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如果 AI 泡沫已经在破了，谁会真正留下？

AI行业存在泡沫已成为市场共识，观点两极分化：达利欧认为泡沫已高，黄仁勋则视其为巨大机遇的开始。文章指出，泡沫类似于2000年互联网泡沫，虽导致市场暴跌和公司倒闭，却沉淀了关键基础设施（如海底光缆、宽带），为后来亚马逊、Netflix等巨头崛起奠定基础。当前AI领域，巨头正投入数千亿美元建设数据中心、电力、GPU等基础设施，而应用层收入尚未完全匹配，形成“基建投入远大于应用收入”的明显落差。 然而，AI推理成本（Token成本）已暴跌超99.7%，这使得企业AI支出不降反升。成本下降解锁了大量长尾需求，AI正从聊天工具深入代码、医疗、金融、制造等行业的真实工作流，进入智能体与多模态应用时代。市场正在自我净化，淘汰缺乏核心竞争力的“套壳”公司，但AI赋能千行百业的大趋势不可逆转。 未来，价值将从资本支出（CapEx）的基础设施层，逐渐转向运营支出（OpEx）的应用层。那些能真正解决垂直行业痛点、重塑业务流程的AI原生企业将获得超额利润。尽管估值存在压力，但企业盈利增长有望逐步消化高估值。最终，泡沫破裂后留下的将是坚实的基础设施和高度优化的技术，推动社会进入一个所有行业均由AI驱动的智能时代。泡沫终会破灭，但底层的生产力革命真实无水分。

marsbit8小时前

如果 AI 泡沫已经在破了，谁会真正留下？

AI行业当前存在资本市场的泡沫与对生产力的真实革命两种认知。达利欧警告泡沫已高，黄仁勋则强调算力需求才刚刚开始。文章认为，AI泡沫类似于2000年的互联网泡沫——投机过热会导致短期市场洗牌，但长期来看，泡沫破灭后沉淀下来的基础设施（如算力、数据中心）和成本急剧降低的技术（如Token成本暴跌99.7%），将成为AI深入千行百业的基石。 当前，企业AI支出不降反升，正是因为成本下降激活了大量长尾需求，AI正从聊天工具演变为嵌入工作流的智能体，应用于代码、医疗、金融、制造等领域。市场正在经历从基础设施投资（CapEx）向应用层价值（OpEx）的转移，估值泡沫可能通过企业业绩增长逐步消化。 最终，市场将清洗掉缺乏核心竞争力的套壳公司，留下真正拥有技术、数据和场景的玩家。就像互联网泡沫后催生了完整的数字生态一样，AI泡沫的破裂不会改变“AI+”的大趋势，反而会加速智能技术像水电一样普及，推动社会进入一个由AI全面赋能的新时代。

链捕手8小时前

写Prompt过时了？AI编程正在转向Loop Engineering

AI编程协作方式正从手动编写提示词转向设计自主运行的循环工作流，即“循环工程”。该模式通过五个核心模块构建系统：Automations（自动发现和分诊任务）、Worktrees（隔离并行开发环境）、Skills（沉淀项目知识）、Plugins/Connectors（连接真实工具）和Sub-agents（执行与审查分离），并依赖外部记忆层保存状态。 这种转变将工程师的判断力前置到系统设计中，使开发者能设计可持续、可验证的Agent工作流，从而显著提升工作效率。然而，循环工程并未取代工程师的验证、理解和判断责任。风险在于过度依赖自动化可能导致“理解债”和“认知投降”，即忽视对代码和系统的深入掌握。未来与AI协作的关键能力在于设计可靠且受监督的工作流，而非仅仅撰写提示词。真正的价值在于利用循环放大工作杠杆，而非逃避思考。

