Herman Jin · 2026-11-04 · 31 条帖子

@Guccylan @excu4e16421 @Ashley54088 我了解大云厂明年电力供芯片capex是足够的

肯定是利空啊，加剧对AI 算力部署阻力定价 但是compute power供需还在那里，现有算力的人获益

@RYANHINGSHING @QihongF44102 其实Claude可以理解成一个完成了coding post train的模型 一个post train完成之后，实际场景会有大量后续token的需要

@QihongF44102 @RYANHINGSHING 我自己都在post train，晚点把写网络小说和写歌的给你们看下。我可是没有任何编程背景的，全程没有人为标注 本质上是有数据的企业把数据用起来

@marc__8005v @excu4e16421 @Ashley54088 I dont think so DRAM pricing should shift from being the sole shortage to becoming just one of many constraints

@QihongF44102 @RYANHINGSHING 所以大量在类似msft这些地方排队等训 其实labs排队的都不少

@QihongF44102 @RYANHINGSHING 说说简单，实际做起来非常不简单的

@chlky0001 @QihongF44102 @RYANHINGSHING 我这几天正训到大点开源上去

理论最坏情况，但我不觉得民主党会如此疯狂、且不顾美国核心利益 政治口号往往不一定会真的落地 最大风险还是“敌人支持的我都反对”，财政停摆 etc etc

其实企业会疯狂投入、不计成本、排除阻挠，因为管理层看到的是自己赖以生存的商业模式有可能被整体颠覆 AI进入生产环节后已经不是sth good to have而是不得不做的军备竞赛 现在enterprise的恐慌涌入才刚刚开始

@Guccylan 我同意 两党对于AGI的分歧在如何监管上

@didiliu222 民主党不会做切腹的

@annapych1 不至于，真的～～砸烂旧世界对谁都没好处

@jasonnotes0206 我感觉你这心态这次反弹以后也会亏很多…

X’s auto-translation is terrible. It made it look like I was secretly calling someone out 
@jukan05 What I actually meant is that I heard you got scared by my Shanghai friends. Shanghai money loves to go extreme long or extreme short https://t.co/n1WSEZwrfl

@GL4EDpMVeOACpR0 @didiliu222 除了马来西亚，其他地方建～～我是不太看好的

Semis are completely oversold right now. The speed of the sell-off is only comparable to 2008 and the COVID crash, but without any real balance sheet impact nor earnings damage

Also worth noting: Dems ≠ radical The pushback on data centers has bipartisan elements, but it’s not a clean cut. A certain foreign propaganda campaign smearing AI data centers in the US has truly been so effective

@TShirtnJeans2 👍

@the604og @GL4EDpMVeOACpR0 @didiliu222 各种问题，东南亚各种政府幺蛾子一点不比中国少

Yes, it would cause a downward revision but much less than what market is pricing right now

@RYANHINGSHING 😂

@chris990331 @jimmyhuli @moneyinyes 翻得了 放心，除非witch hut LPT

@Anon1pvi 建议看看LBT的个人投资经历，过往业绩 半导体公司就是买出来的，Hock Tan/LBT这种比Lisa更好

@ppatek889 每天3点起来想加

@Pathusa 最合适的人党内上不去

我也仔细地反思、想了范兄说的— 最肥的场景coding开发完，后续场景不足的问题 任一场景被开发，并不是独立存在的。相反他还往往会带动其他work flow造成瓶颈— 报告全AI写了，需要AI读；coding AI化之后网安、代码审核、甚至github负载全要调 全workflow覆盖会被先行的“强拖硬拽”。最后，必然不断破瓶颈直到每个环节都被AI化 顺产业革命需要token必须降价，但随着用量会千倍万倍增加。compute 需求我还是认为被严重低估，供不应求延续。现在矛盾点是：不管电力设备、供电、还是semi扩产，上游都还非常谨慎

@1946wang @Anon1pvi Hock Tan不一样把AVGO当投资公司？

友好讨论，个人看法

@1946wang @Anon1pvi 我已经天天3点起来看了….

@CovestorhlLee 您可能有点低估大部分科技公司最高管理层的恐慌