2025-9-9 - Reading List

目录

  1. 交易市场高价值信息精选 - Alpha News
  2. 加密 Alpha 精选速览 - Alpha News
  3. 独立开发者高价值信息精选 - Alpha News
  4. 投资领域高价值信息精选速览 - Alpha News
  5. AI/独立开发/创业高价值信息精选速览 - Alpha News
  6. 对如神般的大型语言模型的信心正在减弱 --- Faith in God-like large language models is waning
  7. 在法庭文件中，谷歌承认开放网络正在“迅速衰落” - Ars Technica --- In court filing, Google concedes the open web is in “rapid decline” - Ars Technica
  8. 到 2030 年，人工智能将吞噬整个 IT 领域——但不会吞噬所有 IT 职位，Gartner 称 - Ars Technica --- AI will consume all of IT by 2030—but not all IT jobs, Gartner says - Ars Technica

1. 交易市场高价值信息精选 - Alpha News

URL: https://alphanews.club/article/article-489

内容

交易市场高价值信息精选 (2025年09月08日)

AI与机器人板块深度透视 【看涨 Bullish】机器人/AI板块催化剂: 特斯拉（Tesla）于9月7日开通“Tesla AI”官方微博并展示新版Optimus人形机器人，引发市场强烈关注。
市场表现: 此举作为核心催化剂，推动A股人形机器人板块爆发，机器人ETF易方达(159530)上涨4.9%，绿的谐波、利元亨、汇川技术涨超11%，鸣志电器涨停。
政策支持: 两部门发布关于推进人工智能+能源高质量发展实施意见，进一步强化了板块的政策支持。 (来源: @格隆汇, @机器人与人工智能AI)

【看涨 Bullish】万兴科技(300624.SZ): 公司2025年中期财报亮眼，上半年实现总营收7.6亿元，同比增长7.77%。
增长驱动: 移动端收入同比增长100%，AI原生应用收入同比增长超200%。公司正加速进入AI增长周期。 (来源: @格隆汇)

【中性 Neutral】特斯拉(TSLA)高管薪酬: 特斯拉董事会提出2025年CEO绩效奖励计划，拟授予Elon Musk额外4.237亿股特斯拉股票，按当前股价计算价值高达1435亿美元。该计划旨在作为其长期激励方案。 (来源: @鸡精锦鲤)

【看跌 Bearish】人形机器人实用性质疑: 有观点对当前人形机器人的发展路径提出质疑，认为过于强调“人形”而忽略了“多功能实用性”。
核心论点: 类似汽车发明初期，不应过早纠结于关节耐用度、平衡等细节，而忽略了核心功能和实际应用场景。
未来展望: 预测未来的多功能机器可能并非纯粹的“人形”，而是融合多种配件的“四不像”，以实现最佳实用性，这需要长期的摸索和试错。 (来源: @用户5979397136)

宏观经济与市场展望 【看跌 Bearish】美股大盘与经济放缓风险: 美股市场目前在高位震荡整固，更可能是资金轮动而非经济衰退导致的崩盘。然而，本周市场将保持谨慎和波动，投资者需重点关注即将发布的PPI和CPI等通胀数据，这些数据可能揭示劳动力市场裂缝。
市场情绪与风险: 整体市场情绪偏向防御性，关税政策可能扭曲GDP数据，经济放缓风险上升。历史数据显示，9月美股盈利概率仅50%，需警惕季节性弱势。 (来源: @JW Invest, @潘驴邓晓闲缺一)

【中性 Neutral】A股市场盘面及量能分析: 9月8日，万得全A指数涨幅0.70%，成交额为24631.38亿元，较上一交易日增加1147.79亿元。
指数表现: 北证50涨幅最高达1.78%，而创业板指表现最差，跌幅0.84%。
量能警示: 沪指虽2连涨，但周五和今日成交量缩至2.4-2.6万亿，低于前两周的3万亿，显示资金谨慎。若量能无法回升，可能预示回调。 (来源: @wangdizhe, @张翼轸)

【看涨 Bullish】中国M2货币供应快速扩张: 中国M2余额增速显著加快。
增长里程碑: 从0到100万亿元耗时约63年6个月（至2013年3月）。
加速膨胀: 从100万亿到200万亿元仅历时6年10个月（至2020年1月）。
最新数据: 从200万亿到300万亿元仅历时4年2个月，于2024年3月达到304.8万亿元。这反映了货币供应量的快速扩张。 (来源: @但斌)

A股及港股市场结构性机会 【看涨 Bullish】高股息与行业轮动策略:
高股息板块表现: 今日中证白酒大涨1.8%，家电上涨1.4%。红利质量和深红利分别上涨1.7%、1.2%，带有成长性的红利板块领跑。
资金流向: 算力光模块板块抱团瓦解后，部分资金流向低位消费板块。目前资金从CPO板块流出，流向机器人和新能源车。
投资策略: 建议优先配置港股红利。评估高股息投资应关注股息率（>5%）、ROE（>10%）、PR（<1%）。行业强度指标（行业指数20日涨幅 ÷ 大盘指数20日涨幅）可用于识别主攻（>1.5）和规避（<0.8）方向。 (来源: @徒步君定龙骑牛)

【看涨 Bullish】阿里巴巴(9988.HK)及恒生科技指数强势表现: 阿里巴巴股价今日强势上涨17%，带动恒生科技指数ETF（159742）上涨1.29%，年内涨幅已达27.51%。
增长催化: 阿里巴巴二季度淘宝闪购用户量大增打消市场疑虑，云业务收入同比增长26%，并重申3年3800亿AI投入计划。 (来源: @格隆汇)

【看涨 Bullish】卫星通信产业迎来政策利好与ETF投资机会: 工信部向中国联通颁发卫星移动通信业务经营许可，利好行业发展。
ETF选择: 市场有多家卫星通信产业ETF，其中永赢采用国证商用卫星通信指数，其他采用中证卫星产业。
投资建议: 国证指数更聚焦“卫星制造+卫星发射”，而中证指数覆盖全产业链。作者认为目前科技主线仍聚焦上游，预计国证指数（如永赢国证通用航空产业ETF发起联接A(F023530)）或有超额收益。 (来源: @鸡精锦鲤)

【中性 Neutral】寒武纪(688256.SH)与科创50权重调整动态: 寒武纪在科创50指数中的权重报道存在误导。
数据差异: Wind数据显示为15.396%，但中证指数官网9月5日数据为13.98%，且周一下跌**5.36%后权重应更低。
抛售压力: 科创50需抛售寒武纪至10%**的压力正伴随下跌提前释放，Wind数据可能夸大了潜在抛售压力。 (来源: @张翼轸)

【看涨 Bullish】固态电池技术创新与专利增长: 固态电池技术突破引发产业关注。
专利数据: 截至今年5月，全球固态电池关键技术专利申请量达20798项，其中中国拥有7640项，占比36.7%。
增长趋势: 近5年，我国固态电池全球专利申请量年均增长20.8%。 (来源: @格隆汇)

【中性 Neutral】比特币(Bitcoin)技术企稳与潜在风险: 比特币已企稳EMA20周线，表现不差。
风险提示: 然而，有观点认为比特币可能是唯一归零的区块链，理由是升级、迁移、转换及采用抗量子计算机破解算法是区块链技术最大趋势，而比特币可能在这方面滞后。 (来源: @JW Invest, @但斌)

