随便逛逛 retweeted
lilly and novo both showed their glp-1s slowing biological aging clocks, the first blockbuster longevity drug might already be here
随便逛逛 retweeted
South Korea plans to raise government AI investment to 21.3 trillion won next year, nearly twice the current level.
随便逛逛 retweeted
按照 $GOOG 目前云业务的增速:
2028年Q3:云收入 > 搜索引擎收入。
2029上半年:云收入 > 所有广告收入。
到时候,AI Mode 和 AI Overviews 的广告变现,以及 Gemini AI Agent 可能已大规模铺开,AI 收入可能开始爆发。
到那时再回头看,谷歌上周财报后的大跌,都不一定还记得。
随便逛逛 retweeted
I see so much praise of Gemini 4 everywhere. Am I in a bubble or does everyone love it?
随便逛逛 retweeted
Opus 5.5 预测的未来十年
hesamation让 Opus 5.5 预测 AI 的未来十年,列了一张时间表:
2027 年 Agent 能独立处理多日软件和研究任务;
2028 年大厂多数代码由 AI 写,工程师主要做定义、评审和编排;
2030 年推理需求超过训练,能源和芯片成主要瓶颈;2032 年人形机器人在仓库工厂真正商用。
到 2036 年,大多数人会承认的 AGI 系统已经存在,但关于 AGI 到底是什么意思的争论,还在继续。
随便逛逛 retweeted
今天来说几句心里话。我在美国这么多年,发现一个最大的问题是:美国人从来不会和你说实话,要不就是好为人师爹味重,要不就是基本都是废话。在中国和哥们喝几杯,酒过三盏菜过五味,哥们一句“操!”,之后就开始推心置腹了。这在美国根本不存在,人心隔肚皮,美国人从来不和你说真话。当年我读博士的时候,博士老板扔给我一个屎上雕花的课题,我一看就不太对劲,觉得不值得为这个细枝末节无关大局的课题浪费我的数年青春。结果老板给我大画大饼,说这个课题无比重要,做好了绝对功成名就。这还不算,我问了好些系里的别的老师,都说这课题不得了啊,太重要了。他娘的,我一时间将信将疑,还被忽悠进了(当然拒绝被忽悠也是死路,只能卷铺盖滚回国)。
等到博士快毕业,才知道我做的东西无足轻重,差点找不到博士后,证明了我最初的感觉是对的。那时候找教职一定要找先做博士后缓冲缓冲,然后就是找教职。费了好大的劲申请了两年,只拿到了两个学校的面试,最后全挂。我琢磨着,究竟我的gap在哪里,我也好通过一年时间再提升一下自己,来年再战教职。但是根本不会有人告诉你,你的问题在哪里。美国人都会说:不知道啊不知道,不知道为什么人家不要你。我问:如果我水平太烂,那为啥这么多北大清华本科毕业、哈佛普林斯顿的博士,依旧没找到教职?美国人说:不知道,不知道,it happens。他娘的,反正就是没人愿意和你说真话。
直到一个中国师兄和我说:呵呵,不要白费力气了,现在学校推行DEI,你就别做无用功了。然后这个师兄就卷铺盖回国了。这种话,不一定全对,但是美国人是肯定不会和我这么说的,不但不会说,还会强力否定DEI招工政策,再和我说一些道貌岸然的爹味话,或者是毫无信息量的废话。
后来我只能被迫转行。好笑的是,转行之前,我又拿到一个博士后的offer,一看这个博士后岗位毫无前途,根本不能让我在美国找到教职,只能耗费生命。结果我遇到的许多美国老师都和我说,哇!恭喜恭喜!这个博后的职位太棒了,你一定可以在那里做出好多的成绩,太好了,太为你高兴了!你可拉倒吧,我已经不吃这套了。
更搞笑的是,我转行之前给某杂志写了一篇综述文章,打算做为我科研的遗作墓志铭,于是我用心写了很久。我关系亲密的老师说,写综述毫无前途,浪费人生,你应该乖乖地给博士后老板打工,写个屁的综述。结果,我这篇综述成为了我引用率最高的文章,至今还有不少人在引用。
