我终于知道为什么我们赚不到钱了：AI时代的马太效应
文章深刻探讨了在人工智能爆发背景下，社会贫富差距与技术鸿沟的残酷现实。作者指出，虽然AI看似普惠，但实际上资本巨头通过垄断算力、数据和生态，正在指数级地放大自身优势，而普通人仅能用AI提升微小的效率。技术并非中立，它加剧了马太效应，让原本的资源壁垒变得更高、更隐蔽。文章呼吁认清AI时代“赢家通吃”的本质，不应盲目将技术进步等同于社会进步。
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现在的贫富差距，已经大到很多人无法想象
文章通过具体数据和事例，深入分析了当前社会的贫富差距现象。指出收入中位数增长滞后于平均数，且资产收益远超劳动收益，导致普通人抗风险能力减弱。文章呼吁关注收入分配公平、完善社会保障，缩小城乡与阶层差距，让努力能换来体面生活。
英伟达推理份额大降，AI革命进入二阶段机会在哪？
文章深入分析了 AI 从训练时代进入推理时代的投资机遇。随着推理成本占比提升至 80%-90%，算力需求呈几何级增长，但英伟达在推理市场的份额已下滑至 60-75%。AMD 凭借大显存优势及 OpenAI 等巨头的订单，正在抢占市场。ASIC 定制芯片也成新势力。文章对比了英伟达与 AMD的投资逻辑：英伟达仍是行业 beta，而 AMD 是份额转移的直接受益者。
AI Semiconductor Endgame (IV)：开源模型对半导体的影响
文章探讨开源模型的崛起是否冲击半导体需求这一热门问题。作者指出市场担忧的核心在于开源是否会压低毛利，进而削弱模型公司购买GPU的能力。但通过动态均衡框架分析，token价格下降的同时，硬件与软件的效率提升（每十年各贡献千倍优化）使成本同步快速下降，毛利得以维持。以每GW算力测算，旗舰模型推理毛利率仍达75%-80%以上，开源模型约60%-70%，token收入是硬件摊销成本的十倍。结论是开源不会伤害半导体行业，动态均衡将持续推动AI基础设施扩张。
倒腾一台B300，为何能赚1000万？
文章剖析英伟达B300服务器在中美之间的巨大价差：美国售价约370万人民币，国内炒至1400万。通过台湾假用户走私案、超微案、国资融资租赁等案例，梳理了合规采购、海外租云、走私倒卖等多条灰色渠道，并测算转手、出租的暴利与风险。同时揭示了居间生意中的期货诈骗、违约套利等乱象，提醒普通人警惕算力租赁资金盘，认清管制价差背后的法律、保修与价格波动风险。
AI 厂商 Token 已经用不完了！半导体、AI 股会崩吗？
文章指出 AI 市场出现新变化：各家厂商的 Token 额度开始过剩。Claude Max 用户反映 Opus 5.5 周额度用不完；智谱夜间订阅可随意开子代理、高并发，Flash 模型免费；OpenAI 的 dots 模型免费无限使用；FreeBuff 免费提供 Flash 模型，付费 8 美元每天可用 30 小时；OpenCode 的免费模型仅需 10 美元 Go 套餐即可无限使用。作者由此提出疑问：Token 从稀缺转向过剩，是否意味着半导体和 AI 相关股票将面临崩盘风险。
Ben Thompson 谈 AI 竞争：从地缘博弈、铁路泡沫到 OpenAI 的 Dropbox 困境
宝玉推荐并梳理 Ben Thompson 在 Invest Like the Best 播客中的核心观点：美国在 AI 上压倒性胜利反而危险，中国博弈论最优解可能是炸掉台积电；AI 资本开支面临时间错配风险，类比铁路泡沫；AI 能力局限于可验证领域；推理成本两极分化挑战聚合理论。最精华部分是 Dropbox 教训：消费者不愿为软件付费、不在乎效率，OpenAI 正以百倍规模重演 Dropbox 故事，被迫转向广告。此外还讨论算力短缺的风险转移、台积电保守扩产救了英特尔、Amazon 护城河最深、英伟达真正的对手是云厂商等，观点独特，信息量大。
