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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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Anthropic CEO说未来失业率因为AI会飙升到什么20-30%，他在说这个的时候，似乎忘记了一个很现实的问，人类的需求不是固定不变的，人类需求总是往上不停的升级，不断变化的。
就说一个简单的例子，30年前房子装修，铺了地砖，刷了水泥就行了。现在的，又要装地暖，又要各种装饰，又要洗碗机，又要消毒柜，智能马桶，又要各种的中控设备....
30年前去理发，只要长度要求差不多就行了,不洗头。现在要各种的造型，然后各种的比例，还有各种的风格，还有洗头，按摩，护发等服务。
新的科技能够标准化一部分东西，取代一部分岗位，但是因为人类的需求和欲望是无限加速的，甚至是超过科技变化速度的，新的岗位和行业会不断加速的冒出来，这也导致了大规模的失业根本就不可能发生。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
就说一个简单的例子，30年前房子装修，铺了地砖，刷了水泥就行了。现在的，又要装地暖，又要各种装饰，又要洗碗机，又要消毒柜，智能马桶，又要各种的中控设备....
30年前去理发，只要长度要求差不多就行了,不洗头。现在要各种的造型，然后各种的比例，还有各种的风格，还有洗头，按摩，护发等服务。
新的科技能够标准化一部分东西，取代一部分岗位，但是因为人类的需求和欲望是无限加速的，甚至是超过科技变化速度的，新的岗位和行业会不断加速的冒出来，这也导致了大规模的失业根本就不可能发生。
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推荐 DBX，一款免费开源的跨平台数据库管理工具。
支持 MySQL、PostgreSQL、Redis、MongoDB、SQLite、Oracle、SQL Server、ClickHouse、DuckDB、达梦等 80+ 数据库，还自带 AI SQL 助手，可以生成、解释、优化和修复 SQL。
更狠的是它原生支持 MCP Server，Claude Code、Cursor、Windsurf 等 AI Agent 可以直接连接你的数据库查询和操作数据；同时提供 Windows、macOS、Linux、Docker 和 Web 版本。
一句：20MB 的体积，想做一个更轻、更现代的 DBeaver / Navicat 替代品。
https://github.com/t8y2/dbx
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中文社区AI长文泛滥，但也没有什么不好的。
自我感觉最近阅读速度也在飞速提高，特别是一目十行的跳读滤噪能力。
当老夫的视线扫过这些AI低熵句式结构时，大脑前额叶皮层对后续内容的预测准确率已经接近100%。
一定要相信老钟无条件适应环境的能力。
动态清零一百年，小区里的人也会长出翅膀。
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自我感觉最近阅读速度也在飞速提高，特别是一目十行的跳读滤噪能力。
当老夫的视线扫过这些AI低熵句式结构时，大脑前额叶皮层对后续内容的预测准确率已经接近100%。
一定要相信老钟无条件适应环境的能力。
动态清零一百年，小区里的人也会长出翅膀。
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黄仁勋今天亲自写了一篇很重要的文章。
他说 AI 的下一个瓶颈，正在从 GPU 转向土地、电力和数据中心。
重点来了：NVIDIA 过去几年一直在提前锁定晶圆、先进封装、HBM 等关键资源，现在黄仁勋准备把同样的打法复制到 AI 基础设施。
这次 NVIDIA 联合 SB Energy，在俄亥俄州锁定了一个超大型 AI 工厂基地，OpenAI 将作为租户使用。
首期规模达到 4.25GW，未来整个园区可以扩展到 8GW，而且将专门部署 NVIDIA 的计算平台。
真正夸张的是后面的数字：
首期每一代 NVIDIA AI 工厂系统，大约可以部署 150 万块 GPU。
黄仁勋预计，仅一代设备就可能给 NVIDIA 带来约 1500 亿到 2000 亿美元收入。
而土地、电力和机房可以使用 20 年，里面的 GPU 却可以不断更新换代。
也就是说，同一块 AI 基础设施，可以反复承载 Blackwell、Rubin 以及未来更多代 NVIDIA 系统。
更大的数字来自 OpenAI。
按照黄仁勋披露的数据，OpenAI 到 2030 年现有和计划中的 NVIDIA 算力规模大约为 12GW，未来可能扩展到 16GW。
对应的 NVIDIA 计算基础设施机会，大约是 6000 亿美元。
所以这篇文章真正重要的地方，是 NVIDIA 的边界再次扩大了：
GPU
→ 服务器系统
→ 网络
→ CUDA
→ AI Factory
→ 土地、电力、机房
→ 基础设施融资和信用支持
NVIDIA 正在从一家卖 GPU 的公司，逐渐变成 AI 时代的全栈基础设施平台。
黄仁勋在文章里有一句，基本概括了他的整个商业逻辑：
“In the AI economy, compute is revenue.”