marsbit06/10 17:55

AI杀死印度最赚钱的生意：2万亿

6月3日，印度IT板块遭遇重挫，TCS、Infosys、Wipro等巨头股价暴跌，印度IT指数单日跌幅达5.8%。市场恐慌源于AI技术对印度核心产业——IT外包的冲击。 印度IT外包产业年收入约2万亿元人民币，占GDP超7%，从业人员超600万。过去30年，其商业模式依赖“卖人头”接单。然而，随着AI编程能力（尤其是Agentic AI）的成熟，传统开发、测试、客服等工作被大量替代。业内人士指出，AI能完成一个SaaS软件70%-80%的工作，未来开发团队规模可能压缩至原来的1/10甚至1/20，客单价面临70%-90%的下滑。 资本市场已用脚投票，印度IT指数连续两年大幅下跌。同时，头部企业开始裁员，TCS、Infosys员工总数出现多年未见的减少，入门级技术岗位急剧萎缩。这危及每年超150万计算机毕业生的就业，可能冲击数千万人的生计。 但危机中也蕴藏转机。数据显示，印度员工AI使用率全球领先，头部IT公司正积极转型。它们不再仅仅出售工程师人力，而是转向提供AI解决方案和实施服务。TCS的AI相关订单一个季度内增长28%。印度凭借其庞大的全球能力中心（GCC）和深厚的工程实施积累，有望成为全球最大的AI部署中心，向世界出口AI生产力和运维能力。 印度正站在十字路口：其延续30年的“世界后台”模式面临瓦解，但主动拥抱AI可能助其开创以技术和生产力为核心的新范式。

marsbit06/09 00:37

百姓网创始人：我的十四条 Claude Code 使用经验

百姓网创始人王建硕分享其使用Claude Code的十四条个人经验，核心是高效协作与系统化积累。 1. 专注一个工具，减少比较精力。 2. 掌握关键快捷键（如Control+G打开编辑器，Control+A/E/U移动光标）。 3. 善用语音输入（如HoldSpeak）。 4. 项目启动先写结构化的PROJECT.md。 5. 默认使用Claude agents。 6. 结合GitHub与Cloudflare，将构建、发布、域名等交给基础设施。 7. 区分人写与AI写的内容：手动维护核心CLAUDE.md，通过提问而非阅读来理解AI生成的代码或文档。 8. 通过拖拽文件（音频、视频、截图等）快速输入信息。 9. 重构记忆系统：以~/.claude/CLAUDE.md为中心，分类引用多个记忆文件，存入Git私有仓库以实现永久积累。 10. 编写Skill，并在任务结束后要求Claude自动沉淀所学到Skill中。 11. 复杂任务可使用ultracode触发dynamic workflow以保证效果。 12. 持续积累并重构Skill，Skill也应存入Git。 13. 利用Git文档作为任务间传递的明确交接物，而非依赖上下文。 14. 将Claude Code视为有自主性的“马”（设置目标与边界），而非完全受控的“车”。 总结：强调系统化知识管理、工具深度集成，以及发挥AI自主能力的高效协作模式。

链捕手06/08 12:54

华为云不打Token价格战，周跃峰要给AI云换一个赢的方式

在2026华为云INSPISE创想者大会上，新任CEO周跃峰首次公开阐述华为云AI战略，明确表示不以Token调用量或收入规模为竞争核心，而是聚焦于“每个Token是否真正提升生产力”。 面对当前国内AI云市场普遍以Token价格战和规模增长为焦点的态势，华为云选择了差异化路径：其一，依托昇腾、鲲鹏等全国产化软硬件构建“第二算力平面”，不参与“万国牌”硬件的规模比拼；其二，将政企及国计民生行业作为主战场，通过混合云与机密计算等技术，在保障数据主权的同时输送公有云迭代能力；其三，坚持开源开放策略，并联合20余家头部模型厂商共建生态。 周跃峰提出，AI竞争焦点正从算力、模型转向智能体（Agent）的实际应用。为此，华为云发布“Agentic Infra”新范式及一系列新品，旨在解决企业部署智能体时的工程难题，如AICS灵衢集群降低时延、AMS解决长程记忆、ModelArts Next实现多模型智能调度以降低成本。 更关键的举措是推出智慧医疗、具身智能等“行业AI梦工厂”专区，深入具体场景。例如，智慧医疗专区与瑞金医院共建大模型，旨在向基层医院规模化输出顶级诊疗能力。华为云试图将竞争从“卖Token”转向“卖生产力”，衡量标准变为金融风控效果、医疗诊断可及性等实际价值。 周跃峰承认，这条依赖国产算力、深耕产业的路比追逐MaaS收入更慢、更难，但避开了当前的价格红海，押注于智能体深入产业后底层基础设施的机遇。华为云的目标是证明其国产算力体系能满足中国产业AI未来的真实需求。

