rickawsb

AI数学能力突破对常温/高温超导非常重要
当AI能够发现新的数学结构、物理理论和计算方法，将从根本上降低理解与模拟复杂量子系统的难度。这将让生成超导材料这个问题的计算复杂度，可能呈指数级下降
常温/高温超导将是检验AI理论科学能力的重要场景之一

阿姆达尔定律不会失效，但会被 AI 改变。 原来被认为不可加速的环节，也可能被加速。
AI 不仅能够加速解决问题，还能加速改变解决问题的方法。
个环节的加速通常存在边际收益递减，但技术路线突破可能重新打开加速空间。长期加速曲线未必平滑，而可能呈现多次跃迁。
因此瓶颈会不断被消除，然后不断迁移。
所以瓶颈投资，也需不断迭代

过去一周
nflx，goog，amzn财报均不及预期并大跌
而这仅仅只是注意力经济在ai面前溃败的开始
无论搜索，电商，流媒体，没有算力就没有平台

我时间线被姆巴佩刷屏了🤣

对于现在的mag7，尽管他们的ai算力相关业务，不可否认都很有前景，
但他们各自的核心业务都岌岌可危，msft的软件，amzn的电商，meta的社交，google的搜索，感觉在ai面前都是纸老虎。
我反正日常这些操作都交给agent了，日常基本不怎么用了

24-25年卖光了国内房产（老人坚持留了套自住，现在后悔中），25-26年卖光了国外房产，现在看来都没卖在最高点，但看起来都会躲过最激烈的下跌
接下来ai带来的高失业率和高利率带来的双重压力，会让房地产陷入长期深熊
英国撒切尔时代高利率曾让房地产跌到租售比最低5，之后多年ptsd缓不过来
而且房地产这个工业化时代被固化的定义，在智能化时代，将会被彻底改变。无论是医疗、教育、交通撑起来的所谓“优质地段”，还是建筑物料成本及方式，不出10年，都将面目全非
现在的房子，可能是最不应该投资或持有的资产！

24-25年卖光了国内房产（老人坚持留了套自住，现在后悔中），25-26年卖光了国外房产，现在看来都没卖在最高点，但看起来都会躲过最激烈的下跌
接下来ai带来的高失业率和高利率带来的双重压力，会让房地产陷入长期深熊
英国撒切尔时代高利率曾让房地产跌到租售比最低5，之后多年ptsd缓不过来
而且房地产这个工业化时代被固化的定义，在智能化时代，将会被彻底改变。无论是医疗、交易、交通撑起来的所谓“优质地段”，还是建筑物料成本及方式，不出10年，都将面目全非
现在的房子，可能是最不应该投资或持有的资产！

我现在是半导体唯一多头了？
还有其他人认为ai没有泡沫的吗？

作为一个币圈跨界过来炒股的新手，
在币圈经历过7.9，3.12，5.19，对于这段时间美股半导体的回调
我只想说
就这？

我们正在经历从自动化到自进化的过渡

基于ai目前发展的情况来看，其对社会的深刻影响，最可能的情况既不会是完全平等的“哈耶克式乌托邦”，也不会是纯粹极权的“数字利维坦”，而会演变为一种“倒金字塔式的新封建分层”（Neo-Feudal Layering）。
这种结构是波普尔的演化试错、哈耶克的边缘自发秩序、以及彼得·蒂尔的垄断现实主义在不同物理层面的强制组合。
最可能出现的发展格局可以清晰地划分为三个层级（如图）：
顶层：算力与能源的“新封建垄断”，因为前沿模型（Frontier Models）的训练成本并不会因为“开源扩散”而下降，反而因为逼近物理极限（千兆瓦级核能供应、定制光互连、数十万张高阶算力集群）而变成只有国家意志和极少数万亿级寡头才能承受的“曼哈顿工程”。
数字租金与主权结盟：顶层寡头不再需要直接控制每一个终端应用，他们成为提供“底层智能基质（Intelligence Utility）”的数字领主。如同彼得·蒂尔所预言的，这一层级彻底消灭了盲目竞争，转而与国家安全机器（正如 Palantir、五角大楼的合作模式）深度绑定，垄断了最致命的现实干涉能力（军工、地缘情报、生化合成与主权计算）。
中层：中产科层崩解与“微型哈耶克网络”的繁荣（哈耶克的部分实现）
知识中介的死亡：过去依赖“信息不对称”和“标准化流程”维系的中层机构（如法律合规、初级金融分析、常规软件外包、甚至中层管理）将大面积瓦解。
自发秩序的爆发：拥

我不相信现在杨力坤，李飞飞们所谓的大世界模型的技术路径能替代或者接棒LLM成为下一个主流趋势
因为语言就是世界的抽象，所以语言模型就是世界模型
The limits of my language mean the limits of my world（我语言的界限意味着我世界的界限）
---《逻辑哲学论》，维特根斯坦
当然，世界模型可以是语言模型的补充

AI能力边界不断扩张，而科学、产业、商业和社会的适应速度并不一致。不同边界之间的错位，会持续产生新的创业机会。
而理解这些错位，需要对不断变化的ai能力和行业本身，有深入的研究和理解。并且在关键时刻，敢于下注。
所以，AI时代的企业家，可能需要越来越像科学家；而科学家也可能需要越来越像企业家。

消费电子爆发在即了，但是不是市场认为的方式。
这几天一个新的strata架构，让12g显存的卡配128g内存，可以跑100b甚至更大的模型
市场马上用脚投票，针对DDR3优化的推理架构都已经有了，用苹果手机，连苹果电脑做内存的扩展也已经有了，
现在旧卡旧存已经从5090炒到3090炒到V100，从ddr5炒到ddr3。
马上我觉得就会从苹果手机扩展到安卓手机来做电脑的内存扩展。
消费电子将应缺尽缺但不是因为大家想再换个手机，而是因为手机就是推理存储的扩展。

科学本质上是“现实压缩”，一个好理论，本质上就是用更少的信息描述更多现实。
开普勒 → 牛顿是最经典的范例：
开普勒先从大量天文数据里总结出行星运动规律；牛顿再进一步说明，这些规律其实可以由运动定律和万有引力统一解释。
而AI正在不断加速整个科学发现链条

最近我总会想起一句脊背发凉的话：
天宝初年大唐盛世里的长安人怎么也想不到，他们中的大多数会死于随后的安史之乱

看着这几天各种关于ai安全的争吵
无论正反
我只想说
雪崩时，没有一片雪花是无辜的