关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展,能力提升等。投稿/合作: @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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明浩这哥们的节目我听了一段时间,优点是信息密度高,缺点也是信息密度太高——一期节目能塞进去十个八个议,听完感觉自己像是刚打完一场信息战。但你别说,这种强度反而适合我这种需要快速跟上行业节奏的人。毕竟在这个行业里,三天不学习,可能就听不懂大家在聊什么了。
所以今天干脆把这期节目的核心内容整理一下,用我自己的再聊一遍。毕竟明浩讲的东西都挺好,但有些地方我觉得可以补充一些我的观察,有些地方则可以展开聊聊。
关于 CAPEX:钱是怎么花出去的
首先还是绕不开的那个:各大科技公司砸在 AI 上的钱。
明浩列了个数据,说 2026 年这几家公司平均每家要投超过 1500 亿美金在基础设施建设上。我看到这个数字的第一反应是:怎么这么多?
但仔细想想也确实。现在各家都在卷算力,OpenAI 还好说,毕竟财大气粗,但 Google、Meta、Microsoft 这些,哪个不是年年往里砸?关键是你还看不出来谁会先停下——因为大家都在担心一个问:如果我停了,是不是就落后了?
这就像军备竞赛,谁先停谁就输。
有意思的是苹果在这一堆公司里显得格外异类——只有 3% 的收入投入 AI 相关建设。你可以说它保守,也可以说它有自己的节奏。但你要知道,库克的继任者问摆在那里,未来苹果会怎么走,谁也说不准。
我的观点是:这种投入短期内不会停,但市场会开始变得更理性。你看英伟达的财报已经连续 14 个季度超预期了,市场已经从"惊喜"变成了"麻木"。当超预期变成常态,资本市场就开始寻找别的故事了。
英伟达:无敌是多么寂寞
说到英伟达,明浩用了一个词叫"继续无敌"。我觉得这个形容还挺精准的。
一个季度收入 681 亿美金,毛利 75%,利润超过 430 亿——这些数字听起来已经不像是科技公司了,简直是印钞机。但神奇的是,财报发布后第二天股价还跌了 5.3%。
你说市场是傻吗?也不是。问的关键在于:英伟达的预期已经被拉满了。你就是再好,市场也想知道——还能有多好?
过去半年英伟达的股价几乎没动,一直横盘。这个信号其实挺值得玩味的:是上涨中继,还是强弩之末?
我的判断是:英伟达的基本面依然强硬,但短期内可能缺乏催化剂。你要问我该不该买,我的回答是:问就是不知道,反正我没钱。
OpenClaw:一场行为艺术
好了,终于到了最热闹的 OpenClaw。
怎么说呢,这东西出来的时候,我的朋友圈和 Twitter 简直是刷屏状态。一时间仿佛全中国的开发者都在讨论这个"能帮你操作电脑的 AI"。
但我的感受比较复杂。
首先,技术上确实有突破。给 Agent 一台电脑让它自己干活,这个想法并不新鲜,但 OpenClaw 做得确实比之前的产品体验好太多了。你能明显感觉到,它从一个"玩具"变成了一个"工具"。
但你要说这是什么"国运级"的发明,我觉得大可不必。
明浩在节目里提了一个很好的问:每一次技术革命都会经历基础设施的过度投入。我们现在处于哪个阶段?鬼知道。
而且你们发现没有,每次出现这种"革命性"产品,最后都是一圈人开始炒概念。这次也不例外——Web3 那帮人是嗅觉最灵敏的,第二天就开始讲 Web4.0 了。我差点笑出声。
我的看法是:OpenClaw 是个好产品,但远远没有到"完美"的状态。它更像是给 AI 装上了手和眼睛,但你要让它帮你完成复杂的工作流程,还有得学呢。
有个人说得特别好:这东西像一个电动车,左转能自动驾驶,右转还得你自己拧螺丝。
软件股的暴跌:一个时代的终结?
这个就有点沉重了。
明浩提到的那篇"2028 末世论"文章我也看了,核心逻辑是这样的:AI 越来越强,白领的工作越来越容易被取代,然后企业裁员,用 AI 替代人力,最后引发消费崩盘、债务危机……
说实,这个推演并不新鲜,但在这个时间点拿出来讨论,确实戳中了很多人的焦虑。
有意思的是,Jack Dorsey 的 Block 刚宣布裁员 4500 人,股价直接涨了 20%——你看看,市场已经用脚投票了。
我的观点是:这个叙事有道理,但时间线可能被严重高估了。AI 取代白领工作可能是 10 年后的事,甚至更久。你看 ATM 机出现后,银行柜员减少用了 40 年——虽然这个周期在缩短,但也不至于明天就崩盘。
不过有一件事是确定的:软件公司需要开始思考自己的护城河了。如果 AI 什么都能干,那,凭什么用户要买你的软件?