【看涨 Bullish】雍禾医疗(02279)目标价位展望: 东吴证券、国联民生等券商给予雍禾医疗(02279)目标价5.00港元，预计明年或后年可能实现。 (来源: @量子咸鱼, @丁有鱼)

交易哲学与风险管理 【中性 Neutral】期权买方交易策略精要: 期权买方需重点关注波动率和方向。
理想状态: 最理想状态是“升波趋势买”。
方向判断: 方向问题可由K均解决。
波动率考量: 波动率具有短期序列相关、长期均值回归特性，需了解市场波动性高低、升降波，并比较IV、RV、HV。
风险管理: 在不确定时，最佳策略是减仓。盈利后应出金，再用小仓位试探。当感觉流畅、舒适时，可重新入场加大头寸。核心是限制亏损，放任盈利波动，使盈亏呈正偏态。 (来源: @桃成蹊投资)

【中性 Neutral】趋势交易哲学与资金管理:
核心原则: 永远记住“牛多熊空”的主线，趋势的力量超乎想象。
收益特性: 真正的随机市场存在大量连续的单边上涨或下跌行情。捕捉这种非线性收益（3倍、5倍、10倍）只需最简单的K均跟随。
资金管理: 通过系统过滤行情，每月亏损最多限制在1R，而盈利端可能出现10R、20R甚至更高的收益，实现正偏态盈亏。 (来源: @桃成蹊投资)

【看涨 Bullish】技术分析研判与入场时机: 今日阳烛表现关键，确认上周五尖底阴为破顶翻，若收盘能守住则有希望。
关键信号: 已回调至重要支持区间，目前在支持低位附近再收针并形成「身怀六甲」形态，见底希望仍在。本周可能出现二次介入机会。 (来源: @JW Invest)

2. 加密 Alpha 精选速览 - Alpha News

URL: https://alphanews.club/article/alpha-488

内容

加密 Alpha 精选速览 (2025年09月08日)

AI 与 Solana 生态：双重叙事下的 Alpha 机会

AI 代币与市场展望
• JoshuaDeuk: 宏观市场观点认为，只要 CPI 和 PPI 保持在低位，将维持看多仓位，市场已找到局部底部。
• JoshuaDeuk: 重点关注具有真实 Web2 收入和长期潜力的 AI 代币。
• JoshuaDeuk: $WLD 价格表现似乎在抢跑潜在的 DAT（直接上市/代币发行），这可能成为其他 AI 代币的重要驱动力。
• JoshuaDeuk: 预计会出现类似 PENGU、ENA 的 AI 代币设置，尤其是在 $WLD DAT 和摩根大通向 Numerai 投入 5 亿美元后。真实收入、强劲基本面和潜在回购使这些项目成为未来可能跑赢市场的优质 DAT 候选者。 (来源: @JoshuaDeuk)

Solana 生态项目
• Marinade: 几个月前开始关注 Marinade（Solana 流动性质押协议），当时价格低 50%，现在潜力逐渐显现。随着 Solana DAT 和其他重大催化剂的出现，这一布局将更加清晰。即将到来的上市会带来流动性，之后将是估值对标。这类项目一旦上市并可访问，将获得机构青睐，我们只是在抢跑。 (来源: @game_for_one)

Solana AI 机会
• 市场正在寻找 Solana 上的优质 AI 币，因为他们看好 Solana。最明确的机会一直就在眼前。YC Demo Day 倒计时 24 小时，这可能是一个催化剂。 (来源: @game_for_one)

市场宏观视角与交易心法

市场情绪与风险感知
• CryptoDonAlt: 当前市场普遍存在悲观情绪，认为应降低风险，但将资金转入美元/欧元可能才是风险更高的选择。价格越低，越确信系统崩溃；价格越高，越确信会永远上涨。价格在两者之间波动，导致人们基于短期波动做出不明智的决定。应坚持自己的立场。 (来源: @CryptoDonAlt)

交易系统与风险管理
• CryptoCred: “每个系统都有缺陷”——社交媒体美化完美胜率，误导新手。不存在永不亏损的交易系统。

  1. 亏损不可避免: 是交易的成本，非系统缺陷。
  2. 风险管理非风险规避: 目标是合理仓位以承受亏损，而非完全消除。
  3. 优势会衰退: 市场机制变化，曾盈利的策略可能失效，亏损是早期信号。
  4. 保持纪律与数据收集: 坚持系统，学习其细微之处，收集数据，承担风险，而非因短期亏损放弃。
  5. 没有免费的午餐。 (来源: @CryptoCred)

市场行为与投资策略
• 币安 VC 币与 Meme 币策略: 币安近期新币上线节奏快，VC 币追高困难。策略是选择无人问津但有安全边际的小 meme 币，耗死庄家。 (来源: @daidaibtc)
• KOL 影响力与流动性: YouTube 等平台也存在“接盘链路”，当讨论度最高时冲进去，很可能成为流动性提供者。 (来源: @daidaibtc)
• 多头市场优势: 总是有人说不要做空，但就是喜欢做空。做空难以发财，身边赚大钱的都是死多头。如果真的看空行业，应该直接退出。 (来源: @daidaibtc)
• 市场不给深度回调: 很多人在等待深度回调，但市场却持续上涨。市场开始关注的币种很少会给出深度回调机会。 (来源: @game_for_one, 转推其本人)
• 近期行情回顾: 过去三个月是持续的“送钱”行情。$ETH 在 2.4k 以下的 DAT、ENA、$SOL 乃至 $PUMP 的回购都提供了低位进场的机会。即使不喜欢某个币，也能从中赚钱。 (来源: @Pentosh1)
• 宏观数据重要性: 周五的经济数据对市场将具有新的重要性。 (来源: @TheFlowHorse)

特定资产动态速览

$BTC
• 重要价格区间: $BTC 处于一生中最重要的区间（直到下一个）。 (来源: @CryptoCred)
• 长期看涨趋势: $BTC 与周线趋势表现良好。如果过早地断言见顶，那只是盲目猜测。 (来源: @ReetikaTrades)

$ETH
• 表现滞后: 似乎 5k 等待区 WiFi 信号很弱，因为过去几天没有人交易 $ETH，暗示其缺乏上涨动能。 (来源: @ReetikaTrades)
• 与 $SOL 的对比: 当 $ETH 主要玩家试图用技术分析把握数十亿美元的买入时机，结果 $SOL 立刻表现优于 $ETH。 (来源: @ReetikaTrades)

其他资产
• $PROVE: 价格行为目前正在突破近期下跌趋势。近期币安合约上新币涨势强劲，预计 Prove 很快会反弹。 (来源: @NachoTrades)
• $MYX: 一个币安山寨币，过去两天暴力拉升 1000%。其交易量几乎与 $HOOD 在标普 500 指数纳入公告后的交易量相当。 (来源: @TheFlowHorse)
• $PUMP: $PUMP 走势良好，为场外观望者提供了不错的入场机会。当前 $SOL 表现强劲，希望这是底部，若跌破则考虑止盈。 (来源: @ReetikaTrades)
• $fartcoin: 试图抄底 $fartcoin 未果。但鉴于 $SOL 的强势，它正在尝试筑底，值得再次关注。 (来源: @ReetikaTrades)

链上行为与风险提示

• NPM 安全事件辟谣: 社交媒体上充斥着关于“世界末日级 NPM 攻击”将耗尽所有钱包的传言，但实际损失仅有 $66，证实为小范围事件。 (来源: @ReetikaTrades)

