狼牙
台风“沙德尔”步步逼近 预计明天夜里到后天登陆 杭州将迎来一次风雨过程_我的网站

一 | 白天阳光明媚,夜晚月光皎洁。 48小时。副热带高压加强西伸,天气舞台重归夏日“经典配方”,今天全省大部多云为主,午后有分散性雷阵雨“随机掉落”,浙南和沿海地区部分仍有阵雨或雷雨“打卡”。 一家中国公司的模型发布。总体来看,今天算是近期全省雨水比较“收敛”的一天。 全球AI股票集体下跌。

二 | 英伟达跌,半导体跌......全球市值蒸发万亿美元。 高盛合伙人在客户电话会里直接抛出一句:算力扩张时代,可能到头了。对杭州来说,随着“简拉维”残余环流进一步减弱西进,气温会比昨天小幅升高。预计我市今天多云,有分散性阵雨或雷雨,偏东风3~4级阵风5级,白天最高气温34℃,早晨最低气温25℃。“沙德尔”进入东海预计27日夜间至28日上午登陆今年的台风“大戏”剧情紧凑。 摩根大通给客户发的备忘录,称之为DeepSeek 2.0。第19号台风“紫檀”昨天18时40分前后以热带风暴级登陆海南昌江沿海,第20号台风“简拉维”和第21号台风“艾莎尼”停编,退出“台风群聊”。

三 | 目前,“简拉维”残余影响逐渐减弱,“沙德尔”则步步逼近。 所有人都在问同一个问题:Kimi K3真有那么厉害? 说实话,我觉得没有。

四 | 昨天18时,中央气象台继续发布台风橙色预警:今年第18号台风“沙德尔”(强台风级)的中心25日下午5时位于浙闽交界偏东方向约920公里的西北太平洋洋面上,中心附近最大风力14级(45米/秒),中心最低气压为950百帕,七级风圈半径350~400公里,十级风圈半径120~150公里,十二级风圈半径50~60公里。

五 | 预计“沙德尔”将以每小时15~20公里的速度向西偏北方向移动,强度变化不大,26日凌晨移入东海东部,之后移速减慢,转向西偏南方向移动,逐渐向浙闽沿海靠近,将于27日夜间至28日上午在浙江象山到福建福清一带沿海登陆(35~42米/秒,12~14级,台风级或强台风级)。 Kimi是个好模型。浙江省气象台预计,受“沙德尔”影响,今天至27日,东海中南部海域风力逐渐增强到11~13级部分14~16级,台风中心经过的附近海域风力可达17级及以上;东海北部海域风力逐渐增强到11~13级;28日东海西南部海域有11~13级部分14~16级阵风。但它还不足以撼动全球资本市场。

六 | 浙中南沿海海面今天(26日)傍晚起风力逐渐增强到9~10级,27日至28日继续增强到12~13级局部14~16级;浙北沿海海面27日风力逐渐增强到9~13级。真正被震动的,也不是英伟达,是华尔街过去三年一直相信的那套故事。 Kimi只是推倒多米诺骨牌的那只手。27日至28日沿海和浙南地区有大到暴雨,部分大暴雨,其中温州、台州、丽水东部等地局地特大暴雨。 一、华尔街到底怕什么 要看懂这场恐慌,先得看清过去三年华尔街到底在信什么。出伏后高温消退27日至29日杭州有一次风雨过程杭州市气象台统计,今年三伏期间(7月15日至8月23日),杭州主城区平均气温30.5℃,比常年平均的29.6℃偏高0.9℃;累计出现25个高温天,比常年的21.1天偏多3.9天;最高气温39.7℃,出现在8月1日。这25个高温日大多集中在初伏到中伏。自进入末伏后,受到低涡切变及东风带系统影响,杭州的高温全面消退。出伏之后,在台风“压制”下,高温“躺平”。 本质上,他们相信的是一条大模型定律。 模型越强,参数就越大,训练就越贵,需要的GPU就越多,资本开支就越高,英伟达就越值钱。

七 | 这也是整个AI时代最大的金融叙事。昨天全省高温“全军覆没”,“最热”的金华也仅34.9℃。

八 | 2023年ChatGPT火了之后,这条公式一路跑到2026年中。英伟达市值从1万亿美元冲到5万亿美元。杭州昨天的最高气温32.6℃。明天开始,今年第18号台风“沙德尔”的影响会逐渐体现。

