欢迎回到 Indigo 的春节直播。这是我在2026年的第二场直播，第一场是1月中旬的新年直播，主要总结了2025年并展望未来。当时预告会在春节再做一场投资分享，但鉴于这一个月 AI 变化飞速，我将本次直播升级为结合月末回顾与投资分享，涵盖我对科技和市场的一些看法。

本次直播将分为前后半场，前半场与微信同步，后半场主要在 YouTube 平台进行。所有内容都会录制下来，方便大家回看。今天的大纲非常丰富，首先将快速回顾1月份的重大事件，内容会非常多。其次，我将再次提及在新年直播中介绍的 Deutsch-Braudel 框架（我自己发明，结合了他们两人的理论），上次只讲了框架本身，这次将深入讲解如何运用它来分析市场，并且主要由 AI 辅助完成。

接着，我将分析几个重要的进展：个人 AI Agent 的崛起，例如 OpenClaw；Anthropic Claude 对 SaaS 市场的“血洗”，大家应该已经感受了一两个礼拜，市场因此下跌，与去年 OpenAI 合作或发布功能导致股价暴涨形成鲜明对比，这两个公司真是“冤家”；还有一个今年的大事件，可能是2026年最大的 IPO，即 SpaceX 与 xAI 的合并，这将诞生一个万亿级别的巨无霸公司。此外，我还会探讨“技术的青春期”，最后也是最重要的一点，分享我针对当前 AI 局势设计的 Rewired Index 投资框架，并分享一些投资组合。

AI模型与生成技术前沿：1月回顾

1月份的事件主要围绕着 AI 的快速变化。我们每次月末直播都会展示那张“永远的循环”图，而现在，Google Gemini 刚刚发布了 3.1 版本。中国的国产模型表现也非常出色，例如 Kimi 和 智谱AI 的 GLM，它们都强化了代码和 Agenting 能力，直逼 Claude 4.5（Claude Opus 4.6 大约两周前发布，随后又推出了 Sonnet 版本以降低API成本），Grok 也发布了 4.2。目前来看，跑分王者是最新发布的 Gemini 3.1，因为所有新模型发布的首要公关需求就是刷高跑分。

就个人使用体验而言，Claude Opus 4.6 仍是最佳选择，尤其在完成代理任务方面。国产模型紧随其后，发展迅速。例如，在使用 OpenClaw 时，搭配 Kimi 或 Gemini Kimi 也能达到不错的效果。

Gemini 3.1 Pro 昨天刚发布，是打榜冠军，超越了自身，但在 xAI 和部分代码能力上仍弱于 Opus 4.6。Opus 4.6 可谓当前的 AI 王者，尤其在代理执行方面。Gemini 的一大优势是其前端能力特别好，3.1 升级后，甚至能直接实现 SVG 动画自由，无需设计师介入，仅凭描述即可完成。这得益于 Google 模型在教育内容方面的出色表现，例如 NotebookLM 等产品，其整体教育思路、输出和呈现都非常优秀，这可能是其训练数据的一个特点，也方便 Google 更好地整合其各项业务线。

一份复杂的表格显示，Claude Opus 4.6 在智能指数上仍是最棒的，其次是 Gemini 3 和 GPT 5.2，国产模型如 GLM、Kimi、MiniMax 紧随其后。但考虑到性价比，在智能需求不高时，国产模型API价格非常便宜，通常是国外模型的五分之一甚至十分之一，例如 DeepSeek。因此，国产模型在开源部署方面也非常流行，形成了美国闭源模型与中国开源模型“两半壁江山”的格局。

个人工作流与AI模型应用策略

我个人在1月份也调整了工作流。我将大部分重度工作流，如数据表格处理与分析、深度思考输出、复杂数据处理等，都交给了 Claude Cowork。对于工程师而言，Claude 早就实现了代码编写自由，但在日常办公工作中，Cowork 绝对胜任。

Super Grok 则用于新闻检索、内容核实、段子视频创作、X平台内容转录总结、聊天，甚至在 Tesla 车上聊天。它是我的情绪陪伴，提供最快速的新闻检索和短内容制作。

Gemini Ultra Plan（我订阅的都是最高级版本）则用于长内容的翻译和总结，其 TOKEN 容量大，非常适合深度研究和广泛搜索，并能辅助画图。我配合使用 NotebookLM 和 Nano Banana，这三者组合起来，构成了我日常所有工作，使我一个多月来的生产力呈爆发式增长。

现在又多了一个 OpenClaw，我主要用它进行个人知识整理。我将看到的内容扔给它，它帮我写总结、自动生成记忆，并总结出可供参考的资料。未来我会赋予它更多任务，但目前它消耗的 Token 太多，成本较高。

Anthropic 在超级碗投放了一个针对 OpenAI 的广告，颇具《黑镜》风格，暗示如果用户不付费订阅，AI 聊天时会突然插入广告，这是一种黑色幽默。Anthropic 和 OpenAI 的两位 CEO 关系紧张，在印度大会上甚至拒绝握手，这让人对人类未来感到担忧。

