⚽ 預測世界盃，瓜分 $40,000！Gate 懂王集結令！
2026世界盃燃爆今夏，來 Gate 廣場當預言家，豪華獎池等您來戰！
💥 輕鬆兩步參與：
1️⃣ 帶 #广场预测世界杯赢40000U 發帖，或分享官方活動至廣場發帖
👉️ https://www.gate.com/competition/football-2026
2️⃣ 發帖內容可圍繞賽事結果預測、賽事勝率分析、交易策略/截圖分享等。
💰 三重大獎等您拿：
1️⃣ 日獎：每天評選 10 位“單日預測王”瓜分 $500！
2️⃣ 周獎：每周狂抽 50 名幸運分享錦鯉瓜分 $1,000！
3️⃣ 榜單獎：衝進周/月度排行榜，斬獲 Gate 世界盃限量球衣禮盒、預測市場體驗券！
詳情：https://www.gate.com/announcements/article/51597
人工智慧變得太昂貴，這也是市場可能崩潰的原因，但不是因為需求不足——恰恰相反：
> 對人工智慧的需求正迅速攀升。模型實際上是有效的，但代幣太昂貴。
我這週轉用了Claude Fable 5，幾乎立即達到使用限制
誰贏？中國的開放模型。體積只有一小部分，擁有80-90%的前沿能力，成本是Claude Fable的1/200，GPT 5.5 高端。
順便忽略基準測試，沒有人在現實世界中真正關心，關心的是他們要付的帳單：
> 最近美國初創公司將他們的Claude訂閱轉向更便宜模型的數量增加了3倍。
像Uber這樣的公司開始用模型替代相同任務，分配更便宜的預算
瓶頸是（沒錯，你猜對了！）計算能力、電力、記憶體、冷卻等
我猜，向更便宜模型的推動將促使新的模型架構和晶片設計
蘋果為他們的新20B本地模型設計的記憶體晶片就是一個明顯的例子。
以下圖來自最新的Citadel報告：