否则难以解释为什么这么快就康复了🤣

这个活动参与下，目前钱包创建导入失败，应该是太多人了 https://t.co/i2F9JKKYOH 打开选择Claude & ChatGPT去设置插件，不会的可以看教程，红包都是最多的有上百美金 注意：不知道安全不安全，撸到了就去关闭开发者，卸载撤销授权 https://t.co/2lW58np9ra

因为如果 AI 基建开始依靠债务杠杆（如开发商发债、银行贷款）和供应商信用担保（NVDA 拟为 OpenAI 提供 2500 亿担保），那么宏观利率（TLT）和信用成本（HYG/信用利差）就直接决定了这套 AI 融资模式能否运转。过去巨头企业用自己账上的自由现金流（FCF）建设 AI，风险只留在巨头自己的利润表上；现在引入“开发商持股 + 银行放贷 + 供应商担保 + 政府政策支持”的金融工程架构，风险开始向信用市场、设备商借贷成本以及数据中心资产利用率转移。 信用利差这个数据的优先级将会变高。如果高收益债与企业债利差大幅拉升，说明市场拒绝接盘高杠杆的数据中心项目债，融资链条有断裂的风险。 这也反过来推演了宏观利率的上限，美联储再次加息或长端利率无休止飙升的概率极低。 从宏观债务来看，美国政府自身面临庞大的债务滚动与付息压力，利率进一步抬升将直接让财政预算承受更多的压力；从产业私债来看，AI 融资链条已杠杆化，利率一旦过高，数据中心项目的现金流无法覆盖利息成本，致项目债无法展期、担保方风险暴露、银行收紧放贷，这个后果将会是巨大的。 在巨头企业账上现金被大量消耗之后，AI 基建依赖“开发商发债 + 银行杠杆 + 设备商信用担保”，这套金融工程，本质上是对利率极其敏感的。所以目前来看，无论是政策端（政府债务）还是产业端（AI 金融化），都不太可能承受利率进一步大幅上行。

其实北京人是最傻逼的，月工资1万，吃个西瓜3块钱一斤，绝大多数人连西瓜都吃不起， 而河南人月薪3000，吃个西瓜3分钱一斤，物价是北京的1/100，人人天天早晨吃西瓜、中午吃西瓜、晚上吃西瓜，西瓜比矿泉水还便宜。 如果按照西瓜的平价购买力计算，河南ppp后人均相当于30万月薪，比北京人幸福多了。

貌似 codex cli 的第一版就是用的这个apply_patch，但是后面慢慢地改成跟 Claude Code 一样用 file edit tool 了。当时我还觉得它这个 apply patch 设计的很绝，完全可以自动优雅地实现后来的各种 programmatic tool calling 才能实现的东西。

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老外真的是不懂中国国情，说长鑫无法复制 接下来还有长江存储、deepseek、月之暗面等 数据中心建设都还没开始，就是为了等国产硬件成熟起来😜 中国的M2规模是美国的两倍多，现在把出入金通道封死，就是为了把资产从抑制生育的房产转移到鼓励生育的股市上去😄 八运艮土转九运离火，就是这个意思🤓 https://t.co/8VQawtxUc3

说实话，现在硅谷AI圈最大的金主根本不是硅谷自己的钱，是中东的石油美元。 OpenAI、xAI这些公司的融资名单里，阿布扎比的MGX、沙特的PIF越来越常见——他们拿卖了几十年石油攒下的钱，换AI公司的股权。以前是石油换美元，现在是石油美元换算力。 你说这是双赢也行，说这是资本换权力也行。反正等这批AI公司真跑出来，分红名单上得往后稍一大截——中东主权基金才是笑到最后拿分红的那批人。 硅谷负责烧钱造故事，中东负责买单换筹码，这买卖谁更精，还用问吗？