除了大语言模型，其他生成角度也值得关注。1月底，Google 发布了 Genie 3，用户可以将任何图片、场景、人物投入其中，创造一个可互动的虚拟世界，像游戏一样在里面“Play Walk”，而非仅仅观看视频。有人甚至说 Genie 3 已经把 GTA 6 做出来了。Genie 3 是一个 世界生成模型（Worldmodel），Google 在此领域表现出色，李飞飞团队和腾讯也有类似研究，但 Google 的视觉效果似乎更佳。

另一个重要进展是视频生成，大家应该都被 可灵 3.0 和字节跳动的 Seedance 2.0（中文名“即梦”）刷屏了。两者效果难分伯仲，但 Seedance 在市场声量和故事叙事性上更胜一筹，尤其适合做画面迁移。这些视频生成模型在底层技术上并未有革新性进步，主要得益于数据更新充足和训练方法的改进，但也带来了版权问题，例如 即梦 曾下线人脸生成功能，因为它太容易被用于伪造。我曾用 即梦 制作了一个“绝地武士归来”的视频，效果非常棒，动作流畅，甚至能生成人脸。

在新年直播中，我曾预测2026年将是生成式游戏爆发之年，空间智能 和 高速媒体生成 将推动游戏范式转型，例如 xAI Game Studio 可能会宣布产品计划。现在看来，Google Genie 3 和 即梦 的进展预示着我们还有一整年的时间，一定会看到显著的变化和一两次技术跃迁，效率会更高。生成视频非常耗费内存，如果未来游戏都基于此类图片和视频生成，整个底层硬件结构都将发生巨大变化。

Deutsch-Braudel 框架：识别市场噪音与结构转型信号

接下来，我们探讨 Deutsch-Braudel 框架，它主要用于识别市场噪音和结构转型信号，以及审视当前市场上的各种消息。

AI 时代的特点是 结构性变革 出现的几率和频次大大增加。Braudel 的方式将变化分为缓慢和快速，而 Deutsch 的方式则定义事物的本质。例如，在知识层面，变化很慢；制度层面会快一点；事件层面则非常快，每天都在产生新事件。AI 带来的影响是，它可能让知识层面的东西也产生快速变化。一个信号可能影响制度结构，也可能影响知识层面，因为它每天都在刷新新的能力。我们需要快速从市场中识别这些信号。

我绘制了一张图来解释：如果 AI 攻破了科研工作，将有大量新知识从解释层涌现，带来巨大的结构性变化，提升认知，甚至发现新的物理定律，从而加速人类科技发展。我们现在仍处于这种加速的前兆阶段。

1月份有几个重要事件：NVIDIA CEO Jensen Huang 关于 OpenAI 投资的言论，导致 CAPEX 底层投资波动，GPU 价格未涨，基建叙事影响股市；美联储确定新候选人 Kevin Warsh，可能带来降息缩表组合及白宫关系变化；OpenClaw 横空出世，迅速占领大量 Mac Mini；Claude 血洗 SaaS 行业；xAI 并入 SpaceX。这些都是1月份与科技和 AI 相关的重要事件。我将通过 Claude 的分析，分享哪些事件能带来结构性变化，哪些不能。

个人AI Agent的崛起：OpenClaw的深远影响

个人 AI Agent 的崛起是1月份最火热的话题。我曾设想，如果电影《终结者》要改写，剧本会是这样：2025年末，一位奥地利退休程序员 Peter Steinberger 开发了一款名为 Clawdbot 的 Agent 服务，它能在终端上调用最强大的模型，不到一个月就控制了几十万台 Mac Mini，并拥有最高权限。随着被控制设备的快速蔓延，AI 掌握了前所未有的人类数据，一种强大的 集体智能 在边缘涌现，人类再也无法阻止它们，于是 Clawdnet 诞生了。这虽然是虚构的，但旨在强调 边缘AI 的重要性和戏剧性，因为 OpenClaw 现已被 OpenAI 收购。

当时有一个非常经典的视频广为流传：程序员小哥让他的 Agent 给自己打电话，下达任务。Agent 启动电脑，接管浏览器，自动思考如何完成任务，调用实时 API 接口和语音合成，最终打电话过来，控制电脑浏览网站。这些代码并非预先准备，而是 Agent 自主决策，因为它拥有高权限，会想出最佳办法完成任务。这与2025年人们使用 AI 的感受不同，它展现了 AGI 的自主任务完成能力和最高权限访问能力。

OpenClaw 的系统图并不神秘，它包含一个接收消息的 Gateway、一个记忆系统和一个不断思考的 Agent，这其实是 Claude Code 的底层逻辑。它将带来几个变化：

