forcode：一切泡沫終將破滅，一切價值都將重估……
網友：借用任正非的話："以後是算力過剩的，不是你想象的算力不足"。AI的算力過剩只是時間問題，而且可能會很快，任何產業都會如此。
目前訓練算力已經出現大量閒置，推理算力稀缺會持續一段時間，單也只是短期爆發的假象。xAI 的 GPU 利用率被曝只有 11%，MFU（模型浮點利用率）行業普遍個位數到 10%——花 5 億買的集羣，4.5 億在空轉。
AI大模型的發展已經到頂了，大力出奇跡的時代已經終結。AI的三個層級：參數層，推理層，智能體層。參數量已經很難繼續增長了，高質量的數據已經刷完了，現在大家無非是在推理層改進，反覆思考，執行反饋，減少幻覺，Anthropic的Fable 5和Mythos 5模型無非是在推理層進行改進。然而目前Transform框架下的AI準確率永遠達不到100%。
forcode：算力的本質就是製造業，製造業一定會過剩，尤其當中國國產算力突破之後，必然是一片血海，嚴重過剩……目前GPU和存儲，跟以往所有牛鞭效應類似，都存在大量雙重三重下單現象……
2021-2022年汽車芯片不足，拿洗衣機芯片來頂，2022年下半年芯片就嚴重過剩了，當時也存在囤積芯片、雙重多重下單現象，越是不足越是惜售囤貨……
但真正的嚴重過剩可能要明年之後纔到來……
網友：總有那麼一天，但不會是現在，不能說股價調整了就證明產業過剩，後面又新高了又怎麼說呢，甚至也不是兩年後，AI還在非常初期發展的階段
forcode：2001年，互聯網還處在嬰幼兒狀態，照樣可以暴跌60%以上……很多標的暴跌90%甚至破產……
網友：A現在暴跌，證明明年後年有大爆發，不會跟着熊市一起熊，還有表現的，會跑出幾百倍的牛股
forcode：從現在開始，再漲幾百倍的，100%不是已經漲到幾十倍PB的公司，這些公司已經透支了未來1000年的所有利潤……90%的AI公司，未來都會破產……
網友：現在也可能是在1995年
forcode：今年凡是賺大錢的，未來大概率是虧本，因爲純純的運氣，一定要認識清楚。而且，導致你今年賺錢的行爲模式（投機、冒險、不看估值），未來會反覆導致你鉅虧……
網友：這個歸因有問題的，不是隻有價值投資一種盈利模式
forcode：今年賺大錢就是錯誤的，因爲市場是扭曲錯誤的，扭曲錯誤市場，賺大錢就不該，行爲方式有問題……
網友：你這個論斷也是有問題的，不能說別人賺到了錢，未來就一定會鉅虧，這取決於個人對於週期的判斷準確程度。就像佛大判斷今年是2001年，也許是1995年，AI還可以漲好幾年呢。
所有的週期都會結束，AI一定有暴跌的那一天，但這句話沒什麼用。
forcode：我根本就不判斷今年到底是1995還是2001，我只看估值，我知道90%的AI和硬科技，至少在A股，是絕對的泡沫。市場有時候就是由傻子決定的，去參與追高或高得離譜還不離場，可以獲得獎勵，這是錯誤激勵，是市場失靈的表現，這種錯誤獎勵，會強化錯誤行爲模式，最終大概率會導致鉅虧……你還沒認識到今年賺大錢的錯誤……
網友：老投資者的常識對新投資者來說並非常識，有時候對新投資者還顯得過時，耽誤賺錢。[很贊]
網友：本老登想對小登說一句：我死不死無所謂，你必須得死
forcode：我只看估值，小登的估值如果便宜到離譜，我立馬買買買。老登股的估值如果貴得離譜，我毫不留情地清空。
網友：老話說：想溜掉的主力資金，必須在早期把大跌的科技一遍遍先拉起來，打造出“每調買機”的“信仰”，才能吸引足夠多的接盤俠，讓自己有序撤離[想開了]
forcode：聰明錢在撤離AI硬科技泡沫股，買入低估高息股…所以纔會造成這種此消彼長現象…但傻錢還會往裏衝，帶來越來越萎縮的反彈，方便聰明錢撤離…最終傻錢爲一切買單……
網友：剛查一下，現在的英偉達的客戶集中度在提升Q1，合計前三名佔比：54%，主要原因大客戶技術壟斷+資本集中”的雙重共振，也就是說小客戶拿不了多少的卡，即使退出，釋放的算力也有...