接下来是在大厂工作,这段旅程按下不表。从大厂辞职创业后,我找了几个美国的商业顾问,当时的想法是,咱家要在美国开铺子,总不能老混华人圈,总得找一些正宗美国人,看看能不能获得有用的信息。结果所谓的商业顾问,无非把那些耳子都听到磨出茧子的如何获得客户,如何lean startup那套,给我照本宣科复述一遍,然后伸手要钱。
我想我靠,网上随便找骗子,不如本地建立联系。于是我花了一年时间,参加了无数的本地聚会,各种meetups,除了加了无数根本不会第二次联系的人的linkedin,别的几乎一无所获。主动联系的美国人,大都是来割的,上来就说,Hi,我可以帮你打通学校的关系,Hi,我可以帮你获得更多的客户,Hi,我可以帮你做marketing。嘿嘿,一开始我还信了几个,后来发现都是毫无资源出来骗的。我现在meetups基本上都不去了,99%都是无效社交。
我寻思着,为什么美国人从来不和我说真话?原因可能有以下三种:
第一,他们从小就练就了说废话的本领,可以大吹特吹、或者好为人师说几个小时言之无物的废话。和只有几面之缘的人说话,说一晚上废话,是基本功。
第二,真话代表着信息差。在美国,信息差是一种商品,是绝对不会免费公开的。
第三,在美国人眼里,我辈不过是外来务工人员。他们有自己的圈子,是不会和你这样的圈子外的外来务工人员说推心置腹的话的。
以上都是我的个人体验,我知道肯定会有人说,他的交友圈特别高大上,都是美国上流社会,你从洋大爷那边获不到有用的信息,只能怪自己没用。那我就只能说good luck了。
随便逛逛 retweeted
来自 OpenCode 团队的高度认可
遇到困难架构问题、复杂系统设计,和任意工程简化,都可以交给 Gemini Argon
Argon 绝对是被业界低估的模型。没用过的都应该来试试。看到了 AGI
随便逛逛 retweeted
Google’s $GOOG performance-per-dollar improvements with each TPU generation is helping it offer among the lowest “cost per intelligence task”, with Gemini 3.1 Pro Preview costing an average of $1.30, or 51% cheaper than GPT 5.5 (high) and 76% cheaper than Claude Sonnet 5.5.
Google’s TPU 8i, delivering up to an 80% performance-per-dollar improvement over Ironwood, could extend this further.
io-fund.com/ai-stocks/google…
$NVDA $AMD
为啥meta可以吃得消免费搞muse?
随便逛逛 retweeted
counterpoint: the FCF squeeze is expected to be temporary. Consensus f’casts have Googl, Amazon, Meta & Microsoft rebounding sharply from 2028, generating more than $600b in combined free cash flow by 2030
A lot riding on that recovery
Big tech cant pay for AI out of its own pocket anymore
Cloud demand passed every test this week: AWS +39%, Azure +48%, GCP +103%. Stocks selling off anyway bc the core businesses no longer cover the buildout.
Amazon trailing FCF is –$42b. Alphabet’s Q3 FCF was –$9b. Goldman expects ~$400b in bonds to fund ~35% of 2027 capex.