1. 大部分 APP 本质上是 CRUD（增删改查）操作数据库，现在 Agent 可以完成这些功能。
2. 操作模式从人操作界面转向 Agent 操作 API。一个小型 Agent 就能调用大量 API 完成任务，就像人在做一样。
3. 一个 AI 技能 整合了多个 APP 功能，用户只需通过对话下达指令。

核心思想是遵循 Unix 哲学，避免过度复杂的编排。许多人类编排系统在 Agent 面前失效，Agent 会以奇特方式完成任务。虽然存在不安全因素，但结合人类安全检查即可。设计者认为长程 Agent 没有意义，每个任务应尽量简单、直接、可靠。一个智能体就能调用简单的 API，像 Unix 命令行一样，每个命令相互不干扰，通过 Bash 脚本串联完成任务。Agent 经过良好训练，能很好地进行 API 调用，从而实现神奇功效。

OpenClaw 带来的意义是：

• SaaS 不会消失，但会剧烈分化。按人头或坐席收费的模式正在瓦解。
• 无UI 软件将崛起，带来全新的安全问题。Claude Code 发布的安全检查功能，直接冲击了美股的网络安全公司。
• AI Agent 获得更大自主权后，如何防止非人类故意引导其作恶，将面临全新的安全和治理问题。
• 新的竞争格局将形成。手机厂商将推出系统级 AI Agent，互联网巨头打造 软硬一体生态，极大侵蚀 APP 空间（例如外卖 APP 的入口可能被 Agent 控制）。
• OpenAI 发布的企业级 AI Agent 平台 Frontier，直接与 Salesforce、Workday 竞争。
• 聊天界面替代了许多 UI，APP 的中间层和逻辑层可能失去意义，变成聊天窗口。这是一次新的 去中间商 活动。

总结而言，OpenClaw 在我们的制度层（中间层）带来了深远影响，将引发许多结构性变化，尤其对 SaaS 软件行业。

Claude血洗SaaS市场：数据与结构性变革

Claude 在2月初的一次演示中，用 Opus 4.6 进行了压力测试：安排16个 Agent 从零开始编写基于 Rust 的 C 编译器。整个团队花费2万美元 API 费用和2000次对话，编写了10万行代码，可以编译一个 Linux 内核。编写编译器是编程技术的最高水平。现在一个 Agent 团队就能完成，这表明 AI 泡沫无需担忧，它在实验室中已走得很远，只是渗透现实社会还需要时间。

2月3日，Claude 发布了一个法律行业插件 Boss Legal，能处理 NDA、各种模板、内部法律团队工作、组织结构研究等，直接导致软件公司恐慌，当天股价暴跌5%至10%。整个 SaaS 行业已下跌两个多月，先是软件公司恐慌，接着是使用软件的人力恐慌。我们正处于第一波 AI Agent 抢夺白领饭碗的阶段，下半年或明年需密切关注失业率，尤其在美国。

一份截至2026年1月30日的软件市场数据显示，几乎所有软件公司都遭遇“熔断”，除了 Zoom（Anthropic 的早期大投资者）。这很神奇，Zoom 上涨可能与投资 Anthropic 有关，其余全部惨跌，跌幅高达40%以上。与此同时，Anthropic 预测其收入每年增长10倍，一个月内已完成去年近一年的收入（去年第一个月10亿美元，现在140亿美元）。这似乎意味着 SaaS 市场下跌的利润被 Anthropic 吞噬，但实际 SaaS 市场下跌的市值远大于 Anthropic 公司市值，这其中蕴藏着大量机会。

我曾总结，SaaS 等于 AI Agent 加 Database。在 SaaS 的技术栈中，AI Agent 颠覆的是中间层。传统软件架构包含硬件层、OS 层、安全层、数据层、逻辑层和呈现层。而 Agent 驱动的新 SaaS 架构，未来可能只有数据层和 Agentic AI Layer，没有逻辑层和呈现层，因为它们都能实时生成代码。数据无法生成，因为它是用户数据，而 OS 层和底层在短期两三年内也不会变动。

运用 Deutsch-Braudel 框架修正对这些事件的看法：

• 事件层： 市场过于恐慌。“AI 取代一切”并非好的叙事或解释，因为这种易于传播的简单词汇从未兑现，市场80%-90%的预测通常不准确。
• 周期层面： 部分确认。周期定价模型确实面临重构，可能需要5-10年，但我认为3-5年内就能解决。这并非一个季度的悬崖，企业惰性和迁移摩擦被严重低估。
• 长时段： 软件行业走向衰落是根本性错误。Agent 本身就是软件，只是代码由人类编写变为 AI 生成。AI 仍会根据任务需求动态生成代码，并非程序员写好代码部署成产品。因此，数据和基础设施的价值正在上升，AI 和逻辑层的价值正在被压缩。这为市场提供了很多“寻宝”机会，尤其在那些被“血洗”的软件公司中。

xAI与SpaceX合并：万亿级IPO与太空AI愿景

xAI 与 SpaceX 的合并是今年的大事件。xAI 估值2300亿美元，SpaceX 最新估值8000亿美元，合并后新估值达1.25万亿美元，IPO 价格可能更高，达1.5万亿美元。Elon Musk 促成了这次合并，并描绘了一个全新的宏大愿景，在 xAI 员工大会上进行了更新（此前有部分 xAI 联合创始人离职，可能与公司方向变化有关，xAI 曾专注于企业内部组织结构优化）。