3. 独立开发者高价值信息精选 - Alpha News

URL: https://alphanews.club/article/article-487

内容

独立开发者高价值信息精选 (2025年09月08日)

关键收入数据 • 海外网站收入突破1k美元：一位独立开发者成功实现年初设定的日收入目标，为其他出海项目提供了激励。(来源: @rumanT260775)
• AI与ML创业公司融资趋势概览：AI/ML领域的创业公司正在蓬勃发展，一份包含了2361家已获融资公司的详细列表，提供了融资轮次和市场数据，对寻找市场热点和投资方向具有高价值。(来源: @projectstartups)
• App Store高收入应用列表：一份列出了过去3个月内在App Store上实现1万美元以上收入的新应用，为开发者提供了市场参考和潜在机会。(来源: @mourad1bm)
• Cognition估值与融资：Cognition公司在两年内从零估值达到100亿美元，完成4亿美元C轮融资，净烧钱仅2000万美元。其AI编码Agent“Devin”的成功案例显示客户增长超5倍，年收入150万美元的客户在8个月内实现10倍增长。(来源: @swyx)
• Moat产品定价与收入更新：Moat产品在推出“创始会员”一次性19美元的终身计划后，已实现3268美元收入，拥有172位付费用户。该策略是先低价吸引早期用户，再根据用户反馈进行产品迭代，最终提高价格并考虑转向订阅模式。(来源: @thepatwalls)
• 独立创作者众筹成功案例：一位创作者在FundMyComic上众筹811.50美元，并在GeyserFund上众筹330美元比特币，展示了多渠道众筹的有效性。(来源: @CharactrCreatr)

商业变现与创新机会 • Solopreneur实现1050万美元收入的8个杠杆点：一位独立创业者分享了其达到1050万美元收入的经验，指出规模化与停滞的关键在于理解8个特定杠杆点。他强调市场奖励速度而非完美，建议从“一个产品、一个渠道、一个系统”开始，然后无情地复合增长。(来源: @thejustinwelsh)
• AI时代产品战略：聚焦效率与“孤独”需求——消费级AI产品的最大机会可能在于解决人类的“孤独”问题，而非单纯争夺用户注意力。(来源: @vista8)
• “信任”是唯一的长期增长杠杆：营销洞察指出，增长黑客多为短期策略和噱头，唯有信任能够带来长期回报。(来源: @realdavidlobo)
• AI PPT的产品定位与渠道策略：AiPPT创始人赵充提出“拥抱大厂而非对抗”的策略，即独立开发者应专注于做专精单品，将产品嵌入大厂生态作为最广渠道。(来源: @vista8 (RT @PMbackttfuture))
• 媒体空间（MediaSpace）：解决网红/创作者支付痛点的创新商业模式。(来源: @ecomchasedimond)
• 客户流失的积极解读与策略调整。(来源: @saidattax)
• 设计师行业趋势：从服务到工具产品。(来源: @brandbydan)
• SaaS工具的推广与联盟营销。(来源: @sardamit)
• 寻找MRR低于1k美元的增长机会。(来源: @tibo_maker)
• “销售”和“构建”是不可阻挡的力量。(来源: @AroraShreshth)
• AI时代的软件组织架构变迁。(来源: @FLOPsGhost)
• AI在内容生成与营销中的应用。(来源: @truedrewco)
• 企业服务的定价模型变革：Netlify引入基于信用的定价模式。(来源: @DruRly)
• 利用AI App Builder快速构建应用。(来源: @nwbotha)
• Hackathon与商业机会。(来源: @rasmickyy)
• 产品差异化是成功的关键。(来源: @shavin47)
• 市场营销提示：直觉先行，逻辑随后。(来源: @heyblake)

用户需求与市场洞察 • 独立开发者“Vibe Coding”的技术债务警示。(来源: @LuoSays)
• 旧金山科技圈“996化”趋势的数据印证。(来源: @dotey)
• AI对工程师工作的影响与担忧。(来源: @dotey)
• AI时代的用户注意力稀缺与竞争。(来源: @vista8)
• 应对AI时代对初级工程师的冲击。(来源: @lennysan)
• AI时代的Reddit内容质量下降。(来源: @ayushtweetshere)

创业方法论与实践 • Solopreneur的8个关键杠杆点。(来源: @thejustinwelsh)
• AI Agent对测试驱动开发（TDD）的颠覆性影响。(来源: @arvidkahl)
• Twitter个人资料优化以提升粉丝增长。(来源: @thepatwalls)
• 产品经理（PM）工具的深度分析与实践。(来源: @nurijanian)
• AI导致认知能力下降与“Vibe Coding”反思。(来源: @iguangzhengli)
• Framer平台优化静态页的成功案例。(来源: @hixiaoji)
• SaaS产品盈利策略：分享MRR与寻求指导。(来源: @tibo_maker)
• AI在企业运营中的效率提升。(来源: @samkamani)
• 独立开发者产品反馈与迭代。(来源: @5katkov)
• AI编程的“小步快跑”原则。(来源: @Shpigford)
• 开发流程自动化：Linear与Slack的设计审批系统。(来源: @brandbydan)
• WooCommerce插件的信任营销策略。(来源: @PoeHaH)
• 快速创建飞书文档/表格/思维导图的技巧。(来源: @vista8)
• 独立开发者避免模板化陷阱。(来源: @dotey (RT @sujingshen))
• 域名管理教训。(来源: @Shpigford)
• 个人品牌建设：真实性与作品展示。(来源: @thepatwalls)
• 产品发布优化：自定义产品页面对产品表现有影响。(来源: @arnegockeln)

生活哲学思考 • AI导致认知能力下降与“Vibe Coding”反思：MIT研究发现使用AI可能导致认知能力下降，建议花更多时间进行阅读和长文写作。(来源: @iguangzhengli)
• 脱离数字设备的思考：放弃Apple Watch，回归Casio手表带来的生活简化与专注。(来源: @mronge)
• Solopreneur的坚持与韧性。(来源: @upen946)
• 独立开发者的心理与傲慢。(来源: @mike_chong_zh)
• 工作与生活平衡的小改变。(来源: @jsjoeio)

技术与平台动态 • Rork：AI一句话开发iOS应用登顶App Store。(来源: @StuSim, @vista8)
• AI编码Agent Cognition获102亿美元估值与4亿美元融资。(来源: @swyx)
• AI编码工具对比与OpenAI的战略方向：Codex CLI vs Claude Code，OpenAI新动作。(来源: @Shpigford, @kevinma_dev_zh, @vista8)
• npm供应链攻击警报：开发者账户被入侵。(来源: @wslyvh, @gauthamzzz)
• 即梦4.0图片模型中文支持完美，商业潜力大。(来源: @op7418, @vista8)
• Solana基金会DevRel新工程师的加入动机与展望。(来源: @CatMcGeeCode)
• Framer平台优化静态页的成功案例与融资进展。(来源: @hixiaoji)
• AI模型市场化与产品决策。(来源: @DruRly)
• AI辅助产品研发与效率提升：Google AI Studio build平台。(来源: @vista8)
• AI开发工具对比：Gemini CLI与Claude Code。(来源: @mike_chong_zh)
• AI语音生成模型开源：IndexTTS 2。(来源: @GanymedeNil)
• AI模型本地运行性能突破：xAI Grok 2.5模型。(来源: @GanymedeNil (RT @UnslothAI))
• AI模型推理引擎优化：面向Qwen3-0.6B的推理引擎。(来源: @yihong0618 (RT @karminski3))
• AI工具的用户体验与产品化精细化：ChatGPT、Mistral 等最新更新。(来源: @bluebird0605)
• Android开发者验证政策更新。(来源: @fatbobman)
• Rust驱动的Android Studio管理CLI工具：astudios。(来源: @binglogo)
• Web开发工具Chrome插件：SuperDev Pro。(来源: @mddanishyusuf)
• Stripe Connect集成与SaaS分析。(来源: 未完整)

