美研芒格君 · X 阅读

@andianjie1993 已经涨了这么多了，看好，但我不贪心。买好看跌保护才是真的 https://t.co/Vi1Y0kGPsp

预告一下 $MRVL 的本月关键日，可能会有关键波动，我会提前做操作和布局，这很重要 打算使用我的短线 40% 资金部分 （我的短线是什么⬇️看我的投资哲学 https://t.co/urE6Bthoxc） 2026-08-27 Q2 FY2027 财报电话会 2026-10-06 Marvell Investor Day 2026 · 纽约 Chairman & CEO Matt Murphy 带高管团队；全程网络直播，IR 站点可看回放；现场仅限受邀。 两条相关背景，我觉得对这场会很关键： - 6/11 公告 CFO 换人 —— 新 CFO 上任后的第一场投资者日，通常是重设长期财务模型的场合 - 8/3–8/4 连发两条 AI 内存/存储相关：在 FMS 2026 展示 AI memory & storage infrastructure、以及"推进 AI 内存基础设施组合以加速 agentic AI 推理" 也就是说，Marvell 正在往刚才讨论的那条 KV cache / AI 内存层级赛道上挤

研究 $SNDK为代表的存储 ，如果你是认真的投资者，想投资的过程中获得认知的提升 我强烈推荐下面两点（我周末已经看完了，收获满满） 1. 看完让股价 2 天暴涨 37%的 investor day 录屏，链接我放在这里⬇️ https://t.co/eBqE03TYKZ 2. 看完最近 2 个 Q 的财报和电话会议，特别是管理层口径和电话会议问答环节

$SNDK 财报发布后 -8%，investor day 之后又一周暴力拉升将近 40%，8/13 日这天的催化剂，我已经在帖子中明确提示过了，帖子都在，欢迎回看https://t.co/gafv1fV0Av 财报后下跌为 investor day埋伏的短线获得了不错的收益，但存储的投资难度已经是地狱级别的了 目前我还是长期看好 $SNDK ，谨慎持有，下跌买入。下面是我的逻辑和等待点，也趁这个帖子跟大家分享一下，我是如何从基本面和买入点来拆解一家公司 首先是基本面：我投资 $SNDK 从第一性原理来讲，我只看两件事： 1. NAND 是否供不应求？（毛利率已经说明一切）✅ 闪迪是一家几乎只生产一种东西的公司：NAND 闪存。这是一种断电不丢数据的存储介质。这是它和内存（DRAM）最根本的分工：DRAM 快得多，但一断电就清空，而且每 GB 贵得多；NAND 慢一些，但便宜、密度高、断电数据还在 2, 数据在变"热"的趋势是否明确 ( 本帖图 2)✅ 以前冷数据扔硬盘就行，现在因为随时可能被 RAG 检索、被 agent 调用，数据变"温"了，就得从 HDD 挪到 SSD 第二是买入点： 从第一性原理往下拆，小白可以约等于用这个公式： 股价 = (成交价 − 单位成本) × 出货量 × 倍数 ÷ 股本 ① 成交价, 我看供需 × 合约传导结构 SNDK 到 FY28 有三分之二的量走 NBM，价格设了地板和天花板。这意味着供需的传导被削平了 ② 单位成本 ← 制程换代的斜率 2021–25 年生产了行业 29% 的比特，只花了 13% 的资本开支。和kioxia长期合作转移了成本 ③ 出货量 ← 需求持久性 × 需求的价格弹性 其实闪迪收入的主要来源还是边缘设备和消费品，而非 AI 相关。AI 爆热，不代表闪迪整个高枕无忧 ④ 倍数 ← 市场认为它是周期股还是合约股 这个是公说公有理，婆说婆有理，完全、几乎是由市场情绪决定。 情绪好，说它 10 倍、15 倍；情绪不好，给 7 倍，甚至再降压到 5 倍都有可能 说实话，这 4 点有时候分析得越深，越容易被绕进去。 我通常采取相对估值法。我认为每次财报是一个相对估值很好的检验点，它可以把这 4 点打到一个相对公允的价值。这是我的参考系。而我认为最近