DeepSeek，华为，「必须成功」：十六万颗萤火照进荒原
文章讲述了DeepSeek与华为两条看似毫无交集的技术路线如何走向深度结盟的故事。幻方量化创始人梁文锋早在2019年就囤积算力（萤火一号、二号），而华为通过海思备胎计划在实体清单后推出昇腾芯片。在英伟达对华禁售后，DeepSeek以极致工程能力用低配H800训练出V3和R1，震撼硅谷并引发英伟达市值暴跌。2026年，梁文锋押上200亿元，联合华为将下一代旗舰模型迁移到纯国产昇腾底座，并在内蒙古规划16万颗昇腾芯片的超大型数据中心。这是一场被地缘封锁逼出来的、别无选择的技术突围。
DeepSeek 采购华为昇腾芯片：The Information 报道中的细节解读
The Information 报道称，华为最早将于 2026 年 Q4 向 DeepSeek 大规模交付 16 万枚老款 950DT 芯片，用于内蒙古新数据中心，总价值约 26 亿美元，将是已知规模最大的华为 AI 芯片集群之一。文章分析指出，DeepSeek V4 延迟发布与华为芯片供应延迟有关，确定性比性价比更重要。华为昇腾芯片 2026 年实际产量受 HBM 短缺制约预计仅 20-30 万枚，远低于 75 万目标，封装产能也紧张。DeepSeek 同时自研推理芯片以避免依赖外部供应。文章认为中国大模型厂商在算力缺口下仍紧咬美国，值得尊重。
Herman：现在是 1998 年！AI 泡沫还没来
本文是 168X 战情室访谈精华，半导体研究与高频交易背景的嘉宾 Herman 系统阐述了对 AI 行业与美股半导体的最新判断。他作为 6 月第一批看空者如今翻多：Anthropic ARR 下修等利空落地后市场未踩踏，杠杆已出清；锚定 Anthropic/OpenAI 是错的，二者只消耗 27% 算力，微软等 CSP 企业端盈利快速兑现，用卡回本周期极短。他判断当前类似 1998 年而非 2000 年互联网泡沫，真正泡沫尚未到来。节目还讨论开源模型改变 CSP 处境、存储高 margin 难以为继、补涨轮动到光/CPU/功率、Apple 扶持英特尔、老黄 5,000 亿基建融资局、币圈与散户建议等议题，并警示 token 用不满的人将先被淘汰。
AIPC选购指南：DGX Spark 还是 AMD 395？
文章对比了两款桌面跑大模型的设备：英伟达 DGX Spark（国行3.5万）与搭载 AMD Ryzen AI Max+ 395 的小主机（近2万）。两者均采用统一内存架构、128GB 内存，可装下 70B 级模型。核心结论：出字速度受内存带宽限制，两台几乎一样；读题（预填充）速度 Spark 快五到六倍，资料越长优势越大。文章还分析了各自优缺点、CUDA 生态、双机集群跑 DeepSeek-V4 的玩法及真实翻车案例。
AI 股票分析系统 — 技术方案仅供交流
本文介绍了基于 ChatGPT Codex 搭建的 AI 股票分析系统的技术方案，该系统定位为 AI 投资研究与信息处理系统，非自动交易或涨跌预测。文章详细阐述了系统的整体架构（6层）、技术选型（数据源、AI模型、调度、推送）、核心数据流、评分体系、配置说明、运行部署、安全边界及关键风险。作者强调工程上先单模型跑通更稳，评分不等于涨跌概率，并提供了与主线项目（Codex 式 Agent 桌面应用）的关联建议。
三号设计周刊 Vol.33｜Figma 设计经验封装与 AI 工作流
本期周刊探讨了 Figma Agent Skills 生态成型，设计经验现可被封装复用；Figma 实验证明 AI 能提速 20%。此外涵盖 iOS 27 视觉更新、Instagram 换标风波、DeepSeek Harness 发布，以及多款动效与素材工具推荐，最后分析了 AI 原生 UI 组件库与交互细节。