4. 投资领域高价值信息精选速览 - Alpha News

URL: https://alphanews.club/article/article-486

内容

宏观经济与市场展望

滞胀风险与黄金对冲： 对美国及全球债务负担的担忧可能导致滞胀环境的形成。
金融系统依赖于将债务资产转换为货币，但目前货币流通不足。
美元贬值相对其他货币具有吸引力，但其他货币也不愿大幅升值。
黄金将被视为表现更佳的资产。(来源: @RayDalio)

英国GDP与经济活力：英国GDP仍高达3.8万亿美元，但有人质疑其当前实际经济活动的产出。(来源: @rohitdotmittal)

房屋租赁与购买的财务考量：关于租房与买房的争议中，许多支持租房的观点未能正确计算租房的真实成本，往往忽略了租金支出对投资回报的影响。(来源: @RichardWPickett)

AI与技术创新前沿

AI对服务机构的颠覆性影响： AI将持续存在，其变革并非短期现象。
竞争对手已在构建两类核心能力：

  1. 存储所有内部数据（Slack消息、通话记录、损益表）的专属数据库。
  2. 自动化团队手动工作的定制化工作流。

未来6个月趋势：
第一阶段：机构产能提升，服务客户数量从10个增至15个。
第二阶段：成本结构下降，文案撰写人员可管理双倍客户。
第三阶段：某些岗位可能在6-12个月内被完全取代。

具备自主AI服务的机构能以相同价格提供10倍效果，团队规模减半，利润率从20%提升至60%+。
缺乏自有知识产权的机构将面临激烈价格战，客户流失，最终可能沦为自由职业者。
并购市场已关注到这一趋势，将并购具备代理式AI能力的机构。
目前已有客户在构建能自动监控性能、识别问题并生成解决方案的AI代理。(来源: @jordan_ross_8F)

AI模型代码生成能力：在处理张量密集型（tensor heavy）复杂研究代码方面，**GPT-5高版本（codex）**被认为是目前表现最好的AI模型。(来源: @nickcammarata)

AI在内容营销中的应用：当一篇有机博客文章达到2000次页面浏览量时，可触发机器人自动起草相关电子书，利用现有流量进行内容升级。(来源: @rajjha)

全栈代理式用户体验开发： 深入分析一个项目代码库，发现其使用**@aisdk**、AI Gateway和**@nextjs**实现了高度可组合且优雅的解决方案。
Writer对象可用于向数据流中注入数据，提供write和merge两种主要方法，并注入到工具层中。
这使得工具层能直接向消息流写入任意信息，极大地改善了用户体验，让模型在流式推理时提供实时状态更新。(来源: @karthikkalyan90)

Slack工作流的AI自动化：HeyZest.ai提供智能、代理驱动的自动化功能，可显著提升Slack工作空间的效率。(来源: @ola_ose)

人形机器人开发进展：Figure公司在三年前启动，其人形机器人项目已证明神经网络能有效处理复杂的人形机器人控制。目前重点转向规模化生产。(来源: @adcock_brett)

AI广告图像文化准确性： 问题：当前AI图像生成器在文化细节上表现不佳，近一半时间会产生文化错误，可能导致刻板印象或不真实呈现。
研究发现：AI模型在包含明显文化细节的同时，常忽略关键文化信号。
行动建议：
– 在提示词中加入更多细节，突出当地风俗（如特定传统服饰、文化意义场景）。
– 将此方法应用于登陆页和广告视觉，以更好地连接多元受众，提升真实感。
– 通过小型焦点小组测试不同的提示词组合，确保图像符合当地文化预期。(来源: @rajjha)

Cognition的资本效率：初创公司Cognition在其整个发展历程中仅烧掉了2000万美元，显示出极高的资本效率。(来源: @krishnanrohit)

消费科技创新： Lava Music推出了Studio桌面放大器和音乐工作站。
该设备集成了30多种放大器模型、40种效果器和8轨录音机，全部集成在一个触摸屏单元中。
吉他手现在可以无需额外设备即可练习、录音和制作音乐。(来源: @ritwikpavan)

Web3与数字资产洞察

加密ETF审批与策略： Steven预测10月份将有20-50个加密ETF获批。
质押型ETF在某些方面可能优于非质押型。
资金管理公司（Treasury Companies）的表现优于ETF。
存在“好”与“坏”的数字资产资金管理策略手册。(来源: @ayyyeandy)

pump.fun平台竞争策略： pump.fun应以“无广告”作为核心优势，通过其博彩和交易网络/互换来覆盖成本。
若提供观看者收益，必须经过严格筛选，避免重蹈Axie Infinity在加密游戏中的覆辙，防止平台因自由赚取机制而受损。
不应花费资金招募流媒体人，而是寻找流媒体“共同所有者”——拥有巨大影响力的创作者，帮助其拓展创作者市场。(来源: @RealJonahBlake)

Bittensor与OpenAI的估值对比：有人认为Bittensor的价值是OpenAI的100倍，因为Bittensor最初是一个去中心化的GPU网络，而OpenAI则被批评已转变为基本的云服务提供商。(来源: @Old_Samster)

pump.fun的早期投资视角：天使投资人认为**@pumpdotfun**是一个“无需思考”的投资，因为它具有超越加密货币的宏大愿景，这在两年前就已清晰可见。该项目拥有三位联合创始人。(来源: @anildelphi, 转推自@Delphi_Digital)

Frax的收益分配模式：Frax愿意将**100%**的收入分配给Hyperliquid社区。(来源: @ayyyeandy)

初创企业融资与运营策略

创始人募资关键指标： 融资季仅剩不到12周，创始人需高度关注以下核心数据：
– 转化率（成交客户 ÷ 销售线索）。
– 销售周期（从接触到成交的天数）。
– 客户获取成本（完成一笔交易的成本）。
– 回收周期（达到盈亏平衡的天数）。
– 净留存收益率（NRR）（期初收益 – 流失 + 升级）。

发现“弱势”数据并不可怕，关键在于识别原因并解决。但切勿等到投资者在尽职调查中发现问题，那时为时已晚。(来源: @lilibalfour)

初创公司首轮融资特点：任何突破性的初创公司，通常都会有大约10笔首轮投资。(来源: @rohitdotmittal)

MOAT产品定价与增长策略： MOAT的19美元一次性终身“创始会员”计划于今日结束。
其策略是：1. 低价启动，吸引早期用户；2. 与用户沟通；3. 根据用户需求构建产品；4. 提高终身价格；5. 重复上述步骤；6. 未来转向订阅制。
目前成果：3,268美元营收，172名付费用户，419次Git提交，19次客户电话。(来源: @thepatwalls)

DTC模式失败教训： Dang Foods的创始人Andrew Kitirattragarn曾成功融资1200万美元，产品进入全国零售渠道，但最终未能实现大规模退出。
他目前在Sherwood Partners帮助创始人进行企业扭亏为盈和重组。
主要经验教训：
– 早期发现预警信号。
– 风险投资（VC）并非总是力量的象征。
– 资本效率比市场热度更重要。(来源: @lifeofbi)