普通人如何利用好X（推特），无论是消费到更优质的内容，还是获得更好的流量？ 我之前就是在Meta做亿级推荐算法出身，我负责过社交图谱推荐，以及基于点赞、评论、收藏的互动模型（interaction-based model）的训练与推理，分享4点我平时每天使用推特的方式 1. 调教好自己的feeds流，让推荐系统明确明白你的喜好 刚注册推特的时候，我的推荐页乌烟瘴气。每次我都会把毫不相关的内容点不感兴趣（操作方式见第一张截图）对喜欢的内容进行点赞，长期下来，我的 feeds 基本都是 informative 的，不会刷十条发现都是没有用的信息 2. 把 Twitter 当成一个 party，而不是一个发布会或者舞台，交流一些大家感兴趣或者不知道的事情 推荐算法可以把你的内容推荐给感兴趣的人，那更好的交互方式就是当做一个 party。 在 party 上，我通常会分享我真实想表达的，而非刻意润色过的，以及发生在我周围的、别人可能不知道的事情，参与讨论，真正加入进去，把整个 party 讨论的深度、广度再往前推进一格 3. 研究 X 的算法系统，功利来看明白系统需要什么？你会获得惊喜 目前，X 已经引进了基于 Interactive 的时间序列推荐、用户序列和长序列推荐。 如果你是发布者，想有更好的流量，把以下 prompt 发给 AI： 我是一个 AI 的学习者，把 iX 推荐算法的仓库下载下来 ，从你看到的仓库的推荐算法的角度，告诉我我的帖子能打几分？有哪些地方能够提升？ 4. 最后最重要的，就是真诚、有信息量 在 AI 的时代来临，生产内容的门槛越来越低。我一直坚持去分享最真诚的、我每天在思考的问题，而不是为了写而写。 这样一方面提高了我内容本身的质量，另一方面也能让我坚持下来。我把它当做一种乐趣，而非一种定时打卡的工作 我的账号每天都会分享我的投研思考以及部分对应的操作。同时，我也在整理和总结自己的投研技巧，融入我的 taste，把我蒸馏出来提供给大家，任何人都是我的产品经理

@liwenwen124 的确是这样，不过利空出尽就是利好

08/14 很多人纳闷为什么 $AVGO 突然下跌 6%， $AMD 上涨 7%。大多数人只看到了“订单争抢”，结合最近我在硅谷看到的风向，我认为背后有 6 条新的产业机会值得关注 1/ 小作文说了什么？市场过度解读 据传言，Google 可能在 TPU v10 项目上与 AMD 合作。但注意，这只是可能。 市场把这条消息翻译成了“AMD 要替代博通，帮 Google 设计 TPU” 2/ 我看到了什么 我认为这条 AMD × Google TPU 传闻，真正值得关注的不是 AMD 能不能抢 Broadcom 的单，而是它暴露出了一个更大的技术拐点： AI 芯片正在从“谁的 GPU 算力最高”，进入“谁能把 CPU + XPU + HBM + I/O + 网络 + 光，拼成一个最优系统”的 Agentic阶段。 3/ 背后被忽略的六条主线 1. CPU 会重新变得重要，而不是被 GPU 吃掉 2. 真正的新赛道可能叫：Merchant Chiplet。ASIC 行业可能从卖整颗芯片，变成卖 chiplet + IP + integration。 3. 竞争从 GPU vs ASIC变成 Composable XPU，这点会改变 Broadcom、Marvell、AMD 三家的边界 4. HBM 下一步不是单纯涨价或者价格见顶，而是Custom HBM。目前所有厂商基本买类似的 HBM，正在转向memory/compute co-design 5. 最终会把 CPO / Optical I/O 提前：AMD × Google 这种异构 TPU 越成功，反而越利好光。因为 compute density 上升以后：数据搬运问题会越来越严重。 6. 提升了 $AMD 的范围主线，同样 $NVDA 也会走类似路线，这点要重点看和 $MRVL 的 nv fusion 以前 AMD 只能说： “我的 EPYC CPU 比 Intel 好。” 现在它可能变成： “Google，你设计 TPU core，我把 Zen CPU、I/O、封装、HBM 和 TPU 拼成一颗东西 4/ 我的观点和操作 AI 半导体的下一阶段可能不是“ASIC 替代 GPU”，而是“ASIC 本身也被拆掉”：CPU、XPU、HBM、I/O 和光全部 chiplet 化，然后按 workload 拼装 真正最值钱的公司未必只是“拥有最好 compute core”的公司，而可能是掌握“怎么把所有东西连接起来”的公司 $AVGO 我重新开仓，等到 9 月财报

