巴菲特曾视比特币为“老鼠药”,而旗下公司在加密市场豪掷 12 亿美元

链捕手Pubblicato 2025-01-24Pubblicato ultima volta 2025-01-24

原文标题:Warren Buffett's Berkshire Hathaway takes a sip of the crypto 『rat poison』 he once said he would never go near

来源:fortune

编译:Ted Wu

 

沃伦·巴菲特一直明确表示对加密货币的不喜欢。然而,伯克希尔·哈撒韦却投资了数百万美元于一家与加密货币相关的巴西银行——Nu Holdings Ltd.,该公司的股票年涨幅达 34%。

伯克希尔·哈撒韦的首席执行官兼董事长沃伦·巴菲特多次表明自己对加密货币的立场:他不喜欢。

在 2018 年的伯克希尔·哈撒韦年会中,巴菲特曾称比特币为「可能是老鼠药的平方」。

「就加密货币而言,我几乎可以肯定地说,它们会以不好的结局收场,」巴菲特在 2018 年接受 CNBC 采访时表示。「我们不持有任何加密货币,我们也不做空任何加密货币,我们永远不会持有它们。」「就加密货币而言,我几乎可以肯定地说,它们会以不好的结局收场,」巴菲特在 2018 年接受 CNBC 采访时表示。「我们不持有任何加密货币,我们也不做空任何加密货币,我们永远不会持有它们。」

但最近的报告显示,伯克希尔·哈撒韦及其一些投资经理在加密货币的看法上可能变得更为宽松。

伯克希尔·哈撒韦投资了 Nu Holdings,这是一家巴西数字银行公司,拥有自己的加密货币平台并支持加密货币市场。根据 Nu 公司的信息,伯克希尔·哈撒韦最初在 2021 年参加了一轮 500 百万美元的 G 轮融资,随后又投资了 2.5 亿美元。

2022 年,Nu 推出了其加密货币平台——Nubank Cripto,最初支持比特币、以太坊和 Polygon。该平台现已包括 Uniswap 和 Chainlink,并允许用户发送、接收和兑换加密货币。

Nu Holdings 未立即回应《财富》杂志关于评论的请求。

根据美国证券交易委员会(SEC)的文件,伯克希尔·哈撒韦将其在 Nu 的持股比例从 2022 年第四季度结束时的 0.1% 增加到 2024 财年第三季度的 0.4%。

伯克希尔·哈撒韦和巴菲特的代表未立即回应《财富》杂志的评论请求。

这意味着,截至 2024 财年第三季度结束时,伯克希尔·哈撒韦持有超过 8600 万股 Nu 股票,价值接近 12 亿美元。因此,巴菲特和伯克希尔·哈撒韦正从一个他过去曾声称不懂的业务中获益。

「我已经因为我认为自己懂的事情惹了不少麻烦,」巴菲特在 2018 年接受 CNBC 采访时说。「那我为什么要在自己一点也不懂的事情上做多或做空呢?」

截至周三中午,Nu Holdings 的股价同比上涨了近 34%。而如今,伯克希尔·哈撒韦似乎正在进行与加密货币相关的投资,巴菲特可能需要重新措辞他之前关于加密货币不会带来影响的言论。

「如果你告诉我你拥有世界上所有的比特币,并且以 25 美元的价格卖给我,我也不会接,因为我拿它来干什么呢?」巴菲特在 2022 年的伯克希尔·哈撒韦股东大会上说道。「我得把它卖回给你,不管怎么说。它不会做任何事。」

尽管如此,需要注意的是,伯克希尔·哈撒韦总体上在投资策略上较为保守。根据该公司 2024 年第四季度的财务报表,伯克希尔·哈撒韦持有超过 3250 亿美元的现金和等价物,其中大部分是美国国债。这意味着,伯克希尔·哈撒韦在市场连创佳绩时也避免大量投资热门股票。

「伯克希尔之所以在这些年中取得成功,正是因为在这一点上它一直保持了无聊的方式,」精品投资银行 Keefe, Bruyette & Woods 的董事总经理梅耶·谢尔兹在 2024 年 11 月接受《财富》杂志的阿莱娜·博特罗斯采访时表示。

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Claude Accused of Becoming Dumber by the Entire Internet, Anthropic Steps In to Reveal: It’s Not the Model That’s Tricking You

When users complained that Claude was "getting dumber," the root cause wasn't the AI model itself. In an official blog post, Anthropic clarified the critical difference between two key settings in Claude Code: Model and Effort. Model refers to the core "brain"—the fixed, trained weights of a specific AI (like Sonnet, Opus, or Fable). Changing the Model addresses *capability* ("can it do this?"), but its knowledge is static post-training. Effort, however, controls the AI's *approach and thoroughness* for a specific task. A higher Effort level instructs Claude to read more files, run tests, perform verification, and complete multi-step reasoning before responding, significantly increasing its "work output" for that job. Conversely, low Effort leads to quicker, less thorough replies. This distinction explains the March 2024 uproar where users experienced a sudden drop in Claude's performance. The cause was not a model change but Anthropic quietly lowering the *default* Effort setting from "high" to "medium" to reduce latency, which was later reverted. The key insight is that a smaller, capable model (like Sonnet) on high Effort can often outperform a larger, more powerful model (like Opus) on low Effort for many tasks. The article provides a practical troubleshooting framework: if Claude makes an error, first check the context and instructions. If it seems to skip necessary steps or validations, increase Effort. If it diligently attempts the task but fails conceptually or makes consistent factual errors despite good context, then consider switching to a more capable Model. The takeaway is a shift in focus: effective AI programming is less about always choosing the "strongest" model and more about intelligently *orchestrating* models and effort levels—acting like a project manager to assign the right "brain" with the right level of diligence for each job, optimizing both results and cost.