SaaS产品定价策略调整：@useapolloio的专业版套餐在短短3个月内从每月19美元上涨到每月99美元。(来源: @eltintero)

涨价的有效方式： – 明确说明距离上次涨价的时间。
– 展示产品当前的显著改进。
– 解释成本上升是涨价的原因。(来源: @Travis_Jamison)

市场行为与个股案例

中国股票短期交易主题：目前的市场主题似乎是“只要是中国股票并且上涨了一点点，就追逐买入”。(来源: @InvestorsLive)

期权交易策略观察：观察到某些股票（如**$SNTG**，以及之前的**$OCTO, $INHD, $SOGP, $IPDN, $MGIH**）在成交量加权平均价（VWAP）处被诱导做空，为缺少流通股且交易量巨大的股票创造做空机会。(来源: @InvestorsLive)

**Lululemon ($LULU)未来分析预告：本周Stock Club将深入分析运动服装品牌Lululemon ($LULU)**的股票前景。(来源: @emmetlsavage)

Apple对ARM的投资回报： 1990年，Apple以300万美元收购了**ARM 43%**的股份。
到1999年，Apple出售了大部分持仓，获得了超过11亿美元的收益。
目前ARM的市场估值已达1470亿美元。(来源: @chrisfralic)

NBIS股价突破$100**：$NBIS股价已突破**100美元/股，这验证了之前的研究成果。(来源: @dtrous, 转推自@mvcinvesting)

广告投资回报数据：8月份广告表现更新显示，已收款项的广告支出回报率（ROAS）为4.43，总ROAS为10.76。(来源: @LegacyBuilder__)

Prophet投资产品历史业绩：Prophet提供的一款投资产品有长达16年的记录，总回报率达到**+1,583%**。
其中有8年实现了20%以上的收益。
5年实现了30%以上的收益。
3年实现了45%以上的收益。
仅有2年出现小幅亏损。(来源: @emmetlsavage)

5. AI/独立开发/创业高价值信息精选速览 - Alpha News

URL: https://alphanews.club/article/ai-485

内容

个人成长与工作效率
AI技能： 最被低估的AI技能是提示模板。建议构建三类模板：创意生成器、草稿优化器、事实核查器，并将其绑定到快捷键，能显著提升工具使用速度。@OlivierMamet
学习方法： 传统讲座已过时，因为学习和实践只能在课后进行。现在可以有互动内容/学习/实践环节。@dbasch
工作效率： 努力工作的最简单方法是永不停歇。@JackSoslow
个人成长： 改变你的现实以匹配你的梦想，大多数限制都只是幻觉。@Keshav_027
成功哲学： 大多数“一夜成功”的人，只不过是坚持了十年没有放弃。@benjaminakar

AI工具与应用实践
AI使用方法论： 不要让AI凭空生成创意，而是提供人类生成的高质量源材料（如播客转录、YouTube评论、Reddit帖子、Twitter Spaces），让AI提取其中最新颖的洞察，进行排序，然后将其转化为内容（如新闻通讯）。@codyschneiderxx
AI数据分析工具： Graphed.com 是一款AI数据分析和仪表板生成器，可以连接所有数据源或上传CSV文件，在几分钟内构建仪表板并获取洞察。提供10个席位的免费试用。链接：https://t.co/mL5ZLkAgFP @codyschneiderxx
AI工具更新： webtracker.ai 即将推出Reddit关键词提及功能。@arthurliebhardt 转推 @arthurliebhardt
AI应用： 使用 Claude 阅读Playwright测试中的截图，利用其视觉反馈能力优化 ra1艺术生成器，并让Claude作为超参数的评判者。Claude作为长期工具用户，内置了视觉功能。@LeeLeepenkman
AI提示词服务： 可以在仪表板上直接提出提示词请求并获取评论，立即尝试：https://t.co/i9jXnhoZOW @BLUECOW009
AI编程工具对比： 人们正在从 Claude Code 转向OpenAI的 Codex，作者在一则视频中解释了GPT-5及其他模型为何具有优势。@RippaSatss 转推 @KingBootoshi
AI使用指南： Claude 是最强大的AI助手，但大多数人不知道如何有效使用。作者因此创建了这份指南。@rryssf_ 转推 @rryssf_
AI教育福利： 大学生可获得一年免费的 Gemini Pro 及更多福利。请在11月3日前于指定国家（🇩🇪🇪🇬🇸🇦🇬🇧🇲🇽）注册。@demishassabis 转推 @joshwoodward
AI语音交互： 作者为 @huggingface 的 SmolLM3 模型添加了语音功能，展示了在iPhone上免提与模型对话的演示，得益于内置的语音活动检测。所有功能完全在设备上运行，由 Apple MLX 提供支持。@adrgrondin
AI创新： Alterego 推出了“Vibe Telepathy”功能，其发布视频很有趣。@DoctorYev

AI行业动态与未来展望
AI角色定位： AI作为研究助理、洞察提取器和内容打包器价值巨大，作为创意替代品则效果不佳。@codyschneiderxx
AI医疗未来： AI在医疗领域的未来是：AI在床旁发现人类遗漏的信息，并且不限于听诊器，而是构建AI原生系统，安全地追踪跨时间的上下文，从而从疾病治疗转向真正的医疗保健。@DrSeanS
AI硬件： xai 正在研发自己的AI推理芯片，目标是2027年量产，五年内达到5000万块H100同等效能。@ai_agi_asi_
AI与人类自主性： AI与人类的关系，关键在于人类的自主性。AI不应总是被动地做事情，而应在人类有意识地决定“插入”时才发挥作用，实现人类自主导向的关系。@adamcohenhillel
AI社交媒体生态： 阅读AI推文/Reddit时，有种奇怪的“虚假感”，即使知道某些趋势真实存在。这可能是因为真实用户模仿LLM话语风格、网络社群高度相关、炒作周期极端化、社交平台为提高参与度进行优化以及其他公司曾进行虚假宣传等多种因素导致。相比一两年前，现在的AI社交媒体生态感觉非常不真实。@sama
Google AI模式扩展： AI模式正在全球五个新语言推出：印地语、印尼语、日语、韩语和巴西葡萄牙语。@demishassabis 转推 @rmstein
Google AI模式扩展： AI模式正在搜索中推出新的语言：印地语、印尼语、日语、韩语和巴西葡萄牙语。请在 https://g.co/Bard 尝试。@demishassabis 转推 @sundarpichai
AI泡沫风险： 《大西洋月刊》指出，AI相关的投资已超过互联网泡沫时期的电信投资占经济的比重。今年上半年，企业在AI上的支出对GDP增长的贡献超过了所有消费支出之和。AI泡沫破裂可能导致支出减少、就业岗位流失和增长放缓，甚至引发金融危机，尤其是在缺乏监管的“私人信贷”资助下。@rahuldave
AI产品增长： 在过去4天里，@GeminiApp 新增了1300万首次用户（总用户数超过2300万），新增3亿张图片（总数超过5亿）。@demishassabis 转推 @joshwoodward
AI行业活动： 参加 @docker 纽约AI峰会，工程师们济济一堂。@ethansteininger
AI行业活动： VapiCon 是首个专注于语音AI的活动。作者将发表主旨演讲，并赞扬了 @Vapi_AI 团队组织的精彩演讲者阵容。活动链接：https://t.co/JSneeL4kgN @juberti
行业动态与个人经验： 作者 swyx 将加入 @Cognition。Cognition在两年内从零估值达到100亿美元，历史净亏损2000万美元。成功的Devin实现案例显示超过5倍的增长，客户在8个月内扩展超过10倍。作者分享了加入Cognition的五个决策点：短期编码时间线、长期AGI时间线；Agent Lab的崛起；掌控同步/异步光谱；高起点、低渗透；顶尖工程师与强大的市场拓展能力。@smol_ai 的大部分资本将转入Cognition本轮融资，其余退还。AINews和SmolTalk仍将作为作者的热情项目。作者将继续独立运营 @aiDotEngineer 和 @latentspacepod。@swyx