算力越多，能够生产的智能越多；智能越多，产品、用户和收入就越多。
而 NVIDIA 现在想控制的，已经不仅是生产 GPU 的关键资源，还包括 GPU 最终能够部署在哪里。
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他说 AI 的下一个瓶颈，正在从 GPU 转向土地、电力和数据中心。
重点来了：NVIDIA 过去几年一直在提前锁定晶圆、先进封装、HBM 等关键资源，现在黄仁勋准备把同样的打法复制到 AI 基础设施。
这次 NVIDIA 联合 SB Energy，在俄亥俄州锁定了一个超大型 AI 工厂基地，OpenAI 将作为租户使用。
首期规模达到 4.25GW，未来整个园区可以扩展到 8GW，而且将专门部署 NVIDIA 的计算平台。
真正夸张的是后面的数字：
首期每一代 NVIDIA AI 工厂系统，大约可以部署 150 万块 GPU。
黄仁勋预计，仅一代设备就可能给 NVIDIA 带来约 1500 亿到 2000 亿美元收入。
而土地、电力和机房可以使用 20 年，里面的 GPU 却可以不断更新换代。
也就是说，同一块 AI 基础设施，可以反复承载 Blackwell、Rubin 以及未来更多代 NVIDIA 系统。
更大的数字来自 OpenAI。
按照黄仁勋披露的数据，OpenAI 到 2030 年现有和计划中的 NVIDIA 算力规模大约为 12GW，未来可能扩展到 16GW。
对应的 NVIDIA 计算基础设施机会，大约是 6000 亿美元。
所以这篇文章真正重要的地方，是 NVIDIA 的边界再次扩大了：
GPU
→ 服务器系统
→ 网络
→ CUDA
→ AI Factory
→ 土地、电力、机房
→ 基础设施融资和信用支持
NVIDIA 正在从一家卖 GPU 的公司，逐渐变成 AI 时代的全栈基础设施平台。
黄仁勋在文章里有一句，基本概括了他的整个商业逻辑：
“In the AI economy, compute is revenue.”
算力越多，能够生产的智能越多；智能越多，产品、用户和收入就越多。
而 NVIDIA 现在想控制的，已经不仅是生产 GPU 的关键资源，还包括 GPU 最终能够部署在哪里。
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建议尽量避免从事没有成长性的工作，可以一边打工一边找机会卖产品。开始卖东西后，你会更快地成长，看到更真实的社会
打工之余，可以尝试创业，踏入更真实、更客观的社会模式
链接：https://pan.quark.cn/s/c6deeb6f4d62
@meiriyishu
InsightForge 在本地把创作输入加工成可控的 AI 视频：叙事规划、角色、分镜、镜头、关键帧、视频片段到最后成片，每一步都有专门 Agent 负责。
支持 Idea2Video、Script2Video、Novel2Video 三种工作流，分别吃一句创意、完整剧本和长篇小说。Web 工作区（React 19）与交互式 CLI 共用同一套运行时和配置。
https://github.com/gx-ui/Insightforge
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它可以操作电脑文件，自动完成一些跨应用任务
现在 AI 正从 聊天回答问
变成 直接帮你直接干活了
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