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Will the Ethereum Foundation Evolve into a 'Mascot'? Diversified Organizations Are Fragmenting Its Functions

The Ethereum Foundation (EF) is undergoing significant internal turmoil and functional erosion. Following its largest-ever layoff of 54 staff (20% of its workforce) and a major organizational restructuring announced in June, its Protocol Support Team has been officially dissolved. This comes alongside the high-profile resignation of key figures like co-executive director Xiaowei Wang, bringing senior departures this year to at least eight. Criticism of EF's rigid structure, opaque decision-making, and perceived lack of a clear value narrative for ETH has intensified within the community. The layoffs have catalyzed the emergence of independent, non-profit organizations like Ethlabs and Ethereum Institutional, founded by former EF researchers and members. These entities are now taking on core functions such as protocol research/development and institutional adoption, effectively fragmenting the EF's traditional leadership role. Concurrently, EF's security team is adapting to technological change, deploying specialized AI agents to audit Ethereum's codebase, which successfully discovered a critical vulnerability (CVE-2026-34219). While EF states AI complements rather than replaces researchers, it signals a potential future shift in its operational model. Faced with these challenges—internal restructuring, talent drain, the rise of competing organizations, and AI integration—the Ethereum Foundation appears to be stepping back from a central commanding role. Analysts and community observers speculate it may increasingly transition towards a symbolic "ecosystem mascot" function, while decentralized initiatives drive Ethereum's future growth and institutional adoption.

marsbit56 min fa

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Nearly a Hundred Players Rush into Embodied Data: With 4.47 Billion Yuan in Financing in One Year, Who Can Really Make Money by 'Selling Data'?

The domestic embodied AI data industry has attracted nearly 100 players, with 70 focused on data collection and 27 on data infrastructure. In the past year, 15 independent embodied data service providers raised approximately 4.47 billion yuan. Despite this growth, the sector remains early-stage, fragmented, and faces significant challenges. Data collection methods are diverse, categorized into four main routes: teleoperation of real robots, human demonstration without a robot (using motion capture, exoskeletons, etc.), simulation synthesis, and distillation from internet videos. Most companies (43%) adopt hybrid approaches, combining multiple routes, as no single method can meet all training needs. Teleoperation alone is pursued by 31% of players, often by state-owned platforms and robot companies, while newer firms favor asset-light, no-hardware human demonstration. Independent data service providers now form the largest player group (40%), indicating the emergence of a distinct industry segment rather than just a subsidiary function for robot makers. Two-thirds of all players are "embodied-native" startups, while one-third are companies that pivoted from fields like AI data annotation, which are more prevalent in the data infrastructure layer. Current annual industry capacity is estimated at 1.6-1.8 million hours plus 70-80 million data points, with a short-term goal to increase this 15-20 fold within 1-3 years. Data collection factories are spread across 20 provinces in China, concentrated in the Yangtze River Delta, Beijing-Tianjin-Hebei, and Pearl River Delta regions. Financially, the 4.47 billion yuan raised in the past year pales compared to the 43.8 billion yuan raised by the broader embodied intelligence sector in just the first half of 2026, highlighting that data remains a less "sexy" bet for investors. The 15 funded independent providers show clear stratification: a top tier led by a unicorn (Lightwheel Intelligence, 3.1 billion yuan), a middle tier of 11 firms raising tens to hundreds of millions, and an early-stage tier of 3 companies. Sixty-nine investment institutions have participated, but none have made concentrated bets, reflecting uncertainty about viable business models. Over half of these funded companies are less than a year old, most are at pre-A or A rounds, and profitability remains largely unproven. In summary, the embodied data industry has become an independent track creating jobs and local economic activity. However, it is still nascent, with unformed consensus, unsolved problems, and unproven business models. The coming 1-2 years will be a critical validation window to see if companies can build sustainable, profitable businesses purely by "selling data."

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ORO DIGITALE ($BITCOIN): Un'Analisi Completa Introduzione all'ORO DIGITALE ($BITCOIN) L'ORO DIGITALE ($BITCOIN) è un progetto basato su blockchain che opera sulla rete Solana, con l'obiettivo di combinare le caratteristiche dei metalli preziosi tradizionali con l'innovazione delle tecnologie decentralizzate. Sebbene condivida un nome con Bitcoin, spesso definito “oro digitale” a causa della sua percezione come riserva di valore, l'ORO DIGITALE è un token separato progettato per creare un ecosistema unico all'interno del panorama Web3. Il suo obiettivo è posizionarsi come un asset digitale alternativo valido, anche se i dettagli riguardanti le sue applicazioni e funzionalità sono ancora in fase di sviluppo. Cos'è l'ORO DIGITALE ($BITCOIN)? L'ORO DIGITALE ($BITCOIN) è un token di criptovaluta esplicitamente progettato per l'uso sulla blockchain di Solana. 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