Elon Musk 的愿景是：随着 NASA 局长更换，登月目标转向月球，他们将在月球上建立基地和工厂，以解决地球上的供电和能源问题。地球上大规模新建数据中心面临社会问题（例如 xAI 在孟菲斯的数据中心，其土地许可为嘉年华临时场地，电力需由 Tesla 电池运输）。如果能低成本将卫星送上太空，解决散热问题，那么太空数据中心并非不可能。他为团队设定了三年内完成此目标，三年后在月球上建基地，直接生产算力卫星，并通过电磁轨道炮将其发射到 拉格朗日点（太阳轨道，如 韦伯太空望远镜 所在位置），相当于在太阳轨道上建设数据中心，这将使人类迈向 卡尔达肖夫二级文明。这个“饼”画得很大，但 Elon Musk 擅长此道。

xAI 的发展也映射了许多模型公司的变化。它分为四个大组：Grok Main 和 Voice（Grok 的语音能力非常出色）、Coding（目前较弱）、Imagine（图像和视频），以及一个备受期待的 Macrohard 组（由被解雇的员工泄露），即 xAI 自己的 Agent，类似于 Claude Cowork，但通过读取画面进行训练。这个组被寄予厚望，旨在“干掉”微软。微软除了软件，还有其社会组织价值，与大企业有深厚关系，这是 Elon Musk 方案中缺失的部分。

此次合并最重要的是，xAI 内部团队将共享网络层基础设施，xAI 和 SpaceX 将互相反哺技术。模型公司如 Google 和 Meta 都有广告收入作为造血能力，而 xAI 虽有融资能力，但要发展必须有一个“造血的爸爸”。SpaceX 每年通过发射火箭和 Starlink 盈利，这笔资金将用于哺育 xAI，为它提供更好的现金流，优于 OpenAI 四处“要钱”的现状。

Elon Musk 曾提及如何像训练 Tesla FSD 一样训练 xAI Agent。这张由 Nano Banana 绘制的图显示，人类操作电脑的过程可以被记录下来，Agent 也能完成。据传，目前团队的效果已超越现有 Computer Use。这种 端到端 的训练将利用 Tesla 车队网络，将 Tesla 车队的算力（如 AI5 芯片）用于分布式计算，训练 xAI Agent，并向车主支付报酬。这是 Elon Musk 的奇思妙想，以 FSD 的成功案例类比 AI 技能在数字世界的迁移。

在 Elon Musk 的宏大计划中，xAI 负责数字世界的 Agent，而现实世界的 Agent 则是 Optimus 机器人。Elon Musk 在所有场合都强调 Optimus 的三个最重要方面：

1. 手： 人类神经网络分配给手的算力超过50%-70%，所有动作协调性都在手上，手部是最难攻克的部分。
2. 智能（大脑）： FSD 将搭载在 Optimus 内部，结合 xAI 的 Grok 部分，在终端运行。
3. 量产： 像 Tesla 一样，量产是关键，控制成本是巨大难题。预计第二季度初（4月或3月底）将发布第三代 Optimus。

Optimus 将在模拟中解决现实问题，Grok 作为指挥官，是一个非常好的设计。Grok 作为大型语言模型无法安装在边缘智能设备上，但其在云端可作为指挥官（Planner），调度一万个 Agent 协同工作，这是人类指挥官无法做到的。因此，超级智能 的意义在于调度 终端智能（如桌面上的 Clawdbot 或家里的机器人），效率极高。这预示着人类社会的管理治理架构可能随着 AI 进化而演变，人类可能只做前端发言人，所有运行决策由 AI 给出指南。

SpaceX 加上 Tesla 的里程碑计划是：2026年实现完全可复用验证；2027年量产 Optimus 机器人；2029年太空上建立数据中心；2031年 AI 智能超越全人类总和。这是 Elon Musk 在2025年底多次公开场合的表述，由 NotebookLM 和 Gemini 总结并配图。

策略性临在：Elon Musk愿景的Deutsch-Braudel分析

我们运用 Deutsch-Braudel 框架分析 Elon Musk 的宏大愿景。这不是我的结论，而是 Claude 根据我设定的分析策略得出的。Claude 认为，Elon Musk 最靠谱、最快且最可靠的计划是 AI 芯片（即 AI5）和 Optimus 机器人，这也是他投入精力最多的两件事。从 Deutsch 评分来看，这些计划的知识量和解释量高，AI5 芯片和 Optimus 机器人都“Make Sense”。从 Braudel 结构性对齐来看，Optimus 的主要问题在于 Elon Musk 的时间表过于乐观，但其解释性没有问题。