我来美国 13 年了。这些年一毕业就在 Meta 做 Feeds 流的推荐算法，再到摸爬滚打，一路走上 deep learning，到现在的带领 AI infra 团队做推理训练，走完了 AI 后半段的发展 也凭借着自己的 AI 认知，在股市里赚了点小钱（我的投资哲学浓缩⬇️） https://t.co/ngYuLhA0SL 这些年，为不少组员、朋友开导过，规划过未来的发展，我在硅谷第一线也深深焦虑自己的未来 世俗意义上，我或许过得还不错。AI 发展在硅谷如同洪水猛兽，有的时候怀疑我做工作的意义到底是什么？ 所以今年 4 月份创建了小红书，6 月份创建了 X，开始发帖。说实话，其实就是为了好玩，我在想把我日常的一些思考分享出来，会不会有人喜欢看？ 目前我没有任何卖课的打算，也不会推荐什么小票、Meme 股，也不会带着大家买股票。付出的精力、时间和回报，远远不如我的本职工作回报丰厚 但我可能会考虑把自己的投研系统 AI 认知蒸馏出来，作为工具提供给大家。 这也是我研究的一个点：如何让 AI 表达出真正的 taste，而非人人都能接触到的 average 智力 每一个 follow 我的人都是我的 PM（产品经理），都可以给我提需求。我计划在今年结束之前推出我的第一版《大脑》

@phsteak14 这就是现在的我 ：） 或许反过来看呢，我就是例子，最近是AI在拿鞭子驾驭、压榨我。 而不是我在用AI。一个AI管20个人或许差不多

事到如今还在鼓吹 AI 泡沫论的人，大概是还不太会用 AI 由于我的工作，我每天将近要跟LLM/AI沉浸式打交道8-10小时，最近我感觉患上了ADHD，很严重那种。我甚至觉得是 AI 在指挥和榨干我，而不是我在用 AI 今天下午我打开一条 YouTube 2小时的视频，发誓要好好看完，中间同时管理着 6 个 AI session，还回复了若干同事的消息，好像干了很多事情，过了很久回头一看，进度条才 14 分钟 在这 14 分钟的进度条里，我起码 context switch 了几十次，平均每一分钟，我的脑袋都去干了 3 到 5 件不同的事情，好像看似解决了很多事情，但是我沉淀下来的几乎为 0 上周跟大家分享了我提前内测 Ultra Fast Mode，我描述体感有 10 倍，OpenAI 的官方报告是 14 倍 有时候会想到神笔马良的故事。现在我们问AI一个问题，或者执行一个任务，转圈圈思考几分钟、十几分钟，甚至几小时 倘若速度继续加快，现在是 14 倍，将来若是 100 倍，想象一下，你问的任何问题都能得到A助理最高智力的毫秒级应答，你想做的东西都能在毫秒级别完成，真正做到所想即所得 听起来像赛博朋克，挺科幻的，但我觉得也并非空中楼阁 因此，我强烈看多算力、互联、存储三大支柱，AI 才刚刚开始。AI 已经融入我生活的点点滴滴。我在硅谷肉眼可见它在一点点变强、变快，和我的生活以及大部分人的生活融入得更紧密

@frederic_hsieh 谢谢，首先快速 summary，我有 Fable 5 和 GPT 5.6 Ultra。 我坚持手工阅读的原因，是因为我更相信我的 insights 和 taste，这是我在 AI 时代最后的价值了

$CBRS 昨天公布财报，盘后一度下跌17%。 一周之前，在 8 月 5 号那天，我提前内测了 $CBRS 的 GPT 5.6 /UltraFast Mode。今天 CBRS官 公开 Ultrafast mode 的报告，虽然昨天财报后被坑了一把，但我认为这是个回头的好机会 原帖⬇️ 铁子都在，欢迎回看 https://t.co/XxLVyS7Qui 在硅谷一线任职所积攒的人脉，能够让我提前一周了解到技术的最新动向，这是最宝贵的，也是我账号区别于其他普通自媒体博主的关键区别。是任何华尔街报表没法反映出来的 按照纪律，昨天大跌之后继续分批加仓，目标，持有建仓到明年 GTC 大会 我比较看好 $CBRS 的技术方向，无论是从 P/D 分离的技术必然性，还是现实生活中低延迟需求的语音场景的落地 方向对了，其余的留给耐心吧