中国厂商:突然支棱起来了?
最后聊聊中国这边。
2026 年初这波,中国模型厂商确实有点扬眉吐气的意思。SEEDANCE 2.0 的效果大家都看到了,我身边做视频的朋友用过之后都是同一个反应:太强了,真的太强了。
但我还是那句:别急着高潮。
视频生成这个赛道,最终还是会收敛到那么几家能做。现在看起来是字节领先,但可灵、Runway 都在追,谁能笑到最后还不好说。
DeepSeek V4 是个悬念。所有人都说"下周发",结果三周过去了还没发。但从各种迹象来看,这个模型应该不会让人失望——毕竟 DeepSeek 一直以来的策略就是"不做则已,做就放大招"。
至于 Kimi 估值到 100 亿美金这件事,我的评价是:一级市场的估值,看看就好。MiniMax 和智谱在二级市场的表现已经说明了问——情绪到了,什么都有可能。
尾声:十年后的故事
明浩在节目最后推荐了一个纪录片和一期播客,关于 AlphaGo 的故事。我听完很有感触。
2016 年,AlphaGo 战胜李世石,距今正好十年。那时候我们觉得"机器战胜人类"是天方夜谭。现在呢?我们已经在讨论 AI 什么时候取代我们的工作了。
变化真的太快了。
但我想起一件事:AlphaGo 战胜李世石后,人类围棋并没有消亡。反而,AI 的出现让人类对围棋的理解更深了。有些东西,机器可以做得更好,但这不意味着人类就没事干了。
可能十年后再回头看今天的焦虑,会觉得有点可笑吧。
但那是十年后的事。今天,我们还是得继续跟着浪潮走。
至于能不能"挡住"——我觉得与其想着挡住,不如想想怎么站在浪头上。
以上。
https://podwise.ai/dashboard/episodes/7426732
AI探索指南 OpenClaw小龙虾🦞
所以今天干脆把这期节目的核心内容整理一下,用我自己的再聊一遍。毕竟明浩讲的东西都挺好,但有些地方我觉得可以补充一些我的观察,有些地方则可以展开聊聊。
关于 CAPEX:钱是怎么花出去的
首先还是绕不开的那个:各大科技公司砸在 AI 上的钱。
明浩列了个数据,说 2026 年这几家公司平均每家要投超过 1500 亿美金在基础设施建设上。我看到这个数字的第一反应是:怎么这么多?
但仔细想想也确实。现在各家都在卷算力,OpenAI 还好说,毕竟财大气粗,但 Google、Meta、Microsoft 这些,哪个不是年年往里砸?关键是你还看不出来谁会先停下——因为大家都在担心一个问:如果我停了,是不是就落后了?
这就像军备竞赛,谁先停谁就输。
有意思的是苹果在这一堆公司里显得格外异类——只有 3% 的收入投入 AI 相关建设。你可以说它保守,也可以说它有自己的节奏。但你要知道,库克的继任者问摆在那里,未来苹果会怎么走,谁也说不准。
我的观点是:这种投入短期内不会停,但市场会开始变得更理性。你看英伟达的财报已经连续 14 个季度超预期了,市场已经从"惊喜"变成了"麻木"。当超预期变成常态,资本市场就开始寻找别的故事了。
英伟达:无敌是多么寂寞
说到英伟达,明浩用了一个词叫"继续无敌"。我觉得这个形容还挺精准的。
一个季度收入 681 亿美金,毛利 75%,利润超过 430 亿——这些数字听起来已经不像是科技公司了,简直是印钞机。但神奇的是,财报发布后第二天股价还跌了 5.3%。
你说市场是傻吗?也不是。问的关键在于:英伟达的预期已经被拉满了。你就是再好,市场也想知道——还能有多好?
过去半年英伟达的股价几乎没动,一直横盘。这个信号其实挺值得玩味的:是上涨中继,还是强弩之末?