AI 判断 太空数据中心 和 Macrohard 计划不够清晰，尽管我向它解释了 Macrohard 的作用，但 太空数据中心 仍让 AI 存疑。由于 SpaceX 下半年可能上市，这份分析图揭示了其可能炒作的概念和未来可能暴露的问题。目前 Tesla 处于“垃圾时间”，横盘不动，等待市场信号，而下半年 SpaceX 的上市将带来更多信号。

Claude 对 xAI 的策略分析结论非常可靠：

• xAI 的长期愿景方向感非常好，因为人员密度需提升，自动化将替代劳动力，人类将在空间上扩张。
• AI 芯片 供应策略（自研+双代工+自研晶圆厂）解释性强，非常“Make Sense”。因此，Elon Musk 在策略方向上非常正确。
• 但它经常误判 监管 和 劳动力市场适应性，这会引起反弹。北美已有许多反 Musk 的社会群体。
• 产权制度改革 和 社会心理承受能力 也是误判之处。
• 其垂直整合与知识增长的分布式存在本质矛盾，语言上也有矛盾，这体现了 Elon Musk 的矛盾体特质。

Claude 修正后的结论是：方向非常正确，但过度压缩了时间表。Claude 认为100年到50年的尺度，Elon Musk 压缩到10-20年是可行的，3-5年不可行，10年左右是可行的。真正的瓶颈不是技术，而是 社会摩擦 和 社会制度。他去年进入白宫不到一个月的“斗气”就已显现，制度摩擦根本无法快速解决。最终路径可能是分布式、多方参与，而非一家独大，社会将变得非常复杂。但其大的科技方向没有问题。

因此，我们不能只看到 AI 加速的好处，也要看到它对社会的影响。数据中心会带来污染，美国主要缺电，新建数据中心会使城市供电紧张，导致当地居民不欢迎，压缩人类用电。Elon Musk 的策略方向过度压缩，忽略了 Braudel 建议的监管适应性等改革，这些以10年为单位运转，无法快速推进。社会变革非常缓慢。我们正处于一个矛盾体中：AI 进化飞速（“AI 一天，人间一月”），而人类社会结构复杂，无法立即改变。这会导致社会撕裂，产生更多社会团体和社会运动，导致社会分裂，这在2026年北美已经开始显现。

技术的青春期：社会转型与财富重构

“技术的青春期”这个词来自 Anthropic CEO Dario Amodei 的一篇文章标题，意指人类正在进入一个动荡、不可避免的“成人礼”。这考验着我们作为一个物种的本质。我们即将获得难以想象的能力和力量，但我们的社会、政治和技术系统尚不具备驾驭这种力量的成熟度。他写得非常好，但也带有左翼的忧虑。社会将因此撕裂，2026年将非常极端。2026-2030年可能是一个痛苦的转型期，中美两国表现可能不同。

Dario 认为，再过6-12个月，端到端AI模型 就能完成绝大部分软件公司的工作。目前 AI 已经能完成一半，例如 Claude 的 Cowork 就是用 Claude Code 自己写的，人类可能只需 Prompt 一下。AI 产品已在自我迭代，人类在辅助 AI 自我改进。如果 AI 足够成熟，无需人类辅助，它将知道如何改进自己，这个飞轮将永不停歇。剩下的限制将只有芯片制造速度、物理时间限制和训练时间限制。一旦 AI 获得自由，我们将进入一个全新的社会，这可能在2026年底发生，届时人们会非常焦虑。

高级智能 的出现，正如 Dario 所比喻的“数据中心里的天才国度”：一个没有人口，只有数据中心的国家，里面人均博士后，人均爱因斯坦级别的智能体成千上万，且批量生产，能做所有事情。这就像《黑客帝国前传》中的机器人世界。未来将出现前所未有的财富集中，万亿富豪和数十万亿公司将产生。xAI 预测其收入增速每年翻十倍，2029年可能超过10万亿美元。目前没有公司收入能过1万亿美元，但 AI模型公司 可能在2028年做到。AI模型公司 将是下一代 Mega Seven 或 Mega Ten。财富将进一步向科技硅谷集中，与其他世界地区拉开巨大差距。既然无法击败，那就加入他们，投资他们。对于普通人而言，投资 AI 是一个重要方法。

一张配图形象地展示了 AI 时代职业变迁：2024年是 提示词工程师，2025年是 Vibe Coder，2026年是 AI Agent 大师，2027年则可能面临 失业。整个团队都由 Agent 组成，Claude Code 担任 CEO、CTO、COO，下面都是 Skill。这并非制造焦虑，而是提供一种幽默的视角。