AI技术与开发经验
AI模型部署： 尽管有人因GLM-4.5是“中国产”而攻击，但可以通过自托管方式使用该模型。@shashtikar 转推 @TheAhmadOsman
开发工具提示： FYI: codex —search。@fabmilo
AI Agent开发挑战： 构建AI Agent非常困难，提示工程是噩梦，将其连接到数据和工具更是复杂混乱。@vinit_agr 转推 @itsajchan
AI局限性： 实际使用AI驱动复杂细致的功能时，会发现始终获得一致结果仍然极具挑战性。@mmmikhaeel
AI模型选择： 你不会只用一个模型处理所有事情，而是会同时使用十个模型，这样更快、更便宜、更具确定性。@jackndwyer
AI使用心得： ChatGPT有时能给出正确答案，但需要学会适可而止。@dbasch
AI基准测试： 推出 ClockBench，一个专注于识别模拟时钟时间视觉推理AI基准测试，人类平均得分89%。@BEBischof 转推 @alek_safar
AI模型与数据集： RolmOCR 被 @huggingface 用于创建数据集，该模型通过 @reductoai 的内部数据管道进行了优化。作者表示将继续为开放科学做贡献。@hu_yifei
AI训练数据： FinePDFs 已发布，提供3T tokens的新文本数据用于预训练。@MrAhmadAwais 转推 @gui_penedo
AI模型部署： 通过 Claude Code (via Claude Code Router) 运行本地 SGLang 实例的 GLM 4.5 比预期容易得多。@shashtikar 转推 @JustDoingItBig
AI Agent能力： opencode.ai 的Agent生成的第一份Pull Request已合并。作者表示在Agent工作期间，他有时间陪伴妻子，并在PR合并时喝了杯咖啡。Agent甚至知道如何退出Vim编辑器！@carsonfarmer
AI Agent招聘： 招聘开发编码Agent，目前用于“氛围编程”的工具难以支撑真实世界工程需求。团队专注于构建长尾可靠的Agent。了解更多开放职位：https://t.co/Z4jnAc3Sjj @0xTejpal
AI代理开发： 为 @usescholarly 重写了代码执行系统，使用 @e2b。许多用户需要更复杂的推理任务，这需要一个Agent能完全交互的虚拟机（VM）。下一步是将VMs持久化以支持多轮Agent操作。@heyruchir
AI机器人： Google DeepMind的AI系统 RoboBallet 能够精确编排多机械臂团队，协同工作而避免碰撞。@demishassabis 转推 @GoogleDeepMind
AI模型限制： Claude 在上下文处理上似乎存在问题，上下文末尾未能像Claude Code那样整齐地压缩。@goodalexander
AI框架更新： Anthropic 将加入 swarms-rs (🦀🦀🦀)。@KyeGomezB 转推 @swarms_corp
AI工具开发： 作者优化了 Nano banana，现在AI可以为你选择正确的提示词。功能包括批量生成图片、AI自动选择输入参数、以及通过SSE实现即时结果的实时流媒体。重构和添加SSE耗时两周。@vargastup

产品与创业策略
AI教育风险： 风险不在于孩子用AI“作弊”，而在于他们永远学不会“如何”提出下一个问题。@Cliffinkent 转推 @Cliffinkent
创业资源： 听说 @speedrun 的创始人加速营（在洛杉矶）效果很好，其中也有一些单人创始人。@_cat_turner
产品策略： 你的客户使用你的产品方式是错误的，但他们是对的。@TheGeorgePu
机器人与深度科技： 许多机器人和“深度科技”公司陷入了“概念验证”困境，演示和发布视频不断，但很少能实现规模化部署。作者将于10月15-16日在圣克拉拉参加 RoboBusiness 活动讨论此话题。活动议程和注册链接：https://t.co/LxjkaoJnKS @samanfarid
产品发布策略： 获得早期牵引力和差异化的最佳方式，不是询问潜在客户或构建理论上的完美产品，而是现在就推出核心产品。你的理想客户画像(ICP)和路线图会随之改变，速度也会加快。如果产品出问题，很好；如果人们抱怨，更好。修复它，让人们喜欢它，然后继续。成果大于意见。@tomzhengy
开发工具： 对GitHub发布用于规范驱动开发（spec-driven development）的套件感到惊讶。这种方法虽然比“氛围编码”有明显进步，但仍无法很好地扩展。@sa1k0s
AI与创作： 以AI的速度写作是不可能的。@deeparocks
创新瓶颈： 现在的瓶颈不再是专业知识，而是想法。@deeparocks
新项目发布： Project Bob 已发布！仪表板链接：https://t.co/ixM5369omA @ReevesCanon 转推 @andrewmccalip
产品验证： 自己的AI工具在几小时内获得349次浏览，感觉很好，成功填补了市场空白。@wm_eddie 转推 @GOATGameDev
创业心态： ❌ 先致富再建设；✔️ 先建设再致富。@razroo_chief 转推 @kamathematic
独立开发者经验： 作者的第一个和最近的软件公司都是围绕Chrome扩展程序构建的，Chrome扩展程序已为其带来了超过八年的收入。@codyschneiderxx

Web3与开发者生态
Web3活动： ETHWarsaw 体验很棒，别忘了支持2026年在波兰举行的 DevCon，否则大家都得飞去悉尼了。@titus_k
Web3协议： MCP Registry 的预览版已发布。了解更多：https://t.co/PvGj6Zhu3Q @dsp_
版本控制： 相较于Git，作者更喜欢Mercurial的CLI，因为它有多个明确的命令对应不同的对象，不像Git的checkout/reset那样混乱（为什么checkout既能切换分支又能恢复文件？！）。参考链接：https://t.co/QV5aYsZQLl @bfirsh
设计价值： 现代设计的价值在于：对组织的积极影响、减少用户使用时间的设计、以及为用户未在使用产品的时间进行设计。了解更多请查看链接：https://t.co/VI5TyWrrM5 @BrandonKHill

6. 对如神般的大型语言模型的信心正在减弱 --- Faith in God-like large language models is waning

URL: https://www.economist.com/business/2025/09/08/faith-in-god-like-large-language-models-is-waning

内容

关键点总结（新闻编辑视角）

  1. LLM 升级乏力：GPT-5 反响平平，市场对“大而全”模型的热情降温。
  2. SLM 崛起：参数量 ≤40 亿的小型模型因成本低、易定制、能在本地设备运行而受企业青睐，今年企业需求增速预计是 LLM 的两倍。
  3. 成本优势明显：SLM 可在 CPU 或低端 GPU 上运行，运行成本比同等任务使用 LLM 低 10–30 倍；IBM、Nvidia 等均已推出 10 亿级以下参数的商用模型。
  4. 行业采用趋势：企业更偏好细分、行业专用模型（HR、客服、文档处理等），并开始自建模型。
  5. 设备端应用：SLM 适合智能手机、自动驾驶、机器人等对能耗和时延敏感的场景。苹果将在 iPhone17 中主推 “Apple Intelligence” 的端侧 SLM。
  6. 投资分歧：云巨头继续豪掷数据中心押注 LLM，而学术与产业界（含部分 Nvidia 研究员）已提出“Agentic AI 的未来在小模型”。
  7. 市场结构趋于“大小并存、按需取用”：复杂任务仍需 LLM，90%+ 的垂直、可重复任务可由 SLM 完成。

