AI成本谁来扛
周六选题里，AI那条最像饭桌上会吵起来的问题。大家已经听腻了“AI提高效率”。集思录那个帖子热起来，是因为它往后多问了一步：机器替人把活干了，工资少下来的那一块，最后谁来消费？这个问题不玄。你把它拆成两张账单就行。一张在公司财务报表里，写着芯片、机房、电费、折旧；另一张在普通人的生活里，写着工资、房贷、孩子的课、周末一顿饭。AI最先打到的地方，是大公司的现金流表。买卡、租电、建机房、付云账单，这些东西没有诗意，都是硬支出。高盛相关测算把2026-2031年全球AI实体资本开支估到约7.6万亿美元，听起来像
我对当前AI发展的几点担忧
今天分享下，我近期对AI的一些思考。AI最核心的问题，在于下游应用场景，以及商业模式的可行性。投入的资金能否获得回报，这才是支撑行业持续发展的关键。5月份，openai开始对外出租算力资源，我认为这是一个相当危险的信号。市场普遍认为算力极度稀缺，这种认知支撑着很多投资逻辑的成立。我注意到，openai嘴上说算力紧张，实际上却有闲置资源对外出租。对此官方的解释是，已经锁定6000亿美元的算力订单，将超出保障数量的部分用于出租，以缓解资金压力。还给出了波峰波谷、错峰调度等各种理由。但我认为这很值得警惕，1.理
AI投资是否过剩?
先抛个令人焦虑的数据：234%。这是目前美股总市值对比美国 GDP 的比例，也就是所谓的巴菲特指标。意味着什么？历史平均线是 100%，2000 年互联网泡沫时是 140%，2021 年高点是 190%，如今却飙升至 234% 到 243%。连巴菲特本人都在撤退。伯克希尔的现金储备现已累积至 3970 亿美元，刷新了历史纪录。老巴在抛售苹果、减持银行股、积攒现金。这个警示难道还不够清晰吗？且慢，事情或许没那么单纯。今天我想探讨三个议题：其一，该指标是否存在统计偏差？其二，AI 引发的生产力激增，全球需求能