AI热潮背后是否存在泡沫
美股堪称全球经济的晴雨表。亚马逊、谷歌、微软、苹果、脸书及英伟达等巨头，在很大程度上折射出全球经济走势。与其他巨头不同，英伟达发展过快。其市值未像其他公司那样历经漫长积累，短短数年便从一万亿跃升至五万亿。它的崛起助推了全球经济繁荣，中国的中际旭创和工业富联作为其供应链企业，利润在AI强劲需求下暴涨。中国众多AI公司也搭上了上升快车。AI产能供不应求，致使存储业务公司业绩激增，三星和海力士赚得盆满钵满。似乎从未有产业需求如此旺盛。它带动了众多产业与经济。那么，其中究竟有无泡沫？单看英伟达40倍市盈率，作为互
人工智能：是机遇还是泡沫？
关于人工智能（AI）是否存在巨大泡沫的争论，观点差异悬殊。例如，2020年新能源板块大幅上涨，但直至2023年，电动汽车和锂电池的股价普遍下跌。此时，散户投资者不禁发问：为何业绩表现优异，股价却持续走低？根本原因在于，行业前景的利好已被股价过度反映。即使行业前景光明，股价也终将回归合理估值，否则按照计算器估值模型，将如同永动机一般不切实际。当时，宁德时代股价大幅下跌65%的核心原因，便是其估值被过度透支。您是否还记得，当时的研究员将宁德时代的估值计算推演到了2050年？本轮A股市场中，部分AI硬件公司只是
2.5亿美元和解背后：苹果AI宣传被指“跳票”
2026 年 5 月 5 日，科技圈再度被一张巨额罚单牵动情绪。 苹果公司正式签署了一份金额达 2.5 亿美元 的集体诉讼和解协议。 这起历时两年的案件，直指 iPhone 16 上市后被反复强调的最大卖点——Apple Intelligence。 当初发布会上那套“能读懂你、可跨应用协作、像全知全能的 Siri”，在法庭层层审视下被点出问题：所谓效果并非如宣传所说。不少用户直到现在才意识到，手里的 iPhone 并没有真正变得更聪明。 法庭披露显示，当初广告里强调的关键 AI 能力，在产品发布将近两年后
我们总埋怨父母错过房产红利,为何面对AI红利仍犹豫?
过去我们总怪父母没买房、没创业，也没赶上该抓的时代机遇。可如今 AI 红利摆在台面上，普通人也会担心转型失败、投入打了水漂，甚至连家庭都扛不住风险。父母当年的谨慎，是否也只是“输不起”的现实做法？这种提问，往往就出自没“炒过股”的人。这就是典型的 FOMO 心态（Fear of Missing Out）。你脑海里的“风控模型”再怎么严谨，给你一百次重复的机会，你也未必能抓住。因为你曾经就用同样的理由，把以下可能性筛掉了：比特币的上涨阶段；社交媒体的爆发增长期（微博 / 小红书 / 抖音）；电商逐步替代线下
AI 价值几何：泡沫还是未来？
关于人工智能（AI）是否构成泡沫，网络上一直存在着持续的辩论。持“泡沫论”的观点认为，当前AI的估值过高，大模型缺乏真正的竞争壁垒，并且像OpenAI这样的公司每年都在巨额亏损。而反方则以历史为例，指出互联网和电力在发展初期也曾被质疑为泡沫，但最终都成为了推动社会进步的关键力量。然而，这些争论往往陷入僵局，双方都未能说服对方，只是各自继续发表观点。在我深入研究了大量相关讨论后，我发现一个关键问题：参与者们讨论的根本不是同一件事。“泡沫”一词被过度使用。当有人声称“AI是泡沫”时，他可能指的是三类截然不同的
AI万亿泡沫：破裂在即？
人工智能领域正精准重现2000年互联网泡沫崩盘前的所有病态征兆：极度依赖债务、基建狂热与实际收益严重脱节，以及随时可能因单一技术突破而瓦解的商业护城河。若你仍坚信当下的AI热潮是不可逆转的技术变革，那你或许正对一场正在酝酿的万亿级金融风暴视而不见。要剖析这个巨大的科技泡沫，我们需摒弃硅谷编织的宏大叙事，顺着资本、技术及商业落地的真实因果脉络，进行一次冷峻的解构。所有泡沫的根源，皆在于技术能力与商业期望间的巨大错配。当前，高达95%的企业未报告与AI相关的利润增长。这非因AI无能，而是因将AI融入现有经济体
减肥药热潮：制药业的泡沫与隐忧
研究报告揭示：减肥药物的爆发式增长正将制药行业推向潜在的泡沫风险边缘。 核心洞察 减肥药物的研发回报已超越抗癌药物，成为制药业利润增长的最大引擎。 最新研究表明，尽管减肥药和降糖药的需求激增，为制药业带来了可观的盈利增长，但整个板块正面临着泡沫化的风险。 以维格维、泽邦等热门减肥药物为代表的火爆市场需求，已将制药企业的研发回报率推升至多年来的最高水平。然而，德勤周一发布的报告警告称，这一耀眼的财务数据可能掩盖了行业内其他细分领域所面临的严峻经营挑战。 全球排名前20的制药企业，其研发回报率已连续三年呈现增
95岁巴菲特：Q1净减持超81.5亿美元，是在等“百年级”回调？