对生活的影响（生活方式顾问视角）

  1. 普通人
    • 隐私与离线体验：更多 AI 功能可直接在手机本地完成，减少数据上传，隐私性增强。
    • 电池与速度：端侧推理功耗低、响应快，语音助手、翻译、拍照增强等体验更流畅。
    • 职业选择：行业数据标注、模型微调、领域知识工程师需求上升；通用 prompt 编写的溢价将回落。

  2. 创业者
    • 新商机：a) 行业微型模型即服务（Legal-SLM、Med-SLM 等）；b) 边缘 AI 芯片/模组；c) SLM 工程与运维工具链。
    • 挑战警示：数据专有性、模型精度责任和碎片化生态（需兼容多种硬件）。
    • 建议：优先掌握垂直领域数据资源与专家网络；采用“模型即插件”模式，快速迭代、控制成本。

  3. 决策者（政府 / 企业 CIO）
    • ROI 重估：将预算从“云上大模型套餐”转向“混合部署”——高价值任务上云，其余任务用端侧或自有机房 SLM。
    • 合规与安全：在本地运行可满足数据主权、合规存储要求，降低跨境传输风险。
    • 人才策略：培养/引进 MLOps + 行业专家的复合型团队，而非一味追求大模型研究博士。

历史类比
• 2010 年前后企业 IT 从“大型机”转向“微服务”：小而专的服务更灵活、便宜，最终主导市场。
• 智能手机拍照算法从云端后期→端侧芯片 ISP：同样因成本、隐私与实时性需求驱动。

对投资的影响（金融分析师视角）

  1. 利好板块
    • 端侧/边缘 AI 芯片：高通、苹果自研 M 系列、ARM 生态公司。
    • CPU 及低功耗加速卡：英特尔、AMD（MI300 系列侧重成本敏感型推理）。
    • 垂直 AI 软件与数据服务商：提供法律、医疗、财税等细分 SLM 的 SaaS 公司。
    • 数据安全、本地部署解决方案：CrowdStrike、Zscaler 等零信任厂商。

  2. 利空或需警惕
    • GPU 纯依赖巨头：Nvidia 仍占训练端高地，但推理侧需求可能被稀释；短期高估值波动风险加大。
    • 云服务商（AWS、Azure、GCP）重资本扩张：若 SLM 部署分流云端推理流量，数据中心利用率或低于预期。
    • 数据中心 REITs：需关注 “从云到边” 的算力迁移对长期租用需求的影响。

  3. 市场节奏预测（2025 H1–2027）
    • 短期：LLM 概念仍主导媒体与机构研究，AI 指数维持高波动；端侧 AI 主题基金开始获增量资金。
    • 中期：当新品手机、汽车大量集成 SLM 后，投资者将重新估值“硬件附加 AI”逻辑，硬件-软件垂直整合公司有望溢价。
    • 长期：算力多元化趋势确立，GPU 份额从 “一超”变“多强”，行业走向 ROIC 驱动；生态型公司（Apple、Microsoft 混合栈）胜率高。

  4. 历史参考
    • 2016–2018 “矿机-GPU”泡沫：边际需求转移导致 GPU 价格与相关股票高位回落。
    • 2003–2008 移动互联网基建热：早期过度投资后，边缘计算与 CDN 分流云端流量，引发第二轮资产重估。

给你的思考题 如果你是中型制造企业的 CIO，面对“云端 LLM + 本地 SLM”双轨方案，你会如何在成本、数据安全和员工效率之间做权衡？请列出三条具体的决策原则。

7. 在法庭文件中，谷歌承认开放网络正在“迅速衰落” - Ars Technica --- In court filing, Google concedes the open web is in “rapid decline” - Ars Technica

URL: https://arstechnica.com/google/2025/09/in-court-filing-google-concedes-the-open-web-is-in-rapid-decline/

内容

关键点总结（新闻编辑视角）

  1. 事件背景：美国司法部（DOJ）在广告科技反垄断案中要求谷歌拆分其 AdX 广告交易平台；谷歌在 2025 年 9 月 5 日的法庭文件中提出反对意见。
  2. 争议焦点：谷歌声称“开放式网页（open web）正在迅速衰落”，拆分 AdX 将加速依赖广告收入的网站衰亡。
  3. 谷歌解释：其表述针对的是“开放网页广告”而非网页本身，理由是广告主预算正转向 CTV（联网电视）、零售媒体和 App 内广告。
  4. 数据与趋势：
    • Pew Research 调研指出，谷歌 AI Overviews（AI 摘要）显著降低网站流量。
    • 谷歌未公布具体点击数据，但承认 App 内广告为最大增长引擎。
    • 谷歌爬虫索引内容自 2023 年起增长 45%，但增长内容疑似大量 AI 生成“水文”。
  5. 逻辑冲突：谷歌对外宣称搜索流量稳定，收入创新高；对内则以“开放式网页广告衰退”作为拒绝拆分的理由。
  6. 潜台词：若网页广告回报下降，谷歌将更倾向把用户留在自身生态（搜索摘要、AI 工具、YouTube、Android App）内获利。

对生活的影响（生活方式顾问视角）

  1. 对普通人
    • 网页质量可能下降：AI 生成内容充斥、优秀出版商广告收入减少，优质原创内容被迫转向付费墙或订阅模式。
    • 信息获取渠道收窄：更多答案停留在谷歌搜索结果页或 AI 摘要，用户更难跳转到多元来源。
    • 隐私与广告：广告预算向 App、CTV 迁移，意味着更多行为数据在封闭生态中被追踪。
    建议：养成多平台搜索/订阅习惯（如 RSS、付费新闻）以保持信息多样性；定期清理 App 权限。

  2. 对创业者
    • 新机会：
    – CTV、零售媒体、垂类 App 内广告正高速增长，内容与数据解决方案需求旺盛。
    – 生成式 AI 内容检测、质量评估工具市场空间加大。
    • 风险与挑战：
    – 纯网页内容流量模型难以为继，需尽早布局订阅、会员或多渠道分发。
    – 依赖谷歌搜索导流的初创企业面临流量骤降风险。
    建议：多元化变现（电商、课程、SaaS）；评估并减少对单一大平台的依赖。

  3. 对决策者（公共与企业管理层）
    • 政府层面：需审视广告市场新集中度（CTV、零售媒体巨头），避免“拆了墙头再建城墙”。
    • 企业层面：品牌预算应重新配置，兼顾开放网页、封闭生态与新兴零售媒体。

历史佐证
• 2014 年 Facebook News Feed 调整导致媒体流量断崖式下跌，大量依赖社交流量的媒体倒闭。
• 2000 年代初微软 IE/Windows 绑架案虽没拆分公司，但裁定改变了浏览器市场，促使火狐、Chrome 崛起。说明监管结果与公司战略调整可深度重塑互联网版图。