今天中午约了 $COHR 的朋友吃饭。现在人力真的有点不够用了，我几乎所有的分析都只是 AI 辅助，主要还是靠我的人脑和古法手搓，这样才能把我的 insights 和 tastes 给搓进去，真的很累！ 刚刚看完 $COHR $LITE $CBRS 财报和电话会议，现在手上十几份投行报告还在详细拆解，真的有点看不完，但越看越兴奋，华尔街做财务报表的完全没有看懂光未来的前景 看完了，我的观点是：前途一片大好，很多我认为板上钉钉的业务还没有进入财报，没有 price in。我的警报已经作响，总体来说，还是很看好光互联，有合适的价格我会逐步买入 $SNDK 投资者日也有重磅消息可以解读，马上要到 $MRVL $NVDA 的财报 正如我所说，8 月是互联、光、算力存储最重要的一个月，也是关键的分水岭。最近这两天有点 overwhelming，公司的事情也很多，有时间我会给大家一一带来详尽的解读 此外，还是建议大家看一手消息，信息量真的很大

AI算力触手可得，我可以预见的是: 所有人类的 [智力] 终将被拉齐在同一水平线。 [Agency] 成为区分人与人之间的分水岭，所谓的 Agency > Intellegence。Agency 的中文挺难翻译的，我姑且翻译成“主观内在思考力+驱动力” 对于我自己，通常我会问几个为什么，这变成了我最喜欢的投资里“相对估值法”的来源。 凡事多问几个为什么。时间一长，你就可以通过这些问题的答案，找到相对估值的锚点，找到公允的价格，也能识别出价格偏离价值的时候，大胆、放心买入 例如 - 为什么 NBIS CRWV 财报之前市场如此不看好？财报到底改变了什么？ - 为什么 Lumentum 发完财报之后带领整个光模块板块上涨，而 Coherent 真正发布财报之后，又因为预期拉满而下跌？到底蕴含了怎样的 pricing？如何量化？ - 为何 MRVL 发完财报之后，价格能够横盘不动？为什么华尔街可以提前精准定价？ 认知是一种复利，这些都是我每天在思考的问题，这也是我年收益率的来源，背后是深耕勤劳和努力 在这个 AI 泛滥的时代，人类的注意力和思考力成为了人和人之间拉开差距的最关键的因素

AI 发展里：我们已经在混乱的step 2的中后期，Step 3 的黎明前 当 Step 3 完成验证之后，会重新回到 Step 1 进行循环 历史是一个大的轮回。 我认为算力、互联还在早期；存储预期有点太高, 目前我 on hold。我在等一个好的入场点，继续加码 https://t.co/Wc3YXWyonY

08/12 $NBIS 单日上涨 30%，惊掉了所有人的下巴，让很多人相当悔恨，为什么下跌恐慌割肉，为什么没有买，为什么没有买更多？捶胸顿足，感觉没赚到钱比亏了还难受😭 不知道有多少人曾经体会过账户单日上涨 30% 的快感？可以分享在评论区，让大家长长见识 更重要的是，击碎了市场的两个错误观点（后面分享），Short Squeeze 彻底拉爆了空头回补。 更重要的是 $NBIS $CRWV 两个财报结合下来看，可以看到一个明显的趋势：前期云厂商和算力工厂的资本开支，已经渐渐转化为收入收了回来，利润率的拐点已经出现。 此外，融资结构也正在发生改变, 可以结合我的上一篇帖子，我称之为 8 月最重要的新闻之一 https://t.co/IvplZ7k02u 回到 $NBIS 1/ 先看数字本身 数字本身只是"合格偏好"。 营收 $582.3M，同比 +454%，基本贴着预期；真正超的是利润端——调整后 EBITDA 转正到 $236.2M（去年同期还亏 $21M），远超市场预期的 ~$173M，调整后每股亏 $0.12，预期是亏 $0.69 2/ 管理层超级超出预期的口径 口径 1：彻底击碎了算力过剩 Volozh 的原话是 "Demand for AI capacity continues to grow exponentially"（AI 算力需求仍在指数级增长），并称正在把需求转化为"有合同、有利润的增长"。 落到具体数上：Q2 签了四笔 landmark 大单——Reflection、Cohere、一家美国 Neolab 和一家美国量化交易公司，平均单笔 TCV 超 $10 亿，长约 yield 在 $20-25M/MW； 更关键的是，6 个月以内的短租正在按 $40-50M/MW 甚至更高的价格谈，且刚签下第一单，一场容量拍卖的清算价比此前 Blackwell 最高成交价还高出 15%。 他甚至说 "We choose when to sell, to whom we sell, and on what terms"（我们决定何时卖、卖给谁、按什么条款卖）。2027 年的规划容量按现有条款可以全部卖光，但公司故意留一部分给更高价的短单。这是典型的卖方市场语言 口径 2：资本支出的窟窿正在改善 "客户替你出钱盖楼"。 Q2 签的合同里 70% 带预付款，覆盖对应 capex 的 50-60%，全年预付款预计超 $90 亿，直接降低对债和股权融资的依赖 3/ 下个帖子我会聊一聊 在 8 月、9 月的关键财报季，目前已经发出的财报表现都不错，揭示了清晰的主线。目前符合预测，其余的公司该如何看待？ $COHR $CBRS 今天财报之后，我会给大家带来更深入的解读