对我而言，这几年要放下杂念，潜心提升自我，等待 超级智能 的降临。放下焦虑，因为 AI 的进步不会等待任何人。

Rewired Index：AI时代的投资框架

现在我们来探讨投资框架。AI 不仅仅是工具，它更是未来的劳动力市场。Jensen Huang 曾说，AI 将用100万亿美元替代现在1万亿美元的软件市场。目前软件市场还没开始升级，就被 AI 吓趴下。第一步是替代软件，第二步是替代使用软件的人，接下来是80万亿美元的劳动力市场。这个宏大叙事我认为有90%的可能成立，但阻力会非常大，因为涉及到劳动力市场的替代，未来将出现各种组织社团和“咆哮的人类”。

我在去年11月份的分享“智变时代2”中提到，最大的问题不是有没有泡沫，而是变革产生的收益能否偿还泡沫欠下的债务。如果 OpenAI 收入能过万亿，那现在的融资当然还得起，那就不是泡沫，而是变革成功。我认为 AI 是一个良性泡沫，我们仍处于范式转型的繁荣期爬坡阶段，但前方的路会很颠簸，波动会加大。

Rewired 是我自己的品牌，意为“重新连接”。在 AI 时代，我们应重新连接所有事物。Rewired Index 并非交易方法，而是一种投资组合配置方法，它并非完全静态，而是具有动态自动平衡机制。它是一个技术栈，从最底层的 电力，到 芯片、算力、模型、应用，再到 前沿探索。熟悉我的人都知道，我一直遵循这个结构进行投资。现在我将其总结为一个更通用的架构，供大家参考。市面上所有科技指数要么扁平化，要么跟不上时代，要么配置缺失，缺乏简单的对冲。这个逻辑是，越往中间，确定性越高；越往左边（前沿探索），确定性越低。

LXT 双维框架 将投资分为两个维度：

• L（Layer 层）： 我将资金配置分为五层，从 L1 到 L5。
• T（策略）： 如何购买，即操作策略，包括核心、增长引擎、主题配置和赌博（T4）。

它将形成一个二维表格。我的 AI 策略 会帮助我分析任何一支股票，并按照这个表格进行分类。

L维度五层结构：

1. L3 核心智能层： 最重要的一层，定义为 全栈AI公司（Full Stack AI Company），包括自研芯片、从芯片到模型到应用的巨头，是整个配置的心脏。我常说的“老三样”公司（虽然具体公司可能不同）属于此列。
2. L2 数字基础设施层： 包括 算力工厂（NeoCloud）、数据资产、数字金融基础设施。这些基础设施用于存储和生产数据，以及新的数字金融基础设施（大家可能已猜到，不便多说）。
3. L1 物理基础设施层： 包括半导体、能源、卖铲子的金属等。金属也可作为对冲。
4. L4 应用层（动态残差层）： 可升可减，包括 AI原生企业、机器人、自动驾驶、AI生物、先进制造，甚至 DeFi（目前主要是稳定币的使用，未来 Agent 支付可能出现场景）。
5. L5 前沿探索层： 我认为目前比较确定的探索方向，如量子计算和太空经济。SpaceX 上市后，太空经济将非常酷。量子计算也达到实用性门槛，比核聚变更实用。

这五层架构用于结构性分配。

Rewired 信号灯系统： 系统会自动生成三种信号灯：

1. 经济数据： 核心数据，投资者情绪受其影响，尤其美股。
2. 市场情绪： 社交网络时代，市场情绪不稳定，需监测恐慌指数、投资者情绪调查、期权隐含波动率等。
3. AI 超级健康度（Rewired 独有）： 各大云厂商的 CAPEX 投入、数据中心收入、AI 训练成本下降情况等 AI 指标数据化后混合进来。

信号灯分为四种：绿灯（正常，可冲）、黄灯（有分歧）、橙灯（硬数据走弱）、红灯（恶化）。这些都将程序化，由 Agent 完成，以提高精准度。

我曾让 Claude 运用 LXT 模型 拆解 Google。Google 是 Rewired 框架中覆盖面最广的公司之一，从 L1 到 L5 都有业务。

• L1： 自研芯片、海底光缆、能源采购。
• L2（数字基础设施）： 搜索引擎数据、Maps 数据、YouTube 数据、安卓数据终端、Google Cloud（核心）。
• L3（核心智能）： DeepMind 和 Gemini 模型团队。
• L4（应用层）： Google Search Overview、Workspace、YouTube、Waymo、生物科研、无人机等。
• L5（前沿探索）： Google Quantum AI、Willow 芯片。

Google 是最全面的公司。我也可以用同样的方法拆解 Tesla。这种结构设计虽然看似复杂，但对 AI 来说易于理解和打分，所有模型都是为 AI 技能 设计的。

我的 Rewired Agent 将完成：

1. 自动化研究： 已经非常成熟。
2. 自动化配置： 根据 LXT 配置表格决定股票购买数量。
3. 自动平衡（Auto Balance）： 作为投资组合管理，对个人投资者而言，股票数量少时无需，但超过十几只时需要仓位平衡策略。