来源：ETF进化论 巴菲特似乎在等一场“百年级”的大幅回撤。 95岁的沃伦·巴菲特再次成为焦点。不过这一次，他的重点并不是“机会”，而是通过自己的操作传递出一种与华尔街常见叙事相反的冷静判断。 在2026年一季度的财报里，伯克希尔·哈撒韦给了市场一记“降温”：净卖出股票约81.5亿美元，同时手里的现金储备也进一步放大到一个前所未有、甚至让人感到不适的规模——3973.8亿美元。 这位长期被视为当世最顶尖的投资者，已经连续三年在减持股票。近4000亿美元的现金被他握在手中，几乎不轻易动用；而与此同时，美股的
德勤警示：减肥药拉动增长或致制药行业泡沫风险
德勤（Deloitte）在一项最新研究中指出，受减肥药与糖尿病相关疗法需求持续走高的带动，制药企业的盈利能力显著提升。然而，伴随这种“高光时刻”，行业也正遭遇“泡沫效应”带来的潜在风险。以Wegovy和Zepbound等药物为代表的需求，把研发回报率推到了近年最高区间；但德勤在周一发布的报告中提醒，这种表面繁荣可能遮蔽了行业其他环节承压的现实。 报告显示，全球前20家头部制药公司的研发回报率已连续第三年上行，达到7%。这一变化几乎全部由少数具备高预期价值的资产贡献，例如胰高血糖素样肽-1受体激动剂（GLP
AI盈利模式承压：按量计费揭示增长补贴真相
微软近期宣布，其GitHub Copilot服务将于2026年6月起调整为按用量计费，这一举措揭示了生成式AI行业长期以来依赖“补贴换增长”策略的虚假繁荣。知名科技评论家Ed Zitron指出，AI订阅模式自诞生之初便存在误导性，其目的在于隐藏生成式AI的高昂实际运营成本以吸引用户。随着微软、Anthropic等公司纷纷转向按量计费模式，用户将不得不面对显著增加的费用，这可能导致整个AI行业的泡沫破裂。与此同时，甲骨文公司CEO拉里·埃里森的财富前景似乎与萨姆·阿尔特曼能否在四年内筹集到8520亿美元紧密
人工智能板块必崩？我的判断就在此刻
人工智能板块会崩盘吗？我认为答案是肯定的，且就在当下20260504接下来的内容，将以对话的形式呈现，特此说明！2026年4月20日@所有人当前股市呈现出两种极端态势，大家必须留意：第一，目前市场上超过1500只个股，即全市场约三分之一的上市公司，其股价已低于2024年9月30日的水平。这是网友统计的数据，虽未核实，但据我数据库估算，误差不大。若你是编程高手，可以自行验证。而大盘指数却在4000点附近横盘了3-4个月，大家是赚了指数却亏了钱，这背后的原因值得深思。我的观点是：指数是牛市，个股却是熊市。第二
美军联手AI巨头，本质是技术泡沫
不得不说，有些人耳根子太软，美军神话的“思想钢印”早已深深烙印。一听到美军要跟顶尖AI公司联手，大家就慌了神，仿佛天塌下来，各种高深莫测的推演随之而来。真搞不懂，经历了去年的九三阅兵和此次伊朗冲突后，依然看不清美军“纸老虎”真面目的人，实在令人惋惜。不妨来聊聊这背后的来龙去脉。五角大楼5月1日发布声明，宣布已与包括SpaceX、OpenAI、谷歌、英伟达、Reflection、微软及亚马逊云服务在内的7家人工智能企业签署协议。声明中提到，这些协议将加速美军的转型，目标是将其打造为一支“人工智能主导”的作战
李大霄：坐拥3800亿现金却迟迟不出手——巴菲特的智慧，你领悟了吗？
专题：巴菲特2026年股东大会即将召开 大家好，伯克希尔股东大会正如火如荼地进行中。 巴菲特这位“永远的导师”，他的访谈非常有意思，让我们受益匪浅。 首先，他已至95岁高龄。在他长达60年的投资岁月中，真正大赚特赚的年份其实只有5年。他还提到，从未见过赌性如此之重的人群。这番话其实是一个严厉的警示，但既然出自他口，想必没人会对他产生敌意——因为他陈述的是客观事实。 巴菲特的智慧体现在哪里？他表示，我不喜欢用那种方式与人交流。因为担忧事件本身，意义不大。对潜在风险保持警惕固然必要，但沉溺于焦虑之中毫无益处，
AI泡沫：技术革命的宿命
泡沫实为革命的外衣 科技领域始终遵循着某种命中注定的循环法则。回溯过往，马云推广互联网之初，质疑之音汹涌澎湃，资本方屈指可数。然而岁月更迭，随着网络覆盖遍及家家户户，在繁荣景象之中，泡沫亦随之涌现。这绝非巧合，而是事物演进的必然规律。 当下的AI，正处于相似的历史关口。我们无需过分忧虑"AI是否将走向泡沫化"，因为泡沫往往是技术变革最喧闹的序曲。正如昔日的互联网，狂热过后留下的不是废墟残垣，而是重构世界的根基。 当我们参透这一规律便会明白：泡沫是否存在已不再关键。关键在于，在这场从"怀疑"到"疯狂"再到"
AI下半场靠检验定输赢，“零人公司”压缩打工路
各位极客朋友晚上好！今晚科技圈简直热闹得像“脑洞和落地一起跑、复盘和狂欢同频闪”：有人拿上世纪的老数据喂AI，有人直接预测以后不用上班了，还有人出来给正燃的AI泡沫泼冷水……废话先到这儿，咱们马上开吃硬菜！👇这次的实验也许是今年最让人改观的一例。由GPT系列核心缔造者Alec Radford带头的项目，做出了名为 Talkie-1930-13B 的模型，规模130亿参数，训练材料只取1931年1月1日之前的英文文本（书籍、报纸、科学期刊等）。然后呢？在现代计算机概念几乎为零的前提下，它只看了示例，就能靠上