forcode：換個角度看，客戶集中度這麼高就是一個風險，客戶會想方設法自己研發替代品……
網友：Meta正在構建一項雲業務，以出售其過剩的AI算力。
neocloud壓力山大，meta還是crwv的大客戶
forcode：這個世界根本不需要訓練這麼多大模型，優勝劣汰後，保留5~10%表現好的大模型即可，同等參數規模可以節省大量的訓練GPU用量……
● 這個問題答案取決於對"AI大模型"的定義口徑，差異很大：
不同口徑的數據
口徑 │ 數量 │ 說明 │
廣義AI大模型（已發佈） │ ~3,755 個 │ 鏈博會2026年報告，中國佔1,509個（40.2%） │
千億參數以上 │ ~98 個 │ 參數中位數突破1.2萬億 │
所有AI模型（含中小模型） │ 150萬 ~ 300萬+ │ 黃仁勳說150萬+，Hugging Face上超300萬 │
未來基礎大模型（專家預測） │ <10 個 │ 張亞勤預測中美各三四個 │
趨勢要點
- 中國大模型數量全球第一，佔全球40%以上
- 調用量格局鉅變：一年內美國模型全球調用量佔比從72%跌至33%，DeepSeek連續六週居首
- 張亞勤判斷：未來基礎大模型不超過10個，五年內開源佔約80%
- 頭部集中化明顯：雖然總數有幾千個，但真正有影響力的基礎大模型正在快速收斂
回到你之前討論的CUDA話題
這個數據也側面印證了——全球幾千個大模型（Hugging Face上百萬個變體）中，絕大多數基於PyTorch生態訓練和推理，框架層面已經高度標準化。模型越來越多，但底層CUDA的
直接使用反而越來越薄，這正是你之前說的"更高層抽象架空CUDA"的實證。
網友：就連現在這種靠堆算力的大模型，也是AI發展初期的畸形產物而已！
forcode：10年前的千團大戰，今天的千模大戰，本質上是一種過度重複建設……
網友：不百花齊放咋能競爭出來出類拔萃的？
forcode：行業初期自由競爭階段的過度重複建設是市場經濟必要的浪費……
網友：訓練llm 大模型 西大就剩下openai, anthropic. Gemini 三雄， 視頻是基本都不作爲重點了....
推理csp 紛紛轉算力租賃，成本轉嫁open and an ....
Openai and an 必須證明A模型一枝獨秀且遠遠拋下東大及一中開源，以及B提價順利客戶廣泛接受運用打開局面，C roi 表現卓越股價穩步向上融資順順利利，
最終能否把成本轉嫁給消費者和公司。。一切要看數字。。如果abc略有差池( whatever may happen will happen)，如今天文數字總估值的 HBM GPU cpu 整條產業鏈....
forcode：中國這邊，如果AI大模型也能夠優勝劣汰到3-5家（甚至2-3家）技術更先進、效率更高、成本更低的玩家，其他家破產大甩賣，將裏面的資金、人才、GPU卡、機房、存儲芯片等釋放出來，打折賣給倖存的3-5家，集中這些算力搞10萬億甚至20萬億參數的超級大模型，技術進步速度可能還更快點……
當大模型領域的集中度大幅度提高，相對於英偉達、海力士、美光的博弈能力會更強，自己研發替代品的規模效應更顯著，硬件廠商的好日子會變差……
硬件廠商的高光時刻，一定程度上是因爲下游還處在千模大戰的混戰狀態，過度重複建設誇大了合理需求好幾倍，同時沒法聯合起來博弈或規模效應自主研發替代品……
網友：中國這邊其實已經淘汰到只有智譜和ds了 其他只是遲遲不想認輸罷了 這裏面字節最不想認輸 當然中國還發展出了視頻模型 搞短視頻這一條線 海外這條線就弱很多
forcode：海外短視頻這個細分賽道，實際上被字節和快手打敗了……抖音+tiktok的視頻數據優勢，可能是seedance優勢的根源，技術和參數量只是輔助因素。
網友：剛查一下，現在的英偉達的客戶集中度在提升Q1，合計前三名佔比：54%，主要原因大客戶技術壟斷+資本集中”的雙重共振，也就是說小客戶拿不了多少的卡，即使退出，釋放的算力也有...