投资组合与未来展望

美联储 新候选人 Kevin Warsh 很可能当选。他曾是华尔街关键联络人，熟悉亚太信息经济，对现有美联储政策批评最多，主张限制美联储在金融市场中的过度决策，减少资产负债表规模，推动更透明的货币框架。他认为不能用旧方式限制经济，美联储应更多激励市场创新。他的理念是：旧范式已过时，传统美联储抑制通胀和资助僵尸企业，而 AI 作为通缩力量，效率更高，成本更低，应建立新的 AI 共和国。策略是降低利率（迎合 Trump 政策），支持 AI 创新，鼓励家庭和中小企业，建立技术共和国，停止资助僵尸企业，淘汰低效企业。这听起来美好，但用 Deutsch-Braudel 框架分析，他可能犯了同样的错误：有些机构组织的存在就是为了让社会发展慢一点，给低效人群更多时间，否则社会将撕裂。他上任后可能加速美国的社会撕裂。

Dario Amodei 最新博客透露，四年内数据中心耗电量将从15GW增至300GW。这个300GW的数字与 xAI 提及的2029年太空数据中心目标一致。地球上数据中心每GW成本100亿至150亿美元，这意味着要投入4.5万亿美元。如果每年能赚1万亿美元，这笔投入是值得的。目前投入仍是“洒水”，才刚开始。因此，我们需要监控 CAPEX 投入数据，如果大公司投入减少，可能预示增长受限。这些数字被纳入 Rewired Index 的索引数据。

这强力验证了 Rewired 框架中 物理基础层（L1）和 数字基础设施层（L2）的逻辑：没有电就没有算力。 其次，“数据中心里的天才国度”验证了 L3 核心智能层 的价值。如果三年内实现 L3，核心智能层公司的价值将更高，因为所有利润都由它们产生。Dario 认为10年内有90%概率达到，两年内有50%概率达到。 第三，光互联信号 被强化。Dario 提及 GPU 集群互联带宽需求爆炸性增长，这与 Jensen Huang 去年 GTC 上发布的光通讯组网技术一致。相关公司股价已上涨一轮。 第四，存储扩展 逻辑被验证。预训练数据 的 上下文长度（Context Length）不断增大是关键。Dario 认为，足够大的 Context 或优化得足够好，Agent 就能通过 Context Window 在本地持续学习。如果 Context Window 达到1000万甚至1亿，效率足够高，整个范式将改变。这将需要巨大的内存、通信带宽、高速读写和海量存储。

我制作了一个投资配置清单表格，虽然不是最终确定版，但与我个人持仓基本一致。

• 物理基础层（L1）： 增加了内存、存储、光通讯互联以及人员配比。BTC 作为 ETF 配置在 L1 层。
• 数字基础设施层（L2）： 持续看好 NeoCloud 和相关设施，包括 Paypal 和 Cloudflare（我认为它是 Agent 时代 边缘计算 的重要角色）。
• 核心智能层（L3）： 最大的变化是从去年第四季度开始，我在 Apple 股价跌至250美元左右时买入。我认为未来两年 Apple 在 AI 中将有杠杆作用，当其他公司出现风险时，资金会回流 Apple。它在核心层有冲层作用。其次，Apple 终端算力优势将在模型改良中得到极大提升，尤其在开源模型或小模型性能更高后，能更好地利用 Apple 终端设备实现 AI 效果，这将极大提升 Apple 价值。Apple 再次借助外部力量完善护城河。此外，我认为 Apple 在2027-2028年左右，将在 眼镜 领域有大动作，可能在3月份发布会上预告带摄像头的耳机、挂坠和新眼镜。
• 应用层（L4）： 目前选股较少，除了 Pioneer 和 Team。
• 前沿探索层（L5）： 目前只有 Rocket Lab 一家，尚未配置量子计算（未来会解释）。

我展示了与 Claude 合作制作的 Rewired Index 说明书，其中详细阐述了框架定义、算力层次结构、四维仓位策略、交叉使用方法，以及 Google 如何被拆解到表格中。这个模型可以分析所有公司，判断其是否符合 AI 时代，并给出结论。它还展示了 Google 数据如何喂养模型、模型能做什么。核心智能层有四家公司：Google、Meta、Tesla、Apple。应用层分类较多，前沿探索层包括量子和太空经济。我重新绘制了图表，由 AI 驱动所有创新，算力驱动核电，AI 模型 驱动生物学，自动驾驶推动机器人，AI 互补区块链（目前市场不好，未来 AI 应用或稳定币支付可能出现场景）。

Rewired Index 的信号灯系统也有详细定义，包括宏观泡沫产生、对冲防线调整和纪律。这份规则是为了我正在设计的一个新的二级基金。此外，持仓组合报告显示了各个层级的分配，例如 Circle 被纳入基础配置，光互联（如 OKLO，尽管近期下跌）在主题配置中。Marvell 定制化光互联增加较多，分布式能源有 Bloom、Net Bit、Media。Google、Apple、Volunteer Team。在 Neo Financial 层，筛选出了 Hood Coin 等公司。Rocket Lab 也在其中。这些股票代号的评分将用于动态平衡仓位。

