Chang
814 posts
他现在各种现实困境，这几年很多场次已经不唱皇后大道了。
这次演出也没歌单。
我去之前，就觉得如果今天能唱皇后大道，我们虽都老了，但马照跑，舞照跳，岁月虽死，而信念如同少年，依旧在燥。
终于近尾声前，先来了亚细亚的孤儿。已经就疯了。
马上接着皇后大道。
没白来，没白期待，我蹦起来一直在喊牛逼！声儿都呲了。
我的魂儿假如必须随最好的时代一起死去，而这一刻，我都不想挣扎。🤟🤟🤟🤟🤟🤟
TC@tc_mx
@wobushimiao 皇后大道東，最準確的預言
中文
今天CDN代理类如 $FSLY , $AKAM 等之所以遭受重创，估计罪魁祸首还是同一个，就是Anthropic. 因为它推出了Managed Agents 云端服务，被认为对这些股票利空。具体新闻见 technews.tw/2026/04/09/ant…
flyingwhale-飞鲸投资笔记@flyingwhale919
中文
Anthropic 推出 Claude for Word 插件
Anthropic 刚刚发布了 Word 插件的测试版。装上之后，Claude 直接在 Word 侧边栏里工作，你选中一段文字、用自然语言描述想怎么改，它就会以 Word 原生的"修订模式"呈现修改结果，接受或拒绝都在 Word 自带的审阅面板里完成。
这意味着改合同、写备忘录、润色报告这些事，不用再把内容复制到 ChatGPT 或 Claude 网页端来回倒腾了。Claude 会识别你文档里的标题样式、编号格式和项目符号，改完之后格式不会乱。你还可以上传参考文档，它会在写作时标注引用来源。
还支持 Skills：团队把某个反复使用的工作流（比如合同审查、研究简报）封装成一个 Skill，其他成员一键就能复用，不用每次重新描述需求。
另外，这个插件和之前推出的 Excel、PowerPoint 插件共享同一个对话上下文。也就是说你可以让 Claude 从 Excel 里的财报数据出发，直接在 Word 里起草分析报告，中间不用手动搬运数据。
目前仅对 Claude Team 和 Enterprise 付费用户开放，支持 .docx 和 .docm 格式。
Claude@claudeai
Claude for Word is now in beta. Draft, edit, and revise documents directly from the sidebar. Claude preserves your formatting, and edits appear as tracked changes. Available on Team and Enterprise plans.
中文
猛拉硬件猛砍软件，是不健康生态。Claude AI 不可能包打天下，
缺乏面对客户的软件服务部署定制化的企业级别的SaaS，AI走不远。
$PLTR Palantir的价值远远不是套个AI的壳就成功的。
当然毕竟对于软件服务，梦想被封上限，估值压制，还有残酷的现实
过去那种一次部署，长期收租的 SaaS 神话，被 AI 改写了。成本端还得持续喂 API、做交付、跑服务，赚的是更苦、更薄的辛苦钱。
所以市场现在极端偏硬件，不是在定价完整生态，而只是在追逐最先兑现、最容易讲的那一段利润。
中文
Anthropic 探索自行設計 AI 晶片
路透社報導，人工智慧公司 Anthropic 正考慮自行設計 AI 晶片，以因應目前嚴重的 AI 晶片短缺問題。據三位消息人士透露，此計畫目前仍處於極早期階段，公司尚未決定是否真的自行設計，也未組建專責團隊，更未確定任何具體晶片設計。
Anthropic 目前主要仰賴谷歌的 TPU 以及亞馬遜的晶片來訓練與運行其 AI 模型 Claude。隨著 Claude 需求在 2026 年急速成長，該公司年化營收已從 2025 年底的約 90 億美元，暴增至超過 300 億美元。
本週 Anthropic 剛與谷歌及博通簽署長期合作協議，同時承諾投資 500 億美元強化美國運算基礎設施。然而，面對晶片供應吃緊的壓力，Anthropic 與 Meta、OpenAI 等同業一樣，開始考慮自主研發晶片。
業界估計，設計一顆先進 AI 晶片的成本高達約 5 億美元，不僅需要大量頂尖工程師，還必須投入巨資確保製造良率。
Jukan@jukan05
Reuters: Anthropic is looking to design its own ASIC. Is it trying to move away from Trainium?