九 | 微软、Meta、Alphabet、亚马逊,每次财报电话会都在重复同一句:我们继续加大AI基础设施投入。杭州市气象台预计,27日至29日杭州有一次风雨过程,风雨最强时段集中在28日。目前海上对流云团活跃,环流形势复杂,“沙德尔”进入东海后,路径还存在不确定性,请大家密切关注气象部门发布的最新预报、预警信息,特别是近期计划前往沿海地区的朋友,根据天气情况及时调整行程。 估值逻辑只有一个假设,做AI就得烧钱。烧得越多,护城河越深。 三年,这条公式没被证伪过一次。 直到DeepSeek出现。 2025年1月,DeepSeek-R1用远低于预期的成本,跑出了接近GPT-4的推理水平。英伟达那天蒸发了5890亿美元,创下美股历史纪录。 结果呢? 半年之后,微软继续投。Meta加预算20%。CoreWeave上市股价翻倍。

十 | 所有人继续下注。 华尔街松了一口气,DeepSeek被当成一次虚惊。 然后Kimi K3来了。

十一 | 这次的数据更刺眼。LMArena前端代码榜以1679分登顶,超过Claude Fable 5。综合排名从上一代的第18名直接跳到第1。前端7个细分方向,拿下6个第一。7月27日开放权重发布,成本据说只有美国顶级模型的六成。

十二 | 高盛在内部备忘录里写了这样一句反问: 一家买不到最大规模算力的中国实验室,靠着架构创新、合成数据、强化学习、后训练,凭什么把差距缩得这么快? 这个问题一问出来,华尔街的信仰就出问题了。

十三 | 以前所有人默认,Scale就是GPU。今天Scale变成了GPU加算法加数据加后训练加RL的合力。 算力不再是唯一的答案,这才是华尔街真正怕的东西。 华尔街怕的不是Kimi,是英伟达。

十四 | 准确说,是AI资本开支永远在扩张这个定价逻辑。

十五 | 硅谷巨头们预计2026年资本开支达到7000亿美元,台积电刚宣布2026年资本开支640亿美元,超市场预期。这些钱要变成芯片、变成数据中心、变成英伟达的订单。前提是,大模型必须继续变大、继续烧钱。

十六 | Kimi K3出来后发现,未必如此。 如果越来越多公司都能用更少GPU、更低成本,做出同等水平的模型,那全球GPU采购量还需要那么大吗?台积电640亿美元的回报率会不会打折?英伟达的远期收入预期要不要下调? 这下好了,过去三年所有算力扩张的估值模型,都得重新计算。 Kimi只是让所有人第一次真正开始问一个问题:GPU还能卖这么多吗? 只要华尔街开始思考这个问题,股价就必然晃动。 二、为什么偏偏又是中国? 还有一层更深的东西,很多人不敢明说。 为什么又是中国? DeepSeek第一次让华尔街意识到,中国能追。Kimi第二次告诉华尔街,中国还在追,而且没停。 一次可以叫偶然,可以归给几个天才或者运气。

十七 | 两次在不同节点、不同方法上都发生了低成本逆袭,资本就必须重新算概率。

十八 | 这个概率一改,事情就变了。 美国巨头信的是大力出奇迹。钱多、卡多,工程上有瑕疵就用更多算力去盖过去。这种打法效率其实不高,但在充裕环境里没人在意。 中国头部公司从第一天起,环境就完全反过来。买不到十万卡集群,融资也没那么阔绰,只能把手里的算力压榨到极致。 被逼出来两个能力。 一是合成数据。

十九 | 用最少的高质量样本,卷出最高的逻辑上限。 二是后训练加强化学习。用工程微调和策略优化,去补底层预训练的不足。

| 这两个能力,恰好是算力信仰最不重视的地方。 结果就是,当追赶者能用40%甚至更低的成本做出顶级性能,美国巨头堆起来的十万卡壁垒,反而变成成本累赘。 这才是华尔街真正的系统性恐惧。不是一家中国公司做出了一个好模型,是这条低成本路径被走通了两次。第三次、第四次,可能已经在路上。 三、但华尔街可能又看错了 就在华尔街砸盘、讨论算力时代是否终结的时候,现实给了一个反转。 昨晚,Kimi官方公告,K3发布后请求量远超预期,集群逼近承载极限。即日起暂停C端新用户订阅,全速扩容。为了匹配算力,还得把耗能最猛的Kimi Code从主权益里拆出来单独卖。 这条消息,狠狠打了华尔街一记耳光。 它把一个反复被验证的技术产业规律,直接摆到了台面上。