Only Microsoft says it can self-fund next year (and it just priced $25b in bonds)
随便逛逛 retweeted
You have 12 months left to buy the Magnificent 7 before the cash flow explosion begins:
随便逛逛 retweeted
深度跑了几个月的 AI 编程与投研工具链,客观聊一下 Google Antigravity 2.0 搭配 Gemini 4 Argon 的真实水平,顺便跟 Claude Opus 5.5、OpenAI Codex 以及 ChatGPT 做个横向对比。
先说结论,如果不涉及超高难度的底层核心算法,目前 Antigravity 的综合日常工作流状态已经排在第一梯队榜首,整体体验比 Codex 和 Opus 5.5 更顺手。
▸ 官方架构与工程化特性的降维打击
很多工具本质上还是单线程问答框,但 Antigravity 2.0 已经做成了完整的智能体操作系统。它原生自带子智能体并行调度、后台定时任务 Sidecar、内置浏览器与实时渲染面板,并且把自定义 Skills、全局规则 Rules、MCP 数据源服务以及命令行工具 agy 全部打通。配合 Argon 的一百万上下文窗口,一套复杂的多步任务丢进去可以自己在后台跑完闭环。
▸ 前端能力与多模态对比:ChatGPT 单图最好,但 Gemini 是全能王
实话实说,单看静态图片生成的审美和质感,目前依然是 ChatGPT 最强。但放到整个内容与产品生产流里看,Gemini 才是真正的全能选手,它在同一个底座里原生打通了图片、视频、音频理解与代码生成。尤其让我意外的是它的前端能力,这一代在界面布局、交互组件还原和视觉细节上有了质的飞跃,目前综合前端生成效果是全市场最强的。
▸ 代码能力与性价比:普通开发无敌,极限交易模型仍有差距
代码层面要分难度看。日常的全栈开发、数据抓取、自动化脚本和常规工程项目,大家都能轻松胜任;但如果把难度拉高到复杂的量化交易模型与高并发策略架构,Argon 的深度推理确实比 Opus 5.5 弱不少。不过对绝大多数开发者来说,日常工作根本触及不到量化交易模型这种极限复杂度。算上 Argon 每百万输入仅 2 美金的定价和高达 95% 的缓存折扣,它的综合性价比目前没有对手。
▸ 为什么下一代 Gemini Carbon 会是真正的绝杀
这也是我最期待 Gemini 4 Carbon 全面铺开的原因。目前 Carbon 在权威基准榜单上已经冲到第一,WebDev 前端竞技场暴涨 89 分。如果接下来 Carbon 在 Antigravity 里能把高难度交易模型和底层算法这块最后的短板彻底补齐,同时保留现在的顶级前端、图文视频全模态与极致性价比,那在生产力赛道就是真正的绝杀。
亲手在日均消耗海量 Token 的工作流里跑通这一切,再回看上周 $GOOGL 三季报翻倍至 307 亿美金的谷歌云营收、5608 亿美金的云积压订单,以及每分钟 320 亿 Token 的 API 调用量,就能明白华尔街对单季 514 亿美金资本开支的恐慌有多短视。顺便感谢之前 @OfficialLoganK 送的半年试用让我深度入坑这套生态,继续坚定看多 GOOGL,静候 Carbon 全面解锁。
o, 所以在gemini里面直接推personal agent了!
那真是做了正确的事情, 首先绝对的战略高地,必须要占领!第二,在Gemini里面直接退出是最好的,没有必要单独再来一个新app。
唯一美中不足的是感觉这个task模式还是不太清晰
随便逛逛 retweeted
老有人问OpenCode和Command Code为什么那么便宜,是不是量化版,这里干脆集中写一下OpenCode吧。没有任何内幕消息,全部来自公开消息和OpenCode自己的披露。感觉最近真的是谣言越传越多了。
OpenCode最早推的是Zen服务,最低充值10美元用原价调用模型,和OpenRouter差不多。从今年较早时间开始,和中国的开源大模型公司密切合作,包括多次的匿名模型免费发布。Pony Alpha、Hunter Alpha都是先在Zen上亮相的,分别是GLM和小米的模型。(事实上,他们的联合创始人之一是华人)
Go Plan的一开始,是10美元兑换60美元可用额度。主要是有个首月半价,使得它变为最划算的订阅服务之一。后来有几次中国开源模型的发布当天他们就立即适配,甚至在官方权重放出来之前就适配,让我开始猜测他们直接接入的是官方模型。
当时,GLM套餐需要抢,但在Go里面还能用GLM。不过GLM限流无法使用的时候他们的服务也用不了。后来有几次DeepSeek API限流故障的时候他们也一起出故障,基本实锤是官方API中转。
后来他们也在自己的官网FAQ中一一列出了每个开源模型的供应商,绝大部分模型合作方只有一个,就是官方。(在我印象中,GLM还他们列出了另外的供应商如Fireworks AI)
而且Go Plan一直维持ZDR零数据保留政策。我之前提到过,国内很多的订阅Plan,包括当时很火的什么阿里Coding plan,火山Coding plan,全都是霸王条款,要用你的数据去训练的。有些官方Plan如Kimi 的coding plan也没有自己手动关闭数据共享的选项,说是要发邮件给客服。
由于海外用户对于数据传到中国供应商那里还是比较敏感的,OpenCode的联合创始人dax @thdxr 曾经在X上回应过,他们和中国的模型公司都签署了零数据保留政策的合同。这其中的例外包括部分免费提供的模型,以及DeepSeek(每月续签,没有长期合同)。
也就是说,OpenCode有很长一段时间,都是官方中转站性质。这期间,dax曾经在X上回应过,他们是通过官方给的折扣价格提供服务,所以可以比较便宜。DeepSeek的V4正式版出来的时候,他们提供过一段时间的免费,用量爆发。同时,他们悄悄增加了一个设置开关,必须允许数据传输到中国,才可以继续用DeepSeek V4.