其实有点心疼大空头 Michael Burry @michaeljburry 面对如此确定的 AI 趋势，最好的看空手段就是空仓，而不是下空单 我身边也有一些“交易高手朋友”，不断地想做空美股 AI，大多数都因为时间磨损，或者猛的某一天莫名其妙被拉爆而出局 除非你真是顶尖的高手，能够精准地把握下跌的时间，避开上涨 https://t.co/yVVRAnlAQN

$CBRS 距离上次分享买入已经上涨了 21%，今天 08/12盘后就会发布财报 我一直很感谢在硅谷一线工作、还有一些从业者的朋友，我的大多数投资 insights 都来源于我的生活交流和日常工作，这给了我金融和科技交叉独特的 taste 那天用完体验完 CBRS 支持的 GPT5.6 /UltraFast 之后，感觉真的很好，当时跟大家分享了我的买入，后面又追加了一点小仓位 上个财报其实我有分享到: 目前 CBRS 面临两个问题 1. P/D 分离异构推理时代来临（可以简单理解成 GPU 和 CBRS 的芯片各做 AI 推理的一块，擅长的部分速度很快） CBRS 作为 decoder，还不知道怎么跟其他的云厂商分价钱，例如 AMD。两者在采取一种新的推理架构，怎么分钱，公司还给不出来，自然不好估价 我个人感觉这次财报可能会有进一步信息 2. CBRS 自建产能不足 上个财报中干掉利润的不只有收入不足，管理层明确提到，客户排队要 CBRS 的产能，但是机房还没有建好，CBRS 不得不高价把租出去的产能再租回来给自己的云客户，但核心有一点，就是供不应求 类似于 CRWV，我觉得这次财报产能问题可能会有所缓解，收入继续爬坡 这次财报会解答这两个问题。因此我还是挺看好的，但是目前远远没有满足我要打满的仓位配额。但鉴于过去一周已经上涨了 20%，此刻我选择继续持仓观望，HOLD 也是一种操作 如果上涨我很开心，如果下跌我会继续买入