| 成本下降,从来不会减少需求,只会让需求爆炸。 这样的例子也比比皆是。 计算机便宜了,电脑数量翻倍。互联网便宜了,网站数量爆炸。云计算便宜了,全球服务器比以前多得多。 现在模型便宜了会发生什么? Agent变多,AI应用调用量变大,推理需求飙升,Kimi自己都撑不住了。 这套现象在经济学上叫杰文斯悖论。19 世纪英国经济学家发现,蒸汽机效率提升后全国煤炭总消耗反而上涨,效率降低了使用门槛,大量产业开始普及蒸汽机,整体需求扩张抵消了单台设备的能耗节约。

| 今天的GPU,就是19世纪的煤炭。GPU需求不会消失,变的是身份。

| 以前GPU的主要买家是训练。几万张卡集中封闭训几个月,训完之后其实很多时候是间歇性闲置的。 以后主要买家是推理。7×24小时的Agent服务。每台手机、每辆车、每个机器人上的本地模型,视频生成,百万token窗口的持续计算。 算力消耗的模式,正在从低频、巨量、集中,变成高频、海量、泛在。 总量可能不降,甚至可能更高。但谁受益、怎么受益,会重新排队。 高盛说算力扩张时代接近尾声,至少在两年维度里,这个判断大概率是错的。 更准确的说法应该是,算力扩张的逻辑变了。主导权从训练移交到推理。

| 英伟达不会因此崩盘。但过去三年那种闭着眼买英伟达的日子,可能真的过去了。

| 四、Kimi只是那面镜子 回头看这次抛售,Kimi K3的角色其实很清楚。 它是导火索,不是原因。 看几个数据你就明白了。 费城半导体指数今年还在涨68%。涨了这么多,一次深回调本来就是必然。

| 标普500等权重指数同一天创了历史新高。钱没走,只是从科技股挪到了别的板块。 EPFR的数据显示,美国企业内部人士上半年抛股票776亿美元,20年来第二高。聪明钱早就在撤。 台积电Q2净利润同比涨77%,营收预期上调。

| 但资本开支640亿美元超预期,反而让市场焦虑。 Alphabet的Gemini 3.5 Pro延期好几个月,AI产品落地节奏跟不上预期。 这些东西堆在一起,市场早就绷得紧了,缺一个理由释放压力。

| Kimi K3刚好递上了这个理由,给了华尔街一块砖砸自己的脚。 严格来说,这次抛售更像是拥挤交易的松动,不是AI逻辑的突然崩塌,是过去三年集中抱团在英伟达身上的钱,开始往别处走了。 Kimi不是改变了AI,Kimi改变了资本理解AI的方式。 五、旧地图,新大陆 站在今天的位置来看,AI产业的竞争逻辑,正在快速变道。 第一阶段从2023年到2025年,核心是算力储备。

| GPU多、能训更大模型的一方就是赢家。这一阶段的赢家是英伟达、台积电,加上少数几家能扛百亿美元训练预算的巨头。 第二阶段从2025年底开始,核心变成效率。谁能用更少资源做同等水平的模型,更快把模型变成产品,在推理成本上建立优势,谁就在下一轮拿主动权。 华尔街的问题,从来不是不聪明,是太喜欢用一个简单故事,去解释一个复杂时代。

| 三年前,AI被讲成GPU的故事。估值围着GPU转,仓位也围着GPU转。 今天,这个故事第一次出现明显的逻辑盲区。 盲区不等于结束,盲区意味着故事需要升级。

| 从谁GPU最多变成谁把GPU用得最好。从硬件红利变成工程能力和系统效率,从资本密集变成技术密集和应用密集。 DeepSeek,让华尔街开始怀疑。

| Kimi,让华尔街开始修正。 【版面之外】的话: 如果未来有一天回头看。

| Kimi K3未必会成为最重要的模型。但它很可能会成为一个标志。

| 不是因为它超越了谁,是它第一次让全球资本意识到,AI竞争,比的已经不是谁拥有更多资源。现在看的是,谁能把同样的资源,变成更大的能力。 这是两种完全不同的产业时代。 前一个时代,钱决定速度。

| 后一个时代,效率决定价值。
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