forcode：換個角度看，客戶集中度這麼高就是一個風險，客戶會想方設法自己研發替代品……
網友：還另外一個問題請F大賜教：現在的codex claude code等angent編程智體出現，普通人也有開發某些軟件的可能，但與軟件大廠相比，是差距拉大不是拉近了？
我認爲是拉大了，頭部的軟件在獲得更歷害的編程智體會更加快的開發出更多，更好的軟件產品，但市場在輿論的宣傳下，軟件公司沒有得到認可，反而是下跌，這不是有錯殺的機會？
有編程智體，可以爲軟件公司節約更多的人員成本，可以說是提質增效，股價應該漲啊。
forcode：至少一些複雜度比較低的工具型軟件，很快就沒那麼好收費或賺廣告費了，比如：字幕翻譯、epub轉txt、網站模板設計、TTS朗讀等，現在claude code分分鐘幫你生成一個工具，好用得很……
擁有獨家數據、嵌入業務流程的一些2B的業務軟件、專業軟件，可能還能繼續存活，但價格和收入可能要打骨折，因爲原來一些非IT類公司的IT部門，原來可能也就十幾個人、幾十個人，沒能力開發維護那種大型業務軟件，現在在claude code輔助下，更懂企業內部業務運作和流程的他們，可以自己開發業務軟件，至少可以部分開發維護，比如中間件、業務監控儀表臺、OA系統、客服系統，更大比例的IT開支會轉向內部研發……
網友：我的理解是：軟的開發難度下降所帶來的原有護城河有變化了，帶來企業軟件成本開資的下降。行業的整體收益是下降的。懂了。
forcode：AI大模型coding agent技術的進步，帶來的“剩餘”，大部分被“消費者”拿走了，部分被“anthropic”這樣的“生產者”拿走了，實際上就是anthropic會搶走原來軟件廠商的蛋糕，包括律所的蛋糕、會計師事務所的蛋糕、稅務事務所蛋糕等，都會被AI大模型贏家搶走……
網友：模型要落到行業裏, 未必是這種通用的大模型. 大模型其實只是個交互層.
forcode：多模態，差異化發展，通用大模型可能3-5個就夠了，其他往特定領域垂直進化，比如字節的專攻視頻音頻領域，搶廣告業、好萊塢的蛋糕……
未來全球最強的超級大模型（比如萬億億憶參數量），訓練成本超過今天全球GDP的1萬倍，消耗全人類99%的電力……面對這樣的怪物，我們可能要用很多原始的AI大模型（本地封閉運行）對其進行監督、評估、限制……
網友：沒那麼快可以下結論：
1.現階段ai發展很快，連智譜也不敢說三個月後誰在第一。再說智譜和ds沒有多模態能力，怎麼敢說第一。
2.牌桌上還有很多大廠，錢多着呢，算卡也比你多，不可能認輸的。
3.可能再過半年一年，大模型就沒有代差了，各大廠的大模型都能滿足日常工作生活需求了，最後拼的是成本和運營。這些大廠是優勢
forcode：當你的客戶研發能力強勁、資金充足、花在你產品上的錢又太多，就太有動力嘗試自研了……
//據報道，Anthropic 正與三星進行早期談判，計劃製造其自研的 AI 芯片。
消息稱，Claude 的開發者仍在確定該處理器應具備的功能、性能水平，以及如何適配服務器或集羣。
Anthropic 已在使用 AWS Trainium、Google TPU 和 Nvidia GPU，並表示這些仍將是核心。隨着模型部署成本、數據中心容量、內存供應和電力均成爲戰略制約因素，定製芯片將爲其提供另一個槓桿。
三星將爲其 2 納米制程和先進封裝業務贏得一位備受矚目的人工智能代工客戶。
forcode：當coding agent可以幫助用戶輕鬆開發各種小軟件、腳本、網頁工具，蘋果稅是不是會被削弱？雖然個人開發的app要上架app store可能沒那麼便捷，但如果只是自用，完全可以做成html+css+JavaScript的格式，隨便一個瀏覽器都可以打開使用，ios再封閉也攔不住……
網友：這個是僞命題吧，就像我可以做些小玩意給自己用，但是有幾個會真正做，都是用優秀的產品啊
forcode：前段時間，618，我買了一個觸屏的鼠標。非常的輕，只有12克。但是它沒有專門的Page Up和Page Down。這兩個翻頁的按鍵，也沒有上下箭頭，在很多APP裏面，它對於翻頁的支持不是很好，所以剛纔我讓Claud Code幫我開發了一個。安卓版的上下左右四個箭頭的一個置頂的懸浮層APP，左右鍵分別是上下翻頁。上下鍵就是模擬鼠標滾輪的操作，解決了我這個問題。所以現在你買一個硬件出來，用的不滿意，你自己是可以開發非常個性化需求的軟件來改善這個硬件的使用體驗的。
網友：現在大把人力湧到外賣市場，說白了就是人力不值錢。說句不好聽的，能給你派單讓你一天賺個幾十一百的活着，就是美團最大的善意了
forcode：門檻低的崗位，最後必然是過度競爭、一地雞毛。昨天聽《以日爲鑑》，80年代，東京出租車司機的收入可以達到東京平均收入的90%，這個平均收入包含了東京各種高薪崗位在內的平均數，所以出租車司機的收入其實是不低。到90年代泡沫破滅，出租車司機收入只有平均收入的70%左右；到現在，只有50%了，只有平均收入的一半了……