我还展示了 Agent 如何帮我分析 Tesla 的结构：L1 有能源、精炼厂（尚未做芯片），L2 最重要的资产是车队数据，L3 是 FSD 模型和神经网络训练体系，L4 应用是 Robotaxi 网络、整车、机器人、Tesla 保险，L5 是 xAI 的大规模外太空算力部署。

Anthropic 数据透露的信号是，其收入在2026年单月增长10亿美元，预示应用层变现速度远超预期。未来整个行业增长由 Token 消耗驱动。我认为这些模型公司将是未来的新 Mega 公司，可能取代现有的一些大型科技公司。长期来看（5-10年以上），模型公司将占据新的位置。

整个行业组合将分为三类：

1. 模型提供者： 核心模型公司。
2. Context 提供者： 个人、行业或企业内部知识，模型无法直接获取。这些巨大的 Context 让模型持续学习，且知识归属本地（如 OpenClaw），边缘存储最安全。
3. 人类提供的网络（Connection）： 社交网络、客户连接和网络效应永远有价值。例如 Microsoft 的价值在于其与大企业的深厚关系和人类销售提供的情绪价值。即使我不看好 Microsoft 长期发展，它也不会明天就消失。

这三个角度（模型、Context、Connection）可用于平衡投资组合。不同的公司可以分别专注于其中一个或多个领域。未来会有专门提供 Context 的超级个体或企业，也会有专门提供 Connection 的公司，因为社交网络和社群的价值会越来越高。

我们 Indigo 基金过去两年投资了 xAI 和一些 SPV，主要投大模型公司，如 xAI、Anthropic、Cohere。在 L2 层，我们投资了算力基础设施 Infura、Together Lambada 和 Crossbar。我们正在启动新的二级市场基金，每季度开放，由 Rewired Index 配置股票，基本上是 AI 驱动的基金，由 AI 进行平衡，我提供策略和执行。我的持仓也包括 Bitcoin。在 L4 层，我们投资了机器人公司 Electronix 和客服公司 Crista，仍在寻找好的独角兽。我认为2026-2028年是投资 L3 和 L2 的最佳时机。在 L5 前沿探索层，我们投资了量子计算公司 Science Content 和 Rocket Lab。我们还计划打通基金与 Crypto，尝试用稳定币购买份额，但需完全合规。我们连续三年被评为加拿大前50名创新 VC，整体投资金额已过亿。

AI时代的个人感悟：放下焦虑，拥抱魔法世界

最后分享一些个人感悟。这轮 AI 革命将把人类社会带入一个 魔法世界。那些不会用 AI、没有 AI 意识、无法与 AI 共生的人，就像魔法世界里的 麻瓜。世界正在撕裂，很多人反 AI，根本不用。我们现在应该专注于 人类不可替代的优势：品位 和 洞察。我一直在社群中强调这一点。

其次，优先考虑 好奇心驱动的问题解决，而不是传统的技能习得。AI 将使绝大多数人无需掌握特定的编程语言或工作流程。我有时想出的工作流不如 Claude 构思得好，我不如它聪明，但我的直觉更好，我有目标。除非是研究当下前沿项目，否则没必要研究太多技能。现在技能易学，想法难求。我们应成为 AI 的老板，实现有趣的想法。

第三，很多人只看到 AI 作为外在助理，帮助写文案、做总结、做 PPT，让自己在公司或他人眼中显得能干。这很有成就感，但 AI 无法真正帮助你深度学习、独立思考或建立认知结构。这些表面优势最终会失去价值，反而更容易被 AI 取代。深层次的沟通和分享学习方法才更重要。我将持续在社群中分享我的进展、工作和方法，因为学习方法至关重要。

我正在进行三个项目：

1. Rewired Book： 用 AI 重构，在 Claude Cowork 中重建结构，用 Skill 研究主题，让书写得更好。
2. Rewired Index Agent： 自动研究、自动配置、自动仓位平衡的二级基金管理 AI。
3. 个人支持系统： 用 OpenClaw 搭建个人知识库，将学习内容交给它，进行反思式学习，就像我的外脑。

目标很重要，要做有趣的项目，不能只学技能。在项目过程中学会巨人，是更好的方法。

正如 拉瓦尔 所说：“首先职业会被摧毁，然后岗位会被摧毁，最终代替的是为别人的目标工作这件事情本身。” AI 缺乏真正的欲望、恐惧和自驱能力，无法创造属于自己的代理权。每个人都将成为创业者。未来30年左右，上世纪50、60年代创立的格子间白领可能会全部消失，更多人从事情感工作或体力工作。

最后，OpenAI 收购 OpenClaw，这张经典图片很好地诠释了这一事件。今天的分享到此结束。