其实,以当时的价格,如果没有首月半价,那么只有小米和DeepSeek在Go里面是更划算的。像GLM、Kimi、MiniMax都是官方Plan更划算。他们偶尔也会提供短期折扣,比如Kimi多次有3倍额度之类的,但是并不真的更便宜。(这里大家要知道,小米的token plan基本上只有什么七折或八折之类的优惠,基本上省不了什么钱,所以Go里的6倍用量就很划算)
这期间,发生了一次较大的争议。导火索是DeepSeek突然宣布降价。原本降价是好事,但是OpenCode曾经一直承诺10美元换60美元额度,而DeepSeek价格降为之前的1/4以后,Go Plan中价格却没有降。不过依然是当时能找到的最便宜的DeepSeek价格(短期促销免费的不算)。
只是随着时间推移,一些新进入用户发现DeepSeek的价调用价比官方贵,dax也不得不回应说,DeepSeek官方不愿意对DeepSeek V4 Flash提供之前的折扣,因为官方本身在API调用价格上的利润空间不够(同时也暗示,其他很多模型的官方API本来就有很大利润空间)。
然后更大的事情来了,DeepSeek又宣布涨价了!几乎是在官方涨价的第二天,Go Plan的价格就不得不随之上涨
接下来发生了什么,我只能靠猜测,但是最终的结果是,Go Plan上的API价格和官方调整为一致,但是V4 Flash的可用额度被降为$15. (V4 Pro仍然是$60)
这件事情导致非常多的中国用户尤其是新订阅用户感到自己被欺骗了,虽然他们用到的已经是最便宜的DeepSeek,但是给个人的感知就是,自己以前用不完的DeepSeek,现在很快就会用完。
从此以后,Go Plan终结了自己永远1:6兑换的年代,同时越来越多的模型厂商跟进,因此现在你去看Go Plan,五花八门的什么比例都有。而OpenCode在中国用户中的名声从此一落千丈,骂他创始人是印度人骗子,猜测模型灌水之类的声音一直没停过。
总结一下:到此时为止,Go Plan一直是官方API中转。
也正是从这个时候开始,dax宣称自己开始找第三方算力服务商,希望能够以自部署的方式提供API。这也可以理解,谁愿意把自己的好不容易培养的用户口碑,依赖于外部厂商?他基本上是把X当作找合作伙伴的窗口了。
这就诞生一个叫CheapSeek的词,意思就是找便宜的DeepSeek。期间dax还很高兴地宣布说找到了能提供之前价格的DeepSeek算力合作伙伴,把大家的胃口吊得很高。
这时候,Command Code登场了。它为DeepSeek提供的比例是1:7。此时舆论开始往对OpenCode不利的方向发展,人们认为Command Code更划算,OpenCode一直辜负了之前买了便宜API的老用户,纷纷退订。
dax则表示:他们在市场上找来找去,所有声称能提供更便宜DeepSeek的算力服务商,要么是吹牛,要么不是满血版,并且暗戳戳地指责Command Code是靠自身出血补贴用户,是不可持续的。
然后,两家就开始了频繁而激烈的价格斗争,你方唱罢我登场,dax买的B300机架也终于到位(看起来,他放弃了那些声称能低价提供的算力服务商而选择自建)。接着,DeepSeek V4.1 flash面世时,两家均在DeepSeek官方API上新后,一天左右提供了新适配。各自活动补贴一段时间后,双方都来到了10美元换80美元DeepSeek V4.1 Flash的常规状态,最近几天又来到了$100.