对投资的影响（金融分析师视角）

  1. 行业/板块
    • 受益板块：
    – 连接电视（Roku、The Trade Desk、Comcast/Peacock）
    – 零售媒体（亚马逊、沃尔玛、Instacart、拼多多国际）
    – App 内广告平台（Unity Ads、IronSource、腾讯广告）
    – 生成式 AI 基础设施（Nvidia、AMD、OpenAI 相关云服务）
    • 受压板块：
    – 传统网页广告技术公司（PubMatic、Magnite）
    – 依赖网页流量的数字出版商（BuzzFeed、Vox、国内的“三大门户”）

  2. Alphabet（谷歌母公司）
    • 短期（6–12 个月）：
    – 若被强制拆分 AdX，市场会计入一次性结构性风险，估值下调 5–10%；但核心搜索与 YouTube 现金流稳健，跌幅或被 AI 主题资金对冲。
    • 长期（1–3 年）：
    – 若谷歌成功将流量锁定于 AI 摘要与自家生态，可能以更高份额把广告预算从开放网页迁移到自身平台，利润率趋稳甚至反弹。
    – 监管不确定性仍将压制估值上限，类似微软 2000–2005 年“监管折价”阶段。

  3. 市场整体
    • 假设 DOJ 最终要求拆分核心广告资产，可能引发对“大平台拆分”预期升温，科技巨头短线波动加剧，资金流向中小盘与主题 ETF（AI、半导体、能源转型）。
    • 参考 2018 年欧盟进行 GDPR 制度调整时，广告技术股整体下挫 15% 后在一年内修复，可推测此次分化或呈“先杀估值、后择优布局”模式。

历史案例
• 1984 年 AT&T 被拆分后，长途业务利润率受损，但分拆出的“Baby Bells”催生新投资机会；行业总市值 3 年后反超拆分前水平。说明监管拆分不必然摧毁价值，而是重新分配。

给你的思考题 假设两年内谷歌被迫部分拆分 AdX，且开放网页广告收入继续年降 10%，你作为：
A. 内容创业者，如何调整业务模式以维持 20% 收入增长？
B. 投资人，如何在“广告预算向 CTV、零售媒体和 AI 工具迁移”的背景下构建一支进可攻、退可守的组合？

思考并写下你的行动方案，检视自己对平台依赖、行业轮动与新兴技术的理解。

8. 到 2030 年，人工智能将吞噬整个 IT 领域——但不会吞噬所有 IT 职位，Gartner 称 - Ars Technica --- AI will consume all of IT by 2030—but not all IT jobs, Gartner says - Ars Technica

URL: https://arstechnica.com/information-technology/2025/09/no-ai-jobs-bloodbath-as-ai-permeates-all-it-work-over-the-next-5-years/

内容

关键点总结（新闻编辑视角）

  1. Gartner 预测：2030 年 IT 部门的全部工作都将涉及 AI，25% 由纯自动化 Bot 完成，75% 由“人类+AI”协作完成。
  2. 当前状况：81% 的 IT 工作仍未使用 AI；AI 仅导致 1% 的就业流失。
  3. 受冲击岗位：入门级 IT 职位最受影响，2023.1–2025.7 期间，高度 AI 暴露的初级岗位数量下降 40%（Revelio Labs）。
  4. 长期就业展望：WEF 预计到 2030 年 AI 净增 7800 万个工作岗位；Goldman Sachs 估计美国 6–7% 的岗位或被取代，但影响“短暂”。
  5. 投资回报难题：65% 企业在 AI 项目上亏损；主要痛点是成本控制与落地效果。
  6. 社会态度：51% 的美国受访者对 AI “更担忧而非兴奋”，焦点在失业、深度伪造、误导信息和偏见。

对生活的影响（生活方式顾问视角） 普通人
• 职业选择：基础 IT、数据录入、简单测试等岗位风险最高；AI 产品管理、提示工程、可信度评估、AI 运维等新工种将扩张。
• 技能升级：Python、LLM 调优、数据安全、Prompt 设计、跨学科（法律+技术、心理学+算法）成为“防淘汰”组合。
• 消费习惯：AI 助理、AI 驱动的健康/教育服务将渗透日常，订阅模型比一次性购买更普遍，需要设立“数字订阅预算”。

创业者
• 新机遇：

  1. “AI 成本管控”SaaS——帮助企业把 POC（概念验证）变现金流；
  2. “AI 运维外包”——监控、治理、合规一站式服务；
  3. 拥抱法规：可信 AI、模型解释、隐私计算将成 B2B 增长点。
    • 关键挑战：65% AI 项目亏损显示需求与支付意愿错配，必须先证明 ROI 再扩张。
    • 融资策略：聚焦“降本增效”而非“酷炫概念”，参考 2010 年云计算早期企业的过度烧钱案例。

决策者（企业/政府）
• 人才梯队：缩减单调重复型岗位，引入“生成式 AI 培训”做内部转岗；
• 成本模型：从一次性大模型投入转向“轻量模型+场景内蒸馏”，并建立“AI 预算绩效”指标；
• 风险治理：制定深度伪造预案，合规追踪、伦理审查同步上马。

历史对照
• 2000 年代制造业自动化曾压缩装配工人，但催生工业机器人维护与编程岗位；
• 2010–2020 年云迁移导致传统服务器管理员减少，却带来了 DevOps、SRE 的井喷——印证“低端岗位萎缩/高端岗位增长”的结构性演变。

对投资的影响（金融分析师视角）

  1. 短期（6–12 个月）
    • 半导体（GPU、HBM）与云算力需求继续高企：利好 Nvidia、AMD、台积电、SK 海力士；
    • IT 外包/低端开发服务订单缩减：利空传统人力密集型的 Infosys、Wipro 等；
    • “AI 概念”透支风险：市场对未盈利的小型 AI SaaS 估值或回调，类似 2021 年 SPAC 泡沫。

  2. 中期（1–3 年）
    • 企业 AI 成本优化工具（Observability、FinOps、MLOps）需求扩张：关注 Datadog、Snowflake、ServiceNow；
    • 网络安全与合规（深度伪造检测、模型安全）板块受益：CrowdStrike、Palo Alto、新上市的“AI Trust”类独角兽。
    • 人力资本再培训平台（在线教育、技能测评）成为“第二曲线”：可能激活 Coursera、Udemy 估值。

  3. 长期（3–5 年）
    • 行业整合：生成式 AI 平台可能像 2010 年的云计算一样形成寡头格局，资本回报率趋于稳定；
    • “AI+行业”龙头溢价：医疗影像（Intuitive Surgical）、药物发现（Recursion）、自动化测试（UiPath）有望复制 2010s “云+行业”模式。
    • 就业结构变化对消费股影响温和：高技能就业扩张支撑中高端消费，低技能职位缩减压制低价零售——总体呈 K 型分化。

历史案例支持
• 1980s–90s 制造自动化冲击装配股，最终利好机器人、传感器供应商；
• 2010–2015 “移动互联网”初期，硬件供应链受益最先（ARM、高通），随后流量平台与垂类应用接棒——提示投资者需分阶段布局“卖铲者→应用赢家”。

给你的思考题 假设你是一位 30 岁的职场人士，计划在未来五年同时提升职业竞争力并优化投资组合：

  1. 你会选择哪两项 AI 相关技能投入学习？
  2. 你会如何在“硬件卖铲者（如 GPU 厂商）”与“行业应用服务商（如医疗 AI 公司）”之间配置你的股票投资比例？
    请结合自身风险偏好与本篇分析给出理由。