中文
10个深蹲胜过30分钟散步。餐后控制血糖时，每隔45分钟做10个深蹲，比专门进行一次30分钟散步的效果高出14%。
其机制是：你的股四头肌和臀大肌是身体最大的“葡萄糖海绵”。
反复激活这些大肌群，比一次持续的运动能清除更多的葡萄糖。
30分钟散步并没有错，只是效果不如深蹲那么好。
中文
从AI之前的五次创新浪潮里能学到什么？这是大摩最新的一份报告，英文原题是《Lessons from the Five Innovation Waves That Preceded AI》，由首席美国经济学家Michael Gapen领衔。这篇报告的核心问题只有一个：AI浪潮到底会怎样改变美国经济？摩根士丹利没有选择预测未来，而是选择了回看过去。他们系统梳理了美国过去250年经历的五次重大技术革命，试图从中提炼出适用于AI时代的共同规律。
1、五次创新浪潮
过去250年，美国经历了五次由突破性技术集群驱动的创新浪潮：
第一次是工业革命（约1790s-1840s），核心是工厂、蒸汽动力、运河和早期铁路，持续约60年；
第二次是蒸汽、铁路与钢铁时代（1830-1910），铁路里程从1860年的3万英里飙升到1900年的19.2万英里，持续约55年；
第三次是电气化与内燃机时代（1890s-1940s），1902年到1929年间美国发电量增长超过十倍，福特Model T在1908年面世，持续约50年；
第四次是电子与航空时代（1940s-1980s），晶体管发明、喷气式客机、州际公路系统，联邦研发开支占GDP的比重翻了四倍，持续约40年；
第五次是互联网与数字网络时代（1990s-2020），到2000年约一半美国家庭接入了互联网，持续约30年。
一个明显的趋势是：
每一波比上一波扩散得更快。 如果这个规律延续，AI的扩散速度可能超过互联网。
正好我在2月中也有聊过：
移动互联网花了10年时间走完了互联网需要20年的道路，而AI可能需要更短的时间就能走完移动互联网10年的发展之路。
2、六条反复出现的规律
跨越250年的五次浪潮，摩根士丹利提炼出六条高度一致的共同模式。
1）资本开支的巨大脉冲。
创新浪潮从来不是温和渐进的。运河建设在高峰期占GDP的1%（相当于今天的约3150亿美元），铁路投资在1872-1881年间平均占GDP的2.5%（约7900亿美元），且经常超过全国总资本形成的10%。报告直言，如果要给当前AI投资热潮找一个历史对标物，就是铁路投资。
2）劳动力被重新配置而非消灭。
每一次浪潮都引发了对大规模失业的恐惧，但历史上从未成真。农业就业占比从1800年的75%降到1910年的30%再到今天的不足2%，但总就业需求从未崩溃。工作的构成改变了——从手工匠人到工厂工人，从蓝领到白领，从制造业到服务业，从中等技能岗位到两极化分布——但工作本身一直延续。
3）生产率提升需要时间和组织变革。
早期扩散慢且不均匀，但一旦配套投资和管理模式到位，产出效率就会加速。工业革命年均约0.8-1%，铁路时代翻倍到约2%，电气化时代实现了"大飞跃"（1900-1929年非农每小时产出翻番），互联网时代在1990年代末从1.5%加速到3%。但每次加速都滞后于技术发明本身10-20年。
4）繁荣-衰退周期是标配。
1837年运河崩盘，1873年和1893年铁路恐慌，1929年股灾和大萧条，2000年互联网泡沫破裂。模式惊人地一致：狂热投资→投机融资→杠杆攀升→预期调整→痛苦出清。金融市场既加速了技术扩散，也放大了周期波动。
5）不平等走向取决于制度而非技术。
镀金时代的极度财富集中，到1940-1970年代的"大压缩"（工会、累进税、教育扩展推动收入差距缩小），再到1980年后的不平等持续扩大——技术本身不决定分配结果，制度和政策才是关键变量。
6）教育体系每次都被迫转型。
工业革命催生公立小学，铁路时代催生赠地大学，电气化时代推动高中运动，战后GI Bill扩展高等教育，互联网时代加强STEM需求。当教育扩展充分时，技术红利被广泛分享；当教育滞后时，不平等就加剧。
3、对AI时代的六大启示
基于历史规律，摩根士丹利对AI浪潮给出了六条判断：
1）生产率提升大概率发生， 但需要配合组织重新设计。
2）劳动力置换是过渡性的， 岗位构成会变化，但就业不会消失。
3）繁荣-衰退周期几乎必然， AI基础设施投资与铁路/电信建设高度相似。
4）不平等风险处于高位， 收入和财富不平等已达125年来最高，AI的可扩展性可能进一步加剧集中。
5）教育和再培训将是决定性因素， AI可能需要终身学习体系而非传统学位路径。
6）政策制度至关重要， 反垄断、社会保障、人力资本投资决定了红利是被广泛分享还是被少数人垄断。
4、如果这次不一样呢？
摩根士丹利也讨论了一个重要的风险场景。AI作为通用技术，跨行业覆盖面可能比以往任何技术都广，扩散速度也在加快。