marsbit06/06 05:47

美联储官员：目前要选择是保持耐心还是加息，通胀是经济头号风险、AI 现未影响

美联储官员近期密集发声，释放鹰派信号。堪萨斯城联储主席施密德表示，通胀是当前经济的头号风险，首次公开将加息纳入政策选项讨论，不再提及降息。他质疑面对约3.5%的通胀率，美联储是应继续保持耐心，还是采取加息行动。 旧金山联储主席戴利指出，货币政策目前处于合理位置，但由于经济不确定性高，提供明确的前瞻指引可能产生误导。她强调美联储已准备好进行“双向应对”，即不排除加息或降息任何选项。戴利还提到，人工智能（AI）目前尚未在宏观层面显现出大规模生产力提升或直接影响通胀，其对货币政策的短期影响有限，长期可能在未来五到十年内发挥通缩作用。 里士满联储主席巴尔金认为，当前劳动力市场整体平衡，并未出现紧张迹象。三位官员的表态显示出美联储内部对通胀持续性的担忧加剧，政策焦点从降息转向是否需进一步加息以抑制通胀。市场对年内加息的预期概率有所上升。美联储下一次会议预计将维持利率不变。

marsbit06/05 02:48

Codex与ChatGPT合并，编程工具大洗牌开始了

OpenAI宣布将把Codex、ChatGPT和浏览器产品Atlas整合成一个桌面超级应用，表明其战略重心正从ChatGPT转向Codex。Codex最初是编程工具，现已成为增长最快的业务之一，周活跃用户超500万。OpenAI认为，ChatGPT主要解答问题，而Codex能直接完成工作，后者对企业价值更大。 过去一年，分析师、投资经理、营销人员等非开发者用户快速增长，Codex正从程序员工具转变为知识工作平台。它通过自动执行复杂任务（如分析财报、生成报告、设计原型）重构了白领工作方式。OpenAI为此推出了面向数据分析、销售、产品设计等职业的插件。 OpenAI还推出了“Sites”等功能，让用户通过上传资料自动生成可交互网站，使协作过程更接近人与同事互动而非操作软件。这体现了其更大野心：让AI理解工作并自动调用工具完成任务，用户只需提出目标。Codex因此被视为“数字员工”，代表AI从“聊天时代”进入“执行时代”，未来竞争核心在于谁能替用户完成工作。

marsbit06/04 11:31

从 IDE 到终端：一份智能体工程实战操作手册

marsbit06/03 07:00

54万行代码之后，Garry Tan发现AI编程的旧游戏结束了

YC总裁Garry Tan通过一个54万行代码的AI编程项目得出结论：传统的软件管理模式在AI时代已过时。过去因模型昂贵，开发者用大量代码和测试来约束AI，如同为智能工人建造“富士康工厂”。但随着模型成本下降、能力提升，重点应从“写更多代码”转向“设计更多能力”。 他提出用Markdown构建“技能包”（skill pack），将可复用的工作流模块化，并由AI自动生成代码和测试。例如，原本需数天的黑客松评审，现在由AI在30分钟内完成。这种“即时生成式软件”模式，使工程师的核心竞争力转向问题定义、判断力与经验沉淀。 未来，优秀的工程师未必是写代码最多的人，而是能通过清晰指令释放AI最大潜能、用最少代码实现最多价值的人。真正的创新在于构建解放AI与人类创造力的系统，而非用代码层层束缚。

marsbit06/02 21:38