我的判断是:英伟达的基本面依然强硬,但短期内可能缺乏催化剂。你要问我该不该买,我的回答是:问就是不知道,反正我没钱。
OpenClaw:一场行为艺术
好了,终于到了最热闹的 OpenClaw。
怎么说呢,这东西出来的时候,我的朋友圈和 Twitter 简直是刷屏状态。一时间仿佛全中国的开发者都在讨论这个"能帮你操作电脑的 AI"。
但我的感受比较复杂。
首先,技术上确实有突破。给 Agent 一台电脑让它自己干活,这个想法并不新鲜,但 OpenClaw 做得确实比之前的产品体验好太多了。你能明显感觉到,它从一个"玩具"变成了一个"工具"。
但你要说这是什么"国运级"的发明,我觉得大可不必。
明浩在节目里提了一个很好的问:每一次技术革命都会经历基础设施的过度投入。我们现在处于哪个阶段?鬼知道。
而且你们发现没有,每次出现这种"革命性"产品,最后都是一圈人开始炒概念。这次也不例外——Web3 那帮人是嗅觉最灵敏的,第二天就开始讲 Web4.0 了。我差点笑出声。
我的看法是:OpenClaw 是个好产品,但远远没有到"完美"的状态。它更像是给 AI 装上了手和眼睛,但你要让它帮你完成复杂的工作流程,还有得学呢。
有个人说得特别好:这东西像一个电动车,左转能自动驾驶,右转还得你自己拧螺丝。
软件股的暴跌:一个时代的终结?
这个就有点沉重了。
明浩提到的那篇"2028 末世论"文章我也看了,核心逻辑是这样的:AI 越来越强,白领的工作越来越容易被取代,然后企业裁员,用 AI 替代人力,最后引发消费崩盘、债务危机……
说实,这个推演并不新鲜,但在这个时间点拿出来讨论,确实戳中了很多人的焦虑。
有意思的是,Jack Dorsey 的 Block 刚宣布裁员 4500 人,股价直接涨了 20%——你看看,市场已经用脚投票了。
我的观点是:这个叙事有道理,但时间线可能被严重高估了。AI 取代白领工作可能是 10 年后的事,甚至更久。你看 ATM 机出现后,银行柜员减少用了 40 年——虽然这个周期在缩短,但也不至于明天就崩盘。
不过有一件事是确定的:软件公司需要开始思考自己的护城河了。如果 AI 什么都能干,那,凭什么用户要买你的软件?
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最后聊聊中国这边。
2026 年初这波,中国模型厂商确实有点扬眉吐气的意思。SEEDANCE 2.0 的效果大家都看到了,我身边做视频的朋友用过之后都是同一个反应:太强了,真的太强了。
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Google 最新 Gemma-4-31B 基础模型出现越狱版本,已完全移除安全限制。
模型名称:Gemma-4-31B-JANG_4M-CRACK
HarmBench 得分:93.7%(149/159)
采用 18GB 混合精度 MLX 量化(加载约 22.7GB),支持 Apple Silicon,并原生支持视觉多模态。
目前已在 Hugging Face 开放下载:
https://huggingface.co/dealignai/Gemma-4-31B-JANG_4M-CRACK
本地无审查强力模型又多一个选择了。
这破解速度真快,可以为所欲为了😘!
AI探索指南 OpenClaw小龙虾🦞
AI 时代到底什么才是壁垒?