08/12 上个帖子发完，关于我如何做到过去一年的 141% 涨幅，收到了各个渠道朋友的留言（群里、评论区和私信） 我用 AI 总结了评论区所有的问题，归类成五类统一进行解答，作为一种分享（让 AI 浏览帖子看评论的 prompt，我放在帖子的最后） 我的核心观点： 我认为AI认知也是一种复利，这是我账号建立分享的初衷。2023 年，很多人因为 ChatGPT 发布而感到兴奋，但很少有人愿意深入算力、存储、互联去做股票布局，这是认知 当你完整地走完若干周期之后，面对下一个爆发点来临的时候，才能有足够的经验、认知、纪律和心态去抓住机会。 如果现在偷懒，机会就是别人的，就这么简单。 欢迎把你的想法分享到评论区，每个评论我都可以看到，也可以参与一起讨论。以下总结的是五类问题 1/ 账户规模和纪律 账户规模和买入的比例，很多截图里都有。通常我会预留 40% 的现金和 60% 的正股仓位。回过头来，我发现大部分人亏钱都是在牛市上涨过程中不断地加注，最后导致把利润全部亏完 因此，我不贪心，永远保留现金，帮助我做短线的基本面交易 此外，我分享的持仓是我当月的 snapshot，而不是永久不变的。我会根据我的认知以及 AI 的发展，快速且逐渐地去进行调整。争取每过一段时间就跟大家分享一下我最近的调整和持仓 snapshot 2/ 个股点评/为什么买X不买Y $MRVL vs $ALAB : 我都持有，但更看好 MRVL $VIAV $AXTI 等等，怎么看：我个人精力有限，因此只抓主线，把一只股票看懂 $OKTA ：在 AI 时代里，我遇到的一个痛点就是 AI 把人的工作模仿得一塌糊涂，因此权限管理变得非常重要，这也促使我买入了这家公司。可见，在一线用 AI 对投资的 insights 是任何小作文都给不了的 3/ 调仓顺序和风控纪律 40% 我的现金是否过高？我觉得这个见仁见智。我目前希望有充足的资金，让我在看懂基本面的前提下游刃有余 我的风控纪律是：大部分时候不看价格来决定风控纪律，我只看我所关注的关键基本面因素是否发生了改变。 由此推导，如果基本面没变甚至变好，价格下跌，那我会大力加仓，而不是像有的人说的，跌了 10% 就立刻减仓。这就是看懂的力量 4/ 普通人如何简化跟随？ 如果你没时间去看，我觉得买指数是非常好的：QQQ/VOO 其实认知也是一种复利，简化可能可以赚到短期的钱，但长期认知的 miss 可能会让你错过大钱，当然，这个见仁见智。我没有卖任何的课，我只是把我的认知分享出来，并且我也是切身实践者 目前我正在搭建一个官方的看板，追踪我的持仓内全部的股票。包括大家感兴趣的财报、分析报告，以及实时按照股票维度的时间线解读 看板市面上有很多，工程永远不是问题，我会把我的认知融合进去。拥有了看板，你就拥有了我的投研 insights 和 taste 5/ 买点与执行时机——同样的思路和持仓，为什么收益差距巨大 我的纪律和交易思路都写在这里了 https://t.co/cRkoCWzRnr 发现了机会，就快、准、狠。之前 LRCX、AMAT、MRVL、CBRS 的帖子，发布出来，如果你当时看懂，应该都吃到了将近 30% 以上的涨幅 我会持续地分享。正如我所说，AI 还在早期 Prompt: https://t.co/urE6Bthoxc 操作我的浏览器，找到我的这个帖子。它评论区有很多留言，你帮我把它们总结出来，归类成你认为的若干种类问题，我要进行解答

这段 @elonmusk 30分钟的视频非常推荐。看完之后，我更加坚定了自己对 AI 的投资 我认为AI现在的阶段，再过十年，回头来看，现在连 1% 都没有到，何谈泡沫。 在高频度使用 AI 之后，有的时候我会想，我们整个人类存在的意义，可能就是为了孕育出一个太空级别的智能（所谓什么股票的涨跌，太渺小了） 未来将由人工智能和机器人主导 $TSLA ，物理 AI、TereFab、SpaceX 的 10GW都将带来前所未有的机会。 我看到了 $SPCX 的目的从来不是火箭，而是小成本将 $NVDA 的硬件设备送入太空，构建一个前所未有、无比巨大的在太空中的 AI 推理集群 -- StartMind 以下这段原话是我认为在视频中最精华的一部分 “我们已经建成了世界上最强大的 AI 训练集群。到明年年底，我们预计实现的算力规模，将达到迄今为止成果的约 10 倍。这将为太空 AI 提供非常重要的实践经验。 我认为，AI 训练仍将继续在地面上进行，但 AI 推理——也就是人们日常使用 AI 的过程——将会转移到太空。我们的目标是，到明年年底实现 10 吉瓦的算力规模。当然，这取决于每瓦算力能够创造多少价值。 如果每瓦算力的价值约为 30 至 50 美元，那么到明年年底，假如我们能让 10 吉瓦的 AI 算力投入运行，每年就能产生约 3,000 亿至 5,000 亿美元的收入。 这是非常庞大的数字。有时我也会思考：我们的使命究竟是什么？ 也许，人类存在的意义，就是孕育出一个‘Star Mind’——一个拥有意识的太阳。 说实话，我不知道 AI 会用这么大的算力去思考什么”