在极端情况下，AI可能不是辅助劳动力而是替代劳动力。如果走到那一步，经济可能经历一次向高增长的体制转换，同时伴随劳动收入份额的急剧下降和不平等的大幅恶化。
报告并未排除这种可能性，但认为历史仍然是形成基准预期的最佳参照。
qinbafrank@qinbafrank
移动互联网用了不到10年就走完了互联网需要20年才能走完的路，AI可能只需要更短的时间就能走完移动互联网10年才走完的路。00年互联网泡沫破裂后有长达数年的互联网产业低迷，现在也看到很多说法一旦破裂也要好多年的低迷。其实我们是处在一个新技术普及渗透越来越快的时代。 昨天资本开支的战争文章里有聊过这点，但值得拿出来再聊聊。核心是产业基础、用户渗透率的差异。上世纪九十年代互联网刚刚兴起，人类花了快二十年时间（90年-2010年左右）从工业化时代买入了信息化、互联网时代，美国互联网渗透率从1990年的1%提高到2010年的75%。 1、2000年互联网泡沫破裂时，当时美国互联网渗透率也就30%多，为什么泡沫破裂后持续好多年的低迷？ 这是因为00年互联网泡沫破裂之后，一直到06/07年，伴随着渗透率的一里提升整个互联网得商业模式在这几年里才得以确立： 1）2000年，Google推出AdWords广告平台，标志着其广告业务商业化的重要突破，此后通过不断优化广告模式和拓展业务领域，逐步发展成为全球领先的科技企业。一直在01/02年谷歌才开始盈利； 2）2000年开始亚马逊转变了以阶段性亏损积累用户、获取市占率的战略，转而输出技术获取收入。2003年亚马逊基本实现盈亏平衡，2004年净利率达到8.5%； 3）2003年，腾讯QQ用户规模迅速扩张，成为国内最大的即时通讯平台。2004年，Facebook成立，推动了社交网络的全球化发展。 包括增值服务也是那几年开始大规模变现得 我们可以说，是互联网泡沫破裂倒逼科技公司们开始重视商业变现，最终摸索出广告、电商、游戏、增值服务登着几大互联网商业模式。但时也要清楚，是互联网渗透率的不断提升才是商业模式得以最终确立的肥沃土壤，因为用户群体足够大。而渗透率的提升，是需要时间的、特别是90年代到00年代、人类还是处于工业时代岛信息时代、互联网时代的转折时期，碳剂经济往硅基经济迭代本身就是苦难重重。 00年到06/07年的渗透率快速提升时期、商业模式摸索确立时期，工业化到信息化、互联网化的过渡时期才是泡沫破裂后持续多年低迷的主要原因。 2、这一切到移动互联网时代明显都在加速 2010年美国互联网渗透率75%以上，同期中国互联网渗透率接近40%。10年iphone4推出，拉开了移动互联网快速普及的序幕。 到了2014年底，美国就已经有超过2.4亿智能手机用户，移动互联网渗透率70以上，同期中国智能手机用户数量超过5亿，移动互联网渗透率接近40%。 而整个10年代（2010-2019）就是整个互联网巨头高歌猛进的时候。一方面可以说这些公司竞争优势很强，另一方面也是移动互联在全球范围哪大规模普及的快速增长阶段。 移动互联网用了不到10年就走完了互联网需要20年才能走完的路。 3、现在来看AI时代 22年底以chatgpt3.5推出为代表，拉开了AI普及的序幕。当下的世界高度移动互联化、社交化，这其实给了AI普及更丰厚更肥沃的土壤。 这意味着新技术的普及渗透率提升会更快，因为过去三十年里，互联网和移动互联网的普及，让全球的用户群体使用习惯全部迁移到互联网上。迁移到智能手机上。肥沃的土壤早已经具备，这给AI快速普及奠定了坚实的基础。 如果说22-25年是大模型快速普及的时期。26年应该是AI代理（AI Agent）大规模普及的元年，而且这个速度有可能更快。 前面说移动互联网用了不到10年就走完了互联网需要20年才能走完的路； 那么AI可能需要更短的时间就能走完移动互联网10年才走完的路。 当然不是说市场不会调整，也如昨天在资本开支的战争里聊到的，商业模式的变化带来估值中枢的下移，竞争越来越激烈有赢家自然就有输家出来，赢家通吃输家丢掉一切。甚至还有很多新的商业模式，新的巨头涌现。 只是可以不用20年的舟来求现在的剑，面对未来具体问题具体分析。
中文
『【突發】英國史上首次，福利支出已經超過所得稅收入
這簡直瘋了
史塔默正在把我們帶向懸崖
所得稅收入：3310億英鎊
福利與補助支出：3330億英鎊。』
Basil the Great@BasilTheGreat
🚨BREAKING: For the FIRST TIME in British History the UK WELFARE BILL now exceeds INCOME TAX This is insane Keir Starmer is driving us off a cliff Income Tax revenue - £331 BILLION Benefits & welfare - £333 BILLION
中文