今天看到一篇文章 The Only Moats That Matter,把护城河总结成了8个字。
难做到的+难得到的
AI 正在让「难做到的」变得难度归零。
写软件、做集成、搭产品,这些以前很难做到,现在 AI 都能搞定。
但「难得到的」,并未收到 AI 的影响。
拥有一千万用户、拿到政府牌照、建好芯片工厂,这些东西需要真实世界的时间去积累,AI 压缩不了。
他认为只有五种护城河能活下来:
持续增长的私有数据、网络效应、监管许可、物理基础设施、大规模资本。
这五种的共同点:都需要多年时间,而且这个时间不能被并行化。
时间才是元护城河。
文章地址:
https://michaelxbloch.substack.com/p/the-only-moats-that-matter
今天看到一篇文章 The Only Moats That Matter,把护城河总结成了8个字。
难做到的+难得到的
AI 正在让「难做到的」变得难度归零。
写软件、做集成、搭产品,这些以前很难做到,现在 AI 都能搞定。
但「难得到的」,并未收到 AI 的影响。
拥有一千万用户、拿到政府牌照、建好芯片工厂,这些东西需要真实世界的时间去积累,AI 压缩不了。
他认为只有五种护城河能活下来:
持续增长的私有数据、网络效应、监管许可、物理基础设施、大规模资本。
这五种的共同点:都需要多年时间,而且这个时间不能被并行化。
时间才是元护城河。
文章地址:
https://michaelxbloch.substack.com/p/the-only-moats-that-matter
所有消费品都在解决一件事:满足感和存在感。满足感是基础,也许是物质满足,也许是精神满足。存在感是,你需要告诉别人你是谁。
王宁讲了一个例子。假设你拥有一个大宅子。出门时忘了关厨房水龙头。院子里的喷泉一直开着。
你会为水龙头焦虑,还是为喷泉焦虑。水龙头不关,一天水费大概 40 元。喷泉不关,一天成本大约 400 元。
你大概率会为水龙头焦虑。水龙头满足的是供水的功能性价值。喷泉满足的则是存在感:你是拥有喷泉的人。
因此,如果要做消费品,喷泉会是这个时代更有商业化可能的大机会。
无用之用有大用。大量 AI 产品,并不落在所谓的生产力赛道,而是落在让人有满足感和存在感的消费品赛道。
、速度第13
MiniMax-M2.1:成本第5、成功率第2、速度第22
Kimi K2.5:成本第8、成功率第3、速度第27
Claude Opus 4.6:成本第20、成功率第7、速度第30
综合,极致性价比MiniMax-M2.1或Kimi K2.5(成功率93%+,成本<$0.20,只是速度不太快),Claude Opus系列贵,GPT-5-Nano适合预算极低的简单任务
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MiniMax-M2.1:成本第5、成功率第2、速度第22
Kimi K2.5:成本第8、成功率第3、速度第27
Claude Opus 4.6:成本第20、成功率第7、速度第30
综合,极致性价比MiniMax-M2.1或Kimi K2.5(成功率93%+,成本<$0.20,只是速度不太快),Claude Opus系列贵,GPT-5-Nano适合预算极低的简单任务
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基准测试工具:PinchBench,看分数还看干活能力和成本
从成功率、速度、成本多维度评估
成功率排名:
1、Gemini 3 Flash Preview:95.1%
2、MiniMax-M2.1:93.6%
3、Kimi K2.5:93.4%
4、Claude Sonnet 4.5:92.7%
5、Gemini 3 Pro Preview:91.7%
第一梯队(90%+):Google、MiniMax、Kimi、Anthropic的最新模型占据主导,成功率均超过90%
第二梯队(80-90%):包括OpenAI的GPT-4o系列(85.2%)、DeepSeek-V3.2(82.1%)、Mistral Devstral(81.7%)
第三梯队(70%以下):部分模型如Grok-4.1-fast(70%)、GPT-5.2(65.6%)
速度排名:
1、MiniMax-M2.5:105.96s
2、Gemini 2.0 Flash:106.05s
3、Llama 3.1-70B:106.14s
4、Gemini 1.5 Pro:106.85s
5、Mistral Large:107.72s
成本排名:
1、GPT-5-Nano:$0.03
2、Gemini 2.5 Flash-Lite:$0.05
3、Devstral-2512:$0.10
4、GPT-4o-Mini:$0.13
5、MiniMax-M2.1:$0.14
Claude Opus 4.6要5.89刀 ,是GPT-5 Nano的近200倍,成功率只有90.6%
第一梯队(<$0.20):极致性价比,OpenAI Nano系列、Google Flash-Lite、MiniMax、Mistral等轻量模型,成本低但成功率参差不齐
第二梯队($0.20-$0.75):Kimi K2.5($0.20)与 Gemini 2.5 Flash同价,DeepSeek、Qwen中等价位,Claude偏贵
第三梯队($1-$2):GPT-5.2、Gemini 3 Pro、GPT-4o,中高端模型标准定价
成本-速度-成功率综合对比:
GPT-5-Nano:成本第1、成功率第9、速度第16
Gemini 2.5 Flash-Lite:成本第2、成功率第14
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🔥摄影、漫画、视觉设计都被砍掉了,我并不觉得这是拥抱AI,反而是釜底抽薪,我们应该在这些专业上增加AI的辅助,而不是砍掉。
🚀这下好了,没有了基础知识的支撑,在AI技术加持下,这群本来该拥有专业知识指导AI的人,变成了全部靠“一键生成”制作电子垃圾的普通人!
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