这时候,越来越多的声音说,他们两家为什么这么便宜,是不是量化版的。dax在多个帖子里分别解释,模型厂商的推理毛利率很高,高达85%以上。所以他们自部署是能做到低价的,不是补贴,也不是量化。
而他没说出来的是,中国厂商根本买不到那么多B300机器,宝贵的英伟达新一代显卡要留给训练,只能用早期版本或者国产GPU做推理服务。中间有适配成本,适配周期,推理效率的很多坑。即使不考虑占地面积成本,购卡成本和日常维护、电费等也基本会有4-5倍的差异。这部分,是我根据公开价格,和AI一起进行的估算。每个人都可以用公开信息自己去算一算。(梁文锋自己之前也说过华为卡对比英伟达,推理效率有4倍差异)
也就是说,在DeepSeek自己推理毛利很高,且近期开源了DeepInfra的情况下,OpenCode完全有可能做到比DeepSeek自己的成本还低。现在唯一的问题是:他们买不到新的B300,因为他们的规模太小了。
之前我在另一个帖子里分析过,一套B300的token处理规模大概是OpenCode当前处理规模的一半。dax也曾公开表示,峰值的API调用,他们必须路由到官方才能扛住。按照目前社区的信息,大家实测后,更多发现的是速度确实不如官方,但却没有找到多少模型智商打折的证据。
dax最近说deepseek本身就是一个专家权重FP4量化的模型,没有继续量化的意义,并且说要找官方认证他们提供的推理服务和官方权重一致。如果你真的需要证据,也可以再等一等。
总结一下:和DeepSeek官方权重相同的推理服务,以现在的10美元换100美元的价格提供是完全可能且并不需要补贴的,并且仍然有提升空间。只是OpenCode规模太小,买不到更多新款GPU集群。
这么随手一写,一不小心写了很长。也难怪之前很多人分析这个问题都分析不到点子上,毕竟中间的曲折太多了。此外,这里面的很多信息,也不仅仅是依赖dax一个人说的话。梁文锋的几次被爆出来的公开讲话,DeepSeek官方公告,B300和昇腾卡的公开性能等等,很多都可以作为佐证。
本文仅代表本人印象和信息综合分析,如有错漏,请予谅解。
利益相关:曾经订阅过Open Code Go Plan数月,现在仅持有Command Code 订阅。原因是Open Code API适配问题。
相关阅读:
xitter.cf/poolmoon6/status/21160…
xitter.cf/poolmoon6/status/21145…
😂😂😂
有人说谷歌 2027 年底会在德州建成全球最大的数据中心,老马回了一句:It's not that big 😂。没那么大。
谷歌这个叫 Goodnight,6 栋楼全部建完,大约 228 万张 H100 当量,1 吉瓦电力,投资 381 亿美元。
Colossus 2 今年 6 月就已经用到 946 兆瓦,明年 2 月第三栋楼上线,总电力推到 1.5 吉瓦。
老马今天自己算了账:Macrohard 11 万 GB200 加 22 万 GB300,Macroharder、Minihard、Gun Range 各 22 万 GB300,Spam 约 20 万。到年底一共约 120 万块 Blackwell。
谷歌要到 2027 年底才建完的规模,Memphis 今年就做到了。










































